Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

over-6	0.12 87	0.13 363	0.19 103	0.19 170	0.07 3	0.16 107	0.11 26	0.26 194	0.16 80	0.10 39	0.10 41	0.10 61	0.13 212	0.19 184	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.06 106	0.06 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 50	0.15 7	0.07 3	0.09 3	0.11 26	0.14 10	0.10 6	0.08 2	0.07 3	0.11 99	0.08 16	0.11 1	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.13 1	0.07 3	0.16 107	0.10 10	0.20 77	0.14 50	0.09 17	0.10 41	0.09 30	0.12 162	0.13 16	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.05 1	0.05 73	0.06 106	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 9	0.07 4	0.15 24	0.16 26	0.09 60	0.15 63	0.12 40	0.17 31	0.13 32	0.09 17	0.09 16	0.11 99	0.10 86	0.14 36	0.12 122	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 35

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

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

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

BridgeDepth	0.10 9	0.09 92	0.14 8	0.19 170	0.07 3	0.16 107	0.12 40	0.16 22	0.12 23	0.08 2	0.09 16	0.14 187	0.13 212	0.14 36	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 73	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 9	0.08 44	0.13 1	0.17 57	0.08 29	0.14 45	0.12 40	0.24 154	0.19 152	0.09 17	0.11 54	0.08 5	0.07 3	0.14 36	0.11 49	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

aanet-new-70k	0.12 87	0.10 151	0.27 213	0.19 170	0.08 29	0.16 107	0.14 116	0.21 94	0.15 68	0.10 39	0.13 96	0.10 61	0.12 162	0.20 208	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.05 7	0.04 1

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.11 50	0.08 44	0.23 167	0.16 26	0.07 3	0.09 3	0.12 40	0.20 77	0.17 110	0.10 39	0.15 150	0.08 5	0.08 16	0.14 36	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.05 7	0.05 35
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 177	0.10 151	0.42 425	0.18 111	0.11 194	0.36 555	0.14 116	0.28 234	0.22 223	0.12 98	0.11 54	0.12 134	0.09 39	0.16 107	0.14 219	0.05 9	0.06 252	0.06 53	0.08 330	0.05 7	0.06 150

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

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

GSStereo	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.17 57	0.12 272	0.19 209	0.16 220	0.26 194	0.18 133	0.13 134	0.15 150	0.10 61	0.09 39	0.16 107	0.10 6	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.08 280	0.08 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.12 87	0.09 92	0.25 191	0.16 26	0.11 194	0.14 45	0.16 220	0.17 31	0.17 110	0.10 39	0.15 150	0.09 30	0.09 39	0.18 154	0.10 6	0.06 49	0.07 394	0.06 53	0.05 73	0.07 193	0.10 468
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
Reg-Stereo(zero)	0.16 229	0.07 4	0.36 340	0.19 170	0.10 134	0.19 209	0.14 116	0.28 234	0.24 266	0.22 291	0.20 237	0.24 355	0.18 356	0.21 234	0.18 343	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.06 159	0.06 106	0.06 150

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

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

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

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

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

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

AIO_test	0.12 87	0.09 92	0.20 121	0.19 170	0.11 194	0.15 63	0.17 273	0.19 56	0.16 80	0.11 65	0.13 96	0.14 187	0.09 39	0.20 208	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.05 35

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo++_RVC	0.15 213	0.08 44	0.26 201	0.17 57	0.11 194	0.18 174	0.13 80	0.22 112	0.30 358	0.21 282	0.30 359	0.13 155	0.11 127	0.16 107	0.15 255	0.07 132	0.04 2	0.06 53	0.15 617	0.06 106	0.05 35
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.15 213	0.09 92	0.28 231	0.16 26	0.08 29	0.25 384	0.14 116	0.23 135	0.28 323	0.24 314	0.30 359	0.16 231	0.12 162	0.17 125	0.13 181	0.08 302	0.07 394	0.06 53	0.05 73	0.06 106	0.07 250

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

CREStereo	0.13 136	0.08 44	0.21 135	0.14 3	0.08 29	0.22 318	0.15 170	0.25 172	0.24 266	0.16 215	0.21 252	0.14 187	0.13 212	0.18 154	0.13 181	0.09 407	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 213	0.08 44	0.23 167	0.15 7	0.09 60	0.23 341	0.16 220	0.25 172	0.23 249	0.17 234	0.21 252	0.16 231	0.14 249	0.22 254	0.13 181	0.29 681	0.05 39	0.06 53	0.04 1	0.07 193	0.06 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DDF-Stereo	0.13 136	0.08 44	0.19 103	0.19 170	0.16 500	0.12 27	0.15 170	0.18 44	0.18 133	0.11 65	0.10 41	0.13 155	0.12 162	0.23 264	0.19 377	0.08 302	0.05 39	0.07 167	0.05 73	0.21 640	0.06 150

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

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

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

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

depthmonostereo	0.14 177	0.09 92	0.19 103	0.19 170	0.08 29	0.20 252	0.15 170	0.27 210	0.23 249	0.16 215	0.18 210	0.14 187	0.17 326	0.19 184	0.13 181	0.07 132	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.05 7	0.05 35

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

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

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

HART	0.15 213	0.11 231	0.30 256	0.21 305	0.09 60	0.17 146	0.16 220	0.30 271	0.19 152	0.15 186	0.25 301	0.17 243	0.09 39	0.21 234	0.12 122	0.06 49	0.07 394	0.07 167	0.05 73	0.08 280	0.06 150

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

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

fffft	0.13 136	0.09 92	0.24 177	0.19 170	0.10 134	0.17 146	0.19 372	0.22 112	0.16 80	0.14 165	0.11 54	0.13 155	0.10 86	0.24 280	0.18 343	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.07 193	0.06 150
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 136	0.10 151	0.22 152	0.19 170	0.10 134	0.19 209	0.17 273	0.19 56	0.19 152	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.11 127	0.24 280	0.16 282	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.14 177	0.13 363	0.24 177	0.25 533	0.11 194	0.11 20	0.18 324	0.32 295	0.23 249	0.12 98	0.12 76	0.18 257	0.12 162	0.14 36	0.13 181	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.07 193	0.06 150
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
cross-raft	0.17 250	0.12 293	0.41 415	0.23 437	0.10 134	0.20 252	0.24 532	0.33 310	0.23 249	0.23 299	0.28 329	0.29 424	0.15 269	0.17 125	0.15 255	0.06 49	0.05 39	0.07 167	0.07 245	0.06 106	0.05 35

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

raftrobust	0.16 229	0.13 363	0.29 245	0.22 377	0.15 467	0.19 209	0.13 80	0.32 295	0.26 293	0.26 337	0.20 237	0.19 277	0.17 326	0.21 234	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.07 250

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT-Stereo	0.18 275	0.09 92	0.32 280	0.22 377	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.42 437	0.19 152	0.31 439	0.45 548	0.20 292	0.14 249	0.18 154	0.15 255	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.06 159	0.06 106	0.06 150
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 526	0.14 417	0.44 448	0.22 377	0.18 546	0.32 510	0.19 372	0.48 502	0.38 462	0.29 389	0.43 525	0.47 583	0.37 592	0.79 640	0.36 571	0.09 407	0.07 394	0.07 167	0.09 438	0.07 193	0.07 250

HSM-Net_RVC	0.27 506	0.11 231	0.42 425	0.19 170	0.11 194	0.34 535	0.20 424	0.62 652	0.43 518	0.40 575	0.43 525	0.50 603	0.26 473	0.76 630	0.22 448	0.08 302	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.08 280	0.08 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 551	0.22 578	0.50 503	0.23 437	0.14 406	0.30 481	0.24 532	0.47 489	0.54 617	0.38 550	0.60 625	0.43 557	0.29 524	0.87 657	0.40 590	0.11 504	0.07 394	0.07 167	0.07 245	0.09 369	0.09 409

HITNet	0.20 345	0.17 505	0.43 438	0.19 170	0.08 29	0.27 419	0.14 116	0.42 437	0.30 358	0.29 389	0.32 384	0.27 397	0.21 392	0.28 364	0.25 491	0.07 132	0.05 39	0.07 167	0.06 159	0.09 369	0.06 150
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNetv2_ROB	0.27 506	0.26 607	0.72 604	0.23 437	0.13 355	0.29 461	0.18 324	0.52 559	0.49 587	0.37 535	0.45 548	0.39 522	0.25 463	0.34 427	0.20 400	0.08 302	0.06 252	0.07 167	0.05 73	0.12 531	0.09 409

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

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 87	0.12 293	0.17 73	0.22 377	0.10 134	0.15 63	0.13 80	0.18 44	0.14 50	0.11 65	0.13 96	0.10 61	0.08 16	0.20 208	0.14 219	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.07 193	0.07 250

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_XL	0.10 9	0.09 92	0.21 135	0.14 3	0.10 134	0.09 3	0.09 4	0.11 2	0.09 2	0.10 39	0.11 54	0.09 30	0.09 39	0.12 8	0.11 49	0.09 407	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.06 150
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.17 250	0.11 231	0.26 201	0.16 26	0.09 60	0.27 419	0.19 372	0.27 210	0.20 182	0.22 291	0.28 329	0.21 306	0.22 409	0.37 448	0.22 448	0.06 49	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.06 106	0.07 250

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

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

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

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

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

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

tt45	0.14 177	0.09 92	0.22 152	0.19 170	0.11 194	0.23 341	0.18 324	0.22 112	0.17 110	0.15 186	0.13 96	0.14 187	0.10 86	0.30 399	0.14 219	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.07 250

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SMFormer	0.25 479	0.12 293	0.40 392	0.19 170	0.10 134	0.27 419	0.19 372	0.51 540	0.45 545	0.34 494	0.41 495	0.31 450	0.26 473	0.58 550	0.28 516	0.10 461	0.07 394	0.08 269	0.08 330	0.09 369	0.09 409

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo Lap2	0.15 213	0.15 456	0.28 231	0.25 533	0.18 546	0.11 20	0.19 372	0.28 234	0.21 204	0.13 134	0.16 170	0.15 209	0.12 162	0.17 125	0.14 219	0.07 132	0.07 394	0.08 269	0.06 159	0.08 280	0.07 250

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.14 177	0.12 293	0.27 213	0.19 170	0.12 272	0.21 286	0.18 324	0.28 234	0.20 182	0.15 186	0.13 96	0.12 134	0.12 162	0.24 280	0.12 122	0.07 132	0.05 39	0.08 269	0.07 245	0.08 280	0.07 250
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 420	0.18 520	0.44 448	0.22 377	0.13 355	0.19 209	0.19 372	0.37 376	0.32 383	0.28 360	0.37 447	0.34 477	0.23 423	0.65 591	0.27 511	0.06 49	0.06 252	0.08 269	0.07 245	0.09 369	0.08 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.19 324	0.25 596	0.40 392	0.21 305	0.12 272	0.22 318	0.19 372	0.29 251	0.40 490	0.25 324	0.23 275	0.16 231	0.15 269	0.25 310	0.19 377	0.09 407	0.06 252	0.08 269	0.08 330	0.10 441	0.08 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.23 420	0.13 363	0.35 320	0.18 111	0.15 467	0.27 419	0.23 510	0.39 396	0.44 533	0.28 360	0.41 495	0.38 510	0.26 473	0.27 349	0.32 549	0.08 302	0.07 394	0.08 269	0.07 245	0.10 441	0.07 250

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

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

DIP-Stereo	0.18 275	0.12 293	0.33 297	0.20 247	0.13 355	0.28 439	0.12 40	0.42 437	0.25 281	0.27 347	0.32 384	0.21 306	0.17 326	0.25 310	0.20 400	0.07 132	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.07 193	0.08 336
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.22 403	0.18 520	0.47 476	0.22 377	0.10 134	0.28 439	0.14 116	0.46 480	0.32 383	0.31 439	0.34 417	0.31 450	0.25 463	0.31 406	0.29 528	0.08 302	0.06 252	0.08 269	0.06 159	0.10 441	0.08 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DFGA-Net	0.23 420	0.24 591	0.49 492	0.22 377	0.15 467	0.25 384	0.17 273	0.39 396	0.39 472	0.29 389	0.31 374	0.21 306	0.17 326	0.59 556	0.28 516	0.08 302	0.06 252	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.08 336

S2M2_L	0.13 136	0.11 231	0.20 121	0.16 26	0.12 272	0.12 27	0.07 1	0.18 44	0.20 182	0.12 98	0.15 150	0.14 187	0.12 162	0.15 77	0.14 219	0.13 565	0.09 521	0.09 367	0.10 484	0.11 490	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.16 229	0.11 231	0.25 191	0.21 305	0.11 194	0.23 341	0.15 170	0.34 322	0.24 266	0.20 268	0.25 301	0.19 277	0.12 162	0.24 280	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.08 280	0.07 250

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

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

ACV-stereo	0.29 537	0.18 520	0.79 619	0.23 437	0.16 500	0.47 621	0.19 372	0.36 365	0.34 407	0.29 389	0.33 407	0.67 663	0.42 620	0.54 526	0.30 536	0.10 461	0.09 521	0.09 367	0.09 438	0.10 441	0.11 506

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.23 420	0.13 363	0.44 448	0.26 567	0.14 406	0.29 461	0.25 549	0.45 469	0.33 397	0.29 389	0.43 525	0.35 491	0.25 463	0.26 329	0.23 469	0.12 544	0.09 521	0.09 367	0.08 330	0.09 369	0.10 468
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.16 229	0.12 293	0.26 201	0.21 305	0.11 194	0.20 252	0.17 273	0.32 295	0.23 249	0.20 268	0.25 301	0.18 257	0.12 162	0.20 208	0.15 255	0.07 132	0.05 39	0.09 367	0.09 438	0.08 280	0.07 250

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SME	0.21 366	0.20 549	0.29 245	0.23 437	0.11 194	0.36 555	0.17 273	0.37 376	0.29 342	0.24 314	0.28 329	0.19 277	0.21 392	0.53 519	0.21 427	0.10 461	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.11 490	0.08 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmg	0.23 420	0.12 293	0.28 231	0.21 305	0.14 406	0.35 550	0.23 510	0.51 540	0.34 407	0.35 511	0.38 462	0.38 510	0.24 441	0.26 329	0.21 427	0.10 461	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.09 369	0.08 336

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.14 116	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.17 326	0.26 329	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
AAGNet	0.33 569	0.11 231	0.37 349	0.25 533	0.16 500	0.20 252	0.19 372	0.30 271	0.27 304	0.35 511	0.35 428	0.27 397	0.30 538	0.44 479	2.66 725	0.08 302	0.05 39	0.10 448	0.07 245	0.08 280	0.06 150

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

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

PSM-adaLoss	0.18 275	0.12 293	0.37 349	0.22 377	0.10 134	0.18 174	0.16 220	0.29 251	0.22 223	0.28 360	0.29 343	0.25 365	0.18 356	0.24 280	0.16 282	0.08 302	0.06 252	0.10 448	0.08 330	0.10 441	0.08 336

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 506	0.21 564	0.59 555	0.25 533	0.18 546	0.29 461	0.22 483	0.50 523	0.40 490	0.38 550	0.41 495	0.43 557	0.27 492	0.43 475	0.29 528	0.11 504	0.08 484	0.10 448	0.10 484	0.10 441	0.11 506
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 136	0.11 231	0.22 152	0.20 247	0.09 60	0.19 209	0.10 10	0.19 56	0.17 110	0.14 165	0.11 54	0.11 99	0.11 127	0.14 36	0.11 49	0.08 302	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.09 369	0.08 336

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

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

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

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

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

CAS++	0.16 229	0.12 293	0.27 213	0.18 111	0.12 272	0.17 146	0.15 170	0.42 437	0.24 266	0.19 261	0.18 210	0.13 155	0.10 86	0.21 234	0.12 122	0.12 544	0.10 554	0.11 506	0.08 330	0.10 441	0.09 409
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.21 366	0.12 293	0.31 271	0.22 377	0.12 272	0.28 439	0.21 455	0.41 423	0.27 304	0.29 389	0.38 462	0.29 424	0.24 441	0.29 383	0.22 448	0.09 407	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.10 441	0.09 409

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

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

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

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

CASnet	0.14 177	0.12 293	0.22 152	0.22 377	0.08 29	0.16 107	0.15 170	0.27 210	0.25 281	0.22 291	0.20 237	0.15 209	0.11 127	0.17 125	0.13 181	0.07 132	0.05 39	0.11 506	0.09 438	0.08 280	0.05 35
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.29 537	0.25 596	0.58 549	0.25 533	0.21 600	0.23 341	0.24 532	0.55 590	0.42 510	0.34 494	0.32 384	0.41 544	0.40 607	0.94 671	0.23 469	0.08 302	0.07 394	0.11 506	0.09 438	0.09 369	0.09 409

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

CASS	0.21 366	0.15 456	0.32 280	0.26 567	0.11 194	0.28 439	0.19 372	0.39 396	0.30 358	0.32 461	0.34 417	0.25 365	0.24 441	0.25 310	0.20 400	0.13 565	0.08 484	0.11 506	0.09 438	0.11 490	0.11 506
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 526	0.16 485	0.44 448	0.22 377	0.15 467	0.40 585	0.30 604	0.57 616	0.46 563	0.38 550	0.36 438	0.47 583	0.29 524	0.38 454	0.39 583	0.13 565	0.11 579	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.11 506

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.27 506	0.17 505	0.35 320	0.25 533	0.14 406	0.37 562	0.21 455	0.47 489	0.41 502	0.44 607	0.51 583	0.41 544	0.28 509	0.45 482	0.37 572	0.09 407	0.06 252	0.11 506	0.11 525	0.10 441	0.10 468
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 526	0.16 485	0.34 309	0.27 595	0.16 500	0.38 570	0.25 549	0.48 502	0.43 518	0.46 615	0.46 558	0.51 607	0.33 565	0.53 519	0.33 556	0.10 461	0.10 554	0.11 506	0.11 525	0.10 441	0.09 409

DN-CSS_ROB	0.22 403	0.25 596	0.47 476	0.24 493	0.14 406	0.25 384	0.12 40	0.40 409	0.33 397	0.29 389	0.42 512	0.22 318	0.20 383	0.33 420	0.19 377	0.07 132	0.06 252	0.11 506	0.11 525	0.11 490	0.07 250

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

psmorigin	0.50 651	0.25 596	3.03 718	0.24 493	0.19 573	0.38 570	0.22 483	0.50 523	0.44 533	0.64 663	0.68 647	0.71 672	0.51 649	0.85 654	0.45 610	0.14 590	0.17 651	0.13 567	0.14 607	0.16 589	0.21 649

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

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

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

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

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

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

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

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

AdaStereo	0.24 451	0.16 485	0.37 349	0.24 493	0.12 272	0.32 510	0.17 273	0.54 580	0.42 510	0.33 474	0.38 462	0.35 491	0.21 392	0.30 399	0.22 448	0.14 590	0.06 252	0.13 567	0.08 330	0.11 490	0.08 336
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NVstereo2D	0.31 551	0.16 485	0.54 527	0.24 493	0.22 616	0.42 596	0.28 586	0.58 625	0.56 626	0.28 360	0.38 462	0.40 537	0.30 538	0.71 608	0.28 516	0.13 565	0.08 484	0.13 567	0.10 484	0.19 628	0.16 595

DRN-Test	0.33 569	0.17 505	0.61 560	0.27 595	0.19 573	0.46 615	0.29 593	0.65 661	0.51 599	0.47 622	0.46 558	0.44 568	0.34 574	0.62 575	0.41 598	0.12 544	0.08 484	0.13 567	0.12 564	0.12 531	0.10 468

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

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

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

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

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

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

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

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

FADNet_RVC	0.30 544	0.28 617	0.83 632	0.23 437	0.15 467	0.30 481	0.17 273	0.49 512	0.37 447	0.30 421	0.38 462	0.30 441	0.27 492	0.52 512	0.31 544	0.14 590	0.14 621	0.14 594	0.16 629	0.21 640	0.23 662

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

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

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

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

DANet	0.35 583	0.23 587	0.60 557	0.36 661	0.22 616	0.39 579	0.25 549	0.48 502	0.43 518	0.52 640	0.50 577	0.59 638	0.41 611	0.76 630	0.49 621	0.13 565	0.11 579	0.14 594	0.12 564	0.17 606	0.15 586
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.30 544	0.19 536	0.41 415	0.26 567	0.16 500	0.33 521	0.26 563	0.52 559	0.47 568	0.40 575	0.46 558	0.43 557	0.31 555	0.89 662	0.26 505	0.14 590	0.09 521	0.14 594	0.13 592	0.14 567	0.10 468

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

WCMA_ROB	0.51 655	0.21 564	0.65 581	0.25 533	0.21 600	0.58 652	0.32 617	0.54 580	0.55 623	0.95 691	1.40 698	1.28 698	0.81 688	0.73 616	0.62 647	0.18 644	0.15 636	0.15 610	0.15 617	0.19 628	0.19 628

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

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

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

PA-Net	0.37 598	0.28 617	0.83 632	0.31 636	0.28 656	0.39 579	0.42 663	0.51 540	0.55 623	0.34 494	0.42 512	0.41 544	0.36 583	0.79 640	0.49 621	0.12 544	0.23 678	0.16 622	0.23 664	0.12 531	0.18 621
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.48 644	0.14 417	0.95 655	0.30 630	0.21 600	1.33 709	0.32 617	0.77 686	0.56 626	1.06 697	0.71 652	0.49 595	0.35 579	1.26 698	0.38 575	0.13 565	0.11 579	0.16 622	0.13 592	0.12 531	0.12 530

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

SGM_RVC	0.50 651	0.19 536	0.50 503	0.25 533	0.15 467	0.69 669	0.39 654	0.68 675	0.82 676	0.95 691	0.84 669	1.13 691	0.76 683	1.16 691	0.60 644	0.16 621	0.16 644	0.16 622	0.16 629	0.16 589	0.17 608
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PStereo	0.26 497	0.37 656	0.34 309	0.21 305	0.13 355	0.25 384	0.25 549	0.33 310	0.47 568	0.26 337	0.17 189	0.29 424	0.34 574	0.35 436	0.37 572	0.23 658	0.15 636	0.17 628	0.13 592	0.23 650	0.21 649

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	0.36 588	0.17 505	0.47 476	0.23 437	0.16 500	0.45 613	0.41 660	0.55 590	0.48 578	0.52 640	0.60 625	0.52 613	0.41 611	0.85 654	0.50 627	0.17 633	0.17 651	0.17 628	0.15 617	0.15 581	0.15 586
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 666	0.27 614	0.67 587	0.22 377	0.17 524	0.66 665	0.37 643	0.78 687	0.61 641	1.47 719	1.30 694	1.65 706	0.79 685	1.12 689	0.59 640	0.17 633	0.17 651	0.17 628	0.14 607	0.17 606	0.14 574
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
IGEV-RUCA	0.21 366	0.08 44	0.23 167	0.19 170	0.19 573	0.28 439	0.24 532	0.23 135	0.21 204	0.20 268	0.23 275	0.28 413	0.49 644	0.26 329	0.18 343	0.09 407	0.08 484	0.18 637	0.13 592	0.17 606	0.17 608

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

Abc-Net	0.39 610	0.25 596	0.69 593	0.32 642	0.28 656	0.46 615	0.36 639	0.65 661	0.52 608	0.40 575	0.57 615	0.56 628	0.47 637	0.73 616	0.45 610	0.17 633	0.14 621	0.18 637	0.25 671	0.16 589	0.16 595
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.56 662	0.39 662	0.80 622	0.60 695	0.46 687	1.00 694	1.23 726	0.67 672	0.68 657	0.71 671	0.54 601	0.89 683	0.57 659	0.81 648	0.62 647	0.19 650	0.22 673	0.18 637	0.18 645	0.27 668	0.25 669

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

SGM-ForestM	1.36 707	0.28 617	0.79 619	0.26 567	0.16 500	2.26 721	1.00 718	1.42 712	1.46 714	2.38 725	2.05 718	5.95 733	2.66 727	2.95 723	2.46 724	0.17 633	0.18 657	0.18 637	0.18 645	0.15 581	0.18 621

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

CBMV	0.33 569	0.21 564	0.54 527	0.23 437	0.13 355	0.42 596	0.33 628	0.53 571	0.48 578	0.52 640	0.49 573	0.50 603	0.41 611	0.56 539	0.31 544	0.15 605	0.16 644	0.18 637	0.16 629	0.13 549	0.13 550
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_stereo_0075_2	0.24 451	0.17 505	0.50 503	0.26 567	0.22 616	0.22 318	0.15 170	0.40 409	0.35 423	0.27 347	0.37 447	0.29 424	0.20 383	0.28 364	0.19 377	0.17 633	0.12 599	0.19 645	0.12 564	0.13 549	0.13 550

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

FCDSN-DC	0.63 672	0.31 638	0.61 560	0.36 661	0.30 665	0.65 663	0.37 643	0.66 667	0.68 657	1.14 701	1.54 706	1.71 708	1.26 708	0.92 667	0.64 652	0.24 666	0.22 673	0.27 663	0.26 675	0.27 668	0.27 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 655	0.50 681	0.86 641	0.39 671	0.24 637	0.84 685	0.55 687	0.56 606	0.62 643	0.60 656	0.68 647	0.62 647	0.42 620	1.13 690	0.43 602	0.23 658	0.27 684	0.27 663	0.35 686	0.25 656	0.29 676

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

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

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

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

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

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

ELAS	0.74 685	0.36 651	0.85 640	0.36 661	0.33 670	1.36 710	0.77 706	0.93 700	0.92 689	1.41 711	1.53 705	1.16 695	1.17 704	0.95 674	1.03 683	0.26 670	0.25 682	0.28 671	0.28 682	0.31 676	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.45 636	0.35 648	0.90 647	0.35 659	0.33 670	0.39 579	0.38 649	0.50 523	0.61 641	0.52 640	0.51 583	0.62 647	0.45 628	0.93 669	0.48 619	0.26 670	0.29 688	0.29 675	0.33 684	0.29 674	0.26 671

ELAS_RVC	0.74 685	0.36 651	1.00 661	0.37 667	0.33 670	0.88 688	0.93 715	0.83 695	1.08 701	1.35 706	1.33 697	1.24 696	1.33 712	1.06 685	0.95 679	0.27 675	0.25 682	0.29 675	0.27 679	0.30 675	0.30 677
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.84 691	0.66 695	0.80 622	0.53 692	0.50 691	1.23 704	0.55 687	0.94 701	1.32 708	0.89 683	1.32 695	1.04 690	2.32 725	1.29 701	1.14 691	0.31 684	0.35 695	0.30 677	0.39 693	0.34 680	0.60 706

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

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

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

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

GANetREF_RVC	0.43 627	0.47 674	0.69 593	0.38 669	0.20 592	0.51 636	0.48 680	0.66 667	0.66 651	0.46 615	0.46 558	0.50 603	0.44 625	0.90 665	0.39 583	0.27 675	0.21 669	0.32 680	0.18 645	0.27 668	0.22 655
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PSMNet-RUCA	0.37 598	0.41 667	0.66 586	0.46 681	0.41 679	0.34 535	0.25 549	0.57 616	0.45 545	0.39 565	0.52 591	0.43 557	0.33 565	0.41 469	0.29 528	0.25 669	0.14 621	0.33 683	0.21 654	0.31 676	0.22 655

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

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

DStereoO	0.46 638	0.32 643	0.51 513	0.36 661	0.29 664	0.38 570	0.45 669	0.55 590	0.60 637	0.47 622	0.49 573	0.48 589	0.73 682	0.59 556	0.69 658	0.81 713	0.18 657	0.38 686	0.19 649	0.46 690	0.20 640

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

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

SQANet	0.40 617	0.48 676	0.67 587	0.48 683	0.39 676	0.48 627	0.22 483	0.51 540	0.43 518	0.40 575	0.47 565	0.47 583	0.33 565	0.54 526	0.32 549	0.36 689	0.15 636	0.40 689	0.21 654	0.45 689	0.31 680

NVStereoNet_ROB	0.67 676	0.49 680	0.83 632	0.48 683	0.40 678	0.51 636	0.46 672	0.70 678	0.77 671	0.84 681	1.72 711	1.02 689	0.83 690	1.23 696	0.79 667	0.32 685	0.38 697	0.40 689	0.46 697	0.36 683	0.41 690
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Anonymous_2	0.37 598	0.21 564	0.47 476	0.20 247	0.21 600	0.42 596	0.26 563	0.38 384	0.29 342	0.33 474	0.30 359	0.44 568	0.38 596	0.36 445	0.29 528	0.26 670	0.29 688	0.44 691	1.41 729	0.34 680	0.21 649

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

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

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

SPS-STEREO	0.69 678	0.61 691	0.98 659	0.52 691	0.57 697	0.74 674	0.50 683	0.78 687	0.62 643	0.95 691	0.86 671	0.94 684	0.70 679	1.01 681	0.87 673	0.58 701	0.51 706	0.50 694	0.50 702	0.55 694	0.58 703
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 692	0.66 695	1.30 690	0.51 688	0.60 699	1.03 695	0.84 712	0.76 685	0.73 667	1.39 709	1.51 704	1.31 699	1.22 706	1.11 687	1.08 686	0.57 700	0.53 709	0.51 696	0.51 703	0.54 693	0.61 710

otaku	0.57 665	0.62 692	0.87 643	0.63 697	0.44 685	0.73 673	0.37 643	0.65 661	0.66 651	0.51 634	0.75 658	0.66 662	0.45 628	0.69 602	0.46 616	0.53 695	0.34 694	0.55 697	0.35 686	0.60 697	0.45 692

DDUNet	0.41 619	0.50 681	0.48 486	0.44 678	0.39 676	0.46 615	0.32 617	0.50 523	0.43 518	0.45 611	0.52 591	0.57 633	0.36 583	0.48 492	0.33 556	0.33 686	0.21 669	0.55 697	0.25 671	0.37 684	0.32 683

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		6.65 734

Low-res two-view benchmark