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

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

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

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

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

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

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

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
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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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-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-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-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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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-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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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-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

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

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

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

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

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

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

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	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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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_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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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)
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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_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

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

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

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

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

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

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
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

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

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.
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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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-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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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
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
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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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
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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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