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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 89	0.08 12	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.09 1	0.14 97	0.10 1	0.14 36	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

IGEV	0.11 38	0.06 1	0.17 60	0.15 5	0.11 169	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.16 61	0.11 50	0.15 127	0.09 25	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 38	0.07 4	0.22 123	0.16 20	0.10 116	0.13 22	0.13 63	0.18 30	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.09 25	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 17	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 132	0.09 30	0.12 5	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1c-attn	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.15 145	0.24 131	0.17 87	0.13 110	0.15 127	0.16 205	0.13 187	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.15 127	0.17 216	0.12 142	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 67	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 149	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.16 190	0.16 146	0.18 228	0.13 187	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 108	0.15 5	0.11 169	0.10 10	0.13 63	0.15 9	0.08 1	0.12 80	0.10 29	0.09 25	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.05 34

Foundation-i1	0.13 113	0.07 4	0.16 43	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.16 192	0.32 263	0.22 191	0.15 161	0.17 164	0.20 254	0.13 187	0.14 31	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 29	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.11 1	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 63	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 67	0.07 4	0.19 83	0.15 5	0.16 455	0.10 10	0.12 29	0.26 168	0.23 217	0.13 110	0.11 39	0.10 54	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.13 63	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.05 7	0.05 34

WQFJA1++	0.44 588	0.07 4	0.63 528	0.18 88	0.13 315	0.15 49	0.11 17	0.20 56	0.11 8	2.05 678	0.12 59	0.23 298	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	4.20 690	0.07 232

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 88	0.10 8	0.20 56	0.14 36	0.09 12	0.10 29	0.09 25	0.12 142	0.13 12	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.19 39	0.15 51	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.18 30	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.11 89	0.10 71	0.15 65	0.13 160	0.06 49	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.21 71	0.11 8	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.06 230	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

252Zero-FE	0.14 152	0.07 4	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.21 71	0.19 126	0.77 634	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.13 12	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 56	0.12 16	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.08 12	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 137

111111	0.11 38	0.07 4	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.13 22	0.11 17	0.22 89	0.15 51	0.11 50	0.12 59	0.12 112	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.06 137

Reg-Stereo(zero)	0.16 203	0.07 4	0.36 302	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.14 97	0.28 205	0.24 233	0.22 255	0.20 210	0.24 312	0.18 318	0.21 203	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 63	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.09 30	0.11 1	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 41	0.08 23	0.09 1	0.13 63	0.24 131	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 25	0.08 12	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Pointernet	0.13 113	0.07 4	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.12 29	0.31 251	0.24 233	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

CAS	0.15 188	0.07 4	0.21 108	0.41 629	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.15 161	0.19 193	0.11 89	0.09 30	0.14 31	0.13 160	0.29 636	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.14 530

monster-pro	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.17 20	0.14 36	0.08 2	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.14 141	0.19 193	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DN	0.15 188	0.08 31	0.27 181	0.19 143	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.24 233	0.14 141	0.16 146	0.18 228	0.10 71	0.21 203	0.13 160	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.10 430

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 67	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.13 315	0.20 226	0.16 192	0.23 112	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.13 187	0.13 12	0.12 105	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 584

RT-Monster	0.15 188	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.14 363	0.20 226	0.11 17	0.29 221	0.32 340	0.24 275	0.22 238	0.17 216	0.13 187	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

VMStereo-Base	0.13 113	0.08 31	0.22 123	0.15 5	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.24 131	0.25 247	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

MatchStereo	0.11 38	0.08 31	0.23 136	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 29	0.20 56	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.08 4	0.08 12	0.14 31	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.19 83	0.19 143	0.16 455	0.12 16	0.15 145	0.18 30	0.18 107	0.11 50	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.23 233	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.21 596	0.06 137

MonStereo	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.18 88	0.10 116	0.13 22	0.12 29	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.10 71	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 203	0.08 31	0.81 580	0.19 143	0.18 501	0.12 16	0.15 145	0.19 39	0.19 126	0.10 29	0.10 29	0.13 132	0.12 142	0.21 203	0.19 338	0.08 280	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.19 584	0.06 137

water-stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.14 97	0.25 148	0.19 126	0.17 209	0.23 247	0.15 184	0.15 242	0.12 5	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 152	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.14 97	0.24 131	0.21 175	0.21 248	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

1w_stereo	0.12 67	0.08 31	0.14 8	0.18 88	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 12	0.16 89	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 31	0.19 83	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 63	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 31	0.16 43	0.17 41	0.08 23	0.16 88	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 54	0.08 12	0.14 31	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 54	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.11 17	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.07 3	0.17 107	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 31	0.15 22	0.18 88	0.07 2	0.15 49	0.11 17	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 54	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LG-G	0.11 38	0.08 31	0.18 73	0.18 88	0.07 2	0.21 257	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137

LGtest1	0.10 8	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.06 137

SGD-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.07 2	0.17 122	0.13 63	0.18 30	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.18 133	0.11 42	0.08 280	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 326	0.08 31	0.23 136	0.19 143	0.19 528	0.28 399	0.24 489	0.23 112	0.21 175	0.20 237	0.23 247	0.28 370	0.49 599	0.26 297	0.18 305	0.09 375	0.08 448	0.18 592	0.13 550	0.17 562	0.17 564

MonSter	0.10 8	0.08 31	0.13 1	0.17 41	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.19 126	0.09 12	0.11 39	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 38	0.08 31	0.17 60	0.17 41	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.14 5	0.16 61	0.11 50	0.10 29	0.09 25	0.08 12	0.21 203	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

999	0.14 152	0.08 31	0.24 146	0.19 143	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.24 131	0.18 107	0.13 110	0.16 146	0.14 164	0.11 108	0.36 408	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

GCAP-BAT	0.21 326	0.08 31	1.22 637	0.29 574	0.43 637	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

IGEV-Stereo++	0.11 38	0.08 31	0.15 22	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.10 8	0.22 89	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

Occ-G	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.19 331	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.19 193	0.21 266	0.11 108	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137

IGEV-Stereo+	0.12 67	0.08 31	0.17 60	0.18 88	0.13 315	0.09 1	0.11 17	0.16 14	0.15 51	0.10 29	0.08 15	0.10 54	0.10 71	0.21 203	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.16 545	0.24 622

trnet	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.15 5	0.07 2	0.21 257	0.12 29	0.24 131	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.15 184	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 67	0.08 31	0.29 212	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.19 584

MoCha-V2	0.13 113	0.08 31	0.26 169	0.23 395	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.16 61	0.15 161	0.15 127	0.13 132	0.14 223	0.20 178	0.11 42	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 305	0.08 31	1.14 632	0.29 574	0.43 637	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.14 141	0.17 164	0.15 184	0.11 108	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

Any-RAFT	0.17 221	0.08 31	0.31 237	0.19 143	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.42 393	0.30 318	0.24 275	0.27 286	0.27 354	0.16 262	0.21 203	0.12 105	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

LoS	0.14 152	0.08 31	0.27 181	0.16 20	0.09 54	0.22 285	0.14 97	0.26 168	0.26 259	0.15 161	0.18 184	0.18 228	0.13 187	0.22 223	0.14 197	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.06 95	0.06 137
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 152	0.08 31	0.19 83	0.17 41	0.22 571	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.14 141	0.17 164	0.14 164	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 256	0.18 577

EGLCR-Stereo	0.13 113	0.08 31	0.20 96	0.18 88	0.09 54	0.21 257	0.13 63	0.27 183	0.21 175	0.13 110	0.10 29	0.15 184	0.09 30	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

CREStereo++_RVC	0.15 188	0.08 31	0.26 169	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.13 63	0.22 89	0.30 318	0.21 248	0.30 317	0.13 132	0.11 108	0.16 89	0.15 226	0.07 122	0.04 2	0.06 43	0.15 573	0.06 95	0.05 34
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
CREStereo	0.13 113	0.08 31	0.21 108	0.14 2	0.08 23	0.22 285	0.15 145	0.25 148	0.24 233	0.16 190	0.21 225	0.14 164	0.13 187	0.18 133	0.13 160	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137
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	0.15 188	0.08 31	0.23 136	0.15 5	0.09 54	0.23 307	0.16 192	0.25 148	0.23 217	0.17 209	0.21 225	0.16 205	0.14 223	0.22 223	0.13 160	0.29 636	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

DF	0.13 113	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.10 116	0.17 122	0.15 145	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.22 238	0.19 244	0.11 108	0.20 178	0.14 197	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 67	0.09 77	0.17 60	0.19 143	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.21 71	0.20 155	0.10 29	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 38	0.09 77	0.17 60	0.18 88	0.10 116	0.15 49	0.16 192	0.23 112	0.15 51	0.10 29	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.08 310

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 113	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.23 112	0.21 175	0.16 190	0.22 238	0.10 54	0.09 30	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.18 149	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 67	0.09 77	0.18 73	0.18 88	0.09 54	0.13 22	0.16 192	0.25 148	0.21 175	0.11 50	0.16 146	0.09 25	0.11 108	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.04 1	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 67	0.09 77	0.21 108	0.18 88	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.24 131	0.20 155	0.16 190	0.21 225	0.09 25	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

BridgeDepth	0.10 8	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.07 2	0.16 88	0.12 29	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 164	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.17 41	0.12 236	0.19 184	0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

gasm-f	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.18 88	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.20 56	0.14 36	0.12 80	0.19 193	0.10 54	0.11 108	0.16 89	0.11 42	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.09 336	0.08 310

Zero-FE251	0.14 152	0.09 77	0.24 146	0.17 41	0.09 54	0.20 226	0.13 63	0.20 56	0.14 36	0.61 614	0.13 78	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

AdaDepth	0.11 38	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.13 63	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 25	0.09 30	0.19 158	0.12 105	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

S2M2_XL	0.10 8	0.09 77	0.21 108	0.14 2	0.10 116	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 39	0.09 25	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 152	0.09 77	0.19 83	0.19 143	0.08 23	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.23 217	0.16 190	0.18 184	0.14 164	0.17 292	0.19 158	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.18 107	0.14 141	0.17 164	0.09 25	0.10 71	0.18 133	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2.75w_new	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.16 61	0.14 141	0.13 78	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.13 160	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.19 184	0.10 8	0.22 89	0.17 87	0.14 141	0.12 59	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 38	0.09 77	0.15 22	0.17 41	0.11 169	0.18 149	0.12 29	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 38	0.09 77	0.14 8	0.19 143	0.12 236	0.14 33	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.13 110	0.16 146	0.08 4	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 38	0.09 77	0.13 1	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.11 17	0.23 112	0.15 51	0.14 141	0.12 59	0.08 4	0.09 30	0.21 203	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.12 80	0.19 193	0.15 184	0.11 108	0.13 12	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.07 176	0.06 137

GREAT-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.25 160	0.16 20	0.11 169	0.14 33	0.16 192	0.17 20	0.17 87	0.10 29	0.15 127	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.10 430
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.15 49	0.17 238	0.19 39	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

GIP-stereo	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.29 221	0.18 107	0.11 50	0.16 146	0.13 132	0.09 30	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

fffft	0.13 113	0.09 77	0.24 146	0.19 143	0.10 116	0.17 122	0.19 331	0.22 89	0.16 61	0.14 141	0.11 39	0.13 132	0.10 71	0.24 249	0.18 305	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.06 137
1: 1. 1
tt45	0.14 152	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.23 307	0.18 284	0.22 89	0.17 87	0.15 161	0.13 78	0.14 164	0.10 71	0.30 366	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

WCG-NET	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.08 23	0.18 149	0.17 238	0.21 71	0.28 286	0.18 227	0.21 225	0.15 184	0.12 142	0.18 133	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

U	1.00 652	0.09 77	0.21 108	0.21 270	3.68 684	6.12 687	0.14 97	0.21 71	0.21 175	0.11 50	0.11 39	0.10 54	0.09 30	0.12 5	0.11 42	0.07 122	0.05 39	5.42 694	2.90 692	0.07 176	0.06 137

WCG-NET（raft）	0.14 152	0.09 77	0.23 136	0.17 41	0.08 23	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.26 259	0.18 227	0.19 193	0.20 254	0.12 142	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

RSM++	0.12 67	0.09 77	0.19 83	0.20 216	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.14 164	0.09 30	0.20 178	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

RSM	0.12 67	0.09 77	0.20 96	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.23 112	0.18 107	0.13 110	0.13 78	0.15 184	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 188	0.09 77	0.26 169	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.29 305	0.24 275	0.20 210	0.19 244	0.10 71	0.18 133	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 113	0.09 77	0.20 96	0.18 88	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

MSKI-zero shot	0.17 221	0.09 77	0.43 400	0.20 216	0.11 169	0.21 257	0.15 145	0.32 263	0.21 175	0.23 261	0.24 261	0.23 298	0.10 71	0.31 373	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

testlalala	0.13 113	0.09 77	0.22 123	0.17 41	0.14 363	0.19 184	0.15 145	0.25 148	0.22 191	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.05 34

AEACV	0.13 113	0.09 77	0.23 136	0.18 88	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.23 112	0.14 36	0.13 110	0.17 164	0.13 132	0.16 262	0.16 89	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

Selective-IGEV	0.12 67	0.09 77	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.14 97	0.27 183	0.15 51	0.13 110	0.14 113	0.13 132	0.08 12	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

knoymous	0.17 221	0.09 77	0.32 245	0.17 41	0.11 169	0.21 257	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.27 354	0.16 262	0.23 233	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.09 336	0.09 373

riskmin	0.18 245	0.09 77	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.24 328	0.16 192	0.34 286	0.28 286	0.21 248	0.23 247	0.33 423	0.24 398	0.23 233	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.06 143	0.10 404	0.10 430

MC-Stereo	0.14 152	0.09 77	0.25 160	0.21 270	0.09 54	0.18 149	0.16 192	0.23 112	0.19 126	0.18 227	0.23 247	0.16 205	0.13 187	0.22 223	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 203	0.09 77	0.25 160	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.36 328	0.35 380	0.20 237	0.25 271	0.17 216	0.17 292	0.18 133	0.14 197	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.05 34

test-3	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.26 296	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

test_1	0.16 203	0.09 77	0.31 237	0.21 270	0.11 169	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.27 270	0.25 284	0.16 146	0.22 277	0.12 142	0.26 297	0.18 305	0.06 49	0.04 2	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.06 137

DEmStereo	0.26 453	0.09 77	0.47 438	0.19 143	0.12 236	0.30 439	0.25 506	0.28 205	0.36 393	0.36 483	0.58 572	0.25 322	0.48 598	0.53 476	0.44 562	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.06 95	0.07 232

GrayStereo	0.25 436	0.09 77	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.23 307	0.47 631	0.34 286	0.30 318	0.39 521	0.47 521	0.30 397	0.79 640	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.13 508

s12784h	0.17 221	0.09 77	0.26 169	0.18 88	0.07 2	0.32 467	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.23 261	0.25 271	0.18 228	0.17 292	0.25 279	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.05 34

TANstereo	0.15 188	0.09 77	0.28 198	0.16 20	0.08 23	0.25 346	0.14 97	0.23 112	0.28 286	0.24 275	0.30 317	0.16 205	0.12 142	0.17 107	0.13 160	0.08 280	0.07 360	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

R-Stereo Train	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

RAFT-Stereo	0.18 245	0.09 77	0.32 245	0.22 339	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.42 393	0.19 126	0.31 395	0.45 504	0.20 254	0.14 223	0.18 133	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-70k	0.12 67	0.10 131	0.27 181	0.19 143	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.21 71	0.15 51	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 38	0.10 131	0.26 169	0.18 88	0.09 54	0.14 33	0.14 97	0.20 56	0.13 23	0.11 50	0.13 78	0.10 54	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 67	0.10 131	0.21 108	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.21 71	0.17 87	0.12 80	0.17 164	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

RT-IGEV	0.25 436	0.10 131	0.48 448	0.22 339	0.14 363	0.31 455	0.28 541	0.53 526	0.39 428	0.36 483	0.41 451	0.44 523	0.30 494	0.28 331	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.10 430

LACA3	0.10 8	0.10 131	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 88	0.14 97	0.14 5	0.13 23	0.11 50	0.09 16	0.10 54	0.10 71	0.16 89	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 524	0.10 131	1.71 659	0.21 270	0.14 363	0.74 629	0.31 564	0.42 393	0.41 458	0.21 248	0.32 341	0.26 344	0.14 223	0.71 563	0.19 338	0.14 547	0.10 513	0.08 239	0.09 400	0.11 452	0.11 467

Selective-IGEV-i1	0.21 326	0.10 131	0.31 237	0.23 395	0.13 315	0.31 455	0.22 441	0.46 436	0.42 466	0.27 304	0.32 341	0.33 423	0.17 292	0.25 279	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.09 373

LACA1	0.09 1	0.10 131	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 49	0.12 29	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 25	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 113	0.10 131	0.42 387	0.18 88	0.11 169	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

Wave_Phase_stereo	0.14 152	0.10 131	0.42 387	0.18 88	0.11 169	0.36 511	0.14 97	0.28 205	0.22 191	0.12 80	0.11 39	0.12 112	0.09 30	0.16 89	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.06 137

WQFJA1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

WQFJX1	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.23 395	0.17 479	0.24 328	0.19 331	0.58 580	0.52 563	0.16 190	0.16 146	0.14 164	0.15 242	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.06 137

WQFJX	0.18 245	0.10 131	0.17 60	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.18 284	0.53 526	0.45 501	0.17 209	0.16 146	0.14 164	0.16 262	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.08 448	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

NLMM	0.18 245	0.10 131	0.16 43	0.22 339	0.18 501	0.25 346	0.19 331	0.51 495	0.51 554	0.15 161	0.17 164	0.15 184	0.16 262	0.20 178	0.20 359	0.07 122	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLSM3	0.13 113	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.13 315	0.18 149	0.16 192	0.30 241	0.24 233	0.11 50	0.15 127	0.12 112	0.13 187	0.17 107	0.15 226	0.05 9	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.05 7	0.05 34

NLSM1	0.17 221	0.10 131	0.17 60	0.21 270	0.18 501	0.25 346	0.17 238	0.47 445	0.40 446	0.16 190	0.21 225	0.13 132	0.15 242	0.21 203	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

FE-Mocha	0.16 203	0.10 131	0.33 262	0.19 143	0.13 315	0.19 184	0.15 145	0.35 309	0.22 191	0.24 275	0.24 261	0.20 254	0.14 223	0.17 107	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

IGEV-FE	0.18 245	0.10 131	0.65 537	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

DA	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

Replicate-Monster	0.12 67	0.10 131	0.32 245	0.16 20	0.08 23	0.17 122	0.10 8	0.22 89	0.19 126	0.11 50	0.10 29	0.10 54	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 310

GGEV	0.14 152	0.10 131	0.18 73	0.21 270	0.10 116	0.29 421	0.16 192	0.28 205	0.20 155	0.14 141	0.17 164	0.16 205	0.14 223	0.17 107	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

asd	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.10 116	0.16 88	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.10 71	0.16 89	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.10 116	0.15 49	0.12 29	0.25 148	0.17 87	0.14 141	0.13 78	0.09 25	0.09 30	0.18 133	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 131	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.15 49	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.08 4	0.11 108	0.16 89	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.09 54	0.15 49	0.15 145	0.20 56	0.15 51	0.12 80	0.13 78	0.10 54	0.09 30	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.14 8	0.17 41	0.09 54	0.17 122	0.09 2	0.22 89	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.09 25	0.11 108	0.19 158	0.13 160	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 38	0.10 131	0.15 22	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.14 113	0.08 4	0.11 108	0.13 12	0.12 105	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 663	0.10 131	17.09 700	0.18 88	0.07 2	4.78 682	0.18 284	0.29 221	0.34 364	0.36 483	2.81 680	0.40 492	0.29 480	0.56 495	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.06 143	0.06 95	0.05 34

LG-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.18 284	0.21 71	0.18 107	0.11 50	0.17 164	0.09 25	0.09 30	0.15 65	0.14 197	0.05 9	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

MM-Stereo_test2	0.15 188	0.10 131	0.44 410	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.21 414	0.27 183	0.22 191	0.15 161	0.16 146	0.13 132	0.11 108	0.20 178	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.05 34

MM-Stereo_test1	0.17 221	0.10 131	0.39 346	0.23 395	0.11 169	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.29 305	0.22 255	0.21 225	0.15 184	0.14 223	0.23 233	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.06 137

castereo++	0.13 113	0.10 131	0.18 73	0.18 88	0.10 116	0.27 379	0.13 63	0.23 112	0.23 217	0.11 50	0.13 78	0.16 205	0.10 71	0.18 133	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 152	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.10 116	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.13 110	0.18 184	0.16 205	0.16 262	0.15 65	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.19 184	0.17 238	0.19 39	0.19 126	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.11 108	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.06 137

PAM_32	0.23 377	0.10 131	0.63 528	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.19 331	0.36 328	0.23 217	0.29 345	0.28 292	0.56 583	0.28 465	0.27 317	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.09 373

PAM	0.23 377	0.10 131	0.63 528	0.22 339	0.15 423	0.34 491	0.21 414	0.37 338	0.22 191	0.31 395	0.27 286	0.55 579	0.26 429	0.26 297	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.09 373

UGAM-zero	0.23 377	0.10 131	0.54 488	0.19 143	0.13 315	0.21 257	0.14 97	0.44 415	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.51 562	0.33 521	0.65 546	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.06 95	0.07 232

AIO-Stereo	0.13 113	0.10 131	0.22 123	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.16 61	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.08 12	0.18 133	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

test_sample2	0.21 326	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.11 169	0.27 379	0.21 414	0.43 407	0.29 305	0.26 296	0.31 332	0.30 397	0.24 398	0.45 439	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

test_sample1	0.20 305	0.10 131	0.28 198	0.19 143	0.12 236	0.28 399	0.19 331	0.41 379	0.25 247	0.26 296	0.31 332	0.29 381	0.26 429	0.44 436	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.09 373

IGEV++	0.13 113	0.10 131	0.23 136	0.21 270	0.10 116	0.15 49	0.15 145	0.29 221	0.16 61	0.12 80	0.15 127	0.12 112	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.07 232

11t1	0.18 245	0.10 131	0.30 222	0.20 216	0.11 169	0.27 379	0.17 238	0.35 309	0.23 217	0.25 284	0.23 247	0.23 298	0.23 380	0.25 279	0.18 305	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

IGEV_Zeroshot_test	0.18 245	0.10 131	0.65 537	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.34 286	0.19 126	0.28 316	0.22 238	0.27 354	0.13 187	0.23 233	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.06 137

MIF-Stereo (partial)	0.16 203	0.10 131	0.34 273	0.21 270	0.15 423	0.15 49	0.13 63	0.28 205	0.25 247	0.17 209	0.26 280	0.15 184	0.16 262	0.25 279	0.17 282	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.08 310

UniTT-Stereo	0.14 152	0.10 131	0.30 222	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.13 63	0.19 39	0.18 107	0.15 161	0.20 210	0.10 54	0.11 108	0.18 133	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.06 137

RAFT-Test	0.17 221	0.10 131	0.38 330	0.19 143	0.12 236	0.25 346	0.17 238	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.29 304	0.27 354	0.14 223	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

LoS_RVC	0.13 113	0.10 131	0.19 83	0.18 88	0.16 455	0.20 226	0.18 284	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.19 193	0.12 112	0.15 242	0.17 107	0.13 160	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 491

anonymousdsp2	0.17 221	0.10 131	0.28 198	0.20 216	0.11 169	0.25 346	0.17 238	0.41 379	0.31 331	0.23 261	0.23 247	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.07 232

DCANet-4	0.19 288	0.10 131	0.52 481	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.36 328	0.39 428	0.29 345	0.30 317	0.17 216	0.22 366	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

tt	4.71 683	0.10 131	3.94 675	2.06 683	1.53 681	10.14 692	16.88 695	9.27 695	4.98 686	1.39 664	1.02 638	4.68 683	4.90 686	3.35 682	5.86 690	5.76 693	9.15 701	2.24 689	2.53 689	3.10 686	1.32 683

DisPM	0.19 288	0.10 131	0.35 282	0.23 395	0.13 315	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.29 305	0.33 430	0.34 374	0.23 298	0.16 262	0.33 387	0.16 253	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.11 467

iRaft-Stereo_20w	0.19 288	0.10 131	0.46 430	0.19 143	0.13 315	0.25 346	0.19 331	0.52 514	0.19 126	0.29 345	0.21 225	0.22 277	0.20 342	0.28 331	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.08 256	0.08 310

GLC_STEREO	0.15 188	0.10 131	0.24 146	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.15 145	0.23 112	0.27 270	0.17 209	0.20 210	0.17 216	0.11 108	0.23 233	0.16 253	0.07 122	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.06 137

CrosDoStereo	0.31 506	0.10 131	0.49 454	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 678	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 587	0.28 370	0.46 589	0.61 523	0.57 589	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

PFNet+	0.20 305	0.10 131	0.37 311	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.19 331	0.29 221	0.34 364	0.33 430	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.32 380	0.17 282	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.12 491

NF-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

OCTAStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

PSM-softLoss	0.21 326	0.10 131	0.39 346	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

KMStereo	0.21 326	0.10 131	0.39 346	0.24 449	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.38 344	0.26 259	0.29 345	0.32 341	0.24 312	0.16 262	0.52 469	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.12 491

PSM-AAD	0.25 436	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.26 369	0.38 604	0.34 286	0.28 286	0.35 467	0.39 432	0.28 370	0.79 640	0.30 366	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.08 256	0.21 605

FTStereo	0.28 481	0.10 131	0.43 400	0.23 395	0.13 315	0.21 257	0.53 641	0.34 286	0.26 259	0.38 506	0.95 633	0.30 397	0.56 611	0.32 380	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.19 584

KYRaft	0.22 360	0.10 131	0.30 222	0.23 395	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.35 309	0.24 233	0.35 467	0.54 556	0.34 432	0.26 429	0.29 350	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.08 256	0.31 635

DeepStereo_LL	0.31 506	0.10 131	0.49 454	0.18 88	0.12 236	0.22 285	1.11 678	0.34 286	0.37 404	0.38 506	0.61 587	0.28 370	0.46 589	0.61 523	0.57 589	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.07 232

SST-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.37 311	0.24 449	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.24 233	0.34 450	0.33 364	0.29 381	0.25 419	0.56 495	0.17 282	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

RAFT_R40	0.21 326	0.10 131	0.37 311	0.24 449	0.13 315	0.18 149	0.18 284	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.33 364	0.30 397	0.24 398	0.55 484	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

DRaft	0.24 408	0.10 131	0.34 273	0.18 88	0.12 236	0.28 399	0.23 467	0.33 278	0.39 428	0.38 506	0.61 587	0.21 266	0.41 566	0.48 449	0.42 556	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.08 310

PFNet	0.23 377	0.10 131	0.57 501	0.24 449	0.14 363	0.22 285	0.19 331	0.39 356	0.33 354	0.35 467	0.32 341	0.27 354	0.19 333	0.64 539	0.22 405	0.09 375	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.07 232

RE-Stereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

TVStereo	0.20 305	0.10 131	0.35 282	0.24 449	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.38 344	0.32 340	0.28 316	0.30 317	0.22 277	0.16 262	0.51 463	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.13 508

RAFT-345	0.21 326	0.10 131	0.46 430	0.22 339	0.11 169	0.20 226	0.16 192	0.26 168	0.25 247	0.27 304	0.66 598	0.21 266	0.16 262	0.55 484	0.21 385	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

GMM-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.43 400	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.25 506	0.37 338	0.27 270	0.30 377	0.45 504	0.27 354	0.21 350	0.31 373	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.08 256	0.19 584

Prome-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.30 222	0.24 449	0.12 236	0.23 307	0.23 467	0.36 328	0.25 247	0.33 430	0.59 575	0.24 312	0.28 465	0.29 350	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.20 596

XX-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.83 587	0.26 522	0.17 479	0.23 307	0.13 63	0.40 367	0.18 107	0.20 237	0.41 451	0.31 406	0.10 71	0.32 380	0.12 105	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

222	0.41 574	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.36 511	0.20 383	0.57 571	0.39 428	0.35 467	0.44 492	0.30 397	0.27 448	0.55 484	3.56 683	0.11 464	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

xxxx	0.34 533	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.37 517	0.20 383	0.58 580	0.38 418	0.29 345	0.42 468	0.38 465	0.24 398	0.46 442	2.20 676	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

test_xeample	0.34 533	0.10 131	0.29 212	0.19 143	0.11 169	0.33 478	0.23 467	0.55 545	0.38 418	0.32 417	0.45 504	0.29 381	0.26 429	0.57 499	2.24 678	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.09 373

EAI-Stereo	0.21 326	0.10 131	0.33 262	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.46 627	0.46 436	0.20 155	0.25 284	0.50 532	0.17 216	0.16 262	0.24 249	0.23 426	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.10 444	0.06 95	0.07 232

CFNet-RSSM	0.17 221	0.10 131	0.40 354	0.20 216	0.11 169	0.20 226	0.15 145	0.36 328	0.30 318	0.23 261	0.21 225	0.26 344	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

SFCPSM	0.22 360	0.10 131	0.51 475	0.21 270	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.55 545	0.39 428	0.29 345	0.32 341	0.23 298	0.21 350	0.27 317	0.19 338	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.08 310

Gwc-CoAtRS	0.17 221	0.10 131	0.37 311	0.20 216	0.12 236	0.19 184	0.15 145	0.32 263	0.28 286	0.23 261	0.23 247	0.27 354	0.15 242	0.20 178	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.06 137

aanet-new-90k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.15 49	0.14 97	0.22 89	0.16 61	0.09 12	0.11 39	0.09 25	0.12 142	0.20 178	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 67	0.11 211	0.32 245	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.13 63	0.19 39	0.17 87	0.11 50	0.12 59	0.11 89	0.11 108	0.19 158	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-78k	0.13 113	0.11 211	0.44 410	0.21 270	0.08 23	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.16 61	0.10 29	0.13 78	0.10 54	0.13 187	0.18 133	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.19 143	0.07 2	0.14 33	0.14 97	0.21 71	0.18 107	0.12 80	0.15 127	0.11 89	0.12 142	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-32k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 67	0.11 211	0.27 181	0.20 216	0.09 54	0.18 149	0.13 63	0.18 30	0.13 23	0.12 80	0.12 59	0.13 132	0.13 187	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 67	0.11 211	0.35 282	0.20 216	0.08 23	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.14 36	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.07 176	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.11 169	0.16 88	0.14 97	0.19 39	0.15 51	0.13 110	0.16 146	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.06 95	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 67	0.11 211	0.28 198	0.20 216	0.08 23	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.19 126	0.12 80	0.14 113	0.12 112	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 67	0.11 211	0.26 169	0.20 216	0.08 23	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.12 112	0.11 108	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 67	0.11 211	0.23 136	0.22 339	0.09 54	0.16 88	0.14 97	0.24 131	0.19 126	0.12 80	0.11 39	0.09 25	0.13 187	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 67	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.08 23	0.13 22	0.14 97	0.25 148	0.21 175	0.12 80	0.15 127	0.09 25	0.14 223	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 67	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.15 145	0.26 168	0.20 155	0.11 50	0.12 59	0.10 54	0.13 187	0.17 107	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new	0.13 113	0.11 211	0.30 222	0.20 216	0.13 315	0.20 226	0.14 97	0.23 112	0.16 61	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.15 242	0.19 158	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 113	0.11 211	0.38 330	0.17 41	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.23 112	0.17 87	0.11 50	0.14 113	0.13 132	0.11 108	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

IGEV_i1	0.21 326	0.11 211	0.43 400	0.22 339	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.43 407	0.30 318	0.29 345	0.30 317	0.31 406	0.20 342	0.33 387	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.08 310

LACA2	0.10 8	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.07 2	0.16 88	0.13 63	0.17 20	0.14 36	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.10 71	0.14 31	0.09 1	0.07 122	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

FlowAnything_test	0.14 152	0.11 211	0.21 108	0.21 270	0.12 236	0.17 122	0.16 192	0.25 148	0.16 61	0.15 161	0.13 78	0.15 184	0.14 223	0.18 133	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.09 373

asda	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.11 39	0.08 4	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.15 22	0.17 41	0.09 54	0.14 33	0.12 29	0.21 71	0.16 61	0.13 110	0.13 78	0.08 4	0.09 30	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 62	0.06 95	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 38	0.11 211	0.16 43	0.17 41	0.10 116	0.17 122	0.12 29	0.21 71	0.14 36	0.12 80	0.13 78	0.09 25	0.10 71	0.15 65	0.12 105	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 67	0.11 211	0.18 73	0.18 88	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.19 126	0.12 80	0.12 59	0.07 1	0.12 142	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 221	0.11 211	0.26 169	0.16 20	0.09 54	0.27 379	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.22 255	0.28 292	0.21 266	0.22 366	0.37 411	0.22 405	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.07 232

S2M2_L	0.13 113	0.11 211	0.20 96	0.16 20	0.12 236	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 155	0.12 80	0.15 127	0.14 164	0.12 142	0.15 65	0.14 197	0.13 522	0.09 483	0.09 332	0.10 444	0.11 452	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 188	0.11 211	0.30 222	0.21 270	0.09 54	0.17 122	0.16 192	0.30 241	0.19 126	0.15 161	0.25 271	0.17 216	0.09 30	0.21 203	0.12 105	0.06 49	0.07 360	0.07 146	0.05 62	0.08 256	0.06 137

SCV_C0	0.14 152	0.11 211	0.25 160	0.19 143	0.12 236	0.15 49	0.16 192	0.30 241	0.22 191	0.13 110	0.15 127	0.13 132	0.09 30	0.24 249	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.06 137

AIO_rvc	0.12 67	0.11 211	0.22 123	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.13 78	0.13 132	0.08 12	0.22 223	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.06 95	0.07 232

HUF	0.15 188	0.11 211	0.38 330	0.17 41	0.11 169	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.20 155	0.11 50	0.13 78	0.14 164	0.11 108	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.20 622	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.14 530

mms	0.13 113	0.11 211	0.19 83	0.19 143	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.20 56	0.17 87	0.13 110	0.17 164	0.14 164	0.09 30	0.24 249	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.07 232

ours_stereo	0.13 113	0.11 211	0.23 136	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.18 284	0.20 56	0.19 126	0.13 110	0.18 184	0.14 164	0.10 71	0.23 233	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.05 34

fffy	0.14 152	0.11 211	0.24 146	0.20 216	0.10 116	0.19 184	0.18 284	0.22 89	0.19 126	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.13 187	0.25 279	0.14 197	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

tg	0.16 203	0.11 211	0.25 160	0.21 270	0.11 169	0.23 307	0.15 145	0.34 286	0.24 233	0.20 237	0.25 271	0.19 244	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

rvit_stereo_0081	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

model_zeroshot	0.17 221	0.11 211	0.39 346	0.20 216	0.12 236	0.24 328	0.15 145	0.34 286	0.22 191	0.30 377	0.20 210	0.22 277	0.12 142	0.24 249	0.14 197	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rvit_stereo_0082	0.16 203	0.11 211	0.24 146	0.21 270	0.12 236	0.16 88	0.17 238	0.22 89	0.33 354	0.16 190	0.18 184	0.18 228	0.14 223	0.20 178	0.16 253	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

MGS-Stereo	0.14 152	0.11 211	0.32 245	0.19 143	0.11 169	0.18 149	0.17 238	0.20 56	0.22 191	0.14 141	0.24 261	0.15 184	0.10 71	0.18 133	0.12 105	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.10 404	0.06 137

AE-Stereo	0.17 221	0.11 211	0.31 237	0.24 449	0.14 363	0.23 307	0.18 284	0.34 286	0.29 305	0.15 161	0.25 271	0.21 266	0.13 187	0.20 178	0.14 197	0.07 122	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

IGEVStereo-DCA	0.14 152	0.11 211	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

rrr	0.17 221	0.11 211	0.57 501	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.22 191	0.15 161	0.12 59	0.14 164	0.12 142	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

1111x	0.32 515	0.11 211	0.40 354	0.22 339	0.11 169	0.32 467	0.26 519	0.59 586	0.43 474	0.31 395	0.41 451	0.39 477	0.28 465	0.76 585	1.37 659	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

anonymousa	0.23 377	0.11 211	0.50 465	0.21 270	0.16 455	0.31 455	0.20 383	0.36 328	0.35 380	0.32 417	0.50 532	0.39 477	0.26 429	0.22 223	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.07 176	0.08 310

x	0.19 288	0.11 211	0.29 212	0.20 216	0.11 169	0.26 369	0.18 284	0.41 379	0.29 305	0.25 284	0.29 304	0.28 370	0.24 398	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

test_3	0.18 245	0.11 211	0.32 245	0.24 449	0.11 169	0.22 285	0.25 506	0.31 251	0.31 331	0.25 284	0.18 184	0.23 298	0.13 187	0.25 279	0.19 338	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.07 176	0.06 137

LCNet	0.21 326	0.11 211	0.29 212	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.19 331	0.34 286	0.26 259	0.28 316	0.35 385	0.26 344	0.30 494	0.35 403	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.10 444	0.13 505	0.22 610

AAGNet	0.33 524	0.11 211	0.37 311	0.25 488	0.16 455	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.35 467	0.35 385	0.27 354	0.30 494	0.44 436	2.66 680	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.08 256	0.06 137

NRIStereo	0.18 245	0.11 211	0.35 282	0.23 395	0.11 169	0.24 328	0.20 383	0.29 221	0.26 259	0.26 296	0.25 271	0.25 322	0.18 318	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

ASMatch	0.23 377	0.11 211	0.51 475	0.24 449	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.28 286	0.28 316	0.68 602	0.27 354	0.26 429	0.50 458	0.22 405	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.11 467

Pruner-Stereo	0.19 288	0.11 211	0.34 273	0.29 574	0.12 236	0.19 184	0.17 238	0.31 251	0.29 305	0.33 430	0.32 341	0.25 322	0.15 242	0.24 249	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.09 373

DeepStereo_RVC	0.18 245	0.11 211	0.40 354	0.21 270	0.11 169	0.19 184	0.16 192	0.28 205	0.22 191	0.27 304	0.27 286	0.23 298	0.28 465	0.24 249	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.10 430

RAFT-RH_RVC	0.25 436	0.11 211	0.45 422	0.21 270	0.12 236	0.25 346	0.14 97	0.27 183	0.27 270	0.38 506	1.15 644	0.23 298	0.17 292	0.57 499	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.06 95	0.07 232

test-1	0.17 221	0.11 211	0.40 354	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.34 286	0.26 259	0.20 237	0.24 261	0.22 277	0.14 223	0.16 89	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.08 310

test_xeample3	0.16 203	0.11 211	0.56 498	0.19 143	0.12 236	0.20 226	0.18 284	0.35 309	0.20 155	0.16 190	0.12 59	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.07 232

FENet	0.21 326	0.11 211	0.45 422	0.21 270	0.12 236	0.26 369	0.17 238	0.41 379	0.35 380	0.30 377	0.31 332	0.29 381	0.23 380	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

HSM-Net_RVC	0.27 461	0.11 211	0.42 387	0.19 143	0.11 169	0.34 491	0.20 383	0.62 607	0.43 474	0.40 531	0.43 481	0.50 558	0.26 429	0.76 585	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
aanet-new-36k	0.12 67	0.12 269	0.28 198	0.19 143	0.08 23	0.17 122	0.15 145	0.22 89	0.18 107	0.11 50	0.14 113	0.10 54	0.11 108	0.17 107	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.05 7	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 67	0.12 269	0.27 181	0.21 270	0.09 54	0.19 184	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.12 80	0.13 78	0.11 89	0.12 142	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

Selective-IGEV-i16pb	0.39 565	0.12 269	2.18 663	0.21 270	0.15 423	0.68 623	0.32 572	0.56 561	0.57 584	0.25 284	0.44 492	0.33 423	0.21 350	0.80 599	0.25 447	0.14 547	0.10 513	0.09 332	0.10 444	0.12 489	0.13 508

NLMM1	0.19 288	0.12 269	0.16 43	0.23 395	0.18 501	0.24 328	0.20 383	0.59 586	0.65 604	0.18 227	0.17 164	0.13 132	0.14 223	0.25 279	0.18 305	0.08 280	0.09 483	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

NLCSM	0.19 288	0.12 269	0.18 73	0.24 449	0.19 528	0.24 328	0.21 414	0.42 393	0.40 446	0.19 233	0.18 184	0.14 164	0.16 262	0.47 446	0.19 338	0.08 280	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

VIP-Stereo	0.12 67	0.12 269	0.21 108	0.18 88	0.11 169	0.24 328	0.12 29	0.19 39	0.18 107	0.10 29	0.13 78	0.11 89	0.09 30	0.19 158	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.23 395	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.19 158	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

MSCF	0.13 113	0.12 269	0.21 108	0.22 339	0.10 116	0.16 88	0.15 145	0.26 168	0.18 107	0.17 209	0.16 146	0.11 89	0.13 187	0.18 133	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.06 95	0.06 137

xyz-stereo-finetune	0.16 203	0.12 269	0.23 136	0.16 20	0.08 23	0.23 307	0.20 383	0.29 221	0.31 331	0.19 233	0.22 238	0.19 244	0.15 242	0.29 350	0.20 359	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.06 95	0.06 137

MM-Stereo_test3	0.17 221	0.12 269	0.29 212	0.23 395	0.14 363	0.19 184	0.22 441	0.39 356	0.36 393	0.16 190	0.24 261	0.17 216	0.12 142	0.19 158	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.06 137

rvit_stereo_0083	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.13 315	0.17 122	0.17 238	0.22 89	0.34 364	0.16 190	0.21 225	0.19 244	0.16 262	0.21 203	0.16 253	0.11 464	0.10 513	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.07 232

RAStereo	0.13 113	0.12 269	0.27 181	0.22 339	0.11 169	0.15 49	0.18 284	0.23 112	0.23 217	0.13 110	0.17 164	0.11 89	0.09 30	0.15 65	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.05 34

test_sample3	0.23 377	0.12 269	0.43 400	0.19 143	0.12 236	0.32 467	0.20 383	0.50 478	0.34 364	0.31 395	0.33 364	0.29 381	0.22 366	0.53 476	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

CAS++	0.16 203	0.12 269	0.27 181	0.18 88	0.12 236	0.17 122	0.15 145	0.42 393	0.24 233	0.19 233	0.18 184	0.13 132	0.10 71	0.21 203	0.12 105	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.08 298	0.10 404	0.09 373
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 436	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.09 373

tta	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.28 472	0.10 425	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.07 232

qqq1	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

fff1	0.24 408	0.12 269	0.40 354	0.19 143	0.10 116	0.27 379	0.19 331	0.51 495	0.45 501	0.34 450	0.41 451	0.31 406	0.26 429	0.58 506	0.16 253	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

MyStereo07	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.29 221	0.21 175	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.13 187	0.25 279	0.13 160	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo06	0.20 305	0.12 269	0.57 501	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.40 367	0.21 175	0.30 377	0.24 261	0.31 406	0.18 318	0.22 223	0.18 305	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo05	0.23 377	0.12 269	0.57 501	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.48 458	0.52 563	0.31 395	0.23 247	0.25 322	0.22 366	0.30 366	0.21 385	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

MyStereo04	0.23 377	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.23 467	0.49 468	0.52 563	0.28 316	0.23 247	0.27 354	0.23 380	0.30 366	0.22 405	0.07 122	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.08 310

CoDeX	0.23 377	0.12 269	0.46 430	0.21 270	0.14 363	0.29 421	0.21 414	0.53 526	0.41 458	0.29 345	0.35 385	0.29 381	0.22 366	0.48 449	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

mmm	0.21 326	0.12 269	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.28 399	0.21 414	0.41 379	0.27 270	0.29 345	0.38 419	0.29 381	0.24 398	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.10 404	0.09 373

ff7	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffff	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

ffm	0.22 360	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

ff1	0.29 492	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.35 309	0.44 489	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.08 280	0.05 39	0.11 466	0.10 444	0.08 256	0.08 310

mmx	0.31 506	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

11t	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

xxx	0.31 506	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.20 383	0.55 545	0.45 501	0.30 377	0.42 468	0.34 432	0.23 380	0.81 603	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.10 430

EKT-Stereo	0.38 560	0.12 269	0.38 330	0.42 630	3.88 686	0.21 257	0.17 238	0.35 309	0.28 286	0.20 237	0.20 210	0.23 298	0.15 242	0.28 331	0.16 253	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

MIM_Stereo	0.18 245	0.12 269	0.38 330	0.20 216	0.11 169	0.17 122	0.14 97	0.35 309	0.25 247	0.27 304	0.35 385	0.23 298	0.13 187	0.27 317	0.16 253	0.06 49	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.08 256	0.06 137

CASnet	0.14 152	0.12 269	0.22 123	0.22 339	0.08 23	0.16 88	0.15 145	0.27 183	0.25 247	0.22 255	0.20 210	0.15 184	0.11 108	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.05 39	0.11 466	0.09 400	0.08 256	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 245	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

HanStereo	0.18 245	0.12 269	0.55 494	0.22 339	0.12 236	0.18 149	0.18 284	0.34 286	0.19 126	0.20 237	0.24 261	0.34 432	0.18 318	0.29 350	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.06 137

anonymousdsp	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232

Selective-RAFT	0.17 221	0.12 269	0.30 222	0.24 449	0.10 116	0.29 421	0.15 145	0.32 263	0.31 331	0.17 209	0.17 164	0.21 266	0.18 318	0.28 331	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.06 137

ProNet	0.14 152	0.12 269	0.25 160	0.19 143	0.11 169	0.19 184	0.19 331	0.27 183	0.20 155	0.14 141	0.13 78	0.13 132	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.07 232

qqq	0.20 305	0.12 269	0.31 237	0.20 216	0.11 169	0.23 307	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.24 275	0.28 292	0.28 370	0.24 398	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

ccc-4	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.27 183	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.07 232

BUS	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.43 560	0.17 238	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.32 416	0.20 342	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

IER	0.23 377	0.12 269	0.39 346	0.20 216	0.14 363	0.31 455	0.19 331	0.42 393	0.36 393	0.33 430	0.40 443	0.32 416	0.33 521	0.29 350	0.22 405	0.09 375	0.07 360	0.08 239	0.08 298	0.09 336	0.08 310

BSDual-CNN	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.25 488	0.14 363	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.34 364	0.34 450	0.35 385	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

test_4	0.18 245	0.12 269	0.34 273	0.23 395	0.12 236	0.18 149	0.22 441	0.26 168	0.24 233	0.24 275	0.47 521	0.22 277	0.13 187	0.24 249	0.16 253	0.06 49	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.07 176	0.05 34

IGEV-Stereo	0.14 152	0.12 269	0.27 181	0.19 143	0.12 236	0.21 257	0.18 284	0.28 205	0.20 155	0.15 161	0.13 78	0.12 112	0.12 142	0.24 249	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.07 232
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 377	0.12 269	0.28 198	0.21 270	0.14 363	0.35 506	0.23 467	0.51 495	0.34 364	0.35 467	0.38 419	0.38 465	0.24 398	0.26 297	0.21 385	0.10 425	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

DAS	0.27 461	0.12 269	0.42 387	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.75 580	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

SepStereo	0.26 453	0.12 269	0.42 387	0.24 449	0.18 501	0.29 421	0.24 489	0.45 425	0.45 501	0.41 540	0.44 492	0.34 432	0.29 480	0.64 539	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.09 373

GANet-ADL	0.21 326	0.12 269	0.45 422	0.23 395	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.46 436	0.35 380	0.25 284	0.32 341	0.32 416	0.19 333	0.24 249	0.20 359	0.10 425	0.07 360	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

HHNet	0.22 360	0.12 269	0.52 481	0.18 88	0.18 501	0.20 226	0.20 383	0.34 286	0.31 331	0.32 417	0.59 575	0.20 254	0.21 350	0.24 249	0.31 500	0.08 280	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.11 467

Patchmatch Stereo++	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo_v2	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.16 192	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

ROB_FTStereo	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

HUI-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.28 292	0.25 322	0.17 292	0.22 223	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

THIR-Stereo	0.29 492	0.12 269	0.41 377	0.19 143	0.11 169	0.28 399	0.72 655	0.32 263	0.35 380	0.37 491	0.65 596	0.34 432	0.50 601	0.57 499	0.45 565	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.09 400	0.07 176	0.07 232

iGMRVC	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

IRAFT_RVC	0.22 360	0.12 269	0.39 346	0.26 522	0.11 169	0.18 149	0.24 489	0.40 367	0.37 404	0.31 395	0.30 317	0.29 381	0.24 398	0.55 484	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.07 232

iRAFT	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.14 97	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.17 292	0.26 297	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

CRE-IMP	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.11 169	0.24 328	0.17 238	0.29 221	0.21 175	0.27 304	0.26 280	0.24 312	0.17 292	0.23 233	0.18 305	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.10 430

cross-raft	0.17 221	0.12 269	0.41 377	0.23 395	0.10 116	0.20 226	0.24 489	0.33 278	0.23 217	0.23 261	0.28 292	0.29 381	0.15 242	0.17 107	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.06 95	0.05 34

RAFT-IKP	0.18 245	0.12 269	0.37 311	0.22 339	0.10 116	0.18 149	0.15 145	0.29 221	0.22 191	0.28 316	0.29 304	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

iRaftStereo_RVC	0.16 203	0.12 269	0.26 169	0.21 270	0.11 169	0.20 226	0.17 238	0.32 263	0.23 217	0.20 237	0.25 271	0.18 228	0.12 142	0.20 178	0.15 226	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.08 256	0.07 232

GES	0.22 360	0.12 269	0.42 387	0.20 216	0.14 363	0.27 379	0.19 331	0.49 468	0.33 354	0.30 377	0.36 395	0.25 322	0.23 380	0.29 350	0.22 405	0.10 425	0.08 448	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.11 467

UPFNet	0.25 436	0.12 269	0.38 330	0.24 449	0.19 528	0.37 517	0.28 541	0.48 458	0.38 418	0.34 450	0.37 404	0.37 457	0.28 465	0.39 418	0.33 512	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.08 310

DIP-Stereo	0.18 245	0.12 269	0.33 262	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.12 29	0.42 393	0.25 247	0.27 304	0.32 341	0.21 266	0.17 292	0.25 279	0.20 359	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.08 310
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-32k-new	0.12 67	0.13 336	0.28 198	0.20 216	0.09 54	0.16 88	0.15 145	0.20 56	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.09 25	0.13 187	0.18 133	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

PSi22	0.14 152	0.13 336	0.29 212	0.19 143	0.09 54	0.17 122	0.12 29	0.28 205	0.23 217	0.13 110	0.14 113	0.22 277	0.13 187	0.29 350	0.14 197	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 176	0.06 137

LiteMatch	0.12 67	0.13 336	0.15 22	0.19 143	0.10 116	0.15 49	0.17 238	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 89	0.21 350	0.14 31	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

Lsterematch	0.18 245	0.13 336	0.33 262	0.19 143	0.10 116	0.23 307	0.17 238	0.25 148	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.24 312	0.21 350	0.23 233	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

DStereoRT	0.35 538	0.13 336	0.51 475	0.25 488	0.16 455	0.42 551	0.19 331	0.48 458	0.39 428	0.30 377	0.39 432	0.24 312	0.39 557	0.64 539	0.30 492	0.08 280	0.07 360	1.54 683	0.41 650	0.08 256	0.11 467

MultiAttention	1.02 656	0.13 336	0.43 400	0.35 614	0.43 637	5.36 683	1.71 684	0.69 631	0.53 568	0.36 483	0.63 593	0.55 579	0.22 366	7.60 691	0.43 557	0.09 375	0.06 230	0.14 552	0.24 621	0.26 618	0.30 632

HI	0.20 305	0.13 336	0.33 262	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

CoSv	0.20 305	0.13 336	0.33 262	0.18 88	0.15 423	0.17 122	0.16 192	0.34 286	0.21 175	0.37 491	0.39 432	0.36 451	0.24 398	0.29 350	0.21 385	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.09 400	0.09 336	0.07 232

ISRNet	0.27 461	0.13 336	0.45 422	0.26 522	0.19 528	0.24 328	0.14 97	0.45 425	0.43 474	0.39 521	0.48 527	0.42 508	0.27 448	0.32 380	0.29 484	0.20 609	0.12 555	0.17 584	0.16 585	0.16 545	0.20 596

DCVSM-stereo	0.24 408	0.13 336	0.52 481	0.20 216	0.14 363	0.26 369	0.13 63	0.34 286	0.34 364	0.41 540	0.33 364	0.47 538	0.29 480	0.30 366	0.22 405	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.12 489	0.15 542

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 377	0.13 336	0.83 587	0.20 216	0.21 555	0.23 307	0.17 238	0.48 458	0.27 270	0.23 261	0.29 304	0.39 477	0.23 380	0.25 279	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.11 483	0.11 452	0.10 430

rvit_stereo_0080	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

test_sample6	0.25 436	0.13 336	0.41 377	0.21 270	0.11 169	0.30 439	0.22 441	0.51 495	0.35 380	0.33 430	0.43 481	0.30 397	0.24 398	0.57 499	0.22 405	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.10 430

test_sample5	0.24 408	0.13 336	0.42 387	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.32 417	0.41 451	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

test_sample4	0.24 408	0.13 336	0.43 400	0.20 216	0.12 236	0.32 467	0.21 414	0.51 495	0.34 364	0.31 395	0.37 404	0.28 370	0.23 380	0.53 476	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

H2IRNET	0.18 245	0.13 336	0.35 282	0.21 270	0.12 236	0.20 226	0.15 145	0.27 183	0.30 318	0.17 209	0.31 332	0.25 322	0.20 342	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.06 137

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 221	0.13 336	0.24 146	0.19 143	0.13 315	0.24 328	0.17 238	0.30 241	0.37 404	0.43 556	0.17 164	0.13 132	0.12 142	0.19 158	0.15 226	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.09 336	0.08 310

DualNet	0.24 408	0.13 336	0.42 387	0.21 270	0.12 236	0.30 439	0.21 414	0.50 478	0.34 364	0.33 430	0.43 481	0.29 381	0.23 380	0.55 484	0.21 385	0.10 425	0.07 360	0.10 410	0.09 400	0.11 452	0.10 430

whm_eth	0.15 188	0.13 336	0.25 160	0.19 143	0.13 315	0.15 49	0.20 383	0.28 205	0.24 233	0.15 161	0.17 164	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.15 226	0.11 464	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.07 232

plain	0.17 221	0.13 336	0.43 400	0.21 270	0.13 315	0.16 88	0.17 238	0.27 183	0.22 191	0.16 190	0.26 280	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.16 253	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.10 404	0.07 232

MaDis-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.26 169	0.19 143	0.14 363	0.16 88	0.13 63	0.25 148	0.21 175	0.13 110	0.14 113	0.14 164	0.11 108	0.17 107	0.17 282	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.07 176	0.06 137

PCWNet_CMD	0.23 377	0.13 336	0.48 448	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

CFNet_ucs	0.24 408	0.13 336	0.50 465	0.20 216	0.15 423	0.28 399	0.17 238	0.49 468	0.45 501	0.32 417	0.42 468	0.39 477	0.22 366	0.31 373	0.21 385	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.09 400	0.12 489	0.11 467

gwcnet-sp	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

scenet	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

DCRE	0.20 305	0.13 336	0.40 354	0.21 270	0.15 423	0.20 226	0.19 331	0.30 241	0.27 270	0.22 255	0.80 619	0.23 298	0.16 262	0.23 233	0.15 226	0.07 122	0.07 360	0.07 146	0.08 298	0.07 176	0.06 137

ssnet	0.24 408	0.13 336	0.63 528	0.22 339	0.14 363	0.34 491	0.22 441	0.44 415	0.39 428	0.35 467	0.34 374	0.27 354	0.27 448	0.35 403	0.25 447	0.09 375	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

fff	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ADStereo(finetuned)	0.19 288	0.13 336	0.49 454	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.31 511	0.21 203	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

IPLGR	0.21 326	0.13 336	0.61 517	0.21 270	0.11 169	0.25 346	0.18 284	0.41 379	0.37 404	0.28 316	0.27 286	0.21 266	0.19 333	0.37 411	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

STrans-v2	0.24 408	0.13 336	0.54 488	0.21 270	0.12 236	0.23 307	0.21 414	0.47 445	0.28 286	0.31 395	0.42 468	0.36 451	0.35 534	0.62 531	0.23 426	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.06 137

TransformOpticalFlow	0.24 408	0.13 336	0.56 498	0.23 395	0.11 169	0.21 257	0.19 331	0.40 367	0.32 340	0.30 377	0.43 481	0.36 451	0.31 511	0.61 523	0.20 359	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.06 95	0.07 232

IIG-Stereo	0.23 377	0.13 336	0.35 282	0.29 574	0.12 236	0.23 307	0.14 97	0.38 344	0.31 331	0.34 450	0.37 404	0.33 423	0.21 350	0.70 560	0.26 461	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

CroCo-Stereo	0.14 152	0.13 336	0.24 146	0.25 488	0.11 169	0.11 12	0.18 284	0.32 263	0.23 217	0.12 80	0.12 59	0.18 228	0.12 142	0.14 31	0.13 160	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.07 176	0.06 137
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
ICVP	0.23 377	0.13 336	0.44 410	0.26 522	0.14 363	0.29 421	0.25 506	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.43 481	0.35 446	0.25 419	0.26 297	0.23 426	0.12 503	0.09 483	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.10 430
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 203	0.13 336	0.29 212	0.22 339	0.15 423	0.19 184	0.13 63	0.32 263	0.26 259	0.26 296	0.20 210	0.19 244	0.17 292	0.21 203	0.15 226	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.06 95	0.07 232

CFNet_pseudo	0.23 377	0.13 336	0.47 438	0.19 143	0.13 315	0.26 369	0.16 192	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

DCANet	0.18 245	0.13 336	0.40 354	0.19 143	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.34 286	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.18 228	0.23 380	0.20 178	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.07 232

csc	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

cscssc	0.19 288	0.13 336	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.19 184	0.18 284	0.35 309	0.43 474	0.29 345	0.30 317	0.18 228	0.28 465	0.20 178	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.05 62	0.05 7	0.07 232

ac_64	0.27 461	0.13 336	0.41 377	0.24 449	0.17 479	0.36 511	0.22 441	0.46 436	0.33 354	0.35 467	0.36 395	0.52 568	0.30 494	0.62 531	0.32 505	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.09 336	0.08 310

ACVNet	0.23 377	0.13 336	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.27 379	0.23 467	0.39 356	0.44 489	0.28 316	0.41 451	0.38 465	0.26 429	0.27 317	0.32 505	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.07 232

acv_ft	0.25 436	0.13 336	0.40 354	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.21 414	0.45 425	0.44 489	0.38 506	0.41 451	0.38 465	0.27 448	0.27 317	0.35 521	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.07 232

DSFCA	0.27 461	0.13 336	0.36 302	0.20 216	0.17 479	0.38 525	0.31 564	0.47 445	0.43 474	0.43 556	0.37 404	0.39 477	0.29 480	0.52 469	0.32 505	0.12 503	0.10 513	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

MSMDNet	0.23 377	0.13 336	0.48 448	0.20 216	0.13 315	0.28 399	0.16 192	0.46 436	0.46 519	0.29 345	0.36 395	0.37 457	0.24 398	0.28 331	0.20 359	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.09 373

ccs_rob	0.23 377	0.13 336	0.47 438	0.20 216	0.13 315	0.26 369	0.17 238	0.44 415	0.44 489	0.29 345	0.37 404	0.38 465	0.23 380	0.29 350	0.21 385	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.08 298	0.11 452	0.09 373

DISCO	0.32 515	0.13 336	0.51 475	0.25 488	0.16 455	0.48 582	0.25 506	0.50 478	0.57 584	0.37 491	0.45 504	0.62 602	0.36 538	0.64 539	0.49 576	0.09 375	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.12 489	0.11 467

Hybrid-DGEV-03	0.20 305	0.14 383	0.31 237	0.22 339	0.12 236	0.26 369	0.16 192	0.31 251	0.27 270	0.32 417	0.58 572	0.23 298	0.15 242	0.23 233	0.17 282	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.07 216	0.08 256	0.06 137

Select-FE	0.23 377	0.14 383	0.78 567	0.22 339	0.18 501	0.22 285	0.13 63	0.43 407	0.26 259	0.28 316	0.33 364	0.39 477	0.29 480	0.27 317	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.13 550	0.08 256	0.12 491

SCV	0.14 152	0.14 383	0.24 146	0.21 270	0.11 169	0.15 49	0.16 192	0.31 251	0.18 107	0.11 50	0.15 127	0.13 132	0.10 71	0.23 233	0.11 42	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 113	0.14 383	0.19 83	0.26 522	0.09 54	0.15 49	0.13 63	0.22 89	0.18 107	0.12 80	0.11 39	0.10 54	0.13 187	0.21 203	0.12 105	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.05 34

AIO-test1	0.19 288	0.14 383	0.41 377	0.27 550	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.39 356	0.36 393	0.17 209	0.26 280	0.18 228	0.13 187	0.28 331	0.14 197	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.06 95	0.09 373

rvit_0105_6	0.19 288	0.14 383	0.34 273	0.23 395	0.14 363	0.18 149	0.20 383	0.29 221	0.37 404	0.18 227	0.22 238	0.23 298	0.17 292	0.26 297	0.17 282	0.15 562	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

UGAM	0.26 453	0.14 383	0.45 422	0.25 488	0.12 236	0.23 307	0.25 506	0.32 263	0.41 458	0.31 395	0.42 468	0.41 499	0.22 366	0.92 622	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.14 552	0.12 522	0.10 404	0.07 232

rvit_stereo_0081_aga	0.16 203	0.14 383	0.28 198	0.21 270	0.13 315	0.19 184	0.17 238	0.23 112	0.24 233	0.17 209	0.21 225	0.19 244	0.13 187	0.19 158	0.14 197	0.11 464	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.07 232

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 436	0.14 383	0.95 610	0.21 270	0.27 606	0.20 226	0.19 331	0.48 458	0.25 247	0.26 296	0.55 560	0.34 432	0.18 318	0.25 279	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.12 522	0.12 489	0.12 491

rvit_stereo_ft	0.17 221	0.14 383	0.30 222	0.25 488	0.14 363	0.17 122	0.21 414	0.28 205	0.26 259	0.16 190	0.19 193	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.17 282	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.07 232

ACVNet-DCA	0.18 245	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

xx1	0.20 305	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.28 370	0.24 398	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.10 410	0.09 400	0.09 336	0.09 373

1test111	0.19 288	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.41 379	0.27 270	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.34 394	0.22 405	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.09 336	0.09 373

cc1	0.18 245	0.14 383	0.38 330	0.23 395	0.11 169	0.31 455	0.19 331	0.35 309	0.47 524	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.18 318	0.28 331	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

tt1	0.18 245	0.14 383	0.35 282	0.23 395	0.11 169	0.30 439	0.19 331	0.35 309	0.44 489	0.17 209	0.19 193	0.13 132	0.16 262	0.27 317	0.11 42	0.08 280	0.05 39	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.08 310

GCAP-Stereo	0.14 152	0.14 383	0.33 262	0.20 216	0.09 54	0.21 257	0.10 8	0.26 168	0.20 155	0.18 227	0.19 193	0.15 184	0.13 187	0.17 107	0.13 160	0.07 122	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.06 95	0.06 137

CRFU-Net	0.28 481	0.14 383	0.45 422	0.25 488	0.15 423	0.45 568	0.23 467	0.50 478	0.30 318	0.43 556	0.41 451	0.48 544	0.46 589	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.08 298	0.10 404	0.10 430

hknet	0.25 436	0.14 383	0.40 354	0.25 488	0.15 423	0.35 506	0.21 414	0.56 561	0.37 404	0.34 450	0.35 385	0.43 512	0.27 448	0.37 411	0.21 385	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.10 444	0.09 336	0.09 373

GMOStereo	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

error version	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

test-v	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

GwcNet-ADL	0.22 360	0.14 383	0.58 506	0.24 449	0.13 315	0.22 285	0.23 467	0.49 468	0.40 446	0.27 304	0.29 304	0.30 397	0.20 342	0.26 297	0.23 426	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

OMP-Stereo	0.23 377	0.14 383	0.35 282	0.29 574	0.13 315	0.21 257	0.16 192	0.37 338	0.33 354	0.34 450	0.30 317	0.34 432	0.19 333	0.70 560	0.24 437	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.07 216	0.07 176	0.06 137

test-2	0.18 245	0.14 383	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.20 226	0.27 525	0.26 168	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.26 344	0.17 292	0.15 65	0.12 105	0.07 122	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.05 34

raft+_RVC	0.18 245	0.14 383	0.32 245	0.21 270	0.15 423	0.21 257	0.16 192	0.38 344	0.34 364	0.21 248	0.28 292	0.20 254	0.15 242	0.24 249	0.19 338	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.08 310

sCroCo_RVC	0.18 245	0.14 383	0.49 454	0.27 550	0.18 501	0.22 285	0.17 238	0.27 183	0.23 217	0.14 141	0.22 238	0.17 216	0.14 223	0.21 203	0.15 226	0.10 425	0.11 537	0.09 332	0.09 400	0.09 336	0.09 373

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 221	0.14 383	0.32 245	0.20 216	0.09 54	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.25 284	0.33 364	0.20 254	0.17 292	0.19 158	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.07 146	0.07 216	0.07 176	0.05 34

MMNet	0.27 461	0.14 383	0.49 454	0.24 449	0.17 479	0.47 576	0.22 441	0.45 425	0.51 554	0.39 521	0.41 451	0.36 451	0.33 521	0.39 418	0.34 517	0.08 280	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

delet	0.27 461	0.14 383	0.40 354	0.23 395	0.19 528	0.41 544	0.29 548	0.49 468	0.48 533	0.33 430	0.41 451	0.37 457	0.30 494	0.48 449	0.34 517	0.09 375	0.09 483	0.11 466	0.12 522	0.08 256	0.08 310

UNet	0.28 481	0.14 383	0.69 549	0.23 395	0.20 547	0.44 562	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.43 512	0.33 521	0.40 425	0.31 500	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.08 310

HGLStereo	0.27 461	0.14 383	0.46 430	0.24 449	0.21 555	0.33 478	0.23 467	0.50 478	0.42 466	0.35 467	0.48 527	0.41 499	0.33 521	0.45 439	0.33 512	0.11 464	0.10 513	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.12 491

GANet-RSSM	0.24 408	0.14 383	0.36 302	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.21 414	0.45 425	0.33 354	0.29 345	0.39 432	0.39 477	0.28 465	0.58 506	0.23 426	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.09 373

DMCA	0.22 360	0.14 383	0.36 302	0.22 339	0.14 363	0.27 379	0.20 383	0.43 407	0.38 418	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.24 398	0.24 249	0.28 472	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.08 298	0.10 404	0.11 467

RASNet	0.28 481	0.14 383	0.44 410	0.22 339	0.18 501	0.32 467	0.19 331	0.48 458	0.38 418	0.29 345	0.43 481	0.47 538	0.37 547	0.79 595	0.36 527	0.09 375	0.07 360	0.07 146	0.09 400	0.07 176	0.07 232

MDST_ROB	0.48 599	0.14 383	0.95 610	0.30 585	0.21 555	1.33 664	0.32 572	0.77 641	0.56 581	1.06 653	0.71 607	0.49 550	0.35 534	1.26 653	0.38 530	0.13 522	0.11 537	0.16 578	0.13 550	0.12 489	0.12 491

Hybrid-DGEV-2	0.21 326	0.15 418	0.34 273	0.24 449	0.13 315	0.28 399	0.14 97	0.48 458	0.44 489	0.27 304	0.24 261	0.25 322	0.25 419	0.28 331	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.07 176	0.07 232

G2L-ROB	0.23 377	0.15 418	0.41 377	0.19 143	0.12 236	0.27 379	0.21 414	0.47 445	0.33 354	0.34 450	0.31 332	0.41 499	0.22 366	0.49 454	0.26 461	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.10 430

FACV-RUCA	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.23 395	0.23 584	0.26 369	0.19 331	0.39 356	0.34 364	0.25 284	0.32 341	0.21 266	0.24 398	0.24 249	0.19 338	0.10 425	0.07 360	0.15 567	0.08 298	0.16 545	0.13 508

DDVS	0.25 436	0.15 418	0.39 346	0.24 449	0.17 479	0.34 491	0.21 414	0.41 379	0.30 318	0.33 430	0.41 451	0.48 544	0.21 350	0.52 469	0.27 467	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.14 530

rvit_0105_5	0.21 326	0.15 418	0.38 330	0.23 395	0.13 315	0.22 285	0.24 489	0.36 328	0.39 428	0.21 248	0.23 247	0.26 344	0.19 333	0.26 297	0.19 338	0.15 562	0.13 567	0.12 504	0.12 522	0.10 404	0.09 373

rvit_0105_4	0.20 305	0.15 418	0.38 330	0.23 395	0.14 363	0.20 226	0.22 441	0.33 278	0.39 428	0.19 233	0.24 261	0.25 322	0.19 333	0.27 317	0.17 282	0.16 578	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.11 452	0.08 310

ITSA-stereo	0.25 436	0.15 418	0.33 262	0.23 395	0.11 169	0.27 379	0.18 284	0.56 561	0.59 588	0.31 395	0.32 341	0.33 423	0.28 465	0.49 454	0.30 492	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.13 508

test_sample7	0.25 436	0.15 418	0.35 282	0.20 216	0.14 363	0.28 399	0.21 414	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.14 547	0.09 483	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

MyStereo8	0.22 360	0.15 418	0.63 528	0.21 270	0.17 479	0.31 455	0.16 192	0.36 328	0.32 340	0.28 316	0.36 395	0.25 322	0.18 318	0.25 279	0.28 472	0.08 280	0.07 360	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.12 491

CASS	0.21 326	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.11 169	0.28 399	0.19 331	0.39 356	0.30 318	0.32 417	0.34 374	0.25 322	0.24 398	0.25 279	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.11 452	0.11 467
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 188	0.15 418	0.28 198	0.25 488	0.18 501	0.11 12	0.19 331	0.28 205	0.21 175	0.13 110	0.16 146	0.15 184	0.12 142	0.17 107	0.14 197	0.07 122	0.07 360	0.08 239	0.06 143	0.08 256	0.07 232

NINENet	0.25 436	0.15 418	0.37 311	0.23 395	0.16 455	0.43 560	0.17 238	0.60 595	0.46 519	0.32 417	0.37 404	0.32 416	0.20 342	0.42 430	0.21 385	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.08 298	0.11 452	0.10 430

Sa-1000	0.22 360	0.15 418	0.35 282	0.23 395	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.47 445	0.39 428	0.30 377	0.50 532	0.26 344	0.19 333	0.33 387	0.16 253	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

CSP-Net	0.27 461	0.15 418	0.30 222	0.21 270	0.14 363	0.44 562	0.24 489	0.50 478	0.40 446	0.41 540	0.43 481	0.42 508	0.26 429	0.66 550	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.09 373

IPLG	0.21 326	0.15 418	0.53 485	0.21 270	0.12 236	0.28 399	0.17 238	0.42 393	0.30 318	0.33 430	0.32 341	0.15 184	0.17 292	0.50 458	0.21 385	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

MIPNet	0.21 326	0.15 418	0.52 481	0.21 270	0.12 236	0.27 379	0.20 383	0.45 425	0.37 404	0.30 377	0.23 247	0.19 244	0.24 398	0.27 317	0.19 338	0.07 122	0.05 39	0.08 239	0.07 216	0.07 176	0.06 137

PSMNet-ADL	0.25 436	0.15 418	0.32 245	0.26 522	0.14 363	0.31 455	0.22 441	0.44 415	0.36 393	0.27 304	0.33 364	0.41 499	0.28 465	0.61 523	0.29 484	0.11 464	0.09 483	0.09 332	0.11 483	0.10 404	0.10 430

rafts_anoy	0.18 245	0.15 418	0.35 282	0.22 339	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.32 263	0.30 318	0.23 261	0.25 271	0.20 254	0.16 262	0.22 223	0.19 338	0.08 280	0.07 360	0.10 410	0.12 522	0.09 336	0.08 310

pcwnet_v2	0.32 515	0.15 418	1.26 641	0.23 395	0.18 501	0.32 467	0.18 284	0.59 586	0.60 592	0.36 483	0.45 504	0.35 446	0.29 480	0.36 408	0.25 447	0.14 547	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.15 542

RALCasStereoNet	0.18 245	0.15 418	0.33 262	0.21 270	0.14 363	0.21 257	0.18 284	0.31 251	0.25 247	0.21 248	0.29 304	0.22 277	0.15 242	0.27 317	0.17 282	0.08 280	0.10 513	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.09 373

ADLNet	0.28 481	0.15 418	0.42 387	0.23 395	0.19 528	0.34 491	0.23 467	0.53 526	0.43 474	0.42 550	0.41 451	0.44 523	0.27 448	0.55 484	0.35 521	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.12 491

AFF-stereo	0.18 245	0.15 418	0.32 245	0.21 270	0.10 116	0.18 149	0.18 284	0.33 278	0.27 270	0.25 284	0.37 404	0.25 322	0.17 292	0.24 249	0.15 226	0.06 49	0.05 39	0.08 239	0.08 298	0.07 176	0.05 34

cf-r	0.24 408	0.15 418	0.44 410	0.21 270	0.14 363	0.27 379	0.22 441	0.42 393	0.40 446	0.30 377	0.42 468	0.42 508	0.26 429	0.43 432	0.25 447	0.11 464	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.08 310

PSMNet-RSSM	0.24 408	0.15 418	0.36 302	0.21 270	0.14 363	0.25 346	0.20 383	0.48 458	0.37 404	0.30 377	0.44 492	0.38 465	0.26 429	0.52 469	0.22 405	0.12 503	0.07 360	0.11 466	0.13 550	0.10 404	0.09 373

CFNet-ft	0.24 408	0.15 418	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

CFNet_RVC	0.24 408	0.15 418	0.35 282	0.18 88	0.15 423	0.30 439	0.21 414	0.39 356	0.36 393	0.28 316	0.40 443	0.43 512	0.25 419	0.47 446	0.24 437	0.12 503	0.07 360	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.09 373

G2L-Stereo_test	0.24 408	0.16 444	0.38 330	0.19 143	0.13 315	0.27 379	0.24 489	0.49 468	0.38 418	0.37 491	0.37 404	0.40 492	0.24 398	0.52 469	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.06 143	0.09 336	0.08 310

coex_refinement	0.26 453	0.16 444	0.36 302	0.23 395	0.15 423	0.31 455	0.20 383	0.49 468	0.42 466	0.35 467	0.42 468	0.45 528	0.27 448	0.55 484	0.33 512	0.10 425	0.06 230	0.07 146	0.07 216	0.10 404	0.10 430

G2L-Stereo	0.25 436	0.16 444	0.47 438	0.22 339	0.14 363	0.25 346	0.18 284	0.46 436	0.35 380	0.33 430	0.37 404	0.40 492	0.22 366	0.60 516	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.09 336	0.09 373

4D-IteraStereo	0.17 221	0.16 444	0.50 465	0.21 270	0.14 363	0.19 184	0.17 238	0.28 205	0.28 286	0.23 261	0.20 210	0.20 254	0.11 108	0.19 158	0.14 197	0.06 49	0.04 2	0.10 410	0.08 298	0.08 256	0.06 137

CBFPSM	0.27 461	0.16 444	0.67 543	0.20 216	0.14 363	0.38 525	0.25 506	0.40 367	0.36 393	0.33 430	0.36 395	0.56 583	0.38 551	0.32 380	0.38 530	0.08 280	0.08 448	0.07 146	0.08 298	0.09 336	0.11 467

ToySt	0.24 408	0.16 444	0.48 448	0.21 270	0.13 315	0.29 421	0.29 548	0.39 356	0.39 428	0.27 304	0.35 385	0.39 477	0.31 511	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.11 452	0.10 430

ssnet_v2	0.28 481	0.16 444	0.44 410	0.22 339	0.15 423	0.40 540	0.30 559	0.57 571	0.46 519	0.38 506	0.36 395	0.47 538	0.29 480	0.38 416	0.39 538	0.13 522	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.11 467

TestStereo1	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

RAFT_CTSACE	0.21 326	0.16 444	0.41 377	0.25 488	0.15 423	0.22 285	0.24 489	0.32 263	0.28 286	0.33 430	0.51 538	0.29 381	0.17 292	0.32 380	0.13 160	0.06 49	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.06 137

SA-5K	0.21 326	0.16 444	0.32 245	0.26 522	0.13 315	0.26 369	0.27 525	0.40 367	0.36 393	0.29 345	0.39 432	0.22 277	0.21 350	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.08 256	0.07 232

SA	0.22 360	0.16 444	0.36 302	0.23 395	0.13 315	0.24 328	0.23 467	0.45 425	0.40 446	0.27 304	0.44 492	0.23 298	0.23 380	0.33 387	0.17 282	0.07 122	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.08 256	0.06 137

AACVNet	0.26 453	0.16 444	0.37 311	0.22 339	0.14 363	0.29 421	0.19 331	0.41 379	0.31 331	0.38 506	0.42 468	0.43 512	0.28 465	0.73 571	0.25 447	0.11 464	0.08 448	0.11 466	0.09 400	0.13 505	0.11 467

psm_up	0.29 492	0.16 444	0.41 377	0.26 522	0.17 479	0.32 467	0.26 519	0.55 545	0.43 474	0.36 483	0.40 443	0.45 528	0.37 547	0.58 506	0.30 492	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.10 404	0.10 430

UCFNet_RVC	0.24 408	0.16 444	0.34 273	0.18 88	0.15 423	0.33 478	0.16 192	0.46 436	0.35 380	0.29 345	0.35 385	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.22 405	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.14 564	0.13 505	0.12 491

AdaStereo	0.24 408	0.16 444	0.37 311	0.24 449	0.12 236	0.32 467	0.17 238	0.54 535	0.42 466	0.33 430	0.38 419	0.35 446	0.21 350	0.30 366	0.22 405	0.14 547	0.06 230	0.13 525	0.08 298	0.11 452	0.08 310
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.
NVstereo2D	0.31 506	0.16 444	0.54 488	0.24 449	0.22 571	0.42 551	0.28 541	0.58 580	0.56 581	0.28 316	0.38 419	0.40 492	0.30 494	0.71 563	0.28 472	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.10 444	0.19 584	0.16 551

MLCV	0.22 360	0.16 444	0.44 410	0.21 270	0.08 23	0.29 421	0.19 331	0.38 344	0.37 404	0.38 506	0.44 492	0.31 406	0.21 350	0.41 427	0.24 437	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.07 176	0.06 137

HSM	0.28 481	0.16 444	0.35 282	0.20 216	0.15 423	0.33 478	0.19 331	0.53 526	0.37 404	0.36 483	0.38 419	0.67 618	0.31 511	0.89 617	0.23 426	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.08 256	0.08 310

DLCB_ROB	0.28 481	0.16 444	0.34 273	0.27 550	0.16 455	0.38 525	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.46 571	0.46 514	0.51 562	0.33 521	0.53 476	0.33 512	0.10 425	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.09 373

rvit_0105_3	0.23 377	0.17 463	0.40 354	0.25 488	0.15 423	0.24 328	0.28 541	0.38 344	0.41 458	0.25 284	0.25 271	0.28 370	0.21 350	0.28 331	0.20 359	0.15 562	0.13 567	0.14 552	0.15 573	0.10 404	0.09 373

rvit_stereo_0075_2	0.24 408	0.17 463	0.50 465	0.26 522	0.22 571	0.22 285	0.15 145	0.40 367	0.35 380	0.27 304	0.37 404	0.29 381	0.20 342	0.28 331	0.19 338	0.17 589	0.12 555	0.19 600	0.12 522	0.13 505	0.13 508

raft_robust	0.22 360	0.17 463	0.30 222	0.22 339	0.12 236	0.23 307	0.22 441	0.49 468	0.48 533	0.32 417	0.32 341	0.26 344	0.23 380	0.53 476	0.15 226	0.07 122	0.06 230	0.08 239	0.10 444	0.08 256	0.06 137

ADLNet2	0.30 499	0.17 463	0.72 560	0.23 395	0.17 479	0.36 511	0.24 489	0.52 514	0.51 554	0.32 417	0.38 419	0.45 528	0.30 494	0.69 557	0.35 521	0.10 425	0.08 448	0.09 332	0.09 400	0.12 489	0.10 430

TRStereo	0.19 288	0.17 463	0.47 438	0.23 395	0.19 528	0.19 184	0.16 192	0.52 514	0.28 286	0.20 237	0.19 193	0.21 266	0.13 187	0.24 249	0.13 160	0.09 375	0.06 230	0.09 332	0.11 483	0.06 95	0.06 137

RAFT	0.21 326	0.17 463	0.32 245	0.24 449	0.12 236	0.25 346	0.27 525	0.35 309	0.28 286	0.33 430	0.33 364	0.38 465	0.22 366	0.29 350	0.17 282	0.08 280	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.10 404	0.06 137

111	0.20 305	0.17 463	0.40 354	0.18 88	0.09 54	0.24 328	0.17 238	0.41 379	0.45 501	0.23 261	0.29 304	0.29 381	0.21 350	0.24 249	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.07 176	0.08 310

hitnet-ft	0.29 492	0.17 463	0.40 354	0.19 143	0.14 363	0.39 534	0.23 467	0.44 415	0.41 458	0.36 483	0.46 514	0.53 573	0.34 530	0.76 585	0.32 505	0.14 547	0.10 513	0.13 525	0.10 444	0.15 537	0.13 508

GwcNet-RSSM	0.26 453	0.17 463	0.46 430	0.21 270	0.13 315	0.28 399	0.23 467	0.44 415	0.42 466	0.31 395	0.45 504	0.40 492	0.26 429	0.55 484	0.28 472	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.10 444	0.09 336	0.08 310

stereogan	0.37 553	0.17 463	0.65 537	0.27 550	0.22 571	0.62 616	0.26 519	0.59 586	0.63 602	0.43 556	0.60 580	0.67 618	0.42 575	0.68 555	0.35 521	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.12 522	0.19 584	0.17 564

HITNet	0.20 305	0.17 463	0.43 400	0.19 143	0.08 23	0.27 379	0.14 97	0.42 393	0.30 318	0.29 345	0.32 341	0.27 354	0.21 350	0.28 331	0.25 447	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.09 336	0.06 137
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
StereoDRNet-Refined	0.27 461	0.17 463	0.35 282	0.25 488	0.14 363	0.37 517	0.21 414	0.47 445	0.41 458	0.44 563	0.51 538	0.41 499	0.28 465	0.45 439	0.37 528	0.09 375	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.10 404	0.10 430
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 524	0.17 463	0.61 517	0.27 550	0.19 528	0.46 570	0.29 548	0.65 616	0.51 554	0.47 578	0.46 514	0.44 523	0.34 530	0.62 531	0.41 553	0.12 503	0.08 448	0.13 525	0.12 522	0.12 489	0.10 430

SGM-Forest	0.36 543	0.17 463	0.47 438	0.23 395	0.16 455	0.45 568	0.41 615	0.55 545	0.48 533	0.52 596	0.60 580	0.52 568	0.41 566	0.85 609	0.50 582	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.15 573	0.15 537	0.15 542
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 492	0.18 477	0.79 574	0.23 395	0.16 455	0.47 576	0.19 331	0.36 328	0.34 364	0.29 345	0.33 364	0.67 618	0.42 575	0.54 482	0.30 492	0.10 425	0.09 483	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.11 467

DispNO	0.27 461	0.18 477	0.62 525	0.23 395	0.17 479	0.25 346	0.22 441	0.45 425	0.41 458	0.32 417	0.39 432	0.38 465	0.27 448	0.77 591	0.27 467	0.09 375	0.07 360	0.10 410	0.10 444	0.08 256	0.08 310

StereoVision	0.22 360	0.18 477	0.37 311	0.27 550	0.17 479	0.23 307	0.22 441	0.38 344	0.31 331	0.20 237	0.51 538	0.22 277	0.16 262	0.28 331	0.18 305	0.11 464	0.12 555	0.13 525	0.13 550	0.10 404	0.07 232

LL-Strereo2	0.18 245	0.18 477	0.39 346	0.22 339	0.12 236	0.24 328	0.13 63	0.31 251	0.23 217	0.24 275	0.20 210	0.24 312	0.12 142	0.26 297	0.15 226	0.06 49	0.06 230	0.12 504	0.09 400	0.08 256	0.07 232

iinet-f	0.30 499	0.18 477	1.03 621	0.20 216	0.15 423	0.44 562	0.22 441	0.45 425	0.37 404	0.35 467	0.44 492	0.41 499	0.34 530	0.34 394	0.40 545	0.10 425	0.09 483	0.08 239	0.08 298	0.13 505	0.11 467

RAFT+CT+SA	0.21 326	0.18 477	0.33 262	0.25 488	0.18 501	0.23 307	0.29 548	0.40 367	0.36 393	0.24 275	0.38 419	0.18 228	0.16 262	0.32 380	0.16 253	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.12 522	0.09 336	0.09 373

iRaft-Stereo_5w	0.23 377	0.18 477	0.44 410	0.22 339	0.13 315	0.19 184	0.19 331	0.37 338	0.32 340	0.28 316	0.37 404	0.34 432	0.23 380	0.65 546	0.27 467	0.06 49	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.09 336	0.08 310

LMCR-Stereo	0.26 453	0.18 477	0.49 454	0.28 571	0.14 363	0.36 511	0.23 467	0.54 535	0.34 364	0.39 521	0.40 443	0.29 381	0.29 480	0.37 411	0.27 467	0.11 464	0.07 360	0.09 332	0.07 216	0.13 505	0.09 373

Anonymous3	0.23 377	0.18 477	0.63 528	0.27 550	0.18 501	0.41 544	0.23 467	0.43 407	0.35 380	0.23 261	0.27 286	0.20 254	0.18 318	0.27 317	0.18 305	0.12 503	0.11 537	0.10 410	0.10 444	0.11 452	0.12 491

XX-TBD	0.15 188	0.18 477	0.28 198	0.22 339	0.10 116	0.22 285	0.15 145	0.22 89	0.27 270	0.22 255	0.26 280	0.14 164	0.12 142	0.16 89	0.13 160	0.08 280	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 176	0.06 137

RALAANet	0.19 288	0.18 477	0.37 311	0.23 395	0.14 363	0.23 307	0.13 63	0.37 338	0.29 305	0.28 316	0.26 280	0.25 322	0.15 242	0.26 297	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.08 298	0.09 336	0.06 137

FAT-Stereo	0.36 543	0.18 477	0.73 564	0.26 522	0.18 501	0.33 478	0.29 548	0.60 595	0.59 588	0.46 571	0.60 580	0.60 596	0.50 601	0.61 523	0.34 517	0.13 522	0.14 577	0.13 525	0.12 522	0.14 523	0.18 577

BEATNet_4x	0.22 360	0.18 477	0.47 438	0.22 339	0.10 116	0.28 399	0.14 97	0.46 436	0.32 340	0.31 395	0.34 374	0.31 406	0.25 419	0.31 373	0.29 484	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.06 143	0.10 404	0.08 310

RYNet	0.37 553	0.18 477	0.59 512	0.25 488	0.28 611	0.61 614	0.32 572	0.59 586	0.59 588	0.41 540	0.38 419	0.57 588	0.39 557	0.87 612	0.53 587	0.11 464	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.18 576	0.18 577

iResNet	0.24 408	0.18 477	0.61 517	0.25 488	0.11 169	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.43 474	0.33 430	0.43 481	0.27 354	0.22 366	0.34 394	0.26 461	0.07 122	0.05 39	0.07 146	0.06 143	0.08 256	0.07 232

CBMV_ROB	0.33 524	0.18 477	0.53 485	0.21 270	0.14 363	0.33 478	0.20 383	0.51 495	0.45 501	0.51 590	0.55 560	0.45 528	0.42 575	0.71 563	0.32 505	0.18 600	0.19 617	0.23 613	0.21 609	0.14 523	0.15 542

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 152	0.19 493	0.70 555	0.17 41	0.12 236	0.13 22	0.14 97	0.24 131	0.17 87	0.10 29	0.12 59	0.10 54	0.10 71	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 216	0.05 7	0.07 232

rvit_105_1	0.27 461	0.19 493	0.46 430	0.27 550	0.19 528	0.30 439	0.35 589	0.44 415	0.51 554	0.31 395	0.31 332	0.31 406	0.26 429	0.35 403	0.25 447	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.11 452	0.10 430

DualNet (step1)	0.28 481	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.39 418	0.23 426	0.23 614	0.09 483	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_sample9	0.42 577	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.51 495	0.38 418	0.37 491	0.34 374	0.37 457	0.30 494	0.66 550	0.91 631	0.23 614	1.82 685	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_sample8	0.49 602	0.19 493	0.50 465	0.18 88	0.16 455	0.34 491	0.20 383	0.55 545	0.34 364	0.62 615	0.38 419	1.15 649	0.67 630	0.66 550	0.91 631	0.23 614	1.82 685	0.28 626	0.24 621	0.18 576	0.16 551

test_5	0.23 377	0.19 493	0.38 330	0.26 522	0.18 501	0.25 346	0.29 548	0.40 367	0.37 404	0.29 345	0.40 443	0.25 322	0.22 366	0.34 394	0.18 305	0.07 122	0.05 39	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.10 430

AASNet	0.27 461	0.19 493	0.49 454	0.26 522	0.17 479	0.34 491	0.20 383	0.62 607	0.48 533	0.35 467	0.40 443	0.32 416	0.25 419	0.28 331	0.34 517	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.08 298	0.13 505	0.11 467

AnonymousM	0.17 221	0.19 493	0.24 146	0.18 88	0.10 116	0.18 149	0.17 238	0.30 241	0.23 217	0.26 296	0.20 210	0.18 228	0.14 223	0.19 158	0.14 197	0.09 375	0.06 230	0.38 641	0.15 573	0.06 95	0.05 34

TestStereo	0.21 326	0.19 493	0.40 354	0.25 488	0.10 116	0.22 285	0.21 414	0.31 251	0.31 331	0.23 261	0.34 374	0.22 277	0.18 318	0.62 531	0.18 305	0.08 280	0.06 230	0.10 410	0.07 216	0.11 452	0.06 137

CVANet_RVC	0.30 499	0.19 493	0.41 377	0.26 522	0.16 455	0.33 478	0.26 519	0.52 514	0.47 524	0.40 531	0.46 514	0.43 512	0.31 511	0.89 617	0.26 461	0.14 547	0.09 483	0.14 552	0.13 550	0.14 523	0.10 430

DeepPruner_ROB	0.26 453	0.19 493	0.44 410	0.21 270	0.16 455	0.30 439	0.21 414	0.52 514	0.32 340	0.35 467	0.38 419	0.39 477	0.26 429	0.42 430	0.24 437	0.15 562	0.11 537	0.11 466	0.11 483	0.14 523	0.13 508

iResNet_ROB	0.25 436	0.19 493	0.40 354	0.20 216	0.12 236	0.30 439	0.16 192	0.55 545	0.53 568	0.38 506	0.43 481	0.37 457	0.26 429	0.38 416	0.22 405	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.04 1	0.09 336	0.09 373

SGM_RVC	0.50 606	0.19 493	0.50 465	0.25 488	0.15 423	0.69 624	0.39 609	0.68 630	0.82 631	0.95 647	0.84 624	1.13 646	0.76 638	1.16 646	0.60 599	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.16 585	0.16 545	0.17 564
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 305	0.20 506	0.36 302	0.26 522	0.15 423	0.22 285	0.16 192	0.42 393	0.42 466	0.16 190	0.29 304	0.15 184	0.11 108	0.26 297	0.13 160	0.18 600	0.06 230	0.10 410	0.11 483	0.07 176	0.07 232

fast-acv-ft	0.31 506	0.20 506	0.81 580	0.24 449	0.18 501	0.46 570	0.27 525	0.41 379	0.49 542	0.39 521	0.55 560	0.49 550	0.35 534	0.37 411	0.38 530	0.11 464	0.11 537	0.11 466	0.12 522	0.12 489	0.09 373

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 499	0.20 506	0.70 555	0.21 270	0.17 479	0.46 570	0.27 525	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.55 560	0.43 512	0.30 494	0.46 442	0.38 530	0.09 375	0.06 230	0.07 146	0.06 143	0.11 452	0.10 430

ACRE	0.21 326	0.20 506	0.62 525	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.28 286	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

SACVNet	0.30 499	0.20 506	0.41 377	0.25 488	0.18 501	0.34 491	0.25 506	0.52 514	0.40 446	0.41 540	0.44 492	0.46 536	0.32 518	0.71 563	0.25 447	0.13 522	0.10 513	0.12 504	0.12 522	0.16 545	0.17 564

GEStereo_RVC	0.27 461	0.20 506	0.44 410	0.27 550	0.16 455	0.33 478	0.25 506	0.56 561	0.54 572	0.34 450	0.38 419	0.34 432	0.25 419	0.51 463	0.28 472	0.12 503	0.08 448	0.09 332	0.08 298	0.11 452	0.11 467

APVNet	0.36 543	0.20 506	0.70 555	0.26 522	0.22 571	0.52 600	0.35 589	0.61 599	0.44 489	0.38 506	0.52 546	0.48 544	0.38 551	0.84 608	0.46 571	0.13 522	0.14 577	0.15 567	0.16 585	0.16 545	0.15 542

S-Stereo	0.38 560	0.20 506	1.05 622	0.27 550	0.22 571	0.38 525	0.32 572	0.55 545	0.66 606	0.39 521	0.59 575	0.49 550	0.41 566	0.75 580	0.40 545	0.12 503	0.15 592	0.13 525	0.13 550	0.16 545	0.21 605

STTStereo	0.28 481	0.20 506	0.61 517	0.25 488	0.17 479	0.29 421	0.24 489	0.47 445	0.39 428	0.39 521	0.41 451	0.44 523	0.28 465	0.40 425	0.28 472	0.13 522	0.12 555	0.13 525	0.16 585	0.12 489	0.11 467

CFNet	0.27 461	0.20 506	0.44 410	0.22 339	0.14 363	0.33 478	0.14 97	0.51 495	0.45 501	0.30 377	0.40 443	0.38 465	0.27 448	0.76 585	0.25 447	0.09 375	0.07 360	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.08 310

LE_ROB	1.76 672	0.20 506	2.68 672	0.48 638	0.52 649	0.78 636	0.96 671	0.84 651	6.61 689	7.40 692	2.08 674	2.08 667	4.83 685	1.27 654	3.79 684	0.10 425	0.08 448	0.12 504	0.11 483	0.11 452	0.10 430

NOSS_ROB	0.31 506	0.20 506	0.35 282	0.24 449	0.16 455	0.32 467	0.19 331	0.52 514	0.48 533	0.33 430	0.36 395	0.42 508	0.28 465	0.93 624	0.24 437	0.19 606	0.20 622	0.24 615	0.22 617	0.17 562	0.17 564

XPNet_ROB	0.33 524	0.20 506	0.43 400	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.31 564	0.55 545	0.50 550	0.51 590	0.53 553	0.58 591	0.37 547	0.63 537	0.45 565	0.17 589	0.12 555	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.14 530

pmcnn	0.50 606	0.20 506	0.78 567	0.24 449	0.26 604	0.39 534	0.30 559	0.51 495	0.50 550	0.54 604	1.23 647	2.52 675	0.37 547	0.77 591	0.95 634	0.08 280	0.06 230	0.06 43	0.05 62	0.10 404	0.08 310

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 152	0.21 520	0.47 438	0.17 41	0.12 236	0.15 49	0.14 97	0.24 131	0.16 61	0.11 50	0.14 113	0.12 112	0.10 71	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 230	0.06 43	0.08 298	0.05 7	0.07 232

z-ln-s-r	0.32 515	0.21 520	0.82 584	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.26 519	0.43 407	0.50 550	0.32 417	0.60 580	0.39 477	0.29 480	0.73 571	0.66 610	0.08 280	0.06 230	0.08 239	0.07 216	0.10 404	0.08 310

GMStereo_Zeroshot	0.24 408	0.21 520	0.45 422	0.26 522	0.13 315	0.28 399	0.15 145	0.39 356	0.35 380	0.37 491	0.43 481	0.40 492	0.17 292	0.34 394	0.20 359	0.12 503	0.07 360	0.13 525	0.07 216	0.16 545	0.09 373

SDNR	0.42 577	0.21 520	0.82 584	0.21 270	0.18 501	1.27 661	0.17 238	0.50 478	0.49 542	0.42 550	0.81 620	0.38 465	0.27 448	1.19 647	0.38 530	0.23 614	0.24 635	0.17 584	0.13 550	0.17 562	0.20 596

Anonymous_2	0.37 553	0.21 520	0.47 438	0.20 216	0.21 555	0.42 551	0.26 519	0.38 344	0.29 305	0.33 430	0.30 317	0.44 523	0.38 551	0.36 408	0.29 484	0.26 625	0.29 643	0.44 646	1.41 684	0.34 635	0.21 605

CIPLG	0.21 326	0.21 520	0.55 494	0.23 395	0.15 423	0.25 346	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.33 364	0.22 277	0.15 242	0.26 297	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

sAnonymous2	0.20 305	0.21 520	0.58 506	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

CroCo_RVC	0.20 305	0.21 520	0.58 506	0.24 449	0.17 479	0.22 285	0.19 331	0.34 286	0.28 286	0.17 209	0.19 193	0.17 216	0.16 262	0.17 107	0.14 197	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.23 606	0.17 564

ARAFT	0.24 408	0.21 520	0.78 567	0.22 339	0.12 236	0.29 421	0.24 489	0.43 407	0.32 340	0.33 430	0.28 292	0.28 370	0.19 333	0.49 454	0.18 305	0.07 122	0.06 230	0.12 504	0.11 483	0.09 336	0.06 137

DMCA-RVC	0.27 461	0.21 520	0.61 517	0.28 571	0.17 479	0.29 421	0.21 414	0.42 393	0.35 380	0.40 531	0.37 404	0.39 477	0.36 538	0.43 432	0.30 492	0.13 522	0.10 513	0.15 567	0.11 483	0.13 505	0.10 430

TDLM	0.30 499	0.21 520	0.38 330	0.28 571	0.15 423	0.33 478	0.32 572	0.52 514	0.47 524	0.38 506	0.43 481	0.39 477	0.29 480	0.91 621	0.28 472	0.14 547	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.12 489	0.10 430

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 461	0.21 520	0.59 512	0.25 488	0.18 501	0.29 421	0.22 441	0.50 478	0.40 446	0.38 506	0.41 451	0.43 512	0.27 448	0.43 432	0.29 484	0.11 464	0.08 448	0.10 410	0.10 444	0.10 404	0.11 467
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 610	0.21 520	0.65 537	0.25 488	0.21 555	0.58 607	0.32 572	0.54 535	0.55 578	0.95 647	1.40 653	1.28 653	0.81 643	0.73 571	0.62 602	0.18 600	0.15 592	0.15 567	0.15 573	0.19 584	0.19 584

CBMV	0.33 524	0.21 520	0.54 488	0.23 395	0.13 315	0.42 551	0.33 583	0.53 526	0.48 533	0.52 596	0.49 529	0.50 558	0.41 566	0.56 495	0.31 500	0.15 562	0.16 599	0.18 592	0.16 585	0.13 505	0.13 508
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 515	0.22 534	0.58 506	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 582	0.56 567	0.51 562	0.30 494	0.39 418	0.40 545	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

YMNet_1	0.32 515	0.22 534	0.58 506	0.27 550	0.23 584	0.48 582	0.27 525	0.51 495	0.45 501	0.48 582	0.56 567	0.51 562	0.30 494	0.39 418	0.40 545	0.13 522	0.16 599	0.13 525	0.12 522	0.13 505	0.12 491

IPLGR_C	0.21 326	0.22 534	0.60 514	0.23 395	0.15 423	0.24 328	0.20 383	0.35 309	0.29 305	0.31 395	0.32 341	0.22 277	0.15 242	0.25 279	0.20 359	0.08 280	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.08 256	0.08 310

RP	0.35 538	0.22 534	0.51 475	0.31 591	0.24 592	0.37 517	0.28 541	0.50 478	0.58 587	0.40 531	0.63 593	0.61 600	0.47 592	0.61 523	0.39 538	0.16 578	0.15 592	0.17 584	0.15 573	0.17 562	0.17 564

edge stereo	0.39 565	0.22 534	0.81 580	0.27 550	0.22 571	0.37 517	0.24 489	0.56 561	0.54 572	0.53 602	0.60 580	0.71 627	0.50 601	0.78 593	0.40 545	0.16 578	0.14 577	0.19 600	0.14 564	0.16 545	0.17 564

ADCL	0.47 596	0.22 534	1.00 616	0.27 550	0.19 528	0.74 629	0.64 650	0.54 535	0.69 614	0.56 607	0.71 607	0.55 579	0.60 618	0.60 516	1.43 660	0.11 464	0.09 483	0.13 525	0.13 550	0.14 523	0.14 530

GANet	0.36 543	0.22 534	0.49 454	0.29 574	0.17 479	0.41 544	0.38 604	0.57 571	0.45 501	0.46 571	0.75 613	0.55 579	0.40 562	0.94 626	0.41 553	0.13 522	0.13 567	0.13 525	0.11 483	0.14 523	0.11 467

AANet_RVC	0.31 506	0.22 534	0.50 465	0.23 395	0.14 363	0.30 439	0.24 489	0.47 445	0.54 572	0.38 506	0.60 580	0.43 512	0.29 480	0.87 612	0.40 545	0.11 464	0.07 360	0.07 146	0.07 216	0.09 336	0.09 373

StereoDRNet	0.32 515	0.22 534	0.61 517	0.27 550	0.21 555	0.42 551	0.30 559	0.61 599	0.48 533	0.46 571	0.39 432	0.48 544	0.30 494	0.57 499	0.40 545	0.11 464	0.09 483	0.12 504	0.11 483	0.12 489	0.10 430

TCMNet	0.33 524	0.23 543	0.72 560	0.29 574	0.30 620	0.40 540	0.28 541	0.50 478	0.47 524	0.37 491	0.45 504	0.40 492	0.29 480	0.60 516	0.39 538	0.14 547	0.13 567	0.15 567	0.14 564	0.17 562	0.15 542

RAFT + AFF	0.27 461	0.23 543	0.50 465	0.25 488	0.17 479	0.30 439	0.33 583	0.52 514	0.40 446	0.28 316	0.30 317	0.30 397	0.31 511	0.62 531	0.24 437	0.09 375	0.10 513	0.11 466	0.10 444	0.11 452	0.11 467

GwcNet	0.35 538	0.23 543	0.88 599	0.25 488	0.24 592	0.48 582	0.27 525	0.55 545	0.57 584	0.38 506	0.52 546	0.51 562	0.32 518	0.60 516	0.41 553	0.13 522	0.11 537	0.12 504	0.11 483	0.13 505	0.14 530

DANet	0.35 538	0.23 543	0.60 514	0.36 616	0.22 571	0.39 534	0.25 506	0.48 458	0.43 474	0.52 596	0.50 532	0.59 593	0.41 566	0.76 585	0.49 576	0.13 522	0.11 537	0.14 552	0.12 522	0.17 562	0.15 542
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 377	0.24 547	0.49 454	0.22 339	0.15 423	0.25 346	0.17 238	0.39 356	0.39 428	0.29 345	0.31 332	0.21 266	0.17 292	0.59 512	0.28 472	0.08 280	0.06 230	0.09 332	0.09 400	0.10 404	0.08 310

ADCRef	0.38 560	0.24 547	0.88 599	0.26 522	0.21 555	0.49 587	0.27 525	0.52 514	0.48 533	0.50 585	0.58 572	0.35 446	0.47 592	0.48 449	1.29 658	0.09 375	0.08 448	0.12 504	0.12 522	0.11 452	0.11 467

ADCP+	0.45 591	0.24 547	1.15 633	0.25 488	0.22 571	0.56 603	0.39 609	0.54 535	0.51 554	0.44 563	0.51 538	0.46 536	0.52 606	0.56 495	1.89 672	0.10 425	0.08 448	0.11 466	0.10 444	0.14 523	0.13 508

DPSNet	0.47 596	0.24 547	0.93 607	0.27 550	0.20 547	0.75 632	0.57 644	0.84 651	0.79 628	0.47 578	0.51 538	0.60 596	0.69 633	0.87 612	0.71 614	0.16 578	0.13 567	0.12 504	0.10 444	0.25 611	0.21 605

PSMNet_ROB	0.33 524	0.24 547	0.54 488	0.31 591	0.21 555	0.42 551	0.43 620	0.59 586	0.47 524	0.37 491	0.44 492	0.49 550	0.31 511	0.64 539	0.43 557	0.14 547	0.10 513	0.15 567	0.14 564	0.13 505	0.11 467

LL-Strereo	0.29 492	0.25 552	0.58 506	0.25 488	0.21 555	0.23 307	0.24 489	0.55 545	0.42 466	0.34 450	0.32 341	0.41 499	0.40 562	0.94 626	0.23 426	0.08 280	0.07 360	0.11 466	0.09 400	0.09 336	0.09 373

HCRNet	0.24 408	0.25 552	0.33 262	0.34 605	0.16 455	0.27 379	0.18 284	0.43 407	0.35 380	0.30 377	0.35 385	0.32 416	0.22 366	0.44 436	0.20 359	0.13 522	0.08 448	0.13 525	0.11 483	0.10 404	0.09 373

GMStereo	0.19 288	0.25 552	0.40 354	0.21 270	0.12 236	0.22 285	0.19 331	0.29 221	0.40 446	0.25 284	0.23 247	0.16 205	0.15 242	0.25 279	0.19 338	0.09 375	0.06 230	0.08 239	0.08 298	0.10 404	0.08 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 606	0.25 552	3.03 673	0.24 449	0.19 528	0.38 525	0.22 441	0.50 478	0.44 489	0.64 619	0.68 602	0.71 627	0.51 604	0.85 609	0.45 565	0.14 547	0.17 606	0.13 525	0.14 564	0.16 545	0.21 605

FADNet-RVC-Resample	0.29 492	0.25 552	0.93 607	0.26 522	0.16 455	0.32 467	0.21 414	0.47 445	0.39 428	0.35 467	0.38 419	0.33 423	0.27 448	0.53 476	0.24 437	0.10 425	0.10 513	0.14 552	0.13 550	0.13 505	0.16 551

G-Net	0.46 593	0.25 552	0.86 596	0.34 605	0.28 611	0.90 645	0.35 589	0.47 445	0.45 501	0.68 624	1.22 646	0.64 612	0.60 618	0.61 523	0.57 589	0.16 578	0.14 577	0.17 584	0.13 550	0.22 603	0.19 584

NCC-stereo	0.39 565	0.25 552	0.69 549	0.32 597	0.28 611	0.46 570	0.36 594	0.65 616	0.52 563	0.40 531	0.57 570	0.56 583	0.47 592	0.73 571	0.45 565	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 626	0.16 545	0.16 551

Nwc_Net	0.37 553	0.25 552	0.68 548	0.31 591	0.24 592	0.44 562	0.30 559	0.65 616	0.50 550	0.37 491	0.69 606	0.58 591	0.45 583	0.60 516	0.40 545	0.15 562	0.12 555	0.19 600	0.21 609	0.14 523	0.13 508

Abc-Net	0.39 565	0.25 552	0.69 549	0.32 597	0.28 611	0.46 570	0.36 594	0.65 616	0.52 563	0.40 531	0.57 570	0.56 583	0.47 592	0.73 571	0.45 565	0.17 589	0.14 577	0.18 592	0.25 626	0.16 545	0.16 551
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 360	0.25 552	0.47 438	0.24 449	0.14 363	0.25 346	0.12 29	0.40 367	0.33 354	0.29 345	0.42 468	0.22 277	0.20 342	0.33 387	0.19 338	0.07 122	0.06 230	0.11 466	0.11 483	0.11 452	0.07 232

LALA_ROB	0.36 543	0.25 552	0.46 430	0.30 585	0.21 555	0.47 576	0.39 609	0.61 599	0.51 554	0.52 596	0.51 538	0.69 624	0.36 538	0.50 458	0.43 557	0.17 589	0.11 537	0.16 578	0.14 564	0.17 562	0.15 542

Wz-Net-MNSev	0.36 543	0.26 563	0.79 574	0.26 522	0.21 555	0.59 610	0.38 604	0.55 545	0.56 581	0.48 582	0.54 556	0.53 573	0.36 538	0.60 516	0.44 562	0.11 464	0.09 483	0.11 466	0.11 483	0.15 537	0.13 508

dd	0.22 360	0.26 563	0.40 354	0.22 339	0.12 236	0.25 346	0.21 414	0.32 263	0.44 489	0.29 345	0.28 292	0.25 322	0.16 262	0.30 366	0.25 447	0.12 503	0.07 360	0.10 410	0.08 298	0.11 452	0.09 373

AF-Net	0.37 553	0.26 563	0.56 498	0.32 597	0.23 584	0.41 544	0.29 548	0.61 599	0.64 603	0.42 550	0.68 602	0.65 613	0.49 599	0.57 499	0.44 562	0.15 562	0.11 537	0.19 600	0.14 564	0.15 537	0.13 508

iResNetv2_ROB	0.27 461	0.26 563	0.72 560	0.23 395	0.13 315	0.29 421	0.18 284	0.52 514	0.49 542	0.37 491	0.45 504	0.39 477	0.25 419	0.34 394	0.20 359	0.08 280	0.06 230	0.07 146	0.05 62	0.12 489	0.09 373

NCCL2	0.35 538	0.26 563	0.49 454	0.36 616	0.22 571	0.41 544	0.41 615	0.53 526	0.42 466	0.47 578	0.46 514	0.61 600	0.39 557	0.55 484	0.37 528	0.16 578	0.13 567	0.21 606	0.21 609	0.16 545	0.16 551

FBW_ROB	0.43 582	0.26 563	0.54 488	0.31 591	0.20 547	0.51 591	0.32 572	0.70 633	0.60 592	0.59 611	0.55 560	0.65 613	0.41 566	1.40 660	0.51 584	0.13 522	0.17 606	0.21 606	0.16 585	0.17 562	0.18 577

ETE_ROB	0.34 533	0.26 563	0.45 422	0.29 574	0.18 501	0.40 540	0.37 598	0.57 571	0.47 524	0.50 585	0.50 532	0.62 602	0.36 538	0.55 484	0.38 530	0.13 522	0.10 513	0.14 552	0.12 522	0.16 545	0.16 551

FINET	0.34 533	0.27 570	0.80 577	0.24 449	0.24 592	0.36 511	0.34 585	0.54 535	0.72 619	0.39 521	0.47 521	0.32 416	0.30 494	0.51 463	0.32 505	0.19 606	0.17 606	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

SHD	0.42 577	0.27 570	0.81 580	0.31 591	0.25 600	0.42 551	0.22 441	0.66 622	0.94 649	0.63 617	0.60 580	0.59 593	0.47 592	0.59 512	0.58 594	0.15 562	0.13 567	0.16 578	0.16 585	0.20 593	0.22 610

MeshStereo	0.58 621	0.27 570	0.67 543	0.22 339	0.17 479	0.66 620	0.37 598	0.78 642	0.61 596	1.47 674	1.30 649	1.65 661	0.79 640	1.12 644	0.59 595	0.17 589	0.17 606	0.17 584	0.14 564	0.17 562	0.14 530
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
FADNet_RVC	0.30 499	0.28 573	0.83 587	0.23 395	0.15 423	0.30 439	0.17 238	0.49 468	0.37 404	0.30 377	0.38 419	0.30 397	0.27 448	0.52 469	0.31 500	0.14 547	0.14 577	0.14 552	0.16 585	0.21 596	0.23 617

SuperB	0.49 602	0.28 573	2.23 664	0.23 395	0.15 423	0.41 544	0.32 572	0.47 445	0.82 631	0.43 556	0.50 532	0.33 423	0.45 583	0.68 555	1.08 641	0.10 425	0.07 360	0.09 332	0.08 298	0.98 674	0.14 530

RTSC	0.39 565	0.28 573	0.78 567	0.27 550	0.18 501	0.49 587	0.22 441	0.59 586	0.84 638	0.55 606	0.53 553	0.49 550	0.36 538	0.67 554	0.82 624	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.17 562	0.17 564

PA-Net	0.37 553	0.28 573	0.83 587	0.31 591	0.28 611	0.39 534	0.42 618	0.51 495	0.55 578	0.34 450	0.42 468	0.41 499	0.36 538	0.79 595	0.49 576	0.12 503	0.23 633	0.16 578	0.23 619	0.12 489	0.18 577
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 662	0.28 573	0.79 574	0.26 522	0.16 455	2.26 676	1.00 673	1.42 667	1.46 669	2.38 680	2.05 673	5.95 688	2.66 682	2.95 678	2.46 679	0.17 589	0.18 612	0.18 592	0.18 600	0.15 537	0.18 577

NaN_ROB	0.41 574	0.28 573	0.62 525	0.30 585	0.19 528	0.51 591	0.47 631	0.58 580	0.59 588	0.56 607	0.47 521	0.49 550	0.41 566	1.21 650	0.64 607	0.12 503	0.18 612	0.12 504	0.13 550	0.11 452	0.14 530

SANet	0.53 615	0.28 573	0.96 612	0.26 522	0.15 423	0.69 624	0.44 623	0.67 627	1.34 664	0.67 623	0.98 637	0.94 639	0.71 635	0.89 617	0.76 616	0.14 547	0.12 555	0.12 504	0.11 483	0.17 562	0.16 551

w-ln-seven-2	0.36 543	0.29 580	1.06 623	0.27 550	0.18 501	0.37 517	0.30 559	0.50 478	0.54 572	0.45 567	0.55 560	0.45 528	0.41 566	0.62 531	0.49 576	0.10 425	0.10 513	0.12 504	0.11 483	0.14 523	0.11 467

Wz-Net-LNSev	0.34 533	0.29 580	0.91 603	0.26 522	0.21 555	0.47 576	0.31 564	0.54 535	0.54 572	0.44 563	0.52 546	0.50 558	0.35 534	0.39 418	0.39 538	0.11 464	0.11 537	0.10 410	0.09 400	0.14 523	0.13 508

DGSMNet	0.61 626	0.29 580	0.91 603	0.51 643	0.70 660	0.62 616	1.38 682	0.59 586	0.55 578	0.37 491	0.61 587	0.52 568	0.33 521	0.65 546	0.43 557	0.53 650	0.60 671	0.67 657	0.61 667	0.63 654	0.61 665

aanetorigin	0.39 565	0.29 580	1.09 626	0.24 449	0.19 528	0.28 399	0.37 598	0.33 278	0.47 524	0.94 645	0.82 622	0.52 568	0.54 607	0.49 454	0.50 582	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.16 545	0.15 542

DeepPrunerF	0.44 588	0.29 580	1.29 644	0.33 603	0.30 620	0.35 506	0.36 594	0.62 607	1.15 660	0.40 531	0.44 492	0.39 477	0.41 566	0.80 599	0.52 585	0.18 600	0.14 577	0.23 613	0.21 609	0.17 562	0.17 564

ADCPNet	0.48 599	0.29 580	1.60 655	0.27 550	0.23 584	0.70 627	0.38 604	0.53 526	0.51 554	0.51 590	0.59 575	0.67 618	0.56 611	0.60 516	1.14 646	0.15 562	0.18 612	0.14 552	0.23 619	0.19 584	0.19 584

PWC_ROB	0.38 560	0.29 580	0.69 549	0.25 488	0.20 547	0.38 525	0.19 331	0.58 580	0.67 609	0.57 609	0.85 625	0.51 562	0.40 562	0.71 563	0.52 585	0.13 522	0.09 483	0.14 552	0.10 444	0.17 562	0.14 530

w-ln-seven	0.42 577	0.30 587	1.18 634	0.26 522	0.22 571	0.58 607	0.31 564	0.62 607	0.81 630	0.58 610	0.61 587	0.53 573	0.36 538	0.57 499	0.65 609	0.11 464	0.10 513	0.13 525	0.12 522	0.15 537	0.13 508

FC-DCNN v2	0.71 635	0.30 587	0.67 543	0.32 597	0.27 606	0.84 640	0.39 609	0.84 651	0.85 639	1.44 670	1.64 664	2.09 668	1.28 665	1.06 640	0.80 623	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.26 618	0.25 624

HBP-ISP	0.33 524	0.30 587	0.72 560	0.22 339	0.16 455	0.32 467	0.22 441	0.54 535	0.44 489	0.41 540	0.49 529	0.33 423	0.38 551	0.73 571	0.25 447	0.18 600	0.19 617	0.24 615	0.20 606	0.16 545	0.13 508

FC-DCNN	0.70 634	0.30 587	0.69 549	0.32 597	0.27 606	0.81 639	0.39 609	0.79 645	0.82 631	1.41 666	1.58 663	1.98 666	1.26 663	1.02 637	0.77 619	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.26 618	0.26 626

PS-NSSS	0.32 515	0.30 587	0.46 430	0.23 395	0.17 479	0.33 478	0.24 489	0.57 571	0.41 458	0.37 491	0.52 546	0.35 446	0.30 494	0.80 599	0.30 492	0.17 589	0.14 577	0.21 606	0.15 573	0.15 537	0.13 508

PDISCO_ROB	0.43 582	0.30 587	0.67 543	0.43 631	0.36 629	0.67 621	0.32 572	0.72 636	0.76 624	0.43 556	0.53 553	0.63 610	0.40 562	0.66 550	0.47 573	0.21 611	0.12 555	0.21 606	0.19 604	0.25 611	0.20 596

PWCDC_ROB	0.38 560	0.30 587	0.60 514	0.33 603	0.20 547	0.42 551	0.19 331	0.58 580	0.89 640	0.42 550	1.26 648	0.36 451	0.34 530	0.50 458	0.38 530	0.18 600	0.11 537	0.11 466	0.09 400	0.19 584	0.13 508

UDGNet	0.23 377	0.31 594	0.38 330	0.24 449	0.14 363	0.24 328	0.18 284	0.32 263	0.43 474	0.29 345	0.28 292	0.24 312	0.19 333	0.29 350	0.20 359	0.15 562	0.07 360	0.21 606	0.11 483	0.14 523	0.10 430

dad	0.28 481	0.31 594	0.44 410	0.21 270	0.14 363	0.30 439	0.20 383	0.33 278	0.49 542	0.44 563	0.44 492	0.45 528	0.21 350	0.41 427	0.26 461	0.20 609	0.11 537	0.20 604	0.11 483	0.14 523	0.10 430

ccnet	0.42 577	0.31 594	0.48 448	0.27 550	0.32 624	0.60 613	0.32 572	0.65 616	0.46 519	0.53 602	0.66 598	0.56 583	0.45 583	0.72 569	0.61 600	0.26 625	0.19 617	0.24 615	0.21 609	0.26 618	0.22 610

Syn2CoEx	0.36 543	0.31 594	0.78 567	0.34 605	0.21 555	0.41 544	0.28 541	0.61 599	0.49 542	0.42 550	0.56 567	0.45 528	0.44 580	0.69 557	0.38 530	0.17 589	0.14 577	0.15 567	0.12 522	0.13 505	0.12 491

FCDSN-DC	0.63 627	0.31 594	0.61 517	0.36 616	0.30 620	0.65 618	0.37 598	0.66 622	0.68 612	1.14 657	1.54 661	1.71 663	1.26 663	0.92 622	0.64 607	0.24 621	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.27 623	0.27 630
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 593	0.32 599	0.51 475	0.36 616	0.29 619	0.38 525	0.45 624	0.55 545	0.60 592	0.47 578	0.49 529	0.48 544	0.73 637	0.59 512	0.69 613	0.81 668	0.18 612	0.38 641	0.19 604	0.46 645	0.20 596

RGC	0.39 565	0.32 599	0.64 536	0.34 605	0.27 606	0.40 540	0.29 548	0.57 571	0.53 568	0.45 567	0.64 595	0.62 602	0.45 583	0.72 569	0.39 538	0.15 562	0.15 592	0.21 606	0.20 606	0.18 576	0.19 584

MSMD_ROB	0.60 625	0.33 601	0.61 517	0.30 585	0.25 600	0.86 642	0.35 589	0.55 545	0.67 609	1.10 655	1.49 658	1.76 664	0.97 654	0.88 615	0.49 576	0.23 614	0.21 624	0.27 618	0.27 634	0.25 611	0.24 622

PVD	0.58 621	0.34 602	0.84 592	0.39 626	0.31 623	0.59 610	0.47 631	0.80 646	1.25 661	0.92 642	1.09 640	0.79 631	0.82 644	0.85 609	0.76 616	0.21 611	0.18 612	0.22 612	0.18 600	0.27 623	0.35 640

ADCMid	0.49 602	0.34 602	1.13 631	0.26 522	0.21 555	0.51 591	0.37 598	0.57 571	0.54 572	0.75 632	0.66 598	0.62 602	0.64 629	0.64 539	1.68 665	0.13 522	0.12 555	0.17 584	0.17 594	0.20 593	0.17 564

FADNet-RVC	0.31 506	0.35 604	0.78 567	0.25 488	0.20 547	0.33 478	0.20 383	0.49 468	0.40 446	0.34 450	0.39 432	0.41 499	0.29 480	0.63 537	0.31 500	0.13 522	0.14 577	0.14 552	0.15 573	0.19 584	0.19 584

PASM	0.45 591	0.35 604	0.90 602	0.35 614	0.33 625	0.39 534	0.38 604	0.50 478	0.61 596	0.52 596	0.51 538	0.62 602	0.45 583	0.93 624	0.48 574	0.26 625	0.29 643	0.29 630	0.33 639	0.29 629	0.26 626

CSAN	0.50 606	0.35 604	0.78 567	0.36 616	0.23 584	0.56 603	0.59 647	0.61 599	0.70 616	0.64 619	0.78 617	0.65 613	0.60 618	1.38 659	0.62 602	0.21 611	0.17 606	0.20 604	0.20 606	0.18 576	0.18 577

FADNet	0.32 515	0.36 607	0.74 565	0.23 395	0.22 571	0.37 517	0.19 331	0.53 526	0.48 533	0.32 417	0.36 395	0.43 512	0.32 518	0.64 539	0.25 447	0.16 578	0.16 599	0.14 552	0.16 585	0.24 609	0.19 584

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 543	0.36 607	0.53 485	0.34 605	0.19 528	0.51 591	0.24 489	0.55 545	0.38 418	0.41 540	0.47 521	0.47 538	0.27 448	0.73 571	0.30 492	0.36 644	0.19 617	0.27 618	0.17 594	0.26 618	0.23 617

MANE	1.41 664	0.36 607	0.74 565	0.43 631	0.41 634	2.16 675	0.80 663	2.39 683	3.38 679	2.22 679	3.06 681	3.54 681	2.73 683	2.15 675	1.94 674	0.28 633	0.27 639	0.30 632	0.46 652	0.28 628	0.34 639

ELAS_RVC	0.74 640	0.36 607	1.00 616	0.37 622	0.33 625	0.88 643	0.93 670	0.83 650	1.08 656	1.35 662	1.33 652	1.24 651	1.33 667	1.06 640	0.95 634	0.27 630	0.25 637	0.29 630	0.27 634	0.30 630	0.30 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 640	0.36 607	0.85 595	0.36 616	0.33 625	1.36 665	0.77 661	0.93 655	0.92 644	1.41 666	1.53 660	1.16 650	1.17 659	0.95 629	1.03 638	0.26 625	0.25 637	0.28 626	0.28 637	0.31 631	0.30 632
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 645	0.37 612	1.08 625	0.51 643	0.65 658	0.67 621	1.44 683	0.74 638	1.06 654	0.54 604	1.67 665	0.49 550	1.78 673	0.96 630	1.69 667	0.28 633	0.43 656	0.27 618	0.51 658	0.40 641	0.58 658

StereoAnything_RVC	0.13 113	0.37 612	0.36 302	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 29	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 71	0.20 178	0.10 6	0.09 375	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 609	0.05 34

EDNetEfficient	0.63 627	0.37 612	2.40 668	0.26 522	0.25 600	0.38 525	0.49 637	0.41 379	1.06 654	1.38 663	0.87 629	0.62 602	0.95 651	0.65 546	1.65 664	0.11 464	0.09 483	0.10 410	0.11 483	0.19 584	0.17 564

XQC	0.43 582	0.37 612	0.96 612	0.34 605	0.25 600	0.53 601	0.34 585	0.60 595	0.73 622	0.51 590	0.46 514	0.57 588	0.47 592	0.70 560	0.72 615	0.17 589	0.12 555	0.18 592	0.15 573	0.25 611	0.23 617

WZ-Net	0.52 614	0.38 616	1.90 660	0.30 585	0.24 592	0.57 606	0.48 635	0.62 607	0.78 627	0.50 585	0.71 607	0.68 622	0.54 607	0.98 634	0.84 625	0.13 522	0.10 513	0.11 466	0.12 522	0.19 584	0.20 596

SAMSARA	0.56 617	0.39 617	0.80 577	0.60 650	0.46 642	1.00 649	1.23 681	0.67 627	0.68 612	0.71 627	0.54 556	0.89 638	0.57 614	0.81 603	0.62 602	0.19 606	0.22 628	0.18 592	0.18 600	0.27 623	0.25 624

z-mn7	0.44 588	0.40 618	1.09 626	0.25 488	0.18 501	0.61 614	0.34 585	0.56 561	0.93 647	0.43 556	0.96 634	0.53 573	0.39 557	0.94 626	0.59 595	0.10 425	0.09 483	0.10 410	0.10 444	0.14 523	0.13 508

ADCS	0.58 621	0.40 618	1.35 647	0.29 574	0.24 592	0.55 602	0.45 624	0.67 627	0.83 635	0.76 633	0.71 607	0.68 622	0.60 618	0.76 585	2.23 677	0.16 578	0.16 599	0.16 578	0.17 594	0.22 603	0.22 610

AnyNet_C32	0.51 610	0.40 618	1.10 630	0.29 574	0.28 611	0.59 610	0.58 645	0.54 535	0.60 592	0.62 615	0.66 598	0.54 577	0.54 607	0.78 593	1.74 669	0.15 562	0.14 577	0.15 567	0.17 594	0.20 593	0.20 596

LSM	1.64 671	0.40 618	2.56 670	2.02 682	17.61 699	0.51 591	0.52 639	0.61 599	0.76 624	0.82 636	1.11 642	0.63 610	0.54 607	0.75 580	0.49 576	0.16 578	0.24 635	0.18 592	0.21 609	0.25 611	2.42 686

PSMNet-RUCA	0.37 553	0.41 622	0.66 542	0.46 636	0.41 634	0.34 491	0.25 506	0.57 571	0.45 501	0.39 521	0.52 546	0.43 512	0.33 521	0.41 427	0.29 484	0.25 624	0.14 577	0.33 638	0.21 609	0.31 631	0.22 610

Wz-Net-SNSev	0.43 582	0.41 622	1.27 642	0.30 585	0.21 555	0.44 562	0.41 615	0.61 599	0.65 604	0.46 571	0.65 596	0.62 602	0.39 557	0.74 579	0.59 595	0.12 503	0.11 537	0.12 504	0.13 550	0.16 545	0.14 530

AANet	0.49 602	0.42 624	1.56 653	0.22 339	0.19 528	0.39 534	0.25 506	0.52 514	0.92 644	0.92 642	0.93 632	0.84 634	0.67 630	0.59 512	0.59 595	0.15 562	0.11 537	0.13 525	0.12 522	0.18 576	0.16 551

MSAF-DinoV2	0.76 642	0.44 625	1.98 661	0.49 641	0.16 455	0.58 607	0.31 564	0.81 648	0.83 635	0.41 540	0.52 546	0.98 643	0.58 615	4.97 687	1.03 638	0.11 464	0.07 360	0.10 410	0.24 621	0.27 623	0.26 626

zh-mn7	0.46 593	0.45 626	1.48 650	0.25 488	0.19 528	0.44 562	0.29 548	0.56 561	0.82 631	0.65 621	0.96 634	0.49 550	0.38 551	0.88 615	0.63 605	0.12 503	0.10 513	0.11 466	0.11 483	0.13 505	0.14 530

GASNet	0.36 543	0.46 627	0.88 599	0.34 605	0.23 584	0.35 506	0.22 441	0.60 595	0.53 568	0.40 531	0.37 404	0.45 528	0.30 494	0.79 595	0.35 521	0.15 562	0.10 513	0.14 552	0.14 564	0.22 603	0.12 491

UDG	0.40 572	0.46 627	0.49 454	0.40 628	0.35 628	0.47 576	0.27 525	0.54 535	0.47 524	0.39 521	0.45 504	0.59 593	0.44 580	0.46 442	0.39 538	0.26 625	0.19 617	0.48 648	0.22 617	0.34 635	0.26 626

CC-Net-ROB	0.43 582	0.47 629	0.65 537	0.37 622	0.23 584	0.51 591	0.29 548	0.66 622	0.49 542	0.46 571	0.51 538	0.48 544	0.38 551	0.96 630	0.35 521	0.34 642	0.23 633	0.55 652	0.25 626	0.31 631	0.20 596

GANetREF_RVC	0.43 582	0.47 629	0.69 549	0.38 624	0.20 547	0.51 591	0.48 635	0.66 622	0.66 606	0.46 571	0.46 514	0.50 558	0.44 580	0.90 620	0.39 538	0.27 630	0.21 624	0.32 635	0.18 600	0.27 623	0.22 610
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
SQANet	0.40 572	0.48 631	0.67 543	0.48 638	0.39 631	0.48 582	0.22 441	0.51 495	0.43 474	0.40 531	0.47 521	0.47 538	0.33 521	0.54 482	0.32 505	0.36 644	0.15 592	0.40 644	0.21 609	0.45 644	0.31 635

Consistency-Raft	0.55 616	0.48 631	1.02 619	0.45 634	0.49 645	0.49 587	0.47 631	0.72 636	0.72 619	0.45 567	0.82 622	0.47 538	0.60 618	0.50 458	0.63 605	0.39 648	0.39 653	0.44 646	0.51 658	0.52 647	0.37 641

RTS	0.78 643	0.48 631	4.68 678	0.34 605	0.28 611	1.12 653	0.46 627	0.62 607	1.03 651	0.73 628	0.89 630	0.60 596	0.59 616	1.61 663	1.16 650	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 584

RTSA	0.78 643	0.48 631	4.68 678	0.34 605	0.28 611	1.12 653	0.46 627	0.62 607	1.03 651	0.73 628	0.89 630	0.60 596	0.59 616	1.61 663	1.16 650	0.14 547	0.11 537	0.15 567	0.15 573	0.21 596	0.19 584

NVStereoNet_ROB	0.67 631	0.49 635	0.83 587	0.48 638	0.40 633	0.51 591	0.46 627	0.70 633	0.77 626	0.84 637	1.72 666	1.02 644	0.83 645	1.23 651	0.79 622	0.32 640	0.38 652	0.40 644	0.46 652	0.36 638	0.41 645
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 574	0.50 636	0.48 448	0.44 633	0.39 631	0.46 570	0.32 572	0.50 478	0.43 474	0.45 567	0.52 546	0.57 588	0.36 538	0.48 449	0.33 512	0.33 641	0.21 624	0.55 652	0.25 626	0.37 639	0.32 638

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 610	0.50 636	0.86 596	0.39 626	0.24 592	0.84 640	0.55 642	0.56 561	0.62 598	0.60 612	0.68 602	0.62 602	0.42 575	1.13 645	0.43 557	0.23 614	0.27 639	0.27 618	0.35 641	0.25 611	0.29 631

zh-sn7	0.48 599	0.51 638	1.43 649	0.29 574	0.20 547	0.47 576	0.39 609	0.57 571	0.62 598	0.52 596	0.81 620	0.52 568	0.56 611	1.05 639	0.87 628	0.12 503	0.13 567	0.13 525	0.13 550	0.17 562	0.16 551

MFN_U_SF_RVC	0.56 617	0.51 638	1.19 635	0.38 624	0.22 571	0.69 624	0.27 525	0.80 646	0.67 609	0.73 628	0.74 612	0.87 635	0.61 627	0.81 603	0.76 616	0.29 636	0.27 639	0.32 635	0.37 645	0.32 634	0.31 635

EDNetEfficientorigin	7.51 687	0.52 640	140.47 715	0.25 488	0.17 479	0.42 551	0.29 548	0.47 445	1.03 651	1.28 660	1.02 638	0.83 633	0.84 646	0.75 580	0.99 636	0.10 425	0.09 483	0.12 504	0.10 444	0.21 596	0.22 610

anonymity	0.56 617	0.54 641	0.70 555	0.47 637	0.61 655	0.56 603	0.43 620	0.69 631	0.49 542	0.63 617	0.55 560	0.54 577	0.60 618	0.61 523	0.57 589	0.55 653	0.53 664	0.50 649	0.54 662	0.51 646	0.56 655

MonStereo1	0.93 651	0.56 642	0.82 584	0.69 654	0.58 653	1.37 666	0.35 589	0.94 656	1.25 661	0.93 644	1.90 669	1.52 659	2.10 677	1.27 654	0.77 619	0.69 660	0.33 648	0.75 661	0.47 654	0.70 661	0.57 657

Wz-Net-TNSev	0.51 610	0.58 643	1.61 657	0.25 488	0.21 555	0.65 618	0.45 624	0.63 614	0.69 614	0.51 590	0.54 556	0.71 627	0.60 618	1.00 635	0.77 619	0.15 562	0.15 592	0.13 525	0.15 573	0.21 596	0.20 596

AnyNet_C01	0.65 629	0.58 643	2.60 671	0.32 597	0.26 604	0.88 643	0.61 648	0.63 614	0.62 598	0.68 624	0.96 634	0.76 630	0.60 618	0.96 630	1.43 660	0.16 578	0.16 599	0.17 584	0.17 594	0.23 606	0.23 617

GCST	0.47 596	0.60 645	0.57 501	1.04 670	0.48 644	0.38 525	0.11 17	0.40 367	0.32 340	0.41 540	0.34 374	0.29 381	0.17 292	0.46 442	0.19 338	0.69 660	0.42 655	0.79 665	0.62 668	0.62 653	0.46 650

SPS-STEREO	0.69 633	0.61 646	0.98 614	0.52 646	0.57 652	0.74 629	0.50 638	0.78 642	0.62 598	0.95 647	0.86 626	0.94 639	0.70 634	1.01 636	0.87 628	0.58 656	0.51 661	0.50 649	0.50 657	0.55 649	0.58 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 620	0.62 647	0.87 598	0.63 652	0.44 640	0.73 628	0.37 598	0.65 616	0.66 606	0.51 590	0.75 613	0.66 617	0.45 583	0.69 557	0.46 571	0.53 650	0.34 649	0.55 652	0.35 641	0.60 652	0.45 647

Ntro	0.58 621	0.64 648	0.92 605	0.66 653	0.50 646	0.77 633	0.36 594	0.66 622	0.70 616	0.50 585	0.59 575	0.65 613	0.51 604	0.75 580	0.45 565	0.56 654	0.32 647	0.56 655	0.34 640	0.63 654	0.46 650

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 632	0.64 648	1.06 623	0.45 634	0.27 606	1.40 668	0.58 645	0.78 642	0.92 644	0.84 637	0.86 626	0.88 637	0.68 632	1.33 658	0.68 612	0.37 646	0.29 643	0.34 639	0.36 644	0.43 642	0.37 641

DStereoFS	0.84 646	0.66 650	0.80 577	0.53 647	0.50 646	1.23 659	0.55 642	0.94 656	1.32 663	0.89 639	1.32 650	1.04 645	2.32 680	1.29 656	1.14 646	0.31 639	0.35 650	0.30 632	0.39 648	0.34 635	0.60 661

SGM+DAISY	0.87 647	0.66 650	1.30 645	0.51 643	0.60 654	1.03 650	0.84 667	0.76 640	0.73 622	1.39 664	1.51 659	1.31 654	1.22 661	1.11 642	1.08 641	0.57 655	0.53 664	0.51 651	0.51 658	0.54 648	0.61 665

light-stereo	2.37 678	0.69 652	3.61 674	3.84 686	3.41 683	4.04 680	0.31 564	2.13 681	1.45 668	3.61 684	6.33 688	6.90 691	0.63 628	4.83 686	1.28 657	0.71 662	0.74 680	0.32 635	0.39 648	1.20 676	0.96 676

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 305	0.72 653	0.70 555	0.17 41	0.08 23	0.15 49	0.15 145	0.18 30	0.16 61	0.13 110	0.12 59	0.09 25	0.08 12	0.16 89	0.13 160	0.35 643	0.04 2	0.08 239	0.07 216	0.11 452	0.23 617

coex-ft	3.44 680	0.73 654	48.55 713	0.24 449	0.19 528	0.50 590	0.43 620	0.47 445	2.40 676	7.03 691	1.20 645	0.97 642	2.23 678	0.73 571	1.92 673	0.12 503	0.15 592	0.14 552	0.12 522	0.21 596	0.43 646

JetBlue	1.14 660	0.76 655	2.36 666	0.59 649	0.75 662	3.04 679	1.78 685	1.11 660	0.90 642	0.94 645	1.10 641	1.66 662	1.28 665	2.09 673	1.72 668	0.43 649	0.36 651	0.38 641	0.38 647	0.58 651	0.56 655

MFMNet_re	0.72 636	0.76 655	0.99 615	0.62 651	0.70 660	0.77 633	0.67 651	0.75 639	0.83 635	0.78 635	0.86 626	0.69 624	0.78 639	0.71 563	0.61 600	0.66 659	0.59 670	0.61 656	0.58 666	0.68 660	0.71 669

ACVNet_1	0.72 636	0.81 657	1.37 648	0.72 656	0.53 650	0.77 633	0.42 618	0.85 654	0.90 642	0.74 631	0.75 613	1.32 655	0.72 636	1.02 637	0.55 588	0.54 652	0.31 646	0.71 659	0.35 641	0.64 656	0.45 647

ACVNet-4b	0.72 636	0.81 657	1.33 646	0.72 656	0.50 646	0.80 638	0.31 564	0.71 635	0.80 629	0.50 585	0.72 611	0.95 641	0.43 579	0.96 630	1.20 654	1.13 680	0.21 624	0.76 662	0.45 651	0.65 657	0.46 650

IMH-64-1	0.91 649	0.86 659	0.84 592	0.97 665	0.75 662	0.92 646	0.71 653	1.27 662	1.10 657	0.89 639	1.45 655	1.14 647	0.96 652	1.19 647	0.84 625	0.74 663	0.51 661	0.97 668	0.55 663	0.84 666	0.60 661

IMH-64	0.91 649	0.86 659	0.84 592	0.97 665	0.75 662	0.92 646	0.71 653	1.27 662	1.10 657	0.89 639	1.45 655	1.14 647	0.96 652	1.19 647	0.84 625	0.74 663	0.51 661	0.97 668	0.55 663	0.84 666	0.60 661

ACVNet_2	0.89 648	0.87 661	1.25 640	0.82 660	0.62 656	0.97 648	0.62 649	1.14 661	1.42 666	1.00 650	1.40 653	1.47 658	0.84 646	1.11 642	0.66 610	0.61 657	0.43 656	0.78 663	0.49 655	0.75 663	0.52 653

WAO-7	1.01 654	0.89 662	0.93 607	0.83 662	0.66 659	1.18 655	0.81 665	1.40 666	1.57 670	1.11 656	1.76 668	1.45 657	1.19 660	1.50 662	1.14 646	0.61 657	0.62 674	0.70 658	0.68 670	0.66 659	0.60 661

RainbowNet	0.72 636	0.89 662	1.02 619	0.82 660	0.63 657	0.78 636	0.52 639	0.81 648	0.93 647	0.60 612	0.79 618	0.80 632	0.60 618	0.80 599	0.57 589	0.78 666	0.55 667	0.78 663	0.49 655	0.76 664	0.58 658

DispFullNet	0.66 630	0.89 662	1.59 654	0.77 658	1.21 677	0.51 591	0.23 467	0.59 586	0.72 619	0.69 626	0.61 587	0.69 624	0.91 650	0.79 595	0.48 574	0.27 630	0.12 555	0.73 660	0.30 638	0.65 657	0.40 644

WAO-6	1.07 658	0.93 665	0.92 605	0.96 664	0.78 665	1.28 662	0.75 658	1.34 664	2.00 674	1.02 652	1.54 661	1.59 660	1.22 661	1.31 657	1.14 646	0.78 666	0.55 667	1.02 672	0.75 675	0.83 665	0.69 668

IMH	1.05 657	0.95 666	1.00 616	1.01 667	0.78 665	1.11 652	0.68 652	1.38 665	1.43 667	1.00 650	1.72 666	1.43 656	1.14 656	1.73 668	0.89 630	1.09 677	0.55 667	0.99 670	0.57 665	0.87 668	0.62 667

LVE	1.13 659	1.02 667	1.28 643	1.01 667	0.80 668	1.29 663	0.81 665	1.47 669	1.96 672	1.07 654	1.90 669	1.90 665	1.01 655	1.48 661	0.91 631	0.93 674	0.61 673	0.94 667	0.69 671	0.87 668	0.75 673

TorneroNet-64	1.43 665	1.03 668	1.20 636	1.10 671	0.86 671	2.26 676	0.73 656	1.84 675	3.84 684	1.25 659	2.25 677	2.69 677	1.42 668	1.76 670	1.43 660	0.76 665	0.50 659	1.09 673	0.66 669	1.23 678	0.76 674

Dean	1.17 661	1.04 669	1.49 652	1.03 669	0.78 665	1.20 658	0.77 661	1.48 670	1.96 672	1.28 660	1.99 672	2.15 669	1.14 656	1.25 652	1.00 637	0.81 668	0.60 671	1.01 671	0.69 671	0.92 672	0.74 672

TorneroNet	2.22 675	1.08 670	1.24 639	1.14 675	0.90 672	5.58 684	0.80 663	2.12 680	8.69 691	2.58 681	5.42 686	3.88 682	1.97 675	1.78 672	1.87 671	0.86 670	0.54 666	1.15 677	0.74 674	1.23 678	0.85 675

WAO-8	1.46 667	1.10 671	1.09 626	1.10 671	0.84 669	2.06 672	0.75 658	1.84 675	3.83 682	1.44 670	2.21 675	2.15 669	1.43 669	3.17 679	1.19 652	0.91 672	0.65 676	1.09 673	0.79 676	0.90 670	0.71 669

Venus	1.46 667	1.10 671	1.09 626	1.10 671	0.84 669	2.06 672	0.75 658	1.84 675	3.83 682	1.44 670	2.21 675	2.15 669	1.43 669	3.17 679	1.19 652	0.91 672	0.65 676	1.09 673	0.79 676	0.90 670	0.71 669

MADNet+	1.01 654	1.16 673	4.72 680	0.70 655	0.47 643	1.24 660	0.96 671	0.97 658	0.89 640	0.65 621	0.77 616	0.87 635	0.85 648	2.09 673	1.68 665	0.38 647	0.39 653	0.31 634	0.27 634	0.43 642	0.39 643

PWCK	1.00 652	1.17 674	1.70 658	0.91 663	0.41 634	1.19 657	0.92 669	1.10 659	1.14 659	1.16 658	1.14 643	1.25 652	0.88 649	1.75 669	1.04 640	0.87 671	0.50 659	0.87 666	0.53 661	0.96 673	0.52 653

UNDER WATER-64	1.55 669	1.19 675	2.52 669	1.31 676	0.95 673	2.12 674	1.21 680	1.45 668	3.19 678	1.43 669	1.32 650	2.64 676	2.04 676	1.63 665	1.83 670	1.11 678	0.67 678	1.28 678	0.92 679	1.19 675	1.02 679

UNDER WATER	1.59 670	1.22 676	2.36 666	1.38 677	1.03 674	1.67 671	1.10 677	1.54 673	3.63 680	1.44 670	1.47 657	2.85 678	2.25 679	1.67 666	1.94 674	1.06 676	0.62 674	1.31 679	0.93 680	1.21 677	1.02 679

notaker	1.45 666	1.34 677	1.48 650	1.40 678	1.07 675	1.18 655	0.85 668	1.48 670	1.40 665	1.51 675	3.46 682	2.40 674	1.81 674	1.76 670	1.45 663	1.11 678	0.69 679	1.38 680	0.87 678	1.31 680	0.97 678

ktn	1.77 673	1.36 678	1.22 637	1.43 679	1.14 676	1.52 669	1.08 676	1.51 672	3.96 685	2.77 683	4.69 684	3.35 680	1.46 671	1.69 667	1.25 656	1.43 682	0.77 681	1.45 681	0.99 681	1.32 681	0.96 676

KSHMR	1.89 674	1.36 678	1.60 655	1.47 680	1.22 678	1.38 667	1.06 675	1.79 674	5.97 688	1.42 668	5.65 687	2.98 679	1.14 656	2.23 676	1.20 654	1.27 681	1.12 683	1.46 682	1.10 683	1.32 681	1.15 681

HanzoNet	2.97 679	1.69 680	2.29 665	1.74 681	1.33 679	1.53 670	1.03 674	1.99 678	2.64 677	5.51 688	5.16 685	5.90 687	6.82 690	4.32 685	3.29 682	3.16 688	2.02 689	1.92 684	2.87 691	2.24 685	1.89 684

MADNet++	2.26 676	1.80 681	2.06 662	2.13 684	1.97 682	2.61 678	1.79 686	2.38 682	2.16 675	2.75 682	2.65 679	2.38 673	2.43 681	3.17 679	3.21 681	2.17 685	1.95 687	1.94 686	1.63 685	2.06 684	2.01 685

BEATNet-Init1	4.73 684	2.61 682	13.29 699	0.58 648	0.53 650	10.12 691	3.33 688	4.83 688	5.01 687	8.75 693	8.51 690	14.08 702	7.60 692	7.70 692	5.34 688	0.28 633	0.28 642	0.34 639	0.37 645	0.57 650	0.45 647

JetRed	2.30 677	2.64 683	6.12 683	1.12 674	1.38 680	5.85 686	3.29 687	1.99 678	1.67 671	1.98 677	1.95 671	2.16 672	1.60 672	2.48 677	4.10 685	1.05 675	1.60 684	1.09 673	1.01 682	1.67 683	1.28 682

DPSimNet_ROB	4.34 682	4.23 684	6.89 685	3.67 685	3.68 684	4.75 681	5.21 691	2.67 684	3.68 681	5.82 689	3.95 683	5.57 684	6.72 689	3.46 683	4.48 686	4.05 692	2.88 690	4.68 693	3.12 693	3.69 687	3.62 690

DGTPSM_ROB	8.34 688	5.10 685	10.37 697	5.31 688	10.18 690	8.33 688	23.60 700	6.06 690	13.41 700	4.90 685	10.87 698	5.65 685	10.44 693	6.17 688	12.59 694	3.74 690	7.55 694	3.69 690	7.26 698	4.14 689	7.46 694

DPSMNet_ROB	8.40 689	5.11 686	10.49 698	5.58 689	10.25 691	8.34 689	23.62 701	6.07 691	13.45 701	4.93 686	10.88 699	5.66 686	10.44 693	6.24 689	12.64 695	3.98 691	7.61 695	3.76 691	7.30 699	4.20 690	7.51 695

USTest	6.88 686	5.23 687	5.63 682	7.22 690	7.29 687	14.34 695	22.76 696	8.48 692	9.32 692	5.42 687	6.39 689	6.29 690	6.64 688	6.92 690	8.62 693	1.94 683	3.29 691	2.16 688	2.55 690	3.85 688	3.29 689

TCMNet-wrong-test	4.29 681	5.57 688	4.65 677	11.33 696	10.39 692	5.73 685	4.48 690	4.13 687	1.02 650	1.91 676	2.39 678	6.16 689	3.62 684	3.84 684	4.50 687	1.99 684	0.47 658	1.97 687	1.69 686	5.69 692	4.31 691

ASD4		6.65 689

Selective-IGEV-i1pa	5.57 685	7.99 690	4.76 681	0.80 659	0.45 641	12.99 693	3.60 689	9.25 694	7.43 690	6.97 690	9.87 694	8.94 692	7.26 691	14.66 703	5.65 689	3.55 689	1.08 682	1.93 685	0.72 673	0.73 662	2.79 688

iinet-test	10.78 692	9.29 691	9.70 687	10.48 691	10.68 693	17.98 700	25.98 702	12.57 699	13.39 698	9.64 697	10.10 695	10.06 694	10.61 696	11.22 699	12.70 696	6.40 695	7.74 696	5.68 695	6.69 694	7.47 693	7.30 692

IINet	10.78 692	9.29 691	9.70 687	10.48 691	10.68 693	17.98 700	25.98 702	12.57 699	13.39 698	9.64 697	10.10 695	10.06 694	10.61 696	11.22 699	12.70 696	6.40 695	7.74 696	5.68 695	6.69 694	7.47 693	7.30 692

Anonymous_1	16.62 701	9.35 693	9.84 689	10.66 693	14.64 697	18.66 702	27.12 704	12.64 701	13.51 702	10.76 701	10.30 697	10.13 696	10.60 695	11.06 698	12.74 698	15.87 709	7.74 696	16.92 707	43.48 713	58.66 716	7.68 696

xxxxx1	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

tt_ll	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

ff	15.27 697	9.54 694	10.31 692	20.13 700	18.88 700	17.08 696	23.03 697	10.36 696	10.99 694	9.21 694	9.62 691	10.74 697	10.61 696	10.72 695	13.89 701	7.97 699	9.20 702	31.85 712	44.72 714	12.84 698	13.69 699

DPSM_ROB	11.49 695	9.87 697	10.35 695	11.13 694	11.31 695	19.11 703	27.51 705	13.37 702	14.21 703	10.31 699	11.06 700	10.96 700	11.27 701	11.96 701	13.59 699	6.78 697	8.19 699	6.03 697	7.09 696	7.93 695	7.73 697

DPSM	11.49 695	9.87 697	10.35 695	11.13 694	11.31 695	19.11 703	27.51 705	13.37 702	14.21 703	10.31 699	11.06 700	10.96 700	11.27 701	11.96 701	13.59 699	6.78 697	8.19 699	6.03 697	7.09 696	7.93 695	7.73 697

DLNR_Zeroshot_test	10.44 690	12.10 699	19.93 702	106.08 714	23.66 711	0.14 33	0.13 63	3.22 685	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.36 686	0.06 230	0.07 146	0.07 216	39.70 714	0.06 137

DLNR-FE	10.45 691	12.13 700	19.94 703	106.10 715	23.12 710	0.14 33	0.13 63	3.28 686	0.17 87	0.16 190	0.23 247	0.16 205	0.10 71	0.31 373	0.15 226	2.41 687	0.06 230	0.07 146	0.07 216	40.22 715	0.06 137

PML	16.10 700	12.82 701	6.78 684	5.23 687	7.76 688	33.92 707	66.56 716	5.30 689	10.28 693	26.12 715	68.59 716	20.51 704	13.49 703	10.06 694	6.78 692	5.96 694	2.00 688	6.04 699	2.18 688	8.96 697	2.60 687

LRCNet_RVC	10.90 694	14.34 702	9.35 686	15.35 697	8.04 689	1.08 651	0.34 585	8.78 693	0.70 616	12.63 702	16.05 702	9.85 693	6.54 687	8.57 693	6.34 691	20.27 711	5.40 693	23.70 709	21.88 710	14.87 701	13.83 702

RSGM-EC	29.65 712	17.75 703	10.04 690	35.31 711	33.15 713	26.42 705	46.65 707	19.89 706	17.74 706	18.92 705	23.36 712	30.14 714	23.59 713	41.87 714	45.99 715	59.56 715	34.38 715	33.25 715	20.37 707	34.97 712	19.60 711

acva	29.65 712	17.75 703	10.04 690	35.31 711	33.15 713	26.42 705	46.65 707	19.89 706	17.74 706	18.92 705	23.36 712	30.14 714	23.59 713	41.87 714	45.99 715	59.56 715	34.38 715	33.25 715	20.37 707	34.97 712	19.60 711

CasAABBNet	23.10 704	19.86 705	20.64 706	22.47 703	22.73 704	38.41 711	55.50 712	26.89 711	28.70 712	20.61 711	22.15 708	22.08 710	22.75 709	23.99 706	27.36 710	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.27 701	15.95 702	15.53 705

FlowAnything	23.14 707	19.87 706	20.79 707	22.50 707	22.74 705	38.39 710	55.46 710	26.89 711	28.72 713	20.77 713	22.29 711	22.07 709	22.72 706	23.99 706	27.41 714	13.60 705	16.55 711	12.15 704	14.36 706	15.97 706	15.52 704

RAFT-FEzeroshot	23.10 704	19.88 707	20.56 704	22.49 704	22.75 706	38.38 708	55.50 712	26.84 709	28.66 710	20.60 709	22.10 706	22.05 707	22.74 707	24.00 708	27.37 712	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.28 702	15.96 704	15.54 706

RAFT-FE	23.10 704	19.88 707	20.56 704	22.49 704	22.75 706	38.38 708	55.50 712	26.84 709	28.66 710	20.60 709	22.10 706	22.05 707	22.74 707	24.00 708	27.37 712	13.59 702	16.48 707	12.14 700	14.28 702	15.96 704	15.54 706

Selective-RAFT-Error	23.16 708	19.93 709	20.87 708	22.54 708	22.81 709	38.52 714	55.47 711	27.01 714	28.83 714	20.66 712	22.25 709	22.09 711	22.80 711	24.09 710	27.36 710	13.61 707	16.48 707	12.15 704	14.28 702	15.99 707	15.57 709

Hybrid-DGEV	23.16 708	19.94 710	20.96 709	22.49 704	22.75 706	38.51 713	55.52 715	27.09 715	28.90 715	20.58 708	22.25 709	22.00 706	22.80 711	24.11 711	27.33 709	13.60 705	16.47 706	12.14 700	14.30 705	15.95 702	15.54 706

LSM0	24.24 710	19.98 711	22.32 710	24.22 709	40.14 715	38.48 712	55.20 709	26.95 713	28.57 709	20.49 707	21.83 704	22.26 712	22.75 709	24.22 712	27.30 708	13.66 708	16.32 705	12.19 706	14.15 700	16.10 708	17.66 710

HaxPig	17.72 702	20.22 712	19.73 701	16.53 698	16.51 698	9.27 690	9.33 692	14.34 704	13.27 697	18.65 704	18.70 703	17.35 703	16.77 704	17.04 704	16.45 704	22.05 712	20.89 712	22.27 708	21.53 709	21.29 709	22.13 713

MEDIAN_ROB	21.21 703	24.62 713	23.47 711	19.58 699	19.65 703	13.22 694	10.96 693	17.88 705	17.00 705	22.14 714	22.02 705	20.86 705	20.36 705	21.06 705	19.71 705	25.63 713	24.13 713	26.21 710	25.20 711	25.17 710	25.38 714

AVERAGE_ROB	25.43 711	29.06 714	27.24 712	24.63 710	24.20 712	17.73 699	12.61 694	22.29 708	21.39 708	26.79 716	26.16 714	25.20 713	24.64 715	25.07 713	23.53 706	29.96 714	28.40 714	30.60 711	29.58 712	29.72 711	29.84 715

Selective-IGEV-i16pa	30.47 714	41.93 715	4.02 676	0.49 641	0.37 630	96.94 716	0.74 657	60.26 717	58.76 716	17.24 703	64.39 715	38.26 716	49.53 716	106.11 717	26.15 707	19.96 710	3.42 692	4.39 692	1.81 687	0.39 640	14.22 703

test_example2	101.33 715	108.28 716	68.15 714	98.43 713	106.93 716	89.75 715	102.43 717	36.80 716	97.65 717	129.04 717	130.15 717	65.26 717	66.62 717	92.11 716	80.24 717	144.10 717	199.48 717	81.81 717	103.01 717	125.01 717	101.27 716

ccccc		256.29 717		354.40 716	364.36 717	149.10 717		152.89 718		153.93 718		164.00 718		268.02 718		390.55 718	349.22 718	244.59 718	219.82 718	412.30 718

GS-Stereo							0.16 192	0.26 168	0.18 107	0.13 110	0.15 127	0.10 54	0.09 30	0.16 89	0.10 6	0.07 122	0.05 39	0.06 43	0.05 62	0.08 256	0.08 310

FSD					0.24 592	0.27 379	0.27 525	0.31 251	0.29 305	0.26 296	0.27 286	0.28 370	0.27 448	0.28 331	0.26 461	0.23 614	0.22 628	0.27 618	0.26 630	0.25 611

Low-res two-view benchmark