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

MCSU-Stereo	0.22 58	0.14 1	0.60 24	0.23 93	0.15 102	0.43 158	0.17 80	0.35 34	0.38 141	0.17 41	0.21 75	0.22 131	0.13 18	0.53 326	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 340

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

PSi22a	0.20 19	0.28 169	0.89 107	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 92	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 67	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.05 1	0.13 199	0.11 148

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 80	0.27 4	0.31 38	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 52	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DispViT+	0.23 70	0.23 78	0.98 125	0.19 2	0.44 577	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.37 134	0.19 72	0.16 40	0.18 84	0.15 52	0.38 209	0.17 57	0.11 341	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 77	0.38 281	1.37 208	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 86	0.40 169	0.14 10	0.25 136	0.15 37	0.15 52	0.25 47	0.18 68	0.09 145	0.07 77	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 49	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 52	0.25 47	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 82	0.13 9	0.35 34	0.31 38	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 52	0.25 47	0.23 182	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 78	0.16 22	0.16 40	0.16 51	0.15 52	0.27 72	0.22 171	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 213	0.69 66	0.21 32	0.13 52	0.27 18	0.12 4	0.37 49	0.26 12	0.21 100	0.19 58	0.15 37	0.12 12	0.47 288	0.29 274	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 195

StereoAnything_RVC	0.35 206	1.25 643	1.82 360	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 43	0.43 104	0.37 134	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 125	0.46 276	0.14 4	0.11 341	0.09 283	0.08 65	0.05 1	0.76 658	0.18 382

trnet	0.28 128	0.26 128	1.32 191	0.19 2	0.12 21	0.54 304	0.15 43	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.30 118	0.21 146	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

LoS_RVC	0.29 141	0.33 230	1.19 160	0.25 145	0.34 502	0.43 158	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.22 120	0.33 230	0.23 149	0.24 212	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 552

CAS	0.35 206	0.25 110	1.30 186	0.79 643	0.34 502	0.51 268	0.23 270	0.46 136	0.39 155	0.22 120	0.31 210	0.20 111	0.17 76	0.28 89	0.23 182	0.73 664	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 592

LoS	0.31 167	0.30 199	1.52 249	0.23 93	0.13 52	0.54 304	0.20 148	0.48 170	0.49 269	0.25 174	0.28 170	0.37 284	0.24 212	0.38 209	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 158	0.27 140	1.09 142	0.23 93	0.50 603	0.40 124	0.20 148	0.46 136	0.44 212	0.22 120	0.28 170	0.26 196	0.19 125	0.33 154	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 254	0.49 625

CREStereo	0.28 128	0.30 199	1.33 193	0.19 2	0.13 52	0.55 319	0.17 80	0.48 170	0.46 238	0.27 208	0.33 230	0.24 166	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.11 341	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	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	0.31 167	0.35 256	1.30 186	0.20 9	0.14 73	0.57 354	0.25 328	0.46 136	0.42 195	0.27 208	0.32 220	0.27 209	0.24 212	0.39 217	0.23 182	0.43 643	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 344	0.07 12

MGA	0.19 8	0.27 140	0.57 19	0.20 9	0.18 213	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 6	0.18 52	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 169	0.60 24	0.21 32	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.19 72	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 140	0.60 24	0.20 9	0.16 133	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 6	0.18 52	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

TS12	0.24 77	0.26 128	0.83 91	0.25 145	0.11 9	0.46 200	0.17 80	0.46 136	0.43 206	0.20 87	0.31 210	0.18 84	0.20 138	0.31 127	0.22 171	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 94	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.24 39	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

aanet-new-90k	0.29 141	0.47 357	1.41 218	0.26 188	0.18 213	0.43 158	0.19 121	0.47 156	0.32 49	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.21 152	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 619

aanet-new-60k	0.29 141	0.51 377	1.68 277	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.43 104	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.17 66	0.19 125	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 507

aanet-new-70k	0.27 112	0.48 362	1.33 193	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.19 121	0.45 128	0.33 64	0.17 41	0.21 75	0.16 51	0.21 152	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 446

aanet-new-78k	0.33 184	0.44 335	2.51 557	0.26 188	0.12 21	0.42 150	0.20 148	0.45 128	0.31 38	0.16 22	0.22 95	0.15 37	0.25 227	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 552

aanet-new-40k	0.25 87	0.37 269	1.35 201	0.24 121	0.24 350	0.38 106	0.20 148	0.39 65	0.26 12	0.18 52	0.24 121	0.16 51	0.20 138	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 382

aanet-new-36k	0.29 141	0.63 437	1.51 247	0.24 121	0.11 9	0.43 158	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.19 72	0.24 121	0.16 51	0.22 170	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 485

aanet-new-34k	0.27 112	0.57 410	1.36 203	0.23 93	0.11 9	0.34 62	0.20 148	0.36 45	0.30 34	0.19 72	0.27 158	0.17 66	0.22 170	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 530

aanet-32k-new	0.30 158	0.60 416	1.61 264	0.25 145	0.15 102	0.46 200	0.21 190	0.41 86	0.33 64	0.17 41	0.24 121	0.17 66	0.23 196	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 601

aanet-new-32k	0.27 112	0.49 366	1.73 294	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 128	0.49 366	1.75 305	0.25 145	0.17 164	0.40 124	0.20 148	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.21 75	0.20 111	0.22 170	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-16k	0.26 100	0.47 357	1.36 203	0.25 145	0.12 21	0.36 82	0.18 103	0.40 74	0.35 92	0.18 52	0.21 75	0.18 84	0.21 152	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-14k	0.25 87	0.33 230	1.13 147	0.26 188	0.12 21	0.37 89	0.21 190	0.45 128	0.36 122	0.20 87	0.27 158	0.15 37	0.29 310	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 142	0.12 195

aanet-new-8k	0.26 100	0.38 281	1.21 166	0.25 145	0.13 52	0.44 171	0.22 231	0.49 177	0.34 78	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.25 227	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 195

aanet-new	0.32 174	0.29 182	2.39 521	0.25 145	0.25 371	0.43 158	0.21 190	0.41 86	0.31 38	0.18 52	0.23 109	0.16 51	0.30 322	0.33 154	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 238

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 77	0.22 56	0.90 110	0.23 93	0.32 474	0.47 211	0.21 190	0.48 170	0.34 78	0.20 87	0.25 136	0.21 125	0.23 196	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 87	0.41 311	1.08 139	0.23 93	0.23 335	0.45 180	0.20 148	0.44 113	0.30 34	0.18 52	0.21 75	0.22 131	0.20 138	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 266

RT-Monster	0.29 141	0.30 199	0.95 119	0.25 145	0.28 417	0.46 200	0.15 43	0.53 221	0.55 338	0.37 266	0.36 247	0.28 220	0.21 152	0.32 140	0.21 146	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 254	0.14 266

PipStereo	0.19 8	0.26 128	0.85 94	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 128	0.88 103	0.21 32	0.10 2	0.16 2	0.15 43	0.35 34	0.35 92	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 28	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.07 2	0.06 21	0.12 160	0.09 79

PSi22	0.37 223	0.73 483	1.71 290	0.28 242	0.13 52	0.44 171	0.14 21	0.64 298	0.51 287	0.22 120	0.28 170	0.36 280	0.22 170	0.65 378	0.27 247	0.07 26	0.14 462	0.07 2	0.06 21	0.28 499	0.12 195

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 148	0.49 177	0.37 134	0.20 87	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 148	0.50 186	0.37 134	0.21 100	0.22 95	0.27 209	0.24 212	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 190	0.50 186	0.39 155	0.25 174	0.22 95	0.27 209	0.25 227	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

Foundation-i32	0.20 19	0.28 169	0.87 100	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 43	0.32 19	0.36 122	0.13 5	0.10 3	0.25 181	0.14 28	0.19 2	0.15 14	0.09 145	0.09 283	0.07 2	0.06 21	0.11 142	0.12 195

LACA2	0.25 87	0.74 488	1.30 186	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 80	0.32 19	0.36 122	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 28	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 8	0.39 293	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 150	0.15 43	0.31 16	0.34 78	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 52	0.25 47	0.15 14	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 140	0.95 119	0.20 9	0.14 73	0.28 21	0.15 43	0.37 49	0.27 15	0.16 22	0.18 53	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

VMStereo-Base	0.26 100	0.27 140	1.26 175	0.20 9	0.12 21	0.42 150	0.17 80	0.37 49	0.40 169	0.22 120	0.31 210	0.29 232	0.21 152	0.32 140	0.20 126	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 238	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 125	0.23 32	0.18 68	0.10 252	0.06 24	0.07 2	0.06 21	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 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 43	0.35 34	0.27 15	0.18 52	0.15 31	0.17 66	0.16 67	0.26 66	0.21 146	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 128	0.56 405	1.05 135	0.23 93	0.19 252	0.52 288	0.17 80	0.44 113	0.39 155	0.18 52	0.25 136	0.24 166	0.15 52	0.33 154	0.19 94	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 230	0.32 561

GEAStereo	0.35 206	0.32 221	1.17 156	0.53 595	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.22 95	0.16 51	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.33 543	0.71 650

BridgeDepth	0.19 8	0.30 199	0.55 14	0.23 93	0.09 1	0.38 106	0.15 43	0.32 19	0.33 64	0.16 22	0.12 13	0.23 149	0.19 125	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	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	0.36 216	0.34 247	1.13 147	0.53 595	0.44 577	0.54 304	0.27 375	0.40 74	0.27 15	0.20 87	0.33 230	0.16 51	0.22 170	0.36 188	0.25 222	0.11 341	0.37 635	0.08 65	0.06 21	0.38 590	0.71 650

252Zero-FE	0.62 497	0.27 140	0.83 91	0.24 121	0.13 52	0.31 40	0.13 9	0.39 65	0.32 49	8.03 704	0.23 109	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 419	0.09 145	0.12 418	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 195

Zero-FE251	0.56 458	0.29 182	1.27 178	0.26 188	0.16 133	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.35 92	5.31 700	0.19 58	0.22 131	0.19 125	0.24 39	1.08 581	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 238

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 164	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 6	0.19 72	0.21 75	0.14 15	0.15 52	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 266

Replicate-Monster	0.23 70	0.40 301	0.94 118	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.13 9	0.40 74	0.36 122	0.22 120	0.15 31	0.15 37	0.15 52	0.40 224	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 308

asda	0.22 58	0.25 110	0.70 69	0.21 32	0.16 133	0.43 158	0.16 68	0.44 113	0.35 92	0.22 120	0.20 67	0.14 15	0.20 138	0.25 47	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.14 21	0.35 34	0.32 49	0.24 154	0.20 67	0.15 37	0.18 100	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 56	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.41 135	0.15 43	0.46 136	0.35 92	0.26 192	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.31 127	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 56	0.51 2	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.42 96	0.34 78	0.23 143	0.27 158	0.14 15	0.18 100	0.33 154	0.24 208	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 56	0.63 38	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.17 80	0.40 74	0.35 92	0.25 174	0.22 95	0.14 15	0.14 28	0.22 23	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 78	0.64 41	0.22 63	0.18 213	0.41 135	0.17 80	0.41 86	0.35 92	0.22 120	0.21 75	0.14 15	0.18 100	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 32	0.15 102	0.39 111	0.13 9	0.39 65	0.33 64	0.22 120	0.21 75	0.13 4	0.20 138	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 78	0.50 1	0.22 63	0.15 102	0.39 111	0.19 121	0.47 156	0.36 122	0.21 100	0.22 95	0.13 4	0.17 76	0.33 154	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 73	0.40 124	0.18 103	0.47 156	0.36 122	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.19 125	0.31 127	0.21 146	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 32	0.14 73	0.37 89	0.14 21	0.43 104	0.35 92	0.23 143	0.21 75	0.16 51	0.18 100	0.27 72	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 32	0.20 272	0.44 171	0.16 68	0.44 113	0.30 34	0.22 120	0.20 67	0.13 4	0.18 100	0.29 105	0.21 146	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.55 14	0.21 32	0.15 102	0.40 124	0.14 21	0.43 104	0.33 64	0.21 100	0.24 121	0.14 15	0.18 100	0.34 168	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3w_stereo	0.21 35	0.22 56	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 89	0.22 231	0.50 186	0.38 141	0.22 120	0.21 75	0.12 2	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 135	0.20 148	0.50 186	0.34 78	0.25 174	0.23 109	0.13 4	0.23 196	0.24 39	0.22 171	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 58	0.17 3	0.52 5	0.23 93	0.16 133	0.44 171	0.22 231	0.55 238	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.13 4	0.26 247	0.28 89	0.20 126	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsterstereo	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.25 145	0.27 402	0.39 111	0.14 21	0.51 196	0.33 64	0.25 174	0.27 158	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 146	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

IGEV	0.22 58	0.28 169	0.88 103	0.21 32	0.24 350	0.42 150	0.17 80	0.35 34	0.37 134	0.20 87	0.22 95	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

111111	0.24 77	0.21 39	0.82 89	0.24 121	0.21 286	0.43 158	0.13 9	0.45 128	0.35 92	0.22 120	0.27 158	0.18 84	0.16 67	0.35 175	0.18 68	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 461	0.08 51

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.31 40	0.22 231	0.38 58	0.25 6	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 213	0.85 94	0.22 63	0.14 73	0.28 21	0.21 190	0.38 58	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 117

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 256	0.65 49	0.21 32	0.14 73	0.36 82	0.13 9	0.37 49	0.40 169	0.21 100	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 117

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 266	0.68 64	0.21 32	0.17 164	0.45 180	0.12 4	0.35 34	0.42 195	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 230	0.61 30	0.23 93	0.21 286	0.45 180	0.13 9	0.33 27	0.46 238	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 230	0.60 24	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.13 9	0.39 65	0.46 238	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LG-G_1	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 70	0.37 269	0.71 71	0.23 93	0.11 9	0.51 268	0.12 4	0.44 113	0.39 155	0.19 72	0.15 31	0.19 107	0.15 52	0.36 188	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LGtest1	0.21 35	0.37 269	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 45	0.39 155	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 28	0.25 47	0.27 247	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 117

FoundationStereo	0.20 19	0.30 199	0.81 87	0.21 32	0.22 315	0.21 11	0.16 68	0.25 3	0.38 141	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 76	0.23 32	0.16 36	0.09 145	0.13 443	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

HUF	0.59 478	0.65 449	2.46 537	0.45 556	0.77 650	0.34 62	0.24 305	0.46 136	0.39 155	0.31 235	0.28 170	0.25 181	0.19 125	0.67 384	0.18 68	0.12 402	2.03 701	0.08 65	0.06 21	0.31 525	1.59 694

GIP-stereo	0.26 100	0.22 56	0.78 83	0.29 276	0.20 272	0.42 150	0.17 80	0.64 298	0.39 155	0.18 52	0.24 121	0.23 149	0.18 100	0.25 47	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.08 51

DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 56	0.91 113	0.23 93	0.13 52	0.49 243	0.18 103	0.30 12	0.28 22	0.19 72	0.17 43	0.14 15	0.14 28	0.41 229	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

IGEV-Stereo++	0.23 70	0.23 78	0.64 41	0.24 121	0.22 315	0.47 211	0.13 9	0.52 212	0.33 64	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.22 170	0.32 140	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 315	0.09 79

Any-RAFT	0.38 236	0.25 110	1.89 390	0.27 211	0.17 164	0.68 512	0.21 190	0.78 413	0.53 314	0.43 304	0.43 295	0.54 407	0.30 322	0.41 229	0.20 126	0.10 252	0.12 418	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

s12784h	0.36 216	0.28 169	1.58 257	0.23 93	0.11 9	0.62 442	0.24 305	0.79 429	0.64 435	0.44 311	0.52 382	0.28 220	0.26 247	0.50 312	0.24 208	0.11 341	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 291	0.06 1

TANstereo	0.33 184	0.49 366	1.75 305	0.23 93	0.12 21	0.54 304	0.16 68	0.40 74	0.45 227	0.45 322	0.51 367	0.26 196	0.22 170	0.29 105	0.20 126	0.10 252	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

XX-TBD	0.34 193	0.77 501	1.75 305	0.34 413	0.13 52	0.51 268	0.17 80	0.43 104	0.50 280	0.37 266	0.49 354	0.23 149	0.18 100	0.28 89	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

iResNet_ROB	0.50 394	1.15 629	1.73 294	0.31 325	0.21 286	0.58 371	0.22 231	0.95 566	0.82 583	0.58 472	0.62 473	0.57 430	0.39 399	0.84 428	0.40 393	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 398	0.13 238

pmcnn	1.32 648	1.05 608	2.77 605	0.74 638	1.43 679	0.72 532	0.56 593	0.96 571	0.91 606	0.99 625	2.92 685	6.01 701	0.70 577	2.38 637	3.32 679	0.13 434	0.10 332	0.08 65	0.06 21	0.34 555	0.22 446

ManiGeoR	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

HLF11	0.44 304	0.97 581	2.44 533	0.22 63	0.19 252	0.43 158	0.17 80	0.66 309	0.51 287	0.33 251	0.40 282	0.31 243	0.29 310	0.88 437	0.35 354	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 199	0.11 148

HLf10	0.44 304	1.04 605	2.50 552	0.22 63	0.19 252	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.53 314	0.28 215	0.36 247	0.32 254	0.28 286	0.85 430	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

HLf8	0.45 326	1.10 617	2.46 537	0.21 32	0.19 252	0.51 268	0.18 103	0.76 386	0.58 365	0.32 245	0.37 255	0.32 254	0.28 286	0.92 439	0.26 235	0.12 402	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 230	0.11 148

TestStereo_HL3	0.49 382	1.03 603	2.88 615	0.22 63	0.17 164	0.41 135	0.17 80	0.59 265	0.47 257	0.30 229	0.39 277	0.31 243	0.27 268	1.50 516	0.44 419	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.19 365	0.10 117

TestStereo_HL2	0.47 356	1.01 597	2.54 564	0.21 32	0.18 213	0.44 171	0.18 103	0.65 305	0.52 296	0.29 223	0.41 287	0.31 243	0.29 310	1.41 498	0.32 319	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.17 315	0.10 117

TestStereo_HL1	0.43 294	1.06 610	2.57 571	0.22 63	0.18 213	0.46 200	0.18 103	0.69 326	0.54 329	0.32 245	0.36 247	0.31 243	0.28 286	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

TestStereo-Hl	0.45 326	1.07 614	2.74 599	0.22 63	0.17 164	0.47 211	0.18 103	0.72 344	0.54 329	0.32 245	0.39 277	0.32 254	0.28 286	0.67 384	0.28 258	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 160	0.10 117

monster-pro	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 89	0.21 32	0.12 21	0.37 89	0.16 68	0.33 27	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

aanet-new-22k	0.28 128	0.52 379	1.51 247	0.24 121	0.13 52	0.33 52	0.22 231	0.37 49	0.32 49	0.18 52	0.24 121	0.18 84	0.21 152	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 552

aanet-new-10k	0.27 112	0.52 379	1.27 178	0.27 211	0.15 102	0.49 243	0.21 190	0.46 136	0.31 38	0.21 100	0.20 67	0.19 107	0.22 170	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 340

aanet-new-12k	0.24 77	0.24 96	1.06 137	0.27 211	0.12 21	0.43 158	0.20 148	0.51 196	0.34 78	0.19 72	0.16 40	0.15 37	0.21 152	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 142	0.09 79

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 77	0.31 213	0.88 103	0.25 145	0.23 335	0.45 180	0.22 231	0.39 65	0.30 34	0.21 100	0.27 158	0.18 84	0.21 152	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 283	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.13 238

Foundation-i1	0.26 100	0.29 182	0.75 75	0.23 93	0.21 286	0.30 32	0.22 231	0.60 278	0.43 206	0.24 154	0.31 210	0.35 275	0.23 196	0.27 72	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 142	0.07 12

WQFJA1++	2.30 678	0.22 56	6.03 689	1.08 662	1.15 674	0.29 28	0.14 21	0.39 65	0.24 4	13.61 715	0.19 58	3.34 686	0.17 76	0.33 154	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 725	0.14 266

MonStereo	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

DA	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

GGEV	0.32 174	0.26 128	0.89 107	0.29 276	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.60 278	0.39 155	0.23 143	0.30 193	0.24 166	0.26 247	0.60 356	0.18 68	0.10 252	0.12 418	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 628

depthmonostereo	0.26 100	0.23 78	0.65 49	0.41 520	0.13 52	0.41 135	0.19 121	0.51 196	0.40 169	0.25 174	0.29 178	0.26 196	0.28 286	0.44 251	0.23 182	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

xyz-stereo	3.02 690	0.29 182	30.64 734	0.23 93	0.12 21	15.52 710	0.24 305	0.51 196	0.47 257	0.59 486	7.99 703	0.64 465	0.47 483	1.39 494	0.50 451	0.09 145	0.07 77	0.34 631	0.07 106	0.13 199	0.08 51

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 169	0.77 81	0.22 63	0.11 9	0.40 124	0.16 68	0.31 16	0.36 122	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.17 76	0.37 199	0.16 36	0.10 252	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

HART	0.38 236	0.53 386	1.66 273	0.26 188	0.15 102	0.30 32	0.19 121	0.67 319	0.46 238	0.29 223	0.52 382	0.38 293	0.16 67	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.68 674	0.09 166	0.07 106	0.34 555	0.21 431

MonSter	0.20 19	0.22 56	0.65 49	0.21 32	0.17 164	0.33 52	0.15 43	0.46 136	0.32 49	0.16 22	0.17 43	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 182	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

WCG-NET	0.30 158	0.42 319	1.26 175	0.24 121	0.12 21	0.43 158	0.24 305	0.40 74	0.56 350	0.35 256	0.37 255	0.26 196	0.24 212	0.29 105	0.19 94	0.08 67	0.12 418	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.10 117

GCAP-BAT	1.13 633	0.30 199	9.45 700	3.22 700	5.97 702	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.17 362

WCG-NET（raft）	0.32 174	0.53 386	1.21 166	0.23 93	0.12 21	0.44 171	0.24 305	0.40 74	0.50 280	0.35 256	0.35 243	0.47 372	0.25 227	0.35 175	0.20 126	0.08 67	0.29 618	0.08 65	0.07 106	0.22 415	0.11 148

RAFT-Stereo-weight	0.34 193	0.29 182	1.43 224	0.28 242	0.28 417	0.55 319	0.22 231	0.78 413	0.48 262	0.46 331	0.38 268	0.36 280	0.17 76	0.33 154	0.23 182	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

UniTT-Stereo	0.30 158	0.36 266	1.68 277	0.27 211	0.24 350	0.29 28	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.26 192	0.37 255	0.18 84	0.18 100	0.31 127	0.27 247	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 461	0.08 51

GCAPDPT-zeroshot	1.09 630	0.30 199	8.70 697	3.22 700	5.88 701	0.39 111	0.20 148	0.59 265	0.41 182	0.26 192	0.26 149	0.23 149	0.17 76	0.31 127	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.19 399

GCAP-Stereo	0.34 193	0.89 548	1.76 314	0.26 188	0.12 21	0.52 288	0.14 21	0.49 177	0.38 141	0.29 223	0.30 193	0.29 232	0.22 170	0.30 118	0.20 126	0.09 145	0.17 528	0.09 166	0.07 106	0.21 398	0.11 148

knoymous	0.34 193	0.25 110	1.75 305	0.24 121	0.18 213	0.45 180	0.24 305	0.57 250	0.38 141	0.41 293	0.39 277	0.55 410	0.25 227	0.38 209	0.23 182	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.07 106	0.13 199	0.12 195

RCA-Stereo	0.34 193	0.32 221	1.30 186	0.26 188	0.14 73	0.58 371	0.23 270	0.78 413	0.62 415	0.40 284	0.44 306	0.28 220	0.35 356	0.29 105	0.20 126	0.09 145	0.10 332	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.08 51

DCANet-4	0.40 259	0.27 140	2.21 484	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.47 324	0.28 220	0.37 376	0.37 199	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

fff	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

ADStereo(finetuned)	0.45 326	0.77 501	2.12 465	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.76 593	0.37 199	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

CroCo-Stereo	0.30 158	0.45 344	1.08 139	0.31 325	0.17 164	0.19 6	0.21 190	0.73 359	0.50 280	0.21 100	0.24 121	0.55 410	0.22 170	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 160	0.09 79
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	0.38 236	0.68 461	1.54 251	0.32 354	0.46 596	0.52 288	0.21 190	0.56 244	0.42 195	0.52 392	0.35 243	0.31 243	0.33 345	0.37 199	0.30 294	0.10 252	0.11 385	0.08 65	0.07 106	0.21 398	0.19 399

DCANet	0.42 285	0.77 501	1.95 420	0.25 145	0.14 73	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.72 515	0.54 416	0.48 337	0.31 243	0.41 418	0.36 188	0.39 385	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 199	0.23 471

csc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

cscssc	0.43 294	0.77 501	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.51 268	0.22 231	0.77 398	0.75 548	0.54 416	0.47 324	0.31 243	0.65 563	0.36 188	0.34 342	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 446

111	0.48 363	1.09 616	1.95 420	0.24 121	0.13 52	0.59 390	0.26 351	0.83 451	0.78 567	0.48 351	0.52 382	0.56 423	0.38 385	0.49 305	0.38 374	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 430	0.35 577

R-Stereo Train	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195

RAFT-Stereo	0.36 216	0.21 39	1.70 283	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.78 413	0.36 122	0.57 454	0.67 516	0.33 265	0.24 212	0.32 140	0.23 182	0.10 252	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 195
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.59 478	1.43 658	2.96 627	0.40 512	0.22 315	0.58 371	0.28 395	0.91 526	0.73 530	0.57 454	0.63 486	0.60 447	0.41 418	0.74 408	0.35 354	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.07 106	0.43 616	0.17 362

MLCV	0.48 363	0.89 548	1.85 368	0.29 276	0.14 73	0.59 390	0.23 270	0.72 344	0.59 375	0.66 544	0.66 513	0.55 410	0.36 362	1.03 454	0.49 446	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 365	0.11 148

LGCAT	0.24 77	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 21	0.34 32	0.19 2	0.17 41	0.13 16	0.23 149	0.15 52	0.39 217	0.21 146	0.14 479	0.34 629	0.07 2	0.08 153	0.07 5	0.53 630

TestStereo_HLe17	0.48 363	1.17 635	2.73 597	0.22 63	0.18 213	0.50 256	0.21 190	0.78 413	0.58 365	0.31 235	0.37 255	0.31 243	0.28 286	1.06 457	0.25 222	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.13 199	0.09 79

DNS	0.93 613	0.22 56	1.33 193	1.53 678	0.27 402	2.18 681	0.18 103	0.54 233	0.33 64	7.89 703	0.36 247	0.37 284	0.21 152	0.41 229	0.63 500	0.13 434	0.12 418	0.08 65	0.08 153	0.12 160	1.56 692

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 100	0.23 78	1.00 127	0.22 63	0.31 464	0.47 211	0.20 148	0.44 113	0.33 64	0.27 208	0.32 220	0.24 166	0.14 28	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.16 340

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 87	0.24 96	0.84 93	0.22 63	0.32 474	0.48 226	0.20 148	0.45 128	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.07 5	0.13 238

LiteMatch	0.25 87	0.69 465	0.65 49	0.28 242	0.14 73	0.30 32	0.21 190	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 376	0.25 47	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

Lsterematch	0.39 251	0.69 465	1.65 268	0.28 242	0.14 73	0.50 256	0.21 190	0.47 156	0.58 365	0.43 304	0.59 445	0.44 343	0.37 376	0.44 251	0.40 393	0.10 252	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.12 195

gcap_with_dpt	0.25 87	0.22 56	1.00 127	0.22 63	0.30 443	0.48 226	0.21 190	0.45 128	0.32 49	0.27 208	0.31 210	0.20 111	0.14 28	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.13 238

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 32	0.13 52	0.15 1	0.16 68	0.21 1	0.36 122	0.11 1	0.17 43	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 94	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 153	0.08 42	0.11 148

WQFJA1	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.07 681	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

WQFJX1	0.45 326	0.28 169	0.56 17	0.27 211	0.35 515	0.48 226	0.25 328	1.98 685	2.08 682	0.26 192	0.26 149	0.29 232	0.28 286	0.50 312	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.14 266

WQFJX	0.42 285	0.25 110	0.55 14	0.26 188	0.39 548	0.47 211	0.23 270	1.76 674	1.82 675	0.26 192	0.26 149	0.28 220	0.28 286	0.42 238	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.16 340

NLMM	0.42 285	0.24 96	0.53 11	0.26 188	0.38 542	0.48 226	0.23 270	1.72 672	2.06 680	0.25 174	0.25 136	0.28 220	0.27 268	0.32 140	0.34 342	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.13 238

S2M2_XL	0.20 19	0.32 221	1.10 144	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 58	0.15 37	0.14 28	0.19 2	0.21 146	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.08 51
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 77	0.17 3	0.88 103	0.24 121	0.14 73	0.37 89	0.17 80	0.43 104	0.32 49	0.26 192	0.35 243	0.26 196	0.24 212	0.22 23	0.25 222	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.08 153	0.10 109	0.10 117

monsters	0.22 58	0.22 56	0.52 5	0.23 93	0.28 417	0.42 150	0.14 21	0.46 136	0.31 38	0.24 154	0.20 67	0.13 4	0.14 28	0.43 242	0.20 126	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 153	0.06 1	0.06 1

G2L-ROB	0.51 411	0.95 570	1.96 429	0.29 276	0.22 315	0.59 390	0.28 395	0.76 386	0.57 354	0.55 434	0.45 310	0.70 511	0.32 340	1.38 493	0.47 435	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.20 382	0.13 238

xyz-stereo-finetune	0.31 167	0.46 347	0.79 84	0.21 32	0.12 21	0.53 297	0.25 328	0.52 212	0.54 329	0.28 215	0.32 220	0.29 232	0.23 196	0.59 349	0.55 472	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.08 51

G2L-Stereo_test	0.55 449	0.97 581	1.89 390	0.33 380	0.24 350	0.75 551	0.38 508	0.79 429	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.74 529	0.39 399	1.56 524	0.43 413	0.10 252	0.08 192	0.08 65	0.08 153	0.28 499	0.13 238

MM-Stereo_test3	0.40 259	0.58 411	1.75 305	0.36 449	0.30 443	0.45 180	0.30 427	0.72 344	0.59 375	0.31 235	0.43 295	0.32 254	0.23 196	0.35 175	0.29 274	0.10 252	0.20 564	0.10 233	0.08 153	0.40 605	0.11 148

fffft	0.29 141	0.21 39	1.10 144	0.24 121	0.15 102	0.42 150	0.24 305	0.42 96	0.38 141	0.21 100	0.18 53	0.20 111	0.16 67	0.44 251	0.70 519	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.28 499	0.20 418
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 141	0.26 128	1.03 130	0.25 145	0.14 73	0.46 200	0.22 231	0.36 45	0.38 141	0.23 143	0.23 109	0.21 125	0.18 100	0.45 267	0.60 493	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.20 382	0.20 418

tt45	0.29 141	0.24 96	1.06 137	0.25 145	0.17 164	0.55 319	0.22 231	0.41 86	0.35 92	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.18 100	0.64 367	0.34 342	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.11 148

999	0.29 141	0.25 110	1.05 135	0.26 188	0.18 213	0.49 243	0.23 270	0.38 58	0.37 134	0.20 87	0.32 220	0.23 149	0.18 100	0.73 405	0.36 360	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.24 447	0.10 117

mms	0.27 112	0.26 128	0.91 113	0.25 145	0.18 213	0.32 46	0.23 270	0.37 49	0.31 38	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.17 76	0.46 276	0.21 146	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.47 621

ours_stereo	0.27 112	0.25 110	1.21 166	0.25 145	0.17 164	0.35 68	0.23 270	0.38 58	0.35 92	0.20 87	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.41 229	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

fffy	0.28 128	0.24 96	1.19 160	0.27 211	0.15 102	0.37 89	0.22 231	0.42 96	0.32 49	0.20 87	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.44 251	0.20 126	0.08 67	0.10 332	0.10 233	0.08 153	0.22 415	0.18 382

RAStereo	0.28 128	0.48 362	1.52 249	0.26 188	0.18 213	0.25 16	0.19 121	0.42 96	0.35 92	0.20 87	0.25 136	0.20 111	0.16 67	0.24 39	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.12 160	0.08 51

gcap-zeroshot	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

test_for_model	0.25 87	0.24 96	0.76 77	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.35 92	0.26 192	0.30 193	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.07 5	0.15 308

MGS-Stereo	0.32 174	0.34 247	1.70 283	0.25 145	0.14 73	0.40 124	0.22 231	0.38 58	0.43 206	0.24 154	0.51 367	0.25 181	0.18 100	0.31 127	0.20 126	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 153	0.47 627	0.08 51

qqq1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

fff1	0.48 363	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.09 166	0.08 153	0.14 230	0.11 148

11t1	0.33 184	0.19 11	1.41 218	0.33 380	0.16 133	0.48 226	0.21 190	0.67 319	0.48 262	0.40 284	0.34 238	0.32 254	0.33 345	0.42 238	0.27 247	0.11 341	0.12 418	0.10 233	0.08 153	0.13 199	0.14 266

MaDis-Stereo	0.29 141	0.54 394	1.44 226	0.24 121	0.29 426	0.29 28	0.16 68	0.45 128	0.37 134	0.19 72	0.21 75	0.28 220	0.22 170	0.30 118	0.29 274	0.10 252	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.11 142	0.11 148

testlalala	0.26 100	0.24 96	1.03 130	0.22 63	0.33 489	0.48 226	0.20 148	0.47 156	0.34 78	0.26 192	0.29 178	0.22 131	0.14 28	0.21 10	0.19 94	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 153	0.08 42	0.14 266

EGLCR-Stereo	0.29 141	0.27 140	0.97 123	0.30 297	0.19 252	0.56 336	0.17 80	0.68 323	0.36 122	0.30 229	0.18 53	0.27 209	0.17 76	0.38 209	0.19 94	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.10 109	0.35 577

riskmin	0.37 223	0.22 56	1.74 299	0.32 354	0.20 272	0.48 226	0.20 148	0.66 309	0.46 238	0.36 261	0.34 238	0.69 501	0.45 459	0.39 217	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.08 153	0.13 199	0.16 340

ProNet	0.30 158	0.54 394	1.29 183	0.25 145	0.15 102	0.47 211	0.25 328	0.48 170	0.39 155	0.21 100	0.23 109	0.22 131	0.20 138	0.44 251	0.19 94	0.08 67	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.12 195

CroCo-Stereo Lap2	0.33 184	0.61 421	1.47 235	0.32 354	0.38 542	0.23 14	0.22 231	0.58 256	0.46 238	0.22 120	0.27 158	0.29 232	0.23 196	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.10 233	0.08 153	0.21 398	0.14 266

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 465	0.87 540	2.11 461	0.32 354	0.30 443	0.84 588	0.40 517	0.88 502	0.72 515	0.65 542	0.73 554	0.66 477	0.57 529	0.93 440	0.71 522	0.13 434	0.07 77	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.14 266

GANet-ADL	0.44 304	0.41 311	2.31 505	0.33 380	0.20 272	0.57 354	0.25 328	0.75 374	0.54 329	0.42 298	0.59 445	0.56 423	0.30 322	0.40 224	0.38 374	0.14 479	0.11 385	0.09 166	0.08 153	0.22 415	0.17 362

RALCasStereoNet	0.45 326	0.88 544	1.85 368	0.30 297	0.26 389	0.49 243	0.26 351	0.58 256	0.51 287	0.36 261	0.48 337	0.36 280	0.28 286	0.55 335	0.34 342	0.10 252	0.53 661	0.09 166	0.08 153	0.25 461	0.34 574

DIP-Stereo	0.37 223	0.34 247	1.50 244	0.27 211	0.18 213	0.63 460	0.17 80	0.92 535	0.53 314	0.49 363	0.48 337	0.30 240	0.30 322	0.39 217	0.30 294	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.15 254	0.12 195
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	0.46 340	0.92 555	2.09 456	0.33 380	0.14 73	0.55 319	0.22 231	0.83 451	0.56 350	0.51 383	0.49 354	0.48 383	0.37 376	0.48 295	0.54 470	0.09 145	0.06 24	0.10 233	0.08 153	0.23 430	0.09 79
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	0.62 497	0.76 492	1.72 291	0.30 297	0.29 426	0.64 474	0.28 395	0.94 552	0.62 415	0.58 472	0.57 436	1.40 655	0.64 561	2.59 659	0.42 404	0.11 341	0.08 192	0.10 233	0.08 153	0.14 230	0.11 148

iResNet	0.51 411	0.76 492	2.59 574	0.41 520	0.17 164	0.64 474	0.27 375	0.82 445	0.70 495	0.57 454	0.64 502	0.43 332	0.36 362	0.70 400	0.52 460	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.08 153	0.21 398	0.13 238

quiztm	0.37 223	0.82 522	1.45 229	0.40 512	0.29 426	0.42 150	0.23 270	0.73 359	0.47 257	0.36 261	0.42 292	0.28 220	0.20 138	0.29 105	0.26 235	0.10 252	0.06 24	0.09 166	0.09 201	0.34 555	0.09 79

Hybrid-DGEV-03	0.45 326	0.88 544	1.75 305	0.29 276	0.17 164	0.58 371	0.24 305	0.65 305	0.48 262	0.59 486	1.01 613	0.39 299	0.28 286	0.41 229	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.34 555	0.24 485

NLMM1	0.46 340	0.27 140	0.53 11	0.27 211	0.38 542	0.49 243	0.24 305	1.97 684	2.38 685	0.28 215	0.27 158	0.26 196	0.25 227	0.47 288	0.31 306	0.10 252	0.11 385	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.15 308

NLSM3	0.26 100	0.39 293	0.75 75	0.25 145	0.24 350	0.43 158	0.19 121	0.58 256	0.45 227	0.20 87	0.26 149	0.20 111	0.25 227	0.29 105	0.24 208	0.07 26	0.06 24	0.10 233	0.09 201	0.10 109	0.07 12

z-ln-s-r	0.64 508	0.89 548	2.23 492	0.32 354	0.26 389	0.57 354	0.37 501	0.84 463	0.76 558	0.51 383	0.81 572	0.64 465	0.45 459	2.06 611	1.27 608	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.24 447	0.13 238

xyz-stereo-finetune2	0.35 206	0.45 344	1.04 134	0.21 32	0.12 21	0.58 371	0.23 270	0.50 186	0.45 227	0.31 235	0.46 318	0.30 240	0.41 418	0.81 424	0.51 457	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.09 79

MM-Stereo_test1	0.41 266	0.39 293	2.29 503	0.38 490	0.26 389	0.44 171	0.28 395	0.63 295	0.51 287	0.40 284	0.32 220	0.26 196	0.26 247	0.46 276	0.22 171	0.09 145	0.21 573	0.10 233	0.09 201	0.39 600	0.15 308

test_sample1	0.40 259	0.18 7	1.19 160	0.31 325	0.18 213	0.48 226	0.23 270	0.78 413	0.49 269	0.44 311	0.44 306	0.45 352	0.41 418	1.39 494	0.33 333	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.13 238

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 394	0.33 230	0.93 116	0.26 188	0.22 315	0.46 200	0.20 148	1.10 636	1.34 652	3.16 695	0.32 220	0.22 131	0.20 138	0.30 118	0.22 171	0.10 252	0.09 283	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

ACVNet-DCA	0.42 285	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

1test111	0.44 304	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.76 386	0.52 296	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.96 444	0.30 294	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

cc1	0.47 356	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.24 166	0.38 385	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.40 607

tt1	0.44 304	0.64 442	1.83 363	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	0.88 599	0.31 235	0.37 255	0.25 181	0.35 356	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.11 308	0.09 201	0.25 461	0.36 585

GMStereo_Zeroshot	0.41 266	0.36 266	1.54 251	0.41 520	0.19 252	0.52 288	0.19 121	0.59 265	0.52 296	0.57 454	0.59 445	0.63 456	0.29 310	0.58 343	0.33 333	0.15 500	0.09 283	0.16 521	0.09 201	0.24 447	0.12 195

plain	0.37 223	0.47 357	2.15 473	0.27 211	0.19 252	0.33 52	0.20 148	0.58 256	0.46 238	0.23 143	0.37 255	0.23 149	0.25 227	0.45 267	0.28 258	0.11 341	0.08 192	0.13 433	0.09 201	0.42 614	0.12 195

HH	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

HanStereo	0.49 382	0.49 366	2.78 607	0.50 580	0.41 567	0.38 106	0.23 270	0.72 344	0.38 141	0.63 525	0.48 337	0.87 584	0.41 418	0.64 367	0.21 146	0.09 145	0.17 528	0.10 233	0.09 201	0.16 291	0.12 195

x	0.35 206	0.20 23	1.36 203	0.33 380	0.17 164	0.47 211	0.24 305	0.75 374	0.54 329	0.40 284	0.40 282	0.42 328	0.34 354	0.45 267	0.32 319	0.11 341	0.14 462	0.11 308	0.09 201	0.12 160	0.14 266

DAS	0.56 458	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	2.40 641	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

SepStereo	0.52 425	0.35 256	1.55 253	0.33 380	0.34 502	0.50 256	0.42 527	0.83 451	0.74 534	0.83 604	0.68 524	0.56 423	0.48 492	1.56 524	0.46 426	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.18 344	0.15 308

IPLGR	0.54 437	0.56 405	2.68 585	0.36 449	0.18 213	0.62 442	0.54 584	1.02 616	0.64 435	0.73 574	0.46 318	0.47 372	0.45 459	1.12 467	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.19 365	0.12 195

GwcNet-ADL	0.50 394	0.74 488	2.90 623	0.31 325	0.20 272	0.58 371	0.29 419	0.87 493	0.64 435	0.47 333	0.47 324	0.56 423	0.33 345	0.46 276	0.46 426	0.13 434	0.12 418	0.09 166	0.09 201	0.14 230	0.21 431

STrans-v2	0.67 526	0.56 405	2.64 580	0.27 211	0.23 335	0.57 354	0.33 472	0.96 571	0.69 485	0.92 618	0.85 584	0.89 590	0.93 619	1.83 575	1.21 602	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.12 195

TransformOpticalFlow	0.64 508	0.56 405	2.66 583	0.44 542	0.26 389	0.62 442	0.28 395	0.83 451	0.71 505	0.76 582	0.74 557	0.91 594	0.85 607	1.83 575	0.81 543	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.11 142	0.12 195

OMP-Stereo	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.56 609	0.37 536	0.60 402	0.26 351	0.70 335	0.65 450	0.66 544	0.60 461	0.69 501	0.32 340	2.09 617	1.20 600	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.10 117

IIG-Stereo	0.59 478	0.65 449	1.74 299	0.54 600	0.23 335	0.61 422	0.21 190	0.73 359	0.65 450	0.64 535	0.69 533	0.69 501	0.38 385	2.09 617	1.39 616	0.11 341	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.09 79

NRIStereo	0.46 340	0.25 110	1.77 323	0.47 566	0.16 133	0.95 611	0.74 635	0.51 196	0.56 350	0.48 351	0.39 277	0.59 440	0.29 310	0.77 417	0.32 319	0.11 341	0.13 443	0.11 308	0.09 201	0.21 398	0.24 485

DeepStereo_RVC	0.44 304	0.28 169	1.92 404	0.49 576	0.17 164	0.60 402	0.59 601	0.50 186	0.52 296	0.49 363	0.45 310	0.39 299	0.86 610	0.45 267	0.33 333	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.09 201	0.15 254	0.19 399

RAFT-345	0.53 431	0.30 199	2.34 511	0.38 490	0.34 502	0.58 371	0.42 527	0.47 156	0.61 397	0.51 383	1.00 612	0.43 332	0.28 286	1.57 528	0.82 544	0.10 252	0.07 77	0.11 308	0.09 201	0.10 109	0.08 51

CRE-IMP	0.41 266	0.22 56	1.76 314	0.48 574	0.17 164	0.79 572	0.69 627	0.52 212	0.52 296	0.47 333	0.42 292	0.45 352	0.26 247	0.41 229	0.31 306	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.09 201	0.17 315	0.23 471

Prome-Stereo	0.49 382	0.30 199	1.76 314	0.60 625	0.23 335	0.63 460	0.42 527	0.62 287	0.60 380	0.59 486	1.03 618	0.43 332	0.72 582	0.60 356	0.33 333	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.09 201	0.11 142	0.43 614

LMCR-Stereo	0.52 425	0.71 472	2.39 521	0.40 512	0.21 286	0.74 545	0.31 440	1.02 616	0.64 435	0.61 505	0.63 486	0.39 299	0.51 504	0.62 362	0.42 404	0.19 563	0.09 283	0.12 372	0.09 201	0.23 430	0.12 195

TestStereo	0.45 326	0.54 394	2.11 461	0.29 276	0.16 133	0.43 158	0.24 305	0.54 233	0.45 227	0.37 266	0.46 318	0.34 271	0.27 268	1.98 602	0.27 247	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.14 230	0.08 51

raft+_RVC	0.44 304	0.67 458	1.85 368	0.34 413	0.71 644	0.51 268	0.25 328	0.64 298	0.51 287	0.35 256	0.45 310	0.32 254	0.28 286	0.43 242	0.32 319	0.09 145	0.19 553	0.10 233	0.09 201	0.20 382	0.40 607

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 285	0.86 537	1.78 327	0.28 242	0.17 164	0.52 288	0.20 148	0.62 287	0.61 397	0.50 370	0.61 468	0.39 299	0.32 340	0.35 175	0.30 294	0.07 26	0.10 332	0.09 166	0.09 201	0.35 568	0.10 117

ACVNet	0.45 326	0.44 335	1.79 347	0.28 242	0.21 286	0.59 390	0.36 492	0.66 309	0.68 476	0.45 322	0.59 445	0.69 501	0.40 407	0.44 251	0.55 472	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.34 555	0.10 117

acv_ft	0.48 363	0.44 335	1.76 314	0.32 354	0.41 567	0.63 460	0.28 395	0.81 437	0.68 476	0.61 505	0.59 445	0.69 501	0.45 459	0.44 251	0.63 500	0.11 341	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.41 608	0.10 117

BEATNet_4x	0.47 356	0.73 483	1.91 401	0.33 380	0.15 102	0.56 336	0.25 328	0.85 472	0.58 365	0.54 416	0.51 367	0.57 430	0.42 436	0.57 339	0.61 496	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.09 201	0.20 382	0.16 340

HSM-Net_RVC	0.67 526	0.34 247	2.23 492	0.26 188	0.19 252	0.67 500	0.29 419	1.26 652	0.69 485	0.72 570	0.70 543	0.78 547	0.42 436	3.77 690	0.41 401	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.09 201	0.12 160	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 533	1.00 593	2.09 456	0.33 380	0.25 371	0.58 371	0.32 463	0.81 437	0.80 575	0.61 505	0.94 602	0.80 556	0.41 418	2.46 649	1.02 574	0.36 640	0.14 462	0.10 233	0.09 201	0.23 430	0.22 446

DepthFocus	0.19 8	0.30 199	0.77 81	0.19 2	0.15 102	0.20 7	0.15 43	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 43	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.08 42	0.07 12

Hybrid-DGEV-2	0.51 411	0.84 529	1.75 305	0.32 354	0.17 164	0.73 539	0.18 103	0.83 451	0.69 485	0.52 392	0.38 268	0.53 399	0.42 436	0.99 447	0.92 552	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.10 241	0.25 461	0.23 471

NLSM1	0.39 251	0.24 96	0.56 17	0.27 211	0.40 558	0.49 243	0.21 190	1.44 661	1.64 665	0.25 174	0.33 230	0.25 181	0.26 247	0.40 224	0.32 319	0.10 252	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.13 238

NLCSM	0.46 340	0.37 269	0.72 73	0.29 276	0.36 524	0.49 243	0.27 375	1.33 655	1.59 664	0.29 223	0.29 178	0.29 232	0.31 332	1.44 501	0.35 354	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.10 241	0.35 568	0.14 266

zero-FE	0.80 585	0.27 140	8.23 696	0.49 576	0.98 660	0.33 52	0.20 148	0.48 170	1.28 648	0.17 41	0.20 67	0.77 543	0.22 170	0.60 356	0.97 559	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.10 241	0.33 543	0.14 266

DilatedVolume-Stereo	0.26 100	0.20 23	0.64 41	0.25 145	0.15 102	0.41 135	0.18 103	0.42 96	0.35 92	0.34 254	0.34 238	0.25 181	0.23 196	0.43 242	0.53 464	0.09 145	0.09 283	0.08 65	0.10 241	0.12 160	0.11 148

coex_refinement	0.58 470	0.94 563	1.87 381	0.38 490	0.25 371	0.64 474	0.34 477	0.83 451	0.65 450	0.60 496	0.63 486	0.81 559	0.48 492	1.85 582	0.56 480	0.13 434	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.16 291	0.16 340

LG-Stereo	0.27 112	0.25 110	0.95 119	0.25 145	0.15 102	0.43 158	0.21 190	0.50 186	0.40 169	0.18 52	0.29 178	0.25 181	0.16 67	0.28 89	0.35 354	0.07 26	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.24 447	0.10 117

MM-Stereo_test2	0.38 236	0.28 169	2.46 537	0.43 535	0.15 102	0.50 256	0.25 328	0.47 156	0.38 141	0.33 251	0.26 149	0.23 149	0.22 170	0.34 168	0.29 274	0.08 67	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.36 575	0.22 446

dual_stereo	0.23 70	0.25 110	0.66 60	0.21 32	0.15 102	0.27 18	0.15 43	0.62 287	0.40 169	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 28	0.37 199	0.19 94	0.09 145	0.31 623	0.07 2	0.10 241	0.07 5	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 87	0.19 11	0.58 22	0.28 242	0.18 213	0.28 21	0.22 231	0.38 58	0.54 329	0.23 143	0.30 193	0.27 209	0.26 247	0.37 199	0.24 208	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.12 160	0.10 117

rvit_stereo_0081_aga	0.27 112	0.29 182	1.08 139	0.26 188	0.20 272	0.33 52	0.21 190	0.41 86	0.42 195	0.26 192	0.28 170	0.27 209	0.21 152	0.31 127	0.21 146	0.14 479	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.10 117

rvit_stereo_0081	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 87	0.21 39	0.61 30	0.28 242	0.17 164	0.31 40	0.22 231	0.42 96	0.53 314	0.24 154	0.25 136	0.25 181	0.21 152	0.34 168	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.09 79

rvit_stereo_0080	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

test_sample2	0.41 266	0.19 11	1.23 170	0.31 325	0.17 164	0.51 268	0.27 375	0.81 437	0.55 338	0.44 311	0.45 310	0.46 364	0.38 385	1.51 518	0.30 294	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.14 266

CAS++	0.31 167	0.33 230	1.43 224	0.25 145	0.17 164	0.31 40	0.20 148	0.78 413	0.41 182	0.30 229	0.30 193	0.21 125	0.16 67	0.33 154	0.18 68	0.15 500	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.15 254	0.16 340

tta	0.50 394	0.46 347	1.60 260	0.30 297	0.15 102	0.45 180	0.24 305	0.90 514	0.72 515	0.56 443	0.64 502	0.51 391	0.41 418	1.87 583	0.49 446	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.14 230	0.11 148

MyStereo06	0.54 437	0.41 311	2.68 585	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.81 437	0.44 212	0.84 606	0.52 382	0.78 547	0.58 535	0.48 295	1.10 584	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

MyStereo05	0.49 382	0.41 311	2.72 592	0.30 297	0.23 335	0.60 402	0.30 427	0.82 445	0.77 563	0.52 392	0.37 255	0.51 391	0.42 436	0.52 320	0.38 374	0.09 145	0.17 528	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.20 418

CoDeX	0.52 425	0.43 324	2.25 496	0.29 276	0.26 389	0.61 422	0.32 463	0.99 596	0.68 476	0.48 351	0.55 416	0.52 397	0.40 407	1.60 535	0.35 354	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.12 195

whm_eth	0.27 112	0.38 281	0.76 77	0.24 121	0.18 213	0.34 62	0.27 375	0.54 233	0.44 212	0.24 154	0.26 149	0.27 209	0.22 170	0.29 105	0.23 182	0.13 434	0.10 332	0.10 233	0.10 241	0.15 254	0.11 148

MIF-Stereo (partial)	0.34 193	0.41 311	1.93 407	0.26 188	0.24 350	0.32 46	0.17 80	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.37 255	0.25 181	0.26 247	0.44 251	0.31 306	0.11 341	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.19 365	0.14 266

MIM_Stereo	0.41 266	0.60 416	1.88 383	0.31 325	0.21 286	0.50 256	0.19 121	0.64 298	0.44 212	0.43 304	0.53 394	0.43 332	0.27 268	0.51 316	0.28 258	0.08 67	0.14 462	0.11 308	0.10 241	0.26 482	0.26 507

PCWNet_CMD	0.46 340	0.45 344	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.57 529	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.18 344	0.14 266

CBFPSM	0.56 458	0.91 553	1.82 360	0.28 242	0.23 335	0.71 526	0.37 501	0.72 344	0.64 435	0.50 370	0.49 354	1.03 622	0.83 603	0.62 362	1.35 613	0.10 252	0.12 418	0.10 233	0.10 241	0.18 344	0.19 399

iinet-f	0.57 465	0.93 561	2.27 499	0.31 325	0.25 371	0.83 586	0.33 472	0.81 437	0.65 450	0.54 416	0.63 486	0.73 523	0.67 570	0.73 405	0.67 512	0.13 434	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.43 616	0.16 340

TestStereo1	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

RAFT_CTSACE	0.46 340	0.76 492	2.07 450	0.35 429	0.30 443	0.54 304	0.30 427	0.61 283	0.48 262	0.49 363	0.76 563	0.55 410	0.36 362	0.58 343	0.22 171	0.08 67	0.13 443	0.11 308	0.10 241	0.41 608	0.08 51

CRFU-Net	0.56 458	0.38 281	1.86 376	0.46 561	0.26 389	0.82 583	0.36 492	0.90 514	0.49 269	0.62 516	0.59 445	0.78 547	1.35 653	1.00 450	0.48 441	0.15 500	0.14 462	0.17 542	0.10 241	0.19 365	0.14 266

SA-5K	0.49 382	0.81 518	1.85 368	0.39 500	0.57 621	0.56 336	0.34 477	0.75 374	0.69 485	0.44 311	0.63 486	0.35 275	0.42 436	0.64 367	0.29 274	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.33 543	0.26 507

iRaft-Stereo_5w	0.54 437	1.01 597	2.08 455	0.27 211	0.21 286	0.49 243	0.28 395	0.73 359	0.58 365	0.40 284	0.61 468	0.62 454	0.46 474	1.78 562	0.47 435	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.10 241	0.39 600	0.12 195

CSP-Net	0.50 394	0.39 293	1.25 173	0.29 276	0.23 335	0.77 563	0.35 485	0.86 482	0.57 354	0.59 486	0.59 445	0.65 470	0.40 407	1.77 561	0.44 419	0.16 521	0.11 385	0.10 233	0.10 241	0.20 382	0.14 266

GLC_STEREO	0.28 128	0.27 140	1.36 203	0.28 242	0.12 21	0.41 135	0.20 148	0.37 49	0.38 141	0.26 192	0.30 193	0.25 181	0.19 125	0.33 154	0.24 208	0.09 145	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.09 79

AASNet	0.56 458	1.03 603	2.34 511	0.37 473	0.33 489	0.65 488	0.29 419	0.96 571	0.73 530	0.54 416	0.60 461	0.55 410	0.38 385	0.59 349	0.58 489	0.14 479	0.12 418	0.13 433	0.10 241	0.43 616	0.24 485

HHNet	0.60 484	0.65 449	2.60 576	0.36 449	0.25 371	0.64 474	0.61 607	0.64 298	0.62 415	0.55 434	1.13 629	0.32 254	0.60 542	0.42 238	1.79 637	0.15 500	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.18 344	0.15 308

Patchmatch Stereo++	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195
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	0.88 605	0.33 230	1.79 347	0.54 600	0.98 660	0.62 442	0.46 556	0.50 186	0.60 380	0.58 472	0.53 394	0.50 388	0.73 585	1.23 479	7.48 703	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.14 230	0.09 79

NF-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.44 545	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.45 506	0.79 541	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.16 340

OCTAStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.61 397	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.80 542	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

PSM-adaLoss	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.60 402	0.29 419	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo_v2	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.47 288	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

ROB_FTStereo	0.38 236	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.26 351	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.49 305	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

HUI-Stereo	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.45 267	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

DEmStereo	0.68 533	0.31 213	2.25 496	0.42 531	0.17 164	0.66 494	0.89 649	0.51 196	0.59 375	0.60 496	1.01 613	0.45 352	1.26 645	1.54 522	2.26 657	0.10 252	0.08 192	0.10 233	0.10 241	0.10 109	0.11 148

SST-Stereo	0.52 425	0.20 23	1.76 314	0.62 627	0.53 611	0.62 442	0.66 618	0.55 238	0.61 397	0.58 472	0.53 394	0.52 397	0.60 542	1.59 534	0.29 274	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.10 117

RAFT_R40	0.50 394	0.21 39	1.76 314	0.50 580	0.40 558	0.61 422	0.53 580	0.56 244	0.60 380	0.56 443	0.54 406	0.55 410	0.51 504	1.57 528	0.53 464	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.16 291	0.09 79

RE-Stereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

Pruner-Stereo	0.51 411	0.27 140	1.78 327	1.79 684	0.19 252	0.62 442	0.45 553	0.57 250	0.60 380	0.61 505	0.48 337	0.41 314	0.24 212	0.46 276	1.00 568	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.12 160	0.13 238

TVStereo	0.48 363	0.25 110	1.81 354	0.52 589	0.16 133	0.61 422	0.43 534	0.66 309	0.60 380	0.50 370	0.47 324	0.37 284	0.26 247	1.44 501	0.78 537	0.11 341	0.07 77	0.12 372	0.10 241	0.13 199	0.17 362

iGMRVC	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.17 164	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.44 343	0.28 286	0.55 335	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

IRAFT_RVC	0.54 437	0.53 386	1.78 327	0.46 561	0.21 286	0.58 371	0.43 534	0.65 305	0.66 465	0.54 416	0.50 362	0.49 385	0.51 504	1.58 532	1.01 572	0.11 341	0.25 604	0.13 433	0.10 241	0.15 254	0.13 238

iRAFT	0.39 251	0.27 140	1.78 327	0.44 542	0.16 133	0.61 422	0.27 375	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.54 331	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

RAFT-IKP	0.38 236	0.27 140	1.79 347	0.44 542	0.16 133	0.60 402	0.28 395	0.51 196	0.52 296	0.47 333	0.43 295	0.43 332	0.28 286	0.50 312	0.28 258	0.12 402	0.08 192	0.12 372	0.10 241	0.17 315	0.12 195

GEStereo_RVC	0.54 437	0.87 540	1.95 420	0.47 566	0.25 371	0.62 442	0.37 501	1.00 605	0.74 534	0.53 403	0.54 406	0.59 440	0.44 455	1.10 461	0.46 426	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.26 482	0.19 399

CFNet_pseudo	0.45 326	0.46 347	2.23 492	0.25 145	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.10 332	0.15 502	0.10 241	0.17 315	0.14 266

GES	0.44 304	0.28 169	1.88 383	0.30 297	0.18 213	0.61 422	0.30 427	0.88 502	0.46 238	0.47 333	0.52 382	0.39 299	0.42 436	0.58 343	0.67 512	0.15 500	0.11 385	0.12 372	0.10 241	0.15 254	0.17 362

222	0.78 581	0.23 78	1.23 170	0.28 242	0.18 213	0.62 442	0.24 305	1.02 616	0.70 495	0.58 472	0.66 513	0.46 364	0.42 436	1.80 570	6.53 702	0.13 434	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.17 362

xxxx	0.70 542	0.21 39	1.33 193	0.28 242	0.18 213	0.63 460	0.24 305	1.02 616	0.69 485	0.50 370	0.62 473	0.58 437	0.38 385	1.47 514	5.21 696	0.13 434	0.12 418	0.11 308	0.10 241	0.12 160	0.15 308

test_xeample	0.72 554	0.21 39	1.36 203	0.27 211	0.17 164	0.59 390	0.28 395	1.01 613	0.70 495	0.55 434	0.67 516	0.44 343	0.39 399	1.88 592	5.17 695	0.12 402	0.10 332	0.11 308	0.10 241	0.13 199	0.15 308

AFF-stereo	0.44 304	0.96 573	1.78 327	0.31 325	0.15 102	0.50 256	0.21 190	0.64 298	0.63 427	0.47 333	0.64 502	0.49 385	0.34 354	0.46 276	0.31 306	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.10 241	0.37 583	0.10 117

DMCA	0.41 266	0.52 379	1.26 175	0.31 325	0.24 350	0.59 390	0.26 351	0.77 398	0.63 427	0.58 472	0.48 337	0.57 430	0.35 356	0.40 224	0.50 451	0.14 479	0.10 332	0.14 471	0.10 241	0.15 254	0.15 308

RASNet	0.61 492	0.68 461	2.03 446	0.35 429	0.46 596	0.65 488	0.28 395	0.78 413	0.70 495	0.48 351	0.64 502	0.93 600	0.61 551	2.21 625	0.73 529	0.12 402	0.09 283	0.09 166	0.10 241	0.14 230	0.11 148

MSMDNet	0.46 340	0.44 335	2.28 501	0.26 188	0.20 272	0.55 319	0.21 190	0.75 374	0.64 435	0.48 351	0.55 416	0.68 494	0.56 523	0.46 276	0.30 294	0.11 341	0.10 332	0.13 433	0.10 241	0.18 344	0.15 308

ccs_rob	0.45 326	0.46 347	2.22 488	0.26 188	0.19 252	0.56 336	0.21 190	0.77 398	0.60 380	0.49 363	0.56 428	0.69 501	0.47 483	0.52 320	0.31 306	0.11 341	0.09 283	0.16 521	0.10 241	0.17 315	0.14 266

DISCO	0.57 465	0.34 247	1.87 381	0.45 556	0.34 502	0.84 588	0.35 485	0.84 463	0.78 567	0.59 486	0.63 486	1.06 629	0.53 511	1.10 461	0.82 544	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.10 241	0.22 415	0.18 382

GSStereo	0.36 216	0.32 221	1.17 156	0.34 413	0.60 630	0.55 319	0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

GS-Stereo							0.21 190	0.62 287	0.41 182	0.22 120	0.22 95	0.17 66	0.18 100	0.44 251	0.16 36	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.33 543	0.84 661

G2L-Stereo	0.55 449	0.85 534	2.18 480	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.27 375	0.77 398	0.55 338	0.54 416	0.52 382	0.71 516	0.36 362	1.75 557	0.50 451	0.13 434	0.11 385	0.13 433	0.11 308	0.29 506	0.15 308

fast-iter	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

CoSv	0.41 266	0.63 437	1.72 291	0.27 211	0.21 286	0.45 180	0.19 121	0.55 238	0.41 182	0.57 454	0.59 445	0.65 470	0.45 459	0.45 267	0.39 385	0.08 67	0.09 283	0.10 233	0.11 308	0.20 382	0.10 117

AIO_rvc	0.41 266	0.64 442	1.29 183	0.58 616	0.39 548	0.37 89	0.24 305	0.50 186	0.43 206	0.28 215	0.23 109	0.25 181	0.16 67	0.99 447	0.19 94	0.10 252	0.16 508	0.08 65	0.11 308	0.25 461	0.85 663

tg	0.37 223	0.55 403	1.35 201	0.28 242	0.16 133	0.57 354	0.18 103	0.57 250	0.49 269	0.37 266	0.44 306	0.38 293	0.24 212	0.46 276	0.24 208	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.43 616	0.36 585

ACV-stereo	0.66 521	0.76 492	2.86 613	0.32 354	0.25 371	1.01 620	0.60 603	0.59 265	0.52 296	0.41 293	0.45 310	1.55 661	0.94 622	1.40 497	0.69 517	0.14 479	0.13 443	0.12 372	0.11 308	0.20 382	0.19 399

rvit_stereo_ft	0.31 167	0.61 421	1.18 158	0.32 354	0.21 286	0.28 21	0.27 375	0.55 238	0.48 262	0.23 143	0.27 158	0.28 220	0.26 247	0.32 140	0.25 222	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.11 308	0.13 199	0.14 266

test_sample3	0.50 394	0.41 311	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.57 354	0.25 328	0.92 535	0.64 435	0.52 392	0.49 354	0.47 372	0.35 356	1.79 566	0.37 367	0.13 434	0.10 332	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.16 340

MyStereo07	0.34 193	0.40 301	1.46 231	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.53 221	0.42 195	0.25 174	0.25 136	0.20 111	0.26 247	0.57 339	0.19 94	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

MyStereo04	0.48 363	0.40 301	2.65 582	0.29 276	0.23 335	0.60 402	0.31 440	0.83 451	0.75 548	0.47 333	0.36 247	0.53 399	0.42 436	0.53 326	0.39 385	0.09 145	0.18 540	0.12 372	0.11 308	0.16 291	0.19 399

CFNet_ucs	0.48 363	0.50 374	2.32 506	0.26 188	0.22 315	0.57 354	0.22 231	0.85 472	0.65 450	0.53 403	0.64 502	0.68 494	0.44 455	0.54 331	0.31 306	0.13 434	0.12 418	0.16 521	0.11 308	0.19 365	0.17 362

4D-IteraStereo	0.44 304	0.96 573	2.63 578	0.27 211	0.30 443	0.45 180	0.25 328	0.52 212	0.50 280	0.40 284	0.31 210	0.40 308	0.19 125	0.35 175	0.32 319	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.11 308	0.19 365	0.30 543

gwcnet-sp	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

scenet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

CASS	0.39 251	0.30 199	1.61 264	0.32 354	0.17 164	0.53 297	0.24 305	0.70 335	0.49 269	0.59 486	0.54 406	0.40 308	0.40 407	0.41 229	0.30 294	0.17 536	0.10 332	0.14 471	0.11 308	0.18 344	0.17 362
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.49 382	0.43 324	2.54 564	0.31 325	0.22 315	0.67 500	0.31 440	0.78 413	0.65 450	0.58 472	0.47 324	0.46 364	0.43 447	0.76 413	0.46 426	0.11 341	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.15 254	0.14 266

DisPM	0.43 294	0.33 230	1.78 327	0.57 614	0.18 213	0.59 390	0.63 615	0.53 221	0.61 397	0.60 496	0.53 394	0.38 293	0.26 247	0.75 409	0.29 274	0.12 402	0.07 77	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.14 266

IER	0.43 294	0.38 281	1.69 279	0.26 188	0.25 371	0.66 494	0.26 351	0.71 338	0.55 338	0.54 416	0.59 445	0.60 447	0.53 511	0.52 320	0.39 385	0.11 341	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.14 230	0.11 148

NINENet	0.50 394	0.33 230	1.69 279	0.55 607	0.25 371	0.91 606	0.23 270	0.98 584	0.71 505	0.53 403	0.55 416	0.66 477	0.30 322	1.22 477	0.32 319	0.15 500	0.13 443	0.16 521	0.11 308	0.16 291	0.13 238

GMOStereo	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

error version	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

test-v	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

AACVNet	0.54 437	0.78 509	1.73 294	0.36 449	0.21 286	0.57 354	0.25 328	0.71 338	0.51 287	0.55 434	0.59 445	0.64 465	0.41 418	2.13 621	0.41 401	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.11 308	0.33 543	0.15 308

ADLNet2	0.68 533	0.84 529	3.19 651	0.33 380	0.36 524	0.64 474	0.37 501	0.89 508	0.79 572	0.54 416	0.65 511	0.93 600	0.48 492	2.07 613	0.56 480	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.11 308	0.33 543	0.18 382

CrosDoStereo	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

FTStereo	0.76 573	0.18 7	2.35 514	0.71 635	0.21 286	0.73 539	1.79 689	0.57 250	0.53 314	1.07 632	1.63 654	1.29 649	2.13 678	0.75 409	0.29 274	0.19 563	0.08 192	0.12 372	0.11 308	0.11 142	0.40 607

ASMatch	0.60 484	0.43 324	2.58 572	0.91 652	0.36 524	0.56 336	0.25 328	0.52 212	0.61 397	0.47 333	1.21 632	0.47 372	0.66 568	1.34 489	0.94 555	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.10 109	0.16 340

DeepStereo_LL	0.94 614	0.37 269	2.53 558	0.25 145	0.32 474	0.54 304	3.76 704	0.72 344	0.60 380	0.70 562	1.40 646	0.53 399	1.49 661	1.78 562	3.09 671	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.11 308	0.21 398	0.11 148

THIR-Stereo	0.86 601	0.62 427	2.13 467	0.25 145	0.16 133	0.58 371	2.74 700	0.59 265	0.51 287	0.62 516	1.62 653	0.97 610	1.80 674	1.69 547	2.25 656	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.11 148

test-2	0.41 266	0.62 427	1.78 327	0.28 242	0.36 524	0.51 268	0.31 440	0.53 221	0.44 212	0.57 454	0.48 337	0.41 314	0.27 268	0.28 89	0.23 182	0.08 67	0.38 639	0.13 433	0.11 308	0.34 555	0.11 148

ICVP	0.46 340	0.29 182	2.41 525	0.33 380	0.22 315	0.59 390	0.55 588	0.75 374	0.50 280	0.44 311	0.60 461	0.49 385	0.35 356	0.53 326	0.37 367	0.16 521	0.16 508	0.14 471	0.11 308	0.15 254	0.15 308
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.37 223	0.53 386	1.41 218	0.28 242	0.15 102	0.52 288	0.20 148	0.54 233	0.46 238	0.37 266	0.43 295	0.41 314	0.23 196	0.36 188	0.26 235	0.09 145	0.15 490	0.12 372	0.11 308	0.41 608	0.37 592

MMNet	0.50 394	0.48 362	1.93 407	0.33 380	0.27 402	0.79 572	0.28 395	0.81 437	0.74 534	0.60 496	0.56 428	0.59 440	0.55 519	0.79 422	0.59 491	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.14 266

UNet	0.54 437	0.44 335	2.83 612	0.31 325	0.33 489	0.74 545	0.27 375	0.82 445	0.61 397	0.53 403	0.54 406	0.72 519	0.54 514	0.78 421	0.56 480	0.11 341	0.09 283	0.13 433	0.11 308	0.14 230	0.12 195

FENet	0.44 304	0.30 199	2.42 527	0.32 354	0.17 164	0.58 371	0.22 231	0.77 398	0.59 375	0.47 333	0.42 292	0.55 410	0.38 385	0.49 305	0.47 435	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.11 308	0.13 199	0.16 340

HGLStereo	0.54 437	0.69 465	2.00 437	0.35 429	0.40 558	0.66 494	0.30 427	0.83 451	0.62 415	0.57 454	0.69 533	0.69 501	0.54 514	1.07 458	0.55 472	0.13 434	0.13 443	0.13 433	0.11 308	0.19 365	0.17 362

GANet-RSSM	0.55 449	0.73 483	1.90 395	0.36 449	0.26 389	0.59 390	0.27 375	0.78 413	0.52 296	0.47 333	0.57 436	0.63 456	0.45 459	1.92 599	0.43 413	0.14 479	0.10 332	0.25 608	0.11 308	0.34 555	0.14 266

AdaStereo	0.44 304	0.38 281	1.79 347	0.34 413	0.20 272	0.57 354	0.28 395	0.92 535	0.69 485	0.52 392	0.55 416	0.61 450	0.33 345	0.48 295	0.39 385	0.17 536	0.08 192	0.17 542	0.11 308	0.18 344	0.12 195
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	0.37 223	0.27 140	0.79 84	0.39 500	0.29 426	0.38 106	0.21 190	0.47 156	0.51 287	0.32 245	0.17 43	0.79 552	0.23 196	0.64 367	1.04 577	0.11 341	0.07 77	0.09 166	0.12 348	0.35 568	0.15 308

z-mn7	0.80 585	1.52 662	2.62 577	0.36 449	0.28 417	1.01 620	0.48 568	0.90 514	1.29 649	0.69 556	1.35 644	0.85 575	0.59 538	2.03 607	1.09 583	0.14 479	0.12 418	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.20 418

DFGA-Net	0.51 411	1.06 610	1.75 305	0.30 297	0.24 350	0.54 304	0.22 231	0.63 295	0.60 380	0.48 351	0.51 367	0.35 275	0.27 268	1.82 574	0.53 464	0.10 252	0.08 192	0.12 372	0.12 348	0.37 583	0.15 308

S2M2_L	0.24 77	0.29 182	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.24 15	0.09 1	0.36 45	0.45 227	0.17 41	0.25 136	0.23 149	0.17 76	0.24 39	0.28 258	0.15 500	0.12 418	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.58 470	0.40 301	1.78 327	0.43 535	1.67 688	0.48 226	0.28 395	0.69 326	0.62 415	0.40 284	0.53 394	0.33 265	0.63 559	0.40 224	0.31 306	0.13 434	0.11 385	0.62 659	0.12 348	0.70 652	0.98 671

DDVS	0.62 497	0.40 301	1.40 216	2.21 692	0.35 515	0.87 598	1.00 658	0.69 326	0.50 280	0.53 403	0.56 428	0.90 592	0.37 376	1.22 477	0.47 435	0.15 500	0.14 462	0.14 471	0.12 348	0.19 365	0.22 446

DCVSM-stereo	0.49 382	0.29 182	2.49 548	0.29 276	0.22 315	0.53 297	0.52 576	0.58 256	0.49 269	0.69 556	0.46 318	0.79 552	0.48 492	0.53 326	0.42 404	0.13 434	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.20 382	0.20 418

Pointernet	0.29 141	0.25 110	1.49 241	0.24 121	0.20 272	0.47 211	0.15 43	0.62 287	0.47 257	0.22 120	0.29 178	0.26 196	0.20 138	0.28 89	0.20 126	0.10 252	0.07 77	0.07 2	0.12 348	0.10 109	0.07 12

test_sample5	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.53 403	0.59 445	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

test_sample4	0.50 394	0.42 319	1.88 383	0.32 354	0.19 252	0.56 336	0.26 351	0.93 543	0.65 450	0.54 416	0.54 406	0.45 352	0.36 362	1.79 566	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

xx1	0.46 340	0.64 442	2.07 450	0.35 429	0.14 73	0.76 555	0.25 328	0.74 364	1.01 622	0.31 235	0.38 268	0.46 364	0.36 362	0.69 395	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

DualNet	0.51 411	0.43 324	1.83 363	0.32 354	0.18 213	0.55 319	0.26 351	0.92 535	0.65 450	0.54 416	0.62 473	0.45 352	0.36 362	1.87 583	0.36 360	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.17 315	0.16 340

1111x	0.74 566	0.21 39	1.93 407	0.31 325	0.17 164	0.63 460	0.32 463	1.03 623	0.74 534	0.52 392	0.62 473	0.57 430	0.47 483	2.38 637	4.25 690	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.12 348	0.12 160	0.14 266

CASnet	0.28 128	0.31 213	1.20 164	0.28 242	0.11 9	0.47 211	0.19 121	0.44 113	0.44 212	0.38 276	0.31 210	0.23 149	0.17 76	0.29 105	0.19 94	0.10 252	0.06 24	0.15 502	0.12 348	0.16 291	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.72 554	1.29 647	2.49 548	0.36 449	0.45 588	0.55 319	0.32 463	0.93 543	0.71 505	0.67 548	0.58 442	0.85 575	0.79 598	2.67 665	0.46 426	0.10 252	0.18 540	0.14 471	0.12 348	0.40 605	0.42 613

qqq	0.38 236	0.21 39	1.34 198	0.28 242	0.15 102	0.45 180	0.26 351	0.76 386	0.52 296	0.39 282	0.41 287	0.46 364	0.36 362	0.96 444	0.30 294	0.11 341	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.12 160	0.14 266

BUS	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.91 606	0.23 270	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.66 477	0.30 322	0.43 242	0.32 319	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

Wz-Net-LNSev	0.59 478	0.96 573	2.47 543	0.34 413	0.37 536	0.79 572	0.44 545	0.86 482	0.77 563	0.61 505	0.67 516	0.79 552	0.56 523	0.64 367	0.62 498	0.15 500	0.14 462	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.19 399

test_5	0.51 411	0.87 540	1.99 435	0.37 473	0.65 638	0.58 371	0.35 485	0.78 413	0.62 415	0.48 351	0.55 416	0.45 352	0.40 407	0.72 404	0.30 294	0.09 145	0.07 77	0.12 372	0.12 348	0.33 543	0.38 595

BSDual-CNN	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.30 297	0.21 286	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.61 397	0.63 525	0.53 394	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

hknet	0.47 356	0.29 182	1.70 283	0.30 297	0.24 350	0.76 555	0.31 440	1.00 605	0.64 435	0.63 525	0.53 394	0.80 556	0.38 385	0.77 417	0.37 367	0.11 341	0.10 332	0.14 471	0.12 348	0.12 160	0.11 148

psmg	0.41 266	0.27 140	1.13 147	0.27 211	0.21 286	0.75 551	0.36 492	0.90 514	0.61 397	0.59 486	0.59 445	0.63 456	0.37 376	0.43 242	0.38 374	0.13 434	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.13 199	0.11 148

dd	0.42 285	0.96 573	1.77 323	0.31 325	0.17 164	0.57 354	0.26 351	0.49 177	0.68 476	0.41 293	0.40 282	0.34 271	0.27 268	0.45 267	0.40 393	0.17 536	0.10 332	0.13 433	0.12 348	0.21 398	0.12 195

IPLG	0.69 538	0.84 529	2.43 531	0.35 429	0.21 286	1.65 661	0.61 607	1.36 657	0.58 365	1.39 661	0.51 367	0.37 284	0.87 611	1.41 498	0.36 360	0.09 145	0.07 77	0.14 471	0.12 348	0.32 534	0.11 148

PSM-softLoss	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

KMStereo	0.48 363	0.27 140	1.85 368	0.51 585	0.17 164	0.61 422	0.40 517	0.61 283	0.57 354	0.52 392	0.48 337	0.39 299	0.25 227	1.46 507	0.77 535	0.12 402	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.12 160	0.14 266

sCroCo_RVC	0.33 184	0.32 221	1.89 390	0.34 413	0.27 402	0.30 32	0.22 231	0.48 170	0.44 212	0.22 120	0.33 230	0.25 181	0.25 227	0.32 140	0.24 208	0.14 479	0.16 508	0.12 372	0.12 348	0.15 254	0.13 238

GMStereo	0.38 236	0.99 591	1.91 401	0.27 211	0.16 133	0.39 111	0.23 270	0.47 156	0.62 415	0.38 276	0.34 238	0.25 181	0.25 227	0.39 217	0.29 274	0.14 479	0.08 192	0.10 233	0.12 348	0.15 254	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 340	0.28 169	1.73 294	0.33 380	0.32 474	0.65 488	0.38 508	0.83 451	0.59 375	0.57 454	0.52 382	0.61 450	0.40 407	0.75 409	0.52 460	0.13 434	0.12 418	0.13 433	0.12 348	0.15 254	0.11 148

ac_64	0.55 449	0.46 347	1.92 404	0.36 449	0.34 502	0.63 460	0.31 440	0.82 445	0.61 397	0.55 434	0.51 367	0.89 590	0.48 492	1.83 575	0.55 472	0.14 479	0.11 385	0.12 372	0.12 348	0.18 344	0.12 195

cf-r	0.53 431	0.81 518	2.15 473	0.33 380	0.28 417	0.60 402	0.28 395	0.78 413	0.64 435	0.51 383	0.60 461	0.75 535	0.40 407	1.32 486	0.43 413	0.13 434	0.09 283	0.11 308	0.12 348	0.15 254	0.14 266

GwcNet-RSSM	0.57 465	0.94 563	2.13 467	0.32 354	0.25 371	0.60 402	0.30 427	0.80 433	0.66 465	0.52 392	0.64 502	0.71 516	0.40 407	1.79 566	0.50 451	0.13 434	0.09 283	0.12 372	0.12 348	0.21 398	0.15 308

CCAANet	0.55 449	0.73 483	2.47 543	0.30 297	0.24 350	0.55 319	0.24 305	0.84 463	0.64 435	0.40 284	0.67 516	0.56 423	0.36 362	1.87 583	0.41 401	0.10 252	0.08 192	0.13 433	0.12 348	0.11 142	0.13 238

PWCDC_ROB	0.72 554	1.06 610	2.09 456	0.47 566	0.36 524	0.78 568	0.26 351	0.98 584	1.34 652	0.61 505	2.07 662	0.64 465	0.61 551	0.83 426	0.71 522	0.31 632	0.14 462	0.15 502	0.12 348	0.60 646	0.21 431

rvit_0105_6	0.31 167	0.29 182	1.00 127	0.31 325	0.18 213	0.35 68	0.25 328	0.51 196	0.61 397	0.25 174	0.28 170	0.32 254	0.25 227	0.39 217	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.14 230	0.13 238

rvit_0105_4	0.35 206	0.35 256	1.45 229	0.31 325	0.18 213	0.37 89	0.28 395	0.59 265	0.62 415	0.27 208	0.31 210	0.35 275	0.27 268	0.43 242	0.25 222	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.12 195

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 223	1.34 655	1.24 172	0.23 93	0.12 21	0.33 52	0.20 148	0.40 74	0.33 64	0.25 174	0.21 75	0.16 51	0.14 28	0.27 72	0.63 500	0.55 654	0.06 24	0.11 308	0.13 382	0.25 461	0.49 625

test_sample6	0.52 425	0.44 335	1.81 354	0.33 380	0.18 213	0.55 319	0.27 375	0.94 552	0.66 465	0.54 416	0.62 473	0.47 372	0.36 362	1.97 601	0.38 374	0.14 479	0.10 332	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.16 340

MyStereo8	0.54 437	0.80 513	2.76 602	0.32 354	0.33 489	0.71 526	0.20 148	0.87 493	0.57 354	0.51 383	0.59 445	0.50 388	0.33 345	0.68 388	0.55 472	0.10 252	0.29 618	0.10 233	0.13 382	0.21 398	0.34 574

mmm	0.38 236	0.21 39	1.18 158	0.35 429	0.17 164	0.49 243	0.26 351	0.78 413	0.52 296	0.50 370	0.57 436	0.41 314	0.37 376	0.71 402	0.31 306	0.11 341	0.13 443	0.14 471	0.13 382	0.15 254	0.14 266

ffm	0.47 356	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	0.63 365	0.19 94	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

ff1	0.73 563	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.74 364	0.88 599	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.10 252	0.24 591	0.15 502	0.13 382	0.25 461	0.36 585

mmx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

xxx	0.72 554	0.23 78	2.01 438	0.30 297	0.21 286	0.57 354	0.26 351	0.99 596	0.76 558	0.53 403	0.63 486	0.66 477	0.39 399	2.52 654	3.43 682	0.13 434	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.15 254	0.15 308

anonymousdsp2	0.34 193	0.24 96	1.16 155	0.28 242	0.15 102	0.57 354	0.23 270	0.79 429	0.47 257	0.38 276	0.37 255	0.40 308	0.25 227	0.47 288	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.13 382	0.19 365	0.27 515

CIPLG	0.56 458	1.19 636	2.46 537	0.80 644	0.31 464	0.61 422	0.57 597	0.76 386	0.57 354	0.56 443	0.63 486	0.41 314	0.30 322	0.45 267	0.40 393	0.11 341	0.20 564	0.13 433	0.13 382	0.35 568	0.19 399

PSMNet-ADL	0.51 411	0.38 281	1.65 268	0.35 429	0.21 286	0.67 500	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.42 298	0.52 382	0.70 511	0.45 459	1.91 595	0.57 484	0.15 500	0.13 443	0.11 308	0.13 382	0.15 254	0.20 418

PFNet+	0.45 326	0.37 269	1.86 376	0.46 561	0.18 213	0.58 371	0.77 639	0.52 212	0.64 435	0.56 443	0.48 337	0.39 299	0.26 247	0.93 440	0.32 319	0.13 434	0.09 283	0.14 471	0.13 382	0.12 160	0.15 308

RAFT-RH_RVC	0.61 492	0.50 374	2.33 509	0.36 449	0.29 426	0.60 402	0.18 103	0.44 113	0.58 365	0.76 582	1.91 660	0.47 372	0.29 310	1.60 535	1.23 604	0.14 479	0.07 77	0.13 433	0.13 382	0.10 109	0.09 79

RAFT	0.45 326	0.92 555	1.59 258	0.34 413	0.19 252	0.46 200	0.35 485	0.65 305	0.49 269	0.49 363	0.49 354	0.70 511	0.40 407	0.47 288	0.32 319	0.11 341	0.16 508	0.14 471	0.13 382	0.51 635	0.13 238

GMM-Stereo	0.50 394	0.23 78	2.41 525	0.54 600	0.24 350	0.77 563	0.46 556	0.59 265	0.57 354	0.58 472	0.73 554	0.47 372	0.43 447	0.68 388	0.27 247	0.10 252	0.06 24	0.13 433	0.13 382	0.14 230	0.44 616

Anonymous3	0.42 285	0.35 256	2.09 456	0.33 380	0.24 350	0.72 532	0.31 440	0.74 364	0.55 338	0.35 256	0.40 282	0.33 265	0.29 310	0.44 251	0.28 258	0.18 548	0.18 540	0.13 433	0.13 382	0.17 315	0.17 362

sAnonymous2	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

CroCo_RVC	0.38 236	0.62 427	2.15 473	0.31 325	0.24 350	0.34 62	0.27 375	0.53 221	0.46 238	0.24 154	0.29 178	0.23 149	0.28 286	0.28 89	0.22 171	0.12 402	0.09 283	0.11 308	0.13 382	0.38 590	0.35 577

HCRNet	0.46 340	0.49 366	1.65 268	0.38 490	0.29 426	0.58 371	0.22 231	0.75 374	0.62 415	0.47 333	0.49 354	0.48 383	0.36 362	1.12 467	0.37 367	0.15 500	0.10 332	0.15 502	0.13 382	0.17 315	0.17 362

ARAFT	0.60 484	1.23 640	3.10 641	0.28 242	0.16 133	0.64 474	0.36 492	0.90 514	0.67 474	0.61 505	0.49 354	0.55 410	0.31 332	1.24 482	0.32 319	0.10 252	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.37 583	0.21 431

hitnet-ft	0.67 526	0.80 513	1.90 395	0.28 242	0.22 315	0.69 518	0.36 492	0.85 472	0.65 450	0.56 443	0.84 580	1.03 622	0.95 625	2.32 632	0.55 472	0.23 598	0.14 462	0.41 642	0.13 382	0.24 447	0.17 362

CFNet-ft	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

CFNet_RVC	0.51 411	0.76 492	1.79 347	0.28 242	0.30 443	0.63 460	0.28 395	0.66 309	0.55 338	0.45 322	0.57 436	0.74 529	0.41 418	1.46 507	0.42 404	0.14 479	0.10 332	0.28 615	0.13 382	0.18 344	0.14 266

NVstereo2D	0.58 470	0.40 301	2.03 446	0.35 429	0.35 515	0.69 518	0.39 514	0.91 526	0.80 575	0.47 333	0.53 394	0.67 487	0.46 474	1.99 605	0.48 441	0.19 563	0.11 385	0.17 542	0.13 382	0.25 461	0.25 497

DN-CSS_ROB	0.48 363	1.23 640	1.99 435	0.39 500	0.22 315	0.56 336	0.19 121	0.75 374	0.61 397	0.45 322	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.70 400	0.32 319	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.13 382	0.36 575	0.12 195

PWC_ROB	0.70 542	0.94 563	1.88 383	0.39 500	0.39 548	0.62 442	0.30 427	0.98 584	0.94 612	0.91 617	1.29 638	0.77 543	0.62 556	1.62 539	1.03 576	0.18 548	0.11 385	0.18 562	0.13 382	0.51 635	0.22 446

zh-mn7	0.80 585	1.54 663	3.00 633	0.35 429	0.27 402	0.72 532	0.41 523	0.93 543	1.11 636	1.00 626	1.28 636	0.75 535	0.57 529	1.87 583	1.18 597	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.26 482	0.21 431

w-ln-seven-2	0.68 533	1.13 623	2.46 537	0.36 449	0.27 402	0.65 488	0.44 545	0.87 493	0.83 586	0.69 556	0.75 560	0.72 519	0.63 559	1.56 524	1.15 592	0.13 434	0.13 443	0.15 502	0.14 410	0.35 568	0.19 399

AIO-test1	0.45 326	0.87 540	2.27 499	0.33 380	0.33 489	0.50 256	0.22 231	0.74 364	0.66 465	0.29 223	0.41 287	0.29 232	0.22 170	0.73 405	0.29 274	0.09 145	0.08 192	0.12 372	0.14 410	0.30 517	0.22 446

UGAM	0.58 470	0.47 357	2.21 484	0.30 297	0.19 252	0.53 297	0.34 477	0.59 265	0.63 427	0.44 311	0.73 554	0.78 547	0.37 376	2.58 658	0.39 385	0.10 252	0.08 192	0.17 542	0.14 410	0.42 614	0.17 362

H2IRNET	0.40 259	0.61 421	1.90 395	0.29 276	0.17 164	0.54 304	0.18 103	0.52 212	0.50 280	0.27 208	0.56 428	0.47 372	0.35 356	0.46 276	0.33 333	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.32 534	0.12 195

LL-Strereo2	0.41 266	0.90 552	1.83 363	0.44 542	0.24 350	0.54 304	0.27 375	0.58 256	0.45 227	0.41 293	0.33 230	0.44 343	0.21 152	0.44 251	0.34 342	0.09 145	0.08 192	0.16 521	0.14 410	0.17 315	0.17 362

ssnet_v2	0.55 449	0.60 416	1.86 376	0.32 354	0.22 315	0.72 532	0.44 545	0.94 552	0.74 534	0.63 525	0.54 406	0.81 559	0.47 483	0.77 417	0.70 519	0.16 521	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.30 517	0.30 543

Wz-Net-MNSev	0.65 516	0.97 581	2.19 482	0.36 449	0.33 489	0.90 604	0.60 603	0.92 535	0.81 582	0.75 579	0.72 552	0.73 523	0.65 563	1.39 494	0.71 522	0.16 521	0.13 443	0.14 471	0.14 410	0.24 447	0.18 382

ACRE	0.56 458	1.14 625	2.77 605	0.76 640	0.28 417	0.60 402	0.56 593	0.76 386	0.58 365	0.55 434	0.62 473	0.41 314	0.29 310	0.44 251	0.39 385	0.11 341	0.19 553	0.13 433	0.14 410	0.36 575	0.18 382

KYRaft	0.48 363	0.29 182	1.75 305	0.33 380	0.21 286	0.75 551	0.44 545	0.58 256	0.57 354	0.64 535	0.93 600	0.53 399	0.72 582	0.60 356	0.24 208	0.10 252	0.07 77	0.12 372	0.14 410	0.12 160	0.54 631

DRaft	0.62 497	0.38 281	1.76 314	0.24 121	0.16 133	0.64 474	0.66 618	0.53 221	0.53 314	0.67 548	0.99 610	0.38 293	1.00 627	1.44 501	2.10 651	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.14 410	0.18 344	0.21 431

pcwnet_v2	0.64 508	0.49 366	4.41 679	0.32 354	0.27 402	0.60 402	0.25 328	0.97 580	0.88 599	0.59 486	0.70 543	0.63 456	0.55 519	0.66 383	0.37 367	0.17 536	0.15 490	0.15 502	0.14 410	0.21 398	0.23 471

RALAANet	0.43 294	0.98 586	1.90 395	0.32 354	0.23 335	0.48 226	0.19 121	0.67 319	0.53 314	0.48 351	0.45 310	0.39 299	0.30 322	0.48 295	0.37 367	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.14 410	0.27 493	0.10 117

ADLNet	0.60 484	0.71 472	1.95 420	0.35 429	0.34 502	0.67 500	0.34 477	0.90 514	0.74 534	0.68 554	0.62 473	0.80 556	0.45 459	1.78 562	0.64 506	0.14 479	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.29 506	0.21 431

RAFT + AFF	0.64 508	1.20 637	1.95 420	0.34 413	0.33 489	0.67 500	0.52 576	0.99 596	0.74 534	0.53 403	0.58 442	0.57 430	0.80 599	1.76 558	0.51 457	0.12 402	0.27 614	0.15 502	0.14 410	0.43 616	0.29 530

delet	0.52 425	0.54 394	1.62 266	0.31 325	0.35 515	0.74 545	0.46 556	0.85 472	0.74 534	0.55 434	0.60 461	0.67 487	0.50 502	1.12 467	0.57 484	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.12 195

DSFCA	0.54 437	0.35 256	1.41 218	0.28 242	0.28 417	0.79 572	0.88 648	0.76 386	0.70 495	0.72 570	0.66 513	0.67 487	0.57 529	1.17 473	0.63 500	0.16 521	0.14 462	0.13 433	0.14 410	0.16 291	0.13 238

RYNet	0.70 542	0.56 405	2.25 496	0.35 429	0.41 567	0.86 594	0.43 534	0.94 552	0.82 583	0.62 516	0.53 394	0.91 594	0.60 542	2.70 666	1.00 568	0.14 479	0.11 385	0.16 521	0.14 410	0.25 461	0.27 515

TDLM	0.67 526	0.92 555	1.76 314	0.37 473	0.24 350	0.66 494	0.56 593	0.82 445	0.74 534	1.16 639	0.62 473	0.61 450	0.48 492	2.70 666	0.50 451	0.20 573	0.11 385	0.35 632	0.14 410	0.32 534	0.16 340

CFNet	0.58 470	0.96 573	1.78 327	0.33 380	0.25 371	0.63 460	0.22 231	0.88 502	0.75 548	0.46 331	0.59 445	0.58 437	0.40 407	2.29 629	0.48 441	0.12 402	0.09 283	0.15 502	0.14 410	0.30 517	0.15 308

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 449	0.92 555	2.36 517	0.38 490	0.37 536	0.60 402	0.28 395	0.82 445	0.62 415	0.62 516	0.55 416	0.72 519	0.45 459	1.00 450	0.43 413	0.15 500	0.11 385	0.14 471	0.14 410	0.15 254	0.16 340
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	0.50 394	0.70 470	1.94 417	0.29 276	0.26 389	0.63 460	0.31 440	0.80 433	0.48 262	0.61 505	0.55 416	0.66 477	0.38 385	0.98 446	0.40 393	0.19 563	0.14 462	0.14 471	0.14 410	0.23 430	0.17 362

StereoDRNet-Refined	0.50 394	0.41 311	1.50 244	0.33 380	0.21 286	0.68 512	0.26 351	0.81 437	0.68 476	0.67 548	0.68 524	0.73 523	0.42 436	1.10 461	0.59 491	0.11 341	0.08 192	0.14 471	0.14 410	0.25 461	0.21 431
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
StereoDRNet	0.64 508	0.88 544	2.35 514	0.41 520	0.45 588	0.73 539	0.47 564	0.94 552	0.74 534	0.75 579	0.54 406	0.74 529	0.47 483	1.70 548	0.72 526	0.15 500	0.14 462	0.15 502	0.14 410	0.20 382	0.19 399

DLCB_ROB	0.54 437	0.55 403	1.49 241	0.36 449	0.25 371	0.65 488	0.36 492	0.80 433	0.70 495	0.72 570	0.69 533	0.83 566	0.46 474	1.53 521	0.60 493	0.13 434	0.12 418	0.14 471	0.14 410	0.14 230	0.13 238

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 429	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 435	0.07 5	0.09 79

Selective-IGEV-i32	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

w-ln-seven	0.74 566	1.05 608	2.54 564	0.37 473	0.34 502	1.03 623	0.47 564	1.00 605	1.08 631	0.90 615	0.85 584	0.85 575	0.57 529	1.37 492	1.26 607	0.14 479	0.13 443	0.16 521	0.15 435	0.31 525	0.20 418

rvit_0105_5	0.36 216	0.39 293	1.48 238	0.30 297	0.18 213	0.41 135	0.30 427	0.64 298	0.62 415	0.30 229	0.33 230	0.37 284	0.29 310	0.41 229	0.28 258	0.18 548	0.16 508	0.15 502	0.15 435	0.15 254	0.14 266

rvit_stereo_0075_2	0.40 259	0.40 301	1.88 383	0.33 380	0.32 474	0.41 135	0.22 231	0.58 256	0.53 314	0.38 276	0.51 367	0.40 308	0.27 268	0.44 251	0.29 274	0.20 573	0.15 490	0.22 589	0.15 435	0.18 344	0.23 471

test_sample7	0.47 356	0.33 230	1.49 241	0.34 413	0.20 272	0.51 268	0.30 427	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.17 536	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.18 382

IGEV++	0.34 193	0.43 324	1.32 191	0.31 325	0.14 73	0.32 46	0.21 190	0.70 335	0.34 78	0.22 120	0.28 170	0.22 131	0.27 268	0.35 175	0.27 247	0.09 145	0.39 646	0.08 65	0.15 435	0.25 461	0.45 617

StereoVision	0.45 326	0.72 476	1.94 417	0.33 380	0.32 474	0.47 211	0.26 351	0.68 323	0.57 354	0.32 245	0.89 593	0.45 352	0.27 268	0.49 305	0.36 360	0.13 434	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.19 365	0.13 238

Selective-IGEV	0.29 141	0.23 78	1.28 180	0.27 211	0.30 443	0.35 68	0.20 148	0.56 244	0.38 141	0.21 100	0.30 193	0.22 131	0.18 100	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 435	0.16 291	0.29 530

test_4	0.40 259	0.37 269	2.01 438	0.29 276	0.21 286	0.50 256	0.28 395	0.47 156	0.39 155	0.42 298	0.76 563	0.38 293	0.22 170	0.52 320	0.33 333	0.08 67	0.07 77	0.11 308	0.15 435	0.28 499	0.07 12

IPLGR_C	0.58 470	1.25 643	2.72 592	0.80 644	0.31 464	0.60 402	0.61 607	0.76 386	0.58 365	0.56 443	0.62 473	0.41 314	0.31 332	0.43 242	0.40 393	0.11 341	0.22 579	0.13 433	0.15 435	0.35 568	0.19 399

SACVNet	0.60 484	0.74 488	1.90 395	0.37 473	0.28 417	0.64 474	0.37 501	0.86 482	0.61 397	0.65 542	0.62 473	0.69 501	0.44 455	2.08 615	0.42 404	0.18 548	0.14 462	0.16 521	0.15 435	0.38 590	0.24 485

PSM-AAD	0.63 504	0.22 56	1.77 323	0.37 473	0.23 335	0.86 594	1.17 670	0.59 265	0.60 380	0.64 535	0.71 547	0.68 494	2.93 686	0.65 378	0.31 306	0.09 145	0.07 77	0.17 542	0.15 435	0.13 199	0.33 570

rafts_anoy	0.43 294	0.89 548	1.96 429	0.32 354	0.30 443	0.48 226	0.24 305	0.62 287	0.49 269	0.37 266	0.38 268	0.33 265	0.30 322	0.51 316	0.34 342	0.10 252	0.39 646	0.13 433	0.15 435	0.17 315	0.15 308

FINET	0.65 516	0.95 570	3.06 637	0.35 429	0.40 558	0.58 371	0.48 568	0.92 535	1.10 634	0.57 454	0.68 524	0.47 372	0.44 455	1.15 472	0.60 493	0.23 598	0.21 573	0.17 542	0.15 435	0.26 482	0.25 497

Syn2CoEx	0.70 542	1.07 614	2.74 599	0.43 535	0.30 443	0.64 474	0.42 527	0.99 596	0.78 567	0.62 516	0.78 568	0.74 529	0.72 582	1.92 599	0.61 496	0.20 573	0.17 528	0.19 569	0.15 435	0.29 506	0.22 446

psm_up	0.57 465	0.61 421	1.83 363	0.35 429	0.30 443	0.64 474	0.37 501	0.90 514	0.68 476	0.59 486	0.55 416	0.68 494	0.54 514	1.91 595	0.46 426	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.15 435	0.23 430	0.13 238

GwcNet	0.69 538	0.71 472	3.12 644	0.36 449	0.45 588	0.81 580	0.44 545	0.86 482	0.84 589	0.60 496	0.74 557	0.82 564	0.49 499	1.65 541	0.66 509	0.16 521	0.15 490	0.15 502	0.15 435	0.31 525	0.24 485

DMCA-RVC	0.62 497	0.96 573	2.63 578	0.36 449	0.90 656	0.56 336	0.31 440	0.69 326	0.57 354	0.68 554	0.52 382	0.59 440	0.56 523	1.23 479	0.53 464	0.16 521	0.38 639	0.20 578	0.15 435	0.20 382	0.15 308

ADCP+	0.94 614	1.12 620	3.14 645	0.34 413	0.39 548	1.06 626	0.79 640	0.89 508	0.80 575	0.66 544	0.67 516	0.85 575	1.55 664	0.93 440	4.55 692	0.13 434	0.11 385	0.16 521	0.15 435	0.26 482	0.25 497

SANet	1.20 640	1.21 638	3.33 660	0.38 490	0.27 402	1.73 665	0.85 646	1.10 636	2.49 688	1.16 639	1.83 658	1.72 664	1.50 663	2.37 634	2.84 669	0.18 548	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.32 534	0.32 561

XPNet_ROB	0.61 492	0.72 476	1.66 273	0.37 473	0.27 402	0.67 500	0.47 564	0.89 508	0.71 505	0.78 588	0.70 543	0.81 559	0.53 511	1.70 548	0.76 533	0.21 581	0.16 508	0.16 521	0.15 435	0.20 382	0.21 431

Selective-IGEV-i16pc	0.75 569	0.29 182	5.48 687	0.32 354	0.19 252	1.18 643	0.62 612	0.86 482	0.74 534	0.37 266	0.51 367	0.53 399	0.29 310	2.10 619	0.35 354	0.22 594	0.23 587	0.12 372	0.16 457	0.22 415	0.19 399

FlowAnything_test	0.23 70	0.32 221	0.52 5	0.28 242	0.17 164	0.37 89	0.20 148	0.38 58	0.24 4	0.24 154	0.20 67	0.21 125	0.17 76	0.26 66	0.25 222	0.13 434	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.17 315	0.12 195

zh-sn7	0.89 607	1.73 676	3.09 640	0.39 500	0.30 443	0.82 583	0.63 615	0.96 571	0.87 595	0.79 590	1.12 627	0.84 571	0.87 611	2.42 643	1.63 628	0.16 521	0.17 528	0.16 521	0.16 457	0.34 555	0.29 530

ITSA-stereo	0.48 363	0.33 230	1.20 164	0.33 380	0.18 213	0.60 402	0.29 419	0.94 552	0.80 575	0.50 370	0.49 354	0.53 399	0.59 538	1.25 483	0.64 506	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.23 471

Occ-G	0.30 158	0.30 199	1.33 193	0.23 93	0.15 102	0.36 82	0.25 328	0.43 104	0.31 38	0.26 192	0.35 243	0.46 364	0.22 170	0.30 118	0.25 222	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 457	0.31 525	0.08 51

EKT-Stereo	1.47 659	0.49 366	1.93 407	2.57 696	19.31 718	0.55 319	0.22 231	0.69 326	0.42 195	0.38 276	0.36 247	0.43 332	0.27 268	0.69 395	0.26 235	0.12 402	0.14 462	0.11 308	0.16 457	0.20 382	0.15 308

SDNR	1.22 644	0.80 513	2.71 590	0.33 380	1.48 684	1.98 675	0.23 270	1.93 681	2.44 686	0.89 613	2.52 674	1.36 653	0.51 504	3.65 688	1.93 640	0.30 630	0.31 623	0.22 589	0.16 457	0.33 543	0.36 585

ToySt	0.44 304	0.61 421	1.89 390	0.29 276	0.18 213	0.55 319	0.35 485	0.67 319	0.53 314	0.39 282	0.50 362	0.59 440	0.43 447	0.51 316	0.49 446	0.10 252	0.12 418	0.13 433	0.16 457	0.24 447	0.19 399

MC-Stereo	0.32 174	0.31 213	1.46 231	0.31 325	0.15 102	0.53 297	0.19 121	0.44 113	0.35 92	0.36 261	0.38 268	0.27 209	0.27 268	0.42 238	0.19 94	0.09 145	0.13 443	0.09 166	0.16 457	0.20 382	0.13 238

WZ-Net	0.92 611	1.31 649	3.76 667	0.41 520	0.36 524	0.86 594	0.71 631	1.00 605	1.06 629	0.82 603	0.92 596	1.06 629	1.05 632	2.16 622	1.61 627	0.19 563	0.13 443	0.15 502	0.16 457	0.32 534	0.28 523

PFNet	0.60 484	0.33 230	2.47 543	0.41 520	0.55 616	0.62 442	0.27 375	0.61 283	0.63 427	0.61 505	0.56 428	0.45 352	0.32 340	1.88 592	1.14 590	0.28 625	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.26 482	0.20 418

SFCPSM	0.46 340	0.24 96	2.35 514	0.27 211	0.27 402	0.70 524	0.32 463	0.96 571	0.63 427	0.49 363	0.52 382	0.43 332	0.36 362	0.52 320	0.43 413	0.12 402	0.09 283	0.12 372	0.16 457	0.16 291	0.12 195

PSMNet-RSSM	0.53 431	0.82 522	1.78 327	0.31 325	0.25 371	0.58 371	0.28 395	0.84 463	0.60 380	0.50 370	0.61 468	0.67 487	0.43 447	1.68 545	0.42 404	0.15 500	0.10 332	0.14 471	0.16 457	0.15 254	0.13 238

FAT-Stereo	0.70 542	0.54 394	2.88 615	0.36 449	0.29 426	0.62 442	0.54 584	0.97 580	0.87 595	0.76 582	0.92 596	0.94 604	0.80 599	1.84 580	0.57 484	0.18 548	0.19 553	0.17 542	0.16 457	0.22 415	0.25 497

SuperB	1.15 636	1.14 625	5.43 686	0.36 449	0.26 389	0.81 580	0.89 649	0.88 502	1.17 640	0.67 548	0.68 524	0.63 456	1.39 657	1.74 555	3.37 680	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	2.80 700	0.25 497

stereogan	0.69 538	0.51 377	2.44 533	0.39 500	0.39 548	1.01 620	0.41 523	0.94 552	0.92 610	0.73 574	0.85 584	1.15 641	0.69 575	1.57 528	0.53 464	0.19 563	0.18 540	0.20 578	0.16 457	0.36 575	0.24 485

DANet	0.80 585	0.65 449	2.21 484	1.19 669	0.48 601	0.74 545	1.25 673	0.89 508	1.53 661	0.89 613	0.71 547	0.96 607	0.56 523	1.83 575	0.96 558	0.18 548	0.16 508	0.19 569	0.16 457	0.26 482	0.29 530
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 569	0.84 529	2.01 438	0.40 512	0.25 371	0.74 545	0.66 618	0.87 493	0.73 530	0.71 567	1.07 624	0.84 571	0.59 538	2.71 668	1.15 592	0.17 536	0.16 508	0.44 647	0.16 457	0.31 525	0.20 418

DRN-Test	0.64 508	0.43 324	2.44 533	0.39 500	0.44 577	0.80 579	0.41 523	1.02 616	0.78 567	0.80 592	0.63 486	0.69 501	0.56 523	1.79 566	0.69 517	0.15 500	0.12 418	0.17 542	0.16 457	0.18 344	0.17 362

ETE_ROB	0.60 484	0.71 472	1.55 253	0.37 473	0.25 371	0.69 518	0.51 573	1.47 662	0.70 495	0.80 592	0.69 533	0.85 575	0.49 499	1.36 491	0.58 489	0.16 521	0.13 443	0.19 569	0.16 457	0.21 398	0.23 471

YMNet	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

YMNet_1	0.62 497	0.72 476	1.93 407	0.41 520	0.41 567	0.87 598	0.43 534	0.87 493	0.71 505	0.74 577	0.81 572	0.83 566	0.46 474	0.86 433	0.93 553	0.19 563	0.22 579	0.20 578	0.17 477	0.41 608	0.21 431

AIO-test2	0.49 382	1.15 629	1.96 429	0.42 531	0.37 536	0.50 256	0.23 270	0.79 429	0.70 495	0.33 251	0.53 394	0.27 209	0.22 170	0.67 384	0.29 274	0.73 664	0.08 192	0.13 433	0.17 477	0.17 315	0.18 382

fast-acv-ft	0.63 504	0.88 544	3.10 641	0.38 490	0.30 443	0.79 572	0.48 568	0.69 326	0.72 515	0.58 472	0.78 568	0.76 541	0.60 542	0.67 384	0.73 529	0.15 500	0.15 490	0.18 562	0.17 477	0.37 583	0.16 340

GASNet	0.73 563	1.47 660	3.04 635	0.47 566	0.33 489	0.57 354	0.34 477	0.91 526	0.75 548	0.58 472	0.58 442	0.74 529	0.55 519	2.03 607	0.65 508	0.21 581	0.15 490	0.19 569	0.17 477	0.51 635	0.28 523

Wz-Net-SNSev	0.76 573	1.32 652	3.11 643	0.40 512	0.31 464	0.71 526	0.60 603	0.98 584	0.87 595	0.67 548	0.83 577	0.96 607	0.60 542	1.67 544	0.97 559	0.16 521	0.15 490	0.16 521	0.17 477	0.36 575	0.24 485

test-1	0.44 304	0.48 362	1.69 279	0.30 297	0.27 402	0.50 256	0.28 395	0.80 433	0.43 206	0.40 284	0.54 406	0.41 314	0.24 212	0.31 127	1.16 594	0.09 145	0.20 564	0.10 233	0.17 477	0.11 142	0.26 507

AF-Net	0.69 538	0.92 555	2.21 484	0.41 520	0.40 558	0.68 512	0.40 517	1.02 616	0.86 592	0.69 556	1.03 618	1.04 625	0.84 606	1.19 474	0.78 537	0.22 594	0.14 462	0.25 608	0.17 477	0.30 517	0.18 382

RTSC	0.72 554	1.00 593	2.22 488	0.40 512	0.29 426	0.82 583	0.31 440	0.96 571	1.10 634	0.92 618	0.81 572	0.78 547	0.58 535	1.23 479	1.55 625	0.18 548	0.17 528	0.14 471	0.17 477	0.43 616	0.30 543

CVANet_RVC	0.65 516	0.80 513	2.13 467	0.36 449	0.26 389	0.62 442	0.42 527	0.84 463	0.72 515	0.69 556	0.68 524	0.68 494	0.52 509	2.64 661	0.42 404	0.19 563	0.12 418	0.22 589	0.17 477	0.37 583	0.15 308

UCFNet_RVC	0.48 363	0.82 522	1.85 368	0.30 297	0.27 402	0.64 474	0.26 351	0.74 364	0.55 338	0.48 351	0.53 394	0.63 456	0.41 418	0.88 437	0.38 374	0.15 500	0.10 332	0.17 542	0.17 477	0.18 344	0.15 308

DPSNet	0.86 601	0.60 416	2.34 511	0.58 616	0.36 524	1.07 631	0.75 636	1.30 653	1.05 626	0.70 562	0.68 524	0.94 604	1.29 646	2.08 615	1.82 638	0.26 616	0.23 587	0.16 521	0.17 477	0.48 628	0.40 607

MDST_ROB	1.17 639	0.42 319	3.87 669	0.54 600	0.44 577	4.11 697	0.58 599	1.31 654	0.84 589	2.12 674	1.12 627	0.98 611	0.71 579	4.24 694	0.99 567	0.16 521	0.14 462	0.19 569	0.17 477	0.18 344	0.35 577

TCMNet	0.66 521	0.85 534	2.55 570	0.50 580	0.52 610	0.72 532	0.39 514	0.87 493	0.72 515	0.58 472	0.68 524	0.63 456	0.46 474	1.70 548	0.63 500	0.18 548	0.18 540	0.23 596	0.18 490	0.38 590	0.27 515

rvit_0105_3	0.39 251	0.47 357	1.46 231	0.33 380	0.19 252	0.45 180	0.35 485	0.69 326	0.65 450	0.37 266	0.37 255	0.40 308	0.31 332	0.44 251	0.30 294	0.18 548	0.17 528	0.17 542	0.18 490	0.15 254	0.15 308

ff7	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

IGEVStereo-DCA	0.33 184	0.34 247	1.38 210	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.18 490	0.16 291	0.22 446

ffff	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

11t	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

anonymousdsp	0.34 193	0.53 386	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.55 335	0.19 94	0.09 145	0.11 385	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530

ccc-4	0.32 174	0.52 379	1.38 210	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.46 136	0.41 182	0.24 154	0.23 109	0.20 111	0.23 196	0.48 295	0.19 94	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.18 490	0.23 430	0.22 446

IGEV-Stereo	0.34 193	0.54 394	1.47 235	0.25 145	0.16 133	0.56 336	0.23 270	0.49 177	0.40 169	0.25 174	0.24 121	0.22 131	0.24 212	0.54 331	0.19 94	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.18 490	0.24 447	0.29 530
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dad	0.51 411	1.01 597	1.74 299	0.29 276	0.19 252	0.60 402	0.26 351	0.52 212	0.75 548	0.63 525	0.63 486	0.63 456	0.33 345	0.85 430	0.47 435	0.27 621	0.15 490	0.40 641	0.18 490	0.22 415	0.14 266

LCNet	0.54 437	0.37 269	1.78 327	0.92 653	0.22 315	0.96 612	0.30 427	0.59 265	0.58 365	0.51 383	0.55 416	0.41 314	0.76 593	0.84 428	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.12 372	0.18 490	0.98 670	0.39 601

psmorigin	1.36 652	0.60 416	13.80 713	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.33 472	0.77 398	0.61 397	0.96 624	0.88 591	1.17 644	0.73 585	4.00 691	0.86 549	0.19 563	0.22 579	0.17 542	0.18 490	0.24 447	0.29 530

EDNetEfficientorigin	8.18 705	0.98 586	145.96 737	0.51 585	0.89 655	0.72 532	0.48 568	0.85 472	1.56 663	2.12 674	1.49 649	1.29 649	1.31 649	1.83 575	2.13 652	0.13 434	0.12 418	0.17 542	0.18 490	0.39 600	0.45 617

FADNet-RVC	0.61 492	1.26 645	2.12 465	0.33 380	0.26 389	0.59 390	0.29 419	0.86 482	0.62 415	0.45 322	0.50 362	0.62 454	0.46 474	1.73 553	0.55 472	0.17 536	0.20 564	0.17 542	0.18 490	0.59 643	0.28 523

S-Stereo	0.80 585	0.69 465	3.89 670	0.39 500	0.37 536	0.69 518	0.70 630	0.94 552	0.98 619	0.62 516	0.91 594	0.83 566	0.60 542	2.37 634	0.66 509	0.18 548	0.21 573	0.17 542	0.18 490	0.30 517	0.35 577

edge stereo	0.81 593	0.73 483	3.30 657	0.37 473	1.21 676	0.62 442	0.39 514	0.93 543	0.79 572	0.80 592	0.88 591	1.14 640	0.71 579	2.18 623	0.71 522	0.21 581	0.20 564	0.26 611	0.18 490	0.38 590	0.26 507

RTS	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

RTSA	1.21 641	1.31 649	6.39 692	0.52 589	0.51 608	1.61 657	0.79 640	1.03 623	1.37 654	1.13 636	1.30 639	1.10 635	0.85 607	2.65 662	2.08 648	0.21 581	0.24 591	0.18 562	0.18 490	0.43 616	0.32 561

PS-NSSS	0.63 504	1.00 593	1.81 354	0.30 297	0.31 464	0.63 460	0.34 477	0.98 584	0.69 485	0.54 416	0.74 557	0.51 391	0.41 418	2.43 646	0.48 441	0.24 607	0.17 528	0.27 612	0.18 490	0.27 493	0.21 431

LALA_ROB	0.60 484	0.76 492	1.69 279	0.36 449	0.29 426	0.79 572	0.55 588	0.94 552	0.77 563	0.81 598	0.67 516	0.94 604	0.49 499	0.99 447	0.73 529	0.21 581	0.15 490	0.20 578	0.18 490	0.23 430	0.21 431

IGEV_i1	0.44 304	0.26 128	2.01 438	0.33 380	0.18 213	0.58 371	0.27 375	0.84 463	0.49 269	0.45 322	0.47 324	0.55 410	0.33 345	0.65 378	0.36 360	0.11 341	0.11 385	0.13 433	0.19 510	0.17 315	0.28 523

AANet	0.82 596	0.91 553	2.89 619	0.34 413	0.29 426	0.63 460	0.38 508	0.81 437	1.31 650	1.33 656	1.39 645	1.26 648	1.14 641	1.32 486	0.97 559	0.20 573	0.17 528	0.18 562	0.19 510	0.33 543	0.31 552

Selective-IGEV-i16pb	0.86 601	0.33 230	6.08 690	0.32 354	0.21 286	1.08 633	0.68 624	1.06 629	0.92 610	0.43 304	0.76 563	0.66 477	0.46 474	2.31 630	0.50 451	0.23 598	0.25 604	0.14 471	0.19 510	0.26 482	0.24 485

coex-ft	5.95 701	1.67 670	60.57 735	0.34 413	0.30 443	0.77 563	0.69 627	0.74 364	4.41 697	19.22 721	2.15 666	1.62 663	7.97 705	1.81 573	8.96 706	0.44 644	2.08 702	0.18 562	0.19 510	0.38 590	4.62 707

UDGNet	0.44 304	1.02 602	1.74 299	0.35 429	0.19 252	0.58 371	0.23 270	0.49 177	0.66 465	0.41 293	0.38 268	0.34 271	0.29 310	0.53 326	0.30 294	0.24 607	0.10 332	0.37 638	0.19 510	0.27 493	0.15 308

APVNet	0.70 542	0.67 458	2.71 590	0.38 490	0.36 524	0.85 592	0.43 534	0.91 526	0.68 476	0.55 434	0.69 533	0.75 535	0.55 519	2.31 630	0.78 537	0.17 536	0.17 528	0.24 603	0.19 510	0.33 543	0.23 471

FADNet-RVC-Resample	0.67 526	1.16 634	3.16 647	0.37 473	0.29 426	0.62 442	0.38 508	0.86 482	0.63 427	0.51 383	0.50 362	0.57 430	0.45 459	1.57 528	0.49 446	0.24 607	0.32 628	0.23 596	0.19 510	0.27 493	0.62 643

FADNet	0.64 508	1.22 639	2.06 448	0.32 354	0.30 443	0.66 494	0.29 419	0.88 502	0.72 515	0.44 311	0.48 337	0.66 477	0.57 529	1.84 580	0.45 425	0.46 648	0.20 564	0.17 542	0.19 510	0.59 643	0.24 485

ADCRef	0.80 585	0.96 573	2.29 503	0.37 473	0.35 515	0.96 612	0.51 573	0.87 493	0.75 548	0.88 611	0.83 577	0.61 450	1.36 654	1.02 452	3.27 676	0.13 434	0.11 385	0.17 542	0.19 510	0.25 461	0.21 431

PSMNet_ROB	0.66 521	1.01 597	2.33 509	0.38 490	0.31 464	0.72 532	0.55 588	0.86 482	0.69 485	0.54 416	0.60 461	0.75 535	0.47 483	2.00 606	0.82 544	0.17 536	0.13 443	0.19 569	0.19 510	0.24 447	0.27 515

SGM-Forest	1.04 627	0.42 319	3.59 666	0.41 520	0.32 474	1.05 625	1.32 676	0.94 552	0.83 586	1.16 639	2.23 670	1.03 622	1.39 657	2.49 652	2.35 659	0.21 581	0.21 573	0.20 578	0.19 510	0.23 430	0.32 561
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.71 551	0.76 492	2.64 580	0.33 380	0.20 272	0.78 568	0.79 640	0.98 584	0.78 567	0.85 610	0.71 547	0.86 582	1.10 637	1.46 507	0.62 498	0.18 548	0.20 564	0.21 586	0.19 510	0.25 461	0.33 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MeshStereo	1.21 641	1.15 629	3.01 634	0.34 413	0.28 417	1.10 635	0.69 627	1.35 656	1.01 622	2.71 689	2.41 673	2.96 680	1.45 660	2.80 672	1.40 618	0.22 594	0.22 579	0.22 589	0.19 510	0.50 633	0.26 507
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
ISRNet	0.47 356	0.44 335	1.55 253	0.37 473	0.31 464	0.49 243	0.19 121	0.75 374	0.66 465	0.63 525	0.71 547	0.67 487	0.39 399	0.58 343	0.44 419	0.23 598	0.16 508	0.21 586	0.20 523	0.21 398	0.25 497

IGEV-Stereo+	0.29 141	0.29 182	0.86 98	0.25 145	0.34 502	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 314	0.18 52	0.12 13	0.18 84	0.19 125	0.49 305	0.17 57	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 523	0.46 626	0.59 640

Wz-Net-TNSev	0.91 609	1.73 676	3.08 638	0.36 449	0.31 464	1.00 619	0.71 631	1.06 629	0.97 616	0.71 567	0.72 552	1.09 633	0.87 611	2.42 643	1.59 626	0.20 573	0.20 564	0.16 521	0.20 523	0.44 624	0.35 577

STTStereo	0.51 411	0.69 465	2.14 472	0.36 449	0.30 443	0.61 422	0.32 463	0.77 398	0.60 380	0.60 496	0.54 406	0.67 487	0.43 447	0.86 433	0.42 404	0.16 521	0.15 490	0.17 542	0.20 523	0.16 291	0.15 308

RP	0.67 526	0.82 522	1.94 417	0.43 535	0.44 577	0.65 488	0.45 553	0.89 508	0.82 583	0.66 544	0.92 596	0.99 614	0.76 593	1.55 523	0.66 509	0.25 612	0.18 540	0.23 596	0.20 523	0.31 525	0.22 446

XQC	0.73 563	0.98 586	2.39 521	0.46 561	0.35 515	0.81 580	0.46 556	1.00 605	1.00 620	0.80 592	0.69 533	0.88 588	0.74 590	1.32 486	1.20 600	0.24 607	0.16 508	0.23 596	0.20 523	0.41 608	0.33 570

BStereo	0.28 128	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.33 52	0.20 148	0.46 136	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

Wave_Phase_stereo	0.31 167	0.33 230	1.34 198	0.23 93	0.29 426	0.98 615	0.20 148	0.49 177	0.35 92	0.22 120	0.17 43	0.20 111	0.14 28	0.28 89	0.25 222	0.07 26	0.07 77	0.16 521	0.21 529	0.12 160	0.11 148

FE-Mocha	0.41 266	0.31 213	1.44 226	0.28 242	0.33 489	0.41 135	0.17 80	0.69 326	0.45 227	0.44 311	0.50 362	0.41 314	0.45 459	0.36 188	1.17 596	0.10 252	0.08 192	0.11 308	0.21 529	0.13 199	0.13 238

AIO_test	0.39 251	0.37 269	1.19 160	0.73 636	0.67 639	0.35 68	0.25 328	0.47 156	0.34 78	0.34 254	0.22 95	0.33 265	0.17 76	1.31 485	0.19 94	0.11 341	0.15 490	0.08 65	0.21 529	0.15 254	0.23 471

GrayStereo	0.66 521	0.19 11	1.76 314	0.90 651	0.23 335	0.62 442	1.42 685	0.62 287	0.60 380	0.72 570	0.78 568	0.56 423	3.07 689	0.60 356	0.26 235	0.09 145	0.08 192	0.10 233	0.21 529	0.11 142	0.18 382

aanetorigin	0.77 577	0.80 513	2.59 574	0.43 535	0.44 577	0.58 371	1.01 660	0.57 250	0.68 476	1.53 667	1.23 633	0.81 559	1.08 635	1.07 458	1.07 580	0.18 548	0.15 490	0.17 542	0.21 529	0.54 640	0.30 543

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 577	1.04 605	2.06 448	0.94 655	0.35 515	0.89 603	0.40 517	0.85 472	0.63 427	0.55 434	0.63 486	0.75 535	0.38 385	2.38 637	0.48 441	1.10 680	0.31 623	0.36 634	0.21 529	0.53 639	0.55 634

SHD	0.72 554	0.77 501	2.36 517	0.45 556	0.40 558	0.71 526	0.32 463	1.02 616	1.25 645	1.07 632	0.84 580	0.90 592	0.73 585	1.09 460	0.98 562	0.21 581	0.18 540	0.20 578	0.21 529	0.32 534	0.31 552

ADCL	0.99 619	0.79 511	2.43 531	0.39 500	0.32 474	1.50 653	1.90 690	0.92 535	0.97 616	1.26 653	1.27 635	1.00 616	1.42 659	1.14 470	3.31 678	0.17 536	0.14 462	0.22 589	0.21 529	0.30 517	0.22 446

WCMA_ROB	1.12 631	0.83 527	2.66 583	0.58 616	0.34 502	1.17 642	0.71 631	0.93 543	0.94 612	1.74 670	2.63 679	3.09 682	1.71 671	1.70 548	1.84 639	0.26 616	0.21 573	0.20 578	0.21 529	0.28 499	0.43 614

Reg-Stereo(zero)	0.46 340	0.17 3	2.10 460	0.24 121	0.34 502	0.51 268	0.42 527	0.50 186	0.54 329	0.37 266	0.46 318	0.54 407	0.60 542	0.43 242	1.10 584	0.08 67	0.09 283	0.08 65	0.22 539	0.12 160	0.22 446

rvit_105_1	0.44 304	0.54 394	1.46 231	0.36 449	0.24 350	0.51 268	0.45 553	0.75 374	0.74 534	0.45 322	0.44 306	0.44 343	0.36 362	0.62 362	0.38 374	0.20 573	0.18 540	0.18 562	0.22 539	0.18 344	0.18 382

model_zeroshot	0.44 304	0.68 461	1.97 434	0.28 242	0.18 213	0.69 518	0.21 190	0.63 295	0.40 169	1.00 626	0.34 238	0.42 328	0.20 138	0.69 395	0.24 208	0.10 252	0.22 579	0.10 233	0.22 539	0.12 160	0.10 117

cross-raft	0.40 259	0.27 140	2.22 488	0.30 297	0.17 164	0.49 243	0.35 485	0.71 338	0.39 155	0.43 304	0.45 310	0.64 465	0.25 227	0.32 140	0.25 222	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 542	0.11 142	0.14 266

ADCS	1.05 628	1.36 657	2.98 631	0.42 531	0.36 524	0.96 612	0.81 644	1.06 629	1.12 637	1.25 650	0.97 607	1.08 631	0.90 617	1.25 483	4.86 694	0.21 581	0.21 573	0.22 589	0.23 542	0.36 575	0.38 595

AnyNet_C01	1.14 634	1.49 661	4.23 678	0.54 600	0.53 611	1.51 654	1.37 679	1.04 627	1.07 630	1.17 645	1.33 642	1.15 641	1.08 635	1.61 538	2.74 667	0.25 612	0.22 579	0.28 615	0.24 544	0.48 628	0.40 607

AnyNet_C32	1.00 623	1.33 654	2.53 558	0.49 576	0.54 613	1.15 640	1.14 668	0.91 526	0.89 603	1.11 635	0.95 604	0.87 584	0.93 619	1.50 516	4.07 687	0.21 581	0.20 564	0.25 608	0.24 544	0.38 590	0.33 570

GANetREF_RVC	0.75 569	1.15 629	2.46 537	0.47 566	0.26 389	0.83 586	0.61 607	0.97 580	0.89 603	0.62 516	0.61 468	0.72 519	0.59 538	2.42 643	0.55 472	0.32 633	0.25 604	0.36 634	0.24 544	0.39 600	0.31 552
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	1.14 634	0.94 563	2.96 627	0.53 595	0.56 619	1.13 638	0.99 655	0.98 584	1.00 620	1.09 634	0.87 588	0.77 543	1.06 634	5.90 699	2.72 666	0.16 521	0.23 587	0.16 521	0.24 544	0.22 415	0.36 585

CSAN	1.25 645	1.12 620	3.04 635	0.51 585	0.37 536	1.06 626	1.15 669	1.22 646	1.08 631	1.17 645	1.91 660	1.04 625	1.31 649	5.96 700	2.43 662	0.26 616	0.22 579	0.24 603	0.24 544	0.31 525	0.30 543

PDISCO_ROB	0.75 569	1.06 610	2.11 461	0.64 629	0.59 625	1.13 638	0.43 534	1.14 641	1.05 626	0.64 535	0.71 547	0.96 607	0.61 551	1.21 475	0.76 533	0.37 641	0.18 540	0.27 612	0.24 544	0.56 642	0.32 561

AdaDepth	0.24 77	0.18 7	1.03 130	0.25 145	0.21 286	0.46 200	0.16 68	0.30 12	0.27 15	0.17 41	0.19 58	0.14 15	0.18 100	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.10 117

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 128	0.28 169	1.09 142	0.33 380	0.15 102	0.30 32	0.16 68	0.58 256	0.42 195	0.19 72	0.19 58	0.17 66	0.26 247	0.38 209	0.37 367	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 550	0.10 109	0.06 1

HBP-ISP	0.76 573	1.30 648	3.19 651	0.35 429	0.26 389	0.85 592	0.54 584	1.03 623	0.72 515	0.80 592	0.69 533	0.68 494	0.83 603	2.04 609	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.29 622	0.25 550	0.28 499	0.24 485

Nwc_Net	0.68 533	0.83 527	2.53 558	0.41 520	0.39 548	0.77 563	0.38 508	1.01 613	0.70 495	0.60 496	0.99 610	0.98 611	0.68 573	1.41 498	0.63 500	0.23 598	0.15 490	0.23 596	0.25 550	0.23 430	0.18 382

SAMSARA	0.91 609	0.97 581	2.22 488	0.80 644	0.58 623	1.32 645	1.31 675	1.01 613	0.94 612	1.36 657	0.87 588	1.38 654	0.90 617	1.72 552	1.02 574	0.24 607	0.30 622	0.22 589	0.25 550	0.36 575	0.35 577

NCCL2	0.65 516	0.94 563	1.96 429	0.43 535	0.30 443	0.71 526	0.68 624	0.84 463	0.65 450	0.70 562	0.60 461	0.86 582	0.54 514	1.56 524	0.57 484	0.20 573	0.16 508	0.67 662	0.25 550	0.22 415	0.24 485

CBMV_ROB	0.76 573	0.42 319	2.68 585	0.33 380	0.22 315	0.74 545	0.47 564	0.96 571	0.76 558	1.04 631	0.96 605	0.88 588	0.93 619	2.06 611	1.19 599	0.22 594	0.24 591	0.27 612	0.25 550	0.25 461	0.28 523

FBW_ROB	0.83 597	0.77 501	1.77 323	0.44 542	0.30 443	0.87 598	0.46 556	1.10 636	0.91 606	0.81 598	0.75 560	1.01 618	0.61 551	3.66 689	1.23 604	0.26 616	0.23 587	0.36 634	0.25 550	0.27 493	0.62 643

GREAT-IGEV	0.37 223	0.28 169	1.48 238	0.25 145	0.38 542	0.46 200	0.18 103	0.33 27	0.34 78	0.15 14	0.29 178	0.15 37	0.17 76	0.36 188	0.23 182	0.07 26	0.76 681	0.07 2	0.26 558	0.21 398	1.03 679
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	0.71 551	0.97 581	2.18 480	0.44 542	0.44 577	0.73 539	0.40 517	0.94 552	0.71 505	0.71 567	1.04 621	1.01 618	0.71 579	1.74 555	0.70 519	0.23 598	0.18 540	0.28 615	0.26 558	0.29 506	0.27 515

G-Net	0.99 619	0.64 442	2.76 602	0.57 614	0.67 639	2.03 676	0.72 634	0.76 386	0.67 474	1.14 638	2.56 676	1.30 652	1.02 629	1.48 515	1.74 635	0.25 612	0.24 591	0.24 603	0.26 558	0.37 583	0.31 552

PVD	0.90 608	0.85 534	2.15 473	0.53 595	0.50 603	0.99 616	0.56 593	1.15 644	1.64 665	1.41 663	1.41 648	1.11 637	1.13 640	1.35 490	1.31 610	0.26 616	0.28 617	0.28 615	0.26 558	0.37 583	0.49 625

NOSS_ROB	0.64 508	0.65 449	1.62 266	0.46 561	0.25 371	0.67 500	0.30 427	0.93 543	0.77 563	0.59 486	0.57 436	0.77 543	0.38 385	2.78 670	0.44 419	0.23 598	0.24 591	0.28 615	0.26 558	0.27 493	0.39 601

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 500	0.13 52	0.32 46	0.15 43	0.35 34	0.31 38	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 563	0.07 5	0.09 79

ccnet	0.71 551	0.41 311	1.59 258	0.40 512	0.45 588	1.06 626	0.55 588	0.98 584	0.71 505	0.88 611	0.97 607	0.82 564	0.88 615	1.68 545	0.94 555	0.32 633	0.26 607	0.32 628	0.27 563	0.34 555	0.30 543

EDNetEfficient	1.27 646	0.70 470	4.05 675	0.64 629	0.98 660	0.94 610	1.40 682	0.85 472	1.75 670	2.34 683	1.33 642	1.05 627	2.21 680	1.58 532	4.15 688	0.15 500	0.19 553	0.14 471	0.27 563	0.38 590	0.32 561

SGM-ForestM	2.98 689	1.70 674	3.52 665	0.67 633	0.47 599	5.18 700	3.36 702	3.30 699	2.86 693	4.44 698	3.79 695	9.80 707	5.50 701	6.29 701	6.52 701	0.27 621	0.36 633	0.24 603	0.27 563	0.38 590	0.58 639

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 112	0.46 347	1.39 215	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.21 190	0.40 74	0.25 6	0.18 52	0.21 75	0.17 66	0.18 100	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 567	0.08 42	0.27 515

Selective-IGEV-i1	0.44 304	0.23 78	1.30 186	0.33 380	0.45 588	0.60 402	0.32 463	0.85 472	0.64 435	0.42 298	0.52 382	0.60 447	0.28 286	0.46 276	0.34 342	0.10 252	0.10 332	0.13 433	0.28 567	0.14 230	0.75 654

GASTEREO	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.56 609	0.20 272	0.52 288	0.22 231	0.56 244	0.40 169	0.30 229	0.31 210	0.16 51	0.31 332	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.14 462	0.08 65	0.28 567	0.14 230	0.20 418

DeepPrunerF	0.86 601	0.86 537	2.91 624	0.45 556	0.50 603	0.64 474	0.48 568	1.14 641	2.64 690	0.63 525	0.61 468	0.65 470	0.62 556	2.21 625	1.31 610	0.23 598	0.19 553	0.30 623	0.28 567	0.36 575	0.25 497

PA-Net	0.84 599	1.00 593	3.49 663	0.63 628	0.40 558	0.70 524	0.52 576	0.86 482	0.84 589	0.52 392	0.59 445	0.70 511	0.54 514	2.35 633	2.23 655	0.17 536	0.27 614	0.19 569	0.28 567	0.22 415	0.36 585
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
LSM	3.31 693	1.11 619	5.29 685	9.40 709	30.65 729	0.84 588	1.12 667	0.91 526	1.22 643	1.36 657	2.19 667	0.93 600	0.83 603	1.66 542	0.90 550	0.21 581	0.31 623	0.24 603	0.28 567	0.39 600	6.33 709

DF	0.34 193	0.29 182	0.95 119	0.31 325	0.44 577	0.40 124	0.21 190	0.71 338	0.32 49	0.23 143	0.37 255	0.32 254	0.17 76	0.39 217	0.85 548	0.10 252	0.09 283	0.08 65	0.29 573	0.09 79	0.20 418

MSCF	0.35 206	0.72 476	1.15 152	0.58 616	0.21 286	0.50 256	0.22 231	0.56 244	0.38 141	0.29 223	0.29 178	0.17 66	0.30 322	0.35 175	0.26 235	0.09 145	0.12 418	0.08 65	0.29 573	0.15 254	0.21 431

SCV	0.35 206	0.59 414	1.37 208	0.34 413	0.22 315	0.28 21	0.23 270	0.72 344	0.35 92	0.19 72	0.30 193	0.24 166	0.20 138	0.64 367	0.19 94	0.11 341	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.34 555	0.29 530

castereo++	0.28 128	0.43 324	0.93 116	0.28 242	0.17 164	0.53 297	0.21 190	0.55 238	0.45 227	0.17 41	0.26 149	0.32 254	0.17 76	0.33 154	0.16 36	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 573	0.13 199	0.06 1

PSMNet-RUCA	0.58 470	0.82 522	1.89 390	0.59 621	0.56 619	0.64 474	0.36 492	0.84 463	0.69 485	0.51 383	0.68 524	0.53 399	0.43 447	0.56 338	0.43 413	0.34 637	0.18 540	0.44 647	0.29 573	0.48 628	0.30 543

rrr	0.46 340	0.34 247	3.08 638	0.27 211	0.16 133	0.45 180	0.28 395	1.09 635	0.51 287	0.24 154	0.21 75	0.26 196	0.25 227	0.64 367	0.52 460	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.29 573	0.16 291	0.25 497

SQANet	0.80 585	1.58 665	2.53 558	0.76 640	0.83 651	0.76 555	0.36 492	0.83 451	0.64 435	0.63 525	0.69 533	0.73 523	0.51 504	1.21 475	0.53 464	0.77 667	0.29 618	0.59 658	0.29 573	0.86 664	0.61 642

anonymousa	0.48 363	0.46 347	2.44 533	0.29 276	0.34 502	0.61 422	0.25 328	0.66 309	0.54 329	0.53 403	0.77 567	0.73 523	0.46 474	0.33 154	0.31 306	0.10 252	0.09 283	0.12 372	0.29 573	0.10 109	0.19 399

Sa-1000	0.51 411	0.72 476	1.90 395	0.31 325	0.60 630	0.60 402	0.31 440	0.94 552	0.71 505	0.52 392	0.83 577	0.42 328	0.33 345	0.68 388	0.28 258	0.10 252	0.09 283	0.13 433	0.29 573	0.29 506	0.10 117

CC-Net-ROB	0.85 600	1.15 629	2.13 467	0.88 650	0.38 542	0.88 602	0.44 545	1.06 629	0.79 572	0.58 472	0.69 533	0.65 470	0.50 502	2.74 669	0.51 457	0.93 670	0.39 646	0.87 668	0.29 573	0.54 640	0.54 631

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 112	0.40 301	0.87 100	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

FSD					0.29 426	0.35 68	0.33 472	0.44 113	0.46 238	0.32 245	0.32 220	0.37 284	0.32 340	0.35 175	0.32 319	0.28 625	0.27 614	0.31 624	0.30 583	0.31 525

SCV_C0	0.33 184	0.43 324	1.42 223	0.25 145	0.16 133	0.35 68	0.20 148	0.68 323	0.44 212	0.24 154	0.27 158	0.29 232	0.20 138	0.58 343	0.18 68	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.26 482	0.17 362

FC-DCNN v2	1.54 663	0.58 411	2.80 609	0.44 542	0.39 548	2.05 677	0.66 618	1.90 680	1.84 676	2.79 691	2.97 686	4.41 694	3.07 689	2.65 662	2.30 658	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.38 595

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 112	0.40 301	0.86 98	0.22 63	0.17 164	0.36 82	0.19 121	0.39 65	0.32 49	0.21 100	0.24 121	0.18 84	0.23 196	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 583	0.13 199	0.55 634

raft_robust	0.55 449	0.84 529	1.73 294	0.28 242	0.54 613	0.53 297	0.25 328	0.88 502	0.75 548	0.48 351	0.46 318	0.76 541	0.75 591	1.46 507	0.27 247	0.09 145	0.10 332	0.10 233	0.30 583	0.26 482	0.16 340

CREStereo++_RVC	0.33 184	0.29 182	1.74 299	0.24 121	0.16 133	0.54 304	0.15 43	0.40 74	0.55 338	0.37 266	0.51 367	0.24 166	0.19 125	0.27 72	0.26 235	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 583	0.08 42	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	1.29 647	0.54 394	2.50 552	0.47 566	0.41 567	1.12 636	0.60 603	1.10 636	1.27 647	2.23 680	2.87 682	3.67 687	3.12 691	2.39 640	1.69 632	0.30 630	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.35 568	0.38 595
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 661	0.59 414	2.88 615	0.44 542	0.39 548	1.97 673	0.66 618	1.67 671	1.70 668	2.72 690	2.89 683	4.22 690	2.97 688	2.55 657	2.19 653	0.29 627	0.26 607	0.31 624	0.30 583	0.32 534	0.39 601

aanet-new-28k	0.34 193	0.53 386	2.69 588	0.25 145	0.12 21	0.39 111	0.21 190	0.37 49	0.29 33	0.18 52	0.24 121	0.17 66	0.21 152	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 592	0.10 109	0.23 471

castereo	0.30 158	0.44 335	0.81 87	0.24 121	0.29 426	0.41 135	0.27 375	0.72 344	0.45 227	0.22 120	0.30 193	0.24 166	0.31 332	0.25 47	0.21 146	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 592	0.12 160	0.09 79

DispNO	0.67 526	0.98 586	2.58 572	0.31 325	0.27 402	0.59 390	0.29 419	0.83 451	0.68 476	0.53 403	0.79 571	0.83 566	0.47 483	2.46 649	0.68 515	0.12 402	0.10 332	0.19 569	0.31 592	0.16 291	0.17 362

Gwc-CoAtRS	0.38 236	0.33 230	1.92 404	0.27 211	0.41 567	0.48 226	0.19 121	0.59 265	0.46 238	0.43 304	0.39 277	0.57 430	0.26 247	0.32 140	0.26 235	0.09 145	0.09 283	0.09 166	0.31 592	0.11 142	0.09 79

NCC-stereo	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446

Abc-Net	0.79 583	0.94 563	2.42 527	0.59 621	0.45 588	1.90 668	0.46 556	0.99 596	0.72 515	0.64 535	0.84 580	0.91 594	0.73 585	1.80 570	1.00 568	0.27 621	0.19 553	0.23 596	0.31 592	0.24 447	0.22 446
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	0.27 112	0.40 301	1.12 146	0.24 121	0.45 588	0.40 124	0.21 190	0.39 65	0.28 22	0.19 72	0.28 170	0.17 66	0.20 138	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 598	0.09 79	0.10 117

MSKI-zero shot	0.46 340	0.38 281	2.47 543	0.27 211	0.43 576	0.56 336	0.20 148	0.77 398	0.43 206	0.60 496	0.51 367	0.44 343	0.17 76	0.68 388	0.21 146	0.09 145	0.29 618	0.09 166	0.32 598	0.14 230	0.10 117

DCRE	0.50 394	0.63 437	2.13 467	0.30 297	0.23 335	0.45 180	0.24 305	0.59 265	0.53 314	0.50 370	2.10 664	0.42 328	0.26 247	0.35 175	0.23 182	0.09 145	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.16 291	0.15 308

SA	0.50 394	0.75 491	1.95 420	0.31 325	0.61 634	0.57 354	0.31 440	0.91 526	0.73 530	0.42 298	0.62 473	0.38 293	0.47 483	0.68 388	0.29 274	0.09 145	0.09 283	0.13 433	0.32 598	0.30 517	0.10 117

MIPNet	0.83 597	0.81 518	2.40 524	0.61 626	0.18 213	1.48 651	1.39 681	1.60 669	0.74 534	1.94 672	0.85 584	0.73 523	1.68 669	0.87 436	0.31 306	0.09 145	0.08 192	0.11 308	0.32 598	0.25 461	0.12 195

XX-Stereo	0.55 449	0.54 394	3.50 664	0.48 574	0.39 548	0.54 304	0.17 80	0.89 508	0.40 169	0.44 311	0.65 511	0.85 575	0.19 125	0.77 417	0.21 146	0.10 252	0.14 462	0.10 233	0.32 598	0.17 315	0.14 266

ADCMid	0.96 618	1.32 652	2.74 599	0.38 490	0.35 515	0.99 616	0.58 599	0.94 552	0.86 592	1.23 649	1.01 613	1.01 618	1.00 627	1.05 456	3.97 685	0.21 581	0.19 553	0.42 643	0.32 598	0.40 605	0.29 530

MSMD_ROB	1.34 650	0.96 573	2.38 519	0.39 500	0.32 474	1.96 671	0.62 612	0.91 526	1.43 656	2.94 693	2.60 677	4.77 696	1.95 676	2.43 646	1.33 612	0.29 627	0.26 607	0.32 628	0.32 598	0.30 517	0.30 543

DN	0.37 223	0.23 78	1.40 216	0.37 473	0.40 558	0.48 226	0.21 190	0.51 196	0.40 169	0.23 143	0.24 121	0.36 280	0.18 100	0.81 424	0.54 470	0.13 434	0.11 385	0.11 308	0.34 606	0.12 160	0.19 399

RSM	0.28 128	0.26 128	0.97 123	0.25 145	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.49 177	0.44 212	0.21 100	0.27 158	0.28 220	0.17 76	0.38 209	0.20 126	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 606	0.21 398	0.16 340

MADNet+	1.36 652	1.93 689	5.95 688	0.81 647	0.59 625	1.57 656	1.09 664	1.39 660	1.22 643	0.84 606	1.01 613	1.25 647	1.12 639	3.19 681	2.36 660	0.45 646	0.47 656	0.38 640	0.34 606	0.59 643	0.57 637

ELAS_RVC	1.37 654	0.78 509	3.21 653	0.55 607	0.50 603	1.49 652	2.48 698	1.48 663	1.71 669	2.13 677	2.09 663	2.07 669	2.56 684	1.90 594	2.02 645	0.35 638	0.36 633	0.37 638	0.34 606	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IGEV-FE	0.53 431	0.34 247	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.70 511	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 223	0.37 269	1.21 166	0.26 188	0.18 213	0.73 539	0.18 103	0.53 221	0.41 182	0.35 256	0.30 193	0.58 437	0.22 170	0.33 154	0.95 557	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.13 199	0.15 308

RSM++	0.27 112	0.26 128	0.87 100	0.28 242	0.13 52	0.39 111	0.20 148	0.45 128	0.45 227	0.20 87	0.24 121	0.24 166	0.17 76	0.36 188	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.26 482	0.18 382

IGEV_Zeroshot_test	0.53 431	0.33 230	2.91 624	0.32 354	0.18 213	0.54 304	0.21 190	0.72 344	0.42 195	0.81 598	0.51 367	0.71 516	0.41 418	0.48 295	1.13 588	0.09 145	0.15 490	0.10 233	0.35 610	0.19 365	0.09 79

Selective-RAFT	0.35 206	0.26 128	1.48 238	0.31 325	0.15 102	0.61 422	0.19 121	0.60 278	0.54 329	0.28 215	0.29 178	0.40 308	0.33 345	0.50 312	0.27 247	0.10 252	0.07 77	0.09 166	0.35 610	0.19 365	0.08 51

test-3	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.51 383	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.28 523

test_1	0.43 294	0.20 23	1.70 283	0.34 413	0.32 474	0.45 180	0.23 270	0.71 338	0.46 238	0.50 370	0.29 178	0.45 352	0.21 152	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.07 77	0.10 233	0.35 610	0.29 506	0.29 530

test_3	0.44 304	0.20 23	1.70 283	0.36 449	0.32 474	0.47 211	0.30 427	0.73 359	0.49 269	0.50 370	0.30 193	0.45 352	0.22 170	0.59 349	0.98 562	0.08 67	0.10 332	0.11 308	0.35 610	0.29 506	0.28 523

ELAS	1.39 655	0.79 511	2.86 613	0.53 595	0.50 603	2.81 688	2.20 694	1.61 670	1.50 660	2.28 682	2.35 671	1.82 665	2.13 678	1.73 553	2.22 654	0.35 638	0.37 635	0.35 632	0.35 610	0.49 631	0.47 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AEACV	0.33 184	0.24 96	1.44 226	0.28 242	0.35 515	0.47 211	0.21 190	0.43 104	0.28 22	0.26 192	0.25 136	0.22 131	0.38 385	0.30 118	0.18 68	0.09 145	0.35 631	0.09 166	0.36 619	0.23 430	0.25 497

iRaft-Stereo_20w	0.58 470	0.39 293	1.96 429	0.45 556	0.32 474	0.92 608	0.57 597	1.14 641	0.56 350	0.81 598	0.40 282	0.55 410	0.69 575	0.65 378	1.04 577	0.09 145	0.16 508	0.09 166	0.36 619	0.17 315	0.25 497

AnonymousM	0.37 223	0.44 335	1.50 244	0.25 145	0.15 102	0.52 288	0.23 270	0.60 278	0.42 195	0.42 298	0.32 220	0.30 240	0.25 227	0.34 168	0.23 182	0.11 341	0.09 283	0.71 664	0.36 619	0.12 160	0.07 12

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 110	0.66 60	0.22 63	0.14 73	0.49 243	0.15 43	0.23 2	0.35 92	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 305	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 622	0.08 42	0.09 79

DLNR-FE	13.43 714	20.01 719	23.53 720	121.73 737	33.87 730	0.46 200	0.15 43	8.09 710	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.75 409	0.29 274	6.68 711	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.82 737	0.18 382

AIO-Stereo	0.30 158	0.27 140	1.25 173	0.27 211	0.24 350	0.37 89	0.20 148	0.52 212	0.36 122	0.21 100	0.30 193	0.23 149	0.14 28	0.31 127	0.20 126	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 623	0.19 365	0.31 552

MoCha-V2	0.36 216	0.32 221	1.41 218	0.36 449	0.31 464	0.35 68	0.19 121	0.57 250	0.39 155	0.30 229	0.32 220	0.28 220	0.27 268	0.47 288	0.24 208	0.08 67	0.56 663	0.08 65	0.38 623	0.18 344	0.12 195

DLNR_Zeroshot_test	13.43 714	19.94 718	23.55 721	121.61 736	35.03 731	0.46 200	0.15 43	8.02 709	0.35 92	0.28 215	0.37 255	0.26 196	0.17 76	0.76 413	0.29 274	6.42 710	0.26 607	0.09 166	0.38 623	50.13 736	0.18 382

RAFT-Test	0.44 304	0.38 281	2.01 438	0.27 211	0.44 577	0.64 474	0.37 501	0.72 344	0.57 354	0.45 322	0.48 337	0.65 470	0.24 212	0.35 175	0.29 274	0.09 145	0.11 385	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.11 148

CFNet-RSSM	0.41 266	0.32 221	2.20 483	0.27 211	0.44 577	0.52 288	0.19 121	0.76 386	0.48 262	0.43 304	0.36 247	0.54 407	0.26 247	0.33 154	0.25 222	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 623	0.10 109	0.09 79

otaku	1.03 626	1.68 672	2.72 592	0.95 656	0.73 645	1.03 623	0.59 601	0.99 596	0.86 592	0.69 556	1.61 652	0.98 611	0.64 561	1.46 507	1.14 590	0.95 673	0.46 653	0.72 665	0.40 629	1.24 680	0.78 658

Ntro	1.00 623	1.68 672	2.80 609	0.95 656	0.85 652	1.06 626	0.53 580	0.98 584	0.90 605	0.62 516	0.76 563	0.93 600	0.66 568	1.66 542	0.98 562	0.99 675	0.45 651	0.75 666	0.40 629	1.19 676	0.75 654

test_xeample3	0.46 340	0.34 247	2.99 632	0.37 473	0.16 133	0.49 243	0.33 472	1.06 629	0.44 212	0.25 174	0.23 109	0.24 166	0.25 227	0.49 305	0.56 480	0.09 145	0.07 77	0.10 233	0.40 629	0.17 315	0.26 507

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 492	0.61 421	3.35 661	0.33 380	0.58 623	0.66 494	0.20 148	0.98 584	0.55 338	0.73 574	0.52 382	0.99 614	0.65 563	0.58 343	0.29 274	0.10 252	0.16 508	0.10 233	0.41 632	0.29 506	0.20 418

TRStereo	0.53 431	0.76 492	2.38 519	0.42 531	0.29 426	0.69 518	0.23 270	1.81 677	0.55 338	0.36 261	0.32 220	0.47 372	0.40 407	0.46 276	0.25 222	0.12 402	0.11 385	0.11 308	0.41 632	0.13 199	0.32 561

PASM	0.72 554	0.68 461	1.91 401	0.47 566	0.44 577	0.60 402	0.51 573	0.76 386	0.80 575	0.77 586	0.67 516	0.87 584	0.61 551	2.40 641	0.67 512	0.32 633	0.35 631	0.36 634	0.41 632	0.45 625	0.39 601

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 542	0.65 449	3.45 662	0.50 580	0.60 630	0.75 551	0.23 270	0.96 571	0.60 380	0.76 582	1.30 639	0.81 559	0.60 542	0.57 339	0.82 544	0.10 252	0.16 508	0.11 308	0.43 635	0.31 525	0.22 446

UGAM-zero	0.63 504	0.39 293	2.49 548	0.30 297	0.49 602	0.67 500	0.19 121	0.91 526	0.45 227	0.77 586	0.45 310	1.16 643	0.82 602	2.05 610	0.29 274	0.09 145	0.15 490	0.09 166	0.44 636	0.11 142	0.22 446

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 141	0.58 411	0.98 125	0.21 32	0.31 464	0.41 135	0.20 148	0.46 136	0.34 78	0.21 100	0.22 95	0.19 107	0.17 76	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.45 637	0.09 79	0.29 530

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 100	0.38 281	0.90 110	0.23 93	0.17 164	0.35 68	0.22 231	0.44 113	0.33 64	0.21 100	0.25 136	0.16 51	0.22 170	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 637	0.08 42	0.27 515

AE-Stereo	0.42 285	0.29 182	1.65 268	0.43 535	0.47 599	0.56 336	0.23 270	0.86 482	0.46 238	0.31 235	0.41 287	0.43 332	0.24 212	0.34 168	0.24 208	0.09 145	0.48 659	0.11 308	0.45 637	0.22 415	0.19 399

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 141	0.53 386	1.28 180	0.22 63	0.32 474	0.35 68	0.19 121	0.46 136	0.33 64	0.18 52	0.19 58	0.18 84	0.18 100	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 332	0.08 65	0.46 640	0.10 109	0.32 561

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 87	0.35 256	0.69 66	0.23 93	0.27 402	0.35 68	0.20 148	0.44 113	0.28 22	0.21 100	0.22 95	0.14 15	0.22 170	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 641	0.09 79	0.34 574

RT-IGEV	0.66 521	0.25 110	2.11 461	0.56 609	0.46 596	0.62 442	0.54 584	0.99 596	0.75 548	0.79 590	0.93 600	0.85 575	0.78 597	0.59 349	1.64 630	0.12 402	0.16 508	0.11 308	0.47 641	0.28 499	0.30 543

SGM_RVC	1.89 670	0.92 555	2.50 552	0.96 658	0.93 659	1.63 659	1.37 679	1.52 666	12.43 708	1.85 671	1.69 655	2.40 676	1.74 672	2.81 673	1.71 633	0.53 650	0.47 656	0.42 643	0.47 641	0.74 655	0.74 652
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PAM	0.70 542	0.35 256	2.72 592	0.56 609	0.62 636	1.08 633	0.53 580	0.85 472	0.44 212	0.93 620	0.92 596	1.24 646	0.68 573	0.64 367	1.01 572	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.48 644	0.14 230	0.38 595

ACVNet_1	1.33 649	1.91 687	4.03 674	1.09 664	0.88 654	1.19 644	0.66 618	1.24 650	1.17 640	0.94 621	0.96 605	3.09 682	1.04 631	2.37 634	1.11 587	1.04 677	0.48 659	1.03 679	0.48 644	1.12 673	0.83 660

Select-FE	0.65 516	0.67 458	2.76 602	0.49 576	0.55 616	0.79 572	0.16 68	0.90 514	0.53 314	0.84 606	0.55 416	0.91 594	0.75 591	0.57 339	1.16 594	0.11 341	0.18 540	0.11 308	0.49 646	0.14 230	0.31 552

PAM_32	0.70 542	0.35 256	2.73 597	0.54 600	0.61 634	1.07 631	0.43 534	0.84 463	0.49 269	0.90 615	0.91 594	1.23 645	0.77 596	0.65 378	1.10 584	0.10 252	0.19 553	0.10 233	0.49 646	0.15 254	0.38 595

JetBlue	1.78 667	1.63 666	3.92 671	0.73 636	1.21 676	4.38 698	3.35 701	1.59 668	1.20 642	1.26 653	1.52 651	2.37 674	1.88 675	3.23 682	3.00 670	0.53 650	0.47 656	0.48 650	0.49 646	1.29 682	0.97 670

EAI-Stereo	0.78 581	0.25 110	1.67 275	0.54 600	0.59 625	1.95 670	2.05 692	1.11 640	0.64 435	0.95 623	1.49 649	0.50 388	0.67 570	0.59 349	1.44 620	0.09 145	0.19 553	0.09 166	0.49 646	0.13 199	0.22 446

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 112	0.39 293	0.79 84	0.24 121	0.24 350	0.37 89	0.21 190	0.37 49	0.33 64	0.19 72	0.27 158	0.18 84	0.22 170	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 462	0.08 65	0.51 650	0.08 42	0.39 601

RAFT+CT+SA	0.50 394	0.86 537	1.82 360	0.37 473	0.75 646	0.54 304	0.34 477	0.77 398	0.63 427	0.38 276	0.55 416	0.34 271	0.29 310	0.68 388	0.27 247	0.09 145	0.07 77	0.11 308	0.51 650	0.29 506	0.41 612

UDG	0.77 577	1.23 640	2.15 473	0.67 633	0.59 625	0.78 568	0.38 508	0.90 514	0.70 495	0.61 505	0.69 533	1.01 618	0.67 570	1.02 452	0.73 529	0.45 646	0.34 629	0.87 668	0.51 650	0.67 650	0.46 619

light-stereo	8.15 704	2.75 701	9.83 702	12.24 712	9.63 705	19.16 718	0.44 545	6.84 707	3.57 695	13.44 714	22.94 732	23.04 724	1.65 668	17.20 721	7.61 704	3.06 702	2.25 705	0.42 643	0.52 653	4.07 705	2.31 700

DDUNet	0.77 577	1.12 620	1.88 383	0.76 640	0.69 642	0.84 588	0.43 534	0.85 472	0.65 450	0.67 548	0.75 560	0.91 594	0.52 509	1.03 454	0.57 484	0.54 652	0.37 635	0.95 674	0.52 653	0.71 654	0.57 637

ACVNet_2	1.42 658	1.81 679	3.23 655	1.08 662	0.92 658	1.32 645	0.85 646	1.49 664	1.69 667	1.19 648	1.73 656	2.13 670	1.03 630	2.50 653	1.40 618	0.91 669	0.53 661	1.00 677	0.55 655	2.11 694	0.85 663

ACVNet-4b	1.93 671	1.85 682	4.10 676	1.07 661	0.86 653	1.15 640	0.53 580	1.06 629	1.12 637	0.64 535	1.09 625	1.99 668	0.70 577	2.20 624	9.86 710	5.62 707	0.41 649	1.03 679	0.55 655	1.86 692	0.85 663

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 625	1.67 670	2.32 506	0.47 566	0.39 548	1.47 650	0.95 652	0.95 566	0.91 606	0.84 606	0.94 602	1.05 627	0.60 542	2.95 676	0.72 526	0.41 642	0.72 680	0.32 628	0.55 655	0.74 655	1.22 684

DualNet (step1)	0.59 478	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.11 464	0.38 374	0.61 656	0.14 462	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample9	0.94 614	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.93 543	0.66 465	0.57 454	0.51 367	0.55 410	0.45 459	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

test_sample8	1.12 631	0.62 427	1.93 407	0.27 211	0.22 315	0.68 512	0.31 440	0.95 566	0.61 397	1.18 647	0.56 428	2.53 677	1.31 649	1.91 595	2.55 664	0.61 656	4.16 708	0.87 668	0.56 658	0.25 461	0.23 471

MonStereo1	1.98 673	1.01 597	1.78 327	1.19 669	1.04 667	3.58 692	0.61 607	1.53 667	1.93 678	1.39 661	3.37 691	2.23 673	10.80 709	2.84 674	1.25 606	1.04 677	0.38 639	0.96 675	0.57 661	1.10 672	1.00 678

RainbowNet	1.15 636	1.78 678	2.72 592	1.12 667	0.91 657	1.06 626	0.76 638	1.16 645	1.13 639	0.75 579	0.97 607	1.09 633	0.80 599	1.60 535	1.21 602	1.17 682	1.26 692	1.01 678	0.57 661	1.13 674	0.88 668

SPS-STEREO	1.07 629	1.13 623	2.88 615	0.65 631	0.69 642	0.99 616	0.68 624	1.05 628	0.87 595	1.36 657	1.23 633	1.46 657	0.94 622	1.87 583	1.72 634	0.66 660	0.61 666	0.58 656	0.57 661	0.65 648	0.77 657
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Consistency-Raft	0.88 605	0.93 561	3.23 655	0.99 659	0.64 637	0.77 563	0.55 588	0.98 584	0.97 616	0.61 505	1.03 618	0.65 470	1.05 632	0.79 422	1.38 615	0.44 644	0.46 653	0.51 653	0.58 664	0.65 648	0.47 621

PWCK	1.49 661	1.90 686	3.22 654	1.09 664	0.54 613	1.71 663	1.73 688	1.49 664	1.53 661	1.44 665	1.80 657	1.82 665	1.30 648	3.34 684	1.76 636	1.07 679	0.56 663	0.97 676	0.58 664	1.38 686	0.65 646

DStereoO	0.99 619	0.66 456	1.67 275	0.75 639	0.99 663	0.73 539	1.33 677	0.94 552	0.91 606	0.70 562	1.06 623	0.75 535	1.75 673	0.95 443	2.39 661	1.20 684	0.41 649	0.48 650	0.59 666	0.85 663	0.60 641

MFMNet_re	0.92 611	1.28 646	2.53 558	0.82 648	0.76 649	0.90 604	0.75 636	0.98 584	1.04 625	1.03 629	1.05 622	0.84 571	0.94 622	0.83 426	0.72 526	0.68 661	0.60 665	0.63 660	0.60 667	0.77 659	0.74 652

NVStereoNet_ROB	1.16 638	0.95 570	2.54 564	0.58 616	0.55 616	0.78 568	0.63 615	1.00 605	1.08 631	1.03 629	4.07 697	1.48 658	1.22 644	2.88 675	1.27 608	0.50 649	0.46 653	0.54 654	0.62 668	0.50 633	0.63 645
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	1.83 669	1.43 658	3.81 668	0.87 649	1.01 665	2.38 685	2.53 699	1.36 657	1.75 670	2.92 692	3.22 689	2.65 678	2.93 686	2.22 628	3.10 673	0.72 663	0.69 676	0.63 660	0.62 668	0.77 659	0.98 671

DispFullNet	1.67 666	2.10 692	5.22 683	1.53 678	8.90 703	0.86 594	0.31 440	0.96 571	0.96 615	1.37 660	1.01 613	1.13 638	1.98 677	1.51 518	0.91 551	0.54 652	0.31 623	1.18 681	0.63 670	1.13 674	0.80 659

GCST	0.72 554	1.10 617	2.15 473	1.11 666	0.59 625	0.62 442	0.19 121	0.75 374	0.53 314	0.56 443	0.63 486	0.47 372	0.31 332	1.11 464	0.33 333	0.75 666	0.45 651	0.84 667	0.64 671	0.69 651	0.54 631

IMH-64-1	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

IMH-64	1.39 655	1.64 668	1.86 376	1.36 673	1.11 671	1.39 648	1.19 671	1.76 674	1.45 658	1.16 639	2.21 668	1.53 659	1.38 655	1.98 602	1.52 623	1.29 685	0.67 670	1.27 685	0.69 672	1.29 682	0.98 671

IMH	2.02 674	2.15 698	2.69 588	1.68 681	1.12 673	1.66 662	0.92 651	2.10 686	1.92 677	1.32 655	2.66 680	2.21 672	1.69 670	5.78 698	1.68 631	5.54 706	0.96 688	1.31 687	0.71 674	1.32 685	0.99 676

WAO-7	1.48 660	1.63 666	2.49 548	0.93 654	0.75 646	1.72 664	1.10 665	1.84 679	1.96 679	1.43 664	2.54 675	1.97 667	1.61 667	3.06 678	2.08 648	0.69 662	0.66 669	0.94 673	0.74 675	0.80 661	0.69 649

Dean	1.79 668	1.83 680	3.92 671	1.29 672	1.07 670	1.55 655	1.00 658	1.95 682	2.33 684	1.47 666	4.19 698	4.26 693	1.33 652	2.21 625	1.48 622	1.14 681	0.68 674	1.18 681	0.74 675	1.24 680	0.98 671

DStereoRT	0.81 593	0.53 386	2.23 492	0.36 449	0.33 489	0.92 608	0.36 492	0.86 482	0.80 575	0.57 454	0.62 473	0.59 440	1.15 642	1.76 558	1.04 577	0.14 479	0.13 443	2.17 702	0.78 677	0.16 291	0.66 648

MANE	2.90 688	1.14 625	2.96 627	1.03 660	1.01 665	5.01 699	2.45 697	5.36 703	6.88 704	3.58 696	4.76 701	5.99 700	4.99 698	4.23 693	4.61 693	0.56 655	0.67 670	0.44 647	0.78 677	0.51 635	1.03 679

TorneroNet-64	2.65 681	1.83 680	3.30 657	1.46 676	1.20 675	3.89 694	0.99 655	3.51 701	6.71 703	2.56 686	4.60 699	4.22 690	3.85 694	3.33 683	3.14 674	1.19 683	0.65 668	1.39 690	0.79 679	3.31 702	1.15 682

WAO-6	1.58 665	1.54 663	2.32 506	1.14 668	1.00 664	2.30 683	1.03 661	1.82 678	2.85 692	1.25 650	2.61 678	2.20 671	1.56 665	2.47 651	1.99 644	0.95 673	0.67 670	1.19 684	0.83 680	1.08 671	0.88 668

TorneroNet	5.50 699	1.92 688	3.16 647	1.47 677	1.25 678	14.07 708	1.06 663	4.90 702	20.99 726	10.17 707	16.48 717	11.88 713	6.93 703	3.34 684	4.20 689	1.30 687	0.69 676	1.45 692	0.86 681	2.61 699	1.20 683

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 650	1.70 674	2.50 552	0.56 609	0.40 558	2.15 680	0.99 655	1.24 650	1.26 646	1.02 628	1.10 626	1.29 649	0.88 615	3.10 680	1.08 581	1.66 693	0.83 684	0.68 663	0.88 682	1.57 687	1.80 697

WAO-8	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

Venus	2.80 685	2.14 696	2.89 619	1.91 689	1.04 667	3.98 695	0.96 653	3.26 697	6.17 700	2.15 678	3.37 691	3.31 684	2.41 682	11.84 707	2.03 646	2.05 697	1.86 698	1.54 693	0.92 683	1.22 677	0.87 666

ADCPNet	0.99 619	0.99 591	3.93 673	0.37 473	0.68 641	1.36 647	0.62 612	0.87 493	0.76 558	0.78 588	0.81 572	1.08 631	1.18 643	1.14 470	2.49 663	0.21 581	0.69 676	0.21 586	0.95 685	0.29 506	0.37 592

LE_ROB	4.43 697	1.35 656	9.38 699	2.79 698	3.93 698	2.43 686	3.46 703	2.68 691	11.19 706	11.66 712	4.73 700	5.26 698	10.46 708	4.50 696	9.49 707	0.82 668	0.69 676	1.34 688	0.98 686	0.75 657	0.76 656

FADNet_RVC	0.81 593	1.14 625	2.42 527	0.30 297	0.24 350	0.71 526	0.24 305	0.95 566	0.61 397	0.44 311	0.56 428	0.59 440	0.42 436	1.52 520	0.68 515	0.94 672	0.96 688	0.28 615	1.00 687	0.90 665	1.36 687

DStereoFS	2.23 676	2.10 692	2.47 543	1.61 680	1.88 692	3.81 693	2.06 693	1.95 682	3.33 694	2.38 684	3.31 690	2.37 674	4.92 697	2.45 648	3.27 676	1.03 676	1.27 694	0.55 655	1.04 688	0.70 652	2.05 699

UNDER WATER	2.74 683	1.85 682	4.54 680	1.81 687	1.44 681	2.34 684	1.40 682	3.24 696	6.60 702	2.60 687	2.76 681	5.75 699	5.24 700	3.02 677	4.01 686	1.45 689	0.81 683	1.59 696	1.06 689	1.80 690	1.51 690

UNDER WATER-64	2.47 680	1.89 685	4.86 681	1.82 688	1.44 681	3.18 690	1.57 687	2.62 689	5.64 699	2.05 673	2.13 665	4.13 689	3.76 693	2.62 660	3.42 681	1.47 690	0.85 685	1.57 695	1.07 690	1.82 691	1.49 689

notaker	2.66 682	2.07 691	3.31 659	2.61 697	1.43 679	1.76 666	1.11 666	2.76 692	1.79 672	2.26 681	11.53 712	3.96 688	4.29 696	3.09 679	2.76 668	1.55 692	0.88 686	1.70 698	1.07 690	2.00 693	1.35 686

KSHMR	4.10 695	1.97 690	5.27 684	1.71 683	1.47 683	1.96 671	1.28 674	3.19 695	17.33 721	2.12 674	15.91 715	9.18 706	1.57 666	8.42 704	1.98 643	1.52 691	1.26 692	1.67 697	1.19 692	1.67 689	1.40 688

ktn	4.35 696	2.10 692	2.89 619	1.80 685	1.49 685	2.13 679	1.41 684	2.26 687	12.72 709	11.41 711	16.43 716	11.15 709	3.75 692	4.36 695	3.18 675	1.82 695	0.98 690	1.73 699	1.21 693	2.97 701	1.27 685

JetRed	3.29 692	4.93 703	10.17 703	1.45 675	1.72 689	7.44 702	5.05 707	3.06 694	2.12 683	2.41 685	2.39 672	2.99 681	2.37 681	3.51 687	6.44 700	1.32 688	1.90 700	1.37 689	1.23 694	2.21 695	1.76 695

anonymity	0.80 585	0.66 456	1.29 183	0.59 621	0.75 646	0.67 500	0.52 576	0.95 566	0.71 505	0.94 621	0.70 543	0.67 487	0.87 611	0.71 402	1.35 613	0.64 659	0.62 667	0.58 656	1.44 695	0.60 646	0.65 646

LVE	1.96 672	2.17 699	3.14 645	1.68 681	1.80 690	1.63 659	1.03 661	2.34 688	2.81 691	1.25 650	2.89 683	4.24 692	1.29 646	2.79 671	1.44 620	2.85 701	0.91 687	1.18 681	1.46 696	1.23 679	1.10 681

DStereoSA	2.12 675	0.98 586	2.80 609	1.25 671	2.23 693	1.97 673	4.62 706	1.22 646	2.54 689	1.16 639	3.84 696	1.00 616	4.05 695	2.07 613	5.29 697	0.93 670	1.48 695	0.48 650	1.51 697	0.95 669	1.95 698

MultiAttention	2.38 679	0.50 374	1.93 407	1.80 685	2.56 696	10.86 706	2.30 695	1.22 646	0.80 575	0.62 516	1.16 630	1.13 638	0.56 523	16.09 717	1.18 597	0.20 573	0.09 283	0.43 646	1.62 698	0.94 667	1.58 693

MSAF-DinoV2	3.10 691	1.86 684	10.68 704	3.61 703	0.30 443	3.34 691	0.82 645	2.81 693	1.79 672	0.80 592	0.87 588	1.56 662	1.10 637	26.49 732	1.96 641	0.17 536	0.13 443	0.19 569	1.63 699	0.92 666	0.99 676

IGEV-RUCA	2.28 677	0.30 199	1.15 152	0.40 512	1.86 691	2.06 678	1.90 690	1.36 657	1.80 674	3.70 697	3.76 694	5.02 697	8.19 706	2.12 620	1.63 628	0.25 612	0.76 681	2.72 704	1.91 700	2.39 697	2.36 702

TCMNet-wrong-test	5.51 700	6.62 706	6.20 691	13.02 716	11.90 709	7.14 701	5.53 708	6.99 708	1.44 657	2.65 688	3.10 687	8.37 705	5.95 702	4.75 697	6.05 699	3.07 703	0.98 690	2.38 703	1.99 701	6.62 710	5.43 708

MFN_U_SF_RVC	1.55 664	2.39 700	3.16 647	0.65 631	0.41 567	1.12 636	0.46 556	1.23 649	1.33 651	1.61 668	1.20 631	1.43 656	0.98 626	1.76 558	1.97 642	1.90 696	1.80 696	1.98 700	2.15 702	1.63 688	1.77 696

PML	23.15 720	16.83 715	7.78 695	5.49 704	9.93 706	51.13 736	104.50 738	5.76 704	13.62 714	37.30 738	105.93 738	30.86 735	23.50 726	12.07 709	7.87 705	6.30 709	2.12 703	6.32 715	2.43 703	10.44 716	2.90 703

MADNet++	2.79 684	2.11 695	2.97 630	2.49 695	2.28 694	2.95 689	2.31 696	2.67 690	2.47 687	3.03 694	3.13 688	2.70 679	2.92 685	4.10 692	4.48 691	2.68 700	2.24 704	3.04 707	2.44 704	2.37 696	2.34 701

Selective-IGEV-i1pa	9.22 707	12.57 714	9.49 701	2.20 691	1.49 685	16.83 712	8.03 710	14.34 718	11.26 707	10.52 708	15.24 714	14.52 717	11.94 717	18.22 722	9.78 709	7.79 717	3.09 706	5.20 711	2.49 705	2.46 698	6.90 711

BEATNet-Init1	12.10 711	11.19 710	27.29 732	2.99 699	3.51 697	21.84 725	11.10 711	14.34 718	13.83 716	20.34 722	20.33 722	26.35 734	20.03 720	19.06 723	14.80 719	1.74 694	1.81 697	2.05 701	2.49 705	3.69 704	3.12 704

tt	4.93 698	0.27 140	4.20 677	2.29 693	1.58 687	10.20 705	16.97 715	9.42 711	5.02 698	1.67 669	1.28 636	4.68 695	5.03 699	3.37 686	5.92 698	6.16 708	9.47 719	2.82 705	3.18 707	3.60 703	1.53 691

USTest	8.10 703	7.17 707	8.96 698	9.25 708	9.05 704	15.27 709	23.78 717	9.96 712	9.47 705	5.94 702	6.75 702	7.80 704	7.48 704	8.83 706	11.21 712	2.21 699	3.56 707	2.86 706	3.20 708	5.02 708	4.16 705

Anonymous_2	0.74 566	0.32 221	1.65 268	0.33 380	0.30 443	0.67 500	0.32 463	0.69 326	0.46 238	0.48 351	0.41 287	0.84 571	0.58 535	0.51 316	0.40 393	0.32 633	0.38 639	1.43 691	3.69 709	0.80 661	0.27 515

DGSMNet	2.89 687	0.63 437	3.18 650	3.43 702	4.17 700	2.57 687	6.98 709	0.97 580	0.83 586	0.56 443	1.86 659	0.79 552	0.62 556	1.64 540	1.39 616	4.61 705	5.01 710	5.17 710	4.71 710	4.44 707	4.19 706

iinet-test	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

IINet	11.61 709	10.56 708	11.80 705	12.17 710	12.09 710	18.69 713	26.70 723	13.53 714	13.46 710	9.91 705	10.28 704	11.17 710	11.16 712	12.37 711	14.43 715	6.71 712	7.85 712	6.13 713	6.95 711	8.33 712	7.85 712

DPSM_ROB	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

DPSM	12.34 712	11.21 712	12.51 709	12.91 714	12.80 713	19.84 722	28.28 726	14.38 720	14.28 717	10.58 709	11.26 708	12.03 714	11.85 715	13.15 715	15.34 720	7.11 714	8.31 716	6.50 716	7.35 713	8.84 714	8.31 716

DGTPSM_ROB	8.89 706	5.62 704	12.25 708	5.92 705	11.32 707	8.54 703	24.18 718	6.40 705	13.49 712	5.15 699	11.46 710	6.19 702	10.92 710	7.00 702	13.72 713	4.47 704	7.65 711	3.92 708	7.45 715	4.38 706	7.87 714

DPSMNet_ROB	9.48 708	5.64 705	13.01 712	8.82 707	11.82 708	8.54 703	24.20 719	6.41 706	13.65 715	5.32 701	11.47 711	6.33 703	10.92 710	7.69 703	13.89 714	7.25 716	8.19 715	5.06 709	7.78 716	5.31 709	8.26 715

Selective-IGEV-i16pa	47.65 736	67.17 737	7.20 694	2.47 694	2.32 695	116.02 738	1.42 685	90.41 739	82.69 738	32.69 737	90.10 737	60.10 738	84.41 738	129.53 739	52.52 736	50.16 736	15.10 722	18.00 727	9.63 717	0.94 667	40.09 737

DPSimNet_ROB	17.97 717	20.20 723	24.98 725	17.62 717	15.92 716	21.53 724	21.00 716	13.70 716	15.61 719	23.89 734	14.69 713	22.87 722	24.58 734	12.70 714	14.56 717	18.48 727	12.91 721	20.21 728	12.05 718	17.76 717	14.17 719

U	3.37 694	0.17 3	0.91 113	0.26 188	13.79 715	19.19 719	0.15 43	0.41 86	0.31 38	0.17 41	0.18 53	0.27 209	0.15 52	0.21 10	0.16 36	0.09 145	0.06 24	17.88 726	12.81 719	0.10 109	0.08 51

HanzoNet	7.64 702	2.86 702	5.05 682	7.01 706	3.97 699	2.18 681	1.34 678	3.37 700	4.05 696	13.17 713	10.58 706	10.73 708	16.52 718	8.45 705	10.51 711	10.48 718	9.72 720	5.59 712	13.46 720	6.84 711	6.83 710

LSM0	26.58 729	22.63 731	25.88 729	30.13 729	52.21 737	39.94 734	56.74 728	28.97 733	28.72 730	21.14 726	22.26 725	24.43 732	23.88 728	26.54 733	30.87 730	14.32 725	16.55 723	13.12 724	14.71 721	17.92 724	20.60 728

CasAABBNet	24.81 724	22.53 725	24.83 724	26.08 722	25.74 721	39.86 730	57.06 732	28.87 731	28.83 733	21.16 729	22.54 728	24.22 729	23.89 731	26.38 726	30.87 730	14.25 719	16.71 726	13.09 718	14.81 722	17.78 718	16.71 721

RAFT-FEzeroshot	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

RAFT-FE	24.80 722	22.55 727	24.73 722	26.10 723	25.76 722	39.84 728	57.07 734	28.84 728	28.79 731	21.14 726	22.48 726	24.18 727	23.88 728	26.38 726	30.87 730	14.26 720	16.71 726	13.09 718	14.82 723	17.79 721	16.72 724

Selective-RAFT-Error	24.87 727	22.59 730	25.14 727	26.13 727	25.82 726	39.93 733	57.03 730	28.97 733	28.95 735	21.21 730	22.65 730	24.25 731	23.98 733	26.43 730	30.83 729	14.27 723	16.71 726	13.10 722	14.82 723	17.82 723	16.76 726

Hybrid-DGEV	24.86 726	22.58 729	25.22 728	26.11 725	25.76 722	39.92 732	57.06 732	29.03 735	29.01 737	21.12 725	22.64 729	24.13 726	23.91 732	26.46 731	30.82 728	14.27 723	16.70 725	13.09 718	14.83 726	17.78 718	16.71 721

FlowAnything	24.85 725	22.54 726	25.10 726	26.11 725	25.76 722	39.86 730	57.00 729	28.89 732	28.87 734	21.31 731	22.68 731	24.22 729	23.87 727	26.39 729	30.89 734	14.26 720	16.78 730	13.10 722	14.90 727	17.78 718	16.69 720

fast-reg	25.26 728	22.76 732	26.49 731	26.66 728	27.60 728	41.51 735	57.03 730	28.84 728	28.98 736	20.78 723	22.21 724	23.55 725	23.30 725	26.97 735	31.44 735	14.39 726	16.67 724	15.16 725	15.84 728	18.23 726	16.71 721

HaxPig	19.86 718	22.40 724	22.34 719	17.95 718	17.95 717	11.77 707	11.89 712	16.02 722	15.89 720	21.10 724	21.41 723	18.74 721	18.39 719	20.08 724	19.69 722	23.63 732	23.22 731	24.06 729	23.69 729	23.00 728	23.95 729

LRCNet_RVC	13.74 716	19.30 716	12.75 711	19.46 719	12.69 712	1.86 667	0.41 523	12.33 713	1.05 626	15.77 717	18.83 721	12.62 716	8.70 707	12.21 710	9.62 708	22.22 728	8.37 718	25.85 730	24.01 730	19.32 727	17.44 727

RSGM-EC	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

acva	41.56 734	31.72 735	19.92 717	51.66 733	47.86 735	38.70 726	61.61 736	33.83 736	22.80 727	23.45 732	29.29 735	43.76 736	35.31 736	66.76 736	70.17 737	66.40 737	37.60 737	48.67 734	25.68 731	48.86 734	27.21 730

MEDIAN_ROB	23.96 721	27.05 733	26.39 730	22.16 720	22.13 719	16.12 711	13.97 713	20.24 723	20.05 722	25.50 735	25.31 733	22.96 723	22.63 724	24.39 725	23.24 726	28.20 733	27.23 735	28.62 731	27.75 733	27.50 729	27.76 732

AVERAGE_ROB	26.93 730	30.34 734	29.27 733	25.82 721	25.34 720	19.48 721	15.17 714	23.55 727	23.00 729	28.45 736	27.87 734	26.25 733	25.86 735	26.96 734	25.55 727	31.30 734	30.07 736	31.76 732	30.81 734	30.79 733	30.93 733

Anonymous_1	22.91 719	11.20 711	12.13 707	12.75 713	26.28 727	19.43 720	27.92 725	14.08 717	13.61 713	14.96 716	10.58 706	11.26 712	11.19 714	12.55 713	14.57 718	38.28 735	7.88 714	34.96 733	63.99 735	89.57 738	10.94 718

xxxxx1	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

tt_ll	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

ff	28.96 731	20.11 720	14.07 714	49.74 730	39.15 732	18.98 715	26.64 720	21.94 724	20.21 723	16.45 718	17.48 718	18.36 718	21.56 721	16.21 718	20.88 723	23.07 729	26.55 732	66.40 736	78.70 736	30.27 730	32.51 734

test_example2	115.39 737	123.23 738	94.57 736	115.52 735	123.55 738	101.63 737	114.33 739	53.41 738	99.48 739	134.90 739	135.05 739	85.83 739	85.11 739	111.32 738	106.15 739	152.55 739	205.26 739	99.78 739	114.96 739	140.96 739	110.20 738

ccccc		297.21 739		374.70 738	380.44 739	203.92 739		216.32 740		203.37 740		215.01 740		312.78 740		412.57 740	356.13 740	256.09 740	227.69 740	428.88 740

ASD4		19.65 717

Low-res two-view benchmark