Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 65	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 114	0.08 19	0.11 2	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 19	0.17 59	0.09 74	0.09 4	0.14 136	0.10 2	0.14 68	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

IGEV	0.11 69	0.06 1	0.17 91	0.15 7	0.11 215	0.16 128	0.13 98	0.21 103	0.16 100	0.11 86	0.15 174	0.09 37	0.07 4	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 91	0.16 26	0.09 74	0.14 56	0.12 47	0.19 63	0.13 44	0.10 56	0.08 15	0.12 154	0.10 101	0.14 41	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

VeloStereo	0.11 69	0.07 4	0.18 111	0.16 26	0.12 296	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 121	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.14 41	0.12 142	0.10 491	0.09 551	0.09 396	0.08 356	0.12 562	0.13 582

flow	0.11 69	0.07 4	0.18 111	0.16 26	0.12 296	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 121	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.17 145	0.12 142	0.10 491	0.09 551	0.09 396	0.08 356	0.12 562	0.13 582

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 19	0.18 116	0.07 6	0.16 128	0.14 136	0.15 18	0.12 28	0.10 56	0.13 118	0.10 74	0.08 19	0.12 9	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

depth_test_26	0.11 69	0.07 4	0.19 127	0.16 26	0.09 74	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 87	0.12 121	0.16 195	0.11 114	0.08 19	0.14 41	0.10 18	0.09 436	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.08 362

LGCAT	0.11 69	0.07 4	0.15 36	0.14 3	0.09 74	0.12 28	0.12 47	0.13 10	0.10 7	0.12 121	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.19 208	0.12 142	0.11 539	0.11 612	0.05 1	0.06 175	0.05 7	0.12 562

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 19	0.17 59	0.07 6	0.16 128	0.15 195	0.17 36	0.16 100	0.12 121	0.13 118	0.12 154	0.08 19	0.15 91	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.14 68	0.08 2	0.09 19	0.11 114	0.09 45	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.06 277	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 44

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 36	0.16 26	0.09 74	0.09 4	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.08 2	0.09 19	0.11 114	0.09 45	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 36	0.16 26	0.09 74	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.13 44	0.08 2	0.09 19	0.11 114	0.09 45	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 65	0.18 116	0.09 74	0.11 21	0.12 47	0.16 27	0.14 68	0.08 2	0.09 19	0.11 114	0.09 45	0.15 91	0.11 64	0.07 150	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 65	0.16 26	0.10 151	0.15 78	0.10 12	0.18 49	0.13 44	0.09 22	0.09 19	0.09 37	0.07 4	0.15 91	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 172

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 65	0.16 26	0.09 74	0.14 56	0.10 12	0.19 63	0.13 44	0.10 56	0.10 49	0.08 6	0.07 4	0.15 91	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 65	0.16 26	0.09 74	0.14 56	0.10 12	0.19 63	0.13 44	0.09 22	0.10 49	0.08 6	0.07 4	0.15 91	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

LiteMatch*	0.11 69	0.07 4	0.22 176	0.16 26	0.10 151	0.13 35	0.13 98	0.18 49	0.14 68	0.09 22	0.09 19	0.09 37	0.10 101	0.14 41	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.06 172

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 65	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.13 179	0.09 45	0.12 9	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 65	0.15 7	0.07 6	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 179	0.09 45	0.12 9	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

Foundation-i1c-attn	0.12 106	0.07 4	0.14 19	0.16 26	0.07 6	0.15 78	0.15 195	0.24 174	0.17 131	0.13 159	0.15 174	0.16 258	0.13 238	0.15 91	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

Foundation-i1b	0.12 106	0.07 4	0.14 19	0.16 26	0.07 6	0.16 128	0.15 195	0.25 196	0.16 100	0.14 190	0.15 174	0.17 270	0.12 186	0.15 91	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 106	0.07 4	0.14 19	0.15 7	0.07 6	0.18 201	0.16 249	0.25 196	0.16 100	0.16 242	0.16 195	0.18 283	0.13 238	0.17 145	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 159	0.15 7	0.11 215	0.10 19	0.13 98	0.15 18	0.08 1	0.12 121	0.10 49	0.09 37	0.07 4	0.13 18	0.10 18	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.06 121	0.05 44

Foundation-i1	0.13 156	0.07 4	0.16 65	0.17 59	0.11 215	0.17 173	0.16 249	0.32 319	0.22 248	0.15 213	0.17 214	0.20 319	0.13 238	0.14 41	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 65	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 47	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 74	0.08 19	0.11 2	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 36	0.16 26	0.09 74	0.15 78	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.09 22	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.14 41	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 65	0.15 7	0.09 74	0.13 35	0.13 98	0.22 127	0.16 100	0.09 22	0.10 49	0.08 6	0.08 19	0.14 41	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 106	0.07 4	0.19 127	0.15 7	0.16 530	0.10 19	0.12 47	0.26 218	0.23 274	0.13 159	0.11 73	0.10 74	0.08 19	0.21 259	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 19	0.17 59	0.10 151	0.17 173	0.13 98	0.11 3	0.13 44	0.10 56	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 279	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.08 356	0.05 7	0.05 44

WQFJA1++	0.44 668	0.07 4	0.63 604	0.18 116	0.13 381	0.15 78	0.11 28	0.20 85	0.11 15	2.05 767	0.12 98	0.23 367	0.11 147	0.17 145	0.12 142	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.05 81	4.20 777	0.07 274

BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 36	0.13 1	0.07 6	0.16 128	0.10 12	0.20 85	0.14 68	0.09 22	0.10 49	0.09 37	0.12 186	0.13 18	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.05 81	0.06 121	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 36	0.16 26	0.09 74	0.15 78	0.12 47	0.17 36	0.13 44	0.09 22	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.14 41	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 36	0.15 7	0.09 74	0.14 56	0.12 47	0.19 63	0.15 87	0.10 56	0.09 19	0.11 114	0.09 45	0.15 91	0.13 205	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 36	0.15 7	0.09 74	0.15 78	0.12 47	0.18 49	0.19 174	0.10 56	0.10 49	0.11 114	0.10 101	0.15 91	0.13 205	0.06 53	0.06 277	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 19	0.16 26	0.08 41	0.16 128	0.13 98	0.21 103	0.11 15	0.11 86	0.11 73	0.10 74	0.10 101	0.14 41	0.11 64	0.07 150	0.06 277	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

252Zero-FE	0.14 199	0.07 4	0.17 91	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.11 28	0.21 103	0.19 174	0.77 715	0.11 73	0.08 6	0.08 19	0.13 18	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 172

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 65	0.16 26	0.08 41	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 28	0.11 86	0.11 73	0.08 6	0.08 19	0.23 289	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 172

111111	0.11 69	0.07 4	0.17 91	0.19 181	0.11 215	0.13 35	0.11 28	0.22 127	0.15 87	0.11 86	0.12 98	0.12 154	0.08 19	0.18 176	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.08 305	0.06 172

Reg-Stereo(zero)	0.16 254	0.07 4	0.36 367	0.19 181	0.10 151	0.19 237	0.14 136	0.28 257	0.24 292	0.22 322	0.20 264	0.24 382	0.18 384	0.21 259	0.18 369	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.06 121	0.06 172

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 65	0.16 26	0.08 41	0.12 28	0.13 98	0.11 3	0.12 28	0.09 22	0.07 3	0.10 74	0.09 45	0.11 2	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 19	0.17 59	0.08 41	0.09 4	0.13 98	0.24 174	0.13 44	0.10 56	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.18 176	0.12 142	0.07 150	0.06 277	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

Pointernet	0.13 156	0.07 4	0.27 239	0.19 181	0.11 215	0.20 280	0.12 47	0.31 307	0.24 292	0.15 213	0.15 174	0.13 179	0.11 147	0.17 145	0.13 205	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

CAS	0.15 237	0.07 4	0.21 159	0.41 711	0.16 530	0.20 280	0.18 352	0.22 127	0.19 174	0.15 213	0.19 247	0.11 114	0.09 45	0.14 41	0.13 205	0.29 722	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.14 606

FORCE_4	0.10 11	0.08 45	0.14 19	0.19 181	0.07 6	0.16 128	0.14 136	0.20 85	0.11 15	0.09 22	0.10 49	0.12 154	0.10 101	0.17 145	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.04 1

EE1	0.14 199	0.08 45	0.31 297	0.19 181	0.11 215	0.16 128	0.13 98	0.32 319	0.21 228	0.16 242	0.14 158	0.15 235	0.13 238	0.25 336	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.07 213	0.06 172

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 65	0.19 181	0.09 74	0.08 2	0.14 136	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 49	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 142	0.07 150	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.07 213	0.05 44

SCION-M(vits-remse)	0.12 106	0.08 45	0.40 420	0.27 627	0.08 41	0.13 35	0.12 47	0.24 174	0.19 174	0.09 22	0.11 73	0.08 6	0.07 4	0.14 41	0.11 64	0.10 491	0.08 512	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 429	0.08 45	0.13 7	0.17 59	0.08 41	0.13 35	0.12 47	0.44 488	0.53 646	0.09 22	0.44 569	0.30 471	0.25 493	0.34 455	0.42 633	0.10 491	0.08 512	0.18 670	0.17 672	0.14 598	0.12 562

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 91	0.17 59	0.11 215	0.06 1	0.13 98	0.13 10	0.15 87	0.10 56	0.11 73	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 18	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.06 175	0.07 213	0.05 44

Anonymus	0.12 106	0.08 45	0.17 91	0.19 181	0.10 151	0.16 128	0.15 195	0.20 85	0.16 100	0.11 86	0.09 19	0.14 213	0.12 186	0.17 145	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.07 274

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 7	0.17 59	0.08 41	0.13 35	0.12 47	0.24 174	0.19 174	0.09 22	0.11 73	0.08 6	0.07 4	0.14 41	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.14 136	0.17 36	0.14 68	0.08 2	0.11 73	0.12 154	0.09 45	0.14 41	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

TS12	0.12 106	0.08 45	0.17 91	0.21 330	0.09 74	0.19 237	0.14 136	0.23 152	0.16 100	0.14 190	0.19 247	0.12 154	0.13 238	0.17 145	0.15 280	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

DN	0.15 237	0.08 45	0.27 239	0.19 181	0.14 433	0.21 314	0.18 352	0.28 257	0.24 292	0.14 190	0.16 195	0.18 283	0.10 101	0.21 259	0.13 205	0.11 539	0.07 420	0.08 294	0.08 356	0.08 305	0.10 497

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 106	0.08 45	0.18 111	0.18 116	0.13 381	0.20 280	0.16 249	0.23 152	0.18 154	0.12 121	0.15 174	0.14 213	0.13 238	0.13 18	0.12 142	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 106	0.08 45	0.29 270	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.14 136	0.19 63	0.17 131	0.11 86	0.14 158	0.11 114	0.12 186	0.13 18	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.05 7	0.19 662

RT-Monster	0.15 237	0.08 45	0.21 159	0.17 59	0.14 433	0.20 280	0.11 28	0.29 274	0.32 412	0.24 346	0.22 293	0.17 270	0.13 238	0.18 176	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 274

VMStereo-Base	0.13 156	0.08 45	0.22 176	0.15 7	0.09 74	0.18 201	0.13 98	0.24 174	0.25 308	0.14 190	0.22 293	0.17 270	0.12 186	0.19 208	0.13 205	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 274

MatchStereo	0.11 69	0.08 45	0.23 192	0.16 26	0.07 6	0.09 4	0.12 47	0.20 85	0.17 131	0.10 56	0.15 174	0.08 6	0.08 19	0.14 41	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.13 156	0.08 45	0.19 127	0.19 181	0.16 530	0.12 28	0.15 195	0.18 49	0.18 154	0.11 86	0.10 49	0.13 179	0.12 186	0.23 289	0.19 403	0.08 329	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.21 673	0.06 172

MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 7	0.17 59	0.08 41	0.14 56	0.12 47	0.24 174	0.19 174	0.09 22	0.11 73	0.08 6	0.07 4	0.14 41	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 7	0.18 116	0.10 151	0.13 35	0.12 47	0.15 18	0.12 28	0.10 56	0.13 118	0.10 74	0.10 101	0.14 41	0.11 64	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 7	0.17 59	0.08 41	0.13 35	0.12 47	0.24 174	0.19 174	0.09 22	0.11 73	0.08 6	0.07 4	0.14 41	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 254	0.08 45	0.81 658	0.19 181	0.18 577	0.12 28	0.15 195	0.19 63	0.19 174	0.10 56	0.10 49	0.13 179	0.12 186	0.21 259	0.19 403	0.08 329	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.19 661	0.06 172

water-stereo	0.13 156	0.08 45	0.20 145	0.19 181	0.10 151	0.17 173	0.14 136	0.25 196	0.19 174	0.17 262	0.23 304	0.15 235	0.15 296	0.12 9	0.13 205	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.05 44

DVStereo	0.14 199	0.08 45	0.18 111	0.18 116	0.09 74	0.21 314	0.14 136	0.24 174	0.21 228	0.21 312	0.21 279	0.15 235	0.14 276	0.23 289	0.15 280	0.07 150	0.06 277	0.06 59	0.06 175	0.05 7	0.05 44

1w_stereo	0.12 106	0.08 45	0.14 19	0.18 116	0.09 74	0.16 128	0.15 195	0.25 196	0.21 228	0.13 159	0.16 195	0.08 6	0.12 186	0.16 126	0.13 205	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 127	0.16 26	0.09 74	0.12 28	0.13 98	0.18 49	0.13 44	0.09 22	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 126	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 127	0.16 26	0.09 74	0.12 28	0.13 98	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 145	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 65	0.17 59	0.08 41	0.16 128	0.12 47	0.17 36	0.12 28	0.10 56	0.07 3	0.10 74	0.08 19	0.14 41	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 172

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 22	0.07 3	0.10 74	0.06 1	0.15 91	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.05 44

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 36	0.18 116	0.09 74	0.15 78	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 74	0.07 4	0.17 145	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 36	0.18 116	0.07 6	0.15 78	0.11 28	0.17 36	0.11 15	0.08 2	0.06 1	0.10 74	0.08 19	0.18 176	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

LG-G_1	0.11 69	0.08 45	0.18 111	0.18 116	0.07 6	0.21 314	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 56	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.19 208	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 172

LG-G	0.11 69	0.08 45	0.18 111	0.18 116	0.07 6	0.21 314	0.09 4	0.19 63	0.11 15	0.10 56	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.19 208	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 172

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 91	0.17 59	0.08 41	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 28	0.09 22	0.07 3	0.09 37	0.09 45	0.15 91	0.11 64	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.06 172

SGD-Stereo	0.11 69	0.08 45	0.17 91	0.17 59	0.07 6	0.17 173	0.13 98	0.18 49	0.16 100	0.11 86	0.13 118	0.11 114	0.12 186	0.18 176	0.11 64	0.08 329	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 393	0.08 45	0.23 192	0.19 181	0.19 604	0.28 470	0.24 564	0.23 152	0.21 228	0.20 298	0.23 304	0.28 443	0.49 679	0.26 356	0.18 369	0.09 436	0.08 512	0.18 670	0.13 625	0.17 638	0.17 642

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 7	0.17 59	0.08 41	0.14 56	0.12 47	0.24 174	0.19 174	0.09 22	0.11 73	0.08 6	0.07 4	0.14 41	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 69	0.08 45	0.17 91	0.17 59	0.09 74	0.22 347	0.14 136	0.14 12	0.16 100	0.11 86	0.10 49	0.09 37	0.08 19	0.21 259	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

999	0.14 199	0.08 45	0.24 203	0.19 181	0.11 215	0.20 280	0.17 301	0.24 174	0.18 154	0.13 159	0.16 195	0.14 213	0.11 147	0.36 475	0.15 280	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.07 274

GCAP-BAT	0.21 393	0.08 45	1.22 717	0.29 653	0.43 721	0.16 128	0.15 195	0.27 234	0.25 308	0.14 190	0.17 214	0.15 235	0.11 147	0.20 232	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.06 172

IGEV-Stereo++	0.11 69	0.08 45	0.15 36	0.19 181	0.11 215	0.14 56	0.10 12	0.22 127	0.18 154	0.10 56	0.13 118	0.10 74	0.11 147	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

Occ-G	0.13 156	0.08 45	0.21 159	0.17 59	0.10 151	0.15 78	0.19 401	0.22 127	0.19 174	0.13 159	0.19 247	0.21 333	0.11 147	0.17 145	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.07 213	0.06 172

IGEV-Stereo+	0.12 106	0.08 45	0.17 91	0.18 116	0.13 381	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 87	0.10 56	0.08 15	0.10 74	0.10 101	0.21 259	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.16 621	0.24 702

trnet	0.13 156	0.08 45	0.21 159	0.15 7	0.07 6	0.21 314	0.12 47	0.24 174	0.24 292	0.16 242	0.21 279	0.15 235	0.13 238	0.18 176	0.13 205	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.05 44

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 106	0.08 45	0.29 270	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.14 136	0.19 63	0.17 131	0.11 86	0.14 158	0.11 114	0.12 186	0.13 18	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.05 7	0.19 662

MoCha-V2	0.13 156	0.08 45	0.26 227	0.23 465	0.09 74	0.16 128	0.15 195	0.26 218	0.16 100	0.15 213	0.15 174	0.13 179	0.14 276	0.20 232	0.11 64	0.06 53	0.07 420	0.06 59	0.06 175	0.06 121	0.05 44

GCAPDPT-zeroshot	0.20 372	0.08 45	1.14 712	0.29 653	0.43 721	0.16 128	0.15 195	0.27 234	0.25 308	0.14 190	0.17 214	0.15 235	0.11 147	0.20 232	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.06 172

Any-RAFT	0.17 276	0.08 45	0.31 297	0.19 181	0.10 151	0.29 492	0.16 249	0.42 466	0.30 386	0.24 346	0.27 351	0.27 427	0.16 321	0.21 259	0.12 142	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.06 172

LoS	0.14 199	0.08 45	0.27 239	0.16 26	0.09 74	0.22 347	0.14 136	0.26 218	0.26 320	0.15 213	0.18 238	0.18 283	0.13 238	0.22 279	0.14 244	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.06 172
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 199	0.08 45	0.19 127	0.17 59	0.22 648	0.18 201	0.16 249	0.23 152	0.19 174	0.14 190	0.17 214	0.14 213	0.10 101	0.18 176	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.08 305	0.18 655

EGLCR-Stereo	0.13 156	0.08 45	0.20 145	0.18 116	0.09 74	0.21 314	0.13 98	0.27 234	0.21 228	0.13 159	0.10 49	0.15 235	0.09 45	0.20 232	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.06 172

CREStereo++_RVC	0.15 237	0.08 45	0.26 227	0.17 59	0.11 215	0.18 201	0.13 98	0.22 127	0.30 386	0.21 312	0.30 389	0.13 179	0.11 147	0.16 126	0.15 280	0.07 150	0.04 2	0.06 59	0.15 650	0.06 121	0.05 44
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 156	0.08 45	0.21 159	0.14 3	0.08 41	0.22 347	0.15 195	0.25 196	0.24 292	0.16 242	0.21 279	0.14 213	0.13 238	0.18 176	0.13 205	0.09 436	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 213	0.06 172
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	0.15 237	0.08 45	0.23 192	0.15 7	0.09 74	0.23 372	0.16 249	0.25 196	0.23 274	0.17 262	0.21 279	0.16 258	0.14 276	0.22 279	0.13 205	0.29 722	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 213	0.06 172

F4.4	0.10 11	0.09 98	0.12 1	0.19 181	0.06 1	0.13 35	0.12 47	0.23 152	0.11 15	0.09 22	0.10 49	0.09 37	0.11 147	0.15 91	0.09 9	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

FORCE_4.6	0.10 11	0.09 98	0.13 7	0.18 116	0.06 1	0.16 128	0.14 136	0.22 127	0.13 44	0.08 2	0.10 49	0.09 37	0.09 45	0.12 9	0.08 1	0.07 150	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

F8.5	0.10 11	0.09 98	0.12 1	0.20 266	0.07 6	0.13 35	0.11 28	0.21 103	0.12 28	0.09 22	0.10 49	0.11 114	0.09 45	0.14 41	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 11	0.09 98	0.12 1	0.19 181	0.07 6	0.13 35	0.12 47	0.21 103	0.12 28	0.09 22	0.10 49	0.11 114	0.09 45	0.14 41	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 11	0.09 98	0.12 1	0.19 181	0.07 6	0.13 35	0.12 47	0.22 127	0.13 44	0.09 22	0.09 19	0.10 74	0.10 101	0.15 91	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 11	0.09 98	0.13 7	0.19 181	0.06 1	0.13 35	0.13 98	0.23 152	0.12 28	0.08 2	0.10 49	0.08 6	0.11 147	0.15 91	0.09 9	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.05 7	0.04 1

FORCE_5	0.10 11	0.09 98	0.13 7	0.20 266	0.07 6	0.13 35	0.12 47	0.21 103	0.10 7	0.08 2	0.10 49	0.11 114	0.09 45	0.14 41	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.06 175	0.06 121	0.05 44

test410_97500	0.10 11	0.09 98	0.17 91	0.18 116	0.10 151	0.16 128	0.09 4	0.18 49	0.13 44	0.09 22	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 41	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

test410	0.10 11	0.09 98	0.18 111	0.18 116	0.10 151	0.16 128	0.09 4	0.18 49	0.14 68	0.10 56	0.09 19	0.09 37	0.08 19	0.14 41	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

GEAR-Net	0.13 156	0.09 98	0.23 192	0.21 330	0.10 151	0.15 78	0.15 195	0.29 274	0.16 100	0.12 121	0.15 174	0.12 154	0.12 186	0.17 145	0.14 244	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.07 213	0.07 274

GELT-Stereo	0.13 156	0.09 98	0.16 65	0.20 266	0.14 433	0.14 56	0.15 195	0.33 335	0.23 274	0.14 190	0.11 73	0.11 114	0.11 147	0.16 126	0.11 64	0.05 9	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.05 7	0.05 44

small-0shot	0.10 11	0.09 98	0.18 111	0.16 26	0.09 74	0.09 4	0.16 249	0.14 12	0.12 28	0.08 2	0.15 174	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

anonymous	0.11 69	0.09 98	0.20 145	0.18 116	0.10 151	0.08 2	0.14 136	0.16 27	0.17 131	0.12 121	0.13 118	0.09 37	0.07 4	0.13 18	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 98	0.17 91	0.13 1	0.09 74	0.11 21	0.16 249	0.12 6	0.11 15	0.09 22	0.13 118	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 244	0.06 53	0.06 277	0.08 294	0.09 468	0.07 213	0.07 274

PhaseNet	0.13 156	0.09 98	0.19 127	0.18 116	0.11 215	0.16 128	0.14 136	0.24 174	0.17 131	0.11 86	0.12 98	0.16 258	0.12 186	0.19 208	0.16 307	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.07 213	0.07 274

DF	0.13 156	0.09 98	0.21 159	0.18 116	0.10 151	0.17 173	0.15 195	0.25 196	0.17 131	0.13 159	0.22 293	0.19 303	0.11 147	0.20 232	0.14 244	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.06 121	0.06 172

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 106	0.09 98	0.17 91	0.19 181	0.11 215	0.14 56	0.16 249	0.21 103	0.20 206	0.10 56	0.17 214	0.11 114	0.12 186	0.12 9	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.08 356	0.05 7	0.06 172

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 69	0.09 98	0.17 91	0.18 116	0.10 151	0.15 78	0.16 249	0.23 152	0.15 87	0.10 56	0.16 195	0.09 37	0.11 147	0.13 18	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.08 356	0.05 7	0.08 362

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 156	0.09 98	0.19 127	0.18 116	0.14 433	0.19 237	0.15 195	0.25 196	0.22 248	0.15 213	0.20 264	0.10 74	0.09 45	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 156	0.09 98	0.22 176	0.18 116	0.14 433	0.18 201	0.15 195	0.23 152	0.21 228	0.16 242	0.22 293	0.10 74	0.09 45	0.15 91	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 156	0.09 98	0.20 145	0.18 116	0.14 433	0.18 201	0.15 195	0.25 196	0.22 248	0.16 242	0.21 279	0.09 37	0.09 45	0.13 18	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 106	0.09 98	0.18 111	0.18 116	0.09 74	0.13 35	0.16 249	0.25 196	0.21 228	0.11 86	0.16 195	0.09 37	0.11 147	0.13 18	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.07 269	0.04 1	0.05 44

Selective-IGEV-i32	0.12 106	0.09 98	0.22 176	0.19 181	0.10 151	0.15 78	0.14 136	0.27 234	0.15 87	0.13 159	0.14 158	0.13 179	0.08 19	0.21 259	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.05 44

gcap_with_dpt	0.12 106	0.09 98	0.21 159	0.18 116	0.13 381	0.18 201	0.16 249	0.24 174	0.20 206	0.16 242	0.21 279	0.09 37	0.09 45	0.13 18	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

GEAStereo	0.12 106	0.09 98	0.20 145	0.18 116	0.12 296	0.19 237	0.16 249	0.20 85	0.14 68	0.12 121	0.15 174	0.10 74	0.09 45	0.16 126	0.10 18	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.08 305	0.08 362

BridgeDepth	0.10 11	0.09 98	0.14 19	0.19 181	0.07 6	0.16 128	0.12 47	0.16 27	0.12 28	0.08 2	0.09 19	0.14 213	0.13 238	0.14 41	0.10 18	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 106	0.09 98	0.20 145	0.17 59	0.12 296	0.19 237	0.16 249	0.26 218	0.18 154	0.13 159	0.15 174	0.10 74	0.09 45	0.16 126	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.08 305	0.08 362

gasm-f	0.12 106	0.09 98	0.19 127	0.18 116	0.12 296	0.18 201	0.18 352	0.20 85	0.14 68	0.12 121	0.19 247	0.10 74	0.11 147	0.16 126	0.11 64	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.09 394	0.08 362

Zero-FE251	0.14 199	0.09 98	0.24 203	0.17 59	0.09 74	0.20 280	0.13 98	0.20 85	0.14 68	0.61 695	0.13 118	0.13 179	0.11 147	0.14 41	0.16 307	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

AdaDepth	0.11 69	0.09 98	0.20 145	0.20 266	0.10 151	0.19 237	0.13 98	0.16 27	0.13 44	0.10 56	0.10 49	0.09 37	0.09 45	0.19 208	0.12 142	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.05 7	0.05 44

S2M2_XL	0.10 11	0.09 98	0.21 159	0.14 3	0.10 151	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 56	0.11 73	0.09 37	0.09 45	0.12 9	0.11 64	0.09 436	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.08 305	0.06 172
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 199	0.09 98	0.19 127	0.19 181	0.08 41	0.20 280	0.15 195	0.27 234	0.23 274	0.16 242	0.18 238	0.14 213	0.17 353	0.19 208	0.13 205	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.05 81	0.05 7	0.05 44

2.25w	0.11 69	0.09 98	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.10 12	0.19 63	0.18 154	0.14 190	0.17 214	0.09 37	0.10 101	0.18 176	0.13 205	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

2.75w_new	0.11 69	0.09 98	0.14 19	0.16 26	0.09 74	0.15 78	0.12 47	0.25 196	0.16 100	0.14 190	0.13 118	0.08 6	0.10 101	0.16 126	0.13 205	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 44

3.25w_new	0.11 69	0.09 98	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.19 237	0.10 12	0.22 127	0.17 131	0.14 190	0.12 98	0.10 74	0.11 147	0.17 145	0.12 142	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 44

3.25w	0.11 69	0.09 98	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.19 237	0.10 12	0.22 127	0.17 131	0.14 190	0.12 98	0.10 74	0.11 147	0.17 145	0.12 142	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 44

3.75w	0.11 69	0.09 98	0.15 36	0.17 59	0.11 215	0.18 201	0.12 47	0.23 152	0.14 68	0.13 159	0.11 73	0.08 6	0.10 101	0.16 126	0.11 64	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 69	0.09 98	0.14 19	0.19 181	0.12 296	0.14 56	0.12 47	0.25 196	0.17 131	0.13 159	0.16 195	0.08 6	0.09 45	0.19 208	0.11 64	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 69	0.09 98	0.13 7	0.17 59	0.12 296	0.15 78	0.11 28	0.23 152	0.15 87	0.14 190	0.12 98	0.08 6	0.09 45	0.21 259	0.10 18	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 156	0.09 98	0.24 203	0.20 266	0.10 151	0.15 78	0.14 136	0.22 127	0.16 100	0.12 121	0.19 247	0.15 235	0.11 147	0.13 18	0.17 340	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.07 213	0.06 172

GREAT-IGEV	0.12 106	0.09 98	0.25 217	0.16 26	0.11 215	0.14 56	0.16 249	0.17 36	0.17 131	0.10 56	0.15 174	0.09 37	0.09 45	0.18 176	0.10 18	0.06 53	0.07 420	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.10 497
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.12 106	0.09 98	0.20 145	0.19 181	0.11 215	0.15 78	0.17 301	0.19 63	0.16 100	0.11 86	0.13 118	0.14 213	0.09 45	0.20 232	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

GIP-stereo	0.12 106	0.09 98	0.20 145	0.19 181	0.11 215	0.16 128	0.14 136	0.29 274	0.18 154	0.11 86	0.16 195	0.13 179	0.09 45	0.15 91	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

fffft	0.13 156	0.09 98	0.24 203	0.19 181	0.10 151	0.17 173	0.19 401	0.22 127	0.16 100	0.14 190	0.11 73	0.13 179	0.10 101	0.24 305	0.18 369	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.07 213	0.06 172
1: 1. 1
tt45	0.14 199	0.09 98	0.22 176	0.19 181	0.11 215	0.23 372	0.18 352	0.22 127	0.17 131	0.15 213	0.13 118	0.14 213	0.10 101	0.30 427	0.14 244	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.07 213	0.07 274

WCG-NET	0.14 199	0.09 98	0.23 192	0.18 116	0.08 41	0.18 201	0.17 301	0.21 103	0.28 350	0.18 281	0.21 279	0.15 235	0.12 186	0.18 176	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

U	1.00 736	0.09 98	0.21 159	0.21 330	3.68 771	6.12 778	0.14 136	0.21 103	0.21 228	0.11 86	0.11 73	0.10 74	0.09 45	0.12 9	0.11 64	0.07 150	0.05 46	5.42 786	2.90 784	0.07 213	0.06 172

WCG-NET（raft）	0.14 199	0.09 98	0.23 192	0.17 59	0.08 41	0.19 237	0.16 249	0.23 152	0.26 320	0.18 281	0.19 247	0.20 319	0.12 186	0.21 259	0.12 142	0.06 53	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

RSM++	0.12 106	0.09 98	0.19 127	0.20 266	0.09 74	0.17 173	0.15 195	0.21 103	0.19 174	0.12 121	0.12 98	0.14 213	0.09 45	0.20 232	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.07 213	0.05 44

RSM	0.12 106	0.09 98	0.20 145	0.20 266	0.09 74	0.16 128	0.15 195	0.23 152	0.18 154	0.13 159	0.13 118	0.15 235	0.09 45	0.21 259	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.05 44

RAFT-Stereo-weight	0.15 237	0.09 98	0.26 227	0.20 266	0.10 151	0.19 237	0.17 301	0.36 391	0.29 369	0.24 346	0.20 264	0.19 303	0.10 101	0.18 176	0.15 280	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.06 121	0.05 44

gcap-zeroshot	0.13 156	0.09 98	0.22 176	0.17 59	0.14 433	0.19 237	0.15 195	0.25 196	0.22 248	0.15 213	0.20 264	0.10 74	0.09 45	0.13 18	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

test_for_model	0.13 156	0.09 98	0.20 145	0.18 116	0.14 433	0.19 237	0.15 195	0.25 196	0.22 248	0.15 213	0.20 264	0.10 74	0.09 45	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

MSKI-zero shot	0.17 276	0.09 98	0.43 469	0.20 266	0.11 215	0.21 314	0.15 195	0.32 319	0.21 228	0.23 331	0.24 318	0.23 367	0.10 101	0.31 434	0.13 205	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.06 172

testlalala	0.13 156	0.09 98	0.22 176	0.17 59	0.14 433	0.19 237	0.15 195	0.25 196	0.22 248	0.15 213	0.20 264	0.10 74	0.09 45	0.13 18	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

AEACV	0.13 156	0.09 98	0.23 192	0.18 116	0.19 604	0.19 237	0.16 249	0.23 152	0.14 68	0.13 159	0.17 214	0.13 179	0.16 321	0.16 126	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.08 356	0.07 213	0.06 172

Selective-IGEV	0.12 106	0.09 98	0.22 176	0.19 181	0.10 151	0.15 78	0.14 136	0.27 234	0.15 87	0.13 159	0.14 158	0.13 179	0.08 19	0.21 259	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.05 44

knoymous	0.17 276	0.09 98	0.32 307	0.17 59	0.11 215	0.21 314	0.17 301	0.32 319	0.23 274	0.23 331	0.28 359	0.27 427	0.16 321	0.23 289	0.16 307	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.06 175	0.09 394	0.09 437

riskmin	0.18 302	0.09 98	0.34 336	0.18 116	0.12 296	0.24 395	0.16 249	0.34 348	0.28 350	0.21 312	0.23 304	0.33 500	0.24 471	0.23 289	0.17 340	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.06 175	0.10 470	0.10 497

MC-Stereo	0.14 199	0.09 98	0.25 217	0.21 330	0.09 74	0.18 201	0.16 249	0.23 152	0.19 174	0.18 281	0.23 304	0.16 258	0.13 238	0.22 279	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.05 44

RCA-Stereo	0.16 254	0.09 98	0.25 217	0.20 266	0.10 151	0.19 237	0.17 301	0.36 391	0.35 453	0.20 298	0.25 330	0.17 270	0.17 353	0.18 176	0.14 244	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.05 44

test-3	0.16 254	0.09 98	0.31 297	0.21 330	0.11 215	0.18 201	0.16 249	0.30 295	0.27 331	0.26 369	0.16 195	0.22 345	0.12 186	0.26 356	0.18 369	0.06 53	0.04 2	0.08 294	0.08 356	0.06 121	0.06 172

test_1	0.16 254	0.09 98	0.31 297	0.21 330	0.11 215	0.18 201	0.16 249	0.30 295	0.27 331	0.25 356	0.16 195	0.22 345	0.12 186	0.26 356	0.18 369	0.06 53	0.04 2	0.08 294	0.08 356	0.06 121	0.06 172

DEmStereo	0.26 525	0.09 98	0.47 508	0.19 181	0.12 296	0.30 511	0.25 582	0.28 257	0.36 466	0.36 562	0.58 652	0.25 394	0.48 678	0.53 551	0.44 640	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.06 121	0.07 274

GrayStereo	0.25 506	0.09 98	0.32 307	0.26 599	0.13 381	0.23 372	0.47 712	0.34 348	0.30 386	0.39 601	0.47 599	0.30 471	0.79 721	0.29 411	0.16 307	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.09 468	0.07 213	0.13 582

s12784h	0.17 276	0.09 98	0.26 227	0.18 116	0.07 6	0.32 541	0.19 401	0.37 403	0.32 412	0.23 331	0.25 330	0.18 283	0.17 353	0.25 336	0.16 307	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.06 121	0.05 44

TANstereo	0.15 237	0.09 98	0.28 256	0.16 26	0.08 41	0.25 415	0.14 136	0.23 152	0.28 350	0.24 346	0.30 389	0.16 258	0.12 186	0.17 145	0.13 205	0.08 329	0.07 420	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 274

R-Stereo Train	0.18 302	0.09 98	0.32 307	0.22 404	0.12 296	0.22 347	0.19 401	0.42 466	0.19 174	0.31 471	0.45 582	0.20 319	0.14 276	0.18 176	0.15 280	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.06 172

RAFT-Stereo	0.18 302	0.09 98	0.32 307	0.22 404	0.12 296	0.22 347	0.19 401	0.42 466	0.19 174	0.31 471	0.45 582	0.20 319	0.14 276	0.18 176	0.15 280	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.06 172
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
F5.5	0.10 11	0.10 167	0.13 7	0.20 266	0.07 6	0.15 78	0.12 47	0.21 103	0.12 28	0.08 2	0.10 49	0.10 74	0.09 45	0.13 18	0.08 1	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.04 1

FORCE_8	0.10 11	0.10 167	0.12 1	0.20 266	0.07 6	0.13 35	0.12 47	0.21 103	0.13 44	0.09 22	0.10 49	0.11 114	0.10 101	0.14 41	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.04 1

416test1013	0.10 11	0.10 167	0.16 65	0.18 116	0.11 215	0.16 128	0.11 28	0.15 18	0.13 44	0.11 86	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.06 121	0.05 44

416test	0.10 11	0.10 167	0.15 36	0.18 116	0.11 215	0.15 78	0.11 28	0.15 18	0.12 28	0.10 56	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

FAST (zero-shot)	0.14 199	0.10 167	0.22 176	0.23 465	0.26 682	0.14 56	0.15 195	0.23 152	0.15 87	0.11 86	0.14 158	0.12 154	0.12 186	0.18 176	0.13 205	0.09 436	0.09 551	0.07 181	0.08 356	0.07 213	0.09 437

aanet-new-70k	0.12 106	0.10 167	0.27 239	0.19 181	0.08 41	0.16 128	0.14 136	0.21 103	0.15 87	0.10 56	0.13 118	0.10 74	0.12 186	0.20 232	0.09 9	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 69	0.10 167	0.26 227	0.18 116	0.09 74	0.14 56	0.14 136	0.20 85	0.13 44	0.11 86	0.13 118	0.10 74	0.11 147	0.14 41	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.05 7	0.05 44

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 106	0.10 167	0.21 159	0.21 330	0.11 215	0.20 280	0.16 249	0.21 103	0.17 131	0.12 121	0.17 214	0.11 114	0.12 186	0.14 41	0.11 64	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

RT-IGEV	0.25 506	0.10 167	0.48 519	0.22 404	0.14 433	0.31 527	0.28 619	0.53 605	0.39 502	0.36 562	0.41 527	0.44 603	0.30 570	0.28 391	0.27 539	0.09 436	0.07 420	0.08 294	0.09 468	0.09 394	0.10 497

LACA3	0.10 11	0.10 167	0.14 19	0.15 7	0.07 6	0.16 128	0.14 136	0.14 12	0.13 44	0.11 86	0.09 19	0.10 74	0.10 101	0.16 126	0.09 9	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 604	0.10 167	1.71 744	0.21 330	0.14 433	0.74 709	0.31 642	0.42 466	0.41 532	0.21 312	0.32 414	0.26 416	0.14 276	0.71 642	0.19 403	0.14 625	0.10 586	0.08 294	0.09 468	0.11 521	0.11 538

Selective-IGEV-i1	0.21 393	0.10 167	0.31 297	0.23 465	0.13 381	0.31 527	0.22 515	0.46 512	0.42 540	0.27 379	0.32 414	0.33 500	0.17 353	0.25 336	0.19 403	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.08 305	0.09 437

LACA1	0.09 1	0.10 167	0.13 7	0.16 26	0.07 6	0.15 78	0.12 47	0.15 18	0.11 15	0.09 22	0.07 3	0.09 37	0.10 101	0.13 18	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 44

BStereo	0.13 156	0.10 167	0.42 455	0.18 116	0.11 215	0.13 35	0.14 136	0.24 174	0.22 248	0.12 121	0.11 73	0.12 154	0.09 45	0.16 126	0.14 244	0.05 9	0.06 277	0.06 59	0.08 356	0.05 7	0.06 172

Anonymus123	0.14 199	0.10 167	0.42 455	0.18 116	0.11 215	0.36 588	0.14 136	0.28 257	0.22 248	0.12 121	0.11 73	0.12 154	0.09 45	0.16 126	0.14 244	0.05 9	0.06 277	0.06 59	0.08 356	0.05 7	0.06 172

WQFJA1	0.18 302	0.10 167	0.16 65	0.22 404	0.18 577	0.25 415	0.19 401	0.51 574	0.51 632	0.15 213	0.17 214	0.15 235	0.16 321	0.20 232	0.20 426	0.07 150	0.09 551	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.06 172

WQFJX1	0.18 302	0.10 167	0.16 65	0.23 465	0.17 555	0.24 395	0.19 401	0.58 660	0.52 641	0.16 242	0.16 195	0.14 213	0.15 296	0.26 356	0.17 340	0.08 329	0.09 551	0.08 294	0.07 269	0.08 305	0.06 172

WQFJX	0.18 302	0.10 167	0.17 91	0.22 404	0.18 577	0.25 415	0.18 352	0.53 605	0.45 576	0.17 262	0.16 195	0.14 213	0.16 321	0.23 289	0.18 369	0.07 150	0.08 512	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.07 274

NLMM	0.18 302	0.10 167	0.16 65	0.22 404	0.18 577	0.25 415	0.19 401	0.51 574	0.51 632	0.15 213	0.17 214	0.15 235	0.16 321	0.20 232	0.20 426	0.07 150	0.09 551	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.06 172

NLSM3	0.13 156	0.10 167	0.17 91	0.21 330	0.13 381	0.18 201	0.16 249	0.30 295	0.24 292	0.11 86	0.15 174	0.12 154	0.13 238	0.17 145	0.15 280	0.05 9	0.05 46	0.08 294	0.08 356	0.05 7	0.05 44

NLSM1	0.17 276	0.10 167	0.17 91	0.21 330	0.18 577	0.25 415	0.17 301	0.47 522	0.40 520	0.16 242	0.21 279	0.13 179	0.15 296	0.21 259	0.18 369	0.08 329	0.09 551	0.09 396	0.08 356	0.07 213	0.06 172

FE-Mocha	0.16 254	0.10 167	0.33 324	0.19 181	0.13 381	0.19 237	0.15 195	0.35 372	0.22 248	0.24 346	0.24 318	0.20 319	0.14 276	0.17 145	0.17 340	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.06 172

IGEV-FE	0.18 302	0.10 167	0.65 614	0.20 266	0.12 296	0.19 237	0.15 195	0.34 348	0.19 174	0.28 392	0.22 293	0.27 427	0.13 238	0.23 289	0.18 369	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.06 172

DA	0.14 199	0.10 167	0.18 111	0.21 330	0.10 151	0.29 492	0.16 249	0.28 257	0.20 206	0.14 190	0.17 214	0.16 258	0.14 276	0.17 145	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.07 213	0.07 274

Replicate-Monster	0.12 106	0.10 167	0.32 307	0.16 26	0.08 41	0.17 173	0.10 12	0.22 127	0.19 174	0.11 86	0.10 49	0.10 74	0.09 45	0.19 208	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 362

GGEV	0.14 199	0.10 167	0.18 111	0.21 330	0.10 151	0.29 492	0.16 249	0.28 257	0.20 206	0.14 190	0.17 214	0.16 258	0.14 276	0.17 145	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.07 213	0.07 274

asd	0.10 11	0.10 167	0.15 36	0.17 59	0.10 151	0.16 128	0.10 12	0.19 63	0.13 44	0.12 121	0.11 73	0.09 37	0.10 101	0.16 126	0.11 64	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 69	0.10 167	0.14 19	0.17 59	0.10 151	0.15 78	0.12 47	0.25 196	0.17 131	0.14 190	0.13 118	0.09 37	0.09 45	0.18 176	0.12 142	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 167	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.10 12	0.19 63	0.13 44	0.12 121	0.12 98	0.08 6	0.11 147	0.16 126	0.12 142	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 69	0.10 167	0.15 36	0.18 116	0.09 74	0.15 78	0.15 195	0.20 85	0.15 87	0.12 121	0.13 118	0.10 74	0.09 45	0.17 145	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 69	0.10 167	0.14 19	0.17 59	0.09 74	0.17 173	0.09 4	0.22 127	0.16 100	0.13 159	0.13 118	0.09 37	0.11 147	0.19 208	0.13 205	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 69	0.10 167	0.15 36	0.18 116	0.08 41	0.16 128	0.14 136	0.27 234	0.20 206	0.14 190	0.14 158	0.08 6	0.11 147	0.13 18	0.12 142	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 748	0.10 167	17.09 792	0.18 116	0.07 6	4.78 768	0.18 352	0.29 274	0.34 436	0.36 562	2.81 769	0.40 572	0.29 555	0.56 572	0.24 509	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.06 175	0.06 121	0.05 44

LG-Stereo	0.13 156	0.10 167	0.24 203	0.20 266	0.09 74	0.16 128	0.18 352	0.21 103	0.18 154	0.11 86	0.17 214	0.09 37	0.09 45	0.15 91	0.14 244	0.05 9	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.05 44

MM-Stereo_test2	0.15 237	0.10 167	0.44 479	0.23 465	0.11 215	0.21 314	0.21 485	0.27 234	0.22 248	0.15 213	0.16 195	0.13 179	0.11 147	0.20 232	0.13 205	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.05 44

MM-Stereo_test1	0.17 276	0.10 167	0.39 412	0.23 465	0.11 215	0.20 280	0.22 515	0.33 335	0.29 369	0.22 322	0.21 279	0.15 235	0.14 276	0.23 289	0.13 205	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.09 394	0.06 172

castereo++	0.13 156	0.10 167	0.18 111	0.18 116	0.10 151	0.27 450	0.13 98	0.23 152	0.23 274	0.11 86	0.13 118	0.16 258	0.10 101	0.18 176	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 199	0.10 167	0.19 127	0.18 116	0.10 151	0.20 280	0.19 401	0.30 295	0.27 331	0.13 159	0.18 238	0.16 258	0.16 321	0.15 91	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.06 121	0.05 44

SMoEStereo_RVC	0.13 156	0.10 167	0.22 176	0.19 181	0.10 151	0.19 237	0.17 301	0.19 63	0.19 174	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.11 147	0.24 305	0.16 307	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.06 172

PAM_32	0.23 447	0.10 167	0.63 604	0.21 330	0.14 433	0.33 552	0.19 401	0.36 391	0.23 274	0.29 421	0.28 359	0.56 663	0.28 540	0.27 376	0.18 369	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.09 468	0.07 213	0.09 437

PAM	0.23 447	0.10 167	0.63 604	0.22 404	0.15 497	0.34 566	0.21 485	0.37 403	0.22 248	0.31 471	0.27 351	0.55 659	0.26 504	0.26 356	0.17 340	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.09 468	0.07 213	0.09 437

UGAM-zero	0.23 447	0.10 167	0.54 560	0.19 181	0.13 381	0.21 314	0.14 136	0.44 488	0.22 248	0.28 392	0.28 359	0.51 642	0.33 598	0.65 624	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.08 356	0.06 121	0.07 274

AIO-Stereo	0.13 156	0.10 167	0.22 176	0.20 266	0.09 74	0.16 128	0.15 195	0.27 234	0.16 100	0.13 159	0.15 174	0.13 179	0.08 19	0.18 176	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.06 172

test_sample2	0.21 393	0.10 167	0.28 256	0.19 181	0.11 215	0.27 450	0.21 485	0.43 480	0.29 369	0.26 369	0.31 404	0.30 471	0.24 471	0.45 513	0.18 369	0.09 436	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.09 394	0.09 437

test_sample1	0.20 372	0.10 167	0.28 256	0.19 181	0.12 296	0.28 470	0.19 401	0.41 452	0.25 308	0.26 369	0.31 404	0.29 454	0.26 504	0.44 510	0.21 453	0.09 436	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.09 394	0.09 437

IGEV++	0.13 156	0.10 167	0.23 192	0.21 330	0.10 151	0.15 78	0.15 195	0.29 274	0.16 100	0.12 121	0.15 174	0.12 154	0.12 186	0.17 145	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.05 81	0.07 213	0.07 274

11t1	0.18 302	0.10 167	0.30 281	0.20 266	0.11 215	0.27 450	0.17 301	0.35 372	0.23 274	0.25 356	0.23 304	0.23 367	0.23 453	0.25 336	0.18 369	0.09 436	0.07 420	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.09 437

IGEV_Zeroshot_test	0.18 302	0.10 167	0.65 614	0.20 266	0.12 296	0.19 237	0.15 195	0.34 348	0.19 174	0.28 392	0.22 293	0.27 427	0.13 238	0.23 289	0.18 369	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.06 172

MIF-Stereo (partial)	0.16 254	0.10 167	0.34 336	0.21 330	0.15 497	0.15 78	0.13 98	0.28 257	0.25 308	0.17 262	0.26 342	0.15 235	0.16 321	0.25 336	0.17 340	0.09 436	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.09 394	0.08 362

UniTT-Stereo	0.14 199	0.10 167	0.30 281	0.21 330	0.13 381	0.17 173	0.13 98	0.19 63	0.18 154	0.15 213	0.20 264	0.10 74	0.11 147	0.18 176	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.06 172

RAFT-Test	0.17 276	0.10 167	0.38 396	0.19 181	0.12 296	0.25 415	0.17 301	0.33 335	0.23 274	0.23 331	0.29 373	0.27 427	0.14 276	0.20 232	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.06 172

LoS_RVC	0.13 156	0.10 167	0.19 127	0.18 116	0.16 530	0.20 280	0.18 352	0.20 85	0.17 131	0.13 159	0.19 247	0.12 154	0.15 296	0.17 145	0.13 205	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 562

anonymousdsp2	0.17 276	0.10 167	0.28 256	0.20 266	0.11 215	0.25 415	0.17 301	0.41 452	0.31 400	0.23 331	0.23 304	0.22 345	0.15 296	0.25 336	0.15 280	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.08 305	0.07 274

DCANet-4	0.19 351	0.10 167	0.52 553	0.19 181	0.09 74	0.19 237	0.18 352	0.36 391	0.39 502	0.29 421	0.30 389	0.17 270	0.22 439	0.20 232	0.18 369	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.05 7	0.07 274

tt	4.71 774	0.10 167	3.94 761	2.06 770	1.53 768	10.14 784	16.88 787	9.27 787	4.98 777	1.39 748	1.02 719	4.68 769	4.90 777	3.35 768	5.86 782	5.76 785	9.15 793	2.24 781	2.53 781	3.10 773	1.32 769

DisPM	0.19 351	0.10 167	0.35 347	0.23 465	0.13 381	0.18 201	0.20 454	0.29 274	0.29 369	0.33 508	0.34 448	0.23 367	0.16 321	0.33 448	0.16 307	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.07 213	0.11 538

iRaft-Stereo_20w	0.19 351	0.10 167	0.46 500	0.19 181	0.13 381	0.25 415	0.19 401	0.52 593	0.19 174	0.29 421	0.21 279	0.22 345	0.20 411	0.28 391	0.18 369	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.08 356	0.08 305	0.08 362

GLC_STEREO	0.15 237	0.10 167	0.24 203	0.21 330	0.09 74	0.17 173	0.15 195	0.23 152	0.27 331	0.17 262	0.20 264	0.17 270	0.11 147	0.23 289	0.16 307	0.07 150	0.09 551	0.09 396	0.08 356	0.07 213	0.06 172

CrosDoStereo	0.31 585	0.10 167	0.49 525	0.18 116	0.12 296	0.22 347	1.11 761	0.34 348	0.37 477	0.38 585	0.61 667	0.28 443	0.46 669	0.61 600	0.57 668	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.07 274

PFNet+	0.20 372	0.10 167	0.37 376	0.21 330	0.12 296	0.17 173	0.19 401	0.29 274	0.34 436	0.33 508	0.32 414	0.24 382	0.16 321	0.32 441	0.17 340	0.10 491	0.07 420	0.11 539	0.10 516	0.08 305	0.12 562

NF-Stereo	0.20 372	0.10 167	0.35 347	0.24 523	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.38 411	0.32 412	0.28 392	0.30 389	0.22 345	0.16 321	0.51 538	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.13 582

OCTAStereo	0.20 372	0.10 167	0.35 347	0.24 523	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.38 411	0.32 412	0.28 392	0.30 389	0.22 345	0.16 321	0.51 538	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.13 582

PSM-softLoss	0.21 393	0.10 167	0.39 412	0.24 523	0.12 296	0.20 280	0.18 352	0.38 411	0.26 320	0.29 421	0.32 414	0.24 382	0.16 321	0.52 544	0.20 426	0.09 436	0.06 277	0.10 480	0.09 468	0.08 305	0.12 562

KMStereo	0.21 393	0.10 167	0.39 412	0.24 523	0.12 296	0.20 280	0.18 352	0.38 411	0.26 320	0.29 421	0.32 414	0.24 382	0.16 321	0.52 544	0.20 426	0.09 436	0.06 277	0.10 480	0.09 468	0.08 305	0.12 562

PSM-AAD	0.25 506	0.10 167	0.30 281	0.24 523	0.12 296	0.26 439	0.38 683	0.34 348	0.28 350	0.35 545	0.39 507	0.28 443	0.79 721	0.30 427	0.16 307	0.07 150	0.06 277	0.12 578	0.11 557	0.08 305	0.21 683

FTStereo	0.28 557	0.10 167	0.43 469	0.23 465	0.13 381	0.21 314	0.53 722	0.34 348	0.26 320	0.38 585	0.95 714	0.30 471	0.56 691	0.32 441	0.18 369	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.07 213	0.19 662

KYRaft	0.22 429	0.10 167	0.30 281	0.23 465	0.12 296	0.23 372	0.23 542	0.35 372	0.24 292	0.35 545	0.54 635	0.34 510	0.26 504	0.29 411	0.15 280	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.10 516	0.08 305	0.31 716

DeepStereo_LL	0.31 585	0.10 167	0.49 525	0.18 116	0.12 296	0.22 347	1.11 761	0.34 348	0.37 477	0.38 585	0.61 667	0.28 443	0.46 669	0.61 600	0.57 668	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.07 274

SST-Stereo	0.21 393	0.10 167	0.37 376	0.24 523	0.13 381	0.19 237	0.17 301	0.31 307	0.24 292	0.34 528	0.33 437	0.29 454	0.25 493	0.56 572	0.17 340	0.08 329	0.05 46	0.10 480	0.08 356	0.09 394	0.07 274

RAFT_R40	0.21 393	0.10 167	0.37 376	0.24 523	0.13 381	0.18 201	0.18 352	0.31 307	0.29 369	0.33 508	0.33 437	0.30 471	0.24 471	0.55 561	0.18 369	0.08 329	0.05 46	0.10 480	0.08 356	0.08 305	0.07 274

DRaft	0.24 478	0.10 167	0.34 336	0.18 116	0.12 296	0.28 470	0.23 542	0.33 335	0.39 502	0.38 585	0.61 667	0.21 333	0.41 646	0.48 524	0.42 633	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.08 362

PFNet	0.23 447	0.10 167	0.57 577	0.24 523	0.14 433	0.22 347	0.19 401	0.39 423	0.33 426	0.35 545	0.32 414	0.27 427	0.19 400	0.64 617	0.22 475	0.09 436	0.05 46	0.09 396	0.07 269	0.08 305	0.07 274

RE-Stereo	0.20 372	0.10 167	0.35 347	0.24 523	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.38 411	0.32 412	0.28 392	0.30 389	0.22 345	0.16 321	0.51 538	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.13 582

TVStereo	0.20 372	0.10 167	0.35 347	0.24 523	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.38 411	0.32 412	0.28 392	0.30 389	0.22 345	0.16 321	0.51 538	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.13 582

RAFT-345	0.21 393	0.10 167	0.46 500	0.22 404	0.11 215	0.20 280	0.16 249	0.26 218	0.25 308	0.27 379	0.66 678	0.21 333	0.16 321	0.55 561	0.21 453	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.06 121	0.06 172

GMM-Stereo	0.21 393	0.10 167	0.43 469	0.23 465	0.13 381	0.24 395	0.25 582	0.37 403	0.27 331	0.30 453	0.45 582	0.27 427	0.21 421	0.31 434	0.17 340	0.07 150	0.05 46	0.10 480	0.09 468	0.08 305	0.19 662

Prome-Stereo	0.21 393	0.10 167	0.30 281	0.24 523	0.12 296	0.23 372	0.23 542	0.36 391	0.25 308	0.33 508	0.59 655	0.24 382	0.28 540	0.29 411	0.16 307	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.08 305	0.20 674

XX-Stereo	0.21 393	0.10 167	0.83 665	0.26 599	0.17 555	0.23 372	0.13 98	0.40 437	0.18 154	0.20 298	0.41 527	0.31 481	0.10 101	0.32 441	0.12 142	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.05 44

222	0.41 654	0.10 167	0.29 270	0.19 181	0.11 215	0.36 588	0.20 454	0.57 651	0.39 502	0.35 545	0.44 569	0.30 471	0.27 523	0.55 561	3.56 769	0.11 539	0.07 420	0.08 294	0.08 356	0.09 394	0.09 437

xxxx	0.34 613	0.10 167	0.29 270	0.19 181	0.11 215	0.37 595	0.20 454	0.58 660	0.38 492	0.29 421	0.42 544	0.38 545	0.24 471	0.46 516	2.20 762	0.11 539	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.09 437

test_xeample	0.34 613	0.10 167	0.29 270	0.19 181	0.11 215	0.33 552	0.23 542	0.55 625	0.38 492	0.32 493	0.45 582	0.29 454	0.26 504	0.57 576	2.24 764	0.10 491	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.09 437

EAI-Stereo	0.21 393	0.10 167	0.33 324	0.21 330	0.12 296	0.30 511	0.46 707	0.46 512	0.20 206	0.25 356	0.50 611	0.17 270	0.16 321	0.24 305	0.23 496	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.10 516	0.06 121	0.07 274

CFNet-RSSM	0.17 276	0.10 167	0.40 420	0.20 266	0.11 215	0.20 280	0.15 195	0.36 391	0.30 386	0.23 331	0.21 279	0.26 416	0.15 296	0.20 232	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.05 44

SFCPSM	0.22 429	0.10 167	0.51 546	0.21 330	0.14 433	0.34 566	0.22 515	0.55 625	0.39 502	0.29 421	0.32 414	0.23 367	0.21 421	0.27 376	0.19 403	0.09 436	0.07 420	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.08 362

Gwc-CoAtRS	0.17 276	0.10 167	0.37 376	0.20 266	0.12 296	0.19 237	0.15 195	0.32 319	0.28 350	0.23 331	0.23 304	0.27 427	0.15 296	0.20 232	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.06 172

FORCE_6	0.10 11	0.11 252	0.12 1	0.19 181	0.07 6	0.15 78	0.12 47	0.21 103	0.12 28	0.09 22	0.10 49	0.09 37	0.09 45	0.15 91	0.09 9	0.06 53	0.04 2	0.07 181	0.06 175	0.05 7	0.05 44

rgla	0.10 11	0.11 252	0.15 36	0.18 116	0.11 215	0.15 78	0.11 28	0.15 18	0.12 28	0.10 56	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

MEA-ACV	0.26 525	0.11 252	0.42 455	0.21 330	0.14 433	0.35 581	0.24 564	0.53 605	0.47 599	0.35 545	0.42 544	0.36 529	0.34 607	0.47 520	0.27 539	0.09 436	0.09 551	0.10 480	0.12 596	0.09 394	0.10 497

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 156	0.11 252	0.22 176	0.20 266	0.09 74	0.19 237	0.10 12	0.19 63	0.17 131	0.14 190	0.11 73	0.11 114	0.11 147	0.14 41	0.11 64	0.08 329	0.07 420	0.11 539	0.09 468	0.09 394	0.08 362

Weightmod_eth	0.16 254	0.11 252	0.20 145	0.21 330	0.13 381	0.20 280	0.18 352	0.25 196	0.19 174	0.17 262	0.25 330	0.19 303	0.17 353	0.25 336	0.14 244	0.16 656	0.08 512	0.08 294	0.08 356	0.09 394	0.05 44

SMOE	0.17 276	0.11 252	0.21 159	0.20 266	0.09 74	0.26 439	0.21 485	0.30 295	0.23 274	0.21 312	0.27 351	0.21 333	0.17 353	0.18 176	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.12 578	0.07 269	0.11 521	0.07 274

TestStereo-Hl	0.18 302	0.11 252	0.31 297	0.17 59	0.10 151	0.22 347	0.16 249	0.36 391	0.29 369	0.23 331	0.26 342	0.22 345	0.19 400	0.38 484	0.17 340	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.07 213	0.07 274

aanet-new-90k	0.12 106	0.11 252	0.28 256	0.20 266	0.09 74	0.15 78	0.14 136	0.22 127	0.16 100	0.09 22	0.11 73	0.09 37	0.12 186	0.20 232	0.09 9	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

aanet-new-60k	0.12 106	0.11 252	0.32 307	0.20 266	0.08 41	0.16 128	0.13 98	0.19 63	0.17 131	0.11 86	0.12 98	0.11 114	0.11 147	0.19 208	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

aanet-new-78k	0.13 156	0.11 252	0.44 479	0.21 330	0.08 41	0.14 56	0.14 136	0.21 103	0.16 100	0.10 56	0.13 118	0.10 74	0.13 238	0.18 176	0.09 9	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.05 44

aanet-new-40k	0.12 106	0.11 252	0.27 239	0.19 181	0.11 215	0.16 128	0.14 136	0.19 63	0.14 68	0.11 86	0.14 158	0.10 74	0.11 147	0.12 9	0.10 18	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.05 44

aanet-new-34k	0.12 106	0.11 252	0.26 227	0.19 181	0.07 6	0.14 56	0.14 136	0.21 103	0.18 154	0.12 121	0.15 174	0.11 114	0.12 186	0.13 18	0.11 64	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

aanet-new-32k	0.12 106	0.11 252	0.27 239	0.20 266	0.09 74	0.18 201	0.13 98	0.18 49	0.13 44	0.12 121	0.12 98	0.13 179	0.13 238	0.14 41	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

aanet-new-30k	0.12 106	0.11 252	0.27 239	0.20 266	0.09 74	0.18 201	0.13 98	0.18 49	0.13 44	0.12 121	0.12 98	0.13 179	0.13 238	0.14 41	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.05 44

aanet-new-28k	0.12 106	0.11 252	0.35 347	0.20 266	0.08 41	0.16 128	0.14 136	0.19 63	0.14 68	0.12 121	0.14 158	0.12 154	0.12 186	0.15 91	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.07 269	0.07 213	0.05 44

aanet-new-24k	0.12 106	0.11 252	0.22 176	0.19 181	0.11 215	0.16 128	0.14 136	0.19 63	0.15 87	0.13 159	0.16 195	0.11 114	0.12 186	0.14 41	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.06 121	0.05 44

aanet-new-22k	0.12 106	0.11 252	0.28 256	0.20 266	0.08 41	0.15 78	0.13 98	0.22 127	0.19 174	0.12 121	0.14 158	0.12 154	0.12 186	0.15 91	0.11 64	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

aanet-new-16k	0.12 106	0.11 252	0.26 227	0.20 266	0.08 41	0.14 56	0.12 47	0.21 103	0.19 174	0.12 121	0.12 98	0.12 154	0.11 147	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.05 44

aanet-new-12k	0.12 106	0.11 252	0.23 192	0.22 404	0.09 74	0.16 128	0.14 136	0.24 174	0.19 174	0.12 121	0.11 73	0.09 37	0.13 238	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.04 2	0.07 181	0.05 81	0.08 305	0.05 44

aanet-new-14k	0.12 106	0.11 252	0.25 217	0.21 330	0.08 41	0.13 35	0.14 136	0.25 196	0.21 228	0.12 121	0.15 174	0.09 37	0.14 276	0.15 91	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.05 44

aanet-new-8k	0.12 106	0.11 252	0.24 203	0.20 266	0.09 74	0.19 237	0.15 195	0.26 218	0.20 206	0.11 86	0.12 98	0.10 74	0.13 238	0.17 145	0.11 64	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

aanet-new	0.13 156	0.11 252	0.30 281	0.20 266	0.13 381	0.20 280	0.14 136	0.23 152	0.16 100	0.12 121	0.13 118	0.09 37	0.15 296	0.19 208	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.07 213	0.06 172

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 156	0.11 252	0.38 396	0.17 59	0.11 215	0.17 173	0.14 136	0.23 152	0.17 131	0.11 86	0.14 158	0.13 179	0.11 147	0.14 41	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

IGEV_i1	0.21 393	0.11 252	0.43 469	0.22 404	0.11 215	0.31 527	0.19 401	0.43 480	0.30 386	0.29 421	0.30 389	0.31 481	0.20 411	0.33 448	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.08 305	0.08 362

LACA2	0.10 11	0.11 252	0.20 145	0.16 26	0.07 6	0.16 128	0.13 98	0.17 36	0.14 68	0.09 22	0.09 19	0.11 114	0.10 101	0.14 41	0.09 9	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

FlowAnything_test	0.14 199	0.11 252	0.21 159	0.21 330	0.12 296	0.17 173	0.16 249	0.25 196	0.16 100	0.15 213	0.13 118	0.15 235	0.14 276	0.18 176	0.16 307	0.10 491	0.07 420	0.11 539	0.12 596	0.08 305	0.09 437

asda	0.11 69	0.11 252	0.16 65	0.17 59	0.09 74	0.14 56	0.12 47	0.24 174	0.16 100	0.11 86	0.11 73	0.08 6	0.10 101	0.15 91	0.12 142	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 69	0.11 252	0.16 65	0.17 59	0.10 151	0.17 173	0.12 47	0.21 103	0.14 68	0.12 121	0.13 118	0.09 37	0.10 101	0.15 91	0.12 142	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 69	0.11 252	0.16 65	0.17 59	0.10 151	0.17 173	0.12 47	0.21 103	0.14 68	0.12 121	0.13 118	0.09 37	0.10 101	0.15 91	0.12 142	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 69	0.11 252	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.14 56	0.12 47	0.21 103	0.16 100	0.13 159	0.13 118	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 121	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 69	0.11 252	0.15 36	0.17 59	0.09 74	0.14 56	0.12 47	0.21 103	0.16 100	0.13 159	0.13 118	0.08 6	0.09 45	0.13 18	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 121	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 69	0.11 252	0.16 65	0.17 59	0.10 151	0.17 173	0.12 47	0.21 103	0.14 68	0.12 121	0.13 118	0.09 37	0.10 101	0.15 91	0.12 142	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 106	0.11 252	0.18 111	0.18 116	0.08 41	0.16 128	0.15 195	0.27 234	0.19 174	0.12 121	0.12 98	0.07 2	0.12 186	0.15 91	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 44

xyz-stereo-finetune2	0.17 276	0.11 252	0.26 227	0.16 26	0.09 74	0.27 450	0.19 401	0.27 234	0.20 206	0.22 322	0.28 359	0.21 333	0.22 439	0.37 478	0.22 475	0.06 53	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.06 121	0.07 274

S2M2_L	0.13 156	0.11 252	0.20 145	0.16 26	0.12 296	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 206	0.12 121	0.15 174	0.14 213	0.12 186	0.15 91	0.14 244	0.13 600	0.09 551	0.09 396	0.10 516	0.11 521	0.09 437
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 237	0.11 252	0.30 281	0.21 330	0.09 74	0.17 173	0.16 249	0.30 295	0.19 174	0.15 213	0.25 330	0.17 270	0.09 45	0.21 259	0.12 142	0.06 53	0.07 420	0.07 181	0.05 81	0.08 305	0.06 172

SCV_C0	0.14 199	0.11 252	0.25 217	0.19 181	0.12 296	0.15 78	0.16 249	0.30 295	0.22 248	0.13 159	0.15 174	0.13 179	0.09 45	0.24 305	0.10 18	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.09 394	0.06 172

AIO_rvc	0.12 106	0.11 252	0.22 176	0.19 181	0.10 151	0.15 78	0.17 301	0.20 85	0.16 100	0.11 86	0.13 118	0.13 179	0.08 19	0.22 279	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.06 121	0.07 274

HUF	0.15 237	0.11 252	0.38 396	0.17 59	0.11 215	0.16 128	0.17 301	0.22 127	0.20 206	0.11 86	0.13 118	0.14 213	0.11 147	0.18 176	0.12 142	0.07 150	0.20 706	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.14 606

mms	0.13 156	0.11 252	0.19 127	0.19 181	0.12 296	0.16 128	0.17 301	0.20 85	0.17 131	0.13 159	0.17 214	0.14 213	0.09 45	0.24 305	0.14 244	0.06 53	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.07 213	0.07 274

ours_stereo	0.13 156	0.11 252	0.23 192	0.20 266	0.11 215	0.17 173	0.18 352	0.20 85	0.19 174	0.13 159	0.18 238	0.14 213	0.10 101	0.23 289	0.14 244	0.06 53	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.06 121	0.05 44

fffy	0.14 199	0.11 252	0.24 203	0.20 266	0.10 151	0.19 237	0.18 352	0.22 127	0.19 174	0.13 159	0.16 195	0.15 235	0.13 238	0.25 336	0.14 244	0.06 53	0.06 277	0.08 294	0.06 175	0.07 213	0.06 172

tg	0.16 254	0.11 252	0.25 217	0.21 330	0.11 215	0.23 372	0.15 195	0.34 348	0.24 292	0.20 298	0.25 330	0.19 303	0.12 186	0.24 305	0.15 280	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.09 468	0.08 305	0.07 274

rvit_stereo_0081	0.16 254	0.11 252	0.24 203	0.21 330	0.12 296	0.16 128	0.17 301	0.22 127	0.33 426	0.16 242	0.18 238	0.18 283	0.14 276	0.20 232	0.16 307	0.11 539	0.08 512	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.07 274

model_zeroshot	0.17 276	0.11 252	0.39 412	0.20 266	0.12 296	0.24 395	0.15 195	0.34 348	0.22 248	0.30 453	0.20 264	0.22 345	0.12 186	0.24 305	0.14 244	0.08 329	0.07 420	0.07 181	0.07 269	0.07 213	0.07 274

rvit_stereo_0082	0.16 254	0.11 252	0.24 203	0.21 330	0.12 296	0.16 128	0.17 301	0.22 127	0.33 426	0.16 242	0.18 238	0.18 283	0.14 276	0.20 232	0.16 307	0.11 539	0.08 512	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.07 274

MGS-Stereo	0.14 199	0.11 252	0.32 307	0.19 181	0.11 215	0.18 201	0.17 301	0.20 85	0.22 248	0.14 190	0.24 318	0.15 235	0.10 101	0.18 176	0.12 142	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.10 470	0.06 172

AE-Stereo	0.17 276	0.11 252	0.31 297	0.24 523	0.14 433	0.23 372	0.18 352	0.34 348	0.29 369	0.15 213	0.25 330	0.21 333	0.13 238	0.20 232	0.14 244	0.07 150	0.08 512	0.09 396	0.10 516	0.07 213	0.06 172

IGEVStereo-DCA	0.14 199	0.11 252	0.27 239	0.19 181	0.12 296	0.20 280	0.18 352	0.27 234	0.20 206	0.15 213	0.12 98	0.14 213	0.12 186	0.28 391	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.07 274

rrr	0.17 276	0.11 252	0.57 577	0.19 181	0.12 296	0.20 280	0.18 352	0.35 372	0.22 248	0.15 213	0.12 98	0.14 213	0.12 186	0.28 391	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.07 274

1111x	0.32 594	0.11 252	0.40 420	0.22 404	0.11 215	0.32 541	0.26 596	0.59 666	0.43 548	0.31 471	0.41 527	0.39 557	0.28 540	0.76 665	1.37 744	0.09 436	0.08 512	0.09 396	0.10 516	0.09 394	0.08 362

anonymousa	0.23 447	0.11 252	0.50 536	0.21 330	0.16 530	0.31 527	0.20 454	0.36 391	0.35 453	0.32 493	0.50 611	0.39 557	0.26 504	0.22 279	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.11 557	0.07 213	0.08 362

x	0.19 351	0.11 252	0.29 270	0.20 266	0.11 215	0.26 439	0.18 352	0.41 452	0.29 369	0.25 356	0.29 373	0.28 443	0.24 471	0.26 356	0.23 496	0.09 436	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.09 394	0.08 362

test_3	0.18 302	0.11 252	0.32 307	0.24 523	0.11 215	0.22 347	0.25 582	0.31 307	0.31 400	0.25 356	0.18 238	0.23 367	0.13 238	0.25 336	0.19 403	0.06 53	0.05 46	0.09 396	0.10 516	0.07 213	0.06 172

LCNet	0.21 393	0.11 252	0.29 270	0.25 564	0.12 296	0.23 372	0.19 401	0.34 348	0.26 320	0.28 392	0.35 459	0.26 416	0.30 570	0.35 466	0.17 340	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.10 516	0.13 580	0.22 689

AAGNet	0.33 604	0.11 252	0.37 376	0.25 564	0.16 530	0.20 280	0.19 401	0.30 295	0.27 331	0.35 545	0.35 459	0.27 427	0.30 570	0.44 510	2.66 766	0.08 329	0.05 46	0.10 480	0.07 269	0.08 305	0.06 172

NRIStereo	0.18 302	0.11 252	0.35 347	0.23 465	0.11 215	0.24 395	0.20 454	0.29 274	0.26 320	0.26 369	0.25 330	0.25 394	0.18 384	0.34 455	0.18 369	0.07 150	0.06 277	0.09 396	0.07 269	0.09 394	0.08 362

ASMatch	0.23 447	0.11 252	0.51 546	0.24 523	0.14 433	0.19 237	0.17 301	0.31 307	0.28 350	0.28 392	0.68 682	0.27 427	0.26 504	0.50 533	0.22 475	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.06 121	0.11 538

Pruner-Stereo	0.19 351	0.11 252	0.34 336	0.29 653	0.12 296	0.19 237	0.17 301	0.31 307	0.29 369	0.33 508	0.32 414	0.25 394	0.15 296	0.24 305	0.21 453	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.09 437

DeepStereo_RVC	0.18 302	0.11 252	0.40 420	0.21 330	0.11 215	0.19 237	0.16 249	0.28 257	0.22 248	0.27 379	0.27 351	0.23 367	0.28 540	0.24 305	0.18 369	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.07 269	0.09 394	0.10 497

RAFT-RH_RVC	0.25 506	0.11 252	0.45 492	0.21 330	0.12 296	0.25 415	0.14 136	0.27 234	0.27 331	0.38 585	1.15 726	0.23 367	0.17 353	0.57 576	0.24 509	0.07 150	0.05 46	0.10 480	0.07 269	0.06 121	0.07 274

test-1	0.17 276	0.11 252	0.40 420	0.23 465	0.13 381	0.22 347	0.23 542	0.34 348	0.26 320	0.20 298	0.24 318	0.22 345	0.14 276	0.16 126	0.20 426	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.06 121	0.08 362

test_xeample3	0.16 254	0.11 252	0.56 574	0.19 181	0.12 296	0.20 280	0.18 352	0.35 372	0.20 206	0.16 242	0.12 98	0.13 179	0.12 186	0.24 305	0.15 280	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.08 356	0.07 213	0.07 274

FENet	0.21 393	0.11 252	0.45 492	0.21 330	0.12 296	0.26 439	0.17 301	0.41 452	0.35 453	0.30 453	0.31 404	0.29 454	0.23 453	0.26 356	0.23 496	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.09 437

HSM-Net_RVC	0.27 536	0.11 252	0.42 455	0.19 181	0.11 215	0.34 566	0.20 454	0.62 687	0.43 548	0.40 611	0.43 558	0.50 638	0.26 504	0.76 665	0.22 475	0.08 329	0.07 420	0.07 181	0.07 269	0.08 305	0.08 362
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AnonStereo	0.16 254	0.12 317	0.30 281	0.20 266	0.12 296	0.18 201	0.14 136	0.36 391	0.24 292	0.19 289	0.17 214	0.19 303	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.10 470	0.06 172

MWSP-net	0.25 506	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.14 433	0.31 527	0.40 694	0.50 556	0.43 548	0.32 493	0.33 437	0.36 529	0.31 587	0.28 391	0.31 573	0.10 491	0.07 420	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.10 497

LACA_dic	0.09 1	0.12 317	0.15 36	0.16 26	0.07 6	0.14 56	0.11 28	0.12 6	0.11 15	0.09 22	0.08 15	0.09 37	0.08 19	0.15 91	0.09 9	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.07 213	0.05 44

monster_256*512	0.17 276	0.12 317	0.18 111	0.23 465	0.13 381	0.21 314	0.19 401	0.40 437	0.29 369	0.19 289	0.22 293	0.24 382	0.17 353	0.18 176	0.16 307	0.06 53	0.05 46	0.08 294	0.08 356	0.08 305	0.07 274

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 106	0.12 317	0.17 91	0.22 404	0.10 151	0.15 78	0.13 98	0.18 49	0.14 68	0.11 86	0.13 118	0.10 74	0.08 19	0.20 232	0.14 244	0.06 53	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.07 274

Weightmod	0.16 254	0.12 317	0.19 127	0.20 266	0.10 151	0.24 395	0.17 301	0.25 196	0.21 228	0.18 281	0.29 373	0.19 303	0.15 296	0.27 376	0.16 307	0.09 436	0.10 586	0.08 294	0.08 356	0.09 394	0.08 362

S	0.19 351	0.12 317	0.22 176	0.22 404	0.13 381	0.31 527	0.22 515	0.30 295	0.27 331	0.25 356	0.31 404	0.20 319	0.20 411	0.18 176	0.17 340	0.12 579	0.09 551	0.15 643	0.16 662	0.11 521	0.12 562

aanet-new-36k	0.12 106	0.12 317	0.28 256	0.19 181	0.08 41	0.17 173	0.15 195	0.22 127	0.18 154	0.11 86	0.14 158	0.10 74	0.11 147	0.17 145	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 44

aanet-new-10k	0.12 106	0.12 317	0.27 239	0.21 330	0.09 74	0.19 237	0.14 136	0.24 174	0.17 131	0.12 121	0.13 118	0.11 114	0.12 186	0.14 41	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.05 44

Selective-IGEV-i16pb	0.39 645	0.12 317	2.18 748	0.21 330	0.15 497	0.68 703	0.32 650	0.56 641	0.57 663	0.25 356	0.44 569	0.33 500	0.21 421	0.80 679	0.25 519	0.14 625	0.10 586	0.09 396	0.10 516	0.12 562	0.13 582

NLMM1	0.19 351	0.12 317	0.16 65	0.23 465	0.18 577	0.24 395	0.20 454	0.59 666	0.65 685	0.18 281	0.17 214	0.13 179	0.14 276	0.25 336	0.18 369	0.08 329	0.09 551	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.06 172

NLCSM	0.19 351	0.12 317	0.18 111	0.24 523	0.19 604	0.24 395	0.21 485	0.42 466	0.40 520	0.19 289	0.18 238	0.14 213	0.16 321	0.47 520	0.19 403	0.08 329	0.09 551	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.07 274

VIP-Stereo	0.12 106	0.12 317	0.21 159	0.18 116	0.11 215	0.24 395	0.12 47	0.19 63	0.18 154	0.10 56	0.13 118	0.11 114	0.09 45	0.19 208	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 44

GASTEREO	0.13 156	0.12 317	0.21 159	0.23 465	0.10 151	0.18 201	0.15 195	0.26 218	0.18 154	0.17 262	0.16 195	0.11 114	0.13 238	0.19 208	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.07 269	0.06 121	0.06 172

MSCF	0.13 156	0.12 317	0.21 159	0.22 404	0.10 151	0.16 128	0.15 195	0.26 218	0.18 154	0.17 262	0.16 195	0.11 114	0.13 238	0.18 176	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.07 269	0.06 121	0.06 172

xyz-stereo-finetune	0.16 254	0.12 317	0.23 192	0.16 26	0.08 41	0.23 372	0.20 454	0.29 274	0.31 400	0.19 289	0.22 293	0.19 303	0.15 296	0.29 411	0.20 426	0.06 53	0.06 277	0.08 294	0.06 175	0.06 121	0.06 172

MM-Stereo_test3	0.17 276	0.12 317	0.29 270	0.23 465	0.14 433	0.19 237	0.22 515	0.39 423	0.36 466	0.16 242	0.24 318	0.17 270	0.12 186	0.19 208	0.14 244	0.07 150	0.07 420	0.08 294	0.06 175	0.09 394	0.06 172

rvit_stereo_0083	0.16 254	0.12 317	0.26 227	0.21 330	0.13 381	0.17 173	0.17 301	0.22 127	0.34 436	0.16 242	0.21 279	0.19 303	0.16 321	0.21 259	0.16 307	0.11 539	0.10 586	0.10 480	0.08 356	0.09 394	0.07 274

RAStereo	0.13 156	0.12 317	0.27 239	0.22 404	0.11 215	0.15 78	0.18 352	0.23 152	0.23 274	0.13 159	0.17 214	0.11 114	0.09 45	0.15 91	0.13 205	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.06 175	0.07 213	0.05 44

test_sample3	0.23 447	0.12 317	0.43 469	0.19 181	0.12 296	0.32 541	0.20 454	0.50 556	0.34 436	0.31 471	0.33 437	0.29 454	0.22 439	0.53 551	0.22 475	0.10 491	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.10 470	0.10 497

CAS++	0.16 254	0.12 317	0.27 239	0.18 116	0.12 296	0.17 173	0.15 195	0.42 466	0.24 292	0.19 289	0.18 238	0.13 179	0.10 101	0.21 259	0.12 142	0.12 579	0.10 586	0.11 539	0.08 356	0.10 470	0.09 437
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 506	0.12 317	0.40 420	0.19 181	0.10 151	0.27 450	0.19 401	0.51 574	0.45 576	0.34 528	0.41 527	0.31 481	0.26 504	0.58 583	0.28 545	0.10 491	0.07 420	0.08 294	0.08 356	0.09 394	0.09 437

tta	0.24 478	0.12 317	0.40 420	0.19 181	0.10 151	0.27 450	0.19 401	0.51 574	0.45 576	0.34 528	0.41 527	0.31 481	0.26 504	0.58 583	0.28 545	0.10 491	0.07 420	0.08 294	0.08 356	0.08 305	0.07 274

qqq1	0.24 478	0.12 317	0.40 420	0.19 181	0.10 151	0.27 450	0.19 401	0.51 574	0.45 576	0.34 528	0.41 527	0.31 481	0.26 504	0.58 583	0.16 307	0.10 491	0.07 420	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.07 274

fff1	0.24 478	0.12 317	0.40 420	0.19 181	0.10 151	0.27 450	0.19 401	0.51 574	0.45 576	0.34 528	0.41 527	0.31 481	0.26 504	0.58 583	0.16 307	0.10 491	0.07 420	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.07 274

MyStereo07	0.16 254	0.12 317	0.26 227	0.22 404	0.14 433	0.25 415	0.23 542	0.29 274	0.21 228	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.13 238	0.25 336	0.13 205	0.07 150	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.08 362

MyStereo06	0.20 372	0.12 317	0.57 577	0.21 330	0.14 433	0.25 415	0.23 542	0.40 437	0.21 228	0.30 453	0.24 318	0.31 481	0.18 384	0.22 279	0.18 369	0.07 150	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.08 362

MyStereo05	0.23 447	0.12 317	0.57 577	0.21 330	0.14 433	0.25 415	0.23 542	0.48 535	0.52 641	0.31 471	0.23 304	0.25 394	0.22 439	0.30 427	0.21 453	0.07 150	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.08 362

MyStereo04	0.23 447	0.12 317	0.55 567	0.22 404	0.14 433	0.25 415	0.23 542	0.49 545	0.52 641	0.28 392	0.23 304	0.27 427	0.23 453	0.30 427	0.22 475	0.07 150	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.08 362

CoDeX	0.23 447	0.12 317	0.46 500	0.21 330	0.14 433	0.29 492	0.21 485	0.53 605	0.41 532	0.29 421	0.35 459	0.29 454	0.22 439	0.48 524	0.19 403	0.09 436	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.08 305	0.07 274

mmm	0.21 393	0.12 317	0.31 297	0.22 404	0.12 296	0.28 470	0.21 485	0.41 452	0.27 331	0.29 421	0.38 493	0.29 454	0.24 471	0.29 411	0.22 475	0.09 436	0.07 420	0.11 539	0.09 468	0.10 470	0.09 437

ff7	0.14 199	0.12 317	0.27 239	0.19 181	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.27 234	0.20 206	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.07 274

ffff	0.14 199	0.12 317	0.27 239	0.19 181	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.27 234	0.20 206	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.07 274

ffm	0.22 429	0.12 317	0.42 455	0.20 266	0.13 381	0.28 470	0.20 454	0.35 372	0.44 564	0.30 453	0.42 544	0.34 510	0.23 453	0.27 376	0.11 64	0.08 329	0.05 46	0.11 539	0.10 516	0.08 305	0.08 362

ff1	0.29 570	0.12 317	0.42 455	0.20 266	0.13 381	0.28 470	0.20 454	0.35 372	0.44 564	0.30 453	0.42 544	0.34 510	0.23 453	0.81 683	1.08 723	0.08 329	0.05 46	0.11 539	0.10 516	0.08 305	0.08 362

mmx	0.31 585	0.12 317	0.42 455	0.20 266	0.13 381	0.28 470	0.20 454	0.55 625	0.45 576	0.30 453	0.42 544	0.34 510	0.23 453	0.81 683	1.08 723	0.10 491	0.07 420	0.11 539	0.10 516	0.11 521	0.10 497

11t	0.14 199	0.12 317	0.27 239	0.19 181	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.27 234	0.20 206	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.07 274

xxx	0.31 585	0.12 317	0.42 455	0.20 266	0.13 381	0.28 470	0.20 454	0.55 625	0.45 576	0.30 453	0.42 544	0.34 510	0.23 453	0.81 683	1.08 723	0.10 491	0.07 420	0.11 539	0.10 516	0.11 521	0.10 497

EKT-Stereo	0.38 640	0.12 317	0.38 396	0.42 712	3.88 773	0.21 314	0.17 301	0.35 372	0.28 350	0.20 298	0.20 264	0.23 367	0.15 296	0.28 391	0.16 307	0.09 436	0.07 420	0.09 396	0.07 269	0.09 394	0.09 437

MIM_Stereo	0.18 302	0.12 317	0.38 396	0.20 266	0.11 215	0.17 173	0.14 136	0.35 372	0.25 308	0.27 379	0.35 459	0.23 367	0.13 238	0.27 376	0.16 307	0.06 53	0.07 420	0.08 294	0.08 356	0.08 305	0.06 172

CASnet	0.14 199	0.12 317	0.22 176	0.22 404	0.08 41	0.16 128	0.15 195	0.27 234	0.25 308	0.22 322	0.20 264	0.15 235	0.11 147	0.17 145	0.13 205	0.07 150	0.05 46	0.11 539	0.09 468	0.08 305	0.05 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 302	0.12 317	0.55 567	0.22 404	0.12 296	0.18 201	0.18 352	0.34 348	0.19 174	0.20 298	0.24 318	0.34 510	0.18 384	0.29 411	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.07 213	0.06 172

HanStereo	0.18 302	0.12 317	0.55 567	0.22 404	0.12 296	0.18 201	0.18 352	0.34 348	0.19 174	0.20 298	0.24 318	0.34 510	0.18 384	0.29 411	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.07 213	0.06 172

anonymousdsp	0.14 199	0.12 317	0.27 239	0.19 181	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.28 257	0.20 206	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.08 305	0.07 274

Selective-RAFT	0.17 276	0.12 317	0.30 281	0.24 523	0.10 151	0.29 492	0.15 195	0.32 319	0.31 400	0.17 262	0.17 214	0.21 333	0.18 384	0.28 391	0.17 340	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.07 269	0.08 305	0.06 172

ProNet	0.14 199	0.12 317	0.25 217	0.19 181	0.11 215	0.19 237	0.19 401	0.27 234	0.20 206	0.14 190	0.13 118	0.13 179	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.07 213	0.07 274

qqq	0.20 372	0.12 317	0.31 297	0.20 266	0.11 215	0.23 372	0.19 401	0.41 452	0.27 331	0.24 346	0.28 359	0.28 443	0.24 471	0.34 455	0.22 475	0.08 329	0.07 420	0.10 480	0.09 468	0.09 394	0.09 437

ccc-4	0.14 199	0.12 317	0.27 239	0.19 181	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.27 234	0.20 206	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.07 274

BUS	0.23 447	0.12 317	0.28 256	0.25 564	0.14 433	0.43 638	0.17 301	0.56 641	0.34 436	0.34 528	0.35 459	0.32 491	0.20 411	0.26 356	0.21 453	0.10 491	0.07 420	0.11 539	0.10 516	0.09 394	0.09 437

IER	0.23 447	0.12 317	0.39 412	0.20 266	0.14 433	0.31 527	0.19 401	0.42 466	0.36 466	0.33 508	0.40 518	0.32 491	0.33 598	0.29 411	0.22 475	0.09 436	0.07 420	0.08 294	0.08 356	0.09 394	0.08 362

BSDual-CNN	0.23 447	0.12 317	0.28 256	0.25 564	0.14 433	0.35 581	0.21 485	0.56 641	0.34 436	0.34 528	0.35 459	0.38 545	0.24 471	0.26 356	0.21 453	0.10 491	0.07 420	0.11 539	0.10 516	0.09 394	0.09 437

test_4	0.18 302	0.12 317	0.34 336	0.23 465	0.12 296	0.18 201	0.22 515	0.26 218	0.24 292	0.24 346	0.47 599	0.22 345	0.13 238	0.24 305	0.16 307	0.06 53	0.05 46	0.09 396	0.09 468	0.07 213	0.05 44

IGEV-Stereo	0.14 199	0.12 317	0.27 239	0.19 181	0.12 296	0.21 314	0.18 352	0.28 257	0.20 206	0.15 213	0.13 118	0.12 154	0.12 186	0.24 305	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.08 305	0.07 274
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 447	0.12 317	0.28 256	0.21 330	0.14 433	0.35 581	0.23 542	0.51 574	0.34 436	0.35 545	0.38 493	0.38 545	0.24 471	0.26 356	0.21 453	0.10 491	0.08 512	0.10 480	0.10 516	0.09 394	0.08 362

DAS	0.27 536	0.12 317	0.42 455	0.24 523	0.18 577	0.29 492	0.24 564	0.45 501	0.45 576	0.41 620	0.44 569	0.34 510	0.29 555	0.75 659	0.21 453	0.09 436	0.07 420	0.09 396	0.07 269	0.09 394	0.09 437

SepStereo	0.26 525	0.12 317	0.42 455	0.24 523	0.18 577	0.29 492	0.24 564	0.45 501	0.45 576	0.41 620	0.44 569	0.34 510	0.29 555	0.64 617	0.21 453	0.09 436	0.07 420	0.09 396	0.07 269	0.09 394	0.09 437

GANet-ADL	0.21 393	0.12 317	0.45 492	0.23 465	0.14 433	0.29 492	0.19 401	0.46 512	0.35 453	0.25 356	0.32 414	0.32 491	0.19 400	0.24 305	0.20 426	0.10 491	0.07 420	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.10 497

HHNet	0.22 429	0.12 317	0.52 553	0.18 116	0.18 577	0.20 280	0.20 454	0.34 348	0.31 400	0.32 493	0.59 655	0.20 319	0.21 421	0.24 305	0.31 573	0.08 329	0.05 46	0.09 396	0.07 269	0.08 305	0.11 538

Patchmatch Stereo++	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.14 136	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.29 373	0.25 394	0.17 353	0.26 356	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362
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	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.16 249	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.29 373	0.25 394	0.18 384	0.24 305	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

ROB_FTStereo_v2	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.16 249	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.29 373	0.25 394	0.17 353	0.24 305	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

ROB_FTStereo	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.14 136	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.28 359	0.25 394	0.17 353	0.24 305	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

HUI-Stereo	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.14 136	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.28 359	0.25 394	0.17 353	0.22 279	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

THIR-Stereo	0.29 570	0.12 317	0.41 445	0.19 181	0.11 215	0.28 470	0.72 737	0.32 319	0.35 453	0.37 570	0.65 676	0.34 510	0.50 681	0.57 576	0.45 643	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.09 468	0.07 213	0.07 274

iGMRVC	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.15 195	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.29 373	0.25 394	0.17 353	0.27 376	0.17 340	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

IRAFT_RVC	0.22 429	0.12 317	0.39 412	0.26 599	0.11 215	0.18 201	0.24 564	0.40 437	0.37 477	0.31 471	0.30 389	0.29 454	0.24 471	0.55 561	0.22 475	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.08 305	0.07 274

iRAFT	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.14 136	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.29 373	0.25 394	0.17 353	0.26 356	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

CRE-IMP	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.11 215	0.24 395	0.17 301	0.29 274	0.21 228	0.27 379	0.26 342	0.24 382	0.17 353	0.23 289	0.18 369	0.08 329	0.05 46	0.10 480	0.07 269	0.10 470	0.10 497

cross-raft	0.17 276	0.12 317	0.41 445	0.23 465	0.10 151	0.20 280	0.24 564	0.33 335	0.23 274	0.23 331	0.28 359	0.29 454	0.15 296	0.17 145	0.15 280	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.06 121	0.05 44

RAFT-IKP	0.18 302	0.12 317	0.37 376	0.22 404	0.10 151	0.18 201	0.15 195	0.29 274	0.22 248	0.28 392	0.29 373	0.25 394	0.18 384	0.25 336	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

iRaftStereo_RVC	0.16 254	0.12 317	0.26 227	0.21 330	0.11 215	0.20 280	0.17 301	0.32 319	0.23 274	0.20 298	0.25 330	0.18 283	0.12 186	0.20 232	0.15 280	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.09 468	0.08 305	0.07 274

GES	0.22 429	0.12 317	0.42 455	0.20 266	0.14 433	0.27 450	0.19 401	0.49 545	0.33 426	0.30 453	0.36 469	0.25 394	0.23 453	0.29 411	0.22 475	0.10 491	0.08 512	0.08 294	0.07 269	0.10 470	0.11 538

UPFNet	0.25 506	0.12 317	0.38 396	0.24 523	0.19 604	0.37 595	0.28 619	0.48 535	0.38 492	0.34 528	0.37 478	0.37 537	0.28 540	0.39 489	0.33 586	0.10 491	0.09 551	0.10 480	0.10 516	0.10 470	0.08 362

DIP-Stereo	0.18 302	0.12 317	0.33 324	0.20 266	0.13 381	0.28 470	0.12 47	0.42 466	0.25 308	0.27 379	0.32 414	0.21 333	0.17 353	0.25 336	0.20 426	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.06 175	0.07 213	0.08 362
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
over-6	0.12 106	0.13 391	0.19 127	0.19 181	0.07 6	0.16 128	0.11 28	0.26 218	0.16 100	0.10 56	0.10 49	0.10 74	0.13 238	0.19 208	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 172

over v1	0.11 69	0.13 391	0.15 36	0.19 181	0.06 1	0.15 78	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 56	0.09 19	0.11 114	0.14 276	0.18 176	0.11 64	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 172

over-8	0.11 69	0.13 391	0.16 65	0.20 266	0.07 6	0.15 78	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 22	0.09 19	0.11 114	0.12 186	0.18 176	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 172

over-9	0.11 69	0.13 391	0.16 65	0.19 181	0.07 6	0.15 78	0.10 12	0.20 85	0.11 15	0.09 22	0.09 19	0.11 114	0.12 186	0.18 176	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.06 121	0.06 172

S0	0.18 302	0.13 391	0.21 159	0.23 465	0.11 215	0.33 552	0.26 596	0.27 234	0.21 228	0.21 312	0.26 342	0.20 319	0.16 321	0.19 208	0.17 340	0.12 579	0.11 612	0.14 627	0.14 640	0.10 470	0.07 274

TestStereo_HL3	0.21 393	0.13 391	0.77 644	0.17 59	0.11 215	0.23 372	0.16 249	0.34 348	0.20 206	0.27 379	0.38 493	0.23 367	0.19 400	0.41 500	0.14 244	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.07 213	0.08 362

aanet-32k-new	0.12 106	0.13 391	0.28 256	0.20 266	0.09 74	0.16 128	0.15 195	0.20 85	0.16 100	0.11 86	0.14 158	0.09 37	0.13 238	0.18 176	0.10 18	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.06 172

PSi22	0.14 199	0.13 391	0.29 270	0.19 181	0.09 74	0.17 173	0.12 47	0.28 257	0.23 274	0.13 159	0.14 158	0.22 345	0.13 238	0.29 411	0.14 244	0.06 53	0.05 46	0.05 1	0.04 1	0.07 213	0.06 172

LiteMatch	0.12 106	0.13 391	0.15 36	0.19 181	0.10 151	0.15 78	0.17 301	0.17 36	0.13 44	0.09 22	0.09 19	0.11 114	0.21 421	0.14 41	0.22 475	0.08 329	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.08 305	0.07 274

Lsterematch	0.18 302	0.13 391	0.33 324	0.19 181	0.10 151	0.23 372	0.17 301	0.25 196	0.32 412	0.28 392	0.37 478	0.24 382	0.21 421	0.23 289	0.22 475	0.08 329	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.08 305	0.07 274

DStereoRT	0.35 618	0.13 391	0.51 546	0.25 564	0.16 530	0.42 629	0.19 401	0.48 535	0.39 502	0.30 453	0.39 507	0.24 382	0.39 637	0.64 617	0.30 565	0.08 329	0.07 420	1.54 770	0.41 735	0.08 305	0.11 538

MultiAttention	1.02 740	0.13 391	0.43 469	0.35 695	0.43 721	5.36 769	1.71 769	0.69 712	0.53 646	0.36 562	0.63 673	0.55 659	0.22 439	7.60 783	0.43 635	0.09 436	0.06 277	0.14 627	0.24 703	0.26 697	0.30 713

FLISNet	0.20 372	0.13 391	0.33 324	0.18 116	0.15 497	0.17 173	0.16 249	0.34 348	0.21 228	0.37 570	0.39 507	0.36 529	0.24 471	0.29 411	0.21 453	0.06 53	0.05 46	0.08 294	0.09 468	0.09 394	0.07 274

CoSv	0.20 372	0.13 391	0.33 324	0.18 116	0.15 497	0.17 173	0.16 249	0.34 348	0.21 228	0.37 570	0.39 507	0.36 529	0.24 471	0.29 411	0.21 453	0.06 53	0.05 46	0.08 294	0.09 468	0.09 394	0.07 274

ISRNet	0.27 536	0.13 391	0.45 492	0.26 599	0.19 604	0.24 395	0.14 136	0.45 501	0.43 548	0.39 601	0.48 605	0.42 588	0.27 523	0.32 441	0.29 557	0.20 688	0.12 632	0.17 661	0.16 662	0.16 621	0.20 674

DCVSM-stereo	0.24 478	0.13 391	0.52 553	0.20 266	0.14 433	0.26 439	0.13 98	0.34 348	0.34 436	0.41 620	0.33 437	0.47 618	0.29 555	0.30 427	0.22 475	0.10 491	0.10 586	0.11 539	0.10 516	0.12 562	0.15 619

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 447	0.13 391	0.83 665	0.20 266	0.21 631	0.23 372	0.17 301	0.48 535	0.27 331	0.23 331	0.29 373	0.39 557	0.23 453	0.25 336	0.15 280	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.11 557	0.11 521	0.10 497

rvit_stereo_0080	0.15 237	0.13 391	0.25 217	0.19 181	0.13 381	0.15 78	0.20 454	0.28 257	0.24 292	0.15 213	0.17 214	0.19 303	0.13 238	0.19 208	0.15 280	0.11 539	0.08 512	0.08 294	0.08 356	0.10 470	0.07 274

test_sample6	0.25 506	0.13 391	0.41 445	0.21 330	0.11 215	0.30 511	0.22 515	0.51 574	0.35 453	0.33 508	0.43 558	0.30 471	0.24 471	0.57 576	0.22 475	0.10 491	0.07 420	0.10 480	0.10 516	0.11 521	0.10 497

test_sample5	0.24 478	0.13 391	0.42 455	0.21 330	0.12 296	0.30 511	0.21 485	0.50 556	0.34 436	0.32 493	0.41 527	0.29 454	0.23 453	0.55 561	0.21 453	0.10 491	0.07 420	0.10 480	0.09 468	0.11 521	0.10 497

test_sample4	0.24 478	0.13 391	0.43 469	0.20 266	0.12 296	0.32 541	0.21 485	0.51 574	0.34 436	0.31 471	0.37 478	0.28 443	0.23 453	0.53 551	0.21 453	0.10 491	0.07 420	0.10 480	0.09 468	0.11 521	0.10 497

H2IRNET	0.18 302	0.13 391	0.35 347	0.21 330	0.12 296	0.20 280	0.15 195	0.27 234	0.30 386	0.17 262	0.31 404	0.25 394	0.20 411	0.24 305	0.18 369	0.07 150	0.06 277	0.09 396	0.10 516	0.09 394	0.06 172

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 276	0.13 391	0.24 203	0.19 181	0.13 381	0.24 395	0.17 301	0.30 295	0.37 477	0.43 636	0.17 214	0.13 179	0.12 186	0.19 208	0.15 280	0.08 329	0.07 420	0.09 396	0.07 269	0.09 394	0.08 362

DualNet	0.24 478	0.13 391	0.42 455	0.21 330	0.12 296	0.30 511	0.21 485	0.50 556	0.34 436	0.33 508	0.43 558	0.29 454	0.23 453	0.55 561	0.21 453	0.10 491	0.07 420	0.10 480	0.09 468	0.11 521	0.10 497

whm_eth	0.15 237	0.13 391	0.25 217	0.19 181	0.13 381	0.15 78	0.20 454	0.28 257	0.24 292	0.15 213	0.17 214	0.19 303	0.13 238	0.19 208	0.15 280	0.11 539	0.08 512	0.08 294	0.08 356	0.10 470	0.07 274

plain	0.17 276	0.13 391	0.43 469	0.21 330	0.13 381	0.16 128	0.17 301	0.27 234	0.22 248	0.16 242	0.26 342	0.13 179	0.16 321	0.27 376	0.16 307	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.07 269	0.10 470	0.07 274

MaDis-Stereo	0.14 199	0.13 391	0.26 227	0.19 181	0.14 433	0.16 128	0.13 98	0.25 196	0.21 228	0.13 159	0.14 158	0.14 213	0.11 147	0.17 145	0.17 340	0.08 329	0.07 420	0.08 294	0.06 175	0.07 213	0.06 172

PCWNet_CMD	0.23 447	0.13 391	0.48 519	0.20 266	0.13 381	0.28 470	0.16 249	0.46 512	0.46 594	0.29 421	0.36 469	0.37 537	0.24 471	0.28 391	0.20 426	0.09 436	0.06 277	0.10 480	0.08 356	0.11 521	0.09 437

CFNet_ucs	0.24 478	0.13 391	0.50 536	0.20 266	0.15 497	0.28 470	0.17 301	0.49 545	0.45 576	0.32 493	0.42 544	0.39 557	0.22 439	0.31 434	0.21 453	0.11 539	0.08 512	0.12 578	0.09 468	0.12 562	0.11 538

gwcnet-sp	0.24 478	0.13 391	0.63 604	0.22 404	0.14 433	0.34 566	0.22 515	0.44 488	0.39 502	0.35 545	0.34 448	0.27 427	0.27 523	0.35 466	0.25 519	0.09 436	0.08 512	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.09 437

scenet	0.24 478	0.13 391	0.63 604	0.22 404	0.14 433	0.34 566	0.22 515	0.44 488	0.39 502	0.35 545	0.34 448	0.27 427	0.27 523	0.35 466	0.25 519	0.09 436	0.08 512	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.09 437

DCRE	0.20 372	0.13 391	0.40 420	0.21 330	0.15 497	0.20 280	0.19 401	0.30 295	0.27 331	0.22 322	0.80 699	0.23 367	0.16 321	0.23 289	0.15 280	0.07 150	0.07 420	0.07 181	0.08 356	0.07 213	0.06 172

ssnet	0.24 478	0.13 391	0.63 604	0.22 404	0.14 433	0.34 566	0.22 515	0.44 488	0.39 502	0.35 545	0.34 448	0.27 427	0.27 523	0.35 466	0.25 519	0.09 436	0.08 512	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.09 437

fff	0.19 351	0.13 391	0.40 420	0.18 116	0.09 74	0.19 237	0.18 352	0.35 372	0.43 548	0.29 421	0.30 389	0.18 283	0.28 540	0.20 232	0.18 369	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.05 7	0.07 274

ADStereo(finetuned)	0.19 351	0.13 391	0.49 525	0.19 181	0.09 74	0.19 237	0.18 352	0.34 348	0.39 502	0.29 421	0.31 404	0.18 283	0.31 587	0.21 259	0.19 403	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.06 121	0.07 274

IPLGR	0.21 393	0.13 391	0.61 593	0.21 330	0.11 215	0.25 415	0.18 352	0.41 452	0.37 477	0.28 392	0.27 351	0.21 333	0.19 400	0.37 478	0.18 369	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.06 172

STrans-v2	0.24 478	0.13 391	0.54 560	0.21 330	0.12 296	0.23 372	0.21 485	0.47 522	0.28 350	0.31 471	0.42 544	0.36 529	0.35 613	0.62 608	0.23 496	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.06 121	0.06 172

TransformOpticalFlow	0.24 478	0.13 391	0.56 574	0.23 465	0.11 215	0.21 314	0.19 401	0.40 437	0.32 412	0.30 453	0.43 558	0.36 529	0.31 587	0.61 600	0.20 426	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.06 121	0.07 274

IIG-Stereo	0.23 447	0.13 391	0.35 347	0.29 653	0.12 296	0.23 372	0.14 136	0.38 411	0.31 400	0.34 528	0.37 478	0.33 500	0.21 421	0.70 638	0.26 533	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.07 269	0.07 213	0.06 172

CroCo-Stereo	0.14 199	0.13 391	0.24 203	0.25 564	0.11 215	0.11 21	0.18 352	0.32 319	0.23 274	0.12 121	0.12 98	0.18 283	0.12 186	0.14 41	0.13 205	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.05 81	0.07 213	0.06 172
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
ICVP	0.23 447	0.13 391	0.44 479	0.26 599	0.14 433	0.29 492	0.25 582	0.45 501	0.33 426	0.29 421	0.43 558	0.35 524	0.25 493	0.26 356	0.23 496	0.12 579	0.09 551	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.10 497
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 254	0.13 391	0.29 270	0.22 404	0.15 497	0.19 237	0.13 98	0.32 319	0.26 320	0.26 369	0.20 264	0.19 303	0.17 353	0.21 259	0.15 280	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.06 121	0.07 274

CFNet_pseudo	0.23 447	0.13 391	0.47 508	0.19 181	0.13 381	0.26 439	0.16 249	0.44 488	0.44 564	0.29 421	0.37 478	0.38 545	0.23 453	0.29 411	0.21 453	0.09 436	0.06 277	0.11 539	0.08 356	0.11 521	0.09 437

DCANet	0.18 302	0.13 391	0.40 420	0.19 181	0.09 74	0.19 237	0.18 352	0.34 348	0.39 502	0.29 421	0.31 404	0.18 283	0.23 453	0.20 232	0.19 403	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.06 121	0.07 274

csc	0.19 351	0.13 391	0.40 420	0.18 116	0.09 74	0.19 237	0.18 352	0.35 372	0.43 548	0.29 421	0.30 389	0.18 283	0.28 540	0.20 232	0.18 369	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.05 7	0.07 274

cscssc	0.19 351	0.13 391	0.40 420	0.18 116	0.09 74	0.19 237	0.18 352	0.35 372	0.43 548	0.29 421	0.30 389	0.18 283	0.28 540	0.20 232	0.18 369	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.05 7	0.07 274

ac_64	0.27 536	0.13 391	0.41 445	0.24 523	0.17 555	0.36 588	0.22 515	0.46 512	0.33 426	0.35 545	0.36 469	0.52 648	0.30 570	0.62 608	0.32 579	0.11 539	0.09 551	0.10 480	0.10 516	0.09 394	0.08 362

ACVNet	0.23 447	0.13 391	0.35 347	0.18 116	0.15 497	0.27 450	0.23 542	0.39 423	0.44 564	0.28 392	0.41 527	0.38 545	0.26 504	0.27 376	0.32 579	0.08 329	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.10 470	0.07 274

acv_ft	0.25 506	0.13 391	0.40 420	0.23 465	0.19 604	0.34 566	0.21 485	0.45 501	0.44 564	0.38 585	0.41 527	0.38 545	0.27 523	0.27 376	0.35 595	0.08 329	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.11 521	0.07 274

DSFCA	0.27 536	0.13 391	0.36 367	0.20 266	0.17 555	0.38 603	0.31 642	0.47 522	0.43 548	0.43 636	0.37 478	0.39 557	0.29 555	0.52 544	0.32 579	0.12 579	0.10 586	0.10 480	0.11 557	0.11 521	0.10 497

CCAANet	0.25 506	0.13 391	0.51 546	0.22 404	0.15 497	0.29 492	0.17 301	0.49 545	0.37 477	0.26 369	0.49 607	0.32 491	0.24 471	0.62 608	0.23 496	0.07 150	0.06 277	0.10 480	0.10 516	0.08 305	0.10 497

MSMDNet	0.23 447	0.13 391	0.48 519	0.20 266	0.13 381	0.28 470	0.16 249	0.46 512	0.46 594	0.29 421	0.36 469	0.37 537	0.24 471	0.28 391	0.20 426	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.11 521	0.09 437

ccs_rob	0.23 447	0.13 391	0.47 508	0.20 266	0.13 381	0.26 439	0.17 301	0.44 488	0.44 564	0.29 421	0.37 478	0.38 545	0.23 453	0.29 411	0.21 453	0.09 436	0.06 277	0.11 539	0.08 356	0.11 521	0.09 437

DISCO	0.32 594	0.13 391	0.51 546	0.25 564	0.16 530	0.48 661	0.25 582	0.50 556	0.57 663	0.37 570	0.45 582	0.62 682	0.36 617	0.64 617	0.49 654	0.09 436	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.12 562	0.11 538

SE	0.16 254	0.14 445	0.19 127	0.21 330	0.11 215	0.23 372	0.16 249	0.28 257	0.20 206	0.20 298	0.27 351	0.15 235	0.17 353	0.15 91	0.14 244	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.11 521	0.08 362

HLF11	0.19 351	0.14 445	0.54 560	0.15 7	0.12 296	0.21 314	0.12 47	0.37 403	0.24 292	0.20 298	0.29 373	0.18 283	0.18 384	0.37 478	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.08 305	0.09 437

TestStereo_HL2	0.18 302	0.14 445	0.34 336	0.17 59	0.11 215	0.20 280	0.15 195	0.33 335	0.29 369	0.22 322	0.29 373	0.19 303	0.17 353	0.39 489	0.18 369	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.08 305	0.08 362

GGDA	0.18 302	0.14 445	0.33 324	0.17 59	0.10 151	0.20 280	0.16 249	0.33 335	0.31 400	0.22 322	0.28 359	0.19 303	0.16 321	0.38 484	0.17 340	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.06 175	0.08 305	0.08 362

Hybrid-DGEV-03	0.20 372	0.14 445	0.31 297	0.22 404	0.12 296	0.26 439	0.16 249	0.31 307	0.27 331	0.32 493	0.58 652	0.23 367	0.15 296	0.23 289	0.17 340	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.07 269	0.08 305	0.06 172

Select-FE	0.23 447	0.14 445	0.78 645	0.22 404	0.18 577	0.22 347	0.13 98	0.43 480	0.26 320	0.28 392	0.33 437	0.39 557	0.29 555	0.27 376	0.19 403	0.08 329	0.07 420	0.08 294	0.13 625	0.08 305	0.12 562

SCV	0.14 199	0.14 445	0.24 203	0.21 330	0.11 215	0.15 78	0.16 249	0.31 307	0.18 154	0.11 86	0.15 174	0.13 179	0.10 101	0.23 289	0.11 64	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.06 172

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 156	0.14 445	0.19 127	0.26 599	0.09 74	0.15 78	0.13 98	0.22 127	0.18 154	0.12 121	0.11 73	0.10 74	0.13 238	0.21 259	0.12 142	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.05 44

AIO-test1	0.19 351	0.14 445	0.41 445	0.27 627	0.15 497	0.21 314	0.16 249	0.39 423	0.36 466	0.17 262	0.26 342	0.18 283	0.13 238	0.28 391	0.14 244	0.07 150	0.06 277	0.10 480	0.11 557	0.06 121	0.09 437

rvit_0105_6	0.19 351	0.14 445	0.34 336	0.23 465	0.14 433	0.18 201	0.20 454	0.29 274	0.37 477	0.18 281	0.22 293	0.23 367	0.17 353	0.26 356	0.17 340	0.15 640	0.13 644	0.13 600	0.11 557	0.11 521	0.08 362

UGAM	0.26 525	0.14 445	0.45 492	0.25 564	0.12 296	0.23 372	0.25 582	0.32 319	0.41 532	0.31 471	0.42 544	0.41 579	0.22 439	0.92 703	0.22 475	0.08 329	0.06 277	0.14 627	0.12 596	0.10 470	0.07 274

rvit_stereo_0081_aga	0.16 254	0.14 445	0.28 256	0.21 330	0.13 381	0.19 237	0.17 301	0.23 152	0.24 292	0.17 262	0.21 279	0.19 303	0.13 238	0.19 208	0.14 244	0.11 539	0.08 512	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.07 274

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 506	0.14 445	0.95 688	0.21 330	0.27 686	0.20 280	0.19 401	0.48 535	0.25 308	0.26 369	0.55 640	0.34 510	0.18 384	0.25 336	0.17 340	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.12 596	0.12 562	0.12 562

rvit_stereo_ft	0.17 276	0.14 445	0.30 281	0.25 564	0.14 433	0.17 173	0.21 485	0.28 257	0.26 320	0.16 242	0.19 247	0.20 319	0.16 321	0.22 279	0.17 340	0.11 539	0.07 420	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.07 274

ACVNet-DCA	0.18 302	0.14 445	0.38 396	0.23 465	0.11 215	0.31 527	0.19 401	0.41 452	0.27 331	0.17 262	0.19 247	0.13 179	0.18 384	0.28 391	0.11 64	0.08 329	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.09 394	0.09 437

xx1	0.20 372	0.14 445	0.38 396	0.23 465	0.11 215	0.31 527	0.19 401	0.35 372	0.47 599	0.17 262	0.19 247	0.28 443	0.24 471	0.28 391	0.11 64	0.08 329	0.05 46	0.10 480	0.09 468	0.09 394	0.09 437

1test111	0.19 351	0.14 445	0.38 396	0.23 465	0.11 215	0.31 527	0.19 401	0.41 452	0.27 331	0.17 262	0.19 247	0.13 179	0.18 384	0.34 455	0.22 475	0.08 329	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.09 394	0.09 437

cc1	0.18 302	0.14 445	0.38 396	0.23 465	0.11 215	0.31 527	0.19 401	0.35 372	0.47 599	0.17 262	0.19 247	0.13 179	0.18 384	0.28 391	0.11 64	0.08 329	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.08 305	0.08 362

tt1	0.18 302	0.14 445	0.35 347	0.23 465	0.11 215	0.30 511	0.19 401	0.35 372	0.44 564	0.17 262	0.19 247	0.13 179	0.16 321	0.27 376	0.11 64	0.08 329	0.05 46	0.08 294	0.06 175	0.08 305	0.08 362

GCAP-Stereo	0.14 199	0.14 445	0.33 324	0.20 266	0.09 74	0.21 314	0.10 12	0.26 218	0.20 206	0.18 281	0.19 247	0.15 235	0.13 238	0.17 145	0.13 205	0.07 150	0.06 277	0.07 181	0.05 81	0.06 121	0.06 172

CRFU-Net	0.28 557	0.14 445	0.45 492	0.25 564	0.15 497	0.45 646	0.23 542	0.50 556	0.30 386	0.43 636	0.41 527	0.48 624	0.46 669	0.43 506	0.29 557	0.11 539	0.10 586	0.09 396	0.08 356	0.10 470	0.10 497

hknet	0.25 506	0.14 445	0.40 420	0.25 564	0.15 497	0.35 581	0.21 485	0.56 641	0.37 477	0.34 528	0.35 459	0.43 592	0.27 523	0.37 478	0.21 453	0.09 436	0.07 420	0.11 539	0.10 516	0.09 394	0.09 437

GMOStereo	0.18 302	0.14 445	0.30 281	0.22 404	0.12 296	0.20 280	0.27 603	0.26 218	0.28 350	0.31 471	0.32 414	0.26 416	0.17 353	0.15 91	0.12 142	0.07 150	0.07 420	0.10 480	0.08 356	0.08 305	0.05 44

error version	0.18 302	0.14 445	0.30 281	0.22 404	0.12 296	0.20 280	0.27 603	0.26 218	0.28 350	0.31 471	0.32 414	0.26 416	0.17 353	0.15 91	0.12 142	0.07 150	0.07 420	0.10 480	0.08 356	0.08 305	0.05 44

test-v	0.18 302	0.14 445	0.30 281	0.22 404	0.12 296	0.20 280	0.27 603	0.26 218	0.28 350	0.31 471	0.32 414	0.26 416	0.17 353	0.15 91	0.12 142	0.07 150	0.07 420	0.10 480	0.08 356	0.08 305	0.05 44

GwcNet-ADL	0.22 429	0.14 445	0.58 582	0.24 523	0.13 381	0.22 347	0.23 542	0.49 545	0.40 520	0.27 379	0.29 373	0.30 471	0.20 411	0.26 356	0.23 496	0.09 436	0.07 420	0.07 181	0.07 269	0.09 394	0.09 437

OMP-Stereo	0.23 447	0.14 445	0.35 347	0.29 653	0.13 381	0.21 314	0.16 249	0.37 403	0.33 426	0.34 528	0.30 389	0.34 510	0.19 400	0.70 638	0.24 509	0.07 150	0.06 277	0.09 396	0.07 269	0.07 213	0.06 172

test-2	0.18 302	0.14 445	0.30 281	0.22 404	0.12 296	0.20 280	0.27 603	0.26 218	0.28 350	0.31 471	0.32 414	0.26 416	0.17 353	0.15 91	0.12 142	0.07 150	0.07 420	0.10 480	0.08 356	0.08 305	0.05 44

raft+_RVC	0.18 302	0.14 445	0.32 307	0.21 330	0.15 497	0.21 314	0.16 249	0.38 411	0.34 436	0.21 312	0.28 359	0.20 319	0.15 296	0.24 305	0.19 403	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.08 362

sCroCo_RVC	0.18 302	0.14 445	0.49 525	0.27 627	0.18 577	0.22 347	0.17 301	0.27 234	0.23 274	0.14 190	0.22 293	0.17 270	0.14 276	0.21 259	0.15 280	0.10 491	0.11 612	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.09 437

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 276	0.14 445	0.32 307	0.20 266	0.09 74	0.19 237	0.17 301	0.32 319	0.30 386	0.25 356	0.33 437	0.20 319	0.17 353	0.19 208	0.15 280	0.06 53	0.05 46	0.07 181	0.07 269	0.07 213	0.05 44

MMNet	0.27 536	0.14 445	0.49 525	0.24 523	0.17 555	0.47 655	0.22 515	0.45 501	0.51 632	0.39 601	0.41 527	0.36 529	0.33 598	0.39 489	0.34 591	0.08 329	0.07 420	0.09 396	0.09 468	0.10 470	0.08 362

delet	0.27 536	0.14 445	0.40 420	0.23 465	0.19 604	0.41 622	0.29 626	0.49 545	0.48 611	0.33 508	0.41 527	0.37 537	0.30 570	0.48 524	0.34 591	0.09 436	0.09 551	0.11 539	0.12 596	0.08 305	0.08 362

UNet	0.28 557	0.14 445	0.69 626	0.23 465	0.20 623	0.44 640	0.22 515	0.50 556	0.40 520	0.34 528	0.39 507	0.43 592	0.33 598	0.40 498	0.31 573	0.09 436	0.07 420	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.08 362

HGLStereo	0.27 536	0.14 445	0.46 500	0.24 523	0.21 631	0.33 552	0.23 542	0.50 556	0.42 540	0.35 545	0.48 605	0.41 579	0.33 598	0.45 513	0.33 586	0.11 539	0.10 586	0.09 396	0.09 468	0.10 470	0.12 562

GANet-RSSM	0.24 478	0.14 445	0.36 367	0.21 330	0.14 433	0.27 450	0.21 485	0.45 501	0.33 426	0.29 421	0.39 507	0.39 557	0.28 540	0.58 583	0.23 496	0.11 539	0.07 420	0.09 396	0.09 468	0.10 470	0.09 437

DMCA	0.22 429	0.14 445	0.36 367	0.22 404	0.14 433	0.27 450	0.20 454	0.43 480	0.38 492	0.31 471	0.32 414	0.33 500	0.24 471	0.24 305	0.28 545	0.11 539	0.08 512	0.10 480	0.08 356	0.10 470	0.11 538

RASNet	0.28 557	0.14 445	0.44 479	0.22 404	0.18 577	0.32 541	0.19 401	0.48 535	0.38 492	0.29 421	0.43 558	0.47 618	0.37 626	0.79 675	0.36 601	0.09 436	0.07 420	0.07 181	0.09 468	0.07 213	0.07 274

MDST_ROB	0.48 679	0.14 445	0.95 688	0.30 665	0.21 631	1.33 748	0.32 650	0.77 722	0.56 660	1.06 737	0.71 687	0.49 630	0.35 613	1.26 737	0.38 606	0.13 600	0.11 612	0.16 655	0.13 625	0.12 562	0.12 562

ManiGeoR	0.18 302	0.15 484	0.55 567	0.15 7	0.11 215	0.21 314	0.14 136	0.39 423	0.27 331	0.19 289	0.24 318	0.18 283	0.15 296	0.35 466	0.19 403	0.08 329	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.08 362

HLf10	0.18 302	0.15 484	0.55 567	0.15 7	0.11 215	0.21 314	0.14 136	0.39 423	0.27 331	0.19 289	0.24 318	0.18 283	0.15 296	0.35 466	0.19 403	0.08 329	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.08 362

quiztm	0.15 237	0.15 484	0.25 217	0.22 404	0.14 433	0.17 173	0.17 301	0.33 335	0.21 228	0.18 281	0.21 279	0.14 213	0.10 101	0.17 145	0.14 244	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.05 81	0.08 305	0.05 44

Hybrid-DGEV-2	0.21 393	0.15 484	0.34 336	0.24 523	0.13 381	0.28 470	0.14 136	0.48 535	0.44 564	0.27 379	0.24 318	0.25 394	0.25 493	0.28 391	0.19 403	0.07 150	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.07 213	0.07 274

G2L-ROB	0.23 447	0.15 484	0.41 445	0.19 181	0.12 296	0.27 450	0.21 485	0.47 522	0.33 426	0.34 528	0.31 404	0.41 579	0.22 439	0.49 529	0.26 533	0.09 436	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.10 497

FACV-RUCA	0.21 393	0.15 484	0.32 307	0.23 465	0.23 661	0.26 439	0.19 401	0.39 423	0.34 436	0.25 356	0.32 414	0.21 333	0.24 471	0.24 305	0.19 403	0.10 491	0.07 420	0.15 643	0.08 356	0.16 621	0.13 582

DDVS	0.25 506	0.15 484	0.39 412	0.24 523	0.17 555	0.34 566	0.21 485	0.41 452	0.30 386	0.33 508	0.41 527	0.48 624	0.21 421	0.52 544	0.27 539	0.11 539	0.09 551	0.11 539	0.09 468	0.13 580	0.14 606

rvit_0105_5	0.21 393	0.15 484	0.38 396	0.23 465	0.13 381	0.22 347	0.24 564	0.36 391	0.39 502	0.21 312	0.23 304	0.26 416	0.19 400	0.26 356	0.19 403	0.15 640	0.13 644	0.12 578	0.12 596	0.10 470	0.09 437

rvit_0105_4	0.20 372	0.15 484	0.38 396	0.23 465	0.14 433	0.20 280	0.22 515	0.33 335	0.39 502	0.19 289	0.24 318	0.25 394	0.19 400	0.27 376	0.17 340	0.16 656	0.13 644	0.13 600	0.11 557	0.11 521	0.08 362

ITSA-stereo	0.25 506	0.15 484	0.33 324	0.23 465	0.11 215	0.27 450	0.18 352	0.56 641	0.59 668	0.31 471	0.32 414	0.33 500	0.28 540	0.49 529	0.30 565	0.11 539	0.08 512	0.11 539	0.10 516	0.11 521	0.13 582

test_sample7	0.25 506	0.15 484	0.35 347	0.20 266	0.14 433	0.28 470	0.21 485	0.51 574	0.38 492	0.37 570	0.34 448	0.37 537	0.30 570	0.39 489	0.23 496	0.14 625	0.09 551	0.13 600	0.12 596	0.13 580	0.12 562

MyStereo8	0.22 429	0.15 484	0.63 604	0.21 330	0.17 555	0.31 527	0.16 249	0.36 391	0.32 412	0.28 392	0.36 469	0.25 394	0.18 384	0.25 336	0.28 545	0.08 329	0.07 420	0.08 294	0.07 269	0.10 470	0.12 562

CASS	0.21 393	0.15 484	0.32 307	0.26 599	0.11 215	0.28 470	0.19 401	0.39 423	0.30 386	0.32 493	0.34 448	0.25 394	0.24 471	0.25 336	0.20 426	0.13 600	0.08 512	0.11 539	0.09 468	0.11 521	0.11 538
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 237	0.15 484	0.28 256	0.25 564	0.18 577	0.11 21	0.19 401	0.28 257	0.21 228	0.13 159	0.16 195	0.15 235	0.12 186	0.17 145	0.14 244	0.07 150	0.07 420	0.08 294	0.06 175	0.08 305	0.07 274

NINENet	0.25 506	0.15 484	0.37 376	0.23 465	0.16 530	0.43 638	0.17 301	0.60 675	0.46 594	0.32 493	0.37 478	0.32 491	0.20 411	0.42 504	0.21 453	0.10 491	0.10 586	0.12 578	0.08 356	0.11 521	0.10 497

Sa-1000	0.22 429	0.15 484	0.35 347	0.23 465	0.13 381	0.28 470	0.23 542	0.47 522	0.39 502	0.30 453	0.50 611	0.26 416	0.19 400	0.33 448	0.16 307	0.07 150	0.06 277	0.10 480	0.11 557	0.08 305	0.06 172

CSP-Net	0.27 536	0.15 484	0.30 281	0.21 330	0.14 433	0.44 640	0.24 564	0.50 556	0.40 520	0.41 620	0.43 558	0.42 588	0.26 504	0.66 628	0.28 545	0.12 579	0.08 512	0.08 294	0.08 356	0.10 470	0.09 437

IPLG	0.21 393	0.15 484	0.53 557	0.21 330	0.12 296	0.28 470	0.17 301	0.42 466	0.30 386	0.33 508	0.32 414	0.15 235	0.17 353	0.50 533	0.21 453	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.06 172

MIPNet	0.21 393	0.15 484	0.52 553	0.21 330	0.12 296	0.27 450	0.20 454	0.45 501	0.37 477	0.30 453	0.23 304	0.19 303	0.24 471	0.27 376	0.19 403	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.07 213	0.06 172

PSMNet-ADL	0.25 506	0.15 484	0.32 307	0.26 599	0.14 433	0.31 527	0.22 515	0.44 488	0.36 466	0.27 379	0.33 437	0.41 579	0.28 540	0.61 600	0.29 557	0.11 539	0.09 551	0.09 396	0.11 557	0.10 470	0.10 497

rafts_anoy	0.18 302	0.15 484	0.35 347	0.22 404	0.14 433	0.19 237	0.17 301	0.32 319	0.30 386	0.23 331	0.25 330	0.20 319	0.16 321	0.22 279	0.19 403	0.08 329	0.07 420	0.10 480	0.12 596	0.09 394	0.08 362

pcwnet_v2	0.32 594	0.15 484	1.26 721	0.23 465	0.18 577	0.32 541	0.18 352	0.59 666	0.60 673	0.36 562	0.45 582	0.35 524	0.29 555	0.36 475	0.25 519	0.14 625	0.11 612	0.12 578	0.11 557	0.14 598	0.15 619

RALCasStereoNet	0.18 302	0.15 484	0.33 324	0.21 330	0.14 433	0.21 314	0.18 352	0.31 307	0.25 308	0.21 312	0.29 373	0.22 345	0.15 296	0.27 376	0.17 340	0.08 329	0.10 586	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.09 437

ADLNet	0.28 557	0.15 484	0.42 455	0.23 465	0.19 604	0.34 566	0.23 542	0.53 605	0.43 548	0.42 630	0.41 527	0.44 603	0.27 523	0.55 561	0.35 595	0.11 539	0.08 512	0.11 539	0.11 557	0.11 521	0.12 562

AFF-stereo	0.18 302	0.15 484	0.32 307	0.21 330	0.10 151	0.18 201	0.18 352	0.33 335	0.27 331	0.25 356	0.37 478	0.25 394	0.17 353	0.24 305	0.15 280	0.06 53	0.05 46	0.08 294	0.08 356	0.07 213	0.05 44

cf-r	0.24 478	0.15 484	0.44 479	0.21 330	0.14 433	0.27 450	0.22 515	0.42 466	0.40 520	0.30 453	0.42 544	0.42 588	0.26 504	0.43 506	0.25 519	0.11 539	0.06 277	0.08 294	0.10 516	0.08 305	0.08 362

PSMNet-RSSM	0.24 478	0.15 484	0.36 367	0.21 330	0.14 433	0.25 415	0.20 454	0.48 535	0.37 477	0.30 453	0.44 569	0.38 545	0.26 504	0.52 544	0.22 475	0.12 579	0.07 420	0.11 539	0.13 625	0.10 470	0.09 437

CFNet-ft	0.24 478	0.15 484	0.35 347	0.18 116	0.15 497	0.30 511	0.21 485	0.39 423	0.36 466	0.28 392	0.40 518	0.43 592	0.25 493	0.47 520	0.24 509	0.12 579	0.07 420	0.12 578	0.11 557	0.12 562	0.09 437

CFNet_RVC	0.24 478	0.15 484	0.35 347	0.18 116	0.15 497	0.30 511	0.21 485	0.39 423	0.36 466	0.28 392	0.40 518	0.43 592	0.25 493	0.47 520	0.24 509	0.12 579	0.07 420	0.12 578	0.11 557	0.12 562	0.09 437

HLf8	0.19 351	0.16 513	0.55 567	0.15 7	0.12 296	0.24 395	0.14 136	0.40 437	0.31 400	0.20 298	0.26 342	0.18 283	0.15 296	0.35 466	0.17 340	0.10 491	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.09 437

G2L-Stereo_test	0.24 478	0.16 513	0.38 396	0.19 181	0.13 381	0.27 450	0.24 564	0.49 545	0.38 492	0.37 570	0.37 478	0.40 572	0.24 471	0.52 544	0.28 545	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.06 175	0.09 394	0.08 362

coex_refinement	0.26 525	0.16 513	0.36 367	0.23 465	0.15 497	0.31 527	0.20 454	0.49 545	0.42 540	0.35 545	0.42 544	0.45 608	0.27 523	0.55 561	0.33 586	0.10 491	0.06 277	0.07 181	0.07 269	0.10 470	0.10 497

G2L-Stereo	0.25 506	0.16 513	0.47 508	0.22 404	0.14 433	0.25 415	0.18 352	0.46 512	0.35 453	0.33 508	0.37 478	0.40 572	0.22 439	0.60 593	0.30 565	0.10 491	0.09 551	0.10 480	0.08 356	0.09 394	0.09 437

4D-IteraStereo	0.17 276	0.16 513	0.50 536	0.21 330	0.14 433	0.19 237	0.17 301	0.28 257	0.28 350	0.23 331	0.20 264	0.20 319	0.11 147	0.19 208	0.14 244	0.06 53	0.04 2	0.10 480	0.08 356	0.08 305	0.06 172

CBFPSM	0.27 536	0.16 513	0.67 620	0.20 266	0.14 433	0.38 603	0.25 582	0.40 437	0.36 466	0.33 508	0.36 469	0.56 663	0.38 630	0.32 441	0.38 606	0.08 329	0.08 512	0.07 181	0.08 356	0.09 394	0.11 538

ToySt	0.24 478	0.16 513	0.48 519	0.21 330	0.13 381	0.29 492	0.29 626	0.39 423	0.39 502	0.27 379	0.35 459	0.39 557	0.31 587	0.31 434	0.29 557	0.08 329	0.09 551	0.10 480	0.11 557	0.11 521	0.10 497

ssnet_v2	0.28 557	0.16 513	0.44 479	0.22 404	0.15 497	0.40 618	0.30 637	0.57 651	0.46 594	0.38 585	0.36 469	0.47 618	0.29 555	0.38 484	0.39 614	0.13 600	0.11 612	0.11 539	0.11 557	0.11 521	0.11 538

TestStereo1	0.21 393	0.16 513	0.32 307	0.26 599	0.13 381	0.26 439	0.27 603	0.40 437	0.36 466	0.29 421	0.39 507	0.22 345	0.21 421	0.33 448	0.17 340	0.07 150	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.07 274

RAFT_CTSACE	0.21 393	0.16 513	0.41 445	0.25 564	0.15 497	0.22 347	0.24 564	0.32 319	0.28 350	0.33 508	0.51 617	0.29 454	0.17 353	0.32 441	0.13 205	0.06 53	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.06 172

SA-5K	0.21 393	0.16 513	0.32 307	0.26 599	0.13 381	0.26 439	0.27 603	0.40 437	0.36 466	0.29 421	0.39 507	0.22 345	0.21 421	0.33 448	0.17 340	0.07 150	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.08 305	0.07 274

SA	0.22 429	0.16 513	0.36 367	0.23 465	0.13 381	0.24 395	0.23 542	0.45 501	0.40 520	0.27 379	0.44 569	0.23 367	0.23 453	0.33 448	0.17 340	0.07 150	0.06 277	0.10 480	0.11 557	0.08 305	0.06 172

AACVNet	0.26 525	0.16 513	0.37 376	0.22 404	0.14 433	0.29 492	0.19 401	0.41 452	0.31 400	0.38 585	0.42 544	0.43 592	0.28 540	0.73 650	0.25 519	0.11 539	0.08 512	0.11 539	0.09 468	0.13 580	0.11 538

psm_up	0.29 570	0.16 513	0.41 445	0.26 599	0.17 555	0.32 541	0.26 596	0.55 625	0.43 548	0.36 562	0.40 518	0.45 608	0.37 626	0.58 583	0.30 565	0.11 539	0.12 632	0.13 600	0.12 596	0.10 470	0.10 497

UCFNet_RVC	0.24 478	0.16 513	0.34 336	0.18 116	0.15 497	0.33 552	0.16 249	0.46 512	0.35 453	0.29 421	0.35 459	0.39 557	0.25 493	0.34 455	0.22 475	0.13 600	0.08 512	0.13 600	0.14 640	0.13 580	0.12 562

AdaStereo	0.24 478	0.16 513	0.37 376	0.24 523	0.12 296	0.32 541	0.17 301	0.54 615	0.42 540	0.33 508	0.38 493	0.35 524	0.21 421	0.30 427	0.22 475	0.14 625	0.06 277	0.13 600	0.08 356	0.11 521	0.08 362
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	0.31 585	0.16 513	0.54 560	0.24 523	0.22 648	0.42 629	0.28 619	0.58 660	0.56 660	0.28 392	0.38 493	0.40 572	0.30 570	0.71 642	0.28 545	0.13 600	0.08 512	0.13 600	0.10 516	0.19 661	0.16 629

MLCV	0.22 429	0.16 513	0.44 479	0.21 330	0.08 41	0.29 492	0.19 401	0.38 411	0.37 477	0.38 585	0.44 569	0.31 481	0.21 421	0.41 500	0.24 509	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.07 213	0.06 172

HSM	0.28 557	0.16 513	0.35 347	0.20 266	0.15 497	0.33 552	0.19 401	0.53 605	0.37 477	0.36 562	0.38 493	0.67 698	0.31 587	0.89 698	0.23 496	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.08 305	0.08 362

DLCB_ROB	0.28 557	0.16 513	0.34 336	0.27 627	0.16 530	0.38 603	0.25 582	0.48 535	0.43 548	0.46 651	0.46 592	0.51 642	0.33 598	0.53 551	0.33 586	0.10 491	0.10 586	0.11 539	0.11 557	0.10 470	0.09 437

TestStereo_HLe17	0.19 351	0.17 533	0.64 612	0.16 26	0.11 215	0.21 314	0.17 301	0.40 437	0.30 386	0.19 289	0.25 330	0.17 270	0.15 296	0.38 484	0.17 340	0.08 329	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.07 274

rvit_0105_3	0.23 447	0.17 533	0.40 420	0.25 564	0.15 497	0.24 395	0.28 619	0.38 411	0.41 532	0.25 356	0.25 330	0.28 443	0.21 421	0.28 391	0.20 426	0.15 640	0.13 644	0.14 627	0.15 650	0.10 470	0.09 437

rvit_stereo_0075_2	0.24 478	0.17 533	0.50 536	0.26 599	0.22 648	0.22 347	0.15 195	0.40 437	0.35 453	0.27 379	0.37 478	0.29 454	0.20 411	0.28 391	0.19 403	0.17 668	0.12 632	0.19 679	0.12 596	0.13 580	0.13 582

raft_robust	0.22 429	0.17 533	0.30 281	0.22 404	0.12 296	0.23 372	0.22 515	0.49 545	0.48 611	0.32 493	0.32 414	0.26 416	0.23 453	0.53 551	0.15 280	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.10 516	0.08 305	0.06 172

ADLNet2	0.30 578	0.17 533	0.72 637	0.23 465	0.17 555	0.36 588	0.24 564	0.52 593	0.51 632	0.32 493	0.38 493	0.45 608	0.30 570	0.69 635	0.35 595	0.10 491	0.08 512	0.09 396	0.09 468	0.12 562	0.10 497

TRStereo	0.19 351	0.17 533	0.47 508	0.23 465	0.19 604	0.19 237	0.16 249	0.52 593	0.28 350	0.20 298	0.19 247	0.21 333	0.13 238	0.24 305	0.13 205	0.09 436	0.06 277	0.09 396	0.11 557	0.06 121	0.06 172

RAFT	0.21 393	0.17 533	0.32 307	0.24 523	0.12 296	0.25 415	0.27 603	0.35 372	0.28 350	0.33 508	0.33 437	0.38 545	0.22 439	0.29 411	0.17 340	0.08 329	0.08 512	0.11 539	0.10 516	0.10 470	0.06 172

111	0.20 372	0.17 533	0.40 420	0.18 116	0.09 74	0.24 395	0.17 301	0.41 452	0.45 576	0.23 331	0.29 373	0.29 454	0.21 421	0.24 305	0.18 369	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.07 213	0.08 362

hitnet-ft	0.29 570	0.17 533	0.40 420	0.19 181	0.14 433	0.39 612	0.23 542	0.44 488	0.41 532	0.36 562	0.46 592	0.53 653	0.34 607	0.76 665	0.32 579	0.14 625	0.10 586	0.13 600	0.10 516	0.15 613	0.13 582

GwcNet-RSSM	0.26 525	0.17 533	0.46 500	0.21 330	0.13 381	0.28 470	0.23 542	0.44 488	0.42 540	0.31 471	0.45 582	0.40 572	0.26 504	0.55 561	0.28 545	0.11 539	0.07 420	0.09 396	0.10 516	0.09 394	0.08 362

stereogan	0.37 633	0.17 533	0.65 614	0.27 627	0.22 648	0.62 696	0.26 596	0.59 666	0.63 683	0.43 636	0.60 660	0.67 698	0.42 655	0.68 633	0.35 595	0.13 600	0.14 655	0.14 627	0.12 596	0.19 661	0.17 642

HITNet	0.20 372	0.17 533	0.43 469	0.19 181	0.08 41	0.27 450	0.14 136	0.42 466	0.30 386	0.29 421	0.32 414	0.27 427	0.21 421	0.28 391	0.25 519	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.09 394	0.06 172
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
StereoDRNet-Refined	0.27 536	0.17 533	0.35 347	0.25 564	0.14 433	0.37 595	0.21 485	0.47 522	0.41 532	0.44 643	0.51 617	0.41 579	0.28 540	0.45 513	0.37 602	0.09 436	0.06 277	0.11 539	0.11 557	0.10 470	0.10 497
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 604	0.17 533	0.61 593	0.27 627	0.19 604	0.46 648	0.29 626	0.65 696	0.51 632	0.47 658	0.46 592	0.44 603	0.34 607	0.62 608	0.41 630	0.12 579	0.08 512	0.13 600	0.12 596	0.12 562	0.10 497

SGM-Forest	0.36 623	0.17 533	0.47 508	0.23 465	0.16 530	0.45 646	0.41 695	0.55 625	0.48 611	0.52 677	0.60 660	0.52 648	0.41 646	0.85 690	0.50 660	0.17 668	0.17 687	0.17 661	0.15 650	0.15 613	0.15 619
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 237	0.18 548	0.40 420	0.27 627	0.26 682	0.46 648	0.12 47	0.24 174	0.19 174	0.09 22	0.11 73	0.08 6	0.07 4	0.14 41	0.11 64	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

ACV-stereo	0.29 570	0.18 548	0.79 652	0.23 465	0.16 530	0.47 655	0.19 401	0.36 391	0.34 436	0.29 421	0.33 437	0.67 698	0.42 655	0.54 558	0.30 565	0.10 491	0.09 551	0.09 396	0.09 468	0.10 470	0.11 538

DispNO	0.27 536	0.18 548	0.62 601	0.23 465	0.17 555	0.25 415	0.22 515	0.45 501	0.41 532	0.32 493	0.39 507	0.38 545	0.27 523	0.77 671	0.27 539	0.09 436	0.07 420	0.10 480	0.10 516	0.08 305	0.08 362

StereoVision	0.22 429	0.18 548	0.37 376	0.27 627	0.17 555	0.23 372	0.22 515	0.38 411	0.31 400	0.20 298	0.51 617	0.22 345	0.16 321	0.28 391	0.18 369	0.11 539	0.12 632	0.13 600	0.13 625	0.10 470	0.07 274

LL-Strereo2	0.18 302	0.18 548	0.39 412	0.22 404	0.12 296	0.24 395	0.13 98	0.31 307	0.23 274	0.24 346	0.20 264	0.24 382	0.12 186	0.26 356	0.15 280	0.06 53	0.06 277	0.12 578	0.09 468	0.08 305	0.07 274

iinet-f	0.30 578	0.18 548	1.03 699	0.20 266	0.15 497	0.44 640	0.22 515	0.45 501	0.37 477	0.35 545	0.44 569	0.41 579	0.34 607	0.34 455	0.40 621	0.10 491	0.09 551	0.08 294	0.08 356	0.13 580	0.11 538

RAFT+CT+SA	0.21 393	0.18 548	0.33 324	0.25 564	0.18 577	0.23 372	0.29 626	0.40 437	0.36 466	0.24 346	0.38 493	0.18 283	0.16 321	0.32 441	0.16 307	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.12 596	0.09 394	0.09 437

iRaft-Stereo_5w	0.23 447	0.18 548	0.44 479	0.22 404	0.13 381	0.19 237	0.19 401	0.37 403	0.32 412	0.28 392	0.37 478	0.34 510	0.23 453	0.65 624	0.27 539	0.06 53	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.09 394	0.08 362

LMCR-Stereo	0.26 525	0.18 548	0.49 525	0.28 650	0.14 433	0.36 588	0.23 542	0.54 615	0.34 436	0.39 601	0.40 518	0.29 454	0.29 555	0.37 478	0.27 539	0.11 539	0.07 420	0.09 396	0.07 269	0.13 580	0.09 437

Anonymous3	0.23 447	0.18 548	0.63 604	0.27 627	0.18 577	0.41 622	0.23 542	0.43 480	0.35 453	0.23 331	0.27 351	0.20 319	0.18 384	0.27 376	0.18 369	0.12 579	0.11 612	0.10 480	0.10 516	0.11 521	0.12 562

XX-TBD	0.15 237	0.18 548	0.28 256	0.22 404	0.10 151	0.22 347	0.15 195	0.22 127	0.27 331	0.22 322	0.26 342	0.14 213	0.12 186	0.16 126	0.13 205	0.08 329	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.07 213	0.06 172

RALAANet	0.19 351	0.18 548	0.37 376	0.23 465	0.14 433	0.23 372	0.13 98	0.37 403	0.29 369	0.28 392	0.26 342	0.25 394	0.15 296	0.26 356	0.18 369	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.08 356	0.09 394	0.06 172

FAT-Stereo	0.36 623	0.18 548	0.73 641	0.26 599	0.18 577	0.33 552	0.29 626	0.60 675	0.59 668	0.46 651	0.60 660	0.60 676	0.50 681	0.61 600	0.34 591	0.13 600	0.14 655	0.13 600	0.12 596	0.14 598	0.18 655

BEATNet_4x	0.22 429	0.18 548	0.47 508	0.22 404	0.10 151	0.28 470	0.14 136	0.46 512	0.32 412	0.31 471	0.34 448	0.31 481	0.25 493	0.31 434	0.29 557	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.06 175	0.10 470	0.08 362

RYNet	0.37 633	0.18 548	0.59 588	0.25 564	0.28 692	0.61 694	0.32 650	0.59 666	0.59 668	0.41 620	0.38 493	0.57 668	0.39 637	0.87 693	0.53 666	0.11 539	0.08 512	0.12 578	0.11 557	0.18 652	0.18 655

iResNet	0.24 478	0.18 548	0.61 593	0.25 564	0.11 215	0.29 492	0.21 485	0.42 466	0.43 548	0.33 508	0.43 558	0.27 427	0.22 439	0.34 455	0.26 533	0.07 150	0.05 46	0.07 181	0.06 175	0.08 305	0.07 274

CBMV_ROB	0.33 604	0.18 548	0.53 557	0.21 330	0.14 433	0.33 552	0.20 454	0.51 574	0.45 576	0.51 670	0.55 640	0.45 608	0.42 655	0.71 642	0.32 579	0.18 679	0.19 700	0.23 693	0.21 689	0.14 598	0.15 619

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 199	0.19 565	0.70 632	0.17 59	0.12 296	0.13 35	0.14 136	0.24 174	0.17 131	0.10 56	0.12 98	0.10 74	0.10 101	0.13 18	0.10 18	0.05 9	0.05 46	0.06 59	0.07 269	0.05 7	0.07 274

rvit_105_1	0.27 536	0.19 565	0.46 500	0.27 627	0.19 604	0.30 511	0.35 668	0.44 488	0.51 632	0.31 471	0.31 404	0.31 481	0.26 504	0.35 466	0.25 519	0.15 640	0.14 655	0.15 643	0.17 672	0.11 521	0.10 497

DualNet (step1)	0.28 557	0.19 565	0.50 536	0.18 116	0.16 530	0.34 566	0.20 454	0.51 574	0.38 492	0.37 570	0.34 448	0.37 537	0.30 570	0.39 489	0.23 496	0.23 697	0.09 551	0.28 709	0.24 703	0.18 652	0.16 629

test_sample9	0.42 657	0.19 565	0.50 536	0.18 116	0.16 530	0.34 566	0.20 454	0.51 574	0.38 492	0.37 570	0.34 448	0.37 537	0.30 570	0.66 628	0.91 712	0.23 697	1.82 777	0.28 709	0.24 703	0.18 652	0.16 629

test_sample8	0.49 682	0.19 565	0.50 536	0.18 116	0.16 530	0.34 566	0.20 454	0.55 625	0.34 436	0.62 696	0.38 493	1.15 731	0.67 711	0.66 628	0.91 712	0.23 697	1.82 777	0.28 709	0.24 703	0.18 652	0.16 629

test_5	0.23 447	0.19 565	0.38 396	0.26 599	0.18 577	0.25 415	0.29 626	0.40 437	0.37 477	0.29 421	0.40 518	0.25 394	0.22 439	0.34 455	0.18 369	0.07 150	0.05 46	0.09 396	0.09 468	0.10 470	0.10 497

AASNet	0.27 536	0.19 565	0.49 525	0.26 599	0.17 555	0.34 566	0.20 454	0.62 687	0.48 611	0.35 545	0.40 518	0.32 491	0.25 493	0.28 391	0.34 591	0.11 539	0.09 551	0.10 480	0.08 356	0.13 580	0.11 538

AnonymousM	0.17 276	0.19 565	0.24 203	0.18 116	0.10 151	0.18 201	0.17 301	0.30 295	0.23 274	0.26 369	0.20 264	0.18 283	0.14 276	0.19 208	0.14 244	0.09 436	0.06 277	0.38 728	0.15 650	0.06 121	0.05 44

TestStereo	0.21 393	0.19 565	0.40 420	0.25 564	0.10 151	0.22 347	0.21 485	0.31 307	0.31 400	0.23 331	0.34 448	0.22 345	0.18 384	0.62 608	0.18 369	0.08 329	0.06 277	0.10 480	0.07 269	0.11 521	0.06 172

CVANet_RVC	0.30 578	0.19 565	0.41 445	0.26 599	0.16 530	0.33 552	0.26 596	0.52 593	0.47 599	0.40 611	0.46 592	0.43 592	0.31 587	0.89 698	0.26 533	0.14 625	0.09 551	0.14 627	0.13 625	0.14 598	0.10 497

DeepPruner_ROB	0.26 525	0.19 565	0.44 479	0.21 330	0.16 530	0.30 511	0.21 485	0.52 593	0.32 412	0.35 545	0.38 493	0.39 557	0.26 504	0.42 504	0.24 509	0.15 640	0.11 612	0.11 539	0.11 557	0.14 598	0.13 582

iResNet_ROB	0.25 506	0.19 565	0.40 420	0.20 266	0.12 296	0.30 511	0.16 249	0.55 625	0.53 646	0.38 585	0.43 558	0.37 537	0.26 504	0.38 484	0.22 475	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.04 1	0.09 394	0.09 437

SGM_RVC	0.50 686	0.19 565	0.50 536	0.25 564	0.15 497	0.69 704	0.39 688	0.68 711	0.82 712	0.95 729	0.84 704	1.13 728	0.76 719	1.16 730	0.60 678	0.16 656	0.16 680	0.16 655	0.16 662	0.16 621	0.17 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SME	0.21 393	0.20 578	0.29 270	0.23 465	0.11 215	0.36 588	0.17 301	0.37 403	0.29 369	0.24 346	0.28 359	0.19 303	0.21 421	0.53 551	0.21 453	0.10 491	0.08 512	0.10 480	0.10 516	0.11 521	0.08 362

AIO-test2	0.20 372	0.20 578	0.36 367	0.26 599	0.15 497	0.22 347	0.16 249	0.42 466	0.42 540	0.16 242	0.29 373	0.15 235	0.11 147	0.26 356	0.13 205	0.18 679	0.06 277	0.10 480	0.11 557	0.07 213	0.07 274

fast-acv-ft	0.31 585	0.20 578	0.81 658	0.24 523	0.18 577	0.46 648	0.27 603	0.41 452	0.49 620	0.39 601	0.55 640	0.49 630	0.35 613	0.37 478	0.38 606	0.11 539	0.11 612	0.11 539	0.12 596	0.12 562	0.09 437

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 578	0.20 578	0.70 632	0.21 330	0.17 555	0.46 648	0.27 603	0.50 556	0.49 620	0.42 630	0.55 640	0.43 592	0.30 570	0.46 516	0.38 606	0.09 436	0.06 277	0.07 181	0.06 175	0.11 521	0.10 497

ACRE	0.21 393	0.20 578	0.62 601	0.23 465	0.15 497	0.24 395	0.20 454	0.35 372	0.28 350	0.31 471	0.32 414	0.22 345	0.15 296	0.25 336	0.20 426	0.08 329	0.07 420	0.07 181	0.07 269	0.08 305	0.08 362

SACVNet	0.30 578	0.20 578	0.41 445	0.25 564	0.18 577	0.34 566	0.25 582	0.52 593	0.40 520	0.41 620	0.44 569	0.46 616	0.32 595	0.71 642	0.25 519	0.13 600	0.10 586	0.12 578	0.12 596	0.16 621	0.17 642

GEStereo_RVC	0.27 536	0.20 578	0.44 479	0.27 627	0.16 530	0.33 552	0.25 582	0.56 641	0.54 651	0.34 528	0.38 493	0.34 510	0.25 493	0.51 538	0.28 545	0.12 579	0.08 512	0.09 396	0.08 356	0.11 521	0.11 538

APVNet	0.36 623	0.20 578	0.70 632	0.26 599	0.22 648	0.52 679	0.35 668	0.61 679	0.44 564	0.38 585	0.52 625	0.48 624	0.38 630	0.84 688	0.46 649	0.13 600	0.14 655	0.15 643	0.16 662	0.16 621	0.15 619

S-Stereo	0.38 640	0.20 578	1.05 700	0.27 627	0.22 648	0.38 603	0.32 650	0.55 625	0.66 687	0.39 601	0.59 655	0.49 630	0.41 646	0.75 659	0.40 621	0.12 579	0.15 671	0.13 600	0.13 625	0.16 621	0.21 683

STTStereo	0.28 557	0.20 578	0.61 593	0.25 564	0.17 555	0.29 492	0.24 564	0.47 522	0.39 502	0.39 601	0.41 527	0.44 603	0.28 540	0.40 498	0.28 545	0.13 600	0.12 632	0.13 600	0.16 662	0.12 562	0.11 538

CFNet	0.27 536	0.20 578	0.44 479	0.22 404	0.14 433	0.33 552	0.14 136	0.51 574	0.45 576	0.30 453	0.40 518	0.38 545	0.27 523	0.76 665	0.25 519	0.09 436	0.07 420	0.11 539	0.11 557	0.11 521	0.08 362

LE_ROB	1.76 757	0.20 578	2.68 757	0.48 724	0.52 733	0.78 716	0.96 753	0.84 735	6.61 780	7.40 783	2.08 758	2.08 751	4.83 776	1.27 738	3.79 770	0.10 491	0.08 512	0.12 578	0.11 557	0.11 521	0.10 497

NOSS_ROB	0.31 585	0.20 578	0.35 347	0.24 523	0.16 530	0.32 541	0.19 401	0.52 593	0.48 611	0.33 508	0.36 469	0.42 588	0.28 540	0.93 705	0.24 509	0.19 685	0.20 706	0.24 695	0.22 698	0.17 638	0.17 642

XPNet_ROB	0.33 604	0.20 578	0.43 469	0.27 627	0.18 577	0.37 595	0.31 642	0.55 625	0.50 628	0.51 670	0.53 632	0.58 671	0.37 626	0.63 615	0.45 643	0.17 668	0.12 632	0.13 600	0.12 596	0.15 613	0.14 606

pmcnn	0.50 686	0.20 578	0.78 645	0.24 523	0.26 682	0.39 612	0.30 637	0.51 574	0.50 628	0.54 685	1.23 730	2.52 759	0.37 626	0.77 671	0.95 715	0.08 329	0.06 277	0.06 59	0.05 81	0.10 470	0.08 362

MWDA-net	0.29 570	0.21 593	0.47 508	0.25 564	0.21 631	0.35 581	0.32 650	0.44 488	0.47 599	0.38 585	0.40 518	0.33 500	0.38 630	0.54 558	0.40 621	0.10 491	0.07 420	0.09 396	0.09 468	0.09 394	0.10 497

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 199	0.21 593	0.47 508	0.17 59	0.12 296	0.15 78	0.14 136	0.24 174	0.16 100	0.11 86	0.14 158	0.12 154	0.10 101	0.14 41	0.10 18	0.06 53	0.06 277	0.06 59	0.08 356	0.05 7	0.07 274

z-ln-s-r	0.32 594	0.21 593	0.82 662	0.23 465	0.14 433	0.30 511	0.26 596	0.43 480	0.50 628	0.32 493	0.60 660	0.39 557	0.29 555	0.73 650	0.66 690	0.08 329	0.06 277	0.08 294	0.07 269	0.10 470	0.08 362

GMStereo_Zeroshot	0.24 478	0.21 593	0.45 492	0.26 599	0.13 381	0.28 470	0.15 195	0.39 423	0.35 453	0.37 570	0.43 558	0.40 572	0.17 353	0.34 455	0.20 426	0.12 579	0.07 420	0.13 600	0.07 269	0.16 621	0.09 437

SDNR	0.42 657	0.21 593	0.82 662	0.21 330	0.18 577	1.27 745	0.17 301	0.50 556	0.49 620	0.42 630	0.81 700	0.38 545	0.27 523	1.19 731	0.38 606	0.23 697	0.24 719	0.17 661	0.13 625	0.17 638	0.20 674

Anonymous_2	0.37 633	0.21 593	0.47 508	0.20 266	0.21 631	0.42 629	0.26 596	0.38 411	0.29 369	0.33 508	0.30 389	0.44 603	0.38 630	0.36 475	0.29 557	0.26 710	0.29 729	0.44 733	1.41 771	0.34 717	0.21 683

CIPLG	0.21 393	0.21 593	0.55 567	0.23 465	0.15 497	0.25 415	0.20 454	0.35 372	0.29 369	0.31 471	0.33 437	0.22 345	0.15 296	0.26 356	0.20 426	0.08 329	0.07 420	0.07 181	0.07 269	0.08 305	0.08 362

sAnonymous2	0.20 372	0.21 593	0.58 582	0.24 523	0.17 555	0.22 347	0.19 401	0.34 348	0.28 350	0.17 262	0.19 247	0.17 270	0.16 321	0.17 145	0.14 244	0.10 491	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.23 683	0.17 642

CroCo_RVC	0.20 372	0.21 593	0.58 582	0.24 523	0.17 555	0.22 347	0.19 401	0.34 348	0.28 350	0.17 262	0.19 247	0.17 270	0.16 321	0.17 145	0.14 244	0.10 491	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.23 683	0.17 642

ARAFT	0.24 478	0.21 593	0.78 645	0.22 404	0.12 296	0.29 492	0.24 564	0.43 480	0.32 412	0.33 508	0.28 359	0.28 443	0.19 400	0.49 529	0.18 369	0.07 150	0.06 277	0.12 578	0.11 557	0.09 394	0.06 172

DMCA-RVC	0.27 536	0.21 593	0.61 593	0.28 650	0.17 555	0.29 492	0.21 485	0.42 466	0.35 453	0.40 611	0.37 478	0.39 557	0.36 617	0.43 506	0.30 565	0.13 600	0.10 586	0.15 643	0.11 557	0.13 580	0.10 497

TDLM	0.30 578	0.21 593	0.38 396	0.28 650	0.15 497	0.33 552	0.32 650	0.52 593	0.47 599	0.38 585	0.43 558	0.39 557	0.29 555	0.91 702	0.28 545	0.14 625	0.08 512	0.13 600	0.11 557	0.12 562	0.10 497

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 536	0.21 593	0.59 588	0.25 564	0.18 577	0.29 492	0.22 515	0.50 556	0.40 520	0.38 585	0.41 527	0.43 592	0.27 523	0.43 506	0.29 557	0.11 539	0.08 512	0.10 480	0.10 516	0.10 470	0.11 538
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
WCMA_ROB	0.51 690	0.21 593	0.65 614	0.25 564	0.21 631	0.58 687	0.32 650	0.54 615	0.55 657	0.95 729	1.40 736	1.28 736	0.81 724	0.73 650	0.62 681	0.18 679	0.15 671	0.15 643	0.15 650	0.19 661	0.19 662

CBMV	0.33 604	0.21 593	0.54 560	0.23 465	0.13 381	0.42 629	0.33 662	0.53 605	0.48 611	0.52 677	0.49 607	0.50 638	0.41 646	0.56 572	0.31 573	0.15 640	0.16 680	0.18 670	0.16 662	0.13 580	0.13 582
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.32 594	0.22 608	0.44 479	0.29 653	0.28 692	0.54 681	0.21 485	0.46 512	0.57 663	0.32 493	0.54 635	0.32 491	0.29 555	0.39 489	0.52 663	0.10 491	0.10 586	0.25 699	0.22 698	0.18 652	0.14 606

YMNet	0.32 594	0.22 608	0.58 582	0.27 627	0.23 661	0.48 661	0.27 603	0.51 574	0.45 576	0.48 662	0.56 647	0.51 642	0.30 570	0.39 489	0.40 621	0.13 600	0.16 680	0.13 600	0.12 596	0.13 580	0.12 562

YMNet_1	0.32 594	0.22 608	0.58 582	0.27 627	0.23 661	0.48 661	0.27 603	0.51 574	0.45 576	0.48 662	0.56 647	0.51 642	0.30 570	0.39 489	0.40 621	0.13 600	0.16 680	0.13 600	0.12 596	0.13 580	0.12 562

IPLGR_C	0.21 393	0.22 608	0.60 590	0.23 465	0.15 497	0.24 395	0.20 454	0.35 372	0.29 369	0.31 471	0.32 414	0.22 345	0.15 296	0.25 336	0.20 426	0.08 329	0.07 420	0.07 181	0.07 269	0.08 305	0.08 362

RP	0.35 618	0.22 608	0.51 546	0.31 671	0.24 669	0.37 595	0.28 619	0.50 556	0.58 667	0.40 611	0.63 673	0.61 680	0.47 672	0.61 600	0.39 614	0.16 656	0.15 671	0.17 661	0.15 650	0.17 638	0.17 642

edge stereo	0.39 645	0.22 608	0.81 658	0.27 627	0.22 648	0.37 595	0.24 564	0.56 641	0.54 651	0.53 683	0.60 660	0.71 707	0.50 681	0.78 673	0.40 621	0.16 656	0.14 655	0.19 679	0.14 640	0.16 621	0.17 642

ADCL	0.47 676	0.22 608	1.00 694	0.27 627	0.19 604	0.74 709	0.64 731	0.54 615	0.69 695	0.56 688	0.71 687	0.55 659	0.60 699	0.60 593	1.43 745	0.11 539	0.09 551	0.13 600	0.13 625	0.14 598	0.14 606

GANet	0.36 623	0.22 608	0.49 525	0.29 653	0.17 555	0.41 622	0.38 683	0.57 651	0.45 576	0.46 651	0.75 693	0.55 659	0.40 642	0.94 707	0.41 630	0.13 600	0.13 644	0.13 600	0.11 557	0.14 598	0.11 538

AANet_RVC	0.31 585	0.22 608	0.50 536	0.23 465	0.14 433	0.30 511	0.24 564	0.47 522	0.54 651	0.38 585	0.60 660	0.43 592	0.29 555	0.87 693	0.40 621	0.11 539	0.07 420	0.07 181	0.07 269	0.09 394	0.09 437

StereoDRNet	0.32 594	0.22 608	0.61 593	0.27 627	0.21 631	0.42 629	0.30 637	0.61 679	0.48 611	0.46 651	0.39 507	0.48 624	0.30 570	0.57 576	0.40 621	0.11 539	0.09 551	0.12 578	0.11 557	0.12 562	0.10 497

TCMNet	0.33 604	0.23 618	0.72 637	0.29 653	0.30 703	0.40 618	0.28 619	0.50 556	0.47 599	0.37 570	0.45 582	0.40 572	0.29 555	0.60 593	0.39 614	0.14 625	0.13 644	0.15 643	0.14 640	0.17 638	0.15 619

RAFT + AFF	0.27 536	0.23 618	0.50 536	0.25 564	0.17 555	0.30 511	0.33 662	0.52 593	0.40 520	0.28 392	0.30 389	0.30 471	0.31 587	0.62 608	0.24 509	0.09 436	0.10 586	0.11 539	0.10 516	0.11 521	0.11 538

GwcNet	0.35 618	0.23 618	0.88 677	0.25 564	0.24 669	0.48 661	0.27 603	0.55 625	0.57 663	0.38 585	0.52 625	0.51 642	0.32 595	0.60 593	0.41 630	0.13 600	0.11 612	0.12 578	0.11 557	0.13 580	0.14 606

DANet	0.35 618	0.23 618	0.60 590	0.36 697	0.22 648	0.39 612	0.25 582	0.48 535	0.43 548	0.52 677	0.50 611	0.59 673	0.41 646	0.76 665	0.49 654	0.13 600	0.11 612	0.14 627	0.12 596	0.17 638	0.15 619
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DFGA-Net	0.23 447	0.24 622	0.49 525	0.22 404	0.15 497	0.25 415	0.17 301	0.39 423	0.39 502	0.29 421	0.31 404	0.21 333	0.17 353	0.59 589	0.28 545	0.08 329	0.06 277	0.09 396	0.09 468	0.10 470	0.08 362

ADCRef	0.38 640	0.24 622	0.88 677	0.26 599	0.21 631	0.49 666	0.27 603	0.52 593	0.48 611	0.50 665	0.58 652	0.35 524	0.47 672	0.48 524	1.29 743	0.09 436	0.08 512	0.12 578	0.12 596	0.11 521	0.11 538

ADCP+	0.45 671	0.24 622	1.15 713	0.25 564	0.22 648	0.56 683	0.39 688	0.54 615	0.51 632	0.44 643	0.51 617	0.46 616	0.52 686	0.56 572	1.89 758	0.10 491	0.08 512	0.11 539	0.10 516	0.14 598	0.13 582

DPSNet	0.47 676	0.24 622	0.93 685	0.27 627	0.20 623	0.75 712	0.57 725	0.84 735	0.79 709	0.47 658	0.51 617	0.60 676	0.69 714	0.87 693	0.71 694	0.16 656	0.13 644	0.12 578	0.10 516	0.25 689	0.21 683

PSMNet_ROB	0.33 604	0.24 622	0.54 560	0.31 671	0.21 631	0.42 629	0.43 700	0.59 666	0.47 599	0.37 570	0.44 569	0.49 630	0.31 587	0.64 617	0.43 635	0.14 625	0.10 586	0.15 643	0.14 640	0.13 580	0.11 538

LL-Strereo	0.29 570	0.25 627	0.58 582	0.25 564	0.21 631	0.23 372	0.24 564	0.55 625	0.42 540	0.34 528	0.32 414	0.41 579	0.40 642	0.94 707	0.23 496	0.08 329	0.07 420	0.11 539	0.09 468	0.09 394	0.09 437

HCRNet	0.24 478	0.25 627	0.33 324	0.34 686	0.16 530	0.27 450	0.18 352	0.43 480	0.35 453	0.30 453	0.35 459	0.32 491	0.22 439	0.44 510	0.20 426	0.13 600	0.08 512	0.13 600	0.11 557	0.10 470	0.09 437

GMStereo	0.19 351	0.25 627	0.40 420	0.21 330	0.12 296	0.22 347	0.19 401	0.29 274	0.40 520	0.25 356	0.23 304	0.16 258	0.15 296	0.25 336	0.19 403	0.09 436	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.10 470	0.08 362
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 686	0.25 627	3.03 759	0.24 523	0.19 604	0.38 603	0.22 515	0.50 556	0.44 564	0.64 700	0.68 682	0.71 707	0.51 684	0.85 690	0.45 643	0.14 625	0.17 687	0.13 600	0.14 640	0.16 621	0.21 683

FADNet-RVC-Resample	0.29 570	0.25 627	0.93 685	0.26 599	0.16 530	0.32 541	0.21 485	0.47 522	0.39 502	0.35 545	0.38 493	0.33 500	0.27 523	0.53 551	0.24 509	0.10 491	0.10 586	0.14 627	0.13 625	0.13 580	0.16 629

G-Net	0.46 673	0.25 627	0.86 674	0.34 686	0.28 692	0.90 727	0.35 668	0.47 522	0.45 576	0.68 705	1.22 729	0.64 692	0.60 699	0.61 600	0.57 668	0.16 656	0.14 655	0.17 661	0.13 625	0.22 680	0.19 662

NCC-stereo	0.39 645	0.25 627	0.69 626	0.32 677	0.28 692	0.46 648	0.36 673	0.65 696	0.52 641	0.40 611	0.57 650	0.56 663	0.47 672	0.73 650	0.45 643	0.17 668	0.14 655	0.18 670	0.25 708	0.16 621	0.16 629

Nwc_Net	0.37 633	0.25 627	0.68 625	0.31 671	0.24 669	0.44 640	0.30 637	0.65 696	0.50 628	0.37 570	0.69 686	0.58 671	0.45 663	0.60 593	0.40 621	0.15 640	0.12 632	0.19 679	0.21 689	0.14 598	0.13 582

Abc-Net	0.39 645	0.25 627	0.69 626	0.32 677	0.28 692	0.46 648	0.36 673	0.65 696	0.52 641	0.40 611	0.57 650	0.56 663	0.47 672	0.73 650	0.45 643	0.17 668	0.14 655	0.18 670	0.25 708	0.16 621	0.16 629
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DN-CSS_ROB	0.22 429	0.25 627	0.47 508	0.24 523	0.14 433	0.25 415	0.12 47	0.40 437	0.33 426	0.29 421	0.42 544	0.22 345	0.20 411	0.33 448	0.19 403	0.07 150	0.06 277	0.11 539	0.11 557	0.11 521	0.07 274

LALA_ROB	0.36 623	0.25 627	0.46 500	0.30 665	0.21 631	0.47 655	0.39 688	0.61 679	0.51 632	0.52 677	0.51 617	0.69 704	0.36 617	0.50 533	0.43 635	0.17 668	0.11 612	0.16 655	0.14 640	0.17 638	0.15 619

TARStereo	1.99 760	0.26 638	2.90 758	0.33 683	1.30 765	3.07 765	2.37 772	2.20 767	4.84 776	3.25 774	6.38 779	4.33 768	3.05 769	1.33 742	1.21 739	0.23 697	0.18 693	0.24 695	0.81 764	0.29 708	1.26 767

Wz-Net-MNSev	0.36 623	0.26 638	0.79 652	0.26 599	0.21 631	0.59 690	0.38 683	0.55 625	0.56 660	0.48 662	0.54 635	0.53 653	0.36 617	0.60 593	0.44 640	0.11 539	0.09 551	0.11 539	0.11 557	0.15 613	0.13 582

dd	0.22 429	0.26 638	0.40 420	0.22 404	0.12 296	0.25 415	0.21 485	0.32 319	0.44 564	0.29 421	0.28 359	0.25 394	0.16 321	0.30 427	0.25 519	0.12 579	0.07 420	0.10 480	0.08 356	0.11 521	0.09 437

AF-Net	0.37 633	0.26 638	0.56 574	0.32 677	0.23 661	0.41 622	0.29 626	0.61 679	0.64 684	0.42 630	0.68 682	0.65 693	0.49 679	0.57 576	0.44 640	0.15 640	0.11 612	0.19 679	0.14 640	0.15 613	0.13 582

iResNetv2_ROB	0.27 536	0.26 638	0.72 637	0.23 465	0.13 381	0.29 492	0.18 352	0.52 593	0.49 620	0.37 570	0.45 582	0.39 557	0.25 493	0.34 455	0.20 426	0.08 329	0.06 277	0.07 181	0.05 81	0.12 562	0.09 437

NCCL2	0.35 618	0.26 638	0.49 525	0.36 697	0.22 648	0.41 622	0.41 695	0.53 605	0.42 540	0.47 658	0.46 592	0.61 680	0.39 637	0.55 561	0.37 602	0.16 656	0.13 644	0.21 685	0.21 689	0.16 621	0.16 629

FBW_ROB	0.43 662	0.26 638	0.54 560	0.31 671	0.20 623	0.51 670	0.32 650	0.70 714	0.60 673	0.59 692	0.55 640	0.65 693	0.41 646	1.40 745	0.51 662	0.13 600	0.17 687	0.21 685	0.16 662	0.17 638	0.18 655

ETE_ROB	0.34 613	0.26 638	0.45 492	0.29 653	0.18 577	0.40 618	0.37 677	0.57 651	0.47 599	0.50 665	0.50 611	0.62 682	0.36 617	0.55 561	0.38 606	0.13 600	0.10 586	0.14 627	0.12 596	0.16 621	0.16 629

FINET	0.34 613	0.27 646	0.80 655	0.24 523	0.24 669	0.36 588	0.34 664	0.54 615	0.72 700	0.39 601	0.47 599	0.32 491	0.30 570	0.51 538	0.32 579	0.19 685	0.17 687	0.13 600	0.12 596	0.18 652	0.16 629

SHD	0.42 657	0.27 646	0.81 658	0.31 671	0.25 677	0.42 629	0.22 515	0.66 702	0.94 735	0.63 698	0.60 660	0.59 673	0.47 672	0.59 589	0.58 673	0.15 640	0.13 644	0.16 655	0.16 662	0.20 670	0.22 689

MeshStereo	0.58 702	0.27 646	0.67 620	0.22 404	0.17 555	0.66 700	0.37 677	0.78 724	0.61 677	1.47 758	1.30 732	1.65 745	0.79 721	1.12 727	0.59 674	0.17 668	0.17 687	0.17 661	0.14 640	0.17 638	0.14 606
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
DNSM	0.28 557	0.28 649	0.17 91	0.17 59	0.09 74	0.15 78	0.15 195	0.24 174	0.18 154	0.14 190	0.17 214	0.13 179	0.11 147	0.75 659	0.63 684	0.08 329	0.13 644	0.06 59	0.05 81	1.14 761	0.81 759

FADNet_RVC	0.30 578	0.28 649	0.83 665	0.23 465	0.15 497	0.30 511	0.17 301	0.49 545	0.37 477	0.30 453	0.38 493	0.30 471	0.27 523	0.52 544	0.31 573	0.14 625	0.14 655	0.14 627	0.16 662	0.21 673	0.23 696

SuperB	0.49 682	0.28 649	2.23 749	0.23 465	0.15 497	0.41 622	0.32 650	0.47 522	0.82 712	0.43 636	0.50 611	0.33 500	0.45 663	0.68 633	1.08 723	0.10 491	0.07 420	0.09 396	0.08 356	0.98 758	0.14 606

RTSC	0.39 645	0.28 649	0.78 645	0.27 627	0.18 577	0.49 666	0.22 515	0.59 666	0.84 719	0.55 687	0.53 632	0.49 630	0.36 617	0.67 632	0.82 704	0.13 600	0.10 586	0.11 539	0.12 596	0.17 638	0.17 642

PA-Net	0.37 633	0.28 649	0.83 665	0.31 671	0.28 692	0.39 612	0.42 698	0.51 574	0.55 657	0.34 528	0.42 544	0.41 579	0.36 617	0.79 675	0.49 654	0.12 579	0.23 717	0.16 655	0.23 701	0.12 562	0.18 655
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 747	0.28 649	0.79 652	0.26 599	0.16 530	2.26 761	1.00 756	1.42 752	1.46 758	2.38 770	2.05 757	5.95 774	2.66 767	2.95 764	2.46 765	0.17 668	0.18 693	0.18 670	0.18 679	0.15 613	0.18 655

NaN_ROB	0.41 654	0.28 649	0.62 601	0.30 665	0.19 604	0.51 670	0.47 712	0.58 660	0.59 668	0.56 688	0.47 599	0.49 630	0.41 646	1.21 734	0.64 687	0.12 579	0.18 693	0.12 578	0.13 625	0.11 521	0.14 606

SANet	0.53 695	0.28 649	0.96 690	0.26 599	0.15 497	0.69 704	0.44 703	0.67 708	1.34 753	0.67 704	0.98 718	0.94 719	0.71 716	0.89 698	0.76 696	0.14 625	0.12 632	0.12 578	0.11 557	0.17 638	0.16 629

w-ln-seven-2	0.36 623	0.29 657	1.06 701	0.27 627	0.18 577	0.37 595	0.30 637	0.50 556	0.54 651	0.45 647	0.55 640	0.45 608	0.41 646	0.62 608	0.49 654	0.10 491	0.10 586	0.12 578	0.11 557	0.14 598	0.11 538

Wz-Net-LNSev	0.34 613	0.29 657	0.91 681	0.26 599	0.21 631	0.47 655	0.31 642	0.54 615	0.54 651	0.44 643	0.52 625	0.50 638	0.35 613	0.39 489	0.39 614	0.11 539	0.11 612	0.10 480	0.09 468	0.14 598	0.13 582

DGSMNet	0.61 707	0.29 657	0.91 681	0.51 730	0.70 745	0.62 696	1.38 767	0.59 666	0.55 657	0.37 570	0.61 667	0.52 648	0.33 598	0.65 624	0.43 635	0.53 737	0.60 763	0.67 744	0.61 753	0.63 738	0.61 748

aanetorigin	0.39 645	0.29 657	1.09 705	0.24 523	0.19 604	0.28 470	0.37 677	0.33 335	0.47 599	0.94 726	0.82 702	0.52 648	0.54 687	0.49 529	0.50 660	0.11 539	0.09 551	0.10 480	0.10 516	0.16 621	0.15 619

DeepPrunerF	0.44 668	0.29 657	1.29 724	0.33 683	0.30 703	0.35 581	0.36 673	0.62 687	1.15 748	0.40 611	0.44 569	0.39 557	0.41 646	0.80 679	0.52 663	0.18 679	0.14 655	0.23 693	0.21 689	0.17 638	0.17 642

ADCPNet	0.48 679	0.29 657	1.60 739	0.27 627	0.23 661	0.70 707	0.38 683	0.53 605	0.51 632	0.51 670	0.59 655	0.67 698	0.56 691	0.60 593	1.14 729	0.15 640	0.18 693	0.14 627	0.23 701	0.19 661	0.19 662

PWC_ROB	0.38 640	0.29 657	0.69 626	0.25 564	0.20 623	0.38 603	0.19 401	0.58 660	0.67 690	0.57 690	0.85 705	0.51 642	0.40 642	0.71 642	0.52 663	0.13 600	0.09 551	0.14 627	0.10 516	0.17 638	0.14 606

DNS	0.26 525	0.30 664	0.18 111	0.17 59	0.10 151	0.13 35	0.14 136	0.24 174	0.16 100	0.12 121	0.17 214	0.13 179	0.10 101	0.70 638	0.37 602	0.08 329	0.14 655	0.08 294	0.05 81	1.01 759	0.80 758

w-ln-seven	0.42 657	0.30 664	1.18 714	0.26 599	0.22 648	0.58 687	0.31 642	0.62 687	0.81 711	0.58 691	0.61 667	0.53 653	0.36 617	0.57 576	0.65 689	0.11 539	0.10 586	0.13 600	0.12 596	0.15 613	0.13 582

FC-DCNN v2	0.71 717	0.30 664	0.67 620	0.32 677	0.27 686	0.84 721	0.39 688	0.84 735	0.85 720	1.44 754	1.64 748	2.09 752	1.28 749	1.06 721	0.80 703	0.24 706	0.22 712	0.27 701	0.26 713	0.26 697	0.25 704

HBP-ISP	0.33 604	0.30 664	0.72 637	0.22 404	0.16 530	0.32 541	0.22 515	0.54 615	0.44 564	0.41 620	0.49 607	0.33 500	0.38 630	0.73 650	0.25 519	0.18 679	0.19 700	0.24 695	0.20 686	0.16 621	0.13 582

FC-DCNN	0.70 716	0.30 664	0.69 626	0.32 677	0.27 686	0.81 720	0.39 688	0.79 727	0.82 712	1.41 750	1.58 747	1.98 750	1.26 747	1.02 718	0.77 699	0.24 706	0.22 712	0.27 701	0.26 713	0.26 697	0.26 706

PS-NSSS	0.32 594	0.30 664	0.46 500	0.23 465	0.17 555	0.33 552	0.24 564	0.57 651	0.41 532	0.37 570	0.52 625	0.35 524	0.30 570	0.80 679	0.30 565	0.17 668	0.14 655	0.21 685	0.15 650	0.15 613	0.13 582

PDISCO_ROB	0.43 662	0.30 664	0.67 620	0.43 714	0.36 713	0.67 701	0.32 650	0.72 717	0.76 705	0.43 636	0.53 632	0.63 690	0.40 642	0.66 628	0.47 651	0.21 690	0.12 632	0.21 685	0.19 684	0.25 689	0.20 674

PWCDC_ROB	0.38 640	0.30 664	0.60 590	0.33 683	0.20 623	0.42 629	0.19 401	0.58 660	0.89 721	0.42 630	1.26 731	0.36 529	0.34 607	0.50 533	0.38 606	0.18 679	0.11 612	0.11 539	0.09 468	0.19 661	0.13 582

1111	0.79 728	0.31 672	1.57 737	0.39 707	0.28 692	1.14 738	0.99 755	0.83 733	0.96 736	0.97 732	1.11 723	1.23 733	1.18 743	1.73 753	1.70 753	0.21 690	0.18 693	0.22 691	0.21 689	0.29 708	0.26 706

UDGNet	0.23 447	0.31 672	0.38 396	0.24 523	0.14 433	0.24 395	0.18 352	0.32 319	0.43 548	0.29 421	0.28 359	0.24 382	0.19 400	0.29 411	0.20 426	0.15 640	0.07 420	0.21 685	0.11 557	0.14 598	0.10 497

dad	0.28 557	0.31 672	0.44 479	0.21 330	0.14 433	0.30 511	0.20 454	0.33 335	0.49 620	0.44 643	0.44 569	0.45 608	0.21 421	0.41 500	0.26 533	0.20 688	0.11 612	0.20 683	0.11 557	0.14 598	0.10 497

ccnet	0.42 657	0.31 672	0.48 519	0.27 627	0.32 707	0.60 693	0.32 650	0.65 696	0.46 594	0.53 683	0.66 678	0.56 663	0.45 663	0.72 648	0.61 679	0.26 710	0.19 700	0.24 695	0.21 689	0.26 697	0.22 689

Syn2CoEx	0.36 623	0.31 672	0.78 645	0.34 686	0.21 631	0.41 622	0.28 619	0.61 679	0.49 620	0.42 630	0.56 647	0.45 608	0.44 660	0.69 635	0.38 606	0.17 668	0.14 655	0.15 643	0.12 596	0.13 580	0.12 562

FCDSN-DC	0.63 708	0.31 672	0.61 593	0.36 697	0.30 703	0.65 698	0.37 677	0.66 702	0.68 693	1.14 741	1.54 745	1.71 747	1.26 747	0.92 703	0.64 687	0.24 706	0.22 712	0.27 701	0.26 713	0.27 702	0.27 711
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 673	0.32 678	0.51 546	0.36 697	0.29 702	0.38 603	0.45 704	0.55 625	0.60 673	0.47 658	0.49 607	0.48 624	0.73 718	0.59 589	0.69 693	0.81 755	0.18 693	0.38 728	0.19 684	0.46 729	0.20 674

RGC	0.39 645	0.32 678	0.64 612	0.34 686	0.27 686	0.40 618	0.29 626	0.57 651	0.53 646	0.45 647	0.64 675	0.62 682	0.45 663	0.72 648	0.39 614	0.15 640	0.15 671	0.21 685	0.20 686	0.18 652	0.19 662

fsdfsdds	1.26 746	0.33 680	1.44 731	0.43 714	0.59 738	2.19 760	1.14 763	1.28 748	2.36 765	2.10 768	4.10 773	3.15 764	1.94 759	1.09 724	1.28 741	0.22 695	0.19 700	0.34 724	0.25 708	0.36 721	0.34 721

nnnnnnn	0.74 722	0.33 680	1.35 727	0.42 712	0.35 711	0.79 718	0.46 707	0.82 732	1.08 743	1.05 736	1.50 742	1.57 743	0.98 737	1.12 727	1.09 728	0.27 715	0.25 722	0.32 719	0.31 723	0.34 717	0.32 719

MSMD_ROB	0.60 706	0.33 680	0.61 593	0.30 665	0.25 677	0.86 723	0.35 668	0.55 625	0.67 690	1.10 739	1.49 741	1.76 748	0.97 736	0.88 696	0.49 654	0.23 697	0.21 708	0.27 701	0.27 717	0.25 689	0.24 702

PVD	0.58 702	0.34 683	0.84 670	0.39 707	0.31 706	0.59 690	0.47 712	0.80 728	1.25 750	0.92 723	1.09 721	0.79 711	0.82 725	0.85 690	0.76 696	0.21 690	0.18 693	0.22 691	0.18 679	0.27 702	0.35 723

ADCMid	0.49 682	0.34 683	1.13 711	0.26 599	0.21 631	0.51 670	0.37 677	0.57 651	0.54 651	0.75 713	0.66 678	0.62 682	0.64 710	0.64 617	1.68 750	0.13 600	0.12 632	0.17 661	0.17 672	0.20 670	0.17 642

FADNet-RVC	0.31 585	0.35 685	0.78 645	0.25 564	0.20 623	0.33 552	0.20 454	0.49 545	0.40 520	0.34 528	0.39 507	0.41 579	0.29 555	0.63 615	0.31 573	0.13 600	0.14 655	0.14 627	0.15 650	0.19 661	0.19 662

PASM	0.45 671	0.35 685	0.90 680	0.35 695	0.33 708	0.39 612	0.38 683	0.50 556	0.61 677	0.52 677	0.51 617	0.62 682	0.45 663	0.93 705	0.48 652	0.26 710	0.29 729	0.29 713	0.33 724	0.29 708	0.26 706

CSAN	0.50 686	0.35 685	0.78 645	0.36 697	0.23 661	0.56 683	0.59 728	0.61 679	0.70 697	0.64 700	0.78 697	0.65 693	0.60 699	1.38 744	0.62 681	0.21 690	0.17 687	0.20 683	0.20 686	0.18 652	0.18 655

2222	0.57 700	0.36 688	1.06 701	0.45 719	0.25 677	0.89 726	1.27 766	0.66 702	0.59 668	0.51 670	0.91 712	1.08 726	0.57 694	0.84 688	0.84 705	0.21 690	0.15 671	0.25 699	0.18 679	0.25 689	0.15 619

FADNet	0.32 594	0.36 688	0.74 642	0.23 465	0.22 648	0.37 595	0.19 401	0.53 605	0.48 611	0.32 493	0.36 469	0.43 592	0.32 595	0.64 617	0.25 519	0.16 656	0.16 680	0.14 627	0.16 662	0.24 687	0.19 662

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 623	0.36 688	0.53 557	0.34 686	0.19 604	0.51 670	0.24 564	0.55 625	0.38 492	0.41 620	0.47 599	0.47 618	0.27 523	0.73 650	0.30 565	0.36 730	0.19 700	0.27 701	0.17 672	0.26 697	0.23 696

MANE	1.41 749	0.36 688	0.74 642	0.43 714	0.41 718	2.16 759	0.80 745	2.39 769	3.38 769	2.22 769	3.06 770	3.54 766	2.73 768	2.15 761	1.94 760	0.28 719	0.27 725	0.30 715	0.46 737	0.28 707	0.34 721

ELAS_RVC	0.74 722	0.36 688	1.00 694	0.37 703	0.33 708	0.88 724	0.93 752	0.83 733	1.08 743	1.35 746	1.33 735	1.24 734	1.33 751	1.06 721	0.95 715	0.27 715	0.25 722	0.29 713	0.27 717	0.30 712	0.30 713
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 722	0.36 688	0.85 673	0.36 697	0.33 708	1.36 749	0.77 743	0.93 739	0.92 729	1.41 750	1.53 744	1.16 732	1.17 742	0.95 710	1.03 719	0.26 710	0.25 722	0.28 709	0.28 721	0.31 713	0.30 713
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.26 525	0.37 694	0.34 336	0.21 330	0.13 381	0.25 415	0.25 582	0.33 335	0.47 599	0.26 369	0.17 214	0.29 454	0.34 607	0.35 466	0.37 602	0.23 697	0.15 671	0.17 661	0.13 625	0.23 683	0.21 683

DStereoSA	0.81 729	0.37 694	1.08 704	0.51 730	0.65 743	0.67 701	1.44 768	0.74 719	1.06 741	0.54 685	1.67 749	0.49 630	1.78 757	0.96 711	1.69 752	0.28 719	0.43 743	0.27 701	0.51 743	0.40 725	0.58 741

StereoAnything_RVC	0.13 156	0.37 694	0.36 367	0.14 3	0.07 6	0.11 21	0.12 47	0.17 36	0.12 28	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 101	0.20 232	0.10 18	0.09 436	0.05 46	0.06 59	0.04 1	0.24 687	0.05 44

EDNetEfficient	0.63 708	0.37 694	2.40 753	0.26 599	0.25 677	0.38 603	0.49 718	0.41 452	1.06 741	1.38 747	0.87 709	0.62 682	0.95 733	0.65 624	1.65 749	0.11 539	0.09 551	0.10 480	0.11 557	0.19 661	0.17 642

XQC	0.43 662	0.37 694	0.96 690	0.34 686	0.25 677	0.53 680	0.34 664	0.60 675	0.73 703	0.51 670	0.46 592	0.57 668	0.47 672	0.70 638	0.72 695	0.17 668	0.12 632	0.18 670	0.15 650	0.25 689	0.23 696

WZ-Net	0.52 694	0.38 699	1.90 745	0.30 665	0.24 669	0.57 686	0.48 716	0.62 687	0.78 708	0.50 665	0.71 687	0.68 702	0.54 687	0.98 715	0.84 705	0.13 600	0.10 586	0.11 539	0.12 596	0.19 661	0.20 674

SAMSARA	0.56 697	0.39 700	0.80 655	0.60 737	0.46 726	1.00 731	1.23 765	0.67 708	0.68 693	0.71 708	0.54 635	0.89 718	0.57 694	0.81 683	0.62 681	0.19 685	0.22 712	0.18 670	0.18 679	0.27 702	0.25 704

z-mn7	0.44 668	0.40 701	1.09 705	0.25 564	0.18 577	0.61 694	0.34 664	0.56 641	0.93 733	0.43 636	0.96 715	0.53 653	0.39 637	0.94 707	0.59 674	0.10 491	0.09 551	0.10 480	0.10 516	0.14 598	0.13 582

ADCS	0.58 702	0.40 701	1.35 727	0.29 653	0.24 669	0.55 682	0.45 704	0.67 708	0.83 716	0.76 714	0.71 687	0.68 702	0.60 699	0.76 665	2.23 763	0.16 656	0.16 680	0.16 655	0.17 672	0.22 680	0.22 689

AnyNet_C32	0.51 690	0.40 701	1.10 709	0.29 653	0.28 692	0.59 690	0.58 726	0.54 615	0.60 673	0.62 696	0.66 678	0.54 657	0.54 687	0.78 673	1.74 755	0.15 640	0.14 655	0.15 643	0.17 672	0.20 670	0.20 674

LSM	1.64 756	0.40 701	2.56 755	2.02 769	17.61 791	0.51 670	0.52 720	0.61 679	0.76 705	0.82 717	1.11 723	0.63 690	0.54 687	0.75 659	0.49 654	0.16 656	0.24 719	0.18 670	0.21 689	0.25 689	2.42 773

PSMNet-RUCA	0.37 633	0.41 705	0.66 619	0.46 722	0.41 718	0.34 566	0.25 582	0.57 651	0.45 576	0.39 601	0.52 625	0.43 592	0.33 598	0.41 500	0.29 557	0.25 709	0.14 655	0.33 723	0.21 689	0.31 713	0.22 689

Wz-Net-SNSev	0.43 662	0.41 705	1.27 722	0.30 665	0.21 631	0.44 640	0.41 695	0.61 679	0.65 685	0.46 651	0.65 676	0.62 682	0.39 637	0.74 658	0.59 674	0.12 579	0.11 612	0.12 578	0.13 625	0.16 621	0.14 606

mmmmmm	0.68 713	0.42 707	1.12 710	0.43 714	0.27 686	1.09 734	0.64 731	0.77 722	1.20 749	0.94 726	1.17 727	1.08 726	0.82 725	1.06 721	1.04 721	0.22 695	0.24 719	0.31 717	0.27 717	0.29 708	0.23 696

AANet	0.49 682	0.42 707	1.56 736	0.22 404	0.19 604	0.39 612	0.25 582	0.52 593	0.92 729	0.92 723	0.93 713	0.84 714	0.67 711	0.59 589	0.59 674	0.15 640	0.11 612	0.13 600	0.12 596	0.18 652	0.16 629

MSAF-DinoV2	0.76 725	0.44 709	1.98 746	0.49 728	0.16 530	0.58 687	0.31 642	0.81 730	0.83 716	0.41 620	0.52 625	0.98 723	0.58 696	4.97 779	1.03 719	0.11 539	0.07 420	0.10 480	0.24 703	0.27 702	0.26 706

zh-mn7	0.46 673	0.45 710	1.48 732	0.25 564	0.19 604	0.44 640	0.29 626	0.56 641	0.82 712	0.65 702	0.96 715	0.49 630	0.38 630	0.88 696	0.63 684	0.12 579	0.10 586	0.11 539	0.11 557	0.13 580	0.14 606

GASNet	0.36 623	0.46 711	0.88 677	0.34 686	0.23 661	0.35 581	0.22 515	0.60 675	0.53 646	0.40 611	0.37 478	0.45 608	0.30 570	0.79 675	0.35 595	0.15 640	0.10 586	0.14 627	0.14 640	0.22 680	0.12 562

UDG	0.40 652	0.46 711	0.49 525	0.40 710	0.35 711	0.47 655	0.27 603	0.54 615	0.47 599	0.39 601	0.45 582	0.59 673	0.44 660	0.46 516	0.39 614	0.26 710	0.19 700	0.48 735	0.22 698	0.34 717	0.26 706

CC-Net-ROB	0.43 662	0.47 713	0.65 614	0.37 703	0.23 661	0.51 670	0.29 626	0.66 702	0.49 620	0.46 651	0.51 617	0.48 624	0.38 630	0.96 711	0.35 595	0.34 728	0.23 717	0.55 739	0.25 708	0.31 713	0.20 674

GANetREF_RVC	0.43 662	0.47 713	0.69 626	0.38 705	0.20 623	0.51 670	0.48 716	0.66 702	0.66 687	0.46 651	0.46 592	0.50 638	0.44 660	0.90 701	0.39 614	0.27 715	0.21 708	0.32 719	0.18 679	0.27 702	0.22 689
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
SQANet	0.40 652	0.48 715	0.67 620	0.48 724	0.39 715	0.48 661	0.22 515	0.51 574	0.43 548	0.40 611	0.47 599	0.47 618	0.33 598	0.54 558	0.32 579	0.36 730	0.15 671	0.40 731	0.21 689	0.45 728	0.31 716

Consistency-Raft	0.55 696	0.48 715	1.02 697	0.45 719	0.49 729	0.49 666	0.47 712	0.72 717	0.72 700	0.45 647	0.82 702	0.47 618	0.60 699	0.50 533	0.63 684	0.39 734	0.39 740	0.44 733	0.51 743	0.52 731	0.37 724

RTS	0.78 726	0.48 715	4.68 766	0.34 686	0.28 692	1.12 736	0.46 707	0.62 687	1.03 738	0.73 709	0.89 710	0.60 676	0.59 697	1.61 748	1.16 733	0.14 625	0.11 612	0.15 643	0.15 650	0.21 673	0.19 662

RTSA	0.78 726	0.48 715	4.68 766	0.34 686	0.28 692	1.12 736	0.46 707	0.62 687	1.03 738	0.73 709	0.89 710	0.60 676	0.59 697	1.61 748	1.16 733	0.14 625	0.11 612	0.15 643	0.15 650	0.21 673	0.19 662

NVStereoNet_ROB	0.67 712	0.49 719	0.83 665	0.48 724	0.40 717	0.51 670	0.46 707	0.70 714	0.77 707	0.84 718	1.72 750	1.02 724	0.83 727	1.23 735	0.79 702	0.32 726	0.38 739	0.40 731	0.46 737	0.36 721	0.41 728
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 654	0.50 720	0.48 519	0.44 718	0.39 715	0.46 648	0.32 650	0.50 556	0.43 548	0.45 647	0.52 625	0.57 668	0.36 617	0.48 524	0.33 586	0.33 727	0.21 708	0.55 739	0.25 708	0.37 723	0.32 719

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 690	0.50 720	0.86 674	0.39 707	0.24 669	0.84 721	0.55 723	0.56 641	0.62 679	0.60 693	0.68 682	0.62 682	0.42 655	1.13 729	0.43 635	0.23 697	0.27 725	0.27 701	0.35 726	0.25 689	0.29 712

zzzzzzz1	0.28 557	0.51 722	1.51 735	0.24 523	0.16 530	0.22 347	0.21 485	0.39 423	0.34 436	0.22 322	0.25 330	0.26 416	0.21 421	0.34 455	0.23 496	0.07 150	0.06 277	0.08 294	0.08 356	0.10 470	0.08 362

noway7	0.27 536	0.51 722	1.61 741	0.24 523	0.12 296	0.22 347	0.18 352	0.44 488	0.31 400	0.21 312	0.22 293	0.24 382	0.20 411	0.20 232	0.21 453	0.07 150	0.05 46	0.08 294	0.07 269	0.09 394	0.08 362

zh-sn7	0.48 679	0.51 722	1.43 730	0.29 653	0.20 623	0.47 655	0.39 688	0.57 651	0.62 679	0.52 677	0.81 700	0.52 648	0.56 691	1.05 720	0.87 709	0.12 579	0.13 644	0.13 600	0.13 625	0.17 638	0.16 629

MFN_U_SF_RVC	0.56 697	0.51 722	1.19 715	0.38 705	0.22 648	0.69 704	0.27 603	0.80 728	0.67 690	0.73 709	0.74 692	0.87 715	0.61 708	0.81 683	0.76 696	0.29 722	0.27 725	0.32 719	0.37 730	0.32 716	0.31 716

EDNetEfficientorigin	7.51 779	0.52 726	140.47 812	0.25 564	0.17 555	0.42 629	0.29 626	0.47 522	1.03 738	1.28 744	1.02 719	0.83 713	0.84 728	0.75 659	0.99 717	0.10 491	0.09 551	0.12 578	0.10 516	0.21 673	0.22 689

anonymity	0.56 697	0.54 727	0.70 632	0.47 723	0.61 740	0.56 683	0.43 700	0.69 712	0.49 620	0.63 698	0.55 640	0.54 657	0.60 699	0.61 600	0.57 668	0.55 740	0.53 756	0.50 736	0.54 747	0.51 730	0.56 738

MonStereo1	0.93 735	0.56 728	0.82 662	0.69 741	0.58 737	1.37 750	0.35 668	0.94 740	1.25 750	0.93 725	1.90 753	1.52 742	2.10 762	1.27 738	0.77 699	0.69 747	0.33 735	0.75 748	0.47 739	0.70 745	0.57 740

Wz-Net-TNSev	0.51 690	0.58 729	1.61 741	0.25 564	0.21 631	0.65 698	0.45 704	0.63 694	0.69 695	0.51 670	0.54 635	0.71 707	0.60 699	1.00 716	0.77 699	0.15 640	0.15 671	0.13 600	0.15 650	0.21 673	0.20 674

AnyNet_C01	0.65 710	0.58 729	2.60 756	0.32 677	0.26 682	0.88 724	0.61 729	0.63 694	0.62 679	0.68 705	0.96 715	0.76 710	0.60 699	0.96 711	1.43 745	0.16 656	0.16 680	0.17 661	0.17 672	0.23 683	0.23 696

UHP	4.71 774	0.60 731	7.05 777	0.48 724	0.70 745	9.17 781	2.53 773	5.32 781	14.17 794	8.26 784	14.83 793	9.91 785	8.72 784	4.02 776	3.96 771	0.41 735	0.31 732	0.37 727	0.56 750	1.09 760	1.78 770

GCST	0.47 676	0.60 731	0.57 577	1.04 757	0.48 728	0.38 603	0.11 28	0.40 437	0.32 412	0.41 620	0.34 448	0.29 454	0.17 353	0.46 516	0.19 403	0.69 747	0.42 742	0.79 752	0.62 754	0.62 737	0.46 733

SPS-STEREO	0.69 715	0.61 733	0.98 692	0.52 733	0.57 736	0.74 709	0.50 719	0.78 724	0.62 679	0.95 729	0.86 706	0.94 719	0.70 715	1.01 717	0.87 709	0.58 743	0.51 753	0.50 736	0.50 742	0.55 733	0.58 741
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 700	0.62 734	0.87 676	0.63 739	0.44 724	0.73 708	0.37 677	0.65 696	0.66 687	0.51 670	0.75 693	0.66 697	0.45 663	0.69 635	0.46 649	0.53 737	0.34 736	0.55 739	0.35 726	0.60 736	0.45 730

Ntro	0.58 702	0.64 735	0.92 683	0.66 740	0.50 730	0.77 713	0.36 673	0.66 702	0.70 697	0.50 665	0.59 655	0.65 693	0.51 684	0.75 659	0.45 643	0.56 741	0.32 734	0.56 742	0.34 725	0.63 738	0.46 733

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 713	0.64 735	1.06 701	0.45 719	0.27 686	1.40 752	0.58 726	0.78 724	0.92 729	0.84 718	0.86 706	0.88 717	0.68 713	1.33 742	0.68 692	0.37 732	0.29 729	0.34 724	0.36 729	0.43 726	0.37 724

DStereoFS	0.84 730	0.66 737	0.80 655	0.53 734	0.50 730	1.23 743	0.55 723	0.94 740	1.32 752	0.89 720	1.32 733	1.04 725	2.32 765	1.29 740	1.14 729	0.31 725	0.35 737	0.30 715	0.39 733	0.34 717	0.60 744

SGM+DAISY	0.87 731	0.66 737	1.30 725	0.51 730	0.60 739	1.03 732	0.84 749	0.76 721	0.73 703	1.39 748	1.51 743	1.31 737	1.22 745	1.11 725	1.08 723	0.57 742	0.53 756	0.51 738	0.51 743	0.54 732	0.61 748

light-stereo	2.37 764	0.69 739	3.61 760	3.84 773	3.41 770	4.04 766	0.31 642	2.13 766	1.45 757	3.61 775	6.33 778	6.90 782	0.63 709	4.83 778	1.28 741	0.71 749	0.74 772	0.32 719	0.39 733	1.20 763	0.96 761

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 372	0.72 740	0.70 632	0.17 59	0.08 41	0.15 78	0.15 195	0.18 49	0.16 100	0.13 159	0.12 98	0.09 37	0.08 19	0.16 126	0.13 205	0.35 729	0.04 2	0.08 294	0.07 269	0.11 521	0.23 696

coex-ft	3.44 766	0.73 741	48.55 810	0.24 523	0.19 604	0.50 669	0.43 700	0.47 522	2.40 766	7.03 782	1.20 728	0.97 722	2.23 763	0.73 650	1.92 759	0.12 579	0.15 671	0.14 627	0.12 596	0.21 673	0.43 729

JetBlue	1.14 744	0.76 742	2.36 751	0.59 736	0.75 748	3.04 764	1.78 770	1.11 744	0.90 723	0.94 726	1.10 722	1.66 746	1.28 749	2.09 759	1.72 754	0.43 736	0.36 738	0.38 728	0.38 732	0.58 735	0.56 738

MFMNet_re	0.72 718	0.76 742	0.99 693	0.62 738	0.70 745	0.77 713	0.67 733	0.75 720	0.83 716	0.78 716	0.86 706	0.69 704	0.78 720	0.71 642	0.61 679	0.66 746	0.59 762	0.61 743	0.58 752	0.68 744	0.71 752

ACVNet_1	0.72 718	0.81 744	1.37 729	0.72 743	0.53 734	0.77 713	0.42 698	0.85 738	0.90 723	0.74 712	0.75 693	1.32 738	0.72 717	1.02 718	0.55 667	0.54 739	0.31 732	0.71 746	0.35 726	0.64 740	0.45 730

ACVNet-4b	0.72 718	0.81 744	1.33 726	0.72 743	0.50 730	0.80 719	0.31 642	0.71 716	0.80 710	0.50 665	0.72 691	0.95 721	0.43 659	0.96 711	1.20 737	1.13 767	0.21 708	0.76 749	0.45 736	0.65 741	0.46 733

IMH-64-1	0.91 733	0.86 746	0.84 670	0.97 752	0.75 748	0.92 728	0.71 735	1.27 746	1.10 745	0.89 720	1.45 738	1.14 729	0.96 734	1.19 731	0.84 705	0.74 750	0.51 753	0.97 755	0.55 748	0.84 750	0.60 744

IMH-64	0.91 733	0.86 746	0.84 670	0.97 752	0.75 748	0.92 728	0.71 735	1.27 746	1.10 745	0.89 720	1.45 738	1.14 729	0.96 734	1.19 731	0.84 705	0.74 750	0.51 753	0.97 755	0.55 748	0.84 750	0.60 744

ACVNet_2	0.89 732	0.87 748	1.25 720	0.82 747	0.62 741	0.97 730	0.62 730	1.14 745	1.42 755	1.00 733	1.40 736	1.47 741	0.84 728	1.11 725	0.66 690	0.61 744	0.43 743	0.78 750	0.49 740	0.75 747	0.52 736

WAO-7	1.01 738	0.89 749	0.93 685	0.83 749	0.66 744	1.18 739	0.81 747	1.40 751	1.57 759	1.11 740	1.76 752	1.45 740	1.19 744	1.50 747	1.14 729	0.61 744	0.62 766	0.70 745	0.68 756	0.66 743	0.60 744

RainbowNet	0.72 718	0.89 749	1.02 697	0.82 747	0.63 742	0.78 716	0.52 720	0.81 730	0.93 733	0.60 693	0.79 698	0.80 712	0.60 699	0.80 679	0.57 668	0.78 753	0.55 759	0.78 750	0.49 740	0.76 748	0.58 741

DispFullNet	0.66 711	0.89 749	1.59 738	0.77 745	1.21 763	0.51 670	0.23 542	0.59 666	0.72 700	0.69 707	0.61 667	0.69 704	0.91 732	0.79 675	0.48 652	0.27 715	0.12 632	0.73 747	0.30 722	0.65 741	0.40 727

WAO-6	1.07 742	0.93 752	0.92 683	0.96 751	0.78 751	1.28 746	0.75 740	1.34 749	2.00 763	1.02 735	1.54 745	1.59 744	1.22 745	1.31 741	1.14 729	0.78 753	0.55 759	1.02 759	0.75 761	0.83 749	0.69 751

IMH	1.05 741	0.95 753	1.00 694	1.01 754	0.78 751	1.11 735	0.68 734	1.38 750	1.43 756	1.00 733	1.72 750	1.43 739	1.14 739	1.73 753	0.89 711	1.09 764	0.55 759	0.99 757	0.57 751	0.87 752	0.62 750

LVE	1.13 743	1.02 754	1.28 723	1.01 754	0.80 754	1.29 747	0.81 747	1.47 754	1.96 761	1.07 738	1.90 753	1.90 749	1.01 738	1.48 746	0.91 712	0.93 761	0.61 765	0.94 754	0.69 757	0.87 752	0.75 756

TorneroNet-64	1.43 750	1.03 755	1.20 716	1.10 758	0.86 757	2.26 761	0.73 738	1.84 760	3.84 774	1.25 743	2.25 761	2.69 761	1.42 752	1.76 756	1.43 745	0.76 752	0.50 751	1.09 760	0.66 755	1.23 765	0.76 757

Dean	1.17 745	1.04 756	1.49 734	1.03 756	0.78 751	1.20 742	0.77 743	1.48 755	1.96 761	1.28 744	1.99 756	2.15 753	1.14 739	1.25 736	1.00 718	0.81 755	0.60 763	1.01 758	0.69 757	0.92 756	0.74 755

TorneroNet	2.22 761	1.08 757	1.24 719	1.14 762	0.90 758	5.58 770	0.80 745	2.12 765	8.69 782	2.58 771	5.42 776	3.88 767	1.97 760	1.78 758	1.87 757	0.86 757	0.54 758	1.15 764	0.74 760	1.23 765	0.85 760

WAO-8	1.46 752	1.10 758	1.09 705	1.10 758	0.84 755	2.06 756	0.75 740	1.84 760	3.83 772	1.44 754	2.21 759	2.15 753	1.43 753	3.17 765	1.19 735	0.91 759	0.65 768	1.09 760	0.79 762	0.90 754	0.71 752

Venus	1.46 752	1.10 758	1.09 705	1.10 758	0.84 755	2.06 756	0.75 740	1.84 760	3.83 772	1.44 754	2.21 759	2.15 753	1.43 753	3.17 765	1.19 735	0.91 759	0.65 768	1.09 760	0.79 762	0.90 754	0.71 752

MADNet+	1.01 738	1.16 760	4.72 768	0.70 742	0.47 727	1.24 744	0.96 753	0.97 742	0.89 721	0.65 702	0.77 696	0.87 715	0.85 730	2.09 759	1.68 750	0.38 733	0.39 740	0.31 717	0.27 717	0.43 726	0.39 726

PWCK	1.00 736	1.17 761	1.70 743	0.91 750	0.41 718	1.19 741	0.92 751	1.10 743	1.14 747	1.16 742	1.14 725	1.25 735	0.88 731	1.75 755	1.04 721	0.87 758	0.50 751	0.87 753	0.53 746	0.96 757	0.52 736

UNDER WATER-64	1.55 754	1.19 762	2.52 754	1.31 763	0.95 759	2.12 758	1.21 764	1.45 753	3.19 768	1.43 753	1.32 733	2.64 760	2.04 761	1.63 750	1.83 756	1.11 765	0.67 770	1.28 765	0.92 766	1.19 762	1.02 764

UNDER WATER	1.59 755	1.22 763	2.36 751	1.38 764	1.03 760	1.67 755	1.10 760	1.54 758	3.63 770	1.44 754	1.47 740	2.85 762	2.25 764	1.67 751	1.94 760	1.06 763	0.62 766	1.31 766	0.93 767	1.21 764	1.02 764

notaker	1.45 751	1.34 764	1.48 732	1.40 765	1.07 761	1.18 739	0.85 750	1.48 755	1.40 754	1.51 759	3.46 771	2.40 758	1.81 758	1.76 756	1.45 748	1.11 765	0.69 771	1.38 767	0.87 765	1.31 767	0.97 763

ktn	1.77 758	1.36 765	1.22 717	1.43 766	1.14 762	1.52 753	1.08 759	1.51 757	3.96 775	2.77 773	4.69 774	3.35 765	1.46 755	1.69 752	1.25 740	1.43 769	0.77 773	1.45 768	0.99 768	1.32 768	0.96 761

KSHMR	1.89 759	1.36 765	1.60 739	1.47 767	1.22 764	1.38 751	1.06 758	1.79 759	5.97 779	1.42 752	5.65 777	2.98 763	1.14 739	2.23 762	1.20 737	1.27 768	1.12 775	1.46 769	1.10 770	1.32 768	1.15 766

HanzoNet	2.97 765	1.69 767	2.29 750	1.74 768	1.33 766	1.53 754	1.03 757	1.99 763	2.64 767	5.51 779	5.16 775	5.90 773	6.82 781	4.32 777	3.29 768	3.16 780	2.02 781	1.92 771	2.87 783	2.24 772	1.89 771

MADNet++	2.26 762	1.80 768	2.06 747	2.13 771	1.97 769	2.61 763	1.79 771	2.38 768	2.16 764	2.75 772	2.65 768	2.38 757	2.43 766	3.17 765	3.21 767	2.17 777	1.95 779	1.94 773	1.63 772	2.06 771	2.01 772

BEATNet-Init1	4.73 776	2.61 769	13.29 791	0.58 735	0.53 734	10.12 783	3.33 775	4.83 779	5.01 778	8.75 785	8.51 781	14.08 794	7.60 783	7.70 784	5.34 780	0.28 719	0.28 728	0.34 724	0.37 730	0.57 734	0.45 730

JetRed	2.30 763	2.64 770	6.12 774	1.12 761	1.38 767	5.85 777	3.29 774	1.99 763	1.67 760	1.98 766	1.95 755	2.16 756	1.60 756	2.48 763	4.10 772	1.05 762	1.60 776	1.09 760	1.01 769	1.67 770	1.28 768

DPSimNet_ROB	4.34 773	4.23 771	6.89 776	3.67 772	3.68 771	4.75 767	5.21 783	2.67 770	3.68 771	5.82 780	3.95 772	5.57 770	6.72 780	3.46 769	4.48 773	4.05 784	2.88 782	4.68 785	3.12 785	3.69 774	3.62 777

DGTPSM_ROB	8.34 780	5.10 772	10.37 789	5.31 775	10.18 777	8.33 779	23.60 792	6.06 782	13.41 791	4.90 776	10.87 789	5.65 771	10.44 785	6.17 780	12.59 786	3.74 782	7.55 786	3.69 782	7.26 790	4.14 776	7.46 786

DPSMNet_ROB	8.40 781	5.11 773	10.49 790	5.58 776	10.25 778	8.34 780	23.62 793	6.07 783	13.45 792	4.93 777	10.88 790	5.66 772	10.44 785	6.24 781	12.64 787	3.98 783	7.61 787	3.76 783	7.30 791	4.20 777	7.51 787

USTest	6.88 778	5.23 774	5.63 773	7.22 777	7.29 774	14.34 787	22.76 788	8.48 784	9.32 783	5.42 778	6.39 780	6.29 781	6.64 779	6.92 782	8.62 785	1.94 770	3.29 783	2.16 780	2.55 782	3.85 775	3.29 776

noway2	4.26 767	5.26 775	4.63 764	11.29 784	10.43 780	5.62 771	4.46 777	4.09 773	0.90 723	1.87 762	2.47 764	6.20 780	3.67 775	3.62 770	4.54 775	1.97 771	0.46 745	2.02 775	1.74 775	5.72 781	4.32 780

noway3	4.27 768	5.33 776	4.61 763	11.26 783	10.44 781	5.62 771	4.46 777	4.12 774	0.92 729	1.86 761	2.49 767	6.19 779	3.66 774	3.74 774	4.54 775	1.97 771	0.46 745	2.03 778	1.74 775	5.69 779	4.21 778

TCMNet-wrong-test	4.29 769	5.57 777	4.65 765	11.33 785	10.39 779	5.73 776	4.48 781	4.13 775	1.02 737	1.91 765	2.39 762	6.16 777	3.62 772	3.84 775	4.50 774	1.99 773	0.47 747	1.97 774	1.69 773	5.69 779	4.31 779

zzzz4	4.31 770	5.77 778	4.85 772	11.37 786	10.45 782	5.64 773	4.46 777	4.20 777	0.91 728	1.87 762	2.47 764	6.11 775	3.60 770	3.65 771	4.59 777	1.99 773	0.47 747	2.02 775	1.74 775	5.77 782	4.37 781

noway1	4.31 770	5.77 778	4.81 771	11.37 786	10.45 782	5.64 773	4.46 777	4.20 777	0.90 723	1.87 762	2.48 766	6.11 775	3.60 770	3.65 771	4.59 777	1.99 773	0.47 747	2.02 775	1.74 775	5.77 782	4.37 781

noway4	4.32 772	5.81 780	4.75 769	11.39 788	10.47 784	5.70 775	4.50 782	4.14 776	0.90 723	1.83 760	2.44 763	6.16 777	3.63 773	3.66 773	4.60 779	2.00 776	0.47 747	2.03 778	1.73 774	5.80 784	4.40 783

ASD4		6.65 781

Selective-IGEV-i1pa	5.57 777	7.99 782	4.76 770	0.80 746	0.45 725	12.99 785	3.60 776	9.25 786	7.43 781	6.97 781	9.87 785	8.94 783	7.26 782	14.66 795	5.65 781	3.55 781	1.08 774	1.93 772	0.72 759	0.73 746	2.79 775

iinet-test	10.78 784	9.29 783	9.70 779	10.48 778	10.68 785	17.98 792	25.98 794	12.57 791	13.39 789	9.64 789	10.10 786	10.06 786	10.61 788	11.22 791	12.70 788	6.40 787	7.74 788	5.68 787	6.69 786	7.47 785	7.30 784

IINet	10.78 784	9.29 783	9.70 779	10.48 778	10.68 785	17.98 792	25.98 794	12.57 791	13.39 789	9.64 789	10.10 786	10.06 786	10.61 788	11.22 791	12.70 788	6.40 787	7.74 788	5.68 787	6.69 786	7.47 785	7.30 784

Anonymous_1	16.62 793	9.35 785	9.84 781	10.66 780	14.64 789	18.66 794	27.12 796	12.64 793	13.51 793	10.76 793	10.30 788	10.13 788	10.60 787	11.06 790	12.74 790	15.87 802	7.74 788	16.92 800	43.48 810	58.66 813	7.68 788

xxxxx1	15.27 789	9.54 786	10.31 784	20.13 792	18.88 792	17.08 788	23.03 789	10.36 788	10.99 785	9.21 786	9.62 782	10.74 789	10.61 788	10.72 787	13.89 793	7.97 791	9.20 794	31.85 809	44.72 811	12.84 790	13.69 791

tt_ll	15.27 789	9.54 786	10.31 784	20.13 792	18.88 792	17.08 788	23.03 789	10.36 788	10.99 785	9.21 786	9.62 782	10.74 789	10.61 788	10.72 787	13.89 793	7.97 791	9.20 794	31.85 809	44.72 811	12.84 790	13.69 791

ff	15.27 789	9.54 786	10.31 784	20.13 792	18.88 792	17.08 788	23.03 789	10.36 788	10.99 785	9.21 786	9.62 782	10.74 789	10.61 788	10.72 787	13.89 793	7.97 791	9.20 794	31.85 809	44.72 811	12.84 790	13.69 791

DPSM_ROB	11.49 787	9.87 789	10.35 787	11.13 781	11.31 787	19.11 795	27.51 797	13.37 794	14.21 795	10.31 791	11.06 791	10.96 792	11.27 793	11.96 793	13.59 791	6.78 789	8.19 791	6.03 789	7.09 788	7.93 787	7.73 789

DPSM	11.49 787	9.87 789	10.35 787	11.13 781	11.31 787	19.11 795	27.51 797	13.37 794	14.21 795	10.31 791	11.06 791	10.96 792	11.27 793	11.96 793	13.59 791	6.78 789	8.19 791	6.03 789	7.09 788	7.93 787	7.73 789

DLNR_Zeroshot_test	10.44 782	12.10 791	19.93 794	106.08 811	23.66 803	0.14 56	0.13 98	3.22 771	0.17 131	0.16 242	0.23 304	0.16 258	0.10 101	0.31 434	0.15 280	2.36 778	0.06 277	0.07 181	0.07 269	39.70 811	0.06 172

DLNR-FE	10.45 783	12.13 792	19.94 795	106.10 812	23.12 802	0.14 56	0.13 98	3.28 772	0.17 131	0.16 242	0.23 304	0.16 258	0.10 101	0.31 434	0.15 280	2.41 779	0.06 277	0.07 181	0.07 269	40.22 812	0.06 172

PML	16.10 792	12.82 793	6.78 775	5.23 774	7.76 775	33.92 799	66.56 809	5.30 780	10.28 784	26.12 808	68.59 813	20.51 796	13.49 795	10.06 786	6.78 784	5.96 786	2.00 780	6.04 791	2.18 780	8.96 789	2.60 774

LRCNet_RVC	10.90 786	14.34 794	9.35 778	15.35 789	8.04 776	1.08 733	0.34 664	8.78 785	0.70 697	12.63 794	16.05 794	9.85 784	6.54 778	8.57 785	6.34 783	20.27 806	5.40 785	23.70 806	21.88 807	14.87 793	13.83 794

RSGM-EC	29.65 805	17.75 795	10.04 782	35.31 806	33.15 806	26.42 797	46.65 799	19.89 798	17.74 798	18.92 797	23.36 805	30.14 807	23.59 806	41.87 811	45.99 812	59.56 812	34.38 812	33.25 812	20.37 800	34.97 809	19.60 806

acva	29.65 805	17.75 795	10.04 782	35.31 806	33.15 806	26.42 797	46.65 799	19.89 798	17.74 798	18.92 797	23.36 805	30.14 807	23.59 806	41.87 811	45.99 812	59.56 812	34.38 812	33.25 812	20.37 800	34.97 809	19.60 806

CasAABBNet	23.10 796	19.86 797	20.64 798	22.47 795	22.73 796	38.41 803	55.50 805	26.89 804	28.70 804	20.61 804	22.15 801	22.08 803	22.75 802	23.99 798	27.36 802	13.59 794	16.48 799	12.14 792	14.27 793	15.95 794	15.53 797

FlowAnything	23.14 799	19.87 798	20.79 799	22.50 799	22.74 797	38.39 802	55.46 802	26.89 804	28.72 805	20.77 806	22.29 804	22.07 802	22.72 799	23.99 798	27.41 806	13.60 797	16.55 804	12.15 796	14.36 798	15.97 798	15.52 796

RAFT-FEzeroshot	23.10 796	19.88 799	20.56 796	22.49 796	22.75 798	38.38 800	55.50 805	26.84 801	28.66 802	20.60 802	22.10 799	22.05 800	22.74 800	24.00 800	27.37 804	13.59 794	16.48 799	12.14 792	14.28 794	15.96 796	15.54 798

RAFT-FE	23.10 796	19.88 799	20.56 796	22.49 796	22.75 798	38.38 800	55.50 805	26.84 801	28.66 802	20.60 802	22.10 799	22.05 800	22.74 800	24.00 800	27.37 804	13.59 794	16.48 799	12.14 792	14.28 794	15.96 796	15.54 798

Selective-RAFT-Error	23.16 800	19.93 801	20.87 800	22.54 800	22.81 801	38.52 806	55.47 803	27.01 807	28.83 806	20.66 805	22.25 802	22.09 804	22.80 804	24.09 802	27.36 802	13.61 799	16.48 799	12.15 796	14.28 794	15.99 799	15.57 801

Hybrid-DGEV	23.16 800	19.94 802	20.96 801	22.49 796	22.75 798	38.51 805	55.52 808	27.09 808	28.90 808	20.58 801	22.25 802	22.00 799	22.80 804	24.11 803	27.33 801	13.60 797	16.47 798	12.14 792	14.30 797	15.95 794	15.54 798

LSM0	24.24 803	19.98 803	22.32 802	24.22 802	40.14 810	38.48 804	55.20 801	26.95 806	28.57 801	20.49 800	21.83 797	22.26 805	22.75 802	24.22 804	27.30 800	13.66 800	16.32 797	12.19 798	14.15 792	16.10 800	17.66 803

HaxPig	17.72 794	20.22 804	19.73 793	16.53 790	16.51 790	9.27 782	9.33 784	14.34 796	13.27 788	18.65 796	18.70 795	17.35 795	16.77 796	17.04 796	16.45 796	22.05 809	20.89 805	22.27 805	21.53 802	21.29 804	22.13 808

fast-reg	23.64 802	20.51 805	23.42 803	23.22 801	24.75 805	38.73 807	55.47 803	26.85 803	28.86 807	20.12 799	21.73 796	21.64 798	22.22 798	24.30 805	27.54 807	13.91 801	16.52 803	14.85 799	15.62 799	16.91 801	15.71 802

zzzzzz3	33.80 808	21.93 806	29.35 806	40.69 808	40.71 811	54.58 809	75.81 811	38.06 810	43.73 811	30.21 810	32.81 808	33.59 811	36.40 811	35.16 807	41.64 810	19.24 803	24.62 807	18.35 801	21.58 803	19.15 802	18.48 804

zzz1	33.83 809	21.95 807	29.58 807	40.69 808	40.71 811	54.57 808	75.77 810	38.08 811	43.79 812	30.23 811	32.84 809	33.61 812	36.40 811	35.19 808	41.64 810	19.25 804	24.62 807	18.36 802	21.58 803	19.16 803	18.49 805

MEDIAN_ROB	21.21 795	24.62 808	23.47 804	19.58 791	19.65 795	13.22 786	10.96 785	17.88 797	17.00 797	22.14 807	22.02 798	20.86 797	20.36 797	21.06 797	19.71 797	25.63 810	24.13 806	26.21 807	25.20 808	25.17 807	25.38 811

AVERAGE_ROB	25.43 804	29.06 809	27.24 805	24.63 803	24.20 804	17.73 791	12.61 786	22.29 800	21.39 800	26.79 809	26.16 807	25.20 806	24.64 808	25.07 806	23.53 798	29.96 811	28.40 811	30.60 808	29.58 809	29.72 808	29.84 812

zzzz2	34.86 810	30.12 810	31.42 808	34.23 804	34.22 808	58.04 810	83.74 812	40.88 812	43.54 809	31.10 812	33.46 810	32.70 809	33.88 809	35.86 809	41.00 808	20.48 807	24.86 809	18.45 803	21.67 805	24.07 805	23.42 809

noway5	34.86 810	30.12 810	31.42 808	34.23 804	34.22 808	58.04 810	83.74 812	40.88 812	43.54 809	31.10 812	33.46 810	32.70 809	33.88 809	35.86 809	41.00 808	20.48 807	24.86 809	18.45 803	21.67 805	24.07 805	23.42 809

Selective-IGEV-i16pa	30.47 807	41.93 812	4.02 762	0.49 728	0.37 714	96.94 813	0.74 739	60.26 814	58.76 813	17.24 795	64.39 812	38.26 813	49.53 813	106.11 814	26.15 799	19.96 805	3.42 784	4.39 784	1.81 779	0.39 724	14.22 795

test_example2	101.33 812	108.28 813	68.15 811	98.43 810	106.93 813	89.75 812	102.43 814	36.80 809	97.65 814	129.04 814	130.15 814	65.26 814	66.62 814	92.11 813	80.24 814	144.10 814	199.48 814	81.81 814	103.01 814	125.01 814	101.27 813

ccccc		256.29 814		354.40 813	364.36 814	149.10 814		152.89 815		153.93 815		164.00 815		268.02 815		390.55 815	349.22 815	244.59 815	219.82 815	412.30 815

GS-Stereo							0.16 249	0.26 218	0.18 154	0.13 159	0.15 174	0.10 74	0.09 45	0.16 126	0.10 18	0.07 150	0.05 46	0.06 59	0.05 81	0.08 305	0.08 362

FSD					0.24 669	0.27 450	0.27 603	0.31 307	0.29 369	0.26 369	0.27 351	0.28 443	0.27 523	0.28 391	0.26 533	0.23 697	0.22 712	0.27 701	0.26 713	0.25 689

Low-res two-view benchmark