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

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

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

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

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

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 224	0.18 534	0.40 405	0.27 613	0.26 667	0.46 634	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 3	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 56	0.08 44	0.23 179	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 700	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

416test1013	0.10 10	0.10 157	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GSStereo	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.17 58	0.12 283	0.19 223	0.16 235	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 161	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.08 348

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

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

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

S2M2_XL	0.10 10	0.09 95	0.21 146	0.14 3	0.10 139	0.09 3	0.09 4	0.11 3	0.09 2	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 422	0.07 406	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
qwe	0.11 56	0.10 157	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

HART	0.15 224	0.11 240	0.30 268	0.21 316	0.09 63	0.17 160	0.16 235	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 316	0.17 257	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 406	0.07 175	0.05 81	0.08 292	0.06 160

GREAT-IGEV	0.12 93	0.09 95	0.25 204	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 235	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 161	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 406	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 483
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 187	0.11 240	0.25 204	0.19 180	0.12 283	0.15 70	0.16 235	0.30 283	0.22 235	0.13 147	0.15 161	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 170	0.09 381	0.06 160

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

AIO_test	0.12 93	0.09 95	0.20 132	0.19 180	0.11 203	0.15 70	0.17 287	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 241	0.12 304	0.27 226	0.18 115	0.12 283	0.17 160	0.15 181	0.42 452	0.24 279	0.19 276	0.18 224	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 565	0.10 572	0.11 525	0.08 343	0.10 457	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 187	0.11 240	0.32 292	0.19 180	0.11 203	0.18 188	0.17 287	0.20 84	0.22 235	0.14 178	0.24 304	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.10 457	0.06 160

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

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

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 114	0.17 58	0.22 634	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 201	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 292	0.18 640

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

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

DNSM	0.28 543	0.28 634	0.17 79	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 181	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 201	0.13 167	0.11 137	0.75 645	0.63 670	0.08 315	0.13 630	0.06 59	0.05 81	1.14 740	0.81 740

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.14 187	0.12 304	0.22 163	0.22 390	0.08 30	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.22 308	0.20 250	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.11 525	0.09 454	0.08 292	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 358	0.08 44	1.14 696	0.29 639	0.43 703	0.16 118	0.15 181	0.27 222	0.25 294	0.14 178	0.17 201	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 224	0.08 44	0.26 214	0.17 58	0.11 203	0.18 188	0.13 89	0.22 119	0.30 372	0.21 298	0.30 375	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 266	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 636	0.06 113	0.05 37
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
GEAR-Net	0.13 143	0.09 95	0.23 179	0.21 316	0.10 139	0.15 70	0.15 181	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 161	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.07 260

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.13 143	0.08 44	0.19 114	0.19 180	0.16 516	0.12 28	0.15 181	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 389	0.08 315	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 659	0.06 160

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

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

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

S2M2_L	0.13 143	0.11 240	0.20 132	0.16 26	0.12 283	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 161	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 230	0.13 586	0.09 537	0.09 383	0.10 502	0.11 507	0.09 423
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
SGD-Stereo	0.11 56	0.08 44	0.17 79	0.17 58	0.07 3	0.17 160	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 315	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.15 224	0.15 470	0.28 243	0.25 550	0.18 563	0.11 21	0.19 387	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 182	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 230	0.07 141	0.07 406	0.08 280	0.06 170	0.08 292	0.07 260

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

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 304	0.27 226	0.19 180	0.12 283	0.21 300	0.18 338	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 280	0.07 255	0.08 292	0.07 260
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
test-3	0.16 241	0.09 95	0.31 283	0.21 316	0.11 203	0.18 188	0.16 235	0.30 283	0.27 317	0.26 355	0.16 182	0.22 331	0.12 174	0.26 342	0.18 355	0.06 53	0.04 2	0.08 280	0.08 343	0.06 113	0.06 160

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

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 377	0.24 190	0.25 550	0.11 203	0.11 21	0.18 338	0.32 307	0.23 261	0.12 109	0.12 86	0.18 270	0.12 174	0.14 39	0.13 191	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.07 202	0.06 160
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
iRaftStereo_RVC	0.16 241	0.12 304	0.26 214	0.21 316	0.11 203	0.20 266	0.17 287	0.32 307	0.23 261	0.20 284	0.25 316	0.18 270	0.12 174	0.20 220	0.15 266	0.07 141	0.05 40	0.09 383	0.09 454	0.08 292	0.07 260

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

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

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

over-6	0.12 93	0.13 377	0.19 114	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 225	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.10 10	0.09 95	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 225	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
IGEV-FE	0.18 288	0.10 157	0.65 599	0.20 257	0.12 283	0.19 223	0.15 181	0.34 335	0.19 162	0.28 378	0.22 279	0.27 413	0.13 225	0.23 277	0.18 355	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.07 202	0.06 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 226	0.16 26	0.09 63	0.22 333	0.14 125	0.26 206	0.26 306	0.15 201	0.18 224	0.18 270	0.13 225	0.22 267	0.14 230	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.14 187	0.09 95	0.25 204	0.21 316	0.09 63	0.18 188	0.16 235	0.23 142	0.19 162	0.18 268	0.23 290	0.16 245	0.13 225	0.22 267	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

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

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

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

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 333	0.15 181	0.25 184	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.14 201	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
over v1	0.11 56	0.13 377	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 262	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PMTNet	0.15 224	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 358	0.16 235	0.25 184	0.23 261	0.17 249	0.21 265	0.16 245	0.14 262	0.22 267	0.13 191	0.29 702	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

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

RAFT-Stereo	0.18 288	0.09 95	0.32 292	0.22 390	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.42 452	0.19 162	0.31 457	0.45 568	0.20 305	0.14 262	0.18 164	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Weightmod	0.16 241	0.12 304	0.19 114	0.20 257	0.10 139	0.24 381	0.17 287	0.25 184	0.21 216	0.18 268	0.29 359	0.19 290	0.15 282	0.27 362	0.16 293	0.09 422	0.10 572	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.08 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 337	0.25 613	0.40 405	0.21 316	0.12 283	0.22 333	0.19 387	0.29 262	0.40 506	0.25 342	0.23 290	0.16 245	0.15 282	0.25 323	0.19 389	0.09 422	0.06 264	0.08 280	0.08 343	0.10 457	0.08 348
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-RSSM	0.17 262	0.10 157	0.40 405	0.20 257	0.11 203	0.20 266	0.15 181	0.36 378	0.30 372	0.23 317	0.21 265	0.26 402	0.15 282	0.20 220	0.13 191	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 255	0.06 113	0.05 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

depthmonostereo	0.14 187	0.09 95	0.19 114	0.19 180	0.08 30	0.20 266	0.15 181	0.27 222	0.23 261	0.16 230	0.18 224	0.14 201	0.17 339	0.19 196	0.13 191	0.07 141	0.06 264	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DFGA-Net	0.23 433	0.24 608	0.49 510	0.22 390	0.15 483	0.25 401	0.17 287	0.39 409	0.39 488	0.29 407	0.31 390	0.21 319	0.17 339	0.59 575	0.28 531	0.08 315	0.06 264	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.08 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.14 125	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.26 342	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
ROB_FTStereo_v2	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.17 339	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

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

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

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

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

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

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

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

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

raftrobust	0.16 241	0.13 377	0.29 257	0.22 390	0.15 483	0.19 223	0.13 89	0.32 307	0.26 306	0.26 355	0.20 250	0.19 290	0.17 339	0.21 247	0.15 266	0.08 315	0.06 264	0.07 175	0.06 170	0.06 113	0.07 260

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

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

DIP-Stereo	0.18 288	0.12 304	0.33 309	0.20 257	0.13 367	0.28 456	0.12 46	0.42 452	0.25 294	0.27 365	0.32 400	0.21 319	0.17 339	0.25 323	0.20 412	0.07 141	0.06 264	0.08 280	0.06 170	0.07 202	0.08 348
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HLF11	0.19 337	0.14 431	0.54 545	0.15 7	0.12 283	0.21 300	0.12 46	0.37 389	0.24 279	0.20 284	0.29 359	0.18 270	0.18 370	0.37 464	0.20 412	0.08 315	0.06 264	0.06 59	0.05 81	0.08 292	0.09 423

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSM-adaLoss	0.18 288	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.10 139	0.18 188	0.16 235	0.29 262	0.22 235	0.28 378	0.29 359	0.25 380	0.18 370	0.24 293	0.16 293	0.08 315	0.06 264	0.10 466	0.08 343	0.10 457	0.08 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DN-CSS_ROB	0.22 415	0.25 613	0.47 493	0.24 509	0.14 419	0.25 401	0.12 46	0.40 423	0.33 412	0.29 407	0.42 530	0.22 331	0.20 397	0.33 434	0.19 389	0.07 141	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.11 507	0.07 260

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

SME	0.21 379	0.20 564	0.29 257	0.23 451	0.11 203	0.36 574	0.17 287	0.37 389	0.29 355	0.24 332	0.28 345	0.19 290	0.21 407	0.53 537	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.11 507	0.08 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HITNet	0.20 358	0.17 519	0.43 454	0.19 180	0.08 30	0.27 436	0.14 125	0.42 452	0.30 372	0.29 407	0.32 400	0.27 413	0.21 407	0.28 377	0.25 505	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 170	0.09 381	0.06 160
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
AdaStereo	0.24 464	0.16 499	0.37 361	0.24 509	0.12 283	0.32 527	0.17 287	0.54 601	0.42 526	0.33 494	0.38 479	0.35 510	0.21 407	0.30 413	0.22 461	0.14 611	0.06 264	0.13 586	0.08 343	0.11 507	0.08 348
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
MLCV	0.22 415	0.16 499	0.44 464	0.21 316	0.08 30	0.29 478	0.19 387	0.38 397	0.37 463	0.38 571	0.44 555	0.31 467	0.21 407	0.41 486	0.24 495	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.21 379	0.15 470	0.32 292	0.26 585	0.11 203	0.28 456	0.19 387	0.39 409	0.30 372	0.32 479	0.34 434	0.25 380	0.24 457	0.25 323	0.20 412	0.13 586	0.08 498	0.11 525	0.09 454	0.11 507	0.11 524
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
riskmin	0.18 288	0.09 95	0.34 321	0.18 115	0.12 283	0.24 381	0.16 235	0.34 335	0.28 336	0.21 298	0.23 290	0.33 486	0.24 457	0.23 277	0.17 326	0.09 422	0.06 264	0.09 383	0.06 170	0.10 457	0.10 483

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

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

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

psmg	0.23 433	0.12 304	0.28 243	0.21 316	0.14 419	0.35 567	0.23 528	0.51 560	0.34 422	0.35 531	0.38 479	0.38 531	0.24 457	0.26 342	0.21 439	0.10 477	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.09 381	0.08 348

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 433	0.13 377	0.44 464	0.26 585	0.14 419	0.29 478	0.25 568	0.45 487	0.33 412	0.29 407	0.43 544	0.35 510	0.25 479	0.26 342	0.23 482	0.12 565	0.09 537	0.09 383	0.08 343	0.09 381	0.10 483
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 522	0.20 564	0.44 464	0.27 613	0.16 516	0.33 538	0.25 568	0.56 627	0.54 637	0.34 514	0.38 479	0.34 496	0.25 479	0.51 524	0.28 531	0.12 565	0.08 498	0.09 383	0.08 343	0.11 507	0.11 524

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

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

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

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

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

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

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

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

SMFormer	0.25 492	0.12 304	0.40 405	0.19 180	0.10 139	0.27 436	0.19 387	0.51 560	0.45 562	0.34 514	0.41 513	0.31 467	0.26 490	0.58 569	0.28 531	0.10 477	0.07 406	0.08 280	0.08 343	0.09 381	0.09 423

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.27 522	0.11 240	0.42 440	0.19 180	0.11 203	0.34 552	0.20 440	0.62 673	0.43 534	0.40 597	0.43 544	0.50 624	0.26 490	0.76 651	0.22 461	0.08 315	0.07 406	0.07 175	0.07 255	0.08 292	0.08 348
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DeepPruner_ROB	0.26 511	0.19 551	0.44 464	0.21 316	0.16 516	0.30 497	0.21 471	0.52 579	0.32 398	0.35 531	0.38 479	0.39 543	0.26 490	0.42 490	0.24 495	0.15 626	0.11 598	0.11 525	0.11 543	0.14 584	0.13 568

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 522	0.21 579	0.59 573	0.25 550	0.18 563	0.29 478	0.22 501	0.50 542	0.40 506	0.38 571	0.41 513	0.43 578	0.27 509	0.43 492	0.29 543	0.11 525	0.08 498	0.10 466	0.10 502	0.10 457	0.11 524
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PAM_32	0.23 433	0.10 157	0.63 589	0.21 316	0.14 419	0.33 538	0.19 387	0.36 378	0.23 261	0.29 407	0.28 345	0.56 649	0.28 526	0.27 362	0.18 355	0.08 315	0.06 264	0.08 280	0.09 454	0.07 202	0.09 423

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 522	0.17 519	0.35 332	0.25 550	0.14 419	0.37 581	0.21 471	0.47 508	0.41 518	0.44 629	0.51 603	0.41 565	0.28 526	0.45 499	0.37 588	0.09 422	0.06 264	0.11 525	0.11 543	0.10 457	0.10 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NOSS_ROB	0.31 571	0.20 564	0.35 332	0.24 509	0.16 516	0.32 527	0.19 387	0.52 579	0.48 597	0.33 494	0.36 455	0.42 574	0.28 526	0.93 690	0.24 495	0.19 671	0.20 688	0.24 680	0.22 682	0.17 624	0.17 627

SCION-MonSter	0.32 580	0.22 594	0.44 464	0.29 639	0.28 676	0.54 667	0.21 471	0.46 498	0.57 649	0.32 479	0.54 621	0.32 477	0.29 541	0.39 475	0.52 649	0.10 477	0.10 572	0.25 683	0.22 682	0.18 638	0.14 592

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NVstereo2D	0.31 571	0.16 499	0.54 545	0.24 509	0.22 634	0.42 615	0.28 605	0.58 646	0.56 646	0.28 378	0.38 479	0.40 558	0.30 556	0.71 628	0.28 531	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.10 502	0.19 647	0.16 614

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

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

MWSP-net	0.25 492	0.12 304	0.37 361	0.22 390	0.14 419	0.31 513	0.40 680	0.50 542	0.43 534	0.32 479	0.33 423	0.36 515	0.31 573	0.28 377	0.31 559	0.10 477	0.07 406	0.09 383	0.09 454	0.09 381	0.10 483

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SQANet	0.40 638	0.48 695	0.67 605	0.48 704	0.39 697	0.48 647	0.22 501	0.51 560	0.43 534	0.40 597	0.47 585	0.47 604	0.33 584	0.54 544	0.32 565	0.36 710	0.15 657	0.40 710	0.21 674	0.45 708	0.31 699

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

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

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

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

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

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

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

PStereo	0.26 511	0.37 675	0.34 321	0.21 316	0.13 367	0.25 401	0.25 568	0.33 322	0.47 585	0.26 355	0.17 201	0.29 440	0.34 593	0.35 452	0.37 588	0.23 679	0.15 657	0.17 647	0.13 611	0.23 669	0.21 668

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

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

DRN-Test	0.33 590	0.17 519	0.61 578	0.27 613	0.19 590	0.46 634	0.29 612	0.65 682	0.51 618	0.47 644	0.46 578	0.44 589	0.34 593	0.62 594	0.41 616	0.12 565	0.08 498	0.13 586	0.12 582	0.12 548	0.10 483

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

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

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

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

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

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

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

DDUNet	0.41 640	0.50 700	0.48 504	0.44 699	0.39 697	0.46 634	0.32 636	0.50 542	0.43 534	0.45 633	0.52 611	0.57 654	0.36 603	0.48 510	0.33 572	0.33 707	0.21 690	0.55 718	0.25 692	0.37 703	0.32 702

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

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

PA-Net	0.37 619	0.28 634	0.83 650	0.31 657	0.28 676	0.39 598	0.42 684	0.51 560	0.55 643	0.34 514	0.42 530	0.41 565	0.36 603	0.79 661	0.49 640	0.12 565	0.23 699	0.16 641	0.23 685	0.12 548	0.18 640
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.32 580	0.13 377	0.51 531	0.25 550	0.16 516	0.48 647	0.25 568	0.50 542	0.57 649	0.37 556	0.45 568	0.62 668	0.36 603	0.64 603	0.49 640	0.09 422	0.07 406	0.09 383	0.08 343	0.12 548	0.11 524

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.35 604	0.23 604	0.60 575	0.36 682	0.22 634	0.39 598	0.25 568	0.48 521	0.43 534	0.52 662	0.50 597	0.59 659	0.41 632	0.76 651	0.49 640	0.13 586	0.11 598	0.14 613	0.12 582	0.17 624	0.15 605
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NaN_ROB	0.41 640	0.28 634	0.62 586	0.30 651	0.19 590	0.51 656	0.47 697	0.58 646	0.59 654	0.56 673	0.47 585	0.49 616	0.41 632	1.21 716	0.64 673	0.12 565	0.18 678	0.12 564	0.13 611	0.11 507	0.14 592

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

SGM-Forest	0.36 609	0.17 519	0.47 493	0.23 451	0.16 516	0.45 632	0.41 681	0.55 611	0.48 597	0.52 662	0.60 646	0.52 634	0.41 632	0.85 675	0.50 646	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.15 636	0.15 599	0.15 605
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CBMV	0.33 590	0.21 579	0.54 545	0.23 451	0.13 367	0.42 615	0.33 648	0.53 591	0.48 597	0.52 662	0.49 593	0.50 624	0.41 632	0.56 558	0.31 559	0.15 626	0.16 665	0.18 656	0.16 648	0.13 566	0.13 568
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.29 556	0.18 534	0.79 637	0.23 451	0.16 516	0.47 641	0.19 387	0.36 378	0.34 422	0.29 407	0.33 423	0.67 684	0.42 641	0.54 544	0.30 551	0.10 477	0.09 537	0.09 383	0.09 454	0.10 457	0.11 524

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

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

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 648	0.47 693	0.69 611	0.38 690	0.20 609	0.51 656	0.48 701	0.66 688	0.66 672	0.46 637	0.46 578	0.50 624	0.44 646	0.90 686	0.39 600	0.27 696	0.21 690	0.32 701	0.18 665	0.27 687	0.22 674
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
otaku	0.57 686	0.62 713	0.87 661	0.63 718	0.44 706	0.73 694	0.37 663	0.65 682	0.66 672	0.51 656	0.75 679	0.66 683	0.45 649	0.69 621	0.46 635	0.53 716	0.34 715	0.55 718	0.35 707	0.60 716	0.45 711

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.39 631	0.25 613	0.69 611	0.32 663	0.28 676	0.46 634	0.36 659	0.65 682	0.52 627	0.40 597	0.57 636	0.56 649	0.47 658	0.73 636	0.45 629	0.17 654	0.14 641	0.18 656	0.25 692	0.16 607	0.16 614
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.42 643	0.27 631	0.81 643	0.31 657	0.25 663	0.42 615	0.22 501	0.66 688	0.94 720	0.63 683	0.60 646	0.59 659	0.47 658	0.59 575	0.58 659	0.15 626	0.13 630	0.16 641	0.16 648	0.20 656	0.22 674

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmorigin	0.50 672	0.25 613	3.03 739	0.24 509	0.19 590	0.38 589	0.22 501	0.50 542	0.44 550	0.64 685	0.68 668	0.71 693	0.51 670	0.85 675	0.45 629	0.14 611	0.17 672	0.13 586	0.14 626	0.16 607	0.21 668

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	0.69 699	0.61 712	0.98 678	0.52 712	0.57 718	0.74 695	0.50 704	0.78 708	0.62 664	0.95 713	0.86 692	0.94 705	0.70 700	1.01 702	0.87 694	0.58 722	0.51 732	0.50 715	0.50 723	0.55 713	0.58 722
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SANet	0.53 681	0.28 634	0.96 676	0.26 585	0.15 483	0.69 690	0.44 689	0.67 693	1.34 735	0.67 689	0.98 703	0.94 705	0.71 701	0.89 683	0.76 682	0.14 611	0.12 618	0.12 564	0.11 543	0.17 624	0.16 614

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

DStereoO	0.46 659	0.32 662	0.51 531	0.36 682	0.29 685	0.38 589	0.45 690	0.55 611	0.60 658	0.47 644	0.49 593	0.48 610	0.73 703	0.59 575	0.69 679	0.81 734	0.18 678	0.38 707	0.19 669	0.46 709	0.20 659

SGM_RVC	0.50 672	0.19 551	0.50 521	0.25 550	0.15 483	0.69 690	0.39 674	0.68 696	0.82 697	0.95 713	0.84 690	1.13 712	0.76 704	1.16 712	0.60 664	0.16 642	0.16 665	0.16 641	0.16 648	0.16 607	0.17 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MFMNet_re	0.72 702	0.76 721	0.99 679	0.62 717	0.70 726	0.77 699	0.67 717	0.75 705	0.83 701	0.78 701	0.86 692	0.69 690	0.78 705	0.71 628	0.61 665	0.66 725	0.59 741	0.61 722	0.58 732	0.68 724	0.71 733

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

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

MeshStereo	0.58 687	0.27 631	0.67 605	0.22 390	0.17 541	0.66 686	0.37 663	0.78 708	0.61 662	1.47 740	1.30 715	1.65 727	0.79 706	1.12 710	0.59 660	0.17 654	0.17 672	0.17 647	0.14 626	0.17 624	0.14 592
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
WCMA_ROB	0.51 676	0.21 579	0.65 599	0.25 550	0.21 617	0.58 673	0.32 636	0.54 601	0.55 643	0.95 713	1.40 719	1.28 719	0.81 709	0.73 636	0.62 667	0.18 665	0.15 657	0.15 629	0.15 636	0.19 647	0.19 647

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

NVStereoNet_ROB	0.67 697	0.49 699	0.83 650	0.48 704	0.40 699	0.51 656	0.46 693	0.70 699	0.77 692	0.84 703	1.72 732	1.02 710	0.83 711	1.23 717	0.79 688	0.32 706	0.38 718	0.40 710	0.46 718	0.36 702	0.41 709
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_2	0.89 714	0.87 727	1.25 704	0.82 726	0.62 722	0.97 714	0.62 715	1.14 727	1.42 737	1.00 716	1.40 719	1.47 724	0.84 712	1.11 708	0.66 676	0.61 723	0.43 722	0.78 729	0.49 721	0.75 727	0.52 717

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ELAS	0.74 706	0.36 670	0.85 658	0.36 682	0.33 691	1.36 731	0.77 727	0.93 721	0.92 714	1.41 732	1.53 726	1.16 716	1.17 725	0.95 695	1.03 704	0.26 691	0.25 703	0.28 692	0.28 703	0.31 695	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
WAO-7	1.01 720	0.89 728	0.93 670	0.83 728	0.66 725	1.18 721	0.81 731	1.40 732	1.57 741	1.11 722	1.76 734	1.45 723	1.19 726	1.50 728	1.14 712	0.61 723	0.62 745	0.70 724	0.68 736	0.66 723	0.60 725

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

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

FCDSN-DC	0.63 693	0.31 657	0.61 578	0.36 682	0.30 686	0.65 684	0.37 663	0.66 688	0.68 678	1.14 723	1.54 727	1.71 729	1.26 729	0.92 688	0.64 673	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.27 687	0.27 694
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 700	0.30 649	0.69 611	0.32 663	0.27 671	0.81 705	0.39 674	0.79 711	0.82 697	1.41 732	1.58 729	1.98 732	1.26 729	1.02 703	0.77 685	0.24 687	0.22 694	0.27 684	0.26 696	0.26 682	0.26 690

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

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

ELAS_RVC	0.74 706	0.36 670	1.00 680	0.37 688	0.33 691	0.88 709	0.93 736	0.83 716	1.08 727	1.35 728	1.33 718	1.24 717	1.33 733	1.06 706	0.95 700	0.27 696	0.25 703	0.29 696	0.27 700	0.30 694	0.30 696
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TorneroNet-64	1.43 731	1.03 734	1.20 700	1.10 737	0.86 737	2.26 742	0.73 722	1.84 741	3.84 755	1.25 725	2.25 743	2.69 743	1.42 734	1.76 736	1.43 726	0.76 731	0.50 730	1.09 739	0.66 735	1.23 744	0.76 738

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-ForestM	1.36 728	0.28 634	0.79 637	0.26 585	0.16 516	2.26 742	1.00 739	1.42 733	1.46 740	2.38 751	2.05 739	5.95 754	2.66 748	2.95 744	2.46 745	0.17 654	0.18 678	0.18 656	0.18 665	0.15 599	0.18 640

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 760

Low-res two-view benchmark