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

FORCE_6	0.10 11	0.11 245	0.12 1	0.19 180	0.07 4	0.15 73	0.12 46	0.21 103	0.12 27	0.09 20	0.10 48	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.09 3	0.06 53	0.04 2	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

FORCE_4.5	0.10 11	0.09 98	0.13 2	0.19 180	0.06 1	0.13 35	0.13 92	0.23 146	0.12 27	0.08 2	0.10 48	0.08 6	0.11 141	0.15 86	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 11	0.09 98	0.13 2	0.20 262	0.07 4	0.13 35	0.12 46	0.21 103	0.10 7	0.08 2	0.10 48	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

SCION-MonSter(vits)	0.22 422	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.44 481	0.53 639	0.09 20	0.44 562	0.30 464	0.25 486	0.34 448	0.42 626	0.10 484	0.08 505	0.18 663	0.17 665	0.14 591	0.12 555

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 162	0.13 2	0.16 26	0.07 4	0.15 73	0.12 46	0.15 18	0.11 15	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.10 97	0.13 17	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 39

MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.18 116	0.10 144	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 62	0.09 98	0.13 2	0.17 59	0.12 289	0.15 73	0.11 28	0.23 146	0.15 80	0.14 183	0.12 91	0.08 6	0.09 45	0.21 252	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 2	0.17 59	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

FORCE_4	0.10 11	0.08 45	0.14 12	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.10 48	0.12 147	0.10 97	0.17 138	0.08 1	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.04 1

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.18 116	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.08 19	0.12 9	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.07 4	0.16 122	0.15 188	0.17 36	0.16 93	0.12 114	0.13 111	0.12 147	0.08 19	0.15 86	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA3	0.10 11	0.10 162	0.14 12	0.15 7	0.07 4	0.16 122	0.14 130	0.14 12	0.13 40	0.11 79	0.09 19	0.10 72	0.10 97	0.16 119	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.07 4	0.15 73	0.15 188	0.24 167	0.17 124	0.13 152	0.15 167	0.16 251	0.13 231	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

Foundation-i1b	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.07 4	0.16 122	0.15 188	0.25 189	0.16 93	0.14 183	0.15 167	0.17 263	0.12 179	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 99	0.07 4	0.14 12	0.15 7	0.07 4	0.18 194	0.16 242	0.25 189	0.16 93	0.16 235	0.16 188	0.18 276	0.13 231	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 12	0.17 59	0.09 67	0.09 4	0.14 130	0.10 2	0.14 61	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.13 92	0.11 3	0.13 40	0.10 49	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 272	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.08 349	0.05 7	0.05 39

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.16 26	0.08 34	0.16 122	0.13 92	0.21 103	0.11 15	0.11 79	0.11 66	0.10 72	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.06 270	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

BridgeDepth	0.10 11	0.09 98	0.14 12	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.12 46	0.16 27	0.12 27	0.08 2	0.09 19	0.14 206	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qwe	0.11 62	0.10 162	0.14 12	0.17 59	0.10 144	0.15 73	0.12 46	0.25 189	0.17 124	0.14 183	0.13 111	0.09 37	0.09 45	0.18 169	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 62	0.09 98	0.14 12	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.25 189	0.16 93	0.14 183	0.13 111	0.08 6	0.10 97	0.16 119	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

3.5w_stereo	0.11 62	0.10 162	0.14 12	0.17 59	0.09 67	0.17 166	0.09 4	0.22 123	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.09 37	0.11 141	0.19 201	0.13 198	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 99	0.08 45	0.14 12	0.18 116	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.25 189	0.21 221	0.13 152	0.16 188	0.08 6	0.12 179	0.16 119	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

monsterstereo	0.11 62	0.09 98	0.14 12	0.19 180	0.12 289	0.14 51	0.12 46	0.25 189	0.17 124	0.13 152	0.16 188	0.08 6	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 12	0.17 59	0.08 34	0.09 4	0.13 92	0.24 167	0.13 40	0.10 49	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

rgla	0.10 11	0.11 245	0.15 29	0.18 116	0.11 208	0.15 73	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

416test	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.11 208	0.15 73	0.11 28	0.15 18	0.12 27	0.10 49	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LACA_dic	0.09 1	0.12 310	0.15 29	0.16 26	0.07 4	0.14 51	0.11 28	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.08 15	0.09 37	0.08 19	0.15 86	0.09 3	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.07 206	0.05 39

over v1	0.11 62	0.13 384	0.15 29	0.19 180	0.06 1	0.15 73	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.14 269	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

LGCAT	0.11 62	0.07 4	0.15 29	0.14 3	0.09 67	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.12 135	0.11 532	0.11 605	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 555

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 61	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.06 270	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 39

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 40	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.17 36	0.14 61	0.08 2	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

LiteMatch	0.12 99	0.13 384	0.15 29	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.17 294	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.21 414	0.14 39	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.13 1	0.07 4	0.16 122	0.10 12	0.20 85	0.14 61	0.09 20	0.10 48	0.09 37	0.12 179	0.13 17	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.05 81	0.06 117	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 11	0.07 4	0.15 29	0.16 26	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.17 36	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.15 7	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.19 63	0.15 80	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 29	0.15 7	0.09 67	0.15 73	0.12 46	0.18 49	0.19 167	0.10 49	0.10 48	0.11 110	0.10 97	0.15 86	0.13 198	0.06 53	0.06 270	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

asd	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.17 59	0.10 144	0.16 122	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.12 114	0.11 66	0.09 37	0.10 97	0.16 119	0.11 57	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.18 147	0.14 183	0.17 207	0.09 37	0.10 97	0.18 169	0.13 198	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

4.5_new	0.11 62	0.11 245	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 62	0.11 245	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.16 93	0.13 152	0.13 111	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 117	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 162	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.08 6	0.11 141	0.16 119	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 62	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.09 67	0.15 73	0.15 188	0.20 85	0.15 80	0.12 114	0.13 111	0.10 72	0.09 45	0.17 138	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.22 123	0.17 124	0.14 183	0.12 91	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

3.25w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.22 123	0.17 124	0.14 183	0.12 91	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 39

3.75w	0.11 62	0.09 98	0.15 29	0.17 59	0.11 208	0.18 194	0.12 46	0.23 146	0.14 61	0.13 152	0.11 66	0.08 6	0.10 97	0.16 119	0.11 57	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 62	0.10 162	0.15 29	0.18 116	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.27 227	0.20 199	0.14 183	0.14 151	0.08 6	0.11 141	0.13 17	0.12 135	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.06 1	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.18 116	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.07 4	0.17 138	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 29	0.18 116	0.07 4	0.15 73	0.11 28	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.06 1	0.10 72	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

IGEV-Stereo++	0.11 62	0.08 45	0.15 29	0.19 180	0.11 208	0.14 51	0.10 12	0.22 123	0.18 147	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 58	0.19 180	0.09 67	0.08 2	0.14 130	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.05 39

416test1013	0.10 11	0.10 162	0.16 58	0.18 116	0.11 208	0.16 122	0.11 28	0.15 18	0.13 40	0.11 79	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

GELT-Stereo	0.13 149	0.09 98	0.16 58	0.20 262	0.14 426	0.14 51	0.15 188	0.33 328	0.23 267	0.14 183	0.11 66	0.11 110	0.11 141	0.16 119	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.05 7	0.05 39

over-8	0.11 62	0.13 384	0.16 58	0.20 262	0.07 4	0.15 73	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

over-9	0.11 62	0.13 384	0.16 58	0.19 180	0.07 4	0.15 73	0.10 12	0.20 85	0.11 15	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.18 116	0.09 67	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 61	0.08 2	0.09 19	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.10 144	0.15 73	0.10 12	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.10 49	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.10 12	0.19 63	0.13 40	0.09 20	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.13 172	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 172	0.09 45	0.12 9	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 58	0.15 7	0.07 4	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 110	0.08 19	0.11 2	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

Foundation-i1	0.13 149	0.07 4	0.16 58	0.17 59	0.11 208	0.17 166	0.16 242	0.32 312	0.22 241	0.15 206	0.17 207	0.20 312	0.13 231	0.14 39	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.11 2	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.15 7	0.09 67	0.13 35	0.13 92	0.22 123	0.16 93	0.09 20	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

WQFJA1	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.19 394	0.51 567	0.51 625	0.15 206	0.17 207	0.15 228	0.16 314	0.20 225	0.20 419	0.07 145	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

WQFJX1	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.23 458	0.17 548	0.24 388	0.19 394	0.58 653	0.52 634	0.16 235	0.16 188	0.14 206	0.15 289	0.26 349	0.17 333	0.08 322	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.06 165

NLMM1	0.19 344	0.12 310	0.16 58	0.23 458	0.18 570	0.24 388	0.20 447	0.59 659	0.65 678	0.18 274	0.17 207	0.13 172	0.14 269	0.25 329	0.18 362	0.08 322	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NLMM	0.18 295	0.10 162	0.16 58	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.19 394	0.51 567	0.51 625	0.15 206	0.17 207	0.15 228	0.16 314	0.20 225	0.20 419	0.07 145	0.09 544	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.08 34	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 27	0.11 79	0.11 66	0.08 6	0.08 19	0.23 282	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 165

asda	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.24 167	0.16 93	0.11 79	0.11 66	0.08 6	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 62	0.11 245	0.16 58	0.17 59	0.10 144	0.17 166	0.12 46	0.21 103	0.14 61	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.10 97	0.15 86	0.12 135	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 58	0.17 59	0.08 34	0.16 122	0.12 46	0.17 36	0.12 27	0.10 49	0.07 3	0.10 72	0.08 19	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 58	0.16 26	0.08 34	0.12 28	0.13 92	0.11 3	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.10 72	0.09 45	0.11 2	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 84	0.16 26	0.09 67	0.14 51	0.12 46	0.19 63	0.13 40	0.10 49	0.08 15	0.12 147	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

test410_97500	0.10 11	0.09 98	0.17 84	0.18 116	0.10 144	0.16 122	0.09 4	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

DNSM	0.28 550	0.28 642	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.15 188	0.24 167	0.18 147	0.14 183	0.17 207	0.13 172	0.11 141	0.75 652	0.63 677	0.08 322	0.13 637	0.06 59	0.05 81	1.14 754	0.81 752

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.11 208	0.06 1	0.13 92	0.13 10	0.15 80	0.10 49	0.11 66	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 11	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.05 39

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 99	0.12 310	0.17 84	0.22 397	0.10 144	0.15 73	0.13 92	0.18 49	0.14 61	0.11 79	0.13 111	0.10 72	0.08 19	0.20 225	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 98	0.17 84	0.13 1	0.09 67	0.11 21	0.16 242	0.12 6	0.11 15	0.09 20	0.13 111	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.07 267

Anonymus	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.19 180	0.10 144	0.16 122	0.15 188	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.09 19	0.14 206	0.12 179	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

TS12	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.21 323	0.09 67	0.19 230	0.14 130	0.23 146	0.16 93	0.14 183	0.19 240	0.12 147	0.13 231	0.17 138	0.15 273	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 99	0.09 98	0.17 84	0.19 180	0.11 208	0.14 51	0.16 242	0.21 103	0.20 199	0.10 49	0.17 207	0.11 110	0.12 179	0.12 9	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 62	0.09 98	0.17 84	0.18 116	0.10 144	0.15 73	0.16 242	0.23 146	0.15 80	0.10 49	0.16 188	0.09 37	0.11 141	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.08 355

WQFJX	0.18 295	0.10 162	0.17 84	0.22 397	0.18 570	0.25 408	0.18 345	0.53 598	0.45 569	0.17 255	0.16 188	0.14 206	0.16 314	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.08 505	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

NLSM3	0.13 149	0.10 162	0.17 84	0.21 323	0.13 374	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.24 285	0.11 79	0.15 167	0.12 147	0.13 231	0.17 138	0.15 273	0.05 9	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.05 7	0.05 39

NLSM1	0.17 269	0.10 162	0.17 84	0.21 323	0.18 570	0.25 408	0.17 294	0.47 515	0.40 513	0.16 235	0.21 272	0.13 172	0.15 289	0.21 252	0.18 362	0.08 322	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.06 165

252Zero-FE	0.14 192	0.07 4	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.11 28	0.21 103	0.19 167	0.77 708	0.11 66	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

IGEV	0.11 62	0.06 1	0.17 84	0.15 7	0.11 208	0.16 122	0.13 92	0.21 103	0.16 93	0.11 79	0.15 167	0.09 37	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

111111	0.11 62	0.07 4	0.17 84	0.19 180	0.11 208	0.13 35	0.11 28	0.22 123	0.15 80	0.11 79	0.12 91	0.12 147	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.08 298	0.06 165

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.08 34	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 27	0.09 20	0.07 3	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.06 165

SGD-Stereo	0.11 62	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.07 4	0.17 166	0.13 92	0.18 49	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.11 110	0.12 179	0.18 169	0.11 57	0.08 322	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 62	0.08 45	0.17 84	0.17 59	0.09 67	0.22 340	0.14 130	0.14 12	0.16 93	0.11 79	0.10 48	0.09 37	0.08 19	0.21 252	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

IGEV-Stereo+	0.12 99	0.08 45	0.17 84	0.18 116	0.13 374	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 80	0.10 49	0.08 15	0.10 72	0.10 97	0.21 252	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.16 614	0.24 695

test410	0.10 11	0.09 98	0.18 104	0.18 116	0.10 144	0.16 122	0.09 4	0.18 49	0.14 61	0.10 49	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

monster_256*512	0.17 269	0.12 310	0.18 104	0.23 458	0.13 374	0.21 307	0.19 394	0.40 430	0.29 362	0.19 282	0.22 286	0.24 375	0.17 346	0.18 169	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.07 267

VeloStereo	0.11 62	0.07 4	0.18 104	0.16 26	0.12 289	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.12 135	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.13 575

flow	0.11 62	0.07 4	0.18 104	0.16 26	0.12 289	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 114	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.17 138	0.12 135	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.13 575

small-0shot	0.10 11	0.09 98	0.18 104	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.16 242	0.14 12	0.12 27	0.08 2	0.15 167	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

DNS	0.26 518	0.30 657	0.18 104	0.17 59	0.10 144	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.16 93	0.12 114	0.17 207	0.13 172	0.10 97	0.70 631	0.37 595	0.08 322	0.14 648	0.08 287	0.05 81	1.01 752	0.80 751

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 99	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.13 374	0.20 273	0.16 242	0.23 146	0.18 147	0.12 114	0.15 167	0.14 206	0.13 231	0.13 17	0.12 135	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 99	0.09 98	0.18 104	0.18 116	0.09 67	0.13 35	0.16 242	0.25 189	0.21 221	0.11 79	0.16 188	0.09 37	0.11 141	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.04 1	0.05 39

NLCSM	0.19 344	0.12 310	0.18 104	0.24 516	0.19 597	0.24 388	0.21 478	0.42 459	0.40 513	0.19 282	0.18 231	0.14 206	0.16 314	0.47 513	0.19 396	0.08 322	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

DA	0.14 192	0.10 162	0.18 104	0.21 323	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.14 183	0.17 207	0.16 251	0.14 269	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

GGEV	0.14 192	0.10 162	0.18 104	0.21 323	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.14 183	0.17 207	0.16 251	0.14 269	0.17 138	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

DVStereo	0.14 192	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.09 67	0.21 307	0.14 130	0.24 167	0.21 221	0.21 305	0.21 272	0.15 228	0.14 269	0.23 282	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

3w_stereo	0.12 99	0.11 245	0.18 104	0.18 116	0.08 34	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.07 2	0.12 179	0.15 86	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

LG-G_1	0.11 62	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.07 4	0.21 307	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

LG-G	0.11 62	0.08 45	0.18 104	0.18 116	0.07 4	0.21 307	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 49	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165

castereo++	0.13 149	0.10 162	0.18 104	0.18 116	0.10 144	0.27 443	0.13 92	0.23 146	0.23 267	0.11 79	0.13 111	0.16 251	0.10 97	0.18 169	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.04 1

over-6	0.12 99	0.13 384	0.19 120	0.19 180	0.07 4	0.16 122	0.11 28	0.26 211	0.16 93	0.10 49	0.10 48	0.10 72	0.13 231	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.06 117	0.06 165

Weightmod	0.16 247	0.12 310	0.19 120	0.20 262	0.10 144	0.24 388	0.17 294	0.25 189	0.21 221	0.18 274	0.29 366	0.19 296	0.15 289	0.27 369	0.16 300	0.09 429	0.10 579	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.08 355

SE	0.16 247	0.14 438	0.19 120	0.21 323	0.11 208	0.23 365	0.16 242	0.28 250	0.20 199	0.20 291	0.27 344	0.15 228	0.17 346	0.15 86	0.14 237	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.08 355

depth_test_26	0.11 62	0.07 4	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 80	0.12 114	0.16 188	0.11 110	0.08 19	0.14 39	0.10 11	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.08 355

PhaseNet	0.13 149	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.11 79	0.12 91	0.16 251	0.12 179	0.19 201	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.07 267

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 149	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

DispViT+	0.12 99	0.07 4	0.19 120	0.15 7	0.16 523	0.10 19	0.12 46	0.26 211	0.23 267	0.13 152	0.11 66	0.10 72	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

gasm-f	0.12 99	0.09 98	0.19 120	0.18 116	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.20 85	0.14 61	0.12 114	0.19 240	0.10 72	0.11 141	0.16 119	0.11 57	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.09 387	0.08 355

DDF-Stereo	0.13 149	0.08 45	0.19 120	0.19 180	0.16 523	0.12 28	0.15 188	0.18 49	0.18 147	0.11 79	0.10 48	0.13 172	0.12 179	0.23 282	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.21 666	0.06 165

depthmonostereo	0.14 192	0.09 98	0.19 120	0.19 180	0.08 34	0.20 273	0.15 188	0.27 227	0.23 267	0.16 235	0.18 231	0.14 206	0.17 346	0.19 201	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.05 39

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.12 28	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.09 20	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 119	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 120	0.16 26	0.09 67	0.12 28	0.13 92	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 138	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 149	0.14 438	0.19 120	0.26 592	0.09 67	0.15 73	0.13 92	0.22 123	0.18 147	0.12 114	0.11 66	0.10 72	0.13 231	0.21 252	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

castereo	0.14 192	0.10 162	0.19 120	0.18 116	0.10 144	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.13 152	0.18 231	0.16 251	0.16 314	0.15 86	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

mms	0.13 149	0.11 245	0.19 120	0.19 180	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.20 85	0.17 124	0.13 152	0.17 207	0.14 206	0.09 45	0.24 298	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.07 267

RSM++	0.12 99	0.09 98	0.19 120	0.20 262	0.09 67	0.17 166	0.15 188	0.21 103	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.14 206	0.09 45	0.20 225	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.05 39

LoS_RVC	0.13 149	0.10 162	0.19 120	0.18 116	0.16 523	0.20 273	0.18 345	0.20 85	0.17 124	0.13 152	0.19 240	0.12 147	0.15 289	0.17 138	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 555

CES	0.14 192	0.08 45	0.19 120	0.17 59	0.22 641	0.18 194	0.16 242	0.23 146	0.19 167	0.14 183	0.17 207	0.14 206	0.10 97	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.08 298	0.18 648

anonymous	0.11 62	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.10 144	0.08 2	0.14 130	0.16 27	0.17 124	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

Weightmod_eth	0.16 247	0.11 245	0.20 138	0.21 323	0.13 374	0.20 273	0.18 345	0.25 189	0.19 167	0.17 255	0.25 323	0.19 296	0.17 346	0.25 329	0.14 237	0.16 649	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 149	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.14 426	0.18 194	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.16 235	0.21 272	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

LACA2	0.10 11	0.11 245	0.20 138	0.16 26	0.07 4	0.16 122	0.13 92	0.17 36	0.14 61	0.09 20	0.09 19	0.11 110	0.10 97	0.14 39	0.09 3	0.07 145	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 39

GEAStereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.12 289	0.19 230	0.16 242	0.20 85	0.14 61	0.12 114	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

GSStereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.17 59	0.12 289	0.19 230	0.16 242	0.26 211	0.18 147	0.13 152	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

AdaDepth	0.11 62	0.09 98	0.20 138	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.13 92	0.16 27	0.13 40	0.10 49	0.10 48	0.09 37	0.09 45	0.19 201	0.12 135	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

water-stereo	0.13 149	0.08 45	0.20 138	0.19 180	0.10 144	0.17 166	0.14 130	0.25 189	0.19 167	0.17 255	0.23 297	0.15 228	0.15 289	0.12 9	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

S2M2_L	0.13 149	0.11 245	0.20 138	0.16 26	0.12 289	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 199	0.12 114	0.15 167	0.14 206	0.12 179	0.15 86	0.14 237	0.13 593	0.09 544	0.09 389	0.10 509	0.11 514	0.09 430
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.19 180	0.11 208	0.15 73	0.17 294	0.19 63	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.14 206	0.09 45	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

GIP-stereo	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.29 267	0.18 147	0.11 79	0.16 188	0.13 172	0.09 45	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

RSM	0.12 99	0.09 98	0.20 138	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.23 146	0.18 147	0.13 152	0.13 111	0.15 228	0.09 45	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

test_for_model	0.13 149	0.09 98	0.20 138	0.18 116	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

EGLCR-Stereo	0.13 149	0.08 45	0.20 138	0.18 116	0.09 67	0.21 307	0.13 92	0.27 227	0.21 221	0.13 152	0.10 48	0.15 228	0.09 45	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

S0	0.18 295	0.13 384	0.21 152	0.23 458	0.11 208	0.33 545	0.26 589	0.27 227	0.21 221	0.21 305	0.26 335	0.20 312	0.16 314	0.19 201	0.17 333	0.12 572	0.11 605	0.14 620	0.14 633	0.10 463	0.07 267

SMOE	0.17 269	0.11 245	0.21 152	0.20 262	0.09 67	0.26 432	0.21 478	0.30 288	0.23 267	0.21 305	0.27 344	0.21 326	0.17 346	0.18 169	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.12 571	0.07 262	0.11 514	0.07 267

DF	0.13 149	0.09 98	0.21 152	0.18 116	0.10 144	0.17 166	0.15 188	0.25 189	0.17 124	0.13 152	0.22 286	0.19 296	0.11 141	0.20 225	0.14 237	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.06 165

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 99	0.10 162	0.21 152	0.21 323	0.11 208	0.20 273	0.16 242	0.21 103	0.17 124	0.12 114	0.17 207	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

RT-Monster	0.15 230	0.08 45	0.21 152	0.17 59	0.14 426	0.20 273	0.11 28	0.29 267	0.32 405	0.24 339	0.22 286	0.17 263	0.13 231	0.18 169	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 152	0.15 7	0.11 208	0.10 19	0.13 92	0.15 18	0.08 1	0.12 114	0.10 48	0.09 37	0.07 4	0.13 17	0.10 11	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.05 39

gcap_with_dpt	0.12 99	0.09 98	0.21 152	0.18 116	0.13 374	0.18 194	0.16 242	0.24 167	0.20 199	0.16 235	0.21 272	0.09 37	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

VIP-Stereo	0.12 99	0.12 310	0.21 152	0.18 116	0.11 208	0.24 388	0.12 46	0.19 63	0.18 147	0.10 49	0.13 111	0.11 110	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39

FlowAnything_test	0.14 192	0.11 245	0.21 152	0.21 323	0.12 289	0.17 166	0.16 242	0.25 189	0.16 93	0.15 206	0.13 111	0.15 228	0.14 269	0.18 169	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.12 589	0.08 298	0.09 430

GASTEREO	0.13 149	0.12 310	0.21 152	0.23 458	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.26 211	0.18 147	0.17 255	0.16 188	0.11 110	0.13 231	0.19 201	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.06 117	0.06 165

MSCF	0.13 149	0.12 310	0.21 152	0.22 397	0.10 144	0.16 122	0.15 188	0.26 211	0.18 147	0.17 255	0.16 188	0.11 110	0.13 231	0.18 169	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.06 117	0.06 165

S2M2_XL	0.10 11	0.09 98	0.21 152	0.14 3	0.10 144	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 49	0.11 66	0.09 37	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.06 165
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
Occ-G	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.17 59	0.10 144	0.15 73	0.19 394	0.22 123	0.19 167	0.13 152	0.19 240	0.21 326	0.11 141	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.06 165

U	1.00 729	0.09 98	0.21 152	0.21 323	3.68 764	6.12 771	0.14 130	0.21 103	0.21 221	0.11 79	0.11 66	0.10 72	0.09 45	0.12 9	0.11 57	0.07 145	0.05 42	5.42 779	2.90 777	0.07 206	0.06 165

trnet	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.15 7	0.07 4	0.21 307	0.12 46	0.24 167	0.24 285	0.16 235	0.21 272	0.15 228	0.13 231	0.18 169	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.05 39

CAS	0.15 230	0.07 4	0.21 152	0.41 704	0.16 523	0.20 273	0.18 345	0.22 123	0.19 167	0.15 206	0.19 240	0.11 110	0.09 45	0.14 39	0.13 198	0.29 715	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.14 599

CREStereo	0.13 149	0.08 45	0.21 152	0.14 3	0.08 34	0.22 340	0.15 188	0.25 189	0.24 285	0.16 235	0.21 272	0.14 206	0.13 231	0.18 169	0.13 198	0.09 429	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165
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
FAST (zero-shot)	0.14 192	0.10 162	0.22 169	0.23 458	0.26 675	0.14 51	0.15 188	0.23 146	0.15 80	0.11 79	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.18 169	0.13 198	0.09 429	0.09 544	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.09 430

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 149	0.11 245	0.22 169	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.10 12	0.19 63	0.17 124	0.14 183	0.11 66	0.11 110	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.08 322	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.09 387	0.08 355

S	0.19 344	0.12 310	0.22 169	0.22 397	0.13 374	0.31 520	0.22 508	0.30 288	0.27 324	0.25 349	0.31 397	0.20 312	0.20 404	0.18 169	0.17 333	0.12 572	0.09 544	0.15 636	0.16 655	0.11 514	0.12 555

LiteMatch*	0.11 62	0.07 4	0.22 169	0.16 26	0.10 144	0.13 35	0.13 92	0.18 49	0.14 61	0.09 20	0.09 19	0.09 37	0.10 97	0.14 39	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.06 165

aanet-new-24k	0.12 99	0.11 245	0.22 169	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.15 80	0.13 152	0.16 188	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.18 116	0.14 426	0.18 194	0.15 188	0.23 146	0.21 221	0.16 235	0.22 286	0.10 72	0.09 45	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

Selective-IGEV-i32	0.12 99	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.27 227	0.15 80	0.13 152	0.14 151	0.13 172	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

VMStereo-Base	0.13 149	0.08 45	0.22 169	0.15 7	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.24 167	0.25 301	0.14 183	0.22 286	0.17 263	0.12 179	0.19 201	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

AIO_rvc	0.12 99	0.11 245	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.17 294	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.13 111	0.13 172	0.08 19	0.22 272	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

SMoEStereo_RVC	0.13 149	0.10 162	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.19 63	0.19 167	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.11 141	0.24 298	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

tt45	0.14 192	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.11 208	0.23 365	0.18 345	0.22 123	0.17 124	0.15 206	0.13 111	0.14 206	0.10 97	0.30 420	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.07 267

AIO-Stereo	0.13 149	0.10 162	0.22 169	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.16 93	0.13 152	0.15 167	0.13 172	0.08 19	0.18 169	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

gcap-zeroshot	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.17 59	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

CASnet	0.14 192	0.12 310	0.22 169	0.22 397	0.08 34	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.22 315	0.20 257	0.15 228	0.11 141	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.11 532	0.09 461	0.08 298	0.05 39
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 149	0.09 98	0.22 169	0.17 59	0.14 426	0.19 230	0.15 188	0.25 189	0.22 241	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.09 45	0.13 17	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.05 7	0.05 39

Selective-IGEV	0.12 99	0.09 98	0.22 169	0.19 180	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.27 227	0.15 80	0.13 152	0.14 151	0.13 172	0.08 19	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

GEAR-Net	0.13 149	0.09 98	0.23 185	0.21 323	0.10 144	0.15 73	0.15 188	0.29 267	0.16 93	0.12 114	0.15 167	0.12 147	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

aanet-new-12k	0.12 99	0.11 245	0.23 185	0.22 397	0.09 67	0.16 122	0.14 130	0.24 167	0.19 167	0.12 114	0.11 66	0.09 37	0.13 231	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.04 2	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.05 39

MatchStereo	0.11 62	0.08 45	0.23 185	0.16 26	0.07 4	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 124	0.10 49	0.15 167	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 39
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
xyz-stereo-finetune	0.16 247	0.12 310	0.23 185	0.16 26	0.08 34	0.23 365	0.20 447	0.29 267	0.31 393	0.19 282	0.22 286	0.19 296	0.15 289	0.29 404	0.20 419	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.06 165

IGEV-RUCA	0.21 386	0.08 45	0.23 185	0.19 180	0.19 597	0.28 463	0.24 557	0.23 146	0.21 221	0.20 291	0.23 297	0.28 436	0.49 672	0.26 349	0.18 362	0.09 429	0.08 505	0.18 663	0.13 618	0.17 631	0.17 635

ours_stereo	0.13 149	0.11 245	0.23 185	0.20 262	0.11 208	0.17 166	0.18 345	0.20 85	0.19 167	0.13 152	0.18 231	0.14 206	0.10 97	0.23 282	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.05 39

WCG-NET	0.14 192	0.09 98	0.23 185	0.18 116	0.08 34	0.18 194	0.17 294	0.21 103	0.28 343	0.18 274	0.21 272	0.15 228	0.12 179	0.18 169	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

WCG-NET（raft）	0.14 192	0.09 98	0.23 185	0.17 59	0.08 34	0.19 230	0.16 242	0.23 146	0.26 313	0.18 274	0.19 240	0.20 312	0.12 179	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

IGEV++	0.13 149	0.10 162	0.23 185	0.21 323	0.10 144	0.15 73	0.15 188	0.29 267	0.16 93	0.12 114	0.15 167	0.12 147	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.07 267

AEACV	0.13 149	0.09 98	0.23 185	0.18 116	0.19 597	0.19 230	0.16 242	0.23 146	0.14 61	0.13 152	0.17 207	0.13 172	0.16 314	0.16 119	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.06 165

PMTNet	0.15 230	0.08 45	0.23 185	0.15 7	0.09 67	0.23 365	0.16 242	0.25 189	0.23 267	0.17 255	0.21 272	0.16 251	0.14 269	0.22 272	0.13 198	0.29 715	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165

aanet-new-8k	0.12 99	0.11 245	0.24 196	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.15 188	0.26 211	0.20 199	0.11 79	0.12 91	0.10 72	0.13 231	0.17 138	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

Zero-FE251	0.14 192	0.09 98	0.24 196	0.17 59	0.09 67	0.20 273	0.13 92	0.20 85	0.14 61	0.61 688	0.13 111	0.13 172	0.11 141	0.14 39	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 149	0.09 98	0.24 196	0.20 262	0.10 144	0.15 73	0.14 130	0.22 123	0.16 93	0.12 114	0.19 240	0.15 228	0.11 141	0.13 17	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.06 165

LG-Stereo	0.13 149	0.10 162	0.24 196	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.18 345	0.21 103	0.18 147	0.11 79	0.17 207	0.09 37	0.09 45	0.15 86	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

SCV	0.14 192	0.14 438	0.24 196	0.21 323	0.11 208	0.15 73	0.16 242	0.31 300	0.18 147	0.11 79	0.15 167	0.13 172	0.10 97	0.23 282	0.11 57	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.06 165

fffft	0.13 149	0.09 98	0.24 196	0.19 180	0.10 144	0.17 166	0.19 394	0.22 123	0.16 93	0.14 183	0.11 66	0.13 172	0.10 97	0.24 298	0.18 362	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.06 165
1: 1. 1
999	0.14 192	0.08 45	0.24 196	0.19 180	0.11 208	0.20 273	0.17 294	0.24 167	0.18 147	0.13 152	0.16 188	0.14 206	0.11 141	0.36 468	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

fffy	0.14 192	0.11 245	0.24 196	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.18 345	0.22 123	0.19 167	0.13 152	0.16 188	0.15 228	0.13 231	0.25 329	0.14 237	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.06 165

rvit_stereo_0081	0.16 247	0.11 245	0.24 196	0.21 323	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.33 419	0.16 235	0.18 231	0.18 276	0.14 269	0.20 225	0.16 300	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

rvit_stereo_0082	0.16 247	0.11 245	0.24 196	0.21 323	0.12 289	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.33 419	0.16 235	0.18 231	0.18 276	0.14 269	0.20 225	0.16 300	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 269	0.13 384	0.24 196	0.19 180	0.13 374	0.24 388	0.17 294	0.30 288	0.37 470	0.43 629	0.17 207	0.13 172	0.12 179	0.19 201	0.15 273	0.08 322	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.08 355

GLC_STEREO	0.15 230	0.10 162	0.24 196	0.21 323	0.09 67	0.17 166	0.15 188	0.23 146	0.27 324	0.17 255	0.20 257	0.17 263	0.11 141	0.23 282	0.16 300	0.07 145	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.06 165

AnonymousM	0.17 269	0.19 558	0.24 196	0.18 116	0.10 144	0.18 194	0.17 294	0.30 288	0.23 267	0.26 362	0.20 257	0.18 276	0.14 269	0.19 201	0.14 237	0.09 429	0.06 270	0.38 721	0.15 643	0.06 117	0.05 39

CroCo-Stereo	0.14 192	0.13 384	0.24 196	0.25 557	0.11 208	0.11 21	0.18 345	0.32 312	0.23 267	0.12 114	0.12 91	0.18 276	0.12 179	0.14 39	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165
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
quiztm	0.15 230	0.15 477	0.25 210	0.22 397	0.14 426	0.17 166	0.17 294	0.33 328	0.21 221	0.18 274	0.21 272	0.14 206	0.10 97	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.05 39

aanet-new-14k	0.12 99	0.11 245	0.25 210	0.21 323	0.08 34	0.13 35	0.14 130	0.25 189	0.21 221	0.12 114	0.15 167	0.09 37	0.14 269	0.15 86	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

GREAT-IGEV	0.12 99	0.09 98	0.25 210	0.16 26	0.11 208	0.14 51	0.16 242	0.17 36	0.17 124	0.10 49	0.15 167	0.09 37	0.09 45	0.18 169	0.10 11	0.06 53	0.07 413	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.10 490
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 192	0.11 245	0.25 210	0.19 180	0.12 289	0.15 73	0.16 242	0.30 288	0.22 241	0.13 152	0.15 167	0.13 172	0.09 45	0.24 298	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.09 387	0.06 165

tg	0.16 247	0.11 245	0.25 210	0.21 323	0.11 208	0.23 365	0.15 188	0.34 341	0.24 285	0.20 291	0.25 323	0.19 296	0.12 179	0.24 298	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.08 298	0.07 267

rvit_stereo_0080	0.15 230	0.13 384	0.25 210	0.19 180	0.13 374	0.15 73	0.20 447	0.28 250	0.24 285	0.15 206	0.17 207	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.15 273	0.11 532	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.07 267

whm_eth	0.15 230	0.13 384	0.25 210	0.19 180	0.13 374	0.15 73	0.20 447	0.28 250	0.24 285	0.15 206	0.17 207	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.15 273	0.11 532	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.07 267

ProNet	0.14 192	0.12 310	0.25 210	0.19 180	0.11 208	0.19 230	0.19 394	0.27 227	0.20 199	0.14 183	0.13 111	0.13 172	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.07 267

MC-Stereo	0.14 192	0.09 98	0.25 210	0.21 323	0.09 67	0.18 194	0.16 242	0.23 146	0.19 167	0.18 274	0.23 297	0.16 251	0.13 231	0.22 272	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

RCA-Stereo	0.16 247	0.09 98	0.25 210	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.36 384	0.35 446	0.20 291	0.25 323	0.17 263	0.17 346	0.18 169	0.14 237	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.05 39

aanet-new-34k	0.12 99	0.11 245	0.26 220	0.19 180	0.07 4	0.14 51	0.14 130	0.21 103	0.18 147	0.12 114	0.15 167	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 62	0.10 162	0.26 220	0.18 116	0.09 67	0.14 51	0.14 130	0.20 85	0.13 40	0.11 79	0.13 111	0.10 72	0.11 141	0.14 39	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 39

aanet-new-16k	0.12 99	0.11 245	0.26 220	0.20 262	0.08 34	0.14 51	0.12 46	0.21 103	0.19 167	0.12 114	0.12 91	0.12 147	0.11 141	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

xyz-stereo-finetune2	0.17 269	0.11 245	0.26 220	0.16 26	0.09 67	0.27 443	0.19 394	0.27 227	0.20 199	0.22 315	0.28 352	0.21 326	0.22 432	0.37 471	0.22 468	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.06 117	0.07 267

rvit_stereo_0083	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.21 323	0.13 374	0.17 166	0.17 294	0.22 123	0.34 429	0.16 235	0.21 272	0.19 296	0.16 314	0.21 252	0.16 300	0.11 532	0.10 579	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.07 267

RAFT-Stereo-weight	0.15 230	0.09 98	0.26 220	0.20 262	0.10 144	0.19 230	0.17 294	0.36 384	0.29 362	0.24 339	0.20 257	0.19 296	0.10 97	0.18 169	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.05 39

MoCha-V2	0.13 149	0.08 45	0.26 220	0.23 458	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.26 211	0.16 93	0.15 206	0.15 167	0.13 172	0.14 269	0.20 225	0.11 57	0.06 53	0.07 413	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.05 39

MyStereo07	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.29 267	0.21 221	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.13 231	0.25 329	0.13 198	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MaDis-Stereo	0.14 192	0.13 384	0.26 220	0.19 180	0.14 426	0.16 122	0.13 92	0.25 189	0.21 221	0.13 152	0.14 151	0.14 206	0.11 141	0.17 138	0.17 333	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.06 165

iRaftStereo_RVC	0.16 247	0.12 310	0.26 220	0.21 323	0.11 208	0.20 273	0.17 294	0.32 312	0.23 267	0.20 291	0.25 323	0.18 276	0.12 179	0.20 225	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.08 298	0.07 267

CREStereo++_RVC	0.15 230	0.08 45	0.26 220	0.17 59	0.11 208	0.18 194	0.13 92	0.22 123	0.30 379	0.21 305	0.30 382	0.13 172	0.11 141	0.16 119	0.15 273	0.07 145	0.04 2	0.06 59	0.15 643	0.06 117	0.05 39
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
s12784h	0.17 269	0.09 98	0.26 220	0.18 116	0.07 4	0.32 534	0.19 394	0.37 396	0.32 405	0.23 324	0.25 323	0.18 276	0.17 346	0.25 329	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.05 39

DN	0.15 230	0.08 45	0.27 232	0.19 180	0.14 426	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.24 285	0.14 183	0.16 188	0.18 276	0.10 97	0.21 252	0.13 198	0.11 532	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.10 490

aanet-new-70k	0.12 99	0.10 162	0.27 232	0.19 180	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.21 103	0.15 80	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.12 179	0.20 225	0.09 3	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-40k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.14 61	0.11 79	0.14 151	0.10 72	0.11 141	0.12 9	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

aanet-new-32k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.20 262	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.13 172	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-30k	0.12 99	0.11 245	0.27 232	0.20 262	0.09 67	0.18 194	0.13 92	0.18 49	0.13 40	0.12 114	0.12 91	0.13 172	0.13 231	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-10k	0.12 99	0.12 310	0.27 232	0.21 323	0.09 67	0.19 230	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.12 114	0.13 111	0.11 110	0.12 179	0.14 39	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

RAStereo	0.13 149	0.12 310	0.27 232	0.22 397	0.11 208	0.15 73	0.18 345	0.23 146	0.23 267	0.13 152	0.17 207	0.11 110	0.09 45	0.15 86	0.13 198	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.05 39

Pointernet	0.13 149	0.07 4	0.27 232	0.19 180	0.11 208	0.20 273	0.12 46	0.31 300	0.24 285	0.15 206	0.15 167	0.13 172	0.11 141	0.17 138	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

CAS++	0.16 247	0.12 310	0.27 232	0.18 116	0.12 289	0.17 166	0.15 188	0.42 459	0.24 285	0.19 282	0.18 231	0.13 172	0.10 97	0.21 252	0.12 135	0.12 572	0.10 579	0.11 532	0.08 349	0.10 463	0.09 430
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ff7	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

IGEVStereo-DCA	0.14 192	0.11 245	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.12 91	0.14 206	0.12 179	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

ffff	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

11t	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

anonymousdsp	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267

LoS	0.14 192	0.08 45	0.27 232	0.16 26	0.09 67	0.22 340	0.14 130	0.26 211	0.26 313	0.15 206	0.18 231	0.18 276	0.13 231	0.22 272	0.14 237	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.06 117	0.06 165
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.27 227	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

IGEV-Stereo	0.14 192	0.12 310	0.27 232	0.19 180	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.28 250	0.20 199	0.15 206	0.13 111	0.12 147	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
aanet-new-90k	0.12 99	0.11 245	0.28 249	0.20 262	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.22 123	0.16 93	0.09 20	0.11 66	0.09 37	0.12 179	0.20 225	0.09 3	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

aanet-new-36k	0.12 99	0.12 310	0.28 249	0.19 180	0.08 34	0.17 166	0.15 188	0.22 123	0.18 147	0.11 79	0.14 151	0.10 72	0.11 141	0.17 138	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

aanet-32k-new	0.12 99	0.13 384	0.28 249	0.20 262	0.09 67	0.16 122	0.15 188	0.20 85	0.16 93	0.11 79	0.14 151	0.09 37	0.13 231	0.18 169	0.10 11	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

aanet-new-22k	0.12 99	0.11 245	0.28 249	0.20 262	0.08 34	0.15 73	0.13 92	0.22 123	0.19 167	0.12 114	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.15 86	0.11 57	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

rvit_stereo_0081_aga	0.16 247	0.14 438	0.28 249	0.21 323	0.13 374	0.19 230	0.17 294	0.23 146	0.24 285	0.17 255	0.21 272	0.19 296	0.13 231	0.19 201	0.14 237	0.11 532	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.07 267

test_sample2	0.21 386	0.10 162	0.28 249	0.19 180	0.11 208	0.27 443	0.21 478	0.43 473	0.29 362	0.26 362	0.31 397	0.30 464	0.24 464	0.45 506	0.18 362	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.09 430

test_sample1	0.20 365	0.10 162	0.28 249	0.19 180	0.12 289	0.28 463	0.19 394	0.41 445	0.25 301	0.26 362	0.31 397	0.29 447	0.26 497	0.44 503	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.09 430

anonymousdsp2	0.17 269	0.10 162	0.28 249	0.20 262	0.11 208	0.25 408	0.17 294	0.41 445	0.31 393	0.23 324	0.23 297	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.07 267

CroCo-Stereo Lap2	0.15 230	0.15 477	0.28 249	0.25 557	0.18 570	0.11 21	0.19 394	0.28 250	0.21 221	0.13 152	0.16 188	0.15 228	0.12 179	0.17 138	0.14 237	0.07 145	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

BUS	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.25 557	0.14 426	0.43 631	0.17 294	0.56 634	0.34 429	0.34 521	0.35 452	0.32 484	0.20 404	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

BSDual-CNN	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.25 557	0.14 426	0.35 574	0.21 478	0.56 634	0.34 429	0.34 521	0.35 452	0.38 538	0.24 464	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

psmg	0.23 440	0.12 310	0.28 249	0.21 323	0.14 426	0.35 574	0.23 535	0.51 567	0.34 429	0.35 538	0.38 486	0.38 538	0.24 464	0.26 349	0.21 446	0.10 484	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.09 387	0.08 355

TANstereo	0.15 230	0.09 98	0.28 249	0.16 26	0.08 34	0.25 408	0.14 130	0.23 146	0.28 343	0.24 339	0.30 382	0.16 251	0.12 179	0.17 138	0.13 198	0.08 322	0.07 413	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.07 267

XX-TBD	0.15 230	0.18 541	0.28 249	0.22 397	0.10 144	0.22 340	0.15 188	0.22 123	0.27 324	0.22 315	0.26 335	0.14 206	0.12 179	0.16 119	0.13 198	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.07 206	0.06 165

SME	0.21 386	0.20 571	0.29 263	0.23 458	0.11 208	0.36 581	0.17 294	0.37 396	0.29 362	0.24 339	0.28 352	0.19 296	0.21 414	0.53 544	0.21 446	0.10 484	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.08 355

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 99	0.08 45	0.29 263	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 655

PSi22	0.14 192	0.13 384	0.29 263	0.19 180	0.09 67	0.17 166	0.12 46	0.28 250	0.23 267	0.13 152	0.14 151	0.22 338	0.13 231	0.29 404	0.14 237	0.06 53	0.05 42	0.05 1	0.04 1	0.07 206	0.06 165

MM-Stereo_test3	0.17 269	0.12 310	0.29 263	0.23 458	0.14 426	0.19 230	0.22 508	0.39 416	0.36 459	0.16 235	0.24 311	0.17 263	0.12 179	0.19 201	0.14 237	0.07 145	0.07 413	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.06 165

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 99	0.08 45	0.29 263	0.17 59	0.09 67	0.15 73	0.14 130	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.11 110	0.12 179	0.13 17	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 655

x	0.19 344	0.11 245	0.29 263	0.20 262	0.11 208	0.26 432	0.18 345	0.41 445	0.29 362	0.25 349	0.29 366	0.28 436	0.24 464	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

LCNet	0.21 386	0.11 245	0.29 263	0.25 557	0.12 289	0.23 365	0.19 394	0.34 341	0.26 313	0.28 385	0.35 452	0.26 409	0.30 563	0.35 459	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.13 573	0.22 682

raftrobust	0.16 247	0.13 384	0.29 263	0.22 397	0.15 490	0.19 230	0.13 92	0.32 312	0.26 313	0.26 362	0.20 257	0.19 296	0.17 346	0.21 252	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.07 267

222	0.41 647	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.36 581	0.20 447	0.57 644	0.39 495	0.35 538	0.44 562	0.30 464	0.27 516	0.55 554	3.56 762	0.11 532	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.09 430

xxxx	0.34 606	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.37 588	0.20 447	0.58 653	0.38 485	0.29 414	0.42 537	0.38 538	0.24 464	0.46 509	2.20 755	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.09 430

test_xeample	0.34 606	0.10 162	0.29 263	0.19 180	0.11 208	0.33 545	0.23 535	0.55 618	0.38 485	0.32 486	0.45 575	0.29 447	0.26 497	0.57 569	2.24 757	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.09 430

AnonStereo	0.16 247	0.12 310	0.30 274	0.20 262	0.12 289	0.18 194	0.14 130	0.36 384	0.24 285	0.19 282	0.17 207	0.19 296	0.12 179	0.24 298	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.10 463	0.06 165

aanet-new	0.13 149	0.11 245	0.30 274	0.20 262	0.13 374	0.20 273	0.14 130	0.23 146	0.16 93	0.12 114	0.13 111	0.09 37	0.15 289	0.19 201	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165

HART	0.15 230	0.11 245	0.30 274	0.21 323	0.09 67	0.17 166	0.16 242	0.30 288	0.19 167	0.15 206	0.25 323	0.17 263	0.09 45	0.21 252	0.12 135	0.06 53	0.07 413	0.07 178	0.05 81	0.08 298	0.06 165

rvit_stereo_ft	0.17 269	0.14 438	0.30 274	0.25 557	0.14 426	0.17 166	0.21 478	0.28 250	0.26 313	0.16 235	0.19 240	0.20 312	0.16 314	0.22 272	0.17 333	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.07 267

11t1	0.18 295	0.10 162	0.30 274	0.20 262	0.11 208	0.27 443	0.17 294	0.35 365	0.23 267	0.25 349	0.23 297	0.23 360	0.23 446	0.25 329	0.18 362	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

UniTT-Stereo	0.14 192	0.10 162	0.30 274	0.21 323	0.13 374	0.17 166	0.13 92	0.19 63	0.18 147	0.15 206	0.20 257	0.10 72	0.11 141	0.18 169	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.06 165

Selective-RAFT	0.17 269	0.12 310	0.30 274	0.24 516	0.10 144	0.29 485	0.15 188	0.32 312	0.31 393	0.17 255	0.17 207	0.21 326	0.18 377	0.28 384	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.06 165

raft_robust	0.22 422	0.17 526	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.23 365	0.22 508	0.49 538	0.48 604	0.32 486	0.32 407	0.26 409	0.23 446	0.53 544	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.10 509	0.08 298	0.06 165

CSP-Net	0.27 529	0.15 477	0.30 274	0.21 323	0.14 426	0.44 633	0.24 557	0.50 549	0.40 513	0.41 613	0.43 551	0.42 581	0.26 497	0.66 621	0.28 538	0.12 572	0.08 505	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.09 430

GMOStereo	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

error version	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

test-v	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

PSM-AAD	0.25 499	0.10 162	0.30 274	0.24 516	0.12 289	0.26 432	0.38 676	0.34 341	0.28 343	0.35 538	0.39 500	0.28 436	0.79 714	0.30 420	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.12 571	0.11 550	0.08 298	0.21 676

KYRaft	0.22 422	0.10 162	0.30 274	0.23 458	0.12 289	0.23 365	0.23 535	0.35 365	0.24 285	0.35 538	0.54 628	0.34 503	0.26 497	0.29 404	0.15 273	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.08 298	0.31 709

test-2	0.18 295	0.14 438	0.30 274	0.22 397	0.12 289	0.20 273	0.27 596	0.26 211	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.26 409	0.17 346	0.15 86	0.12 135	0.07 145	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.05 39

Prome-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.30 274	0.24 516	0.12 289	0.23 365	0.23 535	0.36 384	0.25 301	0.33 501	0.59 648	0.24 375	0.28 533	0.29 404	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.20 667

EE1	0.14 192	0.08 45	0.31 290	0.19 180	0.11 208	0.16 122	0.13 92	0.32 312	0.21 221	0.16 235	0.14 151	0.15 228	0.13 231	0.25 329	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.07 206	0.06 165

TestStereo-Hl	0.18 295	0.11 245	0.31 290	0.17 59	0.10 144	0.22 340	0.16 242	0.36 384	0.29 362	0.23 324	0.26 335	0.22 338	0.19 393	0.38 477	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.07 206	0.07 267

Selective-IGEV-i1	0.21 386	0.10 162	0.31 290	0.23 458	0.13 374	0.31 520	0.22 508	0.46 505	0.42 533	0.27 372	0.32 407	0.33 493	0.17 346	0.25 329	0.19 396	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.09 430

Hybrid-DGEV-03	0.20 365	0.14 438	0.31 290	0.22 397	0.12 289	0.26 432	0.16 242	0.31 300	0.27 324	0.32 486	0.58 645	0.23 360	0.15 289	0.23 282	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.06 165

AE-Stereo	0.17 269	0.11 245	0.31 290	0.24 516	0.14 426	0.23 365	0.18 345	0.34 341	0.29 362	0.15 206	0.25 323	0.21 326	0.13 231	0.20 225	0.14 237	0.07 145	0.08 505	0.09 389	0.10 509	0.07 206	0.06 165

mmm	0.21 386	0.12 310	0.31 290	0.22 397	0.12 289	0.28 463	0.21 478	0.41 445	0.27 324	0.29 414	0.38 486	0.29 447	0.24 464	0.29 404	0.22 468	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.10 463	0.09 430

Any-RAFT	0.17 269	0.08 45	0.31 290	0.19 180	0.10 144	0.29 485	0.16 242	0.42 459	0.30 379	0.24 339	0.27 344	0.27 420	0.16 314	0.21 252	0.12 135	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

qqq	0.20 365	0.12 310	0.31 290	0.20 262	0.11 208	0.23 365	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.24 339	0.28 352	0.28 436	0.24 464	0.34 448	0.22 468	0.08 322	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.09 387	0.09 430

test-3	0.16 247	0.09 98	0.31 290	0.21 323	0.11 208	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.27 324	0.26 362	0.16 188	0.22 338	0.12 179	0.26 349	0.18 362	0.06 53	0.04 2	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.06 165

test_1	0.16 247	0.09 98	0.31 290	0.21 323	0.11 208	0.18 194	0.16 242	0.30 288	0.27 324	0.25 349	0.16 188	0.22 338	0.12 179	0.26 349	0.18 362	0.06 53	0.04 2	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.06 165

aanet-new-60k	0.12 99	0.11 245	0.32 300	0.20 262	0.08 34	0.16 122	0.13 92	0.19 63	0.17 124	0.11 79	0.12 91	0.11 110	0.11 141	0.19 201	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.06 117	0.05 39

Replicate-Monster	0.12 99	0.10 162	0.32 300	0.16 26	0.08 34	0.17 166	0.10 12	0.22 123	0.19 167	0.11 79	0.10 48	0.10 72	0.09 45	0.19 201	0.11 57	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 355

FACV-RUCA	0.21 386	0.15 477	0.32 300	0.23 458	0.23 654	0.26 432	0.19 394	0.39 416	0.34 429	0.25 349	0.32 407	0.21 326	0.24 464	0.24 298	0.19 396	0.10 484	0.07 413	0.15 636	0.08 349	0.16 614	0.13 575

MGS-Stereo	0.14 192	0.11 245	0.32 300	0.19 180	0.11 208	0.18 194	0.17 294	0.20 85	0.22 241	0.14 183	0.24 311	0.15 228	0.10 97	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.10 463	0.06 165

CASS	0.21 386	0.15 477	0.32 300	0.26 592	0.11 208	0.28 463	0.19 394	0.39 416	0.30 379	0.32 486	0.34 441	0.25 387	0.24 464	0.25 329	0.20 419	0.13 593	0.08 505	0.11 532	0.09 461	0.11 514	0.11 531
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 269	0.09 98	0.32 300	0.17 59	0.11 208	0.21 307	0.17 294	0.32 312	0.23 267	0.23 324	0.28 352	0.27 420	0.16 314	0.23 282	0.16 300	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.06 172	0.09 387	0.09 430

TestStereo1	0.21 386	0.16 506	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.26 432	0.27 596	0.40 430	0.36 459	0.29 414	0.39 500	0.22 338	0.21 414	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.07 267

SA-5K	0.21 386	0.16 506	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.26 432	0.27 596	0.40 430	0.36 459	0.29 414	0.39 500	0.22 338	0.21 414	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.07 267

test_3	0.18 295	0.11 245	0.32 300	0.24 516	0.11 208	0.22 340	0.25 575	0.31 300	0.31 393	0.25 349	0.18 231	0.23 360	0.13 231	0.25 329	0.19 396	0.06 53	0.05 42	0.09 389	0.10 509	0.07 206	0.06 165

PSMNet-ADL	0.25 499	0.15 477	0.32 300	0.26 592	0.14 426	0.31 520	0.22 508	0.44 481	0.36 459	0.27 372	0.33 430	0.41 572	0.28 533	0.61 593	0.29 550	0.11 532	0.09 544	0.09 389	0.11 550	0.10 463	0.10 490

GrayStereo	0.25 499	0.09 98	0.32 300	0.26 592	0.13 374	0.23 365	0.47 705	0.34 341	0.30 379	0.39 594	0.47 592	0.30 464	0.79 714	0.29 404	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.13 575

RAFT	0.21 386	0.17 526	0.32 300	0.24 516	0.12 289	0.25 408	0.27 596	0.35 365	0.28 343	0.33 501	0.33 430	0.38 538	0.22 432	0.29 404	0.17 333	0.08 322	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.10 463	0.06 165

raft+_RVC	0.18 295	0.14 438	0.32 300	0.21 323	0.15 490	0.21 307	0.16 242	0.38 404	0.34 429	0.21 305	0.28 352	0.20 312	0.15 289	0.24 298	0.19 396	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.08 355

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 269	0.14 438	0.32 300	0.20 262	0.09 67	0.19 230	0.17 294	0.32 312	0.30 379	0.25 349	0.33 430	0.20 312	0.17 346	0.19 201	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.05 39

AFF-stereo	0.18 295	0.15 477	0.32 300	0.21 323	0.10 144	0.18 194	0.18 345	0.33 328	0.27 324	0.25 349	0.37 471	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

R-Stereo Train	0.18 295	0.09 98	0.32 300	0.22 397	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.42 459	0.19 167	0.31 464	0.45 575	0.20 312	0.14 269	0.18 169	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

RAFT-Stereo	0.18 295	0.09 98	0.32 300	0.22 397	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.42 459	0.19 167	0.31 464	0.45 575	0.20 312	0.14 269	0.18 169	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GGDA	0.18 295	0.14 438	0.33 317	0.17 59	0.10 144	0.20 273	0.16 242	0.33 328	0.31 393	0.22 315	0.28 352	0.19 296	0.16 314	0.38 477	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.08 298	0.08 355

Lsterematch	0.18 295	0.13 384	0.33 317	0.19 180	0.10 144	0.23 365	0.17 294	0.25 189	0.32 405	0.28 385	0.37 471	0.24 375	0.21 414	0.23 282	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.07 267

FE-Mocha	0.16 247	0.10 162	0.33 317	0.19 180	0.13 374	0.19 230	0.15 188	0.35 365	0.22 241	0.24 339	0.24 311	0.20 312	0.14 269	0.17 138	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

FLISNet	0.20 365	0.13 384	0.33 317	0.18 116	0.15 490	0.17 166	0.16 242	0.34 341	0.21 221	0.37 563	0.39 500	0.36 522	0.24 464	0.29 404	0.21 446	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.07 267

CoSv	0.20 365	0.13 384	0.33 317	0.18 116	0.15 490	0.17 166	0.16 242	0.34 341	0.21 221	0.37 563	0.39 500	0.36 522	0.24 464	0.29 404	0.21 446	0.06 53	0.05 42	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.07 267

ITSA-stereo	0.25 499	0.15 477	0.33 317	0.23 458	0.11 208	0.27 443	0.18 345	0.56 634	0.59 661	0.31 464	0.32 407	0.33 493	0.28 533	0.49 522	0.30 558	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.13 575

GCAP-Stereo	0.14 192	0.14 438	0.33 317	0.20 262	0.09 67	0.21 307	0.10 12	0.26 211	0.20 199	0.18 274	0.19 240	0.15 228	0.13 231	0.17 138	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.06 165

RAFT+CT+SA	0.21 386	0.18 541	0.33 317	0.25 557	0.18 570	0.23 365	0.29 619	0.40 430	0.36 459	0.24 339	0.38 486	0.18 276	0.16 314	0.32 434	0.16 300	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.12 589	0.09 387	0.09 430

RALCasStereoNet	0.18 295	0.15 477	0.33 317	0.21 323	0.14 426	0.21 307	0.18 345	0.31 300	0.25 301	0.21 305	0.29 366	0.22 338	0.15 289	0.27 369	0.17 333	0.08 322	0.10 579	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

HCRNet	0.24 471	0.25 620	0.33 317	0.34 679	0.16 523	0.27 443	0.18 345	0.43 473	0.35 446	0.30 446	0.35 452	0.32 484	0.22 432	0.44 503	0.20 419	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.11 550	0.10 463	0.09 430

EAI-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.33 317	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.46 700	0.46 505	0.20 199	0.25 349	0.50 604	0.17 263	0.16 314	0.24 298	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.10 509	0.06 117	0.07 267

DIP-Stereo	0.18 295	0.12 310	0.33 317	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.12 46	0.42 459	0.25 301	0.27 372	0.32 407	0.21 326	0.17 346	0.25 329	0.20 419	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.07 206	0.08 355
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
PStereo	0.26 518	0.37 687	0.34 329	0.21 323	0.13 374	0.25 408	0.25 575	0.33 328	0.47 592	0.26 362	0.17 207	0.29 447	0.34 600	0.35 459	0.37 595	0.23 690	0.15 664	0.17 654	0.13 618	0.23 676	0.21 676

TestStereo_HL2	0.18 295	0.14 438	0.34 329	0.17 59	0.11 208	0.20 273	0.15 188	0.33 328	0.29 362	0.22 315	0.29 366	0.19 296	0.17 346	0.39 482	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.08 298	0.08 355

Hybrid-DGEV-2	0.21 386	0.15 477	0.34 329	0.24 516	0.13 374	0.28 463	0.14 130	0.48 528	0.44 557	0.27 372	0.24 311	0.25 387	0.25 486	0.28 384	0.19 396	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.07 267

rvit_0105_6	0.19 344	0.14 438	0.34 329	0.23 458	0.14 426	0.18 194	0.20 447	0.29 267	0.37 470	0.18 274	0.22 286	0.23 360	0.17 346	0.26 349	0.17 333	0.15 633	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.11 514	0.08 355

MIF-Stereo (partial)	0.16 247	0.10 162	0.34 329	0.21 323	0.15 490	0.15 73	0.13 92	0.28 250	0.25 301	0.17 255	0.26 335	0.15 228	0.16 314	0.25 329	0.17 333	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.08 355

riskmin	0.18 295	0.09 98	0.34 329	0.18 116	0.12 289	0.24 388	0.16 242	0.34 341	0.28 343	0.21 305	0.23 297	0.33 493	0.24 464	0.23 282	0.17 333	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.06 172	0.10 463	0.10 490

test_4	0.18 295	0.12 310	0.34 329	0.23 458	0.12 289	0.18 194	0.22 508	0.26 211	0.24 285	0.24 339	0.47 592	0.22 338	0.13 231	0.24 298	0.16 300	0.06 53	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.07 206	0.05 39

DRaft	0.24 471	0.10 162	0.34 329	0.18 116	0.12 289	0.28 463	0.23 535	0.33 328	0.39 495	0.38 578	0.61 660	0.21 326	0.41 639	0.48 517	0.42 626	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.08 355

Pruner-Stereo	0.19 344	0.11 245	0.34 329	0.29 646	0.12 289	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.29 362	0.33 501	0.32 407	0.25 387	0.15 289	0.24 298	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.09 430

UCFNet_RVC	0.24 471	0.16 506	0.34 329	0.18 116	0.15 490	0.33 545	0.16 242	0.46 505	0.35 446	0.29 414	0.35 452	0.39 550	0.25 486	0.34 448	0.22 468	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.14 633	0.13 573	0.12 555

DLCB_ROB	0.28 550	0.16 506	0.34 329	0.27 620	0.16 523	0.38 596	0.25 575	0.48 528	0.43 541	0.46 644	0.46 585	0.51 635	0.33 591	0.53 544	0.33 579	0.10 484	0.10 579	0.11 532	0.11 550	0.10 463	0.09 430

aanet-new-28k	0.12 99	0.11 245	0.35 340	0.20 262	0.08 34	0.16 122	0.14 130	0.19 63	0.14 61	0.12 114	0.14 151	0.12 147	0.12 179	0.15 86	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.07 206	0.05 39

test_sample7	0.25 499	0.15 477	0.35 340	0.20 262	0.14 426	0.28 463	0.21 478	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.39 482	0.23 489	0.14 618	0.09 544	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

H2IRNET	0.18 295	0.13 384	0.35 340	0.21 323	0.12 289	0.20 273	0.15 188	0.27 227	0.30 379	0.17 255	0.31 397	0.25 387	0.20 404	0.24 298	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.06 165

tt1	0.18 295	0.14 438	0.35 340	0.23 458	0.11 208	0.30 504	0.19 394	0.35 365	0.44 557	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.16 314	0.27 369	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.08 355

DisPM	0.19 344	0.10 162	0.35 340	0.23 458	0.13 374	0.18 194	0.20 447	0.29 267	0.29 362	0.33 501	0.34 441	0.23 360	0.16 314	0.33 441	0.16 300	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.11 531

Sa-1000	0.22 422	0.15 477	0.35 340	0.23 458	0.13 374	0.28 463	0.23 535	0.47 515	0.39 495	0.30 446	0.50 604	0.26 409	0.19 393	0.33 441	0.16 300	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.08 298	0.06 165

OMP-Stereo	0.23 440	0.14 438	0.35 340	0.29 646	0.13 374	0.21 307	0.16 242	0.37 396	0.33 419	0.34 521	0.30 382	0.34 503	0.19 393	0.70 631	0.24 502	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.07 206	0.06 165

IIG-Stereo	0.23 440	0.13 384	0.35 340	0.29 646	0.12 289	0.23 365	0.14 130	0.38 404	0.31 393	0.34 521	0.37 471	0.33 493	0.21 414	0.70 631	0.26 526	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.07 206	0.06 165

NF-Stereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

OCTAStereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

NRIStereo	0.18 295	0.11 245	0.35 340	0.23 458	0.11 208	0.24 388	0.20 447	0.29 267	0.26 313	0.26 362	0.25 323	0.25 387	0.18 377	0.34 448	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.08 355

RE-Stereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

TVStereo	0.20 365	0.10 162	0.35 340	0.24 516	0.12 289	0.21 307	0.18 345	0.38 404	0.32 405	0.28 385	0.30 382	0.22 338	0.16 314	0.51 531	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.13 575

rafts_anoy	0.18 295	0.15 477	0.35 340	0.22 397	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.32 312	0.30 379	0.23 324	0.25 323	0.20 312	0.16 314	0.22 272	0.19 396	0.08 322	0.07 413	0.10 473	0.12 589	0.09 387	0.08 355

ACVNet	0.23 440	0.13 384	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.27 443	0.23 535	0.39 416	0.44 557	0.28 385	0.41 520	0.38 538	0.26 497	0.27 369	0.32 572	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.07 267

CFNet-ft	0.24 471	0.15 477	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.30 504	0.21 478	0.39 416	0.36 459	0.28 385	0.40 511	0.43 585	0.25 486	0.47 513	0.24 502	0.12 572	0.07 413	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.09 430

CFNet_RVC	0.24 471	0.15 477	0.35 340	0.18 116	0.15 490	0.30 504	0.21 478	0.39 416	0.36 459	0.28 385	0.40 511	0.43 585	0.25 486	0.47 513	0.24 502	0.12 572	0.07 413	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.09 430

HSM	0.28 550	0.16 506	0.35 340	0.20 262	0.15 490	0.33 545	0.19 394	0.53 598	0.37 470	0.36 555	0.38 486	0.67 691	0.31 580	0.89 691	0.23 489	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.08 355

StereoDRNet-Refined	0.27 529	0.17 526	0.35 340	0.25 557	0.14 426	0.37 588	0.21 478	0.47 515	0.41 525	0.44 636	0.51 610	0.41 572	0.28 533	0.45 506	0.37 595	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.11 550	0.10 463	0.10 490
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 578	0.20 571	0.35 340	0.24 516	0.16 523	0.32 534	0.19 394	0.52 586	0.48 604	0.33 501	0.36 462	0.42 581	0.28 533	0.93 698	0.24 502	0.19 678	0.20 699	0.24 688	0.22 691	0.17 631	0.17 635

coex_refinement	0.26 518	0.16 506	0.36 360	0.23 458	0.15 490	0.31 520	0.20 447	0.49 538	0.42 533	0.35 538	0.42 537	0.45 601	0.27 516	0.55 554	0.33 579	0.10 484	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.10 463	0.10 490

Reg-Stereo(zero)	0.16 247	0.07 4	0.36 360	0.19 180	0.10 144	0.19 230	0.14 130	0.28 250	0.24 285	0.22 315	0.20 257	0.24 375	0.18 377	0.21 252	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.06 172	0.06 117	0.06 165

StereoAnything_RVC	0.13 149	0.37 687	0.36 360	0.14 3	0.07 4	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 27	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 97	0.20 225	0.10 11	0.09 429	0.05 42	0.06 59	0.04 1	0.24 680	0.05 39

AIO-test2	0.20 365	0.20 571	0.36 360	0.26 592	0.15 490	0.22 340	0.16 242	0.42 459	0.42 533	0.16 235	0.29 366	0.15 228	0.11 141	0.26 349	0.13 198	0.18 672	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.07 206	0.07 267

SA	0.22 422	0.16 506	0.36 360	0.23 458	0.13 374	0.24 388	0.23 535	0.45 494	0.40 513	0.27 372	0.44 562	0.23 360	0.23 446	0.33 441	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.08 298	0.06 165

GANet-RSSM	0.24 471	0.14 438	0.36 360	0.21 323	0.14 426	0.27 443	0.21 478	0.45 494	0.33 419	0.29 414	0.39 500	0.39 550	0.28 533	0.58 576	0.23 489	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.09 430

PSMNet-RSSM	0.24 471	0.15 477	0.36 360	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.20 447	0.48 528	0.37 470	0.30 446	0.44 562	0.38 538	0.26 497	0.52 537	0.22 468	0.12 572	0.07 413	0.11 532	0.13 618	0.10 463	0.09 430

DSFCA	0.27 529	0.13 384	0.36 360	0.20 262	0.17 548	0.38 596	0.31 635	0.47 515	0.43 541	0.43 629	0.37 471	0.39 550	0.29 548	0.52 537	0.32 572	0.12 572	0.10 579	0.10 473	0.11 550	0.11 514	0.10 490

DMCA	0.22 422	0.14 438	0.36 360	0.22 397	0.14 426	0.27 443	0.20 447	0.43 473	0.38 485	0.31 464	0.32 407	0.33 493	0.24 464	0.24 298	0.28 538	0.11 532	0.08 505	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.11 531

MWSP-net	0.25 499	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.14 426	0.31 520	0.40 687	0.50 549	0.43 541	0.32 486	0.33 430	0.36 522	0.31 580	0.28 384	0.31 566	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.10 490

StereoVision	0.22 422	0.18 541	0.37 369	0.27 620	0.17 548	0.23 365	0.22 508	0.38 404	0.31 393	0.20 291	0.51 610	0.22 338	0.16 314	0.28 384	0.18 362	0.11 532	0.12 625	0.13 593	0.13 618	0.10 463	0.07 267

NINENet	0.25 499	0.15 477	0.37 369	0.23 458	0.16 523	0.43 631	0.17 294	0.60 668	0.46 587	0.32 486	0.37 471	0.32 484	0.20 404	0.42 497	0.21 446	0.10 484	0.10 579	0.12 571	0.08 349	0.11 514	0.10 490

AACVNet	0.26 518	0.16 506	0.37 369	0.22 397	0.14 426	0.29 485	0.19 394	0.41 445	0.31 393	0.38 578	0.42 537	0.43 585	0.28 533	0.73 643	0.25 512	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.09 461	0.13 573	0.11 531

PFNet+	0.20 365	0.10 162	0.37 369	0.21 323	0.12 289	0.17 166	0.19 394	0.29 267	0.34 429	0.33 501	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.32 434	0.17 333	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.12 555

Patchmatch Stereo++	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.26 349	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 597	0.11 245	0.37 369	0.25 557	0.16 523	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.35 538	0.35 452	0.27 420	0.30 563	0.44 503	2.66 759	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.08 298	0.06 165

PSM-adaLoss	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.16 242	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.18 377	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

ROB_FTStereo_v2	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.16 242	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

ROB_FTStereo	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.25 387	0.17 346	0.24 298	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

HUI-Stereo	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.25 387	0.17 346	0.22 272	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

SST-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.37 369	0.24 516	0.13 374	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.24 285	0.34 521	0.33 430	0.29 447	0.25 486	0.56 565	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.07 267

RAFT_R40	0.21 386	0.10 162	0.37 369	0.24 516	0.13 374	0.18 194	0.18 345	0.31 300	0.29 362	0.33 501	0.33 430	0.30 464	0.24 464	0.55 554	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.07 267

iGMRVC	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.27 369	0.17 333	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

iRAFT	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.14 130	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.17 346	0.26 349	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

CRE-IMP	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.11 208	0.24 388	0.17 294	0.29 267	0.21 221	0.27 372	0.26 335	0.24 375	0.17 346	0.23 282	0.18 362	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.10 463	0.10 490

RAFT-IKP	0.18 295	0.12 310	0.37 369	0.22 397	0.10 144	0.18 194	0.15 188	0.29 267	0.22 241	0.28 385	0.29 366	0.25 387	0.18 377	0.25 329	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

RALAANet	0.19 344	0.18 541	0.37 369	0.23 458	0.14 426	0.23 365	0.13 92	0.37 396	0.29 362	0.28 385	0.26 335	0.25 387	0.15 289	0.26 349	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.06 165

Gwc-CoAtRS	0.17 269	0.10 162	0.37 369	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.32 312	0.28 343	0.23 324	0.23 297	0.27 420	0.15 289	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

AdaStereo	0.24 471	0.16 506	0.37 369	0.24 516	0.12 289	0.32 534	0.17 294	0.54 608	0.42 533	0.33 501	0.38 486	0.35 517	0.21 414	0.30 420	0.22 468	0.14 618	0.06 270	0.13 593	0.08 349	0.11 514	0.08 355
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.
GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 149	0.11 245	0.38 389	0.17 59	0.11 208	0.17 166	0.14 130	0.23 146	0.17 124	0.11 79	0.14 151	0.13 172	0.11 141	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 39

G2L-Stereo_test	0.24 471	0.16 506	0.38 389	0.19 180	0.13 374	0.27 443	0.24 557	0.49 538	0.38 485	0.37 563	0.37 471	0.40 565	0.24 464	0.52 537	0.28 538	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.06 172	0.09 387	0.08 355

HUF	0.15 230	0.11 245	0.38 389	0.17 59	0.11 208	0.16 122	0.17 294	0.22 123	0.20 199	0.11 79	0.13 111	0.14 206	0.11 141	0.18 169	0.12 135	0.07 145	0.20 699	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.14 599

rvit_0105_5	0.21 386	0.15 477	0.38 389	0.23 458	0.13 374	0.22 340	0.24 557	0.36 384	0.39 495	0.21 305	0.23 297	0.26 409	0.19 393	0.26 349	0.19 396	0.15 633	0.13 637	0.12 571	0.12 589	0.10 463	0.09 430

rvit_0105_4	0.20 365	0.15 477	0.38 389	0.23 458	0.14 426	0.20 273	0.22 508	0.33 328	0.39 495	0.19 282	0.24 311	0.25 387	0.19 393	0.27 369	0.17 333	0.16 649	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.11 514	0.08 355

ACVNet-DCA	0.18 295	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.09 430

xx1	0.20 365	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.35 365	0.47 592	0.17 255	0.19 240	0.28 436	0.24 464	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.10 473	0.09 461	0.09 387	0.09 430

1test111	0.19 344	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.41 445	0.27 324	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.34 448	0.22 468	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.09 387	0.09 430

cc1	0.18 295	0.14 438	0.38 389	0.23 458	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.35 365	0.47 592	0.17 255	0.19 240	0.13 172	0.18 377	0.28 384	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.08 287	0.06 172	0.08 298	0.08 355

EKT-Stereo	0.38 633	0.12 310	0.38 389	0.42 705	3.88 766	0.21 307	0.17 294	0.35 365	0.28 343	0.20 291	0.20 257	0.23 360	0.15 289	0.28 384	0.16 300	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

MIM_Stereo	0.18 295	0.12 310	0.38 389	0.20 262	0.11 208	0.17 166	0.14 130	0.35 365	0.25 301	0.27 372	0.35 452	0.23 360	0.13 231	0.27 369	0.16 300	0.06 53	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.06 165

RAFT-Test	0.17 269	0.10 162	0.38 389	0.19 180	0.12 289	0.25 408	0.17 294	0.33 328	0.23 267	0.23 324	0.29 366	0.27 420	0.14 269	0.20 225	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.06 165

test_5	0.23 440	0.19 558	0.38 389	0.26 592	0.18 570	0.25 408	0.29 619	0.40 430	0.37 470	0.29 414	0.40 511	0.25 387	0.22 432	0.34 448	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.10 490

UDGNet	0.23 440	0.31 665	0.38 389	0.24 516	0.14 426	0.24 388	0.18 345	0.32 312	0.43 541	0.29 414	0.28 352	0.24 375	0.19 393	0.29 404	0.20 419	0.15 633	0.07 413	0.21 678	0.11 550	0.14 591	0.10 490

UPFNet	0.25 499	0.12 310	0.38 389	0.24 516	0.19 597	0.37 588	0.28 612	0.48 528	0.38 485	0.34 521	0.37 471	0.37 530	0.28 533	0.39 482	0.33 579	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.10 463	0.08 355

TDLM	0.30 571	0.21 586	0.38 389	0.28 643	0.15 490	0.33 545	0.32 643	0.52 586	0.47 592	0.38 578	0.43 551	0.39 550	0.29 548	0.91 695	0.28 538	0.14 618	0.08 505	0.13 593	0.11 550	0.12 555	0.10 490

MM-Stereo_test1	0.17 269	0.10 162	0.39 405	0.23 458	0.11 208	0.20 273	0.22 508	0.33 328	0.29 362	0.22 315	0.21 272	0.15 228	0.14 269	0.23 282	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.06 165

DDVS	0.25 499	0.15 477	0.39 405	0.24 516	0.17 548	0.34 559	0.21 478	0.41 445	0.30 379	0.33 501	0.41 520	0.48 617	0.21 414	0.52 537	0.27 532	0.11 532	0.09 544	0.11 532	0.09 461	0.13 573	0.14 599

model_zeroshot	0.17 269	0.11 245	0.39 405	0.20 262	0.12 289	0.24 388	0.15 188	0.34 341	0.22 241	0.30 446	0.20 257	0.22 338	0.12 179	0.24 298	0.14 237	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.07 267

LL-Strereo2	0.18 295	0.18 541	0.39 405	0.22 397	0.12 289	0.24 388	0.13 92	0.31 300	0.23 267	0.24 339	0.20 257	0.24 375	0.12 179	0.26 349	0.15 273	0.06 53	0.06 270	0.12 571	0.09 461	0.08 298	0.07 267

IER	0.23 440	0.12 310	0.39 405	0.20 262	0.14 426	0.31 520	0.19 394	0.42 459	0.36 459	0.33 501	0.40 511	0.32 484	0.33 591	0.29 404	0.22 468	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.08 355

PSM-softLoss	0.21 386	0.10 162	0.39 405	0.24 516	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.38 404	0.26 313	0.29 414	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.52 537	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.12 555

KMStereo	0.21 386	0.10 162	0.39 405	0.24 516	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.38 404	0.26 313	0.29 414	0.32 407	0.24 375	0.16 314	0.52 537	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.12 555

IRAFT_RVC	0.22 422	0.12 310	0.39 405	0.26 592	0.11 208	0.18 194	0.24 557	0.40 430	0.37 470	0.31 464	0.30 382	0.29 447	0.24 464	0.55 554	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.07 267

SCION-M(vits-remse)	0.12 99	0.08 45	0.40 413	0.27 620	0.08 34	0.13 35	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.10 484	0.08 505	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 230	0.18 541	0.40 413	0.27 620	0.26 675	0.46 641	0.12 46	0.24 167	0.19 167	0.09 20	0.11 66	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 57	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

rvit_0105_3	0.23 440	0.17 526	0.40 413	0.25 557	0.15 490	0.24 388	0.28 612	0.38 404	0.41 525	0.25 349	0.25 323	0.28 436	0.21 414	0.28 384	0.20 419	0.15 633	0.13 637	0.14 620	0.15 643	0.10 463	0.09 430

SMFormer	0.25 499	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.28 538	0.10 484	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.09 387	0.09 430

tta	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.28 538	0.10 484	0.07 413	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.07 267

qqq1	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

fff1	0.24 471	0.12 310	0.40 413	0.19 180	0.10 144	0.27 443	0.19 394	0.51 567	0.45 569	0.34 521	0.41 520	0.31 474	0.26 497	0.58 576	0.16 300	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

1111x	0.32 587	0.11 245	0.40 413	0.22 397	0.11 208	0.32 534	0.26 589	0.59 659	0.43 541	0.31 464	0.41 520	0.39 550	0.28 533	0.76 658	1.37 737	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.08 355

DCRE	0.20 365	0.13 384	0.40 413	0.21 323	0.15 490	0.20 273	0.19 394	0.30 288	0.27 324	0.22 315	0.80 692	0.23 360	0.16 314	0.23 282	0.15 273	0.07 145	0.07 413	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.06 165

fff	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

hknet	0.25 499	0.14 438	0.40 413	0.25 557	0.15 490	0.35 574	0.21 478	0.56 634	0.37 470	0.34 521	0.35 452	0.43 585	0.27 516	0.37 471	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.09 387	0.09 430

dd	0.22 422	0.26 631	0.40 413	0.22 397	0.12 289	0.25 408	0.21 478	0.32 312	0.44 557	0.29 414	0.28 352	0.25 387	0.16 314	0.30 420	0.25 512	0.12 572	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.11 514	0.09 430

DeepStereo_RVC	0.18 295	0.11 245	0.40 413	0.21 323	0.11 208	0.19 230	0.16 242	0.28 250	0.22 241	0.27 372	0.27 344	0.23 360	0.28 533	0.24 298	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.10 490

test-1	0.17 269	0.11 245	0.40 413	0.23 458	0.13 374	0.22 340	0.23 535	0.34 341	0.26 313	0.20 291	0.24 311	0.22 338	0.14 269	0.16 119	0.20 419	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.08 355

TestStereo	0.21 386	0.19 558	0.40 413	0.25 557	0.10 144	0.22 340	0.21 478	0.31 300	0.31 393	0.23 324	0.34 441	0.22 338	0.18 377	0.62 601	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.07 262	0.11 514	0.06 165

DCANet	0.18 295	0.13 384	0.40 413	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.34 341	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.18 276	0.23 446	0.20 225	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.07 267

csc	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

cscssc	0.19 344	0.13 384	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.35 365	0.43 541	0.29 414	0.30 382	0.18 276	0.28 533	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

111	0.20 365	0.17 526	0.40 413	0.18 116	0.09 67	0.24 388	0.17 294	0.41 445	0.45 569	0.23 324	0.29 366	0.29 447	0.21 414	0.24 298	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.08 355

GMStereo	0.19 344	0.25 620	0.40 413	0.21 323	0.12 289	0.22 340	0.19 394	0.29 267	0.40 513	0.25 349	0.23 297	0.16 251	0.15 289	0.25 329	0.19 396	0.09 429	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.08 355
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 269	0.10 162	0.40 413	0.20 262	0.11 208	0.20 273	0.15 188	0.36 384	0.30 379	0.23 324	0.21 272	0.26 409	0.15 289	0.20 225	0.13 198	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

delet	0.27 529	0.14 438	0.40 413	0.23 458	0.19 597	0.41 615	0.29 619	0.49 538	0.48 604	0.33 501	0.41 520	0.37 530	0.30 563	0.48 517	0.34 584	0.09 429	0.09 544	0.11 532	0.12 589	0.08 298	0.08 355

acv_ft	0.25 499	0.13 384	0.40 413	0.23 458	0.19 597	0.34 559	0.21 478	0.45 494	0.44 557	0.38 578	0.41 520	0.38 538	0.27 516	0.27 369	0.35 588	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.11 514	0.07 267

hitnet-ft	0.29 563	0.17 526	0.40 413	0.19 180	0.14 426	0.39 605	0.23 535	0.44 481	0.41 525	0.36 555	0.46 585	0.53 646	0.34 600	0.76 658	0.32 572	0.14 618	0.10 579	0.13 593	0.10 509	0.15 606	0.13 575

iResNet_ROB	0.25 499	0.19 558	0.40 413	0.20 262	0.12 289	0.30 504	0.16 242	0.55 618	0.53 639	0.38 578	0.43 551	0.37 530	0.26 497	0.38 477	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.04 1	0.09 387	0.09 430

G2L-ROB	0.23 440	0.15 477	0.41 438	0.19 180	0.12 289	0.27 443	0.21 478	0.47 515	0.33 419	0.34 521	0.31 397	0.41 572	0.22 432	0.49 522	0.26 526	0.09 429	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.10 490

AIO-test1	0.19 344	0.14 438	0.41 438	0.27 620	0.15 490	0.21 307	0.16 242	0.39 416	0.36 459	0.17 255	0.26 335	0.18 276	0.13 231	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.11 550	0.06 117	0.09 430

test_sample6	0.25 499	0.13 384	0.41 438	0.21 323	0.11 208	0.30 504	0.22 508	0.51 567	0.35 446	0.33 501	0.43 551	0.30 464	0.24 464	0.57 569	0.22 468	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.10 490

RAFT_CTSACE	0.21 386	0.16 506	0.41 438	0.25 557	0.15 490	0.22 340	0.24 557	0.32 312	0.28 343	0.33 501	0.51 610	0.29 447	0.17 346	0.32 434	0.13 198	0.06 53	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.06 165

SACVNet	0.30 571	0.20 571	0.41 438	0.25 557	0.18 570	0.34 559	0.25 575	0.52 586	0.40 513	0.41 613	0.44 562	0.46 609	0.32 588	0.71 635	0.25 512	0.13 593	0.10 579	0.12 571	0.12 589	0.16 614	0.17 635

THIR-Stereo	0.29 563	0.12 310	0.41 438	0.19 180	0.11 208	0.28 463	0.72 730	0.32 312	0.35 446	0.37 563	0.65 669	0.34 503	0.50 674	0.57 569	0.45 636	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.07 267

cross-raft	0.17 269	0.12 310	0.41 438	0.23 458	0.10 144	0.20 273	0.24 557	0.33 328	0.23 267	0.23 324	0.28 352	0.29 447	0.15 289	0.17 138	0.15 273	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.06 117	0.05 39

psm_up	0.29 563	0.16 506	0.41 438	0.26 592	0.17 548	0.32 534	0.26 589	0.55 618	0.43 541	0.36 555	0.40 511	0.45 601	0.37 619	0.58 576	0.30 558	0.11 532	0.12 625	0.13 593	0.12 589	0.10 463	0.10 490

ac_64	0.27 529	0.13 384	0.41 438	0.24 516	0.17 548	0.36 581	0.22 508	0.46 505	0.33 419	0.35 538	0.36 462	0.52 641	0.30 563	0.62 601	0.32 572	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.09 387	0.08 355

CVANet_RVC	0.30 571	0.19 558	0.41 438	0.26 592	0.16 523	0.33 545	0.26 589	0.52 586	0.47 592	0.40 604	0.46 585	0.43 585	0.31 580	0.89 691	0.26 526	0.14 618	0.09 544	0.14 620	0.13 618	0.14 591	0.10 490

MEA-ACV	0.26 518	0.11 245	0.42 448	0.21 323	0.14 426	0.35 574	0.24 557	0.53 598	0.47 592	0.35 538	0.42 537	0.36 522	0.34 600	0.47 513	0.27 532	0.09 429	0.09 544	0.10 473	0.12 589	0.09 387	0.10 490

BStereo	0.13 149	0.10 162	0.42 448	0.18 116	0.11 208	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.22 241	0.12 114	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.16 119	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

Anonymus123	0.14 192	0.10 162	0.42 448	0.18 116	0.11 208	0.36 581	0.14 130	0.28 250	0.22 241	0.12 114	0.11 66	0.12 147	0.09 45	0.16 119	0.14 237	0.05 9	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.06 165

test_sample5	0.24 471	0.13 384	0.42 448	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.21 478	0.50 549	0.34 429	0.32 486	0.41 520	0.29 447	0.23 446	0.55 554	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

DualNet	0.24 471	0.13 384	0.42 448	0.21 323	0.12 289	0.30 504	0.21 478	0.50 549	0.34 429	0.33 501	0.43 551	0.29 447	0.23 446	0.55 554	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

ffm	0.22 422	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.35 365	0.44 557	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.27 369	0.11 57	0.08 322	0.05 42	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.08 355

ff1	0.29 563	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.35 365	0.44 557	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.08 322	0.05 42	0.11 532	0.10 509	0.08 298	0.08 355

mmx	0.31 578	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.55 618	0.45 569	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.10 490

xxx	0.31 578	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.20 447	0.55 618	0.45 569	0.30 446	0.42 537	0.34 503	0.23 446	0.81 676	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.10 490

DAS	0.27 529	0.12 310	0.42 448	0.24 516	0.18 570	0.29 485	0.24 557	0.45 494	0.45 569	0.41 613	0.44 562	0.34 503	0.29 548	0.75 652	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

SepStereo	0.26 518	0.12 310	0.42 448	0.24 516	0.18 570	0.29 485	0.24 557	0.45 494	0.45 569	0.41 613	0.44 562	0.34 503	0.29 548	0.64 610	0.21 446	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.09 387	0.09 430

ADLNet	0.28 550	0.15 477	0.42 448	0.23 458	0.19 597	0.34 559	0.23 535	0.53 598	0.43 541	0.42 623	0.41 520	0.44 596	0.27 516	0.55 554	0.35 588	0.11 532	0.08 505	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.12 555

GES	0.22 422	0.12 310	0.42 448	0.20 262	0.14 426	0.27 443	0.19 394	0.49 538	0.33 419	0.30 446	0.36 462	0.25 387	0.23 446	0.29 404	0.22 468	0.10 484	0.08 505	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.11 531

HSM-Net_RVC	0.27 529	0.11 245	0.42 448	0.19 180	0.11 208	0.34 559	0.20 447	0.62 680	0.43 541	0.40 604	0.43 551	0.50 631	0.26 497	0.76 658	0.22 468	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
IGEV_i1	0.21 386	0.11 245	0.43 462	0.22 397	0.11 208	0.31 520	0.19 394	0.43 473	0.30 379	0.29 414	0.30 382	0.31 474	0.20 404	0.33 441	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MultiAttention	1.02 733	0.13 384	0.43 462	0.35 688	0.43 714	5.36 762	1.71 762	0.69 705	0.53 639	0.36 555	0.63 666	0.55 652	0.22 432	7.60 776	0.43 628	0.09 429	0.06 270	0.14 620	0.24 696	0.26 690	0.30 706

test_sample4	0.24 471	0.13 384	0.43 462	0.20 262	0.12 289	0.32 534	0.21 478	0.51 567	0.34 429	0.31 464	0.37 471	0.28 436	0.23 446	0.53 544	0.21 446	0.10 484	0.07 413	0.10 473	0.09 461	0.11 514	0.10 490

test_sample3	0.23 440	0.12 310	0.43 462	0.19 180	0.12 289	0.32 534	0.20 447	0.50 549	0.34 429	0.31 464	0.33 430	0.29 447	0.22 432	0.53 544	0.22 468	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.10 463	0.10 490

plain	0.17 269	0.13 384	0.43 462	0.21 323	0.13 374	0.16 122	0.17 294	0.27 227	0.22 241	0.16 235	0.26 335	0.13 172	0.16 314	0.27 369	0.16 300	0.08 322	0.06 270	0.10 473	0.07 262	0.10 463	0.07 267

MSKI-zero shot	0.17 269	0.09 98	0.43 462	0.20 262	0.11 208	0.21 307	0.15 188	0.32 312	0.21 221	0.23 324	0.24 311	0.23 360	0.10 97	0.31 427	0.13 198	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

FTStereo	0.28 550	0.10 162	0.43 462	0.23 458	0.13 374	0.21 307	0.53 715	0.34 341	0.26 313	0.38 578	0.95 707	0.30 464	0.56 684	0.32 434	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.07 206	0.19 655

GMM-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.43 462	0.23 458	0.13 374	0.24 388	0.25 575	0.37 396	0.27 324	0.30 446	0.45 575	0.27 420	0.21 414	0.31 427	0.17 333	0.07 145	0.05 42	0.10 473	0.09 461	0.08 298	0.19 655

HITNet	0.20 365	0.17 526	0.43 462	0.19 180	0.08 34	0.27 443	0.14 130	0.42 459	0.30 379	0.29 414	0.32 407	0.27 420	0.21 414	0.28 384	0.25 512	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.06 165
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
XPNet_ROB	0.33 597	0.20 571	0.43 462	0.27 620	0.18 570	0.37 588	0.31 635	0.55 618	0.50 621	0.51 663	0.53 625	0.58 664	0.37 619	0.63 608	0.45 636	0.17 661	0.12 625	0.13 593	0.12 589	0.15 606	0.14 599

SCION-MonSter	0.32 587	0.22 601	0.44 472	0.29 646	0.28 685	0.54 674	0.21 478	0.46 505	0.57 656	0.32 486	0.54 628	0.32 484	0.29 548	0.39 482	0.52 656	0.10 484	0.10 579	0.25 692	0.22 691	0.18 645	0.14 599

aanet-new-78k	0.13 149	0.11 245	0.44 472	0.21 323	0.08 34	0.14 51	0.14 130	0.21 103	0.16 93	0.10 49	0.13 111	0.10 72	0.13 231	0.18 169	0.09 3	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.05 39

MM-Stereo_test2	0.15 230	0.10 162	0.44 472	0.23 458	0.11 208	0.21 307	0.21 478	0.27 227	0.22 241	0.15 206	0.16 188	0.13 172	0.11 141	0.20 225	0.13 198	0.06 53	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.05 39

ssnet_v2	0.28 550	0.16 506	0.44 472	0.22 397	0.15 490	0.40 611	0.30 630	0.57 644	0.46 587	0.38 578	0.36 462	0.47 611	0.29 548	0.38 477	0.39 607	0.13 593	0.11 605	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.11 531

iRaft-Stereo_5w	0.23 440	0.18 541	0.44 472	0.22 397	0.13 374	0.19 230	0.19 394	0.37 396	0.32 405	0.28 385	0.37 471	0.34 503	0.23 446	0.65 617	0.27 532	0.06 53	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

dad	0.28 550	0.31 665	0.44 472	0.21 323	0.14 426	0.30 504	0.20 447	0.33 328	0.49 613	0.44 636	0.44 562	0.45 601	0.21 414	0.41 493	0.26 526	0.20 681	0.11 605	0.20 676	0.11 550	0.14 591	0.10 490

ICVP	0.23 440	0.13 384	0.44 472	0.26 592	0.14 426	0.29 485	0.25 575	0.45 494	0.33 419	0.29 414	0.43 551	0.35 517	0.25 486	0.26 349	0.23 489	0.12 572	0.09 544	0.09 389	0.08 349	0.09 387	0.10 490
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 529	0.20 571	0.44 472	0.27 620	0.16 523	0.33 545	0.25 575	0.56 634	0.54 644	0.34 521	0.38 486	0.34 503	0.25 486	0.51 531	0.28 538	0.12 572	0.08 505	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.11 531

cf-r	0.24 471	0.15 477	0.44 472	0.21 323	0.14 426	0.27 443	0.22 508	0.42 459	0.40 513	0.30 446	0.42 537	0.42 581	0.26 497	0.43 499	0.25 512	0.11 532	0.06 270	0.08 287	0.10 509	0.08 298	0.08 355

RASNet	0.28 550	0.14 438	0.44 472	0.22 397	0.18 570	0.32 534	0.19 394	0.48 528	0.38 485	0.29 414	0.43 551	0.47 611	0.37 619	0.79 668	0.36 594	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.09 461	0.07 206	0.07 267

CFNet	0.27 529	0.20 571	0.44 472	0.22 397	0.14 426	0.33 545	0.14 130	0.51 567	0.45 569	0.30 446	0.40 511	0.38 538	0.27 516	0.76 658	0.25 512	0.09 429	0.07 413	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.08 355

DeepPruner_ROB	0.26 518	0.19 558	0.44 472	0.21 323	0.16 523	0.30 504	0.21 478	0.52 586	0.32 405	0.35 538	0.38 486	0.39 550	0.26 497	0.42 497	0.24 502	0.15 633	0.11 605	0.11 532	0.11 550	0.14 591	0.13 575

MLCV	0.22 422	0.16 506	0.44 472	0.21 323	0.08 34	0.29 485	0.19 394	0.38 404	0.37 470	0.38 578	0.44 562	0.31 474	0.21 414	0.41 493	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.07 206	0.06 165

ISRNet	0.27 529	0.13 384	0.45 485	0.26 592	0.19 597	0.24 388	0.14 130	0.45 494	0.43 541	0.39 594	0.48 598	0.42 581	0.27 516	0.32 434	0.29 550	0.20 681	0.12 625	0.17 654	0.16 655	0.16 614	0.20 667

UGAM	0.26 518	0.14 438	0.45 485	0.25 557	0.12 289	0.23 365	0.25 575	0.32 312	0.41 525	0.31 464	0.42 537	0.41 572	0.22 432	0.92 696	0.22 468	0.08 322	0.06 270	0.14 620	0.12 589	0.10 463	0.07 267

GMStereo_Zeroshot	0.24 471	0.21 586	0.45 485	0.26 592	0.13 374	0.28 463	0.15 188	0.39 416	0.35 446	0.37 563	0.43 551	0.40 565	0.17 346	0.34 448	0.20 419	0.12 572	0.07 413	0.13 593	0.07 262	0.16 614	0.09 430

CRFU-Net	0.28 550	0.14 438	0.45 485	0.25 557	0.15 490	0.45 639	0.23 535	0.50 549	0.30 379	0.43 629	0.41 520	0.48 617	0.46 662	0.43 499	0.29 550	0.11 532	0.10 579	0.09 389	0.08 349	0.10 463	0.10 490

GANet-ADL	0.21 386	0.12 310	0.45 485	0.23 458	0.14 426	0.29 485	0.19 394	0.46 505	0.35 446	0.25 349	0.32 407	0.32 484	0.19 393	0.24 298	0.20 419	0.10 484	0.07 413	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.10 490

RAFT-RH_RVC	0.25 499	0.11 245	0.45 485	0.21 323	0.12 289	0.25 408	0.14 130	0.27 227	0.27 324	0.38 578	1.15 719	0.23 360	0.17 346	0.57 569	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.10 473	0.07 262	0.06 117	0.07 267

FENet	0.21 386	0.11 245	0.45 485	0.21 323	0.12 289	0.26 432	0.17 294	0.41 445	0.35 446	0.30 446	0.31 397	0.29 447	0.23 446	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

ETE_ROB	0.34 606	0.26 631	0.45 485	0.29 646	0.18 570	0.40 611	0.37 670	0.57 644	0.47 592	0.50 658	0.50 604	0.62 675	0.36 610	0.55 554	0.38 599	0.13 593	0.10 579	0.14 620	0.12 589	0.16 614	0.16 622

rvit_105_1	0.27 529	0.19 558	0.46 493	0.27 620	0.19 597	0.30 504	0.35 661	0.44 481	0.51 625	0.31 464	0.31 397	0.31 474	0.26 497	0.35 459	0.25 512	0.15 633	0.14 648	0.15 636	0.17 665	0.11 514	0.10 490

CoDeX	0.23 440	0.12 310	0.46 493	0.21 323	0.14 426	0.29 485	0.21 478	0.53 598	0.41 525	0.29 414	0.35 452	0.29 447	0.22 432	0.48 517	0.19 396	0.09 429	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.08 298	0.07 267

iRaft-Stereo_20w	0.19 344	0.10 162	0.46 493	0.19 180	0.13 374	0.25 408	0.19 394	0.52 586	0.19 167	0.29 414	0.21 272	0.22 338	0.20 404	0.28 384	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.08 298	0.08 355

RAFT-345	0.21 386	0.10 162	0.46 493	0.22 397	0.11 208	0.20 273	0.16 242	0.26 211	0.25 301	0.27 372	0.66 671	0.21 326	0.16 314	0.55 554	0.21 446	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.06 165

HGLStereo	0.27 529	0.14 438	0.46 493	0.24 516	0.21 624	0.33 545	0.23 535	0.50 549	0.42 533	0.35 538	0.48 598	0.41 572	0.33 591	0.45 506	0.33 579	0.11 532	0.10 579	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.12 555

GwcNet-RSSM	0.26 518	0.17 526	0.46 493	0.21 323	0.13 374	0.28 463	0.23 535	0.44 481	0.42 533	0.31 464	0.45 575	0.40 565	0.26 497	0.55 554	0.28 538	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.10 509	0.09 387	0.08 355

PS-NSSS	0.32 587	0.30 657	0.46 493	0.23 458	0.17 548	0.33 545	0.24 557	0.57 644	0.41 525	0.37 563	0.52 618	0.35 517	0.30 563	0.80 672	0.30 558	0.17 661	0.14 648	0.21 678	0.15 643	0.15 606	0.13 575

LALA_ROB	0.36 616	0.25 620	0.46 493	0.30 658	0.21 624	0.47 648	0.39 681	0.61 672	0.51 625	0.52 670	0.51 610	0.69 697	0.36 610	0.50 526	0.43 628	0.17 661	0.11 605	0.16 648	0.14 633	0.17 631	0.15 612

MWDA-net	0.29 563	0.21 586	0.47 501	0.25 557	0.21 624	0.35 574	0.32 643	0.44 481	0.47 592	0.38 578	0.40 511	0.33 493	0.38 623	0.54 551	0.40 614	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.10 490

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 192	0.21 586	0.47 501	0.17 59	0.12 289	0.15 73	0.14 130	0.24 167	0.16 93	0.11 79	0.14 151	0.12 147	0.10 97	0.14 39	0.10 11	0.06 53	0.06 270	0.06 59	0.08 349	0.05 7	0.07 267

G2L-Stereo	0.25 499	0.16 506	0.47 501	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.18 345	0.46 505	0.35 446	0.33 501	0.37 471	0.40 565	0.22 432	0.60 586	0.30 558	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.08 349	0.09 387	0.09 430

Anonymous_2	0.37 626	0.21 586	0.47 501	0.20 262	0.21 624	0.42 622	0.26 589	0.38 404	0.29 362	0.33 501	0.30 382	0.44 596	0.38 623	0.36 468	0.29 550	0.26 703	0.29 722	0.44 726	1.41 764	0.34 710	0.21 676

TRStereo	0.19 344	0.17 526	0.47 501	0.23 458	0.19 597	0.19 230	0.16 242	0.52 586	0.28 343	0.20 291	0.19 240	0.21 326	0.13 231	0.24 298	0.13 198	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.11 550	0.06 117	0.06 165

DEmStereo	0.26 518	0.09 98	0.47 501	0.19 180	0.12 289	0.30 504	0.25 575	0.28 250	0.36 459	0.36 555	0.58 645	0.25 387	0.48 671	0.53 544	0.44 633	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.06 117	0.07 267

CFNet_pseudo	0.23 440	0.13 384	0.47 501	0.19 180	0.13 374	0.26 432	0.16 242	0.44 481	0.44 557	0.29 414	0.37 471	0.38 538	0.23 446	0.29 404	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.08 349	0.11 514	0.09 430

BEATNet_4x	0.22 422	0.18 541	0.47 501	0.22 397	0.10 144	0.28 463	0.14 130	0.46 505	0.32 405	0.31 464	0.34 441	0.31 474	0.25 486	0.31 427	0.29 550	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.06 172	0.10 463	0.08 355

ccs_rob	0.23 440	0.13 384	0.47 501	0.20 262	0.13 374	0.26 432	0.17 294	0.44 481	0.44 557	0.29 414	0.37 471	0.38 538	0.23 446	0.29 404	0.21 446	0.09 429	0.06 270	0.11 532	0.08 349	0.11 514	0.09 430

DN-CSS_ROB	0.22 422	0.25 620	0.47 501	0.24 516	0.14 426	0.25 408	0.12 46	0.40 430	0.33 419	0.29 414	0.42 537	0.22 338	0.20 404	0.33 441	0.19 396	0.07 145	0.06 270	0.11 532	0.11 550	0.11 514	0.07 267

SGM-Forest	0.36 616	0.17 526	0.47 501	0.23 458	0.16 523	0.45 639	0.41 688	0.55 618	0.48 604	0.52 670	0.60 653	0.52 641	0.41 639	0.85 683	0.50 653	0.17 661	0.17 680	0.17 654	0.15 643	0.15 606	0.15 612
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
RT-IGEV	0.25 499	0.10 162	0.48 512	0.22 397	0.14 426	0.31 520	0.28 612	0.53 598	0.39 495	0.36 555	0.41 520	0.44 596	0.30 563	0.28 384	0.27 532	0.09 429	0.07 413	0.08 287	0.09 461	0.09 387	0.10 490

PCWNet_CMD	0.23 440	0.13 384	0.48 512	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.16 242	0.46 505	0.46 587	0.29 414	0.36 462	0.37 530	0.24 464	0.28 384	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.10 473	0.08 349	0.11 514	0.09 430

ToySt	0.24 471	0.16 506	0.48 512	0.21 323	0.13 374	0.29 485	0.29 619	0.39 416	0.39 495	0.27 372	0.35 452	0.39 550	0.31 580	0.31 427	0.29 550	0.08 322	0.09 544	0.10 473	0.11 550	0.11 514	0.10 490

DDUNet	0.41 647	0.50 713	0.48 512	0.44 711	0.39 708	0.46 641	0.32 643	0.50 549	0.43 541	0.45 640	0.52 618	0.57 661	0.36 610	0.48 517	0.33 579	0.33 720	0.21 701	0.55 732	0.25 701	0.37 716	0.32 712

ccnet	0.42 650	0.31 665	0.48 512	0.27 620	0.32 700	0.60 686	0.32 643	0.65 689	0.46 587	0.53 676	0.66 671	0.56 656	0.45 656	0.72 641	0.61 672	0.26 703	0.19 693	0.24 688	0.21 682	0.26 690	0.22 682

MSMDNet	0.23 440	0.13 384	0.48 512	0.20 262	0.13 374	0.28 463	0.16 242	0.46 505	0.46 587	0.29 414	0.36 462	0.37 530	0.24 464	0.28 384	0.20 419	0.09 429	0.06 270	0.09 389	0.08 349	0.11 514	0.09 430

DFGA-Net	0.23 440	0.24 615	0.49 518	0.22 397	0.15 490	0.25 408	0.17 294	0.39 416	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.21 326	0.17 346	0.59 582	0.28 538	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.08 355

ADStereo(finetuned)	0.19 344	0.13 384	0.49 518	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.34 341	0.39 495	0.29 414	0.31 397	0.18 276	0.31 580	0.21 252	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.06 117	0.07 267

UDG	0.40 645	0.46 704	0.49 518	0.40 703	0.35 704	0.47 648	0.27 596	0.54 608	0.47 592	0.39 594	0.45 575	0.59 666	0.44 653	0.46 509	0.39 607	0.26 703	0.19 693	0.48 728	0.22 691	0.34 710	0.26 699

AASNet	0.27 529	0.19 558	0.49 518	0.26 592	0.17 548	0.34 559	0.20 447	0.62 680	0.48 604	0.35 538	0.40 511	0.32 484	0.25 486	0.28 384	0.34 584	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.08 349	0.13 573	0.11 531

CrosDoStereo	0.31 578	0.10 162	0.49 518	0.18 116	0.12 289	0.22 340	1.11 754	0.34 341	0.37 470	0.38 578	0.61 660	0.28 436	0.46 662	0.61 593	0.57 661	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

DeepStereo_LL	0.31 578	0.10 162	0.49 518	0.18 116	0.12 289	0.22 340	1.11 754	0.34 341	0.37 470	0.38 578	0.61 660	0.28 436	0.46 662	0.61 593	0.57 661	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.07 267

LMCR-Stereo	0.26 518	0.18 541	0.49 518	0.28 643	0.14 426	0.36 581	0.23 535	0.54 608	0.34 429	0.39 594	0.40 511	0.29 447	0.29 548	0.37 471	0.27 532	0.11 532	0.07 413	0.09 389	0.07 262	0.13 573	0.09 430

sCroCo_RVC	0.18 295	0.14 438	0.49 518	0.27 620	0.18 570	0.22 340	0.17 294	0.27 227	0.23 267	0.14 183	0.22 286	0.17 263	0.14 269	0.21 252	0.15 273	0.10 484	0.11 605	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

MMNet	0.27 529	0.14 438	0.49 518	0.24 516	0.17 548	0.47 648	0.22 508	0.45 494	0.51 625	0.39 594	0.41 520	0.36 522	0.33 591	0.39 482	0.34 584	0.08 322	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.08 355

GANet	0.36 616	0.22 601	0.49 518	0.29 646	0.17 548	0.41 615	0.38 676	0.57 644	0.45 569	0.46 644	0.75 686	0.55 652	0.40 635	0.94 700	0.41 623	0.13 593	0.13 637	0.13 593	0.11 550	0.14 591	0.11 531

NCCL2	0.35 611	0.26 631	0.49 518	0.36 690	0.22 641	0.41 615	0.41 688	0.53 598	0.42 533	0.47 651	0.46 585	0.61 673	0.39 630	0.55 554	0.37 595	0.16 649	0.13 637	0.21 678	0.21 682	0.16 614	0.16 622

rvit_stereo_0075_2	0.24 471	0.17 526	0.50 529	0.26 592	0.22 641	0.22 340	0.15 188	0.40 430	0.35 446	0.27 372	0.37 471	0.29 447	0.20 404	0.28 384	0.19 396	0.17 661	0.12 625	0.19 672	0.12 589	0.13 573	0.13 575

DualNet (step1)	0.28 550	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.39 482	0.23 489	0.23 690	0.09 544	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

test_sample9	0.42 650	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.51 567	0.38 485	0.37 563	0.34 441	0.37 530	0.30 563	0.66 621	0.91 705	0.23 690	1.82 770	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

test_sample8	0.49 675	0.19 558	0.50 529	0.18 116	0.16 523	0.34 559	0.20 447	0.55 618	0.34 429	0.62 689	0.38 486	1.15 724	0.67 704	0.66 621	0.91 705	0.23 690	1.82 770	0.28 702	0.24 696	0.18 645	0.16 622

CFNet_ucs	0.24 471	0.13 384	0.50 529	0.20 262	0.15 490	0.28 463	0.17 294	0.49 538	0.45 569	0.32 486	0.42 537	0.39 550	0.22 432	0.31 427	0.21 446	0.11 532	0.08 505	0.12 571	0.09 461	0.12 555	0.11 531

4D-IteraStereo	0.17 269	0.16 506	0.50 529	0.21 323	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.28 250	0.28 343	0.23 324	0.20 257	0.20 312	0.11 141	0.19 201	0.14 237	0.06 53	0.04 2	0.10 473	0.08 349	0.08 298	0.06 165

anonymousa	0.23 440	0.11 245	0.50 529	0.21 323	0.16 523	0.31 520	0.20 447	0.36 384	0.35 446	0.32 486	0.50 604	0.39 550	0.26 497	0.22 272	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.09 389	0.11 550	0.07 206	0.08 355

RAFT + AFF	0.27 529	0.23 611	0.50 529	0.25 557	0.17 548	0.30 504	0.33 655	0.52 586	0.40 513	0.28 385	0.30 382	0.30 464	0.31 580	0.62 601	0.24 502	0.09 429	0.10 579	0.11 532	0.10 509	0.11 514	0.11 531

AANet_RVC	0.31 578	0.22 601	0.50 529	0.23 458	0.14 426	0.30 504	0.24 557	0.47 515	0.54 644	0.38 578	0.60 653	0.43 585	0.29 548	0.87 686	0.40 614	0.11 532	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.09 387	0.09 430

SGM_RVC	0.50 679	0.19 558	0.50 529	0.25 557	0.15 490	0.69 697	0.39 681	0.68 704	0.82 705	0.95 722	0.84 697	1.13 721	0.76 712	1.16 723	0.60 671	0.16 649	0.16 673	0.16 648	0.16 655	0.16 614	0.17 635
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DStereoO	0.46 666	0.32 671	0.51 539	0.36 690	0.29 695	0.38 596	0.45 697	0.55 618	0.60 666	0.47 651	0.49 600	0.48 617	0.73 711	0.59 582	0.69 686	0.81 748	0.18 686	0.38 721	0.19 677	0.46 722	0.20 667

DStereoRT	0.35 611	0.13 384	0.51 539	0.25 557	0.16 523	0.42 622	0.19 394	0.48 528	0.39 495	0.30 446	0.39 500	0.24 375	0.39 630	0.64 610	0.30 558	0.08 322	0.07 413	1.54 763	0.41 728	0.08 298	0.11 531

ASMatch	0.23 440	0.11 245	0.51 539	0.24 516	0.14 426	0.19 230	0.17 294	0.31 300	0.28 343	0.28 385	0.68 675	0.27 420	0.26 497	0.50 526	0.22 468	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.11 531

SFCPSM	0.22 422	0.10 162	0.51 539	0.21 323	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.55 618	0.39 495	0.29 414	0.32 407	0.23 360	0.21 414	0.27 369	0.19 396	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.08 355

CCAANet	0.25 499	0.13 384	0.51 539	0.22 397	0.15 490	0.29 485	0.17 294	0.49 538	0.37 470	0.26 362	0.49 600	0.32 484	0.24 464	0.62 601	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.10 473	0.10 509	0.08 298	0.10 490

RP	0.35 611	0.22 601	0.51 539	0.31 664	0.24 662	0.37 588	0.28 612	0.50 549	0.58 660	0.40 604	0.63 666	0.61 673	0.47 665	0.61 593	0.39 607	0.16 649	0.15 664	0.17 654	0.15 643	0.17 631	0.17 635

DISCO	0.32 587	0.13 384	0.51 539	0.25 557	0.16 523	0.48 654	0.25 575	0.50 549	0.57 656	0.37 563	0.45 575	0.62 675	0.36 610	0.64 610	0.49 647	0.09 429	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.12 555	0.11 531

DCVSM-stereo	0.24 471	0.13 384	0.52 546	0.20 262	0.14 426	0.26 432	0.13 92	0.34 341	0.34 429	0.41 613	0.33 430	0.47 611	0.29 548	0.30 420	0.22 468	0.10 484	0.10 579	0.11 532	0.10 509	0.12 555	0.15 612

DCANet-4	0.19 344	0.10 162	0.52 546	0.19 180	0.09 67	0.19 230	0.18 345	0.36 384	0.39 495	0.29 414	0.30 382	0.17 263	0.22 432	0.20 225	0.18 362	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.05 7	0.07 267

MIPNet	0.21 386	0.15 477	0.52 546	0.21 323	0.12 289	0.27 443	0.20 447	0.45 494	0.37 470	0.30 446	0.23 297	0.19 296	0.24 464	0.27 369	0.19 396	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

HHNet	0.22 422	0.12 310	0.52 546	0.18 116	0.18 570	0.20 273	0.20 447	0.34 341	0.31 393	0.32 486	0.59 648	0.20 312	0.21 414	0.24 298	0.31 566	0.08 322	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.11 531

IPLG	0.21 386	0.15 477	0.53 550	0.21 323	0.12 289	0.28 463	0.17 294	0.42 459	0.30 379	0.33 501	0.32 407	0.15 228	0.17 346	0.50 526	0.21 446	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 616	0.36 681	0.53 550	0.34 679	0.19 597	0.51 663	0.24 557	0.55 618	0.38 485	0.41 613	0.47 592	0.47 611	0.27 516	0.73 643	0.30 558	0.36 723	0.19 693	0.27 694	0.17 665	0.26 690	0.23 689

CBMV_ROB	0.33 597	0.18 541	0.53 550	0.21 323	0.14 426	0.33 545	0.20 447	0.51 567	0.45 569	0.51 663	0.55 633	0.45 601	0.42 648	0.71 635	0.32 572	0.18 672	0.19 693	0.23 686	0.21 682	0.14 591	0.15 612

HLF11	0.19 344	0.14 438	0.54 553	0.15 7	0.12 289	0.21 307	0.12 46	0.37 396	0.24 285	0.20 291	0.29 366	0.18 276	0.18 377	0.37 471	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.09 430

UGAM-zero	0.23 440	0.10 162	0.54 553	0.19 180	0.13 374	0.21 307	0.14 130	0.44 481	0.22 241	0.28 385	0.28 352	0.51 635	0.33 591	0.65 617	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.06 117	0.07 267

STrans-v2	0.24 471	0.13 384	0.54 553	0.21 323	0.12 289	0.23 365	0.21 478	0.47 515	0.28 343	0.31 464	0.42 537	0.36 522	0.35 606	0.62 601	0.23 489	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.06 165

NVstereo2D	0.31 578	0.16 506	0.54 553	0.24 516	0.22 641	0.42 622	0.28 612	0.58 653	0.56 653	0.28 385	0.38 486	0.40 565	0.30 563	0.71 635	0.28 538	0.13 593	0.08 505	0.13 593	0.10 509	0.19 654	0.16 622

FBW_ROB	0.43 655	0.26 631	0.54 553	0.31 664	0.20 616	0.51 663	0.32 643	0.70 707	0.60 666	0.59 685	0.55 633	0.65 686	0.41 639	1.40 738	0.51 655	0.13 593	0.17 680	0.21 678	0.16 655	0.17 631	0.18 648

PSMNet_ROB	0.33 597	0.24 615	0.54 553	0.31 664	0.21 624	0.42 622	0.43 693	0.59 659	0.47 592	0.37 563	0.44 562	0.49 623	0.31 580	0.64 610	0.43 628	0.14 618	0.10 579	0.15 636	0.14 633	0.13 573	0.11 531

CBMV	0.33 597	0.21 586	0.54 553	0.23 458	0.13 374	0.42 622	0.33 655	0.53 598	0.48 604	0.52 670	0.49 600	0.50 631	0.41 639	0.56 565	0.31 566	0.15 633	0.16 673	0.18 663	0.16 655	0.13 573	0.13 575
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ManiGeoR	0.18 295	0.15 477	0.55 560	0.15 7	0.11 208	0.21 307	0.14 130	0.39 416	0.27 324	0.19 282	0.24 311	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.08 355

HLf10	0.18 295	0.15 477	0.55 560	0.15 7	0.11 208	0.21 307	0.14 130	0.39 416	0.27 324	0.19 282	0.24 311	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.08 355

HLf8	0.19 344	0.16 506	0.55 560	0.15 7	0.12 289	0.24 388	0.14 130	0.40 430	0.31 393	0.20 291	0.26 335	0.18 276	0.15 289	0.35 459	0.17 333	0.10 484	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.09 387	0.09 430

MyStereo04	0.23 440	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.49 538	0.52 634	0.28 385	0.23 297	0.27 420	0.23 446	0.30 420	0.22 468	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

HH	0.18 295	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.34 341	0.19 167	0.20 291	0.24 311	0.34 503	0.18 377	0.29 404	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.06 165

HanStereo	0.18 295	0.12 310	0.55 560	0.22 397	0.12 289	0.18 194	0.18 345	0.34 341	0.19 167	0.20 291	0.24 311	0.34 503	0.18 377	0.29 404	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.07 262	0.07 206	0.06 165

CIPLG	0.21 386	0.21 586	0.55 560	0.23 458	0.15 490	0.25 408	0.20 447	0.35 365	0.29 362	0.31 464	0.33 430	0.22 338	0.15 289	0.26 349	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

TransformOpticalFlow	0.24 471	0.13 384	0.56 567	0.23 458	0.11 208	0.21 307	0.19 394	0.40 430	0.32 405	0.30 446	0.43 551	0.36 522	0.31 580	0.61 593	0.20 419	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.06 117	0.07 267

test_xeample3	0.16 247	0.11 245	0.56 567	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.35 365	0.20 199	0.16 235	0.12 91	0.13 172	0.12 179	0.24 298	0.15 273	0.07 145	0.06 270	0.07 178	0.08 349	0.07 206	0.07 267

AF-Net	0.37 626	0.26 631	0.56 567	0.32 670	0.23 654	0.41 615	0.29 619	0.61 672	0.64 677	0.42 623	0.68 675	0.65 686	0.49 672	0.57 569	0.44 633	0.15 633	0.11 605	0.19 672	0.14 633	0.15 606	0.13 575

GCST	0.47 669	0.60 724	0.57 570	1.04 750	0.48 721	0.38 596	0.11 28	0.40 430	0.32 405	0.41 613	0.34 441	0.29 447	0.17 346	0.46 509	0.19 396	0.69 740	0.42 735	0.79 745	0.62 747	0.62 730	0.46 726

MyStereo06	0.20 365	0.12 310	0.57 570	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.40 430	0.21 221	0.30 446	0.24 311	0.31 474	0.18 377	0.22 272	0.18 362	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

MyStereo05	0.23 440	0.12 310	0.57 570	0.21 323	0.14 426	0.25 408	0.23 535	0.48 528	0.52 634	0.31 464	0.23 297	0.25 387	0.22 432	0.30 420	0.21 446	0.07 145	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.08 298	0.08 355

rrr	0.17 269	0.11 245	0.57 570	0.19 180	0.12 289	0.20 273	0.18 345	0.35 365	0.22 241	0.15 206	0.12 91	0.14 206	0.12 179	0.28 384	0.14 237	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.07 267

PFNet	0.23 440	0.10 162	0.57 570	0.24 516	0.14 426	0.22 340	0.19 394	0.39 416	0.33 419	0.35 538	0.32 407	0.27 420	0.19 393	0.64 610	0.22 468	0.09 429	0.05 42	0.09 389	0.07 262	0.08 298	0.07 267

YMNet	0.32 587	0.22 601	0.58 575	0.27 620	0.23 654	0.48 654	0.27 596	0.51 567	0.45 569	0.48 655	0.56 640	0.51 635	0.30 563	0.39 482	0.40 614	0.13 593	0.16 673	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

YMNet_1	0.32 587	0.22 601	0.58 575	0.27 620	0.23 654	0.48 654	0.27 596	0.51 567	0.45 569	0.48 655	0.56 640	0.51 635	0.30 563	0.39 482	0.40 614	0.13 593	0.16 673	0.13 593	0.12 589	0.13 573	0.12 555

LL-Strereo	0.29 563	0.25 620	0.58 575	0.25 557	0.21 624	0.23 365	0.24 557	0.55 618	0.42 533	0.34 521	0.32 407	0.41 572	0.40 635	0.94 700	0.23 489	0.08 322	0.07 413	0.11 532	0.09 461	0.09 387	0.09 430

GwcNet-ADL	0.22 422	0.14 438	0.58 575	0.24 516	0.13 374	0.22 340	0.23 535	0.49 538	0.40 513	0.27 372	0.29 366	0.30 464	0.20 404	0.26 349	0.23 489	0.09 429	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.09 387	0.09 430

sAnonymous2	0.20 365	0.21 586	0.58 575	0.24 516	0.17 548	0.22 340	0.19 394	0.34 341	0.28 343	0.17 255	0.19 240	0.17 263	0.16 314	0.17 138	0.14 237	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.23 676	0.17 635

CroCo_RVC	0.20 365	0.21 586	0.58 575	0.24 516	0.17 548	0.22 340	0.19 394	0.34 341	0.28 343	0.17 255	0.19 240	0.17 263	0.16 314	0.17 138	0.14 237	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.23 676	0.17 635

RYNet	0.37 626	0.18 541	0.59 581	0.25 557	0.28 685	0.61 687	0.32 643	0.59 659	0.59 661	0.41 613	0.38 486	0.57 661	0.39 630	0.87 686	0.53 659	0.11 532	0.08 505	0.12 571	0.11 550	0.18 645	0.18 648

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 529	0.21 586	0.59 581	0.25 557	0.18 570	0.29 485	0.22 508	0.50 549	0.40 513	0.38 578	0.41 520	0.43 585	0.27 516	0.43 499	0.29 550	0.11 532	0.08 505	0.10 473	0.10 509	0.10 463	0.11 531
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
IPLGR_C	0.21 386	0.22 601	0.60 583	0.23 458	0.15 490	0.24 388	0.20 447	0.35 365	0.29 362	0.31 464	0.32 407	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

DANet	0.35 611	0.23 611	0.60 583	0.36 690	0.22 641	0.39 605	0.25 575	0.48 528	0.43 541	0.52 670	0.50 604	0.59 666	0.41 639	0.76 658	0.49 647	0.13 593	0.11 605	0.14 620	0.12 589	0.17 631	0.15 612
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PWCDC_ROB	0.38 633	0.30 657	0.60 583	0.33 676	0.20 616	0.42 622	0.19 394	0.58 653	0.89 714	0.42 623	1.26 724	0.36 522	0.34 600	0.50 526	0.38 599	0.18 672	0.11 605	0.11 532	0.09 461	0.19 654	0.13 575

IPLGR	0.21 386	0.13 384	0.61 586	0.21 323	0.11 208	0.25 408	0.18 345	0.41 445	0.37 470	0.28 385	0.27 344	0.21 326	0.19 393	0.37 471	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.07 206	0.06 165

FCDSN-DC	0.63 701	0.31 665	0.61 586	0.36 690	0.30 696	0.65 691	0.37 670	0.66 695	0.68 686	1.14 734	1.54 738	1.71 740	1.26 740	0.92 696	0.64 680	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.27 695	0.27 704
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DMCA-RVC	0.27 529	0.21 586	0.61 586	0.28 643	0.17 548	0.29 485	0.21 478	0.42 459	0.35 446	0.40 604	0.37 471	0.39 550	0.36 610	0.43 499	0.30 558	0.13 593	0.10 579	0.15 636	0.11 550	0.13 573	0.10 490

STTStereo	0.28 550	0.20 571	0.61 586	0.25 557	0.17 548	0.29 485	0.24 557	0.47 515	0.39 495	0.39 594	0.41 520	0.44 596	0.28 533	0.40 491	0.28 538	0.13 593	0.12 625	0.13 593	0.16 655	0.12 555	0.11 531

DRN-Test	0.33 597	0.17 526	0.61 586	0.27 620	0.19 597	0.46 641	0.29 619	0.65 689	0.51 625	0.47 651	0.46 585	0.44 596	0.34 600	0.62 601	0.41 623	0.12 572	0.08 505	0.13 593	0.12 589	0.12 555	0.10 490

StereoDRNet	0.32 587	0.22 601	0.61 586	0.27 620	0.21 624	0.42 622	0.30 630	0.61 672	0.48 604	0.46 644	0.39 500	0.48 617	0.30 563	0.57 569	0.40 614	0.11 532	0.09 544	0.12 571	0.11 550	0.12 555	0.10 490

iResNet	0.24 471	0.18 541	0.61 586	0.25 557	0.11 208	0.29 485	0.21 478	0.42 459	0.43 541	0.33 501	0.43 551	0.27 420	0.22 432	0.34 448	0.26 526	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

MSMD_ROB	0.60 699	0.33 673	0.61 586	0.30 658	0.25 670	0.86 716	0.35 661	0.55 618	0.67 683	1.10 732	1.49 734	1.76 741	0.97 729	0.88 689	0.49 647	0.23 690	0.21 701	0.27 694	0.27 710	0.25 682	0.24 695

DispNO	0.27 529	0.18 541	0.62 594	0.23 458	0.17 548	0.25 408	0.22 508	0.45 494	0.41 525	0.32 486	0.39 500	0.38 538	0.27 516	0.77 664	0.27 532	0.09 429	0.07 413	0.10 473	0.10 509	0.08 298	0.08 355

ACRE	0.21 386	0.20 571	0.62 594	0.23 458	0.15 490	0.24 388	0.20 447	0.35 365	0.28 343	0.31 464	0.32 407	0.22 338	0.15 289	0.25 329	0.20 419	0.08 322	0.07 413	0.07 178	0.07 262	0.08 298	0.08 355

NaN_ROB	0.41 647	0.28 642	0.62 594	0.30 658	0.19 597	0.51 663	0.47 705	0.58 653	0.59 661	0.56 681	0.47 592	0.49 623	0.41 639	1.21 727	0.64 680	0.12 572	0.18 686	0.12 571	0.13 618	0.11 514	0.14 599

WQFJA1++	0.44 661	0.07 4	0.63 597	0.18 116	0.13 374	0.15 73	0.11 28	0.20 85	0.11 15	2.05 760	0.12 91	0.23 360	0.11 141	0.17 138	0.12 135	0.08 322	0.05 42	0.06 59	0.05 81	4.20 770	0.07 267

PAM_32	0.23 440	0.10 162	0.63 597	0.21 323	0.14 426	0.33 545	0.19 394	0.36 384	0.23 267	0.29 414	0.28 352	0.56 656	0.28 533	0.27 369	0.18 362	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.09 461	0.07 206	0.09 430

PAM	0.23 440	0.10 162	0.63 597	0.22 397	0.15 490	0.34 559	0.21 478	0.37 396	0.22 241	0.31 464	0.27 344	0.55 652	0.26 497	0.26 349	0.17 333	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.09 461	0.07 206	0.09 430

MyStereo8	0.22 422	0.15 477	0.63 597	0.21 323	0.17 548	0.31 520	0.16 242	0.36 384	0.32 405	0.28 385	0.36 462	0.25 387	0.18 377	0.25 329	0.28 538	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.12 555

gwcnet-sp	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

scenet	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

ssnet	0.24 471	0.13 384	0.63 597	0.22 397	0.14 426	0.34 559	0.22 508	0.44 481	0.39 495	0.35 538	0.34 441	0.27 420	0.27 516	0.35 459	0.25 512	0.09 429	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.09 387	0.09 430

Anonymous3	0.23 440	0.18 541	0.63 597	0.27 620	0.18 570	0.41 615	0.23 535	0.43 473	0.35 446	0.23 324	0.27 344	0.20 312	0.18 377	0.27 369	0.18 362	0.12 572	0.11 605	0.10 473	0.10 509	0.11 514	0.12 555

TestStereo_HLe17	0.19 344	0.17 526	0.64 605	0.16 26	0.11 208	0.21 307	0.17 294	0.40 430	0.30 379	0.19 282	0.25 323	0.17 263	0.15 289	0.38 477	0.17 333	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.08 298	0.07 267

RGC	0.39 638	0.32 671	0.64 605	0.34 679	0.27 679	0.40 611	0.29 619	0.57 644	0.53 639	0.45 640	0.64 668	0.62 675	0.45 656	0.72 641	0.39 607	0.15 633	0.15 664	0.21 678	0.20 679	0.18 645	0.19 655

IGEV-FE	0.18 295	0.10 162	0.65 607	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.34 341	0.19 167	0.28 385	0.22 286	0.27 420	0.13 231	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

IGEV_Zeroshot_test	0.18 295	0.10 162	0.65 607	0.20 262	0.12 289	0.19 230	0.15 188	0.34 341	0.19 167	0.28 385	0.22 286	0.27 420	0.13 231	0.23 282	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.06 165

stereogan	0.37 626	0.17 526	0.65 607	0.27 620	0.22 641	0.62 689	0.26 589	0.59 659	0.63 676	0.43 629	0.60 653	0.67 691	0.42 648	0.68 626	0.35 588	0.13 593	0.14 648	0.14 620	0.12 589	0.19 654	0.17 635

CC-Net-ROB	0.43 655	0.47 706	0.65 607	0.37 696	0.23 654	0.51 663	0.29 619	0.66 695	0.49 613	0.46 644	0.51 610	0.48 617	0.38 623	0.96 704	0.35 588	0.34 721	0.23 710	0.55 732	0.25 701	0.31 706	0.20 667

WCMA_ROB	0.51 683	0.21 586	0.65 607	0.25 557	0.21 624	0.58 680	0.32 643	0.54 608	0.55 650	0.95 722	1.40 729	1.28 729	0.81 717	0.73 643	0.62 674	0.18 672	0.15 664	0.15 636	0.15 643	0.19 654	0.19 655

PSMNet-RUCA	0.37 626	0.41 698	0.66 612	0.46 715	0.41 711	0.34 559	0.25 575	0.57 644	0.45 569	0.39 594	0.52 618	0.43 585	0.33 591	0.41 493	0.29 550	0.25 702	0.14 648	0.33 716	0.21 682	0.31 706	0.22 682

FC-DCNN v2	0.71 710	0.30 657	0.67 613	0.32 670	0.27 679	0.84 714	0.39 681	0.84 728	0.85 713	1.44 747	1.64 741	2.09 745	1.28 742	1.06 714	0.80 696	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.26 690	0.25 697

SQANet	0.40 645	0.48 708	0.67 613	0.48 717	0.39 708	0.48 654	0.22 508	0.51 567	0.43 541	0.40 604	0.47 592	0.47 611	0.33 591	0.54 551	0.32 572	0.36 723	0.15 664	0.40 724	0.21 682	0.45 721	0.31 709

CBFPSM	0.27 529	0.16 506	0.67 613	0.20 262	0.14 426	0.38 596	0.25 575	0.40 430	0.36 459	0.33 501	0.36 462	0.56 656	0.38 623	0.32 434	0.38 599	0.08 322	0.08 505	0.07 178	0.08 349	0.09 387	0.11 531

PDISCO_ROB	0.43 655	0.30 657	0.67 613	0.43 707	0.36 706	0.67 694	0.32 643	0.72 710	0.76 698	0.43 629	0.53 625	0.63 683	0.40 635	0.66 621	0.47 644	0.21 683	0.12 625	0.21 678	0.19 677	0.25 682	0.20 667

MeshStereo	0.58 695	0.27 639	0.67 613	0.22 397	0.17 548	0.66 693	0.37 670	0.78 717	0.61 670	1.47 751	1.30 725	1.65 738	0.79 714	1.12 720	0.59 667	0.17 661	0.17 680	0.17 654	0.14 633	0.17 631	0.14 599
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
Nwc_Net	0.37 626	0.25 620	0.68 618	0.31 664	0.24 662	0.44 633	0.30 630	0.65 689	0.50 621	0.37 563	0.69 679	0.58 664	0.45 656	0.60 586	0.40 614	0.15 633	0.12 625	0.19 672	0.21 682	0.14 591	0.13 575

UNet	0.28 550	0.14 438	0.69 619	0.23 458	0.20 616	0.44 633	0.22 508	0.50 549	0.40 513	0.34 521	0.39 500	0.43 585	0.33 591	0.40 491	0.31 566	0.09 429	0.07 413	0.10 473	0.08 349	0.10 463	0.08 355

NCC-stereo	0.39 638	0.25 620	0.69 619	0.32 670	0.28 685	0.46 641	0.36 666	0.65 689	0.52 634	0.40 604	0.57 643	0.56 656	0.47 665	0.73 643	0.45 636	0.17 661	0.14 648	0.18 663	0.25 701	0.16 614	0.16 622

Abc-Net	0.39 638	0.25 620	0.69 619	0.32 670	0.28 685	0.46 641	0.36 666	0.65 689	0.52 634	0.40 604	0.57 643	0.56 656	0.47 665	0.73 643	0.45 636	0.17 661	0.14 648	0.18 663	0.25 701	0.16 614	0.16 622
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
GANetREF_RVC	0.43 655	0.47 706	0.69 619	0.38 698	0.20 616	0.51 663	0.48 709	0.66 695	0.66 680	0.46 644	0.46 585	0.50 631	0.44 653	0.90 694	0.39 607	0.27 708	0.21 701	0.32 712	0.18 672	0.27 695	0.22 682
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FC-DCNN	0.70 709	0.30 657	0.69 619	0.32 670	0.27 679	0.81 713	0.39 681	0.79 720	0.82 705	1.41 743	1.58 740	1.98 743	1.26 740	1.02 711	0.77 692	0.24 699	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.26 690	0.26 699

PWC_ROB	0.38 633	0.29 650	0.69 619	0.25 557	0.20 616	0.38 596	0.19 394	0.58 653	0.67 683	0.57 683	0.85 698	0.51 635	0.40 635	0.71 635	0.52 656	0.13 593	0.09 544	0.14 620	0.10 509	0.17 631	0.14 599

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 192	0.19 558	0.70 625	0.17 59	0.12 289	0.13 35	0.14 130	0.24 167	0.17 124	0.10 49	0.12 91	0.10 72	0.10 97	0.13 17	0.10 11	0.05 9	0.05 42	0.06 59	0.07 262	0.05 7	0.07 267

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 365	0.72 733	0.70 625	0.17 59	0.08 34	0.15 73	0.15 188	0.18 49	0.16 93	0.13 152	0.12 91	0.09 37	0.08 19	0.16 119	0.13 198	0.35 722	0.04 2	0.08 287	0.07 262	0.11 514	0.23 689

anonymity	0.56 690	0.54 720	0.70 625	0.47 716	0.61 733	0.56 676	0.43 693	0.69 705	0.49 613	0.63 691	0.55 633	0.54 650	0.60 692	0.61 593	0.57 661	0.55 733	0.53 749	0.50 729	0.54 740	0.51 723	0.56 731

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 571	0.20 571	0.70 625	0.21 323	0.17 548	0.46 641	0.27 596	0.50 549	0.49 613	0.42 623	0.55 633	0.43 585	0.30 563	0.46 509	0.38 599	0.09 429	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.11 514	0.10 490

APVNet	0.36 616	0.20 571	0.70 625	0.26 592	0.22 641	0.52 672	0.35 661	0.61 672	0.44 557	0.38 578	0.52 618	0.48 617	0.38 623	0.84 681	0.46 642	0.13 593	0.14 648	0.15 636	0.16 655	0.16 614	0.15 612

TCMNet	0.33 597	0.23 611	0.72 630	0.29 646	0.30 696	0.40 611	0.28 612	0.50 549	0.47 592	0.37 563	0.45 575	0.40 565	0.29 548	0.60 586	0.39 607	0.14 618	0.13 637	0.15 636	0.14 633	0.17 631	0.15 612

HBP-ISP	0.33 597	0.30 657	0.72 630	0.22 397	0.16 523	0.32 534	0.22 508	0.54 608	0.44 557	0.41 613	0.49 600	0.33 493	0.38 623	0.73 643	0.25 512	0.18 672	0.19 693	0.24 688	0.20 679	0.16 614	0.13 575

ADLNet2	0.30 571	0.17 526	0.72 630	0.23 458	0.17 548	0.36 581	0.24 557	0.52 586	0.51 625	0.32 486	0.38 486	0.45 601	0.30 563	0.69 628	0.35 588	0.10 484	0.08 505	0.09 389	0.09 461	0.12 555	0.10 490

iResNetv2_ROB	0.27 529	0.26 631	0.72 630	0.23 458	0.13 374	0.29 485	0.18 345	0.52 586	0.49 613	0.37 563	0.45 575	0.39 550	0.25 486	0.34 448	0.20 419	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.05 81	0.12 555	0.09 430

FAT-Stereo	0.36 616	0.18 541	0.73 634	0.26 592	0.18 570	0.33 545	0.29 619	0.60 668	0.59 661	0.46 644	0.60 653	0.60 669	0.50 674	0.61 593	0.34 584	0.13 593	0.14 648	0.13 593	0.12 589	0.14 591	0.18 648

FADNet	0.32 587	0.36 681	0.74 635	0.23 458	0.22 641	0.37 588	0.19 394	0.53 598	0.48 604	0.32 486	0.36 462	0.43 585	0.32 588	0.64 610	0.25 512	0.16 649	0.16 673	0.14 620	0.16 655	0.24 680	0.19 655

MANE	1.41 742	0.36 681	0.74 635	0.43 707	0.41 711	2.16 752	0.80 738	2.39 762	3.38 762	2.22 762	3.06 763	3.54 759	2.73 761	2.15 754	1.94 753	0.28 712	0.27 718	0.30 708	0.46 730	0.28 700	0.34 714

TestStereo_HL3	0.21 386	0.13 384	0.77 637	0.17 59	0.11 208	0.23 365	0.16 242	0.34 341	0.20 199	0.27 372	0.38 486	0.23 360	0.19 393	0.41 493	0.14 237	0.08 322	0.06 270	0.07 178	0.06 172	0.07 206	0.08 355

Select-FE	0.23 440	0.14 438	0.78 638	0.22 397	0.18 570	0.22 340	0.13 92	0.43 473	0.26 313	0.28 385	0.33 430	0.39 550	0.29 548	0.27 369	0.19 396	0.08 322	0.07 413	0.08 287	0.13 618	0.08 298	0.12 555

ARAFT	0.24 471	0.21 586	0.78 638	0.22 397	0.12 289	0.29 485	0.24 557	0.43 473	0.32 405	0.33 501	0.28 352	0.28 436	0.19 393	0.49 522	0.18 362	0.07 145	0.06 270	0.12 571	0.11 550	0.09 387	0.06 165

Syn2CoEx	0.36 616	0.31 665	0.78 638	0.34 679	0.21 624	0.41 615	0.28 612	0.61 672	0.49 613	0.42 623	0.56 640	0.45 601	0.44 653	0.69 628	0.38 599	0.17 661	0.14 648	0.15 636	0.12 589	0.13 573	0.12 555

FADNet-RVC	0.31 578	0.35 678	0.78 638	0.25 557	0.20 616	0.33 545	0.20 447	0.49 538	0.40 513	0.34 521	0.39 500	0.41 572	0.29 548	0.63 608	0.31 566	0.13 593	0.14 648	0.14 620	0.15 643	0.19 654	0.19 655

RTSC	0.39 638	0.28 642	0.78 638	0.27 620	0.18 570	0.49 659	0.22 508	0.59 659	0.84 712	0.55 680	0.53 625	0.49 623	0.36 610	0.67 625	0.82 697	0.13 593	0.10 579	0.11 532	0.12 589	0.17 631	0.17 635

CSAN	0.50 679	0.35 678	0.78 638	0.36 690	0.23 654	0.56 676	0.59 721	0.61 672	0.70 690	0.64 693	0.78 690	0.65 686	0.60 692	1.38 737	0.62 674	0.21 683	0.17 680	0.20 676	0.20 679	0.18 645	0.18 648

pmcnn	0.50 679	0.20 571	0.78 638	0.24 516	0.26 675	0.39 605	0.30 630	0.51 567	0.50 621	0.54 678	1.23 723	2.52 752	0.37 619	0.77 664	0.95 708	0.08 322	0.06 270	0.06 59	0.05 81	0.10 463	0.08 355

ACV-stereo	0.29 563	0.18 541	0.79 645	0.23 458	0.16 523	0.47 648	0.19 394	0.36 384	0.34 429	0.29 414	0.33 430	0.67 691	0.42 648	0.54 551	0.30 558	0.10 484	0.09 544	0.09 389	0.09 461	0.10 463	0.11 531

Wz-Net-MNSev	0.36 616	0.26 631	0.79 645	0.26 592	0.21 624	0.59 683	0.38 676	0.55 618	0.56 653	0.48 655	0.54 628	0.53 646	0.36 610	0.60 586	0.44 633	0.11 532	0.09 544	0.11 532	0.11 550	0.15 606	0.13 575

SGM-ForestM	1.36 740	0.28 642	0.79 645	0.26 592	0.16 523	2.26 754	1.00 749	1.42 745	1.46 751	2.38 763	2.05 750	5.95 767	2.66 760	2.95 757	2.46 758	0.17 661	0.18 686	0.18 663	0.18 672	0.15 606	0.18 648

DStereoFS	0.84 723	0.66 730	0.80 648	0.53 727	0.50 723	1.23 736	0.55 716	0.94 733	1.32 745	0.89 713	1.32 726	1.04 718	2.32 758	1.29 733	1.14 722	0.31 718	0.35 730	0.30 708	0.39 726	0.34 710	0.60 737

FINET	0.34 606	0.27 639	0.80 648	0.24 516	0.24 662	0.36 581	0.34 657	0.54 608	0.72 693	0.39 594	0.47 592	0.32 484	0.30 563	0.51 531	0.32 572	0.19 678	0.17 680	0.13 593	0.12 589	0.18 645	0.16 622

SAMSARA	0.56 690	0.39 693	0.80 648	0.60 730	0.46 719	1.00 724	1.23 758	0.67 701	0.68 686	0.71 701	0.54 628	0.89 711	0.57 687	0.81 676	0.62 674	0.19 678	0.22 705	0.18 663	0.18 672	0.27 695	0.25 697

zero-FE	0.16 247	0.08 45	0.81 651	0.19 180	0.18 570	0.12 28	0.15 188	0.19 63	0.19 167	0.10 49	0.10 48	0.13 172	0.12 179	0.21 252	0.19 396	0.08 322	0.05 42	0.07 178	0.05 81	0.19 654	0.06 165

fast-acv-ft	0.31 578	0.20 571	0.81 651	0.24 516	0.18 570	0.46 641	0.27 596	0.41 445	0.49 613	0.39 594	0.55 633	0.49 623	0.35 606	0.37 471	0.38 599	0.11 532	0.11 605	0.11 532	0.12 589	0.12 555	0.09 430

edge stereo	0.39 638	0.22 601	0.81 651	0.27 620	0.22 641	0.37 588	0.24 557	0.56 634	0.54 644	0.53 676	0.60 653	0.71 700	0.50 674	0.78 666	0.40 614	0.16 649	0.14 648	0.19 672	0.14 633	0.16 614	0.17 635

SHD	0.42 650	0.27 639	0.81 651	0.31 664	0.25 670	0.42 622	0.22 508	0.66 695	0.94 728	0.63 691	0.60 653	0.59 666	0.47 665	0.59 582	0.58 666	0.15 633	0.13 637	0.16 648	0.16 655	0.20 663	0.22 682

MonStereo1	0.93 728	0.56 721	0.82 655	0.69 734	0.58 730	1.37 743	0.35 661	0.94 733	1.25 743	0.93 718	1.90 746	1.52 735	2.10 755	1.27 731	0.77 692	0.69 740	0.33 728	0.75 741	0.47 732	0.70 738	0.57 733

z-ln-s-r	0.32 587	0.21 586	0.82 655	0.23 458	0.14 426	0.30 504	0.26 589	0.43 473	0.50 621	0.32 486	0.60 653	0.39 550	0.29 548	0.73 643	0.66 683	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.07 262	0.10 463	0.08 355

SDNR	0.42 650	0.21 586	0.82 655	0.21 323	0.18 570	1.27 738	0.17 294	0.50 549	0.49 613	0.42 623	0.81 693	0.38 538	0.27 516	1.19 724	0.38 599	0.23 690	0.24 712	0.17 654	0.13 618	0.17 631	0.20 667

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 440	0.13 384	0.83 658	0.20 262	0.21 624	0.23 365	0.17 294	0.48 528	0.27 324	0.23 324	0.29 366	0.39 550	0.23 446	0.25 329	0.15 273	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.11 550	0.11 514	0.10 490

XX-Stereo	0.21 386	0.10 162	0.83 658	0.26 592	0.17 548	0.23 365	0.13 92	0.40 430	0.18 147	0.20 291	0.41 520	0.31 474	0.10 97	0.32 434	0.12 135	0.08 322	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.07 206	0.05 39

FADNet_RVC	0.30 571	0.28 642	0.83 658	0.23 458	0.15 490	0.30 504	0.17 294	0.49 538	0.37 470	0.30 446	0.38 486	0.30 464	0.27 516	0.52 537	0.31 566	0.14 618	0.14 648	0.14 620	0.16 655	0.21 666	0.23 689

PA-Net	0.37 626	0.28 642	0.83 658	0.31 664	0.28 685	0.39 605	0.42 691	0.51 567	0.55 650	0.34 521	0.42 537	0.41 572	0.36 610	0.79 668	0.49 647	0.12 572	0.23 710	0.16 648	0.23 694	0.12 555	0.18 648
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
NVStereoNet_ROB	0.67 705	0.49 712	0.83 658	0.48 717	0.40 710	0.51 663	0.46 700	0.70 707	0.77 700	0.84 711	1.72 743	1.02 717	0.83 720	1.23 728	0.79 695	0.32 719	0.38 732	0.40 724	0.46 730	0.36 714	0.41 721
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
IMH-64-1	0.91 726	0.86 739	0.84 663	0.97 745	0.75 741	0.92 721	0.71 728	1.27 739	1.10 738	0.89 713	1.45 731	1.14 722	0.96 727	1.19 724	0.84 698	0.74 743	0.51 746	0.97 748	0.55 741	0.84 743	0.60 737

IMH-64	0.91 726	0.86 739	0.84 663	0.97 745	0.75 741	0.92 721	0.71 728	1.27 739	1.10 738	0.89 713	1.45 731	1.14 722	0.96 727	1.19 724	0.84 698	0.74 743	0.51 746	0.97 748	0.55 741	0.84 743	0.60 737

PVD	0.58 695	0.34 676	0.84 663	0.39 700	0.31 699	0.59 683	0.47 705	0.80 721	1.25 743	0.92 716	1.09 714	0.79 704	0.82 718	0.85 683	0.76 689	0.21 683	0.18 686	0.22 684	0.18 672	0.27 695	0.35 716

ELAS	0.74 715	0.36 681	0.85 666	0.36 690	0.33 701	1.36 742	0.77 736	0.93 732	0.92 722	1.41 743	1.53 737	1.16 725	1.17 735	0.95 703	1.03 712	0.26 703	0.25 715	0.28 702	0.28 714	0.31 706	0.30 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 683	0.50 713	0.86 667	0.39 700	0.24 662	0.84 714	0.55 716	0.56 634	0.62 672	0.60 686	0.68 675	0.62 675	0.42 648	1.13 722	0.43 628	0.23 690	0.27 718	0.27 694	0.35 719	0.25 682	0.29 705

G-Net	0.46 666	0.25 620	0.86 667	0.34 679	0.28 685	0.90 720	0.35 661	0.47 515	0.45 569	0.68 698	1.22 722	0.64 685	0.60 692	0.61 593	0.57 661	0.16 649	0.14 648	0.17 654	0.13 618	0.22 673	0.19 655

otaku	0.57 693	0.62 727	0.87 669	0.63 732	0.44 717	0.73 701	0.37 670	0.65 689	0.66 680	0.51 663	0.75 686	0.66 690	0.45 656	0.69 628	0.46 642	0.53 730	0.34 729	0.55 732	0.35 719	0.60 729	0.45 723

GASNet	0.36 616	0.46 704	0.88 670	0.34 679	0.23 654	0.35 574	0.22 508	0.60 668	0.53 639	0.40 604	0.37 471	0.45 601	0.30 563	0.79 668	0.35 588	0.15 633	0.10 579	0.14 620	0.14 633	0.22 673	0.12 555

GwcNet	0.35 611	0.23 611	0.88 670	0.25 557	0.24 662	0.48 654	0.27 596	0.55 618	0.57 656	0.38 578	0.52 618	0.51 635	0.32 588	0.60 586	0.41 623	0.13 593	0.11 605	0.12 571	0.11 550	0.13 573	0.14 599

ADCRef	0.38 633	0.24 615	0.88 670	0.26 592	0.21 624	0.49 659	0.27 596	0.52 586	0.48 604	0.50 658	0.58 645	0.35 517	0.47 665	0.48 517	1.29 736	0.09 429	0.08 505	0.12 571	0.12 589	0.11 514	0.11 531

PASM	0.45 664	0.35 678	0.90 673	0.35 688	0.33 701	0.39 605	0.38 676	0.50 549	0.61 670	0.52 670	0.51 610	0.62 675	0.45 656	0.93 698	0.48 645	0.26 703	0.29 722	0.29 706	0.33 717	0.29 701	0.26 699

Wz-Net-LNSev	0.34 606	0.29 650	0.91 674	0.26 592	0.21 624	0.47 648	0.31 635	0.54 608	0.54 644	0.44 636	0.52 618	0.50 631	0.35 606	0.39 482	0.39 607	0.11 532	0.11 605	0.10 473	0.09 461	0.14 591	0.13 575

DGSMNet	0.61 700	0.29 650	0.91 674	0.51 723	0.70 738	0.62 689	1.38 760	0.59 659	0.55 650	0.37 563	0.61 660	0.52 641	0.33 591	0.65 617	0.43 628	0.53 730	0.60 756	0.67 737	0.61 746	0.63 731	0.61 741

WAO-6	1.07 735	0.93 745	0.92 676	0.96 744	0.78 744	1.28 739	0.75 733	1.34 742	2.00 756	1.02 728	1.54 738	1.59 737	1.22 738	1.31 734	1.14 722	0.78 746	0.55 752	1.02 752	0.75 754	0.83 742	0.69 744

Ntro	0.58 695	0.64 728	0.92 676	0.66 733	0.50 723	0.77 706	0.36 666	0.66 695	0.70 690	0.50 658	0.59 648	0.65 686	0.51 677	0.75 652	0.45 636	0.56 734	0.32 727	0.56 735	0.34 718	0.63 731	0.46 726

WAO-7	1.01 731	0.89 742	0.93 678	0.83 742	0.66 737	1.18 732	0.81 740	1.40 744	1.57 752	1.11 733	1.76 745	1.45 733	1.19 737	1.50 740	1.14 722	0.61 737	0.62 759	0.70 738	0.68 749	0.66 736	0.60 737

FADNet-RVC-Resample	0.29 563	0.25 620	0.93 678	0.26 592	0.16 523	0.32 534	0.21 478	0.47 515	0.39 495	0.35 538	0.38 486	0.33 493	0.27 516	0.53 544	0.24 502	0.10 484	0.10 579	0.14 620	0.13 618	0.13 573	0.16 622

DPSNet	0.47 669	0.24 615	0.93 678	0.27 620	0.20 616	0.75 705	0.57 718	0.84 728	0.79 702	0.47 651	0.51 610	0.60 669	0.69 707	0.87 686	0.71 687	0.16 649	0.13 637	0.12 571	0.10 509	0.25 682	0.21 676

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 499	0.14 438	0.95 681	0.21 323	0.27 679	0.20 273	0.19 394	0.48 528	0.25 301	0.26 362	0.55 633	0.34 503	0.18 377	0.25 329	0.17 333	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.12 589	0.12 555	0.12 555

MDST_ROB	0.48 672	0.14 438	0.95 681	0.30 658	0.21 624	1.33 741	0.32 643	0.77 715	0.56 653	1.06 730	0.71 680	0.49 623	0.35 606	1.26 730	0.38 599	0.13 593	0.11 605	0.16 648	0.13 618	0.12 555	0.12 555

XQC	0.43 655	0.37 687	0.96 683	0.34 679	0.25 670	0.53 673	0.34 657	0.60 668	0.73 696	0.51 663	0.46 585	0.57 661	0.47 665	0.70 631	0.72 688	0.17 661	0.12 625	0.18 663	0.15 643	0.25 682	0.23 689

SANet	0.53 688	0.28 642	0.96 683	0.26 592	0.15 490	0.69 697	0.44 696	0.67 701	1.34 746	0.67 697	0.98 711	0.94 712	0.71 709	0.89 691	0.76 689	0.14 618	0.12 625	0.12 571	0.11 550	0.17 631	0.16 622

SPS-STEREO	0.69 708	0.61 726	0.98 685	0.52 726	0.57 729	0.74 702	0.50 712	0.78 717	0.62 672	0.95 722	0.86 699	0.94 712	0.70 708	1.01 710	0.87 702	0.58 736	0.51 746	0.50 729	0.50 735	0.55 726	0.58 734
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.72 711	0.76 735	0.99 686	0.62 731	0.70 738	0.77 706	0.67 726	0.75 713	0.83 709	0.78 709	0.86 699	0.69 697	0.78 713	0.71 635	0.61 672	0.66 739	0.59 755	0.61 736	0.58 745	0.68 737	0.71 745

IMH	1.05 734	0.95 746	1.00 687	1.01 747	0.78 744	1.11 728	0.68 727	1.38 743	1.43 749	1.00 726	1.72 743	1.43 732	1.14 732	1.73 746	0.89 704	1.09 757	0.55 752	0.99 750	0.57 744	0.87 745	0.62 743

ADCL	0.47 669	0.22 601	1.00 687	0.27 620	0.19 597	0.74 702	0.64 724	0.54 608	0.69 688	0.56 681	0.71 680	0.55 652	0.60 692	0.60 586	1.43 738	0.11 532	0.09 544	0.13 593	0.13 618	0.14 591	0.14 599

ELAS_RVC	0.74 715	0.36 681	1.00 687	0.37 696	0.33 701	0.88 717	0.93 745	0.83 726	1.08 736	1.35 739	1.33 728	1.24 727	1.33 744	1.06 714	0.95 708	0.27 708	0.25 715	0.29 706	0.27 710	0.30 705	0.30 706
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RainbowNet	0.72 711	0.89 742	1.02 690	0.82 740	0.63 735	0.78 709	0.52 713	0.81 723	0.93 726	0.60 686	0.79 691	0.80 705	0.60 692	0.80 672	0.57 661	0.78 746	0.55 752	0.78 743	0.49 733	0.76 741	0.58 734

Consistency-Raft	0.55 689	0.48 708	1.02 690	0.45 712	0.49 722	0.49 659	0.47 705	0.72 710	0.72 693	0.45 640	0.82 695	0.47 611	0.60 692	0.50 526	0.63 677	0.39 727	0.39 733	0.44 726	0.51 736	0.52 724	0.37 717

iinet-f	0.30 571	0.18 541	1.03 692	0.20 262	0.15 490	0.44 633	0.22 508	0.45 494	0.37 470	0.35 538	0.44 562	0.41 572	0.34 600	0.34 448	0.40 614	0.10 484	0.09 544	0.08 287	0.08 349	0.13 573	0.11 531

S-Stereo	0.38 633	0.20 571	1.05 693	0.27 620	0.22 641	0.38 596	0.32 643	0.55 618	0.66 680	0.39 594	0.59 648	0.49 623	0.41 639	0.75 652	0.40 614	0.12 572	0.15 664	0.13 593	0.13 618	0.16 614	0.21 676

2222	0.57 693	0.36 681	1.06 694	0.45 712	0.25 670	0.89 719	1.27 759	0.66 695	0.59 661	0.51 663	0.91 705	1.08 719	0.57 687	0.84 681	0.84 698	0.21 683	0.15 664	0.25 692	0.18 672	0.25 682	0.15 612

w-ln-seven-2	0.36 616	0.29 650	1.06 694	0.27 620	0.18 570	0.37 588	0.30 630	0.50 549	0.54 644	0.45 640	0.55 633	0.45 601	0.41 639	0.62 601	0.49 647	0.10 484	0.10 579	0.12 571	0.11 550	0.14 591	0.11 531

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 706	0.64 728	1.06 694	0.45 712	0.27 679	1.40 745	0.58 719	0.78 717	0.92 722	0.84 711	0.86 699	0.88 710	0.68 706	1.33 735	0.68 685	0.37 725	0.29 722	0.34 717	0.36 722	0.43 719	0.37 717

DStereoSA	0.81 722	0.37 687	1.08 697	0.51 723	0.65 736	0.67 694	1.44 761	0.74 712	1.06 734	0.54 678	1.67 742	0.49 623	1.78 750	0.96 704	1.69 745	0.28 712	0.43 736	0.27 694	0.51 736	0.40 718	0.58 734

z-mn7	0.44 661	0.40 694	1.09 698	0.25 557	0.18 570	0.61 687	0.34 657	0.56 634	0.93 726	0.43 629	0.96 708	0.53 646	0.39 630	0.94 700	0.59 667	0.10 484	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.14 591	0.13 575

WAO-8	1.46 745	1.10 751	1.09 698	1.10 751	0.84 748	2.06 749	0.75 733	1.84 753	3.83 765	1.44 747	2.21 752	2.15 746	1.43 746	3.17 758	1.19 728	0.91 752	0.65 761	1.09 753	0.79 755	0.90 747	0.71 745

Venus	1.46 745	1.10 751	1.09 698	1.10 751	0.84 748	2.06 749	0.75 733	1.84 753	3.83 765	1.44 747	2.21 752	2.15 746	1.43 746	3.17 758	1.19 728	0.91 752	0.65 761	1.09 753	0.79 755	0.90 747	0.71 745

aanetorigin	0.39 638	0.29 650	1.09 698	0.24 516	0.19 597	0.28 463	0.37 670	0.33 328	0.47 592	0.94 719	0.82 695	0.52 641	0.54 680	0.49 522	0.50 653	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.10 509	0.16 614	0.15 612

AnyNet_C32	0.51 683	0.40 694	1.10 702	0.29 646	0.28 685	0.59 683	0.58 719	0.54 608	0.60 666	0.62 689	0.66 671	0.54 650	0.54 680	0.78 666	1.74 748	0.15 633	0.14 648	0.15 636	0.17 665	0.20 663	0.20 667

mmmmmm	0.68 706	0.42 700	1.12 703	0.43 707	0.27 679	1.09 727	0.64 724	0.77 715	1.20 742	0.94 719	1.17 720	1.08 719	0.82 718	1.06 714	1.04 714	0.22 688	0.24 712	0.31 710	0.27 710	0.29 701	0.23 689

ADCMid	0.49 675	0.34 676	1.13 704	0.26 592	0.21 624	0.51 663	0.37 670	0.57 644	0.54 644	0.75 706	0.66 671	0.62 675	0.64 703	0.64 610	1.68 743	0.13 593	0.12 625	0.17 654	0.17 665	0.20 663	0.17 635

GCAPDPT-zeroshot	0.20 365	0.08 45	1.14 705	0.29 646	0.43 714	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.14 183	0.17 207	0.15 228	0.11 141	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

ADCP+	0.45 664	0.24 615	1.15 706	0.25 557	0.22 641	0.56 676	0.39 681	0.54 608	0.51 625	0.44 636	0.51 610	0.46 609	0.52 679	0.56 565	1.89 751	0.10 484	0.08 505	0.11 532	0.10 509	0.14 591	0.13 575

w-ln-seven	0.42 650	0.30 657	1.18 707	0.26 592	0.22 641	0.58 680	0.31 635	0.62 680	0.81 704	0.58 684	0.61 660	0.53 646	0.36 610	0.57 569	0.65 682	0.11 532	0.10 579	0.13 593	0.12 589	0.15 606	0.13 575

MFN_U_SF_RVC	0.56 690	0.51 715	1.19 708	0.38 698	0.22 641	0.69 697	0.27 596	0.80 721	0.67 683	0.73 702	0.74 685	0.87 708	0.61 701	0.81 676	0.76 689	0.29 715	0.27 718	0.32 712	0.37 723	0.32 709	0.31 709

TorneroNet-64	1.43 743	1.03 748	1.20 709	1.10 751	0.86 750	2.26 754	0.73 731	1.84 753	3.84 767	1.25 736	2.25 754	2.69 754	1.42 745	1.76 749	1.43 738	0.76 745	0.50 744	1.09 753	0.66 748	1.23 758	0.76 750

GCAP-BAT	0.21 386	0.08 45	1.22 710	0.29 646	0.43 714	0.16 122	0.15 188	0.27 227	0.25 301	0.14 183	0.17 207	0.15 228	0.11 141	0.20 225	0.12 135	0.07 145	0.05 42	0.07 178	0.06 172	0.06 117	0.06 165

ktn	1.77 751	1.36 758	1.22 710	1.43 759	1.14 755	1.52 746	1.08 752	1.51 750	3.96 768	2.77 766	4.69 767	3.35 758	1.46 748	1.69 745	1.25 733	1.43 762	0.77 766	1.45 761	0.99 761	1.32 761	0.96 754

TorneroNet	2.22 754	1.08 750	1.24 712	1.14 755	0.90 751	5.58 763	0.80 738	2.12 758	8.69 775	2.58 764	5.42 769	3.88 760	1.97 753	1.78 751	1.87 750	0.86 750	0.54 751	1.15 757	0.74 753	1.23 758	0.85 753

ACVNet_2	0.89 725	0.87 741	1.25 713	0.82 740	0.62 734	0.97 723	0.62 723	1.14 738	1.42 748	1.00 726	1.40 729	1.47 734	0.84 721	1.11 718	0.66 683	0.61 737	0.43 736	0.78 743	0.49 733	0.75 740	0.52 729

pcwnet_v2	0.32 587	0.15 477	1.26 714	0.23 458	0.18 570	0.32 534	0.18 345	0.59 659	0.60 666	0.36 555	0.45 575	0.35 517	0.29 548	0.36 468	0.25 512	0.14 618	0.11 605	0.12 571	0.11 550	0.14 591	0.15 612

Wz-Net-SNSev	0.43 655	0.41 698	1.27 715	0.30 658	0.21 624	0.44 633	0.41 688	0.61 672	0.65 678	0.46 644	0.65 669	0.62 675	0.39 630	0.74 651	0.59 667	0.12 572	0.11 605	0.12 571	0.13 618	0.16 614	0.14 599

LVE	1.13 736	1.02 747	1.28 716	1.01 747	0.80 747	1.29 740	0.81 740	1.47 747	1.96 754	1.07 731	1.90 746	1.90 742	1.01 731	1.48 739	0.91 705	0.93 754	0.61 758	0.94 747	0.69 750	0.87 745	0.75 749

DeepPrunerF	0.44 661	0.29 650	1.29 717	0.33 676	0.30 696	0.35 574	0.36 666	0.62 680	1.15 741	0.40 604	0.44 562	0.39 550	0.41 639	0.80 672	0.52 656	0.18 672	0.14 648	0.23 686	0.21 682	0.17 631	0.17 635

SGM+DAISY	0.87 724	0.66 730	1.30 718	0.51 723	0.60 732	1.03 725	0.84 742	0.76 714	0.73 696	1.39 741	1.51 736	1.31 730	1.22 738	1.11 718	1.08 716	0.57 735	0.53 749	0.51 731	0.51 736	0.54 725	0.61 741

ACVNet-4b	0.72 711	0.81 737	1.33 719	0.72 736	0.50 723	0.80 712	0.31 635	0.71 709	0.80 703	0.50 658	0.72 684	0.95 714	0.43 652	0.96 704	1.20 730	1.13 760	0.21 701	0.76 742	0.45 729	0.65 734	0.46 726

nnnnnnn	0.74 715	0.33 673	1.35 720	0.42 705	0.35 704	0.79 711	0.46 700	0.82 725	1.08 736	1.05 729	1.50 735	1.57 736	0.98 730	1.12 720	1.09 721	0.27 708	0.25 715	0.32 712	0.31 716	0.34 710	0.32 712

ADCS	0.58 695	0.40 694	1.35 720	0.29 646	0.24 662	0.55 675	0.45 697	0.67 701	0.83 709	0.76 707	0.71 680	0.68 695	0.60 692	0.76 658	2.23 756	0.16 649	0.16 673	0.16 648	0.17 665	0.22 673	0.22 682

ACVNet_1	0.72 711	0.81 737	1.37 722	0.72 736	0.53 727	0.77 706	0.42 691	0.85 731	0.90 716	0.74 705	0.75 686	1.32 731	0.72 710	1.02 711	0.55 660	0.54 732	0.31 725	0.71 739	0.35 719	0.64 733	0.45 723

zh-sn7	0.48 672	0.51 715	1.43 723	0.29 646	0.20 616	0.47 648	0.39 681	0.57 644	0.62 672	0.52 670	0.81 693	0.52 641	0.56 684	1.05 713	0.87 702	0.12 572	0.13 637	0.13 593	0.13 618	0.17 631	0.16 622

fsdfsdds	1.26 739	0.33 673	1.44 724	0.43 707	0.59 731	2.19 753	1.14 756	1.28 741	2.36 758	2.10 761	4.10 766	3.15 757	1.94 752	1.09 717	1.28 734	0.22 688	0.19 693	0.34 717	0.25 701	0.36 714	0.34 714

zh-mn7	0.46 666	0.45 703	1.48 725	0.25 557	0.19 597	0.44 633	0.29 619	0.56 634	0.82 705	0.65 695	0.96 708	0.49 623	0.38 623	0.88 689	0.63 677	0.12 572	0.10 579	0.11 532	0.11 550	0.13 573	0.14 599

notaker	1.45 744	1.34 757	1.48 725	1.40 758	1.07 754	1.18 732	0.85 743	1.48 748	1.40 747	1.51 752	3.46 764	2.40 751	1.81 751	1.76 749	1.45 741	1.11 758	0.69 764	1.38 760	0.87 758	1.31 760	0.97 756

Dean	1.17 738	1.04 749	1.49 727	1.03 749	0.78 744	1.20 735	0.77 736	1.48 748	1.96 754	1.28 737	1.99 749	2.15 746	1.14 732	1.25 729	1.00 711	0.81 748	0.60 756	1.01 751	0.69 750	0.92 749	0.74 748

zzzzzzz1	0.28 550	0.51 715	1.51 728	0.24 516	0.16 523	0.22 340	0.21 478	0.39 416	0.34 429	0.22 315	0.25 323	0.26 409	0.21 414	0.34 448	0.23 489	0.07 145	0.06 270	0.08 287	0.08 349	0.10 463	0.08 355

AANet	0.49 675	0.42 700	1.56 729	0.22 397	0.19 597	0.39 605	0.25 575	0.52 586	0.92 722	0.92 716	0.93 706	0.84 707	0.67 704	0.59 582	0.59 667	0.15 633	0.11 605	0.13 593	0.12 589	0.18 645	0.16 622

1111	0.79 721	0.31 665	1.57 730	0.39 700	0.28 685	1.14 731	0.99 748	0.83 726	0.96 729	0.97 725	1.11 716	1.23 726	1.18 736	1.73 746	1.70 746	0.21 683	0.18 686	0.22 684	0.21 682	0.29 701	0.26 699

DispFullNet	0.66 704	0.89 742	1.59 731	0.77 738	1.21 756	0.51 663	0.23 535	0.59 659	0.72 693	0.69 700	0.61 660	0.69 697	0.91 725	0.79 668	0.48 645	0.27 708	0.12 625	0.73 740	0.30 715	0.65 734	0.40 720

KSHMR	1.89 752	1.36 758	1.60 732	1.47 760	1.22 757	1.38 744	1.06 751	1.79 752	5.97 772	1.42 745	5.65 770	2.98 756	1.14 732	2.23 755	1.20 730	1.27 761	1.12 768	1.46 762	1.10 763	1.32 761	1.15 759

ADCPNet	0.48 672	0.29 650	1.60 732	0.27 620	0.23 654	0.70 700	0.38 676	0.53 598	0.51 625	0.51 663	0.59 648	0.67 691	0.56 684	0.60 586	1.14 722	0.15 633	0.18 686	0.14 620	0.23 694	0.19 654	0.19 655

noway7	0.27 529	0.51 715	1.61 734	0.24 516	0.12 289	0.22 340	0.18 345	0.44 481	0.31 393	0.21 305	0.22 286	0.24 375	0.20 404	0.20 225	0.21 446	0.07 145	0.05 42	0.08 287	0.07 262	0.09 387	0.08 355

Wz-Net-TNSev	0.51 683	0.58 722	1.61 734	0.25 557	0.21 624	0.65 691	0.45 697	0.63 687	0.69 688	0.51 663	0.54 628	0.71 700	0.60 692	1.00 709	0.77 692	0.15 633	0.15 664	0.13 593	0.15 643	0.21 666	0.20 667

PWCK	1.00 729	1.17 754	1.70 736	0.91 743	0.41 711	1.19 734	0.92 744	1.10 736	1.14 740	1.16 735	1.14 718	1.25 728	0.88 724	1.75 748	1.04 714	0.87 751	0.50 744	0.87 746	0.53 739	0.96 750	0.52 729

Selective-IGEV-i16pc	0.33 597	0.10 162	1.71 737	0.21 323	0.14 426	0.74 702	0.31 635	0.42 459	0.41 525	0.21 305	0.32 407	0.26 409	0.14 269	0.71 635	0.19 396	0.14 618	0.10 579	0.08 287	0.09 461	0.11 514	0.11 531

WZ-Net	0.52 687	0.38 692	1.90 738	0.30 658	0.24 662	0.57 679	0.48 709	0.62 680	0.78 701	0.50 658	0.71 680	0.68 695	0.54 680	0.98 708	0.84 698	0.13 593	0.10 579	0.11 532	0.12 589	0.19 654	0.20 667

MSAF-DinoV2	0.76 718	0.44 702	1.98 739	0.49 721	0.16 523	0.58 680	0.31 635	0.81 723	0.83 709	0.41 613	0.52 618	0.98 716	0.58 689	4.97 772	1.03 712	0.11 532	0.07 413	0.10 473	0.24 696	0.27 695	0.26 699

MADNet++	2.26 755	1.80 761	2.06 740	2.13 764	1.97 762	2.61 756	1.79 764	2.38 761	2.16 757	2.75 765	2.65 761	2.38 750	2.43 759	3.17 758	3.21 760	2.17 770	1.95 772	1.94 766	1.63 765	2.06 764	2.01 765

Selective-IGEV-i16pb	0.39 638	0.12 310	2.18 741	0.21 323	0.15 490	0.68 696	0.32 643	0.56 634	0.57 656	0.25 349	0.44 562	0.33 493	0.21 414	0.80 672	0.25 512	0.14 618	0.10 579	0.09 389	0.10 509	0.12 555	0.13 575

SuperB	0.49 675	0.28 642	2.23 742	0.23 458	0.15 490	0.41 615	0.32 643	0.47 515	0.82 705	0.43 629	0.50 604	0.33 493	0.45 656	0.68 626	1.08 716	0.10 484	0.07 413	0.09 389	0.08 349	0.98 751	0.14 599

HanzoNet	2.97 758	1.69 760	2.29 743	1.74 761	1.33 759	1.53 747	1.03 750	1.99 756	2.64 760	5.51 772	5.16 768	5.90 766	6.82 774	4.32 770	3.29 761	3.16 773	2.02 774	1.92 764	2.87 776	2.24 765	1.89 764

JetBlue	1.14 737	0.76 735	2.36 744	0.59 729	0.75 741	3.04 757	1.78 763	1.11 737	0.90 716	0.94 719	1.10 715	1.66 739	1.28 742	2.09 752	1.72 747	0.43 729	0.36 731	0.38 721	0.38 725	0.58 728	0.56 731

UNDER WATER	1.59 748	1.22 756	2.36 744	1.38 757	1.03 753	1.67 748	1.10 753	1.54 751	3.63 763	1.44 747	1.47 733	2.85 755	2.25 757	1.67 744	1.94 753	1.06 756	0.62 759	1.31 759	0.93 760	1.21 757	1.02 757

EDNetEfficient	0.63 701	0.37 687	2.40 746	0.26 592	0.25 670	0.38 596	0.49 711	0.41 445	1.06 734	1.38 740	0.87 702	0.62 675	0.95 726	0.65 617	1.65 742	0.11 532	0.09 544	0.10 473	0.11 550	0.19 654	0.17 635

UNDER WATER-64	1.55 747	1.19 755	2.52 747	1.31 756	0.95 752	2.12 751	1.21 757	1.45 746	3.19 761	1.43 746	1.32 726	2.64 753	2.04 754	1.63 743	1.83 749	1.11 758	0.67 763	1.28 758	0.92 759	1.19 755	1.02 757

LSM	1.64 749	0.40 694	2.56 748	2.02 762	17.61 784	0.51 663	0.52 713	0.61 672	0.76 698	0.82 710	1.11 716	0.63 683	0.54 680	0.75 652	0.49 647	0.16 649	0.24 712	0.18 663	0.21 682	0.25 682	2.42 766

AnyNet_C01	0.65 703	0.58 722	2.60 749	0.32 670	0.26 675	0.88 717	0.61 722	0.63 687	0.62 672	0.68 698	0.96 708	0.76 703	0.60 692	0.96 704	1.43 738	0.16 649	0.16 673	0.17 654	0.17 665	0.23 676	0.23 689

LE_ROB	1.76 750	0.20 571	2.68 750	0.48 717	0.52 726	0.78 709	0.96 746	0.84 728	6.61 773	7.40 776	2.08 751	2.08 744	4.83 769	1.27 731	3.79 763	0.10 484	0.08 505	0.12 571	0.11 550	0.11 514	0.10 490

TARStereo	1.99 753	0.26 631	2.90 751	0.33 676	1.30 758	3.07 758	2.37 765	2.20 760	4.84 769	3.25 767	6.38 772	4.33 761	3.05 762	1.33 735	1.21 732	0.23 690	0.18 686	0.24 688	0.81 757	0.29 701	1.26 760

psmorigin	0.50 679	0.25 620	3.03 752	0.24 516	0.19 597	0.38 596	0.22 508	0.50 549	0.44 557	0.64 693	0.68 675	0.71 700	0.51 677	0.85 683	0.45 636	0.14 618	0.17 680	0.13 593	0.14 633	0.16 614	0.21 676

light-stereo	2.37 757	0.69 732	3.61 753	3.84 766	3.41 763	4.04 759	0.31 635	2.13 759	1.45 750	3.61 768	6.33 771	6.90 775	0.63 702	4.83 771	1.28 734	0.71 742	0.74 765	0.32 712	0.39 726	1.20 756	0.96 754

tt	4.71 767	0.10 162	3.94 754	2.06 763	1.53 761	10.14 777	16.88 780	9.27 780	4.98 770	1.39 741	1.02 712	4.68 762	4.90 770	3.35 761	5.86 775	5.76 778	9.15 786	2.24 774	2.53 774	3.10 766	1.32 762

Selective-IGEV-i16pa	30.47 800	41.93 805	4.02 755	0.49 721	0.37 707	96.94 806	0.74 732	60.26 807	58.76 806	17.24 788	64.39 805	38.26 806	49.53 806	106.11 807	26.15 792	19.96 798	3.42 777	4.39 777	1.81 772	0.39 717	14.22 788

noway3	4.27 761	5.33 769	4.61 756	11.26 776	10.44 774	5.62 764	4.46 770	4.12 767	0.92 722	1.86 754	2.49 760	6.19 772	3.66 767	3.74 767	4.54 768	1.97 764	0.46 738	2.03 771	1.74 768	5.69 772	4.21 771

noway2	4.26 760	5.26 768	4.63 757	11.29 777	10.43 773	5.62 764	4.46 770	4.09 766	0.90 716	1.87 755	2.47 757	6.20 773	3.67 768	3.62 763	4.54 768	1.97 764	0.46 738	2.02 768	1.74 768	5.72 774	4.32 773

TCMNet-wrong-test	4.29 762	5.57 770	4.65 758	11.33 778	10.39 772	5.73 769	4.48 774	4.13 768	1.02 730	1.91 758	2.39 755	6.16 770	3.62 765	3.84 768	4.50 767	1.99 766	0.47 740	1.97 767	1.69 766	5.69 772	4.31 772

RTS	0.78 719	0.48 708	4.68 759	0.34 679	0.28 685	1.12 729	0.46 700	0.62 680	1.03 731	0.73 702	0.89 703	0.60 669	0.59 690	1.61 741	1.16 726	0.14 618	0.11 605	0.15 636	0.15 643	0.21 666	0.19 655

RTSA	0.78 719	0.48 708	4.68 759	0.34 679	0.28 685	1.12 729	0.46 700	0.62 680	1.03 731	0.73 702	0.89 703	0.60 669	0.59 690	1.61 741	1.16 726	0.14 618	0.11 605	0.15 636	0.15 643	0.21 666	0.19 655

MADNet+	1.01 731	1.16 753	4.72 761	0.70 735	0.47 720	1.24 737	0.96 746	0.97 735	0.89 714	0.65 695	0.77 689	0.87 708	0.85 723	2.09 752	1.68 743	0.38 726	0.39 733	0.31 710	0.27 710	0.43 719	0.39 719

noway4	4.32 765	5.81 773	4.75 762	11.39 781	10.47 777	5.70 768	4.50 775	4.14 769	0.90 716	1.83 753	2.44 756	6.16 770	3.63 766	3.66 766	4.60 772	2.00 769	0.47 740	2.03 771	1.73 767	5.80 777	4.40 776

Selective-IGEV-i1pa	5.57 770	7.99 775	4.76 763	0.80 739	0.45 718	12.99 778	3.60 769	9.25 779	7.43 774	6.97 774	9.87 778	8.94 776	7.26 775	14.66 788	5.65 774	3.55 774	1.08 767	1.93 765	0.72 752	0.73 739	2.79 768

noway1	4.31 763	5.77 771	4.81 764	11.37 779	10.45 775	5.64 766	4.46 770	4.20 770	0.90 716	1.87 755	2.48 759	6.11 768	3.60 763	3.65 764	4.59 770	1.99 766	0.47 740	2.02 768	1.74 768	5.77 775	4.37 774

zzzz4	4.31 763	5.77 771	4.85 765	11.37 779	10.45 775	5.64 766	4.46 770	4.20 770	0.91 721	1.87 755	2.47 757	6.11 768	3.60 763	3.65 764	4.59 770	1.99 766	0.47 740	2.02 768	1.74 768	5.77 775	4.37 774

USTest	6.88 771	5.23 767	5.63 766	7.22 770	7.29 767	14.34 780	22.76 781	8.48 777	9.32 776	5.42 771	6.39 773	6.29 774	6.64 772	6.92 775	8.62 778	1.94 763	3.29 776	2.16 773	2.55 775	3.85 768	3.29 769

JetRed	2.30 756	2.64 763	6.12 767	1.12 754	1.38 760	5.85 770	3.29 767	1.99 756	1.67 753	1.98 759	1.95 748	2.16 749	1.60 749	2.48 756	4.10 765	1.05 755	1.60 769	1.09 753	1.01 762	1.67 763	1.28 761

PML	16.10 785	12.82 786	6.78 768	5.23 767	7.76 768	33.92 792	66.56 802	5.30 773	10.28 777	26.12 801	68.59 806	20.51 789	13.49 788	10.06 779	6.78 777	5.96 779	2.00 773	6.04 784	2.18 773	8.96 782	2.60 767

DPSimNet_ROB	4.34 766	4.23 764	6.89 769	3.67 765	3.68 764	4.75 760	5.21 776	2.67 763	3.68 764	5.82 773	3.95 765	5.57 763	6.72 773	3.46 762	4.48 766	4.05 777	2.88 775	4.68 778	3.12 778	3.69 767	3.62 770

UHP	4.71 767	0.60 724	7.05 770	0.48 717	0.70 738	9.17 774	2.53 766	5.32 774	14.17 787	8.26 777	14.83 786	9.91 778	8.72 777	4.02 769	3.96 764	0.41 728	0.31 725	0.37 720	0.56 743	1.09 753	1.78 763

LRCNet_RVC	10.90 779	14.34 787	9.35 771	15.35 782	8.04 769	1.08 726	0.34 657	8.78 778	0.70 690	12.63 787	16.05 787	9.85 777	6.54 771	8.57 778	6.34 776	20.27 799	5.40 778	23.70 799	21.88 800	14.87 786	13.83 787

iinet-test	10.78 777	9.29 776	9.70 772	10.48 771	10.68 778	17.98 785	25.98 787	12.57 784	13.39 782	9.64 782	10.10 779	10.06 779	10.61 781	11.22 784	12.70 781	6.40 780	7.74 781	5.68 780	6.69 779	7.47 778	7.30 777

IINet	10.78 777	9.29 776	9.70 772	10.48 771	10.68 778	17.98 785	25.98 787	12.57 784	13.39 782	9.64 782	10.10 779	10.06 779	10.61 781	11.22 784	12.70 781	6.40 780	7.74 781	5.68 780	6.69 779	7.47 778	7.30 777

Anonymous_1	16.62 786	9.35 778	9.84 774	10.66 773	14.64 782	18.66 787	27.12 789	12.64 786	13.51 786	10.76 786	10.30 781	10.13 781	10.60 780	11.06 783	12.74 783	15.87 795	7.74 781	16.92 793	43.48 803	58.66 806	7.68 781

RSGM-EC	29.65 798	17.75 788	10.04 775	35.31 799	33.15 799	26.42 790	46.65 792	19.89 791	17.74 791	18.92 790	23.36 798	30.14 800	23.59 799	41.87 804	45.99 805	59.56 805	34.38 805	33.25 805	20.37 793	34.97 802	19.60 799

acva	29.65 798	17.75 788	10.04 775	35.31 799	33.15 799	26.42 790	46.65 792	19.89 791	17.74 791	18.92 790	23.36 798	30.14 800	23.59 799	41.87 804	45.99 805	59.56 805	34.38 805	33.25 805	20.37 793	34.97 802	19.60 799

xxxxx1	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

tt_ll	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

ff	15.27 782	9.54 779	10.31 777	20.13 785	18.88 785	17.08 781	23.03 782	10.36 781	10.99 778	9.21 779	9.62 775	10.74 782	10.61 781	10.72 780	13.89 786	7.97 784	9.20 787	31.85 802	44.72 804	12.84 783	13.69 784

DPSM_ROB	11.49 780	9.87 782	10.35 780	11.13 774	11.31 780	19.11 788	27.51 790	13.37 787	14.21 788	10.31 784	11.06 784	10.96 785	11.27 786	11.96 786	13.59 784	6.78 782	8.19 784	6.03 782	7.09 781	7.93 780	7.73 782

DPSM	11.49 780	9.87 782	10.35 780	11.13 774	11.31 780	19.11 788	27.51 790	13.37 787	14.21 788	10.31 784	11.06 784	10.96 785	11.27 786	11.96 786	13.59 784	6.78 782	8.19 784	6.03 782	7.09 781	7.93 780	7.73 782

DGTPSM_ROB	8.34 773	5.10 765	10.37 782	5.31 768	10.18 770	8.33 772	23.60 785	6.06 775	13.41 784	4.90 769	10.87 782	5.65 764	10.44 778	6.17 773	12.59 779	3.74 775	7.55 779	3.69 775	7.26 783	4.14 769	7.46 779

DPSMNet_ROB	8.40 774	5.11 766	10.49 783	5.58 769	10.25 771	8.34 773	23.62 786	6.07 776	13.45 785	4.93 770	10.88 783	5.66 765	10.44 778	6.24 774	12.64 780	3.98 776	7.61 780	3.76 776	7.30 784	4.20 770	7.51 780

BEATNet-Init1	4.73 769	2.61 762	13.29 784	0.58 728	0.53 727	10.12 776	3.33 768	4.83 772	5.01 771	8.75 778	8.51 774	14.08 787	7.60 776	7.70 777	5.34 773	0.28 712	0.28 721	0.34 717	0.37 723	0.57 727	0.45 723

xyz-stereo	1.40 741	0.10 162	17.09 785	0.18 116	0.07 4	4.78 761	0.18 345	0.29 267	0.34 429	0.36 555	2.81 762	0.40 565	0.29 548	0.56 565	0.24 502	0.07 145	0.05 42	0.09 389	0.06 172	0.06 117	0.05 39

HaxPig	17.72 787	20.22 797	19.73 786	16.53 783	16.51 783	9.27 775	9.33 777	14.34 789	13.27 781	18.65 789	18.70 788	17.35 788	16.77 789	17.04 789	16.45 789	22.05 802	20.89 798	22.27 798	21.53 795	21.29 797	22.13 801

DLNR_Zeroshot_test	10.44 775	12.10 784	19.93 787	106.08 804	23.66 796	0.14 51	0.13 92	3.22 764	0.17 124	0.16 235	0.23 297	0.16 251	0.10 97	0.31 427	0.15 273	2.36 771	0.06 270	0.07 178	0.07 262	39.70 804	0.06 165

DLNR-FE	10.45 776	12.13 785	19.94 788	106.10 805	23.12 795	0.14 51	0.13 92	3.28 765	0.17 124	0.16 235	0.23 297	0.16 251	0.10 97	0.31 427	0.15 273	2.41 772	0.06 270	0.07 178	0.07 262	40.22 805	0.06 165

RAFT-FEzeroshot	23.10 789	19.88 792	20.56 789	22.49 789	22.75 791	38.38 793	55.50 798	26.84 794	28.66 795	20.60 795	22.10 792	22.05 793	22.74 793	24.00 793	27.37 797	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.28 787	15.96 789	15.54 791

RAFT-FE	23.10 789	19.88 792	20.56 789	22.49 789	22.75 791	38.38 793	55.50 798	26.84 794	28.66 795	20.60 795	22.10 792	22.05 793	22.74 793	24.00 793	27.37 797	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.28 787	15.96 789	15.54 791

CasAABBNet	23.10 789	19.86 790	20.64 791	22.47 788	22.73 789	38.41 796	55.50 798	26.89 797	28.70 797	20.61 797	22.15 794	22.08 796	22.75 795	23.99 791	27.36 795	13.59 787	16.48 792	12.14 785	14.27 786	15.95 787	15.53 790

FlowAnything	23.14 792	19.87 791	20.79 792	22.50 792	22.74 790	38.39 795	55.46 795	26.89 797	28.72 798	20.77 799	22.29 797	22.07 795	22.72 792	23.99 791	27.41 799	13.60 790	16.55 797	12.15 789	14.36 791	15.97 791	15.52 789

Selective-RAFT-Error	23.16 793	19.93 794	20.87 793	22.54 793	22.81 794	38.52 799	55.47 796	27.01 800	28.83 799	20.66 798	22.25 795	22.09 797	22.80 797	24.09 795	27.36 795	13.61 792	16.48 792	12.15 789	14.28 787	15.99 792	15.57 794

Hybrid-DGEV	23.16 793	19.94 795	20.96 794	22.49 789	22.75 791	38.51 798	55.52 801	27.09 801	28.90 801	20.58 794	22.25 795	22.00 792	22.80 797	24.11 796	27.33 794	13.60 790	16.47 791	12.14 785	14.30 790	15.95 787	15.54 791

LSM0	24.24 796	19.98 796	22.32 795	24.22 795	40.14 803	38.48 797	55.20 794	26.95 799	28.57 794	20.49 793	21.83 790	22.26 798	22.75 795	24.22 797	27.30 793	13.66 793	16.32 790	12.19 791	14.15 785	16.10 793	17.66 796

fast-reg	23.64 795	20.51 798	23.42 796	23.22 794	24.75 798	38.73 800	55.47 796	26.85 796	28.86 800	20.12 792	21.73 789	21.64 791	22.22 791	24.30 798	27.54 800	13.91 794	16.52 796	14.85 792	15.62 792	16.91 794	15.71 795

MEDIAN_ROB	21.21 788	24.62 801	23.47 797	19.58 784	19.65 788	13.22 779	10.96 778	17.88 790	17.00 790	22.14 800	22.02 791	20.86 790	20.36 790	21.06 790	19.71 790	25.63 803	24.13 799	26.21 800	25.20 801	25.17 800	25.38 804

AVERAGE_ROB	25.43 797	29.06 802	27.24 798	24.63 796	24.20 797	17.73 784	12.61 779	22.29 793	21.39 793	26.79 802	26.16 800	25.20 799	24.64 801	25.07 799	23.53 791	29.96 804	28.40 804	30.60 801	29.58 802	29.72 801	29.84 805

zzzzzz3	33.80 801	21.93 799	29.35 799	40.69 801	40.71 804	54.58 802	75.81 804	38.06 803	43.73 804	30.21 803	32.81 801	33.59 804	36.40 804	35.16 800	41.64 803	19.24 796	24.62 800	18.35 794	21.58 796	19.15 795	18.48 797

zzz1	33.83 802	21.95 800	29.58 800	40.69 801	40.71 804	54.57 801	75.77 803	38.08 804	43.79 805	30.23 804	32.84 802	33.61 805	36.40 804	35.19 801	41.64 803	19.25 797	24.62 800	18.36 795	21.58 796	19.16 796	18.49 798

zzzz2	34.86 803	30.12 803	31.42 801	34.23 797	34.22 801	58.04 803	83.74 805	40.88 805	43.54 802	31.10 805	33.46 803	32.70 802	33.88 802	35.86 802	41.00 801	20.48 800	24.86 802	18.45 796	21.67 798	24.07 798	23.42 802

noway5	34.86 803	30.12 803	31.42 801	34.23 797	34.22 801	58.04 803	83.74 805	40.88 805	43.54 802	31.10 805	33.46 803	32.70 802	33.88 802	35.86 802	41.00 801	20.48 800	24.86 802	18.45 796	21.67 798	24.07 798	23.42 802

coex-ft	3.44 759	0.73 734	48.55 803	0.24 516	0.19 597	0.50 662	0.43 693	0.47 515	2.40 759	7.03 775	1.20 721	0.97 715	2.23 756	0.73 643	1.92 752	0.12 572	0.15 664	0.14 620	0.12 589	0.21 666	0.43 722

test_example2	101.33 805	108.28 806	68.15 804	98.43 803	106.93 806	89.75 805	102.43 807	36.80 802	97.65 807	129.04 807	130.15 807	65.26 807	66.62 807	92.11 806	80.24 807	144.10 807	199.48 807	81.81 807	103.01 807	125.01 807	101.27 806

EDNetEfficientorigin	7.51 772	0.52 719	140.47 805	0.25 557	0.17 548	0.42 622	0.29 619	0.47 515	1.03 731	1.28 737	1.02 712	0.83 706	0.84 721	0.75 652	0.99 710	0.10 484	0.09 544	0.12 571	0.10 509	0.21 666	0.22 682

GS-Stereo							0.16 242	0.26 211	0.18 147	0.13 152	0.15 167	0.10 72	0.09 45	0.16 119	0.10 11	0.07 145	0.05 42	0.06 59	0.05 81	0.08 298	0.08 355

FSD					0.24 662	0.27 443	0.27 596	0.31 300	0.29 362	0.26 362	0.27 344	0.28 436	0.27 516	0.28 384	0.26 526	0.23 690	0.22 705	0.27 694	0.26 706	0.25 682

ccccc		256.29 807		354.40 806	364.36 807	149.10 807		152.89 808		153.93 808		164.00 808		268.02 808		390.55 808	349.22 808	244.59 808	219.82 808	412.30 808

ASD4		6.65 774

Low-res two-view benchmark