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

LACA_dic	0.25 11	0.24 187	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 382	0.12 23

over v1	0.30 65	0.24 187	0.41 70	0.42 133	0.16 1	0.49 186	0.27 117	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

over-8	0.29 57	0.23 158	0.40 60	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

over-9	0.29 57	0.24 187	0.41 70	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 136	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 4	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 551	0.22 552	0.13 1	0.17 299	0.13 7	0.21 416

MCSU-Stereo	0.28 42	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 291	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 274	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 291	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

DispViT+	0.33 102	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 571	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 364	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 47	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

BridgeDepth	0.29 57	0.19 28	0.37 20	0.40 90	0.17 5	0.58 295	0.32 184	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Monster-pub-mixall	0.30 65	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 6	1.40 454	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

rgla	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 12	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test1013	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 45	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 129	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 12	0.26 31	0.28 66	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

test410_97500	0.28 42	0.20 50	0.49 151	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 42	0.21 83	0.50 163	0.38 60	0.27 175	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 584	0.67 584	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 457	0.18 460	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 240	0.48 583	1.23 584	0.67 584	1.31 720	1.59 634	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

over-6	0.31 76	0.22 119	0.42 86	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 162	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 310	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 90	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 90	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

monster-pro	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

PSi22	0.43 207	0.25 229	0.45 116	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 394	0.45 188	0.64 231	0.80 362	0.52 293	1.44 461	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 246	0.49 438	1.00 303	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 302	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 227	0.47 413	1.01 311	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 338	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 117	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

MatchStereo	0.28 42	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LCMNet	0.28 42	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

252Zero-FE	0.27 27	0.22 119	0.40 60	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MonStereo	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Monster-pub-eth3d	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 194	0.26 264	2.03 670	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 540

asda	0.30 65	0.24 187	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 115	0.34 212	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

asd	0.30 65	0.21 83	0.41 70	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 143	0.49 186	0.29 136	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 218	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

2.25w	0.32 86	0.24 187	0.48 142	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 211	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 231	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

2.5w	0.31 76	0.23 158	0.46 129	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 291	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 76	0.23 158	0.43 94	0.35 12	0.23 66	0.42 105	0.42 333	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.38 60	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.37 38	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.75w	0.32 86	0.23 158	0.44 100	0.37 38	0.29 230	0.62 330	0.36 240	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

1w_stereo	0.34 117	0.20 50	0.42 86	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 476	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 239	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

monsters	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.36 387	0.34 50	0.27 117	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 422	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 718	0.48 142	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 405	0.22 2	0.21 397	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 728	0.11 3

MonSter	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 50	0.40 60	0.42 133	0.28 205	0.80 450	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 385	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Pointernet	0.37 156	0.20 50	0.57 254	0.43 153	0.28 205	0.51 227	0.27 117	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 226	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 202	0.17 197	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LoS_RVC	0.42 200	0.26 264	0.40 60	0.44 192	0.82 669	0.51 227	0.44 372	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 282	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 243	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 702

CAS	0.63 382	0.18 10	0.37 20	2.27 732	0.84 671	0.57 288	0.54 476	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 259	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 231	2.24 735	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 714

DNSM	1.07 593	1.92 738	0.40 60	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 290	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 625	2.08 677	0.20 359	0.18 460	0.15 65	0.12 82	4.57 758	4.29 759

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

TS12	0.36 146	0.20 50	0.40 60	0.43 153	0.20 23	0.58 295	0.31 162	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 268	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 255	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 151	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 408	0.41 111	0.23 66	0.43 115	0.36 240	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 400	0.42 133	0.22 51	0.58 295	0.31 162	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 158	0.55 229	0.43 153	0.23 66	0.50 207	0.32 184	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 317	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 214	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 53	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 724	1.55 640	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 58	0.24 18	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 212	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 218	0.41 162	0.51 285	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 240	1.22 707	2.46 689	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 125	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 14	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 239

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 291	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

RT-Monster	0.45 231	0.23 158	0.47 135	0.44 192	0.40 454	0.51 227	0.25 87	0.87 230	1.01 403	0.87 350	0.86 307	0.68 323	0.41 173	0.67 183	0.40 290	0.16 137	0.14 293	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 274

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 227	0.48 426	0.96 286	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1	0.40 184	0.19 28	0.36 13	0.42 133	0.32 313	0.54 256	0.48 426	1.18 392	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

VMStereo-Base	0.38 163	0.23 158	0.44 100	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 212	0.70 148	0.86 329	0.43 173	0.69 254	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 231	0.17 197	0.14 293	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 274

BStereo	0.38 163	0.25 229	1.42 619	0.42 133	0.28 205	0.55 271	0.39 291	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

Anonymus123	0.45 231	0.25 229	1.42 619	0.42 133	0.28 205	1.78 654	0.39 291	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 151	0.40 90	0.43 482	0.82 461	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 229	0.43 153	0.32 313	0.72 399	0.29 136	0.80 196	0.51 184	0.77 315	0.73 268	0.48 203	0.40 169	1.13 367	0.39 280	0.15 91	0.14 293	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

4.25_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5_new	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4w-stereo	0.30 65	0.24 187	0.44 100	0.37 38	0.23 66	0.46 140	0.27 117	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.45 116	0.37 38	0.24 91	0.54 256	0.35 223	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 280	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

3w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.52 189	0.40 90	0.21 31	0.53 246	0.54 476	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

2w_stereo	0.32 86	0.24 187	0.45 116	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 413	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

monsterstereo	0.34 117	0.20 50	0.44 100	0.45 213	0.35 369	0.27 27	0.29 136	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 218	0.26 31	0.25 35	1.19 382	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

111111	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.42 471	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

LG-Stereo_L2	0.29 57	0.20 50	0.45 116	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 65	0.20 50	0.44 100	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 396	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 11	0.34 104	0.20 6	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 370	0.30 138	0.20 359	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 125	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 116	0.43 153	0.23 66	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 442	0.90 356	0.78 282	0.90 412	0.47 230	0.70 194	0.36 243	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 7	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

IGEV-Stereo++	0.30 65	0.20 50	0.40 60	0.46 233	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 18	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 94	0.41 111	0.39 442	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 457	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 712	1.70 728

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 229	0.40 90	0.24 91	0.50 207	0.36 240	0.73 161	1.09 451	0.71 298	0.76 277	0.92 423	0.51 285	0.84 259	0.34 218	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 246	0.29 136	0.78 180	1.12 465	0.59 268	0.71 262	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

MoCha-V2	0.40 184	0.20 50	0.49 151	0.50 319	0.21 31	0.44 128	0.33 197	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 349	1.09 353	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 195

CES	0.48 256	0.20 50	0.37 20	0.39 75	1.39 723	0.55 271	0.35 223	0.98 296	0.66 258	0.44 180	0.66 239	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 202	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 721

CREStereo++_RVC	0.47 250	0.21 83	0.38 37	0.45 213	0.38 431	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 577	0.80 324	1.21 464	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 328	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 717	0.18 228	0.11 3
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
XX-TBD	0.46 240	0.70 656	0.35 9	0.79 648	0.25 121	0.58 295	0.26 101	0.69 143	1.27 567	0.76 309	1.00 353	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 255	0.19 310	0.15 359	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147

CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 246	0.29 136	0.77 177	1.11 461	0.58 260	0.71 262	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
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	0.46 240	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 396	0.27 117	0.74 167	1.04 418	0.64 282	0.70 259	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 231	1.00 717	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

pmcnn	2.37 706	0.42 559	2.71 697	0.63 542	0.43 482	1.54 629	1.19 673	2.01 644	1.53 653	2.64 708	7.60 746	18.07 766	1.45 649	3.44 641	2.78 693	0.18 252	0.15 359	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 305

GEAR-Net	0.40 184	0.26 264	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 534	0.46 153	0.37 124	0.58 211	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.15 195

HLF11	0.53 296	0.25 229	1.02 533	0.41 111	0.35 369	0.47 157	0.28 125	1.17 384	0.96 373	0.64 282	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.51 475	0.63 457	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 392

TestStereo_HL2	0.51 275	0.27 299	0.56 240	0.42 133	0.32 313	0.57 288	0.34 212	1.00 303	0.91 351	0.82 335	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.55 484	0.48 373	0.19 310	0.13 221	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 354

GGDA	0.49 266	0.25 229	0.53 200	0.41 111	0.29 230	0.57 288	0.33 197	0.98 296	0.97 381	0.81 329	0.89 322	0.61 294	0.51 285	1.26 401	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.18 305

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 272	0.46 233	0.26 143	0.46 140	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 239	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 50	0.79 421	0.42 133	0.21 31	0.50 207	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 285	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 485	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 240	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 350	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 428	0.40 90	0.25 121	0.52 235	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 293	0.35 9	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 189	0.42 133	0.21 31	0.52 235	0.32 184	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 325	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 300	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 338	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 311	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 125	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 25	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 411	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 76	0.20 50	0.57 254	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 197	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 175	0.42 133	0.23 66	0.53 246	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 218	0.34 104	0.48 244	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 240	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 38	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 461	0.47 250	0.23 66	0.66 365	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 302	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 187	0.83 437	0.46 233	0.22 51	0.46 140	0.33 197	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 382	0.41 38	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 382	0.14 147

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 158	0.50 163	0.45 213	0.25 121	0.54 256	0.36 240	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 371	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 194	0.19 28	0.84 442	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 721

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 76	0.22 119	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 601	1.32 602	0.44 192	0.38 431	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 267	0.13 7	0.13 77

WQFJA1++	1.55 656	0.22 119	0.45 116	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 777	0.14 147

GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

GS-Stereo							0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

AdaDepth	0.30 65	0.22 119	0.49 151	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

GASTEREO	0.40 184	0.25 229	0.51 175	0.48 284	0.25 121	0.65 356	0.36 240	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 295	0.30 62	0.66 394	0.62 160	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

depthmonostereo	0.41 194	0.23 158	0.53 200	0.47 250	0.23 66	0.61 320	0.35 223	1.00 303	0.76 295	0.48 209	0.65 238	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 255	0.16 137	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

IGEV	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 42	0.18 10	0.42 86	0.40 90	0.23 66	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 57	0.19 28	0.38 37	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 66	1.09 353	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-G_1	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

G2L-Stereo_test	0.73 461	0.27 299	0.74 386	0.49 306	0.40 454	0.90 487	0.81 603	1.53 499	1.14 482	1.28 531	1.27 488	1.52 600	0.72 417	1.62 501	0.94 559	0.19 310	0.14 293	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.19 354

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 12	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

SCV_C0	0.43 207	0.26 264	0.65 300	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 162	1.34 439	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 396	0.30 138	0.17 197	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 648	0.42 86	0.64 551	0.29 230	0.48 169	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 408	1.15 370	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

AIO_rvc	0.36 146	0.23 158	0.49 151	0.43 153	0.27 175	0.59 306	0.38 274	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

HUF	0.36 146	0.23 158	0.52 189	0.40 90	0.22 51	0.54 256	0.47 413	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 100	0.43 153	0.27 175	0.57 288	0.44 372	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 158	0.48 142	0.49 306	0.36 387	0.60 314	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 482	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 354

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 129	0.44 192	0.30 257	0.61 320	0.56 502	0.97 290	0.80 309	0.38 141	0.69 254	0.45 184	0.69 402	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

GIP-stereo	0.34 117	0.23 158	0.45 116	0.50 319	0.36 387	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 359	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 214	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 184	0.73 161	1.15 494	0.76 309	0.73 268	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 218	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 28	0.83 437	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 721

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 529	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

Any-RAFT	0.53 296	0.24 187	0.47 135	0.47 250	0.27 175	1.00 526	0.25 87	1.58 511	1.05 423	0.85 346	0.99 348	1.06 474	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 239

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 100	0.37 38	0.22 51	0.50 207	0.40 307	1.00 303	0.94 365	0.48 209	0.66 239	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 424	0.73 369	0.58 478	0.27 175	0.26 21	0.33 197	0.95 276	0.81 313	0.42 165	0.47 147	0.65 311	0.47 230	0.39 25	0.34 218	0.18 252	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 239
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
TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.65 356	0.26 101	0.79 187	0.83 321	0.93 363	0.98 346	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 231	0.18 252	0.24 580	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 514

raftrobust	0.52 280	0.25 229	0.56 240	0.65 566	0.52 552	0.49 186	0.34 212	0.98 296	0.91 351	1.30 546	0.87 313	0.63 304	0.81 460	0.78 232	0.41 300	0.19 310	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 239

GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 116	0.44 192	0.36 387	0.32 45	0.29 136	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

ManiGeoR	0.52 280	0.24 187	0.97 510	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf10	0.52 280	0.24 187	0.97 510	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf8	0.51 275	0.25 229	0.96 507	0.40 90	0.33 337	0.62 330	0.36 240	1.17 384	1.07 435	0.61 274	0.83 296	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 358	0.20 359	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 416

TestStereo_HL3	0.56 339	0.26 264	1.40 611	0.44 192	0.34 361	0.67 371	0.53 469	0.92 253	0.84 325	0.96 373	0.99 348	0.80 362	0.62 371	1.08 351	0.39 280	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.16 267	0.17 176	0.21 416

TestStereo-Hl	0.51 275	0.27 299	0.55 229	0.41 111	0.29 230	0.55 271	0.45 393	1.05 333	0.90 345	0.87 350	0.85 304	0.72 338	0.65 390	1.33 422	0.43 324	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.18 228	0.18 305

quiztm	0.48 256	0.26 264	0.52 189	0.49 306	0.55 567	0.45 132	0.42 333	1.45 472	0.81 313	0.79 321	1.14 429	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 243	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 75	0.23 66	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 10	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 158	0.77 408	0.48 284	0.21 31	0.48 169	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 25	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

aanet-new	0.39 170	0.25 229	0.54 214	0.47 250	0.37 409	0.74 409	0.28 125	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 421	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 189	0.48 284	0.27 175	0.75 415	0.38 274	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 47	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 50	0.50 163	0.42 133	0.37 409	0.58 295	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 354	0.39 25	0.34 218	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GEAStereo	0.31 76	0.21 83	0.43 94	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 147

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 86	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 372	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 231	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

Zero-FE251	0.34 117	0.23 158	0.51 175	0.45 213	0.29 230	0.58 295	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MSCF	0.38 163	0.25 229	0.52 189	0.47 250	0.25 121	0.62 330	0.37 266	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 262	0.32 80	0.65 390	0.54 112	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 147

water-stereo	0.39 170	0.20 50	0.48 142	0.44 192	0.27 175	0.50 207	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 282	0.55 251	0.49 261	0.42 45	0.42 314	0.16 137	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

G2L-ROB	0.73 461	0.25 229	0.76 400	0.54 412	0.39 442	0.95 508	0.66 554	1.66 534	1.09 451	1.24 517	1.02 366	1.64 622	0.71 413	1.63 503	1.02 575	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.20 334	0.22 439

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 158	0.54 214	0.50 319	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 313	0.39 108	0.42 165	0.64 231	0.36 117	0.51 285	0.39 25	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 305

SCV	0.46 240	0.26 264	0.55 229	0.47 250	0.25 121	0.39 78	0.38 274	1.98 636	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 407	0.32 180	0.24 482	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

castereo++	0.38 163	0.23 158	0.41 70	0.43 153	0.31 287	0.97 518	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 229	0.51 175	0.47 250	0.23 66	0.45 132	0.39 291	1.07 349	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

RSM++	0.38 163	0.24 187	0.51 175	0.47 250	0.26 143	0.50 207	0.41 326	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 330	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

RSM	0.39 170	0.24 187	0.49 151	0.46 233	0.26 143	0.47 157	0.40 307	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 311	0.33 114	1.07 346	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

RAFT-Stereo-weight	0.47 250	0.24 187	0.53 200	0.48 284	0.27 175	0.60 314	0.35 223	1.02 313	1.07 435	0.99 386	0.78 282	0.76 350	0.28 66	0.76 222	0.36 243	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

MSKI-zero shot	0.55 330	0.26 264	0.57 254	0.51 351	0.26 143	0.69 385	0.28 125	1.18 392	0.64 241	0.91 360	1.32 512	0.82 374	0.33 114	1.92 546	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 239

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 158	0.59 268	0.48 284	0.36 387	0.40 86	0.32 184	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 395	0.20 359	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.15 195

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 329	0.68 321	0.47 250	0.25 121	0.53 246	0.32 184	0.82 211	0.58 216	0.65 285	0.69 254	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 293	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 147

RAFT-Test	0.54 314	0.25 229	0.64 293	0.47 250	0.30 257	0.97 518	0.27 117	1.24 421	0.81 313	0.96 373	1.12 418	1.28 546	0.48 244	0.71 200	0.36 243	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 239

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

Selective-RAFT	0.52 280	0.28 329	0.79 421	0.55 437	0.27 175	0.91 491	0.33 197	0.80 196	0.88 338	0.58 260	0.63 226	0.81 369	0.77 437	1.29 411	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.17 274

MC-Stereo	0.43 207	0.23 158	0.48 142	0.51 351	0.28 205	0.39 78	0.32 184	0.88 239	0.68 266	0.60 273	0.84 300	0.56 265	0.61 365	1.03 331	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

RCA-Stereo	0.50 272	0.23 158	0.58 262	0.48 284	0.33 337	0.55 271	0.45 393	0.97 290	1.38 619	0.68 292	1.05 382	0.63 304	0.80 456	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

DCANet-4	0.54 314	0.26 264	1.07 553	0.42 133	0.24 91	0.48 169	0.36 240	0.99 299	1.30 583	1.10 430	1.02 366	0.56 265	0.75 425	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

fff	0.53 296	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

ADStereo(finetuned)	0.57 348	0.24 187	1.06 548	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.35 223	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	1.20 612	0.84 259	0.51 395	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

s12784h	0.52 280	0.20 50	0.38 37	0.41 111	0.19 16	0.96 514	0.34 212	1.17 384	1.25 556	0.81 329	0.90 323	0.63 304	0.50 270	1.45 462	0.42 314	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

DCANet	0.54 314	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.36 240	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	0.92 512	0.81 247	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

csc	0.53 296	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

cscssc	0.53 296	0.24 187	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

111	0.60 364	0.23 158	0.70 339	0.43 153	0.24 91	0.72 399	0.42 333	1.18 392	1.41 635	0.80 324	1.38 538	1.10 494	0.79 450	0.96 300	0.58 434	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.19 354

EAI-Stereo	0.65 403	0.28 329	0.69 333	0.53 395	0.27 175	0.60 314	0.40 307	2.28 691	0.64 241	0.71 298	3.18 703	0.57 271	0.43 190	1.06 342	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.17 299	0.17 176	0.17 274

CFNet-RSSM	0.54 314	0.24 187	0.70 339	0.48 284	0.28 205	0.60 314	0.27 117	1.49 480	1.14 482	1.06 411	0.93 329	1.08 481	0.54 309	0.70 194	0.35 231	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.14 147

Gwc-CoAtRS	0.52 280	0.24 187	0.68 321	0.48 284	0.29 230	0.64 340	0.25 87	1.16 380	1.08 442	1.01 397	1.00 353	1.12 502	0.56 325	0.69 188	0.37 255	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.15 86	0.15 195

R-Stereo Train	0.57 348	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 641	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274

RAFT-Stereo	0.57 348	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 641	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	1.12 607	0.30 387	0.91 485	0.66 572	0.77 654	0.97 518	0.57 513	1.37 445	1.35 607	1.02 401	1.34 522	2.11 676	1.43 645	7.09 721	1.39 628	0.19 310	0.17 434	0.17 170	0.19 356	0.18 228	0.16 239

iResNet_ROB	0.77 483	0.30 387	0.99 516	0.57 472	0.36 387	0.83 467	0.36 240	2.33 695	1.58 659	1.27 529	1.30 499	1.25 535	0.84 477	1.65 506	0.79 520	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 526

EE1	0.45 231	0.22 119	0.59 268	0.45 213	0.33 337	0.49 186	0.30 148	0.97 290	0.73 283	0.59 268	0.62 222	0.63 304	0.52 293	1.24 396	0.32 180	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.17 176	0.15 195

AnonStereo	0.46 240	0.24 187	0.65 300	0.47 250	0.34 361	0.47 157	0.40 307	0.95 276	0.78 303	0.70 295	0.57 207	0.80 362	0.50 270	1.00 324	0.33 202	0.20 359	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.22 411	0.16 239

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 299	0.71 350	0.64 551	1.27 719	0.49 186	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 510	0.23 570	0.18 219	0.20 400	0.17 176	0.19 354

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 326	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 216	0.15 86	0.13 77

anonymous	0.28 42	0.22 119	0.43 94	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 215	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

Weightmod_eth	0.52 280	0.25 229	0.48 142	0.45 213	0.39 442	0.59 306	0.43 357	0.96 286	0.57 211	0.65 285	1.50 578	0.66 316	0.76 433	1.19 382	0.32 180	0.33 607	0.19 481	0.18 219	0.17 299	0.18 228	0.13 77

depth_test_26	0.29 57	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 294	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 429	0.16 398	0.18 219	0.17 299	0.19 284	0.17 274

Anonymus	0.32 86	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 299	0.15 86	0.16 239

TestStereo_HLe17	0.54 314	0.24 187	1.22 582	0.41 111	0.30 257	0.61 320	0.41 326	1.22 414	1.09 451	0.61 274	0.86 307	0.53 239	0.46 218	1.33 422	0.45 343	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.18 305

Pro-Stereo	0.31 76	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 336	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 493	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 299	0.13 7	0.12 23

DLNR-FE	23.17 774	48.55 793	42.94 779	176.85 799	78.48 791	0.35 59	0.21 35	23.51 772	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.55 484	0.44 328	9.85 775	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 797	0.16 239

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 135	0.48 284	0.42 471	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 457	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 697	0.16 239

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 135	0.45 213	0.43 482	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 429	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 694	0.16 239

S2M2_XL	0.24 5	0.24 187	0.39 47	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 359	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 187	0.67 317	0.51 351	0.32 313	0.55 271	0.45 393	0.97 290	0.77 299	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

999	0.48 256	0.22 119	0.49 151	0.48 284	0.34 361	0.75 415	0.31 162	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 595	0.39 280	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.16 128	0.19 354

mms	0.40 184	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.32 313	0.43 115	0.46 403	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 211	0.44 176	0.30 82	1.36 435	0.33 202	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.19 284	0.15 195

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 538	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 239	1.02 463	0.46 218	0.78 232	0.41 300	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 239

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 264	0.58 262	0.44 192	0.28 205	0.50 207	0.34 212	0.57 72	0.83 321	0.46 195	1.31 505	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.16 239

qqq1	0.72 443	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

fff1	0.72 443	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

DLNR_Zeroshot_test	23.17 774	48.52 792	43.29 780	176.68 798	78.69 792	0.35 59	0.21 35	23.41 771	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.56 489	0.44 328	9.57 771	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 797	0.16 239

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

AEACV	0.37 156	0.24 187	0.52 189	0.47 250	0.51 539	0.37 69	0.38 274	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 354	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.14 147

anonymousdsp2	0.53 296	0.27 299	0.74 386	0.48 284	0.29 230	0.76 423	0.47 413	1.61 520	0.82 320	0.77 315	0.77 280	0.75 346	0.47 230	1.03 331	0.40 290	0.18 252	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 305

iRaft-Stereo_20w	0.65 403	0.31 424	1.00 522	0.47 250	0.34 361	0.73 404	0.30 148	2.96 721	0.70 272	1.15 462	1.14 429	0.76 350	0.65 390	1.11 359	0.38 268	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.18 305

GwcNet-ADL	0.64 395	0.31 424	0.79 421	0.56 453	0.41 465	0.60 314	0.58 517	1.41 458	1.26 561	1.08 416	1.13 424	0.91 415	0.60 354	1.04 337	0.78 513	0.27 551	0.18 460	0.18 219	0.18 328	0.25 478	0.29 548

GANet-ADL	0.60 364	0.35 512	0.72 357	0.64 551	0.40 454	0.68 379	0.51 450	1.49 480	1.12 465	0.95 370	1.08 394	0.91 415	0.57 338	0.76 222	0.55 421	0.26 535	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.23 441	0.25 490

cross-raft	0.54 314	0.25 229	0.61 277	0.52 373	0.29 230	0.68 379	0.37 266	1.46 474	0.76 295	1.01 397	1.06 384	1.28 546	0.46 218	0.71 200	0.35 231	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.14 147

RALCasStereoNet	0.54 314	0.30 387	0.66 311	0.59 493	0.51 539	0.61 320	0.52 461	0.94 270	0.93 361	0.70 295	1.01 358	0.78 356	0.44 202	1.33 422	0.47 367	0.20 359	0.16 398	0.18 219	0.16 267	0.20 334	0.19 354

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 314	0.25 229	0.68 321	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 212	1.04 325	1.09 451	1.32 560	1.60 605	0.80 362	0.68 398	0.67 183	0.39 280	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 299	0.17 176	0.13 77

MLCV	0.72 443	0.34 492	1.10 563	0.51 351	0.23 66	0.91 491	0.39 291	1.33 434	1.23 546	1.46 608	1.55 591	1.01 461	0.64 382	1.95 551	0.80 525	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 274

iResNet	0.75 475	0.40 548	1.36 609	0.67 584	0.29 230	0.92 498	0.59 527	1.52 492	1.25 556	1.28 531	1.48 573	0.94 428	0.76 433	1.62 501	0.78 513	0.18 252	0.14 293	0.18 219	0.15 216	0.22 411	0.23 459

DN	0.42 200	0.24 187	0.49 151	0.47 250	0.41 465	0.58 295	0.32 184	0.81 203	0.84 325	0.45 188	0.52 179	0.77 352	0.35 134	0.64 165	0.33 202	0.24 482	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.42 133	0.35 369	0.46 140	0.40 307	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 246	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.41 111	0.37 409	0.49 186	0.41 326	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 239	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.15 86	0.13 77

LiteMatch	0.32 86	0.24 187	0.37 20	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 162	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 58	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

Lsterematch	0.52 280	0.24 187	0.64 293	0.45 213	0.25 121	0.71 396	0.31 162	0.81 203	1.05 423	0.96 373	1.28 494	0.69 329	0.48 244	0.84 259	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 240	0.42 133	0.35 369	0.50 207	0.45 393	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 239	0.32 80	0.30 82	0.38 18	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.14 46	0.13 77

WQFJA1	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.11 366	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

WQFJX	0.51 275	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.87 680	0.75 415	0.39 291	1.29 431	0.77 299	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 317	0.95 299	0.60 445	0.17 197	0.19 481	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.18 305

NLMM	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.12 369	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.36 387	0.43 115	0.32 184	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 249	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 231	0.14 57	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.16 128	0.13 77

IGEV-FE	0.53 296	0.30 387	0.99 516	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.94 428	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

DA	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

GGEV	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

xyz-stereo-finetune	0.48 256	0.25 229	0.54 214	0.42 133	0.23 66	0.80 450	0.42 333	0.80 196	0.80 309	0.61 274	0.62 222	0.54 245	0.43 190	1.70 518	0.58 434	0.15 91	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.15 195

coex_refinement	0.80 500	0.28 329	0.73 369	0.70 610	0.51 539	0.95 508	0.60 531	1.78 574	1.23 546	1.36 579	1.37 533	1.82 647	0.81 460	1.32 418	1.13 594	0.26 535	0.17 434	0.19 253	0.20 400	0.24 461	0.25 490

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 214	0.50 319	0.26 143	0.41 93	0.29 136	1.03 318	0.50 173	0.58 260	1.45 561	0.61 294	0.35 134	1.08 351	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.14 185	0.19 284	0.14 147

fffft	0.38 163	0.23 158	0.51 175	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 426	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 414	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239
1: 1. 1
tt45	0.45 231	0.23 158	0.46 129	0.45 213	0.33 337	0.79 441	0.32 184	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 568	0.34 218	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.18 305

ours_stereo	0.39 170	0.28 329	0.51 175	0.46 233	0.30 257	0.40 86	0.44 372	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 359	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.15 216	0.19 284	0.14 147

fffy	0.42 200	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.29 230	0.48 169	0.35 223	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 211	0.55 251	0.41 173	1.26 401	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.14 147

PAM	0.76 481	0.29 364	1.08 557	0.52 373	0.33 337	1.38 608	0.39 291	2.01 644	0.67 260	1.06 411	0.96 336	2.89 704	1.43 645	0.86 269	0.35 231	0.19 310	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.20 392

UGAM-zero	1.00 574	0.30 387	0.93 492	0.47 250	0.30 257	0.57 288	0.25 87	2.25 688	0.63 236	1.01 397	1.10 405	2.73 700	1.85 686	6.26 700	0.40 290	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.17 274

model_zeroshot	0.48 256	0.29 364	0.86 449	0.51 351	0.36 387	0.69 385	0.37 266	1.12 369	0.62 233	0.85 346	0.84 300	0.66 316	0.37 150	0.73 210	0.34 218	0.20 359	0.16 398	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 311	0.47 250	0.27 175	0.26 21	0.29 136	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 58	0.34 218	0.17 197	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.13 77

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

11t1	0.52 280	0.28 329	0.68 321	0.51 351	0.28 205	0.83 467	0.39 291	1.22 414	0.63 236	0.84 341	0.74 273	0.68 323	0.68 398	0.91 282	0.57 430	0.21 397	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

IGEVStereo-DCA	0.46 240	0.28 329	0.56 240	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.18 305

rrr	0.46 240	0.28 329	0.73 369	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.38 274	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 229	0.58 262	0.44 192	0.34 361	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.14 147

IGEV_Zeroshot_test	0.53 296	0.30 387	0.99 516	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.95 437	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

HH	0.63 382	0.30 387	0.77 408	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 619	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

HanStereo	0.63 382	0.30 387	0.77 408	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 619	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 175	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 299	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 321	0.29 72	0.86 269	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.17 176	0.15 195

DCRE	0.82 512	0.26 264	0.70 339	0.58 478	0.44 491	0.54 256	0.48 426	0.95 276	0.78 303	0.78 318	7.33 745	0.86 395	0.52 293	0.76 222	0.41 300	0.16 137	0.16 398	0.19 253	0.17 299	0.18 228	0.17 274

ProNet	0.43 207	0.28 329	0.58 262	0.43 153	0.30 257	0.56 283	0.52 461	1.00 303	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 407	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 492	0.77 408	0.61 521	0.79 660	0.28 28	0.35 223	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 338	0.55 317	0.57 130	0.47 367	0.17 197	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.21 382	0.20 392

CIPLG	0.62 374	0.33 467	0.96 507	0.58 478	0.50 527	0.75 415	0.48 426	1.05 333	0.96 373	1.40 595	1.57 599	0.64 308	0.48 244	0.89 279	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

IPLG	0.69 430	0.27 299	0.97 510	0.51 351	0.43 482	0.79 441	0.33 197	1.21 406	1.06 430	1.30 546	1.10 405	0.52 232	0.55 317	3.16 632	0.63 457	0.16 137	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

IPLGR_C	0.62 374	0.33 467	0.99 516	0.58 478	0.49 520	0.76 423	0.48 426	1.10 359	0.96 373	1.40 595	1.56 595	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 489	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

MIPNet	0.56 339	0.28 329	0.94 497	0.49 306	0.33 337	0.66 365	0.38 274	1.35 441	1.08 442	1.06 411	0.92 326	0.60 289	0.79 450	0.73 210	0.52 403	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

ACRE	0.61 370	0.33 467	1.01 526	0.58 478	0.49 520	0.75 415	0.47 413	1.06 347	0.95 367	1.37 582	1.55 591	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.21 416

GrayStereo	0.82 512	0.26 264	0.58 262	0.63 542	0.37 409	0.76 423	1.86 716	1.11 366	0.87 334	1.99 682	1.89 652	1.08 481	1.82 685	1.39 448	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.21 447	0.18 228	0.39 617

Prome-Stereo	0.75 475	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.32 313	0.59 306	0.97 643	0.89 240	0.88 338	1.45 606	2.46 686	0.91 415	1.41 643	1.58 493	0.44 328	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.20 334	0.92 705

raft+_RVC	0.53 296	0.26 264	0.54 214	0.60 505	0.47 515	0.54 256	0.54 476	1.27 426	0.99 394	0.76 309	1.03 376	0.70 334	0.56 325	0.93 293	0.47 367	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.18 328	0.18 228	0.15 195

test_xeample3	0.42 200	0.28 329	0.69 333	0.43 153	0.33 337	0.56 283	0.38 274	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 441	0.31 166	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.17 176	0.16 239

AFF-stereo	0.58 355	0.25 229	0.64 293	0.46 233	0.29 230	0.34 50	0.38 274	1.15 378	1.14 482	1.17 481	1.60 605	1.10 494	0.71 413	0.97 308	0.43 324	0.13 29	0.11 40	0.19 253	0.19 356	0.17 176	0.14 147

HSM-Net_RVC	0.87 537	0.29 364	0.53 200	0.53 395	0.30 257	1.15 567	0.55 494	3.57 730	1.28 572	1.53 623	1.74 632	1.68 628	0.93 521	1.49 470	0.77 511	0.22 429	0.17 434	0.19 253	0.18 328	0.20 334	0.19 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	1.16 618	0.52 601	1.49 637	0.65 566	0.45 498	0.75 415	0.69 567	1.42 460	1.55 657	1.34 574	1.87 650	1.53 601	0.78 445	7.43 727	1.38 625	0.25 510	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.22 411	0.26 514

iResNetv2_ROB	0.80 500	0.37 529	1.71 653	0.56 453	0.37 409	0.94 505	0.64 546	1.73 550	1.34 598	1.23 510	1.42 548	1.26 539	0.92 512	1.85 541	0.56 427	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.14 185	0.24 461	0.19 354

zzzzzzz1	1.31 631	1.54 726	13.00 743	0.52 373	0.65 610	0.62 330	0.46 403	1.35 441	1.02 407	0.71 298	0.95 332	1.33 557	0.98 549	1.16 374	0.80 525	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.24 461	0.18 305

noway7	1.29 627	1.22 707	14.37 746	0.52 373	0.33 337	0.57 288	0.42 333	1.14 375	1.02 407	0.72 306	0.83 296	1.12 502	0.93 521	0.80 240	0.67 474	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.17 299	0.21 382	0.16 239

Weightmod	0.53 296	0.25 229	0.46 129	0.41 111	0.31 287	0.85 479	0.40 307	0.86 227	0.61 229	0.71 298	1.39 542	0.73 341	0.60 354	1.56 489	0.41 300	0.18 252	0.28 613	0.20 305	0.18 328	0.17 176	0.14 147

PhaseNet	0.33 102	0.23 158	0.44 100	0.43 153	0.28 205	0.57 288	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.17 274

DNS	1.01 580	1.88 737	0.39 47	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 162	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 617	1.63 654	0.19 310	0.22 552	0.20 305	0.11 15	4.26 755	4.24 758

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.17 176	0.12 23

Selective-IGEV-i1	0.66 413	0.27 299	0.86 449	0.54 412	0.33 337	1.01 527	0.78 590	1.75 559	1.18 515	0.88 352	1.19 456	1.19 518	0.56 325	0.98 311	0.54 416	0.19 310	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.20 392

WQFJX1	0.57 348	0.26 264	0.54 214	0.48 284	0.72 632	0.68 379	0.47 413	2.46 708	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 285	1.36 435	0.60 445	0.18 252	0.20 502	0.20 305	0.16 267	0.20 334	0.20 392

NLMM1	0.56 339	0.27 299	0.60 272	0.47 250	0.74 640	0.68 379	0.43 357	1.83 592	1.04 418	0.59 268	0.62 222	0.51 224	0.47 230	1.33 422	0.57 430	0.18 252	0.21 530	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.15 195

xyz-stereo	7.16 747	0.22 119	69.90 792	0.42 133	0.21 31	32.92 781	0.49 438	0.87 230	0.76 295	1.38 588	27.04 774	1.19 518	1.16 600	4.69 663	0.97 568	0.16 137	0.12 106	0.20 305	0.14 185	0.16 128	0.12 23

LG-Stereo	0.34 117	0.25 229	0.78 418	0.47 250	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 243	0.13 29	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.12 23

S2M2_L	0.34 117	0.28 329	0.45 116	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 18	0.32 180	0.25 510	0.22 552	0.20 305	0.22 478	0.25 478	0.22 439
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 272	0.24 187	0.54 214	0.54 412	0.74 640	0.49 186	0.53 469	1.09 356	1.05 423	0.62 279	0.95 332	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 268	0.20 359	0.17 434	0.20 305	0.16 267	0.18 228	0.18 305

MM-Stereo_test1	0.49 266	0.24 187	0.56 240	0.51 351	0.30 257	0.50 207	0.54 476	0.91 250	1.03 413	0.84 341	0.69 254	0.54 245	0.60 354	1.16 374	0.33 202	0.18 252	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.15 195

FLISNet	0.64 395	0.32 443	0.68 321	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 556	1.43 553	1.62 614	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

CoSv	0.64 395	0.32 443	0.68 321	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 556	1.43 553	1.62 614	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 229	0.50 163	0.45 213	0.30 257	0.61 320	0.36 240	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 448	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.15 216	0.16 128	0.15 195

PAM_32	0.77 483	0.28 329	1.03 538	0.52 373	0.30 257	1.32 598	0.35 223	1.97 634	0.65 255	1.02 401	1.06 384	3.05 706	1.49 655	0.96 300	0.36 243	0.19 310	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.19 284	0.19 354

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 443	0.71 350	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

test_sample1	0.61 370	0.29 364	0.75 390	0.50 319	0.31 287	0.76 423	0.48 426	1.59 513	0.84 325	0.90 356	0.94 331	0.88 403	0.95 532	1.16 374	0.67 474	0.22 429	0.18 460	0.20 305	0.19 356	0.21 382	0.21 416

MyStereo8	0.65 403	0.29 364	1.00 522	0.58 478	0.49 520	0.91 491	0.35 223	1.18 392	1.31 587	1.16 472	1.27 488	0.90 412	0.64 382	0.72 204	0.95 563	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.18 328	0.22 411	0.26 514

whm_eth	0.44 222	0.32 443	0.71 350	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

MIM_Stereo	0.57 348	0.24 187	0.92 490	0.46 233	0.30 257	0.54 256	0.28 125	1.27 426	0.75 286	1.00 391	1.16 443	0.93 425	0.53 302	1.45 462	0.61 449	0.16 137	0.16 398	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.14 147

CBFPSM	0.92 548	0.33 467	1.86 665	0.49 306	0.38 431	1.75 647	0.84 609	1.39 453	1.12 465	1.09 422	0.99 348	2.37 686	1.66 673	1.32 418	1.42 637	0.19 310	0.18 460	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.33 585

iinet-f	0.99 569	0.45 572	3.71 707	0.55 437	0.43 482	1.81 658	0.68 562	1.14 375	1.14 482	1.18 486	1.42 548	1.58 609	1.44 647	1.34 429	1.59 653	0.24 482	0.23 570	0.20 305	0.19 356	0.26 492	0.25 490

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 569	0.40 548	1.82 662	0.66 572	0.62 604	2.05 677	0.78 590	1.91 616	1.29 577	1.54 629	1.42 548	1.51 597	1.23 617	1.99 554	1.33 617	0.23 457	0.14 293	0.20 305	0.15 216	0.27 506	0.26 514

raft_robust	0.68 428	0.30 387	0.64 293	0.52 373	0.26 143	0.54 256	0.35 223	1.33 434	1.24 552	1.16 472	1.07 388	0.60 289	0.54 309	3.58 644	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.16 239

test_4	0.53 296	0.22 119	0.56 240	0.54 412	0.32 313	0.64 340	0.39 291	0.80 196	0.62 233	0.92 362	1.87 650	0.68 323	0.42 181	1.16 374	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.15 195

CSP-Net	0.97 563	0.38 536	0.83 437	0.53 395	0.41 465	1.63 637	0.77 588	2.00 640	1.05 423	1.25 522	1.20 462	1.33 557	0.83 473	4.93 671	0.85 541	0.32 598	0.22 552	0.20 305	0.20 400	0.23 441	0.25 490

IPLGR	0.58 355	0.27 299	1.14 573	0.48 284	0.28 205	0.65 356	0.33 197	1.22 414	1.13 479	1.18 486	1.05 382	0.69 329	0.66 394	0.96 300	0.52 403	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.18 305

test-3	0.54 314	0.22 119	0.68 321	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.32 560	0.69 254	0.87 399	0.45 209	1.68 516	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

test_1	0.54 314	0.22 119	0.68 321	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.28 531	0.68 249	0.87 399	0.45 209	1.67 511	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

CrosDoStereo	1.58 659	0.24 187	0.72 357	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 764	1.10 359	0.98 387	1.34 574	1.75 635	1.00 454	1.89 689	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

STrans-v2	1.04 590	0.28 329	0.96 507	0.49 306	0.32 313	0.68 379	0.79 594	2.47 709	1.12 465	1.12 438	1.46 567	1.40 570	1.46 650	6.70 714	0.43 324	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.18 305

TransformOpticalFlow	0.96 557	0.28 329	0.89 477	0.52 373	0.31 287	0.66 365	0.54 476	1.75 559	1.12 465	1.09 422	1.44 558	1.37 567	1.01 562	6.70 714	0.42 314	0.19 310	0.12 106	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.19 354

DeepStereo_LL	1.58 659	0.24 187	0.72 357	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 764	1.10 359	0.98 387	1.34 574	1.75 635	1.00 454	1.89 689	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

DEmStereo	0.97 563	0.23 158	0.79 421	0.47 250	0.32 313	1.04 537	0.56 502	0.93 264	0.89 341	1.39 594	2.14 671	1.02 463	2.07 701	5.64 689	0.77 511	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.20 392

DRaft	0.80 500	0.24 187	0.70 339	0.45 213	0.30 257	0.97 518	0.53 469	1.05 333	0.97 381	1.78 662	2.02 664	0.80 362	1.74 676	2.73 612	0.72 492	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.21 416

test-1	0.52 280	0.26 264	1.04 543	0.56 453	0.32 313	0.61 320	0.38 274	1.10 359	0.91 351	0.78 318	1.01 358	0.77 352	0.52 293	0.60 151	0.42 314	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.23 459

XX-Stereo	0.63 382	0.26 264	1.90 666	0.81 654	0.67 619	0.43 115	0.23 60	1.03 318	0.58 216	0.65 285	1.56 595	1.41 572	0.39 162	1.28 407	0.35 231	0.20 359	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.14 147

GES	0.66 413	0.34 492	0.90 482	0.59 493	0.38 431	0.94 505	0.57 513	2.11 662	0.86 329	1.02 401	1.11 411	0.66 316	0.79 450	0.99 318	0.61 449	0.27 551	0.19 481	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.30 561

GMStereo	0.55 330	0.45 572	0.94 497	0.50 319	0.32 313	0.64 340	0.43 357	1.00 303	1.40 629	0.82 335	0.73 268	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 421	0.24 482	0.15 359	0.20 305	0.21 447	0.31 556	0.24 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HSM	1.19 621	0.32 443	0.65 300	0.57 472	0.38 431	1.23 583	0.59 527	2.25 688	1.19 524	1.30 546	1.25 478	1.94 661	1.03 571	9.32 752	0.71 489	0.22 429	0.16 398	0.20 305	0.16 267	0.21 382	0.21 416

LE_ROB	8.05 749	0.37 529	23.53 765	0.74 634	0.33 337	2.77 710	2.87 745	3.71 732	27.24 778	25.39 778	8.87 754	8.46 747	26.71 777	6.65 710	21.99 769	0.21 397	0.19 481	0.20 305	0.21 447	0.25 478	0.22 439

MWDA-net	0.82 512	0.32 443	0.88 470	0.58 478	0.52 552	1.13 558	0.73 576	1.37 445	1.08 442	1.32 560	1.13 424	1.15 511	1.28 626	2.86 617	0.65 463	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.23 441	0.27 526

monster_256*512	0.50 272	0.31 424	0.53 200	0.51 351	0.35 369	0.51 227	0.46 403	1.03 318	0.92 358	0.59 268	0.87 313	1.10 494	0.69 402	0.69 188	0.46 358	0.16 137	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 76	0.25 229	0.46 129	0.43 153	0.23 66	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 218	0.17 197	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.14 147

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

flow	0.28 42	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

IGEV_i1	0.66 413	0.29 364	0.89 477	0.55 437	0.28 205	0.92 498	0.60 531	1.98 636	0.83 321	1.00 391	1.04 379	1.09 491	0.68 398	1.29 411	0.62 452	0.20 359	0.17 434	0.21 349	0.17 299	0.21 382	0.21 416

RT-IGEV	0.77 483	0.28 329	0.93 492	0.55 437	0.33 337	1.01 527	0.83 608	2.03 651	0.93 361	1.28 531	1.58 602	1.77 640	1.17 601	1.04 337	0.49 383	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.26 514

Selective-IGEV-i16pc	2.07 694	0.29 364	19.83 758	0.53 395	0.39 442	2.74 708	1.51 696	1.13 373	1.28 572	0.80 324	1.21 464	1.06 474	0.64 382	7.77 738	0.79 520	0.40 645	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.22 411	0.23 459

NLSM1	0.49 266	0.25 229	0.55 229	0.48 284	1.08 700	0.83 467	0.31 162	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 277	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 421	0.18 252	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.15 195

NLCSM	0.52 280	0.28 329	0.55 229	0.52 373	0.74 640	0.72 399	0.46 403	0.96 286	0.65 255	0.63 280	0.51 174	0.48 203	0.61 365	1.32 418	0.70 483	0.19 310	0.20 502	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.20 392

FE-Mocha	0.49 266	0.30 387	0.87 461	0.48 284	0.36 387	0.45 132	0.22 45	1.58 511	0.49 166	1.00 391	1.09 399	0.74 343	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 349	0.20 400	0.17 176	0.15 195

Select-FE	0.74 466	0.39 541	1.56 641	0.55 437	0.46 510	0.40 86	0.22 45	1.86 600	0.68 266	1.05 410	1.31 505	1.82 647	1.74 676	1.11 359	0.38 268	0.21 397	0.16 398	0.21 349	0.25 531	0.19 284	0.31 571

z-ln-s-r	1.02 584	0.55 612	2.09 673	0.52 373	0.55 567	0.78 435	0.87 619	1.47 476	1.34 598	1.12 438	1.62 611	1.37 567	1.06 580	2.62 608	3.32 705	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.21 416

xyz-stereo-finetune2	0.58 355	0.27 299	0.57 254	0.40 90	0.24 91	1.09 552	0.32 184	0.79 187	0.53 198	0.65 285	1.07 388	0.58 278	0.80 456	2.47 600	0.80 525	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.16 128	0.17 274

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 567	0.39 541	3.21 701	0.50 319	0.63 605	0.64 340	0.39 291	2.36 699	0.75 286	0.95 370	4.63 722	1.81 644	0.56 325	0.96 300	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.26 549	0.32 565	0.35 596

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 443	0.35 512	1.70 651	0.49 306	0.56 571	0.63 336	0.38 274	2.41 704	0.65 255	0.77 315	1.07 388	1.82 647	0.95 532	0.93 293	0.43 324	0.20 359	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.28 526	0.26 514

AE-Stereo	0.49 266	0.27 299	0.67 317	0.60 505	0.39 442	0.67 371	0.46 403	1.18 392	1.09 451	0.47 200	0.75 275	0.69 329	0.47 230	0.59 139	0.40 290	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.19 284	0.15 195

CoDeX	0.73 461	0.29 364	0.93 492	0.54 412	0.36 387	1.14 560	0.61 535	2.34 698	1.17 507	1.16 472	1.25 478	0.91 415	0.87 493	1.33 422	0.64 462	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

ff7	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ffff	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

11t	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

EKT-Stereo	0.53 296	0.30 387	0.73 369	0.58 478	0.60 595	0.51 227	0.48 426	0.94 270	0.90 345	0.71 298	0.88 318	0.77 352	0.43 190	1.07 346	0.40 290	0.22 429	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.22 439

anonymousdsp	0.43 207	0.27 299	0.53 200	0.44 192	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 422	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ccc-4	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IER	0.70 434	0.31 424	1.02 533	0.48 284	0.52 552	1.34 602	0.51 450	1.17 384	0.99 394	1.23 510	1.34 522	1.12 502	1.11 590	0.99 318	0.71 489	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.20 334	0.19 354

RAFT_CTSACE	0.63 382	0.26 264	0.88 470	0.55 437	0.51 539	0.71 396	0.44 372	0.80 196	0.97 381	0.97 378	1.84 645	1.18 517	0.68 398	1.47 468	0.36 243	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.20 334	0.14 147

CRFU-Net	0.86 533	0.39 541	1.00 522	0.65 566	0.57 575	1.78 654	0.86 617	2.15 669	0.81 313	1.38 588	1.18 449	1.64 622	1.19 609	1.35 430	0.90 551	0.26 535	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 299	0.54 214	0.45 213	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 418	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PSMNet-ADL	0.72 443	0.35 512	0.62 283	0.69 604	0.46 510	1.14 560	0.44 372	1.37 445	1.01 403	0.83 338	1.17 446	1.33 557	0.96 539	1.43 457	0.95 563	0.33 607	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.27 506	0.29 548

ADLNet2	0.88 538	0.34 492	1.17 577	0.77 644	0.64 608	1.12 557	0.76 585	1.74 555	1.24 552	1.21 498	1.65 618	1.71 632	1.05 577	1.67 511	1.17 600	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.22 478	0.26 492	0.29 548

LCNet	0.72 443	0.28 329	0.52 189	0.55 437	0.31 287	0.69 385	0.54 476	1.00 303	0.88 338	1.19 490	1.34 522	0.97 445	1.34 638	2.56 604	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.27 506	0.73 695

NRIStereo	0.60 364	0.29 364	0.69 333	0.53 395	0.28 205	0.63 336	0.33 197	1.08 355	0.87 334	1.14 456	0.87 313	0.91 415	0.59 350	2.24 579	0.49 383	0.20 359	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.21 382	0.17 274

THIR-Stereo	1.02 584	0.27 299	0.69 333	0.49 306	0.28 205	0.95 508	1.34 685	1.03 318	0.97 381	1.34 574	1.90 653	1.17 514	1.58 661	6.44 706	0.78 513	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.22 478	0.19 284	0.20 392

DeepStereo_RVC	0.55 330	0.29 364	0.72 357	0.51 351	0.30 257	0.59 306	0.33 197	1.03 318	0.70 272	1.16 472	0.93 329	0.83 381	0.94 527	0.96 300	0.54 416	0.21 397	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.24 461	0.24 475

RALAANet	0.60 364	0.33 467	0.87 461	0.62 533	0.50 527	0.69 385	0.31 162	1.21 406	1.06 430	1.09 422	1.16 443	0.88 403	0.46 218	1.22 388	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.17 274

222	1.61 663	0.29 364	0.67 317	0.56 453	0.29 230	1.06 542	0.42 333	2.17 678	1.31 587	1.31 556	1.52 583	0.92 423	0.94 527	1.76 531	17.65 765	0.24 482	0.20 502	0.21 349	0.19 356	0.22 411	0.23 459

xxxx	1.51 653	0.28 329	0.68 321	0.54 412	0.28 205	1.16 569	0.44 372	2.19 681	1.29 577	1.09 422	1.36 530	1.22 524	0.85 480	1.79 534	15.70 764	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.20 400	0.22 411	0.23 459

ACVNet	0.63 382	0.31 424	0.54 214	0.54 412	0.36 387	0.80 450	0.46 403	1.37 445	1.07 435	0.93 363	1.30 499	1.08 481	0.85 480	0.80 240	0.94 559	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.18 305

acv_ft	0.75 475	0.31 424	0.95 501	0.70 610	0.86 678	1.24 585	0.53 469	1.44 467	1.07 435	1.24 517	1.30 499	1.08 481	0.92 512	0.80 240	1.34 619	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.18 305

DIP-Stereo	0.62 374	0.30 387	0.83 437	0.48 284	0.36 387	0.95 508	0.33 197	2.37 701	0.67 260	1.25 522	1.00 353	0.68 323	0.51 285	0.91 282	0.61 449	0.18 252	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.19 354
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	0.65 403	0.40 548	0.77 408	0.48 284	0.24 91	1.05 539	0.49 438	1.76 566	1.02 407	1.18 486	1.18 449	0.89 411	0.80 456	0.85 265	0.79 520	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.17 299	0.29 537	0.15 195
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
Selective-IGEV-i16pb	2.29 703	0.33 467	20.08 759	0.56 453	0.40 454	2.61 704	1.54 699	2.60 715	1.87 682	0.97 378	1.68 625	1.38 569	1.01 562	8.19 746	0.92 554	0.37 633	0.21 530	0.22 390	0.26 549	0.25 478	0.28 540

Hybrid-DGEV-03	0.65 403	0.26 264	0.56 240	0.53 395	0.36 387	0.73 404	0.39 291	0.89 240	1.15 494	1.73 657	2.52 689	0.84 390	0.56 325	0.97 308	0.44 328	0.18 252	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.14 147

Hybrid-DGEV-2	0.65 403	0.31 424	0.73 369	0.60 505	0.37 409	1.08 546	0.28 125	1.45 472	1.40 629	1.32 560	0.85 304	1.03 467	1.01 562	1.05 340	0.48 373	0.18 252	0.15 359	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.15 195

AIO-test1	0.56 339	0.25 229	0.55 229	0.64 551	0.78 657	0.80 450	0.36 240	1.18 392	1.34 598	0.57 258	0.88 318	0.61 294	0.50 270	1.12 364	0.35 231	0.17 197	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.18 228	0.23 459

tg	0.52 280	0.24 187	0.61 277	0.49 306	0.30 257	0.90 487	0.29 136	1.07 349	0.83 321	0.83 338	1.02 366	0.62 301	0.43 190	1.35 430	0.41 300	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.17 176	0.15 195

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 492	0.73 369	0.51 351	0.41 465	0.50 207	0.40 307	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 290	0.26 535	0.21 530	0.22 390	0.20 400	0.26 492	0.18 305

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

ACV-stereo	0.99 569	0.51 597	1.41 617	0.56 453	0.41 465	2.43 696	0.57 513	1.15 378	1.18 515	0.81 329	1.01 358	3.39 712	2.14 704	1.60 497	1.07 582	0.27 551	0.22 552	0.22 390	0.22 478	0.28 526	0.32 579

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 434	3.18 754	2.55 692	0.39 75	0.23 66	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 728	0.10 9	0.22 390	0.19 356	0.46 641	1.31 719

rvit_stereo_ft	0.47 250	0.35 512	0.87 461	0.67 584	0.42 471	0.40 86	0.59 527	0.81 203	0.74 285	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 390	0.25 510	0.17 434	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.17 274

test_sample2	0.62 374	0.29 364	0.74 386	0.50 319	0.28 205	0.80 450	0.61 535	1.61 520	1.00 400	0.88 352	0.99 348	0.94 428	0.83 473	1.16 374	0.51 395	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.22 439

H2IRNET	0.56 339	0.26 264	0.66 311	0.47 250	0.35 369	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 507	0.61 274	1.28 494	1.08 481	0.86 488	0.99 318	0.63 457	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.25 531	0.21 382	0.18 305

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 240	0.36 522	0.71 350	0.47 250	0.36 387	0.67 371	0.35 223	0.78 180	1.12 465	0.61 274	0.62 222	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 280	0.20 359	0.17 434	0.22 390	0.18 328	0.23 441	0.19 354

SMFormer	0.75 475	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.24 475

tta	0.75 475	0.30 387	0.86 449	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.18 228	0.18 305

1111x	1.70 672	0.29 364	0.86 449	0.51 351	0.27 175	1.01 527	0.68 562	2.22 685	1.28 572	1.13 453	1.40 545	1.21 522	1.10 589	5.53 685	15.20 762	0.22 429	0.21 530	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.22 439

gwcnet-sp	0.74 466	0.33 467	1.44 622	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 546	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

scenet	0.74 466	0.33 467	1.44 622	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 546	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

ssnet	0.74 466	0.33 467	1.44 622	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 546	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

TestStereo1	0.63 382	0.28 329	0.75 390	0.76 641	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

x	0.54 314	0.31 424	0.61 277	0.47 250	0.30 257	0.67 371	0.47 413	1.53 499	0.79 308	0.81 329	0.83 296	0.78 356	0.70 408	0.70 194	0.62 452	0.21 397	0.19 481	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.20 392

RAFT+CT+SA	0.58 355	0.29 364	0.60 272	0.66 572	0.37 409	0.42 105	0.55 494	1.27 426	1.03 413	0.70 295	1.22 468	0.60 289	0.70 408	1.64 505	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.22 478	0.21 382	0.18 305

SA-5K	0.63 382	0.28 329	0.75 390	0.76 641	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

iRaft-Stereo_5w	0.85 528	0.29 364	0.91 485	0.53 395	0.43 482	0.49 186	0.68 562	0.99 299	0.87 334	0.79 321	1.34 522	1.46 586	0.91 509	5.11 672	1.11 591	0.17 197	0.14 293	0.22 390	0.18 328	0.20 334	0.20 392

test_3	0.55 330	0.23 158	0.71 350	0.53 395	0.28 205	0.61 320	0.40 307	0.92 253	1.05 423	1.19 490	0.68 249	0.93 425	0.44 202	1.67 511	0.39 280	0.15 91	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.14 147

AAGNet	1.83 680	0.28 329	0.72 357	0.61 521	0.32 313	0.67 371	0.51 450	0.96 286	0.98 387	1.47 609	1.20 462	1.00 454	1.18 606	2.83 614	22.77 773	0.22 429	0.13 221	0.22 390	0.19 356	0.23 441	0.15 195

KYRaft	0.75 475	0.28 329	0.62 283	0.56 453	0.29 230	0.67 371	0.86 617	0.94 270	0.84 325	1.62 645	2.21 673	1.16 513	1.02 569	1.57 491	0.40 290	0.20 359	0.13 221	0.22 390	0.28 583	0.20 334	1.02 709

ASMatch	0.88 538	0.26 264	0.69 333	0.51 351	0.35 369	0.48 169	0.37 266	1.12 369	0.92 358	1.10 430	3.28 705	0.96 443	0.98 549	4.90 669	0.49 383	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.19 356	0.19 284	0.27 526

RAFT-345	0.84 524	0.25 229	0.66 311	0.50 319	0.27 175	0.54 256	0.42 333	0.83 216	1.11 461	1.32 560	2.34 679	0.86 395	0.54 309	5.72 691	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.17 299	0.17 176	0.16 239

LMCR-Stereo	0.82 512	0.46 574	0.88 470	0.75 638	0.43 482	1.33 600	0.56 502	2.43 706	0.98 387	1.53 623	1.49 575	0.74 343	1.00 560	1.63 503	0.89 548	0.28 567	0.17 434	0.22 390	0.17 299	0.29 537	0.20 392

ICVP	0.63 382	0.33 467	0.57 254	0.61 521	0.40 454	0.80 450	0.58 517	1.61 520	0.89 341	0.90 356	1.24 474	0.88 403	0.73 419	0.72 204	0.88 545	0.29 579	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.24 461	0.27 526
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.47 250	0.26 264	0.64 293	0.50 319	0.29 230	0.53 246	0.33 197	1.05 333	0.77 299	0.84 341	1.00 353	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 290	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.19 284	0.15 195

sAnonymous2	0.55 330	0.56 617	1.46 630	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 697	0.56 668

CroCo_RVC	0.55 330	0.56 617	1.46 630	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 697	0.56 668

test_xeample	1.45 649	0.28 329	0.65 300	0.51 351	0.28 205	0.94 505	0.59 527	2.14 667	1.29 577	1.24 517	1.51 582	0.88 403	0.86 488	1.46 464	15.10 761	0.22 429	0.20 502	0.22 390	0.20 400	0.22 411	0.22 439

SFCPSM	0.70 434	0.28 329	1.02 533	0.51 351	0.38 431	1.37 605	0.66 554	2.00 640	1.03 413	1.17 481	1.21 464	0.82 374	0.78 445	1.03 331	0.53 410	0.21 397	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.21 382	0.19 354

cf-r	0.73 461	0.30 387	0.77 408	0.55 437	0.63 605	0.78 435	0.48 426	1.79 580	1.15 494	1.13 453	1.26 485	1.43 574	0.87 493	1.40 454	0.85 541	0.25 510	0.18 460	0.22 390	0.23 501	0.19 284	0.19 354

GANet-RSSM	0.72 443	0.28 329	0.63 286	0.64 551	0.58 584	0.80 450	0.58 517	1.89 609	1.08 442	1.04 409	1.25 478	1.15 511	1.04 573	1.49 470	0.62 452	0.25 510	0.19 481	0.22 390	0.22 478	0.22 411	0.21 416

SuperB	2.53 712	0.59 627	18.45 757	0.69 604	0.50 527	1.87 665	0.88 622	1.67 537	2.39 705	1.50 618	1.42 548	1.14 510	1.15 599	4.28 656	5.07 722	0.24 482	0.19 481	0.22 390	0.19 356	7.86 764	0.34 591

DISCO	1.03 587	0.34 492	1.11 565	0.69 604	0.45 498	2.07 679	0.84 609	2.13 663	1.50 648	1.15 462	1.33 515	2.40 688	1.07 584	2.60 606	1.51 649	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.20 400	0.31 556	0.27 526

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 192	0.22 51	0.16 3	0.26 101	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 12	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 104	0.18 252	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.20 334	0.13 77

MWSP-net	0.78 491	0.31 424	0.89 477	0.60 505	0.40 454	1.09 552	1.50 695	1.52 492	1.17 507	1.06 411	1.07 388	1.44 579	1.32 635	0.91 282	0.93 555	0.23 457	0.20 502	0.23 431	0.21 447	0.25 478	0.28 540

MEA-ACV	0.80 500	0.31 424	1.03 538	0.56 453	0.36 387	1.26 588	0.50 448	1.74 555	1.20 529	1.21 498	1.19 456	1.45 582	1.31 634	1.61 499	0.93 555	0.20 359	0.22 552	0.23 431	0.28 583	0.23 441	0.27 526

SE	0.48 256	0.30 387	0.51 175	0.45 213	0.25 121	0.66 365	0.49 438	1.10 359	0.72 278	0.81 329	1.17 446	0.50 218	0.56 325	0.44 53	0.34 218	0.25 510	0.16 398	0.23 431	0.19 356	0.24 461	0.26 514

SME	0.62 374	0.29 364	0.51 175	0.61 521	0.25 121	1.23 583	0.44 372	1.17 384	1.12 465	0.89 354	1.12 418	0.66 316	0.74 421	1.55 484	0.51 395	0.19 310	0.20 502	0.23 431	0.23 501	0.24 461	0.20 392

MyStereo06	0.61 370	0.28 329	0.95 501	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.78 574	0.67 260	1.03 405	1.12 418	1.13 508	0.56 325	0.78 232	0.41 300	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MyStereo05	0.66 413	0.28 329	1.07 553	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.34 439	1.41 635	1.15 462	0.91 324	0.77 352	0.80 456	1.41 456	0.63 457	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 229	0.70 339	0.50 319	0.52 552	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 262	0.51 224	0.51 285	1.11 359	0.45 343	0.20 359	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.24 461	0.18 305

4D-IteraStereo	0.48 256	0.24 187	0.76 400	0.50 319	0.44 491	0.66 365	0.31 162	0.87 230	1.02 407	1.03 405	0.72 266	0.78 356	0.32 104	0.64 165	0.37 255	0.17 197	0.11 40	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.13 77

anonymousa	0.72 443	0.27 299	0.75 390	0.47 250	0.63 605	1.43 619	0.45 393	1.24 421	0.89 341	1.28 531	1.75 635	1.62 614	1.13 597	0.69 188	0.59 437	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.25 531	0.20 334	0.18 305

DisPM	0.66 413	0.28 329	0.72 357	0.61 521	0.35 369	0.62 330	0.45 393	1.02 313	0.99 394	1.56 633	1.10 405	0.80 362	0.59 350	2.37 590	0.41 300	0.23 457	0.14 293	0.23 431	0.21 447	0.20 334	0.25 490

test_5	0.65 403	0.30 387	0.75 390	0.67 584	0.50 527	0.92 498	0.52 461	1.39 453	1.12 465	0.76 309	1.11 411	1.00 454	0.90 506	1.53 480	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.23 431	0.22 478	0.21 382	0.19 354

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 229	0.41 70	0.54 412	0.23 66	0.48 169	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 268	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 314	0.17 197	0.20 502	0.23 431	0.19 356	0.21 382	0.17 274

TRStereo	0.60 364	0.60 636	0.97 510	0.74 634	0.67 619	0.46 140	0.38 274	1.85 597	0.89 341	0.79 321	0.80 293	0.88 403	0.39 162	1.10 356	0.41 300	0.23 457	0.15 359	0.23 431	0.24 517	0.17 176	0.15 195

HHNet	0.62 374	0.26 264	0.63 286	0.43 153	0.45 498	0.50 207	0.58 517	1.07 349	1.01 403	1.25 522	2.23 674	0.70 334	0.61 365	1.07 346	0.47 367	0.20 359	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.30 561

IIG-Stereo	0.96 557	0.31 424	0.72 357	0.88 682	0.33 337	0.61 320	0.26 101	1.19 403	1.03 413	1.69 653	1.37 533	1.46 586	0.75 425	6.96 719	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.23 431	0.18 328	0.20 334	0.14 147

FTStereo	0.91 546	0.26 264	0.56 240	0.54 412	0.33 337	0.66 365	1.87 717	1.00 303	0.75 286	1.75 659	4.15 717	1.04 472	1.65 669	1.57 491	0.46 358	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.21 447	0.18 228	0.63 682

SST-Stereo	0.83 519	0.28 329	0.72 357	0.59 493	0.31 287	0.72 399	0.26 101	1.09 356	0.86 329	1.47 609	1.10 405	1.00 454	0.87 493	5.73 692	0.45 343	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.23 441	0.18 305

RAFT_R40	0.83 519	0.28 329	0.73 369	0.59 493	0.31 287	0.69 385	0.44 372	1.10 359	0.95 367	1.47 609	1.10 405	1.00 454	0.85 480	5.53 685	0.46 358	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.20 400	0.23 441	0.18 305

CRE-IMP	0.55 330	0.30 387	0.74 386	0.52 373	0.29 230	0.79 441	0.25 87	1.04 325	0.72 278	1.09 422	0.95 332	0.81 369	0.57 338	1.10 356	0.50 390	0.21 397	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.28 526	0.22 439

GEStereo_RVC	0.90 543	0.37 529	0.99 516	0.64 551	0.50 527	0.95 508	0.79 594	2.42 705	1.17 507	1.16 472	1.11 411	1.26 539	0.92 512	3.24 633	0.90 551	0.29 579	0.19 481	0.23 431	0.20 400	0.27 506	0.29 548

sCroCo_RVC	0.49 266	0.40 548	1.02 533	0.65 566	0.60 595	0.52 235	0.40 307	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 273	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 373	0.26 535	0.27 605	0.23 431	0.22 478	0.29 537	0.25 490

MMNet	0.84 524	0.32 443	1.09 560	0.60 505	0.59 592	1.85 663	0.49 438	1.51 490	1.27 567	1.37 582	1.15 438	1.26 539	1.18 606	1.67 511	1.22 604	0.19 310	0.18 460	0.23 431	0.22 478	0.25 478	0.21 416

FENet	0.60 364	0.28 329	0.63 286	0.54 412	0.33 337	0.83 467	0.38 274	1.27 426	1.07 435	1.00 391	0.86 307	0.99 453	0.85 480	0.96 300	0.68 479	0.22 429	0.15 359	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.23 459

GwcNet-RSSM	0.77 483	0.32 443	1.01 526	0.62 533	0.54 560	0.78 435	0.51 450	1.73 550	1.20 529	1.09 422	1.37 533	1.46 586	0.85 480	1.53 480	1.09 585	0.25 510	0.18 460	0.23 431	0.24 517	0.20 334	0.19 354

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 158	0.50 163	0.42 133	0.22 51	0.49 186	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 58	0.28 104	0.21 397	0.17 434	0.24 456	0.19 356	0.27 506	0.20 392

DFGA-Net	0.72 443	0.40 548	1.40 611	0.52 373	0.45 498	0.83 467	0.44 372	1.28 430	1.08 442	0.99 386	1.19 456	0.70 334	0.55 317	2.14 568	1.16 597	0.18 252	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.27 506	0.25 490

rvit_stereo_0083	0.47 250	0.33 467	0.81 428	0.56 453	0.36 387	0.50 207	0.44 372	0.68 140	0.95 367	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 358	0.25 510	0.25 590	0.24 456	0.20 400	0.24 461	0.17 274

DispNO	0.93 551	0.30 387	1.34 608	0.55 437	0.55 567	0.89 484	0.49 438	1.48 478	1.21 536	1.17 481	1.27 488	1.19 518	0.90 506	5.23 675	0.74 496	0.22 429	0.17 434	0.24 456	0.21 447	0.19 284	0.20 392

MyStereo07	0.48 256	0.29 364	0.50 163	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.05 333	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 317	1.30 413	0.34 218	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

MyStereo04	0.67 424	0.29 364	1.07 553	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.50 484	1.40 629	0.91 360	0.91 324	0.74 343	0.86 488	1.52 476	0.62 452	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

xx1	0.67 424	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 722	0.58 260	0.79 288	0.95 437	0.77 437	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

tt1	0.62 374	0.32 443	0.51 175	0.54 412	0.26 143	1.16 569	0.48 426	0.95 276	2.47 708	0.57 258	0.77 280	0.49 212	0.81 460	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.15 216	0.19 284	0.20 392

plain	0.46 240	0.27 299	1.01 526	0.50 319	0.40 454	0.35 59	0.37 266	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 277	0.42 165	0.40 169	1.13 367	0.45 343	0.21 397	0.15 359	0.24 456	0.19 356	0.24 461	0.16 239

ToySt	0.66 413	0.33 467	1.23 584	0.51 351	0.33 337	0.86 481	0.68 562	1.10 359	0.97 381	0.84 341	1.08 394	1.25 535	0.94 527	1.01 327	0.74 496	0.19 310	0.19 481	0.24 456	0.24 517	0.27 506	0.23 459

riskmin	0.56 339	0.27 299	0.60 272	0.43 153	0.31 287	0.83 467	0.42 333	1.14 375	1.04 418	0.73 308	0.75 275	1.11 501	1.01 562	0.81 247	0.51 395	0.20 359	0.14 293	0.24 456	0.15 216	0.24 461	0.25 490

qqq	0.57 348	0.34 492	0.71 350	0.47 250	0.27 175	0.64 340	0.62 538	1.42 460	0.78 303	0.80 324	0.92 326	0.95 437	0.77 437	0.88 274	0.59 437	0.21 397	0.20 502	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

Wz-Net-LNSev	1.03 587	0.67 648	2.71 697	0.64 551	0.84 671	1.75 647	1.00 650	1.80 583	1.32 591	1.28 531	1.25 478	1.65 625	1.22 616	1.39 448	1.40 629	0.28 567	0.26 597	0.24 456	0.23 501	0.33 574	0.32 579

AASNet	0.76 481	0.35 512	0.91 485	0.79 648	0.81 667	1.14 560	0.56 502	2.02 648	1.08 442	1.22 504	1.24 474	0.93 425	0.76 433	0.77 225	1.16 597	0.27 551	0.23 570	0.24 456	0.20 400	0.28 526	0.24 475

GMOStereo	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

Patchmatch Stereo++	0.55 330	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
OMP-Stereo	0.94 553	0.33 467	0.72 357	0.90 687	0.31 287	0.49 186	0.36 240	1.16 380	1.06 430	1.58 639	1.12 418	1.46 586	0.69 402	6.94 717	0.49 383	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.18 328	0.20 334	0.14 147

NF-Stereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.02 366	0.82 374	0.57 338	5.40 683	0.48 373	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

OCTAStereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.82 374	0.57 338	5.35 677	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

PSM-adaLoss	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.41 326	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.82 374	0.61 365	1.06 342	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo_v2	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.42 333	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.12 364	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.25 87	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.95 332	0.82 374	0.61 365	1.15 370	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

HUI-Stereo	0.52 280	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.30 148	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	0.79 237	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

PFNet	0.91 546	0.26 264	1.10 563	0.63 542	0.32 313	0.64 340	0.56 502	1.17 384	0.99 394	1.47 609	1.08 394	0.98 447	0.69 402	6.62 709	0.54 416	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.19 356	0.20 334	0.17 274

RE-Stereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

Pruner-Stereo	0.62 374	0.29 364	0.70 339	0.61 521	0.31 287	0.63 336	0.43 357	1.17 384	0.99 394	1.53 623	1.08 394	0.95 437	0.55 317	1.35 430	0.51 395	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.21 382	0.23 459

TVStereo	0.80 500	0.30 387	0.75 390	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

iGMRVC	0.56 339	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.38 274	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.52 476	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

iRAFT	0.55 330	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

test-2	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 597	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

RAFT-IKP	0.54 314	0.30 387	0.73 369	0.50 319	0.27 175	0.59 306	0.36 240	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.61 365	1.22 388	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

rafts_anoy	0.52 280	0.29 364	0.59 268	0.59 493	0.50 527	0.53 246	0.40 307	1.11 366	1.03 413	0.84 341	0.83 296	0.68 323	0.54 309	0.72 204	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.26 549	0.21 382	0.18 305

TestStereo	0.64 395	0.39 541	0.71 350	0.51 351	0.27 175	0.56 283	0.42 333	1.03 318	0.91 351	0.80 324	1.00 353	0.68 323	0.52 293	3.25 634	0.45 343	0.22 429	0.15 359	0.24 456	0.18 328	0.27 506	0.16 239

delet	0.85 528	0.32 443	0.95 501	0.65 566	0.66 615	1.64 639	0.84 609	1.75 559	1.35 607	1.32 560	1.30 499	1.30 550	0.88 498	1.68 516	1.10 588	0.21 397	0.21 530	0.24 456	0.24 517	0.21 382	0.21 416

UPFNet	0.80 500	0.32 443	0.90 482	0.59 493	0.74 640	1.26 588	0.80 600	1.52 492	1.10 459	1.30 546	1.12 418	1.30 550	0.84 477	1.67 511	1.09 585	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.23 501	0.25 478	0.18 305

ac_64	0.82 512	0.29 364	0.81 428	0.71 618	0.60 595	1.05 539	0.54 476	1.99 639	0.92 358	1.18 486	1.06 384	1.99 667	1.08 585	1.94 550	0.97 568	0.27 551	0.22 552	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.19 354

HGLStereo	0.85 528	0.38 536	0.94 497	0.80 651	1.03 696	1.17 571	0.58 517	1.52 492	1.20 529	1.19 490	1.62 611	1.13 508	1.20 612	1.80 535	1.06 579	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.21 447	0.23 441	0.27 526

CCAANet	0.78 491	0.30 387	0.83 437	0.58 478	0.51 539	1.04 537	0.45 393	1.68 538	1.12 465	0.85 346	1.35 528	1.10 494	0.77 437	3.04 626	0.78 513	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.19 284	0.23 459

BEATNet_4x	0.73 461	0.49 587	1.17 577	0.53 395	0.26 143	1.03 534	0.55 494	1.82 587	1.06 430	1.21 498	1.22 468	0.96 443	0.91 509	1.01 327	1.06 579	0.21 397	0.14 293	0.24 456	0.19 356	0.37 592	0.21 416

test_sample3	0.68 428	0.32 443	0.88 470	0.52 373	0.30 257	0.97 518	0.52 461	1.86 600	1.15 494	1.08 416	1.11 411	0.88 403	0.71 413	1.17 379	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.25 497	0.25 531	0.25 478	0.25 490

ACVNet-DCA	0.56 339	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

1test111	0.54 314	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	0.88 274	0.59 437	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

cc1	0.64 395	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 722	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.19 284	0.19 354

BUS	0.74 466	0.32 443	0.68 321	0.54 412	0.44 491	2.34 692	0.42 333	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.03 467	0.62 371	0.91 282	0.70 483	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

BSDual-CNN	0.71 441	0.32 443	0.68 321	0.54 412	0.44 491	1.27 590	0.65 548	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

hknet	0.77 483	0.32 443	0.95 501	0.54 412	0.38 431	1.27 590	0.65 548	2.16 672	1.07 435	1.20 494	1.11 411	1.59 610	0.81 460	1.37 437	0.66 469	0.22 429	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

Sa-1000	0.72 443	0.29 364	0.76 400	0.59 493	0.30 257	0.73 404	0.37 266	1.62 524	1.33 595	1.28 531	2.04 665	0.86 395	0.75 425	1.84 538	0.38 268	0.19 310	0.14 293	0.25 497	0.23 501	0.20 334	0.16 239

SA	0.66 413	0.30 387	0.82 432	0.61 521	0.30 257	0.58 295	0.38 274	1.44 467	1.30 583	0.96 373	1.36 530	0.66 316	0.95 532	1.85 541	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.25 497	0.23 501	0.21 382	0.17 274

psmg	0.72 443	0.32 443	0.68 321	0.50 319	0.44 491	1.48 623	0.75 582	1.94 627	0.98 387	1.21 498	1.33 515	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.19 481	0.25 497	0.25 531	0.23 441	0.22 439

DAS	0.84 524	0.34 492	1.03 538	0.64 551	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 665	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.83 614	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

SepStereo	0.82 512	0.34 492	1.03 538	0.64 551	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 665	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.30 585	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

PSM-softLoss	0.78 491	0.31 424	0.77 408	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

KMStereo	0.78 491	0.31 424	0.77 408	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

IRAFT_RVC	0.88 538	0.28 329	0.76 400	0.63 542	0.31 287	0.65 356	1.02 653	1.22 414	0.94 365	1.22 504	1.04 379	1.01 461	0.98 549	5.82 694	0.53 410	0.22 429	0.12 106	0.25 497	0.20 400	0.20 334	0.19 354

GMM-Stereo	0.74 466	0.25 229	0.59 268	0.54 412	0.34 361	0.72 399	0.99 648	1.01 311	0.87 334	1.36 579	1.78 638	1.12 502	0.81 460	2.09 564	0.46 358	0.18 252	0.12 106	0.25 497	0.25 531	0.20 334	0.85 703

UNet	0.83 519	0.34 492	1.31 599	0.58 478	0.74 640	1.58 632	0.49 438	1.41 458	1.04 418	1.21 498	1.08 394	1.54 602	1.12 593	1.65 506	1.09 585	0.23 457	0.17 434	0.25 497	0.20 400	0.25 478	0.22 439

DSFCA	0.93 551	0.34 492	1.06 548	0.52 373	0.65 610	1.55 630	0.93 635	1.49 480	1.19 524	1.56 633	1.15 438	1.50 595	0.96 539	3.07 627	1.02 575	0.30 584	0.26 597	0.25 497	0.25 531	0.28 526	0.24 475

DN-CSS_ROB	0.64 395	0.32 443	1.05 544	0.55 437	0.40 454	0.54 256	0.45 393	1.21 406	0.93 361	1.03 405	1.47 568	0.69 329	0.63 378	1.76 531	0.49 383	0.18 252	0.14 293	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.20 392

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 187	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 1	0.28 66	0.36 12	0.32 180	0.15 91	0.20 502	0.26 516	0.34 638	0.24 461	0.24 475

MSAF-DinoV2	1.97 690	0.80 671	10.38 739	0.86 673	0.48 516	1.39 610	0.97 643	2.55 713	1.72 672	1.53 623	1.65 618	3.59 715	2.20 707	5.39 682	3.94 713	0.27 551	0.17 434	0.26 516	0.28 583	0.47 642	0.46 643

G2L-Stereo	0.80 500	0.32 443	0.95 501	0.60 505	0.42 471	0.78 435	0.69 567	1.50 484	1.09 451	1.33 570	1.14 429	1.45 582	0.72 417	2.45 595	1.10 588	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.21 447	0.20 334	0.26 514

AIO-test2	0.57 348	0.28 329	0.63 286	0.61 521	0.58 584	0.79 441	0.51 450	1.18 392	1.40 629	0.63 280	1.15 438	0.51 224	0.43 190	1.09 353	0.35 231	0.21 397	0.17 434	0.26 516	0.30 605	0.20 334	0.19 354

DDVS	0.78 491	0.41 555	0.94 497	0.60 505	0.43 482	1.30 595	0.43 357	1.40 455	0.91 351	1.20 494	1.15 438	1.43 574	0.64 382	2.18 574	0.89 548	0.28 567	0.22 552	0.26 516	0.23 501	0.31 556	0.33 585

test_sample4	0.69 430	0.33 467	0.91 485	0.51 351	0.30 257	0.92 498	0.52 461	1.87 603	1.15 494	1.14 456	1.18 449	0.87 399	0.75 425	1.18 381	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.26 549	0.26 492	0.25 490

CAS++	0.47 250	0.31 424	0.56 240	0.47 250	0.32 313	0.42 105	0.28 125	1.76 566	0.72 278	0.71 298	0.72 266	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 202	0.27 551	0.22 552	0.26 516	0.21 447	0.29 537	0.19 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
CASS	0.65 403	0.34 492	0.72 357	0.56 453	0.27 175	0.78 435	0.42 333	1.59 513	0.86 329	1.30 546	1.25 478	0.87 399	0.84 477	0.84 259	0.54 416	0.35 625	0.19 481	0.26 516	0.21 447	0.28 526	0.42 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.51 275	0.29 364	0.47 135	0.43 153	0.30 257	0.55 271	0.55 494	1.02 313	0.77 299	0.98 383	0.85 304	0.94 428	0.56 325	0.85 265	0.45 343	0.20 359	0.14 293	0.26 516	0.14 185	0.23 441	0.23 459

dd	0.59 361	0.48 583	0.97 510	0.55 437	0.32 313	0.64 340	0.47 413	1.02 313	1.34 598	0.78 318	0.86 307	0.58 278	0.54 309	1.01 327	0.86 543	0.28 567	0.18 460	0.26 516	0.19 356	0.32 565	0.24 475

RAFT-RH_RVC	1.03 587	0.24 187	0.67 317	0.49 306	0.28 205	0.81 459	0.33 197	0.83 216	1.08 442	2.05 686	4.65 724	1.04 472	0.57 338	5.98 699	0.50 390	0.18 252	0.13 221	0.26 516	0.20 400	0.16 128	0.17 274

Anonymous3	0.61 370	0.44 565	1.11 565	0.59 493	0.49 520	0.93 504	0.65 548	0.93 264	0.81 313	0.72 306	0.88 318	0.65 311	0.69 402	1.06 342	0.53 410	0.35 625	0.30 630	0.26 516	0.26 549	0.31 556	0.27 526

ADLNet	0.85 528	0.36 522	0.89 477	0.85 671	0.72 632	1.24 585	0.76 585	1.82 587	1.36 611	1.52 621	1.35 528	1.27 543	0.99 558	1.23 391	1.15 596	0.27 551	0.20 502	0.26 516	0.25 531	0.28 526	0.30 561

aanetorigin	1.23 622	0.79 668	2.78 699	0.70 610	0.79 660	0.99 524	1.06 659	1.06 347	1.37 615	3.52 728	2.61 691	1.72 633	1.63 667	1.99 554	1.78 661	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.25 531	0.38 601	0.45 639

EDNetEfficient	2.37 706	1.10 696	8.08 731	0.74 634	0.71 630	0.98 523	1.56 700	1.46 474	4.06 739	4.90 743	2.82 697	2.25 679	3.48 730	2.95 620	9.97 744	0.26 535	0.24 580	0.26 516	0.30 605	0.68 686	0.61 680

MSMDNet	0.66 413	0.32 443	0.87 461	0.49 306	0.37 409	0.79 441	0.40 307	1.43 466	1.31 587	1.15 462	1.31 505	1.24 531	0.63 378	0.88 274	0.57 430	0.21 397	0.16 398	0.26 516	0.19 356	0.39 605	0.24 475

DLCB_ROB	0.86 533	0.40 548	0.78 418	0.68 600	0.54 560	1.11 554	0.84 609	1.49 480	1.23 546	1.64 649	1.65 618	1.70 631	0.91 509	1.70 518	1.05 577	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.27 562	0.27 506	0.24 475

zh-mn7	1.70 672	1.21 706	8.30 733	0.69 604	0.53 556	1.45 621	0.84 609	1.70 546	2.09 697	2.41 702	2.67 693	1.68 628	1.23 617	4.49 658	2.87 695	0.30 584	0.26 597	0.27 533	0.27 562	0.31 556	0.35 596

z-mn7	1.56 658	0.84 672	4.36 713	0.71 618	0.51 539	2.60 701	1.04 655	1.73 550	2.70 717	1.53 623	2.99 700	1.94 661	1.34 638	4.78 666	2.41 687	0.29 579	0.24 580	0.27 533	0.24 517	0.34 578	0.31 571

test_sample6	0.71 441	0.34 492	0.87 461	0.52 373	0.30 257	0.82 461	0.58 517	1.79 580	1.15 494	1.14 456	1.33 515	0.91 415	0.79 450	1.31 414	0.74 496	0.27 551	0.21 530	0.27 533	0.29 596	0.28 526	0.27 526

test_sample5	0.69 430	0.34 492	0.87 461	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.11 436	1.25 478	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

DualNet	0.70 434	0.34 492	0.87 461	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.14 456	1.33 515	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

CASnet	0.41 194	0.25 229	0.48 142	0.50 319	0.20 23	0.50 207	0.36 240	0.81 203	0.80 309	0.83 338	0.68 249	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 533	0.22 478	0.23 441	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
PCWNet_CMD	0.66 413	0.32 443	0.88 470	0.49 306	0.37 409	0.78 435	0.40 307	1.42 460	1.31 587	1.16 472	1.31 505	1.25 535	0.62 371	0.89 279	0.57 430	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.19 356	0.40 609	0.25 490

LL-Strereo	1.33 635	0.39 541	1.38 610	0.61 521	0.61 598	0.75 415	0.66 554	1.63 526	1.17 507	1.56 633	1.60 605	2.03 672	2.12 703	9.72 758	0.97 568	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.23 501	0.22 411	0.25 490

RAFT	0.64 395	0.30 387	0.73 369	0.59 493	0.33 337	0.68 379	0.58 517	1.04 325	0.76 295	1.08 416	1.19 456	1.65 625	0.93 521	1.06 342	0.56 427	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.24 517	0.22 411	0.17 274

PSMNet-RSSM	0.72 443	0.30 387	0.61 277	0.63 542	0.42 471	0.73 404	0.56 502	1.92 619	1.10 459	1.09 422	1.37 533	1.22 524	0.98 549	1.28 407	0.72 492	0.27 551	0.19 481	0.27 533	0.29 596	0.24 461	0.24 475

DMCA	0.67 424	0.34 492	0.90 482	0.51 351	0.44 491	0.86 481	0.47 413	1.42 460	1.02 407	1.17 481	1.12 418	1.23 529	0.75 425	0.78 232	0.95 563	0.25 510	0.19 481	0.27 533	0.19 356	0.24 461	0.27 526

RTSC	1.29 627	0.73 659	2.44 688	0.83 665	0.57 575	1.85 663	0.65 548	1.88 606	2.00 692	2.20 691	1.66 621	1.60 612	1.26 623	2.33 587	3.92 712	0.32 598	0.23 570	0.27 533	0.29 596	0.37 592	0.37 607

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 497	0.43 562	1.05 544	0.64 551	0.58 584	0.95 508	0.53 469	1.53 499	1.18 515	1.37 582	1.15 438	1.43 574	0.88 498	1.61 499	0.84 538	0.25 510	0.22 552	0.27 533	0.27 562	0.29 537	0.29 548
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	0.74 466	0.48 583	0.87 461	0.57 472	0.44 491	0.79 441	0.54 476	1.73 550	0.96 373	1.38 588	1.27 488	1.24 531	0.73 419	1.43 457	0.73 495	0.34 618	0.28 613	0.27 533	0.26 549	0.31 556	0.31 571

StereoDRNet-Refined	0.80 500	0.41 555	0.88 470	0.62 533	0.42 471	1.33 600	0.48 426	1.52 492	1.17 507	1.45 606	1.44 558	1.44 579	0.90 506	1.26 401	1.24 606	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.24 517	0.25 478	0.28 540
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FlowAnything_test	0.39 170	0.26 264	0.61 277	0.59 493	0.33 337	0.62 330	0.36 240	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 373	0.24 482	0.18 460	0.28 548	0.33 631	0.21 382	0.19 354

rvit_0105_6	0.53 296	0.37 529	0.98 515	0.65 566	0.38 431	0.51 227	0.51 450	0.77 177	1.20 529	0.54 245	0.55 199	0.65 311	0.53 302	0.94 296	0.44 328	0.32 598	0.32 644	0.28 548	0.24 517	0.28 526	0.21 416

ITSA-stereo	0.82 512	0.36 522	0.82 432	0.54 412	0.31 287	0.80 450	0.47 413	2.17 678	1.67 666	1.13 453	1.13 424	0.94 428	0.86 488	2.46 598	1.00 573	0.26 535	0.23 570	0.28 548	0.27 562	0.28 526	0.36 602

fast-acv-ft	0.94 553	0.44 565	1.40 611	0.58 478	0.51 539	1.77 652	0.69 567	1.36 444	1.42 638	1.29 538	1.86 648	1.74 636	1.25 621	1.52 476	1.38 625	0.26 535	0.28 613	0.28 548	0.28 583	0.27 506	0.26 514

Wz-Net-MNSev	1.11 605	0.58 624	2.23 683	0.66 572	0.71 630	1.95 671	1.46 692	1.98 636	1.45 642	1.79 665	1.43 553	1.49 594	1.33 637	1.97 553	1.42 637	0.27 551	0.23 570	0.28 548	0.28 583	0.34 578	0.31 571

AACVNet	0.86 533	0.35 512	0.79 421	0.82 662	0.39 442	0.76 423	0.49 438	1.61 520	0.81 313	1.08 416	1.33 515	1.30 550	0.93 521	4.34 657	0.74 496	0.25 510	0.21 530	0.28 548	0.22 478	0.29 537	0.25 490

PFNet+	0.59 361	0.28 329	0.77 408	0.53 395	0.30 257	0.59 306	0.31 162	0.92 253	1.14 482	1.33 570	1.10 405	0.79 360	0.57 338	1.31 414	0.49 383	0.25 510	0.17 434	0.28 548	0.26 549	0.21 382	0.25 490

HCRNet	0.70 434	0.39 541	0.73 369	0.60 505	0.59 592	0.76 423	0.35 223	1.22 414	1.13 479	1.02 401	0.99 348	1.02 463	0.76 433	2.19 576	0.70 483	0.28 567	0.19 481	0.28 548	0.23 501	0.25 478	0.23 459

ARAFT	0.77 483	0.36 522	1.49 637	0.51 351	0.31 287	0.90 487	0.82 605	1.90 612	1.06 430	1.62 645	1.24 474	1.02 463	0.64 382	1.84 538	0.50 390	0.18 252	0.14 293	0.28 548	0.27 562	0.17 176	0.16 239

CFNet	0.96 557	0.36 522	1.01 526	0.62 533	0.42 471	0.99 524	0.47 413	1.90 612	1.32 591	0.99 386	1.39 542	1.10 494	0.86 488	5.58 688	0.79 520	0.23 457	0.17 434	0.28 548	0.27 562	0.26 492	0.21 416

NaN_ROB	1.13 610	0.55 612	1.15 574	0.64 551	0.48 516	1.61 635	2.03 726	1.72 549	1.48 645	2.09 688	1.27 488	1.40 570	1.08 585	3.94 647	1.30 615	0.28 567	0.34 650	0.28 548	0.28 583	0.30 547	0.33 585

S0	0.53 296	0.24 187	0.52 189	0.49 306	0.32 313	1.14 560	0.68 562	0.90 248	0.58 216	0.76 309	1.32 512	0.65 311	0.55 317	0.70 194	0.39 280	0.27 551	0.25 590	0.29 559	0.26 549	0.20 334	0.17 274

MultiAttention	4.51 735	0.33 467	0.82 432	0.73 630	0.45 498	30.98 778	4.50 754	2.18 680	1.40 629	1.61 641	2.41 683	2.43 690	0.70 408	38.42 782	1.36 623	0.22 429	0.15 359	0.29 559	0.30 605	0.47 642	0.43 634

w-ln-seven-2	1.18 620	0.61 638	4.25 710	0.68 600	0.61 598	1.20 578	0.93 635	1.63 526	1.35 607	1.66 650	1.53 584	1.47 591	1.37 641	3.00 624	1.74 659	0.25 510	0.24 580	0.29 559	0.26 549	0.33 574	0.28 540

rvit_0105_4	0.56 339	0.38 536	1.06 548	0.66 572	0.38 431	0.53 246	0.53 469	0.84 222	1.17 507	0.56 256	0.61 218	0.72 338	0.59 350	0.98 311	0.45 343	0.32 598	0.33 649	0.29 559	0.25 531	0.29 537	0.23 459

DCVSM-stereo	0.72 443	0.35 512	0.76 400	0.55 437	0.42 471	0.73 404	0.38 274	1.21 406	1.02 407	1.79 665	1.04 379	1.62 614	1.03 571	1.04 337	0.79 520	0.24 482	0.27 605	0.29 559	0.24 517	0.30 547	0.36 602

mmm	0.63 382	0.35 512	0.72 357	0.51 351	0.30 257	0.86 481	0.54 476	1.59 513	0.86 329	1.07 415	1.38 538	0.79 360	0.75 425	0.91 282	0.58 434	0.22 429	0.18 460	0.29 559	0.25 531	0.25 478	0.23 459

StereoVision	0.65 403	0.34 492	0.86 449	0.59 493	0.40 454	0.50 207	0.41 326	1.09 356	0.93 361	0.71 298	2.50 688	0.82 374	0.57 338	1.03 331	0.49 383	0.25 510	0.28 613	0.29 559	0.28 583	0.36 588	0.20 392

LL-Strereo2	0.52 280	0.33 467	0.69 333	0.52 373	0.37 409	0.70 392	0.30 148	1.13 373	0.67 260	0.94 368	0.78 282	0.91 415	0.42 181	1.05 340	0.42 314	0.17 197	0.16 398	0.29 559	0.25 531	0.21 382	0.16 239

WZ-Net	1.95 688	0.95 684	10.10 736	0.86 673	0.78 657	1.69 642	1.60 705	2.20 684	1.98 690	2.08 687	1.93 655	2.30 682	1.97 694	5.30 676	3.17 702	0.34 618	0.26 597	0.29 559	0.31 613	0.51 656	0.47 647

pcwnet_v2	0.97 563	0.37 529	4.33 711	0.62 533	0.54 560	0.79 441	0.45 393	2.02 648	1.58 659	1.42 603	1.64 616	1.09 491	0.79 450	1.24 396	0.67 474	0.32 598	0.25 590	0.29 559	0.27 562	0.37 592	0.35 596

GwcNet	1.08 597	0.51 597	2.33 685	0.79 648	1.18 713	1.76 649	0.70 570	1.68 538	1.47 644	1.41 597	1.64 616	1.74 636	1.04 573	2.20 577	1.41 633	0.30 584	0.29 625	0.29 559	0.27 562	0.30 547	0.35 596

DPSNet	1.69 671	0.59 627	4.33 711	0.70 610	0.57 575	2.02 676	1.62 706	3.35 727	1.78 676	1.48 615	1.38 538	2.17 677	2.84 721	4.77 665	3.66 708	0.48 674	0.31 636	0.29 559	0.25 531	0.64 680	0.48 650

StereoDRNet	0.98 567	0.47 579	1.70 651	0.76 641	0.94 688	1.51 626	0.91 629	1.92 619	1.32 591	1.61 641	1.13 424	1.47 591	0.97 542	1.75 526	1.46 644	0.28 567	0.23 570	0.29 559	0.27 562	0.35 581	0.27 526

PWCDC_ROB	1.29 627	0.75 665	1.33 605	1.05 704	0.88 682	1.73 646	0.52 461	1.89 609	3.28 725	1.29 538	4.88 727	1.22 524	1.46 650	1.77 533	1.45 641	0.60 698	0.26 597	0.29 559	0.25 531	0.52 659	0.37 607

rvit_0105_5	0.58 355	0.39 541	1.05 544	0.66 572	0.37 409	0.58 295	0.56 502	0.94 270	1.18 515	0.64 282	0.68 249	0.75 346	0.63 378	0.88 274	0.50 390	0.32 598	0.32 644	0.30 573	0.27 562	0.28 526	0.25 490

UGAM	1.14 612	0.27 299	0.95 501	0.53 395	0.42 471	0.70 392	0.72 575	0.95 276	1.32 591	0.98 383	1.48 573	1.78 643	0.87 493	9.65 757	0.87 544	0.21 397	0.18 460	0.30 573	0.24 517	0.19 284	0.16 239

ssnet_v2	0.88 538	0.36 522	1.02 533	0.62 533	0.38 431	1.32 598	0.97 643	2.07 658	1.34 598	1.37 582	1.18 449	1.54 602	0.92 512	1.10 356	1.65 655	0.30 584	0.27 605	0.30 573	0.28 583	0.27 506	0.26 514

RAFT + AFF	1.00 574	0.42 559	1.09 560	0.67 584	0.50 527	1.22 582	1.24 676	2.24 687	1.19 524	1.30 546	1.56 595	1.17 514	1.49 655	3.44 641	0.83 535	0.21 397	0.25 590	0.30 573	0.26 549	0.27 506	0.27 526

FADNet-RVC-Resample	0.84 524	0.47 579	2.10 674	0.61 521	0.45 498	1.07 544	0.61 535	1.59 513	1.20 529	1.08 416	0.98 346	1.03 467	0.98 549	2.17 571	0.72 492	0.23 457	0.22 552	0.30 573	0.32 621	0.35 581	0.34 591

SGM_RVC	1.68 670	0.36 522	0.61 277	0.59 493	0.29 230	2.25 687	1.18 672	2.38 702	1.68 668	3.60 730	2.67 693	3.69 717	2.42 714	8.13 743	1.90 668	0.31 591	0.31 636	0.30 573	0.28 583	0.30 547	0.29 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven	1.38 642	0.70 656	3.91 709	0.75 638	0.72 632	2.69 707	0.95 640	2.02 648	1.99 691	1.99 682	1.73 630	1.82 647	1.17 601	2.45 595	2.84 694	0.28 567	0.25 590	0.31 579	0.30 605	0.41 612	0.33 585

YMNet	1.00 574	0.54 607	1.40 611	0.81 654	0.85 674	1.87 665	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 647	1.99 659	1.77 640	0.97 542	1.50 472	1.45 641	0.33 607	0.37 669	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

YMNet_1	1.00 574	0.54 607	1.40 611	0.81 654	0.85 674	1.87 665	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 647	1.99 659	1.77 640	0.97 542	1.50 472	1.45 641	0.33 607	0.37 669	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

ffm	0.72 443	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 708	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

ff1	1.37 640	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 708	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 734	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

mmx	1.39 643	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 734	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

xxx	1.39 643	0.33 467	0.85 443	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 734	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

GMStereo_Zeroshot	0.67 424	0.61 638	1.01 526	0.64 551	0.37 409	0.84 476	0.35 223	1.05 333	1.12 465	1.12 438	1.06 384	1.27 543	0.54 309	1.19 382	0.59 437	0.32 598	0.17 434	0.31 579	0.18 328	0.52 659	0.22 439

Wz-Net-SNSev	1.49 650	1.23 709	6.27 724	0.68 600	0.67 619	1.37 605	1.41 688	2.00 640	1.39 624	1.48 615	1.61 609	2.29 681	1.32 635	3.93 646	2.14 681	0.31 591	0.28 613	0.31 579	0.33 631	0.42 618	0.36 602

NINENet	0.77 483	0.37 529	0.78 418	0.62 533	0.51 539	2.34 692	0.42 333	1.83 592	1.04 418	1.14 456	1.23 472	1.03 467	0.62 371	1.24 396	0.70 483	0.28 567	0.23 570	0.31 579	0.21 447	0.26 492	0.25 490

SACVNet	0.85 528	0.46 574	0.85 443	0.81 654	0.56 571	0.80 450	0.79 594	1.68 538	1.12 465	1.34 574	1.33 515	1.25 535	0.94 527	2.39 592	0.76 504	0.34 618	0.26 597	0.31 579	0.29 596	0.35 581	0.44 637

psm_up	0.77 483	0.34 492	0.70 339	0.66 572	0.58 584	1.05 539	0.92 631	1.52 492	1.12 465	1.26 526	1.16 443	1.31 554	1.23 617	1.20 385	0.81 528	0.25 510	0.29 625	0.31 579	0.27 562	0.27 506	0.25 490

FADNet_RVC	0.83 519	0.51 597	1.83 664	0.54 412	0.42 471	1.19 576	0.46 403	1.51 490	1.09 451	0.89 354	1.24 474	0.91 415	0.87 493	2.11 566	1.11 591	0.27 551	0.22 552	0.31 579	0.28 583	0.43 624	0.38 614

FADNet	0.92 548	0.61 638	1.81 660	0.62 533	0.55 567	0.96 514	0.57 513	1.78 574	1.33 595	0.93 363	1.01 358	1.36 564	1.01 562	2.71 611	0.75 501	0.33 607	0.34 650	0.31 579	0.34 638	0.59 672	0.40 618

DRN-Test	1.00 574	0.44 565	1.13 569	0.70 610	0.81 667	1.62 636	0.79 594	2.14 667	1.44 641	1.78 662	1.33 515	1.43 574	1.05 577	2.18 574	1.53 650	0.27 551	0.21 530	0.31 579	0.30 605	0.32 565	0.28 540

zh-sn7	1.76 678	1.38 712	6.58 725	0.74 634	0.72 632	1.78 654	1.31 683	1.88 606	1.56 658	1.86 674	2.47 687	1.81 644	2.08 702	5.12 673	3.80 711	0.32 598	0.32 644	0.32 594	0.32 621	0.44 630	0.40 618

test_sample7	0.74 466	0.37 529	0.76 400	0.52 373	0.35 369	0.91 491	0.67 558	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.31 591	0.28 613	0.32 594	0.31 613	0.33 574	0.29 548

coex-ft	8.13 750	2.13 745	98.04 798	0.67 584	0.53 556	1.71 643	1.56 700	1.65 529	11.11 758	18.17 776	3.75 712	3.88 719	7.61 752	2.98 623	6.49 728	0.30 584	0.30 630	0.32 594	0.31 613	0.66 684	0.50 656

FINET	0.97 563	0.54 607	1.60 645	0.63 542	0.79 660	1.08 546	1.07 660	1.56 509	2.20 700	1.15 462	1.49 575	0.94 428	0.88 498	2.32 586	1.05 577	0.42 654	0.35 662	0.32 594	0.28 583	0.43 624	0.38 614

FADNet-RVC	0.88 538	0.67 648	1.93 668	0.60 505	0.48 516	0.91 491	0.60 531	1.71 548	1.18 515	0.90 356	0.96 336	1.36 564	0.92 512	2.25 581	1.17 600	0.30 584	0.29 625	0.32 594	0.32 621	0.41 612	0.35 596

ADCRef	1.35 637	0.55 612	2.37 687	0.72 622	0.77 654	1.94 670	0.78 590	1.91 616	1.27 567	1.57 637	1.59 604	1.36 564	1.41 643	1.54 482	7.53 733	0.23 457	0.20 502	0.32 594	0.30 605	0.29 537	0.29 548

ADCP+	1.99 692	0.48 583	7.73 729	0.66 572	0.91 683	2.30 690	1.05 657	1.82 587	1.34 598	1.54 629	1.32 512	1.74 636	1.61 665	2.17 571	13.37 757	0.24 482	0.21 530	0.32 594	0.28 583	0.37 592	0.29 548

AdaStereo	0.70 434	0.43 562	0.75 390	0.73 630	0.37 409	0.92 498	0.53 469	1.85 597	1.18 515	1.12 438	1.23 472	1.07 480	0.65 390	0.96 300	0.63 457	0.31 591	0.15 359	0.32 594	0.21 447	0.29 537	0.22 439
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.
SANet	1.88 684	0.57 621	2.18 681	0.63 542	0.40 454	2.80 712	1.57 703	2.39 703	5.88 751	2.36 699	3.57 710	3.72 718	2.97 723	4.74 664	1.76 660	0.34 618	0.30 630	0.32 594	0.29 596	0.48 647	0.37 607

Wz-Net-TNSev	1.88 684	2.08 744	7.66 728	0.67 584	0.64 608	2.42 695	1.83 714	2.33 695	1.74 675	1.57 637	1.56 595	2.58 694	1.90 691	4.86 667	3.12 699	0.39 642	0.37 669	0.33 603	0.37 652	0.53 661	0.58 673

CFNet_pseudo	0.66 413	0.32 443	0.86 449	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.24 531	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.33 603	0.19 356	0.36 588	0.25 490

EDNetEfficientorigin	10.57 758	1.47 721	177.42 799	0.67 584	0.53 556	1.58 632	1.16 670	1.90 612	3.37 727	4.71 742	3.38 706	3.10 710	2.69 720	3.13 631	3.58 707	0.25 510	0.23 570	0.33 603	0.27 562	0.83 694	0.81 700

CFNet-ft	0.72 443	0.32 443	0.54 214	0.66 572	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 606	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

STTStereo	0.78 491	0.50 594	1.22 582	0.64 551	0.54 560	0.89 484	0.54 476	1.44 467	1.11 461	1.38 588	1.09 399	1.27 543	0.85 480	1.43 457	0.83 535	0.29 579	0.27 605	0.33 603	0.39 656	0.32 565	0.30 561

PA-Net	1.01 580	0.57 621	1.29 597	0.64 551	0.74 640	1.19 576	0.84 609	1.69 541	1.43 640	1.16 472	1.19 456	1.32 555	1.19 609	3.42 639	1.25 607	0.29 579	0.45 694	0.33 603	0.49 685	0.32 565	0.47 647
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	1.36 638	0.47 579	0.86 449	0.67 584	0.45 498	1.34 602	1.73 709	1.64 528	1.24 552	1.49 617	2.38 680	1.55 604	1.20 612	9.30 751	0.93 555	0.30 584	0.31 636	0.33 603	0.28 583	0.39 605	0.30 561

TDLM	1.06 591	0.44 565	0.79 421	0.63 542	0.50 527	0.89 484	1.44 690	1.48 478	1.26 561	1.12 438	1.40 545	1.08 481	0.98 549	6.65 710	0.78 513	0.33 607	0.21 530	0.33 603	0.26 549	0.37 592	0.24 475

CFNet_RVC	0.72 443	0.32 443	0.54 214	0.66 572	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 606	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

XPNet_ROB	0.96 557	0.49 587	1.09 560	0.72 622	0.57 575	1.11 554	1.14 667	1.66 534	1.23 546	1.85 672	1.39 542	1.64 622	1.11 590	1.80 535	1.42 637	0.38 638	0.30 630	0.33 603	0.29 596	0.37 592	0.34 591

AANet	1.64 665	1.27 711	5.08 717	0.67 584	0.65 610	1.41 617	0.84 609	1.92 619	2.90 720	3.11 724	3.20 704	2.91 705	2.06 700	2.49 601	2.10 678	0.42 654	0.29 625	0.34 613	0.30 605	0.45 634	0.45 639

rvit_0105_3	0.63 382	0.44 565	1.08 557	0.72 622	0.40 454	0.64 340	0.71 572	1.03 318	1.17 507	0.82 335	0.70 259	0.80 362	0.70 408	0.91 282	0.56 427	0.35 625	0.34 650	0.34 613	0.32 621	0.27 506	0.28 540

Syn2CoEx	1.14 612	0.69 652	1.66 648	0.80 651	0.67 619	1.40 612	0.88 622	2.06 657	1.54 655	1.25 522	1.58 602	1.42 573	1.50 657	4.09 650	1.40 629	0.36 629	0.32 644	0.34 613	0.29 596	0.29 537	0.34 591

psmorigin	1.52 654	0.69 652	10.52 740	0.68 600	0.59 592	1.13 558	0.70 570	1.57 510	1.19 524	1.99 682	1.79 639	2.26 680	1.47 652	2.09 564	1.36 623	0.39 642	0.40 680	0.34 613	0.33 631	0.43 624	0.56 668

hitnet-ft	0.79 497	0.35 512	0.57 254	0.58 478	0.42 471	0.96 514	0.46 403	1.47 476	1.33 595	1.19 490	1.22 468	1.81 644	0.98 549	1.66 510	0.94 559	0.33 607	0.28 613	0.34 613	0.27 562	0.35 581	0.31 571

FAT-Stereo	1.07 593	0.41 555	1.32 602	0.72 622	0.58 584	1.08 546	0.89 624	1.96 630	1.65 664	1.75 659	1.98 658	2.03 672	1.48 653	2.02 557	1.18 603	0.42 654	0.35 662	0.34 613	0.29 596	0.35 581	0.53 662

ADCL	1.72 676	0.57 621	3.66 705	0.67 584	0.61 598	2.61 704	1.85 715	1.96 630	1.67 666	1.90 678	1.83 643	2.06 675	1.90 691	2.13 567	9.15 743	0.26 535	0.24 580	0.34 613	0.32 621	0.38 601	0.35 596

CVANet_RVC	1.07 593	0.43 562	0.76 400	0.60 505	0.50 527	0.90 487	0.97 643	1.52 492	1.26 561	1.33 570	1.38 538	1.24 531	1.18 606	6.75 716	0.75 501	0.34 618	0.23 570	0.34 613	0.29 596	0.42 618	0.27 526

UCFNet_RVC	0.69 430	0.35 512	0.49 151	0.64 551	0.39 442	0.85 479	0.58 517	1.75 559	1.14 482	0.97 378	1.19 456	1.17 514	0.93 521	0.99 318	0.62 452	0.28 567	0.20 502	0.34 613	0.31 613	0.32 565	0.27 526

DMCA-RVC	0.74 466	0.40 548	1.27 595	0.66 572	0.49 520	0.77 430	0.47 413	1.35 441	1.01 403	1.53 623	1.01 358	1.29 549	0.82 465	1.31 414	0.78 513	0.27 551	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.32 565	0.24 475

S-Stereo	1.15 616	0.46 574	2.17 679	0.81 654	0.80 665	1.21 580	1.19 673	1.93 624	2.02 693	1.47 609	2.11 668	1.57 606	1.17 601	2.05 561	1.41 633	0.40 645	0.40 680	0.35 622	0.31 613	0.44 630	0.70 692

RTS	2.67 714	1.38 712	15.28 750	0.99 699	1.26 717	3.78 726	1.96 723	2.15 669	2.62 714	2.61 706	2.85 698	2.60 695	1.59 662	6.27 701	5.71 725	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

RTSA	2.67 714	1.38 712	15.28 750	0.99 699	1.26 717	3.78 726	1.96 723	2.15 669	2.62 714	2.61 706	2.85 698	2.60 695	1.59 662	6.27 701	5.71 725	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

AnyNet_C32	1.96 689	1.10 696	5.17 718	0.90 687	1.11 703	2.12 683	2.37 737	1.85 597	1.48 645	2.45 703	1.70 627	2.05 674	1.64 668	2.50 602	10.28 749	0.37 633	0.34 650	0.35 622	0.41 662	0.49 650	0.54 664

RYNet	1.17 619	0.49 587	1.24 589	0.70 610	0.97 693	1.71 643	0.92 631	1.91 616	1.46 643	1.38 588	1.14 429	1.88 651	1.30 631	4.24 653	1.87 665	0.26 535	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.55 665	0.54 664

ccs_rob	0.66 413	0.33 467	0.86 449	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.23 529	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.35 622	0.20 400	0.37 592	0.25 490

PWC_ROB	1.24 623	0.76 666	2.46 689	0.72 622	0.78 657	1.15 567	0.49 438	1.75 559	1.92 687	2.31 694	3.07 701	1.59 610	1.40 642	2.46 598	2.10 678	0.33 607	0.22 552	0.35 622	0.24 517	0.38 601	0.41 623

rvit_105_1	0.72 443	0.52 601	1.01 526	0.78 646	0.49 520	0.75 415	0.87 619	1.12 369	1.18 515	0.99 386	0.79 288	0.90 412	0.77 437	1.26 401	0.75 501	0.41 650	0.36 667	0.36 630	0.41 662	0.30 547	0.33 585

GASNet	0.99 569	0.97 685	1.72 654	0.98 698	0.68 625	0.83 467	0.67 558	1.60 517	1.28 572	1.31 556	1.22 468	1.22 524	1.21 615	2.41 593	1.41 633	0.43 660	0.26 597	0.36 630	0.34 638	0.55 665	0.31 571

SGM-ForestM	6.52 744	0.38 536	1.26 592	0.63 542	0.35 369	13.59 757	5.32 755	6.32 752	6.70 753	11.14 764	9.18 755	22.51 777	13.93 765	16.89 766	20.07 767	0.36 629	0.37 669	0.36 630	0.35 644	0.36 588	0.34 591

S	0.58 355	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.54 560	1.03 534	0.58 517	0.94 270	0.80 309	0.95 370	1.42 548	0.56 265	0.71 413	0.60 151	0.41 300	0.38 638	0.20 502	0.37 633	0.36 648	0.22 411	0.17 274

CFNet_ucs	0.70 434	0.33 467	0.88 470	0.50 319	0.43 482	0.74 409	0.44 372	1.60 517	1.29 577	1.22 504	1.54 589	1.09 491	0.63 378	0.99 318	0.59 437	0.25 510	0.20 502	0.37 633	0.21 447	0.40 609	0.28 540

MDST_ROB	1.67 668	0.34 492	1.58 644	0.92 692	0.58 584	4.26 735	1.11 663	2.83 718	1.41 635	4.49 740	2.55 690	1.45 582	0.97 542	7.79 739	1.17 600	0.31 591	0.25 590	0.37 633	0.33 631	0.31 556	0.30 561

PSMNet_ROB	0.90 543	0.52 601	1.17 577	0.72 622	0.61 598	1.27 590	1.12 665	1.76 566	1.12 465	1.09 422	1.28 494	1.45 582	0.89 504	1.65 506	1.42 637	0.33 607	0.25 590	0.37 633	0.39 656	0.35 581	0.29 548

SCION-MonSter(vits)	0.65 403	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	1.40 455	1.21 536	0.28 22	1.36 530	1.10 494	0.78 445	1.22 388	1.81 663	0.23 457	0.18 460	0.38 637	0.40 660	0.41 612	0.31 571

SMOE	0.52 280	0.25 229	0.55 229	0.47 250	0.22 51	0.92 498	0.65 548	0.92 253	0.81 313	0.71 298	1.21 464	0.69 329	0.67 397	0.55 119	0.41 300	0.28 567	0.15 359	0.38 637	0.19 356	0.23 441	0.18 305

PStereo	0.63 382	0.99 689	0.51 175	0.47 250	0.35 369	1.07 544	0.63 543	0.65 119	0.95 367	0.66 289	0.41 105	0.55 251	0.66 394	1.00 324	0.76 504	0.62 701	0.27 605	0.38 637	0.33 631	0.74 691	0.68 690

TCMNet	1.01 580	0.60 636	2.10 674	0.86 673	1.33 722	1.14 560	0.67 558	1.69 541	1.23 546	1.11 436	1.57 599	1.30 550	0.97 542	2.01 556	1.50 648	0.31 591	0.31 636	0.38 637	0.34 638	0.42 618	0.36 602

PSM-AAD	0.79 497	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.28 205	0.77 430	1.24 676	0.99 299	0.91 351	1.66 650	1.57 599	0.81 369	2.19 706	1.65 506	0.44 328	0.19 310	0.14 293	0.38 637	0.32 621	0.21 382	0.70 692

SHD	1.31 631	0.71 658	2.34 686	0.86 673	0.75 650	1.77 652	0.65 548	2.22 685	2.50 711	2.40 701	1.71 628	1.91 656	1.60 664	1.93 549	2.37 686	0.38 638	0.31 636	0.38 637	0.40 660	0.48 647	0.50 656

ADCPNet	1.85 682	0.69 652	8.07 730	0.71 618	0.58 584	2.79 711	1.22 675	1.94 627	1.54 655	1.88 675	1.69 626	2.46 692	2.04 697	2.37 590	6.48 727	0.38 638	0.37 669	0.38 637	0.43 669	0.47 642	0.45 639

NVstereo2D	0.92 548	0.41 555	1.48 635	0.72 622	0.72 632	1.20 578	0.87 619	1.75 559	1.38 619	0.99 386	1.13 424	1.26 539	0.98 549	2.21 578	0.89 548	0.43 660	0.20 502	0.38 637	0.24 517	0.57 668	0.63 682

ETE_ROB	0.96 557	0.64 645	1.16 575	0.69 604	0.48 516	1.14 560	1.13 666	1.77 570	1.19 524	1.91 679	1.45 561	1.73 634	1.05 577	1.60 497	1.14 595	0.32 598	0.26 597	0.38 637	0.34 638	0.39 605	0.41 623

stereogan	1.15 616	0.42 559	1.40 611	0.86 673	0.84 671	2.38 694	0.71 572	1.88 606	1.73 673	1.72 656	1.94 657	2.31 683	1.29 627	2.07 562	1.08 583	0.36 629	0.35 662	0.39 646	0.31 613	0.51 656	0.46 643

ADCMid	1.89 687	0.73 659	5.06 716	0.72 622	0.67 619	2.00 675	1.14 667	1.97 634	1.48 645	2.86 715	1.81 642	2.37 686	2.05 699	2.24 579	10.39 753	0.33 607	0.31 636	0.39 646	0.43 669	0.50 651	0.44 637

WCMA_ROB	1.84 681	0.47 579	1.31 599	0.69 604	0.57 575	2.11 682	1.14 667	1.87 603	1.73 673	4.04 734	6.43 739	5.62 736	3.61 731	2.59 605	1.94 670	0.52 682	0.44 690	0.39 646	0.42 665	0.48 647	0.47 647

SGM-Forest	1.24 623	0.38 536	0.60 272	0.52 373	0.37 409	1.56 631	1.30 682	1.65 529	1.36 611	2.11 689	1.79 639	1.63 619	0.93 521	7.48 729	0.95 563	0.36 629	0.37 669	0.39 646	0.34 638	0.37 592	0.32 579
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.95 556	0.44 565	0.66 311	0.53 395	0.35 369	1.53 628	1.63 707	1.69 541	1.42 638	2.00 685	1.60 605	1.43 574	1.17 601	1.59 496	0.99 572	0.34 618	0.34 650	0.39 646	0.33 631	0.33 574	0.32 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.64 395	0.46 574	1.05 544	0.66 572	0.66 615	0.53 246	0.48 426	1.20 405	1.12 465	0.76 309	0.92 326	0.78 356	0.53 302	1.03 331	0.59 437	0.37 633	0.28 613	0.40 651	0.31 613	0.37 592	0.32 579

ADCS	2.25 699	0.99 689	5.55 719	0.81 654	0.74 640	2.19 685	1.80 711	2.27 690	2.14 698	2.80 714	2.13 670	2.40 688	2.03 696	2.64 609	13.69 758	0.41 650	0.39 678	0.40 651	0.45 673	0.58 670	0.56 668

AnyNet_C01	2.26 700	1.78 731	10.22 738	0.93 693	0.74 640	2.92 714	2.20 732	2.29 693	1.80 678	2.53 705	2.41 683	2.71 699	1.73 675	3.41 638	6.72 730	0.41 650	0.39 678	0.40 651	0.42 665	0.67 685	0.63 682

DANet	1.08 597	0.61 638	1.32 602	0.85 671	0.72 632	1.37 605	0.51 450	1.54 502	1.15 494	1.78 662	1.54 589	2.01 669	1.11 590	2.90 619	2.00 673	0.33 607	0.30 630	0.40 651	0.30 605	0.44 630	0.45 639
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	1.41 646	0.59 627	1.26 592	0.70 610	0.50 527	1.76 649	1.78 710	1.77 570	1.90 686	2.35 697	2.32 677	1.92 659	1.94 693	5.56 687	1.49 647	0.43 660	0.35 662	0.40 651	0.41 662	0.43 624	0.41 623

APVNet	1.06 591	0.53 606	1.42 619	0.84 666	0.79 660	1.92 668	0.82 605	1.90 612	1.08 442	1.08 416	1.43 553	1.56 605	1.13 597	3.07 627	1.58 651	0.31 591	0.34 650	0.42 656	0.36 648	0.36 588	0.37 607

SAMSARA	1.55 656	0.84 672	2.61 694	1.22 714	1.07 698	2.50 698	1.93 721	2.05 652	1.89 684	2.75 711	1.66 621	2.81 701	1.69 674	3.08 629	1.97 672	0.46 672	0.51 709	0.42 656	0.46 676	0.58 670	0.59 676

ISRNet	0.80 500	0.33 467	1.07 553	0.81 654	0.66 615	0.60 314	0.34 212	1.19 403	1.13 479	1.59 640	1.53 584	1.35 563	0.77 437	1.27 405	0.94 559	0.39 642	0.34 650	0.43 658	0.38 654	0.34 578	0.49 654

SDNR	1.62 664	0.51 597	2.17 679	0.53 395	0.56 571	3.80 728	0.45 393	1.54 502	1.29 577	1.33 570	2.41 683	1.08 481	0.96 539	11.18 762	1.16 597	0.66 708	0.63 721	0.43 658	0.32 621	0.64 680	0.67 688

Nwc_Net	1.09 600	0.49 587	1.33 605	0.89 685	0.80 665	1.49 625	0.66 554	2.19 681	1.27 567	1.32 560	2.26 675	1.96 664	1.54 658	1.92 546	1.34 619	0.40 645	0.30 630	0.43 658	0.45 673	0.38 601	0.37 607

LALA_ROB	1.01 580	0.59 627	1.16 575	0.67 584	0.51 539	1.63 637	1.26 680	1.69 541	1.38 619	1.81 669	1.37 533	1.94 661	1.02 569	1.58 493	1.38 625	0.37 633	0.27 605	0.43 658	0.37 652	0.43 624	0.37 607

XQC	1.37 640	0.87 677	2.56 693	0.84 666	0.69 627	1.83 661	0.89 624	2.07 658	1.88 683	1.88 675	1.53 584	1.91 656	1.55 660	2.85 616	3.05 697	0.48 674	0.29 625	0.44 662	0.39 656	0.69 687	0.60 679

G-Net	1.66 667	0.63 643	1.56 641	1.11 709	0.74 640	2.98 716	0.91 629	1.55 506	1.22 543	2.76 712	8.18 752	2.32 684	2.53 718	1.92 546	1.87 665	0.48 674	0.44 690	0.45 663	0.31 613	0.60 676	0.57 672

NCC-stereo	1.10 602	0.54 607	1.24 589	0.84 666	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 560	1.74 632	1.88 651	1.74 676	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 669	0.45 663	0.58 700	0.42 618	0.42 627

Abc-Net	1.10 602	0.54 607	1.24 589	0.84 666	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 560	1.74 632	1.88 651	1.74 676	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 669	0.45 663	0.58 700	0.42 618	0.42 627
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	1.00 574	0.56 617	1.06 548	0.75 638	0.57 575	1.31 597	1.72 708	1.77 570	1.36 611	1.50 618	1.17 446	1.91 656	1.17 601	1.54 482	1.29 614	0.35 625	0.31 636	0.45 663	0.44 671	0.40 609	0.40 618

MeshStereo	2.26 700	0.56 617	0.92 490	0.61 521	0.49 520	2.60 701	1.02 653	3.18 724	2.05 695	7.40 760	4.98 728	7.58 743	2.98 724	6.37 704	1.96 671	0.43 660	0.43 687	0.45 663	0.39 656	0.43 624	0.42 627
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
FACV-RUCA	0.63 382	0.34 492	0.82 432	0.62 533	0.65 610	0.81 459	0.41 326	1.44 467	1.07 435	0.86 349	1.14 429	0.61 294	0.69 402	0.80 240	0.53 410	0.28 567	0.19 481	0.47 668	0.21 447	0.35 581	0.25 490

CBMV_ROB	0.90 543	0.44 565	0.63 286	0.51 351	0.37 409	1.25 587	0.49 438	1.77 570	1.27 567	1.41 597	2.00 661	1.33 557	1.08 585	2.17 571	0.76 504	0.43 660	0.42 685	0.47 668	0.44 671	0.41 612	0.36 602

RP	1.09 600	0.50 594	1.12 567	0.90 687	1.04 697	1.11 554	0.84 609	1.80 583	1.62 661	1.55 632	2.00 661	1.90 655	1.78 680	1.84 538	1.25 607	0.52 682	0.36 667	0.48 670	0.36 648	0.45 634	0.43 634

NOSS_ROB	1.26 626	0.46 574	0.62 283	0.56 453	0.38 431	1.06 542	0.78 590	1.73 550	1.40 629	1.01 397	1.43 553	1.10 494	0.75 425	10.62 761	0.65 463	0.45 666	0.43 687	0.48 670	0.45 673	0.44 630	0.41 623

AF-Net	1.13 610	0.52 601	1.33 605	0.86 673	0.91 683	1.38 608	0.71 572	2.16 672	1.62 661	1.56 633	2.40 682	1.99 667	1.65 669	1.81 537	1.48 646	0.48 674	0.28 613	0.49 672	0.33 631	0.39 605	0.32 579

TARStereo	7.64 748	0.55 612	10.78 741	0.89 685	1.14 708	14.12 760	16.70 767	12.14 760	14.87 761	13.67 767	15.71 767	19.03 767	13.57 764	8.77 748	6.66 729	0.51 680	0.45 694	0.50 673	0.51 692	1.14 711	1.12 716

FSD					0.50 527	0.54 256	0.58 517	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 293	0.57 130	0.55 421	0.51 680	0.47 700	0.50 673	0.49 685	0.50 651

LSM	6.33 743	1.10 696	13.19 744	1.41 722	68.17 790	1.64 639	1.90 719	1.92 619	2.46 707	2.99 718	3.11 702	1.88 651	1.80 682	2.61 607	2.06 676	0.41 650	0.58 718	0.50 673	0.57 699	0.64 680	17.66 777

FC-DCNN v2	2.81 721	0.59 627	0.85 443	0.73 630	0.57 575	2.97 715	1.05 657	3.39 728	2.61 713	6.98 756	7.67 748	10.38 753	6.31 748	5.75 693	3.37 706	0.53 689	0.48 702	0.51 676	0.50 688	0.53 661	0.51 660

FC-DCNN	2.72 720	0.59 627	0.86 449	0.73 630	0.57 575	2.91 713	1.04 655	3.01 722	2.60 712	6.83 755	7.64 747	9.92 750	6.33 749	5.21 674	3.14 700	0.53 689	0.48 702	0.51 676	0.50 688	0.53 661	0.51 660

SCION-MonSter	0.94 553	0.59 627	1.44 622	0.67 584	1.14 708	1.80 657	0.50 448	1.40 455	1.24 552	1.03 405	1.50 578	1.03 467	0.89 504	1.11 359	2.12 680	0.23 457	0.24 580	0.52 678	0.50 688	0.51 656	0.33 585

FCDSN-DC	2.32 704	0.63 643	0.81 428	0.84 666	0.75 650	2.23 686	0.94 638	2.09 661	1.80 678	5.45 752	7.72 749	7.77 745	6.93 751	3.39 636	1.80 662	0.52 682	0.48 702	0.52 678	0.51 692	0.57 668	0.58 673
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 677	0.87 677	3.56 704	0.80 651	0.75 650	3.72 725	2.44 739	1.82 587	1.82 680	1.74 658	1.91 654	1.92 659	1.26 623	7.69 737	1.28 613	0.45 666	0.47 700	0.52 678	0.77 715	0.50 651	0.50 656

DeepPrunerF	1.60 661	0.73 659	5.81 722	0.88 682	1.19 714	0.91 491	0.95 640	2.19 681	5.24 748	1.17 481	1.30 499	1.19 518	1.30 631	4.90 669	1.66 657	0.42 654	0.34 650	0.52 678	0.47 680	0.41 612	0.40 618

MANE	6.19 742	0.59 627	1.03 538	0.93 693	1.22 716	13.38 756	2.69 741	12.81 761	17.94 773	8.21 762	10.82 759	14.72 757	11.68 754	11.39 763	11.90 756	0.59 697	0.50 708	0.52 678	1.76 747	0.55 665	0.54 664

PS-NSSS	0.99 569	0.58 624	0.93 492	0.58 478	0.57 575	0.91 491	0.80 600	1.81 586	1.14 482	1.14 456	1.67 623	1.00 454	0.83 473	4.62 662	0.78 513	0.37 633	0.31 636	0.52 678	0.32 621	0.45 634	0.38 614

1111	3.02 725	0.74 662	9.12 735	0.87 680	0.91 683	3.30 722	4.31 752	2.81 717	2.28 702	3.44 727	3.80 713	3.98 720	4.35 740	8.06 742	8.88 742	0.48 674	0.42 685	0.53 684	0.46 676	0.93 701	0.79 699

BEATNet-Init1	26.87 776	13.43 768	70.68 793	0.91 690	0.68 625	57.02 790	21.06 772	32.82 783	32.67 780	52.12 799	53.61 796	66.05 795	49.56 793	48.79 794	34.71 783	0.49 679	0.44 690	0.53 684	0.53 695	0.63 678	0.59 676

HBP-ISP	0.96 557	0.58 624	0.72 357	0.61 521	0.46 510	1.64 639	0.76 585	1.86 600	1.28 572	1.30 546	1.53 584	0.86 395	0.94 527	3.27 635	0.69 482	0.45 666	0.44 690	0.54 686	0.48 682	0.47 642	0.40 618

edge stereo	1.11 605	0.50 594	1.30 598	0.71 618	0.65 610	1.14 560	0.75 582	1.93 624	1.37 615	1.71 655	1.83 643	2.54 693	1.44 647	2.43 594	1.23 605	0.42 654	0.41 683	0.54 686	0.35 644	0.42 618	0.46 643

PDISCO_ROB	1.32 634	0.65 646	1.44 622	1.36 718	1.46 725	2.55 699	0.92 631	2.45 707	2.07 696	1.37 582	1.49 575	1.65 625	1.00 560	2.82 613	1.35 622	1.01 718	0.27 605	0.54 686	0.47 680	0.71 689	0.73 695

MSMD_ROB	1.99 692	0.59 627	0.89 477	0.70 610	0.61 598	3.95 730	0.94 638	1.80 583	1.79 677	4.41 738	4.43 718	8.17 746	3.66 732	3.40 637	1.33 617	0.52 682	0.48 702	0.54 686	0.58 700	0.53 661	0.50 656

DGSMNet	1.14 612	0.76 666	2.49 691	0.81 654	0.86 678	1.39 610	1.39 687	2.13 663	1.35 607	1.26 526	1.63 615	1.48 593	0.98 549	1.75 526	1.10 588	0.45 666	0.43 687	0.55 690	0.49 685	0.75 692	0.70 692

MFN_U_SF_RVC	1.52 654	0.84 672	3.42 703	0.87 680	0.66 615	2.56 700	0.95 640	2.36 699	1.70 669	1.98 681	1.86 648	2.45 691	1.79 681	2.95 620	2.58 689	0.52 682	0.48 702	0.55 690	0.59 703	0.59 672	0.61 680

ELAS	2.37 706	0.74 662	1.54 639	0.99 699	0.92 686	4.78 738	2.33 736	3.33 726	3.37 727	5.05 746	4.77 726	3.67 716	4.53 741	3.42 639	4.50 716	0.62 701	0.53 711	0.55 690	0.53 695	0.63 678	0.64 686
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UHP	17.70 767	0.98 688	28.07 775	1.23 715	1.64 728	29.27 773	18.20 769	33.51 784	47.04 794	27.38 780	39.32 787	28.10 779	34.64 779	19.10 769	21.07 768	0.62 701	0.40 680	0.56 693	0.46 676	7.45 763	14.94 776

FBW_ROB	1.71 675	0.62 642	1.45 628	0.67 584	0.61 598	1.81 658	1.08 661	2.52 710	1.70 669	1.77 661	1.73 630	1.98 666	1.25 621	12.57 764	1.84 664	0.34 618	0.37 669	0.56 693	0.38 654	0.45 634	0.43 634

ELAS_RVC	2.48 711	0.74 662	1.90 666	1.05 704	0.92 686	2.76 709	4.01 751	2.76 716	4.11 740	4.69 741	4.63 722	4.62 723	5.96 746	3.97 649	3.96 714	0.63 705	0.53 711	0.56 693	0.52 694	0.64 680	0.63 682
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
2222	1.81 679	0.69 652	3.87 708	0.95 696	0.74 640	2.06 678	2.60 740	1.93 624	1.53 653	1.70 654	2.79 696	5.05 734	1.61 665	4.13 652	3.67 709	0.60 698	0.34 650	0.57 696	0.42 665	0.60 676	0.37 607

ccnet	1.12 607	0.67 648	1.01 526	0.78 646	0.73 639	1.72 645	0.99 648	1.84 596	1.26 561	1.47 609	1.85 647	1.75 639	1.29 627	1.75 526	1.88 667	0.57 693	0.53 711	0.57 696	0.55 697	0.59 672	0.54 664

RGC	1.14 612	0.79 668	1.26 592	0.91 690	0.96 691	1.52 627	0.77 588	1.92 619	1.26 561	1.54 629	1.93 655	2.02 671	1.54 658	2.25 581	1.31 616	0.44 665	0.35 662	0.58 698	0.48 682	0.47 642	0.46 643

PVD	1.70 672	0.84 672	2.26 684	0.94 695	0.83 670	2.48 697	0.97 643	2.59 714	3.35 726	3.01 720	2.77 695	2.34 685	2.47 716	2.67 610	3.14 700	0.47 673	0.45 694	0.59 699	0.48 682	0.59 672	0.75 697

DualNet (step1)	0.83 519	0.49 587	1.13 569	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.57 693	0.28 613	0.62 700	0.67 709	0.45 634	0.42 627

test_sample9	1.86 683	0.49 587	1.13 569	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	2.27 583	7.92 738	0.57 693	12.61 778	0.62 700	0.67 709	0.45 634	0.42 627

test_sample8	2.19 698	0.49 587	1.13 569	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.82 587	1.15 494	2.26 692	1.30 499	4.94 730	2.52 717	2.27 583	7.92 738	0.57 693	12.61 778	0.62 700	0.67 709	0.45 634	0.42 627

GANetREF_RVC	1.07 593	0.86 676	1.31 599	0.82 662	0.53 556	1.41 617	1.31 683	1.76 566	1.52 651	1.27 529	1.31 505	1.46 586	1.24 620	2.03 558	0.96 567	0.56 692	0.45 694	0.67 703	0.50 688	0.88 700	0.59 676
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
MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 695	1.15 703	3.10 700	1.05 704	0.76 653	5.03 741	2.40 738	2.16 672	2.62 714	1.89 677	2.28 676	2.69 698	1.65 669	9.35 753	2.04 674	0.64 706	0.51 709	0.68 704	0.71 712	1.09 710	0.67 688

PASM	1.34 636	0.92 681	2.62 695	0.86 673	0.87 680	1.03 534	1.08 661	1.50 484	1.51 650	1.82 670	1.41 547	1.68 628	1.26 623	4.87 668	1.34 619	0.61 700	0.65 725	0.68 704	0.78 716	0.69 687	0.68 690

MADNet+	2.69 716	3.22 755	11.53 742	1.44 723	1.12 705	3.19 718	1.81 712	2.85 719	2.37 704	1.68 652	2.07 667	2.85 703	2.18 705	7.41 726	5.23 723	0.79 713	0.76 728	0.69 706	0.65 707	0.98 704	0.95 706

nnnnnnn	2.69 716	0.79 668	6.98 727	1.03 703	0.96 691	2.60 701	1.44 690	2.53 711	3.17 724	3.58 729	5.81 731	6.25 738	3.67 733	5.65 690	4.98 720	0.65 707	0.64 722	0.78 707	0.75 713	0.83 694	0.75 697

light-stereo	12.42 763	1.45 719	18.02 756	17.94 765	23.64 774	11.13 752	0.82 605	9.91 757	5.73 749	15.42 772	42.83 788	55.24 792	1.88 688	28.77 780	2.26 683	1.61 729	3.00 762	0.78 707	0.93 726	3.48 747	3.62 755

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 602	1.02 692	1.00 522	0.82 662	0.67 619	1.93 669	0.93 635	1.62 524	1.11 461	1.15 462	1.25 478	1.50 595	0.79 450	1.96 552	0.76 504	1.89 731	0.34 650	0.79 709	0.36 648	1.25 716	0.83 701

dad	0.86 533	0.66 647	1.06 548	0.56 453	0.37 409	0.76 423	0.44 372	1.17 384	1.50 648	1.44 604	1.27 488	1.34 562	0.75 425	2.52 603	0.84 538	0.42 654	0.27 605	0.83 710	0.26 549	0.41 612	0.29 548

MFMNet_re	1.40 645	1.14 702	1.68 649	1.39 720	1.07 698	1.48 623	1.43 689	1.87 603	1.82 680	2.26 692	2.19 672	1.51 597	1.86 687	1.52 476	1.25 607	0.93 716	0.83 731	0.84 711	0.80 717	0.99 706	1.05 713

fsdfsdds	4.69 736	0.92 681	3.39 702	1.17 711	1.02 695	10.40 750	3.81 749	6.28 751	7.20 754	8.04 761	12.16 761	14.15 756	8.24 753	6.36 703	5.03 721	0.52 682	0.48 702	0.85 712	0.65 707	1.65 719	1.48 724

DStereoSA	4.44 734	0.92 681	6.79 726	1.58 726	2.54 744	2.29 689	14.04 766	2.33 695	2.31 703	1.85 672	10.58 758	1.32 555	13.05 761	7.07 720	11.18 755	0.67 709	1.97 755	0.88 713	3.29 757	1.69 720	2.44 741

JetBlue	3.97 730	2.01 739	10.19 737	1.38 719	2.84 749	10.53 751	9.54 756	3.60 731	2.41 706	2.73 710	3.39 707	4.54 722	4.31 738	7.85 741	6.84 731	0.88 714	0.93 741	0.89 714	0.91 724	1.74 721	1.91 730

Consistency-Raft	1.25 625	0.99 689	1.93 668	1.02 702	1.21 715	0.96 514	1.01 652	1.75 559	1.92 687	1.36 579	2.12 669	1.44 579	1.01 562	1.14 369	1.40 629	0.72 711	0.82 730	0.89 714	0.98 731	1.31 718	0.95 706

mmmmmm	2.28 702	0.90 680	4.87 714	0.95 696	0.77 654	4.11 733	1.92 720	2.28 691	4.17 742	3.33 725	3.56 709	3.40 713	2.38 713	3.95 648	4.88 719	0.55 691	0.53 711	0.90 716	0.80 717	0.81 693	0.58 673

DStereoO	1.44 648	1.11 699	1.69 650	1.16 710	0.72 632	1.21 580	1.56 700	1.74 555	1.63 663	1.52 621	1.67 623	1.51 597	3.16 726	1.73 524	1.72 658	2.35 737	0.45 694	0.97 717	0.42 665	2.01 724	0.53 662

anonymity	1.12 607	0.97 685	1.21 580	1.07 707	1.12 705	1.08 546	0.89 624	1.95 629	1.16 504	1.29 538	1.26 485	1.22 524	1.09 588	1.15 370	1.01 574	1.02 720	1.00 743	0.97 717	0.97 729	0.98 704	0.99 708

SPS-STEREO	1.67 668	1.04 693	1.23 584	1.21 713	1.13 707	1.82 660	1.11 663	2.16 672	1.52 651	3.07 722	2.32 677	2.82 702	1.80 682	4.11 651	2.04 674	1.03 721	0.99 742	0.97 717	0.94 727	1.03 709	1.02 709
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PSMNet-RUCA	1.02 584	0.97 685	1.44 622	1.23 715	1.10 701	1.40 612	0.62 538	1.69 541	1.38 619	0.94 368	1.53 584	0.97 445	0.83 473	1.17 379	0.93 555	0.69 710	0.34 650	0.99 720	0.60 704	0.97 703	0.64 686

SGM+DAISY	2.41 709	1.07 694	2.14 678	1.18 712	1.10 701	2.14 684	1.36 686	1.96 630	1.66 665	5.46 753	7.07 743	4.95 731	4.32 739	5.50 684	2.26 683	1.04 722	1.02 745	0.99 720	0.97 729	1.02 707	1.04 711

UDGNet	0.72 443	1.17 705	0.80 427	0.77 644	0.41 465	0.77 430	0.38 274	0.97 290	1.34 598	0.81 329	0.88 318	0.71 337	0.60 354	1.21 387	0.54 416	0.52 682	0.19 481	1.02 722	0.26 549	0.71 689	0.31 571

Anonymous_2	1.30 630	0.55 612	0.82 432	0.52 373	0.58 584	1.01 527	0.64 546	1.25 423	0.97 381	0.96 373	0.78 282	1.33 557	1.29 627	1.03 331	0.74 496	0.62 701	0.64 722	1.06 723	9.63 773	1.16 712	0.49 654

NVStereoNet_ROB	1.88 684	1.07 694	1.45 628	1.07 707	1.17 711	1.47 622	1.48 694	1.89 609	1.93 689	1.94 680	4.67 725	3.08 709	1.80 682	6.51 707	1.65 655	1.06 723	0.86 737	1.08 724	1.32 737	0.93 701	1.26 718
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DStereoFS	3.67 729	1.49 723	2.18 681	1.32 717	1.32 721	4.41 736	1.26 680	3.75 733	9.27 756	3.36 726	6.80 740	4.81 728	13.54 763	6.95 718	4.76 718	0.73 712	0.69 726	1.17 725	2.40 756	1.27 717	1.95 732

WAO-7	2.66 713	1.40 715	1.73 656	1.39 720	1.17 711	3.93 729	1.94 722	4.11 736	3.88 738	2.92 716	5.50 729	4.18 721	3.00 725	7.63 736	3.71 710	1.13 726	1.00 743	1.17 725	1.13 736	1.18 714	1.09 715

GCST	1.08 597	1.47 721	0.93 492	1.73 727	1.14 708	1.30 595	0.31 162	1.33 434	1.16 504	1.29 538	0.97 345	0.98 447	0.49 261	2.08 563	0.46 358	1.19 727	0.70 727	1.30 727	0.85 722	1.02 707	0.89 704

SQANet	1.31 631	0.88 679	1.08 557	1.83 729	1.44 724	1.44 620	0.75 582	1.74 555	1.09 451	1.32 560	1.26 485	1.28 546	1.01 562	1.50 472	0.83 535	2.50 738	0.34 650	1.47 728	0.55 697	2.32 727	1.57 725

otaku	1.60 661	1.11 699	1.21 580	2.20 731	1.56 726	1.97 672	1.24 676	2.07 658	1.36 611	1.44 604	1.62 611	1.73 634	1.19 609	1.73 524	0.98 571	2.89 742	0.57 717	1.74 729	0.60 704	2.78 734	1.94 731

PWCK	2.88 723	2.05 742	5.72 721	2.08 730	1.11 703	3.55 723	3.90 750	2.86 720	3.54 731	3.03 721	3.63 711	3.10 710	2.31 710	8.15 745	3.09 698	2.12 734	0.91 740	1.75 730	0.98 731	2.57 732	1.18 717

Ntro	1.64 665	1.15 703	1.23 584	2.48 737	1.83 730	2.09 681	1.16 670	1.96 630	1.38 619	1.21 498	1.62 611	1.62 614	1.29 627	1.87 543	1.11 591	3.04 743	0.56 716	1.82 731	0.64 706	2.80 735	2.05 733

AnonymousM	0.59 361	1.11 699	0.41 70	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 413	1.05 333	0.64 241	0.98 383	0.63 226	0.67 321	0.43 190	0.59 139	0.41 300	0.20 359	0.15 359	1.84 732	0.84 720	0.14 46	0.13 77

MonStereo1	3.14 726	1.66 728	1.81 660	2.43 736	2.32 740	5.80 744	1.58 704	3.52 729	4.70 746	3.09 723	8.22 753	4.76 727	3.36 728	6.52 708	2.29 685	2.33 736	0.61 720	1.91 733	1.05 735	2.44 729	2.34 737

CC-Net-ROB	1.49 650	1.26 710	1.27 595	0.88 682	0.79 660	1.76 649	1.00 650	1.79 580	1.26 561	1.10 430	1.61 609	1.21 522	0.99 558	8.13 743	0.84 538	1.09 724	0.41 683	2.20 734	0.46 676	1.20 715	0.48 650

ACVNet_2	2.43 710	1.41 716	2.04 671	2.62 738	2.24 736	2.63 706	1.88 718	3.31 725	3.01 721	2.19 690	3.45 708	4.62 723	2.04 697	4.50 660	1.47 645	2.55 739	0.64 722	2.22 735	0.84 720	2.69 733	2.29 736

UDG	1.41 646	2.65 750	0.99 516	1.44 723	1.64 728	1.34 602	0.80 600	1.60 517	1.23 546	1.23 510	1.71 628	2.01 669	1.34 638	1.47 468	1.41 633	0.90 715	0.54 715	2.29 736	0.75 713	1.84 722	1.04 711

WAO-6	2.81 721	1.60 727	1.46 630	2.36 735	2.28 738	3.55 723	2.29 735	4.21 737	4.56 745	2.36 699	4.51 719	4.88 729	2.66 719	4.60 661	4.07 715	1.72 730	1.15 749	2.31 737	1.46 743	2.31 726	1.85 729

ACVNet-4b	2.15 696	1.41 716	1.64 646	2.80 739	2.31 739	2.31 691	1.24 676	2.32 694	2.14 698	1.26 526	2.39 681	2.66 697	1.48 653	5.95 698	1.06 579	3.20 747	0.45 694	2.37 738	0.89 723	2.83 738	2.37 738

DDUNet	1.50 652	2.69 751	1.12 567	1.77 728	1.88 731	1.84 662	0.92 631	1.70 546	1.16 504	1.38 588	1.79 639	1.60 612	1.12 593	1.37 437	1.08 583	1.10 725	0.76 728	2.37 738	0.94 727	2.00 723	1.37 720

LVE	3.31 728	1.67 729	1.64 646	2.85 741	2.42 742	3.20 719	2.26 734	4.78 742	5.05 747	2.35 697	6.91 741	6.02 737	2.37 711	9.15 749	2.17 682	3.19 746	1.08 748	2.38 740	1.47 744	2.81 736	2.40 740

RainbowNet	1.97 690	1.76 730	1.57 643	2.81 740	2.21 735	1.98 674	1.81 712	2.54 712	1.89 684	1.50 618	1.84 645	1.96 664	1.65 669	2.14 568	1.25 607	3.33 749	0.85 735	2.39 741	0.98 731	2.82 737	2.22 734

ACVNet_1	2.18 697	1.45 719	1.72 654	2.85 741	2.33 741	2.28 688	1.46 692	3.08 723	2.22 701	1.82 670	2.05 666	3.56 714	1.98 695	3.09 630	1.40 629	3.17 744	0.60 719	2.40 742	0.92 725	2.91 741	2.37 738

WAO-8	4.40 732	1.82 734	1.79 658	2.34 733	2.20 733	9.19 747	1.53 697	6.09 748	16.46 767	3.94 732	7.84 750	7.32 740	3.72 735	9.41 755	3.31 703	2.00 732	1.07 746	2.44 743	1.37 741	2.50 730	1.68 726

Venus	4.40 732	1.82 734	1.79 658	2.34 733	2.20 733	9.19 747	1.53 697	6.09 748	16.46 767	3.94 732	7.84 750	7.32 740	3.72 735	9.41 755	3.31 703	2.00 732	1.07 746	2.44 743	1.37 741	2.50 730	1.68 726

Dean	2.91 724	1.53 725	2.07 672	2.96 746	2.51 743	3.15 717	2.14 730	4.75 741	4.41 744	2.76 712	6.10 738	5.53 735	2.37 711	2.97 622	1.92 669	3.18 745	0.85 735	2.51 745	1.04 734	2.88 740	2.47 742

JetRed	6.91 746	8.80 760	25.96 771	2.85 741	3.25 753	13.98 759	11.87 763	6.25 750	4.28 743	4.45 739	4.56 720	6.69 739	5.46 743	7.46 728	14.05 759	2.59 740	3.31 763	2.59 746	2.29 755	4.20 754	3.36 752

DispFullNet	2.34 705	2.85 752	3.66 705	3.08 747	2.27 737	1.97 672	0.67 558	2.00 640	1.70 669	2.52 704	2.00 661	2.23 678	5.86 744	3.44 641	1.58 651	1.01 718	0.32 644	2.64 747	1.94 750	2.85 739	2.24 735

IMH-64-1	2.70 718	1.79 732	1.46 630	3.26 749	2.66 745	3.23 720	2.10 727	4.08 734	2.75 718	2.34 695	3.81 714	3.06 707	2.22 708	4.25 654	2.59 690	3.75 753	0.84 732	2.75 748	1.35 738	3.15 743	2.60 745

IMH-64	2.70 718	1.79 732	1.46 630	3.26 749	2.66 745	3.23 720	2.10 727	4.08 734	2.75 718	2.34 695	3.81 714	3.06 707	2.22 708	4.25 654	2.59 690	3.75 753	0.84 732	2.75 748	1.35 738	3.15 743	2.60 745

IMH	3.21 727	1.85 736	1.48 635	3.25 748	2.69 747	4.07 732	2.02 725	4.41 739	3.80 736	2.72 709	7.11 744	4.75 726	2.92 722	5.92 696	2.55 688	3.85 757	0.88 738	2.78 750	1.36 740	3.19 745	2.59 744

TorneroNet-64	5.30 741	2.03 740	1.74 657	3.43 751	2.81 748	10.09 749	2.12 729	9.10 756	17.12 772	4.96 745	9.27 756	10.72 755	3.70 734	9.20 750	4.55 717	3.31 748	0.84 732	2.88 751	1.55 745	3.49 748	3.04 748

TorneroNet	10.70 760	2.03 740	1.82 662	3.43 751	3.01 750	43.83 782	2.22 733	8.87 755	67.47 800	7.17 759	27.36 775	10.68 754	3.85 737	8.67 747	7.65 737	3.59 751	0.88 738	3.04 752	1.57 746	3.71 749	3.17 749

UNDER WATER-64	5.27 740	2.32 746	8.78 734	3.93 757	3.54 756	7.61 745	3.03 747	5.84 747	14.19 760	4.04 734	4.04 716	9.39 749	6.26 747	5.93 697	8.48 740	3.60 752	1.51 752	3.13 753	1.88 748	4.29 756	3.61 753

KSHMR	8.75 751	2.06 743	2.11 676	3.53 753	3.11 751	4.13 734	2.69 741	5.60 745	61.37 799	3.00 719	55.83 797	4.98 733	2.45 715	4.49 658	2.61 692	3.46 750	1.55 753	3.14 754	1.94 750	3.72 750	3.18 750

UNDER WATER	5.08 739	2.33 747	5.55 719	3.94 758	3.51 755	5.20 742	2.72 743	5.61 746	16.52 769	3.84 731	4.60 721	9.21 748	5.89 745	5.90 695	8.66 741	3.75 753	1.34 750	3.18 755	1.88 748	4.33 757	3.61 753

ktn	4.70 737	2.38 748	2.12 677	3.76 754	3.24 752	4.85 739	2.95 746	5.52 744	7.37 755	4.07 736	19.32 771	7.46 742	3.47 729	7.39 725	2.95 696	4.04 758	1.85 754	3.26 756	2.22 754	3.08 742	2.65 747

notaker	3.98 731	2.40 749	2.68 696	3.82 756	3.27 754	3.97 731	2.14 730	4.78 742	3.45 729	4.12 737	6.94 742	7.65 744	3.26 727	7.82 740	5.30 724	4.04 758	1.41 751	3.36 757	2.10 753	3.88 751	3.31 751

HanzoNet	11.04 761	3.62 756	8.10 732	4.08 759	3.55 757	4.90 740	2.73 744	7.19 753	10.10 757	31.86 789	28.92 777	21.96 776	36.36 782	18.08 768	10.17 746	7.94 769	3.32 764	3.47 758	3.31 758	7.06 762	4.04 756

MADNet++	5.01 738	3.14 753	4.91 715	4.55 760	3.94 758	5.20 742	4.41 753	4.40 738	4.13 741	4.95 744	6.08 737	4.74 725	5.37 742	9.40 754	10.67 754	4.65 760	4.15 766	3.97 759	3.34 759	4.09 753	4.08 757

DStereoRT	1.36 638	0.32 443	1.41 617	0.67 584	0.50 527	2.07 679	0.60 531	1.44 467	0.91 351	1.37 582	1.44 558	0.73 341	1.30 631	6.39 705	0.90 551	0.23 457	0.17 434	4.29 760	1.94 750	0.24 461	0.20 392

TCMNet-wrong-test	10.31 753	11.40 764	14.84 747	20.96 770	18.45 763	13.80 758	10.76 762	15.78 763	3.53 730	5.20 747	5.52 730	16.26 762	12.61 757	7.51 730	10.15 745	7.43 765	2.37 756	4.31 761	3.43 760	11.36 767	10.61 763

zzzz4	10.56 757	11.89 766	15.95 754	21.17 771	19.03 767	14.33 764	10.58 758	16.24 767	3.67 734	5.38 750	5.93 736	16.23 761	12.58 756	7.55 734	10.38 751	7.43 765	2.52 759	4.32 762	3.52 763	11.46 769	11.03 766

noway1	10.55 756	11.90 767	15.90 753	21.17 771	19.04 768	14.32 763	10.58 758	16.25 768	3.67 734	5.37 749	5.92 735	16.18 760	12.57 755	7.55 734	10.38 751	7.43 765	2.52 759	4.32 762	3.52 763	11.46 769	11.03 766

noway4	10.57 758	11.82 765	15.74 752	21.37 773	19.02 766	14.35 765	10.72 761	15.85 765	3.82 737	5.34 748	5.85 732	16.62 764	12.73 759	7.51 730	10.29 750	7.45 768	2.57 761	4.33 764	3.51 762	11.47 771	11.08 768

noway2	10.40 755	10.97 761	15.08 749	20.56 767	18.94 764	14.22 762	10.66 760	15.84 764	3.63 733	5.40 751	5.90 734	16.26 762	12.75 760	7.52 732	10.27 747	7.37 764	2.47 758	4.33 764	3.54 766	11.37 768	10.96 765

noway3	10.35 754	11.00 763	15.02 748	20.39 766	18.94 764	14.12 760	10.56 757	15.98 766	3.54 731	5.46 753	5.85 732	16.09 759	12.69 758	7.52 732	10.27 747	7.32 763	2.42 757	4.36 766	3.53 765	11.32 766	10.69 764

DGTPSM_ROB	13.01 764	8.23 758	21.87 761	9.51 762	18.10 761	11.56 754	32.01 776	10.63 758	16.20 765	7.03 757	19.48 772	10.15 751	16.66 767	9.83 759	22.42 770	4.75 761	8.68 770	5.37 767	10.25 776	6.16 760	11.36 769

DPSMNet_ROB	13.02 765	8.23 758	21.91 762	9.53 763	18.11 762	11.56 754	32.02 777	10.64 759	16.23 766	7.05 758	19.49 773	10.16 752	16.66 767	9.85 760	22.43 771	4.77 762	8.68 770	5.38 768	10.26 777	6.17 761	11.36 769

DPSimNet_ROB	11.20 762	4.98 757	35.43 776	2.90 744	4.52 759	7.89 746	17.09 768	4.66 740	6.06 752	14.89 771	10.93 760	17.29 765	36.81 784	13.18 765	15.68 763	2.86 741	6.29 769	5.75 769	5.09 769	3.91 752	7.70 761

tt	6.58 745	0.26 264	6.10 723	3.77 755	2.16 732	11.55 753	19.63 770	13.33 762	5.74 750	2.96 717	2.65 692	4.97 732	6.33 749	3.81 645	7.24 732	9.15 770	11.32 777	5.89 770	6.24 771	6.03 759	2.55 743

USTest	14.33 766	14.94 769	21.04 760	17.44 764	16.05 760	23.26 766	33.84 778	21.73 769	11.80 759	9.36 763	10.14 757	15.97 758	13.20 762	17.28 767	22.43 771	3.78 756	5.01 767	6.17 771	6.16 770	9.25 765	7.72 762

PML	51.67 789	36.25 780	13.28 745	7.46 761	20.81 771	108.69 799	232.22 802	8.72 754	27.82 779	87.01 800	269.67 802	69.67 796	61.95 796	24.76 779	14.20 760	9.74 774	3.40 765	9.62 772	4.70 768	18.74 776	4.72 760

iinet-test	17.98 768	18.06 770	23.82 767	20.87 768	19.70 769	26.55 767	35.70 779	25.04 773	15.93 762	13.33 765	13.25 762	20.58 768	17.79 769	20.62 770	25.11 774	9.58 772	8.78 772	9.88 773	9.85 774	13.23 772	11.95 771

IINet	17.98 768	18.06 770	23.81 766	20.87 768	19.70 769	26.55 767	35.70 779	25.04 773	15.93 762	13.33 765	13.25 762	20.58 768	17.79 769	20.62 770	25.11 774	9.58 772	8.78 772	9.88 773	9.85 774	13.23 772	11.95 771

DPSM_ROB	19.08 770	19.14 773	25.17 769	22.15 775	20.85 772	28.17 770	37.82 782	26.56 775	16.85 770	14.14 768	14.84 765	21.70 771	18.75 772	21.87 773	26.55 778	10.16 776	9.30 775	10.47 775	10.42 778	14.03 774	12.61 774

DPSM	19.08 770	19.14 773	25.17 769	22.15 775	20.85 772	28.17 770	37.82 782	26.56 775	16.85 770	14.14 768	14.84 765	21.70 771	18.75 772	21.87 773	26.55 778	10.16 776	9.30 775	10.47 775	10.42 778	14.03 774	12.61 774

Selective-IGEV-i1pa	19.94 772	26.52 778	23.52 764	2.94 745	1.59 727	31.97 780	20.54 771	30.88 779	25.25 774	23.87 777	27.58 776	33.01 780	26.91 778	32.38 781	25.47 776	20.69 786	5.85 768	12.49 777	4.43 767	3.35 746	19.48 778

fast-reg	37.99 777	38.31 781	50.02 782	45.00 787	43.04 785	57.29 791	76.35 789	53.18 787	33.49 781	28.15 781	29.55 782	41.27 784	35.82 781	42.63 785	52.86 787	19.57 778	18.63 782	20.88 778	20.79 780	28.20 778	24.79 779

Hybrid-DGEV	38.35 781	38.46 785	50.28 783	44.82 786	41.90 782	56.66 784	76.35 789	53.24 789	33.80 785	28.29 783	29.84 784	43.58 785	37.86 790	43.84 790	53.39 790	20.34 782	18.69 783	21.06 779	21.00 781	28.25 781	25.34 781

RAFT-FEzeroshot	38.32 778	38.45 783	50.28 783	44.74 782	41.87 780	56.68 785	76.38 792	53.24 789	33.76 783	28.29 783	29.37 779	43.69 789	37.66 786	43.83 787	53.41 791	20.32 780	18.70 784	21.07 780	21.07 783	28.25 781	25.35 783

RAFT-FE	38.32 778	38.45 783	50.28 783	44.74 782	41.87 780	56.68 785	76.38 792	53.24 789	33.76 783	28.29 783	29.37 779	43.69 789	37.66 786	43.83 787	53.41 791	20.32 780	18.70 784	21.07 780	21.07 783	28.25 781	25.35 783

FlowAnything	38.37 782	38.41 782	50.38 787	44.76 785	41.94 783	56.64 783	76.34 788	53.28 793	34.23 788	28.25 782	29.72 783	43.60 786	37.79 789	43.83 787	53.38 789	20.39 784	18.71 788	21.07 780	21.14 787	28.23 779	25.29 780

CasAABBNet	38.33 780	38.46 785	50.35 786	44.75 784	41.84 779	56.68 785	76.37 791	53.22 788	33.83 786	28.31 786	29.54 781	43.62 788	37.71 788	43.84 790	53.41 791	20.30 779	18.70 784	21.07 780	21.07 783	28.24 780	25.34 781

Selective-RAFT-Error	38.39 783	38.47 787	50.44 788	44.73 781	41.97 784	56.68 785	76.38 792	53.24 789	33.92 787	28.34 787	29.85 785	43.60 786	38.20 791	43.75 786	53.34 788	20.38 783	18.70 784	21.09 784	21.05 782	28.30 784	25.43 785

LSM0	42.82 787	38.75 788	50.81 789	47.07 788	109.38 800	57.00 789	76.02 787	53.74 794	33.71 782	29.02 788	30.41 786	43.87 791	37.22 785	43.91 792	53.54 794	20.52 785	18.62 781	21.10 785	21.11 786	28.41 785	42.22 789

zzzz2	57.17 793	57.86 794	75.47 794	67.94 789	62.74 788	84.92 795	114.99 797	79.18 795	50.68 795	42.39 790	44.33 790	61.67 793	53.81 794	65.07 795	79.30 795	30.51 787	28.15 790	31.78 786	32.01 788	42.61 789	38.08 787

noway5	57.17 793	57.86 794	75.47 794	67.94 789	62.74 788	84.92 795	114.99 797	79.18 795	50.68 795	42.39 790	44.33 790	61.67 793	53.81 794	65.07 795	79.30 795	30.51 787	28.15 790	31.78 786	32.01 788	42.61 789	38.08 787

Selective-IGEV-i16pa	97.29 799	136.83 800	17.95 755	1.52 725	1.00 694	188.16 801	3.63 748	183.02 802	169.43 802	88.01 801	178.60 800	119.35 801	191.45 802	226.33 802	135.51 799	131.38 801	17.89 780	32.25 788	3.46 761	2.02 725	117.94 800

LRCNet_RVC	22.74 773	32.10 779	21.97 763	29.84 777	26.23 775	4.42 737	0.81 603	22.66 770	2.02 693	26.93 779	29.26 778	23.06 778	15.59 766	23.84 775	18.88 766	31.75 789	19.90 789	34.65 789	32.13 790	30.54 786	28.32 786

zzzzzz3	61.80 796	59.14 796	84.88 796	83.84 791	80.20 793	82.87 794	99.25 795	85.10 797	52.26 797	43.57 792	48.41 794	77.21 798	69.20 798	65.22 797	79.68 798	33.72 793	28.30 792	35.17 790	34.66 791	50.16 792	43.13 790

zzz1	61.79 795	59.16 797	84.91 797	83.86 792	80.22 794	82.74 793	99.25 795	85.15 798	52.28 798	43.59 793	48.47 795	77.02 797	69.19 797	65.23 798	79.63 797	33.72 793	28.30 792	35.17 790	34.66 791	50.16 792	43.13 790

HaxPig	38.92 784	41.40 789	41.64 777	29.95 778	32.27 776	28.90 772	27.60 773	29.73 778	37.71 789	43.82 794	43.87 789	33.17 781	35.56 780	41.53 783	40.37 785	43.94 795	47.51 798	45.82 792	47.08 794	42.38 787	44.15 793

AVERAGE_ROB	40.43 785	42.37 790	42.73 778	36.96 780	35.58 778	30.50 774	27.61 774	36.71 786	38.39 790	44.91 795	44.36 792	37.45 783	36.70 783	41.88 784	40.35 784	45.43 796	46.81 797	47.11 793	46.35 793	42.51 788	43.87 792

MEDIAN_ROB	42.00 786	44.40 791	44.29 781	35.15 779	34.95 777	31.28 779	29.60 775	35.88 785	40.02 791	47.20 798	46.64 793	37.37 782	38.48 792	44.35 793	42.45 786	48.03 797	49.39 799	49.71 794	49.03 795	45.14 791	46.65 794

U	9.45 752	0.21 83	0.58 262	0.47 250	53.11 787	61.27 792	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 6	0.26 68	0.19 310	0.11 40	60.50 795	8.88 772	0.17 176	0.13 77

Anonymous_1	43.04 788	18.73 772	24.79 768	21.81 774	46.26 786	27.80 769	37.60 781	28.08 777	16.14 764	14.66 770	14.30 764	20.65 770	17.88 771	21.56 772	25.94 777	117.93 800	8.92 774	100.65 796	126.50 798	158.64 801	12.08 773

RSGM-EC	88.84 797	82.86 798	51.22 790	105.38 793	99.51 798	94.51 797	125.67 799	90.02 799	46.43 792	45.14 796	57.50 798	101.22 799	88.55 799	154.40 799	153.26 800	105.54 798	59.55 800	113.88 797	53.02 796	92.89 799	56.17 795

acva	88.84 797	82.86 798	51.22 790	105.38 793	99.51 798	94.51 797	125.67 799	90.02 799	46.43 792	45.14 796	57.50 798	101.22 799	88.55 799	154.40 799	153.26 800	105.54 798	59.55 800	113.88 797	53.02 796	92.89 799	56.17 795

xxxxx1	54.10 790	25.67 775	27.13 772	113.43 795	96.96 795	30.69 775	47.44 784	32.38 780	25.60 775	17.75 773	17.27 768	21.81 773	21.02 774	24.43 776	33.82 780	33.37 790	40.54 794	157.71 799	175.86 799	66.16 794	72.93 797

tt_ll	54.10 790	25.67 775	27.13 772	113.43 795	96.96 795	30.69 775	47.44 784	32.38 780	25.60 775	17.75 773	17.27 768	21.81 773	21.02 774	24.43 776	33.82 780	33.37 790	40.54 794	157.71 799	175.86 799	66.16 794	72.93 797

ff	54.10 790	25.67 775	27.13 772	113.43 795	96.96 795	30.69 775	47.44 784	32.38 780	25.60 775	17.75 773	17.27 768	21.81 773	21.02 774	24.43 776	33.82 780	33.37 790	40.54 794	157.71 799	175.86 799	66.16 794	72.93 797

test_example2	192.40 800	210.76 801	206.48 800	199.83 800	204.73 801	172.94 800	183.52 801	133.93 801	133.41 801	191.38 802	196.19 801	187.13 802	178.77 801	205.33 801	208.00 802	222.09 802	238.72 802	186.54 802	190.54 802	227.34 802	170.31 801

ccccc		492.34 802		530.87 801	530.37 802	478.08 802		491.76 803		448.18 803		476.12 803		541.64 803		663.49 803	459.54 803	353.94 803	309.79 803	586.66 803

ASD4		10.99 762

Low-res two-view benchmark