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	17.09 880	0.18 142	0.07 11	4.78 853	0.18 412	0.29 330	0.34 506	0.36 635	2.81 853	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	0.68 760	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	1.15 807	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	6.12 863	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	0.80 779	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	1.11 848	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	0.53 802	0.34 406	0.26 388	0.38 658	0.95 795	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	1.11 848	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	0.72 822	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	2.66 853	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	3.56 856	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	2.20 849	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	2.24 851	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	1.23 812	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	0.74 785	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	0.78 792	0.96 840	0.84 816	6.61 870	7.40 874	2.08 842	2.08 833	4.83 865	1.27 821	3.79 857	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	1.33 831	0.32 727	0.77 802	0.56 737	1.06 820	0.71 766	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	0.96 796	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	0.96 796	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	0.69 764	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	0.74 785	0.64 814	0.54 690	0.69 773	0.56 767	0.71 766	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	0.75 773	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	0.68 760	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	2.26 844	1.00 843	1.42 838	1.46 841	2.38 859	2.05 841	5.95 864	2.66 852	2.95 852	2.46 852	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	0.68 760	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	0.82 782	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	0.84 784	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	1.06 814	0.64 814	1.33 834	2.62 855	1.67 845	3.54 858	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	0.81 780	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	1.27 828	0.17 354	0.50 631	0.49 696	0.42 706	0.81 780	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	0.98 799	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	0.85 785	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	1.30 814	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	0.87 803	0.53 802	1.13 829	1.87 846	1.70 846	3.06 854	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	0.86 801	0.58 807	0.98 824	1.71 845	1.59 843	3.40 856	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	0.84 798	0.59 810	1.04 825	2.17 852	1.74 847	4.02 860	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		0.81 796		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	0.93 794	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	0.59 810	0.61 756	0.70 776	0.64 779	0.78 777	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	0.71 766	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	0.87 789	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	1.26 813	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	1.40 818	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	0.58 807	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	48.55 899	0.24 575	0.19 673	0.50 741	0.43 777	0.47 592	2.40 854	7.03 873	1.20 810	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	7.51 866	0.52 805	140.47 901	0.25 617	0.17 622	0.42 699	0.29 699	0.47 592	1.03 818	1.28 827	1.02 800	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	4.68 851	0.34 759	0.28 767	1.12 819	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 790	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	4.68 851	0.34 759	0.28 767	1.12 819	0.46 785	0.62 765	1.03 818	0.73 788	0.89 790	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	0.90 808	0.35 745	0.47 592	0.45 651	0.68 784	1.22 811	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	0.71 766	0.68 780	0.60 777	0.76 742	2.23 850	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	0.88 804	0.61 812	0.63 772	0.62 757	0.68 784	0.96 796	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	0.89 806	1.27 853	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 792	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	0.89 806	1.27 853	0.66 780	0.59 745	0.51 748	0.91 792	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	0.84 798	0.55 804	0.56 717	0.62 757	0.60 772	0.68 760	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	17.61 878	0.51 742	0.52 800	0.61 756	0.76 785	0.82 798	1.11 804	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	0.75 788	0.57 806	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	0.86 801	0.35 745	0.55 700	0.67 768	1.10 822	1.49 823	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	5.36 854	1.71 857	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	0.84 798	0.39 765	0.84 816	0.85 800	1.44 837	1.64 830	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	0.81 796	0.39 765	0.79 808	0.82 792	1.41 833	1.58 829	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	1.54 827	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	1.09 802	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	1.00 812	1.23 852	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	2.16 842	0.80 832	2.39 857	3.38 858	2.22 858	3.06 854	3.54 852	2.73 854	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	1.09 816	0.64 814	0.77 802	1.20 831	0.94 808	1.17 808	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	3.07 848	2.37 860	2.20 854	4.84 865	3.25 863	6.38 868	4.33 856	3.05 855	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	1.14 821	0.99 842	0.83 814	0.96 816	0.97 815	1.11 804	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	1.09 816	0.64 814	0.77 802	1.20 831	0.94 808	1.17 808	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	3.07 848	2.37 860	2.20 854	4.84 865	3.25 863	6.38 868	4.33 856	3.05 855	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	0.88 804	0.93 839	0.83 814	1.08 825	1.35 829	1.33 817	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	1.36 832	0.77 828	0.93 820	0.92 809	1.41 833	1.53 826	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	0.74 771	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	0.79 794	0.46 785	0.82 813	1.08 825	1.05 819	1.50 824	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	1.23 826	0.55 804	0.94 821	1.32 835	0.89 802	1.32 815	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	2.19 843	1.14 850	1.28 833	2.36 853	2.10 857	4.10 861	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	1.72 832	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	30.47 895	41.93 901	4.02 846	0.49 808	0.37 792	96.94 902	0.74 824	60.26 909	58.76 907	17.24 887	64.39 906	38.26 908	49.53 907	106.11 909	26.15 891	19.96 898	3.42 873	4.39 874	1.81 868	0.39 808	14.22 883

DStereoSA	0.81 806	0.37 771	1.08 785	0.51 810	0.65 823	0.67 775	1.44 856	0.74 799	1.06 823	0.54 764	1.67 831	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	1.40 835	0.58 807	0.78 805	0.92 809	0.84 800	0.86 786	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	4.72 853	0.70 826	0.47 805	1.24 827	0.96 840	0.97 823	0.89 801	0.65 781	0.77 776	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	4.32 856	1.06 843	4.35 847	0.71 827	0.76 833	0.73 783	0.50 797	1.85 849	1.52 842	0.75 792	0.66 755	1.17 814	2.69 853	2.83 851	1.96 848	24.23 903	4.70 875	17.35 894	17.61 892	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	0.82 782	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	1.03 813	0.84 836	0.76 801	0.73 783	1.39 831	1.51 825	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	0.74 785	0.50 797	0.78 805	0.62 757	0.95 812	0.86 786	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	4.73 862	2.61 856	13.29 878	0.58 819	0.53 812	10.12 869	3.33 865	4.83 869	5.01 868	8.75 877	8.51 871	14.08 886	7.60 873	7.70 876	5.34 868	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	3.04 847	1.78 858	1.11 827	0.90 803	0.94 808	1.10 803	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	0.75 773	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	0.77 789	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	1.38 855	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	0.77 789	0.42 775	0.85 819	0.90 803	0.74 791	0.75 773	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	0.80 795	0.31 718	0.71 796	0.80 790	0.50 743	0.72 770	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	1.18 822	0.81 834	1.40 837	1.57 843	1.11 823	1.76 834	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	0.77 789	0.67 818	0.75 800	0.83 796	0.78 797	0.86 786	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	0.77 828	0.68 790	0.72 779	0.83 799	0.74 771	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	0.77 828	0.58 736	0.69 773	0.75 792	0.69 764	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	1.37 833	0.35 745	0.94 821	1.25 833	0.93 807	1.90 835	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	5.57 863	7.99 869	4.76 855	0.80 831	0.45 803	12.99 872	3.60 866	9.25 878	7.43 872	6.97 872	9.87 875	8.94 874	7.26 872	14.66 887	5.65 869	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	0.97 811	0.62 813	1.14 830	1.42 838	1.00 816	1.40 818	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	0.78 792	0.52 800	0.81 811	0.93 813	0.60 772	0.79 778	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	1.28 829	0.75 825	1.34 835	2.00 850	1.02 818	1.54 827	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	0.92 809	0.71 820	1.27 831	1.10 827	0.89 802	1.45 820	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	0.92 809	0.71 820	1.27 831	1.10 827	0.89 802	1.45 820	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	1.11 818	0.68 819	1.38 836	1.43 839	1.00 816	1.72 832	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	1.29 830	0.81 834	1.47 840	1.96 848	1.07 821	1.90 835	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	2.06 839	0.75 825	1.84 846	3.83 861	1.44 837	2.21 843	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	2.06 839	0.75 825	1.84 846	3.83 861	1.44 837	2.21 843	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	1.20 825	0.77 828	1.48 841	1.96 848	1.28 827	1.99 840	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	1.19 824	0.92 838	1.10 826	1.14 829	1.16 825	1.14 806	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)	4.71 859	0.60 811	7.05 862	0.48 803	0.70 825	9.17 866	2.53 862	5.32 871	14.17 885	8.26 875	14.83 883	9.91 876	8.72 874	4.02 864	3.96 858	0.41 819	0.31 816	0.37 809	0.56 833	1.09 848	1.78 853

UHP	4.71 859	0.60 811	7.05 862	0.48 803	0.70 825	9.17 866	2.53 862	5.32 871	14.17 885	8.26 875	14.83 883	9.91 876	8.72 874	4.02 864	3.96 858	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	2.12 841	1.21 851	1.45 839	3.19 857	1.43 836	1.32 815	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	4.04 850	0.31 718	2.13 853	1.45 840	3.61 865	6.33 867	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	1.67 838	1.10 847	1.54 844	3.63 859	1.44 837	1.47 822	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	2.26 844	0.73 823	1.84 846	3.84 863	1.25 826	2.25 845	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	5.58 855	0.80 832	2.12 852	8.69 873	2.58 860	5.42 864	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	1.18 822	0.85 837	1.48 841	1.40 837	1.51 842	3.46 857	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	1.52 836	1.08 846	1.51 843	3.96 864	2.77 862	4.69 862	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	1.38 834	1.06 845	1.79 845	5.97 869	1.42 835	5.65 866	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	6.12 859	1.12 848	1.38 852	5.85 862	3.29 864	1.99 850	1.67 844	1.98 854	1.95 839	2.16 839	1.60 840	2.48 850	4.10 860	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	2.61 846	1.79 859	2.38 856	2.16 851	2.75 861	2.65 852	2.38 840	2.43 851	3.17 853	3.21 854	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	1.53 837	1.03 844	1.99 850	2.64 856	5.51 869	5.16 863	5.90 863	6.82 871	4.32 866	3.29 855	3.16 870	2.02 870	1.92 859	2.87 872	2.24 861	1.89 855

tt	4.71 859	0.10 210	3.94 845	2.06 857	1.53 853	10.14 870	16.88 878	9.27 879	4.98 867	1.39 831	1.02 800	4.68 858	4.90 866	3.35 856	5.86 870	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	1.90 835	3.56 853	3.36 857	4.53 867	5.93 871	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	4.66 851	5.05 873	3.11 859	1.04 821	2.06 856	1.90 835	3.56 853	3.36 857	4.53 867	5.93 871	1.67 858	0.90 861	2.10 868	1.74 862	3.53 863	2.42 857

DPSimNet_ROB	4.34 858	4.23 858	6.89 861	3.67 859	3.68 856	4.75 852	5.21 874	2.67 858	3.68 860	5.82 870	3.95 859	5.57 860	6.72 870	3.46 857	4.48 861	4.05 874	2.88 871	4.68 875	3.12 874	3.69 865	3.62 863

USTest	6.88 864	5.23 861	5.63 858	7.22 865	7.29 860	14.34 874	22.76 880	8.48 876	9.32 874	5.42 868	6.39 870	6.29 872	6.64 869	6.92 873	8.62 875	1.94 860	3.29 872	2.16 870	2.55 871	3.85 866	3.29 862

DGTPSM_ROB	8.34 867	5.10 859	10.37 876	5.31 863	10.18 863	8.33 864	23.60 884	6.06 873	13.41 882	4.90 866	10.87 879	5.65 861	10.44 877	6.17 871	12.59 877	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	8.40 868	5.11 860	10.49 877	5.58 864	10.25 864	8.34 865	23.62 885	6.07 874	13.45 883	4.93 867	10.88 880	5.66 862	10.44 877	6.24 872	12.64 878	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	4.61 848	11.26 871	10.44 867	5.62 856	4.46 867	4.12 864	0.92 809	1.86 849	2.49 851	6.19 870	3.66 863	3.74 862	4.54 863	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	4.65 850	11.33 873	10.39 865	5.73 861	4.48 871	4.13 865	1.02 817	1.91 853	2.39 846	6.16 868	3.62 861	3.84 863	4.50 862	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	4.63 849	11.29 872	10.43 866	5.62 856	4.46 867	4.09 863	0.90 803	1.87 850	2.47 848	6.20 871	3.67 864	3.62 858	4.54 863	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	4.85 857	11.37 874	10.45 868	5.64 858	4.46 867	4.20 867	0.91 808	1.87 850	2.47 848	6.11 866	3.60 859	3.65 859	4.59 865	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	4.81 856	11.37 874	10.45 868	5.64 858	4.46 867	4.20 867	0.90 803	1.87 850	2.48 850	6.11 866	3.60 859	3.65 859	4.59 865	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	4.75 854	11.39 876	10.47 870	5.70 860	4.50 872	4.14 866	0.90 803	1.83 848	2.44 847	6.16 868	3.63 862	3.66 861	4.60 867	2.00 866	0.47 832	2.03 866	1.73 861	5.80 875	4.40 869

ASD4	7.23 865	6.65 868	7.69 864	5.24 862	5.62 859	11.85 871	20.36 879	7.57 875	7.14 871	6.55 871	5.47 865	5.99 865	5.78 867	7.22 874	9.24 876	4.85 875	4.44 874	6.40 882	5.19 875	6.53 876	4.89 870

iinet-test	10.78 871	9.29 870	9.70 866	10.48 866	10.68 871	17.98 879	25.98 886	12.57 883	13.39 880	9.64 881	10.10 876	10.06 878	10.61 880	11.22 883	12.70 879	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 871

IINet	10.78 871	9.29 870	9.70 866	10.48 866	10.68 871	17.98 879	25.98 886	12.57 883	13.39 880	9.64 881	10.10 876	10.06 878	10.61 880	11.22 883	12.70 879	6.40 878	7.74 879	5.68 877	6.69 876	7.47 877	7.30 871

DPSM_ROB	11.49 874	9.87 876	10.35 874	11.13 869	11.31 873	19.11 882	27.51 889	13.37 886	14.21 887	10.31 883	11.06 881	10.96 884	11.27 885	11.96 885	13.59 882	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 876

DPSM	11.49 874	9.87 876	10.35 874	11.13 869	11.31 873	19.11 882	27.51 889	13.37 886	14.21 887	10.31 883	11.06 881	10.96 884	11.27 885	11.96 885	13.59 882	6.78 880	8.19 882	6.03 879	7.09 878	7.93 879	7.73 876

PML	16.10 879	12.82 880	6.78 860	5.23 861	7.76 861	33.92 888	66.56 903	5.30 870	10.28 875	26.12 902	68.59 907	20.51 889	13.49 887	10.06 878	6.78 874	5.96 877	2.00 869	6.04 881	2.18 869	8.96 881	2.60 860

xxxxx1	15.27 876	9.54 873	10.31 871	20.13 881	18.88 879	17.08 875	23.03 881	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 872	10.74 881	10.61 880	10.72 879	13.89 884	7.97 882	9.20 886	31.85 903	44.72 904	12.84 882	13.69 878

tt_ll	15.27 876	9.54 873	10.31 871	20.13 881	18.88 879	17.08 875	23.03 881	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 872	10.74 881	10.61 880	10.72 879	13.89 884	7.97 882	9.20 886	31.85 903	44.72 904	12.84 882	13.69 878

ff	15.27 876	9.54 873	10.31 871	20.13 881	18.88 879	17.08 875	23.03 881	10.36 880	10.99 876	9.21 878	9.62 872	10.74 881	10.61 880	10.72 879	13.89 884	7.97 882	9.20 886	31.85 903	44.72 904	12.84 882	13.69 878

LRCNet_RVC	10.90 873	14.34 881	9.35 865	15.35 877	8.04 862	1.08 815	0.34 741	8.78 877	0.70 776	12.63 886	16.05 885	9.85 875	6.54 868	8.57 877	6.34 873	20.27 899	5.40 876	23.70 900	21.88 900	14.87 885	13.83 882

Hybrid-DGEV	23.16 888	19.94 891	20.96 889	22.49 885	22.75 885	38.51 894	55.52 901	27.09 901	28.90 901	20.58 894	22.25 894	22.00 892	22.80 897	24.11 896	27.33 893	13.60 888	16.47 891	12.14 883	14.30 888	15.95 886	15.54 886

CasAABBNet	23.10 884	19.86 886	20.64 886	22.47 884	22.73 883	38.41 892	55.50 898	26.89 897	28.70 897	20.61 897	22.15 893	22.08 896	22.75 895	23.99 891	27.36 894	13.59 885	16.48 892	12.14 883	14.27 884	15.95 886	15.53 885

RAFT-FEzeroshot	23.10 884	19.88 888	20.56 884	22.49 885	22.75 885	38.38 889	55.50 898	26.84 894	28.66 895	20.60 895	22.10 891	22.05 893	22.74 893	24.00 893	27.37 896	13.59 885	16.48 892	12.14 883	14.28 885	15.96 888	15.54 886

RAFT-FE	23.10 884	19.88 888	20.56 884	22.49 885	22.75 885	38.38 889	55.50 898	26.84 894	28.66 895	20.60 895	22.10 891	22.05 893	22.74 893	24.00 893	27.37 896	13.59 885	16.48 892	12.14 883	14.28 885	15.96 888	15.54 886

FlowAnything	23.14 887	19.87 887	20.79 887	22.50 888	22.74 884	38.39 891	55.46 895	26.89 897	28.72 898	20.77 900	22.29 897	22.07 895	22.72 892	23.99 891	27.41 899	13.60 888	16.55 898	12.15 887	14.36 890	15.97 890	15.52 884

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 902	27.19 902	28.95 902	20.67 899	22.28 896	22.36 899	22.85 899	24.77 899	27.37 896	13.64 891	16.51 896	12.16 889	14.32 889	15.98 891

Selective-RAFT-Error	23.16 888	19.93 890	20.87 888	22.54 889	22.81 888	38.52 895	55.47 896	27.01 900	28.83 899	20.66 898	22.25 894	22.09 897	22.80 897	24.09 895	27.36 894	13.61 890	16.48 892	12.15 887	14.28 885	15.99 892	15.57 889

LSM0	24.24 891	19.98 892	22.32 890	24.22 891	40.14 898	38.48 893	55.20 894	26.95 899	28.57 894	20.49 893	21.83 889	22.26 898	22.75 895	24.22 897	27.30 892	13.66 892	16.32 890	12.19 890	14.15 883	16.10 893	17.66 891

real-time stereo	19.07 882	18.91 885	16.59 879	20.12 880	17.29 877	28.07 887	33.08 891	22.27 892	20.40 892	19.30 891	17.17 886	20.25 888	17.40 889	21.10 890	19.76 889	15.87 894	14.54 889	15.28 892	13.39 882	16.88 894	13.78 881

fast-reg	23.64 890	20.51 894	23.42 891	23.22 890	24.75 892	38.73 896	55.47 896	26.85 896	28.86 900	20.12 892	21.73 888	21.64 891	22.22 891	24.30 898	27.54 900	13.91 893	16.52 897	14.85 891	15.62 891	16.91 895	15.71 890

zzzzzz3	33.80 896	21.93 895	29.35 894	40.69 897	40.71 899	54.58 898	75.81 905	38.06 905	43.73 905	30.21 904	32.81 901	33.59 905	36.40 905	35.16 901	41.64 904	19.24 896	24.62 901	18.35 895	21.58 896	19.15 896	18.48 892

zzz1	33.83 897	21.95 896	29.58 895	40.69 897	40.71 899	54.57 897	75.77 904	38.08 906	43.79 906	30.23 905	32.84 902	33.61 906	36.40 905	35.19 902	41.64 904	19.25 897	24.62 901	18.36 896	21.58 896	19.16 897	18.49 893

HaxPig	17.72 881	20.22 893	19.73 881	16.53 878	16.51 876	9.27 868	9.33 875	14.34 888	13.27 879	18.65 888	18.70 887	17.35 887	16.77 888	17.04 888	16.45 887	22.05 902	20.89 899	22.27 899	21.53 895	21.29 898	22.13 896

zzzz2	34.86 898	30.12 899	31.42 896	34.23 893	34.22 896	58.04 899	83.74 906	40.88 907	43.54 903	31.10 906	33.46 903	32.70 903	33.88 903	35.86 903	41.00 902	20.48 900	24.86 903	18.45 897	21.67 898	24.07 899	23.42 897

noway5	34.86 898	30.12 899	31.42 896	34.23 893	34.22 896	58.04 899	83.74 906	40.88 907	43.54 903	31.10 906	33.46 903	32.70 903	33.88 903	35.86 903	41.00 902	20.48 900	24.86 903	18.45 897	21.67 898	24.07 899	23.42 897

MEDIAN_ROB	21.21 883	24.62 897	23.47 892	19.58 879	19.65 882	13.22 873	10.96 876	17.88 889	17.00 889	22.14 901	22.02 890	20.86 890	20.36 890	21.06 889	19.71 888	25.63 904	24.13 900	26.21 901	25.20 901	25.17 901	25.38 899

AVERAGE_ROB	25.43 892	29.06 898	27.24 893	24.63 892	24.20 891	17.73 878	12.61 877	22.29 893	21.39 893	26.79 903	26.16 900	25.20 900	24.64 902	25.07 900	23.53 890	29.96 905	28.40 905	30.60 902	29.58 902	29.72 902	29.84 900

RSGM-EC	29.65 893	17.75 882	10.04 869	35.31 895	33.15 894	26.42 885	46.65 892	19.89 890	17.74 890	18.92 889	23.36 898	30.14 901	23.59 900	41.87 905	45.99 906	59.56 907	34.38 906	33.25 906	20.37 893	34.97 903	19.60 894

acva	29.65 893	17.75 882	10.04 869	35.31 895	33.15 894	26.42 885	46.65 892	19.89 890	17.74 890	18.92 889	23.36 898	30.14 901	23.59 900	41.87 905	45.99 906	59.56 907	34.38 906	33.25 906	20.37 893	34.97 903	19.60 894

DLNR_Zeroshot_test	10.44 869	12.10 878	19.93 882	106.08 901	23.66 890	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	39.70 905	0.06 214

DLNR-FE	10.45 870	12.13 879	19.94 883	106.10 902	23.12 889	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	40.22 906	0.06 214

Anonymous_1	16.62 880	9.35 872	9.84 868	10.66 868	14.64 875	18.66 881	27.12 888	12.64 885	13.51 884	10.76 885	10.30 878	10.13 880	10.60 879	11.06 882	12.74 881	15.87 894	7.74 879	16.92 893	43.48 903	58.66 907	7.68 875

Light2-Stereo	42.68 900	18.61 884	35.43 898	49.89 899	31.26 893	20.59 884	0.50 797	31.24 903	1.90 847	63.85 908	34.95 905	34.68 907	8.98 876	90.83 907	38.96 901	46.99 906	8.80 884	113.79 909	105.60 908	60.31 908	56.37 901

test_example2	101.33 901	108.28 902	68.15 900	98.43 900	106.93 901	89.75 901	102.43 908	36.80 904	97.65 908	129.04 909	130.15 908	65.26 909	66.62 908	92.11 908	80.24 908	144.10 909	199.48 908	81.81 908	103.01 907	125.01 909	101.27 902

ccccc	256.34 902	256.29 903	313.62 902	354.40 903	364.36 902	149.10 903	168.46 909	152.89 910	131.30 909	153.93 910	155.56 909	164.00 910	204.39 909	268.02 910	295.19 909	390.55 910	349.22 909	244.59 910	219.82 909	412.30 910	378.83 903

Low-res two-view benchmark