Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 161	0.09 36	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 283	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.13 568

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 283	0.09 3	0.07 1	0.12 6	0.09 2	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.13 568

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 125	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 182	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.08 348

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 525	0.11 598	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 548

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 181	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 264	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 3	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 181	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 161	0.16 245	0.13 225	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 181	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 161	0.17 257	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 188	0.16 235	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 182	0.18 270	0.13 225	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 203	0.10 18	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.05 37

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 160	0.16 235	0.32 307	0.22 235	0.15 201	0.17 201	0.20 305	0.13 225	0.14 39	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 12	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 516	0.10 18	0.12 46	0.26 206	0.23 261	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 343	0.05 7	0.05 37

WQFJA1++	0.44 654	0.07 4	0.63 589	0.18 115	0.13 367	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 749	0.12 86	0.23 353	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 756	0.07 260

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	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 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 191	0.06 53	0.06 264	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 264	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 700	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 292	0.06 160

Reg-Stereo(zero)	0.16 241	0.07 4	0.36 352	0.19 180	0.10 139	0.19 223	0.14 125	0.28 245	0.24 279	0.22 308	0.20 250	0.24 368	0.18 370	0.21 247	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 160

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.20 266	0.12 46	0.31 295	0.24 279	0.15 201	0.15 161	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

CAS	0.15 224	0.07 4	0.21 146	0.41 695	0.16 516	0.20 266	0.18 338	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 233	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 191	0.29 702	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 592

NoBS	0.13 143	0.08 44	0.93 670	0.18 115	0.09 63	0.10 18	0.14 125	0.09 1	0.09 2	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 405	0.27 613	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.10 477	0.08 498	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 415	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 474	0.53 632	0.09 18	0.44 555	0.30 457	0.25 479	0.34 441	0.42 619	0.10 477	0.08 498	0.18 656	0.17 658	0.14 584	0.12 548

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 1	0.10 7	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.05 37

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 180	0.10 139	0.16 118	0.15 181	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 316	0.09 63	0.19 223	0.14 125	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 233	0.12 144	0.13 225	0.17 134	0.15 266	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DN	0.15 224	0.08 44	0.27 226	0.19 180	0.14 419	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.24 279	0.14 178	0.16 182	0.18 270	0.10 95	0.21 247	0.13 191	0.11 525	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.10 483

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 367	0.20 266	0.16 235	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 161	0.14 201	0.13 225	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

RT-Monster	0.15 224	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 419	0.20 266	0.11 28	0.29 262	0.32 398	0.24 332	0.22 279	0.17 257	0.13 225	0.18 164	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.24 162	0.25 294	0.14 178	0.22 279	0.17 257	0.12 174	0.19 196	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 180	0.16 516	0.12 28	0.15 181	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 659	0.06 160

MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 241	0.08 44	0.81 643	0.19 180	0.18 563	0.12 28	0.15 181	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 647	0.06 160

water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 180	0.10 139	0.17 160	0.14 125	0.25 184	0.19 162	0.17 249	0.23 290	0.15 223	0.15 282	0.12 9	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 300	0.14 125	0.24 162	0.21 216	0.21 298	0.21 265	0.15 223	0.14 262	0.23 277	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 182	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 3	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 3	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 300	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 300	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 160	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 315	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 379	0.08 44	0.23 179	0.19 180	0.19 590	0.28 456	0.24 550	0.23 142	0.21 216	0.20 284	0.23 290	0.28 429	0.49 665	0.26 342	0.18 355	0.09 422	0.08 498	0.18 656	0.13 611	0.17 624	0.17 627

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 333	0.14 125	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

999	0.14 187	0.08 44	0.24 190	0.19 180	0.11 203	0.20 266	0.17 287	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 182	0.14 201	0.11 137	0.36 461	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

GCAP-BAT	0.21 379	0.08 44	1.22 701	0.29 639	0.43 703	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.14 178	0.17 201	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 387	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 233	0.21 319	0.11 137	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.06 160

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 367	0.09 3	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 607	0.24 686

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 300	0.12 46	0.24 162	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.15 223	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 647

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 451	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 161	0.13 167	0.14 262	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 406	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot	0.20 358	0.08 44	1.14 696	0.29 639	0.43 703	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.14 178	0.17 201	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

Any-RAFT	0.17 262	0.08 44	0.31 283	0.19 180	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.42 452	0.30 372	0.24 332	0.27 337	0.27 413	0.16 307	0.21 247	0.12 131	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 333	0.14 125	0.26 206	0.26 306	0.15 201	0.18 224	0.18 270	0.13 225	0.22 267	0.14 230	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 187	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 634	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 201	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 292	0.18 640

EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 300	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

CREStereo++_RVC	0.15 224	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 203	0.18 188	0.13 89	0.22 119	0.30 372	0.21 298	0.30 375	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 266	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 636	0.06 113	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 333	0.15 181	0.25 184	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.14 201	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160
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	0.15 224	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 358	0.16 235	0.25 184	0.23 261	0.17 249	0.21 265	0.16 245	0.14 262	0.22 267	0.13 191	0.29 702	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

test410_97500	0.10 10	0.09 95	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 95	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 95	0.23 179	0.21 316	0.10 139	0.15 70	0.15 181	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 161	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 95	0.16 54	0.20 257	0.14 419	0.14 49	0.15 181	0.33 322	0.23 261	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

small-0shot	0.10 10	0.09 95	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 235	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 161	0.08 6	0.08 19	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

anonymous	0.11 56	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 125	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 3	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 95	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 235	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 1	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.07 260

PhaseNet	0.13 143	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 245	0.12 174	0.19 196	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.07 260

DF	0.13 143	0.09 95	0.21 146	0.18 115	0.10 139	0.17 160	0.15 181	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 279	0.19 290	0.11 137	0.20 220	0.14 230	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 95	0.17 79	0.19 180	0.11 203	0.14 49	0.16 235	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 201	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 95	0.17 79	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 235	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 182	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.08 348

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.18 115	0.14 419	0.18 188	0.15 181	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 279	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.14 419	0.18 188	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.16 230	0.21 265	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 95	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 235	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 182	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 95	0.21 146	0.18 115	0.13 367	0.18 188	0.16 235	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 265	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.12 283	0.19 223	0.16 235	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

BridgeDepth	0.10 10	0.09 95	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.17 58	0.12 283	0.19 223	0.16 235	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

gasm-f	0.12 93	0.09 95	0.19 114	0.18 115	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 233	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.09 381	0.08 348

Zero-FE251	0.14 187	0.09 95	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 266	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 680	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

AdaDepth	0.11 56	0.09 95	0.20 132	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

S2M2_XL	0.10 10	0.09 95	0.21 146	0.14 3	0.10 139	0.09 3	0.09 4	0.11 3	0.09 2	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 187	0.09 95	0.19 114	0.19 180	0.08 30	0.20 266	0.15 181	0.27 222	0.23 261	0.16 230	0.18 224	0.14 201	0.17 339	0.19 196	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 201	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2.75w_new	0.11 56	0.09 95	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 191	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 95	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 188	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 56	0.09 95	0.14 9	0.19 180	0.12 283	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 182	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 56	0.09 95	0.13 1	0.17 58	0.12 283	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 95	0.24 190	0.20 257	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 233	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.06 160

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 95	0.25 204	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 235	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 406	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 483
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 93	0.09 95	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.15 70	0.17 287	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 182	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

fffft	0.13 143	0.09 95	0.24 190	0.19 180	0.10 139	0.17 160	0.19 387	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 355	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.06 160
1: 1. 1
tt45	0.14 187	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.23 358	0.18 338	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 413	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.07 260

WCG-NET	0.14 187	0.09 95	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 188	0.17 287	0.21 101	0.28 336	0.18 268	0.21 265	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

U	1.00 718	0.09 95	0.21 146	0.21 316	3.68 750	6.12 758	0.14 125	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 765	2.90 763	0.07 202	0.06 160

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 95	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 223	0.16 235	0.23 142	0.26 306	0.18 268	0.19 233	0.20 305	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM++	0.12 93	0.09 95	0.19 114	0.20 257	0.09 63	0.17 160	0.15 181	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

RAFT-Stereo-weight	0.15 224	0.09 95	0.26 214	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.36 378	0.29 355	0.24 332	0.20 250	0.19 290	0.10 95	0.18 164	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.17 58	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 95	0.20 132	0.18 115	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

MSKI-zero shot	0.17 262	0.09 95	0.43 454	0.20 257	0.11 203	0.21 300	0.15 181	0.32 307	0.21 216	0.23 317	0.24 304	0.23 353	0.10 95	0.31 420	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

testlalala	0.13 143	0.09 95	0.22 163	0.17 58	0.14 419	0.19 223	0.15 181	0.25 184	0.22 235	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

AEACV	0.13 143	0.09 95	0.23 179	0.18 115	0.19 590	0.19 223	0.16 235	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 201	0.13 167	0.16 307	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.06 160

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 95	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.14 125	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

knoymous	0.17 262	0.09 95	0.32 292	0.17 58	0.11 203	0.21 300	0.17 287	0.32 307	0.23 261	0.23 317	0.28 345	0.27 413	0.16 307	0.23 277	0.16 293	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.06 170	0.09 381	0.09 423

riskmin	0.18 288	0.09 95	0.34 321	0.18 115	0.12 283	0.24 381	0.16 235	0.34 335	0.28 336	0.21 298	0.23 290	0.33 486	0.24 457	0.23 277	0.17 326	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.06 170	0.10 457	0.10 483

MC-Stereo	0.14 187	0.09 95	0.25 204	0.21 316	0.09 63	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.18 268	0.23 290	0.16 245	0.13 225	0.22 267	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

RCA-Stereo	0.16 241	0.09 95	0.25 204	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.36 378	0.35 439	0.20 284	0.25 316	0.17 257	0.17 339	0.18 164	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

test-3	0.16 241	0.09 95	0.31 283	0.21 316	0.11 203	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.27 317	0.26 355	0.16 182	0.22 331	0.12 174	0.26 342	0.18 355	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 241	0.09 95	0.31 283	0.21 316	0.11 203	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.27 317	0.25 342	0.16 182	0.22 331	0.12 174	0.26 342	0.18 355	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.06 160

DEmStereo	0.26 511	0.09 95	0.47 493	0.19 180	0.12 283	0.30 497	0.25 568	0.28 245	0.36 452	0.36 548	0.58 638	0.25 380	0.48 664	0.53 537	0.44 626	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.07 260

GrayStereo	0.25 492	0.09 95	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.23 358	0.47 697	0.34 335	0.30 372	0.39 587	0.47 585	0.30 457	0.79 706	0.29 397	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.13 568

s12784h	0.17 262	0.09 95	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 527	0.19 387	0.37 389	0.32 398	0.23 317	0.25 316	0.18 270	0.17 339	0.25 323	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

TANstereo	0.15 224	0.09 95	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 401	0.14 125	0.23 142	0.28 336	0.24 332	0.30 375	0.16 245	0.12 174	0.17 134	0.13 191	0.08 315	0.07 406	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

R-Stereo Train	0.18 288	0.09 95	0.32 292	0.22 390	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.42 452	0.19 162	0.31 457	0.45 568	0.20 305	0.14 262	0.18 164	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 288	0.09 95	0.32 292	0.22 390	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.42 452	0.19 162	0.31 457	0.45 568	0.20 305	0.14 262	0.18 164	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
416test1013	0.10 10	0.10 157	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 157	0.22 163	0.23 451	0.26 667	0.14 49	0.15 181	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.09 537	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.09 423

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 157	0.27 226	0.19 180	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 157	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 125	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 157	0.21 146	0.21 316	0.11 203	0.20 266	0.16 235	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 201	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

RT-IGEV	0.25 492	0.10 157	0.48 504	0.22 390	0.14 419	0.31 513	0.28 605	0.53 591	0.39 488	0.36 548	0.41 513	0.44 589	0.30 556	0.28 377	0.27 525	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.10 483

LACA3	0.10 10	0.10 157	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 125	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 590	0.10 157	1.71 725	0.21 316	0.14 419	0.74 695	0.31 628	0.42 452	0.41 518	0.21 298	0.32 400	0.26 402	0.14 262	0.71 628	0.19 389	0.14 611	0.10 572	0.08 280	0.09 454	0.11 507	0.11 524

Selective-IGEV-i1	0.21 379	0.10 157	0.31 283	0.23 451	0.13 367	0.31 513	0.22 501	0.46 498	0.42 526	0.27 365	0.32 400	0.33 486	0.17 339	0.25 323	0.19 389	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.09 423

LACA1	0.09 1	0.10 157	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

BStereo	0.13 143	0.10 157	0.42 440	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.22 235	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 157	0.42 440	0.18 115	0.11 203	0.36 574	0.14 125	0.28 245	0.22 235	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.06 160

WQFJA1	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.19 387	0.51 560	0.51 618	0.15 201	0.17 201	0.15 223	0.16 307	0.20 220	0.20 412	0.07 141	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

WQFJX1	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.23 451	0.17 541	0.24 381	0.19 387	0.58 646	0.52 627	0.16 230	0.16 182	0.14 201	0.15 282	0.26 342	0.17 326	0.08 315	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.06 160

WQFJX	0.18 288	0.10 157	0.17 79	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.18 338	0.53 591	0.45 562	0.17 249	0.16 182	0.14 201	0.16 307	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.08 498	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

NLMM	0.18 288	0.10 157	0.16 54	0.22 390	0.18 563	0.25 401	0.19 387	0.51 560	0.51 618	0.15 201	0.17 201	0.15 223	0.16 307	0.20 220	0.20 412	0.07 141	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

NLSM3	0.13 143	0.10 157	0.17 79	0.21 316	0.13 367	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.24 279	0.11 74	0.15 161	0.12 144	0.13 225	0.17 134	0.15 266	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.05 7	0.05 37

NLSM1	0.17 262	0.10 157	0.17 79	0.21 316	0.18 563	0.25 401	0.17 287	0.47 508	0.40 506	0.16 230	0.21 265	0.13 167	0.15 282	0.21 247	0.18 355	0.08 315	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.06 160

FE-Mocha	0.16 241	0.10 157	0.33 309	0.19 180	0.13 367	0.19 223	0.15 181	0.35 359	0.22 235	0.24 332	0.24 304	0.20 305	0.14 262	0.17 134	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

IGEV-FE	0.18 288	0.10 157	0.65 599	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.34 335	0.19 162	0.28 378	0.22 279	0.27 413	0.13 225	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

DA	0.14 187	0.10 157	0.18 98	0.21 316	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 201	0.16 245	0.14 262	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 157	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 160	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 348

GGEV	0.14 187	0.10 157	0.18 98	0.21 316	0.10 139	0.29 478	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 201	0.16 245	0.14 262	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

asd	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 56	0.10 157	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 157	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 181	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 157	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 160	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 191	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 56	0.10 157	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 729	0.10 157	17.09 771	0.18 115	0.07 3	4.78 748	0.18 338	0.29 262	0.34 422	0.36 548	2.81 751	0.40 558	0.29 541	0.56 558	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.06 170	0.06 113	0.05 37

LG-Stereo	0.13 143	0.10 157	0.24 190	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.18 338	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 201	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 230	0.05 9	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

MM-Stereo_test2	0.15 224	0.10 157	0.44 464	0.23 451	0.11 203	0.21 300	0.21 471	0.27 222	0.22 235	0.15 201	0.16 182	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 262	0.10 157	0.39 397	0.23 451	0.11 203	0.20 266	0.22 501	0.33 322	0.29 355	0.22 308	0.21 265	0.15 223	0.14 262	0.23 277	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.06 160

castereo++	0.13 143	0.10 157	0.18 98	0.18 115	0.10 139	0.27 436	0.13 89	0.23 142	0.23 261	0.11 74	0.13 106	0.16 245	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 187	0.10 157	0.19 114	0.18 115	0.10 139	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.13 147	0.18 224	0.16 245	0.16 307	0.15 84	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 157	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.19 223	0.17 287	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

PAM_32	0.23 433	0.10 157	0.63 589	0.21 316	0.14 419	0.33 538	0.19 387	0.36 378	0.23 261	0.29 407	0.28 345	0.56 649	0.28 526	0.27 362	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.09 423

PAM	0.23 433	0.10 157	0.63 589	0.22 390	0.15 483	0.34 552	0.21 471	0.37 389	0.22 235	0.31 457	0.27 337	0.55 645	0.26 490	0.26 342	0.17 326	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.09 454	0.07 202	0.09 423

UGAM-zero	0.23 433	0.10 157	0.54 545	0.19 180	0.13 367	0.21 300	0.14 125	0.44 474	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.51 628	0.33 584	0.65 610	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.06 113	0.07 260

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 157	0.22 163	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 161	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

test_sample2	0.21 379	0.10 157	0.28 243	0.19 180	0.11 203	0.27 436	0.21 471	0.43 466	0.29 355	0.26 355	0.31 390	0.30 457	0.24 457	0.45 499	0.18 355	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.09 423

test_sample1	0.20 358	0.10 157	0.28 243	0.19 180	0.12 283	0.28 456	0.19 387	0.41 438	0.25 294	0.26 355	0.31 390	0.29 440	0.26 490	0.44 496	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.09 423

IGEV++	0.13 143	0.10 157	0.23 179	0.21 316	0.10 139	0.15 70	0.15 181	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 161	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

11t1	0.18 288	0.10 157	0.30 268	0.20 257	0.11 203	0.27 436	0.17 287	0.35 359	0.23 261	0.25 342	0.23 290	0.23 353	0.23 439	0.25 323	0.18 355	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

IGEV_Zeroshot_test	0.18 288	0.10 157	0.65 599	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.34 335	0.19 162	0.28 378	0.22 279	0.27 413	0.13 225	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

MIF-Stereo (partial)	0.16 241	0.10 157	0.34 321	0.21 316	0.15 483	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 294	0.17 249	0.26 328	0.15 223	0.16 307	0.25 323	0.17 326	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.08 348

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 157	0.30 268	0.21 316	0.13 367	0.17 160	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 250	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.06 160

RAFT-Test	0.17 262	0.10 157	0.38 381	0.19 180	0.12 283	0.25 401	0.17 287	0.33 322	0.23 261	0.23 317	0.29 359	0.27 413	0.14 262	0.20 220	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

LoS_RVC	0.13 143	0.10 157	0.19 114	0.18 115	0.16 516	0.20 266	0.18 338	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 233	0.12 144	0.15 282	0.17 134	0.13 191	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 548

anonymousdsp2	0.17 262	0.10 157	0.28 243	0.20 257	0.11 203	0.25 401	0.17 287	0.41 438	0.31 386	0.23 317	0.23 290	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.07 260

DCANet-4	0.19 337	0.10 157	0.52 538	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.36 378	0.39 488	0.29 407	0.30 375	0.17 257	0.22 425	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

tt	4.71 754	0.10 157	3.94 741	2.06 749	1.53 747	10.14 763	16.88 766	9.27 766	4.98 757	1.39 730	1.02 704	4.68 749	4.90 757	3.35 748	5.86 761	5.76 764	9.15 772	2.24 760	2.53 760	3.10 752	1.32 749

DisPM	0.19 337	0.10 157	0.35 332	0.23 451	0.13 367	0.18 188	0.20 440	0.29 262	0.29 355	0.33 494	0.34 434	0.23 353	0.16 307	0.33 434	0.16 293	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.11 524

iRaft-Stereo_20w	0.19 337	0.10 157	0.46 485	0.19 180	0.13 367	0.25 401	0.19 387	0.52 579	0.19 162	0.29 407	0.21 265	0.22 331	0.20 397	0.28 377	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.08 292	0.08 348

GLC_STEREO	0.15 224	0.10 157	0.24 190	0.21 316	0.09 63	0.17 160	0.15 181	0.23 142	0.27 317	0.17 249	0.20 250	0.17 257	0.11 137	0.23 277	0.16 293	0.07 141	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.06 160

CrosDoStereo	0.31 571	0.10 157	0.49 510	0.18 115	0.12 283	0.22 333	1.11 744	0.34 335	0.37 463	0.38 571	0.61 653	0.28 429	0.46 655	0.61 586	0.57 654	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

PFNet+	0.20 358	0.10 157	0.37 361	0.21 316	0.12 283	0.17 160	0.19 387	0.29 262	0.34 422	0.33 494	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.32 427	0.17 326	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.12 548

NF-Stereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

OCTAStereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

PSM-softLoss	0.21 379	0.10 157	0.39 397	0.24 509	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.38 397	0.26 306	0.29 407	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.52 530	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.12 548

KMStereo	0.21 379	0.10 157	0.39 397	0.24 509	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.38 397	0.26 306	0.29 407	0.32 400	0.24 368	0.16 307	0.52 530	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.12 548

PSM-AAD	0.25 492	0.10 157	0.30 268	0.24 509	0.12 283	0.26 425	0.38 669	0.34 335	0.28 336	0.35 531	0.39 493	0.28 429	0.79 706	0.30 413	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.12 564	0.11 543	0.08 292	0.21 668

FTStereo	0.28 543	0.10 157	0.43 454	0.23 451	0.13 367	0.21 300	0.53 707	0.34 335	0.26 306	0.38 571	0.95 699	0.30 457	0.56 677	0.32 427	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.19 647

KYRaft	0.22 415	0.10 157	0.30 268	0.23 451	0.12 283	0.23 358	0.23 528	0.35 359	0.24 279	0.35 531	0.54 621	0.34 496	0.26 490	0.29 397	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.08 292	0.31 699

DeepStereo_LL	0.31 571	0.10 157	0.49 510	0.18 115	0.12 283	0.22 333	1.11 744	0.34 335	0.37 463	0.38 571	0.61 653	0.28 429	0.46 655	0.61 586	0.57 654	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

SST-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.37 361	0.24 509	0.13 367	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.24 279	0.34 514	0.33 423	0.29 440	0.25 479	0.56 558	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.07 260

RAFT_R40	0.21 379	0.10 157	0.37 361	0.24 509	0.13 367	0.18 188	0.18 338	0.31 295	0.29 355	0.33 494	0.33 423	0.30 457	0.24 457	0.55 547	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.07 260

DRaft	0.24 464	0.10 157	0.34 321	0.18 115	0.12 283	0.28 456	0.23 528	0.33 322	0.39 488	0.38 571	0.61 653	0.21 319	0.41 632	0.48 510	0.42 619	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.08 348

PFNet	0.23 433	0.10 157	0.57 562	0.24 509	0.14 419	0.22 333	0.19 387	0.39 409	0.33 412	0.35 531	0.32 400	0.27 413	0.19 386	0.64 603	0.22 461	0.09 422	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.07 260

RE-Stereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

TVStereo	0.20 358	0.10 157	0.35 332	0.24 509	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.38 397	0.32 398	0.28 378	0.30 375	0.22 331	0.16 307	0.51 524	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.13 568

RAFT-345	0.21 379	0.10 157	0.46 485	0.22 390	0.11 203	0.20 266	0.16 235	0.26 206	0.25 294	0.27 365	0.66 664	0.21 319	0.16 307	0.55 547	0.21 439	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 160

GMM-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.43 454	0.23 451	0.13 367	0.24 381	0.25 568	0.37 389	0.27 317	0.30 439	0.45 568	0.27 413	0.21 407	0.31 420	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.10 466	0.09 454	0.08 292	0.19 647

Prome-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.30 268	0.24 509	0.12 283	0.23 358	0.23 528	0.36 378	0.25 294	0.33 494	0.59 641	0.24 368	0.28 526	0.29 397	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.20 659

XX-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.83 650	0.26 585	0.17 541	0.23 358	0.13 89	0.40 423	0.18 142	0.20 284	0.41 513	0.31 467	0.10 95	0.32 427	0.12 131	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

222	0.41 640	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.36 574	0.20 440	0.57 637	0.39 488	0.35 531	0.44 555	0.30 457	0.27 509	0.55 547	3.56 749	0.11 525	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.09 423

xxxx	0.34 599	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.37 581	0.20 440	0.58 646	0.38 478	0.29 407	0.42 530	0.38 531	0.24 457	0.46 502	2.20 742	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.09 423

test_xeample	0.34 599	0.10 157	0.29 257	0.19 180	0.11 203	0.33 538	0.23 528	0.55 611	0.38 478	0.32 479	0.45 568	0.29 440	0.26 490	0.57 562	2.24 744	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.09 423

EAI-Stereo	0.21 379	0.10 157	0.33 309	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.46 693	0.46 498	0.20 194	0.25 342	0.50 597	0.17 257	0.16 307	0.24 293	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.10 502	0.06 113	0.07 260

CFNet-RSSM	0.17 262	0.10 157	0.40 405	0.20 257	0.11 203	0.20 266	0.15 181	0.36 378	0.30 372	0.23 317	0.21 265	0.26 402	0.15 282	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

SFCPSM	0.22 415	0.10 157	0.51 531	0.21 316	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.55 611	0.39 488	0.29 407	0.32 400	0.23 353	0.21 407	0.27 362	0.19 389	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.08 348

Gwc-CoAtRS	0.17 262	0.10 157	0.37 361	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.32 307	0.28 336	0.23 317	0.23 290	0.27 413	0.15 282	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 160

rgla	0.10 10	0.11 240	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MEA-ACV	0.26 511	0.11 240	0.42 440	0.21 316	0.14 419	0.35 567	0.24 550	0.53 591	0.47 585	0.35 531	0.42 530	0.36 515	0.34 593	0.47 506	0.27 525	0.09 422	0.09 537	0.10 466	0.12 582	0.09 381	0.10 483

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 240	0.22 163	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 315	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.09 381	0.08 348

Weightmod_eth	0.16 241	0.11 240	0.20 132	0.21 316	0.13 367	0.20 266	0.18 338	0.25 184	0.19 162	0.17 249	0.25 316	0.19 290	0.17 339	0.25 323	0.14 230	0.16 642	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.05 37

SMOE	0.17 262	0.11 240	0.21 146	0.20 257	0.09 63	0.26 425	0.21 471	0.30 283	0.23 261	0.21 298	0.27 337	0.21 319	0.17 339	0.18 164	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.12 564	0.07 255	0.11 507	0.07 260

TestStereo-Hl	0.18 288	0.11 240	0.31 283	0.17 58	0.10 139	0.22 333	0.16 235	0.36 378	0.29 355	0.23 317	0.26 328	0.22 331	0.19 386	0.38 470	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 202	0.07 260

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 240	0.28 243	0.20 257	0.09 63	0.15 70	0.14 125	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 240	0.32 292	0.20 257	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 240	0.44 464	0.21 316	0.08 30	0.14 49	0.14 125	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 225	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 240	0.26 214	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 125	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 161	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.20 257	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 240	0.27 226	0.20 257	0.09 63	0.18 188	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 240	0.35 332	0.20 257	0.08 30	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 202	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 240	0.22 163	0.19 180	0.11 203	0.16 118	0.14 125	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 182	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 240	0.28 243	0.20 257	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 240	0.26 214	0.20 257	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 240	0.23 179	0.22 390	0.09 63	0.16 118	0.14 125	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 225	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 240	0.25 204	0.21 316	0.08 30	0.13 35	0.14 125	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 161	0.09 36	0.14 262	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 240	0.24 190	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.15 181	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 225	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new	0.13 143	0.11 240	0.30 268	0.20 257	0.13 367	0.20 266	0.14 125	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 282	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 240	0.38 381	0.17 58	0.11 203	0.17 160	0.14 125	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

IGEV_i1	0.21 379	0.11 240	0.43 454	0.22 390	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.43 466	0.30 372	0.29 407	0.30 375	0.31 467	0.20 397	0.33 434	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.08 348

LACA2	0.10 10	0.11 240	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 240	0.21 146	0.21 316	0.12 283	0.17 160	0.16 235	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 262	0.18 164	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.12 582	0.08 292	0.09 423

asda	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 56	0.11 240	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 240	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 240	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 160	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 93	0.11 240	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 262	0.11 240	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 436	0.19 387	0.27 222	0.20 194	0.22 308	0.28 345	0.21 319	0.22 425	0.37 464	0.22 461	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 260

S2M2_L	0.13 143	0.11 240	0.20 132	0.16 26	0.12 283	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 161	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 230	0.13 586	0.09 537	0.09 383	0.10 502	0.11 507	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 224	0.11 240	0.30 268	0.21 316	0.09 63	0.17 160	0.16 235	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 316	0.17 257	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 406	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.06 160

SCV_C0	0.14 187	0.11 240	0.25 204	0.19 180	0.12 283	0.15 70	0.16 235	0.30 283	0.22 235	0.13 147	0.15 161	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 381	0.06 160

AIO_rvc	0.12 93	0.11 240	0.22 163	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 287	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 260

HUF	0.15 224	0.11 240	0.38 381	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 688	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 592

mms	0.13 143	0.11 240	0.19 114	0.19 180	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 201	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.07 260

ours_stereo	0.13 143	0.11 240	0.23 179	0.20 257	0.11 203	0.17 160	0.18 338	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 224	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

fffy	0.14 187	0.11 240	0.24 190	0.20 257	0.10 139	0.19 223	0.18 338	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 182	0.15 223	0.13 225	0.25 323	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.06 160

tg	0.16 241	0.11 240	0.25 204	0.21 316	0.11 203	0.23 358	0.15 181	0.34 335	0.24 279	0.20 284	0.25 316	0.19 290	0.12 174	0.24 293	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.08 292	0.07 260

rvit_stereo_0081	0.16 241	0.11 240	0.24 190	0.21 316	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.33 412	0.16 230	0.18 224	0.18 270	0.14 262	0.20 220	0.16 293	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

model_zeroshot	0.17 262	0.11 240	0.39 397	0.20 257	0.12 283	0.24 381	0.15 181	0.34 335	0.22 235	0.30 439	0.20 250	0.22 331	0.12 174	0.24 293	0.14 230	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.07 260

rvit_stereo_0082	0.16 241	0.11 240	0.24 190	0.21 316	0.12 283	0.16 118	0.17 287	0.22 119	0.33 412	0.16 230	0.18 224	0.18 270	0.14 262	0.20 220	0.16 293	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

MGS-Stereo	0.14 187	0.11 240	0.32 292	0.19 180	0.11 203	0.18 188	0.17 287	0.20 84	0.22 235	0.14 178	0.24 304	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.10 457	0.06 160

AE-Stereo	0.17 262	0.11 240	0.31 283	0.24 509	0.14 419	0.23 358	0.18 338	0.34 335	0.29 355	0.15 201	0.25 316	0.21 319	0.13 225	0.20 220	0.14 230	0.07 141	0.08 498	0.09 383	0.10 502	0.07 202	0.06 160

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 240	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

rrr	0.17 262	0.11 240	0.57 562	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.35 359	0.22 235	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

1111x	0.32 580	0.11 240	0.40 405	0.22 390	0.11 203	0.32 527	0.26 582	0.59 652	0.43 534	0.31 457	0.41 513	0.39 543	0.28 526	0.76 651	1.37 725	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.08 348

anonymousa	0.23 433	0.11 240	0.50 521	0.21 316	0.16 516	0.31 513	0.20 440	0.36 378	0.35 439	0.32 479	0.50 597	0.39 543	0.26 490	0.22 267	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.11 543	0.07 202	0.08 348

x	0.19 337	0.11 240	0.29 257	0.20 257	0.11 203	0.26 425	0.18 338	0.41 438	0.29 355	0.25 342	0.29 359	0.28 429	0.24 457	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

test_3	0.18 288	0.11 240	0.32 292	0.24 509	0.11 203	0.22 333	0.25 568	0.31 295	0.31 386	0.25 342	0.18 224	0.23 353	0.13 225	0.25 323	0.19 389	0.06 53	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.07 202	0.06 160

LCNet	0.21 379	0.11 240	0.29 257	0.25 550	0.12 283	0.23 358	0.19 387	0.34 335	0.26 306	0.28 378	0.35 445	0.26 402	0.30 556	0.35 452	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.10 502	0.13 566	0.22 674

AAGNet	0.33 590	0.11 240	0.37 361	0.25 550	0.16 516	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.35 531	0.35 445	0.27 413	0.30 556	0.44 496	2.66 746	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.08 292	0.06 160

NRIStereo	0.18 288	0.11 240	0.35 332	0.23 451	0.11 203	0.24 381	0.20 440	0.29 262	0.26 306	0.26 355	0.25 316	0.25 380	0.18 370	0.34 441	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.08 348

ASMatch	0.23 433	0.11 240	0.51 531	0.24 509	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.28 336	0.28 378	0.68 668	0.27 413	0.26 490	0.50 519	0.22 461	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 524

Pruner-Stereo	0.19 337	0.11 240	0.34 321	0.29 639	0.12 283	0.19 223	0.17 287	0.31 295	0.29 355	0.33 494	0.32 400	0.25 380	0.15 282	0.24 293	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.09 423

DeepStereo_RVC	0.18 288	0.11 240	0.40 405	0.21 316	0.11 203	0.19 223	0.16 235	0.28 245	0.22 235	0.27 365	0.27 337	0.23 353	0.28 526	0.24 293	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.10 483

RAFT-RH_RVC	0.25 492	0.11 240	0.45 477	0.21 316	0.12 283	0.25 401	0.14 125	0.27 222	0.27 317	0.38 571	1.15 710	0.23 353	0.17 339	0.57 562	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.06 113	0.07 260

test-1	0.17 262	0.11 240	0.40 405	0.23 451	0.13 367	0.22 333	0.23 528	0.34 335	0.26 306	0.20 284	0.24 304	0.22 331	0.14 262	0.16 115	0.20 412	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 348

test_xeample3	0.16 241	0.11 240	0.56 559	0.19 180	0.12 283	0.20 266	0.18 338	0.35 359	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.07 260

FENet	0.21 379	0.11 240	0.45 477	0.21 316	0.12 283	0.26 425	0.17 287	0.41 438	0.35 439	0.30 439	0.31 390	0.29 440	0.23 439	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

HSM-Net_RVC	0.27 522	0.11 240	0.42 440	0.19 180	0.11 203	0.34 552	0.20 440	0.62 673	0.43 534	0.40 597	0.43 544	0.50 624	0.26 490	0.76 651	0.22 461	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
MWSP-net	0.25 492	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.14 419	0.31 513	0.40 680	0.50 542	0.43 534	0.32 479	0.33 423	0.36 515	0.31 573	0.28 377	0.31 559	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.10 483

LACA_dic	0.09 1	0.12 304	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

monster_256*512	0.17 262	0.12 304	0.18 98	0.23 451	0.13 367	0.21 300	0.19 387	0.40 423	0.29 355	0.19 276	0.22 279	0.24 368	0.17 339	0.18 164	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.07 260

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 304	0.17 79	0.22 390	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 230	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.07 260

Weightmod	0.16 241	0.12 304	0.19 114	0.20 257	0.10 139	0.24 381	0.17 287	0.25 184	0.21 216	0.18 268	0.29 359	0.19 290	0.15 282	0.27 362	0.16 293	0.09 422	0.10 572	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.08 348

S	0.19 337	0.12 304	0.22 163	0.22 390	0.13 367	0.31 513	0.22 501	0.30 283	0.27 317	0.25 342	0.31 390	0.20 305	0.20 397	0.18 164	0.17 326	0.12 565	0.09 537	0.15 629	0.16 648	0.11 507	0.12 548

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 304	0.28 243	0.19 180	0.08 30	0.17 160	0.15 181	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 304	0.27 226	0.21 316	0.09 63	0.19 223	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

Selective-IGEV-i16pb	0.39 631	0.12 304	2.18 729	0.21 316	0.15 483	0.68 689	0.32 636	0.56 627	0.57 649	0.25 342	0.44 555	0.33 486	0.21 407	0.80 665	0.25 505	0.14 611	0.10 572	0.09 383	0.10 502	0.12 548	0.13 568

NLMM1	0.19 337	0.12 304	0.16 54	0.23 451	0.18 563	0.24 381	0.20 440	0.59 652	0.65 670	0.18 268	0.17 201	0.13 167	0.14 262	0.25 323	0.18 355	0.08 315	0.09 537	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

NLCSM	0.19 337	0.12 304	0.18 98	0.24 509	0.19 590	0.24 381	0.21 471	0.42 452	0.40 506	0.19 276	0.18 224	0.14 201	0.16 307	0.47 506	0.19 389	0.08 315	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 304	0.21 146	0.18 115	0.11 203	0.24 381	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GASTEREO	0.13 143	0.12 304	0.21 146	0.23 451	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.26 206	0.18 142	0.17 249	0.16 182	0.11 108	0.13 225	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 143	0.12 304	0.21 146	0.22 390	0.10 139	0.16 118	0.15 181	0.26 206	0.18 142	0.17 249	0.16 182	0.11 108	0.13 225	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 160

xyz-stereo-finetune	0.16 241	0.12 304	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 358	0.20 440	0.29 262	0.31 386	0.19 276	0.22 279	0.19 290	0.15 282	0.29 397	0.20 412	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 160

MM-Stereo_test3	0.17 262	0.12 304	0.29 257	0.23 451	0.14 419	0.19 223	0.22 501	0.39 409	0.36 452	0.16 230	0.24 304	0.17 257	0.12 174	0.19 196	0.14 230	0.07 141	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.06 160

rvit_stereo_0083	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.21 316	0.13 367	0.17 160	0.17 287	0.22 119	0.34 422	0.16 230	0.21 265	0.19 290	0.16 307	0.21 247	0.16 293	0.11 525	0.10 572	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.07 260

RAStereo	0.13 143	0.12 304	0.27 226	0.22 390	0.11 203	0.15 70	0.18 338	0.23 142	0.23 261	0.13 147	0.17 201	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.05 37

test_sample3	0.23 433	0.12 304	0.43 454	0.19 180	0.12 283	0.32 527	0.20 440	0.50 542	0.34 422	0.31 457	0.33 423	0.29 440	0.22 425	0.53 537	0.22 461	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.10 457	0.10 483

CAS++	0.16 241	0.12 304	0.27 226	0.18 115	0.12 283	0.17 160	0.15 181	0.42 452	0.24 279	0.19 276	0.18 224	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 565	0.10 572	0.11 525	0.08 343	0.10 457	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 492	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.28 531	0.10 477	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.09 423

tta	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.28 531	0.10 477	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.07 260

qqq1	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

fff1	0.24 464	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.16 293	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

MyStereo07	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 225	0.25 323	0.13 191	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MyStereo06	0.20 358	0.12 304	0.57 562	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.40 423	0.21 216	0.30 439	0.24 304	0.31 467	0.18 370	0.22 267	0.18 355	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MyStereo05	0.23 433	0.12 304	0.57 562	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.48 521	0.52 627	0.31 457	0.23 290	0.25 380	0.22 425	0.30 413	0.21 439	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

MyStereo04	0.23 433	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.23 528	0.49 531	0.52 627	0.28 378	0.23 290	0.27 413	0.23 439	0.30 413	0.22 461	0.07 141	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.08 348

CoDeX	0.23 433	0.12 304	0.46 485	0.21 316	0.14 419	0.29 478	0.21 471	0.53 591	0.41 518	0.29 407	0.35 445	0.29 440	0.22 425	0.48 510	0.19 389	0.09 422	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260

mmm	0.21 379	0.12 304	0.31 283	0.22 390	0.12 283	0.28 456	0.21 471	0.41 438	0.27 317	0.29 407	0.38 479	0.29 440	0.24 457	0.29 397	0.22 461	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.10 457	0.09 423

ff7	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

ffff	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

ffm	0.22 415	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.35 359	0.44 550	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.27 362	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.08 348

ff1	0.29 556	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.35 359	0.44 550	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.08 315	0.05 40	0.11 525	0.10 502	0.08 292	0.08 348

mmx	0.31 571	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.55 611	0.45 562	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.10 483

11t	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

xxx	0.31 571	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.20 440	0.55 611	0.45 562	0.30 439	0.42 530	0.34 496	0.23 439	0.81 669	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.10 483

EKT-Stereo	0.38 626	0.12 304	0.38 381	0.42 696	3.88 752	0.21 300	0.17 287	0.35 359	0.28 336	0.20 284	0.20 250	0.23 353	0.15 282	0.28 377	0.16 293	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

MIM_Stereo	0.18 288	0.12 304	0.38 381	0.20 257	0.11 203	0.17 160	0.14 125	0.35 359	0.25 294	0.27 365	0.35 445	0.23 353	0.13 225	0.27 362	0.16 293	0.06 53	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.08 292	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 304	0.22 163	0.22 390	0.08 30	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.22 308	0.20 250	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.11 525	0.09 454	0.08 292	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 288	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.34 335	0.19 162	0.20 284	0.24 304	0.34 496	0.18 370	0.29 397	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.06 160

HanStereo	0.18 288	0.12 304	0.55 552	0.22 390	0.12 283	0.18 188	0.18 338	0.34 335	0.19 162	0.20 284	0.24 304	0.34 496	0.18 370	0.29 397	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.06 160

anonymousdsp	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260

Selective-RAFT	0.17 262	0.12 304	0.30 268	0.24 509	0.10 139	0.29 478	0.15 181	0.32 307	0.31 386	0.17 249	0.17 201	0.21 319	0.18 370	0.28 377	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.06 160

ProNet	0.14 187	0.12 304	0.25 204	0.19 180	0.11 203	0.19 223	0.19 387	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.07 260

qqq	0.20 358	0.12 304	0.31 283	0.20 257	0.11 203	0.23 358	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.24 332	0.28 345	0.28 429	0.24 457	0.34 441	0.22 461	0.08 315	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.09 381	0.09 423

ccc-4	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.07 260

BUS	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.25 550	0.14 419	0.43 624	0.17 287	0.56 627	0.34 422	0.34 514	0.35 445	0.32 477	0.20 397	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

IER	0.23 433	0.12 304	0.39 397	0.20 257	0.14 419	0.31 513	0.19 387	0.42 452	0.36 452	0.33 494	0.40 504	0.32 477	0.33 584	0.29 397	0.22 461	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.08 348

BSDual-CNN	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.25 550	0.14 419	0.35 567	0.21 471	0.56 627	0.34 422	0.34 514	0.35 445	0.38 531	0.24 457	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

test_4	0.18 288	0.12 304	0.34 321	0.23 451	0.12 283	0.18 188	0.22 501	0.26 206	0.24 279	0.24 332	0.47 585	0.22 331	0.13 225	0.24 293	0.16 293	0.06 53	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.07 202	0.05 37

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.21 316	0.14 419	0.35 567	0.23 528	0.51 560	0.34 422	0.35 531	0.38 479	0.38 531	0.24 457	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.09 381	0.08 348

DAS	0.27 522	0.12 304	0.42 440	0.24 509	0.18 563	0.29 478	0.24 550	0.45 487	0.45 562	0.41 606	0.44 555	0.34 496	0.29 541	0.75 645	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

SepStereo	0.26 511	0.12 304	0.42 440	0.24 509	0.18 563	0.29 478	0.24 550	0.45 487	0.45 562	0.41 606	0.44 555	0.34 496	0.29 541	0.64 603	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.09 423

GANet-ADL	0.21 379	0.12 304	0.45 477	0.23 451	0.14 419	0.29 478	0.19 387	0.46 498	0.35 439	0.25 342	0.32 400	0.32 477	0.19 386	0.24 293	0.20 412	0.10 477	0.07 406	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.10 483

HHNet	0.22 415	0.12 304	0.52 538	0.18 115	0.18 563	0.20 266	0.20 440	0.34 335	0.31 386	0.32 479	0.59 641	0.20 305	0.21 407	0.24 293	0.31 559	0.08 315	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.11 524

Patchmatch Stereo++	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.26 342	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348
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	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.18 370	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

ROB_FTStereo_v2	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

ROB_FTStereo	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

HUI-Stereo	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.28 345	0.25 380	0.17 339	0.22 267	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

THIR-Stereo	0.29 556	0.12 304	0.41 430	0.19 180	0.11 203	0.28 456	0.72 721	0.32 307	0.35 439	0.37 556	0.65 662	0.34 496	0.50 667	0.57 562	0.45 629	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.07 260

iGMRVC	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.27 362	0.17 326	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

IRAFT_RVC	0.22 415	0.12 304	0.39 397	0.26 585	0.11 203	0.18 188	0.24 550	0.40 423	0.37 463	0.31 457	0.30 375	0.29 440	0.24 457	0.55 547	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.07 260

iRAFT	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.26 342	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

CRE-IMP	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.11 203	0.24 381	0.17 287	0.29 262	0.21 216	0.27 365	0.26 328	0.24 368	0.17 339	0.23 277	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.07 255	0.10 457	0.10 483

cross-raft	0.17 262	0.12 304	0.41 430	0.23 451	0.10 139	0.20 266	0.24 550	0.33 322	0.23 261	0.23 317	0.28 345	0.29 440	0.15 282	0.17 134	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.15 181	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.18 370	0.25 323	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

iRaftStereo_RVC	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.21 316	0.11 203	0.20 266	0.17 287	0.32 307	0.23 261	0.20 284	0.25 316	0.18 270	0.12 174	0.20 220	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.08 292	0.07 260

GES	0.22 415	0.12 304	0.42 440	0.20 257	0.14 419	0.27 436	0.19 387	0.49 531	0.33 412	0.30 439	0.36 455	0.25 380	0.23 439	0.29 397	0.22 461	0.10 477	0.08 498	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.11 524

UPFNet	0.25 492	0.12 304	0.38 381	0.24 509	0.19 590	0.37 581	0.28 605	0.48 521	0.38 478	0.34 514	0.37 464	0.37 523	0.28 526	0.39 475	0.33 572	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.10 457	0.08 348

DIP-Stereo	0.18 288	0.12 304	0.33 309	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.12 46	0.42 452	0.25 294	0.27 365	0.32 400	0.21 319	0.17 339	0.25 323	0.20 412	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.08 348
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
over-6	0.12 93	0.13 377	0.19 114	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 225	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over v1	0.11 56	0.13 377	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 262	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 56	0.13 377	0.16 54	0.20 257	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 56	0.13 377	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

S0	0.18 288	0.13 377	0.21 146	0.23 451	0.11 203	0.33 538	0.26 582	0.27 222	0.21 216	0.21 298	0.26 328	0.20 305	0.16 307	0.19 196	0.17 326	0.12 565	0.11 598	0.14 613	0.14 626	0.10 457	0.07 260

TestStereo_HL3	0.21 379	0.13 377	0.77 629	0.17 58	0.11 203	0.23 358	0.16 235	0.34 335	0.20 194	0.27 365	0.38 479	0.23 353	0.19 386	0.41 486	0.14 230	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.08 348

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 377	0.28 243	0.20 257	0.09 63	0.16 118	0.15 181	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 225	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

PSi22	0.14 187	0.13 377	0.29 257	0.19 180	0.09 63	0.17 160	0.12 46	0.28 245	0.23 261	0.13 147	0.14 146	0.22 331	0.13 225	0.29 397	0.14 230	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 160

LiteMatch	0.12 93	0.13 377	0.15 25	0.19 180	0.10 139	0.15 70	0.17 287	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 407	0.14 39	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

Lsterematch	0.18 288	0.13 377	0.33 309	0.19 180	0.10 139	0.23 358	0.17 287	0.25 184	0.32 398	0.28 378	0.37 464	0.24 368	0.21 407	0.23 277	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

DStereoRT	0.35 604	0.13 377	0.51 531	0.25 550	0.16 516	0.42 615	0.19 387	0.48 521	0.39 488	0.30 439	0.39 493	0.24 368	0.39 623	0.64 603	0.30 551	0.08 315	0.07 406	1.54 749	0.41 716	0.08 292	0.11 524

MultiAttention	1.02 722	0.13 377	0.43 454	0.35 680	0.43 703	5.36 749	1.71 750	0.69 697	0.53 632	0.36 548	0.63 659	0.55 645	0.22 425	7.60 762	0.43 621	0.09 422	0.06 264	0.14 613	0.24 687	0.26 682	0.30 696

FLISNet	0.20 358	0.13 377	0.33 309	0.18 115	0.15 483	0.17 160	0.16 235	0.34 335	0.21 216	0.37 556	0.39 493	0.36 515	0.24 457	0.29 397	0.21 439	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.07 260

CoSv	0.20 358	0.13 377	0.33 309	0.18 115	0.15 483	0.17 160	0.16 235	0.34 335	0.21 216	0.37 556	0.39 493	0.36 515	0.24 457	0.29 397	0.21 439	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 454	0.09 381	0.07 260

ISRNet	0.27 522	0.13 377	0.45 477	0.26 585	0.19 590	0.24 381	0.14 125	0.45 487	0.43 534	0.39 587	0.48 591	0.42 574	0.27 509	0.32 427	0.29 543	0.20 674	0.12 618	0.17 647	0.16 648	0.16 607	0.20 659

DCVSM-stereo	0.24 464	0.13 377	0.52 538	0.20 257	0.14 419	0.26 425	0.13 89	0.34 335	0.34 422	0.41 606	0.33 423	0.47 604	0.29 541	0.30 413	0.22 461	0.10 477	0.10 572	0.11 525	0.10 502	0.12 548	0.15 605

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 433	0.13 377	0.83 650	0.20 257	0.21 617	0.23 358	0.17 287	0.48 521	0.27 317	0.23 317	0.29 359	0.39 543	0.23 439	0.25 323	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.11 543	0.11 507	0.10 483

rvit_stereo_0080	0.15 224	0.13 377	0.25 204	0.19 180	0.13 367	0.15 70	0.20 440	0.28 245	0.24 279	0.15 201	0.17 201	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.15 266	0.11 525	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.07 260

test_sample6	0.25 492	0.13 377	0.41 430	0.21 316	0.11 203	0.30 497	0.22 501	0.51 560	0.35 439	0.33 494	0.43 544	0.30 457	0.24 457	0.57 562	0.22 461	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.10 483

test_sample5	0.24 464	0.13 377	0.42 440	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.21 471	0.50 542	0.34 422	0.32 479	0.41 513	0.29 440	0.23 439	0.55 547	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

test_sample4	0.24 464	0.13 377	0.43 454	0.20 257	0.12 283	0.32 527	0.21 471	0.51 560	0.34 422	0.31 457	0.37 464	0.28 429	0.23 439	0.53 537	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

H2IRNET	0.18 288	0.13 377	0.35 332	0.21 316	0.12 283	0.20 266	0.15 181	0.27 222	0.30 372	0.17 249	0.31 390	0.25 380	0.20 397	0.24 293	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.06 160

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 262	0.13 377	0.24 190	0.19 180	0.13 367	0.24 381	0.17 287	0.30 283	0.37 463	0.43 622	0.17 201	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 266	0.08 315	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.09 381	0.08 348

DualNet	0.24 464	0.13 377	0.42 440	0.21 316	0.12 283	0.30 497	0.21 471	0.50 542	0.34 422	0.33 494	0.43 544	0.29 440	0.23 439	0.55 547	0.21 439	0.10 477	0.07 406	0.10 466	0.09 454	0.11 507	0.10 483

whm_eth	0.15 224	0.13 377	0.25 204	0.19 180	0.13 367	0.15 70	0.20 440	0.28 245	0.24 279	0.15 201	0.17 201	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.15 266	0.11 525	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.07 260

plain	0.17 262	0.13 377	0.43 454	0.21 316	0.13 367	0.16 118	0.17 287	0.27 222	0.22 235	0.16 230	0.26 328	0.13 167	0.16 307	0.27 362	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.07 255	0.10 457	0.07 260

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 377	0.26 214	0.19 180	0.14 419	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 326	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.06 160

PCWNet_CMD	0.23 433	0.13 377	0.48 504	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.16 235	0.46 498	0.46 580	0.29 407	0.36 455	0.37 523	0.24 457	0.28 377	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.11 507	0.09 423

CFNet_ucs	0.24 464	0.13 377	0.50 521	0.20 257	0.15 483	0.28 456	0.17 287	0.49 531	0.45 562	0.32 479	0.42 530	0.39 543	0.22 425	0.31 420	0.21 439	0.11 525	0.08 498	0.12 564	0.09 454	0.12 548	0.11 524

gwcnet-sp	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

scenet	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

DCRE	0.20 358	0.13 377	0.40 405	0.21 316	0.15 483	0.20 266	0.19 387	0.30 283	0.27 317	0.22 308	0.80 685	0.23 353	0.16 307	0.23 277	0.15 266	0.07 141	0.07 406	0.07 175	0.08 343	0.07 202	0.06 160

ssnet	0.24 464	0.13 377	0.63 589	0.22 390	0.14 419	0.34 552	0.22 501	0.44 474	0.39 488	0.35 531	0.34 434	0.27 413	0.27 509	0.35 452	0.25 505	0.09 422	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

fff	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

ADStereo(finetuned)	0.19 337	0.13 377	0.49 510	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.34 335	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.18 270	0.31 573	0.21 247	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 260

IPLGR	0.21 379	0.13 377	0.61 578	0.21 316	0.11 203	0.25 401	0.18 338	0.41 438	0.37 463	0.28 378	0.27 337	0.21 319	0.19 386	0.37 464	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

STrans-v2	0.24 464	0.13 377	0.54 545	0.21 316	0.12 283	0.23 358	0.21 471	0.47 508	0.28 336	0.31 457	0.42 530	0.36 515	0.35 599	0.62 594	0.23 482	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 160

TransformOpticalFlow	0.24 464	0.13 377	0.56 559	0.23 451	0.11 203	0.21 300	0.19 387	0.40 423	0.32 398	0.30 439	0.43 544	0.36 515	0.31 573	0.61 586	0.20 412	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 260

IIG-Stereo	0.23 433	0.13 377	0.35 332	0.29 639	0.12 283	0.23 358	0.14 125	0.38 397	0.31 386	0.34 514	0.37 464	0.33 486	0.21 407	0.70 624	0.26 519	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.07 202	0.06 160

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 377	0.24 190	0.25 550	0.11 203	0.11 21	0.18 338	0.32 307	0.23 261	0.12 109	0.12 86	0.18 270	0.12 174	0.14 39	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160
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	0.23 433	0.13 377	0.44 464	0.26 585	0.14 419	0.29 478	0.25 568	0.45 487	0.33 412	0.29 407	0.43 544	0.35 510	0.25 479	0.26 342	0.23 482	0.12 565	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.10 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 241	0.13 377	0.29 257	0.22 390	0.15 483	0.19 223	0.13 89	0.32 307	0.26 306	0.26 355	0.20 250	0.19 290	0.17 339	0.21 247	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

CFNet_pseudo	0.23 433	0.13 377	0.47 493	0.19 180	0.13 367	0.26 425	0.16 235	0.44 474	0.44 550	0.29 407	0.37 464	0.38 531	0.23 439	0.29 397	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.08 343	0.11 507	0.09 423

DCANet	0.18 288	0.13 377	0.40 405	0.19 180	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.34 335	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.18 270	0.23 439	0.20 220	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 260

csc	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

cscssc	0.19 337	0.13 377	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 223	0.18 338	0.35 359	0.43 534	0.29 407	0.30 375	0.18 270	0.28 526	0.20 220	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 260

ac_64	0.27 522	0.13 377	0.41 430	0.24 509	0.17 541	0.36 574	0.22 501	0.46 498	0.33 412	0.35 531	0.36 455	0.52 634	0.30 556	0.62 594	0.32 565	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.09 381	0.08 348

ACVNet	0.23 433	0.13 377	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.27 436	0.23 528	0.39 409	0.44 550	0.28 378	0.41 513	0.38 531	0.26 490	0.27 362	0.32 565	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.07 260

acv_ft	0.25 492	0.13 377	0.40 405	0.23 451	0.19 590	0.34 552	0.21 471	0.45 487	0.44 550	0.38 571	0.41 513	0.38 531	0.27 509	0.27 362	0.35 581	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.11 507	0.07 260

DSFCA	0.27 522	0.13 377	0.36 352	0.20 257	0.17 541	0.38 589	0.31 628	0.47 508	0.43 534	0.43 622	0.37 464	0.39 543	0.29 541	0.52 530	0.32 565	0.12 565	0.10 572	0.10 466	0.11 543	0.11 507	0.10 483

CCAANet	0.25 492	0.13 377	0.51 531	0.22 390	0.15 483	0.29 478	0.17 287	0.49 531	0.37 463	0.26 355	0.49 593	0.32 477	0.24 457	0.62 594	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.10 502	0.08 292	0.10 483

MSMDNet	0.23 433	0.13 377	0.48 504	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.16 235	0.46 498	0.46 580	0.29 407	0.36 455	0.37 523	0.24 457	0.28 377	0.20 412	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.09 423

ccs_rob	0.23 433	0.13 377	0.47 493	0.20 257	0.13 367	0.26 425	0.17 287	0.44 474	0.44 550	0.29 407	0.37 464	0.38 531	0.23 439	0.29 397	0.21 439	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.08 343	0.11 507	0.09 423

DISCO	0.32 580	0.13 377	0.51 531	0.25 550	0.16 516	0.48 647	0.25 568	0.50 542	0.57 649	0.37 556	0.45 568	0.62 668	0.36 603	0.64 603	0.49 640	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.11 524

SE	0.16 241	0.14 431	0.19 114	0.21 316	0.11 203	0.23 358	0.16 235	0.28 245	0.20 194	0.20 284	0.27 337	0.15 223	0.17 339	0.15 84	0.14 230	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.08 348

HLF11	0.19 337	0.14 431	0.54 545	0.15 7	0.12 283	0.21 300	0.12 46	0.37 389	0.24 279	0.20 284	0.29 359	0.18 270	0.18 370	0.37 464	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.09 423

TestStereo_HL2	0.18 288	0.14 431	0.34 321	0.17 58	0.11 203	0.20 266	0.15 181	0.33 322	0.29 355	0.22 308	0.29 359	0.19 290	0.17 339	0.39 475	0.18 355	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 292	0.08 348

GGDA	0.18 288	0.14 431	0.33 309	0.17 58	0.10 139	0.20 266	0.16 235	0.33 322	0.31 386	0.22 308	0.28 345	0.19 290	0.16 307	0.38 470	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 292	0.08 348

Hybrid-DGEV-03	0.20 358	0.14 431	0.31 283	0.22 390	0.12 283	0.26 425	0.16 235	0.31 295	0.27 317	0.32 479	0.58 638	0.23 353	0.15 282	0.23 277	0.17 326	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.07 255	0.08 292	0.06 160

Select-FE	0.23 433	0.14 431	0.78 630	0.22 390	0.18 563	0.22 333	0.13 89	0.43 466	0.26 306	0.28 378	0.33 423	0.39 543	0.29 541	0.27 362	0.19 389	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.13 611	0.08 292	0.12 548

SCV	0.14 187	0.14 431	0.24 190	0.21 316	0.11 203	0.15 70	0.16 235	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 161	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.06 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 431	0.19 114	0.26 585	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 225	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

AIO-test1	0.19 337	0.14 431	0.41 430	0.27 613	0.15 483	0.21 300	0.16 235	0.39 409	0.36 452	0.17 249	0.26 328	0.18 270	0.13 225	0.28 377	0.14 230	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.06 113	0.09 423

rvit_0105_6	0.19 337	0.14 431	0.34 321	0.23 451	0.14 419	0.18 188	0.20 440	0.29 262	0.37 463	0.18 268	0.22 279	0.23 353	0.17 339	0.26 342	0.17 326	0.15 626	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.11 507	0.08 348

UGAM	0.26 511	0.14 431	0.45 477	0.25 550	0.12 283	0.23 358	0.25 568	0.32 307	0.41 518	0.31 457	0.42 530	0.41 565	0.22 425	0.92 688	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.14 613	0.12 582	0.10 457	0.07 260

rvit_stereo_0081_aga	0.16 241	0.14 431	0.28 243	0.21 316	0.13 367	0.19 223	0.17 287	0.23 142	0.24 279	0.17 249	0.21 265	0.19 290	0.13 225	0.19 196	0.14 230	0.11 525	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.07 260

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 492	0.14 431	0.95 674	0.21 316	0.27 671	0.20 266	0.19 387	0.48 521	0.25 294	0.26 355	0.55 626	0.34 496	0.18 370	0.25 323	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.12 582	0.12 548	0.12 548

rvit_stereo_ft	0.17 262	0.14 431	0.30 268	0.25 550	0.14 419	0.17 160	0.21 471	0.28 245	0.26 306	0.16 230	0.19 233	0.20 305	0.16 307	0.22 267	0.17 326	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.07 260

ACVNet-DCA	0.18 288	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.09 423

xx1	0.20 358	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.35 359	0.47 585	0.17 249	0.19 233	0.28 429	0.24 457	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.10 466	0.09 454	0.09 381	0.09 423

1test111	0.19 337	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.41 438	0.27 317	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.34 441	0.22 461	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 381	0.09 423

cc1	0.18 288	0.14 431	0.38 381	0.23 451	0.11 203	0.31 513	0.19 387	0.35 359	0.47 585	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.18 370	0.28 377	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.08 348

tt1	0.18 288	0.14 431	0.35 332	0.23 451	0.11 203	0.30 497	0.19 387	0.35 359	0.44 550	0.17 249	0.19 233	0.13 167	0.16 307	0.27 362	0.11 53	0.08 315	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.08 348

GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 431	0.33 309	0.20 257	0.09 63	0.21 300	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 268	0.19 233	0.15 223	0.13 225	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

CRFU-Net	0.28 543	0.14 431	0.45 477	0.25 550	0.15 483	0.45 632	0.23 528	0.50 542	0.30 372	0.43 622	0.41 513	0.48 610	0.46 655	0.43 492	0.29 543	0.11 525	0.10 572	0.09 383	0.08 343	0.10 457	0.10 483

hknet	0.25 492	0.14 431	0.40 405	0.25 550	0.15 483	0.35 567	0.21 471	0.56 627	0.37 463	0.34 514	0.35 445	0.43 578	0.27 509	0.37 464	0.21 439	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.10 502	0.09 381	0.09 423

GMOStereo	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

error version	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

test-v	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

GwcNet-ADL	0.22 415	0.14 431	0.58 567	0.24 509	0.13 367	0.22 333	0.23 528	0.49 531	0.40 506	0.27 365	0.29 359	0.30 457	0.20 397	0.26 342	0.23 482	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.09 381	0.09 423

OMP-Stereo	0.23 433	0.14 431	0.35 332	0.29 639	0.13 367	0.21 300	0.16 235	0.37 389	0.33 412	0.34 514	0.30 375	0.34 496	0.19 386	0.70 624	0.24 495	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.07 255	0.07 202	0.06 160

test-2	0.18 288	0.14 431	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.20 266	0.27 589	0.26 206	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.26 402	0.17 339	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.05 37

raft+_RVC	0.18 288	0.14 431	0.32 292	0.21 316	0.15 483	0.21 300	0.16 235	0.38 397	0.34 422	0.21 298	0.28 345	0.20 305	0.15 282	0.24 293	0.19 389	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.08 348

sCroCo_RVC	0.18 288	0.14 431	0.49 510	0.27 613	0.18 563	0.22 333	0.17 287	0.27 222	0.23 261	0.14 178	0.22 279	0.17 257	0.14 262	0.21 247	0.15 266	0.10 477	0.11 598	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.09 423

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 262	0.14 431	0.32 292	0.20 257	0.09 63	0.19 223	0.17 287	0.32 307	0.30 372	0.25 342	0.33 423	0.20 305	0.17 339	0.19 196	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 202	0.05 37

MMNet	0.27 522	0.14 431	0.49 510	0.24 509	0.17 541	0.47 641	0.22 501	0.45 487	0.51 618	0.39 587	0.41 513	0.36 515	0.33 584	0.39 475	0.34 577	0.08 315	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.08 348

delet	0.27 522	0.14 431	0.40 405	0.23 451	0.19 590	0.41 608	0.29 612	0.49 531	0.48 597	0.33 494	0.41 513	0.37 523	0.30 556	0.48 510	0.34 577	0.09 422	0.09 537	0.11 525	0.12 582	0.08 292	0.08 348

UNet	0.28 543	0.14 431	0.69 611	0.23 451	0.20 609	0.44 626	0.22 501	0.50 542	0.40 506	0.34 514	0.39 493	0.43 578	0.33 584	0.40 484	0.31 559	0.09 422	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

HGLStereo	0.27 522	0.14 431	0.46 485	0.24 509	0.21 617	0.33 538	0.23 528	0.50 542	0.42 526	0.35 531	0.48 591	0.41 565	0.33 584	0.45 499	0.33 572	0.11 525	0.10 572	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.12 548

GANet-RSSM	0.24 464	0.14 431	0.36 352	0.21 316	0.14 419	0.27 436	0.21 471	0.45 487	0.33 412	0.29 407	0.39 493	0.39 543	0.28 526	0.58 569	0.23 482	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.09 423

DMCA	0.22 415	0.14 431	0.36 352	0.22 390	0.14 419	0.27 436	0.20 440	0.43 466	0.38 478	0.31 457	0.32 400	0.33 486	0.24 457	0.24 293	0.28 531	0.11 525	0.08 498	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.11 524

RASNet	0.28 543	0.14 431	0.44 464	0.22 390	0.18 563	0.32 527	0.19 387	0.48 521	0.38 478	0.29 407	0.43 544	0.47 604	0.37 612	0.79 661	0.36 587	0.09 422	0.07 406	0.07 175	0.09 454	0.07 202	0.07 260

MDST_ROB	0.48 665	0.14 431	0.95 674	0.30 651	0.21 617	1.33 730	0.32 636	0.77 707	0.56 646	1.06 719	0.71 673	0.49 616	0.35 599	1.26 719	0.38 592	0.13 586	0.11 598	0.16 641	0.13 611	0.12 548	0.12 548

ManiGeoR	0.18 288	0.15 470	0.55 552	0.15 7	0.11 203	0.21 300	0.14 125	0.39 409	0.27 317	0.19 276	0.24 304	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.08 348

HLf10	0.18 288	0.15 470	0.55 552	0.15 7	0.11 203	0.21 300	0.14 125	0.39 409	0.27 317	0.19 276	0.24 304	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.08 348

quiztm	0.15 224	0.15 470	0.25 204	0.22 390	0.14 419	0.17 160	0.17 287	0.33 322	0.21 216	0.18 268	0.21 265	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.05 37

Hybrid-DGEV-2	0.21 379	0.15 470	0.34 321	0.24 509	0.13 367	0.28 456	0.14 125	0.48 521	0.44 550	0.27 365	0.24 304	0.25 380	0.25 479	0.28 377	0.19 389	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.07 202	0.07 260

G2L-ROB	0.23 433	0.15 470	0.41 430	0.19 180	0.12 283	0.27 436	0.21 471	0.47 508	0.33 412	0.34 514	0.31 390	0.41 565	0.22 425	0.49 515	0.26 519	0.09 422	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.10 483

FACV-RUCA	0.21 379	0.15 470	0.32 292	0.23 451	0.23 647	0.26 425	0.19 387	0.39 409	0.34 422	0.25 342	0.32 400	0.21 319	0.24 457	0.24 293	0.19 389	0.10 477	0.07 406	0.15 629	0.08 343	0.16 607	0.13 568

DDVS	0.25 492	0.15 470	0.39 397	0.24 509	0.17 541	0.34 552	0.21 471	0.41 438	0.30 372	0.33 494	0.41 513	0.48 610	0.21 407	0.52 530	0.27 525	0.11 525	0.09 537	0.11 525	0.09 454	0.13 566	0.14 592

rvit_0105_5	0.21 379	0.15 470	0.38 381	0.23 451	0.13 367	0.22 333	0.24 550	0.36 378	0.39 488	0.21 298	0.23 290	0.26 402	0.19 386	0.26 342	0.19 389	0.15 626	0.13 630	0.12 564	0.12 582	0.10 457	0.09 423

rvit_0105_4	0.20 358	0.15 470	0.38 381	0.23 451	0.14 419	0.20 266	0.22 501	0.33 322	0.39 488	0.19 276	0.24 304	0.25 380	0.19 386	0.27 362	0.17 326	0.16 642	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.11 507	0.08 348

ITSA-stereo	0.25 492	0.15 470	0.33 309	0.23 451	0.11 203	0.27 436	0.18 338	0.56 627	0.59 654	0.31 457	0.32 400	0.33 486	0.28 526	0.49 515	0.30 551	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.13 568

test_sample7	0.25 492	0.15 470	0.35 332	0.20 257	0.14 419	0.28 456	0.21 471	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.39 475	0.23 482	0.14 611	0.09 537	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

MyStereo8	0.22 415	0.15 470	0.63 589	0.21 316	0.17 541	0.31 513	0.16 235	0.36 378	0.32 398	0.28 378	0.36 455	0.25 380	0.18 370	0.25 323	0.28 531	0.08 315	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.12 548

CASS	0.21 379	0.15 470	0.32 292	0.26 585	0.11 203	0.28 456	0.19 387	0.39 409	0.30 372	0.32 479	0.34 434	0.25 380	0.24 457	0.25 323	0.20 412	0.13 586	0.08 498	0.11 525	0.09 454	0.11 507	0.11 524
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 224	0.15 470	0.28 243	0.25 550	0.18 563	0.11 21	0.19 387	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 182	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

NINENet	0.25 492	0.15 470	0.37 361	0.23 451	0.16 516	0.43 624	0.17 287	0.60 661	0.46 580	0.32 479	0.37 464	0.32 477	0.20 397	0.42 490	0.21 439	0.10 477	0.10 572	0.12 564	0.08 343	0.11 507	0.10 483

Sa-1000	0.22 415	0.15 470	0.35 332	0.23 451	0.13 367	0.28 456	0.23 528	0.47 508	0.39 488	0.30 439	0.50 597	0.26 402	0.19 386	0.33 434	0.16 293	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.08 292	0.06 160

CSP-Net	0.27 522	0.15 470	0.30 268	0.21 316	0.14 419	0.44 626	0.24 550	0.50 542	0.40 506	0.41 606	0.43 544	0.42 574	0.26 490	0.66 614	0.28 531	0.12 565	0.08 498	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.09 423

IPLG	0.21 379	0.15 470	0.53 542	0.21 316	0.12 283	0.28 456	0.17 287	0.42 452	0.30 372	0.33 494	0.32 400	0.15 223	0.17 339	0.50 519	0.21 439	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

MIPNet	0.21 379	0.15 470	0.52 538	0.21 316	0.12 283	0.27 436	0.20 440	0.45 487	0.37 463	0.30 439	0.23 290	0.19 290	0.24 457	0.27 362	0.19 389	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 202	0.06 160

PSMNet-ADL	0.25 492	0.15 470	0.32 292	0.26 585	0.14 419	0.31 513	0.22 501	0.44 474	0.36 452	0.27 365	0.33 423	0.41 565	0.28 526	0.61 586	0.29 543	0.11 525	0.09 537	0.09 383	0.11 543	0.10 457	0.10 483

rafts_anoy	0.18 288	0.15 470	0.35 332	0.22 390	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.32 307	0.30 372	0.23 317	0.25 316	0.20 305	0.16 307	0.22 267	0.19 389	0.08 315	0.07 406	0.10 466	0.12 582	0.09 381	0.08 348

pcwnet_v2	0.32 580	0.15 470	1.26 705	0.23 451	0.18 563	0.32 527	0.18 338	0.59 652	0.60 658	0.36 548	0.45 568	0.35 510	0.29 541	0.36 461	0.25 505	0.14 611	0.11 598	0.12 564	0.11 543	0.14 584	0.15 605

RALCasStereoNet	0.18 288	0.15 470	0.33 309	0.21 316	0.14 419	0.21 300	0.18 338	0.31 295	0.25 294	0.21 298	0.29 359	0.22 331	0.15 282	0.27 362	0.17 326	0.08 315	0.10 572	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

ADLNet	0.28 543	0.15 470	0.42 440	0.23 451	0.19 590	0.34 552	0.23 528	0.53 591	0.43 534	0.42 616	0.41 513	0.44 589	0.27 509	0.55 547	0.35 581	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.12 548

AFF-stereo	0.18 288	0.15 470	0.32 292	0.21 316	0.10 139	0.18 188	0.18 338	0.33 322	0.27 317	0.25 342	0.37 464	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.15 266	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.05 37

cf-r	0.24 464	0.15 470	0.44 464	0.21 316	0.14 419	0.27 436	0.22 501	0.42 452	0.40 506	0.30 439	0.42 530	0.42 574	0.26 490	0.43 492	0.25 505	0.11 525	0.06 264	0.08 280	0.10 502	0.08 292	0.08 348

PSMNet-RSSM	0.24 464	0.15 470	0.36 352	0.21 316	0.14 419	0.25 401	0.20 440	0.48 521	0.37 463	0.30 439	0.44 555	0.38 531	0.26 490	0.52 530	0.22 461	0.12 565	0.07 406	0.11 525	0.13 611	0.10 457	0.09 423

CFNet-ft	0.24 464	0.15 470	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.30 497	0.21 471	0.39 409	0.36 452	0.28 378	0.40 504	0.43 578	0.25 479	0.47 506	0.24 495	0.12 565	0.07 406	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.09 423

CFNet_RVC	0.24 464	0.15 470	0.35 332	0.18 115	0.15 483	0.30 497	0.21 471	0.39 409	0.36 452	0.28 378	0.40 504	0.43 578	0.25 479	0.47 506	0.24 495	0.12 565	0.07 406	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.09 423

HLf8	0.19 337	0.16 499	0.55 552	0.15 7	0.12 283	0.24 381	0.14 125	0.40 423	0.31 386	0.20 284	0.26 328	0.18 270	0.15 282	0.35 452	0.17 326	0.10 477	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.09 423

G2L-Stereo_test	0.24 464	0.16 499	0.38 381	0.19 180	0.13 367	0.27 436	0.24 550	0.49 531	0.38 478	0.37 556	0.37 464	0.40 558	0.24 457	0.52 530	0.28 531	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.06 170	0.09 381	0.08 348

coex_refinement	0.26 511	0.16 499	0.36 352	0.23 451	0.15 483	0.31 513	0.20 440	0.49 531	0.42 526	0.35 531	0.42 530	0.45 594	0.27 509	0.55 547	0.33 572	0.10 477	0.06 264	0.07 175	0.07 255	0.10 457	0.10 483

G2L-Stereo	0.25 492	0.16 499	0.47 493	0.22 390	0.14 419	0.25 401	0.18 338	0.46 498	0.35 439	0.33 494	0.37 464	0.40 558	0.22 425	0.60 579	0.30 551	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.08 343	0.09 381	0.09 423

4D-IteraStereo	0.17 262	0.16 499	0.50 521	0.21 316	0.14 419	0.19 223	0.17 287	0.28 245	0.28 336	0.23 317	0.20 250	0.20 305	0.11 137	0.19 196	0.14 230	0.06 53	0.04 2	0.10 466	0.08 343	0.08 292	0.06 160

CBFPSM	0.27 522	0.16 499	0.67 605	0.20 257	0.14 419	0.38 589	0.25 568	0.40 423	0.36 452	0.33 494	0.36 455	0.56 649	0.38 616	0.32 427	0.38 592	0.08 315	0.08 498	0.07 175	0.08 343	0.09 381	0.11 524

ToySt	0.24 464	0.16 499	0.48 504	0.21 316	0.13 367	0.29 478	0.29 612	0.39 409	0.39 488	0.27 365	0.35 445	0.39 543	0.31 573	0.31 420	0.29 543	0.08 315	0.09 537	0.10 466	0.11 543	0.11 507	0.10 483

ssnet_v2	0.28 543	0.16 499	0.44 464	0.22 390	0.15 483	0.40 604	0.30 623	0.57 637	0.46 580	0.38 571	0.36 455	0.47 604	0.29 541	0.38 470	0.39 600	0.13 586	0.11 598	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.11 524

TestStereo1	0.21 379	0.16 499	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.26 425	0.27 589	0.40 423	0.36 452	0.29 407	0.39 493	0.22 331	0.21 407	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.07 260

RAFT_CTSACE	0.21 379	0.16 499	0.41 430	0.25 550	0.15 483	0.22 333	0.24 550	0.32 307	0.28 336	0.33 494	0.51 603	0.29 440	0.17 339	0.32 427	0.13 191	0.06 53	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.06 160

SA-5K	0.21 379	0.16 499	0.32 292	0.26 585	0.13 367	0.26 425	0.27 589	0.40 423	0.36 452	0.29 407	0.39 493	0.22 331	0.21 407	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.08 292	0.07 260

SA	0.22 415	0.16 499	0.36 352	0.23 451	0.13 367	0.24 381	0.23 528	0.45 487	0.40 506	0.27 365	0.44 555	0.23 353	0.23 439	0.33 434	0.17 326	0.07 141	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.08 292	0.06 160

AACVNet	0.26 511	0.16 499	0.37 361	0.22 390	0.14 419	0.29 478	0.19 387	0.41 438	0.31 386	0.38 571	0.42 530	0.43 578	0.28 526	0.73 636	0.25 505	0.11 525	0.08 498	0.11 525	0.09 454	0.13 566	0.11 524

psm_up	0.29 556	0.16 499	0.41 430	0.26 585	0.17 541	0.32 527	0.26 582	0.55 611	0.43 534	0.36 548	0.40 504	0.45 594	0.37 612	0.58 569	0.30 551	0.11 525	0.12 618	0.13 586	0.12 582	0.10 457	0.10 483

UCFNet_RVC	0.24 464	0.16 499	0.34 321	0.18 115	0.15 483	0.33 538	0.16 235	0.46 498	0.35 439	0.29 407	0.35 445	0.39 543	0.25 479	0.34 441	0.22 461	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.14 626	0.13 566	0.12 548

AdaStereo	0.24 464	0.16 499	0.37 361	0.24 509	0.12 283	0.32 527	0.17 287	0.54 601	0.42 526	0.33 494	0.38 479	0.35 510	0.21 407	0.30 413	0.22 461	0.14 611	0.06 264	0.13 586	0.08 343	0.11 507	0.08 348
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	0.31 571	0.16 499	0.54 545	0.24 509	0.22 634	0.42 615	0.28 605	0.58 646	0.56 646	0.28 378	0.38 479	0.40 558	0.30 556	0.71 628	0.28 531	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.10 502	0.19 647	0.16 614

MLCV	0.22 415	0.16 499	0.44 464	0.21 316	0.08 30	0.29 478	0.19 387	0.38 397	0.37 463	0.38 571	0.44 555	0.31 467	0.21 407	0.41 486	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

HSM	0.28 543	0.16 499	0.35 332	0.20 257	0.15 483	0.33 538	0.19 387	0.53 591	0.37 463	0.36 548	0.38 479	0.67 684	0.31 573	0.89 683	0.23 482	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.08 348

DLCB_ROB	0.28 543	0.16 499	0.34 321	0.27 613	0.16 516	0.38 589	0.25 568	0.48 521	0.43 534	0.46 637	0.46 578	0.51 628	0.33 584	0.53 537	0.33 572	0.10 477	0.10 572	0.11 525	0.11 543	0.10 457	0.09 423

TestStereo_HLe17	0.19 337	0.17 519	0.64 597	0.16 26	0.11 203	0.21 300	0.17 287	0.40 423	0.30 372	0.19 276	0.25 316	0.17 257	0.15 282	0.38 470	0.17 326	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

rvit_0105_3	0.23 433	0.17 519	0.40 405	0.25 550	0.15 483	0.24 381	0.28 605	0.38 397	0.41 518	0.25 342	0.25 316	0.28 429	0.21 407	0.28 377	0.20 412	0.15 626	0.13 630	0.14 613	0.15 636	0.10 457	0.09 423

rvit_stereo_0075_2	0.24 464	0.17 519	0.50 521	0.26 585	0.22 634	0.22 333	0.15 181	0.40 423	0.35 439	0.27 365	0.37 464	0.29 440	0.20 397	0.28 377	0.19 389	0.17 654	0.12 618	0.19 665	0.12 582	0.13 566	0.13 568

raft_robust	0.22 415	0.17 519	0.30 268	0.22 390	0.12 283	0.23 358	0.22 501	0.49 531	0.48 597	0.32 479	0.32 400	0.26 402	0.23 439	0.53 537	0.15 266	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.10 502	0.08 292	0.06 160

ADLNet2	0.30 564	0.17 519	0.72 622	0.23 451	0.17 541	0.36 574	0.24 550	0.52 579	0.51 618	0.32 479	0.38 479	0.45 594	0.30 556	0.69 621	0.35 581	0.10 477	0.08 498	0.09 383	0.09 454	0.12 548	0.10 483

TRStereo	0.19 337	0.17 519	0.47 493	0.23 451	0.19 590	0.19 223	0.16 235	0.52 579	0.28 336	0.20 284	0.19 233	0.21 319	0.13 225	0.24 293	0.13 191	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.11 543	0.06 113	0.06 160

RAFT	0.21 379	0.17 519	0.32 292	0.24 509	0.12 283	0.25 401	0.27 589	0.35 359	0.28 336	0.33 494	0.33 423	0.38 531	0.22 425	0.29 397	0.17 326	0.08 315	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.10 457	0.06 160

111	0.20 358	0.17 519	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.24 381	0.17 287	0.41 438	0.45 562	0.23 317	0.29 359	0.29 440	0.21 407	0.24 293	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 202	0.08 348

hitnet-ft	0.29 556	0.17 519	0.40 405	0.19 180	0.14 419	0.39 598	0.23 528	0.44 474	0.41 518	0.36 548	0.46 578	0.53 639	0.34 593	0.76 651	0.32 565	0.14 611	0.10 572	0.13 586	0.10 502	0.15 599	0.13 568

GwcNet-RSSM	0.26 511	0.17 519	0.46 485	0.21 316	0.13 367	0.28 456	0.23 528	0.44 474	0.42 526	0.31 457	0.45 568	0.40 558	0.26 490	0.55 547	0.28 531	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.10 502	0.09 381	0.08 348

stereogan	0.37 619	0.17 519	0.65 599	0.27 613	0.22 634	0.62 682	0.26 582	0.59 652	0.63 668	0.43 622	0.60 646	0.67 684	0.42 641	0.68 619	0.35 581	0.13 586	0.14 641	0.14 613	0.12 582	0.19 647	0.17 627

HITNet	0.20 358	0.17 519	0.43 454	0.19 180	0.08 30	0.27 436	0.14 125	0.42 452	0.30 372	0.29 407	0.32 400	0.27 413	0.21 407	0.28 377	0.25 505	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.06 160
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	0.27 522	0.17 519	0.35 332	0.25 550	0.14 419	0.37 581	0.21 471	0.47 508	0.41 518	0.44 629	0.51 603	0.41 565	0.28 526	0.45 499	0.37 588	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.10 457	0.10 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 590	0.17 519	0.61 578	0.27 613	0.19 590	0.46 634	0.29 612	0.65 682	0.51 618	0.47 644	0.46 578	0.44 589	0.34 593	0.62 594	0.41 616	0.12 565	0.08 498	0.13 586	0.12 582	0.12 548	0.10 483

SGM-Forest	0.36 609	0.17 519	0.47 493	0.23 451	0.16 516	0.45 632	0.41 681	0.55 611	0.48 597	0.52 662	0.60 646	0.52 634	0.41 632	0.85 675	0.50 646	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.15 636	0.15 599	0.15 605
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-Mon(vits-remp)	0.15 224	0.18 534	0.40 405	0.27 613	0.26 667	0.46 634	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

ACV-stereo	0.29 556	0.18 534	0.79 637	0.23 451	0.16 516	0.47 641	0.19 387	0.36 378	0.34 422	0.29 407	0.33 423	0.67 684	0.42 641	0.54 544	0.30 551	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.11 524

DispNO	0.27 522	0.18 534	0.62 586	0.23 451	0.17 541	0.25 401	0.22 501	0.45 487	0.41 518	0.32 479	0.39 493	0.38 531	0.27 509	0.77 657	0.27 525	0.09 422	0.07 406	0.10 466	0.10 502	0.08 292	0.08 348

StereoVision	0.22 415	0.18 534	0.37 361	0.27 613	0.17 541	0.23 358	0.22 501	0.38 397	0.31 386	0.20 284	0.51 603	0.22 331	0.16 307	0.28 377	0.18 355	0.11 525	0.12 618	0.13 586	0.13 611	0.10 457	0.07 260

LL-Strereo2	0.18 288	0.18 534	0.39 397	0.22 390	0.12 283	0.24 381	0.13 89	0.31 295	0.23 261	0.24 332	0.20 250	0.24 368	0.12 174	0.26 342	0.15 266	0.06 53	0.06 264	0.12 564	0.09 454	0.08 292	0.07 260

iinet-f	0.30 564	0.18 534	1.03 685	0.20 257	0.15 483	0.44 626	0.22 501	0.45 487	0.37 463	0.35 531	0.44 555	0.41 565	0.34 593	0.34 441	0.40 607	0.10 477	0.09 537	0.08 280	0.08 343	0.13 566	0.11 524

RAFT+CT+SA	0.21 379	0.18 534	0.33 309	0.25 550	0.18 563	0.23 358	0.29 612	0.40 423	0.36 452	0.24 332	0.38 479	0.18 270	0.16 307	0.32 427	0.16 293	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.12 582	0.09 381	0.09 423

iRaft-Stereo_5w	0.23 433	0.18 534	0.44 464	0.22 390	0.13 367	0.19 223	0.19 387	0.37 389	0.32 398	0.28 378	0.37 464	0.34 496	0.23 439	0.65 610	0.27 525	0.06 53	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

LMCR-Stereo	0.26 511	0.18 534	0.49 510	0.28 636	0.14 419	0.36 574	0.23 528	0.54 601	0.34 422	0.39 587	0.40 504	0.29 440	0.29 541	0.37 464	0.27 525	0.11 525	0.07 406	0.09 383	0.07 255	0.13 566	0.09 423

Anonymous3	0.23 433	0.18 534	0.63 589	0.27 613	0.18 563	0.41 608	0.23 528	0.43 466	0.35 439	0.23 317	0.27 337	0.20 305	0.18 370	0.27 362	0.18 355	0.12 565	0.11 598	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.12 548

XX-TBD	0.15 224	0.18 534	0.28 243	0.22 390	0.10 139	0.22 333	0.15 181	0.22 119	0.27 317	0.22 308	0.26 328	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 191	0.08 315	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

RALAANet	0.19 337	0.18 534	0.37 361	0.23 451	0.14 419	0.23 358	0.13 89	0.37 389	0.29 355	0.28 378	0.26 328	0.25 380	0.15 282	0.26 342	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.06 160

FAT-Stereo	0.36 609	0.18 534	0.73 626	0.26 585	0.18 563	0.33 538	0.29 612	0.60 661	0.59 654	0.46 637	0.60 646	0.60 662	0.50 667	0.61 586	0.34 577	0.13 586	0.14 641	0.13 586	0.12 582	0.14 584	0.18 640

BEATNet_4x	0.22 415	0.18 534	0.47 493	0.22 390	0.10 139	0.28 456	0.14 125	0.46 498	0.32 398	0.31 457	0.34 434	0.31 467	0.25 479	0.31 420	0.29 543	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.10 457	0.08 348

RYNet	0.37 619	0.18 534	0.59 573	0.25 550	0.28 676	0.61 680	0.32 636	0.59 652	0.59 654	0.41 606	0.38 479	0.57 654	0.39 623	0.87 678	0.53 652	0.11 525	0.08 498	0.12 564	0.11 543	0.18 638	0.18 640

iResNet	0.24 464	0.18 534	0.61 578	0.25 550	0.11 203	0.29 478	0.21 471	0.42 452	0.43 534	0.33 494	0.43 544	0.27 413	0.22 425	0.34 441	0.26 519	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 292	0.07 260

CBMV_ROB	0.33 590	0.18 534	0.53 542	0.21 316	0.14 419	0.33 538	0.20 440	0.51 560	0.45 562	0.51 656	0.55 626	0.45 594	0.42 641	0.71 628	0.32 565	0.18 665	0.19 683	0.23 678	0.21 674	0.14 584	0.15 605

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 551	0.70 617	0.17 58	0.12 283	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 260

rvit_105_1	0.27 522	0.19 551	0.46 485	0.27 613	0.19 590	0.30 497	0.35 654	0.44 474	0.51 618	0.31 457	0.31 390	0.31 467	0.26 490	0.35 452	0.25 505	0.15 626	0.14 641	0.15 629	0.17 658	0.11 507	0.10 483

DualNet (step1)	0.28 543	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.39 475	0.23 482	0.23 679	0.09 537	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

test_sample9	0.42 643	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.51 560	0.38 478	0.37 556	0.34 434	0.37 523	0.30 556	0.66 614	0.91 697	0.23 679	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

test_sample8	0.49 668	0.19 551	0.50 521	0.18 115	0.16 516	0.34 552	0.20 440	0.55 611	0.34 422	0.62 681	0.38 479	1.15 715	0.67 696	0.66 614	0.91 697	0.23 679	1.82 756	0.28 692	0.24 687	0.18 638	0.16 614

test_5	0.23 433	0.19 551	0.38 381	0.26 585	0.18 563	0.25 401	0.29 612	0.40 423	0.37 463	0.29 407	0.40 504	0.25 380	0.22 425	0.34 441	0.18 355	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.10 483

AASNet	0.27 522	0.19 551	0.49 510	0.26 585	0.17 541	0.34 552	0.20 440	0.62 673	0.48 597	0.35 531	0.40 504	0.32 477	0.25 479	0.28 377	0.34 577	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.08 343	0.13 566	0.11 524

AnonymousM	0.17 262	0.19 551	0.24 190	0.18 115	0.10 139	0.18 188	0.17 287	0.30 283	0.23 261	0.26 355	0.20 250	0.18 270	0.14 262	0.19 196	0.14 230	0.09 422	0.06 264	0.38 707	0.15 636	0.06 113	0.05 37

TestStereo	0.21 379	0.19 551	0.40 405	0.25 550	0.10 139	0.22 333	0.21 471	0.31 295	0.31 386	0.23 317	0.34 434	0.22 331	0.18 370	0.62 594	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.07 255	0.11 507	0.06 160

CVANet_RVC	0.30 564	0.19 551	0.41 430	0.26 585	0.16 516	0.33 538	0.26 582	0.52 579	0.47 585	0.40 597	0.46 578	0.43 578	0.31 573	0.89 683	0.26 519	0.14 611	0.09 537	0.14 613	0.13 611	0.14 584	0.10 483

DeepPruner_ROB	0.26 511	0.19 551	0.44 464	0.21 316	0.16 516	0.30 497	0.21 471	0.52 579	0.32 398	0.35 531	0.38 479	0.39 543	0.26 490	0.42 490	0.24 495	0.15 626	0.11 598	0.11 525	0.11 543	0.14 584	0.13 568

iResNet_ROB	0.25 492	0.19 551	0.40 405	0.20 257	0.12 283	0.30 497	0.16 235	0.55 611	0.53 632	0.38 571	0.43 544	0.37 523	0.26 490	0.38 470	0.22 461	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.09 381	0.09 423

SGM_RVC	0.50 672	0.19 551	0.50 521	0.25 550	0.15 483	0.69 690	0.39 674	0.68 696	0.82 697	0.95 713	0.84 690	1.13 712	0.76 704	1.16 712	0.60 664	0.16 642	0.16 665	0.16 641	0.16 648	0.16 607	0.17 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SME	0.21 379	0.20 564	0.29 257	0.23 451	0.11 203	0.36 574	0.17 287	0.37 389	0.29 355	0.24 332	0.28 345	0.19 290	0.21 407	0.53 537	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.08 348

AIO-test2	0.20 358	0.20 564	0.36 352	0.26 585	0.15 483	0.22 333	0.16 235	0.42 452	0.42 526	0.16 230	0.29 359	0.15 223	0.11 137	0.26 342	0.13 191	0.18 665	0.06 264	0.10 466	0.11 543	0.07 202	0.07 260

fast-acv-ft	0.31 571	0.20 564	0.81 643	0.24 509	0.18 563	0.46 634	0.27 589	0.41 438	0.49 606	0.39 587	0.55 626	0.49 616	0.35 599	0.37 464	0.38 592	0.11 525	0.11 598	0.11 525	0.12 582	0.12 548	0.09 423

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 564	0.20 564	0.70 617	0.21 316	0.17 541	0.46 634	0.27 589	0.50 542	0.49 606	0.42 616	0.55 626	0.43 578	0.30 556	0.46 502	0.38 592	0.09 422	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.11 507	0.10 483

ACRE	0.21 379	0.20 564	0.62 586	0.23 451	0.15 483	0.24 381	0.20 440	0.35 359	0.28 336	0.31 457	0.32 400	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

SACVNet	0.30 564	0.20 564	0.41 430	0.25 550	0.18 563	0.34 552	0.25 568	0.52 579	0.40 506	0.41 606	0.44 555	0.46 602	0.32 581	0.71 628	0.25 505	0.13 586	0.10 572	0.12 564	0.12 582	0.16 607	0.17 627

GEStereo_RVC	0.27 522	0.20 564	0.44 464	0.27 613	0.16 516	0.33 538	0.25 568	0.56 627	0.54 637	0.34 514	0.38 479	0.34 496	0.25 479	0.51 524	0.28 531	0.12 565	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.11 524

APVNet	0.36 609	0.20 564	0.70 617	0.26 585	0.22 634	0.52 665	0.35 654	0.61 665	0.44 550	0.38 571	0.52 611	0.48 610	0.38 616	0.84 674	0.46 635	0.13 586	0.14 641	0.15 629	0.16 648	0.16 607	0.15 605

S-Stereo	0.38 626	0.20 564	1.05 686	0.27 613	0.22 634	0.38 589	0.32 636	0.55 611	0.66 672	0.39 587	0.59 641	0.49 616	0.41 632	0.75 645	0.40 607	0.12 565	0.15 657	0.13 586	0.13 611	0.16 607	0.21 668

STTStereo	0.28 543	0.20 564	0.61 578	0.25 550	0.17 541	0.29 478	0.24 550	0.47 508	0.39 488	0.39 587	0.41 513	0.44 589	0.28 526	0.40 484	0.28 531	0.13 586	0.12 618	0.13 586	0.16 648	0.12 548	0.11 524

CFNet	0.27 522	0.20 564	0.44 464	0.22 390	0.14 419	0.33 538	0.14 125	0.51 560	0.45 562	0.30 439	0.40 504	0.38 531	0.27 509	0.76 651	0.25 505	0.09 422	0.07 406	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.08 348

LE_ROB	1.76 738	0.20 564	2.68 738	0.48 704	0.52 715	0.78 702	0.96 737	0.84 717	6.61 760	7.40 763	2.08 740	2.08 733	4.83 756	1.27 720	3.79 750	0.10 477	0.08 498	0.12 564	0.11 543	0.11 507	0.10 483

NOSS_ROB	0.31 571	0.20 564	0.35 332	0.24 509	0.16 516	0.32 527	0.19 387	0.52 579	0.48 597	0.33 494	0.36 455	0.42 574	0.28 526	0.93 690	0.24 495	0.19 671	0.20 688	0.24 680	0.22 682	0.17 624	0.17 627

XPNet_ROB	0.33 590	0.20 564	0.43 454	0.27 613	0.18 563	0.37 581	0.31 628	0.55 611	0.50 614	0.51 656	0.53 618	0.58 657	0.37 612	0.63 601	0.45 629	0.17 654	0.12 618	0.13 586	0.12 582	0.15 599	0.14 592

pmcnn	0.50 672	0.20 564	0.78 630	0.24 509	0.26 667	0.39 598	0.30 623	0.51 560	0.50 614	0.54 670	1.23 713	2.52 741	0.37 612	0.77 657	0.95 700	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.10 457	0.08 348

MWDA-net	0.29 556	0.21 579	0.47 493	0.25 550	0.21 617	0.35 567	0.32 636	0.44 474	0.47 585	0.38 571	0.40 504	0.33 486	0.38 616	0.54 544	0.40 607	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.10 483

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 579	0.47 493	0.17 58	0.12 283	0.15 70	0.14 125	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 264	0.06 59	0.08 343	0.05 7	0.07 260

z-ln-s-r	0.32 580	0.21 579	0.82 647	0.23 451	0.14 419	0.30 497	0.26 582	0.43 466	0.50 614	0.32 479	0.60 646	0.39 543	0.29 541	0.73 636	0.66 676	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.07 255	0.10 457	0.08 348

GMStereo_Zeroshot	0.24 464	0.21 579	0.45 477	0.26 585	0.13 367	0.28 456	0.15 181	0.39 409	0.35 439	0.37 556	0.43 544	0.40 558	0.17 339	0.34 441	0.20 412	0.12 565	0.07 406	0.13 586	0.07 255	0.16 607	0.09 423

SDNR	0.42 643	0.21 579	0.82 647	0.21 316	0.18 563	1.27 727	0.17 287	0.50 542	0.49 606	0.42 616	0.81 686	0.38 531	0.27 509	1.19 713	0.38 592	0.23 679	0.24 701	0.17 647	0.13 611	0.17 624	0.20 659

Anonymous_2	0.37 619	0.21 579	0.47 493	0.20 257	0.21 617	0.42 615	0.26 582	0.38 397	0.29 355	0.33 494	0.30 375	0.44 589	0.38 616	0.36 461	0.29 543	0.26 691	0.29 709	0.44 712	1.41 750	0.34 699	0.21 668

CIPLG	0.21 379	0.21 579	0.55 552	0.23 451	0.15 483	0.25 401	0.20 440	0.35 359	0.29 355	0.31 457	0.33 423	0.22 331	0.15 282	0.26 342	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

sAnonymous2	0.20 358	0.21 579	0.58 567	0.24 509	0.17 541	0.22 333	0.19 387	0.34 335	0.28 336	0.17 249	0.19 233	0.17 257	0.16 307	0.17 134	0.14 230	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.23 669	0.17 627

CroCo_RVC	0.20 358	0.21 579	0.58 567	0.24 509	0.17 541	0.22 333	0.19 387	0.34 335	0.28 336	0.17 249	0.19 233	0.17 257	0.16 307	0.17 134	0.14 230	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.23 669	0.17 627

ARAFT	0.24 464	0.21 579	0.78 630	0.22 390	0.12 283	0.29 478	0.24 550	0.43 466	0.32 398	0.33 494	0.28 345	0.28 429	0.19 386	0.49 515	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.12 564	0.11 543	0.09 381	0.06 160

DMCA-RVC	0.27 522	0.21 579	0.61 578	0.28 636	0.17 541	0.29 478	0.21 471	0.42 452	0.35 439	0.40 597	0.37 464	0.39 543	0.36 603	0.43 492	0.30 551	0.13 586	0.10 572	0.15 629	0.11 543	0.13 566	0.10 483

TDLM	0.30 564	0.21 579	0.38 381	0.28 636	0.15 483	0.33 538	0.32 636	0.52 579	0.47 585	0.38 571	0.43 544	0.39 543	0.29 541	0.91 687	0.28 531	0.14 611	0.08 498	0.13 586	0.11 543	0.12 548	0.10 483

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 522	0.21 579	0.59 573	0.25 550	0.18 563	0.29 478	0.22 501	0.50 542	0.40 506	0.38 571	0.41 513	0.43 578	0.27 509	0.43 492	0.29 543	0.11 525	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.10 457	0.11 524
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	0.51 676	0.21 579	0.65 599	0.25 550	0.21 617	0.58 673	0.32 636	0.54 601	0.55 643	0.95 713	1.40 719	1.28 719	0.81 709	0.73 636	0.62 667	0.18 665	0.15 657	0.15 629	0.15 636	0.19 647	0.19 647

CBMV	0.33 590	0.21 579	0.54 545	0.23 451	0.13 367	0.42 615	0.33 648	0.53 591	0.48 597	0.52 662	0.49 593	0.50 624	0.41 632	0.56 558	0.31 559	0.15 626	0.16 665	0.18 656	0.16 648	0.13 566	0.13 568
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter	0.32 580	0.22 594	0.44 464	0.29 639	0.28 676	0.54 667	0.21 471	0.46 498	0.57 649	0.32 479	0.54 621	0.32 477	0.29 541	0.39 475	0.52 649	0.10 477	0.10 572	0.25 683	0.22 682	0.18 638	0.14 592

YMNet	0.32 580	0.22 594	0.58 567	0.27 613	0.23 647	0.48 647	0.27 589	0.51 560	0.45 562	0.48 648	0.56 633	0.51 628	0.30 556	0.39 475	0.40 607	0.13 586	0.16 665	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

YMNet_1	0.32 580	0.22 594	0.58 567	0.27 613	0.23 647	0.48 647	0.27 589	0.51 560	0.45 562	0.48 648	0.56 633	0.51 628	0.30 556	0.39 475	0.40 607	0.13 586	0.16 665	0.13 586	0.12 582	0.13 566	0.12 548

IPLGR_C	0.21 379	0.22 594	0.60 575	0.23 451	0.15 483	0.24 381	0.20 440	0.35 359	0.29 355	0.31 457	0.32 400	0.22 331	0.15 282	0.25 323	0.20 412	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348

RP	0.35 604	0.22 594	0.51 531	0.31 657	0.24 655	0.37 581	0.28 605	0.50 542	0.58 653	0.40 597	0.63 659	0.61 666	0.47 658	0.61 586	0.39 600	0.16 642	0.15 657	0.17 647	0.15 636	0.17 624	0.17 627

edge stereo	0.39 631	0.22 594	0.81 643	0.27 613	0.22 634	0.37 581	0.24 550	0.56 627	0.54 637	0.53 668	0.60 646	0.71 693	0.50 667	0.78 659	0.40 607	0.16 642	0.14 641	0.19 665	0.14 626	0.16 607	0.17 627

ADCL	0.47 662	0.22 594	1.00 680	0.27 613	0.19 590	0.74 695	0.64 716	0.54 601	0.69 680	0.56 673	0.71 673	0.55 645	0.60 684	0.60 579	1.43 726	0.11 525	0.09 537	0.13 586	0.13 611	0.14 584	0.14 592

GANet	0.36 609	0.22 594	0.49 510	0.29 639	0.17 541	0.41 608	0.38 669	0.57 637	0.45 562	0.46 637	0.75 679	0.55 645	0.40 628	0.94 692	0.41 616	0.13 586	0.13 630	0.13 586	0.11 543	0.14 584	0.11 524

AANet_RVC	0.31 571	0.22 594	0.50 521	0.23 451	0.14 419	0.30 497	0.24 550	0.47 508	0.54 637	0.38 571	0.60 646	0.43 578	0.29 541	0.87 678	0.40 607	0.11 525	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.09 381	0.09 423

StereoDRNet	0.32 580	0.22 594	0.61 578	0.27 613	0.21 617	0.42 615	0.30 623	0.61 665	0.48 597	0.46 637	0.39 493	0.48 610	0.30 556	0.57 562	0.40 607	0.11 525	0.09 537	0.12 564	0.11 543	0.12 548	0.10 483

TCMNet	0.33 590	0.23 604	0.72 622	0.29 639	0.30 686	0.40 604	0.28 605	0.50 542	0.47 585	0.37 556	0.45 568	0.40 558	0.29 541	0.60 579	0.39 600	0.14 611	0.13 630	0.15 629	0.14 626	0.17 624	0.15 605

RAFT + AFF	0.27 522	0.23 604	0.50 521	0.25 550	0.17 541	0.30 497	0.33 648	0.52 579	0.40 506	0.28 378	0.30 375	0.30 457	0.31 573	0.62 594	0.24 495	0.09 422	0.10 572	0.11 525	0.10 502	0.11 507	0.11 524

GwcNet	0.35 604	0.23 604	0.88 662	0.25 550	0.24 655	0.48 647	0.27 589	0.55 611	0.57 649	0.38 571	0.52 611	0.51 628	0.32 581	0.60 579	0.41 616	0.13 586	0.11 598	0.12 564	0.11 543	0.13 566	0.14 592

DANet	0.35 604	0.23 604	0.60 575	0.36 682	0.22 634	0.39 598	0.25 568	0.48 521	0.43 534	0.52 662	0.50 597	0.59 659	0.41 632	0.76 651	0.49 640	0.13 586	0.11 598	0.14 613	0.12 582	0.17 624	0.15 605
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	0.23 433	0.24 608	0.49 510	0.22 390	0.15 483	0.25 401	0.17 287	0.39 409	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.21 319	0.17 339	0.59 575	0.28 531	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.08 348

ADCRef	0.38 626	0.24 608	0.88 662	0.26 585	0.21 617	0.49 652	0.27 589	0.52 579	0.48 597	0.50 651	0.58 638	0.35 510	0.47 658	0.48 510	1.29 724	0.09 422	0.08 498	0.12 564	0.12 582	0.11 507	0.11 524

ADCP+	0.45 657	0.24 608	1.15 697	0.25 550	0.22 634	0.56 669	0.39 674	0.54 601	0.51 618	0.44 629	0.51 603	0.46 602	0.52 672	0.56 558	1.89 738	0.10 477	0.08 498	0.11 525	0.10 502	0.14 584	0.13 568

DPSNet	0.47 662	0.24 608	0.93 670	0.27 613	0.20 609	0.75 698	0.57 710	0.84 717	0.79 694	0.47 644	0.51 603	0.60 662	0.69 699	0.87 678	0.71 680	0.16 642	0.13 630	0.12 564	0.10 502	0.25 675	0.21 668

PSMNet_ROB	0.33 590	0.24 608	0.54 545	0.31 657	0.21 617	0.42 615	0.43 686	0.59 652	0.47 585	0.37 556	0.44 555	0.49 616	0.31 573	0.64 603	0.43 621	0.14 611	0.10 572	0.15 629	0.14 626	0.13 566	0.11 524

LL-Strereo	0.29 556	0.25 613	0.58 567	0.25 550	0.21 617	0.23 358	0.24 550	0.55 611	0.42 526	0.34 514	0.32 400	0.41 565	0.40 628	0.94 692	0.23 482	0.08 315	0.07 406	0.11 525	0.09 454	0.09 381	0.09 423

HCRNet	0.24 464	0.25 613	0.33 309	0.34 671	0.16 516	0.27 436	0.18 338	0.43 466	0.35 439	0.30 439	0.35 445	0.32 477	0.22 425	0.44 496	0.20 412	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.11 543	0.10 457	0.09 423

GMStereo	0.19 337	0.25 613	0.40 405	0.21 316	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.29 262	0.40 506	0.25 342	0.23 290	0.16 245	0.15 282	0.25 323	0.19 389	0.09 422	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.08 348
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 672	0.25 613	3.03 739	0.24 509	0.19 590	0.38 589	0.22 501	0.50 542	0.44 550	0.64 685	0.68 668	0.71 693	0.51 670	0.85 675	0.45 629	0.14 611	0.17 672	0.13 586	0.14 626	0.16 607	0.21 668

FADNet-RVC-Resample	0.29 556	0.25 613	0.93 670	0.26 585	0.16 516	0.32 527	0.21 471	0.47 508	0.39 488	0.35 531	0.38 479	0.33 486	0.27 509	0.53 537	0.24 495	0.10 477	0.10 572	0.14 613	0.13 611	0.13 566	0.16 614

G-Net	0.46 659	0.25 613	0.86 659	0.34 671	0.28 676	0.90 711	0.35 654	0.47 508	0.45 562	0.68 690	1.22 712	0.64 678	0.60 684	0.61 586	0.57 654	0.16 642	0.14 641	0.17 647	0.13 611	0.22 666	0.19 647

NCC-stereo	0.39 631	0.25 613	0.69 611	0.32 663	0.28 676	0.46 634	0.36 659	0.65 682	0.52 627	0.40 597	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 636	0.45 629	0.17 654	0.14 641	0.18 656	0.25 692	0.16 607	0.16 614

Nwc_Net	0.37 619	0.25 613	0.68 610	0.31 657	0.24 655	0.44 626	0.30 623	0.65 682	0.50 614	0.37 556	0.69 672	0.58 657	0.45 649	0.60 579	0.40 607	0.15 626	0.12 618	0.19 665	0.21 674	0.14 584	0.13 568

Abc-Net	0.39 631	0.25 613	0.69 611	0.32 663	0.28 676	0.46 634	0.36 659	0.65 682	0.52 627	0.40 597	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 636	0.45 629	0.17 654	0.14 641	0.18 656	0.25 692	0.16 607	0.16 614
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	0.22 415	0.25 613	0.47 493	0.24 509	0.14 419	0.25 401	0.12 46	0.40 423	0.33 412	0.29 407	0.42 530	0.22 331	0.20 397	0.33 434	0.19 389	0.07 141	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.07 260

LALA_ROB	0.36 609	0.25 613	0.46 485	0.30 651	0.21 617	0.47 641	0.39 674	0.61 665	0.51 618	0.52 662	0.51 603	0.69 690	0.36 603	0.50 519	0.43 621	0.17 654	0.11 598	0.16 641	0.14 626	0.17 624	0.15 605

Wz-Net-MNSev	0.36 609	0.26 624	0.79 637	0.26 585	0.21 617	0.59 676	0.38 669	0.55 611	0.56 646	0.48 648	0.54 621	0.53 639	0.36 603	0.60 579	0.44 626	0.11 525	0.09 537	0.11 525	0.11 543	0.15 599	0.13 568

dd	0.22 415	0.26 624	0.40 405	0.22 390	0.12 283	0.25 401	0.21 471	0.32 307	0.44 550	0.29 407	0.28 345	0.25 380	0.16 307	0.30 413	0.25 505	0.12 565	0.07 406	0.10 466	0.08 343	0.11 507	0.09 423

AF-Net	0.37 619	0.26 624	0.56 559	0.32 663	0.23 647	0.41 608	0.29 612	0.61 665	0.64 669	0.42 616	0.68 668	0.65 679	0.49 665	0.57 562	0.44 626	0.15 626	0.11 598	0.19 665	0.14 626	0.15 599	0.13 568

iResNetv2_ROB	0.27 522	0.26 624	0.72 622	0.23 451	0.13 367	0.29 478	0.18 338	0.52 579	0.49 606	0.37 556	0.45 568	0.39 543	0.25 479	0.34 441	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.12 548	0.09 423

NCCL2	0.35 604	0.26 624	0.49 510	0.36 682	0.22 634	0.41 608	0.41 681	0.53 591	0.42 526	0.47 644	0.46 578	0.61 666	0.39 623	0.55 547	0.37 588	0.16 642	0.13 630	0.21 671	0.21 674	0.16 607	0.16 614

FBW_ROB	0.43 648	0.26 624	0.54 545	0.31 657	0.20 609	0.51 656	0.32 636	0.70 699	0.60 658	0.59 677	0.55 626	0.65 679	0.41 632	1.40 726	0.51 648	0.13 586	0.17 672	0.21 671	0.16 648	0.17 624	0.18 640

ETE_ROB	0.34 599	0.26 624	0.45 477	0.29 639	0.18 563	0.40 604	0.37 663	0.57 637	0.47 585	0.50 651	0.50 597	0.62 668	0.36 603	0.55 547	0.38 592	0.13 586	0.10 572	0.14 613	0.12 582	0.16 607	0.16 614

FINET	0.34 599	0.27 631	0.80 640	0.24 509	0.24 655	0.36 574	0.34 650	0.54 601	0.72 685	0.39 587	0.47 585	0.32 477	0.30 556	0.51 524	0.32 565	0.19 671	0.17 672	0.13 586	0.12 582	0.18 638	0.16 614

SHD	0.42 643	0.27 631	0.81 643	0.31 657	0.25 663	0.42 615	0.22 501	0.66 688	0.94 720	0.63 683	0.60 646	0.59 659	0.47 658	0.59 575	0.58 659	0.15 626	0.13 630	0.16 641	0.16 648	0.20 656	0.22 674

MeshStereo	0.58 687	0.27 631	0.67 605	0.22 390	0.17 541	0.66 686	0.37 663	0.78 708	0.61 662	1.47 740	1.30 715	1.65 727	0.79 706	1.12 710	0.59 660	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.14 626	0.17 624	0.14 592
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DNSM	0.28 543	0.28 634	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 181	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 201	0.13 167	0.11 137	0.75 645	0.63 670	0.08 315	0.13 630	0.06 59	0.05 81	1.14 740	0.81 740

FADNet_RVC	0.30 564	0.28 634	0.83 650	0.23 451	0.15 483	0.30 497	0.17 287	0.49 531	0.37 463	0.30 439	0.38 479	0.30 457	0.27 509	0.52 530	0.31 559	0.14 611	0.14 641	0.14 613	0.16 648	0.21 659	0.23 681

SuperB	0.49 668	0.28 634	2.23 730	0.23 451	0.15 483	0.41 608	0.32 636	0.47 508	0.82 697	0.43 622	0.50 597	0.33 486	0.45 649	0.68 619	1.08 707	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.98 738	0.14 592

RTSC	0.39 631	0.28 634	0.78 630	0.27 613	0.18 563	0.49 652	0.22 501	0.59 652	0.84 704	0.55 672	0.53 618	0.49 616	0.36 603	0.67 618	0.82 690	0.13 586	0.10 572	0.11 525	0.12 582	0.17 624	0.17 627

PA-Net	0.37 619	0.28 634	0.83 650	0.31 657	0.28 676	0.39 598	0.42 684	0.51 560	0.55 643	0.34 514	0.42 530	0.41 565	0.36 603	0.79 661	0.49 640	0.12 565	0.23 699	0.16 641	0.23 685	0.12 548	0.18 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 728	0.28 634	0.79 637	0.26 585	0.16 516	2.26 742	1.00 739	1.42 733	1.46 740	2.38 751	2.05 739	5.95 754	2.66 748	2.95 744	2.46 745	0.17 654	0.18 678	0.18 656	0.18 665	0.15 599	0.18 640

NaN_ROB	0.41 640	0.28 634	0.62 586	0.30 651	0.19 590	0.51 656	0.47 697	0.58 646	0.59 654	0.56 673	0.47 585	0.49 616	0.41 632	1.21 716	0.64 673	0.12 565	0.18 678	0.12 564	0.13 611	0.11 507	0.14 592

SANet	0.53 681	0.28 634	0.96 676	0.26 585	0.15 483	0.69 690	0.44 689	0.67 693	1.34 735	0.67 689	0.98 703	0.94 705	0.71 701	0.89 683	0.76 682	0.14 611	0.12 618	0.12 564	0.11 543	0.17 624	0.16 614

w-ln-seven-2	0.36 609	0.29 642	1.06 687	0.27 613	0.18 563	0.37 581	0.30 623	0.50 542	0.54 637	0.45 633	0.55 626	0.45 594	0.41 632	0.62 594	0.49 640	0.10 477	0.10 572	0.12 564	0.11 543	0.14 584	0.11 524

Wz-Net-LNSev	0.34 599	0.29 642	0.91 666	0.26 585	0.21 617	0.47 641	0.31 628	0.54 601	0.54 637	0.44 629	0.52 611	0.50 624	0.35 599	0.39 475	0.39 600	0.11 525	0.11 598	0.10 466	0.09 454	0.14 584	0.13 568

DGSMNet	0.61 692	0.29 642	0.91 666	0.51 709	0.70 726	0.62 682	1.38 748	0.59 652	0.55 643	0.37 556	0.61 653	0.52 634	0.33 584	0.65 610	0.43 621	0.53 716	0.60 742	0.67 723	0.61 733	0.63 718	0.61 729

aanetorigin	0.39 631	0.29 642	1.09 690	0.24 509	0.19 590	0.28 456	0.37 663	0.33 322	0.47 585	0.94 711	0.82 688	0.52 634	0.54 673	0.49 515	0.50 646	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.16 607	0.15 605

DeepPrunerF	0.44 654	0.29 642	1.29 708	0.33 669	0.30 686	0.35 567	0.36 659	0.62 673	1.15 731	0.40 597	0.44 555	0.39 543	0.41 632	0.80 665	0.52 649	0.18 665	0.14 641	0.23 678	0.21 674	0.17 624	0.17 627

ADCPNet	0.48 665	0.29 642	1.60 720	0.27 613	0.23 647	0.70 693	0.38 669	0.53 591	0.51 618	0.51 656	0.59 641	0.67 684	0.56 677	0.60 579	1.14 712	0.15 626	0.18 678	0.14 613	0.23 685	0.19 647	0.19 647

PWC_ROB	0.38 626	0.29 642	0.69 611	0.25 550	0.20 609	0.38 589	0.19 387	0.58 646	0.67 675	0.57 675	0.85 691	0.51 628	0.40 628	0.71 628	0.52 649	0.13 586	0.09 537	0.14 613	0.10 502	0.17 624	0.14 592

DNS	0.26 511	0.30 649	0.18 98	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 125	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 201	0.13 167	0.10 95	0.70 624	0.37 588	0.08 315	0.14 641	0.08 280	0.05 81	1.01 739	0.80 739

w-ln-seven	0.42 643	0.30 649	1.18 698	0.26 585	0.22 634	0.58 673	0.31 628	0.62 673	0.81 696	0.58 676	0.61 653	0.53 639	0.36 603	0.57 562	0.65 675	0.11 525	0.10 572	0.13 586	0.12 582	0.15 599	0.13 568

FC-DCNN v2	0.71 701	0.30 649	0.67 605	0.32 663	0.27 671	0.84 706	0.39 674	0.84 717	0.85 705	1.44 736	1.64 730	2.09 734	1.28 731	1.06 706	0.80 689	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.25 688

HBP-ISP	0.33 590	0.30 649	0.72 622	0.22 390	0.16 516	0.32 527	0.22 501	0.54 601	0.44 550	0.41 606	0.49 593	0.33 486	0.38 616	0.73 636	0.25 505	0.18 665	0.19 683	0.24 680	0.20 671	0.16 607	0.13 568

FC-DCNN	0.70 700	0.30 649	0.69 611	0.32 663	0.27 671	0.81 705	0.39 674	0.79 711	0.82 697	1.41 732	1.58 729	1.98 732	1.26 729	1.02 703	0.77 685	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.26 690

PS-NSSS	0.32 580	0.30 649	0.46 485	0.23 451	0.17 541	0.33 538	0.24 550	0.57 637	0.41 518	0.37 556	0.52 611	0.35 510	0.30 556	0.80 665	0.30 551	0.17 654	0.14 641	0.21 671	0.15 636	0.15 599	0.13 568

PDISCO_ROB	0.43 648	0.30 649	0.67 605	0.43 697	0.36 695	0.67 687	0.32 636	0.72 702	0.76 690	0.43 622	0.53 618	0.63 676	0.40 628	0.66 614	0.47 637	0.21 676	0.12 618	0.21 671	0.19 669	0.25 675	0.20 659

PWCDC_ROB	0.38 626	0.30 649	0.60 575	0.33 669	0.20 609	0.42 615	0.19 387	0.58 646	0.89 706	0.42 616	1.26 714	0.36 515	0.34 593	0.50 519	0.38 592	0.18 665	0.11 598	0.11 525	0.09 454	0.19 647	0.13 568

UDGNet	0.23 433	0.31 657	0.38 381	0.24 509	0.14 419	0.24 381	0.18 338	0.32 307	0.43 534	0.29 407	0.28 345	0.24 368	0.19 386	0.29 397	0.20 412	0.15 626	0.07 406	0.21 671	0.11 543	0.14 584	0.10 483

dad	0.28 543	0.31 657	0.44 464	0.21 316	0.14 419	0.30 497	0.20 440	0.33 322	0.49 606	0.44 629	0.44 555	0.45 594	0.21 407	0.41 486	0.26 519	0.20 674	0.11 598	0.20 669	0.11 543	0.14 584	0.10 483

ccnet	0.42 643	0.31 657	0.48 504	0.27 613	0.32 690	0.60 679	0.32 636	0.65 682	0.46 580	0.53 668	0.66 664	0.56 649	0.45 649	0.72 634	0.61 665	0.26 691	0.19 683	0.24 680	0.21 674	0.26 682	0.22 674

Syn2CoEx	0.36 609	0.31 657	0.78 630	0.34 671	0.21 617	0.41 608	0.28 605	0.61 665	0.49 606	0.42 616	0.56 633	0.45 594	0.44 646	0.69 621	0.38 592	0.17 654	0.14 641	0.15 629	0.12 582	0.13 566	0.12 548

FCDSN-DC	0.63 693	0.31 657	0.61 578	0.36 682	0.30 686	0.65 684	0.37 663	0.66 688	0.68 678	1.14 723	1.54 727	1.71 729	1.26 729	0.92 688	0.64 673	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.27 687	0.27 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 659	0.32 662	0.51 531	0.36 682	0.29 685	0.38 589	0.45 690	0.55 611	0.60 658	0.47 644	0.49 593	0.48 610	0.73 703	0.59 575	0.69 679	0.81 734	0.18 678	0.38 707	0.19 669	0.46 709	0.20 659

RGC	0.39 631	0.32 662	0.64 597	0.34 671	0.27 671	0.40 604	0.29 612	0.57 637	0.53 632	0.45 633	0.64 661	0.62 668	0.45 649	0.72 634	0.39 600	0.15 626	0.15 657	0.21 671	0.20 671	0.18 638	0.19 647

MSMD_ROB	0.60 691	0.33 664	0.61 578	0.30 651	0.25 663	0.86 708	0.35 654	0.55 611	0.67 675	1.10 721	1.49 724	1.76 730	0.97 720	0.88 681	0.49 640	0.23 679	0.21 690	0.27 684	0.27 700	0.25 675	0.24 686

PVD	0.58 687	0.34 665	0.84 655	0.39 692	0.31 689	0.59 676	0.47 697	0.80 712	1.25 732	0.92 708	1.09 706	0.79 697	0.82 710	0.85 675	0.76 682	0.21 676	0.18 678	0.22 677	0.18 665	0.27 687	0.35 704

ADCMid	0.49 668	0.34 665	1.13 695	0.26 585	0.21 617	0.51 656	0.37 663	0.57 637	0.54 637	0.75 698	0.66 664	0.62 668	0.64 695	0.64 603	1.68 731	0.13 586	0.12 618	0.17 647	0.17 658	0.20 656	0.17 627

FADNet-RVC	0.31 571	0.35 667	0.78 630	0.25 550	0.20 609	0.33 538	0.20 440	0.49 531	0.40 506	0.34 514	0.39 493	0.41 565	0.29 541	0.63 601	0.31 559	0.13 586	0.14 641	0.14 613	0.15 636	0.19 647	0.19 647

PASM	0.45 657	0.35 667	0.90 665	0.35 680	0.33 691	0.39 598	0.38 669	0.50 542	0.61 662	0.52 662	0.51 603	0.62 668	0.45 649	0.93 690	0.48 638	0.26 691	0.29 709	0.29 696	0.33 705	0.29 693	0.26 690

CSAN	0.50 672	0.35 667	0.78 630	0.36 682	0.23 647	0.56 669	0.59 713	0.61 665	0.70 682	0.64 685	0.78 683	0.65 679	0.60 684	1.38 725	0.62 667	0.21 676	0.17 672	0.20 669	0.20 671	0.18 638	0.18 640

FADNet	0.32 580	0.36 670	0.74 627	0.23 451	0.22 634	0.37 581	0.19 387	0.53 591	0.48 597	0.32 479	0.36 455	0.43 578	0.32 581	0.64 603	0.25 505	0.16 642	0.16 665	0.14 613	0.16 648	0.24 673	0.19 647

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 609	0.36 670	0.53 542	0.34 671	0.19 590	0.51 656	0.24 550	0.55 611	0.38 478	0.41 606	0.47 585	0.47 604	0.27 509	0.73 636	0.30 551	0.36 710	0.19 683	0.27 684	0.17 658	0.26 682	0.23 681

MANE	1.41 730	0.36 670	0.74 627	0.43 697	0.41 700	2.16 741	0.80 729	2.39 749	3.38 750	2.22 750	3.06 752	3.54 747	2.73 749	2.15 741	1.94 740	0.28 699	0.27 705	0.30 698	0.46 718	0.28 692	0.34 703

ELAS_RVC	0.74 706	0.36 670	1.00 680	0.37 688	0.33 691	0.88 709	0.93 736	0.83 716	1.08 727	1.35 728	1.33 718	1.24 717	1.33 733	1.06 706	0.95 700	0.27 696	0.25 703	0.29 696	0.27 700	0.30 694	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 706	0.36 670	0.85 658	0.36 682	0.33 691	1.36 731	0.77 727	0.93 721	0.92 714	1.41 732	1.53 726	1.16 716	1.17 725	0.95 695	1.03 704	0.26 691	0.25 703	0.28 692	0.28 703	0.31 695	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.26 511	0.37 675	0.34 321	0.21 316	0.13 367	0.25 401	0.25 568	0.33 322	0.47 585	0.26 355	0.17 201	0.29 440	0.34 593	0.35 452	0.37 588	0.23 679	0.15 657	0.17 647	0.13 611	0.23 669	0.21 668

DStereoSA	0.81 711	0.37 675	1.08 689	0.51 709	0.65 724	0.67 687	1.44 749	0.74 704	1.06 725	0.54 670	1.67 731	0.49 616	1.78 739	0.96 696	1.69 733	0.28 699	0.43 722	0.27 684	0.51 724	0.40 705	0.58 722

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 675	0.36 352	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 673	0.05 37

EDNetEfficient	0.63 693	0.37 675	2.40 734	0.26 585	0.25 663	0.38 589	0.49 703	0.41 438	1.06 725	1.38 729	0.87 695	0.62 668	0.95 717	0.65 610	1.65 730	0.11 525	0.09 537	0.10 466	0.11 543	0.19 647	0.17 627

XQC	0.43 648	0.37 675	0.96 676	0.34 671	0.25 663	0.53 666	0.34 650	0.60 661	0.73 688	0.51 656	0.46 578	0.57 654	0.47 658	0.70 624	0.72 681	0.17 654	0.12 618	0.18 656	0.15 636	0.25 675	0.23 681

WZ-Net	0.52 680	0.38 680	1.90 726	0.30 651	0.24 655	0.57 672	0.48 701	0.62 673	0.78 693	0.50 651	0.71 673	0.68 688	0.54 673	0.98 700	0.84 691	0.13 586	0.10 572	0.11 525	0.12 582	0.19 647	0.20 659

SAMSARA	0.56 683	0.39 681	0.80 640	0.60 716	0.46 708	1.00 715	1.23 747	0.67 693	0.68 678	0.71 693	0.54 621	0.89 704	0.57 680	0.81 669	0.62 667	0.19 671	0.22 694	0.18 656	0.18 665	0.27 687	0.25 688

z-mn7	0.44 654	0.40 682	1.09 690	0.25 550	0.18 563	0.61 680	0.34 650	0.56 627	0.93 718	0.43 622	0.96 700	0.53 639	0.39 623	0.94 692	0.59 660	0.10 477	0.09 537	0.10 466	0.10 502	0.14 584	0.13 568

ADCS	0.58 687	0.40 682	1.35 711	0.29 639	0.24 655	0.55 668	0.45 690	0.67 693	0.83 701	0.76 699	0.71 673	0.68 688	0.60 684	0.76 651	2.23 743	0.16 642	0.16 665	0.16 641	0.17 658	0.22 666	0.22 674

AnyNet_C32	0.51 676	0.40 682	1.10 694	0.29 639	0.28 676	0.59 676	0.58 711	0.54 601	0.60 658	0.62 681	0.66 664	0.54 643	0.54 673	0.78 659	1.74 735	0.15 626	0.14 641	0.15 629	0.17 658	0.20 656	0.20 659

LSM	1.64 737	0.40 682	2.56 736	2.02 748	17.61 770	0.51 656	0.52 705	0.61 665	0.76 690	0.82 702	1.11 708	0.63 676	0.54 673	0.75 645	0.49 640	0.16 642	0.24 701	0.18 656	0.21 674	0.25 675	2.42 752

PSMNet-RUCA	0.37 619	0.41 686	0.66 604	0.46 702	0.41 700	0.34 552	0.25 568	0.57 637	0.45 562	0.39 587	0.52 611	0.43 578	0.33 584	0.41 486	0.29 543	0.25 690	0.14 641	0.33 704	0.21 674	0.31 695	0.22 674

Wz-Net-SNSev	0.43 648	0.41 686	1.27 706	0.30 651	0.21 617	0.44 626	0.41 681	0.61 665	0.65 670	0.46 637	0.65 662	0.62 668	0.39 623	0.74 644	0.59 660	0.12 565	0.11 598	0.12 564	0.13 611	0.16 607	0.14 592

AANet	0.49 668	0.42 688	1.56 718	0.22 390	0.19 590	0.39 598	0.25 568	0.52 579	0.92 714	0.92 708	0.93 698	0.84 700	0.67 696	0.59 575	0.59 660	0.15 626	0.11 598	0.13 586	0.12 582	0.18 638	0.16 614

MSAF-DinoV2	0.76 708	0.44 689	1.98 727	0.49 707	0.16 516	0.58 673	0.31 628	0.81 714	0.83 701	0.41 606	0.52 611	0.98 709	0.58 681	4.97 758	1.03 704	0.11 525	0.07 406	0.10 466	0.24 687	0.27 687	0.26 690

zh-mn7	0.46 659	0.45 690	1.48 714	0.25 550	0.19 590	0.44 626	0.29 612	0.56 627	0.82 697	0.65 687	0.96 700	0.49 616	0.38 616	0.88 681	0.63 670	0.12 565	0.10 572	0.11 525	0.11 543	0.13 566	0.14 592

GASNet	0.36 609	0.46 691	0.88 662	0.34 671	0.23 647	0.35 567	0.22 501	0.60 661	0.53 632	0.40 597	0.37 464	0.45 594	0.30 556	0.79 661	0.35 581	0.15 626	0.10 572	0.14 613	0.14 626	0.22 666	0.12 548

UDG	0.40 638	0.46 691	0.49 510	0.40 694	0.35 694	0.47 641	0.27 589	0.54 601	0.47 585	0.39 587	0.45 568	0.59 659	0.44 646	0.46 502	0.39 600	0.26 691	0.19 683	0.48 714	0.22 682	0.34 699	0.26 690

CC-Net-ROB	0.43 648	0.47 693	0.65 599	0.37 688	0.23 647	0.51 656	0.29 612	0.66 688	0.49 606	0.46 637	0.51 603	0.48 610	0.38 616	0.96 696	0.35 581	0.34 708	0.23 699	0.55 718	0.25 692	0.31 695	0.20 659

GANetREF_RVC	0.43 648	0.47 693	0.69 611	0.38 690	0.20 609	0.51 656	0.48 701	0.66 688	0.66 672	0.46 637	0.46 578	0.50 624	0.44 646	0.90 686	0.39 600	0.27 696	0.21 690	0.32 701	0.18 665	0.27 687	0.22 674
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	0.40 638	0.48 695	0.67 605	0.48 704	0.39 697	0.48 647	0.22 501	0.51 560	0.43 534	0.40 597	0.47 585	0.47 604	0.33 584	0.54 544	0.32 565	0.36 710	0.15 657	0.40 710	0.21 674	0.45 708	0.31 699

Consistency-Raft	0.55 682	0.48 695	1.02 683	0.45 700	0.49 711	0.49 652	0.47 697	0.72 702	0.72 685	0.45 633	0.82 688	0.47 604	0.60 684	0.50 519	0.63 670	0.39 714	0.39 719	0.44 712	0.51 724	0.52 711	0.37 705

RTS	0.78 709	0.48 695	4.68 746	0.34 671	0.28 676	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 611	0.11 598	0.15 629	0.15 636	0.21 659	0.19 647

RTSA	0.78 709	0.48 695	4.68 746	0.34 671	0.28 676	1.12 719	0.46 693	0.62 673	1.03 722	0.73 694	0.89 696	0.60 662	0.59 682	1.61 729	1.16 716	0.14 611	0.11 598	0.15 629	0.15 636	0.21 659	0.19 647

NVStereoNet_ROB	0.67 697	0.49 699	0.83 650	0.48 704	0.40 699	0.51 656	0.46 693	0.70 699	0.77 692	0.84 703	1.72 732	1.02 710	0.83 711	1.23 717	0.79 688	0.32 706	0.38 718	0.40 710	0.46 718	0.36 702	0.41 709
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	0.41 640	0.50 700	0.48 504	0.44 699	0.39 697	0.46 634	0.32 636	0.50 542	0.43 534	0.45 633	0.52 611	0.57 654	0.36 603	0.48 510	0.33 572	0.33 707	0.21 690	0.55 718	0.25 692	0.37 703	0.32 702

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 676	0.50 700	0.86 659	0.39 692	0.24 655	0.84 706	0.55 708	0.56 627	0.62 664	0.60 678	0.68 668	0.62 668	0.42 641	1.13 711	0.43 621	0.23 679	0.27 705	0.27 684	0.35 707	0.25 675	0.29 695

zzzzzzz1	0.28 543	0.51 702	1.51 717	0.24 509	0.16 516	0.22 333	0.21 471	0.39 409	0.34 422	0.22 308	0.25 316	0.26 402	0.21 407	0.34 441	0.23 482	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.08 348

noway7	0.27 522	0.51 702	1.61 722	0.24 509	0.12 283	0.22 333	0.18 338	0.44 474	0.31 386	0.21 298	0.22 279	0.24 368	0.20 397	0.20 220	0.21 439	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 381	0.08 348

zh-sn7	0.48 665	0.51 702	1.43 713	0.29 639	0.20 609	0.47 641	0.39 674	0.57 637	0.62 664	0.52 662	0.81 686	0.52 634	0.56 677	1.05 705	0.87 694	0.12 565	0.13 630	0.13 586	0.13 611	0.17 624	0.16 614

MFN_U_SF_RVC	0.56 683	0.51 702	1.19 699	0.38 690	0.22 634	0.69 690	0.27 589	0.80 712	0.67 675	0.73 694	0.74 678	0.87 701	0.61 693	0.81 669	0.76 682	0.29 702	0.27 705	0.32 701	0.37 711	0.32 698	0.31 699

EDNetEfficientorigin	7.51 758	0.52 706	140.47 791	0.25 550	0.17 541	0.42 615	0.29 612	0.47 508	1.03 722	1.28 726	1.02 704	0.83 699	0.84 712	0.75 645	0.99 702	0.10 477	0.09 537	0.12 564	0.10 502	0.21 659	0.22 674

anonymity	0.56 683	0.54 707	0.70 617	0.47 703	0.61 721	0.56 669	0.43 686	0.69 697	0.49 606	0.63 683	0.55 626	0.54 643	0.60 684	0.61 586	0.57 654	0.55 719	0.53 735	0.50 715	0.54 728	0.51 710	0.56 719

MonStereo1	0.93 717	0.56 708	0.82 647	0.69 720	0.58 719	1.37 732	0.35 654	0.94 722	1.25 732	0.93 710	1.90 735	1.52 725	2.10 743	1.27 720	0.77 685	0.69 726	0.33 714	0.75 727	0.47 720	0.70 725	0.57 721

Wz-Net-TNSev	0.51 676	0.58 709	1.61 722	0.25 550	0.21 617	0.65 684	0.45 690	0.63 680	0.69 680	0.51 656	0.54 621	0.71 693	0.60 684	1.00 701	0.77 685	0.15 626	0.15 657	0.13 586	0.15 636	0.21 659	0.20 659

AnyNet_C01	0.65 695	0.58 709	2.60 737	0.32 663	0.26 667	0.88 709	0.61 714	0.63 680	0.62 664	0.68 690	0.96 700	0.76 696	0.60 684	0.96 696	1.43 726	0.16 642	0.16 665	0.17 647	0.17 658	0.23 669	0.23 681

GCST	0.47 662	0.60 711	0.57 562	1.04 736	0.48 710	0.38 589	0.11 28	0.40 423	0.32 398	0.41 606	0.34 434	0.29 440	0.17 339	0.46 502	0.19 389	0.69 726	0.42 721	0.79 731	0.62 734	0.62 717	0.46 714

SPS-STEREO	0.69 699	0.61 712	0.98 678	0.52 712	0.57 718	0.74 695	0.50 704	0.78 708	0.62 664	0.95 713	0.86 692	0.94 705	0.70 700	1.01 702	0.87 694	0.58 722	0.51 732	0.50 715	0.50 723	0.55 713	0.58 722
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 686	0.62 713	0.87 661	0.63 718	0.44 706	0.73 694	0.37 663	0.65 682	0.66 672	0.51 656	0.75 679	0.66 683	0.45 649	0.69 621	0.46 635	0.53 716	0.34 715	0.55 718	0.35 707	0.60 716	0.45 711

Ntro	0.58 687	0.64 714	0.92 668	0.66 719	0.50 712	0.77 699	0.36 659	0.66 688	0.70 682	0.50 651	0.59 641	0.65 679	0.51 670	0.75 645	0.45 629	0.56 720	0.32 713	0.56 721	0.34 706	0.63 718	0.46 714

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 698	0.64 714	1.06 687	0.45 700	0.27 671	1.40 734	0.58 711	0.78 708	0.92 714	0.84 703	0.86 692	0.88 703	0.68 698	1.33 724	0.68 678	0.37 712	0.29 709	0.34 705	0.36 710	0.43 706	0.37 705

DStereoFS	0.84 712	0.66 716	0.80 640	0.53 713	0.50 712	1.23 725	0.55 708	0.94 722	1.32 734	0.89 705	1.32 716	1.04 711	2.32 746	1.29 722	1.14 712	0.31 705	0.35 716	0.30 698	0.39 714	0.34 699	0.60 725

SGM+DAISY	0.87 713	0.66 716	1.30 709	0.51 709	0.60 720	1.03 716	0.84 733	0.76 706	0.73 688	1.39 730	1.51 725	1.31 720	1.22 727	1.11 708	1.08 707	0.57 721	0.53 735	0.51 717	0.51 724	0.54 712	0.61 729

light-stereo	2.37 744	0.69 718	3.61 740	3.84 752	3.41 749	4.04 746	0.31 628	2.13 747	1.45 739	3.61 755	6.33 759	6.90 762	0.63 694	4.83 757	1.28 723	0.71 728	0.74 751	0.32 701	0.39 714	1.20 742	0.96 742

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 358	0.72 719	0.70 617	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 181	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 191	0.35 709	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 507	0.23 681

coex-ft	3.44 746	0.73 720	48.55 789	0.24 509	0.19 590	0.50 655	0.43 686	0.47 508	2.40 747	7.03 762	1.20 711	0.97 708	2.23 744	0.73 636	1.92 739	0.12 565	0.15 657	0.14 613	0.12 582	0.21 659	0.43 710

JetBlue	1.14 726	0.76 721	2.36 732	0.59 715	0.75 728	3.04 745	1.78 751	1.11 726	0.90 708	0.94 711	1.10 707	1.66 728	1.28 731	2.09 739	1.72 734	0.43 715	0.36 717	0.38 707	0.38 713	0.58 715	0.56 719

MFMNet_re	0.72 702	0.76 721	0.99 679	0.62 717	0.70 726	0.77 699	0.67 717	0.75 705	0.83 701	0.78 701	0.86 692	0.69 690	0.78 705	0.71 628	0.61 665	0.66 725	0.59 741	0.61 722	0.58 732	0.68 724	0.71 733

ACVNet_1	0.72 702	0.81 723	1.37 712	0.72 722	0.53 716	0.77 699	0.42 684	0.85 720	0.90 708	0.74 697	0.75 679	1.32 721	0.72 702	1.02 703	0.55 653	0.54 718	0.31 712	0.71 725	0.35 707	0.64 720	0.45 711

ACVNet-4b	0.72 702	0.81 723	1.33 710	0.72 722	0.50 712	0.80 704	0.31 628	0.71 701	0.80 695	0.50 651	0.72 677	0.95 707	0.43 645	0.96 696	1.20 720	1.13 746	0.21 690	0.76 728	0.45 717	0.65 721	0.46 714

IMH-64-1	0.91 715	0.86 725	0.84 655	0.97 731	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 705	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 730	0.60 725

IMH-64	0.91 715	0.86 725	0.84 655	0.97 731	0.75 728	0.92 712	0.71 719	1.27 728	1.10 728	0.89 705	1.45 721	1.14 713	0.96 718	1.19 713	0.84 691	0.74 729	0.51 732	0.97 734	0.55 729	0.84 730	0.60 725

ACVNet_2	0.89 714	0.87 727	1.25 704	0.82 726	0.62 722	0.97 714	0.62 715	1.14 727	1.42 737	1.00 716	1.40 719	1.47 724	0.84 712	1.11 708	0.66 676	0.61 723	0.43 722	0.78 729	0.49 721	0.75 727	0.52 717

WAO-7	1.01 720	0.89 728	0.93 670	0.83 728	0.66 725	1.18 721	0.81 731	1.40 732	1.57 741	1.11 722	1.76 734	1.45 723	1.19 726	1.50 728	1.14 712	0.61 723	0.62 745	0.70 724	0.68 736	0.66 723	0.60 725

RainbowNet	0.72 702	0.89 728	1.02 683	0.82 726	0.63 723	0.78 702	0.52 705	0.81 714	0.93 718	0.60 678	0.79 684	0.80 698	0.60 684	0.80 665	0.57 654	0.78 732	0.55 738	0.78 729	0.49 721	0.76 728	0.58 722

DispFullNet	0.66 696	0.89 728	1.59 719	0.77 724	1.21 743	0.51 656	0.23 528	0.59 652	0.72 685	0.69 692	0.61 653	0.69 690	0.91 716	0.79 661	0.48 638	0.27 696	0.12 618	0.73 726	0.30 704	0.65 721	0.40 708

WAO-6	1.07 724	0.93 731	0.92 668	0.96 730	0.78 731	1.28 728	0.75 724	1.34 730	2.00 745	1.02 718	1.54 727	1.59 726	1.22 727	1.31 723	1.14 712	0.78 732	0.55 738	1.02 738	0.75 741	0.83 729	0.69 732

IMH	1.05 723	0.95 732	1.00 680	1.01 733	0.78 731	1.11 718	0.68 718	1.38 731	1.43 738	1.00 716	1.72 732	1.43 722	1.14 722	1.73 734	0.89 696	1.09 743	0.55 738	0.99 736	0.57 731	0.87 732	0.62 731

LVE	1.13 725	1.02 733	1.28 707	1.01 733	0.80 734	1.29 729	0.81 731	1.47 735	1.96 743	1.07 720	1.90 735	1.90 731	1.01 721	1.48 727	0.91 697	0.93 740	0.61 744	0.94 733	0.69 737	0.87 732	0.75 737

TorneroNet-64	1.43 731	1.03 734	1.20 700	1.10 737	0.86 737	2.26 742	0.73 722	1.84 741	3.84 755	1.25 725	2.25 743	2.69 743	1.42 734	1.76 736	1.43 726	0.76 731	0.50 730	1.09 739	0.66 735	1.23 744	0.76 738

Dean	1.17 727	1.04 735	1.49 716	1.03 735	0.78 731	1.20 724	0.77 727	1.48 736	1.96 743	1.28 726	1.99 738	2.15 735	1.14 722	1.25 718	1.00 703	0.81 734	0.60 742	1.01 737	0.69 737	0.92 736	0.74 736

TorneroNet	2.22 741	1.08 736	1.24 703	1.14 741	0.90 738	5.58 750	0.80 729	2.12 746	8.69 762	2.58 752	5.42 757	3.88 748	1.97 741	1.78 738	1.87 737	0.86 736	0.54 737	1.15 743	0.74 740	1.23 744	0.85 741

WAO-8	1.46 733	1.10 737	1.09 690	1.10 737	0.84 735	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 753	1.44 736	2.21 741	2.15 735	1.43 735	3.17 745	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 734	0.71 733

Venus	1.46 733	1.10 737	1.09 690	1.10 737	0.84 735	2.06 738	0.75 724	1.84 741	3.83 753	1.44 736	2.21 741	2.15 735	1.43 735	3.17 745	1.19 718	0.91 738	0.65 747	1.09 739	0.79 742	0.90 734	0.71 733

MADNet+	1.01 720	1.16 739	4.72 748	0.70 721	0.47 709	1.24 726	0.96 737	0.97 724	0.89 706	0.65 687	0.77 682	0.87 701	0.85 714	2.09 739	1.68 731	0.38 713	0.39 719	0.31 700	0.27 700	0.43 706	0.39 707

PWCK	1.00 718	1.17 740	1.70 724	0.91 729	0.41 700	1.19 723	0.92 735	1.10 725	1.14 730	1.16 724	1.14 709	1.25 718	0.88 715	1.75 735	1.04 706	0.87 737	0.50 730	0.87 732	0.53 727	0.96 737	0.52 717

UNDER WATER-64	1.55 735	1.19 741	2.52 735	1.31 742	0.95 739	2.12 740	1.21 746	1.45 734	3.19 749	1.43 735	1.32 716	2.64 742	2.04 742	1.63 731	1.83 736	1.11 744	0.67 749	1.28 744	0.92 745	1.19 741	1.02 745

UNDER WATER	1.59 736	1.22 742	2.36 732	1.38 743	1.03 740	1.67 737	1.10 743	1.54 739	3.63 751	1.44 736	1.47 723	2.85 744	2.25 745	1.67 732	1.94 740	1.06 742	0.62 745	1.31 745	0.93 746	1.21 743	1.02 745

notaker	1.45 732	1.34 743	1.48 714	1.40 744	1.07 741	1.18 721	0.85 734	1.48 736	1.40 736	1.51 741	3.46 753	2.40 740	1.81 740	1.76 736	1.45 729	1.11 744	0.69 750	1.38 746	0.87 744	1.31 746	0.97 744

ktn	1.77 739	1.36 744	1.22 701	1.43 745	1.14 742	1.52 735	1.08 742	1.51 738	3.96 756	2.77 754	4.69 755	3.35 746	1.46 737	1.69 733	1.25 722	1.43 748	0.77 752	1.45 747	0.99 747	1.32 747	0.96 742

KSHMR	1.89 740	1.36 744	1.60 720	1.47 746	1.22 744	1.38 733	1.06 741	1.79 740	5.97 759	1.42 734	5.65 758	2.98 745	1.14 722	2.23 742	1.20 720	1.27 747	1.12 754	1.46 748	1.10 749	1.32 747	1.15 747

HanzoNet	2.97 745	1.69 746	2.29 731	1.74 747	1.33 745	1.53 736	1.03 740	1.99 744	2.64 748	5.51 759	5.16 756	5.90 753	6.82 761	4.32 756	3.29 748	3.16 759	2.02 760	1.92 750	2.87 762	2.24 751	1.89 750

MADNet++	2.26 742	1.80 747	2.06 728	2.13 750	1.97 748	2.61 744	1.79 752	2.38 748	2.16 746	2.75 753	2.65 750	2.38 739	2.43 747	3.17 745	3.21 747	2.17 756	1.95 758	1.94 752	1.63 751	2.06 750	2.01 751

BEATNet-Init1	4.73 755	2.61 748	13.29 770	0.58 714	0.53 716	10.12 762	3.33 754	4.83 759	5.01 758	8.75 764	8.51 761	14.08 773	7.60 763	7.70 763	5.34 759	0.28 699	0.28 708	0.34 705	0.37 711	0.57 714	0.45 711

JetRed	2.30 743	2.64 749	6.12 754	1.12 740	1.38 746	5.85 757	3.29 753	1.99 744	1.67 742	1.98 748	1.95 737	2.16 738	1.60 738	2.48 743	4.10 751	1.05 741	1.60 755	1.09 739	1.01 748	1.67 749	1.28 748

DPSimNet_ROB	4.34 753	4.23 750	6.89 756	3.67 751	3.68 750	4.75 747	5.21 762	2.67 750	3.68 752	5.82 760	3.95 754	5.57 750	6.72 760	3.46 749	4.48 752	4.05 763	2.88 761	4.68 764	3.12 764	3.69 753	3.62 756

DGTPSM_ROB	8.34 759	5.10 751	10.37 768	5.31 754	10.18 756	8.33 759	23.60 771	6.06 761	13.41 771	4.90 756	10.87 769	5.65 751	10.44 764	6.17 759	12.59 765	3.74 761	7.55 765	3.69 761	7.26 769	4.14 755	7.46 765

DPSMNet_ROB	8.40 760	5.11 752	10.49 769	5.58 755	10.25 757	8.34 760	23.62 772	6.07 762	13.45 772	4.93 757	10.88 770	5.66 752	10.44 764	6.24 760	12.64 766	3.98 762	7.61 766	3.76 762	7.30 770	4.20 756	7.51 766

USTest	6.88 757	5.23 753	5.63 753	7.22 756	7.29 753	14.34 766	22.76 767	8.48 763	9.32 763	5.42 758	6.39 760	6.29 761	6.64 759	6.92 761	8.62 764	1.94 749	3.29 762	2.16 759	2.55 761	3.85 754	3.29 755

noway2	4.26 747	5.26 754	4.63 744	11.29 763	10.43 759	5.62 751	4.46 756	4.09 753	0.90 708	1.87 744	2.47 746	6.20 760	3.67 755	3.62 750	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.02 754	1.74 754	5.72 760	4.32 759

noway3	4.27 748	5.33 755	4.61 743	11.26 762	10.44 760	5.62 751	4.46 756	4.12 754	0.92 714	1.86 743	2.49 749	6.19 759	3.66 754	3.74 754	4.54 754	1.97 750	0.46 724	2.03 757	1.74 754	5.69 758	4.21 757

TCMNet-wrong-test	4.29 749	5.57 756	4.65 745	11.33 764	10.39 758	5.73 756	4.48 760	4.13 755	1.02 721	1.91 747	2.39 744	6.16 757	3.62 752	3.84 755	4.50 753	1.99 752	0.47 726	1.97 753	1.69 752	5.69 758	4.31 758

zzzz4	4.31 750	5.77 757	4.85 752	11.37 765	10.45 761	5.64 753	4.46 756	4.20 757	0.91 713	1.87 744	2.47 746	6.11 755	3.60 750	3.65 751	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 761	4.37 760

noway1	4.31 750	5.77 757	4.81 751	11.37 765	10.45 761	5.64 753	4.46 756	4.20 757	0.90 708	1.87 744	2.48 748	6.11 755	3.60 750	3.65 751	4.59 756	1.99 752	0.47 726	2.02 754	1.74 754	5.77 761	4.37 760

noway4	4.32 752	5.81 759	4.75 749	11.39 767	10.47 763	5.70 755	4.50 761	4.14 756	0.90 708	1.83 742	2.44 745	6.16 757	3.63 753	3.66 753	4.60 758	2.00 755	0.47 726	2.03 757	1.73 753	5.80 763	4.40 762

ASD4		6.65 760

Selective-IGEV-i1pa	5.57 756	7.99 761	4.76 750	0.80 725	0.45 707	12.99 764	3.60 755	9.25 765	7.43 761	6.97 761	9.87 765	8.94 763	7.26 762	14.66 774	5.65 760	3.55 760	1.08 753	1.93 751	0.72 739	0.73 726	2.79 754

iinet-test	10.78 763	9.29 762	9.70 758	10.48 757	10.68 764	17.98 771	25.98 773	12.57 770	13.39 769	9.64 768	10.10 766	10.06 765	10.61 767	11.22 770	12.70 767	6.40 766	7.74 767	5.68 766	6.69 765	7.47 764	7.30 763

IINet	10.78 763	9.29 762	9.70 758	10.48 757	10.68 764	17.98 771	25.98 773	12.57 770	13.39 769	9.64 768	10.10 766	10.06 765	10.61 767	11.22 770	12.70 767	6.40 766	7.74 767	5.68 766	6.69 765	7.47 764	7.30 763

Anonymous_1	16.62 772	9.35 764	9.84 760	10.66 759	14.64 768	18.66 773	27.12 775	12.64 772	13.51 773	10.76 772	10.30 768	10.13 767	10.60 766	11.06 769	12.74 769	15.87 781	7.74 767	16.92 779	43.48 789	58.66 792	7.68 767

xxxxx1	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

tt_ll	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

ff	15.27 768	9.54 765	10.31 763	20.13 771	18.88 771	17.08 767	23.03 768	10.36 767	10.99 765	9.21 765	9.62 762	10.74 768	10.61 767	10.72 766	13.89 772	7.97 770	9.20 773	31.85 788	44.72 790	12.84 769	13.69 770

DPSM_ROB	11.49 766	9.87 768	10.35 766	11.13 760	11.31 766	19.11 774	27.51 776	13.37 773	14.21 774	10.31 770	11.06 771	10.96 771	11.27 772	11.96 772	13.59 770	6.78 768	8.19 770	6.03 768	7.09 767	7.93 766	7.73 768

DPSM	11.49 766	9.87 768	10.35 766	11.13 760	11.31 766	19.11 774	27.51 776	13.37 773	14.21 774	10.31 770	11.06 771	10.96 771	11.27 772	11.96 772	13.59 770	6.78 768	8.19 770	6.03 768	7.09 767	7.93 766	7.73 768

DLNR_Zeroshot_test	10.44 761	12.10 770	19.93 773	106.08 790	23.66 782	0.14 49	0.13 89	3.22 751	0.17 119	0.16 230	0.23 290	0.16 245	0.10 95	0.31 420	0.15 266	2.36 757	0.06 264	0.07 175	0.07 255	39.70 790	0.06 160

DLNR-FE	10.45 762	12.13 771	19.94 774	106.10 791	23.12 781	0.14 49	0.13 89	3.28 752	0.17 119	0.16 230	0.23 290	0.16 245	0.10 95	0.31 420	0.15 266	2.41 758	0.06 264	0.07 175	0.07 255	40.22 791	0.06 160

PML	16.10 771	12.82 772	6.78 755	5.23 753	7.76 754	33.92 778	66.56 788	5.30 760	10.28 764	26.12 787	68.59 792	20.51 775	13.49 774	10.06 765	6.78 763	5.96 765	2.00 759	6.04 770	2.18 759	8.96 768	2.60 753

LRCNet_RVC	10.90 765	14.34 773	9.35 757	15.35 768	8.04 755	1.08 717	0.34 650	8.78 764	0.70 682	12.63 773	16.05 773	9.85 764	6.54 758	8.57 764	6.34 762	20.27 785	5.40 764	23.70 785	21.88 786	14.87 772	13.83 773

RSGM-EC	29.65 784	17.75 774	10.04 761	35.31 785	33.15 785	26.42 776	46.65 778	19.89 777	17.74 777	18.92 776	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 785

acva	29.65 784	17.75 774	10.04 761	35.31 785	33.15 785	26.42 776	46.65 778	19.89 777	17.74 777	18.92 776	23.36 784	30.14 786	23.59 785	41.87 790	45.99 791	59.56 791	34.38 791	33.25 791	20.37 779	34.97 788	19.60 785

CasAABBNet	23.10 775	19.86 776	20.64 777	22.47 774	22.73 775	38.41 782	55.50 784	26.89 783	28.70 783	20.61 783	22.15 780	22.08 782	22.75 781	23.99 777	27.36 781	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.27 772	15.95 773	15.53 776

FlowAnything	23.14 778	19.87 777	20.79 778	22.50 778	22.74 776	38.39 781	55.46 781	26.89 783	28.72 784	20.77 785	22.29 783	22.07 781	22.72 778	23.99 777	27.41 785	13.60 776	16.55 783	12.15 775	14.36 777	15.97 777	15.52 775

RAFT-FEzeroshot	23.10 775	19.88 778	20.56 775	22.49 775	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.28 773	15.96 775	15.54 777

RAFT-FE	23.10 775	19.88 778	20.56 775	22.49 775	22.75 777	38.38 779	55.50 784	26.84 780	28.66 781	20.60 781	22.10 778	22.05 779	22.74 779	24.00 779	27.37 783	13.59 773	16.48 778	12.14 771	14.28 773	15.96 775	15.54 777

Selective-RAFT-Error	23.16 779	19.93 780	20.87 779	22.54 779	22.81 780	38.52 785	55.47 782	27.01 786	28.83 785	20.66 784	22.25 781	22.09 783	22.80 783	24.09 781	27.36 781	13.61 778	16.48 778	12.15 775	14.28 773	15.99 778	15.57 780

Hybrid-DGEV	23.16 779	19.94 781	20.96 780	22.49 775	22.75 777	38.51 784	55.52 787	27.09 787	28.90 787	20.58 780	22.25 781	22.00 778	22.80 783	24.11 782	27.33 780	13.60 776	16.47 777	12.14 771	14.30 776	15.95 773	15.54 777

LSM0	24.24 782	19.98 782	22.32 781	24.22 781	40.14 789	38.48 783	55.20 780	26.95 785	28.57 780	20.49 779	21.83 776	22.26 784	22.75 781	24.22 783	27.30 779	13.66 779	16.32 776	12.19 777	14.15 771	16.10 779	17.66 782

HaxPig	17.72 773	20.22 783	19.73 772	16.53 769	16.51 769	9.27 761	9.33 763	14.34 775	13.27 768	18.65 775	18.70 774	17.35 774	16.77 775	17.04 775	16.45 775	22.05 788	20.89 784	22.27 784	21.53 781	21.29 783	22.13 787

fast-reg	23.64 781	20.51 784	23.42 782	23.22 780	24.75 784	38.73 786	55.47 782	26.85 782	28.86 786	20.12 778	21.73 775	21.64 777	22.22 777	24.30 784	27.54 786	13.91 780	16.52 782	14.85 778	15.62 778	16.91 780	15.71 781

zzzzzz3	33.80 787	21.93 785	29.35 785	40.69 787	40.71 790	54.58 788	75.81 790	38.06 789	43.73 790	30.21 789	32.81 787	33.59 790	36.40 790	35.16 786	41.64 789	19.24 782	24.62 786	18.35 780	21.58 782	19.15 781	18.48 783

zzz1	33.83 788	21.95 786	29.58 786	40.69 787	40.71 790	54.57 787	75.77 789	38.08 790	43.79 791	30.23 790	32.84 788	33.61 791	36.40 790	35.19 787	41.64 789	19.25 783	24.62 786	18.36 781	21.58 782	19.16 782	18.49 784

MEDIAN_ROB	21.21 774	24.62 787	23.47 783	19.58 770	19.65 774	13.22 765	10.96 764	17.88 776	17.00 776	22.14 786	22.02 777	20.86 776	20.36 776	21.06 776	19.71 776	25.63 789	24.13 785	26.21 786	25.20 787	25.17 786	25.38 790

AVERAGE_ROB	25.43 783	29.06 788	27.24 784	24.63 782	24.20 783	17.73 770	12.61 765	22.29 779	21.39 779	26.79 788	26.16 786	25.20 785	24.64 787	25.07 785	23.53 777	29.96 790	28.40 790	30.60 787	29.58 788	29.72 787	29.84 791

zzzz2	34.86 789	30.12 789	31.42 787	34.23 783	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 786	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 788

noway5	34.86 789	30.12 789	31.42 787	34.23 783	34.22 787	58.04 789	83.74 791	40.88 791	43.54 788	31.10 791	33.46 789	32.70 788	33.88 788	35.86 788	41.00 787	20.48 786	24.86 788	18.45 782	21.67 784	24.07 784	23.42 788

Selective-IGEV-i16pa	30.47 786	41.93 791	4.02 742	0.49 707	0.37 696	96.94 792	0.74 723	60.26 793	58.76 792	17.24 774	64.39 791	38.26 792	49.53 792	106.11 793	26.15 778	19.96 784	3.42 763	4.39 763	1.81 758	0.39 704	14.22 774

test_example2	101.33 791	108.28 792	68.15 790	98.43 789	106.93 792	89.75 791	102.43 793	36.80 788	97.65 793	129.04 793	130.15 793	65.26 793	66.62 793	92.11 792	80.24 793	144.10 793	199.48 793	81.81 793	103.01 793	125.01 793	101.27 792

ccccc		256.29 793		354.40 792	364.36 793	149.10 793		152.89 794		153.93 794		164.00 794		268.02 794		390.55 794	349.22 794	244.59 794	219.82 794	412.30 794

GS-Stereo							0.16 235	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

FSD					0.24 655	0.27 436	0.27 589	0.31 295	0.29 355	0.26 355	0.27 337	0.28 429	0.27 509	0.28 377	0.26 519	0.23 679	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.25 675

Low-res two-view benchmark