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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 10	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-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-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-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

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

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

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

aanet-new-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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

LoS_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

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

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

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
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

CREStereo	0.13 143	0.08 44	0.21 146	0.14 3	0.08 30	0.22 333	0.15 181	0.25 184	0.24 279	0.16 230	0.21 265	0.14 201	0.13 225	0.18 164	0.13 191	0.09 422	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 224	0.08 44	0.23 179	0.15 7	0.09 63	0.23 358	0.16 235	0.25 184	0.23 261	0.17 249	0.21 265	0.16 245	0.14 262	0.22 267	0.13 191	0.29 702	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 160

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GCAP-Stereo-DPT-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SCV	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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

Weightmod_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

MM-Stereo_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_stereo_0081_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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

rvit_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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)
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 464	0.16 499	0.37 361	0.24 509	0.12 283	0.32 527	0.17 287	0.54 601	0.42 526	0.33 494	0.38 479	0.35 510	0.21 407	0.30 413	0.22 461	0.14 611	0.06 264	0.13 586	0.08 343	0.11 507	0.08 348
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 571	0.16 499	0.54 545	0.24 509	0.22 634	0.42 615	0.28 605	0.58 646	0.56 646	0.28 378	0.38 479	0.40 558	0.30 556	0.71 628	0.28 531	0.13 586	0.08 498	0.13 586	0.10 502	0.19 647	0.16 614

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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