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

CAS	0.63 394	0.18 10	0.37 20	2.27 744	0.84 683	0.57 300	0.54 488	0.79 199	0.62 245	0.48 221	0.70 271	0.36 127	0.26 44	0.45 60	0.35 243	2.24 747	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 88	1.06 726

over v1	0.30 77	0.24 199	0.41 76	0.42 141	0.16 1	0.49 197	0.27 121	0.53 44	0.28 34	0.31 71	0.31 56	0.35 121	0.43 202	0.70 206	0.30 150	0.16 147	0.12 116	0.13 1	0.10 2	0.16 131	0.14 159

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 19	0.41 100	0.29 141	0.40 13	0.22 8	0.29 44	0.33 65	0.32 86	0.31 97	0.32 4	0.31 178	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 47	0.12 28

MCSU-Stereo	0.28 49	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 7	0.35 61	0.39 303	0.55 61	0.41 133	0.37 136	0.40 108	0.37 140	0.23 28	0.45 60	0.29 129	0.14 60	0.11 42	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 28

LACA3	0.27 27	0.21 90	0.38 40	0.35 12	0.19 27	0.37 72	0.38 285	0.47 23	0.28 34	0.29 44	0.27 32	0.26 33	0.31 97	0.73 222	0.22 10	0.16 147	0.12 116	0.13 1	0.10 2	0.15 88	0.11 3

DispViT+	0.33 114	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 583	0.30 35	0.23 62	0.72 167	0.55 217	0.33 93	0.34 75	0.30 64	0.25 35	1.12 376	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 28

MatchStereo	0.28 49	0.21 90	0.39 51	0.33 2	0.18 19	0.22 13	0.23 62	0.65 130	0.48 175	0.27 23	0.47 159	0.25 27	0.24 31	0.49 96	0.31 178	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 88
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Monster-pub-mixall	0.30 77	0.19 28	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.28 28	0.18 4	0.58 83	0.34 87	0.36 125	0.34 75	0.26 33	0.20 6	1.40 466	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 88

StereoAnything_RVC	0.45 243	1.43 730	0.48 154	0.35 12	0.20 34	0.26 21	0.21 36	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 158	1.27 417	0.22 10	0.21 409	0.11 42	0.14 22	0.10 2	2.37 740	0.11 3

trnet	0.39 182	0.21 90	0.37 20	0.36 20	0.20 34	0.53 258	0.29 141	0.78 192	1.12 477	0.59 280	0.71 274	0.53 251	0.42 193	0.54 122	0.34 230	0.18 264	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.13 88

LoS_RVC	0.42 212	0.26 276	0.40 66	0.44 204	0.82 681	0.51 239	0.44 384	0.64 120	0.41 133	0.44 192	0.78 294	0.44 187	0.47 242	0.56 134	0.36 255	0.13 29	0.12 116	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 714

CES	0.48 268	0.20 50	0.37 20	0.39 76	1.39 735	0.55 283	0.35 232	0.98 308	0.66 270	0.44 192	0.66 251	0.35 121	0.27 59	0.56 134	0.33 214	0.15 99	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.19 296	1.46 733

CREStereo	0.39 182	0.21 90	0.38 40	0.34 6	0.22 62	0.53 258	0.29 141	0.77 189	1.11 473	0.58 272	0.71 274	0.51 236	0.41 185	0.54 122	0.34 230	0.18 264	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.14 47	0.14 159
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	0.46 252	0.21 90	0.38 40	0.37 38	0.23 77	0.71 408	0.27 121	0.74 179	1.04 430	0.64 294	0.70 271	0.55 263	0.47 242	0.86 281	0.35 243	1.00 729	0.13 231	0.15 65	0.10 2	0.15 88	0.13 88

rgla	0.28 49	0.21 90	0.47 146	0.41 116	0.31 299	0.46 150	0.23 62	0.55 61	0.34 87	0.31 71	0.24 13	0.26 33	0.26 44	0.44 54	0.25 56	0.15 99	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.13 88

416test1013	0.28 49	0.21 90	0.47 146	0.42 141	0.31 299	0.46 150	0.22 46	0.53 44	0.35 97	0.32 82	0.25 17	0.27 42	0.29 74	0.42 46	0.25 56	0.15 99	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.13 88

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 139	0.43 163	0.31 299	0.43 124	0.22 46	0.52 38	0.32 67	0.30 59	0.24 13	0.26 33	0.28 67	0.39 25	0.24 28	0.14 60	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.12 28

test410_97500	0.28 49	0.20 50	0.49 163	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.18 4	0.55 61	0.30 49	0.30 59	0.29 48	0.32 86	0.32 114	0.45 60	0.23 17	0.12 10	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

test410	0.28 49	0.21 90	0.50 175	0.38 60	0.27 187	0.49 197	0.18 4	0.55 61	0.31 56	0.30 59	0.30 54	0.31 73	0.32 114	0.44 54	0.23 17	0.12 10	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

SCION-M(vits-remse)	0.34 129	0.18 10	1.23 596	0.67 596	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.23 469	0.18 472	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 252	0.48 595	1.23 596	0.67 596	1.31 732	1.59 646	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

LACA_dic	0.25 11	0.24 199	0.35 9	0.37 38	0.18 19	0.33 49	0.20 18	0.39 11	0.23 12	0.33 93	0.21 6	0.30 64	0.26 44	0.53 118	0.21 6	0.14 60	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.21 394	0.12 28

over-6	0.31 88	0.22 131	0.42 93	0.40 93	0.17 7	0.41 100	0.31 170	0.63 112	0.30 49	0.31 71	0.36 87	0.30 64	0.37 162	0.82 263	0.26 78	0.19 322	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.17 184	0.13 88

over-8	0.29 68	0.23 170	0.40 66	0.43 163	0.16 1	0.47 167	0.26 103	0.52 38	0.28 34	0.30 59	0.32 62	0.35 121	0.37 162	0.69 200	0.25 56	0.17 207	0.13 231	0.13 1	0.11 15	0.16 131	0.13 88

over-9	0.29 68	0.24 199	0.41 76	0.43 163	0.16 1	0.46 150	0.26 103	0.53 44	0.28 34	0.30 59	0.32 62	0.35 121	0.39 174	0.68 198	0.26 78	0.17 207	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.16 131	0.13 88

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 66	0.40 93	0.23 77	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 67	0.26 16	0.26 23	0.39 155	0.21 9	0.47 86	0.24 28	0.14 60	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 88

DNS	1.01 592	1.88 749	0.39 51	0.36 20	0.24 103	0.34 52	0.31 170	0.95 288	0.40 124	0.33 93	0.50 179	0.42 176	0.39 174	2.86 629	1.63 666	0.19 322	0.22 564	0.20 317	0.11 15	4.26 767	4.24 770

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 103	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 67	0.22 2	0.26 23	0.40 164	0.21 9	0.45 60	0.24 28	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 103	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 67	0.22 2	0.26 23	0.40 164	0.21 9	0.45 60	0.24 28	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 76	0.40 93	0.23 77	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 67	0.26 16	0.25 17	0.42 176	0.21 9	0.48 94	0.24 28	0.15 99	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 88

monster-pro	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 114	0.20 50	0.45 125	0.44 204	0.30 269	0.40 93	0.34 221	0.73 173	0.43 145	0.37 136	0.61 230	0.41 173	0.51 297	0.36 12	0.27 96	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.16 131	0.14 159

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 252	1.22 719	2.46 701	0.39 76	0.30 269	0.29 31	0.28 129	0.81 215	0.34 87	0.33 93	0.47 159	0.38 152	0.44 214	0.37 14	0.25 56	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.16 131	0.16 251

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 19	0.21 9	0.21 36	0.54 52	0.23 12	0.22 2	0.19 4	0.43 181	0.34 136	0.37 14	0.24 28	0.14 60	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 19	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 12	0.22 2	0.19 4	0.43 181	0.35 146	0.37 14	0.24 28	0.14 60	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 19	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 140	0.31 97	0.31 2	0.22 10	0.15 99	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

PSi22	0.43 219	0.25 241	0.45 125	0.45 225	0.24 103	0.46 150	0.22 46	0.63 112	0.99 406	0.45 200	0.64 243	0.80 374	0.52 305	1.44 473	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.19 296	0.15 207

Foundation-i1c-attn	0.35 142	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 27	0.51 239	0.48 438	0.96 298	0.37 110	0.42 177	0.43 133	0.52 244	0.49 273	0.66 191	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 28

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 46	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 114	0.32 114	0.30 1	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.14 47	0.10 1

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 103	0.34 52	0.20 18	0.49 27	0.31 56	0.29 44	0.26 23	0.40 164	0.26 44	0.45 60	0.27 96	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

LACA2	0.27 27	0.21 90	0.44 108	0.35 12	0.18 19	0.39 85	0.39 303	0.56 73	0.27 28	0.29 44	0.33 65	0.36 127	0.26 44	0.45 60	0.22 10	0.15 99	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.16 131	0.11 3

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 27	0.47 167	0.19 11	0.54 52	0.27 28	0.30 59	0.29 48	0.26 33	0.32 114	0.43 48	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.13 1	0.11 15	0.15 88	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	0.24 103	0.34 52	0.20 18	0.49 27	0.31 56	0.29 44	0.26 23	0.40 164	0.26 44	0.45 60	0.27 96	0.13 29	0.12 116	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 28

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 103	0.30 35	0.20 18	0.54 52	0.33 78	0.27 23	0.30 54	0.33 103	0.25 35	0.46 73	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

LCMNet	0.28 49	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 103	0.31 40	0.20 18	0.57 79	0.57 223	0.28 26	0.32 62	0.33 103	0.29 74	0.54 122	0.30 150	0.14 60	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 76	0.21 42	0.40 93	0.21 36	0.53 44	0.29 44	0.30 59	0.28 38	0.31 73	0.29 74	0.47 86	0.25 56	0.15 99	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

VIP-Stereo	0.35 142	0.22 131	0.49 163	0.40 93	0.43 494	0.82 473	0.22 46	0.59 87	0.45 159	0.31 71	0.53 198	0.37 140	0.31 97	0.83 266	0.27 96	0.17 207	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.15 88	0.12 28

252Zero-FE	0.27 27	0.22 131	0.40 66	0.41 116	0.24 103	0.29 31	0.19 11	0.59 87	0.46 165	0.31 71	0.33 65	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 129	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

MonStereo	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.57 141	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 76	0.39 76	0.26 155	0.26 21	0.25 89	0.49 27	0.29 44	0.36 125	0.47 159	0.28 52	0.32 114	0.49 96	0.26 78	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 28

Monster-pub-eth3d	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.28 38	0.23 9	0.21 9	0.56 134	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Replicate-Monster	0.41 206	0.26 276	2.03 682	0.36 20	0.21 42	0.46 150	0.23 62	0.67 148	0.48 175	0.42 177	0.27 32	0.31 73	0.30 86	0.98 323	0.24 28	0.14 60	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 552

asda	0.30 77	0.24 199	0.42 93	0.38 60	0.23 77	0.43 124	0.34 221	0.58 83	0.37 110	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.52 116	0.30 150	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 28

qwe	0.32 98	0.21 90	0.40 66	0.37 38	0.26 155	0.49 197	0.29 141	0.64 120	0.39 120	0.49 229	0.48 166	0.26 33	0.27 59	0.80 252	0.34 230	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 88	0.12 28

4.25_new	0.30 77	0.26 276	0.44 108	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.40 319	0.59 87	0.31 56	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.46 73	0.31 178	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 28

4.5w_new	0.30 77	0.26 276	0.44 108	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.40 319	0.59 87	0.31 56	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.46 73	0.31 178	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 28

4.25w-stereo	0.30 77	0.26 276	0.44 108	0.38 60	0.26 155	0.49 197	0.40 319	0.59 87	0.32 67	0.38 153	0.42 121	0.27 42	0.34 136	0.46 73	0.31 178	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.12 28

2.75w_new	0.31 88	0.23 170	0.43 102	0.35 12	0.23 77	0.42 113	0.42 345	0.54 52	0.35 97	0.47 212	0.43 133	0.24 20	0.30 86	0.66 191	0.33 214	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 28

3.25w_new	0.32 98	0.21 90	0.45 125	0.38 60	0.23 77	0.52 247	0.34 221	0.65 130	0.39 120	0.47 212	0.45 148	0.32 86	0.35 146	0.61 168	0.27 96	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 28

3.25w	0.32 98	0.21 90	0.45 125	0.37 38	0.23 77	0.52 247	0.34 221	0.65 130	0.39 120	0.47 212	0.45 148	0.32 86	0.35 146	0.61 168	0.27 96	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 28

3.5w_stereo	0.33 114	0.25 241	0.45 125	0.37 38	0.24 103	0.54 268	0.35 232	0.66 139	0.36 101	0.43 185	0.44 142	0.29 55	0.34 136	0.77 237	0.39 292	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 47	0.13 88

1w_stereo	0.34 129	0.20 50	0.42 93	0.43 163	0.26 155	0.47 167	0.54 488	0.59 87	0.50 185	0.41 170	0.66 251	0.25 27	0.44 214	0.62 171	0.33 214	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.12 28

monsters	0.34 129	0.20 50	0.41 76	0.39 76	0.36 399	0.34 52	0.27 121	0.66 139	0.43 145	0.47 212	0.40 108	0.22 7	0.23 28	1.33 434	0.25 56	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 88

111111	0.34 129	0.20 50	0.41 76	0.45 225	0.42 483	0.37 72	0.22 46	0.95 288	0.38 118	0.31 71	0.31 56	0.40 164	0.27 59	0.96 312	0.26 78	0.17 207	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.15 88	0.13 88

MLG-Stereo_test3	0.28 49	0.18 10	0.42 93	0.40 93	0.23 77	0.47 167	0.19 11	0.61 100	0.29 44	0.35 115	0.21 6	0.35 121	0.21 9	0.60 162	0.25 56	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.13 88

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 62	0.35 61	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 16	0.23 12	0.34 114	0.20 6	0.77 237	0.23 17	0.16 147	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 40	0.40 93	0.24 103	0.38 79	0.20 18	0.59 87	0.19 3	0.24 11	0.17 3	0.33 103	0.27 59	0.90 293	0.25 56	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.12 28

MLG-Stereo	0.29 68	0.19 28	0.38 40	0.41 116	0.20 34	0.42 113	0.20 18	0.66 139	0.21 6	0.25 13	0.22 9	0.33 103	0.28 67	1.09 365	0.25 56	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.12 28

LG-G_1	0.31 88	0.20 50	0.44 108	0.42 141	0.20 34	0.64 352	0.18 4	0.70 160	0.25 18	0.29 44	0.29 48	0.36 127	0.35 146	0.87 284	0.24 28	0.16 147	0.12 116	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.13 88

LG-G	0.31 88	0.20 50	0.44 108	0.42 141	0.20 34	0.64 352	0.18 4	0.70 160	0.25 18	0.29 44	0.29 48	0.36 127	0.35 146	0.87 284	0.24 28	0.16 147	0.12 116	0.16 117	0.11 15	0.13 7	0.13 88

GREAT-IGEV	0.32 98	0.20 50	0.42 93	0.37 38	0.29 242	0.36 67	0.28 129	0.56 73	0.58 228	0.28 26	0.50 179	0.29 55	0.29 74	0.84 271	0.27 96	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.11 15	0.17 184	0.14 159
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.40 196	0.67 660	0.42 93	0.64 563	0.29 242	0.48 180	0.25 89	0.85 237	0.44 155	0.38 153	0.36 87	0.30 64	0.70 420	1.15 382	0.29 129	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.11 15	0.18 239	0.12 28

FoundationStereo	0.24 5	0.21 90	0.36 13	0.38 60	0.22 62	0.32 47	0.22 46	0.39 11	0.23 12	0.30 59	0.25 17	0.30 64	0.33 125	0.34 7	0.26 78	0.16 147	0.12 116	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 28

MonSter	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	0.55 61	0.43 145	0.28 26	0.29 48	0.23 9	0.21 9	0.56 134	0.25 56	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 114	0.20 50	0.40 66	0.42 141	0.28 217	0.80 462	0.23 62	0.48 25	0.37 110	0.37 136	0.31 56	0.23 9	0.24 31	1.20 397	0.27 96	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.14 159

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 76	0.21 42	0.25 16	0.22 46	0.48 25	0.31 56	0.32 82	0.26 23	0.37 140	0.24 31	0.83 266	0.29 129	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.11 15	0.14 47	0.11 3

Pointernet	0.37 168	0.20 50	0.57 266	0.43 163	0.28 217	0.51 239	0.27 121	0.93 276	0.61 241	0.47 212	0.63 238	0.49 223	0.38 169	0.49 96	0.33 214	0.17 207	0.13 231	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 28

IGEV-Stereo+	0.45 243	0.21 90	0.43 102	0.41 116	0.39 454	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 101	0.26 16	0.25 17	0.31 73	0.41 185	1.43 469	0.30 150	0.17 207	0.12 116	0.15 65	0.11 15	1.16 724	1.70 740

LoS	0.40 196	0.21 90	0.44 108	0.37 38	0.22 62	0.50 219	0.40 319	1.00 315	0.94 377	0.48 221	0.66 251	0.48 214	0.40 181	0.60 162	0.37 267	0.18 264	0.14 305	0.16 117	0.11 15	0.14 47	0.14 159
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
s12784h	0.52 292	0.20 50	0.38 40	0.41 116	0.19 27	0.96 526	0.34 221	1.17 396	1.25 568	0.81 341	0.90 335	0.63 316	0.50 282	1.45 474	0.42 326	0.14 60	0.12 116	0.17 177	0.11 15	0.18 239	0.11 3

XX-TBD	0.46 252	0.70 668	0.35 9	0.79 660	0.25 133	0.58 307	0.26 103	0.69 155	1.27 579	0.76 321	1.00 365	0.45 195	0.33 125	0.47 86	0.37 267	0.19 322	0.15 371	0.15 65	0.11 15	0.17 184	0.14 159

TT111	0.27 27	0.21 90	0.42 93	0.38 60	0.23 77	0.30 35	0.20 18	0.51 36	0.32 67	0.31 71	0.22 9	0.50 229	0.26 44	0.46 73	0.27 96	0.14 60	0.13 231	0.16 117	0.12 82	0.13 7	0.13 88

DNSM	1.07 605	1.92 750	0.40 66	0.39 76	0.25 133	0.42 113	0.30 155	0.97 302	0.40 124	0.43 185	0.46 154	0.40 164	0.50 282	3.03 637	2.08 689	0.20 371	0.18 472	0.15 65	0.12 82	4.57 770	4.29 771

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 51	0.36 20	0.26 155	0.43 124	0.20 18	0.49 27	0.37 110	0.28 26	0.31 56	0.31 73	0.19 3	0.46 73	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.14 159

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 51	0.37 38	0.25 133	0.39 85	0.20 18	0.52 38	0.36 101	0.35 115	0.33 65	0.29 55	0.19 3	0.49 96	0.26 78	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 88

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 51	0.36 20	0.25 133	0.39 85	0.20 18	0.52 38	0.36 101	0.28 26	0.33 65	0.29 55	0.19 3	0.46 73	0.24 28	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.13 88

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 76	0.23 77	0.39 85	0.26 103	0.54 52	0.34 87	0.24 11	0.31 56	0.38 152	0.21 9	0.49 96	0.26 78	0.15 99	0.12 116	0.17 177	0.12 82	0.15 88	0.11 3

TS12	0.36 158	0.20 50	0.40 66	0.43 163	0.20 34	0.58 307	0.31 170	0.89 252	0.41 133	0.40 167	0.73 280	0.36 127	0.40 181	0.73 222	0.37 267	0.14 60	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.16 131	0.14 159

DF	0.38 175	0.22 131	0.60 284	0.46 245	0.26 155	0.46 150	0.31 170	0.84 234	0.47 170	0.43 185	0.66 251	0.58 290	0.31 97	0.79 249	0.30 150	0.18 264	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.15 207

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 163	0.38 60	0.27 187	0.31 40	0.23 62	0.49 27	0.38 118	0.29 44	0.28 38	0.36 127	0.29 74	0.46 73	0.24 28	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 88

aanet-new-90k	0.34 129	0.21 90	0.77 420	0.41 116	0.23 77	0.43 124	0.36 249	0.64 120	0.30 49	0.28 26	0.40 108	0.31 73	0.50 282	0.97 320	0.22 10	0.13 29	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.19 296	0.11 3

aanet-new-60k	0.34 129	0.21 90	0.76 412	0.42 141	0.22 62	0.58 307	0.31 170	0.71 165	0.33 78	0.33 93	0.39 103	0.40 164	0.43 202	0.77 237	0.23 17	0.13 29	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.17 184	0.12 28

aanet-new-70k	0.35 142	0.20 50	0.79 433	0.42 141	0.21 42	0.50 219	0.30 155	0.65 130	0.31 56	0.33 93	0.40 108	0.31 73	0.51 297	1.00 336	0.24 28	0.12 10	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.12 28

aanet-new-78k	0.35 142	0.22 131	0.91 497	0.43 163	0.21 42	0.33 49	0.36 249	0.65 130	0.32 67	0.32 82	0.40 108	0.31 73	0.59 362	0.91 294	0.22 10	0.12 10	0.10 9	0.16 117	0.12 82	0.18 239	0.12 28

aanet-new-40k	0.33 114	0.22 131	0.81 440	0.40 93	0.25 133	0.52 247	0.23 62	0.67 148	0.32 67	0.33 93	0.47 159	0.33 103	0.52 305	0.35 9	0.28 116	0.13 29	0.10 9	0.16 117	0.12 82	0.18 239	0.12 28

aanet-new-36k	0.33 114	0.21 90	0.52 201	0.42 141	0.21 42	0.52 247	0.32 192	0.64 120	0.36 101	0.34 105	0.38 95	0.36 127	0.56 337	0.81 259	0.24 28	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.13 88

aanet-new-34k	0.33 114	0.22 131	0.65 312	0.40 93	0.20 34	0.34 52	0.30 155	0.80 208	0.42 139	0.34 105	0.53 198	0.34 114	0.57 350	0.38 18	0.25 56	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.12 28

aanet-32k-new	0.33 114	0.23 170	0.55 241	0.43 163	0.23 77	0.50 219	0.32 192	0.55 61	0.36 101	0.34 105	0.42 121	0.36 127	0.55 329	0.77 237	0.24 28	0.16 147	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.19 296	0.12 28

aanet-new-32k	0.32 98	0.22 131	0.53 212	0.43 163	0.24 103	0.54 268	0.23 62	0.72 167	0.31 56	0.37 136	0.38 95	0.43 181	0.54 321	0.41 39	0.24 28	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.13 88

aanet-new-30k	0.32 98	0.22 131	0.53 212	0.43 163	0.24 103	0.54 268	0.23 62	0.72 167	0.31 56	0.37 136	0.38 95	0.43 181	0.54 321	0.41 39	0.24 28	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 88	0.20 50	0.57 266	0.40 93	0.22 62	0.36 67	0.33 206	0.73 173	0.31 56	0.37 136	0.40 108	0.31 73	0.44 214	0.50 105	0.26 78	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.13 88

aanet-new-24k	0.33 114	0.21 90	0.51 187	0.42 141	0.23 77	0.53 258	0.30 155	0.62 104	0.37 110	0.40 167	0.61 230	0.34 114	0.48 256	0.44 54	0.25 56	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.12 28

aanet-new-16k	0.32 98	0.21 90	0.56 252	0.45 225	0.22 62	0.43 124	0.21 36	0.66 139	0.44 155	0.36 125	0.43 133	0.37 140	0.48 256	0.41 39	0.28 116	0.14 60	0.10 9	0.16 117	0.12 82	0.18 239	0.13 88

aanet-new-10k	0.35 142	0.22 131	0.87 473	0.47 262	0.23 77	0.66 377	0.24 78	0.63 112	0.40 124	0.38 153	0.42 121	0.40 164	0.53 314	0.40 34	0.29 129	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.19 296	0.13 88

aanet-new-14k	0.36 158	0.24 199	0.83 449	0.46 245	0.22 62	0.46 150	0.33 206	0.66 139	0.61 241	0.39 165	0.48 166	0.29 55	0.64 394	0.41 39	0.29 129	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.21 394	0.14 159

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 234	1.50 736	1.55 652	0.37 38	0.33 349	0.41 100	0.26 103	0.79 199	0.35 97	0.34 105	0.46 154	0.41 173	0.41 185	0.45 60	0.24 28	0.15 99	0.13 231	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.18 317

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 206	0.19 28	0.84 454	0.40 93	0.28 217	0.46 150	0.28 129	0.78 192	0.37 110	0.34 105	0.51 186	0.39 155	0.48 256	0.39 25	0.23 17	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	1.46 733

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 88	0.22 131	0.48 154	0.41 116	0.26 155	0.41 100	0.26 103	0.76 185	0.33 78	0.33 93	0.43 133	0.29 55	0.46 230	0.35 9	0.24 28	0.13 29	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.18 317

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 114	0.20 50	0.45 125	0.40 93	0.26 155	0.43 124	0.39 303	0.86 239	0.51 196	0.36 125	0.48 166	0.34 114	0.45 221	0.35 9	0.26 78	0.14 60	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.12 28

Foundation-i1a	0.37 168	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 27	0.51 239	0.47 425	1.01 323	0.42 139	0.51 245	0.44 142	0.57 283	0.57 350	0.78 244	0.29 129	0.15 99	0.11 42	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 88

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 40	0.34 6	0.18 19	0.31 40	0.27 121	0.45 21	0.25 18	0.30 59	0.22 9	0.25 27	0.32 114	0.46 73	0.25 56	0.16 147	0.12 116	0.14 22	0.12 82	0.15 88	0.12 28

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 133	0.31 40	0.30 155	0.59 87	0.37 110	0.29 44	0.33 65	0.25 27	0.25 35	0.48 94	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 175	0.23 170	0.44 108	0.36 20	0.22 62	0.39 85	0.34 221	0.70 160	0.86 341	0.43 185	0.69 266	0.60 301	0.33 125	0.73 222	0.35 243	0.17 207	0.14 305	0.15 65	0.12 82	0.17 184	0.17 286

WQFJA1++	1.55 668	0.22 131	0.45 125	0.38 60	0.28 217	0.38 79	0.20 18	0.62 104	0.28 34	0.38 153	0.39 103	0.34 114	0.39 174	0.64 177	0.27 96	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.12 82	25.04 789	0.14 159

GEAStereo	0.31 88	0.21 90	0.43 102	0.43 163	0.31 299	0.46 150	0.36 249	0.74 179	0.33 78	0.34 105	0.38 95	0.32 86	0.33 125	0.43 48	0.26 78	0.21 409	0.12 116	0.17 177	0.12 82	0.17 184	0.14 159

BridgeDepth	0.29 68	0.19 28	0.37 20	0.40 93	0.17 7	0.58 307	0.32 192	0.60 97	0.29 44	0.26 16	0.26 23	0.39 155	0.43 202	0.47 86	0.26 78	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 88	0.12 28
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.33 114	0.21 90	0.43 102	0.45 225	0.31 299	0.46 150	0.36 249	0.92 265	0.47 170	0.37 136	0.38 95	0.32 86	0.33 125	0.43 48	0.26 78	0.19 322	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.15 207

GS-Stereo							0.36 249	0.92 265	0.47 170	0.37 136	0.38 95	0.32 86	0.33 125	0.43 48	0.26 78	0.19 322	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.17 184	0.15 207

gasm-f	0.34 129	0.22 131	0.42 93	0.43 163	0.31 299	0.39 85	0.44 384	0.74 179	0.33 78	0.34 105	0.64 243	0.32 86	0.46 230	0.55 129	0.28 116	0.21 409	0.12 116	0.17 177	0.12 82	0.18 239	0.14 159

DDF-Stereo	0.37 168	0.22 131	0.47 146	0.48 296	0.42 483	0.31 40	0.24 78	0.53 44	0.33 78	0.33 93	0.40 108	0.37 140	0.48 256	0.91 294	0.32 192	0.23 469	0.11 42	0.18 230	0.12 82	0.86 709	0.16 251

Zero-FE251	0.34 129	0.23 170	0.51 187	0.45 225	0.29 242	0.58 307	0.24 78	0.82 223	0.34 87	0.49 229	0.38 95	0.52 244	0.42 193	0.47 86	0.27 96	0.18 264	0.14 305	0.17 177	0.12 82	0.14 47	0.13 88

zero-FE	0.36 158	0.22 131	0.47 146	0.45 225	0.43 494	0.30 35	0.24 78	0.61 100	0.33 78	0.33 93	0.41 117	0.37 140	0.50 282	0.64 177	0.32 192	0.22 441	0.11 42	0.18 230	0.12 82	0.83 706	0.16 251

asd	0.30 77	0.21 90	0.41 76	0.39 76	0.24 103	0.47 167	0.30 155	0.69 155	0.30 49	0.41 170	0.39 103	0.28 52	0.33 125	0.62 171	0.27 96	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 28

2.25w	0.32 98	0.24 199	0.48 154	0.37 38	0.24 103	0.45 141	0.25 89	0.62 104	0.40 124	0.45 200	0.58 223	0.27 42	0.32 114	0.74 231	0.35 243	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 159

4w-stereo	0.30 77	0.24 199	0.44 108	0.37 38	0.23 77	0.46 150	0.27 121	0.63 112	0.31 56	0.41 170	0.44 142	0.27 42	0.36 158	0.59 150	0.30 150	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 28

2.5w	0.31 88	0.23 170	0.46 139	0.39 76	0.24 103	0.42 113	0.39 303	0.61 100	0.30 49	0.37 136	0.53 198	0.24 20	0.25 35	0.77 237	0.28 116	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 47	0.12 28

3.75w	0.32 98	0.23 170	0.44 108	0.37 38	0.29 242	0.62 342	0.36 249	0.59 87	0.32 67	0.41 170	0.47 159	0.25 27	0.34 136	0.64 177	0.26 78	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 28

3w_stereo	0.33 114	0.25 241	0.52 201	0.40 93	0.21 42	0.53 258	0.54 488	0.65 130	0.46 165	0.44 192	0.48 166	0.23 9	0.45 221	0.46 73	0.29 129	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.15 207

2w_stereo	0.32 98	0.24 199	0.45 125	0.39 76	0.22 62	0.46 150	0.47 425	0.69 155	0.42 139	0.43 185	0.50 179	0.24 20	0.45 221	0.47 86	0.29 129	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.13 88

monsterstereo	0.34 129	0.20 50	0.44 108	0.45 225	0.35 381	0.27 27	0.29 141	0.53 44	0.51 196	0.44 192	0.61 230	0.26 33	0.25 35	1.19 394	0.27 96	0.13 29	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.10 1

LG-Stereo_L2	0.29 68	0.20 50	0.45 125	0.37 38	0.25 133	0.26 21	0.20 18	0.78 192	0.28 34	0.28 26	0.26 23	0.24 20	0.26 44	0.91 294	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 77	0.20 50	0.44 108	0.37 38	0.26 155	0.29 31	0.21 36	0.66 139	0.26 23	0.25 13	0.25 17	0.24 20	0.22 25	1.24 408	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.14 47	0.11 3

LGtest1	0.27 27	0.21 90	0.44 108	0.41 116	0.21 42	0.42 113	0.19 11	0.56 73	0.26 23	0.29 44	0.24 13	0.29 55	0.29 74	0.55 129	0.25 56	0.18 264	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.14 47	0.13 88

Reg-Stereo(zero)	0.44 234	0.22 131	0.45 125	0.43 163	0.23 77	0.38 79	0.25 89	0.76 185	1.08 454	0.90 368	0.78 294	0.90 424	0.47 242	0.70 206	0.36 255	0.15 99	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.15 207

AIO_rvc	0.36 158	0.23 170	0.49 163	0.43 163	0.27 187	0.59 318	0.38 285	0.94 282	0.45 159	0.33 93	0.46 154	0.49 223	0.22 25	0.84 271	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.13 88

HUF	0.36 158	0.23 170	0.52 201	0.40 93	0.22 62	0.54 268	0.47 425	0.82 223	0.43 145	0.36 125	0.43 133	0.50 229	0.42 193	0.64 177	0.29 129	0.17 207	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.15 88	0.14 159

castereo++	0.38 175	0.23 170	0.41 76	0.43 163	0.31 299	0.97 530	0.22 46	0.86 239	0.58 228	0.32 82	0.44 142	0.51 236	0.39 174	0.93 305	0.24 28	0.17 207	0.11 42	0.17 177	0.12 82	0.14 47	0.14 159

IGEV-RUCA	0.37 168	0.23 170	0.48 154	0.49 318	0.36 399	0.60 326	0.23 62	0.64 120	0.49 178	0.39 165	0.49 176	0.44 187	0.31 97	0.85 277	0.30 150	0.24 494	0.13 231	0.16 117	0.12 82	0.20 346	0.19 366

GIP-stereo	0.34 129	0.23 170	0.45 125	0.50 331	0.36 399	0.38 79	0.23 62	0.78 192	0.52 203	0.34 105	0.51 186	0.46 199	0.38 169	0.51 111	0.27 96	0.20 371	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.16 131	0.14 159

IGEV-Stereo++	0.30 77	0.20 50	0.40 66	0.46 245	0.30 269	0.33 49	0.22 46	0.75 182	0.45 159	0.32 82	0.41 117	0.32 86	0.48 256	0.38 18	0.27 96	0.15 99	0.11 42	0.15 65	0.12 82	0.15 88	0.13 88

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 206	0.19 28	0.83 449	0.40 93	0.28 217	0.46 150	0.28 129	0.78 192	0.37 110	0.34 105	0.51 186	0.39 155	0.48 256	0.39 25	0.23 17	0.14 60	0.12 116	0.16 117	0.12 82	0.17 184	1.46 733

MoCha-V2	0.40 196	0.20 50	0.49 163	0.50 331	0.21 42	0.44 137	0.33 206	0.93 276	0.53 210	0.53 251	0.53 198	0.42 176	0.58 361	1.09 365	0.27 96	0.14 60	0.12 116	0.15 65	0.12 82	0.17 184	0.15 207

iResNet_ROB	0.77 495	0.30 399	0.99 528	0.57 484	0.36 399	0.83 479	0.36 249	2.33 707	1.58 671	1.27 541	1.30 511	1.25 547	0.84 489	1.65 518	0.79 532	0.20 371	0.14 305	0.17 177	0.12 82	0.18 239	0.27 538

pmcnn	2.37 718	0.42 571	2.71 709	0.63 554	0.43 494	1.54 641	1.19 685	2.01 656	1.53 665	2.64 720	7.60 758	18.07 778	1.45 661	3.44 653	2.78 705	0.18 264	0.15 371	0.15 65	0.12 82	0.20 346	0.18 317

F4.4	0.28 49	0.21 90	0.44 108	0.40 93	0.16 1	0.41 100	0.30 155	0.58 83	0.23 12	0.31 71	0.28 38	0.33 103	0.34 136	0.49 96	0.26 78	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.12 28

FORCE_4.6	0.28 49	0.21 90	0.46 139	0.39 76	0.17 7	0.49 197	0.38 285	0.60 97	0.29 44	0.26 16	0.35 80	0.30 64	0.31 97	0.40 34	0.21 6	0.17 207	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.11 3

GEAR-Net	0.40 196	0.26 276	0.51 187	0.52 385	0.29 242	0.45 141	0.25 89	1.66 546	0.46 165	0.37 136	0.58 223	0.46 199	0.45 221	0.50 105	0.38 280	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.15 207

HLF11	0.53 308	0.25 241	1.02 545	0.41 116	0.35 381	0.47 167	0.28 129	1.17 396	0.96 385	0.64 294	0.87 325	0.61 306	0.50 282	1.51 487	0.63 469	0.18 264	0.14 305	0.16 117	0.13 145	0.17 184	0.20 404

aanet-new-28k	0.32 98	0.21 90	0.66 323	0.43 163	0.21 42	0.47 167	0.28 129	0.64 120	0.33 78	0.36 125	0.39 103	0.36 127	0.49 273	0.39 25	0.27 96	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.22 423	0.15 207

aanet-new-22k	0.32 98	0.21 90	0.54 226	0.43 163	0.22 62	0.47 167	0.23 62	0.67 148	0.50 185	0.35 115	0.46 154	0.33 103	0.50 282	0.44 54	0.29 129	0.14 60	0.12 116	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.13 88

aanet-new-12k	0.33 114	0.23 170	0.77 420	0.48 296	0.21 42	0.48 180	0.25 89	0.80 208	0.44 155	0.38 153	0.29 48	0.32 86	0.48 256	0.39 25	0.29 129	0.14 60	0.10 9	0.17 177	0.13 145	0.19 296	0.15 207

aanet-new-8k	0.35 142	0.23 170	0.50 175	0.45 225	0.25 133	0.54 268	0.36 249	0.68 152	0.49 178	0.35 115	0.42 121	0.32 86	0.62 383	0.68 198	0.28 116	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.15 88	0.13 88

aanet-new	0.39 182	0.25 241	0.54 226	0.47 262	0.37 421	0.74 421	0.28 129	0.62 104	0.34 87	0.37 136	0.50 179	0.36 127	0.74 433	0.98 323	0.30 150	0.17 207	0.11 42	0.17 177	0.13 145	0.19 296	0.14 159

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 142	0.21 90	0.52 201	0.48 296	0.27 187	0.75 427	0.38 285	0.63 112	0.43 145	0.37 136	0.50 179	0.35 121	0.50 282	0.43 48	0.30 150	0.15 99	0.11 42	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 142	0.20 50	0.50 175	0.42 141	0.37 421	0.58 307	0.30 155	0.68 152	0.42 139	0.37 136	0.53 198	0.47 207	0.60 366	0.39 25	0.34 230	0.15 99	0.10 9	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.12 28

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 182	0.52 613	1.32 614	0.44 204	0.38 443	0.38 79	0.23 62	0.95 288	0.41 133	0.36 125	0.43 133	0.41 173	0.42 193	0.45 60	0.29 129	0.14 60	0.13 231	0.16 117	0.13 145	0.15 88	0.14 159

RT-Monster	0.45 243	0.23 170	0.47 146	0.44 204	0.40 466	0.51 239	0.25 89	0.87 242	1.01 415	0.87 362	0.86 319	0.68 335	0.41 185	0.67 195	0.40 302	0.16 147	0.14 305	0.15 65	0.13 145	0.14 47	0.17 286

Foundation-i1b	0.36 158	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 27	0.53 258	0.49 450	1.00 315	0.35 97	0.47 212	0.43 133	0.56 277	0.53 314	0.66 191	0.28 116	0.16 147	0.11 42	0.14 22	0.13 145	0.14 47	0.12 28

Selective-IGEV-i32	0.39 182	0.24 199	0.50 175	0.44 204	0.25 133	0.46 150	0.33 206	1.25 435	0.40 124	0.35 115	0.45 148	0.52 244	0.30 86	1.07 358	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

DA	0.43 219	0.23 170	0.49 163	0.50 331	0.25 133	1.08 558	0.44 384	1.18 404	0.58 228	0.46 207	0.64 243	0.54 257	0.47 242	0.46 73	0.32 192	0.19 322	0.13 231	0.19 265	0.13 145	0.18 239	0.14 159

GGEV	0.43 219	0.23 170	0.49 163	0.50 331	0.25 133	1.08 558	0.44 384	1.18 404	0.58 228	0.46 207	0.64 243	0.54 257	0.47 242	0.46 73	0.32 192	0.19 322	0.13 231	0.19 265	0.13 145	0.18 239	0.14 159

AdaDepth	0.30 77	0.22 131	0.49 163	0.44 204	0.27 187	0.44 137	0.24 78	0.52 38	0.30 49	0.31 71	0.37 94	0.26 33	0.32 114	0.79 249	0.25 56	0.12 10	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.15 207

4.5_new	0.29 68	0.25 241	0.41 76	0.36 20	0.23 77	0.52 247	0.36 249	0.56 73	0.34 87	0.45 200	0.42 121	0.27 42	0.25 35	0.40 34	0.24 28	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.12 28

4.5w-stereo	0.29 68	0.25 241	0.41 76	0.36 20	0.23 77	0.52 247	0.36 249	0.56 73	0.34 87	0.45 200	0.42 121	0.27 42	0.25 35	0.40 34	0.24 28	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.16 131	0.12 28

IGEV	0.28 49	0.18 10	0.39 51	0.37 38	0.31 299	0.45 141	0.21 36	0.59 87	0.40 124	0.31 71	0.43 133	0.26 33	0.21 9	0.43 48	0.25 56	0.13 29	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.12 1	0.12 28

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 158	0.23 170	0.54 226	0.50 331	0.28 217	0.36 67	0.22 46	1.02 325	0.39 120	0.42 177	0.64 243	0.36 127	0.51 297	0.39 25	0.29 129	0.18 264	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.18 317

SGD-Stereo	0.32 98	0.20 50	0.40 66	0.38 60	0.19 27	0.43 124	0.22 46	0.64 120	0.33 78	0.42 177	0.34 75	0.27 42	0.35 146	1.15 382	0.30 150	0.20 371	0.10 9	0.15 65	0.13 145	0.17 184	0.13 88

SCV_C0	0.43 219	0.26 276	0.65 312	0.43 163	0.29 242	0.47 167	0.31 170	1.34 451	0.73 295	0.38 153	0.49 176	0.54 257	0.29 74	1.24 408	0.30 150	0.17 207	0.13 231	0.16 117	0.13 145	0.20 346	0.15 207

SCV	0.46 252	0.26 276	0.55 241	0.47 262	0.25 133	0.39 85	0.38 285	1.98 648	0.60 240	0.35 115	0.48 166	0.55 263	0.36 158	1.28 419	0.32 192	0.24 494	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.14 159

AIO_test	0.35 142	0.22 131	0.44 108	0.43 163	0.27 187	0.57 300	0.44 384	0.79 199	0.41 133	0.32 82	0.47 159	0.46 199	0.30 86	0.69 200	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.15 88	0.12 28

castereo	0.41 206	0.22 131	0.46 139	0.44 204	0.30 269	0.61 332	0.56 514	0.97 302	0.80 321	0.38 153	0.69 266	0.45 195	0.69 414	0.51 111	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.12 28

Occ-G	0.42 212	0.21 90	0.48 154	0.41 116	0.26 155	0.42 113	0.62 550	0.77 189	0.49 178	0.43 185	0.66 251	1.02 475	0.46 230	0.78 244	0.41 312	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.13 145	0.16 131	0.16 251

AIO-Stereo	0.37 168	0.25 241	0.51 187	0.47 262	0.23 77	0.45 141	0.39 303	1.07 361	0.52 203	0.41 170	0.48 166	0.52 244	0.25 35	0.72 216	0.30 150	0.16 147	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

RSM	0.39 182	0.24 199	0.49 163	0.46 245	0.26 155	0.47 167	0.40 319	0.92 265	0.44 155	0.41 170	0.42 121	0.65 323	0.33 125	1.07 358	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.17 184	0.13 88

IGEV++	0.40 196	0.22 131	0.51 187	0.52 385	0.29 242	0.45 141	0.25 89	1.65 541	0.46 165	0.37 136	0.57 219	0.46 199	0.45 221	0.50 105	0.38 280	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.15 207

MSKI-zero shot	0.55 342	0.26 276	0.57 266	0.51 363	0.26 155	0.69 397	0.28 129	1.18 404	0.64 253	0.91 372	1.32 524	0.82 386	0.33 125	1.92 558	0.32 192	0.17 207	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.16 251

GCAP-Stereo	0.40 196	0.28 341	0.68 333	0.47 262	0.25 133	0.53 258	0.32 192	0.82 223	0.58 228	0.65 297	0.69 266	0.58 290	0.42 193	0.47 86	0.29 129	0.17 207	0.14 305	0.17 177	0.13 145	0.17 184	0.14 159

Any-RAFT	0.53 308	0.24 199	0.47 146	0.47 262	0.27 187	1.00 538	0.25 89	1.58 523	1.05 435	0.85 358	0.99 360	1.06 486	0.47 242	0.70 206	0.32 192	0.18 264	0.13 231	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.16 251

anonymousdsp2	0.53 308	0.27 311	0.74 398	0.48 296	0.29 242	0.76 435	0.47 425	1.61 532	0.82 332	0.77 327	0.77 292	0.75 358	0.47 242	1.03 343	0.40 302	0.18 264	0.13 231	0.18 230	0.13 145	0.19 296	0.18 317

Selective-IGEV	0.39 182	0.24 199	0.50 175	0.44 204	0.25 133	0.46 150	0.33 206	1.25 435	0.40 124	0.35 115	0.45 148	0.52 244	0.30 86	1.07 358	0.30 150	0.14 60	0.12 116	0.17 177	0.13 145	0.16 131	0.13 88

DCANet-4	0.54 326	0.26 276	1.07 565	0.42 141	0.24 103	0.48 180	0.36 249	0.99 311	1.30 595	1.10 442	1.02 378	0.56 277	0.75 437	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

fff	0.53 308	0.24 199	0.70 351	0.43 163	0.24 103	0.48 180	0.36 249	1.07 361	1.25 568	1.10 442	1.02 378	0.57 283	1.06 592	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

ADStereo(finetuned)	0.57 360	0.24 199	1.06 560	0.43 163	0.24 103	0.49 197	0.35 232	1.05 345	1.30 595	1.12 450	1.03 388	0.58 290	1.20 624	0.84 271	0.51 407	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.19 366

TANstereo	0.44 234	0.21 90	0.44 108	0.41 116	0.21 42	0.65 368	0.26 103	0.79 199	0.83 333	0.93 375	0.98 358	0.51 236	0.46 230	0.54 122	0.35 243	0.18 264	0.24 592	0.16 117	0.13 145	0.16 131	0.26 526

DCANet	0.54 326	0.24 199	0.70 351	0.43 163	0.24 103	0.49 197	0.36 249	1.05 345	1.30 595	1.12 450	1.03 388	0.58 290	0.92 524	0.81 259	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.18 239	0.19 366

csc	0.53 308	0.24 199	0.70 351	0.43 163	0.24 103	0.48 180	0.36 249	1.07 361	1.25 568	1.10 442	1.02 378	0.57 283	1.06 592	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

cscssc	0.53 308	0.24 199	0.70 351	0.43 163	0.24 103	0.48 180	0.36 249	1.07 361	1.25 568	1.10 442	1.02 378	0.57 283	1.06 592	0.73 222	0.52 415	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.13 145	0.15 88	0.19 366

F7	0.27 27	0.20 50	0.39 51	0.41 116	0.17 7	0.37 72	0.32 192	0.56 73	0.27 28	0.28 26	0.33 65	0.30 64	0.30 86	0.51 111	0.20 1	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.14 188	0.15 88	0.12 28

EE1	0.45 243	0.22 131	0.59 280	0.45 225	0.33 349	0.49 197	0.30 155	0.97 302	0.73 295	0.59 280	0.62 234	0.63 316	0.52 305	1.24 408	0.32 192	0.19 322	0.12 116	0.18 230	0.14 188	0.17 184	0.15 207

anonymous	0.28 49	0.22 131	0.43 102	0.39 76	0.26 155	0.22 13	0.24 78	0.35 7	0.34 87	0.42 177	0.60 227	0.24 20	0.27 59	0.50 105	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.18 230	0.14 188	0.15 88	0.13 88

ManiGeoR	0.52 292	0.24 199	0.97 522	0.41 116	0.34 373	0.54 268	0.35 232	1.16 392	1.05 435	0.54 257	0.84 312	0.55 263	0.50 282	1.38 453	0.55 433	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.17 184	0.19 366

HLf10	0.52 292	0.24 199	0.97 522	0.41 116	0.34 373	0.54 268	0.35 232	1.16 392	1.05 435	0.54 257	0.84 312	0.55 263	0.50 282	1.38 453	0.55 433	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.17 184	0.19 366

HLf8	0.51 287	0.25 241	0.96 519	0.40 93	0.33 349	0.62 342	0.36 249	1.17 396	1.07 447	0.61 286	0.83 308	0.56 277	0.44 214	0.99 330	0.46 370	0.20 371	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.19 296	0.21 428

TestStereo_HL2	0.51 287	0.27 311	0.56 252	0.42 141	0.32 325	0.57 300	0.34 221	1.00 315	0.91 363	0.82 347	0.87 325	0.61 306	0.50 282	1.55 496	0.48 385	0.19 322	0.13 231	0.16 117	0.14 188	0.18 239	0.19 366

quiztm	0.48 268	0.26 276	0.52 201	0.49 318	0.55 579	0.45 141	0.42 345	1.45 484	0.81 325	0.79 333	1.14 441	0.57 283	0.32 114	0.58 148	0.36 255	0.17 207	0.12 116	0.17 177	0.14 188	0.18 239	0.15 207

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 142	0.22 131	0.54 226	0.41 116	0.37 421	0.49 197	0.41 338	0.64 120	0.59 238	0.54 257	0.66 251	0.31 73	0.26 44	0.41 39	0.30 150	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.14 188	0.15 88	0.13 88

Foundation-i1	0.40 196	0.19 28	0.36 13	0.42 141	0.32 325	0.54 268	0.48 438	1.18 404	0.52 203	0.54 257	0.54 210	0.58 290	0.49 273	0.65 188	0.32 192	0.16 147	0.13 231	0.15 65	0.14 188	0.14 47	0.13 88

gcap_with_dpt	0.35 142	0.22 131	0.56 252	0.42 141	0.35 381	0.50 219	0.45 405	0.62 104	0.49 178	0.54 257	0.66 251	0.32 86	0.30 86	0.38 18	0.28 116	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.14 188	0.14 47	0.13 88

DLNR-FE	23.17 786	48.55 805	42.94 791	176.85 811	78.48 803	0.35 61	0.21 36	23.51 784	0.75 298	0.66 301	0.86 319	0.59 299	0.30 86	1.55 496	0.44 340	9.85 787	0.12 116	0.18 230	0.14 188	76.92 809	0.16 251

GASTEREO	0.40 196	0.25 241	0.51 187	0.48 296	0.25 133	0.65 368	0.36 249	0.81 215	0.49 178	0.51 245	0.82 307	0.30 64	0.66 406	0.62 171	0.28 116	0.19 322	0.12 116	0.16 117	0.14 188	0.16 131	0.14 159

MSCF	0.38 175	0.25 241	0.52 201	0.47 262	0.25 133	0.62 342	0.37 276	0.81 215	0.47 170	0.50 238	0.71 274	0.32 86	0.65 402	0.54 122	0.28 116	0.19 322	0.12 116	0.17 177	0.14 188	0.17 184	0.14 159

depthmonostereo	0.41 206	0.23 170	0.53 212	0.47 262	0.23 77	0.61 332	0.35 232	1.00 315	0.76 307	0.48 221	0.65 250	0.47 207	0.49 273	0.67 195	0.37 267	0.16 147	0.15 371	0.16 117	0.14 188	0.16 131	0.15 207

DVStereo	0.43 219	0.21 90	0.55 241	0.43 163	0.32 325	0.72 411	0.29 141	0.80 208	0.51 196	0.77 327	0.73 280	0.48 214	0.40 181	1.13 379	0.39 292	0.15 99	0.14 305	0.15 65	0.14 188	0.16 131	0.14 159

xyz-stereo	7.16 759	0.22 131	69.90 804	0.42 141	0.21 42	32.92 793	0.49 450	0.87 242	0.76 307	1.38 600	27.04 786	1.19 530	1.16 612	4.69 675	0.97 580	0.16 147	0.12 116	0.20 317	0.14 188	0.16 131	0.12 28

MM-Stereo_test2	0.43 219	0.24 199	0.67 329	0.51 363	0.32 325	0.55 283	0.45 405	0.97 302	0.77 311	0.59 280	0.51 186	0.49 223	0.42 193	0.80 252	0.30 150	0.15 99	0.13 231	0.18 230	0.14 188	0.19 296	0.14 159

HART	0.45 243	0.22 131	0.54 226	0.50 331	0.26 155	0.41 100	0.29 141	1.03 330	0.50 185	0.58 272	1.45 573	0.61 306	0.35 146	1.08 363	0.30 150	0.15 99	0.13 231	0.19 265	0.14 188	0.19 296	0.14 159

WCG-NET	0.42 212	0.21 90	0.54 226	0.40 93	0.25 133	0.47 167	0.32 192	0.73 173	1.15 506	0.76 321	0.73 280	0.58 290	0.45 221	0.60 162	0.34 230	0.15 99	0.11 42	0.16 117	0.14 188	0.15 88	0.13 88

GCAP-BAT	0.39 182	0.22 131	0.65 312	0.43 163	0.35 381	0.34 52	0.37 276	0.83 228	0.67 272	0.48 221	0.56 214	0.55 263	0.38 169	0.74 231	0.31 178	0.17 207	0.13 231	0.18 230	0.14 188	0.15 88	0.15 207

WCG-NET（raft）	0.45 243	0.21 90	0.55 241	0.40 93	0.24 103	0.50 219	0.36 249	0.73 173	1.09 463	0.71 310	0.76 289	0.92 435	0.51 297	0.84 271	0.34 230	0.16 147	0.12 116	0.15 65	0.14 188	0.14 47	0.14 159

RSM++	0.38 175	0.24 199	0.51 187	0.47 262	0.26 155	0.50 219	0.41 338	0.79 199	0.45 159	0.37 136	0.45 148	0.60 301	0.35 146	1.02 342	0.30 150	0.15 99	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.18 239	0.13 88

DLNR_Zeroshot_test	23.17 786	48.52 804	43.29 792	176.68 810	78.69 804	0.35 61	0.21 36	23.41 783	0.75 298	0.66 301	0.86 319	0.59 299	0.30 86	1.56 501	0.44 340	9.57 783	0.12 116	0.18 230	0.14 188	76.92 809	0.16 251

GCAPDPT-zeroshot	0.39 182	0.22 131	0.65 312	0.43 163	0.35 381	0.34 52	0.37 276	0.83 228	0.67 272	0.48 221	0.56 214	0.55 263	0.38 169	0.74 231	0.31 178	0.17 207	0.13 231	0.18 230	0.14 188	0.15 88	0.15 207

RAFT-Test	0.54 326	0.25 241	0.64 305	0.47 262	0.30 269	0.97 530	0.27 121	1.24 433	0.81 325	0.96 385	1.12 430	1.28 558	0.48 256	0.71 212	0.36 255	0.17 207	0.13 231	0.17 177	0.14 188	0.16 131	0.16 251

knoymous	0.51 287	0.29 376	0.47 146	0.43 163	0.30 269	0.55 283	0.55 506	1.02 325	0.77 311	0.98 395	0.85 316	0.94 440	0.56 337	0.85 277	0.45 355	0.20 371	0.14 305	0.26 528	0.14 188	0.23 453	0.23 471

RCA-Stereo	0.50 284	0.23 170	0.58 274	0.48 296	0.33 349	0.55 283	0.45 405	0.97 302	1.38 631	0.68 304	1.05 394	0.63 316	0.80 468	0.59 150	0.32 192	0.17 207	0.12 116	0.17 177	0.14 188	0.16 131	0.14 159

CroCo-Stereo	0.40 196	0.31 436	0.73 381	0.58 490	0.27 187	0.26 21	0.33 206	0.95 288	0.81 325	0.42 177	0.47 159	0.65 323	0.47 242	0.39 25	0.34 230	0.18 264	0.15 371	0.16 117	0.14 188	0.19 296	0.16 251
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raftrobust	0.52 292	0.25 241	0.56 252	0.65 578	0.52 564	0.49 197	0.34 221	0.98 308	0.91 363	1.30 558	0.87 325	0.63 316	0.81 472	0.78 244	0.41 312	0.19 322	0.15 371	0.16 117	0.14 188	0.15 88	0.16 251

iResNetv2_ROB	0.80 512	0.37 541	1.71 665	0.56 465	0.37 421	0.94 517	0.64 558	1.73 562	1.34 610	1.23 522	1.42 560	1.26 551	0.92 524	1.85 553	0.56 439	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.14 188	0.24 473	0.19 366

MLCV	0.72 455	0.34 504	1.10 575	0.51 363	0.23 77	0.91 503	0.39 303	1.33 446	1.23 558	1.46 620	1.55 603	1.01 473	0.64 394	1.95 563	0.80 537	0.18 264	0.12 116	0.18 230	0.14 188	0.19 296	0.17 286

F5.5	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.40 93	0.17 7	0.47 167	0.28 129	0.54 52	0.28 34	0.25 13	0.35 80	0.32 86	0.31 97	0.44 54	0.20 1	0.13 29	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.11 3

F8.5	0.27 27	0.20 50	0.38 40	0.42 141	0.17 7	0.37 72	0.26 103	0.53 44	0.27 28	0.28 26	0.36 87	0.31 73	0.31 97	0.51 111	0.20 1	0.14 60	0.11 42	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.11 3

FORCE_9	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.41 116	0.17 7	0.36 67	0.26 103	0.52 38	0.26 23	0.28 26	0.35 80	0.31 73	0.31 97	0.51 111	0.20 1	0.13 29	0.11 42	0.16 117	0.15 220	0.16 131	0.11 3

FORCE_8	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.43 163	0.17 7	0.38 79	0.29 141	0.54 52	0.27 28	0.29 44	0.38 95	0.33 103	0.32 114	0.50 105	0.20 1	0.14 60	0.11 42	0.16 117	0.15 220	0.17 184	0.11 3

FORCE_4.5	0.28 49	0.21 90	0.45 125	0.41 116	0.17 7	0.31 40	0.36 249	0.57 79	0.30 49	0.23 9	0.33 65	0.23 9	0.29 74	0.62 171	0.21 6	0.17 207	0.11 42	0.16 117	0.15 220	0.14 47	0.12 28

GELT-Stereo	0.33 114	0.22 131	0.45 125	0.44 204	0.36 399	0.32 47	0.29 141	0.67 148	0.55 217	0.52 249	0.41 117	0.39 155	0.35 146	0.56 134	0.31 178	0.13 29	0.11 42	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.13 88

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 40	0.40 93	0.30 269	0.11 1	0.26 103	0.40 13	0.36 101	0.30 59	0.34 75	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 28	0.18 264	0.13 231	0.16 117	0.15 220	0.18 239	0.15 207

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 93	0.35 12	0.23 77	0.21 9	0.41 338	0.42 18	0.19 3	0.29 44	0.45 148	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 28	0.15 99	0.11 42	0.18 230	0.15 220	0.15 88	0.13 88

GGDA	0.49 278	0.25 241	0.53 212	0.41 116	0.29 242	0.57 300	0.33 206	0.98 308	0.97 393	0.81 341	0.89 334	0.61 306	0.51 297	1.26 413	0.47 379	0.18 264	0.13 231	0.16 117	0.15 220	0.18 239	0.18 317

TestStereo-Hl	0.51 287	0.27 311	0.55 241	0.41 116	0.29 242	0.55 283	0.45 405	1.05 345	0.90 357	0.87 362	0.85 316	0.72 350	0.65 402	1.33 434	0.43 336	0.17 207	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.18 239	0.18 317

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 142	0.22 131	0.53 212	0.41 116	0.36 399	0.48 180	0.42 345	0.63 112	0.57 223	0.54 257	0.64 243	0.32 86	0.26 44	0.41 39	0.31 178	0.17 207	0.12 116	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 142	0.22 131	0.54 226	0.42 141	0.35 381	0.46 150	0.40 319	0.62 104	0.54 214	0.56 268	0.67 258	0.36 127	0.27 59	0.49 96	0.28 116	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

water-stereo	0.39 182	0.20 50	0.48 154	0.44 204	0.27 187	0.50 219	0.26 103	0.92 265	0.51 196	0.53 251	0.78 294	0.55 263	0.49 273	0.42 46	0.42 326	0.16 147	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.15 207

G2L-ROB	0.73 473	0.25 241	0.76 412	0.54 424	0.39 454	0.95 520	0.66 566	1.66 546	1.09 463	1.24 529	1.02 378	1.64 634	0.71 425	1.63 515	1.02 587	0.20 371	0.14 305	0.17 177	0.15 220	0.20 346	0.22 451

xyz-stereo-finetune	0.48 268	0.25 241	0.54 226	0.42 141	0.23 77	0.80 462	0.42 345	0.80 208	0.80 321	0.61 286	0.62 234	0.54 257	0.43 202	1.70 530	0.58 446	0.15 99	0.15 371	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.15 207

G2L-Stereo_test	0.73 473	0.27 311	0.74 398	0.49 318	0.40 466	0.90 499	0.81 615	1.53 511	1.14 494	1.28 543	1.27 500	1.52 612	0.72 429	1.62 513	0.94 571	0.19 322	0.14 305	0.16 117	0.15 220	0.18 239	0.19 366

fffft	0.38 175	0.23 170	0.51 187	0.44 204	0.32 325	0.43 124	0.48 438	0.76 185	0.36 101	0.44 192	0.34 75	0.38 152	0.31 97	1.31 426	0.32 192	0.14 60	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.16 251
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 182	0.25 241	0.50 175	0.45 225	0.30 269	0.61 332	0.36 249	0.72 167	0.45 159	0.46 207	0.43 133	0.42 176	0.35 146	1.39 460	0.29 129	0.15 99	0.12 116	0.20 317	0.15 220	0.16 131	0.15 207

999	0.48 268	0.22 131	0.49 163	0.48 296	0.34 373	0.75 427	0.31 170	0.85 237	0.55 217	0.37 136	0.48 166	0.50 229	0.36 158	2.45 607	0.39 292	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.15 220	0.16 131	0.19 366

mms	0.40 196	0.27 311	0.52 201	0.46 245	0.32 325	0.43 124	0.46 415	0.70 160	0.46 165	0.35 115	0.58 223	0.44 187	0.30 86	1.36 447	0.33 214	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.15 220	0.19 296	0.15 207

ours_stereo	0.39 182	0.28 341	0.51 187	0.46 245	0.30 269	0.40 93	0.44 384	0.73 173	0.56 221	0.35 115	0.56 214	0.46 199	0.33 125	1.11 371	0.32 192	0.16 147	0.13 231	0.19 265	0.15 220	0.19 296	0.14 159

UGAM-zero	1.00 586	0.30 399	0.93 504	0.47 262	0.30 269	0.57 300	0.25 89	2.25 700	0.63 248	1.01 409	1.10 417	2.73 712	1.85 698	6.26 712	0.40 302	0.17 207	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.17 286

RAStereo	0.34 129	0.21 90	0.66 323	0.47 262	0.27 187	0.26 21	0.29 141	0.69 155	0.63 248	0.32 82	0.42 121	0.45 195	0.31 97	0.45 60	0.34 230	0.17 207	0.15 371	0.19 265	0.15 220	0.18 239	0.13 88

RAFT-Stereo-weight	0.47 262	0.24 199	0.53 212	0.48 296	0.27 187	0.60 326	0.35 232	1.02 325	1.07 447	0.99 398	0.78 294	0.76 362	0.28 67	0.76 234	0.36 255	0.16 147	0.12 116	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.15 207

gcap-zeroshot	0.35 142	0.22 131	0.55 241	0.41 116	0.37 421	0.48 180	0.42 345	0.64 120	0.54 214	0.53 251	0.63 238	0.33 103	0.26 44	0.38 18	0.31 178	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

test_for_model	0.35 142	0.22 131	0.53 212	0.41 116	0.36 399	0.48 180	0.42 345	0.63 112	0.57 223	0.54 257	0.64 243	0.32 86	0.26 44	0.41 39	0.31 178	0.17 207	0.12 116	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

MGS-Stereo	0.42 212	0.26 276	0.58 274	0.44 204	0.28 217	0.50 219	0.34 221	0.57 79	0.83 333	0.46 207	1.31 517	0.52 244	0.33 125	0.65 188	0.36 255	0.19 322	0.16 410	0.18 230	0.15 220	0.17 184	0.16 251

qqq1	0.72 455	0.30 399	0.86 461	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.44 340	0.24 494	0.20 514	0.18 230	0.15 220	0.18 239	0.18 317

fff1	0.72 455	0.30 399	0.86 461	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.44 340	0.24 494	0.20 514	0.18 230	0.15 220	0.18 239	0.18 317

ACVNet-DCA	0.56 351	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	1.42 472	0.78 315	0.58 272	0.79 300	0.48 214	0.88 510	1.46 476	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.25 509	0.15 220	0.22 423	0.21 428

1test111	0.54 326	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	1.42 472	0.78 315	0.58 272	0.79 300	0.48 214	0.88 510	0.88 286	0.59 449	0.20 371	0.12 116	0.25 509	0.15 220	0.22 423	0.21 428

cc1	0.64 407	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	0.93 276	3.05 734	0.58 272	0.79 300	0.48 214	0.88 510	1.46 476	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.25 509	0.15 220	0.19 296	0.19 366

ff7	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

IGEVStereo-DCA	0.46 252	0.28 341	0.56 252	0.43 163	0.33 349	0.49 197	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.47 212	0.48 166	0.48 214	0.46 230	2.03 570	0.30 150	0.19 322	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.18 317

ffff	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

rrr	0.46 252	0.28 341	0.73 381	0.43 163	0.33 349	0.49 197	0.38 285	0.76 185	0.50 185	0.47 212	0.48 166	0.48 214	0.46 230	2.03 570	0.30 150	0.19 322	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.16 131	0.16 251

11t	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

tt1	0.62 386	0.32 455	0.51 187	0.54 424	0.26 155	1.16 581	0.48 438	0.95 288	2.47 720	0.57 270	0.77 292	0.49 223	0.81 472	1.55 496	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.24 468	0.15 220	0.19 296	0.20 404

MaDis-Stereo	0.36 158	0.25 241	0.58 274	0.44 204	0.34 373	0.30 35	0.30 155	0.72 167	0.50 185	0.37 136	0.36 87	0.58 290	0.49 273	0.52 116	0.36 255	0.19 322	0.16 410	0.19 265	0.15 220	0.18 239	0.14 159

UniTT-Stereo	0.36 158	0.23 170	0.59 280	0.48 296	0.36 399	0.40 93	0.32 192	0.53 44	0.49 178	0.54 257	0.55 211	0.36 127	0.31 97	0.58 148	0.51 407	0.20 371	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.19 296	0.15 207

testlalala	0.35 142	0.22 131	0.55 241	0.41 116	0.37 421	0.48 180	0.42 345	0.64 120	0.54 214	0.53 251	0.63 238	0.33 103	0.26 44	0.38 18	0.31 178	0.16 147	0.11 42	0.19 265	0.15 220	0.14 47	0.13 88

AEACV	0.37 168	0.24 199	0.52 201	0.47 262	0.51 551	0.37 72	0.38 285	0.65 130	0.53 210	0.42 177	0.56 214	0.46 199	0.60 366	0.53 118	0.30 150	0.16 147	0.13 231	0.18 230	0.15 220	0.17 184	0.14 159

anonymousdsp	0.43 219	0.27 311	0.53 212	0.44 204	0.32 325	0.50 219	0.42 345	0.89 252	0.51 196	0.49 229	0.53 198	0.47 207	0.47 242	1.33 434	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

riskmin	0.56 351	0.27 311	0.60 284	0.43 163	0.31 299	0.83 479	0.42 345	1.14 387	1.04 430	0.73 320	0.75 287	1.11 513	1.01 574	0.81 259	0.51 407	0.20 371	0.14 305	0.24 468	0.15 220	0.24 473	0.25 502

Selective-RAFT	0.52 292	0.28 341	0.79 433	0.55 449	0.27 187	0.91 503	0.33 206	0.80 208	0.88 350	0.58 272	0.63 238	0.81 381	0.77 449	1.29 423	0.48 385	0.19 322	0.14 305	0.17 177	0.15 220	0.19 296	0.17 286

MC-Stereo	0.43 219	0.23 170	0.48 154	0.51 363	0.28 217	0.39 85	0.32 192	0.88 251	0.68 278	0.60 285	0.84 312	0.56 277	0.61 377	1.03 343	0.31 178	0.17 207	0.11 42	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.13 88

ccc-4	0.43 219	0.27 311	0.56 252	0.44 204	0.33 349	0.50 219	0.42 345	0.87 242	0.50 185	0.49 229	0.53 198	0.44 187	0.48 256	1.38 453	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 581	0.40 560	1.82 674	0.66 584	0.62 616	2.05 689	0.78 602	1.91 628	1.29 589	1.54 641	1.42 560	1.51 609	1.23 629	1.99 566	1.33 629	0.23 469	0.14 305	0.20 317	0.15 220	0.27 518	0.26 526

IGEV-Stereo	0.43 219	0.27 311	0.54 226	0.45 225	0.32 325	0.50 219	0.42 345	0.90 260	0.51 196	0.49 229	0.53 198	0.47 207	0.47 242	1.32 430	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.15 220	0.18 239	0.18 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
111	0.60 376	0.23 170	0.70 351	0.43 163	0.24 103	0.72 411	0.42 345	1.18 404	1.41 647	0.80 336	1.38 550	1.10 506	0.79 462	0.96 312	0.58 446	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.19 366

test_xeample3	0.42 212	0.28 341	0.69 345	0.43 163	0.33 349	0.56 295	0.38 285	0.79 199	0.45 159	0.53 251	0.46 154	0.44 187	0.44 214	1.38 453	0.31 178	0.18 264	0.14 305	0.19 265	0.15 220	0.17 184	0.16 251

CFNet-RSSM	0.54 326	0.24 199	0.70 351	0.48 296	0.28 217	0.60 326	0.27 121	1.49 492	1.14 494	1.06 423	0.93 341	1.08 493	0.54 321	0.70 206	0.35 243	0.16 147	0.12 116	0.17 177	0.15 220	0.16 131	0.14 159

Gwc-CoAtRS	0.52 292	0.24 199	0.68 333	0.48 296	0.29 242	0.64 352	0.25 89	1.16 392	1.08 454	1.01 409	1.00 365	1.12 514	0.56 337	0.69 200	0.37 267	0.16 147	0.13 231	0.17 177	0.15 220	0.15 88	0.15 207

R-Stereo Train	0.57 360	0.26 276	0.63 298	0.54 424	0.36 399	0.69 397	0.54 488	1.22 426	0.72 290	1.61 653	1.50 590	0.75 358	0.53 314	0.64 177	0.44 340	0.18 264	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.17 286

RAFT-Stereo	0.57 360	0.26 276	0.63 298	0.54 424	0.36 399	0.69 397	0.54 488	1.22 426	0.72 290	1.61 653	1.50 590	0.75 358	0.53 314	0.64 177	0.44 340	0.18 264	0.15 371	0.17 177	0.15 220	0.17 184	0.17 286
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.75 487	0.40 560	1.36 621	0.67 596	0.29 242	0.92 510	0.59 539	1.52 504	1.25 568	1.28 543	1.48 585	0.94 440	0.76 445	1.62 513	0.78 525	0.18 264	0.14 305	0.18 230	0.15 220	0.22 423	0.23 471

FORCE_4	0.29 68	0.20 50	0.47 146	0.42 141	0.17 7	0.45 141	0.37 276	0.54 52	0.22 8	0.29 44	0.35 80	0.32 86	0.31 97	0.56 134	0.23 17	0.15 99	0.11 42	0.18 230	0.16 276	0.16 131	0.12 28

FORCE_5	0.28 49	0.20 50	0.41 76	0.43 163	0.17 7	0.37 72	0.22 46	0.66 139	0.25 18	0.27 23	0.36 87	0.37 140	0.28 67	0.49 96	0.21 6	0.14 60	0.10 9	0.17 177	0.16 276	0.18 239	0.12 28

FORCE_6	0.27 27	0.21 90	0.39 51	0.39 76	0.16 1	0.42 113	0.29 141	0.58 83	0.27 28	0.28 26	0.33 65	0.25 27	0.29 74	0.49 96	0.23 17	0.14 60	0.11 42	0.17 177	0.16 276	0.17 184	0.12 28

AnonStereo	0.46 252	0.24 199	0.65 312	0.47 262	0.34 373	0.47 167	0.40 319	0.95 288	0.78 315	0.70 307	0.57 219	0.80 374	0.50 282	1.00 336	0.33 214	0.20 371	0.12 116	0.18 230	0.16 276	0.22 423	0.16 251

TestStereo_HLe17	0.54 326	0.24 199	1.22 594	0.41 116	0.30 269	0.61 332	0.41 338	1.22 426	1.09 463	0.61 286	0.86 319	0.53 251	0.46 230	1.33 434	0.45 355	0.19 322	0.12 116	0.18 230	0.16 276	0.18 239	0.18 317

TestStereo_HL3	0.56 351	0.26 276	1.40 623	0.44 204	0.34 373	0.67 383	0.53 481	0.92 265	0.84 337	0.96 385	0.99 360	0.80 374	0.62 383	1.08 363	0.39 292	0.18 264	0.14 305	0.17 177	0.16 276	0.17 184	0.21 428

DN	0.42 212	0.24 199	0.49 163	0.47 262	0.41 477	0.58 307	0.32 192	0.81 215	0.84 337	0.45 200	0.52 191	0.77 364	0.35 146	0.64 177	0.33 214	0.24 494	0.17 446	0.19 265	0.16 276	0.20 346	0.21 428

LiteMatch	0.32 98	0.24 199	0.37 20	0.45 225	0.25 133	0.34 52	0.31 170	0.49 27	0.32 67	0.29 44	0.27 32	0.40 164	0.48 256	0.45 60	0.66 481	0.21 409	0.12 116	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.19 366

Lsterematch	0.52 292	0.24 199	0.64 305	0.45 225	0.25 133	0.71 408	0.31 170	0.81 215	1.05 435	0.96 385	1.28 506	0.69 341	0.48 256	0.84 271	0.66 481	0.21 409	0.12 116	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.19 366

BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 76	0.26 155	0.24 15	0.24 78	0.33 3	0.26 23	0.21 1	0.27 32	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 116	0.12 10	0.10 9	0.16 117	0.16 276	0.13 7	0.13 88

WQFJA1	0.48 268	0.27 311	0.53 212	0.46 245	0.85 686	0.79 453	0.39 303	1.11 378	0.75 298	0.50 238	0.52 191	0.53 251	0.50 282	0.71 212	0.65 475	0.17 207	0.21 542	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.16 251

WQFJX1	0.57 360	0.26 276	0.54 226	0.48 296	0.72 644	0.68 391	0.47 425	2.46 720	0.71 288	0.54 257	0.50 179	0.53 251	0.51 297	1.36 447	0.60 457	0.18 264	0.20 514	0.20 317	0.16 276	0.20 346	0.20 404

WQFJX	0.51 287	0.27 311	0.52 201	0.46 245	0.87 692	0.75 427	0.39 303	1.29 443	0.77 311	0.53 251	0.52 191	0.55 263	0.55 329	0.95 311	0.60 457	0.17 207	0.19 493	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.18 317

NLMM	0.48 268	0.27 311	0.53 212	0.46 245	0.85 686	0.79 453	0.39 303	1.12 381	0.75 298	0.50 238	0.52 191	0.53 251	0.50 282	0.72 216	0.65 475	0.17 207	0.21 542	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.16 251

S2M2_XL	0.24 5	0.24 199	0.39 51	0.34 6	0.24 103	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 44	0.40 108	0.24 20	0.23 28	0.32 4	0.26 78	0.20 371	0.18 472	0.18 230	0.16 276	0.18 239	0.14 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.50 284	0.24 199	0.54 226	0.54 424	0.74 652	0.49 197	0.53 481	1.09 368	1.05 435	0.62 291	0.95 344	0.61 306	0.42 193	0.77 237	0.38 280	0.20 371	0.17 446	0.20 317	0.16 276	0.18 239	0.18 317

tt45	0.45 243	0.23 170	0.46 139	0.45 225	0.33 349	0.79 453	0.32 192	0.78 192	0.41 133	0.51 245	0.44 142	0.49 223	0.37 162	2.14 580	0.34 230	0.16 147	0.13 231	0.19 265	0.16 276	0.17 184	0.18 317

fffy	0.42 212	0.27 311	0.57 266	0.46 245	0.29 242	0.48 180	0.35 232	0.91 262	0.55 217	0.40 167	0.58 223	0.55 263	0.41 185	1.26 413	0.36 255	0.15 99	0.13 231	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.14 159

model_zeroshot	0.48 268	0.29 376	0.86 461	0.51 363	0.36 399	0.69 397	0.37 276	1.12 381	0.62 245	0.85 358	0.84 312	0.66 328	0.37 162	0.73 222	0.34 230	0.20 371	0.16 410	0.19 265	0.16 276	0.17 184	0.16 251

11t1	0.52 292	0.28 341	0.68 333	0.51 363	0.28 217	0.83 479	0.39 303	1.22 426	0.63 248	0.84 353	0.74 285	0.68 335	0.68 410	0.91 294	0.57 442	0.21 409	0.18 472	0.19 265	0.16 276	0.20 346	0.21 428

ProNet	0.43 219	0.28 341	0.58 274	0.43 163	0.30 269	0.56 295	0.52 473	1.00 315	0.58 228	0.44 192	0.49 176	0.43 181	0.43 202	1.28 419	0.36 255	0.15 99	0.13 231	0.19 265	0.16 276	0.17 184	0.16 251

CroCo-Stereo Lap2	0.44 234	0.34 504	0.77 420	0.61 533	0.79 672	0.28 28	0.35 232	0.75 182	0.71 288	0.38 153	0.50 179	0.72 350	0.55 329	0.57 141	0.47 379	0.17 207	0.18 472	0.19 265	0.16 276	0.21 394	0.20 404

CIPLG	0.62 386	0.33 479	0.96 519	0.58 490	0.50 539	0.75 427	0.48 438	1.05 345	0.96 385	1.40 607	1.57 611	0.64 320	0.48 256	0.89 291	0.70 495	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.21 428

iRaft-Stereo_20w	0.65 415	0.31 436	1.00 534	0.47 262	0.34 373	0.73 416	0.30 155	2.96 733	0.70 284	1.15 474	1.14 441	0.76 362	0.65 402	1.11 371	0.38 280	0.17 207	0.13 231	0.18 230	0.16 276	0.19 296	0.18 317

IPLG	0.69 442	0.27 311	0.97 522	0.51 363	0.43 494	0.79 453	0.33 206	1.21 418	1.06 442	1.30 558	1.10 417	0.52 244	0.55 329	3.16 644	0.63 469	0.16 147	0.14 305	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.17 286

IPLGR_C	0.62 386	0.33 479	0.99 528	0.58 490	0.49 532	0.76 435	0.48 438	1.10 371	0.96 385	1.40 607	1.56 607	0.62 313	0.48 256	0.80 252	0.71 501	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.16 276	0.19 296	0.21 428

MIPNet	0.56 351	0.28 341	0.94 509	0.49 318	0.33 349	0.66 377	0.38 285	1.35 453	1.08 454	1.06 423	0.92 338	0.60 301	0.79 462	0.73 222	0.52 415	0.17 207	0.14 305	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.17 286

test-3	0.54 326	0.22 131	0.68 333	0.47 262	0.27 187	0.58 307	0.35 232	0.92 265	1.00 412	1.32 572	0.69 266	0.87 411	0.45 221	1.68 528	0.37 267	0.16 147	0.11 42	0.20 317	0.16 276	0.17 184	0.13 88

test_1	0.54 326	0.22 131	0.68 333	0.47 262	0.27 187	0.58 307	0.35 232	0.92 265	1.00 412	1.28 543	0.68 261	0.87 411	0.45 221	1.67 523	0.37 267	0.16 147	0.11 42	0.20 317	0.16 276	0.17 184	0.13 88

ACRE	0.61 382	0.33 479	1.01 538	0.58 490	0.49 532	0.75 427	0.47 425	1.06 359	0.95 379	1.37 594	1.55 603	0.62 313	0.46 230	0.83 266	0.70 495	0.23 469	0.15 371	0.19 265	0.16 276	0.18 239	0.21 428

GANet-ADL	0.60 376	0.35 524	0.72 369	0.64 563	0.40 466	0.68 391	0.51 462	1.49 492	1.12 477	0.95 382	1.08 406	0.91 427	0.57 350	0.76 234	0.55 433	0.26 547	0.18 472	0.18 230	0.16 276	0.23 453	0.25 502

cross-raft	0.54 326	0.25 241	0.61 289	0.52 385	0.29 242	0.68 391	0.37 276	1.46 486	0.76 307	1.01 409	1.06 396	1.28 558	0.46 230	0.71 212	0.35 243	0.15 99	0.12 116	0.18 230	0.16 276	0.19 296	0.14 159

RALCasStereoNet	0.54 326	0.30 399	0.66 323	0.59 505	0.51 551	0.61 332	0.52 473	0.94 282	0.93 373	0.70 307	1.01 370	0.78 368	0.44 214	1.33 434	0.47 379	0.20 371	0.16 410	0.18 230	0.16 276	0.20 346	0.19 366

AANet_RVC	1.16 630	0.52 613	1.49 649	0.65 578	0.45 510	0.75 427	0.69 579	1.42 472	1.55 669	1.34 586	1.87 662	1.53 613	0.78 457	7.43 739	1.38 637	0.25 522	0.17 446	0.19 265	0.16 276	0.22 423	0.26 526

HSM	1.19 633	0.32 455	0.65 312	0.57 484	0.38 443	1.23 595	0.59 539	2.25 700	1.19 536	1.30 558	1.25 490	1.94 673	1.03 583	9.32 764	0.71 501	0.22 441	0.16 410	0.20 317	0.16 276	0.21 394	0.21 428

noway7	1.29 639	1.22 719	14.37 758	0.52 385	0.33 349	0.57 300	0.42 345	1.14 387	1.02 419	0.72 318	0.83 308	1.12 514	0.93 533	0.80 252	0.67 486	0.18 264	0.13 231	0.20 317	0.17 311	0.21 394	0.16 251

Weightmod_eth	0.52 292	0.25 241	0.48 154	0.45 225	0.39 454	0.59 318	0.43 369	0.96 298	0.57 223	0.65 297	1.50 590	0.66 328	0.76 445	1.19 394	0.32 192	0.33 619	0.19 493	0.18 230	0.17 311	0.18 239	0.13 88

depth_test_26	0.29 68	0.19 28	0.41 76	0.36 20	0.24 103	0.21 9	0.24 78	0.41 15	0.34 87	0.30 59	0.81 306	0.28 52	0.24 31	0.47 86	0.25 56	0.22 441	0.16 410	0.18 230	0.17 311	0.19 296	0.17 286

Anonymus	0.32 98	0.20 50	0.41 76	0.45 225	0.28 217	0.43 124	0.24 78	0.54 52	0.40 124	0.33 93	0.31 56	0.50 229	0.38 169	0.57 141	0.32 192	0.14 60	0.12 116	0.18 230	0.17 311	0.15 88	0.16 251

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 103	0.16 3	0.21 36	0.35 7	0.25 18	0.35 115	0.26 23	0.30 64	0.26 44	0.62 171	0.27 96	0.27 563	0.22 564	0.13 1	0.17 311	0.13 7	0.21 428

IGEV_i1	0.66 425	0.29 376	0.89 489	0.55 449	0.28 217	0.92 510	0.60 543	1.98 648	0.83 333	1.00 403	1.04 391	1.09 503	0.68 410	1.29 423	0.62 464	0.20 371	0.17 446	0.21 361	0.17 311	0.21 394	0.21 428

RT-IGEV	0.77 495	0.28 341	0.93 504	0.55 449	0.33 349	1.01 539	0.83 620	2.03 663	0.93 373	1.28 543	1.58 614	1.77 652	1.17 613	1.04 349	0.49 395	0.23 469	0.16 410	0.21 361	0.17 311	0.19 296	0.26 526

Selective-IGEV-i1	0.66 425	0.27 311	0.86 461	0.54 424	0.33 349	1.01 539	0.78 602	1.75 571	1.18 527	0.88 364	1.19 468	1.19 530	0.56 337	0.98 323	0.54 428	0.19 322	0.16 410	0.20 317	0.17 311	0.19 296	0.20 404

Pro-Stereo	0.31 88	0.16 2	0.34 5	0.39 76	0.29 242	0.63 348	0.21 36	0.35 7	0.28 34	0.34 105	0.25 17	0.23 9	0.13 1	1.58 505	0.26 78	0.13 29	0.11 42	0.18 230	0.17 311	0.13 7	0.12 28

NLMM1	0.56 351	0.27 311	0.60 284	0.47 262	0.74 652	0.68 391	0.43 369	1.83 604	1.04 430	0.59 280	0.62 234	0.51 236	0.47 242	1.33 434	0.57 442	0.18 264	0.21 542	0.20 317	0.17 311	0.20 346	0.15 207

NLSM3	0.36 158	0.21 90	0.43 102	0.45 225	0.36 399	0.43 124	0.32 192	0.69 155	0.58 228	0.41 170	0.68 261	0.39 155	0.43 202	0.60 162	0.35 243	0.14 60	0.12 116	0.19 265	0.17 311	0.16 131	0.13 88

z-ln-s-r	1.02 596	0.55 624	2.09 685	0.52 385	0.55 579	0.78 447	0.87 631	1.47 488	1.34 610	1.12 450	1.62 623	1.37 579	1.06 592	2.62 620	3.32 717	0.19 322	0.14 305	0.21 361	0.17 311	0.27 518	0.21 428

xyz-stereo-finetune2	0.58 367	0.27 311	0.57 266	0.40 93	0.24 103	1.09 564	0.32 192	0.79 199	0.53 210	0.65 297	1.07 400	0.58 290	0.80 468	2.47 612	0.80 537	0.16 147	0.15 371	0.21 361	0.17 311	0.16 131	0.17 286

MM-Stereo_test1	0.49 278	0.24 199	0.56 252	0.51 363	0.30 269	0.50 219	0.54 488	0.91 262	1.03 425	0.84 353	0.69 266	0.54 257	0.60 366	1.16 386	0.33 214	0.18 264	0.16 410	0.20 317	0.17 311	0.19 296	0.15 207

PAM	0.76 493	0.29 376	1.08 569	0.52 385	0.33 349	1.38 620	0.39 303	2.01 656	0.67 272	1.06 423	0.96 348	2.89 716	1.43 657	0.86 281	0.35 243	0.19 322	0.12 116	0.19 265	0.17 311	0.19 296	0.20 404

HH	0.63 394	0.30 399	0.77 420	0.50 331	0.32 325	0.49 197	0.46 415	1.65 541	0.64 253	0.69 305	1.09 411	1.63 631	0.85 492	1.90 556	0.37 267	0.18 264	0.13 231	0.19 265	0.17 311	0.19 296	0.16 251

HanStereo	0.63 394	0.30 399	0.77 420	0.50 331	0.32 325	0.49 197	0.46 415	1.65 541	0.64 253	0.69 305	1.09 411	1.63 631	0.85 492	1.90 556	0.37 267	0.18 264	0.13 231	0.19 265	0.17 311	0.19 296	0.16 251

EGLCR-Stereo	0.37 168	0.22 131	0.51 187	0.43 163	0.26 155	0.44 137	0.22 46	0.99 311	0.48 175	0.42 177	0.42 121	0.67 333	0.29 74	0.86 281	0.33 214	0.17 207	0.12 116	0.19 265	0.17 311	0.17 184	0.15 207

DCRE	0.82 524	0.26 276	0.70 351	0.58 490	0.44 503	0.54 268	0.48 438	0.95 288	0.78 315	0.78 330	7.33 757	0.86 407	0.52 305	0.76 234	0.41 312	0.16 147	0.16 410	0.19 265	0.17 311	0.18 239	0.17 286

IPLGR	0.58 367	0.27 311	1.14 585	0.48 296	0.28 217	0.65 368	0.33 206	1.22 426	1.13 491	1.18 498	1.05 394	0.69 341	0.66 406	0.96 312	0.52 415	0.17 207	0.15 371	0.20 317	0.17 311	0.20 346	0.18 317

RAFT-345	0.84 536	0.25 241	0.66 323	0.50 331	0.27 187	0.54 268	0.42 345	0.83 228	1.11 473	1.32 572	2.34 691	0.86 407	0.54 321	5.72 703	0.47 379	0.18 264	0.13 231	0.22 402	0.17 311	0.17 184	0.16 251

test-1	0.52 292	0.26 276	1.04 555	0.56 465	0.32 325	0.61 332	0.38 285	1.10 371	0.91 363	0.78 330	1.01 370	0.77 364	0.52 305	0.60 162	0.42 326	0.17 207	0.14 305	0.20 317	0.17 311	0.20 346	0.23 471

Prome-Stereo	0.75 487	0.27 311	0.53 212	0.55 449	0.32 325	0.59 318	0.97 655	0.89 252	0.88 350	1.45 618	2.46 698	0.91 427	1.41 655	1.58 505	0.44 340	0.18 264	0.13 231	0.19 265	0.17 311	0.20 346	0.92 717

LMCR-Stereo	0.82 524	0.46 586	0.88 482	0.75 650	0.43 494	1.33 612	0.56 514	2.43 718	0.98 399	1.53 635	1.49 587	0.74 355	1.00 572	1.63 515	0.89 560	0.28 579	0.17 446	0.22 402	0.17 311	0.29 549	0.20 404

RALAANet	0.60 376	0.33 479	0.87 473	0.62 545	0.50 539	0.69 397	0.31 170	1.21 418	1.06 442	1.09 434	1.16 455	0.88 415	0.46 230	1.22 400	0.42 326	0.19 322	0.15 371	0.21 361	0.17 311	0.27 518	0.17 286

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 326	0.25 241	0.68 333	0.43 163	0.24 103	0.40 93	0.34 221	1.04 337	1.09 463	1.32 572	1.60 617	0.80 374	0.68 410	0.67 195	0.39 292	0.13 29	0.10 9	0.18 230	0.17 311	0.17 184	0.13 88

EAI-Stereo	0.65 415	0.28 341	0.69 345	0.53 407	0.27 187	0.60 326	0.40 319	2.28 703	0.64 253	0.71 310	3.18 715	0.57 283	0.43 202	1.06 354	0.41 312	0.18 264	0.13 231	0.17 177	0.17 311	0.17 184	0.17 286

DIP-Stereo	0.62 386	0.30 399	0.83 449	0.48 296	0.36 399	0.95 520	0.33 206	2.37 713	0.67 272	1.25 534	1.00 365	0.68 335	0.51 297	0.91 294	0.61 461	0.18 264	0.15 371	0.21 361	0.17 311	0.19 296	0.19 366
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	0.65 415	0.40 560	0.77 420	0.48 296	0.24 103	1.05 551	0.49 450	1.76 578	1.02 419	1.18 498	1.18 461	0.89 423	0.80 468	0.85 277	0.79 532	0.17 207	0.12 116	0.21 361	0.17 311	0.29 549	0.15 207
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
monster_256*512	0.50 284	0.31 436	0.53 212	0.51 363	0.35 381	0.51 239	0.46 415	1.03 330	0.92 370	0.59 280	0.87 325	1.10 506	0.69 414	0.69 200	0.46 370	0.16 147	0.13 231	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.18 317

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 88	0.25 241	0.46 139	0.43 163	0.23 77	0.36 67	0.26 103	0.61 100	0.36 101	0.32 82	0.36 87	0.37 140	0.22 25	0.61 168	0.34 230	0.17 207	0.13 231	0.21 361	0.18 340	0.21 394	0.14 159

Weightmod	0.53 308	0.25 241	0.46 139	0.41 116	0.31 299	0.85 491	0.40 319	0.86 239	0.61 241	0.71 310	1.39 554	0.73 353	0.60 366	1.56 501	0.41 312	0.18 264	0.28 625	0.20 317	0.18 340	0.17 184	0.14 159

NLSM1	0.49 278	0.25 241	0.55 241	0.48 296	1.08 712	0.83 479	0.31 170	0.83 228	0.66 270	0.51 245	0.76 289	0.47 207	0.48 256	0.98 323	0.55 433	0.18 264	0.19 493	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.15 207

NLCSM	0.52 292	0.28 341	0.55 241	0.52 385	0.74 652	0.72 411	0.46 415	0.96 298	0.65 267	0.63 292	0.51 186	0.48 214	0.61 377	1.32 430	0.70 495	0.19 322	0.20 514	0.21 361	0.18 340	0.22 423	0.20 404

IGEV-FE	0.53 308	0.30 399	0.99 528	0.56 465	0.35 381	0.41 100	0.32 192	1.37 457	0.63 248	1.00 403	1.09 411	0.94 440	0.41 185	0.83 266	0.39 292	0.18 264	0.12 116	0.19 265	0.18 340	0.19 296	0.17 286

LG-Stereo	0.34 129	0.25 241	0.78 430	0.47 262	0.26 155	0.37 72	0.30 155	0.71 165	0.52 203	0.36 125	0.57 219	0.29 55	0.21 9	0.50 105	0.36 255	0.13 29	0.13 231	0.20 317	0.18 340	0.18 239	0.12 28

PAM_32	0.77 495	0.28 341	1.03 550	0.52 385	0.30 269	1.32 610	0.35 232	1.97 646	0.65 267	1.02 413	1.06 396	3.05 718	1.49 667	0.96 312	0.36 255	0.19 322	0.13 231	0.20 317	0.18 340	0.19 296	0.19 366

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 252	0.36 534	0.71 362	0.47 262	0.36 399	0.67 383	0.35 232	0.78 192	1.12 477	0.61 286	0.62 234	0.39 155	0.39 174	0.71 212	0.39 292	0.20 371	0.17 446	0.22 402	0.18 340	0.23 453	0.19 366

MyStereo8	0.65 415	0.29 376	1.00 534	0.58 490	0.49 532	0.91 503	0.35 232	1.18 404	1.31 599	1.16 484	1.27 500	0.90 424	0.64 394	0.72 216	0.95 575	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.18 340	0.22 423	0.26 526

CoDeX	0.73 473	0.29 376	0.93 504	0.54 424	0.36 399	1.14 572	0.61 547	2.34 710	1.17 519	1.16 484	1.25 490	0.91 427	0.87 505	1.33 434	0.64 474	0.20 371	0.16 410	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.18 317

GMStereo_Zeroshot	0.67 436	0.61 650	1.01 538	0.64 563	0.37 421	0.84 488	0.35 232	1.05 345	1.12 477	1.12 450	1.06 396	1.27 555	0.54 321	1.19 394	0.59 449	0.32 610	0.17 446	0.31 591	0.18 340	0.52 671	0.22 451

IGEV_Zeroshot_test	0.53 308	0.30 399	0.99 528	0.56 465	0.35 381	0.41 100	0.32 192	1.37 457	0.63 248	1.00 403	1.09 411	0.95 449	0.41 185	0.83 266	0.39 292	0.18 264	0.12 116	0.19 265	0.18 340	0.19 296	0.17 286

EKT-Stereo	0.53 308	0.30 399	0.73 381	0.58 490	0.60 607	0.51 239	0.48 438	0.94 282	0.90 357	0.71 310	0.88 330	0.77 364	0.43 202	1.07 358	0.40 302	0.22 441	0.16 410	0.21 361	0.18 340	0.20 346	0.22 451

TestStereo1	0.63 394	0.28 341	0.75 402	0.76 653	0.31 299	0.48 180	0.43 369	1.30 444	1.21 548	0.97 390	1.31 517	0.64 320	0.77 449	1.75 538	0.42 326	0.20 371	0.15 371	0.22 402	0.18 340	0.21 394	0.17 286

SA-5K	0.63 394	0.28 341	0.75 402	0.76 653	0.31 299	0.48 180	0.43 369	1.30 444	1.21 548	0.97 390	1.31 517	0.64 320	0.77 449	1.75 538	0.42 326	0.20 371	0.15 371	0.22 402	0.18 340	0.21 394	0.17 286

iRaft-Stereo_5w	0.85 540	0.29 376	0.91 497	0.53 407	0.43 494	0.49 197	0.68 574	0.99 311	0.87 346	0.79 333	1.34 534	1.46 598	0.91 521	5.11 684	1.11 603	0.17 207	0.14 305	0.22 402	0.18 340	0.20 346	0.20 404

DAS	0.84 536	0.34 504	1.03 550	0.64 563	0.69 639	0.77 442	0.63 555	1.54 514	1.20 541	1.79 677	1.55 603	0.95 449	1.04 585	2.83 626	0.60 457	0.21 409	0.16 410	0.25 509	0.18 340	0.27 518	0.22 451

SepStereo	0.82 524	0.34 504	1.03 550	0.64 563	0.69 639	0.77 442	0.63 555	1.54 514	1.20 541	1.79 677	1.55 603	0.95 449	1.04 585	2.30 597	0.60 457	0.21 409	0.16 410	0.25 509	0.18 340	0.27 518	0.22 451

GwcNet-ADL	0.64 407	0.31 436	0.79 433	0.56 465	0.41 477	0.60 326	0.58 529	1.41 470	1.26 573	1.08 428	1.13 436	0.91 427	0.60 366	1.04 349	0.78 525	0.27 563	0.18 472	0.18 230	0.18 340	0.25 490	0.29 560

STrans-v2	1.04 602	0.28 341	0.96 519	0.49 318	0.32 325	0.68 391	0.79 606	2.47 721	1.12 477	1.12 450	1.46 579	1.40 582	1.46 662	6.70 726	0.43 336	0.18 264	0.13 231	0.20 317	0.18 340	0.18 239	0.18 317

OMP-Stereo	0.94 565	0.33 479	0.72 369	0.90 699	0.31 299	0.49 197	0.36 249	1.16 392	1.06 442	1.58 651	1.12 430	1.46 598	0.69 414	6.94 729	0.49 395	0.19 322	0.14 305	0.24 468	0.18 340	0.20 346	0.14 159

IIG-Stereo	0.96 569	0.31 436	0.72 369	0.88 694	0.33 349	0.61 332	0.26 103	1.19 415	1.03 425	1.69 665	1.37 545	1.46 598	0.75 437	6.96 731	0.51 407	0.19 322	0.14 305	0.23 443	0.18 340	0.20 346	0.14 159

TestStereo	0.64 407	0.39 553	0.71 362	0.51 363	0.27 187	0.56 295	0.42 345	1.03 330	0.91 363	0.80 336	1.00 365	0.68 335	0.52 305	3.25 646	0.45 355	0.22 441	0.15 371	0.24 468	0.18 340	0.27 518	0.16 251

raft+_RVC	0.53 308	0.26 276	0.54 226	0.60 517	0.47 527	0.54 268	0.54 488	1.27 438	0.99 406	0.76 321	1.03 388	0.70 346	0.56 337	0.93 305	0.47 379	0.18 264	0.14 305	0.19 265	0.18 340	0.18 239	0.15 207

ACVNet	0.63 394	0.31 436	0.54 226	0.54 424	0.36 399	0.80 462	0.46 415	1.37 457	1.07 447	0.93 375	1.30 511	1.08 493	0.85 492	0.80 252	0.94 571	0.21 409	0.19 493	0.21 361	0.18 340	0.22 423	0.18 317

acv_ft	0.75 487	0.31 436	0.95 513	0.70 622	0.86 690	1.24 597	0.53 481	1.44 479	1.07 447	1.24 529	1.30 511	1.08 493	0.92 524	0.80 252	1.34 631	0.21 409	0.19 493	0.21 361	0.18 340	0.21 394	0.18 317

HSM-Net_RVC	0.87 549	0.29 376	0.53 212	0.53 407	0.30 269	1.15 579	0.55 506	3.57 742	1.28 584	1.53 635	1.74 644	1.68 640	0.93 533	1.49 482	0.77 523	0.22 441	0.17 446	0.19 265	0.18 340	0.20 346	0.19 366
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 204	0.22 62	0.16 3	0.26 103	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 13	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 116	0.18 264	0.14 305	0.23 443	0.19 368	0.20 346	0.13 88

zzzzzzz1	1.31 643	1.54 738	13.00 755	0.52 385	0.65 622	0.62 342	0.46 415	1.35 453	1.02 419	0.71 310	0.95 344	1.33 569	0.98 561	1.16 386	0.80 537	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.19 368	0.24 473	0.18 317

VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 76	0.38 60	0.27 187	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 34	0.32 82	0.27 32	0.39 155	0.27 59	0.46 73	0.27 96	0.23 469	0.22 564	0.21 361	0.19 368	0.23 453	0.24 487

flow	0.28 49	0.19 28	0.41 76	0.38 60	0.27 187	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 34	0.32 82	0.27 32	0.39 155	0.27 59	0.54 122	0.27 96	0.23 469	0.22 564	0.21 361	0.19 368	0.23 453	0.24 487

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 98	0.23 170	0.50 175	0.42 141	0.22 62	0.49 197	0.20 18	0.57 79	0.50 185	0.38 153	0.28 38	0.33 103	0.31 97	0.45 60	0.28 116	0.21 409	0.17 446	0.24 468	0.19 368	0.27 518	0.20 404

SE	0.48 268	0.30 399	0.51 187	0.45 225	0.25 133	0.66 377	0.49 450	1.10 371	0.72 290	0.81 341	1.17 458	0.50 229	0.56 337	0.44 54	0.34 230	0.25 522	0.16 410	0.23 443	0.19 368	0.24 473	0.26 526

SMOE	0.52 292	0.25 241	0.55 241	0.47 262	0.22 62	0.92 510	0.65 560	0.92 265	0.81 325	0.71 310	1.21 476	0.69 341	0.67 409	0.55 129	0.41 312	0.28 579	0.15 371	0.38 649	0.19 368	0.23 453	0.18 317

PhaseNet	0.33 114	0.23 170	0.44 108	0.43 163	0.28 217	0.57 300	0.24 78	0.62 104	0.42 139	0.30 59	0.39 103	0.54 257	0.30 86	0.55 129	0.37 267	0.15 99	0.13 231	0.20 317	0.19 368	0.17 184	0.17 286

Hybrid-DGEV-03	0.65 415	0.26 276	0.56 252	0.53 407	0.36 399	0.73 416	0.39 303	0.89 252	1.15 506	1.73 669	2.52 701	0.84 402	0.56 337	0.97 320	0.44 340	0.18 264	0.12 116	0.22 402	0.19 368	0.17 184	0.14 159

Hybrid-DGEV-2	0.65 415	0.31 436	0.73 381	0.60 517	0.37 421	1.08 558	0.28 129	1.45 484	1.40 641	1.32 572	0.85 316	1.03 479	1.01 574	1.05 352	0.48 385	0.18 264	0.15 371	0.22 402	0.19 368	0.17 184	0.15 207

BStereo	0.38 175	0.25 241	1.42 631	0.42 141	0.28 217	0.55 283	0.39 303	0.55 61	0.52 203	0.36 125	0.35 80	0.37 140	0.29 74	0.64 177	0.38 280	0.13 29	0.14 305	0.15 65	0.19 368	0.15 88	0.16 251

Anonymus123	0.45 243	0.25 241	1.42 631	0.42 141	0.28 217	1.78 666	0.39 303	0.72 167	0.52 203	0.36 125	0.35 80	0.37 140	0.29 74	0.64 177	0.38 280	0.13 29	0.14 305	0.15 65	0.19 368	0.15 88	0.16 251

rvit_stereo_0081	0.44 234	0.33 479	0.64 305	0.54 424	0.35 381	0.41 100	0.44 384	0.66 139	0.95 379	0.48 221	0.52 191	0.50 229	0.46 230	0.82 263	0.44 340	0.25 522	0.20 514	0.22 402	0.19 368	0.25 490	0.17 286

rvit_stereo_0082	0.44 234	0.33 479	0.64 305	0.54 424	0.35 381	0.41 100	0.44 384	0.66 139	0.95 379	0.48 221	0.52 191	0.50 229	0.46 230	0.82 263	0.44 340	0.25 522	0.20 514	0.22 402	0.19 368	0.25 490	0.17 286

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 446	3.18 766	2.55 704	0.39 76	0.23 77	0.44 137	0.23 62	0.63 112	0.42 139	0.44 192	0.44 142	0.34 114	0.28 67	0.56 134	0.29 129	1.35 740	0.10 9	0.22 402	0.19 368	0.46 653	1.31 731

test_sample1	0.61 382	0.29 376	0.75 402	0.50 331	0.31 299	0.76 435	0.48 438	1.59 525	0.84 337	0.90 368	0.94 343	0.88 415	0.95 544	1.16 386	0.67 486	0.22 441	0.18 472	0.20 317	0.19 368	0.21 394	0.21 428

plain	0.46 252	0.27 311	1.01 538	0.50 331	0.40 466	0.35 61	0.37 276	0.87 242	0.56 221	0.43 185	0.76 289	0.42 176	0.40 181	1.13 379	0.45 355	0.21 409	0.15 371	0.24 468	0.19 368	0.24 473	0.16 251

MIM_Stereo	0.57 360	0.24 199	0.92 502	0.46 245	0.30 269	0.54 268	0.28 129	1.27 438	0.75 298	1.00 403	1.16 455	0.93 437	0.53 314	1.45 474	0.61 461	0.16 147	0.16 410	0.20 317	0.19 368	0.17 184	0.14 159

PCWNet_CMD	0.66 425	0.32 455	0.88 482	0.49 318	0.37 421	0.78 447	0.40 319	1.42 472	1.31 599	1.16 484	1.31 517	1.25 547	0.62 383	0.89 291	0.57 442	0.20 371	0.16 410	0.27 545	0.19 368	0.40 621	0.25 502

4D-IteraStereo	0.48 268	0.24 199	0.76 412	0.50 331	0.44 503	0.66 377	0.31 170	0.87 242	1.02 419	1.03 417	0.72 278	0.78 368	0.32 114	0.64 177	0.37 267	0.17 207	0.11 42	0.23 443	0.19 368	0.19 296	0.13 88

iinet-f	0.99 581	0.45 584	3.71 719	0.55 449	0.43 494	1.81 670	0.68 574	1.14 387	1.14 494	1.18 498	1.42 560	1.58 621	1.44 659	1.34 441	1.59 665	0.24 494	0.23 582	0.20 317	0.19 368	0.26 504	0.25 502

x	0.54 326	0.31 436	0.61 289	0.47 262	0.30 269	0.67 383	0.47 425	1.53 511	0.79 320	0.81 341	0.83 308	0.78 368	0.70 420	0.70 206	0.62 464	0.21 409	0.19 493	0.22 402	0.19 368	0.21 394	0.20 404

CRFU-Net	0.86 545	0.39 553	1.00 534	0.65 578	0.57 587	1.78 666	0.86 629	2.15 681	0.81 325	1.38 600	1.18 461	1.64 634	1.19 621	1.35 442	0.90 563	0.26 547	0.22 564	0.21 361	0.19 368	0.23 453	0.24 487

dd	0.59 373	0.48 595	0.97 522	0.55 449	0.32 325	0.64 352	0.47 425	1.02 325	1.34 610	0.78 330	0.86 319	0.58 290	0.54 321	1.01 339	0.86 555	0.28 579	0.18 472	0.26 528	0.19 368	0.32 577	0.24 487

GLC_STEREO	0.39 182	0.25 241	0.41 76	0.54 424	0.23 77	0.48 180	0.30 155	0.73 173	0.58 228	0.52 249	0.73 280	0.51 236	0.31 97	0.64 177	0.42 326	0.17 207	0.20 514	0.23 443	0.19 368	0.21 394	0.17 286

test_3	0.55 342	0.23 170	0.71 362	0.53 407	0.28 217	0.61 332	0.40 319	0.92 265	1.05 435	1.19 502	0.68 261	0.93 437	0.44 214	1.67 523	0.39 292	0.15 99	0.12 116	0.22 402	0.19 368	0.21 394	0.14 159

HHNet	0.62 386	0.26 276	0.63 298	0.43 163	0.45 510	0.50 219	0.58 529	1.07 361	1.01 415	1.25 534	2.23 686	0.70 346	0.61 377	1.07 358	0.47 379	0.20 371	0.13 231	0.23 443	0.19 368	0.19 296	0.30 573

AAGNet	1.83 692	0.28 341	0.72 369	0.61 533	0.32 325	0.67 383	0.51 462	0.96 298	0.98 399	1.47 621	1.20 474	1.00 466	1.18 618	2.83 626	22.77 785	0.22 441	0.13 231	0.22 402	0.19 368	0.23 453	0.15 207

TransformOpticalFlow	0.96 569	0.28 341	0.89 489	0.52 385	0.31 299	0.66 377	0.54 488	1.75 571	1.12 477	1.09 434	1.44 570	1.37 579	1.01 574	6.70 726	0.42 326	0.19 322	0.12 116	0.20 317	0.19 368	0.18 239	0.19 366

NRIStereo	0.60 376	0.29 376	0.69 345	0.53 407	0.28 217	0.63 348	0.33 206	1.08 367	0.87 346	1.14 468	0.87 325	0.91 427	0.59 362	2.24 591	0.49 395	0.20 371	0.14 305	0.21 361	0.19 368	0.21 394	0.17 286

ASMatch	0.88 550	0.26 276	0.69 345	0.51 363	0.35 381	0.48 180	0.37 276	1.12 381	0.92 370	1.10 442	3.28 717	0.96 455	0.98 561	4.90 681	0.49 395	0.19 322	0.16 410	0.22 402	0.19 368	0.19 296	0.27 538

SST-Stereo	0.83 531	0.28 341	0.72 369	0.59 505	0.31 299	0.72 411	0.26 103	1.09 368	0.86 341	1.47 621	1.10 417	1.00 466	0.87 505	5.73 704	0.45 355	0.22 441	0.13 231	0.23 443	0.19 368	0.23 453	0.18 317

PFNet	0.91 558	0.26 276	1.10 575	0.63 554	0.32 325	0.64 352	0.56 514	1.17 396	0.99 406	1.47 621	1.08 406	0.98 459	0.69 414	6.62 721	0.54 428	0.20 371	0.12 116	0.24 468	0.19 368	0.20 346	0.17 286

DeepStereo_RVC	0.55 342	0.29 376	0.72 369	0.51 363	0.30 269	0.59 318	0.33 206	1.03 330	0.70 284	1.16 484	0.93 341	0.83 393	0.94 539	0.96 312	0.54 428	0.21 409	0.14 305	0.21 361	0.19 368	0.24 473	0.24 487

CRE-IMP	0.55 342	0.30 399	0.74 398	0.52 385	0.29 242	0.79 453	0.25 89	1.04 337	0.72 290	1.09 434	0.95 344	0.81 381	0.57 350	1.10 368	0.50 402	0.21 409	0.14 305	0.23 443	0.19 368	0.28 538	0.22 451

CFNet_pseudo	0.66 425	0.32 455	0.86 461	0.48 296	0.39 454	0.70 404	0.40 319	1.33 446	1.22 555	1.16 484	1.34 534	1.24 543	0.64 394	0.98 323	0.59 449	0.21 409	0.16 410	0.33 615	0.19 368	0.36 600	0.25 502

XX-Stereo	0.63 394	0.26 276	1.90 678	0.81 666	0.67 631	0.43 124	0.23 62	1.03 330	0.58 228	0.65 297	1.56 607	1.41 584	0.39 174	1.28 419	0.35 243	0.20 371	0.14 305	0.20 317	0.19 368	0.18 239	0.14 159

222	1.61 675	0.29 376	0.67 329	0.56 465	0.29 242	1.06 554	0.42 345	2.17 690	1.31 599	1.31 568	1.52 595	0.92 435	0.94 539	1.76 543	17.65 777	0.24 494	0.20 514	0.21 361	0.19 368	0.22 423	0.23 471

AFF-stereo	0.58 367	0.25 241	0.64 305	0.46 245	0.29 242	0.34 52	0.38 285	1.15 390	1.14 494	1.17 493	1.60 617	1.10 506	0.71 425	0.97 320	0.43 336	0.13 29	0.11 42	0.19 265	0.19 368	0.17 184	0.14 159

DMCA	0.67 436	0.34 504	0.90 494	0.51 363	0.44 503	0.86 493	0.47 425	1.42 472	1.02 419	1.17 493	1.12 430	1.23 541	0.75 437	0.78 244	0.95 575	0.25 522	0.19 493	0.27 545	0.19 368	0.24 473	0.27 538

BEATNet_4x	0.73 473	0.49 599	1.17 589	0.53 407	0.26 155	1.03 546	0.55 506	1.82 599	1.06 442	1.21 510	1.22 480	0.96 455	0.91 521	1.01 339	1.06 591	0.21 409	0.14 305	0.24 468	0.19 368	0.37 604	0.21 428

SuperB	2.53 724	0.59 639	18.45 769	0.69 616	0.50 539	1.87 677	0.88 634	1.67 549	2.39 717	1.50 630	1.42 560	1.14 522	1.15 611	4.28 668	5.07 734	0.24 494	0.19 493	0.22 402	0.19 368	7.86 776	0.34 603

RASNet	1.12 619	0.30 399	0.91 497	0.66 584	0.77 666	0.97 530	0.57 525	1.37 457	1.35 619	1.02 413	1.34 534	2.11 688	1.43 657	7.09 733	1.39 640	0.19 322	0.17 446	0.17 177	0.19 368	0.18 239	0.16 251

MSMDNet	0.66 425	0.32 455	0.87 473	0.49 318	0.37 421	0.79 453	0.40 319	1.43 478	1.31 599	1.15 474	1.31 517	1.24 543	0.63 390	0.88 286	0.57 442	0.21 409	0.16 410	0.26 528	0.19 368	0.39 617	0.24 487

FAST (zero-shot)	0.43 219	0.27 311	0.71 362	0.64 563	1.27 731	0.49 197	0.31 170	0.84 234	0.47 170	0.32 82	0.40 108	0.31 73	0.34 136	0.72 216	0.29 129	0.25 522	0.23 582	0.18 230	0.20 412	0.17 184	0.19 366

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 40	0.36 20	0.28 217	0.20 8	0.23 62	0.36 10	0.23 12	0.28 26	0.35 80	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 10	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.20 412	0.17 184	0.12 28

FE-Mocha	0.49 278	0.30 399	0.87 473	0.48 296	0.36 399	0.45 141	0.22 46	1.58 523	0.49 178	1.00 403	1.09 411	0.74 355	0.41 185	0.55 129	0.30 150	0.18 264	0.12 116	0.21 361	0.20 412	0.17 184	0.15 207

coex_refinement	0.80 512	0.28 341	0.73 381	0.70 622	0.51 551	0.95 520	0.60 543	1.78 586	1.23 558	1.36 591	1.37 545	1.82 659	0.81 472	1.32 430	1.13 606	0.26 547	0.17 446	0.19 265	0.20 412	0.24 473	0.25 502

FLISNet	0.64 407	0.32 455	0.68 333	0.47 262	0.51 551	0.41 100	0.36 249	1.04 337	0.75 298	1.31 568	1.43 565	1.62 626	1.12 605	0.94 308	0.88 557	0.15 99	0.12 116	0.20 317	0.20 412	0.20 346	0.18 317

CoSv	0.64 407	0.32 455	0.68 333	0.47 262	0.51 551	0.41 100	0.36 249	1.04 337	0.75 298	1.31 568	1.43 565	1.62 626	1.12 605	0.94 308	0.88 557	0.15 99	0.12 116	0.20 317	0.20 412	0.20 346	0.18 317

tg	0.52 292	0.24 199	0.61 289	0.49 318	0.30 269	0.90 499	0.29 141	1.07 361	0.83 333	0.83 350	1.02 378	0.62 313	0.43 202	1.35 442	0.41 312	0.17 207	0.12 116	0.22 402	0.20 412	0.17 184	0.15 207

rvit_stereo_0083	0.47 262	0.33 479	0.81 440	0.56 465	0.36 399	0.50 219	0.44 384	0.68 152	0.95 379	0.49 229	0.57 219	0.55 263	0.49 273	0.88 286	0.46 370	0.25 522	0.25 602	0.24 468	0.20 412	0.24 473	0.17 286

rvit_stereo_0081_aga	0.44 234	0.34 504	0.73 381	0.51 363	0.41 477	0.50 219	0.40 319	0.81 215	0.57 223	0.58 272	0.56 214	0.53 251	0.43 202	0.66 191	0.40 302	0.26 547	0.21 542	0.22 402	0.20 412	0.26 504	0.18 317

rvit_stereo_0080	0.44 234	0.32 455	0.71 362	0.47 262	0.36 399	0.42 113	0.55 506	0.82 223	0.68 278	0.50 238	0.60 227	0.55 263	0.47 242	0.59 150	0.44 340	0.26 547	0.21 542	0.20 317	0.20 412	0.31 568	0.19 366

MyStereo07	0.48 268	0.29 376	0.50 175	0.55 449	0.45 510	0.59 318	0.79 606	1.05 345	0.51 196	0.48 221	0.53 198	0.43 181	0.55 329	1.30 425	0.34 230	0.17 207	0.16 410	0.24 468	0.20 412	0.23 453	0.20 404

MyStereo06	0.61 382	0.28 341	0.95 513	0.56 465	0.46 522	0.61 332	0.73 588	1.78 586	0.67 272	1.03 417	1.12 430	1.13 520	0.56 337	0.78 244	0.41 312	0.17 207	0.16 410	0.23 443	0.20 412	0.22 423	0.20 404

MyStereo05	0.66 425	0.28 341	1.07 565	0.56 465	0.46 522	0.61 332	0.73 588	1.34 451	1.41 647	1.15 474	0.91 336	0.77 364	0.80 468	1.41 468	0.63 469	0.17 207	0.16 410	0.23 443	0.20 412	0.22 423	0.20 404

MyStereo04	0.67 436	0.29 376	1.07 565	0.55 449	0.45 510	0.59 318	0.79 606	1.50 496	1.40 641	0.91 372	0.91 336	0.74 355	0.86 500	1.52 488	0.62 464	0.17 207	0.16 410	0.24 468	0.20 412	0.23 453	0.20 404

AE-Stereo	0.49 278	0.27 311	0.67 329	0.60 517	0.39 454	0.67 383	0.46 415	1.18 404	1.09 463	0.47 212	0.75 287	0.69 341	0.47 242	0.59 150	0.40 302	0.16 147	0.15 371	0.21 361	0.20 412	0.19 296	0.15 207

whm_eth	0.44 234	0.32 455	0.71 362	0.47 262	0.36 399	0.42 113	0.55 506	0.82 223	0.68 278	0.50 238	0.60 227	0.55 263	0.47 242	0.59 150	0.44 340	0.26 547	0.21 542	0.20 317	0.20 412	0.31 568	0.19 366

MIF-Stereo (partial)	0.45 243	0.25 241	0.70 351	0.50 331	0.52 564	0.35 61	0.26 103	0.91 262	0.59 238	0.45 200	0.71 274	0.51 236	0.51 297	1.11 371	0.45 355	0.20 371	0.16 410	0.23 443	0.20 412	0.24 473	0.18 317

CBFPSM	0.92 560	0.33 479	1.86 677	0.49 318	0.38 443	1.75 659	0.84 621	1.39 465	1.12 477	1.09 434	0.99 360	2.37 698	1.66 685	1.32 430	1.42 649	0.19 322	0.18 472	0.20 317	0.20 412	0.21 394	0.33 597

RAFT_CTSACE	0.63 394	0.26 276	0.88 482	0.55 449	0.51 551	0.71 408	0.44 384	0.80 208	0.97 393	0.97 390	1.84 657	1.18 529	0.68 410	1.47 480	0.36 255	0.16 147	0.15 371	0.21 361	0.20 412	0.20 346	0.14 159

CSP-Net	0.97 575	0.38 548	0.83 449	0.53 407	0.41 477	1.63 649	0.77 600	2.00 652	1.05 435	1.25 534	1.20 474	1.33 569	0.83 485	4.93 683	0.85 553	0.32 610	0.22 564	0.20 317	0.20 412	0.23 453	0.25 502

AASNet	0.76 493	0.35 524	0.91 497	0.79 660	0.81 679	1.14 572	0.56 514	2.02 660	1.08 454	1.22 516	1.24 486	0.93 437	0.76 445	0.77 237	1.16 609	0.27 563	0.23 582	0.24 468	0.20 412	0.28 538	0.24 487

Patchmatch Stereo++	0.55 342	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.29 141	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.37 449	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
NF-Stereo	0.80 512	0.30 399	0.75 402	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.02 378	0.82 386	0.57 350	5.40 695	0.48 385	0.23 469	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

OCTAStereo	0.80 512	0.30 399	0.75 402	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.01 370	0.82 386	0.57 350	5.35 689	0.48 385	0.24 494	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

PSM-adaLoss	0.54 326	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.41 338	1.04 337	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.82 386	0.61 377	1.06 354	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

ROB_FTStereo_v2	0.54 326	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.64 352	0.42 345	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.12 376	0.46 370	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

ROB_FTStereo	0.54 326	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.64 352	0.25 89	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.95 344	0.82 386	0.61 377	1.15 382	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

HUI-Stereo	0.52 292	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.30 155	1.04 337	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	0.79 249	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

DEmStereo	0.97 575	0.23 170	0.79 433	0.47 262	0.32 325	1.04 549	0.56 514	0.93 276	0.89 353	1.39 606	2.14 683	1.02 475	2.07 713	5.64 701	0.77 523	0.17 207	0.15 371	0.20 317	0.20 412	0.18 239	0.20 404

RAFT_R40	0.83 531	0.28 341	0.73 381	0.59 505	0.31 299	0.69 397	0.44 384	1.10 371	0.95 379	1.47 621	1.10 417	1.00 466	0.85 492	5.53 697	0.46 370	0.22 441	0.13 231	0.23 443	0.20 412	0.23 453	0.18 317

DRaft	0.80 512	0.24 199	0.70 351	0.45 225	0.30 269	0.97 530	0.53 481	1.05 345	0.97 393	1.78 674	2.02 676	0.80 374	1.74 688	2.73 624	0.72 504	0.17 207	0.14 305	0.20 317	0.20 412	0.18 239	0.21 428

RE-Stereo	0.80 512	0.30 399	0.75 402	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.01 370	0.81 381	0.57 350	5.37 692	0.48 385	0.24 494	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

TVStereo	0.80 512	0.30 399	0.75 402	0.60 517	0.31 299	0.64 352	0.44 384	1.21 418	0.90 357	1.29 550	1.01 370	0.81 381	0.57 350	5.37 692	0.48 385	0.24 494	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.20 346	0.30 573

iGMRVC	0.56 351	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.38 285	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.52 488	0.46 370	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

RAFT-RH_RVC	1.03 599	0.24 199	0.67 329	0.49 318	0.28 217	0.81 471	0.33 206	0.83 228	1.08 454	2.05 698	4.65 736	1.04 484	0.57 350	5.98 711	0.50 402	0.18 264	0.13 231	0.26 528	0.20 412	0.16 131	0.17 286

IRAFT_RVC	0.88 550	0.28 341	0.76 412	0.63 554	0.31 299	0.65 368	1.02 665	1.22 426	0.94 377	1.22 516	1.04 391	1.01 473	0.98 561	5.82 706	0.53 422	0.22 441	0.12 116	0.25 509	0.20 412	0.20 346	0.19 366

iRAFT	0.55 342	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.65 368	0.29 141	1.05 345	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.60 366	1.37 449	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

RAFT-IKP	0.54 326	0.30 399	0.73 381	0.50 331	0.27 187	0.59 318	0.36 249	1.04 337	0.64 253	1.12 450	0.96 348	0.83 393	0.61 377	1.22 400	0.45 355	0.22 441	0.14 305	0.24 468	0.20 412	0.26 504	0.18 317

iRaftStereo_RVC	0.47 262	0.26 276	0.64 305	0.50 331	0.29 242	0.53 258	0.33 206	1.05 345	0.77 311	0.84 353	1.00 365	0.55 263	0.37 162	0.81 259	0.40 302	0.17 207	0.12 116	0.22 402	0.20 412	0.19 296	0.15 207

GEStereo_RVC	0.90 555	0.37 541	0.99 528	0.64 563	0.50 539	0.95 520	0.79 606	2.42 717	1.17 519	1.16 484	1.11 423	1.26 551	0.92 524	3.24 645	0.90 563	0.29 591	0.19 493	0.23 443	0.20 412	0.27 518	0.29 560

GES	0.66 425	0.34 504	0.90 494	0.59 505	0.38 443	0.94 517	0.57 525	2.11 674	0.86 341	1.02 413	1.11 423	0.66 328	0.79 462	0.99 330	0.61 461	0.27 563	0.19 493	0.20 317	0.20 412	0.21 394	0.30 573

xxxx	1.51 665	0.28 341	0.68 333	0.54 424	0.28 217	1.16 581	0.44 384	2.19 693	1.29 589	1.09 434	1.36 542	1.22 536	0.85 492	1.79 546	15.70 776	0.24 494	0.21 542	0.21 361	0.20 412	0.22 423	0.23 471

test_xeample	1.45 661	0.28 341	0.65 312	0.51 363	0.28 217	0.94 517	0.59 539	2.14 679	1.29 589	1.24 529	1.51 594	0.88 415	0.86 500	1.46 476	15.10 773	0.22 441	0.20 514	0.22 402	0.20 412	0.22 423	0.22 451

UNet	0.83 531	0.34 504	1.31 611	0.58 490	0.74 652	1.58 644	0.49 450	1.41 470	1.04 430	1.21 510	1.08 406	1.54 614	1.12 605	1.65 518	1.09 597	0.23 469	0.17 446	0.25 509	0.20 412	0.25 490	0.22 451

FENet	0.60 376	0.28 341	0.63 298	0.54 424	0.33 349	0.83 479	0.38 285	1.27 438	1.07 447	1.00 403	0.86 319	0.99 465	0.85 492	0.96 312	0.68 491	0.22 441	0.15 371	0.23 443	0.20 412	0.22 423	0.23 471

ccs_rob	0.66 425	0.33 479	0.86 461	0.48 296	0.39 454	0.70 404	0.40 319	1.33 446	1.22 555	1.16 484	1.34 534	1.23 541	0.64 394	0.98 323	0.59 449	0.21 409	0.16 410	0.35 634	0.20 412	0.37 604	0.25 502

DISCO	1.03 599	0.34 504	1.11 577	0.69 616	0.45 510	2.07 691	0.84 621	2.13 675	1.50 660	1.15 474	1.33 527	2.40 700	1.07 596	2.60 618	1.51 661	0.23 469	0.18 472	0.22 402	0.20 412	0.31 568	0.27 538

MWDA-net	0.82 524	0.32 455	0.88 482	0.58 490	0.52 564	1.13 570	0.73 588	1.37 457	1.08 454	1.32 572	1.13 436	1.15 523	1.28 638	2.86 629	0.65 475	0.23 469	0.16 410	0.21 361	0.21 459	0.23 453	0.27 538

MWSP-net	0.78 503	0.31 436	0.89 489	0.60 517	0.40 466	1.09 564	1.50 707	1.52 504	1.17 519	1.06 423	1.07 400	1.44 591	1.32 647	0.91 294	0.93 567	0.23 469	0.20 514	0.23 443	0.21 459	0.25 490	0.28 552

G2L-Stereo	0.80 512	0.32 455	0.95 513	0.60 517	0.42 483	0.78 447	0.69 579	1.50 496	1.09 463	1.33 582	1.14 441	1.45 594	0.72 429	2.45 607	1.10 600	0.25 522	0.20 514	0.26 528	0.21 459	0.20 346	0.26 526

FACV-RUCA	0.63 394	0.34 504	0.82 444	0.62 545	0.65 622	0.81 471	0.41 338	1.44 479	1.07 447	0.86 361	1.14 441	0.61 306	0.69 414	0.80 252	0.53 422	0.28 579	0.19 493	0.47 680	0.21 459	0.35 593	0.25 502

test_sample2	0.62 386	0.29 376	0.74 398	0.50 331	0.28 217	0.80 462	0.61 547	1.61 532	1.00 412	0.88 364	0.99 360	0.94 440	0.83 485	1.16 386	0.51 407	0.23 469	0.18 472	0.22 402	0.21 459	0.23 453	0.22 451

CAS++	0.47 262	0.31 436	0.56 252	0.47 262	0.32 325	0.42 113	0.28 129	1.76 578	0.72 290	0.71 310	0.72 278	0.37 140	0.28 67	0.69 200	0.33 214	0.27 563	0.22 564	0.26 528	0.21 459	0.29 549	0.19 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.93 563	0.30 399	1.34 620	0.55 449	0.55 579	0.89 496	0.49 450	1.48 490	1.21 548	1.17 493	1.27 500	1.19 530	0.90 518	5.23 687	0.74 508	0.22 441	0.17 446	0.24 468	0.21 459	0.19 296	0.20 404

SMFormer	0.75 487	0.30 399	0.86 461	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.82 545	0.24 494	0.20 514	0.22 402	0.21 459	0.23 453	0.24 487

tta	0.75 487	0.30 399	0.86 461	0.46 245	0.26 155	0.82 473	0.43 369	2.05 664	1.39 636	1.23 522	1.47 580	0.98 459	0.95 544	1.71 532	0.82 545	0.24 494	0.20 514	0.22 402	0.21 459	0.18 239	0.18 317

CFNet_ucs	0.70 446	0.33 479	0.88 482	0.50 331	0.43 494	0.74 421	0.44 384	1.60 529	1.29 589	1.22 516	1.54 601	1.09 503	0.63 390	0.99 330	0.59 449	0.25 522	0.20 514	0.37 645	0.21 459	0.40 621	0.28 552

gwcnet-sp	0.74 478	0.33 479	1.44 634	0.57 484	0.45 510	1.40 624	0.54 488	1.50 496	1.14 494	1.30 558	1.02 378	0.94 440	0.82 477	1.39 460	0.76 516	0.21 409	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.22 423	0.22 451

scenet	0.74 478	0.33 479	1.44 634	0.57 484	0.45 510	1.40 624	0.54 488	1.50 496	1.14 494	1.30 558	1.02 378	0.94 440	0.82 477	1.39 460	0.76 516	0.21 409	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.22 423	0.22 451

CASS	0.65 415	0.34 504	0.72 369	0.56 465	0.27 187	0.78 447	0.42 345	1.59 525	0.86 341	1.30 558	1.25 490	0.87 411	0.84 489	0.84 271	0.54 428	0.35 637	0.19 493	0.26 528	0.21 459	0.28 538	0.42 639
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.74 478	0.33 479	1.44 634	0.57 484	0.45 510	1.40 624	0.54 488	1.50 496	1.14 494	1.30 558	1.02 378	0.94 440	0.82 477	1.39 460	0.76 516	0.21 409	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.22 423	0.22 451

DisPM	0.66 425	0.28 341	0.72 369	0.61 533	0.35 381	0.62 342	0.45 405	1.02 325	0.99 406	1.56 645	1.10 417	0.80 374	0.59 362	2.37 602	0.41 312	0.23 469	0.14 305	0.23 443	0.21 459	0.20 346	0.25 502

IER	0.70 446	0.31 436	1.02 545	0.48 296	0.52 564	1.34 614	0.51 462	1.17 396	0.99 406	1.23 522	1.34 534	1.12 514	1.11 602	0.99 330	0.71 501	0.20 371	0.16 410	0.21 361	0.21 459	0.20 346	0.19 366

NINENet	0.77 495	0.37 541	0.78 430	0.62 545	0.51 551	2.34 704	0.42 345	1.83 604	1.04 430	1.14 468	1.23 484	1.03 479	0.62 383	1.24 408	0.70 495	0.28 579	0.23 582	0.31 591	0.21 459	0.26 504	0.25 502

GMOStereo	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 609	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

error version	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 609	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

test-v	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 609	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

FTStereo	0.91 558	0.26 276	0.56 252	0.54 424	0.33 349	0.66 377	1.87 729	1.00 315	0.75 298	1.75 671	4.15 729	1.04 484	1.65 681	1.57 503	0.46 370	0.19 322	0.16 410	0.23 443	0.21 459	0.18 239	0.63 694

GrayStereo	0.82 524	0.26 276	0.58 274	0.63 554	0.37 421	0.76 435	1.86 728	1.11 378	0.87 346	1.99 694	1.89 664	1.08 493	1.82 697	1.39 460	0.48 385	0.19 322	0.14 305	0.19 265	0.21 459	0.18 239	0.39 629

Pruner-Stereo	0.62 386	0.29 376	0.70 351	0.61 533	0.31 299	0.63 348	0.43 369	1.17 396	0.99 406	1.53 635	1.08 406	0.95 449	0.55 329	1.35 442	0.51 407	0.23 469	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.21 394	0.23 471

test-2	0.53 308	0.26 276	0.65 312	0.50 331	0.29 242	0.52 247	0.43 369	0.89 252	0.96 385	1.41 609	1.14 441	0.85 403	0.56 337	0.59 150	0.38 280	0.16 147	0.14 305	0.24 468	0.21 459	0.20 346	0.15 207

ICVP	0.63 394	0.33 479	0.57 266	0.61 533	0.40 466	0.80 462	0.58 529	1.61 532	0.89 353	0.90 368	1.24 486	0.88 415	0.73 431	0.72 216	0.88 557	0.29 591	0.21 542	0.22 402	0.21 459	0.24 473	0.27 538
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sAnonymous2	0.55 342	0.56 629	1.46 642	0.60 517	0.51 551	0.48 180	0.52 473	0.79 199	0.68 278	0.50 238	0.67 258	0.46 199	0.62 383	0.59 150	0.40 302	0.22 441	0.17 446	0.22 402	0.21 459	0.86 709	0.56 680

CroCo_RVC	0.55 342	0.56 629	1.46 642	0.60 517	0.51 551	0.48 180	0.52 473	0.79 199	0.68 278	0.50 238	0.67 258	0.46 199	0.62 383	0.59 150	0.40 302	0.22 441	0.17 446	0.22 402	0.21 459	0.86 709	0.56 680

GMStereo	0.55 342	0.45 584	0.94 509	0.50 331	0.32 325	0.64 352	0.43 369	1.00 315	1.40 641	0.82 347	0.73 280	0.51 236	0.45 221	0.85 277	0.55 433	0.24 494	0.15 371	0.20 317	0.21 459	0.31 568	0.24 487
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
HGLStereo	0.85 540	0.38 548	0.94 509	0.80 663	1.03 708	1.17 583	0.58 529	1.52 504	1.20 541	1.19 502	1.62 623	1.13 520	1.20 624	1.80 547	1.06 591	0.24 494	0.24 592	0.24 468	0.21 459	0.23 453	0.27 538

AdaStereo	0.70 446	0.43 574	0.75 402	0.73 642	0.37 421	0.92 510	0.53 481	1.85 609	1.18 527	1.12 450	1.23 484	1.07 492	0.65 402	0.96 312	0.63 469	0.31 603	0.15 371	0.32 606	0.21 459	0.29 549	0.22 451
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.
LE_ROB	8.05 761	0.37 541	23.53 777	0.74 646	0.33 349	2.77 722	2.87 757	3.71 744	27.24 790	25.39 790	8.87 766	8.46 759	26.71 789	6.65 722	21.99 781	0.21 409	0.19 493	0.20 317	0.21 459	0.25 490	0.22 451

S2M2_L	0.34 129	0.28 341	0.45 125	0.40 93	0.30 269	0.31 40	0.16 3	0.60 97	0.64 253	0.31 71	0.48 166	0.47 207	0.34 136	0.38 18	0.32 192	0.25 522	0.22 564	0.20 317	0.22 490	0.25 490	0.22 451
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ACV-stereo	0.99 581	0.51 609	1.41 629	0.56 465	0.41 477	2.43 708	0.57 525	1.15 390	1.18 527	0.81 341	1.01 370	3.39 724	2.14 716	1.60 509	1.07 594	0.27 563	0.22 564	0.22 402	0.22 490	0.28 538	0.32 591

rvit_stereo_ft	0.47 262	0.35 524	0.87 473	0.67 596	0.42 483	0.40 93	0.59 539	0.81 215	0.74 297	0.46 207	0.55 211	0.57 283	0.49 273	0.65 188	0.50 402	0.25 522	0.17 446	0.22 402	0.22 490	0.24 473	0.17 286

1111x	1.70 684	0.29 376	0.86 461	0.51 363	0.27 187	1.01 539	0.68 574	2.22 697	1.28 584	1.13 465	1.40 557	1.21 534	1.10 601	5.53 697	15.20 774	0.22 441	0.21 542	0.22 402	0.22 490	0.24 473	0.22 451

CASnet	0.41 206	0.25 241	0.48 154	0.50 331	0.20 34	0.50 219	0.36 249	0.81 215	0.80 321	0.83 350	0.68 261	0.48 214	0.31 97	0.54 122	0.32 192	0.18 264	0.12 116	0.27 545	0.22 490	0.23 453	0.14 159
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
BUS	0.74 478	0.32 455	0.68 333	0.54 424	0.44 503	2.34 704	0.42 345	2.16 684	0.98 399	1.20 506	1.11 423	1.03 479	0.62 383	0.91 294	0.70 495	0.24 494	0.17 446	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.22 451

raft_robust	0.68 440	0.30 399	0.64 305	0.52 385	0.26 155	0.54 268	0.35 232	1.33 446	1.24 564	1.16 484	1.07 400	0.60 301	0.54 321	3.58 656	0.37 267	0.18 264	0.14 305	0.20 317	0.22 490	0.20 346	0.16 251

RAFT+CT+SA	0.58 367	0.29 376	0.60 284	0.66 584	0.37 421	0.42 113	0.55 506	1.27 438	1.03 425	0.70 307	1.22 480	0.60 301	0.70 420	1.64 517	0.41 312	0.18 264	0.13 231	0.22 402	0.22 490	0.21 394	0.18 317

test_5	0.65 415	0.30 399	0.75 402	0.67 596	0.50 539	0.92 510	0.52 473	1.39 465	1.12 477	0.76 321	1.11 423	1.00 466	0.90 518	1.53 492	0.45 355	0.18 264	0.13 231	0.23 443	0.22 490	0.21 394	0.19 366

BSDual-CNN	0.71 453	0.32 455	0.68 333	0.54 424	0.44 503	1.27 602	0.65 560	2.16 684	0.98 399	1.20 506	1.11 423	1.12 514	0.74 433	0.91 294	0.66 481	0.24 494	0.17 446	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.22 451

hknet	0.77 495	0.32 455	0.95 513	0.54 424	0.38 443	1.27 602	0.65 560	2.16 684	1.07 447	1.20 506	1.11 423	1.59 622	0.81 472	1.37 449	0.66 481	0.22 441	0.17 446	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.22 451

test_4	0.53 308	0.22 131	0.56 252	0.54 424	0.32 325	0.64 352	0.39 303	0.80 208	0.62 245	0.92 374	1.87 662	0.68 335	0.42 193	1.16 386	0.37 267	0.15 99	0.13 231	0.20 317	0.22 490	0.20 346	0.15 207

AACVNet	0.86 545	0.35 524	0.79 433	0.82 674	0.39 454	0.76 435	0.49 450	1.61 532	0.81 325	1.08 428	1.33 527	1.30 562	0.93 533	4.34 669	0.74 508	0.25 522	0.21 542	0.28 560	0.22 490	0.29 549	0.25 502

ADLNet2	0.88 550	0.34 504	1.17 589	0.77 656	0.64 620	1.12 569	0.76 597	1.74 567	1.24 564	1.21 510	1.65 630	1.71 644	1.05 589	1.67 523	1.17 612	0.24 494	0.21 542	0.21 361	0.22 490	0.26 504	0.29 560

CrosDoStereo	1.58 671	0.24 199	0.72 369	0.48 296	0.29 242	0.67 383	12.49 776	1.10 371	0.98 399	1.34 586	1.75 647	1.00 466	1.89 701	6.65 722	0.81 540	0.19 322	0.15 371	0.20 317	0.22 490	0.18 239	0.19 366

PSM-softLoss	0.78 503	0.31 436	0.77 420	0.58 490	0.32 325	0.56 295	0.40 319	1.18 404	0.70 284	1.24 529	1.07 400	0.83 393	0.52 305	5.36 690	0.53 422	0.24 494	0.15 371	0.25 509	0.22 490	0.20 346	0.25 502

KMStereo	0.78 503	0.31 436	0.77 420	0.58 490	0.32 325	0.56 295	0.40 319	1.18 404	0.70 284	1.24 529	1.07 400	0.83 393	0.52 305	5.36 690	0.53 422	0.24 494	0.15 371	0.25 509	0.22 490	0.20 346	0.25 502

DeepStereo_LL	1.58 671	0.24 199	0.72 369	0.48 296	0.29 242	0.67 383	12.49 776	1.10 371	0.98 399	1.34 586	1.75 647	1.00 466	1.89 701	6.65 722	0.81 540	0.19 322	0.15 371	0.20 317	0.22 490	0.18 239	0.19 366

THIR-Stereo	1.02 596	0.27 311	0.69 345	0.49 318	0.28 217	0.95 520	1.34 697	1.03 330	0.97 393	1.34 586	1.90 665	1.17 526	1.58 673	6.44 718	0.78 525	0.19 322	0.14 305	0.21 361	0.22 490	0.19 296	0.20 404

sCroCo_RVC	0.49 278	0.40 560	1.02 545	0.65 578	0.60 607	0.52 247	0.40 319	0.83 228	0.61 241	0.44 192	0.74 285	0.49 223	0.50 282	0.63 176	0.48 385	0.26 547	0.27 617	0.23 443	0.22 490	0.29 549	0.25 502

MMNet	0.84 536	0.32 455	1.09 572	0.60 517	0.59 604	1.85 675	0.49 450	1.51 502	1.27 579	1.37 594	1.15 450	1.26 551	1.18 618	1.67 523	1.22 616	0.19 322	0.18 472	0.23 443	0.22 490	0.25 490	0.21 428

GANet-RSSM	0.72 455	0.28 341	0.63 298	0.64 563	0.58 596	0.80 462	0.58 529	1.89 621	1.08 454	1.04 421	1.25 490	1.15 523	1.04 585	1.49 482	0.62 464	0.25 522	0.19 493	0.22 402	0.22 490	0.22 423	0.21 428

DN-CSS_ROB	0.64 407	0.32 455	1.05 556	0.55 449	0.40 466	0.54 268	0.45 405	1.21 418	0.93 373	1.03 417	1.47 580	0.69 341	0.63 390	1.76 543	0.49 395	0.18 264	0.14 305	0.25 509	0.22 490	0.22 423	0.20 404

SME	0.62 386	0.29 376	0.51 187	0.61 533	0.25 133	1.23 595	0.44 384	1.17 396	1.12 477	0.89 366	1.12 430	0.66 328	0.74 433	1.55 496	0.51 407	0.19 322	0.20 514	0.23 443	0.23 513	0.24 473	0.20 404

Selective-IGEV-i16pc	2.07 706	0.29 376	19.83 770	0.53 407	0.39 454	2.74 720	1.51 708	1.13 385	1.28 584	0.80 336	1.21 476	1.06 486	0.64 394	7.77 750	0.79 532	0.40 657	0.22 564	0.21 361	0.23 513	0.22 423	0.23 471

DFGA-Net	0.72 455	0.40 560	1.40 623	0.52 385	0.45 510	0.83 479	0.44 384	1.28 442	1.08 454	0.99 398	1.19 468	0.70 346	0.55 329	2.14 580	1.16 609	0.18 264	0.16 410	0.24 468	0.23 513	0.27 518	0.25 502

DDVS	0.78 503	0.41 567	0.94 509	0.60 517	0.43 494	1.30 607	0.43 369	1.40 467	0.91 363	1.20 506	1.15 450	1.43 586	0.64 394	2.18 586	0.89 560	0.28 579	0.22 564	0.26 528	0.23 513	0.31 568	0.33 597

xx1	0.67 436	0.31 436	0.50 175	0.54 424	0.26 155	1.18 584	0.51 462	0.93 276	3.05 734	0.58 272	0.79 300	0.95 449	0.77 449	1.46 476	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.24 468	0.23 513	0.22 423	0.21 428

LL-Strereo	1.33 647	0.39 553	1.38 622	0.61 533	0.61 610	0.75 427	0.66 566	1.63 538	1.17 519	1.56 645	1.60 617	2.03 684	2.12 715	9.72 770	0.97 580	0.21 409	0.18 472	0.27 545	0.23 513	0.22 423	0.25 502

qqq	0.57 360	0.34 504	0.71 362	0.47 262	0.27 187	0.64 352	0.62 550	1.42 472	0.78 315	0.80 336	0.92 338	0.95 449	0.77 449	0.88 286	0.59 449	0.21 409	0.20 514	0.24 468	0.23 513	0.22 423	0.21 428

Wz-Net-LNSev	1.03 599	0.67 660	2.71 709	0.64 563	0.84 683	1.75 659	1.00 662	1.80 595	1.32 603	1.28 543	1.25 490	1.65 637	1.22 628	1.39 460	1.40 641	0.28 579	0.26 609	0.24 468	0.23 513	0.33 586	0.32 591

Sa-1000	0.72 455	0.29 376	0.76 412	0.59 505	0.30 269	0.73 416	0.37 276	1.62 536	1.33 607	1.28 543	2.04 677	0.86 407	0.75 437	1.84 550	0.38 280	0.19 322	0.14 305	0.25 509	0.23 513	0.20 346	0.16 251

SA	0.66 425	0.30 399	0.82 444	0.61 533	0.30 269	0.58 307	0.38 285	1.44 479	1.30 595	0.96 385	1.36 542	0.66 328	0.95 544	1.85 553	0.42 326	0.19 322	0.15 371	0.25 509	0.23 513	0.21 394	0.17 286

PSMNet-ADL	0.72 455	0.35 524	0.62 295	0.69 616	0.46 522	1.14 572	0.44 384	1.37 457	1.01 415	0.83 350	1.17 458	1.33 569	0.96 551	1.43 469	0.95 575	0.33 619	0.22 564	0.21 361	0.23 513	0.27 518	0.29 560

HCRNet	0.70 446	0.39 553	0.73 381	0.60 517	0.59 604	0.76 435	0.35 232	1.22 426	1.13 491	1.02 413	0.99 360	1.02 475	0.76 445	2.19 588	0.70 495	0.28 579	0.19 493	0.28 560	0.23 513	0.25 490	0.23 471

UPFNet	0.80 512	0.32 455	0.90 494	0.59 505	0.74 652	1.26 600	0.80 612	1.52 504	1.10 471	1.30 558	1.12 430	1.30 562	0.84 489	1.67 523	1.09 597	0.24 494	0.24 592	0.24 468	0.23 513	0.25 490	0.18 317

ac_64	0.82 524	0.29 376	0.81 440	0.71 630	0.60 607	1.05 551	0.54 488	1.99 651	0.92 370	1.18 498	1.06 396	1.99 679	1.08 597	1.94 562	0.97 580	0.27 563	0.22 564	0.24 468	0.23 513	0.22 423	0.19 366

cf-r	0.73 473	0.30 399	0.77 420	0.55 449	0.63 617	0.78 447	0.48 438	1.79 592	1.15 506	1.13 465	1.26 497	1.43 586	0.87 505	1.40 466	0.85 553	0.25 522	0.18 472	0.22 402	0.23 513	0.19 296	0.19 366

CCAANet	0.78 503	0.30 399	0.83 449	0.58 490	0.51 551	1.04 549	0.45 405	1.68 550	1.12 477	0.85 358	1.35 540	1.10 506	0.77 449	3.04 638	0.78 525	0.17 207	0.16 410	0.24 468	0.23 513	0.19 296	0.23 471

z-mn7	1.56 670	0.84 684	4.36 725	0.71 630	0.51 551	2.60 713	1.04 667	1.73 562	2.70 729	1.53 635	2.99 712	1.94 673	1.34 650	4.78 678	2.41 699	0.29 591	0.24 592	0.27 545	0.24 529	0.34 590	0.31 583

AIO-test1	0.56 351	0.25 241	0.55 241	0.64 563	0.78 669	0.80 462	0.36 249	1.18 404	1.34 610	0.57 270	0.88 330	0.61 306	0.50 282	1.12 376	0.35 243	0.17 207	0.17 446	0.22 402	0.24 529	0.18 239	0.23 471

rvit_0105_6	0.53 308	0.37 541	0.98 527	0.65 578	0.38 443	0.51 239	0.51 462	0.77 189	1.20 541	0.54 257	0.55 211	0.65 323	0.53 314	0.94 308	0.44 340	0.32 610	0.32 656	0.28 560	0.24 529	0.28 538	0.21 428

UGAM	1.14 624	0.27 311	0.95 513	0.53 407	0.42 483	0.70 404	0.72 587	0.95 288	1.32 603	0.98 395	1.48 585	1.78 655	0.87 505	9.65 769	0.87 556	0.21 409	0.18 472	0.30 585	0.24 529	0.19 296	0.16 251

DCVSM-stereo	0.72 455	0.35 524	0.76 412	0.55 449	0.42 483	0.73 416	0.38 285	1.21 418	1.02 419	1.79 677	1.04 391	1.62 626	1.03 583	1.04 349	0.79 532	0.24 494	0.27 617	0.29 571	0.24 529	0.30 559	0.36 614

ToySt	0.66 425	0.33 479	1.23 596	0.51 363	0.33 349	0.86 493	0.68 574	1.10 371	0.97 393	0.84 353	1.08 406	1.25 547	0.94 539	1.01 339	0.74 508	0.19 322	0.19 493	0.24 468	0.24 529	0.27 518	0.23 471

TRStereo	0.60 376	0.60 648	0.97 522	0.74 646	0.67 631	0.46 150	0.38 285	1.85 609	0.89 353	0.79 333	0.80 305	0.88 415	0.39 174	1.10 368	0.41 312	0.23 469	0.15 371	0.23 443	0.24 529	0.17 184	0.15 207

RAFT	0.64 407	0.30 399	0.73 381	0.59 505	0.33 349	0.68 391	0.58 529	1.04 337	0.76 307	1.08 428	1.19 468	1.65 637	0.93 533	1.06 354	0.56 439	0.21 409	0.18 472	0.27 545	0.24 529	0.22 423	0.17 286

SFCPSM	0.70 446	0.28 341	1.02 545	0.51 363	0.38 443	1.37 617	0.66 566	2.00 652	1.03 425	1.17 493	1.21 476	0.82 386	0.78 457	1.03 343	0.53 422	0.21 409	0.17 446	0.22 402	0.24 529	0.21 394	0.19 366

delet	0.85 540	0.32 455	0.95 513	0.65 578	0.66 627	1.64 651	0.84 621	1.75 571	1.35 619	1.32 572	1.30 511	1.30 562	0.88 510	1.68 528	1.10 600	0.21 409	0.21 542	0.24 468	0.24 529	0.21 394	0.21 428

GwcNet-RSSM	0.77 495	0.32 455	1.01 538	0.62 545	0.54 572	0.78 447	0.51 462	1.73 562	1.20 541	1.09 434	1.37 545	1.46 598	0.85 492	1.53 492	1.09 597	0.25 522	0.18 472	0.23 443	0.24 529	0.20 346	0.19 366

NVstereo2D	0.92 560	0.41 567	1.48 647	0.72 634	0.72 644	1.20 590	0.87 631	1.75 571	1.38 631	0.99 398	1.13 436	1.26 551	0.98 561	2.21 590	0.89 560	0.43 672	0.20 514	0.38 649	0.24 529	0.57 680	0.63 694

StereoDRNet-Refined	0.80 512	0.41 567	0.88 482	0.62 545	0.42 483	1.33 612	0.48 438	1.52 504	1.17 519	1.45 618	1.44 570	1.44 591	0.90 518	1.26 413	1.24 618	0.20 371	0.16 410	0.27 545	0.24 529	0.25 490	0.28 552
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
PWC_ROB	1.24 635	0.76 678	2.46 701	0.72 634	0.78 669	1.15 579	0.49 450	1.75 571	1.92 699	2.31 706	3.07 713	1.59 622	1.40 654	2.46 610	2.10 690	0.33 619	0.22 564	0.35 634	0.24 529	0.38 613	0.41 635

Select-FE	0.74 478	0.39 553	1.56 653	0.55 449	0.46 522	0.40 93	0.22 46	1.86 612	0.68 278	1.05 422	1.31 517	1.82 659	1.74 688	1.11 371	0.38 280	0.21 409	0.16 410	0.21 361	0.25 543	0.19 296	0.31 583

rvit_0105_4	0.56 351	0.38 548	1.06 560	0.66 584	0.38 443	0.53 258	0.53 481	0.84 234	1.17 519	0.56 268	0.61 230	0.72 350	0.59 362	0.98 323	0.45 355	0.32 610	0.33 661	0.29 571	0.25 543	0.29 549	0.23 471

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 455	0.35 524	1.70 663	0.49 318	0.56 583	0.63 348	0.38 285	2.41 716	0.65 267	0.77 327	1.07 400	1.82 659	0.95 544	0.93 305	0.43 336	0.20 371	0.13 231	0.21 361	0.25 543	0.28 538	0.26 526

test_sample3	0.68 440	0.32 455	0.88 482	0.52 385	0.30 269	0.97 530	0.52 473	1.86 612	1.15 506	1.08 428	1.11 423	0.88 415	0.71 425	1.17 391	0.68 491	0.25 522	0.20 514	0.25 509	0.25 543	0.25 490	0.25 502

H2IRNET	0.56 351	0.26 276	0.66 323	0.47 262	0.35 381	0.41 100	0.26 103	0.92 265	1.17 519	0.61 286	1.28 506	1.08 493	0.86 500	0.99 330	0.63 469	0.19 322	0.16 410	0.22 402	0.25 543	0.21 394	0.18 317

mmm	0.63 394	0.35 524	0.72 369	0.51 363	0.30 269	0.86 493	0.54 488	1.59 525	0.86 341	1.07 427	1.38 550	0.79 372	0.75 437	0.91 294	0.58 446	0.22 441	0.18 472	0.29 571	0.25 543	0.25 490	0.23 471

LL-Strereo2	0.52 292	0.33 479	0.69 345	0.52 385	0.37 421	0.70 404	0.30 155	1.13 385	0.67 272	0.94 380	0.78 294	0.91 427	0.42 193	1.05 352	0.42 326	0.17 207	0.16 410	0.29 571	0.25 543	0.21 394	0.16 251

anonymousa	0.72 455	0.27 311	0.75 402	0.47 262	0.63 617	1.43 631	0.45 405	1.24 433	0.89 353	1.28 543	1.75 647	1.62 626	1.13 609	0.69 200	0.59 449	0.19 322	0.16 410	0.23 443	0.25 543	0.20 346	0.18 317

psmg	0.72 455	0.32 455	0.68 333	0.50 331	0.44 503	1.48 635	0.75 594	1.94 639	0.98 399	1.21 510	1.33 527	1.12 514	0.74 433	0.91 294	0.66 481	0.24 494	0.19 493	0.25 509	0.25 543	0.23 453	0.22 451

LCNet	0.72 455	0.28 341	0.52 201	0.55 449	0.31 299	0.69 397	0.54 488	1.00 315	0.88 350	1.19 502	1.34 534	0.97 457	1.34 650	2.56 616	0.45 355	0.18 264	0.13 231	0.21 361	0.25 543	0.27 518	0.73 707

GMM-Stereo	0.74 478	0.25 241	0.59 280	0.54 424	0.34 373	0.72 411	0.99 660	1.01 323	0.87 346	1.36 591	1.78 650	1.12 514	0.81 472	2.09 576	0.46 370	0.18 264	0.12 116	0.25 509	0.25 543	0.20 346	0.85 715

ADLNet	0.85 540	0.36 534	0.89 489	0.85 683	0.72 644	1.24 597	0.76 597	1.82 599	1.36 623	1.52 633	1.35 540	1.27 555	0.99 570	1.23 403	1.15 608	0.27 563	0.20 514	0.26 528	0.25 543	0.28 538	0.30 573

aanetorigin	1.23 634	0.79 680	2.78 711	0.70 622	0.79 672	0.99 536	1.06 671	1.06 359	1.37 627	3.52 740	2.61 703	1.72 645	1.63 679	1.99 566	1.78 673	0.25 522	0.24 592	0.26 528	0.25 543	0.38 613	0.45 651

CFNet-ft	0.72 455	0.32 455	0.54 226	0.66 584	0.54 572	0.83 479	0.55 506	1.37 457	1.15 506	0.93 375	1.28 506	1.57 618	0.97 554	1.35 442	0.81 540	0.26 547	0.20 514	0.33 615	0.25 543	0.30 559	0.23 471

DSFCA	0.93 563	0.34 504	1.06 560	0.52 385	0.65 622	1.55 642	0.93 647	1.49 492	1.19 536	1.56 645	1.15 450	1.50 607	0.96 551	3.07 639	1.02 587	0.30 596	0.26 609	0.25 509	0.25 543	0.28 538	0.24 487

CFNet_RVC	0.72 455	0.32 455	0.54 226	0.66 584	0.54 572	0.83 479	0.55 506	1.37 457	1.15 506	0.93 375	1.28 506	1.57 618	0.97 554	1.35 442	0.81 540	0.26 547	0.20 514	0.33 615	0.25 543	0.30 559	0.23 471

DPSNet	1.69 683	0.59 639	4.33 723	0.70 622	0.57 587	2.02 688	1.62 718	3.35 739	1.78 688	1.48 627	1.38 550	2.17 689	2.84 733	4.77 677	3.66 720	0.48 686	0.31 648	0.29 571	0.25 543	0.64 692	0.48 662

PWCDC_ROB	1.29 639	0.75 677	1.33 617	1.05 716	0.88 694	1.73 658	0.52 473	1.89 621	3.28 737	1.29 550	4.88 739	1.22 536	1.46 662	1.77 545	1.45 653	0.60 710	0.26 609	0.29 571	0.25 543	0.52 671	0.37 619

S0	0.53 308	0.24 199	0.52 201	0.49 318	0.32 325	1.14 572	0.68 574	0.90 260	0.58 228	0.76 321	1.32 524	0.65 323	0.55 329	0.70 206	0.39 292	0.27 563	0.25 602	0.29 571	0.26 561	0.20 346	0.17 286

Selective-IGEV-i16pb	2.29 715	0.33 479	20.08 771	0.56 465	0.40 466	2.61 716	1.54 711	2.60 727	1.87 694	0.97 390	1.68 637	1.38 581	1.01 574	8.19 758	0.92 566	0.37 645	0.21 542	0.22 402	0.26 561	0.25 490	0.28 552

w-ln-seven-2	1.18 632	0.61 650	4.25 722	0.68 612	0.61 610	1.20 590	0.93 647	1.63 538	1.35 619	1.66 662	1.53 596	1.47 603	1.37 653	3.00 636	1.74 671	0.25 522	0.24 592	0.29 571	0.26 561	0.33 586	0.28 552

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 579	0.39 553	3.21 713	0.50 331	0.63 617	0.64 352	0.39 303	2.36 711	0.75 298	0.95 382	4.63 734	1.81 656	0.56 337	0.96 312	0.41 312	0.18 264	0.13 231	0.21 361	0.26 561	0.32 577	0.35 608

test_sample4	0.69 442	0.33 479	0.91 497	0.51 363	0.30 269	0.92 510	0.52 473	1.87 615	1.15 506	1.14 468	1.18 461	0.87 411	0.75 437	1.18 393	0.68 491	0.25 522	0.20 514	0.26 528	0.26 561	0.26 504	0.25 502

UDGNet	0.72 455	1.17 717	0.80 439	0.77 656	0.41 477	0.77 442	0.38 285	0.97 302	1.34 610	0.81 341	0.88 330	0.71 349	0.60 366	1.21 399	0.54 428	0.52 694	0.19 493	1.02 734	0.26 561	0.71 701	0.31 583

dad	0.86 545	0.66 659	1.06 560	0.56 465	0.37 421	0.76 435	0.44 384	1.17 396	1.50 660	1.44 616	1.27 500	1.34 574	0.75 437	2.52 615	0.84 550	0.42 666	0.27 617	0.83 722	0.26 561	0.41 624	0.29 560

PFNet+	0.59 373	0.28 341	0.77 420	0.53 407	0.30 269	0.59 318	0.31 170	0.92 265	1.14 494	1.33 582	1.10 417	0.79 372	0.57 350	1.31 426	0.49 395	0.25 522	0.17 446	0.28 560	0.26 561	0.21 394	0.25 502

rafts_anoy	0.52 292	0.29 376	0.59 280	0.59 505	0.50 539	0.53 258	0.40 319	1.11 378	1.03 425	0.84 353	0.83 308	0.68 335	0.54 321	0.72 216	0.51 407	0.19 322	0.14 305	0.24 468	0.26 561	0.21 394	0.18 317

Anonymous3	0.61 382	0.44 577	1.11 577	0.59 505	0.49 532	0.93 516	0.65 560	0.93 276	0.81 325	0.72 318	0.88 330	0.65 323	0.69 414	1.06 354	0.53 422	0.35 637	0.30 642	0.26 528	0.26 561	0.31 568	0.27 538

RAFT + AFF	1.00 586	0.42 571	1.09 572	0.67 596	0.50 539	1.22 594	1.24 688	2.24 699	1.19 536	1.30 558	1.56 607	1.17 526	1.49 667	3.44 653	0.83 547	0.21 409	0.25 602	0.30 585	0.26 561	0.27 518	0.27 538

TDLM	1.06 603	0.44 577	0.79 433	0.63 554	0.50 539	0.89 496	1.44 702	1.48 490	1.26 573	1.12 450	1.40 557	1.08 493	0.98 561	6.65 722	0.78 525	0.33 619	0.21 542	0.33 615	0.26 561	0.37 604	0.24 487

DeepPruner_ROB	0.74 478	0.48 595	0.87 473	0.57 484	0.44 503	0.79 453	0.54 488	1.73 562	0.96 385	1.38 600	1.27 500	1.24 543	0.73 431	1.43 469	0.73 507	0.34 630	0.28 625	0.27 545	0.26 561	0.31 568	0.31 583

zh-mn7	1.70 684	1.21 718	8.30 745	0.69 616	0.53 568	1.45 633	0.84 621	1.70 558	2.09 709	2.41 714	2.67 705	1.68 640	1.23 629	4.49 670	2.87 707	0.30 596	0.26 609	0.27 545	0.27 574	0.31 568	0.35 608

rvit_0105_5	0.58 367	0.39 553	1.05 556	0.66 584	0.37 421	0.58 307	0.56 514	0.94 282	1.18 527	0.64 294	0.68 261	0.75 358	0.63 390	0.88 286	0.50 402	0.32 610	0.32 656	0.30 585	0.27 574	0.28 538	0.25 502

ITSA-stereo	0.82 524	0.36 534	0.82 444	0.54 424	0.31 299	0.80 462	0.47 425	2.17 690	1.67 678	1.13 465	1.13 436	0.94 440	0.86 500	2.46 610	1.00 585	0.26 547	0.23 582	0.28 560	0.27 574	0.28 538	0.36 614

test_sample5	0.69 442	0.34 504	0.87 473	0.52 385	0.30 269	0.84 488	0.54 488	1.83 604	1.14 494	1.11 448	1.25 490	0.88 415	0.78 457	1.23 403	0.65 475	0.26 547	0.20 514	0.27 545	0.27 574	0.27 518	0.26 526

DualNet	0.70 446	0.34 504	0.87 473	0.52 385	0.30 269	0.84 488	0.54 488	1.83 604	1.14 494	1.14 468	1.33 527	0.88 415	0.78 457	1.23 403	0.65 475	0.26 547	0.20 514	0.27 545	0.27 574	0.27 518	0.26 526

ffm	0.72 455	0.33 479	0.85 455	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	0.95 288	2.47 720	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	1.55 496	0.32 192	0.20 371	0.12 116	0.31 591	0.27 574	0.19 296	0.20 404

ff1	1.37 652	0.33 479	0.85 455	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	0.95 288	2.47 720	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	7.22 734	7.61 746	0.20 371	0.12 116	0.31 591	0.27 574	0.19 296	0.20 404

mmx	1.39 655	0.33 479	0.85 455	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	2.13 675	1.37 627	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	7.22 734	7.61 746	0.24 494	0.19 493	0.31 591	0.27 574	0.30 559	0.25 502

xxx	1.39 655	0.33 479	0.85 455	0.53 407	0.37 421	0.74 421	0.56 514	2.13 675	1.37 627	1.15 474	1.45 573	1.06 486	0.82 477	7.22 734	7.61 746	0.24 494	0.19 493	0.31 591	0.27 574	0.30 559	0.25 502

pcwnet_v2	0.97 575	0.37 541	4.33 723	0.62 545	0.54 572	0.79 453	0.45 405	2.02 660	1.58 671	1.42 615	1.64 628	1.09 503	0.79 462	1.24 408	0.67 486	0.32 610	0.25 602	0.29 571	0.27 574	0.37 604	0.35 608

ARAFT	0.77 495	0.36 534	1.49 649	0.51 363	0.31 299	0.90 499	0.82 617	1.90 624	1.06 442	1.62 657	1.24 486	1.02 475	0.64 394	1.84 550	0.50 402	0.18 264	0.14 305	0.28 560	0.27 574	0.17 184	0.16 251

psm_up	0.77 495	0.34 504	0.70 351	0.66 584	0.58 596	1.05 551	0.92 643	1.52 504	1.12 477	1.26 538	1.16 455	1.31 566	1.23 629	1.20 397	0.81 540	0.25 522	0.29 637	0.31 591	0.27 574	0.27 518	0.25 502

EDNetEfficientorigin	10.57 770	1.47 733	177.42 811	0.67 596	0.53 568	1.58 644	1.16 682	1.90 624	3.37 739	4.71 754	3.38 718	3.10 722	2.69 732	3.13 643	3.58 719	0.25 522	0.23 582	0.33 615	0.27 574	0.83 706	0.81 712

GwcNet	1.08 609	0.51 609	2.33 697	0.79 660	1.18 725	1.76 661	0.70 582	1.68 550	1.47 656	1.41 609	1.64 628	1.74 648	1.04 585	2.20 589	1.41 645	0.30 596	0.29 637	0.29 571	0.27 574	0.30 559	0.35 608

hitnet-ft	0.79 509	0.35 524	0.57 266	0.58 490	0.42 483	0.96 526	0.46 415	1.47 488	1.33 607	1.19 502	1.22 480	1.81 656	0.98 561	1.66 522	0.94 571	0.33 619	0.28 625	0.34 625	0.27 574	0.35 593	0.31 583

DMCA-RVC	0.74 478	0.40 560	1.27 607	0.66 584	0.49 532	0.77 442	0.47 425	1.35 453	1.01 415	1.53 635	1.01 370	1.29 561	0.82 477	1.31 426	0.78 525	0.27 563	0.21 542	0.35 634	0.27 574	0.32 577	0.24 487

RYNet	1.17 631	0.49 599	1.24 601	0.70 622	0.97 705	1.71 655	0.92 643	1.91 628	1.46 655	1.38 600	1.14 441	1.88 663	1.30 643	4.24 665	1.87 677	0.26 547	0.21 542	0.35 634	0.27 574	0.55 677	0.54 676

CFNet	0.96 569	0.36 534	1.01 538	0.62 545	0.42 483	0.99 536	0.47 425	1.90 624	1.32 603	0.99 398	1.39 554	1.10 506	0.86 500	5.58 700	0.79 532	0.23 469	0.17 446	0.28 560	0.27 574	0.26 504	0.21 428

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 509	0.43 574	1.05 556	0.64 563	0.58 596	0.95 520	0.53 481	1.53 511	1.18 527	1.37 594	1.15 450	1.43 586	0.88 510	1.61 511	0.84 550	0.25 522	0.22 564	0.27 545	0.27 574	0.29 549	0.29 560
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet	0.98 579	0.47 591	1.70 663	0.76 653	0.94 700	1.51 638	0.91 641	1.92 631	1.32 603	1.61 653	1.13 436	1.47 603	0.97 554	1.75 538	1.46 656	0.28 579	0.23 582	0.29 571	0.27 574	0.35 593	0.27 538

DLCB_ROB	0.86 545	0.40 560	0.78 430	0.68 612	0.54 572	1.11 566	0.84 621	1.49 492	1.23 558	1.64 661	1.65 630	1.70 643	0.91 521	1.70 530	1.05 589	0.25 522	0.24 592	0.26 528	0.27 574	0.27 518	0.24 487

MEA-ACV	0.80 512	0.31 436	1.03 550	0.56 465	0.36 399	1.26 600	0.50 460	1.74 567	1.20 541	1.21 510	1.19 468	1.45 594	1.31 646	1.61 511	0.93 567	0.20 371	0.22 564	0.23 443	0.28 595	0.23 453	0.27 538

MSAF-DinoV2	1.97 702	0.80 683	10.38 751	0.86 685	0.48 528	1.39 622	0.97 655	2.55 725	1.72 684	1.53 635	1.65 630	3.59 727	2.20 719	5.39 694	3.94 725	0.27 563	0.17 446	0.26 528	0.28 595	0.47 654	0.46 655

StereoVision	0.65 415	0.34 504	0.86 461	0.59 505	0.40 466	0.50 219	0.41 338	1.09 368	0.93 373	0.71 310	2.50 700	0.82 386	0.57 350	1.03 343	0.49 395	0.25 522	0.28 625	0.29 571	0.28 595	0.36 600	0.20 404

fast-acv-ft	0.94 565	0.44 577	1.40 623	0.58 490	0.51 551	1.77 664	0.69 579	1.36 456	1.42 650	1.29 550	1.86 660	1.74 648	1.25 633	1.52 488	1.38 637	0.26 547	0.28 625	0.28 560	0.28 595	0.27 518	0.26 526

ssnet_v2	0.88 550	0.36 534	1.02 545	0.62 545	0.38 443	1.32 610	0.97 655	2.07 670	1.34 610	1.37 594	1.18 461	1.54 614	0.92 524	1.10 368	1.65 667	0.30 596	0.27 617	0.30 585	0.28 595	0.27 518	0.26 526

Wz-Net-MNSev	1.11 617	0.58 636	2.23 695	0.66 584	0.71 642	1.95 683	1.46 704	1.98 648	1.45 654	1.79 677	1.43 565	1.49 606	1.33 649	1.97 565	1.42 649	0.27 563	0.23 582	0.28 560	0.28 595	0.34 590	0.31 583

KYRaft	0.75 487	0.28 341	0.62 295	0.56 465	0.29 242	0.67 383	0.86 629	0.94 282	0.84 337	1.62 657	2.21 685	1.16 525	1.02 581	1.57 503	0.40 302	0.20 371	0.13 231	0.22 402	0.28 595	0.20 346	1.02 721

FINET	0.97 575	0.54 619	1.60 657	0.63 554	0.79 672	1.08 558	1.07 672	1.56 521	2.20 712	1.15 474	1.49 587	0.94 440	0.88 510	2.32 598	1.05 589	0.42 666	0.35 674	0.32 606	0.28 595	0.43 636	0.38 626

FADNet_RVC	0.83 531	0.51 609	1.83 676	0.54 424	0.42 483	1.19 588	0.46 415	1.51 502	1.09 463	0.89 366	1.24 486	0.91 427	0.87 505	2.11 578	1.11 603	0.27 563	0.22 564	0.31 591	0.28 595	0.43 636	0.38 626

ADCP+	1.99 704	0.48 595	7.73 741	0.66 584	0.91 695	2.30 702	1.05 669	1.82 599	1.34 610	1.54 641	1.32 524	1.74 648	1.61 677	2.17 583	13.37 769	0.24 494	0.21 542	0.32 606	0.28 595	0.37 604	0.29 560

GANet	1.36 650	0.47 591	0.86 461	0.67 596	0.45 510	1.34 614	1.73 721	1.64 540	1.24 564	1.49 629	2.38 692	1.55 616	1.20 624	9.30 763	0.93 567	0.30 596	0.31 648	0.33 615	0.28 595	0.39 617	0.30 573

NaN_ROB	1.13 622	0.55 624	1.15 586	0.64 563	0.48 528	1.61 647	2.03 738	1.72 561	1.48 657	2.09 700	1.27 500	1.40 582	1.08 597	3.94 659	1.30 627	0.28 579	0.34 662	0.28 560	0.28 595	0.30 559	0.33 597

SGM_RVC	1.68 682	0.36 534	0.61 289	0.59 505	0.29 242	2.25 699	1.18 684	2.38 714	1.68 680	3.60 742	2.67 705	3.69 729	2.42 726	8.13 755	1.90 680	0.31 603	0.31 648	0.30 585	0.28 595	0.30 559	0.29 560
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
test_sample6	0.71 453	0.34 504	0.87 473	0.52 385	0.30 269	0.82 473	0.58 529	1.79 592	1.15 506	1.14 468	1.33 527	0.91 427	0.79 462	1.31 426	0.74 508	0.27 563	0.21 542	0.27 545	0.29 608	0.28 538	0.27 538

SACVNet	0.85 540	0.46 586	0.85 455	0.81 666	0.56 583	0.80 462	0.79 606	1.68 550	1.12 477	1.34 586	1.33 527	1.25 547	0.94 539	2.39 604	0.76 516	0.34 630	0.26 609	0.31 591	0.29 608	0.35 593	0.44 649

Syn2CoEx	1.14 624	0.69 664	1.66 660	0.80 663	0.67 631	1.40 624	0.88 634	2.06 669	1.54 667	1.25 534	1.58 614	1.42 585	1.50 669	4.09 662	1.40 641	0.36 641	0.32 656	0.34 625	0.29 608	0.29 549	0.34 603

PSMNet-RSSM	0.72 455	0.30 399	0.61 289	0.63 554	0.42 483	0.73 416	0.56 514	1.92 631	1.10 471	1.09 434	1.37 545	1.22 536	0.98 561	1.28 419	0.72 504	0.27 563	0.19 493	0.27 545	0.29 608	0.24 473	0.24 487

FAT-Stereo	1.07 605	0.41 567	1.32 614	0.72 634	0.58 596	1.08 558	0.89 636	1.96 642	1.65 676	1.75 671	1.98 670	2.03 684	1.48 665	2.02 569	1.18 615	0.42 666	0.35 674	0.34 625	0.29 608	0.35 593	0.53 674

RTSC	1.29 639	0.73 671	2.44 700	0.83 677	0.57 587	1.85 675	0.65 560	1.88 618	2.00 704	2.20 703	1.66 633	1.60 624	1.26 635	2.33 599	3.92 724	0.32 610	0.23 582	0.27 545	0.29 608	0.37 604	0.37 619

CVANet_RVC	1.07 605	0.43 574	0.76 412	0.60 517	0.50 539	0.90 499	0.97 655	1.52 504	1.26 573	1.33 582	1.38 550	1.24 543	1.18 618	6.75 728	0.75 513	0.34 630	0.23 582	0.34 625	0.29 608	0.42 630	0.27 538

SANet	1.88 696	0.57 633	2.18 693	0.63 554	0.40 466	2.80 724	1.57 715	2.39 715	5.88 763	2.36 711	3.57 722	3.72 730	2.97 735	4.74 676	1.76 672	0.34 630	0.30 642	0.32 606	0.29 608	0.48 659	0.37 619

XPNet_ROB	0.96 569	0.49 599	1.09 572	0.72 634	0.57 587	1.11 566	1.14 679	1.66 546	1.23 558	1.85 684	1.39 554	1.64 634	1.11 602	1.80 547	1.42 649	0.38 650	0.30 642	0.33 615	0.29 608	0.37 604	0.34 603

AANet	1.64 677	1.27 723	5.08 729	0.67 596	0.65 622	1.41 629	0.84 621	1.92 631	2.90 732	3.11 736	3.20 716	2.91 717	2.06 712	2.49 613	2.10 690	0.42 666	0.29 637	0.34 625	0.30 617	0.45 646	0.45 651

MultiAttention	4.51 747	0.33 479	0.82 444	0.73 642	0.45 510	30.98 790	4.50 766	2.18 692	1.40 641	1.61 653	2.41 695	2.43 702	0.70 420	38.42 794	1.36 635	0.22 441	0.15 371	0.29 571	0.30 617	0.47 654	0.43 646

w-ln-seven	1.38 654	0.70 668	3.91 721	0.75 650	0.72 644	2.69 719	0.95 652	2.02 660	1.99 703	1.99 694	1.73 642	1.82 659	1.17 613	2.45 607	2.84 706	0.28 579	0.25 602	0.31 591	0.30 617	0.41 624	0.33 597

AIO-test2	0.57 360	0.28 341	0.63 298	0.61 533	0.58 596	0.79 453	0.51 462	1.18 404	1.40 641	0.63 292	1.15 450	0.51 236	0.43 202	1.09 365	0.35 243	0.21 409	0.17 446	0.26 528	0.30 617	0.20 346	0.19 366

EDNetEfficient	2.37 718	1.10 708	8.08 743	0.74 646	0.71 642	0.98 535	1.56 712	1.46 486	4.06 751	4.90 755	2.82 709	2.25 691	3.48 742	2.95 632	9.97 756	0.26 547	0.24 592	0.26 528	0.30 617	0.68 698	0.61 692

ADCRef	1.35 649	0.55 624	2.37 699	0.72 634	0.77 666	1.94 682	0.78 602	1.91 628	1.27 579	1.57 649	1.59 616	1.36 576	1.41 655	1.54 494	7.53 745	0.23 469	0.20 514	0.32 606	0.30 617	0.29 549	0.29 560

DANet	1.08 609	0.61 650	1.32 614	0.85 683	0.72 644	1.37 617	0.51 462	1.54 514	1.15 506	1.78 674	1.54 601	2.01 681	1.11 602	2.90 631	2.00 685	0.33 619	0.30 642	0.40 663	0.30 617	0.44 642	0.45 651
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DRN-Test	1.00 586	0.44 577	1.13 581	0.70 622	0.81 679	1.62 648	0.79 606	2.14 679	1.44 653	1.78 674	1.33 527	1.43 586	1.05 589	2.18 586	1.53 662	0.27 563	0.21 542	0.31 591	0.30 617	0.32 577	0.28 552

rvit_stereo_0075_2	0.64 407	0.46 586	1.05 556	0.66 584	0.66 627	0.53 258	0.48 438	1.20 417	1.12 477	0.76 321	0.92 338	0.78 368	0.53 314	1.03 343	0.59 449	0.37 645	0.28 625	0.40 663	0.31 625	0.37 604	0.32 591

test_sample7	0.74 478	0.37 541	0.76 412	0.52 385	0.35 381	0.91 503	0.67 570	1.78 586	1.21 548	1.22 516	1.18 461	1.08 493	0.92 524	1.23 403	0.67 486	0.31 603	0.28 625	0.32 606	0.31 625	0.33 586	0.29 560

coex-ft	8.13 762	2.13 757	98.04 810	0.67 596	0.53 568	1.71 655	1.56 712	1.65 541	11.11 770	18.17 788	3.75 724	3.88 731	7.61 764	2.98 635	6.49 740	0.30 596	0.30 642	0.32 606	0.31 625	0.66 696	0.50 668

WZ-Net	1.95 700	0.95 696	10.10 748	0.86 685	0.78 669	1.69 654	1.60 717	2.20 696	1.98 702	2.08 699	1.93 667	2.30 694	1.97 706	5.30 688	3.17 714	0.34 630	0.26 609	0.29 571	0.31 625	0.51 668	0.47 659

S-Stereo	1.15 628	0.46 586	2.17 691	0.81 666	0.80 677	1.21 592	1.19 685	1.93 636	2.02 705	1.47 621	2.11 680	1.57 618	1.17 613	2.05 573	1.41 645	0.40 657	0.40 692	0.35 634	0.31 625	0.44 642	0.70 704

G-Net	1.66 679	0.63 655	1.56 653	1.11 721	0.74 652	2.98 728	0.91 641	1.55 518	1.22 555	2.76 724	8.18 764	2.32 696	2.53 730	1.92 558	1.87 677	0.48 686	0.44 702	0.45 675	0.31 625	0.60 688	0.57 684

stereogan	1.15 628	0.42 571	1.40 623	0.86 685	0.84 683	2.38 706	0.71 584	1.88 618	1.73 685	1.72 668	1.94 669	2.31 695	1.29 639	2.07 574	1.08 595	0.36 641	0.35 674	0.39 658	0.31 625	0.51 668	0.46 655

UCFNet_RVC	0.69 442	0.35 524	0.49 163	0.64 563	0.39 454	0.85 491	0.58 529	1.75 571	1.14 494	0.97 390	1.19 468	1.17 526	0.93 533	0.99 330	0.62 464	0.28 579	0.20 514	0.34 625	0.31 625	0.32 577	0.27 538

zh-sn7	1.76 690	1.38 724	6.58 737	0.74 646	0.72 644	1.78 666	1.31 695	1.88 618	1.56 670	1.86 686	2.47 699	1.81 656	2.08 714	5.12 685	3.80 723	0.32 610	0.32 656	0.32 606	0.32 633	0.44 642	0.40 630

YMNet	1.00 586	0.54 619	1.40 623	0.81 666	0.85 686	1.87 677	0.62 550	1.55 518	1.18 527	1.63 659	1.99 671	1.77 652	0.97 554	1.50 484	1.45 653	0.33 619	0.37 681	0.31 591	0.32 633	0.32 577	0.29 560

YMNet_1	1.00 586	0.54 619	1.40 623	0.81 666	0.85 686	1.87 677	0.62 550	1.55 518	1.18 527	1.63 659	1.99 671	1.77 652	0.97 554	1.50 484	1.45 653	0.33 619	0.37 681	0.31 591	0.32 633	0.32 577	0.29 560

rvit_0105_3	0.63 394	0.44 577	1.08 569	0.72 634	0.40 466	0.64 352	0.71 584	1.03 330	1.17 519	0.82 347	0.70 271	0.80 374	0.70 420	0.91 294	0.56 439	0.35 637	0.34 662	0.34 625	0.32 633	0.27 518	0.28 552

SDNR	1.62 676	0.51 609	2.17 691	0.53 407	0.56 583	3.80 740	0.45 405	1.54 514	1.29 589	1.33 582	2.41 695	1.08 493	0.96 551	11.18 774	1.16 609	0.66 720	0.63 733	0.43 670	0.32 633	0.64 692	0.67 700

PSM-AAD	0.79 509	0.27 311	0.53 212	0.55 449	0.28 217	0.77 442	1.24 688	0.99 311	0.91 363	1.66 662	1.57 611	0.81 381	2.19 718	1.65 518	0.44 340	0.19 322	0.14 305	0.38 649	0.32 633	0.21 394	0.70 704

FADNet-RVC-Resample	0.84 536	0.47 591	2.10 686	0.61 533	0.45 510	1.07 556	0.61 547	1.59 525	1.20 541	1.08 428	0.98 358	1.03 479	0.98 561	2.17 583	0.72 504	0.23 469	0.22 564	0.30 585	0.32 633	0.35 593	0.34 603

FADNet-RVC	0.88 550	0.67 660	1.93 680	0.60 517	0.48 528	0.91 503	0.60 543	1.71 560	1.18 527	0.90 368	0.96 348	1.36 576	0.92 524	2.25 593	1.17 612	0.30 596	0.29 637	0.32 606	0.32 633	0.41 624	0.35 608

ADCL	1.72 688	0.57 633	3.66 717	0.67 596	0.61 610	2.61 716	1.85 727	1.96 642	1.67 678	1.90 690	1.83 655	2.06 687	1.90 703	2.13 579	9.15 755	0.26 547	0.24 592	0.34 625	0.32 633	0.38 613	0.35 608

PS-NSSS	0.99 581	0.58 636	0.93 504	0.58 490	0.57 587	0.91 503	0.80 612	1.81 598	1.14 494	1.14 468	1.67 635	1.00 466	0.83 485	4.62 674	0.78 525	0.37 645	0.31 648	0.52 690	0.32 633	0.45 646	0.38 626

PStereo	0.63 394	0.99 701	0.51 187	0.47 262	0.35 381	1.07 556	0.63 555	0.65 130	0.95 379	0.66 301	0.41 117	0.55 263	0.66 406	1.00 336	0.76 516	0.62 713	0.27 617	0.38 649	0.33 643	0.74 703	0.68 702

FlowAnything_test	0.39 182	0.26 276	0.61 289	0.59 505	0.33 349	0.62 342	0.36 249	0.62 104	0.40 124	0.45 200	0.36 87	0.45 195	0.37 162	0.53 118	0.48 385	0.24 494	0.18 472	0.28 560	0.33 643	0.21 394	0.19 366

Wz-Net-SNSev	1.49 662	1.23 721	6.27 736	0.68 612	0.67 631	1.37 617	1.41 700	2.00 652	1.39 636	1.48 627	1.61 621	2.29 693	1.32 647	3.93 658	2.14 693	0.31 603	0.28 625	0.31 591	0.33 643	0.42 630	0.36 614

psmorigin	1.52 666	0.69 664	10.52 752	0.68 612	0.59 604	1.13 570	0.70 582	1.57 522	1.19 536	1.99 694	1.79 651	2.26 692	1.47 664	2.09 576	1.36 635	0.39 654	0.40 692	0.34 625	0.33 643	0.43 636	0.56 680

AF-Net	1.13 622	0.52 613	1.33 617	0.86 685	0.91 695	1.38 620	0.71 584	2.16 684	1.62 673	1.56 645	2.40 694	1.99 679	1.65 681	1.81 549	1.48 658	0.48 686	0.28 625	0.49 684	0.33 643	0.39 617	0.32 591

MDST_ROB	1.67 680	0.34 504	1.58 656	0.92 704	0.58 596	4.26 747	1.11 675	2.83 730	1.41 647	4.49 752	2.55 702	1.45 594	0.97 554	7.79 751	1.17 612	0.31 603	0.25 602	0.37 645	0.33 643	0.31 568	0.30 573

CBMV	0.95 568	0.44 577	0.66 323	0.53 407	0.35 381	1.53 640	1.63 719	1.69 553	1.42 650	2.00 697	1.60 617	1.43 586	1.17 613	1.59 508	0.99 584	0.34 630	0.34 662	0.39 658	0.33 643	0.33 586	0.32 591
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 199	0.33 3	0.29 1	0.25 133	0.29 31	0.26 103	0.33 3	0.26 23	0.26 16	0.33 65	0.16 1	0.28 67	0.36 12	0.32 192	0.15 99	0.20 514	0.26 528	0.34 650	0.24 473	0.24 487

TCMNet	1.01 592	0.60 648	2.10 686	0.86 685	1.33 734	1.14 572	0.67 570	1.69 553	1.23 558	1.11 448	1.57 611	1.30 562	0.97 554	2.01 568	1.50 660	0.31 603	0.31 648	0.38 649	0.34 650	0.42 630	0.36 614

GASNet	0.99 581	0.97 697	1.72 666	0.98 710	0.68 637	0.83 479	0.67 570	1.60 529	1.28 584	1.31 568	1.22 480	1.22 536	1.21 627	2.41 605	1.41 645	0.43 672	0.26 609	0.36 642	0.34 650	0.55 677	0.31 583

FADNet	0.92 560	0.61 650	1.81 672	0.62 545	0.55 579	0.96 526	0.57 525	1.78 586	1.33 607	0.93 375	1.01 370	1.36 576	1.01 574	2.71 623	0.75 513	0.33 619	0.34 662	0.31 591	0.34 650	0.59 684	0.40 630

ETE_ROB	0.96 569	0.64 657	1.16 587	0.69 616	0.48 528	1.14 572	1.13 678	1.77 582	1.19 536	1.91 691	1.45 573	1.73 646	1.05 589	1.60 509	1.14 607	0.32 610	0.26 609	0.38 649	0.34 650	0.39 617	0.41 635

SGM-Forest	1.24 635	0.38 548	0.60 284	0.52 385	0.37 421	1.56 643	1.30 694	1.65 541	1.36 623	2.11 701	1.79 651	1.63 631	0.93 533	7.48 741	0.95 575	0.36 641	0.37 681	0.39 658	0.34 650	0.37 604	0.32 591
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
edge stereo	1.11 617	0.50 606	1.30 610	0.71 630	0.65 622	1.14 572	0.75 594	1.93 636	1.37 627	1.71 667	1.83 655	2.54 705	1.44 659	2.43 606	1.23 617	0.42 666	0.41 695	0.54 698	0.35 656	0.42 630	0.46 655

RTS	2.67 726	1.38 724	15.28 762	0.99 711	1.26 729	3.78 738	1.96 735	2.15 681	2.62 726	2.61 718	2.85 710	2.60 707	1.59 674	6.27 713	5.71 737	0.40 657	0.28 625	0.35 634	0.35 656	0.50 663	0.48 662

RTSA	2.67 726	1.38 724	15.28 762	0.99 711	1.26 729	3.78 738	1.96 735	2.15 681	2.62 726	2.61 718	2.85 710	2.60 707	1.59 674	6.27 713	5.71 737	0.40 657	0.28 625	0.35 634	0.35 656	0.50 663	0.48 662

SGM-ForestM	6.52 756	0.38 548	1.26 604	0.63 554	0.35 381	13.59 769	5.32 767	6.32 764	6.70 765	11.14 776	9.18 767	22.51 789	13.93 777	16.89 778	20.07 779	0.36 641	0.37 681	0.36 642	0.35 656	0.36 600	0.34 603

S	0.58 367	0.27 311	0.57 266	0.46 245	0.54 572	1.03 546	0.58 529	0.94 282	0.80 321	0.95 382	1.42 560	0.56 277	0.71 425	0.60 162	0.41 312	0.38 650	0.20 514	0.37 645	0.36 660	0.22 423	0.17 286

APVNet	1.06 603	0.53 618	1.42 631	0.84 678	0.79 672	1.92 680	0.82 617	1.90 624	1.08 454	1.08 428	1.43 565	1.56 617	1.13 609	3.07 639	1.58 663	0.31 603	0.34 662	0.42 668	0.36 660	0.36 600	0.37 619

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 614	1.02 704	1.00 534	0.82 674	0.67 631	1.93 681	0.93 647	1.62 536	1.11 473	1.15 474	1.25 490	1.50 607	0.79 462	1.96 564	0.76 516	1.89 743	0.34 662	0.79 721	0.36 660	1.25 728	0.83 713

RP	1.09 612	0.50 606	1.12 579	0.90 699	1.04 709	1.11 566	0.84 621	1.80 595	1.62 673	1.55 644	2.00 673	1.90 667	1.78 692	1.84 550	1.25 619	0.52 694	0.36 679	0.48 682	0.36 660	0.45 646	0.43 646

Wz-Net-TNSev	1.88 696	2.08 756	7.66 740	0.67 596	0.64 620	2.42 707	1.83 726	2.33 707	1.74 687	1.57 649	1.56 607	2.58 706	1.90 703	4.86 679	3.12 711	0.39 654	0.37 681	0.33 615	0.37 664	0.53 673	0.58 685

LALA_ROB	1.01 592	0.59 639	1.16 587	0.67 596	0.51 551	1.63 649	1.26 692	1.69 553	1.38 631	1.81 681	1.37 545	1.94 673	1.02 581	1.58 505	1.38 637	0.37 645	0.27 617	0.43 670	0.37 664	0.43 636	0.37 619

ISRNet	0.80 512	0.33 479	1.07 565	0.81 666	0.66 627	0.60 326	0.34 221	1.19 415	1.13 491	1.59 652	1.53 596	1.35 575	0.77 449	1.27 417	0.94 571	0.39 654	0.34 662	0.43 670	0.38 666	0.34 590	0.49 666

FBW_ROB	1.71 687	0.62 654	1.45 640	0.67 596	0.61 610	1.81 670	1.08 673	2.52 722	1.70 681	1.77 673	1.73 642	1.98 678	1.25 633	12.57 776	1.84 676	0.34 630	0.37 681	0.56 705	0.38 666	0.45 646	0.43 646

STTStereo	0.78 503	0.50 606	1.22 594	0.64 563	0.54 572	0.89 496	0.54 488	1.44 479	1.11 473	1.38 600	1.09 411	1.27 555	0.85 492	1.43 469	0.83 547	0.29 591	0.27 617	0.33 615	0.39 668	0.32 577	0.30 573

XQC	1.37 652	0.87 689	2.56 705	0.84 678	0.69 639	1.83 673	0.89 636	2.07 670	1.88 695	1.88 687	1.53 596	1.91 668	1.55 672	2.85 628	3.05 709	0.48 686	0.29 637	0.44 674	0.39 668	0.69 699	0.60 691

PSMNet_ROB	0.90 555	0.52 613	1.17 589	0.72 634	0.61 610	1.27 602	1.12 677	1.76 578	1.12 477	1.09 434	1.28 506	1.45 594	0.89 516	1.65 518	1.42 649	0.33 619	0.25 602	0.37 645	0.39 668	0.35 593	0.29 560

MeshStereo	2.26 712	0.56 629	0.92 502	0.61 533	0.49 532	2.60 713	1.02 665	3.18 736	2.05 707	7.40 772	4.98 740	7.58 755	2.98 736	6.37 716	1.96 683	0.43 672	0.43 699	0.45 675	0.39 668	0.43 636	0.42 639
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
SCION-MonSter(vits)	0.65 415	0.18 10	0.39 51	0.36 20	0.21 42	0.55 283	0.31 170	1.40 467	1.21 548	0.28 26	1.36 542	1.10 506	0.78 457	1.22 400	1.81 675	0.23 469	0.18 472	0.38 649	0.40 672	0.41 624	0.31 583

SHD	1.31 643	0.71 670	2.34 698	0.86 685	0.75 662	1.77 664	0.65 560	2.22 697	2.50 723	2.40 713	1.71 640	1.91 668	1.60 676	1.93 561	2.37 698	0.38 650	0.31 648	0.38 649	0.40 672	0.48 659	0.50 668

rvit_105_1	0.72 455	0.52 613	1.01 538	0.78 658	0.49 532	0.75 427	0.87 631	1.12 381	1.18 527	0.99 398	0.79 300	0.90 424	0.77 449	1.26 413	0.75 513	0.41 662	0.36 679	0.36 642	0.41 674	0.30 559	0.33 597

AnyNet_C32	1.96 701	1.10 708	5.17 730	0.90 699	1.11 715	2.12 695	2.37 749	1.85 609	1.48 657	2.45 715	1.70 639	2.05 686	1.64 680	2.50 614	10.28 761	0.37 645	0.34 662	0.35 634	0.41 674	0.49 662	0.54 676

CSAN	1.41 658	0.59 639	1.26 604	0.70 622	0.50 539	1.76 661	1.78 722	1.77 582	1.90 698	2.35 709	2.32 689	1.92 671	1.94 705	5.56 699	1.49 659	0.43 672	0.35 674	0.40 663	0.41 674	0.43 636	0.41 635

2222	1.81 691	0.69 664	3.87 720	0.95 708	0.74 652	2.06 690	2.60 752	1.93 636	1.53 665	1.70 666	2.79 708	5.05 746	1.61 677	4.13 664	3.67 721	0.60 710	0.34 662	0.57 708	0.42 677	0.60 688	0.37 619

DStereoO	1.44 660	1.11 711	1.69 662	1.16 722	0.72 644	1.21 592	1.56 712	1.74 567	1.63 675	1.52 633	1.67 635	1.51 609	3.16 738	1.73 536	1.72 670	2.35 749	0.45 706	0.97 729	0.42 677	2.01 736	0.53 674

AnyNet_C01	2.26 712	1.78 743	10.22 750	0.93 705	0.74 652	2.92 726	2.20 744	2.29 705	1.80 690	2.53 717	2.41 695	2.71 711	1.73 687	3.41 650	6.72 742	0.41 662	0.39 690	0.40 663	0.42 677	0.67 697	0.63 694

WCMA_ROB	1.84 693	0.47 591	1.31 611	0.69 616	0.57 587	2.11 694	1.14 679	1.87 615	1.73 685	4.04 746	6.43 751	5.62 748	3.61 743	2.59 617	1.94 682	0.52 694	0.44 702	0.39 658	0.42 677	0.48 659	0.47 659

ADCMid	1.89 699	0.73 671	5.06 728	0.72 634	0.67 631	2.00 687	1.14 679	1.97 646	1.48 657	2.86 727	1.81 654	2.37 698	2.05 711	2.24 591	10.39 765	0.33 619	0.31 648	0.39 658	0.43 681	0.50 663	0.44 649

ADCPNet	1.85 694	0.69 664	8.07 742	0.71 630	0.58 596	2.79 723	1.22 687	1.94 639	1.54 667	1.88 687	1.69 638	2.46 704	2.04 709	2.37 602	6.48 739	0.38 650	0.37 681	0.38 649	0.43 681	0.47 654	0.45 651

NCCL2	1.00 586	0.56 629	1.06 560	0.75 650	0.57 587	1.31 609	1.72 720	1.77 582	1.36 623	1.50 630	1.17 458	1.91 668	1.17 613	1.54 494	1.29 626	0.35 637	0.31 648	0.45 675	0.44 683	0.40 621	0.40 630

CBMV_ROB	0.90 555	0.44 577	0.63 298	0.51 363	0.37 421	1.25 599	0.49 450	1.77 582	1.27 579	1.41 609	2.00 673	1.33 569	1.08 597	2.17 583	0.76 516	0.43 672	0.42 697	0.47 680	0.44 683	0.41 624	0.36 614

Nwc_Net	1.09 612	0.49 599	1.33 617	0.89 697	0.80 677	1.49 637	0.66 566	2.19 693	1.27 579	1.32 572	2.26 687	1.96 676	1.54 670	1.92 558	1.34 631	0.40 657	0.30 642	0.43 670	0.45 685	0.38 613	0.37 619

ADCS	2.25 711	0.99 701	5.55 731	0.81 666	0.74 652	2.19 697	1.80 723	2.27 702	2.14 710	2.80 726	2.13 682	2.40 700	2.03 708	2.64 621	13.69 770	0.41 662	0.39 690	0.40 663	0.45 685	0.58 682	0.56 680

NOSS_ROB	1.26 638	0.46 586	0.62 295	0.56 465	0.38 443	1.06 554	0.78 602	1.73 562	1.40 641	1.01 409	1.43 565	1.10 506	0.75 437	10.62 773	0.65 475	0.45 678	0.43 699	0.48 682	0.45 685	0.44 642	0.41 635

1111	3.02 737	0.74 674	9.12 747	0.87 692	0.91 695	3.30 734	4.31 764	2.81 729	2.28 714	3.44 739	3.80 725	3.98 732	4.35 752	8.06 754	8.88 754	0.48 686	0.42 697	0.53 696	0.46 688	0.93 713	0.79 711

UHP	17.70 779	0.98 700	28.07 787	1.23 727	1.64 740	29.27 785	18.20 781	33.51 796	47.04 806	27.38 792	39.32 799	28.10 791	34.64 791	19.10 781	21.07 780	0.62 713	0.40 692	0.56 705	0.46 688	7.45 775	14.94 788

SAMSARA	1.55 668	0.84 684	2.61 706	1.22 726	1.07 710	2.50 710	1.93 733	2.05 664	1.89 696	2.75 723	1.66 633	2.81 713	1.69 686	3.08 641	1.97 684	0.46 684	0.51 721	0.42 668	0.46 688	0.58 682	0.59 688

CC-Net-ROB	1.49 662	1.26 722	1.27 607	0.88 694	0.79 672	1.76 661	1.00 662	1.79 592	1.26 573	1.10 442	1.61 621	1.21 534	0.99 570	8.13 755	0.84 550	1.09 736	0.41 695	2.20 746	0.46 688	1.20 727	0.48 662

DeepPrunerF	1.60 673	0.73 671	5.81 734	0.88 694	1.19 726	0.91 503	0.95 652	2.19 693	5.24 760	1.17 493	1.30 511	1.19 530	1.30 643	4.90 681	1.66 669	0.42 666	0.34 662	0.52 690	0.47 692	0.41 624	0.40 630

PDISCO_ROB	1.32 646	0.65 658	1.44 634	1.36 730	1.46 737	2.55 711	0.92 643	2.45 719	2.07 708	1.37 594	1.49 587	1.65 637	1.00 572	2.82 625	1.35 634	1.01 730	0.27 617	0.54 698	0.47 692	0.71 701	0.73 707

HBP-ISP	0.96 569	0.58 636	0.72 369	0.61 533	0.46 522	1.64 651	0.76 597	1.86 612	1.28 584	1.30 558	1.53 596	0.86 407	0.94 539	3.27 647	0.69 494	0.45 678	0.44 702	0.54 698	0.48 694	0.47 654	0.40 630

RGC	1.14 624	0.79 680	1.26 604	0.91 702	0.96 703	1.52 639	0.77 600	1.92 631	1.26 573	1.54 641	1.93 667	2.02 683	1.54 670	2.25 593	1.31 628	0.44 677	0.35 674	0.58 710	0.48 694	0.47 654	0.46 655

PVD	1.70 684	0.84 684	2.26 696	0.94 707	0.83 682	2.48 709	0.97 655	2.59 726	3.35 738	3.01 732	2.77 707	2.34 697	2.47 728	2.67 622	3.14 712	0.47 685	0.45 706	0.59 711	0.48 694	0.59 684	0.75 709

FSD					0.50 539	0.54 268	0.58 529	0.65 130	0.53 210	0.54 257	0.52 191	0.56 277	0.52 305	0.57 141	0.55 433	0.51 692	0.47 712	0.50 685	0.49 697	0.50 663

DGSMNet	1.14 624	0.76 678	2.49 703	0.81 666	0.86 690	1.39 622	1.39 699	2.13 675	1.35 619	1.26 538	1.63 627	1.48 605	0.98 561	1.75 538	1.10 600	0.45 678	0.43 699	0.55 702	0.49 697	0.75 704	0.70 704

PA-Net	1.01 592	0.57 633	1.29 609	0.64 563	0.74 652	1.19 588	0.84 621	1.69 553	1.43 652	1.16 484	1.19 468	1.32 567	1.19 621	3.42 651	1.25 619	0.29 591	0.45 706	0.33 615	0.49 697	0.32 577	0.47 659
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SCION-MonSter	0.94 565	0.59 639	1.44 634	0.67 596	1.14 720	1.80 669	0.50 460	1.40 467	1.24 564	1.03 417	1.50 590	1.03 479	0.89 516	1.11 371	2.12 692	0.23 469	0.24 592	0.52 690	0.50 700	0.51 668	0.33 597

FC-DCNN v2	2.81 733	0.59 639	0.85 455	0.73 642	0.57 587	2.97 727	1.05 669	3.39 740	2.61 725	6.98 768	7.67 760	10.38 765	6.31 760	5.75 705	3.37 718	0.53 701	0.48 714	0.51 688	0.50 700	0.53 673	0.51 672

GANetREF_RVC	1.07 605	0.86 688	1.31 611	0.82 674	0.53 568	1.41 629	1.31 695	1.76 578	1.52 663	1.27 541	1.31 517	1.46 598	1.24 632	2.03 570	0.96 579	0.56 704	0.45 706	0.67 715	0.50 700	0.88 712	0.59 688
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
FC-DCNN	2.72 732	0.59 639	0.86 461	0.73 642	0.57 587	2.91 725	1.04 667	3.01 734	2.60 724	6.83 767	7.64 759	9.92 762	6.33 761	5.21 686	3.14 712	0.53 701	0.48 714	0.51 688	0.50 700	0.53 673	0.51 672

TARStereo	7.64 760	0.55 624	10.78 753	0.89 697	1.14 720	14.12 772	16.70 779	12.14 772	14.87 773	13.67 779	15.71 779	19.03 779	13.57 776	8.77 760	6.66 741	0.51 692	0.45 706	0.50 685	0.51 704	1.14 723	1.12 728

FCDSN-DC	2.32 716	0.63 655	0.81 440	0.84 678	0.75 662	2.23 698	0.94 650	2.09 673	1.80 690	5.45 764	7.72 761	7.77 757	6.93 763	3.39 648	1.80 674	0.52 694	0.48 714	0.52 690	0.51 704	0.57 680	0.58 685
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ELAS_RVC	2.48 723	0.74 674	1.90 678	1.05 716	0.92 698	2.76 721	4.01 763	2.76 728	4.11 752	4.69 753	4.63 734	4.62 735	5.96 758	3.97 661	3.96 726	0.63 717	0.53 723	0.56 705	0.52 706	0.64 692	0.63 694
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
BEATNet-Init1	26.87 788	13.43 780	70.68 805	0.91 702	0.68 637	57.02 802	21.06 784	32.82 795	32.67 792	52.12 811	53.61 808	66.05 807	49.56 805	48.79 806	34.71 795	0.49 691	0.44 702	0.53 696	0.53 707	0.63 690	0.59 688

ELAS	2.37 718	0.74 674	1.54 651	0.99 711	0.92 698	4.78 750	2.33 748	3.33 738	3.37 739	5.05 758	4.77 738	3.67 728	4.53 753	3.42 651	4.50 728	0.62 713	0.53 723	0.55 702	0.53 707	0.63 690	0.64 698
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SQANet	1.31 643	0.88 691	1.08 569	1.83 741	1.44 736	1.44 632	0.75 594	1.74 567	1.09 463	1.32 572	1.26 497	1.28 558	1.01 574	1.50 484	0.83 547	2.50 750	0.34 662	1.47 740	0.55 709	2.32 739	1.57 737

ccnet	1.12 619	0.67 660	1.01 538	0.78 658	0.73 651	1.72 657	0.99 660	1.84 608	1.26 573	1.47 621	1.85 659	1.75 651	1.29 639	1.75 538	1.88 679	0.57 705	0.53 723	0.57 708	0.55 709	0.59 684	0.54 676

LSM	6.33 755	1.10 708	13.19 756	1.41 734	68.17 802	1.64 651	1.90 731	1.92 631	2.46 719	2.99 730	3.11 714	1.88 663	1.80 694	2.61 619	2.06 688	0.41 662	0.58 730	0.50 685	0.57 711	0.64 692	17.66 789

NCC-stereo	1.10 614	0.54 619	1.24 601	0.84 678	0.94 700	1.29 605	0.89 636	2.01 656	1.34 610	1.32 572	1.74 644	1.88 663	1.74 688	2.35 600	1.25 619	0.45 678	0.37 681	0.45 675	0.58 712	0.42 630	0.42 639

Abc-Net	1.10 614	0.54 619	1.24 601	0.84 678	0.94 700	1.29 605	0.89 636	2.01 656	1.34 610	1.32 572	1.74 644	1.88 663	1.74 688	2.35 600	1.25 619	0.45 678	0.37 681	0.45 675	0.58 712	0.42 630	0.42 639
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
MSMD_ROB	1.99 704	0.59 639	0.89 489	0.70 622	0.61 610	3.95 742	0.94 650	1.80 595	1.79 689	4.41 750	4.43 730	8.17 758	3.66 744	3.40 649	1.33 629	0.52 694	0.48 714	0.54 698	0.58 712	0.53 673	0.50 668

MFN_U_SF_RVC	1.52 666	0.84 684	3.42 715	0.87 692	0.66 627	2.56 712	0.95 652	2.36 711	1.70 681	1.98 693	1.86 660	2.45 703	1.79 693	2.95 632	2.58 701	0.52 694	0.48 714	0.55 702	0.59 715	0.59 684	0.61 692

PSMNet-RUCA	1.02 596	0.97 697	1.44 634	1.23 727	1.10 713	1.40 624	0.62 550	1.69 553	1.38 631	0.94 380	1.53 596	0.97 457	0.83 485	1.17 391	0.93 567	0.69 722	0.34 662	0.99 732	0.60 716	0.97 715	0.64 698

otaku	1.60 673	1.11 711	1.21 592	2.20 743	1.56 738	1.97 684	1.24 688	2.07 670	1.36 623	1.44 616	1.62 623	1.73 646	1.19 621	1.73 536	0.98 583	2.89 754	0.57 729	1.74 741	0.60 716	2.78 746	1.94 743

Ntro	1.64 677	1.15 715	1.23 596	2.48 749	1.83 742	2.09 693	1.16 682	1.96 642	1.38 631	1.21 510	1.62 623	1.62 626	1.29 639	1.87 555	1.11 603	3.04 755	0.56 728	1.82 743	0.64 718	2.80 747	2.05 745

fsdfsdds	4.69 748	0.92 693	3.39 714	1.17 723	1.02 707	10.40 762	3.81 761	6.28 763	7.20 766	8.04 773	12.16 773	14.15 768	8.24 765	6.36 715	5.03 733	0.52 694	0.48 714	0.85 724	0.65 719	1.65 731	1.48 736

MADNet+	2.69 728	3.22 767	11.53 754	1.44 735	1.12 717	3.19 730	1.81 724	2.85 731	2.37 716	1.68 664	2.07 679	2.85 715	2.18 717	7.41 738	5.23 735	0.79 725	0.76 740	0.69 718	0.65 719	0.98 716	0.95 718

DualNet (step1)	0.83 531	0.49 599	1.13 581	0.56 465	0.39 454	1.02 543	0.73 588	1.78 586	1.21 548	1.22 516	1.18 461	1.08 493	0.92 524	1.23 403	0.67 486	0.57 705	0.28 625	0.62 712	0.67 721	0.45 646	0.42 639

test_sample9	1.86 695	0.49 599	1.13 581	0.56 465	0.39 454	1.02 543	0.73 588	1.78 586	1.21 548	1.22 516	1.18 461	1.08 493	0.92 524	2.27 595	7.92 750	0.57 705	12.61 790	0.62 712	0.67 721	0.45 646	0.42 639

test_sample8	2.19 710	0.49 599	1.13 581	0.56 465	0.39 454	1.02 543	0.73 588	1.82 599	1.15 506	2.26 704	1.30 511	4.94 742	2.52 729	2.27 595	7.92 750	0.57 705	12.61 790	0.62 712	0.67 721	0.45 646	0.42 639

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 707	1.15 715	3.10 712	1.05 716	0.76 665	5.03 753	2.40 750	2.16 684	2.62 726	1.89 689	2.28 688	2.69 710	1.65 681	9.35 765	2.04 686	0.64 718	0.51 721	0.68 716	0.71 724	1.09 722	0.67 700

nnnnnnn	2.69 728	0.79 680	6.98 739	1.03 715	0.96 703	2.60 713	1.44 702	2.53 723	3.17 736	3.58 741	5.81 743	6.25 750	3.67 745	5.65 702	4.98 732	0.65 719	0.64 734	0.78 719	0.75 725	0.83 706	0.75 709

UDG	1.41 658	2.65 762	0.99 528	1.44 735	1.64 740	1.34 614	0.80 612	1.60 529	1.23 558	1.23 522	1.71 640	2.01 681	1.34 650	1.47 480	1.41 645	0.90 727	0.54 727	2.29 748	0.75 725	1.84 734	1.04 723

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 689	0.87 689	3.56 716	0.80 663	0.75 662	3.72 737	2.44 751	1.82 599	1.82 692	1.74 670	1.91 666	1.92 671	1.26 635	7.69 749	1.28 625	0.45 678	0.47 712	0.52 690	0.77 727	0.50 663	0.50 668

PASM	1.34 648	0.92 693	2.62 707	0.86 685	0.87 692	1.03 546	1.08 673	1.50 496	1.51 662	1.82 682	1.41 559	1.68 640	1.26 635	4.87 680	1.34 631	0.61 712	0.65 737	0.68 716	0.78 728	0.69 699	0.68 702

mmmmmm	2.28 714	0.90 692	4.87 726	0.95 708	0.77 666	4.11 745	1.92 732	2.28 703	4.17 754	3.33 737	3.56 721	3.40 725	2.38 725	3.95 660	4.88 731	0.55 703	0.53 723	0.90 728	0.80 729	0.81 705	0.58 685

CREStereo++_RVC	0.47 262	0.21 90	0.38 40	0.45 225	0.38 443	0.45 141	0.25 89	0.75 182	1.29 589	0.80 336	1.21 476	0.47 207	0.37 162	0.53 118	0.44 340	0.16 147	0.11 42	0.15 65	0.80 729	0.18 239	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
MFMNet_re	1.40 657	1.14 714	1.68 661	1.39 732	1.07 710	1.48 635	1.43 701	1.87 615	1.82 692	2.26 704	2.19 684	1.51 609	1.86 699	1.52 488	1.25 619	0.93 728	0.83 743	0.84 723	0.80 729	0.99 718	1.05 725

ACVNet_2	2.43 722	1.41 728	2.04 683	2.62 750	2.24 748	2.63 718	1.88 730	3.31 737	3.01 733	2.19 702	3.45 720	4.62 735	2.04 709	4.50 672	1.47 657	2.55 751	0.64 734	2.22 747	0.84 732	2.69 745	2.29 748

AnonymousM	0.59 373	1.11 711	0.41 76	0.44 204	0.32 325	0.43 124	0.47 425	1.05 345	0.64 253	0.98 395	0.63 238	0.67 333	0.43 202	0.59 150	0.41 312	0.20 371	0.15 371	1.84 744	0.84 732	0.14 47	0.13 88

GCST	1.08 609	1.47 733	0.93 504	1.73 739	1.14 720	1.30 607	0.31 170	1.33 446	1.16 516	1.29 550	0.97 357	0.98 459	0.49 273	2.08 575	0.46 370	1.19 739	0.70 739	1.30 739	0.85 734	1.02 719	0.89 716

ACVNet-4b	2.15 708	1.41 728	1.64 658	2.80 751	2.31 751	2.31 703	1.24 688	2.32 706	2.14 710	1.26 538	2.39 693	2.66 709	1.48 665	5.95 710	1.06 591	3.20 759	0.45 706	2.37 750	0.89 735	2.83 750	2.37 750

JetBlue	3.97 742	2.01 751	10.19 749	1.38 731	2.84 761	10.53 763	9.54 768	3.60 743	2.41 718	2.73 722	3.39 719	4.54 734	4.31 750	7.85 753	6.84 743	0.88 726	0.93 753	0.89 726	0.91 736	1.74 733	1.91 742

ACVNet_1	2.18 709	1.45 731	1.72 666	2.85 753	2.33 753	2.28 700	1.46 704	3.08 735	2.22 713	1.82 682	2.05 678	3.56 726	1.98 707	3.09 642	1.40 641	3.17 756	0.60 731	2.40 754	0.92 737	2.91 753	2.37 750

light-stereo	12.42 775	1.45 731	18.02 768	17.94 777	23.64 786	11.13 764	0.82 617	9.91 769	5.73 761	15.42 784	42.83 800	55.24 804	1.88 700	28.77 792	2.26 695	1.61 741	3.00 774	0.78 719	0.93 738	3.48 759	3.62 767

DDUNet	1.50 664	2.69 763	1.12 579	1.77 740	1.88 743	1.84 674	0.92 643	1.70 558	1.16 516	1.38 600	1.79 651	1.60 624	1.12 605	1.37 449	1.08 595	1.10 737	0.76 740	2.37 750	0.94 739	2.00 735	1.37 732

SPS-STEREO	1.67 680	1.04 705	1.23 596	1.21 725	1.13 719	1.82 672	1.11 675	2.16 684	1.52 663	3.07 734	2.32 689	2.82 714	1.80 694	4.11 663	2.04 686	1.03 733	0.99 754	0.97 729	0.94 739	1.03 721	1.02 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
anonymity	1.12 619	0.97 697	1.21 592	1.07 719	1.12 717	1.08 558	0.89 636	1.95 641	1.16 516	1.29 550	1.26 497	1.22 536	1.09 600	1.15 382	1.01 586	1.02 732	1.00 755	0.97 729	0.97 741	0.98 716	0.99 720

SGM+DAISY	2.41 721	1.07 706	2.14 690	1.18 724	1.10 713	2.14 696	1.36 698	1.96 642	1.66 677	5.46 765	7.07 755	4.95 743	4.32 751	5.50 696	2.26 695	1.04 734	1.02 757	0.99 732	0.97 741	1.02 719	1.04 723

RainbowNet	1.97 702	1.76 742	1.57 655	2.81 752	2.21 747	1.98 686	1.81 724	2.54 724	1.89 696	1.50 630	1.84 657	1.96 676	1.65 681	2.14 580	1.25 619	3.33 761	0.85 747	2.39 753	0.98 743	2.82 749	2.22 746

Consistency-Raft	1.25 637	0.99 701	1.93 680	1.02 714	1.21 727	0.96 526	1.01 664	1.75 571	1.92 699	1.36 591	2.12 681	1.44 591	1.01 574	1.14 381	1.40 641	0.72 723	0.82 742	0.89 726	0.98 743	1.31 730	0.95 718

PWCK	2.88 735	2.05 754	5.72 733	2.08 742	1.11 715	3.55 735	3.90 762	2.86 732	3.54 743	3.03 733	3.63 723	3.10 722	2.31 722	8.15 757	3.09 710	2.12 746	0.91 752	1.75 742	0.98 743	2.57 744	1.18 729

Dean	2.91 736	1.53 737	2.07 684	2.96 758	2.51 755	3.15 729	2.14 742	4.75 753	4.41 756	2.76 724	6.10 750	5.53 747	2.37 723	2.97 634	1.92 681	3.18 757	0.85 747	2.51 757	1.04 746	2.88 752	2.47 754

MonStereo1	3.14 738	1.66 740	1.81 672	2.43 748	2.32 752	5.80 756	1.58 716	3.52 741	4.70 758	3.09 735	8.22 765	4.76 739	3.36 740	6.52 720	2.29 697	2.33 748	0.61 732	1.91 745	1.05 747	2.44 741	2.34 749

WAO-7	2.66 725	1.40 727	1.73 668	1.39 732	1.17 723	3.93 741	1.94 734	4.11 748	3.88 750	2.92 728	5.50 741	4.18 733	3.00 737	7.63 748	3.71 722	1.13 738	1.00 755	1.17 737	1.13 748	1.18 726	1.09 727

NVStereoNet_ROB	1.88 696	1.07 706	1.45 640	1.07 719	1.17 723	1.47 634	1.48 706	1.89 621	1.93 701	1.94 692	4.67 737	3.08 721	1.80 694	6.51 719	1.65 667	1.06 735	0.86 749	1.08 736	1.32 749	0.93 713	1.26 730
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	2.70 730	1.79 744	1.46 642	3.26 761	2.66 757	3.23 732	2.10 739	4.08 746	2.75 730	2.34 707	3.81 726	3.06 719	2.22 720	4.25 666	2.59 702	3.75 765	0.84 744	2.75 760	1.35 750	3.15 755	2.60 757

IMH-64	2.70 730	1.79 744	1.46 642	3.26 761	2.66 757	3.23 732	2.10 739	4.08 746	2.75 730	2.34 707	3.81 726	3.06 719	2.22 720	4.25 666	2.59 702	3.75 765	0.84 744	2.75 760	1.35 750	3.15 755	2.60 757

IMH	3.21 739	1.85 748	1.48 647	3.25 760	2.69 759	4.07 744	2.02 737	4.41 751	3.80 748	2.72 721	7.11 756	4.75 738	2.92 734	5.92 708	2.55 700	3.85 769	0.88 750	2.78 762	1.36 752	3.19 757	2.59 756

WAO-8	4.40 744	1.82 746	1.79 670	2.34 745	2.20 745	9.19 759	1.53 709	6.09 760	16.46 779	3.94 744	7.84 762	7.32 752	3.72 747	9.41 767	3.31 715	2.00 744	1.07 758	2.44 755	1.37 753	2.50 742	1.68 738

Venus	4.40 744	1.82 746	1.79 670	2.34 745	2.20 745	9.19 759	1.53 709	6.09 760	16.46 779	3.94 744	7.84 762	7.32 752	3.72 747	9.41 767	3.31 715	2.00 744	1.07 758	2.44 755	1.37 753	2.50 742	1.68 738

WAO-6	2.81 733	1.60 739	1.46 642	2.36 747	2.28 750	3.55 735	2.29 747	4.21 749	4.56 757	2.36 711	4.51 731	4.88 741	2.66 731	4.60 673	4.07 727	1.72 742	1.15 761	2.31 749	1.46 755	2.31 738	1.85 741

LVE	3.31 740	1.67 741	1.64 658	2.85 753	2.42 754	3.20 731	2.26 746	4.78 754	5.05 759	2.35 709	6.91 753	6.02 749	2.37 723	9.15 761	2.17 694	3.19 758	1.08 760	2.38 752	1.47 756	2.81 748	2.40 752

TorneroNet-64	5.30 753	2.03 752	1.74 669	3.43 763	2.81 760	10.09 761	2.12 741	9.10 768	17.12 784	4.96 757	9.27 768	10.72 767	3.70 746	9.20 762	4.55 729	3.31 760	0.84 744	2.88 763	1.55 757	3.49 760	3.04 760

TorneroNet	10.70 772	2.03 752	1.82 674	3.43 763	3.01 762	43.83 794	2.22 745	8.87 767	67.47 812	7.17 771	27.36 787	10.68 766	3.85 749	8.67 759	7.65 749	3.59 763	0.88 750	3.04 764	1.57 758	3.71 761	3.17 761

MANE	6.19 754	0.59 639	1.03 550	0.93 705	1.22 728	13.38 768	2.69 753	12.81 773	17.94 785	8.21 774	10.82 771	14.72 769	11.68 766	11.39 775	11.90 768	0.59 709	0.50 720	0.52 690	1.76 759	0.55 677	0.54 676

UNDER WATER-64	5.27 752	2.32 758	8.78 746	3.93 769	3.54 768	7.61 757	3.03 759	5.84 759	14.19 772	4.04 746	4.04 728	9.39 761	6.26 759	5.93 709	8.48 752	3.60 764	1.51 764	3.13 765	1.88 760	4.29 768	3.61 765

UNDER WATER	5.08 751	2.33 759	5.55 731	3.94 770	3.51 767	5.20 754	2.72 755	5.61 758	16.52 781	3.84 743	4.60 733	9.21 760	5.89 757	5.90 707	8.66 753	3.75 765	1.34 762	3.18 767	1.88 760	4.33 769	3.61 765

DStereoRT	1.36 650	0.32 455	1.41 629	0.67 596	0.50 539	2.07 691	0.60 543	1.44 479	0.91 363	1.37 594	1.44 570	0.73 353	1.30 643	6.39 717	0.90 563	0.23 469	0.17 446	4.29 772	1.94 762	0.24 473	0.20 404

KSHMR	8.75 763	2.06 755	2.11 688	3.53 765	3.11 763	4.13 746	2.69 753	5.60 757	61.37 811	3.00 731	55.83 809	4.98 745	2.45 727	4.49 670	2.61 704	3.46 762	1.55 765	3.14 766	1.94 762	3.72 762	3.18 762

DispFullNet	2.34 717	2.85 764	3.66 717	3.08 759	2.27 749	1.97 684	0.67 570	2.00 652	1.70 681	2.52 716	2.00 673	2.23 690	5.86 756	3.44 653	1.58 663	1.01 730	0.32 656	2.64 759	1.94 762	2.85 751	2.24 747

notaker	3.98 743	2.40 761	2.68 708	3.82 768	3.27 766	3.97 743	2.14 742	4.78 754	3.45 741	4.12 749	6.94 754	7.65 756	3.26 739	7.82 752	5.30 736	4.04 770	1.41 763	3.36 769	2.10 765	3.88 763	3.31 763

ktn	4.70 749	2.38 760	2.12 689	3.76 766	3.24 764	4.85 751	2.95 758	5.52 756	7.37 767	4.07 748	19.32 783	7.46 754	3.47 741	7.39 737	2.95 708	4.04 770	1.85 766	3.26 768	2.22 766	3.08 754	2.65 759

JetRed	6.91 758	8.80 772	25.96 783	2.85 753	3.25 765	13.98 771	11.87 775	6.25 762	4.28 755	4.45 751	4.56 732	6.69 751	5.46 755	7.46 740	14.05 771	2.59 752	3.31 775	2.59 758	2.29 767	4.20 766	3.36 764

DStereoFS	3.67 741	1.49 735	2.18 693	1.32 729	1.32 733	4.41 748	1.26 692	3.75 745	9.27 768	3.36 738	6.80 752	4.81 740	13.54 775	6.95 730	4.76 730	0.73 724	0.69 738	1.17 737	2.40 768	1.27 729	1.95 744

DStereoSA	4.44 746	0.92 693	6.79 738	1.58 738	2.54 756	2.29 701	14.04 778	2.33 707	2.31 715	1.85 684	10.58 770	1.32 567	13.05 773	7.07 732	11.18 767	0.67 721	1.97 767	0.88 725	3.29 769	1.69 732	2.44 753

HanzoNet	11.04 773	3.62 768	8.10 744	4.08 771	3.55 769	4.90 752	2.73 756	7.19 765	10.10 769	31.86 801	28.92 789	21.96 788	36.36 794	18.08 780	10.17 758	7.94 781	3.32 776	3.47 770	3.31 770	7.06 774	4.04 768

MADNet++	5.01 750	3.14 765	4.91 727	4.55 772	3.94 770	5.20 754	4.41 765	4.40 750	4.13 753	4.95 756	6.08 749	4.74 737	5.37 754	9.40 766	10.67 766	4.65 772	4.15 778	3.97 771	3.34 771	4.09 765	4.08 769

TCMNet-wrong-test	10.31 765	11.40 776	14.84 759	20.96 782	18.45 775	13.80 770	10.76 774	15.78 775	3.53 742	5.20 759	5.52 742	16.26 774	12.61 769	7.51 742	10.15 757	7.43 777	2.37 768	4.31 773	3.43 772	11.36 779	10.61 775

Selective-IGEV-i16pa	97.29 811	136.83 812	17.95 767	1.52 737	1.00 706	188.16 813	3.63 760	183.02 814	169.43 814	88.01 813	178.60 812	119.35 813	191.45 814	226.33 814	135.51 811	131.38 813	17.89 792	32.25 800	3.46 773	2.02 737	117.94 812

noway4	10.57 770	11.82 777	15.74 764	21.37 785	19.02 778	14.35 777	10.72 773	15.85 777	3.82 749	5.34 760	5.85 744	16.62 776	12.73 771	7.51 742	10.29 762	7.45 780	2.57 773	4.33 776	3.51 774	11.47 783	11.08 780

zzzz4	10.56 769	11.89 778	15.95 766	21.17 783	19.03 779	14.33 776	10.58 770	16.24 779	3.67 746	5.38 762	5.93 748	16.23 773	12.58 768	7.55 746	10.38 763	7.43 777	2.52 771	4.32 774	3.52 775	11.46 781	11.03 778

noway1	10.55 768	11.90 779	15.90 765	21.17 783	19.04 780	14.32 775	10.58 770	16.25 780	3.67 746	5.37 761	5.92 747	16.18 772	12.57 767	7.55 746	10.38 763	7.43 777	2.52 771	4.32 774	3.52 775	11.46 781	11.03 778

noway3	10.35 766	11.00 775	15.02 760	20.39 778	18.94 776	14.12 772	10.56 769	15.98 778	3.54 743	5.46 765	5.85 744	16.09 771	12.69 770	7.52 744	10.27 759	7.32 775	2.42 769	4.36 778	3.53 777	11.32 778	10.69 776

noway2	10.40 767	10.97 773	15.08 761	20.56 779	18.94 776	14.22 774	10.66 772	15.84 776	3.63 745	5.40 763	5.90 746	16.26 774	12.75 772	7.52 744	10.27 759	7.37 776	2.47 770	4.33 776	3.54 778	11.37 780	10.96 777

Selective-IGEV-i1pa	19.94 784	26.52 790	23.52 776	2.94 757	1.59 739	31.97 792	20.54 783	30.88 791	25.25 786	23.87 789	27.58 788	33.01 792	26.91 790	32.38 793	25.47 788	20.69 798	5.85 780	12.49 789	4.43 779	3.35 758	19.48 790

PML	51.67 801	36.25 792	13.28 757	7.46 773	20.81 783	108.69 811	232.22 814	8.72 766	27.82 791	87.01 812	269.67 814	69.67 808	61.95 808	24.76 791	14.20 772	9.74 786	3.40 777	9.62 784	4.70 780	18.74 788	4.72 772

DPSimNet_ROB	11.20 774	4.98 769	35.43 788	2.90 756	4.52 771	7.89 758	17.09 780	4.66 752	6.06 764	14.89 783	10.93 772	17.29 777	36.81 796	13.18 777	15.68 775	2.86 753	6.29 781	5.75 781	5.09 781	3.91 764	7.70 773

USTest	14.33 778	14.94 781	21.04 772	17.44 776	16.05 772	23.26 778	33.84 790	21.73 781	11.80 771	9.36 775	10.14 769	15.97 770	13.20 774	17.28 779	22.43 783	3.78 768	5.01 779	6.17 783	6.16 782	9.25 777	7.72 774

tt	6.58 757	0.26 276	6.10 735	3.77 767	2.16 744	11.55 765	19.63 782	13.33 774	5.74 762	2.96 729	2.65 704	4.97 744	6.33 761	3.81 657	7.24 744	9.15 782	11.32 789	5.89 782	6.24 783	6.03 771	2.55 755

U	9.45 764	0.21 90	0.58 274	0.47 262	53.11 799	61.27 804	0.24 78	0.70 160	0.52 203	0.36 125	0.28 38	0.29 55	0.35 146	0.33 6	0.26 78	0.19 322	0.11 42	60.50 807	8.88 784	0.17 184	0.13 88

Anonymous_2	1.30 642	0.55 624	0.82 444	0.52 385	0.58 596	1.01 539	0.64 558	1.25 435	0.97 393	0.96 385	0.78 294	1.33 569	1.29 639	1.03 343	0.74 508	0.62 713	0.64 734	1.06 735	9.63 785	1.16 724	0.49 666

iinet-test	17.98 780	18.06 782	23.82 779	20.87 780	19.70 781	26.55 779	35.70 791	25.04 785	15.93 774	13.33 777	13.25 774	20.58 780	17.79 781	20.62 782	25.11 786	9.58 784	8.78 784	9.88 785	9.85 786	13.23 784	11.95 783

IINet	17.98 780	18.06 782	23.81 778	20.87 780	19.70 781	26.55 779	35.70 791	25.04 785	15.93 774	13.33 777	13.25 774	20.58 780	17.79 781	20.62 782	25.11 786	9.58 784	8.78 784	9.88 785	9.85 786	13.23 784	11.95 783

DGTPSM_ROB	13.01 776	8.23 770	21.87 773	9.51 774	18.10 773	11.56 766	32.01 788	10.63 770	16.20 777	7.03 769	19.48 784	10.15 763	16.66 779	9.83 771	22.42 782	4.75 773	8.68 782	5.37 779	10.25 788	6.16 772	11.36 781

DPSMNet_ROB	13.02 777	8.23 770	21.91 774	9.53 775	18.11 774	11.56 766	32.02 789	10.64 771	16.23 778	7.05 770	19.49 785	10.16 764	16.66 779	9.85 772	22.43 783	4.77 774	8.68 782	5.38 780	10.26 789	6.17 773	11.36 781

DPSM_ROB	19.08 782	19.14 785	25.17 781	22.15 787	20.85 784	28.17 782	37.82 794	26.56 787	16.85 782	14.14 780	14.84 777	21.70 783	18.75 784	21.87 785	26.55 790	10.16 788	9.30 787	10.47 787	10.42 790	14.03 786	12.61 786

DPSM	19.08 782	19.14 785	25.17 781	22.15 787	20.85 784	28.17 782	37.82 794	26.56 787	16.85 782	14.14 780	14.84 777	21.70 783	18.75 784	21.87 785	26.55 790	10.16 788	9.30 787	10.47 787	10.42 790	14.03 786	12.61 786

fast-reg	37.99 789	38.31 793	50.02 794	45.00 799	43.04 797	57.29 803	76.35 801	53.18 799	33.49 793	28.15 793	29.55 794	41.27 796	35.82 793	42.63 797	52.86 799	19.57 790	18.63 794	20.88 790	20.79 792	28.20 790	24.79 791

Hybrid-DGEV	38.35 793	38.46 797	50.28 795	44.82 798	41.90 794	56.66 796	76.35 801	53.24 801	33.80 797	28.29 795	29.84 796	43.58 797	37.86 802	43.84 802	53.39 802	20.34 794	18.69 795	21.06 791	21.00 793	28.25 793	25.34 793

Selective-RAFT-Error	38.39 795	38.47 799	50.44 800	44.73 793	41.97 796	56.68 797	76.38 804	53.24 801	33.92 799	28.34 799	29.85 797	43.60 798	38.20 803	43.75 798	53.34 800	20.38 795	18.70 796	21.09 796	21.05 794	28.30 796	25.43 797

RAFT-FEzeroshot	38.32 790	38.45 795	50.28 795	44.74 794	41.87 792	56.68 797	76.38 804	53.24 801	33.76 795	28.29 795	29.37 791	43.69 801	37.66 798	43.83 799	53.41 803	20.32 792	18.70 796	21.07 792	21.07 795	28.25 793	25.35 795

RAFT-FE	38.32 790	38.45 795	50.28 795	44.74 794	41.87 792	56.68 797	76.38 804	53.24 801	33.76 795	28.29 795	29.37 791	43.69 801	37.66 798	43.83 799	53.41 803	20.32 792	18.70 796	21.07 792	21.07 795	28.25 793	25.35 795

CasAABBNet	38.33 792	38.46 797	50.35 798	44.75 796	41.84 791	56.68 797	76.37 803	53.22 800	33.83 798	28.31 798	29.54 793	43.62 800	37.71 800	43.84 802	53.41 803	20.30 791	18.70 796	21.07 792	21.07 795	28.24 792	25.34 793

LSM0	42.82 799	38.75 800	50.81 801	47.07 800	109.38 812	57.00 801	76.02 799	53.74 806	33.71 794	29.02 800	30.41 798	43.87 803	37.22 797	43.91 804	53.54 806	20.52 797	18.62 793	21.10 797	21.11 798	28.41 797	42.22 801

FlowAnything	38.37 794	38.41 794	50.38 799	44.76 797	41.94 795	56.64 795	76.34 800	53.28 805	34.23 800	28.25 794	29.72 795	43.60 798	37.79 801	43.83 799	53.38 801	20.39 796	18.71 800	21.07 792	21.14 799	28.23 791	25.29 792

zzzz2	57.17 805	57.86 806	75.47 806	67.94 801	62.74 800	84.92 807	114.99 809	79.18 807	50.68 807	42.39 802	44.33 802	61.67 805	53.81 806	65.07 807	79.30 807	30.51 799	28.15 802	31.78 798	32.01 800	42.61 801	38.08 799

noway5	57.17 805	57.86 806	75.47 806	67.94 801	62.74 800	84.92 807	114.99 809	79.18 807	50.68 807	42.39 802	44.33 802	61.67 805	53.81 806	65.07 807	79.30 807	30.51 799	28.15 802	31.78 798	32.01 800	42.61 801	38.08 799

LRCNet_RVC	22.74 785	32.10 791	21.97 775	29.84 789	26.23 787	4.42 749	0.81 615	22.66 782	2.02 705	26.93 791	29.26 790	23.06 790	15.59 778	23.84 787	18.88 778	31.75 801	19.90 801	34.65 801	32.13 802	30.54 798	28.32 798

zzzzzz3	61.80 808	59.14 808	84.88 808	83.84 803	80.20 805	82.87 806	99.25 807	85.10 809	52.26 809	43.57 804	48.41 806	77.21 810	69.20 810	65.22 809	79.68 810	33.72 805	28.30 804	35.17 802	34.66 803	50.16 804	43.13 802

zzz1	61.79 807	59.16 809	84.91 809	83.86 804	80.22 806	82.74 805	99.25 807	85.15 810	52.28 810	43.59 805	48.47 807	77.02 809	69.19 809	65.23 810	79.63 809	33.72 805	28.30 804	35.17 802	34.66 803	50.16 804	43.13 802

AVERAGE_ROB	40.43 797	42.37 802	42.73 790	36.96 792	35.58 790	30.50 786	27.61 786	36.71 798	38.39 802	44.91 807	44.36 804	37.45 795	36.70 795	41.88 796	40.35 796	45.43 808	46.81 809	47.11 805	46.35 805	42.51 800	43.87 804

HaxPig	38.92 796	41.40 801	41.64 789	29.95 790	32.27 788	28.90 784	27.60 785	29.73 790	37.71 801	43.82 806	43.87 801	33.17 793	35.56 792	41.53 795	40.37 797	43.94 807	47.51 810	45.82 804	47.08 806	42.38 799	44.15 805

MEDIAN_ROB	42.00 798	44.40 803	44.29 793	35.15 791	34.95 789	31.28 791	29.60 787	35.88 797	40.02 803	47.20 810	46.64 805	37.37 794	38.48 804	44.35 805	42.45 798	48.03 809	49.39 811	49.71 806	49.03 807	45.14 803	46.65 806

RSGM-EC	88.84 809	82.86 810	51.22 802	105.38 805	99.51 810	94.51 809	125.67 811	90.02 811	46.43 804	45.14 808	57.50 810	101.22 811	88.55 811	154.40 811	153.26 812	105.54 810	59.55 812	113.88 809	53.02 808	92.89 811	56.17 807

acva	88.84 809	82.86 810	51.22 802	105.38 805	99.51 810	94.51 809	125.67 811	90.02 811	46.43 804	45.14 808	57.50 810	101.22 811	88.55 811	154.40 811	153.26 812	105.54 810	59.55 812	113.88 809	53.02 808	92.89 811	56.17 807

Anonymous_1	43.04 800	18.73 784	24.79 780	21.81 786	46.26 798	27.80 781	37.60 793	28.08 789	16.14 776	14.66 782	14.30 776	20.65 782	17.88 783	21.56 784	25.94 789	117.93 812	8.92 786	100.65 808	126.50 810	158.64 813	12.08 785

xxxxx1	54.10 802	25.67 787	27.13 784	113.43 807	96.96 807	30.69 787	47.44 796	32.38 792	25.60 787	17.75 785	17.27 780	21.81 785	21.02 786	24.43 788	33.82 792	33.37 802	40.54 806	157.71 811	175.86 811	66.16 806	72.93 809

tt_ll	54.10 802	25.67 787	27.13 784	113.43 807	96.96 807	30.69 787	47.44 796	32.38 792	25.60 787	17.75 785	17.27 780	21.81 785	21.02 786	24.43 788	33.82 792	33.37 802	40.54 806	157.71 811	175.86 811	66.16 806	72.93 809

ff	54.10 802	25.67 787	27.13 784	113.43 807	96.96 807	30.69 787	47.44 796	32.38 792	25.60 787	17.75 785	17.27 780	21.81 785	21.02 786	24.43 788	33.82 792	33.37 802	40.54 806	157.71 811	175.86 811	66.16 806	72.93 809

test_example2	192.40 812	210.76 813	206.48 812	199.83 812	204.73 813	172.94 812	183.52 813	133.93 813	133.41 813	191.38 814	196.19 813	187.13 814	178.77 813	205.33 813	208.00 814	222.09 814	238.72 814	186.54 814	190.54 814	227.34 814	170.31 813

ccccc		492.34 814		530.87 813	530.37 814	478.08 814		491.76 815		448.18 815		476.12 815		541.64 815		663.49 815	459.54 815	353.94 815	309.79 815	586.66 815

ASD4		10.99 774

Low-res two-view benchmark