Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

vfmstereo	0.09 2	0.07 5	0.11 1	0.17 76	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.17 53	0.15 111	0.08 3	0.09 30	0.08 9	0.08 22	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MGW-Stereo	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.17 76	0.11 255	0.14 71	0.12 56	0.20 123	0.16 134	0.10 72	0.12 131	0.11 137	0.11 190	0.17 175	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 140	0.09 129	0.18 144	0.18 142	0.09 96	0.13 45	0.16 296	0.25 247	0.21 281	0.11 120	0.16 236	0.09 45	0.11 190	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.04 1	0.05 54

DispViT+	0.12 140	0.07 5	0.19 163	0.15 10	0.16 597	0.10 24	0.12 56	0.26 270	0.23 331	0.13 197	0.11 102	0.10 88	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.18 142	0.10 185	0.13 45	0.12 56	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.25 247	0.16 134	0.14 229	0.13 155	0.08 9	0.10 121	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

3.25w_new	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.22 171	0.17 174	0.14 229	0.12 131	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

3.25w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.22 171	0.17 174	0.14 229	0.12 131	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 54

test12345	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.08 23	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

test_c	0.09 2	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.06 1	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.10 72	0.07 6	0.07 2	0.09 56	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

ww3	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.17 76	0.11 255	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.11 102	0.10 88	0.08 22	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

ww2	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.12 339	0.16 162	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.09 28	0.11 102	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

ww	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.08 57	0.15 102	0.13 117	0.16 41	0.12 36	0.09 28	0.11 102	0.09 45	0.08 22	0.16 146	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MGE	0.10 19	0.08 57	0.14 27	0.22 454	0.15 559	0.13 45	0.12 56	0.15 24	0.17 174	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.18 212	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

L4000	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.20 523	0.29 330	0.15 111	0.11 120	0.19 294	0.10 88	0.11 190	0.27 432	0.13 247	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

L400	0.12 140	0.10 210	0.20 182	0.19 215	0.12 339	0.19 298	0.18 412	0.20 123	0.15 111	0.12 157	0.11 102	0.08 9	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

L500	0.12 140	0.10 210	0.21 205	0.19 215	0.12 339	0.19 298	0.17 354	0.21 144	0.17 174	0.13 197	0.14 198	0.08 9	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.05 9	0.05 54

HNOStereo	0.12 140	0.08 57	0.20 182	0.19 215	0.09 96	0.15 102	0.16 296	0.18 76	0.17 174	0.17 307	0.17 258	0.12 182	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

MGW-Stereo-1	0.10 19	0.07 5	0.13 9	0.18 142	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.14 17	0.16 134	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.08 22	0.16 146	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

WiStereo	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Cross2Single-S	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.08 4	0.15 230	0.13 13	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

tt3	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.06 1	0.15 102	0.11 31	0.21 144	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt4	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.22 171	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt6	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

tt7	0.10 19	0.10 210	0.13 9	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.13 117	0.17 53	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.10 121	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

tt8	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.08 23	0.11 137	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

tt9	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.19 95	0.14 87	0.09 28	0.06 1	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

TYNG	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.12 56	0.18 76	0.14 87	0.09 28	0.06 1	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 50	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 72	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.06 1	0.12 37	0.11 31	0.18 76	0.10 7	0.10 72	0.06 1	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

GFORCE	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.21 375	0.08 57	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.10 7	0.10 72	0.10 70	0.10 88	0.13 295	0.12 9	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

LLLLL	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

LLL	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.16 33	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.06 214

100	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.10 185	0.11 28	0.13 117	0.17 53	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.16 146	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

300	0.10 19	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.13 45	0.13 117	0.20 123	0.15 111	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.13 20	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

Last	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.13 117	0.18 76	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.14 257	0.10 121	0.18 212	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

DDDD	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.13 45	0.14 167	0.20 123	0.14 87	0.10 72	0.09 30	0.15 282	0.11 190	0.13 20	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.06 214

F8.5	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.11 31	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

FORCE_9	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

FORCE_8	0.10 19	0.10 210	0.12 2	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.13 56	0.09 28	0.10 70	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

F7	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.22 171	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.10 88	0.10 121	0.15 105	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.19 215	0.06 1	0.13 45	0.13 117	0.23 197	0.12 36	0.08 3	0.10 70	0.08 9	0.11 190	0.15 105	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.04 1

TT111	0.10 19	0.07 5	0.17 117	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.19 95	0.13 56	0.10 72	0.08 23	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

FORCE_4	0.10 19	0.08 57	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.20 123	0.11 18	0.09 28	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.17 175	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

FORCE_6	0.10 19	0.11 307	0.12 2	0.19 215	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

rgla	0.10 19	0.11 307	0.15 50	0.18 142	0.11 255	0.15 102	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.08 23	0.08 9	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

416test	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.11 255	0.15 102	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

test410_97500	0.10 19	0.09 129	0.17 117	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.09 4	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

test410	0.10 19	0.09 129	0.18 144	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.09 4	0.18 76	0.14 87	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Codiref-stereo	0.12 140	0.08 57	0.40 485	0.27 686	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.10 550	0.08 583	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 291	0.18 609	0.40 485	0.27 686	0.26 755	0.46 718	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 199	0.09 129	0.16 84	0.20 309	0.14 486	0.14 71	0.15 230	0.33 393	0.23 331	0.14 229	0.11 102	0.11 137	0.11 190	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.05 9	0.05 54

small-0shot	0.10 19	0.09 129	0.18 144	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.16 296	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 216	0.08 9	0.08 22	0.11 2	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

anonymous	0.11 98	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.10 185	0.08 4	0.14 167	0.16 41	0.17 174	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.07 4	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

testmc14	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.18 142	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.15 24	0.12 36	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.08 22	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LGCAT	0.11 98	0.07 5	0.15 50	0.14 4	0.09 96	0.12 37	0.12 56	0.13 13	0.10 7	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.12 172	0.11 598	0.11 684	0.05 1	0.06 209	0.05 9	0.12 628

MCSU-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.07 11	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.16 134	0.12 157	0.13 155	0.12 182	0.08 22	0.15 105	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

derf	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.14 87	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.06 337	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

mm2	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.12 56	0.14 17	0.13 56	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

qqai	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.18 142	0.09 96	0.11 28	0.12 56	0.16 41	0.14 87	0.08 3	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

CAR	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.10 72	0.10 70	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MSE-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.09 96	0.14 71	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.09 28	0.10 70	0.08 9	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

monster-pro	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

PointNet	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.17 53	0.14 87	0.08 3	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

TS12	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.21 375	0.09 96	0.19 298	0.14 167	0.23 197	0.16 134	0.14 229	0.19 294	0.12 182	0.13 295	0.17 175	0.15 334	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LWStereo	0.12 140	0.10 210	0.27 296	0.19 215	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.21 144	0.15 111	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.12 240	0.20 276	0.09 12	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

ARStereo	0.12 140	0.12 374	0.28 313	0.19 215	0.08 57	0.17 215	0.15 230	0.22 171	0.18 201	0.11 120	0.14 198	0.10 88	0.11 190	0.17 175	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

ARStereo-new	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.19 215	0.07 11	0.14 71	0.14 167	0.21 144	0.18 201	0.12 157	0.15 216	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 98	0.10 210	0.26 283	0.18 142	0.09 96	0.14 71	0.14 167	0.20 123	0.13 56	0.11 120	0.13 155	0.10 88	0.11 190	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

TOTStereo	0.12 140	0.11 307	0.28 313	0.20 309	0.08 57	0.15 102	0.13 117	0.22 171	0.19 224	0.12 157	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.15 105	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

KABStereo	0.12 140	0.11 307	0.24 253	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.15 230	0.26 270	0.20 258	0.11 120	0.12 131	0.10 88	0.13 295	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 140	0.10 210	0.21 205	0.21 375	0.11 255	0.20 349	0.16 296	0.21 144	0.17 174	0.12 157	0.17 258	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 140	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.13 429	0.20 349	0.16 296	0.23 197	0.18 201	0.12 157	0.15 216	0.14 257	0.13 295	0.13 20	0.12 172	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 244	0.21 655	0.47 578	0.17 76	0.12 339	0.15 102	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.11 120	0.14 198	0.12 182	0.10 121	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.07 330

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 140	0.09 129	0.17 117	0.19 215	0.11 255	0.14 71	0.16 296	0.21 144	0.20 258	0.10 72	0.17 258	0.11 137	0.12 240	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 734

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 98	0.09 129	0.17 117	0.18 142	0.10 185	0.15 102	0.16 296	0.23 197	0.15 111	0.10 72	0.16 236	0.09 45	0.11 190	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.08 425

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 199	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.18 142	0.14 486	0.18 253	0.15 230	0.23 197	0.21 281	0.16 286	0.22 349	0.10 88	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 199	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.14 486	0.18 253	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.16 286	0.21 333	0.09 45	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 244	0.19 626	0.70 706	0.17 76	0.12 339	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.10 72	0.12 131	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.05 9	0.07 330

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 199	0.11 307	0.38 460	0.17 76	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.23 197	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 219	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 219	0.09 56	0.12 9	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 84	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 137	0.08 22	0.11 2	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LACA3	0.10 19	0.10 210	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.16 162	0.14 167	0.14 17	0.13 56	0.11 120	0.09 30	0.10 88	0.10 121	0.16 146	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.15 230	0.24 220	0.17 174	0.13 197	0.15 216	0.16 312	0.13 295	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

Foundation-i1b	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.07 11	0.16 162	0.15 230	0.25 247	0.16 134	0.14 229	0.15 216	0.17 329	0.12 240	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 140	0.07 5	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.18 253	0.16 296	0.25 247	0.16 134	0.16 286	0.16 236	0.18 342	0.13 295	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 56	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 88	0.08 22	0.11 2	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

GeoVLM	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LACA2	0.10 19	0.11 307	0.20 182	0.16 33	0.07 11	0.16 162	0.13 117	0.17 53	0.14 87	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LACA1	0.09 2	0.10 210	0.13 9	0.16 33	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.15 24	0.11 18	0.09 28	0.07 6	0.09 45	0.10 121	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.05 54

Test_v1	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.15 10	0.09 96	0.13 45	0.13 117	0.22 171	0.16 134	0.09 28	0.10 70	0.08 9	0.08 22	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 140	0.09 129	0.21 205	0.18 142	0.13 429	0.18 253	0.16 296	0.24 220	0.20 258	0.16 286	0.21 333	0.09 45	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 27	0.17 76	0.09 96	0.09 9	0.14 167	0.10 2	0.14 87	0.07 1	0.09 30	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

Pro-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.13 117	0.11 4	0.13 56	0.10 72	0.09 30	0.08 9	0.06 1	0.22 327	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.08 417	0.05 9	0.05 54

BStereo	0.13 199	0.10 210	0.42 522	0.18 142	0.11 255	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 117	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 131	0.07 2	0.07 4	0.13 20	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 244	0.10 210	0.42 522	0.18 142	0.11 255	0.36 657	0.14 167	0.28 312	0.22 303	0.12 157	0.11 102	0.12 182	0.09 56	0.16 146	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.06 81	0.08 417	0.05 9	0.06 214

NLSM3	0.13 199	0.10 210	0.17 117	0.21 375	0.13 429	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.24 354	0.11 120	0.15 216	0.12 182	0.13 295	0.17 175	0.15 334	0.05 9	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.05 9	0.05 54

MonSter++	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.16 33	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

HiDET	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.19 95	0.15 111	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

LCMNet	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.15 10	0.09 96	0.15 102	0.12 56	0.18 76	0.19 224	0.10 72	0.10 70	0.11 137	0.10 121	0.15 105	0.13 247	0.06 66	0.06 337	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

CSFM-Stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.16 33	0.08 57	0.16 162	0.13 117	0.21 144	0.11 18	0.11 120	0.11 102	0.10 88	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.06 337	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

VIP-Stereo	0.12 140	0.12 374	0.21 205	0.18 142	0.11 255	0.24 464	0.12 56	0.19 95	0.18 201	0.10 72	0.13 155	0.11 137	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

BridgeDepth	0.10 19	0.09 129	0.14 27	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.12 56	0.16 41	0.12 36	0.08 3	0.09 30	0.14 257	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 244	0.09 129	0.24 253	0.17 76	0.09 96	0.20 349	0.13 117	0.20 123	0.14 87	0.61 774	0.13 155	0.13 219	0.11 190	0.14 52	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

MonStereo	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.08 57	0.11 28	0.09 4	0.20 123	0.12 36	0.11 120	0.11 102	0.08 9	0.08 22	0.23 342	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.06 214

Replicate-Monster	0.12 140	0.10 210	0.32 366	0.16 33	0.08 57	0.17 215	0.10 12	0.22 171	0.19 224	0.11 120	0.10 70	0.10 88	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.08 425

AdaDepth	0.11 98	0.09 129	0.20 182	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.13 117	0.16 41	0.13 56	0.10 72	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.19 250	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

asda	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.16 134	0.11 120	0.11 102	0.08 9	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

asd	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.17 76	0.10 185	0.16 162	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.12 157	0.11 102	0.09 45	0.10 121	0.16 146	0.11 87	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

qwe	0.11 98	0.10 210	0.14 27	0.17 76	0.10 185	0.15 102	0.12 56	0.25 247	0.17 174	0.14 229	0.13 155	0.09 45	0.09 56	0.18 212	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

depthmonostereo	0.14 244	0.09 129	0.19 163	0.19 215	0.08 57	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.23 331	0.16 286	0.18 285	0.14 257	0.17 421	0.19 250	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.05 54

DVStereo	0.14 244	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.09 96	0.21 383	0.14 167	0.24 220	0.21 281	0.21 370	0.21 333	0.15 282	0.14 336	0.23 342	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.05 54

2.25w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.18 201	0.14 229	0.17 258	0.09 45	0.10 121	0.18 212	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

4.25_new	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.5w_new	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 98	0.11 307	0.16 84	0.17 76	0.10 185	0.17 215	0.12 56	0.21 144	0.14 87	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.10 121	0.15 105	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

4w-stereo	0.10 19	0.10 210	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.08 9	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

2.5w	0.11 98	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.09 96	0.15 102	0.15 230	0.20 123	0.15 111	0.12 157	0.13 155	0.10 88	0.09 56	0.17 175	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

3.75w	0.11 98	0.09 129	0.15 50	0.17 76	0.11 255	0.18 253	0.12 56	0.23 197	0.14 87	0.13 197	0.11 102	0.08 9	0.10 121	0.16 146	0.11 87	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 98	0.10 210	0.14 27	0.17 76	0.09 96	0.17 215	0.09 4	0.22 171	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.09 45	0.11 190	0.19 250	0.13 247	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

3w_stereo	0.12 140	0.11 307	0.18 144	0.18 142	0.08 57	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.07 2	0.12 240	0.15 105	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

2w_stereo	0.11 98	0.10 210	0.15 50	0.18 142	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.27 287	0.20 258	0.14 229	0.14 198	0.08 9	0.11 190	0.13 20	0.12 172	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.05 9	0.04 1

1w_stereo	0.12 140	0.08 57	0.14 27	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.25 247	0.21 281	0.13 197	0.16 236	0.08 9	0.12 240	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.05 54

monsterstereo	0.11 98	0.09 129	0.14 27	0.19 215	0.12 339	0.14 71	0.12 56	0.25 247	0.17 174	0.13 197	0.16 236	0.08 9	0.09 56	0.19 250	0.11 87	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.04 1

monsters	0.11 98	0.09 129	0.13 9	0.17 76	0.12 339	0.15 102	0.11 31	0.23 197	0.15 111	0.14 229	0.12 131	0.08 9	0.09 56	0.21 304	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

IGEV	0.11 98	0.06 1	0.17 117	0.15 10	0.11 255	0.16 162	0.13 117	0.21 144	0.16 134	0.11 120	0.15 216	0.09 45	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.05 9	0.05 54

LG-Stereo_L2	0.10 19	0.08 57	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.12 37	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.07 6	0.08 9	0.08 22	0.16 146	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 19	0.08 57	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.12 37	0.13 117	0.17 53	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 9	0.07 4	0.17 175	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.18 142	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.16 41	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 88	0.07 4	0.17 175	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

MLG-Stereo	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.18 142	0.07 11	0.15 102	0.11 31	0.17 53	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 88	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.08 57	0.12 37	0.13 117	0.11 4	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.09 56	0.11 2	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

castereo++	0.13 199	0.10 210	0.18 144	0.18 142	0.10 185	0.27 519	0.13 117	0.23 197	0.23 331	0.11 120	0.13 155	0.16 312	0.10 121	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.04 1

MonSter	0.10 19	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.24 220	0.19 224	0.09 28	0.11 102	0.08 9	0.07 4	0.14 52	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 9	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.22 416	0.14 167	0.14 17	0.16 134	0.11 120	0.10 70	0.09 45	0.08 22	0.21 304	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

dual_stereo	0.10 19	0.07 5	0.14 27	0.17 76	0.08 57	0.09 9	0.13 117	0.24 220	0.13 56	0.10 72	0.09 30	0.09 45	0.08 22	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.05 54

gcap-zeroshot	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.17 76	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

test_for_model	0.13 199	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 140	0.08 57	0.29 327	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.14 198	0.11 137	0.12 240	0.13 20	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.05 9	0.19 734

testlalala	0.13 199	0.09 129	0.22 224	0.17 76	0.14 486	0.19 298	0.15 230	0.25 247	0.22 303	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.05 9	0.05 54

LoS_RVC	0.13 199	0.10 210	0.19 163	0.18 142	0.16 597	0.20 349	0.18 412	0.20 123	0.17 174	0.13 197	0.19 294	0.12 182	0.15 360	0.17 175	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.05 9	0.12 628

DCANet-4	0.19 412	0.10 210	0.52 624	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.36 454	0.39 574	0.29 491	0.30 458	0.17 329	0.22 510	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

fff	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

csc	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

cscssc	0.19 412	0.13 449	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.35 431	0.43 622	0.29 491	0.30 458	0.18 342	0.28 613	0.20 276	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.05 9	0.07 330

AROF-Stereo_1	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

AROF-Stereo-S	0.14 244	0.10 210	0.22 224	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.18 412	0.28 312	0.23 331	0.17 307	0.25 392	0.12 182	0.10 121	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

AROF-Stereo	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

base_500_lr5e5	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

base_1k_lr1e5	0.15 291	0.10 210	0.22 224	0.26 656	0.13 429	0.18 253	0.17 354	0.27 287	0.19 224	0.17 307	0.23 361	0.15 282	0.11 190	0.27 432	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.06 153	0.05 54

arf5	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.18 412	0.24 220	0.16 134	0.15 253	0.20 314	0.15 282	0.10 121	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.05 54

CMRA-Stereo	0.17 333	0.09 129	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.17 215	0.15 230	0.25 247	0.23 331	0.18 330	0.24 378	0.18 342	0.13 295	0.26 411	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

FETCStereo	0.12 140	0.08 57	0.20 182	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.17 174	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.15 105	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FETStereo	0.12 140	0.08 57	0.19 163	0.18 142	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.17 53	0.18 201	0.18 330	0.16 236	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.13 247	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

CEFStereo	0.12 140	0.08 57	0.24 253	0.18 142	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.18 201	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

CGFBStereo	0.12 140	0.08 57	0.23 242	0.18 142	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.17 53	0.17 174	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.12 172	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

GIO	0.15 291	0.08 57	0.30 338	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.26 270	0.25 371	0.16 286	0.21 333	0.18 342	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

tt5	0.10 19	0.09 129	0.16 84	0.17 76	0.08 57	0.14 71	0.11 31	0.16 41	0.12 36	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.17 175	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.05 54

TADF							0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.32 564	0.21 333	0.24 449	0.18 454	0.51 606	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153

RSGM							0.16 296	0.35 431	0.22 303	0.26 434	0.25 392	0.29 523	0.15 360	0.20 276	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153

CR-Stereo	0.09 2	0.10 210	0.14 27	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 117	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 88	0.10 121	0.13 20	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.06 214

low	0.12 140	0.08 57	0.21 205	0.18 142	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.23 197	0.16 134	0.10 72	0.10 70	0.12 182	0.10 121	0.21 304	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.06 214

FORCE_4.7	0.10 19	0.10 210	0.12 2	0.21 375	0.08 57	0.15 102	0.15 230	0.19 95	0.14 87	0.08 3	0.10 70	0.08 9	0.10 121	0.15 105	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.04 1

F4.4	0.10 19	0.09 129	0.12 2	0.19 215	0.06 1	0.13 45	0.12 56	0.23 197	0.11 18	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.11 190	0.15 105	0.09 12	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FORCE_4.6	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.18 142	0.06 1	0.16 162	0.14 167	0.22 171	0.13 56	0.08 3	0.10 70	0.09 45	0.09 56	0.12 9	0.08 1	0.07 184	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

F5.5	0.10 19	0.10 210	0.13 9	0.20 309	0.07 11	0.15 102	0.12 56	0.21 144	0.12 36	0.08 3	0.10 70	0.10 88	0.09 56	0.13 20	0.08 1	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.04 1

FORCE_5	0.10 19	0.09 129	0.13 9	0.20 309	0.07 11	0.13 45	0.12 56	0.21 144	0.10 7	0.08 3	0.10 70	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.08 1	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

416test1013	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.18 142	0.11 255	0.16 162	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 120	0.09 30	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

over-6	0.12 140	0.13 449	0.19 163	0.19 215	0.07 11	0.16 162	0.11 31	0.26 270	0.16 134	0.10 72	0.10 70	0.10 88	0.13 295	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over v1	0.11 98	0.13 449	0.15 50	0.19 215	0.06 1	0.15 102	0.10 12	0.18 76	0.10 7	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.14 336	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over-8	0.11 98	0.13 449	0.16 84	0.20 309	0.07 11	0.15 102	0.10 12	0.19 95	0.10 7	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

over-9	0.11 98	0.13 449	0.16 84	0.19 215	0.07 11	0.15 102	0.10 12	0.20 123	0.11 18	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.06 153	0.06 214

Anonymus	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.19 215	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.09 30	0.14 257	0.12 240	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

MGA	0.10 19	0.07 5	0.16 84	0.16 33	0.10 185	0.15 102	0.10 12	0.18 76	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.07 4	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

DF	0.13 199	0.09 129	0.21 205	0.18 142	0.10 185	0.17 215	0.15 230	0.25 247	0.17 174	0.13 197	0.22 349	0.19 365	0.11 190	0.20 276	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

LiteMatch*	0.11 98	0.07 5	0.22 224	0.16 33	0.10 185	0.13 45	0.13 117	0.18 76	0.14 87	0.09 28	0.09 30	0.09 45	0.10 121	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.06 214

canet-new	0.12 140	0.11 307	0.28 313	0.20 309	0.09 96	0.15 102	0.14 167	0.22 171	0.16 134	0.09 28	0.11 102	0.09 45	0.12 240	0.20 276	0.09 12	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

bcnet-new	0.12 140	0.11 307	0.32 366	0.20 309	0.08 57	0.16 162	0.13 117	0.19 95	0.17 174	0.11 120	0.12 131	0.11 137	0.11 190	0.19 250	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

FCBStereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.20 309	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.13 219	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

PSGStereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.20 309	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.18 76	0.13 56	0.12 157	0.12 131	0.13 219	0.13 295	0.14 52	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

CHEStereo	0.12 140	0.11 307	0.22 224	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.15 111	0.13 197	0.16 236	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.10 30	0.05 9	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

RT-Monster	0.15 291	0.08 57	0.21 205	0.17 76	0.14 486	0.20 349	0.11 31	0.29 330	0.32 481	0.24 409	0.22 349	0.17 329	0.13 295	0.18 212	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

DepthFocus	0.10 19	0.07 5	0.21 205	0.15 10	0.11 255	0.10 24	0.13 117	0.15 24	0.08 1	0.12 157	0.10 70	0.09 45	0.07 4	0.13 20	0.10 30	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.05 54

Foundation-i1	0.13 199	0.07 5	0.16 84	0.17 76	0.11 255	0.17 215	0.16 296	0.32 376	0.22 303	0.15 253	0.17 258	0.20 382	0.13 295	0.14 52	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

Selective-IGEV-i32	0.12 140	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.27 287	0.15 111	0.13 197	0.14 198	0.13 219	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

VMStereo-Base	0.13 199	0.08 57	0.22 224	0.15 10	0.09 96	0.18 253	0.13 117	0.24 220	0.25 371	0.14 229	0.22 349	0.17 329	0.12 240	0.19 250	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

BridgeDepth_RVC	0.10 19	0.07 5	0.15 50	0.13 1	0.07 11	0.16 162	0.10 12	0.20 123	0.14 87	0.09 28	0.10 70	0.09 45	0.12 240	0.13 20	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 244	0.07 5	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.21 144	0.19 224	0.77 796	0.11 102	0.08 9	0.08 22	0.13 20	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

GASTEREO	0.13 199	0.12 374	0.21 205	0.23 516	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.26 270	0.18 201	0.17 307	0.16 236	0.11 137	0.13 295	0.19 250	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.06 153	0.06 214

MSCF	0.13 199	0.12 374	0.21 205	0.22 454	0.10 185	0.16 162	0.15 230	0.26 270	0.18 201	0.17 307	0.16 236	0.11 137	0.13 295	0.18 212	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.06 153	0.06 214

water-stereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.19 215	0.10 185	0.17 215	0.14 167	0.25 247	0.19 224	0.17 307	0.23 361	0.15 282	0.15 360	0.12 9	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

4.5_new	0.11 98	0.11 307	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 98	0.11 307	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.16 134	0.13 197	0.13 155	0.08 9	0.09 56	0.13 20	0.11 87	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 96	0.06 153	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 333	0.11 307	0.26 283	0.16 33	0.09 96	0.27 519	0.19 468	0.27 287	0.20 258	0.22 382	0.28 426	0.21 396	0.22 510	0.37 540	0.22 546	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.07 330

xyz-stereo-finetune	0.16 310	0.12 374	0.23 242	0.16 33	0.08 57	0.23 441	0.20 523	0.29 330	0.31 469	0.19 345	0.22 349	0.19 365	0.15 360	0.29 469	0.20 497	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.06 214

xyz-stereo	1.40 829	0.10 210	17.09 878	0.18 142	0.07 11	4.78 852	0.18 412	0.29 330	0.34 506	0.36 635	2.81 852	0.40 644	0.29 628	0.56 641	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.06 209	0.06 153	0.05 54

MLG-Stereo_test3	0.10 19	0.08 57	0.16 84	0.17 76	0.08 57	0.16 162	0.12 56	0.17 53	0.12 36	0.10 72	0.07 6	0.10 88	0.08 22	0.14 52	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

MLG-Stereo_test2	0.10 19	0.08 57	0.15 50	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.11 31	0.16 41	0.10 7	0.09 28	0.07 6	0.10 88	0.06 1	0.15 105	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

LG-G_1	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.07 11	0.21 383	0.09 4	0.19 95	0.11 18	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

LG-G	0.11 98	0.08 57	0.18 144	0.18 142	0.07 11	0.21 383	0.09 4	0.19 95	0.11 18	0.10 72	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214

LGtest1	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.09 4	0.16 41	0.12 36	0.09 28	0.07 6	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.06 214

SGD-Stereo	0.11 98	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.07 11	0.17 215	0.13 117	0.18 76	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.11 137	0.12 240	0.18 212	0.11 87	0.08 380	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 310	0.07 5	0.36 427	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.14 167	0.28 312	0.24 354	0.22 382	0.20 314	0.24 449	0.18 454	0.21 304	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.06 214

AIO_rvc	0.12 140	0.11 307	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.17 354	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.13 219	0.08 22	0.22 327	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

AIO_test	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.19 215	0.11 255	0.15 102	0.17 354	0.19 95	0.16 134	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.09 56	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

AIO-test1	0.19 412	0.14 505	0.41 512	0.27 686	0.15 559	0.21 383	0.16 296	0.39 488	0.36 536	0.17 307	0.26 407	0.18 342	0.13 295	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.06 153	0.09 502

castereo	0.14 244	0.10 210	0.19 163	0.18 142	0.10 185	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.13 197	0.18 285	0.16 312	0.16 387	0.15 105	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

GIP-stereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.29 330	0.18 201	0.11 120	0.16 236	0.13 219	0.09 56	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

SMoEStereo_RVC	0.13 199	0.10 210	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.19 95	0.19 224	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.11 190	0.24 359	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

999	0.14 244	0.08 57	0.24 253	0.19 215	0.11 255	0.20 349	0.17 354	0.24 220	0.18 201	0.13 197	0.16 236	0.14 257	0.11 190	0.36 536	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

ours_stereo	0.13 199	0.11 307	0.23 242	0.20 309	0.11 255	0.17 215	0.18 412	0.20 123	0.19 224	0.13 197	0.18 285	0.14 257	0.10 121	0.23 342	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.06 153	0.05 54

UGAM-zero	0.23 511	0.10 210	0.54 631	0.19 215	0.13 429	0.21 383	0.14 167	0.44 557	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.51 718	0.33 673	0.65 697	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.06 153	0.07 330

WCG-NET	0.14 244	0.09 129	0.23 242	0.18 142	0.08 57	0.18 253	0.17 354	0.21 144	0.28 419	0.18 330	0.21 333	0.15 282	0.12 240	0.18 212	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

GCAP-BAT	0.21 455	0.08 57	1.22 799	0.29 719	0.43 799	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

IGEV-Stereo++	0.11 98	0.08 57	0.15 50	0.19 215	0.11 255	0.14 71	0.10 12	0.22 171	0.18 201	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

Pointernet	0.13 199	0.07 5	0.27 296	0.19 215	0.11 255	0.20 349	0.12 56	0.31 364	0.24 354	0.15 253	0.15 216	0.13 219	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

AIO-Stereo	0.13 199	0.10 210	0.22 224	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.16 134	0.13 197	0.15 216	0.13 219	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

WCG-NET（raft）	0.14 244	0.09 129	0.23 242	0.17 76	0.08 57	0.19 298	0.16 296	0.23 197	0.26 388	0.18 330	0.19 294	0.20 382	0.12 240	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.05 54

RSM	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.23 197	0.18 201	0.13 197	0.13 155	0.15 282	0.09 56	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

RAFT-Stereo-weight	0.15 291	0.09 129	0.26 283	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.36 454	0.29 438	0.24 409	0.20 314	0.19 365	0.10 121	0.18 212	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.05 54

trnet	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.15 10	0.07 11	0.21 383	0.12 56	0.24 220	0.24 354	0.16 286	0.21 333	0.15 282	0.13 295	0.18 212	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.05 54

MoCha-V2	0.13 199	0.08 57	0.26 283	0.23 516	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.26 270	0.16 134	0.15 253	0.15 216	0.13 219	0.14 336	0.20 276	0.11 87	0.06 66	0.07 489	0.06 81	0.06 209	0.06 153	0.05 54

MSKI-zero shot	0.17 333	0.09 129	0.43 536	0.20 309	0.11 255	0.21 383	0.15 230	0.32 376	0.21 281	0.23 393	0.24 378	0.23 434	0.10 121	0.31 493	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

GCAPDPT-zeroshot	0.20 434	0.08 57	1.14 794	0.29 719	0.43 799	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.14 229	0.17 258	0.15 282	0.11 190	0.20 276	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

GCAP-Stereo	0.14 244	0.14 505	0.33 384	0.20 309	0.09 96	0.21 383	0.10 12	0.26 270	0.20 258	0.18 330	0.19 294	0.15 282	0.13 295	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.06 214

RAFT-Test	0.17 333	0.10 210	0.38 460	0.19 215	0.12 339	0.25 484	0.17 354	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.29 441	0.27 495	0.14 336	0.20 276	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

CAS	0.15 291	0.07 5	0.21 205	0.41 785	0.16 597	0.20 349	0.18 412	0.22 171	0.19 224	0.15 253	0.19 294	0.11 137	0.09 56	0.14 52	0.13 247	0.29 804	0.04 2	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.14 676

LoS	0.14 244	0.08 57	0.27 296	0.16 33	0.09 96	0.22 416	0.14 167	0.26 270	0.26 388	0.15 253	0.18 285	0.18 342	0.13 295	0.22 327	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.06 153	0.06 214
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 140	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.27 287	0.15 111	0.13 197	0.14 198	0.13 219	0.08 22	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

EGLCR-Stereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.18 142	0.09 96	0.21 383	0.13 117	0.27 287	0.21 281	0.13 197	0.10 70	0.15 282	0.09 56	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

MC-Stereo	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.21 375	0.09 96	0.18 253	0.16 296	0.23 197	0.19 224	0.18 330	0.23 361	0.16 312	0.13 295	0.22 327	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

RCA-Stereo	0.16 310	0.09 129	0.25 271	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.17 354	0.36 454	0.35 523	0.20 354	0.25 392	0.17 329	0.17 421	0.18 212	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.05 54

ADStereo(finetuned)	0.19 412	0.13 449	0.49 595	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.31 662	0.21 304	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

test-3	0.16 310	0.09 129	0.31 355	0.21 375	0.11 255	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.27 399	0.26 434	0.16 236	0.22 410	0.12 240	0.26 411	0.18 436	0.06 66	0.04 2	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.06 214

test_1	0.16 310	0.09 129	0.31 355	0.21 375	0.11 255	0.18 253	0.16 296	0.30 352	0.27 399	0.25 420	0.16 236	0.22 410	0.12 240	0.26 411	0.18 436	0.06 66	0.04 2	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.06 214

TRStereo	0.19 412	0.17 594	0.47 578	0.23 516	0.19 673	0.19 298	0.16 296	0.52 668	0.28 419	0.20 354	0.19 294	0.21 396	0.13 295	0.24 359	0.13 247	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.06 153	0.06 214

STrans-v2	0.24 544	0.13 449	0.54 631	0.21 375	0.12 339	0.23 441	0.21 557	0.47 592	0.28 419	0.31 542	0.42 616	0.36 601	0.35 688	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

TransformOpticalFlow	0.24 544	0.13 449	0.56 645	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.19 468	0.40 503	0.32 481	0.30 523	0.43 630	0.36 601	0.31 662	0.61 671	0.20 497	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.07 330

ASMatch	0.23 511	0.11 307	0.51 616	0.24 575	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.28 419	0.28 460	0.68 759	0.27 495	0.26 576	0.50 601	0.22 546	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.11 604

DEmStereo	0.26 592	0.09 129	0.47 578	0.19 215	0.12 339	0.30 580	0.25 655	0.28 312	0.36 536	0.36 635	0.58 729	0.25 462	0.48 755	0.53 620	0.44 715	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.06 153	0.07 330

RAFT-RH_RVC	0.25 573	0.11 307	0.45 562	0.21 375	0.12 339	0.25 484	0.14 167	0.27 287	0.27 399	0.38 658	1.15 806	0.23 434	0.17 421	0.57 645	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.06 153	0.07 330

RAFT-345	0.21 455	0.10 210	0.46 570	0.22 454	0.11 255	0.20 349	0.16 296	0.26 270	0.25 371	0.27 445	0.66 755	0.21 396	0.16 387	0.55 630	0.21 524	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.06 214

AnonymousM	0.17 333	0.19 626	0.24 253	0.18 142	0.10 185	0.18 253	0.17 354	0.30 352	0.23 331	0.26 434	0.20 314	0.18 342	0.14 336	0.19 250	0.14 295	0.09 495	0.06 337	0.38 811	0.15 724	0.06 153	0.05 54

cross-raft	0.17 333	0.12 374	0.41 512	0.23 516	0.10 185	0.20 349	0.24 637	0.33 393	0.23 331	0.23 393	0.28 426	0.29 523	0.15 360	0.17 175	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

test-1	0.17 333	0.11 307	0.40 485	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.34 406	0.26 388	0.20 354	0.24 378	0.22 410	0.14 336	0.16 146	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.06 153	0.08 425

CREStereo++_RVC	0.15 291	0.08 57	0.26 283	0.17 76	0.11 255	0.18 253	0.13 117	0.22 171	0.30 455	0.21 370	0.30 458	0.13 219	0.11 190	0.16 146	0.15 334	0.07 184	0.04 2	0.06 81	0.15 724	0.06 153	0.05 54
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
s12784h	0.17 333	0.09 129	0.26 283	0.18 142	0.07 11	0.32 610	0.19 468	0.37 466	0.32 481	0.23 393	0.25 392	0.18 342	0.17 421	0.25 391	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.05 54

TANstereo	0.15 291	0.09 129	0.28 313	0.16 33	0.08 57	0.25 484	0.14 167	0.23 197	0.28 419	0.24 409	0.30 458	0.16 312	0.12 240	0.17 175	0.13 247	0.08 380	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.06 153	0.07 330

raftrobust	0.16 310	0.13 449	0.29 327	0.22 454	0.15 559	0.19 298	0.13 117	0.32 376	0.26 388	0.26 434	0.20 314	0.19 365	0.17 421	0.21 304	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.07 330

DCANet	0.18 360	0.13 449	0.40 485	0.19 215	0.09 96	0.19 298	0.18 412	0.34 406	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.18 342	0.23 524	0.20 276	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.06 153	0.07 330

EAI-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.33 384	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.46 785	0.46 581	0.20 258	0.25 420	0.50 684	0.17 329	0.16 387	0.24 359	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.10 587	0.06 153	0.07 330

CFNet-RSSM	0.17 333	0.10 210	0.40 485	0.20 309	0.11 255	0.20 349	0.15 230	0.36 454	0.30 455	0.23 393	0.21 333	0.26 484	0.15 360	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.05 54

Gwc-CoAtRS	0.17 333	0.10 210	0.37 438	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.32 376	0.28 419	0.23 393	0.23 361	0.27 495	0.15 360	0.20 276	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.06 153	0.06 214

R-Stereo Train	0.18 360	0.09 129	0.32 366	0.22 454	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.42 533	0.19 224	0.31 542	0.45 655	0.20 382	0.14 336	0.18 212	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214

RAFT-Stereo	0.18 360	0.09 129	0.32 366	0.22 454	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.42 533	0.19 224	0.31 542	0.45 655	0.20 382	0.14 336	0.18 212	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.06 153	0.06 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
arf4	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.27 686	0.14 486	0.18 253	0.16 296	0.32 376	0.23 331	0.18 330	0.24 378	0.16 312	0.12 240	0.29 469	0.14 295	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.05 54

arf3	0.18 360	0.13 449	0.31 355	0.29 719	0.13 429	0.19 298	0.16 296	0.35 431	0.21 281	0.22 382	0.28 426	0.18 342	0.14 336	0.37 540	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.07 263	0.05 54

StereoNetSlim22	0.14 244	0.09 129	0.24 253	0.23 516	0.13 429	0.17 215	0.15 230	0.27 287	0.18 201	0.20 354	0.13 155	0.16 312	0.11 190	0.22 327	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.07 263	0.07 330

StereoNetSlim	0.14 244	0.09 129	0.25 271	0.24 575	0.11 255	0.18 253	0.17 354	0.24 220	0.20 258	0.18 330	0.13 155	0.14 257	0.09 56	0.23 342	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

G4	0.18 360	0.13 449	0.39 476	0.28 713	0.13 429	0.18 253	0.15 230	0.35 431	0.25 371	0.20 354	0.23 361	0.15 282	0.14 336	0.34 515	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.07 263	0.06 214

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 57	0.15 50	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 120	0.09 30	0.08 9	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.08 380	0.04 2	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

ACC-I	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.06 2	0.14 167	0.13 13	0.16 134	0.10 72	0.13 155	0.09 45	0.09 56	0.17 175	0.10 30	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214

ACC	0.10 19	0.10 210	0.16 84	0.17 76	0.09 96	0.05 1	0.14 167	0.15 24	0.16 134	0.10 72	0.12 131	0.09 45	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

MCPF							0.20 523	0.46 581	0.44 638	0.24 409	0.33 508	0.42 662	0.24 542	0.89 776	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.07 263

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.20 309	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.12 182	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

EE1	0.14 244	0.08 57	0.31 355	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.13 117	0.32 376	0.21 281	0.16 286	0.14 198	0.15 282	0.13 295	0.25 391	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

NBS	0.09 2	0.08 57	0.16 84	0.19 215	0.09 96	0.08 4	0.14 167	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 70	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.05 54

LACA_dic	0.09 2	0.12 374	0.15 50	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 28	0.08 23	0.09 45	0.08 22	0.15 105	0.09 12	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.07 263	0.05 54

GEAR-Net	0.13 199	0.09 129	0.23 242	0.21 375	0.10 185	0.15 102	0.15 230	0.29 330	0.16 134	0.12 157	0.15 216	0.12 182	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

FAST (zero-shot)	0.14 244	0.10 210	0.22 224	0.23 516	0.26 755	0.14 71	0.15 230	0.23 197	0.15 111	0.11 120	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.18 212	0.13 247	0.09 495	0.09 622	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.09 502

DF_test	0.10 19	0.08 57	0.17 117	0.17 76	0.11 255	0.06 2	0.13 117	0.13 13	0.15 111	0.10 72	0.11 102	0.08 9	0.09 56	0.11 2	0.10 30	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.05 54

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 140	0.12 374	0.17 117	0.22 454	0.10 185	0.15 102	0.13 117	0.18 76	0.14 87	0.11 120	0.13 155	0.10 88	0.08 22	0.20 276	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 19	0.09 129	0.17 117	0.13 1	0.09 96	0.11 28	0.16 296	0.12 8	0.11 18	0.09 28	0.13 155	0.06 1	0.09 56	0.11 2	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

depth_test_26	0.11 98	0.07 5	0.19 163	0.16 33	0.09 96	0.09 9	0.11 31	0.16 41	0.15 111	0.12 157	0.16 236	0.11 137	0.08 22	0.14 52	0.10 30	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.08 425

PhaseNet	0.13 199	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.11 120	0.12 131	0.16 312	0.12 240	0.19 250	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.07 330

TestStereo_HL3	0.21 455	0.13 449	0.77 720	0.17 76	0.11 255	0.23 441	0.16 296	0.34 406	0.20 258	0.27 445	0.38 565	0.23 434	0.19 471	0.41 566	0.14 295	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

TestStereo-Hl	0.18 360	0.11 307	0.31 355	0.17 76	0.10 185	0.22 416	0.16 296	0.36 454	0.29 438	0.23 393	0.26 407	0.22 410	0.19 471	0.38 548	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.07 330

LMStereo	0.13 199	0.11 307	0.44 546	0.21 375	0.08 57	0.14 71	0.14 167	0.21 144	0.16 134	0.10 72	0.13 155	0.10 88	0.13 295	0.18 212	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

CR7Stereo	0.12 140	0.11 307	0.27 296	0.19 215	0.11 255	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.14 87	0.11 120	0.14 198	0.10 88	0.11 190	0.12 9	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

BARStereo	0.12 140	0.13 449	0.28 313	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.15 230	0.20 123	0.16 134	0.11 120	0.14 198	0.09 45	0.13 295	0.18 212	0.10 30	0.06 66	0.04 2	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

MUNStereo	0.12 140	0.11 307	0.35 407	0.20 309	0.08 57	0.16 162	0.14 167	0.19 95	0.14 87	0.12 157	0.14 198	0.12 182	0.12 240	0.15 105	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.07 319	0.07 263	0.05 54

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 140	0.11 307	0.26 283	0.20 309	0.08 57	0.14 71	0.12 56	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.12 182	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

RMAStereo	0.12 140	0.12 374	0.27 296	0.21 375	0.09 96	0.19 298	0.14 167	0.24 220	0.17 174	0.12 157	0.13 155	0.11 137	0.12 240	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

ACMStereo	0.12 140	0.11 307	0.25 271	0.21 375	0.08 57	0.13 45	0.14 167	0.25 247	0.21 281	0.12 157	0.15 216	0.09 45	0.14 336	0.15 105	0.11 87	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

KMOStereo	0.13 199	0.11 307	0.30 338	0.20 309	0.13 429	0.20 349	0.14 167	0.23 197	0.16 134	0.12 157	0.13 155	0.09 45	0.15 360	0.19 250	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214

PSi22	0.14 244	0.13 449	0.29 327	0.19 215	0.09 96	0.17 215	0.12 56	0.28 312	0.23 331	0.13 197	0.14 198	0.22 410	0.13 295	0.29 469	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.05 1	0.04 1	0.07 263	0.06 214

Hybrid-DGEV-2	0.21 455	0.15 545	0.34 396	0.24 575	0.13 429	0.28 539	0.14 167	0.48 605	0.44 638	0.27 445	0.24 378	0.25 462	0.25 565	0.28 449	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.07 330

WQFJA1	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.19 468	0.51 649	0.51 708	0.15 253	0.17 258	0.15 282	0.16 387	0.20 276	0.20 497	0.07 184	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

NLMM1	0.19 412	0.12 374	0.16 84	0.23 516	0.18 644	0.24 464	0.20 523	0.59 743	0.65 763	0.18 330	0.17 258	0.13 219	0.14 336	0.25 391	0.18 436	0.08 380	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

NLMM	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.19 468	0.51 649	0.51 708	0.15 253	0.17 258	0.15 282	0.16 387	0.20 276	0.20 497	0.07 184	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

NLSM1	0.17 333	0.10 210	0.17 117	0.21 375	0.18 644	0.25 484	0.17 354	0.47 592	0.40 592	0.16 286	0.21 333	0.13 219	0.15 360	0.21 304	0.18 436	0.08 380	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.06 214

FE-Mocha	0.16 310	0.10 210	0.33 384	0.19 215	0.13 429	0.19 298	0.15 230	0.35 431	0.22 303	0.24 409	0.24 378	0.20 382	0.14 336	0.17 175	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

IGEV-FE	0.18 360	0.10 210	0.65 687	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

DA	0.14 244	0.10 210	0.18 144	0.21 375	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.14 229	0.17 258	0.16 312	0.14 336	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

GGEV	0.14 244	0.10 210	0.18 144	0.21 375	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.14 229	0.17 258	0.16 312	0.14 336	0.17 175	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 199	0.09 129	0.24 253	0.20 309	0.10 185	0.15 102	0.14 167	0.22 171	0.16 134	0.12 157	0.19 294	0.15 282	0.11 190	0.13 20	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.07 263	0.06 214

LG-Stereo	0.13 199	0.10 210	0.24 253	0.20 309	0.09 96	0.16 162	0.18 412	0.21 144	0.18 201	0.11 120	0.17 258	0.09 45	0.09 56	0.15 105	0.14 295	0.05 9	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

GREAT-IGEV	0.12 140	0.09 129	0.25 271	0.16 33	0.11 255	0.14 71	0.16 296	0.17 53	0.17 174	0.10 72	0.15 216	0.09 45	0.09 56	0.18 212	0.10 30	0.06 66	0.07 489	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.10 563
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 199	0.14 505	0.19 163	0.26 656	0.09 96	0.15 102	0.13 117	0.22 171	0.18 201	0.12 157	0.11 102	0.10 88	0.13 295	0.21 304	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.05 54

HUF	0.15 291	0.11 307	0.38 460	0.17 76	0.11 255	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.20 258	0.11 120	0.13 155	0.14 257	0.11 190	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.20 787	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.14 676

AIO-test2	0.20 434	0.20 640	0.36 427	0.26 656	0.15 559	0.22 416	0.16 296	0.42 533	0.42 614	0.16 286	0.29 441	0.15 282	0.11 190	0.26 411	0.13 247	0.18 748	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.07 263	0.07 330

fffft	0.13 199	0.09 129	0.24 253	0.19 215	0.10 185	0.17 215	0.19 468	0.22 171	0.16 134	0.14 229	0.11 102	0.13 219	0.10 121	0.24 359	0.18 436	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214
1: 1. 1
tt45	0.14 244	0.09 129	0.22 224	0.19 215	0.11 255	0.23 441	0.18 412	0.22 171	0.17 174	0.15 253	0.13 155	0.14 257	0.10 121	0.30 486	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.07 330

mms	0.13 199	0.11 307	0.19 163	0.19 215	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.20 123	0.17 174	0.13 197	0.17 258	0.14 257	0.09 56	0.24 359	0.14 295	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.07 330

fffy	0.14 244	0.11 307	0.24 253	0.20 309	0.10 185	0.19 298	0.18 412	0.22 171	0.19 224	0.13 197	0.16 236	0.15 282	0.13 295	0.25 391	0.14 295	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

PAM_32	0.23 511	0.10 210	0.63 677	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.19 468	0.36 454	0.23 331	0.29 491	0.28 426	0.56 739	0.28 613	0.27 432	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.09 502

PAM	0.23 511	0.10 210	0.63 677	0.22 454	0.15 559	0.34 635	0.21 557	0.37 466	0.22 303	0.31 542	0.27 418	0.55 735	0.26 576	0.26 411	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.09 502

model_zeroshot	0.17 333	0.11 307	0.39 476	0.20 309	0.12 339	0.24 464	0.15 230	0.34 406	0.22 303	0.30 523	0.20 314	0.22 410	0.12 240	0.24 359	0.14 295	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.07 330

RAStereo	0.13 199	0.12 374	0.27 296	0.22 454	0.11 255	0.15 102	0.18 412	0.23 197	0.23 331	0.13 197	0.17 258	0.11 137	0.09 56	0.15 105	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.05 54

Occ-G	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.17 76	0.10 185	0.15 102	0.19 468	0.22 171	0.19 224	0.13 197	0.19 294	0.21 396	0.11 190	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.06 214

U	1.00 815	0.09 129	0.21 205	0.21 375	3.68 856	6.12 862	0.14 167	0.21 144	0.21 281	0.11 120	0.11 102	0.10 88	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.07 184	0.05 59	5.42 876	2.90 873	0.07 263	0.06 214

RSM++	0.12 140	0.09 129	0.19 163	0.20 309	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.21 144	0.19 224	0.12 157	0.12 131	0.14 257	0.09 56	0.20 276	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.05 54

IGEV++	0.13 199	0.10 210	0.23 242	0.21 375	0.10 185	0.15 102	0.15 230	0.29 330	0.16 134	0.12 157	0.15 216	0.12 182	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.07 330

AE-Stereo	0.17 333	0.11 307	0.31 355	0.24 575	0.14 486	0.23 441	0.18 412	0.34 406	0.29 438	0.15 253	0.25 392	0.21 396	0.13 295	0.20 276	0.14 295	0.07 184	0.08 583	0.09 455	0.10 587	0.07 263	0.06 214

ff7	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

IGEVStereo-DCA	0.14 244	0.11 307	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.12 131	0.14 257	0.12 240	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

ffff	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

rrr	0.17 333	0.11 307	0.57 648	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.22 303	0.15 253	0.12 131	0.14 257	0.12 240	0.28 449	0.14 295	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

11t	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

MaDis-Stereo	0.14 244	0.13 449	0.26 283	0.19 215	0.14 486	0.16 162	0.13 117	0.25 247	0.21 281	0.13 197	0.14 198	0.14 257	0.11 190	0.17 175	0.17 402	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.06 214

IGEV_Zeroshot_test	0.18 360	0.10 210	0.65 687	0.20 309	0.12 339	0.19 298	0.15 230	0.34 406	0.19 224	0.28 460	0.22 349	0.27 495	0.13 295	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.06 214

AEACV	0.13 199	0.09 129	0.23 242	0.18 142	0.19 673	0.19 298	0.16 296	0.23 197	0.14 87	0.13 197	0.17 258	0.13 219	0.16 387	0.16 146	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.06 214

Any-RAFT	0.17 333	0.08 57	0.31 355	0.19 215	0.10 185	0.29 561	0.16 296	0.42 533	0.30 455	0.24 409	0.27 418	0.27 495	0.16 387	0.21 304	0.12 172	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

HH	0.18 360	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

HanStereo	0.18 360	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.34 406	0.19 224	0.20 354	0.24 378	0.34 581	0.18 454	0.29 469	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.06 214

DCRE	0.20 434	0.13 449	0.40 485	0.21 375	0.15 559	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.22 382	0.80 778	0.23 434	0.16 387	0.23 342	0.15 334	0.07 184	0.07 489	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.06 214

anonymousa	0.23 511	0.11 307	0.50 606	0.21 375	0.16 597	0.31 596	0.20 523	0.36 454	0.35 523	0.32 564	0.50 684	0.39 629	0.26 576	0.22 327	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.11 631	0.07 263	0.08 425

ProNet	0.14 244	0.12 374	0.25 271	0.19 215	0.11 255	0.19 298	0.19 468	0.27 287	0.20 258	0.14 229	0.13 155	0.13 219	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.07 330

ccc-4	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.27 287	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.07 330

DisPM	0.19 412	0.10 210	0.35 407	0.23 516	0.13 429	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.29 438	0.33 581	0.34 520	0.23 434	0.16 387	0.33 508	0.16 368	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.11 604

test_4	0.18 360	0.12 374	0.34 396	0.23 516	0.12 339	0.18 253	0.22 588	0.26 270	0.24 354	0.24 409	0.47 672	0.22 410	0.13 295	0.24 359	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.07 263	0.05 54

GLC_STEREO	0.15 291	0.10 210	0.24 253	0.21 375	0.09 96	0.17 215	0.15 230	0.23 197	0.27 399	0.17 307	0.20 314	0.17 329	0.11 190	0.23 342	0.16 368	0.07 184	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.06 214

IPLG	0.21 455	0.15 545	0.53 628	0.21 375	0.12 339	0.28 539	0.17 354	0.42 533	0.30 455	0.33 581	0.32 485	0.15 282	0.17 421	0.50 601	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

MIPNet	0.21 455	0.15 545	0.52 624	0.21 375	0.12 339	0.27 519	0.20 523	0.45 570	0.37 548	0.30 523	0.23 361	0.19 365	0.24 542	0.27 432	0.19 471	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

IPLGR	0.21 455	0.13 449	0.61 665	0.21 375	0.11 255	0.25 484	0.18 412	0.41 519	0.37 548	0.28 460	0.27 418	0.21 396	0.19 471	0.37 540	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.06 214

test_3	0.18 360	0.11 307	0.32 366	0.24 575	0.11 255	0.22 416	0.25 655	0.31 364	0.31 469	0.25 420	0.18 285	0.23 434	0.13 295	0.25 391	0.19 471	0.06 66	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.07 263	0.06 214

CrosDoStereo	0.31 653	0.10 210	0.49 595	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 847	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 744	0.28 512	0.46 746	0.61 671	0.57 745	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

OMP-Stereo	0.23 511	0.14 505	0.35 407	0.29 719	0.13 429	0.21 383	0.16 296	0.37 466	0.33 495	0.34 601	0.30 458	0.34 581	0.19 471	0.70 714	0.24 581	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

IIG-Stereo	0.23 511	0.13 449	0.35 407	0.29 719	0.12 339	0.23 441	0.14 167	0.38 474	0.31 469	0.34 601	0.37 550	0.33 571	0.21 492	0.70 714	0.26 605	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.07 263	0.06 214

FTStereo	0.28 625	0.10 210	0.43 536	0.23 516	0.13 429	0.21 383	0.53 801	0.34 406	0.26 388	0.38 658	0.95 794	0.30 542	0.56 768	0.32 500	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.07 263	0.19 734

DeepStereo_LL	0.31 653	0.10 210	0.49 595	0.18 142	0.12 339	0.22 416	1.11 847	0.34 406	0.37 548	0.38 658	0.61 744	0.28 512	0.46 746	0.61 671	0.57 745	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.07 330

THIR-Stereo	0.29 638	0.12 374	0.41 512	0.19 215	0.11 255	0.28 539	0.72 821	0.32 376	0.35 523	0.37 643	0.65 753	0.34 581	0.50 758	0.57 645	0.45 718	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.07 330

DRaft	0.24 544	0.10 210	0.34 396	0.18 142	0.12 339	0.28 539	0.23 615	0.33 393	0.39 574	0.38 658	0.61 744	0.21 396	0.41 722	0.48 592	0.42 708	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.08 425

GrayStereo	0.25 573	0.09 129	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.23 441	0.47 790	0.34 406	0.30 455	0.39 675	0.47 672	0.30 542	0.79 800	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.09 534	0.07 263	0.13 650

CroCo-Stereo	0.14 244	0.13 449	0.24 253	0.25 617	0.11 255	0.11 28	0.18 412	0.32 376	0.23 331	0.12 157	0.12 131	0.18 342	0.12 240	0.14 52	0.13 247	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.07 263	0.06 214
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
raft+_RVC	0.18 360	0.14 505	0.32 366	0.21 375	0.15 559	0.21 383	0.16 296	0.38 474	0.34 506	0.21 370	0.28 426	0.20 382	0.15 360	0.24 359	0.19 471	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.07 263	0.08 425

XX-TBD	0.15 291	0.18 609	0.28 313	0.22 454	0.10 185	0.22 416	0.15 230	0.22 171	0.27 399	0.22 382	0.26 407	0.14 257	0.12 240	0.16 146	0.13 247	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214

XX-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.83 743	0.26 656	0.17 622	0.23 441	0.13 117	0.40 503	0.18 201	0.20 354	0.41 599	0.31 552	0.10 121	0.32 500	0.12 172	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

111	0.20 434	0.17 594	0.40 485	0.18 142	0.09 96	0.24 464	0.17 354	0.41 519	0.45 651	0.23 393	0.29 441	0.29 523	0.21 492	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.07 263	0.08 425

test_xeample3	0.16 310	0.11 307	0.56 645	0.19 215	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.35 431	0.20 258	0.16 286	0.12 131	0.13 219	0.12 240	0.24 359	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.07 263	0.07 330

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 333	0.14 505	0.32 366	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.17 354	0.32 376	0.30 455	0.25 420	0.33 508	0.20 382	0.17 421	0.19 250	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.07 319	0.07 263	0.05 54

AFF-stereo	0.18 360	0.15 545	0.32 366	0.21 375	0.10 185	0.18 253	0.18 412	0.33 393	0.27 399	0.25 420	0.37 550	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.15 334	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.07 263	0.05 54

CREStereo	0.13 199	0.08 57	0.21 205	0.14 4	0.08 57	0.22 416	0.15 230	0.25 247	0.24 354	0.16 286	0.21 333	0.14 257	0.13 295	0.18 212	0.13 247	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 291	0.08 57	0.23 242	0.15 10	0.09 96	0.23 441	0.16 296	0.25 247	0.23 331	0.17 307	0.21 333	0.16 312	0.14 336	0.22 327	0.13 247	0.29 804	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.07 263	0.06 214

DIP-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.33 384	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.12 56	0.42 533	0.25 371	0.27 445	0.32 485	0.21 396	0.17 421	0.25 391	0.20 497	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.07 263	0.08 425
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 625	0.14 505	0.44 546	0.22 454	0.18 644	0.32 610	0.19 468	0.48 605	0.38 563	0.29 491	0.43 630	0.47 693	0.37 702	0.79 752	0.36 675	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.09 534	0.07 263	0.07 330

MLCV	0.22 493	0.16 574	0.44 546	0.21 375	0.08 57	0.29 561	0.19 468	0.38 474	0.37 548	0.38 658	0.44 642	0.31 552	0.21 492	0.41 566	0.24 581	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.07 263	0.06 214

AROF-StereoT2	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.30 734	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.35 431	0.25 371	0.22 382	0.25 392	0.16 312	0.12 240	0.32 500	0.15 334	0.11 598	0.05 59	0.11 602	0.08 417	0.08 365	0.06 214

GStereo	0.13 199	0.08 57	0.20 182	0.15 10	0.14 486	0.16 162	0.10 12	0.17 53	0.13 56	0.14 229	0.16 236	0.16 312	0.12 240	0.18 212	0.17 402	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.09 502

monster_256*512	0.17 333	0.12 374	0.18 144	0.23 516	0.13 429	0.21 383	0.19 468	0.40 503	0.29 438	0.19 345	0.22 349	0.24 449	0.17 421	0.18 212	0.16 368	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.07 330

ManiGeoR	0.18 360	0.15 545	0.55 638	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

HLF11	0.19 412	0.14 505	0.54 631	0.15 10	0.12 339	0.21 383	0.12 56	0.37 466	0.24 354	0.20 354	0.29 441	0.18 342	0.18 454	0.37 540	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.09 502

HLf10	0.18 360	0.15 545	0.55 638	0.15 10	0.11 255	0.21 383	0.14 167	0.39 488	0.27 399	0.19 345	0.24 378	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.08 425

TestStereo_HLe17	0.19 412	0.17 594	0.64 685	0.16 33	0.11 255	0.21 383	0.17 354	0.40 503	0.30 455	0.19 345	0.25 392	0.17 329	0.15 360	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

TestStereo_HL2	0.18 360	0.14 505	0.34 396	0.17 76	0.11 255	0.20 349	0.15 230	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.29 441	0.19 365	0.17 421	0.39 554	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

GGDA	0.18 360	0.14 505	0.33 384	0.17 76	0.10 185	0.20 349	0.16 296	0.33 393	0.31 469	0.22 382	0.28 426	0.19 365	0.16 387	0.38 548	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.08 365	0.08 425

quiztm	0.15 291	0.15 545	0.25 271	0.22 454	0.14 486	0.17 215	0.17 354	0.33 393	0.21 281	0.18 330	0.21 333	0.14 257	0.10 121	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.05 54

DN	0.15 291	0.08 57	0.27 296	0.19 215	0.14 486	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.24 354	0.14 229	0.16 236	0.18 342	0.10 121	0.21 304	0.13 247	0.11 598	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.10 563

ATMStereo	0.12 140	0.11 307	0.23 242	0.22 454	0.09 96	0.16 162	0.14 167	0.24 220	0.19 224	0.12 157	0.11 102	0.09 45	0.13 295	0.14 52	0.11 87	0.06 66	0.04 2	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.05 54

IGEV_i1	0.21 455	0.11 307	0.43 536	0.22 454	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.43 549	0.30 455	0.29 491	0.30 458	0.31 552	0.20 482	0.33 508	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.08 425

LiteMatch	0.12 140	0.13 449	0.15 50	0.19 215	0.10 185	0.15 102	0.17 354	0.17 53	0.13 56	0.09 28	0.09 30	0.11 137	0.21 492	0.14 52	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

Lsterematch	0.18 360	0.13 449	0.33 384	0.19 215	0.10 185	0.23 441	0.17 354	0.25 247	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.24 449	0.21 492	0.23 342	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

Selective-IGEV-i1	0.21 455	0.10 210	0.31 355	0.23 516	0.13 429	0.31 596	0.22 588	0.46 581	0.42 614	0.27 445	0.32 485	0.33 571	0.17 421	0.25 391	0.19 471	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.09 502

Hybrid-DGEV-03	0.20 434	0.14 505	0.31 355	0.22 454	0.12 339	0.26 508	0.16 296	0.31 364	0.27 399	0.32 564	0.58 729	0.23 434	0.15 360	0.23 342	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.06 214

DStereoRT	0.35 688	0.13 449	0.51 616	0.25 617	0.16 597	0.42 699	0.19 468	0.48 605	0.39 574	0.30 523	0.39 579	0.24 449	0.39 713	0.64 689	0.30 637	0.08 380	0.07 489	1.54 858	0.41 818	0.08 365	0.11 604

WQFJX1	0.18 360	0.10 210	0.16 84	0.23 516	0.17 622	0.24 464	0.19 468	0.58 736	0.52 717	0.16 286	0.16 236	0.14 257	0.15 360	0.26 411	0.17 402	0.08 380	0.09 622	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.06 214

WQFJX	0.18 360	0.10 210	0.17 117	0.22 454	0.18 644	0.25 484	0.18 412	0.53 680	0.45 651	0.17 307	0.16 236	0.14 257	0.16 387	0.23 342	0.18 436	0.07 184	0.08 583	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

GEAStereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.18 142	0.12 339	0.19 298	0.16 296	0.20 123	0.14 87	0.12 157	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

GSStereo	0.12 140	0.09 129	0.20 182	0.17 76	0.12 339	0.19 298	0.16 296	0.26 270	0.18 201	0.13 197	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

GS-Stereo							0.16 296	0.26 270	0.18 201	0.13 197	0.15 216	0.10 88	0.09 56	0.16 146	0.10 30	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.08 365	0.08 425

Select-FE	0.23 511	0.14 505	0.78 722	0.22 454	0.18 644	0.22 416	0.13 117	0.43 549	0.26 388	0.28 460	0.33 508	0.39 629	0.29 628	0.27 432	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.13 699	0.08 365	0.12 628

FlowAnything_test	0.14 244	0.11 307	0.21 205	0.21 375	0.12 339	0.17 215	0.16 296	0.25 247	0.16 134	0.15 253	0.13 155	0.15 282	0.14 336	0.18 212	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.12 670	0.08 365	0.09 502

S2M2_XL	0.10 19	0.09 129	0.21 205	0.14 4	0.10 185	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 72	0.11 102	0.09 45	0.09 56	0.12 9	0.11 87	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.06 214
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 98	0.07 5	0.17 117	0.19 215	0.11 255	0.13 45	0.11 31	0.22 171	0.15 111	0.11 120	0.12 131	0.12 182	0.08 22	0.18 212	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.08 365	0.06 214

HART	0.15 291	0.11 307	0.30 338	0.21 375	0.09 96	0.17 215	0.16 296	0.30 352	0.19 224	0.15 253	0.25 392	0.17 329	0.09 56	0.21 304	0.12 172	0.06 66	0.07 489	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.06 214

tg	0.16 310	0.11 307	0.25 271	0.21 375	0.11 255	0.23 441	0.15 230	0.34 406	0.24 354	0.20 354	0.25 392	0.19 365	0.12 240	0.24 359	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.08 365	0.07 330

DispNO	0.27 603	0.18 609	0.62 673	0.23 516	0.17 622	0.25 484	0.22 588	0.45 570	0.41 606	0.32 564	0.39 579	0.38 617	0.27 596	0.77 748	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.08 425

tta	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.07 330

qqq1	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

fff1	0.24 544	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.16 368	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

MyStereo07	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.29 330	0.21 281	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.13 295	0.25 391	0.13 247	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo06	0.20 434	0.12 374	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.40 503	0.21 281	0.30 523	0.24 378	0.31 552	0.18 454	0.22 327	0.18 436	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo05	0.23 511	0.12 374	0.57 648	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.48 605	0.52 717	0.31 542	0.23 361	0.25 462	0.22 510	0.30 486	0.21 524	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

MyStereo04	0.23 511	0.12 374	0.55 638	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.23 615	0.49 618	0.52 717	0.28 460	0.23 361	0.27 495	0.23 524	0.30 486	0.22 546	0.07 184	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.08 425

CoDeX	0.23 511	0.12 374	0.46 570	0.21 375	0.14 486	0.29 561	0.21 557	0.53 680	0.41 606	0.29 491	0.35 531	0.29 523	0.22 510	0.48 592	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330

cc1	0.18 360	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

ffm	0.22 493	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

ff1	0.29 638	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.35 431	0.44 638	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.08 380	0.05 59	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.08 425

tt1	0.18 360	0.14 505	0.35 407	0.23 516	0.11 255	0.30 580	0.19 468	0.35 431	0.44 638	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.08 425

UniTT-Stereo	0.14 244	0.10 210	0.30 338	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.13 117	0.19 95	0.18 201	0.15 253	0.20 314	0.10 88	0.11 190	0.18 212	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.06 214

MIM_Stereo	0.18 360	0.12 374	0.38 460	0.20 309	0.11 255	0.17 215	0.14 167	0.35 431	0.25 371	0.27 445	0.35 531	0.23 434	0.13 295	0.27 432	0.16 368	0.06 66	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.08 365	0.06 214

CASnet	0.14 244	0.12 374	0.22 224	0.22 454	0.08 57	0.16 162	0.15 230	0.27 287	0.25 371	0.22 382	0.20 314	0.15 282	0.11 190	0.17 175	0.13 247	0.07 184	0.05 59	0.11 602	0.09 534	0.08 365	0.05 54
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 360	0.18 609	0.39 476	0.22 454	0.12 339	0.24 464	0.13 117	0.31 364	0.23 331	0.24 409	0.20 314	0.24 449	0.12 240	0.26 411	0.15 334	0.06 66	0.06 337	0.12 643	0.09 534	0.08 365	0.07 330

4D-IteraStereo	0.17 333	0.16 574	0.50 606	0.21 375	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.28 312	0.28 419	0.23 393	0.20 314	0.20 382	0.11 190	0.19 250	0.14 295	0.06 66	0.04 2	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.06 214

anonymousdsp2	0.17 333	0.10 210	0.28 313	0.20 309	0.11 255	0.25 484	0.17 354	0.41 519	0.31 469	0.23 393	0.23 361	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.08 365	0.07 330

anonymousdsp	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330

CES	0.14 244	0.08 57	0.19 163	0.17 76	0.22 718	0.18 253	0.16 296	0.23 197	0.19 224	0.14 229	0.17 258	0.14 257	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.08 365	0.18 727

Selective-RAFT	0.17 333	0.12 374	0.30 338	0.24 575	0.10 185	0.29 561	0.15 230	0.32 376	0.31 469	0.17 307	0.17 258	0.21 396	0.18 454	0.28 449	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.06 214

CroCo-Stereo Lap2	0.15 291	0.15 545	0.28 313	0.25 617	0.18 644	0.11 28	0.19 468	0.28 312	0.21 281	0.13 197	0.16 236	0.15 282	0.12 240	0.17 175	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.08 365	0.07 330

TestStereo1	0.21 455	0.16 574	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.26 508	0.27 676	0.40 503	0.36 536	0.29 491	0.39 579	0.22 410	0.21 492	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.07 330

raft_robust	0.22 493	0.17 594	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.23 441	0.22 588	0.49 618	0.48 687	0.32 564	0.32 485	0.26 484	0.23 524	0.53 620	0.15 334	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.10 587	0.08 365	0.06 214

RAFT_CTSACE	0.21 455	0.16 574	0.41 512	0.25 617	0.15 559	0.22 416	0.24 637	0.32 376	0.28 419	0.33 581	0.51 690	0.29 523	0.17 421	0.32 500	0.13 247	0.06 66	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.06 214

SA-5K	0.21 455	0.16 574	0.32 366	0.26 656	0.13 429	0.26 508	0.27 676	0.40 503	0.36 536	0.29 491	0.39 579	0.22 410	0.21 492	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.07 330

Sa-1000	0.22 493	0.15 545	0.35 407	0.23 516	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.47 592	0.39 574	0.30 523	0.50 684	0.26 484	0.19 471	0.33 508	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

SA	0.22 493	0.16 574	0.36 427	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.23 615	0.45 570	0.40 592	0.27 445	0.44 642	0.23 434	0.23 524	0.33 508	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.11 631	0.08 365	0.06 214

IGEV-Stereo	0.14 244	0.12 374	0.27 296	0.19 215	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.28 312	0.20 258	0.15 253	0.13 155	0.12 182	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.07 330
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 455	0.21 655	0.55 638	0.23 516	0.15 559	0.25 484	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.33 508	0.22 410	0.15 360	0.26 411	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

iRaft-Stereo_20w	0.19 412	0.10 210	0.46 570	0.19 215	0.13 429	0.25 484	0.19 468	0.52 668	0.19 224	0.29 491	0.21 333	0.22 410	0.20 482	0.28 449	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.08 417	0.08 365	0.08 425

IPLGR_C	0.21 455	0.22 672	0.60 662	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.29 438	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

GMOStereo	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

error version	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

test-v	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

ACRE	0.21 455	0.20 640	0.62 673	0.23 516	0.15 559	0.24 464	0.20 523	0.35 431	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.22 410	0.15 360	0.25 391	0.20 497	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425

PFNet+	0.20 434	0.10 210	0.37 438	0.21 375	0.12 339	0.17 215	0.19 468	0.29 330	0.34 506	0.33 581	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.32 500	0.17 402	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.08 365	0.12 628

HHNet	0.22 493	0.12 374	0.52 624	0.18 142	0.18 644	0.20 349	0.20 523	0.34 406	0.31 469	0.32 564	0.59 732	0.20 382	0.21 492	0.24 359	0.31 646	0.08 380	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.11 604

AAGNet	0.33 673	0.11 307	0.37 438	0.25 617	0.16 597	0.20 349	0.19 468	0.30 352	0.27 399	0.35 618	0.35 531	0.27 495	0.30 643	0.44 577	2.66 852	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.08 365	0.06 214

NF-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

OCTAStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

PSM-softLoss	0.21 455	0.10 210	0.39 476	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

KMStereo	0.21 455	0.10 210	0.39 476	0.24 575	0.12 339	0.20 349	0.18 412	0.38 474	0.26 388	0.29 491	0.32 485	0.24 449	0.16 387	0.52 613	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.12 628

PSM-AAD	0.25 573	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.26 508	0.38 760	0.34 406	0.28 419	0.35 618	0.39 579	0.28 512	0.79 800	0.30 486	0.16 368	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.08 365	0.21 757

KYRaft	0.22 493	0.10 210	0.30 338	0.23 516	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.35 431	0.24 354	0.35 618	0.54 709	0.34 581	0.26 576	0.29 469	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.08 365	0.31 795

RAFT_R40	0.21 455	0.10 210	0.37 438	0.24 575	0.13 429	0.18 253	0.18 412	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.33 508	0.30 542	0.24 542	0.55 630	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

PFNet	0.23 511	0.10 210	0.57 648	0.24 575	0.14 486	0.22 416	0.19 468	0.39 488	0.33 495	0.35 618	0.32 485	0.27 495	0.19 471	0.64 689	0.22 546	0.09 495	0.05 59	0.09 455	0.07 319	0.08 365	0.07 330

RE-Stereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

Pruner-Stereo	0.19 412	0.11 307	0.34 396	0.29 719	0.12 339	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.29 438	0.33 581	0.32 485	0.25 462	0.15 360	0.24 359	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.09 502

TVStereo	0.20 434	0.10 210	0.35 407	0.24 575	0.12 339	0.21 383	0.18 412	0.38 474	0.32 481	0.28 460	0.30 458	0.22 410	0.16 387	0.51 606	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.08 365	0.13 650

IRAFT_RVC	0.22 493	0.12 374	0.39 476	0.26 656	0.11 255	0.18 253	0.24 637	0.40 503	0.37 548	0.31 542	0.30 458	0.29 523	0.24 542	0.55 630	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.07 330

test-2	0.18 360	0.14 505	0.30 338	0.22 454	0.12 339	0.20 349	0.27 676	0.26 270	0.28 419	0.31 542	0.32 485	0.26 484	0.17 421	0.15 105	0.12 172	0.07 184	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.08 365	0.05 54

GMM-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.43 536	0.23 516	0.13 429	0.24 464	0.25 655	0.37 466	0.27 399	0.30 523	0.45 655	0.27 495	0.21 492	0.31 493	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.08 365	0.19 734

Prome-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.30 338	0.24 575	0.12 339	0.23 441	0.23 615	0.36 454	0.25 371	0.33 581	0.59 732	0.24 449	0.28 613	0.29 469	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.20 747

iRaftStereo_RVC	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.21 375	0.11 255	0.20 349	0.17 354	0.32 376	0.23 331	0.20 354	0.25 392	0.18 342	0.12 240	0.20 276	0.15 334	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.08 365	0.07 330

delet	0.27 603	0.14 505	0.40 485	0.23 516	0.19 673	0.41 692	0.29 699	0.49 618	0.48 687	0.33 581	0.41 599	0.37 609	0.30 643	0.48 592	0.34 664	0.09 495	0.09 622	0.11 602	0.12 670	0.08 365	0.08 425

cf-r	0.24 544	0.15 545	0.44 546	0.21 375	0.14 486	0.27 519	0.22 588	0.42 533	0.40 592	0.30 523	0.42 616	0.42 662	0.26 576	0.43 573	0.25 591	0.11 598	0.06 337	0.08 342	0.10 587	0.08 365	0.08 425

CCAANet	0.25 573	0.13 449	0.51 616	0.22 454	0.15 559	0.29 561	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.26 434	0.49 680	0.32 562	0.24 542	0.62 679	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.10 542	0.10 587	0.08 365	0.10 563

HSM-Net_RVC	0.27 603	0.11 307	0.42 522	0.19 215	0.11 255	0.34 635	0.20 523	0.62 765	0.43 622	0.40 686	0.43 630	0.50 714	0.26 576	0.76 742	0.22 546	0.08 380	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.08 365	0.08 425
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 625	0.16 574	0.35 407	0.20 309	0.15 559	0.33 621	0.19 468	0.53 680	0.37 548	0.36 635	0.38 565	0.67 776	0.31 662	0.89 776	0.23 568	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.08 365	0.08 425

iResNet	0.24 544	0.18 609	0.61 665	0.25 617	0.11 255	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.43 622	0.33 581	0.43 630	0.27 495	0.22 510	0.34 515	0.26 605	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.08 365	0.07 330

valid	0.23 511	0.96 839	0.24 253	0.19 215	0.09 96	0.14 71	0.14 167	0.34 406	0.22 303	0.21 370	0.16 236	0.14 257	0.10 121	0.38 548	0.10 30	0.80 842	0.04 2	0.08 342	0.04 1	0.09 456	0.05 54

GeoMambaStereo_RVC	0.14 244	0.09 129	0.20 182	0.15 10	0.15 559	0.18 253	0.11 31	0.17 53	0.14 87	0.18 330	0.19 294	0.19 365	0.14 336	0.19 250	0.18 436	0.11 598	0.09 622	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.13 650

MWDA-net	0.29 638	0.21 655	0.47 578	0.25 617	0.21 701	0.35 650	0.32 727	0.44 557	0.47 675	0.38 658	0.40 590	0.33 571	0.38 706	0.54 627	0.40 696	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

MWSP-net	0.25 573	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.40 771	0.50 631	0.43 622	0.32 564	0.33 508	0.36 601	0.31 662	0.28 449	0.31 646	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.10 563

MEA-ACV	0.26 592	0.11 307	0.42 522	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.24 637	0.53 680	0.47 675	0.35 618	0.42 616	0.36 601	0.34 682	0.47 588	0.27 611	0.09 495	0.09 622	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.10 563

noway7	0.27 603	0.51 801	1.61 823	0.24 575	0.12 339	0.22 416	0.18 412	0.44 557	0.31 469	0.21 370	0.22 349	0.24 449	0.20 482	0.20 276	0.21 524	0.07 184	0.05 59	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 199	0.11 307	0.22 224	0.20 309	0.09 96	0.19 298	0.10 12	0.19 95	0.17 174	0.14 229	0.11 102	0.11 137	0.11 190	0.14 52	0.11 87	0.08 380	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.09 456	0.08 425

Weightmod_eth	0.16 310	0.11 307	0.20 182	0.21 375	0.13 429	0.20 349	0.18 412	0.25 247	0.19 224	0.17 307	0.25 392	0.19 365	0.17 421	0.25 391	0.14 295	0.16 723	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.05 54

Weightmod	0.16 310	0.12 374	0.19 163	0.20 309	0.10 185	0.24 464	0.17 354	0.25 247	0.21 281	0.18 330	0.29 441	0.19 365	0.15 360	0.27 432	0.16 368	0.09 495	0.10 658	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.08 425

HLf8	0.19 412	0.16 574	0.55 638	0.15 10	0.12 339	0.24 464	0.14 167	0.40 503	0.31 469	0.20 354	0.26 407	0.18 342	0.15 360	0.35 527	0.17 402	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

RT-IGEV	0.25 573	0.10 210	0.48 589	0.22 454	0.14 486	0.31 596	0.28 692	0.53 680	0.39 574	0.36 635	0.41 599	0.44 678	0.30 643	0.28 449	0.27 611	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.10 563

NLCSM	0.19 412	0.12 374	0.18 144	0.24 575	0.19 673	0.24 464	0.21 557	0.42 533	0.40 592	0.19 345	0.18 285	0.14 257	0.16 387	0.47 588	0.19 471	0.08 380	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

gasm-f	0.12 140	0.09 129	0.19 163	0.18 142	0.12 339	0.18 253	0.18 412	0.20 123	0.14 87	0.12 157	0.19 294	0.10 88	0.11 190	0.16 146	0.11 87	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.09 456	0.08 425

G2L-ROB	0.23 511	0.15 545	0.41 512	0.19 215	0.12 339	0.27 519	0.21 557	0.47 592	0.33 495	0.34 601	0.31 473	0.41 651	0.22 510	0.49 597	0.26 605	0.09 495	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.10 563

G2L-Stereo_test	0.24 544	0.16 574	0.38 460	0.19 215	0.13 429	0.27 519	0.24 637	0.49 618	0.38 563	0.37 643	0.37 550	0.40 644	0.24 542	0.52 613	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.08 425

G2L-Stereo	0.25 573	0.16 574	0.47 578	0.22 454	0.14 486	0.25 484	0.18 412	0.46 581	0.35 523	0.33 581	0.37 550	0.40 644	0.22 510	0.60 664	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.09 502

MM-Stereo_test3	0.17 333	0.12 374	0.29 327	0.23 516	0.14 486	0.19 298	0.22 588	0.39 488	0.36 536	0.16 286	0.24 378	0.17 329	0.12 240	0.19 250	0.14 295	0.07 184	0.07 489	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.06 214

MM-Stereo_test2	0.15 291	0.10 210	0.44 546	0.23 516	0.11 255	0.21 383	0.21 557	0.27 287	0.22 303	0.15 253	0.16 236	0.13 219	0.11 190	0.20 276	0.13 247	0.06 66	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.05 54

MM-Stereo_test1	0.17 333	0.10 210	0.39 476	0.23 516	0.11 255	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.29 438	0.22 382	0.21 333	0.15 282	0.14 336	0.23 342	0.13 247	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.06 214

FLISNet	0.20 434	0.13 449	0.33 384	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

CoSv	0.20 434	0.13 449	0.33 384	0.18 142	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.34 406	0.21 281	0.37 643	0.39 579	0.36 601	0.24 542	0.29 469	0.21 524	0.06 66	0.05 59	0.08 342	0.09 534	0.09 456	0.07 330

SCV_C0	0.14 244	0.11 307	0.25 271	0.19 215	0.12 339	0.15 102	0.16 296	0.30 352	0.22 303	0.13 197	0.15 216	0.13 219	0.09 56	0.24 359	0.10 30	0.06 66	0.05 59	0.06 81	0.06 209	0.09 456	0.06 214

SCV	0.14 244	0.14 505	0.24 253	0.21 375	0.11 255	0.15 102	0.16 296	0.31 364	0.18 201	0.11 120	0.15 216	0.13 219	0.10 121	0.23 342	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.06 214

rvit_stereo_0083	0.16 310	0.12 374	0.26 283	0.21 375	0.13 429	0.17 215	0.17 354	0.22 171	0.34 506	0.16 286	0.21 333	0.19 365	0.16 387	0.21 304	0.16 368	0.11 598	0.10 658	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.07 330

rvit_stereo_0081_aga	0.16 310	0.14 505	0.28 313	0.21 375	0.13 429	0.19 298	0.17 354	0.23 197	0.24 354	0.17 307	0.21 333	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.14 295	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

rvit_stereo_0081	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.21 375	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.33 495	0.16 286	0.18 285	0.18 342	0.14 336	0.20 276	0.16 368	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

rvit_stereo_0082	0.16 310	0.11 307	0.24 253	0.21 375	0.12 339	0.16 162	0.17 354	0.22 171	0.33 495	0.16 286	0.18 285	0.18 342	0.14 336	0.20 276	0.16 368	0.11 598	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.07 330

rvit_stereo_ft	0.17 333	0.14 505	0.30 338	0.25 617	0.14 486	0.17 215	0.21 557	0.28 312	0.26 388	0.16 286	0.19 294	0.20 382	0.16 387	0.22 327	0.17 402	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.07 330

test_sample2	0.21 455	0.10 210	0.28 313	0.19 215	0.11 255	0.27 519	0.21 557	0.43 549	0.29 438	0.26 434	0.31 473	0.30 542	0.24 542	0.45 581	0.18 436	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.09 502

test_sample1	0.20 434	0.10 210	0.28 313	0.19 215	0.12 339	0.28 539	0.19 468	0.41 519	0.25 371	0.26 434	0.31 473	0.29 523	0.26 576	0.44 577	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.09 502

H2IRNET	0.18 360	0.13 449	0.35 407	0.21 375	0.12 339	0.20 349	0.15 230	0.27 287	0.30 455	0.17 307	0.31 473	0.25 462	0.20 482	0.24 359	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.06 214

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 333	0.13 449	0.24 253	0.19 215	0.13 429	0.24 464	0.17 354	0.30 352	0.37 548	0.43 712	0.17 258	0.13 219	0.12 240	0.19 250	0.15 334	0.08 380	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.08 425

SMFormer	0.25 573	0.12 374	0.40 485	0.19 215	0.10 185	0.27 519	0.19 468	0.51 649	0.45 651	0.34 601	0.41 599	0.31 552	0.26 576	0.58 654	0.28 617	0.10 550	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

ACVNet-DCA	0.18 360	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

xx1	0.20 434	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.35 431	0.47 675	0.17 307	0.19 294	0.28 512	0.24 542	0.28 449	0.11 87	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.09 534	0.09 456	0.09 502

1test111	0.19 412	0.14 505	0.38 460	0.23 516	0.11 255	0.31 596	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.17 307	0.19 294	0.13 219	0.18 454	0.34 515	0.22 546	0.08 380	0.05 59	0.08 342	0.06 209	0.09 456	0.09 502

11t1	0.18 360	0.10 210	0.30 338	0.20 309	0.11 255	0.27 519	0.17 354	0.35 431	0.23 331	0.25 420	0.23 361	0.23 434	0.23 524	0.25 391	0.18 436	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

1111x	0.32 663	0.11 307	0.40 485	0.22 454	0.11 255	0.32 610	0.26 669	0.59 743	0.43 622	0.31 542	0.41 599	0.39 629	0.28 613	0.76 742	1.37 828	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

MIF-Stereo (partial)	0.16 310	0.10 210	0.34 396	0.21 375	0.15 559	0.15 102	0.13 117	0.28 312	0.25 371	0.17 307	0.26 407	0.15 282	0.16 387	0.25 391	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.08 425

EKT-Stereo	0.38 711	0.12 374	0.38 460	0.42 788	3.88 858	0.21 383	0.17 354	0.35 431	0.28 419	0.20 354	0.20 314	0.23 434	0.15 360	0.28 449	0.16 368	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

LL-Strereo	0.29 638	0.25 691	0.58 654	0.25 617	0.21 701	0.23 441	0.24 637	0.55 700	0.42 614	0.34 601	0.32 485	0.41 651	0.40 718	0.94 786	0.23 568	0.08 380	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.09 456	0.09 502

CBFPSM	0.27 603	0.16 574	0.67 693	0.20 309	0.14 486	0.38 673	0.25 655	0.40 503	0.36 536	0.33 581	0.36 541	0.56 739	0.38 706	0.32 500	0.38 680	0.08 380	0.08 583	0.07 216	0.08 417	0.09 456	0.11 604

gwcnet-sp	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

scenet	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

knoymous	0.17 333	0.09 129	0.32 366	0.17 76	0.11 255	0.21 383	0.17 354	0.32 376	0.23 331	0.23 393	0.28 426	0.27 495	0.16 387	0.23 342	0.16 368	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.06 209	0.09 456	0.09 502

ssnet	0.24 544	0.13 449	0.63 677	0.22 454	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.44 557	0.39 574	0.35 618	0.34 520	0.27 495	0.27 596	0.35 527	0.25 591	0.09 495	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

qqq	0.20 434	0.12 374	0.31 355	0.20 309	0.11 255	0.23 441	0.19 468	0.41 519	0.27 399	0.24 409	0.28 426	0.28 512	0.24 542	0.34 515	0.22 546	0.08 380	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.09 456	0.09 502

x	0.19 412	0.11 307	0.29 327	0.20 309	0.11 255	0.26 508	0.18 412	0.41 519	0.29 438	0.25 420	0.29 441	0.28 512	0.24 542	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

BUS	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.25 617	0.14 486	0.43 708	0.17 354	0.56 717	0.34 506	0.34 601	0.35 531	0.32 562	0.20 482	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

IER	0.23 511	0.12 374	0.39 476	0.20 309	0.14 486	0.31 596	0.19 468	0.42 533	0.36 536	0.33 581	0.40 590	0.32 562	0.33 673	0.29 469	0.22 546	0.09 495	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.08 425

RAFT+CT+SA	0.21 455	0.18 609	0.33 384	0.25 617	0.18 644	0.23 441	0.29 699	0.40 503	0.36 536	0.24 409	0.38 565	0.18 342	0.16 387	0.32 500	0.16 368	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.12 670	0.09 456	0.09 502

BSDual-CNN	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.25 617	0.14 486	0.35 650	0.21 557	0.56 717	0.34 506	0.34 601	0.35 531	0.38 617	0.24 542	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

hknet	0.25 573	0.14 505	0.40 485	0.25 617	0.15 559	0.35 650	0.21 557	0.56 717	0.37 548	0.34 601	0.35 531	0.43 667	0.27 596	0.37 540	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.09 456	0.09 502

iRaft-Stereo_5w	0.23 511	0.18 609	0.44 546	0.22 454	0.13 429	0.19 298	0.19 468	0.37 466	0.32 481	0.28 460	0.37 550	0.34 581	0.23 524	0.65 697	0.27 611	0.06 66	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.09 456	0.08 425

psmg	0.23 511	0.12 374	0.28 313	0.21 375	0.14 486	0.35 650	0.23 615	0.51 649	0.34 506	0.35 618	0.38 565	0.38 617	0.24 542	0.26 411	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

DAS	0.27 603	0.12 374	0.42 522	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.75 736	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

SepStereo	0.26 592	0.12 374	0.42 522	0.24 575	0.18 644	0.29 561	0.24 637	0.45 570	0.45 651	0.41 695	0.44 642	0.34 581	0.29 628	0.64 689	0.21 524	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.09 502

GwcNet-ADL	0.22 493	0.14 505	0.58 654	0.24 575	0.13 429	0.22 416	0.23 615	0.49 618	0.40 592	0.27 445	0.29 441	0.30 542	0.20 482	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

GANet-ADL	0.21 455	0.12 374	0.45 562	0.23 516	0.14 486	0.29 561	0.19 468	0.46 581	0.35 523	0.25 420	0.32 485	0.32 562	0.19 471	0.24 359	0.20 497	0.10 550	0.07 489	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.10 563

NRIStereo	0.18 360	0.11 307	0.35 407	0.23 516	0.11 255	0.24 464	0.20 523	0.29 330	0.26 388	0.26 434	0.25 392	0.25 462	0.18 454	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.08 425

SST-Stereo	0.21 455	0.10 210	0.37 438	0.24 575	0.13 429	0.19 298	0.17 354	0.31 364	0.24 354	0.34 601	0.33 508	0.29 523	0.25 565	0.56 641	0.17 402	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.08 417	0.09 456	0.07 330

DeepStereo_RVC	0.18 360	0.11 307	0.40 485	0.21 375	0.11 255	0.19 298	0.16 296	0.28 312	0.22 303	0.27 445	0.27 418	0.23 434	0.28 613	0.24 359	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.07 319	0.09 456	0.10 563

ICVP	0.23 511	0.13 449	0.44 546	0.26 656	0.14 486	0.29 561	0.25 655	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.43 630	0.35 595	0.25 565	0.26 411	0.23 568	0.12 644	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.10 563
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 360	0.15 545	0.35 407	0.22 454	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.32 376	0.30 455	0.23 393	0.25 392	0.20 382	0.16 387	0.22 327	0.19 471	0.08 380	0.07 489	0.10 542	0.12 670	0.09 456	0.08 425

RALCasStereoNet	0.18 360	0.15 545	0.33 384	0.21 375	0.14 486	0.21 383	0.18 412	0.31 364	0.25 371	0.21 370	0.29 441	0.22 410	0.15 360	0.27 432	0.17 402	0.08 380	0.10 658	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.09 502

RALAANet	0.19 412	0.18 609	0.37 438	0.23 516	0.14 486	0.23 441	0.13 117	0.37 466	0.29 438	0.28 460	0.26 407	0.25 462	0.15 360	0.26 411	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.06 214

sCroCo_RVC	0.18 360	0.14 505	0.49 595	0.27 686	0.18 644	0.22 416	0.17 354	0.27 287	0.23 331	0.14 229	0.22 349	0.17 329	0.14 336	0.21 304	0.15 334	0.10 550	0.11 684	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

222	0.41 725	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.36 657	0.20 523	0.57 727	0.39 574	0.35 618	0.44 642	0.30 542	0.27 596	0.55 630	3.56 855	0.11 598	0.07 489	0.08 342	0.08 417	0.09 456	0.09 502

xxxx	0.34 682	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.37 664	0.20 523	0.58 736	0.38 563	0.29 491	0.42 616	0.38 617	0.24 542	0.46 584	2.20 848	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

test_xeample	0.34 682	0.10 210	0.29 327	0.19 215	0.11 255	0.33 621	0.23 615	0.55 700	0.38 563	0.32 564	0.45 655	0.29 523	0.26 576	0.57 645	2.24 850	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.09 456	0.09 502

ARAFT	0.24 544	0.21 655	0.78 722	0.22 454	0.12 339	0.29 561	0.24 637	0.43 549	0.32 481	0.33 581	0.28 426	0.28 512	0.19 471	0.49 597	0.18 436	0.07 184	0.06 337	0.12 643	0.11 631	0.09 456	0.06 214

SFCPSM	0.22 493	0.10 210	0.51 616	0.21 375	0.14 486	0.34 635	0.22 588	0.55 700	0.39 574	0.29 491	0.32 485	0.23 434	0.21 492	0.27 432	0.19 471	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.08 425

FENet	0.21 455	0.11 307	0.45 562	0.21 375	0.12 339	0.26 508	0.17 354	0.41 519	0.35 523	0.30 523	0.31 473	0.29 523	0.23 524	0.26 411	0.23 568	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.09 456	0.09 502

ac_64	0.27 603	0.13 449	0.41 512	0.24 575	0.17 622	0.36 657	0.22 588	0.46 581	0.33 495	0.35 618	0.36 541	0.52 724	0.30 643	0.62 679	0.32 652	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.09 456	0.08 425

GwcNet-RSSM	0.26 592	0.17 594	0.46 570	0.21 375	0.13 429	0.28 539	0.23 615	0.44 557	0.42 614	0.31 542	0.45 655	0.40 644	0.26 576	0.55 630	0.28 617	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.10 587	0.09 456	0.08 425

AANet_RVC	0.31 653	0.22 672	0.50 606	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.24 637	0.47 592	0.54 728	0.38 658	0.60 737	0.43 667	0.29 628	0.87 771	0.40 696	0.11 598	0.07 489	0.07 216	0.07 319	0.09 456	0.09 502

HITNet	0.20 434	0.17 594	0.43 536	0.19 215	0.08 57	0.27 519	0.14 167	0.42 533	0.30 455	0.29 491	0.32 485	0.27 495	0.21 492	0.28 449	0.25 591	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.09 456	0.06 214
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
iResNet_ROB	0.25 573	0.19 626	0.40 485	0.20 309	0.12 339	0.30 580	0.16 296	0.55 700	0.53 722	0.38 658	0.43 630	0.37 609	0.26 576	0.38 548	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.04 1	0.09 456	0.09 502

base	0.37 703	0.21 655	1.98 828	0.27 686	0.20 692	0.37 664	0.19 468	0.49 618	0.38 563	0.41 695	0.51 690	0.27 495	0.26 576	0.68 707	0.30 637	0.20 763	0.12 706	0.16 724	0.15 724	0.10 534	0.13 650

AnonStereo	0.16 310	0.12 374	0.30 338	0.20 309	0.12 339	0.18 253	0.14 167	0.36 454	0.24 354	0.19 345	0.17 258	0.19 365	0.12 240	0.24 359	0.12 172	0.07 184	0.05 59	0.07 216	0.06 209	0.10 534	0.06 214

zzzzzzz1	0.28 625	0.51 801	1.51 817	0.24 575	0.16 597	0.22 416	0.21 557	0.39 488	0.34 506	0.22 382	0.25 392	0.26 484	0.21 492	0.34 515	0.23 568	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425

S0	0.18 360	0.13 449	0.21 205	0.23 516	0.11 255	0.33 621	0.26 669	0.27 287	0.21 281	0.21 370	0.26 407	0.20 382	0.16 387	0.19 250	0.17 402	0.12 644	0.11 684	0.14 695	0.14 714	0.10 534	0.07 330

z-ln-s-r	0.32 663	0.21 655	0.82 740	0.23 516	0.14 486	0.30 580	0.26 669	0.43 549	0.50 704	0.32 564	0.60 737	0.39 629	0.29 628	0.73 726	0.66 767	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.08 425

DFGA-Net	0.23 511	0.24 686	0.49 595	0.22 454	0.15 559	0.25 484	0.17 354	0.39 488	0.39 574	0.29 491	0.31 473	0.21 396	0.17 421	0.59 660	0.28 617	0.08 380	0.06 337	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

coex_refinement	0.26 592	0.16 574	0.36 427	0.23 516	0.15 559	0.31 596	0.20 523	0.49 618	0.42 614	0.35 618	0.42 616	0.45 683	0.27 596	0.55 630	0.33 659	0.10 550	0.06 337	0.07 216	0.07 319	0.10 534	0.10 563

rvit_0105_5	0.21 455	0.15 545	0.38 460	0.23 516	0.13 429	0.22 416	0.24 637	0.36 454	0.39 574	0.21 370	0.23 361	0.26 484	0.19 471	0.26 411	0.19 471	0.15 707	0.13 719	0.12 643	0.12 670	0.10 534	0.09 502

rvit_0105_3	0.23 511	0.17 594	0.40 485	0.25 617	0.15 559	0.24 464	0.28 692	0.38 474	0.41 606	0.25 420	0.25 392	0.28 512	0.21 492	0.28 449	0.20 497	0.15 707	0.13 719	0.14 695	0.15 724	0.10 534	0.09 502

UGAM	0.26 592	0.14 505	0.45 562	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.25 655	0.32 376	0.41 606	0.31 542	0.42 616	0.41 651	0.22 510	0.92 782	0.22 546	0.08 380	0.06 337	0.14 695	0.12 670	0.10 534	0.07 330

ACV-stereo	0.29 638	0.18 609	0.79 729	0.23 516	0.16 597	0.47 725	0.19 468	0.36 454	0.34 506	0.29 491	0.33 508	0.67 776	0.42 731	0.54 627	0.30 637	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.11 604

rvit_stereo_0080	0.15 291	0.13 449	0.25 271	0.19 215	0.13 429	0.15 102	0.20 523	0.28 312	0.24 354	0.15 253	0.17 258	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.15 334	0.11 598	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.07 330

test_sample3	0.23 511	0.12 374	0.43 536	0.19 215	0.12 339	0.32 610	0.20 523	0.50 631	0.34 506	0.31 542	0.33 508	0.29 523	0.22 510	0.53 620	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

CAS++	0.16 310	0.12 374	0.27 296	0.18 142	0.12 339	0.17 215	0.15 230	0.42 533	0.24 354	0.19 345	0.18 285	0.13 219	0.10 121	0.21 304	0.12 172	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.08 417	0.10 534	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 244	0.11 307	0.32 366	0.19 215	0.11 255	0.18 253	0.17 354	0.20 123	0.22 303	0.14 229	0.24 378	0.15 282	0.10 121	0.18 212	0.12 172	0.07 184	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.10 534	0.06 214

MyStereo8	0.22 493	0.15 545	0.63 677	0.21 375	0.17 622	0.31 596	0.16 296	0.36 454	0.32 481	0.28 460	0.36 541	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.28 617	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.12 628

mmm	0.21 455	0.12 374	0.31 355	0.22 454	0.12 339	0.28 539	0.21 557	0.41 519	0.27 399	0.29 491	0.38 565	0.29 523	0.24 542	0.29 469	0.22 546	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.09 534	0.10 534	0.09 502

whm_eth	0.15 291	0.13 449	0.25 271	0.19 215	0.13 429	0.15 102	0.20 523	0.28 312	0.24 354	0.15 253	0.17 258	0.19 365	0.13 295	0.19 250	0.15 334	0.11 598	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.07 330

plain	0.17 333	0.13 449	0.43 536	0.21 375	0.13 429	0.16 162	0.17 354	0.27 287	0.22 303	0.16 286	0.26 407	0.13 219	0.16 387	0.27 432	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.07 330

StereoVision	0.22 493	0.18 609	0.37 438	0.27 686	0.17 622	0.23 441	0.22 588	0.38 474	0.31 469	0.20 354	0.51 690	0.22 410	0.16 387	0.28 449	0.18 436	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.13 699	0.10 534	0.07 330

riskmin	0.18 360	0.09 129	0.34 396	0.18 142	0.12 339	0.24 464	0.16 296	0.34 406	0.28 419	0.21 370	0.23 361	0.33 571	0.24 542	0.23 342	0.17 402	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.06 209	0.10 534	0.10 563

CRFU-Net	0.28 625	0.14 505	0.45 562	0.25 617	0.15 559	0.45 716	0.23 615	0.50 631	0.30 455	0.43 712	0.41 599	0.48 700	0.46 746	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.08 417	0.10 534	0.10 563

test_5	0.23 511	0.19 626	0.38 460	0.26 656	0.18 644	0.25 484	0.29 699	0.40 503	0.37 548	0.29 491	0.40 590	0.25 462	0.22 510	0.34 515	0.18 436	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.10 563

CSP-Net	0.27 603	0.15 545	0.30 338	0.21 375	0.14 486	0.44 710	0.24 637	0.50 631	0.40 592	0.41 695	0.43 630	0.42 662	0.26 576	0.66 701	0.28 617	0.12 644	0.08 583	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.09 502

PSMNet-ADL	0.25 573	0.15 545	0.32 366	0.26 656	0.14 486	0.31 596	0.22 588	0.44 557	0.36 536	0.27 445	0.33 508	0.41 651	0.28 613	0.61 671	0.29 629	0.11 598	0.09 622	0.09 455	0.11 631	0.10 534	0.10 563

Patchmatch Stereo++	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425
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	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

ROB_FTStereo_v2	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.16 296	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

ROB_FTStereo	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.24 359	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

HUI-Stereo	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.28 426	0.25 462	0.17 421	0.22 327	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

iGMRVC	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.27 432	0.17 402	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

iRAFT	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.14 167	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.17 421	0.26 411	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

CRE-IMP	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.11 255	0.24 464	0.17 354	0.29 330	0.21 281	0.27 445	0.26 407	0.24 449	0.17 421	0.23 342	0.18 436	0.08 380	0.05 59	0.10 542	0.07 319	0.10 534	0.10 563

RAFT	0.21 455	0.17 594	0.32 366	0.24 575	0.12 339	0.25 484	0.27 676	0.35 431	0.28 419	0.33 581	0.33 508	0.38 617	0.22 510	0.29 469	0.17 402	0.08 380	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.10 534	0.06 214

RAFT-IKP	0.18 360	0.12 374	0.37 438	0.22 454	0.10 185	0.18 253	0.15 230	0.29 330	0.22 303	0.28 460	0.29 441	0.25 462	0.18 454	0.25 391	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

GES	0.22 493	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.14 486	0.27 519	0.19 468	0.49 618	0.33 495	0.30 523	0.36 541	0.25 462	0.23 524	0.29 469	0.22 546	0.10 550	0.08 583	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.11 604

HCRNet	0.24 544	0.25 691	0.33 384	0.34 759	0.16 597	0.27 519	0.18 412	0.43 549	0.35 523	0.30 523	0.35 531	0.32 562	0.22 510	0.44 577	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.10 534	0.09 502

GMStereo	0.19 412	0.25 691	0.40 485	0.21 375	0.12 339	0.22 416	0.19 468	0.29 330	0.40 592	0.25 420	0.23 361	0.16 312	0.15 360	0.25 391	0.19 471	0.09 495	0.06 337	0.08 342	0.08 417	0.10 534	0.08 425
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 603	0.14 505	0.49 595	0.24 575	0.17 622	0.47 725	0.22 588	0.45 570	0.51 708	0.39 675	0.41 599	0.36 601	0.33 673	0.39 554	0.34 664	0.08 380	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.08 425

psm_up	0.29 638	0.16 574	0.41 512	0.26 656	0.17 622	0.32 610	0.26 669	0.55 700	0.43 622	0.36 635	0.40 590	0.45 683	0.37 702	0.58 654	0.30 637	0.11 598	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.10 534	0.10 563

UNet	0.28 625	0.14 505	0.69 700	0.23 516	0.20 692	0.44 710	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.43 667	0.33 673	0.40 563	0.31 646	0.09 495	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.08 425

UPFNet	0.25 573	0.12 374	0.38 460	0.24 575	0.19 673	0.37 664	0.28 692	0.48 605	0.38 563	0.34 601	0.37 550	0.37 609	0.28 613	0.39 554	0.33 659	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.08 425

ACVNet	0.23 511	0.13 449	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.27 519	0.23 615	0.39 488	0.44 638	0.28 460	0.41 599	0.38 617	0.26 576	0.27 432	0.32 652	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.10 534	0.07 330

HGLStereo	0.27 603	0.14 505	0.46 570	0.24 575	0.21 701	0.33 621	0.23 615	0.50 631	0.42 614	0.35 618	0.48 678	0.41 651	0.33 673	0.45 581	0.33 659	0.11 598	0.10 658	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.12 628

GANet-RSSM	0.24 544	0.14 505	0.36 427	0.21 375	0.14 486	0.27 519	0.21 557	0.45 570	0.33 495	0.29 491	0.39 579	0.39 629	0.28 613	0.58 654	0.23 568	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.09 534	0.10 534	0.09 502

PSMNet-RSSM	0.24 544	0.15 545	0.36 427	0.21 375	0.14 486	0.25 484	0.20 523	0.48 605	0.37 548	0.30 523	0.44 642	0.38 617	0.26 576	0.52 613	0.22 546	0.12 644	0.07 489	0.11 602	0.13 699	0.10 534	0.09 502

DMCA	0.22 493	0.14 505	0.36 427	0.22 454	0.14 486	0.27 519	0.20 523	0.43 549	0.38 563	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.24 542	0.24 359	0.28 617	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.08 417	0.10 534	0.11 604

BEATNet_4x	0.22 493	0.18 609	0.47 578	0.22 454	0.10 185	0.28 539	0.14 167	0.46 581	0.32 481	0.31 542	0.34 520	0.31 552	0.25 565	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.06 209	0.10 534	0.08 425

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 603	0.21 655	0.59 660	0.25 617	0.18 644	0.29 561	0.22 588	0.50 631	0.40 592	0.38 658	0.41 599	0.43 667	0.27 596	0.43 573	0.29 629	0.11 598	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.10 534	0.11 604
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 603	0.17 594	0.35 407	0.25 617	0.14 486	0.37 664	0.21 557	0.47 592	0.41 606	0.44 719	0.51 690	0.41 651	0.28 613	0.45 581	0.37 676	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.10 563
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 625	0.16 574	0.34 396	0.27 686	0.16 597	0.38 673	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.46 727	0.46 665	0.51 718	0.33 673	0.53 620	0.33 659	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.10 534	0.09 502

pmcnn	0.50 759	0.20 640	0.78 722	0.24 575	0.26 755	0.39 682	0.30 712	0.51 649	0.50 704	0.54 764	1.23 811	2.52 842	0.37 702	0.77 748	0.95 796	0.08 380	0.06 337	0.06 81	0.05 96	0.10 534	0.08 425

arf2	0.21 455	0.19 626	0.40 485	0.40 783	0.14 486	0.19 298	0.17 354	0.39 488	0.23 331	0.27 445	0.31 473	0.22 410	0.17 421	0.40 563	0.17 402	0.16 723	0.05 59	0.14 695	0.09 534	0.11 586	0.07 330

G2	0.19 412	0.21 655	0.40 485	0.31 741	0.14 486	0.18 253	0.16 296	0.38 474	0.23 331	0.21 370	0.22 349	0.16 312	0.14 336	0.37 540	0.16 368	0.14 691	0.05 59	0.13 667	0.07 319	0.11 586	0.08 425

S	0.19 412	0.12 374	0.22 224	0.22 454	0.13 429	0.31 596	0.22 588	0.30 352	0.27 399	0.25 420	0.31 473	0.20 382	0.20 482	0.18 212	0.17 402	0.12 644	0.09 622	0.15 712	0.16 737	0.11 586	0.12 628

SE	0.16 310	0.14 505	0.19 163	0.21 375	0.11 255	0.23 441	0.16 296	0.28 312	0.20 258	0.20 354	0.27 418	0.15 282	0.17 421	0.15 105	0.14 295	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.08 425

SMOE	0.17 333	0.11 307	0.21 205	0.20 309	0.09 96	0.26 508	0.21 557	0.30 352	0.23 331	0.21 370	0.27 418	0.21 396	0.17 421	0.18 212	0.16 368	0.08 380	0.06 337	0.12 643	0.07 319	0.11 586	0.07 330

SME	0.21 455	0.20 640	0.29 327	0.23 516	0.11 255	0.36 657	0.17 354	0.37 466	0.29 438	0.24 409	0.28 426	0.19 365	0.21 492	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.08 583	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.08 425

Selective-IGEV-i16pc	0.33 673	0.10 210	1.71 826	0.21 375	0.14 486	0.74 784	0.31 718	0.42 533	0.41 606	0.21 370	0.32 485	0.26 484	0.14 336	0.71 718	0.19 471	0.14 691	0.10 658	0.08 342	0.09 534	0.11 586	0.11 604

S2M2_L	0.13 199	0.11 307	0.20 182	0.16 33	0.12 339	0.12 37	0.07 1	0.18 76	0.20 258	0.12 157	0.15 216	0.14 257	0.12 240	0.15 105	0.14 295	0.13 666	0.09 622	0.09 455	0.10 587	0.11 586	0.09 502
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 412	0.14 505	0.34 396	0.23 516	0.14 486	0.18 253	0.20 523	0.29 330	0.37 548	0.18 330	0.22 349	0.23 434	0.17 421	0.26 411	0.17 402	0.15 707	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

rvit_0105_4	0.20 434	0.15 545	0.38 460	0.23 516	0.14 486	0.20 349	0.22 588	0.33 393	0.39 574	0.19 345	0.24 378	0.25 462	0.19 471	0.27 432	0.17 402	0.16 723	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.11 586	0.08 425

rvit_105_1	0.27 603	0.19 626	0.46 570	0.27 686	0.19 673	0.30 580	0.35 745	0.44 557	0.51 708	0.31 542	0.31 473	0.31 552	0.26 576	0.35 527	0.25 591	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.11 586	0.10 563

ITSA-stereo	0.25 573	0.15 545	0.33 384	0.23 516	0.11 255	0.27 519	0.18 412	0.56 717	0.59 745	0.31 542	0.32 485	0.33 571	0.28 613	0.49 597	0.30 637	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.13 650

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 511	0.13 449	0.83 743	0.20 309	0.21 701	0.23 441	0.17 354	0.48 605	0.27 399	0.23 393	0.29 441	0.39 629	0.23 524	0.25 391	0.15 334	0.08 380	0.06 337	0.08 342	0.11 631	0.11 586	0.10 563

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 434	0.72 823	0.70 706	0.17 76	0.08 57	0.15 102	0.15 230	0.18 76	0.16 134	0.13 197	0.12 131	0.09 45	0.08 22	0.16 146	0.13 247	0.35 811	0.04 2	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.23 772

test_sample6	0.25 573	0.13 449	0.41 512	0.21 375	0.11 255	0.30 580	0.22 588	0.51 649	0.35 523	0.33 581	0.43 630	0.30 542	0.24 542	0.57 645	0.22 546	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.10 563

test_sample5	0.24 544	0.13 449	0.42 522	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.32 564	0.41 599	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

test_sample4	0.24 544	0.13 449	0.43 536	0.20 309	0.12 339	0.32 610	0.21 557	0.51 649	0.34 506	0.31 542	0.37 550	0.28 512	0.23 524	0.53 620	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

DualNet	0.24 544	0.13 449	0.42 522	0.21 375	0.12 339	0.30 580	0.21 557	0.50 631	0.34 506	0.33 581	0.43 630	0.29 523	0.23 524	0.55 630	0.21 524	0.10 550	0.07 489	0.10 542	0.09 534	0.11 586	0.10 563

mmx	0.31 653	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

xxx	0.31 653	0.12 374	0.42 522	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.20 523	0.55 700	0.45 651	0.30 523	0.42 616	0.34 581	0.23 524	0.81 760	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.10 563

PCWNet_CMD	0.23 511	0.13 449	0.48 589	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.10 542	0.08 417	0.11 586	0.09 502

CASS	0.21 455	0.15 545	0.32 366	0.26 656	0.11 255	0.28 539	0.19 468	0.39 488	0.30 455	0.32 564	0.34 520	0.25 462	0.24 542	0.25 391	0.20 497	0.13 666	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.11 586	0.11 604
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 544	0.16 574	0.48 589	0.21 375	0.13 429	0.29 561	0.29 699	0.39 488	0.39 574	0.27 445	0.35 531	0.39 629	0.31 662	0.31 493	0.29 629	0.08 380	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

ssnet_v2	0.28 625	0.16 574	0.44 546	0.22 454	0.15 559	0.40 688	0.30 712	0.57 727	0.46 669	0.38 658	0.36 541	0.47 693	0.29 628	0.38 548	0.39 688	0.13 666	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.11 604

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 646	0.20 640	0.70 706	0.21 375	0.17 622	0.46 718	0.27 676	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.55 716	0.43 667	0.30 643	0.46 584	0.38 680	0.09 495	0.06 337	0.07 216	0.06 209	0.11 586	0.10 563

NINENet	0.25 573	0.15 545	0.37 438	0.23 516	0.16 597	0.43 708	0.17 354	0.60 752	0.46 669	0.32 564	0.37 550	0.32 562	0.20 482	0.42 570	0.21 524	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.08 417	0.11 586	0.10 563

dd	0.22 493	0.26 703	0.40 485	0.22 454	0.12 339	0.25 484	0.21 557	0.32 376	0.44 638	0.29 491	0.28 426	0.25 462	0.16 387	0.30 486	0.25 591	0.12 644	0.07 489	0.10 542	0.08 417	0.11 586	0.09 502

GEStereo_RVC	0.27 603	0.20 640	0.44 546	0.27 686	0.16 597	0.33 621	0.25 655	0.56 717	0.54 728	0.34 601	0.38 565	0.34 581	0.25 565	0.51 606	0.28 617	0.12 644	0.08 583	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.11 604

Anonymous3	0.23 511	0.18 609	0.63 677	0.27 686	0.18 644	0.41 692	0.23 615	0.43 549	0.35 523	0.23 393	0.27 418	0.20 382	0.18 454	0.27 432	0.18 436	0.12 644	0.11 684	0.10 542	0.10 587	0.11 586	0.12 628

TestStereo	0.21 455	0.19 626	0.40 485	0.25 617	0.10 185	0.22 416	0.21 557	0.31 364	0.31 469	0.23 393	0.34 520	0.22 410	0.18 454	0.62 679	0.18 436	0.08 380	0.06 337	0.10 542	0.07 319	0.11 586	0.06 214

CFNet_pseudo	0.23 511	0.13 449	0.47 578	0.19 215	0.13 429	0.26 508	0.16 296	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

ADLNet	0.28 625	0.15 545	0.42 522	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.23 615	0.53 680	0.43 622	0.42 706	0.41 599	0.44 678	0.27 596	0.55 630	0.35 669	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.12 628

RAFT + AFF	0.27 603	0.23 682	0.50 606	0.25 617	0.17 622	0.30 580	0.33 739	0.52 668	0.40 592	0.28 460	0.30 458	0.30 542	0.31 662	0.62 679	0.24 581	0.09 495	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.11 586	0.11 604

acv_ft	0.25 573	0.13 449	0.40 485	0.23 516	0.19 673	0.34 635	0.21 557	0.45 570	0.44 638	0.38 658	0.41 599	0.38 617	0.27 596	0.27 432	0.35 669	0.08 380	0.07 489	0.08 342	0.07 319	0.11 586	0.07 330

DSFCA	0.27 603	0.13 449	0.36 427	0.20 309	0.17 622	0.38 673	0.31 718	0.47 592	0.43 622	0.43 712	0.37 550	0.39 629	0.29 628	0.52 613	0.32 652	0.12 644	0.10 658	0.10 542	0.11 631	0.11 586	0.10 563

ADCRef	0.38 711	0.24 686	0.88 756	0.26 656	0.21 701	0.49 736	0.27 676	0.52 668	0.48 687	0.50 743	0.58 729	0.35 595	0.47 749	0.48 592	1.29 827	0.09 495	0.08 583	0.12 643	0.12 670	0.11 586	0.11 604

MSMDNet	0.23 511	0.13 449	0.48 589	0.20 309	0.13 429	0.28 539	0.16 296	0.46 581	0.46 669	0.29 491	0.36 541	0.37 609	0.24 542	0.28 449	0.20 497	0.09 495	0.06 337	0.09 455	0.08 417	0.11 586	0.09 502

CFNet	0.27 603	0.20 640	0.44 546	0.22 454	0.14 486	0.33 621	0.14 167	0.51 649	0.45 651	0.30 523	0.40 590	0.38 617	0.27 596	0.76 742	0.25 591	0.09 495	0.07 489	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.08 425

ccs_rob	0.23 511	0.13 449	0.47 578	0.20 309	0.13 429	0.26 508	0.17 354	0.44 557	0.44 638	0.29 491	0.37 550	0.38 617	0.23 524	0.29 469	0.21 524	0.09 495	0.06 337	0.11 602	0.08 417	0.11 586	0.09 502

AdaStereo	0.24 544	0.16 574	0.37 438	0.24 575	0.12 339	0.32 610	0.17 354	0.54 690	0.42 614	0.33 581	0.38 565	0.35 595	0.21 492	0.30 486	0.22 546	0.14 691	0.06 337	0.13 667	0.08 417	0.11 586	0.08 425
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.
NaN_ROB	0.41 725	0.28 718	0.62 673	0.30 734	0.19 673	0.51 742	0.47 790	0.58 736	0.59 745	0.56 767	0.47 672	0.49 706	0.41 722	1.21 815	0.64 764	0.12 644	0.18 769	0.12 643	0.13 699	0.11 586	0.14 676

LE_ROB	1.76 838	0.20 640	2.68 840	0.48 803	0.52 811	0.78 791	0.96 839	0.84 816	6.61 870	7.40 874	2.08 841	2.08 833	4.83 864	1.27 821	3.79 856	0.10 550	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.11 586	0.10 563

DN-CSS_ROB	0.22 493	0.25 691	0.47 578	0.24 575	0.14 486	0.25 484	0.12 56	0.40 503	0.33 495	0.29 491	0.42 616	0.22 410	0.20 482	0.33 508	0.19 471	0.07 184	0.06 337	0.11 602	0.11 631	0.11 586	0.07 330

Cross2Single Stereo	0.13 199	0.14 505	0.15 50	0.21 375	0.08 57	0.09 9	0.15 230	0.16 41	0.24 354	0.23 393	0.14 198	0.12 182	0.08 22	0.24 359	0.12 172	0.12 644	0.04 2	0.07 216	0.06 209	0.12 629	0.05 54

VeloStereo	0.11 98	0.07 5	0.18 144	0.16 33	0.12 339	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.14 52	0.12 172	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.13 650

flow	0.11 98	0.07 5	0.18 144	0.16 33	0.12 339	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 157	0.09 30	0.11 137	0.10 121	0.17 175	0.12 172	0.10 550	0.09 622	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.13 650

Selective-IGEV-i16pb	0.39 716	0.12 374	2.18 831	0.21 375	0.15 559	0.68 777	0.32 727	0.56 717	0.57 740	0.25 420	0.44 642	0.33 571	0.21 492	0.80 756	0.25 591	0.14 691	0.10 658	0.09 455	0.10 587	0.12 629	0.13 650

DCVSM-stereo	0.24 544	0.13 449	0.52 624	0.20 309	0.14 486	0.26 508	0.13 117	0.34 406	0.34 506	0.41 695	0.33 508	0.47 693	0.29 628	0.30 486	0.22 546	0.10 550	0.10 658	0.11 602	0.10 587	0.12 629	0.15 689

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 573	0.14 505	0.95 768	0.21 375	0.27 759	0.20 349	0.19 468	0.48 605	0.25 371	0.26 434	0.55 716	0.34 581	0.18 454	0.25 391	0.17 402	0.07 184	0.06 337	0.08 342	0.12 670	0.12 629	0.12 628

CFNet_ucs	0.24 544	0.13 449	0.50 606	0.20 309	0.15 559	0.28 539	0.17 354	0.49 618	0.45 651	0.32 564	0.42 616	0.39 629	0.22 510	0.31 493	0.21 524	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.09 534	0.12 629	0.11 604

fast-acv-ft	0.31 653	0.20 640	0.81 736	0.24 575	0.18 644	0.46 718	0.27 676	0.41 519	0.49 696	0.39 675	0.55 716	0.49 706	0.35 688	0.37 540	0.38 680	0.11 598	0.11 684	0.11 602	0.12 670	0.12 629	0.09 502

ADLNet2	0.30 646	0.17 594	0.72 712	0.23 516	0.17 622	0.36 657	0.24 637	0.52 668	0.51 708	0.32 564	0.38 565	0.45 683	0.30 643	0.69 710	0.35 669	0.10 550	0.08 583	0.09 455	0.09 534	0.12 629	0.10 563

CFNet-ft	0.24 544	0.15 545	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

STTStereo	0.28 625	0.20 640	0.61 665	0.25 617	0.17 622	0.29 561	0.24 637	0.47 592	0.39 574	0.39 675	0.41 599	0.44 678	0.28 613	0.40 563	0.28 617	0.13 666	0.12 706	0.13 667	0.16 737	0.12 629	0.11 604

PA-Net	0.37 703	0.28 718	0.83 743	0.31 741	0.28 767	0.39 682	0.42 775	0.51 649	0.55 734	0.34 601	0.42 616	0.41 651	0.36 693	0.79 752	0.49 731	0.12 644	0.23 800	0.16 724	0.23 782	0.12 629	0.18 727
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 646	0.21 655	0.38 460	0.28 713	0.15 559	0.33 621	0.32 727	0.52 668	0.47 675	0.38 658	0.43 630	0.39 629	0.29 628	0.91 781	0.28 617	0.14 691	0.08 583	0.13 667	0.11 631	0.12 629	0.10 563

CFNet_RVC	0.24 544	0.15 545	0.35 407	0.18 142	0.15 559	0.30 580	0.21 557	0.39 488	0.36 536	0.28 460	0.40 590	0.43 667	0.25 565	0.47 588	0.24 581	0.12 644	0.07 489	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.09 502

iResNetv2_ROB	0.27 603	0.26 703	0.72 712	0.23 516	0.13 429	0.29 561	0.18 412	0.52 668	0.49 696	0.37 643	0.45 655	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.20 497	0.08 380	0.06 337	0.07 216	0.05 96	0.12 629	0.09 502

DRN-Test	0.33 673	0.17 594	0.61 665	0.27 686	0.19 673	0.46 718	0.29 699	0.65 774	0.51 708	0.47 735	0.46 665	0.44 678	0.34 682	0.62 679	0.41 705	0.12 644	0.08 583	0.13 667	0.12 670	0.12 629	0.10 563

StereoDRNet	0.32 663	0.22 672	0.61 665	0.27 686	0.21 701	0.42 699	0.30 712	0.61 756	0.48 687	0.46 727	0.39 579	0.48 700	0.30 643	0.57 645	0.40 696	0.11 598	0.09 622	0.12 643	0.11 631	0.12 629	0.10 563

DISCO	0.32 663	0.13 449	0.51 616	0.25 617	0.16 597	0.48 731	0.25 655	0.50 631	0.57 740	0.37 643	0.45 655	0.62 758	0.36 693	0.64 689	0.49 731	0.09 495	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.12 629	0.11 604

MDST_ROB	0.48 752	0.14 505	0.95 768	0.30 734	0.21 701	1.33 830	0.32 727	0.77 802	0.56 737	1.06 820	0.71 765	0.49 706	0.35 688	1.26 820	0.38 680	0.13 666	0.11 684	0.16 724	0.13 699	0.12 629	0.12 628

AHVO							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 727	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

DSFM							0.29 699	0.48 605	0.40 592	0.28 460	0.54 709	0.41 651	0.30 643	0.57 645	0.48 727	0.11 598	0.11 684	0.12 643	0.10 587	0.13 648

zh-mn7	0.46 746	0.45 789	1.48 814	0.25 617	0.19 673	0.44 710	0.29 699	0.56 717	0.82 792	0.65 781	0.96 795	0.49 706	0.38 706	0.88 774	0.63 761	0.12 644	0.10 658	0.11 602	0.11 631	0.13 648	0.14 676

YMNet	0.32 663	0.22 672	0.58 654	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 739	0.56 723	0.51 718	0.30 643	0.39 554	0.40 696	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

YMNet_1	0.32 663	0.22 672	0.58 654	0.27 686	0.23 731	0.48 731	0.27 676	0.51 649	0.45 651	0.48 739	0.56 723	0.51 718	0.30 643	0.39 554	0.40 696	0.13 666	0.16 756	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

DDVS	0.25 573	0.15 545	0.39 476	0.24 575	0.17 622	0.34 635	0.21 557	0.41 519	0.30 455	0.33 581	0.41 599	0.48 700	0.21 492	0.52 613	0.27 611	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.14 676

rvit_stereo_0075_2	0.24 544	0.17 594	0.50 606	0.26 656	0.22 718	0.22 416	0.15 230	0.40 503	0.35 523	0.27 445	0.37 550	0.29 523	0.20 482	0.28 449	0.19 471	0.17 737	0.12 706	0.19 751	0.12 670	0.13 648	0.13 650

test_sample7	0.25 573	0.15 545	0.35 407	0.20 309	0.14 486	0.28 539	0.21 557	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.14 691	0.09 622	0.13 667	0.12 670	0.13 648	0.12 628

iinet-f	0.30 646	0.18 609	1.03 779	0.20 309	0.15 559	0.44 710	0.22 588	0.45 570	0.37 548	0.35 618	0.44 642	0.41 651	0.34 682	0.34 515	0.40 696	0.10 550	0.09 622	0.08 342	0.08 417	0.13 648	0.11 604

AASNet	0.27 603	0.19 626	0.49 595	0.26 656	0.17 622	0.34 635	0.20 523	0.62 765	0.48 687	0.35 618	0.40 590	0.32 562	0.25 565	0.28 449	0.34 664	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.08 417	0.13 648	0.11 604

AACVNet	0.26 592	0.16 574	0.37 438	0.22 454	0.14 486	0.29 561	0.19 468	0.41 519	0.31 469	0.38 658	0.42 616	0.43 667	0.28 613	0.73 726	0.25 591	0.11 598	0.08 583	0.11 602	0.09 534	0.13 648	0.11 604

LCNet	0.21 455	0.11 307	0.29 327	0.25 617	0.12 339	0.23 441	0.19 468	0.34 406	0.26 388	0.28 460	0.35 531	0.26 484	0.30 643	0.35 527	0.17 402	0.07 184	0.05 59	0.09 455	0.10 587	0.13 648	0.22 764

LMCR-Stereo	0.26 592	0.18 609	0.49 595	0.28 713	0.14 486	0.36 657	0.23 615	0.54 690	0.34 506	0.39 675	0.40 590	0.29 523	0.29 628	0.37 540	0.27 611	0.11 598	0.07 489	0.09 455	0.07 319	0.13 648	0.09 502

Syn2CoEx	0.36 693	0.31 743	0.78 722	0.34 759	0.21 701	0.41 692	0.28 692	0.61 756	0.49 696	0.42 706	0.56 723	0.45 683	0.44 737	0.69 710	0.38 680	0.17 737	0.14 730	0.15 712	0.12 670	0.13 648	0.12 628

GwcNet	0.35 688	0.23 682	0.88 756	0.25 617	0.24 739	0.48 731	0.27 676	0.55 700	0.57 740	0.38 658	0.52 699	0.51 718	0.32 670	0.60 664	0.41 705	0.13 666	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.13 648	0.14 676

DMCA-RVC	0.27 603	0.21 655	0.61 665	0.28 713	0.17 622	0.29 561	0.21 557	0.42 533	0.35 523	0.40 686	0.37 550	0.39 629	0.36 693	0.43 573	0.30 637	0.13 666	0.10 658	0.15 712	0.11 631	0.13 648	0.10 563

FADNet-RVC-Resample	0.29 638	0.25 691	0.93 765	0.26 656	0.16 597	0.32 610	0.21 557	0.47 592	0.39 574	0.35 618	0.38 565	0.33 571	0.27 596	0.53 620	0.24 581	0.10 550	0.10 658	0.14 695	0.13 699	0.13 648	0.16 700

UCFNet_RVC	0.24 544	0.16 574	0.34 396	0.18 142	0.15 559	0.33 621	0.16 296	0.46 581	0.35 523	0.29 491	0.35 531	0.39 629	0.25 565	0.34 515	0.22 546	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.14 714	0.13 648	0.12 628

PSMNet_ROB	0.33 673	0.24 686	0.54 631	0.31 741	0.21 701	0.42 699	0.43 777	0.59 743	0.47 675	0.37 643	0.44 642	0.49 706	0.31 662	0.64 689	0.43 710	0.14 691	0.10 658	0.15 712	0.14 714	0.13 648	0.11 604

CBMV	0.33 673	0.21 655	0.54 631	0.23 516	0.13 429	0.42 699	0.33 739	0.53 680	0.48 687	0.52 756	0.49 680	0.50 714	0.41 722	0.56 641	0.31 646	0.15 707	0.16 756	0.18 741	0.16 737	0.13 648	0.13 650
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G3	0.21 455	0.25 691	0.37 438	0.41 785	0.15 559	0.17 215	0.16 296	0.38 474	0.21 281	0.25 420	0.23 361	0.22 410	0.13 295	0.36 536	0.17 402	0.18 748	0.06 337	0.18 741	0.10 587	0.14 668	0.07 330

SCION-MonSter(vits)	0.22 493	0.08 57	0.13 9	0.17 76	0.08 57	0.13 45	0.12 56	0.44 557	0.53 722	0.09 28	0.44 642	0.30 542	0.25 565	0.34 515	0.42 708	0.10 550	0.08 583	0.18 741	0.17 747	0.14 668	0.12 628

z-mn7	0.44 741	0.40 778	1.09 786	0.25 617	0.18 644	0.61 767	0.34 741	0.56 717	0.93 813	0.43 712	0.96 795	0.53 729	0.39 713	0.94 786	0.59 751	0.10 550	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.14 668	0.13 650

w-ln-seven-2	0.36 693	0.29 728	1.06 781	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.30 712	0.50 631	0.54 728	0.45 723	0.55 716	0.45 683	0.41 722	0.62 679	0.49 731	0.10 550	0.10 658	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.11 604

Wz-Net-LNSev	0.34 682	0.29 728	0.91 761	0.26 656	0.21 701	0.47 725	0.31 718	0.54 690	0.54 728	0.44 719	0.52 699	0.50 714	0.35 688	0.39 554	0.39 688	0.11 598	0.11 684	0.10 542	0.09 534	0.14 668	0.13 650

UDGNet	0.23 511	0.31 743	0.38 460	0.24 575	0.14 486	0.24 464	0.18 412	0.32 376	0.43 622	0.29 491	0.28 426	0.24 449	0.19 471	0.29 469	0.20 497	0.15 707	0.07 489	0.21 764	0.11 631	0.14 668	0.10 563

dad	0.28 625	0.31 743	0.44 546	0.21 375	0.14 486	0.30 580	0.20 523	0.33 393	0.49 696	0.44 719	0.44 642	0.45 683	0.21 492	0.41 566	0.26 605	0.20 763	0.11 684	0.20 761	0.11 631	0.14 668	0.10 563

pcwnet_v2	0.32 663	0.15 545	1.26 803	0.23 516	0.18 644	0.32 610	0.18 412	0.59 743	0.60 751	0.36 635	0.45 655	0.35 595	0.29 628	0.36 536	0.25 591	0.14 691	0.11 684	0.12 643	0.11 631	0.14 668	0.15 689

FAT-Stereo	0.36 693	0.18 609	0.73 716	0.26 656	0.18 644	0.33 621	0.29 699	0.60 752	0.59 745	0.46 727	0.60 737	0.60 752	0.50 758	0.61 671	0.34 664	0.13 666	0.14 730	0.13 667	0.12 670	0.14 668	0.18 727

Nwc_Net	0.37 703	0.25 691	0.68 699	0.31 741	0.24 739	0.44 710	0.30 712	0.65 774	0.50 704	0.37 643	0.69 763	0.58 747	0.45 740	0.60 664	0.40 696	0.15 707	0.12 706	0.19 751	0.21 768	0.14 668	0.13 650

ADCL	0.47 749	0.22 672	1.00 774	0.27 686	0.19 673	0.74 784	0.64 813	0.54 690	0.69 773	0.56 767	0.71 765	0.55 735	0.60 777	0.60 664	1.43 829	0.11 598	0.09 622	0.13 667	0.13 699	0.14 668	0.14 676

ADCP+	0.45 744	0.24 686	1.15 795	0.25 617	0.22 718	0.56 755	0.39 765	0.54 690	0.51 708	0.44 719	0.51 690	0.46 691	0.52 763	0.56 641	1.89 844	0.10 550	0.08 583	0.11 602	0.10 587	0.14 668	0.13 650

GANet	0.36 693	0.22 672	0.49 595	0.29 719	0.17 622	0.41 692	0.38 760	0.57 727	0.45 651	0.46 727	0.75 772	0.55 735	0.40 718	0.94 786	0.41 705	0.13 666	0.13 719	0.13 667	0.11 631	0.14 668	0.11 604

CVANet_RVC	0.30 646	0.19 626	0.41 512	0.26 656	0.16 597	0.33 621	0.26 669	0.52 668	0.47 675	0.40 686	0.46 665	0.43 667	0.31 662	0.89 776	0.26 605	0.14 691	0.09 622	0.14 695	0.13 699	0.14 668	0.10 563

DeepPruner_ROB	0.26 592	0.19 626	0.44 546	0.21 375	0.16 597	0.30 580	0.21 557	0.52 668	0.32 481	0.35 618	0.38 565	0.39 629	0.26 576	0.42 570	0.24 581	0.15 707	0.11 684	0.11 602	0.11 631	0.14 668	0.13 650

CBMV_ROB	0.33 673	0.18 609	0.53 628	0.21 375	0.14 486	0.33 621	0.20 523	0.51 649	0.45 651	0.51 748	0.55 716	0.45 683	0.42 731	0.71 718	0.32 652	0.18 748	0.19 778	0.23 772	0.21 768	0.14 668	0.15 689

GOStereo-base	0.23 511	0.27 712	0.44 546	0.41 785	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.40 503	0.25 371	0.27 445	0.26 407	0.21 396	0.16 387	0.42 570	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.17 731	0.09 534	0.15 684	0.08 425

w-ln-seven	0.42 728	0.30 735	1.18 796	0.26 656	0.22 718	0.58 759	0.31 718	0.62 765	0.81 791	0.58 770	0.61 744	0.53 729	0.36 693	0.57 645	0.65 766	0.11 598	0.10 658	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.13 650

Wz-Net-MNSev	0.36 693	0.26 703	0.79 729	0.26 656	0.21 701	0.59 763	0.38 760	0.55 700	0.56 737	0.48 739	0.54 709	0.53 729	0.36 693	0.60 664	0.44 715	0.11 598	0.09 622	0.11 602	0.11 631	0.15 684	0.13 650

hitnet-ft	0.29 638	0.17 594	0.40 485	0.19 215	0.14 486	0.39 682	0.23 615	0.44 557	0.41 606	0.36 635	0.46 665	0.53 729	0.34 682	0.76 742	0.32 652	0.14 691	0.10 658	0.13 667	0.10 587	0.15 684	0.13 650

AF-Net	0.37 703	0.26 703	0.56 645	0.32 748	0.23 731	0.41 692	0.29 699	0.61 756	0.64 762	0.42 706	0.68 759	0.65 770	0.49 756	0.57 645	0.44 715	0.15 707	0.11 684	0.19 751	0.14 714	0.15 684	0.13 650

SGM-ForestM	1.36 828	0.28 718	0.79 729	0.26 656	0.16 597	2.26 843	1.00 842	1.42 838	1.46 841	2.38 859	2.05 840	5.95 864	2.66 852	2.95 852	2.46 851	0.17 737	0.18 769	0.18 741	0.18 754	0.15 684	0.18 727

PS-NSSS	0.32 663	0.30 735	0.46 570	0.23 516	0.17 622	0.33 621	0.24 637	0.57 727	0.41 606	0.37 643	0.52 699	0.35 595	0.30 643	0.80 756	0.30 637	0.17 737	0.14 730	0.21 764	0.15 724	0.15 684	0.13 650

XPNet_ROB	0.33 673	0.20 640	0.43 536	0.27 686	0.18 644	0.37 664	0.31 718	0.55 700	0.50 704	0.51 748	0.53 706	0.58 747	0.37 702	0.63 686	0.45 718	0.17 737	0.12 706	0.13 667	0.12 670	0.15 684	0.14 676

SGM-Forest	0.36 693	0.17 594	0.47 578	0.23 516	0.16 597	0.45 716	0.41 772	0.55 700	0.48 687	0.52 756	0.60 737	0.52 724	0.41 722	0.85 768	0.50 737	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.15 724	0.15 684	0.15 689
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 603	0.13 449	0.45 562	0.26 656	0.19 673	0.24 464	0.14 167	0.45 570	0.43 622	0.39 675	0.48 678	0.42 662	0.27 596	0.32 500	0.29 629	0.20 763	0.12 706	0.17 731	0.16 737	0.16 693	0.20 747

FACV-RUCA	0.21 455	0.15 545	0.32 366	0.23 516	0.23 731	0.26 508	0.19 468	0.39 488	0.34 506	0.25 420	0.32 485	0.21 396	0.24 542	0.24 359	0.19 471	0.10 550	0.07 489	0.15 712	0.08 417	0.16 693	0.13 650

IGEV-Stereo+	0.12 140	0.08 57	0.17 117	0.18 142	0.13 429	0.09 9	0.11 31	0.16 41	0.15 111	0.10 72	0.08 23	0.10 88	0.10 121	0.21 304	0.11 87	0.07 184	0.05 59	0.06 81	0.05 96	0.16 693	0.24 780

GMStereo_Zeroshot	0.24 544	0.21 655	0.45 562	0.26 656	0.13 429	0.28 539	0.15 230	0.39 488	0.35 523	0.37 643	0.43 630	0.40 644	0.17 421	0.34 515	0.20 497	0.12 644	0.07 489	0.13 667	0.07 319	0.16 693	0.09 502

HBP-ISP	0.33 673	0.30 735	0.72 712	0.22 454	0.16 597	0.32 610	0.22 588	0.54 690	0.44 638	0.41 695	0.49 680	0.33 571	0.38 706	0.73 726	0.25 591	0.18 748	0.19 778	0.24 774	0.20 763	0.16 693	0.13 650

Wz-Net-SNSev	0.43 735	0.41 782	1.27 804	0.30 734	0.21 701	0.44 710	0.41 772	0.61 756	0.65 763	0.46 727	0.65 753	0.62 758	0.39 713	0.74 734	0.59 751	0.12 644	0.11 684	0.12 643	0.13 699	0.16 693	0.14 676

SACVNet	0.30 646	0.20 640	0.41 512	0.25 617	0.18 644	0.34 635	0.25 655	0.52 668	0.40 592	0.41 695	0.44 642	0.46 691	0.32 670	0.71 718	0.25 591	0.13 666	0.10 658	0.12 643	0.12 670	0.16 693	0.17 713

APVNet	0.36 693	0.20 640	0.70 706	0.26 656	0.22 718	0.52 751	0.35 745	0.61 756	0.44 638	0.38 658	0.52 699	0.48 700	0.38 706	0.84 765	0.46 724	0.13 666	0.14 730	0.15 712	0.16 737	0.16 693	0.15 689

psmorigin	0.50 759	0.25 691	3.03 843	0.24 575	0.19 673	0.38 673	0.22 588	0.50 631	0.44 638	0.64 779	0.68 759	0.71 785	0.51 761	0.85 768	0.45 718	0.14 691	0.17 763	0.13 667	0.14 714	0.16 693	0.21 757

aanetorigin	0.39 716	0.29 728	1.09 786	0.24 575	0.19 673	0.28 539	0.37 754	0.33 393	0.47 675	0.94 808	0.82 781	0.52 724	0.54 764	0.49 597	0.50 737	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.10 587	0.16 693	0.15 689

S-Stereo	0.38 711	0.20 640	1.05 780	0.27 686	0.22 718	0.38 673	0.32 727	0.55 700	0.66 765	0.39 675	0.59 732	0.49 706	0.41 722	0.75 736	0.40 696	0.12 644	0.15 746	0.13 667	0.13 699	0.16 693	0.21 757

NCC-stereo	0.39 716	0.25 691	0.69 700	0.32 748	0.28 767	0.46 718	0.36 750	0.65 774	0.52 717	0.40 686	0.57 727	0.56 739	0.47 749	0.73 726	0.45 718	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 789	0.16 693	0.16 700

edge stereo	0.39 716	0.22 672	0.81 736	0.27 686	0.22 718	0.37 664	0.24 637	0.56 717	0.54 728	0.53 762	0.60 737	0.71 785	0.50 758	0.78 750	0.40 696	0.16 723	0.14 730	0.19 751	0.14 714	0.16 693	0.17 713

Abc-Net	0.39 716	0.25 691	0.69 700	0.32 748	0.28 767	0.46 718	0.36 750	0.65 774	0.52 717	0.40 686	0.57 727	0.56 739	0.47 749	0.73 726	0.45 718	0.17 737	0.14 730	0.18 741	0.25 789	0.16 693	0.16 700
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 688	0.26 703	0.49 595	0.36 770	0.22 718	0.41 692	0.41 772	0.53 680	0.42 614	0.47 735	0.46 665	0.61 756	0.39 713	0.55 630	0.37 676	0.16 723	0.13 719	0.21 764	0.21 768	0.16 693	0.16 700

ETE_ROB	0.34 682	0.26 703	0.45 562	0.29 719	0.18 644	0.40 688	0.37 754	0.57 727	0.47 675	0.50 743	0.50 684	0.62 758	0.36 693	0.55 630	0.38 680	0.13 666	0.10 658	0.14 695	0.12 670	0.16 693	0.16 700

SGM_RVC	0.50 759	0.19 626	0.50 606	0.25 617	0.15 559	0.69 778	0.39 765	0.68 790	0.82 792	0.95 812	0.84 783	1.13 809	0.76 798	1.16 811	0.60 755	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.16 737	0.16 693	0.17 713
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
arf1	0.24 544	0.32 751	0.44 546	0.47 801	0.15 559	0.18 253	0.17 354	0.42 533	0.25 371	0.30 523	0.31 473	0.21 396	0.16 387	0.44 577	0.17 402	0.22 772	0.06 337	0.19 751	0.09 534	0.17 710	0.07 330

PatchMatch Cens Cmp	1.16 825	0.27 712	0.62 673	0.26 656	0.24 739	1.06 813	0.64 813	1.33 834	2.62 855	1.67 845	3.54 857	4.92 859	1.75 841	1.52 834	1.62 834	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.20 763	0.17 710	0.19 734

zh-sn7	0.48 752	0.51 801	1.43 812	0.29 719	0.20 692	0.47 725	0.39 765	0.57 727	0.62 757	0.52 756	0.81 779	0.52 724	0.56 768	1.05 800	0.87 789	0.12 644	0.13 719	0.13 667	0.13 699	0.17 710	0.16 700

TCMNet	0.33 673	0.23 682	0.72 712	0.29 719	0.30 778	0.40 688	0.28 692	0.50 631	0.47 675	0.37 643	0.45 655	0.40 644	0.29 628	0.60 664	0.39 688	0.14 691	0.13 719	0.15 712	0.14 714	0.17 710	0.15 689

IGEV-RUCA	0.21 455	0.08 57	0.23 242	0.19 215	0.19 673	0.28 539	0.24 637	0.23 197	0.21 281	0.20 354	0.23 361	0.28 512	0.49 756	0.26 411	0.18 436	0.09 495	0.08 583	0.18 741	0.13 699	0.17 710	0.17 713

SDNR	0.42 728	0.21 655	0.82 740	0.21 375	0.18 644	1.27 827	0.17 354	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.81 779	0.38 617	0.27 596	1.19 812	0.38 680	0.23 777	0.24 802	0.17 731	0.13 699	0.17 710	0.20 747

RP	0.35 688	0.22 672	0.51 616	0.31 741	0.24 739	0.37 664	0.28 692	0.50 631	0.58 744	0.40 686	0.63 750	0.61 756	0.47 749	0.61 671	0.39 688	0.16 723	0.15 746	0.17 731	0.15 724	0.17 710	0.17 713

RTSC	0.39 716	0.28 718	0.78 722	0.27 686	0.18 644	0.49 736	0.22 588	0.59 743	0.84 799	0.55 766	0.53 706	0.49 706	0.36 693	0.67 705	0.82 783	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.17 710	0.17 713

DeepPrunerF	0.44 741	0.29 728	1.29 806	0.33 755	0.30 778	0.35 650	0.36 750	0.62 765	1.15 830	0.40 686	0.44 642	0.39 629	0.41 722	0.80 756	0.52 740	0.18 748	0.14 730	0.23 772	0.21 768	0.17 710	0.17 713

DANet	0.35 688	0.23 682	0.60 662	0.36 770	0.22 718	0.39 682	0.25 655	0.48 605	0.43 622	0.52 756	0.50 684	0.59 749	0.41 722	0.76 742	0.49 731	0.13 666	0.11 684	0.14 695	0.12 670	0.17 710	0.15 689
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 735	0.26 703	0.54 631	0.31 741	0.20 692	0.51 742	0.32 727	0.70 794	0.60 751	0.59 771	0.55 716	0.65 770	0.41 722	1.40 830	0.51 739	0.13 666	0.17 763	0.21 764	0.16 737	0.17 710	0.18 727

SANet	0.53 768	0.28 718	0.96 770	0.26 656	0.15 559	0.69 778	0.44 781	0.67 787	1.34 836	0.67 783	0.98 798	0.94 797	0.71 794	0.89 776	0.76 775	0.14 691	0.12 706	0.12 643	0.11 631	0.17 710	0.16 700

NOSS_ROB	0.31 653	0.20 640	0.35 407	0.24 575	0.16 597	0.32 610	0.19 468	0.52 668	0.48 687	0.33 581	0.36 541	0.42 662	0.28 613	0.93 784	0.24 581	0.19 756	0.20 787	0.24 774	0.22 779	0.17 710	0.17 713

LALA_ROB	0.36 693	0.25 691	0.46 570	0.30 734	0.21 701	0.47 725	0.39 765	0.61 756	0.51 708	0.52 756	0.51 690	0.69 782	0.36 693	0.50 601	0.43 710	0.17 737	0.11 684	0.16 724	0.14 714	0.17 710	0.15 689

PWC_ROB	0.38 711	0.29 728	0.69 700	0.25 617	0.20 692	0.38 673	0.19 468	0.58 736	0.67 768	0.57 769	0.85 784	0.51 718	0.40 718	0.71 718	0.52 740	0.13 666	0.09 622	0.14 695	0.10 587	0.17 710	0.14 676

MeshStereo	0.58 776	0.27 712	0.67 693	0.22 454	0.17 622	0.66 774	0.37 754	0.78 805	0.61 755	1.47 841	1.30 813	1.65 827	0.79 800	1.12 808	0.59 751	0.17 737	0.17 763	0.17 731	0.14 714	0.17 710	0.14 676
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
PM Cens cmp D40	0.92 813	0.28 718	0.67 693	0.27 686	0.25 748	0.87 802	0.53 801	1.13 829	1.87 846	1.70 846	3.06 853	2.75 847	1.42 835	1.27 821	1.09 810	0.18 748	0.19 778	0.19 751	0.20 763	0.18 726	0.20 747

PM Graph cmp D40	0.87 808	0.32 751	0.71 711	0.29 719	0.33 784	0.86 800	0.58 806	0.98 824	1.71 845	1.59 843	3.40 855	2.11 835	1.16 823	1.24 817	0.90 792	0.19 756	0.20 787	0.19 751	0.21 768	0.18 726	0.21 757

PatchMatch Graph Cmp	1.00 815	0.31 743	0.84 748	0.28 713	0.32 782	0.84 797	0.59 809	1.04 825	2.17 852	1.74 847	4.02 859	2.63 844	1.19 826	1.24 817	1.53 833	0.19 756	0.19 778	0.19 751	0.21 768	0.18 726	0.22 764

PatchMatch		0.31 743		0.28 713		0.81 795		1.12 828		1.59 843		2.59 843		1.44 831		0.19 756		0.19 751		0.18 726

SCION-MonSter	0.32 663	0.22 672	0.44 546	0.29 719	0.28 767	0.54 753	0.21 557	0.46 581	0.57 740	0.32 564	0.54 709	0.32 562	0.29 628	0.39 554	0.52 740	0.10 550	0.10 658	0.25 779	0.22 779	0.18 726	0.14 676

AANet	0.49 755	0.42 784	1.56 818	0.22 454	0.19 673	0.39 682	0.25 655	0.52 668	0.92 809	0.92 805	0.93 793	0.84 792	0.67 789	0.59 660	0.59 751	0.15 707	0.11 684	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

DualNet (step1)	0.28 625	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.39 554	0.23 568	0.23 777	0.09 622	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_sample9	0.42 728	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.51 649	0.38 563	0.37 643	0.34 520	0.37 609	0.30 643	0.66 701	0.91 793	0.23 777	1.82 866	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

test_sample8	0.49 755	0.19 626	0.50 606	0.18 142	0.16 597	0.34 635	0.20 523	0.55 700	0.34 506	0.62 775	0.38 565	1.15 812	0.67 789	0.66 701	0.91 793	0.23 777	1.82 866	0.28 790	0.24 784	0.18 726	0.16 700

FINET	0.34 682	0.27 712	0.80 733	0.24 575	0.24 739	0.36 657	0.34 741	0.54 690	0.72 779	0.39 675	0.47 672	0.32 562	0.30 643	0.51 606	0.32 652	0.19 756	0.17 763	0.13 667	0.12 670	0.18 726	0.16 700

RGC	0.39 716	0.32 751	0.64 685	0.34 759	0.27 759	0.40 688	0.29 699	0.57 727	0.53 722	0.45 723	0.64 752	0.62 758	0.45 740	0.72 724	0.39 688	0.15 707	0.15 746	0.21 764	0.20 763	0.18 726	0.19 734

RYNet	0.37 703	0.18 609	0.59 660	0.25 617	0.28 767	0.61 767	0.32 727	0.59 743	0.59 745	0.41 695	0.38 565	0.57 744	0.39 713	0.87 771	0.53 743	0.11 598	0.08 583	0.12 643	0.11 631	0.18 726	0.18 727

CSAN	0.50 759	0.35 761	0.78 722	0.36 770	0.23 731	0.56 755	0.59 809	0.61 756	0.70 776	0.64 779	0.78 776	0.65 770	0.60 777	1.38 829	0.62 758	0.21 766	0.17 763	0.20 761	0.20 763	0.18 726	0.18 727

zero-FE	0.16 310	0.08 57	0.81 736	0.19 215	0.18 644	0.12 37	0.15 230	0.19 95	0.19 224	0.10 72	0.10 70	0.13 219	0.12 240	0.21 304	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.19 739	0.06 214

WZ-Net	0.52 767	0.38 776	1.90 827	0.30 734	0.24 739	0.57 758	0.48 794	0.62 765	0.78 788	0.50 743	0.71 765	0.68 780	0.54 764	0.98 794	0.84 784	0.13 666	0.10 658	0.11 602	0.12 670	0.19 739	0.20 747

EDNetEfficient	0.63 782	0.37 771	2.40 836	0.26 656	0.25 748	0.38 673	0.49 796	0.41 519	1.06 823	1.38 830	0.87 788	0.62 758	0.95 814	0.65 697	1.65 835	0.11 598	0.09 622	0.10 542	0.11 631	0.19 739	0.17 713

FADNet-RVC	0.31 653	0.35 761	0.78 722	0.25 617	0.20 692	0.33 621	0.20 523	0.49 618	0.40 592	0.34 601	0.39 579	0.41 651	0.29 628	0.63 686	0.31 646	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.15 724	0.19 739	0.19 734

stereogan	0.37 703	0.17 594	0.65 687	0.27 686	0.22 718	0.62 769	0.26 669	0.59 743	0.63 761	0.43 712	0.60 737	0.67 776	0.42 731	0.68 707	0.35 669	0.13 666	0.14 730	0.14 695	0.12 670	0.19 739	0.17 713

ADCPNet	0.48 752	0.29 728	1.60 821	0.27 686	0.23 731	0.70 781	0.38 760	0.53 680	0.51 708	0.51 748	0.59 732	0.67 776	0.56 768	0.60 664	1.14 812	0.15 707	0.18 769	0.14 695	0.23 782	0.19 739	0.19 734

NVstereo2D	0.31 653	0.16 574	0.54 631	0.24 575	0.22 718	0.42 699	0.28 692	0.58 736	0.56 737	0.28 460	0.38 565	0.40 644	0.30 643	0.71 718	0.28 617	0.13 666	0.08 583	0.13 667	0.10 587	0.19 739	0.16 700

PWCDC_ROB	0.38 711	0.30 735	0.60 662	0.33 755	0.20 692	0.42 699	0.19 468	0.58 736	0.89 801	0.42 706	1.26 812	0.36 601	0.34 682	0.50 601	0.38 680	0.18 748	0.11 684	0.11 602	0.09 534	0.19 739	0.13 650

WCMA_ROB	0.51 763	0.21 655	0.65 687	0.25 617	0.21 701	0.58 759	0.32 727	0.54 690	0.55 734	0.95 812	1.40 817	1.28 818	0.81 804	0.73 726	0.62 758	0.18 748	0.15 746	0.15 712	0.15 724	0.19 739	0.19 734

SHD	0.42 728	0.27 712	0.81 736	0.31 741	0.25 748	0.42 699	0.22 588	0.66 780	0.94 815	0.63 777	0.60 737	0.59 749	0.47 749	0.59 660	0.58 750	0.15 707	0.13 719	0.16 724	0.16 737	0.20 748	0.22 764

ADCMid	0.49 755	0.34 759	1.13 793	0.26 656	0.21 701	0.51 742	0.37 754	0.57 727	0.54 728	0.75 792	0.66 755	0.62 758	0.64 788	0.64 689	1.68 836	0.13 666	0.12 706	0.17 731	0.17 747	0.20 748	0.17 713

AnyNet_C32	0.51 763	0.40 778	1.10 790	0.29 719	0.28 767	0.59 763	0.58 806	0.54 690	0.60 751	0.62 775	0.66 755	0.54 733	0.54 764	0.78 750	1.74 841	0.15 707	0.14 730	0.15 712	0.17 747	0.20 748	0.20 747

DDF-Stereo	0.13 199	0.08 57	0.19 163	0.19 215	0.16 597	0.12 37	0.15 230	0.18 76	0.18 201	0.11 120	0.10 70	0.13 219	0.12 240	0.23 342	0.19 471	0.08 380	0.05 59	0.07 216	0.05 96	0.21 751	0.06 214

coex-ft	3.44 850	0.73 824	48.55 897	0.24 575	0.19 673	0.50 741	0.43 777	0.47 592	2.40 854	7.03 873	1.20 809	0.97 800	2.23 848	0.73 726	1.92 845	0.12 644	0.15 746	0.14 695	0.12 670	0.21 751	0.43 808

Wz-Net-TNSev	0.51 763	0.58 809	1.61 823	0.25 617	0.21 701	0.65 772	0.45 782	0.63 772	0.69 773	0.51 748	0.54 709	0.71 785	0.60 777	1.00 795	0.77 778	0.15 707	0.15 746	0.13 667	0.15 724	0.21 751	0.20 747

EDNetEfficientorigin	7.51 865	0.52 805	140.47 899	0.25 617	0.17 622	0.42 699	0.29 699	0.47 592	1.03 818	1.28 827	1.02 799	0.83 791	0.84 809	0.75 736	0.99 798	0.10 550	0.09 622	0.12 643	0.10 587	0.21 751	0.22 764

FADNet_RVC	0.30 646	0.28 718	0.83 743	0.23 516	0.15 559	0.30 580	0.17 354	0.49 618	0.37 548	0.30 523	0.38 565	0.30 542	0.27 596	0.52 613	0.31 646	0.14 691	0.14 730	0.14 695	0.16 737	0.21 751	0.23 772

RTS	0.78 803	0.48 794	4.68 850	0.34 759	0.28 767	1.12 818	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 789	0.60 752	0.59 775	1.61 835	1.16 816	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 734

RTSA	0.78 803	0.48 794	4.68 850	0.34 759	0.28 767	1.12 818	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 789	0.60 752	0.59 775	1.61 835	1.16 816	0.14 691	0.11 684	0.15 712	0.15 724	0.21 751	0.19 734

GASNet	0.36 693	0.46 790	0.88 756	0.34 759	0.23 731	0.35 650	0.22 588	0.60 752	0.53 722	0.40 686	0.37 550	0.45 683	0.30 643	0.79 752	0.35 669	0.15 707	0.10 658	0.14 695	0.14 714	0.22 758	0.12 628

G-Net	0.46 746	0.25 691	0.86 753	0.34 759	0.28 767	0.90 807	0.35 745	0.47 592	0.45 651	0.68 784	1.22 810	0.64 768	0.60 777	0.61 671	0.57 745	0.16 723	0.14 730	0.17 731	0.13 699	0.22 758	0.19 734

ADCS	0.58 776	0.40 778	1.35 809	0.29 719	0.24 739	0.55 754	0.45 782	0.67 787	0.83 796	0.76 795	0.71 765	0.68 780	0.60 777	0.76 742	2.23 849	0.16 723	0.16 756	0.16 724	0.17 747	0.22 758	0.22 764

PStereo	0.26 592	0.37 771	0.34 396	0.21 375	0.13 429	0.25 484	0.25 655	0.33 393	0.47 675	0.26 434	0.17 258	0.29 523	0.34 682	0.35 527	0.37 676	0.23 777	0.15 746	0.17 731	0.13 699	0.23 761	0.21 757

sAnonymous2	0.20 434	0.21 655	0.58 654	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

CroCo_RVC	0.20 434	0.21 655	0.58 654	0.24 575	0.17 622	0.22 416	0.19 468	0.34 406	0.28 419	0.17 307	0.19 294	0.17 329	0.16 387	0.17 175	0.14 295	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.23 761	0.17 713

AnyNet_C01	0.65 784	0.58 809	2.60 839	0.32 748	0.26 755	0.88 803	0.61 811	0.63 772	0.62 757	0.68 784	0.96 795	0.76 788	0.60 777	0.96 790	1.43 829	0.16 723	0.16 756	0.17 731	0.17 747	0.23 761	0.23 772

StereoAnything_RVC	0.13 199	0.37 771	0.36 427	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 56	0.17 53	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 121	0.20 276	0.10 30	0.09 495	0.05 59	0.06 81	0.04 1	0.24 765	0.05 54

FADNet	0.32 663	0.36 764	0.74 717	0.23 516	0.22 718	0.37 664	0.19 468	0.53 680	0.48 687	0.32 564	0.36 541	0.43 667	0.32 670	0.64 689	0.25 591	0.16 723	0.16 756	0.14 695	0.16 737	0.24 765	0.19 734

Light-Stereo-hy	0.42 728	0.27 712	0.79 729	0.32 748	0.27 759	0.58 759	0.30 712	0.55 700	0.46 669	0.48 739	0.43 630	1.00 802	0.35 688	0.69 710	0.34 664	0.16 723	0.18 769	0.50 820	0.32 806	0.25 767	0.23 772

TARStereo(FT)	0.57 773	0.36 764	1.06 781	0.45 796	0.25 748	0.89 805	1.27 852	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 791	1.08 805	0.57 771	0.84 765	0.84 784	0.21 766	0.15 746	0.25 779	0.18 754	0.25 767	0.15 689

2222	0.57 773	0.36 764	1.06 781	0.45 796	0.25 748	0.89 805	1.27 852	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 791	1.08 805	0.57 771	0.84 765	0.84 784	0.21 766	0.15 746	0.25 779	0.18 754	0.25 767	0.15 689

FSD	0.27 603	0.28 718	0.32 366	0.27 686	0.24 739	0.27 519	0.27 676	0.31 364	0.29 438	0.26 434	0.27 418	0.28 512	0.27 596	0.28 449	0.26 605	0.23 777	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.25 767	0.24 780

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 763	0.50 799	0.86 753	0.39 780	0.24 739	0.84 797	0.55 803	0.56 717	0.62 757	0.60 772	0.68 759	0.62 758	0.42 731	1.13 810	0.43 710	0.23 777	0.27 809	0.27 782	0.35 809	0.25 767	0.29 791

XQC	0.43 735	0.37 771	0.96 770	0.34 759	0.25 748	0.53 752	0.34 741	0.60 752	0.73 783	0.51 748	0.46 665	0.57 744	0.47 749	0.70 714	0.72 773	0.17 737	0.12 706	0.18 741	0.15 724	0.25 767	0.23 772

STTRV1_RVC	0.42 728	0.32 751	0.89 759	0.29 719	0.36 790	0.49 736	0.31 718	0.61 756	0.53 722	0.46 727	0.56 723	0.47 693	0.43 735	1.00 795	0.39 688	0.27 796	0.21 790	0.20 761	0.18 754	0.25 767	0.17 713

LSM	1.64 837	0.40 778	2.56 838	2.02 856	17.61 877	0.51 742	0.52 799	0.61 756	0.76 785	0.82 798	1.11 803	0.63 766	0.54 764	0.75 736	0.49 731	0.16 723	0.24 802	0.18 741	0.21 768	0.25 767	2.42 857

DPSNet	0.47 749	0.24 686	0.93 765	0.27 686	0.20 692	0.75 787	0.57 805	0.84 816	0.79 789	0.47 735	0.51 690	0.60 752	0.69 792	0.87 771	0.71 772	0.16 723	0.13 719	0.12 643	0.10 587	0.25 767	0.21 757

PDISCO_ROB	0.43 735	0.30 735	0.67 693	0.43 790	0.36 790	0.67 775	0.32 727	0.72 797	0.76 785	0.43 712	0.53 706	0.63 766	0.40 718	0.66 701	0.47 726	0.21 766	0.12 706	0.21 764	0.19 761	0.25 767	0.20 747

MSMD_ROB	0.60 780	0.33 756	0.61 665	0.30 734	0.25 748	0.86 800	0.35 745	0.55 700	0.67 768	1.10 822	1.49 822	1.76 830	0.97 817	0.88 774	0.49 731	0.23 777	0.21 790	0.27 782	0.27 798	0.25 767	0.24 780

MultiAttention	1.02 820	0.13 449	0.43 536	0.35 768	0.43 799	5.36 853	1.71 856	0.69 792	0.53 722	0.36 635	0.63 750	0.55 735	0.22 510	7.60 875	0.43 710	0.09 495	0.06 337	0.14 695	0.24 784	0.26 778	0.30 792

FC-DCNN v2	0.71 793	0.30 735	0.67 693	0.32 748	0.27 759	0.84 797	0.39 765	0.84 816	0.85 800	1.44 837	1.64 829	2.09 834	1.28 832	1.06 801	0.80 782	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.26 778	0.25 783

ccnet	0.42 728	0.31 743	0.48 589	0.27 686	0.32 782	0.60 766	0.32 727	0.65 774	0.46 669	0.53 762	0.66 755	0.56 739	0.45 740	0.72 724	0.61 756	0.26 791	0.19 778	0.24 774	0.21 768	0.26 778	0.22 764

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 693	0.36 764	0.53 628	0.34 759	0.19 673	0.51 742	0.24 637	0.55 700	0.38 563	0.41 695	0.47 672	0.47 693	0.27 596	0.73 726	0.30 637	0.36 812	0.19 778	0.27 782	0.17 747	0.26 778	0.23 772

FC-DCNN	0.70 791	0.30 735	0.69 700	0.32 748	0.27 759	0.81 795	0.39 765	0.79 808	0.82 792	1.41 833	1.58 828	1.98 832	1.26 830	1.02 798	0.77 778	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.26 778	0.26 785

MSAF-DinoV2	0.76 802	0.44 788	1.98 828	0.49 808	0.16 597	0.58 759	0.31 718	0.81 811	0.83 796	0.41 695	0.52 699	0.98 801	0.58 774	4.97 870	1.03 800	0.11 598	0.07 489	0.10 542	0.24 784	0.27 783	0.26 785

FCDSN-DC	0.63 782	0.31 743	0.61 665	0.36 770	0.30 778	0.65 772	0.37 754	0.66 780	0.68 771	1.14 824	1.54 826	1.71 829	1.26 830	0.92 782	0.64 764	0.24 787	0.22 795	0.27 782	0.26 794	0.27 783	0.27 790
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 776	0.34 759	0.84 748	0.39 780	0.31 781	0.59 763	0.47 790	0.80 809	1.25 833	0.92 805	1.09 801	0.79 789	0.82 805	0.85 768	0.76 775	0.21 766	0.18 769	0.22 770	0.18 754	0.27 783	0.35 802

SAMSARA	0.56 770	0.39 777	0.80 733	0.60 821	0.46 804	1.00 811	1.23 851	0.67 787	0.68 771	0.71 787	0.54 709	0.89 796	0.57 771	0.81 760	0.62 758	0.19 756	0.22 795	0.18 741	0.18 754	0.27 783	0.25 783

GANetREF_RVC	0.43 735	0.47 792	0.69 700	0.38 778	0.20 692	0.51 742	0.48 794	0.66 780	0.66 765	0.46 727	0.46 665	0.50 714	0.44 737	0.90 780	0.39 688	0.27 796	0.21 790	0.32 801	0.18 754	0.27 783	0.22 764
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
MANE	1.41 830	0.36 764	0.74 717	0.43 790	0.41 796	2.16 841	0.80 831	2.39 857	3.38 858	2.22 858	3.06 853	3.54 852	2.73 853	2.15 848	1.94 846	0.28 801	0.27 809	0.30 796	0.46 820	0.28 788	0.34 800

UHP(FT)	0.68 787	0.42 784	1.12 791	0.43 790	0.27 759	1.09 815	0.64 813	0.77 802	1.20 831	0.94 808	1.17 807	1.08 805	0.82 805	1.06 801	1.04 802	0.22 772	0.24 802	0.31 798	0.27 798	0.29 789	0.23 772

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 842	0.26 703	2.90 841	0.33 755	1.30 849	3.07 847	2.37 859	2.20 854	4.84 865	3.25 863	6.38 867	4.33 856	3.05 854	1.33 826	1.21 822	0.23 777	0.18 769	0.24 774	0.81 850	0.29 789	1.26 849

1111	0.79 805	0.31 743	1.57 819	0.39 780	0.28 767	1.14 820	0.99 841	0.83 814	0.96 816	0.97 815	1.11 803	1.23 815	1.18 825	1.73 840	1.70 839	0.21 766	0.18 769	0.22 770	0.21 768	0.29 789	0.26 785

mmmmmm	0.68 787	0.42 784	1.12 791	0.43 790	0.27 759	1.09 815	0.64 813	0.77 802	1.20 831	0.94 808	1.17 807	1.08 805	0.82 805	1.06 801	1.04 802	0.22 772	0.24 802	0.31 798	0.27 798	0.29 789	0.23 772

TestStereooo	1.99 842	0.26 703	2.90 841	0.33 755	1.30 849	3.07 847	2.37 859	2.20 854	4.84 865	3.25 863	6.38 867	4.33 856	3.05 854	1.33 826	1.21 822	0.23 777	0.18 769	0.24 774	0.81 850	0.29 789	1.26 849

PASM	0.45 744	0.35 761	0.90 760	0.35 768	0.33 784	0.39 682	0.38 760	0.50 631	0.61 755	0.52 756	0.51 690	0.62 758	0.45 740	0.93 784	0.48 727	0.26 791	0.29 813	0.29 794	0.33 807	0.29 789	0.26 785

ELAS_RVC	0.74 798	0.36 764	1.00 774	0.37 776	0.33 784	0.88 803	0.93 838	0.83 814	1.08 825	1.35 829	1.33 816	1.24 816	1.33 834	1.06 801	0.95 796	0.27 796	0.25 806	0.29 794	0.27 798	0.30 795	0.30 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 703	0.41 782	0.66 692	0.46 800	0.41 796	0.34 635	0.25 655	0.57 727	0.45 651	0.39 675	0.52 699	0.43 667	0.33 673	0.41 566	0.29 629	0.25 790	0.14 730	0.33 805	0.21 768	0.31 796	0.22 764

CC-Net-ROB	0.43 735	0.47 792	0.65 687	0.37 776	0.23 731	0.51 742	0.29 699	0.66 780	0.49 696	0.46 727	0.51 690	0.48 700	0.38 706	0.96 790	0.35 669	0.34 810	0.23 800	0.55 824	0.25 789	0.31 796	0.20 747

ELAS	0.74 798	0.36 764	0.85 752	0.36 770	0.33 784	1.36 831	0.77 827	0.93 820	0.92 809	1.41 833	1.53 825	1.16 813	1.17 824	0.95 789	1.03 800	0.26 791	0.25 806	0.28 790	0.28 803	0.31 796	0.30 792
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 770	0.51 801	1.19 797	0.38 778	0.22 718	0.69 778	0.27 676	0.80 809	0.67 768	0.73 788	0.74 770	0.87 793	0.61 786	0.81 760	0.76 775	0.29 804	0.27 809	0.32 801	0.37 813	0.32 799	0.31 795

nnnnnnn	0.74 798	0.33 756	1.35 809	0.42 788	0.35 788	0.79 793	0.46 785	0.82 813	1.08 825	1.05 819	1.50 823	1.57 825	0.98 818	1.12 808	1.09 810	0.27 796	0.25 806	0.32 801	0.31 805	0.34 800	0.32 798

DStereoFS	0.84 807	0.66 820	0.80 733	0.53 816	0.50 808	1.23 825	0.55 803	0.94 821	1.32 835	0.89 802	1.32 814	1.04 804	2.32 850	1.29 824	1.14 812	0.31 807	0.35 822	0.30 796	0.39 816	0.34 800	0.60 824

Anonymous_2	0.37 703	0.21 655	0.47 578	0.20 309	0.21 701	0.42 699	0.26 669	0.38 474	0.29 438	0.33 581	0.30 458	0.44 678	0.38 706	0.36 536	0.29 629	0.26 791	0.29 813	0.44 816	1.41 858	0.34 800	0.21 757

UDG	0.40 723	0.46 790	0.49 595	0.40 783	0.35 788	0.47 725	0.27 676	0.54 690	0.47 675	0.39 675	0.45 655	0.59 749	0.44 737	0.46 584	0.39 688	0.26 791	0.19 778	0.48 819	0.22 779	0.34 800	0.26 785

fsdfsdds	1.26 827	0.33 756	1.44 813	0.43 790	0.59 816	2.19 842	1.14 849	1.28 833	2.36 853	2.10 857	4.10 860	3.15 850	1.94 844	1.09 805	1.28 825	0.22 772	0.19 778	0.34 806	0.25 789	0.36 804	0.34 800

NVStereoNet_ROB	0.67 786	0.49 798	0.83 743	0.48 803	0.40 795	0.51 742	0.46 785	0.70 794	0.77 787	0.84 800	1.72 831	1.02 803	0.83 808	1.23 816	0.79 781	0.32 808	0.38 824	0.40 814	0.46 820	0.36 804	0.41 807
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 725	0.50 799	0.48 589	0.44 795	0.39 793	0.46 718	0.32 727	0.50 631	0.43 622	0.45 723	0.52 699	0.57 744	0.36 693	0.48 592	0.33 659	0.33 809	0.21 790	0.55 824	0.25 789	0.37 806	0.32 798

AROF2	0.31 653	0.43 787	0.44 546	0.51 810	0.18 644	0.19 298	0.20 523	0.48 605	0.27 399	0.38 658	0.29 441	0.29 523	0.15 360	0.63 686	0.19 471	0.37 814	0.06 337	0.47 818	0.08 417	0.38 807	0.12 628

Selective-IGEV-i16pa	30.47 893	41.93 900	4.02 846	0.49 808	0.37 792	96.94 900	0.74 823	60.26 908	58.76 906	17.24 887	64.39 904	38.26 907	49.53 905	106.11 908	26.15 889	19.96 897	3.42 873	4.39 874	1.81 868	0.39 808	14.22 882

DStereoSA	0.81 806	0.37 771	1.08 785	0.51 810	0.65 823	0.67 775	1.44 855	0.74 799	1.06 823	0.54 764	1.67 830	0.49 706	1.78 842	0.96 790	1.69 838	0.28 801	0.43 828	0.27 782	0.51 826	0.40 809	0.58 821

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 787	0.64 817	1.06 781	0.45 796	0.27 759	1.40 834	0.58 806	0.78 805	0.92 809	0.84 800	0.86 785	0.88 795	0.68 791	1.33 826	0.68 770	0.37 814	0.29 813	0.34 806	0.36 812	0.43 810	0.37 803

MADNet+	1.01 818	1.16 847	4.72 852	0.70 826	0.47 805	1.24 826	0.96 839	0.97 823	0.89 801	0.65 781	0.77 775	0.87 793	0.85 811	2.09 846	1.68 836	0.38 816	0.39 825	0.31 798	0.27 798	0.43 810	0.39 805

AROF3	0.34 682	0.62 815	0.51 616	0.52 814	0.18 644	0.19 298	0.21 557	0.49 618	0.33 495	0.39 675	0.26 407	0.35 595	0.17 421	0.74 734	0.19 471	0.39 817	0.06 337	0.61 828	0.08 417	0.45 812	0.12 628

SQANet	0.40 723	0.48 794	0.67 693	0.48 803	0.39 793	0.48 731	0.22 588	0.51 649	0.43 622	0.40 686	0.47 672	0.47 693	0.33 673	0.54 627	0.32 652	0.36 812	0.15 746	0.40 814	0.21 768	0.45 812	0.31 795

DStereoO	0.46 746	0.32 751	0.51 616	0.36 770	0.29 777	0.38 673	0.45 782	0.55 700	0.60 751	0.47 735	0.49 680	0.48 700	0.73 797	0.59 660	0.69 771	0.81 843	0.18 769	0.38 811	0.19 761	0.46 814	0.20 747

FADE		1.06 843		0.71 827	0.76 833			1.85 849	1.52 842	0.75 792		1.17 814		2.83 851		24.23 902	4.70 875	17.35 893	17.61 891	0.49 815	0.44 809

anonymity	0.56 770	0.54 806	0.70 706	0.47 801	0.61 818	0.56 755	0.43 777	0.69 792	0.49 696	0.63 777	0.55 716	0.54 733	0.60 777	0.61 671	0.57 745	0.55 825	0.53 841	0.50 820	0.54 830	0.51 816	0.56 818

Consistency-Raft	0.55 769	0.48 794	1.02 777	0.45 796	0.49 807	0.49 736	0.47 790	0.72 797	0.72 779	0.45 723	0.82 781	0.47 693	0.60 777	0.50 601	0.63 761	0.39 817	0.39 825	0.44 816	0.51 826	0.52 817	0.37 803

SGM+DAISY	0.87 808	0.66 820	1.30 807	0.51 810	0.60 817	1.03 812	0.84 835	0.76 801	0.73 783	1.39 831	1.51 824	1.31 819	1.22 828	1.11 806	1.08 805	0.57 827	0.53 841	0.51 823	0.51 826	0.54 818	0.61 828

SPS-STEREO	0.69 790	0.61 814	0.98 772	0.52 814	0.57 814	0.74 784	0.50 797	0.78 805	0.62 757	0.95 812	0.86 785	0.94 797	0.70 793	1.01 797	0.87 789	0.58 828	0.51 838	0.50 820	0.50 825	0.55 819	0.58 821
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 861	2.61 856	13.29 877	0.58 819	0.53 812	10.12 868	3.33 864	4.83 869	5.01 868	8.75 877	8.51 870	14.08 886	7.60 872	7.70 876	5.34 867	0.28 801	0.28 812	0.34 806	0.37 813	0.57 820	0.45 810

JetBlue	1.14 824	0.76 825	2.36 834	0.59 820	0.75 830	3.04 846	1.78 857	1.11 827	0.90 803	0.94 808	1.10 802	1.66 828	1.28 832	2.09 846	1.72 840	0.43 821	0.36 823	0.38 811	0.38 815	0.58 821	0.56 818

otaku	0.57 773	0.62 815	0.87 755	0.63 823	0.44 802	0.73 783	0.37 754	0.65 774	0.66 765	0.51 748	0.75 772	0.66 774	0.45 740	0.69 710	0.46 724	0.53 822	0.34 821	0.55 824	0.35 809	0.60 822	0.45 810

GCST	0.47 749	0.60 811	0.57 648	1.04 844	0.48 806	0.38 673	0.11 31	0.40 503	0.32 481	0.41 695	0.34 520	0.29 523	0.17 421	0.46 584	0.19 471	0.69 832	0.42 827	0.79 840	0.62 838	0.62 823	0.46 813

Ntro	0.58 776	0.64 817	0.92 763	0.66 824	0.50 808	0.77 788	0.36 750	0.66 780	0.70 776	0.50 743	0.59 732	0.65 770	0.51 761	0.75 736	0.45 718	0.56 826	0.32 819	0.56 827	0.34 808	0.63 824	0.46 813

DGSMNet	0.61 781	0.29 728	0.91 761	0.51 810	0.70 825	0.62 769	1.38 854	0.59 743	0.55 734	0.37 643	0.61 744	0.52 724	0.33 673	0.65 697	0.43 710	0.53 822	0.60 848	0.67 830	0.61 837	0.63 824	0.61 828

ACVNet_1	0.72 794	0.81 829	1.37 811	0.72 828	0.53 812	0.77 788	0.42 775	0.85 819	0.90 803	0.74 791	0.75 772	1.32 820	0.72 795	1.02 798	0.55 744	0.54 824	0.31 816	0.71 834	0.35 809	0.64 826	0.45 810

ACVNet-4b	0.72 794	0.81 829	1.33 808	0.72 828	0.50 808	0.80 794	0.31 718	0.71 796	0.80 790	0.50 743	0.72 769	0.95 799	0.43 735	0.96 790	1.20 820	1.13 855	0.21 790	0.76 837	0.45 819	0.65 827	0.46 813

DispFullNet	0.66 785	0.89 834	1.59 820	0.77 830	1.21 847	0.51 742	0.23 615	0.59 743	0.72 779	0.69 786	0.61 744	0.69 782	0.91 813	0.79 752	0.48 727	0.27 796	0.12 706	0.73 835	0.30 804	0.65 827	0.40 806

WAO-7	1.01 818	0.89 834	0.93 765	0.83 834	0.66 824	1.18 821	0.81 833	1.40 837	1.57 843	1.11 823	1.76 833	1.45 822	1.19 826	1.50 833	1.14 812	0.61 829	0.62 851	0.70 833	0.68 842	0.66 829	0.60 824

MFMNet_re	0.72 794	0.76 825	0.99 773	0.62 822	0.70 825	0.77 788	0.67 817	0.75 800	0.83 796	0.78 797	0.86 785	0.69 782	0.78 799	0.71 718	0.61 756	0.66 831	0.59 847	0.61 828	0.58 836	0.68 830	0.71 834

relubot	0.74 798	0.80 828	0.77 720	0.88 836	0.77 834	0.71 782	0.77 827	0.68 790	0.72 779	0.83 799	0.74 770	0.66 774	0.80 803	0.67 705	0.74 774	0.74 835	0.71 858	0.69 831	0.66 839	0.70 831	0.67 831

relurobot	0.70 791	0.77 827	0.74 717	0.83 834	0.70 825	0.64 771	0.77 827	0.58 736	0.69 773	0.75 792	0.69 763	0.64 768	0.72 795	0.64 689	0.67 769	0.74 835	0.64 853	0.69 831	0.66 839	0.70 831	0.67 831

MonStereo1	0.93 814	0.56 807	0.82 740	0.69 825	0.58 815	1.37 832	0.35 745	0.94 821	1.25 833	0.93 807	1.90 834	1.52 824	2.10 847	1.27 821	0.77 778	0.69 832	0.33 820	0.75 836	0.47 822	0.70 831	0.57 820

Selective-IGEV-i1pa	5.57 862	7.99 869	4.76 854	0.80 831	0.45 803	12.99 871	3.60 865	9.25 878	7.43 872	6.97 872	9.87 874	8.94 874	7.26 871	14.66 887	5.65 868	3.55 871	1.08 863	1.93 860	0.72 845	0.73 834	2.79 861

ACVNet_2	0.89 810	0.87 833	1.25 802	0.82 832	0.62 819	0.97 810	0.62 812	1.14 830	1.42 838	1.00 816	1.40 817	1.47 823	0.84 809	1.11 806	0.66 767	0.61 829	0.43 828	0.78 838	0.49 823	0.75 835	0.52 816

RainbowNet	0.72 794	0.89 834	1.02 777	0.82 832	0.63 820	0.78 791	0.52 799	0.81 811	0.93 813	0.60 772	0.79 777	0.80 790	0.60 777	0.80 756	0.57 745	0.78 840	0.55 844	0.78 838	0.49 823	0.76 836	0.58 821

WAO-6	1.07 822	0.93 837	0.92 763	0.96 838	0.78 835	1.28 828	0.75 824	1.34 835	2.00 850	1.02 818	1.54 826	1.59 826	1.22 828	1.31 825	1.14 812	0.78 840	0.55 844	1.02 847	0.75 847	0.83 837	0.69 833

IMH-64-1	0.91 811	0.86 831	0.84 748	0.97 839	0.75 830	0.92 808	0.71 819	1.27 831	1.10 827	0.89 802	1.45 819	1.14 810	0.96 815	1.19 812	0.84 784	0.74 835	0.51 838	0.97 843	0.55 831	0.84 838	0.60 824

IMH-64	0.91 811	0.86 831	0.84 748	0.97 839	0.75 830	0.92 808	0.71 819	1.27 831	1.10 827	0.89 802	1.45 819	1.14 810	0.96 815	1.19 812	0.84 784	0.74 835	0.51 838	0.97 843	0.55 831	0.84 838	0.60 824

IMH	1.05 821	0.95 838	1.00 774	1.01 841	0.78 835	1.11 817	0.68 818	1.38 836	1.43 839	1.00 816	1.72 831	1.43 821	1.14 820	1.73 840	0.89 791	1.09 852	0.55 844	0.99 845	0.57 835	0.87 840	0.62 830

LVE	1.13 823	1.02 840	1.28 805	1.01 841	0.80 838	1.29 829	0.81 833	1.47 840	1.96 848	1.07 821	1.90 834	1.90 831	1.01 819	1.48 832	0.91 793	0.93 849	0.61 850	0.94 842	0.69 843	0.87 840	0.75 838

WAO-8	1.46 833	1.10 845	1.09 786	1.10 845	0.84 839	2.06 838	0.75 824	1.84 846	3.83 861	1.44 837	2.21 842	2.15 836	1.43 837	3.17 853	1.19 818	0.91 847	0.65 854	1.09 848	0.79 848	0.90 842	0.71 834

Venus	1.46 833	1.10 845	1.09 786	1.10 845	0.84 839	2.06 838	0.75 824	1.84 846	3.83 861	1.44 837	2.21 842	2.15 836	1.43 837	3.17 853	1.19 818	0.91 847	0.65 854	1.09 848	0.79 848	0.90 842	0.71 834

Dean	1.17 826	1.04 842	1.49 816	1.03 843	0.78 835	1.20 824	0.77 827	1.48 841	1.96 848	1.28 827	1.99 839	2.15 836	1.14 820	1.25 819	1.00 799	0.81 843	0.60 848	1.01 846	0.69 843	0.92 844	0.74 837

PWCK	1.00 815	1.17 848	1.70 825	0.91 837	0.41 796	1.19 823	0.92 837	1.10 826	1.14 829	1.16 825	1.14 805	1.25 817	0.88 812	1.75 842	1.04 802	0.87 846	0.50 836	0.87 841	0.53 829	0.96 845	0.52 816

SuperB	0.49 755	0.28 718	2.23 832	0.23 516	0.15 559	0.41 692	0.32 727	0.47 592	0.82 792	0.43 712	0.50 684	0.33 571	0.45 740	0.68 707	1.08 805	0.10 550	0.07 489	0.09 455	0.08 417	0.98 846	0.14 676

DNS	0.26 592	0.30 735	0.18 144	0.17 76	0.10 185	0.13 45	0.14 167	0.24 220	0.16 134	0.12 157	0.17 258	0.13 219	0.10 121	0.70 714	0.37 676	0.08 380	0.14 730	0.08 342	0.05 96	1.01 847	0.80 840

UHP(ZeroShot)	4.71 858	0.60 811	7.05 861	0.48 803	0.70 825	9.17 865	2.53 861	5.32 871	14.17 885	8.26 875	14.83 882	9.91 876	8.72 873	4.02 864	3.96 857	0.41 819	0.31 816	0.37 809	0.56 833	1.09 848	1.78 853

UHP	4.71 858	0.60 811	7.05 861	0.48 803	0.70 825	9.17 865	2.53 861	5.32 871	14.17 885	8.26 875	14.83 882	9.91 876	8.72 873	4.02 864	3.96 857	0.41 819	0.31 816	0.37 809	0.56 833	1.09 848	1.78 853

DNSM	0.28 625	0.28 718	0.17 117	0.17 76	0.09 96	0.15 102	0.15 230	0.24 220	0.18 201	0.14 229	0.17 258	0.13 219	0.11 190	0.75 736	0.63 761	0.08 380	0.13 719	0.06 81	0.05 96	1.14 850	0.81 841

UNDER WATER-64	1.55 835	1.19 849	2.52 837	1.31 850	0.95 843	2.12 840	1.21 850	1.45 839	3.19 857	1.43 836	1.32 814	2.64 845	2.04 846	1.63 837	1.83 842	1.11 853	0.67 856	1.28 853	0.92 853	1.19 851	1.02 846

light-stereo	2.37 847	0.69 822	3.61 844	3.84 860	3.41 855	4.04 849	0.31 718	2.13 853	1.45 840	3.61 865	6.33 866	6.90 873	0.63 787	4.83 869	1.28 825	0.71 834	0.74 859	0.32 801	0.39 816	1.20 852	0.96 843

UNDER WATER	1.59 836	1.22 850	2.36 834	1.38 851	1.03 844	1.67 837	1.10 846	1.54 844	3.63 859	1.44 837	1.47 821	2.85 848	2.25 849	1.67 838	1.94 846	1.06 851	0.62 851	1.31 854	0.93 854	1.21 853	1.02 846

TorneroNet-64	1.43 831	1.03 841	1.20 798	1.10 845	0.86 841	2.26 843	0.73 822	1.84 846	3.84 863	1.25 826	2.25 844	2.69 846	1.42 835	1.76 843	1.43 829	0.76 839	0.50 836	1.09 848	0.66 839	1.23 854	0.76 839

TorneroNet	2.22 844	1.08 844	1.24 801	1.14 849	0.90 842	5.58 854	0.80 831	2.12 852	8.69 873	2.58 860	5.42 863	3.88 855	1.97 845	1.78 845	1.87 843	0.86 845	0.54 843	1.15 852	0.74 846	1.23 854	0.85 842

notaker	1.45 832	1.34 851	1.48 814	1.40 852	1.07 845	1.18 821	0.85 836	1.48 841	1.40 837	1.51 842	3.46 856	2.40 841	1.81 843	1.76 843	1.45 832	1.11 853	0.69 857	1.38 855	0.87 852	1.31 856	0.97 845

ktn	1.77 839	1.36 852	1.22 799	1.43 853	1.14 846	1.52 835	1.08 845	1.51 843	3.96 864	2.77 862	4.69 861	3.35 851	1.46 839	1.69 839	1.25 824	1.43 857	0.77 860	1.45 856	0.99 855	1.32 857	0.96 843

KSHMR	1.89 840	1.36 852	1.60 821	1.47 854	1.22 848	1.38 833	1.06 844	1.79 845	5.97 869	1.42 835	5.65 865	2.98 849	1.14 820	2.23 849	1.20 820	1.27 856	1.12 864	1.46 857	1.10 857	1.32 857	1.15 848

JetRed	2.30 846	2.64 857	6.12 858	1.12 848	1.38 852	5.85 861	3.29 863	1.99 850	1.67 844	1.98 854	1.95 838	2.16 839	1.60 840	2.48 850	4.10 859	1.05 850	1.60 865	1.09 848	1.01 856	1.67 859	1.28 851

MADNet++	2.26 845	1.80 855	2.06 830	2.13 858	1.97 854	2.61 845	1.79 858	2.38 856	2.16 851	2.75 861	2.65 851	2.38 840	2.43 851	3.17 853	3.21 853	2.17 867	1.95 868	1.94 861	1.63 859	2.06 860	2.01 856

HanzoNet	2.97 849	1.69 854	2.29 833	1.74 855	1.33 851	1.53 836	1.03 843	1.99 850	2.64 856	5.51 869	5.16 862	5.90 863	6.82 870	4.32 866	3.29 854	3.16 870	2.02 870	1.92 859	2.87 872	2.24 861	1.89 855

tt	4.71 858	0.10 210	3.94 845	2.06 857	1.53 853	10.14 869	16.88 877	9.27 879	4.98 867	1.39 831	1.02 799	4.68 858	4.90 865	3.35 856	5.86 869	5.76 876	9.15 885	2.24 871	2.53 870	3.10 862	1.32 852

ply	1.96 841	0.65 819	0.36 427	0.54 817	0.63 820	0.49 736	0.43 777	3.11 859	1.04 821	0.32 564	1.90 834	3.56 853	3.36 856	4.53 867	5.93 870	1.67 858	0.90 861	2.10 868	1.74 862	3.53 863	2.42 857

xbf	2.48 848	0.56 807	0.36 427	0.54 817	0.63 820	4.66 850	5.05 872	3.11 859	1.04 821	2.06 856	1.90 834	3.56 853	3.36 856	4.53 867	5.93 870	1.67 858	0.90 861	2.10 868	1.74 862	3.53 863	2.42 857

DPSimNet_ROB	4.34 857	4.23 858	6.89 860	3.67 859	3.68 856	4.75 851	5.21 873	2.67 858	3.68 860	5.82 870	3.95 858	5.57 860	6.72 869	3.46 857	4.48 860	4.05 874	2.88 871	4.68 875	3.12 874	3.69 865	3.62 863

USTest	6.88 863	5.23 861	5.63 857	7.22 865	7.29 860	14.34 873	22.76 879	8.48 876	9.32 874	5.42 868	6.39 869	6.29 872	6.64 868	6.92 873	8.62 874	1.94 860	3.29 872	2.16 870	2.55 871	3.85 866	3.29 862

DGTPSM_ROB	8.34 866	5.10 859	10.37 875	5.31 863	10.18 863	8.33 863	23.60 883	6.06 873	13.41 882	4.90 866	10.87 878	5.65 861	10.44 876	6.17 871	12.59 876	3.74 872	7.55 877	3.69 872	7.26 880	4.14 867	7.46 873

WQFJA1++	0.44 741	0.07 5	0.63 677	0.18 142	0.13 429	0.15 102	0.11 31	0.20 123	0.11 18	2.05 855	0.12 131	0.23 434	0.11 190	0.17 175	0.12 172	0.08 380	0.05 59	0.06 81	0.05 96	4.20 868	0.07 330

DPSMNet_ROB	8.40 867	5.11 860	10.49 876	5.58 864	10.25 864	8.34 864	23.62 884	6.07 874	13.45 883	4.93 867	10.88 879	5.66 862	10.44 876	6.24 872	12.64 877	3.98 873	7.61 878	3.76 873	7.30 881	4.20 868	7.51 874

noway3	4.27 852	5.33 863	4.61 847	11.26 871	10.44 867	5.62 855	4.46 866	4.12 864	0.92 809	1.86 849	2.49 850	6.19 870	3.66 862	3.74 862	4.54 862	1.97 861	0.46 830	2.03 866	1.74 862	5.69 870	4.21 864

TCMNet-wrong-test	4.29 853	5.57 864	4.65 849	11.33 873	10.39 865	5.73 860	4.48 870	4.13 865	1.02 817	1.91 853	2.39 845	6.16 868	3.62 860	3.84 863	4.50 861	1.99 863	0.47 832	1.97 862	1.69 860	5.69 870	4.31 865

noway2	4.26 851	5.26 862	4.63 848	11.29 872	10.43 866	5.62 855	4.46 866	4.09 863	0.90 803	1.87 850	2.47 847	6.20 871	3.67 863	3.62 858	4.54 862	1.97 861	0.46 830	2.02 863	1.74 862	5.72 872	4.32 866

zzzz4	4.31 854	5.77 865	4.85 856	11.37 874	10.45 868	5.64 857	4.46 866	4.20 867	0.91 808	1.87 850	2.47 847	6.11 866	3.60 858	3.65 859	4.59 864	1.99 863	0.47 832	2.02 863	1.74 862	5.77 873	4.37 867

noway1	4.31 854	5.77 865	4.81 855	11.37 874	10.45 868	5.64 857	4.46 866	4.20 867	0.90 803	1.87 850	2.48 849	6.11 866	3.60 858	3.65 859	4.59 864	1.99 863	0.47 832	2.02 863	1.74 862	5.77 873	4.37 867

noway4	4.32 856	5.81 867	4.75 853	11.39 876	10.47 870	5.70 859	4.50 871	4.14 866	0.90 803	1.83 848	2.44 846	6.16 868	3.63 861	3.66 861	4.60 866	2.00 866	0.47 832	2.03 866	1.73 861	5.80 875	4.40 869

ASD4	7.23 864	6.65 868	7.69 863	5.24 862	5.62 859	11.85 870	20.36 878	7.57 875	7.14 871	6.55 871	5.47 864	5.99 865	5.78 866	7.22 874	9.24 875	4.85 875	4.44 874	6.40 882	5.19 875	6.53 876	4.89 870

iinet-test	10.78 870	9.29 870	9.70 865	10.48 866	10.68 871	17.98 878	25.98 885	12.57 883	13.39 880	9.64 881	10.10 875	10.06 878	10.61 879	11.22 883	12.70 878	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 871

IINet	10.78 870	9.29 870	9.70 865	10.48 866	10.68 871	17.98 878	25.98 885	12.57 883	13.39 880	9.64 881	10.10 875	10.06 878	10.61 879	11.22 883	12.70 878	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 871

DPSM_ROB	11.49 873	9.87 876	10.35 873	11.13 869	11.31 873	19.11 881	27.51 888	13.37 886	14.21 887	10.31 883	11.06 880	10.96 884	11.27 884	11.96 885	13.59 881	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 876

DPSM	11.49 873	9.87 876	10.35 873	11.13 869	11.31 873	19.11 881	27.51 888	13.37 886	14.21 887	10.31 883	11.06 880	10.96 884	11.27 884	11.96 885	13.59 881	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 876

PML	16.10 878	12.82 880	6.78 859	5.23 861	7.76 861	33.92 886	66.56 901	5.30 870	10.28 875	26.12 901	68.59 905	20.51 888	13.49 886	10.06 878	6.78 873	5.96 877	2.00 869	6.04 881	2.18 869	8.96 881	2.60 860

xxxxx1	15.27 875	9.54 873	10.31 870	20.13 880	18.88 878	17.08 874	23.03 880	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 871	10.74 881	10.61 879	10.72 879	13.89 883	7.97 882	9.20 886	31.85 902	44.72 903	12.84 882	13.69 878

tt_ll	15.27 875	9.54 873	10.31 870	20.13 880	18.88 878	17.08 874	23.03 880	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 871	10.74 881	10.61 879	10.72 879	13.89 883	7.97 882	9.20 886	31.85 902	44.72 903	12.84 882	13.69 878

ff	15.27 875	9.54 873	10.31 870	20.13 880	18.88 878	17.08 874	23.03 880	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 871	10.74 881	10.61 879	10.72 879	13.89 883	7.97 882	9.20 886	31.85 902	44.72 903	12.84 882	13.69 878

LRCNet_RVC	10.90 872	14.34 881	9.35 864	15.35 877	8.04 862	1.08 814	0.34 741	8.78 877	0.70 776	12.63 886	16.05 884	9.85 875	6.54 867	8.57 877	6.34 872	20.27 898	5.40 876	23.70 899	21.88 899	14.87 885	13.83 881

Hybrid-DGEV	23.16 886	19.94 890	20.96 887	22.49 884	22.75 884	38.51 892	55.52 899	27.09 900	28.90 900	20.58 893	22.25 892	22.00 891	22.80 895	24.11 895	27.33 891	13.60 888	16.47 890	12.14 883	14.30 887	15.95 886	15.54 885

CasAABBNet	23.10 882	19.86 885	20.64 884	22.47 883	22.73 882	38.41 890	55.50 896	26.89 896	28.70 896	20.61 896	22.15 891	22.08 895	22.75 893	23.99 890	27.36 892	13.59 885	16.48 891	12.14 883	14.27 883	15.95 886	15.53 884

RAFT-FEzeroshot	23.10 882	19.88 887	20.56 882	22.49 884	22.75 884	38.38 887	55.50 896	26.84 893	28.66 894	20.60 894	22.10 889	22.05 892	22.74 891	24.00 892	27.37 894	13.59 885	16.48 891	12.14 883	14.28 884	15.96 888	15.54 885

RAFT-FE	23.10 882	19.88 887	20.56 882	22.49 884	22.75 884	38.38 887	55.50 896	26.84 893	28.66 894	20.60 894	22.10 889	22.05 892	22.74 891	24.00 892	27.37 894	13.59 885	16.48 891	12.14 883	14.28 884	15.96 888	15.54 885

FlowAnything	23.14 885	19.87 886	20.79 885	22.50 887	22.74 883	38.39 889	55.46 893	26.89 896	28.72 897	20.77 899	22.29 895	22.07 894	22.72 890	23.99 890	27.41 897	13.60 888	16.55 897	12.15 887	14.36 889	15.97 890	15.52 883

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 900	27.19 901	28.95 901	20.67 898	22.28 894	22.36 898	22.85 897	24.77 898	27.37 894	13.64 891	16.51 895	12.16 889	14.32 888	15.98 891

Selective-RAFT-Error	23.16 886	19.93 889	20.87 886	22.54 888	22.81 887	38.52 893	55.47 894	27.01 899	28.83 898	20.66 897	22.25 892	22.09 896	22.80 895	24.09 894	27.36 892	13.61 890	16.48 891	12.15 887	14.28 884	15.99 892	15.57 888

LSM0	24.24 889	19.98 891	22.32 888	24.22 890	40.14 897	38.48 891	55.20 892	26.95 898	28.57 893	20.49 892	21.83 887	22.26 897	22.75 893	24.22 896	27.30 890	13.66 892	16.32 889	12.19 890	14.15 882	16.10 893	17.66 890

fast-reg	23.64 888	20.51 893	23.42 889	23.22 889	24.75 891	38.73 894	55.47 894	26.85 895	28.86 899	20.12 891	21.73 886	21.64 890	22.22 889	24.30 897	27.54 898	13.91 893	16.52 896	14.85 891	15.62 890	16.91 894	15.71 889

zzzzzz3	33.80 894	21.93 894	29.35 892	40.69 896	40.71 898	54.58 896	75.81 903	38.06 904	43.73 904	30.21 903	32.81 899	33.59 904	36.40 903	35.16 900	41.64 902	19.24 895	24.62 900	18.35 894	21.58 895	19.15 895	18.48 891

zzz1	33.83 895	21.95 895	29.58 893	40.69 896	40.71 898	54.57 895	75.77 902	38.08 905	43.79 905	30.23 904	32.84 900	33.61 905	36.40 903	35.19 901	41.64 902	19.25 896	24.62 900	18.36 895	21.58 895	19.16 896	18.49 892

HaxPig	17.72 880	20.22 892	19.73 879	16.53 878	16.51 876	9.27 867	9.33 874	14.34 888	13.27 879	18.65 888	18.70 885	17.35 887	16.77 887	17.04 888	16.45 886	22.05 901	20.89 898	22.27 898	21.53 894	21.29 897	22.13 895

zzzz2	34.86 896	30.12 898	31.42 894	34.23 892	34.22 895	58.04 897	83.74 904	40.88 906	43.54 902	31.10 905	33.46 901	32.70 902	33.88 901	35.86 902	41.00 900	20.48 899	24.86 902	18.45 896	21.67 897	24.07 898	23.42 896

noway5	34.86 896	30.12 898	31.42 894	34.23 892	34.22 895	58.04 897	83.74 904	40.88 906	43.54 902	31.10 905	33.46 901	32.70 902	33.88 901	35.86 902	41.00 900	20.48 899	24.86 902	18.45 896	21.67 897	24.07 898	23.42 896

MEDIAN_ROB	21.21 881	24.62 896	23.47 890	19.58 879	19.65 881	13.22 872	10.96 875	17.88 889	17.00 889	22.14 900	22.02 888	20.86 889	20.36 888	21.06 889	19.71 887	25.63 903	24.13 899	26.21 900	25.20 900	25.17 900	25.38 898

AVERAGE_ROB	25.43 890	29.06 897	27.24 891	24.63 891	24.20 890	17.73 877	12.61 876	22.29 892	21.39 892	26.79 902	26.16 898	25.20 899	24.64 900	25.07 899	23.53 888	29.96 904	28.40 904	30.60 901	29.58 901	29.72 901	29.84 899

RSGM-EC	29.65 891	17.75 882	10.04 868	35.31 894	33.15 893	26.42 884	46.65 890	19.89 890	17.74 890	18.92 889	23.36 896	30.14 900	23.59 898	41.87 904	45.99 904	59.56 906	34.38 905	33.25 905	20.37 892	34.97 902	19.60 893

acva	29.65 891	17.75 882	10.04 868	35.31 894	33.15 893	26.42 884	46.65 890	19.89 890	17.74 890	18.92 889	23.36 896	30.14 900	23.59 898	41.87 904	45.99 904	59.56 906	34.38 905	33.25 905	20.37 892	34.97 902	19.60 893

DLNR_Zeroshot_test	10.44 868	12.10 878	19.93 880	106.08 900	23.66 889	0.14 71	0.13 117	3.22 861	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.36 868	0.06 337	0.07 216	0.07 319	39.70 904	0.06 214

DLNR-FE	10.45 869	12.13 879	19.94 881	106.10 901	23.12 888	0.14 71	0.13 117	3.28 862	0.17 174	0.16 286	0.23 361	0.16 312	0.10 121	0.31 493	0.15 334	2.41 869	0.06 337	0.07 216	0.07 319	40.22 905	0.06 214

Anonymous_1	16.62 879	9.35 872	9.84 867	10.66 868	14.64 875	18.66 880	27.12 887	12.64 885	13.51 884	10.76 885	10.30 877	10.13 880	10.60 878	11.06 882	12.74 880	15.87 894	7.74 879	16.92 892	43.48 902	58.66 906	7.68 875

Light2-Stereo	42.68 898	18.61 884	35.43 896	49.89 898	31.26 892	20.59 883	0.50 797	31.24 902	1.90 847	63.85 907	34.95 903	34.68 906	8.98 875	90.83 906	38.96 899	46.99 905	8.80 884	113.79 908	105.60 907	60.31 907	56.37 900

test_example2	101.33 899	108.28 901	68.15 898	98.43 899	106.93 900	89.75 899	102.43 906	36.80 903	97.65 907	129.04 908	130.15 906	65.26 908	66.62 906	92.11 907	80.24 906	144.10 908	199.48 907	81.81 907	103.01 906	125.01 908	101.27 901

ccccc	256.34 900	256.29 902	313.62 900	354.40 902	364.36 901	149.10 901	168.46 907	152.89 909	131.30 908	153.93 909	155.56 907	164.00 909	204.39 907	268.02 909	295.19 907	390.55 909	349.22 908	244.59 909	219.82 908	412.30 909	378.83 902

Low-res two-view benchmark