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

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.07 3	0.17 130	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 66	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 163	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 52	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 104	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 43	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.11 1	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 43	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 111	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 86	0.17 32	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 130	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 52	0.17 58	0.08 30	0.16 115	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 66	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 23	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.06 1	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 23	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 86	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 66	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 140	0.37 671	0.36 349	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 91	0.20 216	0.10 7	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.24 669	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 300	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 32	0.08 18	0.15 80	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.05 37

IGEV-Stereo+	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.18 115	0.13 363	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.10 44	0.08 15	0.10 66	0.10 91	0.21 243	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.16 603	0.24 682

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.16 115	0.09 4	0.18 45	0.14 52	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

flow	0.11 53	0.07 4	0.18 95	0.16 26	0.12 279	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.17 130	0.12 128	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.13 564

over v1	0.11 53	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.10 6	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.14 258	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-8	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.20 253	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.10 6	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

over-9	0.11 53	0.13 373	0.16 52	0.19 176	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 80	0.11 13	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

Anonymus	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.19 176	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.09 17	0.14 197	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

LGCAT	0.11 53	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 43	0.13 9	0.10 6	0.12 105	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.12 128	0.11 521	0.11 594	0.05 1	0.06 167	0.05 7	0.12 544

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 43	0.14 11	0.13 33	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 43	0.16 23	0.14 52	0.08 2	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 45	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

LiteMatch*	0.11 53	0.07 4	0.22 160	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.09 32	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.06 156

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.14 11	0.13 33	0.11 71	0.09 17	0.10 66	0.10 91	0.16 111	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LiteMatch	0.12 90	0.13 373	0.15 25	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.21 403	0.14 36	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.13 86	0.17 32	0.14 52	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.09 1	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 122	0.10 1	0.14 52	0.07 1	0.09 17	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.13 86	0.11 2	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.08 5	0.06 1	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.17 32	0.13 33	0.09 17	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.14 36	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.19 59	0.15 71	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.12 43	0.16 23	0.12 24	0.08 2	0.09 17	0.14 197	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	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
LG-G_1	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

LG-G	0.11 53	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.07 3	0.21 296	0.09 4	0.19 59	0.11 13	0.10 44	0.09 17	0.11 104	0.10 91	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 86	0.24 158	0.13 33	0.10 44	0.09 17	0.09 32	0.08 18	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

over-6	0.12 90	0.13 373	0.19 111	0.19 176	0.07 3	0.16 115	0.11 28	0.26 202	0.16 84	0.10 44	0.10 44	0.10 66	0.13 221	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 111	0.06 156

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.07 3	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 143	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 86	0.15 17	0.08 1	0.12 105	0.10 44	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 86	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.10 44	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 115	0.10 12	0.20 80	0.14 52	0.09 17	0.10 44	0.09 32	0.12 170	0.13 16	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.18 45	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.11 104	0.10 91	0.15 80	0.13 187	0.06 53	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DDF-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.19 111	0.19 176	0.16 512	0.12 27	0.15 177	0.18 45	0.18 138	0.11 71	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.23 273	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.21 655	0.06 156

Replicate-Monster	0.12 90	0.10 156	0.32 289	0.16 26	0.08 30	0.17 156	0.10 12	0.22 115	0.19 158	0.11 71	0.10 44	0.10 66	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.08 344

zero-FE	0.16 237	0.08 44	0.81 640	0.19 176	0.18 559	0.12 27	0.15 177	0.19 59	0.19 158	0.10 44	0.10 44	0.13 163	0.12 170	0.21 243	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.19 643	0.06 156

AdaDepth	0.11 53	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.13 86	0.16 23	0.13 33	0.10 44	0.10 44	0.09 32	0.09 44	0.19 192	0.12 128	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

DEFOM-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.14 11	0.16 84	0.11 71	0.10 44	0.09 32	0.08 18	0.21 243	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

EGLCR-Stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.13 86	0.27 218	0.21 212	0.13 143	0.10 44	0.15 219	0.09 44	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

SCION-M(vits-remse)	0.12 90	0.08 44	0.40 402	0.27 609	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.10 473	0.08 494	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 220	0.18 530	0.40 402	0.27 609	0.26 663	0.46 630	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 140	0.09 94	0.16 52	0.20 253	0.14 415	0.14 48	0.15 177	0.33 318	0.23 257	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 86	0.13 9	0.15 71	0.10 44	0.11 57	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 140	0.11 237	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.19 59	0.17 115	0.14 174	0.11 57	0.11 104	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.08 344

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.17 32	0.14 52	0.08 2	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.09 17	0.11 57	0.09 32	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 90	0.11 237	0.23 176	0.22 386	0.09 63	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.19 158	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.13 221	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.04 2	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

DispViT+	0.12 90	0.07 4	0.19 111	0.15 7	0.16 512	0.10 18	0.12 43	0.26 202	0.23 257	0.13 143	0.11 57	0.10 66	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BStereo	0.13 140	0.10 156	0.42 437	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

Anonymus123	0.14 183	0.10 156	0.42 437	0.18 115	0.11 202	0.36 570	0.14 122	0.28 241	0.22 231	0.12 105	0.11 57	0.12 140	0.09 44	0.16 111	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.11 13	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.07 138	0.06 260	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 183	0.07 4	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 97	0.19 158	0.77 696	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156

MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 52	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 80	0.12 24	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.08 18	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 156

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 143	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 57	0.09 32	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 115	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.11 57	0.09 32	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.12 43	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.11 57	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.11 52	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 140	0.14 427	0.19 111	0.26 581	0.09 63	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.18 138	0.12 105	0.11 57	0.10 66	0.13 221	0.21 243	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.24 158	0.19 158	0.09 17	0.11 57	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.19 383	0.22 115	0.16 84	0.14 174	0.11 57	0.13 163	0.10 91	0.24 289	0.18 351	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156
1: 1. 1
U	1.00 714	0.09 94	0.21 143	0.21 312	3.68 746	6.12 754	0.14 122	0.21 97	0.21 212	0.11 71	0.11 57	0.10 66	0.09 44	0.12 8	0.11 52	0.07 138	0.05 40	5.42 761	2.90 759	0.07 198	0.06 156

PhaseNet	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.16 241	0.12 170	0.19 192	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

aanet-new-60k	0.12 90	0.11 237	0.32 289	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.13 86	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.12 82	0.11 104	0.11 133	0.19 192	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-32k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.20 253	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.18 45	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.13 163	0.13 221	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.20 253	0.08 30	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.12 140	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 90	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.15 177	0.26 202	0.20 190	0.11 71	0.12 82	0.10 66	0.13 221	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 183	0.19 547	0.70 614	0.17 58	0.12 279	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.10 44	0.12 82	0.10 66	0.10 91	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.05 7	0.07 256

WQFJA1++	0.44 650	0.07 4	0.63 586	0.18 115	0.13 363	0.15 69	0.11 28	0.20 80	0.11 13	2.05 745	0.12 82	0.23 349	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	4.20 752	0.07 256

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.13 33	0.12 105	0.12 82	0.08 5	0.11 133	0.16 111	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 219	0.10 12	0.22 115	0.17 115	0.14 174	0.12 82	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3w_stereo	0.12 90	0.11 237	0.18 95	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.07 2	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsters	0.11 53	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.11 28	0.23 138	0.15 71	0.14 174	0.12 82	0.08 5	0.09 44	0.21 243	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

111111	0.11 53	0.07 4	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 115	0.15 71	0.11 71	0.12 82	0.12 140	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.06 156

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 354	0.72 715	0.70 614	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 177	0.18 45	0.16 84	0.13 143	0.12 82	0.09 32	0.08 18	0.16 111	0.13 187	0.35 705	0.04 2	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.23 677

RSM++	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.20 253	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.21 97	0.19 158	0.12 105	0.12 82	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

IGEVStereo-DCA	0.14 183	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

rrr	0.17 258	0.11 237	0.57 559	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.22 231	0.15 197	0.12 82	0.14 197	0.12 170	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

CroCo-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.24 187	0.25 546	0.11 202	0.11 20	0.18 334	0.32 303	0.23 257	0.12 105	0.12 82	0.18 266	0.12 170	0.14 36	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156
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
test_xeample3	0.16 237	0.11 237	0.56 556	0.19 176	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.35 355	0.20 190	0.16 226	0.12 82	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.07 256

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 90	0.12 300	0.17 76	0.22 386	0.10 138	0.15 69	0.13 86	0.18 45	0.14 52	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.20 216	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

anonymous	0.11 53	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 122	0.16 23	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.07 3	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 76	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 231	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 102	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 115	0.14 122	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 115	0.15 177	0.17 32	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.12 140	0.08 18	0.15 80	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-70k	0.12 90	0.10 156	0.27 223	0.19 176	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.21 97	0.15 71	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.12 170	0.20 216	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 140	0.11 237	0.44 461	0.21 312	0.08 30	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.16 84	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.13 221	0.18 160	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 53	0.10 156	0.26 211	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 122	0.20 80	0.13 33	0.11 71	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 90	0.12 300	0.27 223	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.24 158	0.17 115	0.12 105	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new	0.13 140	0.11 237	0.30 265	0.20 253	0.13 363	0.20 262	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.15 278	0.19 192	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.06 156

VIP-Stereo	0.12 90	0.12 300	0.21 143	0.18 115	0.11 202	0.24 377	0.12 43	0.19 59	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.11 104	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Zero-FE251	0.14 183	0.09 94	0.24 187	0.17 58	0.09 63	0.20 262	0.13 86	0.20 80	0.14 52	0.61 676	0.13 102	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 43	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.10 91	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

FlowAnything_test	0.14 183	0.11 237	0.21 143	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.15 197	0.13 102	0.15 219	0.14 258	0.18 160	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.09 419

qwe	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.14 174	0.13 102	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 43	0.21 97	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.06 111	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 53	0.11 237	0.16 52	0.17 58	0.10 138	0.17 156	0.12 43	0.21 97	0.14 52	0.12 105	0.13 102	0.09 32	0.10 91	0.15 80	0.12 128	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.20 80	0.15 71	0.12 105	0.13 102	0.10 66	0.09 44	0.17 130	0.11 52	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 43	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.13 102	0.08 5	0.10 91	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 156	0.09 4	0.22 115	0.16 84	0.13 143	0.13 102	0.09 32	0.11 133	0.19 192	0.13 187	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SGD-Stereo	0.11 53	0.08 44	0.17 76	0.17 58	0.07 3	0.17 156	0.13 86	0.18 45	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.11 104	0.12 170	0.18 160	0.11 52	0.08 311	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.04 1

AIO_rvc	0.12 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.17 283	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.13 163	0.08 18	0.22 263	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

HUF	0.15 220	0.11 237	0.38 378	0.17 58	0.11 202	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.20 190	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.11 133	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.20 684	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.14 588

AIO_test	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.15 69	0.17 283	0.19 59	0.16 84	0.11 71	0.13 102	0.14 197	0.09 44	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

castereo++	0.13 140	0.10 156	0.18 95	0.18 115	0.10 138	0.27 432	0.13 86	0.23 138	0.23 257	0.11 71	0.13 102	0.16 241	0.10 91	0.18 160	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.04 1

SMoEStereo_RVC	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.19 59	0.19 158	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.11 133	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

tt45	0.14 183	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.23 354	0.18 334	0.22 115	0.17 115	0.15 197	0.13 102	0.14 197	0.10 91	0.30 409	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

IGEV-Stereo++	0.11 53	0.08 44	0.15 25	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 115	0.18 138	0.10 44	0.13 102	0.10 66	0.11 133	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

RSM	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.23 138	0.18 138	0.13 143	0.13 102	0.15 219	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

MyStereo07	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.29 258	0.21 212	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.13 221	0.25 319	0.13 187	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

ff7	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

ffff	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

11t	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

anonymousdsp	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

ProNet	0.14 183	0.12 300	0.25 201	0.19 176	0.11 202	0.19 219	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.13 102	0.13 163	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.07 256

ccc-4	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.27 218	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.07 256

IGEV-Stereo	0.14 183	0.12 300	0.27 223	0.19 176	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.20 190	0.15 197	0.13 102	0.12 140	0.12 170	0.24 289	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
FAST (zero-shot)	0.14 183	0.10 156	0.22 160	0.23 447	0.26 663	0.14 48	0.15 177	0.23 138	0.15 71	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.09 533	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.09 419

aanet-new-40k	0.12 90	0.11 237	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 90	0.12 300	0.28 240	0.19 176	0.08 30	0.17 156	0.15 177	0.22 115	0.18 138	0.11 71	0.14 142	0.10 66	0.11 133	0.17 130	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 90	0.13 373	0.28 240	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.20 80	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.09 32	0.13 221	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

aanet-new-28k	0.12 90	0.11 237	0.35 329	0.20 253	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.14 52	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.07 198	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 90	0.11 237	0.28 240	0.20 253	0.08 30	0.15 69	0.13 86	0.22 115	0.19 158	0.12 105	0.14 142	0.12 140	0.12 170	0.15 80	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 183	0.21 575	0.47 490	0.17 58	0.12 279	0.15 69	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.11 71	0.14 142	0.12 140	0.10 91	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.07 256

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 643

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 140	0.11 237	0.38 378	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.23 138	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.13 163	0.11 133	0.14 36	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

PSi22	0.14 183	0.13 373	0.29 254	0.19 176	0.09 63	0.17 156	0.12 43	0.28 241	0.23 257	0.13 143	0.14 142	0.22 327	0.13 221	0.29 393	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 198	0.06 156

Selective-IGEV-i32	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

2w_stereo	0.11 53	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 115	0.14 122	0.27 218	0.20 190	0.14 174	0.14 142	0.08 5	0.11 133	0.13 16	0.12 128	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 78	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 90	0.08 44	0.29 254	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 122	0.19 59	0.17 115	0.11 71	0.14 142	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.19 643

MaDis-Stereo	0.14 183	0.13 373	0.26 211	0.19 176	0.14 415	0.16 115	0.13 86	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.14 142	0.14 197	0.11 133	0.17 130	0.17 322	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

Selective-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.22 160	0.19 176	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.27 218	0.15 71	0.13 143	0.14 142	0.13 163	0.08 18	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

GEAR-Net	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 95	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 231	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 90	0.11 237	0.26 211	0.19 176	0.07 3	0.14 48	0.14 122	0.21 97	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.11 104	0.12 170	0.13 16	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 90	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.08 30	0.13 34	0.14 122	0.25 180	0.21 212	0.12 105	0.15 157	0.09 32	0.14 258	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 90	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.13 363	0.20 262	0.16 231	0.23 138	0.18 138	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.13 221	0.13 16	0.12 128	0.06 53	0.04 2	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.17 115	0.13 143	0.15 157	0.16 241	0.13 221	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.16 84	0.14 174	0.15 157	0.17 253	0.12 170	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

MatchStereo	0.11 53	0.08 44	0.23 176	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 43	0.20 80	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.08 5	0.08 18	0.14 36	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLSM3	0.13 140	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.24 275	0.11 71	0.15 157	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

GSStereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.17 58	0.12 279	0.19 219	0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

GS-Stereo							0.16 231	0.26 202	0.18 138	0.13 143	0.15 157	0.10 66	0.09 44	0.16 111	0.10 7	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.08 344

IGEV	0.11 53	0.06 1	0.17 76	0.15 7	0.11 202	0.16 115	0.13 86	0.21 97	0.16 84	0.11 71	0.15 157	0.09 32	0.07 3	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

S2M2_L	0.13 140	0.11 237	0.20 129	0.16 26	0.12 279	0.12 27	0.07 1	0.18 45	0.20 190	0.12 105	0.15 157	0.14 197	0.12 170	0.15 80	0.14 226	0.13 582	0.09 533	0.09 379	0.10 498	0.11 503	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GREAT-IGEV	0.12 90	0.09 94	0.25 201	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.17 32	0.17 115	0.10 44	0.15 157	0.09 32	0.09 44	0.18 160	0.10 7	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.10 479
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	0.14 183	0.11 237	0.25 201	0.19 176	0.12 279	0.15 69	0.16 231	0.30 279	0.22 231	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.09 44	0.24 289	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.06 156

SCV	0.14 183	0.14 427	0.24 187	0.21 312	0.11 202	0.15 69	0.16 231	0.31 291	0.18 138	0.11 71	0.15 157	0.13 163	0.10 91	0.23 273	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156

Pointernet	0.13 140	0.07 4	0.27 223	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.12 43	0.31 291	0.24 275	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.22 160	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.16 84	0.13 143	0.15 157	0.13 163	0.08 18	0.18 160	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

MoCha-V2	0.13 140	0.08 44	0.26 211	0.23 447	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.16 84	0.15 197	0.15 157	0.13 163	0.14 258	0.20 216	0.11 52	0.06 53	0.07 402	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

IGEV++	0.13 140	0.10 156	0.23 176	0.21 312	0.10 138	0.15 69	0.15 177	0.29 258	0.16 84	0.12 105	0.15 157	0.12 140	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

depth_test_26	0.11 53	0.07 4	0.19 111	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 23	0.15 71	0.12 105	0.16 178	0.11 104	0.08 18	0.14 36	0.10 7	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

DN	0.15 220	0.08 44	0.27 223	0.19 176	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.28 241	0.24 275	0.14 174	0.16 178	0.18 266	0.10 91	0.21 243	0.13 187	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.10 479

aanet-new-24k	0.12 90	0.11 237	0.22 160	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.19 59	0.15 71	0.13 143	0.16 178	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 53	0.09 94	0.17 76	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 231	0.23 138	0.15 71	0.10 44	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.08 344

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 90	0.09 94	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 231	0.25 180	0.21 212	0.11 71	0.16 178	0.09 32	0.11 133	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.04 1	0.05 37

Foundation-i1a	0.12 90	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 184	0.16 231	0.25 180	0.16 84	0.16 226	0.16 178	0.18 266	0.13 221	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WQFJX1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.23 447	0.17 537	0.24 377	0.19 383	0.58 642	0.52 623	0.16 226	0.16 178	0.14 197	0.15 278	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.06 156

WQFJX	0.18 284	0.10 156	0.17 76	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.18 334	0.53 587	0.45 558	0.17 245	0.16 178	0.14 197	0.16 303	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.08 494	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

GASTEREO	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.23 447	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.19 192	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

MSCF	0.13 140	0.12 300	0.21 143	0.22 386	0.10 138	0.16 115	0.15 177	0.26 202	0.18 138	0.17 245	0.16 178	0.11 104	0.13 221	0.18 160	0.11 52	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.07 252	0.06 111	0.06 156

1w_stereo	0.12 90	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 115	0.15 177	0.25 180	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 53	0.09 94	0.14 9	0.19 176	0.12 279	0.14 48	0.12 43	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.16 178	0.08 5	0.09 44	0.19 192	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.04 1

MM-Stereo_test2	0.15 220	0.10 156	0.44 461	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.21 467	0.27 218	0.22 231	0.15 197	0.16 178	0.13 163	0.11 133	0.20 216	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.05 37

GIP-stereo	0.12 90	0.09 94	0.20 129	0.19 176	0.11 202	0.16 115	0.14 122	0.29 258	0.18 138	0.11 71	0.16 178	0.13 163	0.09 44	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

999	0.14 183	0.08 44	0.24 187	0.19 176	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.24 158	0.18 138	0.13 143	0.16 178	0.14 197	0.11 133	0.36 457	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

fffy	0.14 183	0.11 237	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.13 221	0.25 319	0.14 226	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.06 156

CroCo-Stereo Lap2	0.15 220	0.15 466	0.28 240	0.25 546	0.18 559	0.11 20	0.19 383	0.28 241	0.21 212	0.13 143	0.16 178	0.15 219	0.12 170	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

test-3	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.26 351	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

test_1	0.16 237	0.09 94	0.31 280	0.21 312	0.11 202	0.18 184	0.16 231	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.16 178	0.22 327	0.12 170	0.26 338	0.18 351	0.06 53	0.04 2	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.06 156

DNSM	0.28 539	0.28 630	0.17 76	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 177	0.24 158	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.13 163	0.11 133	0.75 641	0.63 666	0.08 311	0.13 626	0.06 58	0.05 78	1.14 736	0.81 736

PStereo	0.26 507	0.37 671	0.34 318	0.21 312	0.13 363	0.25 397	0.25 564	0.33 318	0.47 581	0.26 351	0.17 197	0.29 436	0.34 589	0.35 448	0.37 584	0.23 675	0.15 653	0.17 643	0.13 607	0.23 665	0.21 664

DNS	0.26 507	0.30 645	0.18 95	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 122	0.24 158	0.16 84	0.12 105	0.17 197	0.13 163	0.10 91	0.70 620	0.37 584	0.08 311	0.14 637	0.08 277	0.05 78	1.01 735	0.80 735

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 90	0.10 156	0.21 143	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.21 97	0.17 115	0.12 105	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.14 36	0.11 52	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 90	0.09 94	0.17 76	0.19 176	0.11 202	0.14 48	0.16 231	0.21 97	0.20 190	0.10 44	0.17 197	0.11 104	0.12 170	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.08 339	0.05 7	0.06 156

Foundation-i1	0.13 140	0.07 4	0.16 52	0.17 58	0.11 202	0.17 156	0.16 231	0.32 303	0.22 231	0.15 197	0.17 197	0.20 301	0.13 221	0.14 36	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

WQFJA1	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NLMM1	0.19 333	0.12 300	0.16 52	0.23 447	0.18 559	0.24 377	0.20 436	0.59 648	0.65 666	0.18 264	0.17 197	0.13 163	0.14 258	0.25 319	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NLMM	0.18 284	0.10 156	0.16 52	0.22 386	0.18 559	0.25 397	0.19 383	0.51 556	0.51 614	0.15 197	0.17 197	0.15 219	0.16 303	0.20 216	0.20 408	0.07 138	0.09 533	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

DA	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

GGEV	0.14 183	0.10 156	0.18 95	0.21 312	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.14 174	0.17 197	0.16 241	0.14 258	0.17 130	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.07 198	0.07 256

2.25w	0.11 53	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 59	0.18 138	0.14 174	0.17 197	0.09 32	0.10 91	0.18 160	0.13 187	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo	0.13 140	0.10 156	0.24 187	0.20 253	0.09 63	0.16 115	0.18 334	0.21 97	0.18 138	0.11 71	0.17 197	0.09 32	0.09 44	0.15 80	0.14 226	0.05 9	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

mms	0.13 140	0.11 237	0.19 111	0.19 176	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.17 197	0.14 197	0.09 44	0.24 289	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.07 256

GCAP-BAT	0.21 375	0.08 44	1.22 697	0.29 635	0.43 699	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

RAStereo	0.13 140	0.12 300	0.27 223	0.22 386	0.11 202	0.15 69	0.18 334	0.23 138	0.23 257	0.13 143	0.17 197	0.11 104	0.09 44	0.15 80	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.05 37

rvit_stereo_0080	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 258	0.13 373	0.24 187	0.19 176	0.13 363	0.24 377	0.17 283	0.30 279	0.37 459	0.43 618	0.17 197	0.13 163	0.12 170	0.19 192	0.15 262	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

whm_eth	0.15 220	0.13 373	0.25 201	0.19 176	0.13 363	0.15 69	0.20 436	0.28 241	0.24 275	0.15 197	0.17 197	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.15 262	0.11 521	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.07 256

GCAPDPT-zeroshot	0.20 354	0.08 44	1.14 692	0.29 635	0.43 699	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.14 174	0.17 197	0.15 219	0.11 133	0.20 216	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

AEACV	0.13 140	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.14 52	0.13 143	0.17 197	0.13 163	0.16 303	0.16 111	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

CES	0.14 183	0.08 44	0.19 111	0.17 58	0.22 630	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.14 174	0.17 197	0.14 197	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.08 288	0.18 636

Selective-RAFT	0.17 258	0.12 300	0.30 265	0.24 505	0.10 138	0.29 474	0.15 177	0.32 303	0.31 382	0.17 245	0.17 197	0.21 315	0.18 366	0.28 373	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.06 156

NLCSM	0.19 333	0.12 300	0.18 95	0.24 505	0.19 586	0.24 377	0.21 467	0.42 448	0.40 502	0.19 272	0.18 220	0.14 197	0.16 303	0.47 502	0.19 385	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

depthmonostereo	0.14 183	0.09 94	0.19 111	0.19 176	0.08 30	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.23 257	0.16 226	0.18 220	0.14 197	0.17 335	0.19 192	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.05 37

castereo	0.14 183	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.10 138	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.13 143	0.18 220	0.16 241	0.16 303	0.15 80	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.05 37

ours_stereo	0.13 140	0.11 237	0.23 176	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.18 334	0.20 80	0.19 158	0.13 143	0.18 220	0.14 197	0.10 91	0.23 273	0.14 226	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.05 37

rvit_stereo_0081	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0082	0.16 237	0.11 237	0.24 187	0.21 312	0.12 279	0.16 115	0.17 283	0.22 115	0.33 408	0.16 226	0.18 220	0.18 266	0.14 258	0.20 216	0.16 289	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

CAS++	0.16 237	0.12 300	0.27 223	0.18 115	0.12 279	0.17 156	0.15 177	0.42 448	0.24 275	0.19 272	0.18 220	0.13 163	0.10 91	0.21 243	0.12 128	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.08 339	0.10 453	0.09 419
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
LoS	0.14 183	0.08 44	0.27 223	0.16 26	0.09 63	0.22 329	0.14 122	0.26 202	0.26 302	0.15 197	0.18 220	0.18 266	0.13 221	0.22 263	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.06 156
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_3	0.18 284	0.11 237	0.32 289	0.24 505	0.11 202	0.22 329	0.25 564	0.31 291	0.31 382	0.25 338	0.18 220	0.23 349	0.13 221	0.25 319	0.19 385	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

TS12	0.12 90	0.08 44	0.17 76	0.21 312	0.09 63	0.19 219	0.14 122	0.23 138	0.16 84	0.14 174	0.19 229	0.12 140	0.13 221	0.17 130	0.15 262	0.05 9	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gasm-f	0.12 90	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.20 80	0.14 52	0.12 105	0.19 229	0.10 66	0.11 133	0.16 111	0.11 52	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.09 377	0.08 344

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.24 187	0.20 253	0.10 138	0.15 69	0.14 122	0.22 115	0.16 84	0.12 105	0.19 229	0.15 219	0.11 133	0.13 16	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.06 156

Occ-G	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 383	0.22 115	0.19 158	0.13 143	0.19 229	0.21 315	0.11 133	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.06 156

rvit_stereo_ft	0.17 258	0.14 427	0.30 265	0.25 546	0.14 415	0.17 156	0.21 467	0.28 241	0.26 302	0.16 226	0.19 229	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.17 322	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.07 256

WCG-NET（raft）	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.17 58	0.08 30	0.19 219	0.16 231	0.23 138	0.26 302	0.18 264	0.19 229	0.20 301	0.12 170	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

ACVNet-DCA	0.18 284	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

xx1	0.20 354	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.28 425	0.24 453	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

1test111	0.19 333	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.09 419

cc1	0.18 284	0.14 427	0.38 378	0.23 447	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.35 355	0.47 581	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.18 366	0.28 373	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

tt1	0.18 284	0.14 427	0.35 329	0.23 447	0.11 202	0.30 493	0.19 383	0.35 355	0.44 546	0.17 245	0.19 229	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.08 344

GCAP-Stereo	0.14 183	0.14 427	0.33 306	0.20 253	0.09 63	0.21 296	0.10 12	0.26 202	0.20 190	0.18 264	0.19 229	0.15 219	0.13 221	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.06 156

LoS_RVC	0.13 140	0.10 156	0.19 111	0.18 115	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.20 80	0.17 115	0.13 143	0.19 229	0.12 140	0.15 278	0.17 130	0.13 187	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.05 7	0.12 544

CAS	0.15 220	0.07 4	0.21 143	0.41 691	0.16 512	0.20 262	0.18 334	0.22 115	0.19 158	0.15 197	0.19 229	0.11 104	0.09 44	0.14 36	0.13 187	0.29 698	0.04 2	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.14 588

TRStereo	0.19 333	0.17 515	0.47 490	0.23 447	0.19 586	0.19 219	0.16 231	0.52 575	0.28 332	0.20 280	0.19 229	0.21 315	0.13 221	0.24 289	0.13 187	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.06 111	0.06 156

sAnonymous2	0.20 354	0.21 575	0.58 564	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

CroCo_RVC	0.20 354	0.21 575	0.58 564	0.24 505	0.17 537	0.22 329	0.19 383	0.34 331	0.28 332	0.17 245	0.19 229	0.17 253	0.16 303	0.17 130	0.14 226	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.23 665	0.17 623

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 140	0.09 94	0.19 111	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

Reg-Stereo(zero)	0.16 237	0.07 4	0.36 349	0.19 176	0.10 138	0.19 219	0.14 122	0.28 241	0.24 275	0.22 304	0.20 246	0.24 364	0.18 366	0.21 243	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

model_zeroshot	0.17 258	0.11 237	0.39 394	0.20 253	0.12 279	0.24 377	0.15 177	0.34 331	0.22 231	0.30 435	0.20 246	0.22 327	0.12 170	0.24 289	0.14 226	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.07 256

RAFT-Stereo-weight	0.15 220	0.09 94	0.26 211	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.29 351	0.24 328	0.20 246	0.19 286	0.10 91	0.18 160	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.14 36	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

UniTT-Stereo	0.14 183	0.10 156	0.30 265	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.13 86	0.19 59	0.18 138	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.11 133	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.06 156

EKT-Stereo	0.38 622	0.12 300	0.38 378	0.42 692	3.88 748	0.21 296	0.17 283	0.35 355	0.28 332	0.20 280	0.20 246	0.23 349	0.15 278	0.28 373	0.16 289	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

CASnet	0.14 183	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.08 30	0.16 115	0.15 177	0.27 218	0.25 290	0.22 304	0.20 246	0.15 219	0.11 133	0.17 130	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.11 521	0.09 450	0.08 288	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.17 58	0.14 415	0.19 219	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.15 197	0.20 246	0.10 66	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

LL-Strereo2	0.18 284	0.18 530	0.39 394	0.22 386	0.12 279	0.24 377	0.13 86	0.31 291	0.23 257	0.24 328	0.20 246	0.24 364	0.12 170	0.26 338	0.15 262	0.06 53	0.06 260	0.12 560	0.09 450	0.08 288	0.07 256

4D-IteraStereo	0.17 258	0.16 495	0.50 518	0.21 312	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.28 241	0.28 332	0.23 313	0.20 246	0.20 301	0.11 133	0.19 192	0.14 226	0.06 53	0.04 2	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.06 156

GLC_STEREO	0.15 220	0.10 156	0.24 187	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.15 177	0.23 138	0.27 313	0.17 245	0.20 246	0.17 253	0.11 133	0.23 273	0.16 289	0.07 138	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

AnonymousM	0.17 258	0.19 547	0.24 187	0.18 115	0.10 138	0.18 184	0.17 283	0.30 279	0.23 257	0.26 351	0.20 246	0.18 266	0.14 258	0.19 192	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.38 703	0.15 632	0.06 111	0.05 37

raftrobust	0.16 237	0.13 373	0.29 254	0.22 386	0.15 479	0.19 219	0.13 86	0.32 303	0.26 302	0.26 351	0.20 246	0.19 286	0.17 335	0.21 243	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.07 256

quiztm	0.15 220	0.15 466	0.25 201	0.22 386	0.14 415	0.17 156	0.17 283	0.33 318	0.21 212	0.18 264	0.21 261	0.14 197	0.10 91	0.17 130	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 140	0.09 94	0.20 129	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.25 180	0.22 231	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 90	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.13 363	0.18 184	0.16 231	0.24 158	0.20 190	0.16 226	0.21 261	0.09 32	0.09 44	0.13 16	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

NLSM1	0.17 258	0.10 156	0.17 76	0.21 312	0.18 559	0.25 397	0.17 283	0.47 504	0.40 502	0.16 226	0.21 261	0.13 163	0.15 278	0.21 243	0.18 351	0.08 311	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.06 156

DVStereo	0.14 183	0.08 44	0.18 95	0.18 115	0.09 63	0.21 296	0.14 122	0.24 158	0.21 212	0.21 294	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 258	0.10 156	0.39 394	0.23 447	0.11 202	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.21 261	0.15 219	0.14 258	0.23 273	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.06 156

rvit_stereo_0083	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.13 363	0.17 156	0.17 283	0.22 115	0.34 418	0.16 226	0.21 261	0.19 286	0.16 303	0.21 243	0.16 289	0.11 521	0.10 568	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

rvit_stereo_0081_aga	0.16 237	0.14 427	0.28 240	0.21 312	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.23 138	0.24 275	0.17 245	0.21 261	0.19 286	0.13 221	0.19 192	0.14 226	0.11 521	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.07 256

WCG-NET	0.14 183	0.09 94	0.23 176	0.18 115	0.08 30	0.18 184	0.17 283	0.21 97	0.28 332	0.18 264	0.21 261	0.15 219	0.12 170	0.18 160	0.12 128	0.06 53	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.05 37

trnet	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.15 7	0.07 3	0.21 296	0.12 43	0.24 158	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.15 219	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.06 111	0.05 37

iRaft-Stereo_20w	0.19 333	0.10 156	0.46 482	0.19 176	0.13 363	0.25 397	0.19 383	0.52 575	0.19 158	0.29 403	0.21 261	0.22 327	0.20 393	0.28 373	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.08 288	0.08 344

CFNet-RSSM	0.17 258	0.10 156	0.40 402	0.20 253	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.36 374	0.30 368	0.23 313	0.21 261	0.26 398	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

CREStereo	0.13 140	0.08 44	0.21 143	0.14 3	0.08 30	0.22 329	0.15 177	0.25 180	0.24 275	0.16 226	0.21 261	0.14 197	0.13 221	0.18 160	0.13 187	0.09 418	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 220	0.08 44	0.23 176	0.15 7	0.09 63	0.23 354	0.16 231	0.25 180	0.23 257	0.17 245	0.21 261	0.16 241	0.14 258	0.22 263	0.13 187	0.29 698	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

noway7	0.27 518	0.51 698	1.61 718	0.24 505	0.12 279	0.22 329	0.18 334	0.44 470	0.31 382	0.21 294	0.22 275	0.24 364	0.20 393	0.20 216	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

monster_256*512	0.17 258	0.12 300	0.18 95	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.29 351	0.19 272	0.22 275	0.24 364	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

DF	0.13 140	0.09 94	0.21 143	0.18 115	0.10 138	0.17 156	0.15 177	0.25 180	0.17 115	0.13 143	0.22 275	0.19 286	0.11 133	0.20 216	0.14 226	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.06 111	0.06 156

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 140	0.09 94	0.22 160	0.18 115	0.14 415	0.18 184	0.15 177	0.23 138	0.21 212	0.16 226	0.22 275	0.10 66	0.09 44	0.15 80	0.11 52	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.05 7	0.05 37

RT-Monster	0.15 220	0.08 44	0.21 143	0.17 58	0.14 415	0.20 262	0.11 28	0.29 258	0.32 394	0.24 328	0.22 275	0.17 253	0.13 221	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

VMStereo-Base	0.13 140	0.08 44	0.22 160	0.15 7	0.09 63	0.18 184	0.13 86	0.24 158	0.25 290	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.13 187	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

IGEV-FE	0.18 284	0.10 156	0.65 596	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

xyz-stereo-finetune	0.16 237	0.12 300	0.23 176	0.16 26	0.08 30	0.23 354	0.20 436	0.29 258	0.31 382	0.19 272	0.22 275	0.19 286	0.15 278	0.29 393	0.20 408	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.06 156

rvit_0105_6	0.19 333	0.14 427	0.34 318	0.23 447	0.14 415	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.37 459	0.18 264	0.22 275	0.23 349	0.17 335	0.26 338	0.17 322	0.15 622	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

IGEV_Zeroshot_test	0.18 284	0.10 156	0.65 596	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.34 331	0.19 158	0.28 374	0.22 275	0.27 409	0.13 221	0.23 273	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

sCroCo_RVC	0.18 284	0.14 427	0.49 507	0.27 609	0.18 559	0.22 329	0.17 283	0.27 218	0.23 257	0.14 174	0.22 275	0.17 253	0.14 258	0.21 243	0.15 262	0.10 473	0.11 594	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

DLNR-FE	10.45 758	12.13 767	19.94 770	106.10 787	23.12 777	0.14 48	0.13 86	3.28 748	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.41 754	0.06 260	0.07 172	0.07 252	40.22 787	0.06 156

water-stereo	0.13 140	0.08 44	0.20 129	0.19 176	0.10 138	0.17 156	0.14 122	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.23 286	0.15 219	0.15 278	0.12 8	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

IGEV-RUCA	0.21 375	0.08 44	0.23 176	0.19 176	0.19 586	0.28 452	0.24 546	0.23 138	0.21 212	0.20 280	0.23 286	0.28 425	0.49 661	0.26 338	0.18 351	0.09 418	0.08 494	0.18 652	0.13 607	0.17 620	0.17 623

rvit_0105_5	0.21 375	0.15 466	0.38 378	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.24 546	0.36 374	0.39 484	0.21 294	0.23 286	0.26 398	0.19 382	0.26 338	0.19 385	0.15 622	0.13 626	0.12 560	0.12 578	0.10 453	0.09 419

MyStereo05	0.23 429	0.12 300	0.57 559	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.48 517	0.52 623	0.31 453	0.23 286	0.25 376	0.22 421	0.30 409	0.21 435	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MyStereo04	0.23 429	0.12 300	0.55 549	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.49 527	0.52 623	0.28 374	0.23 286	0.27 409	0.23 435	0.30 409	0.22 457	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

11t1	0.18 284	0.10 156	0.30 265	0.20 253	0.11 202	0.27 432	0.17 283	0.35 355	0.23 257	0.25 338	0.23 286	0.23 349	0.23 435	0.25 319	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

DLNR_Zeroshot_test	10.44 757	12.10 766	19.93 769	106.08 786	23.66 778	0.14 48	0.13 86	3.22 747	0.17 115	0.16 226	0.23 286	0.16 241	0.10 91	0.31 416	0.15 262	2.36 753	0.06 260	0.07 172	0.07 252	39.70 786	0.06 156

anonymousdsp2	0.17 258	0.10 156	0.28 240	0.20 253	0.11 202	0.25 397	0.17 283	0.41 434	0.31 382	0.23 313	0.23 286	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.07 256

riskmin	0.18 284	0.09 94	0.34 318	0.18 115	0.12 279	0.24 377	0.16 231	0.34 331	0.28 332	0.21 294	0.23 286	0.33 482	0.24 453	0.23 273	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.10 453	0.10 479

MC-Stereo	0.14 183	0.09 94	0.25 201	0.21 312	0.09 63	0.18 184	0.16 231	0.23 138	0.19 158	0.18 264	0.23 286	0.16 241	0.13 221	0.22 263	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

MIPNet	0.21 375	0.15 466	0.52 535	0.21 312	0.12 279	0.27 432	0.20 436	0.45 483	0.37 459	0.30 435	0.23 286	0.19 286	0.24 453	0.27 358	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

GMStereo	0.19 333	0.25 609	0.40 402	0.21 312	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.29 258	0.40 502	0.25 338	0.23 286	0.16 241	0.15 278	0.25 319	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.17 258	0.10 156	0.37 358	0.20 253	0.12 279	0.19 219	0.15 177	0.32 303	0.28 332	0.23 313	0.23 286	0.27 409	0.15 278	0.20 216	0.13 187	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

ManiGeoR	0.18 284	0.15 466	0.55 549	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

HLf10	0.18 284	0.15 466	0.55 549	0.15 7	0.11 202	0.21 296	0.14 122	0.39 405	0.27 313	0.19 272	0.24 300	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.19 385	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.08 344

Hybrid-DGEV-2	0.21 375	0.15 466	0.34 318	0.24 505	0.13 363	0.28 452	0.14 122	0.48 517	0.44 546	0.27 361	0.24 300	0.25 376	0.25 475	0.28 373	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.07 256

FE-Mocha	0.16 237	0.10 156	0.33 306	0.19 176	0.13 363	0.19 219	0.15 177	0.35 355	0.22 231	0.24 328	0.24 300	0.20 301	0.14 258	0.17 130	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.06 156

MM-Stereo_test3	0.17 258	0.12 300	0.29 254	0.23 447	0.14 415	0.19 219	0.22 497	0.39 405	0.36 448	0.16 226	0.24 300	0.17 253	0.12 170	0.19 192	0.14 226	0.07 138	0.07 402	0.08 277	0.06 167	0.09 377	0.06 156

rvit_0105_4	0.20 354	0.15 466	0.38 378	0.23 447	0.14 415	0.20 262	0.22 497	0.33 318	0.39 484	0.19 272	0.24 300	0.25 376	0.19 382	0.27 358	0.17 322	0.16 638	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.11 503	0.08 344

MGS-Stereo	0.14 183	0.11 237	0.32 289	0.19 176	0.11 202	0.18 184	0.17 283	0.20 80	0.22 231	0.14 174	0.24 300	0.15 219	0.10 91	0.18 160	0.12 128	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.10 453	0.06 156

MyStereo06	0.20 354	0.12 300	0.57 559	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.23 524	0.40 419	0.21 212	0.30 435	0.24 300	0.31 463	0.18 366	0.22 263	0.18 351	0.07 138	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.08 344

MSKI-zero shot	0.17 258	0.09 94	0.43 451	0.20 253	0.11 202	0.21 296	0.15 177	0.32 303	0.21 212	0.23 313	0.24 300	0.23 349	0.10 91	0.31 416	0.13 187	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

HH	0.18 284	0.12 300	0.55 549	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

HanStereo	0.18 284	0.12 300	0.55 549	0.22 386	0.12 279	0.18 184	0.18 334	0.34 331	0.19 158	0.20 280	0.24 300	0.34 492	0.18 366	0.29 393	0.12 128	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.06 156

test-1	0.17 258	0.11 237	0.40 402	0.23 447	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.34 331	0.26 302	0.20 280	0.24 300	0.22 327	0.14 258	0.16 111	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.08 344

zzzzzzz1	0.28 539	0.51 698	1.51 713	0.24 505	0.16 512	0.22 329	0.21 467	0.39 405	0.34 418	0.22 304	0.25 312	0.26 398	0.21 403	0.34 437	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.08 344

Weightmod_eth	0.16 237	0.11 237	0.20 129	0.21 312	0.13 363	0.20 262	0.18 334	0.25 180	0.19 158	0.17 245	0.25 312	0.19 286	0.17 335	0.25 319	0.14 226	0.16 638	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.05 37

TestStereo_HLe17	0.19 333	0.17 515	0.64 594	0.16 26	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.40 419	0.30 368	0.19 272	0.25 312	0.17 253	0.15 278	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

HART	0.15 220	0.11 237	0.30 265	0.21 312	0.09 63	0.17 156	0.16 231	0.30 279	0.19 158	0.15 197	0.25 312	0.17 253	0.09 44	0.21 243	0.12 128	0.06 53	0.07 402	0.07 172	0.05 78	0.08 288	0.06 156

tg	0.16 237	0.11 237	0.25 201	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.15 177	0.34 331	0.24 275	0.20 280	0.25 312	0.19 286	0.12 170	0.24 289	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

rvit_0105_3	0.23 429	0.17 515	0.40 402	0.25 546	0.15 479	0.24 377	0.28 601	0.38 393	0.41 514	0.25 338	0.25 312	0.28 425	0.21 403	0.28 373	0.20 408	0.15 622	0.13 626	0.14 609	0.15 632	0.10 453	0.09 419

AE-Stereo	0.17 258	0.11 237	0.31 280	0.24 505	0.14 415	0.23 354	0.18 334	0.34 331	0.29 351	0.15 197	0.25 312	0.21 315	0.13 221	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.07 198	0.06 156

RCA-Stereo	0.16 237	0.09 94	0.25 201	0.20 253	0.10 138	0.19 219	0.17 283	0.36 374	0.35 435	0.20 280	0.25 312	0.17 253	0.17 335	0.18 160	0.14 226	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.05 37

NRIStereo	0.18 284	0.11 237	0.35 329	0.23 447	0.11 202	0.24 377	0.20 436	0.29 258	0.26 302	0.26 351	0.25 312	0.25 376	0.18 366	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.08 344

rafts_anoy	0.18 284	0.15 466	0.35 329	0.22 386	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.23 313	0.25 312	0.20 301	0.16 303	0.22 263	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.08 344

iRaftStereo_RVC	0.16 237	0.12 300	0.26 211	0.21 312	0.11 202	0.20 262	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.20 280	0.25 312	0.18 266	0.12 170	0.20 216	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.08 288	0.07 256

s12784h	0.17 258	0.09 94	0.26 211	0.18 115	0.07 3	0.32 523	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.23 313	0.25 312	0.18 266	0.17 335	0.25 319	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.05 37

S0	0.18 284	0.13 373	0.21 143	0.23 447	0.11 202	0.33 534	0.26 578	0.27 218	0.21 212	0.21 294	0.26 324	0.20 301	0.16 303	0.19 192	0.17 322	0.12 561	0.11 594	0.14 609	0.14 622	0.10 453	0.07 256

HLf8	0.19 333	0.16 495	0.55 549	0.15 7	0.12 279	0.24 377	0.14 122	0.40 419	0.31 382	0.20 280	0.26 324	0.18 266	0.15 278	0.35 448	0.17 322	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

TestStereo-Hl	0.18 284	0.11 237	0.31 280	0.17 58	0.10 138	0.22 329	0.16 231	0.36 374	0.29 351	0.23 313	0.26 324	0.22 327	0.19 382	0.38 466	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.07 198	0.07 256

AIO-test1	0.19 333	0.14 427	0.41 427	0.27 609	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.39 405	0.36 448	0.17 245	0.26 324	0.18 266	0.13 221	0.28 373	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.06 111	0.09 419

plain	0.17 258	0.13 373	0.43 451	0.21 312	0.13 363	0.16 115	0.17 283	0.27 218	0.22 231	0.16 226	0.26 324	0.13 163	0.16 303	0.27 358	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.07 256

MIF-Stereo (partial)	0.16 237	0.10 156	0.34 318	0.21 312	0.15 479	0.15 69	0.13 86	0.28 241	0.25 290	0.17 245	0.26 324	0.15 219	0.16 303	0.25 319	0.17 322	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.08 344

CRE-IMP	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.11 202	0.24 377	0.17 283	0.29 258	0.21 212	0.27 361	0.26 324	0.24 364	0.17 335	0.23 273	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.10 453	0.10 479

XX-TBD	0.15 220	0.18 530	0.28 240	0.22 386	0.10 138	0.22 329	0.15 177	0.22 115	0.27 313	0.22 304	0.26 324	0.14 197	0.12 170	0.16 111	0.13 187	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.04 1	0.07 198	0.06 156

RALAANet	0.19 333	0.18 530	0.37 358	0.23 447	0.14 415	0.23 354	0.13 86	0.37 385	0.29 351	0.28 374	0.26 324	0.25 376	0.15 278	0.26 338	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.06 156

SE	0.16 237	0.14 427	0.19 111	0.21 312	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.28 241	0.20 190	0.20 280	0.27 333	0.15 219	0.17 335	0.15 80	0.14 226	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.08 344

SMOE	0.17 258	0.11 237	0.21 143	0.20 253	0.09 63	0.26 421	0.21 467	0.30 279	0.23 257	0.21 294	0.27 333	0.21 315	0.17 335	0.18 160	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.12 560	0.07 252	0.11 503	0.07 256

FSD					0.24 651	0.27 432	0.27 585	0.31 291	0.29 351	0.26 351	0.27 333	0.28 425	0.27 505	0.28 373	0.26 515	0.23 675	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.25 671

PAM	0.23 429	0.10 156	0.63 586	0.22 386	0.15 479	0.34 548	0.21 467	0.37 385	0.22 231	0.31 453	0.27 333	0.55 641	0.26 486	0.26 338	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.09 419

Any-RAFT	0.17 258	0.08 44	0.31 280	0.19 176	0.10 138	0.29 474	0.16 231	0.42 448	0.30 368	0.24 328	0.27 333	0.27 409	0.16 303	0.21 243	0.12 128	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

IPLGR	0.21 375	0.13 373	0.61 575	0.21 312	0.11 202	0.25 397	0.18 334	0.41 434	0.37 459	0.28 374	0.27 333	0.21 315	0.19 382	0.37 460	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

DeepStereo_RVC	0.18 284	0.11 237	0.40 402	0.21 312	0.11 202	0.19 219	0.16 231	0.28 241	0.22 231	0.27 361	0.27 333	0.23 349	0.28 522	0.24 289	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.10 479

Anonymous3	0.23 429	0.18 530	0.63 586	0.27 609	0.18 559	0.41 604	0.23 524	0.43 462	0.35 435	0.23 313	0.27 333	0.20 301	0.18 366	0.27 358	0.18 351	0.12 561	0.11 594	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.12 544

SME	0.21 375	0.20 560	0.29 254	0.23 447	0.11 202	0.36 570	0.17 283	0.37 385	0.29 351	0.24 328	0.28 341	0.19 286	0.21 403	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.08 344

GGDA	0.18 284	0.14 427	0.33 306	0.17 58	0.10 138	0.20 262	0.16 231	0.33 318	0.31 382	0.22 304	0.28 341	0.19 286	0.16 303	0.38 466	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

xyz-stereo-finetune2	0.17 258	0.11 237	0.26 211	0.16 26	0.09 63	0.27 432	0.19 383	0.27 218	0.20 190	0.22 304	0.28 341	0.21 315	0.22 421	0.37 460	0.22 457	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.06 111	0.07 256

PAM_32	0.23 429	0.10 156	0.63 586	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.19 383	0.36 374	0.23 257	0.29 403	0.28 341	0.56 645	0.28 522	0.27 358	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.09 419

UGAM-zero	0.23 429	0.10 156	0.54 542	0.19 176	0.13 363	0.21 296	0.14 122	0.44 470	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.51 624	0.33 580	0.65 606	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.08 339	0.06 111	0.07 256

knoymous	0.17 258	0.09 94	0.32 289	0.17 58	0.11 202	0.21 296	0.17 283	0.32 303	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.27 409	0.16 303	0.23 273	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.06 167	0.09 377	0.09 419

qqq	0.20 354	0.12 300	0.31 280	0.20 253	0.11 202	0.23 354	0.19 383	0.41 434	0.27 313	0.24 328	0.28 341	0.28 425	0.24 453	0.34 437	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.09 377	0.09 419

UDGNet	0.23 429	0.31 653	0.38 378	0.24 505	0.14 415	0.24 377	0.18 334	0.32 303	0.43 530	0.29 403	0.28 341	0.24 364	0.19 382	0.29 393	0.20 408	0.15 622	0.07 402	0.21 667	0.11 539	0.14 580	0.10 479

dd	0.22 411	0.26 620	0.40 402	0.22 386	0.12 279	0.25 397	0.21 467	0.32 303	0.44 546	0.29 403	0.28 341	0.25 376	0.16 303	0.30 409	0.25 501	0.12 561	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

ROB_FTStereo	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

HUI-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.28 341	0.25 376	0.17 335	0.22 263	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

cross-raft	0.17 258	0.12 300	0.41 427	0.23 447	0.10 138	0.20 262	0.24 546	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.28 341	0.29 436	0.15 278	0.17 130	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.05 37

raft+_RVC	0.18 284	0.14 427	0.32 289	0.21 312	0.15 479	0.21 296	0.16 231	0.38 393	0.34 418	0.21 294	0.28 341	0.20 301	0.15 278	0.24 289	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.08 344

ARAFT	0.24 460	0.21 575	0.78 627	0.22 386	0.12 279	0.29 474	0.24 546	0.43 462	0.32 394	0.33 490	0.28 341	0.28 425	0.19 382	0.49 511	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.09 377	0.06 156

Weightmod	0.16 237	0.12 300	0.19 111	0.20 253	0.10 138	0.24 377	0.17 283	0.25 180	0.21 212	0.18 264	0.29 355	0.19 286	0.15 278	0.27 358	0.16 289	0.09 418	0.10 568	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

HLF11	0.19 333	0.14 427	0.54 542	0.15 7	0.12 279	0.21 296	0.12 43	0.37 385	0.24 275	0.20 280	0.29 355	0.18 266	0.18 366	0.37 460	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.08 288	0.09 419

TestStereo_HL2	0.18 284	0.14 427	0.34 318	0.17 58	0.11 202	0.20 262	0.15 177	0.33 318	0.29 351	0.22 304	0.29 355	0.19 286	0.17 335	0.39 471	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.06 58	0.06 167	0.08 288	0.08 344

AIO-test2	0.20 354	0.20 560	0.36 349	0.26 581	0.15 479	0.22 329	0.16 231	0.42 448	0.42 522	0.16 226	0.29 355	0.15 219	0.11 133	0.26 338	0.13 187	0.18 661	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.07 198	0.07 256

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 429	0.13 373	0.83 647	0.20 253	0.21 613	0.23 354	0.17 283	0.48 517	0.27 313	0.23 313	0.29 355	0.39 539	0.23 435	0.25 319	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.11 539	0.11 503	0.10 479

RAFT-Test	0.17 258	0.10 156	0.38 378	0.19 176	0.12 279	0.25 397	0.17 283	0.33 318	0.23 257	0.23 313	0.29 355	0.27 409	0.14 258	0.20 216	0.14 226	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.06 111	0.06 156

x	0.19 333	0.11 237	0.29 254	0.20 253	0.11 202	0.26 421	0.18 334	0.41 434	0.29 351	0.25 338	0.29 355	0.28 425	0.24 453	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

GwcNet-ADL	0.22 411	0.14 427	0.58 564	0.24 505	0.13 363	0.22 329	0.23 524	0.49 527	0.40 502	0.27 361	0.29 355	0.30 453	0.20 393	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

Patchmatch Stereo++	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

ROB_FTStereo_v2	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.16 231	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

iGMRVC	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

iRAFT	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.14 122	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.17 335	0.26 338	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

RAFT-IKP	0.18 284	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.10 138	0.18 184	0.15 177	0.29 258	0.22 231	0.28 374	0.29 355	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.16 289	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

RALCasStereoNet	0.18 284	0.15 466	0.33 306	0.21 312	0.14 415	0.21 296	0.18 334	0.31 291	0.25 290	0.21 294	0.29 355	0.22 327	0.15 278	0.27 358	0.17 322	0.08 311	0.10 568	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.09 419

111	0.20 354	0.17 515	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.24 377	0.17 283	0.41 434	0.45 558	0.23 313	0.29 355	0.29 436	0.21 403	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

IGEV_i1	0.21 375	0.11 237	0.43 451	0.22 386	0.11 202	0.31 509	0.19 383	0.43 462	0.30 368	0.29 403	0.30 371	0.31 463	0.20 393	0.33 430	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.08 344

Anonymous_2	0.37 615	0.21 575	0.47 490	0.20 253	0.21 613	0.42 611	0.26 578	0.38 393	0.29 351	0.33 490	0.30 371	0.44 585	0.38 612	0.36 457	0.29 539	0.26 687	0.29 705	0.44 708	1.41 746	0.34 695	0.21 664

DCANet-4	0.19 333	0.10 156	0.52 535	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.36 374	0.39 484	0.29 403	0.30 371	0.17 253	0.22 421	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

fff	0.19 333	0.13 373	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

OMP-Stereo	0.23 429	0.14 427	0.35 329	0.29 635	0.13 363	0.21 296	0.16 231	0.37 385	0.33 408	0.34 510	0.30 371	0.34 492	0.19 382	0.70 620	0.24 491	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

NF-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

OCTAStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

RE-Stereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

TVStereo	0.20 354	0.10 156	0.35 329	0.24 505	0.12 279	0.21 296	0.18 334	0.38 393	0.32 394	0.28 374	0.30 371	0.22 327	0.16 303	0.51 520	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.13 564

IRAFT_RVC	0.22 411	0.12 300	0.39 394	0.26 581	0.11 202	0.18 184	0.24 546	0.40 419	0.37 459	0.31 453	0.30 371	0.29 436	0.24 453	0.55 543	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

CREStereo++_RVC	0.15 220	0.08 44	0.26 211	0.17 58	0.11 202	0.18 184	0.13 86	0.22 115	0.30 368	0.21 294	0.30 371	0.13 163	0.11 133	0.16 111	0.15 262	0.07 138	0.04 2	0.06 58	0.15 632	0.06 111	0.05 37
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
TANstereo	0.15 220	0.09 94	0.28 240	0.16 26	0.08 30	0.25 397	0.14 122	0.23 138	0.28 332	0.24 328	0.30 371	0.16 241	0.12 170	0.17 130	0.13 187	0.08 311	0.07 402	0.06 58	0.05 78	0.06 111	0.07 256

csc	0.19 333	0.13 373	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

cscssc	0.19 333	0.13 373	0.40 402	0.18 115	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.35 355	0.43 530	0.29 403	0.30 371	0.18 266	0.28 522	0.20 216	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.05 7	0.07 256

RAFT + AFF	0.27 518	0.23 600	0.50 518	0.25 546	0.17 537	0.30 493	0.33 644	0.52 575	0.40 502	0.28 374	0.30 371	0.30 453	0.31 569	0.62 590	0.24 491	0.09 418	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.11 520

S	0.19 333	0.12 300	0.22 160	0.22 386	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.30 279	0.27 313	0.25 338	0.31 386	0.20 301	0.20 393	0.18 160	0.17 322	0.12 561	0.09 533	0.15 625	0.16 644	0.11 503	0.12 544

G2L-ROB	0.23 429	0.15 466	0.41 427	0.19 176	0.12 279	0.27 432	0.21 467	0.47 504	0.33 408	0.34 510	0.31 386	0.41 561	0.22 421	0.49 511	0.26 515	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

DFGA-Net	0.23 429	0.24 604	0.49 507	0.22 386	0.15 479	0.25 397	0.17 283	0.39 405	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.21 315	0.17 335	0.59 571	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

rvit_105_1	0.27 518	0.19 547	0.46 482	0.27 609	0.19 586	0.30 493	0.35 650	0.44 470	0.51 614	0.31 453	0.31 386	0.31 463	0.26 486	0.35 448	0.25 501	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.11 503	0.10 479

test_sample2	0.21 375	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.11 202	0.27 432	0.21 467	0.43 462	0.29 351	0.26 351	0.31 386	0.30 453	0.24 453	0.45 495	0.18 351	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

test_sample1	0.20 354	0.10 156	0.28 240	0.19 176	0.12 279	0.28 452	0.19 383	0.41 434	0.25 290	0.26 351	0.31 386	0.29 436	0.26 486	0.44 492	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.09 419

H2IRNET	0.18 284	0.13 373	0.35 329	0.21 312	0.12 279	0.20 262	0.15 177	0.27 218	0.30 368	0.17 245	0.31 386	0.25 376	0.20 393	0.24 289	0.18 351	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.06 156

ADStereo(finetuned)	0.19 333	0.13 373	0.49 507	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.31 569	0.21 243	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

DCANet	0.18 284	0.13 373	0.40 402	0.19 176	0.09 63	0.19 219	0.18 334	0.34 331	0.39 484	0.29 403	0.31 386	0.18 266	0.23 435	0.20 216	0.19 385	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.05 78	0.06 111	0.07 256

FENet	0.21 375	0.11 237	0.45 474	0.21 312	0.12 279	0.26 421	0.17 283	0.41 434	0.35 435	0.30 435	0.31 386	0.29 436	0.23 435	0.26 338	0.23 478	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

Selective-IGEV-i16pc	0.33 586	0.10 156	1.71 721	0.21 312	0.14 415	0.74 691	0.31 624	0.42 448	0.41 514	0.21 294	0.32 396	0.26 398	0.14 258	0.71 624	0.19 385	0.14 607	0.10 568	0.08 277	0.09 450	0.11 503	0.11 520

Selective-IGEV-i1	0.21 375	0.10 156	0.31 280	0.23 447	0.13 363	0.31 509	0.22 497	0.46 494	0.42 522	0.27 361	0.32 396	0.33 482	0.17 335	0.25 319	0.19 385	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.09 419

FACV-RUCA	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.23 447	0.23 643	0.26 421	0.19 383	0.39 405	0.34 418	0.25 338	0.32 396	0.21 315	0.24 453	0.24 289	0.19 385	0.10 473	0.07 402	0.15 625	0.08 339	0.16 603	0.13 564

ITSA-stereo	0.25 488	0.15 466	0.33 306	0.23 447	0.11 202	0.27 432	0.18 334	0.56 623	0.59 650	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.28 522	0.49 511	0.30 547	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.13 564

LL-Strereo	0.29 552	0.25 609	0.58 564	0.25 546	0.21 613	0.23 354	0.24 546	0.55 607	0.42 522	0.34 510	0.32 396	0.41 561	0.40 624	0.94 688	0.23 478	0.08 311	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.09 377	0.09 419

raft_robust	0.22 411	0.17 515	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.23 354	0.22 497	0.49 527	0.48 593	0.32 475	0.32 396	0.26 398	0.23 435	0.53 533	0.15 262	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.06 156

IPLG	0.21 375	0.15 466	0.53 539	0.21 312	0.12 279	0.28 452	0.17 283	0.42 448	0.30 368	0.33 490	0.32 396	0.15 219	0.17 335	0.50 515	0.21 435	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.07 198	0.06 156

IPLGR_C	0.21 375	0.22 590	0.60 572	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

GMOStereo	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

error version	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

test-v	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

ACRE	0.21 375	0.20 560	0.62 583	0.23 447	0.15 479	0.24 377	0.20 436	0.35 355	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.22 327	0.15 278	0.25 319	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

GANet-ADL	0.21 375	0.12 300	0.45 474	0.23 447	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.46 494	0.35 435	0.25 338	0.32 396	0.32 473	0.19 382	0.24 289	0.20 408	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.10 479

PFNet+	0.20 354	0.10 156	0.37 358	0.21 312	0.12 279	0.17 156	0.19 383	0.29 258	0.34 418	0.33 490	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.32 423	0.17 322	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.12 544

PSM-softLoss	0.21 375	0.10 156	0.39 394	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

KMStereo	0.21 375	0.10 156	0.39 394	0.24 505	0.12 279	0.20 262	0.18 334	0.38 393	0.26 302	0.29 403	0.32 396	0.24 364	0.16 303	0.52 526	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.12 544

PFNet	0.23 429	0.10 156	0.57 559	0.24 505	0.14 415	0.22 329	0.19 383	0.39 405	0.33 408	0.35 527	0.32 396	0.27 409	0.19 382	0.64 599	0.22 457	0.09 418	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.07 256

Pruner-Stereo	0.19 333	0.11 237	0.34 318	0.29 635	0.12 279	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.32 396	0.25 376	0.15 278	0.24 289	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.09 419

test-2	0.18 284	0.14 427	0.30 265	0.22 386	0.12 279	0.20 262	0.27 585	0.26 202	0.28 332	0.31 453	0.32 396	0.26 398	0.17 335	0.15 80	0.12 128	0.07 138	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.05 37

SFCPSM	0.22 411	0.10 156	0.51 528	0.21 312	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.55 607	0.39 484	0.29 403	0.32 396	0.23 349	0.21 403	0.27 358	0.19 385	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.08 344

DMCA	0.22 411	0.14 427	0.36 349	0.22 386	0.14 415	0.27 432	0.20 436	0.43 462	0.38 474	0.31 453	0.32 396	0.33 482	0.24 453	0.24 289	0.28 527	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.11 520

DIP-Stereo	0.18 284	0.12 300	0.33 306	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.12 43	0.42 448	0.25 290	0.27 361	0.32 396	0.21 315	0.17 335	0.25 319	0.20 408	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.07 198	0.08 344
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 354	0.17 515	0.43 451	0.19 176	0.08 30	0.27 432	0.14 122	0.42 448	0.30 368	0.29 403	0.32 396	0.27 409	0.21 403	0.28 373	0.25 501	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.09 377	0.06 156
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
MWSP-net	0.25 488	0.12 300	0.37 358	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.40 676	0.50 538	0.43 530	0.32 475	0.33 419	0.36 511	0.31 569	0.28 373	0.31 555	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

Select-FE	0.23 429	0.14 427	0.78 627	0.22 386	0.18 559	0.22 329	0.13 86	0.43 462	0.26 302	0.28 374	0.33 419	0.39 539	0.29 537	0.27 358	0.19 385	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.13 607	0.08 288	0.12 544

DCVSM-stereo	0.24 460	0.13 373	0.52 535	0.20 253	0.14 415	0.26 421	0.13 86	0.34 331	0.34 418	0.41 602	0.33 419	0.47 600	0.29 537	0.30 409	0.22 457	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.10 498	0.12 544	0.15 601

ACV-stereo	0.29 552	0.18 530	0.79 634	0.23 447	0.16 512	0.47 637	0.19 383	0.36 374	0.34 418	0.29 403	0.33 419	0.67 680	0.42 637	0.54 540	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.11 520

test_sample3	0.23 429	0.12 300	0.43 451	0.19 176	0.12 279	0.32 523	0.20 436	0.50 538	0.34 418	0.31 453	0.33 419	0.29 436	0.22 421	0.53 533	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

CIPLG	0.21 375	0.21 575	0.55 549	0.23 447	0.15 479	0.25 397	0.20 436	0.35 355	0.29 351	0.31 453	0.33 419	0.22 327	0.15 278	0.26 338	0.20 408	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344

PSMNet-ADL	0.25 488	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.14 415	0.31 509	0.22 497	0.44 470	0.36 448	0.27 361	0.33 419	0.41 561	0.28 522	0.61 582	0.29 539	0.11 521	0.09 533	0.09 379	0.11 539	0.10 453	0.10 479

SST-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.37 358	0.24 505	0.13 363	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.24 275	0.34 510	0.33 419	0.29 436	0.25 475	0.56 554	0.17 322	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.07 256

RAFT_R40	0.21 375	0.10 156	0.37 358	0.24 505	0.13 363	0.18 184	0.18 334	0.31 291	0.29 351	0.33 490	0.33 419	0.30 453	0.24 453	0.55 543	0.18 351	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.08 339	0.08 288	0.07 256

RAFT	0.21 375	0.17 515	0.32 289	0.24 505	0.12 279	0.25 397	0.27 585	0.35 355	0.28 332	0.33 490	0.33 419	0.38 527	0.22 421	0.29 393	0.17 322	0.08 311	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.10 453	0.06 156

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 258	0.14 427	0.32 289	0.20 253	0.09 63	0.19 219	0.17 283	0.32 303	0.30 368	0.25 338	0.33 419	0.20 301	0.17 335	0.19 192	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.07 172	0.07 252	0.07 198	0.05 37

GCST	0.47 658	0.60 707	0.57 559	1.04 732	0.48 706	0.38 585	0.11 28	0.40 419	0.32 394	0.41 602	0.34 430	0.29 436	0.17 335	0.46 498	0.19 385	0.69 722	0.42 717	0.79 727	0.62 730	0.62 713	0.46 710

DualNet (step1)	0.28 539	0.19 547	0.50 518	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.23 675	0.09 533	0.28 688	0.24 683	0.18 634	0.16 610

test_sample9	0.42 639	0.19 547	0.50 518	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.66 610	0.91 693	0.23 675	1.82 752	0.28 688	0.24 683	0.18 634	0.16 610

test_sample7	0.25 488	0.15 466	0.35 329	0.20 253	0.14 415	0.28 452	0.21 467	0.51 556	0.38 474	0.37 552	0.34 430	0.37 519	0.30 552	0.39 471	0.23 478	0.14 607	0.09 533	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

gwcnet-sp	0.24 460	0.13 373	0.63 586	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

scenet	0.24 460	0.13 373	0.63 586	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

CASS	0.21 375	0.15 466	0.32 289	0.26 581	0.11 202	0.28 452	0.19 383	0.39 405	0.30 368	0.32 475	0.34 430	0.25 376	0.24 453	0.25 319	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.11 503	0.11 520
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.24 460	0.13 373	0.63 586	0.22 386	0.14 415	0.34 548	0.22 497	0.44 470	0.39 484	0.35 527	0.34 430	0.27 409	0.27 505	0.35 448	0.25 501	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.09 419

DisPM	0.19 333	0.10 156	0.35 329	0.23 447	0.13 363	0.18 184	0.20 436	0.29 258	0.29 351	0.33 490	0.34 430	0.23 349	0.16 303	0.33 430	0.16 289	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.11 520

TestStereo	0.21 375	0.19 547	0.40 402	0.25 546	0.10 138	0.22 329	0.21 467	0.31 291	0.31 382	0.23 313	0.34 430	0.22 327	0.18 366	0.62 590	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.10 462	0.07 252	0.11 503	0.06 156

BEATNet_4x	0.22 411	0.18 530	0.47 490	0.22 386	0.10 138	0.28 452	0.14 122	0.46 494	0.32 394	0.31 453	0.34 430	0.31 463	0.25 475	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.06 167	0.10 453	0.08 344

CoDeX	0.23 429	0.12 300	0.46 482	0.21 312	0.14 415	0.29 474	0.21 467	0.53 587	0.41 514	0.29 403	0.35 441	0.29 436	0.22 421	0.48 506	0.19 385	0.09 418	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.07 256

MIM_Stereo	0.18 284	0.12 300	0.38 378	0.20 253	0.11 202	0.17 156	0.14 122	0.35 355	0.25 290	0.27 361	0.35 441	0.23 349	0.13 221	0.27 358	0.16 289	0.06 53	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.06 156

ToySt	0.24 460	0.16 495	0.48 501	0.21 312	0.13 363	0.29 474	0.29 608	0.39 405	0.39 484	0.27 361	0.35 441	0.39 539	0.31 569	0.31 416	0.29 539	0.08 311	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

BUS	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.43 620	0.17 283	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.32 473	0.20 393	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

BSDual-CNN	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.25 546	0.14 415	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.34 418	0.34 510	0.35 441	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

hknet	0.25 488	0.14 427	0.40 402	0.25 546	0.15 479	0.35 563	0.21 467	0.56 623	0.37 459	0.34 510	0.35 441	0.43 574	0.27 505	0.37 460	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.09 377	0.09 419

LCNet	0.21 375	0.11 237	0.29 254	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.19 383	0.34 331	0.26 302	0.28 374	0.35 441	0.26 398	0.30 552	0.35 448	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.13 562	0.22 670

AAGNet	0.33 586	0.11 237	0.37 358	0.25 546	0.16 512	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.35 527	0.35 441	0.27 409	0.30 552	0.44 492	2.66 742	0.08 311	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.08 288	0.06 156

HCRNet	0.24 460	0.25 609	0.33 306	0.34 667	0.16 512	0.27 432	0.18 334	0.43 462	0.35 435	0.30 435	0.35 441	0.32 473	0.22 421	0.44 492	0.20 408	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.10 453	0.09 419

UCFNet_RVC	0.24 460	0.16 495	0.34 318	0.18 115	0.15 479	0.33 534	0.16 231	0.46 494	0.35 435	0.29 403	0.35 441	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.22 457	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.14 622	0.13 562	0.12 544

MyStereo8	0.22 411	0.15 466	0.63 586	0.21 312	0.17 537	0.31 509	0.16 231	0.36 374	0.32 394	0.28 374	0.36 451	0.25 376	0.18 366	0.25 319	0.28 527	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.12 544

PCWNet_CMD	0.23 429	0.13 373	0.48 501	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.10 462	0.08 339	0.11 503	0.09 419

CBFPSM	0.27 518	0.16 495	0.67 602	0.20 253	0.14 415	0.38 585	0.25 564	0.40 419	0.36 448	0.33 490	0.36 451	0.56 645	0.38 612	0.32 423	0.38 588	0.08 311	0.08 494	0.07 172	0.08 339	0.09 377	0.11 520

ssnet_v2	0.28 539	0.16 495	0.44 461	0.22 386	0.15 479	0.40 600	0.30 619	0.57 633	0.46 576	0.38 567	0.36 451	0.47 600	0.29 537	0.38 466	0.39 596	0.13 582	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.11 520

GES	0.22 411	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.14 415	0.27 432	0.19 383	0.49 527	0.33 408	0.30 435	0.36 451	0.25 376	0.23 435	0.29 393	0.22 457	0.10 473	0.08 494	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.11 520

ac_64	0.27 518	0.13 373	0.41 427	0.24 505	0.17 537	0.36 570	0.22 497	0.46 494	0.33 408	0.35 527	0.36 451	0.52 630	0.30 552	0.62 590	0.32 561	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

FADNet	0.32 576	0.36 666	0.74 624	0.23 447	0.22 630	0.37 577	0.19 383	0.53 587	0.48 593	0.32 475	0.36 451	0.43 574	0.32 577	0.64 599	0.25 501	0.16 638	0.16 661	0.14 609	0.16 644	0.24 669	0.19 643

MSMDNet	0.23 429	0.13 373	0.48 501	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.16 231	0.46 494	0.46 576	0.29 403	0.36 451	0.37 519	0.24 453	0.28 373	0.20 408	0.09 418	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.09 419

NOSS_ROB	0.31 567	0.20 560	0.35 329	0.24 505	0.16 512	0.32 523	0.19 383	0.52 575	0.48 593	0.33 490	0.36 451	0.42 570	0.28 522	0.93 686	0.24 491	0.19 667	0.20 684	0.24 676	0.22 678	0.17 620	0.17 623

Lsterematch	0.18 284	0.13 373	0.33 306	0.19 176	0.10 138	0.23 354	0.17 283	0.25 180	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.24 364	0.21 403	0.23 273	0.22 457	0.08 311	0.05 40	0.08 277	0.06 167	0.08 288	0.07 256

G2L-Stereo_test	0.24 460	0.16 495	0.38 378	0.19 176	0.13 363	0.27 432	0.24 546	0.49 527	0.38 474	0.37 552	0.37 460	0.40 554	0.24 453	0.52 526	0.28 527	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.06 167	0.09 377	0.08 344

G2L-Stereo	0.25 488	0.16 495	0.47 490	0.22 386	0.14 415	0.25 397	0.18 334	0.46 494	0.35 435	0.33 490	0.37 460	0.40 554	0.22 421	0.60 575	0.30 547	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.09 377	0.09 419

rvit_stereo_0075_2	0.24 460	0.17 515	0.50 518	0.26 581	0.22 630	0.22 329	0.15 177	0.40 419	0.35 435	0.27 361	0.37 460	0.29 436	0.20 393	0.28 373	0.19 385	0.17 650	0.12 614	0.19 661	0.12 578	0.13 562	0.13 564

test_sample4	0.24 460	0.13 373	0.43 451	0.20 253	0.12 279	0.32 523	0.21 467	0.51 556	0.34 418	0.31 453	0.37 460	0.28 425	0.23 435	0.53 533	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

GASNet	0.36 605	0.46 687	0.88 659	0.34 667	0.23 643	0.35 563	0.22 497	0.60 657	0.53 628	0.40 593	0.37 460	0.45 590	0.30 552	0.79 657	0.35 577	0.15 622	0.10 568	0.14 609	0.14 622	0.22 662	0.12 544

NINENet	0.25 488	0.15 466	0.37 358	0.23 447	0.16 512	0.43 620	0.17 283	0.60 657	0.46 576	0.32 475	0.37 460	0.32 473	0.20 393	0.42 486	0.21 435	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.08 339	0.11 503	0.10 479

iRaft-Stereo_5w	0.23 429	0.18 530	0.44 461	0.22 386	0.13 363	0.19 219	0.19 383	0.37 385	0.32 394	0.28 374	0.37 460	0.34 492	0.23 435	0.65 606	0.27 521	0.06 53	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.09 377	0.08 344

IIG-Stereo	0.23 429	0.13 373	0.35 329	0.29 635	0.12 279	0.23 354	0.14 122	0.38 393	0.31 382	0.34 510	0.37 460	0.33 482	0.21 403	0.70 620	0.26 515	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.07 252	0.07 198	0.06 156

CFNet_pseudo	0.23 429	0.13 373	0.47 490	0.19 176	0.13 363	0.26 421	0.16 231	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

AFF-stereo	0.18 284	0.15 466	0.32 289	0.21 312	0.10 138	0.18 184	0.18 334	0.33 318	0.27 313	0.25 338	0.37 460	0.25 376	0.17 335	0.24 289	0.15 262	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

UPFNet	0.25 488	0.12 300	0.38 378	0.24 505	0.19 586	0.37 577	0.28 601	0.48 517	0.38 474	0.34 510	0.37 460	0.37 519	0.28 522	0.39 471	0.33 568	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.08 344

DSFCA	0.27 518	0.13 373	0.36 349	0.20 253	0.17 537	0.38 585	0.31 624	0.47 504	0.43 530	0.43 618	0.37 460	0.39 539	0.29 537	0.52 526	0.32 561	0.12 561	0.10 568	0.10 462	0.11 539	0.11 503	0.10 479

DMCA-RVC	0.27 518	0.21 575	0.61 575	0.28 632	0.17 537	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.35 435	0.40 593	0.37 460	0.39 539	0.36 599	0.43 488	0.30 547	0.13 582	0.10 568	0.15 625	0.11 539	0.13 562	0.10 479

ccs_rob	0.23 429	0.13 373	0.47 490	0.20 253	0.13 363	0.26 421	0.17 283	0.44 470	0.44 546	0.29 403	0.37 460	0.38 527	0.23 435	0.29 393	0.21 435	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.08 339	0.11 503	0.09 419

TestStereo_HL3	0.21 375	0.13 373	0.77 626	0.17 58	0.11 202	0.23 354	0.16 231	0.34 331	0.20 190	0.27 361	0.38 475	0.23 349	0.19 382	0.41 482	0.14 226	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.07 198	0.08 344

test_sample8	0.49 664	0.19 547	0.50 518	0.18 115	0.16 512	0.34 548	0.20 436	0.55 607	0.34 418	0.62 677	0.38 475	1.15 711	0.67 692	0.66 610	0.91 693	0.23 675	1.82 752	0.28 688	0.24 683	0.18 634	0.16 610

mmm	0.21 375	0.12 300	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.28 452	0.21 467	0.41 434	0.27 313	0.29 403	0.38 475	0.29 436	0.24 453	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.09 450	0.10 453	0.09 419

RAFT+CT+SA	0.21 375	0.18 530	0.33 306	0.25 546	0.18 559	0.23 354	0.29 608	0.40 419	0.36 448	0.24 328	0.38 475	0.18 266	0.16 303	0.32 423	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.12 578	0.09 377	0.09 419

psmg	0.23 429	0.12 300	0.28 240	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.23 524	0.51 556	0.34 418	0.35 527	0.38 475	0.38 527	0.24 453	0.26 338	0.21 435	0.10 473	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.09 377	0.08 344

ADLNet2	0.30 560	0.17 515	0.72 619	0.23 447	0.17 537	0.36 570	0.24 546	0.52 575	0.51 614	0.32 475	0.38 475	0.45 590	0.30 552	0.69 617	0.35 577	0.10 473	0.08 494	0.09 379	0.09 450	0.12 544	0.10 479

GEStereo_RVC	0.27 518	0.20 560	0.44 461	0.27 609	0.16 512	0.33 534	0.25 564	0.56 623	0.54 633	0.34 510	0.38 475	0.34 492	0.25 475	0.51 520	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.09 379	0.08 339	0.11 503	0.11 520

FADNet-RVC-Resample	0.29 552	0.25 609	0.93 667	0.26 581	0.16 512	0.32 523	0.21 467	0.47 504	0.39 484	0.35 527	0.38 475	0.33 482	0.27 505	0.53 533	0.24 491	0.10 473	0.10 568	0.14 609	0.13 607	0.13 562	0.16 610

FADNet_RVC	0.30 560	0.28 630	0.83 647	0.23 447	0.15 479	0.30 493	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.30 435	0.38 475	0.30 453	0.27 505	0.52 526	0.31 555	0.14 607	0.14 637	0.14 609	0.16 644	0.21 655	0.23 677

RYNet	0.37 615	0.18 530	0.59 570	0.25 546	0.28 672	0.61 676	0.32 632	0.59 648	0.59 650	0.41 602	0.38 475	0.57 650	0.39 619	0.87 674	0.53 648	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.18 634	0.18 636

AdaStereo	0.24 460	0.16 495	0.37 358	0.24 505	0.12 279	0.32 523	0.17 283	0.54 597	0.42 522	0.33 490	0.38 475	0.35 506	0.21 403	0.30 409	0.22 457	0.14 607	0.06 260	0.13 582	0.08 339	0.11 503	0.08 344
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 567	0.16 495	0.54 542	0.24 505	0.22 630	0.42 611	0.28 601	0.58 642	0.56 642	0.28 374	0.38 475	0.40 554	0.30 552	0.71 624	0.28 527	0.13 582	0.08 494	0.13 582	0.10 498	0.19 643	0.16 610

DeepPruner_ROB	0.26 507	0.19 547	0.44 461	0.21 312	0.16 512	0.30 493	0.21 467	0.52 575	0.32 394	0.35 527	0.38 475	0.39 539	0.26 486	0.42 486	0.24 491	0.15 622	0.11 594	0.11 521	0.11 539	0.14 580	0.13 564

HSM	0.28 539	0.16 495	0.35 329	0.20 253	0.15 479	0.33 534	0.19 383	0.53 587	0.37 459	0.36 544	0.38 475	0.67 680	0.31 569	0.89 679	0.23 478	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.08 344

DStereoRT	0.35 600	0.13 373	0.51 528	0.25 546	0.16 512	0.42 611	0.19 383	0.48 517	0.39 484	0.30 435	0.39 489	0.24 364	0.39 619	0.64 599	0.30 547	0.08 311	0.07 402	1.54 745	0.41 712	0.08 288	0.11 520

FLISNet	0.20 354	0.13 373	0.33 306	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

CoSv	0.20 354	0.13 373	0.33 306	0.18 115	0.15 479	0.17 156	0.16 231	0.34 331	0.21 212	0.37 552	0.39 489	0.36 511	0.24 453	0.29 393	0.21 435	0.06 53	0.05 40	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.07 256

DispNO	0.27 518	0.18 530	0.62 583	0.23 447	0.17 537	0.25 397	0.22 497	0.45 483	0.41 514	0.32 475	0.39 489	0.38 527	0.27 505	0.77 653	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.08 344

TestStereo1	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

SA-5K	0.21 375	0.16 495	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.26 421	0.27 585	0.40 419	0.36 448	0.29 403	0.39 489	0.22 327	0.21 403	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.07 256

PSM-AAD	0.25 488	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.26 421	0.38 665	0.34 331	0.28 332	0.35 527	0.39 489	0.28 425	0.79 702	0.30 409	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.12 560	0.11 539	0.08 288	0.21 664

UNet	0.28 539	0.14 427	0.69 608	0.23 447	0.20 605	0.44 622	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.43 574	0.33 580	0.40 480	0.31 555	0.09 418	0.07 402	0.10 462	0.08 339	0.10 453	0.08 344

GANet-RSSM	0.24 460	0.14 427	0.36 349	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.21 467	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.39 489	0.39 539	0.28 522	0.58 565	0.23 478	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.09 419

FADNet-RVC	0.31 567	0.35 663	0.78 627	0.25 546	0.20 605	0.33 534	0.20 436	0.49 527	0.40 502	0.34 510	0.39 489	0.41 561	0.29 537	0.63 597	0.31 555	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.15 632	0.19 643	0.19 643

StereoDRNet	0.32 576	0.22 590	0.61 575	0.27 609	0.21 613	0.42 611	0.30 619	0.61 661	0.48 593	0.46 633	0.39 489	0.48 606	0.30 552	0.57 558	0.40 603	0.11 521	0.09 533	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.10 479

MWDA-net	0.29 552	0.21 575	0.47 490	0.25 546	0.21 613	0.35 563	0.32 632	0.44 470	0.47 581	0.38 567	0.40 500	0.33 482	0.38 612	0.54 540	0.40 603	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.09 377	0.10 479

IER	0.23 429	0.12 300	0.39 394	0.20 253	0.14 415	0.31 509	0.19 383	0.42 448	0.36 448	0.33 490	0.40 500	0.32 473	0.33 580	0.29 393	0.22 457	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.08 344

test_5	0.23 429	0.19 547	0.38 378	0.26 581	0.18 559	0.25 397	0.29 608	0.40 419	0.37 459	0.29 403	0.40 500	0.25 376	0.22 421	0.34 437	0.18 351	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.10 479

AASNet	0.27 518	0.19 547	0.49 507	0.26 581	0.17 537	0.34 548	0.20 436	0.62 669	0.48 593	0.35 527	0.40 500	0.32 473	0.25 475	0.28 373	0.34 573	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.08 339	0.13 562	0.11 520

LMCR-Stereo	0.26 507	0.18 530	0.49 507	0.28 632	0.14 415	0.36 570	0.23 524	0.54 597	0.34 418	0.39 583	0.40 500	0.29 436	0.29 537	0.37 460	0.27 521	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.13 562	0.09 419

psm_up	0.29 552	0.16 495	0.41 427	0.26 581	0.17 537	0.32 523	0.26 578	0.55 607	0.43 530	0.36 544	0.40 500	0.45 590	0.37 608	0.58 565	0.30 547	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.10 453	0.10 479

CFNet-ft	0.24 460	0.15 466	0.35 329	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

CFNet	0.27 518	0.20 560	0.44 461	0.22 386	0.14 415	0.33 534	0.14 122	0.51 556	0.45 558	0.30 435	0.40 500	0.38 527	0.27 505	0.76 647	0.25 501	0.09 418	0.07 402	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.08 344

CFNet_RVC	0.24 460	0.15 466	0.35 329	0.18 115	0.15 479	0.30 493	0.21 467	0.39 405	0.36 448	0.28 374	0.40 500	0.43 574	0.25 475	0.47 502	0.24 491	0.12 561	0.07 402	0.12 560	0.11 539	0.12 544	0.09 419

RT-IGEV	0.25 488	0.10 156	0.48 501	0.22 386	0.14 415	0.31 509	0.28 601	0.53 587	0.39 484	0.36 544	0.41 509	0.44 585	0.30 552	0.28 373	0.27 521	0.09 418	0.07 402	0.08 277	0.09 450	0.09 377	0.10 479

DDVS	0.25 488	0.15 466	0.39 394	0.24 505	0.17 537	0.34 548	0.21 467	0.41 434	0.30 368	0.33 490	0.41 509	0.48 606	0.21 403	0.52 526	0.27 521	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.14 588

test_sample5	0.24 460	0.13 373	0.42 437	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.32 475	0.41 509	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

SMFormer	0.25 488	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

tta	0.24 460	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.28 527	0.10 473	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.08 288	0.07 256

qqq1	0.24 460	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

fff1	0.24 460	0.12 300	0.40 402	0.19 176	0.10 138	0.27 432	0.19 383	0.51 556	0.45 558	0.34 510	0.41 509	0.31 463	0.26 486	0.58 565	0.16 289	0.10 473	0.07 402	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

1111x	0.32 576	0.11 237	0.40 402	0.22 386	0.11 202	0.32 523	0.26 578	0.59 648	0.43 530	0.31 453	0.41 509	0.39 539	0.28 522	0.76 647	1.37 721	0.09 418	0.08 494	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

CRFU-Net	0.28 539	0.14 427	0.45 474	0.25 546	0.15 479	0.45 628	0.23 524	0.50 538	0.30 368	0.43 618	0.41 509	0.48 606	0.46 651	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.08 339	0.10 453	0.10 479

XX-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.83 647	0.26 581	0.17 537	0.23 354	0.13 86	0.40 419	0.18 138	0.20 280	0.41 509	0.31 463	0.10 91	0.32 423	0.12 128	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.05 37

ADLNet	0.28 539	0.15 466	0.42 437	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.23 524	0.53 587	0.43 530	0.42 612	0.41 509	0.44 585	0.27 505	0.55 543	0.35 577	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.12 544

MMNet	0.27 518	0.14 427	0.49 507	0.24 505	0.17 537	0.47 637	0.22 497	0.45 483	0.51 614	0.39 583	0.41 509	0.36 511	0.33 580	0.39 471	0.34 573	0.08 311	0.07 402	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.08 344

delet	0.27 518	0.14 427	0.40 402	0.23 447	0.19 586	0.41 604	0.29 608	0.49 527	0.48 593	0.33 490	0.41 509	0.37 519	0.30 552	0.48 506	0.34 573	0.09 418	0.09 533	0.11 521	0.12 578	0.08 288	0.08 344

ACVNet	0.23 429	0.13 373	0.35 329	0.18 115	0.15 479	0.27 432	0.23 524	0.39 405	0.44 546	0.28 374	0.41 509	0.38 527	0.26 486	0.27 358	0.32 561	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.07 256

acv_ft	0.25 488	0.13 373	0.40 402	0.23 447	0.19 586	0.34 548	0.21 467	0.45 483	0.44 546	0.38 567	0.41 509	0.38 527	0.27 505	0.27 358	0.35 577	0.08 311	0.07 402	0.08 277	0.07 252	0.11 503	0.07 256

STTStereo	0.28 539	0.20 560	0.61 575	0.25 546	0.17 537	0.29 474	0.24 546	0.47 504	0.39 484	0.39 583	0.41 509	0.44 585	0.28 522	0.40 480	0.28 527	0.13 582	0.12 614	0.13 582	0.16 644	0.12 544	0.11 520

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 518	0.21 575	0.59 570	0.25 546	0.18 559	0.29 474	0.22 497	0.50 538	0.40 502	0.38 567	0.41 509	0.43 574	0.27 505	0.43 488	0.29 539	0.11 521	0.08 494	0.10 462	0.10 498	0.10 453	0.11 520
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MEA-ACV	0.26 507	0.11 237	0.42 437	0.21 312	0.14 415	0.35 563	0.24 546	0.53 587	0.47 581	0.35 527	0.42 526	0.36 511	0.34 589	0.47 502	0.27 521	0.09 418	0.09 533	0.10 462	0.12 578	0.09 377	0.10 479

coex_refinement	0.26 507	0.16 495	0.36 349	0.23 447	0.15 479	0.31 509	0.20 436	0.49 527	0.42 522	0.35 527	0.42 526	0.45 590	0.27 505	0.55 543	0.33 568	0.10 473	0.06 260	0.07 172	0.07 252	0.10 453	0.10 479

UGAM	0.26 507	0.14 427	0.45 474	0.25 546	0.12 279	0.23 354	0.25 564	0.32 303	0.41 514	0.31 453	0.42 526	0.41 561	0.22 421	0.92 684	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.14 609	0.12 578	0.10 453	0.07 256

ffm	0.22 411	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.27 358	0.11 52	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

ff1	0.29 552	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.35 355	0.44 546	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 703	0.08 311	0.05 40	0.11 521	0.10 498	0.08 288	0.08 344

mmx	0.31 567	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 703	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

xxx	0.31 567	0.12 300	0.42 437	0.20 253	0.13 363	0.28 452	0.20 436	0.55 607	0.45 558	0.30 435	0.42 526	0.34 492	0.23 435	0.81 665	1.08 703	0.10 473	0.07 402	0.11 521	0.10 498	0.11 503	0.10 479

CFNet_ucs	0.24 460	0.13 373	0.50 518	0.20 253	0.15 479	0.28 452	0.17 283	0.49 527	0.45 558	0.32 475	0.42 526	0.39 539	0.22 421	0.31 416	0.21 435	0.11 521	0.08 494	0.12 560	0.09 450	0.12 544	0.11 520

AACVNet	0.26 507	0.16 495	0.37 358	0.22 386	0.14 415	0.29 474	0.19 383	0.41 434	0.31 382	0.38 567	0.42 526	0.43 574	0.28 522	0.73 632	0.25 501	0.11 521	0.08 494	0.11 521	0.09 450	0.13 562	0.11 520

STrans-v2	0.24 460	0.13 373	0.54 542	0.21 312	0.12 279	0.23 354	0.21 467	0.47 504	0.28 332	0.31 453	0.42 526	0.36 511	0.35 595	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

xxxx	0.34 595	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.37 577	0.20 436	0.58 642	0.38 474	0.29 403	0.42 526	0.38 527	0.24 453	0.46 498	2.20 738	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

cf-r	0.24 460	0.15 466	0.44 461	0.21 312	0.14 415	0.27 432	0.22 497	0.42 448	0.40 502	0.30 435	0.42 526	0.42 570	0.26 486	0.43 488	0.25 501	0.11 521	0.06 260	0.08 277	0.10 498	0.08 288	0.08 344

PA-Net	0.37 615	0.28 630	0.83 647	0.31 653	0.28 672	0.39 594	0.42 680	0.51 556	0.55 639	0.34 510	0.42 526	0.41 561	0.36 599	0.79 657	0.49 636	0.12 561	0.23 695	0.16 637	0.23 681	0.12 544	0.18 636
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DN-CSS_ROB	0.22 411	0.25 609	0.47 490	0.24 505	0.14 415	0.25 397	0.12 43	0.40 419	0.33 408	0.29 403	0.42 526	0.22 327	0.20 393	0.33 430	0.19 385	0.07 138	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.11 503	0.07 256

test_sample6	0.25 488	0.13 373	0.41 427	0.21 312	0.11 202	0.30 493	0.22 497	0.51 556	0.35 435	0.33 490	0.43 540	0.30 453	0.24 453	0.57 558	0.22 457	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.10 498	0.11 503	0.10 479

DualNet	0.24 460	0.13 373	0.42 437	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.21 467	0.50 538	0.34 418	0.33 490	0.43 540	0.29 436	0.23 435	0.55 543	0.21 435	0.10 473	0.07 402	0.10 462	0.09 450	0.11 503	0.10 479

GMStereo_Zeroshot	0.24 460	0.21 575	0.45 474	0.26 581	0.13 363	0.28 452	0.15 177	0.39 405	0.35 435	0.37 552	0.43 540	0.40 554	0.17 335	0.34 437	0.20 408	0.12 561	0.07 402	0.13 582	0.07 252	0.16 603	0.09 419

CSP-Net	0.27 518	0.15 466	0.30 265	0.21 312	0.14 415	0.44 622	0.24 546	0.50 538	0.40 502	0.41 602	0.43 540	0.42 570	0.26 486	0.66 610	0.28 527	0.12 561	0.08 494	0.08 277	0.08 339	0.10 453	0.09 419

TransformOpticalFlow	0.24 460	0.13 373	0.56 556	0.23 447	0.11 202	0.21 296	0.19 383	0.40 419	0.32 394	0.30 435	0.43 540	0.36 511	0.31 569	0.61 582	0.20 408	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.07 256

ICVP	0.23 429	0.13 373	0.44 461	0.26 581	0.14 415	0.29 474	0.25 564	0.45 483	0.33 408	0.29 403	0.43 540	0.35 506	0.25 475	0.26 338	0.23 478	0.12 561	0.09 533	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.10 479
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
RASNet	0.28 539	0.14 427	0.44 461	0.22 386	0.18 559	0.32 523	0.19 383	0.48 517	0.38 474	0.29 403	0.43 540	0.47 600	0.37 608	0.79 657	0.36 583	0.09 418	0.07 402	0.07 172	0.09 450	0.07 198	0.07 256

HSM-Net_RVC	0.27 518	0.11 237	0.42 437	0.19 176	0.11 202	0.34 548	0.20 436	0.62 669	0.43 530	0.40 593	0.43 540	0.50 620	0.26 486	0.76 647	0.22 457	0.08 311	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.08 288	0.08 344
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
TDLM	0.30 560	0.21 575	0.38 378	0.28 632	0.15 479	0.33 534	0.32 632	0.52 575	0.47 581	0.38 567	0.43 540	0.39 539	0.29 537	0.91 683	0.28 527	0.14 607	0.08 494	0.13 582	0.11 539	0.12 544	0.10 479

iResNet	0.24 460	0.18 530	0.61 575	0.25 546	0.11 202	0.29 474	0.21 467	0.42 448	0.43 530	0.33 490	0.43 540	0.27 409	0.22 421	0.34 437	0.26 515	0.07 138	0.05 40	0.07 172	0.06 167	0.08 288	0.07 256

iResNet_ROB	0.25 488	0.19 547	0.40 402	0.20 253	0.12 279	0.30 493	0.16 231	0.55 607	0.53 628	0.38 567	0.43 540	0.37 519	0.26 486	0.38 466	0.22 457	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.04 1	0.09 377	0.09 419

SCION-MonSter(vits)	0.22 411	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 43	0.44 470	0.53 628	0.09 17	0.44 551	0.30 453	0.25 475	0.34 437	0.42 615	0.10 473	0.08 494	0.18 652	0.17 654	0.14 580	0.12 544

Selective-IGEV-i16pb	0.39 627	0.12 300	2.18 725	0.21 312	0.15 479	0.68 685	0.32 632	0.56 623	0.57 645	0.25 338	0.44 551	0.33 482	0.21 403	0.80 661	0.25 501	0.14 607	0.10 568	0.09 379	0.10 498	0.12 544	0.13 564

iinet-f	0.30 560	0.18 530	1.03 681	0.20 253	0.15 479	0.44 622	0.22 497	0.45 483	0.37 459	0.35 527	0.44 551	0.41 561	0.34 589	0.34 437	0.40 603	0.10 473	0.09 533	0.08 277	0.08 339	0.13 562	0.11 520

SA	0.22 411	0.16 495	0.36 349	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.23 524	0.45 483	0.40 502	0.27 361	0.44 551	0.23 349	0.23 435	0.33 430	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

dad	0.28 539	0.31 653	0.44 461	0.21 312	0.14 415	0.30 493	0.20 436	0.33 318	0.49 602	0.44 625	0.44 551	0.45 590	0.21 403	0.41 482	0.26 515	0.20 670	0.11 594	0.20 665	0.11 539	0.14 580	0.10 479

DAS	0.27 518	0.12 300	0.42 437	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.75 641	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

SepStereo	0.26 507	0.12 300	0.42 437	0.24 505	0.18 559	0.29 474	0.24 546	0.45 483	0.45 558	0.41 602	0.44 551	0.34 492	0.29 537	0.64 599	0.21 435	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.07 252	0.09 377	0.09 419

SACVNet	0.30 560	0.20 560	0.41 427	0.25 546	0.18 559	0.34 548	0.25 564	0.52 575	0.40 502	0.41 602	0.44 551	0.46 598	0.32 577	0.71 624	0.25 501	0.13 582	0.10 568	0.12 560	0.12 578	0.16 603	0.17 623

222	0.41 636	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.36 570	0.20 436	0.57 633	0.39 484	0.35 527	0.44 551	0.30 453	0.27 505	0.55 543	3.56 745	0.11 521	0.07 402	0.08 277	0.08 339	0.09 377	0.09 419

PSMNet-RSSM	0.24 460	0.15 466	0.36 349	0.21 312	0.14 415	0.25 397	0.20 436	0.48 517	0.37 459	0.30 435	0.44 551	0.38 527	0.26 486	0.52 526	0.22 457	0.12 561	0.07 402	0.11 521	0.13 607	0.10 453	0.09 419

DeepPrunerF	0.44 650	0.29 638	1.29 704	0.33 665	0.30 682	0.35 563	0.36 655	0.62 669	1.15 727	0.40 593	0.44 551	0.39 539	0.41 628	0.80 661	0.52 645	0.18 661	0.14 637	0.23 674	0.21 670	0.17 620	0.17 623

MLCV	0.22 411	0.16 495	0.44 461	0.21 312	0.08 30	0.29 474	0.19 383	0.38 393	0.37 459	0.38 567	0.44 551	0.31 463	0.21 403	0.41 482	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.06 58	0.05 78	0.07 198	0.06 156

PSMNet_ROB	0.33 586	0.24 604	0.54 542	0.31 653	0.21 613	0.42 611	0.43 682	0.59 648	0.47 581	0.37 552	0.44 551	0.49 612	0.31 569	0.64 599	0.43 617	0.14 607	0.10 568	0.15 625	0.14 622	0.13 562	0.11 520

TCMNet	0.33 586	0.23 600	0.72 619	0.29 635	0.30 682	0.40 600	0.28 601	0.50 538	0.47 581	0.37 552	0.45 564	0.40 554	0.29 537	0.60 575	0.39 596	0.14 607	0.13 626	0.15 625	0.14 622	0.17 620	0.15 601

UDG	0.40 634	0.46 687	0.49 507	0.40 690	0.35 690	0.47 637	0.27 585	0.54 597	0.47 581	0.39 583	0.45 564	0.59 655	0.44 642	0.46 498	0.39 596	0.26 687	0.19 679	0.48 710	0.22 678	0.34 695	0.26 686

GMM-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.43 451	0.23 447	0.13 363	0.24 377	0.25 564	0.37 385	0.27 313	0.30 435	0.45 564	0.27 409	0.21 403	0.31 416	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.09 450	0.08 288	0.19 643

pcwnet_v2	0.32 576	0.15 466	1.26 701	0.23 447	0.18 559	0.32 523	0.18 334	0.59 648	0.60 654	0.36 544	0.45 564	0.35 506	0.29 537	0.36 457	0.25 501	0.14 607	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.15 601

test_xeample	0.34 595	0.10 156	0.29 254	0.19 176	0.11 202	0.33 534	0.23 524	0.55 607	0.38 474	0.32 475	0.45 564	0.29 436	0.26 486	0.57 558	2.24 740	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.09 377	0.09 419

GwcNet-RSSM	0.26 507	0.17 515	0.46 482	0.21 312	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.44 470	0.42 522	0.31 453	0.45 564	0.40 554	0.26 486	0.55 543	0.28 527	0.11 521	0.07 402	0.09 379	0.10 498	0.09 377	0.08 344

R-Stereo Train	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156

RAFT-Stereo	0.18 284	0.09 94	0.32 289	0.22 386	0.12 279	0.22 329	0.19 383	0.42 448	0.19 158	0.31 453	0.45 564	0.20 301	0.14 258	0.18 160	0.15 262	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.06 111	0.06 156
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNetv2_ROB	0.27 518	0.26 620	0.72 619	0.23 447	0.13 363	0.29 474	0.18 334	0.52 575	0.49 602	0.37 552	0.45 564	0.39 539	0.25 475	0.34 437	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.07 172	0.05 78	0.12 544	0.09 419

DISCO	0.32 576	0.13 373	0.51 528	0.25 546	0.16 512	0.48 643	0.25 564	0.50 538	0.57 645	0.37 552	0.45 564	0.62 664	0.36 599	0.64 599	0.49 636	0.09 418	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.12 544	0.11 520

hitnet-ft	0.29 552	0.17 515	0.40 402	0.19 176	0.14 415	0.39 594	0.23 524	0.44 470	0.41 514	0.36 544	0.46 574	0.53 635	0.34 589	0.76 647	0.32 561	0.14 607	0.10 568	0.13 582	0.10 498	0.15 595	0.13 564

XQC	0.43 644	0.37 671	0.96 672	0.34 667	0.25 659	0.53 662	0.34 646	0.60 657	0.73 684	0.51 652	0.46 574	0.57 650	0.47 654	0.70 620	0.72 677	0.17 650	0.12 614	0.18 652	0.15 632	0.25 671	0.23 677

GANetREF_RVC	0.43 644	0.47 689	0.69 608	0.38 686	0.20 605	0.51 652	0.48 697	0.66 684	0.66 668	0.46 633	0.46 574	0.50 620	0.44 642	0.90 682	0.39 596	0.27 692	0.21 686	0.32 697	0.18 661	0.27 683	0.22 670
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
CVANet_RVC	0.30 560	0.19 547	0.41 427	0.26 581	0.16 512	0.33 534	0.26 578	0.52 575	0.47 581	0.40 593	0.46 574	0.43 574	0.31 569	0.89 679	0.26 515	0.14 607	0.09 533	0.14 609	0.13 607	0.14 580	0.10 479

DRN-Test	0.33 586	0.17 515	0.61 575	0.27 609	0.19 586	0.46 630	0.29 608	0.65 678	0.51 614	0.47 640	0.46 574	0.44 585	0.34 589	0.62 590	0.41 612	0.12 561	0.08 494	0.13 582	0.12 578	0.12 544	0.10 479

NCCL2	0.35 600	0.26 620	0.49 507	0.36 678	0.22 630	0.41 604	0.41 677	0.53 587	0.42 522	0.47 640	0.46 574	0.61 662	0.39 619	0.55 543	0.37 584	0.16 638	0.13 626	0.21 667	0.21 670	0.16 603	0.16 610

DLCB_ROB	0.28 539	0.16 495	0.34 318	0.27 609	0.16 512	0.38 585	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.46 633	0.46 574	0.51 624	0.33 580	0.53 533	0.33 568	0.10 473	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.09 419

SQANet	0.40 634	0.48 691	0.67 602	0.48 700	0.39 693	0.48 643	0.22 497	0.51 556	0.43 530	0.40 593	0.47 581	0.47 600	0.33 580	0.54 540	0.32 561	0.36 706	0.15 653	0.40 706	0.21 670	0.45 704	0.31 695

test_4	0.18 284	0.12 300	0.34 318	0.23 447	0.12 279	0.18 184	0.22 497	0.26 202	0.24 275	0.24 328	0.47 581	0.22 327	0.13 221	0.24 289	0.16 289	0.06 53	0.05 40	0.09 379	0.09 450	0.07 198	0.05 37

GrayStereo	0.25 488	0.09 94	0.32 289	0.26 581	0.13 363	0.23 354	0.47 693	0.34 331	0.30 368	0.39 583	0.47 581	0.30 453	0.79 702	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.13 564

FINET	0.34 595	0.27 627	0.80 637	0.24 505	0.24 651	0.36 570	0.34 646	0.54 597	0.72 681	0.39 583	0.47 581	0.32 473	0.30 552	0.51 520	0.32 561	0.19 667	0.17 668	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 605	0.36 666	0.53 539	0.34 667	0.19 586	0.51 652	0.24 546	0.55 607	0.38 474	0.41 602	0.47 581	0.47 600	0.27 505	0.73 632	0.30 547	0.36 706	0.19 679	0.27 680	0.17 654	0.26 678	0.23 677

NaN_ROB	0.41 636	0.28 630	0.62 583	0.30 647	0.19 586	0.51 652	0.47 693	0.58 642	0.59 650	0.56 669	0.47 581	0.49 612	0.41 628	1.21 712	0.64 669	0.12 561	0.18 674	0.12 560	0.13 607	0.11 503	0.14 588

ISRNet	0.27 518	0.13 373	0.45 474	0.26 581	0.19 586	0.24 377	0.14 122	0.45 483	0.43 530	0.39 583	0.48 587	0.42 570	0.27 505	0.32 423	0.29 539	0.20 670	0.12 614	0.17 643	0.16 644	0.16 603	0.20 655

HGLStereo	0.27 518	0.14 427	0.46 482	0.24 505	0.21 613	0.33 534	0.23 524	0.50 538	0.42 522	0.35 527	0.48 587	0.41 561	0.33 580	0.45 495	0.33 568	0.11 521	0.10 568	0.09 379	0.09 450	0.10 453	0.12 544

DStereoO	0.46 655	0.32 658	0.51 528	0.36 678	0.29 681	0.38 585	0.45 686	0.55 607	0.60 654	0.47 640	0.49 589	0.48 606	0.73 699	0.59 571	0.69 675	0.81 730	0.18 674	0.38 703	0.19 665	0.46 705	0.20 655

HBP-ISP	0.33 586	0.30 645	0.72 619	0.22 386	0.16 512	0.32 523	0.22 497	0.54 597	0.44 546	0.41 602	0.49 589	0.33 482	0.38 612	0.73 632	0.25 501	0.18 661	0.19 679	0.24 676	0.20 667	0.16 603	0.13 564

CCAANet	0.25 488	0.13 373	0.51 528	0.22 386	0.15 479	0.29 474	0.17 283	0.49 527	0.37 459	0.26 351	0.49 589	0.32 473	0.24 453	0.62 590	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.10 498	0.08 288	0.10 479

CBMV	0.33 586	0.21 575	0.54 542	0.23 447	0.13 363	0.42 611	0.33 644	0.53 587	0.48 593	0.52 658	0.49 589	0.50 620	0.41 628	0.56 554	0.31 555	0.15 622	0.16 661	0.18 652	0.16 644	0.13 562	0.13 564
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
anonymousa	0.23 429	0.11 237	0.50 518	0.21 312	0.16 512	0.31 509	0.20 436	0.36 374	0.35 435	0.32 475	0.50 593	0.39 539	0.26 486	0.22 263	0.20 408	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.11 539	0.07 198	0.08 344

Sa-1000	0.22 411	0.15 466	0.35 329	0.23 447	0.13 363	0.28 452	0.23 524	0.47 504	0.39 484	0.30 435	0.50 593	0.26 398	0.19 382	0.33 430	0.16 289	0.07 138	0.06 260	0.10 462	0.11 539	0.08 288	0.06 156

EAI-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.33 306	0.21 312	0.12 279	0.30 493	0.46 689	0.46 494	0.20 190	0.25 338	0.50 593	0.17 253	0.16 303	0.24 289	0.23 478	0.07 138	0.06 260	0.07 172	0.10 498	0.06 111	0.07 256

SuperB	0.49 664	0.28 630	2.23 726	0.23 447	0.15 479	0.41 604	0.32 632	0.47 504	0.82 693	0.43 618	0.50 593	0.33 482	0.45 645	0.68 615	1.08 703	0.10 473	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.98 734	0.14 588

DANet	0.35 600	0.23 600	0.60 572	0.36 678	0.22 630	0.39 594	0.25 564	0.48 517	0.43 530	0.52 658	0.50 593	0.59 655	0.41 628	0.76 647	0.49 636	0.13 582	0.11 594	0.14 609	0.12 578	0.17 620	0.15 601
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
ETE_ROB	0.34 595	0.26 620	0.45 474	0.29 635	0.18 559	0.40 600	0.37 659	0.57 633	0.47 581	0.50 647	0.50 593	0.62 664	0.36 599	0.55 543	0.38 588	0.13 582	0.10 568	0.14 609	0.12 578	0.16 603	0.16 610

StereoVision	0.22 411	0.18 530	0.37 358	0.27 609	0.17 537	0.23 354	0.22 497	0.38 393	0.31 382	0.20 280	0.51 599	0.22 327	0.16 303	0.28 373	0.18 351	0.11 521	0.12 614	0.13 582	0.13 607	0.10 453	0.07 256

RAFT_CTSACE	0.21 375	0.16 495	0.41 427	0.25 546	0.15 479	0.22 329	0.24 546	0.32 303	0.28 332	0.33 490	0.51 599	0.29 436	0.17 335	0.32 423	0.13 187	0.06 53	0.07 402	0.09 379	0.08 339	0.08 288	0.06 156

ADCP+	0.45 653	0.24 604	1.15 693	0.25 546	0.22 630	0.56 665	0.39 670	0.54 597	0.51 614	0.44 625	0.51 599	0.46 598	0.52 668	0.56 554	1.89 734	0.10 473	0.08 494	0.11 521	0.10 498	0.14 580	0.13 564

CC-Net-ROB	0.43 644	0.47 689	0.65 596	0.37 684	0.23 643	0.51 652	0.29 608	0.66 684	0.49 602	0.46 633	0.51 599	0.48 606	0.38 612	0.96 692	0.35 577	0.34 704	0.23 695	0.55 714	0.25 688	0.31 691	0.20 655

PASM	0.45 653	0.35 663	0.90 662	0.35 676	0.33 687	0.39 594	0.38 665	0.50 538	0.61 658	0.52 658	0.51 599	0.62 664	0.45 645	0.93 686	0.48 634	0.26 687	0.29 705	0.29 692	0.33 701	0.29 689	0.26 686

DPSNet	0.47 658	0.24 604	0.93 667	0.27 609	0.20 605	0.75 694	0.57 706	0.84 713	0.79 690	0.47 640	0.51 599	0.60 658	0.69 695	0.87 674	0.71 676	0.16 638	0.13 626	0.12 560	0.10 498	0.25 671	0.21 664

StereoDRNet-Refined	0.27 518	0.17 515	0.35 329	0.25 546	0.14 415	0.37 577	0.21 467	0.47 504	0.41 514	0.44 625	0.51 599	0.41 561	0.28 522	0.45 495	0.37 584	0.09 418	0.06 260	0.11 521	0.11 539	0.10 453	0.10 479
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LALA_ROB	0.36 605	0.25 609	0.46 482	0.30 647	0.21 613	0.47 637	0.39 670	0.61 661	0.51 614	0.52 658	0.51 599	0.69 686	0.36 599	0.50 515	0.43 617	0.17 650	0.11 594	0.16 637	0.14 622	0.17 620	0.15 601

MSAF-DinoV2	0.76 704	0.44 685	1.98 723	0.49 703	0.16 512	0.58 669	0.31 624	0.81 710	0.83 697	0.41 602	0.52 607	0.98 705	0.58 677	4.97 754	1.03 700	0.11 521	0.07 402	0.10 462	0.24 683	0.27 683	0.26 686

PSMNet-RUCA	0.37 615	0.41 682	0.66 601	0.46 698	0.41 696	0.34 548	0.25 564	0.57 633	0.45 558	0.39 583	0.52 607	0.43 574	0.33 580	0.41 482	0.29 539	0.25 686	0.14 637	0.33 700	0.21 670	0.31 691	0.22 670

Wz-Net-LNSev	0.34 595	0.29 638	0.91 663	0.26 581	0.21 613	0.47 637	0.31 624	0.54 597	0.54 633	0.44 625	0.52 607	0.50 620	0.35 595	0.39 471	0.39 596	0.11 521	0.11 594	0.10 462	0.09 450	0.14 580	0.13 564

DDUNet	0.41 636	0.50 696	0.48 501	0.44 695	0.39 693	0.46 630	0.32 632	0.50 538	0.43 530	0.45 629	0.52 607	0.57 650	0.36 599	0.48 506	0.33 568	0.33 703	0.21 686	0.55 714	0.25 688	0.37 699	0.32 698

APVNet	0.36 605	0.20 560	0.70 614	0.26 581	0.22 630	0.52 661	0.35 650	0.61 661	0.44 546	0.38 567	0.52 607	0.48 606	0.38 612	0.84 670	0.46 631	0.13 582	0.14 637	0.15 625	0.16 644	0.16 603	0.15 601

GwcNet	0.35 600	0.23 600	0.88 659	0.25 546	0.24 651	0.48 643	0.27 585	0.55 607	0.57 645	0.38 567	0.52 607	0.51 624	0.32 577	0.60 575	0.41 612	0.13 582	0.11 594	0.12 560	0.11 539	0.13 562	0.14 588

PS-NSSS	0.32 576	0.30 645	0.46 482	0.23 447	0.17 537	0.33 534	0.24 546	0.57 633	0.41 514	0.37 552	0.52 607	0.35 506	0.30 552	0.80 661	0.30 547	0.17 650	0.14 637	0.21 667	0.15 632	0.15 595	0.13 564

RTSC	0.39 627	0.28 630	0.78 627	0.27 609	0.18 559	0.49 648	0.22 497	0.59 648	0.84 700	0.55 668	0.53 614	0.49 612	0.36 599	0.67 614	0.82 686	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.17 620	0.17 623

XPNet_ROB	0.33 586	0.20 560	0.43 451	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.31 624	0.55 607	0.50 610	0.51 652	0.53 614	0.58 653	0.37 608	0.63 597	0.45 625	0.17 650	0.12 614	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.14 588

PDISCO_ROB	0.43 644	0.30 645	0.67 602	0.43 693	0.36 691	0.67 683	0.32 632	0.72 698	0.76 686	0.43 618	0.53 614	0.63 672	0.40 624	0.66 610	0.47 633	0.21 672	0.12 614	0.21 667	0.19 665	0.25 671	0.20 655

SCION-MonSter	0.32 576	0.22 590	0.44 461	0.29 635	0.28 672	0.54 663	0.21 467	0.46 494	0.57 645	0.32 475	0.54 617	0.32 473	0.29 537	0.39 471	0.52 645	0.10 473	0.10 568	0.25 679	0.22 678	0.18 634	0.14 588

Wz-Net-TNSev	0.51 672	0.58 705	1.61 718	0.25 546	0.21 613	0.65 680	0.45 686	0.63 676	0.69 676	0.51 652	0.54 617	0.71 689	0.60 680	1.00 697	0.77 681	0.15 622	0.15 653	0.13 582	0.15 632	0.21 655	0.20 655

Wz-Net-MNSev	0.36 605	0.26 620	0.79 634	0.26 581	0.21 613	0.59 672	0.38 665	0.55 607	0.56 642	0.48 644	0.54 617	0.53 635	0.36 599	0.60 575	0.44 622	0.11 521	0.09 533	0.11 521	0.11 539	0.15 595	0.13 564

KYRaft	0.22 411	0.10 156	0.30 265	0.23 447	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.35 355	0.24 275	0.35 527	0.54 617	0.34 492	0.26 486	0.29 393	0.15 262	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.10 498	0.08 288	0.31 695

SAMSARA	0.56 679	0.39 677	0.80 637	0.60 712	0.46 704	1.00 711	1.23 743	0.67 689	0.68 674	0.71 689	0.54 617	0.89 700	0.57 676	0.81 665	0.62 663	0.19 667	0.22 690	0.18 652	0.18 661	0.27 683	0.25 684

w-ln-seven-2	0.36 605	0.29 638	1.06 683	0.27 609	0.18 559	0.37 577	0.30 619	0.50 538	0.54 633	0.45 629	0.55 622	0.45 590	0.41 628	0.62 590	0.49 636	0.10 473	0.10 568	0.12 560	0.11 539	0.14 580	0.11 520

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 488	0.14 427	0.95 670	0.21 312	0.27 667	0.20 262	0.19 383	0.48 517	0.25 290	0.26 351	0.55 622	0.34 492	0.18 366	0.25 319	0.17 322	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.12 578	0.12 544	0.12 544

fast-acv-ft	0.31 567	0.20 560	0.81 640	0.24 505	0.18 559	0.46 630	0.27 585	0.41 434	0.49 602	0.39 583	0.55 622	0.49 612	0.35 595	0.37 460	0.38 588	0.11 521	0.11 594	0.11 521	0.12 578	0.12 544	0.09 419

anonymity	0.56 679	0.54 703	0.70 614	0.47 699	0.61 717	0.56 665	0.43 682	0.69 693	0.49 602	0.63 679	0.55 622	0.54 639	0.60 680	0.61 582	0.57 650	0.55 715	0.53 731	0.50 711	0.54 724	0.51 706	0.56 715

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 560	0.20 560	0.70 614	0.21 312	0.17 537	0.46 630	0.27 585	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.55 622	0.43 574	0.30 552	0.46 498	0.38 588	0.09 418	0.06 260	0.07 172	0.06 167	0.11 503	0.10 479

CBMV_ROB	0.33 586	0.18 530	0.53 539	0.21 312	0.14 415	0.33 534	0.20 436	0.51 556	0.45 558	0.51 652	0.55 622	0.45 590	0.42 637	0.71 624	0.32 561	0.18 661	0.19 679	0.23 674	0.21 670	0.14 580	0.15 601

FBW_ROB	0.43 644	0.26 620	0.54 542	0.31 653	0.20 605	0.51 652	0.32 632	0.70 695	0.60 654	0.59 673	0.55 622	0.65 675	0.41 628	1.40 722	0.51 644	0.13 582	0.17 668	0.21 667	0.16 644	0.17 620	0.18 636

YMNet	0.32 576	0.22 590	0.58 564	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 644	0.56 629	0.51 624	0.30 552	0.39 471	0.40 603	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

YMNet_1	0.32 576	0.22 590	0.58 564	0.27 609	0.23 643	0.48 643	0.27 585	0.51 556	0.45 558	0.48 644	0.56 629	0.51 624	0.30 552	0.39 471	0.40 603	0.13 582	0.16 661	0.13 582	0.12 578	0.13 562	0.12 544

Syn2CoEx	0.36 605	0.31 653	0.78 627	0.34 667	0.21 613	0.41 604	0.28 601	0.61 661	0.49 602	0.42 612	0.56 629	0.45 590	0.44 642	0.69 617	0.38 588	0.17 650	0.14 637	0.15 625	0.12 578	0.13 562	0.12 544

NCC-stereo	0.39 627	0.25 609	0.69 608	0.32 659	0.28 672	0.46 630	0.36 655	0.65 678	0.52 623	0.40 593	0.57 632	0.56 645	0.47 654	0.73 632	0.45 625	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 688	0.16 603	0.16 610

Abc-Net	0.39 627	0.25 609	0.69 608	0.32 659	0.28 672	0.46 630	0.36 655	0.65 678	0.52 623	0.40 593	0.57 632	0.56 645	0.47 654	0.73 632	0.45 625	0.17 650	0.14 637	0.18 652	0.25 688	0.16 603	0.16 610
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
Hybrid-DGEV-03	0.20 354	0.14 427	0.31 280	0.22 386	0.12 279	0.26 421	0.16 231	0.31 291	0.27 313	0.32 475	0.58 634	0.23 349	0.15 278	0.23 273	0.17 322	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.06 156

DEmStereo	0.26 507	0.09 94	0.47 490	0.19 176	0.12 279	0.30 493	0.25 564	0.28 241	0.36 448	0.36 544	0.58 634	0.25 376	0.48 660	0.53 533	0.44 622	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.06 111	0.07 256

ADCRef	0.38 622	0.24 604	0.88 659	0.26 581	0.21 613	0.49 648	0.27 585	0.52 575	0.48 593	0.50 647	0.58 634	0.35 506	0.47 654	0.48 506	1.29 720	0.09 418	0.08 494	0.12 560	0.12 578	0.11 503	0.11 520

Ntro	0.58 683	0.64 710	0.92 665	0.66 715	0.50 708	0.77 695	0.36 655	0.66 684	0.70 678	0.50 647	0.59 637	0.65 675	0.51 666	0.75 641	0.45 625	0.56 716	0.32 709	0.56 717	0.34 702	0.63 714	0.46 710

HHNet	0.22 411	0.12 300	0.52 535	0.18 115	0.18 559	0.20 262	0.20 436	0.34 331	0.31 382	0.32 475	0.59 637	0.20 301	0.21 403	0.24 289	0.31 555	0.08 311	0.05 40	0.09 379	0.07 252	0.08 288	0.11 520

Prome-Stereo	0.21 375	0.10 156	0.30 265	0.24 505	0.12 279	0.23 354	0.23 524	0.36 374	0.25 290	0.33 490	0.59 637	0.24 364	0.28 522	0.29 393	0.16 289	0.07 138	0.05 40	0.08 277	0.07 252	0.08 288	0.20 655

S-Stereo	0.38 622	0.20 560	1.05 682	0.27 609	0.22 630	0.38 585	0.32 632	0.55 607	0.66 668	0.39 583	0.59 637	0.49 612	0.41 628	0.75 641	0.40 603	0.12 561	0.15 653	0.13 582	0.13 607	0.16 603	0.21 664

ADCPNet	0.48 661	0.29 638	1.60 716	0.27 609	0.23 643	0.70 689	0.38 665	0.53 587	0.51 614	0.51 652	0.59 637	0.67 680	0.56 673	0.60 575	1.14 708	0.15 622	0.18 674	0.14 609	0.23 681	0.19 643	0.19 643

z-ln-s-r	0.32 576	0.21 575	0.82 644	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.26 578	0.43 462	0.50 610	0.32 475	0.60 642	0.39 539	0.29 537	0.73 632	0.66 672	0.08 311	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.10 453	0.08 344

FAT-Stereo	0.36 605	0.18 530	0.73 623	0.26 581	0.18 559	0.33 534	0.29 608	0.60 657	0.59 650	0.46 633	0.60 642	0.60 658	0.50 663	0.61 582	0.34 573	0.13 582	0.14 637	0.13 582	0.12 578	0.14 580	0.18 636

stereogan	0.37 615	0.17 515	0.65 596	0.27 609	0.22 630	0.62 678	0.26 578	0.59 648	0.63 664	0.43 618	0.60 642	0.67 680	0.42 637	0.68 615	0.35 577	0.13 582	0.14 637	0.14 609	0.12 578	0.19 643	0.17 623

edge stereo	0.39 627	0.22 590	0.81 640	0.27 609	0.22 630	0.37 577	0.24 546	0.56 623	0.54 633	0.53 664	0.60 642	0.71 689	0.50 663	0.78 655	0.40 603	0.16 638	0.14 637	0.19 661	0.14 622	0.16 603	0.17 623

SHD	0.42 639	0.27 627	0.81 640	0.31 653	0.25 659	0.42 611	0.22 497	0.66 684	0.94 716	0.63 679	0.60 642	0.59 655	0.47 654	0.59 571	0.58 655	0.15 622	0.13 626	0.16 637	0.16 644	0.20 652	0.22 670

AANet_RVC	0.31 567	0.22 590	0.50 518	0.23 447	0.14 415	0.30 493	0.24 546	0.47 504	0.54 633	0.38 567	0.60 642	0.43 574	0.29 537	0.87 674	0.40 603	0.11 521	0.07 402	0.07 172	0.07 252	0.09 377	0.09 419

SGM-Forest	0.36 605	0.17 515	0.47 490	0.23 447	0.16 512	0.45 628	0.41 677	0.55 607	0.48 593	0.52 658	0.60 642	0.52 630	0.41 628	0.85 671	0.50 642	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.15 632	0.15 595	0.15 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.42 639	0.30 645	1.18 694	0.26 581	0.22 630	0.58 669	0.31 624	0.62 669	0.81 692	0.58 672	0.61 649	0.53 635	0.36 599	0.57 558	0.65 671	0.11 521	0.10 568	0.13 582	0.12 578	0.15 595	0.13 564

CrosDoStereo	0.31 567	0.10 156	0.49 507	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 740	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 649	0.28 425	0.46 651	0.61 582	0.57 650	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

DeepStereo_LL	0.31 567	0.10 156	0.49 507	0.18 115	0.12 279	0.22 329	1.11 740	0.34 331	0.37 459	0.38 567	0.61 649	0.28 425	0.46 651	0.61 582	0.57 650	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.07 256

DRaft	0.24 460	0.10 156	0.34 318	0.18 115	0.12 279	0.28 452	0.23 524	0.33 318	0.39 484	0.38 567	0.61 649	0.21 315	0.41 628	0.48 506	0.42 615	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.08 339	0.07 198	0.08 344

DGSMNet	0.61 688	0.29 638	0.91 663	0.51 705	0.70 722	0.62 678	1.38 744	0.59 648	0.55 639	0.37 552	0.61 649	0.52 630	0.33 580	0.65 606	0.43 617	0.53 712	0.60 738	0.67 719	0.61 729	0.63 714	0.61 725

DispFullNet	0.66 692	0.89 724	1.59 715	0.77 720	1.21 739	0.51 652	0.23 524	0.59 648	0.72 681	0.69 688	0.61 649	0.69 686	0.91 712	0.79 657	0.48 634	0.27 692	0.12 614	0.73 722	0.30 700	0.65 717	0.40 704

MultiAttention	1.02 718	0.13 373	0.43 451	0.35 676	0.43 699	5.36 745	1.71 746	0.69 693	0.53 628	0.36 544	0.63 655	0.55 641	0.22 421	7.60 758	0.43 617	0.09 418	0.06 260	0.14 609	0.24 683	0.26 678	0.30 692

RP	0.35 600	0.22 590	0.51 528	0.31 653	0.24 651	0.37 577	0.28 601	0.50 538	0.58 649	0.40 593	0.63 655	0.61 662	0.47 654	0.61 582	0.39 596	0.16 638	0.15 653	0.17 643	0.15 632	0.17 620	0.17 623

RGC	0.39 627	0.32 658	0.64 594	0.34 667	0.27 667	0.40 600	0.29 608	0.57 633	0.53 628	0.45 629	0.64 657	0.62 664	0.45 645	0.72 630	0.39 596	0.15 622	0.15 653	0.21 667	0.20 667	0.18 634	0.19 643

Wz-Net-SNSev	0.43 644	0.41 682	1.27 702	0.30 647	0.21 613	0.44 622	0.41 677	0.61 661	0.65 666	0.46 633	0.65 658	0.62 664	0.39 619	0.74 640	0.59 656	0.12 561	0.11 594	0.12 560	0.13 607	0.16 603	0.14 588

THIR-Stereo	0.29 552	0.12 300	0.41 427	0.19 176	0.11 202	0.28 452	0.72 717	0.32 303	0.35 435	0.37 552	0.65 658	0.34 492	0.50 663	0.57 558	0.45 625	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.09 450	0.07 198	0.07 256

RAFT-345	0.21 375	0.10 156	0.46 482	0.22 386	0.11 202	0.20 262	0.16 231	0.26 202	0.25 290	0.27 361	0.66 660	0.21 315	0.16 303	0.55 543	0.21 435	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.06 156

ccnet	0.42 639	0.31 653	0.48 501	0.27 609	0.32 686	0.60 675	0.32 632	0.65 678	0.46 576	0.53 664	0.66 660	0.56 645	0.45 645	0.72 630	0.61 661	0.26 687	0.19 679	0.24 676	0.21 670	0.26 678	0.22 670

ADCMid	0.49 664	0.34 661	1.13 691	0.26 581	0.21 613	0.51 652	0.37 659	0.57 633	0.54 633	0.75 694	0.66 660	0.62 664	0.64 691	0.64 599	1.68 727	0.13 582	0.12 614	0.17 643	0.17 654	0.20 652	0.17 623

AnyNet_C32	0.51 672	0.40 678	1.10 690	0.29 635	0.28 672	0.59 672	0.58 707	0.54 597	0.60 654	0.62 677	0.66 660	0.54 639	0.54 669	0.78 655	1.74 731	0.15 622	0.14 637	0.15 625	0.17 654	0.20 652	0.20 655

ASMatch	0.23 429	0.11 237	0.51 528	0.24 505	0.14 415	0.19 219	0.17 283	0.31 291	0.28 332	0.28 374	0.68 664	0.27 409	0.26 486	0.50 515	0.22 457	0.07 138	0.06 260	0.08 277	0.07 252	0.06 111	0.11 520

psmorigin	0.50 668	0.25 609	3.03 735	0.24 505	0.19 586	0.38 585	0.22 497	0.50 538	0.44 546	0.64 681	0.68 664	0.71 689	0.51 666	0.85 671	0.45 625	0.14 607	0.17 668	0.13 582	0.14 622	0.16 603	0.21 664

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 672	0.50 696	0.86 656	0.39 688	0.24 651	0.84 702	0.55 704	0.56 623	0.62 660	0.60 674	0.68 664	0.62 664	0.42 637	1.13 707	0.43 617	0.23 675	0.27 701	0.27 680	0.35 703	0.25 671	0.29 691

AF-Net	0.37 615	0.26 620	0.56 556	0.32 659	0.23 643	0.41 604	0.29 608	0.61 661	0.64 665	0.42 612	0.68 664	0.65 675	0.49 661	0.57 558	0.44 622	0.15 622	0.11 594	0.19 661	0.14 622	0.15 595	0.13 564

Nwc_Net	0.37 615	0.25 609	0.68 607	0.31 653	0.24 651	0.44 622	0.30 619	0.65 678	0.50 610	0.37 552	0.69 668	0.58 653	0.45 645	0.60 575	0.40 603	0.15 622	0.12 614	0.19 661	0.21 670	0.14 580	0.13 564

WZ-Net	0.52 676	0.38 676	1.90 722	0.30 647	0.24 651	0.57 668	0.48 697	0.62 669	0.78 689	0.50 647	0.71 669	0.68 684	0.54 669	0.98 696	0.84 687	0.13 582	0.10 568	0.11 521	0.12 578	0.19 643	0.20 655

ADCL	0.47 658	0.22 590	1.00 676	0.27 609	0.19 586	0.74 691	0.64 712	0.54 597	0.69 676	0.56 669	0.71 669	0.55 641	0.60 680	0.60 575	1.43 722	0.11 521	0.09 533	0.13 582	0.13 607	0.14 580	0.14 588

ADCS	0.58 683	0.40 678	1.35 707	0.29 635	0.24 651	0.55 664	0.45 686	0.67 689	0.83 697	0.76 695	0.71 669	0.68 684	0.60 680	0.76 647	2.23 739	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.17 654	0.22 662	0.22 670

MDST_ROB	0.48 661	0.14 427	0.95 670	0.30 647	0.21 613	1.33 726	0.32 632	0.77 703	0.56 642	1.06 715	0.71 669	0.49 612	0.35 595	1.26 715	0.38 588	0.13 582	0.11 594	0.16 637	0.13 607	0.12 544	0.12 544

ACVNet-4b	0.72 698	0.81 719	1.33 706	0.72 718	0.50 708	0.80 700	0.31 624	0.71 697	0.80 691	0.50 647	0.72 673	0.95 703	0.43 641	0.96 692	1.20 716	1.13 742	0.21 686	0.76 724	0.45 713	0.65 717	0.46 710

MFN_U_SF_RVC	0.56 679	0.51 698	1.19 695	0.38 686	0.22 630	0.69 686	0.27 585	0.80 708	0.67 671	0.73 690	0.74 674	0.87 697	0.61 689	0.81 665	0.76 678	0.29 698	0.27 701	0.32 697	0.37 707	0.32 694	0.31 695

otaku	0.57 682	0.62 709	0.87 658	0.63 714	0.44 702	0.73 690	0.37 659	0.65 678	0.66 668	0.51 652	0.75 675	0.66 679	0.45 645	0.69 617	0.46 631	0.53 712	0.34 711	0.55 714	0.35 703	0.60 712	0.45 707

ACVNet_1	0.72 698	0.81 719	1.37 708	0.72 718	0.53 712	0.77 695	0.42 680	0.85 716	0.90 704	0.74 693	0.75 675	1.32 717	0.72 698	1.02 699	0.55 649	0.54 714	0.31 708	0.71 721	0.35 703	0.64 716	0.45 707

GANet	0.36 605	0.22 590	0.49 507	0.29 635	0.17 537	0.41 604	0.38 665	0.57 633	0.45 558	0.46 633	0.75 675	0.55 641	0.40 624	0.94 688	0.41 612	0.13 582	0.13 626	0.13 582	0.11 539	0.14 580	0.11 520

MADNet+	1.01 716	1.16 735	4.72 744	0.70 717	0.47 705	1.24 722	0.96 733	0.97 720	0.89 702	0.65 683	0.77 678	0.87 697	0.85 710	2.09 735	1.68 727	0.38 709	0.39 715	0.31 696	0.27 696	0.43 702	0.39 703

CSAN	0.50 668	0.35 663	0.78 627	0.36 678	0.23 643	0.56 665	0.59 709	0.61 661	0.70 678	0.64 681	0.78 679	0.65 675	0.60 680	1.38 721	0.62 663	0.21 672	0.17 668	0.20 665	0.20 667	0.18 634	0.18 636

RainbowNet	0.72 698	0.89 724	1.02 679	0.82 722	0.63 719	0.78 698	0.52 701	0.81 710	0.93 714	0.60 674	0.79 680	0.80 694	0.60 680	0.80 661	0.57 650	0.78 728	0.55 734	0.78 725	0.49 717	0.76 724	0.58 718

DCRE	0.20 354	0.13 373	0.40 402	0.21 312	0.15 479	0.20 262	0.19 383	0.30 279	0.27 313	0.22 304	0.80 681	0.23 349	0.16 303	0.23 273	0.15 262	0.07 138	0.07 402	0.07 172	0.08 339	0.07 198	0.06 156

zh-sn7	0.48 661	0.51 698	1.43 709	0.29 635	0.20 605	0.47 637	0.39 670	0.57 633	0.62 660	0.52 658	0.81 682	0.52 630	0.56 673	1.05 701	0.87 690	0.12 561	0.13 626	0.13 582	0.13 607	0.17 620	0.16 610

SDNR	0.42 639	0.21 575	0.82 644	0.21 312	0.18 559	1.27 723	0.17 283	0.50 538	0.49 602	0.42 612	0.81 682	0.38 527	0.27 505	1.19 709	0.38 588	0.23 675	0.24 697	0.17 643	0.13 607	0.17 620	0.20 655

Consistency-Raft	0.55 678	0.48 691	1.02 679	0.45 696	0.49 707	0.49 648	0.47 693	0.72 698	0.72 681	0.45 629	0.82 684	0.47 600	0.60 680	0.50 515	0.63 666	0.39 710	0.39 715	0.44 708	0.51 720	0.52 707	0.37 701

aanetorigin	0.39 627	0.29 638	1.09 686	0.24 505	0.19 586	0.28 452	0.37 659	0.33 318	0.47 581	0.94 707	0.82 684	0.52 630	0.54 669	0.49 511	0.50 642	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.16 603	0.15 601

SGM_RVC	0.50 668	0.19 547	0.50 518	0.25 546	0.15 479	0.69 686	0.39 670	0.68 692	0.82 693	0.95 709	0.84 686	1.13 708	0.76 700	1.16 708	0.60 660	0.16 638	0.16 661	0.16 637	0.16 644	0.16 603	0.17 623
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PWC_ROB	0.38 622	0.29 638	0.69 608	0.25 546	0.20 605	0.38 585	0.19 383	0.58 642	0.67 671	0.57 671	0.85 687	0.51 624	0.40 624	0.71 624	0.52 645	0.13 582	0.09 533	0.14 609	0.10 498	0.17 620	0.14 588

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 694	0.64 710	1.06 683	0.45 696	0.27 667	1.40 730	0.58 707	0.78 704	0.92 710	0.84 699	0.86 688	0.88 699	0.68 694	1.33 720	0.68 674	0.37 708	0.29 705	0.34 701	0.36 706	0.43 702	0.37 701

MFMNet_re	0.72 698	0.76 717	0.99 675	0.62 713	0.70 722	0.77 695	0.67 713	0.75 701	0.83 697	0.78 697	0.86 688	0.69 686	0.78 701	0.71 624	0.61 661	0.66 721	0.59 737	0.61 718	0.58 728	0.68 720	0.71 729

SPS-STEREO	0.69 695	0.61 708	0.98 674	0.52 708	0.57 714	0.74 691	0.50 700	0.78 704	0.62 660	0.95 709	0.86 688	0.94 701	0.70 696	1.01 698	0.87 690	0.58 718	0.51 728	0.50 711	0.50 719	0.55 709	0.58 718
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
EDNetEfficient	0.63 689	0.37 671	2.40 730	0.26 581	0.25 659	0.38 585	0.49 699	0.41 434	1.06 721	1.38 725	0.87 691	0.62 664	0.95 713	0.65 606	1.65 726	0.11 521	0.09 533	0.10 462	0.11 539	0.19 643	0.17 623

RTS	0.78 705	0.48 691	4.68 742	0.34 667	0.28 672	1.12 715	0.46 689	0.62 669	1.03 718	0.73 690	0.89 692	0.60 658	0.59 678	1.61 725	1.16 712	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 643

RTSA	0.78 705	0.48 691	4.68 742	0.34 667	0.28 672	1.12 715	0.46 689	0.62 669	1.03 718	0.73 690	0.89 692	0.60 658	0.59 678	1.61 725	1.16 712	0.14 607	0.11 594	0.15 625	0.15 632	0.21 655	0.19 643

AANet	0.49 664	0.42 684	1.56 714	0.22 386	0.19 586	0.39 594	0.25 564	0.52 575	0.92 710	0.92 704	0.93 694	0.84 696	0.67 692	0.59 571	0.59 656	0.15 622	0.11 594	0.13 582	0.12 578	0.18 634	0.16 610

FTStereo	0.28 539	0.10 156	0.43 451	0.23 447	0.13 363	0.21 296	0.53 703	0.34 331	0.26 302	0.38 567	0.95 695	0.30 453	0.56 673	0.32 423	0.18 351	0.08 311	0.06 260	0.09 379	0.08 339	0.07 198	0.19 643

zh-mn7	0.46 655	0.45 686	1.48 710	0.25 546	0.19 586	0.44 622	0.29 608	0.56 623	0.82 693	0.65 683	0.96 696	0.49 612	0.38 612	0.88 677	0.63 666	0.12 561	0.10 568	0.11 521	0.11 539	0.13 562	0.14 588

z-mn7	0.44 650	0.40 678	1.09 686	0.25 546	0.18 559	0.61 676	0.34 646	0.56 623	0.93 714	0.43 618	0.96 696	0.53 635	0.39 619	0.94 688	0.59 656	0.10 473	0.09 533	0.10 462	0.10 498	0.14 580	0.13 564

AnyNet_C01	0.65 691	0.58 705	2.60 733	0.32 659	0.26 663	0.88 705	0.61 710	0.63 676	0.62 660	0.68 686	0.96 696	0.76 692	0.60 680	0.96 692	1.43 722	0.16 638	0.16 661	0.17 643	0.17 654	0.23 665	0.23 677

SANet	0.53 677	0.28 630	0.96 672	0.26 581	0.15 479	0.69 686	0.44 685	0.67 689	1.34 731	0.67 685	0.98 699	0.94 701	0.71 697	0.89 679	0.76 678	0.14 607	0.12 614	0.12 560	0.11 539	0.17 620	0.16 610

tt	4.71 750	0.10 156	3.94 737	2.06 745	1.53 743	10.14 759	16.88 762	9.27 762	4.98 753	1.39 726	1.02 700	4.68 745	4.90 753	3.35 744	5.86 757	5.76 760	9.15 768	2.24 756	2.53 756	3.10 748	1.32 745

EDNetEfficientorigin	7.51 754	0.52 702	140.47 787	0.25 546	0.17 537	0.42 611	0.29 608	0.47 504	1.03 718	1.28 722	1.02 700	0.83 695	0.84 708	0.75 641	0.99 698	0.10 473	0.09 533	0.12 560	0.10 498	0.21 655	0.22 670

PVD	0.58 683	0.34 661	0.84 652	0.39 688	0.31 685	0.59 672	0.47 693	0.80 708	1.25 728	0.92 704	1.09 702	0.79 693	0.82 706	0.85 671	0.76 678	0.21 672	0.18 674	0.22 673	0.18 661	0.27 683	0.35 700

JetBlue	1.14 722	0.76 717	2.36 728	0.59 711	0.75 724	3.04 741	1.78 747	1.11 722	0.90 704	0.94 707	1.10 703	1.66 724	1.28 727	2.09 735	1.72 730	0.43 711	0.36 713	0.38 703	0.38 709	0.58 711	0.56 715

LSM	1.64 733	0.40 678	2.56 732	2.02 744	17.61 766	0.51 652	0.52 701	0.61 661	0.76 686	0.82 698	1.11 704	0.63 672	0.54 669	0.75 641	0.49 636	0.16 638	0.24 697	0.18 652	0.21 670	0.25 671	2.42 748

PWCK	1.00 714	1.17 736	1.70 720	0.91 725	0.41 696	1.19 719	0.92 731	1.10 721	1.14 726	1.16 720	1.14 705	1.25 714	0.88 711	1.75 731	1.04 702	0.87 733	0.50 726	0.87 728	0.53 723	0.96 733	0.52 713

RAFT-RH_RVC	0.25 488	0.11 237	0.45 474	0.21 312	0.12 279	0.25 397	0.14 122	0.27 218	0.27 313	0.38 567	1.15 706	0.23 349	0.17 335	0.57 558	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.10 462	0.07 252	0.06 111	0.07 256

coex-ft	3.44 742	0.73 716	48.55 785	0.24 505	0.19 586	0.50 651	0.43 682	0.47 504	2.40 743	7.03 758	1.20 707	0.97 704	2.23 740	0.73 632	1.92 735	0.12 561	0.15 653	0.14 609	0.12 578	0.21 655	0.43 706

G-Net	0.46 655	0.25 609	0.86 656	0.34 667	0.28 672	0.90 707	0.35 650	0.47 504	0.45 558	0.68 686	1.22 708	0.64 674	0.60 680	0.61 582	0.57 650	0.16 638	0.14 637	0.17 643	0.13 607	0.22 662	0.19 643

pmcnn	0.50 668	0.20 560	0.78 627	0.24 505	0.26 663	0.39 594	0.30 619	0.51 556	0.50 610	0.54 666	1.23 709	2.52 737	0.37 608	0.77 653	0.95 696	0.08 311	0.06 260	0.06 58	0.05 78	0.10 453	0.08 344

PWCDC_ROB	0.38 622	0.30 645	0.60 572	0.33 665	0.20 605	0.42 611	0.19 383	0.58 642	0.89 702	0.42 612	1.26 710	0.36 511	0.34 589	0.50 515	0.38 588	0.18 661	0.11 594	0.11 521	0.09 450	0.19 643	0.13 564

MeshStereo	0.58 683	0.27 627	0.67 602	0.22 386	0.17 537	0.66 682	0.37 659	0.78 704	0.61 658	1.47 736	1.30 711	1.65 723	0.79 702	1.12 706	0.59 656	0.17 650	0.17 668	0.17 643	0.14 622	0.17 620	0.14 588
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
DStereoFS	0.84 708	0.66 712	0.80 637	0.53 709	0.50 708	1.23 721	0.55 704	0.94 718	1.32 730	0.89 701	1.32 712	1.04 707	2.32 742	1.29 718	1.14 708	0.31 701	0.35 712	0.30 694	0.39 710	0.34 695	0.60 721

UNDER WATER-64	1.55 731	1.19 737	2.52 731	1.31 738	0.95 735	2.12 736	1.21 742	1.45 730	3.19 745	1.43 731	1.32 712	2.64 738	2.04 738	1.63 727	1.83 732	1.11 740	0.67 745	1.28 740	0.92 741	1.19 737	1.02 741

ELAS_RVC	0.74 702	0.36 666	1.00 676	0.37 684	0.33 687	0.88 705	0.93 732	0.83 712	1.08 723	1.35 724	1.33 714	1.24 713	1.33 729	1.06 702	0.95 696	0.27 692	0.25 699	0.29 692	0.27 696	0.30 690	0.30 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ACVNet_2	0.89 710	0.87 723	1.25 700	0.82 722	0.62 718	0.97 710	0.62 711	1.14 723	1.42 733	1.00 712	1.40 715	1.47 720	0.84 708	1.11 704	0.66 672	0.61 719	0.43 718	0.78 725	0.49 717	0.75 723	0.52 713

WCMA_ROB	0.51 672	0.21 575	0.65 596	0.25 546	0.21 613	0.58 669	0.32 632	0.54 597	0.55 639	0.95 709	1.40 715	1.28 715	0.81 705	0.73 632	0.62 663	0.18 661	0.15 653	0.15 625	0.15 632	0.19 643	0.19 643

IMH-64-1	0.91 711	0.86 721	0.84 652	0.97 727	0.75 724	0.92 708	0.71 715	1.27 724	1.10 724	0.89 701	1.45 717	1.14 709	0.96 714	1.19 709	0.84 687	0.74 725	0.51 728	0.97 730	0.55 725	0.84 726	0.60 721

IMH-64	0.91 711	0.86 721	0.84 652	0.97 727	0.75 724	0.92 708	0.71 715	1.27 724	1.10 724	0.89 701	1.45 717	1.14 709	0.96 714	1.19 709	0.84 687	0.74 725	0.51 728	0.97 730	0.55 725	0.84 726	0.60 721

UNDER WATER	1.59 732	1.22 738	2.36 728	1.38 739	1.03 736	1.67 733	1.10 739	1.54 735	3.63 747	1.44 732	1.47 719	2.85 740	2.25 741	1.67 728	1.94 736	1.06 738	0.62 741	1.31 741	0.93 742	1.21 739	1.02 741

MSMD_ROB	0.60 687	0.33 660	0.61 575	0.30 647	0.25 659	0.86 704	0.35 650	0.55 607	0.67 671	1.10 717	1.49 720	1.76 726	0.97 716	0.88 677	0.49 636	0.23 675	0.21 686	0.27 680	0.27 696	0.25 671	0.24 682

SGM+DAISY	0.87 709	0.66 712	1.30 705	0.51 705	0.60 716	1.03 712	0.84 729	0.76 702	0.73 684	1.39 726	1.51 721	1.31 716	1.22 723	1.11 704	1.08 703	0.57 717	0.53 731	0.51 713	0.51 720	0.54 708	0.61 725

ELAS	0.74 702	0.36 666	0.85 655	0.36 678	0.33 687	1.36 727	0.77 723	0.93 717	0.92 710	1.41 728	1.53 722	1.16 712	1.17 721	0.95 691	1.03 700	0.26 687	0.25 699	0.28 688	0.28 699	0.31 691	0.30 692
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-6	1.07 720	0.93 727	0.92 665	0.96 726	0.78 727	1.28 724	0.75 720	1.34 726	2.00 741	1.02 714	1.54 723	1.59 722	1.22 723	1.31 719	1.14 708	0.78 728	0.55 734	1.02 734	0.75 737	0.83 725	0.69 728

FCDSN-DC	0.63 689	0.31 653	0.61 575	0.36 678	0.30 682	0.65 680	0.37 659	0.66 684	0.68 674	1.14 719	1.54 723	1.71 725	1.26 725	0.92 684	0.64 669	0.24 683	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.27 683	0.27 690
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 696	0.30 645	0.69 608	0.32 659	0.27 667	0.81 701	0.39 670	0.79 707	0.82 693	1.41 728	1.58 725	1.98 728	1.26 725	1.02 699	0.77 681	0.24 683	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.26 678	0.26 686

FC-DCNN v2	0.71 697	0.30 645	0.67 602	0.32 659	0.27 667	0.84 702	0.39 670	0.84 713	0.85 701	1.44 732	1.64 726	2.09 730	1.28 727	1.06 702	0.80 685	0.24 683	0.22 690	0.27 680	0.26 692	0.26 678	0.25 684

DStereoSA	0.81 707	0.37 671	1.08 685	0.51 705	0.65 720	0.67 683	1.44 745	0.74 700	1.06 721	0.54 666	1.67 727	0.49 612	1.78 735	0.96 692	1.69 729	0.28 695	0.43 718	0.27 680	0.51 720	0.40 701	0.58 718

IMH	1.05 719	0.95 728	1.00 676	1.01 729	0.78 727	1.11 714	0.68 714	1.38 727	1.43 734	1.00 712	1.72 728	1.43 718	1.14 718	1.73 730	0.89 692	1.09 739	0.55 734	0.99 732	0.57 727	0.87 728	0.62 727

NVStereoNet_ROB	0.67 693	0.49 695	0.83 647	0.48 700	0.40 695	0.51 652	0.46 689	0.70 695	0.77 688	0.84 699	1.72 728	1.02 706	0.83 707	1.23 713	0.79 684	0.32 702	0.38 714	0.40 706	0.46 714	0.36 698	0.41 705
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
WAO-7	1.01 716	0.89 724	0.93 667	0.83 724	0.66 721	1.18 717	0.81 727	1.40 728	1.57 737	1.11 718	1.76 730	1.45 719	1.19 722	1.50 724	1.14 708	0.61 719	0.62 741	0.70 720	0.68 732	0.66 719	0.60 721

MonStereo1	0.93 713	0.56 704	0.82 644	0.69 716	0.58 715	1.37 728	0.35 650	0.94 718	1.25 728	0.93 706	1.90 731	1.52 721	2.10 739	1.27 716	0.77 681	0.69 722	0.33 710	0.75 723	0.47 716	0.70 721	0.57 717

LVE	1.13 721	1.02 729	1.28 703	1.01 729	0.80 730	1.29 725	0.81 727	1.47 731	1.96 739	1.07 716	1.90 731	1.90 727	1.01 717	1.48 723	0.91 693	0.93 736	0.61 740	0.94 729	0.69 733	0.87 728	0.75 733

JetRed	2.30 739	2.64 745	6.12 750	1.12 736	1.38 742	5.85 753	3.29 749	1.99 740	1.67 738	1.98 744	1.95 733	2.16 734	1.60 734	2.48 739	4.10 747	1.05 737	1.60 751	1.09 735	1.01 744	1.67 745	1.28 744

Dean	1.17 723	1.04 731	1.49 712	1.03 731	0.78 727	1.20 720	0.77 723	1.48 732	1.96 739	1.28 722	1.99 734	2.15 731	1.14 718	1.25 714	1.00 699	0.81 730	0.60 738	1.01 733	0.69 733	0.92 732	0.74 732

SGM-ForestM	1.36 724	0.28 630	0.79 634	0.26 581	0.16 512	2.26 738	1.00 735	1.42 729	1.46 736	2.38 747	2.05 735	5.95 750	2.66 744	2.95 740	2.46 741	0.17 650	0.18 674	0.18 652	0.18 661	0.15 595	0.18 636

LE_ROB	1.76 734	0.20 560	2.68 734	0.48 700	0.52 711	0.78 698	0.96 733	0.84 713	6.61 756	7.40 759	2.08 736	2.08 729	4.83 752	1.27 716	3.79 746	0.10 473	0.08 494	0.12 560	0.11 539	0.11 503	0.10 479

WAO-8	1.46 729	1.10 733	1.09 686	1.10 733	0.84 731	2.06 734	0.75 720	1.84 737	3.83 749	1.44 732	2.21 737	2.15 731	1.43 731	3.17 741	1.19 714	0.91 734	0.65 743	1.09 735	0.79 738	0.90 730	0.71 729

Venus	1.46 729	1.10 733	1.09 686	1.10 733	0.84 731	2.06 734	0.75 720	1.84 737	3.83 749	1.44 732	2.21 737	2.15 731	1.43 731	3.17 741	1.19 714	0.91 734	0.65 743	1.09 735	0.79 738	0.90 730	0.71 729

TorneroNet-64	1.43 727	1.03 730	1.20 696	1.10 733	0.86 733	2.26 738	0.73 718	1.84 737	3.84 751	1.25 721	2.25 739	2.69 739	1.42 730	1.76 732	1.43 722	0.76 727	0.50 726	1.09 735	0.66 731	1.23 740	0.76 734

TCMNet-wrong-test	4.29 745	5.57 752	4.65 741	11.33 760	10.39 754	5.73 752	4.48 756	4.13 751	1.02 717	1.91 743	2.39 740	6.16 753	3.62 748	3.84 751	4.50 749	1.99 748	0.47 722	1.97 749	1.69 748	5.69 754	4.31 754

noway4	4.32 748	5.81 755	4.75 745	11.39 763	10.47 759	5.70 751	4.50 757	4.14 752	0.90 704	1.83 738	2.44 741	6.16 753	3.63 749	3.66 749	4.60 754	2.00 751	0.47 722	2.03 753	1.73 749	5.80 759	4.40 758

zzzz4	4.31 746	5.77 753	4.85 748	11.37 761	10.45 757	5.64 749	4.46 752	4.20 753	0.91 709	1.87 740	2.47 742	6.11 751	3.60 746	3.65 747	4.59 752	1.99 748	0.47 722	2.02 750	1.74 750	5.77 757	4.37 756

noway2	4.26 743	5.26 750	4.63 740	11.29 759	10.43 755	5.62 747	4.46 752	4.09 749	0.90 704	1.87 740	2.47 742	6.20 756	3.67 751	3.62 746	4.54 750	1.97 746	0.46 720	2.02 750	1.74 750	5.72 756	4.32 755

noway1	4.31 746	5.77 753	4.81 747	11.37 761	10.45 757	5.64 749	4.46 752	4.20 753	0.90 704	1.87 740	2.48 744	6.11 751	3.60 746	3.65 747	4.59 752	1.99 748	0.47 722	2.02 750	1.74 750	5.77 757	4.37 756

noway3	4.27 744	5.33 751	4.61 739	11.26 758	10.44 756	5.62 747	4.46 752	4.12 750	0.92 710	1.86 739	2.49 745	6.19 755	3.66 750	3.74 750	4.54 750	1.97 746	0.46 720	2.03 753	1.74 750	5.69 754	4.21 753

MADNet++	2.26 738	1.80 743	2.06 724	2.13 746	1.97 744	2.61 740	1.79 748	2.38 744	2.16 742	2.75 749	2.65 746	2.38 735	2.43 743	3.17 741	3.21 743	2.17 752	1.95 754	1.94 748	1.63 747	2.06 746	2.01 747

xyz-stereo	1.40 725	0.10 156	17.09 767	0.18 115	0.07 3	4.78 744	0.18 334	0.29 258	0.34 418	0.36 544	2.81 747	0.40 554	0.29 537	0.56 554	0.24 491	0.07 138	0.05 40	0.09 379	0.06 167	0.06 111	0.05 37

MANE	1.41 726	0.36 666	0.74 624	0.43 693	0.41 696	2.16 737	0.80 725	2.39 745	3.38 746	2.22 746	3.06 748	3.54 743	2.73 745	2.15 737	1.94 736	0.28 695	0.27 701	0.30 694	0.46 714	0.28 688	0.34 699

notaker	1.45 728	1.34 739	1.48 710	1.40 740	1.07 737	1.18 717	0.85 730	1.48 732	1.40 732	1.51 737	3.46 749	2.40 736	1.81 736	1.76 732	1.45 725	1.11 740	0.69 746	1.38 742	0.87 740	1.31 742	0.97 740

DPSimNet_ROB	4.34 749	4.23 746	6.89 752	3.67 747	3.68 746	4.75 743	5.21 758	2.67 746	3.68 748	5.82 756	3.95 750	5.57 746	6.72 756	3.46 745	4.48 748	4.05 759	2.88 757	4.68 760	3.12 760	3.69 749	3.62 752

ktn	1.77 735	1.36 740	1.22 697	1.43 741	1.14 738	1.52 731	1.08 738	1.51 734	3.96 752	2.77 750	4.69 751	3.35 742	1.46 733	1.69 729	1.25 718	1.43 744	0.77 748	1.45 743	0.99 743	1.32 743	0.96 738

HanzoNet	2.97 741	1.69 742	2.29 727	1.74 743	1.33 741	1.53 732	1.03 736	1.99 740	2.64 744	5.51 755	5.16 752	5.90 749	6.82 757	4.32 752	3.29 744	3.16 755	2.02 756	1.92 746	2.87 758	2.24 747	1.89 746

TorneroNet	2.22 737	1.08 732	1.24 699	1.14 737	0.90 734	5.58 746	0.80 725	2.12 742	8.69 758	2.58 748	5.42 753	3.88 744	1.97 737	1.78 734	1.87 733	0.86 732	0.54 733	1.15 739	0.74 736	1.23 740	0.85 737

KSHMR	1.89 736	1.36 740	1.60 716	1.47 742	1.22 740	1.38 729	1.06 737	1.79 736	5.97 755	1.42 730	5.65 754	2.98 741	1.14 718	2.23 738	1.20 716	1.27 743	1.12 750	1.46 744	1.10 745	1.32 743	1.15 743

light-stereo	2.37 740	0.69 714	3.61 736	3.84 748	3.41 745	4.04 742	0.31 624	2.13 743	1.45 735	3.61 751	6.33 755	6.90 758	0.63 690	4.83 753	1.28 719	0.71 724	0.74 747	0.32 697	0.39 710	1.20 738	0.96 738

USTest	6.88 753	5.23 749	5.63 749	7.22 752	7.29 749	14.34 762	22.76 763	8.48 759	9.32 759	5.42 754	6.39 756	6.29 757	6.64 755	6.92 757	8.62 760	1.94 745	3.29 758	2.16 755	2.55 757	3.85 750	3.29 751

BEATNet-Init1	4.73 751	2.61 744	13.29 766	0.58 710	0.53 712	10.12 758	3.33 750	4.83 755	5.01 754	8.75 760	8.51 757	14.08 769	7.60 759	7.70 759	5.34 755	0.28 695	0.28 704	0.34 701	0.37 707	0.57 710	0.45 707

xxxxx1	15.27 764	9.54 761	10.31 759	20.13 767	18.88 767	17.08 763	23.03 764	10.36 763	10.99 761	9.21 761	9.62 758	10.74 764	10.61 763	10.72 762	13.89 768	7.97 766	9.20 769	31.85 784	44.72 786	12.84 765	13.69 766

tt_ll	15.27 764	9.54 761	10.31 759	20.13 767	18.88 767	17.08 763	23.03 764	10.36 763	10.99 761	9.21 761	9.62 758	10.74 764	10.61 763	10.72 762	13.89 768	7.97 766	9.20 769	31.85 784	44.72 786	12.84 765	13.69 766

ff	15.27 764	9.54 761	10.31 759	20.13 767	18.88 767	17.08 763	23.03 764	10.36 763	10.99 761	9.21 761	9.62 758	10.74 764	10.61 763	10.72 762	13.89 768	7.97 766	9.20 769	31.85 784	44.72 786	12.84 765	13.69 766

Selective-IGEV-i1pa	5.57 752	7.99 757	4.76 746	0.80 721	0.45 703	12.99 760	3.60 751	9.25 761	7.43 757	6.97 757	9.87 761	8.94 759	7.26 758	14.66 770	5.65 756	3.55 756	1.08 749	1.93 747	0.72 735	0.73 722	2.79 750

iinet-test	10.78 759	9.29 758	9.70 754	10.48 753	10.68 760	17.98 767	25.98 769	12.57 766	13.39 765	9.64 764	10.10 762	10.06 761	10.61 763	11.22 766	12.70 763	6.40 762	7.74 763	5.68 762	6.69 761	7.47 760	7.30 759

IINet	10.78 759	9.29 758	9.70 754	10.48 753	10.68 760	17.98 767	25.98 769	12.57 766	13.39 765	9.64 764	10.10 762	10.06 761	10.61 763	11.22 766	12.70 763	6.40 762	7.74 763	5.68 762	6.69 761	7.47 760	7.30 759

Anonymous_1	16.62 768	9.35 760	9.84 756	10.66 755	14.64 764	18.66 769	27.12 771	12.64 768	13.51 769	10.76 768	10.30 764	10.13 763	10.60 762	11.06 765	12.74 765	15.87 777	7.74 763	16.92 775	43.48 785	58.66 788	7.68 763

DGTPSM_ROB	8.34 755	5.10 747	10.37 764	5.31 750	10.18 752	8.33 755	23.60 767	6.06 757	13.41 767	4.90 752	10.87 765	5.65 747	10.44 760	6.17 755	12.59 761	3.74 757	7.55 761	3.69 757	7.26 765	4.14 751	7.46 761

DPSMNet_ROB	8.40 756	5.11 748	10.49 765	5.58 751	10.25 753	8.34 756	23.62 768	6.07 758	13.45 768	4.93 753	10.88 766	5.66 748	10.44 760	6.24 756	12.64 762	3.98 758	7.61 762	3.76 758	7.30 766	4.20 752	7.51 762

DPSM_ROB	11.49 762	9.87 764	10.35 762	11.13 756	11.31 762	19.11 770	27.51 772	13.37 769	14.21 770	10.31 766	11.06 767	10.96 767	11.27 768	11.96 768	13.59 766	6.78 764	8.19 766	6.03 764	7.09 763	7.93 762	7.73 764

DPSM	11.49 762	9.87 764	10.35 762	11.13 756	11.31 762	19.11 770	27.51 772	13.37 769	14.21 770	10.31 766	11.06 767	10.96 767	11.27 768	11.96 768	13.59 766	6.78 764	8.19 766	6.03 764	7.09 763	7.93 762	7.73 764

LRCNet_RVC	10.90 761	14.34 769	9.35 753	15.35 764	8.04 751	1.08 713	0.34 646	8.78 760	0.70 678	12.63 769	16.05 769	9.85 760	6.54 754	8.57 760	6.34 758	20.27 781	5.40 760	23.70 781	21.88 782	14.87 768	13.83 769

HaxPig	17.72 769	20.22 779	19.73 768	16.53 765	16.51 765	9.27 757	9.33 759	14.34 771	13.27 764	18.65 771	18.70 770	17.35 770	16.77 771	17.04 771	16.45 771	22.05 784	20.89 780	22.27 780	21.53 777	21.29 779	22.13 783

fast-reg	23.64 777	20.51 780	23.42 778	23.22 776	24.75 780	38.73 782	55.47 778	26.85 778	28.86 782	20.12 774	21.73 771	21.64 773	22.22 773	24.30 780	27.54 782	13.91 776	16.52 778	14.85 774	15.62 774	16.91 776	15.71 777

LSM0	24.24 778	19.98 778	22.32 777	24.22 777	40.14 785	38.48 779	55.20 776	26.95 781	28.57 776	20.49 775	21.83 772	22.26 780	22.75 777	24.22 779	27.30 775	13.66 775	16.32 772	12.19 773	14.15 767	16.10 775	17.66 778

MEDIAN_ROB	21.21 770	24.62 783	23.47 779	19.58 766	19.65 770	13.22 761	10.96 760	17.88 772	17.00 772	22.14 782	22.02 773	20.86 772	20.36 772	21.06 772	19.71 772	25.63 785	24.13 781	26.21 782	25.20 783	25.17 782	25.38 786

RAFT-FEzeroshot	23.10 771	19.88 774	20.56 771	22.49 771	22.75 773	38.38 775	55.50 780	26.84 776	28.66 777	20.60 777	22.10 774	22.05 775	22.74 775	24.00 775	27.37 779	13.59 769	16.48 774	12.14 767	14.28 769	15.96 771	15.54 773

RAFT-FE	23.10 771	19.88 774	20.56 771	22.49 771	22.75 773	38.38 775	55.50 780	26.84 776	28.66 777	20.60 777	22.10 774	22.05 775	22.74 775	24.00 775	27.37 779	13.59 769	16.48 774	12.14 767	14.28 769	15.96 771	15.54 773

CasAABBNet	23.10 771	19.86 772	20.64 773	22.47 770	22.73 771	38.41 778	55.50 780	26.89 779	28.70 779	20.61 779	22.15 776	22.08 778	22.75 777	23.99 773	27.36 777	13.59 769	16.48 774	12.14 767	14.27 768	15.95 769	15.53 772

Hybrid-DGEV	23.16 775	19.94 777	20.96 776	22.49 771	22.75 773	38.51 780	55.52 783	27.09 783	28.90 783	20.58 776	22.25 777	22.00 774	22.80 779	24.11 778	27.33 776	13.60 772	16.47 773	12.14 767	14.30 772	15.95 769	15.54 773

Selective-RAFT-Error	23.16 775	19.93 776	20.87 775	22.54 775	22.81 776	38.52 781	55.47 778	27.01 782	28.83 781	20.66 780	22.25 777	22.09 779	22.80 779	24.09 777	27.36 777	13.61 774	16.48 774	12.15 771	14.28 769	15.99 774	15.57 776

FlowAnything	23.14 774	19.87 773	20.79 774	22.50 774	22.74 772	38.39 777	55.46 777	26.89 779	28.72 780	20.77 781	22.29 779	22.07 777	22.72 774	23.99 773	27.41 781	13.60 772	16.55 779	12.15 771	14.36 773	15.97 773	15.52 771

RSGM-EC	29.65 780	17.75 770	10.04 757	35.31 781	33.15 781	26.42 772	46.65 774	19.89 773	17.74 773	18.92 772	23.36 780	30.14 782	23.59 781	41.87 786	45.99 787	59.56 787	34.38 787	33.25 787	20.37 775	34.97 784	19.60 781

acva	29.65 780	17.75 770	10.04 757	35.31 781	33.15 781	26.42 772	46.65 774	19.89 773	17.74 773	18.92 772	23.36 780	30.14 782	23.59 781	41.87 786	45.99 787	59.56 787	34.38 787	33.25 787	20.37 775	34.97 784	19.60 781

AVERAGE_ROB	25.43 779	29.06 784	27.24 780	24.63 778	24.20 779	17.73 766	12.61 761	22.29 775	21.39 775	26.79 784	26.16 782	25.20 781	24.64 783	25.07 781	23.53 773	29.96 786	28.40 786	30.60 783	29.58 784	29.72 783	29.84 787

zzzzzz3	33.80 783	21.93 781	29.35 781	40.69 783	40.71 786	54.58 784	75.81 786	38.06 785	43.73 786	30.21 785	32.81 783	33.59 786	36.40 786	35.16 782	41.64 785	19.24 778	24.62 782	18.35 776	21.58 778	19.15 777	18.48 779

zzz1	33.83 784	21.95 782	29.58 782	40.69 783	40.71 786	54.57 783	75.77 785	38.08 786	43.79 787	30.23 786	32.84 784	33.61 787	36.40 786	35.19 783	41.64 785	19.25 779	24.62 782	18.36 777	21.58 778	19.16 778	18.49 780

zzzz2	34.86 785	30.12 785	31.42 783	34.23 779	34.22 783	58.04 785	83.74 787	40.88 787	43.54 784	31.10 787	33.46 785	32.70 784	33.88 784	35.86 784	41.00 783	20.48 782	24.86 784	18.45 778	21.67 780	24.07 780	23.42 784

noway5	34.86 785	30.12 785	31.42 783	34.23 779	34.22 783	58.04 785	83.74 787	40.88 787	43.54 784	31.10 787	33.46 785	32.70 784	33.88 784	35.86 784	41.00 783	20.48 782	24.86 784	18.45 778	21.67 780	24.07 780	23.42 784

Selective-IGEV-i16pa	30.47 782	41.93 787	4.02 738	0.49 703	0.37 692	96.94 788	0.74 719	60.26 789	58.76 788	17.24 770	64.39 787	38.26 788	49.53 788	106.11 789	26.15 774	19.96 780	3.42 759	4.39 759	1.81 754	0.39 700	14.22 770

PML	16.10 767	12.82 768	6.78 751	5.23 749	7.76 750	33.92 774	66.56 784	5.30 756	10.28 760	26.12 783	68.59 788	20.51 771	13.49 770	10.06 761	6.78 759	5.96 761	2.00 755	6.04 766	2.18 755	8.96 764	2.60 749

test_example2	101.33 787	108.28 788	68.15 786	98.43 785	106.93 788	89.75 787	102.43 789	36.80 784	97.65 789	129.04 789	130.15 789	65.26 789	66.62 789	92.11 788	80.24 789	144.10 789	199.48 789	81.81 789	103.01 789	125.01 789	101.27 788

ccccc		256.29 789		354.40 788	364.36 789	149.10 789		152.89 790		153.93 790		164.00 790		268.02 790		390.55 790	349.22 790	244.59 790	219.82 790	412.30 790

ASD4		6.65 756

Low-res two-view benchmark