Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

monster-pro	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MonStereo	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Wavelet-MonSter	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.18 11	0.21 67	0.34 38	0.24 29	0.25 63	0.34 144	0.22 50	0.27 146	0.28 13	0.22 61	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

Monster-pub-eth3d	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.17 6	0.15 8	0.40 124	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

asda	0.22 44	0.19 183	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.24 50	0.23 112	0.38 55	0.29 67	0.28 103	0.24 51	0.18 17	0.23 98	0.41 131	0.22 61	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4w-stereo	0.22 44	0.19 183	0.33 95	0.31 33	0.18 49	0.29 132	0.20 41	0.33 24	0.23 23	0.33 148	0.24 51	0.21 41	0.28 167	0.42 142	0.23 89	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3.5w_stereo	0.23 60	0.18 140	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.27 100	0.22 92	0.39 58	0.30 80	0.33 148	0.27 81	0.24 79	0.29 187	0.52 232	0.25 133	0.09 1	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

MonSter	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.16 12	0.22 30	0.21 67	0.39 58	0.34 115	0.20 15	0.25 58	0.18 17	0.15 8	0.39 115	0.19 5	0.09 1	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

aanet-new-70k	0.24 74	0.16 66	0.50 330	0.36 155	0.17 27	0.38 256	0.25 140	0.40 76	0.26 43	0.23 44	0.31 119	0.24 79	0.34 250	0.45 168	0.18 2	0.10 9	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.10 6

aanet-new-78k	0.25 96	0.17 94	0.69 473	0.36 155	0.17 27	0.26 79	0.28 199	0.39 58	0.30 80	0.22 38	0.29 101	0.23 59	0.36 279	0.43 149	0.17 1	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-36k	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.36 155	0.17 27	0.34 212	0.24 119	0.43 98	0.30 80	0.26 74	0.24 51	0.25 92	0.35 265	0.44 159	0.20 23	0.10 9	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

BLMT-Stereo	0.17 1	0.11 1	0.23 2	0.33 75	0.20 121	0.16 6	0.22 92	0.21 1	0.23 23	0.14 1	0.18 15	0.16 3	0.14 2	0.26 5	0.22 61	0.10 9	0.09 18	0.14 149	0.13 219	0.10 3	0.11 57

BStereo	0.28 157	0.18 140	1.08 574	0.34 85	0.22 175	0.22 30	0.33 304	0.39 58	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 39	0.44 159	0.30 239	0.10 9	0.12 265	0.12 42	0.16 319	0.12 82	0.15 266

Wave_Phase_stereo	0.32 204	0.18 140	1.08 574	0.34 85	0.22 175	0.69 472	0.33 304	0.57 204	0.42 189	0.26 74	0.25 58	0.26 101	0.19 39	0.44 159	0.30 239	0.10 9	0.12 265	0.12 42	0.16 319	0.12 82	0.15 266

AdaDepth	0.23 60	0.18 140	0.36 156	0.38 210	0.19 84	0.33 199	0.22 92	0.35 42	0.24 29	0.22 38	0.21 26	0.20 34	0.19 39	0.59 283	0.21 39	0.10 9	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.13 179

asd	0.22 44	0.18 140	0.31 74	0.32 56	0.18 49	0.26 79	0.22 92	0.37 52	0.25 36	0.32 141	0.23 40	0.19 25	0.23 98	0.46 178	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

qwe	0.23 60	0.18 140	0.30 65	0.31 33	0.18 49	0.29 132	0.22 92	0.39 58	0.33 108	0.37 176	0.30 112	0.20 34	0.22 87	0.45 168	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

2.25w	0.23 60	0.19 183	0.35 132	0.31 33	0.18 49	0.30 147	0.18 13	0.34 38	0.32 100	0.33 148	0.37 162	0.20 34	0.25 114	0.47 191	0.25 133	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.10 66	0.10 3	0.12 120

4.25_new	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.5w_new	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

4.5_new	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 39	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4.5w-stereo	0.21 35	0.20 227	0.31 74	0.31 33	0.18 49	0.24 50	0.26 164	0.34 38	0.29 67	0.33 148	0.29 101	0.19 25	0.19 39	0.30 27	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.12 42	0.11 138	0.14 183	0.10 6

4.25w-stereo	0.22 44	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.19 84	0.31 164	0.28 199	0.33 24	0.25 36	0.30 125	0.28 91	0.21 41	0.26 134	0.35 84	0.25 133	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

2.5w	0.22 44	0.18 140	0.34 112	0.32 56	0.18 49	0.31 164	0.27 178	0.33 24	0.24 29	0.29 115	0.35 150	0.18 17	0.19 39	0.41 131	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.10 6

3.25w_new	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 310	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 146	0.43 149	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.25w	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.31 33	0.18 49	0.43 310	0.20 41	0.39 58	0.32 100	0.39 197	0.29 101	0.23 59	0.27 146	0.43 149	0.23 89	0.10 9	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

3.75w	0.23 60	0.17 94	0.33 95	0.32 56	0.19 84	0.42 305	0.24 119	0.36 46	0.26 43	0.33 148	0.28 91	0.17 6	0.25 114	0.38 109	0.21 39	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

3w_stereo	0.25 96	0.20 227	0.40 212	0.33 75	0.17 27	0.32 183	0.41 445	0.42 92	0.39 157	0.33 148	0.28 91	0.16 3	0.29 187	0.35 84	0.22 61	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.12 120

2w_stereo	0.23 60	0.19 183	0.33 95	0.33 75	0.17 27	0.28 115	0.37 374	0.40 76	0.36 131	0.33 148	0.33 133	0.17 6	0.21 73	0.30 27	0.23 89	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.12 82	0.11 57

1w_stereo	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.35 117	0.18 49	0.32 183	0.41 445	0.41 84	0.44 207	0.32 141	0.39 172	0.17 6	0.27 146	0.46 178	0.24 110	0.10 9	0.08 1	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

aanet-new-90k	0.24 74	0.17 94	0.60 426	0.35 117	0.18 49	0.33 199	0.27 178	0.40 76	0.28 58	0.20 15	0.25 58	0.21 41	0.35 265	0.48 201	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.14 183	0.09 1

aanet-new-60k	0.25 96	0.17 94	0.60 426	0.37 185	0.17 27	0.38 256	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.24 53	0.25 58	0.26 101	0.31 222	0.45 168	0.18 2	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-40k	0.24 74	0.17 94	0.52 361	0.35 117	0.18 49	0.37 249	0.21 67	0.39 58	0.26 43	0.25 63	0.28 91	0.26 101	0.34 250	0.25 4	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.10 6

aanet-new-34k	0.24 74	0.17 94	0.44 261	0.35 117	0.16 12	0.25 71	0.25 140	0.46 127	0.38 147	0.26 74	0.27 81	0.24 79	0.34 250	0.29 20	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 60	0.16 66	0.41 222	0.34 85	0.18 49	0.23 42	0.25 140	0.46 127	0.25 36	0.27 89	0.27 81	0.22 50	0.30 212	0.33 63	0.21 39	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-24k	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.36 155	0.18 49	0.39 271	0.24 119	0.39 58	0.31 89	0.30 125	0.28 91	0.26 101	0.31 222	0.31 40	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-22k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.30 147	0.19 25	0.48 147	0.42 189	0.26 74	0.24 51	0.26 101	0.29 187	0.33 63	0.23 89	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

aanet-new-8k	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.40 280	0.28 199	0.51 164	0.42 189	0.24 53	0.25 58	0.23 59	0.33 241	0.51 227	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 60	0.15 42	0.30 65	0.36 155	0.19 84	0.25 71	0.25 140	0.45 115	0.39 157	0.26 74	0.43 187	0.23 59	0.27 146	0.26 5	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 118	0.14 7	0.75 500	0.34 85	0.19 84	0.28 115	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 222	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 640

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 60	0.17 94	0.39 198	0.34 85	0.18 49	0.25 71	0.24 119	0.47 142	0.28 58	0.24 53	0.35 150	0.20 34	0.25 114	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 179

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 74	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.33 304	0.53 177	0.43 201	0.26 74	0.33 133	0.19 25	0.29 187	0.29 20	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.10 6

Pro-Stereo	0.18 4	0.13 2	0.22 1	0.33 75	0.23 211	0.16 6	0.19 25	0.21 1	0.23 23	0.24 53	0.18 15	0.17 6	0.11 1	0.36 94	0.21 39	0.11 31	0.09 18	0.15 196	0.14 256	0.10 3	0.10 6

BridgeDepth	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.35 117	0.14 2	0.38 256	0.26 164	0.30 16	0.23 23	0.18 9	0.19 17	0.28 120	0.30 212	0.32 49	0.22 61	0.11 31	0.08 1	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.11 57
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Replicate-Monster	0.27 138	0.16 66	1.15 583	0.30 19	0.17 27	0.38 256	0.19 25	0.44 107	0.40 172	0.24 53	0.21 26	0.23 59	0.22 87	0.47 191	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.09 1	0.18 377

2.75w_new	0.22 44	0.18 140	0.30 65	0.29 8	0.18 49	0.23 42	0.33 304	0.37 52	0.29 67	0.36 171	0.27 81	0.18 17	0.25 114	0.37 99	0.24 110	0.11 31	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

monsterstereo	0.23 60	0.15 42	0.28 42	0.35 117	0.19 84	0.22 30	0.20 41	0.38 55	0.37 142	0.34 161	0.40 176	0.19 25	0.19 39	0.46 178	0.22 61	0.11 31	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.09 1

MLG-Stereo	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.16 12	0.26 79	0.17 3	0.31 20	0.15 3	0.19 12	0.15 4	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.11 31	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LG-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.43 255	0.40 284	0.20 121	0.22 30	0.26 164	0.33 24	0.39 157	0.27 89	0.45 194	0.22 50	0.16 17	0.38 109	0.28 204	0.11 31	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.13 130	0.10 6

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 118	0.14 7	0.75 500	0.34 85	0.19 84	0.28 115	0.21 67	0.41 84	0.30 80	0.25 63	0.22 33	0.23 59	0.31 222	0.28 13	0.19 5	0.11 31	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.61 640

LoS_RVC	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.33 75	0.32 490	0.43 310	0.34 322	0.42 92	0.34 115	0.33 148	0.51 225	0.29 125	0.38 298	0.37 99	0.28 204	0.11 31	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.11 27	0.26 510

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 265	0.18 140	0.45 269	0.36 155	0.19 84	0.33 199	0.28 199	0.67 274	0.77 364	0.72 367	0.99 453	0.56 308	0.39 314	0.44 159	0.31 253	0.11 31	0.09 18	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.11 57

AFF-stereo	0.39 295	0.20 227	0.42 237	0.37 185	0.22 175	0.27 100	0.31 268	0.67 274	0.72 334	0.66 325	1.12 508	0.75 432	0.38 298	0.57 269	0.35 294	0.11 31	0.09 18	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.12 120

CAR	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.23 44	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

MSE-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.30 19	0.19 84	0.26 79	0.18 13	0.42 92	0.28 58	0.20 15	0.26 72	0.17 6	0.14 2	0.31 40	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

TS12	0.25 96	0.15 42	0.31 74	0.38 210	0.17 27	0.32 183	0.25 140	0.45 115	0.24 29	0.32 141	0.51 225	0.25 92	0.27 146	0.41 131	0.31 253	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.12 120

aanet-new-32k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 256	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 250	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-30k	0.24 74	0.16 66	0.36 156	0.36 155	0.18 49	0.38 256	0.21 67	0.43 98	0.26 43	0.28 103	0.23 40	0.34 167	0.34 250	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.11 57

aanet-new-16k	0.23 60	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.17 27	0.26 79	0.18 13	0.44 107	0.38 147	0.28 103	0.24 51	0.25 92	0.26 134	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.11 57

aanet-new-12k	0.25 96	0.19 183	0.49 318	0.41 314	0.18 49	0.32 183	0.22 92	0.45 115	0.38 147	0.28 103	0.23 40	0.23 59	0.36 279	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.14 149	0.11 138	0.16 301	0.12 120

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 118	0.17 94	0.36 156	0.39 241	0.20 121	0.45 329	0.28 199	0.43 98	0.36 131	0.28 103	0.38 168	0.24 79	0.35 265	0.31 40	0.25 133	0.12 54	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 96	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.43 310	0.24 119	0.46 127	0.36 131	0.28 103	0.35 150	0.37 190	0.34 250	0.29 20	0.26 158	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.10 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 178	0.57 602	1.38 608	0.32 56	0.20 121	0.21 28	0.21 67	0.47 142	0.29 67	0.23 44	0.32 130	0.25 92	0.24 106	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.11 189	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.13 179

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.22 175	0.33 199	0.30 240	0.46 127	0.47 228	0.40 213	0.54 246	0.24 79	0.19 39	0.37 99	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.22 175	0.34 212	0.31 268	0.50 158	0.51 249	0.39 197	0.54 246	0.24 79	0.20 59	0.30 27	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 212	0.43 560	2.39 646	0.34 85	0.19 84	0.20 20	0.21 67	0.45 115	0.31 89	0.22 38	0.26 72	0.21 41	0.25 114	0.30 27	0.20 23	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 168	0.25 387	1.23 589	0.35 117	0.21 149	0.28 115	0.21 67	0.46 127	0.34 115	0.25 63	0.31 119	0.32 151	0.27 146	0.34 77	0.21 39	0.12 54	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.10 3	0.12 120

PipStereo	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.14 2	0.19 25	0.28 13	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.29 125	0.19 39	0.27 9	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

PSi22b	0.18 4	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.15 4	0.15 3	0.18 13	0.27 6	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.31 142	0.20 59	0.26 5	0.21 39	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.10 6

PSi22	0.31 194	0.19 183	0.32 88	0.36 155	0.19 84	0.29 132	0.19 25	0.44 107	0.78 369	0.28 103	0.32 130	0.56 308	0.43 332	0.81 472	0.26 158	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.15 238	0.12 120

Selective-IGEV-i32	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 325	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

GeoVLM	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.19 84	0.28 115	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.29 125	0.21 73	0.30 27	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

gcap_with_dpt	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.35 117	0.21 149	0.35 220	0.35 345	0.45 115	0.42 189	0.39 197	0.54 246	0.23 59	0.22 87	0.29 20	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

NLSM3	0.27 138	0.17 94	0.32 88	0.38 210	0.22 175	0.33 199	0.28 199	0.58 209	0.50 242	0.29 115	0.35 150	0.29 125	0.25 114	0.43 149	0.27 182	0.12 54	0.10 68	0.16 233	0.15 288	0.12 82	0.11 57

MonSter++	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.20 121	0.28 115	0.19 25	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.21 73	0.31 40	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

HiDET	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.30 19	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.39 58	0.27 55	0.21 24	0.23 40	0.27 114	0.17 19	0.32 49	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.11 57

LCMNet	0.22 44	0.14 7	0.26 22	0.30 19	0.20 121	0.26 79	0.19 25	0.40 76	0.45 212	0.21 24	0.21 26	0.27 114	0.18 27	0.38 109	0.24 110	0.12 54	0.12 265	0.11 3	0.09 7	0.09 1	0.11 57

monsters	0.22 44	0.14 7	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.24 50	0.19 25	0.46 127	0.34 115	0.37 176	0.30 112	0.16 3	0.20 59	0.45 168	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

IGEV	0.21 35	0.13 2	0.25 7	0.31 33	0.20 121	0.22 30	0.19 25	0.42 92	0.30 80	0.22 38	0.34 144	0.20 34	0.15 8	0.32 49	0.19 5	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

MLG-Stereo_test1	0.18 4	0.14 7	0.28 42	0.34 85	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.13 1	0.18 9	0.14 2	0.23 59	0.15 8	0.32 49	0.20 23	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.10 3	0.10 6

MM-Stereo_test2	0.30 178	0.18 140	0.41 222	0.41 314	0.25 288	0.41 294	0.41 445	0.65 256	0.43 201	0.38 185	0.36 156	0.31 142	0.26 134	0.55 247	0.25 133	0.12 54	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.15 238	0.12 120

HART	0.30 178	0.17 94	0.33 95	0.41 314	0.21 149	0.32 183	0.26 164	0.67 274	0.32 100	0.33 148	0.66 286	0.41 223	0.22 87	0.58 274	0.25 133	0.12 54	0.11 189	0.15 196	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GREAT-IGEV	0.23 60	0.15 42	0.33 95	0.30 19	0.23 211	0.20 20	0.26 164	0.35 42	0.34 115	0.21 24	0.31 119	0.22 50	0.21 73	0.50 216	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
HI	0.46 371	0.22 299	0.41 222	0.35 117	0.35 522	0.27 100	0.32 287	0.75 350	0.50 242	0.90 490	1.13 515	1.12 564	0.73 511	0.70 403	0.57 468	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

CoSv	0.46 371	0.22 299	0.41 222	0.35 117	0.35 522	0.27 100	0.32 287	0.75 350	0.50 242	0.90 490	1.13 515	1.12 564	0.73 511	0.70 403	0.57 468	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

AIO_rvc	0.24 74	0.17 94	0.37 176	0.35 117	0.20 121	0.26 79	0.33 304	0.45 115	0.23 23	0.26 74	0.25 58	0.33 160	0.15 8	0.55 247	0.24 110	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

fffft	0.26 118	0.18 140	0.39 198	0.37 185	0.23 211	0.29 132	0.35 345	0.46 127	0.26 43	0.37 176	0.23 40	0.27 114	0.22 87	0.55 247	0.28 204	0.12 54	0.09 18	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.13 179
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.23 60	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.59 410	0.20 41	0.32 21	0.31 89	0.23 44	0.19 17	0.18 17	0.18 27	0.42 142	0.22 61	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.12 120

SMoEStereo_RVC	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.23 211	0.36 237	0.31 268	0.43 98	0.36 131	0.38 185	0.30 112	0.32 151	0.24 106	0.56 257	0.24 110	0.12 54	0.10 68	0.16 233	0.12 175	0.12 82	0.12 120

WCG-NET	0.29 168	0.15 42	0.35 132	0.34 85	0.19 84	0.32 183	0.27 178	0.42 92	0.82 410	0.46 241	0.49 214	0.39 209	0.25 114	0.42 142	0.27 182	0.12 54	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.12 82	0.11 57

IGEV-Stereo++	0.22 44	0.16 66	0.29 54	0.38 210	0.20 121	0.22 30	0.18 13	0.44 107	0.36 131	0.23 44	0.29 101	0.24 79	0.17 19	0.28 13	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.11 57

RSM++	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.37 185	0.21 149	0.28 115	0.29 218	0.54 185	0.34 115	0.26 74	0.23 40	0.36 189	0.21 73	0.52 232	0.24 110	0.12 54	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.11 57

RSM	0.26 118	0.19 183	0.35 132	0.37 185	0.21 149	0.27 100	0.33 304	0.55 191	0.28 58	0.26 74	0.25 58	0.38 198	0.20 59	0.59 283	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.11 57

MoCha-V2	0.26 118	0.16 66	0.30 65	0.41 314	0.18 49	0.27 100	0.26 164	0.57 204	0.28 58	0.37 176	0.27 81	0.33 160	0.34 250	0.56 257	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.13 179

Selective-IGEV	0.25 96	0.18 140	0.37 176	0.37 185	0.20 121	0.27 100	0.25 140	0.59 216	0.25 36	0.27 89	0.26 72	0.34 167	0.18 27	0.62 325	0.23 89	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

test_4	0.37 265	0.19 183	0.34 112	0.45 440	0.26 327	0.20 20	0.34 322	0.58 209	0.42 189	0.60 286	1.45 592	0.43 243	0.26 134	0.67 378	0.29 221	0.12 54	0.10 68	0.17 281	0.19 438	0.15 238	0.12 120

test_3	0.37 265	0.19 183	0.50 330	0.45 440	0.24 257	0.47 336	0.36 359	0.69 290	0.84 417	0.66 325	0.46 199	0.68 396	0.25 114	0.45 168	0.32 262	0.12 54	0.10 68	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.12 120

cross-raft	0.34 229	0.20 227	0.38 187	0.45 440	0.24 257	0.32 183	0.35 345	0.77 360	0.42 189	0.62 295	0.77 327	0.58 330	0.27 146	0.46 178	0.31 253	0.12 54	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.12 120

s12784h	0.37 265	0.15 42	0.26 22	0.34 85	0.15 4	0.80 512	0.29 218	0.83 384	0.87 436	0.58 282	0.58 263	0.43 243	0.41 324	0.59 283	0.35 294	0.12 54	0.10 68	0.14 149	0.09 7	0.14 183	0.10 6

MGA	0.20 15	0.14 7	0.29 54	0.30 19	0.20 121	0.29 132	0.18 13	0.36 46	0.27 55	0.20 15	0.22 33	0.19 25	0.15 8	0.31 40	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.11 27	0.12 120

PointNet	0.21 35	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.19 84	0.29 132	0.24 119	0.27 6	0.28 58	0.16 3	0.24 51	0.29 125	0.19 39	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.10 6

LiteMatch*	0.21 35	0.15 42	0.33 95	0.31 33	0.23 211	0.24 50	0.21 67	0.33 24	0.33 108	0.21 24	0.19 17	0.24 79	0.21 73	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.12 120

aanet-new-28k	0.24 74	0.18 140	0.48 308	0.36 155	0.17 27	0.32 183	0.23 112	0.38 55	0.28 58	0.28 103	0.23 40	0.29 125	0.33 241	0.31 40	0.22 61	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.16 301	0.13 179

aanet-new-10k	0.26 118	0.18 140	0.57 409	0.39 241	0.18 49	0.44 321	0.22 92	0.46 127	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.26 101	0.29 187	0.29 20	0.22 61	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.16 301	0.11 57

aanet-new-14k	0.26 118	0.20 227	0.47 293	0.38 210	0.17 27	0.18 11	0.25 140	0.54 185	0.51 249	0.29 115	0.30 112	0.22 50	0.31 222	0.34 77	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.17 333	0.12 120

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 138	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.49 235	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 39	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

PSi22a	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.18 13	0.28 13	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 50	0.17 19	0.23 1	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.10 6

LACA3	0.21 35	0.18 140	0.27 30	0.29 8	0.15 4	0.32 183	0.25 140	0.30 16	0.22 19	0.24 53	0.21 26	0.21 41	0.22 87	0.45 168	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.09 1

Foundation-i1c-attn	0.24 74	0.13 2	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.35 220	0.27 178	0.49 149	0.29 67	0.30 125	0.35 150	0.41 223	0.30 212	0.35 84	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.11 57

Foundation-i1b	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.30 19	0.16 12	0.40 280	0.28 199	0.53 177	0.26 43	0.32 141	0.33 133	0.42 231	0.29 187	0.37 99	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.10 6

Foundation-i1a	0.25 96	0.14 7	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.40 280	0.29 218	0.53 177	0.28 58	0.36 171	0.36 156	0.43 243	0.30 212	0.36 94	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.09 7	0.11 27	0.11 57

Foundation-i32	0.17 1	0.14 7	0.23 2	0.28 3	0.13 1	0.15 3	0.19 25	0.27 6	0.14 2	0.16 3	0.14 2	0.23 59	0.19 39	0.24 2	0.21 39	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.10 3	0.09 1

LACA2	0.21 35	0.16 66	0.28 42	0.30 19	0.15 4	0.29 132	0.29 218	0.32 21	0.23 23	0.22 38	0.23 40	0.28 120	0.20 59	0.35 84	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.09 7	0.13 130	0.10 6

Test_v1	0.20 15	0.14 7	0.23 2	0.29 8	0.18 49	0.24 50	0.21 67	0.41 84	0.32 100	0.21 24	0.22 33	0.17 6	0.18 27	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.10 3	0.10 6

DispViT+	0.23 60	0.15 42	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.18 11	0.20 41	0.61 228	0.45 212	0.29 115	0.26 72	0.23 59	0.18 27	0.47 191	0.24 110	0.13 100	0.10 68	0.10 1	0.08 1	0.10 3	0.11 57

BridgeDepth_RVC	0.20 15	0.14 7	0.26 22	0.26 1	0.15 4	0.34 212	0.17 3	0.41 84	0.22 19	0.21 24	0.21 26	0.20 34	0.25 114	0.33 63	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.11 3	0.09 7	0.12 82	0.10 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 15	0.14 7	0.24 6	0.31 33	0.17 27	0.29 132	0.20 41	0.40 76	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.26 101	0.21 73	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.12 265	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

VIP-Stereo	0.25 96	0.18 140	0.33 95	0.32 56	0.21 149	0.63 430	0.19 25	0.33 24	0.38 147	0.24 53	0.31 119	0.27 114	0.19 39	0.49 211	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.10 6

Monster-pub-mixall	0.20 15	0.14 7	0.27 30	0.31 33	0.17 27	0.20 20	0.17 3	0.43 98	0.24 29	0.23 44	0.21 26	0.17 6	0.16 17	0.46 178	0.19 5	0.13 100	0.10 68	0.11 3	0.08 1	0.10 3	0.12 120

DilatedVolume-Stereo	0.31 194	0.16 66	0.38 187	0.34 85	0.21 149	0.54 371	0.25 140	0.58 209	0.43 201	0.59 283	0.50 216	0.37 190	0.32 233	0.50 216	0.29 221	0.13 100	0.12 265	0.13 94	0.11 138	0.11 27	0.12 120

xyz-stereo-finetune2	0.37 265	0.20 227	0.40 212	0.32 56	0.19 84	0.80 512	0.29 218	0.56 199	0.33 108	0.53 269	0.79 341	0.43 243	0.48 366	0.70 403	0.46 401	0.13 100	0.12 265	0.17 281	0.13 219	0.12 82	0.14 225

xyz-stereo-finetune	0.34 229	0.19 183	0.38 187	0.34 85	0.18 49	0.57 394	0.32 287	0.60 221	0.70 325	0.47 244	0.54 246	0.38 198	0.35 265	0.57 269	0.38 331	0.13 100	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.13 179

xyz-stereo	4.31 676	0.17 94	61.72 716	0.35 117	0.16 12	13.86 691	0.38 392	0.61 228	0.69 321	1.05 561	3.09 658	0.77 445	0.88 568	1.24 584	0.46 401	0.13 100	0.10 68	0.16 233	0.12 175	0.13 130	0.11 57

LG-Stereo_L2	0.19 12	0.14 7	0.30 65	0.31 33	0.20 121	0.20 20	0.18 13	0.33 24	0.22 19	0.19 12	0.15 4	0.20 34	0.18 27	0.34 77	0.20 23	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 4	0.14 7	0.29 54	0.31 33	0.21 149	0.19 17	0.19 25	0.30 16	0.20 14	0.16 3	0.15 4	0.19 25	0.17 19	0.35 84	0.20 23	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

MLG-Stereo_test3	0.20 15	0.14 7	0.28 42	0.33 75	0.17 27	0.38 256	0.18 13	0.32 21	0.22 19	0.25 63	0.16 8	0.25 92	0.17 19	0.32 49	0.21 39	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

MLG-Stereo_test2	0.18 4	0.14 7	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.24 50	0.17 3	0.27 6	0.15 3	0.18 9	0.19 17	0.22 50	0.14 2	0.32 49	0.19 5	0.13 100	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.10 6

Reg-Stereo(zero)	0.31 194	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.19 84	0.33 199	0.21 67	0.64 253	0.72 334	0.52 261	0.52 235	0.51 288	0.29 187	0.48 201	0.27 182	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.13 179

SCV_C0	0.28 157	0.20 227	0.40 212	0.36 155	0.25 288	0.23 42	0.28 199	0.60 221	0.41 182	0.31 136	0.36 156	0.37 190	0.20 59	0.61 302	0.23 89	0.13 100	0.11 189	0.13 94	0.11 138	0.16 301	0.13 179

AIO_test	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.35 117	0.21 149	0.31 164	0.38 392	0.45 115	0.26 43	0.26 74	0.28 91	0.32 151	0.21 73	0.40 124	0.26 158	0.13 100	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

castereo	0.29 168	0.17 94	0.34 112	0.36 155	0.21 149	0.40 280	0.41 445	0.52 171	0.67 312	0.27 89	0.41 179	0.37 190	0.36 279	0.34 77	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.10 6

tt45	0.28 157	0.18 140	0.36 156	0.36 155	0.24 257	0.37 249	0.28 199	0.50 158	0.31 89	0.41 219	0.27 81	0.38 198	0.25 114	0.61 302	0.26 158	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.12 82	0.15 266

mms	0.27 138	0.21 265	0.36 156	0.38 210	0.25 288	0.31 164	0.32 287	0.43 98	0.33 108	0.29 115	0.34 144	0.34 167	0.20 59	0.48 201	0.26 158	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.13 179

ours_stereo	0.27 138	0.22 299	0.35 132	0.38 210	0.24 257	0.30 147	0.32 287	0.46 127	0.39 157	0.27 89	0.34 144	0.35 179	0.23 98	0.49 211	0.27 182	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.12 120

fffy	0.29 168	0.22 299	0.38 187	0.38 210	0.23 211	0.33 199	0.29 218	0.55 191	0.42 189	0.33 148	0.37 162	0.39 209	0.27 146	0.52 232	0.28 204	0.13 100	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.12 120

AIO-Stereo	0.26 118	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.18 49	0.28 115	0.30 240	0.52 171	0.29 67	0.30 125	0.31 119	0.32 151	0.17 19	0.55 247	0.23 89	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.11 57

WCG-NET（raft）	0.31 194	0.16 66	0.39 198	0.33 75	0.19 84	0.35 220	0.27 178	0.54 185	0.79 377	0.45 234	0.55 255	0.47 267	0.27 146	0.56 257	0.28 204	0.13 100	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.12 82	0.12 120

RAFT-Stereo-weight	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.39 241	0.23 211	0.28 115	0.29 218	0.69 290	0.83 416	0.55 273	0.51 225	0.58 330	0.20 59	0.48 201	0.30 239	0.13 100	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.12 120

gcap-zeroshot	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.48 231	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 59	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

test_for_model	0.27 138	0.17 94	0.34 112	0.34 85	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.49 235	0.39 197	0.51 225	0.25 92	0.19 39	0.30 27	0.25 133	0.13 100	0.10 68	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

AE-Stereo	0.36 246	0.21 265	0.47 293	0.49 505	0.31 464	0.50 344	0.34 322	0.72 322	0.73 344	0.34 161	0.55 255	0.52 292	0.28 167	0.48 201	0.31 253	0.13 100	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

MIM_Stereo	0.39 295	0.18 140	0.59 421	0.38 210	0.25 288	0.27 100	0.24 119	0.72 322	0.56 263	0.72 367	1.00 457	0.62 355	0.29 187	0.67 378	0.39 341	0.13 100	0.14 380	0.17 281	0.16 319	0.14 183	0.12 120

testlalala	0.26 118	0.17 94	0.34 112	0.33 75	0.23 211	0.35 220	0.31 268	0.49 149	0.48 231	0.38 185	0.50 216	0.26 101	0.20 59	0.28 13	0.25 133	0.13 100	0.09 18	0.15 196	0.12 175	0.11 27	0.11 57

CES	0.29 168	0.15 42	0.25 7	0.31 33	0.71 638	0.36 237	0.27 178	0.51 164	0.47 228	0.34 161	0.48 207	0.27 114	0.23 98	0.40 124	0.24 110	0.13 100	0.11 189	0.12 42	0.08 1	0.13 130	0.32 556

ProNet	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.36 155	0.25 288	0.33 199	0.42 456	0.62 235	0.41 182	0.33 148	0.31 119	0.32 151	0.28 167	0.60 295	0.28 204	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.13 130	0.14 225

RAFT_CTSACE	0.46 371	0.20 227	0.48 308	0.46 465	0.27 371	0.34 212	0.39 410	0.62 235	0.74 350	0.78 408	1.44 588	0.86 472	0.38 298	1.09 562	0.27 182	0.13 100	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.16 301	0.12 120

iRaft-Stereo_5w	0.46 371	0.22 299	0.53 370	0.43 398	0.30 448	0.30 147	0.53 530	0.66 263	0.71 332	0.62 295	0.89 399	1.01 524	0.67 474	0.76 445	0.67 499	0.13 100	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.15 238	0.17 349

IPLG	0.40 311	0.21 265	0.64 444	0.41 314	0.25 288	0.54 371	0.27 178	0.77 360	0.68 314	0.85 450	0.82 362	0.33 160	0.32 233	0.64 346	0.49 428	0.13 100	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

test-3	0.35 236	0.17 94	0.48 308	0.40 284	0.22 175	0.42 305	0.22 92	0.66 263	0.80 386	0.72 367	0.45 194	0.63 360	0.29 187	0.45 168	0.32 262	0.13 100	0.09 18	0.17 281	0.13 219	0.13 130	0.11 57

test_1	0.35 236	0.17 94	0.48 308	0.40 284	0.22 175	0.42 305	0.22 92	0.66 263	0.80 386	0.70 355	0.45 194	0.63 360	0.29 187	0.45 168	0.32 262	0.13 100	0.09 18	0.17 281	0.13 219	0.13 130	0.11 57

aanet-32k-new	0.24 74	0.17 94	0.35 132	0.37 185	0.18 49	0.25 71	0.27 178	0.35 42	0.31 89	0.28 103	0.30 112	0.23 59	0.34 250	0.43 149	0.19 5	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.15 238	0.10 6

aanet-new	0.27 138	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.26 327	0.50 344	0.25 140	0.44 107	0.31 89	0.28 103	0.27 81	0.24 79	0.37 289	0.46 178	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.15 238	0.13 179

RT-Monster	0.33 212	0.18 140	0.33 95	0.35 117	0.26 327	0.39 271	0.21 67	0.58 209	0.77 364	0.63 302	0.65 281	0.49 277	0.29 187	0.43 149	0.31 253	0.14 151	0.11 189	0.12 42	0.10 66	0.12 82	0.15 266

Foundation-i1	0.27 138	0.14 7	0.26 22	0.34 85	0.22 175	0.38 256	0.26 164	0.64 253	0.40 172	0.38 185	0.38 168	0.46 262	0.29 187	0.35 84	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.11 138	0.11 27	0.11 57

LACA1	0.19 12	0.16 66	0.27 30	0.29 8	0.14 2	0.26 79	0.22 92	0.27 6	0.19 10	0.20 15	0.16 8	0.19 25	0.18 27	0.31 40	0.21 39	0.14 151	0.10 68	0.11 3	0.10 66	0.11 27	0.10 6

Hybrid-DGEV-2	0.43 347	0.23 332	0.47 293	0.48 493	0.30 448	0.57 394	0.24 119	0.84 387	1.00 513	0.67 334	0.67 293	0.59 340	0.73 511	0.61 302	0.36 305	0.14 151	0.12 265	0.18 335	0.16 319	0.14 183	0.13 179

MatchStereo	0.20 15	0.14 7	0.25 7	0.28 3	0.15 4	0.17 9	0.20 41	0.35 42	0.29 67	0.21 24	0.36 156	0.18 17	0.17 19	0.33 63	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.33 212	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 327	0.61 418	0.30 240	0.61 228	0.53 258	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 279	0.51 227	0.43 381	0.14 151	0.18 488	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.14 225

NLMM	0.33 212	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.26 327	0.61 418	0.30 240	0.61 228	0.52 252	0.38 185	0.39 172	0.38 198	0.36 279	0.50 216	0.43 381	0.14 151	0.18 488	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.14 225

252Zero-FE	0.21 35	0.16 66	0.29 54	0.34 85	0.19 84	0.23 42	0.18 13	0.43 98	0.35 125	0.23 44	0.22 33	0.19 25	0.18 27	0.29 20	0.23 89	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.11 57

water-stereo	0.29 168	0.15 42	0.32 88	0.36 155	0.20 121	0.36 237	0.24 119	0.65 256	0.39 157	0.41 219	0.61 271	0.44 250	0.39 314	0.29 20	0.28 204	0.14 151	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

depthmonostereo	0.30 178	0.15 42	0.36 156	0.35 117	0.18 49	0.45 329	0.27 178	0.71 311	0.57 272	0.36 171	0.43 187	0.34 167	0.40 319	0.36 94	0.27 182	0.14 151	0.12 265	0.13 94	0.12 175	0.11 27	0.12 120

111111	0.22 44	0.15 42	0.29 54	0.37 185	0.23 211	0.21 28	0.19 25	0.46 127	0.29 67	0.20 15	0.20 21	0.29 125	0.14 2	0.44 159	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120

LG-G_1	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 358	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 39	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-G	0.22 44	0.14 7	0.31 74	0.34 85	0.16 12	0.52 358	0.17 3	0.36 46	0.20 14	0.21 24	0.22 33	0.26 101	0.19 39	0.37 99	0.20 23	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.09 7	0.11 27	0.11 57

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 74	0.17 94	0.34 112	0.40 284	0.21 149	0.18 11	0.21 67	0.36 46	0.27 55	0.30 125	0.52 235	0.28 120	0.28 167	0.27 9	0.24 110	0.14 151	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.14 225

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 96	0.32 496	0.25 7	0.52 545	0.20 121	0.29 132	0.22 92	0.44 107	0.38 147	0.27 89	0.25 58	0.24 79	0.29 187	0.46 178	0.23 89	0.14 151	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.14 183	0.11 57

FoundationStereo	0.18 4	0.15 42	0.26 22	0.31 33	0.17 27	0.23 42	0.20 41	0.24 5	0.16 6	0.19 12	0.16 8	0.21 41	0.19 39	0.27 9	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

HUF	0.25 96	0.17 94	0.38 187	0.33 75	0.19 84	0.25 71	0.39 410	0.53 177	0.36 131	0.26 74	0.23 40	0.33 160	0.27 146	0.36 94	0.25 133	0.14 151	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

castereo++	0.26 118	0.17 94	0.29 54	0.34 85	0.20 121	0.74 492	0.20 41	0.41 84	0.49 235	0.24 53	0.24 51	0.35 179	0.27 146	0.41 131	0.20 23	0.14 151	0.09 18	0.14 149	0.09 7	0.11 27	0.11 57

999	0.28 157	0.17 94	0.38 187	0.37 185	0.25 288	0.30 147	0.27 178	0.55 191	0.42 189	0.26 74	0.31 119	0.39 209	0.24 106	0.65 356	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.12 82	0.15 266

tg	0.34 229	0.19 183	0.40 212	0.40 284	0.23 211	0.38 256	0.26 164	0.74 341	0.60 286	0.48 251	0.65 281	0.42 231	0.24 106	0.57 269	0.33 273	0.14 151	0.10 68	0.18 335	0.17 378	0.14 183	0.12 120

dual_stereo	0.20 15	0.15 42	0.27 30	0.32 56	0.17 27	0.16 6	0.20 41	0.30 16	0.21 17	0.24 53	0.20 21	0.25 92	0.14 2	0.55 247	0.25 133	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.10 3	0.10 6

GCAP-BAT	0.28 157	0.16 66	0.45 269	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 263	0.35 164	0.42 181	0.43 243	0.27 146	0.50 216	0.24 110	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.13 179

Occ-G	0.27 138	0.15 42	0.32 88	0.35 117	0.21 149	0.28 115	0.32 287	0.44 107	0.34 115	0.29 115	0.43 187	0.49 277	0.25 114	0.50 216	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 179

IGEV-Stereo+	0.25 96	0.15 42	0.28 42	0.32 56	0.19 84	0.13 1	0.17 3	0.29 15	0.30 80	0.22 38	0.15 4	0.22 50	0.22 87	0.42 142	0.22 61	0.14 151	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.15 238	1.09 660

IGEV++	0.25 96	0.17 94	0.35 132	0.40 284	0.23 211	0.24 50	0.23 112	0.56 199	0.24 29	0.29 115	0.36 156	0.30 138	0.22 87	0.33 63	0.29 221	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.14 225

MyStereo07	0.33 212	0.23 332	0.37 176	0.43 398	0.29 423	0.40 280	0.48 497	0.78 364	0.38 147	0.38 185	0.34 144	0.32 151	0.30 212	0.63 338	0.28 204	0.14 151	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.17 349

MyStereo06	0.40 311	0.22 299	0.65 449	0.42 354	0.29 423	0.43 310	0.48 497	1.05 467	0.43 201	0.64 313	0.54 246	0.78 448	0.27 146	0.53 238	0.31 253	0.14 151	0.13 341	0.18 335	0.17 378	0.17 333	0.17 349

MyStereo05	0.46 371	0.22 299	0.51 340	0.42 354	0.29 423	0.43 310	0.48 497	0.96 435	1.12 555	0.77 397	0.62 275	0.51 288	0.57 414	0.79 464	0.43 381	0.14 151	0.13 341	0.18 335	0.17 378	0.17 333	0.17 349

MyStereo04	0.45 363	0.23 332	0.52 361	0.43 398	0.29 423	0.40 280	0.48 497	1.02 453	1.12 555	0.62 295	0.58 263	0.55 302	0.56 402	0.77 452	0.45 396	0.14 151	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.17 349

ff7	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

ffff	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

11t	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

MSKI-zero shot	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.41 314	0.22 175	0.32 183	0.22 92	0.65 256	0.45 212	0.52 261	0.64 279	0.60 345	0.19 39	0.78 460	0.27 182	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.10 66	0.13 130	0.13 179

GCAPDPT-zeroshot	0.28 157	0.16 66	0.45 269	0.34 85	0.22 175	0.26 79	0.24 119	0.49 149	0.56 263	0.35 164	0.42 181	0.43 243	0.27 146	0.50 216	0.24 110	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.13 179

AEACV	0.28 157	0.18 140	0.34 112	0.36 155	0.45 583	0.27 100	0.27 178	0.41 84	0.39 157	0.31 136	0.46 199	0.31 142	0.36 279	0.38 109	0.25 133	0.14 151	0.11 189	0.15 196	0.13 219	0.13 130	0.13 179

GCAP-Stereo	0.29 168	0.21 265	0.45 269	0.39 241	0.20 121	0.39 271	0.22 92	0.60 221	0.46 220	0.47 244	0.50 216	0.39 209	0.27 146	0.34 77	0.24 110	0.14 151	0.12 265	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.12 120

RAFT-Test	0.35 236	0.19 183	0.42 237	0.39 241	0.24 257	0.50 344	0.23 112	0.74 341	0.44 207	0.62 295	0.85 381	0.64 366	0.28 167	0.48 201	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.13 179

LL-Strereo2	0.36 246	0.25 387	0.52 361	0.43 398	0.27 371	0.36 237	0.27 178	0.70 303	0.46 220	0.55 273	0.53 242	0.65 372	0.24 106	0.69 395	0.32 262	0.14 151	0.13 341	0.23 489	0.20 462	0.19 403	0.14 225

4D-IteraStereo	0.33 212	0.19 183	0.43 255	0.40 284	0.24 257	0.32 183	0.27 178	0.59 216	0.72 334	0.66 325	0.53 242	0.42 231	0.22 87	0.46 178	0.30 239	0.14 151	0.09 18	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.12 120

anonymousdsp2	0.37 265	0.21 265	0.49 318	0.38 210	0.24 257	0.48 341	0.31 268	0.91 411	0.68 314	0.57 279	0.51 225	0.51 288	0.34 250	0.59 283	0.33 273	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.10 66	0.16 301	0.16 302

anonymousdsp	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.38 210	0.26 327	0.31 164	0.35 345	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 167	0.62 325	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

EGLCR-Stereo	0.27 138	0.17 94	0.36 156	0.35 117	0.21 149	0.37 249	0.20 41	0.58 209	0.37 142	0.29 115	0.28 91	0.42 231	0.18 27	0.47 191	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.12 120

DCRE	0.38 282	0.19 183	0.47 293	0.45 440	0.33 503	0.45 329	0.40 424	0.66 263	0.53 258	0.49 254	0.95 428	0.57 314	0.39 314	0.53 238	0.32 262	0.14 151	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.15 266

Selective-RAFT	0.36 246	0.23 332	0.54 383	0.45 440	0.22 175	0.64 440	0.27 178	0.62 235	0.65 300	0.41 219	0.38 168	0.55 302	0.39 314	0.59 283	0.36 305	0.14 151	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.16 301	0.14 225

MC-Stereo	0.29 168	0.18 140	0.35 132	0.40 284	0.21 149	0.26 79	0.26 164	0.53 177	0.40 172	0.38 185	0.61 271	0.41 223	0.31 222	0.57 269	0.27 182	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

RCA-Stereo	0.36 246	0.18 140	0.37 176	0.38 210	0.23 211	0.31 164	0.33 304	0.70 303	1.25 588	0.45 234	0.65 281	0.46 262	0.43 332	0.40 124	0.29 221	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.12 120

DCANet-4	0.38 282	0.22 299	0.58 413	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.69 290	0.97 501	0.70 355	0.79 341	0.40 216	0.46 356	0.46 178	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

ccc-4	0.30 178	0.22 299	0.42 237	0.37 185	0.26 327	0.31 164	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.33 133	0.31 142	0.28 167	0.61 302	0.26 158	0.14 151	0.11 189	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302

fff	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

ADStereo(finetuned)	0.39 295	0.18 140	0.58 413	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.72 322	0.96 496	0.72 367	0.77 327	0.45 258	0.68 483	0.46 178	0.36 305	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 266

raft_robust	0.41 326	0.24 356	0.39 198	0.43 398	0.22 175	0.40 280	0.33 304	0.80 374	0.98 506	0.80 416	0.88 396	0.41 223	0.32 233	0.89 501	0.30 239	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.18 410	0.15 238	0.13 179

test_5	0.44 354	0.25 387	0.48 308	0.53 556	0.28 398	0.28 115	0.42 456	0.77 360	0.87 436	0.63 302	0.91 413	0.73 423	0.53 383	0.82 479	0.36 305	0.14 151	0.11 189	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.16 302

IGEV-Stereo	0.30 178	0.22 299	0.41 222	0.38 210	0.26 327	0.30 147	0.35 345	0.68 280	0.36 131	0.40 213	0.33 133	0.32 151	0.28 167	0.62 325	0.26 158	0.14 151	0.10 68	0.17 281	0.12 175	0.15 238	0.16 302
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.42 333	0.20 227	0.63 439	0.39 241	0.27 371	0.33 199	0.25 140	1.76 648	0.37 142	0.73 374	0.53 242	0.63 360	0.42 329	0.86 491	0.29 221	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.13 219	0.15 238	0.15 266

MIPNet	0.39 295	0.22 299	0.66 452	0.40 284	0.25 288	0.53 364	0.29 218	0.78 364	0.74 350	0.68 346	0.60 268	0.40 216	0.48 366	0.45 168	0.39 341	0.14 151	0.11 189	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.14 225

IPLGR	0.40 311	0.22 299	0.70 477	0.40 284	0.22 175	0.51 350	0.29 218	0.78 364	0.78 369	0.80 416	0.77 327	0.44 250	0.41 324	0.48 201	0.40 364	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.16 301	0.14 225

GMOStereo	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

error version	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

test-v	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

DEmStereo	0.49 408	0.18 140	0.53 370	0.39 241	0.26 327	0.57 394	0.33 304	0.65 256	0.75 354	0.90 490	1.65 608	0.57 314	1.02 593	0.63 338	0.44 390	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.17 349

DRaft	0.49 408	0.18 140	0.50 330	0.38 210	0.25 288	0.57 394	0.39 410	0.67 274	0.86 429	1.02 548	1.75 615	0.50 281	0.79 538	0.65 356	0.42 378	0.14 151	0.11 189	0.16 233	0.16 319	0.14 183	0.17 349

RAFT-RH_RVC	0.57 485	0.18 140	0.44 261	0.38 210	0.23 211	0.56 385	0.24 119	0.61 228	0.73 344	1.18 591	3.90 670	0.55 302	0.40 319	0.67 378	0.38 331	0.14 151	0.11 189	0.20 409	0.15 288	0.12 82	0.14 225

RAFT-345	0.41 326	0.19 183	0.42 237	0.39 241	0.23 211	0.32 183	0.25 140	0.62 235	0.56 263	0.74 381	1.77 616	0.44 250	0.35 265	0.67 378	0.37 316	0.14 151	0.11 189	0.18 335	0.14 256	0.14 183	0.13 179

test-2	0.38 282	0.19 183	0.42 237	0.43 398	0.24 257	0.40 280	0.39 410	0.55 191	0.64 294	0.89 482	0.84 372	0.65 372	0.37 289	0.39 115	0.29 221	0.14 151	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.15 238	0.12 120

test-1	0.37 265	0.20 227	0.76 504	0.47 486	0.27 371	0.44 321	0.36 359	0.63 243	0.65 300	0.49 254	0.67 293	0.54 299	0.35 265	0.42 142	0.30 239	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.15 238	0.18 377

iRaftStereo_RVC	0.33 212	0.20 227	0.40 212	0.40 284	0.23 211	0.31 164	0.29 218	0.70 303	0.55 261	0.49 254	0.66 286	0.37 190	0.23 98	0.47 191	0.33 273	0.14 151	0.11 189	0.19 372	0.17 378	0.16 301	0.13 179

CREStereo++_RVC	0.32 204	0.16 66	0.25 7	0.32 56	0.24 257	0.27 100	0.22 92	0.48 147	0.89 452	0.47 244	0.80 352	0.29 125	0.25 114	0.37 99	0.34 285	0.14 151	0.09 18	0.13 94	0.52 647	0.14 183	0.10 6
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
DCANet	0.38 282	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.72 322	0.96 496	0.72 367	0.77 327	0.45 258	0.56 402	0.47 191	0.36 305	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.13 130	0.15 266

csc	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

cscssc	0.39 295	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.30 147	0.30 240	0.73 334	1.08 547	0.70 355	0.79 341	0.44 250	0.62 442	0.47 191	0.37 316	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.12 82	0.15 266

test_xeample3	0.31 194	0.23 332	0.56 400	0.36 155	0.26 327	0.35 220	0.32 287	0.60 221	0.38 147	0.44 233	0.32 130	0.33 160	0.28 167	0.66 368	0.27 182	0.14 151	0.12 265	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.14 225

EAI-Stereo	0.36 246	0.21 265	0.46 281	0.40 284	0.22 175	0.33 199	0.36 359	1.22 547	0.32 100	0.52 261	0.75 320	0.35 179	0.28 167	0.65 356	0.30 239	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.14 256	0.14 183	0.13 179

CFNet-RSSM	0.35 236	0.18 140	0.47 293	0.39 241	0.22 175	0.35 220	0.23 112	0.78 364	0.86 429	0.67 334	0.54 246	0.56 308	0.28 167	0.49 211	0.28 204	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.12 120

Gwc-CoAtRS	0.35 236	0.18 140	0.46 281	0.39 241	0.23 211	0.34 212	0.22 92	0.74 341	0.77 364	0.62 295	0.60 268	0.58 330	0.29 187	0.47 191	0.29 221	0.14 151	0.11 189	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.13 179

HITNet	0.43 347	0.27 440	0.50 330	0.34 85	0.18 49	0.65 448	0.32 287	0.99 443	0.70 325	0.73 374	0.86 385	0.66 385	0.56 402	0.61 302	0.47 412	0.14 151	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.18 368	0.13 179
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
MLCV	0.49 408	0.26 424	0.73 493	0.38 210	0.18 49	0.64 440	0.33 304	0.84 387	0.89 452	0.96 528	1.12 508	0.72 418	0.45 349	1.00 548	0.59 477	0.14 151	0.10 68	0.14 149	0.11 138	0.14 183	0.14 225

DF	0.27 138	0.16 66	0.41 222	0.36 155	0.19 84	0.28 115	0.25 140	0.44 107	0.29 67	0.31 136	0.49 214	0.50 281	0.22 87	0.51 227	0.21 39	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.13 179

DepthFocus	0.20 15	0.13 2	0.31 74	0.29 8	0.24 257	0.18 11	0.20 41	0.27 6	0.18 8	0.24 53	0.25 58	0.15 1	0.18 27	0.27 9	0.19 5	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.17 378	0.13 130	0.10 6

VMStereo-Base	0.28 157	0.17 94	0.29 54	0.30 19	0.18 49	0.31 164	0.27 178	0.51 164	0.66 305	0.32 141	0.48 207	0.42 231	0.25 114	0.42 142	0.29 221	0.15 229	0.12 265	0.12 42	0.10 66	0.13 130	0.15 266

Hybrid-DGEV-03	0.46 371	0.20 227	0.36 156	0.43 398	0.28 398	0.55 377	0.25 140	0.69 290	0.75 354	0.96 528	1.92 624	0.61 347	0.32 233	0.58 274	0.36 305	0.15 229	0.10 68	0.18 335	0.16 319	0.14 183	0.12 120

WQFJX1	0.33 212	0.20 227	0.35 132	0.42 354	0.28 398	0.52 358	0.33 304	0.56 199	0.55 261	0.40 213	0.36 156	0.33 160	0.30 212	0.72 419	0.40 364	0.15 229	0.18 488	0.17 281	0.14 256	0.16 301	0.16 302

WQFJX	0.33 212	0.19 183	0.34 112	0.39 241	0.27 371	0.60 416	0.30 240	0.58 209	0.52 252	0.40 213	0.38 168	0.34 167	0.35 265	0.63 338	0.41 371	0.15 229	0.17 469	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.16 302

FE-Mocha	0.33 212	0.20 227	0.55 387	0.39 241	0.27 371	0.31 164	0.20 41	0.77 360	0.38 147	0.67 334	0.56 258	0.57 314	0.26 134	0.38 109	0.23 89	0.15 229	0.10 68	0.17 281	0.16 319	0.13 130	0.13 179

IGEV-FE	0.36 246	0.19 183	0.71 480	0.41 314	0.29 423	0.30 147	0.25 140	0.86 393	0.40 172	0.64 313	0.57 260	0.56 308	0.25 114	0.56 257	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

Zero-FE251	0.24 74	0.17 94	0.33 95	0.34 85	0.20 121	0.44 321	0.19 25	0.40 76	0.26 43	0.28 103	0.30 112	0.38 198	0.24 106	0.33 63	0.23 89	0.15 229	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.11 27	0.11 57

GASTEREO	0.26 118	0.17 94	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.22 30	0.30 240	0.47 142	0.32 100	0.38 185	0.33 133	0.22 50	0.33 241	0.43 149	0.24 110	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.12 120

MSCF	0.25 96	0.17 94	0.36 156	0.41 314	0.21 149	0.20 20	0.31 268	0.47 142	0.32 100	0.37 176	0.33 133	0.23 59	0.34 250	0.37 99	0.23 89	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.13 179

LGtest1	0.20 15	0.15 42	0.30 65	0.35 117	0.17 27	0.26 79	0.17 3	0.33 24	0.21 17	0.21 24	0.16 8	0.23 59	0.21 73	0.33 63	0.20 23	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.11 57

MM-Stereo_test1	0.34 229	0.19 183	0.37 176	0.42 354	0.23 211	0.35 220	0.44 472	0.62 235	0.56 263	0.61 291	0.51 225	0.38 198	0.36 279	0.65 356	0.27 182	0.15 229	0.13 341	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.13 179

AIO-test1	0.39 295	0.18 140	0.42 237	0.51 528	0.25 288	0.44 321	0.30 240	0.74 341	1.20 582	0.41 219	0.71 302	0.45 258	0.29 187	0.56 257	0.27 182	0.15 229	0.13 341	0.19 372	0.21 484	0.13 130	0.18 377

UGAM-zero	0.48 394	0.21 265	0.66 452	0.38 210	0.23 211	0.36 237	0.22 92	1.30 579	0.43 201	0.67 334	0.61 271	1.74 629	0.89 571	0.79 464	0.27 182	0.15 229	0.12 265	0.15 196	0.12 175	0.13 130	0.14 225

RAStereo	0.25 96	0.17 94	0.33 95	0.40 284	0.21 149	0.24 50	0.26 164	0.45 115	0.46 220	0.23 44	0.34 144	0.30 138	0.19 39	0.34 77	0.26 158	0.15 229	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.11 57

Pointernet	0.27 138	0.15 42	0.35 132	0.36 155	0.23 211	0.35 220	0.21 67	0.74 341	0.41 182	0.39 197	0.37 162	0.34 167	0.25 114	0.37 99	0.27 182	0.15 229	0.11 189	0.12 42	0.09 7	0.11 27	0.11 57

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 449	0.23 332	1.38 608	0.40 284	0.53 612	0.29 132	0.30 240	1.49 617	0.45 212	0.69 350	1.15 522	0.98 512	0.32 233	0.70 403	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.17 281	0.20 462	0.22 461	0.27 520

trnet	0.28 157	0.15 42	0.25 7	0.29 8	0.16 12	0.38 256	0.23 112	0.53 177	0.77 364	0.43 230	0.52 235	0.34 167	0.28 167	0.39 115	0.27 182	0.15 229	0.11 189	0.12 42	0.08 1	0.11 27	0.11 57

MyStereo8	0.42 333	0.21 265	0.64 444	0.43 398	0.29 423	0.55 377	0.28 199	0.72 322	0.50 242	0.73 374	1.01 462	0.57 314	0.44 342	0.52 232	0.52 441	0.15 229	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.19 403	0.21 441

IGEV_Zeroshot_test	0.36 246	0.19 183	0.71 480	0.41 314	0.29 423	0.30 147	0.25 140	0.86 393	0.40 172	0.64 313	0.57 260	0.56 308	0.25 114	0.56 257	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.14 225

CASnet	0.30 178	0.20 227	0.34 112	0.42 354	0.17 27	0.25 71	0.24 119	0.53 177	0.56 263	0.54 271	0.54 246	0.39 209	0.24 106	0.41 131	0.26 158	0.15 229	0.10 68	0.22 468	0.18 410	0.18 368	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.36 246	0.17 94	0.31 74	0.35 117	0.21 149	0.51 350	0.21 67	0.93 422	0.75 354	0.56 276	0.73 306	0.66 385	0.29 187	0.48 201	0.25 133	0.15 229	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.13 130	0.13 179

HH	0.37 265	0.22 299	0.49 318	0.41 314	0.26 327	0.36 237	0.30 240	0.87 396	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 448	0.43 332	0.77 452	0.26 158	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.14 225

HanStereo	0.37 265	0.22 299	0.49 318	0.41 314	0.26 327	0.36 237	0.30 240	0.87 396	0.41 182	0.45 234	0.59 265	0.78 448	0.43 332	0.77 452	0.26 158	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.14 256	0.14 183	0.14 225

LoS	0.30 178	0.16 66	0.32 88	0.30 19	0.19 84	0.32 183	0.29 218	0.54 185	0.73 344	0.35 164	0.52 235	0.42 231	0.29 187	0.48 201	0.29 221	0.15 229	0.11 189	0.13 94	0.09 7	0.12 82	0.12 120
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CroCo-Stereo Lap2	0.29 168	0.25 387	0.44 261	0.50 516	0.30 448	0.19 17	0.31 268	0.52 171	0.41 182	0.25 63	0.28 91	0.46 262	0.31 222	0.39 115	0.30 239	0.15 229	0.15 409	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.16 302

RAFT+CT+SA	0.40 311	0.24 356	0.40 212	0.53 556	0.27 371	0.28 115	0.45 479	0.79 371	0.81 397	0.51 257	0.90 405	0.42 231	0.39 314	0.81 472	0.33 273	0.15 229	0.11 189	0.18 335	0.18 410	0.15 238	0.15 266

GLC_STEREO	0.30 178	0.20 227	0.28 42	0.44 425	0.19 84	0.31 164	0.25 140	0.49 149	0.43 201	0.37 176	0.47 205	0.40 216	0.23 98	0.51 227	0.37 316	0.15 229	0.18 488	0.19 372	0.16 319	0.16 301	0.14 225

CrosDoStereo	0.51 435	0.19 183	0.46 281	0.39 241	0.24 257	0.39 271	1.14 643	0.69 290	0.87 436	0.94 511	1.36 572	0.62 355	0.75 522	0.68 387	0.46 401	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.18 410	0.14 183	0.16 302

LCNet	0.42 333	0.21 265	0.34 112	0.44 425	0.24 257	0.47 336	0.28 199	0.69 290	0.57 272	0.72 367	1.03 476	0.66 385	0.58 418	0.60 295	0.35 294	0.15 229	0.10 68	0.19 372	0.19 438	0.22 461	0.37 585

STrans-v2	0.47 384	0.21 265	0.49 318	0.41 314	0.25 288	0.54 371	0.49 510	1.16 514	0.82 410	0.67 334	1.05 482	0.71 403	0.67 474	0.74 425	0.34 285	0.15 229	0.11 189	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.14 225

TransformOpticalFlow	0.46 371	0.21 265	0.49 318	0.42 354	0.24 257	0.36 237	0.46 482	1.04 460	0.84 417	0.67 334	1.14 519	0.73 423	0.56 402	0.78 460	0.33 273	0.15 229	0.10 68	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.15 266

OMP-Stereo	0.43 347	0.23 332	0.50 330	0.53 556	0.25 288	0.36 237	0.24 119	0.73 334	0.81 397	0.78 408	0.64 279	0.88 481	0.41 324	0.95 527	0.36 305	0.15 229	0.12 265	0.20 409	0.15 288	0.16 301	0.13 179

PSM-AAD	0.48 394	0.21 265	0.39 198	0.44 425	0.23 211	0.56 385	0.47 490	0.67 274	0.73 344	1.08 573	1.12 508	0.58 330	0.87 563	0.63 338	0.33 273	0.15 229	0.11 189	0.25 518	0.26 561	0.18 368	0.42 602

FTStereo	0.56 480	0.21 265	0.39 198	0.42 354	0.25 288	0.39 271	0.73 599	0.69 290	0.45 212	1.09 577	3.23 659	0.69 398	0.71 495	0.55 247	0.34 285	0.15 229	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.15 238	0.32 556

ASMatch	0.48 394	0.20 227	0.47 293	0.39 241	0.28 398	0.37 249	0.26 164	0.76 354	0.72 334	0.77 397	2.29 635	0.61 347	0.51 380	0.64 346	0.39 341	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.22 460

DeepStereo_LL	0.51 435	0.19 183	0.46 281	0.39 241	0.24 257	0.39 271	1.14 643	0.69 290	0.87 436	0.94 511	1.36 572	0.62 355	0.75 522	0.68 387	0.46 401	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.18 410	0.14 183	0.16 302

GrayStereo	0.49 408	0.20 227	0.44 261	0.47 486	0.29 423	0.51 350	0.62 566	0.71 311	0.66 305	1.04 556	1.46 593	0.77 445	0.73 511	0.58 274	0.35 294	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.17 378	0.15 238	0.30 543

CroCo-Stereo	0.27 138	0.23 332	0.40 212	0.49 505	0.22 175	0.20 20	0.29 218	0.55 191	0.45 212	0.29 115	0.27 81	0.42 231	0.26 134	0.30 27	0.26 158	0.15 229	0.13 341	0.13 94	0.12 175	0.16 301	0.13 179
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
GMM-Stereo	0.44 354	0.20 227	0.39 198	0.42 354	0.25 288	0.50 344	0.44 472	0.72 322	0.57 272	0.77 397	1.37 575	0.76 439	0.38 298	0.62 325	0.34 285	0.15 229	0.10 68	0.20 409	0.19 438	0.17 333	0.28 531

Prome-Stereo	0.46 371	0.20 227	0.37 176	0.45 440	0.26 327	0.40 280	0.42 456	0.69 290	0.49 235	0.96 528	1.84 620	0.58 330	0.64 455	0.63 338	0.32 262	0.15 229	0.11 189	0.16 233	0.14 256	0.17 333	0.30 543

raft+_RVC	0.38 282	0.20 227	0.38 187	0.39 241	0.27 371	0.44 321	0.35 345	0.81 376	0.90 457	0.52 261	0.78 336	0.50 281	0.29 187	0.56 257	0.41 371	0.15 229	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.13 179

111	0.42 333	0.18 140	0.46 281	0.35 117	0.19 84	0.52 358	0.28 199	0.76 354	1.16 570	0.52 261	0.92 419	0.65 372	0.51 380	0.65 356	0.37 316	0.15 229	0.10 68	0.14 149	0.12 175	0.13 130	0.16 302

ARAFT	0.48 394	0.25 387	0.82 519	0.42 354	0.25 288	0.56 385	0.54 538	0.82 382	0.82 410	0.92 500	0.75 320	0.75 432	0.48 366	0.89 501	0.37 316	0.15 229	0.12 265	0.23 489	0.22 505	0.14 183	0.14 225

DIP-Stereo	0.40 311	0.22 299	0.58 413	0.42 354	0.29 423	0.62 424	0.27 178	0.87 396	0.42 189	0.65 318	0.86 385	0.52 292	0.35 265	0.67 378	0.43 381	0.15 229	0.13 341	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.17 349
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.40 311	0.19 183	0.47 293	0.43 398	0.27 371	0.41 294	0.31 268	0.74 341	0.38 147	0.90 490	1.28 555	0.58 330	0.35 265	0.43 149	0.35 294	0.15 229	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.14 225

RAFT-Stereo	0.40 311	0.19 183	0.47 293	0.43 398	0.27 371	0.41 294	0.31 268	0.74 341	0.38 147	0.90 490	1.28 555	0.58 330	0.35 265	0.43 149	0.35 294	0.15 229	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.14 225
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.52 449	0.31 493	0.86 537	0.44 425	0.22 175	0.66 456	0.47 490	0.92 420	1.02 521	0.89 482	1.12 508	0.69 398	0.55 394	0.86 491	0.60 478	0.15 229	0.11 189	0.15 196	0.12 175	0.17 333	0.17 349

DN-CSS_ROB	0.45 363	0.27 440	0.74 497	0.41 314	0.29 423	0.43 310	0.29 218	0.80 374	0.78 369	0.73 374	1.08 500	0.48 271	0.45 349	0.81 472	0.40 364	0.15 229	0.12 265	0.21 453	0.19 438	0.18 368	0.17 349

pmcnn	1.27 625	0.31 493	1.14 582	0.41 314	0.23 211	0.97 553	0.71 588	1.23 551	1.32 603	1.83 641	2.34 638	11.25 690	0.89 571	1.04 556	0.96 564	0.15 229	0.12 265	0.12 42	0.10 66	0.15 238	0.16 302

IGEV_i1	0.45 363	0.23 332	0.57 409	0.40 284	0.23 211	0.64 440	0.42 456	1.05 467	0.65 300	0.71 365	0.70 300	0.76 439	0.47 361	0.75 433	0.45 396	0.16 280	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.18 377

Selective-IGEV-i1	0.46 371	0.21 265	0.60 426	0.43 398	0.24 257	0.67 465	0.53 530	1.07 477	0.90 457	0.65 318	0.82 362	0.80 459	0.38 298	0.56 257	0.40 364	0.16 280	0.14 380	0.15 196	0.13 219	0.16 301	0.17 349

WQFJA1++	0.24 74	0.16 66	0.30 65	0.31 33	0.21 149	0.34 212	0.17 3	0.39 58	0.18 8	0.26 74	0.30 112	0.29 125	0.28 167	0.41 131	0.23 89	0.16 280	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.31 548	0.12 120

NLMM1	0.34 229	0.21 265	0.38 187	0.41 314	0.26 327	0.55 377	0.32 287	0.58 209	0.65 300	0.42 224	0.45 194	0.30 138	0.27 146	0.64 346	0.39 341	0.16 280	0.18 488	0.17 281	0.14 256	0.15 238	0.14 225

NLSM1	0.33 212	0.19 183	0.36 156	0.40 284	0.25 288	0.65 448	0.27 178	0.59 216	0.52 252	0.38 185	0.53 242	0.29 125	0.29 187	0.56 257	0.33 273	0.16 280	0.17 469	0.18 335	0.15 288	0.14 183	0.13 179

NLCSM	0.35 236	0.21 265	0.36 156	0.44 425	0.29 423	0.53 364	0.40 424	0.54 185	0.51 249	0.47 244	0.37 162	0.33 160	0.34 250	0.75 433	0.42 378	0.16 280	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.17 333	0.17 349

GSStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 327	0.35 220	0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

GS-Stereo							0.29 218	0.50 158	0.29 67	0.30 125	0.29 101	0.23 59	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

DA	0.31 194	0.18 140	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.73 486	0.33 304	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 216	0.35 265	0.33 63	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.16 233	0.11 138	0.15 238	0.12 120

GGEV	0.31 194	0.18 140	0.35 132	0.41 314	0.21 149	0.73 486	0.33 304	0.51 164	0.46 220	0.35 164	0.42 181	0.40 216	0.35 265	0.33 63	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.16 233	0.11 138	0.15 238	0.12 120

z-ln-s-r	0.70 536	0.39 537	1.51 617	0.40 284	0.27 371	0.58 400	0.62 566	0.87 396	1.09 552	0.84 437	1.44 588	0.91 495	0.87 563	1.20 579	2.07 642	0.16 280	0.12 265	0.17 281	0.15 288	0.21 434	0.17 349

DFGA-Net	0.47 384	0.31 493	0.93 551	0.43 398	0.33 503	0.56 385	0.35 345	0.81 376	0.89 452	0.70 355	0.76 323	0.48 271	0.43 332	0.78 460	0.64 494	0.16 280	0.14 380	0.19 372	0.19 438	0.20 421	0.19 390

SGD-Stereo	0.22 44	0.16 66	0.28 42	0.32 56	0.16 12	0.28 115	0.20 41	0.39 58	0.29 67	0.25 63	0.29 101	0.21 41	0.27 146	0.38 109	0.27 182	0.16 280	0.09 18	0.13 94	0.11 138	0.13 130	0.11 57

StereoAnything_RVC	0.22 44	0.85 634	0.41 222	0.28 3	0.16 12	0.23 42	0.18 13	0.23 3	0.19 10	0.16 3	0.16 8	0.15 1	0.21 73	0.32 49	0.19 5	0.16 280	0.09 18	0.12 42	0.09 7	0.16 301	0.10 6

AIO-test2	0.40 311	0.21 265	0.44 261	0.48 493	0.26 327	0.44 321	0.38 392	0.79 371	1.28 595	0.37 176	0.87 392	0.38 198	0.30 212	0.50 216	0.28 204	0.16 280	0.13 341	0.21 453	0.24 536	0.15 238	0.15 266

GIP-stereo	0.25 96	0.19 183	0.32 88	0.38 210	0.25 288	0.26 79	0.20 41	0.50 158	0.41 182	0.25 63	0.39 172	0.35 179	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.16 280	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.12 82	0.12 120

PAM_32	0.50 421	0.20 227	0.69 473	0.40 284	0.24 257	1.09 581	0.29 218	1.12 497	0.40 172	0.74 381	0.44 192	1.98 639	0.64 455	0.64 346	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.15 288	0.14 183	0.15 266

PAM	0.50 421	0.21 265	0.75 500	0.41 314	0.26 327	1.11 587	0.37 374	1.10 490	0.39 157	0.75 385	0.46 199	1.92 636	0.61 437	0.62 325	0.28 204	0.16 280	0.10 68	0.16 233	0.14 256	0.14 183	0.15 266

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 354	0.22 299	0.83 523	0.39 241	0.45 583	0.41 294	0.26 164	1.04 460	0.50 242	0.54 271	0.76 323	1.03 528	0.43 332	0.67 378	0.28 204	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.19 438	0.21 434	0.21 441

U	3.17 669	0.17 94	0.35 132	0.41 314	0.71 638	57.93 715	0.20 41	0.43 98	0.39 157	0.26 74	0.23 40	0.23 59	0.22 87	0.26 5	0.22 61	0.16 280	0.10 68	0.74 645	0.13 219	0.13 130	0.11 57

H2IRNET	0.38 282	0.21 265	0.36 156	0.39 241	0.25 288	0.26 79	0.24 119	0.61 228	0.74 350	0.39 197	0.89 399	0.74 427	0.53 383	0.53 238	0.44 390	0.16 280	0.13 341	0.19 372	0.20 462	0.17 333	0.15 266

MGS-Stereo	0.29 168	0.20 227	0.42 237	0.37 185	0.24 257	0.37 249	0.30 240	0.40 76	0.50 242	0.32 141	0.51 225	0.40 216	0.24 106	0.45 168	0.28 204	0.16 280	0.12 265	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.14 225

IGEVStereo-DCA	0.30 178	0.24 356	0.42 237	0.36 155	0.27 371	0.38 256	0.34 322	0.66 263	0.35 125	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 146	0.62 325	0.25 133	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.12 175	0.14 183	0.16 302

rrr	0.31 194	0.24 356	0.56 400	0.36 155	0.27 371	0.38 256	0.31 268	0.56 199	0.44 207	0.39 197	0.31 119	0.35 179	0.27 146	0.62 325	0.25 133	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.14 183	0.14 225

MaDis-Stereo	0.27 138	0.19 183	0.39 198	0.37 185	0.26 327	0.28 115	0.28 199	0.45 115	0.37 142	0.27 89	0.27 81	0.40 216	0.27 146	0.40 124	0.30 239	0.16 280	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.15 238	0.12 120

CBFPSM	0.61 513	0.25 387	1.41 612	0.39 241	0.27 371	1.10 582	0.67 578	0.83 384	0.84 417	0.82 423	0.81 360	1.33 593	0.85 556	0.72 419	0.86 540	0.16 280	0.15 409	0.15 196	0.17 378	0.17 333	0.23 485

ToySt	0.52 449	0.27 440	0.93 551	0.42 354	0.28 398	0.67 465	0.56 546	0.88 404	0.79 377	0.61 291	0.85 381	0.92 501	0.70 490	0.72 419	0.61 484	0.16 280	0.17 469	0.21 453	0.21 484	0.22 461	0.21 441

TestStereo1	0.44 354	0.24 356	0.45 269	0.52 545	0.25 288	0.35 220	0.40 424	0.81 376	0.94 485	0.70 355	0.96 432	0.48 271	0.45 349	0.94 521	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

SA-5K	0.44 354	0.24 356	0.45 269	0.52 545	0.25 288	0.35 220	0.40 424	0.81 376	0.94 485	0.70 355	0.96 432	0.48 271	0.45 349	0.94 521	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.16 319	0.15 238	0.14 225

Sa-1000	0.49 408	0.25 387	0.45 269	0.46 465	0.25 288	0.64 440	0.34 322	0.85 389	0.95 489	0.85 450	1.51 599	0.55 302	0.44 342	0.94 521	0.31 253	0.16 280	0.12 265	0.21 453	0.20 462	0.15 238	0.14 225

SA	0.45 363	0.26 424	0.50 330	0.47 486	0.24 257	0.46 332	0.36 359	0.79 371	1.00 513	0.61 291	1.04 479	0.50 281	0.50 375	0.98 538	0.33 273	0.16 280	0.13 341	0.21 453	0.19 438	0.15 238	0.14 225

HHNet	0.42 333	0.19 183	0.43 255	0.35 117	0.38 540	0.33 199	0.33 304	0.71 311	0.78 369	0.87 465	1.30 561	0.52 292	0.36 279	0.53 238	0.37 316	0.16 280	0.11 189	0.19 372	0.15 288	0.15 238	0.25 506

IIG-Stereo	0.45 363	0.22 299	0.48 308	0.51 528	0.26 327	0.43 310	0.21 67	0.73 334	0.80 386	0.84 437	0.95 428	0.82 464	0.46 356	0.95 527	0.37 316	0.16 280	0.12 265	0.19 372	0.15 288	0.15 238	0.12 120

NRIStereo	0.37 265	0.21 265	0.49 318	0.42 354	0.23 211	0.33 199	0.25 140	0.68 280	0.59 279	0.65 318	0.63 276	0.55 302	0.37 289	0.67 378	0.40 364	0.16 280	0.12 265	0.18 335	0.15 288	0.17 333	0.15 266

KYRaft	0.48 394	0.21 265	0.41 222	0.45 440	0.23 211	0.43 310	0.36 359	0.68 280	0.45 212	0.94 511	1.72 614	0.78 448	0.40 319	0.65 356	0.32 262	0.16 280	0.11 189	0.18 335	0.22 505	0.17 333	0.76 646

THIR-Stereo	0.51 435	0.19 183	0.47 293	0.39 241	0.23 211	0.74 492	0.64 576	0.68 280	0.88 447	1.03 551	1.40 578	0.71 403	0.75 522	0.64 346	0.43 381	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.18 410	0.15 238	0.17 349

PFNet	0.43 347	0.19 183	0.61 430	0.44 425	0.24 257	0.42 305	0.31 268	0.76 354	0.81 397	1.01 544	0.74 318	0.67 392	0.41 324	0.75 433	0.39 341	0.16 280	0.10 68	0.20 409	0.15 288	0.16 301	0.14 225

AnonymousM	0.42 333	0.86 635	0.31 74	0.35 117	0.23 211	0.30 147	0.37 374	0.56 199	0.44 207	0.72 367	0.50 216	0.47 267	0.29 187	0.42 142	0.35 294	0.16 280	0.12 265	1.51 661	0.32 595	0.12 82	0.11 57

rafts_anoy	0.38 282	0.22 299	0.38 187	0.43 398	0.28 398	0.32 183	0.32 287	0.70 303	0.91 464	0.59 283	0.66 286	0.45 258	0.33 241	0.49 211	0.41 371	0.16 280	0.12 265	0.21 453	0.23 521	0.18 368	0.16 302

TANstereo	0.31 194	0.16 66	0.34 112	0.31 33	0.17 27	0.55 377	0.23 112	0.46 127	0.56 263	0.60 286	0.69 297	0.37 190	0.26 134	0.36 94	0.28 204	0.16 280	0.16 436	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.15 266

XX-TBD	0.32 204	0.53 585	0.26 22	0.53 556	0.21 149	0.38 256	0.24 119	0.41 84	0.77 364	0.55 273	0.70 300	0.31 142	0.26 134	0.33 63	0.28 204	0.16 280	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.11 57

raftrobust	0.35 236	0.20 227	0.39 198	0.43 398	0.29 423	0.31 164	0.25 140	0.73 334	0.66 305	0.59 283	0.56 258	0.44 250	0.45 349	0.55 247	0.31 253	0.16 280	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.12 82	0.14 225

RALAANet	0.40 311	0.24 356	0.56 400	0.43 398	0.30 448	0.36 237	0.25 140	0.89 405	0.69 321	0.69 350	0.65 281	0.61 347	0.30 212	0.63 338	0.35 294	0.16 280	0.13 341	0.18 335	0.15 288	0.21 434	0.14 225

XX-Stereo	0.38 282	0.18 140	0.52 361	0.58 592	0.38 540	0.39 271	0.20 41	0.62 235	0.31 89	0.47 244	1.29 559	0.72 418	0.25 114	0.59 283	0.28 204	0.16 280	0.11 189	0.17 281	0.16 319	0.14 183	0.11 57

MMNet	0.57 485	0.26 424	0.67 457	0.45 440	0.35 522	1.04 572	0.39 410	0.93 422	0.98 506	0.96 528	0.97 441	0.86 472	0.80 543	0.83 481	0.80 531	0.16 280	0.15 409	0.19 372	0.19 438	0.20 421	0.17 349

CREStereo	0.28 157	0.16 66	0.25 7	0.28 3	0.17 27	0.38 256	0.25 140	0.52 171	0.76 361	0.43 230	0.51 225	0.32 151	0.28 167	0.39 115	0.27 182	0.16 280	0.11 189	0.12 42	0.09 7	0.12 82	0.12 120
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
BEATNet_4x	0.49 408	0.35 513	0.72 487	0.38 210	0.20 121	0.65 448	0.36 359	1.08 483	0.78 369	0.78 408	0.88 396	0.73 423	0.64 455	0.71 413	0.60 478	0.16 280	0.12 265	0.16 233	0.15 288	0.24 494	0.18 377

RASNet	0.57 485	0.24 356	0.61 430	0.39 241	0.23 211	0.71 478	0.40 424	1.02 453	0.93 476	0.77 397	1.05 482	1.05 538	0.98 588	0.99 543	1.03 578	0.16 280	0.14 380	0.14 149	0.17 378	0.15 238	0.14 225

LiteMatch	0.25 96	0.18 140	0.25 7	0.38 210	0.20 121	0.28 115	0.27 178	0.33 24	0.26 43	0.21 24	0.20 21	0.28 120	0.43 332	0.30 27	0.47 412	0.17 328	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.15 266

Lsterematch	0.39 295	0.18 140	0.40 212	0.38 210	0.20 121	0.41 294	0.27 178	0.59 216	0.75 354	0.68 346	1.01 462	0.49 277	0.43 332	0.60 295	0.47 412	0.17 328	0.10 68	0.15 196	0.13 219	0.15 238	0.15 266

DStereoRT	0.77 556	0.21 265	0.72 487	0.52 545	0.34 515	1.07 578	0.36 359	0.86 393	0.80 386	0.81 420	1.07 493	0.54 299	0.73 511	0.78 460	0.53 452	0.17 328	0.14 380	3.96 693	1.38 683	0.20 421	0.16 302

Select-FE	0.48 394	0.26 424	0.96 558	0.42 354	0.36 529	0.34 212	0.20 41	1.02 453	0.37 142	0.61 291	1.01 462	1.04 533	0.79 538	0.74 425	0.29 221	0.17 328	0.13 341	0.17 281	0.20 462	0.15 238	0.25 506

DDF-Stereo	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.37 185	0.30 448	0.19 17	0.20 41	0.33 24	0.31 89	0.27 89	0.26 72	0.29 125	0.28 167	0.39 115	0.25 133	0.17 328	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.69 638	0.13 179

zero-FE	0.26 118	0.16 66	0.33 95	0.36 155	0.30 448	0.18 11	0.20 41	0.37 52	0.31 89	0.27 89	0.27 81	0.29 125	0.28 167	0.34 77	0.25 133	0.17 328	0.10 68	0.14 149	0.10 66	0.62 637	0.13 179

S2M2_XL	0.19 12	0.18 140	0.28 42	0.27 2	0.20 121	0.15 3	0.16 2	0.23 3	0.16 6	0.21 24	0.26 72	0.17 6	0.17 19	0.24 2	0.21 39	0.17 328	0.16 436	0.15 196	0.14 256	0.15 238	0.12 120
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.49 408	0.20 227	0.48 308	0.36 155	0.22 175	0.58 400	0.42 456	1.19 529	0.74 350	0.86 460	0.76 323	1.08 548	0.59 424	0.81 472	0.60 478	0.17 328	0.12 265	0.15 196	0.12 175	0.17 333	0.20 422

G2L-Stereo_test	0.50 421	0.22 299	0.46 281	0.34 85	0.24 257	0.58 400	0.59 559	1.14 507	0.79 377	0.89 482	0.96 432	0.96 507	0.59 424	0.72 419	0.67 499	0.17 328	0.12 265	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

MM-Stereo_test3	0.35 236	0.19 183	0.33 95	0.42 354	0.26 327	0.34 212	0.44 472	0.74 341	0.93 476	0.47 244	0.52 235	0.42 231	0.29 187	0.46 178	0.29 221	0.17 328	0.15 409	0.17 281	0.13 219	0.14 183	0.15 266

model_zeroshot	0.35 236	0.20 227	0.56 400	0.41 314	0.30 448	0.51 350	0.26 164	0.69 290	0.48 231	0.65 318	0.51 225	0.52 292	0.25 114	0.46 178	0.27 182	0.17 328	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.14 225

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 229	0.28 455	0.48 308	0.37 185	0.25 288	0.47 336	0.30 240	0.60 221	0.92 470	0.43 230	0.37 162	0.30 138	0.29 187	0.50 216	0.30 239	0.17 328	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.18 368	0.16 302

CoDeX	0.48 394	0.21 265	0.53 370	0.43 398	0.25 288	0.74 492	0.38 392	1.36 597	0.82 410	0.84 437	0.96 432	0.63 360	0.57 414	0.63 338	0.40 364	0.17 328	0.13 341	0.17 281	0.15 288	0.16 301	0.15 266

ACVNet-DCA	0.36 246	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.91 411	0.59 279	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.18 368	0.19 390

xx1	0.40 311	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.71 311	1.17 573	0.42 224	0.50 216	0.65 372	0.56 402	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.19 390

1test111	0.37 265	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.91 411	0.59 279	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.59 283	0.48 419	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.18 368	0.19 390

cc1	0.38 282	0.25 387	0.35 132	0.42 354	0.23 211	0.53 364	0.37 374	0.71 311	1.17 573	0.42 224	0.50 216	0.34 167	0.47 361	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.16 301	0.17 349

ffm	0.47 384	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	0.72 322	1.13 561	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.25 518	0.21 484	0.16 301	0.17 349

ff1	0.56 480	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	0.72 322	1.13 561	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.17 328	0.11 189	0.25 518	0.21 484	0.16 301	0.17 349

tt1	0.37 265	0.25 387	0.35 132	0.43 398	0.23 211	0.52 358	0.37 374	0.72 322	1.13 561	0.42 224	0.46 199	0.35 179	0.44 342	0.61 302	0.26 158	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.13 219	0.16 301	0.17 349

MIF-Stereo (partial)	0.32 204	0.19 183	0.41 222	0.41 314	0.32 490	0.29 132	0.24 119	0.49 149	0.44 207	0.31 136	0.63 276	0.37 190	0.36 279	0.60 295	0.32 262	0.17 328	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.15 266

UniTT-Stereo	0.27 138	0.18 140	0.40 212	0.40 284	0.28 398	0.30 147	0.28 199	0.40 76	0.33 108	0.30 125	0.46 199	0.27 114	0.25 114	0.48 201	0.35 294	0.17 328	0.13 341	0.14 149	0.12 175	0.14 183	0.13 179

PCWNet_CMD	0.49 408	0.25 387	0.56 400	0.40 284	0.27 371	0.64 440	0.32 287	0.98 439	0.99 509	0.87 465	1.07 493	0.78 448	0.46 356	0.61 302	0.44 390	0.17 328	0.13 341	0.21 453	0.16 319	0.26 515	0.20 422

knoymous	0.37 265	0.22 299	0.34 112	0.32 56	0.22 175	0.38 256	0.29 218	0.63 243	0.65 300	0.69 350	0.69 297	0.60 345	0.40 319	0.61 302	0.36 305	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.12 175	0.18 368	0.19 390

anonymousa	0.51 435	0.21 265	0.47 293	0.39 241	0.25 288	0.89 538	0.36 359	0.78 364	0.63 290	0.88 475	1.54 601	1.09 554	0.67 474	0.53 238	0.46 401	0.17 328	0.14 380	0.19 372	0.21 484	0.16 301	0.16 302

riskmin	0.41 326	0.21 265	0.44 261	0.34 85	0.24 257	0.58 400	0.32 287	0.70 303	0.86 429	0.52 261	0.57 260	0.78 448	0.60 430	0.58 274	0.39 341	0.17 328	0.12 265	0.19 372	0.13 219	0.19 403	0.22 460

qqq	0.42 333	0.28 455	0.50 330	0.37 185	0.22 175	0.47 336	0.39 410	0.91 411	0.59 279	0.57 279	0.71 302	0.65 372	0.56 402	0.59 283	0.48 419	0.17 328	0.17 469	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.19 390

IER	0.48 394	0.25 387	0.60 426	0.38 210	0.28 398	0.67 465	0.38 392	0.82 382	0.68 314	0.88 475	0.95 428	0.74 427	0.79 538	0.62 325	0.46 401	0.17 328	0.14 380	0.17 281	0.17 378	0.17 333	0.16 302

CIPLG	0.42 333	0.23 332	0.71 480	0.45 440	0.33 503	0.51 350	0.33 304	0.68 280	0.68 314	0.84 437	0.96 432	0.47 267	0.33 241	0.56 257	0.52 441	0.17 328	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.16 302

IPLGR_C	0.42 333	0.23 332	0.71 480	0.46 465	0.33 503	0.51 350	0.34 322	0.69 290	0.69 321	0.84 437	0.92 419	0.46 262	0.33 241	0.53 238	0.53 452	0.17 328	0.12 265	0.16 233	0.14 256	0.13 130	0.16 302

ACRE	0.42 333	0.23 332	0.73 493	0.45 440	0.33 503	0.50 344	0.33 304	0.68 280	0.70 325	0.82 423	0.92 419	0.46 262	0.32 233	0.53 238	0.52 441	0.17 328	0.12 265	0.15 196	0.14 256	0.13 130	0.16 302

AAGNet	1.40 634	0.20 227	0.52 361	0.45 440	0.26 327	0.29 132	0.29 218	0.67 274	0.71 332	0.97 532	0.86 385	0.66 385	0.60 430	0.66 368	19.98 696	0.17 328	0.11 189	0.19 372	0.15 288	0.20 421	0.13 179

SST-Stereo	0.41 326	0.20 227	0.48 308	0.43 398	0.25 288	0.25 71	0.21 67	0.68 280	0.50 242	1.08 573	0.79 341	0.71 403	0.42 329	0.81 472	0.38 331	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.16 319	0.19 403	0.15 266

RAFT_R40	0.41 326	0.20 227	0.47 293	0.44 425	0.25 288	0.23 42	0.25 140	0.69 290	0.70 325	0.98 535	0.78 336	0.72 418	0.43 332	0.80 467	0.39 341	0.17 328	0.11 189	0.20 409	0.16 319	0.18 368	0.15 266

DeepStereo_RVC	0.37 265	0.22 299	0.51 340	0.41 314	0.24 257	0.26 79	0.22 92	0.64 253	0.40 172	0.69 350	0.67 293	0.57 314	0.50 375	0.58 274	0.42 378	0.17 328	0.12 265	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.19 390

CFNet_pseudo	0.47 384	0.25 387	0.55 387	0.38 210	0.28 398	0.58 400	0.32 287	0.89 405	0.90 457	0.83 431	1.03 476	0.75 432	0.48 366	0.61 302	0.46 401	0.17 328	0.13 341	0.24 505	0.16 319	0.26 515	0.21 441

RALCasStereoNet	0.37 265	0.23 332	0.41 222	0.44 425	0.28 398	0.36 237	0.38 392	0.66 263	0.67 312	0.51 257	0.74 318	0.51 288	0.29 187	0.64 346	0.38 331	0.17 328	0.14 380	0.15 196	0.13 219	0.17 333	0.17 349

CCAANet	0.42 333	0.19 183	0.39 198	0.38 210	0.25 288	0.65 448	0.39 410	0.76 354	0.58 276	0.52 261	1.05 482	0.65 372	0.60 430	0.62 325	0.47 412	0.17 328	0.13 341	0.15 196	0.16 319	0.15 238	0.16 302

MSMDNet	0.49 408	0.25 387	0.56 400	0.40 284	0.27 371	0.64 440	0.32 287	0.99 443	0.99 509	0.87 465	1.07 493	0.79 455	0.46 356	0.61 302	0.44 390	0.17 328	0.13 341	0.20 409	0.16 319	0.25 505	0.20 422

HSM-Net_RVC	0.55 470	0.23 332	0.37 176	0.38 210	0.22 175	0.86 532	0.40 424	1.31 581	0.93 476	0.92 500	1.15 522	1.26 579	0.71 495	0.75 433	0.53 452	0.17 328	0.14 380	0.16 233	0.15 288	0.17 333	0.17 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.47 384	0.25 387	0.55 387	0.38 210	0.28 398	0.58 400	0.32 287	0.89 405	0.90 457	0.83 431	1.02 466	0.75 432	0.48 366	0.61 302	0.46 401	0.17 328	0.12 265	0.24 505	0.16 319	0.26 515	0.21 441

iResNet_ROB	0.55 470	0.24 356	0.61 430	0.38 210	0.22 175	0.66 456	0.30 240	1.59 634	1.33 605	0.94 511	1.05 482	0.81 462	0.69 485	0.84 486	0.46 401	0.17 328	0.12 265	0.14 149	0.09 7	0.15 238	0.20 422

LE_ROB	4.86 681	0.27 440	9.43 677	0.45 440	0.24 257	1.61 627	0.96 633	2.05 654	17.75 701	16.36 703	4.84 681	5.17 677	19.48 703	2.05 643	15.49 692	0.17 328	0.15 409	0.16 233	0.16 319	0.20 421	0.19 390

GEAStereo	0.24 74	0.16 66	0.31 74	0.35 117	0.26 327	0.35 220	0.29 218	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.29 101	0.24 79	0.20 59	0.33 63	0.22 61	0.18 371	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.14 183	0.13 179

gasm-f	0.25 96	0.17 94	0.30 65	0.35 117	0.26 327	0.25 71	0.36 359	0.46 127	0.30 80	0.27 89	0.35 150	0.24 79	0.30 212	0.37 99	0.24 110	0.18 371	0.10 68	0.13 94	0.10 66	0.15 238	0.13 179

MultiAttention	3.62 671	0.25 387	0.65 449	0.56 580	0.34 515	23.66 695	2.61 684	1.65 640	1.14 567	0.82 423	1.83 619	1.13 566	0.42 329	35.16 708	0.72 513	0.18 371	0.12 265	0.23 489	0.23 521	0.35 574	0.33 565

UGAM	0.54 461	0.23 332	0.51 340	0.46 465	0.26 327	0.40 280	0.52 525	0.65 256	1.19 579	0.78 408	1.15 522	1.38 604	0.56 402	1.03 554	0.56 462	0.18 371	0.15 409	0.25 518	0.21 484	0.15 238	0.13 179

test_sample1	0.44 354	0.24 356	0.52 361	0.35 117	0.23 211	0.59 410	0.36 359	1.05 467	0.57 272	0.66 325	0.78 336	0.70 400	0.71 495	0.62 325	0.51 436	0.18 371	0.15 409	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.18 377

mmm	0.47 384	0.28 455	0.51 340	0.39 241	0.25 288	0.61 418	0.38 392	1.00 449	0.60 286	0.77 397	1.07 493	0.65 372	0.53 383	0.61 302	0.49 428	0.18 371	0.15 409	0.23 489	0.20 462	0.21 434	0.20 422

11t1	0.38 282	0.23 332	0.49 318	0.36 155	0.23 211	0.61 418	0.31 268	0.74 341	0.47 228	0.62 295	0.55 255	0.55 302	0.49 372	0.58 274	0.45 396	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.19 390

1111x	0.64 524	0.23 332	0.61 430	0.39 241	0.21 149	0.68 470	0.46 482	1.32 587	1.03 525	0.76 391	1.02 466	0.95 504	0.72 506	1.13 566	2.15 646	0.18 371	0.18 488	0.18 335	0.19 438	0.20 421	0.19 390

plain	0.32 204	0.21 265	0.59 421	0.40 284	0.29 423	0.27 100	0.30 240	0.46 127	0.36 131	0.32 141	0.66 286	0.31 142	0.33 241	0.68 387	0.32 262	0.18 371	0.13 341	0.20 409	0.15 288	0.18 368	0.13 179

LL-Strereo	0.58 498	0.29 469	0.83 523	0.48 493	0.35 522	0.39 271	0.48 497	1.04 460	0.99 509	0.87 465	0.79 341	1.08 548	1.15 611	1.35 605	0.51 436	0.18 371	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.17 333	0.21 441

gwcnet-sp	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

scenet	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

ssnet	0.50 421	0.25 387	0.84 530	0.41 314	0.27 371	0.79 506	0.40 424	0.93 422	0.85 423	0.95 516	0.79 341	0.65 372	0.63 447	0.69 395	0.52 441	0.18 371	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.18 368	0.19 390

x	0.41 326	0.25 387	0.46 281	0.36 155	0.24 257	0.54 371	0.31 268	0.94 427	0.58 276	0.60 286	0.72 304	0.61 347	0.53 383	0.52 232	0.50 432	0.18 371	0.16 436	0.17 281	0.16 319	0.17 333	0.18 377

DAS	0.54 461	0.26 424	0.66 452	0.49 505	0.31 464	0.61 418	0.43 464	0.89 405	1.01 516	0.95 516	1.16 527	0.71 403	0.85 556	0.89 501	0.47 412	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.22 461	0.19 390

SepStereo	0.54 461	0.26 424	0.66 452	0.49 505	0.31 464	0.61 418	0.43 464	0.89 405	1.01 516	0.95 516	1.16 527	0.71 403	0.85 556	0.97 536	0.47 412	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.22 461	0.19 390

TRStereo	0.39 295	0.32 496	0.64 444	0.49 505	0.41 559	0.30 147	0.30 240	0.97 437	0.63 290	0.53 269	0.43 187	0.52 292	0.26 134	0.77 452	0.29 221	0.18 371	0.12 265	0.19 372	0.19 438	0.13 130	0.13 179

Patchmatch Stereo++	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302
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
NF-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.69 395	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

OCTAStereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.58 330	0.31 222	0.69 395	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

PSM-adaLoss	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.59 283	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

ROB_FTStereo_v2	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.31 268	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.60 295	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

ROB_FTStereo	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.20 41	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.60 295	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

HUI-Stereo	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.22 92	0.63 243	0.40 172	0.64 313	0.73 306	0.58 330	0.38 298	0.53 238	0.38 331	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

RE-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.70 403	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

TVStereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.42 354	0.25 288	0.26 79	0.30 240	0.71 311	0.72 334	0.66 325	0.77 327	0.57 314	0.31 222	0.70 403	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.16 301	0.27 520

iGMRVC	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.29 218	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

IRAFT_RVC	0.43 347	0.20 227	0.52 361	0.45 440	0.24 257	0.26 79	0.51 519	0.76 354	0.78 369	0.77 397	0.80 352	0.73 423	0.50 375	0.74 425	0.39 341	0.18 371	0.10 68	0.21 453	0.17 378	0.17 333	0.15 266

iRAFT	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.21 67	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

CRE-IMP	0.37 265	0.23 332	0.53 370	0.42 354	0.24 257	0.40 280	0.21 67	0.61 228	0.45 212	0.65 318	0.73 306	0.53 297	0.37 289	0.63 338	0.40 364	0.18 371	0.11 189	0.19 372	0.16 319	0.21 434	0.19 390

RAFT	0.46 371	0.23 332	0.52 361	0.48 493	0.27 371	0.55 377	0.47 490	0.68 280	0.60 286	0.83 431	0.82 362	1.00 520	0.56 402	0.76 445	0.37 316	0.18 371	0.16 436	0.22 468	0.20 462	0.16 301	0.14 225

RAFT-IKP	0.36 246	0.24 356	0.51 340	0.42 354	0.22 175	0.24 50	0.27 178	0.63 243	0.39 157	0.63 302	0.73 306	0.57 314	0.38 298	0.61 302	0.39 341	0.18 371	0.12 265	0.20 409	0.16 319	0.21 434	0.16 302

TestStereo	0.39 295	0.32 496	0.42 237	0.45 440	0.20 121	0.41 294	0.38 392	0.69 290	0.66 305	0.56 276	0.78 336	0.48 271	0.43 332	0.59 283	0.37 316	0.18 371	0.13 341	0.20 409	0.15 288	0.23 481	0.14 225

RAFT + AFF	0.54 461	0.30 484	0.84 530	0.51 528	0.32 490	0.63 430	0.57 549	1.05 467	0.95 489	0.80 416	0.87 392	0.85 468	0.57 414	0.87 493	0.51 436	0.18 371	0.21 530	0.23 489	0.22 505	0.19 403	0.19 390

SFCPSM	0.48 394	0.22 299	0.59 421	0.41 314	0.27 371	0.85 530	0.36 359	1.39 599	0.79 377	0.81 420	0.85 381	0.54 299	0.50 375	0.60 295	0.39 341	0.18 371	0.14 380	0.18 335	0.20 462	0.17 333	0.16 302

delet	0.57 485	0.25 387	0.63 439	0.46 465	0.34 515	1.05 577	0.51 519	1.04 460	0.94 485	0.90 490	0.99 453	0.90 489	0.68 483	0.87 493	0.78 523	0.18 371	0.18 488	0.20 409	0.21 484	0.17 333	0.17 349

ACVNet	0.47 384	0.24 356	0.39 198	0.40 284	0.28 398	0.58 400	0.40 424	0.91 411	0.81 397	0.67 334	0.96 432	0.79 455	0.66 465	0.65 356	0.71 510	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.15 288	0.18 368	0.15 266

acv_ft	0.52 449	0.24 356	0.64 444	0.45 440	0.28 398	0.85 530	0.40 424	0.95 430	0.81 397	1.00 541	0.96 432	0.79 455	0.62 442	0.65 356	0.88 542	0.18 371	0.15 409	0.16 233	0.15 288	0.18 368	0.15 266

HSM	0.53 456	0.25 387	0.46 281	0.40 284	0.25 288	0.74 492	0.44 472	1.29 576	0.78 369	0.82 423	0.92 419	1.21 574	0.75 522	0.90 509	0.48 419	0.18 371	0.14 380	0.17 281	0.14 256	0.17 333	0.18 377

StereoDRNet-Refined	0.61 513	0.33 504	0.63 439	0.47 486	0.31 464	0.94 548	0.41 445	1.04 460	0.97 501	1.15 589	1.13 515	1.00 520	0.74 519	0.93 518	0.93 557	0.18 371	0.13 341	0.22 468	0.21 484	0.20 421	0.21 441
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
RT-IGEV	0.55 470	0.20 227	0.70 477	0.42 354	0.25 288	0.89 538	0.63 571	1.27 565	0.80 386	0.92 500	1.00 457	1.23 578	0.67 474	0.68 387	0.33 273	0.19 411	0.14 380	0.17 281	0.14 256	0.16 301	0.22 460

SCV	0.27 138	0.20 227	0.37 176	0.36 155	0.22 175	0.27 100	0.33 304	0.65 256	0.31 89	0.25 63	0.29 101	0.37 190	0.23 98	0.52 232	0.23 89	0.19 411	0.11 189	0.14 149	0.11 138	0.15 238	0.12 120

test_sample2	0.45 363	0.24 356	0.49 318	0.34 85	0.21 149	0.60 416	0.43 464	1.01 450	0.73 344	0.67 334	0.80 352	0.70 400	0.64 455	0.65 356	0.41 371	0.19 411	0.15 409	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.19 390

DispNO	0.48 394	0.24 356	0.84 530	0.40 284	0.31 464	0.58 400	0.39 410	0.91 411	0.79 377	0.79 413	0.83 369	0.71 403	0.59 424	0.75 433	0.50 432	0.19 411	0.14 380	0.20 409	0.18 410	0.16 301	0.17 349

SMFormer	0.53 456	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.60 478	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.19 403	0.20 422

tta	0.53 456	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.60 478	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.15 238	0.16 302

qqq1	0.51 435	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.36 305	0.19 411	0.16 436	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

fff1	0.51 435	0.24 356	0.67 457	0.35 117	0.20 121	0.63 430	0.34 322	1.26 560	1.06 535	0.85 450	1.02 466	0.71 403	0.66 465	0.96 529	0.36 305	0.19 411	0.16 436	0.14 149	0.12 175	0.15 238	0.16 302

EKT-Stereo	0.36 246	0.24 356	0.44 261	0.44 425	0.30 448	0.37 249	0.30 240	0.72 322	0.68 314	0.47 244	0.63 276	0.49 277	0.28 167	0.59 283	0.34 285	0.19 411	0.14 380	0.18 335	0.15 288	0.16 301	0.18 377

DisPM	0.40 311	0.20 227	0.50 330	0.42 354	0.27 371	0.24 50	0.30 240	0.68 280	0.61 289	0.88 475	0.87 392	0.59 340	0.32 233	0.80 467	0.34 285	0.19 411	0.12 265	0.19 372	0.17 378	0.16 301	0.21 441

hknet	0.51 435	0.26 424	0.58 413	0.46 465	0.29 423	0.75 496	0.46 482	0.99 443	0.89 452	0.77 397	0.80 352	0.96 507	0.67 474	0.75 433	0.50 432	0.19 411	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

Pruner-Stereo	0.39 295	0.21 265	0.51 340	0.41 314	0.25 288	0.22 30	0.24 119	0.71 311	0.59 279	0.90 490	0.75 320	0.67 392	0.30 212	0.64 346	0.39 341	0.19 411	0.12 265	0.20 409	0.17 378	0.17 333	0.19 390

sAnonymous2	0.42 333	0.41 552	0.96 558	0.48 493	0.37 533	0.41 294	0.48 497	0.60 221	0.52 252	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 342	0.44 159	0.30 239	0.19 411	0.14 380	0.19 372	0.17 378	0.55 630	0.43 607

CroCo_RVC	0.42 333	0.41 552	0.96 558	0.48 493	0.37 533	0.41 294	0.48 497	0.60 221	0.52 252	0.39 197	0.48 207	0.35 179	0.44 342	0.44 159	0.30 239	0.19 411	0.14 380	0.19 372	0.17 378	0.55 630	0.43 607

test_xeample	1.06 599	0.23 332	0.51 340	0.37 185	0.22 175	0.71 478	0.39 410	1.31 581	0.92 470	0.87 465	1.08 500	0.70 400	0.64 455	0.75 433	11.43 688	0.19 411	0.16 436	0.18 335	0.17 378	0.18 368	0.19 390

UNet	0.55 470	0.27 440	0.72 487	0.45 440	0.41 559	0.97 553	0.40 424	1.01 450	0.80 386	0.87 465	0.90 405	1.03 528	0.75 522	0.76 445	0.67 499	0.19 411	0.15 409	0.20 409	0.17 378	0.21 434	0.18 377

FENet	0.43 347	0.23 332	0.40 212	0.40 284	0.24 257	0.54 371	0.33 304	0.83 384	0.72 334	0.74 381	0.73 306	0.63 360	0.56 402	0.65 356	0.45 396	0.19 411	0.13 341	0.19 372	0.17 378	0.18 368	0.20 422

FADNet-RVC-Resample	0.58 498	0.35 513	1.34 605	0.50 516	0.34 515	0.73 486	0.43 464	1.09 486	0.96 496	0.83 431	0.87 392	0.76 439	0.66 465	0.77 452	0.52 441	0.19 411	0.18 488	0.26 537	0.27 568	0.28 534	0.29 538

ADCRef	0.84 569	0.46 570	1.60 627	0.52 545	0.45 583	1.08 580	0.52 525	1.13 505	1.03 525	1.22 598	1.43 587	0.87 478	0.93 579	0.91 512	3.35 663	0.19 411	0.16 436	0.23 489	0.23 521	0.23 481	0.22 460

CFNet	0.53 456	0.30 484	0.53 370	0.42 354	0.28 398	0.73 486	0.35 345	1.21 539	1.01 516	0.74 381	1.07 493	0.85 468	0.60 430	0.83 481	0.58 475	0.19 411	0.15 409	0.23 489	0.23 521	0.21 434	0.17 349

AANet_RVC	0.59 502	0.35 513	0.68 464	0.47 486	0.28 398	0.57 394	0.47 490	1.04 460	1.28 595	0.87 465	1.33 566	0.86 472	0.63 447	1.16 572	0.89 544	0.19 411	0.13 341	0.15 196	0.14 256	0.18 368	0.20 422

iResNetv2_ROB	0.55 470	0.29 469	0.86 537	0.39 241	0.25 288	0.67 465	0.37 374	1.21 539	1.02 521	1.02 548	1.10 502	0.89 486	0.79 538	0.74 425	0.43 381	0.19 411	0.13 341	0.15 196	0.11 138	0.19 403	0.16 302

IGEV-RUCA	0.26 118	0.16 66	0.36 156	0.40 284	0.27 371	0.32 183	0.20 41	0.39 58	0.36 131	0.27 89	0.31 119	0.25 92	0.21 73	0.50 216	0.24 110	0.20 433	0.11 189	0.13 94	0.10 66	0.17 333	0.16 302

DCVSM-stereo	0.51 435	0.28 455	0.56 400	0.39 241	0.29 423	0.55 377	0.28 199	0.78 364	0.78 369	1.11 584	0.77 327	1.04 533	0.76 531	0.65 356	0.52 441	0.20 433	0.20 520	0.24 505	0.21 484	0.25 505	0.31 552

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 527	0.30 484	1.20 586	0.42 354	0.31 464	1.00 561	0.58 556	1.16 514	1.07 543	1.01 544	1.25 546	1.08 548	0.75 522	1.18 575	1.03 578	0.20 433	0.12 265	0.16 233	0.13 219	0.22 461	0.22 460

GwcNet-ADL	0.45 363	0.24 356	0.51 340	0.46 465	0.30 448	0.41 294	0.40 424	0.95 430	0.98 506	0.73 374	0.78 336	0.61 347	0.41 324	0.67 378	0.55 460	0.20 433	0.14 380	0.15 196	0.14 256	0.19 403	0.22 460

PFNet+	0.41 326	0.20 227	0.53 370	0.40 284	0.25 288	0.28 115	0.22 92	0.66 263	0.76 361	0.85 450	0.79 341	0.63 360	0.34 250	0.75 433	0.37 316	0.20 433	0.14 380	0.23 489	0.20 462	0.17 333	0.21 441

PSM-softLoss	0.40 311	0.21 265	0.53 370	0.42 354	0.26 327	0.29 132	0.34 322	0.70 303	0.49 235	0.63 302	0.82 362	0.59 340	0.33 241	0.75 433	0.43 381	0.20 433	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.17 333	0.22 460

KMStereo	0.40 311	0.21 265	0.53 370	0.42 354	0.26 327	0.29 132	0.34 322	0.70 303	0.49 235	0.63 302	0.82 362	0.59 340	0.33 241	0.75 433	0.43 381	0.20 433	0.12 265	0.20 409	0.18 410	0.17 333	0.22 460

LMCR-Stereo	0.55 470	0.33 504	0.57 409	0.60 597	0.30 448	0.80 512	0.36 359	1.30 579	0.79 377	0.90 490	1.04 479	0.57 314	0.64 455	0.87 493	0.73 516	0.20 433	0.15 409	0.19 372	0.14 256	0.25 505	0.18 377

222	1.25 623	0.23 332	0.53 370	0.38 210	0.23 211	0.78 500	0.37 374	1.41 605	0.93 476	0.97 532	1.13 515	0.74 427	0.71 495	0.74 425	14.86 691	0.20 433	0.16 436	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.20 422

xxxx	1.07 601	0.23 332	0.53 370	0.38 210	0.22 175	0.83 524	0.36 359	1.41 605	0.95 489	0.75 385	0.99 453	0.97 509	0.64 455	0.70 403	11.37 687	0.20 433	0.17 469	0.18 335	0.17 378	0.19 403	0.20 422

GMStereo	0.40 311	0.38 532	0.61 430	0.41 314	0.27 371	0.47 336	0.35 345	0.62 235	1.04 529	0.57 279	0.54 246	0.38 198	0.36 279	0.56 257	0.41 371	0.20 433	0.13 341	0.16 233	0.17 378	0.24 494	0.20 422
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.55 470	0.26 424	0.59 421	0.46 465	0.38 540	0.83 524	0.48 497	1.03 459	0.80 386	0.92 500	0.91 413	0.85 468	0.67 474	0.87 493	0.78 523	0.20 433	0.21 530	0.20 409	0.20 462	0.20 421	0.15 266

aanetorigin	0.85 574	0.58 606	1.98 638	0.50 516	0.40 553	0.66 456	0.70 586	0.72 322	1.01 516	2.44 661	2.00 628	1.32 588	1.25 617	0.96 529	1.16 597	0.20 433	0.19 511	0.20 409	0.20 462	0.27 525	0.33 565

SuperB	1.00 595	0.41 552	4.03 663	0.45 440	0.32 490	0.99 560	0.49 510	1.09 486	2.09 651	1.10 581	1.10 502	0.74 427	0.83 549	1.13 566	1.75 628	0.20 433	0.15 409	0.17 281	0.15 288	2.50 680	0.27 520

ADCP+	1.18 615	0.37 524	3.09 654	0.50 516	0.52 610	1.48 619	0.61 564	1.32 587	1.07 543	1.21 594	1.16 527	1.08 548	1.11 604	1.63 624	7.17 681	0.20 433	0.16 436	0.24 505	0.22 505	0.29 536	0.22 460

DISCO	0.72 540	0.27 440	0.72 487	0.45 440	0.31 464	1.12 589	0.53 530	1.32 587	1.25 588	0.84 437	1.07 493	1.52 620	0.87 563	1.82 636	1.08 591	0.20 433	0.15 409	0.18 335	0.16 319	0.24 494	0.24 497

DN	0.31 194	0.19 183	0.35 132	0.39 241	0.27 371	0.35 220	0.27 178	0.57 204	0.58 276	0.33 148	0.43 187	0.50 281	0.23 98	0.41 131	0.24 110	0.21 449	0.14 380	0.16 233	0.13 219	0.17 333	0.19 390

FlowAnything_test	0.30 178	0.20 227	0.41 222	0.48 493	0.26 327	0.46 332	0.25 140	0.45 115	0.33 108	0.30 125	0.26 72	0.35 179	0.26 134	0.41 131	0.39 341	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.26 561	0.17 333	0.17 349

w-ln-seven-2	0.83 567	0.46 570	2.93 650	0.54 568	0.39 548	0.93 545	0.63 571	1.16 514	1.18 577	1.25 604	1.32 564	1.09 554	1.05 598	1.23 583	1.07 588	0.21 449	0.20 520	0.23 489	0.22 505	0.26 515	0.24 497

coex_refinement	0.54 461	0.22 299	0.44 261	0.45 440	0.31 464	0.75 496	0.40 424	1.16 514	0.92 470	0.87 465	1.12 508	0.99 517	0.57 414	0.69 395	0.90 550	0.21 449	0.14 380	0.16 233	0.16 319	0.21 434	0.22 460

G2L-Stereo	0.51 435	0.25 387	0.55 387	0.44 425	0.27 371	0.46 332	0.47 490	0.98 439	0.81 397	0.86 460	0.90 405	0.91 495	0.56 402	0.88 499	0.80 531	0.21 449	0.17 469	0.22 468	0.18 410	0.17 333	0.22 460

test_sample4	0.49 408	0.27 440	0.55 387	0.36 155	0.23 211	0.70 473	0.37 374	1.22 547	0.86 429	0.82 423	0.86 385	0.62 355	0.58 418	0.71 413	0.49 428	0.21 449	0.16 436	0.21 453	0.20 462	0.22 461	0.21 441

test_sample3	0.49 408	0.27 440	0.55 387	0.36 155	0.23 211	0.70 473	0.37 374	1.21 539	0.87 436	0.79 413	0.84 372	0.66 385	0.53 383	0.70 403	0.50 432	0.21 449	0.16 436	0.20 409	0.19 438	0.21 434	0.21 441

mmx	0.59 502	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	1.24 552	1.06 535	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.21 449	0.16 436	0.25 518	0.21 484	0.24 494	0.22 460

xxx	0.59 502	0.28 455	0.68 464	0.39 241	0.26 327	0.56 385	0.40 424	1.24 552	1.06 535	0.76 391	0.98 445	0.71 403	0.55 394	1.25 585	1.46 614	0.21 449	0.16 436	0.25 518	0.21 484	0.24 494	0.22 460

StereoVision	0.43 347	0.29 469	0.54 383	0.50 516	0.28 398	0.37 249	0.38 392	0.75 350	0.63 290	0.46 241	1.11 506	0.53 297	0.38 298	0.57 269	0.34 285	0.21 449	0.24 558	0.25 518	0.24 536	0.26 515	0.17 349

CFNet_ucs	0.51 435	0.25 387	0.58 413	0.39 241	0.31 464	0.59 410	0.35 345	1.04 460	0.95 489	0.89 482	1.19 537	0.80 459	0.49 372	0.66 368	0.45 396	0.21 449	0.16 436	0.26 537	0.18 410	0.27 525	0.23 485

iinet-f	0.69 535	0.29 469	2.34 644	0.41 314	0.31 464	1.16 595	0.58 556	0.87 396	0.85 423	0.86 460	1.17 532	1.04 533	0.83 549	0.76 445	1.26 603	0.21 449	0.18 488	0.17 281	0.16 319	0.21 434	0.21 441

BUS	0.47 384	0.26 424	0.47 293	0.46 465	0.29 423	0.78 500	0.34 322	0.99 443	0.80 386	0.77 397	0.80 352	0.64 366	0.54 390	0.66 368	0.56 462	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

BSDual-CNN	0.48 394	0.26 424	0.47 293	0.46 465	0.29 423	0.75 496	0.46 482	0.99 443	0.80 386	0.77 397	0.80 352	0.76 439	0.59 424	0.66 368	0.48 419	0.21 449	0.15 409	0.22 468	0.19 438	0.18 368	0.19 390

psmg	0.50 421	0.26 424	0.47 293	0.42 354	0.29 423	0.82 521	0.42 456	1.07 477	0.80 386	0.95 516	0.94 424	0.76 439	0.59 424	0.66 368	0.48 419	0.21 449	0.16 436	0.20 409	0.20 462	0.19 403	0.19 390

ADLNet2	0.57 485	0.26 424	0.71 480	0.48 493	0.31 464	0.83 524	0.51 519	1.10 490	0.99 509	0.85 450	0.99 453	0.99 517	0.70 490	0.79 464	0.78 523	0.21 449	0.17 469	0.18 335	0.18 410	0.22 461	0.22 460

EDNetEfficientorigin	9.96 688	1.17 653	175.17 718	0.49 505	0.37 533	1.13 590	0.74 601	1.27 565	2.70 664	3.16 675	2.49 643	2.28 645	2.15 658	1.88 638	2.27 649	0.21 449	0.19 511	0.25 518	0.20 462	0.54 628	0.53 635

EDNetEfficient	1.47 638	0.82 629	6.28 673	0.48 493	0.40 553	0.73 486	0.83 618	0.95 430	2.77 665	3.48 678	1.95 625	1.64 627	2.12 657	1.42 610	3.84 669	0.21 449	0.19 511	0.21 453	0.21 484	0.43 603	0.42 602

HGLStereo	0.58 498	0.30 484	0.65 449	0.51 528	0.38 540	0.78 500	0.45 479	1.07 477	0.82 410	0.89 482	1.16 527	0.88 481	0.91 575	0.80 467	0.74 517	0.21 449	0.21 530	0.20 409	0.18 410	0.19 403	0.22 460

cf-r	0.49 408	0.24 356	0.49 318	0.40 284	0.23 211	0.58 400	0.38 392	0.92 420	0.87 436	0.77 397	1.06 489	0.98 512	0.67 474	0.59 283	0.61 484	0.21 449	0.14 380	0.17 281	0.19 438	0.15 238	0.16 302

DMCA	0.47 384	0.27 440	0.59 421	0.39 241	0.29 423	0.53 364	0.34 322	0.98 439	0.70 325	0.78 408	0.83 369	0.79 455	0.55 394	0.54 246	0.57 468	0.21 449	0.16 436	0.21 453	0.16 319	0.19 403	0.22 460

FADNet_RVC	0.58 498	0.39 537	1.26 592	0.45 440	0.32 490	0.55 377	0.34 322	1.12 497	0.90 457	0.68 346	0.90 405	0.61 347	0.71 495	1.03 554	0.80 531	0.21 449	0.18 488	0.27 546	0.23 521	0.33 561	0.30 543

DLCB_ROB	0.60 509	0.29 469	0.53 370	0.50 516	0.33 503	0.76 499	0.51 519	1.02 453	0.94 485	1.07 572	1.16 527	1.21 574	0.73 511	0.98 538	0.75 519	0.21 449	0.20 520	0.22 468	0.23 521	0.22 461	0.20 422

MSAF-DinoV2	1.18 615	0.44 563	3.00 652	0.56 580	0.30 448	0.91 541	0.74 601	1.58 632	1.25 588	1.06 570	1.41 580	2.98 656	1.57 635	3.25 667	3.12 661	0.22 472	0.14 380	0.20 409	0.22 505	0.33 561	0.34 569

S2M2_L	0.26 118	0.23 332	0.34 112	0.32 56	0.25 288	0.24 50	0.13 1	0.36 46	0.42 189	0.25 63	0.37 162	0.29 125	0.25 114	0.31 40	0.26 158	0.22 472	0.19 511	0.17 281	0.19 438	0.21 434	0.19 390
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.45 363	0.28 455	0.51 340	0.46 465	0.33 503	0.62 424	0.34 322	0.87 396	0.75 354	0.60 286	0.84 372	0.48 271	0.54 390	0.56 257	0.39 341	0.22 472	0.15 409	0.35 591	0.16 319	0.29 536	0.22 460

rvit_stereo_0083	0.34 229	0.25 387	0.53 370	0.45 440	0.28 398	0.35 220	0.35 345	0.47 142	0.64 294	0.38 185	0.47 205	0.42 231	0.37 289	0.41 131	0.39 341	0.22 472	0.20 520	0.20 409	0.17 378	0.21 434	0.15 266

rvit_stereo_0081	0.33 212	0.25 387	0.49 318	0.43 398	0.26 327	0.31 164	0.37 374	0.45 115	0.56 263	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 298	0.44 159	0.35 294	0.22 472	0.16 436	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.14 225

ACV-stereo	0.63 522	0.37 524	1.03 570	0.44 425	0.31 464	1.27 606	0.41 445	0.78 364	0.84 417	0.65 318	0.76 323	2.07 641	1.00 589	0.84 486	0.68 504	0.22 472	0.17 469	0.19 372	0.18 410	0.22 461	0.23 485

ITSA-stereo	0.54 461	0.29 469	0.55 387	0.41 314	0.23 211	0.59 410	0.35 345	1.31 581	1.25 588	0.82 423	0.80 352	0.72 418	0.58 418	0.89 501	0.72 513	0.22 472	0.18 488	0.23 489	0.22 505	0.22 461	0.29 538

rvit_stereo_0082	0.33 212	0.25 387	0.49 318	0.43 398	0.26 327	0.31 164	0.37 374	0.45 115	0.56 263	0.37 176	0.40 176	0.39 209	0.38 298	0.44 159	0.35 294	0.22 472	0.16 436	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.14 225

rvit_stereo_0080	0.32 204	0.26 424	0.45 269	0.39 241	0.28 398	0.27 100	0.46 482	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 223	0.29 187	0.41 131	0.34 285	0.22 472	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.23 481	0.16 302

rvit_stereo_ft	0.35 236	0.26 424	0.54 383	0.53 556	0.32 490	0.33 199	0.46 482	0.52 171	0.52 252	0.35 164	0.41 179	0.41 223	0.34 250	0.49 211	0.36 305	0.22 472	0.14 380	0.19 372	0.18 410	0.19 403	0.15 266

test_sample5	0.50 421	0.28 455	0.55 387	0.37 185	0.23 211	0.65 448	0.38 392	1.19 529	0.86 429	0.81 420	0.97 441	0.64 366	0.60 430	0.72 419	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.22 460

DualNet	0.51 435	0.28 455	0.55 387	0.37 185	0.23 211	0.65 448	0.38 392	1.19 529	0.86 429	0.84 437	1.06 489	0.64 366	0.60 430	0.72 419	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.22 460

whm_eth	0.32 204	0.26 424	0.45 269	0.39 241	0.28 398	0.27 100	0.46 482	0.51 164	0.46 220	0.36 171	0.42 181	0.41 223	0.29 187	0.41 131	0.34 285	0.22 472	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.23 481	0.16 302

fast-acv-ft	0.66 526	0.32 496	0.80 512	0.46 465	0.34 515	1.26 605	0.50 516	0.91 411	1.00 513	1.05 561	1.36 572	1.28 582	0.84 552	0.81 472	0.90 550	0.22 472	0.24 558	0.23 489	0.23 521	0.21 434	0.22 460

Wz-Net-MNSev	0.81 561	0.42 557	1.64 630	0.51 528	0.41 559	1.46 617	0.95 630	1.24 552	1.26 593	1.31 611	1.25 546	1.17 571	0.83 549	1.21 582	1.06 585	0.22 472	0.19 511	0.24 505	0.23 521	0.29 536	0.26 510

CRFU-Net	0.59 502	0.29 469	0.62 435	0.47 486	0.31 464	1.20 602	0.51 519	1.19 529	0.59 279	1.05 561	1.00 457	1.06 542	0.87 563	0.83 481	0.77 522	0.22 472	0.19 511	0.18 335	0.16 319	0.19 403	0.20 422

AACVNet	0.52 449	0.25 387	0.56 400	0.48 493	0.29 423	0.55 377	0.38 392	0.96 435	0.59 279	0.83 431	1.03 476	1.03 528	0.77 536	0.91 512	0.58 475	0.22 472	0.18 488	0.24 505	0.18 410	0.24 494	0.22 460

GANet-ADL	0.44 354	0.27 440	0.48 308	0.44 425	0.30 448	0.54 371	0.36 359	0.94 427	0.88 447	0.64 313	0.72 304	0.68 396	0.44 342	0.55 247	0.44 390	0.22 472	0.15 409	0.15 196	0.13 219	0.18 368	0.21 441

sCroCo_RVC	0.36 246	0.29 469	0.73 493	0.52 545	0.39 548	0.42 305	0.31 268	0.52 171	0.46 220	0.31 136	0.48 207	0.38 198	0.32 233	0.46 178	0.33 273	0.22 472	0.23 549	0.19 372	0.19 438	0.21 434	0.22 460

ADLNet	0.57 485	0.29 469	0.58 413	0.46 465	0.35 522	0.80 512	0.46 482	1.14 507	0.88 447	1.03 551	0.98 445	0.92 501	0.66 465	0.71 413	0.83 536	0.22 472	0.16 436	0.22 468	0.22 505	0.22 461	0.23 485

psm_up	0.57 485	0.27 440	0.52 361	0.50 516	0.33 503	0.65 448	0.60 562	1.07 477	0.84 417	0.87 465	0.91 413	1.00 520	1.06 599	0.80 467	0.66 496	0.22 472	0.25 566	0.26 537	0.23 521	0.22 461	0.21 441

ac_64	0.54 461	0.24 356	0.58 413	0.46 465	0.28 398	0.79 506	0.44 472	1.11 492	0.63 290	0.94 511	0.85 381	1.06 542	0.70 490	0.76 445	0.72 513	0.22 472	0.18 488	0.20 409	0.19 438	0.18 368	0.16 302

GANet-RSSM	0.49 408	0.22 299	0.42 237	0.39 241	0.26 327	0.58 400	0.41 445	1.12 497	0.82 410	0.73 374	1.02 466	0.88 481	0.75 522	0.67 378	0.48 419	0.22 472	0.16 436	0.18 335	0.19 438	0.18 368	0.18 377

GwcNet-RSSM	0.51 435	0.25 387	0.51 340	0.41 314	0.24 257	0.56 385	0.41 445	0.97 437	0.96 496	0.75 385	1.17 532	0.89 486	0.66 465	0.66 368	0.74 517	0.22 472	0.15 409	0.19 372	0.21 484	0.17 333	0.16 302

ADCL	1.10 605	0.42 557	1.57 623	0.51 528	0.41 559	1.71 635	0.92 626	1.36 597	1.45 618	1.33 612	1.56 603	1.22 577	1.26 618	1.45 614	5.27 676	0.22 472	0.19 511	0.25 518	0.25 549	0.29 536	0.29 538

RYNet	0.76 553	0.37 524	0.74 497	0.54 568	0.67 634	1.35 610	0.68 581	1.28 571	1.21 585	1.10 581	0.90 405	1.31 586	0.94 582	1.01 549	1.30 605	0.22 472	0.16 436	0.27 546	0.23 521	0.43 603	0.45 614

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 470	0.33 504	0.71 480	0.46 465	0.31 464	0.66 456	0.43 464	1.07 477	0.89 452	0.93 504	0.91 413	0.98 512	0.61 437	0.76 445	0.64 494	0.22 472	0.18 488	0.22 468	0.22 505	0.22 461	0.24 497
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
z-mn7	1.07 601	0.56 600	2.36 645	0.54 568	0.37 533	1.74 638	0.71 588	1.28 571	2.32 655	1.00 541	2.56 646	1.43 607	1.01 591	2.34 657	1.74 627	0.23 499	0.20 520	0.21 453	0.20 462	0.27 525	0.27 520

DDVS	0.53 456	0.32 496	0.63 439	0.42 354	0.31 464	0.71 478	0.35 345	0.95 430	0.69 321	0.86 460	0.90 405	1.11 558	0.46 356	0.90 509	0.67 499	0.23 499	0.17 469	0.22 468	0.18 410	0.25 505	0.28 531

rvit_stereo_0081_aga	0.32 204	0.29 469	0.50 330	0.43 398	0.29 423	0.36 237	0.32 287	0.46 127	0.42 189	0.40 213	0.44 192	0.41 223	0.34 250	0.43 149	0.31 253	0.23 499	0.17 469	0.19 372	0.16 319	0.20 421	0.15 266

test_sample6	0.51 435	0.27 440	0.55 387	0.38 210	0.23 211	0.64 440	0.39 410	1.18 525	0.88 447	0.84 437	1.06 489	0.66 385	0.61 437	0.75 433	0.52 441	0.23 499	0.17 469	0.22 468	0.22 505	0.24 494	0.23 485

CAS++	0.33 212	0.25 387	0.39 198	0.38 210	0.26 327	0.32 183	0.24 119	0.87 396	0.53 258	0.48 251	0.46 199	0.26 101	0.21 73	0.50 216	0.26 158	0.23 499	0.20 520	0.22 468	0.17 378	0.21 434	0.17 349
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
NINENet	0.52 449	0.30 484	0.55 387	0.46 465	0.33 503	0.78 500	0.34 322	1.18 525	0.91 464	0.84 437	0.97 441	0.64 366	0.54 390	0.74 425	0.56 462	0.23 499	0.20 520	0.25 518	0.18 410	0.22 461	0.22 460

AASNet	0.55 470	0.27 440	0.62 435	0.51 528	0.32 490	0.73 486	0.44 472	1.55 625	0.88 447	0.88 475	0.94 424	0.64 366	0.63 447	0.62 325	0.84 537	0.23 499	0.20 520	0.20 409	0.16 319	0.22 461	0.20 422

GES	0.46 371	0.25 387	0.62 435	0.41 314	0.30 448	0.62 424	0.37 374	1.06 473	0.70 325	0.75 385	0.83 369	0.47 267	0.52 382	0.69 395	0.46 401	0.23 499	0.17 469	0.17 281	0.16 319	0.18 368	0.24 497

CFNet-ft	0.50 421	0.25 387	0.39 198	0.41 314	0.26 327	0.66 456	0.37 374	0.91 411	0.87 436	0.67 334	1.00 457	1.05 538	0.70 490	0.68 387	0.57 468	0.23 499	0.16 436	0.24 505	0.21 484	0.24 494	0.19 390

DMCA-RVC	0.54 461	0.32 496	0.83 523	0.51 528	0.32 490	0.59 410	0.38 392	0.89 405	0.70 325	0.95 516	0.88 396	0.90 489	0.69 485	0.75 433	0.63 491	0.23 499	0.18 488	0.31 577	0.24 536	0.27 525	0.21 441

CFNet_RVC	0.50 421	0.25 387	0.39 198	0.41 314	0.26 327	0.66 456	0.37 374	0.91 411	0.87 436	0.67 334	1.00 457	1.05 538	0.70 490	0.68 387	0.57 468	0.23 499	0.16 436	0.24 505	0.21 484	0.24 494	0.19 390

w-ln-seven	1.02 597	0.52 582	2.86 649	0.55 576	0.51 607	1.37 611	0.75 604	1.72 645	1.84 644	1.54 624	1.52 600	1.27 581	0.95 584	1.30 598	2.07 642	0.24 510	0.22 539	0.25 518	0.25 549	0.31 548	0.28 531

coex-ft	6.50 685	1.57 666	87.99 717	0.49 505	0.38 540	1.41 614	1.21 648	1.21 539	7.96 685	12.14 693	2.78 653	2.74 653	3.83 676	1.30 598	3.19 662	0.24 510	0.23 549	0.27 546	0.24 536	0.48 614	0.40 594

Wz-Net-LNSev	0.75 550	0.54 592	1.59 624	0.51 528	0.41 559	1.16 595	0.79 612	1.27 565	1.13 561	1.04 556	1.14 519	1.11 558	0.94 582	0.93 518	1.00 572	0.24 510	0.22 539	0.21 453	0.19 438	0.26 515	0.27 520

dd	0.44 354	0.40 546	0.62 435	0.44 425	0.26 327	0.51 350	0.38 392	0.72 322	1.07 543	0.60 286	0.66 286	0.43 243	0.40 319	0.68 387	0.53 452	0.24 510	0.15 409	0.21 453	0.16 319	0.24 494	0.19 390

PSMNet-ADL	0.50 421	0.28 455	0.43 255	0.49 505	0.31 464	0.70 473	0.38 392	0.94 427	0.81 397	0.62 295	0.80 352	0.91 495	0.62 442	0.76 445	0.68 504	0.24 510	0.18 488	0.19 372	0.20 462	0.22 461	0.22 460

ICVP	0.48 394	0.26 424	0.42 237	0.49 505	0.28 398	0.63 430	0.43 464	1.05 467	0.72 334	0.68 346	0.95 428	0.75 432	0.56 402	0.55 247	0.61 484	0.24 510	0.18 488	0.19 372	0.17 378	0.19 403	0.21 441
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.56 480	0.30 484	0.70 477	0.51 528	0.31 464	0.70 473	0.54 538	1.31 581	0.93 476	0.85 450	0.86 385	0.84 466	0.63 447	0.92 514	0.67 499	0.24 510	0.16 436	0.19 372	0.17 378	0.21 434	0.23 485

HCRNet	0.46 371	0.35 513	0.45 269	0.54 568	0.26 327	0.52 358	0.29 218	0.87 396	0.64 294	0.75 385	0.82 362	0.76 439	0.53 383	0.70 403	0.38 331	0.24 510	0.16 436	0.24 505	0.20 462	0.21 434	0.20 422

PSMNet-RSSM	0.50 421	0.24 356	0.41 222	0.43 398	0.26 327	0.51 350	0.40 424	1.16 514	0.79 377	0.75 385	1.07 493	0.87 478	0.69 485	0.66 368	0.52 441	0.24 510	0.16 436	0.23 489	0.26 561	0.20 421	0.20 422

UCFNet_RVC	0.50 421	0.27 440	0.37 176	0.40 284	0.27 371	0.66 456	0.42 456	1.18 525	0.86 429	0.70 355	0.89 399	0.91 495	0.60 430	0.62 325	0.48 419	0.24 510	0.18 488	0.28 557	0.27 568	0.25 505	0.24 497

DRN-Test	0.68 530	0.34 509	0.77 507	0.52 545	0.40 553	1.14 591	0.61 564	1.56 629	1.04 529	1.18 591	1.10 502	1.05 538	0.72 506	0.82 479	1.01 573	0.24 510	0.18 488	0.26 537	0.25 549	0.26 515	0.23 485

StereoDRNet	0.67 527	0.35 513	0.82 519	0.53 556	0.44 577	1.03 570	0.53 530	1.51 621	1.06 535	1.13 587	0.91 413	1.07 547	0.74 519	0.87 493	0.95 562	0.24 510	0.19 511	0.25 518	0.23 521	0.27 525	0.22 460

NaN_ROB	0.73 541	0.46 570	0.89 547	0.52 545	0.34 515	0.98 558	1.11 640	1.28 571	1.20 582	1.27 608	0.96 432	1.08 548	0.79 538	1.34 604	0.78 523	0.24 510	0.30 597	0.23 489	0.24 536	0.23 481	0.26 510

zh-mn7	1.21 619	0.75 622	5.81 671	0.52 545	0.39 548	1.18 600	0.63 571	1.21 539	1.79 642	1.81 639	2.33 636	1.16 570	1.01 591	2.20 651	2.00 638	0.25 523	0.22 539	0.22 468	0.22 505	0.25 505	0.30 543

Anonymous3	0.47 384	0.35 513	0.91 550	0.50 516	0.38 540	0.81 518	0.55 541	0.76 354	0.66 305	0.52 261	0.65 281	0.44 250	0.45 349	0.66 368	0.39 341	0.25 523	0.25 566	0.22 468	0.21 484	0.23 481	0.24 497

STTStereo	0.57 485	0.39 537	0.87 542	0.45 440	0.32 490	0.62 424	0.45 479	1.01 450	0.87 436	1.01 544	0.91 413	0.95 504	0.58 418	0.77 452	0.66 496	0.25 523	0.24 558	0.27 546	0.33 601	0.25 505	0.26 510

PA-Net	0.70 536	0.46 570	0.96 558	0.51 528	0.53 612	0.94 548	0.73 599	1.14 507	1.15 568	0.83 431	0.90 405	0.88 481	0.76 531	1.19 576	0.96 564	0.25 523	0.41 638	0.29 566	0.44 629	0.27 525	0.39 589
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.74 546	0.38 532	0.63 439	0.54 568	0.35 522	1.01 566	0.95 630	1.15 511	0.95 489	1.09 577	2.00 628	1.14 568	0.92 577	1.29 592	0.75 519	0.25 523	0.27 583	0.27 546	0.23 521	0.32 556	0.24 497

zh-sn7	1.20 618	0.86 635	4.54 666	0.58 592	0.43 571	1.10 582	0.92 626	1.24 552	1.34 606	1.45 619	2.00 628	1.26 579	1.62 638	2.13 648	2.79 658	0.26 528	0.26 576	0.26 537	0.27 568	0.35 574	0.33 565

TCMNet	0.68 530	0.41 552	1.08 574	0.60 597	0.61 628	0.97 553	0.55 541	1.11 492	0.93 476	0.87 465	1.14 519	0.89 486	0.65 463	0.92 514	1.06 585	0.26 528	0.26 576	0.31 577	0.28 575	0.33 561	0.30 543

ssnet_v2	0.61 513	0.29 469	0.69 473	0.45 440	0.30 448	0.93 545	0.62 566	1.20 536	1.03 525	0.97 532	0.81 360	0.98 512	0.67 474	0.84 486	0.97 569	0.26 528	0.23 549	0.23 489	0.24 536	0.20 421	0.21 441

Wz-Net-SNSev	0.99 594	0.80 628	3.00 652	0.57 586	0.46 592	0.94 548	1.22 650	1.40 603	1.28 595	1.04 556	1.33 566	1.46 610	0.90 574	2.06 644	1.65 625	0.26 528	0.24 558	0.25 518	0.26 561	0.33 561	0.30 543

GwcNet	0.73 541	0.39 537	1.37 607	0.53 556	0.43 571	1.10 582	0.52 525	1.27 565	1.19 579	1.05 561	1.41 580	1.06 542	0.86 560	0.98 538	1.01 573	0.26 528	0.24 558	0.24 505	0.23 521	0.23 481	0.28 531

DSFCA	0.57 485	0.27 440	0.71 480	0.41 314	0.36 529	0.78 500	0.53 530	1.08 483	0.85 423	1.08 573	0.84 372	0.90 489	0.66 465	1.05 557	0.63 491	0.26 528	0.22 539	0.21 453	0.21 484	0.22 461	0.20 422

RTSC	0.93 581	0.54 592	1.59 624	0.56 580	0.40 553	1.17 599	0.55 541	1.44 612	1.82 643	1.53 623	1.26 550	1.15 569	0.82 547	1.70 630	2.44 650	0.26 528	0.20 520	0.23 489	0.24 536	0.31 548	0.32 556

ADCMid	1.22 620	0.57 602	3.17 657	0.54 568	0.44 577	1.07 578	0.77 607	1.31 581	1.13 561	2.14 652	1.48 596	1.49 615	1.47 631	1.65 626	5.30 677	0.26 528	0.24 558	0.29 566	0.32 595	0.38 589	0.36 579

MDST_ROB	0.97 590	0.29 469	1.02 569	0.64 612	0.43 571	2.64 655	0.82 616	1.68 643	1.18 577	2.89 666	1.82 618	0.97 509	0.75 522	1.83 637	0.89 544	0.26 528	0.22 539	0.32 583	0.28 575	0.26 515	0.26 510

FBW_ROB	0.94 585	0.54 592	1.03 570	0.56 580	0.42 568	1.16 595	0.76 606	1.56 629	1.41 612	1.38 616	1.33 566	1.47 612	1.07 600	2.94 666	1.14 596	0.26 528	0.32 612	0.45 619	0.30 582	0.34 569	0.30 543

PWC_ROB	0.92 580	0.57 602	1.64 630	0.53 556	0.33 503	0.93 545	0.39 410	1.42 610	1.51 624	1.66 632	2.57 647	1.18 572	1.11 604	1.50 618	1.54 621	0.26 528	0.18 488	0.28 557	0.20 462	0.30 544	0.32 556

YMNet	0.68 530	0.40 546	1.01 566	0.53 556	0.46 592	1.04 572	0.48 497	1.06 473	0.81 397	1.21 594	1.31 562	1.11 558	0.73 511	0.89 501	0.96 564	0.27 539	0.31 605	0.25 518	0.25 549	0.25 505	0.24 497

YMNet_1	0.68 530	0.40 546	1.01 566	0.53 556	0.46 592	1.04 572	0.48 497	1.06 473	0.81 397	1.21 594	1.31 562	1.11 558	0.73 511	0.89 501	0.96 564	0.27 539	0.31 605	0.25 518	0.25 549	0.25 505	0.24 497

test_sample7	0.54 461	0.30 484	0.55 387	0.37 185	0.28 398	0.63 430	0.47 490	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	0.74 425	0.53 452	0.27 539	0.22 539	0.27 546	0.26 561	0.27 525	0.26 510

GMStereo_Zeroshot	0.51 435	0.46 570	0.80 512	0.50 516	0.28 398	0.57 394	0.30 240	0.75 350	0.79 377	0.88 475	0.94 424	0.90 489	0.37 289	0.77 452	0.46 401	0.27 539	0.14 380	0.26 537	0.15 288	0.39 593	0.19 390

CSP-Net	0.57 485	0.29 469	0.55 387	0.42 354	0.29 423	1.20 602	0.49 510	1.29 576	0.75 354	0.98 535	0.97 441	0.88 481	0.69 485	0.85 489	0.66 496	0.27 539	0.18 488	0.17 281	0.17 378	0.18 368	0.19 390

APVNet	0.73 541	0.39 537	1.01 566	0.58 592	0.45 583	1.16 595	0.68 581	1.47 616	0.87 436	0.84 437	1.15 522	1.04 533	0.84 552	1.14 568	1.18 598	0.27 539	0.28 590	0.32 583	0.31 591	0.29 536	0.32 556

FADNet-RVC	0.62 519	0.56 600	1.29 597	0.47 486	0.39 548	0.63 430	0.40 424	1.16 514	0.91 464	0.71 365	0.86 385	1.04 533	0.55 394	0.99 543	0.78 523	0.27 539	0.26 576	0.28 557	0.29 581	0.32 556	0.31 552

S-Stereo	0.76 553	0.36 522	1.10 577	0.57 586	0.46 592	0.83 524	0.59 559	1.31 581	1.62 633	0.98 535	1.41 580	1.11 558	0.93 579	0.85 489	1.07 588	0.27 539	0.31 605	0.28 557	0.25 549	0.33 561	0.50 627

DANet	0.74 546	0.47 577	0.98 564	0.60 597	0.41 559	0.92 544	0.41 445	1.02 453	0.87 436	1.22 598	1.22 542	1.33 593	0.88 568	1.26 588	1.37 609	0.27 539	0.24 558	0.31 577	0.25 549	0.37 586	0.36 579
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.52 449	0.34 509	0.53 370	0.49 505	0.25 288	0.71 478	0.36 359	1.24 552	0.91 464	0.77 397	0.98 445	0.75 432	0.50 375	0.71 413	0.51 436	0.27 539	0.13 341	0.28 557	0.18 410	0.23 481	0.18 377
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.
ETE_ROB	0.73 541	0.52 582	0.93 551	0.57 586	0.37 533	0.80 512	0.86 623	1.19 529	0.95 489	1.20 593	1.22 542	1.39 606	0.86 560	1.07 558	0.88 542	0.27 539	0.21 530	0.31 577	0.27 568	0.34 569	0.35 573

Selective-IGEV-i16pb	0.95 586	0.25 387	6.90 674	0.42 354	0.32 490	1.73 636	0.55 541	1.12 497	1.58 629	0.67 334	1.19 537	0.97 509	0.55 394	0.83 481	0.63 491	0.28 550	0.17 469	0.18 335	0.20 462	0.21 434	0.23 485

rvit_0105_6	0.40 311	0.28 455	0.68 464	0.51 528	0.30 448	0.39 271	0.41 445	0.53 177	0.68 314	0.41 219	0.45 194	0.50 281	0.45 349	0.55 247	0.37 316	0.28 550	0.26 576	0.24 505	0.22 505	0.22 461	0.17 349

rvit_0105_5	0.44 354	0.32 496	0.79 511	0.51 528	0.29 423	0.44 321	0.43 464	0.62 235	0.76 361	0.51 257	0.52 235	0.61 347	0.53 383	0.58 274	0.38 331	0.28 550	0.25 566	0.25 518	0.24 536	0.22 461	0.20 422

rvit_0105_4	0.42 333	0.30 484	0.77 507	0.52 545	0.29 423	0.41 294	0.44 472	0.57 204	0.75 354	0.45 234	0.48 207	0.56 308	0.49 372	0.58 274	0.37 316	0.28 550	0.26 576	0.25 518	0.22 505	0.24 494	0.19 390

WZ-Net	1.29 627	0.64 612	5.42 670	0.64 612	0.52 610	1.37 611	1.29 653	1.41 605	1.77 641	1.56 625	1.69 612	1.74 629	1.41 626	2.50 661	2.16 647	0.28 550	0.21 530	0.23 489	0.25 549	0.39 593	0.41 599

SACVNet	0.61 513	0.36 522	0.67 457	0.57 586	0.37 533	0.65 448	0.47 490	1.16 514	0.80 386	1.04 556	1.06 489	1.02 526	0.81 546	0.99 543	0.57 468	0.28 550	0.21 530	0.25 518	0.24 536	0.30 544	0.39 589

pcwnet_v2	0.60 509	0.29 469	0.89 547	0.46 465	0.36 529	0.62 424	0.38 392	1.33 590	1.24 586	1.02 548	1.27 554	0.71 403	0.59 424	0.71 413	0.51 436	0.28 550	0.21 530	0.24 505	0.23 521	0.29 536	0.30 543

hitnet-ft	0.57 485	0.29 469	0.43 255	0.42 354	0.29 423	0.81 518	0.40 424	0.98 439	0.91 464	0.84 437	1.01 462	1.13 566	0.72 506	0.83 481	0.71 510	0.28 550	0.21 530	0.28 557	0.22 505	0.29 536	0.27 520

TDLM	0.59 502	0.35 513	0.57 409	0.53 556	0.32 490	0.67 465	0.72 594	1.09 486	1.03 525	0.84 437	1.11 506	0.84 466	0.71 495	0.96 529	0.61 484	0.28 550	0.18 488	0.26 537	0.22 505	0.27 525	0.21 441

SANet	1.15 610	0.45 565	1.40 611	0.50 516	0.32 490	1.54 625	1.21 648	1.49 617	3.35 672	1.61 626	2.41 641	2.32 648	1.80 648	1.57 621	1.27 604	0.28 550	0.25 566	0.26 537	0.24 536	0.36 580	0.32 556

SGM_RVC	1.04 598	0.30 484	0.47 293	0.41 314	0.23 211	1.73 636	0.77 607	1.63 638	1.30 601	2.39 659	1.99 627	2.64 651	1.78 647	2.22 652	1.40 610	0.28 550	0.27 583	0.27 546	0.25 549	0.25 505	0.25 506
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CASS	0.46 371	0.28 455	0.45 269	0.48 493	0.22 175	0.63 430	0.34 322	0.99 443	0.66 305	0.76 391	0.86 385	0.61 347	0.58 418	0.58 274	0.44 390	0.29 561	0.16 436	0.22 468	0.18 410	0.23 481	0.28 531
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FAT-Stereo	0.75 550	0.34 509	0.81 518	0.51 528	0.38 540	0.78 500	0.63 571	1.39 599	1.32 603	1.05 561	1.40 578	1.58 625	1.14 609	0.92 514	0.91 553	0.29 561	0.28 590	0.28 557	0.23 521	0.28 534	0.41 599

FADNet	0.63 522	0.53 585	1.20 586	0.46 465	0.44 577	0.66 456	0.41 445	1.24 552	1.07 543	0.70 355	0.84 372	0.98 512	0.65 463	0.87 493	0.54 458	0.29 561	0.30 597	0.27 546	0.30 582	0.48 614	0.36 579

stereogan	0.83 567	0.33 504	0.89 547	0.61 602	0.51 607	1.80 640	0.50 516	1.41 605	1.39 611	1.05 561	1.47 595	1.56 624	1.04 596	1.32 602	0.87 541	0.29 561	0.29 592	0.29 566	0.25 549	0.39 593	0.40 594

DeepPruner_ROB	0.55 470	0.37 524	0.67 457	0.42 354	0.31 464	0.50 344	0.43 464	1.22 547	0.73 344	0.86 460	1.05 482	0.85 468	0.58 418	0.90 509	0.56 462	0.29 561	0.23 549	0.22 468	0.22 505	0.26 515	0.26 510

PSMNet_ROB	0.67 527	0.39 537	0.76 504	0.57 586	0.43 571	1.00 561	0.85 622	1.25 558	0.93 476	0.82 423	1.04 479	1.08 548	0.64 455	0.89 501	1.02 577	0.29 561	0.21 530	0.31 577	0.31 591	0.27 525	0.25 506

CBMV	0.68 530	0.37 524	0.50 330	0.43 398	0.26 327	1.00 561	0.71 588	1.17 523	1.16 570	1.24 602	1.29 559	1.06 542	0.86 560	0.98 538	0.75 519	0.29 561	0.30 597	0.34 590	0.30 582	0.26 515	0.27 520
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.48 394	0.35 513	0.85 536	0.56 580	0.31 464	0.48 341	0.48 497	0.65 256	0.81 397	0.66 325	0.59 265	0.66 385	0.56 402	0.66 368	0.41 371	0.30 568	0.27 583	0.29 566	0.28 575	0.21 434	0.21 441

AnyNet_C32	1.27 625	0.72 621	3.33 659	0.59 595	0.56 617	1.51 623	1.53 663	1.27 565	1.28 595	1.52 622	1.48 596	1.38 604	1.23 615	1.64 625	5.26 675	0.30 568	0.29 592	0.29 566	0.34 604	0.38 589	0.44 612

ADCPNet	1.11 608	0.53 585	3.26 658	0.55 576	0.44 577	1.47 618	0.83 618	1.21 539	1.17 573	1.26 607	1.42 585	1.67 628	1.12 606	1.48 617	3.86 670	0.30 568	0.29 592	0.30 576	0.32 595	0.37 586	0.37 585

CVANet_RVC	0.59 502	0.35 513	0.54 383	0.49 505	0.33 503	0.70 473	0.67 578	1.12 497	0.97 501	0.88 475	1.05 482	1.01 524	0.72 506	0.94 521	0.55 460	0.30 568	0.20 520	0.28 557	0.26 561	0.32 556	0.23 485

Syn2CoEx	0.74 546	0.55 598	1.17 585	0.66 616	0.45 583	0.89 538	0.56 546	1.54 624	1.15 568	0.95 516	1.35 571	1.03 528	1.03 594	0.96 529	0.89 544	0.31 572	0.27 583	0.29 566	0.24 536	0.23 481	0.27 520

Nwc_Net	0.82 562	0.40 546	0.86 537	0.62 606	0.56 617	1.04 572	0.57 549	1.72 645	1.08 547	0.93 504	1.88 622	1.44 608	1.24 616	1.19 576	0.94 559	0.31 572	0.25 566	0.36 596	0.39 615	0.31 548	0.31 552

RTS	2.03 652	1.03 647	11.50 681	0.68 622	0.63 629	2.71 656	1.56 665	1.55 625	2.32 655	1.93 644	2.57 647	1.32 588	1.32 620	5.20 680	4.30 671	0.31 572	0.23 549	0.29 566	0.30 582	0.41 597	0.40 594

RTSA	2.03 652	1.03 647	11.50 681	0.68 622	0.63 629	2.71 656	1.56 665	1.55 625	2.32 655	1.93 644	2.57 647	1.32 588	1.32 620	5.20 680	4.30 671	0.31 572	0.23 549	0.29 566	0.30 582	0.41 597	0.40 594

NCCL2	0.74 546	0.45 565	0.77 507	0.65 614	0.45 583	0.97 553	1.16 645	1.16 514	1.02 521	1.00 541	0.98 445	1.48 614	0.88 568	0.99 543	0.89 544	0.31 572	0.27 583	0.39 607	0.39 615	0.33 561	0.34 569

Selective-IGEV-i16pc	0.57 485	0.21 265	1.29 597	0.41 314	0.31 464	1.98 645	0.62 566	0.70 303	1.12 555	0.51 257	0.82 362	0.67 392	0.35 265	0.71 413	0.41 371	0.32 577	0.18 488	0.17 281	0.19 438	0.19 403	0.20 422

psmorigin	0.84 569	0.53 585	2.21 642	0.50 516	0.41 559	0.86 532	0.57 549	1.08 483	0.90 457	1.50 620	1.42 585	1.50 616	1.09 602	1.29 592	1.03 578	0.32 577	0.33 617	0.27 546	0.27 568	0.34 569	0.45 614

NCC-stereo	0.82 562	0.43 560	0.87 542	0.63 609	0.68 636	0.88 535	0.72 594	1.60 636	1.12 555	0.95 516	1.41 580	1.37 600	1.37 624	1.26 588	0.94 559	0.32 577	0.30 597	0.37 601	0.49 641	0.34 569	0.35 573

Abc-Net	0.82 562	0.43 560	0.87 542	0.63 609	0.68 636	0.88 535	0.72 594	1.60 636	1.12 555	0.95 516	1.41 580	1.37 600	1.37 624	1.26 588	0.94 559	0.32 577	0.30 597	0.37 601	0.49 641	0.34 569	0.35 573
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.98 592	0.54 592	1.30 601	0.63 609	0.50 605	1.14 591	0.50 516	1.80 650	2.20 652	1.66 632	1.39 577	1.47 612	1.21 613	1.40 606	1.80 629	0.32 577	0.27 583	0.32 583	0.34 604	0.41 597	0.44 612

SGM-ForestM	4.73 678	0.34 509	1.05 572	0.46 465	0.28 398	10.26 684	3.48 687	4.52 681	5.16 680	8.68 691	7.48 688	18.87 701	10.80 689	11.26 692	10.01 686	0.32 577	0.34 621	0.32 583	0.32 595	0.29 536	0.30 543

PS-NSSS	0.60 509	0.46 570	0.68 464	0.43 398	0.34 515	0.66 456	0.57 549	1.05 467	0.91 464	0.80 416	1.28 555	0.72 418	0.67 474	0.89 501	0.61 484	0.32 577	0.26 576	0.40 610	0.27 568	0.35 574	0.29 538

SGM-Forest	0.65 525	0.33 504	0.43 255	0.44 425	0.30 448	1.01 566	0.54 538	1.13 505	1.09 552	1.11 584	1.21 540	1.10 556	0.76 531	0.99 543	0.71 510	0.32 577	0.33 617	0.33 588	0.30 582	0.30 544	0.28 531
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.18 615	1.03 647	3.09 654	0.46 465	0.40 553	1.00 561	0.56 546	1.29 576	2.47 660	2.36 657	2.42 642	2.21 643	1.62 638	1.20 579	1.55 622	0.33 585	0.25 566	0.28 557	0.25 549	0.37 586	0.37 585

rvit_stereo_0075_2	0.48 394	0.38 532	0.74 497	0.54 568	0.46 592	0.43 310	0.35 345	0.85 389	0.68 314	0.56 276	0.73 306	0.59 340	0.47 361	0.64 346	0.47 412	0.33 585	0.23 549	0.35 591	0.26 561	0.32 556	0.26 510

GASNet	0.70 536	0.77 624	1.16 584	0.71 630	0.49 600	0.62 424	0.48 497	1.12 497	1.05 531	0.98 535	0.84 372	0.94 503	0.82 547	1.41 609	0.85 539	0.33 585	0.22 539	0.29 566	0.28 575	0.44 606	0.26 510

Wz-Net-TNSev	1.23 622	1.24 654	5.25 669	0.51 528	0.43 571	1.49 622	1.09 639	1.58 632	1.42 615	1.25 604	1.26 550	1.58 625	1.52 634	1.97 641	1.95 633	0.33 585	0.32 612	0.26 537	0.30 582	0.41 597	0.43 607

UDGNet	0.50 421	0.82 629	0.56 400	0.51 528	0.32 490	0.41 294	0.34 322	0.71 311	0.93 476	0.65 318	0.60 268	0.58 330	0.44 342	0.65 356	0.43 381	0.33 585	0.15 409	0.67 644	0.20 462	0.49 618	0.23 485

AnyNet_C01	1.63 642	1.16 652	7.38 675	0.65 614	0.56 617	2.25 650	1.53 663	1.53 622	1.46 620	1.71 636	1.95 625	1.83 632	1.41 626	2.48 659	4.42 673	0.33 585	0.32 612	0.32 583	0.34 604	0.45 607	0.50 627

NVstereo2D	0.62 519	0.32 496	0.82 519	0.50 516	0.44 577	0.88 535	0.48 497	1.12 497	1.17 573	0.67 334	0.90 405	0.90 489	0.69 485	1.02 552	0.69 506	0.33 585	0.16 436	0.29 566	0.20 462	0.43 603	0.46 618

XPNet_ROB	0.73 541	0.38 532	0.80 512	0.53 556	0.40 553	0.80 512	0.83 618	1.21 539	0.96 496	1.37 614	1.17 532	1.37 600	0.87 563	1.14 568	0.99 571	0.33 585	0.25 566	0.27 546	0.24 536	0.31 548	0.29 538

LALA_ROB	0.76 553	0.46 570	0.86 537	0.55 576	0.41 559	1.00 561	0.93 629	1.25 558	1.13 561	1.23 600	1.15 522	1.55 622	0.80 543	1.11 565	0.96 564	0.33 585	0.23 549	0.35 591	0.30 582	0.35 574	0.32 556

rvit_105_1	0.56 480	0.42 557	0.84 530	0.59 595	0.37 533	0.59 410	0.68 581	0.73 334	0.97 501	0.82 423	0.69 297	0.75 432	0.63 447	0.80 467	0.56 462	0.34 594	0.29 592	0.31 577	0.34 604	0.23 481	0.23 485

AF-Net	0.85 574	0.41 552	0.87 542	0.66 616	0.54 615	0.96 552	0.52 525	1.66 641	1.37 608	1.03 551	2.04 631	1.46 610	1.36 622	1.19 576	1.05 584	0.34 594	0.24 558	0.39 607	0.28 575	0.31 548	0.26 510

RGC	0.82 562	0.62 610	0.80 512	0.67 618	0.66 633	0.91 541	0.59 559	1.35 593	1.09 552	1.12 586	1.46 593	1.50 616	1.09 602	1.28 591	0.97 569	0.34 594	0.30 597	0.48 628	0.40 618	0.38 589	0.38 588

edge stereo	0.79 558	0.40 546	0.82 519	0.52 545	0.44 577	0.83 524	0.58 556	1.34 592	1.08 547	1.30 610	1.38 576	1.79 631	1.13 608	1.15 571	0.92 555	0.34 594	0.32 612	0.42 615	0.28 575	0.33 561	0.39 589

ADCS	1.60 641	0.70 617	4.02 662	0.61 602	0.53 612	1.31 607	1.11 640	1.71 644	1.86 646	1.97 647	1.68 610	1.51 618	1.46 629	2.07 645	9.20 684	0.34 594	0.32 612	0.33 588	0.36 608	0.45 607	0.46 618

LSM	4.83 680	0.83 632	11.23 680	0.76 636	56.73 711	1.10 582	1.18 646	1.35 593	1.70 639	2.13 649	2.34 638	1.34 596	1.19 612	1.52 619	1.23 602	0.34 594	0.50 651	0.39 607	0.47 634	0.51 623	9.82 693

ISRNet	0.57 485	0.25 387	0.72 487	0.57 586	0.36 529	0.43 310	0.28 199	0.85 389	0.84 417	1.09 577	1.25 546	0.91 495	0.61 437	0.68 387	0.60 478	0.35 600	0.26 576	0.36 596	0.33 601	0.30 544	0.42 602

DeepPrunerF	0.93 581	0.55 598	3.88 660	0.70 628	0.81 642	0.72 482	0.74 601	1.28 571	1.97 647	0.95 516	1.02 466	0.87 478	0.85 556	1.16 572	1.07 588	0.35 600	0.29 592	0.43 616	0.40 618	0.31 548	0.33 565

DPSNet	1.08 604	0.44 563	2.64 648	0.54 568	0.42 568	1.59 626	1.25 651	2.39 662	1.50 623	1.13 587	1.12 508	1.51 618	2.19 660	1.44 613	1.51 620	0.35 600	0.25 566	0.25 518	0.21 484	0.49 618	0.39 589

dad	0.61 513	0.53 585	0.72 487	0.44 425	0.31 464	0.64 440	0.37 374	0.85 389	1.28 595	1.05 561	1.17 532	1.18 572	0.61 437	0.70 403	0.54 458	0.36 603	0.23 549	0.37 601	0.21 484	0.31 548	0.23 485

DGSMNet	0.80 559	0.58 606	1.42 613	0.61 602	0.65 631	0.94 548	0.75 604	1.35 593	1.16 570	0.88 475	1.26 550	1.00 520	0.75 522	1.07 558	0.89 544	0.36 603	0.31 605	0.41 614	0.40 618	0.60 636	0.59 639

RP	0.80 559	0.38 532	0.73 493	0.67 618	0.59 623	0.82 521	0.57 549	1.21 539	1.28 595	1.03 551	1.68 610	1.45 609	1.49 633	1.08 561	0.90 550	0.36 603	0.31 605	0.37 601	0.30 582	0.36 580	0.36 579

MeshStereo	1.38 632	0.45 565	0.58 413	0.45 440	0.35 522	1.63 629	0.60 562	2.07 655	1.43 616	4.49 681	3.32 663	4.67 672	2.08 656	2.08 646	1.32 607	0.36 603	0.36 626	0.37 601	0.32 595	0.32 556	0.34 569
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
HBP-ISP	0.61 513	0.47 577	0.45 269	0.46 465	0.33 503	0.79 506	0.29 218	1.15 511	1.05 531	0.85 450	1.18 536	0.67 392	0.71 495	0.92 514	0.57 468	0.37 607	0.38 628	0.47 623	0.41 623	0.39 593	0.32 556

FINET	0.75 550	0.45 565	1.38 608	0.48 493	0.46 592	0.98 558	1.00 635	1.22 547	1.69 638	0.91 499	1.25 546	0.74 427	0.74 519	1.09 562	0.82 535	0.37 607	0.31 605	0.27 546	0.24 536	0.35 574	0.34 569

G-Net	0.95 586	0.48 579	1.13 580	0.67 618	0.49 600	2.07 647	0.63 571	1.02 453	0.90 457	1.77 638	2.62 650	1.28 582	1.60 637	1.09 562	1.06 585	0.37 607	0.30 597	0.35 591	0.25 549	0.46 610	0.45 614

CBMV_ROB	0.62 519	0.39 537	0.41 222	0.41 314	0.28 398	0.86 532	0.28 199	1.06 473	1.02 521	0.95 516	1.33 566	0.81 462	0.84 552	0.94 521	0.56 462	0.37 607	0.37 627	0.43 616	0.40 618	0.33 561	0.32 556

PWCDC_ROB	0.93 581	0.54 592	0.97 563	0.78 637	0.41 559	1.03 570	0.42 456	1.39 599	2.34 658	1.04 556	3.73 667	0.80 459	1.12 606	1.29 592	1.04 582	0.37 607	0.22 539	0.24 505	0.20 462	0.36 580	0.31 552

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 599	0.61 609	1.82 635	0.69 625	0.51 607	2.62 654	1.69 670	1.28 571	1.44 617	1.39 617	1.56 603	1.34 596	0.91 575	1.68 628	0.95 562	0.38 612	0.39 633	0.46 622	0.61 652	0.41 597	0.43 607

SAMSARA	1.15 610	0.69 616	1.44 615	1.09 651	0.93 645	2.10 648	1.87 677	1.64 639	1.47 621	1.64 629	1.21 540	2.06 640	1.14 609	1.61 622	1.50 619	0.39 613	0.45 646	0.36 596	0.38 613	0.50 620	0.51 631

XQC	0.97 590	0.70 617	1.54 621	0.70 628	0.55 616	1.48 619	0.81 614	1.41 605	1.57 627	1.21 594	1.12 508	1.33 593	1.04 596	1.55 620	2.00 638	0.39 613	0.25 566	0.37 601	0.32 595	0.55 630	0.49 624

CSAN	0.88 578	0.52 582	0.93 551	0.61 602	0.42 568	1.19 601	1.11 640	1.27 565	1.48 622	1.37 614	1.44 588	1.37 600	1.30 619	1.46 616	1.01 573	0.39 613	0.31 605	0.36 596	0.37 610	0.35 574	0.36 579

NOSS_ROB	0.59 502	0.40 546	0.42 237	0.45 440	0.31 464	0.79 506	0.53 530	1.09 486	1.12 555	0.69 350	0.92 419	0.77 445	0.63 447	0.81 472	0.52 441	0.39 613	0.38 628	0.44 618	0.42 628	0.38 589	0.36 579

PVD	1.34 630	0.70 617	1.42 613	0.78 637	0.65 631	1.68 633	0.91 624	2.12 658	3.01 668	2.25 654	2.35 640	1.90 635	1.99 654	1.98 642	2.14 645	0.40 617	0.38 628	0.49 631	0.37 610	0.51 623	0.67 642

MFN_U_SF_RVC	1.14 609	0.63 611	2.33 643	0.69 625	0.46 592	2.04 646	0.70 586	1.90 652	1.37 608	1.62 627	1.56 603	1.94 637	1.36 622	1.73 632	1.90 632	0.41 618	0.38 628	0.45 619	0.48 638	0.45 607	0.47 620

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 539	0.84 633	0.80 512	0.55 576	0.38 540	1.38 613	0.57 549	1.07 477	0.81 397	0.90 490	0.94 424	0.95 504	0.54 390	1.01 549	0.61 484	0.41 618	0.30 597	0.57 638	0.31 591	0.86 645	0.39 589

DualNet (step1)	0.60 509	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	0.74 425	0.53 452	0.42 620	0.22 539	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

test_sample9	1.17 613	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.11 492	0.92 470	0.93 504	0.89 399	0.86 472	0.71 495	1.29 592	2.03 640	0.42 620	9.50 702	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

test_sample8	1.36 631	0.37 524	0.83 523	0.39 241	0.31 464	0.72 482	0.49 510	1.19 529	0.79 377	1.51 621	0.96 432	3.29 663	1.64 641	1.29 592	2.03 640	0.42 620	9.50 702	0.40 610	0.41 623	0.36 580	0.35 573

BEATNet-Init1	15.65 692	1.62 669	54.26 715	0.75 635	0.56 617	37.03 707	13.39 695	13.20 693	14.59 693	29.41 713	29.29 713	47.69 716	21.87 704	26.91 705	19.58 695	0.43 623	0.39 633	0.47 623	0.47 634	0.52 626	0.52 633

DStereoSA	2.42 662	0.66 615	2.95 651	0.89 641	1.12 660	1.75 639	6.75 689	1.53 622	1.63 635	1.28 609	8.81 690	0.99 517	10.14 685	1.68 628	3.37 664	0.44 624	0.34 621	0.64 642	0.68 655	1.21 657	1.60 675

FSD					0.46 592	0.48 341	0.52 525	0.54 185	0.49 235	0.48 251	0.48 207	0.50 281	0.48 366	0.51 227	0.49 428	0.45 625	0.43 643	0.47 623	0.46 630	0.46 610

FCDSN-DC	1.43 636	0.57 602	0.69 473	0.74 633	0.59 623	1.42 615	0.65 577	1.40 603	1.41 612	3.31 676	4.42 678	4.57 671	3.01 672	1.70 630	1.19 600	0.46 626	0.42 640	0.48 628	0.47 634	0.51 623	0.51 631
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSMD_ROB	1.25 623	0.51 580	0.64 444	0.60 597	0.50 605	1.66 631	0.67 578	1.26 560	1.26 593	2.64 663	3.82 668	3.06 659	3.20 674	1.45 614	0.91 553	0.46 626	0.41 638	0.49 631	0.51 645	0.47 613	0.45 614

WCMA_ROB	1.22 620	0.39 537	0.93 551	0.51 528	0.45 583	1.44 616	0.79 612	1.20 536	1.30 601	2.99 672	3.94 671	3.30 664	2.17 659	1.42 610	1.31 606	0.46 626	0.35 624	0.35 591	0.37 610	0.41 597	0.42 602

DStereoFS	2.16 659	0.91 638	1.29 597	0.84 639	0.72 640	3.56 672	0.95 630	2.01 653	2.03 650	1.65 631	2.06 632	2.73 652	13.30 691	4.76 679	1.95 633	0.47 629	0.33 617	0.84 652	0.49 641	0.95 650	1.42 671

FC-DCNN v2	1.74 645	0.53 585	0.68 464	0.62 606	0.49 600	1.67 632	0.71 588	1.85 651	1.57 627	4.84 685	5.01 682	6.42 684	3.92 677	2.24 653	1.43 613	0.47 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 614	0.47 620

FC-DCNN	1.67 644	0.53 585	0.68 464	0.62 606	0.49 600	1.62 628	0.71 588	1.77 649	1.55 625	4.73 684	4.66 680	5.82 680	3.94 678	2.13 648	1.42 611	0.47 629	0.42 640	0.47 623	0.46 630	0.48 614	0.47 620

CC-Net-ROB	0.84 569	1.01 646	0.93 551	0.60 597	0.45 583	1.25 604	0.71 588	1.20 536	1.05 531	0.84 437	1.24 545	0.90 489	0.78 537	1.14 568	0.70 507	0.48 632	0.34 621	1.71 664	0.38 613	0.78 643	0.40 594

ccnet	0.84 569	0.59 608	0.86 537	0.56 580	0.60 626	1.11 587	0.72 594	1.44 612	0.97 501	1.15 589	1.44 588	1.28 582	0.95 584	1.01 549	1.33 608	0.49 633	0.43 643	0.50 633	0.47 634	0.52 626	0.48 623

MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 632	0.91 638	2.11 641	0.89 641	0.57 621	4.27 677	1.79 674	1.55 625	2.00 649	1.64 629	1.85 621	1.83 632	1.44 628	1.89 640	1.49 618	0.49 633	0.40 636	0.56 637	0.58 649	0.75 642	0.52 633

GANetREF_RVC	0.82 562	0.77 624	0.95 557	0.68 622	0.43 571	1.15 593	1.06 638	1.19 529	1.20 582	1.03 551	1.02 466	1.10 556	0.89 571	1.20 579	0.78 523	0.49 633	0.39 633	0.58 639	0.39 615	0.69 638	0.49 624
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
Anonymous_2	0.84 569	0.45 565	0.66 452	0.41 314	0.45 583	0.82 521	0.53 530	0.81 376	0.81 397	0.73 374	0.61 271	0.91 495	0.76 531	0.77 452	0.61 484	0.51 636	0.55 653	0.54 636	4.92 695	0.54 628	0.42 602

MANE	4.73 678	0.54 592	0.77 507	0.69 625	0.60 626	10.35 685	1.67 669	8.68 689	12.66 691	6.90 690	9.43 691	11.59 691	10.59 688	8.26 689	8.41 682	0.51 636	0.45 646	0.48 628	1.02 670	0.50 620	0.50 627

SDNR	0.89 579	0.39 537	1.66 633	0.42 354	0.39 548	3.35 670	0.32 287	0.95 430	1.05 531	1.05 561	2.12 633	0.62 355	0.71 495	1.40 606	0.78 523	0.53 638	0.56 655	0.36 596	0.27 568	0.46 610	0.50 627

PASM	0.96 588	0.71 620	2.05 640	0.72 631	0.72 640	0.84 529	0.92 626	1.14 507	1.34 606	1.25 604	1.22 542	1.34 596	1.07 600	1.31 600	1.11 592	0.53 638	0.57 656	0.59 640	0.67 653	0.56 635	0.57 638

ELAS	1.77 648	0.64 612	1.10 577	0.72 631	0.58 622	3.37 671	1.76 672	2.54 664	2.57 661	3.77 679	3.96 672	2.83 655	3.44 675	2.34 657	2.73 657	0.53 638	0.47 649	0.50 633	0.48 638	0.55 630	0.55 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS_RVC	1.76 647	0.64 612	1.20 586	0.74 633	0.59 623	2.18 649	2.53 683	2.10 657	2.85 667	3.46 677	3.41 666	3.12 660	4.11 679	2.69 664	2.53 655	0.54 641	0.47 649	0.51 635	0.48 638	0.55 630	0.55 636
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.78 557	0.78 627	1.23 589	1.01 646	0.91 643	0.68 470	0.53 530	1.16 514	1.06 535	0.79 413	1.10 502	0.82 464	0.72 506	0.94 521	0.70 507	0.55 642	0.27 583	0.76 647	0.46 630	0.70 640	0.49 624

UDG	0.93 581	1.03 647	0.75 500	1.00 645	0.97 649	1.02 568	0.57 549	1.18 525	1.01 516	0.93 504	1.02 466	1.32 588	1.03 594	0.88 499	0.92 555	0.55 642	0.33 617	1.82 666	0.41 623	1.20 656	0.74 645

PDISCO_ROB	0.96 588	0.51 580	1.13 580	1.03 649	1.00 653	1.81 641	0.77 607	1.72 645	1.60 631	1.09 577	1.19 537	1.34 596	0.80 543	1.62 623	1.01 573	0.58 644	0.22 539	0.45 619	0.40 618	0.50 620	0.41 599

DispFullNet	1.64 643	2.64 684	3.14 656	2.57 678	1.78 672	1.32 608	0.55 541	1.42 610	1.45 618	1.89 643	1.48 596	1.55 622	2.35 662	2.08 646	1.12 595	0.60 645	0.19 511	2.33 677	0.73 657	2.35 676	1.30 666

Consistency-Raft	1.01 596	0.82 629	1.27 595	0.85 640	0.97 649	0.81 518	0.83 618	1.35 593	1.61 632	1.06 570	1.66 609	1.11 558	0.93 579	0.93 518	1.11 592	0.65 646	0.75 665	0.79 649	0.91 666	1.09 655	0.79 647

MADNet+	2.28 661	2.56 681	10.82 679	1.25 656	0.96 648	2.77 660	1.44 662	2.34 660	1.76 640	1.36 613	1.78 617	1.84 634	1.74 646	6.33 683	4.57 674	0.67 647	0.66 659	0.59 640	0.54 648	0.84 644	0.81 648

PMTNet	0.33 212	0.17 94	0.26 22	0.29 8	0.18 49	0.44 321	0.22 92	0.57 204	0.66 305	0.46 241	0.54 246	0.38 198	0.34 250	0.50 216	0.25 133	0.75 648	0.10 68	0.12 42	0.09 7	0.13 130	0.12 120

JetBlue	3.02 667	1.39 660	7.91 676	1.17 654	1.49 664	8.53 683	7.94 690	2.82 665	1.98 648	2.15 653	2.69 652	3.32 665	3.01 672	6.66 684	3.81 668	0.79 649	0.78 668	0.75 646	0.76 659	1.04 652	1.33 668

SQANet	0.87 577	0.76 623	0.76 504	1.16 653	0.99 652	1.10 582	0.51 519	1.12 497	0.85 423	0.93 504	1.05 482	1.03 528	0.76 531	1.07 558	0.70 507	0.79 649	0.25 566	1.04 656	0.36 608	1.56 660	0.70 643

NVStereoNet_ROB	1.31 629	0.96 641	1.33 604	0.90 643	0.92 644	1.15 593	1.05 637	1.49 617	1.62 633	1.63 628	2.51 644	2.31 646	1.62 638	2.16 650	1.42 611	0.81 651	0.73 661	0.79 649	1.02 670	0.73 641	0.97 654
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	1.10 605	2.58 683	0.83 523	1.21 655	1.27 662	1.02 568	0.69 585	1.17 523	0.95 489	0.98 535	1.26 550	1.28 582	0.84 552	0.97 536	0.79 530	0.85 652	0.40 636	2.00 669	0.60 651	1.34 658	0.94 650

MFMNet_re	1.17 613	0.99 643	1.31 602	1.02 648	0.95 647	1.32 608	1.32 655	1.44 612	1.58 629	1.72 637	1.70 613	1.21 574	1.57 635	1.16 572	1.04 582	0.88 653	0.76 667	0.79 649	0.75 658	0.90 646	0.94 650

otaku	1.10 605	0.96 641	0.96 558	1.37 659	1.06 658	1.65 630	0.72 594	1.46 615	1.19 579	1.10 581	1.32 564	1.32 588	0.95 584	1.29 592	0.81 534	0.89 654	0.46 648	1.24 659	0.50 644	1.86 663	0.89 649

anonymity	0.98 592	0.89 637	1.06 573	0.93 644	1.04 657	0.97 553	0.82 616	1.33 590	0.93 476	1.08 573	0.98 445	1.02 526	0.95 584	1.02 552	0.93 557	0.96 655	0.96 679	0.90 653	0.91 666	0.92 647	0.95 652

GCST	0.85 574	1.25 656	0.80 512	1.58 661	1.03 655	1.04 572	0.24 119	0.81 376	0.81 397	0.99 540	0.67 293	0.78 448	0.35 265	0.98 538	0.38 331	0.97 656	0.65 658	1.20 658	0.81 662	0.93 648	0.72 644

SPS-STEREO	1.29 627	0.94 640	1.10 577	1.05 650	1.03 655	1.48 619	0.91 624	1.57 631	1.24 586	2.13 649	1.90 623	1.94 637	1.46 629	1.77 633	1.64 624	0.97 656	0.94 678	0.90 653	0.89 665	0.96 651	0.97 654
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.52 639	0.99 643	1.61 628	1.01 646	1.02 654	1.86 643	1.19 647	1.49 617	1.38 610	2.96 670	3.00 657	2.79 654	1.94 650	1.88 638	1.62 623	0.98 658	0.97 680	0.91 655	0.91 666	0.94 649	0.99 656

WAO-7	1.96 649	1.24 654	1.52 618	1.28 657	1.06 658	2.92 665	1.64 668	3.32 671	3.05 670	2.28 655	3.32 663	3.19 662	2.38 663	3.39 669	2.49 654	1.02 659	0.92 674	1.06 657	1.04 672	1.05 653	0.99 656

CAS	0.37 265	0.13 2	0.27 30	1.34 658	0.31 464	0.46 332	0.38 392	0.50 158	0.48 231	0.35 164	0.52 235	0.24 79	0.19 39	0.30 27	0.28 204	1.03 660	0.08 1	0.12 42	0.08 1	0.12 82	0.28 531

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 480	3.08 687	2.41 647	0.32 56	0.18 49	0.29 132	0.20 41	0.39 58	0.33 108	0.29 115	0.25 58	0.18 17	0.18 27	0.32 49	0.22 61	1.08 661	0.09 18	0.17 281	0.16 319	0.15 238	0.96 653

Ntro	1.15 610	1.00 645	1.00 565	1.49 660	1.20 661	1.69 634	0.81 614	1.39 599	1.25 588	1.01 544	1.28 555	1.31 586	1.00 589	1.31 600	0.89 544	1.10 662	0.43 643	1.36 660	0.51 645	1.95 666	0.99 656

light-stereo	4.16 674	1.10 651	14.81 685	10.11 693	7.60 690	3.03 667	0.68 581	3.75 678	2.81 666	5.31 687	5.96 687	9.76 689	1.47 631	7.39 688	1.47 617	1.22 663	1.45 686	0.66 643	0.78 660	1.84 662	2.07 680

WAO-8	3.00 665	1.60 667	1.52 618	1.82 665	1.65 668	5.57 679	1.35 658	4.65 683	12.37 689	2.89 666	4.04 673	4.89 675	2.78 668	3.73 673	2.44 650	1.29 664	0.93 676	2.00 669	1.16 679	2.02 668	1.23 663

Venus	3.00 665	1.60 667	1.52 618	1.82 665	1.65 668	5.57 679	1.35 658	4.65 683	12.37 689	2.89 666	4.04 673	4.89 675	2.78 668	3.73 673	2.44 650	1.29 664	0.93 676	2.00 669	1.16 679	2.02 668	1.23 663

WAO-6	2.11 657	1.52 664	1.25 591	1.73 663	1.69 670	2.72 658	1.62 667	3.15 669	3.64 674	2.01 648	3.28 661	3.52 669	2.20 661	2.59 662	2.48 653	1.31 666	0.92 674	2.04 673	1.22 682	1.89 664	1.35 670

MonStereo1	2.06 654	1.51 663	1.56 622	1.85 667	1.70 671	2.84 662	0.78 611	2.52 663	3.49 673	2.33 656	4.36 677	3.41 667	2.72 667	2.32 654	1.83 630	1.32 667	0.55 653	1.66 663	0.88 664	1.94 665	1.70 677

ACVNet_2	1.74 645	1.30 657	1.62 629	1.81 664	1.63 666	2.28 651	1.34 657	2.35 661	2.64 663	1.82 640	2.55 645	2.99 657	1.71 645	1.67 627	1.20 601	1.48 668	0.59 657	1.81 665	0.71 656	2.09 670	1.29 665

PWCK	2.06 654	1.75 673	4.11 664	1.69 662	0.93 645	3.13 669	2.86 686	2.18 659	2.41 659	2.38 658	2.33 636	2.22 644	1.85 649	3.52 671	2.20 648	1.65 669	0.73 661	1.52 662	0.83 663	1.81 661	1.02 659

RainbowNet	1.42 635	1.53 665	1.31 602	1.93 669	1.46 663	1.52 624	1.03 636	1.67 642	1.55 625	1.23 600	1.59 606	1.54 621	1.21 613	1.40 606	1.03 578	1.70 670	0.70 660	1.82 666	0.80 661	2.11 671	1.22 662

Dean	2.07 656	1.39 660	1.69 634	2.17 673	1.83 674	2.75 659	1.28 652	3.49 675	3.80 677	2.13 649	3.30 662	3.18 661	1.98 653	1.78 634	1.72 626	1.73 671	0.79 671	1.99 668	0.91 666	2.17 673	1.34 669

ACVNet_1	1.55 640	1.36 659	1.35 606	1.96 671	1.63 666	1.83 642	0.96 633	2.09 656	1.85 645	1.43 618	1.54 601	2.31 646	1.68 644	1.42 610	1.18 598	1.76 672	0.51 652	2.05 674	0.59 650	2.24 675	1.30 666

ACVNet-4b	1.43 636	1.34 658	1.28 596	1.95 670	1.60 665	1.93 644	0.77 607	1.59 634	1.64 636	1.05 561	1.60 607	2.10 642	0.92 577	1.79 635	0.84 537	1.76 672	0.35 624	2.03 672	0.67 653	2.16 672	1.18 661

DStereoO	1.07 601	0.77 624	0.87 542	0.67 618	0.49 600	0.91 541	1.30 654	1.15 511	1.41 612	1.24 602	1.33 566	1.06 542	2.39 664	1.32 602	1.11 592	2.03 674	0.38 628	0.77 648	0.31 591	1.55 659	0.43 607

LVE	2.20 660	1.47 662	1.44 615	2.06 672	1.80 673	2.79 661	1.77 673	2.96 666	3.94 679	1.95 646	4.29 676	3.47 668	1.97 651	2.48 659	1.85 631	2.06 675	0.88 672	2.06 675	1.13 677	2.17 673	1.53 672

IMH-64-1	1.96 649	1.64 670	1.26 592	2.26 675	1.91 675	2.30 652	1.35 658	2.99 667	2.29 653	1.70 634	2.79 654	2.47 649	1.66 642	2.33 655	1.95 633	2.07 676	0.74 663	2.44 678	1.04 672	2.40 677	1.59 673

IMH-64	1.96 649	1.64 670	1.26 592	2.26 675	1.91 675	2.30 652	1.35 658	2.99 667	2.29 653	1.70 634	2.79 654	2.47 649	1.66 642	2.33 655	1.95 633	2.07 676	0.74 663	2.44 678	1.04 672	2.40 677	1.59 673

IMH	2.15 658	1.66 672	1.29 597	2.25 674	1.92 677	2.87 663	1.33 656	3.25 670	3.04 669	1.87 642	3.33 665	3.00 658	2.03 655	2.80 665	1.95 633	2.09 678	0.78 668	2.45 680	1.05 675	2.44 679	1.62 676

JetRed	5.38 683	6.17 688	12.68 684	2.38 677	2.85 687	12.60 689	11.17 693	4.60 682	3.74 675	3.87 680	3.85 669	4.83 673	4.13 680	6.81 685	12.18 689	2.18 679	2.95 691	2.19 676	1.98 688	3.49 689	3.01 688

TorneroNet	4.49 677	1.92 675	1.65 632	2.60 680	2.29 679	14.95 692	1.86 676	4.86 686	19.56 705	3.10 674	7.52 689	7.00 685	2.90 671	4.48 678	3.66 666	2.24 680	0.78 668	2.68 684	1.14 678	2.79 684	1.80 678

TorneroNet-64	3.54 670	1.89 674	1.59 624	2.62 681	2.29 679	6.88 682	1.72 671	4.72 685	11.88 687	2.43 660	5.46 686	8.16 686	2.80 670	4.13 677	3.03 660	2.25 681	0.75 665	2.57 682	1.09 676	2.65 683	1.84 679

DPSimNet_ROB	5.19 682	2.71 685	18.56 688	2.59 679	2.49 682	4.25 676	10.93 692	3.33 672	3.93 678	5.02 686	4.52 679	5.74 678	10.18 686	5.44 682	8.79 683	2.40 682	2.47 689	2.48 681	2.54 690	2.56 681	2.87 687

KSHMR	2.64 663	1.96 676	1.86 637	2.69 682	2.44 681	2.88 664	2.04 678	3.46 674	6.31 683	2.51 662	3.27 660	3.39 666	1.97 651	2.59 662	2.08 644	2.48 683	1.41 684	2.80 687	1.51 686	2.98 685	2.09 681

UNDER WATER-64	3.72 673	2.07 677	4.57 667	3.30 687	2.52 684	5.61 681	2.63 685	3.67 677	12.27 688	3.09 673	2.66 651	5.99 682	4.74 682	3.93 676	3.57 665	2.54 684	1.24 683	2.65 683	1.48 685	3.21 687	2.62 686

ktn	3.02 667	2.27 679	1.85 636	2.89 683	2.54 685	3.72 673	2.14 680	3.79 679	5.33 681	2.82 665	5.09 683	5.95 681	2.54 665	3.34 668	2.58 656	2.65 685	1.44 685	2.78 686	2.03 689	2.61 682	2.10 682

notaker	2.87 664	2.31 680	2.01 639	3.03 684	2.60 686	2.94 666	1.82 675	3.43 673	3.06 671	2.89 666	4.21 675	6.15 683	2.71 666	3.42 670	2.90 659	2.67 686	1.18 682	3.00 689	1.67 687	3.13 686	2.26 683

UNDER WATER	3.63 672	2.12 678	4.11 664	3.17 685	2.51 683	3.77 675	2.45 682	3.53 676	13.66 692	2.98 671	2.92 656	5.75 679	4.13 680	3.85 675	3.75 667	2.84 687	1.11 681	2.71 685	1.41 684	3.26 688	2.50 685

USTest	12.98 691	14.10 692	19.89 689	16.19 694	14.95 692	20.69 694	31.85 702	16.52 697	10.99 686	8.83 692	9.55 692	13.88 692	10.36 687	16.06 694	21.35 697	3.19 688	4.82 694	5.08 696	5.36 696	8.77 695	7.20 692

MADNet++	4.18 675	2.72 686	4.00 661	3.80 689	3.44 689	4.72 678	4.05 688	4.01 680	3.74 675	4.52 682	5.14 684	4.20 670	4.89 683	7.04 686	6.39 678	3.79 689	3.70 693	3.27 691	2.70 692	3.68 690	3.74 690

HanzoNet	6.97 686	2.57 682	4.66 668	3.29 686	2.96 688	3.75 674	2.35 681	5.08 687	7.11 684	14.46 702	13.06 695	17.69 697	22.95 705	13.72 693	6.61 679	4.36 690	1.96 688	3.14 690	2.59 691	3.88 691	3.19 689

DGTPSM_ROB	12.12 689	8.03 689	21.12 690	8.97 691	16.81 693	10.68 686	30.77 700	9.14 690	15.23 694	6.55 688	15.49 702	9.02 687	15.13 693	9.26 690	21.71 698	4.58 691	8.60 695	5.07 695	9.26 698	5.88 693	11.06 695

DPSMNet_ROB	12.13 690	8.03 689	21.13 691	9.02 692	16.82 694	10.68 686	30.78 701	9.15 691	15.24 695	6.56 689	15.50 703	9.02 687	15.13 693	9.28 691	21.71 698	4.59 692	8.60 695	5.08 696	9.26 698	5.89 694	11.06 695

DLNR-FE	20.09 698	36.45 705	38.39 703	170.32 718	60.71 712	0.23 42	0.20 41	13.60 695	0.40 172	0.45 234	0.66 286	0.42 231	0.21 73	0.64 346	0.32 262	5.49 693	0.10 68	0.15 196	0.11 138	72.83 717	0.13 179

DLNR_Zeroshot_test	20.12 699	36.36 704	38.38 702	170.13 717	62.28 713	0.22 30	0.20 41	13.43 694	0.40 172	0.45 234	0.66 286	0.42 231	0.21 73	0.64 346	0.32 262	5.57 694	0.10 68	0.15 196	0.11 138	72.31 716	0.13 179

TCMNet-wrong-test	9.08 687	10.58 691	9.58 678	19.64 695	17.64 695	12.69 690	8.93 691	13.77 696	2.58 662	4.67 683	5.19 685	14.57 693	11.02 690	7.21 687	9.81 685	5.58 695	0.89 673	3.76 692	3.10 693	10.41 696	10.02 694

tt	6.21 684	0.22 299	5.88 672	3.55 688	2.07 678	11.25 688	19.19 696	11.84 692	5.47 682	2.71 664	2.18 634	4.87 674	6.25 684	3.71 672	7.09 680	8.31 696	11.17 704	4.91 694	5.39 697	5.72 692	2.42 684

PML	40.49 715	30.31 702	12.46 683	7.19 690	14.30 691	91.44 718	212.44 721	7.73 688	23.24 707	74.44 720	185.05 721	49.81 717	25.78 707	21.34 700	12.84 690	8.71 697	2.93 690	8.43 699	3.24 694	13.77 701	4.45 691

iinet-test	16.76 694	17.54 693	22.91 693	19.68 696	18.39 696	24.34 696	34.09 704	20.39 698	15.46 696	12.61 694	12.84 693	18.06 699	15.24 696	19.55 695	24.17 700	8.84 698	8.72 697	8.93 700	9.26 698	12.70 697	11.43 698

IINet	16.76 694	17.54 693	22.91 693	19.68 696	18.39 696	24.34 696	34.08 703	20.39 698	15.46 696	12.61 694	12.85 694	18.06 699	15.24 696	19.55 695	24.17 700	8.84 698	8.72 697	8.93 700	9.26 698	12.70 697	11.43 698

DPSM_ROB	17.80 696	18.60 696	24.24 699	20.89 699	19.49 698	25.83 699	36.10 706	21.62 705	16.41 699	13.46 697	14.26 700	19.11 702	16.15 698	20.74 698	25.59 703	9.37 700	9.23 700	9.47 702	9.81 702	13.47 699	12.09 700

DPSM	17.80 696	18.60 696	24.24 699	20.89 699	19.49 698	25.83 699	36.10 706	21.62 705	16.41 699	13.46 697	14.26 700	19.11 702	16.15 698	20.74 698	25.59 703	9.37 700	9.23 700	9.47 702	9.81 702	13.47 699	12.09 700

Selective-IGEV-i1pa	15.72 693	22.55 701	18.18 687	1.88 668	0.97 649	29.25 706	11.89 694	25.83 708	20.69 706	20.14 704	22.94 704	28.39 706	23.24 706	29.37 706	18.71 694	12.83 702	3.29 692	6.89 698	1.18 681	2.01 667	14.15 702

xxxxx1	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

tt_ll	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

ff	36.77 709	19.69 698	24.00 696	62.46 712	66.77 714	27.30 702	39.89 708	20.40 700	18.80 702	14.18 699	13.11 696	17.29 694	17.30 700	21.62 701	27.81 705	13.61 703	18.98 713	111.36 718	133.25 718	28.84 709	38.64 711

Anonymous_1	33.12 702	18.23 695	23.86 695	20.53 698	21.18 700	25.45 698	35.84 705	22.44 707	15.68 698	13.41 696	13.70 699	18.00 698	15.15 695	20.31 697	24.47 702	14.56 706	8.84 699	66.24 715	117.79 717	155.41 720	11.40 697

FlowAnything	35.84 707	37.49 712	48.69 712	42.17 705	39.26 707	51.95 708	72.95 717	43.35 711	33.23 715	26.92 709	28.67 709	38.55 714	32.78 714	41.53 711	51.47 713	18.71 707	18.59 711	19.17 710	19.88 710	27.07 702	24.26 704

CasAABBNet	35.77 705	37.38 707	48.59 711	42.20 706	39.23 705	51.95 708	72.92 714	43.36 712	33.03 714	26.93 710	28.31 708	38.43 712	32.32 711	41.58 712	51.50 714	18.71 707	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.11 704	24.33 705

Hybrid-DGEV	35.79 706	37.44 711	48.86 714	42.22 707	39.24 706	52.03 713	72.89 713	43.41 715	32.74 709	26.76 706	28.72 710	38.35 709	32.61 712	41.58 712	51.39 711	18.72 709	18.56 707	19.14 708	19.80 709	27.10 703	24.25 703

RAFT-FEzeroshot	35.76 703	37.39 708	48.55 709	42.39 709	39.44 709	51.96 710	72.92 714	43.38 713	32.90 711	26.87 707	28.06 705	38.42 710	32.28 709	41.59 714	51.51 715	18.73 710	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.12 705	24.33 705

RAFT-FE	35.76 703	37.39 708	48.55 709	42.39 709	39.44 709	51.96 710	72.92 714	43.38 713	32.90 711	26.87 707	28.06 705	38.42 710	32.28 709	41.59 714	51.51 715	18.73 710	18.58 708	19.11 705	19.75 705	27.12 705	24.33 705

Selective-RAFT-Error	35.87 708	37.42 710	48.73 713	42.24 708	39.28 708	52.00 712	72.87 712	43.41 715	32.95 713	26.97 711	28.72 710	38.71 715	33.15 715	41.59 714	51.42 712	18.77 712	18.60 712	19.14 708	19.78 708	27.19 707	24.42 708

LSM0	38.96 714	37.52 713	48.37 708	43.79 711	91.31 717	52.31 714	72.38 711	43.71 717	32.75 710	27.16 712	28.73 712	38.51 713	32.63 713	41.75 717	51.59 717	18.85 713	18.43 706	19.09 704	19.60 704	27.21 708	33.44 710

LRCNet_RVC	21.27 700	31.14 703	21.46 692	28.97 702	23.77 701	3.11 668	0.62 566	20.94 703	1.64 636	25.57 705	28.13 707	21.96 704	14.74 692	21.99 704	16.44 693	29.16 714	14.92 705	33.57 711	31.28 711	29.67 712	26.33 709

HaxPig	31.93 701	37.19 706	34.22 701	24.41 701	24.94 702	18.53 693	20.18 697	21.15 704	28.84 708	35.74 714	38.86 714	26.18 705	28.75 708	33.85 707	34.15 708	35.89 715	38.80 716	37.79 712	40.52 714	39.33 713	39.33 714

AVERAGE_ROB	37.53 713	40.05 714	40.01 704	34.74 704	33.76 704	28.46 705	25.14 699	32.31 710	34.08 717	41.20 717	40.52 715	34.51 708	34.78 717	39.11 709	37.48 710	42.68 716	43.32 717	43.80 713	42.99 715	40.42 714	41.31 715

MEDIAN_ROB	37.35 712	40.72 715	40.37 705	32.26 703	31.80 703	27.29 701	25.02 698	29.47 709	33.43 716	41.99 718	41.60 716	33.48 707	34.37 716	39.66 710	36.94 709	43.49 717	43.96 718	44.07 714	43.35 716	41.32 715	42.43 716

RSGM-EC	74.49 716	61.53 716	40.38 706	97.66 715	92.09 718	73.48 716	113.87 718	59.44 718	38.62 718	39.84 715	49.02 717	90.35 718	61.68 718	138.81 718	126.03 719	92.92 718	53.83 719	94.52 716	37.88 712	81.03 718	46.84 717

acva	74.49 716	61.53 716	40.38 706	97.66 715	92.09 718	73.48 716	113.87 718	59.44 718	38.62 718	39.84 715	49.02 717	90.35 718	61.68 718	138.81 718	126.03 719	92.92 718	53.83 719	94.52 716	37.88 712	81.03 718	46.84 717

Selective-IGEV-i16pa	80.76 718	120.64 718	16.47 686	1.09 651	0.67 634	181.14 720	2.07 679	155.24 721	142.81 721	57.79 719	156.23 719	108.46 720	171.50 721	201.35 721	101.88 718	96.20 720	1.70 687	2.81 688	0.33 601	1.06 654	95.73 719

test_example2	176.82 719	204.75 719	198.54 719	188.58 719	191.23 720	151.28 719	169.77 720	97.63 720	125.81 720	179.94 721	183.74 720	158.20 721	139.14 720	192.16 720	198.12 721	203.48 721	236.37 721	163.71 721	173.22 721	217.79 721	162.95 720

ccccc		430.66 720		506.24 720	500.20 721	349.93 721		384.19 722		330.97 722		370.48 722		498.75 722		557.84 722	430.47 722	334.14 722	290.91 722	547.74 722

Low-res two-view benchmark