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 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.09 3	0.14 116	0.10 1	0.14 50	0.07 1	0.09 16	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

IGEV	0.11 50	0.06 1	0.17 73	0.15 7	0.11 194	0.16 107	0.13 80	0.21 94	0.16 80	0.11 65	0.15 150	0.09 30	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

VeloStereo	0.11 50	0.07 4	0.18 90	0.16 26	0.12 272	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.10 461	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.12 531	0.13 550

flow	0.11 50	0.07 4	0.18 90	0.16 26	0.12 272	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 98	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.17 125	0.12 122	0.10 461	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.12 531	0.13 550

testmc14	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.18 111	0.07 3	0.16 107	0.14 116	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

depth_test_26	0.11 50	0.07 4	0.19 103	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.12 98	0.16 170	0.11 99	0.08 16	0.14 36	0.10 6	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.08 336

LGCAT	0.11 50	0.07 4	0.15 24	0.14 3	0.09 60	0.12 27	0.12 40	0.13 8	0.10 6	0.12 98	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.12 122	0.11 504	0.11 579	0.05 1	0.06 159	0.05 7	0.12 530

MCSU-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.07 3	0.16 107	0.15 170	0.17 31	0.16 80	0.12 98	0.13 96	0.12 134	0.08 16	0.15 77	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

mm2	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.13 32	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

qqai	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.18 111	0.09 60	0.11 20	0.12 40	0.16 22	0.14 50	0.08 2	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 77	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

MGA	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.10 134	0.15 63	0.10 10	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.07 3	0.15 77	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

CAR	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 45	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.09 60	0.14 45	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.07 3	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LiteMatch*	0.11 50	0.07 4	0.22 152	0.16 26	0.10 134	0.13 34	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.09 30	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 155	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.15 16	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 155	0.09 39	0.12 8	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1c-attn	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.15 63	0.15 170	0.24 154	0.17 110	0.13 134	0.15 150	0.16 231	0.13 212	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

Foundation-i1b	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.07 3	0.16 107	0.15 170	0.25 172	0.16 80	0.14 165	0.15 150	0.17 243	0.12 162	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 87	0.07 4	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.18 174	0.16 220	0.25 172	0.16 80	0.16 215	0.16 170	0.18 257	0.13 212	0.17 125	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DepthFocus	0.10 9	0.07 4	0.21 135	0.15 7	0.11 194	0.10 18	0.13 80	0.15 16	0.08 1	0.12 98	0.10 41	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.05 35

Foundation-i1	0.13 136	0.07 4	0.16 50	0.17 57	0.11 194	0.17 146	0.16 220	0.32 295	0.22 223	0.15 186	0.17 189	0.20 292	0.13 212	0.14 36	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 40	0.14 10	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.11 1	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Test_v1	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.15 7	0.09 60	0.13 34	0.13 80	0.22 112	0.16 80	0.09 17	0.10 41	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

DispViT+	0.12 87	0.07 4	0.19 103	0.15 7	0.16 500	0.10 18	0.12 40	0.26 194	0.23 249	0.13 134	0.11 54	0.10 61	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.13 80	0.11 2	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.08 5	0.06 1	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.08 330	0.05 7	0.05 35

WQFJA1++	0.44 633	0.07 4	0.63 571	0.18 111	0.13 355	0.15 63	0.11 26	0.20 77	0.11 13	2.05 723	0.12 76	0.23 340	0.11 127	0.17 125	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	4.20 735	0.07 250

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 107	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 162	0.13 16	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	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 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

HiDET	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.19 56	0.15 68	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.09 39	0.15 77	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LCMNet	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.15 7	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.18 44	0.19 152	0.10 39	0.10 41	0.11 99	0.10 86	0.15 77	0.13 181	0.06 49	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.16 26	0.08 29	0.16 107	0.13 80	0.21 94	0.11 13	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.06 252	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

252Zero-FE	0.14 177	0.07 4	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.11 26	0.21 94	0.19 152	0.77 678	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.13 16	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.11 20	0.09 4	0.20 77	0.12 23	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.08 16	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 150

111111	0.11 50	0.07 4	0.17 73	0.19 170	0.11 194	0.13 34	0.11 26	0.22 112	0.15 68	0.11 65	0.12 76	0.12 134	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 280	0.06 150

Reg-Stereo(zero)	0.16 229	0.07 4	0.36 340	0.19 170	0.10 134	0.19 209	0.14 116	0.28 234	0.24 266	0.22 291	0.20 237	0.24 355	0.18 356	0.21 234	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 150

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 50	0.16 26	0.08 29	0.12 27	0.13 80	0.11 2	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

dual_stereo	0.10 9	0.07 4	0.14 8	0.17 57	0.08 29	0.09 3	0.13 80	0.24 154	0.13 32	0.10 39	0.09 16	0.09 30	0.08 16	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

Pointernet	0.13 136	0.07 4	0.27 213	0.19 170	0.11 194	0.20 252	0.12 40	0.31 283	0.24 266	0.15 186	0.15 150	0.13 155	0.11 127	0.17 125	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

CAS	0.15 213	0.07 4	0.21 135	0.41 674	0.16 500	0.20 252	0.18 324	0.22 112	0.19 152	0.15 186	0.19 220	0.11 99	0.09 39	0.14 36	0.13 181	0.29 681	0.04 2	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.14 574

DF_test	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.11 194	0.06 1	0.13 80	0.13 8	0.15 68	0.10 39	0.11 54	0.08 5	0.09 39	0.11 1	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.05 35

Anonymus	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.19 170	0.10 134	0.16 107	0.15 170	0.20 77	0.16 80	0.11 65	0.09 16	0.14 187	0.12 162	0.17 125	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.07 250

monster-pro	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.17 31	0.14 50	0.08 2	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

TS12	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.21 305	0.09 60	0.19 209	0.14 116	0.23 135	0.16 80	0.14 165	0.19 220	0.12 134	0.13 212	0.17 125	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

DN	0.15 213	0.08 44	0.27 213	0.19 170	0.14 406	0.21 286	0.18 324	0.28 234	0.24 266	0.14 165	0.16 170	0.18 257	0.10 86	0.21 234	0.13 181	0.11 504	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.10 468

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 87	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.13 355	0.20 252	0.16 220	0.23 135	0.18 133	0.12 98	0.15 150	0.14 187	0.13 212	0.13 16	0.12 122	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 87	0.08 44	0.29 245	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.19 56	0.17 110	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 162	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 628

RT-Monster	0.15 213	0.08 44	0.21 135	0.17 57	0.14 406	0.20 252	0.11 26	0.29 251	0.32 383	0.24 314	0.22 266	0.17 243	0.13 212	0.18 154	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

VMStereo-Base	0.13 136	0.08 44	0.22 152	0.15 7	0.09 60	0.18 174	0.13 80	0.24 154	0.25 281	0.14 165	0.22 266	0.17 243	0.12 162	0.19 184	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 167	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 110	0.10 39	0.15 150	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
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	0.13 136	0.08 44	0.19 103	0.19 170	0.16 500	0.12 27	0.15 170	0.18 44	0.18 133	0.11 65	0.10 41	0.13 155	0.12 162	0.23 264	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 640	0.06 150

MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 45	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.18 111	0.10 134	0.13 34	0.12 40	0.15 16	0.12 23	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.10 86	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

zero-FE	0.16 229	0.08 44	0.81 625	0.19 170	0.18 546	0.12 27	0.15 170	0.19 56	0.19 152	0.10 39	0.10 41	0.13 155	0.12 162	0.21 234	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.19 628	0.06 150

water-stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 121	0.19 170	0.10 134	0.17 146	0.14 116	0.25 172	0.19 152	0.17 234	0.23 275	0.15 209	0.15 269	0.12 8	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

DilatedVolume-Stereo	0.14 177	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.21 286	0.14 116	0.24 154	0.21 204	0.21 282	0.21 252	0.15 209	0.14 249	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

1w_stereo	0.12 87	0.08 44	0.14 8	0.18 111	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.25 172	0.21 204	0.13 134	0.16 170	0.08 5	0.12 162	0.16 107	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 16	0.16 107	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 44	0.19 103	0.16 26	0.09 60	0.12 27	0.13 80	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 125	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 44	0.16 50	0.17 57	0.08 29	0.16 107	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.10 39	0.07 3	0.10 61	0.08 16	0.14 36	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 61	0.06 1	0.15 77	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 63	0.11 26	0.16 22	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.07 3	0.17 125	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 44	0.15 24	0.18 111	0.07 3	0.15 63	0.11 26	0.17 31	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 61	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

LG-G_1	0.11 50	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 286	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

LG-G	0.11 50	0.08 44	0.18 90	0.18 111	0.07 3	0.21 286	0.09 4	0.19 56	0.11 13	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150

LGtest1	0.10 9	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.08 29	0.13 34	0.09 4	0.16 22	0.12 23	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.09 39	0.15 77	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.06 150

SGD-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.07 3	0.17 146	0.13 80	0.18 44	0.16 80	0.11 65	0.13 96	0.11 99	0.12 162	0.18 154	0.11 49	0.08 302	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.04 1

IGEV-RUCA	0.21 366	0.08 44	0.23 167	0.19 170	0.19 573	0.28 439	0.24 532	0.23 135	0.21 204	0.20 268	0.23 275	0.28 413	0.49 644	0.26 329	0.18 343	0.09 407	0.08 484	0.18 637	0.13 592	0.17 606	0.17 608

MonSter	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 45	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 50	0.08 44	0.17 73	0.17 57	0.09 60	0.22 318	0.14 116	0.14 10	0.16 80	0.11 65	0.10 41	0.09 30	0.08 16	0.21 234	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

999	0.14 177	0.08 44	0.24 177	0.19 170	0.11 194	0.20 252	0.17 273	0.24 154	0.18 133	0.13 134	0.16 170	0.14 187	0.11 127	0.36 445	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.07 250

GCAP-BAT	0.21 366	0.08 44	1.22 682	0.29 619	0.43 682	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.25 281	0.14 165	0.17 189	0.15 209	0.11 127	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

IGEV-Stereo++	0.11 50	0.08 44	0.15 24	0.19 170	0.11 194	0.14 45	0.10 10	0.22 112	0.18 133	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.11 127	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

Occ-G	0.13 136	0.08 44	0.21 135	0.17 57	0.10 134	0.15 63	0.19 372	0.22 112	0.19 152	0.13 134	0.19 220	0.21 306	0.11 127	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.06 150

IGEV-Stereo+	0.12 87	0.08 44	0.17 73	0.18 111	0.13 355	0.09 3	0.11 26	0.16 22	0.15 68	0.10 39	0.08 15	0.10 61	0.10 86	0.21 234	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.16 589	0.24 667

trnet	0.13 136	0.08 44	0.21 135	0.15 7	0.07 3	0.21 286	0.12 40	0.24 154	0.24 266	0.16 215	0.21 252	0.15 209	0.13 212	0.18 154	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 87	0.08 44	0.29 245	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.19 56	0.17 110	0.11 65	0.14 136	0.11 99	0.12 162	0.13 16	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.19 628

MoCha-V2	0.13 136	0.08 44	0.26 201	0.23 437	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.26 194	0.16 80	0.15 186	0.15 150	0.13 155	0.14 249	0.20 208	0.11 49	0.06 49	0.07 394	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

GCAPDPT-zeroshot	0.20 345	0.08 44	1.14 677	0.29 619	0.43 682	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.25 281	0.14 165	0.17 189	0.15 209	0.11 127	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

Any-RAFT	0.17 250	0.08 44	0.31 271	0.19 170	0.10 134	0.29 461	0.16 220	0.42 437	0.30 358	0.24 314	0.27 321	0.27 397	0.16 294	0.21 234	0.12 122	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

LoS	0.14 177	0.08 44	0.27 213	0.16 26	0.09 60	0.22 318	0.14 116	0.26 194	0.26 293	0.15 186	0.18 210	0.18 257	0.13 212	0.22 254	0.14 219	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.06 106	0.06 150
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 177	0.08 44	0.19 103	0.17 57	0.22 616	0.18 174	0.16 220	0.23 135	0.19 152	0.14 165	0.17 189	0.14 187	0.10 86	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.08 280	0.18 621

EGLCR-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.20 121	0.18 111	0.09 60	0.21 286	0.13 80	0.27 210	0.21 204	0.13 134	0.10 41	0.15 209	0.09 39	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

CREStereo++_RVC	0.15 213	0.08 44	0.26 201	0.17 57	0.11 194	0.18 174	0.13 80	0.22 112	0.30 358	0.21 282	0.30 359	0.13 155	0.11 127	0.16 107	0.15 255	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 617	0.06 106	0.05 35
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	0.13 136	0.08 44	0.21 135	0.14 3	0.08 29	0.22 318	0.15 170	0.25 172	0.24 266	0.16 215	0.21 252	0.14 187	0.13 212	0.18 154	0.13 181	0.09 407	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150
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	0.15 213	0.08 44	0.23 167	0.15 7	0.09 60	0.23 341	0.16 220	0.25 172	0.23 249	0.17 234	0.21 252	0.16 231	0.14 249	0.22 254	0.13 181	0.29 681	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

small-0shot	0.10 9	0.09 92	0.18 90	0.16 26	0.09 60	0.09 3	0.16 220	0.14 10	0.12 23	0.08 2	0.15 150	0.08 5	0.08 16	0.11 1	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

anonymous	0.11 50	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.10 134	0.08 2	0.14 116	0.16 22	0.17 110	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.07 3	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 9	0.09 92	0.17 73	0.13 1	0.09 60	0.11 20	0.16 220	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 96	0.06 1	0.09 39	0.11 1	0.14 219	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.07 250

PhaseNet	0.13 136	0.09 92	0.19 103	0.18 111	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.24 154	0.17 110	0.11 65	0.12 76	0.16 231	0.12 162	0.19 184	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.07 250

DNS	0.21 366	0.09 92	0.27 213	0.24 493	0.11 194	0.29 461	0.16 220	0.27 210	0.16 80	1.35 706	0.18 210	0.17 243	0.12 162	0.14 36	0.14 219	0.09 407	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.08 280	0.12 530

DF	0.13 136	0.09 92	0.21 135	0.18 111	0.10 134	0.17 146	0.15 170	0.25 172	0.17 110	0.13 134	0.22 266	0.19 277	0.11 127	0.20 208	0.14 219	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 87	0.09 92	0.17 73	0.19 170	0.11 194	0.14 45	0.16 220	0.21 94	0.20 182	0.10 39	0.17 189	0.11 99	0.12 162	0.12 8	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 50	0.09 92	0.17 73	0.18 111	0.10 134	0.15 63	0.16 220	0.23 135	0.15 68	0.10 39	0.16 170	0.09 30	0.11 127	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.08 336

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 136	0.09 92	0.19 103	0.18 111	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 136	0.09 92	0.22 152	0.18 111	0.14 406	0.18 174	0.15 170	0.23 135	0.21 204	0.16 215	0.22 266	0.10 61	0.09 39	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 136	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.14 406	0.18 174	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.16 215	0.21 252	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 87	0.09 92	0.18 90	0.18 111	0.09 60	0.13 34	0.16 220	0.25 172	0.21 204	0.11 65	0.16 170	0.09 30	0.11 127	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.04 1	0.05 35

Selective-IGEV-i32	0.12 87	0.09 92	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.14 116	0.27 210	0.15 68	0.13 134	0.14 136	0.13 155	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

gcap_with_dpt	0.12 87	0.09 92	0.21 135	0.18 111	0.13 355	0.18 174	0.16 220	0.24 154	0.20 182	0.16 215	0.21 252	0.09 30	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GEAStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.12 272	0.19 209	0.16 220	0.20 77	0.14 50	0.12 98	0.15 150	0.10 61	0.09 39	0.16 107	0.10 6	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.08 336

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 170	0.07 3	0.16 107	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 187	0.13 212	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	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 87	0.09 92	0.20 121	0.17 57	0.12 272	0.19 209	0.16 220	0.26 194	0.18 133	0.13 134	0.15 150	0.10 61	0.09 39	0.16 107	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.08 336

gasm-f	0.12 87	0.09 92	0.19 103	0.18 111	0.12 272	0.18 174	0.18 324	0.20 77	0.14 50	0.12 98	0.19 220	0.10 61	0.11 127	0.16 107	0.11 49	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.09 369	0.08 336

Zero-FE251	0.14 177	0.09 92	0.24 177	0.17 57	0.09 60	0.20 252	0.13 80	0.20 77	0.14 50	0.61 658	0.13 96	0.13 155	0.11 127	0.14 36	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

AdaDepth	0.11 50	0.09 92	0.20 121	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.13 80	0.16 22	0.13 32	0.10 39	0.10 41	0.09 30	0.09 39	0.19 184	0.12 122	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 135	0.14 3	0.10 134	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.06 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depthmonostereo	0.14 177	0.09 92	0.19 103	0.19 170	0.08 29	0.20 252	0.15 170	0.27 210	0.23 249	0.16 215	0.18 210	0.14 187	0.17 326	0.19 184	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

2.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.10 10	0.19 56	0.18 133	0.14 165	0.17 189	0.09 30	0.10 86	0.18 154	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

2.75w_new	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.16 26	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.25 172	0.16 80	0.14 165	0.13 96	0.08 5	0.10 86	0.16 107	0.13 181	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w_new	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 209	0.10 10	0.22 112	0.17 110	0.14 165	0.12 76	0.10 61	0.11 127	0.17 125	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.25w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.19 209	0.10 10	0.22 112	0.17 110	0.14 165	0.12 76	0.10 61	0.11 127	0.17 125	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 35

3.75w	0.11 50	0.09 92	0.15 24	0.17 57	0.11 194	0.18 174	0.12 40	0.23 135	0.14 50	0.13 134	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.16 107	0.11 49	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monsterstereo	0.11 50	0.09 92	0.14 8	0.19 170	0.12 272	0.14 45	0.12 40	0.25 172	0.17 110	0.13 134	0.16 170	0.08 5	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 50	0.09 92	0.13 1	0.17 57	0.12 272	0.15 63	0.11 26	0.23 135	0.15 68	0.14 165	0.12 76	0.08 5	0.09 39	0.21 234	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.24 177	0.20 247	0.10 134	0.15 63	0.14 116	0.22 112	0.16 80	0.12 98	0.19 220	0.15 209	0.11 127	0.13 16	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.06 150

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 191	0.16 26	0.11 194	0.14 45	0.16 220	0.17 31	0.17 110	0.10 39	0.15 150	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 49	0.07 394	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 468
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 87	0.09 92	0.20 121	0.19 170	0.11 194	0.15 63	0.17 273	0.19 56	0.16 80	0.11 65	0.13 96	0.14 187	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

GIP-stereo	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.19 170	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.29 251	0.18 133	0.11 65	0.16 170	0.13 155	0.09 39	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 177	0.19 170	0.10 134	0.17 146	0.19 372	0.22 112	0.16 80	0.14 165	0.11 54	0.13 155	0.10 86	0.24 280	0.18 343	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.06 150
1: 1. 1
tt45	0.14 177	0.09 92	0.22 152	0.19 170	0.11 194	0.23 341	0.18 324	0.22 112	0.17 110	0.15 186	0.13 96	0.14 187	0.10 86	0.30 399	0.14 219	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.07 250

WCG-NET	0.14 177	0.09 92	0.23 167	0.18 111	0.08 29	0.18 174	0.17 273	0.21 94	0.28 323	0.18 253	0.21 252	0.15 209	0.12 162	0.18 154	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

U	1.00 697	0.09 92	0.21 135	0.21 305	3.68 729	6.12 732	0.14 116	0.21 94	0.21 204	0.11 65	0.11 54	0.10 61	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.07 132	0.05 39	5.42 739	2.90 737	0.07 193	0.06 150

WCG-NET（raft）	0.14 177	0.09 92	0.23 167	0.17 57	0.08 29	0.19 209	0.16 220	0.23 135	0.26 293	0.18 253	0.19 220	0.20 292	0.12 162	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

RSM++	0.12 87	0.09 92	0.19 103	0.20 247	0.09 60	0.17 146	0.15 170	0.21 94	0.19 152	0.12 98	0.12 76	0.14 187	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.05 35

RSM	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.23 135	0.18 133	0.13 134	0.13 96	0.15 209	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

RAFT-Stereo-weight	0.15 213	0.09 92	0.26 201	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.17 273	0.36 365	0.29 342	0.24 314	0.20 237	0.19 277	0.10 86	0.18 154	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

gcap-zeroshot	0.13 136	0.09 92	0.22 152	0.17 57	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

test_for_model	0.13 136	0.09 92	0.20 121	0.18 111	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

MSKI-zero shot	0.17 250	0.09 92	0.43 438	0.20 247	0.11 194	0.21 286	0.15 170	0.32 295	0.21 204	0.23 299	0.24 289	0.23 340	0.10 86	0.31 406	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

testlalala	0.13 136	0.09 92	0.22 152	0.17 57	0.14 406	0.19 209	0.15 170	0.25 172	0.22 223	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.05 35

AEACV	0.13 136	0.09 92	0.23 167	0.18 111	0.19 573	0.19 209	0.16 220	0.23 135	0.14 50	0.13 134	0.17 189	0.13 155	0.16 294	0.16 107	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.08 330	0.07 193	0.06 150

Selective-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.14 116	0.27 210	0.15 68	0.13 134	0.14 136	0.13 155	0.08 16	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

knoymous	0.17 250	0.09 92	0.32 280	0.17 57	0.11 194	0.21 286	0.17 273	0.32 295	0.23 249	0.23 299	0.28 329	0.27 397	0.16 294	0.23 264	0.16 282	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.06 159	0.09 369	0.09 409

riskmin	0.18 275	0.09 92	0.34 309	0.18 111	0.12 272	0.24 364	0.16 220	0.34 322	0.28 323	0.21 282	0.23 275	0.33 468	0.24 441	0.23 264	0.17 314	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.06 159	0.10 441	0.10 468

MC-Stereo	0.14 177	0.09 92	0.25 191	0.21 305	0.09 60	0.18 174	0.16 220	0.23 135	0.19 152	0.18 253	0.23 275	0.16 231	0.13 212	0.22 254	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

RCA-Stereo	0.16 229	0.09 92	0.25 191	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.17 273	0.36 365	0.35 423	0.20 268	0.25 301	0.17 243	0.17 326	0.18 154	0.14 219	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.05 35

test-3	0.16 229	0.09 92	0.31 271	0.21 305	0.11 194	0.18 174	0.16 220	0.30 271	0.27 304	0.26 337	0.16 170	0.22 318	0.12 162	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.06 150

test_1	0.16 229	0.09 92	0.31 271	0.21 305	0.11 194	0.18 174	0.16 220	0.30 271	0.27 304	0.25 324	0.16 170	0.22 318	0.12 162	0.26 329	0.18 343	0.06 49	0.04 2	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.06 150

DEmStereo	0.26 497	0.09 92	0.47 476	0.19 170	0.12 272	0.30 481	0.25 549	0.28 234	0.36 436	0.36 527	0.58 617	0.25 365	0.48 643	0.53 519	0.44 607	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.06 106	0.07 250

GrayStereo	0.25 479	0.09 92	0.32 280	0.26 567	0.13 355	0.23 341	0.47 676	0.34 322	0.30 358	0.39 565	0.47 565	0.30 441	0.79 685	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.13 550

s12784h	0.17 250	0.09 92	0.26 201	0.18 111	0.07 3	0.32 510	0.19 372	0.37 376	0.32 383	0.23 299	0.25 301	0.18 257	0.17 326	0.25 310	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.05 35

TANstereo	0.15 213	0.09 92	0.28 231	0.16 26	0.08 29	0.25 384	0.14 116	0.23 135	0.28 323	0.24 314	0.30 359	0.16 231	0.12 162	0.17 125	0.13 181	0.08 302	0.07 394	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

R-Stereo Train	0.18 275	0.09 92	0.32 280	0.22 377	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.42 437	0.19 152	0.31 439	0.45 548	0.20 292	0.14 249	0.18 154	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

RAFT-Stereo	0.18 275	0.09 92	0.32 280	0.22 377	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.42 437	0.19 152	0.31 439	0.45 548	0.20 292	0.14 249	0.18 154	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 213	0.19 170	0.08 29	0.16 107	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.12 162	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 50	0.10 151	0.26 201	0.18 111	0.09 60	0.14 45	0.14 116	0.20 77	0.13 32	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.11 127	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.05 7	0.05 35

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 87	0.10 151	0.21 135	0.21 305	0.11 194	0.20 252	0.16 220	0.21 94	0.17 110	0.12 98	0.17 189	0.11 99	0.12 162	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

RT-IGEV	0.25 479	0.10 151	0.48 486	0.22 377	0.14 406	0.31 497	0.28 586	0.53 571	0.39 472	0.36 527	0.41 495	0.44 568	0.30 538	0.28 364	0.27 511	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.09 438	0.09 369	0.10 468

LACA3	0.10 9	0.10 151	0.14 8	0.15 7	0.07 3	0.16 107	0.14 116	0.14 10	0.13 32	0.11 65	0.09 16	0.10 61	0.10 86	0.16 107	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i16pc	0.33 569	0.10 151	1.71 704	0.21 305	0.14 406	0.74 674	0.31 609	0.42 437	0.41 502	0.21 282	0.32 384	0.26 387	0.14 249	0.71 608	0.19 377	0.14 590	0.10 554	0.08 269	0.09 438	0.11 490	0.11 506

Selective-IGEV-i1	0.21 366	0.10 151	0.31 271	0.23 437	0.13 355	0.31 497	0.22 483	0.46 480	0.42 510	0.27 347	0.32 384	0.33 468	0.17 326	0.25 310	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.09 409

LACA1	0.09 1	0.10 151	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 63	0.12 40	0.15 16	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 30	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.05 35

BStereo	0.13 136	0.10 151	0.42 425	0.18 111	0.11 194	0.13 34	0.14 116	0.24 154	0.22 223	0.12 98	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 107	0.14 219	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.06 150

Anonymus123	0.14 177	0.10 151	0.42 425	0.18 111	0.11 194	0.36 555	0.14 116	0.28 234	0.22 223	0.12 98	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 107	0.14 219	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.06 150

WQFJA1	0.18 275	0.10 151	0.16 50	0.22 377	0.18 546	0.25 384	0.19 372	0.51 540	0.51 599	0.15 186	0.17 189	0.15 209	0.16 294	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

WQFJX1	0.18 275	0.10 151	0.16 50	0.23 437	0.17 524	0.24 364	0.19 372	0.58 625	0.52 608	0.16 215	0.16 170	0.14 187	0.15 269	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.06 150

WQFJX	0.18 275	0.10 151	0.17 73	0.22 377	0.18 546	0.25 384	0.18 324	0.53 571	0.45 545	0.17 234	0.16 170	0.14 187	0.16 294	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.08 484	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

NLMM	0.18 275	0.10 151	0.16 50	0.22 377	0.18 546	0.25 384	0.19 372	0.51 540	0.51 599	0.15 186	0.17 189	0.15 209	0.16 294	0.20 208	0.20 400	0.07 132	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

NLSM3	0.13 136	0.10 151	0.17 73	0.21 305	0.13 355	0.18 174	0.16 220	0.30 271	0.24 266	0.11 65	0.15 150	0.12 134	0.13 212	0.17 125	0.15 255	0.05 9	0.05 39	0.08 269	0.08 330	0.05 7	0.05 35

NLSM1	0.17 250	0.10 151	0.17 73	0.21 305	0.18 546	0.25 384	0.17 273	0.47 489	0.40 490	0.16 215	0.21 252	0.13 155	0.15 269	0.21 234	0.18 343	0.08 302	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.06 150

FE-Mocha	0.16 229	0.10 151	0.33 297	0.19 170	0.13 355	0.19 209	0.15 170	0.35 346	0.22 223	0.24 314	0.24 289	0.20 292	0.14 249	0.17 125	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.06 150

IGEV-FE	0.18 275	0.10 151	0.65 581	0.20 247	0.12 272	0.19 209	0.15 170	0.34 322	0.19 152	0.28 360	0.22 266	0.27 397	0.13 212	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.06 150

DA	0.14 177	0.10 151	0.18 90	0.21 305	0.10 134	0.29 461	0.16 220	0.28 234	0.20 182	0.14 165	0.17 189	0.16 231	0.14 249	0.17 125	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

Replicate-Monster	0.12 87	0.10 151	0.32 280	0.16 26	0.08 29	0.17 146	0.10 10	0.22 112	0.19 152	0.11 65	0.10 41	0.10 61	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.08 336

GGEV	0.14 177	0.10 151	0.18 90	0.21 305	0.10 134	0.29 461	0.16 220	0.28 234	0.20 182	0.14 165	0.17 189	0.16 231	0.14 249	0.17 125	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

asd	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.10 134	0.16 107	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.10 86	0.16 107	0.11 49	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.10 134	0.15 63	0.12 40	0.25 172	0.17 110	0.14 165	0.13 96	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 151	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.15 63	0.10 10	0.19 56	0.13 32	0.12 98	0.12 76	0.08 5	0.11 127	0.16 107	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 111	0.09 60	0.15 63	0.15 170	0.20 77	0.15 68	0.12 98	0.13 96	0.10 61	0.09 39	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.14 8	0.17 57	0.09 60	0.17 146	0.09 4	0.22 112	0.16 80	0.13 134	0.13 96	0.09 30	0.11 127	0.19 184	0.13 181	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2w_stereo	0.11 50	0.10 151	0.15 24	0.18 111	0.08 29	0.16 107	0.14 116	0.27 210	0.20 182	0.14 165	0.14 136	0.08 5	0.11 127	0.13 16	0.12 122	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo	1.40 708	0.10 151	17.09 745	0.18 111	0.07 3	4.78 727	0.18 324	0.29 251	0.34 407	0.36 527	2.81 725	0.40 537	0.29 524	0.56 539	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.06 159	0.06 106	0.05 35

LG-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.24 177	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.18 324	0.21 94	0.18 133	0.11 65	0.17 189	0.09 30	0.09 39	0.15 77	0.14 219	0.05 9	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.05 35

MM-Stereo_test2	0.15 213	0.10 151	0.44 448	0.23 437	0.11 194	0.21 286	0.21 455	0.27 210	0.22 223	0.15 186	0.16 170	0.13 155	0.11 127	0.20 208	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.05 35

MM-Stereo_test1	0.17 250	0.10 151	0.39 384	0.23 437	0.11 194	0.20 252	0.22 483	0.33 310	0.29 342	0.22 291	0.21 252	0.15 209	0.14 249	0.23 264	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.06 150

castereo++	0.13 136	0.10 151	0.18 90	0.18 111	0.10 134	0.27 419	0.13 80	0.23 135	0.23 249	0.11 65	0.13 96	0.16 231	0.10 86	0.18 154	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 177	0.10 151	0.19 103	0.18 111	0.10 134	0.20 252	0.19 372	0.30 271	0.27 304	0.13 134	0.18 210	0.16 231	0.16 294	0.15 77	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.19 209	0.17 273	0.19 56	0.19 152	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.11 127	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

PAM_32	0.23 420	0.10 151	0.63 571	0.21 305	0.14 406	0.33 521	0.19 372	0.36 365	0.23 249	0.29 389	0.28 329	0.56 628	0.28 509	0.27 349	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.09 409

PAM	0.23 420	0.10 151	0.63 571	0.22 377	0.15 467	0.34 535	0.21 455	0.37 376	0.22 223	0.31 439	0.27 321	0.55 624	0.26 473	0.26 329	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.09 438	0.07 193	0.09 409

UGAM-zero	0.23 420	0.10 151	0.54 527	0.19 170	0.13 355	0.21 286	0.14 116	0.44 459	0.22 223	0.28 360	0.28 329	0.51 607	0.33 565	0.65 591	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 330	0.06 106	0.07 250

AIO-Stereo	0.13 136	0.10 151	0.22 152	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.16 80	0.13 134	0.15 150	0.13 155	0.08 16	0.18 154	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

test_sample2	0.21 366	0.10 151	0.28 231	0.19 170	0.11 194	0.27 419	0.21 455	0.43 451	0.29 342	0.26 337	0.31 374	0.30 441	0.24 441	0.45 482	0.18 343	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.09 409

test_sample1	0.20 345	0.10 151	0.28 231	0.19 170	0.12 272	0.28 439	0.19 372	0.41 423	0.25 281	0.26 337	0.31 374	0.29 424	0.26 473	0.44 479	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.09 409

IGEV++	0.13 136	0.10 151	0.23 167	0.21 305	0.10 134	0.15 63	0.15 170	0.29 251	0.16 80	0.12 98	0.15 150	0.12 134	0.12 162	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.07 250

11t1	0.18 275	0.10 151	0.30 256	0.20 247	0.11 194	0.27 419	0.17 273	0.35 346	0.23 249	0.25 324	0.23 275	0.23 340	0.23 423	0.25 310	0.18 343	0.09 407	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.09 409

IGEV_Zeroshot_test	0.18 275	0.10 151	0.65 581	0.20 247	0.12 272	0.19 209	0.15 170	0.34 322	0.19 152	0.28 360	0.22 266	0.27 397	0.13 212	0.23 264	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.06 150

MIF-Stereo (partial)	0.16 229	0.10 151	0.34 309	0.21 305	0.15 467	0.15 63	0.13 80	0.28 234	0.25 281	0.17 234	0.26 312	0.15 209	0.16 294	0.25 310	0.17 314	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.08 336

UniTT-Stereo	0.14 177	0.10 151	0.30 256	0.21 305	0.13 355	0.17 146	0.13 80	0.19 56	0.18 133	0.15 186	0.20 237	0.10 61	0.11 127	0.18 154	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.06 150

RAFT-Test	0.17 250	0.10 151	0.38 368	0.19 170	0.12 272	0.25 384	0.17 273	0.33 310	0.23 249	0.23 299	0.29 343	0.27 397	0.14 249	0.20 208	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

LoS_RVC	0.13 136	0.10 151	0.19 103	0.18 111	0.16 500	0.20 252	0.18 324	0.20 77	0.17 110	0.13 134	0.19 220	0.12 134	0.15 269	0.17 125	0.13 181	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.12 530

anonymousdsp2	0.17 250	0.10 151	0.28 231	0.20 247	0.11 194	0.25 384	0.17 273	0.41 423	0.31 372	0.23 299	0.23 275	0.22 318	0.15 269	0.25 310	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.07 250

DCANet-4	0.19 324	0.10 151	0.52 520	0.19 170	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.36 365	0.39 472	0.29 389	0.30 359	0.17 243	0.22 409	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

tt	4.71 728	0.10 151	3.94 720	2.06 728	1.53 726	10.14 737	16.88 740	9.27 740	4.98 731	1.39 709	1.02 683	4.68 728	4.90 731	3.35 727	5.86 735	5.76 738	9.15 746	2.24 734	2.53 734	3.10 731	1.32 728

DisPM	0.19 324	0.10 151	0.35 320	0.23 437	0.13 355	0.18 174	0.20 424	0.29 251	0.29 342	0.33 474	0.34 417	0.23 340	0.16 294	0.33 420	0.16 282	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.11 506

iRaft-Stereo_20w	0.19 324	0.10 151	0.46 468	0.19 170	0.13 355	0.25 384	0.19 372	0.52 559	0.19 152	0.29 389	0.21 252	0.22 318	0.20 383	0.28 364	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 330	0.08 280	0.08 336

GLC_STEREO	0.15 213	0.10 151	0.24 177	0.21 305	0.09 60	0.17 146	0.15 170	0.23 135	0.27 304	0.17 234	0.20 237	0.17 243	0.11 127	0.23 264	0.16 282	0.07 132	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.06 150

CrosDoStereo	0.31 551	0.10 151	0.49 492	0.18 111	0.12 272	0.22 318	1.11 723	0.34 322	0.37 447	0.38 550	0.61 632	0.28 413	0.46 634	0.61 567	0.57 634	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.07 250

PFNet+	0.20 345	0.10 151	0.37 349	0.21 305	0.12 272	0.17 146	0.19 372	0.29 251	0.34 407	0.33 474	0.32 384	0.24 355	0.16 294	0.32 413	0.17 314	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.08 280	0.12 530

NF-Stereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

OCTAStereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

PSM-softLoss	0.21 366	0.10 151	0.39 384	0.24 493	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.38 384	0.26 293	0.29 389	0.32 384	0.24 355	0.16 294	0.52 512	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.09 438	0.08 280	0.12 530

KMStereo	0.21 366	0.10 151	0.39 384	0.24 493	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.38 384	0.26 293	0.29 389	0.32 384	0.24 355	0.16 294	0.52 512	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.09 438	0.08 280	0.12 530

PSM-AAD	0.25 479	0.10 151	0.30 256	0.24 493	0.12 272	0.26 408	0.38 649	0.34 322	0.28 323	0.35 511	0.39 476	0.28 413	0.79 685	0.30 399	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.12 545	0.11 525	0.08 280	0.21 649

FTStereo	0.28 526	0.10 151	0.43 438	0.23 437	0.13 355	0.21 286	0.53 686	0.34 322	0.26 293	0.38 550	0.95 678	0.30 441	0.56 656	0.32 413	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.19 628

KYRaft	0.22 403	0.10 151	0.30 256	0.23 437	0.12 272	0.23 341	0.23 510	0.35 346	0.24 266	0.35 511	0.54 601	0.34 477	0.26 473	0.29 383	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.10 484	0.08 280	0.31 680

DeepStereo_LL	0.31 551	0.10 151	0.49 492	0.18 111	0.12 272	0.22 318	1.11 723	0.34 322	0.37 447	0.38 550	0.61 632	0.28 413	0.46 634	0.61 567	0.57 634	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.07 250

SST-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.37 349	0.24 493	0.13 355	0.19 209	0.17 273	0.31 283	0.24 266	0.34 494	0.33 407	0.29 424	0.25 463	0.56 539	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.07 250

RAFT_R40	0.21 366	0.10 151	0.37 349	0.24 493	0.13 355	0.18 174	0.18 324	0.31 283	0.29 342	0.33 474	0.33 407	0.30 441	0.24 441	0.55 528	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.07 250

DRaft	0.24 451	0.10 151	0.34 309	0.18 111	0.12 272	0.28 439	0.23 510	0.33 310	0.39 472	0.38 550	0.61 632	0.21 306	0.41 611	0.48 492	0.42 601	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.08 336

PFNet	0.23 420	0.10 151	0.57 544	0.24 493	0.14 406	0.22 318	0.19 372	0.39 396	0.33 397	0.35 511	0.32 384	0.27 397	0.19 372	0.64 584	0.22 448	0.09 407	0.05 39	0.09 367	0.07 245	0.08 280	0.07 250

RE-Stereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

TVStereo	0.20 345	0.10 151	0.35 320	0.24 493	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.38 384	0.32 383	0.28 360	0.30 359	0.22 318	0.16 294	0.51 506	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.13 550

RAFT-345	0.21 366	0.10 151	0.46 468	0.22 377	0.11 194	0.20 252	0.16 220	0.26 194	0.25 281	0.27 347	0.66 643	0.21 306	0.16 294	0.55 528	0.21 427	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.06 150

GMM-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.43 438	0.23 437	0.13 355	0.24 364	0.25 549	0.37 376	0.27 304	0.30 421	0.45 548	0.27 397	0.21 392	0.31 406	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.10 448	0.09 438	0.08 280	0.19 628

Prome-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.30 256	0.24 493	0.12 272	0.23 341	0.23 510	0.36 365	0.25 281	0.33 474	0.59 620	0.24 355	0.28 509	0.29 383	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.20 640

XX-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.83 632	0.26 567	0.17 524	0.23 341	0.13 80	0.40 409	0.18 133	0.20 268	0.41 495	0.31 450	0.10 86	0.32 413	0.12 122	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.05 35

222	0.41 619	0.10 151	0.29 245	0.19 170	0.11 194	0.36 555	0.20 424	0.57 616	0.39 472	0.35 511	0.44 536	0.30 441	0.27 492	0.55 528	3.56 728	0.11 504	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.09 409

xxxx	0.34 578	0.10 151	0.29 245	0.19 170	0.11 194	0.37 562	0.20 424	0.58 625	0.38 462	0.29 389	0.42 512	0.38 510	0.24 441	0.46 485	2.20 721	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.09 409

test_xeample	0.34 578	0.10 151	0.29 245	0.19 170	0.11 194	0.33 521	0.23 510	0.55 590	0.38 462	0.32 461	0.45 548	0.29 424	0.26 473	0.57 543	2.24 723	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.09 409

EAI-Stereo	0.21 366	0.10 151	0.33 297	0.21 305	0.12 272	0.30 481	0.46 672	0.46 480	0.20 182	0.25 324	0.50 577	0.17 243	0.16 294	0.24 280	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.10 484	0.06 106	0.07 250

CFNet-RSSM	0.17 250	0.10 151	0.40 392	0.20 247	0.11 194	0.20 252	0.15 170	0.36 365	0.30 358	0.23 299	0.21 252	0.26 387	0.15 269	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

SFCPSM	0.22 403	0.10 151	0.51 513	0.21 305	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.55 590	0.39 472	0.29 389	0.32 384	0.23 340	0.21 392	0.27 349	0.19 377	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.08 336

Gwc-CoAtRS	0.17 250	0.10 151	0.37 349	0.20 247	0.12 272	0.19 209	0.15 170	0.32 295	0.28 323	0.23 299	0.23 275	0.27 397	0.15 269	0.20 208	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.06 150

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 231	0.22 152	0.20 247	0.09 60	0.19 209	0.10 10	0.19 56	0.17 110	0.14 165	0.11 54	0.11 99	0.11 127	0.14 36	0.11 49	0.08 302	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.09 369	0.08 336

Weightmod_eth	0.16 229	0.11 231	0.20 121	0.21 305	0.13 355	0.20 252	0.18 324	0.25 172	0.19 152	0.17 234	0.25 301	0.19 277	0.17 326	0.25 310	0.14 219	0.16 621	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.05 35

SMOE	0.17 250	0.11 231	0.21 135	0.20 247	0.09 60	0.26 408	0.21 455	0.30 271	0.23 249	0.21 282	0.27 321	0.21 306	0.17 326	0.18 154	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.12 545	0.07 245	0.11 490	0.07 250

TestStereo-Hl	0.18 275	0.11 231	0.31 271	0.17 57	0.10 134	0.22 318	0.16 220	0.36 365	0.29 342	0.23 299	0.26 312	0.22 318	0.19 372	0.38 454	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.07 193	0.07 250

aanet-new-90k	0.12 87	0.11 231	0.28 231	0.20 247	0.09 60	0.15 63	0.14 116	0.22 112	0.16 80	0.09 17	0.11 54	0.09 30	0.12 162	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-60k	0.12 87	0.11 231	0.32 280	0.20 247	0.08 29	0.16 107	0.13 80	0.19 56	0.17 110	0.11 65	0.12 76	0.11 99	0.11 127	0.19 184	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-78k	0.13 136	0.11 231	0.44 448	0.21 305	0.08 29	0.14 45	0.14 116	0.21 94	0.16 80	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.13 212	0.18 154	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-40k	0.12 87	0.11 231	0.27 213	0.19 170	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 127	0.12 8	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-34k	0.12 87	0.11 231	0.26 201	0.19 170	0.07 3	0.14 45	0.14 116	0.21 94	0.18 133	0.12 98	0.15 150	0.11 99	0.12 162	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-32k	0.12 87	0.11 231	0.27 213	0.20 247	0.09 60	0.18 174	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 98	0.12 76	0.13 155	0.13 212	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-30k	0.12 87	0.11 231	0.27 213	0.20 247	0.09 60	0.18 174	0.13 80	0.18 44	0.13 32	0.12 98	0.12 76	0.13 155	0.13 212	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

aanet-new-28k	0.12 87	0.11 231	0.35 320	0.20 247	0.08 29	0.16 107	0.14 116	0.19 56	0.14 50	0.12 98	0.14 136	0.12 134	0.12 162	0.15 77	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.07 193	0.05 35

aanet-new-24k	0.12 87	0.11 231	0.22 152	0.19 170	0.11 194	0.16 107	0.14 116	0.19 56	0.15 68	0.13 134	0.16 170	0.11 99	0.12 162	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.05 35

aanet-new-22k	0.12 87	0.11 231	0.28 231	0.20 247	0.08 29	0.15 63	0.13 80	0.22 112	0.19 152	0.12 98	0.14 136	0.12 134	0.12 162	0.15 77	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-16k	0.12 87	0.11 231	0.26 201	0.20 247	0.08 29	0.14 45	0.12 40	0.21 94	0.19 152	0.12 98	0.12 76	0.12 134	0.11 127	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-12k	0.12 87	0.11 231	0.23 167	0.22 377	0.09 60	0.16 107	0.14 116	0.24 154	0.19 152	0.12 98	0.11 54	0.09 30	0.13 212	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.04 2	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.05 35

aanet-new-14k	0.12 87	0.11 231	0.25 191	0.21 305	0.08 29	0.13 34	0.14 116	0.25 172	0.21 204	0.12 98	0.15 150	0.09 30	0.14 249	0.15 77	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

aanet-new-8k	0.12 87	0.11 231	0.24 177	0.20 247	0.09 60	0.19 209	0.15 170	0.26 194	0.20 182	0.11 65	0.12 76	0.10 61	0.13 212	0.17 125	0.11 49	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new	0.13 136	0.11 231	0.30 256	0.20 247	0.13 355	0.20 252	0.14 116	0.23 135	0.16 80	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.15 269	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 136	0.11 231	0.38 368	0.17 57	0.11 194	0.17 146	0.14 116	0.23 135	0.17 110	0.11 65	0.14 136	0.13 155	0.11 127	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

IGEV_i1	0.21 366	0.11 231	0.43 438	0.22 377	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.43 451	0.30 358	0.29 389	0.30 359	0.31 450	0.20 383	0.33 420	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.08 336

LACA2	0.10 9	0.11 231	0.20 121	0.16 26	0.07 3	0.16 107	0.13 80	0.17 31	0.14 50	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.09 1	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

FlowAnything_test	0.14 177	0.11 231	0.21 135	0.21 305	0.12 272	0.17 146	0.16 220	0.25 172	0.16 80	0.15 186	0.13 96	0.15 209	0.14 249	0.18 154	0.16 282	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.12 564	0.08 280	0.09 409

asda	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.24 154	0.16 80	0.11 65	0.11 54	0.08 5	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.21 94	0.16 80	0.13 134	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.15 24	0.17 57	0.09 60	0.14 45	0.12 40	0.21 94	0.16 80	0.13 134	0.13 96	0.08 5	0.09 39	0.13 16	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 50	0.11 231	0.16 50	0.17 57	0.10 134	0.17 146	0.12 40	0.21 94	0.14 50	0.12 98	0.13 96	0.09 30	0.10 86	0.15 77	0.12 122	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 87	0.11 231	0.18 90	0.18 111	0.08 29	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.19 152	0.12 98	0.12 76	0.07 2	0.12 162	0.15 77	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

xyz-stereo-finetune2	0.17 250	0.11 231	0.26 201	0.16 26	0.09 60	0.27 419	0.19 372	0.27 210	0.20 182	0.22 291	0.28 329	0.21 306	0.22 409	0.37 448	0.22 448	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.06 106	0.07 250

S2M2_L	0.13 136	0.11 231	0.20 121	0.16 26	0.12 272	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 182	0.12 98	0.15 150	0.14 187	0.12 162	0.15 77	0.14 219	0.13 565	0.09 521	0.09 367	0.10 484	0.11 490	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
HART	0.15 213	0.11 231	0.30 256	0.21 305	0.09 60	0.17 146	0.16 220	0.30 271	0.19 152	0.15 186	0.25 301	0.17 243	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.07 394	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.06 150

SCV_C0	0.14 177	0.11 231	0.25 191	0.19 170	0.12 272	0.15 63	0.16 220	0.30 271	0.22 223	0.13 134	0.15 150	0.13 155	0.09 39	0.24 280	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.09 369	0.06 150

AIO_rvc	0.12 87	0.11 231	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.17 273	0.20 77	0.16 80	0.11 65	0.13 96	0.13 155	0.08 16	0.22 254	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

HUF	0.15 213	0.11 231	0.38 368	0.17 57	0.11 194	0.16 107	0.17 273	0.22 112	0.20 182	0.11 65	0.13 96	0.14 187	0.11 127	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.20 667	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.14 574

mms	0.13 136	0.11 231	0.19 103	0.19 170	0.12 272	0.16 107	0.17 273	0.20 77	0.17 110	0.13 134	0.17 189	0.14 187	0.09 39	0.24 280	0.14 219	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.07 250

ours_stereo	0.13 136	0.11 231	0.23 167	0.20 247	0.11 194	0.17 146	0.18 324	0.20 77	0.19 152	0.13 134	0.18 210	0.14 187	0.10 86	0.23 264	0.14 219	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.06 106	0.05 35

fffy	0.14 177	0.11 231	0.24 177	0.20 247	0.10 134	0.19 209	0.18 324	0.22 112	0.19 152	0.13 134	0.16 170	0.15 209	0.13 212	0.25 310	0.14 219	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.06 150

tg	0.16 229	0.11 231	0.25 191	0.21 305	0.11 194	0.23 341	0.15 170	0.34 322	0.24 266	0.20 268	0.25 301	0.19 277	0.12 162	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.08 280	0.07 250

rvit_stereo_0081	0.16 229	0.11 231	0.24 177	0.21 305	0.12 272	0.16 107	0.17 273	0.22 112	0.33 397	0.16 215	0.18 210	0.18 257	0.14 249	0.20 208	0.16 282	0.11 504	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

model_zeroshot	0.17 250	0.11 231	0.39 384	0.20 247	0.12 272	0.24 364	0.15 170	0.34 322	0.22 223	0.30 421	0.20 237	0.22 318	0.12 162	0.24 280	0.14 219	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.07 250

rvit_stereo_0082	0.16 229	0.11 231	0.24 177	0.21 305	0.12 272	0.16 107	0.17 273	0.22 112	0.33 397	0.16 215	0.18 210	0.18 257	0.14 249	0.20 208	0.16 282	0.11 504	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

MGS-Stereo	0.14 177	0.11 231	0.32 280	0.19 170	0.11 194	0.18 174	0.17 273	0.20 77	0.22 223	0.14 165	0.24 289	0.15 209	0.10 86	0.18 154	0.12 122	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.10 441	0.06 150

AE-Stereo	0.17 250	0.11 231	0.31 271	0.24 493	0.14 406	0.23 341	0.18 324	0.34 322	0.29 342	0.15 186	0.25 301	0.21 306	0.13 212	0.20 208	0.14 219	0.07 132	0.08 484	0.09 367	0.10 484	0.07 193	0.06 150

IGEVStereo-DCA	0.14 177	0.11 231	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.12 76	0.14 187	0.12 162	0.28 364	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

rrr	0.17 250	0.11 231	0.57 544	0.19 170	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.35 346	0.22 223	0.15 186	0.12 76	0.14 187	0.12 162	0.28 364	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

1111x	0.32 560	0.11 231	0.40 392	0.22 377	0.11 194	0.32 510	0.26 563	0.59 631	0.43 518	0.31 439	0.41 495	0.39 522	0.28 509	0.76 630	1.37 704	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.10 484	0.09 369	0.08 336

anonymousa	0.23 420	0.11 231	0.50 503	0.21 305	0.16 500	0.31 497	0.20 424	0.36 365	0.35 423	0.32 461	0.50 577	0.39 522	0.26 473	0.22 254	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.11 525	0.07 193	0.08 336

x	0.19 324	0.11 231	0.29 245	0.20 247	0.11 194	0.26 408	0.18 324	0.41 423	0.29 342	0.25 324	0.29 343	0.28 413	0.24 441	0.26 329	0.23 469	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.08 336

test_3	0.18 275	0.11 231	0.32 280	0.24 493	0.11 194	0.22 318	0.25 549	0.31 283	0.31 372	0.25 324	0.18 210	0.23 340	0.13 212	0.25 310	0.19 377	0.06 49	0.05 39	0.09 367	0.10 484	0.07 193	0.06 150

LCNet	0.21 366	0.11 231	0.29 245	0.25 533	0.12 272	0.23 341	0.19 372	0.34 322	0.26 293	0.28 360	0.35 428	0.26 387	0.30 538	0.35 436	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.10 484	0.13 549	0.22 655

AAGNet	0.33 569	0.11 231	0.37 349	0.25 533	0.16 500	0.20 252	0.19 372	0.30 271	0.27 304	0.35 511	0.35 428	0.27 397	0.30 538	0.44 479	2.66 725	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.07 245	0.08 280	0.06 150

NRIStereo	0.18 275	0.11 231	0.35 320	0.23 437	0.11 194	0.24 364	0.20 424	0.29 251	0.26 293	0.26 337	0.25 301	0.25 365	0.18 356	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.08 336

ASMatch	0.23 420	0.11 231	0.51 513	0.24 493	0.14 406	0.19 209	0.17 273	0.31 283	0.28 323	0.28 360	0.68 647	0.27 397	0.26 473	0.50 501	0.22 448	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.11 506

Pruner-Stereo	0.19 324	0.11 231	0.34 309	0.29 619	0.12 272	0.19 209	0.17 273	0.31 283	0.29 342	0.33 474	0.32 384	0.25 365	0.15 269	0.24 280	0.21 427	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.09 409

DeepStereo_RVC	0.18 275	0.11 231	0.40 392	0.21 305	0.11 194	0.19 209	0.16 220	0.28 234	0.22 223	0.27 347	0.27 321	0.23 340	0.28 509	0.24 280	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.10 468

RAFT-RH_RVC	0.25 479	0.11 231	0.45 460	0.21 305	0.12 272	0.25 384	0.14 116	0.27 210	0.27 304	0.38 550	1.15 689	0.23 340	0.17 326	0.57 543	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.10 448	0.07 245	0.06 106	0.07 250

test-1	0.17 250	0.11 231	0.40 392	0.23 437	0.13 355	0.22 318	0.23 510	0.34 322	0.26 293	0.20 268	0.24 289	0.22 318	0.14 249	0.16 107	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.08 336

test_xeample3	0.16 229	0.11 231	0.56 541	0.19 170	0.12 272	0.20 252	0.18 324	0.35 346	0.20 182	0.16 215	0.12 76	0.13 155	0.12 162	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.08 330	0.07 193	0.07 250

FENet	0.21 366	0.11 231	0.45 460	0.21 305	0.12 272	0.26 408	0.17 273	0.41 423	0.35 423	0.30 421	0.31 374	0.29 424	0.23 423	0.26 329	0.23 469	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

HSM-Net_RVC	0.27 506	0.11 231	0.42 425	0.19 170	0.11 194	0.34 535	0.20 424	0.62 652	0.43 518	0.40 575	0.43 525	0.50 603	0.26 473	0.76 630	0.22 448	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 293	0.17 73	0.22 377	0.10 134	0.15 63	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.20 208	0.14 219	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.07 250

Weightmod	0.16 229	0.12 293	0.19 103	0.20 247	0.10 134	0.24 364	0.17 273	0.25 172	0.21 204	0.18 253	0.29 343	0.19 277	0.15 269	0.27 349	0.16 282	0.09 407	0.10 554	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.08 336

S	0.19 324	0.12 293	0.22 152	0.22 377	0.13 355	0.31 497	0.22 483	0.30 271	0.27 304	0.25 324	0.31 374	0.20 292	0.20 383	0.18 154	0.17 314	0.12 544	0.09 521	0.15 610	0.16 629	0.11 490	0.12 530

aanet-new-36k	0.12 87	0.12 293	0.28 231	0.19 170	0.08 29	0.17 146	0.15 170	0.22 112	0.18 133	0.11 65	0.14 136	0.10 61	0.11 127	0.17 125	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.05 35

aanet-new-10k	0.12 87	0.12 293	0.27 213	0.21 305	0.09 60	0.19 209	0.14 116	0.24 154	0.17 110	0.12 98	0.13 96	0.11 99	0.12 162	0.14 36	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

Selective-IGEV-i16pb	0.39 610	0.12 293	2.18 708	0.21 305	0.15 467	0.68 668	0.32 617	0.56 606	0.57 629	0.25 324	0.44 536	0.33 468	0.21 392	0.80 644	0.25 491	0.14 590	0.10 554	0.09 367	0.10 484	0.12 531	0.13 550

NLMM1	0.19 324	0.12 293	0.16 50	0.23 437	0.18 546	0.24 364	0.20 424	0.59 631	0.65 649	0.18 253	0.17 189	0.13 155	0.14 249	0.25 310	0.18 343	0.08 302	0.09 521	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

NLCSM	0.19 324	0.12 293	0.18 90	0.24 493	0.19 573	0.24 364	0.21 455	0.42 437	0.40 490	0.19 261	0.18 210	0.14 187	0.16 294	0.47 489	0.19 377	0.08 302	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

VIP-Stereo	0.12 87	0.12 293	0.21 135	0.18 111	0.11 194	0.24 364	0.12 40	0.19 56	0.18 133	0.10 39	0.13 96	0.11 99	0.09 39	0.19 184	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35

GASTEREO	0.13 136	0.12 293	0.21 135	0.23 437	0.10 134	0.18 174	0.15 170	0.26 194	0.18 133	0.17 234	0.16 170	0.11 99	0.13 212	0.19 184	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.06 106	0.06 150

MSCF	0.13 136	0.12 293	0.21 135	0.22 377	0.10 134	0.16 107	0.15 170	0.26 194	0.18 133	0.17 234	0.16 170	0.11 99	0.13 212	0.18 154	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.06 106	0.06 150

xyz-stereo-finetune	0.16 229	0.12 293	0.23 167	0.16 26	0.08 29	0.23 341	0.20 424	0.29 251	0.31 372	0.19 261	0.22 266	0.19 277	0.15 269	0.29 383	0.20 400	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.06 106	0.06 150

MM-Stereo_test3	0.17 250	0.12 293	0.29 245	0.23 437	0.14 406	0.19 209	0.22 483	0.39 396	0.36 436	0.16 215	0.24 289	0.17 243	0.12 162	0.19 184	0.14 219	0.07 132	0.07 394	0.08 269	0.06 159	0.09 369	0.06 150

rvit_stereo_0083	0.16 229	0.12 293	0.26 201	0.21 305	0.13 355	0.17 146	0.17 273	0.22 112	0.34 407	0.16 215	0.21 252	0.19 277	0.16 294	0.21 234	0.16 282	0.11 504	0.10 554	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.07 250

RAStereo	0.13 136	0.12 293	0.27 213	0.22 377	0.11 194	0.15 63	0.18 324	0.23 135	0.23 249	0.13 134	0.17 189	0.11 99	0.09 39	0.15 77	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.05 35

test_sample3	0.23 420	0.12 293	0.43 438	0.19 170	0.12 272	0.32 510	0.20 424	0.50 523	0.34 407	0.31 439	0.33 407	0.29 424	0.22 409	0.53 519	0.22 448	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.10 441	0.10 468

CAS++	0.16 229	0.12 293	0.27 213	0.18 111	0.12 272	0.17 146	0.15 170	0.42 437	0.24 266	0.19 261	0.18 210	0.13 155	0.10 86	0.21 234	0.12 122	0.12 544	0.10 554	0.11 506	0.08 330	0.10 441	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
SMFormer	0.25 479	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.28 516	0.10 461	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.09 409

tta	0.24 451	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.28 516	0.10 461	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.07 250

qqq1	0.24 451	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.16 282	0.10 461	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

fff1	0.24 451	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.16 282	0.10 461	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

MyStereo07	0.16 229	0.12 293	0.26 201	0.22 377	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.29 251	0.21 204	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.13 212	0.25 310	0.13 181	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

MyStereo06	0.20 345	0.12 293	0.57 544	0.21 305	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.40 409	0.21 204	0.30 421	0.24 289	0.31 450	0.18 356	0.22 254	0.18 343	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

MyStereo05	0.23 420	0.12 293	0.57 544	0.21 305	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.48 502	0.52 608	0.31 439	0.23 275	0.25 365	0.22 409	0.30 399	0.21 427	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

MyStereo04	0.23 420	0.12 293	0.55 534	0.22 377	0.14 406	0.25 384	0.23 510	0.49 512	0.52 608	0.28 360	0.23 275	0.27 397	0.23 423	0.30 399	0.22 448	0.07 132	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.08 336

CoDeX	0.23 420	0.12 293	0.46 468	0.21 305	0.14 406	0.29 461	0.21 455	0.53 571	0.41 502	0.29 389	0.35 428	0.29 424	0.22 409	0.48 492	0.19 377	0.09 407	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.07 250

mmm	0.21 366	0.12 293	0.31 271	0.22 377	0.12 272	0.28 439	0.21 455	0.41 423	0.27 304	0.29 389	0.38 462	0.29 424	0.24 441	0.29 383	0.22 448	0.09 407	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.10 441	0.09 409

ff7	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

ffff	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

ffm	0.22 403	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.35 346	0.44 533	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.11 506	0.10 484	0.08 280	0.08 336

ff1	0.29 537	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.35 346	0.44 533	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.81 648	1.08 686	0.08 302	0.05 39	0.11 506	0.10 484	0.08 280	0.08 336

mmx	0.31 551	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.55 590	0.45 545	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.81 648	1.08 686	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.10 468

11t	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

xxx	0.31 551	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.20 424	0.55 590	0.45 545	0.30 421	0.42 512	0.34 477	0.23 423	0.81 648	1.08 686	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.10 468

EKT-Stereo	0.38 605	0.12 293	0.38 368	0.42 675	3.88 731	0.21 286	0.17 273	0.35 346	0.28 323	0.20 268	0.20 237	0.23 340	0.15 269	0.28 364	0.16 282	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.09 409

MIM_Stereo	0.18 275	0.12 293	0.38 368	0.20 247	0.11 194	0.17 146	0.14 116	0.35 346	0.25 281	0.27 347	0.35 428	0.23 340	0.13 212	0.27 349	0.16 282	0.06 49	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.08 280	0.06 150

CASnet	0.14 177	0.12 293	0.22 152	0.22 377	0.08 29	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.25 281	0.22 291	0.20 237	0.15 209	0.11 127	0.17 125	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.11 506	0.09 438	0.08 280	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.18 275	0.12 293	0.55 534	0.22 377	0.12 272	0.18 174	0.18 324	0.34 322	0.19 152	0.20 268	0.24 289	0.34 477	0.18 356	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.06 150

HanStereo	0.18 275	0.12 293	0.55 534	0.22 377	0.12 272	0.18 174	0.18 324	0.34 322	0.19 152	0.20 268	0.24 289	0.34 477	0.18 356	0.29 383	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.06 150

anonymousdsp	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.28 234	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.07 250

Selective-RAFT	0.17 250	0.12 293	0.30 256	0.24 493	0.10 134	0.29 461	0.15 170	0.32 295	0.31 372	0.17 234	0.17 189	0.21 306	0.18 356	0.28 364	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.06 150

ProNet	0.14 177	0.12 293	0.25 191	0.19 170	0.11 194	0.19 209	0.19 372	0.27 210	0.20 182	0.14 165	0.13 96	0.13 155	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.07 250

qqq	0.20 345	0.12 293	0.31 271	0.20 247	0.11 194	0.23 341	0.19 372	0.41 423	0.27 304	0.24 314	0.28 329	0.28 413	0.24 441	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.09 369	0.09 409

ccc-4	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.27 210	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.07 250

BUS	0.23 420	0.12 293	0.28 231	0.25 533	0.14 406	0.43 605	0.17 273	0.56 606	0.34 407	0.34 494	0.35 428	0.32 460	0.20 383	0.26 329	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.09 369	0.09 409

IER	0.23 420	0.12 293	0.39 384	0.20 247	0.14 406	0.31 497	0.19 372	0.42 437	0.36 436	0.33 474	0.40 487	0.32 460	0.33 565	0.29 383	0.22 448	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.08 336

BSDual-CNN	0.23 420	0.12 293	0.28 231	0.25 533	0.14 406	0.35 550	0.21 455	0.56 606	0.34 407	0.34 494	0.35 428	0.38 510	0.24 441	0.26 329	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.09 369	0.09 409

test_4	0.18 275	0.12 293	0.34 309	0.23 437	0.12 272	0.18 174	0.22 483	0.26 194	0.24 266	0.24 314	0.47 565	0.22 318	0.13 212	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.07 193	0.05 35

IGEV-Stereo	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.28 234	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.07 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.23 420	0.12 293	0.28 231	0.21 305	0.14 406	0.35 550	0.23 510	0.51 540	0.34 407	0.35 511	0.38 462	0.38 510	0.24 441	0.26 329	0.21 427	0.10 461	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.09 369	0.08 336

DAS	0.27 506	0.12 293	0.42 425	0.24 493	0.18 546	0.29 461	0.24 532	0.45 469	0.45 545	0.41 584	0.44 536	0.34 477	0.29 524	0.75 625	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.09 409

SepStereo	0.26 497	0.12 293	0.42 425	0.24 493	0.18 546	0.29 461	0.24 532	0.45 469	0.45 545	0.41 584	0.44 536	0.34 477	0.29 524	0.64 584	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.09 409

GANet-ADL	0.21 366	0.12 293	0.45 460	0.23 437	0.14 406	0.29 461	0.19 372	0.46 480	0.35 423	0.25 324	0.32 384	0.32 460	0.19 372	0.24 280	0.20 400	0.10 461	0.07 394	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.10 468

HHNet	0.22 403	0.12 293	0.52 520	0.18 111	0.18 546	0.20 252	0.20 424	0.34 322	0.31 372	0.32 461	0.59 620	0.20 292	0.21 392	0.24 280	0.31 544	0.08 302	0.05 39	0.09 367	0.07 245	0.08 280	0.11 506

Patchmatch Stereo++	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336
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	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.16 220	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.18 356	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo_v2	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.16 220	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

ROB_FTStereo	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.28 329	0.25 365	0.17 326	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

HUI-Stereo	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.28 329	0.25 365	0.17 326	0.22 254	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

THIR-Stereo	0.29 537	0.12 293	0.41 415	0.19 170	0.11 194	0.28 439	0.72 700	0.32 295	0.35 423	0.37 535	0.65 641	0.34 477	0.50 646	0.57 543	0.45 610	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.09 438	0.07 193	0.07 250

iGMRVC	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.15 170	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

IRAFT_RVC	0.22 403	0.12 293	0.39 384	0.26 567	0.11 194	0.18 174	0.24 532	0.40 409	0.37 447	0.31 439	0.30 359	0.29 424	0.24 441	0.55 528	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.07 250

iRAFT	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

CRE-IMP	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.11 194	0.24 364	0.17 273	0.29 251	0.21 204	0.27 347	0.26 312	0.24 355	0.17 326	0.23 264	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.07 245	0.10 441	0.10 468

cross-raft	0.17 250	0.12 293	0.41 415	0.23 437	0.10 134	0.20 252	0.24 532	0.33 310	0.23 249	0.23 299	0.28 329	0.29 424	0.15 269	0.17 125	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

RAFT-IKP	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.15 170	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.18 356	0.25 310	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

iRaftStereo_RVC	0.16 229	0.12 293	0.26 201	0.21 305	0.11 194	0.20 252	0.17 273	0.32 295	0.23 249	0.20 268	0.25 301	0.18 257	0.12 162	0.20 208	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.08 280	0.07 250

GES	0.22 403	0.12 293	0.42 425	0.20 247	0.14 406	0.27 419	0.19 372	0.49 512	0.33 397	0.30 421	0.36 438	0.25 365	0.23 423	0.29 383	0.22 448	0.10 461	0.08 484	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.11 506

UPFNet	0.25 479	0.12 293	0.38 368	0.24 493	0.19 573	0.37 562	0.28 586	0.48 502	0.38 462	0.34 494	0.37 447	0.37 502	0.28 509	0.39 459	0.33 556	0.10 461	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.10 441	0.08 336

DIP-Stereo	0.18 275	0.12 293	0.33 297	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.12 40	0.42 437	0.25 281	0.27 347	0.32 384	0.21 306	0.17 326	0.25 310	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.08 336
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 87	0.13 363	0.19 103	0.19 170	0.07 3	0.16 107	0.11 26	0.26 194	0.16 80	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 212	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over v1	0.11 50	0.13 363	0.15 24	0.19 170	0.06 1	0.15 63	0.10 10	0.18 44	0.10 6	0.10 39	0.09 16	0.11 99	0.14 249	0.18 154	0.11 49	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-8	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.20 247	0.07 3	0.15 63	0.10 10	0.19 56	0.10 6	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 162	0.18 154	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

over-9	0.11 50	0.13 363	0.16 50	0.19 170	0.07 3	0.15 63	0.10 10	0.20 77	0.11 13	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.12 162	0.18 154	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

S0	0.18 275	0.13 363	0.21 135	0.23 437	0.11 194	0.33 521	0.26 563	0.27 210	0.21 204	0.21 282	0.26 312	0.20 292	0.16 294	0.19 184	0.17 314	0.12 544	0.11 579	0.14 594	0.14 607	0.10 441	0.07 250

TestStereo_HL3	0.21 366	0.13 363	0.77 611	0.17 57	0.11 194	0.23 341	0.16 220	0.34 322	0.20 182	0.27 347	0.38 462	0.23 340	0.19 372	0.41 469	0.14 219	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.08 336

aanet-32k-new	0.12 87	0.13 363	0.28 231	0.20 247	0.09 60	0.16 107	0.15 170	0.20 77	0.16 80	0.11 65	0.14 136	0.09 30	0.13 212	0.18 154	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

PSi22	0.14 177	0.13 363	0.29 245	0.19 170	0.09 60	0.17 146	0.12 40	0.28 234	0.23 249	0.13 134	0.14 136	0.22 318	0.13 212	0.29 383	0.14 219	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 193	0.06 150

LiteMatch	0.12 87	0.13 363	0.15 24	0.19 170	0.10 134	0.15 63	0.17 273	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.21 392	0.14 36	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.07 250

Lsterematch	0.18 275	0.13 363	0.33 297	0.19 170	0.10 134	0.23 341	0.17 273	0.25 172	0.32 383	0.28 360	0.37 447	0.24 355	0.21 392	0.23 264	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.07 250

DStereoRT	0.35 583	0.13 363	0.51 513	0.25 533	0.16 500	0.42 596	0.19 372	0.48 502	0.39 472	0.30 421	0.39 476	0.24 355	0.39 602	0.64 584	0.30 536	0.08 302	0.07 394	1.54 728	0.41 695	0.08 280	0.11 506

MultiAttention	1.02 701	0.13 363	0.43 438	0.35 659	0.43 682	5.36 728	1.71 729	0.69 676	0.53 613	0.36 527	0.63 638	0.55 624	0.22 409	7.60 736	0.43 602	0.09 407	0.06 252	0.14 594	0.24 666	0.26 663	0.30 677

FLISNet	0.20 345	0.13 363	0.33 297	0.18 111	0.15 467	0.17 146	0.16 220	0.34 322	0.21 204	0.37 535	0.39 476	0.36 496	0.24 441	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.09 438	0.09 369	0.07 250

CoSv	0.20 345	0.13 363	0.33 297	0.18 111	0.15 467	0.17 146	0.16 220	0.34 322	0.21 204	0.37 535	0.39 476	0.36 496	0.24 441	0.29 383	0.21 427	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.09 438	0.09 369	0.07 250

ISRNet	0.27 506	0.13 363	0.45 460	0.26 567	0.19 573	0.24 364	0.14 116	0.45 469	0.43 518	0.39 565	0.48 571	0.42 553	0.27 492	0.32 413	0.29 528	0.20 653	0.12 599	0.17 628	0.16 629	0.16 589	0.20 640

DCVSM-stereo	0.24 451	0.13 363	0.52 520	0.20 247	0.14 406	0.26 408	0.13 80	0.34 322	0.34 407	0.41 584	0.33 407	0.47 583	0.29 524	0.30 399	0.22 448	0.10 461	0.10 554	0.11 506	0.10 484	0.12 531	0.15 586

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 420	0.13 363	0.83 632	0.20 247	0.21 600	0.23 341	0.17 273	0.48 502	0.27 304	0.23 299	0.29 343	0.39 522	0.23 423	0.25 310	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.11 525	0.11 490	0.10 468

rvit_stereo_0080	0.15 213	0.13 363	0.25 191	0.19 170	0.13 355	0.15 63	0.20 424	0.28 234	0.24 266	0.15 186	0.17 189	0.19 277	0.13 212	0.19 184	0.15 255	0.11 504	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.07 250

test_sample6	0.25 479	0.13 363	0.41 415	0.21 305	0.11 194	0.30 481	0.22 483	0.51 540	0.35 423	0.33 474	0.43 525	0.30 441	0.24 441	0.57 543	0.22 448	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.10 484	0.11 490	0.10 468

test_sample5	0.24 451	0.13 363	0.42 425	0.21 305	0.12 272	0.30 481	0.21 455	0.50 523	0.34 407	0.32 461	0.41 495	0.29 424	0.23 423	0.55 528	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.11 490	0.10 468

test_sample4	0.24 451	0.13 363	0.43 438	0.20 247	0.12 272	0.32 510	0.21 455	0.51 540	0.34 407	0.31 439	0.37 447	0.28 413	0.23 423	0.53 519	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.11 490	0.10 468

H2IRNET	0.18 275	0.13 363	0.35 320	0.21 305	0.12 272	0.20 252	0.15 170	0.27 210	0.30 358	0.17 234	0.31 374	0.25 365	0.20 383	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.10 484	0.09 369	0.06 150

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 250	0.13 363	0.24 177	0.19 170	0.13 355	0.24 364	0.17 273	0.30 271	0.37 447	0.43 600	0.17 189	0.13 155	0.12 162	0.19 184	0.15 255	0.08 302	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.09 369	0.08 336

DualNet	0.24 451	0.13 363	0.42 425	0.21 305	0.12 272	0.30 481	0.21 455	0.50 523	0.34 407	0.33 474	0.43 525	0.29 424	0.23 423	0.55 528	0.21 427	0.10 461	0.07 394	0.10 448	0.09 438	0.11 490	0.10 468

whm_eth	0.15 213	0.13 363	0.25 191	0.19 170	0.13 355	0.15 63	0.20 424	0.28 234	0.24 266	0.15 186	0.17 189	0.19 277	0.13 212	0.19 184	0.15 255	0.11 504	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.07 250

plain	0.17 250	0.13 363	0.43 438	0.21 305	0.13 355	0.16 107	0.17 273	0.27 210	0.22 223	0.16 215	0.26 312	0.13 155	0.16 294	0.27 349	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.07 245	0.10 441	0.07 250

MaDis-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.26 201	0.19 170	0.14 406	0.16 107	0.13 80	0.25 172	0.21 204	0.13 134	0.14 136	0.14 187	0.11 127	0.17 125	0.17 314	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.06 150

PCWNet_CMD	0.23 420	0.13 363	0.48 486	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.16 220	0.46 480	0.46 563	0.29 389	0.36 438	0.37 502	0.24 441	0.28 364	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.11 490	0.09 409

CFNet_ucs	0.24 451	0.13 363	0.50 503	0.20 247	0.15 467	0.28 439	0.17 273	0.49 512	0.45 545	0.32 461	0.42 512	0.39 522	0.22 409	0.31 406	0.21 427	0.11 504	0.08 484	0.12 545	0.09 438	0.12 531	0.11 506

gwcnet-sp	0.24 451	0.13 363	0.63 571	0.22 377	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.44 459	0.39 472	0.35 511	0.34 417	0.27 397	0.27 492	0.35 436	0.25 491	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

scenet	0.24 451	0.13 363	0.63 571	0.22 377	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.44 459	0.39 472	0.35 511	0.34 417	0.27 397	0.27 492	0.35 436	0.25 491	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

DCRE	0.20 345	0.13 363	0.40 392	0.21 305	0.15 467	0.20 252	0.19 372	0.30 271	0.27 304	0.22 291	0.80 664	0.23 340	0.16 294	0.23 264	0.15 255	0.07 132	0.07 394	0.07 167	0.08 330	0.07 193	0.06 150

ssnet	0.24 451	0.13 363	0.63 571	0.22 377	0.14 406	0.34 535	0.22 483	0.44 459	0.39 472	0.35 511	0.34 417	0.27 397	0.27 492	0.35 436	0.25 491	0.09 407	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

fff	0.19 324	0.13 363	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.35 346	0.43 518	0.29 389	0.30 359	0.18 257	0.28 509	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

ADStereo(finetuned)	0.19 324	0.13 363	0.49 492	0.19 170	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.34 322	0.39 472	0.29 389	0.31 374	0.18 257	0.31 555	0.21 234	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

IPLGR	0.21 366	0.13 363	0.61 560	0.21 305	0.11 194	0.25 384	0.18 324	0.41 423	0.37 447	0.28 360	0.27 321	0.21 306	0.19 372	0.37 448	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

STrans-v2	0.24 451	0.13 363	0.54 527	0.21 305	0.12 272	0.23 341	0.21 455	0.47 489	0.28 323	0.31 439	0.42 512	0.36 496	0.35 579	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.06 150

TransformOpticalFlow	0.24 451	0.13 363	0.56 541	0.23 437	0.11 194	0.21 286	0.19 372	0.40 409	0.32 383	0.30 421	0.43 525	0.36 496	0.31 555	0.61 567	0.20 400	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.06 106	0.07 250

IIG-Stereo	0.23 420	0.13 363	0.35 320	0.29 619	0.12 272	0.23 341	0.14 116	0.38 384	0.31 372	0.34 494	0.37 447	0.33 468	0.21 392	0.70 605	0.26 505	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.07 193	0.06 150

CroCo-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.24 177	0.25 533	0.11 194	0.11 20	0.18 324	0.32 295	0.23 249	0.12 98	0.12 76	0.18 257	0.12 162	0.14 36	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150
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	0.23 420	0.13 363	0.44 448	0.26 567	0.14 406	0.29 461	0.25 549	0.45 469	0.33 397	0.29 389	0.43 525	0.35 491	0.25 463	0.26 329	0.23 469	0.12 544	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.10 468
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
raftrobust	0.16 229	0.13 363	0.29 245	0.22 377	0.15 467	0.19 209	0.13 80	0.32 295	0.26 293	0.26 337	0.20 237	0.19 277	0.17 326	0.21 234	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.07 250

CFNet_pseudo	0.23 420	0.13 363	0.47 476	0.19 170	0.13 355	0.26 408	0.16 220	0.44 459	0.44 533	0.29 389	0.37 447	0.38 510	0.23 423	0.29 383	0.21 427	0.09 407	0.06 252	0.11 506	0.08 330	0.11 490	0.09 409

DCANet	0.18 275	0.13 363	0.40 392	0.19 170	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.34 322	0.39 472	0.29 389	0.31 374	0.18 257	0.23 423	0.20 208	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.07 250

csc	0.19 324	0.13 363	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.35 346	0.43 518	0.29 389	0.30 359	0.18 257	0.28 509	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

cscssc	0.19 324	0.13 363	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.19 209	0.18 324	0.35 346	0.43 518	0.29 389	0.30 359	0.18 257	0.28 509	0.20 208	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.07 250

ac_64	0.27 506	0.13 363	0.41 415	0.24 493	0.17 524	0.36 555	0.22 483	0.46 480	0.33 397	0.35 511	0.36 438	0.52 613	0.30 538	0.62 575	0.32 549	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.09 369	0.08 336

ACVNet	0.23 420	0.13 363	0.35 320	0.18 111	0.15 467	0.27 419	0.23 510	0.39 396	0.44 533	0.28 360	0.41 495	0.38 510	0.26 473	0.27 349	0.32 549	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.07 250

acv_ft	0.25 479	0.13 363	0.40 392	0.23 437	0.19 573	0.34 535	0.21 455	0.45 469	0.44 533	0.38 550	0.41 495	0.38 510	0.27 492	0.27 349	0.35 565	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.11 490	0.07 250

DSFCA	0.27 506	0.13 363	0.36 340	0.20 247	0.17 524	0.38 570	0.31 609	0.47 489	0.43 518	0.43 600	0.37 447	0.39 522	0.29 524	0.52 512	0.32 549	0.12 544	0.10 554	0.10 448	0.11 525	0.11 490	0.10 468

CCAANet	0.25 479	0.13 363	0.51 513	0.22 377	0.15 467	0.29 461	0.17 273	0.49 512	0.37 447	0.26 337	0.49 573	0.32 460	0.24 441	0.62 575	0.23 469	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.10 484	0.08 280	0.10 468

MSMDNet	0.23 420	0.13 363	0.48 486	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.16 220	0.46 480	0.46 563	0.29 389	0.36 438	0.37 502	0.24 441	0.28 364	0.20 400	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.11 490	0.09 409

ccs_rob	0.23 420	0.13 363	0.47 476	0.20 247	0.13 355	0.26 408	0.17 273	0.44 459	0.44 533	0.29 389	0.37 447	0.38 510	0.23 423	0.29 383	0.21 427	0.09 407	0.06 252	0.11 506	0.08 330	0.11 490	0.09 409

DISCO	0.32 560	0.13 363	0.51 513	0.25 533	0.16 500	0.48 627	0.25 549	0.50 523	0.57 629	0.37 535	0.45 548	0.62 647	0.36 583	0.64 584	0.49 621	0.09 407	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.12 531	0.11 506

SE	0.16 229	0.14 417	0.19 103	0.21 305	0.11 194	0.23 341	0.16 220	0.28 234	0.20 182	0.20 268	0.27 321	0.15 209	0.17 326	0.15 77	0.14 219	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.11 490	0.08 336

HLF11	0.19 324	0.14 417	0.54 527	0.15 7	0.12 272	0.21 286	0.12 40	0.37 376	0.24 266	0.20 268	0.29 343	0.18 257	0.18 356	0.37 448	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.09 409

TestStereo_HL2	0.18 275	0.14 417	0.34 309	0.17 57	0.11 194	0.20 252	0.15 170	0.33 310	0.29 342	0.22 291	0.29 343	0.19 277	0.17 326	0.39 459	0.18 343	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 280	0.08 336

GGDA	0.18 275	0.14 417	0.33 297	0.17 57	0.10 134	0.20 252	0.16 220	0.33 310	0.31 372	0.22 291	0.28 329	0.19 277	0.16 294	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.08 280	0.08 336

Hybrid-DGEV-03	0.20 345	0.14 417	0.31 271	0.22 377	0.12 272	0.26 408	0.16 220	0.31 283	0.27 304	0.32 461	0.58 617	0.23 340	0.15 269	0.23 264	0.17 314	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.07 245	0.08 280	0.06 150

Select-FE	0.23 420	0.14 417	0.78 612	0.22 377	0.18 546	0.22 318	0.13 80	0.43 451	0.26 293	0.28 360	0.33 407	0.39 522	0.29 524	0.27 349	0.19 377	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.13 592	0.08 280	0.12 530

SCV	0.14 177	0.14 417	0.24 177	0.21 305	0.11 194	0.15 63	0.16 220	0.31 283	0.18 133	0.11 65	0.15 150	0.13 155	0.10 86	0.23 264	0.11 49	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.06 150

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 136	0.14 417	0.19 103	0.26 567	0.09 60	0.15 63	0.13 80	0.22 112	0.18 133	0.12 98	0.11 54	0.10 61	0.13 212	0.21 234	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.05 35

AIO-test1	0.19 324	0.14 417	0.41 415	0.27 595	0.15 467	0.21 286	0.16 220	0.39 396	0.36 436	0.17 234	0.26 312	0.18 257	0.13 212	0.28 364	0.14 219	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.06 106	0.09 409

rvit_0105_6	0.19 324	0.14 417	0.34 309	0.23 437	0.14 406	0.18 174	0.20 424	0.29 251	0.37 447	0.18 253	0.22 266	0.23 340	0.17 326	0.26 329	0.17 314	0.15 605	0.13 611	0.13 567	0.11 525	0.11 490	0.08 336

UGAM	0.26 497	0.14 417	0.45 460	0.25 533	0.12 272	0.23 341	0.25 549	0.32 295	0.41 502	0.31 439	0.42 512	0.41 544	0.22 409	0.92 667	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.14 594	0.12 564	0.10 441	0.07 250

rvit_stereo_0081_aga	0.16 229	0.14 417	0.28 231	0.21 305	0.13 355	0.19 209	0.17 273	0.23 135	0.24 266	0.17 234	0.21 252	0.19 277	0.13 212	0.19 184	0.14 219	0.11 504	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.07 250

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 479	0.14 417	0.95 655	0.21 305	0.27 651	0.20 252	0.19 372	0.48 502	0.25 281	0.26 337	0.55 605	0.34 477	0.18 356	0.25 310	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.12 564	0.12 531	0.12 530

rvit_stereo_ft	0.17 250	0.14 417	0.30 256	0.25 533	0.14 406	0.17 146	0.21 455	0.28 234	0.26 293	0.16 215	0.19 220	0.20 292	0.16 294	0.22 254	0.17 314	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.07 250

ACVNet-DCA	0.18 275	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.41 423	0.27 304	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.18 356	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.09 369	0.09 409

xx1	0.20 345	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.35 346	0.47 568	0.17 234	0.19 220	0.28 413	0.24 441	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.09 438	0.09 369	0.09 409

1test111	0.19 324	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.41 423	0.27 304	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.18 356	0.34 427	0.22 448	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.09 369	0.09 409

cc1	0.18 275	0.14 417	0.38 368	0.23 437	0.11 194	0.31 497	0.19 372	0.35 346	0.47 568	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.18 356	0.28 364	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.08 336

tt1	0.18 275	0.14 417	0.35 320	0.23 437	0.11 194	0.30 481	0.19 372	0.35 346	0.44 533	0.17 234	0.19 220	0.13 155	0.16 294	0.27 349	0.11 49	0.08 302	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.08 336

GCAP-Stereo	0.14 177	0.14 417	0.33 297	0.20 247	0.09 60	0.21 286	0.10 10	0.26 194	0.20 182	0.18 253	0.19 220	0.15 209	0.13 212	0.17 125	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.06 106	0.06 150

CRFU-Net	0.28 526	0.14 417	0.45 460	0.25 533	0.15 467	0.45 613	0.23 510	0.50 523	0.30 358	0.43 600	0.41 495	0.48 589	0.46 634	0.43 475	0.29 528	0.11 504	0.10 554	0.09 367	0.08 330	0.10 441	0.10 468

hknet	0.25 479	0.14 417	0.40 392	0.25 533	0.15 467	0.35 550	0.21 455	0.56 606	0.37 447	0.34 494	0.35 428	0.43 557	0.27 492	0.37 448	0.21 427	0.09 407	0.07 394	0.11 506	0.10 484	0.09 369	0.09 409

GMOStereo	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

error version	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

test-v	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

GwcNet-ADL	0.22 403	0.14 417	0.58 549	0.24 493	0.13 355	0.22 318	0.23 510	0.49 512	0.40 490	0.27 347	0.29 343	0.30 441	0.20 383	0.26 329	0.23 469	0.09 407	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.09 369	0.09 409

OMP-Stereo	0.23 420	0.14 417	0.35 320	0.29 619	0.13 355	0.21 286	0.16 220	0.37 376	0.33 397	0.34 494	0.30 359	0.34 477	0.19 372	0.70 605	0.24 481	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.07 245	0.07 193	0.06 150

test-2	0.18 275	0.14 417	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.20 252	0.27 570	0.26 194	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.26 387	0.17 326	0.15 77	0.12 122	0.07 132	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.05 35

raft+_RVC	0.18 275	0.14 417	0.32 280	0.21 305	0.15 467	0.21 286	0.16 220	0.38 384	0.34 407	0.21 282	0.28 329	0.20 292	0.15 269	0.24 280	0.19 377	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.08 336

sCroCo_RVC	0.18 275	0.14 417	0.49 492	0.27 595	0.18 546	0.22 318	0.17 273	0.27 210	0.23 249	0.14 165	0.22 266	0.17 243	0.14 249	0.21 234	0.15 255	0.10 461	0.11 579	0.09 367	0.09 438	0.09 369	0.09 409

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 250	0.14 417	0.32 280	0.20 247	0.09 60	0.19 209	0.17 273	0.32 295	0.30 358	0.25 324	0.33 407	0.20 292	0.17 326	0.19 184	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.07 193	0.05 35

MMNet	0.27 506	0.14 417	0.49 492	0.24 493	0.17 524	0.47 621	0.22 483	0.45 469	0.51 599	0.39 565	0.41 495	0.36 496	0.33 565	0.39 459	0.34 561	0.08 302	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.08 336

delet	0.27 506	0.14 417	0.40 392	0.23 437	0.19 573	0.41 589	0.29 593	0.49 512	0.48 578	0.33 474	0.41 495	0.37 502	0.30 538	0.48 492	0.34 561	0.09 407	0.09 521	0.11 506	0.12 564	0.08 280	0.08 336

UNet	0.28 526	0.14 417	0.69 593	0.23 437	0.20 592	0.44 607	0.22 483	0.50 523	0.40 490	0.34 494	0.39 476	0.43 557	0.33 565	0.40 467	0.31 544	0.09 407	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

HGLStereo	0.27 506	0.14 417	0.46 468	0.24 493	0.21 600	0.33 521	0.23 510	0.50 523	0.42 510	0.35 511	0.48 571	0.41 544	0.33 565	0.45 482	0.33 556	0.11 504	0.10 554	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.12 530

GANet-RSSM	0.24 451	0.14 417	0.36 340	0.21 305	0.14 406	0.27 419	0.21 455	0.45 469	0.33 397	0.29 389	0.39 476	0.39 522	0.28 509	0.58 550	0.23 469	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.09 409

DMCA	0.22 403	0.14 417	0.36 340	0.22 377	0.14 406	0.27 419	0.20 424	0.43 451	0.38 462	0.31 439	0.32 384	0.33 468	0.24 441	0.24 280	0.28 516	0.11 504	0.08 484	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.11 506

RASNet	0.28 526	0.14 417	0.44 448	0.22 377	0.18 546	0.32 510	0.19 372	0.48 502	0.38 462	0.29 389	0.43 525	0.47 583	0.37 592	0.79 640	0.36 571	0.09 407	0.07 394	0.07 167	0.09 438	0.07 193	0.07 250

MDST_ROB	0.48 644	0.14 417	0.95 655	0.30 630	0.21 600	1.33 709	0.32 617	0.77 686	0.56 626	1.06 697	0.71 652	0.49 595	0.35 579	1.26 698	0.38 575	0.13 565	0.11 579	0.16 622	0.13 592	0.12 531	0.12 530

ManiGeoR	0.18 275	0.15 456	0.55 534	0.15 7	0.11 194	0.21 286	0.14 116	0.39 396	0.27 304	0.19 261	0.24 289	0.18 257	0.15 269	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.08 336

HLf10	0.18 275	0.15 456	0.55 534	0.15 7	0.11 194	0.21 286	0.14 116	0.39 396	0.27 304	0.19 261	0.24 289	0.18 257	0.15 269	0.35 436	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.08 336

quiztm	0.15 213	0.15 456	0.25 191	0.22 377	0.14 406	0.17 146	0.17 273	0.33 310	0.21 204	0.18 253	0.21 252	0.14 187	0.10 86	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.05 35

Hybrid-DGEV-2	0.21 366	0.15 456	0.34 309	0.24 493	0.13 355	0.28 439	0.14 116	0.48 502	0.44 533	0.27 347	0.24 289	0.25 365	0.25 463	0.28 364	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.07 193	0.07 250

G2L-ROB	0.23 420	0.15 456	0.41 415	0.19 170	0.12 272	0.27 419	0.21 455	0.47 489	0.33 397	0.34 494	0.31 374	0.41 544	0.22 409	0.49 497	0.26 505	0.09 407	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.10 468

FACV-RUCA	0.21 366	0.15 456	0.32 280	0.23 437	0.23 629	0.26 408	0.19 372	0.39 396	0.34 407	0.25 324	0.32 384	0.21 306	0.24 441	0.24 280	0.19 377	0.10 461	0.07 394	0.15 610	0.08 330	0.16 589	0.13 550

DDVS	0.25 479	0.15 456	0.39 384	0.24 493	0.17 524	0.34 535	0.21 455	0.41 423	0.30 358	0.33 474	0.41 495	0.48 589	0.21 392	0.52 512	0.27 511	0.11 504	0.09 521	0.11 506	0.09 438	0.13 549	0.14 574

rvit_0105_5	0.21 366	0.15 456	0.38 368	0.23 437	0.13 355	0.22 318	0.24 532	0.36 365	0.39 472	0.21 282	0.23 275	0.26 387	0.19 372	0.26 329	0.19 377	0.15 605	0.13 611	0.12 545	0.12 564	0.10 441	0.09 409

rvit_0105_4	0.20 345	0.15 456	0.38 368	0.23 437	0.14 406	0.20 252	0.22 483	0.33 310	0.39 472	0.19 261	0.24 289	0.25 365	0.19 372	0.27 349	0.17 314	0.16 621	0.13 611	0.13 567	0.11 525	0.11 490	0.08 336

ITSA-stereo	0.25 479	0.15 456	0.33 297	0.23 437	0.11 194	0.27 419	0.18 324	0.56 606	0.59 633	0.31 439	0.32 384	0.33 468	0.28 509	0.49 497	0.30 536	0.11 504	0.08 484	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.13 550

test_sample7	0.25 479	0.15 456	0.35 320	0.20 247	0.14 406	0.28 439	0.21 455	0.51 540	0.38 462	0.37 535	0.34 417	0.37 502	0.30 538	0.39 459	0.23 469	0.14 590	0.09 521	0.13 567	0.12 564	0.13 549	0.12 530

MyStereo8	0.22 403	0.15 456	0.63 571	0.21 305	0.17 524	0.31 497	0.16 220	0.36 365	0.32 383	0.28 360	0.36 438	0.25 365	0.18 356	0.25 310	0.28 516	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.12 530

CASS	0.21 366	0.15 456	0.32 280	0.26 567	0.11 194	0.28 439	0.19 372	0.39 396	0.30 358	0.32 461	0.34 417	0.25 365	0.24 441	0.25 310	0.20 400	0.13 565	0.08 484	0.11 506	0.09 438	0.11 490	0.11 506
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.15 213	0.15 456	0.28 231	0.25 533	0.18 546	0.11 20	0.19 372	0.28 234	0.21 204	0.13 134	0.16 170	0.15 209	0.12 162	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.07 394	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.07 250

NINENet	0.25 479	0.15 456	0.37 349	0.23 437	0.16 500	0.43 605	0.17 273	0.60 640	0.46 563	0.32 461	0.37 447	0.32 460	0.20 383	0.42 473	0.21 427	0.10 461	0.10 554	0.12 545	0.08 330	0.11 490	0.10 468

Sa-1000	0.22 403	0.15 456	0.35 320	0.23 437	0.13 355	0.28 439	0.23 510	0.47 489	0.39 472	0.30 421	0.50 577	0.26 387	0.19 372	0.33 420	0.16 282	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.08 280	0.06 150

CSP-Net	0.27 506	0.15 456	0.30 256	0.21 305	0.14 406	0.44 607	0.24 532	0.50 523	0.40 490	0.41 584	0.43 525	0.42 553	0.26 473	0.66 595	0.28 516	0.12 544	0.08 484	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.09 409

IPLG	0.21 366	0.15 456	0.53 524	0.21 305	0.12 272	0.28 439	0.17 273	0.42 437	0.30 358	0.33 474	0.32 384	0.15 209	0.17 326	0.50 501	0.21 427	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

MIPNet	0.21 366	0.15 456	0.52 520	0.21 305	0.12 272	0.27 419	0.20 424	0.45 469	0.37 447	0.30 421	0.23 275	0.19 277	0.24 441	0.27 349	0.19 377	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.07 193	0.06 150

PSMNet-ADL	0.25 479	0.15 456	0.32 280	0.26 567	0.14 406	0.31 497	0.22 483	0.44 459	0.36 436	0.27 347	0.33 407	0.41 544	0.28 509	0.61 567	0.29 528	0.11 504	0.09 521	0.09 367	0.11 525	0.10 441	0.10 468

rafts_anoy	0.18 275	0.15 456	0.35 320	0.22 377	0.14 406	0.19 209	0.17 273	0.32 295	0.30 358	0.23 299	0.25 301	0.20 292	0.16 294	0.22 254	0.19 377	0.08 302	0.07 394	0.10 448	0.12 564	0.09 369	0.08 336

pcwnet_v2	0.32 560	0.15 456	1.26 686	0.23 437	0.18 546	0.32 510	0.18 324	0.59 631	0.60 637	0.36 527	0.45 548	0.35 491	0.29 524	0.36 445	0.25 491	0.14 590	0.11 579	0.12 545	0.11 525	0.14 567	0.15 586

RALCasStereoNet	0.18 275	0.15 456	0.33 297	0.21 305	0.14 406	0.21 286	0.18 324	0.31 283	0.25 281	0.21 282	0.29 343	0.22 318	0.15 269	0.27 349	0.17 314	0.08 302	0.10 554	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.09 409

ADLNet	0.28 526	0.15 456	0.42 425	0.23 437	0.19 573	0.34 535	0.23 510	0.53 571	0.43 518	0.42 594	0.41 495	0.44 568	0.27 492	0.55 528	0.35 565	0.11 504	0.08 484	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.12 530

AFF-stereo	0.18 275	0.15 456	0.32 280	0.21 305	0.10 134	0.18 174	0.18 324	0.33 310	0.27 304	0.25 324	0.37 447	0.25 365	0.17 326	0.24 280	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.05 35

cf-r	0.24 451	0.15 456	0.44 448	0.21 305	0.14 406	0.27 419	0.22 483	0.42 437	0.40 490	0.30 421	0.42 512	0.42 553	0.26 473	0.43 475	0.25 491	0.11 504	0.06 252	0.08 269	0.10 484	0.08 280	0.08 336

PSMNet-RSSM	0.24 451	0.15 456	0.36 340	0.21 305	0.14 406	0.25 384	0.20 424	0.48 502	0.37 447	0.30 421	0.44 536	0.38 510	0.26 473	0.52 512	0.22 448	0.12 544	0.07 394	0.11 506	0.13 592	0.10 441	0.09 409

CFNet-ft	0.24 451	0.15 456	0.35 320	0.18 111	0.15 467	0.30 481	0.21 455	0.39 396	0.36 436	0.28 360	0.40 487	0.43 557	0.25 463	0.47 489	0.24 481	0.12 544	0.07 394	0.12 545	0.11 525	0.12 531	0.09 409

CFNet_RVC	0.24 451	0.15 456	0.35 320	0.18 111	0.15 467	0.30 481	0.21 455	0.39 396	0.36 436	0.28 360	0.40 487	0.43 557	0.25 463	0.47 489	0.24 481	0.12 544	0.07 394	0.12 545	0.11 525	0.12 531	0.09 409

HLf8	0.19 324	0.16 485	0.55 534	0.15 7	0.12 272	0.24 364	0.14 116	0.40 409	0.31 372	0.20 268	0.26 312	0.18 257	0.15 269	0.35 436	0.17 314	0.10 461	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.09 409

G2L-Stereo_test	0.24 451	0.16 485	0.38 368	0.19 170	0.13 355	0.27 419	0.24 532	0.49 512	0.38 462	0.37 535	0.37 447	0.40 537	0.24 441	0.52 512	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.06 159	0.09 369	0.08 336

coex_refinement	0.26 497	0.16 485	0.36 340	0.23 437	0.15 467	0.31 497	0.20 424	0.49 512	0.42 510	0.35 511	0.42 512	0.45 573	0.27 492	0.55 528	0.33 556	0.10 461	0.06 252	0.07 167	0.07 245	0.10 441	0.10 468

G2L-Stereo	0.25 479	0.16 485	0.47 476	0.22 377	0.14 406	0.25 384	0.18 324	0.46 480	0.35 423	0.33 474	0.37 447	0.40 537	0.22 409	0.60 560	0.30 536	0.10 461	0.09 521	0.10 448	0.08 330	0.09 369	0.09 409

4D-IteraStereo	0.17 250	0.16 485	0.50 503	0.21 305	0.14 406	0.19 209	0.17 273	0.28 234	0.28 323	0.23 299	0.20 237	0.20 292	0.11 127	0.19 184	0.14 219	0.06 49	0.04 2	0.10 448	0.08 330	0.08 280	0.06 150

CBFPSM	0.27 506	0.16 485	0.67 587	0.20 247	0.14 406	0.38 570	0.25 549	0.40 409	0.36 436	0.33 474	0.36 438	0.56 628	0.38 596	0.32 413	0.38 575	0.08 302	0.08 484	0.07 167	0.08 330	0.09 369	0.11 506

ToySt	0.24 451	0.16 485	0.48 486	0.21 305	0.13 355	0.29 461	0.29 593	0.39 396	0.39 472	0.27 347	0.35 428	0.39 522	0.31 555	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.09 521	0.10 448	0.11 525	0.11 490	0.10 468

ssnet_v2	0.28 526	0.16 485	0.44 448	0.22 377	0.15 467	0.40 585	0.30 604	0.57 616	0.46 563	0.38 550	0.36 438	0.47 583	0.29 524	0.38 454	0.39 583	0.13 565	0.11 579	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.11 506

TestStereo1	0.21 366	0.16 485	0.32 280	0.26 567	0.13 355	0.26 408	0.27 570	0.40 409	0.36 436	0.29 389	0.39 476	0.22 318	0.21 392	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.07 250

RAFT_CTSACE	0.21 366	0.16 485	0.41 415	0.25 533	0.15 467	0.22 318	0.24 532	0.32 295	0.28 323	0.33 474	0.51 583	0.29 424	0.17 326	0.32 413	0.13 181	0.06 49	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.06 150

SA-5K	0.21 366	0.16 485	0.32 280	0.26 567	0.13 355	0.26 408	0.27 570	0.40 409	0.36 436	0.29 389	0.39 476	0.22 318	0.21 392	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.08 280	0.07 250

SA	0.22 403	0.16 485	0.36 340	0.23 437	0.13 355	0.24 364	0.23 510	0.45 469	0.40 490	0.27 347	0.44 536	0.23 340	0.23 423	0.33 420	0.17 314	0.07 132	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.08 280	0.06 150

AACVNet	0.26 497	0.16 485	0.37 349	0.22 377	0.14 406	0.29 461	0.19 372	0.41 423	0.31 372	0.38 550	0.42 512	0.43 557	0.28 509	0.73 616	0.25 491	0.11 504	0.08 484	0.11 506	0.09 438	0.13 549	0.11 506

psm_up	0.29 537	0.16 485	0.41 415	0.26 567	0.17 524	0.32 510	0.26 563	0.55 590	0.43 518	0.36 527	0.40 487	0.45 573	0.37 592	0.58 550	0.30 536	0.11 504	0.12 599	0.13 567	0.12 564	0.10 441	0.10 468

UCFNet_RVC	0.24 451	0.16 485	0.34 309	0.18 111	0.15 467	0.33 521	0.16 220	0.46 480	0.35 423	0.29 389	0.35 428	0.39 522	0.25 463	0.34 427	0.22 448	0.13 565	0.08 484	0.13 567	0.14 607	0.13 549	0.12 530

AdaStereo	0.24 451	0.16 485	0.37 349	0.24 493	0.12 272	0.32 510	0.17 273	0.54 580	0.42 510	0.33 474	0.38 462	0.35 491	0.21 392	0.30 399	0.22 448	0.14 590	0.06 252	0.13 567	0.08 330	0.11 490	0.08 336
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	0.31 551	0.16 485	0.54 527	0.24 493	0.22 616	0.42 596	0.28 586	0.58 625	0.56 626	0.28 360	0.38 462	0.40 537	0.30 538	0.71 608	0.28 516	0.13 565	0.08 484	0.13 567	0.10 484	0.19 628	0.16 595

MLCV	0.22 403	0.16 485	0.44 448	0.21 305	0.08 29	0.29 461	0.19 372	0.38 384	0.37 447	0.38 550	0.44 536	0.31 450	0.21 392	0.41 469	0.24 481	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.06 150

HSM	0.28 526	0.16 485	0.35 320	0.20 247	0.15 467	0.33 521	0.19 372	0.53 571	0.37 447	0.36 527	0.38 462	0.67 663	0.31 555	0.89 662	0.23 469	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.08 336

DLCB_ROB	0.28 526	0.16 485	0.34 309	0.27 595	0.16 500	0.38 570	0.25 549	0.48 502	0.43 518	0.46 615	0.46 558	0.51 607	0.33 565	0.53 519	0.33 556	0.10 461	0.10 554	0.11 506	0.11 525	0.10 441	0.09 409

TestStereo_HLe17	0.19 324	0.17 505	0.64 579	0.16 26	0.11 194	0.21 286	0.17 273	0.40 409	0.30 358	0.19 261	0.25 301	0.17 243	0.15 269	0.38 454	0.17 314	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

rvit_0105_3	0.23 420	0.17 505	0.40 392	0.25 533	0.15 467	0.24 364	0.28 586	0.38 384	0.41 502	0.25 324	0.25 301	0.28 413	0.21 392	0.28 364	0.20 400	0.15 605	0.13 611	0.14 594	0.15 617	0.10 441	0.09 409

rvit_stereo_0075_2	0.24 451	0.17 505	0.50 503	0.26 567	0.22 616	0.22 318	0.15 170	0.40 409	0.35 423	0.27 347	0.37 447	0.29 424	0.20 383	0.28 364	0.19 377	0.17 633	0.12 599	0.19 645	0.12 564	0.13 549	0.13 550

raft_robust	0.22 403	0.17 505	0.30 256	0.22 377	0.12 272	0.23 341	0.22 483	0.49 512	0.48 578	0.32 461	0.32 384	0.26 387	0.23 423	0.53 519	0.15 255	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.10 484	0.08 280	0.06 150

ADLNet2	0.30 544	0.17 505	0.72 604	0.23 437	0.17 524	0.36 555	0.24 532	0.52 559	0.51 599	0.32 461	0.38 462	0.45 573	0.30 538	0.69 602	0.35 565	0.10 461	0.08 484	0.09 367	0.09 438	0.12 531	0.10 468

TRStereo	0.19 324	0.17 505	0.47 476	0.23 437	0.19 573	0.19 209	0.16 220	0.52 559	0.28 323	0.20 268	0.19 220	0.21 306	0.13 212	0.24 280	0.13 181	0.09 407	0.06 252	0.09 367	0.11 525	0.06 106	0.06 150

RAFT	0.21 366	0.17 505	0.32 280	0.24 493	0.12 272	0.25 384	0.27 570	0.35 346	0.28 323	0.33 474	0.33 407	0.38 510	0.22 409	0.29 383	0.17 314	0.08 302	0.08 484	0.11 506	0.10 484	0.10 441	0.06 150

111	0.20 345	0.17 505	0.40 392	0.18 111	0.09 60	0.24 364	0.17 273	0.41 423	0.45 545	0.23 299	0.29 343	0.29 424	0.21 392	0.24 280	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.08 336

hitnet-ft	0.29 537	0.17 505	0.40 392	0.19 170	0.14 406	0.39 579	0.23 510	0.44 459	0.41 502	0.36 527	0.46 558	0.53 618	0.34 574	0.76 630	0.32 549	0.14 590	0.10 554	0.13 567	0.10 484	0.15 581	0.13 550

GwcNet-RSSM	0.26 497	0.17 505	0.46 468	0.21 305	0.13 355	0.28 439	0.23 510	0.44 459	0.42 510	0.31 439	0.45 548	0.40 537	0.26 473	0.55 528	0.28 516	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.10 484	0.09 369	0.08 336

stereogan	0.37 598	0.17 505	0.65 581	0.27 595	0.22 616	0.62 661	0.26 563	0.59 631	0.63 647	0.43 600	0.60 625	0.67 663	0.42 620	0.68 600	0.35 565	0.13 565	0.14 621	0.14 594	0.12 564	0.19 628	0.17 608

HITNet	0.20 345	0.17 505	0.43 438	0.19 170	0.08 29	0.27 419	0.14 116	0.42 437	0.30 358	0.29 389	0.32 384	0.27 397	0.21 392	0.28 364	0.25 491	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.06 150
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	0.27 506	0.17 505	0.35 320	0.25 533	0.14 406	0.37 562	0.21 455	0.47 489	0.41 502	0.44 607	0.51 583	0.41 544	0.28 509	0.45 482	0.37 572	0.09 407	0.06 252	0.11 506	0.11 525	0.10 441	0.10 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DRN-Test	0.33 569	0.17 505	0.61 560	0.27 595	0.19 573	0.46 615	0.29 593	0.65 661	0.51 599	0.47 622	0.46 558	0.44 568	0.34 574	0.62 575	0.41 598	0.12 544	0.08 484	0.13 567	0.12 564	0.12 531	0.10 468

SGM-Forest	0.36 588	0.17 505	0.47 476	0.23 437	0.16 500	0.45 613	0.41 660	0.55 590	0.48 578	0.52 640	0.60 625	0.52 613	0.41 611	0.85 654	0.50 627	0.17 633	0.17 651	0.17 628	0.15 617	0.15 581	0.15 586
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ACV-stereo	0.29 537	0.18 520	0.79 619	0.23 437	0.16 500	0.47 621	0.19 372	0.36 365	0.34 407	0.29 389	0.33 407	0.67 663	0.42 620	0.54 526	0.30 536	0.10 461	0.09 521	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.11 506

DispNO	0.27 506	0.18 520	0.62 568	0.23 437	0.17 524	0.25 384	0.22 483	0.45 469	0.41 502	0.32 461	0.39 476	0.38 510	0.27 492	0.77 636	0.27 511	0.09 407	0.07 394	0.10 448	0.10 484	0.08 280	0.08 336

StereoVision	0.22 403	0.18 520	0.37 349	0.27 595	0.17 524	0.23 341	0.22 483	0.38 384	0.31 372	0.20 268	0.51 583	0.22 318	0.16 294	0.28 364	0.18 343	0.11 504	0.12 599	0.13 567	0.13 592	0.10 441	0.07 250

LL-Strereo2	0.18 275	0.18 520	0.39 384	0.22 377	0.12 272	0.24 364	0.13 80	0.31 283	0.23 249	0.24 314	0.20 237	0.24 355	0.12 162	0.26 329	0.15 255	0.06 49	0.06 252	0.12 545	0.09 438	0.08 280	0.07 250

iinet-f	0.30 544	0.18 520	1.03 666	0.20 247	0.15 467	0.44 607	0.22 483	0.45 469	0.37 447	0.35 511	0.44 536	0.41 544	0.34 574	0.34 427	0.40 590	0.10 461	0.09 521	0.08 269	0.08 330	0.13 549	0.11 506

RAFT+CT+SA	0.21 366	0.18 520	0.33 297	0.25 533	0.18 546	0.23 341	0.29 593	0.40 409	0.36 436	0.24 314	0.38 462	0.18 257	0.16 294	0.32 413	0.16 282	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.12 564	0.09 369	0.09 409

iRaft-Stereo_5w	0.23 420	0.18 520	0.44 448	0.22 377	0.13 355	0.19 209	0.19 372	0.37 376	0.32 383	0.28 360	0.37 447	0.34 477	0.23 423	0.65 591	0.27 511	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.08 336

LMCR-Stereo	0.26 497	0.18 520	0.49 492	0.28 616	0.14 406	0.36 555	0.23 510	0.54 580	0.34 407	0.39 565	0.40 487	0.29 424	0.29 524	0.37 448	0.27 511	0.11 504	0.07 394	0.09 367	0.07 245	0.13 549	0.09 409

Anonymous3	0.23 420	0.18 520	0.63 571	0.27 595	0.18 546	0.41 589	0.23 510	0.43 451	0.35 423	0.23 299	0.27 321	0.20 292	0.18 356	0.27 349	0.18 343	0.12 544	0.11 579	0.10 448	0.10 484	0.11 490	0.12 530

XX-TBD	0.15 213	0.18 520	0.28 231	0.22 377	0.10 134	0.22 318	0.15 170	0.22 112	0.27 304	0.22 291	0.26 312	0.14 187	0.12 162	0.16 107	0.13 181	0.08 302	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

RALAANet	0.19 324	0.18 520	0.37 349	0.23 437	0.14 406	0.23 341	0.13 80	0.37 376	0.29 342	0.28 360	0.26 312	0.25 365	0.15 269	0.26 329	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.06 150

FAT-Stereo	0.36 588	0.18 520	0.73 608	0.26 567	0.18 546	0.33 521	0.29 593	0.60 640	0.59 633	0.46 615	0.60 625	0.60 641	0.50 646	0.61 567	0.34 561	0.13 565	0.14 621	0.13 567	0.12 564	0.14 567	0.18 621

BEATNet_4x	0.22 403	0.18 520	0.47 476	0.22 377	0.10 134	0.28 439	0.14 116	0.46 480	0.32 383	0.31 439	0.34 417	0.31 450	0.25 463	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.10 441	0.08 336

RYNet	0.37 598	0.18 520	0.59 555	0.25 533	0.28 656	0.61 659	0.32 617	0.59 631	0.59 633	0.41 584	0.38 462	0.57 633	0.39 602	0.87 657	0.53 632	0.11 504	0.08 484	0.12 545	0.11 525	0.18 620	0.18 621

iResNet	0.24 451	0.18 520	0.61 560	0.25 533	0.11 194	0.29 461	0.21 455	0.42 437	0.43 518	0.33 474	0.43 525	0.27 397	0.22 409	0.34 427	0.26 505	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.08 280	0.07 250

CBMV_ROB	0.33 569	0.18 520	0.53 524	0.21 305	0.14 406	0.33 521	0.20 424	0.51 540	0.45 545	0.51 634	0.55 605	0.45 573	0.42 620	0.71 608	0.32 549	0.18 644	0.19 662	0.23 658	0.21 654	0.14 567	0.15 586

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 177	0.19 536	0.70 599	0.17 57	0.12 272	0.13 34	0.14 116	0.24 154	0.17 110	0.10 39	0.12 76	0.10 61	0.10 86	0.13 16	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.07 245	0.05 7	0.07 250

rvit_105_1	0.27 506	0.19 536	0.46 468	0.27 595	0.19 573	0.30 481	0.35 634	0.44 459	0.51 599	0.31 439	0.31 374	0.31 450	0.26 473	0.35 436	0.25 491	0.15 605	0.14 621	0.15 610	0.17 639	0.11 490	0.10 468

DualNet (step1)	0.28 526	0.19 536	0.50 503	0.18 111	0.16 500	0.34 535	0.20 424	0.51 540	0.38 462	0.37 535	0.34 417	0.37 502	0.30 538	0.39 459	0.23 469	0.23 658	0.09 521	0.28 671	0.24 666	0.18 620	0.16 595

test_sample9	0.42 622	0.19 536	0.50 503	0.18 111	0.16 500	0.34 535	0.20 424	0.51 540	0.38 462	0.37 535	0.34 417	0.37 502	0.30 538	0.66 595	0.91 676	0.23 658	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 620	0.16 595

test_sample8	0.49 647	0.19 536	0.50 503	0.18 111	0.16 500	0.34 535	0.20 424	0.55 590	0.34 407	0.62 659	0.38 462	1.15 694	0.67 675	0.66 595	0.91 676	0.23 658	1.82 730	0.28 671	0.24 666	0.18 620	0.16 595

test_5	0.23 420	0.19 536	0.38 368	0.26 567	0.18 546	0.25 384	0.29 593	0.40 409	0.37 447	0.29 389	0.40 487	0.25 365	0.22 409	0.34 427	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.10 468

AASNet	0.27 506	0.19 536	0.49 492	0.26 567	0.17 524	0.34 535	0.20 424	0.62 652	0.48 578	0.35 511	0.40 487	0.32 460	0.25 463	0.28 364	0.34 561	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.08 330	0.13 549	0.11 506

AnonymousM	0.17 250	0.19 536	0.24 177	0.18 111	0.10 134	0.18 174	0.17 273	0.30 271	0.23 249	0.26 337	0.20 237	0.18 257	0.14 249	0.19 184	0.14 219	0.09 407	0.06 252	0.38 686	0.15 617	0.06 106	0.05 35

TestStereo	0.21 366	0.19 536	0.40 392	0.25 533	0.10 134	0.22 318	0.21 455	0.31 283	0.31 372	0.23 299	0.34 417	0.22 318	0.18 356	0.62 575	0.18 343	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.07 245	0.11 490	0.06 150

CVANet_RVC	0.30 544	0.19 536	0.41 415	0.26 567	0.16 500	0.33 521	0.26 563	0.52 559	0.47 568	0.40 575	0.46 558	0.43 557	0.31 555	0.89 662	0.26 505	0.14 590	0.09 521	0.14 594	0.13 592	0.14 567	0.10 468

DeepPruner_ROB	0.26 497	0.19 536	0.44 448	0.21 305	0.16 500	0.30 481	0.21 455	0.52 559	0.32 383	0.35 511	0.38 462	0.39 522	0.26 473	0.42 473	0.24 481	0.15 605	0.11 579	0.11 506	0.11 525	0.14 567	0.13 550

iResNet_ROB	0.25 479	0.19 536	0.40 392	0.20 247	0.12 272	0.30 481	0.16 220	0.55 590	0.53 613	0.38 550	0.43 525	0.37 502	0.26 473	0.38 454	0.22 448	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.04 1	0.09 369	0.09 409

SGM_RVC	0.50 651	0.19 536	0.50 503	0.25 533	0.15 467	0.69 669	0.39 654	0.68 675	0.82 676	0.95 691	0.84 669	1.13 691	0.76 683	1.16 691	0.60 644	0.16 621	0.16 644	0.16 622	0.16 629	0.16 589	0.17 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
SME	0.21 366	0.20 549	0.29 245	0.23 437	0.11 194	0.36 555	0.17 273	0.37 376	0.29 342	0.24 314	0.28 329	0.19 277	0.21 392	0.53 519	0.21 427	0.10 461	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.11 490	0.08 336

AIO-test2	0.20 345	0.20 549	0.36 340	0.26 567	0.15 467	0.22 318	0.16 220	0.42 437	0.42 510	0.16 215	0.29 343	0.15 209	0.11 127	0.26 329	0.13 181	0.18 644	0.06 252	0.10 448	0.11 525	0.07 193	0.07 250

fast-acv-ft	0.31 551	0.20 549	0.81 625	0.24 493	0.18 546	0.46 615	0.27 570	0.41 423	0.49 587	0.39 565	0.55 605	0.49 595	0.35 579	0.37 448	0.38 575	0.11 504	0.11 579	0.11 506	0.12 564	0.12 531	0.09 409

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 544	0.20 549	0.70 599	0.21 305	0.17 524	0.46 615	0.27 570	0.50 523	0.49 587	0.42 594	0.55 605	0.43 557	0.30 538	0.46 485	0.38 575	0.09 407	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.11 490	0.10 468

ACRE	0.21 366	0.20 549	0.62 568	0.23 437	0.15 467	0.24 364	0.20 424	0.35 346	0.28 323	0.31 439	0.32 384	0.22 318	0.15 269	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336

SACVNet	0.30 544	0.20 549	0.41 415	0.25 533	0.18 546	0.34 535	0.25 549	0.52 559	0.40 490	0.41 584	0.44 536	0.46 581	0.32 562	0.71 608	0.25 491	0.13 565	0.10 554	0.12 545	0.12 564	0.16 589	0.17 608

GEStereo_RVC	0.27 506	0.20 549	0.44 448	0.27 595	0.16 500	0.33 521	0.25 549	0.56 606	0.54 617	0.34 494	0.38 462	0.34 477	0.25 463	0.51 506	0.28 516	0.12 544	0.08 484	0.09 367	0.08 330	0.11 490	0.11 506

APVNet	0.36 588	0.20 549	0.70 599	0.26 567	0.22 616	0.52 645	0.35 634	0.61 644	0.44 533	0.38 550	0.52 591	0.48 589	0.38 596	0.84 653	0.46 616	0.13 565	0.14 621	0.15 610	0.16 629	0.16 589	0.15 586

S-Stereo	0.38 605	0.20 549	1.05 667	0.27 595	0.22 616	0.38 570	0.32 617	0.55 590	0.66 651	0.39 565	0.59 620	0.49 595	0.41 611	0.75 625	0.40 590	0.12 544	0.15 636	0.13 567	0.13 592	0.16 589	0.21 649

STTStereo	0.28 526	0.20 549	0.61 560	0.25 533	0.17 524	0.29 461	0.24 532	0.47 489	0.39 472	0.39 565	0.41 495	0.44 568	0.28 509	0.40 467	0.28 516	0.13 565	0.12 599	0.13 567	0.16 629	0.12 531	0.11 506

CFNet	0.27 506	0.20 549	0.44 448	0.22 377	0.14 406	0.33 521	0.14 116	0.51 540	0.45 545	0.30 421	0.40 487	0.38 510	0.27 492	0.76 630	0.25 491	0.09 407	0.07 394	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.08 336

LE_ROB	1.76 717	0.20 549	2.68 717	0.48 683	0.52 694	0.78 681	0.96 716	0.84 696	6.61 734	7.40 737	2.08 719	2.08 712	4.83 730	1.27 699	3.79 729	0.10 461	0.08 484	0.12 545	0.11 525	0.11 490	0.10 468

NOSS_ROB	0.31 551	0.20 549	0.35 320	0.24 493	0.16 500	0.32 510	0.19 372	0.52 559	0.48 578	0.33 474	0.36 438	0.42 553	0.28 509	0.93 669	0.24 481	0.19 650	0.20 667	0.24 660	0.22 662	0.17 606	0.17 608

XPNet_ROB	0.33 569	0.20 549	0.43 438	0.27 595	0.18 546	0.37 562	0.31 609	0.55 590	0.50 595	0.51 634	0.53 598	0.58 636	0.37 592	0.63 582	0.45 610	0.17 633	0.12 599	0.13 567	0.12 564	0.15 581	0.14 574

pmcnn	0.50 651	0.20 549	0.78 612	0.24 493	0.26 649	0.39 579	0.30 604	0.51 540	0.50 595	0.54 648	1.23 692	2.52 720	0.37 592	0.77 636	0.95 679	0.08 302	0.06 252	0.06 53	0.05 73	0.10 441	0.08 336

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 177	0.21 564	0.47 476	0.17 57	0.12 272	0.15 63	0.14 116	0.24 154	0.16 80	0.11 65	0.14 136	0.12 134	0.10 86	0.14 36	0.10 6	0.06 49	0.06 252	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.07 250

z-ln-s-r	0.32 560	0.21 564	0.82 629	0.23 437	0.14 406	0.30 481	0.26 563	0.43 451	0.50 595	0.32 461	0.60 625	0.39 522	0.29 524	0.73 616	0.66 655	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.08 336

GMStereo_Zeroshot	0.24 451	0.21 564	0.45 460	0.26 567	0.13 355	0.28 439	0.15 170	0.39 396	0.35 423	0.37 535	0.43 525	0.40 537	0.17 326	0.34 427	0.20 400	0.12 544	0.07 394	0.13 567	0.07 245	0.16 589	0.09 409

SDNR	0.42 622	0.21 564	0.82 629	0.21 305	0.18 546	1.27 706	0.17 273	0.50 523	0.49 587	0.42 594	0.81 665	0.38 510	0.27 492	1.19 692	0.38 575	0.23 658	0.24 680	0.17 628	0.13 592	0.17 606	0.20 640

Anonymous_2	0.37 598	0.21 564	0.47 476	0.20 247	0.21 600	0.42 596	0.26 563	0.38 384	0.29 342	0.33 474	0.30 359	0.44 568	0.38 596	0.36 445	0.29 528	0.26 670	0.29 688	0.44 691	1.41 729	0.34 680	0.21 649

CIPLG	0.21 366	0.21 564	0.55 534	0.23 437	0.15 467	0.25 384	0.20 424	0.35 346	0.29 342	0.31 439	0.33 407	0.22 318	0.15 269	0.26 329	0.20 400	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336

sAnonymous2	0.20 345	0.21 564	0.58 549	0.24 493	0.17 524	0.22 318	0.19 372	0.34 322	0.28 323	0.17 234	0.19 220	0.17 243	0.16 294	0.17 125	0.14 219	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.23 650	0.17 608

CroCo_RVC	0.20 345	0.21 564	0.58 549	0.24 493	0.17 524	0.22 318	0.19 372	0.34 322	0.28 323	0.17 234	0.19 220	0.17 243	0.16 294	0.17 125	0.14 219	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.23 650	0.17 608

ARAFT	0.24 451	0.21 564	0.78 612	0.22 377	0.12 272	0.29 461	0.24 532	0.43 451	0.32 383	0.33 474	0.28 329	0.28 413	0.19 372	0.49 497	0.18 343	0.07 132	0.06 252	0.12 545	0.11 525	0.09 369	0.06 150

DMCA-RVC	0.27 506	0.21 564	0.61 560	0.28 616	0.17 524	0.29 461	0.21 455	0.42 437	0.35 423	0.40 575	0.37 447	0.39 522	0.36 583	0.43 475	0.30 536	0.13 565	0.10 554	0.15 610	0.11 525	0.13 549	0.10 468

TDLM	0.30 544	0.21 564	0.38 368	0.28 616	0.15 467	0.33 521	0.32 617	0.52 559	0.47 568	0.38 550	0.43 525	0.39 522	0.29 524	0.91 666	0.28 516	0.14 590	0.08 484	0.13 567	0.11 525	0.12 531	0.10 468

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 506	0.21 564	0.59 555	0.25 533	0.18 546	0.29 461	0.22 483	0.50 523	0.40 490	0.38 550	0.41 495	0.43 557	0.27 492	0.43 475	0.29 528	0.11 504	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.10 441	0.11 506
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	0.51 655	0.21 564	0.65 581	0.25 533	0.21 600	0.58 652	0.32 617	0.54 580	0.55 623	0.95 691	1.40 698	1.28 698	0.81 688	0.73 616	0.62 647	0.18 644	0.15 636	0.15 610	0.15 617	0.19 628	0.19 628

CBMV	0.33 569	0.21 564	0.54 527	0.23 437	0.13 355	0.42 596	0.33 628	0.53 571	0.48 578	0.52 640	0.49 573	0.50 603	0.41 611	0.56 539	0.31 544	0.15 605	0.16 644	0.18 637	0.16 629	0.13 549	0.13 550
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.32 560	0.22 578	0.58 549	0.27 595	0.23 629	0.48 627	0.27 570	0.51 540	0.45 545	0.48 626	0.56 612	0.51 607	0.30 538	0.39 459	0.40 590	0.13 565	0.16 644	0.13 567	0.12 564	0.13 549	0.12 530

YMNet_1	0.32 560	0.22 578	0.58 549	0.27 595	0.23 629	0.48 627	0.27 570	0.51 540	0.45 545	0.48 626	0.56 612	0.51 607	0.30 538	0.39 459	0.40 590	0.13 565	0.16 644	0.13 567	0.12 564	0.13 549	0.12 530

IPLGR_C	0.21 366	0.22 578	0.60 557	0.23 437	0.15 467	0.24 364	0.20 424	0.35 346	0.29 342	0.31 439	0.32 384	0.22 318	0.15 269	0.25 310	0.20 400	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336

RP	0.35 583	0.22 578	0.51 513	0.31 636	0.24 637	0.37 562	0.28 586	0.50 523	0.58 632	0.40 575	0.63 638	0.61 645	0.47 637	0.61 567	0.39 583	0.16 621	0.15 636	0.17 628	0.15 617	0.17 606	0.17 608

edge stereo	0.39 610	0.22 578	0.81 625	0.27 595	0.22 616	0.37 562	0.24 532	0.56 606	0.54 617	0.53 646	0.60 625	0.71 672	0.50 646	0.78 638	0.40 590	0.16 621	0.14 621	0.19 645	0.14 607	0.16 589	0.17 608

ADCL	0.47 641	0.22 578	1.00 661	0.27 595	0.19 573	0.74 674	0.64 695	0.54 580	0.69 659	0.56 651	0.71 652	0.55 624	0.60 663	0.60 560	1.43 705	0.11 504	0.09 521	0.13 567	0.13 592	0.14 567	0.14 574

GANet	0.36 588	0.22 578	0.49 492	0.29 619	0.17 524	0.41 589	0.38 649	0.57 616	0.45 545	0.46 615	0.75 658	0.55 624	0.40 607	0.94 671	0.41 598	0.13 565	0.13 611	0.13 567	0.11 525	0.14 567	0.11 506

AANet_RVC	0.31 551	0.22 578	0.50 503	0.23 437	0.14 406	0.30 481	0.24 532	0.47 489	0.54 617	0.38 550	0.60 625	0.43 557	0.29 524	0.87 657	0.40 590	0.11 504	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.09 369	0.09 409

StereoDRNet	0.32 560	0.22 578	0.61 560	0.27 595	0.21 600	0.42 596	0.30 604	0.61 644	0.48 578	0.46 615	0.39 476	0.48 589	0.30 538	0.57 543	0.40 590	0.11 504	0.09 521	0.12 545	0.11 525	0.12 531	0.10 468

TCMNet	0.33 569	0.23 587	0.72 604	0.29 619	0.30 665	0.40 585	0.28 586	0.50 523	0.47 568	0.37 535	0.45 548	0.40 537	0.29 524	0.60 560	0.39 583	0.14 590	0.13 611	0.15 610	0.14 607	0.17 606	0.15 586

RAFT + AFF	0.27 506	0.23 587	0.50 503	0.25 533	0.17 524	0.30 481	0.33 628	0.52 559	0.40 490	0.28 360	0.30 359	0.30 441	0.31 555	0.62 575	0.24 481	0.09 407	0.10 554	0.11 506	0.10 484	0.11 490	0.11 506

GwcNet	0.35 583	0.23 587	0.88 644	0.25 533	0.24 637	0.48 627	0.27 570	0.55 590	0.57 629	0.38 550	0.52 591	0.51 607	0.32 562	0.60 560	0.41 598	0.13 565	0.11 579	0.12 545	0.11 525	0.13 549	0.14 574

DANet	0.35 583	0.23 587	0.60 557	0.36 661	0.22 616	0.39 579	0.25 549	0.48 502	0.43 518	0.52 640	0.50 577	0.59 638	0.41 611	0.76 630	0.49 621	0.13 565	0.11 579	0.14 594	0.12 564	0.17 606	0.15 586
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	0.23 420	0.24 591	0.49 492	0.22 377	0.15 467	0.25 384	0.17 273	0.39 396	0.39 472	0.29 389	0.31 374	0.21 306	0.17 326	0.59 556	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.08 336

ADCRef	0.38 605	0.24 591	0.88 644	0.26 567	0.21 600	0.49 632	0.27 570	0.52 559	0.48 578	0.50 629	0.58 617	0.35 491	0.47 637	0.48 492	1.29 703	0.09 407	0.08 484	0.12 545	0.12 564	0.11 490	0.11 506

ADCP+	0.45 636	0.24 591	1.15 678	0.25 533	0.22 616	0.56 648	0.39 654	0.54 580	0.51 599	0.44 607	0.51 583	0.46 581	0.52 651	0.56 539	1.89 717	0.10 461	0.08 484	0.11 506	0.10 484	0.14 567	0.13 550

DPSNet	0.47 641	0.24 591	0.93 652	0.27 595	0.20 592	0.75 677	0.57 689	0.84 696	0.79 673	0.47 622	0.51 583	0.60 641	0.69 678	0.87 657	0.71 659	0.16 621	0.13 611	0.12 545	0.10 484	0.25 656	0.21 649

PSMNet_ROB	0.33 569	0.24 591	0.54 527	0.31 636	0.21 600	0.42 596	0.43 665	0.59 631	0.47 568	0.37 535	0.44 536	0.49 595	0.31 555	0.64 584	0.43 602	0.14 590	0.10 554	0.15 610	0.14 607	0.13 549	0.11 506

LL-Strereo	0.29 537	0.25 596	0.58 549	0.25 533	0.21 600	0.23 341	0.24 532	0.55 590	0.42 510	0.34 494	0.32 384	0.41 544	0.40 607	0.94 671	0.23 469	0.08 302	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.09 369	0.09 409

HCRNet	0.24 451	0.25 596	0.33 297	0.34 650	0.16 500	0.27 419	0.18 324	0.43 451	0.35 423	0.30 421	0.35 428	0.32 460	0.22 409	0.44 479	0.20 400	0.13 565	0.08 484	0.13 567	0.11 525	0.10 441	0.09 409

GMStereo	0.19 324	0.25 596	0.40 392	0.21 305	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.29 251	0.40 490	0.25 324	0.23 275	0.16 231	0.15 269	0.25 310	0.19 377	0.09 407	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.08 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
psmorigin	0.50 651	0.25 596	3.03 718	0.24 493	0.19 573	0.38 570	0.22 483	0.50 523	0.44 533	0.64 663	0.68 647	0.71 672	0.51 649	0.85 654	0.45 610	0.14 590	0.17 651	0.13 567	0.14 607	0.16 589	0.21 649

FADNet-RVC-Resample	0.29 537	0.25 596	0.93 652	0.26 567	0.16 500	0.32 510	0.21 455	0.47 489	0.39 472	0.35 511	0.38 462	0.33 468	0.27 492	0.53 519	0.24 481	0.10 461	0.10 554	0.14 594	0.13 592	0.13 549	0.16 595

G-Net	0.46 638	0.25 596	0.86 641	0.34 650	0.28 656	0.90 690	0.35 634	0.47 489	0.45 545	0.68 668	1.22 691	0.64 657	0.60 663	0.61 567	0.57 634	0.16 621	0.14 621	0.17 628	0.13 592	0.22 647	0.19 628

NCC-stereo	0.39 610	0.25 596	0.69 593	0.32 642	0.28 656	0.46 615	0.36 639	0.65 661	0.52 608	0.40 575	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 616	0.45 610	0.17 633	0.14 621	0.18 637	0.25 671	0.16 589	0.16 595

Nwc_Net	0.37 598	0.25 596	0.68 592	0.31 636	0.24 637	0.44 607	0.30 604	0.65 661	0.50 595	0.37 535	0.69 651	0.58 636	0.45 628	0.60 560	0.40 590	0.15 605	0.12 599	0.19 645	0.21 654	0.14 567	0.13 550

Abc-Net	0.39 610	0.25 596	0.69 593	0.32 642	0.28 656	0.46 615	0.36 639	0.65 661	0.52 608	0.40 575	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 616	0.45 610	0.17 633	0.14 621	0.18 637	0.25 671	0.16 589	0.16 595
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	0.22 403	0.25 596	0.47 476	0.24 493	0.14 406	0.25 384	0.12 40	0.40 409	0.33 397	0.29 389	0.42 512	0.22 318	0.20 383	0.33 420	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.07 250

LALA_ROB	0.36 588	0.25 596	0.46 468	0.30 630	0.21 600	0.47 621	0.39 654	0.61 644	0.51 599	0.52 640	0.51 583	0.69 669	0.36 583	0.50 501	0.43 602	0.17 633	0.11 579	0.16 622	0.14 607	0.17 606	0.15 586

Wz-Net-MNSev	0.36 588	0.26 607	0.79 619	0.26 567	0.21 600	0.59 655	0.38 649	0.55 590	0.56 626	0.48 626	0.54 601	0.53 618	0.36 583	0.60 560	0.44 607	0.11 504	0.09 521	0.11 506	0.11 525	0.15 581	0.13 550

dd	0.22 403	0.26 607	0.40 392	0.22 377	0.12 272	0.25 384	0.21 455	0.32 295	0.44 533	0.29 389	0.28 329	0.25 365	0.16 294	0.30 399	0.25 491	0.12 544	0.07 394	0.10 448	0.08 330	0.11 490	0.09 409

AF-Net	0.37 598	0.26 607	0.56 541	0.32 642	0.23 629	0.41 589	0.29 593	0.61 644	0.64 648	0.42 594	0.68 647	0.65 658	0.49 644	0.57 543	0.44 607	0.15 605	0.11 579	0.19 645	0.14 607	0.15 581	0.13 550

iResNetv2_ROB	0.27 506	0.26 607	0.72 604	0.23 437	0.13 355	0.29 461	0.18 324	0.52 559	0.49 587	0.37 535	0.45 548	0.39 522	0.25 463	0.34 427	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.12 531	0.09 409

NCCL2	0.35 583	0.26 607	0.49 492	0.36 661	0.22 616	0.41 589	0.41 660	0.53 571	0.42 510	0.47 622	0.46 558	0.61 645	0.39 602	0.55 528	0.37 572	0.16 621	0.13 611	0.21 651	0.21 654	0.16 589	0.16 595

FBW_ROB	0.43 627	0.26 607	0.54 527	0.31 636	0.20 592	0.51 636	0.32 617	0.70 678	0.60 637	0.59 655	0.55 605	0.65 658	0.41 611	1.40 705	0.51 629	0.13 565	0.17 651	0.21 651	0.16 629	0.17 606	0.18 621

ETE_ROB	0.34 578	0.26 607	0.45 460	0.29 619	0.18 546	0.40 585	0.37 643	0.57 616	0.47 568	0.50 629	0.50 577	0.62 647	0.36 583	0.55 528	0.38 575	0.13 565	0.10 554	0.14 594	0.12 564	0.16 589	0.16 595

FINET	0.34 578	0.27 614	0.80 622	0.24 493	0.24 637	0.36 555	0.34 630	0.54 580	0.72 664	0.39 565	0.47 565	0.32 460	0.30 538	0.51 506	0.32 549	0.19 650	0.17 651	0.13 567	0.12 564	0.18 620	0.16 595

SHD	0.42 622	0.27 614	0.81 625	0.31 636	0.25 645	0.42 596	0.22 483	0.66 667	0.94 694	0.63 661	0.60 625	0.59 638	0.47 637	0.59 556	0.58 639	0.15 605	0.13 611	0.16 622	0.16 629	0.20 637	0.22 655

MeshStereo	0.58 666	0.27 614	0.67 587	0.22 377	0.17 524	0.66 665	0.37 643	0.78 687	0.61 641	1.47 719	1.30 694	1.65 706	0.79 685	1.12 689	0.59 640	0.17 633	0.17 651	0.17 628	0.14 607	0.17 606	0.14 574
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
FADNet_RVC	0.30 544	0.28 617	0.83 632	0.23 437	0.15 467	0.30 481	0.17 273	0.49 512	0.37 447	0.30 421	0.38 462	0.30 441	0.27 492	0.52 512	0.31 544	0.14 590	0.14 621	0.14 594	0.16 629	0.21 640	0.23 662

SuperB	0.49 647	0.28 617	2.23 709	0.23 437	0.15 467	0.41 589	0.32 617	0.47 489	0.82 676	0.43 600	0.50 577	0.33 468	0.45 628	0.68 600	1.08 686	0.10 461	0.07 394	0.09 367	0.08 330	0.98 719	0.14 574

RTSC	0.39 610	0.28 617	0.78 612	0.27 595	0.18 546	0.49 632	0.22 483	0.59 631	0.84 683	0.55 650	0.53 598	0.49 595	0.36 583	0.67 599	0.82 669	0.13 565	0.10 554	0.11 506	0.12 564	0.17 606	0.17 608

PA-Net	0.37 598	0.28 617	0.83 632	0.31 636	0.28 656	0.39 579	0.42 663	0.51 540	0.55 623	0.34 494	0.42 512	0.41 544	0.36 583	0.79 640	0.49 621	0.12 544	0.23 678	0.16 622	0.23 664	0.12 531	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
SGM-ForestM	1.36 707	0.28 617	0.79 619	0.26 567	0.16 500	2.26 721	1.00 718	1.42 712	1.46 714	2.38 725	2.05 718	5.95 733	2.66 727	2.95 723	2.46 724	0.17 633	0.18 657	0.18 637	0.18 645	0.15 581	0.18 621

NaN_ROB	0.41 619	0.28 617	0.62 568	0.30 630	0.19 573	0.51 636	0.47 676	0.58 625	0.59 633	0.56 651	0.47 565	0.49 595	0.41 611	1.21 695	0.64 652	0.12 544	0.18 657	0.12 545	0.13 592	0.11 490	0.14 574

SANet	0.53 660	0.28 617	0.96 657	0.26 567	0.15 467	0.69 669	0.44 668	0.67 672	1.34 709	0.67 667	0.98 682	0.94 684	0.71 680	0.89 662	0.76 661	0.14 590	0.12 599	0.12 545	0.11 525	0.17 606	0.16 595

w-ln-seven-2	0.36 588	0.29 624	1.06 668	0.27 595	0.18 546	0.37 562	0.30 604	0.50 523	0.54 617	0.45 611	0.55 605	0.45 573	0.41 611	0.62 575	0.49 621	0.10 461	0.10 554	0.12 545	0.11 525	0.14 567	0.11 506

Wz-Net-LNSev	0.34 578	0.29 624	0.91 648	0.26 567	0.21 600	0.47 621	0.31 609	0.54 580	0.54 617	0.44 607	0.52 591	0.50 603	0.35 579	0.39 459	0.39 583	0.11 504	0.11 579	0.10 448	0.09 438	0.14 567	0.13 550

DGSMNet	0.61 671	0.29 624	0.91 648	0.51 688	0.70 705	0.62 661	1.38 727	0.59 631	0.55 623	0.37 535	0.61 632	0.52 613	0.33 565	0.65 591	0.43 602	0.53 695	0.60 716	0.67 702	0.61 712	0.63 699	0.61 710

aanetorigin	0.39 610	0.29 624	1.09 671	0.24 493	0.19 573	0.28 439	0.37 643	0.33 310	0.47 568	0.94 689	0.82 667	0.52 613	0.54 652	0.49 497	0.50 627	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.16 589	0.15 586

DeepPrunerF	0.44 633	0.29 624	1.29 689	0.33 648	0.30 665	0.35 550	0.36 639	0.62 652	1.15 705	0.40 575	0.44 536	0.39 522	0.41 611	0.80 644	0.52 630	0.18 644	0.14 621	0.23 658	0.21 654	0.17 606	0.17 608

ADCPNet	0.48 644	0.29 624	1.60 700	0.27 595	0.23 629	0.70 672	0.38 649	0.53 571	0.51 599	0.51 634	0.59 620	0.67 663	0.56 656	0.60 560	1.14 691	0.15 605	0.18 657	0.14 594	0.23 664	0.19 628	0.19 628

PWC_ROB	0.38 605	0.29 624	0.69 593	0.25 533	0.20 592	0.38 570	0.19 372	0.58 625	0.67 654	0.57 653	0.85 670	0.51 607	0.40 607	0.71 608	0.52 630	0.13 565	0.09 521	0.14 594	0.10 484	0.17 606	0.14 574

w-ln-seven	0.42 622	0.30 631	1.18 679	0.26 567	0.22 616	0.58 652	0.31 609	0.62 652	0.81 675	0.58 654	0.61 632	0.53 618	0.36 583	0.57 543	0.65 654	0.11 504	0.10 554	0.13 567	0.12 564	0.15 581	0.13 550

FC-DCNN v2	0.71 680	0.30 631	0.67 587	0.32 642	0.27 651	0.84 685	0.39 654	0.84 696	0.85 684	1.44 715	1.64 709	2.09 713	1.28 710	1.06 685	0.80 668	0.24 666	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.25 669

HBP-ISP	0.33 569	0.30 631	0.72 604	0.22 377	0.16 500	0.32 510	0.22 483	0.54 580	0.44 533	0.41 584	0.49 573	0.33 468	0.38 596	0.73 616	0.25 491	0.18 644	0.19 662	0.24 660	0.20 651	0.16 589	0.13 550

FC-DCNN	0.70 679	0.30 631	0.69 593	0.32 642	0.27 651	0.81 684	0.39 654	0.79 690	0.82 676	1.41 711	1.58 708	1.98 711	1.26 708	1.02 682	0.77 664	0.24 666	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.26 663	0.26 671

PS-NSSS	0.32 560	0.30 631	0.46 468	0.23 437	0.17 524	0.33 521	0.24 532	0.57 616	0.41 502	0.37 535	0.52 591	0.35 491	0.30 538	0.80 644	0.30 536	0.17 633	0.14 621	0.21 651	0.15 617	0.15 581	0.13 550

PDISCO_ROB	0.43 627	0.30 631	0.67 587	0.43 676	0.36 674	0.67 666	0.32 617	0.72 681	0.76 669	0.43 600	0.53 598	0.63 655	0.40 607	0.66 595	0.47 618	0.21 655	0.12 599	0.21 651	0.19 649	0.25 656	0.20 640

PWCDC_ROB	0.38 605	0.30 631	0.60 557	0.33 648	0.20 592	0.42 596	0.19 372	0.58 625	0.89 685	0.42 594	1.26 693	0.36 496	0.34 574	0.50 501	0.38 575	0.18 644	0.11 579	0.11 506	0.09 438	0.19 628	0.13 550

UDGNet	0.23 420	0.31 638	0.38 368	0.24 493	0.14 406	0.24 364	0.18 324	0.32 295	0.43 518	0.29 389	0.28 329	0.24 355	0.19 372	0.29 383	0.20 400	0.15 605	0.07 394	0.21 651	0.11 525	0.14 567	0.10 468

dad	0.28 526	0.31 638	0.44 448	0.21 305	0.14 406	0.30 481	0.20 424	0.33 310	0.49 587	0.44 607	0.44 536	0.45 573	0.21 392	0.41 469	0.26 505	0.20 653	0.11 579	0.20 649	0.11 525	0.14 567	0.10 468

ccnet	0.42 622	0.31 638	0.48 486	0.27 595	0.32 669	0.60 658	0.32 617	0.65 661	0.46 563	0.53 646	0.66 643	0.56 628	0.45 628	0.72 614	0.61 645	0.26 670	0.19 662	0.24 660	0.21 654	0.26 663	0.22 655

Syn2CoEx	0.36 588	0.31 638	0.78 612	0.34 650	0.21 600	0.41 589	0.28 586	0.61 644	0.49 587	0.42 594	0.56 612	0.45 573	0.44 625	0.69 602	0.38 575	0.17 633	0.14 621	0.15 610	0.12 564	0.13 549	0.12 530

FCDSN-DC	0.63 672	0.31 638	0.61 560	0.36 661	0.30 665	0.65 663	0.37 643	0.66 667	0.68 657	1.14 701	1.54 706	1.71 708	1.26 708	0.92 667	0.64 652	0.24 666	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.27 668	0.27 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DStereoO	0.46 638	0.32 643	0.51 513	0.36 661	0.29 664	0.38 570	0.45 669	0.55 590	0.60 637	0.47 622	0.49 573	0.48 589	0.73 682	0.59 556	0.69 658	0.81 713	0.18 657	0.38 686	0.19 649	0.46 690	0.20 640

RGC	0.39 610	0.32 643	0.64 579	0.34 650	0.27 651	0.40 585	0.29 593	0.57 616	0.53 613	0.45 611	0.64 640	0.62 647	0.45 628	0.72 614	0.39 583	0.15 605	0.15 636	0.21 651	0.20 651	0.18 620	0.19 628

MSMD_ROB	0.60 670	0.33 645	0.61 560	0.30 630	0.25 645	0.86 687	0.35 634	0.55 590	0.67 654	1.10 699	1.49 703	1.76 709	0.97 699	0.88 660	0.49 621	0.23 658	0.21 669	0.27 663	0.27 679	0.25 656	0.24 667

PVD	0.58 666	0.34 646	0.84 637	0.39 671	0.31 668	0.59 655	0.47 676	0.80 691	1.25 706	0.92 686	1.09 685	0.79 676	0.82 689	0.85 654	0.76 661	0.21 655	0.18 657	0.22 657	0.18 645	0.27 668	0.35 685

ADCMid	0.49 647	0.34 646	1.13 676	0.26 567	0.21 600	0.51 636	0.37 643	0.57 616	0.54 617	0.75 676	0.66 643	0.62 647	0.64 674	0.64 584	1.68 710	0.13 565	0.12 599	0.17 628	0.17 639	0.20 637	0.17 608

FADNet-RVC	0.31 551	0.35 648	0.78 612	0.25 533	0.20 592	0.33 521	0.20 424	0.49 512	0.40 490	0.34 494	0.39 476	0.41 544	0.29 524	0.63 582	0.31 544	0.13 565	0.14 621	0.14 594	0.15 617	0.19 628	0.19 628

PASM	0.45 636	0.35 648	0.90 647	0.35 659	0.33 670	0.39 579	0.38 649	0.50 523	0.61 641	0.52 640	0.51 583	0.62 647	0.45 628	0.93 669	0.48 619	0.26 670	0.29 688	0.29 675	0.33 684	0.29 674	0.26 671

CSAN	0.50 651	0.35 648	0.78 612	0.36 661	0.23 629	0.56 648	0.59 692	0.61 644	0.70 661	0.64 663	0.78 662	0.65 658	0.60 663	1.38 704	0.62 647	0.21 655	0.17 651	0.20 649	0.20 651	0.18 620	0.18 621

FADNet	0.32 560	0.36 651	0.74 609	0.23 437	0.22 616	0.37 562	0.19 372	0.53 571	0.48 578	0.32 461	0.36 438	0.43 557	0.32 562	0.64 584	0.25 491	0.16 621	0.16 644	0.14 594	0.16 629	0.24 654	0.19 628

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 588	0.36 651	0.53 524	0.34 650	0.19 573	0.51 636	0.24 532	0.55 590	0.38 462	0.41 584	0.47 565	0.47 583	0.27 492	0.73 616	0.30 536	0.36 689	0.19 662	0.27 663	0.17 639	0.26 663	0.23 662

MANE	1.41 709	0.36 651	0.74 609	0.43 676	0.41 679	2.16 720	0.80 708	2.39 728	3.38 724	2.22 724	3.06 726	3.54 726	2.73 728	2.15 720	1.94 719	0.28 678	0.27 684	0.30 677	0.46 697	0.28 673	0.34 684

ELAS_RVC	0.74 685	0.36 651	1.00 661	0.37 667	0.33 670	0.88 688	0.93 715	0.83 695	1.08 701	1.35 706	1.33 697	1.24 696	1.33 712	1.06 685	0.95 679	0.27 675	0.25 682	0.29 675	0.27 679	0.30 675	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 685	0.36 651	0.85 640	0.36 661	0.33 670	1.36 710	0.77 706	0.93 700	0.92 689	1.41 711	1.53 705	1.16 695	1.17 704	0.95 674	1.03 683	0.26 670	0.25 682	0.28 671	0.28 682	0.31 676	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.26 497	0.37 656	0.34 309	0.21 305	0.13 355	0.25 384	0.25 549	0.33 310	0.47 568	0.26 337	0.17 189	0.29 424	0.34 574	0.35 436	0.37 572	0.23 658	0.15 636	0.17 628	0.13 592	0.23 650	0.21 649

DStereoSA	0.81 690	0.37 656	1.08 670	0.51 688	0.65 703	0.67 666	1.44 728	0.74 683	1.06 699	0.54 648	1.67 710	0.49 595	1.78 718	0.96 675	1.69 712	0.28 678	0.43 701	0.27 663	0.51 703	0.40 686	0.58 703

StereoAnything_RVC	0.13 136	0.37 656	0.36 340	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 40	0.17 31	0.12 23	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 86	0.20 208	0.10 6	0.09 407	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.24 654	0.05 35

EDNetEfficient	0.63 672	0.37 656	2.40 713	0.26 567	0.25 645	0.38 570	0.49 682	0.41 423	1.06 699	1.38 708	0.87 674	0.62 647	0.95 696	0.65 591	1.65 709	0.11 504	0.09 521	0.10 448	0.11 525	0.19 628	0.17 608

XQC	0.43 627	0.37 656	0.96 657	0.34 650	0.25 645	0.53 646	0.34 630	0.60 640	0.73 667	0.51 634	0.46 558	0.57 633	0.47 637	0.70 605	0.72 660	0.17 633	0.12 599	0.18 637	0.15 617	0.25 656	0.23 662

WZ-Net	0.52 659	0.38 661	1.90 705	0.30 630	0.24 637	0.57 651	0.48 680	0.62 652	0.78 672	0.50 629	0.71 652	0.68 667	0.54 652	0.98 679	0.84 670	0.13 565	0.10 554	0.11 506	0.12 564	0.19 628	0.20 640

SAMSARA	0.56 662	0.39 662	0.80 622	0.60 695	0.46 687	1.00 694	1.23 726	0.67 672	0.68 657	0.71 671	0.54 601	0.89 683	0.57 659	0.81 648	0.62 647	0.19 650	0.22 673	0.18 637	0.18 645	0.27 668	0.25 669

z-mn7	0.44 633	0.40 663	1.09 671	0.25 533	0.18 546	0.61 659	0.34 630	0.56 606	0.93 692	0.43 600	0.96 679	0.53 618	0.39 602	0.94 671	0.59 640	0.10 461	0.09 521	0.10 448	0.10 484	0.14 567	0.13 550

ADCS	0.58 666	0.40 663	1.35 692	0.29 619	0.24 637	0.55 647	0.45 669	0.67 672	0.83 680	0.76 677	0.71 652	0.68 667	0.60 663	0.76 630	2.23 722	0.16 621	0.16 644	0.16 622	0.17 639	0.22 647	0.22 655

AnyNet_C32	0.51 655	0.40 663	1.10 675	0.29 619	0.28 656	0.59 655	0.58 690	0.54 580	0.60 637	0.62 659	0.66 643	0.54 622	0.54 652	0.78 638	1.74 714	0.15 605	0.14 621	0.15 610	0.17 639	0.20 637	0.20 640

LSM	1.64 716	0.40 663	2.56 715	2.02 727	17.61 744	0.51 636	0.52 684	0.61 644	0.76 669	0.82 680	1.11 687	0.63 655	0.54 652	0.75 625	0.49 621	0.16 621	0.24 680	0.18 637	0.21 654	0.25 656	2.42 731

PSMNet-RUCA	0.37 598	0.41 667	0.66 586	0.46 681	0.41 679	0.34 535	0.25 549	0.57 616	0.45 545	0.39 565	0.52 591	0.43 557	0.33 565	0.41 469	0.29 528	0.25 669	0.14 621	0.33 683	0.21 654	0.31 676	0.22 655

Wz-Net-SNSev	0.43 627	0.41 667	1.27 687	0.30 630	0.21 600	0.44 607	0.41 660	0.61 644	0.65 649	0.46 615	0.65 641	0.62 647	0.39 602	0.74 624	0.59 640	0.12 544	0.11 579	0.12 545	0.13 592	0.16 589	0.14 574

AANet	0.49 647	0.42 669	1.56 698	0.22 377	0.19 573	0.39 579	0.25 549	0.52 559	0.92 689	0.92 686	0.93 677	0.84 679	0.67 675	0.59 556	0.59 640	0.15 605	0.11 579	0.13 567	0.12 564	0.18 620	0.16 595

MSAF-DinoV2	0.76 687	0.44 670	1.98 706	0.49 686	0.16 500	0.58 652	0.31 609	0.81 693	0.83 680	0.41 584	0.52 591	0.98 688	0.58 660	4.97 732	1.03 683	0.11 504	0.07 394	0.10 448	0.24 666	0.27 668	0.26 671

zh-mn7	0.46 638	0.45 671	1.48 695	0.25 533	0.19 573	0.44 607	0.29 593	0.56 606	0.82 676	0.65 665	0.96 679	0.49 595	0.38 596	0.88 660	0.63 650	0.12 544	0.10 554	0.11 506	0.11 525	0.13 549	0.14 574

GASNet	0.36 588	0.46 672	0.88 644	0.34 650	0.23 629	0.35 550	0.22 483	0.60 640	0.53 613	0.40 575	0.37 447	0.45 573	0.30 538	0.79 640	0.35 565	0.15 605	0.10 554	0.14 594	0.14 607	0.22 647	0.12 530

UDG	0.40 617	0.46 672	0.49 492	0.40 673	0.35 673	0.47 621	0.27 570	0.54 580	0.47 568	0.39 565	0.45 548	0.59 638	0.44 625	0.46 485	0.39 583	0.26 670	0.19 662	0.48 693	0.22 662	0.34 680	0.26 671

CC-Net-ROB	0.43 627	0.47 674	0.65 581	0.37 667	0.23 629	0.51 636	0.29 593	0.66 667	0.49 587	0.46 615	0.51 583	0.48 589	0.38 596	0.96 675	0.35 565	0.34 687	0.23 678	0.55 697	0.25 671	0.31 676	0.20 640

GANetREF_RVC	0.43 627	0.47 674	0.69 593	0.38 669	0.20 592	0.51 636	0.48 680	0.66 667	0.66 651	0.46 615	0.46 558	0.50 603	0.44 625	0.90 665	0.39 583	0.27 675	0.21 669	0.32 680	0.18 645	0.27 668	0.22 655
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	0.40 617	0.48 676	0.67 587	0.48 683	0.39 676	0.48 627	0.22 483	0.51 540	0.43 518	0.40 575	0.47 565	0.47 583	0.33 565	0.54 526	0.32 549	0.36 689	0.15 636	0.40 689	0.21 654	0.45 689	0.31 680

Consistency-Raft	0.55 661	0.48 676	1.02 664	0.45 679	0.49 690	0.49 632	0.47 676	0.72 681	0.72 664	0.45 611	0.82 667	0.47 583	0.60 663	0.50 501	0.63 650	0.39 693	0.39 698	0.44 691	0.51 703	0.52 692	0.37 686

RTS	0.78 688	0.48 676	4.68 723	0.34 650	0.28 656	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 590	0.11 579	0.15 610	0.15 617	0.21 640	0.19 628

RTSA	0.78 688	0.48 676	4.68 723	0.34 650	0.28 656	1.12 698	0.46 672	0.62 652	1.03 696	0.73 672	0.89 675	0.60 641	0.59 661	1.61 708	1.16 695	0.14 590	0.11 579	0.15 610	0.15 617	0.21 640	0.19 628

NVStereoNet_ROB	0.67 676	0.49 680	0.83 632	0.48 683	0.40 678	0.51 636	0.46 672	0.70 678	0.77 671	0.84 681	1.72 711	1.02 689	0.83 690	1.23 696	0.79 667	0.32 685	0.38 697	0.40 689	0.46 697	0.36 683	0.41 690
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	0.41 619	0.50 681	0.48 486	0.44 678	0.39 676	0.46 615	0.32 617	0.50 523	0.43 518	0.45 611	0.52 591	0.57 633	0.36 583	0.48 492	0.33 556	0.33 686	0.21 669	0.55 697	0.25 671	0.37 684	0.32 683

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 655	0.50 681	0.86 641	0.39 671	0.24 637	0.84 685	0.55 687	0.56 606	0.62 643	0.60 656	0.68 647	0.62 647	0.42 620	1.13 690	0.43 602	0.23 658	0.27 684	0.27 663	0.35 686	0.25 656	0.29 676

zh-sn7	0.48 644	0.51 683	1.43 694	0.29 619	0.20 592	0.47 621	0.39 654	0.57 616	0.62 643	0.52 640	0.81 665	0.52 613	0.56 656	1.05 684	0.87 673	0.12 544	0.13 611	0.13 567	0.13 592	0.17 606	0.16 595

MFN_U_SF_RVC	0.56 662	0.51 683	1.19 680	0.38 669	0.22 616	0.69 669	0.27 570	0.80 691	0.67 654	0.73 672	0.74 657	0.87 680	0.61 672	0.81 648	0.76 661	0.29 681	0.27 684	0.32 680	0.37 690	0.32 679	0.31 680

EDNetEfficientorigin	7.51 732	0.52 685	140.47 761	0.25 533	0.17 524	0.42 596	0.29 593	0.47 489	1.03 696	1.28 704	1.02 683	0.83 678	0.84 691	0.75 625	0.99 681	0.10 461	0.09 521	0.12 545	0.10 484	0.21 640	0.22 655

anonymity	0.56 662	0.54 686	0.70 599	0.47 682	0.61 700	0.56 648	0.43 665	0.69 676	0.49 587	0.63 661	0.55 605	0.54 622	0.60 663	0.61 567	0.57 634	0.55 698	0.53 709	0.50 694	0.54 707	0.51 691	0.56 700

MonStereo1	0.93 696	0.56 687	0.82 629	0.69 699	0.58 698	1.37 711	0.35 634	0.94 701	1.25 706	0.93 688	1.90 714	1.52 704	2.10 722	1.27 699	0.77 664	0.69 705	0.33 693	0.75 706	0.47 699	0.70 706	0.57 702

Wz-Net-TNSev	0.51 655	0.58 688	1.61 702	0.25 533	0.21 600	0.65 663	0.45 669	0.63 659	0.69 659	0.51 634	0.54 601	0.71 672	0.60 663	1.00 680	0.77 664	0.15 605	0.15 636	0.13 567	0.15 617	0.21 640	0.20 640

AnyNet_C01	0.65 674	0.58 688	2.60 716	0.32 642	0.26 649	0.88 688	0.61 693	0.63 659	0.62 643	0.68 668	0.96 679	0.76 675	0.60 663	0.96 675	1.43 705	0.16 621	0.16 644	0.17 628	0.17 639	0.23 650	0.23 662

GCST	0.47 641	0.60 690	0.57 544	1.04 715	0.48 689	0.38 570	0.11 26	0.40 409	0.32 383	0.41 584	0.34 417	0.29 424	0.17 326	0.46 485	0.19 377	0.69 705	0.42 700	0.79 710	0.62 713	0.62 698	0.46 695

SPS-STEREO	0.69 678	0.61 691	0.98 659	0.52 691	0.57 697	0.74 674	0.50 683	0.78 687	0.62 643	0.95 691	0.86 671	0.94 684	0.70 679	1.01 681	0.87 673	0.58 701	0.51 706	0.50 694	0.50 702	0.55 694	0.58 703
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.57 665	0.62 692	0.87 643	0.63 697	0.44 685	0.73 673	0.37 643	0.65 661	0.66 651	0.51 634	0.75 658	0.66 662	0.45 628	0.69 602	0.46 616	0.53 695	0.34 694	0.55 697	0.35 686	0.60 697	0.45 692

Ntro	0.58 666	0.64 693	0.92 650	0.66 698	0.50 691	0.77 678	0.36 639	0.66 667	0.70 661	0.50 629	0.59 620	0.65 658	0.51 649	0.75 625	0.45 610	0.56 699	0.32 692	0.56 700	0.34 685	0.63 699	0.46 695

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 677	0.64 693	1.06 668	0.45 679	0.27 651	1.40 713	0.58 690	0.78 687	0.92 689	0.84 681	0.86 671	0.88 682	0.68 677	1.33 703	0.68 657	0.37 691	0.29 688	0.34 684	0.36 689	0.43 687	0.37 686

DStereoFS	0.84 691	0.66 695	0.80 622	0.53 692	0.50 691	1.23 704	0.55 687	0.94 701	1.32 708	0.89 683	1.32 695	1.04 690	2.32 725	1.29 701	1.14 691	0.31 684	0.35 695	0.30 677	0.39 693	0.34 680	0.60 706

SGM+DAISY	0.87 692	0.66 695	1.30 690	0.51 688	0.60 699	1.03 695	0.84 712	0.76 685	0.73 667	1.39 709	1.51 704	1.31 699	1.22 706	1.11 687	1.08 686	0.57 700	0.53 709	0.51 696	0.51 703	0.54 693	0.61 710

light-stereo	2.37 723	0.69 697	3.61 719	3.84 731	3.41 728	4.04 725	0.31 609	2.13 726	1.45 713	3.61 729	6.33 733	6.90 736	0.63 673	4.83 731	1.28 702	0.71 707	0.74 725	0.32 680	0.39 693	1.20 721	0.96 721

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 345	0.72 698	0.70 599	0.17 57	0.08 29	0.15 63	0.15 170	0.18 44	0.16 80	0.13 134	0.12 76	0.09 30	0.08 16	0.16 107	0.13 181	0.35 688	0.04 2	0.08 269	0.07 245	0.11 490	0.23 662

coex-ft	3.44 725	0.73 699	48.55 759	0.24 493	0.19 573	0.50 635	0.43 665	0.47 489	2.40 721	7.03 736	1.20 690	0.97 687	2.23 723	0.73 616	1.92 718	0.12 544	0.15 636	0.14 594	0.12 564	0.21 640	0.43 691

JetBlue	1.14 705	0.76 700	2.36 711	0.59 694	0.75 707	3.04 724	1.78 730	1.11 705	0.90 687	0.94 689	1.10 686	1.66 707	1.28 710	2.09 718	1.72 713	0.43 694	0.36 696	0.38 686	0.38 692	0.58 696	0.56 700

MFMNet_re	0.72 681	0.76 700	0.99 660	0.62 696	0.70 705	0.77 678	0.67 696	0.75 684	0.83 680	0.78 679	0.86 671	0.69 669	0.78 684	0.71 608	0.61 645	0.66 704	0.59 715	0.61 701	0.58 711	0.68 705	0.71 714

ACVNet_1	0.72 681	0.81 702	1.37 693	0.72 701	0.53 695	0.77 678	0.42 663	0.85 699	0.90 687	0.74 675	0.75 658	1.32 700	0.72 681	1.02 682	0.55 633	0.54 697	0.31 691	0.71 704	0.35 686	0.64 701	0.45 692

ACVNet-4b	0.72 681	0.81 702	1.33 691	0.72 701	0.50 691	0.80 683	0.31 609	0.71 680	0.80 674	0.50 629	0.72 656	0.95 686	0.43 624	0.96 675	1.20 699	1.13 725	0.21 669	0.76 707	0.45 696	0.65 702	0.46 695

IMH-64-1	0.91 694	0.86 704	0.84 637	0.97 710	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 683	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 711	0.60 706

IMH-64	0.91 694	0.86 704	0.84 637	0.97 710	0.75 707	0.92 691	0.71 698	1.27 707	1.10 702	0.89 683	1.45 700	1.14 692	0.96 697	1.19 692	0.84 670	0.74 708	0.51 706	0.97 713	0.55 708	0.84 711	0.60 706

ACVNet_2	0.89 693	0.87 706	1.25 685	0.82 705	0.62 701	0.97 693	0.62 694	1.14 706	1.42 711	1.00 694	1.40 698	1.47 703	0.84 691	1.11 687	0.66 655	0.61 702	0.43 701	0.78 708	0.49 700	0.75 708	0.52 698

WAO-7	1.01 699	0.89 707	0.93 652	0.83 707	0.66 704	1.18 700	0.81 710	1.40 711	1.57 715	1.11 700	1.76 713	1.45 702	1.19 705	1.50 707	1.14 691	0.61 702	0.62 719	0.70 703	0.68 715	0.66 704	0.60 706

RainbowNet	0.72 681	0.89 707	1.02 664	0.82 705	0.63 702	0.78 681	0.52 684	0.81 693	0.93 692	0.60 656	0.79 663	0.80 677	0.60 663	0.80 644	0.57 634	0.78 711	0.55 712	0.78 708	0.49 700	0.76 709	0.58 703

DispFullNet	0.66 675	0.89 707	1.59 699	0.77 703	1.21 722	0.51 636	0.23 510	0.59 631	0.72 664	0.69 670	0.61 632	0.69 669	0.91 695	0.79 640	0.48 619	0.27 675	0.12 599	0.73 705	0.30 683	0.65 702	0.40 689

WAO-6	1.07 703	0.93 710	0.92 650	0.96 709	0.78 710	1.28 707	0.75 703	1.34 709	2.00 719	1.02 696	1.54 706	1.59 705	1.22 706	1.31 702	1.14 691	0.78 711	0.55 712	1.02 717	0.75 720	0.83 710	0.69 713

IMH	1.05 702	0.95 711	1.00 661	1.01 712	0.78 710	1.11 697	0.68 697	1.38 710	1.43 712	1.00 694	1.72 711	1.43 701	1.14 701	1.73 713	0.89 675	1.09 722	0.55 712	0.99 715	0.57 710	0.87 713	0.62 712

LVE	1.13 704	1.02 712	1.28 688	1.01 712	0.80 713	1.29 708	0.81 710	1.47 714	1.96 717	1.07 698	1.90 714	1.90 710	1.01 700	1.48 706	0.91 676	0.93 719	0.61 718	0.94 712	0.69 716	0.87 713	0.75 718

TorneroNet-64	1.43 710	1.03 713	1.20 681	1.10 716	0.86 716	2.26 721	0.73 701	1.84 720	3.84 729	1.25 703	2.25 722	2.69 722	1.42 713	1.76 715	1.43 705	0.76 710	0.50 704	1.09 718	0.66 714	1.23 723	0.76 719

Dean	1.17 706	1.04 714	1.49 697	1.03 714	0.78 710	1.20 703	0.77 706	1.48 715	1.96 717	1.28 704	1.99 717	2.15 714	1.14 701	1.25 697	1.00 682	0.81 713	0.60 716	1.01 716	0.69 716	0.92 717	0.74 717

TorneroNet	2.22 720	1.08 715	1.24 684	1.14 720	0.90 717	5.58 729	0.80 708	2.12 725	8.69 736	2.58 726	5.42 731	3.88 727	1.97 720	1.78 717	1.87 716	0.86 715	0.54 711	1.15 722	0.74 719	1.23 723	0.85 720

WAO-8	1.46 712	1.10 716	1.09 671	1.10 716	0.84 714	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 727	1.44 715	2.21 720	2.15 714	1.43 714	3.17 724	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 715	0.71 714

Venus	1.46 712	1.10 716	1.09 671	1.10 716	0.84 714	2.06 717	0.75 703	1.84 720	3.83 727	1.44 715	2.21 720	2.15 714	1.43 714	3.17 724	1.19 697	0.91 717	0.65 721	1.09 718	0.79 721	0.90 715	0.71 714

MADNet+	1.01 699	1.16 718	4.72 725	0.70 700	0.47 688	1.24 705	0.96 716	0.97 703	0.89 685	0.65 665	0.77 661	0.87 680	0.85 693	2.09 718	1.68 710	0.38 692	0.39 698	0.31 679	0.27 679	0.43 687	0.39 688

PWCK	1.00 697	1.17 719	1.70 703	0.91 708	0.41 679	1.19 702	0.92 714	1.10 704	1.14 704	1.16 702	1.14 688	1.25 697	0.88 694	1.75 714	1.04 685	0.87 716	0.50 704	0.87 711	0.53 706	0.96 718	0.52 698

UNDER WATER-64	1.55 714	1.19 720	2.52 714	1.31 721	0.95 718	2.12 719	1.21 725	1.45 713	3.19 723	1.43 714	1.32 695	2.64 721	2.04 721	1.63 710	1.83 715	1.11 723	0.67 723	1.28 723	0.92 724	1.19 720	1.02 724

UNDER WATER	1.59 715	1.22 721	2.36 711	1.38 722	1.03 719	1.67 716	1.10 722	1.54 718	3.63 725	1.44 715	1.47 702	2.85 723	2.25 724	1.67 711	1.94 719	1.06 721	0.62 719	1.31 724	0.93 725	1.21 722	1.02 724

notaker	1.45 711	1.34 722	1.48 695	1.40 723	1.07 720	1.18 700	0.85 713	1.48 715	1.40 710	1.51 720	3.46 727	2.40 719	1.81 719	1.76 715	1.45 708	1.11 723	0.69 724	1.38 725	0.87 723	1.31 725	0.97 723

ktn	1.77 718	1.36 723	1.22 682	1.43 724	1.14 721	1.52 714	1.08 721	1.51 717	3.96 730	2.77 728	4.69 729	3.35 725	1.46 716	1.69 712	1.25 701	1.43 727	0.77 726	1.45 726	0.99 726	1.32 726	0.96 721

KSHMR	1.89 719	1.36 723	1.60 700	1.47 725	1.22 723	1.38 712	1.06 720	1.79 719	5.97 733	1.42 713	5.65 732	2.98 724	1.14 701	2.23 721	1.20 699	1.27 726	1.12 728	1.46 727	1.10 728	1.32 726	1.15 726

HanzoNet	2.97 724	1.69 725	2.29 710	1.74 726	1.33 724	1.53 715	1.03 719	1.99 723	2.64 722	5.51 733	5.16 730	5.90 732	6.82 735	4.32 730	3.29 727	3.16 733	2.02 734	1.92 729	2.87 736	2.24 730	1.89 729

MADNet++	2.26 721	1.80 726	2.06 707	2.13 729	1.97 727	2.61 723	1.79 731	2.38 727	2.16 720	2.75 727	2.65 724	2.38 718	2.43 726	3.17 724	3.21 726	2.17 730	1.95 732	1.94 731	1.63 730	2.06 729	2.01 730

BEATNet-Init1	4.73 729	2.61 727	13.29 744	0.58 693	0.53 695	10.12 736	3.33 733	4.83 733	5.01 732	8.75 738	8.51 735	14.08 747	7.60 737	7.70 737	5.34 733	0.28 678	0.28 687	0.34 684	0.37 690	0.57 695	0.45 692

JetRed	2.30 722	2.64 728	6.12 728	1.12 719	1.38 725	5.85 731	3.29 732	1.99 723	1.67 716	1.98 722	1.95 716	2.16 717	1.60 717	2.48 722	4.10 730	1.05 720	1.60 729	1.09 718	1.01 727	1.67 728	1.28 727

DPSimNet_ROB	4.34 727	4.23 729	6.89 730	3.67 730	3.68 729	4.75 726	5.21 736	2.67 729	3.68 726	5.82 734	3.95 728	5.57 729	6.72 734	3.46 728	4.48 731	4.05 737	2.88 735	4.68 738	3.12 738	3.69 732	3.62 735

DGTPSM_ROB	8.34 733	5.10 730	10.37 742	5.31 733	10.18 735	8.33 733	23.60 745	6.06 735	13.41 745	4.90 730	10.87 743	5.65 730	10.44 738	6.17 733	12.59 739	3.74 735	7.55 739	3.69 735	7.26 743	4.14 734	7.46 739

DPSMNet_ROB	8.40 734	5.11 731	10.49 743	5.58 734	10.25 736	8.34 734	23.62 746	6.07 736	13.45 746	4.93 731	10.88 744	5.66 731	10.44 738	6.24 734	12.64 740	3.98 736	7.61 740	3.76 736	7.30 744	4.20 735	7.51 740

USTest	6.88 731	5.23 732	5.63 727	7.22 735	7.29 732	14.34 740	22.76 741	8.48 737	9.32 737	5.42 732	6.39 734	6.29 735	6.64 733	6.92 735	8.62 738	1.94 728	3.29 736	2.16 733	2.55 735	3.85 733	3.29 734

TCMNet-wrong-test	4.29 726	5.57 733	4.65 722	11.33 741	10.39 737	5.73 730	4.48 735	4.13 732	1.02 695	1.91 721	2.39 723	6.16 734	3.62 729	3.84 729	4.50 732	1.99 729	0.47 703	1.97 732	1.69 731	5.69 737	4.31 736

ASD4		6.65 734

Selective-IGEV-i1pa	5.57 730	7.99 735	4.76 726	0.80 704	0.45 686	12.99 738	3.60 734	9.25 739	7.43 735	6.97 735	9.87 739	8.94 737	7.26 736	14.66 748	5.65 734	3.55 734	1.08 727	1.93 730	0.72 718	0.73 707	2.79 733

iinet-test	10.78 737	9.29 736	9.70 732	10.48 736	10.68 738	17.98 745	25.98 747	12.57 744	13.39 743	9.64 742	10.10 740	10.06 739	10.61 741	11.22 744	12.70 741	6.40 740	7.74 741	5.68 740	6.69 739	7.47 738	7.30 737

IINet	10.78 737	9.29 736	9.70 732	10.48 736	10.68 738	17.98 745	25.98 747	12.57 744	13.39 743	9.64 742	10.10 740	10.06 739	10.61 741	11.22 744	12.70 741	6.40 740	7.74 741	5.68 740	6.69 739	7.47 738	7.30 737

Anonymous_1	16.62 746	9.35 738	9.84 734	10.66 738	14.64 742	18.66 747	27.12 749	12.64 746	13.51 747	10.76 746	10.30 742	10.13 741	10.60 740	11.06 743	12.74 743	15.87 755	7.74 741	16.92 753	43.48 759	58.66 762	7.68 741

xxxxx1	15.27 742	9.54 739	10.31 737	20.13 745	18.88 745	17.08 741	23.03 742	10.36 741	10.99 739	9.21 739	9.62 736	10.74 742	10.61 741	10.72 740	13.89 746	7.97 744	9.20 747	31.85 758	44.72 760	12.84 743	13.69 744

tt_ll	15.27 742	9.54 739	10.31 737	20.13 745	18.88 745	17.08 741	23.03 742	10.36 741	10.99 739	9.21 739	9.62 736	10.74 742	10.61 741	10.72 740	13.89 746	7.97 744	9.20 747	31.85 758	44.72 760	12.84 743	13.69 744

ff	15.27 742	9.54 739	10.31 737	20.13 745	18.88 745	17.08 741	23.03 742	10.36 741	10.99 739	9.21 739	9.62 736	10.74 742	10.61 741	10.72 740	13.89 746	7.97 744	9.20 747	31.85 758	44.72 760	12.84 743	13.69 744

DPSM_ROB	11.49 740	9.87 742	10.35 740	11.13 739	11.31 740	19.11 748	27.51 750	13.37 747	14.21 748	10.31 744	11.06 745	10.96 745	11.27 746	11.96 746	13.59 744	6.78 742	8.19 744	6.03 742	7.09 741	7.93 740	7.73 742

DPSM	11.49 740	9.87 742	10.35 740	11.13 739	11.31 740	19.11 748	27.51 750	13.37 747	14.21 748	10.31 744	11.06 745	10.96 745	11.27 746	11.96 746	13.59 744	6.78 742	8.19 744	6.03 742	7.09 741	7.93 740	7.73 742

DLNR_Zeroshot_test	10.44 735	12.10 744	19.93 747	106.08 760	23.66 756	0.14 45	0.13 80	3.22 730	0.17 110	0.16 215	0.23 275	0.16 231	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.36 731	0.06 252	0.07 167	0.07 245	39.70 760	0.06 150

DLNR-FE	10.45 736	12.13 745	19.94 748	106.10 761	23.12 755	0.14 45	0.13 80	3.28 731	0.17 110	0.16 215	0.23 275	0.16 231	0.10 86	0.31 406	0.15 255	2.41 732	0.06 252	0.07 167	0.07 245	40.22 761	0.06 150

PML	16.10 745	12.82 746	6.78 729	5.23 732	7.76 733	33.92 752	66.56 762	5.30 734	10.28 738	26.12 761	68.59 762	20.51 749	13.49 748	10.06 739	6.78 737	5.96 739	2.00 733	6.04 744	2.18 733	8.96 742	2.60 732

LRCNet_RVC	10.90 739	14.34 747	9.35 731	15.35 742	8.04 734	1.08 696	0.34 630	8.78 738	0.70 661	12.63 747	16.05 747	9.85 738	6.54 732	8.57 738	6.34 736	20.27 757	5.40 738	23.70 755	21.88 756	14.87 746	13.83 747

RSGM-EC	29.65 758	17.75 748	10.04 735	35.31 757	33.15 759	26.42 750	46.65 752	19.89 751	17.74 751	18.92 750	23.36 758	30.14 760	23.59 759	41.87 760	45.99 761	59.56 761	34.38 761	33.25 761	20.37 753	34.97 758	19.60 757

acva	29.65 758	17.75 748	10.04 735	35.31 757	33.15 759	26.42 750	46.65 752	19.89 751	17.74 751	18.92 750	23.36 758	30.14 760	23.59 759	41.87 760	45.99 761	59.56 761	34.38 761	33.25 761	20.37 753	34.97 758	19.60 757

CasAABBNet	23.10 749	19.86 750	20.64 751	22.47 748	22.73 749	38.41 756	55.50 758	26.89 757	28.70 757	20.61 757	22.15 754	22.08 756	22.75 755	23.99 751	27.36 755	13.59 747	16.48 752	12.14 745	14.27 746	15.95 747	15.53 750

FlowAnything	23.14 752	19.87 751	20.79 752	22.50 752	22.74 750	38.39 755	55.46 755	26.89 757	28.72 758	20.77 759	22.29 757	22.07 755	22.72 752	23.99 751	27.41 759	13.60 750	16.55 757	12.15 749	14.36 751	15.97 751	15.52 749

RAFT-FEzeroshot	23.10 749	19.88 752	20.56 749	22.49 749	22.75 751	38.38 753	55.50 758	26.84 754	28.66 755	20.60 755	22.10 752	22.05 753	22.74 753	24.00 753	27.37 757	13.59 747	16.48 752	12.14 745	14.28 747	15.96 749	15.54 751

RAFT-FE	23.10 749	19.88 752	20.56 749	22.49 749	22.75 751	38.38 753	55.50 758	26.84 754	28.66 755	20.60 755	22.10 752	22.05 753	22.74 753	24.00 753	27.37 757	13.59 747	16.48 752	12.14 745	14.28 747	15.96 749	15.54 751

Selective-RAFT-Error	23.16 753	19.93 754	20.87 753	22.54 753	22.81 754	38.52 759	55.47 756	27.01 760	28.83 759	20.66 758	22.25 755	22.09 757	22.80 757	24.09 755	27.36 755	13.61 752	16.48 752	12.15 749	14.28 747	15.99 752	15.57 754

Hybrid-DGEV	23.16 753	19.94 755	20.96 754	22.49 749	22.75 751	38.51 758	55.52 761	27.09 761	28.90 761	20.58 754	22.25 755	22.00 752	22.80 757	24.11 756	27.33 754	13.60 750	16.47 751	12.14 745	14.30 750	15.95 747	15.54 751

LSM0	24.24 756	19.98 756	22.32 755	24.22 755	40.14 761	38.48 757	55.20 754	26.95 759	28.57 754	20.49 753	21.83 750	22.26 758	22.75 755	24.22 757	27.30 753	13.66 753	16.32 750	12.19 751	14.15 745	16.10 753	17.66 756

HaxPig	17.72 747	20.22 757	19.73 746	16.53 743	16.51 743	9.27 735	9.33 737	14.34 749	13.27 742	18.65 749	18.70 748	17.35 748	16.77 749	17.04 749	16.45 749	22.05 758	20.89 758	22.27 754	21.53 755	21.29 755	22.13 759

fast-reg	23.64 755	20.51 758	23.42 756	23.22 754	24.75 758	38.73 760	55.47 756	26.85 756	28.86 760	20.12 752	21.73 749	21.64 751	22.22 751	24.30 758	27.54 760	13.91 754	16.52 756	14.85 752	15.62 752	16.91 754	15.71 755

MEDIAN_ROB	21.21 748	24.62 759	23.47 757	19.58 744	19.65 748	13.22 739	10.96 738	17.88 750	17.00 750	22.14 760	22.02 751	20.86 750	20.36 750	21.06 750	19.71 750	25.63 759	24.13 759	26.21 756	25.20 757	25.17 756	25.38 760

AVERAGE_ROB	25.43 757	29.06 760	27.24 758	24.63 756	24.20 757	17.73 744	12.61 739	22.29 753	21.39 753	26.79 762	26.16 760	25.20 759	24.64 761	25.07 759	23.53 751	29.96 760	28.40 760	30.60 757	29.58 758	29.72 757	29.84 761

Selective-IGEV-i16pa	30.47 760	41.93 761	4.02 721	0.49 686	0.37 675	96.94 762	0.74 702	60.26 763	58.76 762	17.24 748	64.39 761	38.26 762	49.53 762	106.11 763	26.15 752	19.96 756	3.42 737	4.39 737	1.81 732	0.39 685	14.22 748

test_example2	101.33 761	108.28 762	68.15 760	98.43 759	106.93 762	89.75 761	102.43 763	36.80 762	97.65 763	129.04 763	130.15 763	65.26 763	66.62 763	92.11 762	80.24 763	144.10 763	199.48 763	81.81 763	103.01 763	125.01 763	101.27 762

ccccc		256.29 763		354.40 762	364.36 763	149.10 763		152.89 764		153.93 764		164.00 764		268.02 764		390.55 764	349.22 764	244.59 764	219.82 764	412.30 764

GS-Stereo							0.16 220	0.26 194	0.18 133	0.13 134	0.15 150	0.10 61	0.09 39	0.16 107	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.08 336

FSD					0.24 637	0.27 419	0.27 570	0.31 283	0.29 342	0.26 337	0.27 321	0.28 413	0.27 492	0.28 364	0.26 505	0.23 658	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.25 656

Low-res two-view benchmark