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.

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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

PointNet	0.40 20	0.19 23	0.82 9	0.00 1	0.06 36	1.34 107	0.00 1	3.63 144	0.76 29	0.34 96	0.04 23	0.05 10	0.08 17	0.48 24	0.15 37	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.02 410	0.00 1	0.02 109

LiteMatch*	0.35 10	0.17 11	2.21 197	0.01 2	0.07 48	1.32 102	0.00 1	1.16 13	0.77 32	0.21 43	0.03 11	0.06 24	0.08 17	0.37 12	0.40 146	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26

LACA3	0.25 3	0.16 4	0.88 14	0.01 2	0.19 200	1.16 28	0.01 13	1.09 11	0.76 29	0.12 12	0.03 11	0.08 56	0.06 10	0.46 19	0.08 2	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

GeoVLM	0.25 3	0.17 11	0.61 1	0.01 2	0.08 68	1.22 49	0.00 1	0.95 7	0.70 9	0.35 101	0.03 11	0.06 24	0.10 31	0.31 3	0.36 125	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

LACA2	0.41 21	0.49 300	1.83 119	0.01 2	0.11 110	1.09 23	0.01 13	2.98 47	0.79 39	0.19 35	0.07 30	0.12 83	0.06 10	0.34 8	0.08 2	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

MonSter++	0.25 3	0.17 11	0.64 2	0.01 2	0.08 68	1.24 70	0.00 1	0.96 8	0.70 9	0.32 88	0.03 11	0.06 24	0.11 42	0.31 3	0.37 133	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

HiDET	0.34 8	0.16 4	0.67 4	0.01 2	0.10 94	1.18 36	0.01 13	2.53 28	0.71 15	0.29 71	0.06 28	0.07 40	0.12 49	0.35 9	0.42 155	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

CSFM-Stereo	0.36 14	0.16 4	0.83 11	0.01 2	0.10 94	1.19 37	0.00 1	2.37 26	0.71 15	0.52 162	0.04 23	0.07 40	0.26 95	0.36 11	0.43 157	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

BridgeDepth	0.38 18	0.26 79	1.19 33	0.01 2	0.04 18	1.19 37	0.03 50	2.97 45	0.73 22	0.21 43	0.02 1	0.15 92	0.10 31	0.64 48	0.09 6	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LACA1	0.35 10	0.23 50	0.80 7	0.02 10	0.04 18	1.09 23	0.00 1	2.95 42	0.68 8	0.18 31	0.02 1	0.12 83	0.05 6	0.66 50	0.06 1	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

BridgeDepth_RVC	0.36 14	0.20 30	1.10 22	0.02 10	0.29 248	0.97 21	0.00 1	2.19 23	0.73 22	0.13 17	0.17 55	0.09 68	0.55 184	0.68 56	0.13 22	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
LCMNet	0.34 8	0.16 4	0.75 6	0.02 10	0.10 94	1.21 43	0.01 13	2.64 32	0.73 22	0.24 56	0.05 27	0.06 24	0.17 66	0.32 6	0.39 139	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

4w-stereo	0.55 43	0.18 17	1.39 61	0.02 10	0.35 276	1.26 83	0.06 87	3.13 60	0.86 63	0.28 65	0.82 126	0.06 24	0.67 199	1.59 135	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

3.25w_new	0.45 27	0.25 69	1.29 47	0.02 10	0.08 68	1.25 75	0.01 13	3.39 106	0.91 88	0.33 94	0.16 48	0.07 40	0.42 158	0.57 35	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

3.25w	0.45 27	0.25 69	1.29 47	0.02 10	0.08 68	1.25 75	0.01 13	3.39 106	0.91 88	0.33 94	0.16 48	0.06 24	0.42 158	0.57 35	0.25 81	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

3.75w	0.62 51	0.16 4	1.33 55	0.02 10	1.27 439	1.25 75	0.01 13	3.23 79	0.87 70	0.38 112	0.23 66	0.07 40	0.40 142	2.96 192	0.26 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

3.5w_stereo	0.69 71	0.23 50	1.44 70	0.02 10	0.14 144	1.24 70	0.03 50	3.53 134	0.90 86	0.20 38	1.48 171	0.07 40	0.50 176	3.73 220	0.30 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

Wavelet-MonSter	0.35 10	0.28 98	1.43 67	0.03 18	0.40 289	1.20 41	0.00 1	1.14 12	0.82 50	0.27 64	0.04 23	0.05 10	0.08 17	0.96 92	0.20 59	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 109

asda	0.52 38	0.19 23	1.61 96	0.03 18	0.61 347	1.26 83	0.08 110	3.20 75	0.84 52	0.41 130	0.29 74	0.05 10	0.72 208	0.77 73	0.26 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

4.25_new	0.52 38	0.18 17	1.42 64	0.03 18	0.88 388	1.23 57	0.04 60	3.18 70	0.85 57	0.32 88	0.77 117	0.05 10	0.42 158	0.83 77	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

4.5w_new	0.52 38	0.18 17	1.42 64	0.03 18	0.88 388	1.23 57	0.04 60	3.18 70	0.85 57	0.32 88	0.77 117	0.05 10	0.42 158	0.83 77	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

4.25w-stereo	0.52 38	0.18 17	1.43 67	0.03 18	0.88 388	1.23 57	0.04 60	3.18 70	0.85 57	0.32 88	0.77 117	0.05 10	0.42 158	0.83 77	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

3w_stereo	0.53 42	0.23 50	1.53 86	0.03 18	0.02 6	1.25 75	0.02 40	3.34 98	0.88 77	0.44 141	0.43 88	0.07 40	1.04 247	1.04 98	0.26 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

2w_stereo	0.56 45	0.19 23	1.31 52	0.03 18	0.10 94	1.22 49	0.04 60	3.42 119	0.81 44	0.79 192	0.73 113	0.07 40	1.24 281	0.81 76	0.37 133	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

fffft	0.97 142	0.29 106	1.69 109	0.03 18	0.05 24	2.12 222	0.65 337	3.44 122	1.87 144	0.34 96	0.60 100	0.23 132	0.20 77	6.69 365	0.89 278	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.09 355
1: 1. 1
ff7	1.12 168	0.57 341	2.06 161	0.03 18	0.07 48	2.80 314	0.84 397	3.71 149	2.27 161	0.38 112	1.06 137	0.20 117	0.40 142	7.12 401	0.49 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.09 341	0.06 302

ffff	1.12 168	0.57 341	2.06 161	0.03 18	0.07 48	2.80 314	0.84 397	3.71 149	2.27 161	0.38 112	1.06 137	0.20 117	0.40 142	7.12 401	0.49 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.09 341	0.06 302

11t	1.12 168	0.57 341	2.06 161	0.03 18	0.07 48	2.80 314	0.84 397	3.71 149	2.27 161	0.38 112	1.06 137	0.20 117	0.40 142	7.12 401	0.49 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.09 341	0.06 302

MIF-Stereo (partial)	1.29 202	0.33 159	3.02 300	0.03 18	1.12 423	1.26 83	0.13 149	4.46 209	3.75 269	0.35 101	2.39 221	0.31 160	0.74 210	6.09 316	1.76 373	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.04 231

anonymousdsp	1.12 168	0.59 350	1.66 103	0.03 18	0.07 48	2.81 322	0.82 384	4.07 184	2.30 167	0.41 130	1.12 145	0.30 155	0.40 142	7.05 394	0.49 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.10 352	0.05 279

ccc-4	1.12 168	0.57 341	2.06 161	0.03 18	0.07 48	2.80 314	0.84 397	3.71 149	2.27 161	0.38 112	1.06 137	0.20 117	0.40 142	7.12 401	0.49 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.09 341	0.06 302

IGEV-Stereo	1.12 168	0.59 350	1.66 103	0.03 18	0.07 48	2.82 325	0.82 384	4.09 190	2.30 167	0.41 130	1.11 142	0.30 155	0.41 152	7.05 394	0.49 183	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.10 352	0.05 279
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
TS12	0.77 107	0.22 42	1.20 37	0.04 33	0.06 36	1.43 130	0.02 40	4.56 221	2.17 154	0.21 43	2.27 214	0.16 93	0.09 24	2.65 184	0.24 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.00 1

aanet-new-34k	0.68 66	0.72 405	2.37 213	0.04 33	0.06 36	1.30 93	0.85 405	3.82 168	0.94 93	0.19 35	2.31 216	0.07 40	0.38 135	0.28 1	0.12 15	0.00 1	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.09 355

VMStereo-Base	0.83 120	0.29 106	1.79 115	0.04 33	0.11 110	1.38 113	0.03 50	2.87 40	3.42 252	0.53 165	1.32 159	0.73 220	0.41 152	3.01 194	0.54 195	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

gcap_with_dpt	0.75 96	0.23 50	1.96 146	0.04 33	3.43 564	1.23 57	0.44 264	3.43 121	1.00 101	1.38 225	0.79 123	0.17 103	0.13 53	0.52 27	0.23 66	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

DispViT+	0.94 135	0.14 1	1.55 88	0.04 33	4.59 616	0.74 13	0.01 13	2.00 19	2.85 200	0.38 112	0.09 38	0.13 89	0.23 84	5.85 308	0.11 14	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

WQFJX1	1.53 225	0.34 175	1.49 79	0.04 33	4.03 596	2.23 235	0.16 172	5.56 305	3.84 277	0.53 165	1.13 148	0.68 212	0.89 230	7.80 445	1.74 371	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.02 109

Monster-pub-mixall	0.72 87	0.39 224	0.98 15	0.04 33	0.12 127	1.23 57	0.01 13	2.74 36	0.86 63	0.86 197	0.39 84	0.07 40	0.09 24	6.24 325	0.32 116	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

asd	0.49 33	0.16 4	1.57 91	0.04 33	0.72 369	1.24 70	0.05 77	2.80 38	0.84 52	0.45 145	0.50 92	0.06 24	0.56 186	0.58 40	0.24 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

2.25w	0.67 63	0.20 30	1.40 63	0.04 33	0.13 136	1.21 43	0.05 77	3.23 79	0.87 70	0.36 103	1.17 152	0.07 40	0.69 203	3.67 218	0.30 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

2.5w	0.68 66	0.23 50	1.29 47	0.04 33	0.31 261	1.26 83	0.09 118	3.24 83	0.86 63	0.42 136	0.59 98	0.03 2	0.56 186	4.36 249	0.24 74	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

2.75w_new	0.55 43	0.23 50	1.43 67	0.04 33	0.12 127	1.25 75	0.08 110	3.20 75	0.86 63	0.39 122	0.16 48	0.07 40	0.88 229	1.99 160	0.24 74	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

LG-Stereo	0.79 111	0.32 141	3.96 396	0.04 33	0.15 152	1.19 37	0.18 185	3.52 132	2.95 206	0.32 88	1.77 187	0.22 130	0.14 60	0.39 13	0.43 157	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.02 109

HART	1.68 236	0.67 389	2.72 259	0.04 33	0.27 237	1.72 179	0.04 60	5.60 309	3.16 228	1.44 226	7.73 405	2.41 284	0.15 62	6.44 341	0.62 204	0.00 1	0.12 534	0.00 1	0.00 1	0.24 505	0.17 471

aanet-new-40k	0.73 91	0.73 410	2.49 223	0.05 46	1.66 473	1.64 160	0.96 430	3.62 143	0.88 77	0.21 43	1.32 159	0.04 5	0.09 24	0.74 63	0.10 11	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.10 382

aanet-new-16k	0.59 49	0.65 378	2.18 190	0.05 46	0.15 152	1.31 97	0.86 408	3.39 106	0.93 91	0.34 96	0.40 85	0.20 117	0.85 227	0.39 13	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 279

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.74 93	0.24 64	1.38 59	0.05 46	3.67 575	1.47 136	0.89 415	4.01 180	0.81 44	0.60 177	0.72 112	0.12 83	0.33 123	0.32 6	0.12 15	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.75 96	0.26 79	2.03 156	0.05 46	3.77 585	1.23 57	0.49 283	3.23 79	1.03 105	1.13 215	0.54 95	0.16 93	0.13 53	0.57 35	0.26 86	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 231

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.74 93	0.24 64	2.06 161	0.05 46	3.53 567	1.21 43	0.41 251	3.12 59	1.01 104	1.22 223	0.87 130	0.19 110	0.14 60	0.50 25	0.27 99	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 231

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.75 96	0.25 69	2.17 187	0.05 46	3.81 588	1.22 49	0.41 251	3.27 88	1.03 105	1.11 214	0.56 97	0.18 107	0.13 53	0.56 34	0.25 81	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

PSi22a	0.37 17	0.28 98	0.69 5	0.05 46	0.08 68	0.49 9	0.06 87	3.30 93	0.70 9	0.02 1	0.02 1	0.69 215	0.09 24	0.71 59	0.09 6	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

MatchStereo	0.70 77	0.35 191	2.06 161	0.05 46	0.01 1	0.93 20	0.01 13	4.29 197	3.44 255	0.10 10	1.13 148	0.18 107	0.25 88	0.76 71	0.39 139	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
NLMM1	1.55 226	0.35 191	1.65 102	0.05 46	4.55 615	2.00 210	0.13 149	5.67 313	5.17 353	0.57 174	0.86 129	0.45 190	0.80 221	6.82 371	1.92 386	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.02 109

MonStereo	0.44 25	0.23 50	1.44 70	0.05 46	0.77 375	1.17 30	0.01 13	3.17 66	0.72 17	0.28 65	0.18 56	0.06 24	0.04 1	0.54 28	0.17 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.01 26

Monster-pub-eth3d	0.44 25	0.23 50	1.44 70	0.05 46	0.77 375	1.17 30	0.01 13	3.17 66	0.72 17	0.28 65	0.18 56	0.06 24	0.04 1	0.55 31	0.17 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.01 26

qwe	0.66 61	0.19 23	1.64 101	0.05 46	1.17 431	1.23 57	0.03 50	3.35 100	0.88 77	0.51 159	0.38 82	0.04 5	0.17 66	3.22 201	0.26 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

StereoAnything_RVC	1.52 223	7.77 638	2.81 275	0.05 46	0.02 6	1.11 26	0.06 87	3.26 86	0.75 28	0.12 12	0.02 1	0.07 40	0.68 202	6.69 365	0.13 22	0.02 421	0.08 490	0.00 1	0.00 1	6.69 644	0.02 109

MonSter	0.46 30	0.23 50	1.44 70	0.05 46	0.77 375	1.17 30	0.01 13	3.17 66	0.72 17	0.28 65	0.18 56	0.07 40	0.04 1	0.83 77	0.17 46	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.00 1	0.01 26

mms	1.03 157	0.54 328	1.58 93	0.05 46	0.36 279	1.52 146	0.08 110	2.97 45	1.84 142	0.38 112	2.94 238	0.32 163	0.25 88	6.82 371	0.39 139	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.28 533

gcap-zeroshot	0.75 96	0.26 79	2.20 194	0.05 46	3.75 581	1.22 49	0.45 267	3.36 102	0.99 99	1.13 215	0.31 77	0.16 93	0.13 53	0.55 31	0.26 86	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 231

test_for_model	0.75 96	0.26 79	2.03 156	0.05 46	3.77 585	1.23 57	0.49 283	3.23 79	1.03 105	1.13 215	0.54 95	0.16 93	0.13 53	0.57 35	0.26 86	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 231

testlalala	0.75 96	0.26 79	2.20 194	0.05 46	3.75 581	1.22 49	0.45 267	3.36 102	0.99 99	1.13 215	0.31 77	0.16 93	0.13 53	0.55 31	0.26 86	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 231

GCAP-Stereo-DPT26K	0.62 51	0.63 369	2.08 169	0.06 64	0.41 294	1.30 93	0.98 435	3.78 162	0.81 44	0.21 43	0.74 116	0.08 56	0.10 31	0.76 71	0.13 22	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.23 549	0.01 39	0.04 231

aanet-new-22k	0.68 66	0.76 425	2.63 247	0.06 64	0.16 161	1.43 130	1.39 481	3.11 55	0.85 57	0.23 51	1.46 169	0.09 68	0.31 118	0.80 74	0.23 66	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.05 279

Foundation-i1b	0.70 77	0.23 50	1.20 37	0.06 64	0.05 24	0.78 15	0.04 60	5.01 260	1.58 132	0.40 127	0.64 103	1.08 236	1.16 268	1.45 127	0.31 111	0.01 304	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

Foundation-i1a	0.82 119	0.19 23	1.27 46	0.06 64	0.01 1	0.81 16	0.07 101	5.05 261	2.04 147	0.78 191	0.26 72	0.74 221	1.63 316	3.13 200	0.31 111	0.01 304	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

Test_v1	0.42 22	0.34 175	1.26 45	0.06 64	0.13 136	1.31 97	0.05 77	2.71 33	0.86 63	0.16 23	0.60 100	0.08 56	0.05 6	0.62 44	0.12 15	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

WQFJX	1.49 221	0.32 141	1.86 122	0.06 64	4.78 623	2.43 259	0.43 259	5.57 306	3.85 278	0.48 152	1.38 163	0.56 204	1.37 291	4.54 254	2.09 398	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.05 279

NLSM3	0.78 110	0.33 159	1.31 52	0.06 64	1.93 500	1.22 49	0.05 77	3.26 86	1.87 144	0.34 96	0.87 130	0.12 83	1.04 247	2.53 182	0.74 230	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

4.5_new	0.49 33	0.17 11	1.73 112	0.06 64	0.30 250	1.23 57	0.07 101	3.11 55	0.87 70	0.45 145	0.66 107	0.05 10	0.19 72	0.67 52	0.26 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

4.5w-stereo	0.49 33	0.17 11	1.73 112	0.06 64	0.30 250	1.23 57	0.07 101	3.11 55	0.87 70	0.45 145	0.66 107	0.05 10	0.19 72	0.67 52	0.26 86	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

111111	0.97 142	0.19 23	1.49 79	0.06 64	1.12 423	1.43 130	0.05 77	4.77 238	1.70 134	0.44 141	2.88 235	0.09 68	0.17 66	4.66 260	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.01 26

MLG-Stereo_test3	0.45 27	0.31 126	1.35 57	0.06 64	0.17 172	1.30 93	0.01 13	3.52 132	0.77 32	0.15 20	0.07 30	0.06 24	0.07 13	0.74 63	0.22 64	0.02 421	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

MLG-Stereo_test1	0.67 63	0.23 50	1.05 19	0.06 64	1.40 455	1.24 70	0.00 1	3.56 136	1.36 125	0.06 6	0.04 23	0.08 56	0.10 31	4.03 234	0.14 31	0.01 304	0.07 476	0.00 1	0.01 382	0.01 39	0.02 109

MLG-Stereo	0.72 87	0.23 50	1.13 23	0.06 64	0.16 161	1.24 70	0.00 1	3.84 169	1.40 126	0.06 6	0.03 11	0.08 56	0.10 31	5.71 303	0.16 39	0.01 304	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

IGEV-Stereo++	0.74 93	0.23 50	1.31 52	0.06 64	1.62 466	1.95 200	0.01 13	3.29 90	1.81 138	0.38 112	1.68 182	0.10 77	1.16 268	0.91 87	0.19 56	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.01 26

AIO-Stereo	0.94 135	0.22 42	1.20 37	0.06 64	0.08 68	2.36 250	0.62 330	5.50 302	2.61 181	0.30 78	3.32 255	0.41 179	0.25 88	1.12 105	0.17 46	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.35 587	0.06 287	0.12 418

iRaft-Stereo_5w	2.86 378	0.86 454	4.08 412	0.06 64	0.25 227	2.76 307	0.60 322	4.97 253	4.10 302	2.98 265	7.85 410	10.17 524	4.17 449	8.16 476	5.83 522	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.26 509	0.06 302

aanet-new-24k	0.72 87	0.71 403	1.85 121	0.07 80	0.89 392	2.01 211	0.98 435	3.07 50	0.77 32	0.14 18	2.52 225	0.06 24	0.24 85	0.54 28	0.30 103	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 538	0.01 39	0.02 109

GCAP-Stereo-cres-4k	0.71 84	0.31 126	2.00 152	0.07 80	1.28 442	2.29 240	0.92 423	3.25 85	0.87 70	0.29 71	1.45 168	0.22 130	0.11 42	0.74 63	0.18 54	0.00 1	0.09 503	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.09 355

GCAP-Stereo-DPT-20K	1.16 178	0.25 69	2.66 250	0.07 80	0.63 348	1.40 123	0.82 384	3.73 156	1.24 122	0.62 178	1.02 134	0.16 93	1.00 239	0.59 41	0.23 66	0.02 421	0.05 426	0.00 1	0.18 521	0.32 530	8.23 653

PipStereo	0.35 10	0.29 106	0.82 9	0.07 80	0.09 83	0.11 2	0.06 87	3.39 106	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.42 183	0.07 13	0.63 45	0.24 74	0.02 421	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

PSi22b	0.36 14	0.29 106	0.80 7	0.07 80	0.09 83	0.12 4	0.06 87	3.36 102	0.70 9	0.03 2	0.02 1	0.47 192	0.07 13	0.70 58	0.24 74	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.02 109

Foundation-i1c-attn	0.73 91	0.21 36	1.13 23	0.07 80	0.01 1	0.88 17	0.04 60	4.81 240	1.85 143	0.36 103	0.78 122	0.35 172	1.66 318	2.16 168	0.30 103	0.02 421	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 231

DepthFocus	0.25 3	0.26 79	1.04 18	0.07 80	0.14 144	0.92 18	0.03 50	0.83 5	0.37 3	0.05 5	0.22 64	0.04 5	0.15 62	0.67 52	0.17 46	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

Foundation-i32	0.38 18	0.27 92	1.00 17	0.07 80	0.08 68	0.40 6	0.06 87	3.18 70	0.74 25	0.08 9	0.02 1	0.88 227	0.08 17	0.51 26	0.13 22	0.01 304	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

Selective-IGEV-i32	1.23 190	0.18 17	1.13 23	0.07 80	0.16 161	2.35 249	0.54 298	6.11 335	2.52 175	0.41 130	3.19 249	0.26 141	0.29 105	6.94 387	0.16 39	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.11 487	0.04 225	0.10 382

BLMT-Stereo	0.18 1	0.21 36	0.86 12	0.07 80	0.02 6	0.09 1	0.01 13	0.47 2	0.79 39	0.04 4	0.43 88	0.02 1	0.04 1	0.28 1	0.25 81	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

S2M2_XL	0.22 2	0.33 159	1.17 31	0.07 80	0.11 110	0.11 2	0.00 1	0.60 4	0.25 1	0.12 12	0.73 113	0.07 40	0.17 66	0.39 13	0.20 59	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MLG-Stereo_test2	0.57 47	0.28 98	1.20 37	0.07 80	0.68 360	1.34 107	0.02 40	3.39 106	1.41 127	0.06 6	0.02 1	0.12 83	0.10 31	2.37 174	0.31 111	0.01 304	0.08 490	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

LG-G_1	0.62 51	0.31 126	1.19 33	0.07 80	0.11 110	1.81 188	0.02 40	3.74 159	0.88 77	0.23 51	0.03 11	0.09 68	0.08 17	3.39 208	0.27 99	0.02 421	0.08 490	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.02 109

LG-G	0.62 51	0.31 126	1.19 33	0.07 80	0.11 110	1.81 188	0.02 40	3.74 159	0.88 77	0.23 51	0.03 11	0.09 68	0.08 17	3.39 208	0.27 99	0.02 421	0.08 490	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.02 109

dual_stereo	0.56 45	0.32 141	1.08 21	0.07 80	0.11 110	0.77 14	0.03 50	3.60 140	1.17 120	0.12 12	0.03 11	0.20 117	0.11 42	2.77 187	0.51 191	0.00 1	0.14 550	0.00 1	0.16 506	0.00 1	0.02 109

rvit_stereo_0080	0.88 127	0.51 310	3.12 321	0.07 80	0.12 127	1.31 97	0.37 240	3.78 162	3.29 242	0.56 171	1.13 148	0.40 176	0.76 212	1.71 138	0.47 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 231

GCAPDPT-zeroshot4090	1.16 178	0.25 69	2.60 238	0.07 80	0.63 348	1.40 123	0.82 384	3.73 156	1.24 122	0.62 178	1.02 134	0.16 93	1.00 239	0.59 41	0.23 66	0.02 421	0.05 426	0.00 1	0.18 521	0.32 530	8.23 653

whm_eth	0.88 127	0.51 310	3.12 321	0.07 80	0.12 127	1.31 97	0.37 240	3.78 162	3.29 242	0.56 171	1.13 148	0.40 176	0.76 212	1.71 138	0.47 180	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 231

Selective-IGEV	1.23 190	0.18 17	1.13 23	0.07 80	0.17 172	2.38 254	0.54 298	6.10 334	2.51 174	0.41 130	3.20 251	0.26 141	0.29 105	6.94 387	0.16 39	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.11 487	0.04 225	0.10 382

CREStereo	0.98 144	0.42 255	1.86 122	0.07 80	0.22 216	1.65 162	0.02 40	4.07 184	6.33 415	0.72 187	1.54 174	0.43 185	0.64 197	1.22 111	0.44 163	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1
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
aanet-new-60k	0.68 66	0.75 419	2.50 226	0.08 100	0.11 110	1.51 145	0.84 397	3.61 141	0.88 77	0.24 56	0.09 38	0.05 10	0.16 65	2.56 183	0.08 2	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.11 398

Replicate-Monster	1.25 195	1.94 579	10.24 580	0.08 100	0.32 265	1.32 102	0.03 50	3.71 149	0.89 84	1.07 210	0.07 30	0.08 56	0.10 31	4.74 262	0.14 31	0.01 304	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.22 501

water-stereo	0.70 77	0.29 106	3.07 316	0.08 100	0.07 48	1.54 147	0.15 165	4.01 180	1.41 127	0.59 175	1.31 158	0.26 141	0.24 85	0.43 17	0.39 139	0.02 421	0.06 452	0.00 1	0.02 410	0.02 124	0.01 26

IGEV	0.50 36	0.22 42	1.52 85	0.08 100	1.85 494	1.34 107	0.37 240	2.03 20	0.93 91	0.29 71	0.08 36	0.07 40	0.09 24	0.90 86	0.22 64	0.02 421	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

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1w_stereo	0.64 57	0.16 4	1.24 42	0.09 107	0.50 325	1.19 37	0.08 110	3.24 83	0.84 52	0.48 152	2.37 219	0.04 5	1.57 311	0.84 84	0.10 11	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

4D-IteraStereo	1.72 240	0.86 454	3.01 298	0.09 107	2.86 543	3.57 399	1.06 450	3.92 171	5.31 357	5.28 340	1.02 134	3.92 348	0.38 135	1.83 150	1.04 297	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.09 355

aanet-new-36k	0.64 57	0.74 416	2.21 197	0.10 112	0.06 36	1.47 136	0.49 283	3.65 146	0.90 86	0.23 51	1.66 181	0.05 10	0.42 158	0.46 19	0.17 46	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.09 355

Foundation-i1	0.94 135	0.24 64	1.30 50	0.10 112	1.38 452	1.10 25	0.05 77	5.89 327	2.14 151	0.54 167	1.93 195	1.14 239	1.05 250	1.56 132	0.30 103	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

Pro-Stereo	0.70 77	0.22 42	0.87 13	0.10 112	0.04 18	3.79 419	0.04 60	0.46 1	0.94 93	0.10 10	0.03 11	0.03 2	0.04 1	6.91 380	0.14 31	0.02 421	0.01 202	0.00 1	0.27 566	0.01 39	0.01 26

xyz-stereo-finetune2	1.82 254	0.51 310	2.22 199	0.10 112	0.05 24	6.49 504	0.17 179	3.59 139	2.15 152	0.63 180	6.19 348	0.49 195	3.44 411	6.93 382	3.48 465	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.01 26

LG-Stereo_L2	0.64 57	0.33 159	1.46 76	0.10 112	0.18 187	1.30 93	0.19 187	3.53 134	0.72 17	0.20 38	0.02 1	0.06 24	0.07 13	4.19 240	0.36 125	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

LG-Stereo_L1	0.69 71	0.32 141	1.21 41	0.10 112	0.16 161	1.38 113	0.20 193	2.44 27	0.72 17	0.20 38	0.02 1	0.06 24	0.06 10	6.49 348	0.36 125	0.01 304	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

GMOStereo	1.81 250	0.47 289	2.09 171	0.10 112	0.27 237	1.49 139	0.89 415	4.40 201	4.51 322	8.16 486	6.97 374	2.96 302	1.15 262	1.42 118	0.88 273	0.00 1	0.14 550	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.03 174

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aanet-new	0.99 148	0.55 332	2.74 263	0.11 122	1.32 448	1.73 180	1.06 450	3.39 106	0.87 70	0.24 56	0.83 127	0.07 40	2.41 357	4.32 247	0.16 39	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174

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AdaDepth	0.57 47	0.22 42	2.33 207	0.12 125	1.26 436	1.59 154	0.07 101	1.03 10	0.97 97	0.21 43	0.42 86	0.08 56	0.30 114	2.28 172	0.26 86	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.20 532	0.01 39	0.01 26

depthmonostereo	1.01 153	0.50 303	3.16 326	0.12 125	0.09 83	1.43 130	0.04 60	4.97 253	1.51 130	0.90 200	1.46 169	0.98 231	0.94 235	3.45 213	0.46 173	0.02 421	0.10 517	0.00 1	0.02 410	0.04 225	0.01 26

SCV_C0	1.40 211	0.49 300	3.06 315	0.12 125	0.21 212	2.29 240	0.09 118	6.46 357	3.81 275	0.63 180	2.00 199	0.24 137	0.41 152	7.31 413	0.43 157	0.01 304	0.05 426	0.00 1	0.21 538	0.16 426	0.07 323

ours_stereo	1.03 157	0.55 332	1.86 122	0.12 125	0.32 265	1.16 28	0.09 118	3.27 88	2.18 155	0.39 122	3.02 242	0.34 171	0.26 95	6.32 334	0.37 133	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.13 429

Pointernet	0.84 122	0.35 191	2.00 152	0.12 125	0.13 136	1.77 183	0.06 87	4.87 246	2.53 177	0.14 18	2.11 206	0.76 224	0.44 165	1.02 96	0.32 116	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.15 503	0.02 124	0.01 26

RSM	1.21 188	0.20 30	1.30 50	0.12 125	0.06 36	2.48 264	0.51 292	3.78 162	2.74 193	0.48 152	2.38 220	2.18 278	0.28 101	6.77 369	0.56 197	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.07 308	0.05 279

Patchmatch Stereo++	1.95 273	0.40 236	2.86 282	0.12 125	0.18 187	3.74 413	0.66 340	5.24 279	2.96 209	5.86 359	4.32 282	3.46 325	1.52 304	6.88 376	0.70 221	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.09 355
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
PSM-adaLoss	1.88 263	0.40 236	2.86 282	0.12 125	0.19 200	3.75 416	0.71 355	5.23 273	2.96 209	5.86 359	4.33 284	3.45 323	1.51 299	5.40 292	0.69 219	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.09 355

ROB_FTStereo_v2	1.91 269	0.41 249	2.85 279	0.12 125	0.19 200	3.71 408	0.73 360	5.23 273	2.95 206	5.86 359	4.36 287	3.46 325	1.51 299	5.86 309	0.69 219	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.08 341

ROB_FTStereo	1.90 267	0.42 255	2.86 282	0.12 125	0.19 200	3.71 408	0.75 369	5.24 279	2.95 206	5.87 364	4.26 280	3.41 321	1.51 299	5.80 306	0.65 211	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.08 341

HUI-Stereo	1.80 249	0.41 249	2.85 279	0.12 125	0.18 187	3.72 411	0.65 337	5.23 273	2.97 213	5.87 364	4.34 285	3.45 323	1.52 304	3.93 229	0.65 211	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.10 382

THIR-Stereo	3.86 474	0.77 429	2.62 244	0.12 125	0.13 136	4.25 439	6.63 607	5.30 285	4.18 308	10.33 556	17.13 567	6.58 452	7.62 561	7.78 443	3.51 467	0.01 304	0.07 476	0.07 570	0.00 1	0.11 373	0.02 109

DRaft	3.74 460	0.43 266	2.60 238	0.12 125	0.15 152	4.76 460	1.34 478	5.33 289	4.31 312	10.30 555	21.91 598	3.27 317	8.83 579	7.36 418	3.66 475	0.05 510	0.10 517	0.00 1	0.14 499	0.10 352	0.14 442

iGMRVC	1.96 276	0.40 236	2.88 288	0.12 125	0.19 200	3.74 413	0.73 360	5.23 273	2.97 213	5.87 364	4.37 288	3.48 329	1.52 304	6.73 368	0.74 230	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.08 341

iRAFT	1.95 273	0.40 236	2.86 282	0.12 125	0.18 187	3.74 413	0.66 340	5.24 279	2.96 209	5.86 359	4.32 282	3.46 325	1.52 304	6.88 376	0.70 221	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.09 355

RAFT-IKP	1.90 267	0.42 255	2.83 276	0.12 125	0.18 187	3.50 388	0.64 335	5.24 279	2.96 209	5.86 359	4.34 285	3.50 332	1.51 299	5.99 313	0.76 238	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.08 341

GCAP-Stereo-DPT-FT	1.45 216	0.26 79	16.85 623	0.13 141	1.77 486	1.58 151	0.88 413	4.83 243	0.95 95	0.36 103	0.24 69	0.23 132	0.40 142	0.35 9	0.17 46	0.02 421	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

LGtest1	0.42 22	0.33 159	1.42 64	0.13 141	0.16 161	0.98 22	0.01 13	2.30 25	0.96 96	0.21 43	0.07 30	0.08 56	0.10 31	1.10 102	0.31 111	0.01 304	0.09 503	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.02 109

aanet-new-32k	0.69 71	0.75 419	2.20 194	0.14 143	0.94 400	1.69 169	0.96 430	3.99 176	0.78 36	0.17 26	1.12 145	0.08 56	0.39 139	0.47 22	0.13 22	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 231

aanet-new-30k	0.69 71	0.75 419	2.17 187	0.14 143	0.94 400	1.69 169	0.96 430	3.99 176	0.78 36	0.17 26	1.12 145	0.08 56	0.39 139	0.47 22	0.13 22	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 231

WQFJA1	1.26 197	0.34 175	1.49 79	0.14 143	4.66 618	2.76 307	0.13 149	5.38 296	3.79 273	0.44 141	0.31 77	0.69 215	1.09 253	1.43 122	2.48 424	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.02 109

NLMM	1.26 197	0.34 175	1.50 83	0.14 143	4.66 618	2.76 307	0.13 149	5.38 296	3.79 273	0.44 141	0.31 77	0.69 215	1.09 253	1.41 117	2.48 424	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.02 109

AIO_test	0.90 132	0.40 236	1.67 107	0.14 143	0.16 161	2.97 341	0.83 391	3.61 141	2.67 184	0.29 71	0.71 111	1.50 255	0.29 105	2.37 174	0.13 22	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.08 469	0.03 192	0.03 174

DeepStereo_RVC	2.05 287	0.39 224	2.87 286	0.14 143	0.17 172	3.51 391	0.70 352	5.21 272	3.00 215	6.27 394	4.13 277	3.47 328	4.53 474	4.81 265	1.49 341	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 341	0.18 476

aanet-new-10k	0.71 84	0.60 355	3.31 339	0.15 149	0.19 200	1.57 150	1.06 450	3.29 90	0.85 57	0.66 184	0.12 42	0.26 141	0.51 177	0.92 88	0.62 204	0.00 1	0.08 490	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

FlowAnything_test	0.51 37	0.33 159	2.09 171	0.15 149	0.15 152	1.71 176	0.03 50	1.76 16	0.49 5	1.10 213	0.77 117	0.03 2	0.05 6	0.61 43	0.66 214	0.05 510	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.02 109

AIO_rvc	1.02 154	0.59 350	1.95 143	0.15 149	0.09 83	3.42 376	0.99 439	4.46 209	2.73 192	0.28 65	1.62 177	1.32 245	0.28 101	2.10 166	0.21 63	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.04 449	0.11 373	0.11 398

Occ-G	0.98 144	0.38 220	1.82 118	0.15 149	0.18 187	1.45 134	0.69 349	3.15 64	2.25 160	1.45 227	0.59 98	5.06 401	0.54 182	0.75 69	0.77 244	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.17 514	0.16 426	0.01 26

IPLGR	2.28 316	0.51 310	6.00 511	0.15 149	0.15 152	1.99 208	0.22 200	6.34 347	6.04 397	6.80 420	5.76 333	2.87 299	2.31 353	4.88 268	1.28 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 341	0.18 476

GEAStereo	0.59 49	0.22 42	1.14 28	0.16 154	0.19 200	1.96 203	0.73 360	3.39 106	0.84 52	0.52 162	0.65 104	0.19 110	0.48 171	0.83 77	0.14 31	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.12 418

gasm-f	0.81 116	0.25 69	1.66 103	0.16 154	0.28 245	2.77 310	0.91 420	3.39 106	0.84 52	0.52 162	3.10 246	0.19 110	0.71 207	0.73 61	0.28 102	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.21 480	0.12 418

DEFOM-Stereo	0.70 77	0.29 106	1.62 98	0.16 154	0.06 36	1.95 200	0.45 267	0.88 6	0.74 25	0.55 170	0.51 93	0.14 91	0.09 24	6.32 334	0.20 59	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

FSD	0.46 30	0.31 126	1.38 59	0.17 157	0.10 94	0.53 10	0.06 87	3.21 77	0.81 44	0.16 23	0.24 69	1.06 235	0.12 49	0.63 45	0.24 74	0.02 421	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

UGAM	3.90 477	0.48 296	4.69 449	0.17 157	0.08 68	3.67 402	1.22 467	4.81 240	14.45 575	4.59 311	11.94 503	14.20 575	3.80 435	9.92 554	3.61 473	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 410	0.32 530	0.07 323

U	2.12 291	0.25 69	2.47 222	0.17 157	8.09 644	10.63 572	0.00 1	3.08 52	0.87 70	0.24 56	0.45 90	0.17 103	0.08 17	0.69 57	0.15 37	0.00 1	0.00 1	9.89 651	5.19 659	0.01 39	0.01 26

CAS++	1.18 180	0.55 332	1.99 150	0.17 157	0.27 237	1.85 192	0.63 331	8.48 417	3.07 222	1.71 235	2.32 217	0.18 107	0.20 77	1.91 158	0.30 103	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DEmStereo	3.79 467	0.37 211	3.69 374	0.17 157	0.17 172	5.28 476	2.54 518	4.35 200	3.70 266	8.21 493	20.15 586	5.13 404	10.38 598	7.65 432	3.85 480	0.01 304	0.01 202	0.01 489	0.00 1	0.02 124	0.06 302

DIP-Stereo	1.97 279	0.64 371	2.95 293	0.17 157	0.10 94	4.83 462	0.13 149	8.60 425	4.06 301	6.42 405	4.92 298	0.44 189	0.72 208	3.57 216	1.80 377	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.04 231
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
aanet-new-70k	0.79 111	0.68 391	2.63 247	0.18 163	0.13 136	1.38 113	0.59 316	3.34 98	0.79 39	0.21 43	0.22 64	0.05 10	0.40 142	5.01 277	0.09 6	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.08 341

aanet-new-28k	0.67 63	0.72 405	2.36 211	0.18 163	0.09 83	1.45 134	1.08 457	3.47 126	0.77 32	0.17 26	1.78 190	0.06 24	0.44 165	0.40 16	0.10 11	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.27 566	0.01 39	0.03 174

GCAP-Stereo-DPT-36K	2.15 297	8.26 640	21.67 635	0.18 163	2.29 521	1.20 41	0.99 439	4.48 213	1.04 108	0.28 65	0.06 28	0.10 77	0.17 66	0.72 60	0.19 56	0.03 474	0.09 503	0.00 1	0.41 598	0.01 39	0.79 592

RAStereo	0.68 66	0.42 255	3.15 325	0.18 163	0.52 332	1.17 30	0.02 40	3.16 65	0.98 98	0.51 159	1.43 166	0.16 93	0.22 81	0.75 69	0.83 258	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.02 109

xyz-stereo	6.97 570	0.29 106	36.85 663	0.20 167	0.07 48	30.65 655	0.19 187	3.97 175	1.82 140	10.21 554	24.87 613	6.06 434	7.29 551	11.62 581	4.87 506	0.01 304	0.02 308	0.35 613	0.00 1	0.06 287	0.02 109

knoymous	1.36 209	0.21 36	1.68 108	0.20 167	0.49 322	1.58 151	0.11 131	5.15 268	2.40 170	4.62 312	1.77 187	4.56 380	0.45 168	3.23 202	0.63 209	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26

HHNet	2.59 352	0.55 332	2.55 231	0.20 167	0.32 265	2.84 328	0.94 426	5.77 321	5.14 350	7.33 452	13.80 531	0.94 229	3.20 397	5.27 286	2.41 421	0.13 553	0.02 308	0.06 564	0.00 1	0.23 494	0.03 174

TestStereo	1.74 243	1.02 491	3.64 370	0.20 167	0.28 245	1.33 106	0.01 13	5.24 279	4.01 293	3.18 270	4.97 300	2.07 276	0.70 204	7.32 414	0.75 236	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.00 1

aanet-new-12k	0.62 51	0.37 211	2.56 233	0.21 171	0.10 94	1.25 75	0.97 434	4.04 182	0.85 57	0.17 26	0.11 41	0.11 80	0.27 98	0.98 95	0.26 86	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.01 26

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.69 71	0.21 36	1.75 114	0.21 171	1.01 414	1.21 43	0.82 384	3.48 127	1.11 112	0.38 112	0.19 59	0.09 68	1.08 251	0.63 45	0.19 56	0.01 304	0.05 426	0.00 1	0.40 596	0.01 39	0.93 598

zero-FE	0.88 127	0.27 92	2.12 178	0.21 171	1.63 467	1.75 182	0.83 391	3.08 52	0.61 6	0.15 20	0.13 44	0.29 153	0.44 165	3.38 207	1.07 298	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.05 456	1.47 612	0.03 174

WCG-NET（raft）	1.49 221	0.50 303	1.55 88	0.21 171	0.08 68	2.15 226	1.01 444	2.72 34	6.26 410	2.79 257	3.06 245	4.38 373	1.04 247	3.53 215	0.26 86	0.00 1	0.12 534	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.08 341

fff	2.28 316	0.61 360	3.81 385	0.22 175	0.07 48	1.69 169	0.11 131	5.37 293	11.84 555	5.80 353	5.17 305	1.44 250	5.41 507	2.00 161	1.92 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.18 476

csc	2.28 316	0.61 360	3.81 385	0.22 175	0.07 48	1.69 169	0.11 131	5.37 293	11.84 555	5.80 353	5.17 305	1.44 250	5.41 507	2.00 161	1.92 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.18 476

cscssc	2.28 316	0.61 360	3.81 385	0.22 175	0.07 48	1.69 169	0.11 131	5.37 293	11.84 555	5.80 353	5.17 305	1.44 250	5.41 507	2.00 161	1.92 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.18 476

111	2.78 367	0.92 474	3.81 385	0.22 175	0.07 48	2.83 327	0.70 352	6.03 331	14.00 571	3.22 272	8.93 428	5.48 416	3.30 400	3.66 217	2.03 396	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.29 535

aanet-32k-new	0.76 104	0.95 483	3.13 323	0.23 179	0.45 306	1.28 91	0.98 435	3.37 105	0.74 25	0.15 20	1.39 164	0.08 56	0.67 199	1.38 116	0.31 111	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.09 355

aanet-new-14k	0.86 124	0.48 296	3.07 316	0.23 179	0.10 94	1.32 102	1.01 444	3.57 137	0.82 50	0.46 148	2.25 213	0.09 68	2.22 346	1.07 101	0.41 149	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.71 84	0.24 64	1.86 122	0.23 179	0.63 348	1.17 30	0.84 397	4.44 208	1.22 121	0.37 108	1.19 154	0.16 93	0.47 170	0.66 50	0.13 22	0.02 421	0.06 452	0.00 1	0.39 593	0.01 39	0.20 494

FoundationStereo	0.26 7	0.29 106	1.25 44	0.24 182	0.10 94	0.41 7	0.07 101	0.57 3	0.80 42	0.24 56	0.03 11	0.09 68	0.37 130	0.46 19	0.12 15	0.03 474	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

HCRNet	2.56 348	0.53 323	3.35 342	0.24 182	3.39 561	2.19 230	0.23 204	6.89 377	5.50 363	5.26 339	4.79 292	5.27 407	2.78 381	7.71 438	2.89 439	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.04 231

aanet-new-90k	0.81 116	0.68 391	2.61 241	0.25 184	0.87 386	1.26 83	0.50 288	3.44 122	0.89 84	0.18 31	0.08 36	0.06 24	0.22 81	4.77 264	0.09 6	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.17 471

LG-Stereo_Zeroshot	0.80 113	0.33 159	2.51 227	0.25 184	0.53 333	1.93 198	0.27 216	5.07 264	1.05 109	0.47 151	0.68 109	0.64 211	0.22 81	0.95 91	0.65 211	0.00 1	0.05 426	0.00 1	0.19 529	0.03 192	0.16 465

SGD-Stereo	0.69 71	0.30 120	1.15 30	0.25 184	0.12 127	1.26 83	0.29 221	1.87 18	0.62 7	0.50 158	0.51 93	0.08 56	0.11 42	6.67 364	0.09 6	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26

ProNet	1.20 185	0.60 355	2.00 152	0.26 187	0.08 68	2.73 300	0.68 344	5.00 258	2.52 175	0.29 71	1.32 159	0.37 175	0.36 127	6.94 387	0.44 163	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.07 323

RCA-Stereo	1.99 280	0.34 175	2.71 257	0.26 187	0.06 36	2.29 240	0.48 273	4.89 247	14.65 578	2.81 259	5.51 329	0.78 225	3.21 398	1.44 124	0.33 118	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.02 109

STrans-v2	3.43 436	0.73 410	4.82 454	0.26 187	0.60 342	3.00 344	1.19 466	10.41 482	7.22 451	5.79 352	10.97 487	6.75 456	7.03 546	8.25 485	1.40 332	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.18 476

PMTNet	1.41 212	0.37 211	2.06 161	0.26 187	0.15 152	2.94 339	0.34 235	3.39 106	5.33 359	1.00 204	1.27 156	0.28 150	0.93 233	4.04 235	0.74 230	5.00 642	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.01 26

CRE-IMP	1.95 273	0.35 191	2.68 251	0.27 191	0.17 172	3.90 426	0.85 405	5.14 266	2.87 201	5.74 350	4.14 278	3.49 330	0.83 223	6.40 339	1.80 377	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.19 487

NLCSM	1.57 228	0.40 236	1.44 70	0.28 192	4.08 598	2.16 228	0.17 179	4.83 243	3.06 221	0.69 185	1.86 194	0.59 208	1.24 281	7.85 449	2.53 429	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.02 109

DDF-Stereo	0.95 139	0.28 98	1.59 94	0.30 193	1.76 484	1.79 186	0.83 391	3.02 49	0.78 36	0.17 26	0.09 38	0.28 150	0.49 174	4.53 253	1.13 307	0.02 421	0.04 405	0.00 1	0.11 487	1.70 616	0.04 231

AIO-test1	2.22 306	0.76 425	2.78 271	0.30 193	4.38 603	2.48 264	0.96 430	5.59 308	14.64 576	0.74 188	2.86 234	0.92 228	0.30 114	5.64 297	1.67 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429	0.17 440	0.14 442

castereo++	1.18 180	0.54 328	1.95 143	0.30 193	0.51 329	4.56 455	1.00 442	4.61 223	1.12 113	0.29 71	2.14 210	1.89 268	0.15 62	3.94 230	0.18 54	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.31 577	0.03 192	0.00 1

plain	1.34 205	0.51 310	5.09 471	0.30 193	0.05 24	1.58 151	0.08 110	4.47 211	3.77 272	0.42 136	1.76 186	0.60 210	0.74 210	6.11 317	0.94 286	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.40 559	0.02 109

GCAP-Stereo	0.95 139	0.62 365	1.99 150	0.30 193	0.03 16	1.66 164	0.01 13	4.43 206	3.00 215	1.63 233	1.17 152	1.39 247	0.76 212	1.31 114	0.55 196	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.02 109

aanet-new-78k	0.84 122	0.62 365	3.67 372	0.31 198	0.14 144	1.25 75	0.15 165	3.63 144	0.81 44	0.12 12	0.24 69	0.05 10	1.41 292	4.09 238	0.08 2	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.13 429

DCANet-4	2.03 285	0.34 175	5.30 485	0.31 198	0.18 187	1.69 169	0.12 139	4.95 250	8.55 499	5.78 351	5.17 305	1.12 238	2.82 384	2.11 167	1.92 386	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.18 476

ADStereo(finetuned)	2.26 315	0.64 371	5.22 481	0.31 198	0.18 187	1.71 176	0.25 211	5.23 273	8.46 494	6.06 374	5.30 321	1.41 248	6.37 529	1.87 154	1.87 380	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.18 476

DCANet	2.08 289	0.64 371	3.81 385	0.31 198	0.17 172	1.70 175	0.25 211	5.23 273	8.47 495	6.07 375	5.30 321	1.41 248	4.23 452	1.85 151	2.02 395	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.19 487

LiteMatch	0.42 22	0.84 449	0.64 2	0.32 202	0.08 68	1.22 49	0.41 251	0.96 8	0.70 9	0.31 83	0.03 11	0.06 24	1.19 276	0.31 3	1.28 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.04 231

Lsterematch	1.96 276	0.84 449	3.11 320	0.32 202	0.08 68	2.28 239	0.41 251	3.19 74	5.43 360	4.57 310	10.52 473	2.45 285	1.19 276	3.44 212	1.28 320	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.04 231

IGEVStereo-DCA	1.06 163	0.45 281	2.06 161	0.32 202	0.06 36	2.74 301	0.84 397	3.71 149	2.27 161	0.39 122	0.16 48	0.20 117	0.29 105	6.47 345	0.87 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 506	0.06 287	0.06 302

rrr	1.05 161	0.45 281	3.18 328	0.32 202	0.06 36	2.74 301	0.95 428	3.49 128	1.12 113	0.39 122	0.16 48	0.20 117	0.29 105	6.47 345	0.87 270	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 538	0.06 287	0.10 382

MIPNet	2.06 288	0.69 399	4.57 444	0.32 202	0.21 212	1.92 197	0.19 187	6.89 377	5.64 372	5.48 345	4.02 275	2.02 274	3.50 413	3.32 205	2.01 393	0.00 1	0.01 202	0.01 489	0.01 382	0.20 469	0.13 429

CrosDoStereo	3.96 483	0.45 281	3.04 305	0.32 202	0.20 209	3.28 369	11.63 646	5.76 318	4.45 319	9.04 523	16.58 557	4.99 395	7.45 555	8.04 461	3.72 476	0.00 1	0.02 308	0.01 489	0.00 1	0.16 426	0.10 382

DeepStereo_LL	3.96 483	0.45 281	3.04 305	0.32 202	0.20 209	3.28 369	11.63 646	5.76 318	4.45 319	9.04 523	16.58 557	4.99 395	7.45 555	8.04 461	3.72 476	0.00 1	0.02 308	0.01 489	0.00 1	0.16 426	0.10 382

WCG-NET	1.24 192	0.43 266	1.46 76	0.33 209	0.08 68	2.14 224	1.08 457	3.09 54	6.86 437	2.73 256	3.43 263	0.74 221	0.94 235	0.89 85	0.33 118	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.05 279

MaDis-Stereo	0.80 113	0.69 399	3.02 300	0.33 209	1.83 492	1.22 49	0.06 87	3.41 116	1.49 129	0.31 83	0.38 82	0.42 183	0.51 177	1.14 106	1.21 316	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.05 279

Anonymous3	1.76 244	0.44 274	6.37 524	0.33 209	0.50 325	4.33 444	0.54 298	4.43 206	2.48 171	2.21 240	3.24 253	1.53 257	1.14 260	5.64 297	1.29 323	0.17 563	0.23 597	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.15 453

CFNet_pseudo	2.81 371	0.42 255	4.04 407	0.33 209	0.24 224	2.59 282	0.12 139	8.20 408	7.66 465	7.04 434	10.42 469	6.56 450	2.05 339	4.88 268	1.53 346	0.00 1	0.02 308	0.01 489	0.00 1	0.05 259	0.07 323

ccs_rob	2.81 371	0.42 255	4.06 409	0.33 209	0.25 227	2.59 282	0.12 139	8.19 407	7.68 466	7.02 431	10.37 468	6.54 446	2.06 340	4.88 268	1.53 346	0.00 1	0.02 308	0.01 489	0.00 1	0.05 259	0.07 323

castereo	0.87 125	0.60 355	1.07 20	0.34 214	0.17 172	1.89 194	0.79 379	4.84 245	2.05 148	0.65 183	2.55 226	0.31 160	0.40 142	1.02 96	0.38 138	0.01 304	0.09 503	0.00 1	0.24 552	0.03 192	0.02 109

TANstereo	1.20 185	0.49 300	2.04 158	0.34 214	0.10 94	1.80 187	0.01 13	3.40 115	4.10 302	4.37 303	4.82 294	0.41 179	0.70 204	0.94 90	0.46 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

SFCPSM	3.29 414	0.43 266	5.11 472	0.34 214	0.94 400	8.48 540	2.15 511	14.51 589	5.29 356	7.00 430	7.65 403	3.43 322	2.59 368	5.11 281	2.37 418	0.01 304	0.03 367	0.01 489	0.07 464	0.13 404	0.15 453

DN	1.02 154	0.27 92	1.97 147	0.35 217	1.00 413	1.54 147	0.04 60	4.07 184	3.26 239	0.83 196	0.15 45	3.38 320	0.37 130	2.19 169	0.45 167	0.00 1	0.10 517	0.09 577	0.26 564	0.02 124	0.11 398

HUF	1.05 161	0.64 371	2.33 207	0.35 217	0.22 216	3.09 352	0.41 251	3.73 156	2.89 202	0.36 103	2.71 232	0.33 167	0.30 114	2.28 172	0.23 66	0.00 1	0.61 629	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.39 550

aanet-new-8k	0.70 77	0.59 350	2.05 160	0.36 219	0.07 48	1.42 128	1.03 447	3.57 137	0.86 63	0.20 38	0.84 128	0.16 93	1.45 296	0.73 61	0.62 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 174

LL-Strereo2	1.86 259	0.83 448	2.33 207	0.36 219	0.17 172	3.79 419	1.52 487	5.82 325	4.04 296	4.43 304	2.51 224	4.23 362	0.37 130	5.66 299	0.99 292	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.05 456	0.06 287	0.11 398

CREStereo++_RVC	1.59 230	0.39 224	2.26 202	0.36 219	0.01 1	1.67 165	0.01 13	2.95 42	8.12 483	3.69 288	7.44 394	0.47 192	0.32 121	0.74 63	0.39 139	0.00 1	0.00 1	0.00 1	3.03 646	0.00 1	0.00 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
Zero-FE251	0.62 51	0.53 323	2.17 187	0.37 222	0.30 250	1.84 190	0.06 87	2.60 30	0.31 2	2.21 240	0.23 66	0.09 68	0.39 139	0.67 52	0.52 193	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.07 323

S2M2_L	0.46 30	0.39 224	1.17 31	0.37 222	0.17 172	1.14 27	0.01 13	1.46 15	1.83 141	0.19 35	0.87 130	0.13 89	0.19 72	0.57 35	0.43 157	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.21 480	0.00 1
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
IGEV-Stereo+	1.69 237	0.43 266	1.59 94	0.37 222	3.10 548	2.10 218	0.07 101	1.86 17	0.91 88	0.39 122	0.03 11	0.20 117	0.41 152	7.05 394	0.16 39	0.02 421	0.07 476	0.00 1	0.18 521	5.14 637	9.77 660

iRaft-Stereo_20w	2.56 348	0.35 191	4.98 463	0.37 222	0.67 358	3.47 381	0.59 316	12.57 556	3.89 282	6.10 377	6.23 352	1.49 254	2.24 347	6.65 362	0.86 268	0.00 1	0.19 582	0.00 1	0.33 582	0.08 322	0.22 501

RT-Monster	1.32 204	0.34 175	2.22 199	0.38 226	2.36 523	1.39 121	0.10 124	4.18 192	5.14 350	3.39 279	2.68 229	0.58 206	0.61 194	2.49 180	0.36 125	0.03 474	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

LoS	0.91 133	0.34 175	2.10 176	0.38 226	0.13 136	2.47 262	0.26 213	5.00 258	2.74 193	0.89 199	0.21 63	0.49 195	0.36 127	1.97 159	0.67 216	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.01 26
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
tt45	1.09 166	0.35 191	1.49 79	0.39 228	0.23 221	3.50 388	0.14 159	3.35 100	1.81 138	0.36 103	2.04 201	0.27 146	0.26 95	6.84 374	0.63 209	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 426	0.03 174

PCWNet_CMD	2.99 391	0.39 224	4.02 404	0.39 228	0.26 234	2.53 270	0.15 165	9.24 443	9.22 506	7.12 438	11.53 498	6.94 458	2.41 357	4.02 233	1.33 327	0.01 304	0.02 308	0.02 521	0.00 1	0.05 259	0.07 323

MSMDNet	2.99 391	0.39 224	4.02 404	0.40 230	0.25 227	2.53 270	0.16 172	9.35 447	9.25 507	7.08 436	11.39 493	6.93 457	2.43 360	4.01 232	1.34 329	0.01 304	0.02 308	0.02 521	0.00 1	0.05 259	0.07 323

MSCF	1.24 192	0.77 429	1.95 143	0.42 231	0.46 308	3.85 423	0.85 405	4.26 196	2.02 146	2.21 240	2.34 218	0.17 103	2.74 379	1.75 143	0.39 139	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.54 609	0.04 225	0.05 279

LoS_RVC	1.26 197	1.43 540	1.91 131	0.42 231	3.77 585	1.71 176	0.04 60	2.58 29	2.49 173	0.42 136	2.58 227	0.30 155	0.57 189	1.71 138	0.66 214	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	4.49 637

CES	1.56 227	0.35 191	1.44 70	0.42 231	7.70 643	2.66 297	0.13 149	4.89 247	2.53 177	0.25 61	1.10 141	0.33 167	0.31 118	1.61 137	0.58 202	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.54 571	6.26 644

ARAFT	3.13 402	1.11 508	7.34 547	0.42 231	0.14 144	4.52 454	2.99 534	7.41 390	5.97 392	8.85 517	7.06 384	5.20 405	1.25 283	8.49 497	1.44 336	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.33 536	0.11 398

monsterstereo	0.93 134	0.30 120	1.91 131	0.43 235	2.63 535	1.21 43	0.01 13	3.11 55	0.76 29	0.46 148	1.44 167	0.05 10	0.09 24	5.66 299	0.50 189	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

IGEV-BASED-STEREO-	4.24 504	25.07 661	26.53 648	0.44 236	0.07 48	1.50 143	0.54 298	2.09 21	1.57 131	0.51 159	0.62 102	0.21 128	0.20 77	1.44 124	0.53 194	12.03 662	0.01 202	0.00 1	0.08 469	1.75 618	9.69 658

Reg-Stereo(zero)	1.60 232	0.19 23	2.59 237	0.45 237	0.47 317	1.64 160	0.23 204	3.22 78	5.87 382	4.29 300	3.01 240	4.49 378	1.64 317	2.47 179	1.16 312	0.00 1	0.08 490	0.00 1	0.13 498	0.01 39	0.10 382

rvit_0105_5	1.48 220	0.89 464	5.43 489	0.46 238	0.04 18	1.60 155	0.60 322	4.65 231	5.90 385	0.76 189	1.59 176	1.75 264	0.78 218	4.20 242	0.88 273	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 302

BUS	2.49 343	0.32 141	3.05 310	0.46 238	0.46 308	7.12 518	0.50 288	9.05 437	4.69 332	6.11 378	6.15 345	5.29 408	0.83 223	3.91 226	1.77 374	0.01 304	0.03 367	0.03 540	0.00 1	0.04 225	0.00 1

BSDual-CNN	2.69 357	0.32 141	3.05 310	0.46 238	0.46 308	7.13 520	1.63 493	9.05 437	4.69 332	6.11 378	6.15 345	6.26 440	2.54 364	3.91 226	1.91 384	0.01 304	0.03 367	0.03 540	0.00 1	0.04 225	0.00 1

hknet	3.31 417	0.42 255	4.68 448	0.46 238	1.17 431	7.13 520	1.63 493	9.05 437	6.91 438	6.11 378	6.15 345	9.66 512	2.85 386	7.48 425	2.45 423	0.01 304	0.03 367	0.03 540	0.00 1	0.04 225	0.00 1

CroCo-Stereo	0.99 148	0.89 464	3.19 329	0.46 238	0.44 299	0.38 5	0.05 77	4.61 223	3.95 288	0.48 152	1.78 190	1.01 232	0.27 98	1.11 103	1.07 298	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.04 231
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
WQFJA1++	1.15 177	0.17 11	1.86 122	0.47 243	0.69 361	1.21 43	0.03 50	2.79 37	0.47 4	2.59 252	0.07 30	0.24 137	0.18 71	2.69 186	0.50 189	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	8.92 648	0.07 323

monsters	0.87 125	0.28 98	1.54 87	0.47 243	2.71 539	1.38 113	0.01 13	3.14 61	0.81 44	0.32 88	0.48 91	0.05 10	0.13 53	5.72 304	0.42 155	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 26

rvit_stereo_0083	1.03 157	0.26 79	3.09 318	0.49 245	0.09 83	1.27 89	0.24 206	2.72 34	4.60 329	0.38 112	0.77 117	0.78 225	1.18 273	4.35 248	0.33 118	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

test_xeample3	1.08 165	0.43 266	3.39 346	0.49 245	0.05 24	2.58 279	0.93 424	3.32 94	1.77 136	0.23 51	0.23 66	0.19 110	0.28 101	6.34 336	0.85 263	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.26 564	0.06 287	0.10 382

NLSM1	1.45 216	0.40 236	2.26 202	0.50 247	5.10 625	2.85 329	0.17 179	4.66 233	2.76 195	0.56 171	1.70 183	0.30 155	0.62 195	4.87 267	2.19 407	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.01 26

IGEV-RUCA	0.81 116	0.15 2	1.13 23	0.52 248	0.32 265	2.13 223	0.51 292	3.46 124	1.71 135	0.95 203	0.16 48	0.24 137	0.55 184	2.81 189	0.41 149	0.12 548	0.21 590	0.20 598	0.25 556	0.21 480	0.20 494

BStereo	0.94 135	0.43 266	8.86 567	0.53 249	0.44 299	1.17 30	0.09 118	3.17 66	1.00 101	0.54 167	0.19 59	0.36 173	0.10 31	1.04 98	0.78 247	0.01 304	0.01 202	0.02 521	0.03 429	0.02 124	0.06 302

Wave_Phase_stereo	1.19 182	0.43 266	8.86 567	0.53 249	0.44 299	5.87 489	0.09 118	3.42 119	1.00 101	0.54 167	0.19 59	0.36 173	0.10 31	1.04 98	0.78 247	0.01 304	0.01 202	0.02 521	0.03 429	0.02 124	0.06 302

GASTEREO	1.34 205	0.98 484	1.86 122	0.53 249	0.46 308	3.97 431	0.86 408	4.25 195	2.16 153	2.34 247	3.48 266	0.17 103	2.87 388	1.88 156	0.39 139	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.54 609	0.04 225	0.05 279

CFNet_ucs	3.07 397	0.44 274	4.05 408	0.54 252	0.37 283	3.08 350	0.19 187	9.80 460	8.49 497	7.64 465	12.62 517	5.67 423	1.76 330	4.96 275	1.51 342	0.00 1	0.04 405	0.01 489	0.00 1	0.09 341	0.11 398

psmg	3.10 401	0.32 141	3.05 310	0.54 252	0.46 308	8.68 546	2.84 531	9.87 461	4.69 332	8.08 483	8.69 423	6.26 440	2.54 364	3.91 226	1.91 384	0.01 304	0.04 405	0.06 564	0.00 1	0.11 373	0.00 1

IPLG	2.43 333	0.66 385	4.77 453	0.54 252	0.31 261	3.01 345	0.26 213	6.15 338	5.55 367	7.69 466	6.21 350	1.89 268	1.74 326	7.19 408	2.35 416	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.24 505	0.12 418

DF	1.06 163	0.30 120	2.15 179	0.55 255	0.31 261	1.65 162	0.95 428	4.05 183	1.80 137	0.90 200	3.29 254	1.01 232	0.10 31	3.12 198	0.45 167	0.00 1	0.13 544	0.00 1	0.25 556	0.02 124	0.11 398

IGEV++	1.14 176	0.51 310	1.66 103	0.55 255	0.08 68	2.52 267	1.01 444	6.51 361	3.16 228	0.59 175	2.11 206	0.43 185	1.18 273	1.44 124	0.79 251	0.00 1	0.05 426	0.00 1	0.05 456	0.11 373	0.11 398

GLC_STEREO	0.75 96	0.29 106	1.19 33	0.55 255	0.01 1	1.98 206	0.57 314	3.07 50	3.02 218	0.90 200	1.48 171	0.19 110	0.40 142	0.93 89	0.36 125	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.02 109

ACRE	2.41 330	1.08 501	5.11 472	0.55 255	2.05 504	2.65 294	0.78 378	5.26 284	4.67 331	7.59 464	9.20 435	1.70 262	1.08 251	3.74 221	2.18 406	0.01 304	0.18 575	0.02 521	0.08 469	0.22 487	0.10 382

sAnonymous2	1.35 207	1.66 561	8.14 559	0.55 255	0.46 308	1.23 57	0.24 206	4.00 178	3.47 256	0.40 127	1.11 142	0.23 132	1.42 294	0.96 92	0.57 198	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.20 532	2.07 622	0.22 501

CroCo_RVC	1.35 207	1.66 561	8.14 559	0.55 255	0.46 308	1.23 57	0.24 206	4.00 178	3.47 256	0.40 127	1.11 142	0.23 132	1.42 294	0.96 92	0.57 198	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.20 532	2.07 622	0.22 501

GMStereo	1.83 256	0.99 487	4.55 440	0.57 261	0.05 24	2.53 270	0.01 13	4.95 250	11.14 544	3.52 282	2.24 211	0.53 201	0.49 174	3.76 222	0.80 254	0.20 570	0.00 1	0.00 1	0.12 492	0.12 389	0.00 1
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MGS-Stereo	1.10 167	0.26 79	2.45 216	0.58 262	0.06 36	1.84 190	0.67 343	2.16 22	3.42 252	1.03 205	6.13 344	0.49 195	0.36 127	1.43 122	0.62 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.47 568	0.00 1

IER	3.20 409	0.54 328	5.13 474	0.58 262	1.59 463	7.29 523	0.56 305	6.36 348	4.95 343	7.44 457	8.84 424	6.20 438	6.26 526	4.88 268	3.29 454	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26

Former-RAFT_DAM_RVC	1.26 197	0.42 255	2.36 211	0.59 264	1.26 436	2.43 259	0.01 13	3.29 90	7.76 472	1.71 235	2.78 233	0.27 146	0.32 121	1.16 109	0.58 202	0.04 496	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.10 382

rvit_stereo_0075_2	2.00 281	0.32 141	5.49 493	0.60 265	1.98 502	1.77 183	0.10 124	7.24 385	5.70 373	2.90 262	4.06 276	3.11 312	0.56 186	5.32 287	0.76 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.16 465

rvit_0105_6	1.26 197	0.87 457	4.85 456	0.61 266	0.07 48	1.60 155	0.32 229	3.79 166	5.87 382	0.25 61	0.26 72	1.09 237	0.29 105	4.60 258	0.62 204	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 302

rvit_0105_4	1.38 210	0.98 484	5.52 498	0.61 266	0.05 24	1.62 158	0.41 251	3.95 174	5.80 379	0.31 83	0.73 113	1.37 246	0.53 181	4.89 273	0.78 247	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.04 231

DA	1.19 182	0.37 211	1.94 138	0.62 268	0.30 250	6.06 494	0.59 316	5.55 303	2.23 157	0.37 108	2.42 222	0.41 179	1.17 270	1.24 112	0.16 39	0.01 304	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.20 494

GGEV	1.19 182	0.37 211	1.94 138	0.62 268	0.30 250	6.06 494	0.59 316	5.55 303	2.23 157	0.37 108	2.42 222	0.41 179	1.17 270	1.24 112	0.16 39	0.01 304	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.20 494

rvit_stereo_0081	0.88 127	0.28 98	1.81 116	0.62 268	0.13 136	1.34 107	0.12 139	3.14 61	4.59 327	0.43 139	0.30 75	0.54 202	0.11 42	3.89 224	0.36 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

rvit_stereo_0082	0.88 127	0.28 98	1.81 116	0.62 268	0.13 136	1.34 107	0.12 139	3.14 61	4.59 327	0.43 139	0.30 75	0.54 202	0.11 42	3.89 224	0.36 125	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

IPLGR_C	2.44 335	1.17 516	4.94 461	0.62 268	2.08 507	2.65 294	0.80 381	5.60 309	4.79 338	7.87 474	9.23 437	1.67 261	1.15 262	3.43 210	2.23 409	0.01 304	0.19 582	0.02 521	0.08 469	0.22 487	0.10 382

SMoEStereo_RVC	0.95 139	0.35 191	1.37 58	0.63 273	0.07 48	2.07 215	0.16 172	2.88 41	1.68 133	0.30 78	1.23 155	0.19 110	0.28 101	6.80 370	0.84 262	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.13 429

CIPLG	2.47 341	1.10 505	4.71 451	0.63 273	2.15 512	2.67 298	0.77 372	5.19 271	4.73 335	7.85 473	9.56 450	1.72 263	1.14 260	4.20 242	2.34 414	0.01 304	0.19 582	0.02 521	0.09 480	0.23 494	0.08 341

HSM-Net_RVC	4.20 499	0.32 141	2.76 268	0.63 273	0.69 361	6.95 515	1.69 497	11.96 531	8.36 491	8.83 516	12.17 509	15.18 584	4.21 450	6.91 380	3.30 455	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CASnet	0.98 144	0.32 141	1.62 98	0.65 276	0.07 48	2.11 220	0.14 159	3.50 129	4.03 294	3.77 290	1.41 165	0.31 160	0.29 105	0.80 74	0.57 198	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
iRaftStereo_RVC	1.62 233	0.68 391	1.98 148	0.67 277	0.05 24	2.99 343	0.04 60	5.36 292	3.74 268	3.82 291	4.96 299	2.54 288	0.62 195	3.35 206	0.97 290	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.30 521	0.27 529

tg	1.96 276	0.64 371	2.15 179	0.68 278	0.12 127	4.40 451	0.04 60	5.74 315	4.19 309	4.00 295	5.23 314	2.58 289	0.93 233	7.12 401	0.77 244	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.31 526	0.25 519

dd	2.16 298	1.22 520	4.82 454	0.68 278	0.12 127	1.39 121	0.17 179	5.14 266	11.22 548	2.70 255	3.51 268	1.52 256	1.23 280	5.08 279	3.96 483	0.12 548	0.01 202	0.04 553	0.21 538	0.07 308	0.01 26

EAI-Stereo	2.31 320	0.44 274	2.72 259	0.68 278	0.56 338	3.51 391	2.62 523	11.42 512	4.14 305	2.09 239	7.23 389	1.21 243	0.91 231	5.67 301	1.51 342	0.01 304	0.25 603	0.00 1	0.88 624	0.04 225	0.26 525

GSStereo	0.75 96	0.22 42	1.14 28	0.69 281	0.19 200	1.96 203	0.73 360	4.64 228	2.10 149	0.31 83	0.65 104	0.43 185	0.48 171	0.83 77	0.14 31	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.12 492	0.17 440	0.13 429

PSM-AAD	3.33 425	0.20 30	1.47 78	0.73 282	0.54 335	2.55 274	6.19 596	4.97 253	3.27 240	10.92 571	11.92 502	2.95 301	9.59 591	7.90 451	0.82 257	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.04 225	2.47 626

AnonymousM	2.71 361	6.75 630	0.98 15	0.73 282	0.06 36	2.41 257	0.53 295	5.30 285	3.05 219	4.75 320	2.09 203	1.89 268	1.01 241	1.88 156	0.51 191	0.01 304	0.02 308	17.42 658	4.76 655	0.02 124	0.01 26

GCAP-BAT	0.77 107	0.27 92	2.87 286	0.74 284	1.15 427	1.41 125	0.61 325	4.07 184	1.14 117	1.54 231	0.15 45	0.11 80	0.12 49	0.74 63	0.23 66	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.11 398

GCAPDPT-zeroshot	0.77 107	0.27 92	2.85 279	0.74 284	1.15 427	1.41 125	0.61 325	4.07 184	1.14 117	1.54 231	0.15 45	0.11 80	0.12 49	0.74 63	0.23 66	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.11 398

KYRaft	3.59 450	0.31 126	1.84 120	0.76 286	0.46 308	2.29 240	4.04 562	4.75 237	3.25 238	8.93 522	19.47 584	6.62 453	5.07 499	7.79 444	0.71 225	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.04 225	5.38 642

rvit_0105_3	1.71 239	0.90 467	5.93 509	0.78 287	0.02 6	1.62 158	1.69 497	5.15 268	5.99 394	2.22 243	1.64 179	1.97 273	1.17 270	4.19 240	0.92 285	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

PFNet+	2.35 325	0.31 126	3.69 374	0.79 288	0.17 172	3.15 361	0.75 369	4.52 214	6.30 412	7.90 477	6.34 359	2.53 287	1.18 273	7.72 440	1.62 357	0.03 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

MoCha-V2	1.41 212	0.42 255	2.61 241	0.81 289	0.23 221	2.53 270	0.20 193	4.81 240	3.16 228	0.82 195	3.15 247	0.30 155	1.61 315	6.66 363	0.40 146	0.00 1	0.20 586	0.00 1	0.24 552	0.05 259	0.02 109

MSKI-zero shot	2.00 281	0.36 204	2.15 179	0.81 289	0.25 227	2.69 299	0.29 221	6.16 339	2.34 169	4.31 301	7.52 395	3.70 342	0.25 88	8.42 494	0.41 149	0.01 304	0.13 544	0.00 1	0.25 556	0.03 192	0.02 109

GwcNet-ADL	2.65 355	0.48 296	3.84 391	0.82 291	0.33 271	2.04 214	0.69 349	8.07 405	9.42 511	6.05 372	6.66 365	4.14 359	1.73 324	5.40 292	3.01 443	0.08 534	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.03 174

GMM-Stereo	3.32 423	0.27 92	2.52 228	0.82 291	0.48 319	2.27 238	4.91 582	5.06 262	3.08 223	7.06 435	16.72 560	6.21 439	3.70 425	7.60 429	1.16 312	0.04 496	0.00 1	0.00 1	0.04 449	0.10 352	4.45 635

FE-Mocha	1.79 246	0.44 274	4.10 413	0.83 293	0.23 221	3.23 367	0.16 172	7.48 392	2.19 156	5.05 331	5.62 332	2.84 297	0.85 227	1.81 148	0.67 216	0.00 1	0.05 426	0.00 1	0.20 532	0.02 124	0.05 279

RAFT+CT+SA	2.36 327	0.71 403	2.46 219	0.83 293	2.26 519	3.18 363	0.93 424	6.82 375	5.48 362	2.55 250	8.07 413	1.64 259	1.59 313	8.54 499	1.15 310	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.38 589	0.19 465	0.36 547

rvit_stereo_ft	1.00 152	0.78 436	3.84 391	0.84 295	0.36 279	1.23 57	0.24 206	3.81 167	3.76 271	0.37 108	0.87 130	0.74 221	1.12 256	1.18 110	0.76 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.06 302

ACVNet	2.58 351	0.53 323	2.69 253	0.84 295	0.59 340	2.61 285	0.55 303	8.35 409	5.70 373	4.45 305	9.26 445	5.77 425	3.50 413	2.24 170	4.41 495	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.01 26

CASS	2.44 335	0.44 274	3.56 361	0.85 297	0.38 285	3.14 358	0.22 200	9.64 455	4.00 291	6.78 417	7.62 401	3.57 335	3.58 418	3.80 223	1.10 303	0.02 421	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.01 26
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
RSM++	1.02 154	0.24 64	1.33 55	0.86 298	0.04 18	2.78 311	0.30 227	2.63 31	2.67 184	0.48 152	1.95 197	0.52 199	0.25 88	5.50 295	0.57 198	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.17 514	0.11 373	0.09 355

PS-NSSS	3.90 477	1.84 572	4.55 440	0.87 299	2.95 546	4.10 436	2.00 508	10.77 493	8.23 488	6.75 415	14.63 543	5.01 399	2.24 347	8.41 493	2.91 440	0.33 589	0.03 367	0.83 624	0.00 1	0.82 594	0.70 588

DEFOM-Stereo_RVC	0.98 144	2.14 585	1.55 88	0.88 300	0.26 234	0.56 12	0.04 60	2.80 38	0.86 63	0.30 78	0.80 124	0.21 128	2.33 354	6.17 320	0.37 133	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.17 514	0.01 39	0.01 26

UGAM-zero	3.51 443	0.33 159	4.44 430	0.88 300	0.65 355	3.52 394	0.16 172	11.35 509	2.71 188	5.09 334	5.82 335	15.28 585	9.14 586	8.38 490	1.61 356	0.00 1	0.16 566	0.00 1	0.46 604	0.02 124	0.19 487

test-1	1.82 254	0.45 281	5.42 488	0.89 302	0.41 294	2.14 224	0.56 305	5.75 316	4.15 307	3.28 274	5.11 303	3.61 337	0.70 204	1.53 131	1.56 350	0.02 421	0.34 609	0.00 1	0.08 469	0.02 124	0.30 537

hitnet-ft	3.66 455	0.65 378	2.79 274	0.89 302	0.72 369	4.25 439	0.55 303	9.11 440	7.52 460	7.14 439	10.19 461	12.49 560	4.70 481	7.44 421	4.41 495	0.03 474	0.00 1	0.06 564	0.00 1	0.20 469	0.04 231

HH	2.42 331	0.73 410	3.76 379	0.91 304	0.14 144	2.78 311	0.71 355	7.92 402	2.72 189	1.53 229	6.10 342	7.93 478	4.01 441	8.60 503	0.44 163	0.00 1	0.09 503	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.04 231

HanStereo	2.42 331	0.73 410	3.76 379	0.91 304	0.14 144	2.78 311	0.71 355	7.92 402	2.72 189	1.53 229	6.10 342	7.93 478	4.01 441	8.60 503	0.44 163	0.00 1	0.09 503	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.04 231

RAFT	2.57 350	0.76 425	3.09 318	0.91 304	0.09 83	2.41 257	0.94 426	5.35 290	2.65 183	6.11 378	7.21 387	9.43 509	4.30 459	5.73 305	1.77 374	0.00 1	0.12 534	0.00 1	0.02 410	0.46 567	0.08 341

Prome-Stereo	3.65 454	0.29 106	1.92 134	0.91 304	0.49 322	2.07 215	4.75 580	4.41 205	3.23 237	9.32 531	20.63 592	4.06 354	7.19 548	7.70 437	1.17 314	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	4.72 639

UniTT-Stereo	0.83 120	0.33 159	1.98 148	0.92 308	1.27 439	0.54 11	0.11 131	1.35 14	2.94 205	1.67 234	2.09 203	0.20 117	0.31 118	1.57 133	1.07 298	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 426	0.01 26

Selective-RAFT	1.69 237	0.32 141	3.29 336	0.92 308	0.18 187	3.89 425	0.06 87	4.22 194	4.00 291	1.47 228	1.98 198	3.07 310	2.81 383	6.35 338	0.89 278	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.21 538	0.05 259	0.00 1

ICVP	2.32 322	0.38 220	2.89 290	0.92 308	0.70 366	2.55 274	0.87 412	9.97 465	3.99 290	4.13 298	8.97 432	2.71 294	1.69 320	2.52 181	3.52 471	0.05 510	0.24 602	0.01 489	0.01 382	0.11 373	0.13 429
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
dad	4.66 521	1.89 576	5.51 496	0.94 311	0.09 83	2.16 228	0.37 240	7.10 383	14.43 574	10.13 553	16.84 561	14.97 581	1.90 333	6.82 371	4.15 488	1.09 621	0.11 527	4.08 643	0.46 604	0.17 440	0.06 302

FTStereo	4.55 520	0.36 204	2.18 190	0.94 311	0.38 285	2.60 284	8.82 626	4.98 256	3.17 231	10.88 570	30.35 633	5.60 422	7.60 560	7.62 431	1.55 349	0.17 563	0.00 1	0.05 560	0.00 1	0.03 192	3.80 633

R-Stereo Train	2.44 335	0.32 141	1.93 135	0.94 311	0.16 161	3.67 402	0.61 325	6.37 350	3.08 223	9.14 525	17.44 573	1.80 265	0.77 215	1.76 145	0.70 221	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

RAFT-Stereo	2.44 335	0.32 141	1.93 135	0.94 311	0.16 161	3.67 402	0.61 325	6.37 350	3.08 223	9.14 525	17.44 573	1.80 265	0.77 215	1.76 145	0.70 221	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CroCo-Stereo Lap2	1.24 192	0.88 461	3.39 346	0.95 315	4.59 616	0.47 8	0.08 110	3.51 131	2.80 197	1.17 221	2.24 211	1.57 258	0.20 77	1.48 128	1.14 309	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.12 418

LCNet	2.85 374	0.42 255	1.90 130	0.95 315	0.56 338	2.07 215	1.60 491	4.99 257	3.57 264	6.05 372	10.59 474	4.59 381	6.79 541	7.46 422	0.72 227	0.01 304	0.00 1	0.01 489	0.77 621	0.30 521	3.57 631

AEACV	0.80 113	0.29 106	1.70 110	0.96 317	0.24 224	2.03 213	0.88 413	3.50 129	0.88 77	0.34 96	0.20 62	0.29 153	2.01 337	1.77 147	0.33 118	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.29 569	0.10 352	0.09 355

test_3	1.88 263	0.22 42	2.75 264	0.96 317	0.22 216	1.28 91	0.77 372	4.62 225	5.87 382	6.55 413	1.84 193	4.28 368	0.45 168	6.48 347	0.76 238	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.28 568	0.17 440	0.14 442

FADNet_RVC	3.91 480	1.67 563	12.95 603	0.96 317	0.75 371	5.71 483	0.54 298	10.83 495	6.60 429	3.46 281	8.09 414	4.10 357	3.40 409	9.43 544	6.33 529	0.36 592	0.44 621	0.17 594	0.46 604	0.91 597	0.95 599

RAFT-Stereo-weight	1.67 235	0.31 126	1.57 91	0.97 320	0.15 152	3.19 364	0.77 372	5.06 262	6.19 409	4.96 325	3.38 261	2.83 296	0.35 125	2.87 190	0.74 230	0.01 304	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

Hybrid-DGEV-03	3.06 395	0.64 371	2.49 223	0.98 321	0.08 68	3.47 381	0.98 435	4.54 219	6.57 428	9.43 532	20.79 593	3.58 336	1.15 262	4.54 254	1.42 334	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.26 509	0.16 465

CoDeX	3.43 436	0.68 391	4.49 433	0.98 321	1.65 470	6.37 500	2.14 510	13.23 570	6.07 398	7.23 446	8.95 429	4.09 355	3.79 434	6.31 332	2.37 418	0.03 474	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.15 453

PSi22	1.45 216	0.68 391	1.50 83	0.99 323	0.07 48	1.86 193	0.11 131	3.71 149	4.91 341	0.86 197	2.03 200	2.07 276	0.19 72	9.02 528	0.77 244	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.03 174

TransformOpticalFlow	3.38 428	0.70 401	4.54 437	1.00 324	0.30 250	3.56 396	0.14 159	9.67 457	7.30 454	5.55 347	13.34 526	6.74 455	5.03 495	8.22 484	1.34 329	0.00 1	0.01 202	0.01 489	0.00 1	0.04 225	0.11 398

fffy	1.13 174	0.51 310	2.15 179	1.01 325	0.09 83	2.30 246	0.19 187	4.07 184	1.13 115	0.16 23	2.66 228	0.20 117	0.38 135	6.98 390	0.35 122	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.14 414	0.16 465

test_1	1.85 258	0.21 36	2.45 216	1.02 326	0.22 216	1.37 112	0.82 384	4.66 233	5.06 346	7.02 431	1.73 184	4.09 355	0.41 152	6.51 351	0.76 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 569	0.18 456	0.14 442

RAFT-345	3.27 412	0.41 249	2.88 288	1.02 326	0.21 212	2.63 290	0.48 273	3.76 161	5.51 365	7.35 453	24.88 614	4.25 364	1.76 330	8.15 475	2.13 401	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.01 26

MyStereo07	1.31 203	0.79 437	1.61 96	1.03 328	1.11 421	2.63 290	0.46 270	5.48 299	2.24 159	0.64 182	1.48 171	0.27 146	0.59 193	7.03 393	0.45 167	0.00 1	0.09 503	0.00 1	0.01 382	0.11 373	0.09 355

MyStereo04	2.95 389	0.79 437	5.38 487	1.03 328	1.11 421	2.63 290	0.46 270	10.00 469	12.44 564	4.19 299	3.91 273	3.04 308	3.60 419	7.34 416	2.74 438	0.00 1	0.09 503	0.00 1	0.01 382	0.11 373	0.09 355

StereoVision	2.25 312	0.72 405	4.00 403	1.03 328	2.64 536	1.91 196	0.28 218	5.83 326	4.43 317	1.89 238	10.65 477	3.88 347	0.52 180	5.13 282	1.98 392	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 341	0.03 174

ToySt	2.69 357	0.55 332	7.03 539	1.03 328	0.10 94	3.49 386	1.04 448	6.38 354	4.55 326	2.69 253	6.28 354	7.95 482	4.38 463	5.08 279	2.58 431	0.01 304	0.11 527	0.00 1	0.04 449	0.28 518	0.19 487

test-3	1.86 259	0.21 36	2.46 219	1.03 328	0.22 216	1.38 113	0.83 391	4.65 231	5.04 345	7.26 448	1.78 190	4.10 357	0.41 152	6.53 354	0.76 238	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 569	0.18 456	0.14 442

DilatedVolume-Stereo	1.13 174	0.41 249	2.75 264	1.04 333	0.11 110	2.21 232	0.10 124	2.96 44	1.32 124	2.40 248	2.09 203	0.33 167	0.58 191	5.62 296	0.43 157	0.03 474	0.06 452	0.00 1	0.14 499	0.04 225	0.04 231

CFNet-RSSM	2.11 290	0.33 159	2.71 257	1.04 333	0.30 250	3.21 366	0.41 251	6.67 368	6.96 440	5.62 348	4.58 289	5.40 413	1.71 321	1.86 152	0.87 270	0.00 1	0.08 490	0.00 1	0.32 579	0.02 124	0.02 109

Gwc-CoAtRS	2.02 284	0.33 159	2.61 241	1.04 333	0.30 250	3.56 396	0.40 250	5.89 327	5.94 389	5.08 333	5.01 302	5.55 417	1.72 323	1.60 136	0.91 282	0.01 304	0.09 503	0.00 1	0.25 556	0.01 39	0.02 109

RAFT-Test	2.17 300	0.36 204	3.40 348	1.05 336	0.34 273	4.90 464	0.69 349	6.27 344	3.98 289	4.65 317	7.02 380	6.30 443	1.12 256	1.81 148	0.99 292	0.01 304	0.17 571	0.00 1	0.34 584	0.02 124	0.02 109

delet	4.27 507	0.72 405	4.50 434	1.07 337	3.75 581	10.79 576	4.04 562	9.95 464	7.89 475	8.09 484	8.89 427	8.46 491	3.81 436	7.56 427	5.80 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.02 109

sCroCo_RVC	1.21 188	0.65 378	5.16 477	1.09 338	1.29 444	0.92 18	0.19 187	3.92 171	2.68 187	0.30 78	3.04 243	0.52 199	1.56 310	1.58 134	0.78 247	0.09 539	0.25 603	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.11 398

252Zero-FE	0.66 61	0.23 50	1.24 42	1.10 339	0.07 48	1.31 97	0.02 40	3.33 96	1.14 117	1.34 224	1.74 185	0.04 5	0.05 6	1.11 103	0.40 146	0.00 1	0.05 426	0.00 1	0.02 410	0.02 124	0.02 109

MyStereo06	2.35 325	0.66 385	4.54 437	1.10 339	0.96 404	2.57 277	0.10 124	9.30 445	4.05 298	5.22 337	6.09 340	5.95 431	2.38 356	3.00 193	0.73 228	0.01 304	0.08 490	0.00 1	0.01 382	0.13 404	0.15 453

MyStereo05	2.94 388	0.66 385	5.25 484	1.10 339	0.96 404	2.57 277	0.10 124	8.53 419	12.34 563	6.28 395	3.88 271	3.18 315	3.30 400	7.81 446	2.37 418	0.01 304	0.08 490	0.00 1	0.01 382	0.13 404	0.15 453

anonymousdsp2	1.78 245	0.39 224	3.40 348	1.10 339	0.04 18	3.63 400	0.50 288	7.80 398	2.77 196	2.91 263	2.88 235	3.17 314	1.01 241	5.15 283	0.43 157	0.00 1	0.01 202	0.02 521	0.15 503	0.05 259	0.12 418

raft_robust	2.64 354	1.20 518	2.62 244	1.10 339	0.28 245	1.50 143	0.12 139	6.28 345	9.04 504	6.80 420	7.19 386	3.73 344	2.13 341	9.06 530	1.07 298	0.03 474	0.12 534	0.00 1	0.21 538	0.17 440	0.22 501

NRIStereo	2.14 295	0.35 191	2.65 249	1.10 339	0.14 144	3.05 349	0.86 408	5.35 290	3.18 234	6.24 389	3.36 260	4.17 361	1.82 332	8.12 472	2.01 393	0.00 1	0.10 517	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.19 487

cross-raft	2.03 285	0.35 191	2.78 271	1.10 339	0.16 161	3.77 417	0.48 273	7.03 382	3.75 269	5.06 332	5.55 330	6.26 440	1.41 292	1.75 143	0.89 278	0.01 304	0.07 476	0.00 1	0.19 529	0.03 192	0.03 174

DeepPruner_ROB	3.52 444	1.14 513	4.06 409	1.12 346	1.65 470	3.65 401	0.83 391	13.96 580	4.47 321	7.80 470	10.84 481	7.05 464	2.16 344	8.14 474	3.08 446	0.07 529	0.03 367	0.00 1	0.01 382	0.32 530	0.06 302

EGLCR-Stereo	1.04 160	0.20 30	2.00 152	1.14 347	0.16 161	2.50 266	0.11 131	4.96 252	2.61 181	0.79 192	0.07 30	1.46 253	0.37 130	3.96 231	0.23 66	0.01 304	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.07 323

999	1.25 195	0.37 211	1.63 100	1.15 348	0.34 273	3.03 347	0.66 340	3.41 116	2.27 161	0.30 78	3.20 251	0.19 110	0.25 88	7.23 410	0.85 263	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.16 426	0.01 26

LL-Strereo	4.71 522	1.64 559	7.51 553	1.15 348	4.31 601	3.71 408	1.45 483	9.21 442	8.36 491	8.37 500	8.17 416	10.82 537	11.36 604	12.51 593	4.82 505	0.00 1	0.12 534	0.00 1	0.00 1	0.31 526	0.32 542

MM-Stereo_test1	1.57 228	0.36 204	2.19 192	1.17 350	0.35 276	2.39 255	0.56 305	4.53 215	5.21 354	3.67 287	1.65 180	0.40 176	0.84 226	6.90 379	0.80 254	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.31 526	0.03 174

MIM_Stereo	2.50 346	0.75 419	4.26 418	1.18 351	0.11 110	3.08 350	0.33 233	6.07 333	3.28 241	5.01 327	10.12 460	4.29 370	1.74 326	8.06 468	1.27 319	0.00 1	0.12 534	0.00 1	0.01 382	0.18 456	0.15 453

SGM-Forest	4.96 525	0.32 141	2.84 278	1.21 352	0.64 354	10.23 565	6.64 608	11.55 516	10.98 543	10.94 573	13.59 529	11.65 552	4.30 459	8.94 525	4.63 500	0.11 544	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.46 567
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
H2IRNET	2.16 298	0.45 281	2.60 238	1.22 353	0.03 16	1.98 206	0.13 149	4.73 236	7.04 445	1.15 219	7.79 409	5.88 429	3.39 407	4.97 276	1.45 338	0.01 304	0.00 1	0.04 553	0.17 514	0.19 465	0.03 174

test_xeample	4.13 493	0.36 204	2.75 264	1.23 354	0.51 329	3.96 430	0.13 149	12.63 557	7.65 464	7.49 459	10.86 483	3.29 318	3.36 402	6.71 367	21.53 640	0.02 421	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.04 231

AIO-test2	2.70 360	1.23 522	3.52 358	1.24 355	3.05 547	2.65 294	0.06 87	6.30 346	15.40 585	2.58 251	7.30 391	0.48 194	0.57 189	5.36 289	0.96 287	3.06 638	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.16 426	0.15 453

anonymousa	3.80 469	0.55 332	3.35 342	1.24 355	3.74 577	9.04 551	0.36 237	6.74 371	4.03 294	7.72 468	19.64 585	10.62 532	6.01 524	1.52 130	1.40 332	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 456	0.00 1	0.03 174

model_zeroshot	1.52 223	0.42 255	4.10 413	1.25 357	0.11 110	3.04 348	0.14 159	5.79 322	2.84 199	3.12 268	3.65 269	2.05 275	0.42 158	2.38 176	0.71 225	0.01 304	0.10 517	0.00 1	0.20 532	0.02 124	0.04 231

RAFT_R40	2.71 361	0.33 159	3.00 296	1.26 358	0.30 250	3.83 422	1.00 442	5.69 314	4.29 311	9.69 542	6.33 358	5.02 400	4.02 443	8.58 502	0.86 268	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.02 109

LALA_ROB	6.58 560	1.80 569	6.25 519	1.26 358	0.94 400	10.08 562	9.02 628	16.00 605	11.51 552	12.74 590	13.02 523	24.77 632	5.25 503	10.56 564	8.02 555	0.04 496	0.05 426	0.00 1	0.02 410	0.10 352	0.25 519

DualNet (step1)	3.91 480	1.11 508	6.15 516	1.27 360	0.60 342	5.22 472	2.54 518	10.66 487	7.73 469	8.36 496	7.55 397	6.55 447	4.27 454	6.58 357	1.62 357	1.49 628	0.03 367	3.10 637	2.99 643	0.20 469	0.15 453

test_sample9	5.87 540	1.11 508	6.15 516	1.27 360	0.60 342	5.22 472	2.54 518	10.66 487	7.73 469	8.36 496	7.55 397	6.55 447	4.27 454	11.68 582	11.44 602	1.49 628	24.31 684	3.10 637	2.99 643	0.20 469	0.15 453

test_sample8	7.99 588	1.11 508	6.15 516	1.27 360	0.60 342	5.22 472	2.54 518	12.04 536	6.15 404	17.46 618	9.02 434	24.67 631	18.16 629	11.68 582	11.44 602	1.49 628	24.31 684	3.10 637	2.99 643	0.20 469	0.15 453

RAFT_CTSACE	3.40 432	1.07 499	4.52 435	1.27 360	3.14 549	4.00 433	1.07 454	3.93 173	4.43 317	4.66 318	17.94 576	7.21 469	2.76 380	10.82 569	0.85 263	0.00 1	0.07 476	0.00 1	0.00 1	0.30 521	0.01 26

RAFT-Stereo + iAFF	2.12 291	0.58 346	2.43 215	1.27 360	0.16 161	1.60 155	0.14 159	5.17 270	5.90 385	7.10 437	10.10 459	3.06 309	1.74 326	1.87 154	0.97 290	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.02 109

HI	3.18 407	0.90 467	3.05 310	1.28 365	0.15 152	2.29 240	0.04 60	5.31 287	3.52 259	7.96 478	12.69 518	11.43 548	6.61 533	4.26 244	4.02 484	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.01 26

CoSv	3.18 407	0.90 467	3.05 310	1.28 365	0.15 152	2.29 240	0.04 60	5.31 287	3.52 259	7.96 478	12.69 518	11.43 548	6.61 533	4.26 244	4.02 484	0.00 1	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.01 26

FACV-RUCA	2.21 305	0.34 175	3.59 363	1.30 367	2.90 545	2.22 234	1.25 469	7.98 404	5.71 378	3.59 284	7.21 387	1.14 239	1.60 314	3.12 198	1.46 339	0.01 304	0.03 367	0.10 580	0.04 449	0.35 543	0.17 471

CBMV_ROB	4.14 494	0.52 319	3.14 324	1.30 367	0.77 375	6.92 514	1.97 507	10.11 475	9.58 514	8.92 520	14.20 537	7.12 466	5.90 520	8.65 507	3.50 466	0.01 304	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.09 355

GREAT-IGEV	0.72 87	0.29 106	1.91 131	1.31 369	0.40 289	1.41 125	0.08 110	2.29 24	2.48 171	0.18 31	0.69 110	0.10 77	0.34 124	1.72 141	0.37 133	0.00 1	0.09 503	0.00 1	0.22 546	0.10 352	0.41 555
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
PAM_32	3.50 442	0.32 141	5.22 481	1.32 370	0.53 333	7.49 527	0.39 246	9.52 453	3.91 285	5.22 337	5.28 320	16.75 599	7.44 554	4.61 259	0.90 281	0.00 1	0.20 586	0.00 1	0.39 593	0.09 341	0.39 550

SST-Stereo	2.75 365	0.31 126	2.78 271	1.33 371	0.33 271	3.99 432	0.82 384	5.60 309	3.93 286	10.92 571	6.19 348	5.00 398	4.23 452	8.66 508	0.74 230	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.03 174

pcwnet_v2	4.20 499	0.36 204	8.53 563	1.33 371	1.12 423	3.43 377	0.41 251	12.85 560	14.16 573	9.90 548	14.29 538	5.90 430	3.03 392	6.20 323	2.06 397	0.01 304	0.05 426	0.04 553	0.02 410	0.16 426	0.18 476

MM-Stereo_test2	0.99 148	0.29 106	2.26 202	1.34 373	0.12 127	1.78 185	0.53 295	4.71 235	3.31 244	0.76 189	0.80 124	0.50 198	0.35 125	1.86 152	0.73 228	0.00 1	0.05 426	0.00 1	0.07 464	0.26 509	0.06 302

ffm	2.90 383	0.31 126	3.97 397	1.34 373	0.98 407	2.80 314	0.48 273	4.53 215	10.19 526	6.29 397	9.23 437	5.59 418	3.72 430	8.00 457	0.46 173	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.04 231

ff1	3.45 441	0.31 126	3.97 397	1.34 373	0.98 407	2.80 314	0.48 273	4.53 215	10.19 526	6.29 397	9.23 437	5.59 418	3.72 430	10.11 555	9.35 579	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.04 231

mmx	3.86 474	0.31 126	3.97 397	1.34 373	0.98 407	2.80 314	0.48 273	12.18 544	10.66 539	6.29 397	9.23 437	5.59 418	3.72 430	10.11 555	9.35 579	0.05 510	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.04 231

xxx	3.86 474	0.31 126	3.98 401	1.34 373	0.98 407	2.80 314	0.48 273	12.18 544	10.66 539	6.29 397	9.23 437	5.59 418	3.72 430	10.11 555	9.35 579	0.05 510	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.04 231

DSFCA	4.21 501	0.50 303	5.45 491	1.34 373	1.68 476	7.04 516	4.51 574	10.73 491	7.00 442	10.78 568	6.80 368	8.48 493	4.63 478	9.91 553	5.12 510	0.02 421	0.06 452	0.02 521	0.03 429	0.08 322	0.03 174

NaN_ROB	6.00 548	1.24 524	6.29 521	1.34 373	1.68 476	9.60 559	10.31 639	15.09 596	15.79 588	12.62 588	8.95 429	11.67 555	5.83 517	11.78 586	6.41 531	0.05 510	0.13 544	0.08 574	0.20 532	0.22 487	0.79 592

PAM	3.38 428	0.31 126	5.61 501	1.37 380	0.71 367	7.60 533	0.38 245	8.94 434	3.55 262	5.54 346	4.69 291	16.09 593	7.03 546	3.67 218	1.02 296	0.00 1	0.21 590	0.00 1	0.38 589	0.07 308	0.41 555

Any-RAFT	2.18 302	0.25 69	1.94 138	1.37 380	0.80 380	5.01 467	0.56 305	8.51 418	5.58 370	4.01 296	4.85 296	5.44 414	2.26 351	2.45 178	0.35 122	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.02 109

riskmin	1.88 263	0.15 2	2.11 177	1.38 382	0.88 388	2.40 256	0.04 60	5.93 329	6.10 399	2.25 244	1.34 162	6.06 434	5.08 500	2.78 188	1.01 295	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.06 302

MLCV	3.44 439	0.88 461	5.60 500	1.39 383	0.25 227	4.36 447	0.33 233	7.25 386	7.28 453	9.17 527	12.24 512	5.09 402	2.47 361	9.15 533	3.23 451	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.02 109

Anonymous_2	4.14 494	0.62 365	3.21 330	1.40 384	1.43 457	5.19 470	0.32 229	6.63 365	4.38 315	4.48 308	2.30 215	8.08 483	7.00 544	5.37 290	2.29 411	0.23 575	0.75 631	5.20 647	18.12 677	5.66 639	0.23 508

qqq	1.93 271	0.30 120	2.96 295	1.40 384	0.05 24	1.96 203	0.39 246	8.45 413	3.33 246	3.06 266	3.84 270	4.67 383	2.70 373	4.40 250	0.96 287	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

MMNet	4.16 497	0.77 429	5.47 492	1.40 384	1.67 474	10.78 575	0.63 331	8.64 427	8.47 495	8.80 515	8.33 417	7.51 470	6.61 533	7.53 426	6.54 534	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.05 279

IGEV-FE	2.13 293	0.50 303	4.90 458	1.41 387	0.18 187	2.63 290	0.36 237	7.80 398	3.87 279	5.04 329	5.42 325	4.72 385	1.03 244	3.48 214	0.80 254	0.00 1	0.16 566	0.00 1	0.18 521	0.17 440	0.04 231

IGEV_Zeroshot_test	2.13 293	0.50 303	4.91 460	1.41 387	0.18 187	2.62 288	0.36 237	7.80 398	3.87 279	5.04 329	5.42 325	4.77 387	1.03 244	3.43 210	0.79 251	0.00 1	0.16 566	0.00 1	0.18 521	0.17 440	0.04 231

RYNet	6.34 555	0.89 464	5.88 506	1.41 387	4.48 612	15.97 613	4.18 565	13.41 572	16.49 591	10.81 569	7.00 379	14.33 577	8.72 576	9.43 544	13.71 614	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.07 323

MM-Stereo_test3	1.83 256	0.59 350	1.93 135	1.43 390	3.99 594	2.44 261	0.81 382	5.81 324	6.70 432	1.73 237	4.79 292	1.23 244	0.65 198	3.30 203	0.85 263	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.33 536	0.05 279

PSMNet-ADL	2.98 390	0.43 266	2.41 214	1.43 390	0.40 289	5.94 491	0.28 218	8.45 413	5.13 349	3.36 278	6.77 367	8.41 489	4.61 477	7.20 409	4.55 499	0.02 421	0.09 503	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.03 174

RAFT + AFF	4.30 509	1.55 551	5.84 505	1.43 390	2.36 523	5.94 491	6.72 609	10.01 470	7.56 461	7.55 461	8.96 431	7.09 465	6.73 539	8.57 501	4.02 484	0.02 421	0.47 624	0.00 1	0.01 382	0.56 573	0.54 576

FADNet-RVC-Resample	3.79 467	1.62 557	12.06 590	1.43 390	0.66 356	5.94 491	2.41 514	10.18 478	8.58 500	6.28 395	4.22 279	5.33 412	4.80 489	7.71 438	3.19 449	0.17 563	0.21 590	0.17 594	0.12 492	0.41 562	0.29 535

Select-FE	3.44 439	0.73 410	8.39 561	1.44 394	0.96 404	2.01 211	0.10 124	8.84 433	3.94 287	5.36 343	10.32 467	9.73 513	8.82 578	6.28 328	0.83 258	0.01 304	0.22 593	0.01 489	0.49 607	0.03 192	0.30 537

ETE_ROB	5.80 539	1.77 567	6.33 522	1.44 394	0.78 379	6.43 502	6.90 611	12.53 554	8.08 482	12.93 594	14.89 545	21.13 626	5.87 519	9.83 551	6.57 535	0.04 496	0.01 202	0.00 1	0.02 410	0.08 322	0.33 543

1111x	4.25 505	0.30 120	4.31 421	1.47 396	0.37 283	5.10 468	0.32 229	12.86 561	9.82 520	6.01 370	9.73 454	8.78 500	5.97 522	9.43 544	10.39 592	0.06 521	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 231

222	5.36 533	0.40 236	2.72 259	1.50 397	0.48 319	6.15 496	0.07 101	13.73 578	8.06 480	8.79 513	11.03 488	3.71 343	4.21 450	7.47 424	38.74 674	0.03 474	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.05 279

CFNet-ft	3.31 417	0.94 480	2.69 253	1.50 397	2.38 525	2.81 322	0.68 344	8.35 409	7.43 456	4.45 305	9.94 457	10.20 525	4.60 475	6.50 350	3.41 458	0.00 1	0.00 1	0.03 540	0.00 1	0.22 487	0.03 174

CFNet_RVC	3.31 417	0.94 480	2.69 253	1.50 397	2.38 525	2.81 322	0.68 344	8.35 409	7.43 456	4.45 305	9.94 457	10.20 525	4.60 475	6.49 348	3.41 458	0.00 1	0.00 1	0.03 540	0.00 1	0.22 487	0.03 174

DCVSM-stereo	3.13 402	0.37 211	2.95 293	1.51 400	0.80 380	2.75 306	0.49 283	6.79 373	5.25 355	11.43 579	5.57 331	10.79 536	5.30 504	5.25 284	2.95 441	0.03 474	0.09 503	0.03 540	0.00 1	0.12 389	0.09 355

CBFPSM	4.87 523	0.94 480	14.70 612	1.51 400	1.15 427	11.49 582	2.55 522	7.28 387	6.47 423	6.23 388	4.83 295	15.30 586	8.99 582	6.88 376	8.20 563	0.03 474	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.40 559	0.42 559

z-ln-s-r	5.99 547	1.34 536	15.55 615	1.52 402	1.95 501	3.28 369	2.71 527	7.72 395	11.16 545	6.43 407	25.06 616	8.76 499	5.86 518	11.03 573	17.17 626	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 505	0.11 398

DFGA-Net	2.78 367	1.91 577	7.35 548	1.52 402	0.36 279	3.36 374	0.20 193	6.64 366	5.93 388	4.88 323	6.31 357	2.18 278	1.12 256	7.43 420	5.98 524	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 549	0.04 231

GIP-stereo	0.70 77	0.44 274	1.70 110	1.52 402	0.75 371	1.48 138	0.05 77	4.18 192	1.10 110	0.18 31	0.42 86	0.58 206	0.38 135	0.65 49	0.46 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.01 26

AIO-Stereo-zeroshot	2.86 378	0.99 487	7.52 554	1.52 402	0.92 396	2.94 339	0.03 50	9.31 446	3.81 275	2.42 249	5.86 337	9.23 505	4.64 479	4.31 246	2.19 407	0.02 421	0.18 575	0.00 1	0.54 609	0.35 543	0.35 545

Wz-Net-LNSev	6.46 557	1.93 578	16.44 619	1.52 402	4.15 599	12.66 596	4.96 583	13.05 566	12.10 560	10.55 564	16.23 553	11.32 547	7.19 548	8.43 495	8.48 567	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.06 302

AIO-Stereo-zeroshot1	3.58 449	1.29 533	12.46 594	1.53 407	0.98 407	3.48 385	0.81 382	11.99 532	4.40 316	4.33 302	11.05 489	8.83 501	2.02 338	4.52 252	1.66 363	0.01 304	0.14 550	0.00 1	0.68 618	0.86 596	0.44 563

GMStereo_Zeroshot	2.77 366	1.98 582	5.14 475	1.53 407	0.36 279	3.56 396	0.10 124	5.57 306	5.91 387	6.89 427	7.02 380	8.50 495	0.91 231	6.01 314	1.65 362	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.20 469	0.01 26

CSP-Net	4.12 492	1.28 531	3.70 377	1.54 409	1.06 417	13.28 603	2.33 513	12.96 564	5.45 361	8.87 518	8.54 422	8.43 490	3.03 392	8.16 476	3.65 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.18 456	0.03 174

ADCP+	8.09 589	1.79 568	14.50 609	1.54 409	4.28 600	16.57 616	5.20 586	12.80 559	11.20 547	12.83 593	17.07 566	11.02 543	10.80 601	17.59 627	23.18 649	0.03 474	0.05 426	0.01 489	0.18 521	0.39 556	0.81 594

GrayStereo	3.74 460	0.20 30	1.94 138	1.55 411	0.60 342	3.12 357	8.22 623	5.76 318	3.32 245	10.40 559	16.66 559	5.81 428	8.60 575	6.57 356	1.37 331	0.01 304	0.00 1	0.01 489	0.63 613	0.02 124	0.04 231

RAFT-RH_RVC	3.96 483	0.46 287	2.93 291	1.55 411	0.42 298	3.14 358	0.14 159	3.70 148	5.98 393	11.25 577	32.23 639	5.29 408	1.68 319	8.13 473	2.14 402	0.08 534	0.00 1	0.00 1	0.03 429	0.01 39	0.00 1

AFF-stereo	2.59 352	0.68 391	2.35 210	1.55 411	0.17 172	1.67 165	0.08 110	5.75 316	6.60 429	6.20 386	12.13 507	6.16 437	2.36 355	4.75 263	1.11 304	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.05 279

BEATNet_4x	3.24 410	1.27 528	5.89 507	1.56 414	0.10 94	5.26 475	1.07 454	10.08 473	5.50 363	6.89 427	7.73 405	4.53 379	4.13 445	5.05 278	5.27 511	0.04 496	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.23 494	0.23 508

ssnet_v2	4.46 512	0.87 457	5.18 478	1.57 415	0.67 358	9.14 552	4.73 579	11.84 526	9.68 515	8.79 513	6.24 353	9.91 518	4.34 462	6.28 328	9.30 578	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.28 518	0.30 537

AE-Stereo	1.44 214	0.32 141	2.69 253	1.58 416	0.20 209	2.24 236	0.59 316	6.01 330	5.70 373	1.18 222	3.17 248	1.02 234	0.78 218	1.73 142	0.83 258	0.02 421	0.18 575	0.00 1	0.29 569	0.11 373	0.07 323

GES	2.49 343	0.38 220	4.29 420	1.58 416	0.05 24	4.58 456	1.07 454	9.70 458	3.39 250	5.21 336	6.64 364	1.84 267	3.36 402	4.86 266	2.54 430	0.06 521	0.01 202	0.06 564	0.01 382	0.12 389	0.03 174

MSMD_ROB	9.28 602	1.09 503	4.65 446	1.58 416	0.39 287	16.52 615	4.41 572	13.60 575	14.87 581	22.34 632	39.89 658	25.67 635	20.71 641	12.42 592	6.98 541	0.34 590	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.09 355

HSM	4.00 488	0.79 437	3.16 326	1.59 419	2.17 513	6.77 511	1.11 459	12.28 546	6.35 417	6.75 415	8.11 415	13.90 572	5.37 506	8.85 521	2.71 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.02 109

SA	3.06 395	0.74 416	3.79 382	1.60 420	0.30 250	3.19 364	1.43 482	6.72 370	9.06 505	4.63 316	10.80 479	2.89 300	4.71 482	9.62 550	1.18 315	0.00 1	0.09 503	0.00 1	0.19 529	0.23 494	0.02 109

G2L-Stereo	3.40 432	0.93 477	4.73 452	1.61 421	2.05 504	2.88 335	0.60 322	8.94 434	5.84 381	7.42 455	7.33 393	8.61 498	2.16 344	8.44 496	6.11 525	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.24 505	0.18 476

MyStereo8	2.88 382	1.19 517	5.03 466	1.61 421	3.75 581	4.30 443	0.07 101	6.14 337	6.16 405	6.22 387	9.64 453	4.28 368	1.45 296	2.05 164	4.76 504	0.00 1	0.16 566	0.00 1	0.14 499	0.26 509	0.43 561

NINENet	3.09 398	0.56 339	3.22 331	1.61 421	1.37 451	7.12 518	0.50 288	11.88 528	5.63 371	6.63 414	8.40 419	5.29 408	0.83 223	6.51 351	1.77 374	0.15 557	0.07 476	0.07 570	0.00 1	0.09 341	0.00 1

DMCA	2.82 373	0.64 371	4.45 431	1.61 421	0.89 392	3.86 424	0.57 314	9.18 441	5.10 348	6.24 389	6.49 362	7.17 467	2.13 341	3.31 204	4.73 502	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.02 109

TDLM	4.11 491	1.11 508	3.54 359	1.62 425	1.04 416	3.91 427	7.41 618	10.60 485	10.67 541	6.38 403	12.59 516	5.95 431	4.77 485	8.79 519	3.04 444	0.58 607	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.19 465	0.12 418

CBMV	5.35 532	0.91 471	3.67 372	1.62 425	0.44 299	10.09 563	7.19 615	12.49 553	12.33 562	12.22 585	14.69 544	10.93 541	6.48 531	8.51 498	4.96 507	0.02 421	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.17 471
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i1	2.90 383	0.35 191	3.88 393	1.63 427	1.13 426	5.13 469	1.85 504	10.14 476	7.18 450	3.76 289	6.81 369	6.71 454	1.54 309	4.88 268	1.58 352	0.04 496	0.05 426	0.32 611	0.65 614	0.06 287	0.23 508

EDNetEfficientorigin	17.87 651	14.00 653	99.53 702	1.64 428	0.92 396	10.55 570	6.26 601	13.21 568	34.84 654	38.20 664	36.91 653	27.47 640	26.32 655	14.71 612	25.69 655	0.04 496	0.06 452	0.14 589	0.52 608	3.16 631	3.27 629

FADNet	4.23 502	1.65 560	11.75 589	1.64 428	0.80 380	4.80 461	0.77 372	13.76 579	11.65 553	3.97 294	5.24 315	9.62 511	5.14 501	8.40 492	3.78 478	0.21 572	0.04 405	0.07 570	0.05 456	1.14 603	0.10 382

DCRE	1.79 246	0.68 391	2.55 231	1.66 430	0.27 237	1.27 89	0.05 77	4.57 222	4.04 296	3.30 276	9.24 442	3.83 346	1.20 278	2.08 165	0.67 216	0.00 1	0.12 534	0.00 1	0.24 552	0.04 225	0.09 355

UNet	3.97 486	0.61 360	6.50 529	1.68 431	3.22 553	9.82 560	0.31 228	9.50 450	5.32 358	7.20 445	6.35 360	10.59 530	5.91 521	6.93 382	5.49 515	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26

Hybrid-DGEV-2	2.79 369	1.21 519	2.93 291	1.69 432	0.02 6	5.36 478	0.27 216	7.21 384	9.79 518	6.79 418	3.19 249	5.20 405	5.05 497	5.48 294	1.29 323	0.04 496	0.01 202	0.00 1	0.02 410	0.16 426	0.07 323

SMFormer	3.54 445	0.39 224	3.61 365	1.69 432	0.11 110	2.85 329	0.29 221	12.46 549	10.41 531	7.16 441	10.23 463	4.78 388	4.45 468	8.71 513	3.51 467	0.07 529	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.04 231

tta	3.54 445	0.39 224	3.61 365	1.69 432	0.11 110	2.85 329	0.29 221	12.46 549	10.41 531	7.16 441	10.23 463	4.78 388	4.45 468	8.71 513	3.51 467	0.07 529	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.03 174

qqq1	3.38 428	0.39 224	3.61 365	1.69 432	0.11 110	2.85 329	0.29 221	12.46 549	10.41 531	7.16 441	10.23 463	4.78 388	4.45 468	8.71 513	0.30 103	0.07 529	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.03 174

fff1	3.38 428	0.39 224	3.61 365	1.69 432	0.11 110	2.85 329	0.29 221	12.46 549	10.41 531	7.16 441	10.23 463	4.78 388	4.45 468	8.71 513	0.30 103	0.07 529	0.05 426	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.03 174

xxxx	4.51 516	0.31 126	2.77 269	1.69 432	0.47 317	7.74 535	0.07 101	14.04 581	7.91 477	5.82 356	8.97 432	9.34 506	3.41 410	7.33 415	20.24 635	0.05 510	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.04 231

FADNet-RVC	3.98 487	1.84 572	12.48 596	1.69 432	0.44 299	4.33 444	1.31 476	11.84 526	7.15 449	3.53 283	3.50 267	10.63 533	4.43 466	9.12 531	6.25 528	0.03 474	0.10 517	0.00 1	0.03 429	0.60 579	0.25 519

w-ln-seven-2	7.09 573	2.32 589	23.44 640	1.71 439	1.06 417	7.81 536	3.98 559	12.02 534	14.65 578	13.06 596	20.38 590	11.70 556	9.83 594	10.65 567	8.66 569	0.02 421	0.05 426	0.00 1	0.02 410	0.32 530	0.14 442

G2L-ROB	3.43 436	0.77 429	3.89 394	1.71 439	1.16 430	4.51 453	0.44 264	11.70 521	5.70 373	7.51 460	5.34 323	11.24 546	1.71 321	7.66 434	5.10 509	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.10 382

ASMatch	3.32 423	0.50 303	3.32 340	1.72 441	0.45 306	1.93 198	0.68 344	6.42 356	3.89 282	6.18 384	22.30 601	4.61 382	4.82 490	7.65 432	1.70 366	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.03 429	0.01 39	0.18 476

gwcnet-sp	3.31 417	1.47 543	7.26 544	1.73 442	0.69 361	7.57 530	1.14 461	8.59 421	6.17 406	8.57 506	5.25 317	4.26 365	3.36 402	6.46 342	3.44 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.11 398

scenet	3.31 417	1.47 543	7.26 544	1.73 442	0.69 361	7.57 530	1.14 461	8.59 421	6.17 406	8.57 506	5.25 317	4.26 365	3.36 402	6.46 342	3.44 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.11 398

ssnet	3.31 417	1.47 543	7.26 544	1.73 442	0.69 361	7.57 530	1.14 461	8.59 421	6.17 406	8.57 506	5.25 317	4.26 365	3.36 402	6.46 342	3.44 460	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.11 398

DisPM	2.43 333	0.32 141	3.04 305	1.76 445	0.18 187	3.46 379	0.65 337	5.13 265	4.88 340	8.59 509	7.04 383	2.84 297	1.03 244	8.85 521	0.83 258	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 39	0.02 109

SANet	10.64 618	1.86 574	10.91 583	1.76 445	0.71 367	14.62 608	9.23 632	19.18 632	37.14 658	19.22 623	27.96 625	25.86 636	19.11 635	13.02 599	10.63 594	0.08 534	0.06 452	0.03 540	0.02 410	0.62 580	0.81 594

rvit_105_1	2.44 335	0.80 441	5.08 470	1.77 447	0.09 83	1.95 200	3.62 555	5.62 312	8.21 487	4.85 322	2.07 202	3.15 313	1.58 312	7.08 398	2.71 434	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.04 225	0.08 341

coex-ft	19.78 657	19.39 657	87.73 691	1.77 447	1.80 490	17.25 621	13.50 653	12.63 557	42.10 665	60.18 682	38.90 655	28.72 642	28.74 656	11.74 584	27.40 659	0.21 572	0.23 597	0.04 553	0.30 574	1.36 609	1.54 613

AAGNet	3.41 434	0.34 175	2.45 216	1.78 449	0.39 287	3.69 406	1.05 449	4.79 239	4.61 330	9.62 540	7.74 407	4.98 394	6.38 530	7.34 416	13.02 610	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.04 231

iinet-f	5.94 543	1.60 555	26.88 649	1.79 450	1.38 452	11.92 590	1.47 484	6.80 374	7.11 447	6.90 429	14.43 539	10.64 534	7.97 565	7.00 392	12.12 606	0.02 421	0.03 367	0.05 560	0.00 1	0.63 582	0.02 109

test_sample4	2.87 380	0.40 236	4.54 437	1.80 451	0.54 335	3.95 429	0.15 165	11.48 514	6.49 425	6.33 401	6.81 369	3.68 341	2.65 371	6.11 317	2.36 417	0.02 421	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.05 279

Pruner-Stereo	2.49 343	0.40 236	2.46 219	1.80 451	0.25 227	3.51 391	0.77 372	6.03 331	4.92 342	8.91 519	6.09 340	4.45 375	1.11 255	6.99 391	2.11 399	0.02 421	0.00 1	0.02 521	0.00 1	0.01 39	0.04 231

test_sample5	2.91 386	0.40 236	4.33 422	1.81 453	0.50 325	3.33 372	0.17 179	11.27 505	6.55 426	6.18 384	8.35 418	3.65 338	2.71 376	6.61 359	2.15 403	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.05 279

DualNet	3.05 394	0.40 236	4.33 422	1.81 453	0.50 325	3.33 372	0.17 179	11.27 505	6.55 426	6.50 409	10.86 483	3.65 338	2.71 376	6.61 359	2.15 403	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.05 279

PSM-softLoss	2.24 307	0.34 175	3.42 350	1.81 453	0.17 172	2.74 301	0.39 246	6.17 340	2.92 203	6.26 392	6.29 355	2.96 302	0.97 237	8.68 509	1.71 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.02 109

KMStereo	2.24 307	0.34 175	3.42 350	1.81 453	0.17 172	2.74 301	0.39 246	6.17 340	2.92 203	6.26 392	6.29 355	2.96 302	0.97 237	8.68 509	1.71 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.02 109

SDNR	7.50 578	2.32 589	15.58 616	1.82 457	0.63 348	44.66 672	0.44 264	8.59 421	9.52 513	9.84 545	25.18 617	5.30 411	4.38 463	11.46 579	6.49 533	0.05 510	0.03 367	0.00 1	0.01 382	1.79 619	1.87 617

CSAN	7.62 579	1.60 555	6.56 530	1.83 458	0.66 356	12.40 595	10.52 642	14.45 588	21.32 620	14.19 605	15.98 551	17.84 604	13.02 614	12.32 591	8.38 565	0.09 539	0.07 476	0.03 540	0.04 449	0.33 536	0.67 586

zh-mn7	11.13 623	6.28 628	31.79 655	1.85 459	0.98 407	13.11 601	2.98 533	12.88 562	33.65 648	21.57 631	39.07 656	12.50 561	8.46 572	19.94 638	16.74 624	0.23 575	0.01 202	0.00 1	0.01 382	0.33 536	0.30 537

DPSNet	10.14 611	1.88 575	16.82 620	1.85 459	1.73 480	24.84 641	17.20 667	19.92 641	27.41 633	12.23 587	13.62 530	16.52 595	18.35 630	14.42 609	12.50 608	0.78 612	0.54 628	0.08 574	0.25 556	1.18 604	0.59 582

HBP-ISP	4.09 490	1.05 495	4.10 413	1.87 461	1.31 447	7.56 529	3.98 559	11.26 503	9.94 523	7.81 471	14.44 540	3.23 316	4.27 454	8.89 524	1.87 380	0.06 521	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.04 231

Wz-Net-SNSev	9.23 601	6.70 629	24.28 641	1.87 461	1.81 491	8.57 542	12.29 652	17.37 613	20.39 616	10.43 560	23.11 605	16.66 597	8.03 566	14.47 610	17.86 629	0.00 1	0.02 308	0.01 489	0.00 1	0.41 562	0.30 537

NCCL2	5.88 542	1.59 554	5.44 490	1.87 461	0.92 396	9.55 557	11.55 645	12.11 539	9.94 523	9.67 541	8.85 425	22.28 629	7.41 553	8.78 518	7.17 543	0.01 304	0.00 1	0.03 540	0.00 1	0.13 404	0.23 508

RALCasStereoNet	1.93 271	1.01 489	2.75 264	1.88 464	1.75 482	2.88 335	0.18 185	4.64 228	4.36 314	2.27 245	5.14 304	2.22 280	0.79 220	7.10 400	1.00 294	0.00 1	0.34 609	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.16 465

FC-DCNN	10.72 619	0.52 319	4.27 419	1.88 464	1.63 467	17.18 620	5.29 589	18.20 620	19.69 611	28.50 646	34.51 648	34.03 653	21.48 644	15.89 618	11.15 600	0.03 474	0.01 202	0.02 521	0.01 382	0.07 308	0.09 355

MeshStereo	11.52 625	1.52 549	4.55 440	1.89 466	1.46 458	19.87 632	5.11 585	20.66 644	15.91 589	32.67 654	34.51 648	39.34 660	21.15 642	18.74 632	12.10 605	0.11 544	0.06 452	0.01 489	0.00 1	0.45 566	0.22 501
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
PSMNet_ROB	5.02 528	1.63 558	6.03 512	1.90 467	1.83 492	9.57 558	6.35 604	15.58 603	7.23 452	6.15 383	10.48 471	12.22 558	4.16 448	8.02 460	8.71 571	0.02 421	0.01 202	0.01 489	0.10 485	0.20 469	0.12 418

ACV-stereo	4.46 512	0.76 425	9.94 577	1.91 468	1.06 417	11.61 584	1.28 473	6.25 343	7.09 446	3.09 267	5.21 313	16.88 600	10.23 597	7.96 454	5.47 514	0.06 521	0.15 557	0.01 489	0.00 1	0.12 389	0.14 442

ITSA-stereo	3.76 464	0.54 328	3.80 383	1.91 468	0.29 248	3.09 352	0.70 352	13.22 569	15.64 586	6.79 418	6.66 365	4.15 360	3.52 416	8.30 486	5.00 508	0.09 539	0.07 476	0.11 581	0.10 485	0.18 456	0.95 599

x	1.73 242	0.28 98	2.49 223	1.91 468	0.17 172	2.10 218	0.83 391	8.74 430	3.55 262	3.28 274	2.12 209	3.10 311	1.96 335	2.90 191	1.12 305	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

Sa-1000	3.55 447	0.75 419	3.63 369	1.91 468	0.30 250	3.55 395	1.63 493	7.39 389	8.54 498	7.70 467	17.44 573	4.00 351	2.82 384	9.44 547	1.33 327	0.00 1	0.10 517	0.00 1	0.18 521	0.21 480	0.04 231

FC-DCNN v2	10.88 620	0.52 319	4.17 416	1.92 472	1.63 467	17.79 624	5.35 590	18.87 627	19.88 612	28.77 647	34.99 650	34.62 655	21.72 645	16.03 621	11.16 601	0.03 474	0.01 202	0.02 521	0.00 1	0.06 287	0.08 341

test_sample6	3.14 404	0.41 249	4.42 428	1.92 472	0.49 322	3.25 368	0.21 198	11.30 507	6.69 431	6.50 409	10.86 483	4.03 352	2.93 391	7.06 397	2.65 432	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.06 302

ADCL	10.16 612	2.11 584	19.36 628	1.92 472	1.88 497	22.23 635	8.91 627	14.04 581	23.56 627	14.62 608	26.19 621	12.75 564	13.59 616	16.06 622	22.95 647	0.26 581	0.18 575	0.75 622	0.65 614	0.69 586	0.58 579

StereoDRNet-Refined	4.46 512	0.62 365	3.80 383	1.92 472	0.40 289	9.35 554	0.15 165	10.02 471	8.83 503	12.69 589	11.62 500	9.34 506	3.87 437	8.06 468	8.02 555	0.00 1	0.00 1	0.01 489	0.05 456	0.20 469	0.26 525
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	8.50 595	1.03 493	7.98 558	1.93 476	1.28 442	13.10 600	6.23 599	22.50 646	18.98 604	18.82 622	14.91 546	19.06 613	10.04 595	18.41 630	9.83 586	0.62 609	0.22 593	1.82 633	0.82 623	0.99 600	1.36 609

CVANet_RVC	4.16 497	1.16 515	3.60 364	1.94 477	1.46 458	3.92 428	4.68 577	10.89 497	8.34 490	7.58 463	10.84 481	10.27 527	6.62 536	8.56 500	2.69 433	0.39 595	0.00 1	0.00 1	0.01 382	0.21 480	0.09 355

test_sample3	2.87 380	0.37 211	4.45 431	1.95 478	0.59 340	4.69 459	0.16 172	11.50 515	6.45 422	5.82 356	6.44 361	3.76 345	2.64 369	6.01 314	2.41 421	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.05 279

DispNO	3.25 411	0.72 405	6.85 536	1.95 478	1.34 450	3.49 386	0.84 397	8.14 406	6.30 412	6.34 402	7.76 408	6.30 443	4.28 458	6.93 382	3.51 467	0.00 1	0.03 367	0.03 540	0.12 492	0.07 308	0.07 323

aanetorigin	8.72 597	3.29 607	27.55 650	1.95 478	3.84 589	4.93 466	5.39 591	5.49 301	10.05 525	27.85 645	31.47 636	15.80 588	12.78 611	9.04 529	11.98 604	0.25 579	0.22 593	0.22 601	0.25 556	1.28 607	0.84 596

FCDSN-DC	10.24 614	0.56 339	3.49 356	1.96 481	1.29 444	16.90 619	4.59 576	17.16 612	19.10 606	24.64 642	32.46 643	33.82 652	22.14 647	15.93 619	10.45 593	0.04 496	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.21 499
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
AANet_RVC	5.01 527	1.74 565	6.38 525	1.96 481	1.29 444	2.26 237	1.69 497	10.07 472	18.53 602	7.88 475	18.15 578	8.49 494	2.70 373	10.59 565	7.04 542	0.96 619	0.15 557	0.02 521	0.00 1	0.13 404	0.12 418

test_sample7	3.30 415	0.47 289	3.43 353	1.98 483	0.35 276	4.33 444	1.88 505	10.66 487	7.73 469	8.36 496	7.55 397	6.55 447	4.27 454	6.58 357	1.62 357	0.06 521	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.05 259	0.06 302

mmm	2.50 346	0.29 106	3.22 331	1.98 483	0.32 265	3.72 411	0.12 139	9.45 449	4.05 298	5.84 358	10.80 479	2.47 286	2.86 387	4.07 236	0.75 236	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.01 382	0.03 192	0.02 109

MC-Stereo	1.47 219	0.36 204	2.54 230	1.99 485	0.12 127	1.90 195	0.12 139	4.47 211	2.83 198	3.31 277	3.44 264	0.56 204	1.47 298	5.39 291	0.47 180	0.00 1	0.04 405	0.00 1	0.21 538	0.07 308	0.04 231

DAS	3.74 460	0.35 191	5.19 479	1.99 485	3.74 577	2.36 250	3.22 542	7.77 396	9.27 508	8.70 510	12.08 505	4.45 375	5.43 510	8.39 491	1.71 367	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.02 109

SepStereo	3.78 466	0.35 191	5.19 479	1.99 485	3.74 577	2.36 250	3.22 542	7.77 396	9.27 508	8.70 510	12.08 505	4.45 375	5.43 510	9.18 534	1.71 367	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.02 109

TRStereo	2.36 327	3.10 602	4.70 450	1.99 485	2.08 507	2.61 285	1.11 459	8.79 432	3.73 267	3.19 271	3.04 243	3.96 349	0.77 215	5.92 310	1.44 336	0.03 474	0.14 550	0.00 1	0.29 569	0.08 322	0.25 519

psm_up	3.85 473	0.82 446	3.01 298	2.00 489	2.58 534	5.28 476	3.34 547	10.85 496	6.33 415	7.27 449	7.32 392	10.15 523	9.02 583	6.19 321	2.51 427	0.22 574	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.03 174

test_5	2.90 383	0.70 401	3.69 374	2.01 490	3.17 552	4.61 458	1.32 477	6.69 369	7.02 444	2.79 257	7.18 385	4.99 395	4.14 446	7.96 454	1.31 325	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 429	0.19 465	0.26 525

GEStereo_RVC	3.74 460	0.73 410	4.95 462	2.01 490	1.24 435	4.36 447	3.07 537	11.77 525	7.80 474	6.87 426	6.52 363	7.70 474	4.31 461	8.98 527	4.19 489	0.03 474	0.01 202	0.02 521	0.02 410	0.13 404	0.11 398

Selective-IGEV-i16pb	6.09 551	0.58 346	14.62 610	2.02 492	0.55 337	18.63 626	7.27 617	9.98 466	20.66 617	4.62 312	12.40 514	9.76 514	5.05 497	8.60 503	4.25 491	0.51 606	0.62 630	0.20 598	0.31 577	0.55 572	0.61 584

DDVS	3.59 450	0.53 323	4.53 436	2.02 492	1.27 439	6.63 508	0.49 283	8.73 429	4.10 302	7.14 439	7.63 402	12.68 563	2.25 349	8.69 511	4.09 487	0.08 534	0.20 586	0.01 489	0.00 1	0.14 414	0.59 582

fast-acv-ft	5.62 538	1.39 538	7.01 538	2.02 492	1.89 498	12.23 592	1.82 503	7.35 388	9.45 512	10.46 561	20.27 589	14.55 579	7.71 563	7.41 419	7.61 548	0.10 542	0.09 503	0.16 591	0.07 464	0.59 577	0.13 429

GANet-ADL	2.20 304	0.50 303	3.27 335	2.02 492	0.11 110	2.21 232	0.48 273	8.64 427	6.79 435	4.56 309	5.83 336	3.98 350	1.27 284	2.68 185	1.43 335	0.04 496	0.08 490	0.02 521	0.00 1	0.15 419	0.03 174

rafts_anoy	1.72 240	0.79 437	2.58 236	2.03 496	1.75 482	2.47 262	0.16 172	5.48 299	6.01 396	3.24 273	2.11 206	1.92 272	1.33 285	3.08 197	1.13 307	0.01 304	0.18 575	0.00 1	0.01 382	0.03 192	0.07 323

HITNet	2.79 369	0.77 429	4.02 404	2.03 496	0.11 110	5.58 480	0.59 316	9.24 443	5.15 352	6.42 405	7.26 390	3.66 340	2.92 390	4.07 236	3.87 481	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.02 109
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
NF-Stereo	2.24 307	0.33 159	3.00 296	2.04 498	0.10 94	3.46 379	0.43 259	6.51 361	3.17 231	6.84 422	5.24 315	2.67 293	1.34 287	8.17 479	1.53 346	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26

OCTAStereo	2.24 307	0.33 159	3.03 302	2.04 498	0.10 94	3.45 378	0.43 259	6.50 358	3.17 231	6.84 422	5.20 310	2.65 290	1.33 285	8.18 480	1.56 350	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.01 26

RE-Stereo	2.25 312	0.33 159	3.03 302	2.04 498	0.10 94	3.47 381	0.43 259	6.50 358	3.18 234	6.84 422	5.20 310	2.65 290	1.34 287	8.18 480	1.58 352	0.01 304	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 124	0.01 26

TVStereo	2.25 312	0.33 159	3.03 302	2.04 498	0.10 94	3.47 381	0.43 259	6.50 358	3.18 234	6.84 422	5.20 310	2.65 290	1.34 287	8.18 480	1.58 352	0.01 304	0.00 1	0.01 489	0.00 1	0.02 124	0.01 26

FENet	2.19 303	0.34 175	3.04 305	2.05 502	0.26 234	2.82 325	0.13 149	7.02 381	5.55 367	4.97 326	1.94 196	4.91 393	3.39 407	4.71 261	2.50 426	0.02 421	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.21 499

w-ln-seven	10.20 613	3.08 601	26.36 646	2.06 503	2.49 530	15.81 611	4.39 571	17.80 616	33.50 646	20.47 630	25.79 620	15.12 583	7.40 552	11.75 585	17.48 628	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.43 565	0.13 429

test_sample2	2.32 322	0.25 69	3.38 344	2.08 504	0.41 294	2.58 279	0.15 165	9.50 450	4.97 344	3.66 286	4.86 297	4.29 370	3.26 399	5.83 307	1.09 302	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.03 174

test_sample1	2.31 320	0.26 79	3.29 336	2.08 504	0.46 308	2.62 288	0.05 77	9.88 462	4.23 310	3.90 292	3.92 274	3.49 330	4.44 467	5.67 301	1.88 382	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

NOSS_ROB	3.30 415	0.46 287	2.62 244	2.08 504	1.01 414	5.60 481	0.74 366	10.37 480	11.48 551	5.15 335	8.43 420	5.67 423	1.73 324	7.97 456	2.34 414	0.02 421	0.06 452	0.00 1	0.00 1	0.07 308	0.14 442

Selective-IGEV-i16pc	4.90 524	0.51 310	10.53 582	2.09 507	0.14 144	23.35 639	7.41 618	5.79 322	17.27 599	3.15 269	6.83 371	5.44 414	1.97 336	8.34 489	3.37 456	0.34 590	0.51 626	0.07 570	0.21 538	0.34 541	0.41 555

IRAFT_RVC	2.85 374	0.41 249	3.32 340	2.09 507	0.41 294	2.92 337	5.22 587	6.41 355	3.63 265	6.53 412	5.48 328	5.09 402	4.88 492	8.20 483	2.15 403	0.01 304	0.17 571	0.01 489	0.00 1	0.02 124	0.04 231

ADCPNet	9.54 605	2.39 592	31.46 654	2.09 507	1.60 465	16.71 618	6.39 605	12.11 539	11.45 550	13.53 599	21.45 597	19.41 614	10.94 602	14.38 608	21.54 641	0.27 584	1.16 635	0.39 617	1.49 634	0.58 576	1.45 610

DMCA-RVC	3.17 406	1.26 526	6.39 526	2.10 510	1.51 460	3.02 346	0.56 305	7.84 401	5.06 346	9.23 528	5.19 309	8.46 491	2.72 378	6.31 332	3.22 450	0.06 521	0.11 527	0.09 577	0.02 410	0.16 426	0.08 341

IGEV_i1	2.68 356	0.39 224	4.36 426	2.12 511	0.18 187	4.28 441	0.52 294	9.64 455	3.41 251	5.01 327	5.35 324	5.98 433	2.41 357	7.18 407	1.63 360	0.05 510	0.05 426	0.23 603	0.61 612	0.08 322	0.13 429

PSMNet-RSSM	3.33 425	0.77 429	3.22 331	2.12 511	1.90 499	2.33 247	0.71 355	11.17 500	5.83 380	5.90 367	11.43 496	7.04 462	4.83 491	5.96 312	3.17 448	0.00 1	0.00 1	0.02 521	0.00 1	0.08 322	0.02 109

SGM-ForestM	16.99 649	1.08 501	5.74 503	2.12 511	0.75 371	31.63 656	12.21 650	27.80 658	32.25 643	37.88 662	39.99 659	52.96 671	35.20 666	33.60 663	24.47 651	0.26 581	0.39 617	0.31 609	0.39 593	0.26 509	0.53 575

PFNet	2.93 387	0.40 236	5.51 496	2.13 514	0.84 384	3.11 356	0.75 369	6.78 372	4.79 338	9.98 550	6.00 338	4.78 388	2.13 341	8.33 487	2.11 399	0.19 567	0.06 452	0.00 1	0.11 487	0.20 469	0.35 545

z-mn7	10.46 617	4.14 612	20.35 630	2.15 515	1.68 476	19.07 628	5.72 592	13.28 571	34.58 652	9.45 533	35.20 651	15.69 587	9.13 585	21.16 642	17.07 625	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.35 543	0.19 487

raftrobust	1.86 259	0.74 416	1.94 138	2.15 515	2.24 518	2.74 301	0.53 295	4.89 247	4.05 298	6.09 376	3.89 272	1.64 259	2.55 366	2.44 177	1.12 305	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.12 389	0.08 341

FINET	5.32 531	1.14 513	10.04 578	2.17 517	3.67 575	6.49 504	6.76 610	11.68 520	22.08 623	7.42 455	12.15 508	4.24 363	3.61 420	9.25 538	5.35 513	0.04 496	0.04 405	0.00 1	0.00 1	0.17 440	0.09 355

iResNet_ROB	4.23 502	1.02 491	4.90 458	2.18 518	0.93 399	2.92 337	0.37 240	15.10 598	16.91 595	7.89 476	10.51 472	7.03 460	3.07 395	8.16 476	3.46 464	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.02 109

EKT-Stereo	1.91 269	0.48 296	2.77 269	2.19 519	4.36 602	1.42 128	0.24 206	4.63 226	3.51 258	2.94 264	3.47 265	3.55 334	2.25 349	5.26 285	0.85 263	0.04 496	0.12 534	0.00 1	0.09 480	0.06 287	0.05 279

DLCB_ROB	4.51 516	0.91 471	3.78 381	2.19 519	1.07 420	6.28 497	3.09 538	9.78 459	7.72 467	10.65 565	12.97 522	13.91 573	3.71 426	8.72 517	5.30 512	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.10 382

edge stereo	6.76 563	1.01 489	6.76 533	2.20 521	2.45 529	6.41 501	2.45 516	14.84 593	11.98 559	15.29 611	18.31 579	22.02 627	12.56 609	10.82 569	7.49 546	0.03 474	0.06 452	0.11 581	0.03 429	0.30 521	0.14 442

UPFNet	3.82 471	0.47 289	4.34 425	2.21 522	3.38 559	7.26 522	2.69 525	9.89 463	5.96 390	7.98 481	7.53 396	7.89 477	3.15 396	7.72 440	5.88 523	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.04 225	0.06 302

GwcNet-RSSM	3.77 465	1.05 495	5.06 468	2.21 522	1.87 496	2.36 250	1.52 487	8.98 436	7.96 478	5.91 368	14.59 542	7.94 480	3.50 413	6.43 340	5.70 519	0.00 1	0.00 1	0.04 553	0.00 1	0.20 469	0.08 341

ADCMid	10.24 614	3.13 603	20.70 632	2.21 522	2.39 527	11.23 580	6.19 596	14.17 585	11.19 546	23.20 638	22.25 600	17.89 606	19.54 636	18.51 631	26.21 657	0.45 603	0.42 620	1.10 627	1.29 631	1.56 615	1.18 605

MultiAttention	13.72 634	0.34 175	3.24 334	2.22 525	1.79 488	56.78 685	83.85 691	18.93 628	15.06 582	8.16 486	20.91 594	13.25 566	2.53 363	33.18 661	6.90 540	0.20 570	0.06 452	0.74 621	1.00 627	2.69 628	2.60 627

XX-Stereo	2.71 361	0.38 220	5.96 510	2.25 526	2.20 516	1.54 147	0.21 198	5.44 298	3.05 219	2.28 246	16.16 552	7.03 460	0.24 85	6.19 321	0.79 251	0.00 1	0.15 557	0.00 1	0.23 549	0.13 404	0.04 231

DStereoRT	7.14 574	1.05 495	6.27 520	2.26 527	1.39 454	10.94 578	1.76 501	7.53 393	4.14 305	7.55 461	10.86 483	2.79 295	6.79 541	8.01 459	4.49 497	0.13 553	0.18 575	49.57 682	15.74 676	0.23 494	1.13 604

tt1	2.14 295	0.63 369	2.22 199	2.27 528	0.02 6	5.71 483	0.63 331	4.53 215	10.19 526	1.16 220	3.39 262	0.33 167	3.05 394	8.00 457	0.46 173	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.03 429	0.10 352	0.04 231

GANet	6.22 552	1.07 499	4.07 411	2.27 528	0.89 392	9.19 553	9.52 633	12.02 534	8.13 484	10.72 566	29.09 629	13.86 571	7.52 559	11.00 572	4.39 494	0.36 592	0.00 1	0.02 521	0.02 410	0.12 389	0.08 341

Wz-Net-TNSev	11.35 624	10.56 649	35.88 662	2.28 530	1.73 480	18.25 625	11.42 644	15.88 604	20.88 618	14.44 606	16.97 564	19.57 615	19.04 634	19.31 634	18.67 631	0.01 304	0.06 452	0.00 1	0.16 506	0.62 580	1.25 607

MFN_U_SF_DS_RVC	9.78 608	4.27 614	14.47 608	2.29 531	2.85 542	23.40 640	13.62 654	13.60 575	19.54 609	19.42 624	24.27 609	16.74 598	8.59 574	17.05 626	7.98 554	1.25 623	1.68 640	0.17 594	2.63 640	0.72 590	1.04 601

ACVNet-DCA	2.01 283	0.65 378	2.15 179	2.30 532	0.02 6	5.80 485	0.56 305	8.45 413	3.33 246	1.03 205	3.33 256	0.32 163	3.71 426	8.05 464	0.45 167	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.03 429	0.02 124	0.03 174

xx1	2.33 324	0.65 378	2.15 179	2.30 532	0.02 6	5.80 485	0.56 305	4.31 198	10.41 531	1.03 205	3.33 256	4.67 383	2.70 373	8.05 464	0.45 167	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.03 174

1test111	1.86 259	0.65 378	2.15 179	2.30 532	0.02 6	5.80 485	0.56 305	8.45 413	3.33 246	1.03 205	3.33 256	0.32 163	3.71 426	4.40 250	0.96 287	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.03 429	0.02 124	0.03 174

cc1	2.17 300	0.65 378	2.15 179	2.30 532	0.02 6	5.80 485	0.56 305	4.31 198	10.41 531	1.03 205	3.33 256	0.32 163	3.71 426	8.05 464	0.45 167	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.03 429	0.10 352	0.05 279

FAT-Stereo	6.78 566	0.68 391	6.80 534	2.30 532	1.77 486	5.63 482	4.20 566	18.79 624	18.62 603	10.53 563	17.15 568	18.52 610	13.74 617	8.86 523	7.38 545	0.03 474	0.15 557	0.01 489	0.07 464	0.12 389	0.26 525

SGM_RVC	10.08 610	0.60 355	3.42 350	2.30 532	0.32 265	19.41 630	6.33 603	18.95 629	14.64 576	25.14 643	24.32 610	33.34 651	18.79 633	19.86 636	12.55 609	0.25 579	0.26 605	0.22 601	0.24 552	0.34 541	0.40 553
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
acv_ft	3.69 457	0.53 323	4.58 445	2.31 538	4.71 621	7.44 526	0.86 408	8.54 420	5.70 373	9.29 530	9.26 445	5.77 425	4.15 447	2.24 170	8.13 562	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.29 520	0.01 26

DN-CSS_ROB	2.69 357	1.40 539	5.34 486	2.31 538	0.75 371	3.14 358	0.06 87	6.11 335	3.87 279	5.34 342	12.18 510	2.34 283	1.22 279	7.84 447	1.48 340	0.03 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 543	0.03 174

zh-sn7	11.12 622	7.26 634	33.16 656	2.32 540	2.31 522	11.66 586	7.80 622	13.53 574	17.94 601	16.39 616	31.80 637	14.22 576	16.88 625	23.07 648	23.00 648	0.00 1	0.13 544	0.00 1	0.00 1	0.52 569	0.48 568

Wz-Net-MNSev	7.43 577	2.35 591	15.22 613	2.34 541	3.41 563	17.27 622	8.55 624	11.91 529	13.48 569	13.37 597	17.05 565	13.70 568	7.47 558	11.90 587	9.99 590	0.40 597	0.03 367	0.00 1	0.01 382	0.16 426	0.07 323

psmorigin	7.34 576	1.58 553	18.31 625	2.35 542	0.87 386	6.72 510	1.70 500	10.63 486	7.14 448	19.77 626	22.71 603	20.13 619	11.34 603	12.96 598	9.49 583	0.04 496	0.17 571	0.06 564	0.17 514	0.21 480	0.50 572

UCFNet_RVC	3.09 398	0.77 429	2.27 205	2.35 542	1.79 488	3.50 388	1.06 450	12.12 541	6.91 438	4.71 319	7.67 404	7.58 471	4.40 465	4.95 274	1.67 364	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.01 26

11t1	1.62 233	0.26 79	2.53 229	2.37 544	0.24 224	2.58 279	0.06 87	6.66 367	3.00 215	3.40 280	3.01 240	1.14 239	1.94 334	4.18 239	0.91 282	0.01 304	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.03 174

RT-IGEV	3.81 470	0.26 79	4.55 440	2.38 545	0.63 348	5.19 470	2.72 528	12.31 547	3.90 284	8.17 492	9.88 456	12.51 562	5.99 523	5.32 287	1.51 342	0.00 1	0.20 586	0.00 1	0.32 579	0.14 414	0.24 514

Wz-Net-LNSev-Ref	5.98 545	1.55 551	9.92 576	2.40 546	3.22 553	10.28 566	3.14 540	11.64 518	9.79 518	9.54 538	20.22 588	11.16 545	6.77 540	10.61 566	9.16 575	0.06 521	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.04 231

raft+_RVC	1.79 246	0.84 449	2.32 206	2.40 546	0.85 385	1.38 113	0.09 118	6.36 348	4.75 337	2.85 260	5.46 327	1.17 242	1.36 290	4.54 254	0.91 282	0.00 1	0.10 517	0.00 1	0.00 1	0.11 373	0.22 501

PA-Net	4.98 526	1.47 543	7.42 550	2.40 546	2.14 511	8.73 547	3.64 556	12.42 548	13.11 566	7.03 433	7.57 400	7.88 476	6.52 532	10.16 560	7.82 551	0.02 421	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.11 373	1.07 603
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
cf-r	3.42 435	0.81 443	3.97 397	2.41 549	2.78 540	2.85 329	0.64 335	8.44 412	6.32 414	6.25 391	11.57 499	8.97 503	3.54 417	5.93 311	3.83 479	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.09 341	0.07 323

PWC_ROB	8.24 591	3.13 603	12.74 600	2.43 550	4.43 607	7.51 528	1.22 467	16.63 608	19.24 608	16.08 614	28.29 626	13.99 574	10.16 596	13.63 603	14.06 616	0.42 601	0.00 1	0.05 560	0.00 1	0.59 577	0.27 529

XX-TBD	1.44 214	0.85 453	2.04 158	2.45 551	0.05 24	2.34 248	0.01 13	3.46 124	7.51 459	2.88 261	4.98 301	0.26 141	0.25 88	1.15 107	0.46 173	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1

Syn2CoEx	6.32 554	2.72 596	9.33 571	2.45 551	1.67 474	8.59 543	3.32 546	18.08 619	12.27 561	8.53 505	21.08 595	10.30 528	9.80 592	9.30 540	7.86 552	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.63 582	0.43 561

CFNet	3.72 459	1.10 505	5.03 466	2.49 553	1.59 463	4.90 464	0.22 200	11.38 511	9.88 522	4.80 321	11.25 492	6.44 445	3.68 422	8.33 487	3.00 442	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.22 487	0.07 323

ADCRef	7.27 575	1.38 537	16.37 617	2.52 554	3.30 557	11.63 585	3.16 541	10.80 494	9.35 510	13.03 595	25.27 619	8.17 484	8.92 581	8.06 468	21.81 643	0.15 557	0.08 490	0.16 591	0.34 584	0.38 552	0.58 579

LMCR-Stereo	3.63 453	1.29 533	4.20 417	2.54 555	0.17 172	8.08 537	1.52 487	11.46 513	4.73 335	8.45 504	10.66 478	1.91 271	5.03 495	7.69 436	3.58 472	0.92 618	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.36 548	0.02 109

WCMA_ROB	9.21 600	0.87 457	7.37 549	2.54 555	2.13 510	13.59 604	5.80 593	11.64 518	14.01 572	24.43 641	32.99 644	27.09 638	18.02 628	12.51 593	9.85 588	0.81 614	0.07 476	0.01 489	0.01 382	0.16 426	0.23 508

RALAANet	2.46 340	1.09 503	3.70 377	2.55 557	0.80 380	3.37 375	0.15 165	7.44 391	5.54 366	5.65 349	6.01 339	3.54 333	1.13 259	6.34 336	1.58 352	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.05 456	0.21 480	0.03 174

AANet	13.33 633	10.25 648	51.23 675	2.56 558	1.54 462	8.62 545	3.24 545	14.89 594	32.17 642	29.65 648	31.98 638	28.58 641	20.69 640	12.06 588	17.35 627	0.01 304	0.03 367	0.03 540	0.04 449	0.99 600	0.72 589

XPNet_ROB	6.03 550	1.22 520	5.61 501	2.56 558	0.90 395	6.32 498	7.07 613	12.92 563	8.30 489	14.76 609	15.13 547	19.84 617	6.66 538	10.36 561	8.58 568	0.02 421	0.04 405	0.00 1	0.03 429	0.11 373	0.24 514

GwcNet	6.42 556	1.97 581	10.92 584	2.59 560	5.58 629	11.55 583	2.21 512	14.10 583	16.52 594	10.04 551	17.19 570	10.86 539	5.61 515	9.23 537	8.84 573	0.01 304	0.06 452	0.03 540	0.08 469	0.56 573	0.40 553

SuperB	8.10 590	3.15 605	24.67 642	2.65 561	1.23 434	9.88 561	4.29 568	10.18 478	30.07 638	11.53 581	12.18 510	6.12 436	6.65 537	10.50 563	14.47 618	0.14 555	0.11 527	0.35 613	0.25 556	13.06 658	0.48 568

DRN-Test	5.87 540	0.98 484	5.89 507	2.69 562	3.65 573	12.37 594	3.35 548	20.07 642	10.20 529	11.93 584	12.31 513	11.06 544	5.31 505	7.89 450	9.05 574	0.04 496	0.05 426	0.04 553	0.04 449	0.18 456	0.25 519

UDGNet	2.73 364	7.09 633	3.90 395	2.71 563	0.06 36	2.98 342	0.20 193	4.63 226	8.58 500	2.69 253	2.70 231	0.95 230	1.01 241	6.27 327	1.51 342	1.28 624	0.00 1	5.24 648	0.94 626	1.70 616	0.13 429

STTStereo	3.60 452	0.93 477	6.34 523	2.71 563	2.23 517	3.68 405	0.63 331	9.42 448	6.73 433	9.87 546	6.97 374	8.84 502	3.65 421	6.85 375	3.04 444	0.00 1	0.02 308	0.01 489	0.00 1	0.02 124	0.02 109

SCV	1.59 230	0.58 346	2.57 234	2.72 565	0.31 261	2.15 226	0.79 379	6.88 376	2.72 189	0.20 38	2.68 229	0.68 212	0.58 191	7.60 429	0.41 149	0.00 1	0.03 367	0.00 1	0.22 546	0.37 549	0.24 514

NLCA_NET_v2_RVC	3.84 472	1.06 498	5.23 483	2.72 565	3.27 555	4.36 447	0.61 325	10.71 490	7.56 461	8.75 512	7.89 411	9.86 517	3.90 438	7.15 406	3.44 460	0.14 555	0.02 308	0.02 521	0.03 429	0.04 225	0.03 174
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ADLNet2	4.46 512	0.90 467	6.06 513	2.74 567	3.91 591	6.79 512	3.01 536	10.95 499	8.40 493	7.27 449	9.80 455	9.85 516	5.43 510	7.29 412	6.44 532	0.01 304	0.03 367	0.00 1	0.00 1	0.15 419	0.11 398

CRFU-Net	4.45 511	0.67 389	5.02 464	2.78 568	1.32 448	12.67 597	3.35 548	11.26 503	3.52 259	10.06 552	9.30 447	10.91 540	6.92 543	7.26 411	3.24 452	0.15 557	0.16 566	0.16 591	0.00 1	0.26 509	0.05 279

G2L-Stereo_test	3.57 448	0.86 454	3.66 371	2.79 569	1.52 461	4.11 437	1.17 465	11.35 509	6.27 411	7.97 480	8.87 426	9.39 508	2.26 351	6.55 355	4.33 492	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.22 487	0.13 429

EDNetEfficient	13.82 635	6.19 626	54.79 678	2.83 570	3.60 571	4.86 463	8.57 625	8.61 426	32.90 644	40.77 667	30.59 634	18.33 609	21.87 646	11.38 578	25.36 654	0.15 557	0.23 597	0.06 564	1.03 628	2.54 626	1.79 615

AdaStereo	3.09 398	0.58 346	3.04 305	2.84 571	0.48 319	4.08 434	1.29 475	12.16 543	7.77 473	6.03 371	9.62 451	5.79 427	1.53 308	4.56 257	1.93 391	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.02 109
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.
ac_64	3.70 458	0.47 289	3.50 357	2.87 572	3.50 566	5.91 490	0.72 359	10.17 477	4.34 313	8.16 486	5.80 334	10.82 537	5.64 516	7.08 398	4.73 502	0.03 474	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.14 442

iResNetv2_ROB	4.28 508	1.43 540	7.17 543	2.91 573	1.26 436	4.36 447	1.62 492	13.64 577	10.25 530	9.83 544	11.41 494	7.68 473	4.00 440	7.75 442	1.85 379	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.37 549	0.09 355

pmcnn	7.72 584	1.27 528	9.42 573	2.91 573	3.14 549	9.44 555	6.23 599	12.56 555	16.51 592	14.53 607	24.08 608	27.44 639	8.49 573	9.32 541	8.44 566	0.06 521	0.08 490	0.00 1	0.00 1	0.30 521	0.15 453

NCC-stereo	6.77 564	1.49 547	6.48 527	2.92 575	4.40 604	7.43 524	3.61 553	19.52 638	13.29 567	8.39 501	16.91 562	15.96 589	12.13 606	12.85 596	7.70 549	1.47 626	0.11 527	0.01 489	0.42 600	0.14 414	0.24 514

Abc-Net	6.77 564	1.49 547	6.48 527	2.92 575	4.40 604	7.43 524	3.61 553	19.52 638	13.29 567	8.39 501	16.91 562	15.96 589	12.13 606	12.85 596	7.70 549	1.47 626	0.11 527	0.01 489	0.42 600	0.14 414	0.24 514
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	8.43 594	3.58 609	16.40 618	2.92 575	2.17 513	13.22 602	3.60 552	14.64 591	25.86 631	11.87 583	12.04 504	15.06 582	10.67 600	15.24 616	19.41 632	0.39 595	0.08 490	0.05 560	0.07 464	0.84 595	0.45 565

GANet-RSSM	3.27 412	0.60 355	3.38 344	2.94 578	2.00 503	2.61 285	0.48 273	10.93 498	6.11 402	5.47 344	10.20 462	6.57 451	5.44 513	6.25 326	2.23 409	0.00 1	0.00 1	0.08 574	0.00 1	0.17 440	0.03 174

coex_refinement	4.04 489	0.87 457	3.55 360	2.96 579	1.40 455	4.28 441	0.32 229	11.18 501	7.72 467	8.32 494	13.44 528	10.01 521	3.48 412	6.28 328	6.76 539	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.16 465

iResNet	3.68 456	0.91 471	7.94 557	2.97 580	0.34 273	4.44 452	0.48 273	7.70 394	9.74 517	7.72 468	12.74 520	4.03 352	2.87 388	8.05 464	3.37 456	0.02 421	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.10 352	0.09 355

ccnet	6.87 568	0.92 474	5.15 476	3.09 581	2.18 515	11.78 587	4.90 581	17.97 618	8.79 502	12.79 592	20.20 587	16.00 592	8.35 570	9.12 531	14.17 617	0.42 601	0.33 608	0.25 605	0.09 480	0.40 559	0.48 568

HGLStereo	4.25 505	0.52 319	4.65 446	3.09 581	5.18 626	6.51 507	0.73 360	10.37 480	6.74 434	7.32 451	12.44 515	7.00 459	7.21 550	7.46 422	5.51 516	0.00 1	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.06 287	0.10 382

TestStereo1	2.85 374	0.81 443	3.48 354	3.11 583	0.44 299	2.52 267	1.50 485	6.37 350	8.18 485	4.62 312	9.24 442	2.23 281	3.69 423	9.19 535	1.26 317	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.09 355

SA-5K	2.85 374	0.81 443	3.48 354	3.11 583	0.44 299	2.52 267	1.50 485	6.37 350	8.18 485	4.62 312	9.24 442	2.23 281	3.69 423	9.19 535	1.26 317	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.27 516	0.09 355

SACVNet	4.15 496	1.26 526	3.81 385	3.12 585	1.68 476	3.09 352	2.85 532	11.91 529	5.96 390	10.52 562	11.20 490	10.59 530	3.95 439	8.97 526	3.25 453	0.08 534	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.32 530	0.44 563

StereoDRNet	5.59 536	1.75 566	6.80 534	3.12 585	4.45 608	10.61 571	4.35 570	18.80 625	9.73 516	12.22 585	6.87 372	11.44 550	4.65 480	8.09 471	8.26 564	0.02 421	0.11 527	0.00 1	0.03 429	0.20 469	0.28 533

S-Stereo	6.63 561	0.84 449	9.67 574	3.15 587	3.48 565	6.49 504	6.22 598	12.99 565	22.84 625	9.48 535	15.51 548	12.00 557	8.43 571	8.04 461	10.70 595	0.12 548	0.17 571	0.00 1	0.38 589	0.13 404	1.92 618

ADCS	13.02 631	4.93 621	28.38 651	3.17 588	2.67 537	13.61 605	10.83 643	18.70 622	33.46 645	22.59 633	24.78 612	19.59 616	18.51 632	23.40 649	32.16 667	0.10 542	0.19 582	0.37 616	0.18 521	1.26 606	1.46 612

ISRNet	3.93 482	0.55 332	5.49 493	3.20 589	2.69 538	2.11 220	0.26 213	7.01 380	6.40 418	11.00 574	17.99 577	8.31 486	2.64 369	6.51 351	4.36 493	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.02 109

APVNet	5.98 545	1.72 564	8.72 564	3.21 590	4.04 597	12.31 593	1.81 502	19.09 631	6.10 399	6.13 382	13.41 527	10.69 535	6.30 527	11.26 576	13.90 615	0.05 510	0.02 308	0.11 581	0.03 429	0.53 570	0.20 494

PASM	7.90 586	4.22 613	21.97 637	3.25 591	3.29 556	5.39 479	6.57 606	10.57 484	19.09 605	12.77 591	13.92 532	18.11 607	9.51 590	13.79 604	10.77 598	0.19 567	0.45 622	0.29 607	1.08 629	1.49 613	1.19 606

NVstereo2D	4.51 516	0.82 446	6.86 537	3.28 592	3.38 559	8.16 538	3.13 539	10.51 483	15.15 583	4.90 324	6.89 373	7.87 475	4.78 487	9.88 552	3.91 482	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.06 463	0.02 124	0.58 579

STTRV1_RVC	7.02 572	1.10 505	12.88 601	3.32 593	6.92 636	11.90 589	4.00 561	15.07 595	11.94 558	9.51 536	14.57 541	11.63 551	8.73 577	12.65 595	8.06 560	3.32 640	2.75 652	0.41 618	0.12 492	1.38 610	0.11 398

AF-Net	7.78 585	1.44 542	6.68 532	3.37 594	4.50 613	8.61 544	2.69 525	17.07 611	20.17 615	9.52 537	24.02 607	20.31 622	14.59 620	11.58 580	9.84 587	0.61 608	0.00 1	0.12 584	0.00 1	0.38 552	0.12 418

GANetREF_RVC	6.56 559	2.89 598	7.58 555	3.41 595	0.40 289	12.96 599	9.58 634	15.09 596	17.25 598	10.33 556	10.62 475	12.27 559	8.16 569	12.21 590	4.53 498	0.41 598	0.00 1	0.00 1	0.02 410	3.12 630	0.39 550
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
RASNet	4.52 519	0.61 360	4.42 428	3.42 596	4.68 620	4.58 456	0.99 439	9.54 454	8.01 479	5.28 340	11.42 495	10.34 529	8.88 580	9.28 539	8.68 570	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.03 192	0.04 231

DISCO	6.28 553	0.57 341	5.78 504	3.43 597	1.17 431	11.22 579	3.39 550	12.14 542	16.16 590	6.52 411	11.22 491	16.96 601	6.32 528	19.51 635	10.74 596	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.35 543	0.11 398

AACVNet	3.33 425	1.03 493	3.56 361	3.46 598	0.63 348	3.09 352	0.28 218	8.78 431	3.43 254	5.99 369	10.64 476	10.08 522	4.03 444	8.69 511	2.51 427	0.03 474	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.26 509	0.06 302

DGSMNet	6.47 558	2.61 594	13.64 606	3.46 598	3.74 577	8.97 550	6.01 594	14.15 584	13.01 565	7.46 458	14.10 535	9.94 519	4.79 488	10.44 562	6.22 527	1.30 625	1.70 641	1.80 631	1.52 636	2.27 625	2.35 624

YMNet	5.52 534	1.83 570	8.79 565	3.47 600	4.46 609	10.72 573	0.91 420	9.99 467	6.43 420	13.76 603	16.35 554	11.65 552	4.49 472	7.95 452	8.03 557	0.12 548	0.35 611	0.12 584	0.08 469	0.71 588	0.27 529

YMNet_1	5.52 534	1.83 570	8.79 565	3.47 600	4.46 609	10.72 573	0.91 420	9.99 467	6.43 420	13.76 603	16.35 554	11.65 552	4.49 472	7.95 452	8.03 557	0.12 548	0.35 611	0.12 584	0.08 469	0.71 588	0.27 529

WZ-Net	13.00 630	4.64 619	41.07 666	3.48 602	3.15 551	19.12 629	15.66 665	14.81 592	31.33 640	15.71 612	27.88 624	22.22 628	14.01 618	20.44 641	25.03 653	0.64 610	0.00 1	0.01 489	0.03 429	0.39 556	0.37 548

stereogan	7.69 583	0.88 461	7.08 542	3.49 603	3.93 592	18.98 627	3.23 544	16.52 607	19.58 610	9.93 549	18.92 581	20.50 623	9.04 584	14.07 606	6.14 526	0.26 581	0.04 405	0.21 600	0.03 429	0.63 582	0.33 543

AASNet	3.90 477	0.92 474	4.41 427	3.56 604	4.00 595	6.70 509	1.26 472	18.71 623	6.14 403	7.35 453	7.91 412	4.35 372	2.58 367	3.04 195	6.62 538	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.39 556	0.14 442

ADLNet	4.32 510	0.80 441	4.33 422	3.60 605	3.56 569	6.87 513	2.48 517	11.20 502	7.58 463	9.87 546	9.62 451	8.39 488	4.95 493	6.16 319	6.60 536	0.01 304	0.01 202	0.00 1	0.01 382	0.12 389	0.25 519

MFN_U_SF_RVC	12.94 629	3.66 610	25.81 645	3.61 606	2.26 519	22.77 637	4.55 575	27.10 655	20.06 613	23.90 639	28.99 628	30.53 647	16.98 626	19.92 637	20.26 636	1.24 622	1.07 634	0.98 626	1.33 632	1.80 620	2.04 620

MSAF-DinoV2	10.24 614	4.39 615	12.68 598	3.62 607	2.55 533	8.48 540	4.69 578	14.24 586	21.89 622	10.74 567	18.74 580	29.30 645	16.17 623	21.96 644	28.10 660	0.32 587	0.15 557	0.25 605	0.81 622	2.83 629	2.90 628

DeepPrunerF	6.75 562	2.69 595	23.31 639	3.68 608	7.16 637	3.78 418	4.29 568	13.42 573	20.13 614	8.13 485	10.46 470	7.18 468	8.06 567	11.10 574	9.44 582	0.24 578	0.15 557	0.29 607	0.42 600	0.66 585	0.45 565

SHD	9.61 606	2.60 593	12.46 594	3.69 609	3.54 568	9.47 556	1.25 469	20.16 643	37.84 660	18.19 621	21.24 596	16.96 601	12.83 613	14.47 610	16.05 622	0.32 587	0.13 544	0.01 489	0.08 469	0.38 552	0.48 568

RTSC	9.15 599	3.00 600	13.57 605	3.72 610	1.76 484	11.82 588	0.46 270	16.95 609	36.83 657	15.80 613	15.53 549	12.91 565	7.46 557	20.01 639	21.76 642	0.31 586	0.13 544	0.01 489	0.08 469	0.57 575	0.41 555

LE_ROB	16.73 648	1.28 531	11.61 587	3.72 610	1.65 470	16.67 617	9.17 629	14.39 587	55.91 675	63.81 686	40.86 661	35.94 656	37.73 669	14.24 607	26.87 658	0.05 510	0.10 517	0.13 588	0.22 546	0.12 389	0.15 453

MaskLacGwcNet_RVC	5.97 544	5.36 622	5.02 464	3.75 612	3.57 570	15.81 611	4.27 567	11.72 523	6.96 440	7.23 446	8.47 421	9.09 504	2.66 372	9.36 543	2.71 434	7.49 649	2.32 644	2.01 634	0.08 469	6.77 645	4.67 638

Nwc_Net	6.97 570	1.25 525	6.63 531	3.82 613	3.37 558	10.83 577	1.67 496	19.56 640	11.35 549	8.36 496	23.62 606	17.19 603	11.44 605	11.21 575	8.08 561	0.80 613	0.00 1	0.00 1	0.02 410	0.13 404	0.09 355

CC-Net-ROB	7.68 581	9.21 644	7.46 551	3.82 613	3.66 574	15.68 610	5.02 584	17.95 617	10.45 537	6.44 408	14.00 534	7.63 472	4.77 485	10.75 568	3.10 447	5.99 646	2.46 646	16.28 657	1.08 629	6.30 643	1.56 614

DANet	6.02 549	1.23 522	8.45 562	3.86 615	3.94 593	7.64 534	1.34 478	9.51 452	7.00 442	13.39 598	15.53 549	15.99 591	7.02 545	12.14 589	12.37 607	0.19 567	0.12 534	0.02 521	0.03 429	0.13 404	0.56 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RP	6.84 567	1.29 533	5.53 499	3.92 616	5.18 626	6.32 498	3.53 551	11.73 524	15.31 584	9.54 538	22.38 602	18.25 608	14.47 619	10.11 555	7.49 546	0.91 617	0.01 202	0.12 584	0.15 503	0.33 536	0.19 487

RGC	6.88 569	2.23 587	6.13 514	4.05 617	4.73 622	8.94 549	2.78 529	15.19 600	11.74 554	11.13 575	19.34 583	17.86 605	10.42 599	13.02 599	8.03 557	0.73 611	0.01 202	0.24 604	0.41 598	0.31 526	0.38 549

IIG-Stereo	3.16 405	0.75 419	2.83 276	4.08 618	0.21 212	2.56 276	0.74 366	6.55 363	5.56 369	8.39 501	9.38 448	7.94 480	2.79 382	9.50 549	1.89 383	0.02 421	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.04 231

TCMNet	5.22 530	1.96 580	9.78 575	4.11 619	6.57 634	8.83 548	1.35 480	10.74 492	8.07 481	6.39 404	12.76 521	8.32 487	4.75 484	8.62 506	10.09 591	0.11 544	0.18 575	0.31 609	0.09 480	0.75 591	0.57 578

AnyNet_C32	10.98 621	5.58 623	22.79 638	4.16 620	5.83 630	15.64 609	14.30 655	13.18 567	17.15 596	16.44 617	20.52 591	14.68 580	13.44 615	22.46 645	30.08 664	0.17 563	0.26 605	0.36 615	0.36 588	1.23 605	0.91 597

BEATNet-Init1	23.31 659	9.03 643	41.67 667	4.17 621	2.53 532	45.68 674	19.47 671	33.43 662	38.45 661	47.59 674	49.10 671	59.31 675	41.80 673	38.35 670	29.21 663	0.47 604	0.50 625	0.81 623	0.66 616	2.10 624	1.86 616

MDST_ROB	8.37 592	0.32 141	9.03 569	4.18 622	2.42 528	26.86 649	6.14 595	19.36 635	13.52 570	27.09 644	22.75 604	9.47 510	4.74 483	15.06 613	6.34 530	0.02 421	0.02 308	0.00 1	0.00 1	0.02 124	0.13 429

OMP-Stereo	3.03 393	0.93 477	2.72 259	4.21 623	0.51 329	2.19 230	1.25 469	6.19 342	6.00 395	7.99 482	6.21 350	8.50 495	2.49 362	9.44 547	1.74 371	0.01 304	0.00 1	0.00 1	0.00 1	0.08 322	0.05 279

PVD	15.44 640	2.93 599	14.67 611	4.21 623	3.39 561	17.43 623	4.16 564	27.84 659	48.84 670	31.02 651	43.54 663	29.76 646	30.81 660	25.97 652	21.40 639	0.23 575	0.41 618	0.04 553	0.33 582	0.41 562	1.33 608

AnyNet_C01	16.12 644	10.81 650	59.36 680	4.42 625	2.49 530	30.06 653	15.15 663	17.51 615	16.51 592	17.88 620	37.69 654	24.04 630	17.54 627	29.60 658	33.29 668	0.28 585	0.38 615	0.43 619	0.42 600	2.57 627	1.98 619

MANE	19.47 656	1.27 528	5.07 469	4.69 626	5.55 628	30.49 654	9.94 637	34.01 663	37.27 659	44.13 671	51.57 675	52.51 669	40.41 671	33.58 662	24.81 652	0.89 616	0.86 633	1.11 628	9.72 666	0.38 552	1.06 602

GASNet	5.19 529	4.61 617	9.38 572	4.73 627	2.10 509	3.80 421	1.57 490	12.07 537	10.96 542	8.92 520	7.03 382	8.21 485	7.67 562	14.02 605	7.36 544	0.02 421	0.15 557	0.00 1	0.00 1	0.69 586	0.42 559

ELAS	16.72 647	2.14 585	9.23 570	4.92 628	4.53 614	32.66 660	15.11 662	27.40 657	28.68 637	40.27 666	44.90 664	38.33 659	30.50 659	26.44 653	21.94 644	0.88 615	1.23 637	0.67 620	0.89 625	1.49 613	2.18 623
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTS	18.87 654	9.32 646	86.48 689	4.95 629	6.10 632	42.08 668	14.70 657	15.49 601	41.06 663	22.65 634	32.32 640	13.77 569	19.54 636	37.98 668	28.96 661	0.41 598	0.23 597	0.00 1	0.02 410	0.91 597	0.50 572

RTSA	18.87 654	9.32 646	86.48 689	4.95 629	6.10 632	42.08 668	14.70 657	15.49 601	41.06 663	22.65 634	32.32 640	13.77 569	19.54 636	37.98 668	28.96 661	0.41 598	0.23 597	0.00 1	0.02 410	0.91 597	0.50 572

Consistency-Raft	9.42 603	4.74 620	12.66 597	5.30 631	9.08 646	4.08 434	5.26 588	19.26 633	24.87 629	11.17 576	29.85 631	13.57 567	5.51 514	7.67 435	13.40 612	0.36 592	0.35 611	1.81 632	4.24 652	11.61 655	3.57 631

ELAS_RVC	16.54 646	2.26 588	10.09 579	5.50 632	4.46 609	28.28 652	16.72 666	25.55 653	33.54 647	40.19 665	40.30 660	36.68 657	30.03 658	29.40 657	20.61 637	0.98 620	1.21 636	0.86 625	0.70 619	1.39 611	2.16 621
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoO	9.97 609	5.99 625	7.04 540	5.64 633	2.87 544	6.47 503	9.22 631	11.59 517	17.24 597	13.54 600	13.92 532	9.80 515	15.27 621	15.07 614	9.86 589	31.68 679	1.56 639	4.41 644	1.68 638	15.15 661	1.45 610

G-Net	8.41 593	1.54 550	10.97 585	5.73 634	3.60 571	26.19 643	4.41 572	10.10 474	7.42 455	19.71 625	24.99 615	14.38 578	15.83 622	10.99 571	9.53 584	0.50 605	0.46 623	0.19 597	0.25 556	0.80 593	0.66 585

PWCDC_ROB	7.92 587	3.17 606	7.48 552	5.73 634	4.40 604	10.45 568	0.35 236	14.52 590	28.19 635	10.36 558	31.27 635	7.04 462	9.14 586	13.22 601	8.78 572	2.74 636	0.02 308	0.00 1	0.00 1	1.31 608	0.17 471

MSC_U_SF_DS_RVC	16.41 645	6.93 632	21.83 636	5.94 636	2.81 541	38.71 666	14.59 656	24.55 651	34.87 655	33.66 658	34.35 647	29.24 644	24.20 650	22.59 646	17.95 630	2.52 635	2.81 653	1.17 629	1.51 635	5.89 641	2.16 621

NVStereoNet_ROB	16.04 643	6.75 630	12.90 602	6.37 637	7.42 640	12.89 598	9.74 636	22.78 647	25.12 630	30.32 649	46.19 666	34.37 654	25.38 651	21.48 643	21.38 638	5.94 645	3.10 658	6.07 649	10.09 668	4.01 633	8.54 655
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
LSM	14.01 637	5.95 624	33.49 657	6.78 638	43.61 683	10.22 564	9.98 638	15.16 599	22.93 626	23.07 637	32.34 642	18.52 610	12.67 610	15.45 617	11.10 599	0.16 562	0.51 626	0.09 577	0.32 579	1.08 602	16.85 677

anonymity	7.68 581	3.83 611	12.39 593	7.04 639	12.67 658	8.18 539	2.00 508	17.50 614	6.85 436	13.56 601	9.21 436	9.97 520	7.82 564	11.28 577	5.58 517	6.27 647	4.98 669	3.68 641	2.96 642	3.33 632	4.48 636

DStereoFS	13.91 636	8.09 639	10.27 581	7.48 640	5.93 631	16.06 614	6.27 602	25.18 652	17.56 600	17.52 619	27.57 623	20.59 625	29.20 657	26.58 654	19.78 634	3.27 639	4.31 667	6.54 650	7.13 663	7.92 647	10.95 664

DStereoSA	12.36 628	4.42 616	14.05 607	8.00 641	9.08 646	13.92 607	12.01 649	16.97 610	21.15 619	13.71 602	25.23 618	8.57 497	23.71 649	18.03 629	15.50 621	2.83 637	6.21 671	3.68 641	8.21 665	10.45 652	11.36 666

SGM+DAISY	15.62 641	7.26 634	19.28 627	8.94 642	10.11 652	26.25 644	10.49 641	19.36 635	14.65 578	30.64 650	33.59 646	33.00 650	22.32 648	24.96 651	16.42 623	7.90 651	6.25 672	4.51 645	3.37 647	5.86 640	7.20 647

MFMNet_re	13.29 632	8.60 641	18.29 624	9.75 643	7.25 639	19.65 631	14.84 659	20.71 645	30.72 639	23.03 636	28.77 627	18.85 612	26.09 654	13.55 602	9.82 585	2.44 634	1.35 638	0.34 612	0.23 549	4.78 636	6.69 646

PDISCO_ROB	9.62 607	1.99 583	11.51 586	9.88 644	9.61 649	21.48 634	3.83 557	19.33 634	28.49 636	11.27 578	14.17 536	19.92 618	5.02 494	16.35 623	9.18 576	5.28 644	0.41 618	0.14 589	0.09 480	2.05 621	2.36 625

UDG	8.58 596	9.31 645	4.89 457	10.00 645	9.52 648	10.36 567	2.41 514	12.07 537	9.82 520	7.81 471	9.55 449	16.52 595	9.81 593	7.84 447	7.88 553	4.20 641	2.51 648	18.53 659	3.71 651	9.55 649	5.28 641

PSMNet-RUCA	5.60 537	4.62 618	11.61 587	10.29 646	7.55 642	7.08 517	1.94 506	12.01 533	10.52 538	3.90 292	11.88 501	4.43 374	1.75 329	7.56 427	4.24 490	1.68 631	0.12 534	4.78 646	0.67 617	4.74 635	0.68 587

FADE	25.68 663	17.27 655	50.60 674	10.46 647	9.90 651	22.50 636	9.17 629	35.80 665	53.05 672	20.32 629	19.01 582	26.54 637	34.42 664	39.35 671	33.52 669	30.62 678	14.22 680	38.39 679	37.63 683	5.22 638	5.56 643

Selective-IGEV-i16pa	47.56 682	54.61 682	52.44 676	10.51 648	5.01 624	94.09 694	18.20 668	75.27 691	90.92 695	76.97 690	87.46 693	73.72 690	64.48 689	93.84 699	69.31 690	27.42 676	10.49 677	13.34 654	6.50 662	9.62 651	17.02 678

CAS	2.24 307	0.25 69	1.86 122	11.21 649	3.86 590	1.67 165	0.02 40	3.87 170	2.67 184	0.41 130	1.63 178	0.24 137	0.27 98	1.50 129	0.74 230	9.43 655	0.01 202	0.00 1	0.00 1	0.01 39	5.21 640

SPS-STEREO	15.04 639	6.23 627	13.21 604	11.34 650	11.65 655	23.30 638	7.15 614	24.16 650	15.65 587	31.78 652	29.19 630	31.62 648	21.32 643	24.62 650	19.50 633	7.59 650	4.19 666	3.22 640	1.48 633	6.99 646	6.54 645
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SQANet	7.64 580	3.40 608	5.49 493	11.73 651	9.62 650	11.96 591	2.82 530	11.33 508	6.10 399	8.33 495	11.49 497	11.00 542	5.16 502	10.12 559	2.72 437	8.92 653	2.21 643	10.41 652	1.58 637	11.13 654	7.39 648

SAMSARA	14.63 638	2.74 597	12.38 592	12.65 652	6.74 635	36.50 664	72.93 690	19.36 635	23.77 628	16.20 615	13.04 524	29.21 643	12.78 611	16.98 625	15.21 620	0.11 544	0.26 605	0.03 540	0.14 499	0.76 592	0.77 591

DDUNet	9.47 604	11.32 652	6.14 515	12.93 653	11.65 655	10.45 568	3.87 558	11.70 521	7.89 475	9.27 529	13.28 525	16.18 594	6.14 525	8.80 520	5.77 520	6.64 648	3.38 661	20.90 660	4.28 653	11.01 653	7.80 649

otaku	11.73 626	7.51 636	7.07 541	13.22 654	10.85 654	26.61 648	7.25 616	18.84 626	19.16 607	11.58 582	17.23 571	20.19 620	8.09 568	15.11 615	4.64 501	9.13 654	2.42 645	13.08 653	1.83 639	12.48 657	8.22 651

Ntro	12.35 627	8.88 642	7.80 556	13.79 655	12.42 657	26.54 647	6.98 612	18.54 621	22.14 624	9.82 543	16.45 556	20.30 621	9.29 589	15.95 620	6.61 537	9.53 656	2.47 647	14.93 656	2.77 641	13.11 659	8.63 656

JetBlue	29.12 668	15.72 654	54.12 677	15.93 656	20.98 669	60.90 686	30.62 678	39.38 666	34.62 653	34.08 659	39.69 657	57.35 674	43.17 674	50.71 683	50.60 684	2.41 633	3.79 664	2.81 636	3.45 648	9.57 650	12.59 670

ACVNet-4b	15.90 642	22.00 658	12.37 591	16.40 657	15.14 661	31.87 657	7.50 620	19.04 630	27.85 634	11.48 580	22.02 599	31.86 649	9.16 588	17.95 628	5.69 518	10.43 658	2.58 649	24.44 665	4.87 657	16.04 663	9.28 657

Selective-IGEV-i1pa	48.43 683	65.43 691	42.34 668	16.87 658	8.81 645	90.19 691	37.63 681	70.30 690	78.04 690	78.09 692	79.55 690	65.25 683	59.08 687	90.94 698	64.41 687	36.32 680	18.26 682	21.83 661	9.97 667	13.82 660	21.46 681

ACVNet_1	18.70 653	25.08 662	12.72 599	17.33 659	15.18 662	26.02 642	9.62 635	28.44 660	34.49 650	24.39 640	24.32 610	37.22 658	20.13 639	16.67 624	13.39 611	10.45 659	2.59 650	24.77 666	4.92 658	16.57 664	9.75 659

RainbowNet	18.01 652	26.22 664	19.95 629	18.59 660	14.88 660	27.38 650	10.46 640	27.39 656	34.54 651	14.91 610	27.01 622	25.65 634	12.44 608	18.94 633	9.23 577	13.91 667	3.46 662	23.36 664	4.86 656	16.03 662	10.91 663

MADNet+	27.07 665	33.84 670	90.97 694	20.14 661	7.47 641	48.43 676	47.10 686	35.43 664	36.46 656	20.11 628	30.05 632	25.29 633	35.08 665	45.50 677	50.28 683	2.13 632	2.00 642	1.19 630	0.76 620	4.71 634	4.43 634

ACVNet_2	26.45 664	29.35 668	25.14 643	20.27 662	15.43 663	34.97 662	12.23 651	48.37 676	66.25 685	42.69 668	56.73 679	51.77 667	25.59 652	20.39 640	13.52 613	10.13 657	2.59 650	22.78 663	3.52 649	17.57 665	9.80 661

DispFullNet	17.47 650	26.01 663	33.98 659	22.58 663	20.86 668	13.84 606	1.28 473	16.50 606	26.27 632	19.97 627	17.17 569	20.52 624	18.49 631	22.86 647	10.76 597	5.13 643	2.83 654	30.72 670	7.72 664	20.86 668	11.01 665

MonStereo1	25.07 662	22.70 659	26.51 647	25.39 664	21.15 671	27.38 650	7.54 621	29.21 661	38.74 662	34.17 660	46.61 667	50.27 666	33.31 663	28.57 655	25.83 656	12.28 663	0.79 632	26.32 667	5.80 661	26.02 675	12.81 671

PWCK	30.53 671	44.32 677	47.25 672	29.76 665	7.23 638	40.78 667	27.10 677	44.73 670	44.32 666	47.31 673	36.37 652	47.16 665	26.05 653	41.26 673	31.87 666	21.83 672	4.03 665	29.50 669	4.67 654	27.17 677	7.80 649

Dean	34.67 673	38.70 675	25.33 644	29.89 666	17.21 664	45.24 673	11.98 648	56.90 686	76.55 687	63.47 685	60.22 682	67.36 685	48.14 679	37.24 666	39.01 675	11.00 661	2.83 654	28.35 668	5.60 660	18.14 666	10.31 662

IMH-64-1	27.21 666	28.77 665	16.84 621	31.57 667	20.76 666	26.43 645	15.10 660	47.11 671	45.20 667	33.53 656	51.16 673	41.42 662	31.10 661	36.48 664	22.39 645	13.48 664	2.87 656	33.95 672	10.70 669	23.50 670	11.75 667

IMH-64	27.21 666	28.77 665	16.84 621	31.57 667	20.76 666	26.43 645	15.10 660	47.11 671	45.20 667	33.53 656	51.16 673	41.42 662	31.10 661	36.48 664	22.39 645	13.48 664	2.87 656	33.95 672	10.70 669	23.50 670	11.75 667

LVE	34.99 675	40.10 676	34.97 660	32.49 669	18.61 665	51.45 681	26.82 676	52.15 681	65.94 684	47.21 672	61.04 683	53.99 672	37.30 668	37.95 667	34.09 671	15.55 671	5.95 670	31.01 671	13.81 674	22.58 669	16.72 676

WAO-7	29.39 669	24.43 660	20.47 631	32.71 670	13.83 659	34.70 661	20.27 674	52.19 682	65.03 683	43.29 669	59.35 681	52.19 668	44.68 676	31.71 659	30.56 665	10.98 660	4.94 668	13.71 655	12.52 673	12.06 656	8.22 651

IMH	29.82 670	29.11 667	18.51 626	34.28 671	21.40 672	32.33 659	15.39 664	49.40 678	53.07 673	37.88 662	55.32 678	45.05 664	39.54 670	40.63 672	24.12 650	14.03 668	3.27 660	34.93 674	11.24 671	24.69 672	12.21 669

TorneroNet-64	32.42 672	31.89 669	30.52 653	34.73 672	21.13 670	46.99 675	18.82 669	43.10 669	59.42 678	32.70 655	46.98 668	62.01 678	36.98 667	43.97 676	33.88 670	14.10 669	3.22 659	35.28 675	11.72 672	26.84 676	14.07 672

light-stereo	21.82 658	11.04 651	35.82 661	37.02 673	31.68 679	20.21 633	2.99 534	25.68 654	31.48 641	32.20 653	33.32 645	41.11 661	16.21 624	29.08 656	14.97 619	13.77 666	13.20 678	2.04 635	3.65 650	20.75 667	20.21 680

WAO-6	34.74 674	36.76 674	15.36 614	37.53 674	24.15 676	35.99 663	19.36 670	48.96 677	68.54 686	43.84 670	47.58 669	52.77 670	52.60 680	32.63 660	34.73 672	26.20 675	7.74 675	42.78 680	21.64 680	28.07 678	17.62 679

TorneroNet	35.11 676	33.92 671	33.82 658	37.86 675	22.01 673	49.64 678	21.58 675	48.09 675	55.23 674	37.50 661	53.79 676	62.81 681	43.66 675	46.71 679	41.25 678	14.80 670	3.53 663	36.72 676	14.57 675	28.28 679	16.49 675

WAO-8	38.15 677	35.51 672	21.50 633	43.67 676	23.92 674	44.44 670	20.26 672	52.83 683	76.62 688	53.57 679	66.79 687	62.63 679	54.56 683	42.03 674	39.18 676	22.71 673	6.65 673	37.08 677	19.08 678	24.72 674	15.24 673

Venus	38.15 677	35.51 672	21.50 633	43.67 676	23.92 674	44.44 670	20.26 672	52.83 683	76.62 688	53.57 679	66.81 688	62.63 679	54.56 683	42.03 674	39.18 676	22.71 673	6.65 673	37.08 677	19.08 678	24.70 673	15.24 673

UNDER WATER-64	45.16 680	46.99 678	66.69 682	43.90 678	27.64 677	55.58 684	41.87 683	39.42 667	48.42 669	51.73 678	43.08 662	67.76 686	56.69 685	48.02 681	48.34 681	39.50 683	17.64 681	51.78 684	38.93 684	36.62 680	32.61 683

JetRed	61.02 688	61.05 688	82.56 688	46.09 679	56.80 687	83.19 687	63.76 688	59.26 688	63.61 681	69.29 689	68.85 689	66.59 684	47.62 678	61.57 686	74.09 693	45.58 685	66.14 692	46.59 681	45.06 686	63.17 687	49.58 688

UNDER WATER	45.09 679	48.60 679	67.37 683	49.30 680	31.41 678	53.80 683	37.39 680	40.25 668	52.48 671	50.24 675	45.37 665	68.37 687	57.76 686	51.03 684	49.88 682	29.97 677	13.75 679	51.22 683	36.57 681	37.87 681	29.12 682

GCST	9.08 598	17.31 656	3.98 401	52.92 681	10.66 653	11.29 581	0.20 193	6.97 379	6.47 423	9.46 534	4.68 290	4.75 386	1.51 299	9.34 542	1.31 325	8.19 652	0.05 426	22.38 662	0.34 584	6.17 642	3.53 630

DPSimNet_ROB	53.45 685	64.73 690	44.39 669	53.97 682	45.39 684	53.66 682	54.83 687	55.15 685	57.87 677	64.16 687	50.83 672	63.40 682	53.34 682	46.45 678	65.81 689	63.13 690	26.54 687	57.94 687	51.11 688	45.52 682	50.69 689

HanzoNet	56.48 687	59.32 685	58.25 679	55.32 683	41.94 681	50.95 680	41.33 682	51.12 679	61.40 680	65.62 688	65.59 686	71.66 688	69.41 690	70.77 688	60.03 686	63.99 691	34.70 688	61.96 688	50.54 687	51.00 685	44.71 686

notaker	47.42 681	55.20 683	49.13 673	56.52 684	40.18 680	38.52 665	32.97 679	47.21 673	56.08 676	57.21 681	57.24 680	60.09 676	59.19 688	53.93 685	41.64 679	40.61 684	19.93 683	57.21 686	37.41 682	49.02 683	39.02 684

ktn	48.94 684	57.58 684	38.86 665	59.57 685	43.27 682	50.37 679	43.38 684	48.07 674	61.11 679	51.30 677	54.25 677	54.96 673	52.88 681	47.30 680	35.83 673	57.77 688	24.88 686	62.69 689	43.55 685	50.70 684	40.41 685

ASD4	75.85 691	81.57 694	69.25 685	68.23 686	80.87 691	96.24 695	99.15 701	77.50 692	93.47 696	77.59 691	85.63 691	78.32 691	76.43 692	77.89 692	82.61 694	58.30 689	62.67 690	55.02 685	62.43 690	68.35 688	65.49 691

LRCNet_RVC	66.23 689	65.67 692	67.63 684	71.47 687	54.32 686	32.17 658	2.66 524	63.19 689	21.35 621	81.79 693	91.26 694	83.62 694	71.62 691	69.32 687	52.57 685	95.49 700	64.45 691	95.07 700	95.19 700	71.52 689	74.31 692

KSHMR	55.63 686	63.60 689	37.85 664	74.69 688	49.56 685	49.01 677	45.73 685	57.46 687	63.97 682	61.61 684	62.07 685	72.39 689	47.01 677	50.65 682	43.29 680	54.10 687	62.21 689	66.10 690	53.94 689	51.25 686	46.11 687

xxxxx1	85.63 696	90.31 697	96.68 697	76.54 689	80.57 688	97.44 698	96.86 698	85.53 693	88.53 692	88.68 694	91.71 695	94.23 697	92.93 696	90.02 695	91.98 696	70.60 692	70.39 693	73.68 694	81.46 695	74.61 690	79.86 693

tt_ll	85.63 696	90.31 697	96.68 697	76.54 689	80.57 688	97.44 698	96.86 698	85.53 693	88.53 692	88.68 694	91.71 695	94.23 697	92.93 696	90.02 695	91.98 696	70.60 692	70.39 693	73.68 694	81.46 695	74.61 690	79.86 693

ff	85.63 696	90.31 697	96.68 697	76.54 689	80.57 688	97.44 698	96.86 698	85.53 693	88.53 692	88.68 694	91.71 695	94.23 697	92.93 696	90.02 695	91.98 696	70.60 692	70.39 693	73.68 694	81.46 695	74.61 690	79.86 693

RSGM-EC	84.07 694	59.96 686	46.25 670	78.03 692	83.22 694	89.06 688	90.25 693	92.04 697	94.92 697	90.68 697	97.34 698	83.40 692	78.92 693	76.48 689	72.91 691	93.35 698	97.50 698	88.11 698	92.75 698	88.89 698	87.40 699

acva	84.07 694	59.96 686	46.25 670	78.03 692	83.22 694	89.06 688	90.25 693	92.04 697	94.92 697	90.68 697	97.34 698	83.40 692	78.92 693	76.48 689	72.91 691	93.35 698	97.50 698	88.11 698	92.75 698	88.89 698	87.40 699

tt	83.26 693	0.34 175	99.99 704	79.40 694	93.18 696	100.00 703	100.00 705	100.00 708	99.95 703	60.33 683	47.63 670	99.98 709	99.96 704	99.98 705	100.00 709	92.42 697	99.82 703	73.83 697	73.63 693	88.42 697	56.35 690

USTest	87.63 699	76.50 693	65.53 681	81.26 695	83.10 693	100.00 703	100.00 705	99.53 703	99.60 702	98.32 700	99.02 703	90.87 696	98.33 701	84.28 693	98.23 702	79.97 695	96.20 697	69.82 691	73.75 694	75.48 693	82.80 698

MADNet++	82.84 692	82.38 695	73.57 686	87.72 696	82.97 692	93.14 692	69.15 689	86.42 696	82.50 691	93.46 699	86.70 692	86.28 695	80.92 695	88.34 694	88.84 695	86.83 696	84.17 696	72.64 693	68.92 692	80.47 696	81.42 696

TCMNet-wrong-test	67.23 690	85.83 696	81.56 687	95.63 697	94.73 697	89.35 690	85.42 692	51.73 680	33.71 649	51.26 676	61.71 684	61.33 677	41.23 672	77.26 691	64.71 688	48.76 686	9.03 676	70.12 692	68.11 691	90.76 700	82.37 697

MEDIAN_ROB	98.41 701	99.70 701	99.30 701	97.09 698	97.02 698	96.89 696	95.77 697	97.66 701	97.28 699	98.79 703	98.94 702	99.18 702	98.14 700	96.89 700	96.88 701	99.96 706	99.16 701	100.00 704	99.99 705	99.69 703	99.88 705

Anonymous_1	99.08 703	99.91 702	99.85 703	97.63 699	99.10 702	100.00 703	100.00 705	99.61 705	99.96 704	99.28 705	99.86 704	99.54 704	99.99 705	99.29 702	99.75 703	96.05 701	99.59 702	97.31 701	98.57 702	97.71 701	98.63 702

PML	97.88 700	100.00 706	96.45 696	98.01 700	97.88 701	100.00 703	99.35 702	96.88 699	97.72 700	100.00 707	97.36 700	97.38 701	99.60 702	100.00 708	96.32 700	99.99 707	97.55 700	100.00 704	96.01 701	99.18 702	87.92 701

DLNR-FE	24.70 660	50.76 680	90.20 693	98.11 701	97.18 699	1.38 113	0.12 139	22.82 649	3.09 226	1.07 210	2.93 237	0.72 219	0.29 105	6.93 382	2.29 411	38.52 681	0.38 615	0.00 1	0.30 574	76.91 695	0.09 355

DLNR_Zeroshot_test	24.70 660	50.77 681	90.11 692	98.11 701	97.34 700	1.38 113	0.12 139	22.79 648	3.09 226	1.07 210	2.95 239	0.71 218	0.29 105	6.93 382	2.29 411	38.56 682	0.37 614	0.00 1	0.30 574	76.73 694	0.09 355

IINet	99.90 707	100.00 706	100.00 708	99.58 703	99.85 703	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	99.95 707	100.00 707	100.00 708	100.00 709	99.21 702	100.00 706	100.00 704	100.00 707	99.81 704	99.66 703

iinet-test	99.90 707	100.00 706	100.00 708	99.59 704	99.85 703	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	99.95 707	100.00 707	100.00 708	100.00 709	99.21 702	100.00 706	100.00 704	100.00 707	99.82 705	99.66 703

DPSM_ROB	99.95 711	100.00 706	100.00 708	99.76 705	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	99.21 702	100.00 706	100.00 704	100.00 707	99.99 706	99.95 706

DPSM	99.95 711	100.00 706	100.00 708	99.76 705	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	99.21 702	100.00 706	100.00 704	100.00 707	99.99 706	99.95 706

HaxPig	98.85 702	99.94 703	95.08 695	99.99 707	100.00 706	94.03 693	94.78 695	99.15 702	99.98 705	99.99 706	100.00 705	99.98 709	99.99 705	98.12 701	95.97 699	100.00 709	99.99 705	100.00 704	99.99 705	100.00 708	99.99 708

DPSMNet_ROB	99.91 710	100.00 706	99.99 704	99.99 707	100.00 706	100.00 703	100.00 705	99.98 707	100.00 706	98.35 701	100.00 705	99.84 705	100.00 707	99.98 705	99.99 706	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

DGTPSM_ROB	99.90 707	100.00 706	99.99 704	99.99 707	100.00 706	100.00 703	100.00 705	99.97 706	100.00 706	98.35 701	100.00 705	99.84 705	100.00 707	99.98 705	99.99 706	99.99 707	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

Hybrid-DGEV	100.00 713	100.00 706	100.00 708	100.00 710	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

RAFT-FEzeroshot	100.00 713	100.00 706	100.00 708	100.00 710	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

RAFT-FE	100.00 713	100.00 706	100.00 708	100.00 710	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

FlowAnything	100.00 713	100.00 706	100.00 708	100.00 710	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

ccccc	99.32 704	96.61 700	100.00 708	100.00 710	100.00 706	97.41 697	99.44 703	99.56 704	97.80 701	99.27 704	97.59 701	99.35 703	99.84 703	99.92 703	99.98 705	100.00 709	100.00 706	99.95 703	99.77 704	100.00 708	100.00 710

Selective-RAFT-Error	100.00 713	100.00 706	100.00 708	100.00 710	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

CasAABBNet	100.00 713	100.00 706	100.00 708	100.00 710	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

test_example2	99.39 705	99.98 705	99.99 704	100.00 710	99.98 705	99.72 702	99.99 704	97.34 700	100.00 706	100.00 707	100.00 705	96.42 700	96.66 699	99.97 704	99.96 704	100.00 709	99.97 704	98.66 702	99.15 703	100.00 708	100.00 710

LSM0	100.00 713	100.00 706	100.00 708	100.00 710	100.00 706	100.00 703	100.00 705	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	100.00 709	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	99.99 708

AVERAGE_ROB	99.62 706	99.95 704	98.81 700	100.00 710	100.00 706	98.08 701	95.47 696	100.00 708	100.00 706	100.00 707	100.00 705	100.00 711	100.00 707	100.00 708	99.99 706	100.00 709	100.00 706	100.00 704	100.00 707	100.00 708	100.00 710

GS-Stereo							0.73 360	4.64 228	2.10 149	0.31 83	0.65 104	0.43 185	0.48 171	0.83 77	0.14 31	0.00 1	0.01 202	0.00 1	0.12 492	0.17 440	0.13 429

Low-res two-view benchmark