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

BPD-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.09 1	0.14 79	0.10 1	0.14 24	0.07 1	0.09 11	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.05 26

IGEV	0.11 26	0.06 1	0.17 45	0.15 5	0.11 127	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.16 40	0.11 32	0.15 89	0.09 23	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

Pro-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.13 53	0.11 2	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.08 4	0.06 1	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.05 5	0.05 26

WQFJA1++	0.44 526	0.07 3	0.63 466	0.18 62	0.13 265	0.15 33	0.11 17	0.20 36	0.11 4	2.05 615	0.12 43	0.23 241	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	4.20 624	0.07 184

BridgeDepth_RVC	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.13 1	0.07 1	0.16 60	0.10 8	0.20 36	0.14 24	0.09 7	0.10 19	0.09 23	0.12 112	0.13 6	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.05 50	0.06 58	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 3	0.07 3	0.15 16	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.17 13	0.13 17	0.09 7	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.14 12	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

HiDET	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.19 25	0.15 34	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LCMNet	0.10 3	0.07 3	0.15 16	0.15 5	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.18 19	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.11 61	0.10 55	0.15 26	0.13 107	0.06 32	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

CSFM-Stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.16 11	0.08 12	0.16 60	0.13 53	0.21 49	0.11 4	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.06 174	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

252Zero-FE	0.14 96	0.07 3	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.21 49	0.19 85	0.77 572	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.13 6	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

Monster-pub-mixall	0.10 3	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.11 6	0.09 2	0.20 36	0.12 10	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.08 10	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.06 90

111111	0.11 26	0.07 3	0.17 45	0.19 109	0.11 127	0.13 16	0.11 17	0.22 61	0.15 34	0.11 32	0.12 43	0.12 72	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.06 90

Reg-Stereo(zero)	0.16 142	0.07 3	0.36 243	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.14 79	0.28 149	0.24 176	0.22 197	0.20 159	0.24 255	0.18 261	0.21 149	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.06 90

FoundationStereo	0.09 1	0.07 3	0.16 34	0.16 11	0.08 12	0.12 10	0.13 53	0.11 2	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.09 23	0.11 1	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

dual_stereo	0.10 3	0.07 3	0.14 6	0.17 26	0.08 12	0.09 1	0.13 53	0.24 95	0.13 17	0.10 16	0.09 11	0.09 23	0.08 10	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

Pointernet	0.13 68	0.07 3	0.27 140	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.12 27	0.31 193	0.24 176	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

CAS	0.15 129	0.07 3	0.21 83	0.41 566	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.15 112	0.19 143	0.11 61	0.09 23	0.14 12	0.13 107	0.29 573	0.04 2	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.14 470

VMBase	0.13 68	0.08 18	0.22 93	0.15 5	0.09 34	0.18 108	0.13 53	0.24 95	0.25 190	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

MatchStereo	0.11 26	0.08 18	0.23 100	0.16 11	0.07 1	0.09 1	0.12 27	0.20 36	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.08 4	0.08 10	0.14 12	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26
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 68	0.08 18	0.19 63	0.19 109	0.16 392	0.12 10	0.15 106	0.18 19	0.18 68	0.11 32	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.23 176	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.21 533	0.06 90

MonStereo	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.18 62	0.10 80	0.13 16	0.12 27	0.15 6	0.12 10	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.10 55	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

zero-FE	0.16 142	0.08 18	0.81 518	0.19 109	0.18 437	0.12 10	0.15 106	0.19 25	0.19 85	0.10 16	0.10 19	0.13 86	0.12 112	0.21 149	0.19 283	0.08 226	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.19 521	0.06 90

water-stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.14 79	0.25 105	0.19 85	0.17 151	0.23 190	0.15 132	0.15 187	0.12 3	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

DilatedVolume-Stereo	0.14 96	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.14 79	0.24 95	0.21 128	0.21 191	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

1w_stereo	0.12 52	0.08 18	0.14 6	0.18 62	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-Stereo_L2	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.18 19	0.13 17	0.09 7	0.07 3	0.08 4	0.08 10	0.16 44	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 3	0.08 18	0.19 63	0.16 11	0.09 34	0.12 10	0.13 53	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 62	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 3	0.08 18	0.16 34	0.17 26	0.08 12	0.16 60	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.10 16	0.07 3	0.10 40	0.08 10	0.14 12	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

MLG-Stereo_test2	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.09 7	0.07 3	0.10 40	0.06 1	0.15 26	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

MLG-Stereo_test1	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.11 17	0.16 7	0.10 2	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.07 3	0.17 62	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

MLG-Stereo	0.10 3	0.08 18	0.15 16	0.18 62	0.07 1	0.15 33	0.11 17	0.17 13	0.11 4	0.08 2	0.06 1	0.10 40	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

LG-G_1	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LG-G	0.11 26	0.08 18	0.18 55	0.18 62	0.07 1	0.21 199	0.09 2	0.19 25	0.11 4	0.10 16	0.09 11	0.11 61	0.10 55	0.19 107	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90

LGtest1	0.10 3	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.08 12	0.13 16	0.09 2	0.16 7	0.12 10	0.09 7	0.07 3	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

SGD-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.07 1	0.17 85	0.13 53	0.18 19	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.11 61	0.12 112	0.18 84	0.11 15	0.08 226	0.04 2	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 270	0.08 18	0.23 100	0.19 109	0.19 464	0.28 342	0.24 430	0.23 80	0.21 128	0.20 180	0.23 190	0.28 311	0.49 537	0.26 239	0.18 250	0.09 317	0.08 388	0.18 529	0.13 487	0.17 500	0.17 503

MonSter	0.10 3	0.08 18	0.13 1	0.17 26	0.08 12	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.19 85	0.09 7	0.11 28	0.08 4	0.07 3	0.14 12	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 26	0.08 18	0.17 45	0.17 26	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.14 5	0.16 40	0.11 32	0.10 19	0.09 23	0.08 10	0.21 149	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

999	0.14 96	0.08 18	0.24 110	0.19 109	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.24 95	0.18 68	0.13 67	0.16 103	0.14 113	0.11 85	0.36 348	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

IGEV-Stereo++	0.11 26	0.08 18	0.15 16	0.19 109	0.11 127	0.14 21	0.10 8	0.22 61	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.10 40	0.11 85	0.14 12	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

Occ-G	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.19 274	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.19 143	0.21 210	0.11 85	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90

IGEV-Stereo+	0.12 52	0.08 18	0.17 45	0.18 62	0.13 265	0.09 1	0.11 17	0.16 7	0.15 34	0.10 16	0.08 10	0.10 40	0.10 55	0.21 149	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.16 483	0.24 559

test_for_model	0.18 186	0.08 18	0.69 487	0.32 533	0.26 539	0.17 85	0.15 106	0.32 205	0.29 249	0.14 93	0.21 171	0.13 86	0.09 23	0.28 273	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

trnet	0.13 68	0.08 18	0.21 83	0.15 5	0.07 1	0.21 199	0.12 27	0.24 95	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.15 132	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.05 26

GCAPDPT-zeroshot4090	0.20 247	0.08 18	1.14 571	0.29 509	0.42 572	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

MoCha-V2	0.13 68	0.08 18	0.26 131	0.23 331	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.16 40	0.15 112	0.15 89	0.13 86	0.14 169	0.20 125	0.11 15	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

testlalala	0.20 247	0.08 18	1.19 575	0.29 509	0.43 573	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

GCAPDPT-zeroshot	0.20 247	0.08 18	1.14 571	0.29 509	0.43 573	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.14 93	0.17 116	0.15 132	0.11 85	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

Any-RAFT	0.17 161	0.08 18	0.31 182	0.19 109	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.42 336	0.30 263	0.24 217	0.27 229	0.27 295	0.16 206	0.21 149	0.12 58	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

LoS	0.14 96	0.08 18	0.27 140	0.16 11	0.09 34	0.22 228	0.14 79	0.26 114	0.26 203	0.15 112	0.18 134	0.18 175	0.13 146	0.22 166	0.14 143	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.06 58	0.06 90
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 96	0.08 18	0.19 63	0.17 26	0.22 506	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.14 93	0.17 116	0.14 113	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.08 203	0.18 516

EGLCR-Stereo	0.13 68	0.08 18	0.20 74	0.18 62	0.09 34	0.21 199	0.13 53	0.27 127	0.21 128	0.13 67	0.10 19	0.15 132	0.09 23	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

CREStereo++_RVC	0.15 129	0.08 18	0.26 131	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.13 53	0.22 61	0.30 263	0.21 191	0.30 261	0.13 86	0.11 85	0.16 44	0.15 170	0.07 81	0.04 2	0.06 32	0.15 510	0.06 58	0.05 26
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 68	0.08 18	0.21 83	0.14 2	0.08 12	0.22 228	0.15 106	0.25 105	0.24 176	0.16 136	0.21 171	0.14 113	0.13 146	0.18 84	0.13 107	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90
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	0.15 129	0.08 18	0.23 100	0.15 5	0.09 34	0.23 250	0.16 143	0.25 105	0.23 162	0.17 151	0.21 171	0.16 154	0.14 169	0.22 166	0.13 107	0.29 573	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

gcap_with_dpt	0.18 186	0.09 58	0.90 540	0.20 171	0.14 310	0.21 199	0.16 143	0.32 205	0.24 176	0.17 151	0.22 183	0.17 164	0.12 112	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.06 90

GEAStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.18 62	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

BridgeDepth	0.10 3	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.07 1	0.16 60	0.12 27	0.16 7	0.12 10	0.08 2	0.09 11	0.14 113	0.13 146	0.14 12	0.10 1	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.17 26	0.12 186	0.19 137	0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

gasm-f	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.18 62	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.20 36	0.14 24	0.12 50	0.19 143	0.10 40	0.11 85	0.16 44	0.11 15	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.09 277	0.08 257

Zero-FE251	0.14 96	0.09 58	0.24 110	0.17 26	0.09 34	0.20 172	0.13 53	0.20 36	0.14 24	0.61 552	0.13 56	0.13 86	0.11 85	0.14 12	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.05 26

AdaDepth	0.11 26	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.13 53	0.16 7	0.13 17	0.10 16	0.10 19	0.09 23	0.09 23	0.19 107	0.12 58	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.05 5	0.05 26

S2M2_XL	0.10 3	0.09 58	0.21 83	0.14 2	0.10 80	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 1	0.10 16	0.11 28	0.09 23	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 96	0.09 58	0.19 63	0.19 109	0.08 12	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.23 162	0.16 136	0.18 134	0.14 113	0.17 236	0.19 107	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.05 26

2.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.18 68	0.14 93	0.17 116	0.09 23	0.10 55	0.18 84	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

2.75w_new	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.16 11	0.09 34	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.16 40	0.14 93	0.13 56	0.08 4	0.10 55	0.16 44	0.13 107	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w_new	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.25w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.19 137	0.10 8	0.22 61	0.17 57	0.14 93	0.12 43	0.10 40	0.11 85	0.17 62	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 26

3.75w	0.11 26	0.09 58	0.15 16	0.17 26	0.11 127	0.18 108	0.12 27	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.16 44	0.11 15	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

monsterstereo	0.11 26	0.09 58	0.14 6	0.19 109	0.12 186	0.14 21	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.13 67	0.16 103	0.08 4	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.05 9	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.05 5	0.04 1

monsters	0.11 26	0.09 58	0.13 1	0.17 26	0.12 186	0.15 33	0.11 17	0.23 80	0.15 34	0.14 93	0.12 43	0.08 4	0.09 23	0.21 149	0.10 1	0.06 32	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.22 61	0.16 40	0.12 50	0.19 143	0.15 132	0.11 85	0.13 6	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.07 131	0.06 90

GREAT-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.25 123	0.16 11	0.11 127	0.14 21	0.16 143	0.17 13	0.17 57	0.10 16	0.15 89	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.10 1	0.06 32	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.10 374
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 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.15 33	0.17 184	0.19 25	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

GIP-stereo	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.19 109	0.11 127	0.16 60	0.14 79	0.29 163	0.18 68	0.11 32	0.16 103	0.13 86	0.09 23	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

fffft	0.13 68	0.09 58	0.24 110	0.19 109	0.10 80	0.17 85	0.19 274	0.22 61	0.16 40	0.14 93	0.11 28	0.13 86	0.10 55	0.24 191	0.18 250	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.06 90
1: 1. 1
tt45	0.14 96	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.11 127	0.23 250	0.18 228	0.22 61	0.17 57	0.15 112	0.13 56	0.14 113	0.10 55	0.30 307	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

WCG-NET	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.08 12	0.18 108	0.17 184	0.21 49	0.28 230	0.18 170	0.21 171	0.15 132	0.12 112	0.18 84	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

U	1.00 589	0.09 58	0.21 83	0.21 217	3.68 618	6.12 623	0.14 79	0.21 49	0.21 128	0.11 32	0.11 28	0.10 40	0.09 23	0.12 3	0.11 15	0.07 81	0.05 33	5.42 628	2.90 626	0.07 131	0.06 90

WCG-NET（raft）	0.14 96	0.09 58	0.23 100	0.17 26	0.08 12	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.26 203	0.18 170	0.19 143	0.20 198	0.12 112	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.05 26

RSM++	0.12 52	0.09 58	0.19 63	0.20 171	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.21 49	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.14 113	0.09 23	0.20 125	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

RSM	0.12 52	0.09 58	0.20 74	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.23 80	0.18 68	0.13 67	0.13 56	0.15 132	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

RAFT-Stereo-weight	0.15 129	0.09 58	0.26 131	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.29 249	0.24 217	0.20 159	0.19 189	0.10 55	0.18 84	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

MSKI-zero shot	0.17 161	0.09 58	0.43 342	0.20 171	0.11 127	0.21 199	0.15 106	0.32 205	0.21 128	0.23 203	0.24 204	0.23 241	0.10 55	0.31 314	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

AEACV	0.13 68	0.09 58	0.23 100	0.18 62	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.23 80	0.14 24	0.13 67	0.17 116	0.13 86	0.16 206	0.16 44	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

Selective-IGEV	0.12 52	0.09 58	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.14 79	0.27 127	0.15 34	0.13 67	0.14 86	0.13 86	0.08 10	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

knoymous	0.17 161	0.09 58	0.32 189	0.17 26	0.11 127	0.21 199	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.27 295	0.16 206	0.23 176	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.09 277	0.09 318

riskmin	0.18 186	0.09 58	0.34 215	0.18 62	0.12 186	0.24 270	0.16 143	0.34 229	0.28 230	0.21 191	0.23 190	0.33 364	0.24 337	0.23 176	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.06 106	0.10 344	0.10 374

MC-Stereo	0.14 96	0.09 58	0.25 123	0.21 217	0.09 34	0.18 108	0.16 143	0.23 80	0.19 85	0.18 170	0.23 190	0.16 154	0.13 146	0.22 166	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

RCA-Stereo	0.16 142	0.09 58	0.25 123	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.36 271	0.35 322	0.20 180	0.25 214	0.17 164	0.17 236	0.18 84	0.14 143	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.05 26

test-3	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.26 236	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

test_1	0.16 142	0.09 58	0.31 182	0.21 217	0.11 127	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.27 214	0.25 225	0.16 103	0.22 221	0.12 112	0.26 239	0.18 250	0.06 32	0.04 2	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.06 90

DEmStereo	0.26 393	0.09 58	0.47 378	0.19 109	0.12 186	0.30 382	0.25 447	0.28 149	0.36 335	0.36 422	0.58 510	0.25 264	0.48 536	0.53 416	0.44 500	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.06 58	0.07 184

GrayStereo	0.25 377	0.09 58	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.23 250	0.47 567	0.34 229	0.30 263	0.39 459	0.47 459	0.30 338	0.79 576	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.13 449

s12784h	0.17 161	0.09 58	0.26 131	0.18 62	0.07 1	0.32 407	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.23 203	0.25 214	0.18 175	0.17 236	0.25 222	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.05 26

TANstereo	0.15 129	0.09 58	0.28 151	0.16 11	0.08 12	0.25 288	0.14 79	0.23 80	0.28 230	0.24 217	0.30 261	0.16 154	0.12 112	0.17 62	0.13 107	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

R-Stereo Train	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

RAFT-Stereo	0.18 186	0.09 58	0.32 189	0.22 279	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.42 336	0.19 85	0.31 334	0.45 442	0.20 198	0.14 169	0.18 84	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
BStereo	0.13 68	0.10 101	0.42 329	0.18 62	0.11 127	0.13 16	0.14 79	0.24 95	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

Wave_Phase_stereo	0.14 96	0.10 101	0.42 329	0.18 62	0.11 127	0.36 451	0.14 79	0.28 149	0.22 141	0.12 50	0.11 28	0.12 72	0.09 23	0.16 44	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.06 32	0.08 246	0.05 5	0.06 90

WQFJA1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

WQFJX1	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.23 331	0.17 415	0.24 270	0.19 274	0.58 517	0.52 502	0.16 136	0.16 103	0.14 113	0.15 187	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.06 90

WQFJX	0.18 186	0.10 101	0.17 45	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.18 228	0.53 465	0.45 440	0.17 151	0.16 103	0.14 113	0.16 206	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.08 388	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

NLMM	0.18 186	0.10 101	0.16 34	0.22 279	0.18 437	0.25 288	0.19 274	0.51 435	0.51 493	0.15 112	0.17 116	0.15 132	0.16 206	0.20 125	0.20 302	0.07 81	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

NLSM3	0.13 68	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.13 265	0.18 108	0.16 143	0.30 182	0.24 176	0.11 32	0.15 89	0.12 72	0.13 146	0.17 62	0.15 170	0.05 9	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.05 5	0.05 26

NLSM1	0.17 161	0.10 101	0.17 45	0.21 217	0.18 437	0.25 288	0.17 184	0.47 385	0.40 387	0.16 136	0.21 171	0.13 86	0.15 187	0.21 149	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

FE-Mocha	0.16 142	0.10 101	0.33 205	0.19 109	0.13 265	0.19 137	0.15 106	0.35 252	0.22 141	0.24 217	0.24 204	0.20 198	0.14 169	0.17 62	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

IGEV-FE	0.18 186	0.10 101	0.65 475	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

DA	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

Replicate-Monster	0.12 52	0.10 101	0.32 189	0.16 11	0.08 12	0.17 85	0.10 8	0.22 61	0.19 85	0.11 32	0.10 19	0.10 40	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.08 257

GGEV	0.14 96	0.10 101	0.18 55	0.21 217	0.10 80	0.29 364	0.16 143	0.28 149	0.20 111	0.14 93	0.17 116	0.16 154	0.14 169	0.17 62	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

asd	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.10 80	0.16 60	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.11 28	0.09 23	0.10 55	0.16 44	0.11 15	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

qwe	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.10 80	0.15 33	0.12 27	0.25 105	0.17 57	0.14 93	0.13 56	0.09 23	0.09 23	0.18 84	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4w-stereo	0.10 3	0.10 101	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.15 33	0.10 8	0.19 25	0.13 17	0.12 50	0.12 43	0.08 4	0.11 85	0.16 44	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

2.5w	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.09 34	0.15 33	0.15 106	0.20 36	0.15 34	0.12 50	0.13 56	0.10 40	0.09 23	0.17 62	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 26	0.10 101	0.14 6	0.17 26	0.09 34	0.17 85	0.09 2	0.22 61	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.09 23	0.11 85	0.19 107	0.13 107	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

2w_stereo	0.11 26	0.10 101	0.15 16	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.14 79	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.14 86	0.08 4	0.11 85	0.13 6	0.12 58	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.05 5	0.04 1

xyz-stereo	1.40 600	0.10 101	17.09 632	0.18 62	0.07 1	4.78 618	0.18 228	0.29 163	0.34 306	0.36 422	2.81 617	0.40 431	0.29 419	0.56 435	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.06 106	0.06 58	0.05 26

LG-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.24 110	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.18 228	0.21 49	0.18 68	0.11 32	0.17 116	0.09 23	0.09 23	0.15 26	0.14 143	0.05 9	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

MM-Stereo_test2	0.15 129	0.10 101	0.44 351	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.21 356	0.27 127	0.22 141	0.15 112	0.16 103	0.13 86	0.11 85	0.20 125	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.05 26

MM-Stereo_test1	0.17 161	0.10 101	0.39 288	0.23 331	0.11 127	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.29 249	0.22 197	0.21 171	0.15 132	0.14 169	0.23 176	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.06 90

castereo++	0.13 68	0.10 101	0.18 55	0.18 62	0.10 80	0.27 322	0.13 53	0.23 80	0.23 162	0.11 32	0.13 56	0.16 154	0.10 55	0.18 84	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.04 1

castereo	0.14 96	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.10 80	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.13 67	0.18 134	0.16 154	0.16 206	0.15 26	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.06 58	0.05 26

SMoEStereo_RVC	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.19 137	0.17 184	0.19 25	0.19 85	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.11 85	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.06 90

PAM_32	0.23 318	0.10 101	0.63 466	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.19 274	0.36 271	0.23 162	0.29 285	0.28 235	0.56 521	0.28 404	0.27 259	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.09 318

PAM	0.23 318	0.10 101	0.63 466	0.22 279	0.15 361	0.34 431	0.21 356	0.37 281	0.22 141	0.31 334	0.27 229	0.55 517	0.26 368	0.26 239	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.09 318

UGAM-zero	0.23 318	0.10 101	0.54 426	0.19 109	0.13 265	0.21 199	0.14 79	0.44 356	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.51 500	0.33 459	0.65 485	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.06 58	0.07 184

AIO-Stereo	0.13 68	0.10 101	0.22 93	0.20 171	0.09 34	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.16 40	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.08 10	0.18 84	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

test_sample2	0.21 270	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.11 127	0.27 322	0.21 356	0.43 349	0.29 249	0.26 236	0.31 275	0.30 338	0.24 337	0.45 379	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

test_sample1	0.20 247	0.10 101	0.28 151	0.19 109	0.12 186	0.28 342	0.19 274	0.41 322	0.25 190	0.26 236	0.31 275	0.29 322	0.26 368	0.44 376	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.09 318

IGEV++	0.13 68	0.10 101	0.23 100	0.21 217	0.10 80	0.15 33	0.15 106	0.29 163	0.16 40	0.12 50	0.15 89	0.12 72	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.07 184

11t1	0.18 186	0.10 101	0.30 168	0.20 171	0.11 127	0.27 322	0.17 184	0.35 252	0.23 162	0.25 225	0.23 190	0.23 241	0.23 319	0.25 222	0.18 250	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

IGEV_Zeroshot_test	0.18 186	0.10 101	0.65 475	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.34 229	0.19 85	0.28 257	0.22 183	0.27 295	0.13 146	0.23 176	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.06 90

MIF-Stereo (partial)	0.16 142	0.10 101	0.34 215	0.21 217	0.15 361	0.15 33	0.13 53	0.28 149	0.25 190	0.17 151	0.26 223	0.15 132	0.16 206	0.25 222	0.17 226	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.08 257

UniTT-Stereo	0.14 96	0.10 101	0.30 168	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.13 53	0.19 25	0.18 68	0.15 112	0.20 159	0.10 40	0.11 85	0.18 84	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.06 90

RAFT-Test	0.17 161	0.10 101	0.38 273	0.19 109	0.12 186	0.25 288	0.17 184	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.29 248	0.27 295	0.14 169	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

LoS_RVC	0.13 68	0.10 101	0.19 63	0.18 62	0.16 392	0.20 172	0.18 228	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.19 143	0.12 72	0.15 187	0.17 62	0.13 107	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.12 432

anonymousdsp2	0.17 161	0.10 101	0.28 151	0.20 171	0.11 127	0.25 288	0.17 184	0.41 322	0.31 275	0.23 203	0.23 190	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.07 184

DCANet-4	0.19 230	0.10 101	0.52 419	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.36 271	0.39 370	0.29 285	0.30 261	0.17 164	0.22 305	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

tt	4.71 619	0.10 101	3.94 611	2.06 618	1.53 616	10.14 628	16.88 629	9.27 630	4.98 622	1.39 601	1.02 575	4.68 620	4.90 622	3.35 619	5.86 625	5.76 628	9.15 633	2.24 624	2.53 623	3.10 620	1.32 619

DisPM	0.19 230	0.10 101	0.35 224	0.23 331	0.13 265	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.29 249	0.33 369	0.34 315	0.23 241	0.16 206	0.33 328	0.16 196	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.11 409

iRaft-Stereo_20w	0.19 230	0.10 101	0.46 370	0.19 109	0.13 265	0.25 288	0.19 274	0.52 454	0.19 85	0.29 285	0.21 171	0.22 221	0.20 285	0.28 273	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.08 203	0.08 257

GLC_STEREO	0.15 129	0.10 101	0.24 110	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.15 106	0.23 80	0.27 214	0.17 151	0.20 159	0.17 164	0.11 85	0.23 176	0.16 196	0.07 81	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.06 90

CrosDoStereo	0.31 446	0.10 101	0.49 392	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 613	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 525	0.28 311	0.46 527	0.61 462	0.57 527	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

PFNet+	0.20 247	0.10 101	0.37 254	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.19 274	0.29 163	0.34 306	0.33 369	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.32 321	0.17 226	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.12 432

NF-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

OCTAStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

PSM-softLoss	0.21 270	0.10 101	0.39 288	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

KMStereo	0.21 270	0.10 101	0.39 288	0.24 384	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.38 287	0.26 203	0.29 285	0.32 284	0.24 255	0.16 206	0.52 409	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.12 432

PSM-AAD	0.25 377	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.26 311	0.38 540	0.34 229	0.28 230	0.35 406	0.39 372	0.28 311	0.79 576	0.30 307	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.08 203	0.21 542

FTStereo	0.28 421	0.10 101	0.43 342	0.23 331	0.13 265	0.21 199	0.53 577	0.34 229	0.26 203	0.38 444	0.95 570	0.30 338	0.56 549	0.32 321	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.19 523

KYRaft	0.22 301	0.10 101	0.30 168	0.23 331	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.35 252	0.24 176	0.35 406	0.54 494	0.34 371	0.26 368	0.29 292	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.08 203	0.31 572

DeepStereo_LL	0.31 446	0.10 101	0.49 392	0.18 62	0.12 186	0.22 228	1.11 613	0.34 229	0.37 346	0.38 444	0.61 525	0.28 311	0.46 527	0.61 462	0.57 527	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.07 184

SST-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.37 254	0.24 384	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.24 176	0.34 389	0.33 305	0.29 322	0.25 358	0.56 435	0.17 226	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

RAFT_R40	0.21 270	0.10 101	0.37 254	0.24 384	0.13 265	0.18 108	0.18 228	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.33 305	0.30 338	0.24 337	0.55 424	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

DRaft	0.24 349	0.10 101	0.34 215	0.18 62	0.12 186	0.28 342	0.23 408	0.33 221	0.39 370	0.38 444	0.61 525	0.21 210	0.41 504	0.48 389	0.42 494	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.08 257

PFNet	0.23 318	0.10 101	0.57 439	0.24 384	0.14 310	0.22 228	0.19 274	0.39 299	0.33 296	0.35 406	0.32 284	0.27 295	0.19 276	0.64 478	0.22 347	0.09 317	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.07 184

RE-Stereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

TVStereo	0.20 247	0.10 101	0.35 224	0.24 384	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.38 287	0.32 284	0.28 257	0.30 261	0.22 221	0.16 206	0.51 403	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.13 449

RAFT-345	0.21 270	0.10 101	0.46 370	0.22 279	0.11 127	0.20 172	0.16 143	0.26 114	0.25 190	0.27 246	0.66 536	0.21 210	0.16 206	0.55 424	0.21 327	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

GMM-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.43 342	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.25 447	0.37 281	0.27 214	0.30 316	0.45 442	0.27 295	0.21 292	0.31 314	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.08 203	0.19 523

Prome-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.30 168	0.24 384	0.12 186	0.23 250	0.23 408	0.36 271	0.25 190	0.33 369	0.59 513	0.24 255	0.28 404	0.29 292	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.20 533

XX-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.83 525	0.26 457	0.17 415	0.23 250	0.13 53	0.40 310	0.18 68	0.20 180	0.41 391	0.31 348	0.10 55	0.32 321	0.12 58	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

222	0.41 512	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.36 451	0.20 325	0.57 508	0.39 370	0.35 406	0.44 431	0.30 338	0.27 387	0.55 424	3.56 619	0.11 405	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

xxxx	0.34 472	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.37 457	0.20 325	0.58 517	0.38 360	0.29 285	0.42 407	0.38 404	0.24 337	0.46 382	2.20 612	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

test_xeample	0.34 472	0.10 101	0.29 161	0.19 109	0.11 127	0.33 418	0.23 408	0.55 483	0.38 360	0.32 356	0.45 442	0.29 322	0.26 368	0.57 439	2.24 614	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.09 318

EAI-Stereo	0.21 270	0.10 101	0.33 205	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.46 563	0.46 377	0.20 111	0.25 225	0.50 470	0.17 164	0.16 206	0.24 191	0.23 366	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.10 383	0.06 58	0.07 184

CFNet-RSSM	0.17 161	0.10 101	0.40 296	0.20 171	0.11 127	0.20 172	0.15 106	0.36 271	0.30 263	0.23 203	0.21 171	0.26 286	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

SFCPSM	0.22 301	0.10 101	0.51 413	0.21 217	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.55 483	0.39 370	0.29 285	0.32 284	0.23 241	0.21 292	0.27 259	0.19 283	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.08 257

Gwc-CoAtRS	0.17 161	0.10 101	0.37 254	0.20 171	0.12 186	0.19 137	0.15 106	0.32 205	0.28 230	0.23 203	0.23 190	0.27 295	0.15 187	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

FlowAnything_test	0.14 96	0.11 173	0.21 83	0.21 217	0.12 186	0.17 85	0.16 143	0.25 105	0.16 40	0.15 112	0.13 56	0.15 132	0.14 169	0.18 84	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.09 318

asda	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.24 95	0.16 40	0.11 32	0.11 28	0.08 4	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.25_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5w_new	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

4.5_new	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.15 16	0.17 26	0.09 34	0.14 21	0.12 27	0.21 49	0.16 40	0.13 67	0.13 56	0.08 4	0.09 23	0.13 6	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 50	0.06 58	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 26	0.11 173	0.16 34	0.17 26	0.10 80	0.17 85	0.12 27	0.21 49	0.14 24	0.12 50	0.13 56	0.09 23	0.10 55	0.15 26	0.12 58	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.04 1

3w_stereo	0.12 52	0.11 173	0.18 55	0.18 62	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.19 85	0.12 50	0.12 43	0.07 1	0.12 112	0.15 26	0.11 15	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 5	0.05 26

xyz-stereo-finetune2	0.17 161	0.11 173	0.26 131	0.16 11	0.09 34	0.27 322	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.22 197	0.28 235	0.21 210	0.22 305	0.37 351	0.22 347	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.07 184

S2M2_L	0.13 68	0.11 173	0.20 74	0.16 11	0.12 186	0.12 10	0.07 1	0.18 19	0.20 111	0.12 50	0.15 89	0.14 113	0.12 112	0.15 26	0.14 143	0.13 462	0.09 423	0.09 271	0.10 383	0.11 392	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 129	0.11 173	0.30 168	0.21 217	0.09 34	0.17 85	0.16 143	0.30 182	0.19 85	0.15 112	0.25 214	0.17 164	0.09 23	0.21 149	0.12 58	0.06 32	0.07 301	0.07 100	0.05 50	0.08 203	0.06 90

SCV_C0	0.14 96	0.11 173	0.25 123	0.19 109	0.12 186	0.15 33	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.13 67	0.15 89	0.13 86	0.09 23	0.24 191	0.10 1	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.06 90

AIO_rvc	0.12 52	0.11 173	0.22 93	0.19 109	0.10 80	0.15 33	0.17 184	0.20 36	0.16 40	0.11 32	0.13 56	0.13 86	0.08 10	0.22 166	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.06 58	0.07 184

HUF	0.15 129	0.11 173	0.38 273	0.17 26	0.11 127	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.20 111	0.11 32	0.13 56	0.14 113	0.11 85	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.20 559	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.14 470

mms	0.13 68	0.11 173	0.19 63	0.19 109	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.20 36	0.17 57	0.13 67	0.17 116	0.14 113	0.09 23	0.24 191	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.07 184

ours_stereo	0.13 68	0.11 173	0.23 100	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.18 228	0.20 36	0.19 85	0.13 67	0.18 134	0.14 113	0.10 55	0.23 176	0.14 143	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.05 26

fffy	0.14 96	0.11 173	0.24 110	0.20 171	0.10 80	0.19 137	0.18 228	0.22 61	0.19 85	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.13 146	0.25 222	0.14 143	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

tg	0.16 142	0.11 173	0.25 123	0.21 217	0.11 127	0.23 250	0.15 106	0.34 229	0.24 176	0.20 180	0.25 214	0.19 189	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

rvit_stereo_0081	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

model_zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.39 288	0.20 171	0.12 186	0.24 270	0.15 106	0.34 229	0.22 141	0.30 316	0.20 159	0.22 221	0.12 112	0.24 191	0.14 143	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.07 184

GCAP-BAT	0.16 142	0.11 173	0.36 243	0.18 62	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.23 80	0.18 68	0.26 236	0.28 235	0.20 198	0.11 85	0.24 191	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.05 5	0.06 90

rvit_stereo_0082	0.16 142	0.11 173	0.24 110	0.21 217	0.12 186	0.16 60	0.17 184	0.22 61	0.33 296	0.16 136	0.18 134	0.18 175	0.14 169	0.20 125	0.16 196	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

gcap-zeroshot	0.17 161	0.11 173	0.36 243	0.20 171	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.30 182	0.22 141	0.26 236	0.20 159	0.30 338	0.14 169	0.20 125	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.06 90

MGS-Stereo	0.14 96	0.11 173	0.32 189	0.19 109	0.11 127	0.18 108	0.17 184	0.20 36	0.22 141	0.14 93	0.24 204	0.15 132	0.10 55	0.18 84	0.12 58	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.10 344	0.06 90

AE-Stereo	0.17 161	0.11 173	0.31 182	0.24 384	0.14 310	0.23 250	0.18 228	0.34 229	0.29 249	0.15 112	0.25 214	0.21 210	0.13 146	0.20 125	0.14 143	0.07 81	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

IGEVStereo-DCA	0.14 96	0.11 173	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

rrr	0.17 161	0.11 173	0.57 439	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.22 141	0.15 112	0.12 43	0.14 113	0.12 112	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

1111x	0.32 455	0.11 173	0.40 296	0.22 279	0.11 127	0.32 407	0.26 459	0.59 523	0.43 413	0.31 334	0.41 391	0.39 416	0.28 404	0.76 523	1.37 595	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

anonymousa	0.23 318	0.11 173	0.50 403	0.21 217	0.16 392	0.31 398	0.20 325	0.36 271	0.35 322	0.32 356	0.50 470	0.39 416	0.26 368	0.22 166	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.07 131	0.08 257

x	0.19 230	0.11 173	0.29 161	0.20 171	0.11 127	0.26 311	0.18 228	0.41 322	0.29 249	0.25 225	0.29 248	0.28 311	0.24 337	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

test_3	0.18 186	0.11 173	0.32 189	0.24 384	0.11 127	0.22 228	0.25 447	0.31 193	0.31 275	0.25 225	0.18 134	0.23 241	0.13 146	0.25 222	0.19 283	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.07 131	0.06 90

LCNet	0.21 270	0.11 173	0.29 161	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.19 274	0.34 229	0.26 203	0.28 257	0.35 326	0.26 286	0.30 433	0.35 343	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.10 383	0.13 443	0.22 547

AAGNet	0.33 464	0.11 173	0.37 254	0.25 423	0.16 392	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.35 406	0.35 326	0.27 295	0.30 433	0.44 376	2.66 616	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.08 203	0.06 90

NRIStereo	0.18 186	0.11 173	0.35 224	0.23 331	0.11 127	0.24 270	0.20 325	0.29 163	0.26 203	0.26 236	0.25 214	0.25 264	0.18 261	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

ASMatch	0.23 318	0.11 173	0.51 413	0.24 384	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.28 230	0.28 257	0.68 540	0.27 295	0.26 368	0.50 398	0.22 347	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.11 409

Pruner-Stereo	0.19 230	0.11 173	0.34 215	0.29 509	0.12 186	0.19 137	0.17 184	0.31 193	0.29 249	0.33 369	0.32 284	0.25 264	0.15 187	0.24 191	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.09 318

DeepStereo_RVC	0.18 186	0.11 173	0.40 296	0.21 217	0.11 127	0.19 137	0.16 143	0.28 149	0.22 141	0.27 246	0.27 229	0.23 241	0.28 404	0.24 191	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.10 374

RAFT-RH_RVC	0.25 377	0.11 173	0.45 362	0.21 217	0.12 186	0.25 288	0.14 79	0.27 127	0.27 214	0.38 444	1.15 581	0.23 241	0.17 236	0.57 439	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.06 58	0.07 184

test-1	0.17 161	0.11 173	0.40 296	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.34 229	0.26 203	0.20 180	0.24 204	0.22 221	0.14 169	0.16 44	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.08 257

test_xeample3	0.16 142	0.11 173	0.56 436	0.19 109	0.12 186	0.20 172	0.18 228	0.35 252	0.20 111	0.16 136	0.12 43	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.07 184

FENet	0.21 270	0.11 173	0.45 362	0.21 217	0.12 186	0.26 311	0.17 184	0.41 322	0.35 322	0.30 316	0.31 275	0.29 322	0.23 319	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

HSM-Net_RVC	0.27 401	0.11 173	0.42 329	0.19 109	0.11 127	0.34 431	0.20 325	0.62 544	0.43 413	0.40 469	0.43 420	0.50 496	0.26 368	0.76 523	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DispViT+	0.12 52	0.12 215	0.23 100	0.18 62	0.12 186	0.14 21	0.11 17	0.23 80	0.19 85	0.13 67	0.10 19	0.10 40	0.10 55	0.16 44	0.16 196	0.08 226	0.07 301	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

NLMM1	0.19 230	0.12 215	0.16 34	0.23 331	0.18 437	0.24 270	0.20 325	0.59 523	0.65 542	0.18 170	0.17 116	0.13 86	0.14 169	0.25 222	0.18 250	0.08 226	0.09 423	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

NLCSM	0.19 230	0.12 215	0.18 55	0.24 384	0.19 464	0.24 270	0.21 356	0.42 336	0.40 387	0.19 176	0.18 134	0.14 113	0.16 206	0.47 386	0.19 283	0.08 226	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

VIP-Stereo	0.12 52	0.12 215	0.21 83	0.18 62	0.11 127	0.24 270	0.12 27	0.19 25	0.18 68	0.10 16	0.13 56	0.11 61	0.09 23	0.19 107	0.11 15	0.06 32	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.05 5	0.05 26

GASTEREO	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.23 331	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.19 107	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

MSCF	0.13 68	0.12 215	0.21 83	0.22 279	0.10 80	0.16 60	0.15 106	0.26 114	0.18 68	0.17 151	0.16 103	0.11 61	0.13 146	0.18 84	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.07 166	0.06 58	0.06 90

xyz-stereo-finetune	0.16 142	0.12 215	0.23 100	0.16 11	0.08 12	0.23 250	0.20 325	0.29 163	0.31 275	0.19 176	0.22 183	0.19 189	0.15 187	0.29 292	0.20 302	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.06 58	0.06 90

MM-Stereo_test3	0.17 161	0.12 215	0.29 161	0.23 331	0.14 310	0.19 137	0.22 383	0.39 299	0.36 335	0.16 136	0.24 204	0.17 164	0.12 112	0.19 107	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.06 90

rvit_stereo_0083	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.13 265	0.17 85	0.17 184	0.22 61	0.34 306	0.16 136	0.21 171	0.19 189	0.16 206	0.21 149	0.16 196	0.11 405	0.10 453	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.07 184

RAStereo	0.13 68	0.12 215	0.27 140	0.22 279	0.11 127	0.15 33	0.18 228	0.23 80	0.23 162	0.13 67	0.17 116	0.11 61	0.09 23	0.15 26	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.05 26

test_sample3	0.23 318	0.12 215	0.43 342	0.19 109	0.12 186	0.32 407	0.20 325	0.50 418	0.34 306	0.31 334	0.33 305	0.29 322	0.22 305	0.53 416	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

CAS++	0.16 142	0.12 215	0.27 140	0.18 62	0.12 186	0.17 85	0.15 106	0.42 336	0.24 176	0.19 176	0.18 134	0.13 86	0.10 55	0.21 149	0.12 58	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.08 246	0.10 344	0.09 318
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 377	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.09 318

tta	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.28 410	0.10 366	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.07 184

qqq1	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

fff1	0.24 349	0.12 215	0.40 296	0.19 109	0.10 80	0.27 322	0.19 274	0.51 435	0.45 440	0.34 389	0.41 391	0.31 348	0.26 368	0.58 446	0.16 196	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

MyStereo07	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.29 163	0.21 128	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.13 146	0.25 222	0.13 107	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo06	0.20 247	0.12 215	0.57 439	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.40 310	0.21 128	0.30 316	0.24 204	0.31 348	0.18 261	0.22 166	0.18 250	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo05	0.23 318	0.12 215	0.57 439	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.48 398	0.52 502	0.31 334	0.23 190	0.25 264	0.22 305	0.30 307	0.21 327	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

MyStereo04	0.23 318	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.23 408	0.49 408	0.52 502	0.28 257	0.23 190	0.27 295	0.23 319	0.30 307	0.22 347	0.07 81	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.08 257

CoDeX	0.23 318	0.12 215	0.46 370	0.21 217	0.14 310	0.29 364	0.21 356	0.53 465	0.41 399	0.29 285	0.35 326	0.29 322	0.22 305	0.48 389	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

mmm	0.21 270	0.12 215	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.28 342	0.21 356	0.41 322	0.27 214	0.29 285	0.38 359	0.29 322	0.24 337	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.10 344	0.09 318

ff7	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

ffff	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

ffm	0.22 301	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

ff1	0.29 432	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.35 252	0.44 428	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.08 226	0.05 33	0.11 404	0.10 383	0.08 203	0.08 257

mmx	0.31 446	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

11t	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

xxx	0.31 446	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.20 325	0.55 483	0.45 440	0.30 316	0.42 407	0.34 371	0.23 319	0.81 540	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.10 374

EKT-Stereo	0.38 499	0.12 215	0.38 273	0.42 567	3.88 620	0.21 199	0.17 184	0.35 252	0.28 230	0.20 180	0.20 159	0.23 241	0.15 187	0.28 273	0.16 196	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

MIM_Stereo	0.18 186	0.12 215	0.38 273	0.20 171	0.11 127	0.17 85	0.14 79	0.35 252	0.25 190	0.27 246	0.35 326	0.23 241	0.13 146	0.27 259	0.16 196	0.06 32	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.08 203	0.06 90

CASnet	0.14 96	0.12 215	0.22 93	0.22 279	0.08 12	0.16 60	0.15 106	0.27 127	0.25 190	0.22 197	0.20 159	0.15 132	0.11 85	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.05 33	0.11 404	0.09 341	0.08 203	0.05 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 186	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

HanStereo	0.18 186	0.12 215	0.55 432	0.22 279	0.12 186	0.18 108	0.18 228	0.34 229	0.19 85	0.20 180	0.24 204	0.34 371	0.18 261	0.29 292	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.06 90

anonymousdsp	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184

Selective-RAFT	0.17 161	0.12 215	0.30 168	0.24 384	0.10 80	0.29 364	0.15 106	0.32 205	0.31 275	0.17 151	0.17 116	0.21 210	0.18 261	0.28 273	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.06 90

ProNet	0.14 96	0.12 215	0.25 123	0.19 109	0.11 127	0.19 137	0.19 274	0.27 127	0.20 111	0.14 93	0.13 56	0.13 86	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.07 184

qqq	0.20 247	0.12 215	0.31 182	0.20 171	0.11 127	0.23 250	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.24 217	0.28 235	0.28 311	0.24 337	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

ccc-4	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.27 127	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.07 184

BUS	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.43 499	0.17 184	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.32 357	0.20 285	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

IER	0.23 318	0.12 215	0.39 288	0.20 171	0.14 310	0.31 398	0.19 274	0.42 336	0.36 335	0.33 369	0.40 383	0.32 357	0.33 459	0.29 292	0.22 347	0.09 317	0.07 301	0.08 186	0.08 246	0.09 277	0.08 257

BSDual-CNN	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.25 423	0.14 310	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.34 306	0.34 389	0.35 326	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

test_4	0.18 186	0.12 215	0.34 215	0.23 331	0.12 186	0.18 108	0.22 383	0.26 114	0.24 176	0.24 217	0.47 459	0.22 221	0.13 146	0.24 191	0.16 196	0.06 32	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.07 131	0.05 26

IGEV-Stereo	0.14 96	0.12 215	0.27 140	0.19 109	0.12 186	0.21 199	0.18 228	0.28 149	0.20 111	0.15 112	0.13 56	0.12 72	0.12 112	0.24 191	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.07 184
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 318	0.12 215	0.28 151	0.21 217	0.14 310	0.35 446	0.23 408	0.51 435	0.34 306	0.35 406	0.38 359	0.38 404	0.24 337	0.26 239	0.21 327	0.10 366	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

DAS	0.27 401	0.12 215	0.42 329	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.75 518	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

SepStereo	0.26 393	0.12 215	0.42 329	0.24 384	0.18 437	0.29 364	0.24 430	0.45 366	0.45 440	0.41 478	0.44 431	0.34 371	0.29 419	0.64 478	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.09 318

GANet-ADL	0.21 270	0.12 215	0.45 362	0.23 331	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.46 377	0.35 322	0.25 225	0.32 284	0.32 357	0.19 276	0.24 191	0.20 302	0.10 366	0.07 301	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

HHNet	0.22 301	0.12 215	0.52 419	0.18 62	0.18 437	0.20 172	0.20 325	0.34 229	0.31 275	0.32 356	0.59 513	0.20 198	0.21 292	0.24 191	0.31 438	0.08 226	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.11 409

Patchmatch Stereo++	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257
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	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo_v2	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.16 143	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

ROB_FTStereo	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

HUI-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.28 235	0.25 264	0.17 236	0.22 166	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

THIR-Stereo	0.29 432	0.12 215	0.41 319	0.19 109	0.11 127	0.28 342	0.72 591	0.32 205	0.35 322	0.37 429	0.65 534	0.34 371	0.50 539	0.57 439	0.45 503	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.09 341	0.07 131	0.07 184

iGMRVC	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

IRAFT_RVC	0.22 301	0.12 215	0.39 288	0.26 457	0.11 127	0.18 108	0.24 430	0.40 310	0.37 346	0.31 334	0.30 261	0.29 322	0.24 337	0.55 424	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.07 184

iRAFT	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.14 79	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.17 236	0.26 239	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

CRE-IMP	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.11 127	0.24 270	0.17 184	0.29 163	0.21 128	0.27 246	0.26 223	0.24 255	0.17 236	0.23 176	0.18 250	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.10 374

cross-raft	0.17 161	0.12 215	0.41 319	0.23 331	0.10 80	0.20 172	0.24 430	0.33 221	0.23 162	0.23 203	0.28 235	0.29 322	0.15 187	0.17 62	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.06 58	0.05 26

RAFT-IKP	0.18 186	0.12 215	0.37 254	0.22 279	0.10 80	0.18 108	0.15 106	0.29 163	0.22 141	0.28 257	0.29 248	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

iRaftStereo_RVC	0.16 142	0.12 215	0.26 131	0.21 217	0.11 127	0.20 172	0.17 184	0.32 205	0.23 162	0.20 180	0.25 214	0.18 175	0.12 112	0.20 125	0.15 170	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.08 203	0.07 184

GES	0.22 301	0.12 215	0.42 329	0.20 171	0.14 310	0.27 322	0.19 274	0.49 408	0.33 296	0.30 316	0.36 336	0.25 264	0.23 319	0.29 292	0.22 347	0.10 366	0.08 388	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.11 409

UPFNet	0.25 377	0.12 215	0.38 273	0.24 384	0.19 464	0.37 457	0.28 481	0.48 398	0.38 360	0.34 389	0.37 345	0.37 396	0.28 404	0.39 358	0.33 450	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.08 257

DIP-Stereo	0.18 186	0.12 215	0.33 205	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.12 27	0.42 336	0.25 190	0.27 246	0.32 284	0.21 210	0.17 236	0.25 222	0.20 302	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.08 257
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
DStereoRT	0.35 477	0.13 280	0.51 413	0.25 423	0.16 392	0.42 490	0.19 274	0.48 398	0.39 370	0.30 316	0.39 372	0.24 255	0.39 495	0.64 478	0.30 430	0.08 226	0.07 301	1.54 619	0.41 586	0.08 203	0.11 409

MultiAttention	1.02 593	0.13 280	0.43 342	0.35 551	0.43 573	5.36 619	1.71 619	0.69 568	0.53 507	0.36 422	0.63 531	0.55 517	0.22 305	7.60 627	0.43 495	0.09 317	0.06 174	0.14 489	0.24 558	0.26 555	0.30 569

HI	0.20 247	0.13 280	0.33 205	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

CoSv	0.20 247	0.13 280	0.33 205	0.18 62	0.15 361	0.17 85	0.16 143	0.34 229	0.21 128	0.37 429	0.39 372	0.36 390	0.24 337	0.29 292	0.21 327	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.09 341	0.09 277	0.07 184

ISRNet	0.27 401	0.13 280	0.45 362	0.26 457	0.19 464	0.24 270	0.14 79	0.45 366	0.43 413	0.39 459	0.48 465	0.42 447	0.27 387	0.32 321	0.29 422	0.20 546	0.12 492	0.17 521	0.16 522	0.16 483	0.20 533

DCVSM-stereo	0.24 349	0.13 280	0.52 419	0.20 171	0.14 310	0.26 311	0.13 53	0.34 229	0.34 306	0.41 478	0.33 305	0.47 476	0.29 419	0.30 307	0.22 347	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.12 428	0.15 482

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 318	0.13 280	0.83 525	0.20 171	0.21 490	0.23 250	0.17 184	0.48 398	0.27 214	0.23 203	0.29 248	0.39 416	0.23 319	0.25 222	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.11 421	0.11 392	0.10 374

rvit_stereo_0080	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

test_sample6	0.25 377	0.13 280	0.41 319	0.21 217	0.11 127	0.30 382	0.22 383	0.51 435	0.35 322	0.33 369	0.43 420	0.30 338	0.24 337	0.57 439	0.22 347	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.10 374

test_sample5	0.24 349	0.13 280	0.42 329	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.32 356	0.41 391	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

test_sample4	0.24 349	0.13 280	0.43 342	0.20 171	0.12 186	0.32 407	0.21 356	0.51 435	0.34 306	0.31 334	0.37 345	0.28 311	0.23 319	0.53 416	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

H2IRNET	0.18 186	0.13 280	0.35 224	0.21 217	0.12 186	0.20 172	0.15 106	0.27 127	0.30 263	0.17 151	0.31 275	0.25 264	0.20 285	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.06 90

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 161	0.13 280	0.24 110	0.19 109	0.13 265	0.24 270	0.17 184	0.30 182	0.37 346	0.43 494	0.17 116	0.13 86	0.12 112	0.19 107	0.15 170	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.09 277	0.08 257

DualNet	0.24 349	0.13 280	0.42 329	0.21 217	0.12 186	0.30 382	0.21 356	0.50 418	0.34 306	0.33 369	0.43 420	0.29 322	0.23 319	0.55 424	0.21 327	0.10 366	0.07 301	0.10 348	0.09 341	0.11 392	0.10 374

whm_eth	0.15 129	0.13 280	0.25 123	0.19 109	0.13 265	0.15 33	0.20 325	0.28 149	0.24 176	0.15 112	0.17 116	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.15 170	0.11 405	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.07 184

plain	0.17 161	0.13 280	0.43 342	0.21 217	0.13 265	0.16 60	0.17 184	0.27 127	0.22 141	0.16 136	0.26 223	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.16 196	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.10 344	0.07 184

MaDis-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.26 131	0.19 109	0.14 310	0.16 60	0.13 53	0.25 105	0.21 128	0.13 67	0.14 86	0.14 113	0.11 85	0.17 62	0.17 226	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.07 131	0.06 90

PCWNet_CMD	0.23 318	0.13 280	0.48 387	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

CFNet_ucs	0.24 349	0.13 280	0.50 403	0.20 171	0.15 361	0.28 342	0.17 184	0.49 408	0.45 440	0.32 356	0.42 407	0.39 416	0.22 305	0.31 314	0.21 327	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.09 341	0.12 428	0.11 409

gwcnet-sp	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

scenet	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

DCRE	0.20 247	0.13 280	0.40 296	0.21 217	0.15 361	0.20 172	0.19 274	0.30 182	0.27 214	0.22 197	0.80 557	0.23 241	0.16 206	0.23 176	0.15 170	0.07 81	0.07 301	0.07 100	0.08 246	0.07 131	0.06 90

ssnet	0.24 349	0.13 280	0.63 466	0.22 279	0.14 310	0.34 431	0.22 383	0.44 356	0.39 370	0.35 406	0.34 315	0.27 295	0.27 387	0.35 343	0.25 387	0.09 317	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

fff	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

ADStereo(finetuned)	0.19 230	0.13 280	0.49 392	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.31 449	0.21 149	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

IPLGR	0.21 270	0.13 280	0.61 455	0.21 217	0.11 127	0.25 288	0.18 228	0.41 322	0.37 346	0.28 257	0.27 229	0.21 210	0.19 276	0.37 351	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

STrans-v2	0.24 349	0.13 280	0.54 426	0.21 217	0.12 186	0.23 250	0.21 356	0.47 385	0.28 230	0.31 334	0.42 407	0.36 390	0.35 472	0.62 470	0.23 366	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.06 90

TransformOpticalFlow	0.24 349	0.13 280	0.56 436	0.23 331	0.11 127	0.21 199	0.19 274	0.40 310	0.32 284	0.30 316	0.43 420	0.36 390	0.31 449	0.61 462	0.20 302	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.06 58	0.07 184

IIG-Stereo	0.23 318	0.13 280	0.35 224	0.29 509	0.12 186	0.23 250	0.14 79	0.38 287	0.31 275	0.34 389	0.37 345	0.33 364	0.21 292	0.70 499	0.26 400	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

CroCo-Stereo	0.14 96	0.13 280	0.24 110	0.25 423	0.11 127	0.11 6	0.18 228	0.32 205	0.23 162	0.12 50	0.12 43	0.18 175	0.12 112	0.14 12	0.13 107	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.07 131	0.06 90
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	0.23 318	0.13 280	0.44 351	0.26 457	0.14 310	0.29 364	0.25 447	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.43 420	0.35 385	0.25 358	0.26 239	0.23 366	0.12 443	0.09 423	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.10 374
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 142	0.13 280	0.29 161	0.22 279	0.15 361	0.19 137	0.13 53	0.32 205	0.26 203	0.26 236	0.20 159	0.19 189	0.17 236	0.21 149	0.15 170	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.06 58	0.07 184

CFNet_pseudo	0.23 318	0.13 280	0.47 378	0.19 109	0.13 265	0.26 311	0.16 143	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

DCANet	0.18 186	0.13 280	0.40 296	0.19 109	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.34 229	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.18 175	0.23 319	0.20 125	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.07 184

csc	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

cscssc	0.19 230	0.13 280	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.19 137	0.18 228	0.35 252	0.43 413	0.29 285	0.30 261	0.18 175	0.28 404	0.20 125	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.05 50	0.05 5	0.07 184

ac_64	0.27 401	0.13 280	0.41 319	0.24 384	0.17 415	0.36 451	0.22 383	0.46 377	0.33 296	0.35 406	0.36 336	0.52 506	0.30 433	0.62 470	0.32 443	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.09 277	0.08 257

ACVNet	0.23 318	0.13 280	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.27 322	0.23 408	0.39 299	0.44 428	0.28 257	0.41 391	0.38 404	0.26 368	0.27 259	0.32 443	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.07 184

acv_ft	0.25 377	0.13 280	0.40 296	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.21 356	0.45 366	0.44 428	0.38 444	0.41 391	0.38 404	0.27 387	0.27 259	0.35 459	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.07 184

DSFCA	0.27 401	0.13 280	0.36 243	0.20 171	0.17 415	0.38 465	0.31 503	0.47 385	0.43 413	0.43 494	0.37 345	0.39 416	0.29 419	0.52 409	0.32 443	0.12 443	0.10 453	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

MSMDNet	0.23 318	0.13 280	0.48 387	0.20 171	0.13 265	0.28 342	0.16 143	0.46 377	0.46 458	0.29 285	0.36 336	0.37 396	0.24 337	0.28 273	0.20 302	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.09 318

ccs_rob	0.23 318	0.13 280	0.47 378	0.20 171	0.13 265	0.26 311	0.17 184	0.44 356	0.44 428	0.29 285	0.37 345	0.38 404	0.23 319	0.29 292	0.21 327	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.08 246	0.11 392	0.09 318

DISCO	0.32 455	0.13 280	0.51 413	0.25 423	0.16 392	0.48 521	0.25 447	0.50 418	0.57 523	0.37 429	0.45 442	0.62 540	0.36 476	0.64 478	0.49 514	0.09 317	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.12 428	0.11 409

Hybrid-DGEV-03	0.20 247	0.14 323	0.31 182	0.22 279	0.12 186	0.26 311	0.16 143	0.31 193	0.27 214	0.32 356	0.58 510	0.23 241	0.15 187	0.23 176	0.17 226	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.07 166	0.08 203	0.06 90

Select-FE	0.23 318	0.14 323	0.78 505	0.22 279	0.18 437	0.22 228	0.13 53	0.43 349	0.26 203	0.28 257	0.33 305	0.39 416	0.29 419	0.27 259	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.13 487	0.08 203	0.12 432

SCV	0.14 96	0.14 323	0.24 110	0.21 217	0.11 127	0.15 33	0.16 143	0.31 193	0.18 68	0.11 32	0.15 89	0.13 86	0.10 55	0.23 176	0.11 15	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 68	0.14 323	0.19 63	0.26 457	0.09 34	0.15 33	0.13 53	0.22 61	0.18 68	0.12 50	0.11 28	0.10 40	0.13 146	0.21 149	0.12 58	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.05 26

AIO-test1	0.19 230	0.14 323	0.41 319	0.27 485	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.39 299	0.36 335	0.17 151	0.26 223	0.18 175	0.13 146	0.28 273	0.14 143	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.06 58	0.09 318

rvit_0105_6	0.19 230	0.14 323	0.34 215	0.23 331	0.14 310	0.18 108	0.20 325	0.29 163	0.37 346	0.18 170	0.22 183	0.23 241	0.17 236	0.26 239	0.17 226	0.15 500	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

UGAM	0.26 393	0.14 323	0.45 362	0.25 423	0.12 186	0.23 250	0.25 447	0.32 205	0.41 399	0.31 334	0.42 407	0.41 438	0.22 305	0.92 559	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.14 489	0.12 460	0.10 344	0.07 184

rvit_stereo_0081_aga	0.16 142	0.14 323	0.28 151	0.21 217	0.13 265	0.19 137	0.17 184	0.23 80	0.24 176	0.17 151	0.21 171	0.19 189	0.13 146	0.19 107	0.14 143	0.11 405	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.07 184

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 377	0.14 323	0.95 549	0.21 217	0.27 542	0.20 172	0.19 274	0.48 398	0.25 190	0.26 236	0.55 498	0.34 371	0.18 261	0.25 222	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.12 460	0.12 428	0.12 432

rvit_stereo_ft	0.17 161	0.14 323	0.30 168	0.25 423	0.14 310	0.17 85	0.21 356	0.28 149	0.26 203	0.16 136	0.19 143	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.17 226	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.07 184

ACVNet-DCA	0.18 186	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

xx1	0.20 247	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.28 311	0.24 337	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.10 348	0.09 341	0.09 277	0.09 318

1test111	0.19 230	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.41 322	0.27 214	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.34 334	0.22 347	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.09 277	0.09 318

cc1	0.18 186	0.14 323	0.38 273	0.23 331	0.11 127	0.31 398	0.19 274	0.35 252	0.47 463	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.18 261	0.28 273	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

tt1	0.18 186	0.14 323	0.35 224	0.23 331	0.11 127	0.30 382	0.19 274	0.35 252	0.44 428	0.17 151	0.19 143	0.13 86	0.16 206	0.27 259	0.11 15	0.08 226	0.05 33	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.08 257

GCAP-Stereo	0.14 96	0.14 323	0.33 205	0.20 171	0.09 34	0.21 199	0.10 8	0.26 114	0.20 111	0.18 170	0.19 143	0.15 132	0.13 146	0.17 62	0.13 107	0.07 81	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.06 58	0.06 90

CRFU-Net	0.28 421	0.14 323	0.45 362	0.25 423	0.15 361	0.45 507	0.23 408	0.50 418	0.30 263	0.43 494	0.41 391	0.48 482	0.46 527	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.08 246	0.10 344	0.10 374

hknet	0.25 377	0.14 323	0.40 296	0.25 423	0.15 361	0.35 446	0.21 356	0.56 499	0.37 346	0.34 389	0.35 326	0.43 451	0.27 387	0.37 351	0.21 327	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.10 383	0.09 277	0.09 318

GMOStereo	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

error version	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

test-v	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

GwcNet-ADL	0.22 301	0.14 323	0.58 444	0.24 384	0.13 265	0.22 228	0.23 408	0.49 408	0.40 387	0.27 246	0.29 248	0.30 338	0.20 285	0.26 239	0.23 366	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

OMP-Stereo	0.23 318	0.14 323	0.35 224	0.29 509	0.13 265	0.21 199	0.16 143	0.37 281	0.33 296	0.34 389	0.30 261	0.34 371	0.19 276	0.70 499	0.24 377	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.07 166	0.07 131	0.06 90

test-2	0.18 186	0.14 323	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.20 172	0.27 465	0.26 114	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.26 286	0.17 236	0.15 26	0.12 58	0.07 81	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.05 26

raft+_RVC	0.18 186	0.14 323	0.32 189	0.21 217	0.15 361	0.21 199	0.16 143	0.38 287	0.34 306	0.21 191	0.28 235	0.20 198	0.15 187	0.24 191	0.19 283	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.08 257

sCroCo_RVC	0.18 186	0.14 323	0.49 392	0.27 485	0.18 437	0.22 228	0.17 184	0.27 127	0.23 162	0.14 93	0.22 183	0.17 164	0.14 169	0.21 149	0.15 170	0.10 366	0.11 475	0.09 271	0.09 341	0.09 277	0.09 318

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 161	0.14 323	0.32 189	0.20 171	0.09 34	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.25 225	0.33 305	0.20 198	0.17 236	0.19 107	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.07 100	0.07 166	0.07 131	0.05 26

MMNet	0.27 401	0.14 323	0.49 392	0.24 384	0.17 415	0.47 515	0.22 383	0.45 366	0.51 493	0.39 459	0.41 391	0.36 390	0.33 459	0.39 358	0.34 455	0.08 226	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

delet	0.27 401	0.14 323	0.40 296	0.23 331	0.19 464	0.41 483	0.29 487	0.49 408	0.48 472	0.33 369	0.41 391	0.37 396	0.30 433	0.48 389	0.34 455	0.09 317	0.09 423	0.11 404	0.12 460	0.08 203	0.08 257

UNet	0.28 421	0.14 323	0.69 487	0.23 331	0.20 482	0.44 501	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.43 451	0.33 459	0.40 365	0.31 438	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.08 257

HGLStereo	0.27 401	0.14 323	0.46 370	0.24 384	0.21 490	0.33 418	0.23 408	0.50 418	0.42 406	0.35 406	0.48 465	0.41 438	0.33 459	0.45 379	0.33 450	0.11 405	0.10 453	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.12 432

GANet-RSSM	0.24 349	0.14 323	0.36 243	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.21 356	0.45 366	0.33 296	0.29 285	0.39 372	0.39 416	0.28 404	0.58 446	0.23 366	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.09 318

DMCA	0.22 301	0.14 323	0.36 243	0.22 279	0.14 310	0.27 322	0.20 325	0.43 349	0.38 360	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.24 337	0.24 191	0.28 410	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.08 246	0.10 344	0.11 409

RASNet	0.28 421	0.14 323	0.44 351	0.22 279	0.18 437	0.32 407	0.19 274	0.48 398	0.38 360	0.29 285	0.43 420	0.47 476	0.37 485	0.79 533	0.36 465	0.09 317	0.07 301	0.07 100	0.09 341	0.07 131	0.07 184

MDST_ROB	0.48 537	0.14 323	0.95 549	0.30 521	0.21 490	1.33 601	0.32 509	0.77 578	0.56 520	1.06 590	0.71 545	0.49 488	0.35 472	1.26 590	0.38 468	0.13 462	0.11 475	0.16 515	0.13 487	0.12 428	0.12 432

Hybrid-DGEV-2	0.21 270	0.15 358	0.34 215	0.24 384	0.13 265	0.28 342	0.14 79	0.48 398	0.44 428	0.27 246	0.24 204	0.25 264	0.25 358	0.28 273	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.07 131	0.07 184

G2L-ROB	0.23 318	0.15 358	0.41 319	0.19 109	0.12 186	0.27 322	0.21 356	0.47 385	0.33 296	0.34 389	0.31 275	0.41 438	0.22 305	0.49 394	0.26 400	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.10 374

FACV-RUCA	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.23 331	0.23 519	0.26 311	0.19 274	0.39 299	0.34 306	0.25 225	0.32 284	0.21 210	0.24 337	0.24 191	0.19 283	0.10 366	0.07 301	0.15 504	0.08 246	0.16 483	0.13 449

DDVS	0.25 377	0.15 358	0.39 288	0.24 384	0.17 415	0.34 431	0.21 356	0.41 322	0.30 263	0.33 369	0.41 391	0.48 482	0.21 292	0.52 409	0.27 406	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.14 470

rvit_0105_5	0.21 270	0.15 358	0.38 273	0.23 331	0.13 265	0.22 228	0.24 430	0.36 271	0.39 370	0.21 191	0.23 190	0.26 286	0.19 276	0.26 239	0.19 283	0.15 500	0.13 504	0.12 442	0.12 460	0.10 344	0.09 318

rvit_0105_4	0.20 247	0.15 358	0.38 273	0.23 331	0.14 310	0.20 172	0.22 383	0.33 221	0.39 370	0.19 176	0.24 204	0.25 264	0.19 276	0.27 259	0.17 226	0.16 515	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.11 392	0.08 257

ITSA-stereo	0.25 377	0.15 358	0.33 205	0.23 331	0.11 127	0.27 322	0.18 228	0.56 499	0.59 526	0.31 334	0.32 284	0.33 364	0.28 404	0.49 394	0.30 430	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.13 449

test_sample7	0.25 377	0.15 358	0.35 224	0.20 171	0.14 310	0.28 342	0.21 356	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.14 487	0.09 423	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

MyStereo8	0.22 301	0.15 358	0.63 466	0.21 217	0.17 415	0.31 398	0.16 143	0.36 271	0.32 284	0.28 257	0.36 336	0.25 264	0.18 261	0.25 222	0.28 410	0.08 226	0.07 301	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.12 432

CASS	0.21 270	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.11 127	0.28 342	0.19 274	0.39 299	0.30 263	0.32 356	0.34 315	0.25 264	0.24 337	0.25 222	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.11 392	0.11 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 129	0.15 358	0.28 151	0.25 423	0.18 437	0.11 6	0.19 274	0.28 149	0.21 128	0.13 67	0.16 103	0.15 132	0.12 112	0.17 62	0.14 143	0.07 81	0.07 301	0.08 186	0.06 106	0.08 203	0.07 184

NINENet	0.25 377	0.15 358	0.37 254	0.23 331	0.16 392	0.43 499	0.17 184	0.60 532	0.46 458	0.32 356	0.37 345	0.32 357	0.20 285	0.42 370	0.21 327	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.08 246	0.11 392	0.10 374

Sa-1000	0.22 301	0.15 358	0.35 224	0.23 331	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.47 385	0.39 370	0.30 316	0.50 470	0.26 286	0.19 276	0.33 328	0.16 196	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

CSP-Net	0.27 401	0.15 358	0.30 168	0.21 217	0.14 310	0.44 501	0.24 430	0.50 418	0.40 387	0.41 478	0.43 420	0.42 447	0.26 368	0.66 489	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.09 318

IPLG	0.21 270	0.15 358	0.53 423	0.21 217	0.12 186	0.28 342	0.17 184	0.42 336	0.30 263	0.33 369	0.32 284	0.15 132	0.17 236	0.50 398	0.21 327	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

MIPNet	0.21 270	0.15 358	0.52 419	0.21 217	0.12 186	0.27 322	0.20 325	0.45 366	0.37 346	0.30 316	0.23 190	0.19 189	0.24 337	0.27 259	0.19 283	0.07 81	0.05 33	0.08 186	0.07 166	0.07 131	0.06 90

PSMNet-ADL	0.25 377	0.15 358	0.32 189	0.26 457	0.14 310	0.31 398	0.22 383	0.44 356	0.36 335	0.27 246	0.33 305	0.41 438	0.28 404	0.61 462	0.29 422	0.11 405	0.09 423	0.09 271	0.11 421	0.10 344	0.10 374

rafts_anoy	0.18 186	0.15 358	0.35 224	0.22 279	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.32 205	0.30 263	0.23 203	0.25 214	0.20 198	0.16 206	0.22 166	0.19 283	0.08 226	0.07 301	0.10 348	0.12 460	0.09 277	0.08 257

pcwnet_v2	0.32 455	0.15 358	1.26 581	0.23 331	0.18 437	0.32 407	0.18 228	0.59 523	0.60 530	0.36 422	0.45 442	0.35 385	0.29 419	0.36 348	0.25 387	0.14 487	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.15 482

RALCasStereoNet	0.18 186	0.15 358	0.33 205	0.21 217	0.14 310	0.21 199	0.18 228	0.31 193	0.25 190	0.21 191	0.29 248	0.22 221	0.15 187	0.27 259	0.17 226	0.08 226	0.10 453	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.09 318

ADLNet	0.28 421	0.15 358	0.42 329	0.23 331	0.19 464	0.34 431	0.23 408	0.53 465	0.43 413	0.42 488	0.41 391	0.44 462	0.27 387	0.55 424	0.35 459	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.12 432

AFF-stereo	0.18 186	0.15 358	0.32 189	0.21 217	0.10 80	0.18 108	0.18 228	0.33 221	0.27 214	0.25 225	0.37 345	0.25 264	0.17 236	0.24 191	0.15 170	0.06 32	0.05 33	0.08 186	0.08 246	0.07 131	0.05 26

cf-r	0.24 349	0.15 358	0.44 351	0.21 217	0.14 310	0.27 322	0.22 383	0.42 336	0.40 387	0.30 316	0.42 407	0.42 447	0.26 368	0.43 372	0.25 387	0.11 405	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.08 257

PSMNet-RSSM	0.24 349	0.15 358	0.36 243	0.21 217	0.14 310	0.25 288	0.20 325	0.48 398	0.37 346	0.30 316	0.44 431	0.38 404	0.26 368	0.52 409	0.22 347	0.12 443	0.07 301	0.11 404	0.13 487	0.10 344	0.09 318

CFNet-ft	0.24 349	0.15 358	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

CFNet_RVC	0.24 349	0.15 358	0.35 224	0.18 62	0.15 361	0.30 382	0.21 356	0.39 299	0.36 335	0.28 257	0.40 383	0.43 451	0.25 358	0.47 386	0.24 377	0.12 443	0.07 301	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.09 318

G2L-Stereo_test	0.24 349	0.16 384	0.38 273	0.19 109	0.13 265	0.27 322	0.24 430	0.49 408	0.38 360	0.37 429	0.37 345	0.40 431	0.24 337	0.52 409	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.06 106	0.09 277	0.08 257

coex_refinement	0.26 393	0.16 384	0.36 243	0.23 331	0.15 361	0.31 398	0.20 325	0.49 408	0.42 406	0.35 406	0.42 407	0.45 466	0.27 387	0.55 424	0.33 450	0.10 366	0.06 174	0.07 100	0.07 166	0.10 344	0.10 374

G2L-Stereo	0.25 377	0.16 384	0.47 378	0.22 279	0.14 310	0.25 288	0.18 228	0.46 377	0.35 322	0.33 369	0.37 345	0.40 431	0.22 305	0.60 455	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.09 277	0.09 318

4D-IteraStereo	0.17 161	0.16 384	0.50 403	0.21 217	0.14 310	0.19 137	0.17 184	0.28 149	0.28 230	0.23 203	0.20 159	0.20 198	0.11 85	0.19 107	0.14 143	0.06 32	0.04 2	0.10 348	0.08 246	0.08 203	0.06 90

CBFPSM	0.27 401	0.16 384	0.67 481	0.20 171	0.14 310	0.38 465	0.25 447	0.40 310	0.36 335	0.33 369	0.36 336	0.56 521	0.38 489	0.32 321	0.38 468	0.08 226	0.08 388	0.07 100	0.08 246	0.09 277	0.11 409

ToySt	0.24 349	0.16 384	0.48 387	0.21 217	0.13 265	0.29 364	0.29 487	0.39 299	0.39 370	0.27 246	0.35 326	0.39 416	0.31 449	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.11 392	0.10 374

ssnet_v2	0.28 421	0.16 384	0.44 351	0.22 279	0.15 361	0.40 479	0.30 498	0.57 508	0.46 458	0.38 444	0.36 336	0.47 476	0.29 419	0.38 356	0.39 476	0.13 462	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.11 409

TestStereo1	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

RAFT_CTSACE	0.21 270	0.16 384	0.41 319	0.25 423	0.15 361	0.22 228	0.24 430	0.32 205	0.28 230	0.33 369	0.51 476	0.29 322	0.17 236	0.32 321	0.13 107	0.06 32	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.06 90

SA-5K	0.21 270	0.16 384	0.32 189	0.26 457	0.13 265	0.26 311	0.27 465	0.40 310	0.36 335	0.29 285	0.39 372	0.22 221	0.21 292	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.08 203	0.07 184

SA	0.22 301	0.16 384	0.36 243	0.23 331	0.13 265	0.24 270	0.23 408	0.45 366	0.40 387	0.27 246	0.44 431	0.23 241	0.23 319	0.33 328	0.17 226	0.07 81	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.08 203	0.06 90

AACVNet	0.26 393	0.16 384	0.37 254	0.22 279	0.14 310	0.29 364	0.19 274	0.41 322	0.31 275	0.38 444	0.42 407	0.43 451	0.28 404	0.73 509	0.25 387	0.11 405	0.08 388	0.11 404	0.09 341	0.13 443	0.11 409

psm_up	0.29 432	0.16 384	0.41 319	0.26 457	0.17 415	0.32 407	0.26 459	0.55 483	0.43 413	0.36 422	0.40 383	0.45 466	0.37 485	0.58 446	0.30 430	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.10 344	0.10 374

UCFNet_RVC	0.24 349	0.16 384	0.34 215	0.18 62	0.15 361	0.33 418	0.16 143	0.46 377	0.35 322	0.29 285	0.35 326	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.22 347	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.14 501	0.13 443	0.12 432

AdaStereo	0.24 349	0.16 384	0.37 254	0.24 384	0.12 186	0.32 407	0.17 184	0.54 473	0.42 406	0.33 369	0.38 359	0.35 385	0.21 292	0.30 307	0.22 347	0.14 487	0.06 174	0.13 463	0.08 246	0.11 392	0.08 257
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	0.31 446	0.16 384	0.54 426	0.24 384	0.22 506	0.42 490	0.28 481	0.58 517	0.56 520	0.28 257	0.38 359	0.40 431	0.30 433	0.71 502	0.28 410	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.10 383	0.19 521	0.16 491

MLCV	0.22 301	0.16 384	0.44 351	0.21 217	0.08 12	0.29 364	0.19 274	0.38 287	0.37 346	0.38 444	0.44 431	0.31 348	0.21 292	0.41 367	0.24 377	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.07 131	0.06 90

HSM	0.28 421	0.16 384	0.35 224	0.20 171	0.15 361	0.33 418	0.19 274	0.53 465	0.37 346	0.36 422	0.38 359	0.67 556	0.31 449	0.89 554	0.23 366	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.08 203	0.08 257

DLCB_ROB	0.28 421	0.16 384	0.34 215	0.27 485	0.16 392	0.38 465	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.46 509	0.46 452	0.51 500	0.33 459	0.53 416	0.33 450	0.10 366	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.09 318

rvit_0105_3	0.23 318	0.17 403	0.40 296	0.25 423	0.15 361	0.24 270	0.28 481	0.38 287	0.41 399	0.25 225	0.25 214	0.28 311	0.21 292	0.28 273	0.20 302	0.15 500	0.13 504	0.14 489	0.15 510	0.10 344	0.09 318

rvit_stereo_0075_2	0.24 349	0.17 403	0.50 403	0.26 457	0.22 506	0.22 228	0.15 106	0.40 310	0.35 322	0.27 246	0.37 345	0.29 322	0.20 285	0.28 273	0.19 283	0.17 526	0.12 492	0.19 537	0.12 460	0.13 443	0.13 449

raft_robust	0.22 301	0.17 403	0.30 168	0.22 279	0.12 186	0.23 250	0.22 383	0.49 408	0.48 472	0.32 356	0.32 284	0.26 286	0.23 319	0.53 416	0.15 170	0.07 81	0.06 174	0.08 186	0.10 383	0.08 203	0.06 90

ADLNet2	0.30 439	0.17 403	0.72 498	0.23 331	0.17 415	0.36 451	0.24 430	0.52 454	0.51 493	0.32 356	0.38 359	0.45 466	0.30 433	0.69 496	0.35 459	0.10 366	0.08 388	0.09 271	0.09 341	0.12 428	0.10 374

TRStereo	0.19 230	0.17 403	0.47 378	0.23 331	0.19 464	0.19 137	0.16 143	0.52 454	0.28 230	0.20 180	0.19 143	0.21 210	0.13 146	0.24 191	0.13 107	0.09 317	0.06 174	0.09 271	0.11 421	0.06 58	0.06 90

RAFT	0.21 270	0.17 403	0.32 189	0.24 384	0.12 186	0.25 288	0.27 465	0.35 252	0.28 230	0.33 369	0.33 305	0.38 404	0.22 305	0.29 292	0.17 226	0.08 226	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.10 344	0.06 90

111	0.20 247	0.17 403	0.40 296	0.18 62	0.09 34	0.24 270	0.17 184	0.41 322	0.45 440	0.23 203	0.29 248	0.29 322	0.21 292	0.24 191	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.07 131	0.08 257

hitnet-ft	0.29 432	0.17 403	0.40 296	0.19 109	0.14 310	0.39 474	0.23 408	0.44 356	0.41 399	0.36 422	0.46 452	0.53 511	0.34 468	0.76 523	0.32 443	0.14 487	0.10 453	0.13 463	0.10 383	0.15 475	0.13 449

GwcNet-RSSM	0.26 393	0.17 403	0.46 370	0.21 217	0.13 265	0.28 342	0.23 408	0.44 356	0.42 406	0.31 334	0.45 442	0.40 431	0.26 368	0.55 424	0.28 410	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.10 383	0.09 277	0.08 257

stereogan	0.37 492	0.17 403	0.65 475	0.27 485	0.22 506	0.62 555	0.26 459	0.59 523	0.63 540	0.43 494	0.60 518	0.67 556	0.42 513	0.68 494	0.35 459	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.12 460	0.19 521	0.17 503

HITNet	0.20 247	0.17 403	0.43 342	0.19 109	0.08 12	0.27 322	0.14 79	0.42 336	0.30 263	0.29 285	0.32 284	0.27 295	0.21 292	0.28 273	0.25 387	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.09 277	0.06 90
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	0.27 401	0.17 403	0.35 224	0.25 423	0.14 310	0.37 457	0.21 356	0.47 385	0.41 399	0.44 501	0.51 476	0.41 438	0.28 404	0.45 379	0.37 466	0.09 317	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.10 344	0.10 374
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 464	0.17 403	0.61 455	0.27 485	0.19 464	0.46 509	0.29 487	0.65 553	0.51 493	0.47 516	0.46 452	0.44 462	0.34 468	0.62 470	0.41 491	0.12 443	0.08 388	0.13 463	0.12 460	0.12 428	0.10 374

SGM-Forest	0.36 482	0.17 403	0.47 378	0.23 331	0.16 392	0.45 507	0.41 551	0.55 483	0.48 472	0.52 534	0.60 518	0.52 506	0.41 504	0.85 546	0.50 520	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.15 510	0.15 475	0.15 482
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 432	0.18 417	0.79 512	0.23 331	0.16 392	0.47 515	0.19 274	0.36 271	0.34 306	0.29 285	0.33 305	0.67 556	0.42 513	0.54 422	0.30 430	0.10 366	0.09 423	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.11 409

DispNO	0.27 401	0.18 417	0.62 463	0.23 331	0.17 415	0.25 288	0.22 383	0.45 366	0.41 399	0.32 356	0.39 372	0.38 404	0.27 387	0.77 529	0.27 406	0.09 317	0.07 301	0.10 348	0.10 383	0.08 203	0.08 257

StereoVision	0.22 301	0.18 417	0.37 254	0.27 485	0.17 415	0.23 250	0.22 383	0.38 287	0.31 275	0.20 180	0.51 476	0.22 221	0.16 206	0.28 273	0.18 250	0.11 405	0.12 492	0.13 463	0.13 487	0.10 344	0.07 184

LL-Strereo2	0.18 186	0.18 417	0.39 288	0.22 279	0.12 186	0.24 270	0.13 53	0.31 193	0.23 162	0.24 217	0.20 159	0.24 255	0.12 112	0.26 239	0.15 170	0.06 32	0.06 174	0.12 442	0.09 341	0.08 203	0.07 184

iinet-f	0.30 439	0.18 417	1.03 560	0.20 171	0.15 361	0.44 501	0.22 383	0.45 366	0.37 346	0.35 406	0.44 431	0.41 438	0.34 468	0.34 334	0.40 483	0.10 366	0.09 423	0.08 186	0.08 246	0.13 443	0.11 409

RAFT+CT+SA	0.21 270	0.18 417	0.33 205	0.25 423	0.18 437	0.23 250	0.29 487	0.40 310	0.36 335	0.24 217	0.38 359	0.18 175	0.16 206	0.32 321	0.16 196	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.12 460	0.09 277	0.09 318

iRaft-Stereo_5w	0.23 318	0.18 417	0.44 351	0.22 279	0.13 265	0.19 137	0.19 274	0.37 281	0.32 284	0.28 257	0.37 345	0.34 371	0.23 319	0.65 485	0.27 406	0.06 32	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.09 277	0.08 257

LMCR-Stereo	0.26 393	0.18 417	0.49 392	0.28 506	0.14 310	0.36 451	0.23 408	0.54 473	0.34 306	0.39 459	0.40 383	0.29 322	0.29 419	0.37 351	0.27 406	0.11 405	0.07 301	0.09 271	0.07 166	0.13 443	0.09 318

Anonymous3	0.23 318	0.18 417	0.63 466	0.27 485	0.18 437	0.41 483	0.23 408	0.43 349	0.35 322	0.23 203	0.27 229	0.20 198	0.18 261	0.27 259	0.18 250	0.12 443	0.11 475	0.10 348	0.10 383	0.11 392	0.12 432

XX-TBD	0.15 129	0.18 417	0.28 151	0.22 279	0.10 80	0.22 228	0.15 106	0.22 61	0.27 214	0.22 197	0.26 223	0.14 113	0.12 112	0.16 44	0.13 107	0.08 226	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.07 131	0.06 90

RALAANet	0.19 230	0.18 417	0.37 254	0.23 331	0.14 310	0.23 250	0.13 53	0.37 281	0.29 249	0.28 257	0.26 223	0.25 264	0.15 187	0.26 239	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.08 246	0.09 277	0.06 90

FAT-Stereo	0.36 482	0.18 417	0.73 502	0.26 457	0.18 437	0.33 418	0.29 487	0.60 532	0.59 526	0.46 509	0.60 518	0.60 534	0.50 539	0.61 462	0.34 455	0.13 462	0.14 514	0.13 463	0.12 460	0.14 461	0.18 516

BEATNet_4x	0.22 301	0.18 417	0.47 378	0.22 279	0.10 80	0.28 342	0.14 79	0.46 377	0.32 284	0.31 334	0.34 315	0.31 348	0.25 358	0.31 314	0.29 422	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.06 106	0.10 344	0.08 257

RYNet	0.37 492	0.18 417	0.59 450	0.25 423	0.28 547	0.61 553	0.32 509	0.59 523	0.59 526	0.41 478	0.38 359	0.57 526	0.39 495	0.87 549	0.53 525	0.11 405	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.18 514	0.18 516

iResNet	0.24 349	0.18 417	0.61 455	0.25 423	0.11 127	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.43 413	0.33 369	0.43 420	0.27 295	0.22 305	0.34 334	0.26 400	0.07 81	0.05 33	0.07 100	0.06 106	0.08 203	0.07 184

CBMV_ROB	0.33 464	0.18 417	0.53 423	0.21 217	0.14 310	0.33 418	0.20 325	0.51 435	0.45 440	0.51 528	0.55 498	0.45 466	0.42 513	0.71 502	0.32 443	0.18 537	0.19 554	0.23 550	0.21 546	0.14 461	0.15 482

rvit_105_1	0.27 401	0.19 433	0.46 370	0.27 485	0.19 464	0.30 382	0.35 525	0.44 356	0.51 493	0.31 334	0.31 275	0.31 348	0.26 368	0.35 343	0.25 387	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.11 392	0.10 374

DualNet (step1)	0.28 421	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.39 358	0.23 366	0.23 551	0.09 423	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

test_sample9	0.42 515	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.51 435	0.38 360	0.37 429	0.34 315	0.37 396	0.30 433	0.66 489	0.91 568	0.23 551	1.82 620	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

test_sample8	0.49 540	0.19 433	0.50 403	0.18 62	0.16 392	0.34 431	0.20 325	0.55 483	0.34 306	0.62 553	0.38 359	1.15 586	0.67 567	0.66 489	0.91 568	0.23 551	1.82 620	0.28 563	0.24 558	0.18 514	0.16 491

test_5	0.23 318	0.19 433	0.38 273	0.26 457	0.18 437	0.25 288	0.29 487	0.40 310	0.37 346	0.29 285	0.40 383	0.25 264	0.22 305	0.34 334	0.18 250	0.07 81	0.05 33	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.10 374

AASNet	0.27 401	0.19 433	0.49 392	0.26 457	0.17 415	0.34 431	0.20 325	0.62 544	0.48 472	0.35 406	0.40 383	0.32 357	0.25 358	0.28 273	0.34 455	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.08 246	0.13 443	0.11 409

AnonymousM	0.17 161	0.19 433	0.24 110	0.18 62	0.10 80	0.18 108	0.17 184	0.30 182	0.23 162	0.26 236	0.20 159	0.18 175	0.14 169	0.19 107	0.14 143	0.09 317	0.06 174	0.38 577	0.15 510	0.06 58	0.05 26

TestStereo	0.21 270	0.19 433	0.40 296	0.25 423	0.10 80	0.22 228	0.21 356	0.31 193	0.31 275	0.23 203	0.34 315	0.22 221	0.18 261	0.62 470	0.18 250	0.08 226	0.06 174	0.10 348	0.07 166	0.11 392	0.06 90

CVANet_RVC	0.30 439	0.19 433	0.41 319	0.26 457	0.16 392	0.33 418	0.26 459	0.52 454	0.47 463	0.40 469	0.46 452	0.43 451	0.31 449	0.89 554	0.26 400	0.14 487	0.09 423	0.14 489	0.13 487	0.14 461	0.10 374

DeepPruner_ROB	0.26 393	0.19 433	0.44 351	0.21 217	0.16 392	0.30 382	0.21 356	0.52 454	0.32 284	0.35 406	0.38 359	0.39 416	0.26 368	0.42 370	0.24 377	0.15 500	0.11 475	0.11 404	0.11 421	0.14 461	0.13 449

iResNet_ROB	0.25 377	0.19 433	0.40 296	0.20 171	0.12 186	0.30 382	0.16 143	0.55 483	0.53 507	0.38 444	0.43 420	0.37 396	0.26 368	0.38 356	0.22 347	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.04 1	0.09 277	0.09 318

SGM_RVC	0.50 543	0.19 433	0.50 403	0.25 423	0.15 361	0.69 562	0.39 545	0.68 567	0.82 569	0.95 584	0.84 562	1.13 583	0.76 574	1.16 583	0.60 536	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.16 522	0.16 483	0.17 503
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
AIO-test2	0.20 247	0.20 445	0.36 243	0.26 457	0.15 361	0.22 228	0.16 143	0.42 336	0.42 406	0.16 136	0.29 248	0.15 132	0.11 85	0.26 239	0.13 107	0.18 537	0.06 174	0.10 348	0.11 421	0.07 131	0.07 184

fast-acv-ft	0.31 446	0.20 445	0.81 518	0.24 384	0.18 437	0.46 509	0.27 465	0.41 322	0.49 481	0.39 459	0.55 498	0.49 488	0.35 472	0.37 351	0.38 468	0.11 405	0.11 475	0.11 404	0.12 460	0.12 428	0.09 318

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 439	0.20 445	0.70 494	0.21 217	0.17 415	0.46 509	0.27 465	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.55 498	0.43 451	0.30 433	0.46 382	0.38 468	0.09 317	0.06 174	0.07 100	0.06 106	0.11 392	0.10 374

ACRE	0.21 270	0.20 445	0.62 463	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.28 230	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

SACVNet	0.30 439	0.20 445	0.41 319	0.25 423	0.18 437	0.34 431	0.25 447	0.52 454	0.40 387	0.41 478	0.44 431	0.46 474	0.32 456	0.71 502	0.25 387	0.13 462	0.10 453	0.12 442	0.12 460	0.16 483	0.17 503

GEStereo_RVC	0.27 401	0.20 445	0.44 351	0.27 485	0.16 392	0.33 418	0.25 447	0.56 499	0.54 511	0.34 389	0.38 359	0.34 371	0.25 358	0.51 403	0.28 410	0.12 443	0.08 388	0.09 271	0.08 246	0.11 392	0.11 409

APVNet	0.36 482	0.20 445	0.70 494	0.26 457	0.22 506	0.52 539	0.35 525	0.61 536	0.44 428	0.38 444	0.52 484	0.48 482	0.38 489	0.84 545	0.46 509	0.13 462	0.14 514	0.15 504	0.16 522	0.16 483	0.15 482

S-Stereo	0.38 499	0.20 445	1.05 561	0.27 485	0.22 506	0.38 465	0.32 509	0.55 483	0.66 544	0.39 459	0.59 513	0.49 488	0.41 504	0.75 518	0.40 483	0.12 443	0.15 529	0.13 463	0.13 487	0.16 483	0.21 542

STTStereo	0.28 421	0.20 445	0.61 455	0.25 423	0.17 415	0.29 364	0.24 430	0.47 385	0.39 370	0.39 459	0.41 391	0.44 462	0.28 404	0.40 365	0.28 410	0.13 462	0.12 492	0.13 463	0.16 522	0.12 428	0.11 409

CFNet	0.27 401	0.20 445	0.44 351	0.22 279	0.14 310	0.33 418	0.14 79	0.51 435	0.45 440	0.30 316	0.40 383	0.38 404	0.27 387	0.76 523	0.25 387	0.09 317	0.07 301	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.08 257

LE_ROB	1.76 609	0.20 445	2.68 609	0.48 575	0.52 584	0.78 573	0.96 606	0.84 588	6.61 625	7.40 627	2.08 611	2.08 604	4.83 621	1.27 591	3.79 620	0.10 366	0.08 388	0.12 442	0.11 421	0.11 392	0.10 374

NOSS_ROB	0.31 446	0.20 445	0.35 224	0.24 384	0.16 392	0.32 407	0.19 274	0.52 454	0.48 472	0.33 369	0.36 336	0.42 447	0.28 404	0.93 561	0.24 377	0.19 543	0.20 559	0.24 552	0.22 554	0.17 500	0.17 503

XPNet_ROB	0.33 464	0.20 445	0.43 342	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.31 503	0.55 483	0.50 489	0.51 528	0.53 491	0.58 529	0.37 485	0.63 476	0.45 503	0.17 526	0.12 492	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.14 470

pmcnn	0.50 543	0.20 445	0.78 505	0.24 384	0.26 539	0.39 474	0.30 498	0.51 435	0.50 489	0.54 542	1.23 584	2.52 612	0.37 485	0.77 529	0.95 571	0.08 226	0.06 174	0.06 32	0.05 50	0.10 344	0.08 257

z-ln-s-r	0.32 455	0.21 459	0.82 522	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.26 459	0.43 349	0.50 489	0.32 356	0.60 518	0.39 416	0.29 419	0.73 509	0.66 547	0.08 226	0.06 174	0.08 186	0.07 166	0.10 344	0.08 257

GMStereo_Zeroshot	0.24 349	0.21 459	0.45 362	0.26 457	0.13 265	0.28 342	0.15 106	0.39 299	0.35 322	0.37 429	0.43 420	0.40 431	0.17 236	0.34 334	0.20 302	0.12 443	0.07 301	0.13 463	0.07 166	0.16 483	0.09 318

SDNR	0.42 515	0.21 459	0.82 522	0.21 217	0.18 437	1.27 598	0.17 184	0.50 418	0.49 481	0.42 488	0.81 558	0.38 404	0.27 387	1.19 584	0.38 468	0.23 551	0.24 572	0.17 521	0.13 487	0.17 500	0.20 533

Anonymous_2	0.37 492	0.21 459	0.47 378	0.20 171	0.21 490	0.42 490	0.26 459	0.38 287	0.29 249	0.33 369	0.30 261	0.44 462	0.38 489	0.36 348	0.29 422	0.26 562	0.29 580	0.44 582	1.41 619	0.34 572	0.21 542

CIPLG	0.21 270	0.21 459	0.55 432	0.23 331	0.15 361	0.25 288	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.33 305	0.22 221	0.15 187	0.26 239	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

sAnonymous2	0.20 247	0.21 459	0.58 444	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

CroCo_RVC	0.20 247	0.21 459	0.58 444	0.24 384	0.17 415	0.22 228	0.19 274	0.34 229	0.28 230	0.17 151	0.19 143	0.17 164	0.16 206	0.17 62	0.14 143	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.23 543	0.17 503

ARAFT	0.24 349	0.21 459	0.78 505	0.22 279	0.12 186	0.29 364	0.24 430	0.43 349	0.32 284	0.33 369	0.28 235	0.28 311	0.19 276	0.49 394	0.18 250	0.07 81	0.06 174	0.12 442	0.11 421	0.09 277	0.06 90

DMCA-RVC	0.27 401	0.21 459	0.61 455	0.28 506	0.17 415	0.29 364	0.21 356	0.42 336	0.35 322	0.40 469	0.37 345	0.39 416	0.36 476	0.43 372	0.30 430	0.13 462	0.10 453	0.15 504	0.11 421	0.13 443	0.10 374

TDLM	0.30 439	0.21 459	0.38 273	0.28 506	0.15 361	0.33 418	0.32 509	0.52 454	0.47 463	0.38 444	0.43 420	0.39 416	0.29 419	0.91 558	0.28 410	0.14 487	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.12 428	0.10 374

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 401	0.21 459	0.59 450	0.25 423	0.18 437	0.29 364	0.22 383	0.50 418	0.40 387	0.38 444	0.41 391	0.43 451	0.27 387	0.43 372	0.29 422	0.11 405	0.08 388	0.10 348	0.10 383	0.10 344	0.11 409
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	0.51 547	0.21 459	0.65 475	0.25 423	0.21 490	0.58 546	0.32 509	0.54 473	0.55 517	0.95 584	1.40 590	1.28 590	0.81 579	0.73 509	0.62 539	0.18 537	0.15 529	0.15 504	0.15 510	0.19 521	0.19 523

CBMV	0.33 464	0.21 459	0.54 426	0.23 331	0.13 265	0.42 490	0.33 519	0.53 465	0.48 472	0.52 534	0.49 467	0.50 496	0.41 504	0.56 435	0.31 438	0.15 500	0.16 536	0.18 529	0.16 522	0.13 443	0.13 449
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 455	0.22 472	0.58 444	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 520	0.56 505	0.51 500	0.30 433	0.39 358	0.40 483	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

YMNet_1	0.32 455	0.22 472	0.58 444	0.27 485	0.23 519	0.48 521	0.27 465	0.51 435	0.45 440	0.48 520	0.56 505	0.51 500	0.30 433	0.39 358	0.40 483	0.13 462	0.16 536	0.13 463	0.12 460	0.13 443	0.12 432

IPLGR_C	0.21 270	0.22 472	0.60 452	0.23 331	0.15 361	0.24 270	0.20 325	0.35 252	0.29 249	0.31 334	0.32 284	0.22 221	0.15 187	0.25 222	0.20 302	0.08 226	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.08 203	0.08 257

RP	0.35 477	0.22 472	0.51 413	0.31 527	0.24 527	0.37 457	0.28 481	0.50 418	0.58 525	0.40 469	0.63 531	0.61 538	0.47 530	0.61 462	0.39 476	0.16 515	0.15 529	0.17 521	0.15 510	0.17 500	0.17 503

edge stereo	0.39 504	0.22 472	0.81 518	0.27 485	0.22 506	0.37 457	0.24 430	0.56 499	0.54 511	0.53 540	0.60 518	0.71 565	0.50 539	0.78 531	0.40 483	0.16 515	0.14 514	0.19 537	0.14 501	0.16 483	0.17 503

ADCL	0.47 534	0.22 472	1.00 555	0.27 485	0.19 464	0.74 567	0.64 586	0.54 473	0.69 552	0.56 545	0.71 545	0.55 517	0.60 556	0.60 455	1.43 596	0.11 405	0.09 423	0.13 463	0.13 487	0.14 461	0.14 470

GANet	0.36 482	0.22 472	0.49 392	0.29 509	0.17 415	0.41 483	0.38 540	0.57 508	0.45 440	0.46 509	0.75 551	0.55 517	0.40 500	0.94 563	0.41 491	0.13 462	0.13 504	0.13 463	0.11 421	0.14 461	0.11 409

AANet_RVC	0.31 446	0.22 472	0.50 403	0.23 331	0.14 310	0.30 382	0.24 430	0.47 385	0.54 511	0.38 444	0.60 518	0.43 451	0.29 419	0.87 549	0.40 483	0.11 405	0.07 301	0.07 100	0.07 166	0.09 277	0.09 318

StereoDRNet	0.32 455	0.22 472	0.61 455	0.27 485	0.21 490	0.42 490	0.30 498	0.61 536	0.48 472	0.46 509	0.39 372	0.48 482	0.30 433	0.57 439	0.40 483	0.11 405	0.09 423	0.12 442	0.11 421	0.12 428	0.10 374

TCMNet	0.33 464	0.23 481	0.72 498	0.29 509	0.30 556	0.40 479	0.28 481	0.50 418	0.47 463	0.37 429	0.45 442	0.40 431	0.29 419	0.60 455	0.39 476	0.14 487	0.13 504	0.15 504	0.14 501	0.17 500	0.15 482

RAFT + AFF	0.27 401	0.23 481	0.50 403	0.25 423	0.17 415	0.30 382	0.33 519	0.52 454	0.40 387	0.28 257	0.30 261	0.30 338	0.31 449	0.62 470	0.24 377	0.09 317	0.10 453	0.11 404	0.10 383	0.11 392	0.11 409

GwcNet	0.35 477	0.23 481	0.88 537	0.25 423	0.24 527	0.48 521	0.27 465	0.55 483	0.57 523	0.38 444	0.52 484	0.51 500	0.32 456	0.60 455	0.41 491	0.13 462	0.11 475	0.12 442	0.11 421	0.13 443	0.14 470

DANet	0.35 477	0.23 481	0.60 452	0.36 553	0.22 506	0.39 474	0.25 447	0.48 398	0.43 413	0.52 534	0.50 470	0.59 531	0.41 504	0.76 523	0.49 514	0.13 462	0.11 475	0.14 489	0.12 460	0.17 500	0.15 482
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	0.23 318	0.24 485	0.49 392	0.22 279	0.15 361	0.25 288	0.17 184	0.39 299	0.39 370	0.29 285	0.31 275	0.21 210	0.17 236	0.59 452	0.28 410	0.08 226	0.06 174	0.09 271	0.09 341	0.10 344	0.08 257

ADCRef	0.38 499	0.24 485	0.88 537	0.26 457	0.21 490	0.49 526	0.27 465	0.52 454	0.48 472	0.50 523	0.58 510	0.35 385	0.47 530	0.48 389	1.29 594	0.09 317	0.08 388	0.12 442	0.12 460	0.11 392	0.11 409

ADCP+	0.45 529	0.24 485	1.15 573	0.25 423	0.22 506	0.56 542	0.39 545	0.54 473	0.51 493	0.44 501	0.51 476	0.46 474	0.52 544	0.56 435	1.89 608	0.10 366	0.08 388	0.11 404	0.10 383	0.14 461	0.13 449

DPSNet	0.47 534	0.24 485	0.93 546	0.27 485	0.20 482	0.75 569	0.57 580	0.84 588	0.79 566	0.47 516	0.51 476	0.60 534	0.69 569	0.87 549	0.71 551	0.16 515	0.13 504	0.12 442	0.10 383	0.25 548	0.21 542

PSMNet_ROB	0.33 464	0.24 485	0.54 426	0.31 527	0.21 490	0.42 490	0.43 556	0.59 523	0.47 463	0.37 429	0.44 431	0.49 488	0.31 449	0.64 478	0.43 495	0.14 487	0.10 453	0.15 504	0.14 501	0.13 443	0.11 409

LL-Strereo	0.29 432	0.25 490	0.58 444	0.25 423	0.21 490	0.23 250	0.24 430	0.55 483	0.42 406	0.34 389	0.32 284	0.41 438	0.40 500	0.94 563	0.23 366	0.08 226	0.07 301	0.11 404	0.09 341	0.09 277	0.09 318

HCRNet	0.24 349	0.25 490	0.33 205	0.34 542	0.16 392	0.27 322	0.18 228	0.43 349	0.35 322	0.30 316	0.35 326	0.32 357	0.22 305	0.44 376	0.20 302	0.13 462	0.08 388	0.13 463	0.11 421	0.10 344	0.09 318

GMStereo	0.19 230	0.25 490	0.40 296	0.21 217	0.12 186	0.22 228	0.19 274	0.29 163	0.40 387	0.25 225	0.23 190	0.16 154	0.15 187	0.25 222	0.19 283	0.09 317	0.06 174	0.08 186	0.08 246	0.10 344	0.08 257
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 543	0.25 490	3.03 610	0.24 384	0.19 464	0.38 465	0.22 383	0.50 418	0.44 428	0.64 557	0.68 540	0.71 565	0.51 542	0.85 546	0.45 503	0.14 487	0.17 543	0.13 463	0.14 501	0.16 483	0.21 542

FADNet-RVC-Resample	0.29 432	0.25 490	0.93 546	0.26 457	0.16 392	0.32 407	0.21 356	0.47 385	0.39 370	0.35 406	0.38 359	0.33 364	0.27 387	0.53 416	0.24 377	0.10 366	0.10 453	0.14 489	0.13 487	0.13 443	0.16 491

G-Net	0.46 531	0.25 490	0.86 534	0.34 542	0.28 547	0.90 582	0.35 525	0.47 385	0.45 440	0.68 562	1.22 583	0.64 550	0.60 556	0.61 462	0.57 527	0.16 515	0.14 514	0.17 521	0.13 487	0.22 540	0.19 523

NCC-stereo	0.39 504	0.25 490	0.69 487	0.32 533	0.28 547	0.46 509	0.36 530	0.65 553	0.52 502	0.40 469	0.57 508	0.56 521	0.47 530	0.73 509	0.45 503	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 563	0.16 483	0.16 491

Nwc_Net	0.37 492	0.25 490	0.68 486	0.31 527	0.24 527	0.44 501	0.30 498	0.65 553	0.50 489	0.37 429	0.69 544	0.58 529	0.45 521	0.60 455	0.40 483	0.15 500	0.12 492	0.19 537	0.21 546	0.14 461	0.13 449

Abc-Net	0.39 504	0.25 490	0.69 487	0.32 533	0.28 547	0.46 509	0.36 530	0.65 553	0.52 502	0.40 469	0.57 508	0.56 521	0.47 530	0.73 509	0.45 503	0.17 526	0.14 514	0.18 529	0.25 563	0.16 483	0.16 491
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	0.22 301	0.25 490	0.47 378	0.24 384	0.14 310	0.25 288	0.12 27	0.40 310	0.33 296	0.29 285	0.42 407	0.22 221	0.20 285	0.33 328	0.19 283	0.07 81	0.06 174	0.11 404	0.11 421	0.11 392	0.07 184

LALA_ROB	0.36 482	0.25 490	0.46 370	0.30 521	0.21 490	0.47 515	0.39 545	0.61 536	0.51 493	0.52 534	0.51 476	0.69 562	0.36 476	0.50 398	0.43 495	0.17 526	0.11 475	0.16 515	0.14 501	0.17 500	0.15 482

Wz-Net-MNSev	0.36 482	0.26 501	0.79 512	0.26 457	0.21 490	0.59 549	0.38 540	0.55 483	0.56 520	0.48 520	0.54 494	0.53 511	0.36 476	0.60 455	0.44 500	0.11 405	0.09 423	0.11 404	0.11 421	0.15 475	0.13 449

dd	0.22 301	0.26 501	0.40 296	0.22 279	0.12 186	0.25 288	0.21 356	0.32 205	0.44 428	0.29 285	0.28 235	0.25 264	0.16 206	0.30 307	0.25 387	0.12 443	0.07 301	0.10 348	0.08 246	0.11 392	0.09 318

AF-Net	0.37 492	0.26 501	0.56 436	0.32 533	0.23 519	0.41 483	0.29 487	0.61 536	0.64 541	0.42 488	0.68 540	0.65 551	0.49 537	0.57 439	0.44 500	0.15 500	0.11 475	0.19 537	0.14 501	0.15 475	0.13 449

iResNetv2_ROB	0.27 401	0.26 501	0.72 498	0.23 331	0.13 265	0.29 364	0.18 228	0.52 454	0.49 481	0.37 429	0.45 442	0.39 416	0.25 358	0.34 334	0.20 302	0.08 226	0.06 174	0.07 100	0.05 50	0.12 428	0.09 318

NCCL2	0.35 477	0.26 501	0.49 392	0.36 553	0.22 506	0.41 483	0.41 551	0.53 465	0.42 406	0.47 516	0.46 452	0.61 538	0.39 495	0.55 424	0.37 466	0.16 515	0.13 504	0.21 543	0.21 546	0.16 483	0.16 491

FBW_ROB	0.43 520	0.26 501	0.54 426	0.31 527	0.20 482	0.51 530	0.32 509	0.70 570	0.60 530	0.59 549	0.55 498	0.65 551	0.41 504	1.40 597	0.51 522	0.13 462	0.17 543	0.21 543	0.16 522	0.17 500	0.18 516

ETE_ROB	0.34 472	0.26 501	0.45 362	0.29 509	0.18 437	0.40 479	0.37 534	0.57 508	0.47 463	0.50 523	0.50 470	0.62 540	0.36 476	0.55 424	0.38 468	0.13 462	0.10 453	0.14 489	0.12 460	0.16 483	0.16 491

FINET	0.34 472	0.27 508	0.80 515	0.24 384	0.24 527	0.36 451	0.34 521	0.54 473	0.72 557	0.39 459	0.47 459	0.32 357	0.30 433	0.51 403	0.32 443	0.19 543	0.17 543	0.13 463	0.12 460	0.18 514	0.16 491

SHD	0.42 515	0.27 508	0.81 518	0.31 527	0.25 535	0.42 490	0.22 383	0.66 559	0.94 586	0.63 555	0.60 518	0.59 531	0.47 530	0.59 452	0.58 532	0.15 500	0.13 504	0.16 515	0.16 522	0.20 530	0.22 547

MeshStereo	0.58 558	0.27 508	0.67 481	0.22 279	0.17 415	0.66 559	0.37 534	0.78 579	0.61 534	1.47 611	1.30 586	1.65 598	0.79 576	1.12 581	0.59 533	0.17 526	0.17 543	0.17 521	0.14 501	0.17 500	0.14 470
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet_RVC	0.30 439	0.28 511	0.83 525	0.23 331	0.15 361	0.30 382	0.17 184	0.49 408	0.37 346	0.30 316	0.38 359	0.30 338	0.27 387	0.52 409	0.31 438	0.14 487	0.14 514	0.14 489	0.16 522	0.21 533	0.23 554

SuperB	0.49 540	0.28 511	2.23 601	0.23 331	0.15 361	0.41 483	0.32 509	0.47 385	0.82 569	0.43 494	0.50 470	0.33 364	0.45 521	0.68 494	1.08 578	0.10 366	0.07 301	0.09 271	0.08 246	0.98 609	0.14 470

RTSC	0.39 504	0.28 511	0.78 505	0.27 485	0.18 437	0.49 526	0.22 383	0.59 523	0.84 576	0.55 544	0.53 491	0.49 488	0.36 476	0.67 493	0.82 561	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.17 500	0.17 503

PA-Net	0.37 492	0.28 511	0.83 525	0.31 527	0.28 547	0.39 474	0.42 554	0.51 435	0.55 517	0.34 389	0.42 407	0.41 438	0.36 476	0.79 533	0.49 514	0.12 443	0.23 570	0.16 515	0.23 556	0.12 428	0.18 516
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 599	0.28 511	0.79 512	0.26 457	0.16 392	2.26 613	1.00 608	1.42 604	1.46 605	2.38 617	2.05 610	5.95 625	2.66 618	2.95 615	2.46 615	0.17 526	0.18 549	0.18 529	0.18 537	0.15 475	0.18 516

NaN_ROB	0.41 512	0.28 511	0.62 463	0.30 521	0.19 464	0.51 530	0.47 567	0.58 517	0.59 526	0.56 545	0.47 459	0.49 488	0.41 504	1.21 587	0.64 544	0.12 443	0.18 549	0.12 442	0.13 487	0.11 392	0.14 470

SANet	0.53 552	0.28 511	0.96 551	0.26 457	0.15 361	0.69 562	0.44 559	0.67 564	1.34 601	0.67 561	0.98 574	0.94 576	0.71 571	0.89 554	0.76 553	0.14 487	0.12 492	0.12 442	0.11 421	0.17 500	0.16 491

w-ln-seven-2	0.36 482	0.29 518	1.06 562	0.27 485	0.18 437	0.37 457	0.30 498	0.50 418	0.54 511	0.45 505	0.55 498	0.45 466	0.41 504	0.62 470	0.49 514	0.10 366	0.10 453	0.12 442	0.11 421	0.14 461	0.11 409

Wz-Net-LNSev	0.34 472	0.29 518	0.91 542	0.26 457	0.21 490	0.47 515	0.31 503	0.54 473	0.54 511	0.44 501	0.52 484	0.50 496	0.35 472	0.39 358	0.39 476	0.11 405	0.11 475	0.10 348	0.09 341	0.14 461	0.13 449

DGSMNet	0.61 563	0.29 518	0.91 542	0.51 579	0.70 595	0.62 555	1.38 617	0.59 523	0.55 517	0.37 429	0.61 525	0.52 506	0.33 459	0.65 485	0.43 495	0.53 587	0.60 608	0.67 593	0.61 603	0.63 590	0.61 602

aanetorigin	0.39 504	0.29 518	1.09 565	0.24 384	0.19 464	0.28 342	0.37 534	0.33 221	0.47 463	0.94 582	0.82 560	0.52 506	0.54 545	0.49 394	0.50 520	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.16 483	0.15 482

DeepPrunerF	0.44 526	0.29 518	1.29 584	0.33 540	0.30 556	0.35 446	0.36 530	0.62 544	1.15 597	0.40 469	0.44 431	0.39 416	0.41 504	0.80 537	0.52 523	0.18 537	0.14 514	0.23 550	0.21 546	0.17 500	0.17 503

ADCPNet	0.48 537	0.29 518	1.60 594	0.27 485	0.23 519	0.70 565	0.38 540	0.53 465	0.51 493	0.51 528	0.59 513	0.67 556	0.56 549	0.60 455	1.14 583	0.15 500	0.18 549	0.14 489	0.23 556	0.19 521	0.19 523

PWC_ROB	0.38 499	0.29 518	0.69 487	0.25 423	0.20 482	0.38 465	0.19 274	0.58 517	0.67 547	0.57 547	0.85 563	0.51 500	0.40 500	0.71 502	0.52 523	0.13 462	0.09 423	0.14 489	0.10 383	0.17 500	0.14 470

w-ln-seven	0.42 515	0.30 525	1.18 574	0.26 457	0.22 506	0.58 546	0.31 503	0.62 544	0.81 568	0.58 548	0.61 525	0.53 511	0.36 476	0.57 439	0.65 546	0.11 405	0.10 453	0.13 463	0.12 460	0.15 475	0.13 449

FC-DCNN v2	0.71 572	0.30 525	0.67 481	0.32 533	0.27 542	0.84 577	0.39 545	0.84 588	0.85 577	1.44 607	1.64 601	2.09 605	1.28 601	1.06 577	0.80 560	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.26 555	0.25 561

HBP-ISP	0.33 464	0.30 525	0.72 498	0.22 279	0.16 392	0.32 407	0.22 383	0.54 473	0.44 428	0.41 478	0.49 467	0.33 364	0.38 489	0.73 509	0.25 387	0.18 537	0.19 554	0.24 552	0.20 543	0.16 483	0.13 449

FC-DCNN	0.70 571	0.30 525	0.69 487	0.32 533	0.27 542	0.81 576	0.39 545	0.79 582	0.82 569	1.41 603	1.58 600	1.98 603	1.26 599	1.02 574	0.77 556	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.26 555	0.26 563

PS-NSSS	0.32 455	0.30 525	0.46 370	0.23 331	0.17 415	0.33 418	0.24 430	0.57 508	0.41 399	0.37 429	0.52 484	0.35 385	0.30 433	0.80 537	0.30 430	0.17 526	0.14 514	0.21 543	0.15 510	0.15 475	0.13 449

PDISCO_ROB	0.43 520	0.30 525	0.67 481	0.43 568	0.36 565	0.67 560	0.32 509	0.72 573	0.76 562	0.43 494	0.53 491	0.63 548	0.40 500	0.66 489	0.47 511	0.21 548	0.12 492	0.21 543	0.19 541	0.25 548	0.20 533

PWCDC_ROB	0.38 499	0.30 525	0.60 452	0.33 540	0.20 482	0.42 490	0.19 274	0.58 517	0.89 578	0.42 488	1.26 585	0.36 390	0.34 468	0.50 398	0.38 468	0.18 537	0.11 475	0.11 404	0.09 341	0.19 521	0.13 449

UDGNet	0.23 318	0.31 532	0.38 273	0.24 384	0.14 310	0.24 270	0.18 228	0.32 205	0.43 413	0.29 285	0.28 235	0.24 255	0.19 276	0.29 292	0.20 302	0.15 500	0.07 301	0.21 543	0.11 421	0.14 461	0.10 374

dad	0.28 421	0.31 532	0.44 351	0.21 217	0.14 310	0.30 382	0.20 325	0.33 221	0.49 481	0.44 501	0.44 431	0.45 466	0.21 292	0.41 367	0.26 400	0.20 546	0.11 475	0.20 541	0.11 421	0.14 461	0.10 374

ccnet	0.42 515	0.31 532	0.48 387	0.27 485	0.32 560	0.60 552	0.32 509	0.65 553	0.46 458	0.53 540	0.66 536	0.56 521	0.45 521	0.72 507	0.61 537	0.26 562	0.19 554	0.24 552	0.21 546	0.26 555	0.22 547

Syn2CoEx	0.36 482	0.31 532	0.78 505	0.34 542	0.21 490	0.41 483	0.28 481	0.61 536	0.49 481	0.42 488	0.56 505	0.45 466	0.44 518	0.69 496	0.38 468	0.17 526	0.14 514	0.15 504	0.12 460	0.13 443	0.12 432

FCDSN-DC	0.63 564	0.31 532	0.61 455	0.36 553	0.30 556	0.65 557	0.37 534	0.66 559	0.68 550	1.14 594	1.54 598	1.71 600	1.26 599	0.92 559	0.64 544	0.24 558	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.27 560	0.27 567
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 531	0.32 537	0.51 413	0.36 553	0.29 555	0.38 465	0.45 560	0.55 483	0.60 530	0.47 516	0.49 467	0.48 482	0.73 573	0.59 452	0.69 550	0.81 604	0.18 549	0.38 577	0.19 541	0.46 581	0.20 533

RGC	0.39 504	0.32 537	0.64 474	0.34 542	0.27 542	0.40 479	0.29 487	0.57 508	0.53 507	0.45 505	0.64 533	0.62 540	0.45 521	0.72 507	0.39 476	0.15 500	0.15 529	0.21 543	0.20 543	0.18 514	0.19 523

MSMD_ROB	0.60 562	0.33 539	0.61 455	0.30 521	0.25 535	0.86 579	0.35 525	0.55 483	0.67 547	1.10 592	1.49 595	1.76 601	0.97 590	0.88 552	0.49 514	0.23 551	0.21 561	0.27 555	0.27 571	0.25 548	0.24 559

PVD	0.58 558	0.34 540	0.84 530	0.39 563	0.31 559	0.59 549	0.47 567	0.80 583	1.25 598	0.92 580	1.09 577	0.79 569	0.82 580	0.85 546	0.76 553	0.21 548	0.18 549	0.22 549	0.18 537	0.27 560	0.35 577

ADCMid	0.49 540	0.34 540	1.13 570	0.26 457	0.21 490	0.51 530	0.37 534	0.57 508	0.54 511	0.75 570	0.66 536	0.62 540	0.64 566	0.64 478	1.68 601	0.13 462	0.12 492	0.17 521	0.17 531	0.20 530	0.17 503

FADNet-RVC	0.31 446	0.35 542	0.78 505	0.25 423	0.20 482	0.33 418	0.20 325	0.49 408	0.40 387	0.34 389	0.39 372	0.41 438	0.29 419	0.63 476	0.31 438	0.13 462	0.14 514	0.14 489	0.15 510	0.19 521	0.19 523

PASM	0.45 529	0.35 542	0.90 540	0.35 551	0.33 561	0.39 474	0.38 540	0.50 418	0.61 534	0.52 534	0.51 476	0.62 540	0.45 521	0.93 561	0.48 512	0.26 562	0.29 580	0.29 567	0.33 576	0.29 566	0.26 563

CSAN	0.50 543	0.35 542	0.78 505	0.36 553	0.23 519	0.56 542	0.59 583	0.61 536	0.70 554	0.64 557	0.78 555	0.65 551	0.60 556	1.38 596	0.62 539	0.21 548	0.17 543	0.20 541	0.20 543	0.18 514	0.18 516

FADNet	0.32 455	0.36 545	0.74 503	0.23 331	0.22 506	0.37 457	0.19 274	0.53 465	0.48 472	0.32 356	0.36 336	0.43 451	0.32 456	0.64 478	0.25 387	0.16 515	0.16 536	0.14 489	0.16 522	0.24 546	0.19 523

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 482	0.36 545	0.53 423	0.34 542	0.19 464	0.51 530	0.24 430	0.55 483	0.38 360	0.41 478	0.47 459	0.47 476	0.27 387	0.73 509	0.30 430	0.36 581	0.19 554	0.27 555	0.17 531	0.26 555	0.23 554

MANE	1.41 601	0.36 545	0.74 503	0.43 568	0.41 569	2.16 612	0.80 598	2.39 619	3.38 615	2.22 616	3.06 618	3.54 618	2.73 619	2.15 612	1.94 610	0.28 570	0.27 576	0.30 569	0.46 588	0.28 565	0.34 576

ELAS_RVC	0.74 577	0.36 545	1.00 555	0.37 559	0.33 561	0.88 580	0.93 605	0.83 587	1.08 593	1.35 599	1.33 589	1.24 588	1.33 603	1.06 577	0.95 571	0.27 567	0.25 574	0.29 567	0.27 571	0.30 567	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 577	0.36 545	0.85 533	0.36 553	0.33 561	1.36 602	0.77 596	0.93 592	0.92 582	1.41 603	1.53 597	1.16 587	1.17 595	0.95 566	1.03 575	0.26 562	0.25 574	0.28 563	0.28 574	0.31 568	0.30 569
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 582	0.37 550	1.08 564	0.51 579	0.65 593	0.67 560	1.44 618	0.74 575	1.06 591	0.54 542	1.67 602	0.49 488	1.78 609	0.96 567	1.69 603	0.28 570	0.43 593	0.27 555	0.51 594	0.40 577	0.58 595

StereoAnything_RVC	0.13 68	0.37 550	0.36 243	0.14 2	0.07 1	0.11 6	0.12 27	0.17 13	0.12 10	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 55	0.20 125	0.10 1	0.09 317	0.05 33	0.06 32	0.04 1	0.24 546	0.05 26

EDNetEfficient	0.63 564	0.37 550	2.40 605	0.26 457	0.25 535	0.38 465	0.49 573	0.41 322	1.06 591	1.38 600	0.87 567	0.62 540	0.95 587	0.65 485	1.65 600	0.11 405	0.09 423	0.10 348	0.11 421	0.19 521	0.17 503

XQC	0.43 520	0.37 550	0.96 551	0.34 542	0.25 535	0.53 540	0.34 521	0.60 532	0.73 560	0.51 528	0.46 452	0.57 526	0.47 530	0.70 499	0.72 552	0.17 526	0.12 492	0.18 529	0.15 510	0.25 548	0.23 554

WZ-Net	0.52 551	0.38 554	1.90 598	0.30 521	0.24 527	0.57 545	0.48 571	0.62 544	0.78 565	0.50 523	0.71 545	0.68 560	0.54 545	0.98 571	0.84 562	0.13 462	0.10 453	0.11 404	0.12 460	0.19 521	0.20 533

SAMSARA	0.56 554	0.39 555	0.80 515	0.60 586	0.46 577	1.00 586	1.23 616	0.67 564	0.68 550	0.71 565	0.54 494	0.89 575	0.57 552	0.81 540	0.62 539	0.19 543	0.22 565	0.18 529	0.18 537	0.27 560	0.25 561

z-mn7	0.44 526	0.40 556	1.09 565	0.25 423	0.18 437	0.61 553	0.34 521	0.56 499	0.93 584	0.43 494	0.96 571	0.53 511	0.39 495	0.94 563	0.59 533	0.10 366	0.09 423	0.10 348	0.10 383	0.14 461	0.13 449

ADCS	0.58 558	0.40 556	1.35 587	0.29 509	0.24 527	0.55 541	0.45 560	0.67 564	0.83 573	0.76 571	0.71 545	0.68 560	0.60 556	0.76 523	2.23 613	0.16 515	0.16 536	0.16 515	0.17 531	0.22 540	0.22 547

AnyNet_C32	0.51 547	0.40 556	1.10 569	0.29 509	0.28 547	0.59 549	0.58 581	0.54 473	0.60 530	0.62 553	0.66 536	0.54 515	0.54 545	0.78 531	1.74 605	0.15 500	0.14 514	0.15 504	0.17 531	0.20 530	0.20 533

LSM	1.64 608	0.40 556	2.56 607	2.02 617	17.61 631	0.51 530	0.52 575	0.61 536	0.76 562	0.82 574	1.11 579	0.63 548	0.54 545	0.75 518	0.49 514	0.16 515	0.24 572	0.18 529	0.21 546	0.25 548	2.42 622

PSMNet-RUCA	0.37 492	0.41 560	0.66 480	0.46 573	0.41 569	0.34 431	0.25 447	0.57 508	0.45 440	0.39 459	0.52 484	0.43 451	0.33 459	0.41 367	0.29 422	0.25 561	0.14 514	0.33 574	0.21 546	0.31 568	0.22 547

Wz-Net-SNSev	0.43 520	0.41 560	1.27 582	0.30 521	0.21 490	0.44 501	0.41 551	0.61 536	0.65 542	0.46 509	0.65 534	0.62 540	0.39 495	0.74 517	0.59 533	0.12 443	0.11 475	0.12 442	0.13 487	0.16 483	0.14 470

MSAF-DinoV2	0.76 579	0.44 562	1.98 599	0.49 578	0.16 392	0.58 546	0.31 503	0.81 585	0.83 573	0.41 478	0.52 484	0.98 580	0.58 553	4.97 623	1.03 575	0.11 405	0.07 301	0.10 348	0.24 558	0.27 560	0.26 563

zh-mn7	0.46 531	0.45 563	1.48 590	0.25 423	0.19 464	0.44 501	0.29 487	0.56 499	0.82 569	0.65 559	0.96 571	0.49 488	0.38 489	0.88 552	0.63 542	0.12 443	0.10 453	0.11 404	0.11 421	0.13 443	0.14 470

GASNet	0.36 482	0.46 564	0.88 537	0.34 542	0.23 519	0.35 446	0.22 383	0.60 532	0.53 507	0.40 469	0.37 345	0.45 466	0.30 433	0.79 533	0.35 459	0.15 500	0.10 453	0.14 489	0.14 501	0.22 540	0.12 432

UDG	0.40 510	0.46 564	0.49 392	0.40 565	0.35 564	0.47 515	0.27 465	0.54 473	0.47 463	0.39 459	0.45 442	0.59 531	0.44 518	0.46 382	0.39 476	0.26 562	0.19 554	0.48 584	0.22 554	0.34 572	0.26 563

CC-Net-ROB	0.43 520	0.47 566	0.65 475	0.37 559	0.23 519	0.51 530	0.29 487	0.66 559	0.49 481	0.46 509	0.51 476	0.48 482	0.38 489	0.96 567	0.35 459	0.34 579	0.23 570	0.55 588	0.25 563	0.31 568	0.20 533

GANetREF_RVC	0.43 520	0.47 566	0.69 487	0.38 561	0.20 482	0.51 530	0.48 571	0.66 559	0.66 544	0.46 509	0.46 452	0.50 496	0.44 518	0.90 557	0.39 476	0.27 567	0.21 561	0.32 572	0.18 537	0.27 560	0.22 547
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	0.40 510	0.48 568	0.67 481	0.48 575	0.39 566	0.48 521	0.22 383	0.51 435	0.43 413	0.40 469	0.47 459	0.47 476	0.33 459	0.54 422	0.32 443	0.36 581	0.15 529	0.40 580	0.21 546	0.45 580	0.31 572

Consistency-Raft	0.55 553	0.48 568	1.02 558	0.45 571	0.49 580	0.49 526	0.47 567	0.72 573	0.72 557	0.45 505	0.82 560	0.47 476	0.60 556	0.50 398	0.63 542	0.39 585	0.39 590	0.44 582	0.51 594	0.52 583	0.37 578

RTS	0.78 580	0.48 568	4.68 613	0.34 542	0.28 547	1.12 590	0.46 563	0.62 544	1.03 588	0.73 566	0.89 568	0.60 534	0.59 554	1.61 600	1.16 587	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 523

RTSA	0.78 580	0.48 568	4.68 613	0.34 542	0.28 547	1.12 590	0.46 563	0.62 544	1.03 588	0.73 566	0.89 568	0.60 534	0.59 554	1.61 600	1.16 587	0.14 487	0.11 475	0.15 504	0.15 510	0.21 533	0.19 523

NVStereoNet_ROB	0.67 568	0.49 572	0.83 525	0.48 575	0.40 568	0.51 530	0.46 563	0.70 570	0.77 564	0.84 575	1.72 603	1.02 581	0.83 581	1.23 588	0.79 559	0.32 577	0.38 589	0.40 580	0.46 588	0.36 575	0.41 582
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	0.41 512	0.50 573	0.48 387	0.44 570	0.39 566	0.46 509	0.32 509	0.50 418	0.43 413	0.45 505	0.52 484	0.57 526	0.36 476	0.48 389	0.33 450	0.33 578	0.21 561	0.55 588	0.25 563	0.37 576	0.32 575

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 547	0.50 573	0.86 534	0.39 563	0.24 527	0.84 577	0.55 578	0.56 499	0.62 536	0.60 550	0.68 540	0.62 540	0.42 513	1.13 582	0.43 495	0.23 551	0.27 576	0.27 555	0.35 578	0.25 548	0.29 568

zh-sn7	0.48 537	0.51 575	1.43 589	0.29 509	0.20 482	0.47 515	0.39 545	0.57 508	0.62 536	0.52 534	0.81 558	0.52 506	0.56 549	1.05 576	0.87 565	0.12 443	0.13 504	0.13 463	0.13 487	0.17 500	0.16 491

MFN_U_SF_RVC	0.56 554	0.51 575	1.19 575	0.38 561	0.22 506	0.69 562	0.27 465	0.80 583	0.67 547	0.73 566	0.74 550	0.87 572	0.61 565	0.81 540	0.76 553	0.29 573	0.27 576	0.32 572	0.37 582	0.32 571	0.31 572

EDNetEfficientorigin	7.51 622	0.52 577	140.47 647	0.25 423	0.17 415	0.42 490	0.29 487	0.47 385	1.03 588	1.28 597	1.02 575	0.83 571	0.84 582	0.75 518	0.99 573	0.10 366	0.09 423	0.12 442	0.10 383	0.21 533	0.22 547

anonymity	0.56 554	0.54 578	0.70 494	0.47 574	0.61 590	0.56 542	0.43 556	0.69 568	0.49 481	0.63 555	0.55 498	0.54 515	0.60 556	0.61 462	0.57 527	0.55 590	0.53 601	0.50 585	0.54 598	0.51 582	0.56 592

MonStereo1	0.93 588	0.56 579	0.82 522	0.69 590	0.58 588	1.37 603	0.35 525	0.94 593	1.25 598	0.93 581	1.90 606	1.52 596	2.10 613	1.27 591	0.77 556	0.69 597	0.33 585	0.75 597	0.47 590	0.70 597	0.57 594

Wz-Net-TNSev	0.51 547	0.58 580	1.61 596	0.25 423	0.21 490	0.65 557	0.45 560	0.63 551	0.69 552	0.51 528	0.54 494	0.71 565	0.60 556	1.00 572	0.77 556	0.15 500	0.15 529	0.13 463	0.15 510	0.21 533	0.20 533

AnyNet_C01	0.65 566	0.58 580	2.60 608	0.32 533	0.26 539	0.88 580	0.61 584	0.63 551	0.62 536	0.68 562	0.96 571	0.76 568	0.60 556	0.96 567	1.43 596	0.16 515	0.16 536	0.17 521	0.17 531	0.23 543	0.23 554

GCST	0.47 534	0.60 582	0.57 439	1.04 605	0.48 579	0.38 465	0.11 17	0.40 310	0.32 284	0.41 478	0.34 315	0.29 322	0.17 236	0.46 382	0.19 283	0.69 597	0.42 592	0.79 601	0.62 604	0.62 589	0.46 587

SPS-STEREO	0.69 570	0.61 583	0.98 553	0.52 582	0.57 587	0.74 567	0.50 574	0.78 579	0.62 536	0.95 584	0.86 564	0.94 576	0.70 570	1.01 573	0.87 565	0.58 593	0.51 598	0.50 585	0.50 593	0.55 585	0.58 595
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 557	0.62 584	0.87 536	0.63 588	0.44 576	0.73 566	0.37 534	0.65 553	0.66 544	0.51 528	0.75 551	0.66 555	0.45 521	0.69 496	0.46 509	0.53 587	0.34 586	0.55 588	0.35 578	0.60 588	0.45 584

Ntro	0.58 558	0.64 585	0.92 544	0.66 589	0.50 581	0.77 570	0.36 530	0.66 559	0.70 554	0.50 523	0.59 513	0.65 551	0.51 542	0.75 518	0.45 503	0.56 591	0.32 584	0.56 591	0.34 577	0.63 590	0.46 587

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 569	0.64 585	1.06 562	0.45 571	0.27 542	1.40 605	0.58 581	0.78 579	0.92 582	0.84 575	0.86 564	0.88 574	0.68 568	1.33 595	0.68 549	0.37 583	0.29 580	0.34 575	0.36 581	0.43 578	0.37 578

DStereoFS	0.84 583	0.66 587	0.80 515	0.53 583	0.50 581	1.23 596	0.55 578	0.94 593	1.32 600	0.89 577	1.32 587	1.04 582	2.32 616	1.29 593	1.14 583	0.31 576	0.35 587	0.30 569	0.39 585	0.34 572	0.60 598

SGM+DAISY	0.87 584	0.66 587	1.30 585	0.51 579	0.60 589	1.03 587	0.84 602	0.76 577	0.73 560	1.39 601	1.51 596	1.31 591	1.22 597	1.11 579	1.08 578	0.57 592	0.53 601	0.51 587	0.51 594	0.54 584	0.61 602

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 247	0.72 589	0.70 494	0.17 26	0.08 12	0.15 33	0.15 106	0.18 19	0.16 40	0.13 67	0.12 43	0.09 23	0.08 10	0.16 44	0.13 107	0.35 580	0.04 2	0.08 186	0.07 166	0.11 392	0.23 554

coex-ft	3.44 616	0.73 590	48.55 645	0.24 384	0.19 464	0.50 529	0.43 556	0.47 385	2.40 612	7.03 626	1.20 582	0.97 579	2.23 614	0.73 509	1.92 609	0.12 443	0.15 529	0.14 489	0.12 460	0.21 533	0.43 583

JetBlue	1.14 597	0.76 591	2.36 603	0.59 585	0.75 597	3.04 616	1.78 620	1.11 597	0.90 580	0.94 582	1.10 578	1.66 599	1.28 601	2.09 610	1.72 604	0.43 586	0.36 588	0.38 577	0.38 584	0.58 587	0.56 592

MFMNet_re	0.72 573	0.76 591	0.99 554	0.62 587	0.70 595	0.77 570	0.67 587	0.75 576	0.83 573	0.78 573	0.86 564	0.69 562	0.78 575	0.71 502	0.61 537	0.66 596	0.59 607	0.61 592	0.58 602	0.68 596	0.71 606

ACVNet_1	0.72 573	0.81 593	1.37 588	0.72 592	0.53 585	0.77 570	0.42 554	0.85 591	0.90 580	0.74 569	0.75 551	1.32 592	0.72 572	1.02 574	0.55 526	0.54 589	0.31 583	0.71 595	0.35 578	0.64 592	0.45 584

ACVNet-4b	0.72 573	0.81 593	1.33 586	0.72 592	0.50 581	0.80 575	0.31 503	0.71 572	0.80 567	0.50 523	0.72 549	0.95 578	0.43 517	0.96 567	1.20 591	1.13 616	0.21 561	0.76 598	0.45 587	0.65 593	0.46 587

IMH-64-1	0.91 586	0.86 595	0.84 530	0.97 600	0.75 597	0.92 583	0.71 589	1.27 599	1.10 594	0.89 577	1.45 592	1.14 584	0.96 588	1.19 584	0.84 562	0.74 599	0.51 598	0.97 604	0.55 599	0.84 601	0.60 598

IMH-64	0.91 586	0.86 595	0.84 530	0.97 600	0.75 597	0.92 583	0.71 589	1.27 599	1.10 594	0.89 577	1.45 592	1.14 584	0.96 588	1.19 584	0.84 562	0.74 599	0.51 598	0.97 604	0.55 599	0.84 601	0.60 598

ACVNet_2	0.89 585	0.87 597	1.25 580	0.82 595	0.62 591	0.97 585	0.62 585	1.14 598	1.42 603	1.00 587	1.40 590	1.47 595	0.84 582	1.11 579	0.66 547	0.61 594	0.43 593	0.78 599	0.49 591	0.75 598	0.52 590

WAO-7	1.01 591	0.89 598	0.93 546	0.83 597	0.66 594	1.18 592	0.81 600	1.40 603	1.57 606	1.11 593	1.76 605	1.45 594	1.19 596	1.50 599	1.14 583	0.61 594	0.62 611	0.70 594	0.68 606	0.66 595	0.60 598

RainbowNet	0.72 573	0.89 598	1.02 558	0.82 595	0.63 592	0.78 573	0.52 575	0.81 585	0.93 584	0.60 550	0.79 556	0.80 570	0.60 556	0.80 537	0.57 527	0.78 602	0.55 604	0.78 599	0.49 591	0.76 599	0.58 595

DispFullNet	0.66 567	0.89 598	1.59 593	0.77 594	1.21 612	0.51 530	0.23 408	0.59 523	0.72 557	0.69 564	0.61 525	0.69 562	0.91 586	0.79 533	0.48 512	0.27 567	0.12 492	0.73 596	0.30 575	0.65 593	0.40 581

WAO-6	1.07 595	0.93 601	0.92 544	0.96 599	0.78 600	1.28 599	0.75 593	1.34 601	2.00 610	1.02 589	1.54 598	1.59 597	1.22 597	1.31 594	1.14 583	0.78 602	0.55 604	1.02 608	0.75 610	0.83 600	0.69 605

IMH	1.05 594	0.95 602	1.00 555	1.01 602	0.78 600	1.11 589	0.68 588	1.38 602	1.43 604	1.00 587	1.72 603	1.43 593	1.14 592	1.73 605	0.89 567	1.09 613	0.55 604	0.99 606	0.57 601	0.87 603	0.62 604

LVE	1.13 596	1.02 603	1.28 583	1.01 602	0.80 603	1.29 600	0.81 600	1.47 606	1.96 608	1.07 591	1.90 606	1.90 602	1.01 591	1.48 598	0.91 568	0.93 610	0.61 610	0.94 603	0.69 607	0.87 603	0.75 610

TorneroNet-64	1.43 602	1.03 604	1.20 577	1.10 606	0.86 606	2.26 613	0.73 592	1.84 612	3.84 620	1.25 596	2.25 614	2.69 614	1.42 604	1.76 607	1.43 596	0.76 601	0.50 596	1.09 609	0.66 605	1.23 612	0.76 611

Dean	1.17 598	1.04 605	1.49 592	1.03 604	0.78 600	1.20 595	0.77 596	1.48 607	1.96 608	1.28 597	1.99 609	2.15 606	1.14 592	1.25 589	1.00 574	0.81 604	0.60 608	1.01 607	0.69 607	0.92 607	0.74 609

TorneroNet	2.22 612	1.08 606	1.24 579	1.14 610	0.90 607	5.58 620	0.80 598	2.12 617	8.69 626	2.58 618	5.42 623	3.88 619	1.97 611	1.78 609	1.87 607	0.86 606	0.54 603	1.15 613	0.74 609	1.23 612	0.85 612

WAO-8	1.46 604	1.10 607	1.09 565	1.10 606	0.84 604	2.06 609	0.75 593	1.84 612	3.83 618	1.44 607	2.21 612	2.15 606	1.43 605	3.17 616	1.19 589	0.91 608	0.65 613	1.09 609	0.79 611	0.90 605	0.71 606

Venus	1.46 604	1.10 607	1.09 565	1.10 606	0.84 604	2.06 609	0.75 593	1.84 612	3.83 618	1.44 607	2.21 612	2.15 606	1.43 605	3.17 616	1.19 589	0.91 608	0.65 613	1.09 609	0.79 611	0.90 605	0.71 606

MADNet+	1.01 591	1.16 609	4.72 615	0.70 591	0.47 578	1.24 597	0.96 606	0.97 595	0.89 578	0.65 559	0.77 554	0.87 572	0.85 584	2.09 610	1.68 601	0.38 584	0.39 590	0.31 571	0.27 571	0.43 578	0.39 580

PWCK	1.00 589	1.17 610	1.70 597	0.91 598	0.41 569	1.19 594	0.92 604	1.10 596	1.14 596	1.16 595	1.14 580	1.25 589	0.88 585	1.75 606	1.04 577	0.87 607	0.50 596	0.87 602	0.53 597	0.96 608	0.52 590

UNDER WATER-64	1.55 606	1.19 611	2.52 606	1.31 611	0.95 608	2.12 611	1.21 615	1.45 605	3.19 614	1.43 606	1.32 587	2.64 613	2.04 612	1.63 602	1.83 606	1.11 614	0.67 615	1.28 614	0.92 614	1.19 610	1.02 615

UNDER WATER	1.59 607	1.22 612	2.36 603	1.38 612	1.03 609	1.67 608	1.10 612	1.54 610	3.63 616	1.44 607	1.47 594	2.85 615	2.25 615	1.67 603	1.94 610	1.06 612	0.62 611	1.31 615	0.93 615	1.21 611	1.02 615

notaker	1.45 603	1.34 613	1.48 590	1.40 613	1.07 610	1.18 592	0.85 603	1.48 607	1.40 602	1.51 612	3.46 619	2.40 611	1.81 610	1.76 607	1.45 599	1.11 614	0.69 616	1.38 616	0.87 613	1.31 614	0.97 614

ktn	1.77 610	1.36 614	1.22 578	1.43 614	1.14 611	1.52 606	1.08 611	1.51 609	3.96 621	2.77 620	4.69 621	3.35 617	1.46 607	1.69 604	1.25 593	1.43 618	0.77 617	1.45 617	0.99 616	1.32 615	0.96 613

KSHMR	1.89 611	1.36 614	1.60 594	1.47 615	1.22 613	1.38 604	1.06 610	1.79 611	5.97 624	1.42 605	5.65 624	2.98 616	1.14 592	2.23 613	1.20 591	1.27 617	1.12 618	1.46 618	1.10 618	1.32 615	1.15 617

HanzoNet	2.97 615	1.69 616	2.29 602	1.74 616	1.33 614	1.53 607	1.03 609	1.99 615	2.64 613	5.51 624	5.16 622	5.90 624	6.82 626	4.32 622	3.29 618	3.16 624	2.02 624	1.92 620	2.87 625	2.24 619	1.89 620

MADNet++	2.26 613	1.80 617	2.06 600	2.13 619	1.97 617	2.61 615	1.79 621	2.38 618	2.16 611	2.75 619	2.65 616	2.38 610	2.43 617	3.17 616	3.21 617	2.17 621	1.95 622	1.94 621	1.63 620	2.06 618	2.01 621

BEATNet-Init1	4.73 620	2.61 618	13.29 631	0.58 584	0.53 585	10.12 627	3.33 623	4.83 624	5.01 623	8.75 628	8.51 626	14.08 635	7.60 627	7.70 628	5.34 624	0.28 570	0.28 579	0.34 575	0.37 582	0.57 586	0.45 584

JetRed	2.30 614	2.64 619	6.12 617	1.12 609	1.38 615	5.85 622	3.29 622	1.99 615	1.67 607	1.98 614	1.95 608	2.16 609	1.60 608	2.48 614	4.10 621	1.05 611	1.60 619	1.09 609	1.01 617	1.67 617	1.28 618

DPSimNet_ROB	4.34 618	4.23 620	6.89 619	3.67 620	3.68 618	4.75 617	5.21 625	2.67 620	3.68 617	5.82 625	3.95 620	5.57 621	6.72 625	3.46 620	4.48 622	4.05 627	2.88 625	4.68 627	3.12 627	3.69 621	3.62 625

DGTPSM_ROB	8.34 623	5.10 621	10.37 629	5.31 622	10.18 624	8.33 624	23.60 634	6.06 626	13.41 633	4.90 621	10.87 631	5.65 622	10.44 628	6.17 624	12.59 629	3.74 625	7.55 628	3.69 625	7.26 630	4.14 623	7.46 627

DPSMNet_ROB	8.40 624	5.11 622	10.49 630	5.58 623	10.25 625	8.34 625	23.62 635	6.07 627	13.45 634	4.93 622	10.88 632	5.66 623	10.44 628	6.24 625	12.64 630	3.98 626	7.61 629	3.76 626	7.30 631	4.20 624	7.51 628

USTest	6.88 621	5.23 623	5.63 616	7.22 624	7.29 621	14.34 630	22.76 630	8.48 628	9.32 627	5.42 623	6.39 625	6.29 627	6.64 624	6.92 626	8.62 628	1.94 619	3.29 626	2.16 623	2.55 624	3.85 622	3.29 624

TCMNet-wrong-test	4.29 617	5.57 624	4.65 612	11.33 628	10.39 626	5.73 621	4.48 624	4.13 623	1.02 587	1.91 613	2.39 615	6.16 626	3.62 620	3.84 621	4.50 623	1.99 620	0.47 595	1.97 622	1.69 621	5.69 626	4.31 626

ASD4		6.65 625

Anonymous_1	16.62 634	9.35 626	9.84 621	10.66 625	14.64 629	18.66 635	27.12 636	12.64 634	13.51 635	10.76 634	10.30 630	10.13 629	10.60 630	11.06 634	12.74 631	15.87 642	7.74 630	16.92 639	43.48 645	58.66 648	7.68 629

xxxxx1	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

tt_ll	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

ff	15.27 630	9.54 627	10.31 624	20.13 632	18.88 632	17.08 631	23.03 631	10.36 631	10.99 629	9.21 629	9.62 627	10.74 630	10.61 631	10.72 631	13.89 634	7.97 632	9.20 634	31.85 644	44.72 646	12.84 630	13.69 632

DPSM_ROB	11.49 628	9.87 630	10.35 627	11.13 626	11.31 627	19.11 636	27.51 637	13.37 635	14.21 636	10.31 632	11.06 633	10.96 633	11.27 634	11.96 635	13.59 632	6.78 630	8.19 631	6.03 629	7.09 628	7.93 627	7.73 630

DPSM	11.49 628	9.87 630	10.35 627	11.13 626	11.31 627	19.11 636	27.51 637	13.37 635	14.21 636	10.31 632	11.06 633	10.96 633	11.27 634	11.96 635	13.59 632	6.78 630	8.19 631	6.03 629	7.09 628	7.93 627	7.73 630

DLNR_Zeroshot_test	10.44 625	12.10 632	19.93 634	106.08 646	23.66 643	0.14 21	0.13 53	3.22 621	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.36 622	0.06 174	0.07 100	0.07 166	39.70 646	0.06 90

DLNR-FE	10.45 626	12.13 633	19.94 635	106.10 647	23.12 642	0.14 21	0.13 53	3.28 622	0.17 57	0.16 136	0.23 190	0.16 154	0.10 55	0.31 314	0.15 170	2.41 623	0.06 174	0.07 100	0.07 166	40.22 647	0.06 90

PML	16.10 633	12.82 634	6.78 618	5.23 621	7.76 622	33.92 640	66.56 648	5.30 625	10.28 628	26.12 647	68.59 648	20.51 637	13.49 636	10.06 630	6.78 627	5.96 629	2.00 623	6.04 631	2.18 622	8.96 629	2.60 623

LRCNet_RVC	10.90 627	14.34 635	9.35 620	15.35 629	8.04 623	1.08 588	0.34 521	8.78 629	0.70 554	12.63 635	16.05 635	9.85 628	6.54 623	8.57 629	6.34 626	20.27 643	5.40 627	23.70 641	21.88 642	14.87 633	13.83 635

RSGM-EC	29.65 645	17.75 636	10.04 622	35.31 643	33.15 645	26.42 638	46.65 639	19.89 639	17.74 639	18.92 637	23.36 645	30.14 647	23.59 646	41.87 647	45.99 647	59.56 647	34.38 647	33.25 647	20.37 639	34.97 644	19.60 643

acva	29.65 645	17.75 636	10.04 622	35.31 643	33.15 645	26.42 638	46.65 639	19.89 639	17.74 639	18.92 637	23.36 645	30.14 647	23.59 646	41.87 647	45.99 647	59.56 647	34.38 647	33.25 647	20.37 639	34.97 644	19.60 643

CasAABBNet	23.10 637	19.86 638	20.64 638	22.47 635	22.73 636	38.41 644	55.50 644	26.89 644	28.70 645	20.61 643	22.15 641	22.08 643	22.75 642	23.99 639	27.36 642	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.27 633	15.95 634	15.53 637

FlowAnything	23.14 640	19.87 639	20.79 639	22.50 639	22.74 637	38.39 643	55.46 642	26.89 644	28.72 646	20.77 645	22.29 644	22.07 642	22.72 639	23.99 639	27.41 646	13.60 638	16.55 643	12.15 636	14.36 638	15.97 638	15.52 636

RAFT-FEzeroshot	23.10 637	19.88 640	20.56 636	22.49 636	22.75 638	38.38 641	55.50 644	26.84 642	28.66 643	20.60 641	22.10 639	22.05 640	22.74 640	24.00 641	27.37 644	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.28 634	15.96 636	15.54 638

RAFT-FE	23.10 637	19.88 640	20.56 636	22.49 636	22.75 638	38.38 641	55.50 644	26.84 642	28.66 643	20.60 641	22.10 639	22.05 640	22.74 640	24.00 641	27.37 644	13.59 635	16.48 639	12.14 632	14.28 634	15.96 636	15.54 638

Selective-RAFT-Error	23.16 641	19.93 642	20.87 640	22.54 640	22.81 641	38.52 647	55.47 643	27.01 647	28.83 647	20.66 644	22.25 642	22.09 644	22.80 644	24.09 643	27.36 642	13.61 640	16.48 639	12.15 636	14.28 634	15.99 639	15.57 641

Hybrid-DGEV	23.16 641	19.94 643	20.96 641	22.49 636	22.75 638	38.51 646	55.52 647	27.09 648	28.90 648	20.58 640	22.25 642	22.00 639	22.80 644	24.11 644	27.33 641	13.60 638	16.47 638	12.14 632	14.30 637	15.95 634	15.54 638

LSM0	24.24 643	19.98 644	22.32 642	24.22 641	40.14 647	38.48 645	55.20 641	26.95 646	28.57 642	20.49 639	21.83 637	22.26 645	22.75 642	24.22 645	27.30 640	13.66 641	16.32 637	12.19 638	14.15 632	16.10 640	17.66 642

HaxPig	17.72 635	20.22 645	19.73 633	16.53 630	16.51 630	9.27 626	9.33 626	14.34 637	13.27 632	18.65 636	18.70 636	17.35 636	16.77 637	17.04 637	16.45 637	22.05 644	20.89 644	22.27 640	21.53 641	21.29 641	22.13 645

MEDIAN_ROB	21.21 636	24.62 646	23.47 643	19.58 631	19.65 635	13.22 629	10.96 627	17.88 638	17.00 638	22.14 646	22.02 638	20.86 638	20.36 638	21.06 638	19.71 638	25.63 645	24.13 645	26.21 642	25.20 643	25.17 642	25.38 646

AVERAGE_ROB	25.43 644	29.06 647	27.24 644	24.63 642	24.20 644	17.73 634	12.61 628	22.29 641	21.39 641	26.79 648	26.16 647	25.20 646	24.64 648	25.07 646	23.53 639	29.96 646	28.40 646	30.60 643	29.58 644	29.72 643	29.84 647

test_example2	101.33 647	108.28 648	68.15 646	98.43 645	106.93 648	89.75 648	102.43 649	36.80 649	97.65 649	129.04 649	130.15 649	65.26 649	66.62 649	92.11 649	80.24 649	144.10 649	199.48 649	81.81 649	103.01 649	125.01 649	101.27 648

ccccc		256.29 649		354.40 648	364.36 649	149.10 649		152.89 650		153.93 650		164.00 650		268.02 650		390.55 650	349.22 650	244.59 650	219.82 650	412.30 650

GS-Stereo							0.16 143	0.26 114	0.18 68	0.13 67	0.15 89	0.10 40	0.09 23	0.16 44	0.10 1	0.07 81	0.05 33	0.06 32	0.05 50	0.08 203	0.08 257

FSD					0.24 527	0.27 322	0.27 465	0.31 193	0.29 249	0.26 236	0.27 229	0.28 311	0.27 387	0.28 273	0.26 400	0.23 551	0.22 565	0.27 555	0.26 567	0.25 548

Low-res two-view benchmark