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

LACA3	0.21 2	0.43 184	0.86 6	0.19 2	0.12 8	0.34 47	0.17 75	0.28 5	0.35 32	0.17 14	0.14 11	0.15 20	0.14 23	0.29 37	0.14 1	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.07 1

LACA1	0.24 6	0.74 368	1.01 28	0.20 4	0.10 1	0.42 129	0.14 23	0.33 16	0.38 73	0.16 7	0.11 3	0.14 10	0.15 43	0.27 27	0.16 2	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.08 5

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.35 64	0.47 215	1.26 78	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.52 580

SGD-Stereo	0.23 5	0.31 46	0.87 8	0.23 46	0.11 5	0.40 104	0.16 62	0.33 16	0.40 103	0.20 40	0.19 44	0.18 76	0.17 66	0.38 101	0.17 3	0.11 284	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.10 80	0.09 10

GCAPDPT-zeroshot4090	0.35 64	0.47 215	1.24 74	0.30 196	0.23 218	0.36 63	0.19 102	0.42 63	0.35 32	0.22 66	0.24 101	0.19 93	0.23 186	0.23 3	0.17 3	0.08 42	0.12 227	0.08 58	0.30 505	0.13 163	1.53 583

aanet-new-32k	0.38 96	0.79 393	2.21 279	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

aanet-new-30k	0.38 96	0.79 393	2.22 283	0.26 100	0.36 394	0.40 104	0.20 127	0.37 31	0.30 11	0.20 40	0.22 76	0.21 116	0.22 160	0.25 17	0.18 6	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.89 493

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.34 51	0.47 215	1.07 38	0.30 196	0.27 275	0.35 55	0.20 127	0.47 108	0.32 18	0.22 66	0.23 95	0.14 10	0.22 160	0.24 11	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.47 596	0.09 52	1.29 562

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.42 136	0.52 253	1.33 93	0.29 175	0.25 243	0.35 55	0.22 208	0.47 108	0.37 55	0.25 101	0.26 128	0.16 44	0.22 160	0.33 64	0.18 6	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.45 586	0.08 31	2.53 648

DepthFocus	0.22 3	0.33 74	1.23 71	0.20 4	0.15 47	0.20 7	0.15 44	0.31 12	0.20 2	0.16 7	0.17 29	0.15 20	0.13 18	0.24 11	0.18 6	0.09 94	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.09 52	0.08 5

MLG-Stereo_test3	0.31 27	0.44 199	1.03 31	0.48 455	0.40 429	0.36 63	0.13 10	0.39 44	0.46 145	0.28 150	0.19 44	0.17 62	0.12 11	0.25 17	0.18 6	0.09 94	0.53 448	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.45 291

MLG-Stereo_test1	0.36 77	0.45 208	1.50 125	0.24 61	0.35 382	0.45 158	0.13 10	0.36 28	0.51 184	0.20 40	0.10 1	0.18 76	0.12 11	0.33 64	0.18 6	0.08 42	1.36 571	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

MLG-Stereo	0.38 96	0.43 184	1.46 117	0.24 61	0.42 450	0.44 150	0.13 10	0.42 63	0.51 184	0.27 135	0.14 11	0.17 62	0.13 18	0.35 87	0.18 6	0.08 42	1.45 587	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.47 299

aanet-new-90k	0.48 201	0.75 375	2.24 288	0.27 126	0.41 436	0.43 136	0.19 102	0.51 156	0.36 48	0.20 40	0.18 35	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.16 296	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.65 651

aanet-new-60k	0.42 136	0.80 397	2.50 395	0.26 100	0.34 369	0.39 94	0.19 102	0.47 108	0.37 55	0.22 66	0.20 51	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.19 14	0.07 8	0.29 389	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

aanet-new-70k	0.39 104	0.75 375	1.98 212	0.26 100	0.47 470	0.40 104	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.18 23	0.21 62	0.16 44	0.21 146	0.39 105	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.12 128	1.04 529

aanet-new-34k	0.40 119	0.92 450	1.96 208	0.25 80	0.31 329	0.34 47	0.20 127	0.39 44	0.33 22	0.20 40	0.28 151	0.17 62	0.22 160	0.23 3	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.57 589

aanet-new-16k	0.36 77	0.73 356	1.88 189	0.27 126	0.30 316	0.36 63	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.19 30	0.21 62	0.19 93	0.21 146	0.27 27	0.19 14	0.07 8	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.08 535

GCAP-Stereo-cres-4k	0.30 23	0.43 184	1.28 83	0.31 221	0.39 419	0.45 158	0.22 208	0.45 88	0.34 26	0.21 53	0.28 151	0.19 93	0.21 146	0.26 22	0.19 14	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.13 163	0.42 259

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.33 44	0.33 74	1.16 62	0.32 243	0.33 353	0.47 184	0.21 170	0.54 186	0.37 55	0.21 53	0.25 114	0.22 122	0.23 186	0.23 3	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.07 63	0.11 104	1.08 535

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.40 119	0.68 327	1.47 121	0.26 100	0.31 329	0.41 115	0.20 127	0.50 146	0.39 93	0.22 66	0.22 76	0.20 105	0.17 66	0.27 27	0.19 14	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.45 586	0.10 80	1.76 603

DispViT+	0.25 10	0.29 16	1.12 49	0.20 4	0.44 456	0.22 10	0.14 23	0.43 71	0.40 103	0.20 40	0.17 29	0.18 76	0.15 43	0.39 105	0.19 14	0.11 284	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.09 10

DEFOM-Stereo	0.26 12	0.61 295	1.22 70	0.24 61	0.14 33	0.49 206	0.18 93	0.31 12	0.31 14	0.20 40	0.18 35	0.15 20	0.14 23	0.42 133	0.19 14	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.16 66

U	3.41 675	0.37 124	1.27 79	0.27 126	13.75 698	19.65 703	0.15 44	0.43 71	0.33 22	0.18 23	0.19 44	0.27 188	0.15 43	0.23 3	0.19 14	0.10 183	0.06 2	17.75 708	12.73 701	0.11 104	0.10 15

aanet-32k-new	0.45 169	1.04 477	2.25 293	0.28 152	0.24 232	0.46 170	0.21 170	0.46 98	0.37 55	0.18 23	0.25 114	0.18 76	0.23 186	0.32 56	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	1.90 607

aanet-new-24k	0.34 51	0.65 314	1.61 139	0.25 80	0.56 496	0.40 104	0.21 170	0.42 63	0.31 14	0.20 40	0.28 151	0.18 76	0.20 130	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.10 172	0.08 58	0.32 524	0.12 128	0.32 192

aanet-new-12k	0.32 33	0.42 167	1.47 121	0.28 152	0.20 158	0.44 150	0.20 127	0.55 198	0.38 73	0.20 40	0.17 29	0.16 44	0.21 146	0.28 33	0.20 25	0.08 42	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.12 128	0.90 495

aanet-new-14k	0.32 33	0.52 253	1.51 126	0.28 152	0.15 47	0.37 73	0.21 170	0.49 122	0.39 93	0.21 53	0.28 151	0.16 44	0.29 289	0.27 27	0.20 25	0.08 42	0.06 2	0.08 58	0.06 11	0.12 128	0.70 424

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.39 104	0.47 215	1.13 55	0.34 294	0.34 369	0.37 73	0.20 127	0.38 40	0.36 48	0.23 80	0.27 142	0.18 76	0.22 160	0.26 22	0.20 25	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.51 610	0.08 31	2.00 613

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.41 127	0.63 304	1.64 145	0.32 243	0.33 353	0.35 55	0.19 102	0.49 122	0.37 55	0.19 30	0.20 51	0.19 93	0.18 91	0.24 11	0.20 25	0.08 42	0.40 416	0.08 58	0.46 593	0.10 80	1.56 585

PSi22b	0.61 335	0.30 34	0.87 8	1.18 607	1.89 649	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.24 147	0.14 23	0.52 197	0.20 25	0.08 42	1.79 617	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.35 669

Test_v1	0.24 6	0.32 60	1.04 33	0.21 13	0.14 33	0.27 15	0.15 44	0.39 44	0.29 9	0.18 23	0.19 44	0.15 20	0.13 18	0.28 33	0.20 25	0.10 183	0.07 24	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.49 312

MatchStereo	0.27 15	0.41 160	1.77 159	0.21 13	0.10 1	0.21 9	0.14 23	0.43 71	0.43 121	0.15 6	0.26 128	0.15 20	0.15 43	0.27 27	0.20 25	0.09 94	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.07 2	0.08 5
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
asd	0.36 77	0.28 10	1.21 67	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.14 23	0.37 31	0.34 26	0.26 122	0.21 62	0.15 20	0.19 112	0.91 366	0.20 25	0.10 183	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.08 31	0.71 427

MLG-Stereo_test2	0.46 179	0.49 231	1.77 159	0.79 562	0.70 539	0.63 424	0.12 4	0.37 31	0.48 159	0.39 213	0.15 18	0.24 147	0.10 2	0.46 150	0.20 25	0.16 486	1.21 548	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.66 401

CAS++	0.34 51	0.39 144	1.90 193	0.25 80	0.18 106	0.32 36	0.20 127	0.78 332	0.44 133	0.31 171	0.31 186	0.21 116	0.16 60	0.34 72	0.20 25	0.15 466	0.13 247	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
aanet-new-40k	0.46 179	0.74 368	2.02 225	0.34 294	0.44 456	0.38 85	0.20 127	0.43 71	0.29 9	0.19 30	0.24 101	0.16 44	0.20 130	0.25 17	0.21 37	0.07 8	0.09 137	0.08 58	0.06 11	0.11 104	2.66 652

aanet-new-36k	0.43 143	1.08 485	2.21 279	0.51 481	0.37 403	0.43 136	0.19 102	0.50 146	0.38 73	0.24 93	0.25 114	0.17 62	0.21 146	0.34 72	0.21 37	0.07 8	0.17 310	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.95 510

aanet-new-22k	0.48 201	0.82 404	2.10 249	0.49 468	0.51 477	0.33 42	0.22 208	0.41 56	0.35 32	0.19 30	0.25 114	0.19 93	0.20 130	0.43 136	0.21 37	0.07 8	0.31 393	0.08 58	0.07 63	0.11 104	2.29 642

aanet-new-8k	0.35 64	0.64 309	1.63 142	0.26 100	0.26 261	0.45 158	0.21 170	0.56 205	0.38 73	0.18 23	0.22 76	0.18 76	0.25 217	0.32 56	0.21 37	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.11 104	0.85 479

aanet-new	0.39 104	0.50 240	2.59 427	0.26 100	0.31 329	0.43 136	0.21 170	0.47 108	0.35 32	0.19 30	0.24 101	0.17 62	0.30 303	0.34 72	0.21 37	0.09 94	0.07 24	0.09 144	0.06 11	0.11 104	0.86 483

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.38 96	0.46 211	1.24 74	0.27 126	0.30 316	0.45 158	0.19 102	0.48 117	0.34 26	0.19 30	0.21 62	0.22 122	0.20 130	0.57 221	0.21 37	0.08 42	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.08 31	1.79 605

PipStereo	0.60 325	0.30 34	0.84 5	1.25 611	1.76 645	0.16 2	0.15 44	0.37 31	0.43 121	0.13 3	0.11 3	0.22 122	0.14 23	0.50 190	0.21 37	0.08 42	1.80 620	0.07 1	0.06 11	0.12 128	3.38 670

LACA2	0.32 33	1.15 507	2.00 217	0.20 4	0.10 1	0.39 94	0.17 75	0.35 23	0.40 103	0.16 7	0.15 18	0.18 76	0.14 23	0.31 45	0.21 37	0.09 94	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.13 163	0.07 1

VMStereo-Base	0.30 23	0.40 152	1.72 154	0.20 4	0.12 8	0.42 129	0.17 75	0.38 40	0.42 114	0.22 66	0.32 203	0.29 208	0.21 146	0.33 64	0.21 37	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.20 100

Pro-Stereo	0.24 6	0.30 34	0.81 3	0.22 25	0.15 47	0.49 206	0.15 44	0.23 2	0.39 93	0.16 7	0.14 11	0.15 20	0.09 1	0.49 183	0.21 37	0.08 42	0.06 2	0.10 211	0.37 561	0.08 31	0.22 116

Replicate-Monster	0.58 294	0.53 260	1.55 130	0.22 25	0.34 369	0.37 73	0.13 10	0.43 71	0.39 93	0.35 194	0.16 25	0.16 44	0.15 43	1.46 478	0.21 37	0.11 284	2.71 673	0.07 1	0.35 549	0.08 31	1.81 606

AdaDepth	0.36 77	0.43 184	1.65 146	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.16 62	0.31 12	0.53 209	0.21 53	0.20 51	0.14 10	0.18 91	0.37 97	0.21 37	0.07 8	0.67 476	0.08 58	0.24 463	0.10 80	0.74 439

LG-G_1	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

LG-G	0.41 127	0.43 184	1.62 140	0.50 475	0.35 382	0.50 225	0.12 4	0.47 108	0.44 133	0.33 181	0.20 51	0.19 93	0.15 43	0.94 373	0.21 37	0.09 94	0.61 465	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.87 487

GCAP-BAT	1.28 613	0.35 101	9.74 682	3.41 681	5.90 685	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

CASnet	0.32 33	0.40 152	1.80 165	0.28 152	0.11 5	0.47 184	0.19 102	0.45 88	0.47 154	0.39 213	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.31 45	0.21 37	0.11 284	0.06 2	0.15 483	0.12 275	0.16 233	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	1.24 609	0.35 101	9.01 679	3.41 681	5.81 684	0.39 94	0.20 127	0.68 278	0.46 145	0.27 135	0.26 128	0.25 157	0.17 66	0.69 283	0.21 37	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.13 163	2.25 637

RCA-Stereo	0.45 169	0.38 135	1.80 165	0.27 126	0.25 243	0.58 332	0.23 248	0.84 384	0.66 321	0.42 229	0.44 277	0.28 197	0.35 336	0.31 45	0.21 37	0.09 94	1.01 523	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.53 336

TANstereo	0.39 104	0.70 340	2.48 384	0.23 46	0.12 8	0.54 276	0.16 62	0.41 56	0.47 154	0.45 250	0.51 330	0.26 174	0.22 160	0.34 72	0.21 37	0.10 183	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.09 52	0.18 83

aanet-new-10k	0.37 88	0.77 382	1.75 157	0.34 294	0.39 419	0.49 206	0.21 170	0.51 156	0.34 26	0.23 80	0.20 51	0.19 93	0.22 160	0.29 37	0.22 56	0.08 42	0.10 172	0.08 58	0.07 63	0.14 195	0.75 442

BLMT-Stereo	0.20 1	0.27 3	0.78 2	0.22 25	0.13 20	0.15 1	0.16 62	0.22 1	0.41 107	0.12 1	0.17 29	0.13 1	0.10 2	0.20 1	0.22 56	0.07 8	0.06 2	0.08 58	0.08 98	0.08 31	0.33 197

S2M2_XL	0.22 3	0.36 109	1.33 93	0.20 4	0.13 20	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.18 1	0.16 7	0.20 51	0.15 20	0.14 23	0.21 2	0.22 56	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.10 80	0.08 5
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LG-Stereo_L1	0.30 23	0.42 167	0.97 15	0.35 320	0.28 291	0.28 16	0.21 170	0.39 44	0.30 11	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.45 145	0.22 56	0.08 42	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.51 322

castereo++	0.39 104	0.83 409	1.38 101	0.29 175	0.18 106	0.53 266	0.20 127	0.57 214	0.58 250	0.20 40	0.27 142	0.32 233	0.17 66	0.34 72	0.22 56	0.09 94	0.54 451	0.09 144	0.29 495	0.15 211	0.52 330

mms	0.39 104	0.63 304	1.31 91	0.34 294	0.65 530	0.32 36	0.22 208	0.39 44	0.39 93	0.27 135	0.31 186	0.23 135	0.17 66	0.57 221	0.22 56	0.08 42	0.21 352	0.10 211	0.08 98	0.24 392	1.16 542

ours_stereo	0.37 88	0.67 317	1.63 142	0.30 196	0.50 474	0.35 55	0.22 208	0.41 56	0.38 73	0.21 53	0.32 203	0.23 135	0.17 66	0.47 155	0.22 56	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.77 447

RSM	0.47 187	0.51 248	1.36 97	1.37 619	1.04 590	0.37 73	0.21 170	0.52 162	0.55 226	0.23 80	0.28 151	0.28 197	0.17 66	0.40 115	0.22 56	0.09 94	0.24 366	0.09 144	0.35 549	0.24 392	0.80 460

MGS-Stereo	0.35 64	0.48 224	1.99 216	0.26 100	0.14 33	0.41 115	0.22 208	0.41 56	0.48 159	0.24 93	0.51 330	0.25 157	0.18 91	0.33 64	0.22 56	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.47 606	0.10 15

ACVNet-DCA	0.67 418	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

xx1	0.71 444	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.46 331	0.37 347	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

cc1	0.74 461	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.85 397	1.05 594	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	0.70 290	0.22 56	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.20 630

ffm	0.78 488	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

tt1	0.74 461	0.73 356	2.34 312	0.67 542	0.63 522	0.75 513	0.24 277	0.85 397	0.96 573	0.81 553	0.38 242	0.26 174	0.35 336	0.64 259	0.22 56	0.10 183	2.16 653	0.11 291	0.09 135	0.25 417	2.19 627

LoS_RVC	0.34 51	0.38 135	1.96 208	0.27 126	0.35 382	0.43 136	0.22 208	0.43 71	0.34 26	0.24 93	0.34 218	0.23 135	0.28 268	0.34 72	0.22 56	0.08 42	0.07 24	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.35 213

CES	0.33 44	0.32 60	1.46 117	0.25 80	0.50 474	0.40 104	0.20 127	0.48 117	0.48 159	0.22 66	0.29 161	0.26 174	0.19 112	0.35 87	0.22 56	0.09 94	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.16 233	0.54 343

ProNet	0.46 179	0.60 289	1.85 179	0.35 320	0.67 532	0.49 206	0.25 305	0.53 174	0.57 242	0.21 53	0.24 101	0.22 122	0.20 130	0.52 197	0.22 56	0.09 94	0.47 432	0.10 211	0.09 135	0.23 385	1.33 564

sAnonymous2	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

CroCo_RVC	0.45 169	0.88 429	2.97 544	0.31 221	0.25 243	0.34 47	0.28 357	0.56 205	0.49 165	0.25 101	0.30 172	0.23 135	0.29 289	0.31 45	0.22 56	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.13 297	0.38 560	0.43 270

RT-Monster	0.32 33	0.34 89	1.13 55	0.25 80	0.28 291	0.45 158	0.16 62	0.56 205	0.59 260	0.39 213	0.37 234	0.28 197	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.09 94	0.09 137	0.08 58	0.07 63	0.15 211	0.43 270

BridgeDepth	0.26 12	0.63 304	1.36 97	0.23 46	0.10 1	0.38 85	0.15 44	0.35 23	0.37 55	0.17 14	0.13 9	0.23 135	0.19 112	0.32 56	0.23 75	0.07 8	0.05 1	0.07 1	0.06 11	0.10 80	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asda	0.41 127	0.31 46	1.23 71	0.22 25	0.17 85	0.43 136	0.16 62	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.20 51	0.15 20	0.20 130	0.99 384	0.23 75	0.10 183	1.49 589	0.07 1	0.23 459	0.08 31	0.88 489

4.5_new	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

4.5w-stereo	0.39 104	0.29 16	1.25 76	0.22 25	0.16 61	0.40 104	0.17 75	0.43 71	0.37 55	0.27 135	0.22 76	0.15 20	0.14 23	1.04 394	0.23 75	0.09 94	1.49 589	0.07 1	0.14 320	0.09 52	0.62 385

3.25w_new	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

3.25w	0.39 104	0.30 34	1.27 79	0.21 13	0.22 188	0.37 73	0.14 23	0.46 98	0.38 73	0.25 101	0.21 62	0.16 44	0.19 112	0.71 298	0.23 75	0.07 8	1.41 579	0.07 1	0.35 549	0.07 2	0.80 460

111111	0.39 104	0.28 10	0.93 13	0.33 267	0.42 450	0.43 136	0.13 10	0.48 117	0.39 93	0.24 93	0.31 186	0.18 76	0.17 66	0.43 136	0.23 75	0.09 94	1.32 568	0.08 58	0.06 11	0.25 417	1.00 521

LG-Stereo_L2	0.29 19	0.42 167	0.97 15	0.36 339	0.25 243	0.31 28	0.22 208	0.40 51	0.28 6	0.19 30	0.12 6	0.13 1	0.12 11	0.44 142	0.23 75	0.08 42	0.49 437	0.08 58	0.06 11	0.08 31	0.58 368

Pointernet	0.37 88	0.31 46	1.91 196	0.25 80	0.37 403	0.47 184	0.15 44	0.67 273	0.52 196	0.23 80	0.30 172	0.28 197	0.20 130	0.32 56	0.23 75	0.10 183	0.24 366	0.07 1	0.13 297	0.10 80	0.51 322

RSM++	0.48 201	0.52 253	1.27 79	1.62 635	1.27 614	0.39 94	0.20 127	0.49 122	0.56 235	0.22 66	0.25 114	0.24 147	0.17 66	0.39 105	0.23 75	0.09 94	0.11 204	0.09 144	0.35 549	0.29 477	0.80 460

CREStereo	0.31 27	0.35 101	1.66 148	0.19 2	0.13 20	0.55 291	0.17 75	0.50 146	0.50 177	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.23 75	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.10 80	0.12 26
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
TS12	0.27 15	0.34 89	1.13 55	0.26 100	0.12 8	0.47 184	0.16 62	0.49 122	0.48 159	0.21 53	0.31 186	0.18 76	0.20 130	0.32 56	0.24 87	0.07 8	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.10 15

qwe	0.41 127	0.29 16	1.29 86	0.22 25	0.22 188	0.41 115	0.15 44	0.49 122	0.38 73	0.28 150	0.23 95	0.14 10	0.15 43	0.94 373	0.24 87	0.08 42	1.47 588	0.07 1	0.25 471	0.08 31	0.76 443

2.5w	0.40 119	0.31 46	1.07 38	0.23 46	0.16 61	0.39 94	0.19 102	0.50 146	0.39 93	0.23 80	0.23 95	0.13 1	0.17 66	0.73 308	0.24 87	0.07 8	1.53 597	0.07 1	0.46 593	0.07 2	0.92 501

3.75w	0.33 44	0.27 3	1.02 29	0.22 25	0.21 173	0.44 150	0.16 62	0.47 108	0.33 22	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.18 91	0.54 212	0.24 87	0.08 42	1.14 541	0.07 1	0.08 98	0.07 2	0.56 355

3.5w_stereo	0.34 51	0.33 74	1.17 63	0.21 13	0.15 47	0.40 104	0.14 23	0.46 98	0.36 48	0.23 80	0.25 114	0.15 20	0.19 112	0.80 334	0.24 87	0.07 8	1.02 528	0.07 1	0.07 63	0.07 2	0.52 330

3w_stereo	0.44 162	0.29 16	1.53 129	0.23 46	0.20 158	0.37 73	0.22 208	0.53 174	0.41 107	0.25 101	0.21 62	0.13 1	0.22 160	0.90 364	0.24 87	0.06 1	1.52 595	0.07 1	0.44 584	0.08 31	0.83 472

2w_stereo	0.35 64	0.30 34	0.99 19	0.23 46	0.13 20	0.41 115	0.20 127	0.54 186	0.37 55	0.28 150	0.23 95	0.13 1	0.23 186	0.69 283	0.24 87	0.06 1	1.07 532	0.07 1	0.19 417	0.07 2	0.64 396

fffy	0.39 104	0.67 317	1.57 131	0.45 443	0.52 481	0.37 73	0.22 208	0.45 88	0.35 32	0.21 53	0.30 172	0.26 174	0.20 130	0.45 145	0.24 87	0.08 42	0.29 389	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.77 447

WCG-NET	0.41 127	0.80 397	1.77 159	0.25 80	0.13 20	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.59 260	0.38 208	0.41 258	0.26 174	0.24 199	0.37 97	0.24 87	0.08 42	0.81 501	0.08 58	0.07 63	0.26 438	0.31 186

trnet	0.31 27	0.31 46	1.65 146	0.20 4	0.12 8	0.55 291	0.15 44	0.50 146	0.51 184	0.28 150	0.34 218	0.24 147	0.21 146	0.34 72	0.24 87	0.11 284	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.09 52	0.12 26

ff7	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

ffff	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

11t	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

Any-RAFT	0.42 136	0.33 74	1.89 192	0.28 152	0.21 173	0.69 484	0.21 170	0.83 375	0.60 268	0.45 250	0.43 265	0.62 421	0.30 303	0.48 169	0.24 87	0.11 284	0.40 416	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.16 66

anonymousdsp	0.86 519	0.59 288	2.65 456	1.33 616	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.13 603	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.12 665

ccc-4	0.65 392	0.58 280	2.09 242	0.39 389	0.60 512	0.56 299	0.23 248	0.49 122	0.62 286	1.00 584	0.24 101	0.20 105	0.24 199	0.71 298	0.24 87	0.09 94	2.09 639	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

IGEV-Stereo	0.86 519	0.60 289	2.65 456	1.35 618	1.25 611	0.56 299	0.23 248	0.54 186	0.71 400	1.14 605	0.25 114	0.22 122	0.24 199	1.24 441	0.24 87	0.09 94	2.34 662	0.10 211	0.18 399	0.25 417	3.13 666
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
PMTNet	0.35 64	0.38 135	1.75 157	0.21 13	0.14 33	0.57 322	0.24 277	0.48 117	0.44 133	0.28 150	0.32 203	0.26 174	0.24 199	0.41 124	0.24 87	0.42 619	0.07 24	0.08 58	0.05 1	0.18 282	0.15 53

aanet-new-28k	0.49 217	0.88 429	3.07 563	0.26 100	0.39 419	0.38 85	0.21 170	0.40 51	0.33 22	0.19 30	0.25 114	0.18 76	0.21 146	0.42 133	0.25 105	0.08 42	0.31 393	0.08 58	0.31 516	0.12 128	1.52 580

1w_stereo	0.35 64	0.28 10	0.86 6	0.24 61	0.17 85	0.44 150	0.22 208	0.60 234	0.43 121	0.27 135	0.30 172	0.14 10	0.26 234	0.61 242	0.25 105	0.07 8	0.79 494	0.07 1	0.06 11	0.08 31	0.79 456

rvit_stereo_0083	0.28 18	0.37 124	0.88 10	0.28 152	0.18 106	0.28 16	0.22 208	0.40 51	0.58 250	0.25 101	0.30 172	0.27 188	0.27 250	0.38 101	0.25 105	0.14 435	0.12 227	0.13 417	0.10 184	0.13 163	0.14 43

rvit_stereo_0081_aga	0.34 51	0.67 317	1.79 163	0.27 126	0.20 158	0.34 47	0.21 170	0.43 71	0.48 159	0.26 122	0.28 151	0.27 188	0.21 146	0.33 64	0.25 105	0.14 435	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.14 195	0.18 83

rvit_stereo_0081	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

rvit_stereo_0082	0.29 19	0.46 211	1.13 55	0.28 152	0.17 85	0.32 36	0.22 208	0.45 88	0.58 250	0.25 101	0.26 128	0.26 174	0.22 160	0.36 93	0.25 105	0.14 435	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.13 163	0.11 23

AEACV	0.89 537	0.29 16	1.84 173	2.50 670	1.68 641	0.53 266	0.21 170	1.01 534	0.42 114	0.68 500	0.31 186	0.22 122	0.39 373	1.63 511	0.25 105	0.09 94	2.60 669	0.09 144	0.54 616	0.23 385	2.27 640

CAS	0.39 104	0.31 46	1.79 163	0.81 566	0.34 369	0.51 235	0.23 248	0.49 122	0.42 114	0.23 80	0.31 186	0.20 105	0.17 66	0.30 41	0.25 105	0.77 645	0.06 2	0.07 1	0.05 1	0.10 80	0.41 254

LoS	0.34 51	0.35 101	1.88 189	0.25 80	0.13 20	0.53 266	0.20 127	0.50 146	0.53 209	0.26 122	0.28 151	0.37 261	0.24 199	0.40 115	0.25 105	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.10 15
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMOStereo	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

error version	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-v	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

test-2	0.58 294	0.89 435	2.46 374	0.29 175	0.99 580	0.51 235	0.32 423	0.58 218	0.46 145	0.58 390	0.48 299	0.54 378	0.27 250	0.31 45	0.25 105	0.09 94	1.64 606	0.13 417	0.11 237	0.34 521	0.42 259

XX-TBD	0.40 119	1.04 477	2.49 390	0.35 320	0.13 20	0.51 235	0.17 75	0.44 82	0.52 196	0.38 208	0.51 330	0.23 135	0.19 112	0.31 45	0.25 105	0.10 183	0.07 24	0.08 58	0.06 11	0.09 52	0.18 83

sCroCo_RVC	0.37 88	0.39 144	2.38 319	0.35 320	0.27 275	0.31 28	0.22 208	0.49 122	0.48 159	0.23 80	0.34 218	0.25 157	0.24 199	0.35 87	0.25 105	0.15 466	0.17 310	0.12 354	0.11 237	0.15 211	0.15 53

FlowAnything_test	0.25 10	0.41 160	0.71 1	0.28 152	0.17 85	0.37 73	0.20 127	0.39 44	0.28 6	0.25 101	0.20 51	0.21 116	0.17 66	0.28 33	0.26 120	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.17 257	0.16 66

SCV	0.69 432	0.68 327	1.95 203	0.90 574	1.04 590	0.49 206	0.24 277	0.98 505	0.73 414	0.54 342	0.31 186	0.24 147	0.20 130	1.32 455	0.26 120	0.11 284	1.59 602	0.09 144	0.32 524	0.34 521	1.58 590

RAStereo	0.33 44	0.81 402	2.22 283	0.27 126	0.18 106	0.25 13	0.20 127	0.45 88	0.38 73	0.21 53	0.26 128	0.20 105	0.16 60	0.26 22	0.26 120	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.09 10

WCG-NET（raft）	0.44 162	0.97 461	1.78 162	0.24 61	0.17 85	0.43 136	0.24 277	0.42 63	0.52 196	0.38 208	0.35 225	0.46 331	0.25 217	0.41 124	0.26 120	0.08 42	1.08 533	0.08 58	0.08 98	0.27 453	0.40 246

Former-RAFT_DAM_RVC	0.52 240	0.51 248	1.12 49	0.26 100	0.22 188	0.46 170	0.20 127	1.10 588	1.33 624	3.13 678	0.33 209	0.22 122	0.20 130	0.34 72	0.26 120	0.11 284	0.09 137	0.11 291	0.09 135	0.17 257	0.21 108

MSKI-zero shot	0.70 439	0.44 199	2.62 445	1.47 627	0.75 545	0.56 299	0.20 127	0.80 346	0.45 140	0.60 420	0.52 340	0.44 310	0.17 66	0.70 290	0.26 120	0.09 94	2.87 677	0.09 144	0.32 524	0.14 195	0.50 315

GLC_STEREO	0.31 27	0.30 34	1.80 165	0.29 175	0.12 8	0.41 115	0.20 127	0.39 44	0.42 114	0.26 122	0.31 186	0.25 157	0.19 112	0.36 93	0.26 120	0.09 94	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.15 53

KYRaft	0.52 240	0.35 101	2.40 328	0.34 294	0.21 173	0.75 513	0.43 507	0.62 246	0.63 298	0.64 469	0.92 578	0.53 369	0.72 558	0.60 237	0.26 120	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.14 320	0.13 163	0.54 343

XX-Stereo	0.98 572	0.57 278	4.45 654	1.64 637	5.33 683	0.55 291	0.16 62	0.96 489	0.43 121	0.45 250	0.65 471	0.85 545	0.19 112	0.79 330	0.26 120	0.11 284	0.80 497	0.10 211	0.32 524	0.17 257	0.78 453

gcap_with_dpt	0.32 33	0.38 135	1.30 87	0.24 61	0.30 316	0.48 194	0.21 170	0.52 162	0.36 48	0.28 150	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.23 3	0.27 129	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

BridgeDepth_RVC	0.24 6	0.51 248	0.97 15	0.18 1	0.12 8	0.31 28	0.12 4	0.34 20	0.60 268	0.16 7	0.15 18	0.16 44	0.20 130	0.33 64	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.07 1	0.06 11	0.07 2	0.07 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.34 51	0.67 317	1.42 112	0.26 100	0.24 232	0.43 136	0.19 102	0.63 254	0.49 165	0.21 53	0.27 142	0.21 116	0.25 217	0.30 41	0.27 129	0.07 8	0.06 2	0.10 211	0.09 135	0.10 80	0.51 322

AIO_test	1.11 597	0.77 382	2.51 397	3.32 680	2.81 674	0.35 55	0.25 305	1.29 619	0.68 361	1.28 628	0.27 142	0.32 233	0.17 66	2.86 655	0.27 129	0.12 344	1.72 614	0.08 58	0.21 441	0.15 211	2.81 655

rvit_0105_6	0.36 77	0.55 272	1.48 123	0.31 221	0.18 106	0.35 55	0.26 324	0.56 205	0.66 321	0.26 122	0.29 161	0.33 240	0.26 234	0.41 124	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.13 297	0.15 211	0.25 140

rvit_0105_4	0.40 119	0.64 309	1.98 212	0.31 221	0.18 106	0.37 73	0.29 385	0.64 261	0.67 334	0.28 150	0.32 203	0.36 253	0.28 268	0.45 145	0.27 129	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.14 320	0.15 211	0.25 140

IGEV-Stereo++	0.58 294	0.29 16	1.66 148	0.37 352	0.53 488	0.47 184	0.13 10	0.54 186	0.37 55	1.02 589	0.25 114	0.17 62	0.22 160	1.04 394	0.27 129	0.08 42	1.98 636	0.08 58	0.06 11	0.17 257	1.92 609

rvit_stereo_0080	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

RAFT-Stereo-weight	0.46 179	0.37 124	1.60 137	0.29 175	0.51 477	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.67 334	0.48 270	0.38 242	0.36 253	0.17 66	0.39 105	0.27 129	0.09 94	1.28 560	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.41 254

whm_eth	0.33 44	0.77 382	1.43 113	0.24 61	0.18 106	0.34 47	0.27 343	0.58 218	0.51 184	0.25 101	0.27 142	0.27 188	0.22 160	0.32 56	0.27 129	0.14 435	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.15 211	0.17 74

LCNet	0.58 294	0.43 184	2.42 336	0.91 578	0.22 188	0.95 586	0.29 385	0.62 246	0.64 306	0.52 327	0.55 379	0.41 289	0.75 569	0.84 344	0.27 129	0.10 183	0.07 24	0.12 354	0.18 399	0.97 650	0.40 246

cross-raft	0.47 187	0.34 89	2.17 265	0.70 550	0.84 562	0.50 225	0.35 457	0.74 311	0.43 121	0.44 245	0.45 280	0.63 425	0.25 217	0.37 97	0.27 129	0.08 42	0.14 263	0.10 211	0.23 459	0.11 104	0.27 155

CREStereo++_RVC	0.38 96	0.37 124	2.47 379	0.25 80	0.16 61	0.54 276	0.15 44	0.42 63	0.57 242	0.37 201	0.52 340	0.24 147	0.19 112	0.31 45	0.27 129	0.09 94	0.06 2	0.08 58	0.30 505	0.09 52	0.22 116
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	0.41 127	0.34 89	2.17 265	0.24 61	0.11 5	0.64 437	0.24 277	0.85 397	0.70 385	0.45 250	0.54 368	0.28 197	0.27 250	0.51 192	0.27 129	0.11 284	0.06 2	0.09 144	0.06 11	0.16 233	0.14 43

CFNet-RSSM	0.44 162	0.36 109	2.38 319	0.28 152	0.43 454	0.53 266	0.20 127	0.86 408	0.52 196	0.44 245	0.36 229	0.53 369	0.26 234	0.40 115	0.27 129	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.38 566	0.10 80	0.22 116

LGtest1	0.26 12	0.43 184	0.82 4	0.23 46	0.21 173	0.31 28	0.11 2	0.36 28	0.43 121	0.24 93	0.18 35	0.16 44	0.14 23	0.30 41	0.28 144	0.10 183	0.16 296	0.08 58	0.06 11	0.10 80	0.42 259

tg	0.45 169	0.83 409	1.85 179	0.29 175	0.16 61	0.57 322	0.18 93	0.60 234	0.56 235	0.37 201	0.44 277	0.38 267	0.24 199	0.48 169	0.28 144	0.09 94	0.30 391	0.11 291	0.11 237	0.44 595	0.77 447

rvit_stereo_ft	0.38 96	1.01 468	1.86 185	0.33 267	0.21 173	0.28 16	0.27 343	0.59 227	0.55 226	0.24 93	0.28 151	0.28 197	0.27 250	0.35 87	0.28 144	0.14 435	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.14 195	0.31 186

MyStereo07	0.56 276	0.68 327	2.42 336	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.58 218	0.72 409	1.17 609	0.26 128	0.20 105	0.27 250	1.28 451	0.28 144	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

CroCo-Stereo Lap2	0.38 96	0.91 445	2.02 225	0.33 267	0.38 413	0.23 11	0.21 170	0.63 254	0.51 184	0.23 80	0.28 151	0.29 208	0.23 186	0.34 72	0.28 144	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.22 367	0.15 53

RAFT+CT+SA	0.60 325	1.25 540	2.49 390	0.38 372	0.75 545	0.55 291	0.34 447	0.83 375	0.68 361	0.39 213	0.55 379	0.44 310	0.29 289	0.75 314	0.28 144	0.09 94	0.24 366	0.11 291	0.51 610	0.30 486	0.74 439

GrayStereo	0.71 444	0.27 3	2.40 328	0.89 571	0.23 218	0.62 409	1.40 662	0.67 273	0.70 385	0.72 520	0.77 543	0.55 387	3.03 668	0.60 237	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.21 441	0.12 128	0.37 222

CroCo-Stereo	0.35 64	0.71 345	1.67 150	0.32 243	0.17 85	0.19 6	0.21 170	0.79 340	0.54 215	0.22 66	0.25 114	0.55 387	0.22 160	0.28 33	0.28 144	0.10 183	0.08 72	0.08 58	0.07 63	0.12 128	0.10 15
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	0.47 187	0.84 414	1.91 196	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.20 127	0.58 218	0.50 177	0.37 201	0.43 265	0.42 294	0.23 186	0.38 101	0.28 144	0.09 94	0.70 484	0.12 354	0.11 237	0.43 591	0.77 447

TestStereo	0.49 217	0.88 429	2.38 319	0.30 196	0.16 61	0.43 136	0.25 305	0.55 198	0.46 145	0.38 208	0.46 285	0.34 245	0.28 268	1.96 576	0.28 144	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.15 211	0.13 31

Gwc-CoAtRS	0.41 127	0.37 124	2.06 235	0.28 152	0.41 436	0.48 194	0.19 102	0.64 261	0.49 165	0.45 250	0.39 248	0.57 398	0.26 234	0.37 97	0.28 144	0.09 94	0.19 328	0.09 144	0.31 516	0.11 104	0.25 140

MGA	0.40 119	0.36 109	1.31 91	0.22 25	0.18 106	0.39 94	0.13 10	0.30 7	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.06 11	0.09 52	0.68 413

MSE-Stereo	0.44 162	0.36 109	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.62 445	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.96 380	0.29 155	0.08 42	1.60 603	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

S2M2_L	0.27 15	0.32 60	1.41 111	0.24 61	0.17 85	0.24 12	0.09 1	0.36 28	0.50 177	0.17 14	0.25 114	0.22 122	0.17 66	0.27 27	0.29 155	0.16 486	0.12 227	0.11 291	0.12 275	0.15 211	0.12 26
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_rvc	0.95 562	1.02 470	2.57 422	2.80 677	1.91 652	0.37 73	0.24 277	0.52 162	0.60 268	0.98 581	0.29 161	0.25 157	0.18 91	2.16 600	0.29 155	0.11 284	1.39 578	0.08 58	0.11 237	0.26 438	2.87 656

castereo	0.34 51	0.48 224	1.00 23	0.25 80	0.29 300	0.41 115	0.27 343	0.76 318	0.49 165	0.23 80	0.30 172	0.24 147	0.31 310	0.29 37	0.29 155	0.09 94	0.20 343	0.09 144	0.31 516	0.12 128	0.44 286

test_for_model	0.31 27	0.42 167	1.17 63	0.24 61	0.33 353	0.48 194	0.20 127	0.51 156	0.38 73	0.27 135	0.30 172	0.25 157	0.14 23	0.24 11	0.29 155	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.57 361

knoymous	0.37 88	0.34 89	1.83 170	0.25 80	0.18 106	0.45 158	0.24 277	0.60 234	0.40 103	0.42 229	0.39 248	0.54 378	0.25 217	0.41 124	0.29 155	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.07 63	0.13 163	0.20 100

TRStereo	0.89 537	1.02 470	2.91 536	4.59 686	0.31 329	0.93 581	0.23 248	1.93 660	0.66 321	0.37 201	0.54 368	0.48 348	0.40 380	0.67 273	0.29 155	0.13 393	0.37 405	0.11 291	0.48 600	0.13 163	1.21 550

AnonymousM	0.45 169	0.49 231	1.83 170	0.29 175	0.15 47	0.53 266	0.22 208	0.64 261	0.66 321	0.47 267	0.33 209	0.30 217	0.25 217	0.49 183	0.29 155	0.12 344	0.27 386	0.71 647	0.37 561	0.12 128	0.41 254

GMM-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.89 533	0.53 488	0.24 232	0.77 528	0.46 526	0.62 246	0.65 313	0.58 390	0.73 526	0.47 340	0.43 418	0.68 279	0.29 155	0.10 183	0.06 2	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.44 286

CAR	0.43 143	0.37 124	1.28 83	0.22 25	0.16 61	0.38 85	0.13 10	0.33 16	0.27 3	0.75 532	0.15 18	0.15 20	0.10 2	0.64 259	0.30 166	0.08 42	1.51 594	0.07 1	0.83 656	0.10 80	0.73 433

4.25_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.5w_new	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

4.25w-stereo	0.43 143	0.29 16	1.40 107	0.23 46	0.19 141	0.41 115	0.17 75	0.44 82	0.38 73	0.34 188	0.22 76	0.15 20	0.18 91	1.06 398	0.30 166	0.10 183	1.44 583	0.07 1	0.32 524	0.07 2	0.93 503

rvit_0105_5	0.43 143	0.73 356	2.10 249	0.31 221	0.18 106	0.41 115	0.31 412	0.69 283	0.67 334	0.32 176	0.34 218	0.38 267	0.30 303	0.42 133	0.30 166	0.18 519	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.15 211	0.30 177

UniTT-Stereo	0.36 77	0.66 316	2.43 341	0.28 152	0.24 232	0.30 23	0.18 93	0.35 23	0.36 48	0.26 122	0.37 234	0.18 76	0.18 91	0.33 64	0.30 166	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.25 417	0.09 10

MIM_Stereo	0.55 268	0.92 450	2.65 456	0.32 243	1.09 598	0.51 235	0.19 102	0.67 273	0.52 196	0.48 270	0.54 368	0.43 295	0.27 250	0.57 221	0.30 166	0.08 42	0.17 310	0.11 291	0.10 184	0.28 466	0.80 460

RAFT-Test	0.56 276	0.41 160	2.01 220	0.90 574	1.07 595	0.65 453	0.37 469	0.83 375	0.65 313	0.49 286	0.49 314	0.93 569	0.24 199	0.52 197	0.30 166	0.10 183	0.38 409	0.09 144	0.38 566	0.11 104	0.19 89

EGLCR-Stereo	0.90 543	0.31 46	1.90 193	1.60 634	0.95 575	1.14 611	0.42 500	0.85 397	0.43 121	1.74 651	0.21 62	0.27 188	0.17 66	1.56 494	0.30 166	0.10 183	2.60 669	0.10 211	0.09 135	0.10 80	3.10 664

Sa-1000	0.61 335	1.07 482	2.71 491	0.32 243	0.61 519	0.61 388	0.31 412	1.00 524	0.76 450	0.53 336	0.83 556	0.43 295	0.33 325	0.69 283	0.30 166	0.10 183	0.52 445	0.13 417	0.28 490	0.29 477	0.29 168

Patchmatch Stereo++	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31
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	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.49 183	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

FTStereo	0.79 491	0.32 60	2.83 522	0.70 550	0.21 173	0.73 502	1.75 668	0.61 240	0.60 268	1.07 596	1.62 636	1.28 625	2.11 659	0.75 314	0.30 166	0.19 537	0.08 72	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.39 239

ROB_FTStereo_v2	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.49 468	0.17 85	0.61 388	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.48 169	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

ROB_FTStereo	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

HUI-Stereo	0.43 143	0.36 109	2.45 366	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.44 310	0.28 268	0.47 155	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

iRAFT	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.17 85	0.61 388	0.26 324	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.56 217	0.30 166	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

Anonymous3	0.47 187	0.49 231	2.61 440	0.33 267	0.25 243	0.72 497	0.32 423	0.80 346	0.60 268	0.36 195	0.41 258	0.33 240	0.29 289	0.46 150	0.30 166	0.19 537	0.18 322	0.13 417	0.13 297	0.18 282	0.22 116

GMStereo	0.44 162	1.32 552	2.65 456	0.28 152	0.16 61	0.42 129	0.22 208	0.48 117	0.63 298	0.41 222	0.36 229	0.26 174	0.25 217	0.41 124	0.30 166	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.12 275	0.17 257	0.13 31
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
rvit_stereo_0075_2	0.45 169	0.45 208	2.60 435	0.34 294	0.32 345	0.41 115	0.21 170	0.60 234	0.54 215	0.39 213	0.51 330	0.40 282	0.29 289	0.46 150	0.31 185	0.21 559	0.15 281	0.22 571	0.15 344	0.18 282	0.33 197

IGEV++	0.74 461	0.70 340	2.05 233	1.11 601	1.09 598	0.32 36	0.21 170	0.75 315	0.43 121	0.30 168	0.30 172	0.22 122	0.27 250	0.98 383	0.31 185	0.10 183	2.50 668	0.08 58	0.15 344	0.27 453	2.70 654

MaDis-Stereo	0.35 64	0.89 435	2.15 262	0.25 80	0.29 300	0.29 20	0.17 75	0.47 108	0.41 107	0.21 53	0.22 76	0.28 197	0.21 146	0.32 56	0.31 185	0.10 183	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.11 104	0.12 26

DisPM	0.48 201	0.41 160	2.54 406	0.61 523	0.18 106	0.59 354	0.62 580	0.54 186	0.67 334	0.61 430	0.53 347	0.38 267	0.26 234	0.76 318	0.31 185	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.11 237	0.12 128	0.15 53

SA	0.61 335	1.14 501	2.79 512	0.32 243	0.63 522	0.57 322	0.30 401	0.97 497	0.78 468	0.43 236	0.63 449	0.39 271	0.46 447	0.70 290	0.31 185	0.10 183	0.44 426	0.13 417	0.32 524	0.31 495	0.51 322

IPLGR	0.58 294	0.64 309	3.12 566	0.37 352	0.18 106	0.62 409	0.54 552	1.06 577	0.69 373	0.73 522	0.46 285	0.50 354	0.44 428	1.12 418	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.21 350	0.20 100

SST-Stereo	0.56 276	0.30 34	2.44 349	0.71 552	0.55 493	0.62 409	0.65 588	0.57 214	0.67 334	0.59 409	0.53 347	0.51 359	0.59 516	1.57 499	0.31 185	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.11 23

iGMRVC	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.18 106	0.61 388	0.27 343	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.57 221	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

RAFT-IKP	0.43 143	0.36 109	2.44 349	0.48 455	0.16 61	0.60 369	0.28 357	0.53 174	0.61 275	0.48 270	0.43 265	0.43 295	0.28 268	0.51 192	0.31 185	0.12 344	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.17 257	0.13 31

DIP-Stereo	0.43 143	0.50 240	2.21 279	0.27 126	0.18 106	0.63 424	0.17 75	0.94 471	0.58 250	0.49 286	0.48 299	0.30 217	0.30 303	0.40 115	0.31 185	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.15 211	0.33 197
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
FoundationStereo	0.61 335	0.37 124	0.91 11	1.96 657	2.40 668	0.20 7	0.16 62	0.26 3	0.86 533	0.16 7	0.12 6	0.19 93	0.17 66	0.58 229	0.32 195	0.10 183	2.98 680	0.08 58	0.06 11	0.07 2	0.20 100

AIO-test2	0.60 325	1.55 603	2.73 498	0.63 528	0.42 450	0.50 225	0.23 248	0.84 384	0.73 414	0.34 188	0.53 347	0.37 261	0.22 160	0.70 290	0.32 195	0.75 643	0.16 296	0.13 417	0.17 386	0.21 350	0.47 299

rvit_0105_3	0.46 179	0.86 424	2.24 288	0.33 267	0.19 141	0.44 150	0.35 457	0.74 311	0.70 385	0.38 208	0.38 242	0.41 289	0.33 325	0.46 150	0.32 195	0.19 537	0.17 310	0.17 523	0.18 399	0.15 211	0.22 116

model_zeroshot	0.75 472	0.94 456	2.48 384	1.88 652	0.68 535	0.72 497	0.22 208	1.01 534	0.51 184	1.10 598	0.35 225	0.63 425	0.20 130	0.78 326	0.32 195	0.12 344	1.97 634	0.10 211	0.23 459	0.12 128	0.56 355

gcap-zeroshot	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

AE-Stereo	0.71 444	0.32 60	2.44 349	0.44 436	0.50 474	0.58 332	0.23 248	1.08 583	0.67 334	0.67 494	0.51 330	0.47 340	0.24 199	0.63 252	0.32 195	0.09 94	2.15 652	0.11 291	0.45 586	0.22 367	2.01 614

plain	0.43 143	0.73 356	2.80 513	0.28 152	0.19 141	0.33 42	0.21 170	0.63 254	0.50 177	0.24 93	0.38 242	0.24 147	0.25 217	0.48 169	0.32 195	0.12 344	0.08 72	0.13 417	0.09 135	0.43 591	0.13 31

PCWNet_CMD	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.43 270

testlalala	0.32 33	0.41 160	1.34 95	0.23 46	0.33 353	0.49 206	0.20 127	0.52 162	0.37 55	0.27 135	0.29 161	0.25 157	0.14 23	0.23 3	0.32 195	0.09 94	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.59 375

Selective-RAFT	0.46 179	0.48 224	1.88 189	0.32 243	0.16 61	0.61 388	0.19 102	0.66 268	0.62 286	0.28 150	0.30 172	0.41 289	0.33 325	0.51 192	0.32 195	0.11 284	1.09 535	0.09 144	0.35 549	0.19 312	0.37 222

MC-Stereo	0.58 294	0.37 124	2.00 217	0.88 570	0.64 527	0.54 276	0.19 102	0.46 98	0.39 93	0.58 390	0.39 248	0.27 188	0.27 250	0.71 298	0.32 195	0.09 94	1.20 545	0.09 144	0.16 367	0.22 367	1.92 609

test_5	0.61 335	1.25 540	2.76 506	0.39 389	0.64 527	0.58 332	0.35 457	0.85 397	0.66 321	0.49 286	0.56 393	0.55 387	0.40 380	0.79 330	0.32 195	0.10 183	0.19 328	0.12 354	0.12 275	0.33 511	0.85 479

UDGNet	0.50 225	1.36 569	2.44 349	0.37 352	0.19 141	0.58 332	0.23 248	0.49 122	0.69 373	0.42 229	0.39 248	0.34 245	0.29 289	0.55 214	0.32 195	0.25 589	0.10 172	0.37 618	0.19 417	0.30 486	0.17 74

PSM-AAD	0.67 418	0.29 16	2.41 332	0.37 352	0.23 218	0.86 559	1.15 646	0.62 246	0.66 321	0.64 469	0.71 519	0.67 451	2.90 667	0.65 267	0.32 195	0.10 183	0.08 72	0.17 523	0.15 344	0.14 195	0.34 206

MSMDNet	0.48 201	0.50 240	2.23 286	0.27 126	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.78 332	0.67 334	0.49 286	0.55 379	0.68 465	0.56 500	0.48 169	0.32 195	0.11 284	0.10 172	0.13 417	0.10 184	0.18 282	0.43 270

WQFJX1	0.51 237	0.58 280	1.00 23	0.27 126	0.35 382	0.48 194	0.25 305	2.07 664	2.18 661	0.27 135	0.26 128	0.30 217	0.28 268	0.51 192	0.33 210	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.45 291

depthmonostereo	0.38 96	0.68 327	1.59 136	0.48 455	0.14 33	0.41 115	0.19 102	0.52 162	0.42 114	0.26 122	0.29 161	0.31 227	0.29 289	0.64 259	0.33 210	0.09 94	0.10 172	0.09 144	0.08 98	0.10 80	0.50 315

4w-stereo	0.50 225	0.26 1	1.86 185	0.22 25	0.30 316	0.38 85	0.14 23	0.41 56	0.35 32	0.25 101	0.21 62	0.14 10	0.20 130	1.18 429	0.33 210	0.09 94	1.56 600	0.07 1	0.72 643	0.07 2	1.23 556

FACV-RUCA	0.61 335	0.44 199	2.11 253	0.43 431	1.73 643	0.49 206	0.28 357	0.74 311	0.68 361	0.41 222	0.53 347	0.34 245	0.64 535	0.41 124	0.33 210	0.13 393	0.11 204	0.62 642	0.12 275	0.72 632	1.02 527

CASS	0.43 143	0.34 89	2.01 220	0.33 267	0.17 85	0.54 276	0.24 277	0.71 300	0.52 196	0.62 445	0.55 379	0.40 282	0.41 392	0.43 136	0.33 210	0.17 506	0.10 172	0.14 454	0.11 237	0.18 282	0.23 126
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
PFNet+	0.50 225	0.43 184	2.54 406	0.49 468	0.18 106	0.58 332	0.76 608	0.54 186	0.72 409	0.56 367	0.48 299	0.39 271	0.26 234	0.94 373	0.33 210	0.14 435	0.09 137	0.14 454	0.13 297	0.12 128	0.16 66

NRIStereo	0.50 225	0.34 89	2.44 349	0.52 484	0.16 61	0.94 584	0.73 606	0.52 162	0.65 313	0.48 270	0.40 257	0.59 406	0.29 289	0.78 326	0.33 210	0.11 284	0.13 247	0.11 291	0.09 135	0.22 367	0.25 140

CRE-IMP	0.46 179	0.31 46	2.40 328	0.53 488	0.17 85	0.79 537	0.68 598	0.54 186	0.66 321	0.47 267	0.43 265	0.44 310	0.26 234	0.43 136	0.33 210	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.23 126

CFNet_pseudo	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.15 483	0.10 184	0.18 282	0.33 197

R-Stereo Train	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83

RAFT-Stereo	0.42 136	0.31 46	2.51 397	0.30 196	0.18 106	0.56 299	0.25 305	0.82 364	0.41 107	0.57 383	0.67 483	0.33 240	0.24 199	0.34 72	0.33 210	0.10 183	0.08 72	0.09 144	0.07 63	0.09 52	0.18 83
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ccs_rob	0.47 187	0.50 240	2.19 272	0.26 100	0.20 158	0.56 299	0.22 208	0.80 346	0.62 286	0.50 305	0.56 393	0.68 465	0.47 459	0.53 207	0.33 210	0.11 284	0.10 172	0.16 504	0.10 184	0.18 282	0.33 197

AIO-test1	0.58 294	1.37 574	2.77 508	0.66 539	1.08 596	0.50 225	0.23 248	0.86 408	0.69 373	0.31 171	0.42 261	0.29 208	0.22 160	0.77 320	0.34 222	0.13 393	0.15 281	0.12 354	0.16 367	0.31 495	0.30 177

GMStereo_Zeroshot	0.44 162	0.44 199	1.84 173	0.44 436	0.20 158	0.52 255	0.19 102	0.60 234	0.54 215	0.58 390	0.59 417	0.63 425	0.29 289	0.59 230	0.34 222	0.16 486	0.09 137	0.16 504	0.09 135	0.26 438	0.26 148

CFNet_ucs	0.50 225	0.55 272	2.28 298	0.27 126	0.22 188	0.58 332	0.23 248	0.90 444	0.69 373	0.54 342	0.64 463	0.68 465	0.44 428	0.55 214	0.34 222	0.14 435	0.12 227	0.16 504	0.11 237	0.19 312	0.38 231

BUS	0.45 169	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.65 438	0.32 319	0.48 169	0.34 222	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

NINENet	0.54 264	0.40 152	2.19 272	0.55 498	0.26 261	0.91 576	0.23 248	1.05 564	0.77 463	0.54 342	0.57 404	0.65 438	0.32 319	1.22 436	0.34 222	0.16 486	0.13 247	0.16 504	0.11 237	0.16 233	0.14 43

MIPNet	0.88 529	1.07 482	2.85 527	0.61 523	0.18 106	1.46 628	1.37 658	1.65 646	0.78 468	1.93 653	0.85 561	0.75 500	1.66 642	0.87 349	0.34 222	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.32 524	0.27 453	0.26 148

DeepStereo_RVC	0.47 187	0.37 124	2.19 272	0.55 498	0.18 106	0.60 369	0.58 565	0.52 162	0.62 286	0.49 286	0.45 280	0.39 271	0.85 586	0.47 155	0.34 222	0.12 344	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.19 89

Prome-Stereo	0.53 253	0.36 109	2.39 325	0.60 517	0.23 218	0.63 424	0.41 493	0.66 268	0.67 334	0.59 409	1.02 597	0.43 295	0.71 557	0.61 242	0.34 222	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.44 286

NLMM1	0.53 253	0.51 248	1.05 35	0.28 152	0.38 413	0.49 206	0.24 277	2.08 665	2.47 666	0.29 163	0.28 151	0.27 188	0.25 217	0.48 169	0.35 230	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.24 392	0.57 361

dual_stereo	0.94 559	0.31 46	1.80 165	0.90 574	2.52 670	0.54 276	0.15 44	0.69 283	1.02 588	0.25 101	0.18 35	0.18 76	0.14 23	0.63 252	0.35 230	0.09 94	3.76 683	0.07 1	0.47 596	0.07 2	4.59 689

MIF-Stereo (partial)	0.41 127	0.71 345	2.67 469	0.27 126	0.24 232	0.32 36	0.17 75	0.56 205	0.46 145	0.26 122	0.37 234	0.25 157	0.26 234	0.46 150	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.21 350	0.15 53

ARAFT	0.65 392	1.69 624	3.34 585	0.29 175	0.16 61	0.65 453	0.36 466	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.49 314	0.56 393	0.31 310	1.23 439	0.35 230	0.11 284	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.50 315

Selective-IGEV-i32	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.70 385	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.86 483

WQFJA1	0.49 217	0.48 224	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

WQFJX	0.49 217	0.47 215	1.02 29	0.27 126	0.39 419	0.47 184	0.23 248	1.85 654	1.92 655	0.28 150	0.27 142	0.28 197	0.28 268	0.43 136	0.36 234	0.10 183	0.12 227	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.54 343

NLMM	0.49 217	0.47 215	1.00 23	0.27 126	0.38 413	0.48 194	0.23 248	1.81 652	2.16 659	0.26 122	0.26 128	0.29 208	0.27 250	0.34 72	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.20 335	0.54 343

NLSM1	0.45 169	0.54 263	1.05 35	0.27 126	0.40 429	0.49 206	0.21 170	1.54 639	1.71 644	0.26 122	0.33 209	0.26 174	0.26 234	0.41 124	0.36 234	0.10 183	0.11 204	0.11 291	0.10 184	0.22 367	0.23 126

DLNR-FE	13.74 697	20.13 701	23.90 703	121.61 719	34.09 712	0.46 170	0.15 44	8.04 693	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.78 326	0.36 234	7.40 698	2.94 678	0.09 144	0.38 566	51.06 719	1.95 611

2.25w	0.42 136	0.30 34	1.12 49	0.22 25	0.15 47	0.36 63	0.13 10	0.45 88	0.37 55	0.26 122	0.27 142	0.14 10	0.19 112	0.91 366	0.36 234	0.07 8	1.38 574	0.07 1	0.67 637	0.07 2	0.91 496

tt45	0.35 64	0.80 397	1.46 117	0.26 100	0.17 85	0.55 291	0.22 208	0.44 82	0.39 93	0.24 93	0.26 128	0.25 157	0.18 91	0.64 259	0.36 234	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.29 168

DLNR_Zeroshot_test	13.74 697	20.06 700	23.92 704	121.50 718	35.20 713	0.46 170	0.15 44	7.96 692	0.47 154	0.29 163	0.37 234	0.26 174	0.17 66	0.79 330	0.36 234	7.16 697	2.95 679	0.09 144	0.38 566	50.40 718	1.95 611

Selective-IGEV	0.57 285	0.42 167	1.87 187	1.67 639	1.33 615	0.36 63	0.20 127	0.61 240	0.71 400	0.22 66	0.31 186	0.22 122	0.19 112	0.52 197	0.36 234	0.09 94	0.97 516	0.09 144	0.15 344	0.20 335	0.85 479

RAFT	0.62 357	1.35 564	2.26 295	0.62 525	0.53 488	0.47 184	0.35 457	0.70 293	0.58 250	0.50 305	0.50 326	0.79 515	0.40 380	0.49 183	0.36 234	0.11 284	0.79 494	0.14 454	0.13 297	0.52 615	0.72 429

LiteMatch*	0.32 33	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.14 33	0.28 16	0.15 44	0.30 7	0.31 14	0.17 14	0.14 11	0.16 44	0.15 43	0.49 183	0.37 245	0.09 94	0.77 492	0.08 58	0.38 566	0.08 31	0.81 467

LG-Stereo	0.36 77	0.61 295	1.37 100	0.26 100	0.37 403	0.43 136	0.20 127	0.55 198	0.44 133	0.25 101	0.30 172	0.50 354	0.17 66	0.30 41	0.37 245	0.10 183	0.18 322	0.11 291	0.10 184	0.24 392	0.43 270

999	0.35 64	0.74 368	1.38 101	0.27 126	0.18 106	0.50 225	0.23 248	0.40 51	0.41 107	0.21 53	0.33 209	0.23 135	0.18 91	0.74 312	0.37 245	0.09 94	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.26 438	0.26 148

DCANet-4	0.43 143	0.32 60	2.31 306	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.55 355	0.48 299	0.28 197	0.37 347	0.40 115	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

fff	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

IPLG	0.74 461	1.09 487	2.87 530	0.36 339	0.21 173	1.63 638	0.60 572	1.39 628	0.63 298	1.39 635	0.51 330	0.40 282	0.86 588	1.40 465	0.37 245	0.09 94	0.07 24	0.14 454	0.12 275	0.34 521	0.23 126

csc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

cscssc	0.50 225	0.90 441	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.51 235	0.22 208	0.85 397	0.82 504	0.55 355	0.48 299	0.31 227	0.65 538	0.39 105	0.37 245	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.08 31	0.43 270

AFF-stereo	0.57 285	1.51 600	2.59 427	0.33 267	0.23 218	0.51 235	0.21 170	0.69 283	0.68 361	0.49 286	0.63 449	0.49 350	0.34 333	0.50 190	0.37 245	0.08 42	0.54 451	0.10 211	0.10 184	0.40 576	0.60 381

PointNet	0.29 19	0.30 34	1.14 61	0.22 25	0.14 33	0.36 63	0.17 75	0.35 23	0.34 26	0.17 14	0.16 25	0.19 93	0.13 18	0.26 22	0.38 254	0.11 284	0.52 445	0.08 58	0.07 63	0.07 2	0.68 413

Selective-IGEV-i16pc	0.76 477	0.44 199	5.34 664	0.32 243	0.19 141	1.17 614	0.61 577	0.94 471	0.80 489	0.37 201	0.51 330	0.53 369	0.29 289	2.08 590	0.38 254	0.23 574	0.23 362	0.12 354	0.16 367	0.22 367	0.21 108

water-stereo	0.36 77	0.61 295	1.58 132	0.25 80	0.14 33	0.38 85	0.18 93	0.44 82	0.35 32	0.31 171	0.35 225	0.28 197	0.25 217	0.45 145	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.09 144	0.08 98	0.11 104	0.74 439

MM-Stereo_test2	0.65 392	0.43 184	2.54 406	0.62 525	0.18 106	0.50 225	0.25 305	0.49 122	0.47 154	0.36 195	0.26 128	0.24 147	0.23 186	0.40 115	0.38 254	0.08 42	2.33 661	0.09 144	0.10 184	0.38 560	2.66 652

DEFOM-Stereo_RVC	0.32 33	0.40 152	1.21 67	0.35 320	0.16 61	0.29 20	0.16 62	0.59 227	0.56 235	0.20 40	0.20 51	0.17 62	0.26 234	0.40 115	0.38 254	0.09 94	0.08 72	0.08 58	0.25 471	0.12 128	0.43 270

CoDeX	0.54 264	0.52 253	2.25 293	0.30 196	0.26 261	0.61 388	0.32 423	1.03 550	0.73 414	0.49 286	0.56 393	0.52 366	0.40 380	1.59 507	0.38 254	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.10 184	0.15 211	0.22 116

pcwnet_v2	0.65 392	0.54 263	4.29 650	0.33 267	0.27 275	0.60 369	0.25 305	1.02 543	0.92 556	0.61 430	0.69 491	0.62 421	0.54 493	0.67 273	0.38 254	0.18 519	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.21 350	0.49 312

PSi22a	0.63 372	0.32 60	0.91 11	0.96 584	1.42 621	0.16 2	0.14 23	0.34 20	0.45 140	0.12 1	0.10 1	0.25 157	0.18 91	0.72 306	0.39 261	0.09 94	1.75 616	0.07 1	0.42 583	0.13 163	3.64 679

GeoVLM	0.34 51	0.27 3	0.99 19	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.39 261	0.11 284	0.81 501	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

NLCSM	0.53 253	0.70 340	1.11 48	0.30 196	0.36 394	0.49 206	0.28 357	1.39 628	1.68 641	0.31 171	0.30 172	0.30 217	0.31 310	1.43 471	0.39 261	0.11 284	0.12 227	0.11 291	0.10 184	0.35 536	0.53 336

rvit_105_1	0.52 240	0.93 455	2.30 303	0.36 339	0.24 232	0.51 235	0.45 520	0.81 355	0.79 481	0.46 263	0.44 277	0.45 323	0.38 356	0.63 252	0.39 261	0.20 548	0.18 322	0.18 542	0.22 455	0.18 282	0.21 108

StereoVision	0.52 240	1.12 497	2.70 490	0.34 294	0.32 345	0.47 184	0.26 324	0.73 308	0.61 275	0.33 181	0.89 573	0.45 323	0.26 234	0.52 197	0.39 261	0.14 435	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.22 367	0.14 43

MonSter++	0.34 51	0.27 3	1.00 23	0.21 13	0.13 20	0.31 28	0.14 23	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.15 43	0.61 242	0.40 266	0.11 284	0.82 504	0.07 1	0.56 620	0.07 2	0.84 473

DA	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

GGEV	0.89 537	0.42 167	2.01 220	1.10 598	1.65 639	0.88 568	0.22 208	0.63 254	0.92 556	0.41 222	0.70 504	0.29 208	0.27 250	1.52 488	0.40 266	0.10 183	2.35 664	0.09 144	0.07 63	0.11 104	3.60 677

IGEV	0.36 77	0.34 89	1.03 31	0.21 13	0.24 232	0.42 129	0.16 62	0.38 40	0.41 107	0.37 201	0.22 76	0.14 10	0.12 11	0.63 252	0.40 266	0.08 42	0.73 490	0.08 58	0.53 614	0.09 52	0.52 330

HI	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

CoSv	0.47 187	0.82 404	2.49 390	0.29 175	0.22 188	0.45 158	0.20 127	0.59 227	0.43 121	0.59 409	0.59 417	0.65 438	0.45 436	0.48 169	0.40 266	0.08 42	0.09 137	0.10 211	0.11 237	0.24 392	0.20 100

H2IRNET	0.48 201	1.04 477	2.57 422	0.31 221	0.19 141	0.54 276	0.19 102	0.55 198	0.53 209	0.28 150	0.56 393	0.47 340	0.35 336	0.47 155	0.40 266	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.14 320	0.37 552	0.26 148

ADStereo(finetuned)	0.50 225	0.91 445	2.43 341	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.75 569	0.40 115	0.40 266	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.13 163	0.45 291

HCRNet	0.50 225	0.75 375	2.08 238	0.39 389	0.29 300	0.58 332	0.22 208	0.79 340	0.67 334	0.49 286	0.49 314	0.48 348	0.37 347	1.13 419	0.40 266	0.15 466	0.10 172	0.15 483	0.13 297	0.21 350	0.19 89

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.33 44	0.40 152	1.30 87	0.24 61	0.31 329	0.47 184	0.20 127	0.49 122	0.36 48	0.28 150	0.32 203	0.27 188	0.14 23	0.25 17	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.66 401

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.32 33	0.42 167	1.19 66	0.23 46	0.32 345	0.48 194	0.20 127	0.50 146	0.38 73	0.27 135	0.31 186	0.26 174	0.14 23	0.24 11	0.41 275	0.08 42	0.06 2	0.09 144	0.09 135	0.12 128	0.58 368

Hybrid-DGEV-03	0.53 253	1.31 551	2.33 310	0.30 196	0.17 85	0.58 332	0.24 277	0.71 300	0.51 184	0.61 430	1.00 593	0.39 271	0.28 268	0.44 142	0.41 275	0.10 183	0.23 362	0.12 354	0.09 135	0.35 536	0.53 336

VIP-Stereo	0.39 104	0.81 402	1.51 126	0.24 61	0.34 369	0.52 255	0.17 75	0.46 98	0.49 165	0.21 53	0.25 114	0.25 157	0.15 43	0.41 124	0.41 275	0.09 94	0.62 470	0.08 58	0.06 11	0.15 211	0.68 413

Monster-pub-mixall	0.50 225	0.35 101	0.98 18	0.22 25	0.13 20	0.34 47	0.12 4	0.38 40	0.28 6	0.39 213	0.19 44	0.16 44	0.12 11	1.05 397	0.41 275	0.08 42	3.28 681	0.07 1	0.73 645	0.08 31	0.55 353

GCAP-Stereo	0.59 313	1.35 564	2.44 349	0.49 468	1.02 587	0.52 255	0.14 23	0.53 174	0.54 215	0.44 245	0.50 326	0.30 217	0.22 160	0.68 279	0.41 275	0.09 94	1.30 565	0.09 144	0.07 63	0.23 385	0.54 343

dd	0.48 201	1.32 552	2.41 332	0.31 221	0.17 85	0.58 332	0.26 324	0.50 146	0.71 400	0.42 229	0.41 258	0.34 245	0.28 268	0.47 155	0.41 275	0.18 519	0.10 172	0.13 417	0.12 275	0.22 367	0.16 66

rafts_anoy	0.60 325	1.33 557	2.59 427	0.53 488	1.09 598	0.49 206	0.25 305	0.67 273	0.53 209	0.41 222	0.38 242	0.33 240	0.30 303	0.68 279	0.41 275	0.10 183	1.13 540	0.13 417	0.15 344	0.20 335	0.29 168

DCANet	0.49 217	0.91 445	2.63 446	0.26 100	0.14 33	0.51 235	0.22 208	0.84 384	0.78 468	0.56 367	0.49 314	0.32 233	0.41 392	0.39 105	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.14 195	0.45 291

111	0.57 285	1.41 581	2.63 446	0.25 80	0.15 47	0.59 354	0.26 324	0.90 444	0.83 511	0.50 305	0.54 368	0.57 398	0.38 356	0.54 212	0.41 275	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.24 392	0.81 467

LiteMatch	0.30 23	0.82 404	0.99 19	0.30 196	0.14 33	0.30 23	0.21 170	0.30 7	0.32 18	0.17 14	0.14 11	0.18 76	0.38 356	0.61 242	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

Lsterematch	0.44 162	0.82 404	2.17 265	0.30 196	0.14 33	0.49 206	0.21 170	0.52 162	0.63 298	0.44 245	0.58 411	0.44 310	0.38 356	0.47 155	0.42 285	0.11 284	0.06 2	0.10 211	0.08 98	0.14 195	0.19 89

UGAM	0.69 432	0.84 414	2.66 460	0.40 402	0.20 158	0.53 266	0.34 447	0.63 254	0.74 435	0.45 250	0.74 529	0.95 577	0.36 340	2.57 630	0.42 285	0.11 284	0.45 427	0.17 523	0.19 417	0.43 591	0.57 361

EKT-Stereo	1.56 639	0.55 272	2.60 435	2.54 672	19.66 700	0.55 291	0.22 208	0.76 318	0.51 184	0.40 219	0.36 229	0.43 295	0.27 250	0.74 312	0.42 285	0.13 393	0.17 310	0.11 291	0.16 367	0.20 335	0.50 315

TestStereo1	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

SA-5K	0.59 313	1.21 526	2.63 446	0.40 402	0.60 512	0.56 299	0.34 447	0.82 364	0.73 414	0.45 250	0.63 449	0.36 253	0.42 405	0.66 270	0.42 285	0.10 183	0.32 396	0.12 354	0.10 184	0.34 521	0.52 330

CIPLG	0.63 372	1.59 611	3.16 570	0.79 562	0.31 329	0.62 409	0.57 563	0.82 364	0.68 361	0.58 390	0.63 449	0.43 295	0.31 310	0.48 169	0.42 285	0.12 344	0.20 343	0.13 417	0.13 297	0.36 544	0.21 108

ACRE	0.63 372	1.55 603	3.41 599	0.76 555	0.28 291	0.60 369	0.56 560	0.82 364	0.68 361	0.57 383	0.62 441	0.43 295	0.30 303	0.47 155	0.42 285	0.12 344	0.19 328	0.13 417	0.14 320	0.36 544	0.20 100

raftrobust	0.52 240	1.14 501	2.15 262	0.33 267	0.99 580	0.53 266	0.21 170	0.59 227	0.50 177	0.53 336	0.36 229	0.31 227	0.33 325	0.47 155	0.42 285	0.10 183	0.55 454	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.46 297

monsters	0.39 104	0.39 144	1.04 33	0.24 61	0.32 345	0.42 129	0.13 10	0.49 122	0.35 32	0.27 135	0.21 62	0.14 10	0.15 43	0.60 237	0.43 294	0.09 94	1.09 535	0.07 1	0.70 638	0.07 2	0.65 399

HART	0.75 472	0.75 375	2.22 283	0.94 580	1.59 636	0.30 23	0.19 102	0.72 304	0.85 526	0.30 168	0.52 340	0.39 271	0.16 60	0.81 338	0.43 294	0.08 42	2.61 671	0.10 211	0.07 63	0.36 544	1.61 593

HUF	1.33 620	0.96 459	4.06 638	2.73 675	2.17 662	0.35 55	0.24 277	1.87 656	0.75 441	1.28 628	0.29 161	1.35 631	0.19 112	1.97 577	0.43 294	0.15 466	3.91 685	0.08 58	0.06 11	0.31 495	3.41 671

IPLGR_C	0.64 383	1.66 622	3.36 586	0.80 564	0.31 329	0.60 369	0.60 572	0.82 364	0.69 373	0.58 390	0.62 441	0.44 310	0.31 310	0.47 155	0.43 294	0.12 344	0.22 355	0.13 417	0.15 344	0.35 536	0.21 108

raft+_RVC	0.62 357	1.18 519	2.43 341	0.36 339	2.08 659	0.52 255	0.25 305	0.66 268	0.54 215	0.36 195	0.46 285	0.32 233	0.28 268	0.49 183	0.43 294	0.10 183	0.91 512	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.70 424

RAFT-Stereo + iAFF	0.58 294	1.48 596	2.53 402	0.29 175	0.78 553	0.52 255	0.20 127	0.68 278	0.66 321	0.51 317	0.61 434	0.40 282	0.32 319	0.40 115	0.43 294	0.08 42	0.63 472	0.09 144	0.09 135	0.37 552	0.58 368

2.75w_new	0.46 179	0.32 60	1.39 106	0.21 13	0.19 141	0.40 104	0.18 93	0.51 156	0.39 93	0.27 135	0.21 62	0.13 1	0.20 130	1.10 410	0.44 300	0.07 8	1.58 601	0.07 1	0.61 633	0.07 2	0.82 471

monsterstereo	0.40 119	0.43 184	1.07 38	0.26 100	0.27 275	0.39 94	0.14 23	0.55 198	0.37 55	0.28 150	0.27 142	0.14 10	0.13 18	0.67 273	0.44 300	0.07 8	1.12 539	0.07 1	0.81 651	0.08 31	0.53 336

IER	0.49 217	0.73 356	2.12 254	0.27 126	0.25 243	0.65 453	0.27 343	0.76 318	0.59 260	0.56 367	0.59 417	0.60 414	0.53 491	0.64 259	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.11 291	0.11 237	0.18 282	0.15 53

GANet-ADL	0.48 201	0.56 276	2.51 397	0.34 294	0.20 158	0.58 332	0.25 305	0.80 346	0.57 242	0.43 236	0.61 434	0.56 393	0.31 310	0.44 142	0.44 300	0.14 435	0.11 204	0.10 211	0.09 135	0.22 367	0.38 231

SFCPSM	0.48 201	0.39 144	2.30 303	0.28 152	0.27 275	0.70 487	0.32 423	1.00 524	0.69 373	0.50 305	0.52 340	0.43 295	0.36 340	0.53 207	0.44 300	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.18 282	0.23 126

AdaStereo	0.48 201	0.44 199	2.18 269	0.36 339	0.20 158	0.59 354	0.29 385	0.97 497	0.74 435	0.52 327	0.55 379	0.61 416	0.33 325	0.52 197	0.44 300	0.18 519	0.08 72	0.17 523	0.11 237	0.18 282	0.24 136
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.
aanet-new-78k	0.62 357	0.73 356	3.88 632	0.27 126	0.43 454	0.43 136	0.19 102	0.49 122	0.35 32	0.20 40	0.22 76	0.16 44	0.25 217	0.36 93	0.45 306	0.07 8	1.52 595	0.08 58	0.06 11	0.12 128	2.06 618

WQFJA1++	2.66 660	0.28 10	6.84 675	1.32 615	1.50 631	0.52 255	0.13 10	0.41 56	0.52 196	14.18 697	0.19 44	3.31 666	0.17 66	0.88 358	0.45 306	0.18 519	1.54 599	0.08 58	0.81 651	17.77 707	2.17 626

ISRNet	0.51 237	0.58 280	1.96 208	0.38 372	0.31 329	0.49 206	0.21 170	0.80 346	0.71 400	0.64 469	0.71 519	0.66 447	0.40 380	0.59 230	0.45 306	0.23 574	0.16 296	0.21 566	0.20 430	0.21 350	0.37 222

HH	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

HanStereo	0.79 491	0.52 253	2.72 493	1.45 624	0.80 556	0.91 576	0.23 248	0.76 318	0.76 450	0.64 469	0.55 379	0.87 553	0.41 392	0.94 373	0.45 306	0.09 94	1.20 545	0.10 211	0.09 135	0.16 233	2.16 624

UCFNet_RVC	0.55 268	1.16 511	2.48 384	0.31 221	0.27 275	0.65 453	0.28 357	0.76 318	0.58 250	0.51 317	0.53 347	0.67 451	0.42 405	0.91 366	0.45 306	0.16 486	0.11 204	0.17 523	0.17 386	0.20 335	0.23 126

HSM	0.67 418	0.92 450	2.29 301	0.30 196	0.29 300	0.65 453	0.29 385	0.98 505	0.67 334	0.59 409	0.58 411	1.39 635	0.65 538	2.56 629	0.45 306	0.11 284	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.24 136

PSMNet-RUCA	0.64 383	1.12 497	2.61 440	0.59 515	0.56 496	0.64 437	0.37 469	0.89 433	0.72 409	0.53 336	0.68 486	0.53 369	0.43 418	0.61 242	0.46 313	0.35 614	0.19 328	0.44 630	0.29 495	0.49 609	0.35 213

IGEV-Stereo+	0.48 201	0.32 60	1.43 113	0.26 100	0.46 468	0.30 23	0.13 10	0.32 15	0.57 242	0.80 550	0.24 101	0.19 93	0.19 112	0.57 221	0.46 313	0.10 183	1.36 571	0.08 58	0.22 455	0.46 602	1.04 529

anonymousdsp2	0.88 529	0.31 46	1.96 208	1.06 594	1.56 633	0.57 322	0.22 208	0.84 384	0.98 582	1.20 616	0.37 234	0.65 438	0.26 234	1.19 432	0.46 313	0.10 183	2.40 666	0.10 211	0.13 297	0.19 312	2.96 658

ICVP	0.48 201	0.33 74	2.37 317	0.34 294	0.22 188	0.60 369	0.55 556	0.79 340	0.53 209	0.45 250	0.60 426	0.49 350	0.36 340	0.55 214	0.46 313	0.16 486	0.16 296	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.32 192
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
CCAANet	0.43 143	0.52 253	1.84 173	0.27 126	0.21 173	0.54 276	0.25 305	0.71 300	0.45 140	0.36 195	0.63 449	0.56 393	0.36 340	0.86 347	0.46 313	0.13 393	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.13 163	0.14 43

HSM-Net_RVC	0.70 439	0.40 152	2.45 366	0.27 126	0.19 141	0.68 481	0.30 401	1.29 619	0.73 414	0.73 522	0.70 504	0.77 507	0.45 436	3.73 673	0.46 313	0.13 393	0.09 137	0.10 211	0.09 135	0.13 163	0.32 192
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
monster-pro	0.47 187	0.29 16	1.08 44	0.22 25	0.18 106	0.50 225	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

Foundation-i1a	0.59 313	0.27 3	1.10 45	0.55 498	0.63 522	0.31 28	0.21 170	0.53 174	1.91 654	0.40 219	0.24 101	0.36 253	0.25 217	0.87 349	0.47 319	0.09 94	1.74 615	0.07 1	0.06 11	0.09 52	1.65 596

BStereo	0.34 51	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	0.50 225	0.21 170	0.49 122	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

Wave_Phase_stereo	0.37 88	0.38 135	1.38 101	0.24 61	0.29 300	1.09 607	0.21 170	0.52 162	0.38 73	0.22 66	0.18 35	0.20 105	0.14 23	0.35 87	0.47 319	0.07 8	0.42 420	0.16 504	0.21 441	0.12 128	0.42 259

Monster-pub-eth3d	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.87 349	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

MonSter	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.26 122	0.18 35	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.47 319	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.81 651	0.07 2	1.01 522

MoCha-V2	0.74 461	0.78 389	2.18 269	1.01 592	1.55 632	0.36 63	0.19 102	0.61 240	0.49 165	0.33 181	0.34 218	0.30 217	0.27 250	1.56 494	0.47 319	0.09 94	1.94 631	0.08 58	0.37 561	0.18 282	1.62 594

HBP-ISP	0.82 500	1.57 607	3.28 579	0.50 475	0.27 275	0.86 559	0.54 552	1.09 585	0.78 468	0.81 553	0.70 504	0.68 465	1.00 606	2.02 581	0.47 319	0.24 582	0.24 366	0.29 603	0.25 471	0.28 466	0.52 330

RAFT_CTSACE	0.58 294	1.16 511	2.76 506	0.36 339	0.29 300	0.54 276	0.29 385	0.69 283	0.51 184	0.51 317	0.75 536	0.67 451	0.37 347	0.63 252	0.47 319	0.08 42	0.49 437	0.11 291	0.10 184	0.41 583	0.32 192

CSP-Net	0.55 268	0.61 295	1.81 169	0.30 196	0.23 218	0.77 528	0.35 457	0.90 444	0.62 286	0.62 445	0.60 426	0.65 438	0.42 405	1.76 533	0.47 319	0.17 506	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.21 350	0.16 66

Foundation-i1b	0.56 276	0.29 16	1.10 45	0.41 413	0.33 353	0.29 20	0.21 170	0.54 186	1.83 652	0.46 263	0.23 95	0.39 271	0.23 186	0.67 273	0.48 329	0.09 94	1.97 634	0.07 1	0.07 63	0.09 52	1.53 583

MonStereo	0.47 187	0.29 16	1.07 38	0.22 25	0.18 106	0.51 235	0.14 23	0.49 122	0.35 32	0.25 101	0.17 29	0.15 20	0.11 7	0.88 358	0.48 329	0.06 1	2.11 643	0.07 1	0.80 648	0.07 2	1.01 522

gwcnet-sp	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

scenet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

ssnet	0.52 240	0.71 345	2.66 460	0.32 243	0.22 188	0.66 466	0.31 412	0.84 384	0.69 373	0.61 430	0.49 314	0.46 331	0.43 418	0.77 320	0.48 329	0.12 344	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.19 312	0.19 89

iRaft-Stereo_5w	0.65 392	1.35 564	2.21 279	0.30 196	0.63 522	0.49 206	0.28 357	0.78 332	0.64 306	0.41 222	0.61 434	0.62 421	0.46 447	1.79 543	0.48 329	0.10 183	0.25 375	0.11 291	0.12 275	0.40 576	0.94 507

dad	0.58 294	1.35 564	2.39 325	0.31 221	0.20 158	0.62 409	0.26 324	0.56 205	0.79 481	0.66 492	0.64 463	0.64 433	0.36 340	0.87 349	0.48 329	0.28 600	0.15 281	0.40 621	0.18 399	0.24 392	0.22 116

GEStereo_RVC	0.61 335	1.19 522	2.61 440	0.48 455	0.25 243	0.63 424	0.37 469	1.05 564	0.79 481	0.55 355	0.55 379	0.59 406	0.44 428	1.10 410	0.48 329	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.27 453	0.43 270

STTStereo	0.58 294	0.95 458	2.95 542	0.37 352	0.31 329	0.62 409	0.32 423	0.81 355	0.63 298	0.61 430	0.55 379	0.67 451	0.43 418	0.87 349	0.48 329	0.16 486	0.16 296	0.17 523	0.20 430	0.17 257	0.25 140

CVANet_RVC	0.82 500	1.18 519	3.98 634	0.40 402	0.28 291	0.63 424	0.43 507	0.90 444	0.78 468	1.14 605	0.69 491	0.68 465	0.52 488	2.62 635	0.48 329	0.20 548	0.13 247	0.22 571	0.37 561	0.37 552	0.48 306

NOSS_ROB	0.75 472	1.03 474	2.27 296	0.68 548	0.26 261	0.68 481	0.30 401	0.99 514	0.82 504	0.59 409	0.58 411	0.77 507	0.39 373	2.75 648	0.48 329	0.25 589	0.24 366	0.28 595	0.26 479	0.29 477	1.07 533

UGAM-zero	0.97 569	0.44 199	2.48 384	0.33 267	0.86 563	1.26 620	0.76 608	1.05 564	0.52 196	0.93 578	0.45 280	1.32 629	0.81 578	2.08 590	0.49 340	0.10 183	0.52 445	0.09 144	0.47 596	0.11 104	4.43 687

test_4	0.47 187	0.80 397	2.15 262	0.36 339	0.29 300	0.59 354	0.28 357	0.50 146	0.42 114	0.43 236	0.76 539	0.39 271	0.22 160	0.73 308	0.49 340	0.08 42	0.18 322	0.11 291	0.15 344	0.29 477	0.27 155

AACVNet	0.61 335	1.13 500	2.47 379	0.37 352	0.21 173	0.57 322	0.25 305	0.75 315	0.55 226	0.56 367	0.60 426	0.66 447	0.44 428	2.11 595	0.49 340	0.14 435	0.11 204	0.14 454	0.11 237	0.35 536	0.23 126

DN-CSS_ROB	0.56 276	1.64 619	2.75 503	0.42 418	0.22 188	0.57 322	0.19 102	0.79 340	0.66 321	0.46 263	0.62 441	0.41 289	0.32 319	0.73 308	0.49 340	0.12 344	0.08 72	0.14 454	0.13 297	0.38 560	0.17 74

GANet-RSSM	0.63 372	1.14 501	2.67 469	0.38 372	0.26 261	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.56 235	0.50 305	0.57 404	0.67 451	0.50 477	1.91 572	0.50 344	0.14 435	0.10 172	0.24 585	0.12 275	0.36 544	0.28 161

PSMNet-RSSM	0.61 335	1.19 522	2.43 341	0.33 267	0.25 243	0.59 354	0.28 357	0.88 425	0.65 313	0.54 342	0.62 441	0.69 476	0.46 447	1.67 518	0.50 344	0.15 466	0.10 172	0.14 454	0.16 367	0.20 335	0.28 161

NVstereo2D	0.63 372	0.57 278	2.29 301	0.37 352	0.35 382	0.69 484	0.49 539	0.96 489	0.88 543	0.49 286	0.54 368	0.72 487	0.46 447	1.98 578	0.50 344	0.19 537	0.20 343	0.18 542	0.16 367	0.28 466	0.34 206

GCAP-Stereo-DPT26K	0.58 294	0.71 345	1.95 203	0.55 498	0.53 488	0.35 55	0.21 170	0.45 88	0.69 373	0.36 195	0.22 76	0.17 62	0.18 91	0.45 145	0.51 347	0.08 42	0.32 396	0.08 58	0.28 490	0.12 128	3.41 671

252Zero-FE	1.02 580	0.31 46	1.72 154	0.26 100	0.27 275	0.31 28	0.12 4	0.42 63	0.57 242	7.97 687	0.25 114	0.13 1	0.12 11	0.75 314	0.51 347	0.09 94	5.04 692	0.07 1	0.83 656	0.09 52	0.66 401

CRFU-Net	0.58 294	0.42 167	1.90 193	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.35 457	0.94 471	0.54 215	0.65 485	0.60 426	0.78 512	1.34 624	1.00 386	0.51 347	0.17 506	0.14 263	0.17 523	0.10 184	0.19 312	0.20 100

FENet	0.48 201	0.58 280	2.46 374	0.33 267	0.18 106	0.58 332	0.22 208	0.83 375	0.64 306	0.49 286	0.42 261	0.55 387	0.38 356	0.52 197	0.51 347	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.11 237	0.17 257	0.31 186

Foundation-i32	0.71 444	0.33 74	0.99 19	1.38 621	1.80 646	0.49 206	0.15 44	0.34 20	0.60 268	0.14 5	0.13 9	0.28 197	0.14 23	0.99 384	0.52 351	0.09 94	2.49 667	0.07 1	0.06 11	0.11 104	3.05 663

MM-Stereo_test1	0.63 372	0.64 309	2.51 397	0.54 496	0.37 403	0.44 150	0.28 357	0.68 278	0.59 260	0.43 236	0.33 209	0.26 174	0.25 217	0.89 363	0.52 351	0.10 183	1.84 622	0.10 211	0.09 135	0.41 583	1.40 573

SCV_C0	0.73 457	0.68 327	2.05 233	1.50 631	0.92 571	0.45 158	0.20 127	0.96 489	0.71 400	0.65 485	0.33 209	0.31 227	0.20 130	1.25 445	0.52 351	0.09 94	1.68 613	0.08 58	0.30 505	0.27 453	1.52 580

DualNet (step1)	0.76 477	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.65 635	1.21 548	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

test_sample7	0.65 392	0.41 160	2.08 238	0.36 339	0.20 158	0.52 255	0.32 423	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	1.18 429	0.52 351	0.18 519	1.21 548	0.16 504	0.15 344	0.19 312	1.22 552

psm_up	0.65 392	1.02 470	2.53 402	0.36 339	0.31 329	0.64 437	0.38 479	0.96 489	0.73 414	0.63 458	0.57 404	0.68 465	0.57 505	1.90 571	0.52 351	0.17 506	0.15 281	0.16 504	0.15 344	0.27 453	0.22 116

cf-r	0.62 357	1.27 543	2.99 549	0.34 294	0.28 291	0.60 369	0.28 357	0.82 364	0.70 385	0.55 355	0.61 434	0.77 507	0.41 392	1.32 455	0.52 351	0.13 393	0.09 137	0.11 291	0.12 275	0.22 367	0.27 155

NLCA_NET_v2_RVC	0.62 357	1.15 507	3.11 565	0.39 389	0.37 403	0.60 369	0.28 357	0.87 417	0.64 306	0.63 458	0.56 393	0.71 485	0.45 436	1.08 408	0.52 351	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.15 344	0.18 282	0.25 140
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
CSFM-Stereo	0.35 64	0.30 34	0.95 14	0.21 13	0.12 8	0.39 94	0.15 44	0.37 31	0.31 14	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.16 60	0.64 259	0.53 359	0.12 344	0.85 508	0.07 1	0.50 606	0.07 2	0.79 456

LL-Strereo2	0.62 357	1.36 569	2.47 379	1.37 619	0.96 576	0.54 276	0.28 357	0.61 240	0.49 165	0.42 229	0.34 218	0.44 310	0.21 146	0.57 221	0.53 359	0.11 284	0.26 379	0.16 504	0.14 320	0.18 282	0.98 519

DCRE	0.76 477	0.80 397	2.31 306	1.05 593	1.18 607	0.63 424	0.26 324	1.03 550	0.59 260	0.52 327	2.12 646	0.44 310	0.27 250	0.41 124	0.53 359	0.09 94	1.02 528	0.10 211	0.32 524	0.16 233	1.47 578

RAFT_R40	0.55 268	0.31 46	2.44 349	0.57 513	0.42 450	0.62 409	0.52 546	0.58 218	0.66 321	0.56 367	0.54 368	0.54 378	0.50 477	1.56 494	0.53 359	0.11 284	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

RALCasStereoNet	0.65 392	1.34 560	2.56 418	0.43 431	0.96 576	0.50 225	0.26 324	0.62 246	0.56 235	0.43 236	0.49 314	0.36 253	0.28 268	0.72 306	0.53 359	0.10 183	1.18 543	0.09 144	0.08 98	0.27 453	1.27 558

RALAANet	0.52 240	1.37 574	2.63 446	0.33 267	0.23 218	0.48 194	0.19 102	0.69 283	0.55 226	0.49 286	0.46 285	0.39 271	0.31 310	0.53 207	0.53 359	0.10 183	0.33 401	0.11 291	0.17 386	0.29 477	0.13 31

PSi22	0.56 276	1.11 494	2.34 312	0.29 175	0.13 20	0.44 150	0.14 23	0.70 293	0.55 226	0.23 80	0.29 161	0.36 253	0.22 160	0.69 283	0.54 365	0.08 42	1.62 605	0.07 1	0.06 11	0.32 505	0.91 496

Foundation-i1c-attn	0.59 313	0.29 16	1.10 45	0.53 488	0.59 506	0.30 23	0.20 127	0.52 162	1.73 646	0.45 250	0.26 128	0.34 245	0.25 217	0.83 342	0.54 365	0.09 94	1.87 624	0.08 58	0.06 11	0.07 2	1.75 601

Selective-IGEV-i16pb	0.87 526	0.49 231	5.92 669	0.33 267	0.21 173	1.07 604	0.67 595	1.13 599	0.97 580	0.44 245	0.77 543	0.66 447	0.46 447	2.29 607	0.54 365	0.24 582	0.25 375	0.15 483	0.19 417	0.26 438	0.28 161

MM-Stereo_test3	0.59 313	0.85 419	2.28 298	0.53 488	0.31 329	0.45 158	0.30 401	0.78 332	0.76 450	0.33 181	0.43 265	0.32 233	0.23 186	0.61 242	0.54 365	0.10 183	1.65 610	0.10 211	0.08 98	0.42 586	0.68 413

LL-Strereo	0.85 516	1.73 626	3.06 562	0.37 352	0.61 519	0.54 276	0.33 437	1.01 534	0.76 450	0.69 504	0.58 411	0.85 545	0.78 574	2.65 638	0.54 365	0.14 435	0.58 460	0.14 454	0.12 275	0.42 586	1.05 531

PS-NSSS	0.69 432	1.37 574	2.44 349	0.31 221	0.32 345	0.64 437	0.34 447	1.04 556	0.74 435	0.56 367	0.75 536	0.51 359	0.42 405	2.41 621	0.54 365	0.24 582	0.17 310	0.27 593	0.18 399	0.30 486	0.23 126

DilatedVolume-Stereo	0.35 64	0.38 135	1.21 67	0.26 100	0.20 158	0.41 115	0.18 93	0.43 71	0.38 73	0.37 201	0.35 225	0.29 208	0.24 199	0.64 259	0.55 371	0.09 94	0.19 328	0.08 58	0.11 237	0.12 128	0.50 315

GREAT-IGEV	0.92 550	0.56 276	2.08 238	0.98 587	2.29 666	0.47 184	0.18 93	0.35 23	0.78 468	0.74 529	0.33 209	0.15 20	0.18 91	1.00 386	0.55 371	0.09 94	3.79 684	0.07 1	0.26 479	0.22 367	3.26 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UPFNet	0.51 237	0.67 317	2.04 230	0.34 294	0.33 353	0.65 453	0.37 469	0.88 425	0.65 313	0.60 420	0.53 347	0.61 416	0.41 392	0.77 320	0.55 371	0.13 393	0.13 247	0.13 417	0.13 297	0.20 335	0.16 66

MaskLacGwcNet_RVC	0.84 507	1.41 581	2.80 513	0.94 580	0.35 382	0.89 572	0.41 493	0.89 433	0.66 321	0.57 383	0.63 449	0.75 500	0.38 356	2.37 614	0.55 371	1.16 661	0.31 393	0.36 616	0.21 441	0.59 621	0.63 391

test_sample4	0.62 357	0.49 231	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.57 322	0.25 305	0.98 505	0.76 450	0.56 367	0.55 379	0.45 323	0.38 356	1.78 539	0.56 375	0.13 393	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.17 257	0.76 443

stereogan	0.74 461	0.68 327	2.82 520	0.40 402	0.40 429	1.05 599	0.42 500	0.99 514	0.96 573	0.78 547	0.86 566	1.15 618	0.73 561	1.57 499	0.56 375	0.20 548	0.19 328	0.20 560	0.16 367	0.37 552	0.34 206

DeepPruner_ROB	0.58 294	1.06 481	2.68 476	0.30 196	0.26 261	0.63 424	0.31 412	0.83 375	0.51 184	0.62 445	0.56 393	0.65 438	0.39 373	1.06 398	0.56 375	0.19 537	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.24 392	0.33 197

Foundation-i1	0.60 325	0.35 101	1.13 55	0.89 571	0.41 436	0.33 42	0.22 208	0.64 261	1.48 634	0.34 188	0.31 186	0.59 406	0.23 186	0.87 349	0.57 378	0.09 94	2.03 637	0.08 58	0.07 63	0.10 80	1.17 543

G2L-Stereo	0.62 357	1.27 543	2.67 469	0.31 221	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.81 355	0.60 268	0.56 367	0.53 347	0.71 485	0.37 347	1.74 528	0.57 378	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.11 237	0.29 477	0.34 206

StereoAnything_RVC	1.22 606	1.71 625	3.17 571	2.52 671	2.63 672	0.26 14	0.15 44	0.47 108	0.54 215	0.49 286	0.71 519	0.52 366	0.19 112	1.60 510	0.57 378	0.11 284	4.13 687	0.08 58	0.05 1	0.76 637	3.79 681

DDVS	0.67 418	0.46 211	1.74 156	2.40 667	0.35 382	0.86 559	0.98 630	0.72 304	0.52 196	0.53 336	0.57 404	0.89 560	0.37 347	1.22 436	0.57 378	0.15 466	0.14 263	0.14 454	0.12 275	0.19 312	0.42 259

test_sample3	0.61 335	0.48 224	2.24 288	0.34 294	0.19 141	0.58 332	0.25 305	0.97 497	0.76 450	0.54 342	0.52 340	0.46 331	0.37 347	1.78 539	0.57 378	0.13 393	0.79 494	0.12 354	0.21 441	0.17 257	0.73 433

DAS	0.61 335	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	2.38 617	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

SepStereo	0.57 285	0.42 167	1.85 179	0.34 294	0.34 369	0.52 255	0.42 500	0.89 433	0.80 489	0.85 565	0.69 491	0.57 398	0.51 481	1.55 492	0.57 378	0.13 393	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.18 282	0.37 222

test_sample5	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.55 355	0.63 449	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

DualNet	0.63 372	0.50 240	2.19 272	0.34 294	0.19 141	0.56 299	0.26 324	0.98 505	0.77 463	0.56 367	0.66 478	0.45 323	0.38 356	1.87 563	0.58 385	0.14 435	0.82 504	0.13 417	0.22 455	0.18 282	0.76 443

UNet	0.56 276	0.58 280	2.81 518	0.32 243	0.33 353	0.74 510	0.27 343	0.86 408	0.67 334	0.55 355	0.55 379	0.72 487	0.55 498	0.79 330	0.58 385	0.12 344	0.09 137	0.13 417	0.11 237	0.20 335	0.19 89

GANetREF_RVC	0.81 496	1.44 590	3.04 558	0.49 468	0.27 275	0.83 552	0.63 582	1.03 550	0.92 556	0.63 458	0.61 434	0.72 487	0.59 516	2.40 619	0.58 385	0.33 611	0.25 375	0.37 618	0.25 471	0.41 583	0.36 221
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
HiDET	0.34 51	0.27 3	1.12 49	0.21 13	0.13 20	0.36 63	0.14 23	0.37 31	0.35 32	0.17 14	0.15 18	0.17 62	0.15 43	0.59 230	0.59 389	0.09 94	0.58 460	0.07 1	0.44 584	0.07 2	0.73 433

GIP-stereo	0.61 335	0.68 327	1.05 35	0.95 583	1.46 628	0.42 129	0.17 75	0.69 283	0.49 165	0.19 30	0.24 101	0.23 135	0.18 91	0.95 379	0.59 389	0.10 183	1.33 569	0.08 58	0.06 11	0.18 282	2.21 631

SMoEStereo_RVC	0.36 77	0.83 409	1.48 123	0.26 100	0.15 47	0.46 170	0.22 208	0.40 51	0.43 121	0.23 80	0.24 101	0.21 116	0.18 91	0.47 155	0.59 389	0.07 8	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.24 392	0.42 259

HGLStereo	0.61 335	1.20 524	2.59 427	0.36 339	0.40 429	0.65 453	0.30 401	0.87 417	0.67 334	0.60 420	0.70 504	0.69 476	0.56 500	1.07 407	0.59 389	0.14 435	0.13 247	0.13 417	0.12 275	0.23 385	0.23 126

FADNet-RVC-Resample	0.74 461	1.54 602	3.81 627	0.38 372	0.29 300	0.62 409	0.38 479	0.91 451	0.67 334	0.52 327	0.51 330	0.63 425	0.44 428	1.56 494	0.59 389	0.24 582	0.32 396	0.22 571	0.19 417	0.30 486	0.71 427

IGEV_i1	0.90 543	0.33 74	2.58 424	0.83 567	1.60 637	0.58 332	0.27 343	0.89 433	0.96 573	1.13 603	0.48 299	0.98 581	0.34 333	1.19 432	0.60 394	0.11 284	2.17 656	0.13 417	0.19 417	0.17 257	2.38 644

LCMNet	0.37 88	0.28 10	1.12 49	0.20 4	0.13 20	0.39 94	0.14 23	0.37 31	0.37 55	0.18 23	0.16 25	0.17 62	0.15 43	0.69 283	0.60 394	0.09 94	0.80 497	0.07 1	0.55 617	0.07 2	0.93 503

FSD					1.93 653	0.63 424	0.33 437	0.46 98	0.53 209	0.32 176	0.32 203	0.40 282	0.32 319	1.14 421	0.60 394	0.28 600	2.77 674	0.31 605	0.30 505	0.31 495

xyz-stereo-finetune2	0.40 119	0.89 435	1.40 107	0.22 25	0.12 8	0.58 332	0.23 248	0.55 198	0.50 177	0.33 181	0.47 291	0.30 217	0.41 392	0.81 338	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.12 26

test_sample6	0.64 383	0.51 248	2.17 265	0.35 320	0.18 106	0.56 299	0.27 343	1.00 524	0.80 489	0.56 367	0.66 478	0.47 340	0.39 373	1.95 574	0.60 394	0.14 435	0.80 497	0.13 417	0.21 441	0.18 282	0.78 453

riskmin	0.96 566	0.32 60	2.07 236	1.72 643	1.61 638	1.62 637	0.57 563	1.45 633	0.55 226	0.73 522	0.89 573	0.92 564	0.45 436	1.16 424	0.60 394	0.11 284	1.30 565	0.12 354	1.38 676	0.14 195	1.51 579

ADLNet2	0.73 457	1.22 531	3.28 579	0.34 294	0.36 394	0.65 453	0.37 469	0.94 471	0.87 539	0.57 383	0.65 471	0.92 564	0.48 466	2.05 584	0.60 394	0.13 393	0.11 204	0.11 291	0.11 237	0.37 552	0.38 231

GwcNet-RSSM	0.64 383	1.38 578	2.69 483	0.33 267	0.26 261	0.60 369	0.32 423	0.84 384	0.73 414	0.56 367	0.65 471	0.72 487	0.42 405	1.78 539	0.60 394	0.14 435	0.10 172	0.12 354	0.13 297	0.26 438	0.26 148

FAT-Stereo	0.72 454	0.60 289	2.86 529	0.37 352	0.29 300	0.64 437	0.55 556	1.01 534	0.91 554	0.76 537	0.94 581	0.93 569	0.79 577	1.82 549	0.60 394	0.19 537	0.19 328	0.17 523	0.16 367	0.23 385	0.47 299

HITNet	0.55 268	1.28 546	2.73 498	0.35 320	0.14 33	0.56 299	0.23 248	0.89 433	0.62 286	0.52 327	0.51 330	0.49 350	0.38 356	0.52 197	0.60 394	0.09 94	0.07 24	0.10 211	0.08 98	0.25 417	0.61 382
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
anonymousa	0.74 461	0.60 289	2.58 424	0.96 584	1.33 615	0.61 388	0.26 324	0.69 283	0.56 235	0.55 355	0.84 558	0.82 531	0.46 447	0.56 217	0.61 404	0.10 183	1.11 538	0.12 354	0.98 667	0.14 195	0.97 517

raft_robust	0.68 425	1.24 537	2.42 336	0.30 196	0.57 501	0.53 266	0.25 305	0.95 486	0.79 481	0.49 286	0.46 285	1.12 613	0.74 565	1.50 485	0.61 404	0.09 94	0.62 470	0.10 211	0.30 505	0.26 438	0.30 177

MMNet	0.55 268	0.92 450	2.03 227	0.34 294	0.27 275	0.79 537	0.28 357	0.86 408	0.79 481	0.62 445	0.58 411	0.59 406	0.56 500	0.80 334	0.61 404	0.11 284	0.11 204	0.12 354	0.11 237	0.21 350	0.22 116

xyz-stereo-finetune	0.37 88	0.90 441	1.23 71	0.22 25	0.12 8	0.53 266	0.26 324	0.57 214	0.58 250	0.30 168	0.33 209	0.29 208	0.24 199	0.60 237	0.62 407	0.09 94	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.13 163	0.14 43

IGEV-BASED-STEREO-	0.45 169	1.36 569	1.30 87	0.24 61	0.12 8	0.33 42	0.20 127	0.41 56	0.37 55	0.32 176	0.21 62	0.16 44	0.14 23	0.29 37	0.62 407	0.55 630	1.42 582	0.11 291	0.13 297	0.25 417	0.56 355

MyStereo8	0.73 457	1.16 511	2.89 533	0.53 488	0.34 369	0.71 491	0.20 127	1.87 656	0.59 260	0.53 336	0.66 478	0.50 354	0.33 325	1.27 450	0.62 407	0.10 183	1.19 544	0.10 211	0.21 441	0.21 350	0.61 382

ToySt	0.67 418	0.88 429	2.61 440	0.39 389	0.73 542	0.61 388	0.38 479	0.78 332	0.73 414	0.43 236	0.70 504	0.72 487	0.45 436	0.66 270	0.62 407	0.14 435	0.63 472	0.13 417	0.33 539	0.24 392	1.18 544

CFNet-ft	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

CFNet_RVC	0.60 325	1.16 511	2.45 366	0.29 175	0.30 316	0.64 437	0.28 357	0.69 283	0.57 242	0.49 286	0.57 404	0.79 515	0.44 428	1.48 482	0.62 407	0.15 466	0.10 172	0.28 595	0.14 320	0.21 350	0.29 168

StereoDRNet-Refined	0.55 268	0.61 295	2.07 236	0.34 294	0.21 173	0.68 481	0.26 324	0.87 417	0.73 414	0.70 508	0.69 491	0.74 495	0.45 436	1.10 410	0.62 407	0.12 344	0.09 137	0.14 454	0.14 320	0.27 453	0.24 136
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
AIO-Stereo	0.64 383	0.60 289	1.63 142	1.31 613	1.45 625	0.38 85	0.20 127	0.55 198	0.83 511	0.31 171	0.31 186	0.23 135	0.15 43	0.39 105	0.63 414	0.10 183	1.25 553	0.09 144	0.41 578	0.21 350	1.73 600

CFNet	0.65 392	1.45 591	2.27 296	0.34 294	0.25 243	0.64 437	0.23 248	0.93 465	0.79 481	0.48 270	0.59 417	0.58 402	0.40 380	2.28 606	0.63 414	0.13 393	0.09 137	0.15 483	0.14 320	0.34 521	0.26 148

qqq1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

fff1	0.62 357	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.64 416	0.13 393	1.01 523	0.09 144	0.24 463	0.19 312	0.59 375

PSMNet-ADL	0.56 276	0.47 215	2.03 227	0.35 320	0.22 188	0.67 475	0.27 343	0.77 325	0.58 250	0.43 236	0.53 347	0.70 482	0.45 436	1.89 566	0.64 416	0.16 486	0.13 247	0.11 291	0.13 297	0.15 211	0.51 322

Syn2CoEx	0.78 488	1.43 589	3.54 611	0.44 436	0.31 329	0.64 437	0.43 507	1.04 556	0.83 511	0.64 469	0.77 543	0.74 495	0.74 565	1.91 572	0.64 416	0.20 548	0.17 310	0.19 550	0.15 344	0.30 486	0.59 375

delet	0.60 325	0.84 414	2.45 366	0.33 267	0.35 382	0.73 502	0.46 526	0.89 433	0.80 489	0.58 390	0.62 441	0.67 451	0.51 481	1.14 421	0.64 416	0.12 344	0.12 227	0.13 417	0.14 320	0.22 367	0.29 168

4D-IteraStereo	0.62 357	1.29 548	3.04 558	0.27 126	0.30 316	0.46 170	0.26 324	0.54 186	0.51 184	0.41 222	0.31 186	0.39 271	0.19 112	0.53 207	0.65 421	0.09 94	0.47 432	0.12 354	0.11 237	0.21 350	2.14 623

SACVNet	0.68 425	1.08 485	2.58 424	0.38 372	0.28 291	0.65 453	0.37 469	0.91 451	0.65 313	0.67 494	0.62 441	0.69 476	0.47 459	2.07 587	0.65 421	0.18 519	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.39 569	0.41 254

DMCA	0.50 225	0.83 409	1.95 203	0.32 243	0.24 232	0.59 354	0.26 324	0.81 355	0.68 361	0.59 409	0.49 314	0.56 393	0.36 340	0.65 267	0.65 421	0.14 435	0.10 172	0.14 454	0.10 184	0.19 312	0.29 168

Wavelet-MonSter	0.42 136	0.34 89	1.38 101	0.23 46	0.17 85	0.43 136	0.14 23	0.28 5	0.35 32	0.23 80	0.21 62	0.15 20	0.16 60	0.92 371	0.66 424	0.06 1	1.21 548	0.07 1	0.45 586	0.06 1	0.95 510

test_sample2	0.59 313	0.42 167	1.84 173	0.33 267	0.18 106	0.52 255	0.28 357	0.86 408	0.70 385	0.47 267	0.53 347	0.46 331	0.41 392	1.51 486	0.66 424	0.12 344	0.93 514	0.11 291	0.24 463	0.16 233	1.01 522

Anonymous_2	1.36 623	0.49 231	2.03 227	1.71 642	1.58 634	2.49 665	0.58 565	1.59 643	2.31 664	0.77 539	0.88 571	1.03 593	0.58 513	1.20 434	0.66 424	0.32 609	1.38 574	1.42 674	3.87 692	0.78 641	1.56 585

DMCA-RVC	0.70 439	1.30 549	3.59 614	0.37 352	0.89 567	0.57 322	0.31 412	0.73 308	0.59 260	0.69 504	0.54 368	0.59 406	0.57 505	1.25 445	0.66 424	0.16 486	0.38 409	0.20 560	0.15 344	0.22 367	0.23 126

MSCF	0.88 529	0.84 414	1.67 150	2.15 659	1.87 648	0.51 235	0.21 170	0.63 254	0.61 275	0.32 176	0.29 161	0.17 62	0.30 303	1.06 398	0.67 428	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.31 516	0.19 312	3.72 680

GES	0.49 217	0.54 263	2.37 317	0.31 221	0.19 141	0.61 388	0.30 401	0.93 465	0.52 196	0.49 286	0.53 347	0.40 282	0.43 418	0.59 230	0.67 428	0.16 486	0.11 204	0.12 354	0.10 184	0.20 335	0.30 177

TDLM	0.83 505	1.28 546	2.38 319	0.46 448	0.26 261	0.66 466	0.55 556	0.87 417	0.80 489	2.54 668	0.62 441	0.61 416	0.51 481	2.68 641	0.67 428	0.20 548	0.11 204	0.35 615	0.15 344	0.33 511	0.48 306

GASTEREO	0.89 537	0.83 409	1.67 150	2.15 659	1.89 649	0.52 255	0.21 170	0.62 246	0.62 286	0.33 181	0.31 186	0.16 44	0.31 310	1.11 415	0.68 431	0.11 284	1.92 626	0.08 58	0.29 495	0.19 312	3.79 681

Wz-Net-LNSev	0.66 412	1.30 549	2.81 518	0.35 320	0.37 403	0.80 541	0.48 532	0.91 451	0.87 539	0.63 458	0.70 504	0.80 523	0.59 516	0.67 273	0.68 431	0.15 466	0.14 263	0.12 354	0.12 275	0.24 392	0.38 231

acv_ft	0.57 285	0.87 425	2.45 366	0.33 267	0.41 436	0.63 424	0.29 385	0.86 408	0.73 414	0.64 469	0.59 417	0.69 476	0.45 436	0.47 155	0.68 431	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.43 591	0.39 239

fffft	0.36 77	0.70 340	1.51 126	0.25 80	0.15 47	0.42 129	0.24 277	0.46 98	0.42 114	0.22 66	0.19 44	0.20 105	0.16 60	0.47 155	0.69 434	0.07 8	0.09 137	0.10 211	0.08 98	0.30 486	0.45 291
1: 1. 1
ADLNet	0.68 425	1.02 470	2.68 476	0.35 320	0.34 369	0.67 475	0.34 447	0.95 486	0.79 481	0.70 508	0.62 441	0.80 523	0.46 447	1.77 536	0.69 434	0.15 466	0.12 227	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.54 343

Occ-G	0.68 425	0.54 263	2.08 238	0.99 591	0.74 543	0.38 85	0.25 305	0.46 98	0.78 468	0.40 219	0.36 229	0.46 331	0.22 160	0.90 364	0.70 436	0.09 94	1.53 597	0.09 144	0.16 367	0.31 495	2.06 618

AIO-Stereo-zeroshot	0.82 500	0.78 389	3.67 617	0.35 320	0.81 558	1.25 619	0.88 621	1.13 599	0.58 250	0.84 563	0.52 340	1.24 622	0.64 535	0.77 320	0.70 436	0.10 183	0.53 448	0.11 291	0.45 586	0.29 477	0.81 467

ACVNet	0.54 264	0.87 425	2.45 366	0.28 152	0.22 188	0.59 354	0.36 466	0.69 283	0.73 414	0.49 286	0.59 417	0.69 476	0.42 405	0.47 155	0.70 436	0.11 284	0.10 172	0.10 211	0.09 135	0.36 544	0.39 239

hitnet-ft	0.73 457	1.09 487	2.59 427	0.28 152	0.22 188	0.71 491	0.36 466	0.89 433	0.67 334	0.58 390	0.83 556	1.03 593	0.94 602	2.31 609	0.70 436	0.23 574	0.14 263	0.41 623	0.13 297	0.24 392	0.28 161

NCCL2	0.71 444	1.32 552	2.30 303	0.44 436	0.31 329	0.71 491	0.67 595	0.89 433	0.69 373	0.70 508	0.61 434	0.85 545	0.54 493	1.58 506	0.70 436	0.20 548	0.17 310	0.66 644	0.25 471	0.26 438	0.38 231

ETE_ROB	0.68 425	1.09 487	2.32 308	0.38 372	0.26 261	0.69 484	0.51 542	1.49 636	0.75 441	0.81 553	0.71 519	0.85 545	0.51 481	1.39 463	0.70 436	0.17 506	0.14 263	0.19 550	0.16 367	0.24 392	0.35 213

MyStereo04	0.57 285	0.68 327	2.66 460	0.30 196	0.41 436	0.61 388	0.31 412	0.88 425	0.80 489	0.48 270	0.37 234	0.54 378	0.42 405	0.61 242	0.71 442	0.09 94	0.59 462	0.12 354	0.21 441	0.16 233	0.48 306

11t1	0.60 325	0.49 231	2.19 272	0.35 320	0.58 505	0.48 194	0.21 170	0.72 304	0.73 414	0.49 286	0.47 291	0.35 251	0.34 333	0.61 242	0.71 442	0.12 344	1.26 557	0.10 211	0.29 495	0.16 233	1.22 552

ac_64	0.63 372	0.77 382	2.71 491	0.37 352	0.34 369	0.64 437	0.30 401	0.86 408	0.67 334	0.58 390	0.53 347	0.88 557	0.48 466	1.84 553	0.71 442	0.15 466	0.12 227	0.12 354	0.12 275	0.21 350	0.25 140

S-Stereo	0.82 500	0.73 356	3.79 623	0.40 402	0.37 403	0.70 487	0.69 600	1.00 524	1.03 590	0.63 458	0.92 578	0.82 531	0.59 516	2.35 612	0.71 442	0.18 519	0.22 355	0.17 523	0.18 399	0.30 486	0.67 408

G2L-ROB	0.59 313	1.32 552	2.59 427	0.30 196	0.22 188	0.59 354	0.28 357	0.80 346	0.61 275	0.56 367	0.45 280	0.70 482	0.35 336	1.38 462	0.72 446	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.22 367	0.31 186

TCMNet	0.72 454	1.15 507	2.78 510	0.51 481	0.52 481	0.73 502	0.39 486	0.94 471	0.78 468	0.60 420	0.68 486	0.63 425	0.46 447	1.71 524	0.72 446	0.18 519	0.19 328	0.23 579	0.18 399	0.40 576	0.56 355

test_sample1	0.61 335	0.45 208	1.84 173	0.33 267	0.29 300	0.49 206	0.24 277	0.83 375	0.73 414	0.51 317	0.53 347	0.52 366	0.45 436	1.40 465	0.72 446	0.11 284	0.96 515	0.10 211	0.24 463	0.15 211	1.25 557

DLCB_ROB	0.61 335	0.96 459	2.00 217	0.37 352	0.25 243	0.65 453	0.37 469	0.86 408	0.76 450	0.73 522	0.70 504	0.84 539	0.47 459	1.57 499	0.72 446	0.13 393	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.18 282	0.33 197

ACV-stereo	0.71 444	0.85 419	3.01 552	0.33 267	0.25 243	1.01 592	0.59 568	0.62 246	0.54 215	0.42 229	0.45 280	1.54 642	1.44 632	1.40 465	0.73 450	0.14 435	0.13 247	0.12 354	0.11 237	0.20 335	0.35 213

ITSA-stereo	0.52 240	0.42 167	1.46 117	0.34 294	0.18 106	0.60 369	0.29 385	0.99 514	0.82 504	0.51 317	0.48 299	0.53 369	0.59 516	1.25 445	0.73 450	0.15 466	0.12 227	0.17 523	0.16 367	0.19 312	0.32 192

MyStereo05	0.57 285	0.72 352	2.72 493	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.87 417	0.82 504	0.54 342	0.37 234	0.53 369	0.42 405	0.63 252	0.73 450	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

mmm	0.66 412	0.53 260	1.83 170	0.38 372	0.86 563	0.49 206	0.27 343	0.82 364	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.47 340	0.38 356	0.81 338	0.73 450	0.12 344	1.37 573	0.14 454	0.45 586	0.18 282	1.35 568

PASM	0.82 500	1.00 465	2.68 476	0.52 484	0.48 472	0.65 453	0.59 568	0.83 375	0.89 548	0.82 559	0.73 526	0.89 560	0.68 549	2.39 618	0.73 450	0.35 614	0.37 405	0.36 616	0.41 578	0.45 598	0.51 322

GCST	0.84 507	1.48 596	3.02 554	1.12 604	1.09 598	0.62 409	0.19 102	0.79 340	0.56 235	0.60 420	0.65 471	0.50 354	0.31 310	1.24 441	0.74 455	0.76 644	0.46 428	0.84 650	0.64 635	0.71 631	0.57 361

G2L-Stereo_test	0.64 383	1.34 560	2.55 414	0.34 294	0.24 232	0.75 513	0.39 486	0.83 375	0.65 313	0.62 445	0.54 368	0.74 495	0.40 380	1.57 499	0.75 456	0.11 284	0.08 72	0.08 58	0.08 98	0.28 466	0.43 270

1test111	0.72 454	0.73 356	2.43 341	0.67 542	0.52 481	0.76 518	0.24 277	0.81 355	0.83 511	0.77 539	0.39 248	0.25 157	0.38 356	1.03 392	0.75 456	0.10 183	2.13 648	0.11 291	0.09 135	0.16 233	1.18 544

qqq	0.65 392	0.63 304	2.10 249	0.30 196	0.64 527	0.46 170	0.27 343	0.81 355	0.83 511	0.48 270	0.56 393	0.46 331	0.37 347	1.03 392	0.75 456	0.11 284	1.41 579	0.12 354	0.41 578	0.16 233	1.18 544

FADNet_RVC	0.87 526	1.51 600	2.90 535	0.31 221	0.24 232	0.71 491	0.25 305	1.00 524	0.65 313	0.45 250	0.57 404	0.61 416	0.44 428	1.53 490	0.75 456	0.94 650	0.97 516	0.28 595	1.00 668	0.89 644	1.36 570

Wz-Net-MNSev	0.74 461	1.42 586	2.75 503	0.38 372	0.33 353	0.90 575	0.61 577	0.98 505	0.94 565	0.77 539	0.75 536	0.75 500	0.66 545	1.39 463	0.76 460	0.17 506	0.13 247	0.14 454	0.14 320	0.28 466	0.48 306

BEATNet_4x	0.57 285	1.16 511	2.56 418	0.35 320	0.16 61	0.56 299	0.25 305	0.91 451	0.64 306	0.55 355	0.53 347	0.59 406	0.43 418	0.67 273	0.76 460	0.12 344	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.23 385	0.58 368

PSM-softLoss	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

KMStereo	0.52 240	0.34 89	2.47 379	0.55 498	0.17 85	0.61 388	0.39 486	0.64 261	0.67 334	0.52 327	0.48 299	0.39 271	0.25 217	1.46 478	0.77 462	0.13 393	0.08 72	0.13 417	0.12 275	0.12 128	0.15 53

RE-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

TVStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.77 462	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

fast-acv-ft	0.67 418	1.24 537	3.26 577	0.39 389	0.30 316	0.80 541	0.48 532	0.74 311	0.76 450	0.60 420	0.78 548	0.76 505	0.60 524	0.70 290	0.78 466	0.16 486	0.15 281	0.18 542	0.17 386	0.38 560	0.24 136

hknet	0.53 253	0.39 144	2.04 230	0.31 221	0.24 232	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.71 400	0.64 469	0.53 347	0.79 515	0.40 380	0.84 344	0.78 466	0.12 344	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

NF-Stereo	0.53 253	0.33 74	2.55 414	0.55 498	0.16 61	0.61 388	0.43 507	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.44 476	0.78 466	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

OCTAStereo	0.53 253	0.33 74	2.54 406	0.56 509	0.16 61	0.61 388	0.42 500	0.70 293	0.70 385	0.50 305	0.47 291	0.37 261	0.26 234	1.43 471	0.79 469	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.17 74

DRN-Test	0.71 444	0.79 393	2.83 522	0.40 402	0.44 456	0.80 541	0.41 493	1.07 581	0.83 511	0.82 559	0.64 463	0.68 465	0.57 505	1.78 539	0.79 469	0.16 486	0.13 247	0.17 523	0.16 367	0.24 392	0.51 322

x	0.65 392	0.62 302	2.12 254	0.36 339	0.61 519	0.48 194	0.24 277	0.80 346	0.89 548	0.50 305	0.56 393	0.44 310	0.36 340	0.62 251	0.80 471	0.11 284	1.44 583	0.11 291	0.39 571	0.16 233	1.34 566

GwcNet-ADL	0.54 264	0.78 389	2.85 527	0.31 221	0.20 158	0.58 332	0.29 385	0.93 465	0.67 334	0.48 270	0.47 291	0.56 393	0.33 325	0.48 169	0.80 471	0.13 393	0.12 227	0.09 144	0.09 135	0.14 195	0.40 246

TransformOpticalFlow	0.65 392	0.61 295	2.67 469	0.45 443	0.26 261	0.62 409	0.28 357	0.88 425	0.76 450	0.76 537	0.74 529	0.90 563	0.84 583	1.82 549	0.80 471	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.12 128	0.19 89

RASNet	0.69 432	1.05 480	2.59 427	0.37 352	0.47 470	0.66 466	0.33 437	0.82 364	0.76 450	0.51 317	0.65 471	0.93 569	0.62 529	2.20 603	0.80 471	0.14 435	0.09 137	0.09 144	0.11 237	0.18 282	0.37 222

iinet-f	0.62 357	1.18 519	2.55 414	0.33 267	0.25 243	0.82 550	0.34 447	0.87 417	0.69 373	0.56 367	0.64 463	0.73 493	0.67 547	0.80 334	0.81 475	0.14 435	0.13 247	0.11 291	0.10 184	0.44 595	0.26 148

RAFT-345	0.56 276	0.37 124	2.68 476	0.40 402	0.34 369	0.58 332	0.41 493	0.49 122	0.70 385	0.51 317	0.99 592	0.43 295	0.28 268	1.56 494	0.81 475	0.10 183	0.07 24	0.11 291	0.09 135	0.11 104	0.09 10

FADNet-RVC	0.69 432	1.65 620	2.74 501	0.35 320	0.26 261	0.60 369	0.29 385	0.91 451	0.67 334	0.46 263	0.51 330	0.62 421	0.46 447	1.75 530	0.81 475	0.17 506	0.20 343	0.17 523	0.18 399	0.60 622	0.39 239

APVNet	0.76 477	1.11 494	3.23 573	0.39 389	0.36 394	0.85 558	0.44 516	0.96 489	0.73 414	0.58 390	0.69 491	0.76 505	0.56 500	2.29 607	0.82 478	0.17 506	0.18 322	0.24 585	0.19 417	0.35 536	0.27 155

RP	0.74 461	1.01 468	2.48 384	0.44 436	0.45 461	0.66 466	0.45 520	0.95 486	0.87 539	0.70 508	0.95 584	0.99 585	0.82 580	1.55 492	0.82 478	0.26 593	0.19 328	0.23 579	0.20 430	0.34 521	0.38 231

DISCO	0.61 335	0.63 304	1.98 212	0.46 448	0.34 369	0.84 557	0.35 457	0.88 425	0.81 498	0.61 430	0.64 463	1.06 602	0.53 491	1.11 415	0.83 480	0.13 393	0.10 172	0.11 291	0.10 184	0.26 438	0.37 222

XPNet_ROB	0.68 425	1.11 494	2.28 298	0.38 372	0.27 275	0.67 475	0.47 530	0.94 471	0.75 441	0.80 550	0.71 519	0.81 528	0.54 493	1.72 525	0.84 481	0.22 566	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.25 417	0.45 291

GwcNet	0.76 477	1.09 487	3.68 618	0.38 372	0.45 461	0.81 545	0.45 520	0.91 451	0.89 548	0.63 458	0.77 543	0.82 531	0.51 481	1.64 514	0.85 482	0.17 506	0.16 296	0.15 483	0.15 344	0.33 511	0.34 206

FADNet	0.71 444	1.60 615	2.53 402	0.33 267	0.30 316	0.67 475	0.29 385	0.92 459	0.75 441	0.45 250	0.49 314	0.66 447	0.57 505	1.85 557	0.85 482	0.46 626	0.20 343	0.17 523	0.20 430	0.60 622	0.37 222

SMFormer	0.64 383	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.17 257	0.84 473

tta	0.63 372	0.54 263	1.92 198	0.32 243	0.16 61	0.46 170	0.24 277	0.94 471	0.85 526	0.58 390	0.70 504	0.51 359	0.41 392	1.89 566	0.86 484	0.13 393	1.01 523	0.11 291	0.26 479	0.19 312	0.59 375

edge stereo	0.84 507	0.74 368	3.42 602	0.38 372	1.21 609	0.63 424	0.41 493	0.98 505	0.83 511	0.81 553	0.88 571	1.14 616	0.73 561	2.16 600	0.89 486	0.22 566	0.20 343	0.26 592	0.18 399	0.38 560	0.43 270

LALA_ROB	0.68 425	1.14 501	2.50 395	0.37 352	0.29 300	0.78 533	0.55 556	0.99 514	0.84 523	0.82 559	0.68 486	0.93 569	0.50 477	1.01 389	0.89 486	0.21 559	0.15 281	0.21 566	0.18 399	0.26 438	0.30 177

DF	0.70 439	0.34 89	1.60 137	2.29 664	1.43 623	0.40 104	0.20 127	0.73 308	0.37 55	0.25 101	0.39 248	0.34 245	0.17 66	0.83 342	0.90 488	0.10 183	2.62 672	0.08 58	0.29 495	0.09 52	0.58 368

DCVSM-stereo	0.52 240	0.37 124	2.45 366	0.30 196	0.22 188	0.54 276	0.52 546	0.60 234	0.52 196	0.69 504	0.47 291	0.79 515	0.49 472	0.56 217	0.90 488	0.13 393	0.14 263	0.15 483	0.13 297	0.20 335	0.21 108

DN	0.97 569	0.30 34	4.03 637	3.02 678	0.78 553	0.72 497	0.21 170	0.61 240	0.44 133	0.36 195	0.54 368	0.36 253	0.18 91	1.20 434	0.91 490	0.72 642	1.86 623	0.11 291	0.34 544	0.12 128	2.60 650

Hybrid-DGEV-2	0.61 335	1.16 511	2.80 513	0.33 267	0.17 85	0.73 502	0.19 102	0.89 433	0.73 414	0.61 430	0.42 261	0.53 369	0.43 418	1.00 386	0.91 490	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.10 184	0.25 417	0.61 382

StereoDRNet	0.71 444	1.24 537	2.56 418	0.42 418	0.45 461	0.73 502	0.46 526	0.98 505	0.81 498	0.77 539	0.56 393	0.74 495	0.48 466	1.69 523	0.91 490	0.15 466	0.14 263	0.15 483	0.15 344	0.26 438	0.51 322

gasm-f	0.93 557	0.71 345	2.09 242	2.15 659	2.42 669	0.54 276	0.26 324	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.33 209	0.16 44	0.22 160	0.70 290	0.93 493	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.39 569	3.58 675

ASMatch	0.61 335	0.47 215	2.72 493	0.91 578	0.36 394	0.56 299	0.24 277	0.54 186	0.67 334	0.48 270	1.20 613	0.47 340	0.65 538	1.33 458	0.93 493	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.10 80	0.17 74

CC-Net-ROB	0.95 562	1.57 607	2.93 538	0.90 574	0.39 419	0.87 566	0.44 516	1.12 595	0.83 511	0.59 409	0.69 491	0.64 433	0.50 477	2.73 646	0.93 493	0.97 653	0.40 416	0.87 654	0.29 495	0.61 625	0.66 401

LG-Stereo_Zeroshot	0.53 253	0.39 144	1.30 87	0.45 443	0.21 173	0.74 510	0.17 75	0.71 300	0.44 133	1.17 609	0.38 242	0.89 560	0.23 186	0.86 347	0.94 496	0.11 284	0.49 437	0.09 144	0.40 573	0.13 163	0.50 315

zero-FE	1.27 611	0.33 74	9.38 680	1.30 612	2.25 664	0.33 42	0.20 127	0.51 156	1.26 617	0.32 176	0.22 76	0.77 507	0.22 160	0.69 283	0.96 497	0.21 559	2.25 657	0.09 144	0.61 633	0.32 505	3.25 667

AASNet	0.66 412	1.49 598	2.97 544	0.37 352	0.33 353	0.65 453	0.30 401	1.00 524	0.78 468	0.56 367	0.60 426	0.55 387	0.39 373	0.88 358	0.96 497	0.15 466	0.12 227	0.13 417	0.11 237	0.45 598	0.35 213

GEAStereo	0.95 562	0.48 224	1.85 179	2.15 659	3.19 676	0.55 291	0.21 170	0.66 268	0.45 140	0.43 236	0.22 76	0.16 44	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.28 659	0.09 144	0.06 11	0.33 511	3.58 675

GSStereo	1.06 588	0.48 224	1.85 179	2.42 668	3.19 676	0.55 291	0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

GS-Stereo							0.21 170	1.59 643	0.54 215	0.29 163	0.22 76	0.17 62	0.18 91	1.06 398	0.97 499	0.13 393	2.82 675	0.08 58	0.17 386	0.33 511	3.99 683

BSDual-CNN	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.31 221	0.22 188	0.76 518	0.32 423	1.05 564	0.67 334	0.64 469	0.53 347	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.10 172	0.14 454	0.12 275	0.13 163	0.15 53

psmg	0.48 201	0.32 60	1.58 132	0.28 152	0.22 188	0.75 513	0.35 457	0.94 471	0.67 334	0.61 430	0.59 417	0.63 425	0.38 356	0.48 169	0.97 499	0.13 393	0.11 204	0.13 417	0.13 297	0.14 195	0.15 53

test-3	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.52 327	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.62 385

test_1	0.58 294	0.43 184	2.44 349	0.52 484	0.59 506	0.46 170	0.23 248	0.77 325	0.49 165	0.51 317	0.29 161	0.44 310	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.27 558	0.10 211	0.35 549	0.29 477	0.63 391

test_3	0.59 313	0.44 199	2.44 349	0.53 488	0.59 506	0.48 194	0.30 401	0.79 340	0.52 196	0.51 317	0.30 172	0.45 323	0.22 160	0.59 230	0.97 499	0.08 42	1.25 553	0.11 291	0.35 549	0.30 486	0.62 385

MFMNet_re	1.01 579	1.73 626	3.04 558	0.85 569	0.76 548	0.93 581	0.81 614	1.02 543	1.10 600	1.05 592	1.06 604	0.84 539	0.96 603	0.93 372	0.97 499	0.68 640	0.61 465	0.63 643	0.60 631	0.77 639	0.80 460

iResNet_ROB	0.60 325	1.59 611	2.04 230	0.32 243	0.21 173	0.60 369	0.22 208	0.99 514	0.85 526	0.61 430	0.63 449	0.58 402	0.42 405	1.08 408	0.98 508	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.06 11	0.23 385	0.33 197

DispFullNet	1.69 645	2.25 662	5.23 661	1.53 632	8.78 686	0.89 572	0.37 469	1.03 550	0.98 582	1.37 633	1.00 593	1.13 614	1.97 654	1.51 486	0.98 508	0.55 630	0.32 396	1.19 665	0.64 635	1.16 655	0.88 489

DFGA-Net	0.61 335	1.55 603	2.59 427	0.32 243	0.26 261	0.54 276	0.22 208	0.67 273	0.63 298	0.50 305	0.52 340	0.35 251	0.28 268	1.84 553	0.99 510	0.10 183	0.08 72	0.12 354	0.12 275	0.38 560	0.18 83

Pruner-Stereo	0.55 268	0.38 135	2.49 390	1.78 646	0.19 141	0.63 424	0.45 520	0.59 227	0.67 334	0.61 430	0.48 299	0.41 289	0.25 217	0.49 183	0.99 510	0.13 393	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.13 163	0.14 43

Nwc_Net	0.75 472	1.10 492	2.96 543	0.42 418	0.39 419	0.77 528	0.39 486	1.06 577	0.73 414	0.65 485	1.00 593	0.99 585	0.74 565	1.43 471	0.99 510	0.24 582	0.15 281	0.23 579	0.26 479	0.27 453	0.30 177

Selective-IGEV-i1	0.99 574	0.36 109	1.98 212	1.72 643	2.18 663	0.62 409	0.33 437	0.91 451	1.13 605	0.60 420	0.53 347	1.36 633	0.29 289	0.71 298	1.00 513	0.11 284	1.94 631	0.13 417	0.30 505	0.14 195	3.51 674

IRAFT_RVC	0.59 313	0.74 368	2.42 336	0.47 454	0.21 173	0.59 354	0.42 500	0.68 278	0.73 414	0.54 342	0.50 326	0.49 350	0.51 481	1.57 499	1.00 513	0.11 284	0.25 375	0.13 417	0.10 184	0.15 211	0.14 43

AF-Net	0.76 477	1.14 501	2.74 501	0.42 418	0.41 436	0.70 487	0.41 493	1.07 581	0.94 565	0.73 522	1.05 603	1.04 597	0.86 588	1.23 439	1.00 513	0.23 574	0.15 281	0.25 590	0.18 399	0.32 505	0.35 213

AIO-Stereo-zeroshot1	0.94 559	0.84 414	3.40 597	1.46 626	0.78 553	1.37 624	0.70 602	1.11 592	0.68 361	0.80 550	1.29 618	1.09 608	0.59 516	1.16 424	1.01 516	0.14 435	0.53 448	0.11 291	0.46 593	0.31 495	0.86 483

DDF-Stereo	0.65 392	0.33 74	1.69 153	0.67 542	0.82 559	0.37 73	0.20 127	0.50 146	0.52 196	0.34 188	0.17 29	0.78 512	0.23 186	0.68 279	1.03 517	0.20 548	1.66 611	0.09 144	0.34 544	0.34 521	2.03 616

DSFCA	0.62 357	0.77 382	1.95 203	0.29 175	0.29 300	0.79 537	0.86 618	0.81 355	0.73 414	0.73 522	0.66 478	0.67 451	0.57 505	1.17 427	1.03 517	0.16 486	0.15 281	0.13 417	0.14 320	0.19 312	0.28 161

LSM	3.40 674	1.42 586	5.81 668	9.98 692	30.74 711	0.86 559	1.14 644	0.99 514	1.26 617	1.40 637	2.18 649	0.93 569	0.85 586	1.76 533	1.03 517	0.22 566	0.35 403	0.24 585	0.29 495	0.40 576	6.21 692

DStereoRT	1.00 578	0.72 352	2.87 530	0.36 339	0.38 413	0.92 580	0.35 457	0.92 459	1.17 613	0.57 383	0.64 463	1.04 597	1.13 616	1.75 530	1.04 520	0.15 466	0.59 462	2.18 685	0.80 648	0.16 233	2.28 641

xyz-stereo	3.06 671	0.44 199	30.74 715	0.24 61	0.12 8	15.34 693	0.24 277	0.56 205	0.49 165	0.62 445	7.90 686	0.64 433	0.49 472	1.44 476	1.05 521	0.09 94	0.07 24	0.34 614	0.08 98	0.13 163	0.19 89

DANet	0.85 516	0.68 327	2.41 332	1.18 607	0.48 472	0.77 528	1.23 654	0.93 465	1.53 636	0.90 571	0.72 524	0.97 580	0.57 505	1.86 559	1.05 521	0.18 519	0.16 296	0.19 550	0.16 367	0.26 438	0.67 408
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PDISCO_ROB	0.84 507	1.46 593	2.84 524	0.65 535	0.59 506	1.17 614	0.48 532	1.19 610	1.08 599	0.67 494	0.72 524	1.00 588	0.61 527	1.24 441	1.05 521	0.38 616	0.18 322	0.28 595	0.24 463	0.58 620	0.44 286

Zero-FE251	0.76 477	0.35 101	2.10 249	0.30 196	0.25 243	0.44 150	0.16 62	0.45 88	0.36 48	5.93 685	0.20 51	0.22 122	0.19 112	0.52 197	1.06 524	0.10 183	0.71 487	0.08 58	0.06 11	0.09 52	1.56 585

PAM	0.91 547	0.43 184	2.67 469	0.77 558	0.89 567	1.81 646	1.22 653	1.13 599	0.78 468	1.16 608	0.91 577	1.39 635	0.68 549	0.76 318	1.06 524	0.10 183	0.98 519	0.10 211	0.50 606	0.14 195	0.66 401

YMNet	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

YMNet_1	0.66 412	0.98 462	2.12 254	0.42 418	0.41 436	0.86 559	0.43 507	0.92 459	0.76 450	0.75 532	0.81 551	0.83 536	0.46 447	0.87 349	1.07 526	0.19 537	0.22 355	0.20 560	0.17 386	0.42 586	0.39 239

aanetorigin	0.81 496	1.03 474	2.64 455	0.44 436	0.44 456	0.59 354	1.00 635	0.59 227	0.70 385	1.54 647	1.22 615	0.82 531	1.08 612	1.06 398	1.07 526	0.18 519	0.15 281	0.17 523	0.21 441	0.53 616	0.65 399

ssnet_v2	0.64 383	0.99 464	2.67 469	0.33 267	0.22 188	0.72 497	0.45 520	1.00 524	0.80 489	0.66 492	0.54 368	0.81 528	0.48 466	0.91 366	1.08 529	0.16 486	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.33 511	0.31 186

coex_refinement	0.67 418	1.33 557	2.48 384	0.38 372	0.26 261	0.64 437	0.34 447	0.88 425	0.68 361	0.61 430	0.63 449	0.80 523	0.48 466	1.84 553	1.09 530	0.13 393	0.10 172	0.10 211	0.10 184	0.18 282	0.38 231

psmorigin	1.41 626	0.91 445	13.83 695	0.37 352	0.30 316	0.63 424	0.37 469	0.80 346	0.64 306	0.98 581	0.87 568	1.16 620	0.78 574	3.95 674	1.09 530	0.19 537	0.22 355	0.17 523	0.19 417	0.25 417	0.47 299

MLCV	0.59 313	1.41 581	2.41 332	0.31 221	0.15 47	0.60 369	0.23 248	0.77 325	0.63 298	0.67 494	0.66 478	0.55 387	0.37 347	1.16 424	1.09 530	0.10 183	0.07 24	0.09 144	0.07 63	0.21 350	0.29 168

PAM_32	0.95 562	0.43 184	2.68 476	0.64 532	1.10 602	1.78 645	1.16 648	1.12 595	0.96 573	1.07 596	0.90 576	1.38 634	0.76 573	0.78 326	1.11 533	0.10 183	1.29 562	0.10 211	0.50 606	0.16 233	0.98 519

MyStereo06	0.70 439	0.72 352	3.51 607	0.31 221	0.25 243	0.60 369	0.30 401	0.90 444	0.67 334	1.48 644	0.53 347	0.84 539	0.57 505	0.60 237	1.11 533	0.09 94	0.55 454	0.12 354	0.20 430	0.16 233	0.56 355

PFNet	0.62 357	0.42 167	2.69 483	0.43 431	0.55 493	0.62 409	0.27 343	0.64 261	0.72 409	0.61 430	0.56 393	0.45 323	0.33 325	1.86 559	1.12 535	0.28 600	0.09 137	0.12 354	0.16 367	0.26 438	0.27 155

IGEV-FE	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

IGEV_Zeroshot_test	0.91 547	0.39 144	3.80 624	0.42 418	1.95 654	0.56 299	0.64 584	0.84 384	0.55 226	1.45 640	0.53 347	0.79 515	0.42 405	0.57 221	1.13 536	0.10 183	0.49 437	0.10 211	0.34 544	0.19 312	2.97 660

Reg-Stereo(zero)	0.66 412	0.26 1	2.13 260	0.25 80	1.15 606	0.99 589	0.97 629	0.57 214	0.81 498	0.52 327	0.46 285	0.54 378	0.59 516	0.47 155	1.14 538	0.08 42	0.88 510	0.08 58	0.36 559	0.12 128	0.80 460

Wz-Net-SNSev	0.85 516	1.83 633	3.36 586	0.42 418	0.31 329	0.71 491	0.66 590	1.04 556	0.94 565	0.68 500	0.85 561	0.96 578	0.62 529	1.75 530	1.14 538	0.16 486	0.15 281	0.16 504	0.17 386	0.39 569	0.63 391

MFN_U_SF_DS_RVC	1.08 595	2.01 644	2.56 418	0.49 468	0.40 429	1.49 629	0.96 628	1.02 543	0.95 571	0.85 565	0.94 581	1.06 602	0.59 516	2.92 657	1.15 540	0.43 622	0.74 491	0.32 609	0.55 617	0.74 634	1.35 568

RGC	0.78 488	1.10 492	2.55 414	0.45 443	0.45 461	0.73 502	0.40 491	1.00 524	0.75 441	0.75 532	1.04 601	1.02 592	0.73 561	1.74 528	1.15 540	0.24 582	0.19 328	0.28 595	0.26 479	0.31 495	0.38 231

ccnet	0.77 486	0.61 295	2.01 220	0.40 402	0.46 468	1.05 599	0.59 568	1.02 543	0.74 435	0.90 571	0.97 586	0.82 531	0.89 593	1.68 522	1.16 542	0.32 609	0.26 379	0.32 609	0.28 490	0.35 536	0.47 299

FE-Mocha	0.61 335	0.36 109	1.84 173	1.06 594	0.34 369	0.43 136	0.17 75	0.72 304	0.55 226	0.45 250	0.50 326	0.58 402	0.45 436	2.35 612	1.18 543	0.10 183	0.40 416	0.11 291	0.21 441	0.13 163	0.31 186

GASNet	0.84 507	1.98 640	4.07 639	0.48 455	0.33 353	0.58 332	0.34 447	0.97 497	0.81 498	0.60 420	0.59 417	0.74 495	0.55 498	2.08 590	1.18 543	0.22 566	0.15 281	0.19 550	0.17 386	0.55 618	0.29 168

OMP-Stereo	0.64 383	0.87 425	2.38 319	0.56 509	0.37 403	0.60 369	0.26 324	0.75 315	0.71 400	0.65 485	0.60 426	0.68 465	0.32 319	2.07 587	1.18 543	0.11 284	0.08 72	0.12 354	0.09 135	0.17 257	0.28 161

STrans-v2	0.69 432	0.62 302	2.66 460	0.28 152	0.23 218	0.57 322	0.32 423	1.01 534	0.77 463	0.92 574	0.84 558	0.88 557	0.92 598	1.81 546	1.19 546	0.10 183	0.07 24	0.10 211	0.09 135	0.12 128	0.30 177

Select-FE	0.89 537	0.94 456	2.99 549	0.50 475	1.03 588	1.31 621	0.92 626	1.40 630	0.59 260	1.11 600	0.55 379	1.16 620	0.75 569	0.91 366	1.20 547	0.11 284	0.46 428	0.11 291	0.49 602	0.14 195	1.09 538

PWCDC_ROB	0.83 505	1.57 607	2.63 446	0.48 455	0.37 403	0.78 533	0.29 385	1.04 556	1.36 627	0.63 458	2.05 645	0.64 433	0.70 556	1.10 410	1.20 547	0.33 611	0.14 263	0.15 483	0.12 275	0.63 626	0.46 297

RAFT-RH_RVC	0.65 392	0.73 356	2.78 510	0.39 389	0.29 300	0.60 369	0.18 93	0.45 88	0.63 298	0.75 532	1.89 641	0.47 340	0.29 289	1.59 507	1.21 549	0.15 466	0.07 24	0.13 417	0.13 297	0.11 104	0.10 15

RAFT + AFF	0.79 491	1.73 626	2.99 549	0.34 294	0.35 382	0.67 475	0.51 542	1.05 564	0.79 481	0.54 342	0.58 411	0.59 406	0.81 578	1.80 544	1.21 549	0.13 393	0.27 386	0.15 483	0.14 320	0.45 598	0.69 421

iResNetv2_ROB	0.71 444	1.90 637	3.48 605	0.43 431	0.22 188	0.60 369	0.29 385	0.96 489	0.78 468	0.60 420	0.65 471	0.60 414	0.46 447	0.80 334	1.21 549	0.12 344	0.08 72	0.10 211	0.07 63	0.44 595	0.33 197

UDG	0.86 519	1.57 607	2.80 513	0.68 548	0.59 506	0.78 533	0.38 479	0.97 497	0.74 435	0.63 458	0.70 504	1.01 589	0.68 549	1.02 390	1.22 552	0.45 624	0.34 402	0.89 655	0.51 610	0.73 633	0.58 368

DispNO	0.76 477	1.36 569	3.15 569	0.32 243	0.27 275	0.59 354	0.29 385	0.88 425	0.72 409	0.55 355	0.79 550	0.83 536	0.47 459	2.46 623	1.23 553	0.12 344	0.10 172	0.18 542	0.31 516	0.20 335	0.25 140

RYNet	0.77 486	0.91 445	2.36 315	0.37 352	0.41 436	0.88 568	0.44 516	0.99 514	0.88 543	0.65 485	0.54 368	0.92 564	0.61 527	2.70 643	1.23 553	0.15 466	0.14 263	0.17 523	0.14 320	0.27 453	0.55 353

iResNet	0.59 313	1.09 487	2.54 406	0.44 436	0.18 106	0.65 453	0.29 385	0.89 433	0.75 441	0.59 409	0.64 463	0.43 295	0.39 373	0.73 308	1.24 555	0.11 284	0.08 72	0.09 144	0.08 98	0.21 350	0.40 246

Wz-Net-LNSev-Ref	0.65 392	1.15 507	2.40 328	0.33 267	0.30 316	0.83 552	0.40 491	0.94 471	0.82 504	0.67 494	0.76 539	0.68 465	0.58 513	1.13 419	1.25 556	0.14 435	0.08 72	0.10 211	0.08 98	0.18 282	0.28 161

test-1	0.61 335	0.54 263	2.09 242	0.31 221	1.37 618	0.51 235	0.28 357	0.83 375	0.50 177	0.42 229	0.55 379	0.54 378	0.24 199	0.38 101	1.25 556	0.10 183	1.08 533	0.10 211	0.17 386	0.11 104	0.77 447

AANet	1.18 603	1.16 511	2.94 540	0.35 320	1.41 620	0.66 466	0.38 479	0.82 364	2.26 663	1.34 632	1.54 632	1.27 624	1.21 621	1.32 455	1.26 558	0.59 632	1.95 633	0.18 542	0.39 571	0.34 521	2.25 637

LMCR-Stereo	0.61 335	1.00 465	2.60 435	0.42 418	0.22 188	0.74 510	0.31 412	1.06 577	0.70 385	0.62 445	0.64 463	0.40 282	0.52 488	0.84 344	1.27 559	0.20 548	0.09 137	0.12 354	0.09 135	0.26 438	0.16 66

DeepPrunerF	0.92 550	1.33 557	3.41 599	0.46 448	0.51 477	0.64 437	0.49 539	1.16 605	2.62 669	0.65 485	0.61 434	0.65 438	0.62 529	2.23 604	1.31 560	0.23 574	0.19 328	0.30 604	0.28 490	0.39 569	0.34 206

PSMNet_ROB	0.75 472	1.42 586	2.93 538	0.39 389	0.32 345	0.73 502	0.56 560	0.90 444	0.74 435	0.56 367	0.60 426	0.75 500	0.47 459	2.00 580	1.31 560	0.18 519	0.13 247	0.19 550	0.20 430	0.26 438	0.40 246

anonymity	0.86 519	0.68 327	1.44 116	0.64 532	0.83 560	0.67 475	0.52 546	0.98 505	0.73 414	0.96 580	0.70 504	0.81 528	0.86 588	1.10 410	1.34 562	0.64 634	0.72 489	0.58 638	1.44 677	0.60 622	0.91 496

MSC_U_SF_DS_RVC	1.40 625	2.04 649	3.02 554	0.58 514	0.41 436	2.15 660	1.00 635	1.31 622	1.29 621	1.05 592	1.10 606	1.29 627	0.91 595	3.07 660	1.34 562	1.65 676	0.84 507	0.68 646	0.88 662	1.55 670	1.91 608

CBFPSM	0.62 357	1.34 560	2.12 254	0.30 196	0.23 218	0.71 491	0.38 479	0.77 325	0.68 361	0.51 317	0.49 314	1.03 593	0.82 580	0.63 252	1.35 564	0.11 284	0.12 227	0.10 211	0.10 184	0.19 312	0.37 222

DDUNet	0.90 543	1.63 618	2.77 508	0.77 558	0.69 537	0.83 552	0.44 516	0.90 444	0.70 385	0.68 500	0.76 539	0.92 564	0.54 493	1.14 421	1.35 564	0.61 633	0.37 405	0.96 657	0.52 613	0.77 639	0.67 408

SQANet	0.92 550	1.96 638	3.23 573	0.77 558	0.83 560	0.76 518	0.38 479	0.87 417	0.68 361	0.64 469	0.69 491	0.73 493	0.52 488	1.35 460	1.36 566	0.80 646	0.30 391	0.60 641	0.29 495	0.93 645	0.70 424

Consistency-Raft	0.92 550	1.21 526	3.50 606	0.98 587	0.63 522	0.77 528	0.54 552	1.02 543	1.01 587	0.62 445	1.03 599	0.65 438	1.04 609	0.81 338	1.36 566	0.45 624	0.47 432	0.51 636	0.59 629	0.65 628	0.47 299

iRaft-Stereo_20w	1.50 633	0.42 167	4.81 657	2.24 663	2.09 660	1.36 622	1.27 655	1.38 627	0.94 565	2.07 654	0.42 261	0.85 545	0.69 554	0.87 349	1.37 568	0.10 183	4.04 686	0.09 144	0.40 573	0.17 257	4.53 688

IIG-Stereo	0.65 392	0.87 425	2.32 308	0.55 498	0.23 218	0.62 409	0.21 170	0.78 332	0.71 400	0.64 469	0.69 491	0.69 476	0.38 356	2.07 587	1.37 568	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.15 211	0.27 155

CBMV	0.86 519	1.00 465	2.82 520	0.35 320	0.21 173	0.78 533	0.78 611	1.05 564	0.87 539	0.90 571	0.74 529	0.87 553	1.89 652	1.67 518	1.38 570	0.19 537	0.20 343	0.21 566	0.19 417	0.28 466	0.84 473
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
EAI-Stereo	1.16 602	0.29 16	1.94 202	0.55 498	0.97 579	1.96 651	7.94 693	1.34 624	1.03 590	1.01 588	1.48 630	0.51 359	0.66 545	0.65 267	1.42 571	0.09 94	0.23 362	0.09 144	0.53 614	0.13 163	0.49 312

XQC	0.84 507	1.32 552	2.61 440	0.78 561	0.44 456	0.89 572	0.53 549	1.16 605	1.07 597	0.85 565	0.69 491	0.92 564	0.73 561	1.40 465	1.44 572	0.24 582	0.35 403	0.23 579	0.26 479	0.45 598	0.39 239

DGSMNet	2.93 669	0.77 382	3.44 603	3.58 684	4.25 681	2.53 666	6.86 691	1.03 550	0.88 543	0.58 390	1.85 640	0.79 515	0.62 529	1.63 511	1.46 573	4.62 688	4.98 691	5.15 693	4.71 693	4.52 690	4.37 686

SHD	0.84 507	1.14 501	2.54 406	0.80 564	0.52 481	0.76 518	0.34 447	1.16 605	1.29 621	1.11 600	0.85 561	0.98 581	0.74 565	1.25 445	1.48 574	0.22 566	0.37 405	0.20 560	0.27 488	0.36 544	0.41 254

MonStereo1	2.06 652	1.22 531	2.39 325	1.22 610	1.04 590	3.53 673	0.62 580	1.55 640	1.93 656	1.50 645	3.36 674	2.24 655	10.67 691	2.85 654	1.50 575	1.08 657	0.39 415	0.96 657	0.58 627	1.16 655	1.39 571

z-mn7	0.90 543	2.01 644	3.02 554	0.37 352	0.29 300	1.02 594	0.48 532	0.97 497	1.33 624	0.71 517	1.36 626	0.85 545	0.62 529	2.15 598	1.50 575	0.15 466	0.13 247	0.14 454	0.13 297	0.34 521	0.53 336

PWC_ROB	0.81 496	1.41 581	2.60 435	0.41 413	0.40 429	0.63 424	0.31 412	1.04 556	0.99 585	0.92 574	1.29 618	0.78 512	0.68 549	1.65 517	1.50 575	0.19 537	0.12 227	0.18 542	0.13 297	0.51 612	0.54 343

NCC-stereo	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213

Abc-Net	0.88 529	1.22 531	2.97 544	0.60 517	0.45 461	1.88 649	0.48 532	1.04 556	0.75 441	0.70 508	0.85 561	0.93 569	0.84 583	1.81 546	1.51 578	0.28 600	0.19 328	0.23 579	0.31 516	0.27 453	0.35 213
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IGEVStereo-DCA	0.74 461	0.74 368	2.09 242	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.23 248	0.49 122	0.62 286	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.18 399	0.24 392	2.22 632

rrr	0.84 507	0.74 368	3.40 597	0.76 555	0.77 550	0.45 158	0.28 357	1.23 615	0.84 523	0.71 517	0.22 76	0.30 217	0.28 268	1.29 452	1.53 580	0.10 183	1.50 592	0.10 211	0.29 495	0.24 392	1.75 601

zh-mn7	0.92 550	2.02 646	3.80 624	0.35 320	0.28 291	0.73 502	0.41 493	1.00 524	1.15 610	1.03 590	1.30 620	0.75 500	0.62 529	1.98 578	1.55 582	0.17 506	0.14 263	0.14 454	0.14 320	0.31 495	0.57 361

test_xeample3	0.86 519	0.75 375	3.36 586	0.65 535	0.76 548	0.49 206	0.33 437	1.21 614	0.80 489	0.61 430	0.23 95	0.30 217	0.29 289	1.17 427	1.57 583	0.10 183	1.79 617	0.10 211	0.40 573	0.25 417	2.09 620

IGEV-RUCA	2.30 657	0.38 135	1.36 97	0.41 413	1.90 651	2.03 658	1.86 670	1.37 626	1.78 649	3.73 680	3.72 675	5.06 679	8.09 688	2.15 598	1.63 584	0.26 593	0.77 492	2.71 687	1.91 683	2.43 680	2.42 645

FBW_ROB	0.94 559	1.23 536	2.35 314	0.46 448	0.32 345	0.87 566	0.46 526	1.15 602	0.97 580	0.83 562	0.78 548	1.01 589	0.64 535	3.65 672	1.65 585	0.27 597	0.24 366	0.40 621	0.26 479	0.32 505	0.88 489

RT-IGEV	0.87 526	0.33 74	2.66 460	0.59 515	0.55 493	0.93 581	0.81 614	1.19 610	1.10 600	1.05 592	0.93 580	1.11 612	0.78 574	0.75 314	1.67 586	0.12 344	0.47 432	0.11 291	0.49 602	0.28 466	1.56 585

Ntro	1.11 597	2.10 652	3.52 609	0.97 586	0.87 566	1.06 602	0.54 552	1.02 543	0.93 563	0.63 458	0.76 539	0.93 569	0.67 547	1.76 533	1.71 587	1.03 655	0.46 428	0.76 649	0.41 578	1.29 661	0.86 483

SAMSARA	1.11 597	1.35 564	2.60 435	1.34 617	0.77 550	1.67 640	1.41 665	1.47 634	0.99 585	1.54 647	0.89 573	1.44 638	0.90 594	1.88 565	1.71 587	0.25 589	0.55 454	0.22 571	0.34 544	0.39 569	0.50 315

RainbowNet	1.27 611	2.22 660	3.58 613	1.14 605	0.92 571	1.08 605	0.76 608	1.19 610	1.15 610	0.77 539	0.97 586	1.08 605	0.83 582	1.64 514	1.72 589	1.20 663	1.30 565	1.01 661	0.58 627	1.23 658	0.97 517

AANet_RVC	0.79 491	1.46 593	2.72 493	0.34 294	0.25 243	0.59 354	0.32 423	0.88 425	0.83 511	0.62 445	0.95 584	0.80 523	0.43 418	2.46 623	1.72 589	0.38 616	0.26 379	0.10 211	0.09 135	0.25 417	0.43 270

z-ln-s-r	0.76 477	1.41 581	2.84 524	0.33 267	0.27 275	0.58 332	0.37 469	0.92 459	0.89 548	0.54 342	0.81 551	0.64 433	0.48 466	2.23 604	1.74 591	0.11 284	0.08 72	0.11 291	0.09 135	0.28 466	0.40 246

G-Net	1.02 580	0.70 340	3.23 573	0.60 517	0.66 531	2.00 655	0.71 603	0.78 332	0.70 385	1.14 605	2.53 657	1.29 627	1.01 607	1.47 481	1.74 591	0.25 589	0.24 366	0.24 585	0.26 479	0.37 552	0.40 246

w-ln-seven-2	0.81 496	1.56 606	3.14 568	0.38 372	0.28 291	0.66 466	0.43 507	0.93 465	0.93 563	0.73 522	0.77 543	0.72 487	0.65 538	1.82 549	1.75 593	0.14 435	0.15 281	0.15 483	0.14 320	0.36 544	0.58 368

HHNet	0.63 372	0.67 317	3.10 564	0.37 352	0.25 243	0.64 437	0.60 572	0.70 293	0.67 334	0.55 355	1.12 608	0.32 233	0.60 524	0.43 136	1.75 593	0.16 486	0.08 72	0.12 354	0.10 184	0.18 282	0.22 116

GANet	0.92 550	1.20 524	2.68 476	0.45 443	0.27 275	0.76 518	0.66 590	0.94 471	0.77 463	0.79 548	1.17 610	0.84 539	0.91 595	2.72 644	1.76 595	0.18 519	0.42 420	0.44 630	0.20 430	0.33 511	0.94 507

PVD	1.05 587	1.21 526	2.36 315	0.84 568	0.91 570	1.04 597	0.64 584	1.32 623	1.68 641	1.43 639	1.41 629	1.14 616	1.15 617	1.49 484	1.77 596	0.27 597	0.65 474	0.28 595	0.35 549	0.40 576	0.73 433

MultiAttention	2.45 658	0.55 272	2.24 288	1.79 647	2.54 671	11.19 689	2.28 674	1.28 617	0.84 523	0.63 458	1.17 610	1.13 614	0.57 505	15.98 700	1.78 597	0.20 548	0.09 137	0.43 628	1.60 681	0.95 647	1.69 599

MSMD_ROB	1.41 626	1.03 474	2.75 503	0.41 413	0.32 345	2.00 655	0.61 577	0.96 489	1.43 629	2.97 676	2.63 661	4.76 678	2.04 657	2.44 622	1.78 597	0.30 606	0.26 379	0.32 609	0.32 524	0.32 505	0.63 391

otaku	1.15 601	2.10 652	3.51 607	0.98 587	0.74 543	1.02 594	0.59 568	1.03 550	0.89 548	0.70 508	1.60 634	0.98 581	0.65 538	1.63 511	1.80 599	0.99 654	0.46 428	0.73 648	0.40 573	1.30 663	0.88 489

ACVNet_1	1.47 632	2.27 665	4.92 659	1.11 601	0.89 567	1.19 617	0.66 590	1.28 617	1.19 615	0.98 581	0.97 586	3.06 664	1.48 637	2.37 614	1.82 600	1.08 657	0.49 437	1.03 662	0.48 600	1.20 657	0.95 510

RTSC	0.84 507	1.40 580	2.67 469	0.50 475	0.40 429	0.83 552	0.33 437	1.11 592	1.14 608	0.93 578	0.82 554	0.84 539	0.58 513	1.34 459	1.82 600	0.18 519	0.49 437	0.14 454	0.30 505	0.46 602	0.42 259

zh-sn7	0.99 574	2.20 658	3.83 628	0.40 402	0.31 329	0.82 550	0.63 582	1.02 543	0.94 565	0.81 553	1.13 609	0.84 539	0.93 600	2.49 626	1.87 602	0.17 506	0.17 310	0.16 504	0.16 367	0.37 552	0.64 396

w-ln-seven	0.86 519	1.50 599	3.03 557	0.38 372	0.35 382	1.02 594	0.48 532	1.06 577	1.13 605	0.92 574	0.86 566	0.86 552	0.60 524	1.67 518	1.89 603	0.15 466	0.14 263	0.16 504	0.15 344	0.35 536	0.57 361

ACVNet_2	1.54 638	2.20 658	4.42 653	1.10 598	0.93 574	1.37 624	0.87 619	1.53 637	1.71 644	1.22 620	1.72 637	2.12 652	1.06 610	2.58 632	1.93 604	0.94 650	0.54 451	1.00 660	0.56 620	2.11 677	0.96 514

IMH-64-1	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

IMH-64	1.50 633	1.98 640	2.69 483	1.39 622	1.12 603	1.39 626	1.19 651	1.80 650	1.47 632	1.19 611	2.20 650	1.53 640	1.51 639	2.12 596	1.98 605	1.34 668	0.68 478	1.28 668	0.70 638	1.37 665	1.12 539

LVE	2.10 654	2.61 680	4.30 651	1.79 647	1.81 647	1.68 641	1.04 638	2.35 668	2.78 672	1.27 627	2.87 666	4.21 674	1.46 634	2.83 653	2.02 607	2.87 684	0.92 513	1.19 665	1.47 678	1.29 661	1.18 544

CBMV_ROB	0.88 529	0.75 375	2.73 498	0.36 339	0.22 188	0.76 518	0.47 530	1.05 564	0.81 498	1.06 595	1.04 601	0.88 557	1.36 627	2.17 602	2.03 608	0.23 574	0.24 366	0.27 593	0.25 471	0.27 453	0.73 433

SGM_RVC	2.11 655	1.07 482	2.87 530	0.98 587	0.92 571	2.72 667	1.88 672	1.91 659	12.27 691	2.09 655	1.99 644	2.47 657	2.24 662	2.87 656	2.03 608	0.54 628	0.47 432	0.42 625	0.47 596	0.74 634	1.22 552
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	1.29 615	1.34 560	3.04 558	0.35 320	0.28 291	1.10 608	0.69 600	1.42 632	1.07 597	2.71 672	2.43 655	2.95 661	1.50 638	2.92 657	2.03 608	0.23 574	0.22 355	0.22 571	0.19 417	0.50 610	0.69 421
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
DRaft	0.65 392	0.47 215	2.38 319	0.25 80	0.17 85	0.64 437	0.65 588	0.56 205	0.57 242	0.67 494	0.98 589	0.38 267	0.99 605	1.42 470	2.06 611	0.11 284	0.14 263	0.10 211	0.14 320	0.18 282	0.21 108

NVStereoNet_ROB	1.45 630	1.62 616	3.59 614	1.09 596	0.70 539	0.86 559	0.67 595	1.19 610	1.51 635	1.20 616	4.05 678	1.61 644	1.94 653	2.97 659	2.07 612	0.67 639	0.69 481	0.55 637	0.70 638	0.57 619	0.67 408
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Dean	1.92 649	2.31 668	5.03 660	1.31 613	1.08 596	1.55 632	0.99 631	1.98 663	2.33 665	1.51 646	4.15 679	4.23 675	1.39 630	2.31 609	2.10 613	1.18 662	0.69 481	1.18 664	0.75 647	1.30 663	1.07 533

MFN_U_SF_RVC	1.57 640	2.56 679	3.30 582	0.66 539	0.41 436	1.15 612	0.51 542	1.27 616	1.35 626	1.61 649	1.20 613	1.43 637	0.97 604	1.80 544	2.10 613	1.88 679	1.79 617	1.97 683	2.14 685	1.61 671	1.76 603

FINET	1.92 649	1.96 638	4.49 655	1.62 635	1.39 619	3.51 672	4.39 683	2.89 674	2.58 668	1.39 635	1.98 643	1.35 631	2.12 660	1.64 514	2.12 615	0.84 648	1.03 530	0.18 542	0.29 495	0.54 617	2.12 622

MDST_ROB	1.28 613	0.53 260	3.84 630	0.55 498	0.45 461	4.06 676	0.60 572	1.36 625	0.89 548	2.18 659	1.17 610	0.98 581	0.72 558	4.28 676	2.12 615	0.20 548	0.16 296	0.19 550	0.17 386	0.20 335	0.84 473

PWCK	1.62 643	2.32 669	4.27 647	1.11 601	0.56 496	1.81 646	1.84 669	1.55 640	1.54 637	1.45 640	1.81 638	1.82 647	1.38 629	3.34 665	2.14 617	1.09 659	0.57 458	0.98 659	0.59 629	1.50 669	0.79 456

Wz-Net-TNSev	1.02 580	2.26 664	3.69 619	0.38 372	0.31 329	1.00 591	0.71 603	1.12 595	1.02 588	0.74 529	0.73 526	1.09 608	0.91 595	2.46 623	2.15 618	0.21 559	0.20 343	0.16 504	0.20 430	0.48 607	0.62 385

EDNetEfficientorigin	8.19 687	1.27 543	145.54 719	0.51 481	0.96 576	0.75 513	0.49 539	0.86 408	1.57 638	2.12 657	1.49 631	1.28 625	1.35 625	1.84 553	2.15 618	0.14 435	0.13 247	0.17 523	0.18 399	0.39 569	0.64 396

IMH	2.14 656	2.46 674	3.60 616	1.70 641	1.13 605	1.65 639	0.93 627	2.13 666	1.93 656	1.37 633	2.64 662	2.19 653	1.82 650	5.77 681	2.18 620	5.70 689	1.05 531	1.31 670	0.72 643	1.39 667	1.13 541

THIR-Stereo	0.88 529	0.85 419	2.33 310	0.26 100	0.16 61	0.59 354	2.69 675	0.62 246	0.54 215	0.62 445	1.61 635	0.96 578	1.77 648	1.67 518	2.20 621	0.10 183	0.08 72	0.14 454	0.11 237	0.16 233	0.21 108

DEmStereo	0.69 432	0.40 152	2.42 336	0.42 418	0.18 106	0.66 466	0.88 621	0.54 186	0.64 306	0.60 420	1.00 593	0.45 323	1.24 622	1.53 490	2.21 622	0.10 183	0.08 72	0.10 211	0.10 184	0.11 104	0.14 43

DPSNet	1.02 580	0.72 352	2.84 524	0.60 517	0.39 419	1.08 605	0.75 607	1.41 631	1.14 608	0.74 529	0.69 491	1.05 601	1.67 643	2.09 594	2.22 623	0.27 597	0.61 465	0.20 560	0.50 606	0.48 607	1.03 528

WZ-Net	1.04 586	1.83 633	4.20 644	0.42 418	0.36 394	0.88 568	0.71 603	1.05 564	1.11 603	0.84 563	0.94 581	1.06 602	1.17 619	2.37 614	2.24 624	0.20 548	0.14 263	0.15 483	0.16 367	0.36 544	0.53 336

SPS-STEREO	1.22 606	1.65 620	3.41 599	0.66 539	0.69 537	1.01 592	0.68 598	1.10 588	0.96 573	1.40 637	1.25 616	1.46 639	1.08 612	2.05 584	2.24 624	0.66 638	0.61 465	0.58 638	0.57 626	0.66 629	1.65 596
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RTS	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

RTSA	1.29 615	1.59 611	6.48 673	0.63 528	0.57 501	1.59 635	0.90 624	1.15 602	1.44 630	1.20 616	1.31 621	1.10 610	0.87 591	2.67 639	2.27 626	0.21 559	0.38 409	0.19 550	0.20 430	0.46 602	0.68 413

WCMA_ROB	1.29 615	1.21 526	3.13 567	0.65 535	0.36 394	1.20 618	0.78 611	1.00 524	0.98 582	1.78 652	2.62 660	3.08 665	2.01 656	1.86 559	2.35 628	0.38 616	0.38 409	0.32 609	0.32 524	0.31 495	1.06 532

KSHMR	4.19 678	2.37 671	6.24 671	1.73 645	1.48 629	1.97 653	1.29 656	3.18 677	17.06 703	2.15 658	15.74 697	9.09 689	1.75 646	8.33 687	2.37 629	1.55 674	1.29 562	1.70 680	1.23 674	1.75 672	1.60 592

DStereoO	1.34 621	0.76 381	2.18 269	1.19 609	2.07 658	0.79 537	3.84 681	1.01 534	1.42 628	0.72 520	1.11 607	0.80 523	1.97 654	0.96 380	2.44 630	1.25 666	0.99 521	0.48 632	0.60 631	0.96 649	1.34 566

FCDSN-DC	1.45 630	1.12 497	3.30 582	0.48 455	0.41 436	1.13 610	0.60 572	1.17 608	1.28 620	2.25 662	2.85 665	3.65 669	3.34 673	2.58 632	2.44 630	0.31 608	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.37 552	0.78 453
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
WAO-7	1.58 641	2.04 649	3.25 576	0.94 580	0.75 545	1.75 643	1.13 643	1.87 656	1.97 658	1.46 643	2.53 657	1.98 650	1.75 646	3.13 661	2.48 632	0.69 641	0.67 476	0.94 656	0.74 646	0.80 642	0.77 447

WAO-8	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

WAO-6	1.69 645	1.87 635	3.21 572	1.15 606	1.01 585	2.29 661	1.06 640	1.85 654	2.84 673	1.30 631	2.59 659	2.19 653	1.67 643	2.62 635	2.52 633	0.96 652	0.68 478	1.19 665	0.84 659	1.13 653	0.95 510

Venus	2.91 667	2.55 677	3.77 621	1.93 655	1.04 590	4.08 677	0.99 631	3.25 679	6.09 683	2.20 660	3.34 672	3.33 667	2.64 665	11.73 690	2.52 633	2.12 680	1.92 626	1.55 676	0.93 663	1.27 659	0.96 514

ELAS_RVC	1.51 636	0.88 429	3.36 586	0.63 528	0.56 496	1.53 631	2.73 676	1.53 637	1.76 648	2.26 663	2.21 652	2.10 651	3.07 669	2.08 590	2.52 633	0.42 619	0.42 420	0.42 625	0.37 561	0.51 612	0.84 473
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PA-Net	0.93 557	1.36 569	4.14 641	0.64 532	0.41 436	0.70 487	0.53 549	0.91 451	0.88 543	0.53 336	0.60 426	0.70 482	0.54 493	2.40 619	2.57 637	0.17 506	0.28 388	0.19 550	0.28 490	0.25 417	0.48 306
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MSAF-DinoV2	3.17 672	2.52 676	10.79 686	3.57 683	0.30 316	3.28 669	0.81 614	2.81 673	1.80 650	0.81 553	0.87 568	1.59 643	1.15 617	26.18 709	2.61 638	0.18 519	0.13 247	0.19 550	1.61 682	0.94 646	1.22 552

FC-DCNN	1.60 642	0.85 419	3.44 603	0.46 448	0.39 419	1.96 651	0.66 590	1.72 649	1.70 643	2.75 674	2.91 668	4.20 672	3.15 670	2.72 644	2.66 639	0.30 606	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

ADCPNet	1.07 591	1.37 574	4.54 656	0.38 372	0.68 535	1.36 622	0.64 584	0.93 465	0.83 511	0.79 548	0.82 554	1.08 605	1.18 620	1.30 454	2.68 640	0.21 559	0.69 481	0.21 566	0.95 665	0.30 486	0.54 343

test_sample9	1.07 591	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	0.99 514	0.86 533	0.64 469	0.63 449	0.67 451	0.49 472	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

test_sample8	1.23 608	0.69 337	2.69 483	0.28 152	0.23 218	0.81 545	0.33 437	1.01 534	0.75 441	1.23 622	0.63 449	2.53 658	1.31 623	2.02 581	2.70 641	0.65 635	4.33 689	0.86 651	0.56 620	0.25 417	0.72 429

ELAS	1.52 637	0.92 450	2.91 536	0.62 525	0.57 501	3.13 668	2.21 673	1.67 647	1.58 639	2.42 666	2.43 655	1.87 648	2.49 664	1.85 557	2.70 641	0.42 619	0.43 425	0.41 623	0.40 573	0.51 612	0.85 479
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FC-DCNN v2	1.65 644	0.85 419	3.39 592	0.46 448	0.39 419	2.02 657	0.66 590	1.94 661	1.84 653	2.81 675	2.99 669	4.39 676	3.25 671	2.81 652	2.75 644	0.29 605	0.26 379	0.31 605	0.30 505	0.33 511	0.91 496

MADNet+	1.44 628	2.19 656	6.00 670	0.89 571	0.70 539	1.58 634	1.11 641	1.56 642	1.30 623	0.89 569	1.03 599	1.25 623	1.12 615	3.29 664	2.80 645	0.48 627	0.57 458	0.39 620	0.36 559	0.63 626	0.69 421

SGM-Forest	1.84 647	7.91 690	10.36 685	0.42 418	0.33 353	1.04 597	1.29 656	1.01 534	0.88 543	1.19 611	2.30 653	1.03 593	1.79 649	2.60 634	2.81 646	0.22 566	0.21 352	0.21 566	0.19 417	0.25 417	0.79 456
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
CSAN	1.38 624	1.74 629	4.12 640	0.53 488	0.38 413	1.06 602	1.15 646	1.29 619	1.12 604	1.19 611	1.90 642	1.04 597	1.44 632	5.92 683	2.82 647	0.26 593	0.22 355	0.24 585	0.25 471	0.35 536	0.54 343

AnyNet_C01	1.20 605	1.89 636	4.25 646	0.55 498	0.54 491	1.57 633	1.39 661	1.10 588	1.13 605	1.19 611	1.34 625	1.15 618	1.11 614	1.73 526	2.89 648	0.26 593	0.24 366	0.28 595	0.24 463	0.50 610	0.68 413

NaN_ROB	1.25 610	1.46 593	3.84 630	0.54 496	0.56 496	1.12 609	0.99 631	1.05 564	1.03 590	1.10 598	0.87 568	0.77 507	1.07 611	5.85 682	2.98 649	0.16 486	0.23 362	0.16 504	0.24 463	0.28 466	0.66 401

notaker	2.77 664	2.35 670	4.02 636	2.61 674	1.44 624	1.77 644	1.14 644	2.77 672	1.81 651	2.30 664	11.41 693	3.95 670	4.70 679	3.24 663	3.01 650	1.58 675	0.88 510	1.71 681	1.08 670	2.10 676	1.44 576

CrosDoStereo	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

DeepStereo_LL	0.96 566	0.49 231	2.66 460	0.27 126	0.33 353	0.54 276	3.69 679	0.77 325	0.66 321	0.70 508	1.39 627	0.53 369	1.47 635	1.77 536	3.02 651	0.10 183	0.08 72	0.11 291	0.11 237	0.22 367	0.30 177

SuperB	1.19 604	1.62 616	5.29 663	0.37 352	0.26 261	0.81 545	0.87 619	0.94 471	1.19 615	0.68 500	0.68 486	0.63 425	1.37 628	1.73 526	3.30 653	0.16 486	0.12 227	0.17 523	0.16 367	2.74 683	0.63 391

SANet	1.35 622	1.80 631	4.39 652	0.41 413	0.29 300	1.72 642	0.89 623	1.17 608	2.47 666	1.22 620	1.82 639	1.72 646	1.70 645	2.57 630	3.30 653	0.18 519	0.16 296	0.16 504	0.15 344	0.34 521	0.62 385

JetBlue	1.89 648	2.09 651	4.16 642	0.74 553	1.23 610	4.52 680	3.86 682	1.68 648	1.26 617	1.28 628	1.54 632	2.36 656	1.86 651	3.35 666	3.37 655	0.54 628	0.49 437	0.48 632	0.49 602	1.39 667	1.21 550

ADCRef	0.88 529	1.45 591	2.68 476	0.38 372	0.35 382	0.95 586	0.51 542	0.92 459	0.81 498	0.89 569	0.84 558	0.61 416	1.35 625	1.26 449	3.38 656	0.14 435	0.12 227	0.17 523	0.19 417	0.28 466	0.34 206

TorneroNet-64	2.74 663	2.23 661	4.18 643	1.48 628	1.20 608	3.88 674	1.01 637	3.48 683	6.61 686	2.62 670	4.55 682	4.20 672	3.84 676	3.39 668	3.40 657	1.23 664	0.66 475	1.39 673	0.80 648	3.42 685	1.27 558

ktn	4.44 679	2.47 675	3.70 620	1.82 649	1.49 630	2.11 659	1.40 662	2.30 667	12.56 692	11.36 694	16.25 698	11.30 695	3.77 675	4.41 678	3.47 658	1.86 678	0.99 521	1.74 682	1.21 673	3.28 684	1.39 571

ADCL	1.07 591	1.22 531	2.80 513	0.40 402	0.33 353	1.50 630	1.87 671	0.97 497	1.04 593	1.26 626	1.28 617	0.99 585	1.41 631	1.36 461	3.51 659	0.17 506	0.14 263	0.22 571	0.21 441	0.32 505	0.43 270

pmcnn	1.44 628	1.25 540	3.57 612	0.74 553	1.42 621	0.72 497	0.56 560	1.04 556	1.06 596	1.03 590	2.89 667	6.01 683	0.75 569	2.54 628	3.60 660	0.14 435	0.11 204	0.08 58	0.06 11	0.34 521	0.81 467

DStereoFS	2.88 666	2.40 672	3.33 584	2.36 666	2.63 672	5.25 681	4.98 685	3.05 675	4.10 679	2.71 672	3.88 677	2.77 659	5.31 681	2.69 642	3.64 661	1.35 670	1.67 612	0.58 638	1.10 672	0.88 643	3.02 662

UNDER WATER-64	2.59 659	2.28 666	5.63 666	1.85 651	1.45 625	3.28 669	1.60 667	2.62 669	5.57 682	2.09 655	2.12 646	4.10 671	4.21 677	2.74 647	3.64 661	1.49 673	0.86 509	1.58 678	1.09 671	1.91 674	1.62 594

SGM+DAISY	2.67 662	2.14 654	4.28 649	1.92 654	2.11 661	4.36 679	5.22 687	3.17 676	3.00 674	3.24 679	3.81 676	3.03 663	3.61 674	2.53 627	3.79 663	1.15 660	1.29 562	0.66 644	0.71 642	0.95 647	2.44 646

SDNR	2.06 652	2.93 682	2.94 540	1.55 633	5.13 682	1.98 654	0.24 277	1.95 662	2.62 669	0.92 574	2.71 663	5.76 682	0.68 549	3.61 671	3.84 664	0.33 611	0.38 409	0.22 571	0.17 386	1.13 653	2.04 617

ff1	1.07 591	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	0.85 397	0.96 573	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.10 183	2.16 653	0.15 483	0.33 539	0.25 417	2.19 627

mmx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

xxx	0.99 574	0.67 317	3.39 592	0.32 243	0.22 188	0.58 332	0.28 357	1.05 564	0.92 556	0.54 342	0.74 529	0.67 451	0.40 380	2.75 648	3.86 665	0.13 393	1.25 553	0.15 483	0.33 539	0.19 312	1.28 560

ADCMid	1.06 588	1.82 632	3.53 610	0.39 389	0.36 394	0.99 589	0.58 565	1.01 534	0.94 565	1.23 622	1.02 597	1.01 589	1.01 607	1.11 415	4.04 668	0.22 566	0.19 328	0.42 625	0.32 524	0.42 586	0.53 336

EDNetEfficient	1.29 615	0.78 389	4.27 647	0.65 535	1.03 588	0.94 584	1.38 660	0.87 417	1.75 647	2.33 665	1.32 623	1.04 597	2.21 661	1.59 507	4.07 669	0.16 486	0.19 328	0.15 483	0.27 488	0.38 560	0.40 246

AnyNet_C32	1.08 595	1.76 630	3.01 552	0.50 475	0.54 491	1.17 614	1.16 648	0.97 497	0.95 571	1.11 600	0.98 589	0.87 553	0.93 600	1.57 499	4.11 670	0.22 566	0.20 343	0.25 590	0.25 471	0.40 576	0.68 413

UNDER WATER	2.84 665	2.25 662	5.25 662	1.84 650	1.45 625	2.36 663	1.44 666	3.23 678	6.51 685	2.61 669	2.73 664	5.69 681	5.64 683	3.14 662	4.18 671	1.48 672	0.81 501	1.60 679	1.07 669	1.91 674	1.67 598

TorneroNet	5.60 683	2.30 667	3.98 634	1.49 630	1.26 613	14.47 691	1.11 641	4.85 685	20.66 708	10.12 690	16.30 699	11.78 696	7.35 686	3.41 669	4.38 672	1.36 671	0.70 484	1.46 675	0.87 661	2.73 682	1.33 564

ADCP+	1.03 585	1.68 623	3.83 628	0.35 320	0.39 419	1.05 599	0.79 613	0.94 471	0.86 533	0.69 504	0.68 486	0.85 545	1.53 641	1.02 390	4.56 673	0.13 393	0.12 227	0.16 504	0.15 344	0.28 466	0.44 286

1111x	1.06 588	0.79 393	3.29 581	0.33 267	0.60 512	0.64 437	0.33 437	1.10 588	0.92 556	0.59 409	0.69 491	0.59 406	0.47 459	2.64 637	4.61 674	0.12 344	1.38 574	0.11 291	0.49 602	0.18 282	1.30 563

MADNet++	2.94 670	2.17 655	3.27 578	2.55 673	2.28 665	3.29 671	3.37 677	2.76 671	2.67 671	3.10 677	3.20 671	2.78 660	3.25 671	4.11 675	4.68 675	2.72 683	2.27 658	3.03 690	2.43 687	2.34 679	2.59 649

ADCS	1.14 600	2.02 646	3.36 586	0.43 431	0.37 403	0.96 588	0.81 614	1.12 595	1.17 613	1.25 625	0.98 589	1.08 605	0.92 598	1.41 469	4.97 676	0.23 574	0.21 352	0.22 571	0.23 459	0.40 576	0.67 408

MANE	3.51 676	2.03 648	3.88 632	1.89 653	2.01 657	5.98 682	4.72 684	5.87 687	7.13 687	3.80 681	5.10 684	6.11 684	5.34 682	4.39 677	5.05 677	1.07 656	1.28 560	0.50 635	0.85 660	0.76 637	2.36 643

DStereoSA	2.66 660	1.38 578	3.38 591	2.11 658	2.88 675	3.99 675	6.44 690	1.48 635	3.47 675	1.23 622	4.33 681	1.33 630	4.54 678	2.05 584	5.45 678	1.23 664	1.83 621	0.49 634	1.54 679	1.11 652	2.96 658

test_xeample	0.98 572	0.65 314	2.12 254	0.29 175	0.67 532	0.60 369	0.28 357	1.08 583	0.85 526	0.62 445	0.70 504	0.44 310	0.41 392	1.95 574	5.45 678	0.12 344	1.33 569	0.11 291	0.31 516	0.18 282	1.42 575

xxxx	0.97 569	0.64 309	2.14 261	0.30 196	0.67 532	0.64 437	0.24 277	1.09 585	0.91 554	0.57 383	0.65 471	0.58 402	0.39 373	1.57 499	5.49 680	0.13 393	1.38 574	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.41 574

tt	4.94 681	0.32 60	4.22 645	2.29 664	1.58 634	10.19 688	16.94 698	9.44 694	5.03 681	1.69 650	1.33 624	4.68 677	5.02 680	3.38 667	5.91 681	6.15 691	9.47 702	2.80 688	3.16 690	3.54 686	1.58 590

TCMNet-wrong-test	5.56 682	6.73 688	6.40 672	13.05 698	11.91 692	7.29 684	5.47 688	7.17 691	1.58 639	2.68 671	3.15 670	8.30 688	5.87 685	4.80 680	6.10 682	3.08 686	0.98 519	2.37 686	1.99 684	6.69 693	5.63 691

JetRed	3.37 673	4.96 685	10.08 684	1.48 628	1.73 643	7.63 685	5.47 688	3.47 681	2.20 662	2.42 666	2.40 654	2.98 662	2.35 663	3.52 670	6.60 683	1.33 667	1.90 625	1.38 672	1.23 674	2.30 678	2.02 615

222	1.02 580	0.60 289	1.95 203	0.29 175	0.51 477	0.62 409	0.24 277	1.09 585	0.86 533	0.64 469	0.67 483	0.47 340	0.42 405	1.86 559	6.73 684	0.13 393	1.21 548	0.11 291	0.32 524	0.17 257	1.44 576

SGM-ForestM	3.67 677	2.70 681	5.34 664	1.65 638	1.72 642	6.02 683	5.08 686	4.10 684	3.47 675	4.59 682	4.21 680	9.81 690	5.79 684	6.44 684	6.97 685	0.88 649	1.09 535	0.33 613	0.45 586	0.68 630	2.10 621

AAGNet	0.92 550	0.40 152	2.53 402	0.60 517	1.01 585	0.62 409	0.45 520	0.52 162	0.68 361	0.58 390	0.53 347	0.50 354	0.72 558	1.22 436	7.32 686	0.12 344	0.07 24	0.12 354	0.10 184	0.16 233	0.10 15

light-stereo	9.15 689	2.97 683	11.37 687	14.69 699	10.60 689	21.61 707	1.04 638	6.76 690	3.83 677	15.91 700	23.10 714	24.79 713	2.04 657	17.93 704	7.82 687	3.04 685	7.02 693	0.43 628	1.55 680	4.10 687	2.50 647

PML	22.99 702	17.34 698	8.24 677	5.48 687	9.84 688	50.35 718	102.65 720	5.84 686	13.52 695	37.08 720	104.84 720	30.61 717	23.20 708	12.09 692	7.96 688	6.27 692	2.12 647	6.31 698	2.42 686	10.67 699	2.95 657

LRCNet_RVC	13.78 699	19.34 699	13.01 693	19.47 701	12.67 695	1.85 648	0.42 500	12.28 696	1.10 600	15.76 699	18.69 703	12.52 699	8.65 689	12.22 693	9.64 689	22.29 709	8.38 701	25.92 712	24.06 712	19.72 709	17.59 708

LE_ROB	4.55 680	2.43 673	9.94 683	2.79 676	4.03 680	2.40 664	3.54 678	2.72 670	11.04 689	11.64 695	4.69 683	5.25 680	10.74 692	4.52 679	9.73 690	0.82 647	0.70 484	1.34 671	0.97 666	0.74 634	0.94 507

ACVNet-4b	2.00 651	2.19 656	4.85 658	1.09 596	0.86 563	1.15 612	0.53 549	1.11 592	1.15 610	0.65 485	1.09 605	1.97 649	0.69 554	2.31 609	9.78 691	5.73 690	0.42 420	1.03 662	0.55 617	1.89 673	0.92 501

coex-ft	6.14 684	1.98 640	60.80 717	0.34 294	0.30 316	0.80 541	1.17 650	0.76 318	4.34 680	19.82 704	2.15 648	1.61 644	8.77 690	1.82 549	10.36 692	0.44 623	2.05 638	0.18 542	0.19 417	0.39 569	4.61 690

HanzoNet	7.85 685	3.30 684	5.75 667	7.47 689	3.97 679	2.34 662	1.37 658	3.47 681	4.02 678	13.30 696	10.49 689	10.86 691	16.67 701	8.50 688	10.51 693	10.80 701	9.84 703	5.83 695	13.69 702	7.24 694	7.51 693

Selective-IGEV-i1pa	9.63 691	12.74 696	9.48 681	4.50 685	1.98 656	17.44 695	7.90 692	14.58 703	11.39 690	10.82 693	15.33 696	15.03 700	12.26 700	18.50 705	10.60 694	7.78 700	4.13 687	5.21 694	2.66 689	2.49 681	7.76 694

USTest	8.06 686	7.11 689	8.76 678	9.20 691	9.03 687	15.20 692	23.57 699	10.01 695	9.45 688	5.97 686	6.79 685	7.77 687	7.51 687	8.75 689	11.06 695	2.24 682	3.58 682	2.87 689	3.21 691	4.93 691	4.21 685

DGTPSM_ROB	8.97 688	5.94 686	13.01 693	5.95 688	11.34 690	8.54 686	24.06 700	6.47 688	13.52 695	5.19 683	11.52 694	6.18 685	11.04 693	7.02 685	13.92 696	4.47 687	7.66 694	3.90 691	7.43 698	4.34 689	7.98 697

DPSMNet_ROB	9.58 690	5.96 687	13.98 696	8.88 690	11.87 691	8.54 686	24.08 701	6.48 689	13.67 698	5.35 684	11.53 695	6.31 686	11.04 693	7.69 686	14.09 697	7.61 699	8.23 698	5.03 692	7.75 699	5.24 692	8.36 698

IINet	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.24 687	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.30 698	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

iinet-test	11.57 692	10.49 691	11.60 688	12.15 693	12.08 693	18.63 696	26.57 702	13.64 697	13.46 693	9.92 688	10.25 688	11.11 692	11.20 695	12.29 694	14.31 699	6.69 693	7.84 695	6.10 696	6.92 694	8.20 695	7.93 695

Anonymous_1	22.76 701	11.11 693	11.93 690	12.73 695	26.05 710	19.39 701	27.77 707	14.18 699	13.64 697	14.92 698	10.66 690	11.26 694	11.24 697	12.48 696	14.45 700	37.82 717	7.87 697	34.92 715	63.61 717	87.51 720	11.75 701

DPSM_ROB	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

DPSM	12.32 694	11.13 694	12.31 691	12.90 696	12.80 696	19.81 704	28.13 708	14.50 700	14.31 700	10.62 691	11.34 691	12.03 697	11.89 698	13.08 697	15.22 701	7.09 695	8.31 699	6.47 699	7.32 696	8.69 697	8.43 699

BEATNet-Init1	12.32 694	12.82 697	28.66 713	3.22 679	3.71 678	21.59 706	11.42 694	14.54 702	13.73 699	20.24 705	20.16 704	26.14 714	19.85 703	19.08 706	15.33 703	1.81 677	1.93 630	2.05 684	2.48 688	4.25 688	3.41 671

DPSimNet_ROB	24.35 704	23.81 713	31.38 716	25.93 704	22.83 702	31.30 708	34.38 710	20.78 706	28.92 716	27.39 717	22.99 713	28.29 716	35.76 719	15.47 699	17.82 704	24.28 714	17.90 712	22.23 710	14.12 703	19.38 708	22.12 710

HaxPig	19.88 700	22.39 706	22.30 702	17.98 700	17.98 699	12.06 690	12.06 695	16.25 704	15.97 702	21.05 706	21.41 705	18.85 704	18.35 702	20.07 707	19.64 705	23.57 713	23.19 713	24.07 711	23.71 711	22.95 710	23.72 711

xxxxx1	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

tt_ll	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

ff	29.05 713	20.74 702	14.05 697	50.10 712	40.25 714	19.01 698	26.60 704	21.83 707	20.22 705	16.52 701	17.56 700	18.33 701	21.41 704	16.11 701	20.77 706	23.48 710	26.77 714	66.36 718	78.56 718	30.19 712	32.23 716

MEDIAN_ROB	23.95 703	26.96 714	26.29 712	22.14 702	22.09 701	16.18 694	14.23 696	20.47 705	20.09 704	25.43 716	25.22 715	22.96 705	22.54 707	24.33 708	23.18 709	28.15 715	27.16 717	28.60 713	27.73 715	27.59 711	27.58 712

AVERAGE_ROB	26.91 712	30.28 715	29.18 714	25.78 703	25.30 703	19.49 702	15.38 697	23.70 710	23.02 711	28.38 718	27.78 716	26.23 715	25.76 716	26.95 717	25.55 710	31.27 716	30.02 718	31.76 714	30.80 716	30.88 715	30.77 715

Hybrid-DGEV	24.81 709	22.45 711	24.99 710	26.07 706	25.76 706	39.85 715	56.77 715	29.26 717	29.07 719	21.18 707	22.77 710	24.12 706	23.98 711	26.30 715	30.57 711	14.23 705	16.70 706	13.03 701	14.77 709	17.49 700	16.92 702

Selective-RAFT-Error	24.83 710	22.44 710	24.80 709	26.10 708	25.82 707	39.85 715	56.72 713	29.21 716	29.03 718	21.29 712	22.80 711	24.25 711	24.07 715	26.28 714	30.60 712	14.24 707	16.85 711	13.04 705	14.75 705	17.53 705	17.02 707

CasAABBNet	24.76 705	22.38 705	24.44 707	26.05 705	25.75 704	39.79 713	56.76 714	29.10 713	28.88 715	21.22 710	22.69 709	24.21 709	23.99 714	26.23 710	30.62 713	14.22 702	16.71 709	13.03 701	14.75 705	17.49 700	16.97 706

RAFT-FEzeroshot	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

RAFT-FE	24.76 705	22.39 706	24.34 705	26.12 709	25.84 708	39.77 711	56.77 715	29.07 711	28.85 713	21.21 708	22.64 707	24.17 707	23.98 711	26.23 710	30.63 714	14.22 702	16.70 706	13.03 701	14.76 707	17.49 700	16.95 704

FlowAnything	24.80 708	22.39 706	24.71 708	26.07 706	25.75 704	39.80 714	56.70 712	29.12 714	28.95 717	21.38 713	22.83 712	24.22 710	23.96 709	26.24 713	30.65 716	14.23 705	16.78 710	13.04 705	14.84 710	17.49 700	16.93 703

LSM0	26.57 711	22.53 712	25.76 711	30.62 711	52.30 719	39.86 717	56.49 711	29.18 715	28.76 712	21.26 711	22.46 706	24.42 712	23.97 710	26.42 716	30.66 717	14.29 708	16.56 705	13.06 707	14.65 704	17.62 706	20.52 709

Selective-IGEV-i16pa	48.64 718	66.79 718	7.52 676	2.47 669	2.37 667	116.47 720	1.40 662	91.24 721	84.66 720	33.04 719	91.67 719	61.93 720	89.44 721	130.51 721	54.29 718	50.76 718	16.25 704	17.95 709	10.05 700	0.98 651	43.03 719

RSGM-EC	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

acva	41.37 716	31.41 716	19.61 700	51.58 715	47.86 717	38.12 709	60.59 718	34.20 718	22.62 709	23.48 714	29.36 717	43.51 718	35.09 717	65.96 718	68.73 719	65.97 719	37.56 719	48.34 716	25.52 713	47.85 716	30.14 713

test_example2	115.17 719	122.38 719	93.45 718	115.38 717	123.53 720	101.24 719	113.11 721	54.67 720	99.94 721	135.50 721	136.43 721	85.67 721	85.40 720	110.44 720	104.91 721	152.17 721	205.21 721	99.17 721	114.27 721	138.55 721	112.04 720

ccccc		297.53 720		372.50 720	377.87 721	200.30 721		217.33 722		202.36 722		213.34 722		312.79 722		409.97 722	354.33 722	255.69 722	227.31 722	431.13 722

Low-res two-view benchmark