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

over v1	0.11 56	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.10 6	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.14 261	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.11 1	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA_dic	0.09 1	0.12 303	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 48	0.11 28	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.08 15	0.09 35	0.08 18	0.15 83	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

over-6	0.12 93	0.13 376	0.19 114	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.11 28	0.26 205	0.16 87	0.10 44	0.10 47	0.10 69	0.13 224	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-8	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.20 256	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.10 6	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

over-9	0.11 56	0.13 376	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 69	0.10 12	0.20 83	0.11 13	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 159

testmc14	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MCSU-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.17 35	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.12 143	0.08 18	0.15 83	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-34k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.19 179	0.07 3	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.15 17	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.13 166	0.09 44	0.12 8	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 28	0.14 11	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 107	0.08 18	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 10	0.10 156	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 117	0.14 125	0.14 11	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.10 69	0.10 94	0.16 114	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.17 118	0.13 146	0.15 160	0.16 244	0.13 224	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.15 160	0.17 256	0.12 173	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 93	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 187	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.16 229	0.16 181	0.18 269	0.13 224	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA2	0.10 10	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.07 3	0.16 117	0.13 89	0.17 35	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 156	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 69	0.12 46	0.15 17	0.11 13	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 83	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 117	0.10 12	0.20 83	0.14 55	0.09 17	0.10 47	0.09 35	0.12 173	0.13 16	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
BridgeDepth	0.10 10	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 117	0.12 46	0.16 26	0.12 24	0.08 2	0.09 18	0.14 200	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
xyz-stereo	1.40 728	0.10 156	17.09 770	0.18 115	0.07 3	4.78 747	0.18 337	0.29 261	0.34 421	0.36 547	2.81 750	0.40 557	0.29 540	0.56 557	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.06 170	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 69	0.11 28	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-G_1	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LG-G	0.11 56	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.07 3	0.21 299	0.09 4	0.19 62	0.11 13	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 159	0.13 89	0.18 48	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.18 163	0.11 53	0.08 314	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

StereoAnything_RVC	0.13 143	0.37 674	0.36 352	0.14 3	0.07 3	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 94	0.20 219	0.10 7	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 672	0.05 37

trnet	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.15 7	0.07 3	0.21 299	0.12 46	0.24 161	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.15 222	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

s12784h	0.17 261	0.09 94	0.26 214	0.18 115	0.07 3	0.32 526	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.23 316	0.25 315	0.18 269	0.17 338	0.25 322	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 93	0.08 44	0.40 405	0.27 612	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.10 476	0.08 497	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 414	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.44 473	0.53 631	0.09 17	0.44 554	0.30 456	0.25 478	0.34 440	0.42 618	0.10 476	0.08 497	0.18 655	0.17 657	0.14 583	0.12 547

monster-pro	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 93	0.11 239	0.32 292	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.11 107	0.11 136	0.19 195	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 93	0.10 156	0.27 226	0.19 179	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.21 100	0.15 74	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 143	0.11 239	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.14 48	0.14 125	0.21 100	0.16 87	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.13 224	0.18 163	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 93	0.12 303	0.28 243	0.19 179	0.08 30	0.17 159	0.15 180	0.22 118	0.18 141	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 93	0.11 239	0.35 332	0.20 256	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.07 201	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.08 30	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.19 161	0.12 108	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 93	0.11 239	0.26 214	0.20 256	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.12 143	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 93	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.08 30	0.13 34	0.14 125	0.25 183	0.21 215	0.12 108	0.15 160	0.09 35	0.14 261	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.11 13	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonStereo	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 20	0.09 4	0.20 83	0.12 24	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 159

Replicate-Monster	0.12 93	0.10 156	0.32 292	0.16 26	0.08 30	0.17 159	0.10 12	0.22 118	0.19 161	0.11 73	0.10 47	0.10 69	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 347

depthmonostereo	0.14 186	0.09 94	0.19 114	0.19 179	0.08 30	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.23 260	0.16 229	0.18 223	0.14 200	0.17 338	0.19 195	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

3w_stereo	0.12 93	0.11 239	0.18 98	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.07 2	0.12 173	0.15 83	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 117	0.14 125	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.14 145	0.08 5	0.11 136	0.13 16	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

xyz-stereo-finetune	0.16 240	0.12 303	0.23 179	0.16 26	0.08 30	0.23 357	0.20 439	0.29 261	0.31 385	0.19 275	0.22 278	0.19 289	0.15 281	0.29 396	0.20 411	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.06 159

MLG-Stereo_test3	0.10 10	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 117	0.12 46	0.17 35	0.12 24	0.10 44	0.07 3	0.10 69	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

LGtest1	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.08 30	0.13 34	0.09 4	0.16 26	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 27	0.13 89	0.11 2	0.12 24	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

dual_stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 3	0.13 89	0.24 161	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WCG-NET	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.08 30	0.18 187	0.17 286	0.21 100	0.28 335	0.18 267	0.21 264	0.15 222	0.12 173	0.18 163	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 357	0.72 718	0.70 617	0.17 58	0.08 30	0.15 69	0.15 180	0.18 48	0.16 87	0.13 146	0.12 85	0.09 35	0.08 18	0.16 114	0.13 190	0.35 708	0.04 2	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.23 680

WCG-NET（raft）	0.14 186	0.09 94	0.23 179	0.17 58	0.08 30	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.26 305	0.18 267	0.19 232	0.20 304	0.12 173	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

CASnet	0.14 186	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.08 30	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.22 307	0.20 249	0.15 222	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.11 524	0.09 453	0.08 291	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
TANstereo	0.15 223	0.09 94	0.28 243	0.16 26	0.08 30	0.25 400	0.14 125	0.23 141	0.28 335	0.24 331	0.30 374	0.16 244	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 332	0.15 180	0.25 183	0.24 278	0.16 229	0.21 264	0.14 200	0.13 224	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159
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
HITNet	0.20 357	0.17 518	0.43 454	0.19 179	0.08 30	0.27 435	0.14 125	0.42 451	0.30 371	0.29 406	0.32 399	0.27 412	0.21 406	0.28 376	0.25 504	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159
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
MLCV	0.22 414	0.16 498	0.44 464	0.21 315	0.08 30	0.29 477	0.19 386	0.38 396	0.37 462	0.38 570	0.44 554	0.31 466	0.21 406	0.41 485	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

DNSM	0.28 542	0.28 633	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.24 161	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.13 166	0.11 136	0.75 644	0.63 669	0.08 314	0.13 629	0.06 59	0.05 81	1.14 739	0.81 739

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 143	0.11 239	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.19 62	0.17 118	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.08 347

small-0shot	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.16 234	0.14 11	0.12 24	0.08 2	0.15 160	0.08 5	0.08 18	0.11 1	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.13 1	0.09 63	0.11 20	0.16 234	0.12 5	0.11 13	0.09 17	0.13 105	0.06 1	0.09 44	0.11 1	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

SMOE	0.17 261	0.11 239	0.21 146	0.20 256	0.09 63	0.26 424	0.21 470	0.30 282	0.23 260	0.21 297	0.27 336	0.21 318	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.12 563	0.07 255	0.11 506	0.07 259

depth_test_26	0.11 56	0.07 4	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.12 108	0.16 181	0.11 107	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

LGCAT	0.11 56	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 27	0.12 46	0.13 9	0.10 6	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.19 195	0.12 131	0.11 524	0.11 597	0.05 1	0.06 170	0.05 7	0.12 547

derf	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 3	0.12 46	0.14 11	0.13 35	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 20	0.12 46	0.16 26	0.14 55	0.08 2	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 48	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PointNet	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.17 35	0.14 55	0.08 2	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

TS12	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.14 177	0.19 232	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 93	0.11 239	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.11 60	0.09 35	0.12 173	0.20 219	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 93	0.13 376	0.28 243	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.09 35	0.13 224	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

aanet-new-32k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.20 256	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.13 166	0.13 224	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 56	0.10 156	0.26 214	0.18 115	0.09 63	0.14 48	0.14 125	0.20 83	0.13 35	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 93	0.12 303	0.27 226	0.21 315	0.09 63	0.19 222	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 93	0.11 239	0.23 179	0.22 389	0.09 63	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.19 161	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.13 224	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 93	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.15 180	0.26 205	0.20 193	0.11 73	0.12 85	0.10 69	0.13 224	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 93	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.13 34	0.16 234	0.25 183	0.21 215	0.11 73	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.04 1	0.05 37

PSi22	0.14 186	0.13 376	0.29 257	0.19 179	0.09 63	0.17 159	0.12 46	0.28 244	0.23 260	0.13 146	0.14 145	0.22 330	0.13 224	0.29 396	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 159

GeoVLM	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 34	0.13 89	0.22 118	0.16 87	0.09 17	0.10 47	0.08 5	0.08 18	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 143	0.08 44	0.22 163	0.15 7	0.09 63	0.18 187	0.13 89	0.24 161	0.25 293	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 3	0.14 125	0.10 1	0.14 55	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 3	0.11 1	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.19 62	0.15 74	0.10 44	0.09 18	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.18 48	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.11 107	0.10 94	0.15 83	0.13 190	0.06 53	0.06 263	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 186	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.21 100	0.19 161	0.77 699	0.11 60	0.08 5	0.08 18	0.13 16	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

Zero-FE251	0.14 186	0.09 94	0.24 190	0.17 58	0.09 63	0.20 265	0.13 89	0.20 83	0.14 55	0.61 679	0.13 105	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DVStereo	0.14 186	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.14 125	0.24 161	0.21 215	0.21 297	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.18 141	0.14 177	0.17 200	0.09 35	0.10 94	0.18 163	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.5_new	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 48	0.12 46	0.21 100	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4w-stereo	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.12 85	0.08 5	0.11 136	0.16 114	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 56	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.15 180	0.20 83	0.15 74	0.12 108	0.13 105	0.10 69	0.09 44	0.17 133	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.16 87	0.14 177	0.13 105	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 222	0.10 12	0.22 118	0.17 118	0.14 177	0.12 85	0.10 69	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 159	0.09 4	0.22 118	0.16 87	0.13 146	0.13 105	0.09 35	0.11 136	0.19 195	0.13 190	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 93	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 261	0.11 239	0.26 214	0.16 26	0.09 63	0.27 435	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.22 307	0.28 344	0.21 318	0.22 424	0.37 463	0.22 460	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.07 259

LG-Stereo_L2	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.07 3	0.08 5	0.08 18	0.16 114	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 10	0.08 44	0.19 114	0.16 26	0.09 63	0.12 27	0.13 89	0.17 35	0.11 13	0.08 2	0.07 3	0.08 5	0.07 3	0.17 133	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test2	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.09 17	0.07 3	0.10 69	0.06 1	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 10	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 69	0.11 28	0.16 26	0.10 6	0.08 2	0.06 1	0.10 69	0.07 3	0.17 133	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LG-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.24 190	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.18 337	0.21 100	0.18 141	0.11 73	0.17 200	0.09 35	0.09 44	0.15 83	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

HART	0.15 223	0.11 239	0.30 268	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.16 234	0.30 282	0.19 161	0.15 200	0.25 315	0.17 256	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.07 405	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.06 159

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 143	0.14 430	0.19 114	0.26 584	0.09 63	0.15 69	0.13 89	0.22 118	0.18 141	0.12 108	0.11 60	0.10 69	0.13 224	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

DEFOM-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.14 11	0.16 87	0.11 73	0.10 47	0.09 35	0.08 18	0.21 246	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.16 87	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

RSM++	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.20 256	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.21 100	0.19 161	0.12 108	0.12 85	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

RSM	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.23 141	0.18 141	0.13 146	0.13 105	0.15 222	0.09 44	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 93	0.08 44	0.29 257	0.17 58	0.09 63	0.15 69	0.14 125	0.19 62	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.11 107	0.12 173	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.19 646

MoCha-V2	0.13 143	0.08 44	0.26 214	0.23 450	0.09 63	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.16 87	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.14 261	0.20 219	0.11 53	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo	0.14 186	0.14 430	0.33 309	0.20 256	0.09 63	0.21 299	0.10 12	0.26 205	0.20 193	0.18 267	0.19 232	0.15 222	0.13 224	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 159

LoS	0.14 186	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 332	0.14 125	0.26 205	0.26 305	0.15 200	0.18 223	0.18 269	0.13 224	0.22 266	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.18 115	0.09 63	0.21 299	0.13 89	0.27 221	0.21 215	0.13 146	0.10 47	0.15 222	0.09 44	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

MC-Stereo	0.14 186	0.09 94	0.25 204	0.21 315	0.09 63	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.18 267	0.23 289	0.16 244	0.13 224	0.22 266	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

DCANet-4	0.19 336	0.10 156	0.52 538	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.36 377	0.39 487	0.29 406	0.30 374	0.17 256	0.22 424	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

fff	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

ADStereo(finetuned)	0.19 336	0.13 376	0.49 510	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.31 572	0.21 246	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

GLC_STEREO	0.15 223	0.10 156	0.24 190	0.21 315	0.09 63	0.17 159	0.15 180	0.23 141	0.27 316	0.17 248	0.20 249	0.17 256	0.11 136	0.23 276	0.16 292	0.07 141	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

DCANet	0.18 287	0.13 376	0.40 405	0.19 179	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.34 334	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.18 269	0.23 438	0.20 219	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 259

csc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

cscssc	0.19 336	0.13 376	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.19 222	0.18 337	0.35 358	0.43 533	0.29 406	0.30 374	0.18 269	0.28 525	0.20 219	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 259

111	0.20 357	0.17 518	0.40 405	0.18 115	0.09 63	0.24 380	0.17 286	0.41 437	0.45 561	0.23 316	0.29 358	0.29 439	0.21 406	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 261	0.14 430	0.32 292	0.20 256	0.09 63	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.25 341	0.33 422	0.20 304	0.17 338	0.19 195	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.05 37

PMTNet	0.15 223	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 357	0.16 234	0.25 183	0.23 260	0.17 248	0.21 264	0.16 244	0.14 261	0.22 266	0.13 190	0.29 701	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

test410_97500	0.10 10	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 10	0.09 94	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.16 117	0.09 4	0.18 48	0.14 55	0.10 44	0.09 18	0.09 35	0.08 18	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GEAR-Net	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 93	0.12 303	0.17 79	0.22 389	0.10 138	0.15 69	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.11 73	0.13 105	0.10 69	0.08 18	0.20 219	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

anonymous	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.10 138	0.08 2	0.14 125	0.16 26	0.17 118	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Weightmod	0.16 240	0.12 303	0.19 114	0.20 256	0.10 138	0.24 380	0.17 286	0.25 183	0.21 215	0.18 267	0.29 358	0.19 289	0.15 281	0.27 361	0.16 292	0.09 421	0.10 571	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

Anonymus	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.19 179	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.09 18	0.14 200	0.12 173	0.17 133	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

GGDA	0.18 287	0.14 430	0.33 309	0.17 58	0.10 138	0.20 265	0.16 234	0.33 321	0.31 385	0.22 307	0.28 344	0.19 289	0.16 306	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo-Hl	0.18 287	0.11 239	0.31 283	0.17 58	0.10 138	0.22 332	0.16 234	0.36 377	0.29 354	0.23 316	0.26 327	0.22 330	0.19 385	0.38 469	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.07 259

DNS	0.26 510	0.30 648	0.18 98	0.17 58	0.10 138	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.12 108	0.17 200	0.13 166	0.10 94	0.70 623	0.37 587	0.08 314	0.14 640	0.08 280	0.05 81	1.01 738	0.80 738

MGA	0.10 10	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 138	0.15 69	0.10 12	0.18 48	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.07 3	0.15 83	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 159

DF	0.13 143	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.10 138	0.17 159	0.15 180	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.22 278	0.19 289	0.11 136	0.20 219	0.14 229	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

LiteMatch*	0.11 56	0.07 4	0.22 163	0.16 26	0.10 138	0.13 34	0.13 89	0.18 48	0.14 55	0.09 17	0.09 18	0.09 35	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 56	0.09 94	0.17 79	0.18 115	0.10 138	0.15 69	0.16 234	0.23 141	0.15 74	0.10 44	0.16 181	0.09 35	0.11 136	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.08 347

LiteMatch	0.12 93	0.13 376	0.15 25	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.17 35	0.13 35	0.09 17	0.09 18	0.11 107	0.21 406	0.14 38	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Lsterematch	0.18 287	0.13 376	0.33 309	0.19 179	0.10 138	0.23 357	0.17 286	0.25 183	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.24 367	0.21 406	0.23 276	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Selective-IGEV-i32	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 10	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.13 89	0.11 2	0.13 35	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.06 1	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.05 7	0.05 37

Wavelet-MonSter	0.10 10	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 138	0.13 34	0.12 46	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.10 94	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DA	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

GGEV	0.14 186	0.10 156	0.18 98	0.21 315	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.14 177	0.17 200	0.16 244	0.14 261	0.17 133	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

AdaDepth	0.11 56	0.09 94	0.20 132	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.13 89	0.16 26	0.13 35	0.10 44	0.10 47	0.09 35	0.09 44	0.19 195	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GASTEREO	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.23 450	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.19 195	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

MSCF	0.13 143	0.12 303	0.21 146	0.22 389	0.10 138	0.16 117	0.15 180	0.26 205	0.18 141	0.17 248	0.16 181	0.11 107	0.13 224	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.06 113	0.06 159

S2M2_XL	0.10 10	0.09 94	0.21 146	0.14 3	0.10 138	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 44	0.11 60	0.09 35	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.13 143	0.08 44	0.20 132	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.14 125	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.23 289	0.15 222	0.15 281	0.12 8	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

asd	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.17 58	0.10 138	0.16 117	0.10 12	0.19 62	0.13 35	0.12 108	0.11 60	0.09 35	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 56	0.10 156	0.14 9	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.14 177	0.13 105	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 56	0.11 239	0.16 54	0.17 58	0.10 138	0.17 159	0.12 46	0.21 100	0.14 55	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.10 94	0.15 83	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.22 118	0.16 87	0.12 108	0.19 232	0.15 222	0.11 136	0.13 16	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.06 159

Reg-Stereo(zero)	0.16 240	0.07 4	0.36 352	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.14 125	0.28 244	0.24 278	0.22 307	0.20 249	0.24 367	0.18 369	0.21 246	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.06 159

AIO_rvc	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.17 286	0.20 83	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.13 166	0.08 18	0.22 266	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

castereo++	0.13 143	0.10 156	0.18 98	0.18 115	0.10 138	0.27 435	0.13 89	0.23 141	0.23 260	0.11 73	0.13 105	0.16 244	0.10 94	0.18 163	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 186	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.10 138	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.13 146	0.18 223	0.16 244	0.16 306	0.15 83	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

fffft	0.13 143	0.09 94	0.24 190	0.19 179	0.10 138	0.17 159	0.19 386	0.22 118	0.16 87	0.14 177	0.11 60	0.13 166	0.10 94	0.24 292	0.18 354	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 143	0.10 156	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.19 62	0.19 161	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.11 136	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

fffy	0.14 186	0.11 239	0.24 190	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.13 224	0.25 322	0.14 229	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

Occ-G	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.10 138	0.15 69	0.19 386	0.22 118	0.19 161	0.13 146	0.19 232	0.21 318	0.11 136	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.06 159

RAFT-Stereo-weight	0.15 223	0.09 94	0.26 214	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.29 354	0.24 331	0.20 249	0.19 289	0.10 94	0.18 163	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV++	0.13 143	0.10 156	0.23 179	0.21 315	0.10 138	0.15 69	0.15 180	0.29 261	0.16 87	0.12 108	0.15 160	0.12 143	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 259

SMFormer	0.25 491	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

tta	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.28 530	0.10 476	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

qqq1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

fff1	0.24 463	0.12 303	0.40 405	0.19 179	0.10 138	0.27 435	0.19 386	0.51 559	0.45 561	0.34 513	0.41 512	0.31 466	0.26 489	0.58 568	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

Any-RAFT	0.17 261	0.08 44	0.31 283	0.19 179	0.10 138	0.29 477	0.16 234	0.42 451	0.30 371	0.24 331	0.27 336	0.27 412	0.16 306	0.21 246	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 159

Selective-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.10 138	0.15 69	0.14 125	0.27 221	0.15 74	0.13 146	0.14 145	0.13 166	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

Selective-RAFT	0.17 261	0.12 303	0.30 268	0.24 508	0.10 138	0.29 477	0.15 180	0.32 306	0.31 385	0.17 248	0.17 200	0.21 318	0.18 369	0.28 376	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.06 159

RCA-Stereo	0.16 240	0.09 94	0.25 204	0.20 256	0.10 138	0.19 222	0.17 286	0.36 377	0.35 438	0.20 283	0.25 315	0.17 256	0.17 338	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.05 37

Patchmatch Stereo++	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347
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	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo_v2	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.16 234	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

ROB_FTStereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

HUI-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.25 379	0.17 338	0.22 266	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

iGMRVC	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

iRAFT	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.14 125	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.17 338	0.26 341	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

AnonymousM	0.17 261	0.19 550	0.24 190	0.18 115	0.10 138	0.18 187	0.17 286	0.30 282	0.23 260	0.26 354	0.20 249	0.18 269	0.14 261	0.19 195	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.38 706	0.15 635	0.06 113	0.05 37

cross-raft	0.17 261	0.12 303	0.41 430	0.23 450	0.10 138	0.20 265	0.24 549	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.29 439	0.15 281	0.17 133	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

RAFT-IKP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.10 138	0.18 187	0.15 180	0.29 261	0.22 234	0.28 377	0.29 358	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

TestStereo	0.21 378	0.19 550	0.40 405	0.25 549	0.10 138	0.22 332	0.21 470	0.31 294	0.31 385	0.23 316	0.34 433	0.22 330	0.18 369	0.62 593	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.11 506	0.06 159

XX-TBD	0.15 223	0.18 533	0.28 243	0.22 389	0.10 138	0.22 332	0.15 180	0.22 118	0.27 316	0.22 307	0.26 327	0.14 200	0.12 173	0.16 114	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 159

AFF-stereo	0.18 287	0.15 469	0.32 292	0.21 315	0.10 138	0.18 187	0.18 337	0.33 321	0.27 316	0.25 341	0.37 463	0.25 379	0.17 338	0.24 292	0.15 265	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

BEATNet_4x	0.22 414	0.18 533	0.47 493	0.22 389	0.10 138	0.28 455	0.14 125	0.46 497	0.32 397	0.31 456	0.34 433	0.31 466	0.25 478	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.10 456	0.08 347

rgla	0.10 10	0.11 239	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.08 15	0.08 5	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 10	0.10 156	0.16 54	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.11 28	0.15 17	0.13 35	0.11 73	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

416test	0.10 10	0.10 156	0.15 25	0.18 115	0.11 202	0.15 69	0.11 28	0.15 17	0.12 24	0.10 44	0.09 18	0.08 5	0.09 44	0.13 16	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 10	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.11 202	0.06 1	0.13 89	0.13 9	0.15 74	0.10 44	0.11 60	0.08 5	0.09 44	0.11 1	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.07 201	0.05 37

S0	0.18 287	0.13 376	0.21 146	0.23 450	0.11 202	0.33 537	0.26 581	0.27 221	0.21 215	0.21 297	0.26 327	0.20 304	0.16 306	0.19 195	0.17 325	0.12 564	0.11 597	0.14 612	0.14 625	0.10 456	0.07 259

SE	0.16 240	0.14 430	0.19 114	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.28 244	0.20 193	0.20 283	0.27 336	0.15 222	0.17 338	0.15 83	0.14 229	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.08 347

SME	0.21 378	0.20 563	0.29 257	0.23 450	0.11 202	0.36 573	0.17 286	0.37 388	0.29 354	0.24 331	0.28 344	0.19 289	0.21 406	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.08 347

PhaseNet	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.11 73	0.12 85	0.16 244	0.12 173	0.19 195	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

ManiGeoR	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

HLf10	0.18 287	0.15 469	0.55 552	0.15 7	0.11 202	0.21 299	0.14 125	0.39 408	0.27 316	0.19 275	0.24 303	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.08 347

TestStereo_HLe17	0.19 336	0.17 518	0.64 597	0.16 26	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.40 422	0.30 371	0.19 275	0.25 315	0.17 256	0.15 281	0.38 469	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

TestStereo_HL3	0.21 378	0.13 376	0.77 629	0.17 58	0.11 202	0.23 357	0.16 234	0.34 334	0.20 193	0.27 364	0.38 478	0.23 352	0.19 385	0.41 485	0.14 229	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.08 347

TestStereo_HL2	0.18 287	0.14 430	0.34 321	0.17 58	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.29 358	0.19 289	0.17 338	0.39 474	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.08 291	0.08 347

aanet-new-40k	0.12 93	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.14 55	0.11 73	0.14 145	0.10 69	0.11 136	0.12 8	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 93	0.11 239	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.19 62	0.15 74	0.13 146	0.16 181	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.06 113	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 93	0.10 156	0.21 146	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.21 100	0.17 118	0.12 108	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 93	0.09 94	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.21 100	0.20 193	0.10 44	0.17 200	0.11 107	0.12 173	0.12 8	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 143	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.23 141	0.17 118	0.11 73	0.14 145	0.13 166	0.11 136	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

IGEV_i1	0.21 378	0.11 239	0.43 454	0.22 389	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.43 465	0.30 371	0.29 406	0.30 374	0.31 466	0.20 396	0.33 433	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.08 347

DepthFocus	0.10 10	0.07 4	0.21 146	0.15 7	0.11 202	0.10 18	0.13 89	0.15 17	0.08 1	0.12 108	0.10 47	0.09 35	0.07 3	0.13 16	0.10 7	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.05 37

Foundation-i1	0.13 143	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 202	0.17 159	0.16 234	0.32 306	0.22 234	0.15 200	0.17 200	0.20 304	0.13 224	0.14 38	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

BStereo	0.13 143	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

Anonymus123	0.14 186	0.10 156	0.42 440	0.18 115	0.11 202	0.36 573	0.14 125	0.28 244	0.22 234	0.12 108	0.11 60	0.12 143	0.09 44	0.16 114	0.14 229	0.05 9	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.06 159

VIP-Stereo	0.12 93	0.12 303	0.21 146	0.18 115	0.11 202	0.24 380	0.12 46	0.19 62	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.11 107	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

3.75w	0.11 56	0.09 94	0.15 25	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.12 46	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.11 60	0.08 5	0.10 94	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 56	0.06 1	0.17 79	0.15 7	0.11 202	0.16 117	0.13 89	0.21 100	0.16 87	0.11 73	0.15 160	0.09 35	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 56	0.07 4	0.17 79	0.19 179	0.11 202	0.13 34	0.11 28	0.22 118	0.15 74	0.11 73	0.12 85	0.12 143	0.08 18	0.18 163	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.06 159

MM-Stereo_test2	0.15 223	0.10 156	0.44 464	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.21 470	0.27 221	0.22 234	0.15 200	0.16 181	0.13 166	0.11 136	0.20 219	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 261	0.10 156	0.39 397	0.23 450	0.11 202	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.29 354	0.22 307	0.21 264	0.15 222	0.14 261	0.23 276	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.06 159

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 94	0.25 204	0.16 26	0.11 202	0.14 48	0.16 234	0.17 35	0.17 118	0.10 44	0.15 160	0.09 35	0.09 44	0.18 163	0.10 7	0.06 53	0.07 405	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 482
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV	0.14 186	0.14 430	0.24 190	0.21 315	0.11 202	0.15 69	0.16 234	0.31 294	0.18 141	0.11 73	0.15 160	0.13 166	0.10 94	0.23 276	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.06 159

HUF	0.15 223	0.11 239	0.38 381	0.17 58	0.11 202	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.20 193	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.11 136	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.20 687	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 591

AIO_test	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.15 69	0.17 286	0.19 62	0.16 87	0.11 73	0.13 105	0.14 200	0.09 44	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.19 179	0.11 202	0.16 117	0.14 125	0.29 261	0.18 141	0.11 73	0.16 181	0.13 166	0.09 44	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

tt45	0.14 186	0.09 94	0.22 163	0.19 179	0.11 202	0.23 357	0.18 337	0.22 118	0.17 118	0.15 200	0.13 105	0.14 200	0.10 94	0.30 412	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

999	0.14 186	0.08 44	0.24 190	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.24 161	0.18 141	0.13 146	0.16 181	0.14 200	0.11 136	0.36 460	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

ours_stereo	0.13 143	0.11 239	0.23 179	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.18 337	0.20 83	0.19 161	0.13 146	0.18 223	0.14 200	0.10 94	0.23 276	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.06 113	0.05 37

tg	0.16 240	0.11 239	0.25 204	0.21 315	0.11 202	0.23 357	0.15 180	0.34 334	0.24 278	0.20 283	0.25 315	0.19 289	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

ITSA-stereo	0.25 491	0.15 469	0.33 309	0.23 450	0.11 202	0.27 435	0.18 337	0.56 626	0.59 653	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.28 525	0.49 514	0.30 550	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.13 567

IGEV-Stereo++	0.11 56	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 202	0.14 48	0.10 12	0.22 118	0.18 141	0.10 44	0.13 105	0.10 69	0.11 136	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 143	0.12 303	0.27 226	0.22 389	0.11 202	0.15 69	0.18 337	0.23 141	0.23 260	0.13 146	0.17 200	0.11 107	0.09 44	0.15 83	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.05 37

Pointernet	0.13 143	0.07 4	0.27 226	0.19 179	0.11 202	0.20 265	0.12 46	0.31 294	0.24 278	0.15 200	0.15 160	0.13 166	0.11 136	0.17 133	0.13 190	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

test_sample6	0.25 491	0.13 376	0.41 430	0.21 315	0.11 202	0.30 496	0.22 500	0.51 559	0.35 438	0.33 493	0.43 543	0.30 456	0.24 456	0.57 561	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.10 482

test_sample2	0.21 378	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.11 202	0.27 435	0.21 470	0.43 465	0.29 354	0.26 354	0.31 389	0.30 456	0.24 456	0.45 498	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

MGS-Stereo	0.14 186	0.11 239	0.32 292	0.19 179	0.11 202	0.18 187	0.17 286	0.20 83	0.22 234	0.14 177	0.24 303	0.15 222	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.10 456	0.06 159

ACVNet-DCA	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

xx1	0.20 357	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.28 428	0.24 456	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

1test111	0.19 336	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.09 422

cc1	0.18 287	0.14 430	0.38 381	0.23 450	0.11 202	0.31 512	0.19 386	0.35 358	0.47 584	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.18 369	0.28 376	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

11t1	0.18 287	0.10 156	0.30 268	0.20 256	0.11 202	0.27 435	0.17 286	0.35 358	0.23 260	0.25 341	0.23 289	0.23 352	0.23 438	0.25 322	0.18 354	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

tt1	0.18 287	0.14 430	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.30 496	0.19 386	0.35 358	0.44 549	0.17 248	0.19 232	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.08 347

1111x	0.32 579	0.11 239	0.40 405	0.22 389	0.11 202	0.32 526	0.26 581	0.59 651	0.43 533	0.31 456	0.41 512	0.39 542	0.28 525	0.76 650	1.37 724	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

MSKI-zero shot	0.17 261	0.09 94	0.43 454	0.20 256	0.11 202	0.21 299	0.15 180	0.32 306	0.21 215	0.23 316	0.24 303	0.23 352	0.10 94	0.31 419	0.13 190	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

MIM_Stereo	0.18 287	0.12 303	0.38 381	0.20 256	0.11 202	0.17 159	0.14 125	0.35 358	0.25 293	0.27 364	0.35 444	0.23 352	0.13 224	0.27 361	0.16 292	0.06 53	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.06 159

anonymousdsp2	0.17 261	0.10 156	0.28 243	0.20 256	0.11 202	0.25 400	0.17 286	0.41 437	0.31 385	0.23 316	0.23 289	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.07 259

CASS	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.11 202	0.28 455	0.19 386	0.39 408	0.30 371	0.32 478	0.34 433	0.25 379	0.24 456	0.25 322	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.11 506	0.11 523
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.17 261	0.09 94	0.32 292	0.17 58	0.11 202	0.21 299	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.23 316	0.28 344	0.27 412	0.16 306	0.23 276	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.09 380	0.09 422

ProNet	0.14 186	0.12 303	0.25 204	0.19 179	0.11 202	0.19 222	0.19 386	0.27 221	0.20 193	0.14 177	0.13 105	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.07 201	0.07 259

qqq	0.20 357	0.12 303	0.31 283	0.20 256	0.11 202	0.23 357	0.19 386	0.41 437	0.27 316	0.24 331	0.28 344	0.28 428	0.24 456	0.34 440	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.09 380	0.09 422

x	0.19 336	0.11 239	0.29 257	0.20 256	0.11 202	0.26 424	0.18 337	0.41 437	0.29 354	0.25 341	0.29 358	0.28 428	0.24 456	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

IPLGR	0.21 378	0.13 376	0.61 578	0.21 315	0.11 202	0.25 400	0.18 337	0.41 437	0.37 462	0.28 377	0.27 336	0.21 318	0.19 385	0.37 463	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

test-3	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.26 354	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

test_1	0.16 240	0.09 94	0.31 283	0.21 315	0.11 202	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.16 181	0.22 330	0.12 173	0.26 341	0.18 354	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.06 159

test_3	0.18 287	0.11 239	0.32 292	0.24 508	0.11 202	0.22 332	0.25 567	0.31 294	0.31 385	0.25 341	0.18 223	0.23 352	0.13 224	0.25 322	0.19 388	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

TransformOpticalFlow	0.24 463	0.13 376	0.56 559	0.23 450	0.11 202	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.32 397	0.30 438	0.43 543	0.36 514	0.31 572	0.61 585	0.20 411	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.07 259

NRIStereo	0.18 287	0.11 239	0.35 332	0.23 450	0.11 202	0.24 380	0.20 439	0.29 261	0.26 305	0.26 354	0.25 315	0.25 379	0.18 369	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

THIR-Stereo	0.29 555	0.12 303	0.41 430	0.19 179	0.11 202	0.28 455	0.72 720	0.32 306	0.35 438	0.37 555	0.65 661	0.34 495	0.50 666	0.57 561	0.45 628	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.07 259

DeepStereo_RVC	0.18 287	0.11 239	0.40 405	0.21 315	0.11 202	0.19 222	0.16 234	0.28 244	0.22 234	0.27 364	0.27 336	0.23 352	0.28 525	0.24 292	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.10 482

IRAFT_RVC	0.22 414	0.12 303	0.39 397	0.26 584	0.11 202	0.18 187	0.24 549	0.40 422	0.37 462	0.31 456	0.30 374	0.29 439	0.24 456	0.55 546	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

RAFT-345	0.21 378	0.10 156	0.46 485	0.22 389	0.11 202	0.20 265	0.16 234	0.26 205	0.25 293	0.27 364	0.66 663	0.21 318	0.16 306	0.55 546	0.21 438	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

CRE-IMP	0.18 287	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.11 202	0.24 380	0.17 286	0.29 261	0.21 215	0.27 364	0.26 327	0.24 367	0.17 338	0.23 276	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.10 482

CroCo-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.24 190	0.25 549	0.11 202	0.11 20	0.18 337	0.32 306	0.23 260	0.12 108	0.12 85	0.18 269	0.12 173	0.14 38	0.13 190	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159
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
iRaftStereo_RVC	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.11 202	0.20 265	0.17 286	0.32 306	0.23 260	0.20 283	0.25 315	0.18 269	0.12 173	0.20 219	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.08 291	0.07 259

CREStereo++_RVC	0.15 223	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 202	0.18 187	0.13 89	0.22 118	0.30 371	0.21 297	0.30 374	0.13 166	0.11 136	0.16 114	0.15 265	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 635	0.06 113	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
222	0.41 639	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.36 573	0.20 439	0.57 636	0.39 487	0.35 530	0.44 554	0.30 456	0.27 508	0.55 546	3.56 748	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.09 422

xxxx	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.37 580	0.20 439	0.58 645	0.38 477	0.29 406	0.42 529	0.38 530	0.24 456	0.46 501	2.20 741	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

test_xeample	0.34 598	0.10 156	0.29 257	0.19 179	0.11 202	0.33 537	0.23 527	0.55 610	0.38 477	0.32 478	0.45 567	0.29 439	0.26 489	0.57 561	2.24 743	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.09 422

CFNet-RSSM	0.17 261	0.10 156	0.40 405	0.20 256	0.11 202	0.20 265	0.15 180	0.36 377	0.30 371	0.23 316	0.21 264	0.26 401	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

HSM-Net_RVC	0.27 521	0.11 239	0.42 440	0.19 179	0.11 202	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.43 533	0.40 596	0.43 543	0.50 623	0.26 489	0.76 650	0.22 460	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNet	0.24 463	0.18 533	0.61 578	0.25 549	0.11 202	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.43 533	0.33 493	0.43 543	0.27 412	0.22 424	0.34 440	0.26 518	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

noway7	0.27 521	0.51 701	1.61 721	0.24 508	0.12 282	0.22 332	0.18 337	0.44 473	0.31 385	0.21 297	0.22 278	0.24 367	0.20 396	0.20 219	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

VeloStereo	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.14 38	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

flow	0.11 56	0.07 4	0.18 98	0.16 26	0.12 282	0.09 3	0.07 1	0.12 5	0.09 2	0.12 108	0.09 18	0.11 107	0.10 94	0.17 133	0.12 131	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.13 567

HLF11	0.19 336	0.14 430	0.54 545	0.15 7	0.12 282	0.21 299	0.12 46	0.37 388	0.24 278	0.20 283	0.29 358	0.18 269	0.18 369	0.37 463	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.09 422

HLf8	0.19 336	0.16 498	0.55 552	0.15 7	0.12 282	0.24 380	0.14 125	0.40 422	0.31 385	0.20 283	0.26 327	0.18 269	0.15 281	0.35 451	0.17 325	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 186	0.21 578	0.47 493	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.14 125	0.24 161	0.16 87	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.10 94	0.14 38	0.10 7	0.06 53	0.06 263	0.06 59	0.08 342	0.05 7	0.07 259

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 186	0.19 550	0.70 617	0.17 58	0.12 282	0.13 34	0.14 125	0.24 161	0.17 118	0.10 44	0.12 85	0.10 69	0.10 94	0.13 16	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 255	0.05 7	0.07 259

Hybrid-DGEV-03	0.20 357	0.14 430	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.26 424	0.16 234	0.31 294	0.27 316	0.32 478	0.58 637	0.23 352	0.15 281	0.23 276	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.06 159

GEAStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

GSStereo	0.12 93	0.09 94	0.20 132	0.17 58	0.12 282	0.19 222	0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

gasm-f	0.12 93	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.20 83	0.14 55	0.12 108	0.19 232	0.10 69	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.09 380	0.08 347

IGEV-FE	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

FlowAnything_test	0.14 186	0.11 239	0.21 146	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.16 234	0.25 183	0.16 87	0.15 200	0.13 105	0.15 222	0.14 261	0.18 163	0.16 292	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.09 422

monsterstereo	0.11 56	0.09 94	0.14 9	0.19 179	0.12 282	0.14 48	0.12 46	0.25 183	0.17 118	0.13 146	0.16 181	0.08 5	0.09 44	0.19 195	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 56	0.09 94	0.13 1	0.17 58	0.12 282	0.15 69	0.11 28	0.23 141	0.15 74	0.14 177	0.12 85	0.08 5	0.09 44	0.21 246	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

G2L-ROB	0.23 432	0.15 469	0.41 430	0.19 179	0.12 282	0.27 435	0.21 470	0.47 507	0.33 411	0.34 513	0.31 389	0.41 564	0.22 424	0.49 514	0.26 518	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

S2M2_L	0.13 143	0.11 239	0.20 132	0.16 26	0.12 282	0.12 27	0.07 1	0.18 48	0.20 193	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.12 173	0.15 83	0.14 229	0.13 585	0.09 536	0.09 382	0.10 501	0.11 506	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SCV_C0	0.14 186	0.11 239	0.25 204	0.19 179	0.12 282	0.15 69	0.16 234	0.30 282	0.22 234	0.13 146	0.15 160	0.13 166	0.09 44	0.24 292	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.06 159

mms	0.13 143	0.11 239	0.19 114	0.19 179	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.17 200	0.14 200	0.09 44	0.24 292	0.14 229	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.07 259

UGAM	0.26 510	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.25 567	0.32 306	0.41 517	0.31 456	0.42 529	0.41 564	0.22 424	0.92 687	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.14 612	0.12 581	0.10 456	0.07 259

rvit_stereo_0081	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

model_zeroshot	0.17 261	0.11 239	0.39 397	0.20 256	0.12 282	0.24 380	0.15 180	0.34 334	0.22 234	0.30 438	0.20 249	0.22 330	0.12 173	0.24 292	0.14 229	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.07 259

rvit_stereo_0082	0.16 240	0.11 239	0.24 190	0.21 315	0.12 282	0.16 117	0.17 286	0.22 118	0.33 411	0.16 229	0.18 223	0.18 269	0.14 261	0.20 219	0.16 292	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

test_sample5	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.32 478	0.41 512	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

test_sample4	0.24 463	0.13 376	0.43 454	0.20 256	0.12 282	0.32 526	0.21 470	0.51 559	0.34 421	0.31 456	0.37 463	0.28 428	0.23 438	0.53 536	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

test_sample3	0.23 432	0.12 303	0.43 454	0.19 179	0.12 282	0.32 526	0.20 439	0.50 541	0.34 421	0.31 456	0.33 422	0.29 439	0.22 424	0.53 536	0.22 460	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

test_sample1	0.20 357	0.10 156	0.28 243	0.19 179	0.12 282	0.28 455	0.19 386	0.41 437	0.25 293	0.26 354	0.31 389	0.29 439	0.26 489	0.44 495	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.09 422

CAS++	0.16 240	0.12 303	0.27 226	0.18 115	0.12 282	0.17 159	0.15 180	0.42 451	0.24 278	0.19 275	0.18 223	0.13 166	0.10 94	0.21 246	0.12 131	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.08 342	0.10 456	0.09 422
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
H2IRNET	0.18 287	0.13 376	0.35 332	0.21 315	0.12 282	0.20 265	0.15 180	0.27 221	0.30 371	0.17 248	0.31 389	0.25 379	0.20 396	0.24 292	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.06 159

mmm	0.21 378	0.12 303	0.31 283	0.22 389	0.12 282	0.28 455	0.21 470	0.41 437	0.27 316	0.29 406	0.38 478	0.29 439	0.24 456	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.10 456	0.09 422

ff7	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEVStereo-DCA	0.14 186	0.11 239	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

ffff	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

rrr	0.17 261	0.11 239	0.57 562	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.22 234	0.15 200	0.12 85	0.14 200	0.12 173	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

DualNet	0.24 463	0.13 376	0.42 440	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.21 470	0.50 541	0.34 421	0.33 493	0.43 543	0.29 439	0.23 438	0.55 546	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.10 465	0.09 453	0.11 506	0.10 482

11t	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

IGEV_Zeroshot_test	0.18 287	0.10 156	0.65 599	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.34 334	0.19 161	0.28 377	0.22 278	0.27 412	0.13 224	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

RAFT-Test	0.17 261	0.10 156	0.38 381	0.19 179	0.12 282	0.25 400	0.17 286	0.33 321	0.23 260	0.23 316	0.29 358	0.27 412	0.14 261	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

HH	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

HanStereo	0.18 287	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.12 282	0.18 187	0.18 337	0.34 334	0.19 161	0.20 283	0.24 303	0.34 495	0.18 369	0.29 396	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.07 201	0.06 159

LL-Strereo2	0.18 287	0.18 533	0.39 397	0.22 389	0.12 282	0.24 380	0.13 89	0.31 294	0.23 260	0.24 331	0.20 249	0.24 367	0.12 173	0.26 341	0.15 265	0.06 53	0.06 263	0.12 563	0.09 453	0.08 291	0.07 259

anonymousdsp	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

riskmin	0.18 287	0.09 94	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.24 380	0.16 234	0.34 334	0.28 335	0.21 297	0.23 289	0.33 485	0.24 456	0.23 276	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.06 170	0.10 456	0.10 482

ccc-4	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.27 221	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.07 259

raft_robust	0.22 414	0.17 518	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.23 357	0.22 500	0.49 530	0.48 596	0.32 478	0.32 399	0.26 401	0.23 438	0.53 536	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.06 159

test_4	0.18 287	0.12 303	0.34 321	0.23 450	0.12 282	0.18 187	0.22 500	0.26 205	0.24 278	0.24 331	0.47 584	0.22 330	0.13 224	0.24 292	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.07 201	0.05 37

IGEV-Stereo	0.14 186	0.12 303	0.27 226	0.19 179	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.20 193	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.12 173	0.24 292	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
dd	0.22 414	0.26 623	0.40 405	0.22 389	0.12 282	0.25 400	0.21 470	0.32 306	0.44 549	0.29 406	0.28 344	0.25 379	0.16 306	0.30 412	0.25 504	0.12 564	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

IPLG	0.21 378	0.15 469	0.53 542	0.21 315	0.12 282	0.28 455	0.17 286	0.42 451	0.30 371	0.33 493	0.32 399	0.15 222	0.17 338	0.50 518	0.21 438	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

MIPNet	0.21 378	0.15 469	0.52 538	0.21 315	0.12 282	0.27 435	0.20 439	0.45 486	0.37 462	0.30 438	0.23 289	0.19 289	0.24 456	0.27 361	0.19 388	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

GMOStereo	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

error version	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

test-v	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

CrosDoStereo	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

PFNet+	0.20 357	0.10 156	0.37 361	0.21 315	0.12 282	0.17 159	0.19 386	0.29 261	0.34 421	0.33 493	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.32 426	0.17 325	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.12 547

LCNet	0.21 378	0.11 239	0.29 257	0.25 549	0.12 282	0.23 357	0.19 386	0.34 334	0.26 305	0.28 377	0.35 444	0.26 401	0.30 555	0.35 451	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.13 565	0.22 673

STrans-v2	0.24 463	0.13 376	0.54 545	0.21 315	0.12 282	0.23 357	0.21 470	0.47 507	0.28 335	0.31 456	0.42 529	0.36 514	0.35 598	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.06 159

IIG-Stereo	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.29 638	0.12 282	0.23 357	0.14 125	0.38 396	0.31 385	0.34 513	0.37 463	0.33 485	0.21 406	0.70 623	0.26 518	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NF-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

OCTAStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

PSM-softLoss	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

KMStereo	0.21 378	0.10 156	0.39 397	0.24 508	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.38 396	0.26 305	0.29 406	0.32 399	0.24 367	0.16 306	0.52 529	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.12 547

PSM-AAD	0.25 491	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.26 424	0.38 668	0.34 334	0.28 335	0.35 530	0.39 492	0.28 428	0.79 705	0.30 412	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.08 291	0.21 667

KYRaft	0.22 414	0.10 156	0.30 268	0.23 450	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.35 358	0.24 278	0.35 530	0.54 620	0.34 495	0.26 489	0.29 396	0.15 265	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.10 501	0.08 291	0.31 698

DeepStereo_LL	0.31 570	0.10 156	0.49 510	0.18 115	0.12 282	0.22 332	1.11 743	0.34 334	0.37 462	0.38 570	0.61 652	0.28 428	0.46 654	0.61 585	0.57 653	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.07 259

DEmStereo	0.26 510	0.09 94	0.47 493	0.19 179	0.12 282	0.30 496	0.25 567	0.28 244	0.36 451	0.36 547	0.58 637	0.25 379	0.48 663	0.53 536	0.44 625	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.06 113	0.07 259

DRaft	0.24 463	0.10 156	0.34 321	0.18 115	0.12 282	0.28 455	0.23 527	0.33 321	0.39 487	0.38 570	0.61 652	0.21 318	0.41 631	0.48 509	0.42 618	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.08 347

RE-Stereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

Pruner-Stereo	0.19 336	0.11 239	0.34 321	0.29 638	0.12 282	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.32 399	0.25 379	0.15 281	0.24 292	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.09 422

TVStereo	0.20 357	0.10 156	0.35 332	0.24 508	0.12 282	0.21 299	0.18 337	0.38 396	0.32 397	0.28 377	0.30 374	0.22 330	0.16 306	0.51 523	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.13 567

RAFT-RH_RVC	0.25 491	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.25 400	0.14 125	0.27 221	0.27 316	0.38 570	1.15 709	0.23 352	0.17 338	0.57 561	0.24 494	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.06 113	0.07 259

test-2	0.18 287	0.14 430	0.30 268	0.22 389	0.12 282	0.20 265	0.27 588	0.26 205	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.26 401	0.17 338	0.15 83	0.12 131	0.07 141	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.05 37

RAFT	0.21 378	0.17 518	0.32 292	0.24 508	0.12 282	0.25 400	0.27 588	0.35 358	0.28 335	0.33 493	0.33 422	0.38 530	0.22 424	0.29 396	0.17 325	0.08 314	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.10 456	0.06 159

Prome-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.30 268	0.24 508	0.12 282	0.23 357	0.23 527	0.36 377	0.25 293	0.33 493	0.59 640	0.24 367	0.28 525	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.20 658

test_xeample3	0.16 240	0.11 239	0.56 559	0.19 179	0.12 282	0.20 265	0.18 337	0.35 358	0.20 193	0.16 229	0.12 85	0.13 166	0.12 173	0.24 292	0.15 265	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.07 259

ARAFT	0.24 463	0.21 578	0.78 630	0.22 389	0.12 282	0.29 477	0.24 549	0.43 465	0.32 397	0.33 493	0.28 344	0.28 428	0.19 385	0.49 514	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.12 563	0.11 542	0.09 380	0.06 159

GMStereo	0.19 336	0.25 612	0.40 405	0.21 315	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.29 261	0.40 505	0.25 341	0.23 289	0.16 244	0.15 281	0.25 322	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
EAI-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.33 309	0.21 315	0.12 282	0.30 496	0.46 692	0.46 497	0.20 193	0.25 341	0.50 596	0.17 256	0.16 306	0.24 292	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.10 501	0.06 113	0.07 259

Gwc-CoAtRS	0.17 261	0.10 156	0.37 361	0.20 256	0.12 282	0.19 222	0.15 180	0.32 306	0.28 335	0.23 316	0.23 289	0.27 412	0.15 281	0.20 219	0.13 190	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.06 159

FENet	0.21 378	0.11 239	0.45 477	0.21 315	0.12 282	0.26 424	0.17 286	0.41 437	0.35 438	0.30 438	0.31 389	0.29 439	0.23 438	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

R-Stereo Train	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

RAFT-Stereo	0.18 287	0.09 94	0.32 292	0.22 389	0.12 282	0.22 332	0.19 386	0.42 451	0.19 161	0.31 456	0.45 567	0.20 304	0.14 261	0.18 163	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AdaStereo	0.24 463	0.16 498	0.37 361	0.24 508	0.12 282	0.32 526	0.17 286	0.54 600	0.42 525	0.33 493	0.38 478	0.35 509	0.21 406	0.30 412	0.22 460	0.14 610	0.06 263	0.13 585	0.08 342	0.11 506	0.08 347
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.
iResNet_ROB	0.25 491	0.19 550	0.40 405	0.20 256	0.12 282	0.30 496	0.16 234	0.55 610	0.53 631	0.38 570	0.43 543	0.37 522	0.26 489	0.38 469	0.22 460	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.04 1	0.09 380	0.09 422

monster_256*512	0.17 261	0.12 303	0.18 98	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.19 386	0.40 422	0.29 354	0.19 275	0.22 278	0.24 367	0.17 338	0.18 163	0.16 292	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.07 259

Weightmod_eth	0.16 240	0.11 239	0.20 132	0.21 315	0.13 366	0.20 265	0.18 337	0.25 183	0.19 161	0.17 248	0.25 315	0.19 289	0.17 338	0.25 322	0.14 229	0.16 641	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.05 37

S	0.19 336	0.12 303	0.22 163	0.22 389	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.30 282	0.27 316	0.25 341	0.31 389	0.20 304	0.20 396	0.18 163	0.17 325	0.12 564	0.09 536	0.15 628	0.16 647	0.11 506	0.12 547

PStereo	0.26 510	0.37 674	0.34 321	0.21 315	0.13 366	0.25 400	0.25 567	0.33 321	0.47 584	0.26 354	0.17 200	0.29 439	0.34 592	0.35 451	0.37 587	0.23 678	0.15 656	0.17 646	0.13 610	0.23 668	0.21 667

aanet-new	0.13 143	0.11 239	0.30 268	0.20 256	0.13 366	0.20 265	0.14 125	0.23 141	0.16 87	0.12 108	0.13 105	0.09 35	0.15 281	0.19 195	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 159

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 93	0.08 44	0.18 98	0.18 115	0.13 366	0.20 265	0.16 234	0.23 141	0.18 141	0.12 108	0.15 160	0.14 200	0.13 224	0.13 16	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Selective-IGEV-i1	0.21 378	0.10 156	0.31 283	0.23 450	0.13 366	0.31 512	0.22 500	0.46 497	0.42 525	0.27 364	0.32 399	0.33 485	0.17 338	0.25 322	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.09 422

gcap_with_dpt	0.12 93	0.09 94	0.21 146	0.18 115	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.24 161	0.20 193	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

Hybrid-DGEV-2	0.21 378	0.15 469	0.34 321	0.24 508	0.13 366	0.28 455	0.14 125	0.48 520	0.44 549	0.27 364	0.24 303	0.25 379	0.25 478	0.28 376	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.07 259

WQFJA1++	0.44 653	0.07 4	0.63 589	0.18 115	0.13 366	0.15 69	0.11 28	0.20 83	0.11 13	2.05 748	0.12 85	0.23 352	0.11 136	0.17 133	0.12 131	0.08 314	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 755	0.07 259

NLSM3	0.13 143	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.13 366	0.18 187	0.16 234	0.30 282	0.24 278	0.11 73	0.15 160	0.12 143	0.13 224	0.17 133	0.15 265	0.05 9	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.05 7	0.05 37

FE-Mocha	0.16 240	0.10 156	0.33 309	0.19 179	0.13 366	0.19 222	0.15 180	0.35 358	0.22 234	0.24 331	0.24 303	0.20 304	0.14 261	0.17 133	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.06 159

G2L-Stereo_test	0.24 463	0.16 498	0.38 381	0.19 179	0.13 366	0.27 435	0.24 549	0.49 530	0.38 477	0.37 555	0.37 463	0.40 557	0.24 456	0.52 529	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.06 170	0.09 380	0.08 347

rvit_0105_5	0.21 378	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.24 549	0.36 377	0.39 487	0.21 297	0.23 289	0.26 401	0.19 385	0.26 341	0.19 388	0.15 625	0.13 629	0.12 563	0.12 581	0.10 456	0.09 422

UGAM-zero	0.23 432	0.10 156	0.54 545	0.19 179	0.13 366	0.21 299	0.14 125	0.44 473	0.22 234	0.28 377	0.28 344	0.51 627	0.33 583	0.65 609	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.06 113	0.07 259

rvit_stereo_0083	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.17 286	0.22 118	0.34 421	0.16 229	0.21 264	0.19 289	0.16 306	0.21 246	0.16 292	0.11 524	0.10 571	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0081_aga	0.16 240	0.14 430	0.28 243	0.21 315	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.23 141	0.24 278	0.17 248	0.21 264	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.14 229	0.11 524	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

rvit_stereo_0080	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

IGEV-Stereo+	0.12 93	0.08 44	0.17 79	0.18 115	0.13 366	0.09 3	0.11 28	0.16 26	0.15 74	0.10 44	0.08 15	0.10 69	0.10 94	0.21 246	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 606	0.24 685

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 261	0.13 376	0.24 190	0.19 179	0.13 366	0.24 380	0.17 286	0.30 282	0.37 462	0.43 621	0.17 200	0.13 166	0.12 173	0.19 195	0.15 265	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.08 347

ffm	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.27 361	0.11 53	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

ff1	0.29 555	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.35 358	0.44 549	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.08 314	0.05 40	0.11 524	0.10 501	0.08 291	0.08 347

mmx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

whm_eth	0.15 223	0.13 376	0.25 204	0.19 179	0.13 366	0.15 69	0.20 439	0.28 244	0.24 278	0.15 200	0.17 200	0.19 289	0.13 224	0.19 195	0.15 265	0.11 524	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.07 259

xxx	0.31 570	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.20 439	0.55 610	0.45 561	0.30 438	0.42 529	0.34 495	0.23 438	0.81 668	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.10 482

GMStereo_Zeroshot	0.24 463	0.21 578	0.45 477	0.26 584	0.13 366	0.28 455	0.15 180	0.39 408	0.35 438	0.37 555	0.43 543	0.40 557	0.17 338	0.34 440	0.20 411	0.12 564	0.07 405	0.13 585	0.07 255	0.16 606	0.09 422

plain	0.17 261	0.13 376	0.43 454	0.21 315	0.13 366	0.16 117	0.17 286	0.27 221	0.22 234	0.16 229	0.26 327	0.13 166	0.16 306	0.27 361	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.10 465	0.07 255	0.10 456	0.07 259

UniTT-Stereo	0.14 186	0.10 156	0.30 268	0.21 315	0.13 366	0.17 159	0.13 89	0.19 62	0.18 141	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.11 136	0.18 163	0.16 292	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.06 159

PCWNet_CMD	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.11 506	0.09 422

ToySt	0.24 463	0.16 498	0.48 504	0.21 315	0.13 366	0.29 477	0.29 611	0.39 408	0.39 487	0.27 364	0.35 444	0.39 542	0.31 572	0.31 419	0.29 542	0.08 314	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

TestStereo1	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

DisPM	0.19 336	0.10 156	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.29 354	0.33 493	0.34 433	0.23 352	0.16 306	0.33 433	0.16 292	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.11 523

SA-5K	0.21 378	0.16 498	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.26 424	0.27 588	0.40 422	0.36 451	0.29 406	0.39 492	0.22 330	0.21 406	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.07 259

Sa-1000	0.22 414	0.15 469	0.35 332	0.23 450	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.47 507	0.39 487	0.30 438	0.50 596	0.26 401	0.19 385	0.33 433	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

SA	0.22 414	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.23 527	0.45 486	0.40 505	0.27 364	0.44 554	0.23 352	0.23 438	0.33 433	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.08 291	0.06 159

iRaft-Stereo_5w	0.23 432	0.18 533	0.44 464	0.22 389	0.13 366	0.19 222	0.19 386	0.37 388	0.32 397	0.28 377	0.37 463	0.34 495	0.23 438	0.65 609	0.27 524	0.06 53	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.09 380	0.08 347

iRaft-Stereo_20w	0.19 336	0.10 156	0.46 485	0.19 179	0.13 366	0.25 400	0.19 386	0.52 578	0.19 161	0.29 406	0.21 264	0.22 330	0.20 396	0.28 376	0.18 354	0.07 141	0.06 263	0.07 175	0.08 342	0.08 291	0.08 347

GwcNet-ADL	0.22 414	0.14 430	0.58 567	0.24 508	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.49 530	0.40 505	0.27 364	0.29 358	0.30 456	0.20 396	0.26 341	0.23 481	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

OMP-Stereo	0.23 432	0.14 430	0.35 332	0.29 638	0.13 366	0.21 299	0.16 234	0.37 388	0.33 411	0.34 513	0.30 374	0.34 495	0.19 385	0.70 623	0.24 494	0.07 141	0.06 263	0.09 382	0.07 255	0.07 201	0.06 159

FTStereo	0.28 542	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.21 299	0.53 706	0.34 334	0.26 305	0.38 570	0.95 698	0.30 456	0.56 676	0.32 426	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.19 646

SST-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.24 278	0.34 513	0.33 422	0.29 439	0.25 478	0.56 557	0.17 325	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.07 259

RAFT_R40	0.21 378	0.10 156	0.37 361	0.24 508	0.13 366	0.18 187	0.18 337	0.31 294	0.29 354	0.33 493	0.33 422	0.30 456	0.24 456	0.55 546	0.18 354	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.07 259

GrayStereo	0.25 491	0.09 94	0.32 292	0.26 584	0.13 366	0.23 357	0.47 696	0.34 334	0.30 371	0.39 586	0.47 584	0.30 456	0.79 705	0.29 396	0.16 292	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.13 567

test-1	0.17 261	0.11 239	0.40 405	0.23 450	0.13 366	0.22 332	0.23 527	0.34 334	0.26 305	0.20 283	0.24 303	0.22 330	0.14 261	0.16 114	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.08 347

GMM-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.43 454	0.23 450	0.13 366	0.24 380	0.25 567	0.37 388	0.27 316	0.30 438	0.45 567	0.27 412	0.21 406	0.31 419	0.17 325	0.07 141	0.05 40	0.10 465	0.09 453	0.08 291	0.19 646

CFNet_pseudo	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.19 179	0.13 366	0.26 424	0.16 234	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

GwcNet-RSSM	0.26 510	0.17 518	0.46 485	0.21 315	0.13 366	0.28 455	0.23 527	0.44 473	0.42 525	0.31 456	0.45 567	0.40 557	0.26 489	0.55 546	0.28 530	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.10 501	0.09 380	0.08 347

DIP-Stereo	0.18 287	0.12 303	0.33 309	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.12 46	0.42 451	0.25 293	0.27 364	0.32 399	0.21 318	0.17 338	0.25 322	0.20 411	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.08 347
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 432	0.13 376	0.48 504	0.20 256	0.13 366	0.28 455	0.16 234	0.46 497	0.46 579	0.29 406	0.36 454	0.37 522	0.24 456	0.28 376	0.20 411	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.09 422

ccs_rob	0.23 432	0.13 376	0.47 493	0.20 256	0.13 366	0.26 424	0.17 286	0.44 473	0.44 549	0.29 406	0.37 463	0.38 530	0.23 438	0.29 396	0.21 438	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.08 342	0.11 506	0.09 422

iResNetv2_ROB	0.27 521	0.26 623	0.72 622	0.23 450	0.13 366	0.29 477	0.18 337	0.52 578	0.49 605	0.37 555	0.45 567	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.05 81	0.12 547	0.09 422

CBMV	0.33 589	0.21 578	0.54 545	0.23 450	0.13 366	0.42 614	0.33 647	0.53 590	0.48 596	0.52 661	0.49 592	0.50 623	0.41 631	0.56 557	0.31 558	0.15 625	0.16 664	0.18 655	0.16 647	0.13 565	0.13 567
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MWSP-net	0.25 491	0.12 303	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.40 679	0.50 541	0.43 533	0.32 478	0.33 422	0.36 514	0.31 572	0.28 376	0.31 558	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

MEA-ACV	0.26 510	0.11 239	0.42 440	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.24 549	0.53 590	0.47 584	0.35 530	0.42 529	0.36 514	0.34 592	0.47 505	0.27 524	0.09 421	0.09 536	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.10 482

GELT-Stereo	0.13 143	0.09 94	0.16 54	0.20 256	0.14 418	0.14 48	0.15 180	0.33 321	0.23 260	0.14 177	0.11 60	0.11 107	0.11 136	0.16 114	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.05 7	0.05 37

quiztm	0.15 223	0.15 469	0.25 204	0.22 389	0.14 418	0.17 159	0.17 286	0.33 321	0.21 215	0.18 267	0.21 264	0.14 200	0.10 94	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 291	0.05 37

DN	0.15 223	0.08 44	0.27 226	0.19 179	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.28 244	0.24 278	0.14 177	0.16 181	0.18 269	0.10 94	0.21 246	0.13 190	0.11 524	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.08 291	0.10 482

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 143	0.09 94	0.19 114	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.23 141	0.21 215	0.16 229	0.22 278	0.10 69	0.09 44	0.15 83	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.18 187	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.16 229	0.21 264	0.09 35	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

RT-IGEV	0.25 491	0.10 156	0.48 504	0.22 389	0.14 418	0.31 512	0.28 604	0.53 590	0.39 487	0.36 547	0.41 512	0.44 588	0.30 555	0.28 376	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.10 482

RT-Monster	0.15 223	0.08 44	0.21 146	0.17 58	0.14 418	0.20 265	0.11 28	0.29 261	0.32 397	0.24 331	0.22 278	0.17 256	0.13 224	0.18 163	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 259

Selective-IGEV-i16pc	0.33 589	0.10 156	1.71 724	0.21 315	0.14 418	0.74 694	0.31 627	0.42 451	0.41 517	0.21 297	0.32 399	0.26 401	0.14 261	0.71 627	0.19 388	0.14 610	0.10 571	0.08 280	0.09 453	0.11 506	0.11 523

z-ln-s-r	0.32 579	0.21 578	0.82 647	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.26 581	0.43 465	0.50 613	0.32 478	0.60 645	0.39 542	0.29 540	0.73 635	0.66 675	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.08 347

G2L-Stereo	0.25 491	0.16 498	0.47 493	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.18 337	0.46 497	0.35 438	0.33 493	0.37 463	0.40 557	0.22 424	0.60 578	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.09 422

MM-Stereo_test3	0.17 261	0.12 303	0.29 257	0.23 450	0.14 418	0.19 222	0.22 500	0.39 408	0.36 451	0.16 229	0.24 303	0.17 256	0.12 173	0.19 195	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.09 380	0.06 159

PAM_32	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.19 386	0.36 377	0.23 260	0.29 406	0.28 344	0.56 648	0.28 525	0.27 361	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.09 453	0.07 201	0.09 422

rvit_0105_6	0.19 336	0.14 430	0.34 321	0.23 450	0.14 418	0.18 187	0.20 439	0.29 261	0.37 462	0.18 267	0.22 278	0.23 352	0.17 338	0.26 341	0.17 325	0.15 625	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

rvit_0105_4	0.20 357	0.15 469	0.38 381	0.23 450	0.14 418	0.20 265	0.22 500	0.33 321	0.39 487	0.19 275	0.24 303	0.25 379	0.19 385	0.27 361	0.17 325	0.16 641	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.11 506	0.08 347

DCVSM-stereo	0.24 463	0.13 376	0.52 538	0.20 256	0.14 418	0.26 424	0.13 89	0.34 334	0.34 421	0.41 605	0.33 422	0.47 603	0.29 540	0.30 412	0.22 460	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.12 547	0.15 604

rvit_stereo_ft	0.17 261	0.14 430	0.30 268	0.25 549	0.14 418	0.17 159	0.21 470	0.28 244	0.26 305	0.16 229	0.19 232	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.17 325	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.07 259

test_sample7	0.25 491	0.15 469	0.35 332	0.20 256	0.14 418	0.28 455	0.21 470	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.14 610	0.09 536	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

gcap-zeroshot	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 143	0.09 94	0.20 132	0.18 115	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.14 38	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

MyStereo07	0.16 240	0.12 303	0.26 214	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.29 261	0.21 215	0.15 200	0.13 105	0.12 143	0.13 224	0.25 322	0.13 190	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo06	0.20 357	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.40 422	0.21 215	0.30 438	0.24 303	0.31 466	0.18 369	0.22 266	0.18 354	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo05	0.23 432	0.12 303	0.57 562	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.48 520	0.52 626	0.31 456	0.23 289	0.25 379	0.22 424	0.30 412	0.21 438	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

MyStereo04	0.23 432	0.12 303	0.55 552	0.22 389	0.14 418	0.25 400	0.23 527	0.49 530	0.52 626	0.28 377	0.23 289	0.27 412	0.23 438	0.30 412	0.22 460	0.07 141	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.08 347

AE-Stereo	0.17 261	0.11 239	0.31 283	0.24 508	0.14 418	0.23 357	0.18 337	0.34 334	0.29 354	0.15 200	0.25 315	0.21 318	0.13 224	0.20 219	0.14 229	0.07 141	0.08 497	0.09 382	0.10 501	0.07 201	0.06 159

CoDeX	0.23 432	0.12 303	0.46 485	0.21 315	0.14 418	0.29 477	0.21 470	0.53 590	0.41 517	0.29 406	0.35 444	0.29 439	0.22 424	0.48 509	0.19 388	0.09 421	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.07 259

MaDis-Stereo	0.14 186	0.13 376	0.26 214	0.19 179	0.14 418	0.16 117	0.13 89	0.25 183	0.21 215	0.13 146	0.14 145	0.14 200	0.11 136	0.17 133	0.17 325	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.07 201	0.06 159

testlalala	0.13 143	0.09 94	0.22 163	0.17 58	0.14 418	0.19 222	0.15 180	0.25 183	0.22 234	0.15 200	0.20 249	0.10 69	0.09 44	0.13 16	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.05 7	0.05 37

4D-IteraStereo	0.17 261	0.16 498	0.50 521	0.21 315	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.28 244	0.28 335	0.23 316	0.20 249	0.20 304	0.11 136	0.19 195	0.14 229	0.06 53	0.04 2	0.10 465	0.08 342	0.08 291	0.06 159

CBFPSM	0.27 521	0.16 498	0.67 605	0.20 256	0.14 418	0.38 588	0.25 567	0.40 422	0.36 451	0.33 493	0.36 454	0.56 648	0.38 615	0.32 426	0.38 591	0.08 314	0.08 497	0.07 175	0.08 342	0.09 380	0.11 523

gwcnet-sp	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

scenet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

ssnet	0.24 463	0.13 376	0.63 589	0.22 389	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.44 473	0.39 487	0.35 530	0.34 433	0.27 412	0.27 508	0.35 451	0.25 504	0.09 421	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

BUS	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.43 623	0.17 286	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.32 476	0.20 396	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

IER	0.23 432	0.12 303	0.39 397	0.20 256	0.14 418	0.31 512	0.19 386	0.42 451	0.36 451	0.33 493	0.40 503	0.32 476	0.33 583	0.29 396	0.22 460	0.09 421	0.07 405	0.08 280	0.08 342	0.09 380	0.08 347

BSDual-CNN	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.25 549	0.14 418	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.34 421	0.34 513	0.35 444	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

psmg	0.23 432	0.12 303	0.28 243	0.21 315	0.14 418	0.35 566	0.23 527	0.51 559	0.34 421	0.35 530	0.38 478	0.38 530	0.24 456	0.26 341	0.21 438	0.10 476	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

CSP-Net	0.27 521	0.15 469	0.30 268	0.21 315	0.14 418	0.44 625	0.24 549	0.50 541	0.40 505	0.41 605	0.43 543	0.42 573	0.26 489	0.66 613	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.09 422

UDGNet	0.23 432	0.31 656	0.38 381	0.24 508	0.14 418	0.24 380	0.18 337	0.32 306	0.43 533	0.29 406	0.28 344	0.24 367	0.19 385	0.29 396	0.20 411	0.15 625	0.07 405	0.21 670	0.11 542	0.14 583	0.10 482

dad	0.28 542	0.31 656	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.30 496	0.20 439	0.33 321	0.49 605	0.44 628	0.44 554	0.45 593	0.21 406	0.41 485	0.26 518	0.20 673	0.11 597	0.20 668	0.11 542	0.14 583	0.10 482

AACVNet	0.26 510	0.16 498	0.37 361	0.22 389	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.41 437	0.31 385	0.38 570	0.42 529	0.43 577	0.28 525	0.73 635	0.25 504	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.11 523

PSMNet-ADL	0.25 491	0.15 469	0.32 292	0.26 584	0.14 418	0.31 512	0.22 500	0.44 473	0.36 451	0.27 364	0.33 422	0.41 564	0.28 525	0.61 585	0.29 542	0.11 524	0.09 536	0.09 382	0.11 542	0.10 456	0.10 482

GANet-ADL	0.21 378	0.12 303	0.45 477	0.23 450	0.14 418	0.29 477	0.19 386	0.46 497	0.35 438	0.25 341	0.32 399	0.32 476	0.19 385	0.24 292	0.20 411	0.10 476	0.07 405	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.10 482

ASMatch	0.23 432	0.11 239	0.51 531	0.24 508	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.31 294	0.28 335	0.28 377	0.68 667	0.27 412	0.26 489	0.50 518	0.22 460	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.06 113	0.11 523

PFNet	0.23 432	0.10 156	0.57 562	0.24 508	0.14 418	0.22 332	0.19 386	0.39 408	0.33 411	0.35 530	0.32 399	0.27 412	0.19 385	0.64 602	0.22 460	0.09 421	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.07 259

LMCR-Stereo	0.26 510	0.18 533	0.49 510	0.28 635	0.14 418	0.36 573	0.23 527	0.54 600	0.34 421	0.39 586	0.40 503	0.29 439	0.29 540	0.37 463	0.27 524	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.13 565	0.09 422

ICVP	0.23 432	0.13 376	0.44 464	0.26 584	0.14 418	0.29 477	0.25 567	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.43 543	0.35 509	0.25 478	0.26 341	0.23 481	0.12 564	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.10 482
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 287	0.15 469	0.35 332	0.22 389	0.14 418	0.19 222	0.17 286	0.32 306	0.30 371	0.23 316	0.25 315	0.20 304	0.16 306	0.22 266	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.10 465	0.12 581	0.09 380	0.08 347

RALCasStereoNet	0.18 287	0.15 469	0.33 309	0.21 315	0.14 418	0.21 299	0.18 337	0.31 294	0.25 293	0.21 297	0.29 358	0.22 330	0.15 281	0.27 361	0.17 325	0.08 314	0.10 571	0.07 175	0.06 170	0.09 380	0.09 422

RALAANet	0.19 336	0.18 533	0.37 361	0.23 450	0.14 418	0.23 357	0.13 89	0.37 388	0.29 354	0.28 377	0.26 327	0.25 379	0.15 281	0.26 341	0.18 354	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.06 159

GES	0.22 414	0.12 303	0.42 440	0.20 256	0.14 418	0.27 435	0.19 386	0.49 530	0.33 411	0.30 438	0.36 454	0.25 379	0.23 438	0.29 396	0.22 460	0.10 476	0.08 497	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.11 523

SFCPSM	0.22 414	0.10 156	0.51 531	0.21 315	0.14 418	0.34 551	0.22 500	0.55 610	0.39 487	0.29 406	0.32 399	0.23 352	0.21 406	0.27 361	0.19 388	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.08 347

cf-r	0.24 463	0.15 469	0.44 464	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.22 500	0.42 451	0.40 505	0.30 438	0.42 529	0.42 573	0.26 489	0.43 491	0.25 504	0.11 524	0.06 263	0.08 280	0.10 501	0.08 291	0.08 347

hitnet-ft	0.29 555	0.17 518	0.40 405	0.19 179	0.14 418	0.39 597	0.23 527	0.44 473	0.41 517	0.36 547	0.46 577	0.53 638	0.34 592	0.76 650	0.32 564	0.14 610	0.10 571	0.13 585	0.10 501	0.15 598	0.13 567

GANet-RSSM	0.24 463	0.14 430	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.27 435	0.21 470	0.45 486	0.33 411	0.29 406	0.39 492	0.39 542	0.28 525	0.58 568	0.23 481	0.11 524	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.09 422

PSMNet-RSSM	0.24 463	0.15 469	0.36 352	0.21 315	0.14 418	0.25 400	0.20 439	0.48 520	0.37 462	0.30 438	0.44 554	0.38 530	0.26 489	0.52 529	0.22 460	0.12 564	0.07 405	0.11 524	0.13 610	0.10 456	0.09 422

DMCA	0.22 414	0.14 430	0.36 352	0.22 389	0.14 418	0.27 435	0.20 439	0.43 465	0.38 477	0.31 456	0.32 399	0.33 485	0.24 456	0.24 292	0.28 530	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.11 523

CFNet	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.22 389	0.14 418	0.33 537	0.14 125	0.51 559	0.45 561	0.30 438	0.40 503	0.38 530	0.27 508	0.76 650	0.25 504	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.08 347

AANet_RVC	0.31 570	0.22 593	0.50 521	0.23 450	0.14 418	0.30 496	0.24 549	0.47 507	0.54 636	0.38 570	0.60 645	0.43 577	0.29 540	0.87 677	0.40 606	0.11 524	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.09 380	0.09 422

StereoDRNet-Refined	0.27 521	0.17 518	0.35 332	0.25 549	0.14 418	0.37 580	0.21 470	0.47 507	0.41 517	0.44 628	0.51 602	0.41 564	0.28 525	0.45 498	0.37 587	0.09 421	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.10 482
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.33 589	0.18 533	0.53 542	0.21 315	0.14 418	0.33 537	0.20 439	0.51 559	0.45 561	0.51 655	0.55 625	0.45 593	0.42 640	0.71 627	0.32 564	0.18 664	0.19 682	0.23 677	0.21 673	0.14 583	0.15 604

DN-CSS_ROB	0.22 414	0.25 612	0.47 493	0.24 508	0.14 418	0.25 400	0.12 46	0.40 422	0.33 411	0.29 406	0.42 529	0.22 330	0.20 396	0.33 433	0.19 388	0.07 141	0.06 263	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.07 259

Selective-IGEV-i16pb	0.39 630	0.12 303	2.18 728	0.21 315	0.15 482	0.68 688	0.32 635	0.56 626	0.57 648	0.25 341	0.44 554	0.33 485	0.21 406	0.80 664	0.25 504	0.14 610	0.10 571	0.09 382	0.10 501	0.12 547	0.13 567

DFGA-Net	0.23 432	0.24 607	0.49 510	0.22 389	0.15 482	0.25 400	0.17 286	0.39 408	0.39 487	0.29 406	0.31 389	0.21 318	0.17 338	0.59 574	0.28 530	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

coex_refinement	0.26 510	0.16 498	0.36 352	0.23 450	0.15 482	0.31 512	0.20 439	0.49 530	0.42 525	0.35 530	0.42 529	0.45 593	0.27 508	0.55 546	0.33 571	0.10 476	0.06 263	0.07 175	0.07 255	0.10 456	0.10 482

FLISNet	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

CoSv	0.20 357	0.13 376	0.33 309	0.18 115	0.15 482	0.17 159	0.16 234	0.34 334	0.21 215	0.37 555	0.39 492	0.36 514	0.24 456	0.29 396	0.21 438	0.06 53	0.05 40	0.08 280	0.09 453	0.09 380	0.07 259

AIO-test2	0.20 357	0.20 563	0.36 352	0.26 584	0.15 482	0.22 332	0.16 234	0.42 451	0.42 525	0.16 229	0.29 358	0.15 222	0.11 136	0.26 341	0.13 190	0.18 664	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.07 201	0.07 259

AIO-test1	0.19 336	0.14 430	0.41 430	0.27 612	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.39 408	0.36 451	0.17 248	0.26 327	0.18 269	0.13 224	0.28 376	0.14 229	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.11 542	0.06 113	0.09 422

PAM	0.23 432	0.10 156	0.63 589	0.22 389	0.15 482	0.34 551	0.21 470	0.37 388	0.22 234	0.31 456	0.27 336	0.55 644	0.26 489	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.09 422

rvit_0105_3	0.23 432	0.17 518	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.24 380	0.28 604	0.38 396	0.41 517	0.25 341	0.25 315	0.28 428	0.21 406	0.28 376	0.20 411	0.15 625	0.13 629	0.14 612	0.15 635	0.10 456	0.09 422

MIF-Stereo (partial)	0.16 240	0.10 156	0.34 321	0.21 315	0.15 482	0.15 69	0.13 89	0.28 244	0.25 293	0.17 248	0.26 327	0.15 222	0.16 306	0.25 322	0.17 325	0.09 421	0.06 263	0.10 465	0.08 342	0.09 380	0.08 347

CFNet_ucs	0.24 463	0.13 376	0.50 521	0.20 256	0.15 482	0.28 455	0.17 286	0.49 530	0.45 561	0.32 478	0.42 529	0.39 542	0.22 424	0.31 419	0.21 438	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.09 453	0.12 547	0.11 523

iinet-f	0.30 563	0.18 533	1.03 684	0.20 256	0.15 482	0.44 625	0.22 500	0.45 486	0.37 462	0.35 530	0.44 554	0.41 564	0.34 592	0.34 440	0.40 606	0.10 476	0.09 536	0.08 280	0.08 342	0.13 565	0.11 523

DCRE	0.20 357	0.13 376	0.40 405	0.21 315	0.15 482	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.22 307	0.80 684	0.23 352	0.16 306	0.23 276	0.15 265	0.07 141	0.07 405	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

ssnet_v2	0.28 542	0.16 498	0.44 464	0.22 389	0.15 482	0.40 603	0.30 622	0.57 636	0.46 579	0.38 570	0.36 454	0.47 603	0.29 540	0.38 469	0.39 599	0.13 585	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.11 523

RAFT_CTSACE	0.21 378	0.16 498	0.41 430	0.25 549	0.15 482	0.22 332	0.24 549	0.32 306	0.28 335	0.33 493	0.51 602	0.29 439	0.17 338	0.32 426	0.13 190	0.06 53	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.08 291	0.06 159

CRFU-Net	0.28 542	0.14 430	0.45 477	0.25 549	0.15 482	0.45 631	0.23 527	0.50 541	0.30 371	0.43 621	0.41 512	0.48 609	0.46 654	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.08 342	0.10 456	0.10 482

hknet	0.25 491	0.14 430	0.40 405	0.25 549	0.15 482	0.35 566	0.21 470	0.56 626	0.37 462	0.34 513	0.35 444	0.43 577	0.27 508	0.37 463	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.11 524	0.10 501	0.09 380	0.09 422

CIPLG	0.21 378	0.21 578	0.55 552	0.23 450	0.15 482	0.25 400	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.33 422	0.22 330	0.15 281	0.26 341	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

IPLGR_C	0.21 378	0.22 593	0.60 575	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.29 354	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

ACRE	0.21 378	0.20 563	0.62 586	0.23 450	0.15 482	0.24 380	0.20 439	0.35 358	0.28 335	0.31 456	0.32 399	0.22 330	0.15 281	0.25 322	0.20 411	0.08 314	0.07 405	0.07 175	0.07 255	0.08 291	0.08 347

raft+_RVC	0.18 287	0.14 430	0.32 292	0.21 315	0.15 482	0.21 299	0.16 234	0.38 396	0.34 421	0.21 297	0.28 344	0.20 304	0.15 281	0.24 292	0.19 388	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.08 347

raftrobust	0.16 240	0.13 376	0.29 257	0.22 389	0.15 482	0.19 222	0.13 89	0.32 306	0.26 305	0.26 354	0.20 249	0.19 289	0.17 338	0.21 246	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 259

ACVNet	0.23 432	0.13 376	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.27 435	0.23 527	0.39 408	0.44 549	0.28 377	0.41 512	0.38 530	0.26 489	0.27 361	0.32 564	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.07 259

CFNet-ft	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

CCAANet	0.25 491	0.13 376	0.51 531	0.22 389	0.15 482	0.29 477	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.26 354	0.49 592	0.32 476	0.24 456	0.62 593	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.10 482

FADNet_RVC	0.30 563	0.28 633	0.83 650	0.23 450	0.15 482	0.30 496	0.17 286	0.49 530	0.37 462	0.30 438	0.38 478	0.30 456	0.27 508	0.52 529	0.31 558	0.14 610	0.14 640	0.14 612	0.16 647	0.21 658	0.23 680

SuperB	0.49 667	0.28 633	2.23 729	0.23 450	0.15 482	0.41 607	0.32 635	0.47 507	0.82 696	0.43 621	0.50 596	0.33 485	0.45 648	0.68 618	1.08 706	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.98 737	0.14 591

TDLM	0.30 563	0.21 578	0.38 381	0.28 635	0.15 482	0.33 537	0.32 635	0.52 578	0.47 584	0.38 570	0.43 543	0.39 542	0.29 540	0.91 686	0.28 530	0.14 610	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.12 547	0.10 482

CFNet_RVC	0.24 463	0.15 469	0.35 332	0.18 115	0.15 482	0.30 496	0.21 470	0.39 408	0.36 451	0.28 377	0.40 503	0.43 577	0.25 478	0.47 505	0.24 494	0.12 564	0.07 405	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.09 422

UCFNet_RVC	0.24 463	0.16 498	0.34 321	0.18 115	0.15 482	0.33 537	0.16 234	0.46 497	0.35 438	0.29 406	0.35 444	0.39 542	0.25 478	0.34 440	0.22 460	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.14 625	0.13 565	0.12 547

HSM	0.28 542	0.16 498	0.35 332	0.20 256	0.15 482	0.33 537	0.19 386	0.53 590	0.37 462	0.36 547	0.38 478	0.67 683	0.31 572	0.89 682	0.23 481	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.08 347

SANet	0.53 680	0.28 633	0.96 675	0.26 584	0.15 482	0.69 689	0.44 688	0.67 692	1.34 734	0.67 688	0.98 702	0.94 704	0.71 700	0.89 682	0.76 681	0.14 610	0.12 617	0.12 563	0.11 542	0.17 623	0.16 613

SGM_RVC	0.50 671	0.19 550	0.50 521	0.25 549	0.15 482	0.69 689	0.39 673	0.68 695	0.82 696	0.95 712	0.84 689	1.13 711	0.76 703	1.16 711	0.60 663	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.16 647	0.16 606	0.17 626
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zzzzzzz1	0.28 542	0.51 701	1.51 716	0.24 508	0.16 515	0.22 332	0.21 470	0.39 408	0.34 421	0.22 307	0.25 315	0.26 401	0.21 406	0.34 440	0.23 481	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.10 456	0.08 347

DispViT+	0.12 93	0.07 4	0.19 114	0.15 7	0.16 515	0.10 18	0.12 46	0.26 205	0.23 260	0.13 146	0.11 60	0.10 69	0.08 18	0.21 246	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

DStereoRT	0.35 603	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.42 614	0.19 386	0.48 520	0.39 487	0.30 438	0.39 492	0.24 367	0.39 622	0.64 602	0.30 550	0.08 314	0.07 405	1.54 748	0.41 715	0.08 291	0.11 523

DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 179	0.16 515	0.12 27	0.15 180	0.18 48	0.18 141	0.11 73	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.23 276	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 658	0.06 159

MSAF-DinoV2	0.76 707	0.44 688	1.98 726	0.49 706	0.16 515	0.58 672	0.31 627	0.81 713	0.83 700	0.41 605	0.52 610	0.98 708	0.58 680	4.97 757	1.03 703	0.11 524	0.07 405	0.10 465	0.24 686	0.27 686	0.26 689

ACV-stereo	0.29 555	0.18 533	0.79 637	0.23 450	0.16 515	0.47 640	0.19 386	0.36 377	0.34 421	0.29 406	0.33 422	0.67 683	0.42 640	0.54 543	0.30 550	0.10 476	0.09 536	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.11 523

DualNet (step1)	0.28 542	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.39 474	0.23 481	0.23 678	0.09 536	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

test_sample9	0.42 642	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.51 559	0.38 477	0.37 555	0.34 433	0.37 522	0.30 555	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

test_sample8	0.49 667	0.19 550	0.50 521	0.18 115	0.16 515	0.34 551	0.20 439	0.55 610	0.34 421	0.62 680	0.38 478	1.15 714	0.67 695	0.66 613	0.91 696	0.23 678	1.82 755	0.28 691	0.24 686	0.18 637	0.16 613

LoS_RVC	0.13 143	0.10 156	0.19 114	0.18 115	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.20 83	0.17 118	0.13 146	0.19 232	0.12 143	0.15 281	0.17 133	0.13 190	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 547

CAS	0.15 223	0.07 4	0.21 146	0.41 694	0.16 515	0.20 265	0.18 337	0.22 118	0.19 161	0.15 200	0.19 232	0.11 107	0.09 44	0.14 38	0.13 190	0.29 701	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 591

anonymousa	0.23 432	0.11 239	0.50 521	0.21 315	0.16 515	0.31 512	0.20 439	0.36 377	0.35 438	0.32 478	0.50 596	0.39 542	0.26 489	0.22 266	0.20 411	0.08 314	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.07 201	0.08 347

HBP-ISP	0.33 589	0.30 648	0.72 622	0.22 389	0.16 515	0.32 526	0.22 500	0.54 600	0.44 549	0.41 605	0.49 592	0.33 485	0.38 615	0.73 635	0.25 504	0.18 664	0.19 682	0.24 679	0.20 670	0.16 606	0.13 567

NINENet	0.25 491	0.15 469	0.37 361	0.23 450	0.16 515	0.43 623	0.17 286	0.60 660	0.46 579	0.32 478	0.37 463	0.32 476	0.20 396	0.42 489	0.21 438	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.08 342	0.11 506	0.10 482

AAGNet	0.33 589	0.11 239	0.37 361	0.25 549	0.16 515	0.20 265	0.19 386	0.30 282	0.27 316	0.35 530	0.35 444	0.27 412	0.30 555	0.44 495	2.66 745	0.08 314	0.05 40	0.10 465	0.07 255	0.08 291	0.06 159

GEStereo_RVC	0.27 521	0.20 563	0.44 464	0.27 612	0.16 515	0.33 537	0.25 567	0.56 626	0.54 636	0.34 513	0.38 478	0.34 495	0.25 478	0.51 523	0.28 530	0.12 564	0.08 497	0.09 382	0.08 342	0.11 506	0.11 523

HCRNet	0.24 463	0.25 612	0.33 309	0.34 670	0.16 515	0.27 435	0.18 337	0.43 465	0.35 438	0.30 438	0.35 444	0.32 476	0.22 424	0.44 495	0.20 411	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.11 542	0.10 456	0.09 422

FADNet-RVC-Resample	0.29 555	0.25 612	0.93 670	0.26 584	0.16 515	0.32 526	0.21 470	0.47 507	0.39 487	0.35 530	0.38 478	0.33 485	0.27 508	0.53 536	0.24 494	0.10 476	0.10 571	0.14 612	0.13 610	0.13 565	0.16 613

CVANet_RVC	0.30 563	0.19 550	0.41 430	0.26 584	0.16 515	0.33 537	0.26 581	0.52 578	0.47 584	0.40 596	0.46 577	0.43 577	0.31 572	0.89 682	0.26 518	0.14 610	0.09 536	0.14 612	0.13 610	0.14 583	0.10 482

SGM-ForestM	1.36 727	0.28 633	0.79 637	0.26 584	0.16 515	2.26 741	1.00 738	1.42 732	1.46 739	2.38 750	2.05 738	5.95 753	2.66 747	2.95 743	2.46 744	0.17 653	0.18 677	0.18 655	0.18 664	0.15 598	0.18 639

DeepPruner_ROB	0.26 510	0.19 550	0.44 464	0.21 315	0.16 515	0.30 496	0.21 470	0.52 578	0.32 397	0.35 530	0.38 478	0.39 542	0.26 489	0.42 489	0.24 494	0.15 625	0.11 597	0.11 524	0.11 542	0.14 583	0.13 567

DISCO	0.32 579	0.13 376	0.51 531	0.25 549	0.16 515	0.48 646	0.25 567	0.50 541	0.57 648	0.37 555	0.45 567	0.62 667	0.36 602	0.64 602	0.49 639	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.12 547	0.11 523

DLCB_ROB	0.28 542	0.16 498	0.34 321	0.27 612	0.16 515	0.38 588	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.46 636	0.46 577	0.51 627	0.33 583	0.53 536	0.33 571	0.10 476	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.10 456	0.09 422

NOSS_ROB	0.31 570	0.20 563	0.35 332	0.24 508	0.16 515	0.32 526	0.19 386	0.52 578	0.48 596	0.33 493	0.36 454	0.42 573	0.28 525	0.93 689	0.24 494	0.19 670	0.20 687	0.24 679	0.22 681	0.17 623	0.17 626

SGM-Forest	0.36 608	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.16 515	0.45 631	0.41 680	0.55 610	0.48 596	0.52 661	0.60 645	0.52 633	0.41 631	0.85 674	0.50 645	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.15 635	0.15 598	0.15 604
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.23 450	0.17 540	0.24 380	0.19 386	0.58 645	0.52 626	0.16 229	0.16 181	0.14 200	0.15 281	0.26 341	0.17 325	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.08 291	0.06 159

DDVS	0.25 491	0.15 469	0.39 397	0.24 508	0.17 540	0.34 551	0.21 470	0.41 437	0.30 371	0.33 493	0.41 512	0.48 609	0.21 406	0.52 529	0.27 524	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.09 453	0.13 565	0.14 591

DispNO	0.27 521	0.18 533	0.62 586	0.23 450	0.17 540	0.25 400	0.22 500	0.45 486	0.41 517	0.32 478	0.39 492	0.38 530	0.27 508	0.77 656	0.27 524	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.10 501	0.08 291	0.08 347

MyStereo8	0.22 414	0.15 469	0.63 589	0.21 315	0.17 540	0.31 512	0.16 234	0.36 377	0.32 397	0.28 377	0.36 454	0.25 379	0.18 369	0.25 322	0.28 530	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.10 456	0.12 547

StereoVision	0.22 414	0.18 533	0.37 361	0.27 612	0.17 540	0.23 357	0.22 500	0.38 396	0.31 385	0.20 283	0.51 602	0.22 330	0.16 306	0.28 376	0.18 354	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.13 610	0.10 456	0.07 259

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 563	0.20 563	0.70 617	0.21 315	0.17 540	0.46 633	0.27 588	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.55 625	0.43 577	0.30 555	0.46 501	0.38 591	0.09 421	0.06 263	0.07 175	0.06 170	0.11 506	0.10 482

AASNet	0.27 521	0.19 550	0.49 510	0.26 584	0.17 540	0.34 551	0.20 439	0.62 672	0.48 596	0.35 530	0.40 503	0.32 476	0.25 478	0.28 376	0.34 576	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.08 342	0.13 565	0.11 523

ADLNet2	0.30 563	0.17 518	0.72 622	0.23 450	0.17 540	0.36 573	0.24 549	0.52 578	0.51 617	0.32 478	0.38 478	0.45 593	0.30 555	0.69 620	0.35 580	0.10 476	0.08 497	0.09 382	0.09 453	0.12 547	0.10 482

sAnonymous2	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

CroCo_RVC	0.20 357	0.21 578	0.58 567	0.24 508	0.17 540	0.22 332	0.19 386	0.34 334	0.28 335	0.17 248	0.19 232	0.17 256	0.16 306	0.17 133	0.14 229	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.08 342	0.23 668	0.17 626

XX-Stereo	0.21 378	0.10 156	0.83 650	0.26 584	0.17 540	0.23 357	0.13 89	0.40 422	0.18 141	0.20 283	0.41 512	0.31 466	0.10 94	0.32 426	0.12 131	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.08 342	0.07 201	0.05 37

RAFT + AFF	0.27 521	0.23 603	0.50 521	0.25 549	0.17 540	0.30 496	0.33 647	0.52 578	0.40 505	0.28 377	0.30 374	0.30 456	0.31 572	0.62 593	0.24 494	0.09 421	0.10 571	0.11 524	0.10 501	0.11 506	0.11 523

MMNet	0.27 521	0.14 430	0.49 510	0.24 508	0.17 540	0.47 640	0.22 500	0.45 486	0.51 617	0.39 586	0.41 512	0.36 514	0.33 583	0.39 474	0.34 576	0.08 314	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.08 347

psm_up	0.29 555	0.16 498	0.41 430	0.26 584	0.17 540	0.32 526	0.26 581	0.55 610	0.43 533	0.36 547	0.40 503	0.45 593	0.37 611	0.58 568	0.30 550	0.11 524	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.10 456	0.10 482

EDNetEfficientorigin	7.51 757	0.52 705	140.47 790	0.25 549	0.17 540	0.42 614	0.29 611	0.47 507	1.03 721	1.28 725	1.02 703	0.83 698	0.84 711	0.75 644	0.99 701	0.10 476	0.09 536	0.12 563	0.10 501	0.21 658	0.22 673

ac_64	0.27 521	0.13 376	0.41 430	0.24 508	0.17 540	0.36 573	0.22 500	0.46 497	0.33 411	0.35 530	0.36 454	0.52 633	0.30 555	0.62 593	0.32 564	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.09 380	0.08 347

DSFCA	0.27 521	0.13 376	0.36 352	0.20 256	0.17 540	0.38 588	0.31 627	0.47 507	0.43 533	0.43 621	0.37 463	0.39 542	0.29 540	0.52 529	0.32 564	0.12 564	0.10 571	0.10 465	0.11 542	0.11 506	0.10 482

DMCA-RVC	0.27 521	0.21 578	0.61 578	0.28 635	0.17 540	0.29 477	0.21 470	0.42 451	0.35 438	0.40 596	0.37 463	0.39 542	0.36 602	0.43 491	0.30 550	0.13 585	0.10 571	0.15 628	0.11 542	0.13 565	0.10 482

STTStereo	0.28 542	0.20 563	0.61 578	0.25 549	0.17 540	0.29 477	0.24 549	0.47 507	0.39 487	0.39 586	0.41 512	0.44 588	0.28 525	0.40 483	0.28 530	0.13 585	0.12 617	0.13 585	0.16 647	0.12 547	0.11 523

GANet	0.36 608	0.22 593	0.49 510	0.29 638	0.17 540	0.41 607	0.38 668	0.57 636	0.45 561	0.46 636	0.75 678	0.55 644	0.40 627	0.94 691	0.41 615	0.13 585	0.13 629	0.13 585	0.11 542	0.14 583	0.11 523

PS-NSSS	0.32 579	0.30 648	0.46 485	0.23 450	0.17 540	0.33 537	0.24 549	0.57 636	0.41 517	0.37 555	0.52 610	0.35 509	0.30 555	0.80 664	0.30 550	0.17 653	0.14 640	0.21 670	0.15 635	0.15 598	0.13 567

MeshStereo	0.58 686	0.27 630	0.67 605	0.22 389	0.17 540	0.66 685	0.37 662	0.78 707	0.61 661	1.47 739	1.30 714	1.65 726	0.79 705	1.12 709	0.59 659	0.17 653	0.17 671	0.17 646	0.14 625	0.17 623	0.14 591
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
WQFJA1	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

WQFJX	0.18 287	0.10 156	0.17 79	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.18 337	0.53 590	0.45 561	0.17 248	0.16 181	0.14 200	0.16 306	0.23 276	0.18 354	0.07 141	0.08 497	0.07 175	0.06 170	0.08 291	0.07 259

NLMM1	0.19 336	0.12 303	0.16 54	0.23 450	0.18 562	0.24 380	0.20 439	0.59 651	0.65 669	0.18 267	0.17 200	0.13 166	0.14 261	0.25 322	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NLMM	0.18 287	0.10 156	0.16 54	0.22 389	0.18 562	0.25 400	0.19 386	0.51 559	0.51 617	0.15 200	0.17 200	0.15 222	0.16 306	0.20 219	0.20 411	0.07 141	0.09 536	0.08 280	0.07 255	0.07 201	0.06 159

NLSM1	0.17 261	0.10 156	0.17 79	0.21 315	0.18 562	0.25 400	0.17 286	0.47 507	0.40 505	0.16 229	0.21 264	0.13 166	0.15 281	0.21 246	0.18 354	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.07 201	0.06 159

Select-FE	0.23 432	0.14 430	0.78 630	0.22 389	0.18 562	0.22 332	0.13 89	0.43 465	0.26 305	0.28 377	0.33 422	0.39 542	0.29 540	0.27 361	0.19 388	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.13 610	0.08 291	0.12 547

zero-FE	0.16 240	0.08 44	0.81 643	0.19 179	0.18 562	0.12 27	0.15 180	0.19 62	0.19 161	0.10 44	0.10 47	0.13 166	0.12 173	0.21 246	0.19 388	0.08 314	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 646	0.06 159

z-mn7	0.44 653	0.40 681	1.09 689	0.25 549	0.18 562	0.61 679	0.34 649	0.56 626	0.93 717	0.43 621	0.96 699	0.53 638	0.39 622	0.94 691	0.59 659	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.14 583	0.13 567

w-ln-seven-2	0.36 608	0.29 641	1.06 686	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.30 622	0.50 541	0.54 636	0.45 632	0.55 625	0.45 593	0.41 631	0.62 593	0.49 639	0.10 476	0.10 571	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.11 523

SDNR	0.42 642	0.21 578	0.82 647	0.21 315	0.18 562	1.27 726	0.17 286	0.50 541	0.49 605	0.42 615	0.81 685	0.38 530	0.27 508	1.19 712	0.38 591	0.23 678	0.24 700	0.17 646	0.13 610	0.17 623	0.20 658

fast-acv-ft	0.31 570	0.20 563	0.81 643	0.24 508	0.18 562	0.46 633	0.27 588	0.41 437	0.49 605	0.39 586	0.55 625	0.49 615	0.35 598	0.37 463	0.38 591	0.11 524	0.11 597	0.11 524	0.12 581	0.12 547	0.09 422

CroCo-Stereo Lap2	0.15 223	0.15 469	0.28 243	0.25 549	0.18 562	0.11 20	0.19 386	0.28 244	0.21 215	0.13 146	0.16 181	0.15 222	0.12 173	0.17 133	0.14 229	0.07 141	0.07 405	0.08 280	0.06 170	0.08 291	0.07 259

RAFT+CT+SA	0.21 378	0.18 533	0.33 309	0.25 549	0.18 562	0.23 357	0.29 611	0.40 422	0.36 451	0.24 331	0.38 478	0.18 269	0.16 306	0.32 426	0.16 292	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.12 581	0.09 380	0.09 422

test_5	0.23 432	0.19 550	0.38 381	0.26 584	0.18 562	0.25 400	0.29 611	0.40 422	0.37 462	0.29 406	0.40 503	0.25 379	0.22 424	0.34 440	0.18 354	0.07 141	0.05 40	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.10 482

DAS	0.27 521	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.75 644	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

SepStereo	0.26 510	0.12 303	0.42 440	0.24 508	0.18 562	0.29 477	0.24 549	0.45 486	0.45 561	0.41 605	0.44 554	0.34 495	0.29 540	0.64 602	0.21 438	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

SACVNet	0.30 563	0.20 563	0.41 430	0.25 549	0.18 562	0.34 551	0.25 567	0.52 578	0.40 505	0.41 605	0.44 554	0.46 601	0.32 580	0.71 627	0.25 504	0.13 585	0.10 571	0.12 563	0.12 581	0.16 606	0.17 626

HHNet	0.22 414	0.12 303	0.52 538	0.18 115	0.18 562	0.20 265	0.20 439	0.34 334	0.31 385	0.32 478	0.59 640	0.20 304	0.21 406	0.24 292	0.31 558	0.08 314	0.05 40	0.09 382	0.07 255	0.08 291	0.11 523

Anonymous3	0.23 432	0.18 533	0.63 589	0.27 612	0.18 562	0.41 607	0.23 527	0.43 465	0.35 438	0.23 316	0.27 336	0.20 304	0.18 369	0.27 361	0.18 354	0.12 564	0.11 597	0.10 465	0.10 501	0.11 506	0.12 547

pcwnet_v2	0.32 579	0.15 469	1.26 704	0.23 450	0.18 562	0.32 526	0.18 337	0.59 651	0.60 657	0.36 547	0.45 567	0.35 509	0.29 540	0.36 460	0.25 504	0.14 610	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.14 583	0.15 604

sCroCo_RVC	0.18 287	0.14 430	0.49 510	0.27 612	0.18 562	0.22 332	0.17 286	0.27 221	0.23 260	0.14 177	0.22 278	0.17 256	0.14 261	0.21 246	0.15 265	0.10 476	0.11 597	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.09 422

FAT-Stereo	0.36 608	0.18 533	0.73 626	0.26 584	0.18 562	0.33 537	0.29 611	0.60 660	0.59 653	0.46 636	0.60 645	0.60 661	0.50 666	0.61 585	0.34 576	0.13 585	0.14 640	0.13 585	0.12 581	0.14 583	0.18 639

RTSC	0.39 630	0.28 633	0.78 630	0.27 612	0.18 562	0.49 651	0.22 500	0.59 651	0.84 703	0.55 671	0.53 617	0.49 615	0.36 602	0.67 617	0.82 689	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.17 623	0.17 626

RASNet	0.28 542	0.14 430	0.44 464	0.22 389	0.18 562	0.32 526	0.19 386	0.48 520	0.38 477	0.29 406	0.43 543	0.47 603	0.37 611	0.79 660	0.36 586	0.09 421	0.07 405	0.07 175	0.09 453	0.07 201	0.07 259

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 521	0.21 578	0.59 573	0.25 549	0.18 562	0.29 477	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.38 570	0.41 512	0.43 577	0.27 508	0.43 491	0.29 542	0.11 524	0.08 497	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.11 523
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
XPNet_ROB	0.33 589	0.20 563	0.43 454	0.27 612	0.18 562	0.37 580	0.31 627	0.55 610	0.50 613	0.51 655	0.53 617	0.58 656	0.37 611	0.63 600	0.45 628	0.17 653	0.12 617	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.14 591

ETE_ROB	0.34 598	0.26 623	0.45 477	0.29 638	0.18 562	0.40 603	0.37 662	0.57 636	0.47 584	0.50 650	0.50 596	0.62 667	0.36 602	0.55 546	0.38 591	0.13 585	0.10 571	0.14 612	0.12 581	0.16 606	0.16 613

AANet	0.49 667	0.42 687	1.56 717	0.22 389	0.19 589	0.39 597	0.25 567	0.52 578	0.92 713	0.92 707	0.93 697	0.84 699	0.67 695	0.59 574	0.59 659	0.15 625	0.11 597	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

NLCSM	0.19 336	0.12 303	0.18 98	0.24 508	0.19 589	0.24 380	0.21 470	0.42 451	0.40 505	0.19 275	0.18 223	0.14 200	0.16 306	0.47 505	0.19 388	0.08 314	0.09 536	0.09 382	0.08 342	0.09 380	0.07 259

zh-mn7	0.46 658	0.45 689	1.48 713	0.25 549	0.19 589	0.44 625	0.29 611	0.56 626	0.82 696	0.65 686	0.96 699	0.49 615	0.38 615	0.88 680	0.63 669	0.12 564	0.10 571	0.11 524	0.11 542	0.13 565	0.14 591

ISRNet	0.27 521	0.13 376	0.45 477	0.26 584	0.19 589	0.24 380	0.14 125	0.45 486	0.43 533	0.39 586	0.48 590	0.42 573	0.27 508	0.32 426	0.29 542	0.20 673	0.12 617	0.17 646	0.16 647	0.16 606	0.20 658

IGEV-RUCA	0.21 378	0.08 44	0.23 179	0.19 179	0.19 589	0.28 455	0.24 549	0.23 141	0.21 215	0.20 283	0.23 289	0.28 428	0.49 664	0.26 341	0.18 354	0.09 421	0.08 497	0.18 655	0.13 610	0.17 623	0.17 626

rvit_105_1	0.27 521	0.19 550	0.46 485	0.27 612	0.19 589	0.30 496	0.35 653	0.44 473	0.51 617	0.31 456	0.31 389	0.31 466	0.26 489	0.35 451	0.25 504	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.11 506	0.10 482

AEACV	0.13 143	0.09 94	0.23 179	0.18 115	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.23 141	0.14 55	0.13 146	0.17 200	0.13 166	0.16 306	0.16 114	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.06 159

coex-ft	3.44 745	0.73 719	48.55 788	0.24 508	0.19 589	0.50 654	0.43 685	0.47 507	2.40 746	7.03 761	1.20 710	0.97 707	2.23 743	0.73 635	1.92 738	0.12 564	0.15 656	0.14 612	0.12 581	0.21 658	0.43 709

TRStereo	0.19 336	0.17 518	0.47 493	0.23 450	0.19 589	0.19 222	0.16 234	0.52 578	0.28 335	0.20 283	0.19 232	0.21 318	0.13 224	0.24 292	0.13 190	0.09 421	0.06 263	0.09 382	0.11 542	0.06 113	0.06 159

ADLNet	0.28 542	0.15 469	0.42 440	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.23 527	0.53 590	0.43 533	0.42 615	0.41 512	0.44 588	0.27 508	0.55 546	0.35 580	0.11 524	0.08 497	0.11 524	0.11 542	0.11 506	0.12 547

delet	0.27 521	0.14 430	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.41 607	0.29 611	0.49 530	0.48 596	0.33 493	0.41 512	0.37 522	0.30 555	0.48 509	0.34 576	0.09 421	0.09 536	0.11 524	0.12 581	0.08 291	0.08 347

UPFNet	0.25 491	0.12 303	0.38 381	0.24 508	0.19 589	0.37 580	0.28 604	0.48 520	0.38 477	0.34 513	0.37 463	0.37 522	0.28 525	0.39 474	0.33 571	0.10 476	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.10 456	0.08 347

psmorigin	0.50 671	0.25 612	3.03 738	0.24 508	0.19 589	0.38 588	0.22 500	0.50 541	0.44 549	0.64 684	0.68 667	0.71 692	0.51 669	0.85 674	0.45 628	0.14 610	0.17 671	0.13 585	0.14 625	0.16 606	0.21 667

aanetorigin	0.39 630	0.29 641	1.09 689	0.24 508	0.19 589	0.28 455	0.37 662	0.33 321	0.47 584	0.94 710	0.82 687	0.52 633	0.54 672	0.49 514	0.50 645	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.10 501	0.16 606	0.15 604

acv_ft	0.25 491	0.13 376	0.40 405	0.23 450	0.19 589	0.34 551	0.21 470	0.45 486	0.44 549	0.38 570	0.41 512	0.38 530	0.27 508	0.27 361	0.35 580	0.08 314	0.07 405	0.08 280	0.07 255	0.11 506	0.07 259

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 608	0.36 669	0.53 542	0.34 670	0.19 589	0.51 655	0.24 549	0.55 610	0.38 477	0.41 605	0.47 584	0.47 603	0.27 508	0.73 635	0.30 550	0.36 709	0.19 682	0.27 683	0.17 657	0.26 681	0.23 680

ADCL	0.47 661	0.22 593	1.00 679	0.27 612	0.19 589	0.74 694	0.64 715	0.54 600	0.69 679	0.56 672	0.71 672	0.55 644	0.60 683	0.60 578	1.43 725	0.11 524	0.09 536	0.13 585	0.13 610	0.14 583	0.14 591

DRN-Test	0.33 589	0.17 518	0.61 578	0.27 612	0.19 589	0.46 633	0.29 611	0.65 681	0.51 617	0.47 643	0.46 577	0.44 588	0.34 592	0.62 593	0.41 615	0.12 564	0.08 497	0.13 585	0.12 581	0.12 547	0.10 482

NaN_ROB	0.41 639	0.28 633	0.62 586	0.30 650	0.19 589	0.51 655	0.47 696	0.58 645	0.59 653	0.56 672	0.47 584	0.49 615	0.41 631	1.21 715	0.64 672	0.12 564	0.18 677	0.12 563	0.13 610	0.11 506	0.14 591

zh-sn7	0.48 664	0.51 701	1.43 712	0.29 638	0.20 608	0.47 640	0.39 673	0.57 636	0.62 663	0.52 661	0.81 685	0.52 633	0.56 676	1.05 704	0.87 693	0.12 564	0.13 629	0.13 585	0.13 610	0.17 623	0.16 613

UNet	0.28 542	0.14 430	0.69 611	0.23 450	0.20 608	0.44 625	0.22 500	0.50 541	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.43 577	0.33 583	0.40 483	0.31 558	0.09 421	0.07 405	0.10 465	0.08 342	0.10 456	0.08 347

FADNet-RVC	0.31 570	0.35 666	0.78 630	0.25 549	0.20 608	0.33 537	0.20 439	0.49 530	0.40 505	0.34 513	0.39 492	0.41 564	0.29 540	0.63 600	0.31 558	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.15 635	0.19 646	0.19 646

GANetREF_RVC	0.43 647	0.47 692	0.69 611	0.38 689	0.20 608	0.51 655	0.48 700	0.66 687	0.66 671	0.46 636	0.46 577	0.50 623	0.44 645	0.90 685	0.39 599	0.27 695	0.21 689	0.32 700	0.18 664	0.27 686	0.22 673
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
DPSNet	0.47 661	0.24 607	0.93 670	0.27 612	0.20 608	0.75 697	0.57 709	0.84 716	0.79 693	0.47 643	0.51 602	0.60 661	0.69 698	0.87 677	0.71 679	0.16 641	0.13 629	0.12 563	0.10 501	0.25 674	0.21 667

FBW_ROB	0.43 647	0.26 623	0.54 545	0.31 656	0.20 608	0.51 655	0.32 635	0.70 698	0.60 657	0.59 676	0.55 625	0.65 678	0.41 631	1.40 725	0.51 647	0.13 585	0.17 671	0.21 670	0.16 647	0.17 623	0.18 639

PWC_ROB	0.38 625	0.29 641	0.69 611	0.25 549	0.20 608	0.38 588	0.19 386	0.58 645	0.67 674	0.57 674	0.85 690	0.51 627	0.40 627	0.71 627	0.52 648	0.13 585	0.09 536	0.14 612	0.10 501	0.17 623	0.14 591

PWCDC_ROB	0.38 625	0.30 648	0.60 575	0.33 668	0.20 608	0.42 614	0.19 386	0.58 645	0.89 705	0.42 615	1.26 713	0.36 514	0.34 592	0.50 518	0.38 591	0.18 664	0.11 597	0.11 524	0.09 453	0.19 646	0.13 567

MWDA-net	0.29 555	0.21 578	0.47 493	0.25 549	0.21 616	0.35 566	0.32 635	0.44 473	0.47 584	0.38 570	0.40 503	0.33 485	0.38 615	0.54 543	0.40 606	0.10 476	0.07 405	0.09 382	0.09 453	0.09 380	0.10 482

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 432	0.13 376	0.83 650	0.20 256	0.21 616	0.23 357	0.17 286	0.48 520	0.27 316	0.23 316	0.29 358	0.39 542	0.23 438	0.25 322	0.15 265	0.08 314	0.06 263	0.08 280	0.11 542	0.11 506	0.10 482

LL-Strereo	0.29 555	0.25 612	0.58 567	0.25 549	0.21 616	0.23 357	0.24 549	0.55 610	0.42 525	0.34 513	0.32 399	0.41 564	0.40 627	0.94 691	0.23 481	0.08 314	0.07 405	0.11 524	0.09 453	0.09 380	0.09 422

Anonymous_2	0.37 618	0.21 578	0.47 493	0.20 256	0.21 616	0.42 614	0.26 581	0.38 396	0.29 354	0.33 493	0.30 374	0.44 588	0.38 615	0.36 460	0.29 542	0.26 690	0.29 708	0.44 711	1.41 749	0.34 698	0.21 667

Wz-Net-TNSev	0.51 675	0.58 708	1.61 721	0.25 549	0.21 616	0.65 683	0.45 689	0.63 679	0.69 679	0.51 655	0.54 620	0.71 692	0.60 683	1.00 700	0.77 684	0.15 625	0.15 656	0.13 585	0.15 635	0.21 658	0.20 658

Wz-Net-SNSev	0.43 647	0.41 685	1.27 705	0.30 650	0.21 616	0.44 625	0.41 680	0.61 664	0.65 669	0.46 636	0.65 661	0.62 667	0.39 622	0.74 643	0.59 659	0.12 564	0.11 597	0.12 563	0.13 610	0.16 606	0.14 591

Wz-Net-LNSev	0.34 598	0.29 641	0.91 666	0.26 584	0.21 616	0.47 640	0.31 627	0.54 600	0.54 636	0.44 628	0.52 610	0.50 623	0.35 598	0.39 474	0.39 599	0.11 524	0.11 597	0.10 465	0.09 453	0.14 583	0.13 567

Wz-Net-MNSev	0.36 608	0.26 623	0.79 637	0.26 584	0.21 616	0.59 675	0.38 668	0.55 610	0.56 645	0.48 647	0.54 620	0.53 638	0.36 602	0.60 578	0.44 625	0.11 524	0.09 536	0.11 524	0.11 542	0.15 598	0.13 567

Syn2CoEx	0.36 608	0.31 656	0.78 630	0.34 670	0.21 616	0.41 607	0.28 604	0.61 664	0.49 605	0.42 615	0.56 632	0.45 593	0.44 645	0.69 620	0.38 591	0.17 653	0.14 640	0.15 628	0.12 581	0.13 565	0.12 547

HGLStereo	0.27 521	0.14 430	0.46 485	0.24 508	0.21 616	0.33 537	0.23 527	0.50 541	0.42 525	0.35 530	0.48 590	0.41 564	0.33 583	0.45 498	0.33 571	0.11 524	0.10 571	0.09 382	0.09 453	0.10 456	0.12 547

ADCMid	0.49 667	0.34 664	1.13 694	0.26 584	0.21 616	0.51 655	0.37 662	0.57 636	0.54 636	0.75 697	0.66 663	0.62 667	0.64 694	0.64 602	1.68 730	0.13 585	0.12 617	0.17 646	0.17 657	0.20 655	0.17 626

ADCRef	0.38 625	0.24 607	0.88 662	0.26 584	0.21 616	0.49 651	0.27 588	0.52 578	0.48 596	0.50 650	0.58 637	0.35 509	0.47 657	0.48 509	1.29 723	0.09 421	0.08 497	0.12 563	0.12 581	0.11 506	0.11 523

StereoDRNet	0.32 579	0.22 593	0.61 578	0.27 612	0.21 616	0.42 614	0.30 622	0.61 664	0.48 596	0.46 636	0.39 492	0.48 609	0.30 555	0.57 561	0.40 606	0.11 524	0.09 536	0.12 563	0.11 542	0.12 547	0.10 482

MDST_ROB	0.48 664	0.14 430	0.95 673	0.30 650	0.21 616	1.33 729	0.32 635	0.77 706	0.56 645	1.06 718	0.71 672	0.49 615	0.35 598	1.26 718	0.38 591	0.13 585	0.11 597	0.16 640	0.13 610	0.12 547	0.12 547

LALA_ROB	0.36 608	0.25 612	0.46 485	0.30 650	0.21 616	0.47 640	0.39 673	0.61 664	0.51 617	0.52 661	0.51 602	0.69 689	0.36 602	0.50 518	0.43 620	0.17 653	0.11 597	0.16 640	0.14 625	0.17 623	0.15 604

WCMA_ROB	0.51 675	0.21 578	0.65 599	0.25 549	0.21 616	0.58 672	0.32 635	0.54 600	0.55 642	0.95 712	1.40 718	1.28 718	0.81 708	0.73 635	0.62 666	0.18 664	0.15 656	0.15 628	0.15 635	0.19 646	0.19 646

PSMNet_ROB	0.33 589	0.24 607	0.54 545	0.31 656	0.21 616	0.42 614	0.43 685	0.59 651	0.47 584	0.37 555	0.44 554	0.49 615	0.31 572	0.64 602	0.43 620	0.14 610	0.10 571	0.15 628	0.14 625	0.13 565	0.11 523

w-ln-seven	0.42 642	0.30 648	1.18 697	0.26 584	0.22 633	0.58 672	0.31 627	0.62 672	0.81 695	0.58 675	0.61 652	0.53 638	0.36 602	0.57 561	0.65 674	0.11 524	0.10 571	0.13 585	0.12 581	0.15 598	0.13 567

rvit_stereo_0075_2	0.24 463	0.17 518	0.50 521	0.26 584	0.22 633	0.22 332	0.15 180	0.40 422	0.35 438	0.27 364	0.37 463	0.29 439	0.20 396	0.28 376	0.19 388	0.17 653	0.12 617	0.19 664	0.12 581	0.13 565	0.13 567

CES	0.14 186	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 633	0.18 187	0.16 234	0.23 141	0.19 161	0.14 177	0.17 200	0.14 200	0.10 94	0.18 163	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 291	0.18 639

APVNet	0.36 608	0.20 563	0.70 617	0.26 584	0.22 633	0.52 664	0.35 653	0.61 664	0.44 549	0.38 570	0.52 610	0.48 609	0.38 615	0.84 673	0.46 634	0.13 585	0.14 640	0.15 628	0.16 647	0.16 606	0.15 604

MFN_U_SF_RVC	0.56 682	0.51 701	1.19 698	0.38 689	0.22 633	0.69 689	0.27 588	0.80 711	0.67 674	0.73 693	0.74 677	0.87 700	0.61 692	0.81 668	0.76 681	0.29 701	0.27 704	0.32 700	0.37 710	0.32 697	0.31 698

FADNet	0.32 579	0.36 669	0.74 627	0.23 450	0.22 633	0.37 580	0.19 386	0.53 590	0.48 596	0.32 478	0.36 454	0.43 577	0.32 580	0.64 602	0.25 504	0.16 641	0.16 664	0.14 612	0.16 647	0.24 672	0.19 646

S-Stereo	0.38 625	0.20 563	1.05 685	0.27 612	0.22 633	0.38 588	0.32 635	0.55 610	0.66 671	0.39 586	0.59 640	0.49 615	0.41 631	0.75 644	0.40 606	0.12 564	0.15 656	0.13 585	0.13 610	0.16 606	0.21 667

stereogan	0.37 618	0.17 518	0.65 599	0.27 612	0.22 633	0.62 681	0.26 581	0.59 651	0.63 667	0.43 621	0.60 645	0.67 683	0.42 640	0.68 618	0.35 580	0.13 585	0.14 640	0.14 612	0.12 581	0.19 646	0.17 626

edge stereo	0.39 630	0.22 593	0.81 643	0.27 612	0.22 633	0.37 580	0.24 549	0.56 626	0.54 636	0.53 667	0.60 645	0.71 692	0.50 666	0.78 658	0.40 606	0.16 641	0.14 640	0.19 664	0.14 625	0.16 606	0.17 626

ADCP+	0.45 656	0.24 607	1.15 696	0.25 549	0.22 633	0.56 668	0.39 673	0.54 600	0.51 617	0.44 628	0.51 602	0.46 601	0.52 671	0.56 557	1.89 737	0.10 476	0.08 497	0.11 524	0.10 501	0.14 583	0.13 567

DANet	0.35 603	0.23 603	0.60 575	0.36 681	0.22 633	0.39 597	0.25 567	0.48 520	0.43 533	0.52 661	0.50 596	0.59 658	0.41 631	0.76 650	0.49 639	0.13 585	0.11 597	0.14 612	0.12 581	0.17 623	0.15 604
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NVstereo2D	0.31 570	0.16 498	0.54 545	0.24 508	0.22 633	0.42 614	0.28 604	0.58 645	0.56 645	0.28 377	0.38 478	0.40 557	0.30 555	0.71 627	0.28 530	0.13 585	0.08 497	0.13 585	0.10 501	0.19 646	0.16 613

NCCL2	0.35 603	0.26 623	0.49 510	0.36 681	0.22 633	0.41 607	0.41 680	0.53 590	0.42 525	0.47 643	0.46 577	0.61 665	0.39 622	0.55 546	0.37 587	0.16 641	0.13 629	0.21 670	0.21 673	0.16 606	0.16 613

YMNet	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

YMNet_1	0.32 579	0.22 593	0.58 567	0.27 612	0.23 646	0.48 646	0.27 588	0.51 559	0.45 561	0.48 647	0.56 632	0.51 627	0.30 555	0.39 474	0.40 606	0.13 585	0.16 664	0.13 585	0.12 581	0.13 565	0.12 547

FACV-RUCA	0.21 378	0.15 469	0.32 292	0.23 450	0.23 646	0.26 424	0.19 386	0.39 408	0.34 421	0.25 341	0.32 399	0.21 318	0.24 456	0.24 292	0.19 388	0.10 476	0.07 405	0.15 628	0.08 342	0.16 606	0.13 567

GASNet	0.36 608	0.46 690	0.88 662	0.34 670	0.23 646	0.35 566	0.22 500	0.60 660	0.53 631	0.40 596	0.37 463	0.45 593	0.30 555	0.79 660	0.35 580	0.15 625	0.10 571	0.14 612	0.14 625	0.22 665	0.12 547

AF-Net	0.37 618	0.26 623	0.56 559	0.32 662	0.23 646	0.41 607	0.29 611	0.61 664	0.64 668	0.42 615	0.68 667	0.65 678	0.49 664	0.57 561	0.44 625	0.15 625	0.11 597	0.19 664	0.14 625	0.15 598	0.13 567

ADCPNet	0.48 664	0.29 641	1.60 719	0.27 612	0.23 646	0.70 692	0.38 668	0.53 590	0.51 617	0.51 655	0.59 640	0.67 683	0.56 676	0.60 578	1.14 711	0.15 625	0.18 677	0.14 612	0.23 684	0.19 646	0.19 646

CC-Net-ROB	0.43 647	0.47 692	0.65 599	0.37 687	0.23 646	0.51 655	0.29 611	0.66 687	0.49 605	0.46 636	0.51 602	0.48 609	0.38 615	0.96 695	0.35 580	0.34 707	0.23 698	0.55 717	0.25 691	0.31 694	0.20 658

CSAN	0.50 671	0.35 666	0.78 630	0.36 681	0.23 646	0.56 668	0.59 712	0.61 664	0.70 681	0.64 684	0.78 682	0.65 678	0.60 683	1.38 724	0.62 666	0.21 675	0.17 671	0.20 668	0.20 670	0.18 637	0.18 639

FSD					0.24 654	0.27 435	0.27 588	0.31 294	0.29 354	0.26 354	0.27 336	0.28 428	0.27 508	0.28 376	0.26 518	0.23 678	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.25 674

WZ-Net	0.52 679	0.38 679	1.90 725	0.30 650	0.24 654	0.57 671	0.48 700	0.62 672	0.78 692	0.50 650	0.71 672	0.68 687	0.54 672	0.98 699	0.84 690	0.13 585	0.10 571	0.11 524	0.12 581	0.19 646	0.20 658

FINET	0.34 598	0.27 630	0.80 640	0.24 508	0.24 654	0.36 573	0.34 649	0.54 600	0.72 684	0.39 586	0.47 584	0.32 476	0.30 555	0.51 523	0.32 564	0.19 670	0.17 671	0.13 585	0.12 581	0.18 637	0.16 613

GwcNet	0.35 603	0.23 603	0.88 662	0.25 549	0.24 654	0.48 646	0.27 588	0.55 610	0.57 648	0.38 570	0.52 610	0.51 627	0.32 580	0.60 578	0.41 615	0.13 585	0.11 597	0.12 563	0.11 542	0.13 565	0.14 591

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 675	0.50 699	0.86 659	0.39 691	0.24 654	0.84 705	0.55 707	0.56 626	0.62 663	0.60 677	0.68 667	0.62 667	0.42 640	1.13 710	0.43 620	0.23 678	0.27 704	0.27 683	0.35 706	0.25 674	0.29 694

RP	0.35 603	0.22 593	0.51 531	0.31 656	0.24 654	0.37 580	0.28 604	0.50 541	0.58 652	0.40 596	0.63 658	0.61 665	0.47 657	0.61 585	0.39 599	0.16 641	0.15 656	0.17 646	0.15 635	0.17 623	0.17 626

Nwc_Net	0.37 618	0.25 612	0.68 610	0.31 656	0.24 654	0.44 625	0.30 622	0.65 681	0.50 613	0.37 555	0.69 671	0.58 656	0.45 648	0.60 578	0.40 606	0.15 625	0.12 617	0.19 664	0.21 673	0.14 583	0.13 567

ADCS	0.58 686	0.40 681	1.35 710	0.29 638	0.24 654	0.55 667	0.45 689	0.67 692	0.83 700	0.76 698	0.71 672	0.68 687	0.60 683	0.76 650	2.23 742	0.16 641	0.16 664	0.16 640	0.17 657	0.22 665	0.22 673

EDNetEfficient	0.63 692	0.37 674	2.40 733	0.26 584	0.25 662	0.38 588	0.49 702	0.41 437	1.06 724	1.38 728	0.87 694	0.62 667	0.95 716	0.65 609	1.65 729	0.11 524	0.09 536	0.10 465	0.11 542	0.19 646	0.17 626

SHD	0.42 642	0.27 630	0.81 643	0.31 656	0.25 662	0.42 614	0.22 500	0.66 687	0.94 719	0.63 682	0.60 645	0.59 658	0.47 657	0.59 574	0.58 658	0.15 625	0.13 629	0.16 640	0.16 647	0.20 655	0.22 673

XQC	0.43 647	0.37 674	0.96 675	0.34 670	0.25 662	0.53 665	0.34 649	0.60 660	0.73 687	0.51 655	0.46 577	0.57 653	0.47 657	0.70 623	0.72 680	0.17 653	0.12 617	0.18 655	0.15 635	0.25 674	0.23 680

MSMD_ROB	0.60 690	0.33 663	0.61 578	0.30 650	0.25 662	0.86 707	0.35 653	0.55 610	0.67 674	1.10 720	1.49 723	1.76 729	0.97 719	0.88 680	0.49 639	0.23 678	0.21 689	0.27 683	0.27 699	0.25 674	0.24 685

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 223	0.18 533	0.40 405	0.27 612	0.26 666	0.46 633	0.12 46	0.24 161	0.19 161	0.09 17	0.11 60	0.08 5	0.07 3	0.14 38	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

FAST (zero-shot)	0.14 186	0.10 156	0.22 163	0.23 450	0.26 666	0.14 48	0.15 180	0.23 141	0.15 74	0.11 73	0.14 145	0.12 143	0.12 173	0.18 163	0.13 190	0.09 421	0.09 536	0.07 175	0.08 342	0.07 201	0.09 422

AnyNet_C01	0.65 694	0.58 708	2.60 736	0.32 662	0.26 666	0.88 708	0.61 713	0.63 679	0.62 663	0.68 689	0.96 699	0.76 695	0.60 683	0.96 695	1.43 725	0.16 641	0.16 664	0.17 646	0.17 657	0.23 668	0.23 680

pmcnn	0.50 671	0.20 563	0.78 630	0.24 508	0.26 666	0.39 597	0.30 622	0.51 559	0.50 613	0.54 669	1.23 712	2.52 740	0.37 611	0.77 656	0.95 699	0.08 314	0.06 263	0.06 59	0.05 81	0.10 456	0.08 347

FC-DCNN v2	0.71 700	0.30 648	0.67 605	0.32 662	0.27 670	0.84 705	0.39 673	0.84 716	0.85 704	1.44 735	1.64 729	2.09 733	1.28 730	1.06 705	0.80 688	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.25 687

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 491	0.14 430	0.95 673	0.21 315	0.27 670	0.20 265	0.19 386	0.48 520	0.25 293	0.26 354	0.55 625	0.34 495	0.18 369	0.25 322	0.17 325	0.07 141	0.06 263	0.08 280	0.12 581	0.12 547	0.12 547

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 697	0.64 713	1.06 686	0.45 699	0.27 670	1.40 733	0.58 710	0.78 707	0.92 713	0.84 702	0.86 691	0.88 702	0.68 697	1.33 723	0.68 677	0.37 711	0.29 708	0.34 704	0.36 709	0.43 705	0.37 704

RGC	0.39 630	0.32 661	0.64 597	0.34 670	0.27 670	0.40 603	0.29 611	0.57 636	0.53 631	0.45 632	0.64 660	0.62 667	0.45 648	0.72 633	0.39 599	0.15 625	0.15 656	0.21 670	0.20 670	0.18 637	0.19 646

FC-DCNN	0.70 699	0.30 648	0.69 611	0.32 662	0.27 670	0.81 704	0.39 673	0.79 710	0.82 696	1.41 731	1.58 728	1.98 731	1.26 728	1.02 702	0.77 684	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.26 681	0.26 689

SCION-MonSter	0.32 579	0.22 593	0.44 464	0.29 638	0.28 675	0.54 666	0.21 470	0.46 497	0.57 648	0.32 478	0.54 620	0.32 476	0.29 540	0.39 474	0.52 648	0.10 476	0.10 571	0.25 682	0.22 681	0.18 637	0.14 591

G-Net	0.46 658	0.25 612	0.86 659	0.34 670	0.28 675	0.90 710	0.35 653	0.47 507	0.45 561	0.68 689	1.22 711	0.64 677	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.16 641	0.14 640	0.17 646	0.13 610	0.22 665	0.19 646

NCC-stereo	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613

Abc-Net	0.39 630	0.25 612	0.69 611	0.32 662	0.28 675	0.46 633	0.36 658	0.65 681	0.52 626	0.40 596	0.57 635	0.56 648	0.47 657	0.73 635	0.45 628	0.17 653	0.14 640	0.18 655	0.25 691	0.16 606	0.16 613
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTS	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

RTSA	0.78 708	0.48 694	4.68 745	0.34 670	0.28 675	1.12 718	0.46 692	0.62 672	1.03 721	0.73 693	0.89 695	0.60 661	0.59 681	1.61 728	1.16 715	0.14 610	0.11 597	0.15 628	0.15 635	0.21 658	0.19 646

AnyNet_C32	0.51 675	0.40 681	1.10 693	0.29 638	0.28 675	0.59 675	0.58 710	0.54 600	0.60 657	0.62 680	0.66 663	0.54 642	0.54 672	0.78 658	1.74 734	0.15 625	0.14 640	0.15 628	0.17 657	0.20 655	0.20 658

RYNet	0.37 618	0.18 533	0.59 573	0.25 549	0.28 675	0.61 679	0.32 635	0.59 651	0.59 653	0.41 605	0.38 478	0.57 653	0.39 622	0.87 677	0.53 651	0.11 524	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.18 637	0.18 639

PA-Net	0.37 618	0.28 633	0.83 650	0.31 656	0.28 675	0.39 597	0.42 683	0.51 559	0.55 642	0.34 513	0.42 529	0.41 564	0.36 602	0.79 660	0.49 639	0.12 564	0.23 698	0.16 640	0.23 684	0.12 547	0.18 639
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DStereoO	0.46 658	0.32 661	0.51 531	0.36 681	0.29 684	0.38 588	0.45 689	0.55 610	0.60 657	0.47 643	0.49 592	0.48 609	0.73 702	0.59 574	0.69 678	0.81 733	0.18 677	0.38 706	0.19 668	0.46 708	0.20 658

TCMNet	0.33 589	0.23 603	0.72 622	0.29 638	0.30 685	0.40 603	0.28 604	0.50 541	0.47 584	0.37 555	0.45 567	0.40 557	0.29 540	0.60 578	0.39 599	0.14 610	0.13 629	0.15 628	0.14 625	0.17 623	0.15 604

FCDSN-DC	0.63 692	0.31 656	0.61 578	0.36 681	0.30 685	0.65 683	0.37 662	0.66 687	0.68 677	1.14 722	1.54 726	1.71 728	1.26 728	0.92 687	0.64 672	0.24 686	0.22 693	0.27 683	0.26 695	0.27 686	0.27 693
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
DeepPrunerF	0.44 653	0.29 641	1.29 707	0.33 668	0.30 685	0.35 566	0.36 658	0.62 672	1.15 730	0.40 596	0.44 554	0.39 542	0.41 631	0.80 664	0.52 648	0.18 664	0.14 640	0.23 677	0.21 673	0.17 623	0.17 626

PVD	0.58 686	0.34 664	0.84 655	0.39 691	0.31 688	0.59 675	0.47 696	0.80 711	1.25 731	0.92 707	1.09 705	0.79 696	0.82 709	0.85 674	0.76 681	0.21 675	0.18 677	0.22 676	0.18 664	0.27 686	0.35 703

ccnet	0.42 642	0.31 656	0.48 504	0.27 612	0.32 689	0.60 678	0.32 635	0.65 681	0.46 579	0.53 667	0.66 663	0.56 648	0.45 648	0.72 633	0.61 664	0.26 690	0.19 682	0.24 679	0.21 673	0.26 681	0.22 673

PASM	0.45 656	0.35 666	0.90 665	0.35 679	0.33 690	0.39 597	0.38 668	0.50 541	0.61 661	0.52 661	0.51 602	0.62 667	0.45 648	0.93 689	0.48 637	0.26 690	0.29 708	0.29 695	0.33 704	0.29 692	0.26 689

ELAS_RVC	0.74 705	0.36 669	1.00 679	0.37 687	0.33 690	0.88 708	0.93 735	0.83 715	1.08 726	1.35 727	1.33 717	1.24 716	1.33 732	1.06 705	0.95 699	0.27 695	0.25 702	0.29 695	0.27 699	0.30 693	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.74 705	0.36 669	0.85 658	0.36 681	0.33 690	1.36 730	0.77 726	0.93 720	0.92 713	1.41 731	1.53 725	1.16 715	1.17 724	0.95 694	1.03 703	0.26 690	0.25 702	0.28 691	0.28 702	0.31 694	0.30 695
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
UDG	0.40 637	0.46 690	0.49 510	0.40 693	0.35 693	0.47 640	0.27 588	0.54 600	0.47 584	0.39 586	0.45 567	0.59 658	0.44 645	0.46 501	0.39 599	0.26 690	0.19 682	0.48 713	0.22 681	0.34 698	0.26 689

PDISCO_ROB	0.43 647	0.30 648	0.67 605	0.43 696	0.36 694	0.67 686	0.32 635	0.72 701	0.76 689	0.43 621	0.53 617	0.63 675	0.40 627	0.66 613	0.47 636	0.21 675	0.12 617	0.21 670	0.19 668	0.25 674	0.20 658

Selective-IGEV-i16pa	30.47 785	41.93 790	4.02 741	0.49 706	0.37 695	96.94 791	0.74 722	60.26 792	58.76 791	17.24 773	64.39 790	38.26 791	49.53 791	106.11 792	26.15 777	19.96 783	3.42 762	4.39 762	1.81 757	0.39 703	14.22 773

SQANet	0.40 637	0.48 694	0.67 605	0.48 703	0.39 696	0.48 646	0.22 500	0.51 559	0.43 533	0.40 596	0.47 584	0.47 603	0.33 583	0.54 543	0.32 564	0.36 709	0.15 656	0.40 709	0.21 673	0.45 707	0.31 698

DDUNet	0.41 639	0.50 699	0.48 504	0.44 698	0.39 696	0.46 633	0.32 635	0.50 541	0.43 533	0.45 632	0.52 610	0.57 653	0.36 602	0.48 509	0.33 571	0.33 706	0.21 689	0.55 717	0.25 691	0.37 702	0.32 701

NVStereoNet_ROB	0.67 696	0.49 698	0.83 650	0.48 703	0.40 698	0.51 655	0.46 692	0.70 698	0.77 691	0.84 702	1.72 731	1.02 709	0.83 710	1.23 716	0.79 687	0.32 705	0.38 717	0.40 709	0.46 717	0.36 701	0.41 708
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	0.37 618	0.41 685	0.66 604	0.46 701	0.41 699	0.34 551	0.25 567	0.57 636	0.45 561	0.39 586	0.52 610	0.43 577	0.33 583	0.41 485	0.29 542	0.25 689	0.14 640	0.33 703	0.21 673	0.31 694	0.22 673

MANE	1.41 729	0.36 669	0.74 627	0.43 696	0.41 699	2.16 740	0.80 728	2.39 748	3.38 749	2.22 749	3.06 751	3.54 746	2.73 748	2.15 740	1.94 739	0.28 698	0.27 704	0.30 697	0.46 717	0.28 691	0.34 702

PWCK	1.00 717	1.17 739	1.70 723	0.91 728	0.41 699	1.19 722	0.92 734	1.10 724	1.14 729	1.16 723	1.14 708	1.25 717	0.88 714	1.75 734	1.04 705	0.87 736	0.50 729	0.87 731	0.53 726	0.96 736	0.52 716

MultiAttention	1.02 721	0.13 376	0.43 454	0.35 679	0.43 702	5.36 748	1.71 749	0.69 696	0.53 631	0.36 547	0.63 658	0.55 644	0.22 424	7.60 761	0.43 620	0.09 421	0.06 263	0.14 612	0.24 686	0.26 681	0.30 695

GCAP-BAT	0.21 378	0.08 44	1.22 700	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

GCAPDPT-zeroshot	0.20 357	0.08 44	1.14 695	0.29 638	0.43 702	0.16 117	0.15 180	0.27 221	0.25 293	0.14 177	0.17 200	0.15 222	0.11 136	0.20 219	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 159

otaku	0.57 685	0.62 712	0.87 661	0.63 717	0.44 705	0.73 693	0.37 662	0.65 681	0.66 671	0.51 655	0.75 678	0.66 682	0.45 648	0.69 620	0.46 634	0.53 715	0.34 714	0.55 717	0.35 706	0.60 715	0.45 710

Selective-IGEV-i1pa	5.57 755	7.99 760	4.76 749	0.80 724	0.45 706	12.99 763	3.60 754	9.25 764	7.43 760	6.97 760	9.87 764	8.94 762	7.26 761	14.66 773	5.65 759	3.55 759	1.08 752	1.93 750	0.72 738	0.73 725	2.79 753

SAMSARA	0.56 682	0.39 680	0.80 640	0.60 715	0.46 707	1.00 714	1.23 746	0.67 692	0.68 677	0.71 692	0.54 620	0.89 703	0.57 679	0.81 668	0.62 666	0.19 670	0.22 693	0.18 655	0.18 664	0.27 686	0.25 687

MADNet+	1.01 719	1.16 738	4.72 747	0.70 720	0.47 708	1.24 725	0.96 736	0.97 723	0.89 705	0.65 686	0.77 681	0.87 700	0.85 713	2.09 738	1.68 730	0.38 712	0.39 718	0.31 699	0.27 699	0.43 705	0.39 706

GCST	0.47 661	0.60 710	0.57 562	1.04 735	0.48 709	0.38 588	0.11 28	0.40 422	0.32 397	0.41 605	0.34 433	0.29 439	0.17 338	0.46 501	0.19 388	0.69 725	0.42 720	0.79 730	0.62 733	0.62 716	0.46 713

Consistency-Raft	0.55 681	0.48 694	1.02 682	0.45 699	0.49 710	0.49 651	0.47 696	0.72 701	0.72 684	0.45 632	0.82 687	0.47 603	0.60 683	0.50 518	0.63 669	0.39 713	0.39 718	0.44 711	0.51 723	0.52 710	0.37 704

DStereoFS	0.84 711	0.66 715	0.80 640	0.53 712	0.50 711	1.23 724	0.55 707	0.94 721	1.32 733	0.89 704	1.32 715	1.04 710	2.32 745	1.29 721	1.14 711	0.31 704	0.35 715	0.30 697	0.39 713	0.34 698	0.60 724

Ntro	0.58 686	0.64 713	0.92 668	0.66 718	0.50 711	0.77 698	0.36 658	0.66 687	0.70 681	0.50 650	0.59 640	0.65 678	0.51 669	0.75 644	0.45 628	0.56 719	0.32 712	0.56 720	0.34 705	0.63 717	0.46 713

ACVNet-4b	0.72 701	0.81 722	1.33 709	0.72 721	0.50 711	0.80 703	0.31 627	0.71 700	0.80 694	0.50 650	0.72 676	0.95 706	0.43 644	0.96 695	1.20 719	1.13 745	0.21 689	0.76 727	0.45 716	0.65 720	0.46 713

LE_ROB	1.76 737	0.20 563	2.68 737	0.48 703	0.52 714	0.78 701	0.96 736	0.84 716	6.61 759	7.40 762	2.08 739	2.08 732	4.83 755	1.27 719	3.79 749	0.10 476	0.08 497	0.12 563	0.11 542	0.11 506	0.10 482

ACVNet_1	0.72 701	0.81 722	1.37 711	0.72 721	0.53 715	0.77 698	0.42 683	0.85 719	0.90 707	0.74 696	0.75 678	1.32 720	0.72 701	1.02 702	0.55 652	0.54 717	0.31 711	0.71 724	0.35 706	0.64 719	0.45 710

BEATNet-Init1	4.73 754	2.61 747	13.29 769	0.58 713	0.53 715	10.12 761	3.33 753	4.83 758	5.01 757	8.75 763	8.51 760	14.08 772	7.60 762	7.70 762	5.34 758	0.28 698	0.28 707	0.34 704	0.37 710	0.57 713	0.45 710

SPS-STEREO	0.69 698	0.61 711	0.98 677	0.52 711	0.57 717	0.74 694	0.50 703	0.78 707	0.62 663	0.95 712	0.86 691	0.94 704	0.70 699	1.01 701	0.87 693	0.58 721	0.51 731	0.50 714	0.50 722	0.55 712	0.58 721
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MonStereo1	0.93 716	0.56 707	0.82 647	0.69 719	0.58 718	1.37 731	0.35 653	0.94 721	1.25 731	0.93 709	1.90 734	1.52 724	2.10 742	1.27 719	0.77 684	0.69 725	0.33 713	0.75 726	0.47 719	0.70 724	0.57 720

SGM+DAISY	0.87 712	0.66 715	1.30 708	0.51 708	0.60 719	1.03 715	0.84 732	0.76 705	0.73 687	1.39 729	1.51 724	1.31 719	1.22 726	1.11 707	1.08 706	0.57 720	0.53 734	0.51 716	0.51 723	0.54 711	0.61 728

anonymity	0.56 682	0.54 706	0.70 617	0.47 702	0.61 720	0.56 668	0.43 685	0.69 696	0.49 605	0.63 682	0.55 625	0.54 642	0.60 683	0.61 585	0.57 653	0.55 718	0.53 734	0.50 714	0.54 727	0.51 709	0.56 718

ACVNet_2	0.89 713	0.87 726	1.25 703	0.82 725	0.62 721	0.97 713	0.62 714	1.14 726	1.42 736	1.00 715	1.40 718	1.47 723	0.84 711	1.11 707	0.66 675	0.61 722	0.43 721	0.78 728	0.49 720	0.75 726	0.52 716

RainbowNet	0.72 701	0.89 727	1.02 682	0.82 725	0.63 722	0.78 701	0.52 704	0.81 713	0.93 717	0.60 677	0.79 683	0.80 697	0.60 683	0.80 664	0.57 653	0.78 731	0.55 737	0.78 728	0.49 720	0.76 727	0.58 721

DStereoSA	0.81 710	0.37 674	1.08 688	0.51 708	0.65 723	0.67 686	1.44 748	0.74 703	1.06 724	0.54 669	1.67 730	0.49 615	1.78 738	0.96 695	1.69 732	0.28 698	0.43 721	0.27 683	0.51 723	0.40 704	0.58 721

WAO-7	1.01 719	0.89 727	0.93 670	0.83 727	0.66 724	1.18 720	0.81 730	1.40 731	1.57 740	1.11 721	1.76 733	1.45 722	1.19 725	1.50 727	1.14 711	0.61 722	0.62 744	0.70 723	0.68 735	0.66 722	0.60 724

DGSMNet	0.61 691	0.29 641	0.91 666	0.51 708	0.70 725	0.62 681	1.38 747	0.59 651	0.55 642	0.37 555	0.61 652	0.52 633	0.33 583	0.65 609	0.43 620	0.53 715	0.60 741	0.67 722	0.61 732	0.63 717	0.61 728

MFMNet_re	0.72 701	0.76 720	0.99 678	0.62 716	0.70 725	0.77 698	0.67 716	0.75 704	0.83 700	0.78 700	0.86 691	0.69 689	0.78 704	0.71 627	0.61 664	0.66 724	0.59 740	0.61 721	0.58 731	0.68 723	0.71 732

JetBlue	1.14 725	0.76 720	2.36 731	0.59 714	0.75 727	3.04 744	1.78 750	1.11 725	0.90 707	0.94 710	1.10 706	1.66 727	1.28 730	2.09 738	1.72 733	0.43 714	0.36 716	0.38 706	0.38 712	0.58 714	0.56 718

IMH-64-1	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

IMH-64	0.91 714	0.86 724	0.84 655	0.97 730	0.75 727	0.92 711	0.71 718	1.27 727	1.10 727	0.89 704	1.45 720	1.14 712	0.96 717	1.19 712	0.84 690	0.74 728	0.51 731	0.97 733	0.55 728	0.84 729	0.60 724

WAO-6	1.07 723	0.93 730	0.92 668	0.96 729	0.78 730	1.28 727	0.75 723	1.34 729	2.00 744	1.02 717	1.54 726	1.59 725	1.22 726	1.31 722	1.14 711	0.78 731	0.55 737	1.02 737	0.75 740	0.83 728	0.69 731

IMH	1.05 722	0.95 731	1.00 679	1.01 732	0.78 730	1.11 717	0.68 717	1.38 730	1.43 737	1.00 715	1.72 731	1.43 721	1.14 721	1.73 733	0.89 695	1.09 742	0.55 737	0.99 735	0.57 730	0.87 731	0.62 730

Dean	1.17 726	1.04 734	1.49 715	1.03 734	0.78 730	1.20 723	0.77 726	1.48 735	1.96 742	1.28 725	1.99 737	2.15 734	1.14 721	1.25 717	1.00 702	0.81 733	0.60 741	1.01 736	0.69 736	0.92 735	0.74 735

LVE	1.13 724	1.02 732	1.28 706	1.01 732	0.80 733	1.29 728	0.81 730	1.47 734	1.96 742	1.07 719	1.90 734	1.90 730	1.01 720	1.48 726	0.91 696	0.93 739	0.61 743	0.94 732	0.69 736	0.87 731	0.75 736

WAO-8	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

Venus	1.46 732	1.10 736	1.09 689	1.10 736	0.84 734	2.06 737	0.75 723	1.84 740	3.83 752	1.44 735	2.21 740	2.15 734	1.43 734	3.17 744	1.19 717	0.91 737	0.65 746	1.09 738	0.79 741	0.90 733	0.71 732

TorneroNet-64	1.43 730	1.03 733	1.20 699	1.10 736	0.86 736	2.26 741	0.73 721	1.84 740	3.84 754	1.25 724	2.25 742	2.69 742	1.42 733	1.76 735	1.43 725	0.76 730	0.50 729	1.09 738	0.66 734	1.23 743	0.76 737

TorneroNet	2.22 740	1.08 735	1.24 702	1.14 740	0.90 737	5.58 749	0.80 728	2.12 745	8.69 761	2.58 751	5.42 756	3.88 747	1.97 740	1.78 737	1.87 736	0.86 735	0.54 736	1.15 742	0.74 739	1.23 743	0.85 740

UNDER WATER-64	1.55 734	1.19 740	2.52 734	1.31 741	0.95 738	2.12 739	1.21 745	1.45 733	3.19 748	1.43 734	1.32 715	2.64 741	2.04 741	1.63 730	1.83 735	1.11 743	0.67 748	1.28 743	0.92 744	1.19 740	1.02 744

UNDER WATER	1.59 735	1.22 741	2.36 731	1.38 742	1.03 739	1.67 736	1.10 742	1.54 738	3.63 750	1.44 735	1.47 722	2.85 743	2.25 744	1.67 731	1.94 739	1.06 741	0.62 744	1.31 744	0.93 745	1.21 742	1.02 744

notaker	1.45 731	1.34 742	1.48 713	1.40 743	1.07 740	1.18 720	0.85 733	1.48 735	1.40 735	1.51 740	3.46 752	2.40 739	1.81 739	1.76 735	1.45 728	1.11 743	0.69 749	1.38 745	0.87 743	1.31 745	0.97 743

ktn	1.77 738	1.36 743	1.22 700	1.43 744	1.14 741	1.52 734	1.08 741	1.51 737	3.96 755	2.77 753	4.69 754	3.35 745	1.46 736	1.69 732	1.25 721	1.43 747	0.77 751	1.45 746	0.99 746	1.32 746	0.96 741

DispFullNet	0.66 695	0.89 727	1.59 718	0.77 723	1.21 742	0.51 655	0.23 527	0.59 651	0.72 684	0.69 691	0.61 652	0.69 689	0.91 715	0.79 660	0.48 637	0.27 695	0.12 617	0.73 725	0.30 703	0.65 720	0.40 707

KSHMR	1.89 739	1.36 743	1.60 719	1.47 745	1.22 743	1.38 732	1.06 740	1.79 739	5.97 758	1.42 733	5.65 757	2.98 744	1.14 721	2.23 741	1.20 719	1.27 746	1.12 753	1.46 747	1.10 748	1.32 746	1.15 746

HanzoNet	2.97 744	1.69 745	2.29 730	1.74 746	1.33 744	1.53 735	1.03 739	1.99 743	2.64 747	5.51 758	5.16 755	5.90 752	6.82 760	4.32 755	3.29 747	3.16 758	2.02 759	1.92 749	2.87 761	2.24 750	1.89 749

JetRed	2.30 742	2.64 748	6.12 753	1.12 739	1.38 745	5.85 756	3.29 752	1.99 743	1.67 741	1.98 747	1.95 736	2.16 737	1.60 737	2.48 742	4.10 750	1.05 740	1.60 754	1.09 738	1.01 747	1.67 748	1.28 747

tt	4.71 753	0.10 156	3.94 740	2.06 748	1.53 746	10.14 762	16.88 765	9.27 765	4.98 756	1.39 729	1.02 703	4.68 748	4.90 756	3.35 747	5.86 760	5.76 763	9.15 771	2.24 759	2.53 759	3.10 751	1.32 748

MADNet++	2.26 741	1.80 746	2.06 727	2.13 749	1.97 747	2.61 743	1.79 751	2.38 747	2.16 745	2.75 752	2.65 749	2.38 738	2.43 746	3.17 744	3.21 746	2.17 755	1.95 757	1.94 751	1.63 750	2.06 749	2.01 750

light-stereo	2.37 743	0.69 717	3.61 739	3.84 751	3.41 748	4.04 745	0.31 627	2.13 746	1.45 738	3.61 754	6.33 758	6.90 761	0.63 693	4.83 756	1.28 722	0.71 727	0.74 750	0.32 700	0.39 713	1.20 741	0.96 741

U	1.00 717	0.09 94	0.21 146	0.21 315	3.68 749	6.12 757	0.14 125	0.21 100	0.21 215	0.11 73	0.11 60	0.10 69	0.09 44	0.12 8	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 764	2.90 762	0.07 201	0.06 159

DPSimNet_ROB	4.34 752	4.23 749	6.89 755	3.67 750	3.68 749	4.75 746	5.21 761	2.67 749	3.68 751	5.82 759	3.95 753	5.57 749	6.72 759	3.46 748	4.48 751	4.05 762	2.88 760	4.68 763	3.12 763	3.69 752	3.62 755

EKT-Stereo	0.38 625	0.12 303	0.38 381	0.42 695	3.88 751	0.21 299	0.17 286	0.35 358	0.28 335	0.20 283	0.20 249	0.23 352	0.15 281	0.28 376	0.16 292	0.09 421	0.07 405	0.09 382	0.07 255	0.09 380	0.09 422

USTest	6.88 756	5.23 752	5.63 752	7.22 755	7.29 752	14.34 765	22.76 766	8.48 762	9.32 762	5.42 757	6.39 759	6.29 760	6.64 758	6.92 760	8.62 763	1.94 748	3.29 761	2.16 758	2.55 760	3.85 753	3.29 754

PML	16.10 770	12.82 771	6.78 754	5.23 752	7.76 753	33.92 777	66.56 787	5.30 759	10.28 763	26.12 786	68.59 791	20.51 774	13.49 773	10.06 764	6.78 762	5.96 764	2.00 758	6.04 769	2.18 758	8.96 767	2.60 752

LRCNet_RVC	10.90 764	14.34 772	9.35 756	15.35 767	8.04 754	1.08 716	0.34 649	8.78 763	0.70 681	12.63 772	16.05 772	9.85 763	6.54 757	8.57 763	6.34 761	20.27 784	5.40 763	23.70 784	21.88 785	14.87 771	13.83 772

DGTPSM_ROB	8.34 758	5.10 750	10.37 767	5.31 753	10.18 755	8.33 758	23.60 770	6.06 760	13.41 770	4.90 755	10.87 768	5.65 750	10.44 763	6.17 758	12.59 764	3.74 760	7.55 764	3.69 760	7.26 768	4.14 754	7.46 764

DPSMNet_ROB	8.40 759	5.11 751	10.49 768	5.58 754	10.25 756	8.34 759	23.62 771	6.07 761	13.45 771	4.93 756	10.88 769	5.66 751	10.44 763	6.24 759	12.64 765	3.98 761	7.61 765	3.76 761	7.30 769	4.20 755	7.51 765

TCMNet-wrong-test	4.29 748	5.57 755	4.65 744	11.33 763	10.39 757	5.73 755	4.48 759	4.13 754	1.02 720	1.91 746	2.39 743	6.16 756	3.62 751	3.84 754	4.50 752	1.99 751	0.47 725	1.97 752	1.69 751	5.69 757	4.31 757

noway2	4.26 746	5.26 753	4.63 743	11.29 762	10.43 758	5.62 750	4.46 755	4.09 752	0.90 707	1.87 743	2.47 745	6.20 759	3.67 754	3.62 749	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.02 753	1.74 753	5.72 759	4.32 758

noway3	4.27 747	5.33 754	4.61 742	11.26 761	10.44 759	5.62 750	4.46 755	4.12 753	0.92 713	1.86 742	2.49 748	6.19 758	3.66 753	3.74 753	4.54 753	1.97 749	0.46 723	2.03 756	1.74 753	5.69 757	4.21 756

zzzz4	4.31 749	5.77 756	4.85 751	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.91 712	1.87 743	2.47 745	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

noway1	4.31 749	5.77 756	4.81 750	11.37 764	10.45 760	5.64 752	4.46 755	4.20 756	0.90 707	1.87 743	2.48 747	6.11 754	3.60 749	3.65 750	4.59 755	1.99 751	0.47 725	2.02 753	1.74 753	5.77 760	4.37 759

noway4	4.32 751	5.81 758	4.75 748	11.39 766	10.47 762	5.70 754	4.50 760	4.14 755	0.90 707	1.83 741	2.44 744	6.16 756	3.63 752	3.66 752	4.60 757	2.00 754	0.47 725	2.03 756	1.73 752	5.80 762	4.40 761

iinet-test	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

IINet	10.78 762	9.29 761	9.70 757	10.48 756	10.68 763	17.98 770	25.98 772	12.57 769	13.39 768	9.64 767	10.10 765	10.06 764	10.61 766	11.22 769	12.70 766	6.40 765	7.74 766	5.68 765	6.69 764	7.47 763	7.30 762

DPSM_ROB	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

DPSM	11.49 765	9.87 767	10.35 765	11.13 759	11.31 765	19.11 773	27.51 775	13.37 772	14.21 773	10.31 769	11.06 770	10.96 770	11.27 771	11.96 771	13.59 769	6.78 767	8.19 769	6.03 767	7.09 766	7.93 765	7.73 767

Anonymous_1	16.62 771	9.35 763	9.84 759	10.66 758	14.64 767	18.66 772	27.12 774	12.64 771	13.51 772	10.76 771	10.30 767	10.13 766	10.60 765	11.06 768	12.74 768	15.87 780	7.74 766	16.92 778	43.48 788	58.66 791	7.68 766

HaxPig	17.72 772	20.22 782	19.73 771	16.53 768	16.51 768	9.27 760	9.33 762	14.34 774	13.27 767	18.65 774	18.70 773	17.35 773	16.77 774	17.04 774	16.45 774	22.05 787	20.89 783	22.27 783	21.53 780	21.29 782	22.13 786

LSM	1.64 736	0.40 681	2.56 735	2.02 747	17.61 769	0.51 655	0.52 704	0.61 664	0.76 689	0.82 701	1.11 707	0.63 675	0.54 672	0.75 644	0.49 639	0.16 641	0.24 700	0.18 655	0.21 673	0.25 674	2.42 751

xxxxx1	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

tt_ll	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

ff	15.27 767	9.54 764	10.31 762	20.13 770	18.88 770	17.08 766	23.03 767	10.36 766	10.99 764	9.21 764	9.62 761	10.74 767	10.61 766	10.72 765	13.89 771	7.97 769	9.20 772	31.85 787	44.72 789	12.84 768	13.69 769

MEDIAN_ROB	21.21 773	24.62 786	23.47 782	19.58 769	19.65 773	13.22 764	10.96 763	17.88 775	17.00 775	22.14 785	22.02 776	20.86 775	20.36 775	21.06 775	19.71 775	25.63 788	24.13 784	26.21 785	25.20 786	25.17 785	25.38 789

CasAABBNet	23.10 774	19.86 775	20.64 776	22.47 773	22.73 774	38.41 781	55.50 783	26.89 782	28.70 782	20.61 782	22.15 779	22.08 781	22.75 780	23.99 776	27.36 780	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.27 771	15.95 772	15.53 775

FlowAnything	23.14 777	19.87 776	20.79 777	22.50 777	22.74 775	38.39 780	55.46 780	26.89 782	28.72 783	20.77 784	22.29 782	22.07 780	22.72 777	23.99 776	27.41 784	13.60 775	16.55 782	12.15 774	14.36 776	15.97 776	15.52 774

Hybrid-DGEV	23.16 778	19.94 780	20.96 779	22.49 774	22.75 776	38.51 783	55.52 786	27.09 786	28.90 786	20.58 779	22.25 780	22.00 777	22.80 782	24.11 781	27.33 779	13.60 775	16.47 776	12.14 770	14.30 775	15.95 772	15.54 776

RAFT-FEzeroshot	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

RAFT-FE	23.10 774	19.88 777	20.56 774	22.49 774	22.75 776	38.38 778	55.50 783	26.84 779	28.66 780	20.60 780	22.10 777	22.05 778	22.74 778	24.00 778	27.37 782	13.59 772	16.48 777	12.14 770	14.28 772	15.96 774	15.54 776

Selective-RAFT-Error	23.16 778	19.93 779	20.87 778	22.54 778	22.81 779	38.52 784	55.47 781	27.01 785	28.83 784	20.66 783	22.25 780	22.09 782	22.80 782	24.09 780	27.36 780	13.61 777	16.48 777	12.15 774	14.28 772	15.99 777	15.57 779

DLNR-FE	10.45 761	12.13 770	19.94 773	106.10 790	23.12 780	0.14 48	0.13 89	3.28 751	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.41 757	0.06 263	0.07 175	0.07 255	40.22 790	0.06 159

DLNR_Zeroshot_test	10.44 760	12.10 769	19.93 772	106.08 789	23.66 781	0.14 48	0.13 89	3.22 750	0.17 118	0.16 229	0.23 289	0.16 244	0.10 94	0.31 419	0.15 265	2.36 756	0.06 263	0.07 175	0.07 255	39.70 789	0.06 159

AVERAGE_ROB	25.43 782	29.06 787	27.24 783	24.63 781	24.20 782	17.73 769	12.61 764	22.29 778	21.39 778	26.79 787	26.16 785	25.20 784	24.64 786	25.07 784	23.53 776	29.96 789	28.40 789	30.60 786	29.58 787	29.72 786	29.84 790

fast-reg	23.64 780	20.51 783	23.42 781	23.22 779	24.75 783	38.73 785	55.47 781	26.85 781	28.86 785	20.12 777	21.73 774	21.64 776	22.22 776	24.30 783	27.54 785	13.91 779	16.52 781	14.85 777	15.62 777	16.91 779	15.71 780

RSGM-EC	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

acva	29.65 783	17.75 773	10.04 760	35.31 784	33.15 784	26.42 775	46.65 777	19.89 776	17.74 776	18.92 775	23.36 783	30.14 785	23.59 784	41.87 789	45.99 790	59.56 790	34.38 790	33.25 790	20.37 778	34.97 787	19.60 784

zzzz2	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

noway5	34.86 788	30.12 788	31.42 786	34.23 782	34.22 786	58.04 788	83.74 790	40.88 790	43.54 787	31.10 790	33.46 788	32.70 787	33.88 787	35.86 787	41.00 786	20.48 785	24.86 787	18.45 781	21.67 783	24.07 783	23.42 787

LSM0	24.24 781	19.98 781	22.32 780	24.22 780	40.14 788	38.48 782	55.20 779	26.95 784	28.57 779	20.49 778	21.83 775	22.26 783	22.75 780	24.22 782	27.30 778	13.66 778	16.32 775	12.19 776	14.15 770	16.10 778	17.66 781

zzzzzz3	33.80 786	21.93 784	29.35 784	40.69 786	40.71 789	54.58 787	75.81 789	38.06 788	43.73 789	30.21 788	32.81 786	33.59 789	36.40 789	35.16 785	41.64 788	19.24 781	24.62 785	18.35 779	21.58 781	19.15 780	18.48 782

zzz1	33.83 787	21.95 785	29.58 785	40.69 786	40.71 789	54.57 786	75.77 788	38.08 789	43.79 790	30.23 789	32.84 787	33.61 790	36.40 789	35.19 786	41.64 788	19.25 782	24.62 785	18.36 780	21.58 781	19.16 781	18.49 783

test_example2	101.33 790	108.28 791	68.15 789	98.43 788	106.93 791	89.75 790	102.43 792	36.80 787	97.65 792	129.04 792	130.15 792	65.26 792	66.62 792	92.11 791	80.24 792	144.10 792	199.48 792	81.81 792	103.01 792	125.01 792	101.27 791

ccccc		256.29 792		354.40 791	364.36 792	149.10 792		152.89 793		153.93 793		164.00 793		268.02 793		390.55 793	349.22 793	244.59 793	219.82 793	412.30 793

GS-Stereo							0.16 234	0.26 205	0.18 141	0.13 146	0.15 160	0.10 69	0.09 44	0.16 114	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 291	0.08 347

ASD4		6.65 759

Low-res two-view benchmark