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

testmc14	0.25 112	0.17 2	0.71 84	0.45 606	0.24 392	0.47 244	0.18 129	0.35 50	0.35 114	0.16 32	0.20 94	0.20 137	0.15 65	0.48 335	0.19 112	0.07 29	0.08 216	0.06 1	0.05 1	0.09 88	0.28 565

rgla	0.20 25	0.54 432	0.64 46	0.22 70	0.21 322	0.35 88	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 32	0.13 19	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 45	0.08 73	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.09 88	0.08 65

416test1013	0.20 25	0.46 379	0.72 88	0.23 101	0.22 353	0.36 105	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 32	0.13 19	0.13 7	0.15 65	0.21 14	0.16 45	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 65

416test	0.20 25	0.45 374	0.67 73	0.23 101	0.22 353	0.36 105	0.13 14	0.30 20	0.26 18	0.16 32	0.12 14	0.13 7	0.15 65	0.20 5	0.15 18	0.08 73	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 16

test410_97500	0.20 25	0.23 87	0.70 80	0.22 70	0.18 243	0.46 232	0.11 4	0.34 47	0.29 43	0.18 76	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.23 39	0.15 18	0.06 1	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

test410	0.20 25	0.24 106	0.70 80	0.22 70	0.19 281	0.47 244	0.11 4	0.35 50	0.30 46	0.21 131	0.15 40	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 18	0.06 1	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

SCION-M(vits-remse)	0.25 112	0.22 63	1.44 269	0.35 475	0.17 192	0.33 67	0.15 58	0.46 164	0.32 66	0.16 32	0.17 62	0.14 20	0.11 8	0.27 85	0.23 213	0.15 542	0.10 365	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 98

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 172	0.37 290	1.44 269	0.35 475	0.46 646	0.72 582	0.15 58	0.46 164	0.32 66	0.16 32	0.17 62	0.14 20	0.11 8	0.27 85	0.23 213	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 98

LACA_dic	0.19 9	0.33 249	0.74 92	0.20 10	0.10 6	0.36 105	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 32	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 185	0.14 6	0.08 73	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.10 124	0.07 16

over-6	0.26 128	0.78 558	1.04 171	0.23 101	0.11 16	0.36 105	0.15 58	0.46 164	0.37 162	0.16 32	0.16 55	0.16 63	0.18 125	0.37 235	0.16 45	0.10 279	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.09 88	0.07 16

over v1	0.23 88	0.77 548	0.73 90	0.23 101	0.10 6	0.31 51	0.12 8	0.39 86	0.35 114	0.16 32	0.15 40	0.18 102	0.20 168	0.29 127	0.18 84	0.08 73	0.06 26	0.07 2	0.05 1	0.11 162	0.07 16

over-8	0.23 88	0.76 538	0.79 105	0.24 138	0.10 6	0.34 79	0.13 14	0.35 50	0.33 83	0.15 18	0.15 40	0.19 129	0.18 125	0.29 127	0.17 70	0.09 163	0.06 26	0.07 2	0.05 1	0.11 162	0.07 16

over-9	0.24 99	0.77 548	0.85 116	0.23 101	0.11 16	0.35 88	0.13 14	0.37 69	0.34 97	0.15 18	0.14 36	0.19 129	0.19 153	0.29 127	0.17 70	0.09 163	0.06 26	0.07 2	0.05 1	0.10 124	0.07 16

LGCAT	0.24 99	0.19 12	0.64 46	0.20 10	0.12 30	0.47 244	0.14 35	0.34 47	0.19 3	0.17 64	0.13 19	0.23 179	0.15 65	0.39 254	0.21 174	0.14 519	0.34 685	0.07 2	0.08 170	0.07 5	0.53 681

MCSU-Stereo	0.23 88	0.19 12	0.73 90	0.22 70	0.16 158	0.48 261	0.20 173	0.33 41	0.38 171	0.20 116	0.21 103	0.24 197	0.13 23	0.42 275	0.19 112	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 141

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 46	0.35 475	0.12 30	0.32 59	0.14 35	0.30 20	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.17 82	0.13 23	0.27 85	0.14 6	0.08 73	0.08 216	0.07 2	0.15 478	0.07 5	0.09 98

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 57	0.20 10	0.12 30	0.20 10	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 102	0.13 23	0.25 59	0.15 18	0.07 29	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 57	0.20 10	0.12 30	0.20 10	0.14 35	0.32 31	0.28 31	0.13 6	0.13 19	0.18 102	0.13 23	0.25 59	0.15 18	0.07 29	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

qqai	0.21 49	0.20 29	0.63 42	0.39 550	0.13 63	0.32 59	0.15 58	0.35 50	0.31 53	0.14 12	0.13 19	0.18 102	0.13 23	0.27 85	0.15 18	0.08 73	0.08 216	0.07 2	0.27 617	0.07 5	0.09 98

MGA	0.19 9	0.27 153	0.57 21	0.20 10	0.18 243	0.37 116	0.14 35	0.30 20	0.25 11	0.18 76	0.14 36	0.15 47	0.10 3	0.30 144	0.17 70	0.08 73	0.08 216	0.07 2	0.06 27	0.09 88	0.08 65

CAR	0.19 9	0.28 182	0.60 29	0.21 39	0.16 158	0.37 116	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.19 99	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.27 85	0.17 70	0.08 73	0.08 216	0.07 2	0.06 27	0.10 124	0.08 65

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 153	0.60 29	0.20 10	0.16 158	0.37 116	0.13 14	0.32 31	0.25 11	0.18 76	0.15 40	0.14 20	0.10 3	0.30 144	0.17 70	0.08 73	0.08 216	0.07 2	0.06 27	0.10 124	0.08 65

monster-pro	0.20 25	0.22 63	0.65 57	0.21 39	0.17 192	0.33 67	0.15 58	0.46 164	0.32 66	0.16 32	0.17 62	0.14 20	0.11 8	0.27 85	0.23 213	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 98

PipStereo	0.19 9	0.26 140	0.85 116	0.21 39	0.10 6	0.16 4	0.15 58	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 153	0.14 37	0.21 14	0.15 18	0.08 73	0.09 312	0.07 2	0.06 27	0.12 185	0.09 98

PSi22b	0.20 25	0.26 140	0.88 127	0.21 39	0.10 6	0.16 4	0.15 58	0.35 50	0.35 114	0.12 3	0.10 3	0.21 153	0.14 37	0.21 14	0.15 18	0.08 73	0.10 365	0.07 2	0.06 27	0.12 185	0.09 98

PSi22a	0.20 25	0.28 182	0.89 131	0.20 10	0.11 16	0.16 4	0.14 35	0.32 31	0.35 114	0.12 3	0.09 1	0.22 161	0.16 87	0.20 5	0.14 6	0.09 163	0.09 312	0.07 2	0.05 1	0.13 222	0.11 172

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 73	0.19 3	0.12 30	0.35 88	0.17 105	0.27 8	0.31 53	0.16 32	0.13 19	0.15 47	0.15 65	0.28 106	0.13 1	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.10 124	0.06 1

PSi22	0.37 260	0.73 529	1.71 337	0.28 275	0.13 63	0.44 202	0.14 35	0.64 339	0.51 329	0.22 154	0.28 202	0.36 321	0.22 200	0.65 423	0.27 282	0.07 29	0.14 506	0.07 2	0.06 27	0.28 536	0.12 221

Foundation-i1b	0.22 75	0.20 29	0.69 77	0.20 10	0.11 16	0.28 29	0.20 173	0.50 224	0.37 162	0.21 131	0.22 123	0.27 242	0.24 245	0.28 106	0.18 84	0.08 73	0.08 216	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 75	0.16 1	0.66 69	0.20 10	0.10 6	0.29 36	0.21 221	0.50 224	0.39 186	0.25 210	0.22 123	0.27 242	0.25 262	0.33 185	0.18 84	0.08 73	0.09 312	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 65

Foundation-i32	0.20 25	0.28 182	0.87 124	0.20 10	0.11 16	0.20 10	0.15 58	0.32 31	0.36 147	0.13 6	0.10 3	0.25 213	0.14 37	0.19 2	0.15 18	0.09 163	0.09 312	0.07 2	0.06 27	0.11 162	0.12 221

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 46	0.20 10	0.12 30	0.30 41	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 32	0.13 19	0.18 102	0.15 65	0.25 59	0.21 174	0.07 29	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

LACA2	0.25 112	0.74 534	1.30 227	0.20 10	0.10 6	0.39 139	0.17 105	0.32 31	0.36 147	0.15 18	0.15 40	0.18 102	0.14 37	0.22 29	0.14 6	0.08 73	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

LACA1	0.19 9	0.39 317	0.60 29	0.19 3	0.10 6	0.42 181	0.15 58	0.31 26	0.34 97	0.15 18	0.11 8	0.14 20	0.15 65	0.25 59	0.15 18	0.09 163	0.07 93	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 16

Test_v1	0.21 49	0.27 153	0.95 151	0.20 10	0.14 88	0.28 29	0.15 58	0.37 69	0.27 24	0.16 32	0.18 77	0.15 47	0.13 23	0.25 59	0.19 112	0.08 73	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.11 172

DispViT+	0.23 88	0.23 87	0.98 159	0.19 3	0.44 627	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.37 162	0.19 99	0.16 55	0.18 102	0.15 65	0.38 246	0.17 70	0.11 374	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

MatchStereo	0.24 99	0.38 304	1.37 250	0.20 10	0.10 6	0.22 18	0.14 35	0.41 109	0.40 204	0.14 12	0.25 168	0.15 47	0.15 65	0.25 59	0.18 84	0.09 163	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.20 25	0.20 29	0.74 92	0.17 1	0.12 30	0.32 59	0.12 8	0.33 41	0.46 278	0.15 18	0.15 40	0.16 63	0.19 153	0.23 39	0.18 84	0.10 279	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 57	0.20 10	0.12 30	0.30 41	0.14 35	0.29 12	0.28 31	0.16 32	0.13 19	0.18 102	0.15 65	0.25 59	0.21 174	0.07 29	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 41	0.20 10	0.13 63	0.36 105	0.13 14	0.35 50	0.31 53	0.16 32	0.14 36	0.17 82	0.15 65	0.25 59	0.23 213	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 16

LCMNet	0.20 25	0.21 45	0.61 34	0.20 10	0.13 63	0.39 139	0.14 35	0.34 47	0.34 97	0.16 32	0.16 55	0.16 63	0.15 65	0.27 85	0.22 202	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 65

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 29	0.20 10	0.11 16	0.39 139	0.15 58	0.35 50	0.27 24	0.18 76	0.15 40	0.17 82	0.16 87	0.26 78	0.21 174	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 98

BridgeDepth	0.19 9	0.30 216	0.55 16	0.23 101	0.09 1	0.38 133	0.15 58	0.32 31	0.33 83	0.16 32	0.12 14	0.23 179	0.19 153	0.27 85	0.15 18	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.62 547	0.27 153	0.83 113	0.24 138	0.13 63	0.31 51	0.13 14	0.39 86	0.32 66	8.03 767	0.23 139	0.12 4	0.12 15	0.26 78	0.44 462	0.09 163	0.12 459	0.07 2	0.06 27	0.09 88	0.12 221

MonStereo	0.20 25	0.22 63	0.65 57	0.21 39	0.17 192	0.33 67	0.15 58	0.46 164	0.32 66	0.16 32	0.17 62	0.14 20	0.11 8	0.27 85	0.23 213	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 98

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 3	0.22 70	0.17 192	0.35 88	0.14 35	0.27 8	0.25 11	0.19 99	0.21 103	0.14 20	0.15 65	0.27 85	0.16 45	0.06 1	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 293

Monster-pub-eth3d	0.20 25	0.22 63	0.65 57	0.21 39	0.17 192	0.33 67	0.15 58	0.46 164	0.32 66	0.16 32	0.17 62	0.14 20	0.11 8	0.27 85	0.23 213	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 98

Monster-pub-mixall	0.21 49	0.31 230	0.69 77	0.21 39	0.13 63	0.27 26	0.12 8	0.37 69	0.26 18	0.21 131	0.19 83	0.15 47	0.12 15	0.47 328	0.29 312	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.08 48	0.12 221

Replicate-Monster	0.23 88	0.40 325	0.94 150	0.21 39	0.14 88	0.37 116	0.13 14	0.40 97	0.36 147	0.22 154	0.15 40	0.15 47	0.15 65	0.40 261	0.15 18	0.08 73	0.07 93	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.15 337

asda	0.22 75	0.25 121	0.70 80	0.21 39	0.16 158	0.43 190	0.16 89	0.44 139	0.35 114	0.22 154	0.20 94	0.14 20	0.20 168	0.25 59	0.22 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

asd	0.20 25	0.22 63	0.65 57	0.22 70	0.17 192	0.41 165	0.14 35	0.35 50	0.32 66	0.24 189	0.20 94	0.15 47	0.18 125	0.26 78	0.16 45	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 65

qwe	0.21 49	0.22 63	0.61 34	0.21 39	0.20 305	0.41 165	0.15 58	0.46 164	0.35 114	0.26 228	0.22 123	0.14 20	0.14 37	0.31 155	0.22 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 16

2.25w	0.21 49	0.22 63	0.51 3	0.21 39	0.14 88	0.36 105	0.13 14	0.42 121	0.34 97	0.23 178	0.27 190	0.14 20	0.18 125	0.33 185	0.24 241	0.06 1	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

4.25_new	0.21 49	0.23 87	0.64 46	0.22 70	0.18 243	0.41 165	0.17 105	0.41 109	0.35 114	0.22 154	0.21 103	0.14 20	0.18 125	0.25 59	0.18 84	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

4.5w_new	0.21 49	0.23 87	0.64 46	0.22 70	0.18 243	0.41 165	0.17 105	0.41 109	0.35 114	0.22 154	0.21 103	0.14 20	0.18 125	0.25 59	0.18 84	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

4.5_new	0.21 49	0.22 63	0.63 42	0.21 39	0.15 121	0.40 154	0.17 105	0.40 97	0.35 114	0.25 210	0.22 123	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 16

4.5w-stereo	0.21 49	0.22 63	0.63 42	0.21 39	0.15 121	0.40 154	0.17 105	0.40 97	0.35 114	0.25 210	0.22 123	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 16

4.25w-stereo	0.21 49	0.23 87	0.64 46	0.22 70	0.18 243	0.41 165	0.17 105	0.41 109	0.35 114	0.22 154	0.21 103	0.14 20	0.18 125	0.25 59	0.18 84	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

4w-stereo	0.20 25	0.21 45	0.57 21	0.21 39	0.15 121	0.39 139	0.13 14	0.39 86	0.33 83	0.22 154	0.21 103	0.13 7	0.20 168	0.29 127	0.21 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

2.5w	0.21 49	0.23 87	0.50 1	0.22 70	0.15 121	0.39 139	0.19 145	0.47 189	0.36 147	0.21 131	0.22 123	0.13 7	0.17 97	0.33 185	0.20 152	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

2.75w_new	0.21 49	0.21 45	0.57 21	0.20 10	0.14 88	0.40 154	0.18 129	0.47 189	0.36 147	0.24 189	0.20 94	0.13 7	0.19 153	0.31 155	0.21 174	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 16

3.25w_new	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 88	0.37 116	0.14 35	0.43 130	0.35 114	0.23 178	0.21 103	0.16 63	0.18 125	0.27 85	0.20 152	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 65

3.25w	0.20 25	0.20 29	0.52 7	0.21 39	0.14 88	0.37 116	0.14 35	0.43 130	0.35 114	0.23 178	0.21 103	0.16 63	0.18 125	0.27 85	0.20 152	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 65

3.75w	0.21 49	0.21 45	0.61 34	0.21 39	0.20 305	0.44 202	0.16 89	0.44 139	0.30 46	0.22 154	0.20 94	0.13 7	0.18 125	0.29 127	0.21 174	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 65

3.5w_stereo	0.21 49	0.22 63	0.55 16	0.21 39	0.15 121	0.40 154	0.14 35	0.43 130	0.33 83	0.21 131	0.24 151	0.14 20	0.18 125	0.34 200	0.22 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 65

3w_stereo	0.21 49	0.22 63	0.59 27	0.22 70	0.12 30	0.37 116	0.22 265	0.50 224	0.38 171	0.22 154	0.21 103	0.12 4	0.22 200	0.26 78	0.18 84	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.08 65

2w_stereo	0.21 49	0.19 12	0.51 3	0.22 70	0.13 63	0.41 165	0.20 173	0.50 224	0.34 97	0.25 210	0.23 139	0.13 7	0.23 227	0.24 49	0.22 202	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 16

1w_stereo	0.22 75	0.17 2	0.52 7	0.23 101	0.16 158	0.44 202	0.22 265	0.55 277	0.40 204	0.25 210	0.29 211	0.13 7	0.26 282	0.28 106	0.20 152	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.07 16

monsterstereo	0.22 75	0.22 63	0.52 7	0.25 167	0.27 447	0.39 139	0.14 35	0.51 235	0.33 83	0.25 210	0.27 190	0.13 7	0.13 23	0.38 246	0.21 174	0.07 29	0.07 93	0.07 2	0.06 27	0.08 48	0.06 1

monsters	0.22 75	0.22 63	0.52 7	0.23 101	0.28 461	0.42 181	0.14 35	0.46 164	0.31 53	0.24 189	0.20 94	0.13 7	0.14 37	0.43 280	0.20 152	0.07 29	0.06 26	0.07 2	0.08 170	0.06 1	0.06 1

GREAT-IGEV	0.37 260	0.28 182	1.48 283	0.25 167	0.38 590	0.46 232	0.18 129	0.33 41	0.34 97	0.15 18	0.29 211	0.15 47	0.17 97	0.36 224	0.23 213	0.07 29	0.76 739	0.07 2	0.26 610	0.21 433	1.03 733
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
MonSter	0.20 25	0.22 63	0.65 57	0.21 39	0.17 192	0.33 67	0.15 58	0.46 164	0.32 66	0.16 32	0.17 62	0.14 20	0.11 8	0.27 85	0.23 213	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 118	0.07 5	0.09 98

DEFOM-Stereo	0.22 75	0.22 63	0.91 140	0.23 101	0.13 63	0.49 280	0.18 129	0.30 20	0.28 31	0.19 99	0.17 62	0.14 20	0.14 37	0.41 267	0.16 45	0.08 73	0.06 26	0.07 2	0.06 27	0.09 88	0.09 98

dual_stereo	0.23 88	0.25 121	0.66 69	0.21 39	0.15 121	0.27 26	0.15 58	0.62 326	0.40 204	0.15 18	0.13 19	0.18 102	0.14 37	0.37 235	0.19 112	0.09 163	0.31 678	0.07 2	0.10 269	0.07 5	0.07 16

Pointernet	0.29 172	0.25 121	1.49 286	0.24 138	0.20 305	0.47 244	0.15 58	0.62 326	0.47 299	0.22 154	0.29 211	0.26 228	0.20 168	0.28 106	0.20 152	0.10 279	0.07 93	0.07 2	0.12 388	0.10 124	0.07 16

LoS_RVC	0.29 172	0.33 249	1.19 200	0.25 167	0.34 549	0.43 190	0.22 265	0.42 121	0.32 66	0.22 154	0.33 264	0.23 179	0.24 245	0.31 155	0.21 174	0.07 29	0.07 93	0.07 2	0.05 1	0.10 124	0.31 596

CAS	0.35 243	0.25 121	1.30 227	0.79 701	0.34 549	0.51 311	0.23 307	0.46 164	0.39 186	0.22 154	0.31 243	0.20 137	0.17 97	0.28 106	0.23 213	0.73 722	0.06 26	0.07 2	0.05 1	0.09 88	0.37 639

FORCE_4.5	0.19 9	0.25 121	0.50 1	0.23 101	0.09 1	0.30 41	0.16 89	0.45 154	0.35 114	0.13 6	0.16 55	0.16 63	0.24 245	0.28 106	0.13 1	0.09 163	0.06 26	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.06 1

TT111	0.19 9	0.22 63	0.66 69	0.20 10	0.12 30	0.32 59	0.14 35	0.29 12	0.29 43	0.17 64	0.12 14	0.20 137	0.14 37	0.26 78	0.21 174	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.08 65

FORCE_5	0.20 25	0.50 408	0.51 3	0.24 138	0.09 1	0.29 36	0.13 14	0.41 109	0.36 147	0.14 12	0.17 62	0.19 129	0.15 65	0.24 49	0.13 1	0.08 73	0.05 1	0.08 78	0.08 170	0.15 287	0.06 1

GEAR-Net	0.32 206	0.19 12	1.32 233	0.31 366	0.14 88	0.32 59	0.21 221	0.70 377	0.34 97	0.22 154	0.28 202	0.22 161	0.27 303	0.35 210	0.27 282	0.09 163	0.16 555	0.08 78	0.15 478	0.25 496	0.45 665

GELT-Stereo	0.24 99	0.33 249	0.63 42	0.24 138	0.31 510	0.42 181	0.18 129	0.59 304	0.43 242	0.24 189	0.19 83	0.21 153	0.18 125	0.29 127	0.20 152	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.08 170	0.08 48	0.08 65

DNSM	0.56 507	0.71 516	0.86 121	0.25 167	0.14 88	0.44 202	0.20 173	0.48 204	0.44 250	0.21 131	0.45 347	0.26 228	0.22 200	1.29 536	1.02 623	0.11 374	0.47 712	0.08 78	0.14 451	1.91 750	1.50 747

DF_test	0.20 25	0.28 182	1.00 162	0.23 101	0.16 158	0.15 2	0.15 58	0.28 11	0.25 11	0.15 18	0.16 55	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 84	0.10 279	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.11 162	0.08 65

small-0shot	0.21 49	0.38 304	0.93 145	0.20 10	0.14 88	0.22 18	0.21 221	0.31 26	0.39 186	0.14 12	0.24 151	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 112	0.08 73	0.06 26	0.08 78	0.07 118	0.09 88	0.07 16

HLF11	0.44 348	0.97 636	2.44 585	0.22 70	0.19 281	0.43 190	0.17 105	0.66 349	0.51 329	0.33 286	0.40 317	0.31 280	0.29 346	0.88 481	0.35 396	0.10 279	0.08 216	0.08 78	0.07 118	0.13 222	0.11 172

TestStereo_HL2	0.41 308	0.86 587	1.82 410	0.26 215	0.16 158	0.48 261	0.20 173	0.62 326	0.51 329	0.35 297	0.41 323	0.32 290	0.27 303	1.09 506	0.29 312	0.10 279	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.13 222	0.10 141

GGDA	0.41 308	0.90 605	1.83 414	0.26 215	0.15 121	0.50 294	0.20 173	0.63 335	0.52 341	0.35 297	0.41 323	0.31 280	0.27 303	1.11 511	0.27 282	0.10 279	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.13 222	0.10 141

PointNet	0.20 25	0.21 45	0.82 111	0.21 39	0.12 30	0.37 116	0.16 89	0.33 41	0.28 31	0.16 32	0.15 40	0.18 102	0.13 23	0.22 29	0.16 45	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.07 5	0.07 16

TS12	0.24 99	0.26 140	0.83 113	0.25 167	0.11 16	0.46 232	0.17 105	0.46 164	0.43 242	0.20 116	0.31 243	0.18 102	0.20 168	0.31 155	0.22 202	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.11 162	0.07 16

DF	0.34 229	0.29 197	0.95 151	0.31 366	0.44 627	0.40 154	0.21 221	0.71 382	0.32 66	0.23 178	0.37 288	0.32 290	0.17 97	0.39 254	0.85 596	0.10 279	0.09 312	0.08 78	0.29 627	0.09 88	0.20 451

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 116	0.20 10	0.14 88	0.28 29	0.15 58	0.29 12	0.28 31	0.16 32	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 174	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.08 65

aanet-new-90k	0.29 172	0.47 390	1.41 260	0.26 215	0.18 243	0.43 190	0.19 145	0.47 189	0.32 66	0.16 32	0.18 77	0.15 47	0.21 183	0.37 235	0.13 1	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.46 669

aanet-new-60k	0.29 172	0.51 413	1.68 324	0.25 167	0.12 30	0.39 139	0.19 145	0.43 130	0.33 83	0.18 76	0.19 83	0.17 82	0.19 153	0.31 155	0.14 6	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.26 546

aanet-new-70k	0.27 142	0.48 395	1.33 236	0.25 167	0.12 30	0.39 139	0.19 145	0.45 154	0.33 83	0.17 64	0.21 103	0.16 63	0.21 183	0.38 246	0.14 6	0.06 1	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.10 124	0.22 481

aanet-new-78k	0.33 218	0.44 364	2.51 609	0.26 215	0.12 30	0.42 181	0.20 173	0.45 154	0.31 53	0.16 32	0.22 123	0.15 47	0.25 262	0.34 200	0.13 1	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.10 124	0.31 596

aanet-new-40k	0.25 112	0.37 290	1.35 243	0.24 138	0.24 392	0.38 133	0.20 173	0.39 86	0.26 18	0.18 76	0.24 151	0.16 63	0.20 168	0.20 5	0.15 18	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.18 415

aanet-new-36k	0.29 172	0.63 478	1.51 293	0.24 138	0.11 16	0.43 190	0.19 145	0.44 139	0.35 114	0.19 99	0.24 151	0.16 63	0.22 200	0.29 127	0.15 18	0.06 1	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.24 523

aanet-new-34k	0.27 142	0.57 450	1.36 245	0.23 101	0.11 16	0.34 79	0.20 173	0.36 63	0.30 46	0.19 99	0.27 190	0.17 82	0.22 200	0.20 5	0.15 18	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.29 573

aanet-32k-new	0.30 190	0.60 457	1.61 311	0.25 167	0.15 121	0.46 232	0.21 221	0.41 109	0.33 83	0.17 64	0.24 151	0.17 82	0.23 227	0.30 144	0.15 18	0.08 73	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.39 648

aanet-new-32k	0.27 142	0.49 400	1.73 341	0.25 167	0.17 192	0.40 154	0.20 173	0.35 50	0.27 24	0.18 76	0.21 103	0.20 137	0.22 200	0.22 29	0.14 6	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.11 172

aanet-new-30k	0.28 159	0.49 400	1.75 353	0.25 167	0.17 192	0.40 154	0.20 173	0.35 50	0.27 24	0.18 76	0.21 103	0.20 137	0.22 200	0.22 29	0.14 6	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.11 172

aanet-new-28k	0.34 229	0.53 423	2.69 638	0.25 167	0.12 30	0.39 139	0.21 221	0.37 69	0.29 43	0.18 76	0.24 151	0.17 82	0.21 183	0.22 29	0.15 18	0.08 73	0.06 26	0.08 78	0.31 646	0.10 124	0.23 508

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 142	0.46 379	1.39 257	0.23 101	0.17 192	0.35 88	0.21 221	0.40 97	0.25 11	0.18 76	0.21 103	0.17 82	0.18 125	0.25 59	0.17 70	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.28 621	0.08 48	0.27 557

aanet-new-24k	0.27 142	0.40 325	1.12 186	0.24 138	0.45 638	0.40 154	0.21 221	0.39 86	0.28 31	0.19 99	0.28 202	0.17 82	0.20 168	0.23 39	0.15 18	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.32 652	0.09 88	0.10 141

aanet-new-22k	0.28 159	0.52 415	1.51 293	0.24 138	0.13 63	0.33 67	0.22 265	0.37 69	0.32 66	0.18 76	0.24 151	0.18 102	0.21 183	0.27 85	0.16 45	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.09 88	0.31 596

aanet-new-16k	0.26 128	0.47 390	1.36 245	0.25 167	0.12 30	0.36 105	0.18 129	0.40 97	0.35 114	0.18 76	0.21 103	0.18 102	0.21 183	0.21 14	0.16 45	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.10 124	0.11 172

aanet-new-10k	0.27 142	0.52 415	1.27 218	0.27 241	0.15 121	0.49 280	0.21 221	0.46 164	0.31 53	0.21 131	0.20 94	0.19 129	0.22 200	0.26 78	0.18 84	0.08 73	0.08 216	0.08 78	0.07 118	0.10 124	0.16 373

aanet-new-14k	0.25 112	0.33 249	1.13 187	0.26 215	0.12 30	0.37 116	0.21 221	0.45 154	0.36 147	0.20 116	0.27 190	0.15 47	0.29 346	0.24 49	0.17 70	0.08 73	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.11 162	0.12 221

aanet-new-8k	0.26 128	0.38 304	1.21 206	0.25 167	0.13 63	0.44 202	0.22 265	0.49 215	0.34 97	0.18 76	0.21 103	0.17 82	0.25 262	0.29 127	0.17 70	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.12 221

aanet-new	0.32 206	0.29 197	2.39 573	0.25 167	0.25 416	0.43 190	0.21 221	0.41 109	0.31 53	0.18 76	0.23 139	0.16 63	0.30 357	0.33 185	0.15 18	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.10 124	0.13 264

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 99	0.31 230	0.88 127	0.25 167	0.23 376	0.45 212	0.22 265	0.39 86	0.30 46	0.21 131	0.27 190	0.18 102	0.21 183	0.23 39	0.16 45	0.07 29	0.09 312	0.08 78	0.07 118	0.11 162	0.13 264

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 99	0.22 63	0.90 135	0.23 101	0.32 521	0.47 244	0.21 221	0.48 204	0.34 97	0.20 116	0.25 168	0.21 153	0.23 227	0.20 5	0.17 70	0.08 73	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.09 98

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 172	0.58 452	0.98 159	0.21 39	0.31 510	0.41 165	0.20 173	0.46 164	0.34 97	0.21 131	0.22 123	0.19 129	0.17 97	0.24 49	0.15 18	0.08 73	0.10 365	0.08 78	0.45 693	0.09 88	0.29 573

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 142	0.39 317	0.79 105	0.24 138	0.24 392	0.37 116	0.21 221	0.37 69	0.33 83	0.19 99	0.27 190	0.18 102	0.22 200	0.20 5	0.16 45	0.07 29	0.14 506	0.08 78	0.51 707	0.08 48	0.39 648

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 142	0.40 325	0.87 124	0.22 70	0.17 192	0.36 105	0.19 145	0.39 86	0.32 66	0.21 131	0.24 151	0.18 102	0.23 227	0.21 14	0.15 18	0.08 73	0.08 216	0.08 78	0.30 637	0.13 222	0.55 685

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 112	0.35 277	0.69 77	0.23 101	0.27 447	0.35 88	0.20 173	0.44 139	0.28 31	0.21 131	0.22 123	0.14 20	0.22 200	0.21 14	0.14 6	0.07 29	0.08 216	0.08 78	0.47 697	0.09 88	0.34 621

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 172	0.53 423	1.28 220	0.22 70	0.32 521	0.35 88	0.19 145	0.46 164	0.33 83	0.18 76	0.19 83	0.18 102	0.18 125	0.21 14	0.14 6	0.08 73	0.10 365	0.08 78	0.46 696	0.10 124	0.32 606

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 128	0.38 304	0.90 135	0.23 101	0.17 192	0.35 88	0.22 265	0.44 139	0.33 83	0.21 131	0.25 168	0.16 63	0.22 200	0.23 39	0.15 18	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.45 693	0.08 48	0.27 557

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 112	0.41 335	1.08 178	0.23 101	0.23 376	0.45 212	0.20 173	0.44 139	0.30 46	0.18 76	0.21 103	0.22 161	0.20 168	0.23 39	0.16 45	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.14 293

RT-Monster	0.29 172	0.30 216	0.95 151	0.25 167	0.28 461	0.46 232	0.15 58	0.53 260	0.55 382	0.37 310	0.36 282	0.28 255	0.21 183	0.32 169	0.21 174	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.06 27	0.15 287	0.14 293

Foundation-i1c-attn	0.22 75	0.18 7	0.68 75	0.20 10	0.10 6	0.27 26	0.20 173	0.49 215	0.37 162	0.20 116	0.23 139	0.24 197	0.25 262	0.29 127	0.18 84	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 98

Foundation-i1	0.26 128	0.29 197	0.75 94	0.23 101	0.21 322	0.30 41	0.22 265	0.60 317	0.43 242	0.24 189	0.31 243	0.35 314	0.23 227	0.27 85	0.19 112	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.07 118	0.11 162	0.07 16

Selective-IGEV-i32	0.29 172	0.23 87	1.28 220	0.27 241	0.30 489	0.35 88	0.20 173	0.56 283	0.38 171	0.21 131	0.30 226	0.22 161	0.18 125	0.37 235	0.18 84	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.15 478	0.16 327	0.29 573

VMStereo-Base	0.26 128	0.27 153	1.26 215	0.20 10	0.12 30	0.42 181	0.17 105	0.37 69	0.40 204	0.22 154	0.31 243	0.29 268	0.21 183	0.32 169	0.20 152	0.10 279	0.08 216	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.09 98

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 34	0.21 39	0.13 63	0.15 2	0.16 89	0.21 2	0.36 147	0.11 1	0.17 62	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 112	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.08 170	0.08 48	0.11 172

WQFJA1++	2.30 734	0.22 63	6.03 746	1.08 721	1.15 729	0.29 36	0.14 35	0.39 86	0.24 8	13.61 779	0.19 83	3.34 742	0.17 97	0.33 185	0.24 241	0.10 279	0.07 93	0.08 78	0.07 118	18.19 789	0.14 293

VIP-Stereo	0.28 159	0.56 444	1.05 174	0.23 101	0.19 281	0.52 332	0.17 105	0.44 139	0.39 186	0.18 76	0.25 168	0.24 197	0.15 65	0.33 185	0.19 112	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.14 258	0.32 606

GEAStereo	0.35 243	0.32 239	1.17 196	0.53 647	0.60 685	0.55 363	0.21 221	0.40 97	0.27 24	0.20 116	0.22 123	0.16 63	0.18 125	0.44 291	0.16 45	0.11 374	0.37 691	0.08 78	0.06 27	0.33 581	0.71 703

GSStereo	0.36 253	0.32 239	1.17 196	0.34 458	0.60 685	0.55 363	0.21 221	0.62 326	0.41 217	0.22 154	0.22 123	0.17 82	0.18 125	0.44 291	0.16 45	0.10 279	0.16 555	0.08 78	0.11 345	0.33 581	0.84 714

GS-Stereo							0.21 221	0.62 326	0.41 217	0.22 154	0.22 123	0.17 82	0.18 125	0.44 291	0.16 45	0.10 279	0.16 555	0.08 78	0.11 345	0.33 581	0.84 714

gasm-f	0.36 253	0.34 268	1.13 187	0.53 647	0.44 627	0.54 348	0.27 418	0.40 97	0.27 24	0.20 116	0.33 264	0.16 63	0.22 200	0.36 224	0.25 256	0.11 374	0.37 691	0.08 78	0.06 27	0.38 631	0.71 703

Zero-FE251	0.56 507	0.29 197	1.27 218	0.26 215	0.16 158	0.44 202	0.16 89	0.44 139	0.35 114	5.31 763	0.19 83	0.22 161	0.19 153	0.24 49	1.08 631	0.10 279	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.13 264

AdaDepth	0.24 99	0.18 7	1.03 167	0.25 167	0.21 322	0.46 232	0.16 89	0.30 20	0.27 24	0.17 64	0.19 83	0.14 20	0.18 125	0.35 210	0.17 70	0.07 29	0.07 93	0.08 78	0.25 602	0.10 124	0.10 141

GASTEREO	0.35 243	0.72 521	1.15 192	0.56 663	0.20 305	0.52 332	0.22 265	0.56 283	0.40 204	0.30 266	0.31 243	0.16 63	0.31 367	0.35 210	0.26 270	0.09 163	0.14 506	0.08 78	0.28 621	0.14 258	0.20 451

MSCF	0.35 243	0.72 521	1.15 192	0.58 672	0.21 322	0.50 294	0.22 265	0.56 283	0.38 171	0.29 260	0.29 211	0.17 82	0.30 357	0.35 210	0.26 270	0.09 163	0.12 459	0.08 78	0.29 627	0.15 287	0.21 466

DVStereo	0.26 128	0.20 29	0.64 46	0.25 167	0.15 121	0.41 165	0.18 129	0.42 121	0.35 114	0.34 291	0.34 273	0.25 213	0.23 227	0.43 280	0.53 507	0.09 163	0.09 312	0.08 78	0.10 269	0.12 185	0.11 172

IGEV	0.22 75	0.28 182	0.88 127	0.21 39	0.24 392	0.42 181	0.17 105	0.35 50	0.37 162	0.20 116	0.22 123	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 152	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.07 16

111111	0.24 99	0.21 45	0.82 111	0.24 138	0.21 322	0.43 190	0.13 14	0.45 154	0.35 114	0.22 154	0.27 190	0.18 102	0.16 87	0.35 210	0.18 84	0.09 163	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.25 496	0.08 65

LG-Stereo_L2	0.21 49	0.31 230	0.85 116	0.22 70	0.14 88	0.31 51	0.22 265	0.38 79	0.25 11	0.17 64	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 169	0.18 84	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 141

LG-Stereo_L1	0.21 49	0.31 230	0.85 116	0.22 70	0.14 88	0.28 29	0.21 221	0.38 79	0.26 18	0.16 32	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 235	0.18 84	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.10 141

MLG-Stereo_test3	0.21 49	0.35 277	0.65 57	0.21 39	0.14 88	0.36 105	0.13 14	0.37 69	0.40 204	0.21 131	0.12 14	0.17 82	0.12 15	0.25 59	0.16 45	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.10 141

MLG-Stereo_test2	0.21 49	0.36 287	0.68 75	0.21 39	0.17 192	0.45 212	0.12 8	0.35 50	0.42 231	0.15 18	0.11 8	0.22 161	0.10 3	0.28 106	0.16 45	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.09 98

MLG-Stereo_test1	0.21 49	0.33 249	0.61 34	0.23 101	0.21 322	0.45 212	0.13 14	0.33 41	0.46 278	0.13 6	0.09 1	0.18 102	0.12 15	0.32 169	0.15 18	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.09 98

MLG-Stereo	0.21 49	0.33 249	0.60 29	0.23 101	0.12 30	0.44 202	0.13 14	0.39 86	0.46 278	0.13 6	0.10 3	0.17 82	0.13 23	0.35 210	0.15 18	0.08 73	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.09 98

LG-G_1	0.23 88	0.37 290	0.71 84	0.23 101	0.11 16	0.51 311	0.12 8	0.44 139	0.39 186	0.19 99	0.15 40	0.19 129	0.15 65	0.36 224	0.16 45	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.11 172

LG-G	0.23 88	0.37 290	0.71 84	0.23 101	0.11 16	0.51 311	0.12 8	0.44 139	0.39 186	0.19 99	0.15 40	0.19 129	0.15 65	0.36 224	0.16 45	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.11 172

G2L-Stereo_test	0.55 497	0.97 636	1.89 442	0.33 425	0.24 392	0.75 603	0.38 558	0.79 478	0.60 424	0.60 548	0.54 451	0.74 581	0.39 442	1.56 574	0.43 456	0.10 279	0.08 216	0.08 78	0.08 170	0.28 536	0.13 264

LGtest1	0.21 49	0.37 290	0.70 80	0.22 70	0.12 30	0.31 51	0.11 4	0.36 63	0.39 186	0.17 64	0.13 19	0.16 63	0.14 37	0.25 59	0.27 282	0.10 279	0.09 312	0.08 78	0.06 27	0.10 124	0.10 141

SGD-Stereo	0.22 75	0.28 182	0.77 101	0.22 70	0.11 16	0.40 154	0.16 89	0.31 26	0.36 147	0.19 99	0.19 83	0.17 82	0.17 97	0.37 235	0.16 45	0.10 279	0.06 26	0.08 78	0.07 118	0.10 124	0.07 16

Reg-Stereo(zero)	0.46 384	0.17 2	2.10 512	0.24 138	0.34 549	0.51 311	0.42 577	0.50 224	0.54 374	0.37 310	0.46 356	0.54 455	0.60 592	0.43 280	1.10 634	0.08 73	0.09 312	0.08 78	0.22 590	0.12 185	0.22 481

SCV_C0	0.33 218	0.43 351	1.42 265	0.25 167	0.16 158	0.35 88	0.20 173	0.68 365	0.44 250	0.24 189	0.27 190	0.29 268	0.20 168	0.58 386	0.18 84	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.30 637	0.26 518	0.17 395

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 159	0.28 182	1.09 182	0.33 425	0.15 121	0.30 41	0.16 89	0.58 295	0.42 231	0.19 99	0.19 83	0.17 82	0.26 282	0.38 246	0.37 410	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.25 602	0.10 124	0.06 1

FoundationStereo	0.20 25	0.30 216	0.81 109	0.21 39	0.22 353	0.21 16	0.16 89	0.25 5	0.38 171	0.15 18	0.11 8	0.18 102	0.17 97	0.23 39	0.16 45	0.09 163	0.13 487	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 16

StereoAnything_RVC	0.35 243	1.25 698	1.82 410	0.20 10	0.12 30	0.26 25	0.15 58	0.43 130	0.37 162	0.14 12	0.10 3	0.11 3	0.19 153	0.46 316	0.14 6	0.11 374	0.09 312	0.08 78	0.05 1	0.76 713	0.18 415

AIO_rvc	0.41 308	0.64 483	1.29 224	0.58 672	0.39 596	0.37 116	0.24 344	0.50 224	0.43 242	0.28 251	0.23 139	0.25 213	0.16 87	0.99 492	0.19 112	0.10 279	0.16 555	0.08 78	0.11 345	0.25 496	0.85 716

HUF	0.59 528	0.65 491	2.46 589	0.45 606	0.77 705	0.34 79	0.24 344	0.46 164	0.39 186	0.31 272	0.28 202	0.25 213	0.19 153	0.67 429	0.18 84	0.12 437	2.03 765	0.08 78	0.06 27	0.31 563	1.59 751

AIO_test	0.39 290	0.37 290	1.19 200	0.73 694	0.67 694	0.35 88	0.25 369	0.47 189	0.34 97	0.34 291	0.22 123	0.33 302	0.17 97	1.31 537	0.19 112	0.11 374	0.15 537	0.08 78	0.21 578	0.15 287	0.23 508

castereo	0.30 190	0.44 364	0.81 109	0.24 138	0.29 471	0.41 165	0.27 418	0.72 389	0.45 267	0.22 154	0.30 226	0.24 197	0.31 367	0.25 59	0.21 174	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.31 646	0.12 185	0.09 98

GIP-stereo	0.26 128	0.22 63	0.78 103	0.29 313	0.20 305	0.42 181	0.17 105	0.64 339	0.39 186	0.18 76	0.24 151	0.23 179	0.18 125	0.25 59	0.47 477	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.17 351	0.08 65

WCG-NET	0.30 190	0.42 344	1.26 215	0.24 138	0.12 30	0.43 190	0.24 344	0.40 97	0.56 394	0.35 297	0.37 288	0.26 228	0.24 245	0.29 127	0.19 112	0.08 73	0.12 459	0.08 78	0.07 118	0.22 450	0.10 141

IGEV-Stereo++	0.23 88	0.23 87	0.64 46	0.24 138	0.22 353	0.47 244	0.13 14	0.52 251	0.33 83	0.18 76	0.24 151	0.17 82	0.22 200	0.32 169	0.19 112	0.08 73	0.06 26	0.08 78	0.06 27	0.17 351	0.09 98

IGEV-Stereo+	0.29 172	0.29 197	0.86 121	0.25 167	0.34 549	0.30 41	0.14 35	0.32 31	0.53 359	0.18 76	0.12 14	0.18 102	0.19 153	0.49 346	0.17 70	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.20 570	0.46 673	0.59 692

WCG-NET（raft）	0.32 206	0.53 423	1.21 206	0.23 101	0.12 30	0.44 202	0.24 344	0.40 97	0.50 322	0.35 297	0.35 278	0.47 416	0.25 262	0.35 210	0.20 152	0.08 73	0.29 672	0.08 78	0.07 118	0.22 450	0.11 172

trnet	0.28 159	0.26 140	1.32 233	0.19 3	0.12 30	0.54 348	0.15 58	0.48 204	0.46 278	0.27 244	0.33 264	0.24 197	0.21 183	0.30 144	0.21 174	0.10 279	0.07 93	0.08 78	0.05 1	0.09 88	0.07 16

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 142	0.40 325	0.86 121	0.22 70	0.17 192	0.36 105	0.19 145	0.39 86	0.32 66	0.21 131	0.24 151	0.18 102	0.23 227	0.21 14	0.15 18	0.08 73	0.08 216	0.08 78	0.30 637	0.13 222	0.55 685

MoCha-V2	0.36 253	0.32 239	1.41 260	0.36 498	0.31 510	0.35 88	0.19 145	0.57 289	0.39 186	0.30 266	0.32 254	0.28 255	0.27 303	0.47 328	0.24 241	0.08 73	0.56 721	0.08 78	0.38 678	0.18 379	0.12 221

IGEV++	0.34 229	0.43 351	1.32 233	0.31 366	0.14 88	0.32 59	0.21 221	0.70 377	0.34 97	0.22 154	0.28 202	0.22 161	0.27 303	0.35 210	0.27 282	0.09 163	0.39 702	0.08 78	0.15 478	0.25 496	0.45 665

UniTT-Stereo	0.30 190	0.36 287	1.68 324	0.27 241	0.24 392	0.29 36	0.18 129	0.33 41	0.34 97	0.26 228	0.37 288	0.18 102	0.18 125	0.31 155	0.27 282	0.10 279	0.08 216	0.08 78	0.07 118	0.25 496	0.08 65

Any-RAFT	0.38 273	0.25 121	1.89 442	0.27 241	0.17 192	0.68 562	0.21 221	0.78 462	0.53 359	0.43 350	0.43 332	0.54 455	0.30 357	0.41 267	0.20 152	0.10 279	0.12 459	0.08 78	0.06 27	0.10 124	0.09 98

LoS	0.31 199	0.30 216	1.52 295	0.23 101	0.13 63	0.54 348	0.20 173	0.48 204	0.49 311	0.25 210	0.28 202	0.37 327	0.24 245	0.38 246	0.23 213	0.10 279	0.08 216	0.08 78	0.05 1	0.15 287	0.07 16
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 190	0.27 153	1.09 182	0.23 101	0.50 657	0.40 154	0.20 173	0.46 164	0.44 250	0.22 154	0.28 202	0.26 228	0.19 153	0.33 185	0.21 174	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.05 1	0.15 287	0.49 676

Selective-IGEV	0.29 172	0.23 87	1.28 220	0.27 241	0.30 489	0.35 88	0.20 173	0.56 283	0.38 171	0.21 131	0.30 226	0.22 161	0.18 125	0.37 235	0.18 84	0.07 29	0.06 26	0.08 78	0.15 478	0.16 327	0.29 573

DCANet-4	0.40 300	0.27 153	2.21 536	0.25 167	0.14 88	0.51 311	0.22 265	0.77 445	0.72 564	0.54 466	0.47 363	0.28 255	0.37 418	0.37 235	0.34 384	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 481

fff	0.43 338	0.77 548	1.95 472	0.24 138	0.13 63	0.51 311	0.22 265	0.77 445	0.75 598	0.54 466	0.47 363	0.31 280	0.65 613	0.36 224	0.34 384	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 481

CroCo-Stereo	0.30 190	0.45 374	1.08 178	0.31 366	0.17 192	0.19 9	0.21 221	0.73 403	0.50 322	0.21 131	0.24 151	0.55 458	0.22 200	0.27 85	0.26 270	0.09 163	0.08 216	0.08 78	0.07 118	0.12 185	0.09 98
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
CREStereo++_RVC	0.33 218	0.29 197	1.74 346	0.24 138	0.16 158	0.54 348	0.15 58	0.40 97	0.55 382	0.37 310	0.51 411	0.24 197	0.19 153	0.27 85	0.26 270	0.09 163	0.06 26	0.08 78	0.30 637	0.08 48	0.06 1
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	0.33 218	0.49 400	1.75 353	0.23 101	0.12 30	0.54 348	0.16 89	0.40 97	0.45 267	0.45 368	0.51 411	0.26 228	0.22 200	0.29 127	0.20 152	0.10 279	0.10 365	0.08 78	0.06 27	0.08 48	0.11 172

XX-TBD	0.34 229	0.77 548	1.75 353	0.34 458	0.13 63	0.51 311	0.17 105	0.43 130	0.50 322	0.37 310	0.49 394	0.23 179	0.18 125	0.28 106	0.24 241	0.10 279	0.07 93	0.08 78	0.06 27	0.09 88	0.07 16

raftrobust	0.38 273	0.68 504	1.54 297	0.32 398	0.46 646	0.52 332	0.21 221	0.56 283	0.42 231	0.52 442	0.35 278	0.31 280	0.33 384	0.37 235	0.30 335	0.10 279	0.11 425	0.08 78	0.07 118	0.21 433	0.19 432

csc	0.43 338	0.77 548	1.95 472	0.24 138	0.13 63	0.51 311	0.22 265	0.77 445	0.75 598	0.54 466	0.47 363	0.31 280	0.65 613	0.36 224	0.34 384	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 481

cscssc	0.43 338	0.77 548	1.95 472	0.24 138	0.13 63	0.51 311	0.22 265	0.77 445	0.75 598	0.54 466	0.47 363	0.31 280	0.65 613	0.36 224	0.34 384	0.09 163	0.07 93	0.08 78	0.07 118	0.08 48	0.22 481

CREStereo	0.28 159	0.30 216	1.33 236	0.19 3	0.13 63	0.55 363	0.17 105	0.48 204	0.46 278	0.27 244	0.33 264	0.24 197	0.21 183	0.31 155	0.21 174	0.11 374	0.07 93	0.08 78	0.05 1	0.10 124	0.07 16
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	0.31 199	0.35 277	1.30 227	0.20 10	0.14 88	0.57 399	0.25 369	0.46 164	0.42 231	0.27 244	0.32 254	0.27 242	0.24 245	0.39 254	0.23 213	0.43 699	0.07 93	0.08 78	0.05 1	0.18 379	0.07 16

pmcnn	1.32 703	1.05 663	2.77 654	0.74 696	1.43 734	0.72 582	0.56 643	0.96 623	0.91 658	0.99 679	2.92 741	6.01 758	0.70 627	2.38 692	3.32 735	0.13 473	0.10 365	0.08 78	0.06 27	0.34 593	0.22 481

FORCE_4	0.22 75	0.29 197	0.58 25	0.23 101	0.09 1	0.35 88	0.17 105	0.42 121	0.54 374	0.15 18	0.17 62	0.21 153	0.17 97	0.32 169	0.15 18	0.09 163	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.14 258	0.06 1

FORCE_6	0.21 49	0.52 415	0.57 21	0.23 101	0.09 1	0.30 41	0.15 58	0.46 164	0.37 162	0.15 18	0.16 55	0.18 102	0.16 87	0.27 85	0.15 18	0.07 29	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.09 88	0.06 1

EE1	0.34 229	0.18 7	1.79 396	0.28 275	0.17 192	0.50 294	0.20 173	0.71 382	0.44 250	0.33 286	0.33 264	0.29 268	0.23 227	0.43 280	0.19 112	0.10 279	0.10 365	0.09 186	0.07 118	0.26 518	0.09 98

FAST (zero-shot)	0.27 142	0.32 239	0.78 103	0.31 366	0.49 654	0.38 133	0.19 145	0.41 109	0.43 242	0.17 64	0.22 123	0.18 102	0.24 245	0.34 200	0.20 152	0.13 473	0.14 506	0.09 186	0.10 269	0.15 287	0.13 264

anonymous	0.24 99	0.43 351	1.04 171	0.24 138	0.15 121	0.23 21	0.22 265	0.39 86	0.28 31	0.20 116	0.24 151	0.16 63	0.13 23	0.28 106	0.17 70	0.08 73	0.06 26	0.09 186	0.07 118	0.09 88	0.20 451

Anonymus	0.21 49	0.21 45	0.75 94	0.25 167	0.14 88	0.34 79	0.16 89	0.32 31	0.31 53	0.18 76	0.15 40	0.23 179	0.17 97	0.27 85	0.24 241	0.09 163	0.07 93	0.09 186	0.08 170	0.10 124	0.10 141

ManiGeoR	0.44 348	1.04 660	2.50 604	0.22 70	0.19 281	0.47 244	0.18 129	0.72 389	0.53 359	0.28 251	0.36 282	0.32 290	0.28 323	0.85 474	0.33 374	0.10 279	0.07 93	0.09 186	0.07 118	0.12 185	0.10 141

HLf10	0.44 348	1.04 660	2.50 604	0.22 70	0.19 281	0.47 244	0.18 129	0.72 389	0.53 359	0.28 251	0.36 282	0.32 290	0.28 323	0.85 474	0.33 374	0.10 279	0.07 93	0.09 186	0.07 118	0.12 185	0.10 141

HLf8	0.45 371	1.10 671	2.46 589	0.21 39	0.19 281	0.51 311	0.18 129	0.76 433	0.58 409	0.32 282	0.37 288	0.32 290	0.28 323	0.92 483	0.26 270	0.12 437	0.07 93	0.09 186	0.07 118	0.14 258	0.11 172

TestStereo_HLe17	0.48 407	1.17 690	2.73 647	0.22 70	0.18 243	0.50 294	0.21 221	0.78 462	0.58 409	0.31 272	0.37 288	0.31 280	0.28 323	1.06 502	0.25 256	0.10 279	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.13 222	0.09 98

TestStereo_HL3	0.49 427	0.88 596	3.21 703	0.25 167	0.17 192	0.47 244	0.23 307	0.68 365	0.39 186	0.45 368	0.52 426	0.36 321	0.28 323	1.16 521	0.21 174	0.10 279	0.08 216	0.09 186	0.08 170	0.10 124	0.11 172

TestStereo-Hl	0.39 290	0.50 408	1.74 346	0.25 167	0.15 121	0.49 280	0.21 221	0.70 377	0.51 329	0.38 321	0.39 312	0.37 327	0.31 367	1.07 503	0.25 256	0.09 163	0.07 93	0.09 186	0.08 170	0.12 185	0.09 98

quiztm	0.37 260	0.82 572	1.45 274	0.40 562	0.29 471	0.42 181	0.23 307	0.73 403	0.47 299	0.36 304	0.42 329	0.28 255	0.20 168	0.29 127	0.26 270	0.10 279	0.06 26	0.09 186	0.09 225	0.34 593	0.09 98

aanet-new-12k	0.24 99	0.24 106	1.06 176	0.27 241	0.12 30	0.43 190	0.20 173	0.51 235	0.34 97	0.19 99	0.16 55	0.15 47	0.21 183	0.25 59	0.16 45	0.07 29	0.06 26	0.09 186	0.07 118	0.11 162	0.09 98

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 128	0.23 87	1.00 162	0.22 70	0.31 510	0.47 244	0.20 173	0.44 139	0.33 83	0.27 244	0.32 254	0.24 197	0.14 37	0.23 39	0.18 84	0.08 73	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.08 48	0.16 373

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 112	0.24 106	0.84 115	0.22 70	0.32 521	0.48 261	0.20 173	0.45 154	0.35 114	0.26 228	0.30 226	0.22 161	0.14 37	0.21 14	0.18 84	0.08 73	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.07 5	0.13 264

gcap_with_dpt	0.25 112	0.22 63	1.00 162	0.22 70	0.30 489	0.48 261	0.21 221	0.45 154	0.32 66	0.27 244	0.31 243	0.20 137	0.14 37	0.20 5	0.18 84	0.08 73	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.08 48	0.13 264

Pro-Stereo	0.22 75	0.25 121	0.66 69	0.22 70	0.14 88	0.49 280	0.15 58	0.23 4	0.35 114	0.16 32	0.13 19	0.14 20	0.09 1	0.49 346	0.18 84	0.08 73	0.06 26	0.09 186	0.37 676	0.08 48	0.09 98

WQFJX	0.42 329	0.25 121	0.55 16	0.26 215	0.39 596	0.47 244	0.23 307	1.76 730	1.82 735	0.26 228	0.26 181	0.28 255	0.28 323	0.42 275	0.32 361	0.10 279	0.10 365	0.09 186	0.08 170	0.24 482	0.16 373

DLNR-FE	13.43 778	20.01 783	23.53 784	121.73 805	33.87 794	0.46 232	0.15 58	8.09 773	0.35 114	0.28 251	0.37 288	0.26 228	0.17 97	0.75 452	0.29 312	6.68 775	0.26 660	0.09 186	0.38 678	50.82 805	0.18 415

DDF-Stereo	0.37 260	0.27 153	0.79 105	0.39 550	0.29 471	0.38 133	0.21 221	0.47 189	0.51 329	0.32 282	0.17 62	0.79 604	0.23 227	0.64 411	1.04 627	0.11 374	0.07 93	0.09 186	0.12 388	0.35 607	0.15 337

DA	0.32 206	0.26 140	0.89 131	0.29 313	0.25 416	0.63 507	0.22 265	0.60 317	0.39 186	0.23 178	0.30 226	0.24 197	0.26 282	0.60 399	0.18 84	0.10 279	0.12 459	0.09 186	0.07 118	0.10 124	0.52 679

zero-FE	0.80 637	0.27 153	8.23 759	0.49 628	0.98 715	0.33 67	0.20 173	0.48 204	1.28 700	0.17 64	0.20 94	0.77 595	0.22 200	0.60 399	0.97 608	0.11 374	0.07 93	0.09 186	0.10 269	0.33 581	0.14 293

GGEV	0.32 206	0.26 140	0.89 131	0.29 313	0.25 416	0.63 507	0.22 265	0.60 317	0.39 186	0.23 178	0.30 226	0.24 197	0.26 282	0.60 399	0.18 84	0.10 279	0.12 459	0.09 186	0.07 118	0.10 124	0.52 679

water-stereo	0.24 99	0.17 2	0.88 127	0.24 138	0.14 88	0.37 116	0.17 105	0.43 130	0.32 66	0.26 228	0.35 278	0.26 228	0.24 245	0.22 29	0.25 256	0.09 163	0.09 312	0.09 186	0.08 170	0.10 124	0.10 141

depthmonostereo	0.26 128	0.23 87	0.65 57	0.41 570	0.13 63	0.41 165	0.19 145	0.51 235	0.40 204	0.25 210	0.29 211	0.26 228	0.28 323	0.44 291	0.23 213	0.09 163	0.10 365	0.09 186	0.07 118	0.10 124	0.08 65

G2L-ROB	0.51 456	0.95 625	1.96 481	0.29 313	0.22 353	0.59 435	0.28 438	0.76 433	0.57 398	0.55 485	0.45 347	0.70 563	0.32 376	1.38 545	0.47 477	0.11 374	0.07 93	0.09 186	0.08 170	0.20 417	0.13 264

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 260	0.37 290	1.21 206	0.26 215	0.18 243	0.73 590	0.18 129	0.53 260	0.41 217	0.35 297	0.30 226	0.58 486	0.22 200	0.33 185	0.95 606	0.09 163	0.07 93	0.09 186	0.35 664	0.13 222	0.15 337

MM-Stereo_test2	0.38 273	0.28 182	2.46 589	0.43 585	0.15 121	0.50 294	0.25 369	0.47 189	0.38 171	0.33 286	0.26 181	0.23 179	0.22 200	0.34 200	0.29 312	0.08 73	0.09 312	0.09 186	0.10 269	0.36 615	0.22 481

HART	0.38 273	0.53 423	1.66 320	0.26 215	0.15 121	0.30 41	0.19 145	0.67 360	0.46 278	0.29 260	0.52 426	0.38 336	0.16 87	0.41 267	0.20 152	0.08 73	0.68 732	0.09 186	0.07 118	0.34 593	0.21 466

SCV	0.35 243	0.59 455	1.37 250	0.34 458	0.22 353	0.28 29	0.23 307	0.72 389	0.35 114	0.19 99	0.30 226	0.24 197	0.20 168	0.64 411	0.19 112	0.11 374	0.08 216	0.09 186	0.29 627	0.34 593	0.29 573

castereo++	0.28 159	0.43 351	0.93 145	0.28 275	0.17 192	0.53 341	0.21 221	0.55 277	0.45 267	0.17 64	0.26 181	0.32 290	0.17 97	0.33 185	0.16 45	0.09 163	0.08 216	0.09 186	0.29 627	0.13 222	0.06 1

999	0.29 172	0.25 121	1.05 174	0.26 215	0.18 243	0.49 280	0.23 307	0.38 79	0.37 162	0.20 116	0.32 254	0.23 179	0.18 125	0.73 448	0.36 402	0.08 73	0.07 93	0.09 186	0.08 170	0.24 482	0.10 141

UGAM-zero	0.63 554	0.39 317	2.49 600	0.30 335	0.49 654	0.67 550	0.19 145	0.91 578	0.45 267	0.77 640	0.45 347	1.16 695	0.82 653	2.05 664	0.29 312	0.09 163	0.15 537	0.09 186	0.44 692	0.11 162	0.22 481

GCAP-BAT	1.13 685	0.30 216	9.45 763	3.22 759	5.97 760	0.39 139	0.20 173	0.59 304	0.41 217	0.26 228	0.26 181	0.23 179	0.17 97	0.31 155	0.19 112	0.09 163	0.08 216	0.09 186	0.07 118	0.13 222	0.17 395

Occ-G	0.30 190	0.30 216	1.33 236	0.23 101	0.15 121	0.36 105	0.25 369	0.43 130	0.31 53	0.26 228	0.35 278	0.46 408	0.22 200	0.30 144	0.25 256	0.09 163	0.07 93	0.09 186	0.16 503	0.31 563	0.08 65

AIO-Stereo	0.30 190	0.27 153	1.25 213	0.27 241	0.24 392	0.37 116	0.20 173	0.52 251	0.36 147	0.21 131	0.30 226	0.23 179	0.14 37	0.31 155	0.20 152	0.08 73	0.07 93	0.09 186	0.38 678	0.19 401	0.31 596

RSM++	0.27 142	0.26 140	0.87 124	0.28 275	0.13 63	0.39 139	0.20 173	0.45 154	0.45 267	0.20 116	0.24 151	0.24 197	0.17 97	0.36 224	0.20 152	0.08 73	0.07 93	0.09 186	0.35 664	0.26 518	0.18 415

RSM	0.28 159	0.26 140	0.97 157	0.25 167	0.24 392	0.37 116	0.21 221	0.49 215	0.44 250	0.21 131	0.27 190	0.28 255	0.17 97	0.38 246	0.20 152	0.07 29	0.07 93	0.09 186	0.34 660	0.21 433	0.16 373

RAFT-Stereo-weight	0.34 229	0.29 197	1.43 266	0.28 275	0.28 461	0.55 363	0.22 265	0.78 462	0.48 303	0.46 380	0.38 303	0.36 321	0.17 97	0.33 185	0.23 213	0.09 163	0.08 216	0.09 186	0.07 118	0.09 88	0.09 98

gcap-zeroshot	0.26 128	0.24 106	1.03 167	0.22 70	0.33 536	0.48 261	0.20 173	0.47 189	0.34 97	0.26 228	0.29 211	0.22 161	0.14 37	0.21 14	0.19 112	0.08 73	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.08 48	0.14 293

MGS-Stereo	0.32 206	0.34 268	1.70 330	0.25 167	0.14 88	0.40 154	0.22 265	0.38 79	0.43 242	0.24 189	0.51 411	0.25 213	0.18 125	0.31 155	0.20 152	0.09 163	0.08 216	0.09 186	0.08 170	0.47 675	0.08 65

qqq1	0.48 407	0.46 379	1.60 307	0.30 335	0.15 121	0.45 212	0.24 344	0.90 566	0.72 564	0.56 495	0.64 551	0.51 438	0.41 463	1.87 635	0.23 213	0.13 473	0.10 365	0.09 186	0.08 170	0.14 258	0.11 172

fff1	0.48 407	0.46 379	1.60 307	0.30 335	0.15 121	0.45 212	0.24 344	0.90 566	0.72 564	0.56 495	0.64 551	0.51 438	0.41 463	1.87 635	0.23 213	0.13 473	0.10 365	0.09 186	0.08 170	0.14 258	0.11 172

MSKI-zero shot	0.46 384	0.38 304	2.47 595	0.27 241	0.43 626	0.56 380	0.20 173	0.77 445	0.43 242	0.60 548	0.51 411	0.44 387	0.17 97	0.68 432	0.21 174	0.09 163	0.29 672	0.09 186	0.32 652	0.14 258	0.10 141

DLNR_Zeroshot_test	13.43 778	19.94 782	23.55 785	121.61 804	35.03 795	0.46 232	0.15 58	8.02 772	0.35 114	0.28 251	0.37 288	0.26 228	0.17 97	0.76 456	0.29 312	6.42 774	0.26 660	0.09 186	0.38 678	50.13 804	0.18 415

testlalala	0.26 128	0.24 106	1.03 167	0.22 70	0.33 536	0.48 261	0.20 173	0.47 189	0.34 97	0.26 228	0.29 211	0.22 161	0.14 37	0.21 14	0.19 112	0.08 73	0.06 26	0.09 186	0.08 170	0.08 48	0.14 293

GCAPDPT-zeroshot	1.09 682	0.30 216	8.70 760	3.22 759	5.88 759	0.39 139	0.20 173	0.59 304	0.41 217	0.26 228	0.26 181	0.23 179	0.17 97	0.31 155	0.19 112	0.09 163	0.08 216	0.09 186	0.07 118	0.13 222	0.19 432

AEACV	0.33 218	0.24 106	1.44 269	0.28 275	0.35 562	0.47 244	0.21 221	0.43 130	0.28 31	0.26 228	0.25 168	0.22 161	0.38 428	0.30 144	0.18 84	0.09 163	0.35 687	0.09 186	0.36 673	0.23 465	0.25 535

GCAP-Stereo	0.34 229	0.89 601	1.76 362	0.26 215	0.12 30	0.52 332	0.14 35	0.49 215	0.38 171	0.29 260	0.30 226	0.29 268	0.22 200	0.30 144	0.20 152	0.09 163	0.17 576	0.09 186	0.07 118	0.21 433	0.11 172

RAFT-Test	0.44 348	0.38 304	2.01 490	0.27 241	0.44 627	0.64 521	0.37 551	0.72 389	0.57 398	0.45 368	0.48 377	0.65 521	0.24 245	0.35 210	0.29 312	0.09 163	0.11 425	0.09 186	0.38 678	0.10 124	0.11 172

Selective-RAFT	0.35 243	0.26 140	1.48 283	0.31 366	0.15 121	0.61 468	0.19 145	0.60 317	0.54 374	0.28 251	0.29 211	0.40 352	0.33 384	0.50 353	0.27 282	0.10 279	0.07 93	0.09 186	0.35 664	0.19 401	0.08 65

MC-Stereo	0.32 206	0.31 230	1.46 276	0.31 366	0.15 121	0.53 341	0.19 145	0.44 139	0.35 114	0.36 304	0.38 303	0.27 242	0.27 303	0.42 275	0.19 112	0.09 163	0.13 487	0.09 186	0.16 503	0.20 417	0.13 264

RCA-Stereo	0.34 229	0.32 239	1.30 227	0.26 215	0.14 88	0.58 416	0.23 307	0.78 462	0.62 460	0.40 330	0.44 343	0.28 255	0.35 395	0.29 127	0.20 152	0.09 163	0.10 365	0.09 186	0.07 118	0.19 401	0.08 65

ADStereo(finetuned)	0.45 371	0.77 548	2.12 517	0.25 167	0.14 88	0.51 311	0.22 265	0.77 445	0.72 564	0.54 466	0.48 377	0.31 280	0.76 644	0.37 235	0.38 417	0.09 163	0.07 93	0.09 186	0.07 118	0.13 222	0.23 508

iRaft-Stereo_20w	0.58 520	0.39 317	1.96 481	0.45 606	0.32 521	0.92 661	0.57 647	1.14 695	0.56 394	0.81 652	0.40 317	0.55 458	0.69 625	0.65 423	1.04 627	0.09 163	0.16 555	0.09 186	0.36 673	0.17 351	0.25 535

GwcNet-ADL	0.50 439	0.74 534	2.90 671	0.31 366	0.20 305	0.58 416	0.29 464	0.87 545	0.64 481	0.47 382	0.47 363	0.56 472	0.33 384	0.46 316	0.46 468	0.13 473	0.12 459	0.09 186	0.09 225	0.14 258	0.21 466

GANet-ADL	0.44 348	0.41 335	2.31 557	0.33 425	0.20 305	0.57 399	0.25 369	0.75 420	0.54 374	0.42 344	0.59 491	0.56 472	0.30 357	0.40 261	0.38 417	0.14 519	0.11 425	0.09 186	0.08 170	0.22 450	0.17 395

cross-raft	0.40 300	0.27 153	2.22 540	0.30 335	0.17 192	0.49 280	0.35 534	0.71 382	0.39 186	0.43 350	0.45 347	0.64 516	0.25 262	0.32 169	0.25 256	0.08 73	0.08 216	0.09 186	0.23 594	0.11 162	0.14 293

s12784h	0.36 253	0.28 182	1.58 304	0.23 101	0.11 16	0.62 489	0.24 344	0.79 478	0.64 481	0.44 357	0.52 426	0.28 255	0.26 282	0.50 353	0.24 241	0.11 374	0.06 26	0.09 186	0.06 27	0.16 327	0.06 1

RALCasStereoNet	0.45 371	0.88 596	1.85 420	0.30 335	0.26 434	0.49 280	0.26 393	0.58 295	0.51 329	0.36 304	0.48 377	0.36 321	0.28 323	0.55 377	0.34 384	0.10 279	0.53 719	0.09 186	0.08 170	0.25 496	0.34 621

DCANet	0.42 329	0.77 548	1.95 472	0.25 167	0.14 88	0.51 311	0.22 265	0.77 445	0.72 564	0.54 466	0.48 377	0.31 280	0.41 463	0.36 224	0.39 428	0.09 163	0.07 93	0.09 186	0.07 118	0.13 222	0.23 508

111	0.48 407	1.09 670	1.95 472	0.24 138	0.13 63	0.59 435	0.26 393	0.83 501	0.78 618	0.48 401	0.52 426	0.56 472	0.38 428	0.49 346	0.38 417	0.09 163	0.07 93	0.09 186	0.07 118	0.23 465	0.35 624

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 329	0.86 587	1.78 376	0.28 275	0.17 192	0.52 332	0.20 173	0.62 326	0.61 442	0.50 420	0.61 515	0.39 343	0.32 376	0.35 210	0.30 335	0.07 29	0.10 365	0.09 186	0.09 225	0.35 607	0.10 141

EAI-Stereo	0.78 633	0.25 121	1.67 322	0.54 653	0.59 680	1.95 727	2.05 748	1.11 694	0.64 481	0.95 677	1.49 702	0.50 433	0.67 620	0.59 392	1.44 671	0.09 163	0.19 601	0.09 186	0.49 703	0.13 222	0.22 481

CFNet-RSSM	0.41 308	0.32 239	2.20 535	0.27 241	0.44 627	0.52 332	0.19 145	0.76 433	0.48 303	0.43 350	0.36 282	0.54 455	0.26 282	0.33 185	0.25 256	0.09 163	0.08 216	0.09 186	0.38 678	0.10 124	0.09 98

Gwc-CoAtRS	0.38 273	0.33 249	1.92 456	0.27 241	0.41 616	0.48 261	0.19 145	0.59 304	0.46 278	0.43 350	0.39 312	0.57 479	0.26 282	0.32 169	0.26 270	0.09 163	0.09 312	0.09 186	0.31 646	0.11 162	0.09 98

R-Stereo Train	0.36 253	0.21 45	1.70 330	0.29 313	0.18 243	0.55 363	0.26 393	0.78 462	0.36 147	0.57 506	0.67 565	0.33 302	0.24 245	0.32 169	0.23 213	0.10 279	0.08 216	0.09 186	0.07 118	0.09 88	0.12 221

RAFT-Stereo	0.36 253	0.21 45	1.70 330	0.29 313	0.18 243	0.55 363	0.26 393	0.78 462	0.36 147	0.57 506	0.67 565	0.33 302	0.24 245	0.32 169	0.23 213	0.10 279	0.08 216	0.09 186	0.07 118	0.09 88	0.12 221
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.61 542	0.68 504	2.03 498	0.35 475	0.46 646	0.65 536	0.28 438	0.78 462	0.70 544	0.48 401	0.64 551	0.93 652	0.61 601	2.21 679	0.73 576	0.12 437	0.09 312	0.09 186	0.10 269	0.14 258	0.11 172

MLCV	0.48 407	0.89 601	1.85 420	0.29 313	0.14 88	0.59 435	0.23 307	0.72 389	0.59 419	0.66 596	0.66 562	0.55 458	0.36 401	1.03 499	0.49 488	0.09 163	0.06 26	0.09 186	0.07 118	0.19 401	0.11 172

iResNet	0.51 456	0.76 538	2.59 624	0.41 570	0.17 192	0.64 521	0.27 418	0.82 495	0.70 544	0.57 506	0.64 551	0.43 376	0.36 401	0.70 443	0.52 503	0.10 279	0.07 93	0.09 186	0.08 170	0.21 433	0.13 264

iResNet_ROB	0.50 439	1.15 684	1.73 341	0.31 366	0.21 322	0.58 416	0.22 265	0.95 618	0.82 634	0.58 524	0.62 521	0.57 479	0.39 442	0.84 472	0.40 436	0.11 374	0.08 216	0.09 186	0.06 27	0.21 433	0.13 264

AnonStereo	0.38 273	0.43 351	1.77 371	0.27 241	0.23 376	0.50 294	0.22 265	0.74 408	0.46 278	0.37 310	0.37 288	0.36 321	0.23 227	0.54 372	0.21 174	0.10 279	0.23 638	0.10 259	0.08 170	0.35 607	0.09 98

zzzzzzz1	0.67 577	2.12 751	4.32 733	0.32 398	0.29 471	0.44 202	0.29 464	0.74 408	0.62 460	0.33 286	0.40 317	0.52 444	0.45 506	0.93 484	0.58 535	0.14 519	0.09 312	0.10 259	0.10 269	0.36 615	0.22 481

noway7	0.65 566	2.12 751	4.60 737	0.34 458	0.20 305	0.46 232	0.26 393	0.77 445	0.64 481	0.34 291	0.39 312	0.50 433	0.46 522	0.40 261	0.54 514	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.09 225	0.29 543	0.30 586

Weightmod_eth	0.39 290	0.45 374	0.99 161	0.28 275	0.28 461	0.39 139	0.23 307	0.46 164	0.36 147	0.28 251	0.63 534	0.33 302	0.36 401	0.76 456	0.27 282	0.67 718	0.10 365	0.10 259	0.09 225	0.47 675	0.22 481

Weightmod	0.43 338	0.56 444	0.91 140	0.26 215	0.22 353	0.56 380	0.22 265	0.45 154	0.38 171	0.30 266	0.72 602	0.38 336	0.32 376	0.61 405	0.33 374	0.40 696	0.14 506	0.10 259	0.10 269	0.52 692	1.06 735

depth_test_26	0.22 75	0.28 182	0.91 140	0.20 10	0.13 63	0.18 8	0.13 14	0.31 26	0.41 217	0.16 32	0.31 243	0.19 129	0.13 23	0.22 29	0.14 6	0.11 374	0.09 312	0.10 259	0.09 225	0.10 124	0.14 293

PhaseNet	0.25 112	0.26 140	0.96 156	0.25 167	0.15 121	0.31 51	0.16 89	0.36 63	0.30 46	0.19 99	0.18 77	0.28 255	0.17 97	0.30 144	0.27 282	0.09 163	0.08 216	0.10 259	0.10 269	0.14 258	0.26 546

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 112	0.24 106	0.76 97	0.22 70	0.33 536	0.48 261	0.20 173	0.47 189	0.35 114	0.26 228	0.30 226	0.22 161	0.14 37	0.21 14	0.19 112	0.08 73	0.06 26	0.10 259	0.08 170	0.07 5	0.15 337

LiteMatch	0.25 112	0.69 508	0.65 57	0.28 275	0.14 88	0.30 41	0.21 221	0.29 12	0.28 31	0.16 32	0.13 19	0.18 102	0.37 418	0.25 59	0.40 436	0.10 279	0.06 26	0.10 259	0.08 170	0.14 258	0.12 221

Lsterematch	0.39 290	0.69 508	1.65 315	0.28 275	0.14 88	0.50 294	0.21 221	0.47 189	0.58 409	0.43 350	0.59 491	0.44 387	0.37 418	0.44 291	0.40 436	0.10 279	0.06 26	0.10 259	0.08 170	0.14 258	0.12 221

WQFJA1	0.42 329	0.24 106	0.53 13	0.26 215	0.38 590	0.48 261	0.23 307	1.72 728	2.07 742	0.25 210	0.25 168	0.28 255	0.27 303	0.32 169	0.34 384	0.09 163	0.11 425	0.10 259	0.08 170	0.20 417	0.13 264

WQFJX1	0.45 371	0.28 182	0.56 19	0.27 241	0.35 562	0.48 261	0.25 369	1.98 741	2.08 743	0.26 228	0.26 181	0.29 268	0.28 323	0.50 353	0.31 348	0.10 279	0.11 425	0.10 259	0.08 170	0.23 465	0.14 293

NLMM1	0.46 384	0.27 153	0.53 13	0.27 241	0.38 590	0.49 280	0.24 344	1.97 740	2.38 746	0.28 251	0.27 190	0.26 228	0.25 262	0.47 328	0.31 348	0.10 279	0.11 425	0.10 259	0.09 225	0.23 465	0.15 337

NLMM	0.42 329	0.24 106	0.53 13	0.26 215	0.38 590	0.48 261	0.23 307	1.72 728	2.06 741	0.25 210	0.25 168	0.28 255	0.27 303	0.32 169	0.34 384	0.09 163	0.11 425	0.10 259	0.08 170	0.20 417	0.13 264

NLSM3	0.26 128	0.39 317	0.75 94	0.25 167	0.24 392	0.43 190	0.19 145	0.58 295	0.45 267	0.20 116	0.26 181	0.20 137	0.25 262	0.29 127	0.24 241	0.07 29	0.06 26	0.10 259	0.09 225	0.10 124	0.07 16

IGEV-FE	0.53 478	0.34 268	2.91 673	0.32 398	0.18 243	0.54 348	0.21 221	0.72 389	0.42 231	0.81 652	0.51 411	0.70 563	0.41 463	0.48 335	1.13 638	0.09 163	0.15 537	0.10 259	0.35 664	0.19 401	0.09 98

S2M2_XL	0.20 25	0.32 239	1.10 184	0.19 3	0.13 63	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 18	0.19 83	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 174	0.11 374	0.09 312	0.10 259	0.08 170	0.10 124	0.08 65
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
xyz-stereo-finetune	0.31 199	0.46 379	0.79 105	0.21 39	0.12 30	0.53 341	0.25 369	0.52 251	0.54 374	0.28 251	0.32 254	0.29 268	0.23 227	0.59 392	0.55 518	0.08 73	0.07 93	0.10 259	0.08 170	0.13 222	0.08 65

coex_refinement	0.58 520	0.94 618	1.87 433	0.38 540	0.25 416	0.64 521	0.34 526	0.83 501	0.65 497	0.60 548	0.63 534	0.81 611	0.48 541	1.85 634	0.56 526	0.13 473	0.09 312	0.10 259	0.10 269	0.16 327	0.16 373

MM-Stereo_test3	0.40 300	0.58 452	1.75 353	0.36 498	0.30 489	0.45 212	0.30 474	0.72 389	0.59 419	0.31 272	0.43 332	0.32 290	0.23 227	0.35 210	0.29 312	0.10 279	0.20 613	0.10 259	0.08 170	0.40 646	0.11 172

MM-Stereo_test1	0.41 308	0.39 317	2.29 555	0.38 540	0.26 434	0.44 202	0.28 438	0.63 335	0.51 329	0.40 330	0.32 254	0.26 228	0.26 282	0.46 316	0.22 202	0.09 163	0.21 623	0.10 259	0.09 225	0.39 641	0.15 337

FLISNet	0.41 308	0.63 478	1.72 338	0.27 241	0.21 322	0.45 212	0.19 145	0.55 277	0.41 217	0.57 506	0.59 491	0.65 521	0.45 506	0.45 307	0.39 428	0.08 73	0.09 312	0.10 259	0.11 345	0.20 417	0.10 141

CoSv	0.41 308	0.63 478	1.72 338	0.27 241	0.21 322	0.45 212	0.19 145	0.55 277	0.41 217	0.57 506	0.59 491	0.65 521	0.45 506	0.45 307	0.39 428	0.08 73	0.09 312	0.10 259	0.11 345	0.20 417	0.10 141

fffft	0.29 172	0.21 45	1.10 184	0.24 138	0.15 121	0.42 181	0.24 344	0.42 121	0.38 171	0.21 131	0.18 77	0.20 137	0.16 87	0.44 291	0.70 566	0.07 29	0.06 26	0.10 259	0.08 170	0.28 536	0.20 451
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 172	0.26 140	1.03 167	0.25 167	0.14 88	0.46 232	0.22 265	0.36 63	0.38 171	0.23 178	0.23 139	0.21 153	0.18 125	0.45 307	0.60 540	0.07 29	0.06 26	0.10 259	0.08 170	0.20 417	0.20 451

tt45	0.29 172	0.24 106	1.06 176	0.25 167	0.17 192	0.55 363	0.22 265	0.41 109	0.35 114	0.24 189	0.25 168	0.25 213	0.18 125	0.64 411	0.34 384	0.08 73	0.07 93	0.10 259	0.08 170	0.21 433	0.11 172

mms	0.27 142	0.26 140	0.91 140	0.25 167	0.18 243	0.32 59	0.23 307	0.37 69	0.31 53	0.21 131	0.30 226	0.23 179	0.17 97	0.46 316	0.21 174	0.08 73	0.10 365	0.10 259	0.08 170	0.22 450	0.47 671

ours_stereo	0.27 142	0.25 121	1.21 206	0.25 167	0.17 192	0.35 88	0.23 307	0.38 79	0.35 114	0.20 116	0.31 243	0.23 179	0.17 97	0.41 267	0.20 152	0.08 73	0.07 93	0.10 259	0.08 170	0.22 450	0.18 415

fffy	0.28 159	0.24 106	1.19 200	0.27 241	0.15 121	0.37 116	0.22 265	0.42 121	0.32 66	0.20 116	0.29 211	0.26 228	0.20 168	0.44 291	0.20 152	0.08 73	0.10 365	0.10 259	0.08 170	0.22 450	0.18 415

PAM_32	0.70 594	0.35 277	2.73 647	0.54 653	0.61 689	1.07 684	0.43 584	0.84 514	0.49 311	0.90 669	0.91 645	1.23 697	0.77 647	0.65 423	1.10 634	0.10 279	0.19 601	0.10 259	0.49 703	0.15 287	0.38 642

PAM	0.70 594	0.35 277	2.72 642	0.56 663	0.62 691	1.08 686	0.53 630	0.85 523	0.44 250	0.93 674	0.92 647	1.24 698	0.68 623	0.64 411	1.01 621	0.10 279	0.19 601	0.10 259	0.48 700	0.14 258	0.38 642

model_zeroshot	0.44 348	0.68 504	1.97 486	0.28 275	0.18 243	0.69 568	0.21 221	0.63 335	0.40 204	1.00 680	0.34 273	0.42 372	0.20 168	0.69 438	0.24 241	0.10 279	0.22 629	0.10 259	0.22 590	0.12 185	0.10 141

RAStereo	0.28 159	0.48 395	1.52 295	0.26 215	0.18 243	0.25 24	0.19 145	0.42 121	0.35 114	0.20 116	0.25 168	0.20 137	0.16 87	0.24 49	0.24 241	0.09 163	0.08 216	0.10 259	0.08 170	0.12 185	0.08 65

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 542	0.61 462	3.35 713	0.33 425	0.58 678	0.66 543	0.20 173	0.98 636	0.55 382	0.73 627	0.52 426	0.99 666	0.65 613	0.58 386	0.29 312	0.10 279	0.16 555	0.10 259	0.41 688	0.29 543	0.20 451

rvit_stereo_0080	0.27 142	0.38 304	0.76 97	0.24 138	0.18 243	0.34 79	0.27 418	0.54 273	0.44 250	0.24 189	0.26 181	0.27 242	0.22 200	0.29 127	0.23 213	0.13 473	0.10 365	0.10 259	0.10 269	0.15 287	0.11 172

test_sample1	0.40 300	0.18 7	1.19 200	0.31 366	0.18 243	0.48 261	0.23 307	0.78 462	0.49 311	0.44 357	0.44 343	0.45 396	0.41 463	1.39 546	0.33 374	0.11 374	0.09 312	0.10 259	0.09 225	0.12 185	0.13 264

test_for_model	0.25 112	0.24 106	0.76 97	0.22 70	0.33 536	0.48 261	0.20 173	0.47 189	0.35 114	0.26 228	0.30 226	0.22 161	0.14 37	0.21 14	0.19 112	0.08 73	0.06 26	0.10 259	0.08 170	0.07 5	0.15 337

MyStereo8	0.54 485	0.80 563	2.76 651	0.32 398	0.33 536	0.71 576	0.20 173	0.87 545	0.57 398	0.51 433	0.59 491	0.50 433	0.33 384	0.68 432	0.55 518	0.10 279	0.29 672	0.10 259	0.13 422	0.21 433	0.34 621

11t1	0.33 218	0.19 12	1.41 260	0.33 425	0.16 158	0.48 261	0.21 221	0.67 360	0.48 303	0.40 330	0.34 273	0.32 290	0.33 384	0.42 275	0.27 282	0.11 374	0.12 459	0.10 259	0.08 170	0.13 222	0.14 293

ff7	0.32 206	0.52 415	1.38 252	0.25 167	0.16 158	0.56 380	0.23 307	0.46 164	0.41 217	0.24 189	0.23 139	0.20 137	0.23 227	0.48 335	0.19 112	0.09 163	0.08 216	0.10 259	0.18 537	0.23 465	0.22 481

IGEVStereo-DCA	0.33 218	0.34 268	1.38 252	0.27 241	0.16 158	0.45 212	0.23 307	0.46 164	0.41 217	0.24 189	0.21 103	0.26 228	0.25 262	0.64 411	0.52 503	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.18 537	0.16 327	0.22 481

ffff	0.32 206	0.52 415	1.38 252	0.25 167	0.16 158	0.56 380	0.23 307	0.46 164	0.41 217	0.24 189	0.23 139	0.20 137	0.23 227	0.48 335	0.19 112	0.09 163	0.08 216	0.10 259	0.18 537	0.23 465	0.22 481

rrr	0.46 384	0.34 268	3.08 687	0.27 241	0.16 158	0.45 212	0.28 438	1.09 688	0.51 329	0.24 189	0.21 103	0.26 228	0.25 262	0.64 411	0.52 503	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.29 627	0.16 327	0.25 535

11t	0.32 206	0.52 415	1.38 252	0.25 167	0.16 158	0.56 380	0.23 307	0.46 164	0.41 217	0.24 189	0.23 139	0.20 137	0.23 227	0.48 335	0.19 112	0.09 163	0.08 216	0.10 259	0.18 537	0.23 465	0.22 481

whm_eth	0.27 142	0.38 304	0.76 97	0.24 138	0.18 243	0.34 79	0.27 418	0.54 273	0.44 250	0.24 189	0.26 181	0.27 242	0.22 200	0.29 127	0.23 213	0.13 473	0.10 365	0.10 259	0.10 269	0.15 287	0.11 172

MaDis-Stereo	0.29 172	0.54 432	1.44 269	0.24 138	0.29 471	0.29 36	0.16 89	0.45 154	0.37 162	0.19 99	0.21 103	0.28 255	0.22 200	0.30 144	0.29 312	0.10 279	0.09 312	0.10 259	0.08 170	0.11 162	0.11 172

IGEV_Zeroshot_test	0.53 478	0.33 249	2.91 673	0.32 398	0.18 243	0.54 348	0.21 221	0.72 389	0.42 231	0.81 652	0.51 411	0.71 568	0.41 463	0.48 335	1.13 638	0.09 163	0.15 537	0.10 259	0.35 664	0.19 401	0.09 98

HH	0.49 427	0.49 400	2.78 656	0.50 632	0.41 616	0.38 133	0.23 307	0.72 389	0.38 171	0.63 577	0.48 377	0.87 636	0.41 463	0.64 411	0.21 174	0.09 163	0.17 576	0.10 259	0.09 225	0.16 327	0.12 221

HanStereo	0.49 427	0.49 400	2.78 656	0.50 632	0.41 616	0.38 133	0.23 307	0.72 389	0.38 171	0.63 577	0.48 377	0.87 636	0.41 463	0.64 411	0.21 174	0.09 163	0.17 576	0.10 259	0.09 225	0.16 327	0.12 221

anonymousdsp2	0.34 229	0.24 106	1.16 195	0.28 275	0.15 121	0.57 399	0.23 307	0.79 478	0.47 299	0.38 321	0.37 288	0.40 352	0.25 262	0.47 328	0.21 174	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.13 422	0.19 401	0.27 557

anonymousdsp	0.34 229	0.53 423	1.47 280	0.25 167	0.16 158	0.56 380	0.23 307	0.49 215	0.40 204	0.25 210	0.24 151	0.22 161	0.24 245	0.55 377	0.19 112	0.09 163	0.11 425	0.10 259	0.18 537	0.24 482	0.29 573

CBFPSM	0.56 507	0.91 608	1.82 410	0.28 275	0.23 376	0.71 576	0.37 551	0.72 389	0.64 481	0.50 420	0.49 394	1.03 674	0.83 654	0.62 406	1.35 664	0.10 279	0.12 459	0.10 259	0.10 269	0.18 379	0.19 432

EGLCR-Stereo	0.29 172	0.27 153	0.97 157	0.30 335	0.19 281	0.56 380	0.17 105	0.68 365	0.36 147	0.30 266	0.18 77	0.27 242	0.17 97	0.38 246	0.19 112	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.08 170	0.10 124	0.35 624

DCRE	0.50 439	0.63 478	2.13 519	0.30 335	0.23 376	0.45 212	0.24 344	0.59 304	0.53 359	0.50 420	2.10 719	0.42 372	0.26 282	0.35 210	0.23 213	0.09 163	0.14 506	0.10 259	0.32 652	0.16 327	0.15 337

ProNet	0.30 190	0.54 432	1.29 224	0.25 167	0.15 121	0.47 244	0.25 369	0.48 204	0.39 186	0.21 131	0.23 139	0.22 161	0.20 168	0.44 291	0.19 112	0.08 73	0.08 216	0.10 259	0.08 170	0.23 465	0.12 221

CroCo-Stereo Lap2	0.33 218	0.61 462	1.47 280	0.32 398	0.38 590	0.23 21	0.22 265	0.58 295	0.46 278	0.22 154	0.27 190	0.29 268	0.23 227	0.32 169	0.26 270	0.09 163	0.09 312	0.10 259	0.08 170	0.21 433	0.14 293

ccc-4	0.32 206	0.52 415	1.38 252	0.25 167	0.16 158	0.56 380	0.23 307	0.46 164	0.41 217	0.24 189	0.23 139	0.20 137	0.23 227	0.48 335	0.19 112	0.09 163	0.08 216	0.10 259	0.18 537	0.23 465	0.22 481

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 515	0.87 592	2.11 513	0.32 398	0.30 489	0.84 641	0.40 567	0.88 554	0.72 564	0.65 594	0.73 605	0.66 528	0.57 578	0.93 484	0.71 569	0.13 473	0.07 93	0.10 259	0.08 170	0.15 287	0.14 293

raft_robust	0.55 497	0.84 579	1.73 341	0.28 275	0.54 668	0.53 341	0.25 369	0.88 554	0.75 598	0.48 401	0.46 356	0.76 593	0.75 641	1.46 558	0.27 282	0.09 163	0.10 365	0.10 259	0.30 637	0.26 518	0.16 373

IGEV-Stereo	0.34 229	0.54 432	1.47 280	0.25 167	0.16 158	0.56 380	0.23 307	0.49 215	0.40 204	0.25 210	0.24 151	0.22 161	0.24 245	0.54 372	0.19 112	0.09 163	0.10 365	0.10 259	0.18 537	0.24 482	0.29 573
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CSP-Net	0.50 439	0.39 317	1.25 213	0.29 313	0.23 376	0.77 615	0.35 534	0.86 534	0.57 398	0.59 538	0.59 491	0.65 521	0.40 452	1.77 612	0.44 462	0.16 565	0.11 425	0.10 259	0.10 269	0.20 417	0.14 293

test-3	0.43 338	0.20 29	1.70 330	0.34 458	0.32 521	0.45 212	0.23 307	0.71 382	0.46 278	0.51 433	0.29 211	0.45 396	0.21 183	0.59 392	0.98 611	0.08 73	0.07 93	0.10 259	0.35 664	0.29 543	0.28 565

test_1	0.43 338	0.20 29	1.70 330	0.34 458	0.32 521	0.45 212	0.23 307	0.71 382	0.46 278	0.50 420	0.29 211	0.45 396	0.21 183	0.59 392	0.98 611	0.08 73	0.07 93	0.10 259	0.35 664	0.29 543	0.29 573

STrans-v2	0.67 577	0.56 444	2.64 630	0.27 241	0.23 376	0.57 399	0.33 520	0.96 623	0.69 534	0.92 672	0.85 635	0.89 642	0.93 671	1.83 627	1.21 652	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.09 225	0.11 162	0.12 221

DEmStereo	0.68 585	0.31 230	2.25 548	0.42 581	0.17 192	0.66 543	0.89 701	0.51 235	0.59 419	0.60 548	1.01 664	0.45 396	1.26 699	1.54 572	2.26 710	0.10 279	0.08 216	0.10 259	0.10 269	0.10 124	0.11 172

DRaft	0.62 547	0.38 304	1.76 362	0.24 138	0.16 158	0.64 521	0.66 668	0.53 260	0.53 359	0.67 601	0.99 661	0.38 336	1.00 679	1.44 552	2.10 704	0.10 279	0.14 506	0.10 259	0.14 451	0.18 379	0.21 466

GrayStereo	0.66 572	0.19 12	1.76 362	0.90 709	0.23 376	0.62 489	1.42 738	0.62 326	0.60 424	0.72 623	0.78 619	0.56 472	3.07 745	0.60 399	0.26 270	0.09 163	0.08 216	0.10 259	0.21 578	0.11 162	0.18 415

test-1	0.44 348	0.48 395	1.69 326	0.30 335	0.27 447	0.50 294	0.28 438	0.80 483	0.43 242	0.40 330	0.54 451	0.41 358	0.24 245	0.31 155	1.16 644	0.09 163	0.20 613	0.10 259	0.17 523	0.11 162	0.26 546

Prome-Stereo	0.49 427	0.30 216	1.76 362	0.60 682	0.23 376	0.63 507	0.42 577	0.62 326	0.60 424	0.59 538	1.03 669	0.43 376	0.72 632	0.60 399	0.33 374	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.09 225	0.11 162	0.43 661

raft+_RVC	0.44 348	0.67 501	1.85 420	0.34 458	0.71 699	0.51 311	0.25 369	0.64 339	0.51 329	0.35 297	0.45 347	0.32 290	0.28 323	0.43 280	0.32 361	0.09 163	0.19 601	0.10 259	0.09 225	0.20 417	0.40 654

XX-Stereo	0.55 497	0.54 432	3.50 716	0.48 626	0.39 596	0.54 348	0.17 105	0.89 560	0.40 204	0.44 357	0.65 560	0.85 627	0.19 153	0.77 461	0.21 174	0.10 279	0.14 506	0.10 259	0.32 652	0.17 351	0.14 293

test_xeample3	0.46 384	0.34 268	2.99 681	0.37 523	0.16 158	0.49 280	0.33 520	1.06 682	0.44 250	0.25 210	0.23 139	0.24 197	0.25 262	0.49 346	0.56 526	0.09 163	0.07 93	0.10 259	0.40 685	0.17 351	0.26 546

AFF-stereo	0.44 348	0.96 628	1.78 376	0.31 366	0.15 121	0.50 294	0.21 221	0.64 339	0.63 473	0.47 382	0.64 551	0.49 430	0.34 393	0.46 316	0.31 348	0.08 73	0.09 312	0.10 259	0.10 269	0.37 624	0.10 141

GMStereo	0.38 273	0.99 646	1.91 453	0.27 241	0.16 158	0.39 139	0.23 307	0.47 189	0.62 460	0.38 321	0.34 273	0.25 213	0.25 262	0.39 254	0.29 312	0.14 519	0.08 216	0.10 259	0.12 388	0.15 287	0.11 172
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ACVNet	0.45 371	0.44 364	1.79 396	0.28 275	0.21 322	0.59 435	0.36 542	0.66 349	0.68 525	0.45 368	0.59 491	0.69 552	0.40 452	0.44 291	0.55 518	0.11 374	0.09 312	0.10 259	0.09 225	0.34 593	0.10 141

acv_ft	0.48 407	0.44 364	1.76 362	0.32 398	0.41 616	0.63 507	0.28 438	0.81 487	0.68 525	0.61 557	0.59 491	0.69 552	0.45 506	0.44 291	0.63 547	0.11 374	0.09 312	0.10 259	0.09 225	0.41 649	0.10 141

DIP-Stereo	0.37 260	0.34 268	1.50 290	0.27 241	0.18 243	0.63 507	0.17 105	0.92 587	0.53 359	0.49 413	0.48 377	0.30 277	0.30 357	0.39 254	0.30 335	0.10 279	0.08 216	0.10 259	0.08 170	0.15 287	0.12 221
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.67 577	0.34 268	2.23 544	0.26 215	0.19 281	0.67 550	0.29 464	1.26 708	0.69 534	0.72 623	0.70 592	0.78 599	0.42 481	3.77 748	0.41 444	0.13 473	0.09 312	0.10 259	0.09 225	0.12 185	0.11 172
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.68 585	1.00 648	2.09 508	0.33 425	0.25 416	0.58 416	0.32 510	0.81 487	0.80 626	0.61 557	0.94 653	0.80 608	0.41 463	2.46 705	1.02 623	0.36 693	0.14 506	0.10 259	0.09 225	0.23 465	0.22 481

HITNet	0.46 384	0.92 610	2.09 508	0.33 425	0.14 88	0.55 363	0.22 265	0.83 501	0.56 394	0.51 433	0.49 394	0.48 428	0.37 418	0.48 335	0.54 514	0.09 163	0.06 26	0.10 259	0.08 170	0.23 465	0.09 98
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	0.59 528	1.43 713	2.96 676	0.40 562	0.22 353	0.58 416	0.28 438	0.91 578	0.73 580	0.57 506	0.63 534	0.60 497	0.41 463	0.74 451	0.35 396	0.11 374	0.08 216	0.10 259	0.07 118	0.43 659	0.17 395

HSM	0.62 547	0.76 538	1.72 338	0.30 335	0.29 471	0.64 521	0.28 438	0.94 604	0.62 460	0.58 524	0.57 482	1.40 707	0.64 611	2.59 715	0.42 447	0.11 374	0.08 216	0.10 259	0.08 170	0.14 258	0.11 172

MWDA-net	1.20 693	2.17 756	3.60 719	1.52 737	1.97 748	0.74 596	1.83 745	0.79 478	1.54 722	0.66 596	1.26 686	0.58 486	1.08 687	1.67 594	3.84 742	0.14 519	0.10 365	0.11 341	0.11 345	0.15 287	0.15 337

MWSP-net	0.51 456	0.48 395	1.30 227	0.31 366	0.21 322	0.59 435	0.84 697	0.83 501	0.65 497	0.54 466	0.50 404	0.69 552	0.75 641	0.43 280	1.28 660	0.13 473	0.10 365	0.11 341	0.11 345	0.13 222	0.16 373

monster_256*512	0.32 206	0.53 423	0.71 84	0.28 275	0.19 281	0.41 165	0.24 344	0.66 349	0.51 329	0.29 260	0.37 288	0.47 416	0.37 418	0.34 200	0.28 297	0.08 73	0.06 26	0.11 341	0.10 269	0.18 379	0.15 337

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 88	0.41 335	0.59 27	0.27 241	0.24 392	0.34 79	0.17 105	0.36 63	0.30 46	0.19 99	0.19 83	0.16 63	0.12 15	0.32 169	0.19 112	0.08 73	0.07 93	0.11 341	0.09 225	0.11 162	0.31 596

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 46	0.20 10	0.15 121	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 32	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.24 49	0.19 112	0.12 437	0.12 459	0.11 341	0.10 269	0.14 258	0.15 337

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 46	0.20 10	0.15 121	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 32	0.13 19	0.17 82	0.15 65	0.28 106	0.19 112	0.12 437	0.12 459	0.11 341	0.10 269	0.14 258	0.15 337

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 25	0.29 197	0.90 135	0.17 1	0.13 63	0.21 16	0.17 105	0.29 12	0.24 8	0.15 18	0.17 62	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 112	0.08 73	0.09 312	0.11 341	0.14 451	0.13 222	0.11 172

DNS	0.55 497	0.72 521	0.93 145	0.30 335	0.50 657	0.41 165	0.20 173	0.48 204	0.39 186	0.18 76	0.49 394	0.27 242	0.19 153	1.22 526	0.66 555	0.10 279	0.48 716	0.11 341	0.21 578	1.72 746	1.49 745

DN	0.37 260	0.23 87	1.40 258	0.37 523	0.40 607	0.48 261	0.21 221	0.51 235	0.40 204	0.23 178	0.24 151	0.36 321	0.18 125	0.81 468	0.54 514	0.13 473	0.11 425	0.11 341	0.34 660	0.12 185	0.19 432

RT-IGEV	0.66 572	0.25 121	2.11 513	0.56 663	0.46 646	0.62 489	0.54 634	0.99 648	0.75 598	0.79 644	0.93 651	0.85 627	0.78 648	0.59 392	1.64 681	0.12 437	0.16 555	0.11 341	0.47 697	0.28 536	0.30 586

DepthFocus	0.19 9	0.30 216	0.77 101	0.19 3	0.15 121	0.20 10	0.15 58	0.31 26	0.19 3	0.16 32	0.17 62	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 70	0.09 163	0.08 216	0.11 341	0.10 269	0.08 48	0.07 16

Hybrid-DGEV-2	0.51 456	0.84 579	1.75 353	0.32 398	0.17 192	0.73 590	0.18 129	0.83 501	0.69 534	0.52 442	0.38 303	0.53 447	0.42 481	0.99 492	0.92 601	0.10 279	0.08 216	0.11 341	0.10 269	0.25 496	0.23 508

NLSM1	0.39 290	0.24 106	0.56 19	0.27 241	0.40 607	0.49 280	0.21 221	1.44 717	1.64 725	0.25 210	0.33 264	0.25 213	0.26 282	0.40 261	0.32 361	0.10 279	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.22 450	0.13 264

NLCSM	0.46 384	0.37 290	0.72 88	0.29 313	0.36 571	0.49 280	0.27 418	1.33 711	1.59 724	0.29 260	0.29 211	0.29 268	0.31 367	1.44 552	0.35 396	0.11 374	0.11 425	0.11 341	0.10 269	0.35 607	0.14 293

FE-Mocha	0.41 308	0.31 230	1.44 269	0.28 275	0.33 536	0.41 165	0.17 105	0.69 369	0.45 267	0.44 357	0.50 404	0.41 358	0.45 506	0.36 224	1.17 646	0.10 279	0.08 216	0.11 341	0.21 578	0.13 222	0.13 264

Select-FE	0.65 566	0.67 501	2.76 651	0.49 628	0.55 671	0.79 624	0.16 89	0.90 566	0.53 359	0.84 660	0.55 461	0.91 646	0.75 641	0.57 381	1.16 644	0.11 374	0.18 588	0.11 341	0.49 703	0.14 258	0.31 596

z-ln-s-r	0.64 558	0.89 601	2.23 544	0.32 398	0.26 434	0.57 399	0.37 551	0.84 514	0.76 609	0.51 433	0.81 623	0.64 516	0.45 506	2.06 665	1.27 658	0.10 279	0.07 93	0.11 341	0.09 225	0.24 482	0.13 264

xyz-stereo-finetune2	0.35 243	0.45 374	1.04 171	0.21 39	0.12 30	0.58 416	0.23 307	0.50 224	0.45 267	0.31 272	0.46 356	0.30 277	0.41 463	0.81 468	0.51 499	0.08 73	0.07 93	0.11 341	0.09 225	0.12 185	0.09 98

LG-Stereo	0.27 142	0.25 121	0.95 151	0.25 167	0.15 121	0.43 190	0.21 221	0.50 224	0.40 204	0.18 76	0.29 211	0.25 213	0.16 87	0.28 106	0.35 396	0.07 29	0.07 93	0.11 341	0.10 269	0.24 482	0.10 141

S2M2_L	0.24 99	0.29 197	0.90 135	0.23 101	0.17 192	0.24 23	0.09 3	0.36 63	0.45 267	0.17 64	0.25 168	0.23 179	0.17 97	0.24 49	0.28 297	0.15 542	0.12 459	0.11 341	0.12 388	0.15 287	0.11 172
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
tg	0.37 260	0.55 442	1.35 243	0.28 275	0.16 158	0.57 399	0.18 129	0.57 289	0.49 311	0.37 310	0.44 343	0.38 336	0.24 245	0.46 316	0.24 241	0.09 163	0.08 216	0.11 341	0.11 345	0.43 659	0.36 632

rvit_stereo_0081_aga	0.27 142	0.29 197	1.08 178	0.26 215	0.20 305	0.33 67	0.21 221	0.41 109	0.42 231	0.26 228	0.28 202	0.27 242	0.21 183	0.31 155	0.21 174	0.14 519	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.14 258	0.10 141

rvit_stereo_0081	0.25 112	0.21 45	0.61 34	0.28 275	0.17 192	0.31 51	0.22 265	0.42 121	0.53 359	0.24 189	0.25 168	0.25 213	0.21 183	0.34 200	0.23 213	0.13 473	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.12 185	0.09 98

rvit_stereo_0082	0.25 112	0.21 45	0.61 34	0.28 275	0.17 192	0.31 51	0.22 265	0.42 121	0.53 359	0.24 189	0.25 168	0.25 213	0.21 183	0.34 200	0.23 213	0.13 473	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.12 185	0.09 98

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 594	0.65 491	3.45 714	0.50 632	0.60 685	0.75 603	0.23 307	0.96 623	0.60 424	0.76 636	1.30 691	0.81 611	0.60 592	0.57 381	0.82 592	0.10 279	0.16 555	0.11 341	0.43 691	0.31 563	0.22 481

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 260	1.34 710	1.24 212	0.23 101	0.12 30	0.33 67	0.20 173	0.40 97	0.33 83	0.25 210	0.21 103	0.16 63	0.14 37	0.27 85	0.63 547	0.55 711	0.06 26	0.11 341	0.13 422	0.25 496	0.49 676

rvit_stereo_ft	0.31 199	0.61 462	1.18 198	0.32 398	0.21 322	0.28 29	0.27 418	0.55 277	0.48 303	0.23 178	0.27 190	0.28 255	0.26 282	0.32 169	0.25 256	0.13 473	0.09 312	0.11 341	0.11 345	0.13 222	0.14 293

test_sample2	0.41 308	0.19 12	1.23 210	0.31 366	0.17 192	0.51 311	0.27 418	0.81 487	0.55 382	0.44 357	0.45 347	0.46 408	0.38 428	1.51 568	0.30 335	0.12 437	0.09 312	0.11 341	0.10 269	0.14 258	0.14 293

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 439	0.33 249	0.93 145	0.26 215	0.22 353	0.46 232	0.20 173	1.10 689	1.34 705	3.16 757	0.32 254	0.22 161	0.20 168	0.30 144	0.22 202	0.10 279	0.09 312	0.11 341	0.09 225	0.15 287	0.19 432

SMFormer	0.50 439	0.46 379	1.60 307	0.30 335	0.15 121	0.45 212	0.24 344	0.90 566	0.72 564	0.56 495	0.64 551	0.51 438	0.41 463	1.87 635	0.49 488	0.13 473	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.15 287	0.16 373

tta	0.50 439	0.46 379	1.60 307	0.30 335	0.15 121	0.45 212	0.24 344	0.90 566	0.72 564	0.56 495	0.64 551	0.51 438	0.41 463	1.87 635	0.49 488	0.13 473	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.14 258	0.11 172

AE-Stereo	0.42 329	0.29 197	1.65 315	0.43 585	0.47 651	0.56 380	0.23 307	0.86 534	0.46 278	0.31 272	0.41 323	0.43 376	0.24 245	0.34 200	0.24 241	0.09 163	0.48 716	0.11 341	0.45 693	0.22 450	0.19 432

CoDeX	0.52 472	0.43 351	2.25 548	0.29 313	0.26 434	0.61 468	0.32 510	0.99 648	0.68 525	0.48 401	0.55 461	0.52 444	0.40 452	1.60 585	0.35 396	0.12 437	0.09 312	0.11 341	0.10 269	0.13 222	0.12 221

ACVNet-DCA	0.42 329	0.64 483	2.07 502	0.35 475	0.14 88	0.76 607	0.25 369	0.76 433	0.52 341	0.31 272	0.38 303	0.24 197	0.38 428	0.69 438	0.19 112	0.10 279	0.24 643	0.11 341	0.09 225	0.12 185	0.14 293

1test111	0.44 348	0.64 483	2.07 502	0.35 475	0.14 88	0.76 607	0.25 369	0.76 433	0.52 341	0.31 272	0.38 303	0.24 197	0.38 428	0.96 489	0.30 335	0.10 279	0.24 643	0.11 341	0.09 225	0.12 185	0.14 293

cc1	0.47 400	0.64 483	2.07 502	0.35 475	0.14 88	0.76 607	0.25 369	0.74 408	1.01 674	0.31 272	0.38 303	0.24 197	0.38 428	0.69 438	0.19 112	0.10 279	0.24 643	0.11 341	0.09 225	0.25 496	0.40 654

tt1	0.44 348	0.64 483	1.83 414	0.35 475	0.14 88	0.76 607	0.25 369	0.74 408	0.88 651	0.31 272	0.37 288	0.25 213	0.35 395	0.63 409	0.19 112	0.10 279	0.24 643	0.11 341	0.09 225	0.25 496	0.36 632

1111x	0.74 618	0.21 45	1.93 459	0.31 366	0.17 192	0.63 507	0.32 510	1.03 676	0.74 584	0.52 442	0.62 521	0.57 479	0.47 532	2.38 692	4.25 748	0.12 437	0.14 506	0.11 341	0.12 388	0.12 185	0.14 293

EKT-Stereo	1.47 715	0.49 400	1.93 459	2.57 755	19.31 782	0.55 363	0.22 265	0.69 369	0.42 231	0.38 321	0.36 282	0.43 376	0.27 303	0.69 438	0.26 270	0.12 437	0.14 506	0.11 341	0.16 503	0.20 417	0.15 337

MIM_Stereo	0.41 308	0.60 457	1.88 435	0.31 366	0.21 322	0.50 294	0.19 145	0.64 339	0.44 250	0.43 350	0.53 439	0.43 376	0.27 303	0.51 357	0.28 297	0.08 73	0.14 506	0.11 341	0.10 269	0.26 518	0.26 546

iinet-f	0.57 515	0.93 616	2.27 551	0.31 366	0.25 416	0.83 639	0.33 520	0.81 487	0.65 497	0.54 466	0.63 534	0.73 575	0.67 620	0.73 448	0.67 559	0.13 473	0.13 487	0.11 341	0.10 269	0.43 659	0.16 373

gwcnet-sp	0.49 427	0.43 351	2.54 616	0.31 366	0.22 353	0.67 550	0.31 487	0.78 462	0.65 497	0.58 524	0.47 363	0.46 408	0.43 492	0.76 456	0.46 468	0.11 374	0.11 425	0.11 341	0.11 345	0.15 287	0.14 293

scenet	0.49 427	0.43 351	2.54 616	0.31 366	0.22 353	0.67 550	0.31 487	0.78 462	0.65 497	0.58 524	0.47 363	0.46 408	0.43 492	0.76 456	0.46 468	0.11 374	0.11 425	0.11 341	0.11 345	0.15 287	0.14 293

ssnet	0.49 427	0.43 351	2.54 616	0.31 366	0.22 353	0.67 550	0.31 487	0.78 462	0.65 497	0.58 524	0.47 363	0.46 408	0.43 492	0.76 456	0.46 468	0.11 374	0.11 425	0.11 341	0.11 345	0.15 287	0.14 293

x	0.35 243	0.20 29	1.36 245	0.33 425	0.17 192	0.47 244	0.24 344	0.75 420	0.54 374	0.40 330	0.40 317	0.42 372	0.34 393	0.45 307	0.32 361	0.11 374	0.14 506	0.11 341	0.09 225	0.12 185	0.14 293

IER	0.43 338	0.38 304	1.69 326	0.26 215	0.25 416	0.66 543	0.26 393	0.71 382	0.55 382	0.54 466	0.59 491	0.60 497	0.53 560	0.52 361	0.39 428	0.11 374	0.08 216	0.11 341	0.11 345	0.14 258	0.11 172

RAFT_CTSACE	0.46 384	0.76 538	2.07 502	0.35 475	0.30 489	0.54 348	0.30 474	0.61 322	0.48 303	0.49 413	0.76 614	0.55 458	0.36 401	0.58 386	0.22 202	0.08 73	0.13 487	0.11 341	0.10 269	0.41 649	0.08 65

RAFT+CT+SA	0.50 439	0.86 587	1.82 410	0.37 523	0.75 701	0.54 348	0.34 526	0.77 445	0.63 473	0.38 321	0.55 461	0.34 310	0.29 346	0.68 432	0.27 282	0.09 163	0.07 93	0.11 341	0.51 707	0.29 543	0.41 659

test_4	0.40 300	0.37 290	2.01 490	0.29 313	0.21 322	0.50 294	0.28 438	0.47 189	0.39 186	0.42 344	0.76 614	0.38 336	0.22 200	0.52 361	0.33 374	0.08 73	0.07 93	0.11 341	0.15 478	0.28 536	0.07 16

iRaft-Stereo_5w	0.54 485	1.01 652	2.08 507	0.27 241	0.21 322	0.49 280	0.28 438	0.73 403	0.58 409	0.40 330	0.61 515	0.62 504	0.46 522	1.78 613	0.47 477	0.09 163	0.07 93	0.11 341	0.10 269	0.39 641	0.12 221

MIPNet	0.83 649	0.81 568	2.40 576	0.61 683	0.18 243	1.48 706	1.39 734	1.60 725	0.74 584	1.94 729	0.85 635	0.73 575	1.68 724	0.87 480	0.31 348	0.09 163	0.08 216	0.11 341	0.32 652	0.25 496	0.12 221

IPLGR	0.54 485	0.56 444	2.68 635	0.36 498	0.18 243	0.62 489	0.54 634	1.02 669	0.64 481	0.73 627	0.46 356	0.47 416	0.45 506	1.12 515	0.29 312	0.09 163	0.08 216	0.11 341	0.09 225	0.19 401	0.12 221

test_3	0.44 348	0.20 29	1.70 330	0.36 498	0.32 521	0.47 244	0.30 474	0.73 403	0.49 311	0.50 420	0.30 226	0.45 396	0.22 200	0.59 392	0.98 611	0.08 73	0.10 365	0.11 341	0.35 664	0.29 543	0.28 565

PSMNet-ADL	0.51 456	0.38 304	1.65 315	0.35 475	0.21 322	0.67 550	0.26 393	0.74 408	0.55 382	0.42 344	0.52 426	0.70 563	0.45 506	1.91 647	0.57 530	0.15 542	0.13 487	0.11 341	0.13 422	0.15 287	0.20 451

ADLNet2	0.68 585	0.84 579	3.19 701	0.33 425	0.36 571	0.64 521	0.37 551	0.89 560	0.79 623	0.54 466	0.65 560	0.93 652	0.48 541	2.07 667	0.56 526	0.13 473	0.11 425	0.11 341	0.11 345	0.33 581	0.18 415

CrosDoStereo	0.94 665	0.37 290	2.53 610	0.25 167	0.32 521	0.54 348	3.76 760	0.72 389	0.60 424	0.70 615	1.40 698	0.53 447	1.49 715	1.78 613	3.09 727	0.10 279	0.08 216	0.11 341	0.11 345	0.21 433	0.11 172

TRStereo	0.53 478	0.76 538	2.38 571	0.42 581	0.29 471	0.69 568	0.23 307	1.81 733	0.55 382	0.36 304	0.32 254	0.47 416	0.40 452	0.46 316	0.25 256	0.12 437	0.11 425	0.11 341	0.41 688	0.13 222	0.32 606

TransformOpticalFlow	0.64 558	0.56 444	2.66 633	0.44 592	0.26 434	0.62 489	0.28 438	0.83 501	0.71 554	0.76 636	0.74 608	0.91 646	0.85 658	1.83 627	0.81 591	0.10 279	0.07 93	0.11 341	0.09 225	0.11 162	0.12 221

IIG-Stereo	0.59 528	0.65 491	1.74 346	0.54 653	0.23 376	0.61 468	0.21 221	0.73 403	0.65 497	0.64 587	0.69 582	0.69 552	0.38 428	2.09 671	1.39 667	0.11 374	0.07 93	0.11 341	0.09 225	0.15 287	0.09 98

NRIStereo	0.46 384	0.25 121	1.77 371	0.47 618	0.16 158	0.95 664	0.74 685	0.51 235	0.56 394	0.48 401	0.39 312	0.59 490	0.29 346	0.77 461	0.32 361	0.11 374	0.13 487	0.11 341	0.09 225	0.21 433	0.24 523

ASMatch	0.60 534	0.43 351	2.58 622	0.91 710	0.36 571	0.56 380	0.25 369	0.52 251	0.61 442	0.47 382	1.21 683	0.47 416	0.66 618	1.34 541	0.94 604	0.10 279	0.08 216	0.11 341	0.11 345	0.10 124	0.16 373

DeepStereo_LL	0.94 665	0.37 290	2.53 610	0.25 167	0.32 521	0.54 348	3.76 760	0.72 389	0.60 424	0.70 615	1.40 698	0.53 447	1.49 715	1.78 613	3.09 727	0.10 279	0.08 216	0.11 341	0.11 345	0.21 433	0.11 172

DeepStereo_RVC	0.44 348	0.28 182	1.92 456	0.49 628	0.17 192	0.60 448	0.59 651	0.50 224	0.52 341	0.49 413	0.45 347	0.39 343	0.86 661	0.45 307	0.33 374	0.11 374	0.08 216	0.11 341	0.09 225	0.15 287	0.19 432

RAFT-345	0.53 478	0.30 216	2.34 563	0.38 540	0.34 549	0.58 416	0.42 577	0.47 189	0.61 442	0.51 433	1.00 663	0.43 376	0.28 323	1.57 578	0.82 592	0.10 279	0.07 93	0.11 341	0.09 225	0.10 124	0.08 65

sAnonymous2	0.38 273	0.62 468	2.15 525	0.31 366	0.24 392	0.34 79	0.27 418	0.53 260	0.46 278	0.24 189	0.29 211	0.23 179	0.28 323	0.28 106	0.22 202	0.12 437	0.09 312	0.11 341	0.13 422	0.38 631	0.35 624

CroCo_RVC	0.38 273	0.62 468	2.15 525	0.31 366	0.24 392	0.34 79	0.27 418	0.53 260	0.46 278	0.24 189	0.29 211	0.23 179	0.28 323	0.28 106	0.22 202	0.12 437	0.09 312	0.11 341	0.13 422	0.38 631	0.35 624

RALAANet	0.43 338	0.98 641	1.90 447	0.32 398	0.23 376	0.48 261	0.19 145	0.67 360	0.53 359	0.48 401	0.45 347	0.39 343	0.30 357	0.48 335	0.37 410	0.10 279	0.08 216	0.11 341	0.14 451	0.27 530	0.10 141

222	0.78 633	0.23 87	1.23 210	0.28 275	0.18 243	0.62 489	0.24 344	1.02 669	0.70 544	0.58 524	0.66 562	0.46 408	0.42 481	1.80 622	6.53 765	0.13 473	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.12 185	0.17 395

xxxx	0.70 594	0.21 45	1.33 236	0.28 275	0.18 243	0.63 507	0.24 344	1.02 669	0.69 534	0.50 420	0.62 521	0.58 486	0.38 428	1.47 565	5.21 754	0.13 473	0.12 459	0.11 341	0.10 269	0.12 185	0.15 337

test_xeample	0.72 606	0.21 45	1.36 245	0.27 241	0.17 192	0.59 435	0.28 438	1.01 666	0.70 544	0.55 485	0.67 565	0.44 387	0.39 442	1.88 644	5.17 753	0.12 437	0.10 365	0.11 341	0.10 269	0.13 222	0.15 337

cf-r	0.53 478	0.81 568	2.15 525	0.33 425	0.28 461	0.60 448	0.28 438	0.78 462	0.64 481	0.51 433	0.60 508	0.75 587	0.40 452	1.32 538	0.43 456	0.13 473	0.09 312	0.11 341	0.12 388	0.15 287	0.14 293

DISCO	0.57 515	0.34 268	1.87 433	0.45 606	0.34 549	0.84 641	0.35 534	0.84 514	0.78 618	0.59 538	0.63 534	1.06 681	0.53 560	1.10 508	0.82 592	0.12 437	0.09 312	0.11 341	0.10 269	0.22 450	0.18 415

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 135	0.23 101	0.12 30	0.12 1	0.16 89	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 36	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 45	0.09 163	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.11 162	0.07 16

MEA-ACV	0.48 407	0.31 230	1.43 266	0.30 335	0.19 281	0.64 521	0.29 464	0.85 523	0.67 522	0.55 485	0.59 491	0.63 506	0.58 584	1.22 526	0.53 507	0.12 437	0.12 459	0.12 413	0.15 478	0.13 222	0.14 293

SE	0.33 218	0.44 364	0.89 131	0.29 313	0.15 121	0.50 294	0.24 344	0.50 224	0.34 97	0.34 291	0.46 356	0.27 242	0.36 401	0.28 106	0.29 312	0.18 594	0.08 216	0.12 413	0.15 478	0.41 649	0.32 606

SME	0.53 478	1.10 671	1.55 299	0.35 475	0.20 305	0.65 536	0.25 369	0.67 360	0.48 303	0.47 382	0.49 394	0.35 314	0.36 401	1.79 617	0.51 499	0.26 664	0.10 365	0.12 413	0.13 422	0.45 670	0.25 535

Selective-IGEV-i16pc	0.75 621	0.29 197	5.48 744	0.32 398	0.19 281	1.18 697	0.62 662	0.86 534	0.74 584	0.37 310	0.51 411	0.53 447	0.29 346	2.10 673	0.35 396	0.22 642	0.23 638	0.12 413	0.16 503	0.22 450	0.19 432

Hybrid-DGEV-03	0.45 371	0.88 596	1.75 353	0.29 313	0.17 192	0.58 416	0.24 344	0.65 346	0.48 303	0.59 538	1.01 664	0.39 343	0.28 323	0.41 267	0.34 384	0.09 163	0.08 216	0.12 413	0.09 225	0.34 593	0.24 523

DFGA-Net	0.51 456	1.06 665	1.75 353	0.30 335	0.24 392	0.54 348	0.22 265	0.63 335	0.60 424	0.48 401	0.51 411	0.35 314	0.27 303	1.82 626	0.53 507	0.10 279	0.08 216	0.12 413	0.12 388	0.37 624	0.15 337

AIO-test1	0.45 371	0.87 592	2.27 551	0.33 425	0.33 536	0.50 294	0.22 265	0.74 408	0.66 513	0.29 260	0.41 323	0.29 268	0.22 200	0.73 448	0.29 312	0.09 163	0.08 216	0.12 413	0.14 451	0.30 555	0.22 481

ACV-stereo	0.66 572	0.76 538	2.86 662	0.32 398	0.25 416	1.01 673	0.60 653	0.59 304	0.52 341	0.41 339	0.45 347	1.55 713	0.94 674	1.40 549	0.69 564	0.14 519	0.13 487	0.12 413	0.11 345	0.20 417	0.19 432

test_sample3	0.50 439	0.41 335	1.88 435	0.32 398	0.19 281	0.57 399	0.25 369	0.92 587	0.64 481	0.52 442	0.49 394	0.47 416	0.35 395	1.79 617	0.37 410	0.13 473	0.10 365	0.12 413	0.11 345	0.16 327	0.16 373

H2IRNET	0.40 300	0.61 462	1.90 447	0.29 313	0.17 192	0.54 348	0.18 129	0.52 251	0.50 322	0.27 244	0.56 473	0.47 416	0.35 395	0.46 316	0.33 374	0.10 279	0.07 93	0.12 413	0.14 451	0.32 572	0.12 221

MyStereo07	0.34 229	0.40 325	1.46 276	0.29 313	0.23 376	0.60 448	0.31 487	0.53 260	0.42 231	0.25 210	0.25 168	0.20 137	0.26 282	0.57 381	0.19 112	0.09 163	0.18 588	0.12 413	0.11 345	0.16 327	0.19 432

MyStereo06	0.54 485	0.41 335	2.68 635	0.30 335	0.23 376	0.60 448	0.30 474	0.81 487	0.44 250	0.84 660	0.52 426	0.78 599	0.58 584	0.48 335	1.10 634	0.09 163	0.17 576	0.12 413	0.10 269	0.16 327	0.20 451

MyStereo05	0.49 427	0.41 335	2.72 642	0.30 335	0.23 376	0.60 448	0.30 474	0.82 495	0.77 614	0.52 442	0.37 288	0.51 438	0.42 481	0.52 361	0.38 417	0.09 163	0.17 576	0.12 413	0.10 269	0.16 327	0.20 451

MyStereo04	0.48 407	0.40 325	2.65 632	0.29 313	0.23 376	0.60 448	0.31 487	0.83 501	0.75 598	0.47 382	0.36 282	0.53 447	0.42 481	0.53 367	0.39 428	0.09 163	0.18 588	0.12 413	0.11 345	0.16 327	0.19 432

xx1	0.46 384	0.64 483	2.07 502	0.35 475	0.14 88	0.76 607	0.25 369	0.74 408	1.01 674	0.31 272	0.38 303	0.46 408	0.36 401	0.69 438	0.19 112	0.10 279	0.24 643	0.12 413	0.12 388	0.12 185	0.14 293

MIF-Stereo (partial)	0.34 229	0.41 335	1.93 459	0.26 215	0.24 392	0.32 59	0.17 105	0.53 260	0.42 231	0.25 210	0.37 288	0.25 213	0.26 282	0.44 291	0.31 348	0.11 374	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.19 401	0.14 293

4D-IteraStereo	0.44 348	0.96 628	2.63 628	0.27 241	0.30 489	0.45 212	0.25 369	0.52 251	0.50 322	0.40 330	0.31 243	0.40 352	0.19 153	0.35 210	0.32 361	0.09 163	0.06 26	0.12 413	0.11 345	0.19 401	0.30 586

knoymous	0.34 229	0.25 121	1.75 353	0.24 138	0.18 243	0.45 212	0.24 344	0.57 289	0.38 171	0.41 339	0.39 312	0.55 458	0.25 262	0.38 246	0.23 213	0.11 374	0.08 216	0.12 413	0.07 118	0.13 222	0.12 221

anonymousa	0.48 407	0.46 379	2.44 585	0.29 313	0.34 549	0.61 468	0.25 369	0.66 349	0.54 374	0.53 453	0.77 618	0.73 575	0.46 522	0.33 185	0.31 348	0.10 279	0.09 312	0.12 413	0.29 627	0.10 124	0.19 432

riskmin	0.37 260	0.22 63	1.74 346	0.32 398	0.20 305	0.48 261	0.20 173	0.66 349	0.46 278	0.36 304	0.34 273	0.69 552	0.45 506	0.39 254	0.27 282	0.11 374	0.08 216	0.12 413	0.08 170	0.13 222	0.16 373

TestStereo1	0.49 427	0.81 568	1.85 420	0.39 550	0.57 676	0.56 380	0.34 526	0.75 420	0.69 534	0.44 357	0.63 534	0.35 314	0.42 481	0.64 411	0.29 312	0.10 279	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.33 581	0.26 546

qqq	0.38 273	0.21 45	1.34 240	0.28 275	0.15 121	0.45 212	0.26 393	0.76 433	0.52 341	0.39 328	0.41 323	0.46 408	0.36 401	0.96 489	0.30 335	0.11 374	0.14 506	0.12 413	0.12 388	0.12 185	0.14 293

DisPM	0.43 338	0.33 249	1.78 376	0.57 669	0.18 243	0.59 435	0.63 665	0.53 260	0.61 442	0.60 548	0.53 439	0.38 336	0.26 282	0.75 452	0.29 312	0.12 437	0.07 93	0.12 413	0.11 345	0.11 162	0.14 293

Wz-Net-LNSev	0.59 528	0.96 628	2.47 595	0.34 458	0.37 584	0.79 624	0.44 595	0.86 534	0.77 614	0.61 557	0.67 565	0.79 604	0.56 572	0.64 411	0.62 545	0.15 542	0.14 506	0.12 413	0.12 388	0.18 379	0.19 432

test_5	0.51 456	0.87 592	1.99 487	0.37 523	0.65 693	0.58 416	0.35 534	0.78 462	0.62 460	0.48 401	0.55 461	0.45 396	0.40 452	0.72 447	0.30 335	0.09 163	0.07 93	0.12 413	0.12 388	0.33 581	0.38 642

SA-5K	0.49 427	0.81 568	1.85 420	0.39 550	0.57 676	0.56 380	0.34 526	0.75 420	0.69 534	0.44 357	0.63 534	0.35 314	0.42 481	0.64 411	0.29 312	0.10 279	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.33 581	0.26 546

GLC_STEREO	0.28 159	0.27 153	1.36 245	0.28 275	0.12 30	0.41 165	0.20 173	0.37 69	0.38 171	0.26 228	0.30 226	0.25 213	0.19 153	0.33 185	0.24 241	0.09 163	0.11 425	0.12 413	0.10 269	0.13 222	0.09 98

DAS	0.56 507	0.35 277	1.55 299	0.33 425	0.34 549	0.50 294	0.42 577	0.83 501	0.74 584	0.83 658	0.68 573	0.56 472	0.48 541	2.40 696	0.46 468	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.09 225	0.18 379	0.15 337

SepStereo	0.52 472	0.35 277	1.55 299	0.33 425	0.34 549	0.50 294	0.42 577	0.83 501	0.74 584	0.83 658	0.68 573	0.56 472	0.48 541	1.56 574	0.46 468	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.09 225	0.18 379	0.15 337

LCNet	0.54 485	0.37 290	1.78 376	0.92 711	0.22 353	0.96 665	0.30 474	0.59 304	0.58 409	0.51 433	0.55 461	0.41 358	0.76 644	0.84 472	0.26 270	0.09 163	0.06 26	0.12 413	0.18 537	0.98 726	0.39 648

HHNet	0.60 534	0.65 491	2.60 626	0.36 498	0.25 416	0.64 521	0.61 657	0.64 339	0.62 460	0.55 485	1.13 680	0.32 290	0.60 592	0.42 275	1.79 688	0.15 542	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.18 379	0.15 337

Patchmatch Stereo++	0.39 290	0.27 153	1.78 376	0.44 592	0.16 158	0.61 468	0.27 418	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.43 376	0.28 323	0.54 372	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221
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	0.88 657	0.33 249	1.79 396	0.54 653	0.98 715	0.62 489	0.46 606	0.50 224	0.60 424	0.58 524	0.53 439	0.50 433	0.73 635	1.23 530	7.48 766	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.14 258	0.09 98

OMP-Stereo	0.59 528	0.65 491	1.74 346	0.56 663	0.37 584	0.60 448	0.26 393	0.70 377	0.65 497	0.66 596	0.60 508	0.69 552	0.32 376	2.09 671	1.20 650	0.10 279	0.07 93	0.12 413	0.09 225	0.17 351	0.10 141

NF-Stereo	0.48 407	0.25 121	1.81 404	0.52 641	0.16 158	0.61 468	0.44 595	0.66 349	0.61 442	0.50 420	0.47 363	0.37 327	0.26 282	1.45 557	0.79 589	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.13 222	0.16 373

OCTAStereo	0.48 407	0.25 121	1.81 404	0.52 641	0.16 158	0.61 468	0.43 584	0.66 349	0.61 442	0.50 420	0.47 363	0.37 327	0.26 282	1.44 552	0.80 590	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.13 222	0.17 395

PSM-adaLoss	0.38 273	0.27 153	1.78 376	0.44 592	0.17 192	0.60 448	0.29 464	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.44 387	0.28 323	0.47 328	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221

FTStereo	0.76 625	0.18 7	2.35 566	0.71 693	0.21 322	0.73 590	1.79 744	0.57 289	0.53 359	1.07 686	1.63 707	1.29 701	2.13 734	0.75 452	0.29 312	0.19 610	0.08 216	0.12 413	0.11 345	0.11 162	0.40 654

ROB_FTStereo_v2	0.38 273	0.27 153	1.78 376	0.44 592	0.17 192	0.61 468	0.28 438	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.44 387	0.28 323	0.47 328	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221

ROB_FTStereo	0.38 273	0.27 153	1.78 376	0.44 592	0.17 192	0.61 468	0.26 393	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.43 376	0.28 323	0.49 346	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221

KYRaft	0.48 407	0.29 197	1.75 353	0.33 425	0.21 322	0.75 603	0.44 595	0.58 295	0.57 398	0.64 587	0.93 651	0.53 447	0.72 632	0.60 399	0.24 241	0.10 279	0.07 93	0.12 413	0.14 451	0.12 185	0.54 682

HUI-Stereo	0.38 273	0.27 153	1.79 396	0.44 592	0.17 192	0.61 468	0.28 438	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.44 387	0.28 323	0.45 307	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221

SST-Stereo	0.52 472	0.20 29	1.76 362	0.62 684	0.53 666	0.62 489	0.66 668	0.55 277	0.61 442	0.58 524	0.53 439	0.52 444	0.60 592	1.59 584	0.29 312	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.16 327	0.10 141

RAFT_R40	0.50 439	0.21 45	1.76 362	0.50 632	0.40 607	0.61 468	0.53 630	0.56 283	0.60 424	0.56 495	0.54 451	0.55 458	0.51 553	1.57 578	0.53 507	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.16 327	0.09 98

PFNet	0.60 534	0.33 249	2.47 595	0.41 570	0.55 671	0.62 489	0.27 418	0.61 322	0.63 473	0.61 557	0.56 473	0.45 396	0.32 376	1.88 644	1.14 640	0.28 674	0.09 312	0.12 413	0.16 503	0.26 518	0.20 451

RE-Stereo	0.48 407	0.25 121	1.81 404	0.52 641	0.16 158	0.61 468	0.43 584	0.66 349	0.60 424	0.50 420	0.47 363	0.37 327	0.26 282	1.44 552	0.78 585	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.13 222	0.17 395

Pruner-Stereo	0.51 456	0.27 153	1.78 376	1.79 743	0.19 281	0.62 489	0.45 603	0.57 289	0.60 424	0.61 557	0.48 377	0.41 358	0.24 245	0.46 316	1.00 617	0.12 437	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.12 185	0.13 264

TVStereo	0.48 407	0.25 121	1.81 404	0.52 641	0.16 158	0.61 468	0.43 584	0.66 349	0.60 424	0.50 420	0.47 363	0.37 327	0.26 282	1.44 552	0.78 585	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.10 269	0.13 222	0.17 395

iGMRVC	0.39 290	0.27 153	1.78 376	0.44 592	0.17 192	0.61 468	0.27 418	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.44 387	0.28 323	0.55 377	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221

iRAFT	0.39 290	0.27 153	1.78 376	0.44 592	0.16 158	0.61 468	0.27 418	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.43 376	0.28 323	0.54 372	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221

CRE-IMP	0.41 308	0.22 63	1.76 362	0.48 626	0.17 192	0.79 624	0.69 677	0.52 251	0.52 341	0.47 382	0.42 329	0.45 396	0.26 282	0.41 267	0.31 348	0.11 374	0.07 93	0.12 413	0.09 225	0.17 351	0.23 508

RAFT-IKP	0.38 273	0.27 153	1.79 396	0.44 592	0.16 158	0.60 448	0.28 438	0.51 235	0.52 341	0.47 382	0.43 332	0.43 376	0.28 323	0.50 353	0.28 297	0.12 437	0.08 216	0.12 413	0.10 269	0.17 351	0.12 221

LMCR-Stereo	0.52 472	0.71 516	2.39 573	0.40 562	0.21 322	0.74 596	0.31 487	1.02 669	0.64 481	0.61 557	0.63 534	0.39 343	0.51 553	0.62 406	0.42 447	0.19 610	0.09 312	0.12 413	0.09 225	0.23 465	0.12 221

iRaftStereo_RVC	0.37 260	0.53 423	1.41 260	0.28 275	0.15 121	0.52 332	0.20 173	0.54 273	0.46 278	0.37 310	0.43 332	0.41 358	0.23 227	0.36 224	0.26 270	0.09 163	0.15 537	0.12 413	0.11 345	0.41 649	0.37 639

GEStereo_RVC	0.54 485	0.87 592	1.95 472	0.47 618	0.25 416	0.62 489	0.37 551	1.00 658	0.74 584	0.53 453	0.54 451	0.59 490	0.44 501	1.10 508	0.46 468	0.15 542	0.11 425	0.12 413	0.10 269	0.26 518	0.19 432

TestStereo	0.45 371	0.54 432	2.11 513	0.29 313	0.16 158	0.43 190	0.24 344	0.54 273	0.45 267	0.37 310	0.46 356	0.34 310	0.27 303	1.98 655	0.27 282	0.11 374	0.08 216	0.12 413	0.09 225	0.14 258	0.08 65

sCroCo_RVC	0.33 218	0.32 239	1.89 442	0.34 458	0.27 447	0.30 41	0.22 265	0.48 204	0.44 250	0.22 154	0.33 264	0.25 213	0.25 262	0.32 169	0.24 241	0.14 519	0.16 555	0.12 413	0.12 388	0.15 287	0.13 264

GES	0.44 348	0.28 182	1.88 435	0.30 335	0.18 243	0.61 468	0.30 474	0.88 554	0.46 278	0.47 382	0.52 426	0.39 343	0.42 481	0.58 386	0.67 559	0.15 542	0.11 425	0.12 413	0.10 269	0.15 287	0.17 395

SFCPSM	0.46 384	0.24 106	2.35 566	0.27 241	0.27 447	0.70 574	0.32 510	0.96 623	0.63 473	0.49 413	0.52 426	0.43 376	0.36 401	0.52 361	0.43 456	0.12 437	0.09 312	0.12 413	0.16 503	0.16 327	0.12 221

MMNet	0.50 439	0.48 395	1.93 459	0.33 425	0.27 447	0.79 624	0.28 438	0.81 487	0.74 584	0.60 548	0.56 473	0.59 490	0.55 568	0.79 466	0.59 538	0.10 279	0.09 312	0.12 413	0.11 345	0.13 222	0.14 293

FENet	0.44 348	0.30 216	2.42 579	0.32 398	0.17 192	0.58 416	0.22 265	0.77 445	0.59 419	0.47 382	0.42 329	0.55 458	0.38 428	0.49 346	0.47 477	0.12 437	0.09 312	0.12 413	0.11 345	0.13 222	0.16 373

ac_64	0.55 497	0.46 379	1.92 456	0.36 498	0.34 549	0.63 507	0.31 487	0.82 495	0.61 442	0.55 485	0.51 411	0.89 642	0.48 541	1.83 627	0.55 518	0.14 519	0.11 425	0.12 413	0.12 388	0.18 379	0.12 221

GwcNet-RSSM	0.57 515	0.94 618	2.13 519	0.32 398	0.25 416	0.60 448	0.30 474	0.80 483	0.66 513	0.52 442	0.64 551	0.71 568	0.40 452	1.79 617	0.50 493	0.13 473	0.09 312	0.12 413	0.12 388	0.21 433	0.15 337

BEATNet_4x	0.47 400	0.73 529	1.91 453	0.33 425	0.15 121	0.56 380	0.25 369	0.85 523	0.58 409	0.54 466	0.51 411	0.57 479	0.42 481	0.57 381	0.61 543	0.11 374	0.08 216	0.12 413	0.09 225	0.20 417	0.16 373

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 128	0.57 450	0.93 145	0.24 138	0.13 63	0.39 139	0.13 14	0.32 31	0.36 147	0.21 131	0.15 40	0.18 102	0.17 97	0.28 106	0.18 84	0.10 279	0.09 312	0.13 478	0.11 345	0.14 258	0.32 606

IGEV_i1	0.44 348	0.26 140	2.01 490	0.33 425	0.18 243	0.58 416	0.27 418	0.84 514	0.49 311	0.45 368	0.47 363	0.55 458	0.33 384	0.65 423	0.36 402	0.11 374	0.11 425	0.13 478	0.19 557	0.17 351	0.28 565

Selective-IGEV-i1	0.44 348	0.23 87	1.30 227	0.33 425	0.45 638	0.60 448	0.32 510	0.85 523	0.64 481	0.42 344	0.52 426	0.60 497	0.28 323	0.46 316	0.34 384	0.10 279	0.10 365	0.13 478	0.28 621	0.14 258	0.75 707

G2L-Stereo	0.55 497	0.85 584	2.18 532	0.31 366	0.27 447	0.59 435	0.27 418	0.77 445	0.55 382	0.54 466	0.52 426	0.71 568	0.36 401	1.75 608	0.50 493	0.13 473	0.11 425	0.13 478	0.11 345	0.29 543	0.15 337

AIO-test2	0.49 427	1.15 684	1.96 481	0.42 581	0.37 584	0.50 294	0.23 307	0.79 478	0.70 544	0.33 286	0.53 439	0.27 242	0.22 200	0.67 429	0.29 312	0.73 722	0.08 216	0.13 478	0.17 523	0.17 351	0.18 415

rvit_stereo_0083	0.25 112	0.19 12	0.58 25	0.28 275	0.18 243	0.28 29	0.22 265	0.38 79	0.54 374	0.23 178	0.30 226	0.27 242	0.26 282	0.37 235	0.24 241	0.14 519	0.12 459	0.13 478	0.10 269	0.12 185	0.10 141

test_sample6	0.52 472	0.44 364	1.81 404	0.33 425	0.18 243	0.55 363	0.27 418	0.94 604	0.66 513	0.54 466	0.62 521	0.47 416	0.36 401	1.97 654	0.38 417	0.14 519	0.10 365	0.13 478	0.13 422	0.17 351	0.16 373

test_sample5	0.51 456	0.43 351	1.83 414	0.32 398	0.18 243	0.55 363	0.26 393	0.92 587	0.65 497	0.53 453	0.59 491	0.45 396	0.36 401	1.87 635	0.36 402	0.13 473	0.10 365	0.13 478	0.12 388	0.17 351	0.16 373

test_sample4	0.50 439	0.42 344	1.88 435	0.32 398	0.19 281	0.56 380	0.26 393	0.93 595	0.65 497	0.54 466	0.54 451	0.45 396	0.36 401	1.79 617	0.36 402	0.13 473	0.10 365	0.13 478	0.12 388	0.17 351	0.16 373

CAS++	0.31 199	0.33 249	1.43 266	0.25 167	0.17 192	0.31 51	0.20 173	0.78 462	0.41 217	0.30 266	0.30 226	0.21 153	0.16 87	0.33 185	0.18 84	0.15 542	0.12 459	0.13 478	0.10 269	0.15 287	0.11 172
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DualNet	0.51 456	0.43 351	1.83 414	0.32 398	0.18 243	0.55 363	0.26 393	0.92 587	0.65 497	0.54 466	0.62 521	0.45 396	0.36 401	1.87 635	0.36 402	0.13 473	0.10 365	0.13 478	0.12 388	0.17 351	0.16 373

plain	0.37 260	0.47 390	2.15 525	0.27 241	0.19 281	0.33 67	0.20 173	0.58 295	0.46 278	0.23 178	0.37 288	0.23 179	0.25 262	0.45 307	0.28 297	0.11 374	0.08 216	0.13 478	0.09 225	0.42 657	0.12 221

ToySt	0.44 348	0.61 462	1.89 442	0.29 313	0.18 243	0.55 363	0.35 534	0.67 360	0.53 359	0.39 328	0.50 404	0.59 490	0.43 492	0.51 357	0.49 488	0.10 279	0.12 459	0.13 478	0.16 503	0.24 482	0.19 432

Sa-1000	0.51 456	0.72 521	1.90 447	0.31 366	0.60 685	0.60 448	0.31 487	0.94 604	0.71 554	0.52 442	0.83 628	0.42 372	0.33 384	0.68 432	0.28 297	0.10 279	0.09 312	0.13 478	0.29 627	0.29 543	0.10 141

SA	0.50 439	0.75 537	1.95 472	0.31 366	0.61 689	0.57 399	0.31 487	0.91 578	0.73 580	0.42 344	0.62 521	0.38 336	0.47 532	0.68 432	0.29 312	0.09 163	0.09 312	0.13 478	0.32 652	0.30 555	0.10 141

psmg	0.41 308	0.27 153	1.13 187	0.27 241	0.21 322	0.75 603	0.36 542	0.90 566	0.61 442	0.59 538	0.59 491	0.63 506	0.37 418	0.43 280	0.38 417	0.13 473	0.10 365	0.13 478	0.12 388	0.13 222	0.11 172

CIPLG	0.56 507	1.19 691	2.46 589	0.80 702	0.31 510	0.61 468	0.57 647	0.76 433	0.57 398	0.56 495	0.63 534	0.41 358	0.30 357	0.45 307	0.40 436	0.11 374	0.20 613	0.13 478	0.13 422	0.35 607	0.19 432

dd	0.42 329	0.96 628	1.77 371	0.31 366	0.17 192	0.57 399	0.26 393	0.49 215	0.68 525	0.41 339	0.40 317	0.34 310	0.27 303	0.45 307	0.40 436	0.17 581	0.10 365	0.13 478	0.12 388	0.21 433	0.12 221

IPLGR_C	0.58 520	1.25 698	2.72 642	0.80 702	0.31 510	0.60 448	0.61 657	0.76 433	0.58 409	0.56 495	0.62 521	0.41 358	0.31 367	0.43 280	0.40 436	0.11 374	0.22 629	0.13 478	0.15 478	0.35 607	0.19 432

AASNet	0.56 507	1.03 659	2.34 563	0.37 523	0.33 536	0.65 536	0.29 464	0.96 623	0.73 580	0.54 466	0.60 508	0.55 458	0.38 428	0.59 392	0.58 535	0.14 519	0.12 459	0.13 478	0.10 269	0.43 659	0.24 523

GMOStereo	0.41 308	0.62 468	1.78 376	0.28 275	0.36 571	0.51 311	0.31 487	0.53 260	0.44 250	0.57 506	0.48 377	0.41 358	0.27 303	0.28 106	0.23 213	0.08 73	0.38 695	0.13 478	0.11 345	0.34 593	0.11 172

error version	0.41 308	0.62 468	1.78 376	0.28 275	0.36 571	0.51 311	0.31 487	0.53 260	0.44 250	0.57 506	0.48 377	0.41 358	0.27 303	0.28 106	0.23 213	0.08 73	0.38 695	0.13 478	0.11 345	0.34 593	0.11 172

test-v	0.41 308	0.62 468	1.78 376	0.28 275	0.36 571	0.51 311	0.31 487	0.53 260	0.44 250	0.57 506	0.48 377	0.41 358	0.27 303	0.28 106	0.23 213	0.08 73	0.38 695	0.13 478	0.11 345	0.34 593	0.11 172

ACRE	0.56 507	1.14 680	2.77 654	0.76 698	0.28 461	0.60 448	0.56 643	0.76 433	0.58 409	0.55 485	0.62 521	0.41 358	0.29 346	0.44 291	0.39 428	0.11 374	0.19 601	0.13 478	0.14 451	0.36 615	0.18 415

PSM-softLoss	0.48 407	0.27 153	1.85 420	0.51 637	0.17 192	0.61 468	0.40 567	0.61 322	0.57 398	0.52 442	0.48 377	0.39 343	0.25 262	1.46 558	0.77 582	0.12 437	0.08 216	0.13 478	0.12 388	0.12 185	0.14 293

KMStereo	0.48 407	0.27 153	1.85 420	0.51 637	0.17 192	0.61 468	0.40 567	0.61 322	0.57 398	0.52 442	0.48 377	0.39 343	0.25 262	1.46 558	0.77 582	0.12 437	0.08 216	0.13 478	0.12 388	0.12 185	0.14 293

RAFT-RH_RVC	0.61 542	0.50 408	2.33 561	0.36 498	0.29 471	0.60 448	0.18 129	0.44 139	0.58 409	0.76 636	1.91 715	0.47 416	0.29 346	1.60 585	1.23 654	0.14 519	0.07 93	0.13 478	0.13 422	0.10 124	0.09 98

IRAFT_RVC	0.54 485	0.53 423	1.78 376	0.46 612	0.21 322	0.58 416	0.43 584	0.65 346	0.66 513	0.54 466	0.50 404	0.49 430	0.51 553	1.58 582	1.01 621	0.11 374	0.25 657	0.13 478	0.10 269	0.15 287	0.13 264

test-2	0.41 308	0.62 468	1.78 376	0.28 275	0.36 571	0.51 311	0.31 487	0.53 260	0.44 250	0.57 506	0.48 377	0.41 358	0.27 303	0.28 106	0.23 213	0.08 73	0.38 695	0.13 478	0.11 345	0.34 593	0.11 172

GMM-Stereo	0.50 439	0.23 87	2.41 577	0.54 653	0.24 392	0.77 615	0.46 606	0.59 304	0.57 398	0.58 524	0.73 605	0.47 416	0.43 492	0.68 432	0.27 282	0.10 279	0.06 26	0.13 478	0.13 422	0.14 258	0.44 664

rafts_anoy	0.43 338	0.89 601	1.96 481	0.32 398	0.30 489	0.48 261	0.24 344	0.62 326	0.49 311	0.37 310	0.38 303	0.33 302	0.30 357	0.51 357	0.34 384	0.10 279	0.39 702	0.13 478	0.15 478	0.17 351	0.15 337

Anonymous3	0.42 329	0.35 277	2.09 508	0.33 425	0.24 392	0.72 582	0.31 487	0.74 408	0.55 382	0.35 297	0.40 317	0.33 302	0.29 346	0.44 291	0.28 297	0.18 594	0.18 588	0.13 478	0.13 422	0.17 351	0.17 395

delet	0.52 472	0.54 432	1.62 313	0.31 366	0.35 562	0.74 596	0.46 606	0.85 523	0.74 584	0.55 485	0.60 508	0.67 538	0.50 551	1.12 515	0.57 530	0.11 374	0.11 425	0.13 478	0.14 451	0.16 327	0.12 221

UNet	0.54 485	0.44 364	2.83 661	0.31 366	0.33 536	0.74 596	0.27 418	0.82 495	0.61 442	0.53 453	0.54 451	0.72 571	0.54 563	0.78 465	0.56 526	0.11 374	0.09 312	0.13 478	0.11 345	0.14 258	0.12 221

UPFNet	0.46 384	0.28 182	1.73 341	0.33 425	0.32 521	0.65 536	0.38 558	0.83 501	0.59 419	0.57 506	0.52 426	0.61 500	0.40 452	0.75 452	0.52 503	0.13 473	0.12 459	0.13 478	0.12 388	0.15 287	0.11 172

HGLStereo	0.54 485	0.69 508	2.00 489	0.35 475	0.40 607	0.66 543	0.30 474	0.83 501	0.62 460	0.57 506	0.69 582	0.69 552	0.54 563	1.07 503	0.55 518	0.13 473	0.13 487	0.13 478	0.11 345	0.19 401	0.17 395

DSFCA	0.54 485	0.35 277	1.41 260	0.28 275	0.28 461	0.79 624	0.88 700	0.76 433	0.70 544	0.72 623	0.66 562	0.67 538	0.57 578	1.17 522	0.63 547	0.16 565	0.14 506	0.13 478	0.14 451	0.16 327	0.13 264

CCAANet	0.55 497	0.73 529	2.47 595	0.30 335	0.24 392	0.55 363	0.24 344	0.84 514	0.64 481	0.40 330	0.67 565	0.56 472	0.36 401	1.87 635	0.41 444	0.10 279	0.08 216	0.13 478	0.12 388	0.11 162	0.13 264

MSMDNet	0.46 384	0.44 364	2.28 553	0.26 215	0.20 305	0.55 363	0.21 221	0.75 420	0.64 481	0.48 401	0.55 461	0.68 545	0.56 572	0.46 316	0.30 335	0.11 374	0.10 365	0.13 478	0.10 269	0.18 379	0.15 337

Selective-IGEV-i16pb	0.86 653	0.33 249	6.08 747	0.32 398	0.21 322	1.08 686	0.68 674	1.06 682	0.92 662	0.43 350	0.76 614	0.66 528	0.46 522	2.31 685	0.50 493	0.23 646	0.25 657	0.14 517	0.19 557	0.26 518	0.24 523

FlowAnything_test	0.23 88	0.32 239	0.52 7	0.28 275	0.17 192	0.37 116	0.20 173	0.38 79	0.24 8	0.24 189	0.20 94	0.21 153	0.17 97	0.26 78	0.25 256	0.13 473	0.10 365	0.14 517	0.16 503	0.17 351	0.12 221

zh-mn7	0.80 637	1.54 718	3.00 682	0.35 475	0.27 447	0.72 582	0.41 573	0.93 595	1.11 688	1.00 680	1.28 688	0.75 587	0.57 578	1.87 635	1.18 647	0.16 565	0.13 487	0.14 517	0.14 451	0.26 518	0.21 466

z-mn7	0.80 637	1.52 717	2.62 627	0.36 498	0.28 461	1.01 673	0.48 618	0.90 566	1.29 702	0.69 609	1.35 696	0.85 627	0.59 588	2.03 661	1.09 633	0.14 519	0.12 459	0.14 517	0.12 388	0.32 572	0.20 451

DDVS	0.62 547	0.40 325	1.40 258	2.21 751	0.35 562	0.87 651	1.00 711	0.69 369	0.50 322	0.53 453	0.56 473	0.90 644	0.37 418	1.22 526	0.47 477	0.15 542	0.14 506	0.14 517	0.12 388	0.19 401	0.22 481

mmm	0.38 273	0.21 45	1.18 198	0.35 475	0.17 192	0.49 280	0.26 393	0.78 462	0.52 341	0.50 420	0.57 482	0.41 358	0.37 418	0.71 445	0.31 348	0.11 374	0.13 487	0.14 517	0.13 422	0.15 287	0.14 293

PCWNet_CMD	0.46 384	0.45 374	2.28 553	0.26 215	0.20 305	0.55 363	0.21 221	0.75 420	0.64 481	0.48 401	0.55 461	0.68 545	0.57 578	0.46 316	0.30 335	0.11 374	0.10 365	0.14 517	0.10 269	0.18 379	0.14 293

LL-Strereo	0.72 606	1.29 702	2.49 600	0.36 498	0.45 638	0.55 363	0.32 510	0.93 595	0.71 554	0.67 601	0.58 488	0.85 627	0.79 649	2.67 721	0.46 468	0.10 279	0.18 588	0.14 517	0.12 388	0.40 646	0.42 660

CASS	0.39 290	0.30 216	1.61 311	0.32 398	0.17 192	0.53 341	0.24 344	0.70 377	0.49 311	0.59 538	0.54 451	0.40 352	0.40 452	0.41 267	0.30 335	0.17 581	0.10 365	0.14 517	0.11 345	0.18 379	0.17 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.55 497	0.60 457	1.86 428	0.32 398	0.22 353	0.72 582	0.44 595	0.94 604	0.74 584	0.63 577	0.54 451	0.81 611	0.47 532	0.77 461	0.70 566	0.16 565	0.14 506	0.14 517	0.14 451	0.30 555	0.30 586

BUS	0.41 308	0.27 153	1.13 187	0.30 335	0.21 322	0.91 659	0.23 307	1.00 658	0.61 442	0.63 577	0.53 439	0.66 528	0.30 357	0.43 280	0.32 361	0.13 473	0.10 365	0.14 517	0.12 388	0.12 185	0.11 172

Wz-Net-MNSev	0.65 566	0.97 636	2.19 534	0.36 498	0.33 536	0.90 657	0.60 653	0.92 587	0.81 633	0.75 632	0.72 602	0.73 575	0.65 613	1.39 546	0.71 569	0.16 565	0.13 487	0.14 517	0.14 451	0.24 482	0.18 415

BSDual-CNN	0.41 308	0.27 153	1.13 187	0.30 335	0.21 322	0.76 607	0.31 487	1.00 658	0.61 442	0.63 577	0.53 439	0.63 506	0.37 418	0.43 280	0.38 417	0.13 473	0.10 365	0.14 517	0.12 388	0.12 185	0.11 172

hknet	0.47 400	0.29 197	1.70 330	0.30 335	0.24 392	0.76 607	0.31 487	1.00 658	0.64 481	0.63 577	0.53 439	0.80 608	0.38 428	0.77 461	0.37 410	0.11 374	0.10 365	0.14 517	0.12 388	0.12 185	0.11 172

IPLG	0.69 590	0.84 579	2.43 583	0.35 475	0.21 322	1.65 717	0.61 657	1.36 713	0.58 409	1.39 715	0.51 411	0.37 327	0.87 663	1.41 550	0.36 402	0.09 163	0.07 93	0.14 517	0.12 388	0.32 572	0.11 172

AACVNet	0.54 485	0.78 558	1.73 341	0.36 498	0.21 322	0.57 399	0.25 369	0.71 382	0.51 329	0.55 485	0.59 491	0.64 516	0.41 463	2.13 675	0.41 444	0.14 519	0.11 425	0.14 517	0.11 345	0.33 581	0.15 337

PFNet+	0.45 371	0.37 290	1.86 428	0.46 612	0.18 243	0.58 416	0.77 690	0.52 251	0.64 481	0.56 495	0.48 377	0.39 343	0.26 282	0.93 484	0.32 361	0.13 473	0.09 312	0.14 517	0.13 422	0.12 185	0.15 337

THIR-Stereo	0.86 653	0.62 468	2.13 519	0.25 167	0.16 158	0.58 416	2.74 756	0.59 304	0.51 329	0.62 568	1.62 706	0.97 662	1.80 730	1.69 598	2.25 709	0.10 279	0.08 216	0.14 517	0.11 345	0.15 287	0.11 172

RAFT	0.45 371	0.92 610	1.59 305	0.34 458	0.19 281	0.46 232	0.35 534	0.65 346	0.49 311	0.49 413	0.49 394	0.70 563	0.40 452	0.47 328	0.32 361	0.11 374	0.16 555	0.14 517	0.13 422	0.51 687	0.13 264

ICVP	0.46 384	0.29 197	2.41 577	0.33 425	0.22 353	0.59 435	0.55 638	0.75 420	0.50 322	0.44 357	0.60 508	0.49 430	0.35 395	0.53 367	0.37 410	0.16 565	0.16 555	0.14 517	0.11 345	0.15 287	0.15 337
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ADLNet	0.60 534	0.71 516	1.95 472	0.35 475	0.34 549	0.67 550	0.34 526	0.90 566	0.74 584	0.68 607	0.62 521	0.80 608	0.45 506	1.78 613	0.64 552	0.14 519	0.11 425	0.14 517	0.14 451	0.29 543	0.21 466

ARAFT	0.60 534	1.23 695	3.10 690	0.28 275	0.16 158	0.64 521	0.36 542	0.90 566	0.67 522	0.61 557	0.49 394	0.55 458	0.31 367	1.24 533	0.32 361	0.10 279	0.08 216	0.14 517	0.13 422	0.37 624	0.21 466

EDNetEfficient	1.27 701	0.70 514	4.05 729	0.64 687	0.98 715	0.94 663	1.40 735	0.85 523	1.75 730	2.34 740	1.33 694	1.05 679	2.21 736	1.58 582	4.15 746	0.15 542	0.19 601	0.14 517	0.27 617	0.38 631	0.32 606

PSMNet-RSSM	0.53 478	0.82 572	1.78 376	0.31 366	0.25 416	0.58 416	0.28 438	0.84 514	0.60 424	0.50 420	0.61 515	0.67 538	0.43 492	1.68 596	0.42 447	0.15 542	0.10 365	0.14 517	0.16 503	0.15 287	0.13 264

DMCA	0.41 308	0.52 415	1.26 215	0.31 366	0.24 392	0.59 435	0.26 393	0.77 445	0.63 473	0.58 524	0.48 377	0.57 479	0.35 395	0.40 261	0.50 493	0.14 519	0.10 365	0.14 517	0.10 269	0.15 287	0.15 337

RTSC	0.72 606	1.00 648	2.22 540	0.40 562	0.29 471	0.82 636	0.31 487	0.96 623	1.10 686	0.92 672	0.81 623	0.78 599	0.58 584	1.23 530	1.55 676	0.18 594	0.17 576	0.14 517	0.17 523	0.43 659	0.30 586

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 497	0.92 610	2.36 569	0.38 540	0.37 584	0.60 448	0.28 438	0.82 495	0.62 460	0.62 568	0.55 461	0.72 571	0.45 506	1.00 495	0.43 456	0.15 542	0.11 425	0.14 517	0.14 451	0.15 287	0.16 373
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DeepPruner_ROB	0.50 439	0.70 514	1.94 469	0.29 313	0.26 434	0.63 507	0.31 487	0.80 483	0.48 303	0.61 557	0.55 461	0.66 528	0.38 428	0.98 491	0.40 436	0.19 610	0.14 506	0.14 517	0.14 451	0.23 465	0.17 395

StereoDRNet-Refined	0.50 439	0.41 335	1.50 290	0.33 425	0.21 322	0.68 562	0.26 393	0.81 487	0.68 525	0.67 601	0.68 573	0.73 575	0.42 481	1.10 508	0.59 538	0.11 374	0.08 216	0.14 517	0.14 451	0.25 496	0.21 466
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.54 485	0.55 442	1.49 286	0.36 498	0.25 416	0.65 536	0.36 542	0.80 483	0.70 544	0.72 623	0.69 582	0.83 618	0.46 522	1.53 571	0.60 540	0.13 473	0.12 459	0.14 517	0.14 451	0.14 258	0.13 264

DN-CSS_ROB	0.48 407	1.23 695	1.99 487	0.39 550	0.22 353	0.56 380	0.19 145	0.75 420	0.61 442	0.45 368	0.62 521	0.41 358	0.31 367	0.70 443	0.32 361	0.11 374	0.08 216	0.14 517	0.13 422	0.36 615	0.12 221

w-ln-seven-2	0.68 585	1.13 678	2.46 589	0.36 498	0.27 447	0.65 536	0.44 595	0.87 545	0.83 637	0.69 609	0.75 611	0.72 571	0.63 609	1.56 574	1.15 642	0.13 473	0.13 487	0.15 548	0.14 451	0.35 607	0.19 432

rvit_0105_6	0.31 199	0.29 197	1.00 162	0.31 366	0.18 243	0.35 88	0.25 369	0.51 235	0.61 442	0.25 210	0.28 202	0.32 290	0.25 262	0.39 254	0.25 256	0.18 594	0.16 555	0.15 548	0.13 422	0.14 258	0.13 264

rvit_0105_5	0.36 253	0.39 317	1.48 283	0.30 335	0.18 243	0.41 165	0.30 474	0.64 339	0.62 460	0.30 266	0.33 264	0.37 327	0.29 346	0.41 267	0.28 297	0.18 594	0.16 555	0.15 548	0.15 478	0.15 287	0.14 293

rvit_0105_4	0.35 243	0.35 277	1.45 274	0.31 366	0.18 243	0.37 116	0.28 438	0.59 304	0.62 460	0.27 244	0.31 243	0.35 314	0.27 303	0.43 280	0.25 256	0.18 594	0.16 555	0.15 548	0.13 422	0.15 287	0.12 221

DCVSM-stereo	0.49 427	0.29 197	2.49 600	0.29 313	0.22 353	0.53 341	0.52 626	0.58 295	0.49 311	0.69 609	0.46 356	0.79 604	0.48 541	0.53 367	0.42 447	0.13 473	0.14 506	0.15 548	0.12 388	0.20 417	0.20 451

ffm	0.47 400	0.23 87	2.01 490	0.30 335	0.21 322	0.57 399	0.26 393	0.74 408	0.88 651	0.53 453	0.63 534	0.66 528	0.39 442	0.63 409	0.19 112	0.10 279	0.24 643	0.15 548	0.13 422	0.25 496	0.36 632

ff1	0.73 615	0.23 87	2.01 490	0.30 335	0.21 322	0.57 399	0.26 393	0.74 408	0.88 651	0.53 453	0.63 534	0.66 528	0.39 442	2.52 710	3.43 738	0.10 279	0.24 643	0.15 548	0.13 422	0.25 496	0.36 632

mmx	0.72 606	0.23 87	2.01 490	0.30 335	0.21 322	0.57 399	0.26 393	0.99 648	0.76 609	0.53 453	0.63 534	0.66 528	0.39 442	2.52 710	3.43 738	0.13 473	0.10 365	0.15 548	0.13 422	0.15 287	0.15 337

xxx	0.72 606	0.23 87	2.01 490	0.30 335	0.21 322	0.57 399	0.26 393	0.99 648	0.76 609	0.53 453	0.63 534	0.66 528	0.39 442	2.52 710	3.43 738	0.13 473	0.10 365	0.15 548	0.13 422	0.15 287	0.15 337

CASnet	0.28 159	0.31 230	1.20 204	0.28 275	0.11 16	0.47 244	0.19 145	0.44 139	0.44 250	0.38 321	0.31 243	0.23 179	0.17 97	0.29 127	0.19 112	0.10 279	0.06 26	0.15 548	0.12 388	0.16 327	0.07 16
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
WZ-Net	0.92 663	1.31 704	3.76 720	0.41 570	0.36 571	0.86 647	0.71 681	1.00 658	1.06 681	0.82 657	0.92 647	1.06 681	1.05 684	2.16 676	1.61 678	0.19 610	0.13 487	0.15 548	0.16 503	0.32 572	0.28 565

CFNet_pseudo	0.45 371	0.46 379	2.23 544	0.25 167	0.19 281	0.56 380	0.21 221	0.77 445	0.60 424	0.49 413	0.56 473	0.69 552	0.47 532	0.52 361	0.31 348	0.11 374	0.10 365	0.15 548	0.10 269	0.17 351	0.14 293

pcwnet_v2	0.64 558	0.49 400	4.41 735	0.32 398	0.27 447	0.60 448	0.25 369	0.97 632	0.88 651	0.59 538	0.70 592	0.63 506	0.55 568	0.66 428	0.37 410	0.17 581	0.15 537	0.15 548	0.14 451	0.21 433	0.23 508

HCRNet	0.46 384	0.49 400	1.65 315	0.38 540	0.29 471	0.58 416	0.22 265	0.75 420	0.62 460	0.47 382	0.49 394	0.48 428	0.36 401	1.12 515	0.37 410	0.15 542	0.10 365	0.15 548	0.13 422	0.17 351	0.17 395

RAFT + AFF	0.64 558	1.20 692	1.95 472	0.34 458	0.33 536	0.67 550	0.52 626	0.99 648	0.74 584	0.53 453	0.58 488	0.57 479	0.80 650	1.76 609	0.51 499	0.12 437	0.27 667	0.15 548	0.14 451	0.43 659	0.29 573

GwcNet	0.69 590	0.71 516	3.12 693	0.36 498	0.45 638	0.81 633	0.44 595	0.86 534	0.84 640	0.60 548	0.74 608	0.82 616	0.49 548	1.65 591	0.66 555	0.16 565	0.15 537	0.15 548	0.15 478	0.31 563	0.24 523

CFNet	0.58 520	0.96 628	1.78 376	0.33 425	0.25 416	0.63 507	0.22 265	0.88 554	0.75 598	0.46 380	0.59 491	0.58 486	0.40 452	2.29 683	0.48 483	0.12 437	0.09 312	0.15 548	0.14 451	0.30 555	0.15 337

StereoDRNet	0.64 558	0.88 596	2.35 566	0.41 570	0.45 638	0.73 590	0.47 614	0.94 604	0.74 584	0.75 632	0.54 451	0.74 581	0.47 532	1.70 599	0.72 573	0.15 542	0.14 506	0.15 548	0.14 451	0.20 417	0.19 432

PWCDC_ROB	0.72 606	1.06 665	2.09 508	0.47 618	0.36 571	0.78 620	0.26 393	0.98 636	1.34 705	0.61 557	2.07 717	0.64 516	0.61 601	0.83 470	0.71 569	0.31 683	0.14 506	0.15 548	0.12 388	0.60 701	0.21 466

BStereo	0.28 159	0.33 249	1.34 240	0.23 101	0.29 471	0.33 67	0.20 173	0.46 164	0.35 114	0.22 154	0.17 62	0.20 137	0.14 37	0.28 106	0.25 256	0.07 29	0.07 93	0.16 567	0.21 578	0.12 185	0.11 172

Anonymus123	0.31 199	0.33 249	1.34 240	0.23 101	0.29 471	0.98 668	0.20 173	0.49 215	0.35 114	0.22 154	0.17 62	0.20 137	0.14 37	0.28 106	0.25 256	0.07 29	0.07 93	0.16 567	0.21 578	0.12 185	0.11 172

zh-sn7	0.89 659	1.73 731	3.09 689	0.39 550	0.30 489	0.82 636	0.63 665	0.96 623	0.87 646	0.79 644	1.12 678	0.84 623	0.87 663	2.42 698	1.63 679	0.16 565	0.17 576	0.16 567	0.16 503	0.34 593	0.29 573

w-ln-seven	0.74 618	1.05 663	2.54 616	0.37 523	0.34 549	1.03 676	0.47 614	1.00 658	1.08 683	0.90 669	0.85 635	0.85 627	0.57 578	1.37 544	1.26 657	0.14 519	0.13 487	0.16 567	0.15 478	0.31 563	0.20 451

test_sample7	0.47 400	0.33 249	1.49 286	0.34 458	0.20 305	0.51 311	0.30 474	0.93 595	0.66 513	0.57 506	0.51 411	0.55 458	0.45 506	1.11 511	0.38 417	0.17 581	0.14 506	0.16 567	0.15 478	0.19 401	0.18 415

GMStereo_Zeroshot	0.41 308	0.36 287	1.54 297	0.41 570	0.19 281	0.52 332	0.19 145	0.59 304	0.52 341	0.57 506	0.59 491	0.63 506	0.29 346	0.58 386	0.33 374	0.15 542	0.09 312	0.16 567	0.09 225	0.24 482	0.12 221

StereoVision	0.45 371	0.72 521	1.94 469	0.33 425	0.32 521	0.47 244	0.26 393	0.68 365	0.57 398	0.32 282	0.89 644	0.45 396	0.27 303	0.49 346	0.36 402	0.13 473	0.15 537	0.16 567	0.15 478	0.19 401	0.13 264

CFNet_ucs	0.48 407	0.50 408	2.32 558	0.26 215	0.22 353	0.57 399	0.22 265	0.85 523	0.65 497	0.53 453	0.64 551	0.68 545	0.44 501	0.54 372	0.31 348	0.13 473	0.12 459	0.16 567	0.11 345	0.19 401	0.17 395

LL-Strereo2	0.41 308	0.90 605	1.83 414	0.44 592	0.24 392	0.54 348	0.27 418	0.58 295	0.45 267	0.41 339	0.33 264	0.44 387	0.21 183	0.44 291	0.34 384	0.09 163	0.08 216	0.16 567	0.14 451	0.17 351	0.17 395

Wz-Net-TNSev	0.91 661	1.73 731	3.08 687	0.36 498	0.31 510	1.00 672	0.71 681	1.06 682	0.97 668	0.71 620	0.72 602	1.09 685	0.87 663	2.42 698	1.59 677	0.20 621	0.20 613	0.16 567	0.20 570	0.44 668	0.35 624

Wz-Net-SNSev	0.76 625	1.32 707	3.11 692	0.40 562	0.31 510	0.71 576	0.60 653	0.98 636	0.87 646	0.67 601	0.83 628	0.96 659	0.60 592	1.67 594	0.97 608	0.16 565	0.15 537	0.16 567	0.17 523	0.36 615	0.24 523

NINENet	0.50 439	0.33 249	1.69 326	0.55 660	0.25 416	0.91 659	0.23 307	0.98 636	0.71 554	0.53 453	0.55 461	0.66 528	0.30 357	1.22 526	0.32 361	0.15 542	0.13 487	0.16 567	0.11 345	0.16 327	0.13 264

SACVNet	0.60 534	0.74 534	1.90 447	0.37 523	0.28 461	0.64 521	0.37 551	0.86 534	0.61 442	0.65 594	0.62 521	0.69 552	0.44 501	2.08 669	0.42 447	0.18 594	0.14 506	0.16 567	0.15 478	0.38 631	0.24 523

psm_up	0.57 515	0.61 462	1.83 414	0.35 475	0.30 489	0.64 521	0.37 551	0.90 566	0.68 525	0.59 538	0.55 461	0.68 545	0.54 563	1.91 647	0.46 468	0.16 565	0.15 537	0.16 567	0.15 478	0.23 465	0.13 264

ADCP+	0.94 665	1.12 675	3.14 694	0.34 458	0.39 596	1.06 679	0.79 691	0.89 560	0.80 626	0.66 596	0.67 565	0.85 627	1.55 718	0.93 484	4.55 750	0.13 473	0.11 425	0.16 567	0.15 478	0.26 518	0.25 535

RYNet	0.70 594	0.56 444	2.25 548	0.35 475	0.41 616	0.86 647	0.43 584	0.94 604	0.82 634	0.62 568	0.53 439	0.91 646	0.60 592	2.70 722	1.00 617	0.14 519	0.11 425	0.16 567	0.14 451	0.25 496	0.27 557

ccs_rob	0.45 371	0.46 379	2.22 540	0.26 215	0.19 281	0.56 380	0.21 221	0.77 445	0.60 424	0.49 413	0.56 473	0.69 552	0.47 532	0.52 361	0.31 348	0.11 374	0.09 312	0.16 567	0.10 269	0.17 351	0.14 293

DPSNet	0.86 653	0.60 457	2.34 563	0.58 672	0.36 571	1.07 684	0.75 687	1.30 709	1.05 678	0.70 615	0.68 573	0.94 656	1.29 700	2.08 669	1.82 689	0.26 664	0.23 638	0.16 567	0.17 523	0.48 679	0.40 654

NaN_ROB	1.14 686	0.94 618	2.96 676	0.53 647	0.56 674	1.13 692	0.99 708	0.98 636	1.00 672	1.09 688	0.87 639	0.77 595	1.06 686	5.90 762	2.72 721	0.16 565	0.23 638	0.16 567	0.24 596	0.22 450	0.36 632

SANet	1.20 693	1.21 693	3.33 712	0.38 540	0.27 447	1.73 721	0.85 698	1.10 689	2.49 749	1.16 693	1.83 713	1.72 717	1.50 717	2.37 689	2.84 725	0.18 594	0.16 555	0.16 567	0.15 478	0.32 572	0.32 606

XPNet_ROB	0.61 542	0.72 521	1.66 320	0.37 523	0.27 447	0.67 550	0.47 614	0.89 560	0.71 554	0.78 642	0.70 592	0.81 611	0.53 560	1.70 599	0.76 580	0.21 629	0.16 555	0.16 567	0.15 478	0.20 417	0.21 466

S0	0.40 300	0.69 508	1.02 166	0.30 335	0.19 281	0.61 468	0.35 534	0.48 204	0.31 53	0.34 291	0.50 404	0.32 290	0.32 376	0.34 200	0.36 402	0.19 610	0.14 506	0.17 588	0.20 570	0.46 673	0.65 698

SMOE	0.33 218	0.37 290	0.95 151	0.28 275	0.13 63	0.50 294	0.32 510	0.47 189	0.39 186	0.34 291	0.47 363	0.31 280	0.32 376	0.30 144	0.29 312	0.12 437	0.08 216	0.17 588	0.10 269	0.48 679	0.20 451

rvit_0105_3	0.39 290	0.47 390	1.46 276	0.33 425	0.19 281	0.45 212	0.35 534	0.69 369	0.65 497	0.37 310	0.37 288	0.40 352	0.31 367	0.44 291	0.30 335	0.18 594	0.17 576	0.17 588	0.18 537	0.15 287	0.15 337

UGAM	0.58 520	0.47 390	2.21 536	0.30 335	0.19 281	0.53 341	0.34 526	0.59 304	0.63 473	0.44 357	0.73 605	0.78 599	0.37 418	2.58 714	0.39 428	0.10 279	0.08 216	0.17 588	0.14 451	0.42 657	0.17 395

ITSA-stereo	0.48 407	0.33 249	1.20 204	0.33 425	0.18 243	0.60 448	0.29 464	0.94 604	0.80 626	0.50 420	0.49 394	0.53 447	0.59 588	1.25 534	0.64 552	0.15 542	0.12 459	0.17 588	0.16 503	0.18 379	0.23 508

CRFU-Net	0.56 507	0.38 304	1.86 428	0.46 612	0.26 434	0.82 636	0.36 542	0.90 566	0.49 311	0.62 568	0.59 491	0.78 599	1.35 707	1.00 495	0.48 483	0.15 542	0.14 506	0.17 588	0.10 269	0.19 401	0.14 293

PSM-AAD	0.63 554	0.22 63	1.77 371	0.37 523	0.23 376	0.86 647	1.17 723	0.59 304	0.60 424	0.64 587	0.71 597	0.68 545	2.93 742	0.65 423	0.31 348	0.09 163	0.07 93	0.17 588	0.15 478	0.13 222	0.33 617

FINET	0.65 566	0.95 625	3.06 686	0.35 475	0.40 607	0.58 416	0.48 618	0.92 587	1.10 686	0.57 506	0.68 573	0.47 416	0.44 501	1.15 520	0.60 540	0.23 646	0.21 623	0.17 588	0.15 478	0.26 518	0.25 535

psmorigin	1.36 708	0.60 457	13.80 777	0.37 523	0.29 471	0.62 489	0.33 520	0.77 445	0.61 442	0.96 678	0.88 642	1.17 696	0.73 635	4.00 749	0.86 597	0.19 610	0.22 629	0.17 588	0.18 537	0.24 482	0.29 573

aanetorigin	0.77 629	0.80 563	2.59 624	0.43 585	0.44 627	0.58 416	1.01 713	0.57 289	0.68 525	1.53 723	1.23 684	0.81 611	1.08 687	1.07 503	1.07 630	0.18 594	0.15 537	0.17 588	0.21 578	0.54 695	0.30 586

EDNetEfficientorigin	8.18 768	0.98 641	145.96 805	0.51 637	0.89 710	0.72 582	0.48 618	0.85 523	1.56 723	2.12 731	1.49 702	1.29 701	1.31 703	1.83 627	2.13 705	0.13 473	0.12 459	0.17 588	0.18 537	0.39 641	0.45 665

FAT-Stereo	0.70 594	0.54 432	2.88 664	0.36 498	0.29 471	0.62 489	0.54 634	0.97 632	0.87 646	0.76 636	0.92 647	0.94 656	0.80 650	1.84 632	0.57 530	0.18 594	0.19 601	0.17 588	0.16 503	0.22 450	0.25 535

FADNet-RVC	0.61 542	1.26 700	2.12 517	0.33 425	0.26 434	0.59 435	0.29 464	0.86 534	0.62 460	0.45 368	0.50 404	0.62 504	0.46 522	1.73 604	0.55 518	0.17 581	0.20 613	0.17 588	0.18 537	0.59 698	0.28 565

FADNet	0.64 558	1.22 694	2.06 500	0.32 398	0.30 489	0.66 543	0.29 464	0.88 554	0.72 564	0.44 357	0.48 377	0.66 528	0.57 578	1.84 632	0.45 467	0.46 705	0.20 613	0.17 588	0.19 557	0.59 698	0.24 523

S-Stereo	0.80 637	0.69 508	3.89 723	0.39 550	0.37 584	0.69 568	0.70 680	0.94 604	0.98 671	0.62 568	0.91 645	0.83 618	0.60 592	2.37 689	0.66 555	0.18 594	0.21 623	0.17 588	0.18 537	0.30 555	0.35 624

STTStereo	0.51 456	0.69 508	2.14 524	0.36 498	0.30 489	0.61 468	0.32 510	0.77 445	0.60 424	0.60 548	0.54 451	0.67 538	0.43 492	0.86 477	0.42 447	0.16 565	0.15 537	0.17 588	0.20 570	0.16 327	0.15 337

SuperB	1.15 689	1.14 680	5.43 743	0.36 498	0.26 434	0.81 633	0.89 701	0.88 554	1.17 692	0.67 601	0.68 573	0.63 506	1.39 711	1.74 606	3.37 736	0.15 542	0.12 459	0.17 588	0.16 503	2.80 758	0.25 535

ADCRef	0.80 637	0.96 628	2.29 555	0.37 523	0.35 562	0.96 665	0.51 623	0.87 545	0.75 598	0.88 665	0.83 628	0.61 500	1.36 708	1.02 497	3.27 732	0.13 473	0.11 425	0.17 588	0.19 557	0.25 496	0.21 466

UCFNet_RVC	0.48 407	0.82 572	1.85 420	0.30 335	0.27 447	0.64 521	0.26 393	0.74 408	0.55 382	0.48 401	0.53 439	0.63 506	0.41 463	0.88 481	0.38 417	0.15 542	0.10 365	0.17 588	0.17 523	0.18 379	0.15 337

AdaStereo	0.44 348	0.38 304	1.79 396	0.34 458	0.20 305	0.57 399	0.28 438	0.92 587	0.69 534	0.52 442	0.55 461	0.61 500	0.33 384	0.48 335	0.39 428	0.17 581	0.08 216	0.17 588	0.11 345	0.18 379	0.12 221
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	0.58 520	0.40 325	2.03 498	0.35 475	0.35 562	0.69 568	0.39 564	0.91 578	0.80 626	0.47 382	0.53 439	0.67 538	0.46 522	1.99 658	0.48 483	0.19 610	0.11 425	0.17 588	0.13 422	0.25 496	0.25 535

DRN-Test	0.64 558	0.43 351	2.44 585	0.39 550	0.44 627	0.80 631	0.41 573	1.02 669	0.78 618	0.80 646	0.63 534	0.69 552	0.56 572	1.79 617	0.69 564	0.15 542	0.12 459	0.17 588	0.16 503	0.18 379	0.17 395

AANet	0.82 648	0.91 608	2.89 667	0.34 458	0.29 471	0.63 507	0.38 558	0.81 487	1.31 703	1.33 710	1.39 697	1.26 700	1.14 694	1.32 538	0.97 608	0.20 621	0.17 576	0.18 610	0.19 557	0.33 581	0.31 596

rvit_105_1	0.44 348	0.54 432	1.46 276	0.36 498	0.24 392	0.51 311	0.45 603	0.75 420	0.74 584	0.45 368	0.44 343	0.44 387	0.36 401	0.62 406	0.38 417	0.20 621	0.18 588	0.18 610	0.22 590	0.18 379	0.18 415

coex-ft	5.95 764	1.67 725	60.57 803	0.34 458	0.30 489	0.77 615	0.69 677	0.74 408	4.41 759	19.22 785	2.15 721	1.62 716	7.97 768	1.81 625	8.96 770	0.44 700	2.08 766	0.18 610	0.19 557	0.38 631	4.62 764

fast-acv-ft	0.63 554	0.88 596	3.10 690	0.38 540	0.30 489	0.79 624	0.48 618	0.69 369	0.72 564	0.58 524	0.78 619	0.76 593	0.60 592	0.67 429	0.73 576	0.15 542	0.15 537	0.18 610	0.17 523	0.37 624	0.16 373

RTS	1.21 695	1.31 704	6.39 752	0.52 641	0.51 663	1.61 713	0.79 691	1.03 676	1.37 707	1.13 690	1.30 691	1.10 687	0.85 658	2.65 718	2.08 701	0.21 629	0.24 643	0.18 610	0.18 537	0.43 659	0.32 606

RTSA	1.21 695	1.31 704	6.39 752	0.52 641	0.51 663	1.61 713	0.79 691	1.03 676	1.37 707	1.13 690	1.30 691	1.10 687	0.85 658	2.65 718	2.08 701	0.21 629	0.24 643	0.18 610	0.18 537	0.43 659	0.32 606

PWC_ROB	0.70 594	0.94 618	1.88 435	0.39 550	0.39 596	0.62 489	0.30 474	0.98 636	0.94 664	0.91 671	1.29 690	0.77 595	0.62 606	1.62 589	1.03 626	0.18 594	0.11 425	0.18 610	0.13 422	0.51 687	0.22 481

S	0.44 348	0.42 344	1.08 178	0.27 241	0.24 392	0.66 543	0.28 438	0.53 260	0.46 278	0.45 368	0.56 473	0.33 302	0.39 442	0.31 155	0.30 335	0.17 581	0.11 425	0.19 617	0.20 570	0.52 692	1.29 741

MSAF-DinoV2	3.10 748	1.86 739	10.68 767	3.61 762	0.30 489	3.34 747	0.82 696	2.81 750	1.79 732	0.80 646	0.87 639	1.56 714	1.10 690	26.49 796	1.96 692	0.17 581	0.13 487	0.19 617	1.63 756	0.92 721	0.99 730

DispNO	0.67 577	0.98 641	2.58 622	0.31 366	0.27 447	0.59 435	0.29 464	0.83 501	0.68 525	0.53 453	0.79 622	0.83 618	0.47 532	2.46 705	0.68 562	0.12 437	0.10 365	0.19 617	0.31 646	0.16 327	0.17 395

GASNet	0.73 615	1.47 715	3.04 684	0.47 618	0.33 536	0.57 399	0.34 526	0.91 578	0.75 598	0.58 524	0.58 488	0.74 581	0.55 568	2.03 661	0.65 554	0.21 629	0.15 537	0.19 617	0.17 523	0.51 687	0.28 565

Syn2CoEx	0.70 594	1.07 668	2.74 649	0.43 585	0.30 489	0.64 521	0.42 577	0.99 648	0.78 618	0.62 568	0.78 619	0.74 581	0.72 632	1.92 651	0.61 543	0.20 621	0.17 576	0.19 617	0.15 478	0.29 543	0.22 481

PA-Net	0.84 651	1.00 648	3.49 715	0.63 686	0.40 607	0.70 574	0.52 626	0.86 534	0.84 640	0.52 442	0.59 491	0.70 563	0.54 563	2.35 688	2.23 708	0.17 581	0.27 667	0.19 617	0.28 621	0.22 450	0.36 632
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.80 637	0.65 491	2.21 536	1.19 728	0.48 653	0.74 596	1.25 726	0.89 560	1.53 719	0.89 667	0.71 597	0.96 659	0.56 572	1.83 627	0.96 607	0.18 594	0.16 555	0.19 617	0.16 503	0.26 518	0.29 573
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
MDST_ROB	1.17 692	0.42 344	3.87 722	0.54 653	0.44 627	4.11 753	0.58 649	1.31 710	0.84 640	2.12 731	1.12 678	0.98 663	0.71 629	4.24 752	0.99 616	0.16 565	0.14 506	0.19 617	0.17 523	0.18 379	0.35 624

ETE_ROB	0.60 534	0.71 516	1.55 299	0.37 523	0.25 416	0.69 568	0.51 623	1.47 718	0.70 544	0.80 646	0.69 582	0.85 627	0.49 548	1.36 543	0.58 535	0.16 565	0.13 487	0.19 617	0.16 503	0.21 433	0.23 508

PSMNet_ROB	0.66 572	1.01 652	2.33 561	0.38 540	0.31 510	0.72 582	0.55 638	0.86 534	0.69 534	0.54 466	0.60 508	0.75 587	0.47 532	2.00 659	0.82 592	0.17 581	0.13 487	0.19 617	0.19 557	0.24 482	0.27 557

PStereo	0.47 400	1.01 652	1.49 286	0.56 663	0.20 305	0.51 311	0.33 520	0.48 204	0.60 424	0.36 304	0.22 123	0.35 314	0.44 501	0.53 367	0.54 514	0.31 683	0.20 613	0.20 627	0.17 523	0.43 659	0.45 665

YMNet	0.62 547	0.72 521	1.93 459	0.41 570	0.41 616	0.87 651	0.43 584	0.87 545	0.71 554	0.74 630	0.81 623	0.83 618	0.46 522	0.86 477	0.93 602	0.19 610	0.22 629	0.20 627	0.17 523	0.41 649	0.21 466

YMNet_1	0.62 547	0.72 521	1.93 459	0.41 570	0.41 616	0.87 651	0.43 584	0.87 545	0.71 554	0.74 630	0.81 623	0.83 618	0.46 522	0.86 477	0.93 602	0.19 610	0.22 629	0.20 627	0.17 523	0.41 649	0.21 466

DMCA-RVC	0.62 547	0.96 628	2.63 628	0.36 498	0.90 711	0.56 380	0.31 487	0.69 369	0.57 398	0.68 607	0.52 426	0.59 490	0.56 572	1.23 530	0.53 507	0.16 565	0.38 695	0.20 627	0.15 478	0.20 417	0.15 337

stereogan	0.69 590	0.51 413	2.44 585	0.39 550	0.39 596	1.01 673	0.41 573	0.94 604	0.92 662	0.73 627	0.85 635	1.15 693	0.69 625	1.57 578	0.53 507	0.19 610	0.18 588	0.20 627	0.16 503	0.36 615	0.24 523

SHD	0.72 606	0.77 548	2.36 569	0.45 606	0.40 607	0.71 576	0.32 510	1.02 669	1.25 697	1.07 686	0.84 631	0.90 644	0.73 635	1.09 506	0.98 611	0.21 629	0.18 588	0.20 627	0.21 578	0.32 572	0.31 596

LALA_ROB	0.60 534	0.76 538	1.69 326	0.36 498	0.29 471	0.79 624	0.55 638	0.94 604	0.77 614	0.81 652	0.67 565	0.94 656	0.49 548	0.99 492	0.73 576	0.21 629	0.15 537	0.20 627	0.18 537	0.23 465	0.21 466

WCMA_ROB	1.12 683	0.83 577	2.66 633	0.58 672	0.34 549	1.17 696	0.71 681	0.93 595	0.94 664	1.74 727	2.63 735	3.09 738	1.71 726	1.70 599	1.84 690	0.26 664	0.21 623	0.20 627	0.21 578	0.28 536	0.43 661

SGM-Forest	1.04 679	0.42 344	3.59 718	0.41 570	0.32 521	1.05 678	1.32 729	0.94 604	0.83 637	1.16 693	2.23 725	1.03 674	1.39 711	2.49 708	2.35 712	0.21 629	0.21 623	0.20 627	0.19 557	0.23 465	0.32 606
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SCION-MonSter(vits)	0.38 273	0.22 63	0.65 57	0.21 39	0.17 192	0.33 67	0.15 58	0.75 420	0.72 564	0.16 32	0.61 515	0.55 458	0.39 442	0.57 381	0.77 582	0.15 542	0.10 365	0.21 636	0.21 578	0.45 670	0.23 508

ISRNet	0.47 400	0.44 364	1.55 299	0.37 523	0.31 510	0.49 280	0.19 145	0.75 420	0.66 513	0.63 577	0.71 597	0.67 538	0.39 442	0.58 386	0.44 462	0.23 646	0.16 555	0.21 636	0.20 570	0.21 433	0.25 535

ADCPNet	0.99 670	0.99 646	3.93 727	0.37 523	0.68 696	1.36 702	0.62 662	0.87 545	0.76 609	0.78 642	0.81 623	1.08 683	1.18 696	1.14 518	2.49 717	0.21 629	0.69 734	0.21 636	0.95 742	0.29 543	0.37 639

CBMV	0.71 603	0.76 538	2.64 630	0.33 425	0.20 305	0.78 620	0.79 691	0.98 636	0.78 618	0.85 664	0.71 597	0.86 634	1.10 690	1.46 558	0.62 545	0.18 594	0.20 613	0.21 636	0.19 557	0.25 496	0.33 617
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	0.40 300	0.40 325	1.88 435	0.33 425	0.32 521	0.41 165	0.22 265	0.58 295	0.53 359	0.38 321	0.51 411	0.40 352	0.27 303	0.44 291	0.29 312	0.20 621	0.15 537	0.22 640	0.15 478	0.18 379	0.23 508

SDNR	1.22 698	0.80 563	2.71 640	0.33 425	1.48 739	1.98 732	0.23 307	1.93 737	2.44 747	0.89 667	2.52 730	1.36 705	0.51 553	3.65 746	1.93 691	0.30 681	0.31 678	0.22 640	0.16 503	0.33 581	0.36 632

SAMSARA	0.91 661	0.97 636	2.22 540	0.80 702	0.58 678	1.32 700	1.31 728	1.01 666	0.94 664	1.36 711	0.87 639	1.38 706	0.90 669	1.72 603	1.02 623	0.24 655	0.30 677	0.22 640	0.25 602	0.36 615	0.35 624

ADCL	0.99 670	0.79 561	2.43 583	0.39 550	0.32 521	1.50 708	1.90 746	0.92 587	0.97 668	1.26 707	1.27 687	1.00 668	1.42 713	1.14 518	3.31 734	0.17 581	0.14 506	0.22 640	0.21 578	0.30 555	0.22 481

ADCS	1.05 680	1.36 712	2.98 680	0.42 581	0.36 571	0.96 665	0.81 695	1.06 682	1.12 689	1.25 704	0.97 658	1.08 683	0.90 669	1.25 534	4.86 752	0.21 629	0.21 623	0.22 640	0.23 594	0.36 615	0.38 642

CVANet_RVC	0.65 566	0.80 563	2.13 519	0.36 498	0.26 434	0.62 489	0.42 577	0.84 514	0.72 564	0.69 609	0.68 573	0.68 545	0.52 558	2.64 717	0.42 447	0.19 610	0.12 459	0.22 640	0.17 523	0.37 624	0.15 337

MeshStereo	1.21 695	1.15 684	3.01 683	0.34 458	0.28 461	1.10 688	0.69 677	1.35 712	1.01 674	2.71 751	2.41 728	2.96 736	1.45 714	2.80 728	1.40 669	0.22 642	0.22 629	0.22 640	0.19 557	0.50 685	0.26 546
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
TCMNet	0.66 572	0.85 584	2.55 621	0.50 632	0.52 665	0.72 582	0.39 564	0.87 545	0.72 564	0.58 524	0.68 573	0.63 506	0.46 522	1.70 599	0.63 547	0.18 594	0.18 588	0.23 647	0.18 537	0.38 631	0.27 557

FADNet-RVC-Resample	0.67 577	1.16 689	3.16 696	0.37 523	0.29 471	0.62 489	0.38 558	0.86 534	0.63 473	0.51 433	0.50 404	0.57 479	0.45 506	1.57 578	0.49 488	0.24 655	0.32 683	0.23 647	0.19 557	0.27 530	0.62 695

RP	0.67 577	0.82 572	1.94 469	0.43 585	0.44 627	0.65 536	0.45 603	0.89 560	0.82 634	0.66 596	0.92 647	0.99 666	0.76 644	1.55 573	0.66 555	0.25 660	0.18 588	0.23 647	0.20 570	0.31 563	0.22 481

NCC-stereo	0.79 635	0.94 618	2.42 579	0.59 677	0.45 638	1.90 725	0.46 606	0.99 648	0.72 564	0.64 587	0.84 631	0.91 646	0.73 635	1.80 622	1.00 617	0.27 670	0.19 601	0.23 647	0.31 646	0.24 482	0.22 481

Nwc_Net	0.68 585	0.83 577	2.53 610	0.41 570	0.39 596	0.77 615	0.38 558	1.01 666	0.70 544	0.60 548	0.99 661	0.98 663	0.68 623	1.41 550	0.63 547	0.23 646	0.15 537	0.23 647	0.25 602	0.23 465	0.18 415

Abc-Net	0.79 635	0.94 618	2.42 579	0.59 677	0.45 638	1.90 725	0.46 606	0.99 648	0.72 564	0.64 587	0.84 631	0.91 646	0.73 635	1.80 622	1.00 617	0.27 670	0.19 601	0.23 647	0.31 646	0.24 482	0.22 481
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.73 615	0.98 641	2.39 573	0.46 612	0.35 562	0.81 633	0.46 606	1.00 658	1.00 672	0.80 646	0.69 582	0.88 640	0.74 640	1.32 538	1.20 650	0.24 655	0.16 555	0.23 647	0.20 570	0.41 649	0.33 617

APVNet	0.70 594	0.67 501	2.71 640	0.38 540	0.36 571	0.85 645	0.43 584	0.91 578	0.68 525	0.55 485	0.69 582	0.75 587	0.55 568	2.31 685	0.78 585	0.17 581	0.17 576	0.24 654	0.19 557	0.33 581	0.23 508

G-Net	0.99 670	0.64 483	2.76 651	0.57 669	0.67 694	2.03 733	0.72 684	0.76 433	0.67 522	1.14 692	2.56 732	1.30 704	1.02 681	1.48 566	1.74 686	0.25 660	0.24 643	0.24 654	0.26 610	0.37 624	0.31 596

SGM-ForestM	2.98 746	1.70 729	3.52 717	0.67 691	0.47 651	5.18 757	3.36 758	3.30 756	2.86 754	4.44 761	3.79 756	9.80 770	5.50 759	6.29 764	6.52 764	0.27 670	0.36 689	0.24 654	0.27 617	0.38 631	0.58 690

LSM	3.31 750	1.11 674	5.29 742	9.40 768	30.65 793	0.84 641	1.12 720	0.91 578	1.22 695	1.36 711	2.19 722	0.93 652	0.83 654	1.66 592	0.90 599	0.21 629	0.31 678	0.24 654	0.28 621	0.39 641	6.33 772

CSAN	1.25 699	1.12 675	3.04 684	0.51 637	0.37 584	1.06 679	1.15 722	1.22 702	1.08 683	1.17 699	1.91 715	1.04 677	1.31 703	5.96 763	2.43 716	0.26 664	0.22 629	0.24 654	0.24 596	0.31 563	0.30 586

GANet-RSSM	0.55 497	0.73 529	1.90 447	0.36 498	0.26 434	0.59 435	0.27 418	0.78 462	0.52 341	0.47 382	0.57 482	0.63 506	0.45 506	1.92 651	0.43 456	0.14 519	0.10 365	0.25 659	0.11 345	0.34 593	0.14 293

AF-Net	0.69 590	0.92 610	2.21 536	0.41 570	0.40 607	0.68 562	0.40 567	1.02 669	0.86 643	0.69 609	1.03 669	1.04 677	0.84 657	1.19 523	0.78 585	0.22 642	0.14 506	0.25 659	0.17 523	0.30 555	0.18 415

AnyNet_C32	1.00 674	1.33 709	2.53 610	0.49 628	0.54 668	1.15 694	1.14 721	0.91 578	0.89 655	1.11 689	0.95 655	0.87 636	0.93 671	1.50 567	4.07 745	0.21 629	0.20 613	0.25 659	0.24 596	0.38 631	0.33 617

edge stereo	0.81 645	0.73 529	3.30 709	0.37 523	1.21 731	0.62 489	0.39 564	0.93 595	0.79 623	0.80 646	0.88 642	1.14 692	0.71 629	2.18 677	0.71 569	0.21 629	0.20 613	0.26 662	0.18 537	0.38 631	0.26 546

PS-NSSS	0.63 554	1.00 648	1.81 404	0.30 335	0.31 510	0.63 507	0.34 526	0.98 636	0.69 534	0.54 466	0.74 608	0.51 438	0.41 463	2.43 702	0.48 483	0.24 655	0.17 576	0.27 663	0.18 537	0.27 530	0.21 466

CBMV_ROB	0.76 625	0.42 344	2.68 635	0.33 425	0.22 353	0.74 596	0.47 614	0.96 623	0.76 609	1.04 685	0.96 656	0.88 640	0.93 671	2.06 665	1.19 649	0.22 642	0.24 643	0.27 663	0.25 602	0.25 496	0.28 565

PDISCO_ROB	0.75 621	1.06 665	2.11 513	0.64 687	0.59 680	1.13 692	0.43 584	1.14 695	1.05 678	0.64 587	0.71 597	0.96 659	0.61 601	1.21 524	0.76 580	0.37 695	0.18 588	0.27 663	0.24 596	0.56 697	0.32 606

1111	1.33 704	0.64 483	3.89 723	0.53 647	0.41 616	1.56 711	1.77 743	1.21 701	1.28 700	1.44 719	1.64 708	1.79 718	1.76 729	3.04 735	3.57 741	0.32 685	0.22 629	0.28 666	0.26 610	0.47 675	0.48 675

CFNet-ft	0.51 456	0.76 538	1.79 396	0.28 275	0.30 489	0.63 507	0.28 438	0.66 349	0.55 382	0.45 368	0.57 482	0.74 581	0.41 463	1.46 558	0.42 447	0.14 519	0.10 365	0.28 666	0.13 422	0.18 379	0.14 293

FADNet_RVC	0.81 645	1.14 680	2.42 579	0.30 335	0.24 392	0.71 576	0.24 344	0.95 618	0.61 442	0.44 357	0.56 473	0.59 490	0.42 481	1.52 570	0.68 562	0.94 730	0.96 746	0.28 666	1.00 744	0.90 720	1.36 743

RGC	0.71 603	0.97 636	2.18 532	0.44 592	0.44 627	0.73 590	0.40 567	0.94 604	0.71 554	0.71 620	1.04 672	1.01 670	0.71 629	1.74 606	0.70 566	0.23 646	0.18 588	0.28 666	0.26 610	0.29 543	0.27 557

PVD	0.90 660	0.85 584	2.15 525	0.53 647	0.50 657	0.99 669	0.56 643	1.15 698	1.64 725	1.41 717	1.41 700	1.11 689	1.13 693	1.35 542	1.31 661	0.26 664	0.28 671	0.28 666	0.26 610	0.37 624	0.49 676

AnyNet_C01	1.14 686	1.49 716	4.23 732	0.54 653	0.53 666	1.51 709	1.37 732	1.04 680	1.07 682	1.17 699	1.33 694	1.15 693	1.08 687	1.61 588	2.74 722	0.25 660	0.22 629	0.28 666	0.24 596	0.48 679	0.40 654

CFNet_RVC	0.51 456	0.76 538	1.79 396	0.28 275	0.30 489	0.63 507	0.28 438	0.66 349	0.55 382	0.45 368	0.57 482	0.74 581	0.41 463	1.46 558	0.42 447	0.14 519	0.10 365	0.28 666	0.13 422	0.18 379	0.14 293

NOSS_ROB	0.64 558	0.65 491	1.62 313	0.46 612	0.25 416	0.67 550	0.30 474	0.93 595	0.77 614	0.59 538	0.57 482	0.77 595	0.38 428	2.78 726	0.44 462	0.23 646	0.24 643	0.28 666	0.26 610	0.27 530	0.39 648

SCION-MonSter	0.51 456	0.42 344	1.28 220	0.36 498	0.46 646	0.80 631	0.28 438	0.77 445	0.75 598	0.45 368	0.70 592	0.50 433	0.43 492	0.64 411	0.89 598	0.16 565	0.12 459	0.29 674	0.26 610	0.41 649	0.26 546

HBP-ISP	0.76 625	1.30 703	3.19 701	0.35 475	0.26 434	0.85 645	0.54 634	1.03 676	0.72 564	0.80 646	0.69 582	0.68 545	0.83 654	2.04 663	0.44 462	0.23 646	0.24 643	0.29 674	0.25 602	0.28 536	0.24 523

2222	1.00 674	1.01 652	3.17 699	0.55 660	0.36 571	1.12 689	1.51 740	0.99 648	0.87 646	0.75 632	1.41 700	1.83 721	0.86 661	1.94 653	1.96 692	0.29 677	0.19 601	0.30 676	0.22 590	0.34 593	0.26 546

DeepPrunerF	0.86 653	0.86 587	2.91 673	0.45 606	0.50 657	0.64 521	0.48 618	1.14 695	2.64 751	0.63 577	0.61 515	0.65 521	0.62 606	2.21 679	1.31 661	0.23 646	0.19 601	0.30 676	0.28 621	0.36 615	0.25 535

FSD					0.29 471	0.35 88	0.33 520	0.44 139	0.46 278	0.32 282	0.32 254	0.37 327	0.32 376	0.35 210	0.32 361	0.28 674	0.27 667	0.31 678	0.30 637	0.31 563

FC-DCNN v2	1.54 719	0.58 452	2.80 658	0.44 592	0.39 596	2.05 734	0.66 668	1.90 736	1.84 736	2.79 753	2.97 742	4.41 750	3.07 745	2.65 718	2.30 711	0.29 677	0.26 660	0.31 678	0.30 637	0.32 572	0.38 642

FCDSN-DC	1.29 702	0.54 432	2.50 604	0.47 618	0.41 616	1.12 689	0.60 653	1.10 689	1.27 699	2.23 737	2.87 738	3.67 743	3.12 747	2.39 695	1.69 683	0.30 681	0.26 660	0.31 678	0.30 637	0.35 607	0.38 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	1.49 717	0.59 455	2.88 664	0.44 592	0.39 596	1.97 730	0.66 668	1.67 727	1.70 728	2.72 752	2.89 739	4.22 746	2.97 744	2.55 713	2.19 706	0.29 677	0.26 660	0.31 678	0.30 637	0.32 572	0.39 648

ccnet	0.71 603	0.41 335	1.59 305	0.40 562	0.45 638	1.06 679	0.55 638	0.98 636	0.71 554	0.88 665	0.97 658	0.82 616	0.88 667	1.68 596	0.94 604	0.32 685	0.26 660	0.32 682	0.27 617	0.34 593	0.30 586

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 677	1.67 725	2.32 558	0.47 618	0.39 596	1.47 705	0.95 705	0.95 618	0.91 658	0.84 660	0.94 653	1.05 679	0.60 592	2.95 733	0.72 573	0.41 698	0.72 738	0.32 682	0.55 712	0.74 710	1.22 739

MSMD_ROB	1.34 706	0.96 628	2.38 571	0.39 550	0.32 521	1.96 728	0.62 662	0.91 578	1.43 714	2.94 755	2.60 733	4.77 752	1.95 732	2.43 702	1.33 663	0.29 677	0.26 660	0.32 682	0.32 652	0.30 555	0.30 586

xyz-stereo	3.02 747	0.29 197	30.64 798	0.23 101	0.12 30	15.52 774	0.24 344	0.51 235	0.47 299	0.59 538	7.99 765	0.64 516	0.47 532	1.39 546	0.50 493	0.09 163	0.07 93	0.34 685	0.07 118	0.13 222	0.08 65

TDLM	0.67 577	0.92 610	1.76 362	0.37 523	0.24 392	0.66 543	0.56 643	0.82 495	0.74 584	1.16 693	0.62 521	0.61 500	0.48 541	2.70 722	0.50 493	0.20 621	0.11 425	0.35 686	0.14 451	0.32 572	0.16 373

ELAS	1.39 711	0.79 561	2.86 662	0.53 647	0.50 657	2.81 744	2.20 750	1.61 726	1.50 718	2.28 739	2.35 726	1.82 719	2.13 734	1.73 604	2.22 707	0.35 691	0.37 691	0.35 686	0.35 664	0.49 683	0.47 671
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MaskLacGwcNet_RVC	0.77 629	1.04 660	2.06 500	0.94 713	0.35 562	0.89 656	0.40 567	0.85 523	0.63 473	0.55 485	0.63 534	0.75 587	0.38 428	2.38 692	0.48 483	1.10 738	0.31 678	0.36 688	0.21 578	0.53 694	0.55 685

GANetREF_RVC	0.75 621	1.15 684	2.46 589	0.47 618	0.26 434	0.83 639	0.61 657	0.97 632	0.89 655	0.62 568	0.61 515	0.72 571	0.59 588	2.42 698	0.55 518	0.32 685	0.25 657	0.36 688	0.24 596	0.39 641	0.31 596
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
PASM	0.72 606	0.68 504	1.91 453	0.47 618	0.44 627	0.60 448	0.51 623	0.76 433	0.80 626	0.77 640	0.67 565	0.87 636	0.61 601	2.40 696	0.67 559	0.32 685	0.35 687	0.36 688	0.41 688	0.45 670	0.39 648

FBW_ROB	0.83 649	0.77 548	1.77 371	0.44 592	0.30 489	0.87 651	0.46 606	1.10 689	0.91 658	0.81 652	0.75 611	1.01 670	0.61 601	3.66 747	1.23 654	0.26 664	0.23 638	0.36 688	0.25 602	0.27 530	0.62 695

UDGNet	0.44 348	1.02 658	1.74 346	0.35 475	0.19 281	0.58 416	0.23 307	0.49 215	0.66 513	0.41 339	0.38 303	0.34 310	0.29 346	0.53 367	0.30 335	0.24 655	0.10 365	0.37 692	0.19 557	0.27 530	0.15 337

ELAS_RVC	1.37 710	0.78 558	3.21 703	0.55 660	0.50 657	1.49 707	2.48 754	1.48 719	1.71 729	2.13 734	2.09 718	2.07 724	2.56 740	1.90 646	2.02 697	0.35 691	0.36 689	0.37 692	0.34 660	0.49 683	0.47 671
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet+	1.36 708	1.93 744	5.95 745	0.81 705	0.59 680	1.57 712	1.09 717	1.39 716	1.22 695	0.84 660	1.01 664	1.25 699	1.12 692	3.19 739	2.36 713	0.45 702	0.47 712	0.38 694	0.34 660	0.59 698	0.57 688

nnnnnnn	1.25 699	0.65 491	3.29 708	0.59 677	0.49 654	1.23 699	0.74 685	1.18 700	1.53 719	1.56 724	2.44 729	2.56 733	1.56 719	2.30 684	2.36 713	0.36 693	0.32 683	0.40 695	0.39 684	0.47 675	0.58 690

dad	0.51 456	1.01 652	1.74 346	0.29 313	0.19 281	0.60 448	0.26 393	0.52 251	0.75 598	0.63 577	0.63 534	0.63 506	0.33 384	0.85 474	0.47 477	0.27 670	0.15 537	0.40 695	0.18 537	0.22 450	0.14 293

TARStereo	4.27 753	0.86 587	6.17 748	0.46 612	7.32 761	5.34 758	6.97 772	4.27 759	7.12 767	5.50 765	8.80 766	7.61 761	5.43 758	2.93 732	2.74 722	0.40 696	0.24 643	0.41 697	5.07 774	0.51 687	7.23 775

hitnet-ft	0.67 577	0.80 563	1.90 447	0.28 275	0.22 353	0.69 568	0.36 542	0.85 523	0.65 497	0.56 495	0.84 631	1.03 674	0.95 677	2.32 687	0.55 518	0.23 646	0.14 506	0.41 697	0.13 422	0.24 482	0.17 395

mmmmmm	1.14 686	1.07 668	2.90 671	0.57 669	0.39 596	1.75 722	0.89 701	1.10 689	1.95 739	1.48 722	1.69 709	1.57 715	1.21 697	2.02 660	2.06 700	0.28 674	0.29 672	0.42 699	0.37 676	0.44 668	0.43 661

light-stereo	8.15 767	2.75 760	9.83 765	12.24 771	9.63 764	19.16 782	0.44 595	6.84 765	3.57 757	13.44 778	22.94 796	23.04 788	1.65 723	17.20 785	7.61 767	3.06 762	2.25 769	0.42 699	0.52 710	4.07 764	2.31 757

ADCMid	0.96 669	1.32 707	2.74 649	0.38 540	0.35 562	0.99 669	0.58 649	0.94 604	0.86 643	1.23 703	1.01 664	1.01 670	1.00 679	1.05 501	3.97 743	0.21 629	0.19 601	0.42 699	0.32 652	0.40 646	0.29 573

SGM_RVC	1.89 726	0.92 610	2.50 604	0.96 716	0.93 714	1.63 715	1.37 732	1.52 722	12.43 771	1.85 728	1.69 709	2.40 731	1.74 727	2.81 729	1.71 684	0.53 707	0.47 712	0.42 699	0.47 697	0.74 710	0.74 705
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MultiAttention	2.38 735	0.50 408	1.93 459	1.80 744	2.56 752	10.86 769	2.30 751	1.22 702	0.80 626	0.62 568	1.16 681	1.13 690	0.56 572	16.09 781	1.18 647	0.20 621	0.09 312	0.43 703	1.62 755	0.94 722	1.58 750

PSMNet-RUCA	0.58 520	0.82 572	1.89 442	0.59 677	0.56 674	0.64 521	0.36 542	0.84 514	0.69 534	0.51 433	0.68 573	0.53 447	0.43 492	0.56 380	0.43 456	0.34 690	0.18 588	0.44 704	0.29 627	0.48 679	0.30 586

MANE	2.90 745	1.14 680	2.96 676	1.03 718	1.01 720	5.01 756	2.45 753	5.36 761	6.88 766	3.58 759	4.76 762	5.99 757	4.99 755	4.23 751	4.61 751	0.56 712	0.67 728	0.44 704	0.78 734	0.51 687	1.03 733

GANet	0.75 621	0.84 579	2.01 490	0.40 562	0.25 416	0.74 596	0.66 668	0.87 545	0.73 580	0.71 620	1.07 675	0.84 623	0.59 588	2.71 724	1.15 642	0.17 581	0.16 555	0.44 704	0.16 503	0.31 563	0.20 451

DStereoO	0.99 670	0.66 499	1.67 322	0.75 697	0.99 718	0.73 590	1.33 730	0.94 604	0.91 658	0.70 615	1.06 674	0.75 587	1.75 728	0.95 488	2.39 715	1.20 742	0.41 705	0.48 707	0.59 723	0.85 718	0.60 693

DStereoSA	2.12 731	0.98 641	2.80 658	1.25 730	2.23 749	1.97 730	4.62 763	1.22 702	2.54 750	1.16 693	3.84 757	1.00 668	4.05 752	2.07 667	5.29 755	0.93 728	1.48 758	0.48 707	1.51 754	0.95 724	1.95 755

JetBlue	1.78 723	1.63 721	3.92 725	0.73 694	1.21 731	4.38 754	3.35 757	1.59 724	1.20 694	1.26 707	1.52 704	2.37 729	1.88 731	3.23 740	3.00 726	0.53 707	0.47 712	0.48 707	0.49 703	1.29 738	0.97 724

Consistency-Raft	0.88 657	0.93 616	3.23 706	0.99 717	0.64 692	0.77 615	0.55 638	0.98 636	0.97 668	0.61 557	1.03 669	0.65 521	1.05 684	0.79 466	1.38 666	0.44 700	0.46 709	0.51 710	0.58 721	0.65 703	0.47 671

NVStereoNet_ROB	1.16 691	0.95 625	2.54 616	0.58 672	0.55 671	0.78 620	0.63 665	1.00 658	1.08 683	1.03 683	4.07 758	1.48 710	1.22 698	2.88 731	1.27 658	0.50 706	0.46 709	0.54 711	0.62 725	0.50 685	0.63 697
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
fsdfsdds	2.52 737	0.90 605	4.35 734	0.62 684	3.81 755	4.40 755	4.02 762	2.26 743	3.45 756	3.39 758	5.86 763	5.49 755	3.16 748	2.42 698	2.55 718	0.45 702	0.27 667	0.55 712	0.48 700	0.95 724	0.96 723

DStereoFS	2.23 732	2.10 747	2.47 595	1.61 739	1.88 747	3.81 749	2.06 749	1.95 738	3.33 755	2.38 741	3.31 747	2.37 729	4.92 754	2.45 704	3.27 732	1.03 734	1.27 757	0.55 712	1.04 745	0.70 707	2.05 756

anonymity	0.80 637	0.66 499	1.29 224	0.59 677	0.75 701	0.67 550	0.52 626	0.95 618	0.71 554	0.94 675	0.70 592	0.67 538	0.87 663	0.71 445	1.35 664	0.64 716	0.62 725	0.58 714	1.44 752	0.60 701	0.65 698

SPS-STEREO	1.07 681	1.13 678	2.88 664	0.65 689	0.69 697	0.99 669	0.68 674	1.05 681	0.87 646	1.36 711	1.23 684	1.46 709	0.94 674	1.87 635	1.72 685	0.66 717	0.61 724	0.58 714	0.57 718	0.65 703	0.77 710
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	0.80 637	1.58 720	2.53 610	0.76 698	0.83 706	0.76 607	0.36 542	0.83 501	0.64 481	0.63 577	0.69 582	0.73 575	0.51 553	1.21 524	0.53 507	0.77 725	0.29 672	0.59 716	0.29 627	0.86 719	0.61 694

FACV-RUCA	0.58 520	0.40 325	1.78 376	0.43 585	1.67 743	0.48 261	0.28 438	0.69 369	0.62 460	0.40 330	0.53 439	0.33 302	0.63 609	0.40 261	0.31 348	0.13 473	0.11 425	0.62 717	0.12 388	0.70 707	0.98 725

MFMNet_re	0.92 663	1.28 701	2.53 610	0.82 706	0.76 704	0.90 657	0.75 687	0.98 636	1.04 677	1.03 683	1.05 673	0.84 623	0.94 674	0.83 470	0.72 573	0.68 719	0.60 723	0.63 718	0.60 724	0.77 714	0.74 705

SGM+DAISY	1.83 725	1.43 713	3.81 721	0.87 707	1.01 720	2.38 741	2.53 755	1.36 713	1.75 730	2.92 754	3.22 745	2.65 734	2.93 742	2.22 682	3.10 729	0.72 721	0.69 734	0.63 718	0.62 725	0.77 714	0.98 725

NCCL2	0.65 566	0.94 618	1.96 481	0.43 585	0.30 489	0.71 576	0.68 674	0.84 514	0.65 497	0.70 615	0.60 508	0.86 634	0.54 563	1.56 574	0.57 530	0.20 621	0.16 555	0.67 720	0.25 602	0.22 450	0.24 523

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 706	1.70 729	2.50 604	0.56 663	0.40 607	2.15 737	0.99 708	1.24 706	1.26 698	1.02 682	1.10 677	1.29 701	0.88 667	3.10 738	1.08 631	1.66 751	0.83 742	0.68 721	0.88 739	1.57 743	1.80 754

AnonymousM	0.37 260	0.44 364	1.50 290	0.25 167	0.15 121	0.52 332	0.23 307	0.60 317	0.42 231	0.42 344	0.32 254	0.30 277	0.25 262	0.34 200	0.23 213	0.11 374	0.09 312	0.71 722	0.36 673	0.12 185	0.07 16

otaku	1.03 678	1.68 727	2.72 642	0.95 714	0.73 700	1.03 676	0.59 651	0.99 648	0.86 643	0.69 609	1.61 705	0.98 663	0.64 611	1.46 558	1.14 640	0.95 731	0.46 709	0.72 723	0.40 685	1.24 736	0.78 711

Ntro	1.00 674	1.68 727	2.80 658	0.95 714	0.85 707	1.06 679	0.53 630	0.98 636	0.90 657	0.62 568	0.76 614	0.93 652	0.66 618	1.66 592	0.98 611	0.99 733	0.45 707	0.75 724	0.40 685	1.19 732	0.75 707

GCST	0.72 606	1.10 671	2.15 525	1.11 725	0.59 680	0.62 489	0.19 145	0.75 420	0.53 359	0.56 495	0.63 534	0.47 416	0.31 367	1.11 511	0.33 374	0.75 724	0.45 707	0.84 725	0.64 728	0.69 706	0.54 682

DualNet (step1)	0.59 528	0.62 468	1.93 459	0.27 241	0.22 353	0.68 562	0.31 487	0.93 595	0.66 513	0.57 506	0.51 411	0.55 458	0.45 506	1.11 511	0.38 417	0.61 713	0.14 506	0.87 726	0.56 715	0.25 496	0.23 508

test_sample9	0.94 665	0.62 468	1.93 459	0.27 241	0.22 353	0.68 562	0.31 487	0.93 595	0.66 513	0.57 506	0.51 411	0.55 458	0.45 506	1.91 647	2.55 718	0.61 713	4.16 772	0.87 726	0.56 715	0.25 496	0.23 508

test_sample8	1.12 683	0.62 468	1.93 459	0.27 241	0.22 353	0.68 562	0.31 487	0.95 618	0.61 442	1.18 701	0.56 473	2.53 732	1.31 703	1.91 647	2.55 718	0.61 713	4.16 772	0.87 726	0.56 715	0.25 496	0.23 508

UDG	0.77 629	1.23 695	2.15 525	0.67 691	0.59 680	0.78 620	0.38 558	0.90 566	0.70 544	0.61 557	0.69 582	1.01 670	0.67 620	1.02 497	0.73 576	0.45 702	0.34 685	0.87 726	0.51 707	0.67 705	0.46 669

CC-Net-ROB	0.85 652	1.15 684	2.13 519	0.88 708	0.38 590	0.88 655	0.44 595	1.06 682	0.79 623	0.58 524	0.69 582	0.65 521	0.50 551	2.74 725	0.51 499	0.93 728	0.39 702	0.87 726	0.29 627	0.54 695	0.54 682

WAO-7	1.48 716	1.63 721	2.49 600	0.93 712	0.75 701	1.72 720	1.10 718	1.84 735	1.96 740	1.43 718	2.54 731	1.97 722	1.61 722	3.06 736	2.08 701	0.69 720	0.66 727	0.94 731	0.74 732	0.80 716	0.69 702

DDUNet	0.77 629	1.12 675	1.88 435	0.76 698	0.69 697	0.84 641	0.43 584	0.85 523	0.65 497	0.67 601	0.75 611	0.91 646	0.52 558	1.03 499	0.57 530	0.54 709	0.37 691	0.95 732	0.52 710	0.71 709	0.57 688

MonStereo1	1.98 729	1.01 652	1.78 376	1.19 728	1.04 722	3.58 748	0.61 657	1.53 723	1.93 738	1.39 715	3.37 752	2.23 728	10.80 772	2.84 730	1.25 656	1.04 735	0.38 695	0.96 733	0.57 718	1.10 728	1.00 732

PWCK	1.49 717	1.90 741	3.22 705	1.09 723	0.54 668	1.71 719	1.73 742	1.49 720	1.53 719	1.44 719	1.80 712	1.82 719	1.30 702	3.34 742	1.76 687	1.07 737	0.56 721	0.97 734	0.58 721	1.38 742	0.65 698

ACVNet_2	1.42 714	1.81 734	3.23 706	1.08 721	0.92 713	1.32 700	0.85 698	1.49 720	1.69 727	1.19 702	1.73 711	2.13 725	1.03 682	2.50 709	1.40 669	0.91 727	0.53 719	1.00 735	0.55 712	2.11 752	0.85 716

RainbowNet	1.15 689	1.78 733	2.72 642	1.12 726	0.91 712	1.06 679	0.76 689	1.16 699	1.13 691	0.75 632	0.97 658	1.09 685	0.80 650	1.60 585	1.21 652	1.17 740	1.26 755	1.01 736	0.57 718	1.13 730	0.88 721

ACVNet_1	1.33 704	1.91 742	4.03 728	1.09 723	0.88 709	1.19 698	0.66 668	1.24 706	1.17 692	0.94 675	0.96 656	3.09 738	1.04 683	2.37 689	1.11 637	1.04 735	0.48 716	1.03 737	0.48 700	1.12 729	0.83 713

ACVNet-4b	1.93 727	1.85 737	4.10 730	1.07 720	0.86 708	1.15 694	0.53 630	1.06 682	1.12 689	0.64 587	1.09 676	1.99 723	0.70 627	2.20 678	9.86 774	5.62 771	0.41 705	1.03 737	0.55 712	1.86 749	0.85 716

LVE	1.96 728	2.17 756	3.14 694	1.68 740	1.80 745	1.63 715	1.03 714	2.34 745	2.81 752	1.25 704	2.89 739	4.24 748	1.29 700	2.79 727	1.44 671	2.85 760	0.91 745	1.18 739	1.46 753	1.23 735	1.10 736

Dean	1.79 724	1.83 735	3.92 725	1.29 731	1.07 725	1.55 710	1.00 711	1.95 738	2.33 745	1.47 721	4.19 759	4.26 749	1.33 706	2.21 679	1.48 673	1.14 739	0.68 732	1.18 739	0.74 732	1.24 736	0.98 725

DispFullNet	1.67 722	2.10 747	5.22 740	1.53 738	8.90 762	0.86 647	0.31 487	0.96 623	0.96 667	1.37 714	1.01 664	1.13 690	1.98 733	1.51 568	0.91 600	0.54 709	0.31 678	1.18 739	0.63 727	1.13 730	0.80 712

WAO-6	1.58 721	1.54 718	2.32 558	1.14 727	1.00 719	2.30 739	1.03 714	1.82 734	2.85 753	1.25 704	2.61 734	2.20 726	1.56 719	2.47 707	1.99 696	0.95 731	0.67 728	1.19 742	0.83 737	1.08 727	0.88 721

IMH-64-1	1.39 711	1.64 723	1.86 428	1.36 732	1.11 726	1.39 703	1.19 724	1.76 730	1.45 716	1.16 693	2.21 723	1.53 711	1.38 709	1.98 655	1.52 674	1.29 743	0.67 728	1.27 743	0.69 729	1.29 738	0.98 725

IMH-64	1.39 711	1.64 723	1.86 428	1.36 732	1.11 726	1.39 703	1.19 724	1.76 730	1.45 716	1.16 693	2.21 723	1.53 711	1.38 709	1.98 655	1.52 674	1.29 743	0.67 728	1.27 743	0.69 729	1.29 738	0.98 725

IMH	2.02 730	2.15 755	2.69 638	1.68 740	1.12 728	1.66 718	0.92 704	2.10 742	1.92 737	1.32 709	2.66 736	2.21 727	1.69 725	5.78 761	1.68 682	5.54 770	0.96 746	1.31 745	0.71 731	1.32 741	0.99 730

LE_ROB	4.43 755	1.35 711	9.38 762	2.79 757	3.93 756	2.43 742	3.46 759	2.68 748	11.19 769	11.66 775	4.73 761	5.26 754	10.46 771	4.50 754	9.49 771	0.82 726	0.69 734	1.34 746	0.98 743	0.75 712	0.76 709

UHP	8.35 769	2.17 756	12.80 775	1.04 719	3.05 753	13.45 771	6.62 771	11.56 776	21.64 790	12.60 776	20.66 786	14.01 780	14.14 781	7.42 766	8.27 769	1.86 754	1.65 759	1.36 747	3.22 771	3.66 762	5.78 771

JetRed	3.29 749	4.93 762	10.17 766	1.45 734	1.72 744	7.44 765	5.05 764	3.06 751	2.12 744	2.41 742	2.39 727	2.99 737	2.37 737	3.51 745	6.44 763	1.32 746	1.90 764	1.37 748	1.23 751	2.21 753	1.76 752

TorneroNet-64	2.65 738	1.83 735	3.30 709	1.46 735	1.20 730	3.89 750	0.99 708	3.51 758	6.71 765	2.56 743	4.60 760	4.22 746	3.85 751	3.33 741	3.14 730	1.19 741	0.65 726	1.39 749	0.79 736	3.31 760	1.15 737

Anonymous_2	0.74 618	0.32 239	1.65 315	0.33 425	0.30 489	0.67 550	0.32 510	0.69 369	0.46 278	0.48 401	0.41 323	0.84 623	0.58 584	0.51 357	0.40 436	0.32 685	0.38 695	1.43 750	3.69 772	0.80 716	0.27 557

TorneroNet	5.50 757	1.92 743	3.16 696	1.47 736	1.25 733	14.07 772	1.06 716	4.90 760	20.99 789	10.17 770	16.48 780	11.88 776	6.93 766	3.34 742	4.20 747	1.30 745	0.69 734	1.45 751	0.86 738	2.61 757	1.20 738

WAO-8	2.80 742	2.14 753	2.89 667	1.91 748	1.04 722	3.98 751	0.96 706	3.26 754	6.17 762	2.15 735	3.37 752	3.31 740	2.41 738	11.84 771	2.03 698	2.05 756	1.86 762	1.54 752	0.92 740	1.22 733	0.87 719

Venus	2.80 742	2.14 753	2.89 667	1.91 748	1.04 722	3.98 751	0.96 706	3.26 754	6.17 762	2.15 735	3.37 752	3.31 740	2.41 738	11.84 771	2.03 698	2.05 756	1.86 762	1.54 752	0.92 740	1.22 733	0.87 719

UNDER WATER-64	2.47 736	1.89 740	4.86 738	1.82 747	1.44 736	3.18 746	1.57 741	2.62 746	5.64 761	2.05 730	2.13 720	4.13 745	3.76 750	2.62 716	3.42 737	1.47 748	0.85 743	1.57 754	1.07 747	1.82 748	1.49 745

UNDER WATER	2.74 740	1.85 737	4.54 736	1.81 746	1.44 736	2.34 740	1.40 735	3.24 753	6.60 764	2.60 744	2.76 737	5.75 756	5.24 757	3.02 734	4.01 744	1.45 747	0.81 741	1.59 755	1.06 746	1.80 747	1.51 748

KSHMR	4.10 752	1.97 745	5.27 741	1.71 742	1.47 738	1.96 728	1.28 727	3.19 752	17.33 784	2.12 731	15.91 778	9.18 769	1.57 721	8.42 768	1.98 695	1.52 749	1.26 755	1.67 756	1.19 749	1.67 745	1.40 744

notaker	2.66 739	2.07 746	3.31 711	2.61 756	1.43 734	1.76 723	1.11 719	2.76 749	1.79 732	2.26 738	11.53 775	3.96 744	4.29 753	3.09 737	2.76 724	1.55 750	0.88 744	1.70 757	1.07 747	2.00 751	1.35 742

ktn	4.35 754	2.10 747	2.89 667	1.80 744	1.49 740	2.13 736	1.41 737	2.26 743	12.72 772	11.41 774	16.43 779	11.15 772	3.75 749	4.36 753	3.18 731	1.82 753	0.98 748	1.73 758	1.21 750	2.97 759	1.27 740

MFN_U_SF_RVC	1.55 720	2.39 759	3.16 696	0.65 689	0.41 616	1.12 689	0.46 606	1.23 705	1.33 704	1.61 725	1.20 682	1.43 708	0.98 678	1.76 609	1.97 694	1.90 755	1.80 760	1.98 759	2.15 764	1.63 744	1.77 753

BEATNet-Init1	12.10 775	11.19 774	27.29 796	2.99 758	3.51 754	21.84 789	11.10 775	14.34 782	13.83 779	20.34 786	20.33 785	26.35 798	20.03 784	19.06 787	14.80 783	1.74 752	1.81 761	2.05 760	2.49 767	3.69 763	3.12 761

DStereoRT	0.81 645	0.53 423	2.23 544	0.36 498	0.33 536	0.92 661	0.36 542	0.86 534	0.80 626	0.57 506	0.62 521	0.59 490	1.15 695	1.76 609	1.04 627	0.14 519	0.13 487	2.17 761	0.78 734	0.16 327	0.66 701

TCMNet-wrong-test	5.51 758	6.62 767	6.20 749	13.02 777	11.90 768	7.14 763	5.53 769	6.99 768	1.44 715	2.65 745	3.10 743	8.37 765	5.95 762	4.75 760	6.05 757	3.07 763	0.98 748	2.38 762	1.99 758	6.62 770	5.43 766

zzzz4	5.59 762	6.90 769	6.62 756	13.08 778	12.04 771	7.13 761	5.47 765	7.10 770	1.41 712	2.70 748	3.33 749	8.32 763	5.92 760	4.65 756	6.23 760	3.09 765	1.05 752	2.43 763	2.05 760	6.70 772	5.51 768

noway2	5.52 760	6.31 765	6.33 751	12.97 776	12.02 769	7.09 760	5.49 768	6.95 766	1.40 710	2.70 748	3.32 748	8.40 767	6.00 764	4.60 755	6.13 758	3.07 763	1.04 751	2.43 763	2.05 760	6.65 771	5.44 767

noway1	5.58 761	6.89 768	6.57 755	13.08 778	12.04 771	7.13 761	5.47 765	7.10 770	1.40 710	2.70 748	3.33 749	8.32 763	5.92 760	4.65 756	6.23 760	3.09 765	1.05 752	2.43 763	2.05 760	6.70 772	5.51 768

noway3	5.51 758	6.38 766	6.27 750	12.92 775	12.02 769	7.08 759	5.48 767	6.99 768	1.39 709	2.69 747	3.33 749	8.37 765	5.97 763	4.68 759	6.13 758	3.05 761	1.00 750	2.44 766	2.05 760	6.61 769	5.27 765

noway4	5.60 763	6.93 770	6.50 754	13.12 780	12.06 773	7.19 764	5.54 770	6.97 767	1.42 713	2.67 746	3.29 746	8.41 768	6.00 764	4.66 758	6.23 760	3.11 767	1.06 754	2.44 766	2.04 759	6.73 774	5.55 770

IGEV-RUCA	2.28 733	0.30 216	1.15 192	0.40 562	1.86 746	2.06 735	1.90 746	1.36 713	1.80 734	3.70 760	3.76 755	5.02 753	8.19 769	2.12 674	1.63 679	0.25 660	0.76 739	2.72 768	1.91 757	2.39 755	2.36 759

tt	4.93 756	0.27 153	4.20 731	2.29 752	1.58 742	10.20 768	16.97 779	9.42 774	5.02 760	1.67 726	1.28 688	4.68 751	5.03 756	3.37 744	5.92 756	6.16 772	9.47 783	2.82 769	3.18 769	3.60 761	1.53 749

USTest	8.10 766	7.17 771	8.96 761	9.25 767	9.05 763	15.27 773	23.78 781	9.96 775	9.47 768	5.94 766	6.75 764	7.80 762	7.48 767	8.83 770	11.21 776	2.21 758	3.56 771	2.86 770	3.20 770	5.02 767	4.16 762

MADNet++	2.79 741	2.11 750	2.97 679	2.49 754	2.28 750	2.95 745	2.31 752	2.67 747	2.47 748	3.03 756	3.13 744	2.70 735	2.92 741	4.10 750	4.48 749	2.68 759	2.24 768	3.04 771	2.44 766	2.37 754	2.34 758

DGTPSM_ROB	8.89 770	5.62 763	12.25 771	5.92 764	11.32 766	8.54 766	24.18 782	6.40 763	13.49 775	5.15 762	11.46 773	6.19 759	10.92 773	7.00 765	13.72 777	4.47 768	7.65 775	3.92 772	7.45 779	4.38 765	7.87 778

DPSMNet_ROB	9.48 772	5.64 764	13.01 776	8.82 766	11.82 767	8.54 766	24.20 783	6.41 764	13.65 778	5.32 764	11.47 774	6.33 760	10.92 773	7.69 767	13.89 778	7.25 780	8.19 779	5.06 773	7.78 780	5.31 768	8.26 779

DGSMNet	2.89 744	0.63 478	3.18 700	3.43 761	4.17 758	2.57 743	6.98 773	0.97 632	0.83 637	0.56 495	1.86 714	0.79 604	0.62 606	1.64 590	1.39 667	4.61 769	5.01 774	5.17 774	4.71 773	4.44 766	4.19 763

Selective-IGEV-i1pa	9.22 771	12.57 778	9.49 764	2.20 750	1.49 740	16.83 776	8.03 774	14.34 782	11.26 770	10.52 771	15.24 777	14.52 781	11.94 780	18.22 786	9.78 773	7.79 781	3.09 770	5.20 775	2.49 767	2.46 756	6.90 774

HanzoNet	7.64 765	2.86 761	5.05 739	7.01 765	3.97 757	2.18 738	1.34 731	3.37 757	4.05 758	13.17 777	10.58 769	10.73 771	16.52 782	8.45 769	10.51 775	10.48 782	9.72 784	5.59 776	13.46 784	6.84 775	6.83 773

iinet-test	11.61 773	10.56 772	11.80 768	12.17 769	12.09 774	18.69 777	26.70 787	13.53 778	13.46 773	9.91 768	10.28 767	11.17 773	11.16 775	12.37 775	14.43 779	6.71 776	7.85 776	6.13 777	6.95 775	8.33 776	7.85 776

IINet	11.61 773	10.56 772	11.80 768	12.17 769	12.09 774	18.69 777	26.70 787	13.53 778	13.46 773	9.91 768	10.28 767	11.17 773	11.16 775	12.37 775	14.43 779	6.71 776	7.85 776	6.13 777	6.95 775	8.33 776	7.85 776

PML	23.15 784	16.83 779	7.78 758	5.49 763	9.93 765	51.13 800	104.50 806	5.76 762	13.62 777	37.30 806	105.93 806	30.86 799	23.50 790	12.07 773	7.87 768	6.30 773	2.12 767	6.32 779	2.43 765	10.44 780	2.90 760

DPSM_ROB	12.34 776	11.21 776	12.51 772	12.91 773	12.80 777	19.84 786	28.28 790	14.38 784	14.28 780	10.58 772	11.26 771	12.03 777	11.85 778	13.15 779	15.34 784	7.11 778	8.31 780	6.50 780	7.35 777	8.84 778	8.31 780

DPSM	12.34 776	11.21 776	12.51 772	12.91 773	12.80 777	19.84 786	28.28 790	14.38 784	14.28 780	10.58 772	11.26 771	12.03 777	11.85 778	13.15 779	15.34 784	7.11 778	8.31 780	6.50 780	7.35 777	8.84 778	8.31 780

Hybrid-DGEV	24.86 790	22.58 793	25.22 792	26.11 789	25.76 786	39.92 796	57.06 796	29.03 799	29.01 801	21.12 789	22.64 793	24.13 790	23.91 796	26.46 795	30.82 792	14.27 787	16.70 789	13.09 782	14.83 790	17.78 782	16.71 785

RAFT-FEzeroshot	24.80 786	22.55 791	24.73 786	26.10 787	25.76 786	39.84 792	57.07 798	28.84 792	28.79 795	21.14 790	22.48 790	24.18 791	23.88 792	26.38 790	30.87 794	14.26 784	16.71 790	13.09 782	14.82 787	17.79 785	16.72 788

RAFT-FE	24.80 786	22.55 791	24.73 786	26.10 787	25.76 786	39.84 792	57.07 798	28.84 792	28.79 795	21.14 790	22.48 790	24.18 791	23.88 792	26.38 790	30.87 794	14.26 784	16.71 790	13.09 782	14.82 787	17.79 785	16.72 788

CasAABBNet	24.81 788	22.53 789	24.83 788	26.08 786	25.74 785	39.86 794	57.06 796	28.87 795	28.83 797	21.16 793	22.54 792	24.22 793	23.89 795	26.38 790	30.87 794	14.25 783	16.71 790	13.09 782	14.81 786	17.78 782	16.71 785

FlowAnything	24.85 789	22.54 790	25.10 790	26.11 789	25.76 786	39.86 794	57.00 793	28.89 796	28.87 798	21.31 795	22.68 795	24.22 793	23.87 791	26.39 793	30.89 798	14.26 784	16.78 794	13.10 786	14.90 791	17.78 782	16.69 784

Selective-RAFT-Error	24.87 791	22.59 794	25.14 791	26.13 791	25.82 790	39.93 797	57.03 794	28.97 797	28.95 799	21.21 794	22.65 794	24.25 795	23.98 797	26.43 794	30.83 793	14.27 787	16.71 790	13.10 786	14.82 787	17.82 787	16.76 790

LSM0	26.58 793	22.63 795	25.88 793	30.13 793	52.21 805	39.94 798	56.74 792	28.97 797	28.72 794	21.14 790	22.26 789	24.43 796	23.88 792	26.54 797	30.87 794	14.32 789	16.55 787	13.12 788	14.71 785	17.92 788	20.60 792

fast-reg	25.26 792	22.76 796	26.49 795	26.66 792	27.60 792	41.51 799	57.03 794	28.84 792	28.98 800	20.78 787	22.21 788	23.55 789	23.30 789	26.97 799	31.44 799	14.39 790	16.67 788	15.16 789	15.84 792	18.23 790	16.71 785

U	3.37 751	0.17 2	0.91 140	0.26 215	13.79 779	19.19 783	0.15 58	0.41 109	0.31 53	0.17 64	0.18 77	0.27 242	0.15 65	0.21 14	0.16 45	0.09 163	0.06 26	17.88 790	12.81 783	0.10 124	0.08 65

Selective-IGEV-i16pa	47.65 804	67.17 805	7.20 757	2.47 753	2.32 751	116.02 806	1.42 738	90.41 807	82.69 806	32.69 805	90.10 805	60.10 806	84.41 806	129.53 807	52.52 804	50.16 804	15.10 786	18.00 791	9.63 781	0.94 722	40.09 805

zzzz2	37.36 798	34.10 803	37.81 799	39.61 794	38.70 796	60.14 803	86.04 804	43.62 804	43.68 802	31.88 803	34.07 802	35.66 800	35.41 802	39.41 800	46.07 800	21.44 794	25.20 798	19.84 792	22.48 793	26.77 795	25.16 796

noway5	37.36 798	34.10 803	37.81 799	39.61 794	38.70 796	60.14 803	86.04 804	43.62 804	43.68 802	31.88 803	34.07 802	35.66 800	35.41 802	39.41 800	46.07 800	21.44 794	25.20 798	19.84 792	22.48 793	26.77 795	25.16 796

DPSimNet_ROB	17.97 781	20.20 787	24.98 789	17.62 781	15.92 780	21.53 788	21.00 780	13.70 780	15.61 782	23.89 798	14.69 776	22.87 786	24.58 798	12.70 778	14.56 781	18.48 791	12.91 785	20.21 794	12.05 782	17.76 781	14.17 783

zzzzzz3	37.89 800	29.68 798	38.88 801	48.93 796	48.83 803	58.10 802	76.69 803	42.34 802	43.95 804	31.42 801	34.06 801	40.19 802	40.01 804	39.79 802	48.00 803	21.11 792	25.13 796	20.33 795	22.80 795	25.12 793	22.46 793

zzz1	37.91 801	29.70 799	39.14 802	48.93 796	48.83 803	58.08 801	76.65 802	42.36 803	44.00 805	31.44 802	34.09 804	40.20 803	40.01 804	39.82 803	47.98 802	21.12 793	25.13 796	20.33 795	22.80 795	25.12 793	22.47 794

HaxPig	19.86 782	22.40 788	22.34 783	17.95 782	17.95 781	11.77 770	11.89 776	16.02 786	15.89 783	21.10 788	21.41 787	18.74 785	18.39 783	20.08 788	19.69 786	23.63 800	23.22 795	24.06 797	23.69 797	23.00 792	23.95 795

LRCNet_RVC	13.74 780	19.30 780	12.75 774	19.46 783	12.69 776	1.86 724	0.41 573	12.33 777	1.05 678	15.77 781	18.83 784	12.62 779	8.70 770	12.21 774	9.62 772	22.22 796	8.37 782	25.85 798	24.01 798	19.32 791	17.44 791

MEDIAN_ROB	23.96 785	27.05 797	26.39 794	22.16 784	22.13 783	16.12 775	13.97 777	20.24 787	20.05 785	25.50 799	25.31 797	22.96 787	22.63 788	24.39 789	23.24 790	28.20 801	27.23 803	28.62 799	27.75 801	27.50 797	27.76 800

AVERAGE_ROB	26.93 794	30.34 800	29.27 797	25.82 785	25.34 784	19.48 785	15.17 778	23.55 791	23.00 793	28.45 800	27.87 798	26.25 797	25.86 799	26.96 798	25.55 791	31.30 802	30.07 804	31.76 800	30.81 802	30.79 801	30.93 801

Anonymous_1	22.91 783	11.20 775	12.13 770	12.75 772	26.28 791	19.43 784	27.92 789	14.08 781	13.61 776	14.96 780	10.58 769	11.26 775	11.19 777	12.55 777	14.57 782	38.28 803	7.88 778	34.96 801	63.99 803	89.57 806	10.94 782

RSGM-EC	41.56 802	31.72 801	19.92 781	51.66 801	47.86 801	38.70 790	61.61 800	33.83 800	22.80 791	23.45 796	29.29 799	43.76 804	35.31 800	66.76 804	70.17 805	66.40 805	37.60 805	48.67 802	25.68 799	48.86 802	27.21 798

acva	41.56 802	31.72 801	19.92 781	51.66 801	47.86 801	38.70 790	61.61 800	33.83 800	22.80 791	23.45 796	29.29 799	43.76 804	35.31 800	66.76 804	70.17 805	66.40 805	37.60 805	48.67 802	25.68 799	48.86 802	27.21 798

xxxxx1	28.96 795	20.11 784	14.07 778	49.74 798	39.15 798	18.98 779	26.64 784	21.94 788	20.21 786	16.45 782	17.48 781	18.36 782	21.56 785	16.21 782	20.88 787	23.07 797	26.55 800	66.40 804	78.70 804	30.27 798	32.51 802

tt_ll	28.96 795	20.11 784	14.07 778	49.74 798	39.15 798	18.98 779	26.64 784	21.94 788	20.21 786	16.45 782	17.48 781	18.36 782	21.56 785	16.21 782	20.88 787	23.07 797	26.55 800	66.40 804	78.70 804	30.27 798	32.51 802

ff	28.96 795	20.11 784	14.07 778	49.74 798	39.15 798	18.98 779	26.64 784	21.94 788	20.21 786	16.45 782	17.48 781	18.36 782	21.56 785	16.21 782	20.88 787	23.07 797	26.55 800	66.40 804	78.70 804	30.27 798	32.51 802

test_example2	115.39 805	123.23 806	94.57 804	115.52 803	123.55 806	101.63 805	114.33 807	53.41 806	99.48 807	134.90 807	135.05 807	85.83 807	85.11 807	111.32 806	106.15 807	152.55 807	205.26 807	99.78 807	114.96 807	140.96 807	110.20 806

ccccc		297.21 807		374.70 806	380.44 807	203.92 807		216.32 808		203.37 808		215.01 808		312.78 808		412.57 808	356.13 808	256.09 808	227.69 808	428.88 808

ASD4		19.65 781

Low-res two-view benchmark