Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

over v1	0.23 75	0.77 520	0.73 77	0.23 95	0.10 2	0.31 46	0.12 6	0.39 77	0.35 103	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.20 152	0.29 114	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 150	0.07 12

over-8	0.23 75	0.76 510	0.79 90	0.24 125	0.10 2	0.34 70	0.13 12	0.35 42	0.33 72	0.15 15	0.15 34	0.19 116	0.18 111	0.29 114	0.17 59	0.09 151	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 150	0.07 12

over-9	0.24 86	0.77 520	0.85 101	0.23 95	0.11 11	0.35 79	0.13 12	0.37 60	0.34 87	0.15 15	0.14 31	0.19 116	0.19 138	0.29 114	0.17 59	0.09 151	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.07 12

testmc14	0.25 98	0.17 2	0.71 73	0.45 577	0.24 369	0.47 222	0.18 113	0.35 42	0.35 103	0.16 26	0.20 78	0.20 123	0.15 57	0.48 314	0.19 100	0.07 26	0.08 199	0.06 1	0.05 1	0.09 80	0.28 538

MCSU-Stereo	0.23 75	0.19 11	0.73 77	0.22 67	0.16 149	0.48 238	0.20 156	0.33 34	0.38 157	0.20 99	0.21 87	0.24 179	0.13 20	0.42 256	0.19 100	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 123

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.29 9	0.28 25	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 20	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.20 8	0.14 28	0.32 24	0.28 25	0.13 5	0.13 16	0.18 91	0.13 20	0.25 51	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PSi22a	0.20 21	0.28 174	0.89 115	0.20 10	0.11 11	0.16 2	0.14 28	0.32 24	0.35 103	0.12 2	0.09 1	0.22 144	0.16 75	0.20 4	0.14 4	0.09 151	0.09 295	0.07 2	0.05 1	0.13 209	0.11 154

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 65	0.19 3	0.12 25	0.35 79	0.17 90	0.27 6	0.31 44	0.16 26	0.13 16	0.15 39	0.15 57	0.28 94	0.13 1	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.12 25	0.30 38	0.14 28	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 57	0.25 51	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 75	0.23 82	0.98 141	0.19 3	0.44 600	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.37 149	0.19 82	0.16 47	0.18 91	0.15 57	0.38 227	0.17 59	0.11 353	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 86	0.38 289	1.37 229	0.20 10	0.10 2	0.22 16	0.14 28	0.41 100	0.40 189	0.14 10	0.25 151	0.15 39	0.15 57	0.25 51	0.18 73	0.09 151	0.07 83	0.07 2	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
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 51	0.20 10	0.12 25	0.30 38	0.14 28	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.15 57	0.25 51	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 10	0.13 56	0.36 94	0.13 12	0.35 42	0.31 44	0.16 26	0.14 31	0.17 71	0.15 57	0.25 51	0.23 196	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 10	0.13 56	0.39 124	0.14 28	0.34 40	0.34 87	0.16 26	0.16 47	0.16 53	0.15 57	0.27 76	0.22 185	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 56

Monster-pub-mixall	0.21 38	0.31 220	0.69 68	0.21 37	0.13 56	0.27 24	0.12 6	0.37 60	0.26 15	0.21 114	0.19 68	0.15 39	0.12 12	0.47 307	0.29 291	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 203

StereoAnything_RVC	0.35 223	1.25 666	1.82 384	0.20 10	0.12 25	0.26 23	0.15 50	0.43 118	0.37 149	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 138	0.46 295	0.14 4	0.11 353	0.09 295	0.08 70	0.05 1	0.76 681	0.18 392

trnet	0.28 143	0.26 132	1.32 212	0.19 3	0.12 25	0.54 323	0.15 50	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.30 130	0.21 159	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.09 80	0.07 12

LoS_RVC	0.29 156	0.33 237	1.19 181	0.25 152	0.34 525	0.43 172	0.22 244	0.42 110	0.32 57	0.22 135	0.33 246	0.23 161	0.24 227	0.31 141	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.05 1	0.10 113	0.31 568

CAS	0.35 223	0.25 114	1.30 207	0.79 666	0.34 525	0.51 286	0.23 285	0.46 151	0.39 172	0.22 135	0.31 225	0.20 123	0.17 84	0.28 94	0.23 196	0.73 687	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 80	0.37 611

LoS	0.31 182	0.30 206	1.52 271	0.23 95	0.13 56	0.54 323	0.20 156	0.48 188	0.49 291	0.25 189	0.28 185	0.37 305	0.24 227	0.38 227	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.05 1	0.15 271	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 173	0.27 145	1.09 163	0.23 95	0.50 626	0.40 139	0.20 156	0.46 151	0.44 233	0.22 135	0.28 185	0.26 210	0.19 138	0.33 170	0.21 159	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.15 271	0.49 645

CREStereo	0.28 143	0.30 206	1.33 214	0.19 3	0.13 56	0.55 338	0.17 90	0.48 188	0.46 259	0.27 223	0.33 246	0.24 179	0.21 167	0.31 141	0.21 159	0.11 353	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.10 113	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
PMTNet	0.31 182	0.35 263	1.30 207	0.20 10	0.14 81	0.57 374	0.25 346	0.46 151	0.42 216	0.27 223	0.32 236	0.27 223	0.24 227	0.39 235	0.23 196	0.43 665	0.07 83	0.08 70	0.05 1	0.18 360	0.07 12

over-6	0.26 113	0.78 530	1.04 152	0.23 95	0.11 11	0.36 94	0.15 50	0.46 151	0.37 149	0.16 26	0.16 47	0.16 53	0.18 111	0.37 216	0.16 37	0.10 262	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.07 12

MGA	0.19 8	0.27 145	0.57 19	0.20 10	0.18 230	0.37 102	0.14 28	0.30 15	0.25 9	0.18 61	0.14 31	0.15 39	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.08 56

CAR	0.19 8	0.28 174	0.60 25	0.21 37	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 24	0.25 9	0.19 82	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.27 76	0.17 59	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.10 113	0.08 56

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 145	0.60 25	0.20 10	0.16 149	0.37 102	0.13 12	0.32 24	0.25 9	0.18 61	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.30 130	0.17 59	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.10 113	0.08 56

TS12	0.24 86	0.26 132	0.83 98	0.25 152	0.11 11	0.46 212	0.17 90	0.46 151	0.43 227	0.20 99	0.31 225	0.18 91	0.20 152	0.31 141	0.22 185	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.11 150	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 101	0.20 10	0.14 81	0.28 27	0.15 50	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.16 53	0.14 33	0.24 42	0.21 159	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 56

aanet-new-90k	0.29 156	0.47 371	1.41 239	0.26 199	0.18 230	0.43 172	0.19 129	0.47 173	0.32 57	0.16 26	0.18 62	0.15 39	0.21 167	0.37 216	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.46 639

aanet-new-60k	0.29 156	0.51 392	1.68 300	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 129	0.43 118	0.33 72	0.18 61	0.19 68	0.17 71	0.19 138	0.31 141	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.26 521

aanet-new-70k	0.27 127	0.48 376	1.33 214	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.19 129	0.45 142	0.33 72	0.17 51	0.21 87	0.16 53	0.21 167	0.38 227	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.22 458

aanet-new-78k	0.33 199	0.44 347	2.51 583	0.26 199	0.12 25	0.42 164	0.20 156	0.45 142	0.31 44	0.16 26	0.22 107	0.15 39	0.25 242	0.34 184	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.31 568

aanet-new-40k	0.25 98	0.37 276	1.35 222	0.24 125	0.24 369	0.38 119	0.20 156	0.39 77	0.26 15	0.18 61	0.24 134	0.16 53	0.20 152	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.18 392

aanet-new-36k	0.29 156	0.63 454	1.51 269	0.24 125	0.11 11	0.43 172	0.19 129	0.44 127	0.35 103	0.19 82	0.24 134	0.16 53	0.22 185	0.29 114	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 498

aanet-new-34k	0.27 127	0.57 426	1.36 224	0.23 95	0.11 11	0.34 70	0.20 156	0.36 54	0.30 38	0.19 82	0.27 173	0.17 71	0.22 185	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 546

aanet-32k-new	0.30 173	0.60 433	1.61 287	0.25 152	0.15 112	0.46 212	0.21 201	0.41 100	0.33 72	0.17 51	0.24 134	0.17 71	0.23 211	0.30 130	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.39 620

aanet-new-32k	0.27 127	0.49 380	1.73 317	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 156	0.35 42	0.27 18	0.18 61	0.21 87	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

aanet-new-30k	0.28 143	0.49 380	1.75 329	0.25 152	0.17 182	0.40 139	0.20 156	0.35 42	0.27 18	0.18 61	0.21 87	0.20 123	0.22 185	0.22 25	0.14 4	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

aanet-new-16k	0.26 113	0.47 371	1.36 224	0.25 152	0.12 25	0.36 94	0.18 113	0.40 88	0.35 103	0.18 61	0.21 87	0.18 91	0.21 167	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.11 154

aanet-new-14k	0.25 98	0.33 237	1.13 168	0.26 199	0.12 25	0.37 102	0.21 201	0.45 142	0.36 135	0.20 99	0.27 173	0.15 39	0.29 325	0.24 42	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 150	0.12 203

aanet-new-8k	0.26 113	0.38 289	1.21 187	0.25 152	0.13 56	0.44 184	0.22 244	0.49 197	0.34 87	0.18 61	0.21 87	0.17 71	0.25 242	0.29 114	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 203

aanet-new	0.32 189	0.29 188	2.39 547	0.25 152	0.25 393	0.43 172	0.21 201	0.41 100	0.31 44	0.18 61	0.23 122	0.16 53	0.30 336	0.33 170	0.15 15	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.13 246

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 86	0.22 60	0.90 119	0.23 95	0.32 497	0.47 222	0.21 201	0.48 188	0.34 87	0.20 99	0.25 151	0.21 138	0.23 211	0.20 4	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 84

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 98	0.41 320	1.08 159	0.23 95	0.23 354	0.45 192	0.20 156	0.44 127	0.30 38	0.18 61	0.21 87	0.22 144	0.20 152	0.23 35	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 274

RT-Monster	0.29 156	0.30 206	0.95 133	0.25 152	0.28 439	0.46 212	0.15 50	0.53 242	0.55 360	0.37 285	0.36 263	0.28 235	0.21 167	0.32 155	0.21 159	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.15 271	0.14 274

PipStereo	0.19 8	0.26 132	0.85 101	0.21 37	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 42	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.09 295	0.07 2	0.06 25	0.12 171	0.09 84

PSi22b	0.20 21	0.26 132	0.88 111	0.21 37	0.10 2	0.16 2	0.15 50	0.35 42	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 138	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.10 347	0.07 2	0.06 25	0.12 171	0.09 84

PSi22	0.37 240	0.73 501	1.71 313	0.28 258	0.13 56	0.44 184	0.14 28	0.64 321	0.51 309	0.22 135	0.28 185	0.36 300	0.22 185	0.65 399	0.27 263	0.07 26	0.14 482	0.07 2	0.06 25	0.28 514	0.12 203

Foundation-i1c-attn	0.22 63	0.18 7	0.68 66	0.20 10	0.10 2	0.27 24	0.20 156	0.49 197	0.37 149	0.20 99	0.23 122	0.24 179	0.25 242	0.29 114	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 84

Foundation-i1b	0.22 63	0.20 26	0.69 68	0.20 10	0.11 11	0.28 27	0.20 156	0.50 206	0.37 149	0.21 114	0.22 107	0.27 223	0.24 227	0.28 94	0.18 73	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 63	0.16 1	0.66 62	0.20 10	0.10 2	0.29 34	0.21 201	0.50 206	0.39 172	0.25 189	0.22 107	0.27 223	0.25 242	0.33 170	0.18 73	0.08 68	0.09 295	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

Foundation-i32	0.20 21	0.28 174	0.87 108	0.20 10	0.11 11	0.20 8	0.15 50	0.32 24	0.36 135	0.13 5	0.10 3	0.25 195	0.14 33	0.19 2	0.15 15	0.09 151	0.09 295	0.07 2	0.06 25	0.11 150	0.12 203

LACA2	0.25 98	0.74 506	1.30 207	0.20 10	0.10 2	0.39 124	0.17 90	0.32 24	0.36 135	0.15 15	0.15 34	0.18 91	0.14 33	0.22 25	0.14 4	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 302	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 164	0.15 50	0.31 19	0.34 87	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 57	0.25 51	0.15 15	0.09 151	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

Test_v1	0.21 38	0.27 145	0.95 133	0.20 10	0.14 81	0.28 27	0.15 50	0.37 60	0.27 18	0.16 26	0.18 62	0.15 39	0.13 20	0.25 51	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 154

VMStereo-Base	0.26 113	0.27 145	1.26 196	0.20 10	0.12 25	0.42 164	0.17 90	0.37 60	0.40 189	0.22 135	0.31 225	0.29 248	0.21 167	0.32 155	0.20 139	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 79	0.17 1	0.12 25	0.32 54	0.12 6	0.33 34	0.46 259	0.15 15	0.15 34	0.16 53	0.19 138	0.23 35	0.18 73	0.10 262	0.06 24	0.07 2	0.06 25	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
CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 10	0.11 11	0.39 124	0.15 50	0.35 42	0.27 18	0.18 61	0.15 34	0.17 71	0.16 75	0.26 70	0.21 159	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 84

VIP-Stereo	0.28 143	0.56 420	1.05 155	0.23 95	0.19 267	0.52 307	0.17 90	0.44 127	0.39 172	0.18 61	0.25 151	0.24 179	0.15 57	0.33 170	0.19 100	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.14 243	0.32 578

GEAStereo	0.35 223	0.32 228	1.17 177	0.53 617	0.60 653	0.55 338	0.21 201	0.40 88	0.27 18	0.20 99	0.22 107	0.16 53	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.11 353	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.33 558	0.71 671

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 119	0.15 50	0.32 24	0.33 72	0.16 26	0.12 13	0.23 161	0.19 138	0.27 76	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	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
gasm-f	0.36 233	0.34 254	1.13 168	0.53 617	0.44 600	0.54 323	0.27 394	0.40 88	0.27 18	0.20 99	0.33 246	0.16 53	0.22 185	0.36 205	0.25 237	0.11 353	0.37 658	0.08 70	0.06 25	0.38 605	0.71 671

252Zero-FE	0.62 520	0.27 145	0.83 98	0.24 125	0.13 56	0.31 46	0.13 12	0.39 77	0.32 57	8.03 727	0.23 122	0.12 3	0.12 12	0.26 70	0.44 441	0.09 151	0.12 436	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.12 203

Zero-FE251	0.56 481	0.29 188	1.27 199	0.26 199	0.16 149	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.35 103	5.31 723	0.19 68	0.22 144	0.19 138	0.24 42	1.08 604	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.13 246

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 67	0.17 182	0.35 79	0.14 28	0.27 6	0.25 9	0.19 82	0.21 87	0.14 16	0.15 57	0.27 76	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 274

Replicate-Monster	0.23 75	0.40 310	0.94 132	0.21 37	0.14 81	0.37 102	0.13 12	0.40 88	0.36 135	0.22 135	0.15 34	0.15 39	0.15 57	0.40 242	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 317

asda	0.22 63	0.25 114	0.70 71	0.21 37	0.16 149	0.43 172	0.16 76	0.44 127	0.35 103	0.22 135	0.20 78	0.14 16	0.20 152	0.25 51	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.22 67	0.17 182	0.41 150	0.14 28	0.35 42	0.32 57	0.24 169	0.20 78	0.15 39	0.18 111	0.26 70	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

qwe	0.21 38	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 288	0.41 150	0.15 50	0.46 151	0.35 103	0.26 207	0.22 107	0.14 16	0.14 33	0.31 141	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

2.25w	0.21 38	0.22 60	0.51 2	0.21 37	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.42 110	0.34 87	0.23 158	0.27 173	0.14 16	0.18 111	0.33 170	0.24 222	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 67	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 103	0.22 135	0.21 87	0.14 16	0.18 111	0.25 51	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 67	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 103	0.22 135	0.21 87	0.14 16	0.18 111	0.25 51	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 112	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 103	0.25 189	0.22 107	0.14 16	0.14 33	0.22 25	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 38	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 112	0.40 139	0.17 90	0.40 88	0.35 103	0.25 189	0.22 107	0.14 16	0.14 33	0.22 25	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 38	0.23 82	0.64 41	0.22 67	0.18 230	0.41 150	0.17 90	0.41 100	0.35 103	0.22 135	0.21 87	0.14 16	0.18 111	0.25 51	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 37	0.15 112	0.39 124	0.13 12	0.39 77	0.33 72	0.22 135	0.21 87	0.13 5	0.20 152	0.29 114	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 38	0.23 82	0.50 1	0.22 67	0.15 112	0.39 124	0.19 129	0.47 173	0.36 135	0.21 114	0.22 107	0.13 5	0.17 84	0.33 170	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 38	0.21 42	0.57 19	0.20 10	0.14 81	0.40 139	0.18 113	0.47 173	0.36 135	0.24 169	0.20 78	0.13 5	0.19 138	0.31 141	0.21 159	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 103	0.23 158	0.21 87	0.16 53	0.18 111	0.27 76	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 102	0.14 28	0.43 118	0.35 103	0.23 158	0.21 87	0.16 53	0.18 111	0.27 76	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.75w	0.21 38	0.21 42	0.61 30	0.21 37	0.20 288	0.44 184	0.16 76	0.44 127	0.30 38	0.22 135	0.20 78	0.13 5	0.18 111	0.29 114	0.21 159	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.5w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.55 14	0.21 37	0.15 112	0.40 139	0.14 28	0.43 118	0.33 72	0.21 114	0.24 134	0.14 16	0.18 111	0.34 184	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3w_stereo	0.21 38	0.22 60	0.59 23	0.22 67	0.12 25	0.37 102	0.22 244	0.50 206	0.38 157	0.22 135	0.21 87	0.12 3	0.22 185	0.26 70	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

2w_stereo	0.21 38	0.19 11	0.51 2	0.22 67	0.13 56	0.41 150	0.20 156	0.50 206	0.34 87	0.25 189	0.23 122	0.13 5	0.23 211	0.24 42	0.22 185	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 63	0.17 2	0.52 5	0.23 95	0.16 149	0.44 184	0.22 244	0.55 260	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.13 5	0.26 262	0.28 94	0.20 139	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

monsterstereo	0.22 63	0.22 60	0.52 5	0.25 152	0.27 424	0.39 124	0.14 28	0.51 217	0.33 72	0.25 189	0.27 173	0.13 5	0.13 20	0.38 227	0.21 159	0.07 26	0.07 83	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

IGEV	0.22 63	0.28 174	0.88 111	0.21 37	0.24 369	0.42 164	0.17 90	0.35 42	0.37 149	0.20 99	0.22 107	0.14 16	0.12 12	0.24 42	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

111111	0.24 86	0.21 42	0.82 96	0.24 125	0.21 304	0.43 172	0.13 12	0.45 142	0.35 103	0.22 135	0.27 173	0.18 91	0.16 75	0.35 192	0.18 73	0.09 151	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 476	0.08 56

LG-Stereo_L2	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 67	0.14 81	0.31 46	0.22 244	0.38 70	0.25 9	0.17 51	0.11 8	0.13 5	0.12 12	0.32 155	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 123

LG-Stereo_L1	0.21 38	0.31 220	0.85 101	0.22 67	0.14 81	0.28 27	0.21 201	0.38 70	0.26 15	0.16 26	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 216	0.18 73	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 123

MLG-Stereo_test3	0.21 38	0.35 263	0.65 51	0.21 37	0.14 81	0.36 94	0.13 12	0.37 60	0.40 189	0.21 114	0.12 13	0.17 71	0.12 12	0.25 51	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.10 123

MLG-Stereo_test2	0.21 38	0.36 273	0.68 66	0.21 37	0.17 182	0.45 192	0.12 6	0.35 42	0.42 216	0.15 15	0.11 8	0.22 144	0.10 2	0.28 94	0.16 37	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

MLG-Stereo_test1	0.21 38	0.33 237	0.61 30	0.23 95	0.21 304	0.45 192	0.13 12	0.33 34	0.46 259	0.13 5	0.09 1	0.18 91	0.12 12	0.32 155	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

MLG-Stereo	0.21 38	0.33 237	0.60 25	0.23 95	0.12 25	0.44 184	0.13 12	0.39 77	0.46 259	0.13 5	0.10 3	0.17 71	0.13 20	0.35 192	0.15 15	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.09 84

LG-G_1	0.23 75	0.37 276	0.71 73	0.23 95	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 172	0.19 82	0.15 34	0.19 116	0.15 57	0.36 205	0.16 37	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

LG-G	0.23 75	0.37 276	0.71 73	0.23 95	0.11 11	0.51 286	0.12 6	0.44 127	0.39 172	0.19 82	0.15 34	0.19 116	0.15 57	0.36 205	0.16 37	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.11 154

LGtest1	0.21 38	0.37 276	0.70 71	0.22 67	0.12 25	0.31 46	0.11 4	0.36 54	0.39 172	0.17 51	0.13 16	0.16 53	0.14 33	0.25 51	0.27 263	0.10 262	0.09 295	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.10 123

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 94	0.21 37	0.22 333	0.21 14	0.16 76	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 91	0.17 84	0.23 35	0.16 37	0.09 151	0.13 463	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

HUF	0.59 501	0.65 466	2.46 563	0.45 577	0.77 673	0.34 70	0.24 322	0.46 151	0.39 172	0.31 250	0.28 185	0.25 195	0.19 138	0.67 405	0.18 73	0.12 415	2.03 724	0.08 70	0.06 25	0.31 540	1.59 717

GIP-stereo	0.26 113	0.22 60	0.78 89	0.29 294	0.20 288	0.42 164	0.17 90	0.64 321	0.39 172	0.18 61	0.24 134	0.23 161	0.18 111	0.25 51	0.47 456	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.08 56

DEFOM-Stereo	0.22 63	0.22 60	0.91 123	0.23 95	0.13 56	0.49 257	0.18 113	0.30 15	0.28 25	0.19 82	0.17 51	0.14 16	0.14 33	0.41 247	0.16 37	0.08 68	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 80	0.09 84

IGEV-Stereo++	0.23 75	0.23 82	0.64 41	0.24 125	0.22 333	0.47 222	0.13 12	0.52 233	0.33 72	0.18 61	0.24 134	0.17 71	0.22 185	0.32 155	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 332	0.09 84

Any-RAFT	0.38 253	0.25 114	1.89 416	0.27 225	0.17 182	0.68 535	0.21 201	0.78 436	0.53 338	0.43 324	0.43 310	0.54 430	0.30 336	0.41 247	0.20 139	0.10 262	0.12 436	0.08 70	0.06 25	0.10 113	0.09 84

s12784h	0.36 233	0.28 174	1.58 280	0.23 95	0.11 11	0.62 463	0.24 322	0.79 452	0.64 458	0.44 331	0.52 401	0.28 235	0.26 262	0.50 332	0.24 222	0.11 353	0.06 24	0.09 172	0.06 25	0.16 308	0.06 1

TANstereo	0.33 199	0.49 380	1.75 329	0.23 95	0.12 25	0.54 323	0.16 76	0.40 88	0.45 248	0.45 342	0.51 386	0.26 210	0.22 185	0.29 114	0.20 139	0.10 262	0.10 347	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 154

XX-TBD	0.34 210	0.77 520	1.75 329	0.34 433	0.13 56	0.51 286	0.17 90	0.43 118	0.50 302	0.37 285	0.49 371	0.23 161	0.18 111	0.28 94	0.24 222	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.06 25	0.09 80	0.07 12

iResNet_ROB	0.50 416	1.15 652	1.73 317	0.31 345	0.21 304	0.58 391	0.22 244	0.95 589	0.82 606	0.58 495	0.62 494	0.57 453	0.39 420	0.84 448	0.40 415	0.11 353	0.08 199	0.09 172	0.06 25	0.21 413	0.13 246

pmcnn	1.32 671	1.05 632	2.77 628	0.74 661	1.43 702	0.72 555	0.56 616	0.96 594	0.91 629	0.99 648	2.92 708	6.01 724	0.70 600	2.38 660	3.32 702	0.13 450	0.10 347	0.08 70	0.06 25	0.34 570	0.22 458

small-0shot	0.21 38	0.38 289	0.93 128	0.20 10	0.14 81	0.22 16	0.21 201	0.31 19	0.39 172	0.14 10	0.24 134	0.14 16	0.12 12	0.20 4	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.07 12

anonymous	0.24 86	0.43 335	1.04 152	0.24 125	0.15 112	0.23 19	0.22 244	0.39 77	0.28 25	0.20 99	0.24 134	0.16 53	0.13 20	0.28 94	0.17 59	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.20 428

ManiGeoR	0.44 326	1.04 629	2.50 578	0.22 67	0.19 267	0.47 222	0.18 113	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.12 171	0.10 123

HLF11	0.44 326	0.97 606	2.44 559	0.22 67	0.19 267	0.43 172	0.17 90	0.66 331	0.51 309	0.33 264	0.40 296	0.31 259	0.29 325	0.88 457	0.35 375	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.11 154

HLf10	0.44 326	1.04 629	2.50 578	0.22 67	0.19 267	0.47 222	0.18 113	0.72 368	0.53 338	0.28 230	0.36 263	0.32 269	0.28 302	0.85 450	0.33 353	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.12 171	0.10 123

HLf8	0.45 349	1.10 639	2.46 563	0.21 37	0.19 267	0.51 286	0.18 113	0.76 409	0.58 387	0.32 260	0.37 270	0.32 269	0.28 302	0.92 459	0.26 251	0.12 415	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.14 243	0.11 154

TestStereo_HL2	0.41 286	0.86 559	1.82 384	0.26 199	0.16 149	0.48 238	0.20 156	0.62 308	0.51 309	0.35 272	0.41 301	0.32 269	0.27 283	1.09 481	0.29 291	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.10 123

GGDA	0.41 286	0.90 576	1.83 388	0.26 199	0.15 112	0.50 271	0.20 156	0.63 317	0.52 320	0.35 272	0.41 301	0.31 259	0.27 283	1.11 486	0.27 263	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.13 209	0.10 123

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 96	0.21 37	0.12 25	0.37 102	0.16 76	0.33 34	0.28 25	0.16 26	0.15 34	0.18 91	0.13 20	0.22 25	0.16 37	0.08 68	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

aanet-new-22k	0.28 143	0.52 394	1.51 269	0.24 125	0.13 56	0.33 60	0.22 244	0.37 60	0.32 57	0.18 61	0.24 134	0.18 91	0.21 167	0.27 76	0.16 37	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.09 80	0.31 568

aanet-new-10k	0.27 127	0.52 394	1.27 199	0.27 225	0.15 112	0.49 257	0.21 201	0.46 151	0.31 44	0.21 114	0.20 78	0.19 116	0.22 185	0.26 70	0.18 73	0.08 68	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.10 113	0.16 351

aanet-new-12k	0.24 86	0.24 100	1.06 157	0.27 225	0.12 25	0.43 172	0.20 156	0.51 217	0.34 87	0.19 82	0.16 47	0.15 39	0.21 167	0.25 51	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 172	0.07 111	0.11 150	0.09 84

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 86	0.31 220	0.88 111	0.25 152	0.23 354	0.45 192	0.22 244	0.39 77	0.30 38	0.21 114	0.27 173	0.18 91	0.21 167	0.23 35	0.16 37	0.07 26	0.09 295	0.08 70	0.07 111	0.11 150	0.13 246

Foundation-i1	0.26 113	0.29 188	0.75 80	0.23 95	0.21 304	0.30 38	0.22 244	0.60 299	0.43 227	0.24 169	0.31 225	0.35 293	0.23 211	0.27 76	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.11 150	0.07 12

WQFJA1++	2.30 701	0.22 60	6.03 712	1.08 685	1.15 697	0.29 34	0.14 28	0.39 77	0.24 6	13.61 738	0.19 68	3.34 709	0.17 84	0.33 170	0.24 222	0.10 262	0.07 83	0.08 70	0.07 111	18.19 748	0.14 274

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

DA	0.32 189	0.26 132	0.89 115	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 244	0.60 299	0.39 172	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 73	0.10 262	0.12 436	0.09 172	0.07 111	0.10 113	0.52 648

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

GGEV	0.32 189	0.26 132	0.89 115	0.29 294	0.25 393	0.63 481	0.22 244	0.60 299	0.39 172	0.23 158	0.30 208	0.24 179	0.26 262	0.60 376	0.18 73	0.10 262	0.12 436	0.09 172	0.07 111	0.10 113	0.52 648

depthmonostereo	0.26 113	0.23 82	0.65 51	0.41 541	0.13 56	0.41 150	0.19 129	0.51 217	0.40 189	0.25 189	0.29 193	0.26 210	0.28 302	0.44 270	0.23 196	0.09 151	0.10 347	0.09 172	0.07 111	0.10 113	0.08 56

xyz-stereo	3.02 713	0.29 188	30.64 757	0.23 95	0.12 25	15.52 733	0.24 322	0.51 217	0.47 279	0.59 509	7.99 726	0.64 488	0.47 506	1.39 518	0.50 472	0.09 151	0.07 83	0.34 654	0.07 111	0.13 209	0.08 56

SGD-Stereo	0.22 63	0.28 174	0.77 87	0.22 67	0.11 11	0.40 139	0.16 76	0.31 19	0.36 135	0.19 82	0.19 68	0.17 71	0.17 84	0.37 216	0.16 37	0.10 262	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 113	0.07 12

HART	0.38 253	0.53 401	1.66 296	0.26 199	0.15 112	0.30 38	0.19 129	0.67 341	0.46 259	0.29 239	0.52 401	0.38 315	0.16 75	0.41 247	0.20 139	0.08 68	0.68 697	0.09 172	0.07 111	0.34 570	0.21 443

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 51	0.21 37	0.17 182	0.33 60	0.15 50	0.46 151	0.32 57	0.16 26	0.17 51	0.14 16	0.11 7	0.27 76	0.23 196	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 84

WCG-NET	0.30 173	0.42 329	1.26 196	0.24 125	0.12 25	0.43 172	0.24 322	0.40 88	0.56 372	0.35 272	0.37 270	0.26 210	0.24 227	0.29 114	0.19 100	0.08 68	0.12 436	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.10 123

GCAP-BAT	1.13 656	0.30 206	9.45 723	3.22 723	5.97 725	0.39 124	0.20 156	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.17 372

WCG-NET（raft）	0.32 189	0.53 401	1.21 187	0.23 95	0.12 25	0.44 184	0.24 322	0.40 88	0.50 302	0.35 272	0.35 259	0.47 395	0.25 242	0.35 192	0.20 139	0.08 68	0.29 641	0.08 70	0.07 111	0.22 430	0.11 154

RAFT-Stereo-weight	0.34 210	0.29 188	1.43 245	0.28 258	0.28 439	0.55 338	0.22 244	0.78 436	0.48 283	0.46 353	0.38 283	0.36 300	0.17 84	0.33 170	0.23 196	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.09 84

UniTT-Stereo	0.30 173	0.36 273	1.68 300	0.27 225	0.24 369	0.29 34	0.18 113	0.33 34	0.34 87	0.26 207	0.37 270	0.18 91	0.18 111	0.31 141	0.27 263	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.25 476	0.08 56

GCAPDPT-zeroshot	1.09 653	0.30 206	8.70 720	3.22 723	5.88 724	0.39 124	0.20 156	0.59 287	0.41 202	0.26 207	0.26 164	0.23 161	0.17 84	0.31 141	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.19 409

GCAP-Stereo	0.34 210	0.89 572	1.76 338	0.26 199	0.12 25	0.52 307	0.14 28	0.49 197	0.38 157	0.29 239	0.30 208	0.29 248	0.22 185	0.30 130	0.20 139	0.09 151	0.17 550	0.09 172	0.07 111	0.21 413	0.11 154

knoymous	0.34 210	0.25 114	1.75 329	0.24 125	0.18 230	0.45 192	0.24 322	0.57 272	0.38 157	0.41 313	0.39 292	0.55 433	0.25 242	0.38 227	0.23 196	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.07 111	0.13 209	0.12 203

RCA-Stereo	0.34 210	0.32 228	1.30 207	0.26 199	0.14 81	0.58 391	0.23 285	0.78 436	0.62 438	0.40 304	0.44 321	0.28 235	0.35 374	0.29 114	0.20 139	0.09 151	0.10 347	0.09 172	0.07 111	0.19 381	0.08 56

DCANet-4	0.40 278	0.27 145	2.21 510	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.47 340	0.28 235	0.37 397	0.37 216	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

fff	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

ADStereo(finetuned)	0.45 349	0.77 520	2.12 491	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.76 616	0.37 216	0.38 396	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.23 484

CroCo-Stereo	0.30 173	0.45 357	1.08 159	0.31 345	0.17 182	0.19 7	0.21 201	0.73 382	0.50 302	0.21 114	0.24 134	0.55 433	0.22 185	0.27 76	0.26 251	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.07 111	0.12 171	0.09 84
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
raftrobust	0.38 253	0.68 478	1.54 273	0.32 374	0.46 619	0.52 307	0.21 201	0.56 266	0.42 216	0.52 415	0.35 259	0.31 259	0.33 363	0.37 216	0.30 314	0.10 262	0.11 402	0.08 70	0.07 111	0.21 413	0.19 409

DCANet	0.42 307	0.77 520	1.95 446	0.25 152	0.14 81	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.72 538	0.54 439	0.48 354	0.31 259	0.41 440	0.36 205	0.39 407	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.13 209	0.23 484

csc	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

cscssc	0.43 316	0.77 520	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.51 286	0.22 244	0.77 421	0.75 571	0.54 439	0.47 340	0.31 259	0.65 586	0.36 205	0.34 363	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 458

111	0.48 385	1.09 638	1.95 446	0.24 125	0.13 56	0.59 410	0.26 370	0.83 474	0.78 590	0.48 374	0.52 401	0.56 446	0.38 406	0.49 325	0.38 396	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.07 111	0.23 445	0.35 596

R-Stereo Train	0.36 233	0.21 42	1.70 306	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 135	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.12 203

RAFT-Stereo	0.36 233	0.21 42	1.70 306	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.78 436	0.36 135	0.57 477	0.67 538	0.33 281	0.24 227	0.32 155	0.23 196	0.10 262	0.08 199	0.09 172	0.07 111	0.09 80	0.12 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 501	1.43 681	2.96 649	0.40 533	0.22 333	0.58 391	0.28 414	0.91 549	0.73 553	0.57 477	0.63 507	0.60 470	0.41 440	0.74 427	0.35 375	0.11 353	0.08 199	0.10 241	0.07 111	0.43 632	0.17 372

MLCV	0.48 385	0.89 572	1.85 394	0.29 294	0.14 81	0.59 410	0.23 285	0.72 368	0.59 397	0.66 567	0.66 535	0.55 433	0.36 380	1.03 474	0.49 467	0.09 151	0.06 24	0.09 172	0.07 111	0.19 381	0.11 154

Anonymus	0.21 38	0.21 42	0.75 80	0.25 152	0.14 81	0.34 70	0.16 76	0.32 24	0.31 44	0.18 61	0.15 34	0.23 161	0.17 84	0.27 76	0.24 222	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.10 113	0.10 123

LGCAT	0.24 86	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.12 25	0.47 222	0.14 28	0.34 40	0.19 2	0.17 51	0.13 16	0.23 161	0.15 57	0.39 235	0.21 159	0.14 495	0.34 652	0.07 2	0.08 158	0.07 5	0.53 650

TestStereo_HLe17	0.48 385	1.17 658	2.73 621	0.22 67	0.18 230	0.50 271	0.21 201	0.78 436	0.58 387	0.31 250	0.37 270	0.31 259	0.28 302	1.06 477	0.25 237	0.10 262	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.13 209	0.09 84

TestStereo_HL3	0.49 404	0.88 567	3.21 675	0.25 152	0.17 182	0.47 222	0.23 285	0.68 346	0.39 172	0.45 342	0.52 401	0.36 300	0.28 302	1.16 496	0.21 159	0.10 262	0.08 199	0.09 172	0.08 158	0.10 113	0.11 154

TestStereo-Hl	0.39 268	0.50 388	1.74 322	0.25 152	0.15 112	0.49 257	0.21 201	0.70 358	0.51 309	0.38 295	0.39 292	0.37 305	0.31 346	1.07 478	0.25 237	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.12 171	0.09 84

DNS	0.93 636	0.22 60	1.33 214	1.53 701	0.27 424	2.18 704	0.18 113	0.54 255	0.33 72	7.89 726	0.36 263	0.37 305	0.21 167	0.41 247	0.63 523	0.13 450	0.12 436	0.08 70	0.08 158	0.12 171	1.56 715

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.35 103	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.07 5	0.15 317

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 113	0.23 82	1.00 144	0.22 67	0.31 487	0.47 222	0.20 156	0.44 127	0.33 72	0.27 223	0.32 236	0.24 179	0.14 33	0.23 35	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.16 351

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 98	0.24 100	0.84 100	0.22 67	0.32 497	0.48 238	0.20 156	0.45 142	0.35 103	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.07 5	0.13 246

LiteMatch	0.25 98	0.69 482	0.65 51	0.28 258	0.14 81	0.30 38	0.21 201	0.29 9	0.28 25	0.16 26	0.13 16	0.18 91	0.37 397	0.25 51	0.40 415	0.10 262	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.14 243	0.12 203

Lsterematch	0.39 268	0.69 482	1.65 291	0.28 258	0.14 81	0.50 271	0.21 201	0.47 173	0.58 387	0.43 324	0.59 466	0.44 366	0.37 397	0.44 270	0.40 415	0.10 262	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.14 243	0.12 203

gcap_with_dpt	0.25 98	0.22 60	1.00 144	0.22 67	0.30 466	0.48 238	0.21 201	0.45 142	0.32 57	0.27 223	0.31 225	0.20 123	0.14 33	0.20 4	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.13 246

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 76	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 51	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 100	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 158	0.08 43	0.11 154

WQFJA1	0.42 307	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 695	2.07 704	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 151	0.11 402	0.10 241	0.08 158	0.20 397	0.13 246

WQFJX1	0.45 349	0.28 174	0.56 17	0.27 225	0.35 538	0.48 238	0.25 346	1.98 708	2.08 705	0.26 207	0.26 164	0.29 248	0.28 302	0.50 332	0.31 327	0.10 262	0.11 402	0.10 241	0.08 158	0.23 445	0.14 274

WQFJX	0.42 307	0.25 114	0.55 14	0.26 199	0.39 571	0.47 222	0.23 285	1.76 697	1.82 698	0.26 207	0.26 164	0.28 235	0.28 302	0.42 256	0.32 340	0.10 262	0.10 347	0.09 172	0.08 158	0.24 462	0.16 351

NLMM	0.42 307	0.24 100	0.53 11	0.26 199	0.38 565	0.48 238	0.23 285	1.72 695	2.06 703	0.25 189	0.25 151	0.28 235	0.27 283	0.32 155	0.34 363	0.09 151	0.11 402	0.10 241	0.08 158	0.20 397	0.13 246

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 165	0.19 3	0.13 56	0.16 2	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 68	0.15 39	0.14 33	0.19 2	0.21 159	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.08 158	0.10 113	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 86	0.17 2	0.88 111	0.24 125	0.14 81	0.37 102	0.17 90	0.43 118	0.32 57	0.26 207	0.35 259	0.26 210	0.24 227	0.22 25	0.25 237	0.09 151	0.09 295	0.09 172	0.08 158	0.10 113	0.10 123

monsters	0.22 63	0.22 60	0.52 5	0.23 95	0.28 439	0.42 164	0.14 28	0.46 151	0.31 44	0.24 169	0.20 78	0.13 5	0.14 33	0.43 261	0.20 139	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 158	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 433	0.95 595	1.96 455	0.29 294	0.22 333	0.59 410	0.28 414	0.76 409	0.57 376	0.55 457	0.45 325	0.70 534	0.32 355	1.38 517	0.47 456	0.11 353	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.20 397	0.13 246

xyz-stereo-finetune	0.31 182	0.46 361	0.79 90	0.21 37	0.12 25	0.53 316	0.25 346	0.52 233	0.54 353	0.28 230	0.32 236	0.29 248	0.23 211	0.59 369	0.55 495	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.13 209	0.08 56

G2L-Stereo_test	0.55 472	0.97 606	1.89 416	0.33 400	0.24 369	0.75 574	0.38 531	0.79 452	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.74 552	0.39 420	1.56 546	0.43 435	0.10 262	0.08 199	0.08 70	0.08 158	0.28 514	0.13 246

MM-Stereo_test3	0.40 278	0.58 428	1.75 329	0.36 470	0.30 466	0.45 192	0.30 447	0.72 368	0.59 397	0.31 250	0.43 310	0.32 269	0.23 211	0.35 192	0.29 291	0.10 262	0.20 586	0.10 241	0.08 158	0.40 620	0.11 154

fffft	0.29 156	0.21 42	1.10 165	0.24 125	0.15 112	0.42 164	0.24 322	0.42 110	0.38 157	0.21 114	0.18 62	0.20 123	0.16 75	0.44 270	0.70 542	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.28 514	0.20 428
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 156	0.26 132	1.03 148	0.25 152	0.14 81	0.46 212	0.22 244	0.36 54	0.38 157	0.23 158	0.23 122	0.21 138	0.18 111	0.45 286	0.60 516	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.20 397	0.20 428

tt45	0.29 156	0.24 100	1.06 157	0.25 152	0.17 182	0.55 338	0.22 244	0.41 100	0.35 103	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.18 111	0.64 388	0.34 363	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.21 413	0.11 154

999	0.29 156	0.25 114	1.05 155	0.26 199	0.18 230	0.49 257	0.23 285	0.38 70	0.37 149	0.20 99	0.32 236	0.23 161	0.18 111	0.73 424	0.36 381	0.08 68	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.24 462	0.10 123

mms	0.27 127	0.26 132	0.91 123	0.25 152	0.18 230	0.32 54	0.23 285	0.37 60	0.31 44	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.17 84	0.46 295	0.21 159	0.08 68	0.10 347	0.10 241	0.08 158	0.22 430	0.47 641

ours_stereo	0.27 127	0.25 114	1.21 187	0.25 152	0.17 182	0.35 79	0.23 285	0.38 70	0.35 103	0.20 99	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.41 247	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.22 430	0.18 392

fffy	0.28 143	0.24 100	1.19 181	0.27 225	0.15 112	0.37 102	0.22 244	0.42 110	0.32 57	0.20 99	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.44 270	0.20 139	0.08 68	0.10 347	0.10 241	0.08 158	0.22 430	0.18 392

RAStereo	0.28 143	0.48 376	1.52 271	0.26 199	0.18 230	0.25 22	0.19 129	0.42 110	0.35 103	0.20 99	0.25 151	0.20 123	0.16 75	0.24 42	0.24 222	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.12 171	0.08 56

gcap-zeroshot	0.26 113	0.24 100	1.03 148	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.34 87	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.14 274

test_for_model	0.25 98	0.24 100	0.76 83	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.35 103	0.26 207	0.30 208	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.07 5	0.15 317

MGS-Stereo	0.32 189	0.34 254	1.70 306	0.25 152	0.14 81	0.40 139	0.22 244	0.38 70	0.43 227	0.24 169	0.51 386	0.25 195	0.18 111	0.31 141	0.20 139	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.08 158	0.47 646	0.08 56

qqq1	0.48 385	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.09 172	0.08 158	0.14 243	0.11 154

fff1	0.48 385	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.09 172	0.08 158	0.14 243	0.11 154

11t1	0.33 199	0.19 11	1.41 239	0.33 400	0.16 149	0.48 238	0.21 201	0.67 341	0.48 283	0.40 304	0.34 254	0.32 269	0.33 363	0.42 256	0.27 263	0.11 353	0.12 436	0.10 241	0.08 158	0.13 209	0.14 274

MaDis-Stereo	0.29 156	0.54 409	1.44 247	0.24 125	0.29 449	0.29 34	0.16 76	0.45 142	0.37 149	0.19 82	0.21 87	0.28 235	0.22 185	0.30 130	0.29 291	0.10 262	0.09 295	0.10 241	0.08 158	0.11 150	0.11 154

testlalala	0.26 113	0.24 100	1.03 148	0.22 67	0.33 512	0.48 238	0.20 156	0.47 173	0.34 87	0.26 207	0.29 193	0.22 144	0.14 33	0.21 12	0.19 100	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.08 158	0.08 43	0.14 274

EGLCR-Stereo	0.29 156	0.27 145	0.97 139	0.30 316	0.19 267	0.56 355	0.17 90	0.68 346	0.36 135	0.30 244	0.18 62	0.27 223	0.17 84	0.38 227	0.19 100	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.10 113	0.35 596

riskmin	0.37 240	0.22 60	1.74 322	0.32 374	0.20 288	0.48 238	0.20 156	0.66 331	0.46 259	0.36 279	0.34 254	0.69 524	0.45 482	0.39 235	0.27 263	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.08 158	0.13 209	0.16 351

ProNet	0.30 173	0.54 409	1.29 204	0.25 152	0.15 112	0.47 222	0.25 346	0.48 188	0.39 172	0.21 114	0.23 122	0.22 144	0.20 152	0.44 270	0.19 100	0.08 68	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.23 445	0.12 203

CroCo-Stereo Lap2	0.33 199	0.61 438	1.47 256	0.32 374	0.38 565	0.23 19	0.22 244	0.58 278	0.46 259	0.22 135	0.27 173	0.29 248	0.23 211	0.32 155	0.26 251	0.09 151	0.09 295	0.10 241	0.08 158	0.21 413	0.14 274

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 488	0.87 563	2.11 487	0.32 374	0.30 466	0.84 611	0.40 540	0.88 525	0.72 538	0.65 565	0.73 577	0.66 500	0.57 552	0.93 460	0.71 545	0.13 450	0.07 83	0.10 241	0.08 158	0.15 271	0.14 274

GANet-ADL	0.44 326	0.41 320	2.31 531	0.33 400	0.20 288	0.57 374	0.25 346	0.75 397	0.54 353	0.42 318	0.59 466	0.56 446	0.30 336	0.40 242	0.38 396	0.14 495	0.11 402	0.09 172	0.08 158	0.22 430	0.17 372

RALCasStereoNet	0.45 349	0.88 567	1.85 394	0.30 316	0.26 411	0.49 257	0.26 370	0.58 278	0.51 309	0.36 279	0.48 354	0.36 300	0.28 302	0.55 355	0.34 363	0.10 262	0.53 684	0.09 172	0.08 158	0.25 476	0.34 593

DIP-Stereo	0.37 240	0.34 254	1.50 266	0.27 225	0.18 230	0.63 481	0.17 90	0.92 558	0.53 338	0.49 386	0.48 354	0.30 256	0.30 336	0.39 235	0.30 314	0.10 262	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.15 271	0.12 203
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.46 362	0.92 580	2.09 482	0.33 400	0.14 81	0.55 338	0.22 244	0.83 474	0.56 372	0.51 406	0.49 371	0.48 406	0.37 397	0.48 314	0.54 492	0.09 151	0.06 24	0.10 241	0.08 158	0.23 445	0.09 84
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
HSM	0.62 520	0.76 510	1.72 314	0.30 316	0.29 449	0.64 495	0.28 414	0.94 575	0.62 438	0.58 495	0.57 457	1.40 678	0.64 584	2.59 682	0.42 426	0.11 353	0.08 199	0.10 241	0.08 158	0.14 243	0.11 154

iResNet	0.51 433	0.76 510	2.59 598	0.41 541	0.17 182	0.64 495	0.27 394	0.82 468	0.70 518	0.57 477	0.64 524	0.43 355	0.36 380	0.70 419	0.52 482	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.08 158	0.21 413	0.13 246

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 75	0.41 320	0.59 23	0.27 225	0.24 369	0.34 70	0.17 90	0.36 54	0.30 38	0.19 82	0.19 68	0.16 53	0.12 12	0.32 155	0.19 100	0.08 68	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.11 150	0.31 568

Weightmod_eth	0.39 268	0.45 357	0.99 143	0.28 258	0.28 439	0.39 124	0.23 285	0.46 151	0.36 135	0.28 230	0.63 507	0.33 281	0.36 380	0.76 432	0.27 263	0.67 683	0.10 347	0.10 241	0.09 209	0.47 646	0.22 458

depth_test_26	0.22 63	0.28 174	0.91 123	0.20 10	0.13 56	0.18 6	0.13 12	0.31 19	0.41 202	0.16 26	0.31 225	0.19 116	0.13 20	0.22 25	0.14 4	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.10 113	0.14 274

quiztm	0.37 240	0.82 544	1.45 250	0.40 533	0.29 449	0.42 164	0.23 285	0.73 382	0.47 279	0.36 279	0.42 307	0.28 235	0.20 152	0.29 114	0.26 251	0.10 262	0.06 24	0.09 172	0.09 209	0.34 570	0.09 84

Hybrid-DGEV-03	0.45 349	0.88 567	1.75 329	0.29 294	0.17 182	0.58 391	0.24 322	0.65 328	0.48 283	0.59 509	1.01 636	0.39 322	0.28 302	0.41 247	0.34 363	0.09 151	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.34 570	0.24 498

NLMM1	0.46 362	0.27 145	0.53 11	0.27 225	0.38 565	0.49 257	0.24 322	1.97 707	2.38 708	0.28 230	0.27 173	0.26 210	0.25 242	0.47 307	0.31 327	0.10 262	0.11 402	0.10 241	0.09 209	0.23 445	0.15 317

NLSM3	0.26 113	0.39 302	0.75 80	0.25 152	0.24 369	0.43 172	0.19 129	0.58 278	0.45 248	0.20 99	0.26 164	0.20 123	0.25 242	0.29 114	0.24 222	0.07 26	0.06 24	0.10 241	0.09 209	0.10 113	0.07 12

z-ln-s-r	0.64 531	0.89 572	2.23 518	0.32 374	0.26 411	0.57 374	0.37 524	0.84 486	0.76 581	0.51 406	0.81 595	0.64 488	0.45 482	2.06 634	1.27 631	0.10 262	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.24 462	0.13 246

xyz-stereo-finetune2	0.35 223	0.45 357	1.04 152	0.21 37	0.12 25	0.58 391	0.23 285	0.50 206	0.45 248	0.31 250	0.46 333	0.30 256	0.41 440	0.81 444	0.51 478	0.08 68	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.09 84

MM-Stereo_test1	0.41 286	0.39 302	2.29 529	0.38 511	0.26 411	0.44 184	0.28 414	0.63 317	0.51 309	0.40 304	0.32 236	0.26 210	0.26 262	0.46 295	0.22 185	0.09 151	0.21 596	0.10 241	0.09 209	0.39 615	0.15 317

test_sample1	0.40 278	0.18 7	1.19 181	0.31 345	0.18 230	0.48 238	0.23 285	0.78 436	0.49 291	0.44 331	0.44 321	0.45 375	0.41 440	1.39 518	0.33 353	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.12 171	0.13 246

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 416	0.33 237	0.93 128	0.26 199	0.22 333	0.46 212	0.20 156	1.10 659	1.34 675	3.16 718	0.32 236	0.22 144	0.20 152	0.30 130	0.22 185	0.10 262	0.09 295	0.11 320	0.09 209	0.15 271	0.19 409

ACVNet-DCA	0.42 307	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.14 274

1test111	0.44 326	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.76 409	0.52 320	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.96 464	0.30 314	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.14 274

cc1	0.47 378	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 645	0.31 250	0.38 283	0.24 179	0.38 406	0.69 414	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.25 476	0.40 626

tt1	0.44 326	0.64 459	1.83 388	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	0.88 622	0.31 250	0.37 270	0.25 195	0.35 374	0.63 386	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.11 320	0.09 209	0.25 476	0.36 604

GMStereo_Zeroshot	0.41 286	0.36 273	1.54 273	0.41 541	0.19 267	0.52 307	0.19 129	0.59 287	0.52 320	0.57 477	0.59 466	0.63 479	0.29 325	0.58 363	0.33 353	0.15 516	0.09 295	0.16 540	0.09 209	0.24 462	0.12 203

plain	0.37 240	0.47 371	2.15 499	0.27 225	0.19 267	0.33 60	0.20 156	0.58 278	0.46 259	0.23 158	0.37 270	0.23 161	0.25 242	0.45 286	0.28 277	0.11 353	0.08 199	0.13 451	0.09 209	0.42 630	0.12 203

HH	0.49 404	0.49 380	2.78 630	0.50 602	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 157	0.63 548	0.48 354	0.87 607	0.41 440	0.64 388	0.21 159	0.09 151	0.17 550	0.10 241	0.09 209	0.16 308	0.12 203

HanStereo	0.49 404	0.49 380	2.78 630	0.50 602	0.41 590	0.38 119	0.23 285	0.72 368	0.38 157	0.63 548	0.48 354	0.87 607	0.41 440	0.64 388	0.21 159	0.09 151	0.17 550	0.10 241	0.09 209	0.16 308	0.12 203

x	0.35 223	0.20 26	1.36 224	0.33 400	0.17 182	0.47 222	0.24 322	0.75 397	0.54 353	0.40 304	0.40 296	0.42 351	0.34 372	0.45 286	0.32 340	0.11 353	0.14 482	0.11 320	0.09 209	0.12 171	0.14 274

DAS	0.56 481	0.35 263	1.55 275	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 627	0.68 546	0.56 446	0.48 515	2.40 664	0.46 447	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.18 360	0.15 317

SepStereo	0.52 447	0.35 263	1.55 275	0.33 400	0.34 525	0.50 271	0.42 550	0.83 474	0.74 557	0.83 627	0.68 546	0.56 446	0.48 515	1.56 546	0.46 447	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.18 360	0.15 317

IPLGR	0.54 460	0.56 420	2.68 609	0.36 470	0.18 230	0.62 463	0.54 607	1.02 639	0.64 458	0.73 597	0.46 333	0.47 395	0.45 482	1.12 490	0.29 291	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.09 209	0.19 381	0.12 203

GwcNet-ADL	0.50 416	0.74 506	2.90 645	0.31 345	0.20 288	0.58 391	0.29 439	0.87 516	0.64 458	0.47 355	0.47 340	0.56 446	0.33 363	0.46 295	0.46 447	0.13 450	0.12 436	0.09 172	0.09 209	0.14 243	0.21 443

STrans-v2	0.67 549	0.56 420	2.64 604	0.27 225	0.23 354	0.57 374	0.33 493	0.96 594	0.69 508	0.92 641	0.85 607	0.89 613	0.93 642	1.83 598	1.21 625	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.09 209	0.11 150	0.12 203

TransformOpticalFlow	0.64 531	0.56 420	2.66 607	0.44 563	0.26 411	0.62 463	0.28 414	0.83 474	0.71 528	0.76 605	0.74 580	0.91 617	0.85 630	1.83 598	0.81 566	0.10 262	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.11 150	0.12 203

OMP-Stereo	0.59 501	0.65 466	1.74 322	0.56 631	0.37 559	0.60 422	0.26 370	0.70 358	0.65 473	0.66 567	0.60 482	0.69 524	0.32 355	2.09 640	1.20 623	0.10 262	0.07 83	0.12 388	0.09 209	0.17 332	0.10 123

IIG-Stereo	0.59 501	0.65 466	1.74 322	0.54 622	0.23 354	0.61 442	0.21 201	0.73 382	0.65 473	0.64 558	0.69 555	0.69 524	0.38 406	2.09 640	1.39 639	0.11 353	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.15 271	0.09 84

NRIStereo	0.46 362	0.25 114	1.77 347	0.47 588	0.16 149	0.95 634	0.74 658	0.51 217	0.56 372	0.48 374	0.39 292	0.59 463	0.29 325	0.77 437	0.32 340	0.11 353	0.13 463	0.11 320	0.09 209	0.21 413	0.24 498

DeepStereo_RVC	0.44 326	0.28 174	1.92 430	0.49 598	0.17 182	0.60 422	0.59 624	0.50 206	0.52 320	0.49 386	0.45 325	0.39 322	0.86 633	0.45 286	0.33 353	0.11 353	0.08 199	0.11 320	0.09 209	0.15 271	0.19 409

RAFT-345	0.53 453	0.30 206	2.34 537	0.38 511	0.34 525	0.58 391	0.42 550	0.47 173	0.61 420	0.51 406	1.00 635	0.43 355	0.28 302	1.57 550	0.82 567	0.10 262	0.07 83	0.11 320	0.09 209	0.10 113	0.08 56

CRE-IMP	0.41 286	0.22 60	1.76 338	0.48 596	0.17 182	0.79 595	0.69 650	0.52 233	0.52 320	0.47 355	0.42 307	0.45 375	0.26 262	0.41 247	0.31 327	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.09 209	0.17 332	0.23 484

Prome-Stereo	0.49 404	0.30 206	1.76 338	0.60 648	0.23 354	0.63 481	0.42 550	0.62 308	0.60 402	0.59 509	1.03 641	0.43 355	0.72 605	0.60 376	0.33 353	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.09 209	0.11 150	0.43 633

LMCR-Stereo	0.52 447	0.71 490	2.39 547	0.40 533	0.21 304	0.74 568	0.31 460	1.02 639	0.64 458	0.61 528	0.63 507	0.39 322	0.51 527	0.62 383	0.42 426	0.19 581	0.09 295	0.12 388	0.09 209	0.23 445	0.12 203

TestStereo	0.45 349	0.54 409	2.11 487	0.29 294	0.16 149	0.43 172	0.24 322	0.54 255	0.45 248	0.37 285	0.46 333	0.34 289	0.27 283	1.98 625	0.27 263	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.14 243	0.08 56

raft+_RVC	0.44 326	0.67 475	1.85 394	0.34 433	0.71 667	0.51 286	0.25 346	0.64 321	0.51 309	0.35 272	0.45 325	0.32 269	0.28 302	0.43 261	0.32 340	0.09 151	0.19 575	0.10 241	0.09 209	0.20 397	0.40 626

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 307	0.86 559	1.78 351	0.28 258	0.17 182	0.52 307	0.20 156	0.62 308	0.61 420	0.50 393	0.61 489	0.39 322	0.32 355	0.35 192	0.30 314	0.07 26	0.10 347	0.09 172	0.09 209	0.35 583	0.10 123

ACVNet	0.45 349	0.44 347	1.79 371	0.28 258	0.21 304	0.59 410	0.36 515	0.66 331	0.68 499	0.45 342	0.59 466	0.69 524	0.40 429	0.44 270	0.55 495	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.34 570	0.10 123

acv_ft	0.48 385	0.44 347	1.76 338	0.32 374	0.41 590	0.63 481	0.28 414	0.81 460	0.68 499	0.61 528	0.59 466	0.69 524	0.45 482	0.44 270	0.63 523	0.11 353	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.41 623	0.10 123

BEATNet_4x	0.47 378	0.73 501	1.91 427	0.33 400	0.15 112	0.56 355	0.25 346	0.85 495	0.58 387	0.54 439	0.51 386	0.57 453	0.42 458	0.57 359	0.61 519	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.09 209	0.20 397	0.16 351

HSM-Net_RVC	0.67 549	0.34 254	2.23 518	0.26 199	0.19 267	0.67 523	0.29 439	1.26 675	0.69 508	0.72 593	0.70 565	0.78 570	0.42 458	3.77 713	0.41 423	0.13 450	0.09 295	0.10 241	0.09 209	0.12 171	0.11 154
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 556	1.00 618	2.09 482	0.33 400	0.25 393	0.58 391	0.32 483	0.81 460	0.80 598	0.61 528	0.94 625	0.80 579	0.41 440	2.46 672	1.02 597	0.36 661	0.14 482	0.10 241	0.09 209	0.23 445	0.22 458

LSFM	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.15 112	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 57	0.24 42	0.19 100	0.12 415	0.12 436	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.15 317

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.20 10	0.15 112	0.20 8	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 26	0.13 16	0.17 71	0.15 57	0.28 94	0.19 100	0.12 415	0.12 436	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.15 317

Weightmod	0.43 316	0.56 420	0.91 123	0.26 199	0.22 333	0.56 355	0.22 244	0.45 142	0.38 157	0.30 244	0.72 574	0.38 315	0.32 355	0.61 382	0.33 353	0.40 663	0.14 482	0.10 241	0.10 252	0.52 660	1.06 702

SMOE	0.33 199	0.37 276	0.95 133	0.28 258	0.13 56	0.50 271	0.32 483	0.47 173	0.39 172	0.34 267	0.47 340	0.31 259	0.32 355	0.30 130	0.29 291	0.12 415	0.08 199	0.17 561	0.10 252	0.48 648	0.20 428

PhaseNet	0.25 98	0.26 132	0.96 138	0.25 152	0.15 112	0.31 46	0.16 76	0.36 54	0.30 38	0.19 82	0.18 62	0.28 235	0.17 84	0.30 130	0.27 263	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.10 252	0.14 243	0.26 521

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 87	0.19 3	0.15 112	0.20 8	0.15 50	0.31 19	0.19 2	0.16 26	0.17 51	0.15 39	0.13 20	0.22 25	0.17 59	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.10 252	0.08 43	0.07 12

Hybrid-DGEV-2	0.51 433	0.84 551	1.75 329	0.32 374	0.17 182	0.73 562	0.18 113	0.83 474	0.69 508	0.52 415	0.38 283	0.53 422	0.42 458	0.99 467	0.92 575	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.10 252	0.25 476	0.23 484

NLSM1	0.39 268	0.24 100	0.56 17	0.27 225	0.40 581	0.49 257	0.21 201	1.44 684	1.64 688	0.25 189	0.33 246	0.25 195	0.26 262	0.40 242	0.32 340	0.10 262	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.22 430	0.13 246

NLCSM	0.46 362	0.37 276	0.72 76	0.29 294	0.36 547	0.49 257	0.27 394	1.33 678	1.59 687	0.29 239	0.29 193	0.29 248	0.31 346	1.44 524	0.35 375	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.10 252	0.35 583	0.14 274

zero-FE	0.80 608	0.27 145	8.23 719	0.49 598	0.98 683	0.33 60	0.20 156	0.48 188	1.28 671	0.17 51	0.20 78	0.77 566	0.22 185	0.60 376	0.97 582	0.11 353	0.07 83	0.09 172	0.10 252	0.33 558	0.14 274

DilatedVolume-Stereo	0.26 113	0.20 26	0.64 41	0.25 152	0.15 112	0.41 150	0.18 113	0.42 110	0.35 103	0.34 267	0.34 254	0.25 195	0.23 211	0.43 261	0.53 486	0.09 151	0.09 295	0.08 70	0.10 252	0.12 171	0.11 154

coex_refinement	0.58 493	0.94 588	1.87 407	0.38 511	0.25 393	0.64 495	0.34 499	0.83 474	0.65 473	0.60 519	0.63 507	0.81 582	0.48 515	1.85 605	0.56 503	0.13 450	0.09 295	0.10 241	0.10 252	0.16 308	0.16 351

LG-Stereo	0.27 127	0.25 114	0.95 133	0.25 152	0.15 112	0.43 172	0.21 201	0.50 206	0.40 189	0.18 61	0.29 193	0.25 195	0.16 75	0.28 94	0.35 375	0.07 26	0.07 83	0.11 320	0.10 252	0.24 462	0.10 123

MM-Stereo_test2	0.38 253	0.28 174	2.46 563	0.43 556	0.15 112	0.50 271	0.25 346	0.47 173	0.38 157	0.33 264	0.26 164	0.23 161	0.22 185	0.34 184	0.29 291	0.08 68	0.09 295	0.09 172	0.10 252	0.36 590	0.22 458

dual_stereo	0.23 75	0.25 114	0.66 62	0.21 37	0.15 112	0.27 24	0.15 50	0.62 308	0.40 189	0.15 15	0.13 16	0.18 91	0.14 33	0.37 216	0.19 100	0.09 151	0.31 646	0.07 2	0.10 252	0.07 5	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 98	0.19 11	0.58 22	0.28 258	0.18 230	0.28 27	0.22 244	0.38 70	0.54 353	0.23 158	0.30 208	0.27 223	0.26 262	0.37 216	0.24 222	0.14 495	0.12 436	0.13 451	0.10 252	0.12 171	0.10 123

rvit_stereo_0081_aga	0.27 127	0.29 188	1.08 159	0.26 199	0.20 288	0.33 60	0.21 201	0.41 100	0.42 216	0.26 207	0.28 185	0.27 223	0.21 167	0.31 141	0.21 159	0.14 495	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.10 123

rvit_stereo_0081	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 46	0.22 244	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.09 84

rvit_stereo_0082	0.25 98	0.21 42	0.61 30	0.28 258	0.17 182	0.31 46	0.22 244	0.42 110	0.53 338	0.24 169	0.25 151	0.25 195	0.21 167	0.34 184	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.09 84

rvit_stereo_0080	0.27 127	0.38 289	0.76 83	0.24 125	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.10 241	0.10 252	0.15 271	0.11 154

test_sample2	0.41 286	0.19 11	1.23 191	0.31 345	0.17 182	0.51 286	0.27 394	0.81 460	0.55 360	0.44 331	0.45 325	0.46 387	0.38 406	1.51 540	0.30 314	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.14 274

CAS++	0.31 182	0.33 237	1.43 245	0.25 152	0.17 182	0.31 46	0.20 156	0.78 436	0.41 202	0.30 244	0.30 208	0.21 138	0.16 75	0.33 170	0.18 73	0.15 516	0.12 436	0.13 451	0.10 252	0.15 271	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 416	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.15 271	0.16 351

tta	0.50 416	0.46 361	1.60 283	0.30 316	0.15 112	0.45 192	0.24 322	0.90 537	0.72 538	0.56 466	0.64 524	0.51 414	0.41 440	1.87 606	0.49 467	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.14 243	0.11 154

MyStereo06	0.54 460	0.41 320	2.68 609	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.81 460	0.44 233	0.84 629	0.52 401	0.78 570	0.58 558	0.48 314	1.10 607	0.09 151	0.17 550	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.20 428

MyStereo05	0.49 404	0.41 320	2.72 616	0.30 316	0.23 354	0.60 422	0.30 447	0.82 468	0.77 586	0.52 415	0.37 270	0.51 414	0.42 458	0.52 340	0.38 396	0.09 151	0.17 550	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.20 428

CoDeX	0.52 447	0.43 335	2.25 522	0.29 294	0.26 411	0.61 442	0.32 483	0.99 619	0.68 499	0.48 374	0.55 436	0.52 420	0.40 429	1.60 557	0.35 375	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.10 252	0.13 209	0.12 203

whm_eth	0.27 127	0.38 289	0.76 83	0.24 125	0.18 230	0.34 70	0.27 394	0.54 255	0.44 233	0.24 169	0.26 164	0.27 223	0.22 185	0.29 114	0.23 196	0.13 450	0.10 347	0.10 241	0.10 252	0.15 271	0.11 154

MIF-Stereo (partial)	0.34 210	0.41 320	1.93 433	0.26 199	0.24 369	0.32 54	0.17 90	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.37 270	0.25 195	0.26 262	0.44 270	0.31 327	0.11 353	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.19 381	0.14 274

MIM_Stereo	0.41 286	0.60 433	1.88 409	0.31 345	0.21 304	0.50 271	0.19 129	0.64 321	0.44 233	0.43 324	0.53 414	0.43 355	0.27 283	0.51 336	0.28 277	0.08 68	0.14 482	0.11 320	0.10 252	0.26 497	0.26 521

PCWNet_CMD	0.46 362	0.45 357	2.28 527	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 201	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.57 552	0.46 295	0.30 314	0.11 353	0.10 347	0.14 490	0.10 252	0.18 360	0.14 274

CBFPSM	0.56 481	0.91 578	1.82 384	0.28 258	0.23 354	0.71 549	0.37 524	0.72 368	0.64 458	0.50 393	0.49 371	1.03 645	0.83 626	0.62 383	1.35 636	0.10 262	0.12 436	0.10 241	0.10 252	0.18 360	0.19 409

iinet-f	0.57 488	0.93 586	2.27 525	0.31 345	0.25 393	0.83 609	0.33 493	0.81 460	0.65 473	0.54 439	0.63 507	0.73 546	0.67 593	0.73 424	0.67 535	0.13 450	0.13 463	0.11 320	0.10 252	0.43 632	0.16 351

TestStereo1	0.49 404	0.81 540	1.85 394	0.39 521	0.57 644	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 262	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.33 558	0.26 521

RAFT_CTSACE	0.46 362	0.76 510	2.07 476	0.35 449	0.30 466	0.54 323	0.30 447	0.61 304	0.48 283	0.49 386	0.76 586	0.55 433	0.36 380	0.58 363	0.22 185	0.08 68	0.13 463	0.11 320	0.10 252	0.41 623	0.08 56

CRFU-Net	0.56 481	0.38 289	1.86 402	0.46 583	0.26 411	0.82 606	0.36 515	0.90 537	0.49 291	0.62 539	0.59 466	0.78 570	1.35 676	1.00 470	0.48 462	0.15 516	0.14 482	0.17 561	0.10 252	0.19 381	0.14 274

SA-5K	0.49 404	0.81 540	1.85 394	0.39 521	0.57 644	0.56 355	0.34 499	0.75 397	0.69 508	0.44 331	0.63 507	0.35 293	0.42 458	0.64 388	0.29 291	0.10 262	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.33 558	0.26 521

iRaft-Stereo_5w	0.54 460	1.01 622	2.08 481	0.27 225	0.21 304	0.49 257	0.28 414	0.73 382	0.58 387	0.40 304	0.61 489	0.62 477	0.46 497	1.78 584	0.47 456	0.09 151	0.07 83	0.11 320	0.10 252	0.39 615	0.12 203

CSP-Net	0.50 416	0.39 302	1.25 194	0.29 294	0.23 354	0.77 586	0.35 507	0.86 505	0.57 376	0.59 509	0.59 466	0.65 493	0.40 429	1.77 583	0.44 441	0.16 537	0.11 402	0.10 241	0.10 252	0.20 397	0.14 274

GLC_STEREO	0.28 143	0.27 145	1.36 224	0.28 258	0.12 25	0.41 150	0.20 156	0.37 60	0.38 157	0.26 207	0.30 208	0.25 195	0.19 138	0.33 170	0.24 222	0.09 151	0.11 402	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.09 84

AASNet	0.56 481	1.03 628	2.34 537	0.37 494	0.33 512	0.65 509	0.29 439	0.96 594	0.73 553	0.54 439	0.60 482	0.55 433	0.38 406	0.59 369	0.58 512	0.14 495	0.12 436	0.13 451	0.10 252	0.43 632	0.24 498

HHNet	0.60 507	0.65 466	2.60 600	0.36 470	0.25 393	0.64 495	0.61 630	0.64 321	0.62 438	0.55 457	1.13 652	0.32 269	0.60 565	0.42 256	1.79 660	0.15 516	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.18 360	0.15 317

Patchmatch Stereo++	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.88 628	0.33 237	1.79 371	0.54 622	0.98 683	0.62 463	0.46 579	0.50 206	0.60 402	0.58 495	0.53 414	0.50 411	0.73 608	1.23 503	7.48 726	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.14 243	0.09 84

NF-Stereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.44 568	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.45 529	0.79 564	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.16 351

OCTAStereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.61 420	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.80 565	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.17 372

PSM-adaLoss	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.60 422	0.29 439	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

ROB_FTStereo_v2	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.47 307	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

ROB_FTStereo	0.38 253	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.26 370	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.49 325	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

HUI-Stereo	0.38 253	0.27 145	1.79 371	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.45 286	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

DEmStereo	0.68 556	0.31 220	2.25 522	0.42 552	0.17 182	0.66 516	0.89 672	0.51 217	0.59 397	0.60 519	1.01 636	0.45 375	1.26 668	1.54 544	2.26 680	0.10 262	0.08 199	0.10 241	0.10 252	0.10 113	0.11 154

SST-Stereo	0.52 447	0.20 26	1.76 338	0.62 650	0.53 634	0.62 463	0.66 641	0.55 260	0.61 420	0.58 495	0.53 414	0.52 420	0.60 565	1.59 556	0.29 291	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.10 123

RAFT_R40	0.50 416	0.21 42	1.76 338	0.50 602	0.40 581	0.61 442	0.53 603	0.56 266	0.60 402	0.56 466	0.54 426	0.55 433	0.51 527	1.57 550	0.53 486	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.16 308	0.09 84

RE-Stereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 560	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.17 372

Pruner-Stereo	0.51 433	0.27 145	1.78 351	1.79 707	0.19 267	0.62 463	0.45 576	0.57 272	0.60 402	0.61 528	0.48 354	0.41 337	0.24 227	0.46 295	1.00 591	0.12 415	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.12 171	0.13 246

TVStereo	0.48 385	0.25 114	1.81 378	0.52 611	0.16 149	0.61 442	0.43 557	0.66 331	0.60 402	0.50 393	0.47 340	0.37 305	0.26 262	1.44 524	0.78 560	0.11 353	0.07 83	0.12 388	0.10 252	0.13 209	0.17 372

iGMRVC	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.17 182	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.44 366	0.28 302	0.55 355	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

IRAFT_RVC	0.54 460	0.53 401	1.78 351	0.46 583	0.21 304	0.58 391	0.43 557	0.65 328	0.66 488	0.54 439	0.50 380	0.49 408	0.51 527	1.58 554	1.01 595	0.11 353	0.25 627	0.13 451	0.10 252	0.15 271	0.13 246

iRAFT	0.39 268	0.27 145	1.78 351	0.44 563	0.16 149	0.61 442	0.27 394	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.54 351	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

RAFT-IKP	0.38 253	0.27 145	1.79 371	0.44 563	0.16 149	0.60 422	0.28 414	0.51 217	0.52 320	0.47 355	0.43 310	0.43 355	0.28 302	0.50 332	0.28 277	0.12 415	0.08 199	0.12 388	0.10 252	0.17 332	0.12 203

GEStereo_RVC	0.54 460	0.87 563	1.95 446	0.47 588	0.25 393	0.62 463	0.37 524	1.00 628	0.74 557	0.53 426	0.54 426	0.59 463	0.44 477	1.10 483	0.46 447	0.15 516	0.11 402	0.12 388	0.10 252	0.26 497	0.19 409

CFNet_pseudo	0.45 349	0.46 361	2.23 518	0.25 152	0.19 267	0.56 355	0.21 201	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 353	0.10 347	0.15 521	0.10 252	0.17 332	0.14 274

GES	0.44 326	0.28 174	1.88 409	0.30 316	0.18 230	0.61 442	0.30 447	0.88 525	0.46 259	0.47 355	0.52 401	0.39 322	0.42 458	0.58 363	0.67 535	0.15 516	0.11 402	0.12 388	0.10 252	0.15 271	0.17 372

222	0.78 604	0.23 82	1.23 191	0.28 258	0.18 230	0.62 463	0.24 322	1.02 639	0.70 518	0.58 495	0.66 535	0.46 387	0.42 458	1.80 593	6.53 725	0.13 450	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.17 372

xxxx	0.70 565	0.21 42	1.33 214	0.28 258	0.18 230	0.63 481	0.24 322	1.02 639	0.69 508	0.50 393	0.62 494	0.58 460	0.38 406	1.47 537	5.21 719	0.13 450	0.12 436	0.11 320	0.10 252	0.12 171	0.15 317

test_xeample	0.72 577	0.21 42	1.36 224	0.27 225	0.17 182	0.59 410	0.28 414	1.01 636	0.70 518	0.55 457	0.67 538	0.44 366	0.39 420	1.88 615	5.17 718	0.12 415	0.10 347	0.11 320	0.10 252	0.13 209	0.15 317

AFF-stereo	0.44 326	0.96 598	1.78 351	0.31 345	0.15 112	0.50 271	0.21 201	0.64 321	0.63 450	0.47 355	0.64 524	0.49 408	0.34 372	0.46 295	0.31 327	0.08 68	0.09 295	0.10 241	0.10 252	0.37 598	0.10 123

DMCA	0.41 286	0.52 394	1.26 196	0.31 345	0.24 369	0.59 410	0.26 370	0.77 421	0.63 450	0.58 495	0.48 354	0.57 453	0.35 374	0.40 242	0.50 472	0.14 495	0.10 347	0.14 490	0.10 252	0.15 271	0.15 317

RASNet	0.61 515	0.68 478	2.03 472	0.35 449	0.46 619	0.65 509	0.28 414	0.78 436	0.70 518	0.48 374	0.64 524	0.93 623	0.61 574	2.21 648	0.73 552	0.12 415	0.09 295	0.09 172	0.10 252	0.14 243	0.11 154

MSMDNet	0.46 362	0.44 347	2.28 527	0.26 199	0.20 288	0.55 338	0.21 201	0.75 397	0.64 458	0.48 374	0.55 436	0.68 517	0.56 546	0.46 295	0.30 314	0.11 353	0.10 347	0.13 451	0.10 252	0.18 360	0.15 317

ccs_rob	0.45 349	0.46 361	2.22 514	0.26 199	0.19 267	0.56 355	0.21 201	0.77 421	0.60 402	0.49 386	0.56 448	0.69 524	0.47 506	0.52 340	0.31 327	0.11 353	0.09 295	0.16 540	0.10 252	0.17 332	0.14 274

DISCO	0.57 488	0.34 254	1.87 407	0.45 577	0.34 525	0.84 611	0.35 507	0.84 486	0.78 590	0.59 509	0.63 507	1.06 652	0.53 534	1.10 483	0.82 567	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.10 252	0.22 430	0.18 392

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 113	0.57 426	0.93 128	0.24 125	0.13 56	0.39 124	0.13 12	0.32 24	0.36 135	0.21 114	0.15 34	0.18 91	0.17 84	0.28 94	0.18 73	0.10 262	0.09 295	0.13 451	0.11 324	0.14 243	0.32 578

GSStereo	0.36 233	0.32 228	1.17 177	0.34 433	0.60 653	0.55 338	0.21 201	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 107	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 262	0.16 530	0.08 70	0.11 324	0.33 558	0.84 682

GS-Stereo							0.21 201	0.62 308	0.41 202	0.22 135	0.22 107	0.17 71	0.18 111	0.44 270	0.16 37	0.10 262	0.16 530	0.08 70	0.11 324	0.33 558	0.84 682

G2L-Stereo	0.55 472	0.85 556	2.18 506	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.27 394	0.77 421	0.55 360	0.54 439	0.52 401	0.71 539	0.36 380	1.75 579	0.50 472	0.13 450	0.11 402	0.13 451	0.11 324	0.29 521	0.15 317

fast-iter	0.41 286	0.63 454	1.72 314	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 129	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 295	0.10 241	0.11 324	0.20 397	0.10 123

CoSv	0.41 286	0.63 454	1.72 314	0.27 225	0.21 304	0.45 192	0.19 129	0.55 260	0.41 202	0.57 477	0.59 466	0.65 493	0.45 482	0.45 286	0.39 407	0.08 68	0.09 295	0.10 241	0.11 324	0.20 397	0.10 123

AIO_rvc	0.41 286	0.64 459	1.29 204	0.58 639	0.39 571	0.37 102	0.24 322	0.50 206	0.43 227	0.28 230	0.23 122	0.25 195	0.16 75	0.99 467	0.19 100	0.10 262	0.16 530	0.08 70	0.11 324	0.25 476	0.85 684

tg	0.37 240	0.55 418	1.35 222	0.28 258	0.16 149	0.57 374	0.18 113	0.57 272	0.49 291	0.37 285	0.44 321	0.38 315	0.24 227	0.46 295	0.24 222	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.43 632	0.36 604

ACV-stereo	0.66 544	0.76 510	2.86 636	0.32 374	0.25 393	1.01 643	0.60 626	0.59 287	0.52 320	0.41 313	0.45 325	1.55 684	0.94 645	1.40 521	0.69 540	0.14 495	0.13 463	0.12 388	0.11 324	0.20 397	0.19 409

rvit_stereo_ft	0.31 182	0.61 438	1.18 179	0.32 374	0.21 304	0.28 27	0.27 394	0.55 260	0.48 283	0.23 158	0.27 173	0.28 235	0.26 262	0.32 155	0.25 237	0.13 450	0.09 295	0.11 320	0.11 324	0.13 209	0.14 274

test_sample3	0.50 416	0.41 320	1.88 409	0.32 374	0.19 267	0.57 374	0.25 346	0.92 558	0.64 458	0.52 415	0.49 371	0.47 395	0.35 374	1.79 588	0.37 389	0.13 450	0.10 347	0.12 388	0.11 324	0.16 308	0.16 351

MyStereo07	0.34 210	0.40 310	1.46 252	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.53 242	0.42 216	0.25 189	0.25 151	0.20 123	0.26 262	0.57 359	0.19 100	0.09 151	0.18 562	0.12 388	0.11 324	0.16 308	0.19 409

MyStereo04	0.48 385	0.40 310	2.65 606	0.29 294	0.23 354	0.60 422	0.31 460	0.83 474	0.75 571	0.47 355	0.36 263	0.53 422	0.42 458	0.53 346	0.39 407	0.09 151	0.18 562	0.12 388	0.11 324	0.16 308	0.19 409

CFNet_ucs	0.48 385	0.50 388	2.32 532	0.26 199	0.22 333	0.57 374	0.22 244	0.85 495	0.65 473	0.53 426	0.64 524	0.68 517	0.44 477	0.54 351	0.31 327	0.13 450	0.12 436	0.16 540	0.11 324	0.19 381	0.17 372

4D-IteraStereo	0.44 326	0.96 598	2.63 602	0.27 225	0.30 466	0.45 192	0.25 346	0.52 233	0.50 302	0.40 304	0.31 225	0.40 331	0.19 138	0.35 192	0.32 340	0.09 151	0.06 24	0.12 388	0.11 324	0.19 381	0.30 559

gwcnet-sp	0.49 404	0.43 335	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.15 271	0.14 274

scenet	0.49 404	0.43 335	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.15 271	0.14 274

CASS	0.39 268	0.30 206	1.61 287	0.32 374	0.17 182	0.53 316	0.24 322	0.70 358	0.49 291	0.59 509	0.54 426	0.40 331	0.40 429	0.41 247	0.30 314	0.17 552	0.10 347	0.14 490	0.11 324	0.18 360	0.17 372
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 404	0.43 335	2.54 590	0.31 345	0.22 333	0.67 523	0.31 460	0.78 436	0.65 473	0.58 495	0.47 340	0.46 387	0.43 469	0.76 432	0.46 447	0.11 353	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.15 271	0.14 274

DisPM	0.43 316	0.33 237	1.78 351	0.57 637	0.18 230	0.59 410	0.63 638	0.53 242	0.61 420	0.60 519	0.53 414	0.38 315	0.26 262	0.75 428	0.29 291	0.12 415	0.07 83	0.12 388	0.11 324	0.11 150	0.14 274

IER	0.43 316	0.38 289	1.69 302	0.26 199	0.25 393	0.66 516	0.26 370	0.71 362	0.55 360	0.54 439	0.59 466	0.60 470	0.53 534	0.52 340	0.39 407	0.11 353	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.14 243	0.11 154

NINENet	0.50 416	0.33 237	1.69 302	0.55 629	0.25 393	0.91 629	0.23 285	0.98 607	0.71 528	0.53 426	0.55 436	0.66 500	0.30 336	1.22 501	0.32 340	0.15 516	0.13 463	0.16 540	0.11 324	0.16 308	0.13 246

GMOStereo	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

error version	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

test-v	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

AACVNet	0.54 460	0.78 530	1.73 317	0.36 470	0.21 304	0.57 374	0.25 346	0.71 362	0.51 309	0.55 457	0.59 466	0.64 488	0.41 440	2.13 644	0.41 423	0.14 495	0.11 402	0.14 490	0.11 324	0.33 558	0.15 317

ADLNet2	0.68 556	0.84 551	3.19 673	0.33 400	0.36 547	0.64 495	0.37 524	0.89 531	0.79 595	0.54 439	0.65 533	0.93 623	0.48 515	2.07 636	0.56 503	0.13 450	0.11 402	0.11 320	0.11 324	0.33 558	0.18 392

CrosDoStereo	0.94 637	0.37 276	2.53 584	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 727	0.72 368	0.60 402	0.70 585	1.40 669	0.53 422	1.49 684	1.78 584	3.09 694	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.21 413	0.11 154

FTStereo	0.76 596	0.18 7	2.35 540	0.71 658	0.21 304	0.73 562	1.79 712	0.57 272	0.53 338	1.07 655	1.63 677	1.29 672	2.13 701	0.75 428	0.29 291	0.19 581	0.08 199	0.12 388	0.11 324	0.11 150	0.40 626

ASMatch	0.60 507	0.43 335	2.58 596	0.91 675	0.36 547	0.56 355	0.25 346	0.52 233	0.61 420	0.47 355	1.21 655	0.47 395	0.66 591	1.34 513	0.94 578	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.10 113	0.16 351

DeepStereo_LL	0.94 637	0.37 276	2.53 584	0.25 152	0.32 497	0.54 323	3.76 727	0.72 368	0.60 402	0.70 585	1.40 669	0.53 422	1.49 684	1.78 584	3.09 694	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.11 324	0.21 413	0.11 154

THIR-Stereo	0.86 624	0.62 444	2.13 493	0.25 152	0.16 149	0.58 391	2.74 723	0.59 287	0.51 309	0.62 539	1.62 676	0.97 633	1.80 697	1.69 569	2.25 679	0.10 262	0.08 199	0.14 490	0.11 324	0.15 271	0.11 154

test-2	0.41 286	0.62 444	1.78 351	0.28 258	0.36 547	0.51 286	0.31 460	0.53 242	0.44 233	0.57 477	0.48 354	0.41 337	0.27 283	0.28 94	0.23 196	0.08 68	0.38 662	0.13 451	0.11 324	0.34 570	0.11 154

ICVP	0.46 362	0.29 188	2.41 551	0.33 400	0.22 333	0.59 410	0.55 611	0.75 397	0.50 302	0.44 331	0.60 482	0.49 408	0.35 374	0.53 346	0.37 389	0.16 537	0.16 530	0.14 490	0.11 324	0.15 271	0.15 317
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 240	0.53 401	1.41 239	0.28 258	0.15 112	0.52 307	0.20 156	0.54 255	0.46 259	0.37 285	0.43 310	0.41 337	0.23 211	0.36 205	0.26 251	0.09 151	0.15 512	0.12 388	0.11 324	0.41 623	0.37 611

MMNet	0.50 416	0.48 376	1.93 433	0.33 400	0.27 424	0.79 595	0.28 414	0.81 460	0.74 557	0.60 519	0.56 448	0.59 463	0.55 542	0.79 442	0.59 514	0.10 262	0.09 295	0.12 388	0.11 324	0.13 209	0.14 274

UNet	0.54 460	0.44 347	2.83 635	0.31 345	0.33 512	0.74 568	0.27 394	0.82 468	0.61 420	0.53 426	0.54 426	0.72 542	0.54 537	0.78 441	0.56 503	0.11 353	0.09 295	0.13 451	0.11 324	0.14 243	0.12 203

FENet	0.44 326	0.30 206	2.42 553	0.32 374	0.17 182	0.58 391	0.22 244	0.77 421	0.59 397	0.47 355	0.42 307	0.55 433	0.38 406	0.49 325	0.47 456	0.12 415	0.09 295	0.12 388	0.11 324	0.13 209	0.16 351

HGLStereo	0.54 460	0.69 482	2.00 463	0.35 449	0.40 581	0.66 516	0.30 447	0.83 474	0.62 438	0.57 477	0.69 555	0.69 524	0.54 537	1.07 478	0.55 495	0.13 450	0.13 463	0.13 451	0.11 324	0.19 381	0.17 372

GANet-RSSM	0.55 472	0.73 501	1.90 421	0.36 470	0.26 411	0.59 410	0.27 394	0.78 436	0.52 320	0.47 355	0.57 457	0.63 479	0.45 482	1.92 622	0.43 435	0.14 495	0.10 347	0.25 631	0.11 324	0.34 570	0.14 274

AdaStereo	0.44 326	0.38 289	1.79 371	0.34 433	0.20 288	0.57 374	0.28 414	0.92 558	0.69 508	0.52 415	0.55 436	0.61 473	0.33 363	0.48 314	0.39 407	0.17 552	0.08 199	0.17 561	0.11 324	0.18 360	0.12 203
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.
DDF-Stereo	0.37 240	0.27 145	0.79 90	0.39 521	0.29 449	0.38 119	0.21 201	0.47 173	0.51 309	0.32 260	0.17 51	0.79 575	0.23 211	0.64 388	1.04 600	0.11 353	0.07 83	0.09 172	0.12 365	0.35 583	0.15 317

z-mn7	0.80 608	1.52 685	2.62 601	0.36 470	0.28 439	1.01 643	0.48 591	0.90 537	1.29 672	0.69 579	1.35 667	0.85 598	0.59 561	2.03 630	1.09 606	0.14 495	0.12 436	0.14 490	0.12 365	0.32 549	0.20 428

DFGA-Net	0.51 433	1.06 634	1.75 329	0.30 316	0.24 369	0.54 323	0.22 244	0.63 317	0.60 402	0.48 374	0.51 386	0.35 293	0.27 283	1.82 597	0.53 486	0.10 262	0.08 199	0.12 388	0.12 365	0.37 598	0.15 317

S2M2_L	0.24 86	0.29 188	0.90 119	0.23 95	0.17 182	0.24 21	0.09 3	0.36 54	0.45 248	0.17 51	0.25 151	0.23 161	0.17 84	0.24 42	0.28 277	0.15 516	0.12 436	0.11 320	0.12 365	0.15 271	0.11 154
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 493	0.40 310	1.78 351	0.43 556	1.67 711	0.48 238	0.28 414	0.69 350	0.62 438	0.40 304	0.53 414	0.33 281	0.63 582	0.40 242	0.31 327	0.13 450	0.11 402	0.62 682	0.12 365	0.70 675	0.98 692

DDVS	0.62 520	0.40 310	1.40 237	2.21 715	0.35 538	0.87 621	1.00 681	0.69 350	0.50 302	0.53 426	0.56 448	0.90 615	0.37 397	1.22 501	0.47 456	0.15 516	0.14 482	0.14 490	0.12 365	0.19 381	0.22 458

DCVSM-stereo	0.49 404	0.29 188	2.49 574	0.29 294	0.22 333	0.53 316	0.52 599	0.58 278	0.49 291	0.69 579	0.46 333	0.79 575	0.48 515	0.53 346	0.42 426	0.13 450	0.14 482	0.15 521	0.12 365	0.20 397	0.20 428

Pointernet	0.29 156	0.25 114	1.49 262	0.24 125	0.20 288	0.47 222	0.15 50	0.62 308	0.47 279	0.22 135	0.29 193	0.26 210	0.20 152	0.28 94	0.20 139	0.10 262	0.07 83	0.07 2	0.12 365	0.10 113	0.07 12

test_sample5	0.51 433	0.43 335	1.83 388	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.53 426	0.59 466	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.17 332	0.16 351

test_sample4	0.50 416	0.42 329	1.88 409	0.32 374	0.19 267	0.56 355	0.26 370	0.93 566	0.65 473	0.54 439	0.54 426	0.45 375	0.36 380	1.79 588	0.36 381	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.17 332	0.16 351

xx1	0.46 362	0.64 459	2.07 476	0.35 449	0.14 81	0.76 578	0.25 346	0.74 387	1.01 645	0.31 250	0.38 283	0.46 387	0.36 380	0.69 414	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.12 388	0.12 365	0.12 171	0.14 274

DualNet	0.51 433	0.43 335	1.83 388	0.32 374	0.18 230	0.55 338	0.26 370	0.92 558	0.65 473	0.54 439	0.62 494	0.45 375	0.36 380	1.87 606	0.36 381	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.17 332	0.16 351

1111x	0.74 589	0.21 42	1.93 433	0.31 345	0.17 182	0.63 481	0.32 483	1.03 646	0.74 557	0.52 415	0.62 494	0.57 453	0.47 506	2.38 660	4.25 713	0.12 415	0.14 482	0.11 320	0.12 365	0.12 171	0.14 274

CASnet	0.28 143	0.31 220	1.20 185	0.28 258	0.11 11	0.47 222	0.19 129	0.44 127	0.44 233	0.38 295	0.31 225	0.23 161	0.17 84	0.29 114	0.19 100	0.10 262	0.06 24	0.15 521	0.12 365	0.16 308	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 577	1.29 670	2.49 574	0.36 470	0.45 611	0.55 338	0.32 483	0.93 566	0.71 528	0.67 571	0.58 463	0.85 598	0.79 621	2.67 688	0.46 447	0.10 262	0.18 562	0.14 490	0.12 365	0.40 620	0.42 632

qqq	0.38 253	0.21 42	1.34 219	0.28 258	0.15 112	0.45 192	0.26 370	0.76 409	0.52 320	0.39 302	0.41 301	0.46 387	0.36 380	0.96 464	0.30 314	0.11 353	0.14 482	0.12 388	0.12 365	0.12 171	0.14 274

BUS	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.30 316	0.21 304	0.91 629	0.23 285	1.00 628	0.61 420	0.63 548	0.53 414	0.66 500	0.30 336	0.43 261	0.32 340	0.13 450	0.10 347	0.14 490	0.12 365	0.12 171	0.11 154

Wz-Net-LNSev	0.59 501	0.96 598	2.47 569	0.34 433	0.37 559	0.79 595	0.44 568	0.86 505	0.77 586	0.61 528	0.67 538	0.79 575	0.56 546	0.64 388	0.62 521	0.15 516	0.14 482	0.12 388	0.12 365	0.18 360	0.19 409

test_5	0.51 433	0.87 563	1.99 461	0.37 494	0.65 661	0.58 391	0.35 507	0.78 436	0.62 438	0.48 374	0.55 436	0.45 375	0.40 429	0.72 423	0.30 314	0.09 151	0.07 83	0.12 388	0.12 365	0.33 558	0.38 614

BSDual-CNN	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.30 316	0.21 304	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.61 420	0.63 548	0.53 414	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 450	0.10 347	0.14 490	0.12 365	0.12 171	0.11 154

hknet	0.47 378	0.29 188	1.70 306	0.30 316	0.24 369	0.76 578	0.31 460	1.00 628	0.64 458	0.63 548	0.53 414	0.80 579	0.38 406	0.77 437	0.37 389	0.11 353	0.10 347	0.14 490	0.12 365	0.12 171	0.11 154

psmg	0.41 286	0.27 145	1.13 168	0.27 225	0.21 304	0.75 574	0.36 515	0.90 537	0.61 420	0.59 509	0.59 466	0.63 479	0.37 397	0.43 261	0.38 396	0.13 450	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.13 209	0.11 154

dd	0.42 307	0.96 598	1.77 347	0.31 345	0.17 182	0.57 374	0.26 370	0.49 197	0.68 499	0.41 313	0.40 296	0.34 289	0.27 283	0.45 286	0.40 415	0.17 552	0.10 347	0.13 451	0.12 365	0.21 413	0.12 203

IPLG	0.69 561	0.84 551	2.43 557	0.35 449	0.21 304	1.65 684	0.61 630	1.36 680	0.58 387	1.39 684	0.51 386	0.37 305	0.87 634	1.41 522	0.36 381	0.09 151	0.07 83	0.14 490	0.12 365	0.32 549	0.11 154

PSM-softLoss	0.48 385	0.27 145	1.85 394	0.51 607	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 558	0.12 415	0.08 199	0.13 451	0.12 365	0.12 171	0.14 274

KMStereo	0.48 385	0.27 145	1.85 394	0.51 607	0.17 182	0.61 442	0.40 540	0.61 304	0.57 376	0.52 415	0.48 354	0.39 322	0.25 242	1.46 530	0.77 558	0.12 415	0.08 199	0.13 451	0.12 365	0.12 171	0.14 274

sCroCo_RVC	0.33 199	0.32 228	1.89 416	0.34 433	0.27 424	0.30 38	0.22 244	0.48 188	0.44 233	0.22 135	0.33 246	0.25 195	0.25 242	0.32 155	0.24 222	0.14 495	0.16 530	0.12 388	0.12 365	0.15 271	0.13 246

GMStereo	0.38 253	0.99 616	1.91 427	0.27 225	0.16 149	0.39 124	0.23 285	0.47 173	0.62 438	0.38 295	0.34 254	0.25 195	0.25 242	0.39 235	0.29 291	0.14 495	0.08 199	0.10 241	0.12 365	0.15 271	0.11 154
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 362	0.28 174	1.73 317	0.33 400	0.32 497	0.65 509	0.38 531	0.83 474	0.59 397	0.57 477	0.52 401	0.61 473	0.40 429	0.75 428	0.52 482	0.13 450	0.12 436	0.13 451	0.12 365	0.15 271	0.11 154

ac_64	0.55 472	0.46 361	1.92 430	0.36 470	0.34 525	0.63 481	0.31 460	0.82 468	0.61 420	0.55 457	0.51 386	0.89 613	0.48 515	1.83 598	0.55 495	0.14 495	0.11 402	0.12 388	0.12 365	0.18 360	0.12 203

cf-r	0.53 453	0.81 540	2.15 499	0.33 400	0.28 439	0.60 422	0.28 414	0.78 436	0.64 458	0.51 406	0.60 482	0.75 558	0.40 429	1.32 510	0.43 435	0.13 450	0.09 295	0.11 320	0.12 365	0.15 271	0.14 274

GwcNet-RSSM	0.57 488	0.94 588	2.13 493	0.32 374	0.25 393	0.60 422	0.30 447	0.80 456	0.66 488	0.52 415	0.64 524	0.71 539	0.40 429	1.79 588	0.50 472	0.13 450	0.09 295	0.12 388	0.12 365	0.21 413	0.15 317

CCAANet	0.55 472	0.73 501	2.47 569	0.30 316	0.24 369	0.55 338	0.24 322	0.84 486	0.64 458	0.40 304	0.67 538	0.56 446	0.36 380	1.87 606	0.41 423	0.10 262	0.08 199	0.13 451	0.12 365	0.11 150	0.13 246

PWCDC_ROB	0.72 577	1.06 634	2.09 482	0.47 588	0.36 547	0.78 591	0.26 370	0.98 607	1.34 675	0.61 528	2.07 685	0.64 488	0.61 574	0.83 446	0.71 545	0.31 652	0.14 482	0.15 521	0.12 365	0.60 669	0.21 443

SME	0.53 453	1.10 639	1.55 275	0.35 449	0.20 288	0.65 509	0.25 346	0.67 341	0.48 283	0.47 355	0.49 371	0.35 293	0.36 380	1.79 588	0.51 478	0.26 635	0.10 347	0.12 388	0.13 399	0.45 642	0.25 510

rvit_0105_6	0.31 182	0.29 188	1.00 144	0.31 345	0.18 230	0.35 79	0.25 346	0.51 217	0.61 420	0.25 189	0.28 185	0.32 269	0.25 242	0.39 235	0.25 237	0.18 565	0.16 530	0.15 521	0.13 399	0.14 243	0.13 246

rvit_0105_4	0.35 223	0.35 263	1.45 250	0.31 345	0.18 230	0.37 102	0.28 414	0.59 287	0.62 438	0.27 223	0.31 225	0.35 293	0.27 283	0.43 261	0.25 237	0.18 565	0.16 530	0.15 521	0.13 399	0.15 271	0.12 203

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 240	1.34 678	1.24 193	0.23 95	0.12 25	0.33 60	0.20 156	0.40 88	0.33 72	0.25 189	0.21 87	0.16 53	0.14 33	0.27 76	0.63 523	0.55 676	0.06 24	0.11 320	0.13 399	0.25 476	0.49 645

test_sample6	0.52 447	0.44 347	1.81 378	0.33 400	0.18 230	0.55 338	0.27 394	0.94 575	0.66 488	0.54 439	0.62 494	0.47 395	0.36 380	1.97 624	0.38 396	0.14 495	0.10 347	0.13 451	0.13 399	0.17 332	0.16 351

MyStereo8	0.54 460	0.80 535	2.76 625	0.32 374	0.33 512	0.71 549	0.20 156	0.87 516	0.57 376	0.51 406	0.59 466	0.50 411	0.33 363	0.68 408	0.55 495	0.10 262	0.29 641	0.10 241	0.13 399	0.21 413	0.34 593

mmm	0.38 253	0.21 42	1.18 179	0.35 449	0.17 182	0.49 257	0.26 370	0.78 436	0.52 320	0.50 393	0.57 457	0.41 337	0.37 397	0.71 421	0.31 327	0.11 353	0.13 463	0.14 490	0.13 399	0.15 271	0.14 274

ffm	0.47 378	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 622	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	0.63 386	0.19 100	0.10 262	0.24 614	0.15 521	0.13 399	0.25 476	0.36 604

ff1	0.73 586	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.74 387	0.88 622	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.10 262	0.24 614	0.15 521	0.13 399	0.25 476	0.36 604

mmx	0.72 577	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.13 450	0.10 347	0.15 521	0.13 399	0.15 271	0.15 317

xxx	0.72 577	0.23 82	2.01 464	0.30 316	0.21 304	0.57 374	0.26 370	0.99 619	0.76 581	0.53 426	0.63 507	0.66 500	0.39 420	2.52 677	3.43 705	0.13 450	0.10 347	0.15 521	0.13 399	0.15 271	0.15 317

anonymousdsp2	0.34 210	0.24 100	1.16 176	0.28 258	0.15 112	0.57 374	0.23 285	0.79 452	0.47 279	0.38 295	0.37 270	0.40 331	0.25 242	0.47 307	0.21 159	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.13 399	0.19 381	0.27 530

CIPLG	0.56 481	1.19 659	2.46 563	0.80 667	0.31 487	0.61 442	0.57 620	0.76 409	0.57 376	0.56 466	0.63 507	0.41 337	0.30 336	0.45 286	0.40 415	0.11 353	0.20 586	0.13 451	0.13 399	0.35 583	0.19 409

PSMNet-ADL	0.51 433	0.38 289	1.65 291	0.35 449	0.21 304	0.67 523	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.42 318	0.52 401	0.70 534	0.45 482	1.91 618	0.57 507	0.15 516	0.13 463	0.11 320	0.13 399	0.15 271	0.20 428

PFNet+	0.45 349	0.37 276	1.86 402	0.46 583	0.18 230	0.58 391	0.77 662	0.52 233	0.64 458	0.56 466	0.48 354	0.39 322	0.26 262	0.93 460	0.32 340	0.13 450	0.09 295	0.14 490	0.13 399	0.12 171	0.15 317

RAFT-RH_RVC	0.61 515	0.50 388	2.33 535	0.36 470	0.29 449	0.60 422	0.18 113	0.44 127	0.58 387	0.76 605	1.91 683	0.47 395	0.29 325	1.60 557	1.23 627	0.14 495	0.07 83	0.13 451	0.13 399	0.10 113	0.09 84

RAFT	0.45 349	0.92 580	1.59 281	0.34 433	0.19 267	0.46 212	0.35 507	0.65 328	0.49 291	0.49 386	0.49 371	0.70 534	0.40 429	0.47 307	0.32 340	0.11 353	0.16 530	0.14 490	0.13 399	0.51 656	0.13 246

GMM-Stereo	0.50 416	0.23 82	2.41 551	0.54 622	0.24 369	0.77 586	0.46 579	0.59 287	0.57 376	0.58 495	0.73 577	0.47 395	0.43 469	0.68 408	0.27 263	0.10 262	0.06 24	0.13 451	0.13 399	0.14 243	0.44 635

Anonymous3	0.42 307	0.35 263	2.09 482	0.33 400	0.24 369	0.72 555	0.31 460	0.74 387	0.55 360	0.35 272	0.40 296	0.33 281	0.29 325	0.44 270	0.28 277	0.18 565	0.18 562	0.13 451	0.13 399	0.17 332	0.17 372

sAnonymous2	0.38 253	0.62 444	2.15 499	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 94	0.22 185	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.13 399	0.38 605	0.35 596

CroCo_RVC	0.38 253	0.62 444	2.15 499	0.31 345	0.24 369	0.34 70	0.27 394	0.53 242	0.46 259	0.24 169	0.29 193	0.23 161	0.28 302	0.28 94	0.22 185	0.12 415	0.09 295	0.11 320	0.13 399	0.38 605	0.35 596

HCRNet	0.46 362	0.49 380	1.65 291	0.38 511	0.29 449	0.58 391	0.22 244	0.75 397	0.62 438	0.47 355	0.49 371	0.48 406	0.36 380	1.12 490	0.37 389	0.15 516	0.10 347	0.15 521	0.13 399	0.17 332	0.17 372

ARAFT	0.60 507	1.23 663	3.10 663	0.28 258	0.16 149	0.64 495	0.36 515	0.90 537	0.67 497	0.61 528	0.49 371	0.55 433	0.31 346	1.24 506	0.32 340	0.10 262	0.08 199	0.14 490	0.13 399	0.37 598	0.21 443

hitnet-ft	0.67 549	0.80 535	1.90 421	0.28 258	0.22 333	0.69 541	0.36 515	0.85 495	0.65 473	0.56 466	0.84 603	1.03 645	0.95 648	2.32 655	0.55 495	0.23 617	0.14 482	0.41 665	0.13 399	0.24 462	0.17 372

CFNet-ft	0.51 433	0.76 510	1.79 371	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 552	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 495	0.10 347	0.28 638	0.13 399	0.18 360	0.14 274

CFNet_RVC	0.51 433	0.76 510	1.79 371	0.28 258	0.30 466	0.63 481	0.28 414	0.66 331	0.55 360	0.45 342	0.57 457	0.74 552	0.41 440	1.46 530	0.42 426	0.14 495	0.10 347	0.28 638	0.13 399	0.18 360	0.14 274

NVstereo2D	0.58 493	0.40 310	2.03 472	0.35 449	0.35 538	0.69 541	0.39 537	0.91 549	0.80 598	0.47 355	0.53 414	0.67 510	0.46 497	1.99 628	0.48 462	0.19 581	0.11 402	0.17 561	0.13 399	0.25 476	0.25 510

DN-CSS_ROB	0.48 385	1.23 663	1.99 461	0.39 521	0.22 333	0.56 355	0.19 129	0.75 397	0.61 420	0.45 342	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.70 419	0.32 340	0.11 353	0.08 199	0.14 490	0.13 399	0.36 590	0.12 203

PWC_ROB	0.70 565	0.94 588	1.88 409	0.39 521	0.39 571	0.62 463	0.30 447	0.98 607	0.94 635	0.91 640	1.29 661	0.77 566	0.62 579	1.62 561	1.03 599	0.18 565	0.11 402	0.18 583	0.13 399	0.51 656	0.22 458

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 119	0.17 1	0.13 56	0.21 14	0.17 90	0.29 9	0.24 6	0.15 15	0.17 51	0.10 1	0.13 20	0.20 4	0.19 100	0.08 68	0.09 295	0.11 320	0.14 428	0.13 209	0.11 154

zh-mn7	0.80 608	1.54 686	3.00 655	0.35 449	0.27 424	0.72 555	0.41 546	0.93 566	1.11 659	1.00 649	1.28 659	0.75 558	0.57 552	1.87 606	1.18 620	0.16 537	0.13 463	0.14 490	0.14 428	0.26 497	0.21 443

w-ln-seven-2	0.68 556	1.13 646	2.46 563	0.36 470	0.27 424	0.65 509	0.44 568	0.87 516	0.83 609	0.69 579	0.75 583	0.72 542	0.63 582	1.56 546	1.15 615	0.13 450	0.13 463	0.15 521	0.14 428	0.35 583	0.19 409

AIO-test1	0.45 349	0.87 563	2.27 525	0.33 400	0.33 512	0.50 271	0.22 244	0.74 387	0.66 488	0.29 239	0.41 301	0.29 248	0.22 185	0.73 424	0.29 291	0.09 151	0.08 199	0.12 388	0.14 428	0.30 532	0.22 458

UGAM	0.58 493	0.47 371	2.21 510	0.30 316	0.19 267	0.53 316	0.34 499	0.59 287	0.63 450	0.44 331	0.73 577	0.78 570	0.37 397	2.58 681	0.39 407	0.10 262	0.08 199	0.17 561	0.14 428	0.42 630	0.17 372

H2IRNET	0.40 278	0.61 438	1.90 421	0.29 294	0.17 182	0.54 323	0.18 113	0.52 233	0.50 302	0.27 223	0.56 448	0.47 395	0.35 374	0.46 295	0.33 353	0.10 262	0.07 83	0.12 388	0.14 428	0.32 549	0.12 203

LL-Strereo2	0.41 286	0.90 576	1.83 388	0.44 563	0.24 369	0.54 323	0.27 394	0.58 278	0.45 248	0.41 313	0.33 246	0.44 366	0.21 167	0.44 270	0.34 363	0.09 151	0.08 199	0.16 540	0.14 428	0.17 332	0.17 372

ssnet_v2	0.55 472	0.60 433	1.86 402	0.32 374	0.22 333	0.72 555	0.44 568	0.94 575	0.74 557	0.63 548	0.54 426	0.81 582	0.47 506	0.77 437	0.70 542	0.16 537	0.14 482	0.14 490	0.14 428	0.30 532	0.30 559

Wz-Net-MNSev	0.65 539	0.97 606	2.19 508	0.36 470	0.33 512	0.90 627	0.60 626	0.92 558	0.81 605	0.75 602	0.72 574	0.73 546	0.65 586	1.39 518	0.71 545	0.16 537	0.13 463	0.14 490	0.14 428	0.24 462	0.18 392

ACRE	0.56 481	1.14 648	2.77 628	0.76 663	0.28 439	0.60 422	0.56 616	0.76 409	0.58 387	0.55 457	0.62 494	0.41 337	0.29 325	0.44 270	0.39 407	0.11 353	0.19 575	0.13 451	0.14 428	0.36 590	0.18 392

KYRaft	0.48 385	0.29 188	1.75 329	0.33 400	0.21 304	0.75 574	0.44 568	0.58 278	0.57 376	0.64 558	0.93 623	0.53 422	0.72 605	0.60 376	0.24 222	0.10 262	0.07 83	0.12 388	0.14 428	0.12 171	0.54 651

DRaft	0.62 520	0.38 289	1.76 338	0.24 125	0.16 149	0.64 495	0.66 641	0.53 242	0.53 338	0.67 571	0.99 633	0.38 315	1.00 650	1.44 524	2.10 674	0.10 262	0.14 482	0.10 241	0.14 428	0.18 360	0.21 443

pcwnet_v2	0.64 531	0.49 380	4.41 702	0.32 374	0.27 424	0.60 422	0.25 346	0.97 603	0.88 622	0.59 509	0.70 565	0.63 479	0.55 542	0.66 404	0.37 389	0.17 552	0.15 512	0.15 521	0.14 428	0.21 413	0.23 484

RALAANet	0.43 316	0.98 611	1.90 421	0.32 374	0.23 354	0.48 238	0.19 129	0.67 341	0.53 338	0.48 374	0.45 325	0.39 322	0.30 336	0.48 314	0.37 389	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.14 428	0.27 508	0.10 123

ADLNet	0.60 507	0.71 490	1.95 446	0.35 449	0.34 525	0.67 523	0.34 499	0.90 537	0.74 557	0.68 577	0.62 494	0.80 579	0.45 482	1.78 584	0.64 529	0.14 495	0.11 402	0.14 490	0.14 428	0.29 521	0.21 443

RAFT + AFF	0.64 531	1.20 660	1.95 446	0.34 433	0.33 512	0.67 523	0.52 599	0.99 619	0.74 557	0.53 426	0.58 463	0.57 453	0.80 622	1.76 580	0.51 478	0.12 415	0.27 637	0.15 521	0.14 428	0.43 632	0.29 546

delet	0.52 447	0.54 409	1.62 289	0.31 345	0.35 538	0.74 568	0.46 579	0.85 495	0.74 557	0.55 457	0.60 482	0.67 510	0.50 525	1.12 490	0.57 507	0.11 353	0.11 402	0.13 451	0.14 428	0.16 308	0.12 203

DSFCA	0.54 460	0.35 263	1.41 239	0.28 258	0.28 439	0.79 595	0.88 671	0.76 409	0.70 518	0.72 593	0.66 535	0.67 510	0.57 552	1.17 497	0.63 523	0.16 537	0.14 482	0.13 451	0.14 428	0.16 308	0.13 246

RYNet	0.70 565	0.56 420	2.25 522	0.35 449	0.41 590	0.86 617	0.43 557	0.94 575	0.82 606	0.62 539	0.53 414	0.91 617	0.60 565	2.70 689	1.00 591	0.14 495	0.11 402	0.16 540	0.14 428	0.25 476	0.27 530

TDLM	0.67 549	0.92 580	1.76 338	0.37 494	0.24 369	0.66 516	0.56 616	0.82 468	0.74 557	1.16 662	0.62 494	0.61 473	0.48 515	2.70 689	0.50 472	0.20 592	0.11 402	0.35 655	0.14 428	0.32 549	0.16 351

CFNet	0.58 493	0.96 598	1.78 351	0.33 400	0.25 393	0.63 481	0.22 244	0.88 525	0.75 571	0.46 353	0.59 466	0.58 460	0.40 429	2.29 652	0.48 462	0.12 415	0.09 295	0.15 521	0.14 428	0.30 532	0.15 317

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 472	0.92 580	2.36 543	0.38 511	0.37 559	0.60 422	0.28 414	0.82 468	0.62 438	0.62 539	0.55 436	0.72 542	0.45 482	1.00 470	0.43 435	0.15 516	0.11 402	0.14 490	0.14 428	0.15 271	0.16 351
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 416	0.70 488	1.94 443	0.29 294	0.26 411	0.63 481	0.31 460	0.80 456	0.48 283	0.61 528	0.55 436	0.66 500	0.38 406	0.98 466	0.40 415	0.19 581	0.14 482	0.14 490	0.14 428	0.23 445	0.17 372

StereoDRNet-Refined	0.50 416	0.41 320	1.50 266	0.33 400	0.21 304	0.68 535	0.26 370	0.81 460	0.68 499	0.67 571	0.68 546	0.73 546	0.42 458	1.10 483	0.59 514	0.11 353	0.08 199	0.14 490	0.14 428	0.25 476	0.21 443
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 531	0.88 567	2.35 540	0.41 541	0.45 611	0.73 562	0.47 587	0.94 575	0.74 557	0.75 602	0.54 426	0.74 552	0.47 506	1.70 570	0.72 549	0.15 516	0.14 482	0.15 521	0.14 428	0.20 397	0.19 409

DLCB_ROB	0.54 460	0.55 418	1.49 262	0.36 470	0.25 393	0.65 509	0.36 515	0.80 456	0.70 518	0.72 593	0.69 555	0.83 589	0.46 497	1.53 543	0.60 516	0.13 450	0.12 436	0.14 490	0.14 428	0.14 243	0.13 246

SE	0.33 199	0.44 347	0.89 115	0.29 294	0.15 112	0.50 271	0.24 322	0.50 206	0.34 87	0.34 267	0.46 333	0.27 223	0.36 380	0.28 94	0.29 291	0.18 565	0.08 199	0.12 388	0.15 454	0.41 623	0.32 578

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 449	0.12 25	0.32 54	0.14 28	0.30 15	0.31 44	0.14 10	0.13 16	0.17 71	0.13 20	0.27 76	0.14 4	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.15 454	0.07 5	0.09 84

Selective-IGEV-i32	0.29 156	0.23 82	1.28 201	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 156	0.56 266	0.38 157	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 454	0.16 308	0.29 546

w-ln-seven	0.74 589	1.05 632	2.54 590	0.37 494	0.34 525	1.03 646	0.47 587	1.00 628	1.08 654	0.90 638	0.85 607	0.85 598	0.57 552	1.37 516	1.26 630	0.14 495	0.13 463	0.16 540	0.15 454	0.31 540	0.20 428

rvit_0105_5	0.36 233	0.39 302	1.48 259	0.30 316	0.18 230	0.41 150	0.30 447	0.64 321	0.62 438	0.30 244	0.33 246	0.37 305	0.29 325	0.41 247	0.28 277	0.18 565	0.16 530	0.15 521	0.15 454	0.15 271	0.14 274

rvit_stereo_0075_2	0.40 278	0.40 310	1.88 409	0.33 400	0.32 497	0.41 150	0.22 244	0.58 278	0.53 338	0.38 295	0.51 386	0.40 331	0.27 283	0.44 270	0.29 291	0.20 592	0.15 512	0.22 612	0.15 454	0.18 360	0.23 484

test_sample7	0.47 378	0.33 237	1.49 262	0.34 433	0.20 288	0.51 286	0.30 447	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.17 552	0.14 482	0.16 540	0.15 454	0.19 381	0.18 392

IGEV++	0.34 210	0.43 335	1.32 212	0.31 345	0.14 81	0.32 54	0.21 201	0.70 358	0.34 87	0.22 135	0.28 185	0.22 144	0.27 283	0.35 192	0.27 263	0.09 151	0.39 669	0.08 70	0.15 454	0.25 476	0.45 636

StereoVision	0.45 349	0.72 494	1.94 443	0.33 400	0.32 497	0.47 222	0.26 370	0.68 346	0.57 376	0.32 260	0.89 616	0.45 375	0.27 283	0.49 325	0.36 381	0.13 450	0.15 512	0.16 540	0.15 454	0.19 381	0.13 246

Selective-IGEV	0.29 156	0.23 82	1.28 201	0.27 225	0.30 466	0.35 79	0.20 156	0.56 266	0.38 157	0.21 114	0.30 208	0.22 144	0.18 111	0.37 216	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 454	0.16 308	0.29 546

test_4	0.40 278	0.37 276	2.01 464	0.29 294	0.21 304	0.50 271	0.28 414	0.47 173	0.39 172	0.42 318	0.76 586	0.38 315	0.22 185	0.52 340	0.33 353	0.08 68	0.07 83	0.11 320	0.15 454	0.28 514	0.07 12

IPLGR_C	0.58 493	1.25 666	2.72 616	0.80 667	0.31 487	0.60 422	0.61 630	0.76 409	0.58 387	0.56 466	0.62 494	0.41 337	0.31 346	0.43 261	0.40 415	0.11 353	0.22 602	0.13 451	0.15 454	0.35 583	0.19 409

SACVNet	0.60 507	0.74 506	1.90 421	0.37 494	0.28 439	0.64 495	0.37 524	0.86 505	0.61 420	0.65 565	0.62 494	0.69 524	0.44 477	2.08 638	0.42 426	0.18 565	0.14 482	0.16 540	0.15 454	0.38 605	0.24 498

PSM-AAD	0.63 527	0.22 60	1.77 347	0.37 494	0.23 354	0.86 617	1.17 693	0.59 287	0.60 402	0.64 558	0.71 569	0.68 517	2.93 709	0.65 399	0.31 327	0.09 151	0.07 83	0.17 561	0.15 454	0.13 209	0.33 589

rafts_anoy	0.43 316	0.89 572	1.96 455	0.32 374	0.30 466	0.48 238	0.24 322	0.62 308	0.49 291	0.37 285	0.38 283	0.33 281	0.30 336	0.51 336	0.34 363	0.10 262	0.39 669	0.13 451	0.15 454	0.17 332	0.15 317

FINET	0.65 539	0.95 595	3.06 659	0.35 449	0.40 581	0.58 391	0.48 591	0.92 558	1.10 657	0.57 477	0.68 546	0.47 395	0.44 477	1.15 495	0.60 516	0.23 617	0.21 596	0.17 561	0.15 454	0.26 497	0.25 510

Syn2CoEx	0.70 565	1.07 637	2.74 623	0.43 556	0.30 466	0.64 495	0.42 550	0.99 619	0.78 590	0.62 539	0.78 591	0.74 552	0.72 605	1.92 622	0.61 519	0.20 592	0.17 550	0.19 590	0.15 454	0.29 521	0.22 458

psm_up	0.57 488	0.61 438	1.83 388	0.35 449	0.30 466	0.64 495	0.37 524	0.90 537	0.68 499	0.59 509	0.55 436	0.68 517	0.54 537	1.91 618	0.46 447	0.16 537	0.15 512	0.16 540	0.15 454	0.23 445	0.13 246

GwcNet	0.69 561	0.71 490	3.12 666	0.36 470	0.45 611	0.81 603	0.44 568	0.86 505	0.84 612	0.60 519	0.74 580	0.82 587	0.49 522	1.65 563	0.66 532	0.16 537	0.15 512	0.15 521	0.15 454	0.31 540	0.24 498

DMCA-RVC	0.62 520	0.96 598	2.63 602	0.36 470	0.90 679	0.56 355	0.31 460	0.69 350	0.57 376	0.68 577	0.52 401	0.59 463	0.56 546	1.23 503	0.53 486	0.16 537	0.38 662	0.20 600	0.15 454	0.20 397	0.15 317

ADCP+	0.94 637	1.12 643	3.14 667	0.34 433	0.39 571	1.06 649	0.79 663	0.89 531	0.80 598	0.66 567	0.67 538	0.85 598	1.55 687	0.93 460	4.55 715	0.13 450	0.11 402	0.16 540	0.15 454	0.26 497	0.25 510

SANet	1.20 663	1.21 661	3.33 683	0.38 511	0.27 424	1.73 688	0.85 669	1.10 659	2.49 711	1.16 662	1.83 681	1.72 687	1.50 686	2.37 657	2.84 692	0.18 565	0.16 530	0.16 540	0.15 454	0.32 549	0.32 578

XPNet_ROB	0.61 515	0.72 494	1.66 296	0.37 494	0.27 424	0.67 523	0.47 587	0.89 531	0.71 528	0.78 611	0.70 565	0.81 582	0.53 534	1.70 570	0.76 556	0.21 600	0.16 530	0.16 540	0.15 454	0.20 397	0.21 443

Selective-IGEV-i16pc	0.75 592	0.29 188	5.48 710	0.32 374	0.19 267	1.18 666	0.62 635	0.86 505	0.74 557	0.37 285	0.51 386	0.53 422	0.29 325	2.10 642	0.35 375	0.22 613	0.23 610	0.12 388	0.16 477	0.22 430	0.19 409

FlowAnything_test	0.23 75	0.32 228	0.52 5	0.28 258	0.17 182	0.37 102	0.20 156	0.38 70	0.24 6	0.24 169	0.20 78	0.21 138	0.17 84	0.26 70	0.25 237	0.13 450	0.10 347	0.14 490	0.16 477	0.17 332	0.12 203

zh-sn7	0.89 630	1.73 699	3.09 662	0.39 521	0.30 466	0.82 606	0.63 638	0.96 594	0.87 618	0.79 613	1.12 650	0.84 594	0.87 634	2.42 666	1.63 651	0.16 537	0.17 550	0.16 540	0.16 477	0.34 570	0.29 546

ITSA-stereo	0.48 385	0.33 237	1.20 185	0.33 400	0.18 230	0.60 422	0.29 439	0.94 575	0.80 598	0.50 393	0.49 371	0.53 422	0.59 561	1.25 507	0.64 529	0.15 516	0.12 436	0.17 561	0.16 477	0.18 360	0.23 484

Occ-G	0.30 173	0.30 206	1.33 214	0.23 95	0.15 112	0.36 94	0.25 346	0.43 118	0.31 44	0.26 207	0.35 259	0.46 387	0.22 185	0.30 130	0.25 237	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.16 477	0.31 540	0.08 56

EKT-Stereo	1.47 682	0.49 380	1.93 433	2.57 719	19.31 741	0.55 338	0.22 244	0.69 350	0.42 216	0.38 295	0.36 263	0.43 355	0.27 283	0.69 414	0.26 251	0.12 415	0.14 482	0.11 320	0.16 477	0.20 397	0.15 317

SDNR	1.22 667	0.80 535	2.71 614	0.33 400	1.48 707	1.98 698	0.23 285	1.93 704	2.44 709	0.89 636	2.52 697	1.36 676	0.51 527	3.65 711	1.93 663	0.30 650	0.31 646	0.22 612	0.16 477	0.33 558	0.36 604

ToySt	0.44 326	0.61 438	1.89 416	0.29 294	0.18 230	0.55 338	0.35 507	0.67 341	0.53 338	0.39 302	0.50 380	0.59 463	0.43 469	0.51 336	0.49 467	0.10 262	0.12 436	0.13 451	0.16 477	0.24 462	0.19 409

MC-Stereo	0.32 189	0.31 220	1.46 252	0.31 345	0.15 112	0.53 316	0.19 129	0.44 127	0.35 103	0.36 279	0.38 283	0.27 223	0.27 283	0.42 256	0.19 100	0.09 151	0.13 463	0.09 172	0.16 477	0.20 397	0.13 246

WZ-Net	0.92 634	1.31 672	3.76 690	0.41 541	0.36 547	0.86 617	0.71 654	1.00 628	1.06 652	0.82 626	0.92 619	1.06 652	1.05 655	2.16 645	1.61 650	0.19 581	0.13 463	0.15 521	0.16 477	0.32 549	0.28 538

PFNet	0.60 507	0.33 237	2.47 569	0.41 541	0.55 639	0.62 463	0.27 394	0.61 304	0.63 450	0.61 528	0.56 448	0.45 375	0.32 355	1.88 615	1.14 613	0.28 645	0.09 295	0.12 388	0.16 477	0.26 497	0.20 428

SFCPSM	0.46 362	0.24 100	2.35 540	0.27 225	0.27 424	0.70 547	0.32 483	0.96 594	0.63 450	0.49 386	0.52 401	0.43 355	0.36 380	0.52 340	0.43 435	0.12 415	0.09 295	0.12 388	0.16 477	0.16 308	0.12 203

PSMNet-RSSM	0.53 453	0.82 544	1.78 351	0.31 345	0.25 393	0.58 391	0.28 414	0.84 486	0.60 402	0.50 393	0.61 489	0.67 510	0.43 469	1.68 567	0.42 426	0.15 516	0.10 347	0.14 490	0.16 477	0.15 271	0.13 246

FAT-Stereo	0.70 565	0.54 409	2.88 638	0.36 470	0.29 449	0.62 463	0.54 607	0.97 603	0.87 618	0.76 605	0.92 619	0.94 627	0.80 622	1.84 603	0.57 507	0.18 565	0.19 575	0.17 561	0.16 477	0.22 430	0.25 510

SuperB	1.15 659	1.14 648	5.43 709	0.36 470	0.26 411	0.81 603	0.89 672	0.88 525	1.17 663	0.67 571	0.68 546	0.63 479	1.39 680	1.74 577	3.37 703	0.15 516	0.12 436	0.17 561	0.16 477	2.80 723	0.25 510

stereogan	0.69 561	0.51 392	2.44 559	0.39 521	0.39 571	1.01 643	0.41 546	0.94 575	0.92 633	0.73 597	0.85 607	1.15 664	0.69 598	1.57 550	0.53 486	0.19 581	0.18 562	0.20 600	0.16 477	0.36 590	0.24 498

DANet	0.80 608	0.65 466	2.21 510	1.19 692	0.48 624	0.74 568	1.25 696	0.89 531	1.53 684	0.89 636	0.71 569	0.96 630	0.56 546	1.83 598	0.96 581	0.18 565	0.16 530	0.19 590	0.16 477	0.26 497	0.29 546
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 592	0.84 551	2.01 464	0.40 533	0.25 393	0.74 568	0.66 641	0.87 516	0.73 553	0.71 590	1.07 647	0.84 594	0.59 561	2.71 691	1.15 615	0.17 552	0.16 530	0.44 670	0.16 477	0.31 540	0.20 428

DRN-Test	0.64 531	0.43 335	2.44 559	0.39 521	0.44 600	0.80 602	0.41 546	1.02 639	0.78 590	0.80 615	0.63 507	0.69 524	0.56 546	1.79 588	0.69 540	0.15 516	0.12 436	0.17 561	0.16 477	0.18 360	0.17 372

ETE_ROB	0.60 507	0.71 490	1.55 275	0.37 494	0.25 393	0.69 541	0.51 596	1.47 685	0.70 518	0.80 615	0.69 555	0.85 598	0.49 522	1.36 515	0.58 512	0.16 537	0.13 463	0.19 590	0.16 477	0.21 413	0.23 484

PStereo	0.47 378	1.01 622	1.49 262	0.56 631	0.20 288	0.51 286	0.33 493	0.48 188	0.60 402	0.36 279	0.22 107	0.35 293	0.44 477	0.53 346	0.54 492	0.31 652	0.20 586	0.20 600	0.17 497	0.43 632	0.45 636

YMNet	0.62 520	0.72 494	1.93 433	0.41 541	0.41 590	0.87 621	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 600	0.81 595	0.83 589	0.46 497	0.86 453	0.93 576	0.19 581	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 623	0.21 443

YMNet_1	0.62 520	0.72 494	1.93 433	0.41 541	0.41 590	0.87 621	0.43 557	0.87 516	0.71 528	0.74 600	0.81 595	0.83 589	0.46 497	0.86 453	0.93 576	0.19 581	0.22 602	0.20 600	0.17 497	0.41 623	0.21 443

AIO-test2	0.49 404	1.15 652	1.96 455	0.42 552	0.37 559	0.50 271	0.23 285	0.79 452	0.70 518	0.33 264	0.53 414	0.27 223	0.22 185	0.67 405	0.29 291	0.73 687	0.08 199	0.13 451	0.17 497	0.17 332	0.18 392

fast-acv-ft	0.63 527	0.88 567	3.10 663	0.38 511	0.30 466	0.79 595	0.48 591	0.69 350	0.72 538	0.58 495	0.78 591	0.76 564	0.60 565	0.67 405	0.73 552	0.15 516	0.15 512	0.18 583	0.17 497	0.37 598	0.16 351

GASNet	0.73 586	1.47 683	3.04 657	0.47 588	0.33 512	0.57 374	0.34 499	0.91 549	0.75 571	0.58 495	0.58 463	0.74 552	0.55 542	2.03 630	0.65 531	0.21 600	0.15 512	0.19 590	0.17 497	0.51 656	0.28 538

Wz-Net-SNSev	0.76 596	1.32 675	3.11 665	0.40 533	0.31 487	0.71 549	0.60 626	0.98 607	0.87 618	0.67 571	0.83 600	0.96 630	0.60 565	1.67 566	0.97 582	0.16 537	0.15 512	0.16 540	0.17 497	0.36 590	0.24 498

test-1	0.44 326	0.48 376	1.69 302	0.30 316	0.27 424	0.50 271	0.28 414	0.80 456	0.43 227	0.40 304	0.54 426	0.41 337	0.24 227	0.31 141	1.16 617	0.09 151	0.20 586	0.10 241	0.17 497	0.11 150	0.26 521

AF-Net	0.69 561	0.92 580	2.21 510	0.41 541	0.40 581	0.68 535	0.40 540	1.02 639	0.86 615	0.69 579	1.03 641	1.04 648	0.84 629	1.19 498	0.78 560	0.22 613	0.14 482	0.25 631	0.17 497	0.30 532	0.18 392

RTSC	0.72 577	1.00 618	2.22 514	0.40 533	0.29 449	0.82 606	0.31 460	0.96 594	1.10 657	0.92 641	0.81 595	0.78 570	0.58 558	1.23 503	1.55 648	0.18 565	0.17 550	0.14 490	0.17 497	0.43 632	0.30 559

CVANet_RVC	0.65 539	0.80 535	2.13 493	0.36 470	0.26 411	0.62 463	0.42 550	0.84 486	0.72 538	0.69 579	0.68 546	0.68 517	0.52 532	2.64 684	0.42 426	0.19 581	0.12 436	0.22 612	0.17 497	0.37 598	0.15 317

UCFNet_RVC	0.48 385	0.82 544	1.85 394	0.30 316	0.27 424	0.64 495	0.26 370	0.74 387	0.55 360	0.48 374	0.53 414	0.63 479	0.41 440	0.88 457	0.38 396	0.15 516	0.10 347	0.17 561	0.17 497	0.18 360	0.15 317

DPSNet	0.86 624	0.60 433	2.34 537	0.58 639	0.36 547	1.07 654	0.75 659	1.30 676	1.05 649	0.70 585	0.68 546	0.94 627	1.29 669	2.08 638	1.82 661	0.26 635	0.23 610	0.16 540	0.17 497	0.48 648	0.40 626

MDST_ROB	1.17 662	0.42 329	3.87 692	0.54 622	0.44 600	4.11 720	0.58 622	1.31 677	0.84 612	2.12 697	1.12 650	0.98 634	0.71 602	4.24 717	0.99 590	0.16 537	0.14 482	0.19 590	0.17 497	0.18 360	0.35 596

TCMNet	0.66 544	0.85 556	2.55 595	0.50 602	0.52 633	0.72 555	0.39 537	0.87 516	0.72 538	0.58 495	0.68 546	0.63 479	0.46 497	1.70 570	0.63 523	0.18 565	0.18 562	0.23 619	0.18 511	0.38 605	0.27 530

rvit_0105_3	0.39 268	0.47 371	1.46 252	0.33 400	0.19 267	0.45 192	0.35 507	0.69 350	0.65 473	0.37 285	0.37 270	0.40 331	0.31 346	0.44 270	0.30 314	0.18 565	0.17 550	0.17 561	0.18 511	0.15 271	0.15 317

ff7	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

IGEVStereo-DCA	0.33 199	0.34 254	1.38 231	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.21 87	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.18 511	0.16 308	0.22 458

ffff	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

11t	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

anonymousdsp	0.34 210	0.53 401	1.47 256	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 134	0.22 144	0.24 227	0.55 355	0.19 100	0.09 151	0.11 402	0.10 241	0.18 511	0.24 462	0.29 546

ccc-4	0.32 189	0.52 394	1.38 231	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.46 151	0.41 202	0.24 169	0.23 122	0.20 123	0.23 211	0.48 314	0.19 100	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.18 511	0.23 445	0.22 458

IGEV-Stereo	0.34 210	0.54 409	1.47 256	0.25 152	0.16 149	0.56 355	0.23 285	0.49 197	0.40 189	0.25 189	0.24 134	0.22 144	0.24 227	0.54 351	0.19 100	0.09 151	0.10 347	0.10 241	0.18 511	0.24 462	0.29 546
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 433	1.01 622	1.74 322	0.29 294	0.19 267	0.60 422	0.26 370	0.52 233	0.75 571	0.63 548	0.63 507	0.63 479	0.33 363	0.85 450	0.47 456	0.27 641	0.15 512	0.40 664	0.18 511	0.22 430	0.14 274

LCNet	0.54 460	0.37 276	1.78 351	0.92 676	0.22 333	0.96 635	0.30 447	0.59 287	0.58 387	0.51 406	0.55 436	0.41 337	0.76 616	0.84 448	0.26 251	0.09 151	0.06 24	0.12 388	0.18 511	0.98 693	0.39 620

psmorigin	1.36 675	0.60 433	13.80 736	0.37 494	0.29 449	0.62 463	0.33 493	0.77 421	0.61 420	0.96 647	0.88 614	1.17 667	0.73 608	4.00 714	0.86 572	0.19 581	0.22 602	0.17 561	0.18 511	0.24 462	0.29 546

EDNetEfficientorigin	8.18 728	0.98 611	145.96 760	0.51 607	0.89 678	0.72 555	0.48 591	0.85 495	1.56 686	2.12 697	1.49 672	1.29 672	1.31 672	1.83 598	2.13 675	0.13 450	0.12 436	0.17 561	0.18 511	0.39 615	0.45 636

FADNet-RVC	0.61 515	1.26 668	2.12 491	0.33 400	0.26 411	0.59 410	0.29 439	0.86 505	0.62 438	0.45 342	0.50 380	0.62 477	0.46 497	1.73 575	0.55 495	0.17 552	0.20 586	0.17 561	0.18 511	0.59 666	0.28 538

S-Stereo	0.80 608	0.69 482	3.89 693	0.39 521	0.37 559	0.69 541	0.70 653	0.94 575	0.98 642	0.62 539	0.91 617	0.83 589	0.60 565	2.37 657	0.66 532	0.18 565	0.21 596	0.17 561	0.18 511	0.30 532	0.35 596

edge stereo	0.81 616	0.73 501	3.30 680	0.37 494	1.21 699	0.62 463	0.39 537	0.93 566	0.79 595	0.80 615	0.88 614	1.14 663	0.71 602	2.18 646	0.71 545	0.21 600	0.20 586	0.26 634	0.18 511	0.38 605	0.26 521

RTS	1.21 664	1.31 672	6.39 715	0.52 611	0.51 631	1.61 680	0.79 663	1.03 646	1.37 677	1.13 659	1.30 662	1.10 658	0.85 630	2.65 685	2.08 671	0.21 600	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 632	0.32 578

RTSA	1.21 664	1.31 672	6.39 715	0.52 611	0.51 631	1.61 680	0.79 663	1.03 646	1.37 677	1.13 659	1.30 662	1.10 658	0.85 630	2.65 685	2.08 671	0.21 600	0.24 614	0.18 583	0.18 511	0.43 632	0.32 578

PS-NSSS	0.63 527	1.00 618	1.81 378	0.30 316	0.31 487	0.63 481	0.34 499	0.98 607	0.69 508	0.54 439	0.74 580	0.51 414	0.41 440	2.43 669	0.48 462	0.24 626	0.17 550	0.27 635	0.18 511	0.27 508	0.21 443

LALA_ROB	0.60 507	0.76 510	1.69 302	0.36 470	0.29 449	0.79 595	0.55 611	0.94 575	0.77 586	0.81 621	0.67 538	0.94 627	0.49 522	0.99 467	0.73 552	0.21 600	0.15 512	0.20 600	0.18 511	0.23 445	0.21 443

IGEV_i1	0.44 326	0.26 132	2.01 464	0.33 400	0.18 230	0.58 391	0.27 394	0.84 486	0.49 291	0.45 342	0.47 340	0.55 433	0.33 363	0.65 399	0.36 381	0.11 353	0.11 402	0.13 451	0.19 531	0.17 332	0.28 538

AANet	0.82 619	0.91 578	2.89 641	0.34 433	0.29 449	0.63 481	0.38 531	0.81 460	1.31 673	1.33 679	1.39 668	1.26 671	1.14 664	1.32 510	0.97 582	0.20 592	0.17 550	0.18 583	0.19 531	0.33 558	0.31 568

Selective-IGEV-i16pb	0.86 624	0.33 237	6.08 713	0.32 374	0.21 304	1.08 656	0.68 647	1.06 652	0.92 633	0.43 324	0.76 586	0.66 500	0.46 497	2.31 653	0.50 472	0.23 617	0.25 627	0.14 490	0.19 531	0.26 497	0.24 498

coex-ft	5.95 724	1.67 693	60.57 758	0.34 433	0.30 466	0.77 586	0.69 650	0.74 387	4.41 720	19.22 744	2.15 689	1.62 686	7.97 728	1.81 596	8.96 729	0.44 666	2.08 725	0.18 583	0.19 531	0.38 605	4.62 730

UDGNet	0.44 326	1.02 627	1.74 322	0.35 449	0.19 267	0.58 391	0.23 285	0.49 197	0.66 488	0.41 313	0.38 283	0.34 289	0.29 325	0.53 346	0.30 314	0.24 626	0.10 347	0.37 661	0.19 531	0.27 508	0.15 317

APVNet	0.70 565	0.67 475	2.71 614	0.38 511	0.36 547	0.85 615	0.43 557	0.91 549	0.68 499	0.55 457	0.69 555	0.75 558	0.55 542	2.31 653	0.78 560	0.17 552	0.17 550	0.24 626	0.19 531	0.33 558	0.23 484

FADNet-RVC-Resample	0.67 549	1.16 657	3.16 669	0.37 494	0.29 449	0.62 463	0.38 531	0.86 505	0.63 450	0.51 406	0.50 380	0.57 453	0.45 482	1.57 550	0.49 467	0.24 626	0.32 651	0.23 619	0.19 531	0.27 508	0.62 663

FADNet	0.64 531	1.22 662	2.06 474	0.32 374	0.30 466	0.66 516	0.29 439	0.88 525	0.72 538	0.44 331	0.48 354	0.66 500	0.57 552	1.84 603	0.45 446	0.46 670	0.20 586	0.17 561	0.19 531	0.59 666	0.24 498

ADCRef	0.80 608	0.96 598	2.29 529	0.37 494	0.35 538	0.96 635	0.51 596	0.87 516	0.75 571	0.88 634	0.83 600	0.61 473	1.36 677	1.02 472	3.27 699	0.13 450	0.11 402	0.17 561	0.19 531	0.25 476	0.21 443

PSMNet_ROB	0.66 544	1.01 622	2.33 535	0.38 511	0.31 487	0.72 555	0.55 611	0.86 505	0.69 508	0.54 439	0.60 482	0.75 558	0.47 506	2.00 629	0.82 567	0.17 552	0.13 463	0.19 590	0.19 531	0.24 462	0.27 530

SGM-Forest	1.04 650	0.42 329	3.59 689	0.41 541	0.32 497	1.05 648	1.32 699	0.94 575	0.83 609	1.16 662	2.23 693	1.03 645	1.39 680	2.49 675	2.35 682	0.21 600	0.21 596	0.20 600	0.19 531	0.23 445	0.32 578
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 574	0.76 510	2.64 604	0.33 400	0.20 288	0.78 591	0.79 663	0.98 607	0.78 590	0.85 633	0.71 569	0.86 605	1.10 660	1.46 530	0.62 521	0.18 565	0.20 586	0.21 609	0.19 531	0.25 476	0.33 589
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 664	1.15 652	3.01 656	0.34 433	0.28 439	1.10 658	0.69 650	1.35 679	1.01 645	2.71 712	2.41 696	2.96 703	1.45 683	2.80 695	1.40 641	0.22 613	0.22 602	0.22 612	0.19 531	0.50 654	0.26 521
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
S0	0.40 278	0.69 482	1.02 147	0.30 316	0.19 267	0.61 442	0.35 507	0.48 188	0.31 44	0.34 267	0.50 380	0.32 269	0.32 355	0.34 184	0.36 381	0.19 581	0.14 482	0.17 561	0.20 544	0.46 644	0.65 666

S	0.44 326	0.42 329	1.08 159	0.27 225	0.24 369	0.66 516	0.28 414	0.53 242	0.46 259	0.45 342	0.56 448	0.33 281	0.39 420	0.31 141	0.30 314	0.17 552	0.11 402	0.19 590	0.20 544	0.52 660	1.29 708

ISRNet	0.47 378	0.44 347	1.55 275	0.37 494	0.31 487	0.49 257	0.19 129	0.75 397	0.66 488	0.63 548	0.71 569	0.67 510	0.39 420	0.58 363	0.44 441	0.23 617	0.16 530	0.21 609	0.20 544	0.21 413	0.25 510

IGEV-Stereo+	0.29 156	0.29 188	0.86 106	0.25 152	0.34 525	0.30 38	0.14 28	0.32 24	0.53 338	0.18 61	0.12 13	0.18 91	0.19 138	0.49 325	0.17 59	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.20 544	0.46 644	0.59 660

Wz-Net-TNSev	0.91 632	1.73 699	3.08 660	0.36 470	0.31 487	1.00 642	0.71 654	1.06 652	0.97 639	0.71 590	0.72 574	1.09 656	0.87 634	2.42 666	1.59 649	0.20 592	0.20 586	0.16 540	0.20 544	0.44 641	0.35 596

STTStereo	0.51 433	0.69 482	2.14 498	0.36 470	0.30 466	0.61 442	0.32 483	0.77 421	0.60 402	0.60 519	0.54 426	0.67 510	0.43 469	0.86 453	0.42 426	0.16 537	0.15 512	0.17 561	0.20 544	0.16 308	0.15 317

RP	0.67 549	0.82 544	1.94 443	0.43 556	0.44 600	0.65 509	0.45 576	0.89 531	0.82 606	0.66 567	0.92 619	0.99 637	0.76 616	1.55 545	0.66 532	0.25 631	0.18 562	0.23 619	0.20 544	0.31 540	0.22 458

XQC	0.73 586	0.98 611	2.39 547	0.46 583	0.35 538	0.81 603	0.46 579	1.00 628	1.00 643	0.80 615	0.69 555	0.88 611	0.74 613	1.32 510	1.20 623	0.24 626	0.16 530	0.23 619	0.20 544	0.41 623	0.33 589

BStereo	0.28 143	0.33 237	1.34 219	0.23 95	0.29 449	0.33 60	0.20 156	0.46 151	0.35 103	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 33	0.28 94	0.25 237	0.07 26	0.07 83	0.16 540	0.21 552	0.12 171	0.11 154

Anonymus123	0.31 182	0.33 237	1.34 219	0.23 95	0.29 449	0.98 638	0.20 156	0.49 197	0.35 103	0.22 135	0.17 51	0.20 123	0.14 33	0.28 94	0.25 237	0.07 26	0.07 83	0.16 540	0.21 552	0.12 171	0.11 154

FE-Mocha	0.41 286	0.31 220	1.44 247	0.28 258	0.33 512	0.41 150	0.17 90	0.69 350	0.45 248	0.44 331	0.50 380	0.41 337	0.45 482	0.36 205	1.17 619	0.10 262	0.08 199	0.11 320	0.21 552	0.13 209	0.13 246

AIO_test	0.39 268	0.37 276	1.19 181	0.73 659	0.67 662	0.35 79	0.25 346	0.47 173	0.34 87	0.34 267	0.22 107	0.33 281	0.17 84	1.31 509	0.19 100	0.11 353	0.15 512	0.08 70	0.21 552	0.15 271	0.23 484

GrayStereo	0.66 544	0.19 11	1.76 338	0.90 674	0.23 354	0.62 463	1.42 708	0.62 308	0.60 402	0.72 593	0.78 591	0.56 446	3.07 712	0.60 376	0.26 251	0.09 151	0.08 199	0.10 241	0.21 552	0.11 150	0.18 392

aanetorigin	0.77 600	0.80 535	2.59 598	0.43 556	0.44 600	0.58 391	1.01 683	0.57 272	0.68 499	1.53 690	1.23 656	0.81 582	1.08 658	1.07 478	1.07 603	0.18 565	0.15 512	0.17 561	0.21 552	0.54 663	0.30 559

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 600	1.04 629	2.06 474	0.94 678	0.35 538	0.89 626	0.40 540	0.85 495	0.63 450	0.55 457	0.63 507	0.75 558	0.38 406	2.38 660	0.48 462	1.10 703	0.31 646	0.36 657	0.21 552	0.53 662	0.55 654

SHD	0.72 577	0.77 520	2.36 543	0.45 577	0.40 581	0.71 549	0.32 483	1.02 639	1.25 668	1.07 655	0.84 603	0.90 615	0.73 608	1.09 481	0.98 585	0.21 600	0.18 562	0.20 600	0.21 552	0.32 549	0.31 568

ADCL	0.99 642	0.79 533	2.43 557	0.39 521	0.32 497	1.50 676	1.90 713	0.92 558	0.97 639	1.26 676	1.27 658	1.00 639	1.42 682	1.14 493	3.31 701	0.17 552	0.14 482	0.22 612	0.21 552	0.30 532	0.22 458

WCMA_ROB	1.12 654	0.83 549	2.66 607	0.58 639	0.34 525	1.17 665	0.71 654	0.93 566	0.94 635	1.74 693	2.63 702	3.09 705	1.71 694	1.70 570	1.84 662	0.26 635	0.21 596	0.20 600	0.21 552	0.28 514	0.43 633

Reg-Stereo(zero)	0.46 362	0.17 2	2.10 486	0.24 125	0.34 525	0.51 286	0.42 550	0.50 206	0.54 353	0.37 285	0.46 333	0.54 430	0.60 565	0.43 261	1.10 607	0.08 68	0.09 295	0.08 70	0.22 562	0.12 171	0.22 458

rvit_105_1	0.44 326	0.54 409	1.46 252	0.36 470	0.24 369	0.51 286	0.45 576	0.75 397	0.74 557	0.45 342	0.44 321	0.44 366	0.36 380	0.62 383	0.38 396	0.20 592	0.18 562	0.18 583	0.22 562	0.18 360	0.18 392

model_zeroshot	0.44 326	0.68 478	1.97 460	0.28 258	0.18 230	0.69 541	0.21 201	0.63 317	0.40 189	1.00 649	0.34 254	0.42 351	0.20 152	0.69 414	0.24 222	0.10 262	0.22 602	0.10 241	0.22 562	0.12 171	0.10 123

cross-raft	0.40 278	0.27 145	2.22 514	0.30 316	0.17 182	0.49 257	0.35 507	0.71 362	0.39 172	0.43 324	0.45 325	0.64 488	0.25 242	0.32 155	0.25 237	0.08 68	0.08 199	0.09 172	0.23 565	0.11 150	0.14 274

ADCS	1.05 651	1.36 680	2.98 653	0.42 552	0.36 547	0.96 635	0.81 667	1.06 652	1.12 660	1.25 673	0.97 630	1.08 654	0.90 640	1.25 507	4.86 717	0.21 600	0.21 596	0.22 612	0.23 565	0.36 590	0.38 614

AnyNet_C01	1.14 657	1.49 684	4.23 701	0.54 622	0.53 634	1.51 677	1.37 702	1.04 650	1.07 653	1.17 668	1.33 665	1.15 664	1.08 658	1.61 560	2.74 690	0.25 631	0.22 602	0.28 638	0.24 567	0.48 648	0.40 626

AnyNet_C32	1.00 646	1.33 677	2.53 584	0.49 598	0.54 636	1.15 663	1.14 691	0.91 549	0.89 626	1.11 658	0.95 627	0.87 607	0.93 642	1.50 539	4.07 710	0.21 600	0.20 586	0.25 631	0.24 567	0.38 605	0.33 589

GANetREF_RVC	0.75 592	1.15 652	2.46 563	0.47 588	0.26 411	0.83 609	0.61 630	0.97 603	0.89 626	0.62 539	0.61 489	0.72 542	0.59 561	2.42 666	0.55 495	0.32 654	0.25 627	0.36 657	0.24 567	0.39 615	0.31 568
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
NaN_ROB	1.14 657	0.94 588	2.96 649	0.53 617	0.56 642	1.13 661	0.99 678	0.98 607	1.00 643	1.09 657	0.87 611	0.77 566	1.06 657	5.90 722	2.72 689	0.16 537	0.23 610	0.16 540	0.24 567	0.22 430	0.36 604

CSAN	1.25 668	1.12 643	3.04 657	0.51 607	0.37 559	1.06 649	1.15 692	1.22 669	1.08 654	1.17 668	1.91 683	1.04 648	1.31 672	5.96 723	2.43 685	0.26 635	0.22 602	0.24 626	0.24 567	0.31 540	0.30 559

PDISCO_ROB	0.75 592	1.06 634	2.11 487	0.64 652	0.59 648	1.13 661	0.43 557	1.14 664	1.05 649	0.64 558	0.71 569	0.96 630	0.61 574	1.21 499	0.76 556	0.37 662	0.18 562	0.27 635	0.24 567	0.56 665	0.32 578

AdaDepth	0.24 86	0.18 7	1.03 148	0.25 152	0.21 304	0.46 212	0.16 76	0.30 15	0.27 18	0.17 51	0.19 68	0.14 16	0.18 111	0.35 192	0.17 59	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.25 573	0.10 113	0.10 123

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 143	0.28 174	1.09 163	0.33 400	0.15 112	0.30 38	0.16 76	0.58 278	0.42 216	0.19 82	0.19 68	0.17 71	0.26 262	0.38 227	0.37 389	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.25 573	0.10 113	0.06 1

HBP-ISP	0.76 596	1.30 671	3.19 673	0.35 449	0.26 411	0.85 615	0.54 607	1.03 646	0.72 538	0.80 615	0.69 555	0.68 517	0.83 626	2.04 632	0.44 441	0.23 617	0.24 614	0.29 645	0.25 573	0.28 514	0.24 498

Nwc_Net	0.68 556	0.83 549	2.53 584	0.41 541	0.39 571	0.77 586	0.38 531	1.01 636	0.70 518	0.60 519	0.99 633	0.98 634	0.68 596	1.41 522	0.63 523	0.23 617	0.15 512	0.23 619	0.25 573	0.23 445	0.18 392

SAMSARA	0.91 632	0.97 606	2.22 514	0.80 667	0.58 646	1.32 668	1.31 698	1.01 636	0.94 635	1.36 680	0.87 611	1.38 677	0.90 640	1.72 574	1.02 597	0.24 626	0.30 645	0.22 612	0.25 573	0.36 590	0.35 596

NCCL2	0.65 539	0.94 588	1.96 455	0.43 556	0.30 466	0.71 549	0.68 647	0.84 486	0.65 473	0.70 585	0.60 482	0.86 605	0.54 537	1.56 546	0.57 507	0.20 592	0.16 530	0.67 685	0.25 573	0.22 430	0.24 498

CBMV_ROB	0.76 596	0.42 329	2.68 609	0.33 400	0.22 333	0.74 568	0.47 587	0.96 594	0.76 581	1.04 654	0.96 628	0.88 611	0.93 642	2.06 634	1.19 622	0.22 613	0.24 614	0.27 635	0.25 573	0.25 476	0.28 538

FBW_ROB	0.83 620	0.77 520	1.77 347	0.44 563	0.30 466	0.87 621	0.46 579	1.10 659	0.91 629	0.81 621	0.75 583	1.01 641	0.61 574	3.66 712	1.23 627	0.26 635	0.23 610	0.36 657	0.25 573	0.27 508	0.62 663

GREAT-IGEV	0.37 240	0.28 174	1.48 259	0.25 152	0.38 565	0.46 212	0.18 113	0.33 34	0.34 87	0.15 15	0.29 193	0.15 39	0.17 84	0.36 205	0.23 196	0.07 26	0.76 704	0.07 2	0.26 581	0.21 413	1.03 700
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
RGC	0.71 574	0.97 606	2.18 506	0.44 563	0.44 600	0.73 562	0.40 540	0.94 575	0.71 528	0.71 590	1.04 644	1.01 641	0.71 602	1.74 577	0.70 542	0.23 617	0.18 562	0.28 638	0.26 581	0.29 521	0.27 530

G-Net	0.99 642	0.64 459	2.76 625	0.57 637	0.67 662	2.03 699	0.72 657	0.76 409	0.67 497	1.14 661	2.56 699	1.30 675	1.02 652	1.48 538	1.74 658	0.25 631	0.24 614	0.24 626	0.26 581	0.37 598	0.31 568

PVD	0.90 631	0.85 556	2.15 499	0.53 617	0.50 626	0.99 639	0.56 616	1.15 667	1.64 688	1.41 686	1.41 671	1.11 660	1.13 663	1.35 514	1.31 633	0.26 635	0.28 640	0.28 638	0.26 581	0.37 598	0.49 645

NOSS_ROB	0.64 531	0.65 466	1.62 289	0.46 583	0.25 393	0.67 523	0.30 447	0.93 566	0.77 586	0.59 509	0.57 457	0.77 566	0.38 406	2.78 693	0.44 441	0.23 617	0.24 614	0.28 638	0.26 581	0.27 508	0.39 620

qqai	0.21 38	0.20 26	0.63 38	0.39 521	0.13 56	0.32 54	0.15 50	0.35 42	0.31 44	0.14 10	0.13 16	0.18 91	0.13 20	0.27 76	0.15 15	0.08 68	0.08 199	0.07 2	0.27 586	0.07 5	0.09 84

ccnet	0.71 574	0.41 320	1.59 281	0.40 533	0.45 611	1.06 649	0.55 611	0.98 607	0.71 528	0.88 634	0.97 630	0.82 587	0.88 638	1.68 567	0.94 578	0.32 654	0.26 630	0.32 651	0.27 586	0.34 570	0.30 559

EDNetEfficient	1.27 669	0.70 488	4.05 698	0.64 652	0.98 683	0.94 633	1.40 705	0.85 495	1.75 693	2.34 706	1.33 665	1.05 650	2.21 703	1.58 554	4.15 711	0.15 516	0.19 575	0.14 490	0.27 586	0.38 605	0.32 578

SGM-ForestM	2.98 712	1.70 697	3.52 688	0.67 656	0.47 622	5.18 723	3.36 725	3.30 722	2.86 716	4.44 721	3.79 718	9.80 730	5.50 724	6.29 724	6.52 724	0.27 641	0.36 656	0.24 626	0.27 586	0.38 605	0.58 659

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 127	0.46 361	1.39 236	0.23 95	0.17 182	0.35 79	0.21 201	0.40 88	0.25 9	0.18 61	0.21 87	0.17 71	0.18 111	0.25 51	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 590	0.08 43	0.27 530

Selective-IGEV-i1	0.44 326	0.23 82	1.30 207	0.33 400	0.45 611	0.60 422	0.32 483	0.85 495	0.64 458	0.42 318	0.52 401	0.60 470	0.28 302	0.46 295	0.34 363	0.10 262	0.10 347	0.13 451	0.28 590	0.14 243	0.75 675

GASTEREO	0.35 223	0.72 494	1.15 173	0.56 631	0.20 288	0.52 307	0.22 244	0.56 266	0.40 189	0.30 244	0.31 225	0.16 53	0.31 346	0.35 192	0.26 251	0.09 151	0.14 482	0.08 70	0.28 590	0.14 243	0.20 428

DeepPrunerF	0.86 624	0.86 559	2.91 646	0.45 577	0.50 626	0.64 495	0.48 591	1.14 664	2.64 713	0.63 548	0.61 489	0.65 493	0.62 579	2.21 648	1.31 633	0.23 617	0.19 575	0.30 646	0.28 590	0.36 590	0.25 510

PA-Net	0.84 622	1.00 618	3.49 686	0.63 651	0.40 581	0.70 547	0.52 599	0.86 505	0.84 612	0.52 415	0.59 466	0.70 534	0.54 537	2.35 656	2.23 678	0.17 552	0.27 637	0.19 590	0.28 590	0.22 430	0.36 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 716	1.11 642	5.29 708	9.40 732	30.65 752	0.84 611	1.12 690	0.91 549	1.22 666	1.36 680	2.19 690	0.93 623	0.83 626	1.66 564	0.90 573	0.21 600	0.31 646	0.24 626	0.28 590	0.39 615	6.33 732

DF	0.34 210	0.29 188	0.95 133	0.31 345	0.44 600	0.40 139	0.21 201	0.71 362	0.32 57	0.23 158	0.37 270	0.32 269	0.17 84	0.39 235	0.85 571	0.10 262	0.09 295	0.08 70	0.29 596	0.09 80	0.20 428

MSCF	0.35 223	0.72 494	1.15 173	0.58 639	0.21 304	0.50 271	0.22 244	0.56 266	0.38 157	0.29 239	0.29 193	0.17 71	0.30 336	0.35 192	0.26 251	0.09 151	0.12 436	0.08 70	0.29 596	0.15 271	0.21 443

SCV	0.35 223	0.59 431	1.37 229	0.34 433	0.22 333	0.28 27	0.23 285	0.72 368	0.35 103	0.19 82	0.30 208	0.24 179	0.20 152	0.64 388	0.19 100	0.11 353	0.08 199	0.09 172	0.29 596	0.34 570	0.29 546

castereo++	0.28 143	0.43 335	0.93 128	0.28 258	0.17 182	0.53 316	0.21 201	0.55 260	0.45 248	0.17 51	0.26 164	0.32 269	0.17 84	0.33 170	0.16 37	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.29 596	0.13 209	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 493	0.82 544	1.89 416	0.59 644	0.56 642	0.64 495	0.36 515	0.84 486	0.69 508	0.51 406	0.68 546	0.53 422	0.43 469	0.56 358	0.43 435	0.34 658	0.18 562	0.44 670	0.29 596	0.48 648	0.30 559

rrr	0.46 362	0.34 254	3.08 660	0.27 225	0.16 149	0.45 192	0.28 414	1.09 658	0.51 309	0.24 169	0.21 87	0.26 210	0.25 242	0.64 388	0.52 482	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.29 596	0.16 308	0.25 510

SQANet	0.80 608	1.58 688	2.53 584	0.76 663	0.83 674	0.76 578	0.36 515	0.83 474	0.64 458	0.63 548	0.69 555	0.73 546	0.51 527	1.21 499	0.53 486	0.77 690	0.29 641	0.59 681	0.29 596	0.86 687	0.61 662

anonymousa	0.48 385	0.46 361	2.44 559	0.29 294	0.34 525	0.61 442	0.25 346	0.66 331	0.54 353	0.53 426	0.77 590	0.73 546	0.46 497	0.33 170	0.31 327	0.10 262	0.09 295	0.12 388	0.29 596	0.10 113	0.19 409

Sa-1000	0.51 433	0.72 494	1.90 421	0.31 345	0.60 653	0.60 422	0.31 460	0.94 575	0.71 528	0.52 415	0.83 600	0.42 351	0.33 363	0.68 408	0.28 277	0.10 262	0.09 295	0.13 451	0.29 596	0.29 521	0.10 123

CC-Net-ROB	0.85 623	1.15 652	2.13 493	0.88 673	0.38 565	0.88 625	0.44 568	1.06 652	0.79 595	0.58 495	0.69 555	0.65 493	0.50 525	2.74 692	0.51 478	0.93 693	0.39 669	0.87 691	0.29 596	0.54 663	0.54 651

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 127	0.40 310	0.87 108	0.22 67	0.17 182	0.36 94	0.19 129	0.39 77	0.32 57	0.21 114	0.24 134	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 199	0.08 70	0.30 606	0.13 209	0.55 654

FSD					0.29 449	0.35 79	0.33 493	0.44 127	0.46 259	0.32 260	0.32 236	0.37 305	0.32 355	0.35 192	0.32 340	0.28 645	0.27 637	0.31 647	0.30 606	0.31 540

SCV_C0	0.33 199	0.43 335	1.42 244	0.25 152	0.16 149	0.35 79	0.20 156	0.68 346	0.44 233	0.24 169	0.27 173	0.29 248	0.20 152	0.58 363	0.18 73	0.09 151	0.08 199	0.08 70	0.30 606	0.26 497	0.17 372

FC-DCNN v2	1.54 686	0.58 428	2.80 632	0.44 563	0.39 571	2.05 700	0.66 641	1.90 703	1.84 699	2.79 714	2.97 709	4.41 717	3.07 712	2.65 685	2.30 681	0.29 647	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.32 549	0.38 614

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 127	0.40 310	0.86 106	0.22 67	0.17 182	0.36 94	0.19 129	0.39 77	0.32 57	0.21 114	0.24 134	0.18 91	0.23 211	0.21 12	0.15 15	0.08 68	0.08 199	0.08 70	0.30 606	0.13 209	0.55 654

raft_robust	0.55 472	0.84 551	1.73 317	0.28 258	0.54 636	0.53 316	0.25 346	0.88 525	0.75 571	0.48 374	0.46 333	0.76 564	0.75 614	1.46 530	0.27 263	0.09 151	0.10 347	0.10 241	0.30 606	0.26 497	0.16 351

CREStereo++_RVC	0.33 199	0.29 188	1.74 322	0.24 125	0.16 149	0.54 323	0.15 50	0.40 88	0.55 360	0.37 285	0.51 386	0.24 179	0.19 138	0.27 76	0.26 251	0.09 151	0.06 24	0.08 70	0.30 606	0.08 43	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
FCDSN-DC	1.29 670	0.54 409	2.50 578	0.47 588	0.41 590	1.12 659	0.60 626	1.10 659	1.27 670	2.23 703	2.87 705	3.67 710	3.12 714	2.39 663	1.69 655	0.30 650	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.35 583	0.38 614
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 684	0.59 431	2.88 638	0.44 563	0.39 571	1.97 696	0.66 641	1.67 694	1.70 691	2.72 713	2.89 706	4.22 713	2.97 711	2.55 680	2.19 676	0.29 647	0.26 630	0.31 647	0.30 606	0.32 549	0.39 620

aanet-new-28k	0.34 210	0.53 401	2.69 612	0.25 152	0.12 25	0.39 124	0.21 201	0.37 60	0.29 37	0.18 61	0.24 134	0.17 71	0.21 167	0.22 25	0.15 15	0.08 68	0.06 24	0.08 70	0.31 615	0.10 113	0.23 484

castereo	0.30 173	0.44 347	0.81 94	0.24 125	0.29 449	0.41 150	0.27 394	0.72 368	0.45 248	0.22 135	0.30 208	0.24 179	0.31 346	0.25 51	0.21 159	0.09 151	0.07 83	0.08 70	0.31 615	0.12 171	0.09 84

DispNO	0.67 549	0.98 611	2.58 596	0.31 345	0.27 424	0.59 410	0.29 439	0.83 474	0.68 499	0.53 426	0.79 594	0.83 589	0.47 506	2.46 672	0.68 538	0.12 415	0.10 347	0.19 590	0.31 615	0.16 308	0.17 372

Gwc-CoAtRS	0.38 253	0.33 237	1.92 430	0.27 225	0.41 590	0.48 238	0.19 129	0.59 287	0.46 259	0.43 324	0.39 292	0.57 453	0.26 262	0.32 155	0.26 251	0.09 151	0.09 295	0.09 172	0.31 615	0.11 150	0.09 84

NCC-stereo	0.79 606	0.94 588	2.42 553	0.59 644	0.45 611	1.90 691	0.46 579	0.99 619	0.72 538	0.64 558	0.84 603	0.91 617	0.73 608	1.80 593	1.00 591	0.27 641	0.19 575	0.23 619	0.31 615	0.24 462	0.22 458

Abc-Net	0.79 606	0.94 588	2.42 553	0.59 644	0.45 611	1.90 691	0.46 579	0.99 619	0.72 538	0.64 558	0.84 603	0.91 617	0.73 608	1.80 593	1.00 591	0.27 641	0.19 575	0.23 619	0.31 615	0.24 462	0.22 458
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
aanet-new-24k	0.27 127	0.40 310	1.12 167	0.24 125	0.45 611	0.40 139	0.21 201	0.39 77	0.28 25	0.19 82	0.28 185	0.17 71	0.20 152	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 621	0.09 80	0.10 123

MSKI-zero shot	0.46 362	0.38 289	2.47 569	0.27 225	0.43 599	0.56 355	0.20 156	0.77 421	0.43 227	0.60 519	0.51 386	0.44 366	0.17 84	0.68 408	0.21 159	0.09 151	0.29 641	0.09 172	0.32 621	0.14 243	0.10 123

DCRE	0.50 416	0.63 454	2.13 493	0.30 316	0.23 354	0.45 192	0.24 322	0.59 287	0.53 338	0.50 393	2.10 687	0.42 351	0.26 262	0.35 192	0.23 196	0.09 151	0.14 482	0.10 241	0.32 621	0.16 308	0.15 317

SA	0.50 416	0.75 509	1.95 446	0.31 345	0.61 657	0.57 374	0.31 460	0.91 549	0.73 553	0.42 318	0.62 494	0.38 315	0.47 506	0.68 408	0.29 291	0.09 151	0.09 295	0.13 451	0.32 621	0.30 532	0.10 123

MIPNet	0.83 620	0.81 540	2.40 550	0.61 649	0.18 230	1.48 674	1.39 704	1.60 692	0.74 557	1.94 695	0.85 607	0.73 546	1.68 692	0.87 456	0.31 327	0.09 151	0.08 199	0.11 320	0.32 621	0.25 476	0.12 203

XX-Stereo	0.55 472	0.54 409	3.50 687	0.48 596	0.39 571	0.54 323	0.17 90	0.89 531	0.40 189	0.44 331	0.65 533	0.85 598	0.19 138	0.77 437	0.21 159	0.10 262	0.14 482	0.10 241	0.32 621	0.17 332	0.14 274

ADCMid	0.96 641	1.32 675	2.74 623	0.38 511	0.35 538	0.99 639	0.58 622	0.94 575	0.86 615	1.23 672	1.01 636	1.01 641	1.00 650	1.05 476	3.97 708	0.21 600	0.19 575	0.42 666	0.32 621	0.40 620	0.29 546

MSMD_ROB	1.34 673	0.96 598	2.38 545	0.39 521	0.32 497	1.96 694	0.62 635	0.91 549	1.43 679	2.94 716	2.60 700	4.77 719	1.95 699	2.43 669	1.33 635	0.29 647	0.26 630	0.32 651	0.32 621	0.30 532	0.30 559

DN	0.37 240	0.23 82	1.40 237	0.37 494	0.40 581	0.48 238	0.21 201	0.51 217	0.40 189	0.23 158	0.24 134	0.36 300	0.18 111	0.81 444	0.54 492	0.13 450	0.11 402	0.11 320	0.34 629	0.12 171	0.19 409

RSM	0.28 143	0.26 132	0.97 139	0.25 152	0.24 369	0.37 102	0.21 201	0.49 197	0.44 233	0.21 114	0.27 173	0.28 235	0.17 84	0.38 227	0.20 139	0.07 26	0.07 83	0.09 172	0.34 629	0.21 413	0.16 351

MADNet+	1.36 675	1.93 712	5.95 711	0.81 670	0.59 648	1.57 679	1.09 687	1.39 683	1.22 666	0.84 629	1.01 636	1.25 670	1.12 662	3.19 704	2.36 683	0.45 668	0.47 679	0.38 663	0.34 629	0.59 666	0.57 657

ELAS_RVC	1.37 677	0.78 530	3.21 675	0.55 629	0.50 626	1.49 675	2.48 721	1.48 686	1.71 692	2.13 700	2.09 686	2.07 692	2.56 707	1.90 617	2.02 668	0.35 659	0.36 656	0.37 661	0.34 629	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 453	0.34 254	2.91 646	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 201	0.72 368	0.42 216	0.81 621	0.51 386	0.70 534	0.41 440	0.48 314	1.13 611	0.09 151	0.15 512	0.10 241	0.35 633	0.19 381	0.09 84

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 240	0.37 276	1.21 187	0.26 199	0.18 230	0.73 562	0.18 113	0.53 242	0.41 202	0.35 272	0.30 208	0.58 460	0.22 185	0.33 170	0.95 580	0.09 151	0.07 83	0.09 172	0.35 633	0.13 209	0.15 317

RSM++	0.27 127	0.26 132	0.87 108	0.28 258	0.13 56	0.39 124	0.20 156	0.45 142	0.45 248	0.20 99	0.24 134	0.24 179	0.17 84	0.36 205	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.09 172	0.35 633	0.26 497	0.18 392

IGEV_Zeroshot_test	0.53 453	0.33 237	2.91 646	0.32 374	0.18 230	0.54 323	0.21 201	0.72 368	0.42 216	0.81 621	0.51 386	0.71 539	0.41 440	0.48 314	1.13 611	0.09 151	0.15 512	0.10 241	0.35 633	0.19 381	0.09 84

Selective-RAFT	0.35 223	0.26 132	1.48 259	0.31 345	0.15 112	0.61 442	0.19 129	0.60 299	0.54 353	0.28 230	0.29 193	0.40 331	0.33 363	0.50 332	0.27 263	0.10 262	0.07 83	0.09 172	0.35 633	0.19 381	0.08 56

test-3	0.43 316	0.20 26	1.70 306	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.51 406	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.35 633	0.29 521	0.28 538

test_1	0.43 316	0.20 26	1.70 306	0.34 433	0.32 497	0.45 192	0.23 285	0.71 362	0.46 259	0.50 393	0.29 193	0.45 375	0.21 167	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.07 83	0.10 241	0.35 633	0.29 521	0.29 546

test_3	0.44 326	0.20 26	1.70 306	0.36 470	0.32 497	0.47 222	0.30 447	0.73 382	0.49 291	0.50 393	0.30 208	0.45 375	0.22 185	0.59 369	0.98 585	0.08 68	0.10 347	0.11 320	0.35 633	0.29 521	0.28 538

ELAS	1.39 678	0.79 533	2.86 636	0.53 617	0.50 626	2.81 711	2.20 717	1.61 693	1.50 683	2.28 705	2.35 694	1.82 688	2.13 701	1.73 575	2.22 677	0.35 659	0.37 658	0.35 655	0.35 633	0.49 652	0.47 641
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 199	0.24 100	1.44 247	0.28 258	0.35 538	0.47 222	0.21 201	0.43 118	0.28 25	0.26 207	0.25 151	0.22 144	0.38 406	0.30 130	0.18 73	0.09 151	0.35 654	0.09 172	0.36 642	0.23 445	0.25 510

iRaft-Stereo_20w	0.58 493	0.39 302	1.96 455	0.45 577	0.32 497	0.92 631	0.57 620	1.14 664	0.56 372	0.81 621	0.40 296	0.55 433	0.69 598	0.65 399	1.04 600	0.09 151	0.16 530	0.09 172	0.36 642	0.17 332	0.25 510

AnonymousM	0.37 240	0.44 347	1.50 266	0.25 152	0.15 112	0.52 307	0.23 285	0.60 299	0.42 216	0.42 318	0.32 236	0.30 256	0.25 242	0.34 184	0.23 196	0.11 353	0.09 295	0.71 687	0.36 642	0.12 171	0.07 12

Pro-Stereo	0.22 63	0.25 114	0.66 62	0.22 67	0.14 81	0.49 257	0.15 50	0.23 2	0.35 103	0.16 26	0.13 16	0.14 16	0.09 1	0.49 325	0.18 73	0.08 68	0.06 24	0.09 172	0.37 645	0.08 43	0.09 84

DLNR-FE	13.43 737	20.01 742	23.53 743	121.73 760	33.87 753	0.46 212	0.15 50	8.09 733	0.35 103	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.75 428	0.29 291	6.68 734	0.26 630	0.09 172	0.38 646	50.82 760	0.18 392

AIO-Stereo	0.30 173	0.27 145	1.25 194	0.27 225	0.24 369	0.37 102	0.20 156	0.52 233	0.36 135	0.21 114	0.30 208	0.23 161	0.14 33	0.31 141	0.20 139	0.08 68	0.07 83	0.09 172	0.38 646	0.19 381	0.31 568

MoCha-V2	0.36 233	0.32 228	1.41 239	0.36 470	0.31 487	0.35 79	0.19 129	0.57 272	0.39 172	0.30 244	0.32 236	0.28 235	0.27 283	0.47 307	0.24 222	0.08 68	0.56 686	0.08 70	0.38 646	0.18 360	0.12 203

DLNR_Zeroshot_test	13.43 737	19.94 741	23.55 744	121.61 759	35.03 754	0.46 212	0.15 50	8.02 732	0.35 103	0.28 230	0.37 270	0.26 210	0.17 84	0.76 432	0.29 291	6.42 733	0.26 630	0.09 172	0.38 646	50.13 759	0.18 392

RAFT-Test	0.44 326	0.38 289	2.01 464	0.27 225	0.44 600	0.64 495	0.37 524	0.72 368	0.57 376	0.45 342	0.48 354	0.65 493	0.24 227	0.35 192	0.29 291	0.09 151	0.11 402	0.09 172	0.38 646	0.10 113	0.11 154

CFNet-RSSM	0.41 286	0.32 228	2.20 509	0.27 225	0.44 600	0.52 307	0.19 129	0.76 409	0.48 283	0.43 324	0.36 263	0.54 430	0.26 262	0.33 170	0.25 237	0.09 151	0.08 199	0.09 172	0.38 646	0.10 113	0.09 84

otaku	1.03 649	1.68 695	2.72 616	0.95 679	0.73 668	1.03 646	0.59 624	0.99 619	0.86 615	0.69 579	1.61 675	0.98 634	0.64 584	1.46 530	1.14 613	0.95 696	0.46 676	0.72 688	0.40 652	1.24 703	0.78 679

Ntro	1.00 646	1.68 695	2.80 632	0.95 679	0.85 675	1.06 649	0.53 603	0.98 607	0.90 628	0.62 539	0.76 586	0.93 623	0.66 591	1.66 564	0.98 585	0.99 698	0.45 674	0.75 689	0.40 652	1.19 699	0.75 675

test_xeample3	0.46 362	0.34 254	2.99 654	0.37 494	0.16 149	0.49 257	0.33 493	1.06 652	0.44 233	0.25 189	0.23 122	0.24 179	0.25 242	0.49 325	0.56 503	0.09 151	0.07 83	0.10 241	0.40 652	0.17 332	0.26 521

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 515	0.61 438	3.35 684	0.33 400	0.58 646	0.66 516	0.20 156	0.98 607	0.55 360	0.73 597	0.52 401	0.99 637	0.65 586	0.58 363	0.29 291	0.10 262	0.16 530	0.10 241	0.41 655	0.29 521	0.20 428

TRStereo	0.53 453	0.76 510	2.38 545	0.42 552	0.29 449	0.69 541	0.23 285	1.81 700	0.55 360	0.36 279	0.32 236	0.47 395	0.40 429	0.46 295	0.25 237	0.12 415	0.11 402	0.11 320	0.41 655	0.13 209	0.32 578

PASM	0.72 577	0.68 478	1.91 427	0.47 588	0.44 600	0.60 422	0.51 596	0.76 409	0.80 598	0.77 609	0.67 538	0.87 607	0.61 574	2.40 664	0.67 535	0.32 654	0.35 654	0.36 657	0.41 655	0.45 642	0.39 620

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 565	0.65 466	3.45 685	0.50 602	0.60 653	0.75 574	0.23 285	0.96 594	0.60 402	0.76 605	1.30 662	0.81 582	0.60 565	0.57 359	0.82 567	0.10 262	0.16 530	0.11 320	0.43 658	0.31 540	0.22 458

UGAM-zero	0.63 527	0.39 302	2.49 574	0.30 316	0.49 625	0.67 523	0.19 129	0.91 549	0.45 248	0.77 609	0.45 325	1.16 666	0.82 625	2.05 633	0.29 291	0.09 151	0.15 512	0.09 172	0.44 659	0.11 150	0.22 458

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 156	0.58 428	0.98 141	0.21 37	0.31 487	0.41 150	0.20 156	0.46 151	0.34 87	0.21 114	0.22 107	0.19 116	0.17 84	0.24 42	0.15 15	0.08 68	0.10 347	0.08 70	0.45 660	0.09 80	0.29 546

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 113	0.38 289	0.90 119	0.23 95	0.17 182	0.35 79	0.22 244	0.44 127	0.33 72	0.21 114	0.25 151	0.16 53	0.22 185	0.23 35	0.15 15	0.07 26	0.07 83	0.08 70	0.45 660	0.08 43	0.27 530

AE-Stereo	0.42 307	0.29 188	1.65 291	0.43 556	0.47 622	0.56 355	0.23 285	0.86 505	0.46 259	0.31 250	0.41 301	0.43 355	0.24 227	0.34 184	0.24 222	0.09 151	0.48 682	0.11 320	0.45 660	0.22 430	0.19 409

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 156	0.53 401	1.28 201	0.22 67	0.32 497	0.35 79	0.19 129	0.46 151	0.33 72	0.18 61	0.19 68	0.18 91	0.18 111	0.21 12	0.14 4	0.08 68	0.10 347	0.08 70	0.46 663	0.10 113	0.32 578

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 98	0.35 263	0.69 68	0.23 95	0.27 424	0.35 79	0.20 156	0.44 127	0.28 25	0.21 114	0.22 107	0.14 16	0.22 185	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 199	0.08 70	0.47 664	0.09 80	0.34 593

RT-IGEV	0.66 544	0.25 114	2.11 487	0.56 631	0.46 619	0.62 463	0.54 607	0.99 619	0.75 571	0.79 613	0.93 623	0.85 598	0.78 620	0.59 369	1.64 653	0.12 415	0.16 530	0.11 320	0.47 664	0.28 514	0.30 559

SGM_RVC	1.89 693	0.92 580	2.50 578	0.96 681	0.93 682	1.63 682	1.37 702	1.52 689	12.43 731	1.85 694	1.69 678	2.40 699	1.74 695	2.81 696	1.71 656	0.53 672	0.47 679	0.42 666	0.47 664	0.74 678	0.74 673
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 565	0.35 263	2.72 616	0.56 631	0.62 659	1.08 656	0.53 603	0.85 495	0.44 233	0.93 643	0.92 619	1.24 669	0.68 596	0.64 388	1.01 595	0.10 262	0.19 575	0.10 241	0.48 667	0.14 243	0.38 614

ACVNet_1	1.33 672	1.91 710	4.03 697	1.09 687	0.88 677	1.19 667	0.66 641	1.24 673	1.17 663	0.94 644	0.96 628	3.09 705	1.04 654	2.37 657	1.11 610	1.04 700	0.48 682	1.03 702	0.48 667	1.12 696	0.83 681

Select-FE	0.65 539	0.67 475	2.76 625	0.49 598	0.55 639	0.79 595	0.16 76	0.90 537	0.53 338	0.84 629	0.55 436	0.91 617	0.75 614	0.57 359	1.16 617	0.11 353	0.18 562	0.11 320	0.49 669	0.14 243	0.31 568

PAM_32	0.70 565	0.35 263	2.73 621	0.54 622	0.61 657	1.07 654	0.43 557	0.84 486	0.49 291	0.90 638	0.91 617	1.23 668	0.77 619	0.65 399	1.10 607	0.10 262	0.19 575	0.10 241	0.49 669	0.15 271	0.38 614

JetBlue	1.78 690	1.63 689	3.92 694	0.73 659	1.21 699	4.38 721	3.35 724	1.59 691	1.20 665	1.26 676	1.52 674	2.37 697	1.88 698	3.23 705	3.00 693	0.53 672	0.47 679	0.48 673	0.49 669	1.29 705	0.97 691

EAI-Stereo	0.78 604	0.25 114	1.67 298	0.54 622	0.59 648	1.95 693	2.05 715	1.11 663	0.64 458	0.95 646	1.49 672	0.50 411	0.67 593	0.59 369	1.44 643	0.09 151	0.19 575	0.09 172	0.49 669	0.13 209	0.22 458

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 127	0.39 302	0.79 90	0.24 125	0.24 369	0.37 102	0.21 201	0.37 60	0.33 72	0.19 82	0.27 173	0.18 91	0.22 185	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 482	0.08 70	0.51 673	0.08 43	0.39 620

RAFT+CT+SA	0.50 416	0.86 559	1.82 384	0.37 494	0.75 669	0.54 323	0.34 499	0.77 421	0.63 450	0.38 295	0.55 436	0.34 289	0.29 325	0.68 408	0.27 263	0.09 151	0.07 83	0.11 320	0.51 673	0.29 521	0.41 631

UDG	0.77 600	1.23 663	2.15 499	0.67 656	0.59 648	0.78 591	0.38 531	0.90 537	0.70 518	0.61 528	0.69 555	1.01 641	0.67 593	1.02 472	0.73 552	0.45 668	0.34 652	0.87 691	0.51 673	0.67 673	0.46 639

light-stereo	8.15 727	2.75 724	9.83 725	12.24 735	9.63 728	19.16 741	0.44 568	6.84 730	3.57 718	13.44 737	22.94 755	23.04 747	1.65 691	17.20 744	7.61 727	3.06 725	2.25 728	0.42 666	0.52 676	4.07 728	2.31 723

DDUNet	0.77 600	1.12 643	1.88 409	0.76 663	0.69 665	0.84 611	0.43 557	0.85 495	0.65 473	0.67 571	0.75 583	0.91 617	0.52 532	1.03 474	0.57 507	0.54 674	0.37 658	0.95 697	0.52 676	0.71 677	0.57 657

ACVNet_2	1.42 681	1.81 702	3.23 678	1.08 685	0.92 681	1.32 668	0.85 669	1.49 687	1.69 690	1.19 671	1.73 679	2.13 693	1.03 653	2.50 676	1.40 641	0.91 692	0.53 684	1.00 700	0.55 678	2.11 717	0.85 684

ACVNet-4b	1.93 694	1.85 705	4.10 699	1.07 684	0.86 676	1.15 663	0.53 603	1.06 652	1.12 660	0.64 558	1.09 648	1.99 691	0.70 600	2.20 647	9.86 733	5.62 730	0.41 672	1.03 702	0.55 678	1.86 715	0.85 684

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 648	1.67 693	2.32 532	0.47 588	0.39 571	1.47 673	0.95 675	0.95 589	0.91 629	0.84 629	0.94 625	1.05 650	0.60 565	2.95 699	0.72 549	0.41 664	0.72 703	0.32 651	0.55 678	0.74 678	1.22 706

DualNet (step1)	0.59 501	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.11 486	0.38 396	0.61 678	0.14 482	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

test_sample9	0.94 637	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.93 566	0.66 488	0.57 477	0.51 386	0.55 433	0.45 482	1.91 618	2.55 687	0.61 678	4.16 731	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

test_sample8	1.12 654	0.62 444	1.93 433	0.27 225	0.22 333	0.68 535	0.31 460	0.95 589	0.61 420	1.18 670	0.56 448	2.53 700	1.31 672	1.91 618	2.55 687	0.61 678	4.16 731	0.87 691	0.56 681	0.25 476	0.23 484

MonStereo1	1.98 696	1.01 622	1.78 351	1.19 692	1.04 690	3.58 715	0.61 630	1.53 690	1.93 701	1.39 684	3.37 714	2.23 696	10.80 732	2.84 697	1.25 629	1.04 700	0.38 662	0.96 698	0.57 684	1.10 695	1.00 699

RainbowNet	1.15 659	1.78 701	2.72 616	1.12 690	0.91 680	1.06 649	0.76 661	1.16 668	1.13 662	0.75 602	0.97 630	1.09 656	0.80 622	1.60 557	1.21 625	1.17 705	1.26 715	1.01 701	0.57 684	1.13 697	0.88 689

SPS-STEREO	1.07 652	1.13 646	2.88 638	0.65 654	0.69 665	0.99 639	0.68 647	1.05 651	0.87 618	1.36 680	1.23 656	1.46 680	0.94 645	1.87 606	1.72 657	0.66 682	0.61 689	0.58 679	0.57 684	0.65 671	0.77 678
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 628	0.93 586	3.23 678	0.99 682	0.64 660	0.77 586	0.55 611	0.98 607	0.97 639	0.61 528	1.03 641	0.65 493	1.05 655	0.79 442	1.38 638	0.44 666	0.46 676	0.51 676	0.58 687	0.65 671	0.47 641

PWCK	1.49 684	1.90 709	3.22 677	1.09 687	0.54 636	1.71 686	1.73 711	1.49 687	1.53 684	1.44 688	1.80 680	1.82 688	1.30 671	3.34 707	1.76 659	1.07 702	0.56 686	0.97 699	0.58 687	1.38 709	0.65 666

DStereoO	0.99 642	0.66 473	1.67 298	0.75 662	0.99 686	0.73 562	1.33 700	0.94 575	0.91 629	0.70 585	1.06 646	0.75 558	1.75 696	0.95 463	2.39 684	1.20 707	0.41 672	0.48 673	0.59 689	0.85 686	0.60 661

MFMNet_re	0.92 634	1.28 669	2.53 584	0.82 671	0.76 672	0.90 627	0.75 659	0.98 607	1.04 648	1.03 652	1.05 645	0.84 594	0.94 645	0.83 446	0.72 549	0.68 684	0.60 688	0.63 683	0.60 690	0.77 682	0.74 673

NVStereoNet_ROB	1.16 661	0.95 595	2.54 590	0.58 639	0.55 639	0.78 591	0.63 638	1.00 628	1.08 654	1.03 652	4.07 720	1.48 681	1.22 667	2.88 698	1.27 631	0.50 671	0.46 676	0.54 677	0.62 691	0.50 654	0.63 665
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SGM+DAISY	1.83 692	1.43 681	3.81 691	0.87 672	1.01 688	2.38 708	2.53 722	1.36 680	1.75 693	2.92 715	3.22 712	2.65 701	2.93 709	2.22 651	3.10 696	0.72 686	0.69 699	0.63 683	0.62 691	0.77 682	0.98 692

DispFullNet	1.67 689	2.10 715	5.22 706	1.53 701	8.90 726	0.86 617	0.31 460	0.96 594	0.96 638	1.37 683	1.01 636	1.13 661	1.98 700	1.51 540	0.91 574	0.54 674	0.31 646	1.18 704	0.63 693	1.13 697	0.80 680

GCST	0.72 577	1.10 639	2.15 499	1.11 689	0.59 648	0.62 463	0.19 129	0.75 397	0.53 338	0.56 466	0.63 507	0.47 395	0.31 346	1.11 486	0.33 353	0.75 689	0.45 674	0.84 690	0.64 694	0.69 674	0.54 651

IMH-64-1	1.39 678	1.64 691	1.86 402	1.36 696	1.11 694	1.39 671	1.19 694	1.76 697	1.45 681	1.16 662	2.21 691	1.53 682	1.38 678	1.98 625	1.52 646	1.29 708	0.67 693	1.27 708	0.69 695	1.29 705	0.98 692

IMH-64	1.39 678	1.64 691	1.86 402	1.36 696	1.11 694	1.39 671	1.19 694	1.76 697	1.45 681	1.16 662	2.21 691	1.53 682	1.38 678	1.98 625	1.52 646	1.29 708	0.67 693	1.27 708	0.69 695	1.29 705	0.98 692

IMH	2.02 697	2.15 721	2.69 612	1.68 704	1.12 696	1.66 685	0.92 674	2.10 709	1.92 700	1.32 678	2.66 703	2.21 695	1.69 693	5.78 721	1.68 654	5.54 729	0.96 711	1.31 710	0.71 697	1.32 708	0.99 697

WAO-7	1.48 683	1.63 689	2.49 574	0.93 677	0.75 669	1.72 687	1.10 688	1.84 702	1.96 702	1.43 687	2.54 698	1.97 690	1.61 690	3.06 701	2.08 671	0.69 685	0.66 692	0.94 696	0.74 698	0.80 684	0.69 670

Dean	1.79 691	1.83 703	3.92 694	1.29 695	1.07 693	1.55 678	1.00 681	1.95 705	2.33 707	1.47 689	4.19 721	4.26 716	1.33 675	2.21 648	1.48 645	1.14 704	0.68 697	1.18 704	0.74 698	1.24 703	0.98 692

DStereoRT	0.81 616	0.53 401	2.23 518	0.36 470	0.33 512	0.92 631	0.36 515	0.86 505	0.80 598	0.57 477	0.62 494	0.59 463	1.15 665	1.76 580	1.04 600	0.14 495	0.13 463	2.17 725	0.78 700	0.16 308	0.66 669

MANE	2.90 711	1.14 648	2.96 649	1.03 683	1.01 688	5.01 722	2.45 720	5.36 726	6.88 727	3.58 719	4.76 724	5.99 723	4.99 721	4.23 716	4.61 716	0.56 677	0.67 693	0.44 670	0.78 700	0.51 656	1.03 700

TorneroNet-64	2.65 704	1.83 703	3.30 680	1.46 699	1.20 698	3.89 717	0.99 678	3.51 724	6.71 726	2.56 709	4.60 722	4.22 713	3.85 717	3.33 706	3.14 697	1.19 706	0.65 691	1.39 713	0.79 702	3.31 725	1.15 704

WAO-6	1.58 688	1.54 686	2.32 532	1.14 691	1.00 687	2.30 706	1.03 684	1.82 701	2.85 715	1.25 673	2.61 701	2.20 694	1.56 688	2.47 674	1.99 667	0.95 696	0.67 693	1.19 707	0.83 703	1.08 694	0.88 689

TorneroNet	5.50 722	1.92 711	3.16 669	1.47 700	1.25 701	14.07 731	1.06 686	4.90 725	20.99 749	10.17 730	16.48 740	11.88 736	6.93 726	3.34 707	4.20 712	1.30 710	0.69 699	1.45 715	0.86 704	2.61 722	1.20 705

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 673	1.70 697	2.50 578	0.56 631	0.40 581	2.15 703	0.99 678	1.24 673	1.26 669	1.02 651	1.10 649	1.29 672	0.88 638	3.10 703	1.08 604	1.66 716	0.83 707	0.68 686	0.88 705	1.57 710	1.80 720

WAO-8	2.80 708	2.14 719	2.89 641	1.91 712	1.04 690	3.98 718	0.96 676	3.26 720	6.17 723	2.15 701	3.37 714	3.31 707	2.41 705	11.84 730	2.03 669	2.05 720	1.86 721	1.54 716	0.92 706	1.22 700	0.87 687

Venus	2.80 708	2.14 719	2.89 641	1.91 712	1.04 690	3.98 718	0.96 676	3.26 720	6.17 723	2.15 701	3.37 714	3.31 707	2.41 705	11.84 730	2.03 669	2.05 720	1.86 721	1.54 716	0.92 706	1.22 700	0.87 687

ADCPNet	0.99 642	0.99 616	3.93 696	0.37 494	0.68 664	1.36 670	0.62 635	0.87 516	0.76 581	0.78 611	0.81 595	1.08 654	1.18 666	1.14 493	2.49 686	0.21 600	0.69 699	0.21 609	0.95 708	0.29 521	0.37 611

LE_ROB	4.43 720	1.35 679	9.38 722	2.79 721	3.93 721	2.43 709	3.46 726	2.68 714	11.19 729	11.66 735	4.73 723	5.26 721	10.46 731	4.50 719	9.49 730	0.82 691	0.69 699	1.34 711	0.98 709	0.75 680	0.76 677

FADNet_RVC	0.81 616	1.14 648	2.42 553	0.30 316	0.24 369	0.71 549	0.24 322	0.95 589	0.61 420	0.44 331	0.56 448	0.59 463	0.42 458	1.52 542	0.68 538	0.94 695	0.96 711	0.28 638	1.00 710	0.90 688	1.36 710

DStereoFS	2.23 699	2.10 715	2.47 569	1.61 703	1.88 715	3.81 716	2.06 716	1.95 705	3.33 717	2.38 707	3.31 713	2.37 697	4.92 720	2.45 671	3.27 699	1.03 699	1.27 717	0.55 678	1.04 711	0.70 675	2.05 722

UNDER WATER	2.74 706	1.85 705	4.54 703	1.81 710	1.44 704	2.34 707	1.40 705	3.24 719	6.60 725	2.60 710	2.76 704	5.75 722	5.24 723	3.02 700	4.01 709	1.45 712	0.81 706	1.59 719	1.06 712	1.80 713	1.51 713

UNDER WATER-64	2.47 703	1.89 708	4.86 704	1.82 711	1.44 704	3.18 713	1.57 710	2.62 712	5.64 722	2.05 696	2.13 688	4.13 712	3.76 716	2.62 683	3.42 704	1.47 713	0.85 708	1.57 718	1.07 713	1.82 714	1.49 712

notaker	2.66 705	2.07 714	3.31 682	2.61 720	1.43 702	1.76 689	1.11 689	2.76 715	1.79 695	2.26 704	11.53 735	3.96 711	4.29 719	3.09 702	2.76 691	1.55 715	0.88 709	1.70 721	1.07 713	2.00 716	1.35 709

KSHMR	4.10 718	1.97 713	5.27 707	1.71 706	1.47 706	1.96 694	1.28 697	3.19 718	17.33 744	2.12 697	15.91 738	9.18 729	1.57 689	8.42 727	1.98 666	1.52 714	1.26 715	1.67 720	1.19 715	1.67 712	1.40 711

ktn	4.35 719	2.10 715	2.89 641	1.80 708	1.49 708	2.13 702	1.41 707	2.26 710	12.72 732	11.41 734	16.43 739	11.15 732	3.75 715	4.36 718	3.18 698	1.82 718	0.98 713	1.73 722	1.21 716	2.97 724	1.27 707

JetRed	3.29 715	4.93 726	10.17 726	1.45 698	1.72 712	7.44 725	5.05 730	3.06 717	2.12 706	2.41 708	2.39 695	2.99 704	2.37 704	3.51 710	6.44 723	1.32 711	1.90 723	1.37 712	1.23 717	2.21 718	1.76 718

anonymity	0.80 608	0.66 473	1.29 204	0.59 644	0.75 669	0.67 523	0.52 599	0.95 589	0.71 528	0.94 644	0.70 565	0.67 510	0.87 634	0.71 421	1.35 636	0.64 681	0.62 690	0.58 679	1.44 718	0.60 669	0.65 666

LVE	1.96 695	2.17 722	3.14 667	1.68 704	1.80 713	1.63 682	1.03 684	2.34 711	2.81 714	1.25 673	2.89 706	4.24 715	1.29 669	2.79 694	1.44 643	2.85 724	0.91 710	1.18 704	1.46 719	1.23 702	1.10 703

DStereoSA	2.12 698	0.98 611	2.80 632	1.25 694	2.23 716	1.97 696	4.62 729	1.22 669	2.54 712	1.16 662	3.84 719	1.00 639	4.05 718	2.07 636	5.29 720	0.93 693	1.48 718	0.48 673	1.51 720	0.95 692	1.95 721

MultiAttention	2.38 702	0.50 388	1.93 433	1.80 708	2.56 719	10.86 729	2.30 718	1.22 669	0.80 598	0.62 539	1.16 653	1.13 661	0.56 546	16.09 740	1.18 620	0.20 592	0.09 295	0.43 669	1.62 721	0.94 690	1.58 716

MSAF-DinoV2	3.10 714	1.86 707	10.68 727	3.61 726	0.30 466	3.34 714	0.82 668	2.81 716	1.79 695	0.80 615	0.87 611	1.56 685	1.10 660	26.49 755	1.96 664	0.17 552	0.13 463	0.19 590	1.63 722	0.92 689	0.99 697

IGEV-RUCA	2.28 700	0.30 206	1.15 173	0.40 533	1.86 714	2.06 701	1.90 713	1.36 680	1.80 697	3.70 720	3.76 717	5.02 720	8.19 729	2.12 643	1.63 651	0.25 631	0.76 704	2.72 727	1.91 723	2.39 720	2.36 725

TCMNet-wrong-test	5.51 723	6.62 729	6.20 714	13.02 739	11.90 732	7.14 724	5.53 731	6.99 731	1.44 680	2.65 711	3.10 710	8.37 728	5.95 725	4.75 720	6.05 722	3.07 726	0.98 713	2.38 726	1.99 724	6.62 733	5.43 731

MFN_U_SF_RVC	1.55 687	2.39 723	3.16 669	0.65 654	0.41 590	1.12 659	0.46 579	1.23 672	1.33 674	1.61 691	1.20 654	1.43 679	0.98 649	1.76 580	1.97 665	1.90 719	1.80 719	1.98 723	2.15 725	1.63 711	1.77 719

PML	23.15 743	16.83 738	7.78 718	5.49 727	9.93 729	51.13 759	104.50 761	5.76 727	13.62 737	37.30 761	105.93 761	30.86 758	23.50 749	12.07 732	7.87 728	6.30 732	2.12 726	6.32 738	2.43 726	10.44 739	2.90 726

MADNet++	2.79 707	2.11 718	2.97 652	2.49 718	2.28 717	2.95 712	2.31 719	2.67 713	2.47 710	3.03 717	3.13 711	2.70 702	2.92 708	4.10 715	4.48 714	2.68 723	2.24 727	3.04 730	2.44 727	2.37 719	2.34 724

Selective-IGEV-i1pa	9.22 730	12.57 737	9.49 724	2.20 714	1.49 708	16.83 735	8.03 733	14.34 741	11.26 730	10.52 731	15.24 737	14.52 740	11.94 740	18.22 745	9.78 732	7.79 740	3.09 729	5.20 734	2.49 728	2.46 721	6.90 734

BEATNet-Init1	12.10 734	11.19 733	27.29 755	2.99 722	3.51 720	21.84 748	11.10 734	14.34 741	13.83 739	20.34 745	20.33 745	26.35 757	20.03 743	19.06 746	14.80 742	1.74 717	1.81 720	2.05 724	2.49 728	3.69 727	3.12 727

tt	4.93 721	0.27 145	4.20 700	2.29 716	1.58 710	10.20 728	16.97 738	9.42 734	5.02 721	1.67 692	1.28 659	4.68 718	5.03 722	3.37 709	5.92 721	6.16 731	9.47 742	2.82 728	3.18 730	3.60 726	1.53 714

USTest	8.10 726	7.17 730	8.96 721	9.25 731	9.05 727	15.27 732	23.78 740	9.96 735	9.47 728	5.94 725	6.75 725	7.80 727	7.48 727	8.83 729	11.21 735	2.21 722	3.56 730	2.86 729	3.20 731	5.02 731	4.16 728

Anonymous_2	0.74 589	0.32 228	1.65 291	0.33 400	0.30 466	0.67 523	0.32 483	0.69 350	0.46 259	0.48 374	0.41 301	0.84 594	0.58 558	0.51 336	0.40 415	0.32 654	0.38 662	1.43 714	3.69 732	0.80 684	0.27 530

DGSMNet	2.89 710	0.63 454	3.18 672	3.43 725	4.17 723	2.57 710	6.98 732	0.97 603	0.83 609	0.56 466	1.86 682	0.79 575	0.62 579	1.64 562	1.39 639	4.61 728	5.01 733	5.17 733	4.71 733	4.44 730	4.19 729

iinet-test	11.61 732	10.56 731	11.80 728	12.17 733	12.09 733	18.69 736	26.70 746	13.53 737	13.46 733	9.91 728	10.28 727	11.17 733	11.16 735	12.37 734	14.43 738	6.71 735	7.85 735	6.13 736	6.95 734	8.33 735	7.85 735

IINet	11.61 732	10.56 731	11.80 728	12.17 733	12.09 733	18.69 736	26.70 746	13.53 737	13.46 733	9.91 728	10.28 727	11.17 733	11.16 735	12.37 734	14.43 738	6.71 735	7.85 735	6.13 736	6.95 734	8.33 735	7.85 735

DPSM_ROB	12.34 735	11.21 735	12.51 732	12.91 737	12.80 736	19.84 745	28.28 749	14.38 743	14.28 740	10.58 732	11.26 731	12.03 737	11.85 738	13.15 738	15.34 743	7.11 737	8.31 739	6.50 739	7.35 736	8.84 737	8.31 739

DPSM	12.34 735	11.21 735	12.51 732	12.91 737	12.80 736	19.84 745	28.28 749	14.38 743	14.28 740	10.58 732	11.26 731	12.03 737	11.85 738	13.15 738	15.34 743	7.11 737	8.31 739	6.50 739	7.35 736	8.84 737	8.31 739

DGTPSM_ROB	8.89 729	5.62 727	12.25 731	5.92 728	11.32 730	8.54 726	24.18 741	6.40 728	13.49 735	5.15 722	11.46 733	6.19 725	10.92 733	7.00 725	13.72 736	4.47 727	7.65 734	3.92 731	7.45 738	4.38 729	7.87 737

DPSMNet_ROB	9.48 731	5.64 728	13.01 735	8.82 730	11.82 731	8.54 726	24.20 742	6.41 729	13.65 738	5.32 724	11.47 734	6.33 726	10.92 733	7.69 726	13.89 737	7.25 739	8.19 738	5.06 732	7.78 739	5.31 732	8.26 738

Selective-IGEV-i16pa	47.65 759	67.17 760	7.20 717	2.47 717	2.32 718	116.02 761	1.42 708	90.41 762	82.69 761	32.69 760	90.10 760	60.10 761	84.41 761	129.53 762	52.52 759	50.16 759	15.10 745	18.00 750	9.63 740	0.94 690	40.09 760

DPSimNet_ROB	17.97 740	20.20 746	24.98 748	17.62 740	15.92 739	21.53 747	21.00 739	13.70 739	15.61 742	23.89 757	14.69 736	22.87 745	24.58 757	12.70 737	14.56 740	18.48 750	12.91 744	20.21 751	12.05 741	17.76 740	14.17 742

U	3.37 717	0.17 2	0.91 123	0.26 199	13.79 738	19.19 742	0.15 50	0.41 100	0.31 44	0.17 51	0.18 62	0.27 223	0.15 57	0.21 12	0.16 37	0.09 151	0.06 24	17.88 749	12.81 742	0.10 113	0.08 56

HanzoNet	7.64 725	2.86 725	5.05 705	7.01 729	3.97 722	2.18 704	1.34 701	3.37 723	4.05 719	13.17 736	10.58 729	10.73 731	16.52 741	8.45 728	10.51 734	10.48 741	9.72 743	5.59 735	13.46 743	6.84 734	6.83 733

LSM0	26.58 752	22.63 754	25.88 752	30.13 752	52.21 760	39.94 757	56.74 751	28.97 756	28.72 753	21.14 749	22.26 748	24.43 755	23.88 751	26.54 756	30.87 753	14.32 748	16.55 746	13.12 747	14.71 744	17.92 747	20.60 751

CasAABBNet	24.81 747	22.53 748	24.83 747	26.08 745	25.74 744	39.86 753	57.06 755	28.87 754	28.83 756	21.16 752	22.54 751	24.22 752	23.89 754	26.38 749	30.87 753	14.25 742	16.71 749	13.09 741	14.81 745	17.78 741	16.71 744

RAFT-FEzeroshot	24.80 745	22.55 750	24.73 745	26.10 746	25.76 745	39.84 751	57.07 757	28.84 751	28.79 754	21.14 749	22.48 749	24.18 750	23.88 751	26.38 749	30.87 753	14.26 743	16.71 749	13.09 741	14.82 746	17.79 744	16.72 747

RAFT-FE	24.80 745	22.55 750	24.73 745	26.10 746	25.76 745	39.84 751	57.07 757	28.84 751	28.79 754	21.14 749	22.48 749	24.18 750	23.88 751	26.38 749	30.87 753	14.26 743	16.71 749	13.09 741	14.82 746	17.79 744	16.72 747

Selective-RAFT-Error	24.87 750	22.59 753	25.14 750	26.13 750	25.82 749	39.93 756	57.03 753	28.97 756	28.95 758	21.21 753	22.65 753	24.25 754	23.98 756	26.43 753	30.83 752	14.27 746	16.71 749	13.10 745	14.82 746	17.82 746	16.76 749

Hybrid-DGEV	24.86 749	22.58 752	25.22 751	26.11 748	25.76 745	39.92 755	57.06 755	29.03 758	29.01 760	21.12 748	22.64 752	24.13 749	23.91 755	26.46 754	30.82 751	14.27 746	16.70 748	13.09 741	14.83 749	17.78 741	16.71 744

FlowAnything	24.85 748	22.54 749	25.10 749	26.11 748	25.76 745	39.86 753	57.00 752	28.89 755	28.87 757	21.31 754	22.68 754	24.22 752	23.87 750	26.39 752	30.89 757	14.26 743	16.78 753	13.10 745	14.90 750	17.78 741	16.69 743

fast-reg	25.26 751	22.76 755	26.49 754	26.66 751	27.60 751	41.51 758	57.03 753	28.84 751	28.98 759	20.78 746	22.21 747	23.55 748	23.30 748	26.97 758	31.44 758	14.39 749	16.67 747	15.16 748	15.84 751	18.23 749	16.71 744

HaxPig	19.86 741	22.40 747	22.34 742	17.95 741	17.95 740	11.77 730	11.89 735	16.02 745	15.89 743	21.10 747	21.41 746	18.74 744	18.39 742	20.08 747	19.69 745	23.63 755	23.22 754	24.06 752	23.69 752	23.00 751	23.95 752

LRCNet_RVC	13.74 739	19.30 739	12.75 734	19.46 742	12.69 735	1.86 690	0.41 546	12.33 736	1.05 649	15.77 740	18.83 744	12.62 739	8.70 730	12.21 733	9.62 731	22.22 751	8.37 741	25.85 753	24.01 753	19.32 750	17.44 750

RSGM-EC	41.56 757	31.72 758	19.92 740	51.66 756	47.86 758	38.70 749	61.61 759	33.83 759	22.80 750	23.45 755	29.29 758	43.76 759	35.31 759	66.76 759	70.17 760	66.40 760	37.60 760	48.67 757	25.68 754	48.86 757	27.21 753

acva	41.56 757	31.72 758	19.92 740	51.66 756	47.86 758	38.70 749	61.61 759	33.83 759	22.80 750	23.45 755	29.29 758	43.76 759	35.31 759	66.76 759	70.17 760	66.40 760	37.60 760	48.67 757	25.68 754	48.86 757	27.21 753

MEDIAN_ROB	23.96 744	27.05 756	26.39 753	22.16 743	22.13 742	16.12 734	13.97 736	20.24 746	20.05 745	25.50 758	25.31 756	22.96 746	22.63 747	24.39 748	23.24 749	28.20 756	27.23 758	28.62 754	27.75 756	27.50 752	27.76 755

AVERAGE_ROB	26.93 753	30.34 757	29.27 756	25.82 744	25.34 743	19.48 744	15.17 737	23.55 750	23.00 752	28.45 759	27.87 757	26.25 756	25.86 758	26.96 757	25.55 750	31.30 757	30.07 759	31.76 755	30.81 757	30.79 756	30.93 756

Anonymous_1	22.91 742	11.20 734	12.13 730	12.75 736	26.28 750	19.43 743	27.92 748	14.08 740	13.61 736	14.96 739	10.58 729	11.26 735	11.19 737	12.55 736	14.57 741	38.28 758	7.88 737	34.96 756	63.99 758	89.57 761	10.94 741

xxxxx1	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

tt_ll	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

ff	28.96 754	20.11 743	14.07 737	49.74 753	39.15 755	18.98 738	26.64 743	21.94 747	20.21 746	16.45 741	17.48 741	18.36 741	21.56 744	16.21 741	20.88 746	23.07 752	26.55 755	66.40 759	78.70 759	30.27 753	32.51 757

test_example2	115.39 760	123.23 761	94.57 759	115.52 758	123.55 761	101.63 760	114.33 762	53.41 761	99.48 762	134.90 762	135.05 762	85.83 762	85.11 762	111.32 761	106.15 762	152.55 762	205.26 762	99.78 762	114.96 762	140.96 762	110.20 761

ccccc		297.21 762		374.70 761	380.44 762	203.92 762		216.32 763		203.37 763		215.01 763		312.78 763		412.57 763	356.13 763	256.09 763	227.69 763	428.88 763

ASD4		19.65 740

Low-res two-view benchmark