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

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 150	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 253

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 150	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 189	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.17 301	0.12 183

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 164	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 240	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 205	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 236	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

WQFJA1	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 656	2.07 665	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

NLMM1	0.46 329	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 526	0.49 230	0.24 289	1.97 668	2.38 669	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 220	0.47 282	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.15 295

NLMM	0.42 280	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 526	0.48 213	0.23 254	1.72 656	2.06 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 261	0.32 136	0.34 329	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.13 226

WQFJX	0.42 280	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 532	0.47 202	0.23 254	1.76 658	1.82 659	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 278	0.42 232	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 327

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 164	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

WQFJX1	0.45 317	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 499	0.48 213	0.25 311	1.98 669	2.08 666	0.26 186	0.26 143	0.29 226	0.28 278	0.50 306	0.31 296	0.10 246	0.11 371	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.14 253

NLSM1	0.39 245	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 542	0.49 230	0.21 175	1.44 645	1.64 649	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 240	0.40 219	0.32 309	0.10 246	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.13 226

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 318	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 240	0.37 195	0.24 202	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.12 154	0.10 112

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 114	0.17 53	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 171	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 138

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 123	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 172	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 136	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 305	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 146	0.34 164	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.09 77

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 189	0.43 236	0.53 449	0.09 140	0.09 269	0.08 59	0.10 227	0.12 154	0.11 138

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 202	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 163	0.32 136	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

LiteMatch	0.25 81	0.69 459	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 360	0.25 47	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 505	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 278	0.44 245	0.23 176	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 112

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 220	0.33 150	0.18 64	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 230	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 299	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 606	0.08 37	0.09 77

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 195	0.19 89	0.09 140	0.31 608	0.07 1	0.10 227	0.07 5	0.07 12

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 172	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 163	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 181	0.08 59	0.47 625	0.09 74	0.34 560

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 205	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 282	0.29 264	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 183

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 153	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 239	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 112

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 254	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 184	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

NLCSM	0.46 329	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 508	0.49 230	0.27 359	1.33 639	1.59 648	0.29 215	0.29 172	0.29 226	0.31 316	1.44 487	0.35 341	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.10 227	0.35 552	0.14 253

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 260	0.23 189	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 153	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 220	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.09 187	0.10 103	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.07 5	0.15 295

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 359	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 163	0.29 101	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.10 217	0.10 227	0.15 240	0.11 138

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.08 37	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 195	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 163	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 447	0.08 59	0.51 634	0.08 37	0.39 587

DDF-Stereo	0.37 217	0.27 133	0.79 78	0.39 486	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 280	0.32 234	0.17 38	0.79 536	0.23 189	0.64 360	1.04 561	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.12 335	0.35 552	0.15 295

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 341	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 282	0.25 311	0.52 206	0.54 318	0.28 209	0.32 214	0.29 226	0.23 189	0.59 342	0.55 457	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.08 49

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 428	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 152	0.44 329	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 359	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 316	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.31 576	0.12 154	0.09 77

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 153	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 171	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 192	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 123	0.22 165	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

252Zero-FE	0.62 482	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 688	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 405	0.09 140	0.12 404	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 183

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 458	0.48 213	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 226

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 136	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 195	0.18 64	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 112

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 486	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 305	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 299	0.17 53	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.20 508	0.46 610	0.59 625

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 619

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 189	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.13 188	0.55 619

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 183

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 184	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.26 466	0.18 368

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 172	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 146	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 269	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 226

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 205	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 112

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 269	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 138

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 614

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 240	0.60 349	0.18 64	0.10 246	0.12 404	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 614

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 458	0.47 202	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 189	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 163	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.45 621	0.08 37	0.27 501

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 250	0.15 484	0.12 404	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 230	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 224	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 270	0.21 141	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.47 607

U	3.37 678	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 699	19.19 703	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 709	12.81 703	0.10 103	0.08 49

castereo++	0.28 122	0.43 318	0.93 110	0.28 230	0.17 158	0.53 282	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 243	0.17 70	0.33 150	0.16 32	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.29 557	0.13 188	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 380	0.33 223	0.93 110	0.26 175	0.22 301	0.46 192	0.20 133	1.10 620	1.34 636	3.16 680	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 114	0.22 165	0.10 246	0.09 269	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 112	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 219	0.15 13	0.08 65	0.07 76	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 295

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 113	0.31 312	0.44 561	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 243	0.17 70	0.39 213	0.85 532	0.10 246	0.09 269	0.08 59	0.29 557	0.09 74	0.20 404

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 113	0.25 132	0.28 401	0.46 192	0.15 39	0.53 215	0.55 325	0.37 252	0.36 241	0.28 214	0.21 146	0.32 136	0.21 141	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 253

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 113	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 138

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 113	0.25 132	0.15 97	0.43 153	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 341	0.07 26	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.24 431	0.10 112

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 117	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 205	0.20 121	0.07 26	0.07 76	0.09 156	0.34 590	0.21 382	0.16 327

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 117	0.30 285	0.19 241	0.56 321	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 205	0.19 89	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.35 563

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 405	0.98 119	0.21 29	0.31 448	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.45 621	0.09 74	0.29 516

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 119	0.19 2	0.44 561	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 205	0.17 53	0.11 327	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 121	0.22 58	0.31 448	0.47 202	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 327

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 121	0.22 58	0.30 427	0.48 213	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 226

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 121	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 311	0.51 190	0.61 382	0.25 168	0.28 164	0.32 243	0.25 220	0.39 213	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.14 217	0.13 226

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 124	0.25 132	0.21 271	0.46 192	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 171	0.17 53	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.10 112

SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 124	0.25 132	0.14 68	0.46 192	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 261	0.60 478	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.20 366	0.20 404

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 473	0.48 213	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 253

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 338	1.04 128	0.21 29	0.12 21	0.58 356	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 302	0.30 234	0.41 402	0.81 415	0.51 442	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.09 77

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 399	1.05 129	0.23 81	0.19 241	0.52 273	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 150	0.19 89	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 547

999	0.29 135	0.25 103	1.05 129	0.26 175	0.18 205	0.49 230	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 396	0.36 346	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 112

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 131	0.27 199	0.12 21	0.43 153	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 146	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 131	0.25 132	0.17 158	0.55 305	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 360	0.34 329	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.11 138

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 133	0.23 81	0.23 321	0.45 172	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 253

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 133	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.14 464	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.10 112

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 338	1.08 133	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 273	0.21 94	0.24 115	0.55 394	0.22 163	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 136	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 240	0.38 205	0.37 353	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.25 535	0.10 103	0.06 1

CES	0.30 152	0.27 133	1.09 136	0.23 81	0.50 587	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 150	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 611

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 138	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 138	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 289	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 245	0.70 503	0.07 26	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.28 483	0.20 404
1: 1. 1
aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 140	0.24 108	0.45 572	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 582	0.09 74	0.10 112

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 141	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 296	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 183

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 141	0.53 580	0.44 561	0.54 290	0.27 359	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 163	0.36 184	0.25 216	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.38 574	0.71 635

BUS	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.91 591	0.23 254	1.00 589	0.61 382	0.63 510	0.53 378	0.66 461	0.30 306	0.43 236	0.32 309	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

BSDual-CNN	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.61 382	0.63 510	0.53 378	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

psmg	0.41 261	0.27 133	1.13 141	0.27 199	0.21 271	0.75 536	0.36 476	0.90 498	0.61 382	0.59 471	0.59 429	0.63 440	0.37 360	0.43 236	0.38 360	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.13 188	0.11 138

GASTEREO	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.56 594	0.20 257	0.52 273	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 316	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.14 447	0.08 59	0.28 551	0.14 217	0.20 404

MSCF	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.58 601	0.21 271	0.50 243	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 306	0.35 171	0.26 228	0.09 140	0.12 404	0.08 59	0.29 557	0.15 240	0.21 417

IGEV-RUCA	2.28 661	0.30 192	1.15 146	0.40 497	1.86 675	2.06 663	1.90 674	1.36 641	1.80 658	3.70 682	3.76 678	5.02 681	8.19 690	2.12 604	1.63 612	0.25 596	0.76 665	2.72 688	1.91 684	2.39 681	2.36 686

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 149	0.28 230	0.15 97	0.57 339	0.23 254	0.79 414	0.47 251	0.38 262	0.37 245	0.40 292	0.25 220	0.47 282	0.21 141	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.13 368	0.19 350	0.27 501

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 150	0.53 580	0.60 614	0.55 305	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.11 327	0.37 619	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 635

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 150	0.34 400	0.60 614	0.55 305	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 646

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 415	1.18 152	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 359	0.55 231	0.48 255	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 240	0.32 136	0.25 216	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.11 295	0.13 188	0.14 253

mmm	0.38 230	0.21 33	1.18 152	0.35 416	0.17 158	0.49 230	0.26 334	0.78 399	0.52 288	0.50 355	0.57 420	0.41 298	0.37 360	0.71 393	0.31 296	0.11 327	0.13 428	0.14 455	0.13 368	0.15 240	0.14 253

AIO_test	0.39 245	0.37 263	1.19 154	0.73 621	0.67 623	0.35 64	0.25 311	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 250	0.17 70	1.31 472	0.19 89	0.11 327	0.15 475	0.08 59	0.21 514	0.15 240	0.23 457

fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 154	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 245	0.20 121	0.08 65	0.10 318	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

test_sample1	0.40 253	0.18 6	1.19 154	0.31 312	0.18 205	0.48 213	0.23 254	0.78 399	0.49 262	0.44 296	0.44 290	0.45 336	0.41 402	1.39 481	0.33 322	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.13 226

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 154	0.25 132	0.34 486	0.43 153	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 205	0.31 123	0.21 141	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 538

ITSA-stereo	0.48 351	0.33 223	1.20 158	0.33 367	0.18 205	0.60 387	0.29 403	0.94 536	0.80 559	0.50 355	0.49 338	0.53 383	0.59 522	1.25 470	0.64 490	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.23 457

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 158	0.28 230	0.11 9	0.47 202	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 262	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 486	0.12 335	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 160	0.25 132	0.13 48	0.44 164	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 220	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 183

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 217	0.37 263	1.21 160	0.26 175	0.18 205	0.73 524	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 421	0.22 163	0.33 150	0.95 541	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.13 188	0.15 295

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 160	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.22 399	0.18 368

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 380	1.21 160	0.23 81	0.12 21	0.44 164	0.24 289	0.40 68	0.50 273	0.35 241	0.35 237	0.47 356	0.25 220	0.35 171	0.20 121	0.08 65	0.29 603	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 138

test_sample2	0.41 261	0.19 10	1.23 164	0.31 312	0.17 158	0.51 254	0.27 359	0.81 422	0.55 325	0.44 296	0.45 294	0.46 348	0.38 369	1.51 503	0.30 284	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.14 253

222	0.78 566	0.23 71	1.23 164	0.28 230	0.18 205	0.62 427	0.24 289	1.02 600	0.70 479	0.58 457	0.66 498	0.46 348	0.42 420	1.80 555	6.53 686	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.17 348

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 217	1.34 639	1.24 166	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 485	0.55 638	0.06 24	0.11 293	0.13 368	0.25 445	0.49 611

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 167	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 123	0.20 121	0.08 65	0.07 76	0.09 156	0.38 607	0.19 350	0.31 538

CSP-Net	0.50 380	0.39 287	1.25 167	0.29 264	0.23 321	0.77 548	0.35 469	0.86 466	0.57 341	0.59 471	0.59 429	0.65 454	0.40 391	1.77 546	0.44 405	0.16 505	0.11 371	0.10 217	0.10 227	0.20 366	0.14 253

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 169	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 226	0.21 146	0.32 136	0.20 121	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

WCG-NET	0.30 152	0.42 313	1.26 169	0.24 108	0.12 21	0.43 153	0.24 289	0.40 68	0.56 337	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 205	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 404	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 112

DMCA	0.41 261	0.52 373	1.26 169	0.31 312	0.24 336	0.59 375	0.26 334	0.77 384	0.63 412	0.58 457	0.48 321	0.57 414	0.35 340	0.40 219	0.50 436	0.14 464	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.15 240	0.15 295

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 373	1.27 172	0.27 199	0.15 97	0.49 230	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 163	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 327

Zero-FE251	0.56 443	0.29 175	1.27 172	0.26 175	0.16 127	0.44 164	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 685	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 565	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 226

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 380	1.28 174	0.22 58	0.32 458	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 318	0.08 59	0.46 624	0.10 103	0.32 547

Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 516

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 427	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 195	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 421	0.16 277	0.29 516

AIO_rvc	0.41 261	0.64 436	1.29 177	0.58 601	0.39 532	0.37 85	0.24 289	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 435	0.19 89	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.25 445	0.85 648

ProNet	0.30 152	0.54 388	1.29 177	0.25 132	0.15 97	0.47 202	0.25 311	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 245	0.19 89	0.08 65	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.12 183

anonymity	0.80 570	0.66 450	1.29 177	0.59 606	0.75 630	0.67 485	0.52 560	0.95 550	0.71 489	0.94 606	0.70 527	0.67 471	0.87 595	0.71 393	1.35 597	0.64 643	0.62 651	0.58 640	1.44 679	0.60 630	0.65 631

Selective-IGEV-i1	0.44 298	0.23 71	1.30 180	0.33 367	0.45 572	0.60 387	0.32 447	0.85 456	0.64 420	0.42 283	0.52 366	0.60 431	0.28 278	0.46 270	0.34 329	0.10 246	0.10 318	0.13 418	0.28 551	0.14 217	0.75 639

LACA2	0.25 81	0.74 481	1.30 180	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 180	0.79 628	0.34 486	0.51 254	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 648	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 578

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 180	0.26 175	0.14 68	0.58 356	0.23 254	0.78 399	0.62 400	0.40 270	0.44 290	0.28 214	0.35 340	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 318	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 180	0.20 9	0.14 68	0.57 339	0.25 311	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 205	0.39 213	0.23 176	0.43 627	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 185	0.19 2	0.12 21	0.54 290	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.30 114	0.21 141	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

IGEV++	0.34 187	0.43 318	1.32 185	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 261	0.35 171	0.27 239	0.09 140	0.39 630	0.08 59	0.15 421	0.25 445	0.45 603

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 356	1.33 187	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 146	0.38 205	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 432

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 187	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 311	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 348	0.22 163	0.30 114	0.25 216	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.16 442	0.31 509	0.08 49

xxxx	0.70 527	0.21 33	1.33 187	0.28 230	0.18 205	0.63 445	0.24 289	1.02 600	0.69 469	0.50 355	0.62 457	0.58 421	0.38 369	1.47 500	5.21 680	0.13 420	0.12 404	0.11 293	0.10 227	0.12 154	0.15 295

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 187	0.19 2	0.13 48	0.55 305	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 146	0.31 123	0.21 141	0.11 327	0.07 76	0.08 59	0.05 1	0.10 103	0.07 12
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
BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.98 600	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 76	0.16 505	0.21 514	0.12 154	0.11 138

qqq	0.38 230	0.21 33	1.34 191	0.28 230	0.15 97	0.45 172	0.26 334	0.76 373	0.52 288	0.39 268	0.41 272	0.46 348	0.36 347	0.96 432	0.30 284	0.11 327	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 194	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 368

tg	0.37 217	0.55 397	1.35 194	0.28 230	0.16 127	0.57 339	0.18 95	0.57 243	0.49 262	0.37 252	0.44 290	0.38 277	0.24 205	0.46 270	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.43 600	0.36 571

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 404	1.36 196	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 163	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 516

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 351	1.36 196	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 146	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 138

x	0.35 200	0.20 18	1.36 196	0.33 367	0.17 158	0.47 202	0.24 289	0.75 361	0.54 318	0.40 270	0.40 268	0.42 312	0.34 338	0.45 261	0.32 309	0.11 327	0.14 447	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 196	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 150	0.24 202	0.09 140	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.09 77

test_xeample	0.72 539	0.21 33	1.36 196	0.27 199	0.17 158	0.59 375	0.28 379	1.01 597	0.70 479	0.55 419	0.67 501	0.44 327	0.39 383	1.88 576	5.17 679	0.12 388	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.15 295

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 201	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SCV	0.35 200	0.59 408	1.37 201	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 360	0.19 89	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.29 557	0.34 539	0.29 516

ff7	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 203	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.18 475	0.16 277	0.22 432

ffff	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

11t	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

ccc-4	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 189	0.48 289	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.18 475	0.23 414	0.22 432

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 341	1.39 208	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 551	0.08 37	0.27 501

DN	0.37 217	0.23 71	1.40 209	0.37 459	0.40 542	0.48 213	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 265	0.18 94	0.81 415	0.54 455	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.34 590	0.12 154	0.19 385

DDVS	0.62 482	0.40 295	1.40 209	2.21 676	0.35 499	0.87 583	1.00 642	0.69 317	0.50 273	0.53 388	0.56 412	0.90 576	0.37 360	1.22 464	0.47 420	0.15 484	0.14 447	0.14 455	0.12 335	0.19 350	0.22 432

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 351	1.41 211	0.26 175	0.18 205	0.43 153	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 146	0.37 195	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 605

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 211	0.36 435	0.31 448	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 261	0.47 282	0.24 202	0.08 65	0.56 647	0.08 59	0.38 607	0.18 329	0.12 183

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 211	0.33 367	0.16 127	0.48 213	0.21 175	0.67 309	0.48 255	0.40 270	0.34 232	0.32 243	0.33 329	0.42 232	0.27 239	0.11 327	0.12 404	0.10 217	0.08 142	0.13 188	0.14 253

iRaftStereo_RVC	0.37 217	0.53 380	1.41 211	0.28 230	0.15 97	0.52 273	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 252	0.43 279	0.41 298	0.23 189	0.36 184	0.26 228	0.09 140	0.15 475	0.12 357	0.11 295	0.41 592	0.37 578

DSFCA	0.54 423	0.35 250	1.41 211	0.28 230	0.28 401	0.79 557	0.88 632	0.76 373	0.70 479	0.72 555	0.66 498	0.67 471	0.57 513	1.17 460	0.63 485	0.16 505	0.14 447	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.13 226

SCV_C0	0.33 178	0.43 318	1.42 216	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 226	0.20 132	0.58 336	0.18 64	0.09 140	0.08 181	0.08 59	0.30 567	0.26 466	0.17 348

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 217	0.28 230	0.28 401	0.55 305	0.22 215	0.78 399	0.48 255	0.46 316	0.38 256	0.36 265	0.17 70	0.33 150	0.23 176	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 217	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 399	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 150	0.18 64	0.15 484	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.11 138
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 261	0.31 206	1.44 219	0.28 230	0.33 473	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 296	0.50 346	0.41 298	0.45 443	0.36 184	1.17 580	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.21 514	0.13 188	0.13 226

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 388	1.44 219	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 163	0.30 114	0.29 264	0.10 246	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.11 137	0.11 138

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 219	0.28 230	0.35 499	0.47 202	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 369	0.30 114	0.18 64	0.09 140	0.35 615	0.09 156	0.36 603	0.23 414	0.25 483

quiztm	0.37 217	0.82 515	1.45 222	0.40 497	0.29 410	0.42 145	0.23 254	0.73 346	0.47 251	0.36 247	0.42 276	0.28 214	0.20 132	0.29 101	0.26 228	0.10 246	0.06 24	0.09 156	0.09 187	0.34 539	0.09 77

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 222	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 379	0.59 258	0.62 400	0.27 202	0.31 204	0.35 260	0.27 261	0.43 236	0.25 216	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.12 183

rvit_0105_3	0.39 245	0.47 351	1.46 224	0.33 367	0.19 241	0.45 172	0.35 469	0.69 317	0.65 434	0.37 252	0.37 245	0.40 292	0.31 316	0.44 245	0.30 284	0.18 532	0.17 513	0.17 526	0.18 475	0.15 240	0.15 295

rvit_105_1	0.44 298	0.54 388	1.46 224	0.36 435	0.24 336	0.51 254	0.45 537	0.75 361	0.74 518	0.45 307	0.44 290	0.44 327	0.36 347	0.62 355	0.38 360	0.20 557	0.18 525	0.18 546	0.22 524	0.18 329	0.18 368

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 224	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 240	0.57 332	0.19 89	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 224	0.31 312	0.15 97	0.53 282	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 261	0.42 232	0.19 89	0.09 140	0.13 428	0.09 156	0.16 442	0.20 366	0.13 226

anonymousdsp	0.34 187	0.53 380	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.55 328	0.19 89	0.09 140	0.11 371	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 516

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 415	1.47 228	0.32 341	0.38 526	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 226	0.23 189	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.10 217	0.08 142	0.21 382	0.14 253

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 388	1.47 228	0.25 132	0.16 127	0.56 321	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 205	0.54 324	0.19 89	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.18 475	0.24 431	0.29 516
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 217	0.28 162	1.48 231	0.25 132	0.38 526	0.46 192	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 184	0.23 176	0.07 26	0.76 665	0.07 1	0.26 543	0.21 382	1.03 664
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 231	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 411	0.64 290	0.62 400	0.30 220	0.33 224	0.37 269	0.29 296	0.41 224	0.28 250	0.18 532	0.16 493	0.15 486	0.15 421	0.15 240	0.14 253

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 231	0.31 312	0.15 97	0.61 407	0.19 106	0.60 270	0.54 318	0.28 209	0.29 172	0.40 292	0.33 329	0.50 306	0.27 239	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.35 594	0.19 350	0.08 49

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 234	0.24 108	0.20 257	0.47 202	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 76	0.07 1	0.12 335	0.10 103	0.07 12

test_sample7	0.47 345	0.33 223	1.49 234	0.34 400	0.20 257	0.51 254	0.30 411	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.17 520	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.18 368

DLCB_ROB	0.54 423	0.55 397	1.49 234	0.36 435	0.25 356	0.65 473	0.36 476	0.80 418	0.70 479	0.72 555	0.69 517	0.83 550	0.46 458	1.53 506	0.60 478	0.13 420	0.12 404	0.14 455	0.14 396	0.14 217	0.13 226

AnonymousM	0.37 217	0.44 329	1.50 237	0.25 132	0.15 97	0.52 273	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 283	0.32 214	0.30 234	0.25 220	0.34 164	0.23 176	0.11 327	0.09 269	0.71 648	0.36 603	0.12 154	0.07 12

DIP-Stereo	0.37 217	0.34 241	1.50 237	0.27 199	0.18 205	0.63 445	0.17 75	0.92 519	0.53 305	0.49 348	0.48 321	0.30 234	0.30 306	0.39 213	0.30 284	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.12 183
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 380	0.41 305	1.50 237	0.33 367	0.21 271	0.68 497	0.26 334	0.81 422	0.68 460	0.67 533	0.68 508	0.73 507	0.42 420	1.10 448	0.59 476	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.14 396	0.25 445	0.21 417
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
aanet-new-36k	0.29 135	0.63 431	1.51 240	0.24 108	0.11 9	0.43 153	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 163	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 471

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 373	1.51 240	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 146	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 538

RAStereo	0.28 122	0.48 356	1.52 242	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.12 154	0.08 49

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 242	0.23 81	0.13 48	0.54 290	0.20 133	0.48 164	0.49 262	0.25 168	0.28 164	0.37 269	0.24 205	0.38 205	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 261	0.36 260	1.54 244	0.41 505	0.19 241	0.52 273	0.19 106	0.59 258	0.52 288	0.57 439	0.59 429	0.63 440	0.29 296	0.58 336	0.33 322	0.15 484	0.09 269	0.16 505	0.09 187	0.24 431	0.12 183

raftrobust	0.38 230	0.68 455	1.54 244	0.32 341	0.46 580	0.52 273	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 377	0.35 237	0.31 237	0.33 329	0.37 195	0.30 284	0.10 246	0.11 371	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 385

ISRNet	0.47 345	0.44 329	1.55 246	0.37 459	0.31 448	0.49 230	0.19 106	0.75 361	0.66 449	0.63 510	0.71 531	0.67 471	0.39 383	0.58 336	0.44 405	0.23 582	0.16 493	0.21 570	0.20 508	0.21 382	0.25 483

DAS	0.56 443	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 589	0.68 508	0.56 407	0.48 476	2.40 625	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

SepStereo	0.52 411	0.35 250	1.55 246	0.33 367	0.34 486	0.50 243	0.42 511	0.83 436	0.74 518	0.83 589	0.68 508	0.56 407	0.48 476	1.56 509	0.46 411	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.18 329	0.15 295

ETE_ROB	0.60 469	0.71 466	1.55 246	0.37 459	0.25 356	0.69 503	0.51 557	1.47 646	0.70 479	0.80 577	0.69 517	0.85 559	0.49 483	1.36 478	0.58 474	0.16 505	0.13 428	0.19 553	0.16 442	0.21 382	0.23 457

s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 250	0.23 81	0.11 9	0.62 427	0.24 289	0.79 414	0.64 420	0.44 296	0.52 366	0.28 214	0.26 240	0.50 306	0.24 202	0.11 327	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

RAFT	0.45 317	0.92 548	1.59 251	0.34 400	0.19 241	0.46 192	0.35 469	0.65 297	0.49 262	0.49 348	0.49 338	0.70 495	0.40 391	0.47 282	0.32 309	0.11 327	0.16 493	0.14 455	0.13 368	0.51 619	0.13 226

ccnet	0.71 536	0.41 305	1.59 251	0.40 497	0.45 572	1.06 611	0.55 572	0.98 568	0.71 489	0.88 596	0.97 591	0.82 548	0.88 599	1.68 530	0.94 539	0.32 617	0.26 592	0.32 612	0.27 548	0.34 539	0.30 529

SMFormer	0.50 380	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.15 240	0.16 327

tta	0.50 380	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.49 431	0.13 420	0.10 318	0.11 293	0.10 227	0.14 217	0.11 138

qqq1	0.48 351	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

fff1	0.48 351	0.46 341	1.60 253	0.30 285	0.15 97	0.45 172	0.24 289	0.90 498	0.72 499	0.56 428	0.64 487	0.51 375	0.41 402	1.87 568	0.23 176	0.13 420	0.10 318	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 138

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 410	1.61 257	0.25 132	0.15 97	0.46 192	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 189	0.30 114	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 587

CASS	0.39 245	0.30 192	1.61 257	0.32 341	0.17 158	0.53 282	0.24 289	0.70 325	0.49 262	0.59 471	0.54 390	0.40 292	0.40 391	0.41 224	0.30 284	0.17 520	0.10 318	0.14 455	0.11 295	0.18 329	0.17 348
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 411	0.54 388	1.62 259	0.31 312	0.35 499	0.74 530	0.46 540	0.85 456	0.74 518	0.55 419	0.60 445	0.67 471	0.50 486	1.12 454	0.57 469	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.14 396	0.16 277	0.12 183

NOSS_ROB	0.64 493	0.65 443	1.62 259	0.46 546	0.25 356	0.67 485	0.30 411	0.93 527	0.77 547	0.59 471	0.57 420	0.77 527	0.38 369	2.78 654	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.28 599	0.26 543	0.27 477	0.39 587

Lsterematch	0.39 245	0.69 459	1.65 261	0.28 230	0.14 68	0.50 243	0.21 175	0.47 150	0.58 352	0.43 289	0.59 429	0.44 327	0.37 360	0.44 245	0.40 379	0.10 246	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.12 183

AE-Stereo	0.42 280	0.29 175	1.65 261	0.43 520	0.47 583	0.56 321	0.23 254	0.86 466	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 316	0.24 205	0.34 164	0.24 202	0.09 140	0.48 643	0.11 293	0.45 621	0.22 399	0.19 385

Anonymous_2	0.74 551	0.32 214	1.65 261	0.33 367	0.30 427	0.67 485	0.32 447	0.69 317	0.46 232	0.48 336	0.41 272	0.84 555	0.58 519	0.51 310	0.40 379	0.32 617	0.38 623	1.43 675	3.69 693	0.80 645	0.27 501

PSMNet-ADL	0.51 397	0.38 275	1.65 261	0.35 416	0.21 271	0.67 485	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.42 283	0.52 366	0.70 495	0.45 443	1.91 579	0.57 469	0.15 484	0.13 428	0.11 293	0.13 368	0.15 240	0.20 404

HCRNet	0.46 329	0.49 360	1.65 261	0.38 476	0.29 410	0.58 356	0.22 215	0.75 361	0.62 400	0.47 318	0.49 338	0.48 367	0.36 347	1.12 454	0.37 353	0.15 484	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.17 301	0.17 348

CCAANet	0.40 253	0.33 223	1.65 261	0.26 175	0.21 271	0.53 282	0.26 334	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 457	0.56 407	0.35 340	0.86 422	0.41 387	0.12 388	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.10 112

HART	0.38 230	0.53 380	1.66 267	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 366	0.38 277	0.16 61	0.41 224	0.20 121	0.08 65	0.68 658	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 417

XPNet_ROB	0.61 477	0.72 470	1.66 267	0.37 459	0.27 387	0.67 485	0.47 548	0.89 492	0.71 489	0.78 573	0.70 527	0.81 543	0.53 495	1.70 533	0.76 517	0.21 565	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.20 366	0.21 417

DStereoO	0.99 603	0.66 450	1.67 269	0.75 624	0.99 647	0.73 524	1.33 661	0.94 536	0.91 590	0.70 547	1.06 607	0.75 519	1.75 657	0.95 431	2.39 645	1.20 668	0.41 633	0.48 634	0.59 650	0.85 647	0.60 626

EAI-Stereo	0.78 566	0.25 103	1.67 269	0.54 585	0.59 609	1.95 655	2.05 676	1.11 624	0.64 420	0.95 608	1.49 633	0.50 372	0.67 554	0.59 342	1.44 604	0.09 140	0.19 538	0.09 156	0.49 630	0.13 188	0.22 432

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 371	1.68 271	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 123	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 493

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 271	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 123	0.27 239	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

IER	0.43 289	0.38 275	1.69 273	0.26 175	0.25 356	0.66 479	0.26 334	0.71 328	0.55 325	0.54 401	0.59 429	0.60 431	0.53 495	0.52 314	0.39 371	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.14 217	0.11 138

NINENet	0.50 380	0.33 223	1.69 273	0.55 592	0.25 356	0.91 591	0.23 254	0.98 568	0.71 489	0.53 388	0.55 400	0.66 461	0.30 306	1.22 464	0.32 309	0.15 484	0.13 428	0.16 505	0.11 295	0.16 277	0.13 226

test-1	0.44 298	0.48 356	1.69 273	0.30 285	0.27 387	0.50 243	0.28 379	0.80 418	0.43 200	0.40 270	0.54 390	0.41 298	0.24 205	0.31 123	1.16 578	0.09 140	0.20 549	0.10 217	0.17 462	0.11 137	0.26 493

LALA_ROB	0.60 469	0.76 485	1.69 273	0.36 435	0.29 410	0.79 557	0.55 572	0.94 536	0.77 547	0.81 583	0.67 501	0.94 588	0.49 483	0.99 435	0.73 513	0.21 565	0.15 475	0.20 562	0.18 475	0.23 414	0.21 417

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 277	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 351	0.25 175	0.18 94	0.31 123	0.20 121	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.08 142	0.47 611	0.08 49

hknet	0.47 345	0.29 175	1.70 277	0.30 285	0.24 336	0.76 540	0.31 424	1.00 589	0.64 420	0.63 510	0.53 378	0.80 540	0.38 369	0.77 408	0.37 353	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.12 335	0.12 154	0.11 138

test-3	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 368	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 594	0.29 490	0.28 509

test_1	0.43 289	0.20 18	1.70 277	0.34 400	0.32 458	0.45 172	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 355	0.29 172	0.45 336	0.21 146	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.07 76	0.10 217	0.35 594	0.29 490	0.29 516

test_3	0.44 298	0.20 18	1.70 277	0.36 435	0.32 458	0.47 202	0.30 411	0.73 346	0.49 262	0.50 355	0.30 187	0.45 336	0.22 163	0.59 342	0.98 546	0.08 65	0.10 318	0.11 293	0.35 594	0.29 490	0.28 509

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 277	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.78 399	0.36 116	0.57 439	0.67 501	0.33 250	0.24 205	0.32 136	0.23 176	0.10 246	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 183
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.37 217	0.73 477	1.71 284	0.28 230	0.13 48	0.44 164	0.14 21	0.64 290	0.51 280	0.22 114	0.28 164	0.36 265	0.22 163	0.65 371	0.27 239	0.07 26	0.14 447	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 183

HI	0.41 261	0.63 431	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

CoSv	0.41 261	0.63 431	1.72 285	0.27 199	0.21 271	0.45 172	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 439	0.59 429	0.65 454	0.45 443	0.45 261	0.39 371	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.11 295	0.20 366	0.10 112

HSM	0.62 482	0.76 485	1.72 285	0.30 285	0.29 410	0.64 459	0.28 379	0.94 536	0.62 400	0.58 457	0.57 420	1.40 639	0.64 545	2.59 643	0.42 390	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.08 142	0.14 217	0.11 138

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 360	1.73 288	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

raft_robust	0.55 435	0.84 522	1.73 288	0.28 230	0.54 597	0.53 282	0.25 311	0.88 486	0.75 532	0.48 336	0.46 302	0.76 525	0.75 575	1.46 493	0.27 239	0.09 140	0.10 318	0.10 217	0.30 567	0.26 466	0.16 327

AACVNet	0.54 423	0.78 502	1.73 288	0.36 435	0.21 271	0.57 339	0.25 311	0.71 328	0.51 280	0.55 419	0.59 429	0.64 449	0.41 402	2.13 605	0.41 387	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.11 295	0.33 527	0.15 295

UPFNet	0.46 329	0.28 162	1.73 288	0.33 367	0.32 458	0.65 473	0.38 492	0.83 436	0.59 360	0.57 439	0.52 366	0.61 434	0.40 391	0.75 400	0.52 445	0.13 420	0.12 404	0.13 418	0.12 335	0.15 240	0.11 138

iResNet_ROB	0.50 380	1.15 614	1.73 288	0.31 312	0.21 271	0.58 356	0.22 215	0.95 550	0.82 567	0.58 457	0.62 457	0.57 414	0.39 383	0.84 419	0.40 379	0.11 327	0.08 181	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 226

riskmin	0.37 217	0.22 50	1.74 293	0.32 341	0.20 257	0.48 213	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 485	0.45 443	0.39 213	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.08 142	0.13 188	0.16 327

UDGNet	0.44 298	1.02 593	1.74 293	0.35 416	0.19 241	0.58 356	0.23 254	0.49 171	0.66 449	0.41 278	0.38 256	0.34 256	0.29 296	0.53 320	0.30 284	0.24 591	0.10 318	0.37 622	0.19 495	0.27 477	0.15 295

dad	0.51 397	1.01 589	1.74 293	0.29 264	0.19 241	0.60 387	0.26 334	0.52 206	0.75 532	0.63 510	0.63 471	0.63 440	0.33 329	0.85 421	0.47 420	0.27 605	0.15 475	0.40 625	0.18 475	0.22 399	0.14 253

OMP-Stereo	0.59 463	0.65 443	1.74 293	0.56 594	0.37 520	0.60 387	0.26 334	0.70 325	0.65 434	0.66 529	0.60 445	0.69 485	0.32 324	2.09 601	1.20 584	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.10 112

IIG-Stereo	0.59 463	0.65 443	1.74 293	0.54 585	0.23 321	0.61 407	0.21 175	0.73 346	0.65 434	0.64 520	0.69 517	0.69 485	0.38 369	2.09 601	1.39 600	0.11 327	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.09 77

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 293	0.24 108	0.16 127	0.54 290	0.15 39	0.40 68	0.55 325	0.37 252	0.51 351	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 567	0.08 37	0.06 1
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
aanet-new-30k	0.28 122	0.49 360	1.75 299	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 163	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 138

Hybrid-DGEV-03	0.45 317	0.88 537	1.75 299	0.29 264	0.17 158	0.58 356	0.24 289	0.65 297	0.48 255	0.59 471	1.01 597	0.39 283	0.28 278	0.41 224	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.34 539	0.24 471

Hybrid-DGEV-2	0.51 397	0.84 522	1.75 299	0.32 341	0.17 158	0.73 524	0.18 95	0.83 436	0.69 469	0.52 377	0.38 256	0.53 383	0.42 420	0.99 435	0.92 536	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.10 227	0.25 445	0.23 457

DFGA-Net	0.51 397	1.06 598	1.75 299	0.30 285	0.24 336	0.54 290	0.22 215	0.63 287	0.60 365	0.48 336	0.51 351	0.35 260	0.27 261	1.82 559	0.53 449	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.12 335	0.37 567	0.15 295

MM-Stereo_test3	0.40 253	0.58 405	1.75 299	0.36 435	0.30 427	0.45 172	0.30 411	0.72 334	0.59 360	0.31 225	0.43 279	0.32 243	0.23 189	0.35 171	0.29 264	0.10 246	0.20 549	0.10 217	0.08 142	0.40 589	0.11 138

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 299	0.24 108	0.18 205	0.45 172	0.24 289	0.57 243	0.38 135	0.41 278	0.39 265	0.55 394	0.25 220	0.38 205	0.23 176	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.07 103	0.13 188	0.12 183

KYRaft	0.48 351	0.29 175	1.75 299	0.33 367	0.21 271	0.75 536	0.44 529	0.58 249	0.57 341	0.64 520	0.93 584	0.53 383	0.72 566	0.60 349	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.12 154	0.54 616

TANstereo	0.33 178	0.49 360	1.75 299	0.23 81	0.12 21	0.54 290	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 307	0.51 351	0.26 190	0.22 163	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 138

XX-TBD	0.34 187	0.77 494	1.75 299	0.34 400	0.13 48	0.51 254	0.17 75	0.43 98	0.50 273	0.37 252	0.49 338	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 541	1.76 308	0.26 175	0.12 21	0.52 273	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 226	0.22 163	0.30 114	0.20 121	0.09 140	0.17 513	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 138

SST-Stereo	0.52 411	0.20 18	1.76 308	0.62 612	0.53 595	0.62 427	0.66 602	0.55 231	0.61 382	0.58 457	0.53 378	0.52 381	0.60 526	1.59 519	0.29 264	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.10 112

RAFT_R40	0.50 380	0.21 33	1.76 308	0.50 565	0.40 542	0.61 407	0.53 564	0.56 237	0.60 365	0.56 428	0.54 390	0.55 394	0.51 488	1.57 513	0.53 449	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.09 77

DRaft	0.62 482	0.38 275	1.76 308	0.24 108	0.16 127	0.64 459	0.66 602	0.53 215	0.53 305	0.67 533	0.99 594	0.38 277	1.00 611	1.44 487	2.10 635	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.14 396	0.18 329	0.21 417

GrayStereo	0.66 506	0.19 10	1.76 308	0.90 636	0.23 321	0.62 427	1.42 669	0.62 279	0.60 365	0.72 555	0.78 552	0.56 407	3.07 673	0.60 349	0.26 228	0.09 140	0.08 181	0.10 217	0.21 514	0.11 137	0.18 368

CRE-IMP	0.41 261	0.22 50	1.76 308	0.48 559	0.17 158	0.79 557	0.69 611	0.52 206	0.52 288	0.47 318	0.42 276	0.45 336	0.26 240	0.41 224	0.31 296	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.09 187	0.17 301	0.23 457

Prome-Stereo	0.49 369	0.30 192	1.76 308	0.60 610	0.23 321	0.63 445	0.42 511	0.62 279	0.60 365	0.59 471	1.03 602	0.43 316	0.72 566	0.60 349	0.33 322	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.43 600

acv_ft	0.48 351	0.44 329	1.76 308	0.32 341	0.41 551	0.63 445	0.28 379	0.81 422	0.68 460	0.61 490	0.59 429	0.69 485	0.45 443	0.44 245	0.63 485	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.41 592	0.10 112

TDLM	0.67 511	0.92 548	1.76 308	0.37 459	0.24 336	0.66 479	0.56 577	0.82 430	0.74 518	1.16 624	0.62 457	0.61 434	0.48 476	2.70 650	0.50 436	0.20 557	0.11 371	0.35 616	0.14 396	0.32 518	0.16 327

dd	0.42 280	0.96 566	1.77 317	0.31 312	0.17 158	0.57 339	0.26 334	0.49 171	0.68 460	0.41 278	0.40 268	0.34 256	0.27 261	0.45 261	0.40 379	0.17 520	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.21 382	0.12 183

NRIStereo	0.46 329	0.25 103	1.77 317	0.47 551	0.16 127	0.95 596	0.74 619	0.51 190	0.56 337	0.48 336	0.39 265	0.59 424	0.29 296	0.77 408	0.32 309	0.11 327	0.13 428	0.11 293	0.09 187	0.21 382	0.24 471

PSM-AAD	0.63 489	0.22 50	1.77 317	0.37 459	0.23 321	0.86 579	1.17 654	0.59 258	0.60 365	0.64 520	0.71 531	0.68 478	2.93 670	0.65 371	0.31 296	0.09 140	0.07 76	0.17 526	0.15 421	0.13 188	0.33 556

FBW_ROB	0.83 582	0.77 494	1.77 317	0.44 527	0.30 427	0.87 583	0.46 540	1.10 620	0.91 590	0.81 583	0.75 544	1.01 602	0.61 535	3.66 673	1.23 588	0.26 600	0.23 572	0.36 618	0.25 535	0.27 477	0.62 628

MonStereo1	1.98 657	1.01 589	1.78 321	1.19 654	1.04 651	3.58 676	0.61 591	1.53 651	1.93 662	1.39 646	3.37 675	2.23 657	10.80 693	2.84 658	1.25 590	1.04 661	0.38 623	0.96 659	0.57 645	1.10 656	1.00 663

FACV-RUCA	0.58 455	0.40 295	1.78 321	0.43 520	1.67 672	0.48 213	0.28 379	0.69 317	0.62 400	0.40 270	0.53 378	0.33 250	0.63 543	0.40 219	0.31 296	0.13 420	0.11 371	0.62 643	0.12 335	0.70 636	0.98 656

DisPM	0.43 289	0.33 223	1.78 321	0.57 599	0.18 205	0.59 375	0.63 599	0.53 215	0.61 382	0.60 481	0.53 378	0.38 277	0.26 240	0.75 400	0.29 264	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.14 253

GMOStereo	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

error version	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

test-v	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

LCNet	0.54 423	0.37 263	1.78 321	0.92 638	0.22 301	0.96 597	0.30 411	0.59 258	0.58 352	0.51 368	0.55 400	0.41 298	0.76 577	0.84 419	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.18 475	0.98 654	0.39 587

Patchmatch Stereo++	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.60 387	0.29 403	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo_v2	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.47 282	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ROB_FTStereo	0.38 230	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.26 334	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.49 299	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

Pruner-Stereo	0.51 397	0.27 133	1.78 321	1.79 668	0.19 241	0.62 427	0.45 537	0.57 243	0.60 365	0.61 490	0.48 321	0.41 298	0.24 205	0.46 270	1.00 552	0.12 388	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.12 154	0.13 226

iGMRVC	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.55 328	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

IRAFT_RVC	0.54 423	0.53 380	1.78 321	0.46 546	0.21 271	0.58 356	0.43 518	0.65 297	0.66 449	0.54 401	0.50 346	0.49 369	0.51 488	1.58 517	1.01 556	0.11 327	0.25 589	0.13 418	0.10 227	0.15 240	0.13 226

iRAFT	0.39 245	0.27 133	1.78 321	0.44 527	0.16 127	0.61 407	0.27 359	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.54 324	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

test-2	0.41 261	0.62 421	1.78 321	0.28 230	0.36 508	0.51 254	0.31 424	0.53 215	0.44 206	0.57 439	0.48 321	0.41 298	0.27 261	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 623	0.13 418	0.11 295	0.34 539	0.11 138

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 280	0.86 530	1.78 321	0.28 230	0.17 158	0.52 273	0.20 133	0.62 279	0.61 382	0.50 355	0.61 452	0.39 283	0.32 324	0.35 171	0.30 284	0.07 26	0.10 318	0.09 156	0.09 187	0.35 552	0.10 112

AFF-stereo	0.44 298	0.96 566	1.78 321	0.31 312	0.15 97	0.50 243	0.21 175	0.64 290	0.63 412	0.47 318	0.64 487	0.49 369	0.34 338	0.46 270	0.31 296	0.08 65	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.37 567	0.10 112

PSMNet-RSSM	0.53 417	0.82 515	1.78 321	0.31 312	0.25 356	0.58 356	0.28 379	0.84 448	0.60 365	0.50 355	0.61 452	0.67 471	0.43 431	1.68 530	0.42 390	0.15 484	0.10 318	0.14 455	0.16 442	0.15 240	0.13 226

CFNet	0.58 455	0.96 566	1.78 321	0.33 367	0.25 356	0.63 445	0.22 215	0.88 486	0.75 532	0.46 316	0.59 429	0.58 421	0.40 391	2.29 613	0.48 426	0.12 388	0.09 269	0.15 486	0.14 396	0.30 501	0.15 295

AAGNet	0.88 590	0.33 223	1.79 341	0.54 585	0.98 644	0.62 427	0.46 540	0.50 180	0.60 365	0.58 457	0.53 378	0.50 372	0.73 569	1.23 466	7.48 687	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.14 217	0.09 77

HUI-Stereo	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 527	0.17 158	0.61 407	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.44 327	0.28 278	0.45 261	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

RAFT-IKP	0.38 230	0.27 133	1.79 341	0.44 527	0.16 127	0.60 387	0.28 379	0.51 190	0.52 288	0.47 318	0.43 279	0.43 316	0.28 278	0.50 306	0.28 250	0.12 388	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.17 301	0.12 183

ACVNet	0.45 317	0.44 329	1.79 341	0.28 230	0.21 271	0.59 375	0.36 476	0.66 300	0.68 460	0.45 307	0.59 429	0.69 485	0.40 391	0.44 245	0.55 457	0.11 327	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.34 539	0.10 112

CFNet-ft	0.51 397	0.76 485	1.79 341	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 513	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 599	0.13 368	0.18 329	0.14 253

CFNet_RVC	0.51 397	0.76 485	1.79 341	0.28 230	0.30 427	0.63 445	0.28 379	0.66 300	0.55 325	0.45 307	0.57 420	0.74 513	0.41 402	1.46 493	0.42 390	0.14 464	0.10 318	0.28 599	0.13 368	0.18 329	0.14 253

AdaStereo	0.44 298	0.38 275	1.79 341	0.34 400	0.20 257	0.57 339	0.28 379	0.92 519	0.69 469	0.52 377	0.55 400	0.61 434	0.33 329	0.48 289	0.39 371	0.17 520	0.08 181	0.17 526	0.11 295	0.18 329	0.12 183
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.
test_sample6	0.52 411	0.44 329	1.81 348	0.33 367	0.18 205	0.55 305	0.27 359	0.94 536	0.66 449	0.54 401	0.62 457	0.47 356	0.36 347	1.97 585	0.38 360	0.14 464	0.10 318	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.16 327

NF-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.44 529	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.45 492	0.79 525	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.16 327

OCTAStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.61 382	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.80 526	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

RE-Stereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 521	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

TVStereo	0.48 351	0.25 103	1.81 348	0.52 574	0.16 127	0.61 407	0.43 518	0.66 300	0.60 365	0.50 355	0.47 308	0.37 269	0.26 240	1.44 487	0.78 521	0.11 327	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.13 188	0.17 348

PS-NSSS	0.63 489	1.00 585	1.81 348	0.30 285	0.31 448	0.63 445	0.34 461	0.98 568	0.69 469	0.54 401	0.74 541	0.51 375	0.41 402	2.43 630	0.48 426	0.24 591	0.17 513	0.27 596	0.18 475	0.27 477	0.21 417

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 627	1.82 354	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 270	0.14 4	0.11 327	0.09 269	0.08 59	0.05 1	0.76 642	0.18 368

CBFPSM	0.56 443	0.91 546	1.82 354	0.28 230	0.23 321	0.71 511	0.37 485	0.72 334	0.64 420	0.50 355	0.49 338	1.03 606	0.83 587	0.62 355	1.35 597	0.10 246	0.12 404	0.10 217	0.10 227	0.18 329	0.19 385

RAFT+CT+SA	0.50 380	0.86 530	1.82 354	0.37 459	0.75 630	0.54 290	0.34 461	0.77 384	0.63 412	0.38 262	0.55 400	0.34 256	0.29 296	0.68 380	0.27 239	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.51 634	0.29 490	0.41 598

test_sample5	0.51 397	0.43 318	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.53 388	0.59 429	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

DualNet	0.51 397	0.43 318	1.83 357	0.32 341	0.18 205	0.55 305	0.26 334	0.92 519	0.65 434	0.54 401	0.62 457	0.45 336	0.36 347	1.87 568	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

tt1	0.44 298	0.64 436	1.83 357	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	0.88 583	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 340	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.36 571

LL-Strereo2	0.41 261	0.90 545	1.83 357	0.44 527	0.24 336	0.54 290	0.27 359	0.58 249	0.45 221	0.41 278	0.33 224	0.44 327	0.21 146	0.44 245	0.34 329	0.09 140	0.08 181	0.16 505	0.14 396	0.17 301	0.17 348

psm_up	0.57 450	0.61 415	1.83 357	0.35 416	0.30 427	0.64 459	0.37 485	0.90 498	0.68 460	0.59 471	0.55 400	0.68 478	0.54 498	1.91 579	0.46 411	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.23 414	0.13 226

TestStereo1	0.49 369	0.81 511	1.85 362	0.39 486	0.57 605	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

SA-5K	0.49 369	0.81 511	1.85 362	0.39 486	0.57 605	0.56 321	0.34 461	0.75 361	0.69 469	0.44 296	0.63 471	0.35 260	0.42 420	0.64 360	0.29 264	0.10 246	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.33 527	0.26 493

PSM-softLoss	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 570	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 519	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

KMStereo	0.48 351	0.27 133	1.85 362	0.51 570	0.17 158	0.61 407	0.40 501	0.61 275	0.57 341	0.52 377	0.48 321	0.39 283	0.25 220	1.46 493	0.77 519	0.12 388	0.08 181	0.13 418	0.12 335	0.12 154	0.14 253

raft+_RVC	0.44 298	0.67 452	1.85 362	0.34 400	0.71 628	0.51 254	0.25 311	0.64 290	0.51 280	0.35 241	0.45 294	0.32 243	0.28 278	0.43 236	0.32 309	0.09 140	0.19 538	0.10 217	0.09 187	0.20 366	0.40 593

RALCasStereoNet	0.45 317	0.88 537	1.85 362	0.30 285	0.26 374	0.49 230	0.26 334	0.58 249	0.51 280	0.36 247	0.48 321	0.36 265	0.28 278	0.55 328	0.34 329	0.10 246	0.53 645	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 560

UCFNet_RVC	0.48 351	0.82 515	1.85 362	0.30 285	0.27 387	0.64 459	0.26 334	0.74 351	0.55 325	0.48 336	0.53 378	0.63 440	0.41 402	0.88 427	0.38 360	0.15 484	0.10 318	0.17 526	0.17 462	0.18 329	0.15 295

MLCV	0.48 351	0.89 541	1.85 362	0.29 264	0.14 68	0.59 375	0.23 254	0.72 334	0.59 360	0.66 529	0.66 498	0.55 394	0.36 347	1.03 442	0.49 431	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 138

IMH-64-1	1.39 639	1.64 652	1.86 370	1.36 658	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 586	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 656

IMH-64	1.39 639	1.64 652	1.86 370	1.36 658	1.11 655	1.39 633	1.19 655	1.76 658	1.45 642	1.16 624	2.21 652	1.53 643	1.38 639	1.98 586	1.52 607	1.29 669	0.67 654	1.27 669	0.69 656	1.29 666	0.98 656

ssnet_v2	0.55 435	0.60 410	1.86 370	0.32 341	0.22 301	0.72 517	0.44 529	0.94 536	0.74 518	0.63 510	0.54 390	0.81 543	0.47 467	0.77 408	0.70 503	0.16 505	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.30 501	0.30 529

CRFU-Net	0.56 443	0.38 275	1.86 370	0.46 546	0.26 374	0.82 568	0.36 476	0.90 498	0.49 262	0.62 501	0.59 429	0.78 531	1.35 637	1.00 438	0.48 426	0.15 484	0.14 447	0.17 526	0.10 227	0.19 350	0.14 253

PFNet+	0.45 317	0.37 263	1.86 370	0.46 546	0.18 205	0.58 356	0.77 623	0.52 206	0.64 420	0.56 428	0.48 321	0.39 283	0.26 240	0.93 428	0.32 309	0.13 420	0.09 269	0.14 455	0.13 368	0.12 154	0.15 295

coex_refinement	0.58 455	0.94 556	1.87 375	0.38 476	0.25 356	0.64 459	0.34 461	0.83 436	0.65 434	0.60 481	0.63 471	0.81 543	0.48 476	1.85 567	0.56 465	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.10 227	0.16 277	0.16 327

DISCO	0.57 450	0.34 241	1.87 375	0.45 541	0.34 486	0.84 573	0.35 469	0.84 448	0.78 551	0.59 471	0.63 471	1.06 613	0.53 495	1.10 448	0.82 528	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.22 399	0.18 368

rvit_stereo_0075_2	0.40 253	0.40 295	1.88 377	0.33 367	0.32 458	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 305	0.38 262	0.51 351	0.40 292	0.27 261	0.44 245	0.29 264	0.20 557	0.15 475	0.22 573	0.15 421	0.18 329	0.23 457

test_sample4	0.50 380	0.42 313	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.56 321	0.26 334	0.93 527	0.65 434	0.54 401	0.54 390	0.45 336	0.36 347	1.79 551	0.36 346	0.13 420	0.10 318	0.13 418	0.12 335	0.17 301	0.16 327

test_sample3	0.50 380	0.41 305	1.88 377	0.32 341	0.19 241	0.57 339	0.25 311	0.92 519	0.64 420	0.52 377	0.49 338	0.47 356	0.35 340	1.79 551	0.37 353	0.13 420	0.10 318	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.16 327

MIM_Stereo	0.41 261	0.60 410	1.88 377	0.31 312	0.21 271	0.50 243	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 289	0.53 378	0.43 316	0.27 261	0.51 310	0.28 250	0.08 65	0.14 447	0.11 293	0.10 227	0.26 466	0.26 493

DDUNet	0.77 562	1.12 605	1.88 377	0.76 625	0.69 626	0.84 573	0.43 518	0.85 456	0.65 434	0.67 533	0.75 544	0.91 578	0.52 493	1.03 442	0.57 469	0.54 636	0.37 619	0.95 658	0.52 637	0.71 638	0.57 622

GES	0.44 298	0.28 162	1.88 377	0.30 285	0.18 205	0.61 407	0.30 411	0.88 486	0.46 232	0.47 318	0.52 366	0.39 283	0.42 420	0.58 336	0.67 496	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.15 240	0.17 348

PWC_ROB	0.70 527	0.94 556	1.88 377	0.39 486	0.39 532	0.62 427	0.30 411	0.98 568	0.94 596	0.91 602	1.29 622	0.77 527	0.62 540	1.62 524	1.03 560	0.18 532	0.11 371	0.18 546	0.13 368	0.51 619	0.22 432

G2L-Stereo_test	0.55 435	0.97 574	1.89 384	0.33 367	0.24 336	0.75 536	0.38 492	0.79 414	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.74 513	0.39 383	1.56 509	0.43 399	0.10 246	0.08 181	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 226

PSMNet-RUCA	0.58 455	0.82 515	1.89 384	0.59 606	0.56 603	0.64 459	0.36 476	0.84 448	0.69 469	0.51 368	0.68 508	0.53 383	0.43 431	0.56 331	0.43 399	0.34 621	0.18 525	0.44 631	0.29 557	0.48 612	0.30 529

Any-RAFT	0.38 230	0.25 103	1.89 384	0.27 199	0.17 158	0.68 497	0.21 175	0.78 399	0.53 305	0.43 289	0.43 279	0.54 391	0.30 306	0.41 224	0.20 121	0.10 246	0.12 404	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

ToySt	0.44 298	0.61 415	1.89 384	0.29 264	0.18 205	0.55 305	0.35 469	0.67 309	0.53 305	0.39 268	0.50 346	0.59 424	0.43 431	0.51 310	0.49 431	0.10 246	0.12 404	0.13 418	0.16 442	0.24 431	0.19 385

sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 384	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 220	0.32 136	0.24 202	0.14 464	0.16 493	0.12 357	0.12 335	0.15 240	0.13 226

H2IRNET	0.40 253	0.61 415	1.90 389	0.29 264	0.17 158	0.54 290	0.18 95	0.52 206	0.50 273	0.27 202	0.56 412	0.47 356	0.35 340	0.46 270	0.33 322	0.10 246	0.07 76	0.12 357	0.14 396	0.32 518	0.12 183

Sa-1000	0.51 397	0.72 470	1.90 389	0.31 312	0.60 614	0.60 387	0.31 424	0.94 536	0.71 489	0.52 377	0.83 561	0.42 312	0.33 329	0.68 380	0.28 250	0.10 246	0.09 269	0.13 418	0.29 557	0.29 490	0.10 112

SACVNet	0.60 469	0.74 481	1.90 389	0.37 459	0.28 401	0.64 459	0.37 485	0.86 466	0.61 382	0.65 527	0.62 457	0.69 485	0.44 439	2.08 599	0.42 390	0.18 532	0.14 447	0.16 505	0.15 421	0.38 574	0.24 471

RALAANet	0.43 289	0.98 578	1.90 389	0.32 341	0.23 321	0.48 213	0.19 106	0.67 309	0.53 305	0.48 336	0.45 294	0.39 283	0.30 306	0.48 289	0.37 353	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.14 396	0.27 477	0.10 112

hitnet-ft	0.67 511	0.80 506	1.90 389	0.28 230	0.22 301	0.69 503	0.36 476	0.85 456	0.65 434	0.56 428	0.84 564	1.03 606	0.95 609	2.32 616	0.55 457	0.23 582	0.14 447	0.41 626	0.13 368	0.24 431	0.17 348

GANet-RSSM	0.55 435	0.73 477	1.90 389	0.36 435	0.26 374	0.59 375	0.27 359	0.78 399	0.52 288	0.47 318	0.57 420	0.63 440	0.45 443	1.92 583	0.43 399	0.14 464	0.10 318	0.25 592	0.11 295	0.34 539	0.14 253

GMStereo	0.38 230	0.99 583	1.91 395	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 400	0.38 262	0.34 232	0.25 175	0.25 220	0.39 213	0.29 264	0.14 464	0.08 181	0.10 217	0.12 335	0.15 240	0.11 138
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 345	0.73 477	1.91 395	0.33 367	0.15 97	0.56 321	0.25 311	0.85 456	0.58 352	0.54 401	0.51 351	0.57 414	0.42 420	0.57 332	0.61 481	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.20 366	0.16 327

PASM	0.72 539	0.68 455	1.91 395	0.47 551	0.44 561	0.60 387	0.51 557	0.76 373	0.80 559	0.77 571	0.67 501	0.87 568	0.61 535	2.40 625	0.67 496	0.32 617	0.35 615	0.36 618	0.41 616	0.45 609	0.39 587

DeepStereo_RVC	0.44 298	0.28 162	1.92 398	0.49 561	0.17 158	0.60 387	0.59 585	0.50 180	0.52 288	0.49 348	0.45 294	0.39 283	0.86 594	0.45 261	0.33 322	0.11 327	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.15 240	0.19 385

Gwc-CoAtRS	0.38 230	0.33 223	1.92 398	0.27 199	0.41 551	0.48 213	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 289	0.39 265	0.57 414	0.26 240	0.32 136	0.26 228	0.09 140	0.09 269	0.09 156	0.31 576	0.11 137	0.09 77

ac_64	0.55 435	0.46 341	1.92 398	0.36 435	0.34 486	0.63 445	0.31 424	0.82 430	0.61 382	0.55 419	0.51 351	0.89 574	0.48 476	1.83 560	0.55 457	0.14 464	0.11 371	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.12 183

MultiAttention	2.38 663	0.50 368	1.93 401	1.80 669	2.56 680	10.86 690	2.30 679	1.22 630	0.80 559	0.62 501	1.16 614	1.13 622	0.56 507	16.09 701	1.18 581	0.20 557	0.09 269	0.43 630	1.62 682	0.94 651	1.58 677

YMNet	0.62 482	0.72 470	1.93 401	0.41 505	0.41 551	0.87 583	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 562	0.81 556	0.83 550	0.46 458	0.86 422	0.93 537	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 592	0.21 417

YMNet_1	0.62 482	0.72 470	1.93 401	0.41 505	0.41 551	0.87 583	0.43 518	0.87 477	0.71 489	0.74 562	0.81 556	0.83 550	0.46 458	0.86 422	0.93 537	0.19 547	0.22 564	0.20 562	0.17 462	0.41 592	0.21 417

DualNet (step1)	0.59 463	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.11 451	0.38 360	0.61 640	0.14 447	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

test_sample9	0.94 598	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.93 527	0.66 449	0.57 439	0.51 351	0.55 394	0.45 443	1.91 579	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

test_sample8	1.12 615	0.62 421	1.93 401	0.27 199	0.22 301	0.68 497	0.31 424	0.95 550	0.61 382	1.18 632	0.56 412	2.53 661	1.31 633	1.91 579	2.55 648	0.61 640	4.16 692	0.87 652	0.56 642	0.25 445	0.23 457

1111x	0.74 551	0.21 33	1.93 401	0.31 312	0.17 158	0.63 445	0.32 447	1.03 607	0.74 518	0.52 377	0.62 457	0.57 414	0.47 467	2.38 621	4.25 674	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.12 335	0.12 154	0.14 253

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 401	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 240	0.44 245	0.31 296	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.10 227	0.19 350	0.14 253

EKT-Stereo	1.47 643	0.49 360	1.93 401	2.57 680	19.31 702	0.55 305	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 262	0.36 241	0.43 316	0.27 261	0.69 386	0.26 228	0.12 388	0.14 447	0.11 293	0.16 442	0.20 366	0.15 295

MMNet	0.50 380	0.48 356	1.93 401	0.33 367	0.27 387	0.79 557	0.28 379	0.81 422	0.74 518	0.60 481	0.56 412	0.59 424	0.55 503	0.79 413	0.59 476	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.14 253

StereoVision	0.45 317	0.72 470	1.94 411	0.33 367	0.32 458	0.47 202	0.26 334	0.68 314	0.57 341	0.32 234	0.89 577	0.45 336	0.27 261	0.49 299	0.36 346	0.13 420	0.15 475	0.16 505	0.15 421	0.19 350	0.13 226

RP	0.67 511	0.82 515	1.94 411	0.43 520	0.44 561	0.65 473	0.45 537	0.89 492	0.82 567	0.66 529	0.92 580	0.99 598	0.76 577	1.55 508	0.66 493	0.25 596	0.18 525	0.23 580	0.20 508	0.31 509	0.22 432

DeepPruner_ROB	0.50 380	0.70 464	1.94 411	0.29 264	0.26 374	0.63 445	0.31 424	0.80 418	0.48 255	0.61 490	0.55 400	0.66 461	0.38 369	0.98 434	0.40 379	0.19 547	0.14 447	0.14 455	0.14 396	0.23 414	0.17 348

fff	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

SA	0.50 380	0.75 484	1.95 414	0.31 312	0.61 618	0.57 339	0.31 424	0.91 510	0.73 514	0.42 283	0.62 457	0.38 277	0.47 467	0.68 380	0.29 264	0.09 140	0.09 269	0.13 418	0.32 582	0.30 501	0.10 112

GEStereo_RVC	0.54 423	0.87 533	1.95 414	0.47 551	0.25 356	0.62 427	0.37 485	1.00 589	0.74 518	0.53 388	0.54 390	0.59 424	0.44 439	1.10 448	0.46 411	0.15 484	0.11 371	0.12 357	0.10 227	0.26 466	0.19 385

ADLNet	0.60 469	0.71 466	1.95 414	0.35 416	0.34 486	0.67 485	0.34 461	0.90 498	0.74 518	0.68 539	0.62 457	0.80 540	0.45 443	1.78 547	0.64 490	0.14 464	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.29 490	0.21 417

DCANet	0.42 280	0.77 494	1.95 414	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.41 402	0.36 184	0.39 371	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

csc	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

cscssc	0.43 289	0.77 494	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.75 532	0.54 401	0.47 308	0.31 237	0.65 547	0.36 184	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

111	0.48 351	1.09 602	1.95 414	0.24 108	0.13 48	0.59 375	0.26 334	0.83 436	0.78 551	0.48 336	0.52 366	0.56 407	0.38 369	0.49 299	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 563

RAFT + AFF	0.64 493	1.20 621	1.95 414	0.34 400	0.33 473	0.67 485	0.52 560	0.99 580	0.74 518	0.53 388	0.58 426	0.57 414	0.80 583	1.76 543	0.51 442	0.12 388	0.27 599	0.15 486	0.14 396	0.43 600	0.29 516

G2L-ROB	0.51 397	0.95 563	1.96 423	0.29 264	0.22 301	0.59 375	0.28 379	0.76 373	0.57 341	0.55 419	0.45 294	0.70 495	0.32 324	1.38 480	0.47 420	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 226

AIO-test2	0.49 369	1.15 614	1.96 423	0.42 516	0.37 520	0.50 243	0.23 254	0.79 414	0.70 479	0.33 237	0.53 378	0.27 203	0.22 163	0.67 377	0.29 264	0.73 648	0.08 181	0.13 418	0.17 462	0.17 301	0.18 368

iRaft-Stereo_20w	0.58 455	0.39 287	1.96 423	0.45 541	0.32 458	0.92 593	0.57 581	1.14 625	0.56 337	0.81 583	0.40 268	0.55 394	0.69 559	0.65 371	1.04 561	0.09 140	0.16 493	0.09 156	0.36 603	0.17 301	0.25 483

rafts_anoy	0.43 289	0.89 541	1.96 423	0.32 341	0.30 427	0.48 213	0.24 289	0.62 279	0.49 262	0.37 252	0.38 256	0.33 250	0.30 306	0.51 310	0.34 329	0.10 246	0.39 630	0.13 418	0.15 421	0.17 301	0.15 295

NCCL2	0.65 501	0.94 556	1.96 423	0.43 520	0.30 427	0.71 511	0.68 608	0.84 448	0.65 434	0.70 547	0.60 445	0.86 566	0.54 498	1.56 509	0.57 469	0.20 557	0.16 493	0.67 646	0.25 535	0.22 399	0.24 471

model_zeroshot	0.44 298	0.68 455	1.97 428	0.28 230	0.18 205	0.69 503	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 611	0.34 232	0.42 312	0.20 132	0.69 386	0.24 202	0.10 246	0.22 564	0.10 217	0.22 524	0.12 154	0.10 112

test_5	0.51 397	0.87 533	1.99 429	0.37 459	0.65 622	0.58 356	0.35 469	0.78 399	0.62 400	0.48 336	0.55 400	0.45 336	0.40 391	0.72 395	0.30 284	0.09 140	0.07 76	0.12 357	0.12 335	0.33 527	0.38 581

DN-CSS_ROB	0.48 351	1.23 624	1.99 429	0.39 486	0.22 301	0.56 321	0.19 106	0.75 361	0.61 382	0.45 307	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.70 391	0.32 309	0.11 327	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.36 559	0.12 183

HGLStereo	0.54 423	0.69 459	2.00 431	0.35 416	0.40 542	0.66 479	0.30 411	0.83 436	0.62 400	0.57 439	0.69 517	0.69 485	0.54 498	1.07 445	0.55 457	0.13 420	0.13 428	0.13 418	0.11 295	0.19 350	0.17 348

IGEV_i1	0.44 298	0.26 121	2.01 432	0.33 367	0.18 205	0.58 356	0.27 359	0.84 448	0.49 262	0.45 307	0.47 308	0.55 394	0.33 329	0.65 371	0.36 346	0.11 327	0.11 371	0.13 418	0.19 495	0.17 301	0.28 509

ffm	0.47 345	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 583	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	0.63 358	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 571

ff1	0.73 548	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.74 351	0.88 583	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.10 246	0.24 576	0.15 486	0.13 368	0.25 445	0.36 571

mmx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

xxx	0.72 539	0.23 71	2.01 432	0.30 285	0.21 271	0.57 339	0.26 334	0.99 580	0.76 542	0.53 388	0.63 471	0.66 461	0.39 383	2.52 638	3.43 666	0.13 420	0.10 318	0.15 486	0.13 368	0.15 240	0.15 295

RAFT-Test	0.44 298	0.38 275	2.01 432	0.27 199	0.44 561	0.64 459	0.37 485	0.72 334	0.57 341	0.45 307	0.48 321	0.65 454	0.24 205	0.35 171	0.29 264	0.09 140	0.11 371	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.11 138

test_4	0.40 253	0.37 263	2.01 432	0.29 264	0.21 271	0.50 243	0.28 379	0.47 150	0.39 148	0.42 283	0.76 547	0.38 277	0.22 163	0.52 314	0.33 322	0.08 65	0.07 76	0.11 293	0.15 421	0.28 483	0.07 12

GANet	0.75 554	0.84 522	2.01 432	0.40 497	0.25 356	0.74 530	0.66 602	0.87 477	0.73 514	0.71 552	1.07 608	0.84 555	0.59 522	2.71 652	1.15 576	0.17 520	0.16 493	0.44 631	0.16 442	0.31 509	0.20 404

RASNet	0.61 477	0.68 455	2.03 440	0.35 416	0.46 580	0.65 473	0.28 379	0.78 399	0.70 479	0.48 336	0.64 487	0.93 584	0.61 535	2.21 609	0.73 513	0.12 388	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.14 217	0.11 138

NVstereo2D	0.58 455	0.40 295	2.03 440	0.35 416	0.35 499	0.69 503	0.39 498	0.91 510	0.80 559	0.47 318	0.53 378	0.67 471	0.46 458	1.99 589	0.48 426	0.19 547	0.11 371	0.17 526	0.13 368	0.25 445	0.25 483

FADNet	0.64 493	1.22 623	2.06 442	0.32 341	0.30 427	0.66 479	0.29 403	0.88 486	0.72 499	0.44 296	0.48 321	0.66 461	0.57 513	1.84 565	0.45 410	0.46 632	0.20 549	0.17 526	0.19 495	0.59 627	0.24 471

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 562	1.04 595	2.06 442	0.94 640	0.35 499	0.89 588	0.40 501	0.85 456	0.63 412	0.55 419	0.63 471	0.75 519	0.38 369	2.38 621	0.48 426	1.10 664	0.31 608	0.36 618	0.21 514	0.53 623	0.55 619

ACVNet-DCA	0.42 280	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

xx1	0.46 329	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.46 348	0.36 347	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.12 357	0.12 335	0.12 154	0.14 253

1test111	0.44 298	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.76 373	0.52 288	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.96 432	0.30 284	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.12 154	0.14 253

cc1	0.47 345	0.64 436	2.07 444	0.35 416	0.14 68	0.76 540	0.25 311	0.74 351	1.01 606	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 369	0.69 386	0.19 89	0.10 246	0.24 576	0.11 293	0.09 187	0.25 445	0.40 593

RAFT_CTSACE	0.46 329	0.76 485	2.07 444	0.35 416	0.30 427	0.54 290	0.30 411	0.61 275	0.48 255	0.49 348	0.76 547	0.55 394	0.36 347	0.58 336	0.22 165	0.08 65	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.41 592	0.08 49

iRaft-Stereo_5w	0.54 423	1.01 589	2.08 449	0.27 199	0.21 271	0.49 230	0.28 379	0.73 346	0.58 352	0.40 270	0.61 452	0.62 438	0.46 458	1.78 547	0.47 420	0.09 140	0.07 76	0.11 293	0.10 227	0.39 584	0.12 183

Anonymous3	0.42 280	0.35 250	2.09 450	0.33 367	0.24 336	0.72 517	0.31 424	0.74 351	0.55 325	0.35 241	0.40 268	0.33 250	0.29 296	0.44 245	0.28 250	0.18 532	0.18 525	0.13 418	0.13 368	0.17 301	0.17 348

AANet_RVC	0.68 518	1.00 585	2.09 450	0.33 367	0.25 356	0.58 356	0.32 447	0.81 422	0.80 559	0.61 490	0.94 586	0.80 540	0.41 402	2.46 633	1.02 558	0.36 624	0.14 447	0.10 217	0.09 187	0.23 414	0.22 432

HITNet	0.46 329	0.92 548	2.09 450	0.33 367	0.14 68	0.55 305	0.22 215	0.83 436	0.56 337	0.51 368	0.49 338	0.48 367	0.37 360	0.48 289	0.54 455	0.09 140	0.06 24	0.10 217	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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
PWCDC_ROB	0.72 539	1.06 598	2.09 450	0.47 551	0.36 508	0.78 553	0.26 334	0.98 568	1.34 636	0.61 490	2.07 646	0.64 449	0.61 535	0.83 417	0.71 506	0.31 616	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.60 630	0.21 417

Reg-Stereo(zero)	0.46 329	0.17 2	2.10 454	0.24 108	0.34 486	0.51 254	0.42 511	0.50 180	0.54 318	0.37 252	0.46 302	0.54 391	0.60 526	0.43 236	1.10 568	0.08 65	0.09 269	0.08 59	0.22 524	0.12 154	0.22 432

RT-IGEV	0.66 506	0.25 103	2.11 455	0.56 594	0.46 580	0.62 427	0.54 568	0.99 580	0.75 532	0.79 575	0.93 584	0.85 559	0.78 581	0.59 342	1.64 614	0.12 388	0.16 493	0.11 293	0.47 625	0.28 483	0.30 529

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 450	0.87 533	2.11 455	0.32 341	0.30 427	0.84 573	0.40 501	0.88 486	0.72 499	0.65 527	0.73 538	0.66 461	0.57 513	0.93 428	0.71 506	0.13 420	0.07 76	0.10 217	0.08 142	0.15 240	0.14 253

TestStereo	0.45 317	0.54 388	2.11 455	0.29 264	0.16 127	0.43 153	0.24 289	0.54 227	0.45 221	0.37 252	0.46 302	0.34 256	0.27 261	1.98 586	0.27 239	0.11 327	0.08 181	0.12 357	0.09 187	0.14 217	0.08 49

PDISCO_ROB	0.75 554	1.06 598	2.11 455	0.64 614	0.59 609	1.13 623	0.43 518	1.14 625	1.05 610	0.64 520	0.71 531	0.96 591	0.61 535	1.21 462	0.76 517	0.37 625	0.18 525	0.27 596	0.24 529	0.56 626	0.32 547

ADStereo(finetuned)	0.45 317	0.77 494	2.12 459	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.48 321	0.31 237	0.76 577	0.37 195	0.38 360	0.09 140	0.07 76	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 457

FADNet-RVC	0.61 477	1.26 629	2.12 459	0.33 367	0.26 374	0.59 375	0.29 403	0.86 466	0.62 400	0.45 307	0.50 346	0.62 438	0.46 458	1.73 538	0.55 457	0.17 520	0.20 549	0.17 526	0.18 475	0.59 627	0.28 509

DCRE	0.50 380	0.63 431	2.13 461	0.30 285	0.23 321	0.45 172	0.24 289	0.59 258	0.53 305	0.50 355	2.10 648	0.42 312	0.26 240	0.35 171	0.23 176	0.09 140	0.14 447	0.10 217	0.32 582	0.16 277	0.15 295

THIR-Stereo	0.86 586	0.62 421	2.13 461	0.25 132	0.16 127	0.58 356	2.74 684	0.59 258	0.51 280	0.62 501	1.62 637	0.97 594	1.80 658	1.69 532	2.25 640	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.11 138

GwcNet-RSSM	0.57 450	0.94 556	2.13 461	0.32 341	0.25 356	0.60 387	0.30 411	0.80 418	0.66 449	0.52 377	0.64 487	0.71 500	0.40 391	1.79 551	0.50 436	0.13 420	0.09 269	0.12 357	0.12 335	0.21 382	0.15 295

CC-Net-ROB	0.85 585	1.15 614	2.13 461	0.88 635	0.38 526	0.88 587	0.44 529	1.06 613	0.79 556	0.58 457	0.69 517	0.65 454	0.50 486	2.74 653	0.51 442	0.93 654	0.39 630	0.87 652	0.29 557	0.54 624	0.54 616

CVANet_RVC	0.65 501	0.80 506	2.13 461	0.36 435	0.26 374	0.62 427	0.42 511	0.84 448	0.72 499	0.69 541	0.68 508	0.68 478	0.52 493	2.64 645	0.42 390	0.19 547	0.12 404	0.22 573	0.17 462	0.37 567	0.15 295

STTStereo	0.51 397	0.69 459	2.14 466	0.36 435	0.30 427	0.61 407	0.32 447	0.77 384	0.60 365	0.60 481	0.54 390	0.67 471	0.43 431	0.86 422	0.42 390	0.16 505	0.15 475	0.17 526	0.20 508	0.16 277	0.15 295

GCST	0.72 539	1.10 603	2.15 467	1.11 651	0.59 609	0.62 427	0.19 106	0.75 361	0.53 305	0.56 428	0.63 471	0.47 356	0.31 316	1.11 451	0.33 322	0.75 650	0.45 635	0.84 651	0.64 655	0.69 635	0.54 616

plain	0.37 217	0.47 351	2.15 467	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 220	0.45 261	0.28 250	0.11 327	0.08 181	0.13 418	0.09 187	0.42 598	0.12 183

UDG	0.77 562	1.23 624	2.15 467	0.67 618	0.59 609	0.78 553	0.38 492	0.90 498	0.70 479	0.61 490	0.69 517	1.01 602	0.67 554	1.02 440	0.73 513	0.45 630	0.34 614	0.87 652	0.51 634	0.67 634	0.46 605

sAnonymous2	0.38 230	0.62 421	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 574	0.35 563

CroCo_RVC	0.38 230	0.62 421	2.15 467	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 359	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 278	0.28 85	0.22 165	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.13 368	0.38 574	0.35 563

cf-r	0.53 417	0.81 511	2.15 467	0.33 367	0.28 401	0.60 387	0.28 379	0.78 399	0.64 420	0.51 368	0.60 445	0.75 519	0.40 391	1.32 473	0.43 399	0.13 420	0.09 269	0.11 293	0.12 335	0.15 240	0.14 253

PVD	0.90 593	0.85 527	2.15 467	0.53 580	0.50 587	0.99 601	0.56 577	1.15 628	1.64 649	1.41 648	1.41 632	1.11 621	1.13 624	1.35 477	1.31 594	0.26 600	0.28 602	0.28 599	0.26 543	0.37 567	0.49 611

G2L-Stereo	0.55 435	0.85 527	2.18 474	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.27 359	0.77 384	0.55 325	0.54 401	0.52 366	0.71 500	0.36 347	1.75 542	0.50 436	0.13 420	0.11 371	0.13 418	0.11 295	0.29 490	0.15 295

RGC	0.71 536	0.97 574	2.18 474	0.44 527	0.44 561	0.73 524	0.40 501	0.94 536	0.71 489	0.71 552	1.04 605	1.01 602	0.71 563	1.74 540	0.70 503	0.23 582	0.18 525	0.28 599	0.26 543	0.29 490	0.27 501

Wz-Net-MNSev	0.65 501	0.97 574	2.19 476	0.36 435	0.33 473	0.90 589	0.60 587	0.92 519	0.81 566	0.75 564	0.72 536	0.73 507	0.65 547	1.39 481	0.71 506	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.24 431	0.18 368

CFNet-RSSM	0.41 261	0.32 214	2.20 477	0.27 199	0.44 561	0.52 273	0.19 106	0.76 373	0.48 255	0.43 289	0.36 241	0.54 391	0.26 240	0.33 150	0.25 216	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.38 607	0.10 103	0.09 77

UGAM	0.58 455	0.47 351	2.21 478	0.30 285	0.19 241	0.53 282	0.34 461	0.59 258	0.63 412	0.44 296	0.73 538	0.78 531	0.37 360	2.58 642	0.39 371	0.10 246	0.08 181	0.17 526	0.14 396	0.42 598	0.17 348

DCANet-4	0.40 253	0.27 133	2.21 478	0.25 132	0.14 68	0.51 254	0.22 215	0.77 384	0.72 499	0.54 401	0.47 308	0.28 214	0.37 360	0.37 195	0.34 329	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 432

AF-Net	0.69 523	0.92 548	2.21 478	0.41 505	0.40 542	0.68 497	0.40 501	1.02 600	0.86 576	0.69 541	1.03 602	1.04 609	0.84 590	1.19 461	0.78 521	0.22 578	0.14 447	0.25 592	0.17 462	0.30 501	0.18 368

DANet	0.80 570	0.65 443	2.21 478	1.19 654	0.48 585	0.74 530	1.25 657	0.89 492	1.53 645	0.89 598	0.71 531	0.96 591	0.56 507	1.83 560	0.96 542	0.18 532	0.16 493	0.19 553	0.16 442	0.26 466	0.29 516
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 253	0.27 133	2.22 482	0.30 285	0.17 158	0.49 230	0.35 469	0.71 328	0.39 148	0.43 289	0.45 294	0.64 449	0.25 220	0.32 136	0.25 216	0.08 65	0.08 181	0.09 156	0.23 527	0.11 137	0.14 253

SAMSARA	0.91 594	0.97 574	2.22 482	0.80 629	0.58 607	1.32 630	1.31 659	1.01 597	0.94 596	1.36 642	0.87 572	1.38 638	0.90 601	1.72 537	1.02 558	0.24 591	0.30 607	0.22 573	0.25 535	0.36 559	0.35 563

RTSC	0.72 539	1.00 585	2.22 482	0.40 497	0.29 410	0.82 568	0.31 424	0.96 555	1.10 618	0.92 603	0.81 556	0.78 531	0.58 519	1.23 466	1.55 609	0.18 532	0.17 513	0.14 455	0.17 462	0.43 600	0.30 529

ccs_rob	0.45 317	0.46 341	2.22 482	0.26 175	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.09 269	0.16 505	0.10 227	0.17 301	0.14 253

DStereoRT	0.81 578	0.53 380	2.23 486	0.36 435	0.33 473	0.92 593	0.36 476	0.86 466	0.80 559	0.57 439	0.62 457	0.59 424	1.15 626	1.76 543	1.04 561	0.14 464	0.13 428	2.17 686	0.78 661	0.16 277	0.66 633

z-ln-s-r	0.64 493	0.89 541	2.23 486	0.32 341	0.26 374	0.57 339	0.37 485	0.84 448	0.76 542	0.51 368	0.81 556	0.64 449	0.45 443	2.06 595	1.27 592	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.24 431	0.13 226

CFNet_pseudo	0.45 317	0.46 341	2.23 486	0.25 132	0.19 241	0.56 321	0.21 175	0.77 384	0.60 365	0.49 348	0.56 412	0.69 485	0.47 467	0.52 314	0.31 296	0.11 327	0.10 318	0.15 486	0.10 227	0.17 301	0.14 253

HSM-Net_RVC	0.67 511	0.34 241	2.23 486	0.26 175	0.19 241	0.67 485	0.29 403	1.26 636	0.69 469	0.72 555	0.70 527	0.78 531	0.42 420	3.77 674	0.41 387	0.13 420	0.09 269	0.10 217	0.09 187	0.12 154	0.11 138
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 411	0.43 318	2.25 490	0.29 264	0.26 374	0.61 407	0.32 447	0.99 580	0.68 460	0.48 336	0.55 400	0.52 381	0.40 391	1.60 520	0.35 341	0.12 388	0.09 269	0.11 293	0.10 227	0.13 188	0.12 183

DEmStereo	0.68 518	0.31 206	2.25 490	0.42 516	0.17 158	0.66 479	0.89 633	0.51 190	0.59 360	0.60 481	1.01 597	0.45 336	1.26 629	1.54 507	2.26 641	0.10 246	0.08 181	0.10 217	0.10 227	0.10 103	0.11 138

RYNet	0.70 527	0.56 399	2.25 490	0.35 416	0.41 551	0.86 579	0.43 518	0.94 536	0.82 567	0.62 501	0.53 378	0.91 578	0.60 526	2.70 650	1.00 552	0.14 464	0.11 371	0.16 505	0.14 396	0.25 445	0.27 501

AIO-test1	0.45 317	0.87 533	2.27 493	0.33 367	0.33 473	0.50 243	0.22 215	0.74 351	0.66 449	0.29 215	0.41 272	0.29 226	0.22 163	0.73 396	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.12 357	0.14 396	0.30 501	0.22 432

iinet-f	0.57 450	0.93 554	2.27 493	0.31 312	0.25 356	0.83 571	0.33 456	0.81 422	0.65 434	0.54 401	0.63 471	0.73 507	0.67 554	0.73 396	0.67 496	0.13 420	0.13 428	0.11 293	0.10 227	0.43 600	0.16 327

PCWNet_CMD	0.46 329	0.45 338	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.57 513	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.14 455	0.10 227	0.18 329	0.14 253

MSMDNet	0.46 329	0.44 329	2.28 495	0.26 175	0.20 257	0.55 305	0.21 175	0.75 361	0.64 420	0.48 336	0.55 400	0.68 478	0.56 507	0.46 270	0.30 284	0.11 327	0.10 318	0.13 418	0.10 227	0.18 329	0.15 295

MM-Stereo_test1	0.41 261	0.39 287	2.29 497	0.38 476	0.26 374	0.44 164	0.28 379	0.63 287	0.51 280	0.40 270	0.32 214	0.26 190	0.26 240	0.46 270	0.22 165	0.09 140	0.21 558	0.10 217	0.09 187	0.39 584	0.15 295

ADCRef	0.80 570	0.96 566	2.29 497	0.37 459	0.35 499	0.96 597	0.51 557	0.87 477	0.75 532	0.88 596	0.83 561	0.61 434	1.36 638	1.02 440	3.27 660	0.13 420	0.11 371	0.17 526	0.19 495	0.25 445	0.21 417

GANet-ADL	0.44 298	0.41 305	2.31 499	0.33 367	0.20 257	0.57 339	0.25 311	0.75 361	0.54 318	0.42 283	0.59 429	0.56 407	0.30 306	0.40 219	0.38 360	0.14 464	0.11 371	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 348

WAO-6	1.58 649	1.54 647	2.32 500	1.14 653	1.00 648	2.30 667	1.03 645	1.82 662	2.85 676	1.25 635	2.61 662	2.20 655	1.56 649	2.47 635	1.99 628	0.95 657	0.67 654	1.19 668	0.83 664	1.08 655	0.88 653

CFNet_ucs	0.48 351	0.50 368	2.32 500	0.26 175	0.22 301	0.57 339	0.22 215	0.85 456	0.65 434	0.53 388	0.64 487	0.68 478	0.44 439	0.54 324	0.31 296	0.13 420	0.12 404	0.16 505	0.11 295	0.19 350	0.17 348

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 609	1.67 654	2.32 500	0.47 551	0.39 532	1.47 635	0.95 636	0.95 550	0.91 590	0.84 591	0.94 586	1.05 611	0.60 526	2.95 660	0.72 510	0.41 626	0.72 664	0.32 612	0.55 639	0.74 639	1.22 669

RAFT-RH_RVC	0.61 477	0.50 368	2.33 503	0.36 435	0.29 410	0.60 387	0.18 95	0.44 107	0.58 352	0.76 567	1.91 644	0.47 356	0.29 296	1.60 520	1.23 588	0.14 464	0.07 76	0.13 418	0.13 368	0.10 103	0.09 77

PSMNet_ROB	0.66 506	1.01 589	2.33 503	0.38 476	0.31 448	0.72 517	0.55 572	0.86 466	0.69 469	0.54 401	0.60 445	0.75 519	0.47 467	2.00 590	0.82 528	0.17 520	0.13 428	0.19 553	0.19 495	0.24 431	0.27 501

AASNet	0.56 443	1.03 594	2.34 505	0.37 459	0.33 473	0.65 473	0.29 403	0.96 555	0.73 514	0.54 401	0.60 445	0.55 394	0.38 369	0.59 342	0.58 474	0.14 464	0.12 404	0.13 418	0.10 227	0.43 600	0.24 471

RAFT-345	0.53 417	0.30 192	2.34 505	0.38 476	0.34 486	0.58 356	0.42 511	0.47 150	0.61 382	0.51 368	1.00 596	0.43 316	0.28 278	1.57 513	0.82 528	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.10 103	0.08 49

DPSNet	0.86 586	0.60 410	2.34 505	0.58 601	0.36 508	1.07 616	0.75 620	1.30 637	1.05 610	0.70 547	0.68 508	0.94 588	1.29 630	2.08 599	1.82 622	0.26 600	0.23 572	0.16 505	0.17 462	0.48 612	0.40 593

FTStereo	0.76 558	0.18 6	2.35 508	0.71 620	0.21 271	0.73 524	1.79 673	0.57 243	0.53 305	1.07 617	1.63 638	1.29 633	2.13 662	0.75 400	0.29 264	0.19 547	0.08 181	0.12 357	0.11 295	0.11 137	0.40 593

SFCPSM	0.46 329	0.24 89	2.35 508	0.27 199	0.27 387	0.70 509	0.32 447	0.96 555	0.63 412	0.49 348	0.52 366	0.43 316	0.36 347	0.52 314	0.43 399	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.16 277	0.12 183

StereoDRNet	0.64 493	0.88 537	2.35 508	0.41 505	0.45 572	0.73 524	0.47 548	0.94 536	0.74 518	0.75 564	0.54 390	0.74 513	0.47 467	1.70 533	0.72 510	0.15 484	0.14 447	0.15 486	0.14 396	0.20 366	0.19 385

SHD	0.72 539	0.77 494	2.36 511	0.45 541	0.40 542	0.71 511	0.32 447	1.02 600	1.25 629	1.07 617	0.84 564	0.90 576	0.73 569	1.09 447	0.98 546	0.21 565	0.18 525	0.20 562	0.21 514	0.32 518	0.31 538

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 435	0.92 548	2.36 511	0.38 476	0.37 520	0.60 387	0.28 379	0.82 430	0.62 400	0.62 501	0.55 400	0.72 503	0.45 443	1.00 438	0.43 399	0.15 484	0.11 371	0.14 455	0.14 396	0.15 240	0.16 327
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 417	0.76 485	2.38 513	0.42 516	0.29 410	0.69 503	0.23 254	1.81 661	0.55 325	0.36 247	0.32 214	0.47 356	0.40 391	0.46 270	0.25 216	0.12 388	0.11 371	0.11 293	0.41 616	0.13 188	0.32 547

MSMD_ROB	1.34 634	0.96 566	2.38 513	0.39 486	0.32 458	1.96 656	0.62 596	0.91 510	1.43 640	2.94 678	2.60 661	4.77 680	1.95 660	2.43 630	1.33 596	0.29 611	0.26 592	0.32 612	0.32 582	0.30 501	0.30 529

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 515	0.25 132	0.25 356	0.43 153	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 306	0.33 150	0.15 13	0.09 140	0.07 76	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 226

LMCR-Stereo	0.52 411	0.71 466	2.39 515	0.40 497	0.21 271	0.74 530	0.31 424	1.02 600	0.64 420	0.61 490	0.63 471	0.39 283	0.51 488	0.62 355	0.42 390	0.19 547	0.09 269	0.12 357	0.09 187	0.23 414	0.12 183

XQC	0.73 548	0.98 578	2.39 515	0.46 546	0.35 499	0.81 565	0.46 540	1.00 589	1.00 604	0.80 577	0.69 517	0.88 572	0.74 574	1.32 473	1.20 584	0.24 591	0.16 493	0.23 580	0.20 508	0.41 592	0.33 556

MIPNet	0.83 582	0.81 511	2.40 518	0.61 611	0.18 205	1.48 636	1.39 665	1.60 653	0.74 518	1.94 657	0.85 568	0.73 507	1.68 653	0.87 426	0.31 296	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.32 582	0.25 445	0.12 183

GMM-Stereo	0.50 380	0.23 71	2.41 519	0.54 585	0.24 336	0.77 548	0.46 540	0.59 258	0.57 341	0.58 457	0.73 538	0.47 356	0.43 431	0.68 380	0.27 239	0.10 246	0.06 24	0.13 418	0.13 368	0.14 217	0.44 602

ICVP	0.46 329	0.29 175	2.41 519	0.33 367	0.22 301	0.59 375	0.55 572	0.75 361	0.50 273	0.44 296	0.60 445	0.49 369	0.35 340	0.53 320	0.37 353	0.16 505	0.16 493	0.14 455	0.11 295	0.15 240	0.15 295
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 298	0.30 192	2.42 521	0.32 341	0.17 158	0.58 356	0.22 215	0.77 384	0.59 360	0.47 318	0.42 276	0.55 394	0.38 369	0.49 299	0.47 420	0.12 388	0.09 269	0.12 357	0.11 295	0.13 188	0.16 327

FADNet_RVC	0.81 578	1.14 610	2.42 521	0.30 285	0.24 336	0.71 511	0.24 289	0.95 550	0.61 382	0.44 296	0.56 412	0.59 424	0.42 420	1.52 505	0.68 499	0.94 656	0.96 672	0.28 599	1.00 671	0.90 649	1.36 672

NCC-stereo	0.79 568	0.94 556	2.42 521	0.59 606	0.45 572	1.90 653	0.46 540	0.99 580	0.72 499	0.64 520	0.84 564	0.91 578	0.73 569	1.80 555	1.00 552	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 576	0.24 431	0.22 432

Abc-Net	0.79 568	0.94 556	2.42 521	0.59 606	0.45 572	1.90 653	0.46 540	0.99 580	0.72 499	0.64 520	0.84 564	0.91 578	0.73 569	1.80 555	1.00 552	0.27 605	0.19 538	0.23 580	0.31 576	0.24 431	0.22 432
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 523	0.84 522	2.43 525	0.35 416	0.21 271	1.65 646	0.61 591	1.36 641	0.58 352	1.39 646	0.51 351	0.37 269	0.87 595	1.41 485	0.36 346	0.09 140	0.07 76	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.11 138

ADCL	0.99 603	0.79 504	2.43 525	0.39 486	0.32 458	1.50 638	1.90 674	0.92 519	0.97 600	1.26 638	1.27 619	1.00 600	1.42 643	1.14 457	3.31 662	0.17 520	0.14 447	0.22 573	0.21 514	0.30 501	0.22 432

anonymousa	0.48 351	0.46 341	2.44 527	0.29 264	0.34 486	0.61 407	0.25 311	0.66 300	0.54 318	0.53 388	0.77 551	0.73 507	0.46 458	0.33 150	0.31 296	0.10 246	0.09 269	0.12 357	0.29 557	0.10 103	0.19 385

stereogan	0.69 523	0.51 371	2.44 527	0.39 486	0.39 532	1.01 605	0.41 507	0.94 536	0.92 594	0.73 559	0.85 568	1.15 625	0.69 559	1.57 513	0.53 449	0.19 547	0.18 525	0.20 562	0.16 442	0.36 559	0.24 471

DRN-Test	0.64 493	0.43 318	2.44 527	0.39 486	0.44 561	0.80 564	0.41 507	1.02 600	0.78 551	0.80 577	0.63 471	0.69 485	0.56 507	1.79 551	0.69 501	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	0.18 329	0.17 348

w-ln-seven-2	0.68 518	1.13 608	2.46 530	0.36 435	0.27 387	0.65 473	0.44 529	0.87 477	0.83 570	0.69 541	0.75 544	0.72 503	0.63 543	1.56 509	1.15 576	0.13 420	0.13 428	0.15 486	0.14 396	0.35 552	0.19 385

MM-Stereo_test2	0.38 230	0.28 162	2.46 530	0.43 520	0.15 97	0.50 243	0.25 311	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 163	0.34 164	0.29 264	0.08 65	0.09 269	0.09 156	0.10 227	0.36 559	0.22 432

HUF	0.59 463	0.65 443	2.46 530	0.45 541	0.77 634	0.34 58	0.24 289	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 377	0.18 64	0.12 388	2.03 685	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 678

CIPLG	0.56 443	1.19 620	2.46 530	0.80 629	0.31 448	0.61 407	0.57 581	0.76 373	0.57 341	0.56 428	0.63 471	0.41 298	0.30 306	0.45 261	0.40 379	0.11 327	0.20 549	0.13 418	0.13 368	0.35 552	0.19 385

GANetREF_RVC	0.75 554	1.15 614	2.46 530	0.47 551	0.26 374	0.83 571	0.61 591	0.97 564	0.89 587	0.62 501	0.61 452	0.72 503	0.59 522	2.42 627	0.55 457	0.32 617	0.25 589	0.36 618	0.24 529	0.39 584	0.31 538
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
DStereoFS	2.23 660	2.10 676	2.47 535	1.61 664	1.88 676	3.81 677	2.06 677	1.95 666	3.33 678	2.38 669	3.31 674	2.37 658	4.92 681	2.45 632	3.27 660	1.03 660	1.27 678	0.55 639	1.04 672	0.70 636	2.05 683

MSKI-zero shot	0.46 329	0.38 275	2.47 535	0.27 199	0.43 560	0.56 321	0.20 133	0.77 384	0.43 200	0.60 481	0.51 351	0.44 327	0.17 70	0.68 380	0.21 141	0.09 140	0.29 603	0.09 156	0.32 582	0.14 217	0.10 112

Wz-Net-LNSev	0.59 463	0.96 566	2.47 535	0.34 400	0.37 520	0.79 557	0.44 529	0.86 466	0.77 547	0.61 490	0.67 501	0.79 536	0.56 507	0.64 360	0.62 483	0.15 484	0.14 447	0.12 357	0.12 335	0.18 329	0.19 385

PFNet	0.60 469	0.33 223	2.47 535	0.41 505	0.55 600	0.62 427	0.27 359	0.61 275	0.63 412	0.61 490	0.56 412	0.45 336	0.32 324	1.88 576	1.14 574	0.28 609	0.09 269	0.12 357	0.16 442	0.26 466	0.20 404

UGAM-zero	0.63 489	0.39 287	2.49 539	0.30 285	0.49 586	0.67 485	0.19 106	0.91 510	0.45 221	0.77 571	0.45 294	1.16 627	0.82 586	2.05 594	0.29 264	0.09 140	0.15 475	0.09 156	0.44 620	0.11 137	0.22 432

DCVSM-stereo	0.49 369	0.29 175	2.49 539	0.29 264	0.22 301	0.53 282	0.52 560	0.58 249	0.49 262	0.69 541	0.46 302	0.79 536	0.48 476	0.53 320	0.42 390	0.13 420	0.14 447	0.15 486	0.12 335	0.20 366	0.20 404

WAO-7	1.48 644	1.63 650	2.49 539	0.93 639	0.75 630	1.72 649	1.10 649	1.84 663	1.96 663	1.43 649	2.54 659	1.97 651	1.61 651	3.06 662	2.08 632	0.69 646	0.66 653	0.94 657	0.74 659	0.80 645	0.69 634

LL-Strereo	0.72 539	1.29 631	2.49 539	0.36 435	0.45 572	0.55 305	0.32 447	0.93 527	0.71 489	0.67 533	0.58 426	0.85 559	0.79 582	2.67 649	0.46 411	0.10 246	0.18 525	0.14 455	0.12 335	0.40 589	0.42 599

FCDSN-DC	1.29 631	0.54 388	2.50 543	0.47 551	0.41 551	1.12 621	0.60 587	1.10 620	1.27 631	2.23 665	2.87 666	3.67 671	3.12 675	2.39 624	1.69 616	0.30 614	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.35 552	0.38 581
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 634	1.70 658	2.50 543	0.56 594	0.40 542	2.15 665	0.99 639	1.24 634	1.26 630	1.02 613	1.10 610	1.29 633	0.88 599	3.10 664	1.08 565	1.66 677	0.83 668	0.68 647	0.88 666	1.57 671	1.80 681

SGM_RVC	1.89 654	0.92 548	2.50 543	0.96 643	0.93 643	1.63 644	1.37 663	1.52 650	12.43 692	1.85 656	1.69 639	2.40 660	1.74 656	2.81 657	1.71 617	0.53 634	0.47 640	0.42 627	0.47 625	0.74 639	0.74 637
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
aanet-new-78k	0.33 178	0.44 329	2.51 546	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 220	0.34 164	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 538

SQANet	0.80 570	1.58 649	2.53 547	0.76 625	0.83 635	0.76 540	0.36 476	0.83 436	0.64 420	0.63 510	0.69 517	0.73 507	0.51 488	1.21 462	0.53 449	0.77 651	0.29 603	0.59 642	0.29 557	0.86 648	0.61 627

CrosDoStereo	0.94 598	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 688	0.72 334	0.60 365	0.70 547	1.40 630	0.53 383	1.49 645	1.78 547	3.09 655	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

DeepStereo_LL	0.94 598	0.37 263	2.53 547	0.25 132	0.32 458	0.54 290	3.76 688	0.72 334	0.60 365	0.70 547	1.40 630	0.53 383	1.49 645	1.78 547	3.09 655	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.21 382	0.11 138

Nwc_Net	0.68 518	0.83 520	2.53 547	0.41 505	0.39 532	0.77 548	0.38 492	1.01 597	0.70 479	0.60 481	0.99 594	0.98 595	0.68 557	1.41 485	0.63 485	0.23 582	0.15 475	0.23 580	0.25 535	0.23 414	0.18 368

AnyNet_C32	1.00 607	1.33 638	2.53 547	0.49 561	0.54 597	1.15 625	1.14 652	0.91 510	0.89 587	1.11 620	0.95 588	0.87 568	0.93 603	1.50 502	4.07 671	0.21 565	0.20 549	0.25 592	0.24 529	0.38 574	0.33 556

MFMNet_re	0.92 596	1.28 630	2.53 547	0.82 633	0.76 633	0.90 589	0.75 620	0.98 568	1.04 609	1.03 614	1.05 606	0.84 555	0.94 606	0.83 417	0.72 510	0.68 645	0.60 649	0.63 644	0.60 651	0.77 643	0.74 637

w-ln-seven	0.74 551	1.05 596	2.54 553	0.37 459	0.34 486	1.03 608	0.47 548	1.00 589	1.08 615	0.90 600	0.85 568	0.85 559	0.57 513	1.37 479	1.26 591	0.14 464	0.13 428	0.16 505	0.15 421	0.31 509	0.20 404

gwcnet-sp	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

scenet	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

ssnet	0.49 369	0.43 318	2.54 553	0.31 312	0.22 301	0.67 485	0.31 424	0.78 399	0.65 434	0.58 457	0.47 308	0.46 348	0.43 431	0.76 404	0.46 411	0.11 327	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.15 240	0.14 253

NVStereoNet_ROB	1.16 622	0.95 563	2.54 553	0.58 601	0.55 600	0.78 553	0.63 599	1.00 589	1.08 615	1.03 614	4.07 681	1.48 642	1.22 628	2.88 659	1.27 592	0.50 633	0.46 637	0.54 638	0.62 652	0.50 617	0.63 630
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 506	0.85 527	2.55 558	0.50 565	0.52 594	0.72 517	0.39 498	0.87 477	0.72 499	0.58 457	0.68 508	0.63 440	0.46 458	1.70 533	0.63 485	0.18 532	0.18 525	0.23 580	0.18 475	0.38 574	0.27 501

DispNO	0.67 511	0.98 578	2.58 559	0.31 312	0.27 387	0.59 375	0.29 403	0.83 436	0.68 460	0.53 388	0.79 555	0.83 550	0.47 467	2.46 633	0.68 499	0.12 388	0.10 318	0.19 553	0.31 576	0.16 277	0.17 348

ASMatch	0.60 469	0.43 318	2.58 559	0.91 637	0.36 508	0.56 321	0.25 311	0.52 206	0.61 382	0.47 318	1.21 616	0.47 356	0.66 552	1.34 476	0.94 539	0.10 246	0.08 181	0.11 293	0.11 295	0.10 103	0.16 327

aanetorigin	0.77 562	0.80 506	2.59 561	0.43 520	0.44 561	0.58 356	1.01 644	0.57 243	0.68 460	1.53 652	1.23 617	0.81 543	1.08 619	1.07 445	1.07 564	0.18 532	0.15 475	0.17 526	0.21 514	0.54 624	0.30 529

iResNet	0.51 397	0.76 485	2.59 561	0.41 505	0.17 158	0.64 459	0.27 359	0.82 430	0.70 479	0.57 439	0.64 487	0.43 316	0.36 347	0.70 391	0.52 445	0.10 246	0.07 76	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 226

HHNet	0.60 469	0.65 443	2.60 563	0.36 435	0.25 356	0.64 459	0.61 591	0.64 290	0.62 400	0.55 419	1.13 613	0.32 243	0.60 526	0.42 232	1.79 621	0.15 484	0.07 76	0.12 357	0.10 227	0.18 329	0.15 295

z-mn7	0.80 570	1.52 646	2.62 564	0.36 435	0.28 401	1.01 605	0.48 552	0.90 498	1.29 633	0.69 541	1.35 628	0.85 559	0.59 522	2.03 591	1.09 567	0.14 464	0.12 404	0.14 455	0.12 335	0.32 518	0.20 404

4D-IteraStereo	0.44 298	0.96 566	2.63 565	0.27 199	0.30 427	0.45 172	0.25 311	0.52 206	0.50 273	0.40 270	0.31 204	0.40 292	0.19 119	0.35 171	0.32 309	0.09 140	0.06 24	0.12 357	0.11 295	0.19 350	0.30 529

DMCA-RVC	0.62 482	0.96 566	2.63 565	0.36 435	0.90 640	0.56 321	0.31 424	0.69 317	0.57 341	0.68 539	0.52 366	0.59 424	0.56 507	1.23 466	0.53 449	0.16 505	0.38 623	0.20 562	0.15 421	0.20 366	0.15 295

STrans-v2	0.67 511	0.56 399	2.64 567	0.27 199	0.23 321	0.57 339	0.33 456	0.96 555	0.69 469	0.92 603	0.85 568	0.89 574	0.93 603	1.83 560	1.21 586	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.09 187	0.11 137	0.12 183

CBMV	0.71 536	0.76 485	2.64 567	0.33 367	0.20 257	0.78 553	0.79 624	0.98 568	0.78 551	0.85 595	0.71 531	0.86 566	1.10 621	1.46 493	0.62 483	0.18 532	0.20 549	0.21 570	0.19 495	0.25 445	0.33 556
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 351	0.40 295	2.65 569	0.29 264	0.23 321	0.60 387	0.31 424	0.83 436	0.75 532	0.47 318	0.36 241	0.53 383	0.42 420	0.53 320	0.39 371	0.09 140	0.18 525	0.12 357	0.11 295	0.16 277	0.19 385

TransformOpticalFlow	0.64 493	0.56 399	2.66 570	0.44 527	0.26 374	0.62 427	0.28 379	0.83 436	0.71 489	0.76 567	0.74 541	0.91 578	0.85 591	1.83 560	0.81 527	0.10 246	0.07 76	0.11 293	0.09 187	0.11 137	0.12 183

WCMA_ROB	1.12 615	0.83 520	2.66 570	0.58 601	0.34 486	1.17 627	0.71 615	0.93 527	0.94 596	1.74 655	2.63 663	3.09 666	1.71 655	1.70 533	1.84 623	0.26 600	0.21 558	0.20 562	0.21 514	0.28 483	0.43 600

MyStereo06	0.54 423	0.41 305	2.68 572	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.81 422	0.44 206	0.84 591	0.52 366	0.78 531	0.58 519	0.48 289	1.10 568	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

IPLGR	0.54 423	0.56 399	2.68 572	0.36 435	0.18 205	0.62 427	0.54 568	1.02 600	0.64 420	0.73 559	0.46 302	0.47 356	0.45 443	1.12 454	0.29 264	0.09 140	0.08 181	0.11 293	0.09 187	0.19 350	0.12 183

CBMV_ROB	0.76 558	0.42 313	2.68 572	0.33 367	0.22 301	0.74 530	0.47 548	0.96 555	0.76 542	1.04 616	0.96 589	0.88 572	0.93 603	2.06 595	1.19 583	0.22 578	0.24 576	0.27 596	0.25 535	0.25 445	0.28 509

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 380	2.69 575	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 146	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 576	0.10 103	0.23 457

IMH	2.02 658	2.15 682	2.69 575	1.68 665	1.12 657	1.66 647	0.92 635	2.10 670	1.92 661	1.32 640	2.66 664	2.21 656	1.69 654	5.78 682	1.68 615	5.54 690	0.96 672	1.31 671	0.71 658	1.32 669	0.99 661

SDNR	1.22 628	0.80 506	2.71 577	0.33 367	1.48 668	1.98 660	0.23 254	1.93 665	2.44 670	0.89 598	2.52 658	1.36 637	0.51 488	3.65 672	1.93 624	0.30 614	0.31 608	0.22 573	0.16 442	0.33 527	0.36 571

APVNet	0.70 527	0.67 452	2.71 577	0.38 476	0.36 508	0.85 577	0.43 518	0.91 510	0.68 460	0.55 419	0.69 517	0.75 519	0.55 503	2.31 614	0.78 521	0.17 520	0.17 513	0.24 587	0.19 495	0.33 527	0.23 457

PAM	0.70 527	0.35 250	2.72 579	0.56 594	0.62 620	1.08 618	0.53 564	0.85 456	0.44 206	0.93 605	0.92 580	1.24 630	0.68 557	0.64 360	1.01 556	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.48 628	0.14 217	0.38 581

MyStereo05	0.49 369	0.41 305	2.72 579	0.30 285	0.23 321	0.60 387	0.30 411	0.82 430	0.77 547	0.52 377	0.37 245	0.51 375	0.42 420	0.52 314	0.38 360	0.09 140	0.17 513	0.12 357	0.10 227	0.16 277	0.20 404

otaku	1.03 610	1.68 656	2.72 579	0.95 641	0.73 629	1.03 608	0.59 585	0.99 580	0.86 576	0.69 541	1.61 636	0.98 595	0.64 545	1.46 493	1.14 574	0.95 657	0.46 637	0.72 649	0.40 613	1.24 664	0.78 643

RainbowNet	1.15 620	1.78 662	2.72 579	1.12 652	0.91 641	1.06 611	0.76 622	1.16 629	1.13 623	0.75 564	0.97 591	1.09 617	0.80 583	1.60 520	1.21 586	1.17 666	1.26 676	1.01 662	0.57 645	1.13 658	0.88 653

IPLGR_C	0.58 455	1.25 627	2.72 579	0.80 629	0.31 448	0.60 387	0.61 591	0.76 373	0.58 352	0.56 428	0.62 457	0.41 298	0.31 316	0.43 236	0.40 379	0.11 327	0.22 564	0.13 418	0.15 421	0.35 552	0.19 385

PAM_32	0.70 527	0.35 250	2.73 584	0.54 585	0.61 618	1.07 616	0.43 518	0.84 448	0.49 262	0.90 600	0.91 578	1.23 629	0.77 580	0.65 371	1.10 568	0.10 246	0.19 538	0.10 217	0.49 630	0.15 240	0.38 581

Syn2CoEx	0.70 527	1.07 601	2.74 585	0.43 520	0.30 427	0.64 459	0.42 511	0.99 580	0.78 551	0.62 501	0.78 552	0.74 513	0.72 566	1.92 583	0.61 481	0.20 557	0.17 513	0.19 553	0.15 421	0.29 490	0.22 432

ADCMid	0.96 602	1.32 636	2.74 585	0.38 476	0.35 499	0.99 601	0.58 583	0.94 536	0.86 576	1.23 634	1.01 597	1.01 602	1.00 611	1.05 444	3.97 669	0.21 565	0.19 538	0.42 627	0.32 582	0.40 589	0.29 516

Select-FE	0.65 501	0.67 452	2.76 587	0.49 561	0.55 600	0.79 557	0.16 63	0.90 498	0.53 305	0.84 591	0.55 400	0.91 578	0.75 575	0.57 332	1.16 578	0.11 327	0.18 525	0.11 293	0.49 630	0.14 217	0.31 538

MyStereo8	0.54 423	0.80 506	2.76 587	0.32 341	0.33 473	0.71 511	0.20 133	0.87 477	0.57 341	0.51 368	0.59 429	0.50 372	0.33 329	0.68 380	0.55 457	0.10 246	0.29 603	0.10 217	0.13 368	0.21 382	0.34 560

G-Net	0.99 603	0.64 436	2.76 587	0.57 599	0.67 623	2.03 661	0.72 618	0.76 373	0.67 458	1.14 623	2.56 660	1.30 636	1.02 613	1.48 501	1.74 619	0.25 596	0.24 576	0.24 587	0.26 543	0.37 567	0.31 538

ACRE	0.56 443	1.14 610	2.77 590	0.76 625	0.28 401	0.60 387	0.56 577	0.76 373	0.58 352	0.55 419	0.62 457	0.41 298	0.29 296	0.44 245	0.39 371	0.11 327	0.19 538	0.13 418	0.14 396	0.36 559	0.18 368

pmcnn	1.32 632	1.05 596	2.77 590	0.74 623	1.43 663	0.72 517	0.56 577	0.96 555	0.91 590	0.99 610	2.92 669	6.01 685	0.70 561	2.38 621	3.32 663	0.13 420	0.10 318	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 432

HH	0.49 369	0.49 360	2.78 592	0.50 565	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 321	0.87 568	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

HanStereo	0.49 369	0.49 360	2.78 592	0.50 565	0.41 551	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 510	0.48 321	0.87 568	0.41 402	0.64 360	0.21 141	0.09 140	0.17 513	0.10 217	0.09 187	0.16 277	0.12 183

DStereoSA	2.12 659	0.98 578	2.80 594	1.25 656	2.23 677	1.97 658	4.62 690	1.22 630	2.54 673	1.16 624	3.84 680	1.00 600	4.05 679	2.07 597	5.29 681	0.93 654	1.48 679	0.48 634	1.51 681	0.95 653	1.95 682

FC-DCNN v2	1.54 647	0.58 405	2.80 594	0.44 527	0.39 532	2.05 662	0.66 602	1.90 664	1.84 660	2.79 676	2.97 670	4.41 678	3.07 673	2.65 646	2.30 642	0.29 611	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.38 581

Ntro	1.00 607	1.68 656	2.80 594	0.95 641	0.85 636	1.06 611	0.53 564	0.98 568	0.90 589	0.62 501	0.76 547	0.93 584	0.66 552	1.66 527	0.98 546	0.99 659	0.45 635	0.75 650	0.40 613	1.19 660	0.75 639

UNet	0.54 423	0.44 329	2.83 597	0.31 312	0.33 473	0.74 530	0.27 359	0.82 430	0.61 382	0.53 388	0.54 390	0.72 503	0.54 498	0.78 412	0.56 465	0.11 327	0.09 269	0.13 418	0.11 295	0.14 217	0.12 183

ACV-stereo	0.66 506	0.76 485	2.86 598	0.32 341	0.25 356	1.01 605	0.60 587	0.59 258	0.52 288	0.41 278	0.45 294	1.55 645	0.94 606	1.40 484	0.69 501	0.14 464	0.13 428	0.12 357	0.11 295	0.20 366	0.19 385

ELAS	1.39 639	0.79 504	2.86 598	0.53 580	0.50 587	2.81 672	2.20 678	1.61 654	1.50 644	2.28 667	2.35 655	1.82 649	2.13 662	1.73 538	2.22 638	0.35 622	0.37 619	0.35 616	0.35 594	0.49 615	0.47 607
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 527	0.54 388	2.88 600	0.36 435	0.29 410	0.62 427	0.54 568	0.97 564	0.87 579	0.76 567	0.92 580	0.94 588	0.80 583	1.84 565	0.57 469	0.18 532	0.19 538	0.17 526	0.16 442	0.22 399	0.25 483

FC-DCNN	1.49 645	0.59 408	2.88 600	0.44 527	0.39 532	1.97 658	0.66 602	1.67 655	1.70 652	2.72 675	2.89 667	4.22 674	2.97 672	2.55 641	2.19 637	0.29 611	0.26 592	0.31 608	0.30 567	0.32 518	0.39 587

SPS-STEREO	1.07 613	1.13 608	2.88 600	0.65 616	0.69 626	0.99 601	0.68 608	1.05 612	0.87 579	1.36 642	1.23 617	1.46 641	0.94 606	1.87 568	1.72 618	0.66 644	0.61 650	0.58 640	0.57 645	0.65 632	0.77 642
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AANet	0.82 581	0.91 546	2.89 603	0.34 400	0.29 410	0.63 445	0.38 492	0.81 422	1.31 634	1.33 641	1.39 629	1.26 632	1.14 625	1.32 473	0.97 543	0.20 557	0.17 513	0.18 546	0.19 495	0.33 527	0.31 538

WAO-8	2.80 669	2.14 680	2.89 603	1.91 673	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 684	2.15 663	3.37 675	3.31 668	2.41 666	11.84 691	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 651

ktn	4.35 680	2.10 676	2.89 603	1.80 669	1.49 669	2.13 664	1.41 668	2.26 671	12.72 693	11.41 695	16.43 700	11.15 693	3.75 676	4.36 679	3.18 659	1.82 679	0.98 674	1.73 683	1.21 677	2.97 685	1.27 670

Venus	2.80 669	2.14 680	2.89 603	1.91 673	1.04 651	3.98 679	0.96 637	3.26 681	6.17 684	2.15 663	3.37 675	3.31 668	2.41 666	11.84 691	2.03 630	2.05 681	1.86 682	1.54 677	0.92 667	1.22 661	0.87 651

GwcNet-ADL	0.50 380	0.74 481	2.90 607	0.31 312	0.20 257	0.58 356	0.29 403	0.87 477	0.64 420	0.47 318	0.47 308	0.56 407	0.33 329	0.46 270	0.46 411	0.13 420	0.12 404	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 417

IGEV-FE	0.53 417	0.34 241	2.91 608	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 351	0.70 495	0.41 402	0.48 289	1.13 572	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 594	0.19 350	0.09 77

IGEV_Zeroshot_test	0.53 417	0.33 223	2.91 608	0.32 341	0.18 205	0.54 290	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 583	0.51 351	0.71 500	0.41 402	0.48 289	1.13 572	0.09 140	0.15 475	0.10 217	0.35 594	0.19 350	0.09 77

DeepPrunerF	0.86 586	0.86 530	2.91 608	0.45 541	0.50 587	0.64 459	0.48 552	1.14 625	2.64 674	0.63 510	0.61 452	0.65 454	0.62 540	2.21 609	1.31 594	0.23 582	0.19 538	0.30 607	0.28 551	0.36 559	0.25 483

MANE	2.90 672	1.14 610	2.96 611	1.03 645	1.01 649	5.01 683	2.45 681	5.36 687	6.88 688	3.58 681	4.76 685	5.99 684	4.99 682	4.23 677	4.61 677	0.56 639	0.67 654	0.44 631	0.78 661	0.51 619	1.03 664

iResNetv2_ROB	0.59 463	1.43 642	2.96 611	0.40 497	0.22 301	0.58 356	0.28 379	0.91 510	0.73 514	0.57 439	0.63 471	0.60 431	0.41 402	0.74 399	0.35 341	0.11 327	0.08 181	0.10 217	0.07 103	0.43 600	0.17 348

NaN_ROB	1.14 618	0.94 556	2.96 611	0.53 580	0.56 603	1.13 623	0.99 639	0.98 568	1.00 604	1.09 619	0.87 572	0.77 527	1.06 618	5.90 683	2.72 650	0.16 505	0.23 572	0.16 505	0.24 529	0.22 399	0.36 571

MADNet++	2.79 668	2.11 679	2.97 614	2.49 679	2.28 678	2.95 673	2.31 680	2.67 674	2.47 671	3.03 679	3.13 672	2.70 663	2.92 669	4.10 676	4.48 675	2.68 684	2.24 688	3.04 691	2.44 688	2.37 680	2.34 685

ADCS	1.05 612	1.36 641	2.98 615	0.42 516	0.36 508	0.96 597	0.81 628	1.06 613	1.12 621	1.25 635	0.97 591	1.08 615	0.90 601	1.25 470	4.86 678	0.21 565	0.21 558	0.22 573	0.23 527	0.36 559	0.38 581

test_xeample3	0.46 329	0.34 241	2.99 616	0.37 459	0.16 127	0.49 230	0.33 456	1.06 613	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 220	0.49 299	0.56 465	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.40 613	0.17 301	0.26 493

zh-mn7	0.80 570	1.54 647	3.00 617	0.35 416	0.27 387	0.72 517	0.41 507	0.93 527	1.11 620	1.00 611	1.28 620	0.75 519	0.57 513	1.87 568	1.18 581	0.16 505	0.13 428	0.14 455	0.14 396	0.26 466	0.21 417

MeshStereo	1.21 625	1.15 614	3.01 618	0.34 400	0.28 401	1.10 620	0.69 611	1.35 640	1.01 606	2.71 674	2.41 657	2.96 664	1.45 644	2.80 656	1.40 602	0.22 578	0.22 564	0.22 573	0.19 495	0.50 617	0.26 493
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
GASNet	0.73 548	1.47 644	3.04 619	0.47 551	0.33 473	0.57 339	0.34 461	0.91 510	0.75 532	0.58 457	0.58 426	0.74 513	0.55 503	2.03 591	0.65 492	0.21 565	0.15 475	0.19 553	0.17 462	0.51 619	0.28 509

CSAN	1.25 629	1.12 605	3.04 619	0.51 570	0.37 520	1.06 611	1.15 653	1.22 630	1.08 615	1.17 630	1.91 644	1.04 609	1.31 633	5.96 684	2.43 646	0.26 600	0.22 564	0.24 587	0.24 529	0.31 509	0.30 529

FINET	0.65 501	0.95 563	3.06 621	0.35 416	0.40 542	0.58 356	0.48 552	0.92 519	1.10 618	0.57 439	0.68 508	0.47 356	0.44 439	1.15 459	0.60 478	0.23 582	0.21 558	0.17 526	0.15 421	0.26 466	0.25 483

rrr	0.46 329	0.34 241	3.08 622	0.27 199	0.16 127	0.45 172	0.28 379	1.09 619	0.51 280	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 220	0.64 360	0.52 445	0.09 140	0.07 76	0.10 217	0.29 557	0.16 277	0.25 483

Wz-Net-TNSev	0.91 594	1.73 660	3.08 622	0.36 435	0.31 448	1.00 604	0.71 615	1.06 613	0.97 600	0.71 552	0.72 536	1.09 617	0.87 595	2.42 627	1.59 610	0.20 557	0.20 549	0.16 505	0.20 508	0.44 608	0.35 563

zh-sn7	0.89 592	1.73 660	3.09 624	0.39 486	0.30 427	0.82 568	0.63 599	0.96 555	0.87 579	0.79 575	1.12 611	0.84 555	0.87 595	2.42 627	1.63 612	0.16 505	0.17 513	0.16 505	0.16 442	0.34 539	0.29 516

fast-acv-ft	0.63 489	0.88 537	3.10 625	0.38 476	0.30 427	0.79 557	0.48 552	0.69 317	0.72 499	0.58 457	0.78 552	0.76 525	0.60 526	0.67 377	0.73 513	0.15 484	0.15 475	0.18 546	0.17 462	0.37 567	0.16 327

ARAFT	0.60 469	1.23 624	3.10 625	0.28 230	0.16 127	0.64 459	0.36 476	0.90 498	0.67 458	0.61 490	0.49 338	0.55 394	0.31 316	1.24 469	0.32 309	0.10 246	0.08 181	0.14 455	0.13 368	0.37 567	0.21 417

Wz-Net-SNSev	0.76 558	1.32 636	3.11 627	0.40 497	0.31 448	0.71 511	0.60 587	0.98 568	0.87 579	0.67 533	0.83 561	0.96 591	0.60 526	1.67 529	0.97 543	0.16 505	0.15 475	0.16 505	0.17 462	0.36 559	0.24 471

GwcNet	0.69 523	0.71 466	3.12 628	0.36 435	0.45 572	0.81 565	0.44 529	0.86 466	0.84 573	0.60 481	0.74 541	0.82 548	0.49 483	1.65 526	0.66 493	0.16 505	0.15 475	0.15 486	0.15 421	0.31 509	0.24 471

LVE	1.96 656	2.17 683	3.14 629	1.68 665	1.80 674	1.63 644	1.03 645	2.34 672	2.81 675	1.25 635	2.89 667	4.24 676	1.29 630	2.79 655	1.44 604	2.85 685	0.91 671	1.18 665	1.46 680	1.23 663	1.10 666

ADCP+	0.94 598	1.12 605	3.14 629	0.34 400	0.39 532	1.06 611	0.79 624	0.89 492	0.80 559	0.66 529	0.67 501	0.85 559	1.55 648	0.93 428	4.55 676	0.13 420	0.11 371	0.16 505	0.15 421	0.26 466	0.25 483

TorneroNet	5.50 683	1.92 672	3.16 631	1.47 662	1.25 662	14.07 692	1.06 647	4.90 686	20.99 710	10.17 691	16.48 701	11.88 697	6.93 687	3.34 668	4.20 673	1.30 671	0.69 660	1.45 676	0.86 665	2.61 683	1.20 668

MFN_U_SF_RVC	1.55 648	2.39 684	3.16 631	0.65 616	0.41 551	1.12 621	0.46 540	1.23 633	1.33 635	1.61 653	1.20 615	1.43 640	0.98 610	1.76 543	1.97 626	1.90 680	1.80 680	1.98 684	2.15 686	1.63 672	1.77 680

FADNet-RVC-Resample	0.67 511	1.16 619	3.16 631	0.37 459	0.29 410	0.62 427	0.38 492	0.86 466	0.63 412	0.51 368	0.50 346	0.57 414	0.45 443	1.57 513	0.49 431	0.24 591	0.32 613	0.23 580	0.19 495	0.27 477	0.62 628

DGSMNet	2.89 671	0.63 431	3.18 634	3.43 686	4.17 684	2.57 671	6.98 693	0.97 564	0.83 570	0.56 428	1.86 643	0.79 536	0.62 540	1.64 525	1.39 600	4.61 689	5.01 694	5.17 694	4.71 694	4.44 691	4.19 690

HBP-ISP	0.76 558	1.30 632	3.19 635	0.35 416	0.26 374	0.85 577	0.54 568	1.03 607	0.72 499	0.80 577	0.69 517	0.68 478	0.83 587	2.04 593	0.44 405	0.23 582	0.24 576	0.29 606	0.25 535	0.28 483	0.24 471

ADLNet2	0.68 518	0.84 522	3.19 635	0.33 367	0.36 508	0.64 459	0.37 485	0.89 492	0.79 556	0.54 401	0.65 496	0.93 584	0.48 476	2.07 597	0.56 465	0.13 420	0.11 371	0.11 293	0.11 295	0.33 527	0.18 368

ELAS_RVC	1.37 638	0.78 502	3.21 637	0.55 592	0.50 587	1.49 637	2.48 682	1.48 647	1.71 653	2.13 662	2.09 647	2.07 653	2.56 668	1.90 578	2.02 629	0.35 622	0.36 617	0.37 622	0.34 590	0.49 615	0.47 607
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 645	1.90 670	3.22 638	1.09 649	0.54 597	1.71 648	1.73 672	1.49 648	1.53 645	1.44 650	1.80 641	1.82 649	1.30 632	3.34 668	1.76 620	1.07 663	0.56 647	0.97 660	0.58 648	1.38 670	0.65 631

ACVNet_2	1.42 642	1.81 663	3.23 639	1.08 647	0.92 642	1.32 630	0.85 630	1.49 648	1.69 651	1.19 633	1.73 640	2.13 654	1.03 614	2.50 637	1.40 602	0.91 653	0.53 645	1.00 661	0.55 639	2.11 678	0.85 648

Consistency-Raft	0.88 590	0.93 554	3.23 639	0.99 644	0.64 621	0.77 548	0.55 572	0.98 568	0.97 600	0.61 490	1.03 602	0.65 454	1.05 616	0.79 413	1.38 599	0.44 628	0.46 637	0.51 637	0.58 648	0.65 632	0.47 607

TorneroNet-64	2.65 665	1.83 664	3.30 641	1.46 661	1.20 659	3.89 678	0.99 639	3.51 685	6.71 687	2.56 671	4.60 683	4.22 674	3.85 678	3.33 667	3.14 658	1.19 667	0.65 652	1.39 674	0.79 663	3.31 686	1.15 667

edge stereo	0.81 578	0.73 477	3.30 641	0.37 459	1.21 660	0.62 427	0.39 498	0.93 527	0.79 556	0.80 577	0.88 575	1.14 624	0.71 563	2.18 607	0.71 506	0.21 565	0.20 549	0.26 595	0.18 475	0.38 574	0.26 493

notaker	2.66 666	2.07 675	3.31 643	2.61 681	1.43 663	1.76 651	1.11 650	2.76 676	1.79 656	2.26 666	11.53 696	3.96 672	4.29 680	3.09 663	2.76 652	1.55 676	0.88 670	1.70 682	1.07 674	2.00 677	1.35 671

SANet	1.20 624	1.21 622	3.33 644	0.38 476	0.27 387	1.73 650	0.85 630	1.10 620	2.49 672	1.16 624	1.83 642	1.72 648	1.50 647	2.37 618	2.84 653	0.18 532	0.16 493	0.16 505	0.15 421	0.32 518	0.32 547

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 477	0.61 415	3.35 645	0.33 367	0.58 607	0.66 479	0.20 133	0.98 568	0.55 325	0.73 559	0.52 366	0.99 598	0.65 547	0.58 336	0.29 264	0.10 246	0.16 493	0.10 217	0.41 616	0.29 490	0.20 404

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 527	0.65 443	3.45 646	0.50 565	0.60 614	0.75 536	0.23 254	0.96 555	0.60 365	0.76 567	1.30 623	0.81 543	0.60 526	0.57 332	0.82 528	0.10 246	0.16 493	0.11 293	0.43 619	0.31 509	0.22 432

PA-Net	0.84 584	1.00 585	3.49 647	0.63 613	0.40 542	0.70 509	0.52 560	0.86 466	0.84 573	0.52 377	0.59 429	0.70 495	0.54 498	2.35 617	2.23 639	0.17 520	0.27 599	0.19 553	0.28 551	0.22 399	0.36 571
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 435	0.54 388	3.50 648	0.48 559	0.39 532	0.54 290	0.17 75	0.89 492	0.40 162	0.44 296	0.65 496	0.85 559	0.19 119	0.77 408	0.21 141	0.10 246	0.14 447	0.10 217	0.32 582	0.17 301	0.14 253

SGM-ForestM	2.98 673	1.70 658	3.52 649	0.67 618	0.47 583	5.18 684	3.36 686	3.30 683	2.86 677	4.44 683	3.79 679	9.80 691	5.50 685	6.29 685	6.52 685	0.27 605	0.36 617	0.24 587	0.27 548	0.38 574	0.58 624

SGM-Forest	1.04 611	0.42 313	3.59 650	0.41 505	0.32 458	1.05 610	1.32 660	0.94 536	0.83 570	1.16 624	2.23 654	1.03 606	1.39 641	2.49 636	2.35 643	0.21 565	0.21 558	0.20 562	0.19 495	0.23 414	0.32 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 596	1.31 633	3.76 651	0.41 505	0.36 508	0.86 579	0.71 615	1.00 589	1.06 613	0.82 588	0.92 580	1.06 613	1.05 616	2.16 606	1.61 611	0.19 547	0.13 428	0.15 486	0.16 442	0.32 518	0.28 509

SGM+DAISY	1.83 653	1.43 642	3.81 652	0.87 634	1.01 649	2.38 669	2.53 683	1.36 641	1.75 654	2.92 677	3.22 673	2.65 662	2.93 670	2.22 612	3.10 657	0.72 647	0.69 660	0.63 644	0.62 652	0.77 643	0.98 656

MDST_ROB	1.17 623	0.42 313	3.87 653	0.54 585	0.44 561	4.11 681	0.58 583	1.31 638	0.84 573	2.12 659	1.12 611	0.98 595	0.71 563	4.24 678	0.99 551	0.16 505	0.14 447	0.19 553	0.17 462	0.18 329	0.35 563

S-Stereo	0.80 570	0.69 459	3.89 654	0.39 486	0.37 520	0.69 503	0.70 614	0.94 536	0.98 603	0.62 501	0.91 578	0.83 550	0.60 526	2.37 618	0.66 493	0.18 532	0.21 558	0.17 526	0.18 475	0.30 501	0.35 563

JetBlue	1.78 651	1.63 650	3.92 655	0.73 621	1.21 660	4.38 682	3.35 685	1.59 652	1.20 626	1.26 638	1.52 635	2.37 658	1.88 659	3.23 666	3.00 654	0.53 634	0.47 640	0.48 634	0.49 630	1.29 666	0.97 655

Dean	1.79 652	1.83 664	3.92 655	1.29 657	1.07 654	1.55 640	1.00 642	1.95 666	2.33 668	1.47 651	4.19 682	4.26 677	1.33 636	2.21 609	1.48 606	1.14 665	0.68 658	1.18 665	0.74 659	1.24 664	0.98 656

ADCPNet	0.99 603	0.99 583	3.93 657	0.37 459	0.68 625	1.36 632	0.62 596	0.87 477	0.76 542	0.78 573	0.81 556	1.08 615	1.18 627	1.14 457	2.49 647	0.21 565	0.69 660	0.21 570	0.95 669	0.29 490	0.37 578

ACVNet_1	1.33 633	1.91 671	4.03 658	1.09 649	0.88 638	1.19 629	0.66 602	1.24 634	1.17 624	0.94 606	0.96 589	3.09 666	1.04 615	2.37 618	1.11 571	1.04 661	0.48 643	1.03 663	0.48 628	1.12 657	0.83 645

EDNetEfficient	1.27 630	0.70 464	4.05 659	0.64 614	0.98 644	0.94 595	1.40 666	0.85 456	1.75 654	2.34 668	1.33 626	1.05 611	2.21 664	1.58 517	4.15 672	0.15 484	0.19 538	0.14 455	0.27 548	0.38 574	0.32 547

ACVNet-4b	1.93 655	1.85 666	4.10 660	1.07 646	0.86 637	1.15 625	0.53 564	1.06 613	1.12 621	0.64 520	1.09 609	1.99 652	0.70 561	2.20 608	9.86 694	5.62 691	0.41 633	1.03 663	0.55 639	1.86 676	0.85 648

tt	4.93 682	0.27 133	4.20 661	2.29 677	1.58 671	10.20 689	16.97 699	9.42 695	5.02 682	1.67 654	1.28 620	4.68 679	5.03 683	3.37 670	5.92 682	6.16 692	9.47 703	2.82 689	3.18 691	3.60 687	1.53 676

AnyNet_C01	1.14 618	1.49 645	4.23 662	0.54 585	0.53 595	1.51 639	1.37 663	1.04 611	1.07 614	1.17 630	1.33 626	1.15 625	1.08 619	1.61 523	2.74 651	0.25 596	0.22 564	0.28 599	0.24 529	0.48 612	0.40 593

pcwnet_v2	0.64 493	0.49 360	4.41 663	0.32 341	0.27 387	0.60 387	0.25 311	0.97 564	0.88 583	0.59 471	0.70 527	0.63 440	0.55 503	0.66 376	0.37 353	0.17 520	0.15 475	0.15 486	0.14 396	0.21 382	0.23 457

UNDER WATER	2.74 667	1.85 666	4.54 664	1.81 671	1.44 665	2.34 668	1.40 666	3.24 680	6.60 686	2.60 672	2.76 665	5.75 683	5.24 684	3.02 661	4.01 670	1.45 673	0.81 667	1.59 680	1.06 673	1.80 674	1.51 675

UNDER WATER-64	2.47 664	1.89 669	4.86 665	1.82 672	1.44 665	3.18 674	1.57 671	2.62 673	5.64 683	2.05 658	2.13 649	4.13 673	3.76 677	2.62 644	3.42 665	1.47 674	0.85 669	1.57 679	1.07 674	1.82 675	1.49 674

HanzoNet	7.64 686	2.86 686	5.05 666	7.01 690	3.97 683	2.18 666	1.34 662	3.37 684	4.05 680	13.17 697	10.58 690	10.73 692	16.52 702	8.45 689	10.51 695	10.48 702	9.72 704	5.59 696	13.46 704	6.84 695	6.83 694

DispFullNet	1.67 650	2.10 676	5.22 667	1.53 663	8.90 687	0.86 579	0.31 424	0.96 555	0.96 599	1.37 645	1.01 597	1.13 622	1.98 661	1.51 503	0.91 535	0.54 636	0.31 608	1.18 665	0.63 654	1.13 658	0.80 644

KSHMR	4.10 679	1.97 674	5.27 668	1.71 667	1.47 667	1.96 656	1.28 658	3.19 679	17.33 705	2.12 659	15.91 699	9.18 690	1.57 650	8.42 688	1.98 627	1.52 675	1.26 676	1.67 681	1.19 676	1.67 673	1.40 673

LSM	3.31 677	1.11 604	5.29 669	9.40 693	30.65 712	0.84 573	1.12 651	0.91 510	1.22 627	1.36 642	2.19 651	0.93 584	0.83 587	1.66 527	0.90 534	0.21 565	0.31 608	0.24 587	0.28 551	0.39 584	6.33 693

SuperB	1.15 620	1.14 610	5.43 670	0.36 435	0.26 374	0.81 565	0.89 633	0.88 486	1.17 624	0.67 533	0.68 508	0.63 440	1.39 641	1.74 540	3.37 664	0.15 484	0.12 404	0.17 526	0.16 442	2.80 684	0.25 483

Selective-IGEV-i16pc	0.75 554	0.29 175	5.48 671	0.32 341	0.19 241	1.18 628	0.62 596	0.86 466	0.74 518	0.37 252	0.51 351	0.53 383	0.29 296	2.10 603	0.35 341	0.22 578	0.23 572	0.12 357	0.16 442	0.22 399	0.19 385

MADNet+	1.36 636	1.93 673	5.95 672	0.81 632	0.59 609	1.57 641	1.09 648	1.39 644	1.22 627	0.84 591	1.01 597	1.25 631	1.12 623	3.19 665	2.36 644	0.45 630	0.47 640	0.38 624	0.34 590	0.59 627	0.57 622

WQFJA1++	2.30 662	0.22 50	6.03 673	1.08 647	1.15 658	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 699	0.19 53	3.34 670	0.17 70	0.33 150	0.24 202	0.10 246	0.07 76	0.08 59	0.07 103	18.19 709	0.14 253

Selective-IGEV-i16pb	0.86 586	0.33 223	6.08 674	0.32 341	0.21 271	1.08 618	0.68 608	1.06 613	0.92 594	0.43 289	0.76 547	0.66 461	0.46 458	2.31 614	0.50 436	0.23 582	0.25 589	0.14 455	0.19 495	0.26 466	0.24 471

TCMNet-wrong-test	5.51 684	6.62 690	6.20 675	13.02 700	11.90 693	7.14 685	5.53 692	6.99 692	1.44 641	2.65 673	3.10 671	8.37 689	5.95 686	4.75 681	6.05 683	3.07 687	0.98 674	2.38 687	1.99 685	6.62 694	5.43 692

RTS	1.21 625	1.31 633	6.39 676	0.52 574	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 607	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 646	2.08 632	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 600	0.32 547

RTSA	1.21 625	1.31 633	6.39 676	0.52 574	0.51 592	1.61 642	0.79 624	1.03 607	1.37 638	1.13 621	1.30 623	1.10 619	0.85 591	2.65 646	2.08 632	0.21 565	0.24 576	0.18 546	0.18 475	0.43 600	0.32 547

Selective-IGEV-i16pa	47.65 719	67.17 720	7.20 678	2.47 678	2.32 679	116.02 721	1.42 669	90.41 722	82.69 721	32.69 720	90.10 720	60.10 721	84.41 721	129.53 722	52.52 719	50.16 719	15.10 706	18.00 710	9.63 701	0.94 651	40.09 720

PML	23.15 704	16.83 699	7.78 679	5.49 688	9.93 690	51.13 719	104.50 721	5.76 688	13.62 698	37.30 721	105.93 721	30.86 718	23.50 709	12.07 693	7.87 689	6.30 693	2.12 687	6.32 699	2.43 687	10.44 700	2.90 687

zero-FE	0.80 570	0.27 133	8.23 680	0.49 561	0.98 644	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 632	0.17 37	0.20 62	0.77 527	0.22 163	0.60 349	0.97 543	0.11 327	0.07 76	0.09 156	0.10 227	0.33 527	0.14 253

GCAPDPT-zeroshot	1.09 614	0.30 192	8.70 681	3.22 684	5.88 685	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 385

USTest	8.10 687	7.17 691	8.96 682	9.25 692	9.05 688	15.27 693	23.78 701	9.96 696	9.47 689	5.94 687	6.75 686	7.80 688	7.48 688	8.83 690	11.21 696	2.21 683	3.56 691	2.86 690	3.20 692	5.02 692	4.16 689

LE_ROB	4.43 681	1.35 640	9.38 683	2.79 682	3.93 682	2.43 670	3.46 687	2.68 675	11.19 690	11.66 696	4.73 684	5.26 682	10.46 692	4.50 680	9.49 691	0.82 652	0.69 660	1.34 672	0.98 670	0.75 641	0.76 641

GCAP-BAT	1.13 617	0.30 192	9.45 684	3.22 684	5.97 686	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 123	0.19 89	0.09 140	0.08 181	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 348

Selective-IGEV-i1pa	9.22 691	12.57 698	9.49 685	2.20 675	1.49 669	16.83 696	8.03 694	14.34 702	11.26 691	10.52 692	15.24 698	14.52 701	11.94 701	18.22 706	9.78 693	7.79 701	3.09 690	5.20 695	2.49 689	2.46 682	6.90 695

light-stereo	8.15 688	2.75 685	9.83 686	12.24 696	9.63 689	19.16 702	0.44 529	6.84 691	3.57 679	13.44 698	22.94 715	23.04 708	1.65 652	17.20 705	7.61 688	3.06 686	2.25 689	0.42 627	0.52 637	4.07 689	2.31 684

JetRed	3.29 676	4.93 687	10.17 687	1.45 660	1.72 673	7.44 686	5.05 691	3.06 678	2.12 667	2.41 670	2.39 656	2.99 665	2.37 665	3.51 671	6.44 684	1.32 672	1.90 684	1.37 673	1.23 678	2.21 679	1.76 679

MSAF-DinoV2	3.10 675	1.86 668	10.68 688	3.61 687	0.30 427	3.34 675	0.82 629	2.81 677	1.79 656	0.80 577	0.87 572	1.56 646	1.10 621	26.49 716	1.96 625	0.17 520	0.13 428	0.19 553	1.63 683	0.92 650	0.99 661

iinet-test	11.61 693	10.56 692	11.80 689	12.17 694	12.09 694	18.69 697	26.70 707	13.53 698	13.46 694	9.91 689	10.28 688	11.17 694	11.16 696	12.37 695	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 696	7.85 696

IINet	11.61 693	10.56 692	11.80 689	12.17 694	12.09 694	18.69 697	26.70 707	13.53 698	13.46 694	9.91 689	10.28 688	11.17 694	11.16 696	12.37 695	14.43 699	6.71 696	7.85 696	6.13 697	6.95 695	8.33 696	7.85 696

Anonymous_1	22.91 703	11.20 695	12.13 691	12.75 697	26.28 711	19.43 704	27.92 709	14.08 701	13.61 697	14.96 700	10.58 690	11.26 696	11.19 698	12.55 697	14.57 702	38.28 718	7.88 698	34.96 716	63.99 718	89.57 721	10.94 702

DGTPSM_ROB	8.89 690	5.62 688	12.25 692	5.92 689	11.32 691	8.54 687	24.18 702	6.40 689	13.49 696	5.15 684	11.46 694	6.19 686	10.92 694	7.00 686	13.72 697	4.47 688	7.65 695	3.92 692	7.45 699	4.38 690	7.87 698

DPSM_ROB	12.34 696	11.21 696	12.51 693	12.91 698	12.80 697	19.84 706	28.28 710	14.38 704	14.28 701	10.58 693	11.26 692	12.03 698	11.85 699	13.15 699	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 698	8.31 700

DPSM	12.34 696	11.21 696	12.51 693	12.91 698	12.80 697	19.84 706	28.28 710	14.38 704	14.28 701	10.58 693	11.26 692	12.03 698	11.85 699	13.15 699	15.34 704	7.11 698	8.31 700	6.50 700	7.35 697	8.84 698	8.31 700

LRCNet_RVC	13.74 700	19.30 700	12.75 695	19.46 703	12.69 696	1.86 652	0.41 507	12.33 697	1.05 610	15.77 701	18.83 705	12.62 700	8.70 691	12.21 694	9.62 692	22.22 711	8.37 702	25.85 713	24.01 713	19.32 710	17.44 710

DPSMNet_ROB	9.48 692	5.64 689	13.01 696	8.82 691	11.82 692	8.54 687	24.20 703	6.41 690	13.65 699	5.32 686	11.47 695	6.33 687	10.92 694	7.69 687	13.89 698	7.25 700	8.19 699	5.06 693	7.78 700	5.31 693	8.26 699

psmorigin	1.36 636	0.60 410	13.80 697	0.37 459	0.29 410	0.62 427	0.33 456	0.77 384	0.61 382	0.96 609	0.88 575	1.17 628	0.73 569	4.00 675	0.86 533	0.19 547	0.22 564	0.17 526	0.18 475	0.24 431	0.29 516

xxxxx1	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

tt_ll	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

ff	28.96 714	20.11 704	14.07 698	49.74 713	39.15 715	18.98 699	26.64 704	21.94 708	20.21 707	16.45 702	17.48 702	18.36 702	21.56 705	16.21 702	20.88 707	23.07 712	26.55 715	66.40 719	78.70 719	30.27 713	32.51 717

RSGM-EC	41.56 717	31.72 718	19.92 701	51.66 716	47.86 718	38.70 710	61.61 719	33.83 719	22.80 711	23.45 715	29.29 718	43.76 719	35.31 719	66.76 719	70.17 720	66.40 720	37.60 720	48.67 717	25.68 714	48.86 717	27.21 713

acva	41.56 717	31.72 718	19.92 701	51.66 716	47.86 718	38.70 710	61.61 719	33.83 719	22.80 711	23.45 715	29.29 718	43.76 719	35.31 719	66.76 719	70.17 720	66.40 720	37.60 720	48.67 717	25.68 714	48.86 717	27.21 713

HaxPig	19.86 702	22.40 708	22.34 703	17.95 702	17.95 701	11.77 691	11.89 696	16.02 706	15.89 704	21.10 707	21.41 707	18.74 705	18.39 703	20.08 708	19.69 706	23.63 715	23.22 714	24.06 712	23.69 712	23.00 711	23.95 712

DLNR-FE	13.43 698	20.01 703	23.53 704	121.73 720	33.87 713	0.46 192	0.15 39	8.09 694	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 400	0.29 264	6.68 695	0.26 592	0.09 156	0.38 607	50.82 720	0.18 368

DLNR_Zeroshot_test	13.43 698	19.94 702	23.55 705	121.61 719	35.03 714	0.46 192	0.15 39	8.02 693	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 404	0.29 264	6.42 694	0.26 592	0.09 156	0.38 607	50.13 719	0.18 368

RAFT-FEzeroshot	24.80 706	22.55 711	24.73 706	26.10 707	25.76 706	39.84 712	57.07 717	28.84 712	28.79 715	21.14 709	22.48 709	24.18 710	23.88 711	26.38 710	30.87 714	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 705	16.72 707

RAFT-FE	24.80 706	22.55 711	24.73 706	26.10 707	25.76 706	39.84 712	57.07 717	28.84 712	28.79 715	21.14 709	22.48 709	24.18 710	23.88 711	26.38 710	30.87 714	14.26 704	16.71 709	13.09 702	14.82 707	17.79 705	16.72 707

CasAABBNet	24.81 708	22.53 709	24.83 708	26.08 706	25.74 705	39.86 714	57.06 715	28.87 714	28.83 717	21.16 712	22.54 711	24.22 712	23.89 714	26.38 710	30.87 714	14.25 703	16.71 709	13.09 702	14.81 706	17.78 702	16.71 705

DPSimNet_ROB	17.97 701	20.20 707	24.98 709	17.62 701	15.92 700	21.53 708	21.00 700	13.70 700	15.61 703	23.89 717	14.69 697	22.87 706	24.58 717	12.70 698	14.56 701	18.48 710	12.91 705	20.21 711	12.05 702	17.76 701	14.17 703

FlowAnything	24.85 709	22.54 710	25.10 710	26.11 709	25.76 706	39.86 714	57.00 713	28.89 715	28.87 718	21.31 714	22.68 714	24.22 712	23.87 710	26.39 713	30.89 718	14.26 704	16.78 713	13.10 706	14.90 711	17.78 702	16.69 704

Selective-RAFT-Error	24.87 711	22.59 714	25.14 711	26.13 711	25.82 710	39.93 717	57.03 714	28.97 716	28.95 719	21.21 713	22.65 713	24.25 714	23.98 716	26.43 714	30.83 713	14.27 707	16.71 709	13.10 706	14.82 707	17.82 707	16.76 709

Hybrid-DGEV	24.86 710	22.58 713	25.22 712	26.11 709	25.76 706	39.92 716	57.06 715	29.03 718	29.01 720	21.12 708	22.64 712	24.13 709	23.91 715	26.46 715	30.82 712	14.27 707	16.70 708	13.09 702	14.83 710	17.78 702	16.71 705

LSM0	26.58 712	22.63 715	25.88 713	30.13 712	52.21 720	39.94 718	56.74 712	28.97 716	28.72 714	21.14 709	22.26 708	24.43 715	23.88 711	26.54 717	30.87 714	14.32 709	16.55 707	13.12 708	14.71 705	17.92 708	20.60 711

MEDIAN_ROB	23.96 705	27.05 716	26.39 714	22.16 704	22.13 703	16.12 695	13.97 697	20.24 707	20.05 706	25.50 718	25.31 716	22.96 707	22.63 708	24.39 709	23.24 710	28.20 716	27.23 718	28.62 714	27.75 716	27.50 712	27.76 715

BEATNet-Init1	12.10 695	11.19 694	27.29 715	2.99 683	3.51 681	21.84 709	11.10 695	14.34 702	13.83 700	20.34 706	20.33 706	26.35 717	20.03 704	19.06 707	14.80 703	1.74 678	1.81 681	2.05 685	2.49 689	3.69 688	3.12 688

AVERAGE_ROB	26.93 713	30.34 717	29.27 716	25.82 705	25.34 704	19.48 705	15.17 698	23.55 711	23.00 713	28.45 719	27.87 717	26.25 716	25.86 718	26.96 718	25.55 711	31.30 717	30.07 719	31.76 715	30.81 717	30.79 716	30.93 716

xyz-stereo	3.02 674	0.29 175	30.64 717	0.23 81	0.12 21	15.52 694	0.24 289	0.51 190	0.47 251	0.59 471	7.99 687	0.64 449	0.47 467	1.39 481	0.50 436	0.09 140	0.07 76	0.34 615	0.07 103	0.13 188	0.08 49

coex-ft	5.95 685	1.67 654	60.57 718	0.34 400	0.30 427	0.77 548	0.69 611	0.74 351	4.41 681	19.22 705	2.15 650	1.62 647	7.97 689	1.81 558	8.96 690	0.44 628	2.08 686	0.18 546	0.19 495	0.38 574	4.62 691

test_example2	115.39 720	123.23 721	94.57 719	115.52 718	123.55 721	101.63 720	114.33 722	53.41 721	99.48 722	134.90 722	135.05 722	85.83 722	85.11 722	111.32 721	106.15 722	152.55 722	205.26 722	99.78 722	114.96 722	140.96 722	110.20 721

EDNetEfficientorigin	8.18 689	0.98 578	145.96 720	0.51 570	0.89 639	0.72 517	0.48 552	0.85 456	1.56 647	2.12 659	1.49 633	1.29 633	1.31 633	1.83 560	2.13 636	0.13 420	0.12 404	0.17 526	0.18 475	0.39 584	0.45 603

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 245	0.16 32	0.10 246	0.16 493	0.08 59	0.11 295	0.33 527	0.84 646

FSD					0.29 410	0.35 64	0.33 456	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 269	0.32 324	0.35 171	0.32 309	0.28 609	0.27 599	0.31 608	0.30 567	0.31 509

ccccc		297.21 722		374.70 721	380.44 722	203.92 722		216.32 723		203.37 723		215.01 723		312.78 723		412.57 723	356.13 723	256.09 723	227.69 723	428.88 723

ASD4		19.65 701

Low-res two-view benchmark