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

monster-pro	0.10 8	0.08 32	0.13 1	0.17 42	0.08 23	0.13 22	0.12 30	0.24 132	0.19 127	0.09 12	0.11 40	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	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 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.12 30	0.15 9	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.13 133	0.09 31	0.12 5	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 18	0.15 9	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 133	0.09 31	0.12 5	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 43	0.15 5	0.07 2	0.09 1	0.11 18	0.14 5	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 90	0.08 13	0.11 1	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 8	0.10 133	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.16 89	0.14 98	0.14 5	0.13 23	0.11 51	0.09 16	0.10 55	0.10 72	0.16 90	0.09 1	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PSi22	0.14 153	0.13 338	0.29 213	0.19 144	0.09 54	0.17 123	0.12 30	0.28 206	0.23 218	0.13 111	0.14 114	0.22 278	0.13 188	0.29 351	0.14 198	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.07 177	0.06 138

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.06 1	0.09 1	0.12 30	0.14 5	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 55	0.08 13	0.11 1	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 50	0.12 30	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 90	0.10 72	0.14 31	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA2	0.10 8	0.11 213	0.20 97	0.16 20	0.07 2	0.16 89	0.13 64	0.17 20	0.14 37	0.09 12	0.09 16	0.11 90	0.10 72	0.14 31	0.09 1	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 133	0.13 1	0.16 20	0.07 2	0.15 50	0.12 30	0.15 9	0.11 8	0.09 12	0.07 3	0.09 26	0.10 72	0.13 12	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.05 63	0.05 7	0.05 34

DispViT+	0.12 68	0.07 4	0.19 84	0.15 5	0.16 457	0.10 10	0.12 30	0.26 169	0.23 218	0.13 111	0.11 40	0.10 55	0.08 13	0.21 204	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

BridgeDepth_RVC	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.13 1	0.07 2	0.16 89	0.10 8	0.20 57	0.14 37	0.09 12	0.10 29	0.09 26	0.12 143	0.13 12	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.05 63	0.06 96	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 8	0.07 4	0.15 22	0.16 20	0.09 54	0.15 50	0.12 30	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 90	0.10 72	0.14 31	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.14 33	0.12 30	0.19 39	0.15 52	0.10 29	0.09 16	0.11 90	0.09 31	0.15 65	0.13 161	0.06 49	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 8	0.07 4	0.15 22	0.15 5	0.09 54	0.15 50	0.12 30	0.18 30	0.19 127	0.10 29	0.10 29	0.11 90	0.10 72	0.15 65	0.13 161	0.06 49	0.06 231	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CSFM-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.08 23	0.16 89	0.13 64	0.21 72	0.11 8	0.11 51	0.11 40	0.10 55	0.10 72	0.14 31	0.11 42	0.07 123	0.06 231	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 8	0.09 78	0.14 8	0.19 144	0.07 2	0.16 89	0.12 30	0.16 14	0.12 16	0.08 2	0.09 16	0.14 165	0.13 188	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 63	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 8	0.08 32	0.13 1	0.17 42	0.08 23	0.14 33	0.12 30	0.24 132	0.19 127	0.09 12	0.11 40	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 8	0.08 32	0.13 1	0.18 89	0.10 117	0.13 22	0.12 30	0.15 9	0.12 16	0.10 29	0.13 79	0.10 55	0.10 72	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 8	0.08 32	0.13 1	0.17 42	0.08 23	0.13 22	0.12 30	0.24 132	0.19 127	0.09 12	0.11 40	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.11 12	0.09 2	0.20 57	0.12 16	0.11 51	0.11 40	0.08 4	0.08 13	0.23 234	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 138

asda	0.11 39	0.11 213	0.16 43	0.17 42	0.09 54	0.14 33	0.12 30	0.24 132	0.16 62	0.11 51	0.11 40	0.08 4	0.10 72	0.15 65	0.12 106	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 8	0.10 133	0.15 22	0.17 42	0.10 117	0.16 89	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 81	0.11 40	0.09 26	0.10 72	0.16 90	0.11 42	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 63	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 39	0.10 133	0.14 8	0.17 42	0.10 117	0.15 50	0.12 30	0.25 149	0.17 88	0.14 142	0.13 79	0.09 26	0.09 31	0.18 134	0.12 106	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

2.25w	0.11 39	0.09 78	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.15 50	0.10 8	0.19 39	0.18 108	0.14 142	0.17 165	0.09 26	0.10 72	0.18 134	0.13 161	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.25_new	0.11 39	0.11 213	0.16 43	0.17 42	0.10 117	0.17 123	0.12 30	0.21 72	0.14 37	0.12 81	0.13 79	0.09 26	0.10 72	0.15 65	0.12 106	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 39	0.11 213	0.16 43	0.17 42	0.10 117	0.17 123	0.12 30	0.21 72	0.14 37	0.12 81	0.13 79	0.09 26	0.10 72	0.15 65	0.12 106	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 39	0.11 213	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.14 33	0.12 30	0.21 72	0.16 62	0.13 111	0.13 79	0.08 4	0.09 31	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 63	0.06 96	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 39	0.11 213	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.14 33	0.12 30	0.21 72	0.16 62	0.13 111	0.13 79	0.08 4	0.09 31	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 63	0.06 96	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 39	0.11 213	0.16 43	0.17 42	0.10 117	0.17 123	0.12 30	0.21 72	0.14 37	0.12 81	0.13 79	0.09 26	0.10 72	0.15 65	0.12 106	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 8	0.10 133	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.15 50	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.12 81	0.12 60	0.08 4	0.11 109	0.16 90	0.12 106	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 63	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 39	0.10 133	0.15 22	0.18 89	0.09 54	0.15 50	0.15 146	0.20 57	0.15 52	0.12 81	0.13 79	0.10 55	0.09 31	0.17 108	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 63	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 39	0.09 78	0.14 8	0.16 20	0.09 54	0.15 50	0.12 30	0.25 149	0.16 62	0.14 142	0.13 79	0.08 4	0.10 72	0.16 90	0.13 161	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 39	0.09 78	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.19 185	0.10 8	0.22 90	0.17 88	0.14 142	0.12 60	0.10 55	0.11 109	0.17 108	0.12 106	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 39	0.09 78	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.19 185	0.10 8	0.22 90	0.17 88	0.14 142	0.12 60	0.10 55	0.11 109	0.17 108	0.12 106	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 39	0.09 78	0.15 22	0.17 42	0.11 170	0.18 150	0.12 30	0.23 113	0.14 37	0.13 111	0.11 40	0.08 4	0.10 72	0.16 90	0.11 42	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 39	0.10 133	0.14 8	0.17 42	0.09 54	0.17 123	0.09 2	0.22 90	0.16 62	0.13 111	0.13 79	0.09 26	0.11 109	0.19 159	0.13 161	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 68	0.11 213	0.18 74	0.18 89	0.08 23	0.16 89	0.15 146	0.27 184	0.19 127	0.12 81	0.12 60	0.07 1	0.12 143	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 39	0.10 133	0.15 22	0.18 89	0.08 23	0.16 89	0.14 98	0.27 184	0.20 156	0.14 142	0.14 114	0.08 4	0.11 109	0.13 12	0.12 106	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 63	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 68	0.08 32	0.14 8	0.18 89	0.09 54	0.16 89	0.15 146	0.25 149	0.21 176	0.13 111	0.16 147	0.08 4	0.12 143	0.16 90	0.13 161	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsters	0.11 39	0.09 78	0.13 1	0.17 42	0.12 237	0.15 50	0.11 18	0.23 113	0.15 52	0.14 142	0.12 60	0.08 4	0.09 31	0.21 204	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 8	0.08 32	0.13 1	0.17 42	0.08 23	0.14 33	0.12 30	0.24 132	0.19 127	0.09 12	0.11 40	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

CAR	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.09 54	0.14 33	0.10 8	0.19 39	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.08 4	0.07 3	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PointNet	0.10 8	0.08 32	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.15 50	0.14 98	0.17 20	0.14 37	0.08 2	0.11 40	0.12 113	0.09 31	0.14 31	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

TS12	0.12 68	0.08 32	0.17 61	0.21 272	0.09 54	0.19 185	0.14 98	0.23 113	0.16 62	0.14 142	0.19 194	0.12 113	0.13 188	0.17 108	0.15 227	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DF	0.13 114	0.09 78	0.21 109	0.18 89	0.10 117	0.17 123	0.15 146	0.25 149	0.17 88	0.13 111	0.22 239	0.19 245	0.11 109	0.20 179	0.14 198	0.08 281	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.06 96	0.06 138

LiteMatch*	0.11 39	0.07 4	0.22 124	0.16 20	0.10 117	0.13 22	0.13 64	0.18 30	0.14 37	0.09 12	0.09 16	0.09 26	0.10 72	0.14 31	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.06 138

aanet-new-90k	0.12 68	0.11 213	0.28 199	0.20 218	0.09 54	0.15 50	0.14 98	0.22 90	0.16 62	0.09 12	0.11 40	0.09 26	0.12 143	0.20 179	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 68	0.11 213	0.32 246	0.20 218	0.08 23	0.16 89	0.13 64	0.19 39	0.17 88	0.11 51	0.12 60	0.11 90	0.11 109	0.19 159	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 68	0.10 133	0.27 182	0.19 144	0.08 23	0.16 89	0.14 98	0.21 72	0.15 52	0.10 29	0.13 79	0.10 55	0.12 143	0.20 179	0.09 1	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 114	0.11 213	0.44 412	0.21 272	0.08 23	0.14 33	0.14 98	0.21 72	0.16 62	0.10 29	0.13 79	0.10 55	0.13 188	0.18 134	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 68	0.11 213	0.27 182	0.19 144	0.11 170	0.16 89	0.14 98	0.19 39	0.14 37	0.11 51	0.14 114	0.10 55	0.11 109	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 68	0.12 271	0.28 199	0.19 144	0.08 23	0.17 123	0.15 146	0.22 90	0.18 108	0.11 51	0.14 114	0.10 55	0.11 109	0.17 108	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 68	0.11 213	0.26 170	0.19 144	0.07 2	0.14 33	0.14 98	0.21 72	0.18 108	0.12 81	0.15 128	0.11 90	0.12 143	0.13 12	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 68	0.13 338	0.28 199	0.20 218	0.09 54	0.16 89	0.15 146	0.20 57	0.16 62	0.11 51	0.14 114	0.09 26	0.13 188	0.18 134	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.06 138

aanet-new-32k	0.12 68	0.11 213	0.27 182	0.20 218	0.09 54	0.18 150	0.13 64	0.18 30	0.13 23	0.12 81	0.12 60	0.13 133	0.13 188	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 68	0.11 213	0.27 182	0.20 218	0.09 54	0.18 150	0.13 64	0.18 30	0.13 23	0.12 81	0.12 60	0.13 133	0.13 188	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 68	0.11 213	0.35 284	0.20 218	0.08 23	0.16 89	0.14 98	0.19 39	0.14 37	0.12 81	0.14 114	0.12 113	0.12 143	0.15 65	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.07 217	0.07 177	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 39	0.10 133	0.26 170	0.18 89	0.09 54	0.14 33	0.14 98	0.20 57	0.13 23	0.11 51	0.13 79	0.10 55	0.11 109	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 68	0.11 213	0.22 124	0.19 144	0.11 170	0.16 89	0.14 98	0.19 39	0.15 52	0.13 111	0.16 147	0.11 90	0.12 143	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.06 96	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 68	0.11 213	0.28 199	0.20 218	0.08 23	0.15 50	0.13 64	0.22 90	0.19 127	0.12 81	0.14 114	0.12 113	0.12 143	0.15 65	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 68	0.11 213	0.26 170	0.20 218	0.08 23	0.14 33	0.12 30	0.21 72	0.19 127	0.12 81	0.12 60	0.12 113	0.11 109	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 68	0.12 271	0.27 182	0.21 272	0.09 54	0.19 185	0.14 98	0.24 132	0.17 88	0.12 81	0.13 79	0.11 90	0.12 143	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 68	0.11 213	0.25 161	0.21 272	0.08 23	0.13 22	0.14 98	0.25 149	0.21 176	0.12 81	0.15 128	0.09 26	0.14 224	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 68	0.11 213	0.24 147	0.20 218	0.09 54	0.19 185	0.15 146	0.26 169	0.20 156	0.11 51	0.12 60	0.10 55	0.13 188	0.17 108	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 68	0.10 133	0.21 109	0.21 272	0.11 170	0.20 227	0.16 193	0.21 72	0.17 88	0.12 81	0.17 165	0.11 90	0.12 143	0.14 31	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 68	0.08 32	0.18 74	0.18 89	0.13 317	0.20 227	0.16 193	0.23 113	0.18 108	0.12 81	0.15 128	0.14 165	0.13 188	0.13 12	0.12 106	0.06 49	0.04 2	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 153	0.21 522	0.47 440	0.17 42	0.12 237	0.15 50	0.14 98	0.24 132	0.16 62	0.11 51	0.14 114	0.12 113	0.10 72	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 231	0.06 43	0.08 299	0.05 7	0.07 233

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 68	0.09 78	0.17 61	0.19 144	0.11 170	0.14 33	0.16 193	0.21 72	0.20 156	0.10 29	0.17 165	0.11 90	0.12 143	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 299	0.05 7	0.06 138

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 68	0.08 32	0.29 213	0.17 42	0.09 54	0.15 50	0.14 98	0.19 39	0.17 88	0.11 51	0.14 114	0.11 90	0.12 143	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.05 7	0.19 586

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 39	0.09 78	0.17 61	0.18 89	0.10 117	0.15 50	0.16 193	0.23 113	0.15 52	0.10 29	0.16 147	0.09 26	0.11 109	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.08 299	0.05 7	0.08 311

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 153	0.19 495	0.70 557	0.17 42	0.12 237	0.13 22	0.14 98	0.24 132	0.17 88	0.10 29	0.12 60	0.10 55	0.10 72	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 217	0.05 7	0.07 233

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 68	0.09 78	0.18 74	0.18 89	0.09 54	0.13 22	0.16 193	0.25 149	0.21 176	0.11 51	0.16 147	0.09 26	0.11 109	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.07 217	0.04 1	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 114	0.11 213	0.38 332	0.17 42	0.11 170	0.17 123	0.14 98	0.23 113	0.17 88	0.11 51	0.14 114	0.13 133	0.11 109	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

RT-Monster	0.15 189	0.08 32	0.21 109	0.17 42	0.14 365	0.20 227	0.11 18	0.29 222	0.32 342	0.24 276	0.22 239	0.17 217	0.13 188	0.18 134	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.07 233

Foundation-i1c-attn	0.12 68	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.15 50	0.15 146	0.24 132	0.17 88	0.13 111	0.15 128	0.16 206	0.13 188	0.15 65	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 68	0.07 4	0.14 8	0.16 20	0.07 2	0.16 89	0.15 146	0.25 149	0.16 62	0.14 142	0.15 128	0.17 217	0.12 143	0.15 65	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 68	0.07 4	0.14 8	0.15 5	0.07 2	0.18 150	0.16 193	0.25 149	0.16 62	0.16 191	0.16 147	0.18 229	0.13 188	0.17 108	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1	0.13 114	0.07 4	0.16 43	0.17 42	0.11 170	0.17 123	0.16 193	0.32 264	0.22 192	0.15 162	0.17 165	0.20 255	0.13 188	0.14 31	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

Test_v1	0.10 8	0.07 4	0.16 43	0.15 5	0.09 54	0.13 22	0.13 64	0.22 90	0.16 62	0.09 12	0.10 29	0.08 4	0.08 13	0.14 31	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.04 1

VMStereo-Base	0.13 114	0.08 32	0.22 124	0.15 5	0.09 54	0.18 150	0.13 64	0.24 132	0.25 248	0.14 142	0.22 239	0.17 217	0.12 143	0.19 159	0.13 161	0.08 281	0.06 231	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.07 233

WQFJA1++	0.44 590	0.07 4	0.63 530	0.18 89	0.13 317	0.15 50	0.11 18	0.20 57	0.11 8	2.05 680	0.12 60	0.23 299	0.11 109	0.17 108	0.12 106	0.08 281	0.05 39	0.06 43	0.05 63	4.20 692	0.07 233

BStereo	0.13 114	0.10 133	0.42 389	0.18 89	0.11 170	0.13 22	0.14 98	0.24 132	0.22 192	0.12 81	0.11 40	0.12 113	0.09 31	0.16 90	0.14 198	0.05 9	0.06 231	0.06 43	0.08 299	0.05 7	0.06 138

MatchStereo	0.11 39	0.08 32	0.23 137	0.16 20	0.07 2	0.09 1	0.12 30	0.20 57	0.17 88	0.10 29	0.15 128	0.08 4	0.08 13	0.14 31	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Wave_Phase_stereo	0.14 153	0.10 133	0.42 389	0.18 89	0.11 170	0.36 513	0.14 98	0.28 206	0.22 192	0.12 81	0.11 40	0.12 113	0.09 31	0.16 90	0.14 198	0.05 9	0.06 231	0.06 43	0.08 299	0.05 7	0.06 138

VIP-Stereo	0.12 68	0.12 271	0.21 109	0.18 89	0.11 170	0.24 329	0.12 30	0.19 39	0.18 108	0.10 29	0.13 79	0.11 90	0.09 31	0.19 159	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GEAStereo	0.12 68	0.09 78	0.20 97	0.18 89	0.12 237	0.19 185	0.16 193	0.20 57	0.14 37	0.12 81	0.15 128	0.10 55	0.09 31	0.16 90	0.10 6	0.08 281	0.06 231	0.06 43	0.05 63	0.08 258	0.08 311

GSStereo	0.12 68	0.09 78	0.20 97	0.17 42	0.12 237	0.19 185	0.16 193	0.26 169	0.18 108	0.13 111	0.15 128	0.10 55	0.09 31	0.16 90	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.08 258	0.08 311

GS-Stereo							0.16 193	0.26 169	0.18 108	0.13 111	0.15 128	0.10 55	0.09 31	0.16 90	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.08 258	0.08 311

gasm-f	0.12 68	0.09 78	0.19 84	0.18 89	0.12 237	0.18 150	0.18 285	0.20 57	0.14 37	0.12 81	0.19 194	0.10 55	0.11 109	0.16 90	0.11 42	0.08 281	0.06 231	0.06 43	0.05 63	0.09 338	0.08 311

252Zero-FE	0.14 153	0.07 4	0.17 61	0.17 42	0.09 54	0.15 50	0.11 18	0.21 72	0.19 127	0.77 636	0.11 40	0.08 4	0.08 13	0.13 12	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.06 138

Zero-FE251	0.14 153	0.09 78	0.24 147	0.17 42	0.09 54	0.20 227	0.13 64	0.20 57	0.14 37	0.61 616	0.13 79	0.13 133	0.11 109	0.14 31	0.16 254	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

Replicate-Monster	0.12 68	0.10 133	0.32 246	0.16 20	0.08 23	0.17 123	0.10 8	0.22 90	0.19 127	0.11 51	0.10 29	0.10 55	0.09 31	0.19 159	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.08 311

AdaDepth	0.11 39	0.09 78	0.20 97	0.20 218	0.10 117	0.19 185	0.13 64	0.16 14	0.13 23	0.10 29	0.10 29	0.09 26	0.09 31	0.19 159	0.12 106	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.05 7	0.05 34

GASTEREO	0.13 114	0.12 271	0.21 109	0.23 397	0.10 117	0.18 150	0.15 146	0.26 169	0.18 108	0.17 210	0.16 147	0.11 90	0.13 188	0.19 159	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.07 217	0.06 96	0.06 138

MSCF	0.13 114	0.12 271	0.21 109	0.22 341	0.10 117	0.16 89	0.15 146	0.26 169	0.18 108	0.17 210	0.16 147	0.11 90	0.13 188	0.18 134	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.07 217	0.06 96	0.06 138

DilatedVolume-Stereo	0.14 153	0.08 32	0.18 74	0.18 89	0.09 54	0.21 258	0.14 98	0.24 132	0.21 176	0.21 249	0.21 226	0.15 185	0.14 224	0.23 234	0.15 227	0.07 123	0.06 231	0.06 43	0.06 144	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 39	0.09 78	0.14 8	0.19 144	0.12 237	0.14 33	0.12 30	0.25 149	0.17 88	0.13 111	0.16 147	0.08 4	0.09 31	0.19 159	0.11 42	0.05 9	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 39	0.06 1	0.17 61	0.15 5	0.11 170	0.16 89	0.13 64	0.21 72	0.16 62	0.11 51	0.15 128	0.09 26	0.07 3	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.05 7	0.05 34

111111	0.11 39	0.07 4	0.17 61	0.19 144	0.11 170	0.13 22	0.11 18	0.22 90	0.15 52	0.11 51	0.12 60	0.12 113	0.08 13	0.18 134	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 258	0.06 138

LG-Stereo_L2	0.10 8	0.08 32	0.19 84	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 64	0.18 30	0.13 23	0.09 12	0.07 3	0.08 4	0.08 13	0.16 90	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 8	0.08 32	0.19 84	0.16 20	0.09 54	0.12 16	0.13 64	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 108	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test3	0.10 8	0.08 32	0.16 43	0.17 42	0.08 23	0.16 89	0.12 30	0.17 20	0.12 16	0.10 29	0.07 3	0.10 55	0.08 13	0.14 31	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.06 138

MLG-Stereo_test2	0.10 8	0.08 32	0.15 22	0.17 42	0.09 54	0.15 50	0.11 18	0.16 14	0.10 4	0.09 12	0.07 3	0.10 55	0.06 1	0.15 65	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.05 34

MLG-Stereo_test1	0.10 8	0.08 32	0.15 22	0.18 89	0.09 54	0.15 50	0.11 18	0.16 14	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 55	0.07 3	0.17 108	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 8	0.08 32	0.15 22	0.18 89	0.07 2	0.15 50	0.11 18	0.17 20	0.11 8	0.08 2	0.06 1	0.10 55	0.08 13	0.18 134	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LG-G_1	0.11 39	0.08 32	0.18 74	0.18 89	0.07 2	0.21 258	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 90	0.10 72	0.19 159	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.06 138

LG-G	0.11 39	0.08 32	0.18 74	0.18 89	0.07 2	0.21 258	0.09 2	0.19 39	0.11 8	0.10 29	0.09 16	0.11 90	0.10 72	0.19 159	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.06 138

G2L-Stereo_test	0.24 410	0.16 446	0.38 332	0.19 144	0.13 317	0.27 380	0.24 491	0.49 470	0.38 420	0.37 493	0.37 405	0.40 494	0.24 399	0.52 471	0.28 474	0.08 281	0.06 231	0.06 43	0.06 144	0.09 338	0.08 311

LGtest1	0.10 8	0.08 32	0.17 61	0.17 42	0.08 23	0.13 22	0.09 2	0.16 14	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.09 26	0.09 31	0.15 65	0.11 42	0.08 281	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.06 138

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 114	0.09 78	0.24 147	0.20 218	0.10 117	0.15 50	0.14 98	0.22 90	0.16 62	0.12 81	0.19 194	0.15 185	0.11 109	0.13 12	0.17 283	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.07 177	0.06 138

SGD-Stereo	0.11 39	0.08 32	0.17 61	0.17 42	0.07 2	0.17 123	0.13 64	0.18 30	0.16 62	0.11 51	0.13 79	0.11 90	0.12 143	0.18 134	0.11 42	0.08 281	0.04 2	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.04 1

GREAT-IGEV	0.12 68	0.09 78	0.25 161	0.16 20	0.11 170	0.14 33	0.16 193	0.17 20	0.17 88	0.10 29	0.15 128	0.09 26	0.09 31	0.18 134	0.10 6	0.06 49	0.07 362	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.10 432
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)	0.16 204	0.07 4	0.36 304	0.19 144	0.10 117	0.19 185	0.14 98	0.28 206	0.24 234	0.22 256	0.20 211	0.24 313	0.18 319	0.21 204	0.18 306	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.06 96	0.06 138

SCV_C0	0.14 153	0.11 213	0.25 161	0.19 144	0.12 237	0.15 50	0.16 193	0.30 242	0.22 192	0.13 111	0.15 128	0.13 133	0.09 31	0.24 250	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.09 338	0.06 138

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 114	0.14 385	0.19 84	0.26 524	0.09 54	0.15 50	0.13 64	0.22 90	0.18 108	0.12 81	0.11 40	0.10 55	0.13 188	0.21 204	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 43	0.16 20	0.08 23	0.12 16	0.13 64	0.11 2	0.12 16	0.09 12	0.07 3	0.10 55	0.09 31	0.11 1	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

StereoAnything_RVC	0.13 114	0.37 614	0.36 304	0.14 2	0.07 2	0.11 12	0.12 30	0.17 20	0.12 16	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 72	0.20 179	0.10 6	0.09 376	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.24 611	0.05 34

AIO_rvc	0.12 68	0.11 213	0.22 124	0.19 144	0.10 117	0.15 50	0.17 239	0.20 57	0.16 62	0.11 51	0.13 79	0.13 133	0.08 13	0.22 224	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.07 233

HUF	0.15 189	0.11 213	0.38 332	0.17 42	0.11 170	0.16 89	0.17 239	0.22 90	0.20 156	0.11 51	0.13 79	0.14 165	0.11 109	0.18 134	0.12 106	0.07 123	0.20 624	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.14 532

AIO_test	0.12 68	0.09 78	0.20 97	0.19 144	0.11 170	0.15 50	0.17 239	0.19 39	0.16 62	0.11 51	0.13 79	0.14 165	0.09 31	0.20 179	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

castereo	0.14 153	0.10 133	0.19 84	0.18 89	0.10 117	0.20 227	0.19 332	0.30 242	0.27 271	0.13 111	0.18 185	0.16 206	0.16 263	0.15 65	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.06 96	0.05 34

GIP-stereo	0.12 68	0.09 78	0.20 97	0.19 144	0.11 170	0.16 89	0.14 98	0.29 222	0.18 108	0.11 51	0.16 147	0.13 133	0.09 31	0.15 65	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

DEFOM-Stereo	0.11 39	0.08 32	0.17 61	0.17 42	0.09 54	0.22 286	0.14 98	0.14 5	0.16 62	0.11 51	0.10 29	0.09 26	0.08 13	0.21 204	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

dual_stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 42	0.08 23	0.09 1	0.13 64	0.24 132	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.09 26	0.08 13	0.18 134	0.12 106	0.07 123	0.06 231	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.05 34

WCG-NET	0.14 153	0.09 78	0.23 137	0.18 89	0.08 23	0.18 150	0.17 239	0.21 72	0.28 288	0.18 228	0.21 226	0.15 185	0.12 143	0.18 134	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 39	0.08 32	0.15 22	0.19 144	0.11 170	0.14 33	0.10 8	0.22 90	0.18 108	0.10 29	0.13 79	0.10 55	0.11 109	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

Pointernet	0.13 114	0.07 4	0.27 182	0.19 144	0.11 170	0.20 227	0.12 30	0.31 252	0.24 234	0.15 162	0.15 128	0.13 133	0.11 109	0.17 108	0.13 161	0.08 281	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

IGEV-Stereo+	0.12 68	0.08 32	0.17 61	0.18 89	0.13 317	0.09 1	0.11 18	0.16 14	0.15 52	0.10 29	0.08 15	0.10 55	0.10 72	0.21 204	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.16 547	0.24 624

WCG-NET（raft）	0.14 153	0.09 78	0.23 137	0.17 42	0.08 23	0.19 185	0.16 193	0.23 113	0.26 260	0.18 228	0.19 194	0.20 255	0.12 143	0.21 204	0.12 106	0.06 49	0.06 231	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.05 34

trnet	0.13 114	0.08 32	0.21 109	0.15 5	0.07 2	0.21 258	0.12 30	0.24 132	0.24 234	0.16 191	0.21 226	0.15 185	0.13 188	0.18 134	0.13 161	0.08 281	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 68	0.08 32	0.29 213	0.17 42	0.09 54	0.15 50	0.14 98	0.19 39	0.17 88	0.11 51	0.14 114	0.11 90	0.12 143	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.06 144	0.05 7	0.19 586

MoCha-V2	0.13 114	0.08 32	0.26 170	0.23 397	0.09 54	0.16 89	0.15 146	0.26 169	0.16 62	0.15 162	0.15 128	0.13 133	0.14 224	0.20 179	0.11 42	0.06 49	0.07 362	0.06 43	0.06 144	0.06 96	0.05 34

Any-RAFT	0.17 222	0.08 32	0.31 238	0.19 144	0.10 117	0.29 422	0.16 193	0.42 395	0.30 320	0.24 276	0.27 287	0.27 355	0.16 263	0.21 204	0.12 106	0.08 281	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.06 138

LoS_RVC	0.13 114	0.10 133	0.19 84	0.18 89	0.16 457	0.20 227	0.18 285	0.20 57	0.17 88	0.13 111	0.19 194	0.12 113	0.15 243	0.17 108	0.13 161	0.06 49	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.05 7	0.12 493

CAS	0.15 189	0.07 4	0.21 109	0.41 631	0.16 457	0.20 227	0.18 285	0.22 90	0.19 127	0.15 162	0.19 194	0.11 90	0.09 31	0.14 31	0.13 161	0.29 638	0.04 2	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.14 532

LoS	0.14 153	0.08 32	0.27 182	0.16 20	0.09 54	0.22 286	0.14 98	0.26 169	0.26 260	0.15 162	0.18 185	0.18 229	0.13 188	0.22 224	0.14 198	0.08 281	0.06 231	0.06 43	0.04 1	0.06 96	0.06 138
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.14 153	0.08 32	0.19 84	0.17 42	0.22 573	0.18 150	0.16 193	0.23 113	0.19 127	0.14 142	0.17 165	0.14 165	0.10 72	0.18 134	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.08 258	0.18 579

CREStereo++_RVC	0.15 189	0.08 32	0.26 170	0.17 42	0.11 170	0.18 150	0.13 64	0.22 90	0.30 320	0.21 249	0.30 318	0.13 133	0.11 109	0.16 90	0.15 227	0.07 123	0.04 2	0.06 43	0.15 575	0.06 96	0.05 34
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	0.15 189	0.09 78	0.28 199	0.16 20	0.08 23	0.25 347	0.14 98	0.23 113	0.28 288	0.24 276	0.30 318	0.16 206	0.12 143	0.17 108	0.13 161	0.08 281	0.07 362	0.06 43	0.05 63	0.06 96	0.07 233

XX-TBD	0.15 189	0.18 479	0.28 199	0.22 341	0.10 117	0.22 286	0.15 146	0.22 90	0.27 271	0.22 256	0.26 281	0.14 165	0.12 143	0.16 90	0.13 161	0.08 281	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 177	0.06 138

CREStereo	0.13 114	0.08 32	0.21 109	0.14 2	0.08 23	0.22 286	0.15 146	0.25 149	0.24 234	0.16 191	0.21 226	0.14 165	0.13 188	0.18 134	0.13 161	0.09 376	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 177	0.06 138
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	0.15 189	0.08 32	0.23 137	0.15 5	0.09 54	0.23 308	0.16 193	0.25 149	0.23 218	0.17 210	0.21 226	0.16 206	0.14 224	0.22 224	0.13 161	0.29 638	0.05 39	0.06 43	0.04 1	0.07 177	0.06 138

MLCV	0.22 362	0.16 446	0.44 412	0.21 272	0.08 23	0.29 422	0.19 332	0.38 345	0.37 406	0.38 508	0.44 493	0.31 408	0.21 351	0.41 429	0.24 439	0.07 123	0.05 39	0.06 43	0.05 63	0.07 177	0.06 138

iResNet_ROB	0.25 438	0.19 495	0.40 356	0.20 218	0.12 237	0.30 440	0.16 193	0.55 547	0.53 570	0.38 508	0.43 482	0.37 459	0.26 431	0.38 418	0.22 407	0.08 281	0.06 231	0.06 43	0.04 1	0.09 338	0.09 375

pmcnn	0.50 608	0.20 508	0.78 569	0.24 451	0.26 606	0.39 536	0.30 561	0.51 497	0.50 552	0.54 606	1.23 649	2.52 677	0.37 549	0.77 593	0.95 636	0.08 281	0.06 231	0.06 43	0.05 63	0.10 406	0.08 311

aanet-new-12k	0.12 68	0.11 213	0.23 137	0.22 341	0.09 54	0.16 89	0.14 98	0.24 132	0.19 127	0.12 81	0.11 40	0.09 26	0.13 188	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.04 2	0.07 147	0.05 63	0.08 258	0.05 34

aanet-new	0.13 114	0.11 213	0.30 223	0.20 218	0.13 317	0.20 227	0.14 98	0.23 113	0.16 62	0.12 81	0.13 79	0.09 26	0.15 243	0.19 159	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.07 177	0.06 138

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 114	0.09 78	0.19 84	0.18 89	0.14 365	0.19 185	0.15 146	0.25 149	0.22 192	0.15 162	0.20 211	0.10 55	0.09 31	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 114	0.09 78	0.22 124	0.18 89	0.14 365	0.18 150	0.15 146	0.23 113	0.21 176	0.16 191	0.22 239	0.10 55	0.09 31	0.15 65	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 114	0.09 78	0.20 97	0.18 89	0.14 365	0.18 150	0.15 146	0.25 149	0.22 192	0.16 191	0.21 226	0.09 26	0.09 31	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

Selective-IGEV-i32	0.12 68	0.09 78	0.22 124	0.19 144	0.10 117	0.15 50	0.14 98	0.27 184	0.15 52	0.13 111	0.14 114	0.13 133	0.08 13	0.21 204	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 68	0.09 78	0.21 109	0.18 89	0.13 317	0.18 150	0.16 193	0.24 132	0.20 156	0.16 191	0.21 226	0.09 26	0.09 31	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 42	0.09 54	0.09 1	0.14 98	0.10 1	0.14 37	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 42	0.05 9	0.04 2	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 8	0.07 4	0.14 8	0.17 42	0.10 117	0.17 123	0.13 64	0.11 2	0.13 23	0.10 29	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 224	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.08 299	0.05 7	0.05 34

WQFJX	0.18 246	0.10 133	0.17 61	0.22 341	0.18 503	0.25 347	0.18 285	0.53 528	0.45 503	0.17 210	0.16 147	0.14 165	0.16 263	0.23 234	0.18 306	0.07 123	0.08 450	0.07 147	0.06 144	0.08 258	0.07 233

DLNR-FE	10.45 693	12.13 702	19.94 705	106.10 717	23.12 712	0.14 33	0.13 64	3.28 688	0.17 88	0.16 191	0.23 248	0.16 206	0.10 72	0.31 374	0.15 227	2.41 689	0.06 231	0.07 147	0.07 217	40.22 717	0.06 138

DDF-Stereo	0.13 114	0.08 32	0.19 84	0.19 144	0.16 457	0.12 16	0.15 146	0.18 30	0.18 108	0.11 51	0.10 29	0.13 133	0.12 143	0.23 234	0.19 339	0.08 281	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.21 598	0.06 138

DA	0.14 153	0.10 133	0.18 74	0.21 272	0.10 117	0.29 422	0.16 193	0.28 206	0.20 156	0.14 142	0.17 165	0.16 206	0.14 224	0.17 108	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.07 177	0.07 233

zero-FE	0.16 204	0.08 32	0.81 582	0.19 144	0.18 503	0.12 16	0.15 146	0.19 39	0.19 127	0.10 29	0.10 29	0.13 133	0.12 143	0.21 204	0.19 339	0.08 281	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.19 586	0.06 138

GGEV	0.14 153	0.10 133	0.18 74	0.21 272	0.10 117	0.29 422	0.16 193	0.28 206	0.20 156	0.14 142	0.17 165	0.16 206	0.14 224	0.17 108	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.07 177	0.07 233

water-stereo	0.13 114	0.08 32	0.20 97	0.19 144	0.10 117	0.17 123	0.14 98	0.25 149	0.19 127	0.17 210	0.23 248	0.15 185	0.15 243	0.12 5	0.13 161	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.05 34

depthmonostereo	0.14 153	0.09 78	0.19 84	0.19 144	0.08 23	0.20 227	0.15 146	0.27 184	0.23 218	0.16 191	0.18 185	0.14 165	0.17 293	0.19 159	0.13 161	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.05 63	0.05 7	0.05 34

G2L-ROB	0.23 379	0.15 420	0.41 379	0.19 144	0.12 237	0.27 380	0.21 416	0.47 447	0.33 356	0.34 452	0.31 333	0.41 501	0.22 367	0.49 456	0.26 463	0.09 376	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.09 338	0.10 432

coex_refinement	0.26 455	0.16 446	0.36 304	0.23 397	0.15 425	0.31 456	0.20 385	0.49 470	0.42 468	0.35 469	0.42 469	0.45 530	0.27 450	0.55 486	0.33 514	0.10 427	0.06 231	0.07 147	0.07 217	0.10 406	0.10 432

MM-Stereo_test2	0.15 189	0.10 133	0.44 412	0.23 397	0.11 170	0.21 258	0.21 416	0.27 184	0.22 192	0.15 162	0.16 147	0.13 133	0.11 109	0.20 179	0.13 161	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.09 338	0.05 34

HART	0.15 189	0.11 213	0.30 223	0.21 272	0.09 54	0.17 123	0.16 193	0.30 242	0.19 127	0.15 162	0.25 272	0.17 217	0.09 31	0.21 204	0.12 106	0.06 49	0.07 362	0.07 147	0.05 63	0.08 258	0.06 138

SCV	0.14 153	0.14 385	0.24 147	0.21 272	0.11 170	0.15 50	0.16 193	0.31 252	0.18 108	0.11 51	0.15 128	0.13 133	0.10 72	0.23 234	0.11 42	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.09 338	0.06 138

castereo++	0.13 114	0.10 133	0.18 74	0.18 89	0.10 117	0.27 380	0.13 64	0.23 113	0.23 218	0.11 51	0.13 79	0.16 206	0.10 72	0.18 134	0.10 6	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.04 1

fffft	0.13 114	0.09 78	0.24 147	0.19 144	0.10 117	0.17 123	0.19 332	0.22 90	0.16 62	0.14 142	0.11 40	0.13 133	0.10 72	0.24 250	0.18 306	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.07 177	0.06 138
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.13 114	0.10 133	0.22 124	0.19 144	0.10 117	0.19 185	0.17 239	0.19 39	0.19 127	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.11 109	0.24 250	0.16 254	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.06 138

999	0.14 153	0.08 32	0.24 147	0.19 144	0.11 170	0.20 227	0.17 239	0.24 132	0.18 108	0.13 111	0.16 147	0.14 165	0.11 109	0.36 409	0.15 227	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.07 233

PAM	0.23 379	0.10 133	0.63 530	0.22 341	0.15 425	0.34 493	0.21 416	0.37 339	0.22 192	0.31 397	0.27 287	0.55 581	0.26 431	0.26 298	0.17 283	0.08 281	0.06 231	0.07 147	0.09 402	0.07 177	0.09 375

UGAM-zero	0.23 379	0.10 133	0.54 490	0.19 144	0.13 317	0.21 258	0.14 98	0.44 417	0.22 192	0.28 318	0.28 293	0.51 564	0.33 523	0.65 548	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.08 299	0.06 96	0.07 233

model_zeroshot	0.17 222	0.11 213	0.39 348	0.20 218	0.12 237	0.24 329	0.15 146	0.34 287	0.22 192	0.30 379	0.20 211	0.22 278	0.12 143	0.24 250	0.14 198	0.08 281	0.07 362	0.07 147	0.07 217	0.07 177	0.07 233

GCAP-BAT	0.21 327	0.08 32	1.22 639	0.29 576	0.43 639	0.16 89	0.15 146	0.27 184	0.25 248	0.14 142	0.17 165	0.15 185	0.11 109	0.20 179	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.06 138

Occ-G	0.13 114	0.08 32	0.21 109	0.17 42	0.10 117	0.15 50	0.19 332	0.22 90	0.19 127	0.13 111	0.19 194	0.21 267	0.11 109	0.17 108	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.07 177	0.06 138

AIO-Stereo	0.13 114	0.10 133	0.22 124	0.20 218	0.09 54	0.16 89	0.15 146	0.27 184	0.16 62	0.13 111	0.15 128	0.13 133	0.08 13	0.18 134	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.06 138

RSM++	0.12 68	0.09 78	0.19 84	0.20 218	0.09 54	0.17 123	0.15 146	0.21 72	0.19 127	0.12 81	0.12 60	0.14 165	0.09 31	0.20 179	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.07 177	0.05 34

RSM	0.12 68	0.09 78	0.20 97	0.20 218	0.09 54	0.16 89	0.15 146	0.23 113	0.18 108	0.13 111	0.13 79	0.15 185	0.09 31	0.21 204	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.05 34

RAFT-Stereo-weight	0.15 189	0.09 78	0.26 170	0.20 218	0.10 117	0.19 185	0.17 239	0.36 329	0.29 307	0.24 276	0.20 211	0.19 245	0.10 72	0.18 134	0.15 227	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.06 96	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 114	0.09 78	0.22 124	0.17 42	0.14 365	0.19 185	0.15 146	0.25 149	0.22 192	0.15 162	0.20 211	0.10 55	0.09 31	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 114	0.09 78	0.20 97	0.18 89	0.14 365	0.19 185	0.15 146	0.25 149	0.22 192	0.15 162	0.20 211	0.10 55	0.09 31	0.14 31	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

MGS-Stereo	0.14 153	0.11 213	0.32 246	0.19 144	0.11 170	0.18 150	0.17 239	0.20 57	0.22 192	0.14 142	0.24 262	0.15 185	0.10 72	0.18 134	0.12 106	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.10 406	0.06 138

IGEV++	0.13 114	0.10 133	0.23 137	0.21 272	0.10 117	0.15 50	0.15 146	0.29 222	0.16 62	0.12 81	0.15 128	0.12 113	0.12 143	0.17 108	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.05 63	0.07 177	0.07 233

qqq1	0.24 410	0.12 271	0.40 356	0.19 144	0.10 117	0.27 380	0.19 332	0.51 497	0.45 503	0.34 452	0.41 452	0.31 408	0.26 431	0.58 508	0.16 254	0.10 427	0.07 362	0.07 147	0.06 144	0.08 258	0.07 233

fff1	0.24 410	0.12 271	0.40 356	0.19 144	0.10 117	0.27 380	0.19 332	0.51 497	0.45 503	0.34 452	0.41 452	0.31 408	0.26 431	0.58 508	0.16 254	0.10 427	0.07 362	0.07 147	0.06 144	0.08 258	0.07 233

11t1	0.18 246	0.10 133	0.30 223	0.20 218	0.11 170	0.27 380	0.17 239	0.35 310	0.23 218	0.25 286	0.23 248	0.23 299	0.23 381	0.25 280	0.18 306	0.09 376	0.07 362	0.07 147	0.06 144	0.09 338	0.09 375

MSKI-zero shot	0.17 222	0.09 78	0.43 402	0.20 218	0.11 170	0.21 258	0.15 146	0.32 264	0.21 176	0.23 262	0.24 262	0.23 299	0.10 72	0.31 374	0.13 161	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.06 138

UniTT-Stereo	0.14 153	0.10 133	0.30 223	0.21 272	0.13 317	0.17 123	0.13 64	0.19 39	0.18 108	0.15 162	0.20 211	0.10 55	0.11 109	0.18 134	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.08 258	0.06 138

DLNR_Zeroshot_test	10.44 692	12.10 701	19.93 704	106.08 716	23.66 713	0.14 33	0.13 64	3.22 687	0.17 88	0.16 191	0.23 248	0.16 206	0.10 72	0.31 374	0.15 227	2.36 688	0.06 231	0.07 147	0.07 217	39.70 716	0.06 138

testlalala	0.13 114	0.09 78	0.22 124	0.17 42	0.14 365	0.19 185	0.15 146	0.25 149	0.22 192	0.15 162	0.20 211	0.10 55	0.09 31	0.13 12	0.11 42	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot	0.20 306	0.08 32	1.14 634	0.29 576	0.43 639	0.16 89	0.15 146	0.27 184	0.25 248	0.14 142	0.17 165	0.15 185	0.11 109	0.20 179	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.06 138

AEACV	0.13 114	0.09 78	0.23 137	0.18 89	0.19 530	0.19 185	0.16 193	0.23 113	0.14 37	0.13 111	0.17 165	0.13 133	0.16 263	0.16 90	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.08 299	0.07 177	0.06 138

GCAP-Stereo	0.14 153	0.14 385	0.33 263	0.20 218	0.09 54	0.21 258	0.10 8	0.26 169	0.20 156	0.18 228	0.19 194	0.15 185	0.13 188	0.17 108	0.13 161	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.05 63	0.06 96	0.06 138

RAFT-Test	0.17 222	0.10 133	0.38 332	0.19 144	0.12 237	0.25 347	0.17 239	0.33 279	0.23 218	0.23 262	0.29 305	0.27 355	0.14 224	0.20 179	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.06 138

HH	0.18 246	0.12 271	0.55 496	0.22 341	0.12 237	0.18 150	0.18 285	0.34 287	0.19 127	0.20 238	0.24 262	0.34 434	0.18 319	0.29 351	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.07 177	0.06 138

HanStereo	0.18 246	0.12 271	0.55 496	0.22 341	0.12 237	0.18 150	0.18 285	0.34 287	0.19 127	0.20 238	0.24 262	0.34 434	0.18 319	0.29 351	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.07 177	0.06 138

anonymousdsp2	0.17 222	0.10 133	0.28 199	0.20 218	0.11 170	0.25 347	0.17 239	0.41 381	0.31 333	0.23 262	0.23 248	0.22 278	0.15 243	0.25 280	0.15 227	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.08 258	0.07 233

CBFPSM	0.27 463	0.16 446	0.67 545	0.20 218	0.14 365	0.38 527	0.25 508	0.40 369	0.36 395	0.33 432	0.36 396	0.56 585	0.38 553	0.32 381	0.38 532	0.08 281	0.08 450	0.07 147	0.08 299	0.09 338	0.11 469

Selective-IGEV	0.12 68	0.09 78	0.22 124	0.19 144	0.10 117	0.15 50	0.14 98	0.27 184	0.15 52	0.13 111	0.14 114	0.13 133	0.08 13	0.21 204	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.05 34

EGLCR-Stereo	0.13 114	0.08 32	0.20 97	0.18 89	0.09 54	0.21 258	0.13 64	0.27 184	0.21 176	0.13 111	0.10 29	0.15 185	0.09 31	0.20 179	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.06 138

DCRE	0.20 306	0.13 338	0.40 356	0.21 272	0.15 425	0.20 227	0.19 332	0.30 242	0.27 271	0.22 256	0.80 621	0.23 299	0.16 263	0.23 234	0.15 227	0.07 123	0.07 362	0.07 147	0.08 299	0.07 177	0.06 138

Selective-RAFT	0.17 222	0.12 271	0.30 223	0.24 451	0.10 117	0.29 422	0.15 146	0.32 264	0.31 333	0.17 210	0.17 165	0.21 267	0.18 319	0.28 332	0.17 283	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.07 217	0.08 258	0.06 138

ProNet	0.14 153	0.12 271	0.25 161	0.19 144	0.11 170	0.19 185	0.19 332	0.27 184	0.20 156	0.14 142	0.13 79	0.13 133	0.12 143	0.24 250	0.12 106	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.07 177	0.07 233

MC-Stereo	0.14 153	0.09 78	0.25 161	0.21 272	0.09 54	0.18 150	0.16 193	0.23 113	0.19 127	0.18 228	0.23 248	0.16 206	0.13 188	0.22 224	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 204	0.09 78	0.25 161	0.20 218	0.10 117	0.19 185	0.17 239	0.36 329	0.35 382	0.20 238	0.25 272	0.17 217	0.17 293	0.18 134	0.14 198	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.05 34

DCANet-4	0.19 289	0.10 133	0.52 483	0.19 144	0.09 54	0.19 185	0.18 285	0.36 329	0.39 430	0.29 347	0.30 318	0.17 217	0.22 367	0.20 179	0.18 306	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.05 7	0.07 233

fff	0.19 289	0.13 338	0.40 356	0.18 89	0.09 54	0.19 185	0.18 285	0.35 310	0.43 476	0.29 347	0.30 318	0.18 229	0.28 467	0.20 179	0.18 306	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.05 7	0.07 233

ADStereo(finetuned)	0.19 289	0.13 338	0.49 456	0.19 144	0.09 54	0.19 185	0.18 285	0.34 287	0.39 430	0.29 347	0.31 333	0.18 229	0.31 513	0.21 204	0.19 339	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.06 96	0.07 233

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 501	0.20 508	0.70 557	0.21 272	0.17 481	0.46 572	0.27 527	0.50 480	0.49 544	0.42 552	0.55 562	0.43 514	0.30 496	0.46 444	0.38 532	0.09 376	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.11 454	0.10 432

CIPLG	0.21 327	0.21 522	0.55 496	0.23 397	0.15 425	0.25 347	0.20 385	0.35 310	0.29 307	0.31 397	0.33 365	0.22 278	0.15 243	0.26 298	0.20 360	0.08 281	0.07 362	0.07 147	0.07 217	0.08 258	0.08 311

iRaft-Stereo_20w	0.19 289	0.10 133	0.46 432	0.19 144	0.13 317	0.25 347	0.19 332	0.52 516	0.19 127	0.29 347	0.21 226	0.22 278	0.20 343	0.28 332	0.18 306	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.08 299	0.08 258	0.08 311

IPLGR_C	0.21 327	0.22 536	0.60 516	0.23 397	0.15 425	0.24 329	0.20 385	0.35 310	0.29 307	0.31 397	0.32 342	0.22 278	0.15 243	0.25 280	0.20 360	0.08 281	0.07 362	0.07 147	0.07 217	0.08 258	0.08 311

ACRE	0.21 327	0.20 508	0.62 527	0.23 397	0.15 425	0.24 329	0.20 385	0.35 310	0.28 288	0.31 397	0.32 342	0.22 278	0.15 243	0.25 280	0.20 360	0.08 281	0.07 362	0.07 147	0.07 217	0.08 258	0.08 311

GwcNet-ADL	0.22 362	0.14 385	0.58 508	0.24 451	0.13 317	0.22 286	0.23 469	0.49 470	0.40 448	0.27 306	0.29 305	0.30 398	0.20 343	0.26 298	0.23 428	0.09 376	0.07 362	0.07 147	0.07 217	0.09 338	0.09 375

GANet-ADL	0.21 327	0.12 271	0.45 424	0.23 397	0.14 365	0.29 422	0.19 332	0.46 438	0.35 382	0.25 286	0.32 342	0.32 418	0.19 334	0.24 250	0.20 360	0.10 427	0.07 362	0.07 147	0.06 144	0.09 338	0.10 432

CroCo-Stereo	0.14 153	0.13 338	0.24 147	0.25 490	0.11 170	0.11 12	0.18 285	0.32 264	0.23 218	0.12 81	0.12 60	0.18 229	0.12 143	0.14 31	0.13 161	0.08 281	0.06 231	0.07 147	0.05 63	0.07 177	0.06 138
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	0.17 222	0.12 271	0.41 379	0.23 397	0.10 117	0.20 227	0.24 491	0.33 279	0.23 218	0.23 262	0.28 293	0.29 382	0.15 243	0.17 108	0.15 227	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.05 34

s12784h	0.17 222	0.09 78	0.26 170	0.18 89	0.07 2	0.32 468	0.19 332	0.37 339	0.32 342	0.23 262	0.25 272	0.18 229	0.17 293	0.25 280	0.16 254	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.06 96	0.05 34

raftrobust	0.16 204	0.13 338	0.29 213	0.22 341	0.15 425	0.19 185	0.13 64	0.32 264	0.26 260	0.26 298	0.20 211	0.19 245	0.17 293	0.21 204	0.15 227	0.08 281	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.07 233

RALCasStereoNet	0.18 246	0.15 420	0.33 263	0.21 272	0.14 365	0.21 258	0.18 285	0.31 252	0.25 248	0.21 249	0.29 305	0.22 278	0.15 243	0.27 318	0.17 283	0.08 281	0.10 515	0.07 147	0.06 144	0.09 338	0.09 375

DCANet	0.18 246	0.13 338	0.40 356	0.19 144	0.09 54	0.19 185	0.18 285	0.34 287	0.39 430	0.29 347	0.31 333	0.18 229	0.23 381	0.20 179	0.19 339	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.06 96	0.07 233

csc	0.19 289	0.13 338	0.40 356	0.18 89	0.09 54	0.19 185	0.18 285	0.35 310	0.43 476	0.29 347	0.30 318	0.18 229	0.28 467	0.20 179	0.18 306	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.05 7	0.07 233

cscssc	0.19 289	0.13 338	0.40 356	0.18 89	0.09 54	0.19 185	0.18 285	0.35 310	0.43 476	0.29 347	0.30 318	0.18 229	0.28 467	0.20 179	0.18 306	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.05 63	0.05 7	0.07 233

111	0.20 306	0.17 465	0.40 356	0.18 89	0.09 54	0.24 329	0.17 239	0.41 381	0.45 503	0.23 262	0.29 305	0.29 382	0.21 351	0.24 250	0.18 306	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.07 177	0.08 311

test_xeample3	0.16 204	0.11 213	0.56 500	0.19 144	0.12 237	0.20 227	0.18 285	0.35 310	0.20 156	0.16 191	0.12 60	0.13 133	0.12 143	0.24 250	0.15 227	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.08 299	0.07 177	0.07 233

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 222	0.14 385	0.32 246	0.20 218	0.09 54	0.19 185	0.17 239	0.32 264	0.30 320	0.25 286	0.33 365	0.20 255	0.17 293	0.19 159	0.15 227	0.06 49	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.07 177	0.05 34

EAI-Stereo	0.21 327	0.10 133	0.33 263	0.21 272	0.12 237	0.30 440	0.46 629	0.46 438	0.20 156	0.25 286	0.50 534	0.17 217	0.16 263	0.24 250	0.23 428	0.07 123	0.06 231	0.07 147	0.10 446	0.06 96	0.07 233

CFNet-RSSM	0.17 222	0.10 133	0.40 356	0.20 218	0.11 170	0.20 227	0.15 146	0.36 329	0.30 320	0.23 262	0.21 226	0.26 345	0.15 243	0.20 179	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 222	0.10 133	0.37 313	0.20 218	0.12 237	0.19 185	0.15 146	0.32 264	0.28 288	0.23 262	0.23 248	0.27 355	0.15 243	0.20 179	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.07 217	0.06 96	0.06 138

CCAANet	0.21 327	0.09 78	0.34 274	0.19 144	0.12 237	0.32 468	0.19 332	0.39 357	0.27 271	0.24 276	0.47 522	0.30 398	0.25 420	0.36 409	0.20 360	0.09 376	0.06 231	0.07 147	0.08 299	0.07 177	0.08 311

R-Stereo Train	0.18 246	0.09 78	0.32 246	0.22 341	0.12 237	0.22 286	0.19 332	0.42 395	0.19 127	0.31 397	0.45 505	0.20 255	0.14 224	0.18 134	0.15 227	0.08 281	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.06 138

RAFT-Stereo	0.18 246	0.09 78	0.32 246	0.22 341	0.12 237	0.22 286	0.19 332	0.42 395	0.19 127	0.31 397	0.45 505	0.20 255	0.14 224	0.18 134	0.15 227	0.08 281	0.06 231	0.07 147	0.06 144	0.06 96	0.06 138
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.28 483	0.14 385	0.44 412	0.22 341	0.18 503	0.32 468	0.19 332	0.48 460	0.38 420	0.29 347	0.43 482	0.47 540	0.37 549	0.79 597	0.36 529	0.09 376	0.07 362	0.07 147	0.09 402	0.07 177	0.07 233

HSM-Net_RVC	0.27 463	0.11 213	0.42 389	0.19 144	0.11 170	0.34 493	0.20 385	0.62 609	0.43 476	0.40 533	0.43 482	0.50 560	0.26 431	0.76 587	0.22 407	0.08 281	0.07 362	0.07 147	0.07 217	0.08 258	0.08 311
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.31 508	0.22 536	0.50 467	0.23 397	0.14 365	0.30 440	0.24 491	0.47 447	0.54 574	0.38 508	0.60 582	0.43 514	0.29 482	0.87 614	0.40 547	0.11 466	0.07 362	0.07 147	0.07 217	0.09 338	0.09 375

HITNet	0.20 306	0.17 465	0.43 402	0.19 144	0.08 23	0.27 380	0.14 98	0.42 395	0.30 320	0.29 347	0.32 342	0.27 355	0.21 351	0.28 332	0.25 449	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.09 338	0.06 138
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	0.27 463	0.26 565	0.72 562	0.23 397	0.13 317	0.29 422	0.18 285	0.52 516	0.49 544	0.37 493	0.45 505	0.39 479	0.25 420	0.34 395	0.20 360	0.08 281	0.06 231	0.07 147	0.05 63	0.12 491	0.09 375

iResNet	0.24 410	0.18 479	0.61 519	0.25 490	0.11 170	0.29 422	0.21 416	0.42 395	0.43 476	0.33 432	0.43 482	0.27 355	0.22 367	0.34 395	0.26 463	0.07 123	0.05 39	0.07 147	0.06 144	0.08 258	0.07 233

DN	0.15 189	0.08 32	0.27 182	0.19 144	0.14 365	0.21 258	0.18 285	0.28 206	0.24 234	0.14 142	0.16 147	0.18 229	0.10 72	0.21 204	0.13 161	0.11 466	0.07 362	0.08 241	0.08 299	0.08 258	0.10 432

IGEV_i1	0.21 327	0.11 213	0.43 402	0.22 341	0.11 170	0.31 456	0.19 332	0.43 409	0.30 320	0.29 347	0.30 318	0.31 408	0.20 343	0.33 388	0.20 360	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.08 258	0.08 311

RT-IGEV	0.25 438	0.10 133	0.48 450	0.22 341	0.14 365	0.31 456	0.28 543	0.53 528	0.39 430	0.36 485	0.41 452	0.44 525	0.30 496	0.28 332	0.27 469	0.09 376	0.07 362	0.08 241	0.09 402	0.09 338	0.10 432

Selective-IGEV-i16pc	0.33 526	0.10 133	1.71 661	0.21 272	0.14 365	0.74 631	0.31 566	0.42 395	0.41 460	0.21 249	0.32 342	0.26 345	0.14 224	0.71 565	0.19 339	0.14 549	0.10 515	0.08 241	0.09 402	0.11 454	0.11 469

DepthFocus	0.10 8	0.07 4	0.21 109	0.15 5	0.11 170	0.10 10	0.13 64	0.15 9	0.08 1	0.12 81	0.10 29	0.09 26	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.06 96	0.05 34

LiteMatch	0.12 68	0.13 338	0.15 22	0.19 144	0.10 117	0.15 50	0.17 239	0.17 20	0.13 23	0.09 12	0.09 16	0.11 90	0.21 351	0.14 31	0.22 407	0.08 281	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.08 258	0.07 233

Lsterematch	0.18 246	0.13 338	0.33 263	0.19 144	0.10 117	0.23 308	0.17 239	0.25 149	0.32 342	0.28 318	0.37 405	0.24 313	0.21 351	0.23 234	0.22 407	0.08 281	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.08 258	0.07 233

Selective-IGEV-i1	0.21 327	0.10 133	0.31 238	0.23 397	0.13 317	0.31 456	0.22 443	0.46 438	0.42 468	0.27 306	0.32 342	0.33 425	0.17 293	0.25 280	0.19 339	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.08 258	0.09 375

WQFJA1	0.18 246	0.10 133	0.16 43	0.22 341	0.18 503	0.25 347	0.19 332	0.51 497	0.51 556	0.15 162	0.17 165	0.15 185	0.16 263	0.20 179	0.20 360	0.07 123	0.09 485	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.06 138

WQFJX1	0.18 246	0.10 133	0.16 43	0.23 397	0.17 481	0.24 329	0.19 332	0.58 582	0.52 565	0.16 191	0.16 147	0.14 165	0.15 243	0.26 298	0.17 283	0.08 281	0.09 485	0.08 241	0.07 217	0.08 258	0.06 138

NLMM1	0.19 289	0.12 271	0.16 43	0.23 397	0.18 503	0.24 329	0.20 385	0.59 588	0.65 606	0.18 228	0.17 165	0.13 133	0.14 224	0.25 280	0.18 306	0.08 281	0.09 485	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.06 138

NLMM	0.18 246	0.10 133	0.16 43	0.22 341	0.18 503	0.25 347	0.19 332	0.51 497	0.51 556	0.15 162	0.17 165	0.15 185	0.16 263	0.20 179	0.20 360	0.07 123	0.09 485	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.06 138

NLSM3	0.13 114	0.10 133	0.17 61	0.21 272	0.13 317	0.18 150	0.16 193	0.30 242	0.24 234	0.11 51	0.15 128	0.12 113	0.13 188	0.17 108	0.15 227	0.05 9	0.05 39	0.08 241	0.08 299	0.05 7	0.05 34

FE-Mocha	0.16 204	0.10 133	0.33 263	0.19 144	0.13 317	0.19 185	0.15 146	0.35 310	0.22 192	0.24 276	0.24 262	0.20 255	0.14 224	0.17 108	0.17 283	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.06 138

Select-FE	0.23 379	0.14 385	0.78 569	0.22 341	0.18 503	0.22 286	0.13 64	0.43 409	0.26 260	0.28 318	0.33 365	0.39 479	0.29 482	0.27 318	0.19 339	0.08 281	0.07 362	0.08 241	0.13 552	0.08 258	0.12 493

IGEV-FE	0.18 246	0.10 133	0.65 539	0.20 218	0.12 237	0.19 185	0.15 146	0.34 287	0.19 127	0.28 318	0.22 239	0.27 355	0.13 188	0.23 234	0.18 306	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.06 138

z-ln-s-r	0.32 517	0.21 522	0.82 586	0.23 397	0.14 365	0.30 440	0.26 521	0.43 409	0.50 552	0.32 419	0.60 582	0.39 479	0.29 482	0.73 573	0.66 612	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.10 406	0.08 311

S2M2_XL	0.10 8	0.09 78	0.21 109	0.14 2	0.10 117	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 29	0.11 40	0.09 26	0.09 31	0.12 5	0.11 42	0.09 376	0.07 362	0.08 241	0.07 217	0.08 258	0.06 138
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune2	0.17 222	0.11 213	0.26 170	0.16 20	0.09 54	0.27 380	0.19 332	0.27 184	0.20 156	0.22 256	0.28 293	0.21 267	0.22 367	0.37 413	0.22 407	0.06 49	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.06 96	0.07 233

xyz-stereo-finetune	0.16 204	0.12 271	0.23 137	0.16 20	0.08 23	0.23 308	0.20 385	0.29 222	0.31 333	0.19 234	0.22 239	0.19 245	0.15 243	0.29 351	0.20 360	0.06 49	0.06 231	0.08 241	0.06 144	0.06 96	0.06 138

LG-Stereo	0.13 114	0.10 133	0.24 147	0.20 218	0.09 54	0.16 89	0.18 285	0.21 72	0.18 108	0.11 51	0.17 165	0.09 26	0.09 31	0.15 65	0.14 198	0.05 9	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.05 34

MM-Stereo_test3	0.17 222	0.12 271	0.29 213	0.23 397	0.14 365	0.19 185	0.22 443	0.39 357	0.36 395	0.16 191	0.24 262	0.17 217	0.12 143	0.19 159	0.14 198	0.07 123	0.07 362	0.08 241	0.06 144	0.09 338	0.06 138

MM-Stereo_test1	0.17 222	0.10 133	0.39 348	0.23 397	0.11 170	0.20 227	0.22 443	0.33 279	0.29 307	0.22 256	0.21 226	0.15 185	0.14 224	0.23 234	0.13 161	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.09 338	0.06 138

HI	0.20 306	0.13 338	0.33 263	0.18 89	0.15 425	0.17 123	0.16 193	0.34 287	0.21 176	0.37 493	0.39 433	0.36 453	0.24 399	0.29 351	0.21 387	0.06 49	0.05 39	0.08 241	0.09 402	0.09 338	0.07 233

CoSv	0.20 306	0.13 338	0.33 263	0.18 89	0.15 425	0.17 123	0.16 193	0.34 287	0.21 176	0.37 493	0.39 433	0.36 453	0.24 399	0.29 351	0.21 387	0.06 49	0.05 39	0.08 241	0.09 402	0.09 338	0.07 233

tt45	0.14 153	0.09 78	0.22 124	0.19 144	0.11 170	0.23 308	0.18 285	0.22 90	0.17 88	0.15 162	0.13 79	0.14 165	0.10 72	0.30 367	0.14 198	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.07 177	0.07 233

mms	0.13 114	0.11 213	0.19 84	0.19 144	0.12 237	0.16 89	0.17 239	0.20 57	0.17 88	0.13 111	0.17 165	0.14 165	0.09 31	0.24 250	0.14 198	0.06 49	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.07 177	0.07 233

ours_stereo	0.13 114	0.11 213	0.23 137	0.20 218	0.11 170	0.17 123	0.18 285	0.20 57	0.19 127	0.13 111	0.18 185	0.14 165	0.10 72	0.23 234	0.14 198	0.06 49	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.06 96	0.05 34

fffy	0.14 153	0.11 213	0.24 147	0.20 218	0.10 117	0.19 185	0.18 285	0.22 90	0.19 127	0.13 111	0.16 147	0.15 185	0.13 188	0.25 280	0.14 198	0.06 49	0.06 231	0.08 241	0.06 144	0.07 177	0.06 138

PAM_32	0.23 379	0.10 133	0.63 530	0.21 272	0.14 365	0.33 480	0.19 332	0.36 329	0.23 218	0.29 347	0.28 293	0.56 585	0.28 467	0.27 318	0.18 306	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.09 402	0.07 177	0.09 375

RAStereo	0.13 114	0.12 271	0.27 182	0.22 341	0.11 170	0.15 50	0.18 285	0.23 113	0.23 218	0.13 111	0.17 165	0.11 90	0.09 31	0.15 65	0.13 161	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.06 144	0.07 177	0.05 34

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 438	0.14 385	0.95 612	0.21 272	0.27 608	0.20 227	0.19 332	0.48 460	0.25 248	0.26 298	0.55 562	0.34 434	0.18 319	0.25 280	0.17 283	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.12 524	0.12 491	0.12 493

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 379	0.13 338	0.83 589	0.20 218	0.21 557	0.23 308	0.17 239	0.48 460	0.27 271	0.23 262	0.29 305	0.39 479	0.23 381	0.25 280	0.15 227	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.11 485	0.11 454	0.10 432

rvit_stereo_0080	0.15 189	0.13 338	0.25 161	0.19 144	0.13 317	0.15 50	0.20 385	0.28 206	0.24 234	0.15 162	0.17 165	0.19 245	0.13 188	0.19 159	0.15 227	0.11 466	0.08 450	0.08 241	0.08 299	0.10 406	0.07 233

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 306	0.72 655	0.70 557	0.17 42	0.08 23	0.15 50	0.15 146	0.18 30	0.16 62	0.13 111	0.12 60	0.09 26	0.08 13	0.16 90	0.13 161	0.35 645	0.04 2	0.08 241	0.07 217	0.11 454	0.23 619

test_sample2	0.21 327	0.10 133	0.28 199	0.19 144	0.11 170	0.27 380	0.21 416	0.43 409	0.29 307	0.26 298	0.31 333	0.30 398	0.24 399	0.45 441	0.18 306	0.09 376	0.07 362	0.08 241	0.07 217	0.09 338	0.09 375

test_sample1	0.20 306	0.10 133	0.28 199	0.19 144	0.12 237	0.28 400	0.19 332	0.41 381	0.25 248	0.26 298	0.31 333	0.29 382	0.26 431	0.44 438	0.21 387	0.09 376	0.07 362	0.08 241	0.07 217	0.09 338	0.09 375

MyStereo8	0.22 362	0.15 420	0.63 530	0.21 272	0.17 481	0.31 456	0.16 193	0.36 329	0.32 342	0.28 318	0.36 396	0.25 323	0.18 319	0.25 280	0.28 474	0.08 281	0.07 362	0.08 241	0.07 217	0.10 406	0.12 493

SMFormer	0.25 438	0.12 271	0.40 356	0.19 144	0.10 117	0.27 380	0.19 332	0.51 497	0.45 503	0.34 452	0.41 452	0.31 408	0.26 431	0.58 508	0.28 474	0.10 427	0.07 362	0.08 241	0.08 299	0.09 338	0.09 375

tta	0.24 410	0.12 271	0.40 356	0.19 144	0.10 117	0.27 380	0.19 332	0.51 497	0.45 503	0.34 452	0.41 452	0.31 408	0.26 431	0.58 508	0.28 474	0.10 427	0.07 362	0.08 241	0.08 299	0.08 258	0.07 233

CoDeX	0.23 379	0.12 271	0.46 432	0.21 272	0.14 365	0.29 422	0.21 416	0.53 528	0.41 460	0.29 347	0.35 386	0.29 382	0.22 367	0.48 451	0.19 339	0.09 376	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.08 258	0.07 233

ACVNet-DCA	0.18 246	0.14 385	0.38 332	0.23 397	0.11 170	0.31 456	0.19 332	0.41 381	0.27 271	0.17 210	0.19 194	0.13 133	0.18 319	0.28 332	0.11 42	0.08 281	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.09 338	0.09 375

1test111	0.19 289	0.14 385	0.38 332	0.23 397	0.11 170	0.31 456	0.19 332	0.41 381	0.27 271	0.17 210	0.19 194	0.13 133	0.18 319	0.34 395	0.22 407	0.08 281	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.09 338	0.09 375

cc1	0.18 246	0.14 385	0.38 332	0.23 397	0.11 170	0.31 456	0.19 332	0.35 310	0.47 526	0.17 210	0.19 194	0.13 133	0.18 319	0.28 332	0.11 42	0.08 281	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.08 258	0.08 311

ff7	0.14 153	0.12 271	0.27 182	0.19 144	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.27 184	0.20 156	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.12 143	0.24 250	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.07 233

IGEVStereo-DCA	0.14 153	0.11 213	0.27 182	0.19 144	0.12 237	0.20 227	0.18 285	0.27 184	0.20 156	0.15 162	0.12 60	0.14 165	0.12 143	0.28 332	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.07 233

ffff	0.14 153	0.12 271	0.27 182	0.19 144	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.27 184	0.20 156	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.12 143	0.24 250	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.07 233

rrr	0.17 222	0.11 213	0.57 503	0.19 144	0.12 237	0.20 227	0.18 285	0.35 310	0.22 192	0.15 162	0.12 60	0.14 165	0.12 143	0.28 332	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.07 233

11t	0.14 153	0.12 271	0.27 182	0.19 144	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.27 184	0.20 156	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.12 143	0.24 250	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.07 233

tt1	0.18 246	0.14 385	0.35 284	0.23 397	0.11 170	0.30 440	0.19 332	0.35 310	0.44 491	0.17 210	0.19 194	0.13 133	0.16 263	0.27 318	0.11 42	0.08 281	0.05 39	0.08 241	0.06 144	0.08 258	0.08 311

whm_eth	0.15 189	0.13 338	0.25 161	0.19 144	0.13 317	0.15 50	0.20 385	0.28 206	0.24 234	0.15 162	0.17 165	0.19 245	0.13 188	0.19 159	0.15 227	0.11 466	0.08 450	0.08 241	0.08 299	0.10 406	0.07 233

MaDis-Stereo	0.14 153	0.13 338	0.26 170	0.19 144	0.14 365	0.16 89	0.13 64	0.25 149	0.21 176	0.13 111	0.14 114	0.14 165	0.11 109	0.17 108	0.17 283	0.08 281	0.07 362	0.08 241	0.06 144	0.07 177	0.06 138

IGEV_Zeroshot_test	0.18 246	0.10 133	0.65 539	0.20 218	0.12 237	0.19 185	0.15 146	0.34 287	0.19 127	0.28 318	0.22 239	0.27 355	0.13 188	0.23 234	0.18 306	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.06 138

MIM_Stereo	0.18 246	0.12 271	0.38 332	0.20 218	0.11 170	0.17 123	0.14 98	0.35 310	0.25 248	0.27 306	0.35 386	0.23 299	0.13 188	0.27 318	0.16 254	0.06 49	0.07 362	0.08 241	0.08 299	0.08 258	0.06 138

anonymousdsp	0.14 153	0.12 271	0.27 182	0.19 144	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.28 206	0.20 156	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.12 143	0.24 250	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.08 258	0.07 233

iinet-f	0.30 501	0.18 479	1.03 623	0.20 218	0.15 425	0.44 564	0.22 443	0.45 427	0.37 406	0.35 469	0.44 493	0.41 501	0.34 532	0.34 395	0.40 547	0.10 427	0.09 485	0.08 241	0.08 299	0.13 507	0.11 469

CroCo-Stereo Lap2	0.15 189	0.15 420	0.28 199	0.25 490	0.18 503	0.11 12	0.19 332	0.28 206	0.21 176	0.13 111	0.16 147	0.15 185	0.12 143	0.17 108	0.14 198	0.07 123	0.07 362	0.08 241	0.06 144	0.08 258	0.07 233

ccc-4	0.14 153	0.12 271	0.27 182	0.19 144	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.27 184	0.20 156	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.12 143	0.24 250	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.07 233

x	0.19 289	0.11 213	0.29 213	0.20 218	0.11 170	0.26 370	0.18 285	0.41 381	0.29 307	0.25 286	0.29 305	0.28 371	0.24 399	0.26 298	0.23 428	0.09 376	0.07 362	0.08 241	0.07 217	0.09 338	0.08 311

IER	0.23 379	0.12 271	0.39 348	0.20 218	0.14 365	0.31 456	0.19 332	0.42 395	0.36 395	0.33 432	0.40 444	0.32 418	0.33 523	0.29 351	0.22 407	0.09 376	0.07 362	0.08 241	0.08 299	0.09 338	0.08 311

raft_robust	0.22 362	0.17 465	0.30 223	0.22 341	0.12 237	0.23 308	0.22 443	0.49 470	0.48 535	0.32 419	0.32 342	0.26 345	0.23 381	0.53 478	0.15 227	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.10 446	0.08 258	0.06 138

IGEV-Stereo	0.14 153	0.12 271	0.27 182	0.19 144	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.28 206	0.20 156	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.12 143	0.24 250	0.12 106	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.08 258	0.07 233
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.23 379	0.18 479	0.44 412	0.22 341	0.13 317	0.19 185	0.19 332	0.37 339	0.32 342	0.28 318	0.37 405	0.34 434	0.23 381	0.65 548	0.27 469	0.06 49	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.09 338	0.08 311

CSP-Net	0.27 463	0.15 420	0.30 223	0.21 272	0.14 365	0.44 564	0.24 491	0.50 480	0.40 448	0.41 542	0.43 482	0.42 510	0.26 431	0.66 552	0.28 474	0.12 505	0.08 450	0.08 241	0.08 299	0.10 406	0.09 375

IPLG	0.21 327	0.15 420	0.53 487	0.21 272	0.12 237	0.28 400	0.17 239	0.42 395	0.30 320	0.33 432	0.32 342	0.15 185	0.17 293	0.50 460	0.21 387	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.06 138

MIPNet	0.21 327	0.15 420	0.52 483	0.21 272	0.12 237	0.27 380	0.20 385	0.45 427	0.37 406	0.30 379	0.23 248	0.19 245	0.24 399	0.27 318	0.19 339	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.06 138

IPLGR	0.21 327	0.13 338	0.61 519	0.21 272	0.11 170	0.25 347	0.18 285	0.41 381	0.37 406	0.28 318	0.27 287	0.21 267	0.19 334	0.37 413	0.18 306	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.06 138

test-3	0.16 204	0.09 78	0.31 238	0.21 272	0.11 170	0.18 150	0.16 193	0.30 242	0.27 271	0.26 298	0.16 147	0.22 278	0.12 143	0.26 298	0.18 306	0.06 49	0.04 2	0.08 241	0.08 299	0.06 96	0.06 138

test_1	0.16 204	0.09 78	0.31 238	0.21 272	0.11 170	0.18 150	0.16 193	0.30 242	0.27 271	0.25 286	0.16 147	0.22 278	0.12 143	0.26 298	0.18 306	0.06 49	0.04 2	0.08 241	0.08 299	0.06 96	0.06 138

CrosDoStereo	0.31 508	0.10 133	0.49 456	0.18 89	0.12 237	0.22 286	1.11 680	0.34 287	0.37 406	0.38 508	0.61 589	0.28 371	0.46 591	0.61 525	0.57 591	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.07 233

STrans-v2	0.24 410	0.13 338	0.54 490	0.21 272	0.12 237	0.23 308	0.21 416	0.47 447	0.28 288	0.31 397	0.42 469	0.36 453	0.35 536	0.62 533	0.23 428	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.06 96	0.06 138

TransformOpticalFlow	0.24 410	0.13 338	0.56 500	0.23 397	0.11 170	0.21 258	0.19 332	0.40 369	0.32 342	0.30 379	0.43 482	0.36 453	0.31 513	0.61 525	0.20 360	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.06 96	0.07 233

ASMatch	0.23 379	0.11 213	0.51 477	0.24 451	0.14 365	0.19 185	0.17 239	0.31 252	0.28 288	0.28 318	0.68 604	0.27 355	0.26 431	0.50 460	0.22 407	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.06 96	0.11 469

DeepStereo_LL	0.31 508	0.10 133	0.49 456	0.18 89	0.12 237	0.22 286	1.11 680	0.34 287	0.37 406	0.38 508	0.61 589	0.28 371	0.46 591	0.61 525	0.57 591	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.07 233

DEmStereo	0.26 455	0.09 78	0.47 440	0.19 144	0.12 237	0.30 440	0.25 508	0.28 206	0.36 395	0.36 485	0.58 574	0.25 323	0.48 600	0.53 478	0.44 564	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.06 96	0.07 233

THIR-Stereo	0.29 494	0.12 271	0.41 379	0.19 144	0.11 170	0.28 400	0.72 657	0.32 264	0.35 382	0.37 493	0.65 598	0.34 434	0.50 603	0.57 501	0.45 567	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.09 402	0.07 177	0.07 233

DRaft	0.24 410	0.10 133	0.34 274	0.18 89	0.12 237	0.28 400	0.23 469	0.33 279	0.39 430	0.38 508	0.61 589	0.21 267	0.41 568	0.48 451	0.42 558	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.08 311

GrayStereo	0.25 438	0.09 78	0.32 246	0.26 524	0.13 317	0.23 308	0.47 633	0.34 287	0.30 320	0.39 523	0.47 522	0.30 398	0.79 642	0.29 351	0.16 254	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.09 402	0.07 177	0.13 510

RAFT-345	0.21 327	0.10 133	0.46 432	0.22 341	0.11 170	0.20 227	0.16 193	0.26 169	0.25 248	0.27 306	0.66 600	0.21 267	0.16 263	0.55 486	0.21 387	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.06 96	0.06 138

test-1	0.17 222	0.11 213	0.40 356	0.23 397	0.13 317	0.22 286	0.23 469	0.34 287	0.26 260	0.20 238	0.24 262	0.22 278	0.14 224	0.16 90	0.20 360	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.06 96	0.08 311

Prome-Stereo	0.21 327	0.10 133	0.30 223	0.24 451	0.12 237	0.23 308	0.23 469	0.36 329	0.25 248	0.33 432	0.59 577	0.24 313	0.28 467	0.29 351	0.16 254	0.07 123	0.05 39	0.08 241	0.07 217	0.08 258	0.20 598

raft+_RVC	0.18 246	0.14 385	0.32 246	0.21 272	0.15 425	0.21 258	0.16 193	0.38 345	0.34 366	0.21 249	0.28 293	0.20 255	0.15 243	0.24 250	0.19 339	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.07 177	0.08 311

XX-Stereo	0.21 327	0.10 133	0.83 589	0.26 524	0.17 481	0.23 308	0.13 64	0.40 369	0.18 108	0.20 238	0.41 452	0.31 408	0.10 72	0.32 381	0.12 106	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.05 34

GES	0.22 362	0.12 271	0.42 389	0.20 218	0.14 365	0.27 380	0.19 332	0.49 470	0.33 356	0.30 379	0.36 396	0.25 323	0.23 381	0.29 351	0.22 407	0.10 427	0.08 450	0.08 241	0.07 217	0.10 406	0.11 469

222	0.41 576	0.10 133	0.29 213	0.19 144	0.11 170	0.36 513	0.20 385	0.57 573	0.39 430	0.35 469	0.44 493	0.30 398	0.27 450	0.55 486	3.56 685	0.11 466	0.07 362	0.08 241	0.08 299	0.09 338	0.09 375

AFF-stereo	0.18 246	0.15 420	0.32 246	0.21 272	0.10 117	0.18 150	0.18 285	0.33 279	0.27 271	0.25 286	0.37 405	0.25 323	0.17 293	0.24 250	0.15 227	0.06 49	0.05 39	0.08 241	0.08 299	0.07 177	0.05 34

GMStereo	0.19 289	0.25 554	0.40 356	0.21 272	0.12 237	0.22 286	0.19 332	0.29 222	0.40 448	0.25 286	0.23 248	0.16 206	0.15 243	0.25 280	0.19 339	0.09 376	0.06 231	0.08 241	0.08 299	0.10 406	0.08 311
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.23 379	0.13 338	0.35 284	0.18 89	0.15 425	0.27 380	0.23 469	0.39 357	0.44 491	0.28 318	0.41 452	0.38 467	0.26 431	0.27 318	0.32 507	0.08 281	0.07 362	0.08 241	0.07 217	0.10 406	0.07 233

acv_ft	0.25 438	0.13 338	0.40 356	0.23 397	0.19 530	0.34 493	0.21 416	0.45 427	0.44 491	0.38 508	0.41 452	0.38 467	0.27 450	0.27 318	0.35 523	0.08 281	0.07 362	0.08 241	0.07 217	0.11 454	0.07 233

cf-r	0.24 410	0.15 420	0.44 412	0.21 272	0.14 365	0.27 380	0.22 443	0.42 395	0.40 448	0.30 379	0.42 469	0.42 510	0.26 431	0.43 434	0.25 449	0.11 466	0.06 231	0.08 241	0.10 446	0.08 258	0.08 311

DIP-Stereo	0.18 246	0.12 271	0.33 263	0.20 218	0.13 317	0.28 400	0.12 30	0.42 395	0.25 248	0.27 306	0.32 342	0.21 267	0.17 293	0.25 280	0.20 360	0.07 123	0.06 231	0.08 241	0.06 144	0.07 177	0.08 311
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	0.22 362	0.18 479	0.47 440	0.22 341	0.10 117	0.28 400	0.14 98	0.46 438	0.32 342	0.31 397	0.34 375	0.31 408	0.25 420	0.31 374	0.29 486	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.06 144	0.10 406	0.08 311

HSM	0.28 483	0.16 446	0.35 284	0.20 218	0.15 425	0.33 480	0.19 332	0.53 528	0.37 406	0.36 485	0.38 420	0.67 620	0.31 513	0.89 619	0.23 428	0.08 281	0.06 231	0.08 241	0.07 217	0.08 258	0.08 311

Selective-IGEV-i16pb	0.39 567	0.12 271	2.18 665	0.21 272	0.15 425	0.68 625	0.32 574	0.56 563	0.57 586	0.25 286	0.44 493	0.33 425	0.21 351	0.80 601	0.25 449	0.14 549	0.10 515	0.09 334	0.10 446	0.12 491	0.13 510

Hybrid-DGEV-03	0.20 306	0.14 385	0.31 238	0.22 341	0.12 237	0.26 370	0.16 193	0.31 252	0.27 271	0.32 419	0.58 574	0.23 299	0.15 243	0.23 234	0.17 283	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.07 217	0.08 258	0.06 138

Hybrid-DGEV-2	0.21 327	0.15 420	0.34 274	0.24 451	0.13 317	0.28 400	0.14 98	0.48 460	0.44 491	0.27 306	0.24 262	0.25 323	0.25 420	0.28 332	0.19 339	0.07 123	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.07 177	0.07 233

NLSM1	0.17 222	0.10 133	0.17 61	0.21 272	0.18 503	0.25 347	0.17 239	0.47 447	0.40 448	0.16 191	0.21 226	0.13 133	0.15 243	0.21 204	0.18 306	0.08 281	0.09 485	0.09 334	0.08 299	0.07 177	0.06 138

NLCSM	0.19 289	0.12 271	0.18 74	0.24 451	0.19 530	0.24 329	0.21 416	0.42 395	0.40 448	0.19 234	0.18 185	0.14 165	0.16 263	0.47 448	0.19 339	0.08 281	0.09 485	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.07 233

xyz-stereo	1.40 665	0.10 133	17.09 702	0.18 89	0.07 2	4.78 684	0.18 285	0.29 222	0.34 366	0.36 485	2.81 682	0.40 494	0.29 482	0.56 497	0.24 439	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.06 144	0.06 96	0.05 34

DFGA-Net	0.23 379	0.24 549	0.49 456	0.22 341	0.15 425	0.25 347	0.17 239	0.39 357	0.39 430	0.29 347	0.31 333	0.21 267	0.17 293	0.59 514	0.28 474	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.09 402	0.10 406	0.08 311

S2M2_L	0.13 114	0.11 213	0.20 97	0.16 20	0.12 237	0.12 16	0.07 1	0.18 30	0.20 156	0.12 81	0.15 128	0.14 165	0.12 143	0.15 65	0.14 198	0.13 524	0.09 485	0.09 334	0.10 446	0.11 454	0.09 375
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.16 204	0.11 213	0.25 161	0.21 272	0.11 170	0.23 308	0.15 146	0.34 287	0.24 234	0.20 238	0.25 272	0.19 245	0.12 143	0.24 250	0.15 227	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.09 402	0.08 258	0.07 233

rvit_stereo_0081_aga	0.16 204	0.14 385	0.28 199	0.21 272	0.13 317	0.19 185	0.17 239	0.23 113	0.24 234	0.17 210	0.21 226	0.19 245	0.13 188	0.19 159	0.14 198	0.11 466	0.08 450	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.07 233

rvit_stereo_0081	0.16 204	0.11 213	0.24 147	0.21 272	0.12 237	0.16 89	0.17 239	0.22 90	0.33 356	0.16 191	0.18 185	0.18 229	0.14 224	0.20 179	0.16 254	0.11 466	0.08 450	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.07 233

ACV-stereo	0.29 494	0.18 479	0.79 576	0.23 397	0.16 457	0.47 578	0.19 332	0.36 329	0.34 366	0.29 347	0.33 365	0.67 620	0.42 577	0.54 484	0.30 494	0.10 427	0.09 485	0.09 334	0.09 402	0.10 406	0.11 469

rvit_stereo_0082	0.16 204	0.11 213	0.24 147	0.21 272	0.12 237	0.16 89	0.17 239	0.22 90	0.33 356	0.16 191	0.18 185	0.18 229	0.14 224	0.20 179	0.16 254	0.11 466	0.08 450	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.07 233

rvit_stereo_ft	0.17 222	0.14 385	0.30 223	0.25 490	0.14 365	0.17 123	0.21 416	0.28 206	0.26 260	0.16 191	0.19 194	0.20 255	0.16 263	0.22 224	0.17 283	0.11 466	0.07 362	0.09 334	0.09 402	0.09 338	0.07 233

test_sample3	0.23 379	0.12 271	0.43 402	0.19 144	0.12 237	0.32 468	0.20 385	0.50 480	0.34 366	0.31 397	0.33 365	0.29 382	0.22 367	0.53 478	0.22 407	0.10 427	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.10 406	0.10 432

H2IRNET	0.18 246	0.13 338	0.35 284	0.21 272	0.12 237	0.20 227	0.15 146	0.27 184	0.30 320	0.17 210	0.31 333	0.25 323	0.20 343	0.24 250	0.18 306	0.07 123	0.06 231	0.09 334	0.10 446	0.09 338	0.06 138

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 222	0.13 338	0.24 147	0.19 144	0.13 317	0.24 329	0.17 239	0.30 242	0.37 406	0.43 558	0.17 165	0.13 133	0.12 143	0.19 159	0.15 227	0.08 281	0.07 362	0.09 334	0.07 217	0.09 338	0.08 311

MyStereo07	0.16 204	0.12 271	0.26 170	0.22 341	0.14 365	0.25 347	0.23 469	0.29 222	0.21 176	0.15 162	0.13 79	0.12 113	0.13 188	0.25 280	0.13 161	0.07 123	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.08 311

MyStereo06	0.20 306	0.12 271	0.57 503	0.21 272	0.14 365	0.25 347	0.23 469	0.40 369	0.21 176	0.30 379	0.24 262	0.31 408	0.18 319	0.22 224	0.18 306	0.07 123	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.08 311

MyStereo05	0.23 379	0.12 271	0.57 503	0.21 272	0.14 365	0.25 347	0.23 469	0.48 460	0.52 565	0.31 397	0.23 248	0.25 323	0.22 367	0.30 367	0.21 387	0.07 123	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.08 311

MyStereo04	0.23 379	0.12 271	0.55 496	0.22 341	0.14 365	0.25 347	0.23 469	0.49 470	0.52 565	0.28 318	0.23 248	0.27 355	0.23 381	0.30 367	0.22 407	0.07 123	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.08 311

AE-Stereo	0.17 222	0.11 213	0.31 238	0.24 451	0.14 365	0.23 308	0.18 285	0.34 287	0.29 307	0.15 162	0.25 272	0.21 267	0.13 188	0.20 179	0.14 198	0.07 123	0.08 450	0.09 334	0.10 446	0.07 177	0.06 138

1111x	0.32 517	0.11 213	0.40 356	0.22 341	0.11 170	0.32 468	0.26 521	0.59 588	0.43 476	0.31 397	0.41 452	0.39 479	0.28 467	0.76 587	1.37 661	0.09 376	0.08 450	0.09 334	0.10 446	0.09 338	0.08 311

EKT-Stereo	0.38 562	0.12 271	0.38 332	0.42 632	3.88 688	0.21 258	0.17 239	0.35 310	0.28 288	0.20 238	0.20 211	0.23 299	0.15 243	0.28 332	0.16 254	0.09 376	0.07 362	0.09 334	0.07 217	0.09 338	0.09 375

gwcnet-sp	0.24 410	0.13 338	0.63 530	0.22 341	0.14 365	0.34 493	0.22 443	0.44 417	0.39 430	0.35 469	0.34 375	0.27 355	0.27 450	0.35 404	0.25 449	0.09 376	0.08 450	0.09 334	0.09 402	0.09 338	0.09 375

scenet	0.24 410	0.13 338	0.63 530	0.22 341	0.14 365	0.34 493	0.22 443	0.44 417	0.39 430	0.35 469	0.34 375	0.27 355	0.27 450	0.35 404	0.25 449	0.09 376	0.08 450	0.09 334	0.09 402	0.09 338	0.09 375

knoymous	0.17 222	0.09 78	0.32 246	0.17 42	0.11 170	0.21 258	0.17 239	0.32 264	0.23 218	0.23 262	0.28 293	0.27 355	0.16 263	0.23 234	0.16 254	0.09 376	0.06 231	0.09 334	0.06 144	0.09 338	0.09 375

anonymousa	0.23 379	0.11 213	0.50 467	0.21 272	0.16 457	0.31 456	0.20 385	0.36 329	0.35 382	0.32 419	0.50 534	0.39 479	0.26 431	0.22 224	0.20 360	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.11 485	0.07 177	0.08 311

riskmin	0.18 246	0.09 78	0.34 274	0.18 89	0.12 237	0.24 329	0.16 193	0.34 287	0.28 288	0.21 249	0.23 248	0.33 425	0.24 399	0.23 234	0.17 283	0.09 376	0.06 231	0.09 334	0.06 144	0.10 406	0.10 432

ssnet	0.24 410	0.13 338	0.63 530	0.22 341	0.14 365	0.34 493	0.22 443	0.44 417	0.39 430	0.35 469	0.34 375	0.27 355	0.27 450	0.35 404	0.25 449	0.09 376	0.08 450	0.09 334	0.09 402	0.09 338	0.09 375

TestStereo1	0.21 327	0.16 446	0.32 246	0.26 524	0.13 317	0.26 370	0.27 527	0.40 369	0.36 395	0.29 347	0.39 433	0.22 278	0.21 351	0.33 388	0.17 283	0.07 123	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.07 233

DisPM	0.19 289	0.10 133	0.35 284	0.23 397	0.13 317	0.18 150	0.20 385	0.29 222	0.29 307	0.33 432	0.34 375	0.23 299	0.16 263	0.33 388	0.16 254	0.09 376	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.07 177	0.11 469

RAFT_CTSACE	0.21 327	0.16 446	0.41 379	0.25 490	0.15 425	0.22 286	0.24 491	0.32 264	0.28 288	0.33 432	0.51 540	0.29 382	0.17 293	0.32 381	0.13 161	0.06 49	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.06 138

CRFU-Net	0.28 483	0.14 385	0.45 424	0.25 490	0.15 425	0.45 570	0.23 469	0.50 480	0.30 320	0.43 558	0.41 452	0.48 546	0.46 591	0.43 434	0.29 486	0.11 466	0.10 515	0.09 334	0.08 299	0.10 406	0.10 432

RAFT+CT+SA	0.21 327	0.18 479	0.33 263	0.25 490	0.18 503	0.23 308	0.29 550	0.40 369	0.36 395	0.24 276	0.38 420	0.18 229	0.16 263	0.32 381	0.16 254	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.12 524	0.09 338	0.09 375

test_5	0.23 379	0.19 495	0.38 332	0.26 524	0.18 503	0.25 347	0.29 550	0.40 369	0.37 406	0.29 347	0.40 444	0.25 323	0.22 367	0.34 395	0.18 306	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.09 402	0.10 406	0.10 432

SA-5K	0.21 327	0.16 446	0.32 246	0.26 524	0.13 317	0.26 370	0.27 527	0.40 369	0.36 395	0.29 347	0.39 433	0.22 278	0.21 351	0.33 388	0.17 283	0.07 123	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.07 233

test_4	0.18 246	0.12 271	0.34 274	0.23 397	0.12 237	0.18 150	0.22 443	0.26 169	0.24 234	0.24 276	0.47 522	0.22 278	0.13 188	0.24 250	0.16 254	0.06 49	0.05 39	0.09 334	0.09 402	0.07 177	0.05 34

GLC_STEREO	0.15 189	0.10 133	0.24 147	0.21 272	0.09 54	0.17 123	0.15 146	0.23 113	0.27 271	0.17 210	0.20 211	0.17 217	0.11 109	0.23 234	0.16 254	0.07 123	0.09 485	0.09 334	0.08 299	0.07 177	0.06 138

DAS	0.27 463	0.12 271	0.42 389	0.24 451	0.18 503	0.29 422	0.24 491	0.45 427	0.45 503	0.41 542	0.44 493	0.34 434	0.29 482	0.75 582	0.21 387	0.09 376	0.07 362	0.09 334	0.07 217	0.09 338	0.09 375

SepStereo	0.26 455	0.12 271	0.42 389	0.24 451	0.18 503	0.29 422	0.24 491	0.45 427	0.45 503	0.41 542	0.44 493	0.34 434	0.29 482	0.64 541	0.21 387	0.09 376	0.07 362	0.09 334	0.07 217	0.09 338	0.09 375

test_3	0.18 246	0.11 213	0.32 246	0.24 451	0.11 170	0.22 286	0.25 508	0.31 252	0.31 333	0.25 286	0.18 185	0.23 299	0.13 188	0.25 280	0.19 339	0.06 49	0.05 39	0.09 334	0.10 446	0.07 177	0.06 138

PSMNet-ADL	0.25 438	0.15 420	0.32 246	0.26 524	0.14 365	0.31 456	0.22 443	0.44 417	0.36 395	0.27 306	0.33 365	0.41 501	0.28 467	0.61 525	0.29 486	0.11 466	0.09 485	0.09 334	0.11 485	0.10 406	0.10 432

ADLNet2	0.30 501	0.17 465	0.72 562	0.23 397	0.17 481	0.36 513	0.24 491	0.52 516	0.51 556	0.32 419	0.38 420	0.45 530	0.30 496	0.69 559	0.35 523	0.10 427	0.08 450	0.09 334	0.09 402	0.12 491	0.10 432

TRStereo	0.19 289	0.17 465	0.47 440	0.23 397	0.19 530	0.19 185	0.16 193	0.52 516	0.28 288	0.20 238	0.19 194	0.21 267	0.13 188	0.24 250	0.13 161	0.09 376	0.06 231	0.09 334	0.11 485	0.06 96	0.06 138

LCNet	0.21 327	0.11 213	0.29 213	0.25 490	0.12 237	0.23 308	0.19 332	0.34 287	0.26 260	0.28 318	0.35 386	0.26 345	0.30 496	0.35 404	0.17 283	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.10 446	0.13 507	0.22 612

HHNet	0.22 362	0.12 271	0.52 483	0.18 89	0.18 503	0.20 227	0.20 385	0.34 287	0.31 333	0.32 419	0.59 577	0.20 255	0.21 351	0.24 250	0.31 502	0.08 281	0.05 39	0.09 334	0.07 217	0.08 258	0.11 469

OMP-Stereo	0.23 379	0.14 385	0.35 284	0.29 576	0.13 317	0.21 258	0.16 193	0.37 339	0.33 356	0.34 452	0.30 318	0.34 434	0.19 334	0.70 562	0.24 439	0.07 123	0.06 231	0.09 334	0.07 217	0.07 177	0.06 138

IIG-Stereo	0.23 379	0.13 338	0.35 284	0.29 576	0.12 237	0.23 308	0.14 98	0.38 345	0.31 333	0.34 452	0.37 405	0.33 425	0.21 351	0.70 562	0.26 463	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.07 217	0.07 177	0.06 138

NF-Stereo	0.20 306	0.10 133	0.35 284	0.24 451	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.38 345	0.32 342	0.28 318	0.30 318	0.22 278	0.16 263	0.51 465	0.20 360	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.13 510

OCTAStereo	0.20 306	0.10 133	0.35 284	0.24 451	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.38 345	0.32 342	0.28 318	0.30 318	0.22 278	0.16 263	0.51 465	0.20 360	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.13 510

NRIStereo	0.18 246	0.11 213	0.35 284	0.23 397	0.11 170	0.24 329	0.20 385	0.29 222	0.26 260	0.26 298	0.25 272	0.25 323	0.18 319	0.34 395	0.18 306	0.07 123	0.06 231	0.09 334	0.07 217	0.09 338	0.08 311

FTStereo	0.28 483	0.10 133	0.43 402	0.23 397	0.13 317	0.21 258	0.53 643	0.34 287	0.26 260	0.38 508	0.95 635	0.30 398	0.56 613	0.32 381	0.18 306	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.07 177	0.19 586

KYRaft	0.22 362	0.10 133	0.30 223	0.23 397	0.12 237	0.23 308	0.23 469	0.35 310	0.24 234	0.35 469	0.54 558	0.34 434	0.26 431	0.29 351	0.15 227	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.10 446	0.08 258	0.31 637

PFNet	0.23 379	0.10 133	0.57 503	0.24 451	0.14 365	0.22 286	0.19 332	0.39 357	0.33 356	0.35 469	0.32 342	0.27 355	0.19 334	0.64 541	0.22 407	0.09 376	0.05 39	0.09 334	0.07 217	0.08 258	0.07 233

RE-Stereo	0.20 306	0.10 133	0.35 284	0.24 451	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.38 345	0.32 342	0.28 318	0.30 318	0.22 278	0.16 263	0.51 465	0.20 360	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.13 510

Pruner-Stereo	0.19 289	0.11 213	0.34 274	0.29 576	0.12 237	0.19 185	0.17 239	0.31 252	0.29 307	0.33 432	0.32 342	0.25 323	0.15 243	0.24 250	0.21 387	0.09 376	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.09 375

TVStereo	0.20 306	0.10 133	0.35 284	0.24 451	0.12 237	0.21 258	0.18 285	0.38 345	0.32 342	0.28 318	0.30 318	0.22 278	0.16 263	0.51 465	0.20 360	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.08 258	0.13 510

DeepStereo_RVC	0.18 246	0.11 213	0.40 356	0.21 272	0.11 170	0.19 185	0.16 193	0.28 206	0.22 192	0.27 306	0.27 287	0.23 299	0.28 467	0.24 250	0.18 306	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.07 217	0.09 338	0.10 432

LMCR-Stereo	0.26 455	0.18 479	0.49 456	0.28 573	0.14 365	0.36 513	0.23 469	0.54 537	0.34 366	0.39 523	0.40 444	0.29 382	0.29 482	0.37 413	0.27 469	0.11 466	0.07 362	0.09 334	0.07 217	0.13 507	0.09 375

ICVP	0.23 379	0.13 338	0.44 412	0.26 524	0.14 365	0.29 422	0.25 508	0.45 427	0.33 356	0.29 347	0.43 482	0.35 448	0.25 420	0.26 298	0.23 428	0.12 505	0.09 485	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.10 432
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
iRaftStereo_RVC	0.16 204	0.12 271	0.26 170	0.21 272	0.11 170	0.20 227	0.17 239	0.32 264	0.23 218	0.20 238	0.25 272	0.18 229	0.12 143	0.20 179	0.15 227	0.07 123	0.05 39	0.09 334	0.09 402	0.08 258	0.07 233

GEStereo_RVC	0.27 463	0.20 508	0.44 412	0.27 552	0.16 457	0.33 480	0.25 508	0.56 563	0.54 574	0.34 452	0.38 420	0.34 434	0.25 420	0.51 465	0.28 474	0.12 505	0.08 450	0.09 334	0.08 299	0.11 454	0.11 469

sAnonymous2	0.20 306	0.21 522	0.58 508	0.24 451	0.17 481	0.22 286	0.19 332	0.34 287	0.28 288	0.17 210	0.19 194	0.17 217	0.16 263	0.17 108	0.14 198	0.10 427	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.23 608	0.17 566

CroCo_RVC	0.20 306	0.21 522	0.58 508	0.24 451	0.17 481	0.22 286	0.19 332	0.34 287	0.28 288	0.17 210	0.19 194	0.17 217	0.16 263	0.17 108	0.14 198	0.10 427	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.23 608	0.17 566

RALAANet	0.19 289	0.18 479	0.37 313	0.23 397	0.14 365	0.23 308	0.13 64	0.37 339	0.29 307	0.28 318	0.26 281	0.25 323	0.15 243	0.26 298	0.18 306	0.08 281	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.06 138

sCroCo_RVC	0.18 246	0.14 385	0.49 456	0.27 552	0.18 503	0.22 286	0.17 239	0.27 184	0.23 218	0.14 142	0.22 239	0.17 217	0.14 224	0.21 204	0.15 227	0.10 427	0.11 539	0.09 334	0.09 402	0.09 338	0.09 375

xxxx	0.34 535	0.10 133	0.29 213	0.19 144	0.11 170	0.37 519	0.20 385	0.58 582	0.38 420	0.29 347	0.42 469	0.38 467	0.24 399	0.46 444	2.20 678	0.11 466	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.09 375

test_xeample	0.34 535	0.10 133	0.29 213	0.19 144	0.11 170	0.33 480	0.23 469	0.55 547	0.38 420	0.32 419	0.45 505	0.29 382	0.26 431	0.57 501	2.24 680	0.10 427	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.09 338	0.09 375

SFCPSM	0.22 362	0.10 133	0.51 477	0.21 272	0.14 365	0.34 493	0.22 443	0.55 547	0.39 430	0.29 347	0.32 342	0.23 299	0.21 351	0.27 318	0.19 339	0.09 376	0.07 362	0.09 334	0.09 402	0.09 338	0.08 311

MMNet	0.27 463	0.14 385	0.49 456	0.24 451	0.17 481	0.47 578	0.22 443	0.45 427	0.51 556	0.39 523	0.41 452	0.36 453	0.33 523	0.39 420	0.34 519	0.08 281	0.07 362	0.09 334	0.09 402	0.10 406	0.08 311

FENet	0.21 327	0.11 213	0.45 424	0.21 272	0.12 237	0.26 370	0.17 239	0.41 381	0.35 382	0.30 379	0.31 333	0.29 382	0.23 381	0.26 298	0.23 428	0.09 376	0.06 231	0.09 334	0.09 402	0.09 338	0.09 375

HGLStereo	0.27 463	0.14 385	0.46 432	0.24 451	0.21 557	0.33 480	0.23 469	0.50 480	0.42 468	0.35 469	0.48 529	0.41 501	0.33 523	0.45 441	0.33 514	0.11 466	0.10 515	0.09 334	0.09 402	0.10 406	0.12 493

GANet-RSSM	0.24 410	0.14 385	0.36 304	0.21 272	0.14 365	0.27 380	0.21 416	0.45 427	0.33 356	0.29 347	0.39 433	0.39 479	0.28 467	0.58 508	0.23 428	0.11 466	0.07 362	0.09 334	0.09 402	0.10 406	0.09 375

GwcNet-RSSM	0.26 455	0.17 465	0.46 432	0.21 272	0.13 317	0.28 400	0.23 469	0.44 417	0.42 468	0.31 397	0.45 505	0.40 494	0.26 431	0.55 486	0.28 474	0.11 466	0.07 362	0.09 334	0.10 446	0.09 338	0.08 311

SuperB	0.49 604	0.28 575	2.23 666	0.23 397	0.15 425	0.41 546	0.32 574	0.47 447	0.82 633	0.43 558	0.50 534	0.33 425	0.45 585	0.68 557	1.08 643	0.10 427	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.98 676	0.14 532

MSMDNet	0.23 379	0.13 338	0.48 450	0.20 218	0.13 317	0.28 400	0.16 193	0.46 438	0.46 521	0.29 347	0.36 396	0.37 459	0.24 399	0.28 332	0.20 360	0.09 376	0.06 231	0.09 334	0.08 299	0.11 454	0.09 375

DISCO	0.32 517	0.13 338	0.51 477	0.25 490	0.16 457	0.48 584	0.25 508	0.50 480	0.57 586	0.37 493	0.45 505	0.62 604	0.36 540	0.64 541	0.49 578	0.09 376	0.07 362	0.09 334	0.08 299	0.12 491	0.11 469

MSAF-DinoV2	0.76 644	0.44 627	1.98 663	0.49 643	0.16 457	0.58 609	0.31 566	0.81 650	0.83 637	0.41 542	0.52 548	0.98 645	0.58 617	4.97 689	1.03 640	0.11 466	0.07 362	0.10 412	0.24 623	0.27 625	0.26 628

z-mn7	0.44 590	0.40 620	1.09 628	0.25 490	0.18 503	0.61 616	0.34 587	0.56 563	0.93 649	0.43 558	0.96 636	0.53 575	0.39 559	0.94 628	0.59 597	0.10 427	0.09 485	0.10 412	0.10 446	0.14 525	0.13 510

G2L-Stereo	0.25 438	0.16 446	0.47 440	0.22 341	0.14 365	0.25 347	0.18 285	0.46 438	0.35 382	0.33 432	0.37 405	0.40 494	0.22 367	0.60 518	0.30 494	0.10 427	0.09 485	0.10 412	0.08 299	0.09 338	0.09 375

AIO-test2	0.20 306	0.20 508	0.36 304	0.26 524	0.15 425	0.22 286	0.16 193	0.42 395	0.42 468	0.16 191	0.29 305	0.15 185	0.11 109	0.26 298	0.13 161	0.18 602	0.06 231	0.10 412	0.11 485	0.07 177	0.07 233

AIO-test1	0.19 289	0.14 385	0.41 379	0.27 552	0.15 425	0.21 258	0.16 193	0.39 357	0.36 395	0.17 210	0.26 281	0.18 229	0.13 188	0.28 332	0.14 198	0.07 123	0.06 231	0.10 412	0.11 485	0.06 96	0.09 375

rvit_stereo_0083	0.16 204	0.12 271	0.26 170	0.21 272	0.13 317	0.17 123	0.17 239	0.22 90	0.34 366	0.16 191	0.21 226	0.19 245	0.16 263	0.21 204	0.16 254	0.11 466	0.10 515	0.10 412	0.08 299	0.09 338	0.07 233

test_sample6	0.25 438	0.13 338	0.41 379	0.21 272	0.11 170	0.30 440	0.22 443	0.51 497	0.35 382	0.33 432	0.43 482	0.30 398	0.24 399	0.57 501	0.22 407	0.10 427	0.07 362	0.10 412	0.10 446	0.11 454	0.10 432

test_sample5	0.24 410	0.13 338	0.42 389	0.21 272	0.12 237	0.30 440	0.21 416	0.50 480	0.34 366	0.32 419	0.41 452	0.29 382	0.23 381	0.55 486	0.21 387	0.10 427	0.07 362	0.10 412	0.09 402	0.11 454	0.10 432

test_sample4	0.24 410	0.13 338	0.43 402	0.20 218	0.12 237	0.32 468	0.21 416	0.51 497	0.34 366	0.31 397	0.37 405	0.28 371	0.23 381	0.53 478	0.21 387	0.10 427	0.07 362	0.10 412	0.09 402	0.11 454	0.10 432

DispNO	0.27 463	0.18 479	0.62 527	0.23 397	0.17 481	0.25 347	0.22 443	0.45 427	0.41 460	0.32 419	0.39 433	0.38 467	0.27 450	0.77 593	0.27 469	0.09 376	0.07 362	0.10 412	0.10 446	0.08 258	0.08 311

xx1	0.20 306	0.14 385	0.38 332	0.23 397	0.11 170	0.31 456	0.19 332	0.35 310	0.47 526	0.17 210	0.19 194	0.28 371	0.24 399	0.28 332	0.11 42	0.08 281	0.05 39	0.10 412	0.09 402	0.09 338	0.09 375

DualNet	0.24 410	0.13 338	0.42 389	0.21 272	0.12 237	0.30 440	0.21 416	0.50 480	0.34 366	0.33 432	0.43 482	0.29 382	0.23 381	0.55 486	0.21 387	0.10 427	0.07 362	0.10 412	0.09 402	0.11 454	0.10 432

plain	0.17 222	0.13 338	0.43 402	0.21 272	0.13 317	0.16 89	0.17 239	0.27 184	0.22 192	0.16 191	0.26 281	0.13 133	0.16 263	0.27 318	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.07 217	0.10 406	0.07 233

MIF-Stereo (partial)	0.16 204	0.10 133	0.34 274	0.21 272	0.15 425	0.15 50	0.13 64	0.28 206	0.25 248	0.17 210	0.26 281	0.15 185	0.16 263	0.25 280	0.17 283	0.09 376	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.09 338	0.08 311

PCWNet_CMD	0.23 379	0.13 338	0.48 450	0.20 218	0.13 317	0.28 400	0.16 193	0.46 438	0.46 521	0.29 347	0.36 396	0.37 459	0.24 399	0.28 332	0.20 360	0.09 376	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.11 454	0.09 375

4D-IteraStereo	0.17 222	0.16 446	0.50 467	0.21 272	0.14 365	0.19 185	0.17 239	0.28 206	0.28 288	0.23 262	0.20 211	0.20 255	0.11 109	0.19 159	0.14 198	0.06 49	0.04 2	0.10 412	0.08 299	0.08 258	0.06 138

ToySt	0.24 410	0.16 446	0.48 450	0.21 272	0.13 317	0.29 422	0.29 550	0.39 357	0.39 430	0.27 306	0.35 386	0.39 479	0.31 513	0.31 374	0.29 486	0.08 281	0.09 485	0.10 412	0.11 485	0.11 454	0.10 432

qqq	0.20 306	0.12 271	0.31 238	0.20 218	0.11 170	0.23 308	0.19 332	0.41 381	0.27 271	0.24 276	0.28 293	0.28 371	0.24 399	0.34 395	0.22 407	0.08 281	0.07 362	0.10 412	0.09 402	0.09 338	0.09 375

Wz-Net-LNSev	0.34 535	0.29 582	0.91 605	0.26 524	0.21 557	0.47 578	0.31 566	0.54 537	0.54 574	0.44 565	0.52 548	0.50 560	0.35 536	0.39 420	0.39 540	0.11 466	0.11 539	0.10 412	0.09 402	0.14 525	0.13 510

Sa-1000	0.22 362	0.15 420	0.35 284	0.23 397	0.13 317	0.28 400	0.23 469	0.47 447	0.39 430	0.30 379	0.50 534	0.26 345	0.19 334	0.33 388	0.16 254	0.07 123	0.06 231	0.10 412	0.11 485	0.08 258	0.06 138

SA	0.22 362	0.16 446	0.36 304	0.23 397	0.13 317	0.24 329	0.23 469	0.45 427	0.40 448	0.27 306	0.44 493	0.23 299	0.23 381	0.33 388	0.17 283	0.07 123	0.06 231	0.10 412	0.11 485	0.08 258	0.06 138

psmg	0.23 379	0.12 271	0.28 199	0.21 272	0.14 365	0.35 508	0.23 469	0.51 497	0.34 366	0.35 469	0.38 420	0.38 467	0.24 399	0.26 298	0.21 387	0.10 427	0.08 450	0.10 412	0.10 446	0.09 338	0.08 311

dd	0.22 362	0.26 565	0.40 356	0.22 341	0.12 237	0.25 347	0.21 416	0.32 264	0.44 491	0.29 347	0.28 293	0.25 323	0.16 263	0.30 367	0.25 449	0.12 505	0.07 362	0.10 412	0.08 299	0.11 454	0.09 375

AASNet	0.27 463	0.19 495	0.49 456	0.26 524	0.17 481	0.34 493	0.20 385	0.62 609	0.48 535	0.35 469	0.40 444	0.32 418	0.25 420	0.28 332	0.34 519	0.11 466	0.09 485	0.10 412	0.08 299	0.13 507	0.11 469

GMOStereo	0.18 246	0.14 385	0.30 223	0.22 341	0.12 237	0.20 227	0.27 527	0.26 169	0.28 288	0.31 397	0.32 342	0.26 345	0.17 293	0.15 65	0.12 106	0.07 123	0.07 362	0.10 412	0.08 299	0.08 258	0.05 34

error version	0.18 246	0.14 385	0.30 223	0.22 341	0.12 237	0.20 227	0.27 527	0.26 169	0.28 288	0.31 397	0.32 342	0.26 345	0.17 293	0.15 65	0.12 106	0.07 123	0.07 362	0.10 412	0.08 299	0.08 258	0.05 34

test-v	0.18 246	0.14 385	0.30 223	0.22 341	0.12 237	0.20 227	0.27 527	0.26 169	0.28 288	0.31 397	0.32 342	0.26 345	0.17 293	0.15 65	0.12 106	0.07 123	0.07 362	0.10 412	0.08 299	0.08 258	0.05 34

Patchmatch Stereo++	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.14 98	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.29 305	0.25 323	0.17 293	0.26 298	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311
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	0.33 526	0.11 213	0.37 313	0.25 490	0.16 457	0.20 227	0.19 332	0.30 242	0.27 271	0.35 469	0.35 386	0.27 355	0.30 496	0.44 438	2.66 682	0.08 281	0.05 39	0.10 412	0.07 217	0.08 258	0.06 138

PSM-softLoss	0.21 327	0.10 133	0.39 348	0.24 451	0.12 237	0.20 227	0.18 285	0.38 345	0.26 260	0.29 347	0.32 342	0.24 313	0.16 263	0.52 471	0.20 360	0.09 376	0.06 231	0.10 412	0.09 402	0.08 258	0.12 493

KMStereo	0.21 327	0.10 133	0.39 348	0.24 451	0.12 237	0.20 227	0.18 285	0.38 345	0.26 260	0.29 347	0.32 342	0.24 313	0.16 263	0.52 471	0.20 360	0.09 376	0.06 231	0.10 412	0.09 402	0.08 258	0.12 493

PSM-adaLoss	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.16 193	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.29 305	0.25 323	0.18 319	0.24 250	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

ROB_FTStereo_v2	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.16 193	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.29 305	0.25 323	0.17 293	0.24 250	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

ROB_FTStereo	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.14 98	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.28 293	0.25 323	0.17 293	0.24 250	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

HUI-Stereo	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.14 98	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.28 293	0.25 323	0.17 293	0.22 224	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

SST-Stereo	0.21 327	0.10 133	0.37 313	0.24 451	0.13 317	0.19 185	0.17 239	0.31 252	0.24 234	0.34 452	0.33 365	0.29 382	0.25 420	0.56 497	0.17 283	0.08 281	0.05 39	0.10 412	0.08 299	0.09 338	0.07 233

RAFT_R40	0.21 327	0.10 133	0.37 313	0.24 451	0.13 317	0.18 150	0.18 285	0.31 252	0.29 307	0.33 432	0.33 365	0.30 398	0.24 399	0.55 486	0.18 306	0.08 281	0.05 39	0.10 412	0.08 299	0.08 258	0.07 233

iGMRVC	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.15 146	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.29 305	0.25 323	0.17 293	0.27 318	0.17 283	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

RAFT-RH_RVC	0.25 438	0.11 213	0.45 424	0.21 272	0.12 237	0.25 347	0.14 98	0.27 184	0.27 271	0.38 508	1.15 646	0.23 299	0.17 293	0.57 501	0.24 439	0.07 123	0.05 39	0.10 412	0.07 217	0.06 96	0.07 233

IRAFT_RVC	0.22 362	0.12 271	0.39 348	0.26 524	0.11 170	0.18 150	0.24 491	0.40 369	0.37 406	0.31 397	0.30 318	0.29 382	0.24 399	0.55 486	0.22 407	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.08 258	0.07 233

iRAFT	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.14 98	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.29 305	0.25 323	0.17 293	0.26 298	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

CRE-IMP	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.11 170	0.24 329	0.17 239	0.29 222	0.21 176	0.27 306	0.26 281	0.24 313	0.17 293	0.23 234	0.18 306	0.08 281	0.05 39	0.10 412	0.07 217	0.10 406	0.10 432

test-2	0.18 246	0.14 385	0.30 223	0.22 341	0.12 237	0.20 227	0.27 527	0.26 169	0.28 288	0.31 397	0.32 342	0.26 345	0.17 293	0.15 65	0.12 106	0.07 123	0.07 362	0.10 412	0.08 299	0.08 258	0.05 34

GMM-Stereo	0.21 327	0.10 133	0.43 402	0.23 397	0.13 317	0.24 329	0.25 508	0.37 339	0.27 271	0.30 379	0.45 505	0.27 355	0.21 351	0.31 374	0.17 283	0.07 123	0.05 39	0.10 412	0.09 402	0.08 258	0.19 586

RAFT-IKP	0.18 246	0.12 271	0.37 313	0.22 341	0.10 117	0.18 150	0.15 146	0.29 222	0.22 192	0.28 318	0.29 305	0.25 323	0.18 319	0.25 280	0.16 254	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

rafts_anoy	0.18 246	0.15 420	0.35 284	0.22 341	0.14 365	0.19 185	0.17 239	0.32 264	0.30 320	0.23 262	0.25 272	0.20 255	0.16 263	0.22 224	0.19 339	0.08 281	0.07 362	0.10 412	0.12 524	0.09 338	0.08 311

Anonymous3	0.23 379	0.18 479	0.63 530	0.27 552	0.18 503	0.41 546	0.23 469	0.43 409	0.35 382	0.23 262	0.27 287	0.20 255	0.18 319	0.27 318	0.18 306	0.12 505	0.11 539	0.10 412	0.10 446	0.11 454	0.12 493

TestStereo	0.21 327	0.19 495	0.40 356	0.25 490	0.10 117	0.22 286	0.21 416	0.31 252	0.31 333	0.23 262	0.34 375	0.22 278	0.18 319	0.62 533	0.18 306	0.08 281	0.06 231	0.10 412	0.07 217	0.11 454	0.06 138

UNet	0.28 483	0.14 385	0.69 551	0.23 397	0.20 549	0.44 564	0.22 443	0.50 480	0.40 448	0.34 452	0.39 433	0.43 514	0.33 523	0.40 427	0.31 502	0.09 376	0.07 362	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.08 311

UPFNet	0.25 438	0.12 271	0.38 332	0.24 451	0.19 530	0.37 519	0.28 543	0.48 460	0.38 420	0.34 452	0.37 405	0.37 459	0.28 467	0.39 420	0.33 514	0.10 427	0.09 485	0.10 412	0.10 446	0.10 406	0.08 311

aanetorigin	0.39 567	0.29 582	1.09 628	0.24 451	0.19 530	0.28 400	0.37 600	0.33 279	0.47 526	0.94 647	0.82 624	0.52 570	0.54 609	0.49 456	0.50 584	0.11 466	0.09 485	0.10 412	0.10 446	0.16 547	0.15 544

EDNetEfficient	0.63 629	0.37 614	2.40 670	0.26 524	0.25 602	0.38 527	0.49 639	0.41 381	1.06 656	1.38 665	0.87 631	0.62 604	0.95 653	0.65 548	1.65 666	0.11 466	0.09 485	0.10 412	0.11 485	0.19 586	0.17 566

ac_64	0.27 463	0.13 338	0.41 379	0.24 451	0.17 481	0.36 513	0.22 443	0.46 438	0.33 356	0.35 469	0.36 396	0.52 570	0.30 496	0.62 533	0.32 507	0.11 466	0.09 485	0.10 412	0.10 446	0.09 338	0.08 311

DSFCA	0.27 463	0.13 338	0.36 304	0.20 218	0.17 481	0.38 527	0.31 566	0.47 447	0.43 476	0.43 558	0.37 405	0.39 479	0.29 482	0.52 471	0.32 507	0.12 505	0.10 515	0.10 412	0.11 485	0.11 454	0.10 432

DMCA	0.22 362	0.14 385	0.36 304	0.22 341	0.14 365	0.27 380	0.20 385	0.43 409	0.38 420	0.31 397	0.32 342	0.33 425	0.24 399	0.24 250	0.28 474	0.11 466	0.08 450	0.10 412	0.08 299	0.10 406	0.11 469

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 463	0.21 522	0.59 514	0.25 490	0.18 503	0.29 422	0.22 443	0.50 480	0.40 448	0.38 508	0.41 452	0.43 514	0.27 450	0.43 434	0.29 486	0.11 466	0.08 450	0.10 412	0.10 446	0.10 406	0.11 469
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
FlowAnything_test	0.14 153	0.11 213	0.21 109	0.21 272	0.12 237	0.17 123	0.16 193	0.25 149	0.16 62	0.15 162	0.13 79	0.15 185	0.14 224	0.18 134	0.16 254	0.10 427	0.07 362	0.11 468	0.12 524	0.08 258	0.09 375

zh-mn7	0.46 595	0.45 628	1.48 652	0.25 490	0.19 530	0.44 564	0.29 550	0.56 563	0.82 633	0.65 623	0.96 636	0.49 552	0.38 553	0.88 617	0.63 607	0.12 505	0.10 515	0.11 468	0.11 485	0.13 507	0.14 532

DDVS	0.25 438	0.15 420	0.39 348	0.24 451	0.17 481	0.34 493	0.21 416	0.41 381	0.30 320	0.33 432	0.41 452	0.48 546	0.21 351	0.52 471	0.27 469	0.11 466	0.09 485	0.11 468	0.09 402	0.13 507	0.14 532

DCVSM-stereo	0.24 410	0.13 338	0.52 483	0.20 218	0.14 365	0.26 370	0.13 64	0.34 287	0.34 366	0.41 542	0.33 365	0.47 540	0.29 482	0.30 367	0.22 407	0.10 427	0.10 515	0.11 468	0.10 446	0.12 491	0.15 544

ITSA-stereo	0.25 438	0.15 420	0.33 263	0.23 397	0.11 170	0.27 380	0.18 285	0.56 563	0.59 590	0.31 397	0.32 342	0.33 425	0.28 467	0.49 456	0.30 494	0.11 466	0.08 450	0.11 468	0.10 446	0.11 454	0.13 510

CAS++	0.16 204	0.12 271	0.27 182	0.18 89	0.12 237	0.17 123	0.15 146	0.42 395	0.24 234	0.19 234	0.18 185	0.13 133	0.10 72	0.21 204	0.12 106	0.12 505	0.10 515	0.11 468	0.08 299	0.10 406	0.09 375
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.21 327	0.12 271	0.31 238	0.22 341	0.12 237	0.28 400	0.21 416	0.41 381	0.27 271	0.29 347	0.38 420	0.29 382	0.24 399	0.29 351	0.22 407	0.09 376	0.07 362	0.11 468	0.09 402	0.10 406	0.09 375

ffm	0.22 362	0.12 271	0.42 389	0.20 218	0.13 317	0.28 400	0.20 385	0.35 310	0.44 491	0.30 379	0.42 469	0.34 434	0.23 381	0.27 318	0.11 42	0.08 281	0.05 39	0.11 468	0.10 446	0.08 258	0.08 311

ff1	0.29 494	0.12 271	0.42 389	0.20 218	0.13 317	0.28 400	0.20 385	0.35 310	0.44 491	0.30 379	0.42 469	0.34 434	0.23 381	0.81 605	1.08 643	0.08 281	0.05 39	0.11 468	0.10 446	0.08 258	0.08 311

mmx	0.31 508	0.12 271	0.42 389	0.20 218	0.13 317	0.28 400	0.20 385	0.55 547	0.45 503	0.30 379	0.42 469	0.34 434	0.23 381	0.81 605	1.08 643	0.10 427	0.07 362	0.11 468	0.10 446	0.11 454	0.10 432

xxx	0.31 508	0.12 271	0.42 389	0.20 218	0.13 317	0.28 400	0.20 385	0.55 547	0.45 503	0.30 379	0.42 469	0.34 434	0.23 381	0.81 605	1.08 643	0.10 427	0.07 362	0.11 468	0.10 446	0.11 454	0.10 432

CASnet	0.14 153	0.12 271	0.22 124	0.22 341	0.08 23	0.16 89	0.15 146	0.27 184	0.25 248	0.22 256	0.20 211	0.15 185	0.11 109	0.17 108	0.13 161	0.07 123	0.05 39	0.11 468	0.09 402	0.08 258	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo	0.29 494	0.25 554	0.58 508	0.25 490	0.21 557	0.23 308	0.24 491	0.55 547	0.42 468	0.34 452	0.32 342	0.41 501	0.40 564	0.94 628	0.23 428	0.08 281	0.07 362	0.11 468	0.09 402	0.09 338	0.09 375

fast-acv-ft	0.31 508	0.20 508	0.81 582	0.24 451	0.18 503	0.46 572	0.27 527	0.41 381	0.49 544	0.39 523	0.55 562	0.49 552	0.35 536	0.37 413	0.38 532	0.11 466	0.11 539	0.11 468	0.12 524	0.12 491	0.09 375

CASS	0.21 327	0.15 420	0.32 246	0.26 524	0.11 170	0.28 400	0.19 332	0.39 357	0.30 320	0.32 419	0.34 375	0.25 323	0.24 399	0.25 280	0.20 360	0.13 524	0.08 450	0.11 468	0.09 402	0.11 454	0.11 469
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 483	0.16 446	0.44 412	0.22 341	0.15 425	0.40 542	0.30 561	0.57 573	0.46 521	0.38 508	0.36 396	0.47 540	0.29 482	0.38 418	0.39 540	0.13 524	0.11 539	0.11 468	0.11 485	0.11 454	0.11 469

BUS	0.23 379	0.12 271	0.28 199	0.25 490	0.14 365	0.43 562	0.17 239	0.56 563	0.34 366	0.34 452	0.35 386	0.32 418	0.20 343	0.26 298	0.21 387	0.10 427	0.07 362	0.11 468	0.10 446	0.09 338	0.09 375

Wz-Net-MNSev	0.36 545	0.26 565	0.79 576	0.26 524	0.21 557	0.59 612	0.38 606	0.55 547	0.56 583	0.48 584	0.54 558	0.53 575	0.36 540	0.60 518	0.44 564	0.11 466	0.09 485	0.11 468	0.11 485	0.15 539	0.13 510

BSDual-CNN	0.23 379	0.12 271	0.28 199	0.25 490	0.14 365	0.35 508	0.21 416	0.56 563	0.34 366	0.34 452	0.35 386	0.38 467	0.24 399	0.26 298	0.21 387	0.10 427	0.07 362	0.11 468	0.10 446	0.09 338	0.09 375

hknet	0.25 438	0.14 385	0.40 356	0.25 490	0.15 425	0.35 508	0.21 416	0.56 563	0.37 406	0.34 452	0.35 386	0.43 514	0.27 450	0.37 413	0.21 387	0.09 376	0.07 362	0.11 468	0.10 446	0.09 338	0.09 375

WZ-Net	0.52 616	0.38 618	1.90 662	0.30 587	0.24 594	0.57 608	0.48 637	0.62 609	0.78 629	0.50 587	0.71 609	0.68 624	0.54 609	0.98 636	0.84 627	0.13 524	0.10 515	0.11 468	0.12 524	0.19 586	0.20 598

AACVNet	0.26 455	0.16 446	0.37 313	0.22 341	0.14 365	0.29 422	0.19 332	0.41 381	0.31 333	0.38 508	0.42 469	0.43 514	0.28 467	0.73 573	0.25 449	0.11 466	0.08 450	0.11 468	0.09 402	0.13 507	0.11 469

PFNet+	0.20 306	0.10 133	0.37 313	0.21 272	0.12 237	0.17 123	0.19 332	0.29 222	0.34 366	0.33 432	0.32 342	0.24 313	0.16 263	0.32 381	0.17 283	0.10 427	0.07 362	0.11 468	0.10 446	0.08 258	0.12 493

RAFT	0.21 327	0.17 465	0.32 246	0.24 451	0.12 237	0.25 347	0.27 527	0.35 310	0.28 288	0.33 432	0.33 365	0.38 467	0.22 367	0.29 351	0.17 283	0.08 281	0.08 450	0.11 468	0.10 446	0.10 406	0.06 138

CFNet_pseudo	0.23 379	0.13 338	0.47 440	0.19 144	0.13 317	0.26 370	0.16 193	0.44 417	0.44 491	0.29 347	0.37 405	0.38 467	0.23 381	0.29 351	0.21 387	0.09 376	0.06 231	0.11 468	0.08 299	0.11 454	0.09 375

ADLNet	0.28 483	0.15 420	0.42 389	0.23 397	0.19 530	0.34 493	0.23 469	0.53 528	0.43 476	0.42 552	0.41 452	0.44 525	0.27 450	0.55 486	0.35 523	0.11 466	0.08 450	0.11 468	0.11 485	0.11 454	0.12 493

RAFT + AFF	0.27 463	0.23 545	0.50 467	0.25 490	0.17 481	0.30 440	0.33 585	0.52 516	0.40 448	0.28 318	0.30 318	0.30 398	0.31 513	0.62 533	0.24 439	0.09 376	0.10 515	0.11 468	0.10 446	0.11 454	0.11 469

delet	0.27 463	0.14 385	0.40 356	0.23 397	0.19 530	0.41 546	0.29 550	0.49 470	0.48 535	0.33 432	0.41 452	0.37 459	0.30 496	0.48 451	0.34 519	0.09 376	0.09 485	0.11 468	0.12 524	0.08 258	0.08 311

PSMNet-RSSM	0.24 410	0.15 420	0.36 304	0.21 272	0.14 365	0.25 347	0.20 385	0.48 460	0.37 406	0.30 379	0.44 493	0.38 467	0.26 431	0.52 471	0.22 407	0.12 505	0.07 362	0.11 468	0.13 552	0.10 406	0.09 375

RTSC	0.39 567	0.28 575	0.78 569	0.27 552	0.18 503	0.49 589	0.22 443	0.59 588	0.84 640	0.55 608	0.53 555	0.49 552	0.36 540	0.67 556	0.82 626	0.13 524	0.10 515	0.11 468	0.12 524	0.17 564	0.17 566

ADCP+	0.45 593	0.24 549	1.15 635	0.25 490	0.22 573	0.56 605	0.39 611	0.54 537	0.51 556	0.44 565	0.51 540	0.46 538	0.52 608	0.56 497	1.89 674	0.10 427	0.08 450	0.11 468	0.10 446	0.14 525	0.13 510

CFNet	0.27 463	0.20 508	0.44 412	0.22 341	0.14 365	0.33 480	0.14 98	0.51 497	0.45 503	0.30 379	0.40 444	0.38 467	0.27 450	0.76 587	0.25 449	0.09 376	0.07 362	0.11 468	0.11 485	0.11 454	0.08 311

ccs_rob	0.23 379	0.13 338	0.47 440	0.20 218	0.13 317	0.26 370	0.17 239	0.44 417	0.44 491	0.29 347	0.37 405	0.38 467	0.23 381	0.29 351	0.21 387	0.09 376	0.06 231	0.11 468	0.08 299	0.11 454	0.09 375

DeepPruner_ROB	0.26 455	0.19 495	0.44 412	0.21 272	0.16 457	0.30 440	0.21 416	0.52 516	0.32 342	0.35 469	0.38 420	0.39 479	0.26 431	0.42 432	0.24 439	0.15 564	0.11 539	0.11 468	0.11 485	0.14 525	0.13 510

StereoDRNet-Refined	0.27 463	0.17 465	0.35 284	0.25 490	0.14 365	0.37 519	0.21 416	0.47 447	0.41 460	0.44 565	0.51 540	0.41 501	0.28 467	0.45 441	0.37 530	0.09 376	0.06 231	0.11 468	0.11 485	0.10 406	0.10 432
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 483	0.16 446	0.34 274	0.27 552	0.16 457	0.38 527	0.25 508	0.48 460	0.43 476	0.46 573	0.46 515	0.51 564	0.33 523	0.53 478	0.33 514	0.10 427	0.10 515	0.11 468	0.11 485	0.10 406	0.09 375

DN-CSS_ROB	0.22 362	0.25 554	0.47 440	0.24 451	0.14 365	0.25 347	0.12 30	0.40 369	0.33 356	0.29 347	0.42 469	0.22 278	0.20 343	0.33 388	0.19 339	0.07 123	0.06 231	0.11 468	0.11 485	0.11 454	0.07 233

PWCDC_ROB	0.38 562	0.30 589	0.60 516	0.33 605	0.20 549	0.42 553	0.19 332	0.58 582	0.89 642	0.42 552	1.26 650	0.36 453	0.34 532	0.50 460	0.38 532	0.18 602	0.11 539	0.11 468	0.09 402	0.19 586	0.13 510

w-ln-seven-2	0.36 545	0.29 582	1.06 625	0.27 552	0.18 503	0.37 519	0.30 561	0.50 480	0.54 574	0.45 569	0.55 562	0.45 530	0.41 568	0.62 533	0.49 578	0.10 427	0.10 515	0.12 506	0.11 485	0.14 525	0.11 469

rvit_0105_5	0.21 327	0.15 420	0.38 332	0.23 397	0.13 317	0.22 286	0.24 491	0.36 329	0.39 430	0.21 249	0.23 248	0.26 345	0.19 334	0.26 298	0.19 339	0.15 564	0.13 569	0.12 506	0.12 524	0.10 406	0.09 375

CFNet_ucs	0.24 410	0.13 338	0.50 467	0.20 218	0.15 425	0.28 400	0.17 239	0.49 470	0.45 503	0.32 419	0.42 469	0.39 479	0.22 367	0.31 374	0.21 387	0.11 466	0.08 450	0.12 506	0.09 402	0.12 491	0.11 469

LL-Strereo2	0.18 246	0.18 479	0.39 348	0.22 341	0.12 237	0.24 329	0.13 64	0.31 252	0.23 218	0.24 276	0.20 211	0.24 313	0.12 143	0.26 298	0.15 227	0.06 49	0.06 231	0.12 506	0.09 402	0.08 258	0.07 233

Wz-Net-SNSev	0.43 584	0.41 624	1.27 644	0.30 587	0.21 557	0.44 564	0.41 617	0.61 601	0.65 606	0.46 573	0.65 598	0.62 604	0.39 559	0.74 581	0.59 597	0.12 505	0.11 539	0.12 506	0.13 552	0.16 547	0.14 532

NINENet	0.25 438	0.15 420	0.37 313	0.23 397	0.16 457	0.43 562	0.17 239	0.60 597	0.46 521	0.32 419	0.37 405	0.32 418	0.20 343	0.42 432	0.21 387	0.10 427	0.10 515	0.12 506	0.08 299	0.11 454	0.10 432

SACVNet	0.30 501	0.20 508	0.41 379	0.25 490	0.18 503	0.34 493	0.25 508	0.52 516	0.40 448	0.41 542	0.44 493	0.46 538	0.32 520	0.71 565	0.25 449	0.13 524	0.10 515	0.12 506	0.12 524	0.16 547	0.17 566

PSM-AAD	0.25 438	0.10 133	0.30 223	0.24 451	0.12 237	0.26 370	0.38 606	0.34 287	0.28 288	0.35 469	0.39 433	0.28 371	0.79 642	0.30 367	0.16 254	0.07 123	0.06 231	0.12 506	0.11 485	0.08 258	0.21 607

pcwnet_v2	0.32 517	0.15 420	1.26 643	0.23 397	0.18 503	0.32 468	0.18 285	0.59 588	0.60 594	0.36 485	0.45 505	0.35 448	0.29 482	0.36 409	0.25 449	0.14 549	0.11 539	0.12 506	0.11 485	0.14 525	0.15 544

ARAFT	0.24 410	0.21 522	0.78 569	0.22 341	0.12 237	0.29 422	0.24 491	0.43 409	0.32 342	0.33 432	0.28 293	0.28 371	0.19 334	0.49 456	0.18 306	0.07 123	0.06 231	0.12 506	0.11 485	0.09 338	0.06 138

EDNetEfficientorigin	7.51 689	0.52 642	140.47 717	0.25 490	0.17 481	0.42 553	0.29 550	0.47 447	1.03 653	1.28 662	1.02 640	0.83 635	0.84 648	0.75 582	0.99 638	0.10 427	0.09 485	0.12 506	0.10 446	0.21 598	0.22 612

GwcNet	0.35 540	0.23 545	0.88 601	0.25 490	0.24 594	0.48 584	0.27 527	0.55 547	0.57 586	0.38 508	0.52 548	0.51 564	0.32 520	0.60 518	0.41 555	0.13 524	0.11 539	0.12 506	0.11 485	0.13 507	0.14 532

CFNet-ft	0.24 410	0.15 420	0.35 284	0.18 89	0.15 425	0.30 440	0.21 416	0.39 357	0.36 395	0.28 318	0.40 444	0.43 514	0.25 420	0.47 448	0.24 439	0.12 505	0.07 362	0.12 506	0.11 485	0.12 491	0.09 375

ADCRef	0.38 562	0.24 549	0.88 601	0.26 524	0.21 557	0.49 589	0.27 527	0.52 516	0.48 535	0.50 587	0.58 574	0.35 448	0.47 594	0.48 451	1.29 660	0.09 376	0.08 450	0.12 506	0.12 524	0.11 454	0.11 469

RYNet	0.37 555	0.18 479	0.59 514	0.25 490	0.28 613	0.61 616	0.32 574	0.59 588	0.59 590	0.41 542	0.38 420	0.57 590	0.39 559	0.87 614	0.53 589	0.11 466	0.08 450	0.12 506	0.11 485	0.18 578	0.18 579

CFNet_RVC	0.24 410	0.15 420	0.35 284	0.18 89	0.15 425	0.30 440	0.21 416	0.39 357	0.36 395	0.28 318	0.40 444	0.43 514	0.25 420	0.47 448	0.24 439	0.12 505	0.07 362	0.12 506	0.11 485	0.12 491	0.09 375

DPSNet	0.47 598	0.24 549	0.93 609	0.27 552	0.20 549	0.75 634	0.57 646	0.84 653	0.79 630	0.47 580	0.51 540	0.60 598	0.69 635	0.87 614	0.71 616	0.16 580	0.13 569	0.12 506	0.10 446	0.25 613	0.21 607

StereoDRNet	0.32 517	0.22 536	0.61 519	0.27 552	0.21 557	0.42 553	0.30 561	0.61 601	0.48 535	0.46 573	0.39 433	0.48 546	0.30 496	0.57 501	0.40 547	0.11 466	0.09 485	0.12 506	0.11 485	0.12 491	0.10 432

NaN_ROB	0.41 576	0.28 575	0.62 527	0.30 587	0.19 530	0.51 593	0.47 633	0.58 582	0.59 590	0.56 609	0.47 522	0.49 552	0.41 568	1.21 652	0.64 609	0.12 505	0.18 614	0.12 506	0.13 552	0.11 454	0.14 532

SANet	0.53 617	0.28 575	0.96 614	0.26 524	0.15 425	0.69 626	0.44 625	0.67 629	1.34 666	0.67 625	0.98 639	0.94 641	0.71 637	0.89 619	0.76 618	0.14 549	0.12 557	0.12 506	0.11 485	0.17 564	0.16 553

LE_ROB	1.76 674	0.20 508	2.68 674	0.48 640	0.52 651	0.78 638	0.96 673	0.84 653	6.61 691	7.40 694	2.08 676	2.08 669	4.83 687	1.27 656	3.79 686	0.10 427	0.08 450	0.12 506	0.11 485	0.11 454	0.10 432

AANet	0.49 604	0.42 626	1.56 655	0.22 341	0.19 530	0.39 536	0.25 508	0.52 516	0.92 646	0.92 644	0.93 634	0.84 636	0.67 632	0.59 514	0.59 597	0.15 564	0.11 539	0.13 527	0.12 524	0.18 578	0.16 553

zh-sn7	0.48 601	0.51 640	1.43 651	0.29 576	0.20 549	0.47 578	0.39 611	0.57 573	0.62 600	0.52 598	0.81 622	0.52 570	0.56 613	1.05 641	0.87 630	0.12 505	0.13 569	0.13 527	0.13 552	0.17 564	0.16 553

w-ln-seven	0.42 579	0.30 589	1.18 636	0.26 524	0.22 573	0.58 609	0.31 566	0.62 609	0.81 632	0.58 612	0.61 589	0.53 575	0.36 540	0.57 501	0.65 611	0.11 466	0.10 515	0.13 527	0.12 524	0.15 539	0.13 510

YMNet	0.32 517	0.22 536	0.58 508	0.27 552	0.23 586	0.48 584	0.27 527	0.51 497	0.45 503	0.48 584	0.56 569	0.51 564	0.30 496	0.39 420	0.40 547	0.13 524	0.16 601	0.13 527	0.12 524	0.13 507	0.12 493

YMNet_1	0.32 517	0.22 536	0.58 508	0.27 552	0.23 586	0.48 584	0.27 527	0.51 497	0.45 503	0.48 584	0.56 569	0.51 564	0.30 496	0.39 420	0.40 547	0.13 524	0.16 601	0.13 527	0.12 524	0.13 507	0.12 493

rvit_0105_6	0.19 289	0.14 385	0.34 274	0.23 397	0.14 365	0.18 150	0.20 385	0.29 222	0.37 406	0.18 228	0.22 239	0.23 299	0.17 293	0.26 298	0.17 283	0.15 564	0.13 569	0.13 527	0.11 485	0.11 454	0.08 311

rvit_0105_4	0.20 306	0.15 420	0.38 332	0.23 397	0.14 365	0.20 227	0.22 443	0.33 279	0.39 430	0.19 234	0.24 262	0.25 323	0.19 334	0.27 318	0.17 283	0.16 580	0.13 569	0.13 527	0.11 485	0.11 454	0.08 311

test_sample7	0.25 438	0.15 420	0.35 284	0.20 218	0.14 365	0.28 400	0.21 416	0.51 497	0.38 420	0.37 493	0.34 375	0.37 459	0.30 496	0.39 420	0.23 428	0.14 549	0.09 485	0.13 527	0.12 524	0.13 507	0.12 493

GMStereo_Zeroshot	0.24 410	0.21 522	0.45 424	0.26 524	0.13 317	0.28 400	0.15 146	0.39 357	0.35 382	0.37 493	0.43 482	0.40 494	0.17 293	0.34 395	0.20 360	0.12 505	0.07 362	0.13 527	0.07 217	0.16 547	0.09 375

StereoVision	0.22 362	0.18 479	0.37 313	0.27 552	0.17 481	0.23 308	0.22 443	0.38 345	0.31 333	0.20 238	0.51 540	0.22 278	0.16 263	0.28 332	0.18 306	0.11 466	0.12 557	0.13 527	0.13 552	0.10 406	0.07 233

Wz-Net-TNSev	0.51 612	0.58 645	1.61 659	0.25 490	0.21 557	0.65 620	0.45 626	0.63 616	0.69 616	0.51 592	0.54 558	0.71 629	0.60 620	1.00 637	0.77 621	0.15 564	0.15 594	0.13 527	0.15 575	0.21 598	0.20 598

HCRNet	0.24 410	0.25 554	0.33 263	0.34 607	0.16 457	0.27 380	0.18 285	0.43 409	0.35 382	0.30 379	0.35 386	0.32 418	0.22 367	0.44 438	0.20 360	0.13 524	0.08 450	0.13 527	0.11 485	0.10 406	0.09 375

FINET	0.34 535	0.27 572	0.80 579	0.24 451	0.24 594	0.36 513	0.34 587	0.54 537	0.72 621	0.39 523	0.47 522	0.32 418	0.30 496	0.51 465	0.32 507	0.19 608	0.17 608	0.13 527	0.12 524	0.18 578	0.16 553

psm_up	0.29 494	0.16 446	0.41 379	0.26 524	0.17 481	0.32 468	0.26 521	0.55 547	0.43 476	0.36 485	0.40 444	0.45 530	0.37 549	0.58 508	0.30 494	0.11 466	0.12 557	0.13 527	0.12 524	0.10 406	0.10 432

psmorigin	0.50 608	0.25 554	3.03 675	0.24 451	0.19 530	0.38 527	0.22 443	0.50 480	0.44 491	0.64 621	0.68 604	0.71 629	0.51 606	0.85 611	0.45 567	0.14 549	0.17 608	0.13 527	0.14 566	0.16 547	0.21 607

hitnet-ft	0.29 494	0.17 465	0.40 356	0.19 144	0.14 365	0.39 536	0.23 469	0.44 417	0.41 460	0.36 485	0.46 515	0.53 575	0.34 532	0.76 587	0.32 507	0.14 549	0.10 515	0.13 527	0.10 446	0.15 539	0.13 510

FAT-Stereo	0.36 545	0.18 479	0.73 566	0.26 524	0.18 503	0.33 480	0.29 550	0.60 597	0.59 590	0.46 573	0.60 582	0.60 598	0.50 603	0.61 525	0.34 519	0.13 524	0.14 579	0.13 527	0.12 524	0.14 525	0.18 579

S-Stereo	0.38 562	0.20 508	1.05 624	0.27 552	0.22 573	0.38 527	0.32 574	0.55 547	0.66 608	0.39 523	0.59 577	0.49 552	0.41 568	0.75 582	0.40 547	0.12 505	0.15 594	0.13 527	0.13 552	0.16 547	0.21 607

STTStereo	0.28 483	0.20 508	0.61 519	0.25 490	0.17 481	0.29 422	0.24 491	0.47 447	0.39 430	0.39 523	0.41 452	0.44 525	0.28 467	0.40 427	0.28 474	0.13 524	0.12 557	0.13 527	0.16 587	0.12 491	0.11 469

ADCL	0.47 598	0.22 536	1.00 618	0.27 552	0.19 530	0.74 631	0.64 652	0.54 537	0.69 616	0.56 609	0.71 609	0.55 581	0.60 620	0.60 518	1.43 662	0.11 466	0.09 485	0.13 527	0.13 552	0.14 525	0.14 532

GANet	0.36 545	0.22 536	0.49 456	0.29 576	0.17 481	0.41 546	0.38 606	0.57 573	0.45 503	0.46 573	0.75 615	0.55 581	0.40 564	0.94 628	0.41 555	0.13 524	0.13 569	0.13 527	0.11 485	0.14 525	0.11 469

TDLM	0.30 501	0.21 522	0.38 332	0.28 573	0.15 425	0.33 480	0.32 574	0.52 516	0.47 526	0.38 508	0.43 482	0.39 479	0.29 482	0.91 623	0.28 474	0.14 549	0.08 450	0.13 527	0.11 485	0.12 491	0.10 432

UCFNet_RVC	0.24 410	0.16 446	0.34 274	0.18 89	0.15 425	0.33 480	0.16 193	0.46 438	0.35 382	0.29 347	0.35 386	0.39 479	0.25 420	0.34 395	0.22 407	0.13 524	0.08 450	0.13 527	0.14 566	0.13 507	0.12 493

AdaStereo	0.24 410	0.16 446	0.37 313	0.24 451	0.12 237	0.32 468	0.17 239	0.54 537	0.42 468	0.33 432	0.38 420	0.35 448	0.21 351	0.30 367	0.22 407	0.14 549	0.06 231	0.13 527	0.08 299	0.11 454	0.08 311
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	0.31 508	0.16 446	0.54 490	0.24 451	0.22 573	0.42 553	0.28 543	0.58 582	0.56 583	0.28 318	0.38 420	0.40 494	0.30 496	0.71 565	0.28 474	0.13 524	0.08 450	0.13 527	0.10 446	0.19 586	0.16 553

DRN-Test	0.33 526	0.17 465	0.61 519	0.27 552	0.19 530	0.46 572	0.29 550	0.65 618	0.51 556	0.47 580	0.46 515	0.44 525	0.34 532	0.62 533	0.41 555	0.12 505	0.08 450	0.13 527	0.12 524	0.12 491	0.10 432

XPNet_ROB	0.33 526	0.20 508	0.43 402	0.27 552	0.18 503	0.37 519	0.31 566	0.55 547	0.50 552	0.51 592	0.53 555	0.58 593	0.37 549	0.63 539	0.45 567	0.17 591	0.12 557	0.13 527	0.12 524	0.15 539	0.14 532

MultiAttention	1.02 658	0.13 338	0.43 402	0.35 616	0.43 639	5.36 685	1.71 686	0.69 633	0.53 570	0.36 485	0.63 595	0.55 581	0.22 367	7.60 693	0.43 559	0.09 376	0.06 231	0.14 554	0.24 623	0.26 620	0.30 634

rvit_0105_3	0.23 379	0.17 465	0.40 356	0.25 490	0.15 425	0.24 329	0.28 543	0.38 345	0.41 460	0.25 286	0.25 272	0.28 371	0.21 351	0.28 332	0.20 360	0.15 564	0.13 569	0.14 554	0.15 575	0.10 406	0.09 375

UGAM	0.26 455	0.14 385	0.45 424	0.25 490	0.12 237	0.23 308	0.25 508	0.32 264	0.41 460	0.31 397	0.42 469	0.41 501	0.22 367	0.92 624	0.22 407	0.08 281	0.06 231	0.14 554	0.12 524	0.10 406	0.07 233

coex-ft	3.44 682	0.73 656	48.55 715	0.24 451	0.19 530	0.50 592	0.43 622	0.47 447	2.40 678	7.03 693	1.20 647	0.97 644	2.23 680	0.73 573	1.92 675	0.12 505	0.15 594	0.14 554	0.12 524	0.21 598	0.43 648

GASNet	0.36 545	0.46 629	0.88 601	0.34 607	0.23 586	0.35 508	0.22 443	0.60 597	0.53 570	0.40 533	0.37 405	0.45 530	0.30 496	0.79 597	0.35 523	0.15 564	0.10 515	0.14 554	0.14 566	0.22 605	0.12 493

FADNet-RVC-Resample	0.29 494	0.25 554	0.93 609	0.26 524	0.16 457	0.32 468	0.21 416	0.47 447	0.39 430	0.35 469	0.38 420	0.33 425	0.27 450	0.53 478	0.24 439	0.10 427	0.10 515	0.14 554	0.13 552	0.13 507	0.16 553

FADNet_RVC	0.30 501	0.28 575	0.83 589	0.23 397	0.15 425	0.30 440	0.17 239	0.49 470	0.37 406	0.30 379	0.38 420	0.30 398	0.27 450	0.52 471	0.31 502	0.14 549	0.14 579	0.14 554	0.16 587	0.21 598	0.23 619

FADNet-RVC	0.31 508	0.35 606	0.78 569	0.25 490	0.20 549	0.33 480	0.20 385	0.49 470	0.40 448	0.34 452	0.39 433	0.41 501	0.29 482	0.63 539	0.31 502	0.13 524	0.14 579	0.14 554	0.15 575	0.19 586	0.19 586

FADNet	0.32 517	0.36 609	0.74 567	0.23 397	0.22 573	0.37 519	0.19 332	0.53 528	0.48 535	0.32 419	0.36 396	0.43 514	0.32 520	0.64 541	0.25 449	0.16 580	0.16 601	0.14 554	0.16 587	0.24 611	0.19 586

stereogan	0.37 555	0.17 465	0.65 539	0.27 552	0.22 573	0.62 618	0.26 521	0.59 588	0.63 604	0.43 558	0.60 582	0.67 620	0.42 577	0.68 557	0.35 523	0.13 524	0.14 579	0.14 554	0.12 524	0.19 586	0.17 566

ADCPNet	0.48 601	0.29 582	1.60 657	0.27 552	0.23 586	0.70 629	0.38 606	0.53 528	0.51 556	0.51 592	0.59 577	0.67 620	0.56 613	0.60 518	1.14 648	0.15 564	0.18 614	0.14 554	0.23 621	0.19 586	0.19 586

DANet	0.35 540	0.23 545	0.60 516	0.36 618	0.22 573	0.39 536	0.25 508	0.48 460	0.43 476	0.52 598	0.50 534	0.59 595	0.41 568	0.76 587	0.49 578	0.13 524	0.11 539	0.14 554	0.12 524	0.17 564	0.15 544
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	0.30 501	0.19 495	0.41 379	0.26 524	0.16 457	0.33 480	0.26 521	0.52 516	0.47 526	0.40 533	0.46 515	0.43 514	0.31 513	0.89 619	0.26 463	0.14 549	0.09 485	0.14 554	0.13 552	0.14 525	0.10 432

ETE_ROB	0.34 535	0.26 565	0.45 424	0.29 576	0.18 503	0.40 542	0.37 600	0.57 573	0.47 526	0.50 587	0.50 534	0.62 604	0.36 540	0.55 486	0.38 532	0.13 524	0.10 515	0.14 554	0.12 524	0.16 547	0.16 553

PWC_ROB	0.38 562	0.29 582	0.69 551	0.25 490	0.20 549	0.38 527	0.19 332	0.58 582	0.67 611	0.57 611	0.85 627	0.51 564	0.40 564	0.71 565	0.52 587	0.13 524	0.09 485	0.14 554	0.10 446	0.17 564	0.14 532

TCMNet	0.33 526	0.23 545	0.72 562	0.29 576	0.30 622	0.40 542	0.28 543	0.50 480	0.47 526	0.37 493	0.45 505	0.40 494	0.29 482	0.60 518	0.39 540	0.14 549	0.13 569	0.15 569	0.14 566	0.17 564	0.15 544

FACV-RUCA	0.21 327	0.15 420	0.32 246	0.23 397	0.23 586	0.26 370	0.19 332	0.39 357	0.34 366	0.25 286	0.32 342	0.21 267	0.24 399	0.24 250	0.19 339	0.10 427	0.07 362	0.15 569	0.08 299	0.16 547	0.13 510

rvit_105_1	0.27 463	0.19 495	0.46 432	0.27 552	0.19 530	0.30 440	0.35 591	0.44 417	0.51 556	0.31 397	0.31 333	0.31 408	0.26 431	0.35 404	0.25 449	0.15 564	0.14 579	0.15 569	0.17 596	0.11 454	0.10 432

APVNet	0.36 545	0.20 508	0.70 557	0.26 524	0.22 573	0.52 602	0.35 591	0.61 601	0.44 491	0.38 508	0.52 548	0.48 546	0.38 553	0.84 610	0.46 573	0.13 524	0.14 579	0.15 569	0.16 587	0.16 547	0.15 544

Syn2CoEx	0.36 545	0.31 596	0.78 569	0.34 607	0.21 557	0.41 546	0.28 543	0.61 601	0.49 544	0.42 552	0.56 569	0.45 530	0.44 582	0.69 559	0.38 532	0.17 591	0.14 579	0.15 569	0.12 524	0.13 507	0.12 493

DMCA-RVC	0.27 463	0.21 522	0.61 519	0.28 573	0.17 481	0.29 422	0.21 416	0.42 395	0.35 382	0.40 533	0.37 405	0.39 479	0.36 540	0.43 434	0.30 494	0.13 524	0.10 515	0.15 569	0.11 485	0.13 507	0.10 432

RTS	0.78 645	0.48 633	4.68 680	0.34 607	0.28 613	1.12 655	0.46 629	0.62 609	1.03 653	0.73 630	0.89 632	0.60 598	0.59 618	1.61 665	1.16 652	0.14 549	0.11 539	0.15 569	0.15 575	0.21 598	0.19 586

RTSA	0.78 645	0.48 633	4.68 680	0.34 607	0.28 613	1.12 655	0.46 629	0.62 609	1.03 653	0.73 630	0.89 632	0.60 598	0.59 618	1.61 665	1.16 652	0.14 549	0.11 539	0.15 569	0.15 575	0.21 598	0.19 586

AnyNet_C32	0.51 612	0.40 620	1.10 632	0.29 576	0.28 613	0.59 612	0.58 647	0.54 537	0.60 594	0.62 617	0.66 600	0.54 579	0.54 609	0.78 595	1.74 671	0.15 564	0.14 579	0.15 569	0.17 596	0.20 595	0.20 598

WCMA_ROB	0.51 612	0.21 522	0.65 539	0.25 490	0.21 557	0.58 609	0.32 574	0.54 537	0.55 580	0.95 649	1.40 655	1.28 655	0.81 645	0.73 573	0.62 604	0.18 602	0.15 594	0.15 569	0.15 575	0.19 586	0.19 586

PSMNet_ROB	0.33 526	0.24 549	0.54 490	0.31 593	0.21 557	0.42 553	0.43 622	0.59 588	0.47 526	0.37 493	0.44 493	0.49 552	0.31 513	0.64 541	0.43 559	0.14 549	0.10 515	0.15 569	0.14 566	0.13 507	0.11 469

SHD	0.42 579	0.27 572	0.81 582	0.31 593	0.25 602	0.42 553	0.22 443	0.66 624	0.94 651	0.63 619	0.60 582	0.59 595	0.47 594	0.59 514	0.58 596	0.15 564	0.13 569	0.16 580	0.16 587	0.20 595	0.22 612

ADCS	0.58 623	0.40 620	1.35 649	0.29 576	0.24 594	0.55 604	0.45 626	0.67 629	0.83 637	0.76 635	0.71 609	0.68 624	0.60 620	0.76 587	2.23 679	0.16 580	0.16 601	0.16 580	0.17 596	0.22 605	0.22 612

PA-Net	0.37 555	0.28 575	0.83 589	0.31 593	0.28 613	0.39 536	0.42 620	0.51 497	0.55 580	0.34 452	0.42 469	0.41 501	0.36 540	0.79 597	0.49 578	0.12 505	0.23 635	0.16 580	0.23 621	0.12 491	0.18 579
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MDST_ROB	0.48 601	0.14 385	0.95 612	0.30 587	0.21 557	1.33 666	0.32 574	0.77 643	0.56 583	1.06 655	0.71 609	0.49 552	0.35 536	1.26 655	0.38 532	0.13 524	0.11 539	0.16 580	0.13 552	0.12 491	0.12 493

LALA_ROB	0.36 545	0.25 554	0.46 432	0.30 587	0.21 557	0.47 578	0.39 611	0.61 601	0.51 556	0.52 598	0.51 540	0.69 626	0.36 540	0.50 460	0.43 559	0.17 591	0.11 539	0.16 580	0.14 566	0.17 564	0.15 544

SGM_RVC	0.50 608	0.19 495	0.50 467	0.25 490	0.15 425	0.69 626	0.39 611	0.68 632	0.82 633	0.95 649	0.84 626	1.13 648	0.76 640	1.16 648	0.60 601	0.16 580	0.16 601	0.16 580	0.16 587	0.16 547	0.17 566
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ISRNet	0.27 463	0.13 338	0.45 424	0.26 524	0.19 530	0.24 329	0.14 98	0.45 427	0.43 476	0.39 523	0.48 529	0.42 510	0.27 450	0.32 381	0.29 486	0.20 611	0.12 557	0.17 586	0.16 587	0.16 547	0.20 598

SDNR	0.42 579	0.21 522	0.82 586	0.21 272	0.18 503	1.27 663	0.17 239	0.50 480	0.49 544	0.42 552	0.81 622	0.38 467	0.27 450	1.19 649	0.38 532	0.23 616	0.24 637	0.17 586	0.13 552	0.17 564	0.20 598

RP	0.35 540	0.22 536	0.51 477	0.31 593	0.24 594	0.37 519	0.28 543	0.50 480	0.58 589	0.40 533	0.63 595	0.61 602	0.47 594	0.61 525	0.39 540	0.16 580	0.15 594	0.17 586	0.15 575	0.17 564	0.17 566

G-Net	0.46 595	0.25 554	0.86 598	0.34 607	0.28 613	0.90 647	0.35 591	0.47 447	0.45 503	0.68 626	1.22 648	0.64 614	0.60 620	0.61 525	0.57 591	0.16 580	0.14 579	0.17 586	0.13 552	0.22 605	0.19 586

ADCMid	0.49 604	0.34 604	1.13 633	0.26 524	0.21 557	0.51 593	0.37 600	0.57 573	0.54 574	0.75 634	0.66 600	0.62 604	0.64 631	0.64 541	1.68 667	0.13 524	0.12 557	0.17 586	0.17 596	0.20 595	0.17 566

AnyNet_C01	0.65 631	0.58 645	2.60 673	0.32 599	0.26 606	0.88 645	0.61 650	0.63 616	0.62 600	0.68 626	0.96 636	0.76 632	0.60 620	0.96 632	1.43 662	0.16 580	0.16 601	0.17 586	0.17 596	0.23 608	0.23 619

SGM-Forest	0.36 545	0.17 465	0.47 440	0.23 397	0.16 457	0.45 570	0.41 617	0.55 547	0.48 535	0.52 598	0.60 582	0.52 570	0.41 568	0.85 611	0.50 584	0.17 591	0.17 608	0.17 586	0.15 575	0.15 539	0.15 544
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 623	0.27 572	0.67 545	0.22 341	0.17 481	0.66 622	0.37 600	0.78 644	0.61 598	1.47 676	1.30 651	1.65 663	0.79 642	1.12 646	0.59 597	0.17 591	0.17 608	0.17 586	0.14 566	0.17 564	0.14 532
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	0.21 327	0.08 32	0.23 137	0.19 144	0.19 530	0.28 400	0.24 491	0.23 113	0.21 176	0.20 238	0.23 248	0.28 371	0.49 601	0.26 298	0.18 306	0.09 376	0.08 450	0.18 594	0.13 552	0.17 564	0.17 566

NCC-stereo	0.39 567	0.25 554	0.69 551	0.32 599	0.28 613	0.46 572	0.36 596	0.65 618	0.52 565	0.40 533	0.57 572	0.56 585	0.47 594	0.73 573	0.45 567	0.17 591	0.14 579	0.18 594	0.25 628	0.16 547	0.16 553

Abc-Net	0.39 567	0.25 554	0.69 551	0.32 599	0.28 613	0.46 572	0.36 596	0.65 618	0.52 565	0.40 533	0.57 572	0.56 585	0.47 594	0.73 573	0.45 567	0.17 591	0.14 579	0.18 594	0.25 628	0.16 547	0.16 553
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SAMSARA	0.56 619	0.39 619	0.80 579	0.60 652	0.46 644	1.00 651	1.23 683	0.67 629	0.68 614	0.71 629	0.54 558	0.89 640	0.57 616	0.81 605	0.62 604	0.19 608	0.22 630	0.18 594	0.18 602	0.27 625	0.25 626

XQC	0.43 584	0.37 614	0.96 614	0.34 607	0.25 602	0.53 603	0.34 587	0.60 597	0.73 624	0.51 592	0.46 515	0.57 590	0.47 594	0.70 562	0.72 617	0.17 591	0.12 557	0.18 594	0.15 575	0.25 613	0.23 619

SGM-ForestM	1.36 664	0.28 575	0.79 576	0.26 524	0.16 457	2.26 678	1.00 675	1.42 669	1.46 671	2.38 682	2.05 675	5.95 690	2.66 684	2.95 680	2.46 681	0.17 591	0.18 614	0.18 594	0.18 602	0.15 539	0.18 579

LSM	1.64 673	0.40 620	2.56 672	2.02 684	17.61 701	0.51 593	0.52 641	0.61 601	0.76 626	0.82 638	1.11 644	0.63 612	0.54 609	0.75 582	0.49 578	0.16 580	0.24 637	0.18 594	0.21 611	0.25 613	2.42 688

CBMV	0.33 526	0.21 522	0.54 490	0.23 397	0.13 317	0.42 553	0.33 585	0.53 528	0.48 535	0.52 598	0.49 531	0.50 560	0.41 568	0.56 497	0.31 502	0.15 564	0.16 601	0.18 594	0.16 587	0.13 507	0.13 510
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	0.24 410	0.17 465	0.50 467	0.26 524	0.22 573	0.22 286	0.15 146	0.40 369	0.35 382	0.27 306	0.37 405	0.29 382	0.20 343	0.28 332	0.19 339	0.17 591	0.12 557	0.19 602	0.12 524	0.13 507	0.13 510

AF-Net	0.37 555	0.26 565	0.56 500	0.32 599	0.23 586	0.41 546	0.29 550	0.61 601	0.64 605	0.42 552	0.68 604	0.65 615	0.49 601	0.57 501	0.44 564	0.15 564	0.11 539	0.19 602	0.14 566	0.15 539	0.13 510

edge stereo	0.39 567	0.22 536	0.81 582	0.27 552	0.22 573	0.37 519	0.24 491	0.56 563	0.54 574	0.53 604	0.60 582	0.71 629	0.50 603	0.78 595	0.40 547	0.16 580	0.14 579	0.19 602	0.14 566	0.16 547	0.17 566

Nwc_Net	0.37 555	0.25 554	0.68 550	0.31 593	0.24 594	0.44 564	0.30 561	0.65 618	0.50 552	0.37 493	0.69 608	0.58 593	0.45 585	0.60 518	0.40 547	0.15 564	0.12 557	0.19 602	0.21 611	0.14 525	0.13 510

dad	0.28 483	0.31 596	0.44 412	0.21 272	0.14 365	0.30 440	0.20 385	0.33 279	0.49 544	0.44 565	0.44 493	0.45 530	0.21 351	0.41 429	0.26 463	0.20 611	0.11 539	0.20 606	0.11 485	0.14 525	0.10 432

CSAN	0.50 608	0.35 606	0.78 569	0.36 618	0.23 586	0.56 605	0.59 649	0.61 601	0.70 618	0.64 621	0.78 619	0.65 615	0.60 620	1.38 661	0.62 604	0.21 613	0.17 608	0.20 606	0.20 608	0.18 578	0.18 579

UDGNet	0.23 379	0.31 596	0.38 332	0.24 451	0.14 365	0.24 329	0.18 285	0.32 264	0.43 476	0.29 347	0.28 293	0.24 313	0.19 334	0.29 351	0.20 360	0.15 564	0.07 362	0.21 608	0.11 485	0.14 525	0.10 432

RGC	0.39 567	0.32 601	0.64 538	0.34 607	0.27 608	0.40 542	0.29 550	0.57 573	0.53 570	0.45 569	0.64 597	0.62 604	0.45 585	0.72 571	0.39 540	0.15 564	0.15 594	0.21 608	0.20 608	0.18 578	0.19 586

PS-NSSS	0.32 517	0.30 589	0.46 432	0.23 397	0.17 481	0.33 480	0.24 491	0.57 573	0.41 460	0.37 493	0.52 548	0.35 448	0.30 496	0.80 601	0.30 494	0.17 591	0.14 579	0.21 608	0.15 575	0.15 539	0.13 510

NCCL2	0.35 540	0.26 565	0.49 456	0.36 618	0.22 573	0.41 546	0.41 617	0.53 528	0.42 468	0.47 580	0.46 515	0.61 602	0.39 559	0.55 486	0.37 530	0.16 580	0.13 569	0.21 608	0.21 611	0.16 547	0.16 553

FBW_ROB	0.43 584	0.26 565	0.54 490	0.31 593	0.20 549	0.51 593	0.32 574	0.70 635	0.60 594	0.59 613	0.55 562	0.65 615	0.41 568	1.40 662	0.51 586	0.13 524	0.17 608	0.21 608	0.16 587	0.17 564	0.18 579

PDISCO_ROB	0.43 584	0.30 589	0.67 545	0.43 633	0.36 631	0.67 623	0.32 574	0.72 638	0.76 626	0.43 558	0.53 555	0.63 612	0.40 564	0.66 552	0.47 575	0.21 613	0.12 557	0.21 608	0.19 606	0.25 613	0.20 598

PVD	0.58 623	0.34 604	0.84 594	0.39 628	0.31 625	0.59 612	0.47 633	0.80 648	1.25 663	0.92 644	1.09 642	0.79 633	0.82 646	0.85 611	0.76 618	0.21 613	0.18 614	0.22 614	0.18 602	0.27 625	0.35 642

DeepPrunerF	0.44 590	0.29 582	1.29 646	0.33 605	0.30 622	0.35 508	0.36 596	0.62 609	1.15 662	0.40 533	0.44 493	0.39 479	0.41 568	0.80 601	0.52 587	0.18 602	0.14 579	0.23 615	0.21 611	0.17 564	0.17 566

CBMV_ROB	0.33 526	0.18 479	0.53 487	0.21 272	0.14 365	0.33 480	0.20 385	0.51 497	0.45 503	0.51 592	0.55 562	0.45 530	0.42 577	0.71 565	0.32 507	0.18 602	0.19 619	0.23 615	0.21 611	0.14 525	0.15 544

HBP-ISP	0.33 526	0.30 589	0.72 562	0.22 341	0.16 457	0.32 468	0.22 443	0.54 537	0.44 491	0.41 542	0.49 531	0.33 425	0.38 553	0.73 573	0.25 449	0.18 602	0.19 619	0.24 617	0.20 608	0.16 547	0.13 510

ccnet	0.42 579	0.31 596	0.48 450	0.27 552	0.32 626	0.60 615	0.32 574	0.65 618	0.46 521	0.53 604	0.66 600	0.56 585	0.45 585	0.72 571	0.61 602	0.26 627	0.19 619	0.24 617	0.21 611	0.26 620	0.22 612

NOSS_ROB	0.31 508	0.20 508	0.35 284	0.24 451	0.16 457	0.32 468	0.19 332	0.52 516	0.48 535	0.33 432	0.36 396	0.42 510	0.28 467	0.93 626	0.24 439	0.19 608	0.20 624	0.24 617	0.22 619	0.17 564	0.17 566

DStereoSA	0.81 647	0.37 614	1.08 627	0.51 645	0.65 660	0.67 623	1.44 685	0.74 640	1.06 656	0.54 606	1.67 667	0.49 552	1.78 675	0.96 632	1.69 669	0.28 635	0.43 658	0.27 620	0.51 660	0.40 643	0.58 660

FSD					0.24 594	0.27 380	0.27 527	0.31 252	0.29 307	0.26 298	0.27 287	0.28 371	0.27 450	0.28 332	0.26 463	0.23 616	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.25 613

FC-DCNN v2	0.71 637	0.30 589	0.67 545	0.32 599	0.27 608	0.84 642	0.39 611	0.84 653	0.85 641	1.44 672	1.64 666	2.09 670	1.28 667	1.06 642	0.80 625	0.24 623	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.26 620	0.25 626

FCDSN-DC	0.63 629	0.31 596	0.61 519	0.36 618	0.30 622	0.65 620	0.37 600	0.66 624	0.68 614	1.14 659	1.54 663	1.71 665	1.26 665	0.92 624	0.64 609	0.24 623	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.27 625	0.27 632
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	0.51 612	0.50 638	0.86 598	0.39 628	0.24 594	0.84 642	0.55 644	0.56 563	0.62 600	0.60 614	0.68 604	0.62 604	0.42 577	1.13 647	0.43 559	0.23 616	0.27 641	0.27 620	0.35 643	0.25 613	0.29 633

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 545	0.36 609	0.53 487	0.34 607	0.19 530	0.51 593	0.24 491	0.55 547	0.38 420	0.41 542	0.47 522	0.47 540	0.27 450	0.73 573	0.30 494	0.36 646	0.19 619	0.27 620	0.17 596	0.26 620	0.23 619

FC-DCNN	0.70 636	0.30 589	0.69 551	0.32 599	0.27 608	0.81 641	0.39 611	0.79 647	0.82 633	1.41 668	1.58 665	1.98 668	1.26 665	1.02 639	0.77 621	0.24 623	0.22 630	0.27 620	0.26 632	0.26 620	0.26 628

MSMD_ROB	0.60 627	0.33 603	0.61 519	0.30 587	0.25 602	0.86 644	0.35 591	0.55 547	0.67 611	1.10 657	1.49 660	1.76 666	0.97 656	0.88 617	0.49 578	0.23 616	0.21 626	0.27 620	0.27 636	0.25 613	0.24 624

DualNet (step1)	0.28 483	0.19 495	0.50 467	0.18 89	0.16 457	0.34 493	0.20 385	0.51 497	0.38 420	0.37 493	0.34 375	0.37 459	0.30 496	0.39 420	0.23 428	0.23 616	0.09 485	0.28 628	0.24 623	0.18 578	0.16 553

test_sample9	0.42 579	0.19 495	0.50 467	0.18 89	0.16 457	0.34 493	0.20 385	0.51 497	0.38 420	0.37 493	0.34 375	0.37 459	0.30 496	0.66 552	0.91 633	0.23 616	1.82 687	0.28 628	0.24 623	0.18 578	0.16 553

test_sample8	0.49 604	0.19 495	0.50 467	0.18 89	0.16 457	0.34 493	0.20 385	0.55 547	0.34 366	0.62 617	0.38 420	1.15 651	0.67 632	0.66 552	0.91 633	0.23 616	1.82 687	0.28 628	0.24 623	0.18 578	0.16 553

ELAS	0.74 642	0.36 609	0.85 597	0.36 618	0.33 627	1.36 667	0.77 663	0.93 657	0.92 646	1.41 668	1.53 662	1.16 652	1.17 661	0.95 631	1.03 640	0.26 627	0.25 639	0.28 628	0.28 639	0.31 633	0.30 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.45 593	0.35 606	0.90 604	0.35 616	0.33 627	0.39 536	0.38 606	0.50 480	0.61 598	0.52 598	0.51 540	0.62 604	0.45 585	0.93 626	0.48 576	0.26 627	0.29 645	0.29 632	0.33 641	0.29 631	0.26 628

ELAS_RVC	0.74 642	0.36 609	1.00 618	0.37 624	0.33 627	0.88 645	0.93 672	0.83 652	1.08 658	1.35 664	1.33 654	1.24 653	1.33 669	1.06 642	0.95 636	0.27 632	0.25 639	0.29 632	0.27 636	0.30 632	0.30 634
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoFS	0.84 648	0.66 652	0.80 579	0.53 649	0.50 648	1.23 661	0.55 644	0.94 658	1.32 665	0.89 641	1.32 652	1.04 647	2.32 682	1.29 658	1.14 648	0.31 641	0.35 652	0.30 634	0.39 650	0.34 637	0.60 663

MANE	1.41 666	0.36 609	0.74 567	0.43 633	0.41 636	2.16 677	0.80 665	2.39 685	3.38 681	2.22 681	3.06 683	3.54 683	2.73 685	2.15 677	1.94 676	0.28 635	0.27 641	0.30 634	0.46 654	0.28 630	0.34 641

MADNet+	1.01 656	1.16 675	4.72 682	0.70 657	0.47 645	1.24 662	0.96 673	0.97 660	0.89 642	0.65 623	0.77 618	0.87 637	0.85 650	2.09 675	1.68 667	0.38 649	0.39 655	0.31 636	0.27 636	0.43 644	0.39 645

light-stereo	2.37 680	0.69 654	3.61 676	3.84 688	3.41 685	4.04 682	0.31 566	2.13 683	1.45 670	3.61 686	6.33 690	6.90 693	0.63 630	4.83 688	1.28 659	0.71 664	0.74 682	0.32 637	0.39 650	1.20 678	0.96 678

MFN_U_SF_RVC	0.56 619	0.51 640	1.19 637	0.38 626	0.22 573	0.69 626	0.27 527	0.80 648	0.67 611	0.73 630	0.74 614	0.87 637	0.61 629	0.81 605	0.76 618	0.29 638	0.27 641	0.32 637	0.37 647	0.32 636	0.31 637

GANetREF_RVC	0.43 584	0.47 631	0.69 551	0.38 626	0.20 549	0.51 593	0.48 637	0.66 624	0.66 608	0.46 573	0.46 515	0.50 560	0.44 582	0.90 622	0.39 540	0.27 632	0.21 626	0.32 637	0.18 602	0.27 625	0.22 612
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	0.37 555	0.41 624	0.66 544	0.46 638	0.41 636	0.34 493	0.25 508	0.57 573	0.45 503	0.39 523	0.52 548	0.43 514	0.33 523	0.41 429	0.29 486	0.25 626	0.14 579	0.33 640	0.21 611	0.31 633	0.22 612

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 634	0.64 650	1.06 625	0.45 636	0.27 608	1.40 670	0.58 647	0.78 644	0.92 646	0.84 639	0.86 628	0.88 639	0.68 634	1.33 660	0.68 614	0.37 648	0.29 645	0.34 641	0.36 646	0.43 644	0.37 643

BEATNet-Init1	4.73 686	2.61 684	13.29 701	0.58 650	0.53 652	10.12 693	3.33 690	4.83 690	5.01 689	8.75 695	8.51 692	14.08 704	7.60 694	7.70 694	5.34 690	0.28 635	0.28 644	0.34 641	0.37 647	0.57 652	0.45 649

DStereoO	0.46 595	0.32 601	0.51 477	0.36 618	0.29 621	0.38 527	0.45 626	0.55 547	0.60 594	0.47 580	0.49 531	0.48 546	0.73 639	0.59 514	0.69 615	0.81 670	0.18 614	0.38 643	0.19 606	0.46 647	0.20 598

JetBlue	1.14 662	0.76 657	2.36 668	0.59 651	0.75 664	3.04 681	1.78 687	1.11 662	0.90 644	0.94 647	1.10 643	1.66 664	1.28 667	2.09 675	1.72 670	0.43 651	0.36 653	0.38 643	0.38 649	0.58 653	0.56 657

AnonymousM	0.17 222	0.19 495	0.24 147	0.18 89	0.10 117	0.18 150	0.17 239	0.30 242	0.23 218	0.26 298	0.20 211	0.18 229	0.14 224	0.19 159	0.14 198	0.09 376	0.06 231	0.38 643	0.15 575	0.06 96	0.05 34

SQANet	0.40 574	0.48 633	0.67 545	0.48 640	0.39 633	0.48 584	0.22 443	0.51 497	0.43 476	0.40 533	0.47 522	0.47 540	0.33 523	0.54 484	0.32 507	0.36 646	0.15 594	0.40 646	0.21 611	0.45 646	0.31 637

NVStereoNet_ROB	0.67 633	0.49 637	0.83 589	0.48 640	0.40 635	0.51 593	0.46 629	0.70 635	0.77 628	0.84 639	1.72 668	1.02 646	0.83 647	1.23 653	0.79 624	0.32 642	0.38 654	0.40 646	0.46 654	0.36 640	0.41 647
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	0.37 555	0.21 522	0.47 440	0.20 218	0.21 557	0.42 553	0.26 521	0.38 345	0.29 307	0.33 432	0.30 318	0.44 525	0.38 553	0.36 409	0.29 486	0.26 627	0.29 645	0.44 648	1.41 686	0.34 637	0.21 607

Consistency-Raft	0.55 618	0.48 633	1.02 621	0.45 636	0.49 647	0.49 589	0.47 633	0.72 638	0.72 621	0.45 569	0.82 624	0.47 540	0.60 620	0.50 460	0.63 607	0.39 650	0.39 655	0.44 648	0.51 660	0.52 649	0.37 643

UDG	0.40 574	0.46 629	0.49 456	0.40 630	0.35 630	0.47 578	0.27 527	0.54 537	0.47 526	0.39 523	0.45 505	0.59 595	0.44 582	0.46 444	0.39 540	0.26 627	0.19 619	0.48 650	0.22 619	0.34 637	0.26 628

anonymity	0.56 619	0.54 643	0.70 557	0.47 639	0.61 657	0.56 605	0.43 622	0.69 633	0.49 544	0.63 619	0.55 562	0.54 579	0.60 620	0.61 525	0.57 591	0.55 655	0.53 666	0.50 651	0.54 664	0.51 648	0.56 657

SPS-STEREO	0.69 635	0.61 648	0.98 616	0.52 648	0.57 654	0.74 631	0.50 640	0.78 644	0.62 600	0.95 649	0.86 628	0.94 641	0.70 636	1.01 638	0.87 630	0.58 658	0.51 663	0.50 651	0.50 659	0.55 651	0.58 660
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	0.87 649	0.66 652	1.30 647	0.51 645	0.60 656	1.03 652	0.84 669	0.76 642	0.73 624	1.39 666	1.51 661	1.31 656	1.22 663	1.11 644	1.08 643	0.57 657	0.53 666	0.51 653	0.51 660	0.54 650	0.61 667

otaku	0.57 622	0.62 649	0.87 600	0.63 654	0.44 642	0.73 630	0.37 600	0.65 618	0.66 608	0.51 592	0.75 615	0.66 619	0.45 585	0.69 559	0.46 573	0.53 652	0.34 651	0.55 654	0.35 643	0.60 654	0.45 649

DDUNet	0.41 576	0.50 638	0.48 450	0.44 635	0.39 633	0.46 572	0.32 574	0.50 480	0.43 476	0.45 569	0.52 548	0.57 590	0.36 540	0.48 451	0.33 514	0.33 643	0.21 626	0.55 654	0.25 628	0.37 641	0.32 640

CC-Net-ROB	0.43 584	0.47 631	0.65 539	0.37 624	0.23 586	0.51 593	0.29 550	0.66 624	0.49 544	0.46 573	0.51 540	0.48 546	0.38 553	0.96 632	0.35 523	0.34 644	0.23 635	0.55 654	0.25 628	0.31 633	0.20 598

Ntro	0.58 623	0.64 650	0.92 607	0.66 655	0.50 648	0.77 635	0.36 596	0.66 624	0.70 618	0.50 587	0.59 577	0.65 615	0.51 606	0.75 582	0.45 567	0.56 656	0.32 649	0.56 657	0.34 642	0.63 656	0.46 652

MFMNet_re	0.72 638	0.76 657	0.99 617	0.62 653	0.70 662	0.77 635	0.67 653	0.75 641	0.83 637	0.78 637	0.86 628	0.69 626	0.78 641	0.71 565	0.61 602	0.66 661	0.59 672	0.61 658	0.58 668	0.68 662	0.71 671

DGSMNet	0.61 628	0.29 582	0.91 605	0.51 645	0.70 662	0.62 618	1.38 684	0.59 588	0.55 580	0.37 493	0.61 589	0.52 570	0.33 523	0.65 548	0.43 559	0.53 652	0.60 673	0.67 659	0.61 669	0.63 656	0.61 667

WAO-7	1.01 656	0.89 664	0.93 609	0.83 664	0.66 661	1.18 657	0.81 667	1.40 668	1.57 672	1.11 658	1.76 670	1.45 659	1.19 662	1.50 664	1.14 648	0.61 659	0.62 676	0.70 660	0.68 672	0.66 661	0.60 663

ACVNet_1	0.72 638	0.81 659	1.37 650	0.72 658	0.53 652	0.77 635	0.42 620	0.85 656	0.90 644	0.74 633	0.75 615	1.32 657	0.72 638	1.02 639	0.55 590	0.54 654	0.31 648	0.71 661	0.35 643	0.64 658	0.45 649

DispFullNet	0.66 632	0.89 664	1.59 656	0.77 660	1.21 679	0.51 593	0.23 469	0.59 588	0.72 621	0.69 628	0.61 589	0.69 626	0.91 652	0.79 597	0.48 576	0.27 632	0.12 557	0.73 662	0.30 640	0.65 659	0.40 646

MonStereo1	0.93 653	0.56 644	0.82 586	0.69 656	0.58 655	1.37 668	0.35 591	0.94 658	1.25 663	0.93 646	1.90 671	1.52 661	2.10 679	1.27 656	0.77 621	0.69 662	0.33 650	0.75 663	0.47 656	0.70 663	0.57 659

ACVNet-4b	0.72 638	0.81 659	1.33 648	0.72 658	0.50 648	0.80 640	0.31 566	0.71 637	0.80 631	0.50 587	0.72 613	0.95 643	0.43 581	0.96 632	1.20 656	1.13 682	0.21 626	0.76 664	0.45 653	0.65 659	0.46 652

RainbowNet	0.72 638	0.89 664	1.02 621	0.82 662	0.63 659	0.78 638	0.52 641	0.81 650	0.93 649	0.60 614	0.79 620	0.80 634	0.60 620	0.80 601	0.57 591	0.78 668	0.55 669	0.78 665	0.49 657	0.76 666	0.58 660

ACVNet_2	0.89 650	0.87 663	1.25 642	0.82 662	0.62 658	0.97 650	0.62 651	1.14 663	1.42 668	1.00 652	1.40 655	1.47 660	0.84 648	1.11 644	0.66 612	0.61 659	0.43 658	0.78 665	0.49 657	0.75 665	0.52 655

GCST	0.47 598	0.60 647	0.57 503	1.04 672	0.48 646	0.38 527	0.11 18	0.40 369	0.32 342	0.41 542	0.34 375	0.29 382	0.17 293	0.46 444	0.19 339	0.69 662	0.42 657	0.79 667	0.62 670	0.62 655	0.46 652

PWCK	1.00 654	1.17 676	1.70 660	0.91 665	0.41 636	1.19 659	0.92 671	1.10 661	1.14 661	1.16 660	1.14 645	1.25 654	0.88 651	1.75 671	1.04 642	0.87 673	0.50 661	0.87 668	0.53 663	0.96 675	0.52 655

LVE	1.13 661	1.02 669	1.28 645	1.01 669	0.80 670	1.29 665	0.81 667	1.47 671	1.96 674	1.07 656	1.90 671	1.90 667	1.01 657	1.48 663	0.91 633	0.93 676	0.61 675	0.94 669	0.69 673	0.87 670	0.75 675

IMH-64-1	0.91 651	0.86 661	0.84 594	0.97 667	0.75 664	0.92 648	0.71 655	1.27 664	1.10 659	0.89 641	1.45 657	1.14 649	0.96 654	1.19 649	0.84 627	0.74 665	0.51 663	0.97 670	0.55 665	0.84 668	0.60 663

IMH-64	0.91 651	0.86 661	0.84 594	0.97 667	0.75 664	0.92 648	0.71 655	1.27 664	1.10 659	0.89 641	1.45 657	1.14 649	0.96 654	1.19 649	0.84 627	0.74 665	0.51 663	0.97 670	0.55 665	0.84 668	0.60 663

IMH	1.05 659	0.95 668	1.00 618	1.01 669	0.78 667	1.11 654	0.68 654	1.38 667	1.43 669	1.00 652	1.72 668	1.43 658	1.14 658	1.73 670	0.89 632	1.09 679	0.55 669	0.99 672	0.57 667	0.87 670	0.62 669

Dean	1.17 663	1.04 671	1.49 654	1.03 671	0.78 667	1.20 660	0.77 663	1.48 672	1.96 674	1.28 662	1.99 674	2.15 671	1.14 658	1.25 654	1.00 639	0.81 670	0.60 673	1.01 673	0.69 673	0.92 674	0.74 674

WAO-6	1.07 660	0.93 667	0.92 607	0.96 666	0.78 667	1.28 664	0.75 660	1.34 666	2.00 676	1.02 654	1.54 663	1.59 662	1.22 663	1.31 659	1.14 648	0.78 668	0.55 669	1.02 674	0.75 677	0.83 667	0.69 670

JetRed	2.30 679	2.64 685	6.12 685	1.12 676	1.38 682	5.85 688	3.29 689	1.99 680	1.67 673	1.98 679	1.95 673	2.16 674	1.60 674	2.48 679	4.10 687	1.05 677	1.60 686	1.09 675	1.01 684	1.67 685	1.28 684

WAO-8	1.46 669	1.10 673	1.09 628	1.10 673	0.84 671	2.06 674	0.75 660	1.84 677	3.83 684	1.44 672	2.21 677	2.15 671	1.43 671	3.17 681	1.19 654	0.91 674	0.65 678	1.09 675	0.79 678	0.90 672	0.71 671

TorneroNet-64	1.43 667	1.03 670	1.20 638	1.10 673	0.86 673	2.26 678	0.73 658	1.84 677	3.84 686	1.25 661	2.25 679	2.69 679	1.42 670	1.76 672	1.43 662	0.76 667	0.50 661	1.09 675	0.66 671	1.23 680	0.76 676

Venus	1.46 669	1.10 673	1.09 628	1.10 673	0.84 671	2.06 674	0.75 660	1.84 677	3.83 684	1.44 672	2.21 677	2.15 671	1.43 671	3.17 681	1.19 654	0.91 674	0.65 678	1.09 675	0.79 678	0.90 672	0.71 671

TorneroNet	2.22 677	1.08 672	1.24 641	1.14 677	0.90 674	5.58 686	0.80 665	2.12 682	8.69 693	2.58 683	5.42 688	3.88 684	1.97 677	1.78 674	1.87 673	0.86 672	0.54 668	1.15 679	0.74 676	1.23 680	0.85 677

UNDER WATER-64	1.55 671	1.19 677	2.52 671	1.31 678	0.95 675	2.12 676	1.21 682	1.45 670	3.19 680	1.43 671	1.32 652	2.64 678	2.04 678	1.63 667	1.83 672	1.11 680	0.67 680	1.28 680	0.92 681	1.19 677	1.02 681

UNDER WATER	1.59 672	1.22 678	2.36 668	1.38 679	1.03 676	1.67 673	1.10 679	1.54 675	3.63 682	1.44 672	1.47 659	2.85 680	2.25 681	1.67 668	1.94 676	1.06 678	0.62 676	1.31 681	0.93 682	1.21 679	1.02 681

notaker	1.45 668	1.34 679	1.48 652	1.40 680	1.07 677	1.18 657	0.85 670	1.48 672	1.40 667	1.51 677	3.46 684	2.40 676	1.81 676	1.76 672	1.45 665	1.11 680	0.69 681	1.38 682	0.87 680	1.31 682	0.97 680

ktn	1.77 675	1.36 680	1.22 639	1.43 681	1.14 678	1.52 671	1.08 678	1.51 674	3.96 687	2.77 685	4.69 686	3.35 682	1.46 673	1.69 669	1.25 658	1.43 684	0.77 683	1.45 683	0.99 683	1.32 683	0.96 678

KSHMR	1.89 676	1.36 680	1.60 657	1.47 682	1.22 680	1.38 669	1.06 677	1.79 676	5.97 690	1.42 670	5.65 689	2.98 681	1.14 658	2.23 678	1.20 656	1.27 683	1.12 685	1.46 684	1.10 685	1.32 683	1.15 683

DStereoRT	0.35 540	0.13 338	0.51 477	0.25 490	0.16 457	0.42 553	0.19 332	0.48 460	0.39 430	0.30 379	0.39 433	0.24 313	0.39 559	0.64 541	0.30 494	0.08 281	0.07 362	1.54 685	0.41 652	0.08 258	0.11 469

HanzoNet	2.97 681	1.69 682	2.29 667	1.74 683	1.33 681	1.53 672	1.03 676	1.99 680	2.64 679	5.51 690	5.16 687	5.90 689	6.82 692	4.32 687	3.29 684	3.16 690	2.02 691	1.92 686	2.87 693	2.24 687	1.89 686

Selective-IGEV-i1pa	5.57 687	7.99 692	4.76 683	0.80 661	0.45 643	12.99 695	3.60 691	9.25 696	7.43 692	6.97 692	9.87 696	8.94 694	7.26 693	14.66 705	5.65 691	3.55 691	1.08 684	1.93 687	0.72 675	0.73 664	2.79 690

MADNet++	2.26 678	1.80 683	2.06 664	2.13 686	1.97 684	2.61 680	1.79 688	2.38 684	2.16 677	2.75 684	2.65 681	2.38 675	2.43 683	3.17 681	3.21 683	2.17 687	1.95 689	1.94 688	1.63 687	2.06 686	2.01 687

TCMNet-wrong-test	4.29 683	5.57 690	4.65 679	11.33 698	10.39 694	5.73 687	4.48 692	4.13 689	1.02 652	1.91 678	2.39 680	6.16 691	3.62 686	3.84 686	4.50 689	1.99 686	0.47 660	1.97 689	1.69 688	5.69 694	4.31 693

USTest	6.88 688	5.23 689	5.63 684	7.22 692	7.29 689	14.34 697	22.76 698	8.48 694	9.32 694	5.42 689	6.39 691	6.29 692	6.64 690	6.92 692	8.62 695	1.94 685	3.29 693	2.16 690	2.55 692	3.85 690	3.29 691

tt	4.71 685	0.10 133	3.94 677	2.06 685	1.53 683	10.14 694	16.88 697	9.27 697	4.98 688	1.39 666	1.02 640	4.68 685	4.90 688	3.35 684	5.86 692	5.76 695	9.15 703	2.24 691	2.53 691	3.10 688	1.32 685

DGTPSM_ROB	8.34 690	5.10 687	10.37 699	5.31 690	10.18 692	8.33 690	23.60 702	6.06 692	13.41 702	4.90 687	10.87 700	5.65 687	10.44 695	6.17 690	12.59 696	3.74 692	7.55 696	3.69 692	7.26 700	4.14 691	7.46 696

DPSMNet_ROB	8.40 691	5.11 688	10.49 700	5.58 691	10.25 693	8.34 691	23.62 703	6.07 693	13.45 703	4.93 688	10.88 701	5.66 688	10.44 695	6.24 691	12.64 697	3.98 693	7.61 697	3.76 693	7.30 701	4.20 692	7.51 697

Selective-IGEV-i16pa	30.47 716	41.93 717	4.02 678	0.49 643	0.37 632	96.94 718	0.74 659	60.26 719	58.76 718	17.24 705	64.39 717	38.26 718	49.53 718	106.11 719	26.15 709	19.96 712	3.42 694	4.39 694	1.81 689	0.39 642	14.22 705

DPSimNet_ROB	4.34 684	4.23 686	6.89 687	3.67 687	3.68 686	4.75 683	5.21 693	2.67 686	3.68 683	5.82 691	3.95 685	5.57 686	6.72 691	3.46 685	4.48 688	4.05 694	2.88 692	4.68 695	3.12 695	3.69 689	3.62 692

U	1.00 654	0.09 78	0.21 109	0.21 272	3.68 686	6.12 689	0.14 98	0.21 72	0.21 176	0.11 51	0.11 40	0.10 55	0.09 31	0.12 5	0.11 42	0.07 123	0.05 39	5.42 696	2.90 694	0.07 177	0.06 138

iinet-test	10.78 694	9.29 693	9.70 689	10.48 693	10.68 695	17.98 702	25.98 704	12.57 701	13.39 700	9.64 699	10.10 697	10.06 696	10.61 698	11.22 701	12.70 698	6.40 697	7.74 698	5.68 697	6.69 696	7.47 695	7.30 694

IINet	10.78 694	9.29 693	9.70 689	10.48 693	10.68 695	17.98 702	25.98 704	12.57 701	13.39 700	9.64 699	10.10 697	10.06 696	10.61 698	11.22 701	12.70 698	6.40 697	7.74 698	5.68 697	6.69 696	7.47 695	7.30 694

DPSM_ROB	11.49 697	9.87 699	10.35 697	11.13 696	11.31 697	19.11 705	27.51 707	13.37 704	14.21 705	10.31 701	11.06 702	10.96 702	11.27 703	11.96 703	13.59 701	6.78 699	8.19 701	6.03 699	7.09 698	7.93 697	7.73 699

DPSM	11.49 697	9.87 699	10.35 697	11.13 696	11.31 697	19.11 705	27.51 707	13.37 704	14.21 705	10.31 701	11.06 702	10.96 702	11.27 703	11.96 703	13.59 701	6.78 699	8.19 701	6.03 699	7.09 698	7.93 697	7.73 699

PML	16.10 702	12.82 703	6.78 686	5.23 689	7.76 690	33.92 709	66.56 718	5.30 691	10.28 695	26.12 717	68.59 718	20.51 706	13.49 705	10.06 696	6.78 694	5.96 696	2.00 690	6.04 701	2.18 690	8.96 699	2.60 689

Hybrid-DGEV	23.16 710	19.94 712	20.96 711	22.49 706	22.75 708	38.51 715	55.52 717	27.09 717	28.90 717	20.58 710	22.25 711	22.00 708	22.80 713	24.11 713	27.33 711	13.60 707	16.47 708	12.14 702	14.30 707	15.95 704	15.54 708

RAFT-FEzeroshot	23.10 706	19.88 709	20.56 706	22.49 706	22.75 708	38.38 710	55.50 714	26.84 711	28.66 712	20.60 711	22.10 708	22.05 709	22.74 709	24.00 710	27.37 714	13.59 704	16.48 709	12.14 702	14.28 704	15.96 706	15.54 708

RAFT-FE	23.10 706	19.88 709	20.56 706	22.49 706	22.75 708	38.38 710	55.50 714	26.84 711	28.66 712	20.60 711	22.10 708	22.05 709	22.74 709	24.00 710	27.37 714	13.59 704	16.48 709	12.14 702	14.28 704	15.96 706	15.54 708

CasAABBNet	23.10 706	19.86 707	20.64 708	22.47 705	22.73 706	38.41 713	55.50 714	26.89 713	28.70 714	20.61 713	22.15 710	22.08 712	22.75 711	23.99 708	27.36 712	13.59 704	16.48 709	12.14 702	14.27 703	15.95 704	15.53 707

FlowAnything	23.14 709	19.87 708	20.79 709	22.50 709	22.74 707	38.39 712	55.46 712	26.89 713	28.72 715	20.77 715	22.29 713	22.07 711	22.72 708	23.99 708	27.41 716	13.60 707	16.55 713	12.15 706	14.36 708	15.97 708	15.52 706

Selective-RAFT-Error	23.16 710	19.93 711	20.87 710	22.54 710	22.81 711	38.52 716	55.47 713	27.01 716	28.83 716	20.66 714	22.25 711	22.09 713	22.80 713	24.09 712	27.36 712	13.61 709	16.48 709	12.15 706	14.28 704	15.99 709	15.57 711

LSM0	24.24 712	19.98 713	22.32 712	24.22 711	40.14 717	38.48 714	55.20 711	26.95 715	28.57 711	20.49 709	21.83 706	22.26 714	22.75 711	24.22 714	27.30 710	13.66 710	16.32 707	12.19 708	14.15 702	16.10 710	17.66 712

Anonymous_1	16.62 703	9.35 695	9.84 691	10.66 695	14.64 699	18.66 704	27.12 706	12.64 703	13.51 704	10.76 703	10.30 699	10.13 698	10.60 697	11.06 700	12.74 700	15.87 711	7.74 698	16.92 709	43.48 715	58.66 718	7.68 698

HaxPig	17.72 704	20.22 714	19.73 703	16.53 700	16.51 700	9.27 692	9.33 694	14.34 706	13.27 699	18.65 706	18.70 705	17.35 705	16.77 706	17.04 706	16.45 706	22.05 714	20.89 714	22.27 710	21.53 711	21.29 711	22.13 715

LRCNet_RVC	10.90 696	14.34 704	9.35 688	15.35 699	8.04 691	1.08 653	0.34 587	8.78 695	0.70 618	12.63 704	16.05 704	9.85 695	6.54 689	8.57 695	6.34 693	20.27 713	5.40 695	23.70 711	21.88 712	14.87 703	13.83 704

MEDIAN_ROB	21.21 705	24.62 715	23.47 713	19.58 701	19.65 705	13.22 696	10.96 695	17.88 707	17.00 707	22.14 716	22.02 707	20.86 707	20.36 707	21.06 707	19.71 707	25.63 715	24.13 715	26.21 712	25.20 713	25.17 712	25.38 716

AVERAGE_ROB	25.43 713	29.06 716	27.24 714	24.63 712	24.20 714	17.73 701	12.61 696	22.29 710	21.39 710	26.79 718	26.16 716	25.20 715	24.64 717	25.07 715	23.53 708	29.96 716	28.40 716	30.60 713	29.58 714	29.72 713	29.84 717

xxxxx1	15.27 699	9.54 696	10.31 694	20.13 702	18.88 702	17.08 698	23.03 699	10.36 698	10.99 696	9.21 696	9.62 693	10.74 699	10.61 698	10.72 697	13.89 703	7.97 701	9.20 704	31.85 714	44.72 716	12.84 700	13.69 701

tt_ll	15.27 699	9.54 696	10.31 694	20.13 702	18.88 702	17.08 698	23.03 699	10.36 698	10.99 696	9.21 696	9.62 693	10.74 699	10.61 698	10.72 697	13.89 703	7.97 701	9.20 704	31.85 714	44.72 716	12.84 700	13.69 701

ff	15.27 699	9.54 696	10.31 694	20.13 702	18.88 702	17.08 698	23.03 699	10.36 698	10.99 696	9.21 696	9.62 693	10.74 699	10.61 698	10.72 697	13.89 703	7.97 701	9.20 704	31.85 714	44.72 716	12.84 700	13.69 701

RSGM-EC	29.65 714	17.75 705	10.04 692	35.31 713	33.15 715	26.42 707	46.65 709	19.89 708	17.74 708	18.92 707	23.36 714	30.14 716	23.59 715	41.87 716	45.99 717	59.56 717	34.38 717	33.25 717	20.37 709	34.97 714	19.60 713

acva	29.65 714	17.75 705	10.04 692	35.31 713	33.15 715	26.42 707	46.65 709	19.89 708	17.74 708	18.92 707	23.36 714	30.14 716	23.59 715	41.87 716	45.99 717	59.56 717	34.38 717	33.25 717	20.37 709	34.97 714	19.60 713

test_example2	101.33 717	108.28 718	68.15 716	98.43 715	106.93 718	89.75 717	102.43 719	36.80 718	97.65 719	129.04 719	130.15 719	65.26 719	66.62 719	92.11 718	80.24 719	144.10 719	199.48 719	81.81 719	103.01 719	125.01 719	101.27 718

ccccc		256.29 719		354.40 718	364.36 719	149.10 719		152.89 720		153.93 720		164.00 720		268.02 720		390.55 720	349.22 720	244.59 720	219.82 720	412.30 720

ASD4		6.65 691

Low-res two-view benchmark