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

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.16 2	0.17 48	0.09 53	0.09 9	0.14 172	0.11 3	0.16 98	0.07 1	0.09 27	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.06 39

test12345	0.10 6	0.07 2	0.22 93	0.16 20	0.08 38	0.14 63	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.08 19	0.08 7	0.07 4	0.16 76	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.08 116

vfmstereo	0.11 23	0.07 2	0.23 108	0.18 88	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.18 55	0.16 98	0.09 16	0.09 27	0.08 7	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.13 505	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.08 116

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.07 2	0.15 1	0.14 2	0.07 8	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.11 8	0.10 54	0.07 5	0.07 2	0.07 4	0.14 22	0.11 38	0.08 344	0.04 1	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

VeloStereo	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.16 20	0.12 231	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 128	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.16 76	0.12 79	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

flow	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.16 20	0.12 231	0.09 9	0.07 1	0.12 6	0.10 4	0.12 128	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.12 79	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

LGCAT	0.15 199	0.07 2	0.19 33	0.15 7	0.09 53	0.13 45	0.12 63	0.13 12	0.10 4	0.13 172	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.31 463	0.14 212	0.23 768	0.24 734	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.41 768

derf	0.11 23	0.07 2	0.21 71	0.18 88	0.11 169	0.11 27	0.11 31	0.17 45	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.06 55	0.07 239	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.13 423

mm2	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.08 2	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

mm1	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.12 63	0.15 20	0.14 50	0.08 2	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

LiteMatch*	0.12 66	0.07 2	0.26 155	0.16 20	0.11 169	0.13 45	0.13 119	0.19 83	0.15 80	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.11 171	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.14 470

PipStereo	0.14 150	0.07 2	0.16 2	0.23 417	0.21 644	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.13 215	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.07 165	0.23 714	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.49 791

PSi22b	0.14 150	0.07 2	0.16 2	0.22 349	0.22 663	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.14 250	0.09 55	0.14 22	0.11 38	0.07 165	0.22 700	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.49 791

PSi22a	0.13 92	0.07 2	0.16 2	0.21 274	0.18 552	0.09 9	0.11 31	0.15 20	0.12 14	0.08 2	0.07 5	0.12 179	0.08 21	0.15 44	0.12 79	0.07 165	0.22 700	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.52 798

Foundation-i1c-attn	0.15 199	0.07 2	0.20 51	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.15 227	0.26 237	0.29 402	0.15 231	0.16 228	0.17 323	0.14 329	0.19 163	0.15 260	0.07 165	0.22 700	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.26 672

DepthFocus	0.10 6	0.07 2	0.26 155	0.15 7	0.11 169	0.10 19	0.13 119	0.15 20	0.09 2	0.12 128	0.10 62	0.09 40	0.08 21	0.13 8	0.10 17	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.06 128	0.05 7

Foundation-i32	0.14 150	0.07 2	0.18 21	0.24 478	0.22 663	0.10 19	0.12 63	0.15 20	0.13 28	0.08 2	0.07 5	0.12 179	0.08 21	0.17 103	0.13 154	0.07 165	0.29 784	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.45 784

GeoVLM	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

Pro-Stereo	0.10 6	0.07 2	0.16 2	0.17 48	0.10 117	0.17 203	0.13 119	0.11 3	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.08 7	0.06 1	0.22 264	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.08 373	0.05 6	0.06 39

WQFJA1++	0.48 739	0.07 2	0.86 701	0.23 417	0.19 589	0.18 245	0.11 31	0.21 119	0.14 50	2.23 855	0.12 117	0.23 422	0.11 171	0.21 230	0.14 212	0.08 344	0.19 653	0.06 79	0.09 494	4.02 864	0.20 584

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 2	0.16 2	0.15 7	0.06 1	0.08 4	0.12 63	0.12 6	0.12 14	0.08 2	0.12 117	0.07 2	0.07 4	0.13 8	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7
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++	0.11 23	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.16 76	0.14 212	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.13 423

HiDET	0.12 66	0.07 2	0.20 51	0.15 7	0.09 53	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.16 98	0.10 54	0.10 62	0.11 130	0.09 55	0.19 163	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

Monster-pub-mixall	0.13 92	0.07 2	0.20 51	0.17 48	0.08 38	0.11 27	0.09 4	0.21 119	0.13 28	0.12 128	0.11 86	0.08 7	0.08 21	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.35 809	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.09 175

IGEV	0.12 66	0.07 2	0.19 33	0.16 20	0.11 169	0.16 153	0.13 119	0.22 138	0.17 118	0.12 128	0.15 213	0.09 40	0.07 4	0.16 76	0.12 79	0.06 55	0.10 409	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.08 116

CAS	0.16 236	0.07 2	0.29 193	0.42 779	0.17 520	0.20 333	0.18 413	0.23 160	0.20 201	0.15 231	0.19 290	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.14 212	0.31 802	0.04 1	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.16 511

ww	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.20 214	0.11 169	0.15 99	0.13 119	0.17 45	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.10 78	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.12 383

GStereo	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.15 7	0.14 353	0.17 203	0.11 31	0.17 45	0.14 50	0.15 231	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.19 163	0.18 378	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.09 175

MGW-Stereo-1	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.20 214	0.11 169	0.16 153	0.13 119	0.15 20	0.17 118	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.08 21	0.17 103	0.12 79	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.12 383

GeoAtt-L-single (ZS)	0.10 6	0.08 27	0.16 2	0.14 2	0.07 8	0.10 19	0.11 31	0.11 3	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.08 7	0.08 21	0.19 163	0.11 38	0.08 344	0.04 1	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.06 39

Cross2Single-S	0.10 6	0.08 27	0.18 21	0.17 48	0.09 53	0.08 4	0.15 227	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.13 8	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.06 39

E$^{3}$Stereo	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.16 480	0.15 99	0.13 119	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.22 612

LLLLL	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.16 480	0.15 99	0.13 119	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.22 612

LLL	0.15 199	0.08 27	0.21 71	0.24 478	0.20 621	0.16 153	0.15 227	0.20 95	0.19 181	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.10 111	0.29 429	0.15 260	0.06 55	0.21 686	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.28 689

low	0.16 236	0.08 27	0.28 184	0.23 417	0.21 644	0.17 203	0.15 227	0.28 271	0.20 201	0.11 87	0.12 117	0.13 215	0.10 111	0.27 374	0.14 212	0.07 165	0.23 714	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.23 625

100	0.14 150	0.08 27	0.21 71	0.25 528	0.14 353	0.11 27	0.13 119	0.18 55	0.18 146	0.11 87	0.13 149	0.14 250	0.10 111	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.25 655

300	0.14 150	0.08 27	0.22 93	0.23 417	0.21 644	0.13 45	0.13 119	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.13 215	0.10 111	0.20 203	0.15 260	0.06 55	0.12 481	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.30 707

Last	0.13 92	0.08 27	0.23 108	0.18 88	0.10 117	0.14 63	0.13 119	0.18 55	0.18 146	0.10 54	0.11 86	0.14 250	0.10 111	0.24 308	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.23 625

DDDD	0.14 150	0.08 27	0.23 108	0.23 417	0.20 621	0.13 45	0.13 119	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.11 86	0.15 276	0.11 171	0.21 230	0.15 260	0.08 344	0.16 577	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.28 689

TT111	0.14 150	0.08 27	0.23 108	0.17 48	0.20 621	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.16 98	0.11 87	0.10 62	0.12 179	0.11 171	0.22 264	0.14 212	0.07 165	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.29 701

DF_test	0.10 6	0.08 27	0.20 51	0.17 48	0.11 169	0.06 2	0.13 119	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.12 117	0.08 7	0.09 55	0.12 5	0.10 17	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.07 247	0.06 39

testmc14	0.14 150	0.08 27	0.29 193	0.21 274	0.16 480	0.19 284	0.14 172	0.16 26	0.13 28	0.11 87	0.14 190	0.11 130	0.08 21	0.20 203	0.12 79	0.06 55	0.24 734	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.32 721

depth_test_26	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.16 20	0.09 53	0.09 9	0.11 31	0.16 26	0.16 98	0.12 128	0.16 228	0.11 130	0.08 21	0.14 22	0.10 17	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

Anonymus	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.21 119	0.17 118	0.11 87	0.09 27	0.14 250	0.12 235	0.18 132	0.15 260	0.08 344	0.09 360	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

MCSU-Stereo	0.13 92	0.08 27	0.24 123	0.17 48	0.11 169	0.17 203	0.15 227	0.17 45	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.12 179	0.08 21	0.20 203	0.13 154	0.07 165	0.20 675	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.19 562

qqai	0.12 66	0.08 27	0.22 93	0.18 88	0.12 231	0.11 27	0.12 63	0.17 45	0.16 98	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.20 584

MGA	0.12 66	0.08 27	0.26 155	0.16 20	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.18 55	0.13 28	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.07 4	0.20 203	0.12 79	0.07 165	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.09 175

CAR	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.14 63	0.10 12	0.19 83	0.13 28	0.12 128	0.10 62	0.08 7	0.07 4	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.10 258

MSE-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.14 63	0.10 12	0.19 83	0.13 28	0.11 87	0.10 62	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.12 79	0.06 55	0.16 577	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.10 258

PointNet	0.11 23	0.08 27	0.19 33	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.15 227	0.18 55	0.16 98	0.09 16	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.13 154	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.12 383

Foundation-i1b	0.15 199	0.08 27	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.16 153	0.16 296	0.27 254	0.29 402	0.15 231	0.15 213	0.18 338	0.12 235	0.18 132	0.14 212	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.21 597

Foundation-i1a	0.16 236	0.08 27	0.20 51	0.18 88	0.11 169	0.18 245	0.16 296	0.26 237	0.30 420	0.17 279	0.16 228	0.19 354	0.13 294	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.21 686	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.26 672

Foundation-i1	0.16 236	0.08 27	0.21 71	0.21 274	0.13 301	0.17 203	0.15 227	0.33 369	0.32 446	0.16 251	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.19 163	0.16 303	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.16 511

Test_v1	0.11 23	0.08 27	0.17 12	0.15 7	0.09 53	0.13 45	0.12 63	0.23 160	0.17 118	0.10 54	0.10 62	0.08 7	0.08 21	0.15 44	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.07 70

DispViT+	0.12 66	0.08 27	0.21 71	0.16 20	0.16 480	0.10 19	0.12 63	0.27 254	0.24 293	0.13 172	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.08 344	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 7

LCMNet	0.12 66	0.08 27	0.20 51	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.19 83	0.20 201	0.10 54	0.11 86	0.11 130	0.10 111	0.20 203	0.16 303	0.07 165	0.11 447	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.14 470

CSFM-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.17 12	0.16 20	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.22 138	0.13 28	0.11 87	0.11 86	0.10 78	0.11 171	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.12 481	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.12 383

DDF-Stereo	0.16 236	0.08 27	0.30 205	0.21 274	0.20 621	0.12 36	0.14 172	0.20 95	0.19 181	0.11 87	0.10 62	0.13 215	0.12 235	0.24 308	0.20 451	0.09 461	0.18 639	0.07 208	0.06 145	0.20 743	0.19 562

252Zero-FE	0.18 280	0.08 27	0.28 184	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.11 31	0.22 138	0.22 251	0.76 790	0.11 86	0.09 40	0.08 21	0.17 103	0.15 260	0.07 165	0.51 832	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.10 258

Wavelet-MonSter	0.12 66	0.08 27	0.25 135	0.18 88	0.10 117	0.13 45	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.11 87	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.15 260	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.12 383

zero-FE	0.21 394	0.08 27	1.10 749	0.24 478	0.27 726	0.12 36	0.14 172	0.20 95	0.20 201	0.12 128	0.11 86	0.13 215	0.11 171	0.22 264	0.19 419	0.09 461	0.23 714	0.07 208	0.08 373	0.19 732	0.27 680

111111	0.13 92	0.08 27	0.20 51	0.20 214	0.13 301	0.13 45	0.10 12	0.23 160	0.17 118	0.11 87	0.13 149	0.12 179	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.08 338	0.16 511

MLG-Stereo_test3	0.11 23	0.08 27	0.22 93	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.11 31	0.18 55	0.13 28	0.11 87	0.07 5	0.10 78	0.08 21	0.14 22	0.12 79	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.08 116

MLG-Stereo	0.11 23	0.08 27	0.26 155	0.19 148	0.09 53	0.15 99	0.11 31	0.18 55	0.13 28	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.08 21	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.16 577	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

LG-G_1	0.12 66	0.08 27	0.28 184	0.20 214	0.09 53	0.21 367	0.09 4	0.20 95	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.22 264	0.11 38	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

LG-G	0.12 66	0.08 27	0.28 184	0.20 214	0.09 53	0.21 367	0.09 4	0.20 95	0.12 14	0.11 87	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.22 264	0.11 38	0.07 165	0.09 360	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

SGD-Stereo	0.12 66	0.08 27	0.18 21	0.17 48	0.07 8	0.17 203	0.13 119	0.19 83	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.19 163	0.12 79	0.08 344	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

Reg-Stereo(zero)	0.18 280	0.08 27	0.39 298	0.19 148	0.19 589	0.24 451	0.18 413	0.29 293	0.29 402	0.24 397	0.21 324	0.24 443	0.18 445	0.22 264	0.21 484	0.07 165	0.11 447	0.06 79	0.07 269	0.06 128	0.11 317

FoundationStereo	0.13 92	0.08 27	0.18 21	0.29 663	0.30 750	0.12 36	0.13 119	0.12 6	0.18 146	0.09 16	0.08 19	0.10 78	0.08 21	0.14 22	0.11 38	0.07 165	0.31 792	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.06 39

dual_stereo	0.18 280	0.08 27	0.26 155	0.21 274	0.32 764	0.11 27	0.13 119	0.27 254	0.20 201	0.11 87	0.09 27	0.10 78	0.08 21	0.20 203	0.14 212	0.07 165	0.45 822	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.65 818

Pointernet	0.15 199	0.08 27	0.35 264	0.19 148	0.12 231	0.20 333	0.12 63	0.34 376	0.25 322	0.15 231	0.16 228	0.13 215	0.11 171	0.18 132	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

IGEV-Stereo+	0.14 150	0.08 27	0.26 155	0.18 88	0.14 353	0.09 9	0.10 12	0.16 26	0.17 118	0.14 201	0.08 19	0.10 78	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.07 165	0.15 559	0.06 79	0.06 145	0.16 686	0.29 701

CES	0.14 150	0.08 27	0.24 123	0.17 48	0.23 679	0.18 245	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.14 201	0.18 274	0.14 250	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.08 338	0.20 584

ww3	0.12 66	0.09 74	0.25 135	0.22 349	0.15 429	0.15 99	0.13 119	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.12 117	0.10 78	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.15 493

ww2	0.12 66	0.09 74	0.25 135	0.20 214	0.16 480	0.16 153	0.12 63	0.16 26	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.13 505	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.14 470

GeoMambaStereo_RVC	0.14 150	0.09 74	0.21 71	0.15 7	0.15 429	0.18 245	0.12 63	0.18 55	0.15 80	0.19 318	0.19 290	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.18 378	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.13 423

MGE	0.15 199	0.09 74	0.33 244	0.26 574	0.23 679	0.13 45	0.11 31	0.16 26	0.18 146	0.10 54	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.25 334	0.11 38	0.05 1	0.28 767	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.25 655

HNOStereo	0.17 264	0.09 74	0.29 193	0.19 148	0.31 757	0.15 99	0.16 296	0.19 83	0.20 201	0.17 279	0.17 252	0.14 250	0.12 235	0.17 103	0.17 342	0.06 55	0.38 813	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.34 737

CR-RVC	0.09 2	0.09 74	0.17 12	0.15 7	0.06 1	0.12 36	0.11 31	0.18 55	0.10 4	0.10 54	0.06 1	0.09 40	0.08 21	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7

EE1	0.18 280	0.09 74	0.43 346	0.20 214	0.12 231	0.16 153	0.13 119	0.35 385	0.25 322	0.17 279	0.15 213	0.15 276	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.08 344	0.23 714	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.30 707

NBS	0.09 2	0.09 74	0.17 12	0.19 148	0.09 53	0.08 4	0.13 119	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.11 86	0.07 2	0.06 1	0.10 1	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.06 39

Codiref-stereo	0.14 150	0.09 74	0.45 364	0.28 642	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.10 538	0.08 309	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

SCION-MonSter(vits)	0.23 459	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.46 551	0.54 709	0.09 16	0.45 646	0.30 536	0.27 577	0.35 508	0.45 696	0.10 538	0.08 309	0.18 741	0.17 746	0.15 676	0.16 511

small-0shot	0.10 6	0.09 74	0.19 33	0.16 20	0.09 53	0.10 19	0.15 227	0.14 17	0.13 28	0.09 16	0.15 213	0.08 7	0.08 21	0.11 2	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 6	0.09 74	0.17 12	0.14 2	0.09 53	0.12 36	0.15 227	0.12 6	0.12 14	0.09 16	0.13 149	0.06 1	0.09 55	0.11 2	0.14 212	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

monster-pro	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

TS12	0.13 92	0.09 74	0.21 71	0.21 274	0.09 53	0.19 284	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.15 231	0.19 290	0.12 179	0.13 294	0.18 132	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.06 39

DF	0.16 236	0.09 74	0.31 216	0.31 696	0.16 480	0.17 203	0.15 227	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.23 359	0.19 354	0.11 171	0.24 308	0.16 303	0.08 344	0.23 714	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.09 175

DN	0.21 394	0.09 74	0.58 568	0.40 768	0.18 552	0.22 401	0.18 413	0.30 315	0.25 322	0.15 231	0.19 290	0.18 338	0.10 111	0.26 358	0.19 419	0.14 684	0.18 639	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.42 773

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.13 92	0.09 74	0.23 108	0.19 148	0.14 353	0.20 333	0.16 296	0.25 213	0.19 181	0.12 128	0.15 213	0.14 250	0.13 294	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.13 423

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.14 150	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.14 172	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.31 714

RT-Monster	0.16 236	0.09 74	0.25 135	0.18 88	0.14 353	0.20 333	0.12 63	0.31 339	0.33 465	0.25 411	0.22 343	0.17 323	0.13 294	0.19 163	0.15 260	0.07 165	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.10 258

VMStereo-Base	0.14 150	0.09 74	0.29 193	0.16 20	0.09 53	0.18 245	0.12 63	0.24 186	0.25 322	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.08 116

BridgeDepth_RVC	0.10 6	0.09 74	0.18 21	0.13 1	0.07 8	0.16 153	0.10 12	0.21 119	0.15 80	0.10 54	0.10 62	0.09 40	0.12 235	0.14 22	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.17 264	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.10 117	0.20 333	0.13 119	0.20 95	0.15 80	0.75 786	0.13 149	0.13 215	0.11 171	0.16 76	0.16 303	0.08 344	0.10 409	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.18 542

MonStereo	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

Monster-pub-eth3d	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.19 163	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

DVStereo	0.15 199	0.09 74	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.21 367	0.14 172	0.24 186	0.22 251	0.22 371	0.21 324	0.16 298	0.15 353	0.24 308	0.17 342	0.07 165	0.07 239	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.08 116

3.25w_new	0.13 92	0.09 74	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.18 245	0.10 12	0.23 160	0.18 146	0.15 231	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.11 317

3.25w	0.13 92	0.09 74	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.18 245	0.10 12	0.23 160	0.18 146	0.15 231	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.06 145	0.04 1	0.11 317

1w_stereo	0.13 92	0.09 74	0.17 12	0.19 148	0.10 117	0.16 153	0.15 227	0.27 254	0.22 251	0.14 201	0.16 228	0.08 7	0.12 235	0.19 163	0.14 212	0.05 1	0.10 409	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.09 175

LG-Stereo_L2	0.11 23	0.09 74	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.12 36	0.13 119	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.08 7	0.08 21	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.08 309	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

LG-Stereo_L1	0.11 23	0.09 74	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.12 36	0.13 119	0.18 55	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.08 7	0.07 4	0.18 132	0.11 38	0.06 55	0.10 409	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

MLG-Stereo_test2	0.12 66	0.09 74	0.29 193	0.21 274	0.12 231	0.16 153	0.11 31	0.17 45	0.12 14	0.11 87	0.08 19	0.11 130	0.06 1	0.16 76	0.11 38	0.08 344	0.13 505	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.09 175

MLG-Stereo_test1	0.11 23	0.09 74	0.26 155	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.11 31	0.17 45	0.11 8	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.07 4	0.17 103	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.07 70

LGtest1	0.10 6	0.09 74	0.19 33	0.18 88	0.09 53	0.13 45	0.09 4	0.17 45	0.13 28	0.10 54	0.08 19	0.09 40	0.09 55	0.16 76	0.12 79	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

IGEV-RUCA	0.21 394	0.09 74	0.26 155	0.20 214	0.19 589	0.28 520	0.23 609	0.24 186	0.22 251	0.21 348	0.23 359	0.29 514	0.48 744	0.26 358	0.19 419	0.09 461	0.08 309	0.18 741	0.14 710	0.18 718	0.19 562

MonSter	0.13 92	0.09 74	0.20 51	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

GCAP-BAT	0.23 459	0.09 74	1.36 787	0.31 696	0.44 798	0.16 153	0.15 227	0.30 315	0.26 346	0.14 201	0.17 252	0.15 276	0.11 171	0.23 291	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.24 642

IGEV-Stereo++	0.15 199	0.09 74	0.27 172	0.21 274	0.13 301	0.14 63	0.11 31	0.23 160	0.19 181	0.15 231	0.14 190	0.11 130	0.11 171	0.19 163	0.12 79	0.06 55	0.21 686	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.28 689

trnet	0.14 150	0.09 74	0.26 155	0.15 7	0.07 8	0.21 367	0.12 63	0.25 213	0.26 346	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.09 461	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.06 39

GCAPDPT-zeroshot4090	0.14 150	0.09 74	0.37 282	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.14 172	0.20 95	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.31 714

GCAPDPT-zeroshot	0.22 423	0.09 74	1.28 777	0.31 696	0.43 795	0.16 153	0.15 227	0.30 315	0.26 346	0.14 201	0.17 252	0.15 276	0.11 171	0.23 291	0.12 79	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.24 642

AEACV	0.20 349	0.09 74	0.32 231	0.39 763	0.34 769	0.21 367	0.16 296	0.30 315	0.18 146	0.17 279	0.17 252	0.13 215	0.16 379	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.29 784	0.07 208	0.09 494	0.07 247	0.37 757

Any-RAFT	0.18 280	0.09 74	0.33 244	0.19 148	0.10 117	0.29 545	0.16 296	0.44 531	0.32 446	0.25 411	0.27 415	0.29 514	0.16 379	0.23 291	0.13 154	0.08 344	0.07 239	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

LoS	0.15 199	0.09 74	0.34 251	0.17 48	0.09 53	0.22 401	0.14 172	0.27 254	0.27 367	0.15 231	0.18 274	0.19 354	0.14 329	0.23 291	0.14 212	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.04 1	0.06 128	0.06 39
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
EGLCR-Stereo	0.19 315	0.09 74	0.34 251	0.29 663	0.17 520	0.28 520	0.16 296	0.30 315	0.23 271	0.22 371	0.11 86	0.16 298	0.09 55	0.28 400	0.15 260	0.07 165	0.25 746	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.37 757

CREStereo++_RVC	0.16 236	0.09 74	0.42 337	0.17 48	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.23 160	0.31 432	0.21 348	0.31 464	0.13 215	0.11 171	0.17 103	0.16 303	0.07 165	0.04 1	0.06 79	0.15 722	0.06 128	0.05 7
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	0.18 280	0.09 74	0.38 287	0.18 88	0.07 8	0.33 610	0.19 463	0.39 456	0.34 478	0.24 397	0.25 384	0.18 338	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.05 7

CREStereo	0.14 150	0.09 74	0.27 172	0.14 2	0.08 38	0.22 401	0.15 227	0.26 237	0.26 346	0.16 251	0.21 324	0.14 250	0.13 294	0.19 163	0.14 212	0.09 461	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.06 39
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.16 236	0.09 74	0.31 216	0.15 7	0.09 53	0.23 426	0.15 227	0.26 237	0.24 293	0.17 279	0.21 324	0.16 298	0.14 329	0.23 291	0.14 212	0.29 798	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.07 70

CMRA-Stereo	0.19 315	0.10 122	0.81 678	0.25 528	0.16 480	0.17 203	0.14 172	0.27 254	0.24 293	0.19 318	0.24 373	0.18 338	0.13 294	0.31 463	0.21 484	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.11 317

StereoNetSlim22	0.15 199	0.10 122	0.27 172	0.24 478	0.13 301	0.17 203	0.15 227	0.29 293	0.20 201	0.20 337	0.13 149	0.16 298	0.11 171	0.22 264	0.16 303	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.07 247	0.09 175

StereoNetSlim	0.15 199	0.10 122	0.28 184	0.25 528	0.12 231	0.18 245	0.17 344	0.25 213	0.21 236	0.18 305	0.13 149	0.14 250	0.09 55	0.23 291	0.15 260	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.10 258

test_c	0.10 6	0.10 122	0.19 33	0.16 20	0.06 1	0.11 27	0.12 63	0.18 55	0.14 50	0.11 87	0.07 5	0.07 2	0.09 55	0.13 8	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.06 39

FETCStereo	0.17 264	0.10 122	0.32 231	0.20 214	0.31 757	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.19 181	0.18 305	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.16 76	0.16 303	0.06 55	0.32 797	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.35 744

CEFStereo	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.22 349	0.34 769	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.20 201	0.18 305	0.19 290	0.16 298	0.12 235	0.18 132	0.18 378	0.06 55	0.30 786	0.06 79	0.09 494	0.06 128	0.34 737

CGFBStereo	0.18 280	0.10 122	0.36 273	0.21 274	0.31 757	0.16 153	0.15 227	0.18 55	0.19 181	0.19 318	0.17 252	0.16 298	0.12 235	0.17 103	0.16 303	0.06 55	0.30 786	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.33 731

ACC-I	0.11 23	0.10 122	0.19 33	0.17 48	0.09 53	0.06 2	0.14 172	0.13 12	0.16 98	0.10 54	0.13 149	0.09 40	0.09 55	0.18 132	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.06 39

ACC	0.11 23	0.10 122	0.20 51	0.18 88	0.09 53	0.05 1	0.14 172	0.15 20	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.09 40	0.09 55	0.17 103	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.06 39

GIO	0.22 423	0.10 122	0.56 537	0.26 574	0.28 728	0.24 451	0.17 344	0.30 315	0.47 652	0.18 305	0.21 324	0.26 479	0.11 171	0.28 400	0.16 303	0.07 165	0.23 714	0.07 208	0.12 653	0.06 128	0.28 689

tt3	0.11 23	0.10 122	0.25 135	0.17 48	0.06 1	0.15 99	0.11 31	0.22 138	0.13 28	0.11 87	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

tt4	0.11 23	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.24 186	0.14 50	0.09 16	0.09 27	0.10 78	0.09 55	0.18 132	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

FORCE_4	0.11 23	0.10 122	0.18 21	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.13 119	0.21 119	0.13 28	0.09 16	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.17 103	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.05 7

test410_97500	0.13 92	0.10 122	0.33 244	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.09 4	0.18 55	0.14 50	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

test410	0.13 92	0.10 122	0.34 251	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.09 4	0.19 83	0.15 80	0.11 87	0.09 27	0.09 40	0.08 21	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

GEAR-Net	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.30 677	0.19 589	0.15 99	0.15 227	0.32 349	0.18 146	0.13 172	0.16 228	0.12 179	0.11 171	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.19 653	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.42 773

FAST (zero-shot)	0.14 150	0.10 122	0.22 93	0.24 478	0.26 717	0.14 63	0.15 227	0.24 186	0.16 98	0.11 87	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.19 163	0.13 154	0.10 538	0.09 360	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.09 175

anonymous	0.11 23	0.10 122	0.22 93	0.18 88	0.10 117	0.08 4	0.13 119	0.16 26	0.17 118	0.12 128	0.14 190	0.09 40	0.07 4	0.14 22	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.06 39

PhaseNet	0.13 92	0.10 122	0.23 108	0.19 148	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.25 213	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.16 298	0.12 235	0.20 203	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.20 214	0.12 231	0.14 63	0.15 227	0.22 138	0.21 236	0.11 87	0.17 252	0.11 130	0.12 235	0.13 8	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.22 612

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.12 66	0.10 122	0.23 108	0.19 148	0.10 117	0.15 99	0.16 296	0.24 186	0.17 118	0.11 87	0.16 228	0.09 40	0.11 171	0.13 8	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.17 535

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.14 150	0.10 122	0.25 135	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.14 150	0.10 122	0.27 172	0.18 88	0.14 353	0.19 284	0.15 227	0.25 213	0.22 251	0.16 251	0.22 343	0.10 78	0.09 55	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.10 258

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 92	0.10 122	0.26 155	0.18 88	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.21 324	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.13 92	0.10 122	0.26 155	0.19 148	0.10 117	0.13 45	0.16 296	0.26 237	0.22 251	0.12 128	0.16 228	0.09 40	0.11 171	0.14 22	0.11 38	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.26 672

RT-IGEV	0.29 610	0.10 122	0.60 585	0.24 478	0.16 480	0.38 666	0.31 716	0.60 727	0.46 637	0.41 684	0.41 596	0.49 703	0.31 647	0.30 448	0.29 597	0.09 461	0.10 409	0.09 451	0.10 569	0.09 444	0.25 655

Selective-IGEV-i32	0.15 199	0.10 122	0.34 251	0.32 706	0.19 589	0.16 153	0.14 172	0.29 293	0.19 181	0.13 172	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

gcap_with_dpt	0.13 92	0.10 122	0.27 172	0.18 88	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.26 237	0.21 236	0.16 251	0.21 324	0.09 40	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.10 258

BStereo	0.14 150	0.10 122	0.46 384	0.18 88	0.11 169	0.15 99	0.15 227	0.25 213	0.23 271	0.12 128	0.11 86	0.12 179	0.09 55	0.17 103	0.17 342	0.05 1	0.07 239	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.09 175

Anonymus123	0.16 236	0.10 122	0.46 384	0.18 88	0.11 169	0.41 683	0.15 227	0.30 315	0.23 271	0.12 128	0.11 86	0.12 179	0.09 55	0.17 103	0.17 342	0.05 1	0.07 239	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.09 175

GEAStereo	0.20 349	0.10 122	0.31 216	0.35 739	0.42 792	0.19 284	0.16 296	0.23 160	0.18 146	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.28 767	0.06 79	0.05 46	0.08 338	0.57 804

GSStereo	0.21 394	0.10 122	0.31 216	0.36 751	0.42 792	0.19 284	0.16 296	0.38 434	0.21 236	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.63 813

AdaDepth	0.13 92	0.10 122	0.32 231	0.20 214	0.11 169	0.19 284	0.13 119	0.16 26	0.16 98	0.10 54	0.10 62	0.10 78	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.11 447	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.11 317

S2M2_XL	0.10 6	0.10 122	0.24 123	0.14 2	0.10 117	0.09 9	0.09 4	0.12 6	0.09 2	0.11 87	0.12 117	0.09 40	0.09 55	0.12 5	0.11 38	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.07 70
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.12 66	0.10 122	0.23 108	0.18 88	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.14 50	0.13 172	0.12 117	0.09 40	0.11 171	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.14 528	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.09 175

qwe	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.17 48	0.11 169	0.15 99	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.23 291	0.13 154	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.09 175

2.25w	0.13 92	0.10 122	0.24 123	0.17 48	0.09 53	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.19 181	0.14 201	0.18 274	0.09 40	0.10 111	0.23 291	0.15 260	0.05 1	0.17 614	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.12 383

2.5w	0.13 92	0.10 122	0.23 108	0.18 88	0.09 53	0.15 99	0.15 227	0.21 119	0.16 98	0.12 128	0.13 149	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.12 383

2.75w_new	0.13 92	0.10 122	0.25 135	0.16 20	0.09 53	0.15 99	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.13 149	0.08 7	0.11 171	0.22 264	0.15 260	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.05 6	0.10 258

3.75w	0.12 66	0.10 122	0.21 71	0.17 48	0.11 169	0.18 245	0.12 63	0.24 186	0.15 80	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.10 111	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.14 528	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.08 116

monsterstereo	0.13 92	0.10 122	0.20 51	0.19 148	0.12 231	0.14 63	0.12 63	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.16 228	0.08 7	0.09 55	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.16 577	0.06 79	0.09 494	0.06 128	0.07 70

monsters	0.13 92	0.10 122	0.20 51	0.18 88	0.13 301	0.15 99	0.11 31	0.24 186	0.16 98	0.15 231	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.23 291	0.12 79	0.06 55	0.15 559	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.09 175

LG-Stereo_Zeroshot	0.14 150	0.10 122	0.27 172	0.21 274	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.17 279	0.20 303	0.18 338	0.11 171	0.16 76	0.17 342	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.09 175

DEFOM-Stereo	0.11 23	0.10 122	0.21 71	0.18 88	0.09 53	0.21 367	0.14 172	0.14 17	0.17 118	0.11 87	0.10 62	0.09 40	0.08 21	0.21 230	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.06 39

PAM_32	0.26 544	0.10 122	0.63 601	0.24 478	0.19 589	0.51 736	0.26 662	0.43 510	0.30 420	0.32 544	0.28 424	0.60 750	0.28 601	0.29 429	0.20 451	0.08 344	0.14 528	0.08 333	0.10 569	0.07 247	0.15 493

Occ-G	0.18 280	0.10 122	0.38 287	0.23 417	0.15 429	0.16 153	0.18 413	0.23 160	0.26 346	0.15 231	0.20 303	0.21 395	0.11 171	0.22 264	0.19 419	0.07 165	0.17 614	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.30 707

U	1.02 810	0.10 122	0.26 155	0.22 349	3.66 853	6.41 860	0.13 119	0.22 138	0.21 236	0.11 87	0.11 86	0.10 78	0.09 55	0.12 5	0.11 38	0.07 165	0.05 16	5.35 875	2.86 871	0.07 247	0.06 39

RAFT-Stereo-weight	0.17 264	0.10 122	0.31 216	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.38 434	0.33 465	0.25 411	0.20 303	0.19 354	0.10 111	0.19 163	0.16 303	0.07 165	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.09 175

gcap-zeroshot	0.14 150	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.09 175

test_for_model	0.14 150	0.10 122	0.25 135	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

MSKI-zero shot	0.19 315	0.10 122	0.47 392	0.30 677	0.14 353	0.21 367	0.14 172	0.33 369	0.22 251	0.24 397	0.25 384	0.22 404	0.10 111	0.32 475	0.14 212	0.07 165	0.30 786	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.09 175

testlalala	0.14 150	0.10 122	0.28 184	0.18 88	0.15 429	0.19 284	0.15 227	0.27 254	0.23 271	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.09 55	0.14 22	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.09 175

Selective-IGEV	0.15 199	0.10 122	0.34 251	0.32 706	0.19 589	0.16 153	0.14 172	0.29 293	0.20 201	0.13 172	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.13 505	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

knoymous	0.18 280	0.10 122	0.35 264	0.17 48	0.11 169	0.21 367	0.17 344	0.33 369	0.24 293	0.24 397	0.28 424	0.27 486	0.16 379	0.24 308	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.06 145	0.09 444	0.10 258

riskmin	0.24 493	0.10 122	0.43 346	0.32 706	0.26 717	0.33 610	0.19 463	0.44 531	0.30 420	0.24 397	0.27 415	0.37 605	0.25 548	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.18 639	0.09 451	0.13 689	0.10 512	0.27 680

MC-Stereo	0.18 280	0.10 122	0.36 273	0.28 642	0.14 353	0.18 245	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.21 348	0.24 373	0.16 298	0.13 294	0.25 334	0.14 212	0.07 165	0.17 614	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.30 707

RCA-Stereo	0.17 264	0.10 122	0.33 244	0.20 214	0.11 169	0.19 284	0.17 344	0.39 456	0.36 507	0.21 348	0.25 384	0.17 323	0.17 406	0.18 132	0.15 260	0.07 165	0.14 528	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.08 116

test-3	0.18 280	0.10 122	0.48 408	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.29 402	0.26 421	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.26 358	0.19 419	0.06 55	0.14 528	0.08 333	0.08 373	0.06 128	0.10 258

test_1	0.18 280	0.10 122	0.48 408	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.29 402	0.26 421	0.17 252	0.22 404	0.13 294	0.26 358	0.19 419	0.06 55	0.14 528	0.08 333	0.08 373	0.06 128	0.10 258

DEmStereo	0.26 544	0.10 122	0.52 490	0.19 148	0.13 301	0.31 582	0.25 650	0.29 293	0.38 534	0.36 615	0.57 721	0.24 443	0.48 744	0.53 611	0.44 689	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

GrayStereo	0.26 544	0.10 122	0.45 364	0.27 614	0.14 353	0.23 426	0.46 779	0.36 403	0.33 465	0.40 672	0.47 666	0.30 536	0.78 794	0.29 429	0.17 342	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.15 493

GMM-Stereo	0.22 423	0.10 122	0.56 537	0.23 417	0.13 301	0.24 451	0.24 635	0.38 434	0.29 402	0.31 518	0.44 631	0.27 486	0.21 488	0.31 463	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.19 562

Prome-Stereo	0.22 423	0.10 122	0.43 346	0.24 478	0.13 301	0.23 426	0.23 609	0.37 420	0.27 367	0.33 558	0.58 725	0.24 443	0.28 601	0.30 448	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.20 584

CFNet-RSSM	0.18 280	0.10 122	0.45 364	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.40 468	0.31 432	0.23 383	0.21 324	0.26 479	0.15 353	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.06 39

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 122	0.41 327	0.20 214	0.12 231	0.20 333	0.15 227	0.34 376	0.29 402	0.23 383	0.23 359	0.27 486	0.15 353	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.07 70

R-Stereo Train	0.19 315	0.10 122	0.49 425	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.18 413	0.43 510	0.20 201	0.31 518	0.45 646	0.20 378	0.14 329	0.18 132	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70

RAFT-Stereo	0.19 315	0.10 122	0.49 425	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.18 413	0.43 510	0.20 201	0.31 518	0.45 646	0.20 378	0.14 329	0.18 132	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AROF-Stereo_1	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.17 118	0.16 251	0.20 303	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

AROF-Stereo	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

base_500_lr5e5	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

base_1k_lr1e5	0.17 264	0.11 189	0.29 193	0.30 677	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.28 271	0.19 181	0.18 305	0.23 359	0.15 276	0.12 235	0.33 485	0.15 260	0.08 344	0.12 481	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.08 116

arf5	0.16 236	0.11 189	0.27 172	0.34 726	0.15 429	0.18 245	0.19 463	0.25 213	0.16 98	0.16 251	0.21 324	0.15 276	0.11 171	0.28 400	0.13 154	0.07 165	0.17 614	0.08 333	0.09 494	0.06 128	0.09 175

L400	0.15 199	0.11 189	0.32 231	0.23 417	0.19 589	0.20 333	0.18 413	0.22 138	0.17 118	0.14 201	0.11 86	0.09 40	0.09 55	0.21 230	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.07 208	0.09 494	0.05 6	0.23 625

L500	0.16 236	0.11 189	0.34 251	0.23 417	0.19 589	0.21 367	0.17 344	0.22 138	0.19 181	0.14 201	0.14 190	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.15 260	0.06 55	0.17 614	0.07 208	0.08 373	0.05 6	0.22 612

FETStereo	0.17 264	0.11 189	0.32 231	0.21 274	0.29 743	0.17 203	0.15 227	0.18 55	0.20 201	0.18 305	0.16 228	0.16 298	0.12 235	0.17 103	0.16 303	0.05 1	0.26 755	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.30 707

WiStereo	0.11 23	0.11 189	0.23 108	0.17 48	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

tt6	0.11 23	0.11 189	0.23 108	0.17 48	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.16 26	0.14 50	0.10 54	0.07 5	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

GFORCE	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.21 274	0.08 38	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.10 54	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.13 8	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

F4.4	0.11 23	0.11 189	0.16 2	0.19 148	0.06 1	0.14 63	0.12 63	0.24 186	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.09 40	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

FORCE_4.6	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.18 88	0.06 1	0.16 153	0.13 119	0.24 186	0.14 50	0.08 2	0.10 62	0.09 40	0.09 55	0.13 8	0.09 7	0.08 344	0.04 1	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.05 7

FORCE_4.5	0.11 23	0.11 189	0.18 21	0.19 148	0.06 1	0.13 45	0.13 119	0.25 213	0.14 50	0.08 2	0.10 62	0.08 7	0.11 171	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.05 7

GELT-Stereo	0.14 150	0.11 189	0.24 123	0.20 214	0.14 353	0.14 63	0.16 296	0.35 385	0.25 322	0.14 201	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.17 103	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.05 6	0.08 116

GCAP-Stereo-cres-4k	0.13 92	0.11 189	0.28 184	0.21 274	0.13 301	0.20 333	0.16 296	0.23 160	0.18 146	0.12 128	0.17 252	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.08 116

LACA3	0.10 6	0.11 189	0.16 2	0.15 7	0.07 8	0.16 153	0.14 172	0.14 17	0.14 50	0.11 87	0.09 27	0.10 78	0.10 111	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.05 7

Selective-IGEV-i1	0.28 587	0.11 189	0.44 358	0.36 751	0.32 764	0.32 599	0.23 609	0.48 577	0.48 661	0.29 478	0.32 476	0.39 625	0.17 406	0.28 400	0.25 549	0.08 344	0.23 714	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.53 799

BridgeDepth	0.11 23	0.11 189	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.12 63	0.18 55	0.13 28	0.08 2	0.09 27	0.14 250	0.14 329	0.15 44	0.11 38	0.05 1	0.04 1	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
FE-Mocha	0.18 280	0.11 189	0.40 314	0.26 574	0.14 353	0.19 284	0.14 172	0.36 403	0.24 293	0.24 397	0.24 373	0.23 422	0.14 329	0.27 374	0.19 419	0.08 344	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

IGEV-FE	0.23 459	0.11 189	0.82 684	0.21 274	0.23 679	0.20 333	0.19 463	0.38 434	0.23 271	0.34 581	0.22 343	0.29 514	0.14 329	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.35 744

DA	0.21 394	0.11 189	0.33 244	0.28 642	0.23 679	0.30 560	0.16 296	0.29 293	0.27 367	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.15 353	0.26 358	0.15 260	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.56 801

GGEV	0.21 394	0.11 189	0.33 244	0.28 642	0.23 679	0.30 560	0.16 296	0.29 293	0.27 367	0.15 231	0.22 343	0.17 323	0.15 353	0.26 358	0.15 260	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.56 801

water-stereo	0.15 199	0.11 189	0.32 231	0.19 148	0.10 117	0.17 203	0.14 172	0.26 237	0.20 201	0.18 305	0.23 359	0.16 298	0.16 379	0.14 22	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.11 317

asda	0.13 92	0.11 189	0.24 123	0.18 88	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.25 213	0.17 118	0.12 128	0.11 86	0.08 7	0.11 171	0.21 230	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.11 317

4w-stereo	0.13 92	0.11 189	0.31 216	0.17 48	0.10 117	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.14 50	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.12 235	0.23 291	0.13 154	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.08 373	0.05 6	0.15 493

3.5w_stereo	0.12 66	0.11 189	0.21 71	0.17 48	0.09 53	0.17 203	0.09 4	0.23 160	0.17 118	0.14 201	0.13 149	0.10 78	0.11 171	0.22 264	0.13 154	0.05 1	0.11 447	0.05 1	0.04 1	0.05 6	0.08 116

3w_stereo	0.14 150	0.11 189	0.31 216	0.19 148	0.09 53	0.16 153	0.16 296	0.28 271	0.20 201	0.13 172	0.12 117	0.08 7	0.12 235	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.19 653	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.10 258

2w_stereo	0.13 92	0.11 189	0.21 71	0.18 88	0.09 53	0.17 203	0.14 172	0.29 293	0.20 201	0.15 231	0.14 190	0.08 7	0.11 171	0.15 44	0.13 154	0.05 1	0.12 481	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.08 116

xyz-stereo	1.43 825	0.11 189	17.43 874	0.18 88	0.08 38	4.86 849	0.18 413	0.31 339	0.35 490	0.37 633	2.75 851	0.41 639	0.31 647	0.58 639	0.33 634	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.06 145	0.06 128	0.06 39

MM-Stereo_test2	0.19 315	0.11 189	0.47 392	0.25 528	0.11 169	0.21 367	0.20 512	0.28 271	0.24 293	0.16 251	0.17 252	0.13 215	0.11 171	0.21 230	0.14 212	0.06 55	0.26 755	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.41 768

GREAT-IGEV	0.19 315	0.11 189	0.39 298	0.22 349	0.33 766	0.14 63	0.15 227	0.18 55	0.22 251	0.14 201	0.16 228	0.09 40	0.09 55	0.23 291	0.14 212	0.06 55	0.50 831	0.06 79	0.06 145	0.07 247	0.53 799
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
castereo	0.14 150	0.11 189	0.22 93	0.19 148	0.10 117	0.20 333	0.19 463	0.32 349	0.28 378	0.13 172	0.18 274	0.16 298	0.16 379	0.16 76	0.14 212	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.07 70

PAM	0.26 544	0.11 189	0.63 601	0.25 528	0.18 552	0.53 745	0.29 694	0.44 531	0.28 378	0.36 615	0.27 415	0.59 744	0.26 567	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.12 481	0.07 208	0.10 569	0.07 247	0.13 423

UGAM-zero	0.26 544	0.11 189	0.56 537	0.20 214	0.16 480	0.28 520	0.18 413	0.48 577	0.25 322	0.31 518	0.28 424	0.56 735	0.32 662	0.66 693	0.17 342	0.07 165	0.10 409	0.07 208	0.09 494	0.07 247	0.31 714

RSM++	0.14 150	0.11 189	0.25 135	0.32 706	0.17 520	0.17 203	0.15 227	0.23 160	0.21 236	0.12 128	0.12 117	0.14 250	0.09 55	0.21 230	0.13 154	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

RSM	0.14 150	0.11 189	0.25 135	0.29 663	0.16 480	0.16 153	0.15 227	0.24 186	0.20 201	0.13 172	0.13 149	0.15 276	0.09 55	0.22 264	0.13 154	0.06 55	0.06 134	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

IGEV_Zeroshot_test	0.23 459	0.11 189	0.82 684	0.21 274	0.23 679	0.20 333	0.19 463	0.38 434	0.23 271	0.34 581	0.22 343	0.29 514	0.14 329	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.35 744

RAFT-Test	0.19 315	0.11 189	0.41 327	0.26 574	0.21 644	0.26 494	0.17 344	0.37 420	0.26 346	0.24 397	0.29 434	0.32 557	0.14 329	0.22 264	0.15 260	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.06 128	0.07 70

LoS_RVC	0.14 150	0.11 189	0.32 231	0.18 88	0.16 480	0.20 333	0.18 413	0.21 119	0.18 146	0.14 201	0.20 303	0.12 179	0.17 406	0.17 103	0.14 212	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.14 470

anonymousdsp2	0.23 459	0.11 189	0.42 337	0.26 574	0.24 697	0.25 473	0.17 344	0.43 510	0.37 523	0.30 501	0.23 359	0.24 443	0.15 353	0.32 475	0.17 342	0.07 165	0.28 767	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.44 780

DCANet-4	0.20 349	0.11 189	0.58 568	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.39 456	0.42 585	0.29 478	0.31 464	0.17 323	0.22 498	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

tt	4.71 854	0.11 189	3.94 841	2.06 853	1.54 851	10.14 867	16.85 876	9.28 875	4.99 864	1.41 829	1.05 799	4.68 856	4.89 863	3.36 854	5.86 867	5.73 874	9.15 880	2.23 870	2.51 869	3.02 860	1.34 848

DisPM	0.20 349	0.11 189	0.52 490	0.24 478	0.13 301	0.18 245	0.19 463	0.30 315	0.31 432	0.33 558	0.34 513	0.23 422	0.16 379	0.34 501	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.12 383

iRaft-Stereo_20w	0.29 610	0.11 189	0.86 701	0.33 719	0.24 697	0.32 599	0.26 662	0.60 727	0.26 346	0.41 684	0.21 324	0.28 500	0.19 469	0.32 475	0.24 535	0.07 165	0.31 792	0.07 208	0.09 494	0.08 338	0.47 786

GLC_STEREO	0.15 199	0.11 189	0.31 216	0.22 349	0.09 53	0.17 203	0.15 227	0.24 186	0.28 378	0.17 279	0.20 303	0.17 323	0.11 171	0.24 308	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.07 70

CrosDoStereo	0.32 645	0.11 189	0.53 502	0.19 148	0.12 231	0.22 401	1.07 835	0.36 403	0.38 534	0.38 642	0.60 734	0.28 500	0.45 731	0.61 660	0.56 730	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.09 175

PFNet+	0.21 394	0.11 189	0.54 516	0.22 349	0.12 231	0.17 203	0.18 413	0.31 339	0.36 507	0.33 558	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.33 485	0.18 378	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.08 338	0.12 383

NF-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.52 608	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

OCTAStereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

PSM-softLoss	0.22 423	0.11 189	0.53 502	0.25 528	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.39 456	0.29 402	0.29 478	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.53 611	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.12 383

KMStereo	0.22 423	0.11 189	0.53 502	0.25 528	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.39 456	0.29 402	0.29 478	0.32 476	0.24 443	0.16 379	0.53 611	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.08 338	0.12 383

PSM-AAD	0.26 544	0.11 189	0.43 346	0.24 478	0.12 231	0.27 501	0.37 747	0.36 403	0.30 420	0.36 615	0.39 574	0.28 500	0.77 793	0.30 448	0.16 303	0.07 165	0.06 134	0.12 638	0.11 610	0.09 444	0.21 597

FTStereo	0.28 587	0.11 189	0.56 537	0.24 478	0.13 301	0.21 367	0.52 792	0.36 403	0.28 378	0.38 642	0.94 792	0.30 536	0.56 763	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.19 562

KYRaft	0.23 459	0.11 189	0.43 346	0.23 417	0.12 231	0.23 426	0.23 609	0.37 420	0.26 346	0.35 601	0.53 699	0.34 577	0.26 567	0.29 429	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.10 569	0.08 338	0.30 707

ASMatch	0.23 459	0.11 189	0.55 527	0.25 528	0.14 353	0.19 284	0.16 296	0.32 349	0.30 420	0.28 449	0.68 757	0.28 500	0.26 567	0.50 593	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.11 317

DeepStereo_LL	0.32 645	0.11 189	0.53 502	0.19 148	0.12 231	0.22 401	1.07 835	0.36 403	0.38 534	0.38 642	0.60 734	0.28 500	0.45 731	0.61 660	0.56 730	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.09 175

SST-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.26 346	0.34 581	0.33 500	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.07 70

RAFT_R40	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.13 301	0.18 245	0.18 413	0.32 349	0.31 432	0.33 558	0.33 500	0.30 536	0.23 513	0.55 622	0.19 419	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.07 70

DRaft	0.25 520	0.11 189	0.47 392	0.18 88	0.12 231	0.28 520	0.23 609	0.34 376	0.40 561	0.38 642	0.60 734	0.20 378	0.41 716	0.48 585	0.41 673	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.08 116

PFNet	0.24 493	0.11 189	0.63 601	0.25 528	0.14 353	0.22 401	0.19 463	0.40 468	0.35 490	0.36 615	0.32 476	0.27 486	0.20 475	0.63 674	0.23 523	0.09 461	0.05 16	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.08 116

RE-Stereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

TVStereo	0.22 423	0.11 189	0.52 490	0.25 528	0.12 231	0.21 367	0.18 413	0.40 468	0.35 490	0.28 449	0.30 451	0.22 404	0.17 406	0.51 599	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.13 423

RAFT-345	0.22 423	0.11 189	0.55 527	0.22 349	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.27 254	0.28 378	0.27 434	0.65 751	0.20 378	0.17 406	0.55 622	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.07 70

TANstereo	0.16 236	0.11 189	0.43 346	0.16 20	0.08 38	0.25 473	0.14 172	0.23 160	0.29 402	0.25 411	0.30 451	0.16 298	0.12 235	0.18 132	0.13 154	0.08 344	0.07 239	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.08 116

XX-Stereo	0.25 520	0.11 189	1.09 748	0.35 739	0.38 784	0.23 426	0.13 119	0.43 510	0.19 181	0.20 337	0.40 584	0.31 546	0.10 111	0.33 485	0.13 154	0.08 344	0.11 447	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.10 258

EAI-Stereo	0.29 610	0.11 189	0.38 287	0.22 349	0.18 552	0.33 610	1.66 851	0.53 635	0.27 367	0.27 434	0.50 680	0.17 323	0.16 379	0.25 334	0.25 549	0.07 165	0.07 239	0.07 208	0.11 610	0.07 247	0.10 258

AROF-Stereo-S	0.20 349	0.12 256	0.36 273	0.29 663	0.25 711	0.18 245	0.18 413	0.29 293	0.25 322	0.17 279	0.25 384	0.12 179	0.10 111	0.25 334	0.18 378	0.07 165	0.35 809	0.07 208	0.11 610	0.06 128	0.31 714

arf4	0.20 349	0.12 256	0.35 264	0.35 739	0.16 480	0.18 245	0.15 227	0.35 385	0.25 322	0.19 318	0.25 384	0.16 298	0.13 294	0.38 533	0.16 303	0.09 461	0.24 734	0.09 451	0.14 710	0.07 247	0.12 383

L4000	0.15 199	0.12 256	0.36 273	0.21 274	0.12 231	0.19 284	0.19 463	0.31 339	0.16 98	0.12 128	0.18 274	0.10 78	0.12 235	0.28 400	0.14 212	0.06 55	0.11 447	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.11 317

tt5	0.11 23	0.12 256	0.23 108	0.18 88	0.08 38	0.14 63	0.11 31	0.17 45	0.13 28	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

tt7	0.10 6	0.12 256	0.19 33	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.13 119	0.18 55	0.13 28	0.09 16	0.07 5	0.10 78	0.11 171	0.16 76	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.04 1

tt8	0.11 23	0.12 256	0.21 71	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.09 16	0.08 19	0.11 130	0.11 171	0.14 22	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

MGW-Stereo	0.13 92	0.12 256	0.22 93	0.18 88	0.12 231	0.14 63	0.12 63	0.21 119	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.18 132	0.11 38	0.05 1	0.16 577	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.24 642

F5.5	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.12 63	0.23 160	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.10 78	0.09 55	0.13 8	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.04 1

F8.5	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.14 50	0.09 16	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

FORCE_9	0.11 23	0.12 256	0.19 33	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.14 50	0.09 16	0.10 62	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.04 1

FORCE_8	0.11 23	0.12 256	0.18 21	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.23 160	0.15 80	0.10 54	0.11 86	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.04 1

F7	0.11 23	0.12 256	0.17 12	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.11 31	0.23 160	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.05 7

FORCE_5	0.11 23	0.12 256	0.18 21	0.20 214	0.07 8	0.13 45	0.11 31	0.22 138	0.12 14	0.08 2	0.10 62	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.05 7

416test1013	0.13 92	0.12 256	0.31 216	0.19 148	0.13 301	0.17 203	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.10 111	0.19 163	0.12 79	0.07 165	0.17 614	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.13 423

416test	0.13 92	0.12 256	0.30 205	0.19 148	0.13 301	0.16 153	0.11 31	0.16 26	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.10 111	0.18 132	0.12 79	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.13 423

ATMStereo	0.13 92	0.12 256	0.32 231	0.23 417	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.25 213	0.20 201	0.13 172	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.12 383

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.14 150	0.12 256	0.42 337	0.18 88	0.12 231	0.17 203	0.14 172	0.24 186	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.13 215	0.11 171	0.17 103	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.19 562

IGEV_i1	0.26 544	0.12 256	0.57 551	0.25 528	0.24 697	0.32 599	0.20 512	0.45 541	0.37 523	0.35 601	0.30 451	0.35 590	0.20 475	0.39 539	0.23 523	0.08 344	0.26 755	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.37 757

Selective-IGEV-i16pc	0.33 653	0.12 256	1.65 808	0.21 274	0.14 353	0.74 780	0.30 703	0.46 551	0.44 611	0.21 348	0.32 476	0.26 479	0.14 329	0.71 713	0.19 419	0.15 700	0.10 409	0.08 333	0.09 494	0.11 572	0.12 383

WQFJA1	0.19 315	0.12 256	0.20 51	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.19 463	0.55 670	0.55 718	0.16 251	0.17 252	0.15 276	0.17 406	0.20 203	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

WQFJX1	0.20 349	0.12 256	0.21 71	0.23 417	0.17 520	0.24 451	0.19 463	0.63 749	0.56 725	0.17 279	0.16 228	0.14 250	0.16 379	0.27 374	0.18 378	0.08 344	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

WQFJX	0.19 315	0.12 256	0.21 71	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.18 413	0.57 690	0.49 678	0.17 279	0.17 252	0.14 250	0.16 379	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.08 309	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.11 317

NLMM	0.19 315	0.12 256	0.20 51	0.22 349	0.18 552	0.25 473	0.19 463	0.55 670	0.55 718	0.16 251	0.17 252	0.15 276	0.17 406	0.20 203	0.20 451	0.07 165	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

NLSM3	0.14 150	0.12 256	0.25 135	0.21 274	0.13 301	0.18 245	0.16 296	0.32 349	0.25 322	0.12 128	0.15 213	0.12 179	0.13 294	0.17 103	0.15 260	0.05 1	0.05 16	0.08 333	0.08 373	0.05 6	0.08 116

NLSM1	0.18 280	0.12 256	0.21 71	0.21 274	0.18 552	0.25 473	0.17 344	0.51 613	0.43 598	0.17 279	0.21 324	0.13 215	0.15 353	0.22 264	0.18 378	0.08 344	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.07 70

gasm-f	0.20 349	0.12 256	0.36 273	0.35 739	0.36 779	0.18 245	0.17 344	0.23 160	0.18 146	0.14 201	0.19 290	0.10 78	0.11 171	0.20 203	0.19 419	0.08 344	0.28 767	0.06 79	0.05 46	0.09 444	0.57 804

Replicate-Monster	0.15 199	0.12 256	0.40 314	0.17 48	0.10 117	0.17 203	0.10 12	0.24 186	0.20 201	0.12 128	0.10 62	0.10 78	0.10 111	0.28 400	0.12 79	0.06 55	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.21 597

FlowAnything_test	0.15 199	0.12 256	0.23 108	0.21 274	0.12 231	0.18 245	0.16 296	0.25 213	0.17 118	0.15 231	0.13 149	0.15 276	0.14 329	0.19 163	0.17 342	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.12 653	0.08 338	0.10 258

depthmonostereo	0.15 199	0.12 256	0.34 251	0.19 148	0.09 53	0.20 333	0.15 227	0.28 271	0.24 293	0.16 251	0.18 274	0.16 298	0.18 445	0.21 230	0.14 212	0.07 165	0.07 239	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.08 116

4.25_new	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

4.5w_new	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

4.5_new	0.13 92	0.12 256	0.24 123	0.17 48	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.17 118	0.13 172	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.06 128	0.09 175

4.5w-stereo	0.13 92	0.12 256	0.24 123	0.17 48	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.17 118	0.13 172	0.13 149	0.08 7	0.09 55	0.19 163	0.12 79	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.06 128	0.09 175

4.25w-stereo	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.18 88	0.10 117	0.17 203	0.12 63	0.22 138	0.15 80	0.13 172	0.13 149	0.09 40	0.10 111	0.22 264	0.14 212	0.05 1	0.18 639	0.05 1	0.06 145	0.05 6	0.11 317

S2M2_L	0.13 92	0.12 256	0.26 155	0.17 48	0.12 231	0.12 36	0.07 1	0.18 55	0.21 236	0.12 128	0.15 213	0.14 250	0.12 235	0.16 76	0.15 260	0.13 659	0.09 360	0.09 451	0.10 569	0.11 572	0.09 175
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.20 349	0.12 256	0.46 384	0.45 788	0.38 784	0.15 99	0.17 344	0.28 271	0.20 201	0.19 318	0.13 149	0.14 250	0.09 55	0.39 539	0.13 154	0.07 165	0.21 686	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.34 737

GIP-stereo	0.16 236	0.12 256	0.25 135	0.24 478	0.22 663	0.15 99	0.14 172	0.32 349	0.21 236	0.11 87	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.20 203	0.13 154	0.07 165	0.13 505	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.32 721

fffft	0.14 150	0.12 256	0.30 205	0.19 148	0.10 117	0.17 203	0.18 413	0.23 160	0.17 118	0.14 201	0.11 86	0.13 215	0.10 111	0.24 308	0.18 378	0.06 55	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175
1: 1. 1
WCG-NET	0.15 199	0.12 256	0.31 216	0.18 88	0.09 53	0.18 245	0.17 344	0.23 160	0.29 402	0.18 305	0.22 343	0.15 276	0.12 235	0.19 163	0.13 154	0.06 55	0.12 481	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.06 39

AIO-Stereo	0.16 236	0.12 256	0.29 193	0.30 677	0.20 621	0.16 153	0.14 172	0.28 271	0.22 251	0.14 201	0.15 213	0.13 215	0.08 21	0.20 203	0.15 260	0.06 55	0.16 577	0.07 208	0.08 373	0.06 128	0.24 642

test_sample2	0.23 459	0.12 256	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.28 520	0.22 579	0.45 541	0.33 465	0.27 434	0.34 513	0.30 536	0.25 548	0.46 576	0.23 523	0.09 461	0.15 559	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.19 562

MGS-Stereo	0.15 199	0.12 256	0.38 287	0.19 148	0.11 169	0.18 245	0.17 344	0.21 119	0.23 271	0.14 201	0.24 373	0.16 298	0.10 111	0.19 163	0.13 154	0.07 165	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.10 512	0.07 70

MoCha-V2	0.18 280	0.12 256	0.40 314	0.30 677	0.24 697	0.16 153	0.15 227	0.28 271	0.19 181	0.16 251	0.16 228	0.13 215	0.13 294	0.30 448	0.13 154	0.06 55	0.28 767	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.25 655

AE-Stereo	0.21 394	0.12 256	0.50 447	0.25 528	0.15 429	0.24 451	0.18 413	0.40 468	0.34 478	0.19 318	0.26 398	0.21 395	0.13 294	0.22 264	0.16 303	0.07 165	0.26 755	0.09 451	0.10 569	0.07 247	0.31 714

11t1	0.21 394	0.12 256	0.45 364	0.20 214	0.15 429	0.27 501	0.17 344	0.37 420	0.28 378	0.27 434	0.25 384	0.24 443	0.23 513	0.28 400	0.25 549	0.09 461	0.19 653	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.23 625

UniTT-Stereo	0.15 199	0.12 256	0.45 364	0.21 274	0.14 353	0.17 203	0.13 119	0.20 95	0.19 181	0.16 251	0.20 303	0.10 78	0.11 171	0.18 132	0.17 342	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.07 70

HH	0.22 423	0.12 256	0.55 527	0.32 706	0.16 480	0.27 501	0.18 413	0.36 403	0.25 322	0.20 337	0.26 398	0.34 577	0.18 445	0.33 485	0.15 260	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.31 714

HanStereo	0.22 423	0.12 256	0.55 527	0.32 706	0.16 480	0.27 501	0.18 413	0.36 403	0.25 322	0.20 337	0.26 398	0.34 577	0.18 445	0.33 485	0.15 260	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.31 714

test_3	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.26 574	0.14 353	0.22 401	0.25 650	0.34 376	0.33 465	0.25 411	0.18 274	0.23 422	0.13 294	0.25 334	0.20 451	0.06 55	0.14 528	0.09 451	0.10 569	0.07 247	0.10 258

LCNet	0.22 423	0.12 256	0.42 337	0.26 574	0.12 231	0.23 426	0.19 463	0.36 403	0.28 378	0.28 449	0.35 521	0.26 479	0.30 628	0.35 508	0.17 342	0.07 165	0.05 16	0.09 451	0.10 569	0.13 639	0.22 612

HHNet	0.23 459	0.12 256	0.66 617	0.19 148	0.18 552	0.20 333	0.20 512	0.36 403	0.32 446	0.33 558	0.59 730	0.19 354	0.21 488	0.24 308	0.31 614	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.12 383

AAGNet	0.34 664	0.12 256	0.53 502	0.26 574	0.16 480	0.20 333	0.19 463	0.31 339	0.29 402	0.35 601	0.35 521	0.27 486	0.30 628	0.44 568	2.56 850	0.08 344	0.05 16	0.10 540	0.07 269	0.09 444	0.07 70

NRIStereo	0.20 349	0.12 256	0.50 447	0.23 417	0.11 169	0.24 451	0.19 463	0.30 315	0.28 378	0.26 421	0.26 398	0.25 459	0.18 445	0.34 501	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.09 175

Pruner-Stereo	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.29 663	0.12 231	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.31 432	0.33 558	0.32 476	0.25 459	0.15 353	0.25 334	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

DeepStereo_RVC	0.19 315	0.12 256	0.47 392	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.16 296	0.29 293	0.24 293	0.28 449	0.27 415	0.23 422	0.28 601	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.10 258

cross-raft	0.18 280	0.12 256	0.40 314	0.27 614	0.16 480	0.20 333	0.24 635	0.34 376	0.24 293	0.23 383	0.28 424	0.29 514	0.15 353	0.19 163	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.07 70

test-1	0.20 349	0.12 256	0.49 425	0.23 417	0.23 679	0.22 401	0.23 609	0.36 403	0.29 402	0.21 348	0.25 384	0.24 443	0.14 329	0.18 132	0.22 503	0.07 165	0.14 528	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.14 470

SFCPSM	0.23 459	0.12 256	0.51 468	0.21 274	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.57 690	0.41 573	0.29 478	0.32 476	0.23 422	0.22 498	0.28 400	0.20 451	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.10 569	0.09 444	0.09 175

HSM-Net_RVC	0.28 587	0.12 256	0.48 408	0.19 148	0.11 169	0.35 642	0.21 542	0.64 755	0.44 611	0.40 672	0.43 620	0.50 709	0.27 577	0.75 726	0.25 549	0.08 344	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
tt9	0.11 23	0.13 315	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.13 45	0.12 63	0.20 95	0.14 50	0.09 16	0.07 5	0.10 78	0.11 171	0.14 22	0.10 17	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7

TYNG	0.11 23	0.13 315	0.22 93	0.19 148	0.07 8	0.14 63	0.12 63	0.20 95	0.15 80	0.09 16	0.06 1	0.10 78	0.10 111	0.14 22	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.05 7

CR-Stereo	0.10 6	0.13 315	0.17 12	0.15 7	0.07 8	0.10 19	0.13 119	0.16 26	0.12 14	0.08 2	0.08 19	0.10 78	0.10 111	0.13 8	0.09 7	0.06 55	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.06 128	0.06 39

AnonStereo	0.19 315	0.13 315	0.45 364	0.22 349	0.13 301	0.18 245	0.14 172	0.39 456	0.26 346	0.19 318	0.18 274	0.19 354	0.12 235	0.26 358	0.13 154	0.08 344	0.26 755	0.08 333	0.06 145	0.10 512	0.25 655

rgla	0.13 92	0.13 315	0.30 205	0.19 148	0.12 231	0.16 153	0.11 31	0.17 45	0.14 50	0.12 128	0.09 27	0.08 7	0.09 55	0.21 230	0.12 79	0.06 55	0.19 653	0.05 1	0.07 269	0.06 128	0.13 423

LWStereo	0.13 92	0.13 315	0.40 314	0.20 214	0.11 169	0.16 153	0.14 172	0.22 138	0.16 98	0.11 87	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.21 230	0.10 17	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.13 423

GCAP-Stereo-DPT26K	0.15 199	0.13 315	0.41 327	0.20 214	0.11 169	0.14 63	0.14 172	0.22 138	0.17 118	0.12 128	0.13 149	0.10 78	0.10 111	0.16 76	0.13 154	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.06 145	0.05 6	0.43 777

ACMStereo	0.13 92	0.13 315	0.33 244	0.21 274	0.09 53	0.13 45	0.13 119	0.26 237	0.23 271	0.12 128	0.15 213	0.09 40	0.14 329	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.11 317

KMOStereo	0.14 150	0.13 315	0.39 298	0.21 274	0.14 353	0.20 333	0.15 227	0.25 213	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.16 379	0.19 163	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.13 423

LACA1	0.10 6	0.13 315	0.17 12	0.16 20	0.07 8	0.16 153	0.12 63	0.16 26	0.12 14	0.09 16	0.07 5	0.09 40	0.10 111	0.14 22	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.05 46	0.05 6	0.05 7

NLMM1	0.21 394	0.13 315	0.21 71	0.23 417	0.18 552	0.24 451	0.20 512	0.65 761	0.69 766	0.18 305	0.18 274	0.13 215	0.14 329	0.25 334	0.19 419	0.08 344	0.09 360	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.10 258

LG-Stereo	0.14 150	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.11 169	0.16 153	0.18 413	0.23 160	0.19 181	0.12 128	0.18 274	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.14 212	0.06 55	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.07 247	0.07 70

MM-Stereo_test1	0.20 349	0.13 315	0.45 364	0.24 478	0.12 231	0.20 333	0.21 542	0.36 403	0.32 446	0.23 383	0.22 343	0.15 276	0.14 329	0.28 400	0.16 303	0.07 165	0.24 734	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.21 597

castereo++	0.14 150	0.13 315	0.25 135	0.19 148	0.10 117	0.27 501	0.13 119	0.24 186	0.26 346	0.11 87	0.13 149	0.16 298	0.10 111	0.18 132	0.11 38	0.07 165	0.08 309	0.07 208	0.06 145	0.05 6	0.07 70

999	0.15 199	0.13 315	0.30 205	0.19 148	0.12 231	0.20 333	0.17 344	0.25 213	0.20 201	0.14 201	0.16 228	0.14 250	0.11 171	0.36 520	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.08 116

rvit_stereo_0083	0.17 264	0.13 315	0.29 193	0.21 274	0.13 301	0.17 203	0.17 344	0.23 160	0.36 507	0.16 251	0.22 343	0.19 354	0.17 406	0.21 230	0.17 342	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.08 116

rvit_stereo_0081	0.16 236	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.12 231	0.17 203	0.17 344	0.24 186	0.34 478	0.17 279	0.19 290	0.18 338	0.15 353	0.20 203	0.17 342	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.07 70

rvit_stereo_0082	0.16 236	0.13 315	0.30 205	0.21 274	0.12 231	0.17 203	0.17 344	0.24 186	0.34 478	0.17 279	0.19 290	0.18 338	0.15 353	0.20 203	0.17 342	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.07 70

test_sample1	0.24 493	0.13 315	0.40 314	0.20 214	0.13 301	0.29 545	0.19 463	0.43 510	0.30 420	0.27 434	0.34 513	0.31 546	0.28 601	0.45 574	0.27 574	0.09 461	0.16 577	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.22 612

CAS++	0.17 264	0.13 315	0.35 264	0.18 88	0.13 301	0.17 203	0.16 296	0.42 497	0.25 322	0.19 318	0.18 274	0.13 215	0.10 111	0.22 264	0.12 79	0.12 632	0.10 409	0.11 600	0.08 373	0.10 512	0.09 175
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
IGEV++	0.19 315	0.13 315	0.38 287	0.30 677	0.19 589	0.15 99	0.15 227	0.32 349	0.18 146	0.13 172	0.16 228	0.12 179	0.11 171	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.32 797	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.42 773

SMFormer	0.27 576	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.34 643	0.10 538	0.16 577	0.08 333	0.09 494	0.10 512	0.16 511

tta	0.27 576	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.34 643	0.10 538	0.16 577	0.08 333	0.09 494	0.08 338	0.13 423

qqq1	0.26 544	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.21 484	0.10 538	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.13 423

fff1	0.26 544	0.13 315	0.47 392	0.20 214	0.10 117	0.28 520	0.19 463	0.54 651	0.48 661	0.35 601	0.42 606	0.31 546	0.27 577	0.60 652	0.21 484	0.10 538	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.13 423

CoDeX	0.24 493	0.13 315	0.48 408	0.22 349	0.14 353	0.29 545	0.21 542	0.55 670	0.42 585	0.29 478	0.36 536	0.28 500	0.23 513	0.48 585	0.20 451	0.09 461	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

ff7	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

ffff	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

11t	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

MIF-Stereo (partial)	0.18 280	0.13 315	0.50 447	0.22 349	0.15 429	0.16 153	0.13 119	0.29 293	0.26 346	0.17 279	0.26 398	0.16 298	0.17 406	0.25 334	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.08 116

EKT-Stereo	0.39 692	0.13 315	0.53 502	0.42 779	3.94 855	0.22 401	0.17 344	0.38 434	0.30 420	0.21 348	0.20 303	0.23 422	0.15 353	0.30 448	0.18 378	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.12 383

CASnet	0.15 199	0.13 315	0.30 205	0.22 349	0.08 38	0.15 99	0.14 172	0.28 271	0.26 346	0.23 383	0.20 303	0.15 276	0.11 171	0.18 132	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.11 600	0.09 494	0.08 338	0.05 7
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.20 349	0.13 315	0.49 425	0.28 642	0.20 621	0.21 367	0.17 344	0.29 293	0.24 293	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.32 475	0.13 154	0.07 165	0.26 755	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.48 789

anonymousa	0.26 544	0.13 315	0.56 537	0.29 663	0.30 750	0.31 582	0.20 512	0.38 434	0.36 507	0.33 558	0.51 683	0.41 639	0.27 577	0.25 334	0.24 535	0.08 344	0.18 639	0.09 451	0.18 752	0.08 338	0.17 535

ProNet	0.16 236	0.13 315	0.36 273	0.21 274	0.15 429	0.20 333	0.19 463	0.29 293	0.23 271	0.14 201	0.13 149	0.13 215	0.12 235	0.25 334	0.13 154	0.06 55	0.09 360	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.22 612

ccc-4	0.18 280	0.13 315	0.41 327	0.21 274	0.15 429	0.21 367	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.21 348	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.27 374	0.13 154	0.07 165	0.25 746	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

BUS	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.25 528	0.14 353	0.44 701	0.17 344	0.59 715	0.36 507	0.34 581	0.35 521	0.31 546	0.22 498	0.27 374	0.22 503	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

BSDual-CNN	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.25 528	0.14 353	0.35 642	0.22 579	0.59 715	0.36 507	0.34 581	0.35 521	0.38 611	0.25 548	0.27 374	0.28 583	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

IGEV-Stereo	0.20 349	0.13 315	0.49 425	0.28 642	0.20 621	0.21 367	0.17 344	0.29 293	0.24 293	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.12 235	0.32 475	0.13 154	0.07 165	0.26 755	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.48 789
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmg	0.24 493	0.13 315	0.36 273	0.21 274	0.14 353	0.35 642	0.23 609	0.54 651	0.36 507	0.36 615	0.38 556	0.38 611	0.25 548	0.27 374	0.28 583	0.10 538	0.08 309	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

DAS	0.28 587	0.13 315	0.49 425	0.24 478	0.18 552	0.30 560	0.24 635	0.48 577	0.48 661	0.42 690	0.45 646	0.34 577	0.31 647	0.76 733	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.10 512	0.11 317

SepStereo	0.27 576	0.13 315	0.49 425	0.24 478	0.18 552	0.30 560	0.24 635	0.48 577	0.48 661	0.42 690	0.45 646	0.34 577	0.31 647	0.64 680	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.10 512	0.11 317

Patchmatch Stereo++	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175
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	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

ROB_FTStereo_v2	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

ROB_FTStereo	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.13 119	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.25 334	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

HUI-Stereo	0.19 315	0.13 315	0.52 490	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.23 291	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

iGMRVC	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

RAFT-RH_RVC	0.26 544	0.13 315	0.57 551	0.22 349	0.12 231	0.25 473	0.14 172	0.27 254	0.29 402	0.38 642	1.14 803	0.23 422	0.18 445	0.58 639	0.24 535	0.07 165	0.06 134	0.10 540	0.07 269	0.06 128	0.08 116

iRAFT	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.27 374	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

CRE-IMP	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.23 417	0.11 169	0.24 451	0.17 344	0.31 339	0.24 293	0.27 434	0.26 398	0.24 443	0.17 406	0.24 308	0.19 419	0.09 461	0.05 16	0.10 540	0.07 269	0.10 512	0.10 258

RAFT-IKP	0.19 315	0.13 315	0.51 468	0.22 349	0.11 169	0.18 245	0.15 227	0.30 315	0.24 293	0.28 449	0.29 434	0.25 459	0.18 445	0.26 358	0.18 378	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.10 512	0.09 175

ICVP	0.24 493	0.13 315	0.45 364	0.26 574	0.14 353	0.30 560	0.25 650	0.47 565	0.35 490	0.29 478	0.43 620	0.35 590	0.25 548	0.28 400	0.25 549	0.12 632	0.09 360	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.22 423	0.13 315	0.48 408	0.22 349	0.12 231	0.27 501	0.18 413	0.43 510	0.37 523	0.31 518	0.32 476	0.29 514	0.23 513	0.27 374	0.24 535	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

DIP-Stereo	0.20 349	0.13 315	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.12 63	0.43 510	0.26 346	0.27 434	0.32 476	0.21 395	0.17 406	0.26 358	0.20 451	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.10 258
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
GCAP-Stereo-w-DA	0.13 92	0.14 370	0.39 298	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.20 201	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.14 470

FORCE_4.7	0.11 23	0.14 370	0.19 33	0.21 274	0.08 38	0.15 99	0.14 172	0.21 119	0.15 80	0.08 2	0.10 62	0.09 40	0.10 111	0.15 44	0.08 1	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.05 7

MWSP-net	0.26 544	0.14 370	0.45 364	0.22 349	0.14 353	0.32 599	0.43 771	0.52 622	0.45 624	0.33 558	0.33 500	0.36 597	0.32 662	0.29 429	0.32 624	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.11 317

MEA-ACV	0.28 587	0.14 370	0.54 516	0.22 349	0.14 353	0.34 625	0.23 609	0.54 651	0.49 678	0.36 615	0.43 620	0.36 597	0.35 681	0.48 585	0.30 602	0.09 461	0.09 360	0.10 540	0.12 653	0.10 512	0.11 317

canet-new	0.15 199	0.14 370	0.49 425	0.21 274	0.11 169	0.15 99	0.14 172	0.24 186	0.17 118	0.10 54	0.12 117	0.10 78	0.12 235	0.21 230	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.32 721

LMStereo	0.17 264	0.14 370	0.80 676	0.21 274	0.10 117	0.14 63	0.14 172	0.23 160	0.17 118	0.10 54	0.13 149	0.10 78	0.13 294	0.19 163	0.11 38	0.05 1	0.16 577	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.26 672

CHEStereo	0.13 92	0.14 370	0.32 231	0.20 214	0.12 231	0.16 153	0.14 172	0.20 95	0.16 98	0.13 172	0.16 228	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.06 128	0.07 70

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.13 92	0.14 370	0.39 298	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.12 63	0.22 138	0.20 201	0.12 128	0.12 117	0.12 179	0.11 171	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.14 470

KABStereo	0.14 150	0.14 370	0.34 251	0.21 274	0.10 117	0.18 245	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.11 87	0.12 117	0.10 78	0.13 294	0.18 132	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.11 317

Selective-IGEV-i16pb	0.39 692	0.14 370	2.10 823	0.21 274	0.15 429	0.68 772	0.31 716	0.60 727	0.60 741	0.25 411	0.44 631	0.32 557	0.21 488	0.79 742	0.26 561	0.14 684	0.10 409	0.09 451	0.10 569	0.12 622	0.14 470

MultiAttention	1.05 811	0.14 370	0.50 447	0.35 739	0.43 795	5.62 851	1.71 854	0.71 783	0.54 709	0.36 615	0.63 746	0.55 730	0.22 498	7.50 872	0.56 730	0.09 461	0.06 134	0.14 692	0.24 783	0.27 778	0.34 737

MSCF	0.20 349	0.14 370	0.31 216	0.40 768	0.29 743	0.17 203	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.17 279	0.16 228	0.11 130	0.13 294	0.24 308	0.15 260	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.08 373	0.07 247	0.57 804

HART	0.20 349	0.14 370	0.42 337	0.26 574	0.24 697	0.17 203	0.16 296	0.32 349	0.25 322	0.15 231	0.26 398	0.17 323	0.09 55	0.24 308	0.14 212	0.06 55	0.36 811	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.27 680

SCV_C0	0.19 315	0.14 370	0.40 314	0.30 677	0.20 621	0.15 99	0.16 296	0.35 385	0.26 346	0.17 279	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.31 463	0.14 212	0.07 165	0.22 700	0.06 79	0.06 145	0.09 444	0.25 655

tt45	0.15 199	0.14 370	0.29 193	0.19 148	0.11 169	0.23 426	0.18 413	0.23 160	0.18 146	0.16 251	0.13 149	0.14 250	0.10 111	0.31 463	0.15 260	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.08 116

mms	0.15 199	0.14 370	0.25 135	0.20 214	0.15 429	0.17 203	0.17 344	0.21 119	0.19 181	0.14 201	0.18 274	0.14 250	0.09 55	0.26 358	0.15 260	0.06 55	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.19 562

ours_stereo	0.15 199	0.14 370	0.29 193	0.21 274	0.14 353	0.17 203	0.18 413	0.21 119	0.20 201	0.13 172	0.18 274	0.14 250	0.10 111	0.24 308	0.15 260	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.13 423

fffy	0.15 199	0.14 370	0.31 216	0.21 274	0.14 353	0.19 284	0.18 413	0.24 186	0.19 181	0.13 172	0.17 252	0.15 276	0.13 294	0.25 334	0.15 260	0.06 55	0.08 309	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.15 493

model_zeroshot	0.21 394	0.14 370	0.51 468	0.34 726	0.18 552	0.26 494	0.16 296	0.41 489	0.24 293	0.33 558	0.20 303	0.25 459	0.12 235	0.26 358	0.16 303	0.09 461	0.21 686	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.13 423

DCVSM-stereo	0.25 520	0.14 370	0.53 502	0.21 274	0.14 353	0.27 501	0.14 172	0.35 385	0.35 490	0.42 690	0.33 500	0.46 683	0.30 628	0.31 463	0.27 574	0.11 587	0.10 409	0.12 638	0.10 569	0.12 622	0.15 493

WCG-NET（raft）	0.16 236	0.14 370	0.32 231	0.18 88	0.09 53	0.19 284	0.16 296	0.24 186	0.27 367	0.19 318	0.19 290	0.20 378	0.12 235	0.22 264	0.13 154	0.06 55	0.17 614	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

test_sample5	0.26 544	0.14 370	0.51 468	0.21 274	0.12 231	0.31 582	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.33 558	0.43 620	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.24 535	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

test_sample4	0.26 544	0.14 370	0.53 502	0.21 274	0.12 231	0.32 599	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.33 558	0.38 556	0.28 500	0.25 548	0.54 617	0.25 549	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.09 494	0.11 572	0.16 511

test_sample3	0.25 520	0.14 370	0.52 490	0.20 214	0.12 231	0.33 610	0.20 512	0.53 635	0.38 534	0.32 544	0.35 521	0.29 514	0.24 534	0.54 617	0.25 549	0.10 538	0.14 528	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.15 493

DualNet	0.26 544	0.14 370	0.51 468	0.21 274	0.12 231	0.31 582	0.21 542	0.53 635	0.38 534	0.34 581	0.44 631	0.29 514	0.25 548	0.56 630	0.24 535	0.10 538	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

PCWNet_CMD	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.21 274	0.13 301	0.28 520	0.17 344	0.47 565	0.47 652	0.30 501	0.36 536	0.37 605	0.24 534	0.29 429	0.21 484	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.11 572	0.11 317

CFNet_ucs	0.25 520	0.14 370	0.51 468	0.20 214	0.15 429	0.29 545	0.18 413	0.51 613	0.46 637	0.32 544	0.42 606	0.38 611	0.23 513	0.31 463	0.22 503	0.11 587	0.08 309	0.12 638	0.09 494	0.13 639	0.13 423

Selective-RAFT	0.19 315	0.14 370	0.37 282	0.24 478	0.11 169	0.30 560	0.15 227	0.35 385	0.34 478	0.17 279	0.17 252	0.22 404	0.18 445	0.29 429	0.18 378	0.07 165	0.16 577	0.07 208	0.07 269	0.08 338	0.08 116

CRFU-Net	0.29 610	0.14 370	0.48 408	0.26 574	0.15 429	0.46 712	0.22 579	0.52 622	0.32 446	0.44 708	0.42 606	0.48 697	0.47 740	0.44 568	0.31 614	0.12 632	0.10 409	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.11 317

IPLGR	0.22 423	0.14 370	0.75 655	0.21 274	0.11 169	0.25 473	0.18 413	0.44 531	0.38 534	0.29 478	0.28 424	0.21 395	0.19 469	0.37 530	0.19 419	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.07 70

GANet-ADL	0.22 423	0.14 370	0.51 468	0.23 417	0.14 353	0.29 545	0.19 463	0.48 577	0.36 507	0.26 421	0.33 500	0.32 557	0.20 475	0.26 358	0.22 503	0.11 587	0.07 239	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317

STrans-v2	0.25 520	0.14 370	0.56 537	0.21 274	0.12 231	0.23 426	0.20 512	0.50 598	0.31 432	0.31 518	0.42 606	0.35 590	0.35 681	0.62 671	0.24 535	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.08 116

TransformOpticalFlow	0.24 493	0.14 370	0.57 551	0.24 478	0.11 169	0.21 367	0.19 463	0.43 510	0.34 478	0.30 501	0.43 620	0.36 597	0.31 647	0.61 660	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.06 128	0.08 116

CFNet_pseudo	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.27 501	0.17 344	0.46 551	0.45 624	0.30 501	0.37 547	0.38 611	0.23 513	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.11 600	0.08 373	0.11 572	0.11 317

GES	0.23 459	0.14 370	0.54 516	0.21 274	0.14 353	0.28 520	0.19 463	0.51 613	0.35 490	0.31 518	0.36 536	0.25 459	0.24 534	0.30 448	0.23 523	0.11 587	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.12 383

222	0.45 725	0.14 370	0.43 346	0.19 148	0.15 429	0.36 650	0.20 512	0.60 727	0.43 598	0.37 633	0.45 646	0.30 536	0.28 601	0.59 647	3.72 854	0.11 587	0.19 653	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.27 680

xxxx	0.39 692	0.14 370	0.47 392	0.20 214	0.16 480	0.38 666	0.20 512	0.61 737	0.43 598	0.30 501	0.44 631	0.38 611	0.25 548	0.50 593	2.41 848	0.11 587	0.21 686	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.26 672

test_xeample	0.39 692	0.14 370	0.46 384	0.19 148	0.16 480	0.34 625	0.22 579	0.59 715	0.43 598	0.33 558	0.47 666	0.30 536	0.27 577	0.60 652	2.44 849	0.10 538	0.21 686	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.25 655

MSMDNet	0.23 459	0.14 370	0.49 425	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.17 344	0.47 565	0.47 652	0.30 501	0.36 536	0.37 605	0.24 534	0.29 429	0.21 484	0.09 461	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.11 317

ccs_rob	0.23 459	0.14 370	0.48 408	0.20 214	0.13 301	0.27 501	0.17 344	0.46 551	0.45 624	0.30 501	0.37 547	0.38 611	0.23 513	0.30 448	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.11 600	0.08 373	0.12 622	0.11 317

AROF-StereoT2	0.20 349	0.15 410	0.45 364	0.32 706	0.14 353	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.25 322	0.23 383	0.25 384	0.16 298	0.12 235	0.35 508	0.17 342	0.11 587	0.12 481	0.11 600	0.08 373	0.08 338	0.09 175

arf3	0.21 394	0.15 410	0.42 337	0.35 739	0.15 429	0.19 284	0.16 296	0.37 420	0.22 251	0.23 383	0.28 424	0.18 338	0.14 329	0.46 576	0.17 342	0.12 632	0.21 686	0.11 600	0.13 689	0.08 338	0.10 258

Cross2Single Stereo	0.13 92	0.15 410	0.16 2	0.21 274	0.08 38	0.09 9	0.15 227	0.16 26	0.25 322	0.23 383	0.14 190	0.12 179	0.08 21	0.24 308	0.12 79	0.12 632	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.12 622	0.05 7

FORCE_6	0.11 23	0.15 410	0.19 33	0.19 148	0.07 8	0.15 99	0.12 63	0.23 160	0.13 28	0.09 16	0.10 62	0.09 40	0.09 55	0.16 76	0.09 7	0.06 55	0.04 1	0.07 208	0.06 145	0.06 128	0.05 7

monster_256*512	0.18 280	0.15 410	0.25 135	0.23 417	0.13 301	0.22 401	0.21 542	0.42 497	0.31 432	0.19 318	0.22 343	0.24 443	0.17 406	0.19 163	0.17 342	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.09 175

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.14 150	0.15 410	0.35 264	0.21 274	0.09 53	0.19 284	0.10 12	0.19 83	0.21 236	0.14 201	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.15 44	0.12 79	0.08 344	0.07 239	0.11 600	0.09 494	0.10 512	0.13 423

bcnet-new	0.14 150	0.15 410	0.54 516	0.20 214	0.10 117	0.16 153	0.12 63	0.21 119	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.11 130	0.11 171	0.19 163	0.10 17	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.15 493

CR7Stereo	0.14 150	0.15 410	0.43 346	0.20 214	0.13 301	0.16 153	0.14 172	0.21 119	0.15 80	0.11 87	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.13 8	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.33 731

FCBStereo	0.13 92	0.15 410	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.12 128	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

PSGStereo	0.13 92	0.15 410	0.39 298	0.20 214	0.11 169	0.18 245	0.13 119	0.19 83	0.14 50	0.12 128	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.15 44	0.10 17	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.12 383

TOTStereo	0.15 199	0.15 410	0.44 358	0.22 349	0.11 169	0.15 99	0.13 119	0.24 186	0.19 181	0.12 128	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.17 103	0.11 38	0.05 1	0.08 309	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.27 680

RMAStereo	0.14 150	0.15 410	0.37 282	0.22 349	0.11 169	0.19 284	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.13 172	0.13 149	0.11 130	0.12 235	0.15 44	0.12 79	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.10 258

LiteMatch	0.13 92	0.15 410	0.19 33	0.20 214	0.10 117	0.15 99	0.17 344	0.18 55	0.14 50	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.22 498	0.16 76	0.23 523	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

Lsterematch	0.20 349	0.15 410	0.44 358	0.20 214	0.10 117	0.22 401	0.17 344	0.27 254	0.34 478	0.28 449	0.37 547	0.24 443	0.22 498	0.25 334	0.23 523	0.08 344	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.08 116

NLCSM	0.20 349	0.15 410	0.23 108	0.24 478	0.19 589	0.24 451	0.22 579	0.45 541	0.44 611	0.20 337	0.18 274	0.14 250	0.16 379	0.47 581	0.20 451	0.09 461	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.09 444	0.10 258

VIP-Stereo	0.13 92	0.15 410	0.31 216	0.18 88	0.12 231	0.24 451	0.12 63	0.20 95	0.20 201	0.10 54	0.13 149	0.11 130	0.09 55	0.20 203	0.13 154	0.06 55	0.11 447	0.06 79	0.04 1	0.05 6	0.08 116

GASTEREO	0.20 349	0.15 410	0.31 216	0.40 768	0.29 743	0.18 245	0.15 227	0.29 293	0.22 251	0.18 305	0.17 252	0.11 130	0.13 294	0.25 334	0.15 260	0.07 165	0.23 714	0.06 79	0.08 373	0.06 128	0.57 804

MM-Stereo_test3	0.19 315	0.15 410	0.39 298	0.25 528	0.15 429	0.19 284	0.22 579	0.42 497	0.40 561	0.17 279	0.24 373	0.17 323	0.12 235	0.22 264	0.16 303	0.08 344	0.21 686	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.11 317

ISRNet	0.28 587	0.15 410	0.54 516	0.27 614	0.19 589	0.24 451	0.15 227	0.47 565	0.45 624	0.40 672	0.49 676	0.42 655	0.27 577	0.33 485	0.30 602	0.20 755	0.12 481	0.17 731	0.16 734	0.16 686	0.21 597

SCV	0.18 280	0.15 410	0.37 282	0.26 574	0.20 621	0.16 153	0.16 296	0.35 385	0.23 271	0.14 201	0.16 228	0.13 215	0.09 55	0.31 463	0.12 79	0.08 344	0.19 653	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.26 672

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 92	0.15 410	0.21 71	0.27 614	0.09 53	0.15 99	0.13 119	0.23 160	0.21 236	0.12 128	0.11 86	0.10 78	0.13 294	0.22 264	0.13 154	0.07 165	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.07 70

HUF	0.26 544	0.15 410	0.79 671	0.39 763	0.31 757	0.16 153	0.17 344	0.36 403	0.25 322	0.19 318	0.14 190	0.23 422	0.11 171	0.32 475	0.14 212	0.08 344	0.60 845	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.56 801

FACV-RUCA	0.22 423	0.15 410	0.38 287	0.24 478	0.23 679	0.26 494	0.19 463	0.41 489	0.35 490	0.26 421	0.32 476	0.22 404	0.25 548	0.24 308	0.19 419	0.10 538	0.07 239	0.15 712	0.08 373	0.16 686	0.14 470

SMoEStereo_RVC	0.14 150	0.15 410	0.29 193	0.19 148	0.10 117	0.19 284	0.17 344	0.21 119	0.21 236	0.15 231	0.13 149	0.12 179	0.11 171	0.25 334	0.16 303	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.08 116

tg	0.18 280	0.15 410	0.34 251	0.22 349	0.11 169	0.23 426	0.15 227	0.35 385	0.27 367	0.20 337	0.25 384	0.20 378	0.12 235	0.25 334	0.16 303	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.08 338	0.13 423

RAStereo	0.14 150	0.15 410	0.40 314	0.22 349	0.11 169	0.15 99	0.18 413	0.25 213	0.24 293	0.13 172	0.17 252	0.11 130	0.09 55	0.15 44	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.05 7

AIO-Stereo-zeroshot	0.26 544	0.15 410	0.96 726	0.21 274	0.25 711	0.30 560	0.21 542	0.54 651	0.28 378	0.25 411	0.29 434	0.46 683	0.23 513	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.12 653	0.11 572	0.17 535

test_sample6	0.27 576	0.15 410	0.50 447	0.22 349	0.12 231	0.30 560	0.22 579	0.54 651	0.39 550	0.34 581	0.44 631	0.29 514	0.25 548	0.58 639	0.26 561	0.11 587	0.14 528	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.16 511

Former-RAFT_DAM_RVC	0.18 280	0.15 410	0.27 172	0.20 214	0.13 301	0.24 451	0.17 344	0.31 339	0.37 523	0.43 701	0.17 252	0.13 215	0.12 235	0.20 203	0.16 303	0.08 344	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.09 444	0.08 116

MyStereo07	0.18 280	0.15 410	0.44 358	0.22 349	0.16 480	0.25 473	0.22 579	0.31 339	0.26 346	0.22 371	0.13 149	0.12 179	0.13 294	0.33 485	0.14 212	0.07 165	0.13 505	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

MyStereo06	0.23 459	0.15 410	0.74 651	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.22 579	0.43 510	0.25 322	0.36 615	0.24 373	0.34 577	0.18 445	0.24 308	0.20 451	0.07 165	0.12 481	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

MyStereo05	0.24 493	0.15 410	0.58 568	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.22 579	0.50 598	0.54 709	0.32 544	0.23 359	0.26 479	0.23 513	0.32 475	0.25 549	0.07 165	0.12 481	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

MyStereo04	0.24 493	0.15 410	0.58 568	0.22 349	0.16 480	0.25 473	0.22 579	0.51 613	0.54 709	0.29 478	0.23 359	0.27 486	0.23 513	0.32 475	0.25 549	0.07 165	0.13 505	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.11 317

mmm	0.25 520	0.15 410	0.44 358	0.23 417	0.20 621	0.28 520	0.21 542	0.43 510	0.32 446	0.31 518	0.40 584	0.30 536	0.24 534	0.31 463	0.28 583	0.09 461	0.21 686	0.11 600	0.12 653	0.10 512	0.26 672

DCRE	0.24 493	0.15 410	0.45 364	0.26 574	0.26 717	0.23 426	0.21 542	0.37 420	0.29 402	0.23 383	0.81 777	0.23 422	0.16 379	0.24 308	0.18 378	0.07 165	0.14 528	0.07 208	0.08 373	0.07 247	0.25 655

fff	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

ADStereo(finetuned)	0.21 394	0.15 410	0.59 578	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.41 573	0.30 501	0.31 464	0.19 354	0.31 647	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.10 258

x	0.23 459	0.15 410	0.45 364	0.20 214	0.15 429	0.27 501	0.17 344	0.43 510	0.35 490	0.26 421	0.31 464	0.29 514	0.25 548	0.29 429	0.30 602	0.09 461	0.22 700	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.24 642

IER	0.24 493	0.15 410	0.50 447	0.21 274	0.15 429	0.31 582	0.20 512	0.44 531	0.38 534	0.34 581	0.41 596	0.32 557	0.34 673	0.31 463	0.23 523	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.09 175

hknet	0.26 544	0.15 410	0.49 425	0.25 528	0.16 480	0.35 642	0.22 579	0.59 715	0.40 561	0.34 581	0.35 521	0.43 662	0.28 601	0.38 533	0.26 561	0.09 461	0.07 239	0.11 600	0.10 569	0.09 444	0.10 258

GwcNet-ADL	0.23 459	0.15 410	0.58 568	0.24 478	0.13 301	0.23 426	0.24 635	0.51 613	0.41 573	0.28 449	0.29 434	0.30 536	0.20 475	0.27 374	0.28 583	0.09 461	0.07 239	0.07 208	0.07 269	0.09 444	0.11 317

THIR-Stereo	0.30 625	0.15 410	0.46 384	0.19 148	0.11 169	0.28 520	0.70 810	0.33 369	0.36 507	0.37 633	0.64 749	0.33 568	0.49 749	0.58 639	0.44 689	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.09 494	0.07 247	0.08 116

IRAFT_RVC	0.23 459	0.15 410	0.54 516	0.26 574	0.12 231	0.19 284	0.23 609	0.41 489	0.39 550	0.31 518	0.30 451	0.29 514	0.24 534	0.55 622	0.23 523	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.08 116

sCroCo_RVC	0.19 315	0.15 410	0.60 585	0.27 614	0.18 552	0.23 426	0.16 296	0.28 271	0.24 293	0.14 201	0.22 343	0.17 323	0.14 329	0.22 264	0.16 303	0.11 587	0.11 447	0.09 451	0.09 494	0.09 444	0.10 258

DCANet	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.37 420	0.41 573	0.30 501	0.31 464	0.19 354	0.23 513	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.10 258

csc	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

cscssc	0.20 349	0.15 410	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.19 284	0.18 413	0.38 434	0.46 637	0.29 478	0.31 464	0.18 338	0.28 601	0.21 230	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

UPFNet	0.27 576	0.15 410	0.47 392	0.25 528	0.20 621	0.37 658	0.27 672	0.50 598	0.40 561	0.36 615	0.38 556	0.37 605	0.29 621	0.40 545	0.34 643	0.10 538	0.10 409	0.10 540	0.10 569	0.10 512	0.08 116

G4	0.20 349	0.16 458	0.49 425	0.31 696	0.18 552	0.18 245	0.15 227	0.37 420	0.25 322	0.21 348	0.23 359	0.15 276	0.15 353	0.39 539	0.17 342	0.12 632	0.17 614	0.10 540	0.07 269	0.08 338	0.10 258

LACA_dic	0.10 6	0.16 458	0.18 21	0.16 20	0.07 8	0.14 63	0.11 31	0.13 12	0.11 8	0.09 16	0.08 19	0.09 40	0.08 21	0.16 76	0.09 7	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.07 247	0.06 39

GREATEN-IGEV_RVC	0.14 150	0.16 458	0.31 216	0.22 349	0.14 353	0.15 99	0.13 119	0.18 55	0.17 118	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.15 260	0.06 55	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.10 258

TestStereo-Hl	0.20 349	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.11 169	0.23 426	0.17 344	0.38 434	0.30 420	0.23 383	0.27 415	0.22 404	0.19 469	0.39 539	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.08 116

ARStereo-new	0.14 150	0.16 458	0.39 298	0.19 148	0.09 53	0.14 63	0.15 227	0.22 138	0.19 181	0.12 128	0.15 213	0.11 130	0.13 294	0.14 22	0.12 79	0.05 1	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.18 542

MUNStereo	0.15 199	0.16 458	0.50 447	0.20 214	0.10 117	0.16 153	0.14 172	0.20 95	0.15 80	0.13 172	0.14 190	0.12 179	0.12 235	0.17 103	0.12 79	0.06 55	0.08 309	0.06 79	0.07 269	0.07 247	0.18 542

DStereoRT	0.40 704	0.16 458	0.74 651	0.25 528	0.17 520	0.42 691	0.19 463	0.50 598	0.48 661	0.31 518	0.40 584	0.32 557	0.39 704	0.64 680	0.31 614	0.09 461	0.11 447	1.56 857	0.43 816	0.08 338	0.41 768

xyz-stereo-finetune2	0.18 280	0.16 458	0.32 231	0.16 20	0.09 53	0.27 501	0.19 463	0.29 293	0.21 236	0.23 383	0.29 434	0.21 395	0.23 513	0.37 530	0.23 523	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.07 70

FLISNet	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.15 429	0.17 203	0.16 296	0.35 385	0.22 251	0.38 642	0.38 556	0.36 597	0.24 534	0.29 429	0.22 503	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.08 116

CoSv	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.18 88	0.15 429	0.17 203	0.16 296	0.35 385	0.22 251	0.38 642	0.38 556	0.36 597	0.24 534	0.29 429	0.22 503	0.06 55	0.05 16	0.08 333	0.09 494	0.09 444	0.08 116

AIO_rvc	0.20 349	0.16 458	0.49 425	0.41 775	0.29 743	0.15 99	0.17 344	0.21 119	0.19 181	0.17 279	0.14 190	0.13 215	0.08 21	0.35 508	0.13 154	0.07 165	0.19 653	0.06 79	0.05 46	0.06 128	0.41 768

DDVS	0.26 544	0.16 458	0.45 364	0.25 528	0.17 520	0.34 625	0.21 542	0.43 510	0.31 432	0.34 581	0.41 596	0.47 693	0.21 488	0.52 608	0.29 597	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.09 494	0.13 639	0.16 511

rvit_0105_6	0.20 349	0.16 458	0.41 327	0.23 417	0.14 353	0.18 245	0.20 512	0.31 339	0.39 550	0.18 305	0.22 343	0.23 422	0.18 445	0.26 358	0.18 378	0.16 712	0.13 505	0.13 667	0.11 610	0.11 572	0.09 175

ITSA-stereo	0.26 544	0.16 458	0.39 298	0.24 478	0.11 169	0.28 520	0.18 413	0.58 704	0.59 737	0.32 544	0.32 476	0.33 568	0.28 601	0.51 599	0.34 643	0.11 587	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.15 493

test_sample7	0.28 587	0.16 458	0.47 392	0.21 274	0.14 353	0.29 545	0.22 579	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.41 552	0.26 561	0.14 684	0.21 686	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.25 655

ACVNet-DCA	0.21 394	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.43 510	0.32 446	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.23 625

xx1	0.23 459	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.39 456	0.48 661	0.21 348	0.20 303	0.28 500	0.25 548	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.10 540	0.11 610	0.09 444	0.23 625

1test111	0.22 423	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.43 510	0.32 446	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.36 520	0.28 583	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.09 444	0.23 625

cc1	0.22 423	0.16 458	0.50 447	0.27 614	0.13 301	0.31 582	0.19 463	0.39 456	0.48 661	0.21 348	0.20 303	0.13 215	0.17 406	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.37 757

tt1	0.22 423	0.16 458	0.49 425	0.26 574	0.15 429	0.31 582	0.19 463	0.38 434	0.46 637	0.21 348	0.19 290	0.13 215	0.16 379	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.37 757

plain	0.18 280	0.16 458	0.59 578	0.21 274	0.13 301	0.16 153	0.17 344	0.29 293	0.23 271	0.16 251	0.26 398	0.13 215	0.17 406	0.27 374	0.17 342	0.09 461	0.06 134	0.10 540	0.07 269	0.10 512	0.07 70

gwcnet-sp	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

scenet	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

CASS	0.22 423	0.16 458	0.40 314	0.26 574	0.12 231	0.29 545	0.19 463	0.40 468	0.32 446	0.34 581	0.35 521	0.25 459	0.25 548	0.26 358	0.21 484	0.13 659	0.08 309	0.11 600	0.09 494	0.11 572	0.12 383
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet	0.25 520	0.16 458	0.70 636	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.22 579	0.46 551	0.41 573	0.37 633	0.35 521	0.27 486	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.09 461	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

qqq	0.24 493	0.16 458	0.46 384	0.20 214	0.15 429	0.23 426	0.20 512	0.43 510	0.32 446	0.26 421	0.31 464	0.28 500	0.25 548	0.36 520	0.28 583	0.08 344	0.22 700	0.10 540	0.11 610	0.09 444	0.23 625

NINENet	0.27 576	0.16 458	0.49 425	0.23 417	0.16 480	0.44 701	0.17 344	0.63 749	0.49 678	0.33 558	0.38 556	0.31 546	0.22 498	0.43 564	0.22 503	0.11 587	0.10 409	0.12 638	0.08 373	0.12 622	0.11 317

test_4	0.19 315	0.16 458	0.39 298	0.24 478	0.13 301	0.19 284	0.21 542	0.27 254	0.24 293	0.24 397	0.47 666	0.22 404	0.13 294	0.27 374	0.18 378	0.06 55	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.07 247	0.06 39

PSMNet-ADL	0.26 544	0.16 458	0.39 298	0.27 614	0.14 353	0.32 599	0.22 579	0.45 541	0.37 523	0.28 449	0.34 513	0.41 639	0.28 601	0.61 660	0.32 624	0.11 587	0.10 409	0.09 451	0.11 610	0.10 512	0.13 423

OMP-Stereo	0.24 493	0.16 458	0.48 408	0.30 677	0.13 301	0.21 367	0.16 296	0.38 434	0.35 490	0.34 581	0.30 451	0.33 568	0.20 475	0.70 707	0.24 535	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.07 70

IIG-Stereo	0.24 493	0.16 458	0.47 392	0.29 663	0.12 231	0.23 426	0.14 172	0.40 468	0.33 465	0.35 601	0.37 547	0.33 568	0.22 498	0.70 707	0.26 561	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.07 70

CroCo-Stereo	0.15 199	0.16 458	0.34 251	0.25 528	0.12 231	0.11 27	0.18 413	0.35 385	0.24 293	0.13 172	0.13 149	0.18 338	0.12 235	0.15 44	0.13 154	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.05 46	0.07 247	0.06 39
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
iRaftStereo_RVC	0.17 264	0.16 458	0.35 264	0.21 274	0.11 169	0.20 333	0.17 344	0.34 376	0.25 322	0.20 337	0.25 384	0.19 354	0.12 235	0.21 230	0.16 303	0.07 165	0.12 481	0.10 540	0.09 494	0.09 444	0.14 470

pcwnet_v2	0.32 645	0.16 458	1.22 774	0.23 417	0.19 589	0.32 599	0.19 463	0.61 737	0.61 744	0.37 633	0.45 646	0.35 590	0.29 621	0.37 530	0.26 561	0.14 684	0.11 447	0.12 638	0.11 610	0.14 664	0.18 542

UNet	0.28 587	0.16 458	0.70 636	0.24 478	0.20 621	0.44 701	0.21 542	0.52 622	0.42 585	0.36 615	0.40 584	0.43 662	0.33 671	0.41 552	0.32 624	0.09 461	0.07 239	0.10 540	0.09 494	0.10 512	0.09 175

ac_64	0.28 587	0.16 458	0.62 596	0.25 528	0.17 520	0.36 650	0.22 579	0.48 577	0.35 490	0.36 615	0.37 547	0.51 712	0.30 628	0.62 671	0.34 643	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

DISCO	0.33 653	0.16 458	0.55 527	0.26 574	0.16 480	0.48 726	0.25 650	0.52 622	0.58 730	0.38 642	0.45 646	0.63 760	0.37 692	0.65 686	0.50 712	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.13 639	0.13 423

MDST_ROB	0.51 747	0.16 458	0.97 728	0.31 696	0.21 644	1.35 827	0.34 735	0.80 798	0.59 737	1.09 818	0.74 768	0.49 703	0.37 692	1.31 819	0.60 738	0.14 684	0.12 481	0.16 721	0.13 689	0.13 639	0.18 542

over v1	0.12 66	0.17 496	0.23 108	0.19 148	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.10 54	0.09 27	0.11 130	0.14 329	0.18 132	0.12 79	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

over-8	0.12 66	0.17 496	0.25 135	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.20 95	0.11 8	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.12 235	0.18 132	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

SMOE	0.19 315	0.17 496	0.39 298	0.22 349	0.13 301	0.27 501	0.21 542	0.31 339	0.24 293	0.22 371	0.27 415	0.21 395	0.17 406	0.19 163	0.18 378	0.08 344	0.06 134	0.12 638	0.07 269	0.11 572	0.12 383

ARStereo	0.14 150	0.17 496	0.45 364	0.22 349	0.09 53	0.17 203	0.15 227	0.24 186	0.18 146	0.12 128	0.14 190	0.10 78	0.11 171	0.18 132	0.11 38	0.05 1	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.05 6	0.12 383

LACA2	0.12 66	0.17 496	0.32 231	0.16 20	0.08 38	0.16 153	0.13 119	0.18 55	0.15 80	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.10 111	0.15 44	0.10 17	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.05 7

xyz-stereo-finetune	0.17 264	0.17 496	0.29 193	0.17 48	0.08 38	0.24 451	0.21 542	0.30 315	0.32 446	0.19 318	0.22 343	0.19 354	0.15 353	0.30 448	0.22 503	0.06 55	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.06 128	0.07 70

rvit_0105_4	0.21 394	0.17 496	0.49 425	0.23 417	0.14 353	0.20 333	0.23 609	0.35 385	0.40 561	0.19 318	0.24 373	0.25 459	0.20 475	0.28 400	0.18 378	0.16 712	0.13 505	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.10 258

rvit_stereo_0081_aga	0.17 264	0.17 496	0.40 314	0.21 274	0.14 353	0.20 333	0.17 344	0.24 186	0.26 346	0.18 305	0.21 324	0.20 378	0.14 329	0.20 203	0.15 260	0.12 632	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.08 116

AIO-Stereo-zeroshot1	0.28 587	0.17 496	0.96 726	0.29 663	0.31 757	0.29 545	0.21 542	0.53 635	0.28 378	0.27 434	0.55 710	0.41 639	0.18 445	0.30 448	0.22 503	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.13 689	0.12 622	0.20 584

rvit_stereo_0080	0.16 236	0.17 496	0.35 264	0.19 148	0.13 301	0.14 63	0.20 512	0.29 293	0.26 346	0.16 251	0.17 252	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.16 303	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.08 116

IGEVStereo-DCA	0.20 349	0.17 496	0.41 327	0.22 349	0.15 429	0.20 333	0.17 344	0.28 271	0.23 271	0.19 318	0.12 117	0.14 250	0.12 235	0.38 533	0.31 614	0.07 165	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.36 749

rrr	0.22 423	0.17 496	0.79 671	0.22 349	0.15 429	0.20 333	0.18 413	0.40 468	0.27 367	0.19 318	0.12 117	0.14 250	0.12 235	0.38 533	0.31 614	0.07 165	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.28 689

ffm	0.27 576	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.38 434	0.46 637	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.28 400	0.12 79	0.08 344	0.28 767	0.12 638	0.11 610	0.08 338	0.37 757

ff1	0.36 674	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.38 434	0.46 637	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.08 344	0.28 767	0.12 638	0.11 610	0.08 338	0.37 757

mmx	0.37 682	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.57 690	0.48 661	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.10 538	0.20 675	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.23 625

1111x	0.39 692	0.17 496	0.80 676	0.23 417	0.15 429	0.33 610	0.27 672	0.62 745	0.48 661	0.32 544	0.43 620	0.40 630	0.29 621	0.86 761	1.60 831	0.09 461	0.23 714	0.09 451	0.12 653	0.10 512	0.23 625

whm_eth	0.16 236	0.17 496	0.35 264	0.19 148	0.13 301	0.14 63	0.20 512	0.29 293	0.26 346	0.16 251	0.17 252	0.19 354	0.14 329	0.19 163	0.16 303	0.11 587	0.08 309	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.08 116

xxx	0.37 682	0.17 496	0.84 694	0.21 274	0.13 301	0.29 545	0.21 542	0.57 690	0.48 661	0.31 518	0.44 631	0.34 577	0.24 534	0.91 774	1.30 810	0.10 538	0.20 675	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.23 625

MaDis-Stereo	0.15 199	0.17 496	0.39 298	0.19 148	0.15 429	0.16 153	0.13 119	0.26 237	0.22 251	0.13 172	0.15 213	0.14 250	0.11 171	0.17 103	0.17 342	0.08 344	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.07 247	0.06 39

MIM_Stereo	0.20 349	0.17 496	0.55 527	0.20 214	0.21 644	0.17 203	0.14 172	0.37 420	0.27 367	0.28 449	0.35 521	0.23 422	0.13 294	0.28 400	0.16 303	0.06 55	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.15 493

CSP-Net	0.28 587	0.17 496	0.41 327	0.22 349	0.14 353	0.44 701	0.24 635	0.52 622	0.42 585	0.42 690	0.44 631	0.42 655	0.27 577	0.66 693	0.30 602	0.12 632	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.10 258

GMOStereo	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

error version	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test-v	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test-2	0.20 349	0.17 496	0.45 364	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.27 672	0.28 271	0.28 378	0.31 518	0.32 476	0.28 500	0.17 406	0.16 76	0.13 154	0.07 165	0.23 714	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.07 70

test_xeample3	0.22 423	0.17 496	0.81 678	0.21 274	0.15 429	0.20 333	0.18 413	0.40 468	0.25 322	0.19 318	0.12 117	0.13 215	0.12 235	0.34 501	0.33 634	0.07 165	0.20 675	0.07 208	0.08 373	0.08 338	0.34 737

AdaStereo	0.25 520	0.17 496	0.47 392	0.25 528	0.13 301	0.33 610	0.17 344	0.57 690	0.43 598	0.34 581	0.38 556	0.35 590	0.21 488	0.32 475	0.24 535	0.14 684	0.06 134	0.13 667	0.09 494	0.11 572	0.09 175
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.
over-6	0.13 92	0.18 523	0.30 205	0.19 148	0.07 8	0.16 153	0.11 31	0.28 271	0.17 118	0.10 54	0.10 62	0.10 78	0.13 294	0.20 203	0.11 38	0.08 344	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

over-9	0.12 66	0.18 523	0.27 172	0.20 214	0.07 8	0.15 99	0.10 12	0.21 119	0.12 14	0.09 16	0.09 27	0.11 130	0.12 235	0.19 163	0.11 38	0.07 165	0.05 16	0.05 1	0.04 1	0.06 128	0.06 39

S	0.23 459	0.18 523	0.38 287	0.24 478	0.22 663	0.32 599	0.22 579	0.32 349	0.28 378	0.26 421	0.31 464	0.20 378	0.21 488	0.19 163	0.19 419	0.13 659	0.09 360	0.15 712	0.16 734	0.11 572	0.35 744

TestStereo_HL3	0.23 459	0.18 523	1.11 752	0.17 48	0.11 169	0.24 451	0.16 296	0.36 403	0.21 236	0.27 434	0.39 574	0.23 422	0.20 475	0.41 552	0.15 260	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175

BARStereo	0.15 199	0.18 523	0.43 346	0.21 274	0.10 117	0.16 153	0.15 227	0.22 138	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.09 40	0.13 294	0.18 132	0.11 38	0.06 55	0.05 16	0.06 79	0.05 46	0.07 247	0.23 625

PSi22	0.17 264	0.18 523	0.42 337	0.20 214	0.09 53	0.16 153	0.11 31	0.30 315	0.25 322	0.13 172	0.15 213	0.21 395	0.13 294	0.30 448	0.16 303	0.06 55	0.22 700	0.05 1	0.04 1	0.08 338	0.13 423

Select-FE	0.27 576	0.18 523	0.87 704	0.23 417	0.22 663	0.29 545	0.18 413	0.53 635	0.28 378	0.30 501	0.33 500	0.45 674	0.29 621	0.30 448	0.21 484	0.08 344	0.10 409	0.08 333	0.13 689	0.08 338	0.20 584

rvit_0105_5	0.22 423	0.18 523	0.51 468	0.23 417	0.13 301	0.22 401	0.25 650	0.38 434	0.40 561	0.21 348	0.23 359	0.27 486	0.20 475	0.27 374	0.20 451	0.15 700	0.13 505	0.12 638	0.12 653	0.10 512	0.10 258

UGAM	0.28 587	0.18 523	0.57 551	0.26 574	0.13 301	0.23 426	0.26 662	0.33 369	0.45 624	0.32 544	0.42 606	0.45 674	0.22 498	0.92 779	0.23 523	0.08 344	0.09 360	0.14 692	0.13 689	0.10 512	0.10 258

rvit_stereo_0075_2	0.25 520	0.18 523	0.65 612	0.27 614	0.22 663	0.22 401	0.15 227	0.41 489	0.36 507	0.27 434	0.37 547	0.29 514	0.21 488	0.29 429	0.20 451	0.17 727	0.12 481	0.19 750	0.12 653	0.14 664	0.14 470

H2IRNET	0.19 315	0.18 523	0.50 447	0.22 349	0.12 231	0.20 333	0.16 296	0.28 271	0.31 432	0.17 279	0.32 476	0.25 459	0.20 475	0.24 308	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.08 116

CroCo-Stereo Lap2	0.16 236	0.18 523	0.39 298	0.26 574	0.18 552	0.11 27	0.19 463	0.30 315	0.22 251	0.13 172	0.16 228	0.15 276	0.11 171	0.17 103	0.15 260	0.07 165	0.07 239	0.08 333	0.06 145	0.08 338	0.07 70

delet	0.29 610	0.18 523	0.58 568	0.24 478	0.19 589	0.41 683	0.30 703	0.52 622	0.51 692	0.35 601	0.42 606	0.37 605	0.31 647	0.49 588	0.36 654	0.10 538	0.09 360	0.11 600	0.12 653	0.09 444	0.09 175

ACVNet	0.24 493	0.18 523	0.51 468	0.18 88	0.15 429	0.27 501	0.23 609	0.40 468	0.45 624	0.29 478	0.41 596	0.38 611	0.28 601	0.28 400	0.35 650	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.10 512	0.09 175

acv_ft	0.26 544	0.18 523	0.56 537	0.24 478	0.19 589	0.34 625	0.21 542	0.47 565	0.45 624	0.39 661	0.41 596	0.38 611	0.28 601	0.28 400	0.36 654	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.09 175

DSFCA	0.29 610	0.18 523	0.48 408	0.21 274	0.17 520	0.39 672	0.32 723	0.49 588	0.44 611	0.44 708	0.38 556	0.40 630	0.30 628	0.53 611	0.38 662	0.12 632	0.10 409	0.10 540	0.11 610	0.11 572	0.11 317

CCAANet	0.26 544	0.18 523	0.56 537	0.22 349	0.15 429	0.29 545	0.17 344	0.52 622	0.39 550	0.27 434	0.49 676	0.32 557	0.25 548	0.63 674	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.10 569	0.08 338	0.11 317

DMCA	0.24 493	0.18 523	0.51 468	0.23 417	0.14 353	0.27 501	0.20 512	0.45 541	0.40 561	0.32 544	0.33 500	0.33 568	0.25 548	0.27 374	0.30 602	0.11 587	0.08 309	0.10 540	0.08 373	0.11 572	0.12 383

NVstereo2D	0.32 645	0.18 523	0.63 601	0.24 478	0.23 679	0.43 696	0.28 688	0.60 727	0.58 730	0.28 449	0.39 574	0.42 655	0.30 628	0.71 713	0.30 602	0.13 659	0.09 360	0.13 667	0.10 569	0.20 743	0.18 542

HSM	0.29 610	0.18 523	0.48 408	0.21 274	0.15 429	0.33 610	0.20 512	0.55 670	0.39 550	0.36 615	0.39 574	0.67 777	0.32 662	0.88 766	0.24 535	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.10 258

Weightmod	0.19 315	0.19 543	0.34 251	0.21 274	0.18 552	0.24 451	0.17 344	0.27 254	0.22 251	0.19 318	0.30 451	0.19 354	0.15 353	0.29 429	0.20 451	0.12 632	0.11 447	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.17 535

TestStereo_HL2	0.20 349	0.19 543	0.54 516	0.17 48	0.11 169	0.21 367	0.15 227	0.35 385	0.31 432	0.23 383	0.31 464	0.19 354	0.17 406	0.40 545	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

quiztm	0.16 236	0.19 543	0.37 282	0.22 349	0.15 429	0.17 203	0.17 344	0.36 403	0.24 293	0.18 305	0.21 324	0.14 250	0.10 111	0.17 103	0.14 212	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.05 46	0.08 338	0.07 70

rvit_stereo_ft	0.18 280	0.19 543	0.43 346	0.25 528	0.14 353	0.17 203	0.21 542	0.30 315	0.28 378	0.17 279	0.19 290	0.20 378	0.17 406	0.22 264	0.18 378	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.08 116

ToySt	0.28 587	0.19 543	0.68 626	0.22 349	0.19 589	0.31 582	0.31 716	0.43 510	0.43 598	0.28 449	0.38 556	0.42 655	0.32 662	0.33 485	0.32 624	0.08 344	0.14 528	0.10 540	0.12 653	0.11 572	0.24 642

IPLG	0.23 459	0.19 543	0.65 612	0.21 274	0.12 231	0.28 520	0.17 344	0.45 541	0.32 446	0.33 558	0.32 476	0.16 298	0.17 406	0.50 593	0.23 523	0.07 165	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

MIPNet	0.22 423	0.19 543	0.64 606	0.22 349	0.12 231	0.28 520	0.20 512	0.48 577	0.39 550	0.31 518	0.24 373	0.19 354	0.24 534	0.28 400	0.20 451	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.08 116

Anonymous3	0.24 493	0.19 543	0.76 659	0.27 614	0.18 552	0.41 683	0.24 635	0.45 541	0.36 507	0.23 383	0.27 415	0.20 378	0.18 445	0.28 400	0.19 419	0.12 632	0.11 447	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.13 423

raftrobust	0.19 315	0.19 543	0.42 337	0.23 417	0.24 697	0.19 284	0.13 119	0.33 369	0.28 378	0.26 421	0.20 303	0.19 354	0.17 406	0.23 291	0.17 342	0.08 344	0.10 409	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.09 175

ADLNet	0.30 625	0.19 543	0.59 578	0.23 417	0.19 589	0.34 625	0.23 609	0.56 681	0.44 611	0.43 701	0.41 596	0.43 662	0.28 601	0.56 630	0.36 654	0.11 587	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.15 493

MMNet	0.28 587	0.19 543	0.54 516	0.24 478	0.17 520	0.47 718	0.22 579	0.47 565	0.53 704	0.40 672	0.43 620	0.36 597	0.34 673	0.40 545	0.35 650	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.09 175

HGLStereo	0.29 610	0.19 543	0.60 585	0.24 478	0.21 644	0.33 610	0.23 609	0.52 622	0.44 611	0.36 615	0.49 676	0.41 639	0.35 681	0.46 576	0.34 643	0.11 587	0.11 447	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.12 383

GANet-RSSM	0.26 544	0.19 543	0.54 516	0.21 274	0.14 353	0.27 501	0.22 579	0.47 565	0.34 478	0.30 501	0.40 584	0.41 639	0.30 628	0.59 647	0.25 549	0.11 587	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.10 258

FAT-Stereo	0.36 674	0.19 543	0.75 655	0.26 574	0.18 552	0.34 625	0.30 703	0.62 745	0.61 744	0.47 727	0.61 742	0.59 744	0.50 750	0.61 660	0.36 654	0.13 659	0.14 528	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.20 584

RASNet	0.30 625	0.19 543	0.59 578	0.23 417	0.19 589	0.33 610	0.20 512	0.50 598	0.41 573	0.31 518	0.44 631	0.47 693	0.38 697	0.79 742	0.40 668	0.09 461	0.07 239	0.07 208	0.09 494	0.08 338	0.10 258

StereoDRNet-Refined	0.28 587	0.19 543	0.47 392	0.25 528	0.14 353	0.36 650	0.21 542	0.49 588	0.43 598	0.46 721	0.52 690	0.42 655	0.30 628	0.46 576	0.38 662	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.11 610	0.10 512	0.11 317
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SCION-Mon(vits-remp)	0.18 280	0.20 559	0.45 364	0.28 642	0.26 717	0.47 718	0.12 63	0.25 213	0.20 201	0.09 16	0.11 86	0.08 7	0.07 4	0.20 203	0.13 154	0.05 1	0.24 734	0.05 1	0.09 494	0.05 6	0.13 423

Weightmod_eth	0.18 280	0.20 559	0.34 251	0.22 349	0.17 520	0.21 367	0.18 413	0.27 254	0.20 201	0.17 279	0.26 398	0.19 354	0.17 406	0.28 400	0.17 342	0.19 749	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.09 444	0.10 258

HLF11	0.20 349	0.20 559	0.68 626	0.16 20	0.12 231	0.21 367	0.12 63	0.39 456	0.25 322	0.21 348	0.30 451	0.19 354	0.18 445	0.38 533	0.22 503	0.09 461	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.08 338	0.09 175

GGDA	0.19 315	0.20 559	0.53 502	0.18 88	0.10 117	0.21 367	0.16 296	0.35 385	0.32 446	0.22 371	0.29 434	0.19 354	0.16 379	0.38 533	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.09 175

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.16 236	0.20 559	0.79 671	0.19 148	0.12 231	0.12 36	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.11 87	0.12 117	0.10 78	0.10 111	0.13 8	0.11 38	0.06 55	0.07 239	0.06 79	0.07 269	0.05 6	0.18 542

Hybrid-DGEV-03	0.21 394	0.20 559	0.43 346	0.23 417	0.12 231	0.27 501	0.16 296	0.33 369	0.28 378	0.33 558	0.58 725	0.23 422	0.16 379	0.24 308	0.19 419	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.07 269	0.08 338	0.10 258

Hybrid-DGEV-2	0.23 459	0.20 559	0.53 502	0.24 478	0.13 301	0.28 520	0.15 227	0.50 598	0.45 624	0.28 449	0.26 398	0.25 459	0.26 567	0.29 429	0.20 451	0.07 165	0.06 134	0.09 451	0.08 373	0.07 247	0.10 258

ACV-stereo	0.30 625	0.20 559	0.82 684	0.23 417	0.16 480	0.48 726	0.20 512	0.38 434	0.34 478	0.29 478	0.33 500	0.66 772	0.43 726	0.55 622	0.31 614	0.10 538	0.09 360	0.09 451	0.09 494	0.11 572	0.12 383

MyStereo8	0.25 520	0.20 559	0.69 629	0.24 478	0.17 520	0.31 582	0.16 296	0.50 598	0.32 446	0.29 478	0.38 556	0.25 459	0.19 469	0.33 485	0.29 597	0.08 344	0.20 675	0.08 333	0.08 373	0.10 512	0.16 511

Sa-1000	0.24 493	0.20 559	0.53 502	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.23 609	0.50 598	0.41 573	0.30 501	0.50 680	0.26 479	0.19 469	0.33 485	0.16 303	0.08 344	0.10 409	0.10 540	0.11 610	0.08 338	0.08 116

AnonymousM	0.19 315	0.20 559	0.30 205	0.18 88	0.10 117	0.19 284	0.17 344	0.32 349	0.27 367	0.27 434	0.21 324	0.18 338	0.14 329	0.21 230	0.16 303	0.09 461	0.08 309	0.38 810	0.15 722	0.06 128	0.08 116

S-Stereo	0.39 692	0.20 559	1.04 739	0.28 642	0.22 663	0.39 672	0.31 716	0.58 704	0.69 766	0.40 672	0.59 730	0.48 697	0.41 716	0.75 726	0.42 678	0.12 632	0.15 559	0.13 667	0.13 689	0.16 686	0.25 655

stereogan	0.39 692	0.20 559	0.78 670	0.28 642	0.22 663	0.65 769	0.26 662	0.62 745	0.65 755	0.45 715	0.60 734	0.67 777	0.45 731	0.69 703	0.37 660	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.12 653	0.20 743	0.19 562

DRN-Test	0.35 671	0.20 559	0.75 655	0.28 642	0.19 589	0.46 712	0.29 694	0.68 774	0.54 709	0.49 734	0.47 666	0.44 668	0.35 681	0.63 674	0.44 689	0.13 659	0.09 360	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.13 423

DLCB_ROB	0.30 625	0.20 559	0.45 364	0.28 642	0.17 520	0.37 658	0.25 650	0.50 598	0.45 624	0.46 721	0.47 666	0.51 712	0.34 673	0.56 630	0.38 662	0.10 538	0.10 409	0.11 600	0.11 610	0.10 512	0.11 317

S0	0.21 394	0.21 574	0.34 251	0.24 478	0.19 589	0.34 625	0.26 662	0.30 315	0.22 251	0.22 371	0.26 398	0.20 378	0.16 379	0.21 230	0.18 378	0.12 632	0.11 447	0.14 692	0.15 722	0.10 512	0.33 731

G2L-ROB	0.25 520	0.21 574	0.56 537	0.19 148	0.12 231	0.28 520	0.21 542	0.48 577	0.34 478	0.35 601	0.31 464	0.41 639	0.23 513	0.51 599	0.31 614	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.12 383

rvit_0105_3	0.24 493	0.21 574	0.57 551	0.25 528	0.15 429	0.24 451	0.28 688	0.40 468	0.43 598	0.25 411	0.26 398	0.29 514	0.22 498	0.29 429	0.21 484	0.15 700	0.13 505	0.14 692	0.15 722	0.10 512	0.10 258

DualNet (step1)	0.31 637	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.41 552	0.26 561	0.24 778	0.21 686	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

test_sample9	0.45 725	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.54 651	0.43 598	0.38 642	0.36 536	0.38 611	0.32 662	0.70 707	1.01 788	0.24 778	1.93 864	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

test_sample8	0.52 750	0.21 574	0.69 629	0.18 88	0.17 520	0.36 650	0.21 542	0.57 690	0.38 534	0.63 773	0.39 574	1.16 808	0.68 787	0.70 707	1.01 788	0.24 778	1.93 864	0.28 788	0.24 783	0.18 718	0.21 597

GCAP-Stereo	0.18 280	0.21 574	0.47 392	0.23 417	0.18 552	0.21 367	0.10 12	0.28 271	0.24 293	0.20 337	0.22 343	0.15 276	0.13 294	0.21 230	0.16 303	0.07 165	0.19 653	0.07 208	0.05 46	0.06 128	0.09 175

4D-IteraStereo	0.20 349	0.21 574	0.62 596	0.21 274	0.14 353	0.19 284	0.17 344	0.29 293	0.28 378	0.24 397	0.20 303	0.20 378	0.10 111	0.22 264	0.18 378	0.07 165	0.07 239	0.10 540	0.08 373	0.08 338	0.33 731

ssnet_v2	0.30 625	0.21 574	0.63 601	0.23 417	0.15 429	0.40 678	0.30 703	0.59 715	0.48 661	0.40 672	0.37 547	0.46 683	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.11 447	0.11 600	0.11 610	0.12 622	0.11 317

RAFT_CTSACE	0.23 459	0.21 574	0.57 551	0.26 574	0.15 429	0.22 401	0.23 609	0.34 376	0.30 420	0.34 581	0.51 683	0.31 546	0.17 406	0.33 485	0.15 260	0.06 55	0.09 360	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.07 70

TRStereo	0.22 423	0.21 574	0.62 596	0.40 768	0.19 589	0.22 401	0.16 296	0.58 704	0.30 420	0.21 348	0.21 324	0.22 404	0.13 294	0.27 374	0.14 212	0.09 461	0.09 360	0.09 451	0.11 610	0.06 128	0.19 562

raft+_RVC	0.21 394	0.21 574	0.46 384	0.22 349	0.35 774	0.21 367	0.16 296	0.39 456	0.35 490	0.22 371	0.28 424	0.20 378	0.15 353	0.25 334	0.20 451	0.08 344	0.16 577	0.08 333	0.07 269	0.07 247	0.12 383

XX-TBD	0.16 236	0.21 574	0.43 346	0.22 349	0.10 117	0.23 426	0.15 227	0.23 160	0.28 378	0.22 371	0.26 398	0.14 250	0.12 235	0.16 76	0.14 212	0.08 344	0.05 16	0.06 79	0.04 1	0.07 247	0.06 39

psm_up	0.30 625	0.21 574	0.58 568	0.26 574	0.18 552	0.32 599	0.27 672	0.57 690	0.45 624	0.38 642	0.41 596	0.45 674	0.40 711	0.59 647	0.32 624	0.11 587	0.12 481	0.13 667	0.12 653	0.11 572	0.11 317

hitnet-ft	0.31 637	0.21 574	0.56 537	0.19 148	0.14 353	0.40 678	0.23 609	0.46 551	0.42 585	0.37 633	0.46 659	0.53 725	0.35 681	0.76 733	0.35 650	0.14 684	0.10 409	0.14 692	0.10 569	0.15 676	0.14 470

PSMNet-RSSM	0.26 544	0.21 574	0.50 447	0.21 274	0.14 353	0.25 473	0.21 542	0.50 598	0.38 534	0.31 518	0.45 646	0.40 630	0.27 577	0.53 611	0.24 535	0.12 632	0.08 309	0.11 600	0.13 689	0.10 512	0.10 258

CFNet-ft	0.26 544	0.21 574	0.51 468	0.19 148	0.16 480	0.31 582	0.21 542	0.40 468	0.37 523	0.29 478	0.40 584	0.46 683	0.27 577	0.49 588	0.28 583	0.12 632	0.07 239	0.12 638	0.11 610	0.12 622	0.11 317

CFNet_RVC	0.26 544	0.21 574	0.51 468	0.19 148	0.16 480	0.31 582	0.21 542	0.40 468	0.37 523	0.29 478	0.40 584	0.46 683	0.27 577	0.49 588	0.28 583	0.12 632	0.07 239	0.12 638	0.11 610	0.12 622	0.11 317

UCFNet_RVC	0.25 520	0.21 574	0.49 425	0.19 148	0.15 429	0.34 625	0.18 413	0.47 565	0.36 507	0.30 501	0.35 521	0.40 630	0.26 567	0.35 508	0.24 535	0.13 659	0.08 309	0.13 667	0.14 710	0.13 639	0.13 423

CBMV_ROB	0.36 674	0.21 574	0.57 551	0.22 349	0.14 353	0.35 642	0.20 512	0.55 670	0.47 652	0.52 746	0.58 725	0.45 674	0.53 759	0.75 726	0.50 712	0.18 739	0.19 653	0.23 771	0.21 764	0.15 676	0.20 584

arf2	0.24 493	0.22 594	0.52 490	0.46 793	0.17 520	0.20 333	0.17 344	0.40 468	0.25 322	0.28 449	0.32 476	0.22 404	0.18 445	0.47 581	0.19 419	0.17 727	0.16 577	0.14 692	0.12 653	0.11 572	0.14 470

MWDA-net	0.29 610	0.22 594	0.56 537	0.26 574	0.21 644	0.35 642	0.32 723	0.46 551	0.48 661	0.39 661	0.41 596	0.33 568	0.39 704	0.55 622	0.40 668	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.11 317

SE	0.17 264	0.22 594	0.32 231	0.22 349	0.12 231	0.23 426	0.16 296	0.30 315	0.21 236	0.20 337	0.28 424	0.15 276	0.17 406	0.17 103	0.17 342	0.10 538	0.06 134	0.09 451	0.09 494	0.12 622	0.12 383

ManiGeoR	0.20 349	0.22 594	0.70 636	0.16 20	0.12 231	0.22 401	0.14 172	0.41 489	0.28 378	0.19 318	0.24 373	0.19 354	0.16 379	0.35 508	0.20 451	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

HLf10	0.20 349	0.22 594	0.70 636	0.16 20	0.12 231	0.22 401	0.14 172	0.41 489	0.28 378	0.19 318	0.24 373	0.19 354	0.16 379	0.35 508	0.20 451	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.09 175

G2L-Stereo_test	0.26 544	0.22 594	0.54 516	0.20 214	0.13 301	0.28 520	0.24 635	0.51 613	0.40 561	0.38 642	0.37 547	0.40 630	0.26 567	0.53 611	0.32 624	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317

coex_refinement	0.28 587	0.22 594	0.50 447	0.23 417	0.15 429	0.31 582	0.20 512	0.51 613	0.43 598	0.35 601	0.42 606	0.45 674	0.27 577	0.56 630	0.41 673	0.10 538	0.07 239	0.07 208	0.07 269	0.11 572	0.12 383

AIO-test1	0.21 394	0.22 594	0.56 537	0.31 696	0.24 697	0.21 367	0.16 296	0.42 497	0.37 523	0.17 279	0.26 398	0.18 338	0.12 235	0.29 429	0.15 260	0.08 344	0.07 239	0.10 540	0.11 610	0.07 247	0.10 258

GMStereo_Zeroshot	0.25 520	0.22 594	0.51 468	0.27 614	0.14 353	0.28 520	0.15 227	0.40 468	0.36 507	0.37 633	0.43 620	0.40 630	0.17 406	0.35 508	0.21 484	0.12 632	0.07 239	0.13 667	0.07 269	0.17 702	0.10 258

TestStereo1	0.23 459	0.22 594	0.50 447	0.27 614	0.14 353	0.26 494	0.27 672	0.43 510	0.38 534	0.29 478	0.39 574	0.23 422	0.21 488	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

SA-5K	0.23 459	0.22 594	0.50 447	0.27 614	0.14 353	0.26 494	0.27 672	0.43 510	0.38 534	0.29 478	0.39 574	0.23 422	0.21 488	0.33 485	0.18 378	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.08 338	0.10 258

SA	0.24 493	0.22 594	0.55 527	0.23 417	0.14 353	0.25 473	0.23 609	0.48 577	0.42 585	0.28 449	0.44 631	0.23 422	0.23 513	0.34 501	0.17 342	0.07 165	0.09 360	0.11 600	0.11 610	0.08 338	0.09 175

AACVNet	0.28 587	0.22 594	0.55 527	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.19 463	0.43 510	0.33 465	0.39 661	0.42 606	0.44 668	0.29 621	0.73 717	0.28 583	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.09 494	0.13 639	0.12 383

LMCR-Stereo	0.28 587	0.22 594	0.56 537	0.29 663	0.14 353	0.37 658	0.23 609	0.57 690	0.36 507	0.40 672	0.40 584	0.29 514	0.30 628	0.41 552	0.38 662	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.07 269	0.13 639	0.10 258

rafts_anoy	0.21 394	0.22 594	0.49 425	0.25 528	0.24 697	0.19 284	0.17 344	0.34 376	0.32 446	0.24 397	0.25 384	0.20 378	0.16 379	0.25 334	0.21 484	0.08 344	0.19 653	0.11 600	0.12 653	0.09 444	0.09 175

RALCasStereoNet	0.22 423	0.22 594	0.48 408	0.23 417	0.23 679	0.22 401	0.18 413	0.32 349	0.27 367	0.22 371	0.30 451	0.22 404	0.15 353	0.29 429	0.20 451	0.08 344	0.22 700	0.07 208	0.06 145	0.10 512	0.25 655

111	0.22 423	0.22 594	0.57 551	0.19 148	0.09 53	0.24 451	0.17 344	0.44 531	0.46 637	0.24 397	0.30 451	0.29 514	0.22 498	0.25 334	0.19 419	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.15 493

cf-r	0.26 544	0.22 594	0.66 617	0.22 349	0.14 353	0.28 520	0.22 579	0.44 531	0.42 585	0.32 544	0.42 606	0.43 662	0.27 577	0.44 568	0.27 574	0.11 587	0.07 239	0.08 333	0.10 569	0.08 338	0.09 175

edge stereo	0.40 704	0.22 594	0.87 704	0.27 614	0.22 663	0.38 666	0.26 662	0.59 715	0.56 725	0.53 754	0.60 734	0.71 785	0.50 750	0.78 738	0.43 682	0.16 712	0.15 559	0.19 750	0.14 710	0.17 702	0.19 562

iResNet	0.25 520	0.22 594	0.62 596	0.26 574	0.11 169	0.31 582	0.23 609	0.46 551	0.45 624	0.34 581	0.43 620	0.27 486	0.23 513	0.36 520	0.37 660	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.10 258

SGM_RVC	0.57 765	0.22 594	0.60 585	0.26 574	0.16 480	0.97 804	0.46 779	0.76 795	0.90 797	1.03 815	0.92 789	1.16 808	0.93 808	1.21 809	0.72 758	0.17 727	0.16 577	0.16 721	0.16 734	0.16 686	0.24 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
HLf8	0.21 394	0.23 615	0.69 629	0.15 7	0.12 231	0.24 451	0.14 172	0.42 497	0.32 446	0.20 337	0.26 398	0.18 338	0.15 353	0.35 508	0.18 378	0.10 538	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.10 258

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.15 199	0.23 615	0.58 568	0.17 48	0.12 231	0.15 99	0.14 172	0.25 213	0.18 146	0.11 87	0.14 190	0.12 179	0.10 111	0.15 44	0.11 38	0.06 55	0.06 134	0.06 79	0.08 373	0.05 6	0.22 612

G2L-Stereo	0.27 576	0.23 615	0.61 592	0.22 349	0.14 353	0.25 473	0.19 463	0.48 577	0.37 523	0.33 558	0.38 556	0.40 630	0.23 513	0.61 660	0.33 634	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.08 373	0.09 444	0.11 317

StereoVision	0.23 459	0.23 615	0.55 527	0.27 614	0.17 520	0.23 426	0.22 579	0.40 468	0.32 446	0.21 348	0.51 683	0.22 404	0.16 379	0.29 429	0.19 419	0.11 587	0.12 481	0.13 667	0.13 689	0.10 512	0.08 116

CBFPSM	0.28 587	0.23 615	0.76 659	0.21 274	0.14 353	0.38 666	0.26 662	0.42 497	0.37 523	0.34 581	0.36 536	0.55 730	0.38 697	0.33 485	0.40 668	0.08 344	0.08 309	0.07 208	0.08 373	0.09 444	0.12 383

iinet-f	0.31 637	0.23 615	1.16 763	0.20 214	0.16 480	0.44 701	0.23 609	0.47 565	0.38 534	0.36 615	0.44 631	0.41 639	0.35 681	0.36 520	0.43 682	0.10 538	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.13 639	0.12 383

Anonymous_2	0.44 722	0.23 615	0.57 551	0.34 726	0.34 769	0.53 745	0.28 688	0.49 588	0.39 550	0.36 615	0.34 513	0.48 697	0.38 697	0.43 564	0.33 634	0.26 790	0.41 817	0.44 815	1.45 857	0.33 798	0.37 757

raft_robust	0.25 520	0.23 615	0.44 358	0.22 349	0.13 301	0.23 426	0.22 579	0.52 622	0.50 686	0.33 558	0.32 476	0.33 568	0.23 513	0.55 622	0.18 378	0.07 165	0.11 447	0.08 333	0.10 569	0.08 338	0.07 70

ADLNet2	0.31 637	0.23 615	0.77 665	0.23 417	0.18 552	0.36 650	0.24 635	0.55 670	0.54 709	0.33 558	0.38 556	0.45 674	0.31 647	0.70 707	0.36 654	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.09 494	0.12 622	0.11 317

RAFT-Stereo + iAFF	0.20 349	0.23 615	0.49 425	0.21 274	0.16 480	0.19 284	0.17 344	0.35 385	0.32 446	0.26 421	0.33 500	0.20 378	0.17 406	0.21 230	0.17 342	0.06 55	0.10 409	0.07 208	0.07 269	0.07 247	0.11 317

RYNet	0.38 687	0.23 615	0.65 612	0.26 574	0.28 728	0.62 762	0.33 730	0.61 737	0.62 750	0.42 690	0.39 574	0.58 743	0.40 711	0.89 768	0.57 734	0.11 587	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.19 732	0.22 612

HITNet	0.22 423	0.23 615	0.60 585	0.20 214	0.09 53	0.27 501	0.15 227	0.45 541	0.33 465	0.29 478	0.33 500	0.27 486	0.22 498	0.29 429	0.27 574	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.09 444	0.11 317
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.25 520	0.23 615	0.59 578	0.22 349	0.09 53	0.30 560	0.18 413	0.40 468	0.38 534	0.38 642	0.44 631	0.31 546	0.22 498	0.44 568	0.32 624	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247	0.08 116

SCION-MonSter	0.33 653	0.24 628	0.51 468	0.29 663	0.28 728	0.56 750	0.21 542	0.49 588	0.59 737	0.34 581	0.55 710	0.32 557	0.31 647	0.40 545	0.56 730	0.11 587	0.10 409	0.25 778	0.22 775	0.18 718	0.19 562

TestStereo_HLe17	0.21 394	0.24 628	0.77 665	0.17 48	0.11 169	0.22 401	0.17 344	0.42 497	0.31 432	0.20 337	0.25 384	0.18 338	0.15 353	0.39 539	0.18 378	0.08 344	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.08 338	0.08 116

rvit_105_1	0.28 587	0.24 628	0.65 612	0.27 614	0.19 589	0.31 582	0.35 738	0.46 551	0.53 704	0.31 518	0.32 476	0.32 557	0.27 577	0.36 520	0.26 561	0.16 712	0.14 528	0.15 712	0.17 746	0.11 572	0.11 317

DispNO	0.29 610	0.24 628	0.83 690	0.23 417	0.17 520	0.25 473	0.22 579	0.47 565	0.42 585	0.33 558	0.39 574	0.38 611	0.28 601	0.78 738	0.35 650	0.09 461	0.07 239	0.10 540	0.10 569	0.09 444	0.09 175

RAFT+CT+SA	0.23 459	0.24 628	0.48 408	0.25 528	0.18 552	0.23 426	0.29 694	0.42 497	0.38 534	0.24 397	0.39 574	0.20 378	0.17 406	0.34 501	0.17 342	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.12 653	0.09 444	0.13 423

iRaft-Stereo_5w	0.25 520	0.24 628	0.50 447	0.23 417	0.18 552	0.19 284	0.19 463	0.39 456	0.35 490	0.28 449	0.36 536	0.34 577	0.23 513	0.66 693	0.28 583	0.07 165	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.14 470

RAFT	0.24 493	0.24 628	0.46 384	0.27 614	0.15 429	0.26 494	0.26 662	0.37 420	0.31 432	0.34 581	0.34 513	0.41 639	0.22 498	0.30 448	0.18 378	0.08 344	0.15 559	0.11 600	0.10 569	0.11 572	0.13 423

GEStereo_RVC	0.29 610	0.24 628	0.60 585	0.27 614	0.16 480	0.33 610	0.25 650	0.58 704	0.56 725	0.35 601	0.38 556	0.34 577	0.25 548	0.51 599	0.29 597	0.12 632	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.11 572	0.13 423

TestStereo	0.22 423	0.24 628	0.48 408	0.25 528	0.11 169	0.22 401	0.22 579	0.32 349	0.31 432	0.24 397	0.34 513	0.23 422	0.19 469	0.62 671	0.19 419	0.08 344	0.07 239	0.10 540	0.07 269	0.11 572	0.07 70

sAnonymous2	0.21 394	0.24 628	0.79 671	0.24 478	0.17 520	0.22 401	0.20 512	0.36 403	0.29 402	0.17 279	0.19 290	0.17 323	0.16 379	0.18 132	0.15 260	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.23 759	0.18 542

CroCo_RVC	0.21 394	0.24 628	0.79 671	0.24 478	0.17 520	0.22 401	0.20 512	0.36 403	0.29 402	0.17 279	0.19 290	0.17 323	0.16 379	0.18 132	0.15 260	0.10 538	0.07 239	0.09 451	0.08 373	0.23 759	0.18 542

RALAANet	0.21 394	0.24 628	0.53 502	0.23 417	0.14 353	0.22 401	0.13 119	0.38 434	0.30 420	0.29 478	0.26 398	0.25 459	0.15 353	0.28 400	0.20 451	0.08 344	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.10 512	0.07 70

AFF-stereo	0.20 349	0.24 628	0.49 425	0.22 349	0.11 169	0.18 245	0.18 413	0.35 385	0.29 402	0.25 411	0.36 536	0.25 459	0.17 406	0.25 334	0.17 342	0.06 55	0.09 360	0.08 333	0.08 373	0.08 338	0.11 317

STTStereo	0.30 625	0.24 628	0.83 690	0.25 528	0.17 520	0.30 560	0.24 635	0.49 588	0.39 550	0.39 661	0.41 596	0.44 668	0.28 601	0.41 552	0.30 602	0.13 659	0.13 505	0.13 667	0.16 734	0.12 622	0.12 383

NLCA_NET_v2_RVC	0.29 610	0.24 628	0.81 678	0.26 574	0.18 552	0.30 560	0.22 579	0.52 622	0.41 573	0.38 642	0.42 606	0.42 655	0.28 601	0.46 576	0.31 614	0.11 587	0.08 309	0.10 540	0.11 610	0.10 512	0.12 383
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NOSS_ROB	0.33 653	0.24 628	0.49 425	0.27 614	0.16 480	0.34 625	0.19 463	0.55 670	0.50 686	0.34 581	0.37 547	0.42 655	0.30 628	0.93 781	0.25 549	0.19 749	0.20 675	0.24 773	0.22 775	0.17 702	0.25 655

pmcnn	0.54 756	0.24 628	1.06 742	0.25 528	0.26 717	0.40 678	0.31 716	0.55 670	0.55 718	0.56 762	1.22 808	2.53 840	0.39 704	0.84 758	1.08 796	0.09 461	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.10 512	0.14 470

G2	0.22 423	0.25 645	0.51 468	0.35 739	0.20 621	0.18 245	0.16 296	0.40 468	0.24 293	0.23 383	0.22 343	0.16 298	0.15 353	0.42 563	0.18 378	0.15 700	0.16 577	0.13 667	0.07 269	0.12 622	0.11 317

LL-Strereo2	0.21 394	0.25 645	0.53 502	0.32 706	0.20 621	0.25 473	0.14 172	0.32 349	0.25 322	0.25 411	0.20 303	0.24 443	0.12 235	0.28 400	0.18 378	0.07 165	0.07 239	0.12 638	0.09 494	0.09 444	0.16 511

Wz-Net-LNSev-Ref	0.33 653	0.25 645	0.82 684	0.22 349	0.17 520	0.46 712	0.28 688	0.53 635	0.53 704	0.43 701	0.57 721	0.44 668	0.31 647	0.50 593	0.48 705	0.10 538	0.06 134	0.08 333	0.06 145	0.11 572	0.12 383

test_5	0.25 520	0.25 645	0.57 551	0.27 614	0.18 552	0.25 473	0.29 694	0.42 497	0.39 550	0.29 478	0.40 584	0.27 486	0.23 513	0.35 508	0.19 419	0.07 165	0.07 239	0.09 451	0.09 494	0.10 512	0.14 470

SACVNet	0.32 645	0.25 645	0.59 578	0.26 574	0.19 589	0.35 642	0.25 650	0.54 651	0.41 573	0.43 701	0.45 646	0.46 683	0.34 673	0.71 713	0.30 602	0.14 684	0.10 409	0.12 638	0.12 653	0.16 686	0.20 584

GwcNet-RSSM	0.28 587	0.25 645	0.61 592	0.22 349	0.14 353	0.28 520	0.24 635	0.46 551	0.44 611	0.33 558	0.46 659	0.41 639	0.28 601	0.55 622	0.31 614	0.11 587	0.07 239	0.09 451	0.10 569	0.10 512	0.09 175

BEATNet_4x	0.25 520	0.25 645	0.66 617	0.23 417	0.10 117	0.29 545	0.14 172	0.49 588	0.34 478	0.31 518	0.35 521	0.32 557	0.26 567	0.34 501	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.13 423

DANet	0.37 682	0.25 645	0.67 620	0.37 753	0.22 663	0.42 691	0.25 650	0.50 598	0.44 611	0.52 746	0.50 680	0.59 744	0.42 722	0.78 738	0.53 722	0.13 659	0.12 481	0.14 692	0.12 653	0.17 702	0.21 597
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CVANet_RVC	0.34 664	0.25 645	0.77 665	0.27 614	0.17 520	0.34 625	0.28 688	0.55 670	0.50 686	0.43 701	0.46 659	0.44 668	0.31 647	0.90 772	0.27 574	0.15 700	0.10 409	0.14 692	0.14 710	0.15 676	0.15 493

DeepPruner_ROB	0.28 587	0.25 645	0.64 606	0.22 349	0.16 480	0.30 560	0.21 542	0.54 651	0.33 465	0.36 615	0.38 556	0.38 611	0.26 567	0.45 574	0.28 583	0.15 700	0.11 447	0.11 600	0.11 610	0.14 664	0.14 470

CBMV	0.36 674	0.25 645	0.61 592	0.24 478	0.14 353	0.42 691	0.33 730	0.56 681	0.52 702	0.54 758	0.52 690	0.51 712	0.58 766	0.63 674	0.43 682	0.15 700	0.16 577	0.18 741	0.16 734	0.13 639	0.19 562
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.33 653	0.26 656	0.64 606	0.28 642	0.23 679	0.48 726	0.27 672	0.54 651	0.47 652	0.49 734	0.56 716	0.51 712	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.16 577	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.14 470

YMNet_1	0.33 653	0.26 656	0.64 606	0.28 642	0.23 679	0.48 726	0.27 672	0.54 651	0.47 652	0.49 734	0.56 716	0.51 712	0.30 628	0.41 552	0.44 689	0.13 659	0.16 577	0.13 667	0.12 653	0.14 664	0.14 470

fast-acv-ft	0.33 653	0.26 656	0.88 711	0.25 528	0.18 552	0.49 732	0.27 672	0.44 531	0.50 686	0.40 672	0.55 710	0.49 703	0.36 687	0.39 539	0.41 673	0.11 587	0.11 447	0.11 600	0.12 653	0.13 639	0.11 317

APVNet	0.38 687	0.26 656	0.87 704	0.26 574	0.22 663	0.52 742	0.35 738	0.64 755	0.46 637	0.40 672	0.52 690	0.48 697	0.39 704	0.84 758	0.48 705	0.13 659	0.14 528	0.15 712	0.16 734	0.16 686	0.16 511

RP	0.38 687	0.26 656	0.67 620	0.31 696	0.24 697	0.37 658	0.29 694	0.53 635	0.61 744	0.42 690	0.65 751	0.62 756	0.51 752	0.63 674	0.43 682	0.17 727	0.15 559	0.17 731	0.15 722	0.17 702	0.19 562

G-Net	0.47 736	0.26 656	1.02 736	0.34 726	0.28 728	0.89 795	0.35 738	0.47 565	0.46 637	0.68 781	1.20 806	0.64 766	0.59 768	0.61 660	0.60 738	0.16 712	0.14 528	0.17 731	0.13 689	0.22 754	0.21 597

DPSNet	0.51 747	0.26 656	1.16 763	0.28 642	0.21 644	0.76 781	0.56 799	0.89 815	0.82 786	0.49 734	0.51 683	0.64 766	0.81 799	0.89 768	0.85 774	0.17 727	0.16 577	0.13 667	0.13 689	0.26 770	0.27 680

XPNet_ROB	0.35 671	0.26 656	0.58 568	0.28 642	0.19 589	0.37 658	0.31 716	0.57 690	0.51 692	0.52 746	0.54 705	0.57 737	0.38 697	0.65 686	0.48 705	0.17 727	0.12 481	0.13 667	0.12 653	0.16 686	0.17 535

G3	0.23 459	0.27 664	0.47 392	0.44 782	0.17 520	0.17 203	0.15 227	0.40 468	0.22 251	0.26 421	0.23 359	0.22 404	0.13 294	0.41 552	0.19 419	0.19 749	0.16 577	0.18 741	0.10 569	0.15 676	0.10 258

AIO-test2	0.22 423	0.27 664	0.54 516	0.29 663	0.16 480	0.22 401	0.16 296	0.44 531	0.43 598	0.17 279	0.29 434	0.16 298	0.11 171	0.27 374	0.14 212	0.19 749	0.07 239	0.10 540	0.11 610	0.08 338	0.09 175

AASNet	0.29 610	0.27 664	0.67 620	0.26 574	0.18 552	0.34 625	0.21 542	0.64 755	0.49 678	0.36 615	0.41 596	0.32 557	0.26 567	0.33 485	0.39 666	0.12 632	0.09 360	0.10 540	0.08 373	0.14 664	0.12 383

ACRE	0.23 459	0.27 664	0.83 690	0.24 478	0.15 429	0.24 451	0.20 512	0.38 434	0.32 446	0.32 544	0.33 500	0.23 422	0.15 353	0.26 358	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

HCRNet	0.25 520	0.27 664	0.42 337	0.34 726	0.17 520	0.27 501	0.18 413	0.45 541	0.37 523	0.31 518	0.35 521	0.32 557	0.23 513	0.44 568	0.21 484	0.13 659	0.08 309	0.13 667	0.11 610	0.11 572	0.09 175

DMCA-RVC	0.30 625	0.27 664	0.93 721	0.28 642	0.17 520	0.30 560	0.21 542	0.43 510	0.36 507	0.40 672	0.38 556	0.39 625	0.36 687	0.44 568	0.34 643	0.13 659	0.10 409	0.16 721	0.12 653	0.13 639	0.11 317

TDLM	0.32 645	0.27 664	0.52 490	0.30 677	0.15 429	0.33 610	0.32 723	0.54 651	0.50 686	0.44 708	0.43 620	0.39 625	0.30 628	0.92 779	0.30 602	0.14 684	0.09 360	0.13 667	0.12 653	0.13 639	0.14 470

iResNet_ROB	0.27 576	0.27 664	0.48 408	0.21 274	0.12 231	0.32 599	0.17 344	0.57 690	0.55 718	0.39 661	0.44 631	0.37 605	0.28 601	0.43 564	0.28 583	0.08 344	0.06 134	0.06 79	0.05 46	0.09 444	0.11 317

WCMA_ROB	0.55 757	0.27 664	0.76 659	0.26 574	0.22 663	0.62 762	0.36 745	0.57 690	0.58 730	0.97 808	1.40 816	1.28 815	0.94 809	0.80 747	0.80 769	0.20 755	0.17 614	0.16 721	0.16 734	0.19 732	0.29 701

TCMNet	0.34 664	0.28 673	0.81 678	0.29 663	0.30 750	0.40 678	0.28 688	0.53 635	0.49 678	0.38 642	0.46 659	0.40 630	0.30 628	0.61 660	0.42 678	0.14 684	0.13 505	0.15 712	0.14 710	0.18 718	0.19 562

CIPLG	0.23 459	0.28 673	0.75 655	0.24 478	0.16 480	0.25 473	0.20 512	0.38 434	0.33 465	0.32 544	0.34 513	0.23 422	0.15 353	0.27 374	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

GANet	0.40 704	0.28 673	0.67 620	0.31 696	0.18 552	0.43 696	0.39 759	0.60 727	0.46 637	0.48 733	0.78 773	0.55 730	0.45 731	0.96 785	0.55 729	0.13 659	0.14 528	0.13 667	0.12 653	0.15 676	0.16 511

StereoDRNet	0.34 664	0.28 673	0.70 636	0.28 642	0.21 644	0.43 696	0.30 703	0.63 749	0.51 692	0.47 727	0.40 584	0.48 697	0.31 647	0.58 639	0.44 689	0.12 632	0.10 409	0.12 638	0.11 610	0.13 639	0.13 423

SDNR	0.47 736	0.29 677	0.92 717	0.24 478	0.37 781	1.27 823	0.17 344	0.54 651	0.58 730	0.44 708	0.85 782	0.55 730	0.28 601	1.19 808	0.52 718	0.23 768	0.24 734	0.17 731	0.13 689	0.19 732	0.26 672

IPLGR_C	0.23 459	0.29 677	0.81 678	0.24 478	0.16 480	0.24 451	0.20 512	0.38 434	0.33 465	0.32 544	0.33 500	0.23 422	0.15 353	0.26 358	0.22 503	0.09 461	0.07 239	0.08 333	0.07 269	0.08 338	0.09 175

psmorigin	0.52 750	0.29 677	3.10 837	0.24 478	0.19 589	0.39 672	0.24 635	0.52 622	0.45 624	0.66 778	0.68 757	0.70 784	0.52 754	0.86 761	0.49 711	0.15 700	0.17 614	0.13 667	0.14 710	0.16 686	0.23 625

GwcNet	0.37 682	0.29 677	1.12 754	0.25 528	0.24 697	0.48 726	0.27 672	0.58 704	0.60 741	0.39 661	0.54 705	0.51 712	0.34 673	0.60 652	0.46 699	0.13 659	0.12 481	0.12 638	0.11 610	0.13 639	0.15 493

Nwc_Net	0.39 692	0.29 677	0.84 694	0.32 706	0.24 697	0.45 709	0.30 703	0.67 769	0.51 692	0.39 661	0.70 762	0.59 744	0.48 744	0.61 660	0.45 696	0.16 712	0.12 481	0.19 750	0.21 764	0.14 664	0.15 493

CFNet	0.29 610	0.29 677	0.57 551	0.23 417	0.14 353	0.34 625	0.15 227	0.53 635	0.46 637	0.31 518	0.40 584	0.38 611	0.27 577	0.76 733	0.28 583	0.10 538	0.07 239	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.09 175

GOStereo-base	0.25 520	0.30 683	0.56 537	0.44 782	0.20 621	0.18 245	0.17 344	0.41 489	0.26 346	0.28 449	0.27 415	0.21 395	0.16 379	0.47 581	0.19 419	0.23 768	0.16 577	0.17 731	0.09 494	0.16 686	0.11 317

base	0.40 704	0.30 683	2.38 828	0.28 642	0.20 621	0.37 658	0.19 463	0.52 622	0.40 561	0.43 701	0.52 690	0.27 486	0.26 567	0.69 703	0.33 634	0.21 761	0.13 505	0.16 721	0.15 722	0.11 572	0.14 470

DNSM	0.33 653	0.30 683	0.21 71	0.25 528	0.09 53	0.17 203	0.14 172	0.26 237	0.19 181	0.16 251	0.18 274	0.13 215	0.11 171	0.80 747	0.66 749	0.09 461	0.24 734	0.06 79	0.05 46	1.25 849	1.17 843

SME	0.24 493	0.30 683	0.50 447	0.23 417	0.11 169	0.37 658	0.17 344	0.39 456	0.31 432	0.26 421	0.29 434	0.19 354	0.22 498	0.55 622	0.27 574	0.10 538	0.08 309	0.10 540	0.10 569	0.11 572	0.10 258

z-ln-s-r	0.35 671	0.30 683	1.02 736	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.26 662	0.46 551	0.55 718	0.33 558	0.61 742	0.39 625	0.31 647	0.80 747	0.77 765	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.10 258

ARAFT	0.26 544	0.30 683	0.87 704	0.22 349	0.12 231	0.30 560	0.24 635	0.46 551	0.34 478	0.33 558	0.28 424	0.29 514	0.20 475	0.49 588	0.19 419	0.08 344	0.06 134	0.12 638	0.11 610	0.09 444	0.09 175

GMStereo	0.21 394	0.30 683	0.57 551	0.21 274	0.12 231	0.24 451	0.18 413	0.30 315	0.41 573	0.26 421	0.24 373	0.17 323	0.16 379	0.25 334	0.19 419	0.10 538	0.07 239	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.09 175
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ADCL	0.50 743	0.30 683	1.15 761	0.28 642	0.19 589	0.77 784	0.64 804	0.57 690	0.73 778	0.57 765	0.73 767	0.55 730	0.60 770	0.66 693	1.53 828	0.11 587	0.10 409	0.13 667	0.13 689	0.15 676	0.16 511

DNS	0.31 637	0.31 691	0.25 135	0.25 528	0.11 169	0.14 63	0.14 172	0.26 237	0.18 146	0.14 201	0.18 274	0.13 215	0.10 111	0.75 726	0.41 673	0.09 461	0.27 762	0.08 333	0.05 46	1.11 845	1.23 845

AF-Net	0.40 704	0.31 691	0.74 651	0.33 719	0.24 697	0.43 696	0.30 703	0.64 755	0.67 760	0.44 708	0.69 760	0.65 768	0.52 754	0.59 647	0.48 705	0.16 712	0.12 481	0.19 750	0.14 710	0.16 686	0.14 470

NCC-stereo	0.42 716	0.31 691	0.87 704	0.32 706	0.29 743	0.47 718	0.37 747	0.68 774	0.53 704	0.42 690	0.58 725	0.57 737	0.52 754	0.75 726	0.54 726	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.25 788	0.17 702	0.18 542

Abc-Net	0.42 716	0.31 691	0.87 704	0.32 706	0.29 743	0.47 718	0.37 747	0.68 774	0.53 704	0.42 690	0.58 725	0.57 737	0.52 754	0.75 726	0.54 726	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.25 788	0.17 702	0.18 542
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
AANet_RVC	0.33 653	0.31 691	0.69 629	0.23 417	0.14 353	0.30 560	0.23 609	0.49 588	0.55 718	0.39 661	0.60 734	0.43 662	0.30 628	0.88 766	0.54 726	0.11 587	0.08 309	0.07 208	0.07 269	0.10 512	0.12 383

LALA_ROB	0.38 687	0.31 691	0.65 612	0.30 677	0.21 644	0.46 712	0.39 759	0.63 749	0.54 709	0.53 754	0.52 690	0.69 781	0.36 687	0.52 608	0.48 705	0.18 739	0.11 447	0.16 721	0.14 710	0.17 702	0.16 511

PSMNet_ROB	0.36 674	0.31 691	0.71 645	0.31 696	0.21 644	0.44 701	0.44 775	0.61 737	0.49 678	0.39 661	0.45 646	0.49 703	0.32 662	0.66 693	0.53 722	0.14 684	0.10 409	0.15 712	0.14 710	0.13 639	0.13 423

MeshStereo	0.60 770	0.31 691	0.71 645	0.22 349	0.17 520	0.66 770	0.36 745	0.81 800	0.63 752	1.48 838	1.32 813	1.65 825	0.83 800	1.18 807	0.74 760	0.17 727	0.17 614	0.17 731	0.14 710	0.17 702	0.19 562
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
TARSTereo(ZeroShot)	2.00 839	0.32 699	3.20 839	0.34 726	1.29 847	3.01 845	2.29 858	2.19 852	4.74 862	3.23 861	6.28 864	4.28 854	3.02 853	1.35 824	1.33 817	0.25 786	0.19 653	0.24 773	0.81 849	0.31 788	1.26 846

TestStereooo	2.00 839	0.32 699	3.20 839	0.34 726	1.29 847	3.01 845	2.29 858	2.19 852	4.74 862	3.23 861	6.28 864	4.28 854	3.02 853	1.35 824	1.33 817	0.25 786	0.19 653	0.24 773	0.81 849	0.31 788	1.26 846

dd	0.23 459	0.32 699	0.55 527	0.23 417	0.12 231	0.27 501	0.21 542	0.32 349	0.45 624	0.30 501	0.29 434	0.25 459	0.17 406	0.31 463	0.26 561	0.13 659	0.07 239	0.10 540	0.08 373	0.12 622	0.09 175

DGSMNet	0.63 778	0.32 699	1.01 734	0.54 809	0.73 826	0.62 762	1.36 848	0.62 745	0.58 730	0.38 642	0.62 745	0.52 720	0.34 673	0.65 686	0.47 703	0.54 821	0.61 846	0.67 829	0.61 836	0.65 821	0.69 825

FADNet-RVC-Resample	0.31 637	0.32 699	1.16 763	0.27 614	0.17 520	0.33 610	0.21 542	0.49 588	0.40 561	0.36 615	0.38 556	0.34 577	0.27 577	0.54 617	0.27 574	0.10 538	0.10 409	0.14 692	0.13 689	0.13 639	0.18 542

ETE_ROB	0.36 674	0.32 699	0.64 606	0.30 677	0.18 552	0.40 678	0.38 755	0.59 715	0.49 678	0.50 740	0.52 690	0.62 756	0.37 692	0.58 639	0.43 682	0.13 659	0.10 409	0.14 692	0.12 653	0.17 702	0.18 542

Light-Stereo-hy	0.52 750	0.33 705	1.11 752	0.33 719	0.28 728	0.72 776	0.30 703	0.59 715	0.52 702	0.62 772	0.57 721	1.43 818	0.39 704	0.79 742	0.46 699	0.16 712	0.24 734	0.50 819	0.40 814	0.28 783	0.32 721

DFGA-Net	0.26 544	0.33 705	0.70 636	0.22 349	0.15 429	0.25 473	0.17 344	0.41 489	0.40 561	0.30 501	0.32 476	0.21 395	0.18 445	0.61 660	0.33 634	0.08 344	0.06 134	0.10 540	0.09 494	0.11 572	0.09 175

FC-DCNN v2	0.75 790	0.33 705	0.82 684	0.33 719	0.28 728	0.85 792	0.40 763	0.88 812	0.86 793	1.46 832	1.65 827	2.08 832	1.40 830	1.14 802	0.95 783	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.26 770	0.32 721

LL-Strereo	0.32 645	0.33 705	0.77 665	0.26 574	0.24 697	0.22 401	0.23 609	0.58 704	0.44 611	0.35 601	0.32 476	0.41 639	0.40 711	0.93 781	0.25 549	0.08 344	0.13 505	0.11 600	0.09 494	0.09 444	0.22 612

RAFT + AFF	0.30 625	0.33 705	0.76 659	0.25 528	0.17 520	0.30 560	0.33 730	0.55 670	0.42 585	0.28 449	0.30 451	0.31 546	0.31 647	0.64 680	0.32 624	0.09 461	0.11 447	0.11 600	0.10 569	0.12 622	0.16 511

aanetorigin	0.40 704	0.33 705	1.14 760	0.25 528	0.19 589	0.30 560	0.37 747	0.34 376	0.47 652	0.95 804	0.82 778	0.52 720	0.56 763	0.50 593	0.52 718	0.11 587	0.09 360	0.10 540	0.10 569	0.16 686	0.19 562

ADCRef	0.41 712	0.33 705	1.05 740	0.26 574	0.21 644	0.49 732	0.27 672	0.54 651	0.51 692	0.51 743	0.59 730	0.35 590	0.47 740	0.54 617	1.35 820	0.09 461	0.08 309	0.12 638	0.12 653	0.12 622	0.13 423

FC-DCNN	0.73 785	0.33 705	0.84 694	0.33 719	0.28 728	0.82 790	0.40 763	0.82 801	0.83 787	1.43 830	1.60 825	1.97 830	1.38 828	1.10 798	0.93 780	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.26 770	0.32 721

NCCL2	0.37 682	0.33 705	0.59 578	0.37 753	0.23 679	0.42 691	0.41 768	0.56 681	0.44 611	0.47 727	0.47 666	0.61 753	0.39 704	0.58 639	0.41 673	0.16 712	0.13 505	0.21 763	0.22 775	0.16 686	0.18 542

DN-CSS_ROB	0.24 493	0.33 705	0.69 629	0.25 528	0.14 353	0.26 494	0.13 119	0.42 497	0.35 490	0.30 501	0.42 606	0.22 404	0.20 475	0.34 501	0.22 503	0.07 165	0.06 134	0.11 600	0.11 610	0.11 572	0.09 175

ccnet	0.43 720	0.34 715	0.62 596	0.28 642	0.33 766	0.60 760	0.34 735	0.68 774	0.47 652	0.54 758	0.66 753	0.56 735	0.46 738	0.73 717	0.66 749	0.26 790	0.19 653	0.24 773	0.22 775	0.27 778	0.25 655

SHD	0.45 725	0.34 715	0.89 713	0.37 753	0.28 728	0.46 712	0.23 609	0.72 787	0.96 804	0.65 776	0.61 742	0.61 753	0.48 744	0.64 680	0.69 755	0.16 712	0.16 577	0.16 721	0.16 734	0.21 750	0.25 655

FBW_ROB	0.46 733	0.34 715	0.71 645	0.32 706	0.20 621	0.51 736	0.32 723	0.73 790	0.63 752	0.60 769	0.57 721	0.65 768	0.44 729	1.42 829	0.62 742	0.14 684	0.17 614	0.22 768	0.16 734	0.17 702	0.23 625

MSMD_ROB	0.63 778	0.34 715	0.70 636	0.30 677	0.25 711	0.88 794	0.35 738	0.58 704	0.67 760	1.13 820	1.52 820	1.75 828	1.05 816	0.90 772	0.60 738	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.27 797	0.25 766	0.27 680

arf1	0.27 576	0.35 719	0.58 568	0.50 803	0.16 480	0.19 284	0.17 344	0.44 531	0.26 346	0.31 518	0.32 476	0.20 378	0.17 406	0.49 588	0.19 419	0.23 768	0.17 614	0.19 750	0.12 653	0.18 718	0.11 317

DStereoO	0.55 757	0.35 719	0.68 626	0.44 782	0.49 800	0.41 683	1.08 838	0.58 704	0.73 778	0.49 734	0.53 699	0.51 712	0.85 801	0.60 652	0.75 762	0.83 842	0.28 767	0.38 810	0.19 756	0.52 814	0.35 744

HBP-ISP	0.34 664	0.35 719	0.76 659	0.23 417	0.17 520	0.33 610	0.22 579	0.56 681	0.47 652	0.42 690	0.49 676	0.33 568	0.41 716	0.73 717	0.27 574	0.18 739	0.19 653	0.24 773	0.20 761	0.16 686	0.16 511

Wz-Net-LNSev	0.36 674	0.35 719	1.06 742	0.26 574	0.21 644	0.47 718	0.33 730	0.56 681	0.58 730	0.45 715	0.54 705	0.50 709	0.37 692	0.40 545	0.42 678	0.12 632	0.11 447	0.10 540	0.09 494	0.14 664	0.15 493

Wz-Net-MNSev	0.39 692	0.35 719	0.99 732	0.26 574	0.21 644	0.59 759	0.39 759	0.58 704	0.61 744	0.49 734	0.56 716	0.53 725	0.37 692	0.61 660	0.47 703	0.11 587	0.09 360	0.11 600	0.11 610	0.15 676	0.15 493

FADNet_RVC	0.31 637	0.35 719	0.98 730	0.24 478	0.16 480	0.30 560	0.17 344	0.52 622	0.39 550	0.30 501	0.38 556	0.30 536	0.29 621	0.54 617	0.33 634	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.16 734	0.21 750	0.24 642

RGC	0.41 712	0.35 719	0.76 659	0.35 739	0.28 728	0.41 683	0.29 694	0.60 727	0.55 718	0.47 727	0.64 749	0.63 760	0.47 740	0.74 721	0.46 699	0.16 712	0.15 559	0.21 763	0.21 764	0.19 732	0.21 597

PA-Net	0.40 704	0.35 719	1.05 740	0.32 706	0.28 728	0.39 672	0.43 771	0.53 635	0.56 725	0.35 601	0.43 620	0.41 639	0.36 687	0.83 757	0.61 741	0.12 632	0.23 714	0.16 721	0.23 781	0.13 639	0.20 584
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
ADCP+	0.48 739	0.36 727	1.47 796	0.26 574	0.22 663	0.57 753	0.40 763	0.56 681	0.54 709	0.46 721	0.52 690	0.46 683	0.53 759	0.59 647	1.93 841	0.10 538	0.08 309	0.11 600	0.11 610	0.14 664	0.15 493

ADCPNet	0.51 747	0.36 727	1.82 816	0.27 614	0.23 679	0.71 775	0.39 759	0.56 681	0.54 709	0.52 746	0.60 734	0.66 772	0.57 765	0.64 680	1.23 803	0.15 700	0.18 639	0.14 692	0.23 781	0.19 732	0.22 612

PS-NSSS	0.33 653	0.36 727	0.61 592	0.24 478	0.18 552	0.33 610	0.24 635	0.59 715	0.42 585	0.38 642	0.52 690	0.36 597	0.31 647	0.80 747	0.32 624	0.18 739	0.14 528	0.21 763	0.15 722	0.17 702	0.14 470

1111	0.83 802	0.37 730	1.60 803	0.41 775	0.29 743	1.25 820	1.11 840	0.90 817	1.02 812	1.02 812	1.18 805	1.25 812	1.31 825	1.74 837	1.75 833	0.23 768	0.19 653	0.22 768	0.21 764	0.31 788	0.34 737

w-ln-seven-2	0.40 704	0.37 730	1.34 784	0.28 642	0.18 552	0.38 666	0.29 694	0.53 635	0.59 737	0.47 727	0.56 716	0.46 683	0.42 722	0.70 707	0.64 746	0.10 538	0.10 409	0.12 638	0.11 610	0.14 664	0.16 511

UDGNet	0.24 493	0.37 730	0.53 502	0.25 528	0.14 353	0.24 451	0.18 413	0.32 349	0.44 611	0.29 478	0.28 424	0.24 443	0.20 475	0.30 448	0.21 484	0.16 712	0.07 239	0.21 763	0.11 610	0.16 686	0.11 317

SuperB	0.50 743	0.37 730	2.16 826	0.23 417	0.15 429	0.41 683	0.32 723	0.50 598	0.83 787	0.44 708	0.51 683	0.33 568	0.45 731	0.69 703	1.07 795	0.10 538	0.08 309	0.09 451	0.08 373	0.95 842	0.18 542

RTSC	0.43 720	0.37 730	0.95 725	0.30 677	0.20 621	0.50 735	0.23 609	0.65 761	0.86 793	0.56 762	0.54 705	0.51 712	0.36 687	0.71 713	0.92 779	0.13 659	0.14 528	0.11 600	0.13 689	0.18 718	0.19 562

DeepPrunerF	0.46 733	0.37 730	1.50 798	0.34 726	0.30 750	0.36 650	0.37 747	0.64 755	1.15 828	0.41 684	0.45 646	0.40 630	0.41 716	0.82 753	0.53 722	0.18 739	0.14 528	0.23 771	0.21 764	0.17 702	0.18 542

iResNetv2_ROB	0.29 610	0.37 730	0.92 717	0.24 478	0.13 301	0.30 560	0.19 463	0.55 670	0.51 692	0.39 661	0.46 659	0.39 625	0.27 577	0.36 520	0.30 602	0.09 461	0.06 134	0.07 208	0.05 46	0.13 639	0.11 317

PDISCO_ROB	0.45 725	0.37 730	0.89 713	0.44 782	0.37 781	0.70 773	0.35 738	0.75 793	0.78 782	0.45 715	0.53 699	0.65 768	0.40 711	0.68 702	0.52 718	0.22 765	0.12 481	0.21 763	0.19 756	0.26 770	0.22 612

dad	0.30 625	0.38 738	0.60 585	0.22 349	0.14 353	0.32 599	0.21 542	0.35 385	0.51 692	0.45 715	0.45 646	0.46 683	0.23 513	0.41 552	0.27 574	0.21 761	0.11 447	0.20 759	0.11 610	0.15 676	0.11 317

FCDSN-DC	0.67 781	0.38 738	0.83 690	0.37 753	0.30 750	0.66 770	0.37 747	0.69 781	0.70 770	1.15 822	1.53 821	1.70 827	1.38 828	1.00 790	0.83 772	0.24 778	0.22 700	0.27 781	0.26 793	0.27 778	0.32 721
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.44 722	0.38 738	0.94 724	0.30 677	0.20 621	0.52 742	0.49 786	0.61 737	0.60 741	0.56 762	0.47 666	0.49 703	0.42 722	1.24 811	0.76 764	0.12 632	0.18 639	0.12 638	0.13 689	0.12 622	0.18 542

PWC_ROB	0.41 712	0.38 738	0.92 717	0.26 574	0.20 621	0.39 672	0.19 463	0.61 737	0.69 766	0.58 767	0.84 781	0.52 720	0.44 729	0.74 721	0.62 742	0.13 659	0.09 360	0.14 692	0.10 569	0.17 702	0.18 542

PatchMatch Cens Cmp	1.24 823	0.39 742	1.02 736	0.29 663	0.25 711	1.11 810	0.66 807	1.46 836	2.84 854	1.69 843	3.57 856	4.87 857	1.90 840	1.58 833	1.82 837	0.20 755	0.20 675	0.20 759	0.20 761	0.18 718	0.29 701

Syn2CoEx	0.39 692	0.39 742	1.08 747	0.35 739	0.21 644	0.41 683	0.29 694	0.63 749	0.51 692	0.43 701	0.56 716	0.45 674	0.45 731	0.69 703	0.39 666	0.17 727	0.14 528	0.16 721	0.12 653	0.13 639	0.16 511

EDNetEfficient	0.64 780	0.39 742	2.52 830	0.26 574	0.26 717	0.39 672	0.49 786	0.42 497	1.06 815	1.38 827	0.86 783	0.61 753	0.97 810	0.66 693	1.62 832	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.12 653	0.20 743	0.19 562

LE_ROB	1.82 836	0.39 742	3.15 838	0.50 803	0.55 808	0.79 786	1.00 831	0.89 815	6.48 867	7.40 871	2.07 839	2.07 831	5.08 864	1.33 822	3.96 855	0.11 587	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.11 572	0.13 423

PM Cens cmp D40	0.99 807	0.40 746	1.01 734	0.30 677	0.26 717	0.92 796	0.55 796	1.27 828	2.11 847	1.72 844	3.10 852	2.73 845	1.57 838	1.33 822	1.29 809	0.19 749	0.20 675	0.20 759	0.21 764	0.18 718	0.29 701

TARStereo(FT)	0.60 770	0.40 746	1.12 754	0.46 793	0.26 717	0.93 797	1.31 846	0.72 787	0.61 744	0.52 746	0.92 789	1.07 802	0.60 770	0.87 763	0.88 776	0.22 765	0.16 577	0.25 778	0.18 752	0.26 770	0.19 562

2222	0.60 770	0.40 746	1.12 754	0.46 793	0.26 717	0.93 797	1.31 846	0.72 787	0.61 744	0.52 746	0.92 789	1.07 802	0.60 770	0.87 763	0.88 776	0.22 765	0.16 577	0.25 778	0.18 752	0.26 770	0.19 562

w-ln-seven	0.45 725	0.40 746	1.40 791	0.27 614	0.22 663	0.58 755	0.33 730	0.65 761	0.83 787	0.59 768	0.63 746	0.53 725	0.39 704	0.66 693	0.81 771	0.12 632	0.11 447	0.13 667	0.12 653	0.16 686	0.17 535

ELAS_RVC	0.80 796	0.40 746	1.10 749	0.40 768	0.35 774	0.93 797	1.10 839	0.87 811	1.12 824	1.40 828	1.39 814	1.27 814	1.55 837	1.13 800	1.13 797	0.29 798	0.27 762	0.30 792	0.28 798	0.31 788	0.36 749
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.80 796	0.40 746	0.91 716	0.39 763	0.35 774	1.52 832	0.81 825	0.97 818	0.98 807	1.47 837	1.58 823	1.19 810	1.33 826	1.01 791	1.21 801	0.29 798	0.27 762	0.30 792	0.29 802	0.32 796	0.36 749
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PStereo	0.28 587	0.41 752	0.40 314	0.21 274	0.13 301	0.25 473	0.24 635	0.35 385	0.48 661	0.27 434	0.17 252	0.29 514	0.34 673	0.40 545	0.45 696	0.24 778	0.15 559	0.17 731	0.13 689	0.24 763	0.25 655

PVD	0.62 775	0.41 752	0.93 721	0.44 782	0.39 787	0.63 766	0.51 790	0.86 810	1.27 831	0.93 802	1.09 800	0.81 789	0.85 801	0.89 768	0.89 778	0.21 761	0.23 714	0.22 768	0.19 756	0.28 783	0.41 768

PASM	0.49 742	0.41 752	1.15 761	0.37 753	0.35 774	0.42 691	0.42 769	0.54 651	0.65 755	0.54 758	0.54 705	0.63 760	0.48 744	0.94 784	0.51 717	0.27 794	0.30 786	0.30 792	0.33 805	0.29 786	0.29 701

SANet	0.58 767	0.41 752	1.38 788	0.27 614	0.16 480	0.72 776	0.48 783	0.71 783	1.34 833	0.69 782	0.97 793	0.94 796	0.78 794	0.97 788	0.93 780	0.14 684	0.12 481	0.12 638	0.12 653	0.18 718	0.20 584

PWCDC_ROB	0.41 712	0.41 752	0.77 665	0.34 726	0.21 644	0.43 696	0.20 512	0.60 727	0.90 797	0.44 708	1.24 809	0.36 597	0.38 697	0.56 630	0.48 705	0.18 739	0.11 447	0.11 600	0.10 569	0.20 743	0.16 511

fsdfsdds	1.30 824	0.43 757	1.72 812	0.44 782	0.59 811	2.20 839	1.16 843	1.33 832	2.37 851	2.10 854	4.08 857	3.14 848	1.98 842	1.16 805	1.46 826	0.23 768	0.20 675	0.35 807	0.25 788	0.40 804	0.40 767

nnnnnnn	0.80 796	0.43 757	1.61 804	0.43 781	0.36 779	0.83 791	0.55 796	0.88 812	1.13 825	1.09 818	1.60 825	1.58 823	1.17 818	1.21 809	1.31 814	0.27 794	0.25 746	0.32 799	0.31 803	0.35 800	0.37 757

FADNet-RVC	0.34 664	0.43 757	0.97 728	0.25 528	0.20 621	0.33 610	0.20 512	0.51 613	0.42 585	0.34 581	0.40 584	0.41 639	0.29 621	0.65 686	0.36 654	0.14 684	0.14 528	0.14 692	0.15 722	0.19 732	0.20 584

FADNet	0.34 664	0.43 757	0.88 711	0.24 478	0.22 663	0.37 658	0.19 463	0.56 681	0.49 678	0.32 544	0.36 536	0.43 662	0.32 662	0.65 686	0.30 602	0.17 727	0.16 577	0.14 692	0.16 734	0.25 766	0.21 597

MaskLacGwcNet_RVC	0.38 687	0.43 757	0.72 650	0.35 739	0.19 589	0.51 736	0.25 650	0.56 681	0.39 550	0.42 690	0.47 666	0.47 693	0.27 577	0.74 721	0.32 624	0.38 811	0.19 653	0.27 781	0.17 746	0.29 786	0.27 680

SGM-Forest	0.42 716	0.44 762	0.92 717	0.24 478	0.16 480	0.45 709	0.40 763	0.58 704	0.50 686	0.54 758	0.63 746	0.52 720	0.51 752	0.91 774	0.66 749	0.17 727	0.17 614	0.17 731	0.15 722	0.15 676	0.21 597
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
XQC	0.47 736	0.45 763	1.07 744	0.40 768	0.28 728	0.58 755	0.38 755	0.67 769	0.76 781	0.53 754	0.47 666	0.59 744	0.47 740	0.74 721	0.80 769	0.18 739	0.14 528	0.18 741	0.16 734	0.26 770	0.24 642

ADCMid	0.53 754	0.45 763	1.46 793	0.27 614	0.22 663	0.51 736	0.38 755	0.61 737	0.58 730	0.75 786	0.67 755	0.62 756	0.66 786	0.66 693	1.75 833	0.13 659	0.12 481	0.17 731	0.17 746	0.20 743	0.21 597

PM Graph cmp D40	0.99 807	0.46 765	1.13 758	0.35 739	0.34 769	1.01 807	0.70 810	1.18 825	2.01 846	1.67 841	3.56 855	2.15 834	1.37 827	1.30 817	1.15 798	0.20 755	0.20 675	0.19 750	0.22 775	0.19 732	0.32 721

PatchMatch Graph Cmp	1.11 817	0.46 765	1.28 777	0.34 726	0.33 766	0.98 805	0.66 807	1.21 827	2.45 852	1.81 845	4.16 858	2.69 844	1.41 831	1.31 819	1.76 835	0.20 755	0.20 675	0.19 750	0.21 764	0.19 732	0.32 721

PatchMatch		0.46 765		0.33 719		1.00 806		1.28 829		1.67 841		2.61 841		1.50 830		0.20 755		0.19 750		0.19 732

DStereoSA	1.00 809	0.46 765	1.33 783	0.68 818	0.86 838	1.26 822	2.25 857	0.83 805	1.41 835	0.57 765	1.92 833	0.57 737	2.07 843	0.96 785	1.84 839	0.36 807	0.55 839	0.28 788	0.53 826	0.45 809	0.90 834

AANet	0.55 757	0.47 769	1.61 804	0.23 417	0.31 757	0.41 683	0.25 650	0.53 635	1.14 826	0.93 802	0.98 797	0.84 791	0.71 789	0.60 652	0.66 749	0.18 739	0.32 797	0.14 692	0.13 689	0.18 718	0.44 780

StereoAnything_RVC	0.22 423	0.47 769	0.67 620	0.30 677	0.31 757	0.11 27	0.11 31	0.18 55	0.15 80	0.09 16	0.11 86	0.09 40	0.09 55	0.27 374	0.12 79	0.09 461	0.39 814	0.06 79	0.04 1	0.24 763	0.49 791

PSMNet-RUCA	0.39 692	0.47 769	0.84 694	0.46 793	0.41 790	0.34 625	0.26 662	0.59 715	0.46 637	0.40 672	0.51 683	0.44 668	0.33 671	0.43 564	0.31 614	0.25 786	0.14 528	0.33 803	0.21 764	0.32 796	0.23 625

SAMSARA	0.62 775	0.47 769	0.93 721	0.70 821	0.50 802	1.15 816	1.29 845	0.79 797	0.70 770	0.77 793	0.55 710	0.92 795	0.58 766	0.87 763	0.77 765	0.19 749	0.27 762	0.18 741	0.19 756	0.27 778	0.28 689

CSAN	0.55 757	0.47 769	1.19 771	0.37 753	0.23 679	0.57 753	0.61 802	0.65 761	0.72 774	0.65 776	0.78 773	0.66 772	0.65 785	1.41 828	0.77 765	0.21 761	0.17 614	0.20 759	0.21 764	0.18 718	0.21 597

AROF2	0.32 645	0.48 774	0.57 551	0.52 806	0.18 552	0.19 284	0.19 463	0.50 598	0.28 378	0.38 642	0.29 434	0.28 500	0.15 353	0.65 686	0.20 451	0.38 811	0.07 239	0.47 817	0.08 373	0.42 807	0.16 511

FINET	0.58 767	0.48 774	1.35 786	0.38 761	0.37 781	0.96 803	1.13 841	0.84 809	1.05 814	0.50 740	0.70 762	0.45 674	0.61 776	0.63 674	0.62 742	0.26 790	0.28 767	0.14 692	0.13 689	0.20 743	0.44 780

LSM	1.68 834	0.48 774	2.91 835	2.28 855	17.60 874	0.52 742	0.55 796	0.65 761	0.78 782	0.84 797	1.11 801	0.63 760	0.55 761	0.79 742	0.53 722	0.16 712	0.25 746	0.18 741	0.21 764	0.25 766	2.37 854

WZ-Net	0.56 763	0.49 777	2.14 825	0.30 677	0.24 697	0.58 755	0.48 783	0.65 761	0.80 784	0.51 743	0.72 764	0.68 779	0.60 770	1.06 796	1.01 788	0.13 659	0.10 409	0.11 600	0.12 653	0.19 732	0.23 625

AnyNet_C32	0.55 757	0.51 778	1.34 784	0.29 663	0.28 728	0.61 761	0.62 803	0.57 690	0.62 750	0.63 773	0.68 757	0.54 729	0.55 761	0.82 753	1.81 836	0.15 700	0.15 559	0.15 712	0.18 752	0.21 750	0.25 655

z-mn7	0.48 739	0.52 779	1.28 777	0.26 574	0.19 589	0.62 762	0.34 735	0.59 715	0.96 804	0.45 715	0.97 793	0.53 725	0.41 716	0.99 789	0.70 756	0.11 587	0.10 409	0.10 540	0.10 569	0.14 664	0.16 511

Consistency-Raft	0.56 763	0.52 779	1.12 754	0.45 788	0.49 800	0.48 726	0.45 776	0.73 790	0.74 780	0.45 715	0.82 778	0.46 683	0.60 770	0.51 599	0.63 745	0.39 814	0.40 815	0.44 815	0.51 825	0.53 815	0.38 766

GANetREF_RVC	0.45 725	0.52 779	0.87 704	0.39 763	0.20 621	0.51 736	0.50 788	0.68 774	0.67 760	0.47 727	0.46 659	0.50 709	0.43 726	0.91 774	0.40 668	0.28 797	0.21 686	0.32 799	0.19 756	0.28 783	0.23 625
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
Wz-Net-SNSev	0.45 725	0.53 782	1.42 792	0.31 696	0.21 644	0.44 701	0.45 776	0.64 755	0.68 764	0.46 721	0.66 753	0.62 756	0.40 711	0.78 738	0.65 747	0.12 632	0.11 447	0.12 638	0.13 689	0.17 702	0.19 562

UDG	0.42 716	0.54 783	0.67 620	0.41 775	0.35 774	0.47 718	0.27 672	0.57 690	0.48 661	0.40 672	0.46 659	0.59 744	0.45 731	0.47 581	0.46 699	0.26 790	0.19 653	0.49 818	0.22 775	0.37 801	0.30 707

UHP(FT)	0.75 790	0.55 784	1.46 793	0.45 788	0.28 728	1.13 814	0.75 816	0.82 801	1.24 829	0.95 804	1.26 810	1.09 804	0.97 810	1.15 803	1.25 806	0.23 768	0.25 746	0.31 795	0.28 798	0.31 788	0.28 689

mmmmmm	0.75 790	0.55 784	1.46 793	0.45 788	0.28 728	1.13 814	0.75 816	0.82 801	1.24 829	0.95 804	1.26 810	1.09 804	0.97 810	1.15 803	1.25 806	0.23 768	0.25 746	0.31 795	0.28 798	0.31 788	0.28 689

anonymity	0.57 765	0.55 784	0.74 651	0.48 798	0.63 814	0.56 750	0.43 771	0.71 783	0.51 692	0.64 775	0.55 710	0.57 737	0.61 776	0.65 686	0.57 734	0.55 822	0.55 839	0.50 819	0.54 827	0.51 813	0.61 810

CC-Net-ROB	0.46 733	0.55 784	0.86 701	0.38 761	0.23 679	0.51 736	0.30 703	0.69 781	0.51 692	0.46 721	0.51 683	0.48 697	0.38 697	0.96 785	0.40 668	0.36 807	0.23 714	0.56 823	0.25 788	0.34 799	0.22 612

RTS	0.81 799	0.56 788	4.76 844	0.37 753	0.30 750	1.11 810	0.52 792	0.67 769	1.07 816	0.76 790	0.91 787	0.60 750	0.61 776	1.64 834	1.24 804	0.15 700	0.13 505	0.15 712	0.15 722	0.22 754	0.24 642

RTSA	0.81 799	0.56 788	4.76 844	0.37 753	0.30 750	1.11 810	0.52 792	0.67 769	1.07 816	0.76 790	0.91 787	0.60 750	0.61 776	1.64 834	1.24 804	0.15 700	0.13 505	0.15 712	0.15 722	0.22 754	0.24 642

ADCS	0.62 775	0.56 788	1.54 801	0.30 677	0.25 711	0.56 750	0.46 779	0.71 783	0.86 793	0.77 793	0.72 764	0.68 779	0.62 781	0.82 753	2.33 847	0.17 727	0.16 577	0.16 721	0.17 746	0.23 759	0.27 680

SGM-ForestM	1.59 830	0.56 788	1.52 800	0.41 775	0.34 769	2.77 843	1.67 852	1.69 843	1.73 842	2.48 857	2.27 843	6.02 861	2.90 851	3.08 850	2.83 851	0.25 786	0.30 786	0.19 750	0.20 761	0.18 718	0.45 784

xbf	2.50 844	0.57 792	0.40 314	0.54 809	0.63 814	4.64 848	4.97 871	3.21 857	1.08 818	2.08 853	1.94 835	3.54 850	3.37 855	4.52 865	5.87 868	1.70 857	0.91 858	2.09 867	1.75 865	3.55 861	2.57 855

zh-mn7	0.50 743	0.57 792	1.82 816	0.25 528	0.19 589	0.45 709	0.29 694	0.59 715	0.84 790	0.67 779	0.97 793	0.49 703	0.41 716	0.93 781	0.73 759	0.12 632	0.10 409	0.11 600	0.11 610	0.13 639	0.17 535

SQANet	0.44 722	0.57 792	0.89 713	0.49 799	0.39 787	0.47 718	0.23 609	0.53 635	0.44 611	0.41 684	0.48 675	0.47 693	0.34 673	0.58 639	0.43 682	0.38 811	0.15 559	0.40 813	0.21 764	0.50 811	0.34 737

EDNetEfficientorigin	7.48 861	0.57 792	139.59 895	0.25 528	0.17 520	0.44 701	0.30 703	0.48 577	1.04 813	1.29 824	1.02 798	0.82 790	0.87 805	0.76 733	1.02 791	0.10 538	0.09 360	0.12 638	0.11 610	0.22 754	0.25 655

GASNet	0.39 692	0.58 796	1.27 776	0.35 739	0.23 679	0.35 642	0.23 609	0.63 749	0.56 725	0.41 684	0.38 556	0.45 674	0.30 628	0.81 752	0.42 678	0.16 712	0.11 447	0.14 692	0.14 710	0.23 759	0.12 383

MFN_U_SF_RVC	0.58 767	0.58 796	1.31 782	0.39 763	0.23 679	0.72 776	0.30 703	0.83 805	0.68 764	0.74 785	0.74 768	0.86 792	0.60 770	0.84 758	0.83 772	0.29 798	0.27 762	0.32 799	0.37 811	0.31 788	0.33 731

MANE	1.63 832	0.58 796	1.16 763	0.59 813	0.60 813	2.71 842	1.53 850	2.63 855	3.62 857	2.33 856	3.26 853	3.66 852	2.98 852	2.26 848	2.26 846	0.37 809	0.40 815	0.31 795	0.49 821	0.31 788	0.63 813

DDUNet	0.45 725	0.60 799	0.71 645	0.45 788	0.39 787	0.46 712	0.32 723	0.53 635	0.44 611	0.46 721	0.53 699	0.57 737	0.38 697	0.51 599	0.43 682	0.34 804	0.21 686	0.56 823	0.25 788	0.41 805	0.36 749

MFN_U_SF_DS_RVC	0.53 754	0.60 799	0.98 730	0.40 768	0.25 711	0.87 793	0.57 800	0.60 727	0.64 754	0.60 769	0.67 755	0.63 760	0.42 722	1.13 800	0.50 712	0.23 768	0.28 767	0.27 781	0.35 807	0.25 766	0.33 731

MonStereo1	0.96 806	0.61 801	0.99 732	0.70 821	0.59 811	1.37 828	0.35 738	0.97 818	1.27 831	0.97 808	1.92 833	1.53 822	2.13 844	1.29 815	0.87 775	0.71 832	0.34 806	0.75 835	0.47 819	0.75 831	0.68 823

zzzzzzz1	0.31 637	0.63 802	1.85 818	0.24 478	0.16 480	0.23 426	0.22 579	0.42 497	0.36 507	0.22 371	0.25 384	0.26 479	0.21 488	0.35 508	0.30 602	0.08 344	0.06 134	0.08 333	0.08 373	0.11 572	0.10 258

noway7	0.30 625	0.63 802	1.95 820	0.24 478	0.12 231	0.23 426	0.19 463	0.47 565	0.33 465	0.21 348	0.23 359	0.24 443	0.20 475	0.23 291	0.29 597	0.07 165	0.05 16	0.08 333	0.07 269	0.10 512	0.10 258

MSAF-DinoV2	0.81 799	0.64 804	2.42 829	0.49 799	0.17 520	0.58 755	0.32 723	0.83 805	0.85 791	0.41 684	0.52 690	0.98 800	0.61 776	4.97 867	1.22 802	0.12 632	0.07 239	0.10 540	0.24 783	0.27 778	0.32 721

zh-sn7	0.52 750	0.64 804	1.77 813	0.30 677	0.20 621	0.47 718	0.40 763	0.60 727	0.65 755	0.53 754	0.82 778	0.52 720	0.59 768	1.10 798	0.96 784	0.13 659	0.13 505	0.13 667	0.13 689	0.17 702	0.20 584

NVStereoNet_ROB	0.74 786	0.64 804	1.20 773	0.55 812	0.43 795	0.54 749	0.48 783	0.75 793	0.87 796	0.88 799	1.72 829	1.06 801	1.03 815	1.29 815	0.98 787	0.35 806	0.42 818	0.41 814	0.48 820	0.38 802	0.43 777
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ply	1.98 838	0.66 807	0.40 314	0.54 809	0.63 814	0.49 732	0.43 771	3.21 857	1.08 818	0.32 544	1.94 835	3.54 850	3.37 855	4.52 865	5.87 868	1.70 857	0.91 858	2.09 867	1.75 865	3.55 861	2.57 855

GCST	0.50 743	0.67 808	0.82 684	1.04 838	0.55 808	0.38 666	0.11 31	0.42 497	0.33 465	0.42 690	0.35 521	0.29 514	0.18 445	0.50 593	0.23 523	0.70 831	0.42 818	0.79 838	0.62 837	0.63 819	0.47 786

AROF3	0.36 674	0.68 809	0.64 606	0.53 808	0.19 589	0.20 333	0.20 512	0.51 613	0.35 490	0.39 661	0.26 398	0.35 590	0.17 406	0.76 733	0.20 451	0.40 815	0.06 134	0.61 827	0.08 373	0.50 811	0.16 511

AnyNet_C01	0.68 783	0.69 810	2.64 832	0.33 719	0.27 726	0.93 797	0.64 804	0.66 767	0.65 755	0.70 783	0.97 793	0.75 787	0.63 783	1.01 791	1.52 827	0.17 727	0.16 577	0.17 731	0.17 746	0.24 763	0.28 689

Wz-Net-TNSev	0.55 757	0.72 811	1.90 819	0.26 574	0.21 644	0.64 767	0.45 776	0.66 767	0.71 772	0.52 746	0.55 710	0.71 785	0.63 783	1.04 794	0.94 782	0.16 712	0.15 559	0.13 667	0.15 722	0.21 750	0.24 642

SPS-STEREO	0.74 786	0.72 811	1.18 770	0.52 806	0.57 810	0.76 781	0.50 788	0.80 798	0.66 759	0.97 808	0.88 786	0.94 796	0.74 791	1.08 797	1.04 793	0.58 825	0.51 832	0.50 819	0.50 824	0.56 816	0.72 827
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
otaku	0.60 770	0.73 813	1.13 758	0.64 815	0.45 799	0.73 779	0.37 747	0.67 769	0.67 760	0.52 746	0.75 771	0.66 772	0.46 738	0.74 721	0.59 737	0.55 822	0.34 806	0.56 823	0.36 809	0.65 821	0.49 791

MSC_U_SF_DS_RVC	0.70 784	0.73 813	1.26 775	0.47 797	0.28 728	1.42 830	0.60 801	0.82 801	0.94 803	0.85 798	0.86 783	0.88 794	0.70 788	1.32 821	0.75 762	0.37 809	0.30 786	0.34 805	0.36 809	0.44 808	0.42 773

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 349	0.74 815	0.71 645	0.17 48	0.08 38	0.15 99	0.15 227	0.19 83	0.18 146	0.13 172	0.12 117	0.10 78	0.08 21	0.16 76	0.14 212	0.34 804	0.12 481	0.08 333	0.07 269	0.11 572	0.24 642

Ntro	0.61 774	0.75 816	1.16 763	0.67 817	0.50 802	0.76 781	0.37 747	0.68 774	0.71 772	0.50 740	0.59 730	0.65 768	0.52 754	0.79 742	0.58 736	0.58 825	0.32 797	0.57 826	0.34 806	0.69 826	0.50 795

DStereoFS	1.07 815	0.76 817	1.10 749	0.70 821	0.70 821	1.87 836	1.39 849	1.20 826	1.66 840	1.01 811	1.58 823	1.20 811	2.60 849	1.40 827	1.32 815	0.40 815	0.47 825	0.31 795	0.41 815	0.38 802	0.91 835

relurobot		0.77 818		0.83 829	0.70 821	0.64 767	0.77 820	0.58 704	0.69 766	0.75 786	0.69 760	0.63 760	0.72 790	0.64 680	0.67 753	0.73 834		0.69 830	0.66 838	0.70 827	0.67 821

UHP(ZeroShot)	4.71 854	0.78 819	7.53 857	0.49 799	0.70 821	9.19 864	2.46 860	5.22 868	13.78 882	8.21 872	14.54 880	9.76 873	8.70 870	4.05 861	4.15 856	0.43 818	0.32 797	0.37 808	0.56 832	1.22 846	1.84 850

UHP	4.71 854	0.78 819	7.53 857	0.49 799	0.70 821	9.19 864	2.46 860	5.22 868	13.78 882	8.21 872	14.54 880	9.76 873	8.70 870	4.05 861	4.15 856	0.43 818	0.32 797	0.37 808	0.56 832	1.22 846	1.84 850

light-stereo	2.66 845	0.78 819	4.46 843	4.42 856	3.66 853	5.04 850	0.38 755	2.12 849	1.51 838	4.25 863	6.51 867	7.70 870	0.75 792	5.12 868	1.42 824	0.72 833	1.35 862	0.33 803	0.45 817	1.22 846	1.04 840

relubot	0.74 786	0.80 822	0.81 678	0.88 832	0.77 830	0.70 773	0.77 820	0.68 774	0.72 774	0.83 796	0.74 768	0.66 772	0.80 796	0.67 701	0.74 760	0.74 835	0.71 856	0.69 830	0.66 838	0.70 827	0.67 821

coex-ft	3.48 847	0.81 823	48.53 893	0.24 478	0.19 589	0.53 745	0.47 782	0.49 588	2.36 850	7.18 870	1.20 806	0.96 799	2.53 848	0.75 726	2.14 845	0.13 659	0.15 559	0.14 692	0.12 653	0.22 754	0.47 786

MFMNet_re	0.74 786	0.84 824	1.16 763	0.64 815	0.70 821	0.79 786	0.71 812	0.77 796	0.85 791	0.79 795	0.86 783	0.69 781	0.80 796	0.73 717	0.65 747	0.66 829	0.59 844	0.61 827	0.58 834	0.68 824	0.71 826

SGM+DAISY	1.12 819	0.86 825	1.64 807	0.68 818	0.80 834	1.68 834	1.68 853	1.08 821	1.10 820	1.53 839	1.76 831	1.47 820	1.53 836	1.24 811	1.42 824	0.66 829	0.65 851	0.52 822	0.54 827	0.57 817	0.91 835

JetBlue	1.20 821	0.89 826	2.53 831	0.59 813	0.76 827	3.16 847	2.09 855	1.16 823	0.93 800	0.95 804	1.12 802	1.65 825	1.27 823	2.15 846	1.87 840	0.43 818	0.37 812	0.38 810	0.39 813	0.62 818	0.63 813

ACVNet-4b	0.76 793	0.90 827	1.67 809	0.73 824	0.51 805	0.80 789	0.31 716	0.74 792	0.81 785	0.51 743	0.72 764	0.94 796	0.43 726	1.01 791	1.32 815	1.18 854	0.22 700	0.77 836	0.45 817	0.70 827	0.50 795

ACVNet_1	0.77 795	0.92 828	1.79 815	0.73 824	0.53 806	0.78 785	0.42 769	0.88 812	0.90 797	0.75 786	0.76 772	1.32 816	0.80 796	1.04 794	0.70 756	0.57 824	0.32 797	0.72 833	0.35 807	0.70 827	0.50 795

DispFullNet	0.67 781	0.94 829	1.63 806	0.77 827	1.19 845	0.53 745	0.25 650	0.61 737	0.72 774	0.70 783	0.60 734	0.69 781	0.90 806	0.80 747	0.52 718	0.27 794	0.13 505	0.74 834	0.31 803	0.68 824	0.44 780

IMH-64-1	0.94 803	0.95 830	1.07 744	0.98 835	0.76 827	0.93 797	0.72 813	1.30 830	1.11 822	0.91 800	1.45 817	1.14 806	1.00 813	1.25 813	0.97 785	0.77 836	0.51 832	0.97 842	0.55 830	0.90 836	0.66 819

IMH-64	0.94 803	0.95 830	1.07 744	0.98 835	0.76 827	0.93 797	0.72 813	1.30 830	1.11 822	0.91 800	1.45 817	1.14 806	1.00 813	1.25 813	0.97 785	0.77 836	0.51 832	0.97 842	0.55 830	0.90 836	0.66 819

ACVNet_2	0.94 803	0.98 832	1.71 811	0.83 829	0.63 814	1.02 808	0.64 804	1.16 823	1.43 837	1.02 812	1.39 814	1.47 820	0.86 804	1.16 805	0.79 768	0.63 828	0.43 821	0.78 837	0.49 821	0.80 833	0.57 804

WAO-7	1.05 811	1.00 833	1.19 771	0.83 829	0.67 820	1.22 819	0.84 827	1.43 835	1.56 839	1.13 820	1.75 830	1.46 819	1.25 822	1.56 832	1.28 808	0.61 827	0.62 849	0.70 832	0.68 841	0.66 823	0.62 811

RainbowNet	0.76 793	1.00 833	1.29 780	0.82 828	0.63 814	0.79 786	0.52 792	0.83 805	0.93 800	0.61 771	0.79 776	0.79 788	0.62 781	0.82 753	0.67 753	0.80 841	0.55 839	0.79 838	0.49 821	0.81 834	0.62 811

valid	0.26 544	1.01 835	0.35 264	0.20 214	0.10 117	0.14 63	0.13 119	0.37 420	0.23 271	0.21 348	0.16 228	0.14 250	0.10 111	0.40 545	0.15 260	0.79 839	0.23 714	0.08 333	0.07 269	0.09 444	0.28 689

WAO-6	1.11 817	1.01 835	1.17 769	0.96 834	0.79 831	1.30 825	0.78 822	1.36 833	1.99 845	1.04 816	1.54 822	1.59 824	1.27 823	1.37 826	1.30 810	0.78 838	0.55 839	1.03 846	0.75 845	0.87 835	0.72 827

IMH	1.09 816	1.04 837	1.29 780	1.03 837	0.79 831	1.11 810	0.69 809	1.40 834	1.42 836	1.02 812	1.71 828	1.42 817	1.19 821	1.78 841	1.03 792	1.14 852	0.56 843	1.00 844	0.58 834	0.93 839	0.68 823

TorneroNet-64	1.47 826	1.15 838	1.51 799	1.11 844	0.86 838	2.27 841	0.76 818	1.84 845	3.76 858	1.29 824	2.22 842	2.68 843	1.46 832	1.81 842	1.55 829	0.79 839	0.51 832	1.10 847	0.67 840	1.31 852	0.81 833

LVE	1.18 820	1.16 839	1.67 809	1.04 838	0.81 835	1.32 826	0.82 826	1.49 838	1.94 843	1.08 817	1.90 832	1.89 829	1.07 817	1.51 831	1.04 793	0.96 848	0.61 846	0.94 841	0.69 842	0.92 838	0.79 832

Dean	1.22 822	1.17 840	1.97 821	1.04 838	0.79 831	1.21 818	0.76 818	1.51 839	1.96 844	1.30 826	1.98 838	2.14 833	1.18 820	1.30 817	1.15 798	0.83 842	0.61 846	1.01 845	0.69 842	0.97 843	0.77 831

TorneroNet	2.26 841	1.20 841	1.55 802	1.15 846	0.91 840	5.84 857	0.84 827	2.12 849	8.45 870	2.59 858	5.32 861	3.84 853	2.15 845	1.84 844	1.98 843	0.88 844	0.54 838	1.16 851	0.74 844	1.31 852	0.91 835

WAO-8	1.50 828	1.22 842	1.39 789	1.10 841	0.85 836	2.15 837	0.78 822	1.84 845	3.76 858	1.46 832	2.18 840	2.15 834	1.50 834	3.20 852	1.35 820	0.92 846	0.66 852	1.10 847	0.79 847	0.94 840	0.74 829

Venus	1.50 828	1.22 842	1.39 789	1.10 841	0.85 836	2.15 837	0.78 822	1.84 845	3.76 858	1.46 832	2.18 840	2.15 834	1.50 834	3.20 852	1.35 820	0.92 846	0.66 852	1.10 847	0.79 847	0.94 840	0.74 829

MADNet+	1.05 811	1.26 844	4.77 847	0.73 824	0.50 802	1.25 820	0.97 830	1.05 820	0.93 800	0.67 779	0.78 773	0.87 793	0.85 801	2.14 845	1.83 838	0.40 815	0.42 818	0.32 799	0.28 798	0.45 809	0.43 777

PWCK	1.05 811	1.29 845	2.12 824	0.92 833	0.42 792	1.27 823	1.01 832	1.14 822	1.14 826	1.16 823	1.14 803	1.25 812	0.90 806	1.77 840	1.15 798	0.89 845	0.51 832	0.87 840	0.54 827	1.02 844	0.57 804

UNDER WATER-64	1.61 831	1.30 846	2.93 836	1.33 847	0.96 841	2.20 839	1.25 844	1.47 837	3.15 855	1.46 832	1.31 812	2.61 841	2.22 846	1.69 836	1.93 841	1.13 851	0.67 854	1.29 852	0.94 852	1.26 850	1.09 841

UNDER WATER	1.64 833	1.34 847	2.72 834	1.40 848	1.04 842	1.70 835	1.14 842	1.57 842	3.58 856	1.46 832	1.46 819	2.82 846	2.43 847	1.74 837	2.04 844	1.08 850	0.63 850	1.31 853	0.94 852	1.29 851	1.10 842

notaker	1.49 827	1.44 848	1.77 813	1.42 849	1.08 843	1.19 817	0.87 829	1.51 839	1.40 834	1.53 839	3.41 854	2.40 838	1.94 841	1.83 843	1.57 830	1.14 852	0.69 855	1.38 854	0.88 851	1.39 855	1.03 839

ktn	1.80 835	1.46 849	1.49 797	1.44 850	1.14 844	1.50 831	1.07 835	1.53 841	3.90 861	2.77 859	4.62 859	3.42 849	1.49 833	1.74 837	1.40 823	1.45 856	0.77 857	1.46 855	0.99 854	1.41 856	1.00 838

KSHMR	1.92 837	1.47 850	1.97 821	1.48 851	1.22 846	1.39 829	1.06 834	1.81 844	5.83 866	1.43 830	5.56 862	2.95 847	1.17 818	2.24 847	1.33 817	1.29 855	1.13 860	1.47 856	1.11 856	1.37 854	1.21 844

MADNet++	2.34 842	1.81 851	2.24 827	2.15 854	1.97 852	2.79 844	2.19 856	2.42 854	2.26 848	2.79 860	2.70 850	2.43 839	2.60 849	3.18 851	3.32 852	2.19 866	1.97 866	1.93 858	1.62 858	2.02 858	2.10 852

HanzoNet	3.08 846	1.87 852	2.70 833	1.81 852	1.34 849	1.60 833	1.05 833	2.06 848	2.62 853	5.63 867	5.12 860	5.96 860	7.09 867	4.39 864	3.43 853	3.29 869	2.06 868	1.98 861	2.94 872	2.47 859	2.15 853

JetRed	2.35 843	2.70 853	6.11 855	1.14 845	1.38 850	6.03 859	3.61 863	2.12 849	1.72 841	1.99 852	1.97 837	2.15 834	1.59 839	2.49 849	4.19 858	1.05 849	1.60 863	1.10 847	1.02 855	1.72 857	1.41 849

BEATNet-Init1	4.91 857	3.27 854	14.39 873	0.69 820	0.65 819	10.19 868	3.83 864	5.04 867	5.11 865	8.73 874	8.52 868	13.95 883	7.66 869	7.79 873	5.79 866	0.32 803	0.34 806	0.34 805	0.38 812	0.64 820	0.64 817

USTest	6.84 860	5.16 855	5.45 854	7.18 861	7.26 857	14.27 871	22.53 877	8.48 873	9.29 871	5.44 866	6.42 866	6.27 868	6.69 866	6.83 871	8.49 873	1.95 859	3.27 869	2.16 869	2.54 870	3.76 863	3.31 859

DPSimNet_ROB	6.21 859	5.16 855	9.50 859	5.59 859	5.56 856	7.64 861	10.02 873	4.07 860	7.33 868	6.84 868	6.26 863	7.17 869	10.55 872	4.07 863	5.68 865	5.50 873	4.29 871	5.24 874	3.66 873	4.05 865	5.96 866

DGTPSM_ROB	8.38 862	5.24 857	10.71 871	5.32 858	10.19 860	8.34 862	23.49 881	6.11 871	13.43 879	4.93 864	10.93 876	5.64 858	10.55 872	6.17 869	12.73 877	3.74 871	7.56 873	3.68 871	7.24 878	4.09 866	7.49 869

DPSMNet_ROB	8.44 863	5.25 858	10.87 872	5.59 859	10.27 861	8.34 862	23.51 882	6.12 872	13.47 880	4.96 865	10.94 877	5.65 859	10.55 872	6.25 870	12.77 878	4.01 872	7.62 874	3.75 872	7.27 879	4.16 867	7.54 870

noway2	4.31 848	5.35 859	4.91 850	11.32 868	10.44 863	5.75 852	4.48 866	4.21 861	0.98 807	1.89 848	2.51 846	6.10 867	3.59 862	3.66 855	4.55 860	1.98 860	0.46 823	2.01 862	1.74 863	5.80 870	4.46 861

noway3	4.31 848	5.41 860	4.87 849	11.29 867	10.45 864	5.75 852	4.48 866	4.23 862	0.99 811	1.88 847	2.54 849	6.09 866	3.58 861	3.77 859	4.56 861	1.98 860	0.46 823	2.02 865	1.74 863	5.77 868	4.35 860

TCMNet-wrong-test	4.33 850	5.65 861	4.76 844	11.36 869	10.39 862	5.87 858	4.45 865	4.24 863	1.10 820	1.93 851	2.43 844	6.07 864	3.54 859	3.87 860	4.51 859	2.00 862	0.47 825	1.96 860	1.68 859	5.78 869	4.48 862

noway1	4.35 851	5.86 862	4.96 852	11.40 870	10.45 864	5.77 855	4.48 866	4.31 865	0.97 806	1.89 848	2.52 847	6.02 861	3.52 857	3.69 856	4.60 862	2.00 862	0.47 825	2.01 862	1.73 861	5.85 871	4.49 863

zzzz4	4.35 851	5.87 863	5.01 853	11.40 870	10.45 864	5.76 854	4.48 866	4.31 865	0.98 807	1.89 848	2.52 847	6.02 861	3.52 857	3.69 856	4.60 862	2.00 862	0.47 825	2.01 862	1.73 861	5.85 871	4.49 863

noway4	4.36 853	5.91 864	4.91 850	11.41 872	10.47 867	5.83 856	4.53 870	4.26 864	0.98 807	1.85 846	2.49 845	6.07 864	3.55 860	3.70 858	4.61 864	2.01 865	0.48 829	2.02 865	1.72 860	5.88 873	4.51 865

Selective-IGEV-i1pa	5.75 858	8.12 865	4.85 848	1.10 841	0.54 807	13.48 870	3.52 862	9.46 876	7.56 869	7.13 869	10.00 872	9.12 871	7.56 868	14.91 884	6.08 870	3.55 870	1.33 861	1.94 859	0.77 846	0.79 832	3.23 858

iinet-test	10.74 866	9.21 866	9.52 860	10.46 862	10.67 868	17.92 876	25.86 883	12.61 880	13.38 877	9.65 878	10.06 873	9.98 875	10.66 875	11.13 880	12.60 874	6.36 876	7.73 875	5.65 876	6.66 874	7.29 874	7.31 867

IINet	10.74 866	9.21 866	9.52 860	10.46 862	10.67 868	17.92 876	25.86 883	12.61 880	13.38 877	9.65 878	10.06 873	9.98 875	10.66 875	11.13 880	12.60 874	6.36 876	7.73 875	5.65 876	6.66 874	7.29 874	7.31 867

Anonymous_1	16.44 875	9.26 868	9.67 863	10.63 864	14.54 872	18.62 878	26.98 885	12.68 882	13.53 881	10.78 882	10.37 875	10.15 877	10.66 875	10.99 879	12.64 876	15.61 892	7.73 875	16.87 890	43.01 899	56.14 903	7.86 873

xxxxx1	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

tt_ll	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

ff	15.30 871	9.78 869	10.23 868	20.34 876	19.47 875	17.10 872	23.00 878	10.36 877	11.04 873	9.25 875	9.66 869	10.74 878	10.66 875	10.60 876	13.72 881	8.14 880	9.35 881	31.88 899	44.61 900	12.63 879	13.46 874

DPSM_ROB	11.46 869	9.79 872	10.18 866	11.11 865	11.31 870	19.08 879	27.38 886	13.42 883	14.23 884	10.34 880	11.13 878	10.97 881	11.33 882	11.89 882	13.49 879	6.74 878	8.19 878	6.00 878	7.05 876	7.74 876	7.76 871

DPSM	11.46 869	9.79 872	10.18 866	11.11 865	11.31 870	19.08 879	27.38 886	13.42 883	14.23 884	10.34 880	11.13 878	10.97 881	11.33 882	11.89 882	13.49 879	6.74 878	8.19 878	6.00 878	7.05 876	7.74 876	7.76 871

DLNR_Zeroshot_test	10.53 864	12.28 874	20.32 878	105.84 896	23.88 886	0.14 63	0.13 119	3.20 856	0.20 201	0.16 251	0.23 359	0.16 298	0.10 111	0.32 475	0.16 303	2.54 867	0.32 797	0.07 208	0.07 269	40.17 901	0.28 689

DLNR-FE	10.53 864	12.31 875	20.33 880	105.85 897	23.36 885	0.14 63	0.13 119	3.25 859	0.20 201	0.16 251	0.23 359	0.16 298	0.10 111	0.31 463	0.16 303	2.59 868	0.32 797	0.07 208	0.07 269	40.66 902	0.28 689

PML	15.86 874	13.12 876	7.07 856	5.22 857	7.66 858	32.93 884	64.30 899	5.37 870	10.12 872	25.87 898	67.29 903	20.25 885	13.20 884	10.09 875	6.81 872	5.94 875	2.00 867	6.03 880	2.18 868	9.13 878	2.62 857

LRCNet_RVC	10.94 868	14.45 877	9.66 862	15.38 873	8.02 859	1.08 809	0.35 738	8.72 874	0.72 774	12.63 883	15.84 882	9.73 872	6.52 865	8.58 874	6.38 871	20.33 895	5.39 872	23.79 896	21.95 896	15.35 882	13.96 877

RSGM-EC	29.37 887	17.55 878	9.85 864	35.22 890	33.16 890	26.01 882	45.63 888	20.07 887	17.60 887	18.98 886	23.47 894	30.02 897	23.62 896	41.06 901	44.49 902	58.94 903	34.33 901	32.95 902	20.18 889	33.70 899	20.62 889

acva	29.37 887	17.55 878	9.85 864	35.22 890	33.16 890	26.01 882	45.63 888	20.07 887	17.60 887	18.98 886	23.47 894	30.02 897	23.62 896	41.06 901	44.49 902	58.94 903	34.33 901	32.95 902	20.18 889	33.70 899	20.62 889

Light2-Stereo	43.73 894	19.67 880	35.52 892	51.48 894	32.90 889	24.02 881	0.51 790	31.67 899	2.29 849	64.84 904	36.95 901	36.23 903	11.28 881	91.36 904	39.49 897	47.38 902	9.52 884	114.50 905	106.27 904	62.26 904	56.43 896

CasAABBNet	23.04 878	19.69 881	20.32 878	22.42 879	22.73 879	38.35 888	55.23 894	26.99 893	28.74 893	20.67 893	22.28 889	22.11 892	22.86 889	23.84 887	27.17 889	13.52 883	16.47 887	12.08 881	14.21 881	15.57 883	15.60 880

FlowAnything	23.08 881	19.70 882	20.48 881	22.45 881	22.73 879	38.34 887	55.18 891	27.00 894	28.79 894	20.83 896	22.42 893	22.10 891	22.83 888	23.85 888	27.23 893	13.53 884	16.54 890	12.10 886	14.29 887	15.59 887	15.58 879

RAFT-FEzeroshot	23.04 878	19.71 883	20.25 876	22.47 882	22.80 882	38.32 885	55.23 894	26.95 890	28.70 891	20.66 891	22.23 887	22.07 889	22.86 889	23.85 888	27.17 889	13.53 884	16.47 887	12.08 881	14.22 883	15.58 885	15.60 880

RAFT-FE	23.04 878	19.71 883	20.25 876	22.47 882	22.80 882	38.32 885	55.23 894	26.95 890	28.70 891	20.66 891	22.23 887	22.07 889	22.86 889	23.85 888	27.17 889	13.53 884	16.47 887	12.08 881	14.22 883	15.58 885	15.60 880

Selective-RAFT-Error	23.11 882	19.77 885	20.60 882	22.49 884	22.80 882	38.46 891	55.19 892	27.13 896	28.90 895	20.73 894	22.38 891	22.11 892	22.91 894	23.94 891	27.18 892	13.54 887	16.57 891	12.09 884	14.21 881	15.61 889	15.65 883

Hybrid-DGEV	23.11 882	19.81 886	20.81 883	22.43 880	22.74 881	38.45 890	55.25 897	27.21 897	28.95 897	20.63 890	22.37 890	22.03 888	22.89 893	23.96 892	27.14 887	13.54 887	16.46 886	12.09 884	14.23 885	15.57 883	15.57 878

LSM0	24.21 885	19.88 887	22.33 884	24.42 886	40.13 894	38.41 889	54.99 890	27.05 895	28.61 890	20.59 889	22.00 886	22.29 894	22.86 889	24.12 893	27.16 888	13.59 890	16.33 885	12.13 888	14.08 880	15.72 890	17.53 886

HaxPig	17.72 876	20.23 888	19.76 875	16.55 874	16.52 873	9.46 866	9.42 872	14.48 885	13.31 876	18.59 885	18.67 883	17.39 884	16.68 885	17.07 885	16.43 884	21.99 899	20.86 894	22.28 895	21.55 893	21.30 894	21.88 891

fast-reg	23.61 884	20.43 889	23.27 885	23.15 885	24.75 888	38.65 892	55.20 893	26.97 892	28.94 896	20.18 888	21.86 884	21.68 887	22.34 887	24.15 894	27.35 895	13.84 891	16.57 891	14.84 889	15.61 888	16.59 891	15.88 884

zzzzzz3	33.87 890	22.29 890	30.19 888	40.83 892	40.72 895	53.80 893	74.95 901	37.94 901	43.72 901	30.30 900	32.80 897	33.62 901	36.50 901	35.21 897	41.72 901	19.37 893	24.62 896	18.28 891	21.49 891	19.97 892	19.16 887

zzz1	33.89 891	22.31 891	30.41 889	40.83 892	40.73 896	53.80 893	74.90 900	37.96 902	43.78 902	30.32 901	32.84 898	33.63 902	36.50 901	35.24 898	41.71 900	19.38 894	24.63 897	18.29 892	21.50 892	19.98 893	19.16 887

MEDIAN_ROB	21.20 877	24.56 892	23.42 886	19.57 875	19.62 878	13.29 869	11.21 874	18.04 886	17.02 886	22.07 897	21.92 885	20.84 886	20.24 886	21.02 886	19.68 885	25.59 900	24.08 895	26.20 897	25.19 897	25.31 897	25.19 894

AVERAGE_ROB	25.43 886	29.01 893	27.22 887	24.60 887	24.16 887	17.78 875	12.87 875	22.39 889	21.40 889	26.72 899	26.08 896	25.18 896	24.52 898	25.07 896	23.57 886	29.94 901	28.36 900	30.60 898	29.57 898	29.83 898	29.66 895

zzzz2	34.79 892	29.98 894	31.25 890	34.15 888	34.21 892	57.99 895	83.40 902	41.08 903	43.61 899	31.19 902	33.64 899	32.74 899	34.05 899	35.64 899	40.72 898	20.38 896	24.84 898	18.37 893	21.57 894	23.52 895	23.57 892

noway5	34.79 892	29.98 894	31.25 890	34.15 888	34.21 892	57.99 895	83.40 902	41.08 903	43.61 899	31.19 902	33.64 899	32.74 899	34.05 899	35.64 899	40.72 898	20.38 896	24.84 898	18.37 893	21.57 894	23.52 895	23.57 892

Selective-IGEV-i16pa	31.25 889	41.63 896	4.08 842	0.51 805	0.38 784	97.61 898	0.73 815	61.16 905	60.81 903	17.49 884	65.92 902	39.64 904	53.28 903	107.35 905	27.39 896	20.46 898	3.81 870	4.39 873	1.97 867	0.41 805	16.06 885

test_example2	100.95 895	107.33 897	67.16 894	98.17 895	106.88 897	89.44 897	101.34 904	37.23 900	97.88 904	129.56 905	131.26 904	65.41 905	67.34 904	91.22 903	79.29 904	143.32 905	199.32 903	81.12 904	102.17 903	121.89 905	101.70 897

ccccc		256.25 898		351.50 898	361.31 898	144.22 899		153.19 906		152.98 906		161.94 906		268.06 906		387.64 906	346.97 904	244.11 906	219.32 905	413.57 906

TADF							0.19 463	0.45 541	0.40 561	0.33 558	0.21 324	0.24 443	0.17 406	0.51 599	0.16 303	0.07 165	0.05 16	0.07 208	0.06 145	0.07 247

RSGM							0.17 344	0.37 420	0.23 271	0.27 434	0.25 384	0.29 514	0.15 353	0.21 230	0.16 303	0.08 344	0.06 134	0.07 208	0.06 145	0.06 128

AHVO							0.30 703	0.50 598	0.42 585	0.28 449	0.53 699	0.41 639	0.30 628	0.57 637	0.50 712	0.11 587	0.15 559	0.12 638	0.10 569	0.13 639

MCPF							0.20 512	0.49 588	0.46 637	0.24 397	0.33 500	0.41 639	0.24 534	0.89 768	0.26 561	0.07 165	0.22 700	0.08 333	0.07 269	0.07 247

DSFM							0.30 703	0.50 598	0.42 585	0.28 449	0.53 699	0.41 639	0.30 628	0.57 637	0.50 712	0.11 587	0.15 559	0.12 638	0.10 569	0.13 639

RAFTStereoReplicaGSO							55.30 898	27.31 898	29.02 898	20.74 895	22.41 892	22.39 895	22.96 895	24.61 895	27.23 893	13.57 889	16.65 893	12.10 886	14.26 886	15.60 888

GS-Stereo							0.16 296	0.38 434	0.21 236	0.14 201	0.15 213	0.10 78	0.09 55	0.21 230	0.18 378	0.08 344	0.31 792	0.06 79	0.06 145	0.08 338	0.63 813

FSD					0.41 790	0.28 520	0.27 672	0.32 349	0.30 420	0.27 434	0.27 415	0.29 514	0.27 577	0.35 508	0.28 583	0.23 768	0.49 830	0.27 781	0.26 793	0.26 770

Low-res two-view benchmark