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

BTL-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.09 1	0.14 82	0.10 1	0.14 25	0.07 1	0.09 12	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.05 27

IGEV	0.11 29	0.06 1	0.17 47	0.15 5	0.11 130	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.16 42	0.11 35	0.15 92	0.09 24	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

Test_v1	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.15 5	0.09 36	0.13 16	0.13 54	0.22 63	0.16 42	0.09 7	0.10 21	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.13 54	0.11 2	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.08 4	0.06 1	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.05 5	0.05 27

WQFJA1++	0.44 529	0.07 3	0.63 469	0.18 65	0.13 268	0.15 34	0.11 17	0.20 38	0.11 4	2.05 618	0.12 46	0.23 244	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	4.20 627	0.07 187

BridgeDepth_RVC	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.13 1	0.07 1	0.16 62	0.10 8	0.20 38	0.14 25	0.09 7	0.10 21	0.09 24	0.12 115	0.13 6	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.06 61	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 4	0.07 3	0.15 17	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.17 14	0.13 18	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

HiDET	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.19 27	0.15 36	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LCMNet	0.10 4	0.07 3	0.15 17	0.15 5	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.18 21	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.11 63	0.10 56	0.15 29	0.13 110	0.06 32	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

CSFM-Stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.16 12	0.08 14	0.16 62	0.13 54	0.21 51	0.11 4	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.06 177	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

252Zero-FE	0.14 99	0.07 3	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.21 51	0.19 88	0.77 575	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

Monster-pub-mixall	0.10 4	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.11 6	0.09 2	0.20 38	0.12 11	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.08 10	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 93

111111	0.11 29	0.07 3	0.17 47	0.19 112	0.11 130	0.13 16	0.11 17	0.22 63	0.15 36	0.11 35	0.12 46	0.12 75	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.06 93

Reg-Stereo(zero)	0.16 145	0.07 3	0.36 246	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.14 82	0.28 152	0.24 179	0.22 200	0.20 162	0.24 258	0.18 264	0.21 152	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.06 93

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 35	0.16 12	0.08 14	0.12 10	0.13 54	0.11 2	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.09 24	0.11 1	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

dual_stereo	0.10 4	0.07 3	0.14 7	0.17 29	0.08 14	0.09 1	0.13 54	0.24 98	0.13 18	0.10 19	0.09 12	0.09 24	0.08 10	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

Pointernet	0.13 71	0.07 3	0.27 143	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.12 27	0.31 196	0.24 179	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

CAS	0.15 132	0.07 3	0.21 86	0.41 569	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.15 115	0.19 146	0.11 63	0.09 24	0.14 13	0.13 110	0.29 576	0.04 2	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.14 473

VMStereo-Base	0.13 71	0.08 19	0.22 96	0.15 5	0.09 36	0.18 111	0.13 54	0.24 98	0.25 193	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

MatchStereo	0.11 29	0.08 19	0.23 103	0.16 12	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 38	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.08 4	0.08 10	0.14 13	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27
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 71	0.08 19	0.19 65	0.19 112	0.16 395	0.12 10	0.15 109	0.18 21	0.18 71	0.11 35	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.23 179	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.21 536	0.06 93

MonStereo	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.18 65	0.10 83	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 11	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.10 56	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

zero-FE	0.16 145	0.08 19	0.81 521	0.19 112	0.18 440	0.12 10	0.15 109	0.19 27	0.19 88	0.10 19	0.10 21	0.13 89	0.12 115	0.21 152	0.19 286	0.08 229	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.19 524	0.06 93

water-stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.14 82	0.25 108	0.19 88	0.17 154	0.23 193	0.15 135	0.15 190	0.12 3	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

DilatedVolume-Stereo	0.14 99	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.14 82	0.24 98	0.21 131	0.21 194	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

1w_stereo	0.12 55	0.08 19	0.14 7	0.18 65	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LG-Stereo_L2	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.18 21	0.13 18	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 47	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 4	0.08 19	0.19 65	0.16 12	0.09 36	0.12 10	0.13 54	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 65	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 4	0.08 19	0.16 35	0.17 29	0.08 14	0.16 62	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.10 19	0.07 3	0.10 42	0.08 10	0.14 13	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

MLG-Stereo_test2	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 42	0.06 1	0.15 29	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

MLG-Stereo_test1	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.11 17	0.16 8	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.07 3	0.17 65	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

MLG-Stereo	0.10 4	0.08 19	0.15 17	0.18 65	0.07 1	0.15 34	0.11 17	0.17 14	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 42	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

LG-G_1	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LG-G	0.11 29	0.08 19	0.18 57	0.18 65	0.07 1	0.21 202	0.09 2	0.19 27	0.11 4	0.10 19	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.19 110	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93

LGtest1	0.10 4	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.08 14	0.13 16	0.09 2	0.16 8	0.12 11	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

SGD-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.07 1	0.17 88	0.13 54	0.18 21	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.11 63	0.12 115	0.18 87	0.11 17	0.08 229	0.04 2	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 273	0.08 19	0.23 103	0.19 112	0.19 467	0.28 345	0.24 433	0.23 83	0.21 131	0.20 183	0.23 193	0.28 314	0.49 540	0.26 242	0.18 253	0.09 320	0.08 391	0.18 532	0.13 490	0.17 503	0.17 506

MonSter	0.10 4	0.08 19	0.13 1	0.17 29	0.08 14	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.19 88	0.09 7	0.11 31	0.08 4	0.07 3	0.14 13	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 29	0.08 19	0.17 47	0.17 29	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.14 5	0.16 42	0.11 35	0.10 21	0.09 24	0.08 10	0.21 152	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

999	0.14 99	0.08 19	0.24 113	0.19 112	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.24 98	0.18 71	0.13 70	0.16 106	0.14 116	0.11 88	0.36 351	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

IGEV-Stereo++	0.11 29	0.08 19	0.15 17	0.19 112	0.11 130	0.14 22	0.10 8	0.22 63	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.10 42	0.11 88	0.14 13	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

Occ-G	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.19 277	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.19 146	0.21 213	0.11 88	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93

IGEV-Stereo+	0.12 55	0.08 19	0.17 47	0.18 65	0.13 268	0.09 1	0.11 17	0.16 8	0.15 36	0.10 19	0.08 11	0.10 42	0.10 56	0.21 152	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.16 486	0.24 562

test_for_model	0.18 189	0.08 19	0.69 490	0.32 536	0.26 542	0.17 88	0.15 109	0.32 208	0.29 252	0.14 96	0.21 174	0.13 89	0.09 24	0.28 276	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

trnet	0.13 71	0.08 19	0.21 86	0.15 5	0.07 1	0.21 202	0.12 27	0.24 98	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.15 135	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.05 27

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.42 575	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

MoCha-V2	0.13 71	0.08 19	0.26 134	0.23 334	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.16 42	0.15 115	0.15 92	0.13 89	0.14 172	0.20 128	0.11 17	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

testlalala	0.20 250	0.08 19	1.19 578	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

GCAPDPT-zeroshot	0.20 250	0.08 19	1.14 574	0.29 512	0.43 576	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.14 96	0.17 119	0.15 135	0.11 88	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

Any-RAFT	0.17 164	0.08 19	0.31 185	0.19 112	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.42 339	0.30 266	0.24 220	0.27 232	0.27 298	0.16 209	0.21 152	0.12 61	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

LoS	0.14 99	0.08 19	0.27 143	0.16 12	0.09 36	0.22 231	0.14 82	0.26 117	0.26 206	0.15 115	0.18 137	0.18 178	0.13 149	0.22 169	0.14 146	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.06 61	0.06 93
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 99	0.08 19	0.19 65	0.17 29	0.22 509	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.14 96	0.17 119	0.14 116	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.08 206	0.18 519

EGLCR-Stereo	0.13 71	0.08 19	0.20 76	0.18 65	0.09 36	0.21 202	0.13 54	0.27 130	0.21 131	0.13 70	0.10 21	0.15 135	0.09 24	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

CREStereo++_RVC	0.15 132	0.08 19	0.26 134	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.13 54	0.22 63	0.30 266	0.21 194	0.30 264	0.13 89	0.11 88	0.16 47	0.15 173	0.07 81	0.04 2	0.06 34	0.15 513	0.06 61	0.05 27
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 71	0.08 19	0.21 86	0.14 2	0.08 14	0.22 231	0.15 109	0.25 108	0.24 179	0.16 139	0.21 174	0.14 116	0.13 149	0.18 87	0.13 110	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93
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	0.15 132	0.08 19	0.23 103	0.15 5	0.09 36	0.23 253	0.16 146	0.25 108	0.23 165	0.17 154	0.21 174	0.16 157	0.14 172	0.22 169	0.13 110	0.29 576	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

gcap_with_dpt	0.18 189	0.09 59	0.90 543	0.20 174	0.14 313	0.21 202	0.16 146	0.32 208	0.24 179	0.17 154	0.22 186	0.17 167	0.12 115	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.06 93

GEAStereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.18 65	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

BridgeDepth	0.10 4	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.07 1	0.16 62	0.12 27	0.16 8	0.12 11	0.08 2	0.09 12	0.14 116	0.13 149	0.14 13	0.10 2	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	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 55	0.09 59	0.20 76	0.17 29	0.12 189	0.19 140	0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

gasm-f	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.18 65	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.20 38	0.14 25	0.12 53	0.19 146	0.10 42	0.11 88	0.16 47	0.11 17	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.09 280	0.08 260

Zero-FE251	0.14 99	0.09 59	0.24 113	0.17 29	0.09 36	0.20 175	0.13 54	0.20 38	0.14 25	0.61 555	0.13 59	0.13 89	0.11 88	0.14 13	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.05 27

AdaDepth	0.11 29	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.13 54	0.16 8	0.13 18	0.10 19	0.10 21	0.09 24	0.09 24	0.19 110	0.12 61	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.05 5	0.05 27

S2M2_XL	0.10 4	0.09 59	0.21 86	0.14 2	0.10 83	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 19	0.11 31	0.09 24	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 99	0.09 59	0.19 65	0.19 112	0.08 14	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.23 165	0.16 139	0.18 137	0.14 116	0.17 239	0.19 110	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.05 27

2.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.18 71	0.14 96	0.17 119	0.09 24	0.10 56	0.18 87	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

2.75w_new	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.16 12	0.09 36	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.16 42	0.14 96	0.13 59	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.13 110	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w_new	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.25w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.19 140	0.10 8	0.22 63	0.17 60	0.14 96	0.12 46	0.10 42	0.11 88	0.17 65	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 27

3.75w	0.11 29	0.09 59	0.15 17	0.17 29	0.11 130	0.18 111	0.12 27	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 29	0.09 59	0.14 7	0.19 112	0.12 189	0.14 22	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.13 70	0.16 106	0.08 4	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.05 9	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 29	0.09 59	0.13 1	0.17 29	0.12 189	0.15 34	0.11 17	0.23 83	0.15 36	0.14 96	0.12 46	0.08 4	0.09 24	0.21 152	0.10 2	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.22 63	0.16 42	0.12 53	0.19 146	0.15 135	0.11 88	0.13 6	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.07 134	0.06 93

GREAT-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.25 126	0.16 12	0.11 130	0.14 22	0.16 146	0.17 14	0.17 60	0.10 19	0.15 92	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.10 2	0.06 32	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.10 377
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 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.15 34	0.17 187	0.19 27	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

GIP-stereo	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.19 112	0.11 130	0.16 62	0.14 82	0.29 166	0.18 71	0.11 35	0.16 106	0.13 89	0.09 24	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

fffft	0.13 71	0.09 59	0.24 113	0.19 112	0.10 83	0.17 88	0.19 277	0.22 63	0.16 42	0.14 96	0.11 31	0.13 89	0.10 56	0.24 194	0.18 253	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.06 93
1: 1. 1
tt45	0.14 99	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.11 130	0.23 253	0.18 231	0.22 63	0.17 60	0.15 115	0.13 59	0.14 116	0.10 56	0.30 310	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

WCG-NET	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.08 14	0.18 111	0.17 187	0.21 51	0.28 233	0.18 173	0.21 174	0.15 135	0.12 115	0.18 87	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

U	1.00 592	0.09 59	0.21 86	0.21 220	3.68 621	6.12 626	0.14 82	0.21 51	0.21 131	0.11 35	0.11 31	0.10 42	0.09 24	0.12 3	0.11 17	0.07 81	0.05 33	5.42 631	2.90 629	0.07 134	0.06 93

WCG-NET（raft）	0.14 99	0.09 59	0.23 103	0.17 29	0.08 14	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.26 206	0.18 173	0.19 146	0.20 201	0.12 115	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.05 27

RSM++	0.12 55	0.09 59	0.19 65	0.20 174	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.21 51	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.14 116	0.09 24	0.20 128	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

RSM	0.12 55	0.09 59	0.20 76	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.23 83	0.18 71	0.13 70	0.13 59	0.15 135	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

RAFT-Stereo-weight	0.15 132	0.09 59	0.26 134	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.29 252	0.24 220	0.20 162	0.19 192	0.10 56	0.18 87	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

MSKI-zero shot	0.17 164	0.09 59	0.43 345	0.20 174	0.11 130	0.21 202	0.15 109	0.32 208	0.21 131	0.23 206	0.24 207	0.23 244	0.10 56	0.31 317	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

AEACV	0.13 71	0.09 59	0.23 103	0.18 65	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.23 83	0.14 25	0.13 70	0.17 119	0.13 89	0.16 209	0.16 47	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

Selective-IGEV	0.12 55	0.09 59	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.14 82	0.27 130	0.15 36	0.13 70	0.14 89	0.13 89	0.08 10	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

knoymous	0.17 164	0.09 59	0.32 192	0.17 29	0.11 130	0.21 202	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.27 298	0.16 209	0.23 179	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.09 280	0.09 321

riskmin	0.18 189	0.09 59	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.24 273	0.16 146	0.34 232	0.28 233	0.21 194	0.23 193	0.33 367	0.24 340	0.23 179	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.06 109	0.10 347	0.10 377

MC-Stereo	0.14 99	0.09 59	0.25 126	0.21 220	0.09 36	0.18 111	0.16 146	0.23 83	0.19 88	0.18 173	0.23 193	0.16 157	0.13 149	0.22 169	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

RCA-Stereo	0.16 145	0.09 59	0.25 126	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.36 274	0.35 325	0.20 183	0.25 217	0.17 167	0.17 239	0.18 87	0.14 146	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.05 27

test-3	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.26 239	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

test_1	0.16 145	0.09 59	0.31 185	0.21 220	0.11 130	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.27 217	0.25 228	0.16 106	0.22 224	0.12 115	0.26 242	0.18 253	0.06 32	0.04 2	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.06 93

DEmStereo	0.26 396	0.09 59	0.47 381	0.19 112	0.12 189	0.30 385	0.25 450	0.28 152	0.36 338	0.36 425	0.58 513	0.25 267	0.48 539	0.53 419	0.44 503	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.06 61	0.07 187

GrayStereo	0.25 380	0.09 59	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.23 253	0.47 570	0.34 232	0.30 266	0.39 462	0.47 462	0.30 341	0.79 579	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.13 452

s12784h	0.17 164	0.09 59	0.26 134	0.18 65	0.07 1	0.32 410	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.23 206	0.25 217	0.18 178	0.17 239	0.25 225	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.05 27

TANstereo	0.15 132	0.09 59	0.28 154	0.16 12	0.08 14	0.25 291	0.14 82	0.23 83	0.28 233	0.24 220	0.30 264	0.16 157	0.12 115	0.17 65	0.13 110	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

R-Stereo Train	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

RAFT-Stereo	0.18 189	0.09 59	0.32 192	0.22 282	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.42 339	0.19 88	0.31 337	0.45 445	0.20 201	0.14 172	0.18 87	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
LACA1	0.09 1	0.10 102	0.13 1	0.16 12	0.07 1	0.15 34	0.12 27	0.15 6	0.11 4	0.09 7	0.07 3	0.09 24	0.10 56	0.13 6	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.05 27

BStereo	0.13 71	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.13 16	0.14 82	0.24 98	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

Wave_Phase_stereo	0.14 99	0.10 102	0.42 332	0.18 65	0.11 130	0.36 454	0.14 82	0.28 152	0.22 144	0.12 53	0.11 31	0.12 75	0.09 24	0.16 47	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.06 34	0.08 249	0.05 5	0.06 93

WQFJA1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

WQFJX1	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.23 334	0.17 418	0.24 273	0.19 277	0.58 520	0.52 505	0.16 139	0.16 106	0.14 116	0.15 190	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.06 93

WQFJX	0.18 189	0.10 102	0.17 47	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.18 231	0.53 468	0.45 443	0.17 154	0.16 106	0.14 116	0.16 209	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.08 391	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

NLMM	0.18 189	0.10 102	0.16 35	0.22 282	0.18 440	0.25 291	0.19 277	0.51 438	0.51 496	0.15 115	0.17 119	0.15 135	0.16 209	0.20 128	0.20 305	0.07 81	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLSM3	0.13 71	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.13 268	0.18 111	0.16 146	0.30 185	0.24 179	0.11 35	0.15 92	0.12 75	0.13 149	0.17 65	0.15 173	0.05 9	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.05 5	0.05 27

NLSM1	0.17 164	0.10 102	0.17 47	0.21 220	0.18 440	0.25 291	0.17 187	0.47 388	0.40 390	0.16 139	0.21 174	0.13 89	0.15 190	0.21 152	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

FE-Mocha	0.16 145	0.10 102	0.33 208	0.19 112	0.13 268	0.19 140	0.15 109	0.35 255	0.22 144	0.24 220	0.24 207	0.20 201	0.14 172	0.17 65	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

IGEV-FE	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

DA	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

Replicate-Monster	0.12 55	0.10 102	0.32 192	0.16 12	0.08 14	0.17 88	0.10 8	0.22 63	0.19 88	0.11 35	0.10 21	0.10 42	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.08 260

GGEV	0.14 99	0.10 102	0.18 57	0.21 220	0.10 83	0.29 367	0.16 146	0.28 152	0.20 114	0.14 96	0.17 119	0.16 157	0.14 172	0.17 65	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

asd	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.10 83	0.16 62	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.11 31	0.09 24	0.10 56	0.16 47	0.11 17	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.10 83	0.15 34	0.12 27	0.25 108	0.17 60	0.14 96	0.13 59	0.09 24	0.09 24	0.18 87	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 4	0.10 102	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.15 34	0.10 8	0.19 27	0.13 18	0.12 53	0.12 46	0.08 4	0.11 88	0.16 47	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.09 36	0.15 34	0.15 109	0.20 38	0.15 36	0.12 53	0.13 59	0.10 42	0.09 24	0.17 65	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.14 7	0.17 29	0.09 36	0.17 88	0.09 2	0.22 63	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.09 24	0.11 88	0.19 110	0.13 110	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 29	0.10 102	0.15 17	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.14 82	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.14 89	0.08 4	0.11 88	0.13 6	0.12 61	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo	1.40 603	0.10 102	17.09 635	0.18 65	0.07 1	4.78 621	0.18 231	0.29 166	0.34 309	0.36 425	2.81 620	0.40 434	0.29 422	0.56 438	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.06 109	0.06 61	0.05 27

LG-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.24 113	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.18 231	0.21 51	0.18 71	0.11 35	0.17 119	0.09 24	0.09 24	0.15 29	0.14 146	0.05 9	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

MM-Stereo_test2	0.15 132	0.10 102	0.44 354	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.21 359	0.27 130	0.22 144	0.15 115	0.16 106	0.13 89	0.11 88	0.20 128	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.05 27

MM-Stereo_test1	0.17 164	0.10 102	0.39 291	0.23 334	0.11 130	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.29 252	0.22 200	0.21 174	0.15 135	0.14 172	0.23 179	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.06 93

castereo++	0.13 71	0.10 102	0.18 57	0.18 65	0.10 83	0.27 325	0.13 54	0.23 83	0.23 165	0.11 35	0.13 59	0.16 157	0.10 56	0.18 87	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 99	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.10 83	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.13 70	0.18 137	0.16 157	0.16 209	0.15 29	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.06 61	0.05 27

SMoEStereo_RVC	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.19 140	0.17 187	0.19 27	0.19 88	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.11 88	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.06 93

PAM_32	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.19 277	0.36 274	0.23 165	0.29 288	0.28 238	0.56 524	0.28 407	0.27 262	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.09 321

PAM	0.23 321	0.10 102	0.63 469	0.22 282	0.15 364	0.34 434	0.21 359	0.37 284	0.22 144	0.31 337	0.27 232	0.55 520	0.26 371	0.26 242	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.09 321

UGAM-zero	0.23 321	0.10 102	0.54 429	0.19 112	0.13 268	0.21 202	0.14 82	0.44 359	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.51 503	0.33 462	0.65 488	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.06 61	0.07 187

AIO-Stereo	0.13 71	0.10 102	0.22 96	0.20 174	0.09 36	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.16 42	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.08 10	0.18 87	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

test_sample2	0.21 273	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.11 130	0.27 325	0.21 359	0.43 352	0.29 252	0.26 239	0.31 278	0.30 341	0.24 340	0.45 382	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

test_sample1	0.20 250	0.10 102	0.28 154	0.19 112	0.12 189	0.28 345	0.19 277	0.41 325	0.25 193	0.26 239	0.31 278	0.29 325	0.26 371	0.44 379	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.09 321

IGEV++	0.13 71	0.10 102	0.23 103	0.21 220	0.10 83	0.15 34	0.15 109	0.29 166	0.16 42	0.12 53	0.15 92	0.12 75	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.07 187

11t1	0.18 189	0.10 102	0.30 171	0.20 174	0.11 130	0.27 325	0.17 187	0.35 255	0.23 165	0.25 228	0.23 193	0.23 244	0.23 322	0.25 225	0.18 253	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

IGEV_Zeroshot_test	0.18 189	0.10 102	0.65 478	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.34 232	0.19 88	0.28 260	0.22 186	0.27 298	0.13 149	0.23 179	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.06 93

MIF-Stereo (partial)	0.16 145	0.10 102	0.34 218	0.21 220	0.15 364	0.15 34	0.13 54	0.28 152	0.25 193	0.17 154	0.26 226	0.15 135	0.16 209	0.25 225	0.17 229	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.08 260

UniTT-Stereo	0.14 99	0.10 102	0.30 171	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.13 54	0.19 27	0.18 71	0.15 115	0.20 162	0.10 42	0.11 88	0.18 87	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.06 93

RAFT-Test	0.17 164	0.10 102	0.38 276	0.19 112	0.12 189	0.25 291	0.17 187	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.29 251	0.27 298	0.14 172	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

LoS_RVC	0.13 71	0.10 102	0.19 65	0.18 65	0.16 395	0.20 175	0.18 231	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.19 146	0.12 75	0.15 190	0.17 65	0.13 110	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.12 435

anonymousdsp2	0.17 164	0.10 102	0.28 154	0.20 174	0.11 130	0.25 291	0.17 187	0.41 325	0.31 278	0.23 206	0.23 193	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.07 187

DCANet-4	0.19 233	0.10 102	0.52 422	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.36 274	0.39 373	0.29 288	0.30 264	0.17 167	0.22 308	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

tt	4.71 622	0.10 102	3.94 614	2.06 621	1.53 619	10.14 631	16.88 632	9.27 633	4.98 625	1.39 604	1.02 578	4.68 623	4.90 625	3.35 622	5.86 628	5.76 631	9.15 636	2.24 627	2.53 626	3.10 623	1.32 622

DisPM	0.19 233	0.10 102	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.29 252	0.33 372	0.34 318	0.23 244	0.16 209	0.33 331	0.16 199	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.11 412

iRaft-Stereo_20w	0.19 233	0.10 102	0.46 373	0.19 112	0.13 268	0.25 291	0.19 277	0.52 457	0.19 88	0.29 288	0.21 174	0.22 224	0.20 288	0.28 276	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.08 206	0.08 260

GLC_STEREO	0.15 132	0.10 102	0.24 113	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.15 109	0.23 83	0.27 217	0.17 154	0.20 162	0.17 167	0.11 88	0.23 179	0.16 199	0.07 81	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.06 93

CrosDoStereo	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

PFNet+	0.20 250	0.10 102	0.37 257	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.19 277	0.29 166	0.34 309	0.33 372	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.32 324	0.17 229	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.12 435

NF-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

OCTAStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

PSM-softLoss	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

KMStereo	0.21 273	0.10 102	0.39 291	0.24 387	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.38 290	0.26 206	0.29 288	0.32 287	0.24 258	0.16 209	0.52 412	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.12 435

PSM-AAD	0.25 380	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.26 314	0.38 543	0.34 232	0.28 233	0.35 409	0.39 375	0.28 314	0.79 579	0.30 310	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.08 206	0.21 545

FTStereo	0.28 424	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.21 202	0.53 580	0.34 232	0.26 206	0.38 447	0.95 573	0.30 341	0.56 552	0.32 324	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.19 526

KYRaft	0.22 304	0.10 102	0.30 171	0.23 334	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.35 255	0.24 179	0.35 409	0.54 497	0.34 374	0.26 371	0.29 295	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.08 206	0.31 575

DeepStereo_LL	0.31 449	0.10 102	0.49 395	0.18 65	0.12 189	0.22 231	1.11 616	0.34 232	0.37 349	0.38 447	0.61 528	0.28 314	0.46 530	0.61 465	0.57 530	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.07 187

SST-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.24 179	0.34 392	0.33 308	0.29 325	0.25 361	0.56 438	0.17 229	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

RAFT_R40	0.21 273	0.10 102	0.37 257	0.24 387	0.13 268	0.18 111	0.18 231	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.33 308	0.30 341	0.24 340	0.55 427	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

DRaft	0.24 352	0.10 102	0.34 218	0.18 65	0.12 189	0.28 345	0.23 411	0.33 224	0.39 373	0.38 447	0.61 528	0.21 213	0.41 507	0.48 392	0.42 497	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.08 260

PFNet	0.23 321	0.10 102	0.57 442	0.24 387	0.14 313	0.22 231	0.19 277	0.39 302	0.33 299	0.35 409	0.32 287	0.27 298	0.19 279	0.64 481	0.22 350	0.09 320	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.07 187

RE-Stereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

TVStereo	0.20 250	0.10 102	0.35 227	0.24 387	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.38 290	0.32 287	0.28 260	0.30 264	0.22 224	0.16 209	0.51 406	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.13 452

RAFT-345	0.21 273	0.10 102	0.46 373	0.22 282	0.11 130	0.20 175	0.16 146	0.26 117	0.25 193	0.27 249	0.66 539	0.21 213	0.16 209	0.55 427	0.21 330	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

GMM-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.43 345	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.25 450	0.37 284	0.27 217	0.30 319	0.45 445	0.27 298	0.21 295	0.31 317	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.08 206	0.19 526

Prome-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.30 171	0.24 387	0.12 189	0.23 253	0.23 411	0.36 274	0.25 193	0.33 372	0.59 516	0.24 258	0.28 407	0.29 295	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.20 536

XX-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.83 528	0.26 460	0.17 418	0.23 253	0.13 54	0.40 313	0.18 71	0.20 183	0.41 394	0.31 351	0.10 56	0.32 324	0.12 61	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

222	0.41 515	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.36 454	0.20 328	0.57 511	0.39 373	0.35 409	0.44 434	0.30 341	0.27 390	0.55 427	3.56 622	0.11 408	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

xxxx	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.37 460	0.20 328	0.58 520	0.38 363	0.29 288	0.42 410	0.38 407	0.24 340	0.46 385	2.20 615	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

test_xeample	0.34 475	0.10 102	0.29 164	0.19 112	0.11 130	0.33 421	0.23 411	0.55 486	0.38 363	0.32 359	0.45 445	0.29 325	0.26 371	0.57 442	2.24 617	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.09 321

EAI-Stereo	0.21 273	0.10 102	0.33 208	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.46 566	0.46 380	0.20 114	0.25 228	0.50 473	0.17 167	0.16 209	0.24 194	0.23 369	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.10 386	0.06 61	0.07 187

CFNet-RSSM	0.17 164	0.10 102	0.40 299	0.20 174	0.11 130	0.20 175	0.15 109	0.36 274	0.30 266	0.23 206	0.21 174	0.26 289	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

SFCPSM	0.22 304	0.10 102	0.51 416	0.21 220	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.55 486	0.39 373	0.29 288	0.32 287	0.23 244	0.21 295	0.27 262	0.19 286	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.08 260

Gwc-CoAtRS	0.17 164	0.10 102	0.37 257	0.20 174	0.12 189	0.19 140	0.15 109	0.32 208	0.28 233	0.23 206	0.23 193	0.27 298	0.15 190	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

LACA2	0.10 4	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.07 1	0.16 62	0.13 54	0.17 14	0.14 25	0.09 7	0.09 12	0.11 63	0.10 56	0.14 13	0.09 1	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

FlowAnything_test	0.14 99	0.11 175	0.21 86	0.21 220	0.12 189	0.17 88	0.16 146	0.25 108	0.16 42	0.15 115	0.13 59	0.15 135	0.14 172	0.18 87	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.09 321

asda	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.24 98	0.16 42	0.11 35	0.11 31	0.08 4	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.15 17	0.17 29	0.09 36	0.14 22	0.12 27	0.21 51	0.16 42	0.13 70	0.13 59	0.08 4	0.09 24	0.13 6	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 51	0.06 61	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 29	0.11 175	0.16 35	0.17 29	0.10 83	0.17 88	0.12 27	0.21 51	0.14 25	0.12 53	0.13 59	0.09 24	0.10 56	0.15 29	0.12 61	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 55	0.11 175	0.18 57	0.18 65	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.19 88	0.12 53	0.12 46	0.07 1	0.12 115	0.15 29	0.11 17	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 27

xyz-stereo-finetune2	0.17 164	0.11 175	0.26 134	0.16 12	0.09 36	0.27 325	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.22 200	0.28 238	0.21 213	0.22 308	0.37 354	0.22 350	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.07 187

S2M2_L	0.13 71	0.11 175	0.20 76	0.16 12	0.12 189	0.12 10	0.07 1	0.18 21	0.20 114	0.12 53	0.15 92	0.14 116	0.12 115	0.15 29	0.14 146	0.13 465	0.09 426	0.09 274	0.10 386	0.11 395	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 132	0.11 175	0.30 171	0.21 220	0.09 36	0.17 88	0.16 146	0.30 185	0.19 88	0.15 115	0.25 217	0.17 167	0.09 24	0.21 152	0.12 61	0.06 32	0.07 304	0.07 103	0.05 51	0.08 206	0.06 93

SCV_C0	0.14 99	0.11 175	0.25 126	0.19 112	0.12 189	0.15 34	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.13 70	0.15 92	0.13 89	0.09 24	0.24 194	0.10 2	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.06 93

AIO_rvc	0.12 55	0.11 175	0.22 96	0.19 112	0.10 83	0.15 34	0.17 187	0.20 38	0.16 42	0.11 35	0.13 59	0.13 89	0.08 10	0.22 169	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.06 61	0.07 187

HUF	0.15 132	0.11 175	0.38 276	0.17 29	0.11 130	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.20 114	0.11 35	0.13 59	0.14 116	0.11 88	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.20 562	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.14 473

mms	0.13 71	0.11 175	0.19 65	0.19 112	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.20 38	0.17 60	0.13 70	0.17 119	0.14 116	0.09 24	0.24 194	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.07 187

ours_stereo	0.13 71	0.11 175	0.23 103	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.18 231	0.20 38	0.19 88	0.13 70	0.18 137	0.14 116	0.10 56	0.23 179	0.14 146	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.05 27

fffy	0.14 99	0.11 175	0.24 113	0.20 174	0.10 83	0.19 140	0.18 231	0.22 63	0.19 88	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.13 149	0.25 225	0.14 146	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

tg	0.16 145	0.11 175	0.25 126	0.21 220	0.11 130	0.23 253	0.15 109	0.34 232	0.24 179	0.20 183	0.25 217	0.19 192	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

rvit_stereo_0081	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

model_zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.39 291	0.20 174	0.12 189	0.24 273	0.15 109	0.34 232	0.22 144	0.30 319	0.20 162	0.22 224	0.12 115	0.24 194	0.14 146	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.07 187

GCAP-BAT	0.16 145	0.11 175	0.36 246	0.18 65	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.23 83	0.18 71	0.26 239	0.28 238	0.20 201	0.11 88	0.24 194	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.05 5	0.06 93

rvit_stereo_0082	0.16 145	0.11 175	0.24 113	0.21 220	0.12 189	0.16 62	0.17 187	0.22 63	0.33 299	0.16 139	0.18 137	0.18 178	0.14 172	0.20 128	0.16 199	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

gcap-zeroshot	0.17 164	0.11 175	0.36 246	0.20 174	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.30 185	0.22 144	0.26 239	0.20 162	0.30 341	0.14 172	0.20 128	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MGS-Stereo	0.14 99	0.11 175	0.32 192	0.19 112	0.11 130	0.18 111	0.17 187	0.20 38	0.22 144	0.14 96	0.24 207	0.15 135	0.10 56	0.18 87	0.12 61	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.10 347	0.06 93

AE-Stereo	0.17 164	0.11 175	0.31 185	0.24 387	0.14 313	0.23 253	0.18 231	0.34 232	0.29 252	0.15 115	0.25 217	0.21 213	0.13 149	0.20 128	0.14 146	0.07 81	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

IGEVStereo-DCA	0.14 99	0.11 175	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

rrr	0.17 164	0.11 175	0.57 442	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.22 144	0.15 115	0.12 46	0.14 116	0.12 115	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

1111x	0.32 458	0.11 175	0.40 299	0.22 282	0.11 130	0.32 410	0.26 462	0.59 526	0.43 416	0.31 337	0.41 394	0.39 419	0.28 407	0.76 526	1.37 598	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

anonymousa	0.23 321	0.11 175	0.50 406	0.21 220	0.16 395	0.31 401	0.20 328	0.36 274	0.35 325	0.32 359	0.50 473	0.39 419	0.26 371	0.22 169	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.07 134	0.08 260

x	0.19 233	0.11 175	0.29 164	0.20 174	0.11 130	0.26 314	0.18 231	0.41 325	0.29 252	0.25 228	0.29 251	0.28 314	0.24 340	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

test_3	0.18 189	0.11 175	0.32 192	0.24 387	0.11 130	0.22 231	0.25 450	0.31 196	0.31 278	0.25 228	0.18 137	0.23 244	0.13 149	0.25 225	0.19 286	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.07 134	0.06 93

LCNet	0.21 273	0.11 175	0.29 164	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.19 277	0.34 232	0.26 206	0.28 260	0.35 329	0.26 289	0.30 436	0.35 346	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.10 386	0.13 446	0.22 550

AAGNet	0.33 467	0.11 175	0.37 257	0.25 426	0.16 395	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.35 409	0.35 329	0.27 298	0.30 436	0.44 379	2.66 619	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.08 206	0.06 93

NRIStereo	0.18 189	0.11 175	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.24 273	0.20 328	0.29 166	0.26 206	0.26 239	0.25 217	0.25 267	0.18 264	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

ASMatch	0.23 321	0.11 175	0.51 416	0.24 387	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.28 233	0.28 260	0.68 543	0.27 298	0.26 371	0.50 401	0.22 350	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.11 412

Pruner-Stereo	0.19 233	0.11 175	0.34 218	0.29 512	0.12 189	0.19 140	0.17 187	0.31 196	0.29 252	0.33 372	0.32 287	0.25 267	0.15 190	0.24 194	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.09 321

DeepStereo_RVC	0.18 189	0.11 175	0.40 299	0.21 220	0.11 130	0.19 140	0.16 146	0.28 152	0.22 144	0.27 249	0.27 232	0.23 244	0.28 407	0.24 194	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.10 377

RAFT-RH_RVC	0.25 380	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.25 291	0.14 82	0.27 130	0.27 217	0.38 447	1.15 584	0.23 244	0.17 239	0.57 442	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.06 61	0.07 187

test-1	0.17 164	0.11 175	0.40 299	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.34 232	0.26 206	0.20 183	0.24 207	0.22 224	0.14 172	0.16 47	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.08 260

test_xeample3	0.16 145	0.11 175	0.56 439	0.19 112	0.12 189	0.20 175	0.18 231	0.35 255	0.20 114	0.16 139	0.12 46	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.07 187

FENet	0.21 273	0.11 175	0.45 365	0.21 220	0.12 189	0.26 314	0.17 187	0.41 325	0.35 325	0.30 319	0.31 278	0.29 325	0.23 322	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

HSM-Net_RVC	0.27 404	0.11 175	0.42 332	0.19 112	0.11 130	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.43 416	0.40 472	0.43 423	0.50 499	0.26 371	0.76 526	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispViT+	0.12 55	0.12 218	0.23 103	0.18 65	0.12 189	0.14 22	0.11 17	0.23 83	0.19 88	0.13 70	0.10 21	0.10 42	0.10 56	0.16 47	0.16 199	0.08 229	0.07 304	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

NLMM1	0.19 233	0.12 218	0.16 35	0.23 334	0.18 440	0.24 273	0.20 328	0.59 526	0.65 545	0.18 173	0.17 119	0.13 89	0.14 172	0.25 225	0.18 253	0.08 229	0.09 426	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

NLCSM	0.19 233	0.12 218	0.18 57	0.24 387	0.19 467	0.24 273	0.21 359	0.42 339	0.40 390	0.19 179	0.18 137	0.14 116	0.16 209	0.47 389	0.19 286	0.08 229	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

VIP-Stereo	0.12 55	0.12 218	0.21 86	0.18 65	0.11 130	0.24 273	0.12 27	0.19 27	0.18 71	0.10 19	0.13 59	0.11 63	0.09 24	0.19 110	0.11 17	0.06 32	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.05 5	0.05 27

GASTEREO	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.23 334	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.19 110	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

MSCF	0.13 71	0.12 218	0.21 86	0.22 282	0.10 83	0.16 62	0.15 109	0.26 117	0.18 71	0.17 154	0.16 106	0.11 63	0.13 149	0.18 87	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.07 169	0.06 61	0.06 93

xyz-stereo-finetune	0.16 145	0.12 218	0.23 103	0.16 12	0.08 14	0.23 253	0.20 328	0.29 166	0.31 278	0.19 179	0.22 186	0.19 192	0.15 190	0.29 295	0.20 305	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.06 61	0.06 93

MM-Stereo_test3	0.17 164	0.12 218	0.29 164	0.23 334	0.14 313	0.19 140	0.22 386	0.39 302	0.36 338	0.16 139	0.24 207	0.17 167	0.12 115	0.19 110	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.06 93

rvit_stereo_0083	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.13 268	0.17 88	0.17 187	0.22 63	0.34 309	0.16 139	0.21 174	0.19 192	0.16 209	0.21 152	0.16 199	0.11 408	0.10 456	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.07 187

RAStereo	0.13 71	0.12 218	0.27 143	0.22 282	0.11 130	0.15 34	0.18 231	0.23 83	0.23 165	0.13 70	0.17 119	0.11 63	0.09 24	0.15 29	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.05 27

test_sample3	0.23 321	0.12 218	0.43 345	0.19 112	0.12 189	0.32 410	0.20 328	0.50 421	0.34 309	0.31 337	0.33 308	0.29 325	0.22 308	0.53 419	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

CAS++	0.16 145	0.12 218	0.27 143	0.18 65	0.12 189	0.17 88	0.15 109	0.42 339	0.24 179	0.19 179	0.18 137	0.13 89	0.10 56	0.21 152	0.12 61	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.08 249	0.10 347	0.09 321
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 380	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.09 321

tta	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.28 413	0.10 369	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.07 187

qqq1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

fff1	0.24 352	0.12 218	0.40 299	0.19 112	0.10 83	0.27 325	0.19 277	0.51 438	0.45 443	0.34 392	0.41 394	0.31 351	0.26 371	0.58 449	0.16 199	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

MyStereo07	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.29 166	0.21 131	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.13 149	0.25 225	0.13 110	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MyStereo06	0.20 250	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.40 313	0.21 131	0.30 319	0.24 207	0.31 351	0.18 264	0.22 169	0.18 253	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MyStereo05	0.23 321	0.12 218	0.57 442	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.48 401	0.52 505	0.31 337	0.23 193	0.25 267	0.22 308	0.30 310	0.21 330	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

MyStereo04	0.23 321	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.23 411	0.49 411	0.52 505	0.28 260	0.23 193	0.27 298	0.23 322	0.30 310	0.22 350	0.07 81	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.08 260

CoDeX	0.23 321	0.12 218	0.46 373	0.21 220	0.14 313	0.29 367	0.21 359	0.53 468	0.41 402	0.29 288	0.35 329	0.29 325	0.22 308	0.48 392	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

mmm	0.21 273	0.12 218	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.28 345	0.21 359	0.41 325	0.27 217	0.29 288	0.38 362	0.29 325	0.24 340	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.10 347	0.09 321

ff7	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

ffff	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

ffm	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

ff1	0.29 435	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.35 255	0.44 431	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.08 229	0.05 33	0.11 407	0.10 386	0.08 206	0.08 260

mmx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

11t	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

xxx	0.31 449	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.20 328	0.55 486	0.45 443	0.30 319	0.42 410	0.34 374	0.23 322	0.81 543	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.10 377

EKT-Stereo	0.38 502	0.12 218	0.38 276	0.42 570	3.88 623	0.21 202	0.17 187	0.35 255	0.28 233	0.20 183	0.20 162	0.23 244	0.15 190	0.28 276	0.16 199	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

MIM_Stereo	0.18 189	0.12 218	0.38 276	0.20 174	0.11 130	0.17 88	0.14 82	0.35 255	0.25 193	0.27 249	0.35 329	0.23 244	0.13 149	0.27 262	0.16 199	0.06 32	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.08 206	0.06 93

CASnet	0.14 99	0.12 218	0.22 96	0.22 282	0.08 14	0.16 62	0.15 109	0.27 130	0.25 193	0.22 200	0.20 162	0.15 135	0.11 88	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.05 33	0.11 407	0.09 344	0.08 206	0.05 27
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

HanStereo	0.18 189	0.12 218	0.55 435	0.22 282	0.12 189	0.18 111	0.18 231	0.34 232	0.19 88	0.20 183	0.24 207	0.34 374	0.18 264	0.29 295	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.06 93

anonymousdsp	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187

Selective-RAFT	0.17 164	0.12 218	0.30 171	0.24 387	0.10 83	0.29 367	0.15 109	0.32 208	0.31 278	0.17 154	0.17 119	0.21 213	0.18 264	0.28 276	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.06 93

ProNet	0.14 99	0.12 218	0.25 126	0.19 112	0.11 130	0.19 140	0.19 277	0.27 130	0.20 114	0.14 96	0.13 59	0.13 89	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.07 187

qqq	0.20 250	0.12 218	0.31 185	0.20 174	0.11 130	0.23 253	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.24 220	0.28 238	0.28 314	0.24 340	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

ccc-4	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.27 130	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.07 187

BUS	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.43 502	0.17 187	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.32 360	0.20 288	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

IER	0.23 321	0.12 218	0.39 291	0.20 174	0.14 313	0.31 401	0.19 277	0.42 339	0.36 338	0.33 372	0.40 386	0.32 360	0.33 462	0.29 295	0.22 350	0.09 320	0.07 304	0.08 189	0.08 249	0.09 280	0.08 260

BSDual-CNN	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.25 426	0.14 313	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.34 309	0.34 392	0.35 329	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

test_4	0.18 189	0.12 218	0.34 218	0.23 334	0.12 189	0.18 111	0.22 386	0.26 117	0.24 179	0.24 220	0.47 462	0.22 224	0.13 149	0.24 194	0.16 199	0.06 32	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.07 134	0.05 27

IGEV-Stereo	0.14 99	0.12 218	0.27 143	0.19 112	0.12 189	0.21 202	0.18 231	0.28 152	0.20 114	0.15 115	0.13 59	0.12 75	0.12 115	0.24 194	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.07 187
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 321	0.12 218	0.28 154	0.21 220	0.14 313	0.35 449	0.23 411	0.51 438	0.34 309	0.35 409	0.38 362	0.38 407	0.24 340	0.26 242	0.21 330	0.10 369	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

DAS	0.27 404	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.75 521	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

SepStereo	0.26 396	0.12 218	0.42 332	0.24 387	0.18 440	0.29 367	0.24 433	0.45 369	0.45 443	0.41 481	0.44 434	0.34 374	0.29 422	0.64 481	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.09 321

GANet-ADL	0.21 273	0.12 218	0.45 365	0.23 334	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.46 380	0.35 325	0.25 228	0.32 287	0.32 360	0.19 279	0.24 194	0.20 305	0.10 369	0.07 304	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

HHNet	0.22 304	0.12 218	0.52 422	0.18 65	0.18 440	0.20 175	0.20 328	0.34 232	0.31 278	0.32 359	0.59 516	0.20 201	0.21 295	0.24 194	0.31 441	0.08 229	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.11 412

Patchmatch Stereo++	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260
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	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo_v2	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.16 146	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

ROB_FTStereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

HUI-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.28 238	0.25 267	0.17 239	0.22 169	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

THIR-Stereo	0.29 435	0.12 218	0.41 322	0.19 112	0.11 130	0.28 345	0.72 594	0.32 208	0.35 325	0.37 432	0.65 537	0.34 374	0.50 542	0.57 442	0.45 506	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.09 344	0.07 134	0.07 187

iGMRVC	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

IRAFT_RVC	0.22 304	0.12 218	0.39 291	0.26 460	0.11 130	0.18 111	0.24 433	0.40 313	0.37 349	0.31 337	0.30 264	0.29 325	0.24 340	0.55 427	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.07 187

iRAFT	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.14 82	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.17 239	0.26 242	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

CRE-IMP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.11 130	0.24 273	0.17 187	0.29 166	0.21 131	0.27 249	0.26 226	0.24 258	0.17 239	0.23 179	0.18 253	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.10 377

cross-raft	0.17 164	0.12 218	0.41 322	0.23 334	0.10 83	0.20 175	0.24 433	0.33 224	0.23 165	0.23 206	0.28 238	0.29 325	0.15 190	0.17 65	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.06 61	0.05 27

RAFT-IKP	0.18 189	0.12 218	0.37 257	0.22 282	0.10 83	0.18 111	0.15 109	0.29 166	0.22 144	0.28 260	0.29 251	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

iRaftStereo_RVC	0.16 145	0.12 218	0.26 134	0.21 220	0.11 130	0.20 175	0.17 187	0.32 208	0.23 165	0.20 183	0.25 217	0.18 178	0.12 115	0.20 128	0.15 173	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.08 206	0.07 187

GES	0.22 304	0.12 218	0.42 332	0.20 174	0.14 313	0.27 325	0.19 277	0.49 411	0.33 299	0.30 319	0.36 339	0.25 267	0.23 322	0.29 295	0.22 350	0.10 369	0.08 391	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.11 412

UPFNet	0.25 380	0.12 218	0.38 276	0.24 387	0.19 467	0.37 460	0.28 484	0.48 401	0.38 363	0.34 392	0.37 348	0.37 399	0.28 407	0.39 361	0.33 453	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.08 260

DIP-Stereo	0.18 189	0.12 218	0.33 208	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.12 27	0.42 339	0.25 193	0.27 249	0.32 287	0.21 213	0.17 239	0.25 225	0.20 305	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.08 260
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DStereoRT	0.35 480	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.42 493	0.19 277	0.48 401	0.39 373	0.30 319	0.39 375	0.24 258	0.39 498	0.64 481	0.30 433	0.08 229	0.07 304	1.54 622	0.41 589	0.08 206	0.11 412

MultiAttention	1.02 596	0.13 283	0.43 345	0.35 554	0.43 576	5.36 622	1.71 622	0.69 571	0.53 510	0.36 425	0.63 534	0.55 520	0.22 308	7.60 630	0.43 498	0.09 320	0.06 177	0.14 492	0.24 561	0.26 558	0.30 572

HI	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

CoSv	0.20 250	0.13 283	0.33 208	0.18 65	0.15 364	0.17 88	0.16 146	0.34 232	0.21 131	0.37 432	0.39 375	0.36 393	0.24 340	0.29 295	0.21 330	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.09 344	0.09 280	0.07 187

ISRNet	0.27 404	0.13 283	0.45 365	0.26 460	0.19 467	0.24 273	0.14 82	0.45 369	0.43 416	0.39 462	0.48 468	0.42 450	0.27 390	0.32 324	0.29 425	0.20 549	0.12 495	0.17 524	0.16 525	0.16 486	0.20 536

DCVSM-stereo	0.24 352	0.13 283	0.52 422	0.20 174	0.14 313	0.26 314	0.13 54	0.34 232	0.34 309	0.41 481	0.33 308	0.47 479	0.29 422	0.30 310	0.22 350	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.12 431	0.15 485

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 321	0.13 283	0.83 528	0.20 174	0.21 493	0.23 253	0.17 187	0.48 401	0.27 217	0.23 206	0.29 251	0.39 419	0.23 322	0.25 225	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.11 424	0.11 395	0.10 377

rvit_stereo_0080	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

test_sample6	0.25 380	0.13 283	0.41 322	0.21 220	0.11 130	0.30 385	0.22 386	0.51 438	0.35 325	0.33 372	0.43 423	0.30 341	0.24 340	0.57 442	0.22 350	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.10 377

test_sample5	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.32 359	0.41 394	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

test_sample4	0.24 352	0.13 283	0.43 345	0.20 174	0.12 189	0.32 410	0.21 359	0.51 438	0.34 309	0.31 337	0.37 348	0.28 314	0.23 322	0.53 419	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

H2IRNET	0.18 189	0.13 283	0.35 227	0.21 220	0.12 189	0.20 175	0.15 109	0.27 130	0.30 266	0.17 154	0.31 278	0.25 267	0.20 288	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.06 93

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 164	0.13 283	0.24 113	0.19 112	0.13 268	0.24 273	0.17 187	0.30 185	0.37 349	0.43 497	0.17 119	0.13 89	0.12 115	0.19 110	0.15 173	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.09 280	0.08 260

DualNet	0.24 352	0.13 283	0.42 332	0.21 220	0.12 189	0.30 385	0.21 359	0.50 421	0.34 309	0.33 372	0.43 423	0.29 325	0.23 322	0.55 427	0.21 330	0.10 369	0.07 304	0.10 351	0.09 344	0.11 395	0.10 377

whm_eth	0.15 132	0.13 283	0.25 126	0.19 112	0.13 268	0.15 34	0.20 328	0.28 152	0.24 179	0.15 115	0.17 119	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.15 173	0.11 408	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.07 187

plain	0.17 164	0.13 283	0.43 345	0.21 220	0.13 268	0.16 62	0.17 187	0.27 130	0.22 144	0.16 139	0.26 226	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.16 199	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.10 347	0.07 187

MaDis-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.26 134	0.19 112	0.14 313	0.16 62	0.13 54	0.25 108	0.21 131	0.13 70	0.14 89	0.14 116	0.11 88	0.17 65	0.17 229	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.07 134	0.06 93

PCWNet_CMD	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

CFNet_ucs	0.24 352	0.13 283	0.50 406	0.20 174	0.15 364	0.28 345	0.17 187	0.49 411	0.45 443	0.32 359	0.42 410	0.39 419	0.22 308	0.31 317	0.21 330	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.09 344	0.12 431	0.11 412

gwcnet-sp	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

scenet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

DCRE	0.20 250	0.13 283	0.40 299	0.21 220	0.15 364	0.20 175	0.19 277	0.30 185	0.27 217	0.22 200	0.80 560	0.23 244	0.16 209	0.23 179	0.15 173	0.07 81	0.07 304	0.07 103	0.08 249	0.07 134	0.06 93

ssnet	0.24 352	0.13 283	0.63 469	0.22 282	0.14 313	0.34 434	0.22 386	0.44 359	0.39 373	0.35 409	0.34 318	0.27 298	0.27 390	0.35 346	0.25 390	0.09 320	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

fff	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

ADStereo(finetuned)	0.19 233	0.13 283	0.49 395	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.31 452	0.21 152	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

IPLGR	0.21 273	0.13 283	0.61 458	0.21 220	0.11 130	0.25 291	0.18 231	0.41 325	0.37 349	0.28 260	0.27 232	0.21 213	0.19 279	0.37 354	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

STrans-v2	0.24 352	0.13 283	0.54 429	0.21 220	0.12 189	0.23 253	0.21 359	0.47 388	0.28 233	0.31 337	0.42 410	0.36 393	0.35 475	0.62 473	0.23 369	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.06 93

TransformOpticalFlow	0.24 352	0.13 283	0.56 439	0.23 334	0.11 130	0.21 202	0.19 277	0.40 313	0.32 287	0.30 319	0.43 423	0.36 393	0.31 452	0.61 465	0.20 305	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.06 61	0.07 187

IIG-Stereo	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.29 512	0.12 189	0.23 253	0.14 82	0.38 290	0.31 278	0.34 392	0.37 348	0.33 367	0.21 295	0.70 502	0.26 403	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

CroCo-Stereo	0.14 99	0.13 283	0.24 113	0.25 426	0.11 130	0.11 6	0.18 231	0.32 208	0.23 165	0.12 53	0.12 46	0.18 178	0.12 115	0.14 13	0.13 110	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.07 134	0.06 93
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	0.23 321	0.13 283	0.44 354	0.26 460	0.14 313	0.29 367	0.25 450	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.43 423	0.35 388	0.25 361	0.26 242	0.23 369	0.12 446	0.09 426	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.10 377
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 145	0.13 283	0.29 164	0.22 282	0.15 364	0.19 140	0.13 54	0.32 208	0.26 206	0.26 239	0.20 162	0.19 192	0.17 239	0.21 152	0.15 173	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.06 61	0.07 187

CFNet_pseudo	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.19 112	0.13 268	0.26 314	0.16 146	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

DCANet	0.18 189	0.13 283	0.40 299	0.19 112	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.34 232	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.18 178	0.23 322	0.20 128	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.07 187

csc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

cscssc	0.19 233	0.13 283	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.19 140	0.18 231	0.35 255	0.43 416	0.29 288	0.30 264	0.18 178	0.28 407	0.20 128	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.05 51	0.05 5	0.07 187

ac_64	0.27 404	0.13 283	0.41 322	0.24 387	0.17 418	0.36 454	0.22 386	0.46 380	0.33 299	0.35 409	0.36 339	0.52 509	0.30 436	0.62 473	0.32 446	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.09 280	0.08 260

ACVNet	0.23 321	0.13 283	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.27 325	0.23 411	0.39 302	0.44 431	0.28 260	0.41 394	0.38 407	0.26 371	0.27 262	0.32 446	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.07 187

acv_ft	0.25 380	0.13 283	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.21 359	0.45 369	0.44 431	0.38 447	0.41 394	0.38 407	0.27 390	0.27 262	0.35 462	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.07 187

DSFCA	0.27 404	0.13 283	0.36 246	0.20 174	0.17 418	0.38 468	0.31 506	0.47 388	0.43 416	0.43 497	0.37 348	0.39 419	0.29 422	0.52 412	0.32 446	0.12 446	0.10 456	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

MSMDNet	0.23 321	0.13 283	0.48 390	0.20 174	0.13 268	0.28 345	0.16 146	0.46 380	0.46 461	0.29 288	0.36 339	0.37 399	0.24 340	0.28 276	0.20 305	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.09 321

ccs_rob	0.23 321	0.13 283	0.47 381	0.20 174	0.13 268	0.26 314	0.17 187	0.44 359	0.44 431	0.29 288	0.37 348	0.38 407	0.23 322	0.29 295	0.21 330	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.08 249	0.11 395	0.09 321

DISCO	0.32 458	0.13 283	0.51 416	0.25 426	0.16 395	0.48 524	0.25 450	0.50 421	0.57 526	0.37 432	0.45 445	0.62 543	0.36 479	0.64 481	0.49 517	0.09 320	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.12 431	0.11 412

Hybrid-DGEV-03	0.20 250	0.14 326	0.31 185	0.22 282	0.12 189	0.26 314	0.16 146	0.31 196	0.27 217	0.32 359	0.58 513	0.23 244	0.15 190	0.23 179	0.17 229	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.07 169	0.08 206	0.06 93

Select-FE	0.23 321	0.14 326	0.78 508	0.22 282	0.18 440	0.22 231	0.13 54	0.43 352	0.26 206	0.28 260	0.33 308	0.39 419	0.29 422	0.27 262	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.13 490	0.08 206	0.12 435

SCV	0.14 99	0.14 326	0.24 113	0.21 220	0.11 130	0.15 34	0.16 146	0.31 196	0.18 71	0.11 35	0.15 92	0.13 89	0.10 56	0.23 179	0.11 17	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 71	0.14 326	0.19 65	0.26 460	0.09 36	0.15 34	0.13 54	0.22 63	0.18 71	0.12 53	0.11 31	0.10 42	0.13 149	0.21 152	0.12 61	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.05 27

AIO-test1	0.19 233	0.14 326	0.41 322	0.27 488	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.39 302	0.36 338	0.17 154	0.26 226	0.18 178	0.13 149	0.28 276	0.14 146	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.06 61	0.09 321

rvit_0105_6	0.19 233	0.14 326	0.34 218	0.23 334	0.14 313	0.18 111	0.20 328	0.29 166	0.37 349	0.18 173	0.22 186	0.23 244	0.17 239	0.26 242	0.17 229	0.15 503	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

UGAM	0.26 396	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.12 189	0.23 253	0.25 450	0.32 208	0.41 402	0.31 337	0.42 410	0.41 441	0.22 308	0.92 562	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.14 492	0.12 463	0.10 347	0.07 187

rvit_stereo_0081_aga	0.16 145	0.14 326	0.28 154	0.21 220	0.13 268	0.19 140	0.17 187	0.23 83	0.24 179	0.17 154	0.21 174	0.19 192	0.13 149	0.19 110	0.14 146	0.11 408	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.07 187

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 380	0.14 326	0.95 552	0.21 220	0.27 545	0.20 175	0.19 277	0.48 401	0.25 193	0.26 239	0.55 501	0.34 374	0.18 264	0.25 225	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.12 463	0.12 431	0.12 435

rvit_stereo_ft	0.17 164	0.14 326	0.30 171	0.25 426	0.14 313	0.17 88	0.21 359	0.28 152	0.26 206	0.16 139	0.19 146	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.17 229	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.07 187

ACVNet-DCA	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

xx1	0.20 250	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.28 314	0.24 340	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.10 351	0.09 344	0.09 280	0.09 321

1test111	0.19 233	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.41 325	0.27 217	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.34 337	0.22 350	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.09 280	0.09 321

cc1	0.18 189	0.14 326	0.38 276	0.23 334	0.11 130	0.31 401	0.19 277	0.35 255	0.47 466	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.18 264	0.28 276	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

tt1	0.18 189	0.14 326	0.35 227	0.23 334	0.11 130	0.30 385	0.19 277	0.35 255	0.44 431	0.17 154	0.19 146	0.13 89	0.16 209	0.27 262	0.11 17	0.08 229	0.05 33	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.08 260

GCAP-Stereo	0.14 99	0.14 326	0.33 208	0.20 174	0.09 36	0.21 202	0.10 8	0.26 117	0.20 114	0.18 173	0.19 146	0.15 135	0.13 149	0.17 65	0.13 110	0.07 81	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.06 61	0.06 93

CRFU-Net	0.28 424	0.14 326	0.45 365	0.25 426	0.15 364	0.45 510	0.23 411	0.50 421	0.30 266	0.43 497	0.41 394	0.48 485	0.46 530	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.08 249	0.10 347	0.10 377

hknet	0.25 380	0.14 326	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.35 449	0.21 359	0.56 502	0.37 349	0.34 392	0.35 329	0.43 454	0.27 390	0.37 354	0.21 330	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.10 386	0.09 280	0.09 321

GMOStereo	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

error version	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

test-v	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

GwcNet-ADL	0.22 304	0.14 326	0.58 447	0.24 387	0.13 268	0.22 231	0.23 411	0.49 411	0.40 390	0.27 249	0.29 251	0.30 341	0.20 288	0.26 242	0.23 369	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

OMP-Stereo	0.23 321	0.14 326	0.35 227	0.29 512	0.13 268	0.21 202	0.16 146	0.37 284	0.33 299	0.34 392	0.30 264	0.34 374	0.19 279	0.70 502	0.24 380	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.07 169	0.07 134	0.06 93

test-2	0.18 189	0.14 326	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.20 175	0.27 468	0.26 117	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.26 289	0.17 239	0.15 29	0.12 61	0.07 81	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.05 27

raft+_RVC	0.18 189	0.14 326	0.32 192	0.21 220	0.15 364	0.21 202	0.16 146	0.38 290	0.34 309	0.21 194	0.28 238	0.20 201	0.15 190	0.24 194	0.19 286	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.08 260

sCroCo_RVC	0.18 189	0.14 326	0.49 395	0.27 488	0.18 440	0.22 231	0.17 187	0.27 130	0.23 165	0.14 96	0.22 186	0.17 167	0.14 172	0.21 152	0.15 173	0.10 369	0.11 478	0.09 274	0.09 344	0.09 280	0.09 321

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 164	0.14 326	0.32 192	0.20 174	0.09 36	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.25 228	0.33 308	0.20 201	0.17 239	0.19 110	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.07 103	0.07 169	0.07 134	0.05 27

MMNet	0.27 404	0.14 326	0.49 395	0.24 387	0.17 418	0.47 518	0.22 386	0.45 369	0.51 496	0.39 462	0.41 394	0.36 393	0.33 462	0.39 361	0.34 458	0.08 229	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

delet	0.27 404	0.14 326	0.40 299	0.23 334	0.19 467	0.41 486	0.29 490	0.49 411	0.48 475	0.33 372	0.41 394	0.37 399	0.30 436	0.48 392	0.34 458	0.09 320	0.09 426	0.11 407	0.12 463	0.08 206	0.08 260

UNet	0.28 424	0.14 326	0.69 490	0.23 334	0.20 485	0.44 504	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.43 454	0.33 462	0.40 368	0.31 441	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.08 260

HGLStereo	0.27 404	0.14 326	0.46 373	0.24 387	0.21 493	0.33 421	0.23 411	0.50 421	0.42 409	0.35 409	0.48 468	0.41 441	0.33 462	0.45 382	0.33 453	0.11 408	0.10 456	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.12 435

GANet-RSSM	0.24 352	0.14 326	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.21 359	0.45 369	0.33 299	0.29 288	0.39 375	0.39 419	0.28 407	0.58 449	0.23 369	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.09 321

DMCA	0.22 304	0.14 326	0.36 246	0.22 282	0.14 313	0.27 325	0.20 328	0.43 352	0.38 363	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.24 340	0.24 194	0.28 413	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.08 249	0.10 347	0.11 412

RASNet	0.28 424	0.14 326	0.44 354	0.22 282	0.18 440	0.32 410	0.19 277	0.48 401	0.38 363	0.29 288	0.43 423	0.47 479	0.37 488	0.79 536	0.36 468	0.09 320	0.07 304	0.07 103	0.09 344	0.07 134	0.07 187

MDST_ROB	0.48 540	0.14 326	0.95 552	0.30 524	0.21 493	1.33 604	0.32 512	0.77 581	0.56 523	1.06 593	0.71 548	0.49 491	0.35 475	1.26 593	0.38 471	0.13 465	0.11 478	0.16 518	0.13 490	0.12 431	0.12 435

Hybrid-DGEV-2	0.21 273	0.15 361	0.34 218	0.24 387	0.13 268	0.28 345	0.14 82	0.48 401	0.44 431	0.27 249	0.24 207	0.25 267	0.25 361	0.28 276	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.07 134	0.07 187

G2L-ROB	0.23 321	0.15 361	0.41 322	0.19 112	0.12 189	0.27 325	0.21 359	0.47 388	0.33 299	0.34 392	0.31 278	0.41 441	0.22 308	0.49 397	0.26 403	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.10 377

FACV-RUCA	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.23 334	0.23 522	0.26 314	0.19 277	0.39 302	0.34 309	0.25 228	0.32 287	0.21 213	0.24 340	0.24 194	0.19 286	0.10 369	0.07 304	0.15 507	0.08 249	0.16 486	0.13 452

DDVS	0.25 380	0.15 361	0.39 291	0.24 387	0.17 418	0.34 434	0.21 359	0.41 325	0.30 266	0.33 372	0.41 394	0.48 485	0.21 295	0.52 412	0.27 409	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.14 473

rvit_0105_5	0.21 273	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.13 268	0.22 231	0.24 433	0.36 274	0.39 373	0.21 194	0.23 193	0.26 289	0.19 279	0.26 242	0.19 286	0.15 503	0.13 507	0.12 445	0.12 463	0.10 347	0.09 321

rvit_0105_4	0.20 250	0.15 361	0.38 276	0.23 334	0.14 313	0.20 175	0.22 386	0.33 224	0.39 373	0.19 179	0.24 207	0.25 267	0.19 279	0.27 262	0.17 229	0.16 518	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.11 395	0.08 260

ITSA-stereo	0.25 380	0.15 361	0.33 208	0.23 334	0.11 130	0.27 325	0.18 231	0.56 502	0.59 529	0.31 337	0.32 287	0.33 367	0.28 407	0.49 397	0.30 433	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.13 452

test_sample7	0.25 380	0.15 361	0.35 227	0.20 174	0.14 313	0.28 345	0.21 359	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.14 490	0.09 426	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

MyStereo8	0.22 304	0.15 361	0.63 469	0.21 220	0.17 418	0.31 401	0.16 146	0.36 274	0.32 287	0.28 260	0.36 339	0.25 267	0.18 264	0.25 225	0.28 413	0.08 229	0.07 304	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.12 435

CASS	0.21 273	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.11 130	0.28 345	0.19 277	0.39 302	0.30 266	0.32 359	0.34 318	0.25 267	0.24 340	0.25 225	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.11 395	0.11 412
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 132	0.15 361	0.28 154	0.25 426	0.18 440	0.11 6	0.19 277	0.28 152	0.21 131	0.13 70	0.16 106	0.15 135	0.12 115	0.17 65	0.14 146	0.07 81	0.07 304	0.08 189	0.06 109	0.08 206	0.07 187

NINENet	0.25 380	0.15 361	0.37 257	0.23 334	0.16 395	0.43 502	0.17 187	0.60 535	0.46 461	0.32 359	0.37 348	0.32 360	0.20 288	0.42 373	0.21 330	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.08 249	0.11 395	0.10 377

Sa-1000	0.22 304	0.15 361	0.35 227	0.23 334	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.47 388	0.39 373	0.30 319	0.50 473	0.26 289	0.19 279	0.33 331	0.16 199	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

CSP-Net	0.27 404	0.15 361	0.30 171	0.21 220	0.14 313	0.44 504	0.24 433	0.50 421	0.40 390	0.41 481	0.43 423	0.42 450	0.26 371	0.66 492	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.09 321

IPLG	0.21 273	0.15 361	0.53 426	0.21 220	0.12 189	0.28 345	0.17 187	0.42 339	0.30 266	0.33 372	0.32 287	0.15 135	0.17 239	0.50 401	0.21 330	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

MIPNet	0.21 273	0.15 361	0.52 422	0.21 220	0.12 189	0.27 325	0.20 328	0.45 369	0.37 349	0.30 319	0.23 193	0.19 192	0.24 340	0.27 262	0.19 286	0.07 81	0.05 33	0.08 189	0.07 169	0.07 134	0.06 93

PSMNet-ADL	0.25 380	0.15 361	0.32 192	0.26 460	0.14 313	0.31 401	0.22 386	0.44 359	0.36 338	0.27 249	0.33 308	0.41 441	0.28 407	0.61 465	0.29 425	0.11 408	0.09 426	0.09 274	0.11 424	0.10 347	0.10 377

rafts_anoy	0.18 189	0.15 361	0.35 227	0.22 282	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.32 208	0.30 266	0.23 206	0.25 217	0.20 201	0.16 209	0.22 169	0.19 286	0.08 229	0.07 304	0.10 351	0.12 463	0.09 280	0.08 260

pcwnet_v2	0.32 458	0.15 361	1.26 584	0.23 334	0.18 440	0.32 410	0.18 231	0.59 526	0.60 533	0.36 425	0.45 445	0.35 388	0.29 422	0.36 351	0.25 390	0.14 490	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.15 485

RALCasStereoNet	0.18 189	0.15 361	0.33 208	0.21 220	0.14 313	0.21 202	0.18 231	0.31 196	0.25 193	0.21 194	0.29 251	0.22 224	0.15 190	0.27 262	0.17 229	0.08 229	0.10 456	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.09 321

ADLNet	0.28 424	0.15 361	0.42 332	0.23 334	0.19 467	0.34 434	0.23 411	0.53 468	0.43 416	0.42 491	0.41 394	0.44 465	0.27 390	0.55 427	0.35 462	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.12 435

AFF-stereo	0.18 189	0.15 361	0.32 192	0.21 220	0.10 83	0.18 111	0.18 231	0.33 224	0.27 217	0.25 228	0.37 348	0.25 267	0.17 239	0.24 194	0.15 173	0.06 32	0.05 33	0.08 189	0.08 249	0.07 134	0.05 27

cf-r	0.24 352	0.15 361	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.27 325	0.22 386	0.42 339	0.40 390	0.30 319	0.42 410	0.42 450	0.26 371	0.43 375	0.25 390	0.11 408	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.08 260

PSMNet-RSSM	0.24 352	0.15 361	0.36 246	0.21 220	0.14 313	0.25 291	0.20 328	0.48 401	0.37 349	0.30 319	0.44 434	0.38 407	0.26 371	0.52 412	0.22 350	0.12 446	0.07 304	0.11 407	0.13 490	0.10 347	0.09 321

CFNet-ft	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

CFNet_RVC	0.24 352	0.15 361	0.35 227	0.18 65	0.15 364	0.30 385	0.21 359	0.39 302	0.36 338	0.28 260	0.40 386	0.43 454	0.25 361	0.47 389	0.24 380	0.12 446	0.07 304	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.09 321

G2L-Stereo_test	0.24 352	0.16 387	0.38 276	0.19 112	0.13 268	0.27 325	0.24 433	0.49 411	0.38 363	0.37 432	0.37 348	0.40 434	0.24 340	0.52 412	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.06 109	0.09 280	0.08 260

coex_refinement	0.26 396	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.15 364	0.31 401	0.20 328	0.49 411	0.42 409	0.35 409	0.42 410	0.45 469	0.27 390	0.55 427	0.33 453	0.10 369	0.06 177	0.07 103	0.07 169	0.10 347	0.10 377

G2L-Stereo	0.25 380	0.16 387	0.47 381	0.22 282	0.14 313	0.25 291	0.18 231	0.46 380	0.35 325	0.33 372	0.37 348	0.40 434	0.22 308	0.60 458	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.09 280	0.09 321

4D-IteraStereo	0.17 164	0.16 387	0.50 406	0.21 220	0.14 313	0.19 140	0.17 187	0.28 152	0.28 233	0.23 206	0.20 162	0.20 201	0.11 88	0.19 110	0.14 146	0.06 32	0.04 2	0.10 351	0.08 249	0.08 206	0.06 93

CBFPSM	0.27 404	0.16 387	0.67 484	0.20 174	0.14 313	0.38 468	0.25 450	0.40 313	0.36 338	0.33 372	0.36 339	0.56 524	0.38 492	0.32 324	0.38 471	0.08 229	0.08 391	0.07 103	0.08 249	0.09 280	0.11 412

ToySt	0.24 352	0.16 387	0.48 390	0.21 220	0.13 268	0.29 367	0.29 490	0.39 302	0.39 373	0.27 249	0.35 329	0.39 419	0.31 452	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.11 395	0.10 377

ssnet_v2	0.28 424	0.16 387	0.44 354	0.22 282	0.15 364	0.40 482	0.30 501	0.57 511	0.46 461	0.38 447	0.36 339	0.47 479	0.29 422	0.38 359	0.39 479	0.13 465	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.11 412

TestStereo1	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

RAFT_CTSACE	0.21 273	0.16 387	0.41 322	0.25 426	0.15 364	0.22 231	0.24 433	0.32 208	0.28 233	0.33 372	0.51 479	0.29 325	0.17 239	0.32 324	0.13 110	0.06 32	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.06 93

SA-5K	0.21 273	0.16 387	0.32 192	0.26 460	0.13 268	0.26 314	0.27 468	0.40 313	0.36 338	0.29 288	0.39 375	0.22 224	0.21 295	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.08 206	0.07 187

SA	0.22 304	0.16 387	0.36 246	0.23 334	0.13 268	0.24 273	0.23 411	0.45 369	0.40 390	0.27 249	0.44 434	0.23 244	0.23 322	0.33 331	0.17 229	0.07 81	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.08 206	0.06 93

AACVNet	0.26 396	0.16 387	0.37 257	0.22 282	0.14 313	0.29 367	0.19 277	0.41 325	0.31 278	0.38 447	0.42 410	0.43 454	0.28 407	0.73 512	0.25 390	0.11 408	0.08 391	0.11 407	0.09 344	0.13 446	0.11 412

psm_up	0.29 435	0.16 387	0.41 322	0.26 460	0.17 418	0.32 410	0.26 462	0.55 486	0.43 416	0.36 425	0.40 386	0.45 469	0.37 488	0.58 449	0.30 433	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.10 347	0.10 377

UCFNet_RVC	0.24 352	0.16 387	0.34 218	0.18 65	0.15 364	0.33 421	0.16 146	0.46 380	0.35 325	0.29 288	0.35 329	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.22 350	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.14 504	0.13 446	0.12 435

AdaStereo	0.24 352	0.16 387	0.37 257	0.24 387	0.12 189	0.32 410	0.17 187	0.54 476	0.42 409	0.33 372	0.38 362	0.35 388	0.21 295	0.30 310	0.22 350	0.14 490	0.06 177	0.13 466	0.08 249	0.11 395	0.08 260
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	0.31 449	0.16 387	0.54 429	0.24 387	0.22 509	0.42 493	0.28 484	0.58 520	0.56 523	0.28 260	0.38 362	0.40 434	0.30 436	0.71 505	0.28 413	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.10 386	0.19 524	0.16 494

MLCV	0.22 304	0.16 387	0.44 354	0.21 220	0.08 14	0.29 367	0.19 277	0.38 290	0.37 349	0.38 447	0.44 434	0.31 351	0.21 295	0.41 370	0.24 380	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.07 134	0.06 93

HSM	0.28 424	0.16 387	0.35 227	0.20 174	0.15 364	0.33 421	0.19 277	0.53 468	0.37 349	0.36 425	0.38 362	0.67 559	0.31 452	0.89 557	0.23 369	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.08 206	0.08 260

DLCB_ROB	0.28 424	0.16 387	0.34 218	0.27 488	0.16 395	0.38 468	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.46 512	0.46 455	0.51 503	0.33 462	0.53 419	0.33 453	0.10 369	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.09 321

rvit_0105_3	0.23 321	0.17 406	0.40 299	0.25 426	0.15 364	0.24 273	0.28 484	0.38 290	0.41 402	0.25 228	0.25 217	0.28 314	0.21 295	0.28 276	0.20 305	0.15 503	0.13 507	0.14 492	0.15 513	0.10 347	0.09 321

rvit_stereo_0075_2	0.24 352	0.17 406	0.50 406	0.26 460	0.22 509	0.22 231	0.15 109	0.40 313	0.35 325	0.27 249	0.37 348	0.29 325	0.20 288	0.28 276	0.19 286	0.17 529	0.12 495	0.19 540	0.12 463	0.13 446	0.13 452

raft_robust	0.22 304	0.17 406	0.30 171	0.22 282	0.12 189	0.23 253	0.22 386	0.49 411	0.48 475	0.32 359	0.32 287	0.26 289	0.23 322	0.53 419	0.15 173	0.07 81	0.06 177	0.08 189	0.10 386	0.08 206	0.06 93

ADLNet2	0.30 442	0.17 406	0.72 501	0.23 334	0.17 418	0.36 454	0.24 433	0.52 457	0.51 496	0.32 359	0.38 362	0.45 469	0.30 436	0.69 499	0.35 462	0.10 369	0.08 391	0.09 274	0.09 344	0.12 431	0.10 377

TRStereo	0.19 233	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.19 467	0.19 140	0.16 146	0.52 457	0.28 233	0.20 183	0.19 146	0.21 213	0.13 149	0.24 194	0.13 110	0.09 320	0.06 177	0.09 274	0.11 424	0.06 61	0.06 93

RAFT	0.21 273	0.17 406	0.32 192	0.24 387	0.12 189	0.25 291	0.27 468	0.35 255	0.28 233	0.33 372	0.33 308	0.38 407	0.22 308	0.29 295	0.17 229	0.08 229	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.10 347	0.06 93

111	0.20 250	0.17 406	0.40 299	0.18 65	0.09 36	0.24 273	0.17 187	0.41 325	0.45 443	0.23 206	0.29 251	0.29 325	0.21 295	0.24 194	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.07 134	0.08 260

hitnet-ft	0.29 435	0.17 406	0.40 299	0.19 112	0.14 313	0.39 477	0.23 411	0.44 359	0.41 402	0.36 425	0.46 455	0.53 514	0.34 471	0.76 526	0.32 446	0.14 490	0.10 456	0.13 466	0.10 386	0.15 478	0.13 452

GwcNet-RSSM	0.26 396	0.17 406	0.46 373	0.21 220	0.13 268	0.28 345	0.23 411	0.44 359	0.42 409	0.31 337	0.45 445	0.40 434	0.26 371	0.55 427	0.28 413	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.10 386	0.09 280	0.08 260

stereogan	0.37 495	0.17 406	0.65 478	0.27 488	0.22 509	0.62 558	0.26 462	0.59 526	0.63 543	0.43 497	0.60 521	0.67 559	0.42 516	0.68 497	0.35 462	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.12 463	0.19 524	0.17 506

HITNet	0.20 250	0.17 406	0.43 345	0.19 112	0.08 14	0.27 325	0.14 82	0.42 339	0.30 266	0.29 288	0.32 287	0.27 298	0.21 295	0.28 276	0.25 390	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.09 280	0.06 93
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	0.27 404	0.17 406	0.35 227	0.25 426	0.14 313	0.37 460	0.21 359	0.47 388	0.41 402	0.44 504	0.51 479	0.41 441	0.28 407	0.45 382	0.37 469	0.09 320	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.10 347	0.10 377
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 467	0.17 406	0.61 458	0.27 488	0.19 467	0.46 512	0.29 490	0.65 556	0.51 496	0.47 519	0.46 455	0.44 465	0.34 471	0.62 473	0.41 494	0.12 446	0.08 391	0.13 466	0.12 463	0.12 431	0.10 377

SGM-Forest	0.36 485	0.17 406	0.47 381	0.23 334	0.16 395	0.45 510	0.41 554	0.55 486	0.48 475	0.52 537	0.60 521	0.52 509	0.41 507	0.85 549	0.50 523	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.15 513	0.15 478	0.15 485
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 435	0.18 420	0.79 515	0.23 334	0.16 395	0.47 518	0.19 277	0.36 274	0.34 309	0.29 288	0.33 308	0.67 559	0.42 516	0.54 425	0.30 433	0.10 369	0.09 426	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.11 412

DispNO	0.27 404	0.18 420	0.62 466	0.23 334	0.17 418	0.25 291	0.22 386	0.45 369	0.41 402	0.32 359	0.39 375	0.38 407	0.27 390	0.77 532	0.27 409	0.09 320	0.07 304	0.10 351	0.10 386	0.08 206	0.08 260

StereoVision	0.22 304	0.18 420	0.37 257	0.27 488	0.17 418	0.23 253	0.22 386	0.38 290	0.31 278	0.20 183	0.51 479	0.22 224	0.16 209	0.28 276	0.18 253	0.11 408	0.12 495	0.13 466	0.13 490	0.10 347	0.07 187

LL-Strereo2	0.18 189	0.18 420	0.39 291	0.22 282	0.12 189	0.24 273	0.13 54	0.31 196	0.23 165	0.24 220	0.20 162	0.24 258	0.12 115	0.26 242	0.15 173	0.06 32	0.06 177	0.12 445	0.09 344	0.08 206	0.07 187

iinet-f	0.30 442	0.18 420	1.03 563	0.20 174	0.15 364	0.44 504	0.22 386	0.45 369	0.37 349	0.35 409	0.44 434	0.41 441	0.34 471	0.34 337	0.40 486	0.10 369	0.09 426	0.08 189	0.08 249	0.13 446	0.11 412

RAFT+CT+SA	0.21 273	0.18 420	0.33 208	0.25 426	0.18 440	0.23 253	0.29 490	0.40 313	0.36 338	0.24 220	0.38 362	0.18 178	0.16 209	0.32 324	0.16 199	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.12 463	0.09 280	0.09 321

iRaft-Stereo_5w	0.23 321	0.18 420	0.44 354	0.22 282	0.13 268	0.19 140	0.19 277	0.37 284	0.32 287	0.28 260	0.37 348	0.34 374	0.23 322	0.65 488	0.27 409	0.06 32	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.09 280	0.08 260

LMCR-Stereo	0.26 396	0.18 420	0.49 395	0.28 509	0.14 313	0.36 454	0.23 411	0.54 476	0.34 309	0.39 462	0.40 386	0.29 325	0.29 422	0.37 354	0.27 409	0.11 408	0.07 304	0.09 274	0.07 169	0.13 446	0.09 321

Anonymous3	0.23 321	0.18 420	0.63 469	0.27 488	0.18 440	0.41 486	0.23 411	0.43 352	0.35 325	0.23 206	0.27 232	0.20 201	0.18 264	0.27 262	0.18 253	0.12 446	0.11 478	0.10 351	0.10 386	0.11 395	0.12 435

XX-TBD	0.15 132	0.18 420	0.28 154	0.22 282	0.10 83	0.22 231	0.15 109	0.22 63	0.27 217	0.22 200	0.26 226	0.14 116	0.12 115	0.16 47	0.13 110	0.08 229	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.07 134	0.06 93

RALAANet	0.19 233	0.18 420	0.37 257	0.23 334	0.14 313	0.23 253	0.13 54	0.37 284	0.29 252	0.28 260	0.26 226	0.25 267	0.15 190	0.26 242	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.08 249	0.09 280	0.06 93

FAT-Stereo	0.36 485	0.18 420	0.73 505	0.26 460	0.18 440	0.33 421	0.29 490	0.60 535	0.59 529	0.46 512	0.60 521	0.60 537	0.50 542	0.61 465	0.34 458	0.13 465	0.14 517	0.13 466	0.12 463	0.14 464	0.18 519

BEATNet_4x	0.22 304	0.18 420	0.47 381	0.22 282	0.10 83	0.28 345	0.14 82	0.46 380	0.32 287	0.31 337	0.34 318	0.31 351	0.25 361	0.31 317	0.29 425	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.06 109	0.10 347	0.08 260

RYNet	0.37 495	0.18 420	0.59 453	0.25 426	0.28 550	0.61 556	0.32 512	0.59 526	0.59 529	0.41 481	0.38 362	0.57 529	0.39 498	0.87 552	0.53 528	0.11 408	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.18 517	0.18 519

iResNet	0.24 352	0.18 420	0.61 458	0.25 426	0.11 130	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.43 416	0.33 372	0.43 423	0.27 298	0.22 308	0.34 337	0.26 403	0.07 81	0.05 33	0.07 103	0.06 109	0.08 206	0.07 187

CBMV_ROB	0.33 467	0.18 420	0.53 426	0.21 220	0.14 313	0.33 421	0.20 328	0.51 438	0.45 443	0.51 531	0.55 501	0.45 469	0.42 516	0.71 505	0.32 446	0.18 540	0.19 557	0.23 553	0.21 549	0.14 464	0.15 485

rvit_105_1	0.27 404	0.19 436	0.46 373	0.27 488	0.19 467	0.30 385	0.35 528	0.44 359	0.51 496	0.31 337	0.31 278	0.31 351	0.26 371	0.35 346	0.25 390	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.11 395	0.10 377

DualNet (step1)	0.28 424	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.39 361	0.23 369	0.23 554	0.09 426	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample9	0.42 518	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.51 438	0.38 363	0.37 432	0.34 318	0.37 399	0.30 436	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_sample8	0.49 543	0.19 436	0.50 406	0.18 65	0.16 395	0.34 434	0.20 328	0.55 486	0.34 309	0.62 556	0.38 362	1.15 589	0.67 570	0.66 492	0.91 571	0.23 554	1.82 623	0.28 566	0.24 561	0.18 517	0.16 494

test_5	0.23 321	0.19 436	0.38 276	0.26 460	0.18 440	0.25 291	0.29 490	0.40 313	0.37 349	0.29 288	0.40 386	0.25 267	0.22 308	0.34 337	0.18 253	0.07 81	0.05 33	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.10 377

AASNet	0.27 404	0.19 436	0.49 395	0.26 460	0.17 418	0.34 434	0.20 328	0.62 547	0.48 475	0.35 409	0.40 386	0.32 360	0.25 361	0.28 276	0.34 458	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.08 249	0.13 446	0.11 412

AnonymousM	0.17 164	0.19 436	0.24 113	0.18 65	0.10 83	0.18 111	0.17 187	0.30 185	0.23 165	0.26 239	0.20 162	0.18 178	0.14 172	0.19 110	0.14 146	0.09 320	0.06 177	0.38 580	0.15 513	0.06 61	0.05 27

TestStereo	0.21 273	0.19 436	0.40 299	0.25 426	0.10 83	0.22 231	0.21 359	0.31 196	0.31 278	0.23 206	0.34 318	0.22 224	0.18 264	0.62 473	0.18 253	0.08 229	0.06 177	0.10 351	0.07 169	0.11 395	0.06 93

CVANet_RVC	0.30 442	0.19 436	0.41 322	0.26 460	0.16 395	0.33 421	0.26 462	0.52 457	0.47 466	0.40 472	0.46 455	0.43 454	0.31 452	0.89 557	0.26 403	0.14 490	0.09 426	0.14 492	0.13 490	0.14 464	0.10 377

DeepPruner_ROB	0.26 396	0.19 436	0.44 354	0.21 220	0.16 395	0.30 385	0.21 359	0.52 457	0.32 287	0.35 409	0.38 362	0.39 419	0.26 371	0.42 373	0.24 380	0.15 503	0.11 478	0.11 407	0.11 424	0.14 464	0.13 452

iResNet_ROB	0.25 380	0.19 436	0.40 299	0.20 174	0.12 189	0.30 385	0.16 146	0.55 486	0.53 510	0.38 447	0.43 423	0.37 399	0.26 371	0.38 359	0.22 350	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.04 1	0.09 280	0.09 321

SGM_RVC	0.50 546	0.19 436	0.50 406	0.25 426	0.15 364	0.69 565	0.39 548	0.68 570	0.82 572	0.95 587	0.84 565	1.13 586	0.76 577	1.16 586	0.60 539	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.16 525	0.16 486	0.17 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 250	0.20 448	0.36 246	0.26 460	0.15 364	0.22 231	0.16 146	0.42 339	0.42 409	0.16 139	0.29 251	0.15 135	0.11 88	0.26 242	0.13 110	0.18 540	0.06 177	0.10 351	0.11 424	0.07 134	0.07 187

fast-acv-ft	0.31 449	0.20 448	0.81 521	0.24 387	0.18 440	0.46 512	0.27 468	0.41 325	0.49 484	0.39 462	0.55 501	0.49 491	0.35 475	0.37 354	0.38 471	0.11 408	0.11 478	0.11 407	0.12 463	0.12 431	0.09 321

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 442	0.20 448	0.70 497	0.21 220	0.17 418	0.46 512	0.27 468	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.55 501	0.43 454	0.30 436	0.46 385	0.38 471	0.09 320	0.06 177	0.07 103	0.06 109	0.11 395	0.10 377

ACRE	0.21 273	0.20 448	0.62 466	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.28 233	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

SACVNet	0.30 442	0.20 448	0.41 322	0.25 426	0.18 440	0.34 434	0.25 450	0.52 457	0.40 390	0.41 481	0.44 434	0.46 477	0.32 459	0.71 505	0.25 390	0.13 465	0.10 456	0.12 445	0.12 463	0.16 486	0.17 506

GEStereo_RVC	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.27 488	0.16 395	0.33 421	0.25 450	0.56 502	0.54 514	0.34 392	0.38 362	0.34 374	0.25 361	0.51 406	0.28 413	0.12 446	0.08 391	0.09 274	0.08 249	0.11 395	0.11 412

APVNet	0.36 485	0.20 448	0.70 497	0.26 460	0.22 509	0.52 542	0.35 528	0.61 539	0.44 431	0.38 447	0.52 487	0.48 485	0.38 492	0.84 548	0.46 512	0.13 465	0.14 517	0.15 507	0.16 525	0.16 486	0.15 485

S-Stereo	0.38 502	0.20 448	1.05 564	0.27 488	0.22 509	0.38 468	0.32 512	0.55 486	0.66 547	0.39 462	0.59 516	0.49 491	0.41 507	0.75 521	0.40 486	0.12 446	0.15 532	0.13 466	0.13 490	0.16 486	0.21 545

STTStereo	0.28 424	0.20 448	0.61 458	0.25 426	0.17 418	0.29 367	0.24 433	0.47 388	0.39 373	0.39 462	0.41 394	0.44 465	0.28 407	0.40 368	0.28 413	0.13 465	0.12 495	0.13 466	0.16 525	0.12 431	0.11 412

CFNet	0.27 404	0.20 448	0.44 354	0.22 282	0.14 313	0.33 421	0.14 82	0.51 438	0.45 443	0.30 319	0.40 386	0.38 407	0.27 390	0.76 526	0.25 390	0.09 320	0.07 304	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.08 260

LE_ROB	1.76 612	0.20 448	2.68 612	0.48 578	0.52 587	0.78 576	0.96 609	0.84 591	6.61 628	7.40 630	2.08 614	2.08 607	4.83 624	1.27 594	3.79 623	0.10 369	0.08 391	0.12 445	0.11 424	0.11 395	0.10 377

NOSS_ROB	0.31 449	0.20 448	0.35 227	0.24 387	0.16 395	0.32 410	0.19 277	0.52 457	0.48 475	0.33 372	0.36 339	0.42 450	0.28 407	0.93 564	0.24 380	0.19 546	0.20 562	0.24 555	0.22 557	0.17 503	0.17 506

XPNet_ROB	0.33 467	0.20 448	0.43 345	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.31 506	0.55 486	0.50 492	0.51 531	0.53 494	0.58 532	0.37 488	0.63 479	0.45 506	0.17 529	0.12 495	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.14 473

pmcnn	0.50 546	0.20 448	0.78 508	0.24 387	0.26 542	0.39 477	0.30 501	0.51 438	0.50 492	0.54 545	1.23 587	2.52 615	0.37 488	0.77 532	0.95 574	0.08 229	0.06 177	0.06 34	0.05 51	0.10 347	0.08 260

z-ln-s-r	0.32 458	0.21 462	0.82 525	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.26 462	0.43 352	0.50 492	0.32 359	0.60 521	0.39 419	0.29 422	0.73 512	0.66 550	0.08 229	0.06 177	0.08 189	0.07 169	0.10 347	0.08 260

GMStereo_Zeroshot	0.24 352	0.21 462	0.45 365	0.26 460	0.13 268	0.28 345	0.15 109	0.39 302	0.35 325	0.37 432	0.43 423	0.40 434	0.17 239	0.34 337	0.20 305	0.12 446	0.07 304	0.13 466	0.07 169	0.16 486	0.09 321

SDNR	0.42 518	0.21 462	0.82 525	0.21 220	0.18 440	1.27 601	0.17 187	0.50 421	0.49 484	0.42 491	0.81 561	0.38 407	0.27 390	1.19 587	0.38 471	0.23 554	0.24 575	0.17 524	0.13 490	0.17 503	0.20 536

Anonymous_2	0.37 495	0.21 462	0.47 381	0.20 174	0.21 493	0.42 493	0.26 462	0.38 290	0.29 252	0.33 372	0.30 264	0.44 465	0.38 492	0.36 351	0.29 425	0.26 565	0.29 583	0.44 585	1.41 622	0.34 575	0.21 545

CIPLG	0.21 273	0.21 462	0.55 435	0.23 334	0.15 364	0.25 291	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.33 308	0.22 224	0.15 190	0.26 242	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

sAnonymous2	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

CroCo_RVC	0.20 250	0.21 462	0.58 447	0.24 387	0.17 418	0.22 231	0.19 277	0.34 232	0.28 233	0.17 154	0.19 146	0.17 167	0.16 209	0.17 65	0.14 146	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.23 546	0.17 506

ARAFT	0.24 352	0.21 462	0.78 508	0.22 282	0.12 189	0.29 367	0.24 433	0.43 352	0.32 287	0.33 372	0.28 238	0.28 314	0.19 279	0.49 397	0.18 253	0.07 81	0.06 177	0.12 445	0.11 424	0.09 280	0.06 93

DMCA-RVC	0.27 404	0.21 462	0.61 458	0.28 509	0.17 418	0.29 367	0.21 359	0.42 339	0.35 325	0.40 472	0.37 348	0.39 419	0.36 479	0.43 375	0.30 433	0.13 465	0.10 456	0.15 507	0.11 424	0.13 446	0.10 377

TDLM	0.30 442	0.21 462	0.38 276	0.28 509	0.15 364	0.33 421	0.32 512	0.52 457	0.47 466	0.38 447	0.43 423	0.39 419	0.29 422	0.91 561	0.28 413	0.14 490	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.12 431	0.10 377

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 404	0.21 462	0.59 453	0.25 426	0.18 440	0.29 367	0.22 386	0.50 421	0.40 390	0.38 447	0.41 394	0.43 454	0.27 390	0.43 375	0.29 425	0.11 408	0.08 391	0.10 351	0.10 386	0.10 347	0.11 412
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	0.51 550	0.21 462	0.65 478	0.25 426	0.21 493	0.58 549	0.32 512	0.54 476	0.55 520	0.95 587	1.40 593	1.28 593	0.81 582	0.73 512	0.62 542	0.18 540	0.15 532	0.15 507	0.15 513	0.19 524	0.19 526

CBMV	0.33 467	0.21 462	0.54 429	0.23 334	0.13 268	0.42 493	0.33 522	0.53 468	0.48 475	0.52 537	0.49 470	0.50 499	0.41 507	0.56 438	0.31 441	0.15 503	0.16 539	0.18 532	0.16 525	0.13 446	0.13 452
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

YMNet_1	0.32 458	0.22 475	0.58 447	0.27 488	0.23 522	0.48 524	0.27 468	0.51 438	0.45 443	0.48 523	0.56 508	0.51 503	0.30 436	0.39 361	0.40 486	0.13 465	0.16 539	0.13 466	0.12 463	0.13 446	0.12 435

IPLGR_C	0.21 273	0.22 475	0.60 455	0.23 334	0.15 364	0.24 273	0.20 328	0.35 255	0.29 252	0.31 337	0.32 287	0.22 224	0.15 190	0.25 225	0.20 305	0.08 229	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.08 206	0.08 260

RP	0.35 480	0.22 475	0.51 416	0.31 530	0.24 530	0.37 460	0.28 484	0.50 421	0.58 528	0.40 472	0.63 534	0.61 541	0.47 533	0.61 465	0.39 479	0.16 518	0.15 532	0.17 524	0.15 513	0.17 503	0.17 506

edge stereo	0.39 507	0.22 475	0.81 521	0.27 488	0.22 509	0.37 460	0.24 433	0.56 502	0.54 514	0.53 543	0.60 521	0.71 568	0.50 542	0.78 534	0.40 486	0.16 518	0.14 517	0.19 540	0.14 504	0.16 486	0.17 506

ADCL	0.47 537	0.22 475	1.00 558	0.27 488	0.19 467	0.74 570	0.64 589	0.54 476	0.69 555	0.56 548	0.71 548	0.55 520	0.60 559	0.60 458	1.43 599	0.11 408	0.09 426	0.13 466	0.13 490	0.14 464	0.14 473

GANet	0.36 485	0.22 475	0.49 395	0.29 512	0.17 418	0.41 486	0.38 543	0.57 511	0.45 443	0.46 512	0.75 554	0.55 520	0.40 503	0.94 566	0.41 494	0.13 465	0.13 507	0.13 466	0.11 424	0.14 464	0.11 412

AANet_RVC	0.31 449	0.22 475	0.50 406	0.23 334	0.14 313	0.30 385	0.24 433	0.47 388	0.54 514	0.38 447	0.60 521	0.43 454	0.29 422	0.87 552	0.40 486	0.11 408	0.07 304	0.07 103	0.07 169	0.09 280	0.09 321

StereoDRNet	0.32 458	0.22 475	0.61 458	0.27 488	0.21 493	0.42 493	0.30 501	0.61 539	0.48 475	0.46 512	0.39 375	0.48 485	0.30 436	0.57 442	0.40 486	0.11 408	0.09 426	0.12 445	0.11 424	0.12 431	0.10 377

TCMNet	0.33 467	0.23 484	0.72 501	0.29 512	0.30 559	0.40 482	0.28 484	0.50 421	0.47 466	0.37 432	0.45 445	0.40 434	0.29 422	0.60 458	0.39 479	0.14 490	0.13 507	0.15 507	0.14 504	0.17 503	0.15 485

RAFT + AFF	0.27 404	0.23 484	0.50 406	0.25 426	0.17 418	0.30 385	0.33 522	0.52 457	0.40 390	0.28 260	0.30 264	0.30 341	0.31 452	0.62 473	0.24 380	0.09 320	0.10 456	0.11 407	0.10 386	0.11 395	0.11 412

GwcNet	0.35 480	0.23 484	0.88 540	0.25 426	0.24 530	0.48 524	0.27 468	0.55 486	0.57 526	0.38 447	0.52 487	0.51 503	0.32 459	0.60 458	0.41 494	0.13 465	0.11 478	0.12 445	0.11 424	0.13 446	0.14 473

DANet	0.35 480	0.23 484	0.60 455	0.36 556	0.22 509	0.39 477	0.25 450	0.48 401	0.43 416	0.52 537	0.50 473	0.59 534	0.41 507	0.76 526	0.49 517	0.13 465	0.11 478	0.14 492	0.12 463	0.17 503	0.15 485
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	0.23 321	0.24 488	0.49 395	0.22 282	0.15 364	0.25 291	0.17 187	0.39 302	0.39 373	0.29 288	0.31 278	0.21 213	0.17 239	0.59 455	0.28 413	0.08 229	0.06 177	0.09 274	0.09 344	0.10 347	0.08 260

ADCRef	0.38 502	0.24 488	0.88 540	0.26 460	0.21 493	0.49 529	0.27 468	0.52 457	0.48 475	0.50 526	0.58 513	0.35 388	0.47 533	0.48 392	1.29 597	0.09 320	0.08 391	0.12 445	0.12 463	0.11 395	0.11 412

ADCP+	0.45 532	0.24 488	1.15 576	0.25 426	0.22 509	0.56 545	0.39 548	0.54 476	0.51 496	0.44 504	0.51 479	0.46 477	0.52 547	0.56 438	1.89 611	0.10 369	0.08 391	0.11 407	0.10 386	0.14 464	0.13 452

DPSNet	0.47 537	0.24 488	0.93 549	0.27 488	0.20 485	0.75 572	0.57 583	0.84 591	0.79 569	0.47 519	0.51 479	0.60 537	0.69 572	0.87 552	0.71 554	0.16 518	0.13 507	0.12 445	0.10 386	0.25 551	0.21 545

PSMNet_ROB	0.33 467	0.24 488	0.54 429	0.31 530	0.21 493	0.42 493	0.43 559	0.59 526	0.47 466	0.37 432	0.44 434	0.49 491	0.31 452	0.64 481	0.43 498	0.14 490	0.10 456	0.15 507	0.14 504	0.13 446	0.11 412

LL-Strereo	0.29 435	0.25 493	0.58 447	0.25 426	0.21 493	0.23 253	0.24 433	0.55 486	0.42 409	0.34 392	0.32 287	0.41 441	0.40 503	0.94 566	0.23 369	0.08 229	0.07 304	0.11 407	0.09 344	0.09 280	0.09 321

HCRNet	0.24 352	0.25 493	0.33 208	0.34 545	0.16 395	0.27 325	0.18 231	0.43 352	0.35 325	0.30 319	0.35 329	0.32 360	0.22 308	0.44 379	0.20 305	0.13 465	0.08 391	0.13 466	0.11 424	0.10 347	0.09 321

GMStereo	0.19 233	0.25 493	0.40 299	0.21 220	0.12 189	0.22 231	0.19 277	0.29 166	0.40 390	0.25 228	0.23 193	0.16 157	0.15 190	0.25 225	0.19 286	0.09 320	0.06 177	0.08 189	0.08 249	0.10 347	0.08 260
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 546	0.25 493	3.03 613	0.24 387	0.19 467	0.38 468	0.22 386	0.50 421	0.44 431	0.64 560	0.68 543	0.71 568	0.51 545	0.85 549	0.45 506	0.14 490	0.17 546	0.13 466	0.14 504	0.16 486	0.21 545

FADNet-RVC-Resample	0.29 435	0.25 493	0.93 549	0.26 460	0.16 395	0.32 410	0.21 359	0.47 388	0.39 373	0.35 409	0.38 362	0.33 367	0.27 390	0.53 419	0.24 380	0.10 369	0.10 456	0.14 492	0.13 490	0.13 446	0.16 494

G-Net	0.46 534	0.25 493	0.86 537	0.34 545	0.28 550	0.90 585	0.35 528	0.47 388	0.45 443	0.68 565	1.22 586	0.64 553	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.16 518	0.14 517	0.17 524	0.13 490	0.22 543	0.19 526

NCC-stereo	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494

Nwc_Net	0.37 495	0.25 493	0.68 489	0.31 530	0.24 530	0.44 504	0.30 501	0.65 556	0.50 492	0.37 432	0.69 547	0.58 532	0.45 524	0.60 458	0.40 486	0.15 503	0.12 495	0.19 540	0.21 549	0.14 464	0.13 452

Abc-Net	0.39 507	0.25 493	0.69 490	0.32 536	0.28 550	0.46 512	0.36 533	0.65 556	0.52 505	0.40 472	0.57 511	0.56 524	0.47 533	0.73 512	0.45 506	0.17 529	0.14 517	0.18 532	0.25 566	0.16 486	0.16 494
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	0.22 304	0.25 493	0.47 381	0.24 387	0.14 313	0.25 291	0.12 27	0.40 313	0.33 299	0.29 288	0.42 410	0.22 224	0.20 288	0.33 331	0.19 286	0.07 81	0.06 177	0.11 407	0.11 424	0.11 395	0.07 187

LALA_ROB	0.36 485	0.25 493	0.46 373	0.30 524	0.21 493	0.47 518	0.39 548	0.61 539	0.51 496	0.52 537	0.51 479	0.69 565	0.36 479	0.50 401	0.43 498	0.17 529	0.11 478	0.16 518	0.14 504	0.17 503	0.15 485

Wz-Net-MNSev	0.36 485	0.26 504	0.79 515	0.26 460	0.21 493	0.59 552	0.38 543	0.55 486	0.56 523	0.48 523	0.54 497	0.53 514	0.36 479	0.60 458	0.44 503	0.11 408	0.09 426	0.11 407	0.11 424	0.15 478	0.13 452

dd	0.22 304	0.26 504	0.40 299	0.22 282	0.12 189	0.25 291	0.21 359	0.32 208	0.44 431	0.29 288	0.28 238	0.25 267	0.16 209	0.30 310	0.25 390	0.12 446	0.07 304	0.10 351	0.08 249	0.11 395	0.09 321

AF-Net	0.37 495	0.26 504	0.56 439	0.32 536	0.23 522	0.41 486	0.29 490	0.61 539	0.64 544	0.42 491	0.68 543	0.65 554	0.49 540	0.57 442	0.44 503	0.15 503	0.11 478	0.19 540	0.14 504	0.15 478	0.13 452

iResNetv2_ROB	0.27 404	0.26 504	0.72 501	0.23 334	0.13 268	0.29 367	0.18 231	0.52 457	0.49 484	0.37 432	0.45 445	0.39 419	0.25 361	0.34 337	0.20 305	0.08 229	0.06 177	0.07 103	0.05 51	0.12 431	0.09 321

NCCL2	0.35 480	0.26 504	0.49 395	0.36 556	0.22 509	0.41 486	0.41 554	0.53 468	0.42 409	0.47 519	0.46 455	0.61 541	0.39 498	0.55 427	0.37 469	0.16 518	0.13 507	0.21 546	0.21 549	0.16 486	0.16 494

FBW_ROB	0.43 523	0.26 504	0.54 429	0.31 530	0.20 485	0.51 533	0.32 512	0.70 573	0.60 533	0.59 552	0.55 501	0.65 554	0.41 507	1.40 600	0.51 525	0.13 465	0.17 546	0.21 546	0.16 525	0.17 503	0.18 519

ETE_ROB	0.34 475	0.26 504	0.45 365	0.29 512	0.18 440	0.40 482	0.37 537	0.57 511	0.47 466	0.50 526	0.50 473	0.62 543	0.36 479	0.55 427	0.38 471	0.13 465	0.10 456	0.14 492	0.12 463	0.16 486	0.16 494

FINET	0.34 475	0.27 511	0.80 518	0.24 387	0.24 530	0.36 454	0.34 524	0.54 476	0.72 560	0.39 462	0.47 462	0.32 360	0.30 436	0.51 406	0.32 446	0.19 546	0.17 546	0.13 466	0.12 463	0.18 517	0.16 494

SHD	0.42 518	0.27 511	0.81 521	0.31 530	0.25 538	0.42 493	0.22 386	0.66 562	0.94 589	0.63 558	0.60 521	0.59 534	0.47 533	0.59 455	0.58 535	0.15 503	0.13 507	0.16 518	0.16 525	0.20 533	0.22 550

MeshStereo	0.58 561	0.27 511	0.67 484	0.22 282	0.17 418	0.66 562	0.37 537	0.78 582	0.61 537	1.47 614	1.30 589	1.65 601	0.79 579	1.12 584	0.59 536	0.17 529	0.17 546	0.17 524	0.14 504	0.17 503	0.14 473
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	0.30 442	0.28 514	0.83 528	0.23 334	0.15 364	0.30 385	0.17 187	0.49 411	0.37 349	0.30 319	0.38 362	0.30 341	0.27 390	0.52 412	0.31 441	0.14 490	0.14 517	0.14 492	0.16 525	0.21 536	0.23 557

SuperB	0.49 543	0.28 514	2.23 604	0.23 334	0.15 364	0.41 486	0.32 512	0.47 388	0.82 572	0.43 497	0.50 473	0.33 367	0.45 524	0.68 497	1.08 581	0.10 369	0.07 304	0.09 274	0.08 249	0.98 612	0.14 473

RTSC	0.39 507	0.28 514	0.78 508	0.27 488	0.18 440	0.49 529	0.22 386	0.59 526	0.84 579	0.55 547	0.53 494	0.49 491	0.36 479	0.67 496	0.82 564	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.17 503	0.17 506

PA-Net	0.37 495	0.28 514	0.83 528	0.31 530	0.28 550	0.39 477	0.42 557	0.51 438	0.55 520	0.34 392	0.42 410	0.41 441	0.36 479	0.79 536	0.49 517	0.12 446	0.23 573	0.16 518	0.23 559	0.12 431	0.18 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 602	0.28 514	0.79 515	0.26 460	0.16 395	2.26 616	1.00 611	1.42 607	1.46 608	2.38 620	2.05 613	5.95 628	2.66 621	2.95 618	2.46 618	0.17 529	0.18 552	0.18 532	0.18 540	0.15 478	0.18 519

NaN_ROB	0.41 515	0.28 514	0.62 466	0.30 524	0.19 467	0.51 533	0.47 570	0.58 520	0.59 529	0.56 548	0.47 462	0.49 491	0.41 507	1.21 590	0.64 547	0.12 446	0.18 552	0.12 445	0.13 490	0.11 395	0.14 473

SANet	0.53 555	0.28 514	0.96 554	0.26 460	0.15 364	0.69 565	0.44 562	0.67 567	1.34 604	0.67 564	0.98 577	0.94 579	0.71 574	0.89 557	0.76 556	0.14 490	0.12 495	0.12 445	0.11 424	0.17 503	0.16 494

w-ln-seven-2	0.36 485	0.29 521	1.06 565	0.27 488	0.18 440	0.37 460	0.30 501	0.50 421	0.54 514	0.45 508	0.55 501	0.45 469	0.41 507	0.62 473	0.49 517	0.10 369	0.10 456	0.12 445	0.11 424	0.14 464	0.11 412

Wz-Net-LNSev	0.34 475	0.29 521	0.91 545	0.26 460	0.21 493	0.47 518	0.31 506	0.54 476	0.54 514	0.44 504	0.52 487	0.50 499	0.35 475	0.39 361	0.39 479	0.11 408	0.11 478	0.10 351	0.09 344	0.14 464	0.13 452

DGSMNet	0.61 566	0.29 521	0.91 545	0.51 582	0.70 598	0.62 558	1.38 620	0.59 526	0.55 520	0.37 432	0.61 528	0.52 509	0.33 462	0.65 488	0.43 498	0.53 590	0.60 611	0.67 596	0.61 606	0.63 593	0.61 605

aanetorigin	0.39 507	0.29 521	1.09 568	0.24 387	0.19 467	0.28 345	0.37 537	0.33 224	0.47 466	0.94 585	0.82 563	0.52 509	0.54 548	0.49 397	0.50 523	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.16 486	0.15 485

DeepPrunerF	0.44 529	0.29 521	1.29 587	0.33 543	0.30 559	0.35 449	0.36 533	0.62 547	1.15 600	0.40 472	0.44 434	0.39 419	0.41 507	0.80 540	0.52 526	0.18 540	0.14 517	0.23 553	0.21 549	0.17 503	0.17 506

ADCPNet	0.48 540	0.29 521	1.60 597	0.27 488	0.23 522	0.70 568	0.38 543	0.53 468	0.51 496	0.51 531	0.59 516	0.67 559	0.56 552	0.60 458	1.14 586	0.15 503	0.18 552	0.14 492	0.23 559	0.19 524	0.19 526

PWC_ROB	0.38 502	0.29 521	0.69 490	0.25 426	0.20 485	0.38 468	0.19 277	0.58 520	0.67 550	0.57 550	0.85 566	0.51 503	0.40 503	0.71 505	0.52 526	0.13 465	0.09 426	0.14 492	0.10 386	0.17 503	0.14 473

w-ln-seven	0.42 518	0.30 528	1.18 577	0.26 460	0.22 509	0.58 549	0.31 506	0.62 547	0.81 571	0.58 551	0.61 528	0.53 514	0.36 479	0.57 442	0.65 549	0.11 408	0.10 456	0.13 466	0.12 463	0.15 478	0.13 452

FC-DCNN v2	0.71 575	0.30 528	0.67 484	0.32 536	0.27 545	0.84 580	0.39 548	0.84 591	0.85 580	1.44 610	1.64 604	2.09 608	1.28 604	1.06 580	0.80 563	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.25 564

HBP-ISP	0.33 467	0.30 528	0.72 501	0.22 282	0.16 395	0.32 410	0.22 386	0.54 476	0.44 431	0.41 481	0.49 470	0.33 367	0.38 492	0.73 512	0.25 390	0.18 540	0.19 557	0.24 555	0.20 546	0.16 486	0.13 452

FC-DCNN	0.70 574	0.30 528	0.69 490	0.32 536	0.27 545	0.81 579	0.39 548	0.79 585	0.82 572	1.41 606	1.58 603	1.98 606	1.26 602	1.02 577	0.77 559	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.26 558	0.26 566

PS-NSSS	0.32 458	0.30 528	0.46 373	0.23 334	0.17 418	0.33 421	0.24 433	0.57 511	0.41 402	0.37 432	0.52 487	0.35 388	0.30 436	0.80 540	0.30 433	0.17 529	0.14 517	0.21 546	0.15 513	0.15 478	0.13 452

PDISCO_ROB	0.43 523	0.30 528	0.67 484	0.43 571	0.36 568	0.67 563	0.32 512	0.72 576	0.76 565	0.43 497	0.53 494	0.63 551	0.40 503	0.66 492	0.47 514	0.21 551	0.12 495	0.21 546	0.19 544	0.25 551	0.20 536

PWCDC_ROB	0.38 502	0.30 528	0.60 455	0.33 543	0.20 485	0.42 493	0.19 277	0.58 520	0.89 581	0.42 491	1.26 588	0.36 393	0.34 471	0.50 401	0.38 471	0.18 540	0.11 478	0.11 407	0.09 344	0.19 524	0.13 452

UDGNet	0.23 321	0.31 535	0.38 276	0.24 387	0.14 313	0.24 273	0.18 231	0.32 208	0.43 416	0.29 288	0.28 238	0.24 258	0.19 279	0.29 295	0.20 305	0.15 503	0.07 304	0.21 546	0.11 424	0.14 464	0.10 377

dad	0.28 424	0.31 535	0.44 354	0.21 220	0.14 313	0.30 385	0.20 328	0.33 224	0.49 484	0.44 504	0.44 434	0.45 469	0.21 295	0.41 370	0.26 403	0.20 549	0.11 478	0.20 544	0.11 424	0.14 464	0.10 377

ccnet	0.42 518	0.31 535	0.48 390	0.27 488	0.32 563	0.60 555	0.32 512	0.65 556	0.46 461	0.53 543	0.66 539	0.56 524	0.45 524	0.72 510	0.61 540	0.26 565	0.19 557	0.24 555	0.21 549	0.26 558	0.22 550

Syn2CoEx	0.36 485	0.31 535	0.78 508	0.34 545	0.21 493	0.41 486	0.28 484	0.61 539	0.49 484	0.42 491	0.56 508	0.45 469	0.44 521	0.69 499	0.38 471	0.17 529	0.14 517	0.15 507	0.12 463	0.13 446	0.12 435

FCDSN-DC	0.63 567	0.31 535	0.61 458	0.36 556	0.30 559	0.65 560	0.37 537	0.66 562	0.68 553	1.14 597	1.54 601	1.71 603	1.26 602	0.92 562	0.64 547	0.24 561	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.27 563	0.27 570
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 534	0.32 540	0.51 416	0.36 556	0.29 558	0.38 468	0.45 563	0.55 486	0.60 533	0.47 519	0.49 470	0.48 485	0.73 576	0.59 455	0.69 553	0.81 607	0.18 552	0.38 580	0.19 544	0.46 584	0.20 536

RGC	0.39 507	0.32 540	0.64 477	0.34 545	0.27 545	0.40 482	0.29 490	0.57 511	0.53 510	0.45 508	0.64 536	0.62 543	0.45 524	0.72 510	0.39 479	0.15 503	0.15 532	0.21 546	0.20 546	0.18 517	0.19 526

MSMD_ROB	0.60 565	0.33 542	0.61 458	0.30 524	0.25 538	0.86 582	0.35 528	0.55 486	0.67 550	1.10 595	1.49 598	1.76 604	0.97 593	0.88 555	0.49 517	0.23 554	0.21 564	0.27 558	0.27 574	0.25 551	0.24 562

PVD	0.58 561	0.34 543	0.84 533	0.39 566	0.31 562	0.59 552	0.47 570	0.80 586	1.25 601	0.92 583	1.09 580	0.79 572	0.82 583	0.85 549	0.76 556	0.21 551	0.18 552	0.22 552	0.18 540	0.27 563	0.35 580

ADCMid	0.49 543	0.34 543	1.13 573	0.26 460	0.21 493	0.51 533	0.37 537	0.57 511	0.54 514	0.75 573	0.66 539	0.62 543	0.64 569	0.64 481	1.68 604	0.13 465	0.12 495	0.17 524	0.17 534	0.20 533	0.17 506

FADNet-RVC	0.31 449	0.35 545	0.78 508	0.25 426	0.20 485	0.33 421	0.20 328	0.49 411	0.40 390	0.34 392	0.39 375	0.41 441	0.29 422	0.63 479	0.31 441	0.13 465	0.14 517	0.14 492	0.15 513	0.19 524	0.19 526

PASM	0.45 532	0.35 545	0.90 543	0.35 554	0.33 564	0.39 477	0.38 543	0.50 421	0.61 537	0.52 537	0.51 479	0.62 543	0.45 524	0.93 564	0.48 515	0.26 565	0.29 583	0.29 570	0.33 579	0.29 569	0.26 566

CSAN	0.50 546	0.35 545	0.78 508	0.36 556	0.23 522	0.56 545	0.59 586	0.61 539	0.70 557	0.64 560	0.78 558	0.65 554	0.60 559	1.38 599	0.62 542	0.21 551	0.17 546	0.20 544	0.20 546	0.18 517	0.18 519

FADNet	0.32 458	0.36 548	0.74 506	0.23 334	0.22 509	0.37 460	0.19 277	0.53 468	0.48 475	0.32 359	0.36 339	0.43 454	0.32 459	0.64 481	0.25 390	0.16 518	0.16 539	0.14 492	0.16 525	0.24 549	0.19 526

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 485	0.36 548	0.53 426	0.34 545	0.19 467	0.51 533	0.24 433	0.55 486	0.38 363	0.41 481	0.47 462	0.47 479	0.27 390	0.73 512	0.30 433	0.36 584	0.19 557	0.27 558	0.17 534	0.26 558	0.23 557

MANE	1.41 604	0.36 548	0.74 506	0.43 571	0.41 572	2.16 615	0.80 601	2.39 622	3.38 618	2.22 619	3.06 621	3.54 621	2.73 622	2.15 615	1.94 613	0.28 573	0.27 579	0.30 572	0.46 591	0.28 568	0.34 579

ELAS_RVC	0.74 580	0.36 548	1.00 558	0.37 562	0.33 564	0.88 583	0.93 608	0.83 590	1.08 596	1.35 602	1.33 592	1.24 591	1.33 606	1.06 580	0.95 574	0.27 570	0.25 577	0.29 570	0.27 574	0.30 570	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 580	0.36 548	0.85 536	0.36 556	0.33 564	1.36 605	0.77 599	0.93 595	0.92 585	1.41 606	1.53 600	1.16 590	1.17 598	0.95 569	1.03 578	0.26 565	0.25 577	0.28 566	0.28 577	0.31 571	0.30 572
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 585	0.37 553	1.08 567	0.51 582	0.65 596	0.67 563	1.44 621	0.74 578	1.06 594	0.54 545	1.67 605	0.49 491	1.78 612	0.96 570	1.69 606	0.28 573	0.43 596	0.27 558	0.51 597	0.40 580	0.58 598

StereoAnything_RVC	0.13 71	0.37 553	0.36 246	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 14	0.12 11	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 56	0.20 128	0.10 2	0.09 320	0.05 33	0.06 34	0.04 1	0.24 549	0.05 27

EDNetEfficient	0.63 567	0.37 553	2.40 608	0.26 460	0.25 538	0.38 468	0.49 576	0.41 325	1.06 594	1.38 603	0.87 570	0.62 543	0.95 590	0.65 488	1.65 603	0.11 408	0.09 426	0.10 351	0.11 424	0.19 524	0.17 506

XQC	0.43 523	0.37 553	0.96 554	0.34 545	0.25 538	0.53 543	0.34 524	0.60 535	0.73 563	0.51 531	0.46 455	0.57 529	0.47 533	0.70 502	0.72 555	0.17 529	0.12 495	0.18 532	0.15 513	0.25 551	0.23 557

WZ-Net	0.52 554	0.38 557	1.90 601	0.30 524	0.24 530	0.57 548	0.48 574	0.62 547	0.78 568	0.50 526	0.71 548	0.68 563	0.54 548	0.98 574	0.84 565	0.13 465	0.10 456	0.11 407	0.12 463	0.19 524	0.20 536

SAMSARA	0.56 557	0.39 558	0.80 518	0.60 589	0.46 580	1.00 589	1.23 619	0.67 567	0.68 553	0.71 568	0.54 497	0.89 578	0.57 555	0.81 543	0.62 542	0.19 546	0.22 568	0.18 532	0.18 540	0.27 563	0.25 564

z-mn7	0.44 529	0.40 559	1.09 568	0.25 426	0.18 440	0.61 556	0.34 524	0.56 502	0.93 587	0.43 497	0.96 574	0.53 514	0.39 498	0.94 566	0.59 536	0.10 369	0.09 426	0.10 351	0.10 386	0.14 464	0.13 452

ADCS	0.58 561	0.40 559	1.35 590	0.29 512	0.24 530	0.55 544	0.45 563	0.67 567	0.83 576	0.76 574	0.71 548	0.68 563	0.60 559	0.76 526	2.23 616	0.16 518	0.16 539	0.16 518	0.17 534	0.22 543	0.22 550

AnyNet_C32	0.51 550	0.40 559	1.10 572	0.29 512	0.28 550	0.59 552	0.58 584	0.54 476	0.60 533	0.62 556	0.66 539	0.54 518	0.54 548	0.78 534	1.74 608	0.15 503	0.14 517	0.15 507	0.17 534	0.20 533	0.20 536

LSM	1.64 611	0.40 559	2.56 610	2.02 620	17.61 634	0.51 533	0.52 578	0.61 539	0.76 565	0.82 577	1.11 582	0.63 551	0.54 548	0.75 521	0.49 517	0.16 518	0.24 575	0.18 532	0.21 549	0.25 551	2.42 625

PSMNet-RUCA	0.37 495	0.41 563	0.66 483	0.46 576	0.41 572	0.34 434	0.25 450	0.57 511	0.45 443	0.39 462	0.52 487	0.43 454	0.33 462	0.41 370	0.29 425	0.25 564	0.14 517	0.33 577	0.21 549	0.31 571	0.22 550

Wz-Net-SNSev	0.43 523	0.41 563	1.27 585	0.30 524	0.21 493	0.44 504	0.41 554	0.61 539	0.65 545	0.46 512	0.65 537	0.62 543	0.39 498	0.74 520	0.59 536	0.12 446	0.11 478	0.12 445	0.13 490	0.16 486	0.14 473

MSAF-DinoV2	0.76 582	0.44 565	1.98 602	0.49 581	0.16 395	0.58 549	0.31 506	0.81 588	0.83 576	0.41 481	0.52 487	0.98 583	0.58 556	4.97 626	1.03 578	0.11 408	0.07 304	0.10 351	0.24 561	0.27 563	0.26 566

zh-mn7	0.46 534	0.45 566	1.48 593	0.25 426	0.19 467	0.44 504	0.29 490	0.56 502	0.82 572	0.65 562	0.96 574	0.49 491	0.38 492	0.88 555	0.63 545	0.12 446	0.10 456	0.11 407	0.11 424	0.13 446	0.14 473

GASNet	0.36 485	0.46 567	0.88 540	0.34 545	0.23 522	0.35 449	0.22 386	0.60 535	0.53 510	0.40 472	0.37 348	0.45 469	0.30 436	0.79 536	0.35 462	0.15 503	0.10 456	0.14 492	0.14 504	0.22 543	0.12 435

UDG	0.40 513	0.46 567	0.49 395	0.40 568	0.35 567	0.47 518	0.27 468	0.54 476	0.47 466	0.39 462	0.45 445	0.59 534	0.44 521	0.46 385	0.39 479	0.26 565	0.19 557	0.48 587	0.22 557	0.34 575	0.26 566

CC-Net-ROB	0.43 523	0.47 569	0.65 478	0.37 562	0.23 522	0.51 533	0.29 490	0.66 562	0.49 484	0.46 512	0.51 479	0.48 485	0.38 492	0.96 570	0.35 462	0.34 582	0.23 573	0.55 591	0.25 566	0.31 571	0.20 536

GANetREF_RVC	0.43 523	0.47 569	0.69 490	0.38 564	0.20 485	0.51 533	0.48 574	0.66 562	0.66 547	0.46 512	0.46 455	0.50 499	0.44 521	0.90 560	0.39 479	0.27 570	0.21 564	0.32 575	0.18 540	0.27 563	0.22 550
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	0.40 513	0.48 571	0.67 484	0.48 578	0.39 569	0.48 524	0.22 386	0.51 438	0.43 416	0.40 472	0.47 462	0.47 479	0.33 462	0.54 425	0.32 446	0.36 584	0.15 532	0.40 583	0.21 549	0.45 583	0.31 575

Consistency-Raft	0.55 556	0.48 571	1.02 561	0.45 574	0.49 583	0.49 529	0.47 570	0.72 576	0.72 560	0.45 508	0.82 563	0.47 479	0.60 559	0.50 401	0.63 545	0.39 588	0.39 593	0.44 585	0.51 597	0.52 586	0.37 581

RTS	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

RTSA	0.78 583	0.48 571	4.68 616	0.34 545	0.28 550	1.12 593	0.46 566	0.62 547	1.03 591	0.73 569	0.89 571	0.60 537	0.59 557	1.61 603	1.16 590	0.14 490	0.11 478	0.15 507	0.15 513	0.21 536	0.19 526

NVStereoNet_ROB	0.67 571	0.49 575	0.83 528	0.48 578	0.40 571	0.51 533	0.46 566	0.70 573	0.77 567	0.84 578	1.72 606	1.02 584	0.83 584	1.23 591	0.79 562	0.32 580	0.38 592	0.40 583	0.46 591	0.36 578	0.41 585
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	0.41 515	0.50 576	0.48 390	0.44 573	0.39 569	0.46 512	0.32 512	0.50 421	0.43 416	0.45 508	0.52 487	0.57 529	0.36 479	0.48 392	0.33 453	0.33 581	0.21 564	0.55 591	0.25 566	0.37 579	0.32 578

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 550	0.50 576	0.86 537	0.39 566	0.24 530	0.84 580	0.55 581	0.56 502	0.62 539	0.60 553	0.68 543	0.62 543	0.42 516	1.13 585	0.43 498	0.23 554	0.27 579	0.27 558	0.35 581	0.25 551	0.29 571

zh-sn7	0.48 540	0.51 578	1.43 592	0.29 512	0.20 485	0.47 518	0.39 548	0.57 511	0.62 539	0.52 537	0.81 561	0.52 509	0.56 552	1.05 579	0.87 568	0.12 446	0.13 507	0.13 466	0.13 490	0.17 503	0.16 494

MFN_U_SF_RVC	0.56 557	0.51 578	1.19 578	0.38 564	0.22 509	0.69 565	0.27 468	0.80 586	0.67 550	0.73 569	0.74 553	0.87 575	0.61 568	0.81 543	0.76 556	0.29 576	0.27 579	0.32 575	0.37 585	0.32 574	0.31 575

EDNetEfficientorigin	7.51 625	0.52 580	140.47 650	0.25 426	0.17 418	0.42 493	0.29 490	0.47 388	1.03 591	1.28 600	1.02 578	0.83 574	0.84 585	0.75 521	0.99 576	0.10 369	0.09 426	0.12 445	0.10 386	0.21 536	0.22 550

anonymity	0.56 557	0.54 581	0.70 497	0.47 577	0.61 593	0.56 545	0.43 559	0.69 571	0.49 484	0.63 558	0.55 501	0.54 518	0.60 559	0.61 465	0.57 530	0.55 593	0.53 604	0.50 588	0.54 601	0.51 585	0.56 595

MonStereo1	0.93 591	0.56 582	0.82 525	0.69 593	0.58 591	1.37 606	0.35 528	0.94 596	1.25 601	0.93 584	1.90 609	1.52 599	2.10 616	1.27 594	0.77 559	0.69 600	0.33 588	0.75 600	0.47 593	0.70 600	0.57 597

Wz-Net-TNSev	0.51 550	0.58 583	1.61 599	0.25 426	0.21 493	0.65 560	0.45 563	0.63 554	0.69 555	0.51 531	0.54 497	0.71 568	0.60 559	1.00 575	0.77 559	0.15 503	0.15 532	0.13 466	0.15 513	0.21 536	0.20 536

AnyNet_C01	0.65 569	0.58 583	2.60 611	0.32 536	0.26 542	0.88 583	0.61 587	0.63 554	0.62 539	0.68 565	0.96 574	0.76 571	0.60 559	0.96 570	1.43 599	0.16 518	0.16 539	0.17 524	0.17 534	0.23 546	0.23 557

GCST	0.47 537	0.60 585	0.57 442	1.04 608	0.48 582	0.38 468	0.11 17	0.40 313	0.32 287	0.41 481	0.34 318	0.29 325	0.17 239	0.46 385	0.19 286	0.69 600	0.42 595	0.79 604	0.62 607	0.62 592	0.46 590

SPS-STEREO	0.69 573	0.61 586	0.98 556	0.52 585	0.57 590	0.74 570	0.50 577	0.78 582	0.62 539	0.95 587	0.86 567	0.94 579	0.70 573	1.01 576	0.87 568	0.58 596	0.51 601	0.50 588	0.50 596	0.55 588	0.58 598
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 560	0.62 587	0.87 539	0.63 591	0.44 579	0.73 569	0.37 537	0.65 556	0.66 547	0.51 531	0.75 554	0.66 558	0.45 524	0.69 499	0.46 512	0.53 590	0.34 589	0.55 591	0.35 581	0.60 591	0.45 587

Ntro	0.58 561	0.64 588	0.92 547	0.66 592	0.50 584	0.77 573	0.36 533	0.66 562	0.70 557	0.50 526	0.59 516	0.65 554	0.51 545	0.75 521	0.45 506	0.56 594	0.32 587	0.56 594	0.34 580	0.63 593	0.46 590

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 572	0.64 588	1.06 565	0.45 574	0.27 545	1.40 608	0.58 584	0.78 582	0.92 585	0.84 578	0.86 567	0.88 577	0.68 571	1.33 598	0.68 552	0.37 586	0.29 583	0.34 578	0.36 584	0.43 581	0.37 581

DStereoFS	0.84 586	0.66 590	0.80 518	0.53 586	0.50 584	1.23 599	0.55 581	0.94 596	1.32 603	0.89 580	1.32 590	1.04 585	2.32 619	1.29 596	1.14 586	0.31 579	0.35 590	0.30 572	0.39 588	0.34 575	0.60 601

SGM+DAISY	0.87 587	0.66 590	1.30 588	0.51 582	0.60 592	1.03 590	0.84 605	0.76 580	0.73 563	1.39 604	1.51 599	1.31 594	1.22 600	1.11 582	1.08 581	0.57 595	0.53 604	0.51 590	0.51 597	0.54 587	0.61 605

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 250	0.72 592	0.70 497	0.17 29	0.08 14	0.15 34	0.15 109	0.18 21	0.16 42	0.13 70	0.12 46	0.09 24	0.08 10	0.16 47	0.13 110	0.35 583	0.04 2	0.08 189	0.07 169	0.11 395	0.23 557

coex-ft	3.44 619	0.73 593	48.55 648	0.24 387	0.19 467	0.50 532	0.43 559	0.47 388	2.40 615	7.03 629	1.20 585	0.97 582	2.23 617	0.73 512	1.92 612	0.12 446	0.15 532	0.14 492	0.12 463	0.21 536	0.43 586

JetBlue	1.14 600	0.76 594	2.36 606	0.59 588	0.75 600	3.04 619	1.78 623	1.11 600	0.90 583	0.94 585	1.10 581	1.66 602	1.28 604	2.09 613	1.72 607	0.43 589	0.36 591	0.38 580	0.38 587	0.58 590	0.56 595

MFMNet_re	0.72 576	0.76 594	0.99 557	0.62 590	0.70 598	0.77 573	0.67 590	0.75 579	0.83 576	0.78 576	0.86 567	0.69 565	0.78 578	0.71 505	0.61 540	0.66 599	0.59 610	0.61 595	0.58 605	0.68 599	0.71 609

ACVNet_1	0.72 576	0.81 596	1.37 591	0.72 595	0.53 588	0.77 573	0.42 557	0.85 594	0.90 583	0.74 572	0.75 554	1.32 595	0.72 575	1.02 577	0.55 529	0.54 592	0.31 586	0.71 598	0.35 581	0.64 595	0.45 587

ACVNet-4b	0.72 576	0.81 596	1.33 589	0.72 595	0.50 584	0.80 578	0.31 506	0.71 575	0.80 570	0.50 526	0.72 552	0.95 581	0.43 520	0.96 570	1.20 594	1.13 619	0.21 564	0.76 601	0.45 590	0.65 596	0.46 590

IMH-64-1	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

IMH-64	0.91 589	0.86 598	0.84 533	0.97 603	0.75 600	0.92 586	0.71 592	1.27 602	1.10 597	0.89 580	1.45 595	1.14 587	0.96 591	1.19 587	0.84 565	0.74 602	0.51 601	0.97 607	0.55 602	0.84 604	0.60 601

ACVNet_2	0.89 588	0.87 600	1.25 583	0.82 598	0.62 594	0.97 588	0.62 588	1.14 601	1.42 606	1.00 590	1.40 593	1.47 598	0.84 585	1.11 582	0.66 550	0.61 597	0.43 596	0.78 602	0.49 594	0.75 601	0.52 593

WAO-7	1.01 594	0.89 601	0.93 549	0.83 600	0.66 597	1.18 595	0.81 603	1.40 606	1.57 609	1.11 596	1.76 608	1.45 597	1.19 599	1.50 602	1.14 586	0.61 597	0.62 614	0.70 597	0.68 609	0.66 598	0.60 601

RainbowNet	0.72 576	0.89 601	1.02 561	0.82 598	0.63 595	0.78 576	0.52 578	0.81 588	0.93 587	0.60 553	0.79 559	0.80 573	0.60 559	0.80 540	0.57 530	0.78 605	0.55 607	0.78 602	0.49 594	0.76 602	0.58 598

DispFullNet	0.66 570	0.89 601	1.59 596	0.77 597	1.21 615	0.51 533	0.23 411	0.59 526	0.72 560	0.69 567	0.61 528	0.69 565	0.91 589	0.79 536	0.48 515	0.27 570	0.12 495	0.73 599	0.30 578	0.65 596	0.40 584

WAO-6	1.07 598	0.93 604	0.92 547	0.96 602	0.78 603	1.28 602	0.75 596	1.34 604	2.00 613	1.02 592	1.54 601	1.59 600	1.22 600	1.31 597	1.14 586	0.78 605	0.55 607	1.02 611	0.75 613	0.83 603	0.69 608

IMH	1.05 597	0.95 605	1.00 558	1.01 605	0.78 603	1.11 592	0.68 591	1.38 605	1.43 607	1.00 590	1.72 606	1.43 596	1.14 595	1.73 608	0.89 570	1.09 616	0.55 607	0.99 609	0.57 604	0.87 606	0.62 607

LVE	1.13 599	1.02 606	1.28 586	1.01 605	0.80 606	1.29 603	0.81 603	1.47 609	1.96 611	1.07 594	1.90 609	1.90 605	1.01 594	1.48 601	0.91 571	0.93 613	0.61 613	0.94 606	0.69 610	0.87 606	0.75 613

TorneroNet-64	1.43 605	1.03 607	1.20 580	1.10 609	0.86 609	2.26 616	0.73 595	1.84 615	3.84 623	1.25 599	2.25 617	2.69 617	1.42 607	1.76 610	1.43 599	0.76 604	0.50 599	1.09 612	0.66 608	1.23 615	0.76 614

Dean	1.17 601	1.04 608	1.49 595	1.03 607	0.78 603	1.20 598	0.77 599	1.48 610	1.96 611	1.28 600	1.99 612	2.15 609	1.14 595	1.25 592	1.00 577	0.81 607	0.60 611	1.01 610	0.69 610	0.92 610	0.74 612

TorneroNet	2.22 615	1.08 609	1.24 582	1.14 613	0.90 610	5.58 623	0.80 601	2.12 620	8.69 629	2.58 621	5.42 626	3.88 622	1.97 614	1.78 612	1.87 610	0.86 609	0.54 606	1.15 616	0.74 612	1.23 615	0.85 615

WAO-8	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

Venus	1.46 607	1.10 610	1.09 568	1.10 609	0.84 607	2.06 612	0.75 596	1.84 615	3.83 621	1.44 610	2.21 615	2.15 609	1.43 608	3.17 619	1.19 592	0.91 611	0.65 616	1.09 612	0.79 614	0.90 608	0.71 609

MADNet+	1.01 594	1.16 612	4.72 618	0.70 594	0.47 581	1.24 600	0.96 609	0.97 598	0.89 581	0.65 562	0.77 557	0.87 575	0.85 587	2.09 613	1.68 604	0.38 587	0.39 593	0.31 574	0.27 574	0.43 581	0.39 583

PWCK	1.00 592	1.17 613	1.70 600	0.91 601	0.41 572	1.19 597	0.92 607	1.10 599	1.14 599	1.16 598	1.14 583	1.25 592	0.88 588	1.75 609	1.04 580	0.87 610	0.50 599	0.87 605	0.53 600	0.96 611	0.52 593

UNDER WATER-64	1.55 609	1.19 614	2.52 609	1.31 614	0.95 611	2.12 614	1.21 618	1.45 608	3.19 617	1.43 609	1.32 590	2.64 616	2.04 615	1.63 605	1.83 609	1.11 617	0.67 618	1.28 617	0.92 617	1.19 613	1.02 618

UNDER WATER	1.59 610	1.22 615	2.36 606	1.38 615	1.03 612	1.67 611	1.10 615	1.54 613	3.63 619	1.44 610	1.47 597	2.85 618	2.25 618	1.67 606	1.94 613	1.06 615	0.62 614	1.31 618	0.93 618	1.21 614	1.02 618

notaker	1.45 606	1.34 616	1.48 593	1.40 616	1.07 613	1.18 595	0.85 606	1.48 610	1.40 605	1.51 615	3.46 622	2.40 614	1.81 613	1.76 610	1.45 602	1.11 617	0.69 619	1.38 619	0.87 616	1.31 617	0.97 617

ktn	1.77 613	1.36 617	1.22 581	1.43 617	1.14 614	1.52 609	1.08 614	1.51 612	3.96 624	2.77 623	4.69 624	3.35 620	1.46 610	1.69 607	1.25 596	1.43 621	0.77 620	1.45 620	0.99 619	1.32 618	0.96 616

KSHMR	1.89 614	1.36 617	1.60 597	1.47 618	1.22 616	1.38 607	1.06 613	1.79 614	5.97 627	1.42 608	5.65 627	2.98 619	1.14 595	2.23 616	1.20 594	1.27 620	1.12 621	1.46 621	1.10 621	1.32 618	1.15 620

HanzoNet	2.97 618	1.69 619	2.29 605	1.74 619	1.33 617	1.53 610	1.03 612	1.99 618	2.64 616	5.51 627	5.16 625	5.90 627	6.82 629	4.32 625	3.29 621	3.16 627	2.02 627	1.92 623	2.87 628	2.24 622	1.89 623

MADNet++	2.26 616	1.80 620	2.06 603	2.13 622	1.97 620	2.61 618	1.79 624	2.38 621	2.16 614	2.75 622	2.65 619	2.38 613	2.43 620	3.17 619	3.21 620	2.17 624	1.95 625	1.94 624	1.63 623	2.06 621	2.01 624

BEATNet-Init1	4.73 623	2.61 621	13.29 634	0.58 587	0.53 588	10.12 630	3.33 626	4.83 627	5.01 626	8.75 631	8.51 629	14.08 638	7.60 630	7.70 631	5.34 627	0.28 573	0.28 582	0.34 578	0.37 585	0.57 589	0.45 587

JetRed	2.30 617	2.64 622	6.12 620	1.12 612	1.38 618	5.85 625	3.29 625	1.99 618	1.67 610	1.98 617	1.95 611	2.16 612	1.60 611	2.48 617	4.10 624	1.05 614	1.60 622	1.09 612	1.01 620	1.67 620	1.28 621

DPSimNet_ROB	4.34 621	4.23 623	6.89 622	3.67 623	3.68 621	4.75 620	5.21 628	2.67 623	3.68 620	5.82 628	3.95 623	5.57 624	6.72 628	3.46 623	4.48 625	4.05 630	2.88 628	4.68 630	3.12 630	3.69 624	3.62 628

DGTPSM_ROB	8.34 626	5.10 624	10.37 632	5.31 625	10.18 627	8.33 627	23.60 637	6.06 629	13.41 636	4.90 624	10.87 634	5.65 625	10.44 631	6.17 627	12.59 632	3.74 628	7.55 631	3.69 628	7.26 633	4.14 626	7.46 630

DPSMNet_ROB	8.40 627	5.11 625	10.49 633	5.58 626	10.25 628	8.34 628	23.62 638	6.07 630	13.45 637	4.93 625	10.88 635	5.66 626	10.44 631	6.24 628	12.64 633	3.98 629	7.61 632	3.76 629	7.30 634	4.20 627	7.51 631

USTest	6.88 624	5.23 626	5.63 619	7.22 627	7.29 624	14.34 633	22.76 633	8.48 631	9.32 630	5.42 626	6.39 628	6.29 630	6.64 627	6.92 629	8.62 631	1.94 622	3.29 629	2.16 626	2.55 627	3.85 625	3.29 627

TCMNet-wrong-test	4.29 620	5.57 627	4.65 615	11.33 631	10.39 629	5.73 624	4.48 627	4.13 626	1.02 590	1.91 616	2.39 618	6.16 629	3.62 623	3.84 624	4.50 626	1.99 623	0.47 598	1.97 625	1.69 624	5.69 629	4.31 629

ASD4		6.65 628

Anonymous_1	16.62 637	9.35 629	9.84 624	10.66 628	14.64 632	18.66 638	27.12 639	12.64 637	13.51 638	10.76 637	10.30 633	10.13 632	10.60 633	11.06 637	12.74 634	15.87 645	7.74 633	16.92 642	43.48 648	58.66 651	7.68 632

xxxxx1	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

tt_ll	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

ff	15.27 633	9.54 630	10.31 627	20.13 635	18.88 635	17.08 634	23.03 634	10.36 634	10.99 632	9.21 632	9.62 630	10.74 633	10.61 634	10.72 634	13.89 637	7.97 635	9.20 637	31.85 647	44.72 649	12.84 633	13.69 635

DPSM_ROB	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

DPSM	11.49 631	9.87 633	10.35 630	11.13 629	11.31 630	19.11 639	27.51 640	13.37 638	14.21 639	10.31 635	11.06 636	10.96 636	11.27 637	11.96 638	13.59 635	6.78 633	8.19 634	6.03 632	7.09 631	7.93 630	7.73 633

DLNR_Zeroshot_test	10.44 628	12.10 635	19.93 637	106.08 649	23.66 646	0.14 22	0.13 54	3.22 624	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.36 625	0.06 177	0.07 103	0.07 169	39.70 649	0.06 93

DLNR-FE	10.45 629	12.13 636	19.94 638	106.10 650	23.12 645	0.14 22	0.13 54	3.28 625	0.17 60	0.16 139	0.23 193	0.16 157	0.10 56	0.31 317	0.15 173	2.41 626	0.06 177	0.07 103	0.07 169	40.22 650	0.06 93

PML	16.10 636	12.82 637	6.78 621	5.23 624	7.76 625	33.92 643	66.56 651	5.30 628	10.28 631	26.12 650	68.59 651	20.51 640	13.49 639	10.06 633	6.78 630	5.96 632	2.00 626	6.04 634	2.18 625	8.96 632	2.60 626

LRCNet_RVC	10.90 630	14.34 638	9.35 623	15.35 632	8.04 626	1.08 591	0.34 524	8.78 632	0.70 557	12.63 638	16.05 638	9.85 631	6.54 626	8.57 632	6.34 629	20.27 646	5.40 630	23.70 644	21.88 645	14.87 636	13.83 638

RSGM-EC	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

acva	29.65 648	17.75 639	10.04 625	35.31 646	33.15 648	26.42 641	46.65 642	19.89 642	17.74 642	18.92 640	23.36 648	30.14 650	23.59 649	41.87 650	45.99 650	59.56 650	34.38 650	33.25 650	20.37 642	34.97 647	19.60 646

CasAABBNet	23.10 640	19.86 641	20.64 641	22.47 638	22.73 639	38.41 647	55.50 647	26.89 647	28.70 648	20.61 646	22.15 644	22.08 646	22.75 645	23.99 642	27.36 645	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.27 636	15.95 637	15.53 640

FlowAnything	23.14 643	19.87 642	20.79 642	22.50 642	22.74 640	38.39 646	55.46 645	26.89 647	28.72 649	20.77 648	22.29 647	22.07 645	22.72 642	23.99 642	27.41 649	13.60 641	16.55 646	12.15 639	14.36 641	15.97 641	15.52 639

RAFT-FEzeroshot	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

RAFT-FE	23.10 640	19.88 643	20.56 639	22.49 639	22.75 641	38.38 644	55.50 647	26.84 645	28.66 646	20.60 644	22.10 642	22.05 643	22.74 643	24.00 644	27.37 647	13.59 638	16.48 642	12.14 635	14.28 637	15.96 639	15.54 641

Selective-RAFT-Error	23.16 644	19.93 645	20.87 643	22.54 643	22.81 644	38.52 650	55.47 646	27.01 650	28.83 650	20.66 647	22.25 645	22.09 647	22.80 647	24.09 646	27.36 645	13.61 643	16.48 642	12.15 639	14.28 637	15.99 642	15.57 644

Hybrid-DGEV	23.16 644	19.94 646	20.96 644	22.49 639	22.75 641	38.51 649	55.52 650	27.09 651	28.90 651	20.58 643	22.25 645	22.00 642	22.80 647	24.11 647	27.33 644	13.60 641	16.47 641	12.14 635	14.30 640	15.95 637	15.54 641

LSM0	24.24 646	19.98 647	22.32 645	24.22 644	40.14 650	38.48 648	55.20 644	26.95 649	28.57 645	20.49 642	21.83 640	22.26 648	22.75 645	24.22 648	27.30 643	13.66 644	16.32 640	12.19 641	14.15 635	16.10 643	17.66 645

HaxPig	17.72 638	20.22 648	19.73 636	16.53 633	16.51 633	9.27 629	9.33 629	14.34 640	13.27 635	18.65 639	18.70 639	17.35 639	16.77 640	17.04 640	16.45 640	22.05 647	20.89 647	22.27 643	21.53 644	21.29 644	22.13 648

MEDIAN_ROB	21.21 639	24.62 649	23.47 646	19.58 634	19.65 638	13.22 632	10.96 630	17.88 641	17.00 641	22.14 649	22.02 641	20.86 641	20.36 641	21.06 641	19.71 641	25.63 648	24.13 648	26.21 645	25.20 646	25.17 645	25.38 649

AVERAGE_ROB	25.43 647	29.06 650	27.24 647	24.63 645	24.20 647	17.73 637	12.61 631	22.29 644	21.39 644	26.79 651	26.16 650	25.20 649	24.64 651	25.07 649	23.53 642	29.96 649	28.40 649	30.60 646	29.58 647	29.72 646	29.84 650

test_example2	101.33 650	108.28 651	68.15 649	98.43 648	106.93 651	89.75 651	102.43 652	36.80 652	97.65 652	129.04 652	130.15 652	65.26 652	66.62 652	92.11 652	80.24 652	144.10 652	199.48 652	81.81 652	103.01 652	125.01 652	101.27 651

ccccc		256.29 652		354.40 651	364.36 652	149.10 652		152.89 653		153.93 653		164.00 653		268.02 653		390.55 653	349.22 653	244.59 653	219.82 653	412.30 653

GS-Stereo							0.16 146	0.26 117	0.18 71	0.13 70	0.15 92	0.10 42	0.09 24	0.16 47	0.10 2	0.07 81	0.05 33	0.06 34	0.05 51	0.08 206	0.08 260

FSD					0.24 530	0.27 325	0.27 468	0.31 196	0.29 252	0.26 239	0.27 232	0.28 314	0.27 390	0.28 276	0.26 403	0.23 554	0.22 568	0.27 558	0.26 570	0.25 551

Low-res two-view benchmark