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

test12345	0.17 2	0.14 14	0.22 2	0.31 49	0.14 10	0.20 42	0.18 20	0.23 9	0.22 52	0.20 35	0.18 28	0.16 11	0.15 9	0.31 63	0.21 73	0.11 42	0.09 22	0.09 1	0.08 2	0.09 1	0.10 16

vfmstereo	0.18 8	0.13 3	0.23 5	0.32 87	0.16 48	0.27 157	0.20 62	0.28 30	0.26 94	0.16 4	0.17 23	0.19 40	0.16 25	0.33 101	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.09 1	0.08 2	0.09 1	0.09 1

derf	0.20 36	0.15 62	0.28 81	0.32 87	0.19 141	0.21 54	0.18 20	0.31 44	0.26 94	0.18 16	0.21 53	0.27 180	0.18 46	0.33 101	0.21 73	0.12 82	0.11 277	0.11 10	0.09 19	0.09 1	0.11 91

qqai	0.20 36	0.15 62	0.30 127	0.32 87	0.19 141	0.22 60	0.18 20	0.32 48	0.27 113	0.18 16	0.20 41	0.28 193	0.18 46	0.34 122	0.21 73	0.13 150	0.11 277	0.12 81	0.09 19	0.09 1	0.11 91

LCMNet	0.22 104	0.14 14	0.26 41	0.30 27	0.20 190	0.26 129	0.19 38	0.40 152	0.45 318	0.21 55	0.21 53	0.27 180	0.18 46	0.38 179	0.24 186	0.12 82	0.12 378	0.11 10	0.09 19	0.09 1	0.11 91

Replicate-Monster	0.27 226	0.16 109	1.15 731	0.30 27	0.17 71	0.38 373	0.19 38	0.44 196	0.40 268	0.24 116	0.21 53	0.23 103	0.22 148	0.47 282	0.20 47	0.11 42	0.09 22	0.12 81	0.09 19	0.09 1	0.18 498

test_c	0.19 20	0.14 14	0.24 11	0.31 49	0.13 2	0.18 27	0.19 38	0.38 119	0.23 62	0.22 75	0.17 23	0.15 6	0.21 121	0.33 101	0.20 47	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.10 101	0.10 7	0.12 189

WiStereo	0.19 20	0.15 62	0.28 81	0.29 12	0.14 10	0.31 244	0.20 62	0.32 48	0.22 52	0.18 16	0.15 8	0.26 162	0.21 121	0.32 80	0.21 73	0.13 150	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

tt6	0.19 20	0.15 62	0.28 81	0.29 12	0.14 10	0.31 244	0.20 62	0.32 48	0.22 52	0.18 16	0.15 8	0.26 162	0.21 121	0.32 80	0.21 73	0.13 150	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

MGW-Stereo	0.21 78	0.14 14	0.28 81	0.30 27	0.16 48	0.24 91	0.20 62	0.40 152	0.38 237	0.23 91	0.34 228	0.24 127	0.23 172	0.37 164	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.08 2	0.10 7	0.10 16

GeoAtt-L (ZS)	0.16 1	0.12 2	0.24 11	0.28 6	0.14 10	0.13 5	0.15 4	0.18 2	0.18 16	0.23 91	0.16 14	0.14 2	0.15 9	0.24 5	0.20 47	0.13 150	0.08 1	0.10 3	0.11 184	0.10 7	0.10 16

100	0.23 126	0.15 62	0.32 162	0.33 118	0.22 260	0.21 54	0.22 141	0.35 90	0.28 119	0.23 91	0.23 80	0.36 292	0.19 68	0.51 328	0.22 117	0.11 42	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.10 7	0.11 91

300	0.22 104	0.16 109	0.33 172	0.33 118	0.21 228	0.22 60	0.21 100	0.40 152	0.29 131	0.23 91	0.23 80	0.34 262	0.18 46	0.29 32	0.22 117	0.12 82	0.11 277	0.14 213	0.11 184	0.10 7	0.11 91

Last	0.23 126	0.16 109	0.32 162	0.32 87	0.20 190	0.25 117	0.22 141	0.36 104	0.30 151	0.21 55	0.22 65	0.40 328	0.18 46	0.48 293	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.10 7	0.11 91

DDDD	0.22 104	0.16 109	0.30 127	0.32 87	0.21 228	0.25 117	0.21 100	0.43 186	0.27 113	0.22 75	0.19 32	0.44 372	0.22 148	0.29 32	0.24 186	0.13 150	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.10 7	0.12 189

FORCE_4.5	0.20 36	0.16 109	0.31 146	0.35 188	0.14 10	0.21 54	0.28 295	0.39 127	0.21 44	0.17 14	0.23 80	0.17 15	0.23 172	0.38 179	0.17 4	0.13 150	0.09 22	0.13 136	0.12 239	0.10 7	0.10 16

TT111	0.21 78	0.15 62	0.30 127	0.31 49	0.20 190	0.24 91	0.19 38	0.39 127	0.25 84	0.22 75	0.17 23	0.35 279	0.20 99	0.31 63	0.22 117	0.12 82	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.10 7	0.11 91

test410_97500	0.21 78	0.15 62	0.36 247	0.33 118	0.20 190	0.34 311	0.16 5	0.35 90	0.24 72	0.23 91	0.23 80	0.22 87	0.18 46	0.33 101	0.18 13	0.10 10	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

test410	0.21 78	0.15 62	0.36 247	0.33 118	0.20 190	0.35 324	0.16 5	0.35 90	0.24 72	0.23 91	0.23 80	0.22 87	0.18 46	0.31 63	0.18 13	0.10 10	0.11 277	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

LGCAT	0.20 36	0.14 14	0.25 17	0.29 12	0.19 141	0.14 7	0.19 38	0.24 14	0.19 26	0.27 168	0.20 41	0.20 56	0.21 121	0.34 122	0.22 117	0.23 634	0.19 651	0.11 10	0.14 359	0.10 7	0.19 516

MCSU-Stereo	0.21 78	0.13 3	0.26 41	0.30 27	0.14 10	0.25 117	0.31 381	0.35 90	0.32 179	0.29 198	0.25 117	0.23 103	0.17 35	0.32 80	0.21 73	0.13 150	0.10 111	0.10 3	0.08 2	0.10 7	0.10 16

mm2	0.19 20	0.14 14	0.25 17	0.30 27	0.19 141	0.15 13	0.19 38	0.33 55	0.26 94	0.16 4	0.20 41	0.29 199	0.19 68	0.31 63	0.21 73	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.10 16

mm1	0.19 20	0.14 14	0.25 17	0.30 27	0.19 141	0.15 13	0.19 38	0.27 19	0.26 94	0.16 4	0.20 41	0.29 199	0.19 68	0.31 63	0.21 73	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.10 16

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.29 261	0.25 511	1.23 737	0.35 188	0.21 228	0.28 179	0.21 100	0.46 217	0.34 200	0.25 133	0.31 199	0.32 234	0.27 248	0.34 122	0.21 73	0.12 82	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.10 7	0.12 189

PSi22a	0.17 2	0.14 14	0.23 5	0.28 6	0.15 34	0.17 23	0.18 20	0.28 30	0.15 3	0.15 2	0.13 1	0.22 87	0.17 35	0.23 4	0.19 21	0.13 150	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.10 16

Foundation-i1c-attn	0.24 146	0.13 3	0.25 17	0.29 12	0.16 48	0.35 324	0.27 270	0.49 243	0.29 131	0.30 211	0.35 236	0.41 337	0.30 322	0.35 135	0.25 216	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.10 7	0.11 91

Foundation-i32	0.17 2	0.14 14	0.23 5	0.28 6	0.13 2	0.15 13	0.19 38	0.27 19	0.14 2	0.16 4	0.14 5	0.23 103	0.19 68	0.24 5	0.21 73	0.13 150	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.09 1

GeoVLM	0.20 36	0.14 14	0.25 17	0.30 27	0.19 141	0.28 179	0.19 38	0.33 55	0.26 94	0.21 55	0.20 41	0.29 199	0.21 121	0.30 46	0.22 117	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

Test_v1	0.20 36	0.14 14	0.23 5	0.29 12	0.18 97	0.24 91	0.21 100	0.41 167	0.32 179	0.21 55	0.22 65	0.17 15	0.18 46	0.35 135	0.20 47	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.10 7	0.10 16

DispViT+	0.23 126	0.15 62	0.29 103	0.30 27	0.18 97	0.18 27	0.20 62	0.61 334	0.45 318	0.29 198	0.26 139	0.23 103	0.18 46	0.47 282	0.24 186	0.13 150	0.10 111	0.10 3	0.08 2	0.10 7	0.11 91

BLMT-Stereo	0.17 2	0.11 1	0.23 5	0.33 118	0.20 190	0.16 19	0.22 141	0.21 5	0.23 62	0.14 1	0.18 28	0.16 11	0.14 3	0.26 12	0.22 117	0.10 10	0.09 22	0.14 213	0.13 305	0.10 7	0.11 91

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.22 2	0.33 118	0.23 303	0.16 19	0.19 38	0.21 5	0.23 62	0.24 116	0.18 28	0.17 15	0.11 1	0.36 151	0.21 73	0.11 42	0.09 22	0.15 284	0.14 359	0.10 7	0.10 16

MatchAttention (ZS)	0.17 2	0.15 62	0.21 1	0.26 2	0.12 1	0.17 23	0.21 100	0.22 8	0.24 72	0.16 4	0.28 162	0.15 6	0.16 25	0.27 16	0.19 21	0.13 150	0.10 111	0.10 3	0.07 1	0.10 7	0.10 16
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.20 36	0.14 14	0.25 17	0.30 27	0.20 190	0.28 179	0.19 38	0.33 55	0.26 94	0.21 55	0.20 41	0.28 193	0.21 121	0.31 63	0.22 117	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.10 16

HiDET	0.20 36	0.14 14	0.27 61	0.30 27	0.19 141	0.24 91	0.19 38	0.39 127	0.27 113	0.21 55	0.23 80	0.27 180	0.17 35	0.32 80	0.24 186	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

CSFM-Stereo	0.20 36	0.14 14	0.24 11	0.31 49	0.17 71	0.29 201	0.20 62	0.40 152	0.24 72	0.23 91	0.21 53	0.26 162	0.21 121	0.32 80	0.21 73	0.13 150	0.12 378	0.12 81	0.09 19	0.10 7	0.10 16

252Zero-FE	0.21 78	0.16 109	0.29 103	0.34 151	0.19 141	0.23 82	0.18 20	0.43 186	0.35 215	0.23 91	0.22 65	0.19 40	0.18 46	0.29 32	0.23 156	0.14 224	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.10 7	0.11 91

Wavelet-MonSter	0.20 36	0.14 14	0.29 103	0.34 151	0.19 141	0.18 27	0.21 100	0.34 78	0.24 72	0.25 133	0.34 228	0.22 87	0.27 248	0.28 22	0.22 117	0.09 1	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.10 16

Monster-pub-mixall	0.20 36	0.14 14	0.27 61	0.31 49	0.17 71	0.20 42	0.17 9	0.43 186	0.24 72	0.23 91	0.21 53	0.17 15	0.16 25	0.46 268	0.19 21	0.13 150	0.10 111	0.11 10	0.08 2	0.10 7	0.12 189

2.25w	0.23 126	0.19 274	0.35 220	0.31 49	0.18 97	0.30 221	0.18 20	0.34 78	0.32 179	0.33 235	0.37 252	0.20 56	0.25 207	0.47 282	0.25 216	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.10 101	0.10 7	0.12 189

2.75w_new	0.22 104	0.18 221	0.30 127	0.29 12	0.18 97	0.23 82	0.33 427	0.37 115	0.29 131	0.36 265	0.27 150	0.18 27	0.25 207	0.37 164	0.24 186	0.11 42	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.10 16

3.25w_new	0.24 146	0.17 166	0.34 195	0.31 49	0.18 97	0.43 436	0.20 62	0.39 127	0.32 179	0.39 293	0.29 177	0.23 103	0.27 248	0.43 234	0.23 156	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

3.25w	0.24 146	0.17 166	0.34 195	0.31 49	0.18 97	0.43 436	0.20 62	0.39 127	0.32 179	0.39 293	0.29 177	0.23 103	0.27 248	0.43 234	0.23 156	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.10 7	0.11 91

IGEV	0.21 78	0.13 3	0.25 17	0.31 49	0.20 190	0.22 60	0.19 38	0.42 179	0.30 151	0.22 75	0.34 228	0.20 56	0.15 9	0.32 80	0.19 21	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.10 7	0.10 16

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.14 14	0.28 81	0.34 151	0.17 71	0.24 91	0.17 9	0.27 19	0.13 1	0.18 16	0.14 5	0.23 103	0.15 9	0.32 80	0.20 47	0.12 82	0.09 22	0.13 136	0.09 19	0.10 7	0.10 16

MLG-Stereo	0.18 8	0.14 14	0.28 81	0.34 151	0.16 48	0.26 129	0.17 9	0.31 44	0.15 3	0.19 25	0.15 8	0.23 103	0.15 9	0.32 80	0.20 47	0.11 42	0.09 22	0.13 136	0.09 19	0.10 7	0.10 16

FoundationStereo	0.18 8	0.15 62	0.26 41	0.31 49	0.17 71	0.23 82	0.20 62	0.24 14	0.16 7	0.19 25	0.16 14	0.21 71	0.19 68	0.27 16	0.22 117	0.14 224	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.10 7	0.10 16

dual_stereo	0.20 36	0.15 62	0.27 61	0.32 87	0.17 71	0.16 19	0.20 62	0.30 38	0.21 44	0.24 116	0.20 41	0.25 147	0.14 3	0.55 358	0.25 216	0.14 224	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.10 7	0.10 16

ww3	0.19 20	0.15 62	0.26 41	0.31 49	0.15 34	0.26 129	0.21 100	0.36 104	0.18 16	0.20 35	0.28 162	0.21 71	0.17 35	0.33 101	0.21 73	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.08 2	0.11 49	0.11 91

ww2	0.20 36	0.16 109	0.27 61	0.32 87	0.16 48	0.30 221	0.21 100	0.33 55	0.18 16	0.20 35	0.25 117	0.21 71	0.16 25	0.35 135	0.21 73	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.08 2	0.11 49	0.11 91

MGE	0.21 78	0.14 14	0.29 103	0.39 343	0.17 71	0.27 157	0.20 62	0.33 55	0.39 251	0.20 35	0.22 65	0.18 27	0.17 35	0.38 179	0.21 73	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.08 2	0.11 49	0.10 16

Cross2Single-S	0.18 8	0.13 3	0.26 41	0.30 27	0.17 71	0.11 4	0.22 141	0.21 5	0.29 131	0.23 91	0.22 65	0.19 40	0.16 25	0.21 2	0.19 21	0.13 150	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.11 49	0.10 16

tt3	0.21 78	0.16 109	0.27 61	0.32 87	0.13 2	0.34 311	0.19 38	0.33 55	0.18 16	0.23 91	0.20 41	0.24 127	0.21 121	0.51 328	0.23 156	0.13 150	0.09 22	0.10 3	0.09 19	0.11 49	0.10 16

tt5	0.20 36	0.17 166	0.27 61	0.33 118	0.16 48	0.31 244	0.20 62	0.34 78	0.21 44	0.20 35	0.20 41	0.20 56	0.22 148	0.39 187	0.19 21	0.14 224	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.11 49	0.11 91

tt7	0.19 20	0.16 109	0.26 41	0.33 118	0.15 34	0.27 157	0.25 218	0.31 44	0.20 35	0.19 25	0.14 5	0.20 56	0.22 148	0.36 151	0.21 73	0.12 82	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.09 1

tt8	0.20 36	0.18 221	0.27 61	0.34 151	0.15 34	0.30 221	0.22 141	0.28 30	0.21 44	0.18 16	0.17 23	0.22 87	0.23 172	0.30 46	0.22 117	0.12 82	0.09 22	0.11 10	0.10 101	0.11 49	0.10 16

tt9	0.19 20	0.17 166	0.26 41	0.33 118	0.14 10	0.26 129	0.22 141	0.29 35	0.22 52	0.19 25	0.13 1	0.21 71	0.22 148	0.29 32	0.20 47	0.12 82	0.09 22	0.11 10	0.10 101	0.11 49	0.09 1

TYNG	0.19 20	0.17 166	0.26 41	0.33 118	0.14 10	0.26 129	0.21 100	0.29 35	0.23 62	0.19 25	0.13 1	0.22 87	0.22 148	0.29 32	0.20 47	0.13 150	0.09 22	0.11 10	0.10 101	0.11 49	0.09 1

CR-RVC	0.18 8	0.13 3	0.25 17	0.30 27	0.13 2	0.20 42	0.18 20	0.35 90	0.18 16	0.24 116	0.13 1	0.18 27	0.19 68	0.36 151	0.19 21	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.08 2	0.11 49	0.10 16

E$^{3}$Stereo	0.23 126	0.16 109	0.33 172	0.33 118	0.23 303	0.22 60	0.20 62	0.39 127	0.29 131	0.21 55	0.23 80	0.32 234	0.21 121	0.54 354	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.11 49	0.12 189

LLLLL	0.23 126	0.16 109	0.33 172	0.33 118	0.23 303	0.22 60	0.20 62	0.39 127	0.29 131	0.21 55	0.23 80	0.32 234	0.21 121	0.54 354	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.11 49	0.12 189

LLL	0.24 146	0.15 62	0.33 172	0.33 118	0.23 303	0.27 157	0.28 295	0.42 179	0.28 119	0.21 55	0.23 80	0.33 252	0.20 99	0.57 383	0.23 156	0.13 150	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.11 49	0.13 261

F7	0.20 36	0.16 109	0.26 41	0.35 188	0.14 10	0.22 60	0.26 251	0.34 78	0.20 35	0.21 55	0.23 80	0.22 87	0.20 99	0.36 151	0.16 1	0.11 42	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.11 49	0.10 16

rgla	0.20 36	0.16 109	0.30 127	0.34 151	0.20 190	0.28 179	0.20 62	0.34 78	0.26 94	0.25 133	0.18 28	0.18 27	0.20 99	0.31 63	0.21 73	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.11 91

Codiref-stereo	0.25 174	0.14 14	0.80 654	0.52 675	0.16 48	0.22 60	0.21 100	0.39 127	0.34 200	0.20 35	0.25 117	0.18 27	0.15 9	0.41 208	0.19 21	0.20 555	0.15 540	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

SCION-Mon(vits-remp)	0.31 295	0.34 640	0.80 654	0.52 675	0.43 718	1.18 747	0.21 100	0.39 127	0.34 200	0.20 35	0.25 117	0.18 27	0.15 9	0.41 208	0.19 21	0.09 1	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

GELT-Stereo	0.25 174	0.17 166	0.29 103	0.38 308	0.22 260	0.24 91	0.26 251	0.58 314	0.44 311	0.34 248	0.27 150	0.27 180	0.21 121	0.35 135	0.22 117	0.11 42	0.09 22	0.14 213	0.13 305	0.11 49	0.11 91

over v1	0.22 104	0.20 330	0.28 81	0.35 188	0.13 2	0.35 324	0.20 62	0.33 55	0.17 9	0.24 116	0.23 80	0.25 147	0.27 248	0.42 222	0.23 156	0.13 150	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.12 189

over-8	0.21 78	0.19 274	0.29 103	0.35 188	0.13 2	0.33 294	0.21 100	0.35 90	0.18 16	0.22 75	0.22 65	0.25 147	0.25 207	0.42 222	0.21 73	0.14 224	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.11 91

over-9	0.21 78	0.19 274	0.29 103	0.35 188	0.13 2	0.32 271	0.21 100	0.36 104	0.17 9	0.22 75	0.22 65	0.26 162	0.26 233	0.42 222	0.21 73	0.14 224	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.11 91

testmc14	0.19 20	0.13 3	0.24 11	0.31 49	0.15 34	0.29 201	0.25 218	0.31 44	0.17 9	0.21 55	0.29 177	0.21 71	0.18 46	0.25 9	0.21 73	0.11 42	0.09 22	0.10 3	0.08 2	0.11 49	0.10 16

MGA	0.20 36	0.14 14	0.29 103	0.30 27	0.20 190	0.29 201	0.18 20	0.36 104	0.27 113	0.20 35	0.22 65	0.19 40	0.15 9	0.31 63	0.21 73	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.11 49	0.12 189

CAR	0.20 36	0.14 14	0.28 81	0.30 27	0.19 141	0.26 129	0.18 20	0.42 179	0.28 119	0.23 91	0.26 139	0.17 15	0.14 3	0.30 46	0.22 117	0.12 82	0.09 22	0.12 81	0.10 101	0.11 49	0.12 189

MSE-Stereo	0.20 36	0.14 14	0.28 81	0.30 27	0.19 141	0.26 129	0.18 20	0.42 179	0.28 119	0.20 35	0.26 139	0.17 15	0.14 3	0.31 63	0.21 73	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.11 49	0.12 189

monster-pro	0.20 36	0.14 14	0.27 61	0.31 49	0.16 48	0.22 60	0.21 100	0.39 127	0.34 200	0.20 35	0.25 117	0.17 15	0.15 9	0.40 199	0.19 21	0.09 1	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

PointNet	0.21 78	0.15 62	0.27 61	0.32 87	0.19 141	0.29 201	0.24 191	0.27 19	0.28 119	0.16 4	0.24 105	0.29 199	0.19 68	0.35 135	0.20 47	0.13 150	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.11 49	0.10 16

LiteMatch*	0.21 78	0.15 62	0.33 172	0.31 49	0.23 303	0.24 91	0.21 100	0.33 55	0.33 188	0.21 55	0.19 32	0.24 127	0.21 121	0.32 80	0.21 73	0.13 150	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.11 49	0.12 189

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 174	0.15 62	0.32 162	0.35 188	0.21 228	0.43 436	0.24 191	0.46 217	0.36 221	0.28 185	0.35 236	0.37 296	0.34 369	0.29 32	0.26 244	0.12 82	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.11 49	0.10 16

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.30 276	0.57 749	1.38 758	0.32 87	0.20 190	0.21 54	0.21 100	0.47 233	0.29 131	0.23 91	0.32 212	0.25 147	0.24 192	0.32 80	0.20 47	0.12 82	0.11 277	0.12 81	0.10 101	0.11 49	0.13 261

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 126	0.15 62	0.30 127	0.36 238	0.19 141	0.25 117	0.25 218	0.45 205	0.39 251	0.26 150	0.43 283	0.23 103	0.27 248	0.26 12	0.22 117	0.11 42	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.11 49	0.11 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.23 126	0.17 166	0.39 301	0.34 151	0.18 97	0.25 117	0.24 191	0.47 233	0.28 119	0.24 116	0.35 236	0.20 56	0.25 207	0.28 22	0.19 21	0.11 42	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.11 49	0.13 261

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.27 226	0.17 166	0.33 172	0.34 151	0.23 303	0.35 324	0.31 381	0.49 243	0.49 349	0.39 293	0.51 330	0.25 147	0.19 68	0.30 46	0.25 216	0.13 150	0.10 111	0.15 284	0.12 239	0.11 49	0.11 91

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.27 226	0.17 166	0.34 195	0.34 151	0.22 260	0.33 294	0.30 346	0.46 217	0.47 338	0.40 310	0.54 356	0.24 127	0.19 68	0.37 164	0.24 186	0.12 82	0.10 111	0.15 284	0.12 239	0.11 49	0.11 91

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.27 226	0.17 166	0.33 172	0.34 151	0.22 260	0.34 311	0.31 381	0.50 253	0.51 366	0.39 293	0.54 356	0.24 127	0.20 99	0.30 46	0.24 186	0.12 82	0.09 22	0.15 284	0.12 239	0.11 49	0.11 91

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.33 320	0.43 696	2.39 799	0.34 151	0.19 141	0.20 42	0.21 100	0.45 205	0.31 164	0.22 75	0.26 139	0.21 71	0.25 207	0.30 46	0.20 47	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.11 49	0.12 189

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.24 146	0.15 62	0.35 220	0.34 151	0.19 141	0.20 42	0.33 427	0.53 275	0.43 304	0.26 150	0.33 216	0.19 40	0.29 296	0.29 32	0.22 117	0.11 42	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.11 49	0.10 16

PipStereo	0.18 8	0.14 14	0.25 17	0.29 12	0.15 34	0.14 7	0.19 38	0.28 30	0.19 26	0.16 4	0.16 14	0.29 199	0.19 68	0.27 16	0.21 73	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.11 91

PSi22b	0.18 8	0.14 14	0.25 17	0.29 12	0.15 34	0.15 13	0.18 20	0.27 19	0.19 26	0.16 4	0.16 14	0.31 221	0.20 99	0.26 12	0.21 73	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

LACA3	0.21 78	0.18 221	0.27 61	0.29 12	0.15 34	0.32 271	0.25 218	0.30 38	0.22 52	0.24 116	0.21 53	0.21 71	0.22 148	0.45 257	0.19 21	0.13 150	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.09 1

Foundation-i1b	0.25 174	0.14 14	0.25 17	0.30 27	0.16 48	0.40 403	0.28 295	0.53 275	0.26 94	0.32 228	0.33 216	0.42 350	0.29 296	0.37 164	0.24 186	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.11 184	0.11 49	0.10 16

Foundation-i1a	0.25 174	0.14 14	0.25 17	0.29 12	0.16 48	0.40 403	0.29 319	0.53 275	0.28 119	0.36 265	0.36 246	0.43 365	0.30 322	0.36 151	0.23 156	0.13 150	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.11 91

Foundation-i1	0.27 226	0.14 14	0.26 41	0.34 151	0.22 260	0.38 373	0.26 251	0.64 365	0.40 268	0.38 279	0.38 261	0.46 388	0.29 296	0.35 135	0.27 273	0.14 224	0.10 111	0.12 81	0.11 184	0.11 49	0.11 91

LACA1	0.19 20	0.16 109	0.27 61	0.29 12	0.14 10	0.26 129	0.22 141	0.27 19	0.19 26	0.20 35	0.16 14	0.19 40	0.18 46	0.31 63	0.21 73	0.14 224	0.10 111	0.11 10	0.10 101	0.11 49	0.10 16

gcap_with_dpt	0.26 204	0.17 166	0.35 220	0.35 188	0.21 228	0.35 324	0.35 473	0.45 205	0.42 290	0.39 293	0.54 356	0.23 103	0.22 148	0.29 32	0.24 186	0.12 82	0.09 22	0.15 284	0.12 239	0.11 49	0.11 91

BridgeDepth	0.21 78	0.15 62	0.27 61	0.35 188	0.14 10	0.38 373	0.26 251	0.30 38	0.23 62	0.18 16	0.19 32	0.28 193	0.30 322	0.32 80	0.22 117	0.11 42	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.11 49	0.11 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.24 146	0.17 166	0.33 172	0.34 151	0.20 190	0.44 448	0.19 38	0.40 152	0.26 94	0.28 185	0.30 190	0.38 305	0.24 192	0.33 101	0.23 156	0.15 325	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.11 49	0.11 91

MonStereo	0.20 36	0.14 14	0.27 61	0.31 49	0.16 48	0.22 60	0.21 100	0.39 127	0.34 200	0.20 35	0.25 117	0.18 27	0.15 9	0.40 199	0.19 21	0.09 1	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

Monster-pub-eth3d	0.20 36	0.14 14	0.27 61	0.31 49	0.16 48	0.22 60	0.21 100	0.39 127	0.34 200	0.20 35	0.25 117	0.17 15	0.15 9	0.40 199	0.19 21	0.09 1	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

AdaDepth	0.23 126	0.18 221	0.36 247	0.38 308	0.19 141	0.33 294	0.22 141	0.35 90	0.24 72	0.22 75	0.21 53	0.20 56	0.19 68	0.59 401	0.21 73	0.10 10	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.11 49	0.13 261

asda	0.22 104	0.19 274	0.31 146	0.32 87	0.18 97	0.24 91	0.23 174	0.38 119	0.29 131	0.28 185	0.24 105	0.18 27	0.23 172	0.41 208	0.22 117	0.09 1	0.08 1	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

depthmonostereo	0.30 276	0.15 62	0.36 247	0.35 188	0.18 97	0.45 458	0.27 270	0.71 438	0.57 397	0.36 265	0.43 283	0.34 262	0.40 451	0.36 151	0.27 273	0.14 224	0.12 378	0.13 136	0.12 239	0.11 49	0.12 189

DVStereo	0.31 295	0.16 109	0.38 284	0.34 151	0.21 228	0.54 504	0.25 218	0.58 314	0.43 304	0.59 414	0.50 321	0.37 296	0.32 345	0.50 312	0.29 320	0.13 150	0.12 378	0.13 136	0.11 184	0.11 49	0.12 189

4.25_new	0.22 104	0.22 419	0.34 195	0.32 87	0.19 141	0.31 244	0.28 295	0.33 55	0.25 84	0.30 211	0.28 162	0.21 71	0.26 233	0.35 135	0.25 216	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

4.5w_new	0.22 104	0.22 419	0.34 195	0.32 87	0.19 141	0.31 244	0.28 295	0.33 55	0.25 84	0.30 211	0.28 162	0.21 71	0.26 233	0.35 135	0.25 216	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

4.25w-stereo	0.22 104	0.22 419	0.34 195	0.32 87	0.19 141	0.31 244	0.28 295	0.33 55	0.25 84	0.30 211	0.28 162	0.21 71	0.26 233	0.35 135	0.25 216	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

4w-stereo	0.22 104	0.19 274	0.33 172	0.31 49	0.18 97	0.29 201	0.20 62	0.33 55	0.23 62	0.33 235	0.24 105	0.21 71	0.28 273	0.42 222	0.23 156	0.09 1	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.11 49	0.10 16

3.75w	0.23 126	0.17 166	0.33 172	0.32 87	0.19 141	0.42 429	0.24 191	0.36 104	0.26 94	0.33 235	0.28 162	0.17 15	0.25 207	0.38 179	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.11 49	0.10 16

3.5w_stereo	0.23 126	0.18 221	0.31 146	0.31 49	0.18 97	0.27 157	0.22 141	0.39 127	0.30 151	0.33 235	0.27 150	0.24 127	0.29 296	0.52 338	0.25 216	0.09 1	0.08 1	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.11 91

1w_stereo	0.25 174	0.15 62	0.31 146	0.35 188	0.18 97	0.32 271	0.41 583	0.41 167	0.44 311	0.32 228	0.39 265	0.17 15	0.27 248	0.46 268	0.24 186	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

monsters	0.22 104	0.14 14	0.28 81	0.32 87	0.19 141	0.24 91	0.19 38	0.46 217	0.34 200	0.37 270	0.30 190	0.16 11	0.20 99	0.45 257	0.20 47	0.12 82	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.11 91

LG-Stereo_L2	0.19 20	0.14 14	0.30 127	0.31 49	0.20 190	0.20 42	0.18 20	0.33 55	0.22 52	0.19 25	0.15 8	0.20 56	0.18 46	0.34 122	0.20 47	0.13 150	0.09 22	0.13 136	0.09 19	0.11 49	0.09 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.14 14	0.29 103	0.31 49	0.21 228	0.19 38	0.19 38	0.30 38	0.20 35	0.16 4	0.15 8	0.19 40	0.17 35	0.35 135	0.20 47	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.11 49	0.10 16

MLG-Stereo_test3	0.20 36	0.14 14	0.28 81	0.33 118	0.17 71	0.38 373	0.18 20	0.32 48	0.22 52	0.25 133	0.16 14	0.25 147	0.17 35	0.32 80	0.21 73	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.11 49	0.11 91

MLG-Stereo_test2	0.18 8	0.14 14	0.26 41	0.31 49	0.17 71	0.24 91	0.17 9	0.27 19	0.15 3	0.18 16	0.19 32	0.22 87	0.14 3	0.32 80	0.19 21	0.13 150	0.09 22	0.12 81	0.09 19	0.11 49	0.10 16

LG-G_1	0.22 104	0.14 14	0.31 146	0.34 151	0.16 48	0.52 491	0.17 9	0.36 104	0.20 35	0.21 55	0.22 65	0.26 162	0.19 68	0.37 164	0.20 47	0.14 224	0.10 111	0.13 136	0.09 19	0.11 49	0.11 91

LG-G	0.22 104	0.14 14	0.31 146	0.34 151	0.16 48	0.52 491	0.17 9	0.36 104	0.20 35	0.21 55	0.22 65	0.26 162	0.19 68	0.37 164	0.20 47	0.14 224	0.10 111	0.13 136	0.09 19	0.11 49	0.11 91

castereo++	0.26 204	0.17 166	0.29 103	0.34 151	0.20 190	0.74 632	0.20 62	0.41 167	0.49 349	0.24 116	0.24 105	0.35 279	0.27 248	0.41 208	0.20 47	0.14 224	0.09 22	0.14 213	0.09 19	0.11 49	0.11 91

MonSter	0.20 36	0.14 14	0.27 61	0.31 49	0.16 48	0.22 60	0.21 100	0.39 127	0.34 200	0.20 35	0.25 117	0.18 27	0.15 9	0.39 187	0.19 21	0.09 1	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.11 49	0.10 16

DEFOM-Stereo	0.23 126	0.16 109	0.29 103	0.34 151	0.20 190	0.59 546	0.20 62	0.32 48	0.31 164	0.23 91	0.19 32	0.18 27	0.18 46	0.42 222	0.22 117	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.11 49	0.12 189

Pointernet	0.27 226	0.15 62	0.35 220	0.36 238	0.23 303	0.35 324	0.21 100	0.74 471	0.41 279	0.39 293	0.37 252	0.34 262	0.25 207	0.37 164	0.27 273	0.15 325	0.11 277	0.12 81	0.09 19	0.11 49	0.11 91

gcap-zeroshot	0.26 204	0.17 166	0.34 195	0.33 118	0.23 303	0.35 324	0.31 381	0.49 243	0.48 343	0.38 279	0.50 321	0.26 162	0.20 99	0.28 22	0.25 216	0.13 150	0.09 22	0.15 284	0.12 239	0.11 49	0.11 91

test_for_model	0.27 226	0.17 166	0.34 195	0.34 151	0.23 303	0.35 324	0.31 381	0.49 243	0.49 349	0.39 293	0.51 330	0.25 147	0.19 68	0.30 46	0.25 216	0.13 150	0.10 111	0.15 284	0.12 239	0.11 49	0.11 91

trnet	0.28 247	0.15 62	0.25 17	0.29 12	0.16 48	0.38 373	0.23 174	0.53 275	0.77 503	0.43 334	0.52 342	0.34 262	0.28 273	0.39 187	0.27 273	0.15 325	0.11 277	0.12 81	0.08 2	0.11 49	0.11 91

testlalala	0.26 204	0.17 166	0.34 195	0.33 118	0.23 303	0.35 324	0.31 381	0.49 243	0.48 343	0.38 279	0.50 321	0.26 162	0.20 99	0.28 22	0.25 216	0.13 150	0.09 22	0.15 284	0.12 239	0.11 49	0.11 91

LoS_RVC	0.28 247	0.17 166	0.29 103	0.33 118	0.32 631	0.43 436	0.34 449	0.42 179	0.34 200	0.33 235	0.51 330	0.29 199	0.38 424	0.37 164	0.28 299	0.11 42	0.10 111	0.11 10	0.08 2	0.11 49	0.26 648

ww	0.20 36	0.15 62	0.27 61	0.33 118	0.15 34	0.29 201	0.21 100	0.34 78	0.20 35	0.20 35	0.25 117	0.20 56	0.16 25	0.35 135	0.20 47	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.08 2	0.12 126	0.12 189

L400	0.23 126	0.18 221	0.33 172	0.40 389	0.25 402	0.29 201	0.29 319	0.35 90	0.31 164	0.25 133	0.24 105	0.19 40	0.19 68	0.42 222	0.25 216	0.11 42	0.09 22	0.15 284	0.13 305	0.12 126	0.11 91

HNOStereo	0.24 146	0.14 14	0.29 103	0.34 151	0.17 71	0.22 60	0.27 270	0.40 152	0.41 279	0.40 310	0.41 273	0.27 180	0.23 172	0.37 164	0.27 273	0.11 42	0.09 22	0.12 81	0.11 184	0.12 126	0.10 16

FETCStereo	0.24 146	0.15 62	0.28 81	0.33 118	0.18 97	0.28 179	0.25 218	0.38 119	0.34 200	0.43 334	0.43 283	0.31 221	0.23 172	0.35 135	0.27 273	0.11 42	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.10 16

FETStereo	0.25 174	0.15 62	0.28 81	0.33 118	0.18 97	0.36 344	0.24 191	0.37 115	0.42 290	0.41 318	0.41 273	0.32 234	0.24 192	0.37 164	0.29 320	0.10 10	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.11 91

CEFStereo	0.26 204	0.15 62	0.29 103	0.33 118	0.19 141	0.28 179	0.24 191	0.41 167	0.41 279	0.42 324	0.51 330	0.32 234	0.23 172	0.43 234	0.29 320	0.11 42	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.11 91

CGFBStereo	0.25 174	0.15 62	0.29 103	0.33 118	0.18 97	0.31 244	0.25 218	0.39 127	0.41 279	0.42 324	0.43 283	0.32 234	0.24 192	0.36 151	0.29 320	0.11 42	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.11 91

MGW-Stereo-1	0.21 78	0.15 62	0.27 61	0.32 87	0.16 48	0.30 221	0.21 100	0.32 48	0.38 237	0.23 91	0.22 65	0.24 127	0.16 25	0.35 135	0.22 117	0.10 10	0.09 22	0.11 10	0.08 2	0.12 126	0.12 189

GIO	0.31 295	0.16 109	0.41 330	0.36 238	0.20 190	0.24 91	0.41 583	0.50 253	0.68 446	0.44 341	0.62 394	0.49 407	0.22 148	0.48 293	0.27 273	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.13 305	0.12 126	0.14 317

tt4	0.21 78	0.16 109	0.26 41	0.31 49	0.14 10	0.25 117	0.30 346	0.41 167	0.21 44	0.19 25	0.21 53	0.22 87	0.19 68	0.39 187	0.22 117	0.14 224	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.12 126	0.12 189

CR-Stereo	0.19 20	0.16 109	0.25 17	0.28 6	0.14 10	0.17 23	0.23 174	0.30 38	0.19 26	0.17 14	0.16 14	0.26 162	0.23 172	0.34 122	0.17 4	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.10 101	0.12 126	0.12 189

GFORCE	0.21 78	0.16 109	0.31 146	0.39 343	0.15 34	0.33 294	0.21 100	0.35 90	0.18 16	0.24 116	0.22 65	0.21 71	0.25 207	0.28 22	0.17 4	0.11 42	0.09 22	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.09 1

low	0.25 174	0.16 109	0.36 247	0.35 188	0.21 228	0.20 42	0.31 381	0.48 239	0.29 131	0.23 91	0.27 150	0.35 279	0.25 207	0.49 306	0.24 186	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.12 126	0.13 261

F4.4	0.20 36	0.16 109	0.28 81	0.34 151	0.13 2	0.26 129	0.25 218	0.36 104	0.17 9	0.22 75	0.19 32	0.25 147	0.24 192	0.32 80	0.20 47	0.13 150	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.10 16

FORCE_4.6	0.20 36	0.17 166	0.30 127	0.33 118	0.14 10	0.29 201	0.31 381	0.38 119	0.19 26	0.20 35	0.23 80	0.21 71	0.19 68	0.28 22	0.17 4	0.14 224	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.09 1

F8.5	0.20 36	0.16 109	0.25 17	0.36 238	0.14 10	0.21 54	0.21 100	0.34 78	0.19 26	0.22 75	0.25 117	0.24 127	0.20 99	0.36 151	0.17 4	0.11 42	0.09 22	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.09 1

FORCE_9	0.20 36	0.16 109	0.25 17	0.36 238	0.14 10	0.22 60	0.22 141	0.34 78	0.19 26	0.22 75	0.25 117	0.24 127	0.20 99	0.36 151	0.17 4	0.11 42	0.09 22	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.09 1

FORCE_8	0.20 36	0.16 109	0.25 17	0.37 276	0.14 10	0.22 60	0.23 174	0.35 90	0.20 35	0.23 91	0.26 139	0.26 162	0.21 121	0.37 164	0.16 1	0.11 42	0.09 22	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.09 1

416test1013	0.21 78	0.16 109	0.29 103	0.35 188	0.21 228	0.29 201	0.19 38	0.33 55	0.29 131	0.25 133	0.19 32	0.19 40	0.21 121	0.30 46	0.21 73	0.13 150	0.11 277	0.11 10	0.09 19	0.12 126	0.11 91

416test	0.20 36	0.16 109	0.29 103	0.35 188	0.20 190	0.27 157	0.20 62	0.33 55	0.26 94	0.24 116	0.19 32	0.19 40	0.21 121	0.29 32	0.20 47	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.12 126	0.11 91

over-6	0.22 104	0.18 221	0.29 103	0.34 151	0.14 10	0.32 271	0.22 141	0.50 253	0.26 94	0.24 116	0.24 105	0.21 71	0.25 207	0.39 187	0.21 73	0.15 325	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.12 126	0.11 91

small-0shot	0.19 20	0.14 14	0.29 103	0.30 27	0.18 97	0.18 27	0.28 295	0.27 19	0.17 9	0.19 25	0.30 190	0.14 2	0.15 9	0.25 9	0.21 73	0.13 150	0.09 22	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.11 91

anonymous	0.20 36	0.16 109	0.30 127	0.33 118	0.21 228	0.14 7	0.21 100	0.25 17	0.29 131	0.26 150	0.37 252	0.18 27	0.16 25	0.28 22	0.20 47	0.12 82	0.10 111	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.11 91

Anonymus	0.24 146	0.15 62	0.30 127	0.38 308	0.23 303	0.31 244	0.22 141	0.40 152	0.33 188	0.23 91	0.20 41	0.38 305	0.28 273	0.46 268	0.24 186	0.13 150	0.10 111	0.14 213	0.13 305	0.12 126	0.14 317

DF	0.27 226	0.16 109	0.41 330	0.36 238	0.19 141	0.28 179	0.25 218	0.44 196	0.29 131	0.31 223	0.49 319	0.50 413	0.22 148	0.51 328	0.21 73	0.15 325	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.13 261

ARStereo	0.24 146	0.17 166	0.35 220	0.36 238	0.17 71	0.34 311	0.24 191	0.43 186	0.30 151	0.26 150	0.24 105	0.25 147	0.35 386	0.44 247	0.20 47	0.10 10	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.10 16

ARStereo-new	0.24 146	0.17 166	0.44 380	0.35 188	0.16 48	0.25 117	0.25 218	0.46 217	0.38 237	0.26 150	0.27 150	0.24 127	0.34 369	0.29 32	0.21 73	0.11 42	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.10 16

GCAP-Stereo-DPT26K	0.23 126	0.16 109	0.41 330	0.34 151	0.18 97	0.23 82	0.25 218	0.46 217	0.25 84	0.27 168	0.27 150	0.22 87	0.30 322	0.33 101	0.21 73	0.11 42	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.11 91

TOTStereo	0.24 146	0.16 109	0.36 247	0.36 238	0.18 97	0.30 221	0.19 38	0.48 239	0.42 290	0.26 150	0.24 105	0.26 162	0.29 296	0.33 101	0.23 156	0.11 42	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.12 126	0.11 91

KABStereo	0.26 204	0.19 274	0.36 247	0.37 276	0.21 228	0.40 403	0.28 295	0.51 261	0.42 290	0.24 116	0.25 117	0.23 103	0.33 356	0.51 328	0.22 117	0.11 42	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.11 91

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.26 204	0.14 14	0.75 641	0.34 151	0.19 141	0.28 179	0.21 100	0.41 167	0.30 151	0.25 133	0.22 65	0.23 103	0.31 334	0.28 22	0.19 21	0.11 42	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.61 793

RT-Monster	0.33 320	0.18 221	0.33 172	0.35 188	0.26 441	0.39 392	0.21 100	0.58 314	0.77 503	0.63 437	0.65 406	0.49 407	0.29 296	0.43 234	0.31 363	0.14 224	0.11 277	0.12 81	0.10 101	0.12 126	0.15 373

BStereo	0.28 247	0.18 221	1.08 722	0.34 151	0.22 260	0.22 60	0.33 427	0.39 127	0.42 290	0.26 150	0.25 117	0.26 162	0.19 68	0.44 247	0.30 345	0.10 10	0.12 378	0.12 81	0.16 442	0.12 126	0.15 373

Anonymus123	0.32 308	0.18 221	1.08 722	0.34 151	0.22 260	0.69 609	0.33 427	0.57 308	0.42 290	0.26 150	0.25 117	0.26 162	0.19 68	0.44 247	0.30 345	0.10 10	0.12 378	0.12 81	0.16 442	0.12 126	0.15 373

BridgeDepth_RVC	0.20 36	0.14 14	0.26 41	0.26 2	0.15 34	0.34 311	0.17 9	0.41 167	0.22 52	0.21 55	0.21 53	0.20 56	0.25 207	0.33 101	0.25 216	0.13 150	0.09 22	0.11 10	0.09 19	0.12 126	0.10 16
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.27 226	0.17 166	0.32 162	0.38 308	0.22 260	0.33 294	0.28 295	0.58 314	0.50 358	0.29 198	0.35 236	0.29 199	0.25 207	0.43 234	0.27 273	0.12 82	0.10 111	0.16 333	0.15 400	0.12 126	0.11 91

VIP-Stereo	0.25 174	0.18 221	0.33 172	0.32 87	0.21 228	0.63 566	0.19 38	0.33 55	0.38 237	0.24 116	0.31 199	0.27 180	0.19 68	0.49 306	0.23 156	0.13 150	0.10 111	0.13 136	0.09 19	0.12 126	0.10 16

water-stereo	0.29 261	0.15 62	0.32 162	0.36 238	0.20 190	0.36 344	0.24 191	0.65 369	0.39 251	0.41 318	0.61 390	0.44 372	0.39 443	0.29 32	0.28 299	0.14 224	0.13 463	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.12 189

asd	0.22 104	0.18 221	0.31 146	0.32 87	0.18 97	0.26 129	0.22 141	0.37 115	0.25 84	0.32 228	0.23 80	0.19 40	0.23 172	0.46 268	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.12 126	0.10 16

qwe	0.23 126	0.18 221	0.30 127	0.31 49	0.18 97	0.29 201	0.22 141	0.39 127	0.33 188	0.37 270	0.30 190	0.20 56	0.22 148	0.45 257	0.22 117	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.12 126	0.10 16

2.5w	0.22 104	0.18 221	0.34 195	0.32 87	0.18 97	0.31 244	0.27 270	0.33 55	0.24 72	0.29 198	0.35 236	0.18 27	0.19 68	0.41 208	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.12 126	0.10 16

3w_stereo	0.25 174	0.20 330	0.40 319	0.33 118	0.17 71	0.32 271	0.41 583	0.42 179	0.39 251	0.33 235	0.28 162	0.16 11	0.29 296	0.35 135	0.22 117	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.12 126	0.12 189

2w_stereo	0.23 126	0.19 274	0.33 172	0.33 118	0.17 71	0.28 179	0.37 504	0.40 152	0.36 221	0.33 235	0.33 216	0.17 15	0.21 121	0.30 46	0.23 156	0.10 10	0.08 1	0.11 10	0.10 101	0.12 126	0.11 91

xyz-stereo-finetune2	0.37 386	0.20 330	0.40 319	0.32 87	0.19 141	0.80 658	0.29 319	0.56 300	0.33 188	0.53 389	0.79 479	0.43 365	0.48 504	0.70 534	0.46 537	0.13 150	0.12 378	0.17 394	0.13 305	0.12 126	0.14 317

111111	0.22 104	0.15 62	0.29 103	0.37 276	0.23 303	0.21 54	0.19 38	0.46 217	0.29 131	0.20 35	0.20 41	0.29 199	0.14 3	0.44 247	0.22 117	0.14 224	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.12 126	0.12 189

LGtest1	0.20 36	0.15 62	0.30 127	0.35 188	0.17 71	0.26 129	0.17 9	0.33 55	0.21 44	0.21 55	0.16 14	0.23 103	0.21 121	0.33 101	0.20 47	0.15 325	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.11 91

Reg-Stereo(zero)	0.31 295	0.17 166	0.30 127	0.35 188	0.19 141	0.33 294	0.21 100	0.64 365	0.72 470	0.52 380	0.52 342	0.51 420	0.29 296	0.48 293	0.27 273	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.12 126	0.13 261

AIO_rvc	0.24 146	0.17 166	0.37 272	0.35 188	0.20 190	0.26 129	0.33 427	0.45 205	0.23 62	0.26 150	0.25 117	0.33 252	0.15 9	0.55 358	0.24 186	0.12 82	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.11 91

HUF	0.25 174	0.17 166	0.38 284	0.33 118	0.19 141	0.25 117	0.39 547	0.53 275	0.36 221	0.26 150	0.23 80	0.33 252	0.27 248	0.36 151	0.25 216	0.14 224	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.12 189

castereo	0.29 261	0.17 166	0.34 195	0.36 238	0.21 228	0.40 403	0.41 583	0.52 268	0.67 442	0.27 168	0.41 273	0.37 296	0.36 400	0.34 122	0.25 216	0.13 150	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.10 16

GIP-stereo	0.25 174	0.19 274	0.32 162	0.38 308	0.25 402	0.26 129	0.20 62	0.50 253	0.41 279	0.25 133	0.39 265	0.35 279	0.20 99	0.33 101	0.22 117	0.16 383	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.12 189

SMoEStereo_RVC	0.27 226	0.20 330	0.37 272	0.36 238	0.23 303	0.36 344	0.31 381	0.43 186	0.36 221	0.38 279	0.30 190	0.32 234	0.24 192	0.56 368	0.24 186	0.12 82	0.10 111	0.16 333	0.12 239	0.12 126	0.12 189

tt45	0.28 247	0.18 221	0.36 247	0.36 238	0.24 364	0.37 362	0.28 295	0.50 253	0.31 164	0.41 318	0.27 150	0.38 305	0.25 207	0.61 423	0.26 244	0.13 150	0.11 277	0.16 333	0.13 305	0.12 126	0.15 373

999	0.28 247	0.17 166	0.38 284	0.37 276	0.25 402	0.30 221	0.27 270	0.55 292	0.42 290	0.26 150	0.31 199	0.39 319	0.24 192	0.65 483	0.26 244	0.14 224	0.11 277	0.15 284	0.12 239	0.12 126	0.15 373

WCG-NET	0.29 261	0.15 62	0.35 220	0.34 151	0.19 141	0.32 271	0.27 270	0.42 179	0.82 552	0.46 353	0.49 319	0.39 319	0.25 207	0.42 222	0.27 273	0.12 82	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.12 126	0.11 91

GCAP-BAT	0.28 247	0.16 109	0.45 388	0.34 151	0.22 260	0.26 129	0.24 191	0.49 243	0.56 387	0.35 257	0.42 277	0.43 365	0.27 248	0.50 312	0.24 186	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.13 261

IGEV-Stereo++	0.22 104	0.16 109	0.29 103	0.38 308	0.20 190	0.22 60	0.18 20	0.44 196	0.36 221	0.23 91	0.29 177	0.24 127	0.17 35	0.28 22	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.12 126	0.11 91

WCG-NET（raft）	0.31 295	0.16 109	0.39 301	0.33 118	0.19 141	0.35 324	0.27 270	0.54 286	0.79 518	0.45 345	0.55 365	0.47 394	0.27 248	0.56 368	0.28 299	0.13 150	0.10 111	0.12 81	0.11 184	0.12 126	0.12 189

GCAPDPT-zeroshot4090	0.26 204	0.14 14	0.75 641	0.34 151	0.19 141	0.28 179	0.21 100	0.41 167	0.30 151	0.25 133	0.22 65	0.23 103	0.31 334	0.28 22	0.19 21	0.11 42	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.12 126	0.61 793

GCAPDPT-zeroshot	0.28 247	0.16 109	0.45 388	0.34 151	0.22 260	0.26 129	0.24 191	0.49 243	0.56 387	0.35 257	0.42 277	0.43 365	0.27 248	0.50 312	0.24 186	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.13 261

CAS	0.37 386	0.13 3	0.27 61	1.34 825	0.31 603	0.46 463	0.38 526	0.50 253	0.48 343	0.35 257	0.52 342	0.24 127	0.19 68	0.30 46	0.28 299	1.03 828	0.08 1	0.12 81	0.08 2	0.12 126	0.28 671

LoS	0.30 276	0.16 109	0.32 162	0.30 27	0.19 141	0.32 271	0.29 319	0.54 286	0.73 481	0.35 257	0.52 342	0.42 350	0.29 296	0.48 293	0.29 320	0.15 325	0.11 277	0.13 136	0.09 19	0.12 126	0.12 189
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
MC-Stereo	0.29 261	0.18 221	0.35 220	0.40 389	0.21 228	0.26 129	0.26 251	0.53 275	0.40 268	0.38 279	0.61 390	0.41 337	0.31 334	0.57 383	0.27 273	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.12 189

RCA-Stereo	0.36 364	0.18 221	0.37 272	0.38 308	0.23 303	0.31 244	0.33 427	0.70 427	1.25 742	0.45 345	0.65 406	0.46 388	0.43 467	0.40 199	0.29 320	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.12 189

DCANet-4	0.38 405	0.22 419	0.58 543	0.35 188	0.19 141	0.30 221	0.30 346	0.69 413	0.97 651	0.70 494	0.79 479	0.40 328	0.46 491	0.46 268	0.37 442	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.12 126	0.15 373

fff	0.39 420	0.18 221	0.46 400	0.35 188	0.19 141	0.30 221	0.30 346	0.73 462	1.08 700	0.70 494	0.79 479	0.44 372	0.62 588	0.47 282	0.37 442	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.12 126	0.15 373

RAFT-RH_RVC	0.57 622	0.18 221	0.44 380	0.38 308	0.23 303	0.56 520	0.24 191	0.61 334	0.73 481	1.18 745	3.90 831	0.55 435	0.40 451	0.67 509	0.38 460	0.14 224	0.11 277	0.20 539	0.15 400	0.12 126	0.14 317

AnonymousM	0.42 460	0.86 794	0.31 146	0.35 188	0.23 303	0.30 221	0.37 504	0.56 300	0.44 311	0.72 507	0.50 321	0.47 394	0.29 296	0.42 222	0.35 416	0.16 383	0.12 378	1.51 830	0.32 743	0.12 126	0.11 91

raftrobust	0.35 348	0.20 330	0.39 301	0.43 516	0.29 546	0.31 244	0.25 218	0.73 462	0.66 435	0.59 414	0.56 368	0.44 372	0.45 484	0.55 358	0.31 363	0.16 383	0.12 378	0.14 213	0.12 239	0.12 126	0.14 317

csc	0.39 420	0.18 221	0.46 400	0.35 188	0.19 141	0.30 221	0.30 346	0.73 462	1.08 700	0.70 494	0.79 479	0.44 372	0.62 588	0.47 282	0.37 442	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.12 126	0.15 373

cscssc	0.39 420	0.18 221	0.46 400	0.35 188	0.19 141	0.30 221	0.30 346	0.73 462	1.08 700	0.70 494	0.79 479	0.44 372	0.62 588	0.47 282	0.37 442	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.12 126	0.15 373

CREStereo	0.28 247	0.16 109	0.25 17	0.28 6	0.17 71	0.38 373	0.25 218	0.52 268	0.76 498	0.43 334	0.51 330	0.32 234	0.28 273	0.39 187	0.27 273	0.16 383	0.11 277	0.12 81	0.09 19	0.12 126	0.12 189
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
L4000	0.28 247	0.16 109	0.42 351	0.40 389	0.23 303	0.33 294	0.30 346	0.66 378	0.30 151	0.26 150	0.46 299	0.25 147	0.25 207	0.52 338	0.29 320	0.12 82	0.09 22	0.15 284	0.13 305	0.13 198	0.12 189

L500	0.24 146	0.19 274	0.36 247	0.40 389	0.24 364	0.32 271	0.28 295	0.38 119	0.34 200	0.26 150	0.32 212	0.19 40	0.19 68	0.34 122	0.25 216	0.11 42	0.09 22	0.15 284	0.13 305	0.13 198	0.11 91

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 2	0.14 14	0.24 11	0.26 2	0.14 10	0.15 13	0.16 5	0.20 4	0.18 16	0.25 133	0.21 53	0.14 2	0.15 9	0.32 80	0.20 47	0.14 224	0.09 22	0.13 136	0.12 239	0.13 198	0.12 189

RSGM							0.24 191	0.72 449	0.46 327	0.69 487	0.63 397	0.68 534	0.32 345	0.48 293	0.31 363	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.13 198

F5.5	0.20 36	0.15 62	0.25 17	0.35 188	0.14 10	0.31 244	0.22 141	0.36 104	0.21 44	0.19 25	0.24 105	0.24 127	0.19 68	0.29 32	0.17 4	0.11 42	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.13 198	0.09 1

FORCE_4	0.21 78	0.14 14	0.28 81	0.36 238	0.14 10	0.30 221	0.29 319	0.35 90	0.17 9	0.22 75	0.22 65	0.25 147	0.22 148	0.37 164	0.18 13	0.12 82	0.10 111	0.15 284	0.13 305	0.13 198	0.10 16

FORCE_5	0.20 36	0.14 14	0.27 61	0.37 276	0.14 10	0.26 129	0.19 38	0.41 167	0.17 9	0.20 35	0.23 80	0.27 180	0.20 99	0.35 135	0.18 13	0.12 82	0.09 22	0.13 136	0.12 239	0.13 198	0.10 16

FORCE_6	0.20 36	0.16 109	0.26 41	0.35 188	0.14 10	0.30 221	0.23 174	0.33 55	0.21 44	0.21 55	0.24 105	0.19 40	0.18 46	0.36 151	0.18 13	0.11 42	0.09 22	0.14 213	0.13 305	0.13 198	0.10 16

GEAR-Net	0.25 174	0.21 378	0.35 220	0.40 389	0.23 303	0.24 91	0.23 174	0.56 300	0.24 72	0.29 198	0.36 246	0.30 215	0.22 148	0.33 101	0.29 320	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.10 101	0.13 198	0.14 317

PhaseNet	0.25 174	0.17 166	0.33 172	0.36 238	0.22 260	0.32 271	0.22 141	0.47 233	0.34 200	0.22 75	0.28 162	0.38 305	0.24 192	0.43 234	0.28 299	0.13 150	0.10 111	0.15 284	0.16 442	0.13 198	0.14 317

TS12	0.25 174	0.15 62	0.31 146	0.38 308	0.17 71	0.32 271	0.25 218	0.45 205	0.24 72	0.32 228	0.51 330	0.25 147	0.27 248	0.41 208	0.31 363	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.13 198	0.12 189

bcnet-new	0.25 174	0.17 166	0.60 558	0.37 276	0.17 71	0.38 373	0.24 191	0.39 127	0.31 164	0.24 116	0.25 117	0.26 162	0.31 334	0.45 257	0.18 13	0.11 42	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.13 198	0.11 91

LWStereo	0.24 146	0.16 109	0.50 451	0.36 238	0.17 71	0.38 373	0.25 218	0.40 152	0.26 94	0.23 91	0.31 199	0.24 127	0.34 369	0.45 257	0.18 13	0.10 10	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.13 198	0.10 16

FCBStereo	0.24 146	0.16 109	0.36 247	0.36 238	0.18 97	0.38 373	0.21 100	0.43 186	0.26 94	0.28 185	0.23 80	0.34 262	0.34 369	0.32 80	0.19 21	0.12 82	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.13 198	0.11 91

PSGStereo	0.24 146	0.16 109	0.36 247	0.36 238	0.18 97	0.38 373	0.21 100	0.43 186	0.26 94	0.28 185	0.23 80	0.34 262	0.34 369	0.32 80	0.19 21	0.12 82	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.13 198	0.11 91

GCAP-Stereo-cres-4k	0.26 204	0.17 166	0.36 247	0.39 343	0.20 190	0.45 458	0.28 295	0.43 186	0.36 221	0.28 185	0.38 261	0.24 127	0.35 386	0.31 63	0.25 216	0.12 82	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.13 198	0.12 189

DepthFocus	0.20 36	0.13 3	0.31 146	0.29 12	0.24 364	0.18 27	0.20 62	0.27 19	0.18 16	0.24 116	0.25 117	0.15 6	0.18 46	0.27 16	0.19 21	0.15 325	0.12 378	0.17 394	0.17 509	0.13 198	0.10 16

Selective-IGEV-i32	0.25 174	0.18 221	0.37 272	0.37 276	0.20 190	0.27 157	0.25 218	0.59 322	0.25 84	0.27 168	0.26 139	0.34 262	0.18 46	0.62 447	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.11 91

LACA2	0.21 78	0.16 109	0.28 81	0.30 27	0.15 34	0.29 201	0.29 319	0.32 48	0.23 62	0.22 75	0.23 80	0.28 193	0.20 99	0.35 135	0.19 21	0.13 150	0.10 111	0.10 3	0.09 19	0.13 198	0.10 16

VMStereo-Base	0.28 247	0.17 166	0.29 103	0.30 27	0.18 97	0.31 244	0.27 270	0.51 261	0.66 435	0.32 228	0.48 308	0.42 350	0.25 207	0.42 222	0.29 320	0.15 325	0.12 378	0.12 81	0.10 101	0.13 198	0.15 373

FE-Mocha	0.33 320	0.20 330	0.55 514	0.39 343	0.27 489	0.31 244	0.20 62	0.77 496	0.38 237	0.67 471	0.56 368	0.57 449	0.26 233	0.38 179	0.23 156	0.15 325	0.10 111	0.17 394	0.16 442	0.13 198	0.13 261

GASTEREO	0.26 204	0.17 166	0.35 220	0.41 426	0.21 228	0.22 60	0.30 346	0.47 233	0.32 179	0.38 279	0.33 216	0.22 87	0.33 356	0.43 234	0.24 186	0.15 325	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.13 198	0.12 189

MSCF	0.25 174	0.17 166	0.36 247	0.41 426	0.21 228	0.20 42	0.31 381	0.47 233	0.32 179	0.37 270	0.33 216	0.23 103	0.34 369	0.37 164	0.23 156	0.15 325	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.13 198	0.13 261

monsterstereo	0.23 126	0.15 62	0.28 81	0.35 188	0.19 141	0.22 60	0.20 62	0.38 119	0.37 232	0.34 248	0.40 269	0.19 40	0.19 68	0.46 268	0.22 117	0.11 42	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.13 198	0.09 1

xyz-stereo-finetune	0.34 339	0.19 274	0.38 284	0.34 151	0.18 97	0.57 530	0.32 408	0.60 327	0.70 459	0.47 359	0.54 356	0.38 305	0.35 386	0.57 383	0.38 460	0.13 150	0.12 378	0.16 333	0.13 305	0.13 198	0.13 261

xyz-stereo	4.31 836	0.17 166	61.72 887	0.35 188	0.16 48	13.86 861	0.38 526	0.61 334	0.69 455	1.05 712	3.09 817	0.77 590	0.88 721	1.24 733	0.46 537	0.13 150	0.10 111	0.16 333	0.12 239	0.13 198	0.11 91

LG-Stereo	0.25 174	0.18 221	0.43 374	0.40 389	0.20 190	0.22 60	0.26 251	0.33 55	0.39 251	0.27 168	0.45 294	0.22 87	0.16 25	0.38 179	0.28 299	0.11 42	0.12 378	0.17 394	0.15 400	0.13 198	0.10 16

SGD-Stereo	0.22 104	0.16 109	0.28 81	0.32 87	0.16 48	0.28 179	0.20 62	0.39 127	0.29 131	0.25 133	0.29 177	0.21 71	0.27 248	0.38 179	0.27 273	0.16 383	0.09 22	0.13 136	0.11 184	0.13 198	0.11 91

GREAT-IGEV	0.23 126	0.15 62	0.33 172	0.30 27	0.23 303	0.20 42	0.26 251	0.35 90	0.34 200	0.21 55	0.31 199	0.22 87	0.21 121	0.50 312	0.22 117	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.13 198	0.12 189
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO_test	0.24 146	0.17 166	0.33 172	0.35 188	0.21 228	0.31 244	0.38 526	0.45 205	0.26 94	0.26 150	0.28 162	0.32 234	0.21 121	0.40 199	0.26 244	0.13 150	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.13 198	0.11 91

AIO-test1	0.39 420	0.18 221	0.42 351	0.51 657	0.25 402	0.44 448	0.30 346	0.74 471	1.20 736	0.41 318	0.71 434	0.45 382	0.29 296	0.56 368	0.27 273	0.15 325	0.13 463	0.19 496	0.21 625	0.13 198	0.18 498

fffft	0.26 204	0.18 221	0.39 301	0.37 276	0.23 303	0.29 201	0.35 473	0.46 217	0.26 94	0.37 270	0.23 80	0.27 180	0.22 148	0.55 358	0.28 299	0.12 82	0.09 22	0.16 333	0.13 305	0.13 198	0.13 261
1: 1. 1
UGAM-zero	0.48 524	0.21 378	0.66 587	0.38 308	0.23 303	0.36 344	0.22 141	1.30 733	0.43 304	0.67 471	0.61 390	1.74 782	0.89 724	0.79 600	0.27 273	0.15 325	0.12 378	0.15 284	0.12 239	0.13 198	0.14 317

model_zeroshot	0.35 348	0.20 330	0.56 530	0.41 426	0.30 577	0.51 483	0.26 251	0.69 413	0.48 343	0.65 455	0.51 330	0.52 425	0.25 207	0.46 268	0.27 273	0.17 440	0.13 463	0.15 284	0.14 359	0.13 198	0.14 317

Occ-G	0.27 226	0.15 62	0.32 162	0.35 188	0.21 228	0.28 179	0.32 408	0.44 196	0.34 200	0.29 198	0.43 283	0.49 407	0.25 207	0.50 312	0.30 345	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.13 261

U	3.17 827	0.17 166	0.35 220	0.41 426	0.71 799	57.93 888	0.20 62	0.43 186	0.39 251	0.26 150	0.23 80	0.23 103	0.22 148	0.26 12	0.22 117	0.16 383	0.10 111	0.74 808	0.13 305	0.13 198	0.11 91

AIO-Stereo	0.26 204	0.19 274	0.36 247	0.39 343	0.18 97	0.28 179	0.30 346	0.52 268	0.29 131	0.30 211	0.31 199	0.32 234	0.17 35	0.55 358	0.23 156	0.13 150	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.11 91

RAFT-Stereo-weight	0.33 320	0.19 274	0.36 247	0.39 343	0.23 303	0.28 179	0.29 319	0.69 413	0.83 558	0.55 398	0.51 330	0.58 465	0.20 99	0.48 293	0.30 345	0.13 150	0.10 111	0.14 213	0.12 239	0.13 198	0.12 189

MoCha-V2	0.26 204	0.16 109	0.30 127	0.41 426	0.18 97	0.27 157	0.26 251	0.57 308	0.28 119	0.37 270	0.27 150	0.33 252	0.34 369	0.56 368	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.13 198	0.13 261

IGEV++	0.25 174	0.17 166	0.35 220	0.40 389	0.23 303	0.24 91	0.23 174	0.56 300	0.24 72	0.29 198	0.36 246	0.30 215	0.22 148	0.33 101	0.29 320	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.10 101	0.13 198	0.14 317

MSKI-zero shot	0.33 320	0.19 274	0.36 247	0.41 426	0.22 260	0.32 271	0.22 141	0.65 369	0.45 318	0.52 380	0.64 402	0.60 480	0.19 68	0.78 594	0.27 273	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.10 101	0.13 198	0.13 261

AEACV	0.28 247	0.18 221	0.34 195	0.36 238	0.45 731	0.27 157	0.27 270	0.41 167	0.39 251	0.31 223	0.46 299	0.31 221	0.36 400	0.38 179	0.25 216	0.14 224	0.11 277	0.15 284	0.13 305	0.13 198	0.13 261

GCAP-Stereo	0.29 261	0.21 378	0.45 388	0.39 343	0.20 190	0.39 392	0.22 141	0.60 327	0.46 327	0.47 359	0.50 321	0.39 319	0.27 248	0.34 122	0.24 186	0.14 224	0.12 378	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.12 189

Any-RAFT	0.36 364	0.17 166	0.31 146	0.35 188	0.21 228	0.51 483	0.21 100	0.93 566	0.75 491	0.56 403	0.73 441	0.66 523	0.29 296	0.48 293	0.25 216	0.15 325	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.13 198	0.13 261

RAFT-Test	0.35 348	0.19 274	0.42 351	0.39 343	0.24 364	0.50 476	0.23 174	0.74 471	0.44 311	0.62 429	0.85 522	0.64 503	0.28 273	0.48 293	0.30 345	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.13 261

CES	0.29 261	0.15 62	0.25 17	0.31 49	0.71 799	0.36 344	0.27 270	0.51 261	0.47 338	0.34 248	0.48 308	0.27 180	0.23 172	0.40 199	0.24 186	0.13 150	0.11 277	0.12 81	0.08 2	0.13 198	0.32 701

Selective-IGEV	0.25 174	0.18 221	0.37 272	0.37 276	0.20 190	0.27 157	0.25 218	0.59 322	0.25 84	0.27 168	0.26 139	0.34 262	0.18 46	0.62 447	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.11 91

EGLCR-Stereo	0.27 226	0.17 166	0.36 247	0.35 188	0.21 228	0.37 362	0.20 62	0.58 314	0.37 232	0.29 198	0.28 162	0.42 350	0.18 46	0.47 282	0.27 273	0.14 224	0.10 111	0.16 333	0.14 359	0.13 198	0.12 189

ProNet	0.30 276	0.22 419	0.41 330	0.36 238	0.25 402	0.33 294	0.42 596	0.62 342	0.41 279	0.33 235	0.31 199	0.32 234	0.28 273	0.60 413	0.28 299	0.13 150	0.11 277	0.16 333	0.13 305	0.13 198	0.14 317

ADStereo(finetuned)	0.39 420	0.18 221	0.58 543	0.35 188	0.19 141	0.30 221	0.30 346	0.72 449	0.96 646	0.72 507	0.77 464	0.45 382	0.68 630	0.46 268	0.36 429	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.15 373

CIPLG	0.42 460	0.23 453	0.71 619	0.45 563	0.33 645	0.51 483	0.33 427	0.68 400	0.68 446	0.84 582	0.96 578	0.47 394	0.33 356	0.56 368	0.52 581	0.17 440	0.12 378	0.16 333	0.14 359	0.13 198	0.16 413

IPLGR_C	0.42 460	0.23 453	0.71 619	0.46 588	0.33 645	0.51 483	0.34 449	0.69 413	0.69 455	0.84 582	0.92 563	0.46 388	0.33 356	0.53 345	0.53 593	0.17 440	0.12 378	0.16 333	0.14 359	0.13 198	0.16 413

test-3	0.35 348	0.17 166	0.48 428	0.40 389	0.22 260	0.42 429	0.22 141	0.66 378	0.80 527	0.72 507	0.45 294	0.63 497	0.29 296	0.45 257	0.32 376	0.13 150	0.09 22	0.17 394	0.13 305	0.13 198	0.11 91

test_1	0.35 348	0.17 166	0.48 428	0.40 389	0.22 260	0.42 429	0.22 141	0.66 378	0.80 527	0.70 494	0.45 294	0.63 497	0.29 296	0.45 257	0.32 376	0.13 150	0.09 22	0.17 394	0.13 305	0.13 198	0.11 91

ACRE	0.42 460	0.23 453	0.73 633	0.45 563	0.33 645	0.50 476	0.33 427	0.68 400	0.70 459	0.82 567	0.92 563	0.46 388	0.32 345	0.53 345	0.52 581	0.17 440	0.12 378	0.15 284	0.14 359	0.13 198	0.16 413

TRStereo	0.39 420	0.32 626	0.64 578	0.49 630	0.41 706	0.30 221	0.30 346	0.97 583	0.63 417	0.53 389	0.43 283	0.52 425	0.26 233	0.77 585	0.29 320	0.18 489	0.12 378	0.19 496	0.19 576	0.13 198	0.13 261

XX-TBD	0.32 308	0.53 728	0.26 41	0.53 691	0.21 228	0.38 373	0.24 191	0.41 167	0.77 503	0.55 398	0.70 430	0.31 221	0.26 233	0.33 101	0.28 299	0.16 383	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.13 198	0.11 91

DCANet	0.38 405	0.18 221	0.46 400	0.35 188	0.19 141	0.30 221	0.30 346	0.72 449	0.96 646	0.72 507	0.77 464	0.45 382	0.56 546	0.47 282	0.36 429	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.13 198	0.15 373

111	0.42 460	0.18 221	0.46 400	0.35 188	0.19 141	0.52 491	0.28 295	0.76 487	1.16 724	0.52 380	0.92 563	0.65 511	0.51 519	0.65 483	0.37 442	0.15 325	0.10 111	0.14 213	0.12 239	0.13 198	0.16 413

RAFT-Stereo + iAFF	0.37 386	0.18 221	0.45 388	0.36 238	0.19 141	0.33 294	0.28 295	0.67 391	0.77 503	0.72 507	0.99 601	0.56 442	0.39 443	0.44 247	0.31 363	0.11 42	0.09 22	0.15 284	0.14 359	0.13 198	0.11 91

CFNet-RSSM	0.35 348	0.18 221	0.47 413	0.39 343	0.22 260	0.35 324	0.23 174	0.78 501	0.86 573	0.67 471	0.54 356	0.56 442	0.28 273	0.49 306	0.28 299	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.12 239	0.13 198	0.12 189

Gwc-CoAtRS	0.35 348	0.18 221	0.46 400	0.39 343	0.23 303	0.34 311	0.22 141	0.74 471	0.77 503	0.62 429	0.60 384	0.58 465	0.29 296	0.47 282	0.29 320	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.13 198	0.13 261

PMTNet	0.33 320	0.17 166	0.26 41	0.29 12	0.18 97	0.44 448	0.22 141	0.57 308	0.66 435	0.46 353	0.54 356	0.38 305	0.34 369	0.50 312	0.25 216	0.75 813	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.13 198	0.12 189

AROF-Stereo-S	0.30 276	0.20 330	0.38 284	0.44 547	0.29 546	0.31 244	0.37 504	0.49 243	0.59 404	0.38 279	0.66 411	0.23 103	0.24 192	0.34 122	0.33 391	0.14 224	0.11 277	0.16 333	0.14 359	0.14 261	0.14 317

StereoNetSlim	0.28 247	0.19 274	0.39 301	0.43 516	0.24 364	0.38 373	0.26 251	0.46 217	0.29 131	0.40 310	0.31 199	0.34 262	0.17 35	0.51 328	0.30 345	0.17 440	0.12 378	0.16 333	0.15 400	0.14 261	0.14 317

ACC-I	0.20 36	0.16 109	0.25 17	0.33 118	0.19 141	0.10 2	0.23 174	0.24 14	0.30 151	0.24 116	0.29 177	0.20 56	0.21 121	0.29 32	0.19 21	0.14 224	0.10 111	0.15 284	0.12 239	0.14 261	0.11 91

ACC	0.20 36	0.16 109	0.26 41	0.33 118	0.20 190	0.08 1	0.22 141	0.26 18	0.31 164	0.23 91	0.26 139	0.20 56	0.20 99	0.27 16	0.19 21	0.14 224	0.10 111	0.16 333	0.12 239	0.14 261	0.11 91

TADF							0.31 381	0.80 512	0.95 637	1.00 690	0.60 384	0.62 491	0.36 400	0.54 354	0.32 376	0.13 150	0.09 22	0.15 284	0.12 239	0.14 261

GCAP-Stereo-w-DA	0.23 126	0.17 166	0.38 284	0.37 276	0.17 71	0.26 129	0.18 20	0.44 196	0.38 237	0.28 185	0.24 105	0.25 147	0.26 233	0.31 63	0.22 117	0.12 82	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.11 91

FORCE_4.7	0.21 78	0.17 166	0.28 81	0.39 343	0.15 34	0.26 129	0.31 381	0.34 78	0.23 62	0.18 16	0.23 80	0.20 56	0.21 121	0.33 101	0.16 1	0.13 150	0.09 22	0.15 284	0.15 400	0.14 261	0.10 16

EE1	0.28 247	0.16 109	0.36 247	0.37 276	0.24 364	0.18 27	0.25 218	0.63 354	0.39 251	0.35 257	0.35 236	0.46 388	0.34 369	0.56 368	0.23 156	0.16 383	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.14 261	0.13 261

FAST (zero-shot)	0.29 261	0.18 221	0.48 428	0.52 675	0.58 775	0.18 27	0.25 218	0.56 300	0.24 72	0.23 91	0.31 199	0.27 180	0.24 192	0.43 234	0.24 186	0.21 580	0.19 651	0.15 284	0.17 509	0.14 261	0.17 462

DF_test	0.20 36	0.13 3	0.26 41	0.33 118	0.24 364	0.10 2	0.23 174	0.27 19	0.31 164	0.23 91	0.28 162	0.15 6	0.18 46	0.22 3	0.21 73	0.15 325	0.11 277	0.13 136	0.12 239	0.14 261	0.11 91

Weightmod	0.33 320	0.19 274	0.34 195	0.35 188	0.19 141	0.54 504	0.34 449	0.61 334	0.50 358	0.43 334	0.53 351	0.47 394	0.32 345	0.53 345	0.31 363	0.15 325	0.23 695	0.16 333	0.15 400	0.14 261	0.12 189

TestStereo_HL3	0.38 405	0.20 330	0.59 551	0.35 188	0.24 364	0.55 511	0.38 526	0.62 342	0.45 318	0.64 448	0.86 526	0.56 442	0.50 513	0.57 383	0.30 345	0.15 325	0.11 277	0.14 213	0.13 305	0.14 261	0.18 498

quiztm	0.30 276	0.20 330	0.38 284	0.40 389	0.24 364	0.27 157	0.32 408	0.68 400	0.47 338	0.45 345	0.60 384	0.39 319	0.18 46	0.42 222	0.27 273	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.14 261	0.12 189

canet-new	0.24 146	0.17 166	0.60 558	0.35 188	0.18 97	0.33 294	0.27 270	0.40 152	0.28 119	0.20 35	0.25 117	0.21 71	0.35 386	0.48 293	0.18 13	0.11 42	0.10 111	0.12 81	0.10 101	0.14 261	0.09 1

LMStereo	0.25 174	0.17 166	0.69 610	0.36 238	0.17 71	0.26 129	0.28 295	0.39 127	0.30 151	0.22 75	0.29 177	0.23 103	0.36 400	0.43 234	0.17 4	0.10 10	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.10 16

CR7Stereo	0.24 146	0.17 166	0.52 484	0.35 188	0.18 97	0.37 362	0.21 100	0.39 127	0.26 94	0.25 133	0.28 162	0.26 162	0.34 369	0.25 9	0.21 73	0.11 42	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.10 16

CHEStereo	0.24 146	0.17 166	0.33 172	0.36 238	0.18 97	0.39 392	0.24 191	0.39 127	0.31 164	0.30 211	0.28 162	0.26 162	0.31 334	0.31 63	0.20 47	0.11 42	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.11 91

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.23 126	0.17 166	0.38 284	0.37 276	0.17 71	0.26 129	0.18 20	0.44 196	0.38 237	0.28 185	0.24 105	0.25 147	0.26 233	0.31 63	0.22 117	0.12 82	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.11 91

Hybrid-DGEV-03	0.46 500	0.20 330	0.36 247	0.43 516	0.28 517	0.55 511	0.25 218	0.69 413	0.75 491	0.96 677	1.92 778	0.61 482	0.32 345	0.58 392	0.36 429	0.15 325	0.10 111	0.18 454	0.16 442	0.14 261	0.12 189

Hybrid-DGEV-2	0.43 474	0.23 453	0.47 413	0.48 618	0.30 577	0.57 530	0.24 191	0.84 528	1.00 663	0.67 471	0.67 419	0.59 475	0.73 659	0.61 423	0.36 429	0.14 224	0.12 378	0.18 454	0.16 442	0.14 261	0.13 261

NLSM1	0.33 320	0.19 274	0.36 247	0.40 389	0.25 402	0.65 584	0.27 270	0.59 322	0.52 370	0.38 279	0.53 351	0.29 199	0.29 296	0.56 368	0.33 391	0.16 383	0.17 606	0.18 454	0.15 400	0.14 261	0.13 261

GEAStereo	0.24 146	0.16 109	0.31 146	0.35 188	0.26 441	0.35 324	0.29 319	0.46 217	0.30 151	0.27 168	0.29 177	0.24 127	0.20 99	0.33 101	0.22 117	0.18 489	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.13 261

GSStereo	0.24 146	0.16 109	0.31 146	0.35 188	0.26 441	0.35 324	0.29 319	0.50 253	0.29 131	0.30 211	0.29 177	0.23 103	0.20 99	0.33 101	0.22 117	0.16 383	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.13 261

GS-Stereo							0.29 319	0.50 253	0.29 131	0.30 211	0.29 177	0.23 103	0.20 99	0.33 101	0.22 117	0.16 383	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.13 261

IGEV-FE	0.36 364	0.19 274	0.71 619	0.41 426	0.29 546	0.30 221	0.25 218	0.86 534	0.40 268	0.64 448	0.57 373	0.56 442	0.25 207	0.56 368	0.29 320	0.15 325	0.11 277	0.16 333	0.14 359	0.14 261	0.14 317

4.5_new	0.21 78	0.20 330	0.31 146	0.31 49	0.18 97	0.24 91	0.26 251	0.34 78	0.29 131	0.33 235	0.29 177	0.19 40	0.19 68	0.30 46	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.12 81	0.11 184	0.14 261	0.10 16

4.5w-stereo	0.21 78	0.20 330	0.31 146	0.31 49	0.18 97	0.24 91	0.26 251	0.34 78	0.29 131	0.33 235	0.29 177	0.19 40	0.19 68	0.30 46	0.21 73	0.10 10	0.08 1	0.12 81	0.11 184	0.14 261	0.10 16

LG-Stereo_Zeroshot	0.24 146	0.17 166	0.34 195	0.40 389	0.21 228	0.18 27	0.21 100	0.36 104	0.27 113	0.30 211	0.52 342	0.28 193	0.28 273	0.27 16	0.24 186	0.14 224	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.14 317

MM-Stereo_test3	0.35 348	0.19 274	0.33 172	0.42 468	0.26 441	0.34 311	0.44 617	0.74 471	0.93 623	0.47 359	0.52 342	0.42 350	0.29 296	0.46 268	0.29 320	0.17 440	0.15 540	0.17 394	0.13 305	0.14 261	0.15 373

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 174	0.32 626	0.25 17	0.52 675	0.20 190	0.29 201	0.22 141	0.44 196	0.38 237	0.27 168	0.25 117	0.24 127	0.29 296	0.46 268	0.23 156	0.14 224	0.09 22	0.12 81	0.09 19	0.14 261	0.11 91

ours_stereo	0.27 226	0.22 419	0.35 220	0.38 308	0.24 364	0.30 221	0.32 408	0.46 217	0.39 251	0.27 168	0.34 228	0.35 279	0.23 172	0.49 306	0.27 273	0.13 150	0.11 277	0.16 333	0.12 239	0.14 261	0.12 189

fffy	0.29 261	0.22 419	0.38 284	0.38 308	0.23 303	0.33 294	0.29 319	0.55 292	0.42 290	0.33 235	0.37 252	0.39 319	0.27 248	0.52 338	0.28 299	0.13 150	0.12 378	0.16 333	0.13 305	0.14 261	0.12 189

tg	0.34 339	0.19 274	0.40 319	0.40 389	0.23 303	0.38 373	0.26 251	0.74 471	0.60 412	0.48 366	0.65 406	0.42 350	0.24 192	0.57 383	0.33 391	0.14 224	0.10 111	0.18 454	0.17 509	0.14 261	0.12 189

PAM_32	0.50 553	0.20 330	0.69 610	0.40 389	0.24 364	1.09 728	0.29 319	1.12 649	0.40 268	0.74 523	0.44 291	1.98 792	0.64 602	0.64 471	0.27 273	0.16 383	0.11 277	0.17 394	0.15 400	0.14 261	0.15 373

PAM	0.50 553	0.21 378	0.75 641	0.41 426	0.26 441	1.11 734	0.37 504	1.10 642	0.39 251	0.75 527	0.46 299	1.92 789	0.61 581	0.62 447	0.28 299	0.16 383	0.10 111	0.16 333	0.14 359	0.14 261	0.15 373

RAStereo	0.25 174	0.17 166	0.33 172	0.40 389	0.21 228	0.24 91	0.26 251	0.45 205	0.46 327	0.23 91	0.34 228	0.30 215	0.19 68	0.34 122	0.26 244	0.15 325	0.12 378	0.16 333	0.13 305	0.14 261	0.11 91

RSM++	0.26 204	0.19 274	0.36 247	0.37 276	0.21 228	0.28 179	0.29 319	0.54 286	0.34 200	0.26 150	0.23 80	0.36 292	0.21 121	0.52 338	0.24 186	0.12 82	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.14 261	0.11 91

RSM	0.26 204	0.19 274	0.35 220	0.37 276	0.21 228	0.27 157	0.33 427	0.55 292	0.28 119	0.26 150	0.25 117	0.38 305	0.20 99	0.59 401	0.23 156	0.12 82	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.14 261	0.11 91

IGEVStereo-DCA	0.30 276	0.24 477	0.42 351	0.36 238	0.27 489	0.38 373	0.34 449	0.66 378	0.35 215	0.39 293	0.31 199	0.35 279	0.27 248	0.62 447	0.25 216	0.16 383	0.12 378	0.16 333	0.12 239	0.14 261	0.16 413

rrr	0.31 295	0.24 477	0.56 530	0.36 238	0.27 489	0.38 373	0.31 381	0.56 300	0.44 311	0.39 293	0.31 199	0.35 279	0.27 248	0.62 447	0.25 216	0.16 383	0.12 378	0.16 333	0.13 305	0.14 261	0.14 317

IGEV_Zeroshot_test	0.36 364	0.19 274	0.71 619	0.41 426	0.29 546	0.30 221	0.25 218	0.86 534	0.40 268	0.64 448	0.57 373	0.56 442	0.25 207	0.56 368	0.29 320	0.15 325	0.11 277	0.16 333	0.14 359	0.14 261	0.14 317

UniTT-Stereo	0.27 226	0.18 221	0.40 319	0.40 389	0.28 517	0.30 221	0.28 295	0.40 152	0.33 188	0.30 211	0.46 299	0.27 180	0.25 207	0.48 293	0.35 416	0.17 440	0.13 463	0.14 213	0.12 239	0.14 261	0.13 261

MIM_Stereo	0.39 420	0.18 221	0.59 551	0.38 308	0.25 402	0.27 157	0.24 191	0.72 449	0.56 387	0.72 507	1.00 606	0.62 491	0.29 296	0.67 509	0.39 472	0.13 150	0.14 507	0.17 394	0.16 442	0.14 261	0.12 189

HH	0.37 386	0.22 419	0.49 439	0.41 426	0.26 441	0.36 344	0.30 346	0.87 537	0.41 279	0.45 345	0.59 381	0.78 594	0.43 467	0.77 585	0.26 244	0.15 325	0.11 277	0.15 284	0.14 359	0.14 261	0.14 317

HanStereo	0.37 386	0.22 419	0.49 439	0.41 426	0.26 441	0.36 344	0.30 346	0.87 537	0.41 279	0.45 345	0.59 381	0.78 594	0.43 467	0.77 585	0.26 244	0.15 325	0.11 277	0.15 284	0.14 359	0.14 261	0.14 317

DCRE	0.38 405	0.19 274	0.47 413	0.45 563	0.33 645	0.45 458	0.40 561	0.66 378	0.53 379	0.49 371	0.95 573	0.57 449	0.39 443	0.53 345	0.32 376	0.14 224	0.13 463	0.15 284	0.14 359	0.14 261	0.15 373

IPLG	0.40 436	0.21 378	0.64 578	0.41 426	0.25 402	0.54 504	0.27 270	0.77 496	0.68 446	0.85 596	0.82 503	0.33 252	0.32 345	0.64 471	0.49 568	0.13 150	0.11 277	0.16 333	0.14 359	0.14 261	0.14 317

MIPNet	0.39 420	0.22 419	0.66 587	0.40 389	0.25 402	0.53 497	0.29 319	0.78 501	0.74 487	0.68 483	0.60 384	0.40 328	0.48 504	0.45 257	0.39 472	0.14 224	0.11 277	0.16 333	0.13 305	0.14 261	0.14 317

CrosDoStereo	0.51 567	0.19 274	0.46 400	0.39 343	0.24 364	0.39 392	1.14 799	0.69 413	0.87 580	0.94 659	1.36 726	0.62 491	0.75 671	0.68 518	0.46 537	0.15 325	0.12 378	0.17 394	0.18 545	0.14 261	0.16 413

STrans-v2	0.47 513	0.21 378	0.49 439	0.41 426	0.25 402	0.54 504	0.49 656	1.16 666	0.82 552	0.67 471	1.05 631	0.71 543	0.67 621	0.74 557	0.34 406	0.15 325	0.11 277	0.17 394	0.15 400	0.14 261	0.14 317

TransformOpticalFlow	0.46 500	0.21 378	0.49 439	0.42 468	0.24 364	0.36 344	0.46 627	1.04 610	0.84 560	0.67 471	1.14 668	0.73 565	0.56 546	0.78 594	0.33 391	0.15 325	0.10 111	0.17 394	0.15 400	0.14 261	0.15 373

ASMatch	0.48 524	0.20 330	0.47 413	0.39 343	0.28 517	0.37 362	0.26 251	0.76 487	0.72 470	0.77 540	2.29 791	0.61 482	0.51 519	0.64 471	0.39 472	0.15 325	0.12 378	0.17 394	0.15 400	0.14 261	0.22 593

DeepStereo_LL	0.51 567	0.19 274	0.46 400	0.39 343	0.24 364	0.39 392	1.14 799	0.69 413	0.87 580	0.94 659	1.36 726	0.62 491	0.75 671	0.68 518	0.46 537	0.15 325	0.12 378	0.17 394	0.18 545	0.14 261	0.16 413

DEmStereo	0.49 540	0.18 221	0.53 495	0.39 343	0.26 441	0.57 530	0.33 427	0.65 369	0.75 491	0.90 638	1.65 762	0.57 449	1.02 747	0.63 459	0.44 526	0.14 224	0.12 378	0.16 333	0.16 442	0.14 261	0.17 462

DRaft	0.49 540	0.18 221	0.50 451	0.38 308	0.25 402	0.57 530	0.39 547	0.67 391	0.86 573	1.02 699	1.75 769	0.50 413	0.79 687	0.65 483	0.42 510	0.14 224	0.11 277	0.16 333	0.16 442	0.14 261	0.17 462

RAFT-345	0.41 451	0.19 274	0.42 351	0.39 343	0.23 303	0.32 271	0.25 218	0.62 342	0.56 387	0.74 523	1.77 770	0.44 372	0.35 386	0.67 509	0.37 442	0.14 224	0.11 277	0.18 454	0.14 359	0.14 261	0.13 261

CREStereo++_RVC	0.32 308	0.16 109	0.25 17	0.32 87	0.24 364	0.27 157	0.22 141	0.48 239	0.89 597	0.47 359	0.80 490	0.29 199	0.25 207	0.37 164	0.34 406	0.14 224	0.09 22	0.13 136	0.52 810	0.14 261	0.10 16
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.37 386	0.15 62	0.26 41	0.34 151	0.15 34	0.80 658	0.29 319	0.83 525	0.87 580	0.58 413	0.58 377	0.43 365	0.41 456	0.59 401	0.35 416	0.12 82	0.10 111	0.14 213	0.09 19	0.14 261	0.10 16

raft+_RVC	0.38 405	0.20 330	0.38 284	0.39 343	0.27 489	0.44 448	0.35 473	0.81 516	0.90 603	0.52 380	0.78 474	0.50 413	0.29 296	0.56 368	0.41 502	0.15 325	0.12 378	0.17 394	0.15 400	0.14 261	0.13 261

TANstereo	0.31 295	0.16 109	0.34 195	0.31 49	0.17 71	0.55 511	0.23 174	0.46 217	0.56 387	0.60 419	0.69 425	0.37 296	0.26 233	0.36 151	0.28 299	0.16 383	0.16 570	0.13 136	0.10 101	0.14 261	0.15 373

XX-Stereo	0.38 405	0.18 221	0.52 484	0.58 737	0.38 687	0.39 392	0.20 62	0.62 342	0.31 164	0.47 359	1.29 713	0.72 560	0.25 207	0.59 401	0.28 299	0.16 383	0.11 277	0.17 394	0.16 442	0.14 261	0.11 91

test_xeample3	0.31 295	0.23 453	0.56 530	0.36 238	0.26 441	0.35 324	0.32 408	0.60 327	0.38 237	0.44 341	0.32 212	0.33 252	0.28 273	0.66 498	0.27 273	0.14 224	0.12 378	0.16 333	0.12 239	0.14 261	0.14 317

ARAFT	0.48 524	0.25 511	0.82 663	0.42 468	0.25 402	0.56 520	0.54 685	0.82 523	0.82 552	0.92 648	0.75 456	0.75 577	0.48 504	0.89 644	0.37 442	0.15 325	0.12 378	0.23 624	0.22 646	0.14 261	0.14 317

AFF-stereo	0.39 420	0.20 330	0.42 351	0.37 276	0.22 260	0.27 157	0.31 381	0.67 391	0.72 470	0.66 462	1.12 657	0.75 577	0.38 424	0.57 383	0.35 416	0.11 42	0.09 22	0.16 333	0.16 442	0.14 261	0.12 189

EAI-Stereo	0.36 364	0.21 378	0.46 400	0.40 389	0.22 260	0.33 294	0.36 488	1.22 700	0.32 179	0.52 380	0.75 456	0.35 279	0.28 273	0.65 483	0.30 345	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.14 359	0.14 261	0.13 261

R-Stereo Train	0.40 436	0.19 274	0.47 413	0.43 516	0.27 489	0.41 418	0.31 381	0.74 471	0.38 237	0.90 638	1.28 709	0.58 465	0.35 386	0.43 234	0.35 416	0.15 325	0.13 463	0.14 213	0.12 239	0.14 261	0.14 317

RAFT-Stereo	0.40 436	0.19 274	0.47 413	0.43 516	0.27 489	0.41 418	0.31 381	0.74 471	0.38 237	0.90 638	1.28 709	0.58 465	0.35 386	0.43 234	0.35 416	0.15 325	0.13 463	0.14 213	0.12 239	0.14 261	0.14 317
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.49 540	0.26 551	0.73 633	0.38 308	0.18 97	0.64 576	0.33 427	0.84 528	0.89 597	0.96 677	1.12 657	0.72 560	0.45 484	1.00 694	0.59 620	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.11 184	0.14 261	0.14 317

AROF-Stereo_1	0.29 261	0.19 274	0.41 330	0.49 630	0.30 577	0.36 344	0.38 526	0.41 167	0.33 188	0.34 248	0.48 308	0.31 221	0.23 172	0.50 312	0.26 244	0.14 224	0.10 111	0.16 333	0.14 359	0.15 329	0.13 261

AROF-Stereo	0.29 261	0.19 274	0.41 330	0.49 630	0.30 577	0.36 344	0.37 504	0.40 152	0.33 188	0.34 248	0.48 308	0.32 234	0.23 172	0.50 312	0.26 244	0.14 224	0.10 111	0.16 333	0.14 359	0.15 329	0.13 261

base_500_lr5e5	0.29 261	0.19 274	0.41 330	0.49 630	0.30 577	0.36 344	0.37 504	0.40 152	0.33 188	0.34 248	0.48 308	0.32 234	0.23 172	0.50 312	0.26 244	0.14 224	0.10 111	0.16 333	0.14 359	0.15 329	0.13 261

base_1k_lr1e5	0.31 295	0.20 330	0.42 351	0.51 657	0.29 546	0.37 362	0.36 488	0.48 239	0.44 311	0.39 293	0.58 377	0.31 221	0.26 233	0.51 328	0.28 299	0.15 325	0.10 111	0.18 454	0.15 400	0.15 329	0.13 261

arf5	0.29 261	0.19 274	0.41 330	0.49 630	0.30 577	0.36 344	0.37 504	0.40 152	0.33 188	0.34 248	0.48 308	0.32 234	0.23 172	0.50 312	0.26 244	0.14 224	0.10 111	0.16 333	0.14 359	0.15 329	0.13 261

arf4	0.32 308	0.22 419	0.42 351	0.52 675	0.29 546	0.34 311	0.31 381	0.53 275	0.49 349	0.43 334	0.57 373	0.33 252	0.27 248	0.56 368	0.28 299	0.17 440	0.10 111	0.19 496	0.16 442	0.15 329	0.14 317

CMRA-Stereo	0.32 308	0.18 221	0.39 301	0.47 610	0.30 577	0.30 221	0.24 191	0.52 268	0.46 327	0.46 353	0.56 368	0.35 279	0.29 296	0.63 459	0.43 513	0.14 224	0.11 277	0.15 284	0.13 305	0.15 329	0.14 317

StereoNetSlim22	0.30 276	0.18 221	0.39 301	0.42 468	0.28 517	0.37 362	0.23 174	0.57 308	0.31 164	0.43 334	0.34 228	0.41 337	0.22 148	0.57 383	0.29 320	0.17 440	0.11 277	0.18 454	0.15 400	0.15 329	0.14 317

MCPF							0.30 346	0.96 580	1.03 675	0.62 429	0.97 587	0.80 607	0.51 519	0.94 666	0.52 581	0.14 224	0.12 378	0.16 333	0.13 305	0.15 329

Weightmod_eth	0.32 308	0.20 330	0.34 195	0.36 238	0.19 141	0.48 472	0.35 473	0.66 378	0.41 279	0.44 341	0.44 291	0.48 400	0.42 462	0.51 328	0.24 186	0.18 489	0.16 570	0.15 284	0.14 359	0.15 329	0.11 91

depth_test_26	0.21 78	0.15 62	0.29 103	0.31 49	0.20 190	0.16 19	0.20 62	0.30 38	0.23 62	0.27 168	0.37 252	0.22 87	0.15 9	0.30 46	0.20 47	0.18 489	0.14 507	0.15 284	0.15 400	0.15 329	0.15 373

ManiGeoR	0.35 348	0.18 221	0.51 461	0.32 87	0.23 303	0.42 429	0.27 270	0.76 487	0.52 370	0.42 324	0.64 402	0.41 337	0.33 356	0.65 483	0.43 513	0.16 383	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.15 329	0.17 462

HLF11	0.36 364	0.19 274	0.52 484	0.31 49	0.23 303	0.37 362	0.22 141	0.73 462	0.52 370	0.52 380	0.69 425	0.44 372	0.39 443	0.73 556	0.47 550	0.16 383	0.12 378	0.13 136	0.11 184	0.15 329	0.18 498

HLf10	0.35 348	0.18 221	0.51 461	0.32 87	0.23 303	0.42 429	0.27 270	0.76 487	0.52 370	0.42 324	0.64 402	0.41 337	0.33 356	0.65 483	0.43 513	0.16 383	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.15 329	0.17 462

TestStereo_HL2	0.34 339	0.20 330	0.38 284	0.32 87	0.23 303	0.34 311	0.25 218	0.62 342	0.63 417	0.57 408	0.73 441	0.42 350	0.38 424	0.60 413	0.38 460	0.16 383	0.11 277	0.13 136	0.12 239	0.15 329	0.17 462

GGDA	0.34 339	0.20 330	0.37 272	0.32 87	0.22 260	0.32 271	0.26 251	0.62 342	0.67 442	0.53 389	0.71 434	0.41 337	0.36 400	0.57 383	0.37 442	0.15 325	0.11 277	0.13 136	0.12 239	0.15 329	0.16 413

TestStereo-Hl	0.35 348	0.21 378	0.39 301	0.33 118	0.22 260	0.36 344	0.29 319	0.68 400	0.61 415	0.55 398	0.69 425	0.47 394	0.46 491	0.63 459	0.36 429	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.13 305	0.15 329	0.16 413

BARStereo	0.24 146	0.17 166	0.35 220	0.37 276	0.18 97	0.25 117	0.27 270	0.35 90	0.31 164	0.28 185	0.30 190	0.23 103	0.34 369	0.43 234	0.19 21	0.14 224	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.15 329	0.10 16

KMOStereo	0.27 226	0.20 330	0.38 284	0.39 343	0.26 441	0.50 476	0.25 218	0.44 196	0.31 164	0.28 185	0.27 150	0.24 127	0.37 415	0.46 268	0.22 117	0.14 224	0.10 111	0.14 213	0.10 101	0.15 329	0.13 261

PSi22	0.31 295	0.19 274	0.32 162	0.36 238	0.19 141	0.29 201	0.19 38	0.44 196	0.78 509	0.28 185	0.32 212	0.56 442	0.43 467	0.81 611	0.26 244	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.15 329	0.12 189

LiteMatch	0.25 174	0.18 221	0.25 17	0.38 308	0.20 190	0.28 179	0.27 270	0.33 55	0.26 94	0.21 55	0.20 41	0.28 193	0.43 467	0.30 46	0.47 550	0.17 440	0.10 111	0.15 284	0.13 305	0.15 329	0.15 373

Lsterematch	0.39 420	0.18 221	0.40 319	0.38 308	0.20 190	0.41 418	0.27 270	0.59 322	0.75 491	0.68 483	1.01 611	0.49 407	0.43 467	0.60 413	0.47 550	0.17 440	0.10 111	0.15 284	0.13 305	0.15 329	0.15 373

WQFJA1	0.33 320	0.19 274	0.35 220	0.39 343	0.26 441	0.61 554	0.30 346	0.61 334	0.53 379	0.38 279	0.39 265	0.38 305	0.36 400	0.51 328	0.43 513	0.14 224	0.18 627	0.16 333	0.14 359	0.15 329	0.14 317

WQFJX	0.33 320	0.19 274	0.34 195	0.39 343	0.27 489	0.60 552	0.30 346	0.58 314	0.52 370	0.40 310	0.38 261	0.34 262	0.35 386	0.63 459	0.41 502	0.15 325	0.17 606	0.16 333	0.13 305	0.15 329	0.16 413

NLMM1	0.34 339	0.21 378	0.38 284	0.41 426	0.26 441	0.55 511	0.32 408	0.58 314	0.65 430	0.42 324	0.45 294	0.30 215	0.27 248	0.64 471	0.39 472	0.16 383	0.18 627	0.17 394	0.14 359	0.15 329	0.14 317

NLMM	0.33 320	0.19 274	0.35 220	0.39 343	0.26 441	0.61 554	0.30 346	0.61 334	0.52 370	0.38 279	0.39 265	0.38 305	0.36 400	0.50 312	0.43 513	0.14 224	0.18 627	0.16 333	0.14 359	0.15 329	0.14 317

gasm-f	0.25 174	0.17 166	0.30 127	0.35 188	0.26 441	0.25 117	0.36 488	0.46 217	0.30 151	0.27 168	0.35 236	0.24 127	0.30 322	0.37 164	0.24 186	0.18 489	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.15 329	0.13 261

Select-FE	0.48 524	0.26 551	0.96 703	0.42 468	0.36 671	0.34 311	0.20 62	1.02 602	0.37 232	0.61 424	1.01 611	1.04 686	0.79 687	0.74 557	0.29 320	0.17 440	0.13 463	0.17 394	0.20 601	0.15 329	0.25 644

DA	0.31 295	0.18 221	0.35 220	0.41 426	0.21 228	0.73 626	0.33 427	0.51 261	0.46 327	0.35 257	0.42 277	0.40 328	0.35 386	0.33 101	0.27 273	0.16 383	0.11 277	0.16 333	0.11 184	0.15 329	0.12 189

GGEV	0.31 295	0.18 221	0.35 220	0.41 426	0.21 228	0.73 626	0.33 427	0.51 261	0.46 327	0.35 257	0.42 277	0.40 328	0.35 386	0.33 101	0.27 273	0.16 383	0.11 277	0.16 333	0.11 184	0.15 329	0.12 189

S2M2_XL	0.19 20	0.18 221	0.28 81	0.27 5	0.20 190	0.15 13	0.16 5	0.23 9	0.16 7	0.21 55	0.26 139	0.17 15	0.17 35	0.24 5	0.21 73	0.17 440	0.16 570	0.15 284	0.14 359	0.15 329	0.12 189
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.50 553	0.22 419	0.46 400	0.34 151	0.24 364	0.58 536	0.59 707	1.14 659	0.79 518	0.89 630	0.96 578	0.96 659	0.59 568	0.72 550	0.67 643	0.17 440	0.12 378	0.14 213	0.12 239	0.15 329	0.16 413

MM-Stereo_test2	0.30 276	0.18 221	0.41 330	0.41 426	0.25 402	0.41 418	0.41 583	0.65 369	0.43 304	0.38 279	0.36 246	0.31 221	0.26 233	0.55 358	0.25 216	0.12 82	0.11 277	0.15 284	0.12 239	0.15 329	0.12 189

MM-Stereo_test1	0.34 339	0.19 274	0.37 272	0.42 468	0.23 303	0.35 324	0.44 617	0.62 342	0.56 387	0.61 424	0.51 330	0.38 305	0.36 400	0.65 483	0.27 273	0.15 325	0.13 463	0.17 394	0.14 359	0.15 329	0.13 261

HART	0.30 276	0.17 166	0.33 172	0.41 426	0.21 228	0.32 271	0.26 251	0.67 391	0.32 179	0.33 235	0.66 411	0.41 337	0.22 148	0.58 392	0.25 216	0.12 82	0.11 277	0.15 284	0.11 184	0.15 329	0.12 189

SCV	0.27 226	0.20 330	0.37 272	0.36 238	0.22 260	0.27 157	0.33 427	0.65 369	0.31 164	0.25 133	0.29 177	0.37 296	0.23 172	0.52 338	0.23 156	0.19 533	0.11 277	0.14 213	0.11 184	0.15 329	0.12 189

AIO-test2	0.40 436	0.21 378	0.44 380	0.48 618	0.26 441	0.44 448	0.38 526	0.79 509	1.28 751	0.37 270	0.87 536	0.38 305	0.30 322	0.50 312	0.28 299	0.16 383	0.13 463	0.21 585	0.24 680	0.15 329	0.15 373

mms	0.27 226	0.21 378	0.36 247	0.38 308	0.25 402	0.31 244	0.32 408	0.43 186	0.33 188	0.29 198	0.34 228	0.34 262	0.20 99	0.48 293	0.26 244	0.13 150	0.11 277	0.16 333	0.13 305	0.15 329	0.13 261

UGAM	0.54 595	0.23 453	0.51 461	0.46 588	0.26 441	0.40 403	0.52 672	0.65 369	1.19 733	0.78 552	1.15 673	1.38 757	0.56 546	1.03 700	0.56 604	0.18 489	0.15 540	0.25 656	0.21 625	0.15 329	0.13 261

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 616	3.08 853	2.41 800	0.32 87	0.18 97	0.29 201	0.20 62	0.39 127	0.33 188	0.29 198	0.25 117	0.18 27	0.18 46	0.32 80	0.22 117	1.08 830	0.09 22	0.17 394	0.16 442	0.15 329	0.96 813

IGEV-Stereo+	0.25 174	0.15 62	0.28 81	0.32 87	0.19 141	0.13 5	0.17 9	0.29 35	0.30 151	0.22 75	0.15 8	0.22 87	0.22 148	0.42 222	0.22 117	0.14 224	0.10 111	0.12 81	0.09 19	0.15 329	1.09 820

MGS-Stereo	0.29 261	0.20 330	0.42 351	0.37 276	0.24 364	0.37 362	0.30 346	0.40 152	0.50 358	0.32 228	0.51 330	0.40 328	0.24 192	0.45 257	0.28 299	0.16 383	0.12 378	0.15 284	0.13 305	0.15 329	0.14 317

tta	0.53 590	0.24 477	0.67 593	0.35 188	0.20 190	0.63 566	0.34 449	1.26 713	1.06 687	0.85 596	1.02 615	0.71 543	0.66 612	0.96 675	0.60 621	0.19 533	0.16 570	0.18 454	0.17 509	0.15 329	0.16 413

qqq1	0.51 567	0.24 477	0.67 593	0.35 188	0.20 190	0.63 566	0.34 449	1.26 713	1.06 687	0.85 596	1.02 615	0.71 543	0.66 612	0.96 675	0.36 429	0.19 533	0.16 570	0.14 213	0.12 239	0.15 329	0.16 413

fff1	0.51 567	0.24 477	0.67 593	0.35 188	0.20 190	0.63 566	0.34 449	1.26 713	1.06 687	0.85 596	1.02 615	0.71 543	0.66 612	0.96 675	0.36 429	0.19 533	0.16 570	0.14 213	0.12 239	0.15 329	0.16 413

AE-Stereo	0.36 364	0.21 378	0.47 413	0.49 630	0.31 603	0.50 476	0.34 449	0.72 449	0.73 481	0.34 248	0.55 365	0.52 425	0.28 273	0.48 293	0.31 363	0.13 150	0.13 463	0.18 454	0.16 442	0.15 329	0.14 317

ff7	0.30 276	0.22 419	0.42 351	0.37 276	0.26 441	0.31 244	0.34 449	0.66 378	0.35 215	0.39 293	0.33 216	0.31 221	0.28 273	0.61 423	0.26 244	0.14 224	0.11 277	0.17 394	0.12 239	0.15 329	0.16 413

ffff	0.30 276	0.22 419	0.42 351	0.37 276	0.26 441	0.31 244	0.34 449	0.66 378	0.35 215	0.39 293	0.33 216	0.31 221	0.28 273	0.61 423	0.26 244	0.14 224	0.11 277	0.17 394	0.12 239	0.15 329	0.16 413

11t	0.30 276	0.22 419	0.42 351	0.37 276	0.26 441	0.31 244	0.34 449	0.66 378	0.35 215	0.39 293	0.33 216	0.31 221	0.28 273	0.61 423	0.26 244	0.14 224	0.11 277	0.17 394	0.12 239	0.15 329	0.16 413

MaDis-Stereo	0.27 226	0.19 274	0.39 301	0.37 276	0.26 441	0.28 179	0.28 295	0.45 205	0.37 232	0.27 168	0.27 150	0.40 328	0.27 248	0.40 199	0.30 345	0.16 383	0.14 507	0.16 333	0.13 305	0.15 329	0.12 189

anonymousdsp	0.30 276	0.22 419	0.41 330	0.38 308	0.26 441	0.31 244	0.35 473	0.68 400	0.36 221	0.40 310	0.33 216	0.32 234	0.28 273	0.62 447	0.26 244	0.14 224	0.10 111	0.17 394	0.12 239	0.15 329	0.16 413

TestStereo1	0.44 481	0.24 477	0.45 388	0.52 675	0.25 402	0.35 324	0.40 561	0.81 516	0.94 633	0.70 494	0.96 578	0.48 400	0.45 484	0.94 666	0.33 391	0.16 383	0.13 463	0.18 454	0.16 442	0.15 329	0.14 317

ccc-4	0.30 276	0.22 419	0.42 351	0.37 276	0.26 441	0.31 244	0.34 449	0.66 378	0.35 215	0.39 293	0.33 216	0.31 221	0.28 273	0.61 423	0.26 244	0.14 224	0.11 277	0.17 394	0.12 239	0.15 329	0.16 413

raft_robust	0.41 451	0.24 477	0.39 301	0.43 516	0.22 260	0.40 403	0.33 427	0.80 512	0.98 656	0.80 560	0.88 540	0.41 337	0.32 345	0.89 644	0.30 345	0.14 224	0.12 378	0.16 333	0.18 545	0.15 329	0.13 261

RAFT+CT+SA	0.40 436	0.24 477	0.40 319	0.53 691	0.27 489	0.28 179	0.45 624	0.79 509	0.81 538	0.51 374	0.90 549	0.42 350	0.39 443	0.81 611	0.33 391	0.15 325	0.11 277	0.18 454	0.18 545	0.15 329	0.15 373

SA-5K	0.44 481	0.24 477	0.45 388	0.52 675	0.25 402	0.35 324	0.40 561	0.81 516	0.94 633	0.70 494	0.96 578	0.48 400	0.45 484	0.94 666	0.33 391	0.16 383	0.13 463	0.18 454	0.16 442	0.15 329	0.14 317

Sa-1000	0.49 540	0.25 511	0.45 388	0.46 588	0.25 402	0.64 576	0.34 449	0.85 530	0.95 637	0.85 596	1.51 753	0.55 435	0.44 477	0.94 666	0.31 363	0.16 383	0.12 378	0.21 585	0.20 601	0.15 329	0.14 317

SA	0.45 491	0.26 551	0.50 451	0.47 610	0.24 364	0.46 463	0.36 488	0.79 509	1.00 663	0.61 424	1.04 628	0.50 413	0.50 513	0.98 684	0.33 391	0.16 383	0.13 463	0.21 585	0.19 576	0.15 329	0.14 317

test_4	0.37 386	0.19 274	0.34 195	0.45 563	0.26 441	0.20 42	0.34 449	0.58 314	0.42 290	0.60 419	1.45 746	0.43 365	0.26 233	0.67 509	0.29 320	0.12 82	0.10 111	0.17 394	0.19 576	0.15 329	0.12 189

IGEV-Stereo	0.30 276	0.22 419	0.41 330	0.38 308	0.26 441	0.30 221	0.35 473	0.68 400	0.36 221	0.40 310	0.33 216	0.32 234	0.28 273	0.62 447	0.26 244	0.14 224	0.10 111	0.17 394	0.12 239	0.15 329	0.16 413
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.46 500	0.22 419	0.53 495	0.43 516	0.30 577	0.30 221	0.53 677	0.66 378	0.71 466	0.62 429	0.89 543	1.01 676	0.67 621	0.76 577	0.67 643	0.13 150	0.12 378	0.17 394	0.15 400	0.15 329	0.17 462

iRaft-Stereo_20w	0.42 460	0.20 330	0.63 572	0.39 343	0.27 489	0.33 294	0.25 218	1.76 804	0.37 232	0.73 516	0.53 351	0.63 497	0.42 462	0.86 632	0.29 320	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.13 305	0.15 329	0.15 373

GMOStereo	0.38 405	0.19 274	0.42 351	0.43 516	0.24 364	0.40 403	0.39 547	0.55 292	0.64 424	0.89 630	0.84 513	0.65 511	0.37 415	0.39 187	0.29 320	0.14 224	0.12 378	0.20 539	0.18 545	0.15 329	0.12 189

error version	0.38 405	0.19 274	0.42 351	0.43 516	0.24 364	0.40 403	0.39 547	0.55 292	0.64 424	0.89 630	0.84 513	0.65 511	0.37 415	0.39 187	0.29 320	0.14 224	0.12 378	0.20 539	0.18 545	0.15 329	0.12 189

test-v	0.38 405	0.19 274	0.42 351	0.43 516	0.24 364	0.40 403	0.39 547	0.55 292	0.64 424	0.89 630	0.84 513	0.65 511	0.37 415	0.39 187	0.29 320	0.14 224	0.12 378	0.20 539	0.18 545	0.15 329	0.12 189

test_3	0.37 386	0.19 274	0.50 451	0.45 563	0.24 364	0.47 467	0.36 488	0.69 413	0.84 560	0.66 462	0.46 299	0.68 534	0.25 207	0.45 257	0.32 376	0.12 82	0.10 111	0.18 454	0.16 442	0.15 329	0.12 189

HHNet	0.42 460	0.19 274	0.43 374	0.35 188	0.38 687	0.33 294	0.33 427	0.71 438	0.78 509	0.87 611	1.30 715	0.52 425	0.36 400	0.53 345	0.37 442	0.16 383	0.11 277	0.19 496	0.15 400	0.15 329	0.25 644

IIG-Stereo	0.45 491	0.22 419	0.48 428	0.51 657	0.26 441	0.43 436	0.21 100	0.73 462	0.80 527	0.84 582	0.95 573	0.82 615	0.46 491	0.95 673	0.37 442	0.16 383	0.12 378	0.19 496	0.15 400	0.15 329	0.12 189

FTStereo	0.56 616	0.21 378	0.39 301	0.42 468	0.25 402	0.39 392	0.73 749	0.69 413	0.45 318	1.09 730	3.23 818	0.69 537	0.71 642	0.55 358	0.34 406	0.15 325	0.13 463	0.19 496	0.17 509	0.15 329	0.32 701

THIR-Stereo	0.51 567	0.19 274	0.47 413	0.39 343	0.23 303	0.74 632	0.64 726	0.68 400	0.88 591	1.03 702	1.40 732	0.71 543	0.75 671	0.64 471	0.43 513	0.16 383	0.11 277	0.17 394	0.18 545	0.15 329	0.17 462

GrayStereo	0.49 540	0.20 330	0.44 380	0.47 610	0.29 546	0.51 483	0.62 714	0.71 438	0.66 435	1.04 707	1.46 747	0.77 590	0.73 659	0.58 392	0.35 416	0.15 325	0.12 378	0.17 394	0.17 509	0.15 329	0.30 685

test-2	0.38 405	0.19 274	0.42 351	0.43 516	0.24 364	0.40 403	0.39 547	0.55 292	0.64 424	0.89 630	0.84 513	0.65 511	0.37 415	0.39 187	0.29 320	0.14 224	0.12 378	0.20 539	0.18 545	0.15 329	0.12 189

cross-raft	0.34 339	0.20 330	0.38 284	0.45 563	0.24 364	0.32 271	0.35 473	0.77 496	0.42 290	0.62 429	0.77 464	0.58 465	0.27 248	0.46 268	0.31 363	0.12 82	0.10 111	0.15 284	0.13 305	0.15 329	0.12 189

test-1	0.37 386	0.20 330	0.76 645	0.47 610	0.27 489	0.44 448	0.36 488	0.63 354	0.65 430	0.49 371	0.67 419	0.54 432	0.35 386	0.42 222	0.30 345	0.14 224	0.12 378	0.16 333	0.14 359	0.15 329	0.18 498

cf-r	0.49 540	0.24 477	0.49 439	0.40 389	0.23 303	0.58 536	0.38 526	0.92 564	0.87 580	0.77 540	1.06 637	0.98 664	0.67 621	0.59 401	0.61 627	0.21 580	0.14 507	0.17 394	0.19 576	0.15 329	0.16 413

CCAANet	0.48 524	0.21 378	0.52 484	0.42 468	0.28 517	0.65 584	0.30 346	1.03 608	0.76 498	0.64 448	1.22 695	0.69 537	0.53 525	0.83 621	0.47 550	0.15 325	0.13 463	0.19 496	0.20 601	0.15 329	0.20 551

DIP-Stereo	0.40 436	0.22 419	0.58 543	0.42 468	0.29 546	0.62 560	0.27 270	0.87 537	0.42 290	0.65 455	0.86 526	0.52 425	0.35 386	0.67 509	0.43 513	0.15 325	0.13 463	0.17 394	0.14 359	0.15 329	0.17 462
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.57 622	0.24 477	0.61 563	0.39 343	0.23 303	0.71 616	0.40 561	1.02 602	0.93 623	0.77 540	1.05 631	1.05 691	0.98 742	0.99 689	1.03 726	0.16 383	0.14 507	0.14 213	0.17 509	0.15 329	0.14 317

iResNet_ROB	0.55 606	0.24 477	0.61 563	0.38 308	0.22 260	0.66 592	0.30 346	1.59 790	1.33 761	0.94 659	1.05 631	0.81 612	0.69 632	0.84 627	0.46 537	0.17 440	0.12 378	0.14 213	0.09 19	0.15 329	0.20 551

pmcnn	1.27 775	0.31 623	1.14 730	0.41 426	0.23 303	0.97 700	0.71 738	1.23 704	1.32 759	1.83 798	2.34 794	11.25 856	0.89 724	1.04 702	0.96 712	0.15 325	0.12 378	0.12 81	0.10 101	0.15 329	0.16 413

GeoMambaStereo_RVC	0.27 226	0.18 221	0.34 195	0.31 49	0.27 489	0.38 373	0.26 251	0.35 90	0.25 84	0.38 279	0.40 269	0.38 305	0.28 273	0.34 122	0.29 320	0.20 555	0.16 570	0.16 333	0.13 305	0.16 409	0.21 573

NBS	0.18 8	0.15 62	0.22 2	0.38 308	0.18 97	0.14 7	0.24 191	0.17 1	0.15 3	0.15 2	0.19 32	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 186	0.14 224	0.12 378	0.19 496	0.16 442	0.16 409	0.11 91

S0	0.38 405	0.19 274	0.38 284	0.41 426	0.22 260	0.78 643	0.55 688	0.69 413	0.46 327	0.55 398	0.62 394	0.45 382	0.36 400	0.47 282	0.32 376	0.22 606	0.21 675	0.26 675	0.23 664	0.16 409	0.14 317

TestStereo_HLe17	0.35 348	0.18 221	0.53 495	0.33 118	0.21 228	0.44 448	0.30 346	0.73 462	0.67 442	0.48 366	0.68 423	0.36 292	0.30 322	0.64 471	0.38 460	0.16 383	0.10 111	0.14 213	0.13 305	0.16 409	0.16 413

MUNStereo	0.24 146	0.18 221	0.48 428	0.36 238	0.17 71	0.32 271	0.23 174	0.38 119	0.28 119	0.28 185	0.23 80	0.29 199	0.33 356	0.31 63	0.22 117	0.13 150	0.10 111	0.13 136	0.11 184	0.16 409	0.13 261

RMAStereo	0.26 204	0.18 221	0.57 539	0.39 343	0.18 97	0.44 448	0.22 141	0.46 217	0.36 221	0.27 168	0.31 199	0.26 162	0.29 296	0.29 32	0.22 117	0.13 150	0.09 22	0.13 136	0.10 101	0.16 409	0.11 91

ATMStereo	0.25 174	0.19 274	0.49 439	0.41 426	0.18 97	0.32 271	0.22 141	0.45 205	0.38 237	0.28 185	0.23 80	0.23 103	0.36 400	0.30 46	0.24 186	0.12 82	0.09 22	0.14 213	0.11 184	0.16 409	0.12 189

RT-IGEV	0.55 606	0.20 330	0.70 615	0.42 468	0.25 402	0.89 685	0.63 721	1.27 718	0.80 527	0.92 648	1.00 606	1.23 731	0.67 621	0.68 518	0.33 391	0.19 533	0.14 507	0.17 394	0.14 359	0.16 409	0.22 593

Selective-IGEV-i1	0.46 500	0.21 378	0.60 558	0.43 516	0.24 364	0.67 602	0.53 677	1.07 629	0.90 603	0.65 455	0.82 503	0.80 607	0.38 424	0.56 368	0.40 495	0.16 383	0.14 507	0.15 284	0.13 305	0.16 409	0.17 462

WQFJX1	0.33 320	0.20 330	0.35 220	0.42 468	0.28 517	0.52 491	0.33 427	0.56 300	0.55 384	0.40 310	0.36 246	0.33 252	0.30 322	0.72 550	0.40 495	0.15 325	0.18 627	0.17 394	0.14 359	0.16 409	0.16 413

SCV_C0	0.28 247	0.20 330	0.40 319	0.36 238	0.25 402	0.23 82	0.28 295	0.60 327	0.41 279	0.31 223	0.36 246	0.37 296	0.20 99	0.61 423	0.23 156	0.13 150	0.11 277	0.13 136	0.11 184	0.16 409	0.13 261

StereoAnything_RVC	0.22 104	0.85 793	0.41 330	0.28 6	0.16 48	0.23 82	0.18 20	0.23 9	0.19 26	0.16 4	0.16 14	0.15 6	0.21 121	0.32 80	0.19 21	0.16 383	0.09 22	0.12 81	0.09 19	0.16 409	0.10 16

DispNO	0.48 524	0.24 477	0.84 674	0.40 389	0.31 603	0.58 536	0.39 547	0.91 553	0.79 518	0.79 557	0.83 510	0.71 543	0.59 568	0.75 565	0.50 572	0.19 533	0.14 507	0.20 539	0.18 545	0.16 409	0.17 462

CoDeX	0.48 524	0.21 378	0.53 495	0.43 516	0.25 402	0.74 632	0.38 526	1.36 751	0.82 552	0.84 582	0.96 578	0.63 497	0.57 558	0.63 459	0.40 495	0.17 440	0.13 463	0.17 394	0.15 400	0.16 409	0.15 373

cc1	0.38 405	0.25 511	0.35 220	0.42 468	0.23 303	0.53 497	0.37 504	0.71 438	1.17 727	0.42 324	0.50 321	0.34 262	0.47 497	0.61 423	0.26 244	0.17 440	0.11 277	0.19 496	0.13 305	0.16 409	0.17 462

ffm	0.47 513	0.28 585	0.68 600	0.39 343	0.26 441	0.56 520	0.40 561	0.72 449	1.13 715	0.76 534	0.98 593	0.71 543	0.55 537	0.61 423	0.26 244	0.17 440	0.11 277	0.25 656	0.21 625	0.16 409	0.17 462

ff1	0.56 616	0.28 585	0.68 600	0.39 343	0.26 441	0.56 520	0.40 561	0.72 449	1.13 715	0.76 534	0.98 593	0.71 543	0.55 537	1.25 734	1.46 765	0.17 440	0.11 277	0.25 656	0.21 625	0.16 409	0.17 462

tt1	0.37 386	0.25 511	0.35 220	0.43 516	0.23 303	0.52 491	0.37 504	0.72 449	1.13 715	0.42 324	0.46 299	0.35 279	0.44 477	0.61 423	0.26 244	0.17 440	0.11 277	0.19 496	0.13 305	0.16 409	0.17 462

EKT-Stereo	0.36 364	0.24 477	0.44 380	0.44 547	0.30 577	0.37 362	0.30 346	0.72 449	0.68 446	0.47 359	0.63 397	0.49 407	0.28 273	0.59 401	0.34 406	0.19 533	0.14 507	0.18 454	0.15 400	0.16 409	0.18 498

4D-IteraStereo	0.33 320	0.19 274	0.43 374	0.40 389	0.24 364	0.32 271	0.27 270	0.59 322	0.72 470	0.66 462	0.53 351	0.42 350	0.22 148	0.46 268	0.30 345	0.14 224	0.09 22	0.20 539	0.16 442	0.16 409	0.12 189

anonymousdsp2	0.37 386	0.21 378	0.49 439	0.38 308	0.24 364	0.48 472	0.31 381	0.91 553	0.68 446	0.57 408	0.51 330	0.51 420	0.34 369	0.59 401	0.33 391	0.14 224	0.11 277	0.14 213	0.10 101	0.16 409	0.16 413

anonymousa	0.51 567	0.21 378	0.47 413	0.39 343	0.25 402	0.89 685	0.36 488	0.78 501	0.63 417	0.88 622	1.54 755	1.09 707	0.67 621	0.53 345	0.46 537	0.17 440	0.14 507	0.19 496	0.21 625	0.16 409	0.16 413

Selective-RAFT	0.36 364	0.23 453	0.54 509	0.45 563	0.22 260	0.64 576	0.27 270	0.62 342	0.65 430	0.41 318	0.38 261	0.55 435	0.39 443	0.59 401	0.36 429	0.14 224	0.12 378	0.14 213	0.12 239	0.16 409	0.14 317

DisPM	0.40 436	0.20 330	0.50 451	0.42 468	0.27 489	0.24 91	0.30 346	0.68 400	0.61 415	0.88 622	0.87 536	0.59 475	0.32 345	0.80 605	0.34 406	0.19 533	0.12 378	0.19 496	0.17 509	0.16 409	0.21 573

RAFT_CTSACE	0.46 500	0.20 330	0.48 428	0.46 588	0.27 489	0.34 311	0.39 547	0.62 342	0.74 487	0.78 552	1.44 742	0.86 623	0.38 424	1.09 709	0.27 273	0.13 150	0.13 463	0.18 454	0.16 442	0.16 409	0.12 189

GLC_STEREO	0.30 276	0.20 330	0.28 81	0.44 547	0.19 141	0.31 244	0.25 218	0.49 243	0.43 304	0.37 270	0.47 306	0.40 328	0.23 172	0.51 328	0.37 442	0.15 325	0.18 627	0.19 496	0.16 442	0.16 409	0.14 317

IPLGR	0.40 436	0.22 419	0.70 615	0.40 389	0.22 260	0.51 483	0.29 319	0.78 501	0.78 509	0.80 560	0.77 464	0.44 372	0.41 456	0.48 293	0.40 495	0.14 224	0.12 378	0.16 333	0.14 359	0.16 409	0.14 317

OMP-Stereo	0.43 474	0.23 453	0.50 451	0.53 691	0.25 402	0.36 344	0.24 191	0.73 462	0.81 538	0.78 552	0.64 402	0.88 632	0.41 456	0.95 673	0.36 429	0.15 325	0.12 378	0.20 539	0.15 400	0.16 409	0.13 261

NF-Stereo	0.39 420	0.21 378	0.51 461	0.42 468	0.25 402	0.26 129	0.30 346	0.71 438	0.72 470	0.66 462	0.77 464	0.57 449	0.31 334	0.69 526	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.16 409	0.27 660

OCTAStereo	0.39 420	0.21 378	0.51 461	0.42 468	0.25 402	0.26 129	0.30 346	0.71 438	0.72 470	0.66 462	0.77 464	0.58 465	0.31 334	0.69 526	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.16 409	0.27 660

PFNet	0.43 474	0.19 274	0.61 563	0.44 547	0.24 364	0.42 429	0.31 381	0.76 487	0.81 538	1.01 694	0.74 454	0.67 530	0.41 456	0.75 565	0.39 472	0.16 383	0.10 111	0.20 539	0.15 400	0.16 409	0.14 317

RE-Stereo	0.39 420	0.21 378	0.51 461	0.42 468	0.25 402	0.26 129	0.30 346	0.71 438	0.72 470	0.66 462	0.77 464	0.57 449	0.31 334	0.70 534	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.16 409	0.27 660

TVStereo	0.39 420	0.21 378	0.51 461	0.42 468	0.25 402	0.26 129	0.30 346	0.71 438	0.72 470	0.66 462	0.77 464	0.57 449	0.31 334	0.70 534	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.16 409	0.27 660

CroCo-Stereo	0.27 226	0.23 453	0.40 319	0.49 630	0.22 260	0.20 42	0.29 319	0.55 292	0.45 318	0.29 198	0.27 150	0.42 350	0.26 233	0.30 46	0.26 244	0.15 325	0.13 463	0.13 136	0.12 239	0.16 409	0.13 261
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.46 500	0.23 453	0.52 484	0.48 618	0.27 489	0.55 511	0.47 636	0.68 400	0.60 412	0.83 575	0.82 503	1.00 672	0.56 546	0.76 577	0.37 442	0.18 489	0.16 570	0.22 603	0.20 601	0.16 409	0.14 317

iRaftStereo_RVC	0.33 320	0.20 330	0.40 319	0.40 389	0.23 303	0.31 244	0.29 319	0.70 427	0.55 384	0.49 371	0.66 411	0.37 296	0.23 172	0.47 282	0.33 391	0.14 224	0.11 277	0.19 496	0.17 509	0.16 409	0.13 261

G4	0.35 348	0.26 551	0.59 551	0.53 691	0.29 546	0.32 271	0.29 319	0.67 391	0.53 379	0.48 366	0.52 342	0.31 221	0.34 369	0.65 483	0.31 363	0.24 647	0.10 111	0.20 539	0.14 359	0.17 445	0.15 373

GStereo	0.26 204	0.16 109	0.35 220	0.31 49	0.26 441	0.35 324	0.20 62	0.34 78	0.30 151	0.30 211	0.35 236	0.34 262	0.27 248	0.36 151	0.31 363	0.17 440	0.14 507	0.17 394	0.12 239	0.17 445	0.17 462

AnonStereo	0.32 308	0.20 330	0.40 319	0.40 389	0.24 364	0.27 157	0.33 427	0.68 400	0.51 366	0.44 341	0.35 236	0.55 435	0.32 345	0.56 368	0.24 186	0.16 383	0.10 111	0.15 284	0.13 305	0.17 445	0.14 317

noway7	0.79 699	0.32 626	8.40 836	0.43 516	0.23 303	0.45 458	0.39 547	0.75 481	0.76 498	0.51 374	0.51 330	0.74 570	0.51 519	0.45 257	0.41 502	0.14 224	0.11 277	0.16 333	0.14 359	0.17 445	0.14 317

monster_256*512	0.36 364	0.24 477	0.32 162	0.43 516	0.23 303	0.45 458	0.42 596	0.76 487	0.72 470	0.46 353	0.52 342	0.61 482	0.39 443	0.40 199	0.35 416	0.13 150	0.11 277	0.17 394	0.15 400	0.17 445	0.14 317

GREATEN-IGEV_RVC	0.24 146	0.21 378	0.35 220	0.38 308	0.19 141	0.28 179	0.22 141	0.33 55	0.27 113	0.23 91	0.30 190	0.23 103	0.19 68	0.40 199	0.28 299	0.13 150	0.12 378	0.17 394	0.16 442	0.17 445	0.13 261

HLf8	0.35 348	0.19 274	0.46 400	0.31 49	0.23 303	0.44 448	0.27 270	0.75 481	0.68 446	0.46 353	0.60 384	0.36 292	0.30 322	0.60 413	0.37 442	0.18 489	0.11 277	0.14 213	0.12 239	0.17 445	0.18 498

DN	0.31 295	0.19 274	0.35 220	0.39 343	0.27 489	0.35 324	0.27 270	0.57 308	0.58 401	0.33 235	0.43 283	0.50 413	0.23 172	0.41 208	0.24 186	0.21 580	0.14 507	0.16 333	0.13 305	0.17 445	0.19 516

ACMStereo	0.26 204	0.20 330	0.47 413	0.38 308	0.17 71	0.18 27	0.25 218	0.54 286	0.51 366	0.29 198	0.30 190	0.22 87	0.31 334	0.34 122	0.24 186	0.13 150	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.17 445	0.12 189

IGEV_i1	0.45 491	0.23 453	0.57 539	0.40 389	0.23 303	0.64 576	0.42 596	1.05 618	0.65 430	0.71 504	0.70 430	0.76 584	0.47 497	0.75 565	0.45 532	0.16 383	0.14 507	0.16 333	0.13 305	0.17 445	0.18 498

NLCSM	0.35 348	0.21 378	0.36 247	0.44 547	0.29 546	0.53 497	0.40 561	0.54 286	0.51 366	0.47 359	0.37 252	0.33 252	0.34 369	0.75 565	0.42 510	0.16 383	0.17 606	0.17 394	0.16 442	0.17 445	0.17 462

FlowAnything_test	0.30 276	0.20 330	0.41 330	0.48 618	0.26 441	0.46 463	0.25 218	0.45 205	0.33 188	0.30 211	0.26 139	0.35 279	0.26 233	0.41 208	0.39 472	0.21 580	0.15 540	0.22 603	0.26 706	0.17 445	0.17 462

G2L-ROB	0.49 540	0.20 330	0.48 428	0.36 238	0.22 260	0.58 536	0.42 596	1.19 681	0.74 487	0.86 606	0.76 460	1.08 701	0.59 568	0.81 611	0.60 621	0.17 440	0.12 378	0.15 284	0.12 239	0.17 445	0.20 551

G2L-Stereo	0.51 567	0.25 511	0.55 514	0.44 547	0.27 489	0.46 463	0.47 636	0.98 585	0.81 538	0.86 606	0.90 549	0.91 646	0.56 546	0.88 642	0.80 676	0.21 580	0.17 606	0.22 603	0.18 545	0.17 445	0.22 593

FLISNet	0.46 500	0.22 419	0.41 330	0.35 188	0.35 664	0.27 157	0.32 408	0.75 481	0.50 358	0.90 638	1.13 664	1.12 717	0.73 659	0.70 534	0.57 610	0.12 82	0.10 111	0.17 394	0.17 509	0.17 445	0.16 413

CoSv	0.46 500	0.22 419	0.41 330	0.35 188	0.35 664	0.27 157	0.32 408	0.75 481	0.50 358	0.90 638	1.13 664	1.12 717	0.73 659	0.70 534	0.57 610	0.12 82	0.10 111	0.17 394	0.17 509	0.17 445	0.16 413

IGEV-RUCA	0.26 204	0.16 109	0.36 247	0.40 389	0.27 489	0.32 271	0.20 62	0.39 127	0.36 221	0.27 168	0.31 199	0.25 147	0.21 121	0.50 312	0.24 186	0.20 555	0.11 277	0.13 136	0.10 101	0.17 445	0.16 413

H2IRNET	0.38 405	0.21 378	0.36 247	0.39 343	0.25 402	0.26 129	0.24 191	0.61 334	0.74 487	0.39 293	0.89 543	0.74 570	0.53 525	0.53 345	0.44 526	0.16 383	0.13 463	0.19 496	0.20 601	0.17 445	0.15 373

MyStereo06	0.40 436	0.22 419	0.65 584	0.42 468	0.29 546	0.43 436	0.48 643	1.05 618	0.43 304	0.64 448	0.54 356	0.78 594	0.27 248	0.53 345	0.31 363	0.14 224	0.13 463	0.18 454	0.17 509	0.17 445	0.17 462

MyStereo05	0.46 500	0.22 419	0.51 461	0.42 468	0.29 546	0.43 436	0.48 643	0.96 580	1.12 709	0.77 540	0.62 394	0.51 420	0.57 558	0.79 600	0.43 513	0.14 224	0.13 463	0.18 454	0.17 509	0.17 445	0.17 462

11t1	0.38 405	0.23 453	0.49 439	0.36 238	0.23 303	0.61 554	0.31 381	0.74 471	0.47 338	0.62 429	0.55 365	0.55 435	0.49 510	0.58 392	0.45 532	0.18 489	0.15 540	0.16 333	0.13 305	0.17 445	0.19 516

LL-Strereo	0.58 635	0.29 599	0.83 667	0.48 618	0.35 664	0.39 392	0.48 643	1.04 610	0.99 659	0.87 611	0.79 479	1.08 701	1.15 765	1.35 754	0.51 576	0.18 489	0.15 540	0.22 603	0.19 576	0.17 445	0.21 573

CBFPSM	0.61 651	0.25 511	1.41 762	0.39 343	0.27 489	1.10 729	0.67 728	0.83 525	0.84 560	0.82 567	0.81 500	1.33 746	0.85 708	0.72 550	0.86 686	0.16 383	0.15 540	0.15 284	0.17 509	0.17 445	0.23 621

CroCo-Stereo Lap2	0.29 261	0.25 511	0.44 380	0.50 645	0.30 577	0.19 38	0.31 381	0.52 268	0.41 279	0.25 133	0.28 162	0.46 388	0.31 334	0.39 187	0.30 345	0.15 325	0.15 540	0.16 333	0.13 305	0.17 445	0.16 413

x	0.41 451	0.25 511	0.46 400	0.36 238	0.24 364	0.54 504	0.31 381	0.94 572	0.58 401	0.60 419	0.72 438	0.61 482	0.53 525	0.52 338	0.50 572	0.18 489	0.16 570	0.17 394	0.16 442	0.17 445	0.18 498

IER	0.48 524	0.25 511	0.60 558	0.38 308	0.28 517	0.67 602	0.38 526	0.82 523	0.68 446	0.88 622	0.95 573	0.74 570	0.79 687	0.62 447	0.46 537	0.17 440	0.14 507	0.17 394	0.17 509	0.17 445	0.16 413

PFNet+	0.41 451	0.20 330	0.53 495	0.40 389	0.25 402	0.28 179	0.22 141	0.66 378	0.76 498	0.85 596	0.79 479	0.63 497	0.34 369	0.75 565	0.37 442	0.20 555	0.14 507	0.23 624	0.20 601	0.17 445	0.21 573

PSM-softLoss	0.40 436	0.21 378	0.53 495	0.42 468	0.26 441	0.29 201	0.34 449	0.70 427	0.49 349	0.63 437	0.82 503	0.59 475	0.33 356	0.75 565	0.43 513	0.20 555	0.12 378	0.20 539	0.18 545	0.17 445	0.22 593

KMStereo	0.40 436	0.21 378	0.53 495	0.42 468	0.26 441	0.29 201	0.34 449	0.70 427	0.49 349	0.63 437	0.82 503	0.59 475	0.33 356	0.75 565	0.43 513	0.20 555	0.12 378	0.20 539	0.18 545	0.17 445	0.22 593

NRIStereo	0.37 386	0.21 378	0.49 439	0.42 468	0.23 303	0.33 294	0.25 218	0.68 400	0.59 404	0.65 455	0.63 397	0.55 435	0.37 415	0.67 509	0.40 495	0.16 383	0.12 378	0.18 454	0.15 400	0.17 445	0.15 373

KYRaft	0.48 524	0.21 378	0.41 330	0.45 563	0.23 303	0.43 436	0.36 488	0.68 400	0.45 318	0.94 659	1.72 768	0.78 594	0.40 451	0.65 483	0.32 376	0.16 383	0.11 277	0.18 454	0.22 646	0.17 445	0.76 801

Pruner-Stereo	0.39 420	0.21 378	0.51 461	0.41 426	0.25 402	0.22 60	0.24 191	0.71 438	0.59 404	0.90 638	0.75 456	0.67 530	0.30 322	0.64 471	0.39 472	0.19 533	0.12 378	0.20 539	0.17 509	0.17 445	0.19 516

IRAFT_RVC	0.43 474	0.20 330	0.52 484	0.45 563	0.24 364	0.26 129	0.51 666	0.76 487	0.78 509	0.77 540	0.80 490	0.73 565	0.50 513	0.74 557	0.39 472	0.18 489	0.10 111	0.21 585	0.17 509	0.17 445	0.15 373

GMM-Stereo	0.44 481	0.20 330	0.39 301	0.42 468	0.25 402	0.50 476	0.44 617	0.72 449	0.57 397	0.77 540	1.37 729	0.76 584	0.38 424	0.62 447	0.34 406	0.15 325	0.10 111	0.20 539	0.19 576	0.17 445	0.28 671

Prome-Stereo	0.46 500	0.20 330	0.37 272	0.45 563	0.26 441	0.40 403	0.42 596	0.69 413	0.49 349	0.96 677	1.84 774	0.58 465	0.64 602	0.63 459	0.32 376	0.15 325	0.11 277	0.16 333	0.14 359	0.17 445	0.30 685

RALCasStereoNet	0.37 386	0.23 453	0.41 330	0.44 547	0.28 517	0.36 344	0.38 526	0.66 378	0.67 442	0.51 374	0.74 454	0.51 420	0.29 296	0.64 471	0.38 460	0.17 440	0.14 507	0.15 284	0.13 305	0.17 445	0.17 462

SFCPSM	0.48 524	0.22 419	0.59 551	0.41 426	0.27 489	0.85 676	0.36 488	1.39 753	0.79 518	0.81 564	0.85 522	0.54 432	0.50 513	0.60 413	0.39 472	0.18 489	0.14 507	0.18 454	0.20 601	0.17 445	0.16 413

delet	0.57 622	0.25 511	0.63 572	0.46 588	0.34 657	1.05 724	0.51 666	1.04 610	0.94 633	0.90 638	0.99 601	0.90 640	0.68 630	0.87 636	0.78 668	0.18 489	0.18 627	0.20 539	0.21 625	0.17 445	0.17 462

GwcNet-RSSM	0.51 567	0.25 511	0.51 461	0.41 426	0.24 364	0.56 520	0.41 583	0.97 583	0.96 646	0.75 527	1.17 685	0.89 637	0.66 612	0.66 498	0.74 662	0.22 606	0.15 540	0.19 496	0.21 625	0.17 445	0.16 413

HSM-Net_RVC	0.55 606	0.23 453	0.37 272	0.38 308	0.22 260	0.86 678	0.40 561	1.31 735	0.93 623	0.92 648	1.15 673	1.26 732	0.71 642	0.75 565	0.53 593	0.17 440	0.14 507	0.16 333	0.15 400	0.17 445	0.17 462
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.53 590	0.25 511	0.46 400	0.40 389	0.25 402	0.74 632	0.44 617	1.29 730	0.78 509	0.82 567	0.92 563	1.21 727	0.75 671	0.90 653	0.48 559	0.18 489	0.14 507	0.17 394	0.14 359	0.17 445	0.18 498

iResNet	0.52 582	0.31 623	0.86 681	0.44 547	0.22 260	0.66 592	0.47 636	0.92 564	1.02 671	0.89 630	1.12 657	0.69 537	0.55 537	0.86 632	0.60 621	0.15 325	0.11 277	0.15 284	0.12 239	0.17 445	0.17 462

AROF-StereoT2	0.37 386	0.25 511	0.54 509	0.57 729	0.26 441	0.39 392	0.38 526	0.65 369	0.56 387	0.54 394	0.63 397	0.34 262	0.28 273	0.60 413	0.30 345	0.23 634	0.11 277	0.21 585	0.15 400	0.18 487	0.14 317

arf3	0.36 364	0.27 568	0.55 514	0.53 691	0.29 546	0.37 362	0.30 346	0.62 342	0.42 290	0.57 408	0.70 430	0.37 296	0.33 356	0.66 498	0.30 345	0.24 647	0.10 111	0.21 585	0.16 442	0.18 487	0.13 261

valid	0.60 646	3.53 854	0.34 195	0.37 276	0.19 141	0.18 27	0.23 174	0.65 369	0.48 343	0.53 389	0.43 283	0.32 234	0.23 172	0.63 459	0.22 117	3.06 857	0.08 1	0.17 394	0.09 19	0.18 487	0.11 91

LACA_dic	0.19 20	0.20 330	0.26 41	0.31 49	0.14 10	0.20 42	0.18 20	0.27 19	0.20 35	0.24 116	0.17 23	0.20 56	0.16 25	0.33 101	0.17 4	0.12 82	0.10 111	0.11 10	0.09 19	0.18 487	0.11 91

zzzzzzz1	0.77 695	0.37 657	7.45 834	0.43 516	0.26 441	0.43 436	0.42 596	0.78 501	0.81 538	0.52 380	0.70 430	0.71 543	0.47 497	0.63 459	0.47 550	0.14 224	0.12 378	0.17 394	0.16 442	0.18 487	0.15 373

WAFT-Stereo (ZS)	0.21 78	0.19 274	0.23 5	0.25 1	0.20 190	0.23 82	0.23 174	0.19 3	0.20 35	0.19 25	0.28 162	0.13 1	0.22 148	0.24 5	0.26 244	0.13 150	0.14 507	0.17 394	0.27 713	0.18 487	0.20 551

S	0.42 460	0.21 378	0.42 351	0.40 389	0.26 441	0.72 621	0.43 607	0.67 391	0.63 417	0.61 424	0.97 587	0.39 319	0.47 497	0.44 247	0.33 391	0.30 708	0.17 606	0.31 721	0.32 743	0.18 487	0.14 317

test_sample1	0.44 481	0.24 477	0.52 484	0.35 188	0.23 303	0.59 546	0.36 488	1.05 618	0.57 397	0.66 462	0.78 474	0.70 540	0.71 642	0.62 447	0.51 576	0.18 489	0.15 540	0.17 394	0.16 442	0.18 487	0.18 498

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 339	0.28 585	0.48 428	0.37 276	0.25 402	0.47 467	0.30 346	0.60 327	0.92 617	0.43 334	0.37 252	0.30 215	0.29 296	0.50 312	0.30 345	0.17 440	0.14 507	0.18 454	0.15 400	0.18 487	0.16 413

MyStereo07	0.33 320	0.23 453	0.37 272	0.43 516	0.29 546	0.40 403	0.48 643	0.78 501	0.38 237	0.38 279	0.34 228	0.32 234	0.30 322	0.63 459	0.28 299	0.14 224	0.13 463	0.19 496	0.17 509	0.18 487	0.17 462

MyStereo04	0.45 491	0.23 453	0.52 484	0.43 516	0.29 546	0.40 403	0.48 643	1.02 602	1.12 709	0.62 429	0.58 377	0.55 435	0.56 546	0.77 585	0.45 532	0.14 224	0.13 463	0.19 496	0.17 509	0.18 487	0.17 462

ACVNet-DCA	0.36 364	0.25 511	0.35 220	0.42 468	0.23 303	0.53 497	0.37 504	0.91 553	0.59 404	0.42 324	0.50 321	0.34 262	0.47 497	0.61 423	0.26 244	0.17 440	0.11 277	0.19 496	0.13 305	0.18 487	0.19 516

xx1	0.40 436	0.25 511	0.35 220	0.42 468	0.23 303	0.53 497	0.37 504	0.71 438	1.17 727	0.42 324	0.50 321	0.65 511	0.56 546	0.61 423	0.26 244	0.17 440	0.11 277	0.20 539	0.19 576	0.18 487	0.19 516

1test111	0.37 386	0.25 511	0.35 220	0.42 468	0.23 303	0.53 497	0.37 504	0.91 553	0.59 404	0.42 324	0.50 321	0.34 262	0.47 497	0.59 401	0.48 559	0.17 440	0.11 277	0.19 496	0.13 305	0.18 487	0.19 516

plain	0.32 308	0.21 378	0.59 551	0.40 389	0.29 546	0.27 157	0.30 346	0.46 217	0.36 221	0.32 228	0.66 411	0.31 221	0.33 356	0.68 518	0.32 376	0.18 489	0.13 463	0.20 539	0.15 400	0.18 487	0.13 261

MIF-Stereo (partial)	0.32 308	0.19 274	0.41 330	0.41 426	0.32 631	0.29 201	0.24 191	0.49 243	0.44 311	0.31 223	0.63 397	0.37 296	0.36 400	0.60 413	0.32 376	0.17 440	0.13 463	0.19 496	0.17 509	0.18 487	0.15 373

CASnet	0.30 276	0.20 330	0.34 195	0.42 468	0.17 71	0.25 117	0.24 191	0.53 275	0.56 387	0.54 394	0.54 356	0.39 319	0.24 192	0.41 208	0.26 244	0.15 325	0.10 111	0.22 603	0.18 545	0.18 487	0.12 189
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
gwcnet-sp	0.50 553	0.25 511	0.84 674	0.41 426	0.27 489	0.79 651	0.40 561	0.93 566	0.85 566	0.95 664	0.79 479	0.65 511	0.63 593	0.69 526	0.52 581	0.18 489	0.17 606	0.18 454	0.18 545	0.18 487	0.19 516

scenet	0.50 553	0.25 511	0.84 674	0.41 426	0.27 489	0.79 651	0.40 561	0.93 566	0.85 566	0.95 664	0.79 479	0.65 511	0.63 593	0.69 526	0.52 581	0.18 489	0.17 606	0.18 454	0.18 545	0.18 487	0.19 516

knoymous	0.37 386	0.22 419	0.34 195	0.32 87	0.22 260	0.38 373	0.29 319	0.63 354	0.65 430	0.69 487	0.69 425	0.60 480	0.40 451	0.61 423	0.36 429	0.17 440	0.11 277	0.20 539	0.12 239	0.18 487	0.19 516

ssnet	0.50 553	0.25 511	0.84 674	0.41 426	0.27 489	0.79 651	0.40 561	0.93 566	0.85 566	0.95 664	0.79 479	0.65 511	0.63 593	0.69 526	0.52 581	0.18 489	0.17 606	0.18 454	0.18 545	0.18 487	0.19 516

qqq	0.42 460	0.28 585	0.50 451	0.37 276	0.22 260	0.47 467	0.39 547	0.91 553	0.59 404	0.57 408	0.71 434	0.65 511	0.56 546	0.59 401	0.48 559	0.17 440	0.17 606	0.20 539	0.19 576	0.18 487	0.19 516

BUS	0.47 513	0.26 551	0.47 413	0.46 588	0.29 546	0.78 643	0.34 449	0.99 590	0.80 527	0.77 540	0.80 490	0.64 503	0.54 533	0.66 498	0.56 604	0.21 580	0.15 540	0.22 603	0.19 576	0.18 487	0.19 516

test_5	0.44 481	0.25 511	0.48 428	0.53 691	0.28 517	0.28 179	0.42 596	0.77 496	0.87 580	0.63 437	0.91 557	0.73 565	0.53 525	0.82 618	0.36 429	0.14 224	0.11 277	0.18 454	0.18 545	0.18 487	0.16 413

BSDual-CNN	0.48 524	0.26 551	0.47 413	0.46 588	0.29 546	0.75 636	0.46 627	0.99 590	0.80 527	0.77 540	0.80 490	0.76 584	0.59 568	0.66 498	0.48 559	0.21 580	0.15 540	0.22 603	0.19 576	0.18 487	0.19 516

hknet	0.51 567	0.26 551	0.58 543	0.46 588	0.29 546	0.75 636	0.46 627	0.99 590	0.89 597	0.77 540	0.80 490	0.96 659	0.67 621	0.75 565	0.50 572	0.19 533	0.15 540	0.22 603	0.19 576	0.18 487	0.19 516

CSP-Net	0.57 622	0.29 599	0.55 514	0.42 468	0.29 546	1.20 750	0.49 656	1.29 730	0.75 491	0.98 684	0.97 587	0.88 632	0.69 632	0.85 630	0.66 640	0.27 679	0.18 627	0.17 394	0.17 509	0.18 487	0.19 516

GANet-ADL	0.44 481	0.27 568	0.48 428	0.44 547	0.30 577	0.54 504	0.36 488	0.94 572	0.88 591	0.64 448	0.72 438	0.68 534	0.44 477	0.55 358	0.44 526	0.22 606	0.15 540	0.15 284	0.13 305	0.18 487	0.21 573

PSM-AAD	0.48 524	0.21 378	0.39 301	0.44 547	0.23 303	0.56 520	0.47 636	0.67 391	0.73 481	1.08 726	1.12 657	0.58 465	0.87 716	0.63 459	0.33 391	0.15 325	0.11 277	0.25 656	0.26 706	0.18 487	0.42 751

RAFT_R40	0.41 451	0.20 330	0.47 413	0.44 547	0.25 402	0.23 82	0.25 218	0.69 413	0.70 459	0.98 684	0.78 474	0.72 560	0.43 467	0.80 605	0.39 472	0.17 440	0.11 277	0.20 539	0.16 442	0.18 487	0.15 373

rafts_anoy	0.38 405	0.22 419	0.38 284	0.43 516	0.28 517	0.32 271	0.32 408	0.70 427	0.91 611	0.59 414	0.66 411	0.45 382	0.33 356	0.49 306	0.41 502	0.16 383	0.12 378	0.21 585	0.23 664	0.18 487	0.16 413

GES	0.46 500	0.25 511	0.62 568	0.41 426	0.30 577	0.62 560	0.37 504	1.06 625	0.70 459	0.75 527	0.83 510	0.47 394	0.52 524	0.69 526	0.46 537	0.23 634	0.17 606	0.17 394	0.16 442	0.18 487	0.24 635

222	1.25 773	0.23 453	0.53 495	0.38 308	0.23 303	0.78 643	0.37 504	1.41 759	0.93 623	0.97 681	1.13 664	0.74 570	0.71 642	0.74 557	14.86 867	0.20 555	0.16 570	0.17 394	0.16 442	0.18 487	0.20 551

test_xeample	1.06 746	0.23 453	0.51 461	0.37 276	0.22 260	0.71 616	0.39 547	1.31 735	0.92 617	0.87 611	1.08 648	0.70 540	0.64 602	0.75 565	11.43 862	0.19 533	0.16 570	0.18 454	0.17 509	0.18 487	0.19 516

FENet	0.43 474	0.23 453	0.40 319	0.40 389	0.24 364	0.54 504	0.33 427	0.83 525	0.72 470	0.74 523	0.73 441	0.63 497	0.56 546	0.65 483	0.45 532	0.19 533	0.13 463	0.19 496	0.17 509	0.18 487	0.20 551

ac_64	0.54 595	0.24 477	0.58 543	0.46 588	0.28 517	0.79 651	0.44 617	1.11 644	0.63 417	0.94 659	0.85 522	1.06 695	0.70 637	0.76 577	0.72 658	0.22 606	0.18 627	0.20 539	0.19 576	0.18 487	0.16 413

ACVNet	0.47 513	0.24 477	0.39 301	0.40 389	0.28 517	0.58 536	0.40 561	0.91 553	0.81 538	0.67 471	0.96 578	0.79 601	0.66 612	0.65 483	0.71 655	0.18 489	0.15 540	0.16 333	0.15 400	0.18 487	0.15 373

acv_ft	0.52 582	0.24 477	0.64 578	0.45 563	0.28 517	0.85 676	0.40 561	0.95 575	0.81 538	1.00 690	0.96 578	0.79 601	0.62 588	0.65 483	0.88 689	0.18 489	0.15 540	0.16 333	0.15 400	0.18 487	0.15 373

GANet-RSSM	0.49 540	0.22 419	0.42 351	0.39 343	0.26 441	0.58 536	0.41 583	1.12 649	0.82 552	0.73 516	1.02 615	0.88 632	0.75 671	0.67 509	0.48 559	0.22 606	0.16 570	0.18 454	0.19 576	0.18 487	0.18 498

AANet_RVC	0.59 639	0.35 646	0.68 600	0.47 610	0.28 517	0.57 530	0.47 636	1.04 610	1.28 751	0.87 611	1.33 720	0.86 623	0.63 593	1.16 719	0.89 691	0.19 533	0.13 463	0.15 284	0.14 359	0.18 487	0.20 551

HITNet	0.43 474	0.27 568	0.50 451	0.34 151	0.18 97	0.65 584	0.32 408	0.99 590	0.70 459	0.73 516	0.86 526	0.66 523	0.56 546	0.61 423	0.47 550	0.14 224	0.10 111	0.15 284	0.13 305	0.18 487	0.13 261
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
DN-CSS_ROB	0.45 491	0.27 568	0.74 637	0.41 426	0.29 546	0.43 436	0.29 319	0.80 512	0.78 509	0.73 516	1.08 648	0.48 400	0.45 484	0.81 611	0.40 495	0.15 325	0.12 378	0.21 585	0.19 576	0.18 487	0.17 462

MWDA-net	0.52 582	0.24 477	0.66 587	0.42 468	0.30 577	0.77 640	0.49 656	0.88 545	0.88 591	1.01 694	0.86 526	0.71 543	0.80 693	0.78 594	0.46 537	0.20 555	0.13 463	0.18 454	0.18 545	0.19 529	0.23 621

MEA-ACV	0.56 616	0.25 511	0.70 615	0.42 468	0.28 517	0.70 610	0.42 596	1.21 691	0.90 603	0.88 622	0.95 573	1.03 680	0.84 703	0.76 577	0.62 634	0.18 489	0.18 627	0.20 539	0.24 680	0.19 529	0.22 593

SMOE	0.37 386	0.21 378	0.41 330	0.37 276	0.18 97	0.66 592	0.40 561	0.67 391	0.58 401	0.56 403	0.72 438	0.49 407	0.38 424	0.41 208	0.32 376	0.20 555	0.12 378	0.27 685	0.15 400	0.19 529	0.15 373

SME	0.41 451	0.21 378	0.39 301	0.38 308	0.19 141	0.77 640	0.32 408	0.81 516	0.77 503	0.59 414	0.77 464	0.45 382	0.55 537	0.61 423	0.37 442	0.17 440	0.17 606	0.19 496	0.20 601	0.19 529	0.17 462

Selective-IGEV-i16pc	0.57 622	0.21 378	1.29 745	0.41 426	0.31 603	1.98 798	0.62 714	0.70 427	1.12 709	0.51 374	0.82 503	0.67 530	0.35 386	0.71 544	0.41 502	0.32 719	0.18 627	0.17 394	0.19 576	0.19 529	0.20 551

rvit_stereo_ft	0.35 348	0.26 551	0.54 509	0.53 691	0.32 631	0.33 294	0.46 627	0.52 268	0.52 370	0.35 257	0.41 273	0.41 337	0.34 369	0.49 306	0.36 429	0.22 606	0.14 507	0.19 496	0.18 545	0.19 529	0.15 373

test_sample2	0.45 491	0.24 477	0.49 439	0.34 151	0.21 228	0.60 552	0.43 607	1.01 599	0.73 481	0.67 471	0.80 490	0.70 540	0.64 602	0.65 483	0.41 502	0.19 533	0.15 540	0.18 454	0.16 442	0.19 529	0.19 516

MyStereo8	0.42 460	0.21 378	0.64 578	0.43 516	0.29 546	0.55 511	0.28 295	0.72 449	0.50 358	0.73 516	1.01 611	0.57 449	0.44 477	0.52 338	0.52 581	0.15 325	0.12 378	0.16 333	0.14 359	0.19 529	0.21 573

SMFormer	0.53 590	0.24 477	0.67 593	0.35 188	0.20 190	0.63 566	0.34 449	1.26 713	1.06 687	0.85 596	1.02 615	0.71 543	0.66 612	0.96 675	0.60 621	0.19 533	0.16 570	0.18 454	0.17 509	0.19 529	0.20 551

LL-Strereo2	0.36 364	0.25 511	0.52 484	0.43 516	0.27 489	0.36 344	0.27 270	0.70 427	0.46 327	0.55 398	0.53 351	0.65 511	0.24 192	0.69 526	0.32 376	0.14 224	0.13 463	0.23 624	0.20 601	0.19 529	0.14 317

riskmin	0.41 451	0.21 378	0.44 380	0.34 151	0.24 364	0.58 536	0.32 408	0.70 427	0.86 573	0.52 380	0.57 373	0.78 594	0.60 574	0.58 392	0.39 472	0.17 440	0.12 378	0.19 496	0.13 305	0.19 529	0.22 593

CRFU-Net	0.59 639	0.29 599	0.62 568	0.47 610	0.31 603	1.20 750	0.51 666	1.19 681	0.59 404	1.05 712	1.00 606	1.06 695	0.87 716	0.83 621	0.77 667	0.22 606	0.19 651	0.18 454	0.16 442	0.19 529	0.20 551

psmg	0.50 553	0.26 551	0.47 413	0.42 468	0.29 546	0.82 667	0.42 596	1.07 629	0.80 527	0.95 664	0.94 569	0.76 584	0.59 568	0.66 498	0.48 559	0.21 580	0.16 570	0.20 539	0.20 601	0.19 529	0.19 516

GwcNet-ADL	0.45 491	0.24 477	0.51 461	0.46 588	0.30 577	0.41 418	0.40 561	0.95 575	0.98 656	0.73 516	0.78 474	0.61 482	0.41 456	0.67 509	0.55 601	0.20 555	0.14 507	0.15 284	0.14 359	0.19 529	0.22 593

SST-Stereo	0.41 451	0.20 330	0.48 428	0.43 516	0.25 402	0.25 117	0.21 100	0.68 400	0.50 358	1.08 726	0.79 479	0.71 543	0.42 462	0.81 611	0.38 460	0.17 440	0.11 277	0.20 539	0.16 442	0.19 529	0.15 373

DeepStereo_RVC	0.37 386	0.22 419	0.51 461	0.41 426	0.24 364	0.26 129	0.22 141	0.64 365	0.40 268	0.69 487	0.67 419	0.57 449	0.50 513	0.58 392	0.42 510	0.17 440	0.12 378	0.18 454	0.16 442	0.19 529	0.19 516

ICVP	0.48 524	0.26 551	0.42 351	0.49 630	0.28 517	0.63 566	0.43 607	1.05 618	0.72 470	0.68 483	0.95 573	0.75 577	0.56 546	0.55 358	0.61 627	0.24 647	0.18 627	0.19 496	0.17 509	0.19 529	0.21 573
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.07 748	0.23 453	0.53 495	0.38 308	0.22 260	0.83 670	0.36 488	1.41 759	0.95 637	0.75 527	0.99 601	0.97 661	0.64 602	0.70 534	11.37 861	0.20 555	0.17 606	0.18 454	0.17 509	0.19 529	0.20 551

RAFT + AFF	0.54 595	0.30 614	0.84 674	0.51 657	0.32 631	0.63 566	0.57 697	1.05 618	0.95 637	0.80 560	0.87 536	0.85 619	0.57 558	0.87 636	0.51 576	0.18 489	0.21 675	0.23 624	0.22 646	0.19 529	0.19 516

HGLStereo	0.58 635	0.30 614	0.65 584	0.51 657	0.38 687	0.78 643	0.45 624	1.07 629	0.82 552	0.89 630	1.16 679	0.88 632	0.91 728	0.80 605	0.74 662	0.21 580	0.21 675	0.20 539	0.18 545	0.19 529	0.22 593

DMCA	0.47 513	0.27 568	0.59 551	0.39 343	0.29 546	0.53 497	0.34 449	0.98 585	0.70 459	0.78 552	0.83 510	0.79 601	0.55 537	0.54 354	0.57 610	0.21 580	0.16 570	0.21 585	0.16 442	0.19 529	0.22 593

iResNetv2_ROB	0.55 606	0.29 599	0.86 681	0.39 343	0.25 402	0.67 602	0.37 504	1.21 691	1.02 671	1.02 699	1.10 650	0.89 637	0.79 687	0.74 557	0.43 513	0.19 533	0.13 463	0.15 284	0.11 184	0.19 529	0.16 413

VeloStereo	0.22 104	0.15 62	0.30 127	0.31 49	0.23 303	0.14 7	0.13 1	0.23 9	0.22 52	0.25 133	0.21 53	0.27 180	0.22 148	0.32 80	0.23 156	0.20 555	0.19 651	0.18 454	0.16 442	0.20 551	0.22 593

flow	0.22 104	0.15 62	0.30 127	0.31 49	0.23 303	0.14 7	0.13 1	0.23 9	0.22 52	0.25 133	0.21 53	0.27 180	0.22 148	0.31 63	0.23 156	0.20 555	0.19 651	0.18 454	0.16 442	0.20 551	0.22 593

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.25 174	0.17 166	0.34 195	0.36 238	0.18 97	0.39 392	0.17 9	0.38 119	0.40 268	0.29 198	0.23 80	0.23 103	0.24 192	0.30 46	0.22 117	0.17 440	0.15 540	0.21 585	0.17 509	0.20 551	0.17 462

DStereoRT	0.77 695	0.21 378	0.72 626	0.52 675	0.34 657	1.07 725	0.36 488	0.86 534	0.80 527	0.81 564	1.07 641	0.54 432	0.73 659	0.78 594	0.53 593	0.17 440	0.14 507	3.96 870	1.38 852	0.20 551	0.16 413

DFGA-Net	0.47 513	0.31 623	0.93 696	0.43 516	0.33 645	0.56 520	0.35 473	0.81 516	0.89 597	0.70 494	0.76 460	0.48 400	0.43 467	0.78 594	0.64 638	0.16 383	0.14 507	0.19 496	0.19 576	0.20 551	0.19 516

rvit_stereo_0081_aga	0.32 308	0.29 599	0.50 451	0.43 516	0.29 546	0.36 344	0.32 408	0.46 217	0.42 290	0.40 310	0.44 291	0.41 337	0.34 369	0.43 234	0.31 363	0.23 634	0.17 606	0.19 496	0.16 442	0.20 551	0.15 373

rvit_stereo_0081	0.33 320	0.25 511	0.49 439	0.43 516	0.26 441	0.31 244	0.37 504	0.45 205	0.56 387	0.37 270	0.40 269	0.39 319	0.38 424	0.44 247	0.35 416	0.22 606	0.16 570	0.19 496	0.16 442	0.20 551	0.14 317

rvit_stereo_0082	0.33 320	0.25 511	0.49 439	0.43 516	0.26 441	0.31 244	0.37 504	0.45 205	0.56 387	0.37 270	0.40 269	0.39 319	0.38 424	0.44 247	0.35 416	0.22 606	0.16 570	0.19 496	0.16 442	0.20 551	0.14 317

1111x	0.64 662	0.23 453	0.61 563	0.39 343	0.21 228	0.68 607	0.46 627	1.32 741	1.03 675	0.76 534	1.02 615	0.95 656	0.72 653	1.13 713	2.15 802	0.18 489	0.18 627	0.18 454	0.19 576	0.20 551	0.19 516

ssnet_v2	0.61 651	0.29 599	0.69 610	0.45 563	0.30 577	0.93 692	0.62 714	1.20 688	1.03 675	0.97 681	0.81 500	0.98 664	0.67 621	0.84 627	0.97 717	0.26 667	0.23 695	0.23 624	0.24 680	0.20 551	0.21 573

AAGNet	1.40 784	0.20 330	0.52 484	0.45 563	0.26 441	0.29 201	0.29 319	0.67 391	0.71 466	0.97 681	0.86 526	0.66 523	0.60 574	0.66 498	19.98 872	0.17 440	0.11 277	0.19 496	0.15 400	0.20 551	0.13 261

MMNet	0.57 622	0.26 551	0.67 593	0.45 563	0.35 664	1.04 719	0.39 547	0.93 566	0.98 656	0.96 677	0.97 587	0.86 623	0.80 693	0.83 621	0.80 676	0.16 383	0.15 540	0.19 496	0.19 576	0.20 551	0.17 462

UPFNet	0.55 606	0.26 551	0.59 551	0.46 588	0.38 687	0.83 670	0.48 643	1.03 608	0.80 527	0.92 648	0.91 557	0.85 619	0.67 621	0.87 636	0.78 668	0.20 555	0.21 675	0.20 539	0.20 601	0.20 551	0.15 373

PSMNet-RSSM	0.50 553	0.24 477	0.41 330	0.43 516	0.26 441	0.51 483	0.40 561	1.16 666	0.79 518	0.75 527	1.07 641	0.87 629	0.69 632	0.66 498	0.52 581	0.24 647	0.16 570	0.23 624	0.26 706	0.20 551	0.20 551

StereoDRNet-Refined	0.61 651	0.33 635	0.63 572	0.47 610	0.31 603	0.94 695	0.41 583	1.04 610	0.97 651	1.15 743	1.13 664	1.00 672	0.74 668	0.93 662	0.93 704	0.18 489	0.13 463	0.22 603	0.21 625	0.20 551	0.21 573
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.86 841	0.27 568	9.43 837	0.45 563	0.24 364	1.61 776	0.96 787	2.05 812	17.75 876	16.36 878	4.84 843	5.17 838	19.48 877	2.05 795	15.49 868	0.17 440	0.15 540	0.16 333	0.16 442	0.20 551	0.19 516

base	1.10 752	0.34 640	10.75 841	0.52 675	0.37 675	0.79 651	0.41 583	1.00 596	1.03 675	1.05 712	1.15 673	0.64 503	0.63 593	0.86 632	0.58 617	0.45 780	0.29 742	0.28 698	0.30 729	0.21 567	0.31 694

MWSP-net	0.54 595	0.24 477	0.60 558	0.46 588	0.30 577	0.71 616	0.91 777	1.05 618	0.93 623	0.77 540	0.80 490	0.91 646	0.73 659	0.64 471	0.55 601	0.20 555	0.16 570	0.19 496	0.18 545	0.21 567	0.23 621

SE	0.33 320	0.27 568	0.38 284	0.36 238	0.22 260	0.50 476	0.33 427	0.64 365	0.54 383	0.53 389	0.56 368	0.33 252	0.36 400	0.32 80	0.25 216	0.17 440	0.13 463	0.19 496	0.16 442	0.21 567	0.20 551

Selective-IGEV-i16pb	0.95 732	0.25 511	6.90 832	0.42 468	0.32 631	1.73 788	0.55 688	1.12 649	1.58 785	0.67 471	1.19 690	0.97 661	0.55 537	0.83 621	0.63 635	0.28 690	0.17 606	0.18 454	0.20 601	0.21 567	0.23 621

z-ln-s-r	0.70 674	0.39 671	1.51 767	0.40 389	0.27 489	0.58 536	0.62 714	0.87 537	1.09 706	0.84 582	1.44 742	0.91 646	0.87 716	1.20 726	2.07 798	0.16 383	0.12 378	0.17 394	0.15 400	0.21 567	0.17 462

coex_refinement	0.54 595	0.22 419	0.44 380	0.45 563	0.31 603	0.75 636	0.40 561	1.16 666	0.92 617	0.87 611	1.12 657	0.99 669	0.57 558	0.69 526	0.90 697	0.21 580	0.14 507	0.16 333	0.16 442	0.21 567	0.22 593

S2M2_L	0.26 204	0.23 453	0.34 195	0.32 87	0.25 402	0.24 91	0.13 1	0.36 104	0.42 290	0.25 133	0.37 252	0.29 199	0.25 207	0.31 63	0.26 244	0.22 606	0.19 651	0.17 394	0.19 576	0.21 567	0.19 516
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.48 524	0.35 646	0.85 680	0.56 723	0.31 603	0.48 472	0.48 643	0.65 369	0.81 538	0.66 462	0.59 381	0.66 523	0.56 546	0.66 498	0.41 502	0.30 708	0.27 733	0.29 708	0.28 722	0.21 567	0.21 573

rvit_stereo_0083	0.34 339	0.25 511	0.53 495	0.45 563	0.28 517	0.35 324	0.35 473	0.47 233	0.64 424	0.38 279	0.47 306	0.42 350	0.37 415	0.41 208	0.39 472	0.22 606	0.20 664	0.20 539	0.17 509	0.21 567	0.15 373

AIO-Stereo-zeroshot	0.44 481	0.22 419	0.83 667	0.39 343	0.45 731	0.41 418	0.26 251	1.04 610	0.50 358	0.54 394	0.76 460	1.03 680	0.43 467	0.67 509	0.28 299	0.16 383	0.11 277	0.17 394	0.19 576	0.21 567	0.21 573

test_sample3	0.49 540	0.27 568	0.55 514	0.36 238	0.23 303	0.70 610	0.37 504	1.21 691	0.87 580	0.79 557	0.84 513	0.66 523	0.53 525	0.70 534	0.50 572	0.21 580	0.16 570	0.20 539	0.19 576	0.21 567	0.21 573

CAS++	0.33 320	0.25 511	0.39 301	0.38 308	0.26 441	0.32 271	0.24 191	0.87 537	0.53 379	0.48 366	0.46 299	0.26 162	0.21 121	0.50 312	0.26 244	0.23 634	0.20 664	0.22 603	0.17 509	0.21 567	0.17 462
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
mmm	0.47 513	0.28 585	0.51 461	0.39 343	0.25 402	0.61 554	0.38 526	1.00 596	0.60 412	0.77 540	1.07 641	0.65 511	0.53 525	0.61 423	0.49 568	0.18 489	0.15 540	0.23 624	0.20 601	0.21 567	0.20 551

fast-acv-ft	0.66 664	0.32 626	0.80 654	0.46 588	0.34 657	1.26 753	0.50 663	0.91 553	1.00 663	1.05 712	1.36 726	1.28 735	0.84 703	0.81 611	0.90 697	0.22 606	0.24 705	0.23 624	0.23 664	0.21 567	0.22 593

iinet-f	0.69 673	0.29 599	2.34 797	0.41 426	0.31 603	1.16 742	0.58 704	0.87 537	0.85 566	0.86 606	1.17 685	1.04 686	0.83 700	0.76 577	1.26 751	0.21 580	0.18 627	0.17 394	0.16 442	0.21 567	0.21 573

Patchmatch Stereo++	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.21 100	0.63 354	0.39 251	0.63 437	0.73 441	0.57 449	0.38 424	0.61 423	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.31 381	0.63 354	0.39 251	0.63 437	0.73 441	0.57 449	0.38 424	0.59 401	0.38 460	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413

ROB_FTStereo_v2	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.31 381	0.63 354	0.39 251	0.63 437	0.73 441	0.57 449	0.38 424	0.60 413	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413

ROB_FTStereo	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.20 62	0.63 354	0.39 251	0.63 437	0.73 441	0.57 449	0.38 424	0.60 413	0.38 460	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413

HUI-Stereo	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.22 141	0.63 354	0.40 268	0.64 448	0.73 441	0.58 465	0.38 424	0.53 345	0.38 460	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413

iGMRVC	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.29 319	0.63 354	0.39 251	0.63 437	0.73 441	0.57 449	0.38 424	0.61 423	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413

iRAFT	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.21 100	0.63 354	0.39 251	0.63 437	0.73 441	0.57 449	0.38 424	0.61 423	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413

CRE-IMP	0.37 386	0.23 453	0.53 495	0.42 468	0.24 364	0.40 403	0.21 100	0.61 334	0.45 318	0.65 455	0.73 441	0.53 430	0.37 415	0.63 459	0.40 495	0.18 489	0.11 277	0.19 496	0.16 442	0.21 567	0.19 516

RAFT-IKP	0.36 364	0.24 477	0.51 461	0.42 468	0.22 260	0.24 91	0.27 270	0.63 354	0.39 251	0.63 437	0.73 441	0.57 449	0.38 424	0.61 423	0.39 472	0.18 489	0.12 378	0.20 539	0.16 442	0.21 567	0.16 413

GEStereo_RVC	0.56 616	0.30 614	0.70 615	0.51 657	0.31 603	0.70 610	0.54 685	1.31 735	0.93 623	0.85 596	0.86 526	0.84 617	0.63 593	0.92 658	0.67 643	0.24 647	0.16 570	0.19 496	0.17 509	0.21 567	0.23 621

RALAANet	0.40 436	0.24 477	0.56 530	0.43 516	0.30 577	0.36 344	0.25 218	0.89 547	0.69 455	0.69 487	0.65 406	0.61 482	0.30 322	0.63 459	0.35 416	0.16 383	0.13 463	0.18 454	0.15 400	0.21 567	0.14 317

sCroCo_RVC	0.36 364	0.29 599	0.73 633	0.52 675	0.39 695	0.42 429	0.31 381	0.52 268	0.46 327	0.31 223	0.48 308	0.38 305	0.32 345	0.46 268	0.33 391	0.22 606	0.23 695	0.19 496	0.19 576	0.21 567	0.22 593

HCRNet	0.46 500	0.35 646	0.45 388	0.54 707	0.26 441	0.52 491	0.29 319	0.87 537	0.64 424	0.75 527	0.82 503	0.76 584	0.53 525	0.70 534	0.38 460	0.24 647	0.16 570	0.24 640	0.20 601	0.21 567	0.20 551

UNet	0.55 606	0.27 568	0.72 626	0.45 563	0.41 706	0.97 700	0.40 561	1.01 599	0.80 527	0.87 611	0.90 549	1.03 680	0.75 671	0.76 577	0.67 643	0.19 533	0.15 540	0.20 539	0.17 509	0.21 567	0.18 498

CFNet	0.53 590	0.30 614	0.53 495	0.42 468	0.28 517	0.73 626	0.35 473	1.21 691	1.01 666	0.74 523	1.07 641	0.85 619	0.60 574	0.83 621	0.58 617	0.19 533	0.15 540	0.23 624	0.23 664	0.21 567	0.17 462

rvit_0105_6	0.40 436	0.28 585	0.68 600	0.51 657	0.30 577	0.39 392	0.41 583	0.53 275	0.68 446	0.41 318	0.45 294	0.50 413	0.45 484	0.55 358	0.37 442	0.28 690	0.26 726	0.24 640	0.22 646	0.22 597	0.17 462

rvit_0105_5	0.44 481	0.32 626	0.79 653	0.51 657	0.29 546	0.44 448	0.43 607	0.62 342	0.76 498	0.51 374	0.52 342	0.61 482	0.53 525	0.58 392	0.38 460	0.28 690	0.25 715	0.25 656	0.24 680	0.22 597	0.20 551

ACV-stereo	0.63 660	0.37 657	1.03 717	0.44 547	0.31 603	1.27 754	0.41 583	0.78 501	0.84 560	0.65 455	0.76 460	2.07 794	1.00 743	0.84 627	0.68 648	0.22 606	0.17 606	0.19 496	0.18 545	0.22 597	0.23 621

ITSA-stereo	0.54 595	0.29 599	0.55 514	0.41 426	0.23 303	0.59 546	0.35 473	1.31 735	1.25 742	0.82 567	0.80 490	0.72 560	0.58 562	0.89 644	0.72 658	0.22 606	0.18 627	0.23 624	0.22 646	0.22 597	0.29 678

AIO-Stereo-zeroshot1	0.52 582	0.23 453	1.38 758	0.40 389	0.53 763	0.29 201	0.30 346	1.49 771	0.45 318	0.69 487	1.15 673	0.98 664	0.32 345	0.70 534	0.29 320	0.15 325	0.11 277	0.17 394	0.20 601	0.22 597	0.27 660

test_sample4	0.49 540	0.27 568	0.55 514	0.36 238	0.23 303	0.70 610	0.37 504	1.22 700	0.86 573	0.82 567	0.86 526	0.62 491	0.58 562	0.71 544	0.49 568	0.21 580	0.16 570	0.21 585	0.20 601	0.22 597	0.21 573

ToySt	0.52 582	0.27 568	0.93 696	0.42 468	0.28 517	0.67 602	0.56 694	0.88 545	0.79 518	0.61 424	0.85 522	0.92 653	0.70 637	0.72 550	0.61 627	0.16 383	0.17 606	0.21 585	0.21 625	0.22 597	0.21 573

Wz-Net-LNSev-Ref	0.67 665	0.30 614	1.20 734	0.42 468	0.31 603	1.00 708	0.58 704	1.16 666	1.07 695	1.01 694	1.25 700	1.08 701	0.75 671	1.18 722	1.03 726	0.20 555	0.12 378	0.16 333	0.13 305	0.22 597	0.22 593

NINENet	0.52 582	0.30 614	0.55 514	0.46 588	0.33 645	0.78 643	0.34 449	1.18 677	0.91 611	0.84 582	0.97 587	0.64 503	0.54 533	0.74 557	0.56 604	0.23 634	0.20 664	0.25 656	0.18 545	0.22 597	0.22 593

DAS	0.54 595	0.26 551	0.66 587	0.49 630	0.31 603	0.61 554	0.43 607	0.89 547	1.01 666	0.95 664	1.16 679	0.71 543	0.85 708	0.89 644	0.47 550	0.18 489	0.14 507	0.18 454	0.15 400	0.22 597	0.19 516

SepStereo	0.54 595	0.26 551	0.66 587	0.49 630	0.31 603	0.61 554	0.43 607	0.89 547	1.01 666	0.95 664	1.16 679	0.71 543	0.85 708	0.97 682	0.47 550	0.18 489	0.14 507	0.18 454	0.15 400	0.22 597	0.19 516

AASNet	0.55 606	0.27 568	0.62 568	0.51 657	0.32 631	0.73 626	0.44 617	1.55 779	0.88 591	0.88 622	0.94 569	0.64 503	0.63 593	0.62 447	0.84 683	0.23 634	0.20 664	0.20 539	0.16 442	0.22 597	0.20 551

PSMNet-ADL	0.50 553	0.28 585	0.43 374	0.49 630	0.31 603	0.70 610	0.38 526	0.94 572	0.81 538	0.62 429	0.80 490	0.91 646	0.62 588	0.76 577	0.68 648	0.24 647	0.18 627	0.19 496	0.20 601	0.22 597	0.22 593

ADLNet2	0.57 622	0.26 551	0.71 619	0.48 618	0.31 603	0.83 670	0.51 666	1.10 642	0.99 659	0.85 596	0.99 601	0.99 669	0.70 637	0.79 600	0.78 668	0.21 580	0.17 606	0.18 454	0.18 545	0.22 597	0.22 593

LCNet	0.42 460	0.21 378	0.34 195	0.44 547	0.24 364	0.47 467	0.28 295	0.69 413	0.57 397	0.72 507	1.03 625	0.66 523	0.58 562	0.60 413	0.35 416	0.15 325	0.10 111	0.19 496	0.19 576	0.22 597	0.37 730

ADLNet	0.57 622	0.29 599	0.58 543	0.46 588	0.35 664	0.80 658	0.46 627	1.14 659	0.88 591	1.03 702	0.98 593	0.92 653	0.66 612	0.71 544	0.83 682	0.22 606	0.16 570	0.22 603	0.22 646	0.22 597	0.23 621

psm_up	0.57 622	0.27 568	0.52 484	0.50 645	0.33 645	0.65 584	0.60 710	1.07 629	0.84 560	0.87 611	0.91 557	1.00 672	1.06 753	0.80 605	0.66 640	0.22 606	0.25 715	0.26 675	0.23 664	0.22 597	0.21 573

DSFCA	0.57 622	0.27 568	0.71 619	0.41 426	0.36 671	0.78 643	0.53 677	1.08 635	0.85 566	1.08 726	0.84 513	0.90 640	0.66 612	1.05 703	0.63 635	0.26 667	0.22 685	0.21 585	0.21 625	0.22 597	0.20 551

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 606	0.33 635	0.71 619	0.46 588	0.31 603	0.66 592	0.43 607	1.07 629	0.89 597	0.93 652	0.91 557	0.98 664	0.61 581	0.76 577	0.64 638	0.22 606	0.18 627	0.22 603	0.22 646	0.22 597	0.24 635
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.60 646	0.29 599	0.53 495	0.50 645	0.33 645	0.76 639	0.51 666	1.02 602	0.94 633	1.07 725	1.16 679	1.21 727	0.73 659	0.98 684	0.75 664	0.21 580	0.20 664	0.22 603	0.23 664	0.22 597	0.20 551

AHVO							0.62 714	0.91 553	0.71 466	0.72 507	1.14 668	0.79 601	0.61 581	1.21 729	1.35 758	0.21 580	0.24 705	0.24 640	0.22 646	0.23 617

DSFM							0.62 714	0.91 553	0.71 466	0.72 507	1.14 668	0.79 601	0.61 581	1.21 729	1.35 758	0.21 580	0.24 705	0.24 640	0.22 646	0.23 617

rvit_105_1	0.56 616	0.42 692	0.84 674	0.59 740	0.37 675	0.59 546	0.68 731	0.73 462	0.97 651	0.82 567	0.69 425	0.75 577	0.63 593	0.80 605	0.56 604	0.34 738	0.29 742	0.31 721	0.34 753	0.23 617	0.23 621

rvit_stereo_0080	0.32 308	0.26 551	0.45 388	0.39 343	0.28 517	0.27 157	0.46 627	0.51 261	0.46 327	0.36 265	0.42 277	0.41 337	0.29 296	0.41 208	0.34 406	0.22 606	0.17 606	0.17 394	0.16 442	0.23 617	0.16 413

test_sample5	0.50 553	0.28 585	0.55 514	0.37 276	0.23 303	0.65 584	0.38 526	1.19 681	0.86 573	0.81 564	0.97 587	0.64 503	0.60 574	0.72 550	0.48 559	0.22 606	0.16 570	0.22 603	0.21 625	0.23 617	0.22 593

DualNet	0.51 567	0.28 585	0.55 514	0.37 276	0.23 303	0.65 584	0.38 526	1.19 681	0.86 573	0.84 582	1.06 637	0.64 503	0.60 574	0.72 550	0.48 559	0.22 606	0.16 570	0.22 603	0.21 625	0.23 617	0.22 593

whm_eth	0.32 308	0.26 551	0.45 388	0.39 343	0.28 517	0.27 157	0.46 627	0.51 261	0.46 327	0.36 265	0.42 277	0.41 337	0.29 296	0.41 208	0.34 406	0.22 606	0.17 606	0.17 394	0.16 442	0.23 617	0.16 413

CASS	0.46 500	0.28 585	0.45 388	0.48 618	0.22 260	0.63 566	0.34 449	0.99 590	0.66 435	0.76 534	0.86 526	0.61 482	0.58 562	0.58 392	0.44 526	0.29 701	0.16 570	0.22 603	0.18 545	0.23 617	0.28 671
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Anonymous3	0.47 513	0.35 646	0.91 695	0.50 645	0.38 687	0.81 664	0.55 688	0.76 487	0.66 435	0.52 380	0.65 406	0.44 372	0.45 484	0.66 498	0.39 472	0.25 662	0.25 715	0.22 603	0.21 625	0.23 617	0.24 635

TestStereo	0.39 420	0.32 626	0.42 351	0.45 563	0.20 190	0.41 418	0.38 526	0.69 413	0.66 435	0.56 403	0.78 474	0.48 400	0.43 467	0.59 401	0.37 442	0.18 489	0.13 463	0.20 539	0.15 400	0.23 617	0.14 317

Syn2CoEx	0.74 685	0.55 742	1.17 733	0.66 761	0.45 731	0.89 685	0.56 694	1.54 778	1.15 722	0.95 664	1.35 725	1.03 680	1.03 748	0.96 675	0.89 691	0.31 713	0.27 733	0.29 708	0.24 680	0.23 617	0.27 660

GwcNet	0.73 680	0.39 671	1.37 757	0.53 691	0.43 718	1.10 729	0.52 672	1.27 718	1.19 733	1.05 712	1.41 734	1.06 695	0.86 712	0.98 684	1.01 721	0.26 667	0.24 705	0.24 640	0.23 664	0.23 617	0.28 671

ADCRef	0.84 712	0.46 706	1.60 777	0.52 675	0.45 731	1.08 727	0.52 672	1.13 657	1.03 675	1.22 752	1.43 741	0.87 629	0.93 732	0.91 656	3.35 826	0.19 533	0.16 570	0.23 624	0.23 664	0.23 617	0.22 593

AdaStereo	0.52 582	0.34 640	0.53 495	0.49 630	0.25 402	0.71 616	0.36 488	1.24 705	0.91 611	0.77 540	0.98 593	0.75 577	0.50 513	0.71 544	0.51 576	0.27 679	0.13 463	0.28 698	0.18 545	0.23 617	0.18 498
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.73 680	0.46 706	0.89 691	0.52 675	0.34 657	0.98 705	1.11 796	1.28 725	1.20 736	1.27 765	0.96 578	1.08 701	0.79 687	1.34 753	0.78 668	0.24 647	0.30 750	0.23 624	0.24 680	0.23 617	0.26 648

arf2	0.45 491	0.39 671	0.68 600	0.91 805	0.31 603	0.38 373	0.31 381	0.70 427	0.47 338	0.71 504	0.81 500	0.42 350	0.42 462	0.77 585	0.32 376	0.40 767	0.11 277	0.27 685	0.17 509	0.24 632	0.17 462

rvit_0105_4	0.42 460	0.30 614	0.77 648	0.52 675	0.29 546	0.41 418	0.44 617	0.57 308	0.75 491	0.45 345	0.48 308	0.56 442	0.49 510	0.58 392	0.37 442	0.28 690	0.26 726	0.25 656	0.22 646	0.24 632	0.19 516

test_sample6	0.51 567	0.27 568	0.55 514	0.38 308	0.23 303	0.64 576	0.39 547	1.18 677	0.88 591	0.84 582	1.06 637	0.66 523	0.61 581	0.75 565	0.52 581	0.23 634	0.17 606	0.22 603	0.22 646	0.24 632	0.23 621

mmx	0.59 639	0.28 585	0.68 600	0.39 343	0.26 441	0.56 520	0.40 561	1.24 705	1.06 687	0.76 534	0.98 593	0.71 543	0.55 537	1.25 734	1.46 765	0.21 580	0.16 570	0.25 656	0.21 625	0.24 632	0.22 593

xxx	0.59 639	0.28 585	0.68 600	0.39 343	0.26 441	0.56 520	0.40 561	1.24 705	1.06 687	0.76 534	0.98 593	0.71 543	0.55 537	1.25 734	1.46 765	0.21 580	0.16 570	0.25 656	0.21 625	0.24 632	0.22 593

dd	0.44 481	0.40 681	0.62 568	0.44 547	0.26 441	0.51 483	0.38 526	0.72 449	1.07 695	0.60 419	0.66 411	0.43 365	0.40 451	0.68 518	0.53 593	0.24 647	0.15 540	0.21 585	0.16 442	0.24 632	0.19 516

AACVNet	0.52 582	0.25 511	0.56 530	0.48 618	0.29 546	0.55 511	0.38 526	0.96 580	0.59 404	0.83 575	1.03 625	1.03 680	0.77 685	0.91 656	0.58 617	0.22 606	0.18 627	0.24 640	0.18 545	0.24 632	0.22 593

GMStereo	0.40 436	0.38 666	0.61 563	0.41 426	0.27 489	0.47 467	0.35 473	0.62 342	1.04 681	0.57 408	0.54 356	0.38 305	0.36 400	0.56 368	0.41 502	0.20 555	0.13 463	0.16 333	0.17 509	0.24 632	0.20 551
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
CFNet-ft	0.50 553	0.25 511	0.39 301	0.41 426	0.26 441	0.66 592	0.37 504	0.91 553	0.87 580	0.67 471	1.00 606	1.05 691	0.70 637	0.68 518	0.57 610	0.23 634	0.16 570	0.24 640	0.21 625	0.24 632	0.19 516

BEATNet_4x	0.49 540	0.35 646	0.72 626	0.38 308	0.20 190	0.65 584	0.36 488	1.08 635	0.78 509	0.78 552	0.88 540	0.73 565	0.64 602	0.71 544	0.60 621	0.16 383	0.12 378	0.16 333	0.15 400	0.24 632	0.18 498

CFNet_RVC	0.50 553	0.25 511	0.39 301	0.41 426	0.26 441	0.66 592	0.37 504	0.91 553	0.87 580	0.67 471	1.00 606	1.05 691	0.70 637	0.68 518	0.57 610	0.23 634	0.16 570	0.24 640	0.21 625	0.24 632	0.19 516

DISCO	0.72 679	0.27 568	0.72 626	0.45 563	0.31 603	1.12 736	0.53 677	1.32 741	1.25 742	0.84 582	1.07 641	1.52 773	0.87 716	1.82 788	1.08 739	0.20 555	0.15 540	0.18 454	0.16 442	0.24 632	0.24 635

Cross2Single Stereo	0.27 226	0.25 511	0.24 11	0.41 426	0.16 48	0.17 23	0.25 218	0.28 30	0.38 237	0.75 527	0.25 117	0.24 127	0.19 68	0.50 312	0.25 216	0.26 667	0.09 22	0.16 333	0.13 305	0.25 644	0.11 91

zh-mn7	1.21 769	0.75 776	5.81 829	0.52 675	0.39 695	1.18 747	0.63 721	1.21 691	1.79 798	1.81 796	2.33 792	1.16 723	1.01 745	2.20 804	2.00 794	0.25 662	0.22 685	0.22 603	0.22 646	0.25 644	0.30 685

YMNet	0.68 668	0.40 681	1.01 712	0.53 691	0.46 741	1.04 719	0.48 643	1.06 625	0.81 538	1.21 748	1.31 716	1.11 711	0.73 659	0.89 644	0.96 712	0.27 679	0.31 758	0.25 656	0.25 694	0.25 644	0.24 635

YMNet_1	0.68 668	0.40 681	1.01 712	0.53 691	0.46 741	1.04 719	0.48 643	1.06 625	0.81 538	1.21 748	1.31 716	1.11 711	0.73 659	0.89 644	0.96 712	0.27 679	0.31 758	0.25 656	0.25 694	0.25 644	0.24 635

DDVS	0.53 590	0.32 626	0.63 572	0.42 468	0.31 603	0.71 616	0.35 473	0.95 575	0.69 455	0.86 606	0.90 549	1.11 711	0.46 491	0.90 653	0.67 643	0.23 634	0.17 606	0.22 603	0.18 545	0.25 644	0.28 671

DCVSM-stereo	0.51 567	0.28 585	0.56 530	0.39 343	0.29 546	0.55 511	0.28 295	0.78 501	0.78 509	1.11 737	0.77 464	1.04 686	0.76 680	0.65 483	0.52 581	0.20 555	0.20 664	0.24 640	0.21 625	0.25 644	0.31 694

LMCR-Stereo	0.55 606	0.33 635	0.57 539	0.60 742	0.30 577	0.80 658	0.36 488	1.30 733	0.79 518	0.90 638	1.04 628	0.57 449	0.64 602	0.87 636	0.73 661	0.20 555	0.15 540	0.19 496	0.14 359	0.25 644	0.18 498

STTStereo	0.57 622	0.39 671	0.87 686	0.45 563	0.32 631	0.62 560	0.45 624	1.01 599	0.87 580	1.01 694	0.91 557	0.95 656	0.58 562	0.77 585	0.66 640	0.25 662	0.24 705	0.27 685	0.33 750	0.25 644	0.26 648

MSMDNet	0.49 540	0.25 511	0.56 530	0.40 389	0.27 489	0.64 576	0.32 408	0.99 590	0.99 659	0.87 611	1.07 641	0.79 601	0.46 491	0.61 423	0.44 526	0.17 440	0.13 463	0.20 539	0.16 442	0.25 644	0.20 551

UCFNet_RVC	0.50 553	0.27 568	0.37 272	0.40 389	0.27 489	0.66 592	0.42 596	1.18 677	0.86 573	0.70 494	0.89 543	0.91 646	0.60 574	0.62 447	0.48 559	0.24 647	0.18 627	0.28 698	0.27 713	0.25 644	0.24 635

SGM_RVC	1.04 745	0.30 614	0.47 413	0.41 426	0.23 303	1.73 788	0.77 758	1.63 794	1.30 757	2.39 818	1.99 781	2.64 805	1.78 803	2.22 805	1.40 761	0.28 690	0.27 733	0.27 685	0.25 694	0.25 644	0.25 644
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.83 710	0.46 706	2.93 804	0.54 707	0.39 695	0.93 692	0.63 721	1.16 666	1.18 731	1.25 758	1.32 718	1.09 707	1.05 752	1.23 732	1.07 736	0.21 580	0.20 664	0.23 624	0.22 646	0.26 655	0.24 635

StereoVision	0.43 474	0.29 599	0.54 509	0.50 645	0.28 517	0.37 362	0.38 526	0.75 481	0.63 417	0.46 353	1.11 655	0.53 430	0.38 424	0.57 383	0.34 406	0.21 580	0.24 705	0.25 656	0.24 680	0.26 655	0.17 462

PCWNet_CMD	0.49 540	0.25 511	0.56 530	0.40 389	0.27 489	0.64 576	0.32 408	0.98 585	0.99 659	0.87 611	1.07 641	0.78 594	0.46 491	0.61 423	0.44 526	0.17 440	0.13 463	0.21 585	0.16 442	0.26 655	0.20 551

Wz-Net-LNSev	0.75 689	0.54 736	1.59 774	0.51 657	0.41 706	1.16 742	0.79 763	1.27 718	1.13 715	1.04 707	1.14 668	1.11 711	0.94 736	0.93 662	1.00 720	0.24 647	0.22 685	0.21 585	0.19 576	0.26 655	0.27 660

CFNet_pseudo	0.47 513	0.25 511	0.55 514	0.38 308	0.28 517	0.58 536	0.32 408	0.89 547	0.90 603	0.83 575	1.03 625	0.75 577	0.48 504	0.61 423	0.46 537	0.17 440	0.13 463	0.24 640	0.16 442	0.26 655	0.21 573

ccs_rob	0.47 513	0.25 511	0.55 514	0.38 308	0.28 517	0.58 536	0.32 408	0.89 547	0.90 603	0.83 575	1.02 615	0.75 577	0.48 504	0.61 423	0.46 537	0.17 440	0.12 378	0.24 640	0.16 442	0.26 655	0.21 573

DeepPruner_ROB	0.55 606	0.37 657	0.67 593	0.42 468	0.31 603	0.50 476	0.43 607	1.22 700	0.73 481	0.86 606	1.05 631	0.85 619	0.58 562	0.90 653	0.56 604	0.29 701	0.23 695	0.22 603	0.22 646	0.26 655	0.26 648

DRN-Test	0.68 668	0.34 640	0.77 648	0.52 675	0.40 700	1.14 738	0.61 712	1.56 783	1.04 681	1.18 745	1.10 650	1.05 691	0.72 653	0.82 618	1.01 721	0.24 647	0.18 627	0.26 675	0.25 694	0.26 655	0.23 621

MDST_ROB	0.97 736	0.29 599	1.02 715	0.64 757	0.43 718	2.64 812	0.82 767	1.68 799	1.18 731	2.89 827	1.82 772	0.97 661	0.75 671	1.83 789	0.89 691	0.26 667	0.22 685	0.32 728	0.28 722	0.26 655	0.26 648

CBMV	0.68 668	0.37 657	0.50 451	0.43 516	0.26 441	1.00 708	0.71 738	1.17 675	1.16 724	1.24 756	1.29 713	1.06 695	0.86 712	0.98 684	0.75 664	0.29 701	0.30 750	0.34 737	0.30 729	0.26 655	0.27 660
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter(vits)	0.48 524	0.14 14	0.27 61	0.31 49	0.16 48	0.22 60	0.21 100	0.93 566	1.08 700	0.20 35	1.10 650	0.73 565	0.60 574	0.79 600	1.29 753	0.20 555	0.15 540	0.33 734	0.34 753	0.27 665	0.26 648

z-mn7	1.07 748	0.56 745	2.36 798	0.54 707	0.37 675	1.74 790	0.71 738	1.28 725	2.32 812	1.00 690	2.56 802	1.43 760	1.01 745	2.34 810	1.74 780	0.23 634	0.20 664	0.21 585	0.20 601	0.27 665	0.27 660

test_sample7	0.54 595	0.30 614	0.55 514	0.37 276	0.28 517	0.63 566	0.47 636	1.11 644	0.92 617	0.93 652	0.89 543	0.86 623	0.71 642	0.74 557	0.53 593	0.27 679	0.22 685	0.27 685	0.26 706	0.27 665	0.26 648

CFNet_ucs	0.51 567	0.25 511	0.58 543	0.39 343	0.31 603	0.59 546	0.35 473	1.04 610	0.95 637	0.89 630	1.19 690	0.80 607	0.49 510	0.66 498	0.45 532	0.21 580	0.16 570	0.26 675	0.18 545	0.27 665	0.23 621

aanetorigin	0.85 717	0.58 753	1.98 791	0.50 645	0.40 700	0.66 592	0.70 736	0.72 449	1.01 666	2.44 821	2.00 782	1.32 741	1.25 771	0.96 675	1.16 745	0.20 555	0.19 651	0.20 539	0.20 601	0.27 665	0.33 710

DMCA-RVC	0.54 595	0.32 626	0.83 667	0.51 657	0.32 631	0.59 546	0.38 526	0.89 547	0.70 459	0.95 664	0.88 540	0.90 640	0.69 632	0.75 565	0.63 635	0.23 634	0.18 627	0.31 721	0.24 680	0.27 665	0.21 573

PA-Net	0.70 674	0.46 706	0.96 703	0.51 657	0.53 763	0.94 695	0.73 749	1.14 659	1.15 722	0.83 575	0.90 549	0.88 632	0.76 680	1.19 723	0.96 712	0.25 662	0.41 800	0.29 708	0.44 791	0.27 665	0.39 738
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.59 639	0.35 646	0.57 539	0.53 691	0.32 631	0.67 602	0.72 744	1.09 638	1.03 675	0.84 582	1.11 655	0.84 617	0.71 642	0.96 675	0.61 627	0.28 690	0.18 627	0.26 675	0.22 646	0.27 665	0.21 573

StereoDRNet	0.67 665	0.35 646	0.82 663	0.53 691	0.44 725	1.03 717	0.53 677	1.51 775	1.06 687	1.13 740	0.91 557	1.07 700	0.74 668	0.87 636	0.95 710	0.24 647	0.19 651	0.25 656	0.23 664	0.27 665	0.22 593

PSMNet_ROB	0.67 665	0.39 671	0.76 645	0.57 729	0.43 718	1.00 708	0.85 774	1.25 711	0.93 623	0.82 567	1.04 628	1.08 701	0.64 602	0.89 644	1.02 725	0.29 701	0.21 675	0.31 721	0.31 739	0.27 665	0.25 644

G2	0.41 451	0.53 728	0.63 572	0.67 765	0.32 631	0.31 244	0.28 295	0.70 427	0.48 343	0.56 403	0.56 368	0.34 262	0.36 400	0.79 600	0.36 429	0.31 713	0.09 22	0.24 640	0.13 305	0.28 675	0.19 516

FAT-Stereo	0.75 689	0.34 640	0.81 662	0.51 657	0.38 687	0.78 643	0.63 721	1.39 753	1.32 759	1.05 712	1.40 732	1.58 778	1.14 763	0.92 658	0.91 700	0.29 701	0.28 740	0.28 698	0.23 664	0.28 675	0.41 748

FADNet-RVC-Resample	0.58 635	0.35 646	1.34 754	0.50 645	0.34 657	0.73 626	0.43 607	1.09 638	0.96 646	0.83 575	0.87 536	0.76 584	0.66 612	0.77 585	0.52 581	0.19 533	0.18 627	0.26 675	0.27 713	0.28 675	0.29 678

FACV-RUCA	0.45 491	0.28 585	0.51 461	0.46 588	0.33 645	0.62 560	0.34 449	0.87 537	0.75 491	0.60 419	0.84 513	0.48 400	0.54 533	0.56 368	0.39 472	0.22 606	0.15 540	0.35 738	0.16 442	0.29 678	0.22 593

Wz-Net-MNSev	0.81 703	0.42 692	1.64 780	0.51 657	0.41 706	1.46 766	0.95 784	1.24 705	1.26 747	1.31 768	1.25 700	1.17 724	0.83 700	1.21 729	1.06 733	0.22 606	0.19 651	0.24 640	0.23 664	0.29 678	0.26 648

pcwnet_v2	0.60 646	0.29 599	0.89 691	0.46 588	0.36 671	0.62 560	0.38 526	1.33 744	1.24 740	1.02 699	1.27 708	0.71 543	0.59 568	0.71 544	0.51 576	0.28 690	0.21 675	0.24 640	0.23 664	0.29 678	0.30 685

APVNet	0.73 680	0.39 671	1.01 712	0.58 737	0.45 731	1.16 742	0.68 731	1.47 770	0.87 580	0.84 582	1.15 673	1.04 686	0.84 703	1.14 715	1.18 746	0.27 679	0.28 740	0.32 728	0.31 739	0.29 678	0.32 701

hitnet-ft	0.57 622	0.29 599	0.43 374	0.42 468	0.29 546	0.81 664	0.40 561	0.98 585	0.91 611	0.84 582	1.01 611	1.13 719	0.72 653	0.83 621	0.71 655	0.28 690	0.21 675	0.28 698	0.22 646	0.29 678	0.27 660

ADCL	1.10 752	0.42 692	1.57 773	0.51 657	0.41 706	1.71 784	0.92 780	1.36 751	1.45 774	1.33 769	1.56 757	1.22 730	1.26 772	1.45 764	5.27 843	0.22 606	0.19 651	0.25 656	0.25 694	0.29 678	0.29 678

ADCP+	1.18 763	0.37 657	3.09 811	0.50 645	0.52 761	1.48 768	0.61 712	1.32 741	1.07 695	1.21 748	1.16 679	1.08 701	1.11 758	1.63 776	7.17 848	0.20 555	0.16 570	0.24 640	0.22 646	0.29 678	0.22 593

SGM-ForestM	4.73 838	0.34 640	1.05 720	0.46 588	0.28 517	10.26 849	3.48 853	4.52 847	5.16 848	8.68 864	7.48 855	18.87 876	10.80 856	11.26 867	10.01 854	0.32 719	0.34 776	0.32 728	0.32 743	0.29 678	0.30 685

ISRNet	0.57 622	0.25 511	0.72 626	0.57 729	0.36 671	0.43 436	0.28 295	0.85 530	0.84 560	1.09 730	1.25 700	0.91 646	0.61 581	0.68 518	0.60 621	0.35 744	0.26 726	0.36 744	0.33 750	0.30 686	0.42 751

SACVNet	0.61 651	0.36 655	0.67 593	0.57 729	0.37 675	0.65 584	0.47 636	1.16 666	0.80 527	1.04 707	1.06 637	1.02 678	0.81 697	0.99 689	0.57 610	0.28 690	0.21 675	0.25 656	0.24 680	0.30 686	0.39 738

PWC_ROB	0.92 726	0.57 749	1.64 780	0.53 691	0.33 645	0.93 692	0.39 547	1.42 764	1.51 780	1.66 789	2.57 803	1.18 725	1.11 758	1.50 768	1.54 773	0.26 667	0.18 627	0.28 698	0.20 601	0.30 686	0.32 701

SGM-Forest	0.65 663	0.33 635	0.43 374	0.44 547	0.30 577	1.01 713	0.54 685	1.13 657	1.09 706	1.11 737	1.21 693	1.10 709	0.76 680	0.99 689	0.71 655	0.32 719	0.33 772	0.33 734	0.30 729	0.30 686	0.28 671
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJA1++	0.24 146	0.16 109	0.30 127	0.31 49	0.21 228	0.34 311	0.17 9	0.39 127	0.18 16	0.26 150	0.30 190	0.29 199	0.28 273	0.41 208	0.23 156	0.16 383	0.10 111	0.13 136	0.10 101	0.31 690	0.12 189

w-ln-seven	1.02 744	0.52 725	2.86 803	0.55 718	0.51 758	1.37 760	0.75 755	1.72 801	1.84 800	1.54 781	1.52 754	1.27 734	0.95 738	1.30 747	2.07 798	0.24 647	0.22 685	0.25 656	0.25 694	0.31 690	0.28 671

dad	0.61 651	0.53 728	0.72 626	0.44 547	0.31 603	0.64 576	0.37 504	0.85 530	1.28 751	1.05 712	1.17 685	1.18 725	0.61 581	0.70 534	0.54 599	0.36 747	0.23 695	0.37 749	0.21 625	0.31 690	0.23 621

AF-Net	0.85 717	0.41 687	0.87 686	0.66 761	0.54 766	0.96 699	0.52 672	1.66 797	1.37 764	1.03 702	2.04 785	1.46 763	1.36 778	1.19 723	1.05 732	0.34 738	0.24 705	0.39 760	0.28 722	0.31 690	0.26 648

Nwc_Net	0.82 704	0.40 681	0.86 681	0.62 751	0.56 768	1.04 719	0.57 697	1.72 801	1.08 700	0.93 652	1.88 776	1.44 761	1.24 770	1.19 723	0.94 706	0.31 713	0.25 715	0.36 744	0.39 773	0.31 690	0.31 694

RTSC	0.93 727	0.54 736	1.59 774	0.56 723	0.40 700	1.17 746	0.55 688	1.44 766	1.82 799	1.53 780	1.26 704	1.15 722	0.82 698	1.70 782	2.44 807	0.26 667	0.20 664	0.23 624	0.24 680	0.31 690	0.32 701

DeepPrunerF	0.93 727	0.55 742	3.88 818	0.70 776	0.81 804	0.72 621	0.74 751	1.28 725	1.97 803	0.95 664	1.02 615	0.87 629	0.85 708	1.16 719	1.07 736	0.35 744	0.29 742	0.43 769	0.40 777	0.31 690	0.33 710

XPNet_ROB	0.73 680	0.38 666	0.80 654	0.53 691	0.40 700	0.80 658	0.83 770	1.21 691	0.96 646	1.37 771	1.17 685	1.37 753	0.87 716	1.14 715	0.99 719	0.33 728	0.25 715	0.27 685	0.24 680	0.31 690	0.29 678

rvit_stereo_0075_2	0.48 524	0.38 666	0.74 637	0.54 707	0.46 741	0.43 436	0.35 473	0.85 530	0.68 446	0.56 403	0.73 441	0.59 475	0.47 497	0.64 471	0.47 550	0.33 728	0.23 695	0.35 738	0.26 706	0.32 698	0.26 648

FADNet-RVC	0.62 657	0.56 745	1.29 745	0.47 610	0.39 695	0.63 566	0.40 561	1.16 666	0.91 611	0.71 504	0.86 526	1.04 686	0.55 537	0.99 689	0.78 668	0.27 679	0.26 726	0.28 698	0.29 728	0.32 698	0.31 694

GANet	0.74 685	0.38 666	0.63 572	0.54 707	0.35 664	1.01 713	0.95 784	1.15 663	0.95 637	1.09 730	2.00 782	1.14 721	0.92 730	1.29 741	0.75 664	0.25 662	0.27 733	0.27 685	0.23 664	0.32 698	0.24 635

CVANet_RVC	0.59 639	0.35 646	0.54 509	0.49 630	0.33 645	0.70 610	0.67 728	1.12 649	0.97 651	0.88 622	1.05 631	1.01 676	0.72 653	0.94 666	0.55 601	0.30 708	0.20 664	0.28 698	0.26 706	0.32 698	0.23 621

MeshStereo	1.38 782	0.45 701	0.58 543	0.45 563	0.35 664	1.63 778	0.60 710	2.07 813	1.43 772	4.49 843	3.32 824	4.67 831	2.08 814	2.08 798	1.32 756	0.36 747	0.36 781	0.37 749	0.32 743	0.32 698	0.34 714
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
SCION-MonSter	0.70 674	0.42 692	1.02 715	0.54 707	0.45 731	1.34 758	0.43 607	0.98 585	1.07 695	0.84 582	1.16 679	0.74 570	0.72 653	0.78 594	1.59 775	0.20 555	0.20 664	0.46 777	0.42 789	0.33 703	0.29 678

MSAF-DinoV2	1.18 763	0.44 699	3.00 808	0.56 723	0.30 577	0.91 688	0.74 751	1.58 788	1.25 742	1.06 722	1.41 734	2.98 812	1.57 791	3.25 832	3.12 822	0.22 606	0.14 507	0.20 539	0.22 646	0.33 703	0.34 714

TCMNet	0.68 668	0.41 687	1.08 722	0.60 742	0.61 786	0.97 700	0.55 688	1.11 644	0.93 623	0.87 611	1.14 668	0.89 637	0.65 610	0.92 658	1.06 733	0.26 667	0.26 726	0.31 721	0.28 722	0.33 703	0.30 685

Wz-Net-SNSev	0.99 741	0.80 787	3.00 808	0.57 729	0.46 741	0.94 695	1.22 810	1.40 757	1.28 751	1.04 707	1.33 720	1.46 763	0.90 727	2.06 796	1.65 778	0.26 667	0.24 705	0.25 656	0.26 706	0.33 703	0.30 685

FADNet_RVC	0.58 635	0.39 671	1.26 740	0.45 563	0.32 631	0.55 511	0.34 449	1.12 649	0.90 603	0.68 483	0.90 549	0.61 482	0.71 642	1.03 700	0.80 676	0.21 580	0.18 627	0.27 685	0.23 664	0.33 703	0.30 685

S-Stereo	0.76 692	0.36 655	1.10 725	0.57 729	0.46 741	0.83 670	0.59 707	1.31 735	1.62 789	0.98 684	1.41 734	1.11 711	0.93 732	0.85 630	1.07 736	0.27 679	0.31 758	0.28 698	0.25 694	0.33 703	0.50 778

edge stereo	0.79 699	0.40 681	0.82 663	0.52 675	0.44 725	0.83 670	0.58 704	1.34 746	1.08 700	1.30 767	1.38 730	1.79 784	1.13 762	1.15 718	0.92 702	0.34 738	0.32 765	0.42 768	0.28 722	0.33 703	0.39 738

NCCL2	0.74 685	0.45 701	0.77 648	0.65 759	0.45 731	0.97 700	1.16 801	1.16 666	1.02 671	1.00 690	0.98 593	1.48 767	0.88 721	0.99 689	0.89 691	0.31 713	0.27 733	0.39 760	0.39 773	0.33 703	0.34 714

CBMV_ROB	0.62 657	0.39 671	0.41 330	0.41 426	0.28 517	0.86 678	0.28 295	1.06 625	1.02 671	0.95 664	1.33 720	0.81 612	0.84 703	0.94 666	0.56 604	0.37 751	0.37 785	0.43 769	0.40 777	0.33 703	0.32 701

psmorigin	0.84 712	0.53 728	2.21 795	0.50 645	0.41 706	0.86 678	0.57 697	1.08 635	0.90 603	1.50 777	1.42 739	1.50 769	1.09 756	1.29 741	1.03 726	0.32 719	0.33 772	0.27 685	0.27 713	0.34 712	0.45 763

NCC-stereo	0.82 704	0.43 696	0.87 686	0.63 754	0.68 797	0.88 682	0.72 744	1.60 792	1.12 709	0.95 664	1.41 734	1.37 753	1.37 780	1.26 737	0.94 706	0.32 719	0.30 750	0.37 749	0.49 803	0.34 712	0.35 718

Abc-Net	0.82 704	0.43 696	0.87 686	0.63 754	0.68 797	0.88 682	0.72 744	1.60 792	1.12 709	0.95 664	1.41 734	1.37 753	1.37 780	1.26 737	0.94 706	0.32 719	0.30 750	0.37 749	0.49 803	0.34 712	0.35 718
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
FBW_ROB	0.94 731	0.54 736	1.03 717	0.56 723	0.42 715	1.16 742	0.76 757	1.56 783	1.41 768	1.38 773	1.33 720	1.47 765	1.07 754	2.94 827	1.14 744	0.26 667	0.32 765	0.45 774	0.30 729	0.34 712	0.30 685

ETE_ROB	0.73 680	0.52 725	0.93 696	0.57 729	0.37 675	0.80 658	0.86 775	1.19 681	0.95 637	1.20 747	1.22 695	1.39 759	0.86 712	1.07 705	0.88 689	0.27 679	0.21 675	0.31 721	0.27 713	0.34 712	0.35 718

G3	0.44 481	0.67 764	0.64 578	0.88 799	0.29 546	0.32 271	0.30 346	0.76 487	0.43 304	0.59 414	0.58 377	0.40 328	0.27 248	0.82 618	0.33 391	0.32 719	0.11 277	0.32 728	0.19 576	0.35 717	0.18 498

MultiAttention	3.62 830	0.25 511	0.65 584	0.56 723	0.34 657	23.66 865	2.61 850	1.65 796	1.14 721	0.82 567	1.83 773	1.13 719	0.42 462	35.16 885	0.72 658	0.18 489	0.12 378	0.23 624	0.23 664	0.35 717	0.33 710

zh-sn7	1.20 766	0.86 794	4.54 824	0.58 737	0.43 718	1.10 729	0.92 780	1.24 705	1.34 762	1.45 776	2.00 782	1.26 732	1.62 794	2.13 800	2.79 818	0.26 667	0.26 726	0.26 675	0.27 713	0.35 717	0.33 710

FINET	0.75 689	0.45 701	1.38 758	0.48 618	0.46 741	0.98 705	1.00 791	1.22 700	1.69 794	0.91 647	1.25 700	0.74 570	0.74 668	1.09 709	0.82 681	0.37 751	0.31 758	0.27 685	0.24 680	0.35 717	0.34 714

PS-NSSS	0.60 646	0.46 706	0.68 600	0.43 516	0.34 657	0.66 592	0.57 697	1.05 618	0.91 611	0.80 560	1.28 709	0.72 560	0.67 621	0.89 644	0.61 627	0.32 719	0.26 726	0.40 763	0.27 713	0.35 717	0.29 678

CSAN	0.88 721	0.52 725	0.93 696	0.61 747	0.42 715	1.19 749	1.11 796	1.27 718	1.48 778	1.37 771	1.44 742	1.37 753	1.30 773	1.46 766	1.01 721	0.39 757	0.31 758	0.36 744	0.37 764	0.35 717	0.36 724

LALA_ROB	0.76 692	0.46 706	0.86 681	0.55 718	0.41 706	1.00 708	0.93 783	1.25 711	1.13 715	1.23 754	1.15 673	1.55 775	0.80 693	1.11 712	0.96 712	0.33 728	0.23 695	0.35 738	0.30 729	0.35 717	0.32 701

GOStereo-base	0.47 513	0.71 770	0.69 610	0.84 794	0.31 603	0.33 294	0.31 381	0.74 471	0.55 384	0.69 487	0.68 423	0.41 337	0.38 424	0.93 662	0.34 406	0.39 757	0.13 463	0.30 718	0.18 545	0.36 724	0.19 516

PM Cens cmp D40	2.45 818	0.46 706	0.74 637	0.53 691	0.37 675	2.08 803	0.89 776	2.85 829	5.72 852	4.63 845	9.96 860	8.52 850	4.46 844	3.03 831	2.56 814	0.39 757	0.38 786	0.37 749	0.35 760	0.36 724	0.37 730

PM Graph cmp D40	2.32 816	0.48 719	1.36 756	0.55 718	0.37 675	2.18 805	1.20 806	2.29 819	5.35 850	4.82 849	11.65 863	5.13 837	3.61 835	3.01 830	2.17 804	0.39 757	0.36 781	0.37 749	0.34 753	0.36 724	0.38 735

PatchMatch Cens Cmp	2.93 822	0.46 706	0.72 626	0.53 691	0.37 675	2.70 813	1.19 803	2.95 830	6.72 856	4.66 846	10.09 861	15.81 866	4.73 847	2.99 829	2.50 812	0.39 757	0.38 786	0.37 749	0.35 760	0.36 724	0.38 735

PatchMatch		0.49 721		0.54 707		2.05 800		2.39 824		4.84 851		6.28 845		2.98 828		0.39 757		0.37 749		0.36 724

DualNet (step1)	0.60 646	0.37 657	0.83 667	0.39 343	0.31 603	0.72 621	0.49 656	1.11 644	0.92 617	0.93 652	0.89 543	0.86 623	0.71 642	0.74 557	0.53 593	0.42 773	0.22 685	0.40 763	0.41 782	0.36 724	0.35 718

test_sample9	1.17 761	0.37 657	0.83 667	0.39 343	0.31 603	0.72 621	0.49 656	1.11 644	0.92 617	0.93 652	0.89 543	0.86 623	0.71 642	1.29 741	2.03 796	0.42 773	9.50 877	0.40 763	0.41 782	0.36 724	0.35 718

test_sample8	1.36 781	0.37 657	0.83 667	0.39 343	0.31 603	0.72 621	0.49 656	1.19 681	0.79 518	1.51 778	0.96 578	3.29 821	1.64 797	1.29 741	2.03 796	0.42 773	9.50 877	0.40 763	0.41 782	0.36 724	0.35 718

RP	0.80 701	0.38 666	0.73 633	0.67 765	0.59 777	0.82 667	0.57 697	1.21 691	1.28 751	1.03 702	1.68 764	1.45 762	1.49 789	1.08 708	0.90 697	0.36 747	0.31 758	0.37 749	0.30 729	0.36 724	0.36 724

SANet	1.15 758	0.45 701	1.40 761	0.50 645	0.32 631	1.54 774	1.21 807	1.49 771	3.35 839	1.61 783	2.41 797	2.32 801	1.80 804	1.57 771	1.27 752	0.28 690	0.25 715	0.26 675	0.24 680	0.36 724	0.32 701

PWCDC_ROB	0.93 727	0.54 736	0.97 708	0.78 786	0.41 706	1.03 717	0.42 596	1.39 753	2.34 815	1.04 707	3.73 828	0.80 607	1.12 760	1.29 741	1.04 730	0.37 751	0.22 685	0.24 640	0.20 601	0.36 724	0.31 694

PatchMatch Graph Cmp	2.45 818	0.49 721	1.31 750	0.54 707	0.37 675	2.07 801	1.21 807	2.31 820	5.96 853	5.01 857	11.72 864	6.65 847	3.68 837	2.74 823	2.65 816	0.39 757	0.36 781	0.37 749	0.34 753	0.37 735	0.37 730

AANet	1.18 763	1.03 809	3.09 811	0.46 588	0.40 700	1.00 708	0.56 694	1.29 730	2.47 818	2.36 816	2.42 798	2.21 796	1.62 794	1.20 726	1.55 774	0.33 728	0.25 715	0.28 698	0.25 694	0.37 735	0.37 730

ADCPNet	1.11 756	0.53 728	3.26 816	0.55 718	0.44 725	1.47 767	0.83 770	1.21 691	1.17 727	1.26 764	1.42 739	1.67 781	1.12 760	1.48 767	3.86 836	0.30 708	0.29 742	0.30 718	0.32 743	0.37 735	0.37 730

DANet	0.74 685	0.47 715	0.98 710	0.60 742	0.41 706	0.92 691	0.41 583	1.02 602	0.87 580	1.22 752	1.22 695	1.33 746	0.88 721	1.26 737	1.37 760	0.27 679	0.24 705	0.31 721	0.25 694	0.37 735	0.36 724
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
RGC	0.82 704	0.62 757	0.80 654	0.67 765	0.66 794	0.91 688	0.59 707	1.35 747	1.09 706	1.12 739	1.46 747	1.50 769	1.09 756	1.28 740	0.97 717	0.34 738	0.30 750	0.48 785	0.40 777	0.38 739	0.38 735

ADCMid	1.22 770	0.57 749	3.17 814	0.54 707	0.44 725	1.07 725	0.77 758	1.31 735	1.13 715	2.14 809	1.48 750	1.49 768	1.47 787	1.65 778	5.30 844	0.26 667	0.24 705	0.29 708	0.32 743	0.38 739	0.36 724

AnyNet_C32	1.27 775	0.72 772	3.33 817	0.59 740	0.56 768	1.51 772	1.53 825	1.27 718	1.28 751	1.52 779	1.48 750	1.38 757	1.23 769	1.64 777	5.26 842	0.30 708	0.29 742	0.29 708	0.34 753	0.38 739	0.44 761

NOSS_ROB	0.59 639	0.40 681	0.42 351	0.45 563	0.31 603	0.79 651	0.53 677	1.09 638	1.12 709	0.69 487	0.92 563	0.77 590	0.63 593	0.81 611	0.52 581	0.39 757	0.38 786	0.44 773	0.42 789	0.38 739	0.36 724

GMStereo_Zeroshot	0.51 567	0.46 706	0.80 654	0.50 645	0.28 517	0.57 530	0.30 346	0.75 481	0.79 518	0.88 622	0.94 569	0.90 640	0.37 415	0.77 585	0.46 537	0.27 679	0.14 507	0.26 675	0.15 400	0.39 743	0.19 516

HBP-ISP	0.61 651	0.47 715	0.45 388	0.46 588	0.33 645	0.79 651	0.29 319	1.15 663	1.05 683	0.85 596	1.18 689	0.67 530	0.71 642	0.92 658	0.57 610	0.37 751	0.38 786	0.47 779	0.41 782	0.39 743	0.32 701

WZ-Net	1.29 777	0.64 759	5.42 828	0.64 757	0.52 761	1.37 760	1.29 813	1.41 759	1.77 797	1.56 782	1.69 766	1.74 782	1.41 782	2.50 815	2.16 803	0.28 690	0.21 675	0.23 624	0.25 694	0.39 743	0.41 748

stereogan	0.83 710	0.33 635	0.89 691	0.61 747	0.51 758	1.80 792	0.50 663	1.41 759	1.39 767	1.05 712	1.47 749	1.56 777	1.04 750	1.32 751	0.87 688	0.29 701	0.29 742	0.29 708	0.25 694	0.39 743	0.40 743

Wz-Net-TNSev	1.23 772	1.24 816	5.25 827	0.51 657	0.43 718	1.49 771	1.09 795	1.58 788	1.42 771	1.25 758	1.26 704	1.58 778	1.52 790	1.97 793	1.95 788	0.33 728	0.32 765	0.26 675	0.30 729	0.41 747	0.43 756

MFN_U_SF_DS_RVC	1.06 746	0.61 756	1.82 788	0.69 773	0.51 758	2.62 811	1.69 834	1.28 725	1.44 773	1.39 774	1.56 757	1.34 749	0.91 728	1.68 780	0.95 710	0.38 756	0.39 794	0.46 777	0.61 815	0.41 747	0.43 756

SHD	0.98 739	0.54 736	1.30 749	0.63 754	0.50 756	1.14 738	0.50 663	1.80 806	2.20 809	1.66 789	1.39 731	1.47 765	1.21 767	1.40 756	1.80 784	0.32 719	0.27 733	0.32 728	0.34 753	0.41 747	0.44 761

RTS	2.03 805	1.03 809	11.50 845	0.68 770	0.63 788	2.71 814	1.56 827	1.55 779	2.32 812	1.93 801	2.57 803	1.32 741	1.32 774	5.20 848	4.30 837	0.31 713	0.23 695	0.29 708	0.30 729	0.41 747	0.40 743

RTSA	2.03 805	1.03 809	11.50 845	0.68 770	0.63 788	2.71 814	1.56 827	1.55 779	2.32 812	1.93 801	2.57 803	1.32 741	1.32 774	5.20 848	4.30 837	0.31 713	0.23 695	0.29 708	0.30 729	0.41 747	0.40 743

WCMA_ROB	1.22 770	0.39 671	0.93 696	0.51 657	0.45 731	1.44 765	0.79 763	1.20 688	1.30 757	2.99 833	3.94 832	3.30 822	2.17 817	1.42 760	1.31 755	0.46 784	0.35 779	0.35 738	0.37 764	0.41 747	0.42 751

EDNetEfficient	1.47 788	0.82 788	6.28 831	0.48 618	0.40 700	0.73 626	0.83 770	0.95 575	2.77 832	3.48 839	1.95 779	1.64 780	2.12 815	1.42 760	3.84 835	0.21 580	0.19 651	0.21 585	0.21 625	0.43 753	0.42 751

RYNet	0.76 692	0.37 657	0.74 637	0.54 707	0.67 795	1.35 759	0.68 731	1.28 725	1.21 739	1.10 734	0.90 549	1.31 739	0.94 736	1.01 695	1.30 754	0.22 606	0.16 570	0.27 685	0.23 664	0.43 753	0.45 763

NVstereo2D	0.62 657	0.32 626	0.82 663	0.50 645	0.44 725	0.88 682	0.48 643	1.12 649	1.17 727	0.67 471	0.90 549	0.90 640	0.69 632	1.02 698	0.69 651	0.33 728	0.16 570	0.29 708	0.20 601	0.43 753	0.46 767

GASNet	0.70 674	0.77 781	1.16 732	0.71 778	0.49 751	0.62 560	0.48 643	1.12 649	1.05 683	0.98 684	0.84 513	0.94 655	0.82 698	1.41 759	0.85 685	0.33 728	0.22 685	0.29 708	0.28 722	0.44 756	0.26 648

arf1	0.54 595	0.90 798	0.77 648	1.11 817	0.30 577	0.34 311	0.29 319	0.77 496	0.49 349	0.83 575	0.80 490	0.42 350	0.41 456	1.06 704	0.35 416	0.63 810	0.13 463	0.35 738	0.17 509	0.45 757	0.18 498

MFN_U_SF_RVC	1.14 757	0.63 758	2.33 796	0.69 773	0.46 741	2.04 799	0.70 736	1.90 810	1.37 764	1.62 784	1.56 757	1.94 790	1.36 778	1.73 784	1.90 787	0.41 770	0.38 786	0.45 774	0.48 800	0.45 757	0.47 769

ADCS	1.60 791	0.70 767	4.02 820	0.61 747	0.53 763	1.31 755	1.11 796	1.71 800	1.86 802	1.97 804	1.68 764	1.51 771	1.46 785	2.07 797	9.20 851	0.34 738	0.32 765	0.33 734	0.36 762	0.45 757	0.46 767

AnyNet_C01	1.63 792	1.16 814	7.38 833	0.65 759	0.56 768	2.25 807	1.53 825	1.53 776	1.46 776	1.71 793	1.95 779	1.83 785	1.41 782	2.48 813	4.42 839	0.33 728	0.32 765	0.32 728	0.34 753	0.45 757	0.50 778

FSD					0.46 741	0.48 472	0.52 672	0.54 286	0.49 349	0.48 366	0.48 308	0.50 413	0.48 504	0.51 328	0.49 568	0.45 780	0.43 807	0.47 779	0.46 792	0.46 761

SDNR	0.89 724	0.39 671	1.66 783	0.42 468	0.39 695	3.35 831	0.32 408	0.95 575	1.05 683	1.05 712	2.12 787	0.62 491	0.71 642	1.40 756	0.78 668	0.53 800	0.56 822	0.36 744	0.27 713	0.46 761	0.50 778

G-Net	0.95 732	0.48 719	1.13 728	0.67 765	0.49 751	2.07 801	0.63 721	1.02 602	0.90 603	1.77 795	2.62 806	1.28 735	1.60 793	1.09 709	1.06 733	0.37 751	0.30 750	0.35 738	0.25 694	0.46 761	0.45 763

MSMD_ROB	1.25 773	0.51 723	0.64 578	0.60 742	0.50 756	1.66 780	0.67 728	1.26 713	1.26 747	2.64 823	3.82 829	3.06 815	3.20 833	1.45 764	0.91 700	0.46 784	0.41 800	0.49 790	0.51 808	0.47 764	0.45 763

FC-DCNN v2	1.74 797	0.53 728	0.68 600	0.62 751	0.49 751	1.67 781	0.71 738	1.85 807	1.57 783	4.84 851	5.01 844	6.42 846	3.92 839	2.24 806	1.43 764	0.47 789	0.42 804	0.47 779	0.46 792	0.48 765	0.47 769

coex-ft	6.50 848	1.57 830	87.99 892	0.49 630	0.38 687	1.41 763	1.21 807	1.21 691	7.96 858	12.14 868	2.78 809	2.74 809	3.83 838	1.30 747	3.19 825	0.24 647	0.23 695	0.27 685	0.24 680	0.48 765	0.40 743

FADNet	0.63 660	0.53 728	1.20 734	0.46 588	0.44 725	0.66 592	0.41 583	1.24 705	1.07 695	0.70 494	0.84 513	0.98 664	0.65 610	0.87 636	0.54 599	0.29 701	0.30 750	0.27 685	0.30 729	0.48 765	0.36 724

FC-DCNN	1.67 796	0.53 728	0.68 600	0.62 751	0.49 751	1.62 777	0.71 738	1.77 805	1.55 781	4.73 848	4.66 842	5.82 841	3.94 840	2.13 800	1.42 762	0.47 789	0.42 804	0.47 779	0.46 792	0.48 765	0.47 769

UDGNet	0.50 553	0.82 788	0.56 530	0.51 657	0.32 631	0.41 418	0.34 449	0.71 438	0.93 623	0.65 455	0.60 384	0.58 465	0.44 477	0.65 483	0.43 513	0.33 728	0.15 540	0.67 807	0.20 601	0.49 769	0.23 621

DPSNet	1.08 751	0.44 699	2.64 801	0.54 707	0.42 715	1.59 775	1.25 811	2.39 824	1.50 779	1.13 740	1.12 657	1.51 771	2.19 818	1.44 763	1.51 772	0.35 744	0.25 715	0.25 656	0.21 625	0.49 769	0.39 738

Light-Stereo-hy	0.97 736	0.55 742	1.80 787	0.57 729	0.60 783	1.72 787	0.82 767	1.27 718	0.95 637	1.25 758	0.99 601	2.36 802	0.79 687	1.38 755	0.80 676	0.33 728	0.38 786	1.21 826	0.66 819	0.50 771	0.50 778

SAMSARA	1.15 758	0.69 766	1.44 765	1.09 815	0.93 808	2.10 804	1.87 841	1.64 795	1.47 777	1.64 786	1.21 693	2.06 793	1.14 763	1.61 772	1.50 771	0.39 757	0.45 810	0.36 744	0.38 769	0.50 771	0.51 783

MANE	4.73 838	0.54 736	0.77 648	0.69 773	0.60 783	10.35 850	1.67 833	8.68 857	12.66 864	6.90 863	9.43 858	11.59 857	10.59 855	8.26 864	8.41 849	0.51 798	0.45 810	0.48 785	1.02 839	0.50 771	0.50 778

PDISCO_ROB	0.96 734	0.51 723	1.13 728	1.03 811	1.00 819	1.81 793	0.77 758	1.72 801	1.60 787	1.09 730	1.19 690	1.34 749	0.80 693	1.62 775	1.01 721	0.58 808	0.22 685	0.45 774	0.40 777	0.50 771	0.41 748

TARStereo(FT)	1.20 766	0.56 745	1.75 785	0.80 789	0.48 749	1.71 784	1.95 842	1.57 785	1.26 747	1.25 758	2.27 789	3.15 817	1.32 774	1.61 772	1.78 782	0.48 792	0.29 742	0.51 794	0.37 764	0.51 775	0.31 694

2222	1.20 766	0.56 745	1.75 785	0.80 789	0.48 749	1.71 784	1.95 842	1.57 785	1.26 747	1.25 758	2.27 789	3.15 817	1.32 774	1.61 772	1.78 782	0.48 792	0.29 742	0.51 794	0.37 764	0.51 775	0.31 694

FCDSN-DC	1.43 786	0.57 749	0.69 610	0.74 782	0.59 777	1.42 764	0.65 727	1.40 757	1.41 768	3.31 837	4.42 839	4.57 830	3.01 831	1.70 782	1.19 748	0.46 784	0.42 804	0.48 785	0.47 796	0.51 775	0.51 783
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	1.34 780	0.70 767	1.42 763	0.78 786	0.65 790	1.68 782	0.91 777	2.12 817	3.01 835	2.25 811	2.35 796	1.90 788	1.99 810	1.98 794	2.14 801	0.40 767	0.38 786	0.49 790	0.37 764	0.51 775	0.67 797

LSM	4.83 840	0.83 791	11.23 844	0.76 785	56.73 883	1.10 729	1.18 802	1.35 747	1.70 795	2.13 806	2.34 794	1.34 749	1.19 766	1.52 769	1.23 750	0.34 738	0.50 817	0.39 760	0.47 796	0.51 775	9.82 860

ccnet	0.84 712	0.59 755	0.86 681	0.56 723	0.60 783	1.11 734	0.72 744	1.44 766	0.97 651	1.15 743	1.44 742	1.28 735	0.95 738	1.01 695	1.33 757	0.49 795	0.43 807	0.50 792	0.47 796	0.52 780	0.48 772

BEATNet-Init1	15.65 862	1.62 834	54.26 886	0.75 784	0.56 768	37.03 879	13.39 872	13.20 863	14.59 868	29.41 892	29.29 889	47.69 895	21.87 878	26.91 882	19.58 871	0.43 776	0.39 794	0.47 779	0.47 796	0.52 780	0.52 785

fsdfsdds	3.43 828	0.73 773	2.79 802	0.78 786	0.59 777	7.51 844	1.39 823	4.13 846	6.46 855	6.01 860	10.42 862	11.82 858	6.06 850	2.84 825	3.82 834	0.41 770	0.40 797	0.66 804	0.50 806	0.54 782	0.80 805

Anonymous_2	0.84 712	0.45 701	0.66 587	0.41 426	0.45 731	0.82 667	0.53 677	0.81 516	0.81 538	0.73 516	0.61 390	0.91 646	0.76 680	0.77 585	0.61 627	0.51 798	0.55 820	0.54 797	4.92 871	0.54 782	0.42 751

EDNetEfficientorigin	9.96 856	1.17 815	175.17 894	0.49 630	0.37 675	1.13 737	0.74 751	1.27 718	2.70 829	3.16 836	2.49 799	2.28 798	2.15 816	1.88 790	2.27 806	0.21 580	0.19 651	0.25 656	0.20 601	0.54 782	0.53 788

sAnonymous2	0.42 460	0.41 687	0.96 703	0.48 618	0.37 675	0.41 418	0.48 643	0.60 327	0.52 370	0.39 293	0.48 308	0.35 279	0.44 477	0.44 247	0.30 345	0.19 533	0.14 507	0.19 496	0.17 509	0.55 785	0.43 756

CroCo_RVC	0.42 460	0.41 687	0.96 703	0.48 618	0.37 675	0.41 418	0.48 643	0.60 327	0.52 370	0.39 293	0.48 308	0.35 279	0.44 477	0.44 247	0.30 345	0.19 533	0.14 507	0.19 496	0.17 509	0.55 785	0.43 756

XQC	0.97 736	0.70 767	1.54 771	0.70 776	0.55 767	1.48 768	0.81 765	1.41 759	1.57 783	1.21 748	1.12 657	1.33 746	1.04 750	1.55 770	2.00 794	0.39 757	0.25 715	0.37 749	0.32 743	0.55 785	0.49 775

ELAS_RVC	1.76 799	0.64 759	1.20 734	0.74 782	0.59 777	2.18 805	2.53 849	2.10 815	2.85 834	3.46 838	3.41 827	3.12 816	4.11 841	2.69 820	2.53 813	0.54 804	0.47 815	0.51 794	0.48 800	0.55 785	0.55 789
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.77 800	0.64 759	1.10 725	0.72 779	0.58 775	3.37 832	1.76 836	2.54 827	2.57 821	3.77 841	3.96 833	2.83 811	3.44 834	2.34 810	2.73 817	0.53 800	0.47 815	0.50 792	0.48 800	0.55 785	0.55 789
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PASM	0.96 734	0.71 770	2.05 793	0.72 779	0.72 801	0.84 675	0.92 780	1.14 659	1.34 762	1.25 758	1.22 695	1.34 749	1.07 754	1.31 749	1.11 740	0.53 800	0.57 823	0.59 801	0.67 820	0.56 790	0.57 791

1111	2.07 809	0.65 762	3.02 810	0.73 781	0.62 787	2.90 825	3.64 854	2.31 820	2.05 807	2.41 819	2.99 815	3.30 822	3.61 835	5.14 847	5.14 841	0.40 767	0.36 781	0.47 779	0.39 773	0.59 791	0.65 795

DGSMNet	0.80 701	0.58 753	1.42 763	0.61 747	0.65 790	0.94 695	0.75 755	1.35 747	1.16 724	0.88 622	1.26 704	1.00 672	0.75 671	1.07 705	0.89 691	0.36 747	0.31 758	0.41 767	0.40 777	0.60 792	0.59 792

PStereo	0.51 567	0.76 779	0.42 351	0.37 276	0.28 517	0.56 520	0.46 627	0.56 300	0.89 597	0.54 394	0.33 216	0.51 420	0.51 519	0.80 605	0.68 648	0.53 800	0.25 715	0.30 718	0.27 713	0.62 793	0.52 785

zero-FE	0.26 204	0.16 109	0.33 172	0.36 238	0.30 577	0.18 27	0.20 62	0.37 115	0.31 164	0.27 168	0.27 150	0.29 199	0.28 273	0.34 122	0.25 216	0.17 440	0.10 111	0.14 213	0.10 101	0.62 793	0.13 261

UHP(FT)	1.64 793	0.75 776	2.95 805	0.80 789	0.57 772	2.76 818	1.66 831	1.88 808	2.67 825	2.26 812	2.78 809	2.64 805	1.99 810	2.55 816	3.15 823	0.46 784	0.46 812	0.75 809	0.64 817	0.66 795	0.48 772

mmmmmm	1.64 793	0.75 776	2.95 805	0.80 789	0.57 772	2.76 818	1.66 831	1.88 808	2.67 825	2.26 812	2.78 809	2.64 805	1.99 810	2.55 816	3.15 823	0.46 784	0.46 812	0.75 809	0.64 817	0.66 795	0.48 772

TARSTereo(ZeroShot)	5.46 845	0.47 715	9.57 838	0.66 761	0.59 777	8.77 847	4.03 855	8.63 855	12.96 865	10.53 866	14.98 874	16.48 867	10.82 857	3.81 840	3.79 831	0.44 777	0.41 800	0.43 769	0.41 782	0.69 797	0.81 806

TestStereooo	5.46 845	0.47 715	9.57 838	0.66 761	0.59 777	8.77 847	4.03 855	8.63 855	12.96 865	10.53 866	14.98 874	16.48 867	10.82 857	3.81 840	3.79 831	0.44 777	0.41 800	0.43 769	0.41 782	0.69 797	0.81 806

DDF-Stereo	0.26 204	0.16 109	0.33 172	0.37 276	0.30 577	0.19 38	0.20 62	0.33 55	0.31 164	0.27 168	0.26 139	0.29 199	0.28 273	0.39 187	0.25 216	0.17 440	0.10 111	0.14 213	0.10 101	0.69 797	0.13 261

GANetREF_RVC	0.82 704	0.77 781	0.95 702	0.68 770	0.43 718	1.15 740	1.06 794	1.19 681	1.20 736	1.03 702	1.02 615	1.10 709	0.89 724	1.20 726	0.78 668	0.49 795	0.39 794	0.58 800	0.39 773	0.69 797	0.49 775
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
nnnnnnn	1.86 801	0.68 765	3.24 815	0.82 793	0.74 803	1.91 796	1.19 803	2.10 815	2.45 817	2.79 825	4.48 840	4.72 832	2.80 828	2.72 822	2.84 819	0.54 804	0.53 819	0.66 804	0.63 816	0.70 801	0.65 795

PSMNet-RUCA	0.78 697	0.78 784	1.23 737	1.01 808	0.91 806	0.68 607	0.53 677	1.16 666	1.06 687	0.79 557	1.10 650	0.82 615	0.72 653	0.94 666	0.70 652	0.55 806	0.27 733	0.76 812	0.46 792	0.70 801	0.49 775

NVStereoNet_ROB	1.31 779	0.96 803	1.33 753	0.90 804	0.92 807	1.15 740	1.05 793	1.49 771	1.62 789	1.63 785	2.51 800	2.31 799	1.62 794	2.16 803	1.42 762	0.81 816	0.73 828	0.79 814	1.02 839	0.73 803	0.97 814
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MSC_U_SF_DS_RVC	1.38 782	0.91 799	2.11 794	0.89 802	0.57 772	4.27 838	1.79 838	1.55 779	2.00 805	1.64 786	1.85 775	1.83 785	1.44 784	1.89 792	1.49 770	0.49 795	0.40 797	0.56 798	0.58 812	0.75 804	0.52 785

CC-Net-ROB	0.84 712	1.01 808	0.93 696	0.60 742	0.45 731	1.25 752	0.71 738	1.20 688	1.05 683	0.84 582	1.24 699	0.90 640	0.78 686	1.14 715	0.70 652	0.48 792	0.34 776	1.71 834	0.38 769	0.78 805	0.40 743

relubot	0.88 721	0.92 801	1.04 719	1.08 814	0.94 810	0.86 678	0.96 787	0.80 512	0.85 566	0.95 664	0.92 563	0.80 607	0.93 732	0.89 644	0.94 706	0.84 817	0.80 839	0.80 817	0.76 826	0.80 806	0.77 802

relurobot		0.87 796		1.03 811	0.87 805	0.78 643	0.96 787	0.70 427	0.83 558	0.87 611	0.86 526	0.77 590	0.86 712	0.86 632	0.86 686	0.84 817		0.81 818	0.76 826	0.80 806	0.77 802

MADNet+	2.28 815	2.56 847	10.82 842	1.25 822	0.96 812	2.77 820	1.44 824	2.34 822	1.76 796	1.36 770	1.78 771	1.84 787	1.74 802	6.33 851	4.57 840	0.67 812	0.66 826	0.59 801	0.54 811	0.84 808	0.81 806

MaskLacGwcNet_RVC	0.71 678	0.84 792	0.80 654	0.55 718	0.38 687	1.38 762	0.57 697	1.07 629	0.81 538	0.90 638	0.94 569	0.95 656	0.54 533	1.01 695	0.61 627	0.41 770	0.30 750	0.57 799	0.31 739	0.86 809	0.39 738

MFMNet_re	1.17 761	0.99 805	1.31 750	1.02 810	0.95 811	1.32 756	1.32 815	1.44 766	1.58 785	1.72 794	1.70 767	1.21 727	1.57 791	1.16 719	1.04 730	0.88 820	0.76 834	0.79 814	0.75 825	0.90 810	0.94 810

anonymity	0.98 739	0.89 797	1.06 721	0.93 806	1.04 823	0.97 700	0.82 767	1.33 744	0.93 623	1.08 726	0.98 593	1.02 678	0.95 738	1.02 698	0.93 704	0.96 822	0.96 852	0.90 820	0.91 835	0.92 811	0.95 812

GCST	0.85 717	1.25 818	0.80 654	1.58 828	1.03 821	1.04 719	0.24 191	0.81 516	0.81 538	0.99 689	0.67 419	0.78 594	0.35 386	0.98 684	0.38 460	0.97 823	0.65 825	1.20 825	0.81 831	0.93 812	0.72 799

SGM+DAISY	1.52 789	0.99 805	1.61 778	1.01 808	1.02 820	1.86 795	1.19 803	1.49 771	1.38 766	2.96 831	3.00 816	2.79 810	1.94 806	1.88 790	1.62 776	0.98 825	0.97 853	0.91 822	0.91 835	0.94 813	0.99 816

DStereoFS	2.16 813	0.91 799	1.29 745	0.84 794	0.72 801	3.56 833	0.95 784	2.01 811	2.03 806	1.65 788	2.06 786	2.73 808	13.30 865	4.76 846	1.95 788	0.47 789	0.33 772	0.84 819	0.49 803	0.95 814	1.42 831

SPS-STEREO	1.29 777	0.94 802	1.10 725	1.05 813	1.03 821	1.48 768	0.91 777	1.57 785	1.24 740	2.13 806	1.90 777	1.94 790	1.46 785	1.77 785	1.64 777	0.97 823	0.94 851	0.90 820	0.89 834	0.96 815	0.97 814
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UHP(ZeroShot)	12.86 859	0.73 773	18.98 857	0.84 794	0.65 790	25.19 868	5.35 858	20.84 878	40.56 897	23.45 880	34.37 890	25.42 880	25.81 882	14.12 869	14.55 865	0.45 780	0.32 765	0.48 785	0.38 769	1.02 816	3.66 852

UHP	12.86 859	0.73 773	18.98 857	0.84 794	0.65 790	25.19 868	5.35 858	20.84 878	40.56 897	23.45 880	34.37 890	25.42 880	25.81 882	14.12 869	14.55 865	0.45 780	0.32 765	0.48 785	0.38 769	1.02 816	3.66 852

JetBlue	3.02 825	1.39 823	7.91 835	1.17 819	1.49 830	8.53 846	7.94 861	2.82 828	1.98 804	2.15 810	2.69 808	3.32 824	3.01 831	6.66 852	3.81 833	0.79 814	0.78 835	0.75 809	0.76 826	1.04 818	1.33 828

WAO-7	1.96 802	1.24 816	1.52 768	1.28 824	1.06 824	2.92 826	1.64 830	3.32 836	3.05 837	2.28 814	3.32 824	3.19 820	2.38 821	3.39 834	2.49 811	1.02 827	0.92 847	1.06 824	1.04 841	1.05 819	0.99 816

Selective-IGEV-i16pa	80.76 893	120.64 896	16.47 854	1.09 815	0.67 795	181.14 898	2.07 845	155.24 905	142.81 904	57.79 902	156.23 902	108.46 903	171.50 904	201.35 905	101.88 900	96.20 903	1.70 862	2.81 858	0.33 750	1.06 820	95.73 895

Consistency-Raft	1.01 743	0.82 788	1.27 743	0.85 798	0.97 813	0.81 664	0.83 770	1.35 747	1.61 788	1.06 722	1.66 763	1.11 711	0.93 732	0.93 662	1.11 740	0.65 811	0.75 832	0.79 814	0.91 835	1.09 821	0.79 804

UDG	0.93 727	1.03 809	0.75 641	1.00 807	0.97 813	1.02 715	0.57 697	1.18 677	1.01 666	0.93 652	1.02 615	1.32 741	1.03 748	0.88 642	0.92 702	0.55 806	0.33 772	1.82 836	0.41 782	1.20 822	0.74 800

DStereoSA	2.42 817	0.66 763	2.95 805	0.89 802	1.12 826	1.75 791	6.75 860	1.53 776	1.63 791	1.28 766	8.81 857	0.99 669	10.14 852	1.68 780	3.37 827	0.44 777	0.34 776	0.64 803	0.68 822	1.21 823	1.60 835

DDUNet	1.10 752	2.58 849	0.83 667	1.21 821	1.27 828	1.02 715	0.69 735	1.17 675	0.95 637	0.98 684	1.26 704	1.28 735	0.84 703	0.97 682	0.79 675	0.85 819	0.40 797	2.00 839	0.60 814	1.34 824	0.94 810

AROF2	0.78 697	1.34 820	0.89 691	1.27 823	0.30 577	0.38 373	0.33 427	1.00 596	0.63 417	1.06 722	0.75 456	0.64 503	0.33 356	2.15 802	0.43 513	0.98 825	0.12 378	1.23 827	0.15 400	1.41 825	0.26 648

DStereoO	1.07 748	0.77 781	0.87 686	0.67 765	0.49 751	0.91 688	1.30 814	1.15 663	1.41 768	1.24 756	1.33 720	1.06 695	2.39 822	1.32 751	1.11 740	2.03 843	0.38 786	0.77 813	0.31 739	1.55 826	0.43 756

SQANet	0.87 720	0.76 779	0.76 645	1.16 818	0.99 816	1.10 729	0.51 666	1.12 649	0.85 566	0.93 652	1.05 631	1.03 680	0.76 680	1.07 705	0.70 652	0.79 814	0.25 715	1.04 823	0.36 762	1.56 827	0.70 798

AROF3	0.90 725	2.22 844	0.97 708	1.19 820	0.30 577	0.40 403	0.33 427	1.04 610	0.78 509	1.13 740	0.71 434	0.81 612	0.39 443	2.39 812	0.46 537	1.04 829	0.12 378	1.56 832	0.15 400	1.65 828	0.29 678

PWCK	2.06 807	1.75 838	4.11 822	1.69 829	0.93 808	3.13 830	2.86 852	2.18 818	2.41 816	2.38 817	2.33 792	2.22 797	1.85 805	3.52 836	2.20 805	1.65 838	0.73 828	1.52 831	0.83 832	1.81 829	1.02 819

light-stereo	4.16 834	1.10 813	14.81 853	10.11 860	7.60 856	3.03 828	0.68 731	3.75 843	2.81 833	5.31 859	5.96 854	9.76 855	1.47 787	7.39 861	1.47 769	1.22 832	1.45 861	0.66 804	0.78 829	1.84 830	2.07 840

otaku	1.10 752	0.96 803	0.96 703	1.37 826	1.06 824	1.65 779	0.72 744	1.46 769	1.19 733	1.10 734	1.32 718	1.32 741	0.95 738	1.29 741	0.81 680	0.89 821	0.46 812	1.24 828	0.50 806	1.86 831	0.89 809

WAO-6	2.11 811	1.52 827	1.25 739	1.73 830	1.69 836	2.72 816	1.62 829	3.15 834	3.64 841	2.01 805	3.28 820	3.52 828	2.20 819	2.59 818	2.48 810	1.31 835	0.92 847	2.04 843	1.22 851	1.89 832	1.35 830

MonStereo1	2.06 807	1.51 826	1.56 772	1.85 834	1.70 837	2.84 822	0.78 762	2.52 826	3.49 840	2.33 815	4.36 838	3.41 826	2.72 825	2.32 807	1.83 785	1.32 836	0.55 820	1.66 833	0.88 833	1.94 833	1.70 837

Ntro	1.15 758	1.00 807	1.00 711	1.49 827	1.20 827	1.69 783	0.81 765	1.39 753	1.25 742	1.01 694	1.28 709	1.31 739	1.00 743	1.31 749	0.89 691	1.10 831	0.43 807	1.36 829	0.51 808	1.95 834	0.99 816

Selective-IGEV-i1pa	15.72 863	22.55 873	18.18 855	1.88 835	0.97 813	29.25 878	11.89 871	25.83 885	20.69 881	20.14 879	22.94 878	28.39 883	23.24 880	29.37 883	18.71 870	12.83 879	3.29 867	6.89 875	1.18 850	2.01 835	14.15 873

WAO-8	3.00 823	1.60 832	1.52 768	1.82 832	1.65 834	5.57 840	1.35 818	4.65 849	12.37 862	2.89 827	4.04 834	4.89 835	2.78 826	3.73 838	2.44 807	1.29 833	0.93 849	2.00 839	1.16 848	2.02 836	1.23 823

Venus	3.00 823	1.60 832	1.52 768	1.82 832	1.65 834	5.57 840	1.35 818	4.65 849	12.37 862	2.89 827	4.04 834	4.89 835	2.78 826	3.73 838	2.44 807	1.29 833	0.93 849	2.00 839	1.16 848	2.02 836	1.23 823

ACVNet_2	1.74 797	1.30 819	1.62 779	1.81 831	1.63 832	2.28 808	1.34 817	2.35 823	2.64 824	1.82 797	2.55 801	2.99 813	1.71 801	1.67 779	1.20 749	1.48 837	0.59 824	1.81 835	0.71 823	2.09 838	1.29 825

RainbowNet	1.42 785	1.53 828	1.31 750	1.93 836	1.46 829	1.52 773	1.03 792	1.67 798	1.55 781	1.23 754	1.59 760	1.54 774	1.21 767	1.40 756	1.03 726	1.70 839	0.70 827	1.82 836	0.80 830	2.11 839	1.22 822

ACVNet-4b	1.43 786	1.34 820	1.28 744	1.95 837	1.60 831	1.93 797	0.77 758	1.59 790	1.64 792	1.05 712	1.60 761	2.10 795	0.92 730	1.79 787	0.84 683	1.76 841	0.35 779	2.03 842	0.67 820	2.16 840	1.18 821

LVE	2.20 814	1.47 825	1.44 765	2.06 839	1.80 839	2.79 821	1.77 837	2.96 831	3.94 846	1.95 803	4.29 837	3.47 827	1.97 807	2.48 813	1.85 786	2.06 844	0.88 844	2.06 845	1.13 846	2.17 841	1.53 832

Dean	2.07 809	1.39 823	1.69 784	2.17 840	1.83 840	2.75 817	1.28 812	3.49 840	3.80 844	2.13 806	3.30 821	3.18 819	1.98 809	1.78 786	1.72 779	1.73 840	0.79 838	1.99 838	0.91 835	2.17 841	1.34 829

ACVNet_1	1.55 790	1.36 822	1.35 755	1.96 838	1.63 832	1.83 794	0.96 787	2.09 814	1.85 801	1.43 775	1.54 755	2.31 799	1.68 800	1.42 760	1.18 746	1.76 841	0.51 818	2.05 844	0.59 813	2.24 843	1.30 826

DispFullNet	1.64 793	2.64 850	3.14 813	2.57 845	1.78 838	1.32 756	0.55 688	1.42 764	1.45 774	1.89 800	1.48 750	1.55 775	2.35 820	2.08 798	1.12 743	0.60 809	0.19 651	2.33 847	0.73 824	2.35 844	1.30 826

IMH-64-1	1.96 802	1.64 835	1.26 740	2.26 842	1.91 841	2.30 809	1.35 818	2.99 832	2.29 810	1.70 791	2.79 812	2.47 803	1.66 798	2.33 808	1.95 788	2.07 845	0.74 830	2.44 848	1.04 841	2.40 845	1.59 833

IMH-64	1.96 802	1.64 835	1.26 740	2.26 842	1.91 841	2.30 809	1.35 818	2.99 832	2.29 810	1.70 791	2.79 812	2.47 803	1.66 798	2.33 808	1.95 788	2.07 845	0.74 830	2.44 848	1.04 841	2.40 845	1.59 833

IMH	2.15 812	1.66 837	1.29 745	2.25 841	1.92 843	2.87 823	1.33 816	3.25 835	3.04 836	1.87 799	3.33 826	3.00 814	2.03 813	2.80 824	1.95 788	2.09 847	0.78 835	2.45 850	1.05 844	2.44 847	1.62 836

SuperB	1.00 742	0.41 687	4.03 821	0.45 563	0.32 631	0.99 707	0.49 656	1.09 638	2.09 808	1.10 734	1.10 650	0.74 570	0.83 700	1.13 713	1.75 781	0.20 555	0.15 540	0.17 394	0.15 400	2.50 848	0.27 660

DPSimNet_ROB	5.19 843	2.71 851	18.56 856	2.59 846	2.49 848	4.25 837	10.93 869	3.33 837	3.93 845	5.02 858	4.52 841	5.74 839	10.18 853	5.44 850	8.79 850	2.40 851	2.47 864	2.48 851	2.54 859	2.56 849	2.87 847

ktn	3.02 825	2.27 845	1.85 789	2.89 850	2.54 851	3.72 834	2.14 846	3.79 844	5.33 849	2.82 826	5.09 845	5.95 842	2.54 823	3.34 833	2.58 815	2.65 854	1.44 860	2.78 856	2.03 858	2.61 850	2.10 842

TorneroNet-64	3.54 829	1.89 839	1.59 774	2.62 848	2.29 845	6.88 843	1.72 835	4.72 851	11.88 860	2.43 820	5.46 848	8.16 849	2.80 828	4.13 844	3.03 821	2.25 850	0.75 832	2.57 852	1.09 845	2.65 851	1.84 839

TorneroNet	4.49 837	1.92 840	1.65 782	2.60 847	2.29 845	14.95 862	1.86 840	4.86 852	19.56 880	3.10 835	7.52 856	7.00 848	2.90 830	4.48 845	3.66 829	2.24 849	0.78 835	2.68 854	1.14 847	2.79 852	1.80 838

KSHMR	2.64 820	1.96 841	1.86 790	2.69 849	2.44 847	2.88 824	2.04 844	3.46 839	6.31 854	2.51 822	3.27 819	3.39 825	1.97 807	2.59 818	2.08 800	2.48 852	1.41 859	2.80 857	1.51 855	2.98 853	2.09 841

notaker	2.87 821	2.31 846	2.01 792	3.03 851	2.60 852	2.94 827	1.82 839	3.43 838	3.06 838	2.89 827	4.21 836	6.15 844	2.71 824	3.42 835	2.90 820	2.67 855	1.18 855	3.00 859	1.67 856	3.13 854	2.26 843

UNDER WATER-64	3.72 832	2.07 842	4.57 825	3.30 854	2.52 850	5.61 842	2.63 851	3.67 842	12.27 861	3.09 834	2.66 807	5.99 843	4.74 848	3.93 843	3.57 828	2.54 853	1.24 856	2.65 853	1.48 854	3.21 855	2.62 846

UNDER WATER	3.63 831	2.12 843	4.11 822	3.17 852	2.51 849	3.77 836	2.45 848	3.53 841	13.66 867	2.98 832	2.92 814	5.75 840	4.13 842	3.85 842	3.75 830	2.84 856	1.11 854	2.71 855	1.41 853	3.26 856	2.50 845

JetRed	5.38 844	6.17 855	12.68 850	2.38 844	2.85 853	12.60 854	11.17 870	4.60 848	3.74 842	3.87 842	3.85 830	4.83 833	4.13 842	6.81 853	12.18 863	2.18 848	2.95 866	2.19 846	1.98 857	3.49 857	3.01 848

DNS	0.82 704	1.54 829	0.30 127	0.29 12	0.18 97	0.19 38	0.23 174	0.53 275	0.28 119	0.27 168	0.35 236	0.30 215	0.22 148	2.71 821	1.46 765	0.16 383	0.14 507	0.16 333	0.09 19	3.54 858	3.49 850

MADNet++	4.18 835	2.72 852	4.00 819	3.80 856	3.44 855	4.72 839	4.05 857	4.01 845	3.74 842	4.52 844	5.14 846	4.20 829	4.89 849	7.04 854	6.39 845	3.79 861	3.70 868	3.27 861	2.70 861	3.68 859	3.74 854

HanzoNet	6.97 849	2.57 848	4.66 826	3.29 853	2.96 854	3.75 835	2.35 847	5.08 853	7.11 857	14.46 877	13.06 867	17.69 872	22.95 879	13.72 868	6.61 846	4.36 862	1.96 863	3.14 860	2.59 860	3.88 860	3.19 849

DNSM	0.88 721	1.57 830	0.29 103	0.30 27	0.18 97	0.28 179	0.24 191	0.53 275	0.25 84	0.34 248	0.37 252	0.29 199	0.25 207	2.85 826	1.96 793	0.16 383	0.13 463	0.12 81	0.10 101	3.92 861	3.53 851

tt	6.21 847	0.22 419	5.88 830	3.55 855	2.07 844	11.25 853	19.19 873	11.84 862	5.47 851	2.71 824	2.18 788	4.87 834	6.25 851	3.71 837	7.09 847	8.31 873	11.17 879	4.91 871	5.39 873	5.72 862	2.42 844

ply	3.86 833	0.79 785	0.55 514	0.88 799	0.99 816	0.77 640	0.74 751	9.78 860	2.67 825	0.51 374	3.30 821	9.41 853	4.60 845	8.04 862	10.55 859	3.60 859	1.27 857	3.89 863	3.21 868	5.83 863	5.82 856

xbf	4.86 841	0.79 785	0.55 514	0.88 799	0.99 816	8.28 845	10.21 868	9.78 860	2.67 825	3.60 840	3.30 821	9.41 853	4.60 845	8.04 862	10.55 859	3.60 859	1.27 857	3.89 863	3.21 868	5.83 863	5.82 856

DGTPSM_ROB	12.12 857	8.03 856	21.12 860	8.97 858	16.81 859	10.68 851	30.77 877	9.14 858	15.23 869	6.55 861	15.49 876	9.02 851	15.13 867	9.26 865	21.71 874	4.58 863	8.60 870	5.07 872	9.26 874	5.88 865	11.06 866

DPSMNet_ROB	12.13 858	8.03 856	21.13 861	9.02 859	16.82 860	10.68 851	30.78 878	9.15 859	15.24 870	6.56 862	15.50 877	9.02 851	15.13 867	9.28 866	21.71 874	4.59 864	8.60 870	5.08 873	9.26 874	5.89 866	11.06 866

USTest	12.98 861	14.10 864	19.89 859	16.19 861	14.95 858	20.69 864	31.85 879	16.52 872	10.99 859	8.83 865	9.55 859	13.88 859	10.36 854	16.06 871	21.35 873	3.19 858	4.82 869	5.08 873	5.36 872	8.77 867	7.20 858

noway3	9.21 851	10.12 859	12.61 848	19.35 862	17.92 863	12.72 856	8.85 864	13.79 868	2.55 820	4.89 855	5.64 850	14.32 860	10.92 859	7.32 856	9.99 853	5.38 865	0.86 840	3.93 869	3.20 867	10.35 868	9.58 859

noway2	9.29 852	10.00 858	13.21 851	19.46 863	17.91 862	12.76 857	8.86 865	13.76 866	2.52 819	4.89 855	5.65 851	14.42 863	11.02 862	7.33 857	10.02 855	5.50 867	0.86 840	3.92 865	3.19 863	10.41 869	10.11 862

TCMNet-wrong-test	9.08 850	10.58 860	9.58 840	19.64 864	17.64 861	12.69 855	8.93 866	13.77 867	2.58 822	4.67 847	5.19 847	14.57 865	11.02 862	7.21 855	9.81 852	5.58 872	0.89 845	3.76 862	3.10 862	10.41 869	10.02 861

zzzz4	9.41 855	11.20 862	13.33 852	19.85 867	17.93 864	12.87 859	8.81 862	13.98 870	2.75 831	4.88 853	5.65 851	14.41 862	10.97 861	7.35 859	10.09 857	5.53 868	0.87 842	3.92 865	3.19 863	10.47 871	10.21 863

noway1	9.38 854	11.21 863	12.64 849	19.86 868	17.94 866	12.86 858	8.81 862	13.99 871	2.71 830	4.88 853	5.65 851	14.39 861	10.96 860	7.36 860	10.09 857	5.53 868	0.87 842	3.92 865	3.19 863	10.48 872	10.21 863

noway4	9.29 852	11.04 861	10.86 843	19.95 869	17.93 864	12.89 860	8.96 867	13.89 869	2.60 823	4.83 850	5.53 849	14.50 864	11.18 864	7.34 858	10.04 856	5.56 870	0.89 845	3.92 865	3.19 863	10.52 873	10.27 865

iinet-test	16.76 864	17.54 865	22.91 863	19.68 865	18.39 867	24.34 866	34.09 881	20.39 873	15.46 871	12.61 869	12.84 865	18.06 874	15.24 870	19.55 872	24.17 876	8.84 875	8.72 872	8.93 877	9.26 874	12.70 874	11.43 869

IINet	16.76 864	17.54 865	22.91 863	19.68 865	18.39 867	24.34 866	34.08 880	20.39 873	15.46 871	12.61 869	12.85 866	18.06 874	15.24 870	19.55 872	24.17 876	8.84 875	8.72 872	8.93 877	9.26 874	12.70 874	11.43 869

DPSM_ROB	17.80 866	18.60 868	24.24 869	20.89 871	19.49 869	25.83 871	36.10 883	21.62 882	16.41 874	13.46 872	14.26 872	19.11 877	16.15 872	20.74 875	25.59 879	9.37 877	9.23 875	9.47 879	9.81 878	13.47 876	12.09 871

DPSM	17.80 866	18.60 868	24.24 869	20.89 871	19.49 869	25.83 871	36.10 883	21.62 882	16.41 874	13.46 872	14.26 872	19.11 877	16.15 872	20.74 875	25.59 879	9.37 877	9.23 875	9.47 879	9.81 878	13.47 876	12.09 871

PML	40.49 886	30.31 874	12.46 847	7.19 857	14.30 857	91.44 895	212.44 904	7.73 854	23.24 882	74.44 903	185.05 904	49.81 896	25.78 881	21.34 877	12.84 864	8.71 874	2.93 865	8.43 876	3.24 870	13.77 878	4.45 855

fast-reg	35.51 873	37.45 884	48.59 881	42.42 883	40.60 882	52.45 887	72.91 891	43.31 888	32.61 884	26.36 883	27.86 879	36.65 886	30.31 885	40.94 888	51.17 888	18.26 884	18.55 883	19.07 881	19.64 881	27.04 879	23.98 874

FlowAnything	35.84 878	37.49 885	48.69 883	42.17 877	39.26 878	51.95 880	72.95 895	43.35 889	33.23 892	26.92 888	28.67 884	38.55 893	32.78 892	41.53 889	51.47 891	18.71 885	18.59 888	19.17 889	19.88 888	27.07 880	24.26 876

Hybrid-DGEV	35.79 877	37.44 883	48.86 885	42.22 879	39.24 877	52.03 885	72.89 890	43.41 893	32.74 885	26.76 884	28.72 886	38.35 887	32.61 890	41.58 890	51.39 889	18.72 887	18.56 884	19.14 887	19.80 887	27.10 881	24.25 875

CasAABBNet	35.77 876	37.38 879	48.59 881	42.20 878	39.23 876	51.95 880	72.92 892	43.36 890	33.03 890	26.93 889	28.31 883	38.43 890	32.32 888	41.58 890	51.50 892	18.71 885	18.58 885	19.11 884	19.75 882	27.11 882	24.33 877

RAFT-FEzeroshot	35.76 874	37.39 880	48.55 879	42.39 881	39.44 880	51.96 882	72.92 892	43.38 891	32.90 887	26.87 886	28.06 880	38.42 888	32.28 886	41.59 892	51.51 893	18.73 888	18.58 885	19.11 884	19.75 882	27.12 883	24.33 877

RAFT-FE	35.76 874	37.39 880	48.55 879	42.39 881	39.44 880	51.96 882	72.92 892	43.38 891	32.90 887	26.87 886	28.06 880	38.42 888	32.28 886	41.59 892	51.51 893	18.73 888	18.58 885	19.11 884	19.75 882	27.12 883	24.33 877

RAFTStereoReplicaGSO							72.95 895	43.45 895	33.17 891	26.83 885	28.70 885	38.51 891	32.41 889	41.79 896	51.15 887	18.74 890	18.60 889	19.09 882	19.78 885	27.14 885

Selective-RAFT-Error	35.87 879	37.42 882	48.73 884	42.24 880	39.28 879	52.00 884	72.87 889	43.41 893	32.95 889	26.97 890	28.72 886	38.71 894	33.15 894	41.59 892	51.42 890	18.77 891	18.60 889	19.14 887	19.78 885	27.19 886	24.42 880

LSM0	38.96 885	37.52 886	48.37 878	43.79 884	91.31 893	52.31 886	72.38 888	43.71 896	32.75 886	27.16 891	28.73 888	38.51 891	32.63 891	41.75 895	51.59 895	18.85 892	18.43 882	19.09 882	19.60 880	27.21 887	33.44 882

xxxxx1	36.77 880	19.69 870	24.00 866	62.46 885	66.77 888	27.30 874	39.89 885	20.40 875	18.80 877	14.18 874	13.11 868	17.29 869	17.30 874	21.62 878	27.81 881	13.61 880	18.98 891	111.36 901	133.25 900	28.84 888	38.64 886

tt_ll	36.77 880	19.69 870	24.00 866	62.46 885	66.77 888	27.30 874	39.89 885	20.40 875	18.80 877	14.18 874	13.11 868	17.29 869	17.30 874	21.62 878	27.81 881	13.61 880	18.98 891	111.36 901	133.25 900	28.84 888	38.64 886

ff	36.77 880	19.69 870	24.00 866	62.46 885	66.77 888	27.30 874	39.89 885	20.40 875	18.80 877	14.18 874	13.11 868	17.29 869	17.30 874	21.62 878	27.81 881	13.61 880	18.98 891	111.36 901	133.25 900	28.84 888	38.64 886

LRCNet_RVC	21.27 870	31.14 875	21.46 862	28.97 874	23.77 872	3.11 829	0.62 714	20.94 880	1.64 792	25.57 882	28.13 882	21.96 879	14.74 866	21.99 881	16.44 869	29.16 895	14.92 881	33.57 894	31.28 891	29.67 891	26.33 881

HaxPig	31.93 871	37.19 878	34.22 871	24.41 873	24.94 873	18.53 863	20.18 874	21.15 881	28.84 883	35.74 893	38.86 892	26.18 882	28.75 884	33.85 884	34.15 884	35.89 898	38.80 898	37.79 895	40.52 896	39.33 892	39.33 890

AVERAGE_ROB	37.53 884	40.05 887	40.01 874	34.74 876	33.76 875	28.46 877	25.14 876	32.31 887	34.08 894	41.20 900	40.52 893	34.51 885	34.78 896	39.11 886	37.48 886	42.68 899	43.32 899	43.80 896	42.99 897	40.42 893	41.31 891

zzzz2	53.65 887	56.66 889	73.27 888	63.91 888	58.99 884	77.97 893	109.74 899	64.98 901	48.54 899	40.57 896	42.99 895	57.05 897	47.63 897	61.95 899	76.91 896	27.98 893	27.90 894	28.74 890	29.84 889	40.82 894	36.58 883

noway5	53.65 887	56.66 889	73.27 888	63.91 888	58.99 884	77.97 893	109.74 899	64.98 901	48.54 899	40.57 896	42.99 895	57.05 897	47.63 897	61.95 899	76.91 896	27.98 893	27.90 894	28.74 890	29.84 889	40.82 894	36.58 883

MEDIAN_ROB	37.35 883	40.72 888	40.37 875	32.26 875	31.80 874	27.29 873	25.02 875	29.47 886	33.43 893	41.99 901	41.60 894	33.48 884	34.37 895	39.66 887	36.94 885	43.49 900	43.96 900	44.07 897	43.35 898	41.32 896	42.43 892

zzzzzz3	56.61 889	57.26 891	74.92 890	78.37 890	76.48 891	77.51 892	91.82 898	62.31 899	50.64 901	40.79 898	45.27 897	70.00 899	62.02 901	61.78 897	76.96 899	29.82 896	27.98 896	31.03 892	32.00 892	46.50 897	38.68 889

zzz1	56.64 890	57.28 892	75.17 891	78.39 891	76.49 892	77.41 891	91.74 897	62.51 900	50.67 902	40.88 899	45.36 898	70.01 900	62.11 902	61.78 897	76.95 898	29.82 896	27.99 897	31.03 892	32.00 892	46.50 897	38.60 885

DLNR_Zeroshot_test	20.12 869	36.36 876	38.38 872	170.13 895	62.28 887	0.22 60	0.20 62	13.43 864	0.40 268	0.45 345	0.66 411	0.42 350	0.21 121	0.64 471	0.32 376	5.57 871	0.10 111	0.15 284	0.11 184	72.31 899	0.13 261

DLNR-FE	20.09 868	36.45 877	38.39 873	170.32 896	60.71 886	0.23 82	0.20 62	13.60 865	0.40 268	0.45 345	0.66 411	0.42 350	0.21 121	0.64 471	0.32 376	5.49 866	0.10 111	0.15 284	0.11 184	72.83 900	0.13 261

RSGM-EC	74.49 891	61.53 893	40.38 876	97.66 892	92.09 894	73.48 889	113.87 901	59.44 897	38.62 895	39.84 894	49.02 899	90.35 901	61.68 899	138.81 901	126.03 901	92.92 901	53.83 901	94.52 899	37.88 894	81.03 901	46.84 893

acva	74.49 891	61.53 893	40.38 876	97.66 892	92.09 894	73.48 889	113.87 901	59.44 897	38.62 895	39.84 894	49.02 899	90.35 901	61.68 899	138.81 901	126.03 901	92.92 901	53.83 901	94.52 899	37.88 894	81.03 901	46.84 893

Anonymous_1	33.12 872	18.23 867	23.86 865	20.53 870	21.18 871	25.45 870	35.84 882	22.44 884	15.68 873	13.41 871	13.70 871	18.00 873	15.15 869	20.31 874	24.47 878	14.56 883	8.84 874	66.24 898	117.79 899	155.41 903	11.40 868

Light2-Stereo	118.81 894	74.59 895	104.85 893	164.27 894	128.52 896	122.07 896	1.36 822	133.56 904	4.56 847	170.07 904	143.31 901	123.75 904	33.10 893	172.28 903	151.91 903	165.00 904	12.75 880	177.68 905	173.40 904	168.88 904	150.28 896

test_example2	176.82 895	204.75 897	198.54 895	188.58 897	191.23 897	151.28 897	169.77 903	97.63 903	125.81 903	179.94 905	183.74 903	158.20 905	139.14 903	192.16 904	198.12 904	203.48 905	236.37 903	163.71 904	173.22 903	217.79 905	162.95 897

ccccc		430.66 898		506.24 898	500.20 898	349.93 899		384.19 906		330.97 906		370.48 906		498.75 906		557.84 906	430.47 904	334.14 906	290.91 905	547.74 906

Low-res two-view benchmark