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

2.5w	0.21 32	0.23 71	0.50 1	0.22 58	0.15 97	0.39 107	0.19 106	0.47 150	0.36 116	0.21 94	0.22 89	0.13 4	0.17 70	0.33 149	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 18	0.51 2	0.22 58	0.17 158	0.35 64	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 66	0.21 70	0.14 15	0.15 47	0.27 70	0.16 32	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.14 252

2.25w	0.21 32	0.22 50	0.51 2	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.42 90	0.34 72	0.23 137	0.27 152	0.14 15	0.18 94	0.33 149	0.24 202	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 32	0.19 10	0.51 2	0.22 58	0.13 48	0.41 131	0.20 133	0.50 180	0.34 72	0.25 168	0.23 103	0.13 4	0.23 188	0.24 39	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

FlowAnything_test	0.23 65	0.32 214	0.52 5	0.28 230	0.17 158	0.37 85	0.20 133	0.38 52	0.24 3	0.24 148	0.20 62	0.21 121	0.17 70	0.26 64	0.25 216	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.17 301	0.12 182

3.25w_new	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

3.25w	0.20 16	0.20 18	0.52 5	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.14 21	0.43 98	0.35 86	0.23 137	0.21 70	0.16 51	0.18 94	0.27 70	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

1w_stereo	0.22 54	0.17 2	0.52 5	0.23 81	0.16 127	0.44 163	0.22 215	0.55 231	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.13 4	0.26 239	0.28 85	0.20 121	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

monsterstereo	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.25 132	0.27 387	0.39 107	0.14 21	0.51 190	0.33 59	0.25 168	0.27 152	0.13 4	0.13 18	0.38 204	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

monsters	0.22 54	0.22 50	0.52 5	0.23 81	0.28 401	0.42 145	0.14 21	0.46 130	0.31 35	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.14 23	0.43 235	0.20 121	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 142	0.06 1	0.06 1

WQFJA1	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.07 664	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

NLMM1	0.46 328	0.27 133	0.53 11	0.27 199	0.38 525	0.49 229	0.24 288	1.97 667	2.38 668	0.28 209	0.27 152	0.26 190	0.25 219	0.47 281	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.15 294

NLMM	0.42 279	0.24 89	0.53 11	0.26 175	0.38 525	0.48 212	0.23 254	1.72 655	2.06 663	0.25 168	0.25 130	0.28 214	0.27 260	0.32 135	0.34 328	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.13 225

WQFJX	0.42 279	0.25 103	0.55 14	0.26 175	0.39 531	0.47 201	0.23 254	1.76 657	1.82 658	0.26 186	0.26 143	0.28 214	0.28 277	0.42 231	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.16 326

BridgeDepth	0.19 6	0.30 192	0.55 14	0.23 81	0.09 1	0.38 102	0.15 39	0.32 17	0.33 59	0.16 18	0.12 13	0.23 144	0.19 119	0.27 70	0.15 13	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.5w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.55 14	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.14 21	0.43 98	0.33 59	0.21 94	0.24 115	0.14 15	0.18 94	0.34 163	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

WQFJX1	0.45 316	0.28 162	0.56 17	0.27 199	0.35 498	0.48 212	0.25 310	1.98 668	2.08 665	0.26 186	0.26 143	0.29 225	0.28 277	0.50 305	0.31 295	0.10 246	0.11 370	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.14 252

NLSM1	0.39 244	0.24 89	0.56 17	0.27 199	0.40 541	0.49 229	0.21 175	1.44 644	1.64 648	0.25 168	0.33 224	0.25 175	0.26 239	0.40 218	0.32 308	0.10 246	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.13 225

MGA	0.19 6	0.27 133	0.57 19	0.20 9	0.18 205	0.37 85	0.14 21	0.30 11	0.25 5	0.18 46	0.14 24	0.15 37	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.08 49

4w-stereo	0.20 16	0.21 33	0.57 19	0.21 29	0.15 97	0.39 107	0.13 9	0.39 59	0.33 59	0.22 114	0.21 70	0.13 4	0.20 132	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 32	0.21 33	0.57 19	0.20 9	0.14 68	0.40 120	0.18 95	0.47 150	0.36 116	0.24 148	0.20 62	0.13 4	0.19 119	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.06 1	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 81	0.19 10	0.58 22	0.28 230	0.18 205	0.28 19	0.22 215	0.38 52	0.54 317	0.23 137	0.30 187	0.27 203	0.26 239	0.37 194	0.24 202	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.12 154	0.10 111

3w_stereo	0.21 32	0.22 50	0.59 23	0.22 58	0.12 21	0.37 85	0.22 215	0.50 180	0.38 135	0.22 114	0.21 70	0.12 2	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

CAR	0.19 6	0.28 162	0.60 24	0.21 29	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.19 66	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.27 70	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

MSE-Stereo	0.19 6	0.27 133	0.60 24	0.20 9	0.16 127	0.37 85	0.13 9	0.32 17	0.25 5	0.18 46	0.15 26	0.14 15	0.10 2	0.30 113	0.17 53	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.10 103	0.08 49

LACA1	0.19 6	0.39 287	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 145	0.15 39	0.31 14	0.34 72	0.15 10	0.11 8	0.14 15	0.15 47	0.25 47	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 6	0.20 18	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 107	0.15 39	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.15 26	0.17 66	0.16 61	0.26 64	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.09 77

MLG-Stereo	0.21 32	0.33 223	0.60 24	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.13 9	0.39 59	0.46 232	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 170	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 18	0.61 29	0.21 29	0.13 48	0.15 1	0.16 63	0.21 1	0.36 116	0.11 1	0.17 38	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 89	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.08 142	0.08 37	0.11 137

LCMNet	0.20 16	0.21 33	0.61 29	0.20 9	0.13 48	0.39 107	0.14 21	0.34 29	0.34 72	0.16 18	0.16 35	0.16 51	0.15 47	0.27 70	0.22 165	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 49

qwe	0.21 32	0.22 50	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.41 131	0.15 39	0.46 130	0.35 86	0.26 186	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.31 122	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

3.75w	0.21 32	0.21 33	0.61 29	0.21 29	0.20 257	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.30 31	0.22 114	0.20 62	0.13 4	0.18 94	0.29 101	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.08 49

MLG-Stereo_test1	0.21 32	0.33 223	0.61 29	0.23 81	0.21 271	0.45 171	0.13 9	0.33 24	0.46 232	0.13 5	0.09 1	0.18 83	0.12 12	0.32 135	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

rvit_stereo_0081	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

rvit_stereo_0082	0.25 81	0.21 33	0.61 29	0.28 230	0.17 158	0.31 38	0.22 215	0.42 90	0.53 304	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.21 145	0.34 163	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.09 77

HiDET	0.19 6	0.20 18	0.62 36	0.20 9	0.13 48	0.36 78	0.13 9	0.35 30	0.31 35	0.16 18	0.14 24	0.17 66	0.15 47	0.25 47	0.23 176	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 32	0.22 50	0.63 37	0.21 29	0.15 97	0.40 120	0.17 75	0.40 68	0.35 86	0.25 168	0.22 89	0.14 15	0.14 23	0.22 23	0.21 141	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.07 12

GeoVLM	0.18 2	0.19 10	0.64 39	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 94	0.20 18	0.64 39	0.25 132	0.15 97	0.41 131	0.18 95	0.42 90	0.35 86	0.34 239	0.34 232	0.25 175	0.23 188	0.43 235	0.53 448	0.09 140	0.09 268	0.08 59	0.10 226	0.12 154	0.11 137

4.25_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 32	0.23 71	0.64 39	0.22 58	0.18 205	0.41 131	0.17 75	0.41 80	0.35 86	0.22 114	0.21 70	0.14 15	0.18 94	0.25 47	0.18 64	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 65	0.23 71	0.64 39	0.24 108	0.22 301	0.47 201	0.13 9	0.52 206	0.33 59	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.22 162	0.32 135	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.09 77

monster-pro	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

LiteMatch	0.25 81	0.69 459	0.65 45	0.28 230	0.14 68	0.30 30	0.21 175	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.37 359	0.25 47	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

MonSter++	0.18 2	0.19 10	0.65 45	0.20 9	0.12 21	0.30 30	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.18 83	0.15 47	0.25 47	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonStereo	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Monster-pub-eth3d	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

asd	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.22 58	0.17 158	0.41 131	0.14 21	0.35 30	0.32 44	0.24 148	0.20 62	0.15 37	0.18 94	0.26 64	0.16 32	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

depthmonostereo	0.26 94	0.23 71	0.65 45	0.41 504	0.13 48	0.41 131	0.19 106	0.51 190	0.40 162	0.25 168	0.29 172	0.26 190	0.28 277	0.44 244	0.23 176	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.08 49

MLG-Stereo_test3	0.21 32	0.35 250	0.65 45	0.21 29	0.14 68	0.36 78	0.13 9	0.37 43	0.40 162	0.21 94	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.10 111

MonSter	0.20 16	0.22 50	0.65 45	0.21 29	0.17 158	0.33 48	0.15 39	0.46 130	0.32 44	0.16 18	0.17 38	0.14 15	0.11 7	0.27 70	0.23 176	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 103	0.07 5	0.09 77

Foundation-i1a	0.22 54	0.16 1	0.66 54	0.20 9	0.10 2	0.29 26	0.21 175	0.50 180	0.39 148	0.25 168	0.22 89	0.27 203	0.25 219	0.33 149	0.18 64	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.08 49

Pro-Stereo	0.22 54	0.25 103	0.66 54	0.22 58	0.14 68	0.49 229	0.15 39	0.23 2	0.35 86	0.16 18	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 298	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.37 605	0.08 37	0.09 77

dual_stereo	0.23 65	0.25 103	0.66 54	0.21 29	0.15 97	0.27 16	0.15 39	0.62 279	0.40 162	0.15 10	0.13 16	0.18 83	0.14 23	0.37 194	0.19 89	0.09 140	0.31 607	0.07 1	0.10 226	0.07 5	0.07 12

LACA3	0.18 2	0.20 18	0.67 57	0.19 2	0.12 21	0.35 64	0.17 75	0.27 4	0.31 35	0.16 18	0.13 16	0.15 37	0.15 47	0.28 85	0.13 1	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.06 1

Foundation-i1c-attn	0.22 54	0.18 6	0.68 58	0.20 9	0.10 2	0.27 16	0.20 133	0.49 171	0.37 128	0.20 81	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.29 101	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.06 1	0.09 77

MLG-Stereo_test2	0.21 32	0.36 260	0.68 58	0.21 29	0.17 158	0.45 171	0.12 4	0.35 30	0.42 188	0.15 10	0.11 8	0.22 127	0.10 2	0.28 85	0.16 32	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 81	0.35 250	0.69 60	0.23 81	0.27 387	0.35 64	0.20 133	0.44 107	0.28 21	0.21 94	0.22 89	0.14 15	0.22 162	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 180	0.08 59	0.47 624	0.09 74	0.34 559

Foundation-i1b	0.22 54	0.20 18	0.69 60	0.20 9	0.11 9	0.28 19	0.20 133	0.50 180	0.37 128	0.21 94	0.22 89	0.27 203	0.24 204	0.28 85	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.06 1

Monster-pub-mixall	0.21 32	0.31 206	0.69 60	0.21 29	0.13 48	0.27 16	0.12 4	0.37 43	0.26 11	0.21 94	0.19 53	0.15 37	0.12 12	0.47 281	0.29 263	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.08 37	0.12 182

asda	0.22 54	0.25 103	0.70 63	0.21 29	0.16 127	0.43 152	0.16 63	0.44 107	0.35 86	0.22 114	0.20 62	0.14 15	0.20 132	0.25 47	0.22 165	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.07 12

LGtest1	0.21 32	0.37 263	0.70 63	0.22 58	0.12 21	0.31 38	0.11 2	0.36 39	0.39 148	0.17 37	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.25 47	0.27 238	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.10 111

LG-G_1	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

LG-G	0.23 65	0.37 263	0.71 65	0.23 81	0.11 9	0.51 253	0.12 4	0.44 107	0.39 148	0.19 66	0.15 26	0.19 103	0.15 47	0.36 183	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

NLCSM	0.46 328	0.37 263	0.72 67	0.29 264	0.36 507	0.49 229	0.27 358	1.33 638	1.59 647	0.29 215	0.29 172	0.29 225	0.31 315	1.44 486	0.35 340	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.10 226	0.35 551	0.14 252

BridgeDepth_RVC	0.20 16	0.20 18	0.74 68	0.17 1	0.12 21	0.32 44	0.12 4	0.33 24	0.46 232	0.15 10	0.15 26	0.16 51	0.19 119	0.23 32	0.18 64	0.10 246	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Foundation-i1	0.26 94	0.29 175	0.75 69	0.23 81	0.21 271	0.30 30	0.22 215	0.60 270	0.43 200	0.24 148	0.31 204	0.35 259	0.23 188	0.27 70	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.07 12

NLSM3	0.26 94	0.39 287	0.75 69	0.25 132	0.24 336	0.43 152	0.19 106	0.58 249	0.45 221	0.20 81	0.26 143	0.20 107	0.25 219	0.29 101	0.24 202	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.09 187	0.10 103	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

rvit_stereo_0080	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

test_for_model	0.25 81	0.24 89	0.76 71	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.07 5	0.15 294

whm_eth	0.27 106	0.38 275	0.76 71	0.24 108	0.18 205	0.34 58	0.27 358	0.54 227	0.44 206	0.24 148	0.26 143	0.27 203	0.22 162	0.29 101	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.10 216	0.10 226	0.15 240	0.11 137

DepthFocus	0.19 6	0.30 192	0.77 75	0.19 2	0.15 97	0.20 7	0.15 39	0.31 14	0.19 2	0.16 18	0.17 38	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.08 37	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 54	0.28 162	0.77 75	0.22 58	0.11 9	0.40 120	0.16 63	0.31 14	0.36 116	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.17 70	0.37 194	0.16 32	0.10 246	0.06 24	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.07 12

GIP-stereo	0.26 94	0.22 50	0.78 77	0.29 264	0.20 257	0.42 145	0.17 75	0.64 290	0.39 148	0.18 46	0.24 115	0.23 144	0.18 94	0.25 47	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.17 301	0.08 49

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 106	0.39 287	0.79 78	0.24 108	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.37 43	0.33 59	0.19 66	0.27 152	0.18 83	0.22 162	0.20 4	0.16 32	0.07 26	0.14 446	0.08 59	0.51 633	0.08 37	0.39 586

DDF-Stereo	0.37 217	0.27 133	0.79 78	0.39 486	0.29 410	0.38 102	0.21 175	0.47 150	0.51 279	0.32 234	0.17 38	0.79 535	0.23 188	0.64 359	1.04 560	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.12 334	0.35 551	0.15 294

xyz-stereo-finetune	0.31 161	0.46 341	0.79 78	0.21 29	0.12 21	0.53 281	0.25 310	0.52 206	0.54 317	0.28 209	0.32 214	0.29 225	0.23 188	0.59 341	0.55 456	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.08 49

FoundationStereo	0.20 16	0.30 192	0.81 81	0.21 29	0.22 301	0.21 9	0.16 63	0.25 3	0.38 135	0.15 10	0.11 8	0.18 83	0.17 70	0.23 32	0.16 32	0.09 140	0.13 427	0.08 59	0.06 18	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 152	0.44 329	0.81 81	0.24 108	0.29 410	0.41 131	0.27 358	0.72 334	0.45 221	0.22 114	0.30 187	0.24 160	0.31 315	0.25 47	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.31 575	0.12 154	0.09 77

PointNet	0.20 16	0.21 33	0.82 83	0.21 29	0.12 21	0.37 85	0.16 63	0.33 24	0.28 21	0.16 18	0.15 26	0.18 83	0.13 18	0.22 23	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 72	0.21 33	0.82 83	0.24 108	0.21 271	0.43 152	0.13 9	0.45 122	0.35 86	0.22 114	0.27 152	0.18 83	0.16 61	0.35 170	0.18 64	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.25 445	0.08 49

TS12	0.24 72	0.26 121	0.83 85	0.25 132	0.11 9	0.46 191	0.17 75	0.46 130	0.43 200	0.20 81	0.31 204	0.18 83	0.20 132	0.31 122	0.22 165	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.07 12

252Zero-FE	0.62 481	0.27 133	0.83 85	0.24 108	0.13 48	0.31 38	0.13 9	0.39 59	0.32 44	8.03 687	0.23 103	0.12 2	0.12 12	0.26 64	0.44 404	0.09 140	0.12 403	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.12 182

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 81	0.24 89	0.84 87	0.22 58	0.32 457	0.48 212	0.20 133	0.45 122	0.35 86	0.26 186	0.30 187	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.07 5	0.13 225

LiteMatch*	0.19 6	0.19 10	0.85 88	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.29 7	0.28 21	0.16 18	0.13 16	0.16 51	0.14 23	0.24 39	0.21 141	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.08 49

PipStereo	0.19 6	0.26 121	0.85 88	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

LG-Stereo_L2	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.31 38	0.22 215	0.38 52	0.25 5	0.17 37	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 135	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

LG-Stereo_L1	0.21 32	0.31 206	0.85 88	0.22 58	0.14 68	0.28 19	0.21 175	0.38 52	0.26 11	0.16 18	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 194	0.18 64	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.10 111

IGEV-Stereo+	0.29 135	0.29 175	0.86 92	0.25 132	0.34 485	0.30 30	0.14 21	0.32 17	0.53 304	0.18 46	0.12 13	0.18 83	0.19 119	0.49 298	0.17 53	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.20 507	0.46 609	0.59 624

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 106	0.40 295	0.86 92	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 106	0.40 295	0.87 94	0.22 58	0.17 158	0.36 78	0.19 106	0.39 59	0.32 44	0.21 94	0.24 115	0.18 83	0.23 188	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.13 188	0.55 618

Foundation-i32	0.20 16	0.28 162	0.87 94	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 39	0.32 17	0.36 116	0.13 5	0.10 3	0.25 175	0.14 23	0.19 2	0.15 13	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.06 18	0.11 137	0.12 182

RSM++	0.27 106	0.26 121	0.87 94	0.28 230	0.13 48	0.39 107	0.20 133	0.45 122	0.45 221	0.20 81	0.24 115	0.24 160	0.17 70	0.36 183	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.26 466	0.18 367

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 72	0.31 206	0.88 97	0.25 132	0.23 321	0.45 171	0.22 215	0.39 59	0.30 31	0.21 94	0.27 152	0.18 83	0.21 145	0.23 32	0.16 32	0.07 26	0.09 268	0.08 59	0.07 103	0.11 137	0.13 225

PSi22b	0.20 16	0.26 121	0.88 97	0.21 29	0.10 2	0.16 2	0.15 39	0.35 30	0.35 86	0.12 2	0.10 3	0.21 121	0.14 23	0.21 10	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.07 1	0.06 18	0.12 154	0.09 77

water-stereo	0.24 72	0.17 2	0.88 97	0.24 108	0.14 68	0.37 85	0.17 75	0.43 98	0.32 44	0.26 186	0.35 237	0.26 190	0.24 204	0.22 23	0.25 216	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.08 142	0.10 103	0.10 111

IGEV	0.22 54	0.28 162	0.88 97	0.21 29	0.24 336	0.42 145	0.17 75	0.35 30	0.37 128	0.20 81	0.22 89	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

PSi22a	0.20 16	0.28 162	0.89 101	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 17	0.35 86	0.12 2	0.09 1	0.22 127	0.16 61	0.20 4	0.14 4	0.09 140	0.09 268	0.07 1	0.05 1	0.13 188	0.11 137

DA	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

GGEV	0.32 168	0.26 121	0.89 101	0.29 264	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.60 270	0.39 148	0.23 137	0.30 187	0.24 160	0.26 239	0.60 348	0.18 64	0.10 246	0.12 403	0.09 156	0.07 103	0.10 103	0.52 613

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 72	0.22 50	0.90 104	0.23 81	0.32 457	0.47 201	0.21 175	0.48 164	0.34 72	0.20 81	0.25 130	0.21 121	0.23 188	0.20 4	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.09 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 94	0.38 275	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.22 215	0.44 107	0.33 59	0.21 94	0.25 130	0.16 51	0.22 162	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.45 620	0.08 37	0.27 500

S2M2_L	0.24 72	0.29 175	0.90 104	0.23 81	0.17 158	0.24 13	0.09 1	0.36 39	0.45 221	0.17 37	0.25 130	0.23 144	0.17 70	0.24 39	0.28 249	0.15 483	0.12 403	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 54	0.22 50	0.91 107	0.23 81	0.13 48	0.49 229	0.18 95	0.30 11	0.28 21	0.19 66	0.17 38	0.14 15	0.14 23	0.41 223	0.16 32	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.09 74	0.09 77

mms	0.27 106	0.26 121	0.91 107	0.25 132	0.18 205	0.32 44	0.23 254	0.37 43	0.31 35	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.17 70	0.46 269	0.21 141	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.47 606

U	3.37 677	0.17 2	0.91 107	0.26 175	13.79 698	19.19 702	0.15 39	0.41 80	0.31 35	0.17 37	0.18 48	0.27 203	0.15 47	0.21 10	0.16 32	0.09 140	0.06 24	17.88 708	12.81 702	0.10 103	0.08 49

castereo++	0.28 122	0.43 318	0.93 110	0.28 230	0.17 158	0.53 281	0.21 175	0.55 231	0.45 221	0.17 37	0.26 143	0.32 242	0.17 70	0.33 149	0.16 32	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.13 188	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 379	0.33 223	0.93 110	0.26 175	0.22 301	0.46 191	0.20 133	1.10 619	1.34 635	3.16 679	0.32 214	0.22 127	0.20 132	0.30 113	0.22 165	0.10 246	0.09 268	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

Replicate-Monster	0.23 65	0.40 295	0.94 112	0.21 29	0.14 68	0.37 85	0.13 9	0.40 68	0.36 116	0.22 114	0.15 26	0.15 37	0.15 47	0.40 218	0.15 13	0.08 65	0.07 75	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.15 294

DF	0.34 187	0.29 175	0.95 113	0.31 312	0.44 560	0.40 120	0.21 175	0.71 328	0.32 44	0.23 137	0.37 245	0.32 242	0.17 70	0.39 212	0.85 531	0.10 246	0.09 268	0.08 59	0.29 556	0.09 74	0.20 403

RT-Monster	0.29 135	0.30 192	0.95 113	0.25 132	0.28 401	0.46 191	0.15 39	0.53 215	0.55 324	0.37 251	0.36 241	0.28 214	0.21 145	0.32 135	0.21 141	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.15 240	0.14 252

Test_v1	0.21 32	0.27 133	0.95 113	0.20 9	0.14 68	0.28 19	0.15 39	0.37 43	0.27 14	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.08 37	0.11 137

LG-Stereo	0.27 106	0.25 103	0.95 113	0.25 132	0.15 97	0.43 152	0.21 175	0.50 180	0.40 162	0.18 46	0.29 172	0.25 175	0.16 61	0.28 85	0.35 340	0.07 26	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.24 431	0.10 111

RSM	0.28 122	0.26 121	0.97 117	0.25 132	0.24 336	0.37 85	0.21 175	0.49 171	0.44 206	0.21 94	0.27 152	0.28 214	0.17 70	0.38 204	0.20 121	0.07 26	0.07 75	0.09 156	0.34 589	0.21 382	0.16 326

EGLCR-Stereo	0.29 135	0.27 133	0.97 117	0.30 285	0.19 241	0.56 320	0.17 75	0.68 314	0.36 116	0.30 220	0.18 48	0.27 203	0.17 70	0.38 204	0.19 89	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.35 562

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 135	0.58 405	0.98 119	0.21 29	0.31 447	0.41 131	0.20 133	0.46 130	0.34 72	0.21 94	0.22 89	0.19 103	0.17 70	0.24 39	0.15 13	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.45 620	0.09 74	0.29 515

DispViT+	0.23 65	0.23 71	0.98 119	0.19 2	0.44 560	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.37 128	0.19 66	0.16 35	0.18 83	0.15 47	0.38 204	0.17 53	0.11 326	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 94	0.23 71	1.00 121	0.22 58	0.31 447	0.47 201	0.20 133	0.44 107	0.33 59	0.27 202	0.32 214	0.24 160	0.14 23	0.23 32	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.16 326

gcap_with_dpt	0.25 81	0.22 50	1.00 121	0.22 58	0.30 426	0.48 212	0.21 175	0.45 122	0.32 44	0.27 202	0.31 204	0.20 107	0.14 23	0.20 4	0.18 64	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.13 225

rvit_0105_6	0.31 161	0.29 175	1.00 121	0.31 312	0.18 205	0.35 64	0.25 310	0.51 190	0.61 381	0.25 168	0.28 164	0.32 242	0.25 219	0.39 212	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.14 217	0.13 225

AdaDepth	0.24 72	0.18 6	1.03 124	0.25 132	0.21 271	0.46 191	0.16 63	0.30 11	0.27 14	0.17 37	0.19 53	0.14 15	0.18 94	0.35 170	0.17 53	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.10 111

SMoEStereo_RVC	0.29 135	0.26 121	1.03 124	0.25 132	0.14 68	0.46 191	0.22 215	0.36 39	0.38 135	0.23 137	0.23 103	0.21 121	0.18 94	0.45 260	0.60 477	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.20 366	0.20 403

gcap-zeroshot	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

testlalala	0.26 94	0.24 89	1.03 124	0.22 58	0.33 472	0.48 212	0.20 133	0.47 150	0.34 72	0.26 186	0.29 172	0.22 127	0.14 23	0.21 10	0.19 89	0.08 65	0.06 24	0.09 156	0.08 142	0.08 37	0.14 252

xyz-stereo-finetune2	0.35 200	0.45 338	1.04 128	0.21 29	0.12 21	0.58 355	0.23 254	0.50 180	0.45 221	0.31 225	0.46 301	0.30 233	0.41 401	0.81 414	0.51 441	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.09 77

VIP-Stereo	0.28 122	0.56 399	1.05 129	0.23 81	0.19 241	0.52 272	0.17 75	0.44 107	0.39 148	0.18 46	0.25 130	0.24 160	0.15 47	0.33 149	0.19 89	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.14 217	0.32 546

999	0.29 135	0.25 103	1.05 129	0.26 175	0.18 205	0.49 229	0.23 254	0.38 52	0.37 128	0.20 81	0.32 214	0.23 144	0.18 94	0.73 395	0.36 345	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.24 431	0.10 111

aanet-new-12k	0.24 72	0.24 89	1.06 131	0.27 199	0.12 21	0.43 152	0.20 133	0.51 190	0.34 72	0.19 66	0.16 35	0.15 37	0.21 145	0.25 47	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.11 137	0.09 77

tt45	0.29 135	0.24 89	1.06 131	0.25 132	0.17 158	0.55 304	0.22 215	0.41 80	0.35 86	0.24 148	0.25 130	0.25 175	0.18 94	0.64 359	0.34 328	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.11 137

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 81	0.41 305	1.08 133	0.23 81	0.23 321	0.45 171	0.20 133	0.44 107	0.30 31	0.18 46	0.21 70	0.22 127	0.20 132	0.23 32	0.16 32	0.08 65	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.14 252

rvit_stereo_0081_aga	0.27 106	0.29 175	1.08 133	0.26 175	0.20 257	0.33 48	0.21 175	0.41 80	0.42 188	0.26 186	0.28 164	0.27 203	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.14 463	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.10 111

CroCo-Stereo	0.30 152	0.45 338	1.08 133	0.31 312	0.17 158	0.19 6	0.21 175	0.73 346	0.50 272	0.21 94	0.24 115	0.55 393	0.22 162	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.12 154	0.09 77
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
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 122	0.28 162	1.09 136	0.33 367	0.15 97	0.30 30	0.16 63	0.58 249	0.42 188	0.19 66	0.19 53	0.17 66	0.26 239	0.38 204	0.37 352	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.25 534	0.10 103	0.06 1

CES	0.30 152	0.27 133	1.09 136	0.23 81	0.50 586	0.40 120	0.20 133	0.46 130	0.44 206	0.22 114	0.28 164	0.26 190	0.19 119	0.33 149	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.49 610

S2M2_XL	0.20 16	0.32 214	1.10 138	0.19 2	0.13 48	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 10	0.19 53	0.15 37	0.14 23	0.19 2	0.21 141	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.10 103	0.08 49
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 135	0.21 33	1.10 138	0.24 108	0.15 97	0.42 145	0.24 288	0.42 90	0.38 135	0.21 94	0.18 48	0.20 107	0.16 61	0.44 244	0.70 502	0.07 26	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.28 483	0.20 403
1: 1. 1
aanet-new-24k	0.27 106	0.40 295	1.12 140	0.24 108	0.45 571	0.40 120	0.21 175	0.39 59	0.28 21	0.19 66	0.28 164	0.17 66	0.20 132	0.23 32	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.32 581	0.09 74	0.10 111

aanet-new-14k	0.25 81	0.33 223	1.13 141	0.26 175	0.12 21	0.37 85	0.21 175	0.45 122	0.36 116	0.20 81	0.27 152	0.15 37	0.29 295	0.24 39	0.17 53	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.11 137	0.12 182

gasm-f	0.36 210	0.34 241	1.13 141	0.53 579	0.44 560	0.54 289	0.27 358	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.33 224	0.16 51	0.22 162	0.36 183	0.25 216	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.38 573	0.71 634

BUS	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.91 590	0.23 254	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.66 460	0.30 305	0.43 235	0.32 308	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

BSDual-CNN	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.30 285	0.21 271	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.61 381	0.63 509	0.53 377	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

psmg	0.41 260	0.27 133	1.13 141	0.27 199	0.21 271	0.75 535	0.36 475	0.90 497	0.61 381	0.59 470	0.59 428	0.63 439	0.37 359	0.43 235	0.38 359	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.13 188	0.11 137

GASTEREO	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.56 593	0.20 257	0.52 272	0.22 215	0.56 237	0.40 162	0.30 220	0.31 204	0.16 51	0.31 315	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.14 446	0.08 59	0.28 550	0.14 217	0.20 403

MSCF	0.35 200	0.72 470	1.15 146	0.58 600	0.21 271	0.50 242	0.22 215	0.56 237	0.38 135	0.29 215	0.29 172	0.17 66	0.30 305	0.35 170	0.26 228	0.09 140	0.12 403	0.08 59	0.29 556	0.15 240	0.21 416

IGEV-RUCA	2.28 660	0.30 192	1.15 146	0.40 497	1.86 674	2.06 662	1.90 673	1.36 640	1.80 657	3.70 681	3.76 677	5.02 680	8.19 689	2.12 603	1.63 611	0.25 595	0.76 664	2.72 687	1.91 683	2.39 680	2.36 685

anonymousdsp2	0.34 187	0.24 89	1.16 149	0.28 230	0.15 97	0.57 338	0.23 254	0.79 413	0.47 251	0.38 261	0.37 245	0.40 291	0.25 219	0.47 281	0.21 141	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.13 367	0.19 350	0.27 500

GEAStereo	0.35 200	0.32 214	1.17 150	0.53 579	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.40 68	0.27 14	0.20 81	0.22 89	0.16 51	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.11 326	0.37 618	0.08 59	0.06 18	0.33 527	0.71 634

GSStereo	0.36 210	0.32 214	1.17 150	0.34 400	0.60 613	0.55 304	0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

rvit_stereo_ft	0.31 161	0.61 415	1.18 152	0.32 341	0.21 271	0.28 19	0.27 358	0.55 231	0.48 254	0.23 137	0.27 152	0.28 214	0.26 239	0.32 135	0.25 216	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.11 294	0.13 188	0.14 252

mmm	0.38 229	0.21 33	1.18 152	0.35 416	0.17 158	0.49 229	0.26 333	0.78 398	0.52 287	0.50 354	0.57 419	0.41 297	0.37 359	0.71 392	0.31 295	0.11 326	0.13 427	0.14 454	0.13 367	0.15 240	0.14 252

AIO_test	0.39 244	0.37 263	1.19 154	0.73 620	0.67 622	0.35 64	0.25 310	0.47 150	0.34 72	0.34 239	0.22 89	0.33 249	0.17 70	1.31 471	0.19 89	0.11 326	0.15 474	0.08 59	0.21 513	0.15 240	0.23 456

fffy	0.28 122	0.24 89	1.19 154	0.27 199	0.15 97	0.37 85	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.20 81	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.44 244	0.20 121	0.08 65	0.10 317	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

test_sample1	0.40 252	0.18 6	1.19 154	0.31 312	0.18 205	0.48 212	0.23 254	0.78 398	0.49 261	0.44 295	0.44 289	0.45 335	0.41 401	1.39 480	0.33 321	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.13 225

LoS_RVC	0.29 135	0.33 223	1.19 154	0.25 132	0.34 485	0.43 152	0.22 215	0.42 90	0.32 44	0.22 114	0.33 224	0.23 144	0.24 204	0.31 122	0.21 141	0.07 26	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.10 103	0.31 537

ITSA-stereo	0.48 350	0.33 223	1.20 158	0.33 367	0.18 205	0.60 386	0.29 402	0.94 535	0.80 558	0.50 354	0.49 337	0.53 382	0.59 521	1.25 469	0.64 489	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.23 456

CASnet	0.28 122	0.31 206	1.20 158	0.28 230	0.11 9	0.47 201	0.19 106	0.44 107	0.44 206	0.38 261	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.29 101	0.19 89	0.10 246	0.06 24	0.15 485	0.12 334	0.16 277	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-8k	0.26 94	0.38 275	1.21 160	0.25 132	0.13 48	0.44 163	0.22 215	0.49 171	0.34 72	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.25 219	0.29 101	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.12 182

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 217	0.37 263	1.21 160	0.26 175	0.18 205	0.73 523	0.18 95	0.53 215	0.41 175	0.35 241	0.30 187	0.58 420	0.22 162	0.33 149	0.95 540	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.13 188	0.15 294

ours_stereo	0.27 106	0.25 103	1.21 160	0.25 132	0.17 158	0.35 64	0.23 254	0.38 52	0.35 86	0.20 81	0.31 204	0.23 144	0.17 70	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.22 399	0.18 367

WCG-NET（raft）	0.32 168	0.53 380	1.21 160	0.23 81	0.12 21	0.44 163	0.24 288	0.40 68	0.50 272	0.35 241	0.35 237	0.47 355	0.25 219	0.35 170	0.20 121	0.08 65	0.29 602	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.11 137

test_sample2	0.41 260	0.19 10	1.23 164	0.31 312	0.17 158	0.51 253	0.27 358	0.81 421	0.55 324	0.44 295	0.45 293	0.46 347	0.38 368	1.51 502	0.30 283	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.14 252

222	0.78 565	0.23 71	1.23 164	0.28 230	0.18 205	0.62 426	0.24 288	1.02 599	0.70 478	0.58 456	0.66 497	0.46 347	0.42 419	1.80 554	6.53 685	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.17 347

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 217	1.34 638	1.24 166	0.23 81	0.12 21	0.33 48	0.20 133	0.40 68	0.33 59	0.25 168	0.21 70	0.16 51	0.14 23	0.27 70	0.63 484	0.55 637	0.06 24	0.11 292	0.13 367	0.25 445	0.49 610

AIO-Stereo	0.30 152	0.27 133	1.25 167	0.27 199	0.24 336	0.37 85	0.20 133	0.52 206	0.36 116	0.21 94	0.30 187	0.23 144	0.14 23	0.31 122	0.20 121	0.08 65	0.07 75	0.09 156	0.38 606	0.19 350	0.31 537

CSP-Net	0.50 379	0.39 287	1.25 167	0.29 264	0.23 321	0.77 547	0.35 468	0.86 465	0.57 340	0.59 470	0.59 428	0.65 453	0.40 390	1.77 545	0.44 404	0.16 504	0.11 370	0.10 216	0.10 226	0.20 366	0.14 252

VMStereo-Base	0.26 94	0.27 133	1.26 169	0.20 9	0.12 21	0.42 145	0.17 75	0.37 43	0.40 162	0.22 114	0.31 204	0.29 225	0.21 145	0.32 135	0.20 121	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.09 77

WCG-NET	0.30 152	0.42 313	1.26 169	0.24 108	0.12 21	0.43 152	0.24 288	0.40 68	0.56 336	0.35 241	0.37 245	0.26 190	0.24 204	0.29 101	0.19 89	0.08 65	0.12 403	0.08 59	0.07 103	0.22 399	0.10 111

DMCA	0.41 260	0.52 373	1.26 169	0.31 312	0.24 336	0.59 374	0.26 333	0.77 383	0.63 411	0.58 456	0.48 320	0.57 413	0.35 339	0.40 218	0.50 435	0.14 463	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.15 240	0.15 294

aanet-new-10k	0.27 106	0.52 373	1.27 172	0.27 199	0.15 97	0.49 229	0.21 175	0.46 130	0.31 35	0.21 94	0.20 62	0.19 103	0.22 162	0.26 64	0.18 64	0.08 65	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.10 103	0.16 326

Zero-FE251	0.56 442	0.29 175	1.27 172	0.26 175	0.16 127	0.44 163	0.16 63	0.44 107	0.35 86	5.31 684	0.19 53	0.22 127	0.19 119	0.24 39	1.08 564	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.13 225

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 135	0.53 380	1.28 174	0.22 58	0.32 457	0.35 64	0.19 106	0.46 130	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.18 83	0.18 94	0.21 10	0.14 4	0.08 65	0.10 317	0.08 59	0.46 623	0.10 103	0.32 546

Selective-IGEV-i32	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

Selective-IGEV	0.29 135	0.23 71	1.28 174	0.27 199	0.30 426	0.35 64	0.20 133	0.56 237	0.38 135	0.21 94	0.30 187	0.22 127	0.18 94	0.37 194	0.18 64	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.15 420	0.16 277	0.29 515

AIO_rvc	0.41 260	0.64 436	1.29 177	0.58 600	0.39 531	0.37 85	0.24 288	0.50 180	0.43 200	0.28 209	0.23 103	0.25 175	0.16 61	0.99 434	0.19 89	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.25 445	0.85 647

ProNet	0.30 152	0.54 388	1.29 177	0.25 132	0.15 97	0.47 201	0.25 310	0.48 164	0.39 148	0.21 94	0.23 103	0.22 127	0.20 132	0.44 244	0.19 89	0.08 65	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.12 182

anonymity	0.80 569	0.66 450	1.29 177	0.59 605	0.75 629	0.67 484	0.52 559	0.95 549	0.71 488	0.94 605	0.70 526	0.67 470	0.87 594	0.71 392	1.35 596	0.64 642	0.62 650	0.58 639	1.44 678	0.60 629	0.65 630

Selective-IGEV-i1	0.44 297	0.23 71	1.30 180	0.33 367	0.45 571	0.60 386	0.32 446	0.85 455	0.64 419	0.42 282	0.52 365	0.60 430	0.28 277	0.46 269	0.34 328	0.10 246	0.10 317	0.13 417	0.28 550	0.14 217	0.75 638

LACA2	0.25 81	0.74 481	1.30 180	0.20 9	0.10 2	0.39 107	0.17 75	0.32 17	0.36 116	0.15 10	0.15 26	0.18 83	0.14 23	0.22 23	0.14 4	0.08 65	0.06 24	0.07 1	0.06 18	0.07 5	0.06 1

CAS	0.35 200	0.25 103	1.30 180	0.79 627	0.34 485	0.51 253	0.23 254	0.46 130	0.39 148	0.22 114	0.31 204	0.20 107	0.17 70	0.28 85	0.23 176	0.73 647	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 74	0.37 577

RCA-Stereo	0.34 187	0.32 214	1.30 180	0.26 175	0.14 68	0.58 355	0.23 254	0.78 398	0.62 399	0.40 269	0.44 289	0.28 214	0.35 339	0.29 101	0.20 121	0.09 140	0.10 317	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.08 49

PMTNet	0.31 161	0.35 250	1.30 180	0.20 9	0.14 68	0.57 338	0.25 310	0.46 130	0.42 188	0.27 202	0.32 214	0.27 203	0.24 204	0.39 212	0.23 176	0.43 626	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.18 329	0.07 12

trnet	0.28 122	0.26 121	1.32 185	0.19 2	0.12 21	0.54 289	0.15 39	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.30 113	0.21 141	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.09 74	0.07 12

IGEV++	0.34 187	0.43 318	1.32 185	0.31 312	0.14 68	0.32 44	0.21 175	0.70 325	0.34 72	0.22 114	0.28 164	0.22 127	0.27 260	0.35 170	0.27 238	0.09 140	0.39 629	0.08 59	0.15 420	0.25 445	0.45 602

aanet-new-70k	0.27 106	0.48 356	1.33 187	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.45 122	0.33 59	0.17 37	0.21 70	0.16 51	0.21 145	0.38 204	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.22 431

Occ-G	0.30 152	0.30 192	1.33 187	0.23 81	0.15 97	0.36 78	0.25 310	0.43 98	0.31 35	0.26 186	0.35 237	0.46 347	0.22 162	0.30 113	0.25 216	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.16 441	0.31 509	0.08 49

xxxx	0.70 526	0.21 33	1.33 187	0.28 230	0.18 205	0.63 444	0.24 288	1.02 599	0.69 468	0.50 354	0.62 456	0.58 420	0.38 368	1.47 499	5.21 679	0.13 419	0.12 403	0.11 292	0.10 226	0.12 154	0.15 294

CREStereo	0.28 122	0.30 192	1.33 187	0.19 2	0.13 48	0.55 304	0.17 75	0.48 164	0.46 232	0.27 202	0.33 224	0.24 160	0.21 145	0.31 122	0.21 141	0.11 326	0.07 75	0.08 59	0.05 1	0.10 103	0.07 12
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
BStereo	0.28 122	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.33 48	0.20 133	0.46 130	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

Wave_Phase_stereo	0.31 161	0.33 223	1.34 191	0.23 81	0.29 410	0.98 599	0.20 133	0.49 171	0.35 86	0.22 114	0.17 38	0.20 107	0.14 23	0.28 85	0.25 216	0.07 26	0.07 75	0.16 504	0.21 513	0.12 154	0.11 137

qqq	0.38 229	0.21 33	1.34 191	0.28 230	0.15 97	0.45 171	0.26 333	0.76 372	0.52 287	0.39 267	0.41 272	0.46 347	0.36 346	0.96 431	0.30 283	0.11 326	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

aanet-new-40k	0.25 81	0.37 263	1.35 194	0.24 108	0.24 336	0.38 102	0.20 133	0.39 59	0.26 11	0.18 46	0.24 115	0.16 51	0.20 132	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.18 367

tg	0.37 217	0.55 397	1.35 194	0.28 230	0.16 127	0.57 338	0.18 95	0.57 243	0.49 261	0.37 251	0.44 289	0.38 276	0.24 204	0.46 269	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.43 599	0.36 570

aanet-new-34k	0.27 106	0.57 404	1.36 196	0.23 81	0.11 9	0.34 58	0.20 133	0.36 39	0.30 31	0.19 66	0.27 152	0.17 66	0.22 162	0.20 4	0.15 13	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.29 515

aanet-new-16k	0.26 94	0.47 351	1.36 196	0.25 132	0.12 21	0.36 78	0.18 95	0.40 68	0.35 86	0.18 46	0.21 70	0.18 83	0.21 145	0.21 10	0.16 32	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.11 137

x	0.35 200	0.20 18	1.36 196	0.33 367	0.17 158	0.47 201	0.24 288	0.75 360	0.54 317	0.40 269	0.40 268	0.42 311	0.34 337	0.45 260	0.32 308	0.11 326	0.14 446	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

GLC_STEREO	0.28 122	0.27 133	1.36 196	0.28 230	0.12 21	0.41 131	0.20 133	0.37 43	0.38 135	0.26 186	0.30 187	0.25 175	0.19 119	0.33 149	0.24 202	0.09 140	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.09 77

test_xeample	0.72 538	0.21 33	1.36 196	0.27 199	0.17 158	0.59 374	0.28 378	1.01 596	0.70 478	0.55 418	0.67 500	0.44 326	0.39 382	1.88 575	5.17 678	0.12 387	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.15 294

MatchStereo	0.24 72	0.38 275	1.37 201	0.20 9	0.10 2	0.22 10	0.14 21	0.41 80	0.40 162	0.14 8	0.25 130	0.15 37	0.15 47	0.25 47	0.18 64	0.09 140	0.07 75	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SCV	0.35 200	0.59 408	1.37 201	0.34 400	0.22 301	0.28 19	0.23 254	0.72 334	0.35 86	0.19 66	0.30 187	0.24 160	0.20 132	0.64 359	0.19 89	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.29 556	0.34 539	0.29 515

ff7	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

IGEVStereo-DCA	0.33 178	0.34 241	1.38 203	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.18 474	0.16 277	0.22 431

ffff	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

11t	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

ccc-4	0.32 168	0.52 373	1.38 203	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.46 130	0.41 175	0.24 148	0.23 103	0.20 107	0.23 188	0.48 288	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.18 474	0.23 414	0.22 431

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 106	0.46 341	1.39 208	0.23 81	0.17 158	0.35 64	0.21 175	0.40 68	0.25 5	0.18 46	0.21 70	0.17 66	0.18 94	0.25 47	0.17 53	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.28 550	0.08 37	0.27 500

DN	0.37 217	0.23 71	1.40 209	0.37 459	0.40 541	0.48 212	0.21 175	0.51 190	0.40 162	0.23 137	0.24 115	0.36 264	0.18 94	0.81 414	0.54 454	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.34 589	0.12 154	0.19 384

DDVS	0.62 481	0.40 295	1.40 209	2.21 675	0.35 498	0.87 582	1.00 641	0.69 317	0.50 272	0.53 387	0.56 411	0.90 575	0.37 359	1.22 463	0.47 419	0.15 483	0.14 446	0.14 454	0.12 334	0.19 350	0.22 431

aanet-new-90k	0.29 135	0.47 351	1.41 211	0.26 175	0.18 205	0.43 152	0.19 106	0.47 150	0.32 44	0.16 18	0.18 48	0.15 37	0.21 145	0.37 194	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.46 604

MoCha-V2	0.36 210	0.32 214	1.41 211	0.36 435	0.31 447	0.35 64	0.19 106	0.57 243	0.39 148	0.30 220	0.32 214	0.28 214	0.27 260	0.47 281	0.24 202	0.08 65	0.56 646	0.08 59	0.38 606	0.18 329	0.12 182

11t1	0.33 178	0.19 10	1.41 211	0.33 367	0.16 127	0.48 212	0.21 175	0.67 309	0.48 254	0.40 269	0.34 232	0.32 242	0.33 328	0.42 231	0.27 238	0.11 326	0.12 403	0.10 216	0.08 142	0.13 188	0.14 252

iRaftStereo_RVC	0.37 217	0.53 380	1.41 211	0.28 230	0.15 97	0.52 272	0.20 133	0.54 227	0.46 232	0.37 251	0.43 278	0.41 297	0.23 188	0.36 183	0.26 228	0.09 140	0.15 474	0.12 356	0.11 294	0.41 591	0.37 577

DSFCA	0.54 422	0.35 250	1.41 211	0.28 230	0.28 401	0.79 556	0.88 631	0.76 372	0.70 478	0.72 554	0.66 497	0.67 470	0.57 512	1.17 459	0.63 484	0.16 504	0.14 446	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.13 225

SCV_C0	0.33 178	0.43 318	1.42 216	0.25 132	0.16 127	0.35 64	0.20 133	0.68 314	0.44 206	0.24 148	0.27 152	0.29 225	0.20 132	0.58 335	0.18 64	0.09 140	0.08 180	0.08 59	0.30 566	0.26 466	0.17 347

RAFT-Stereo-weight	0.34 187	0.29 175	1.43 217	0.28 230	0.28 401	0.55 304	0.22 215	0.78 398	0.48 254	0.46 315	0.38 256	0.36 264	0.17 70	0.33 149	0.23 176	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.09 77

CAS++	0.31 161	0.33 223	1.43 217	0.25 132	0.17 158	0.31 38	0.20 133	0.78 398	0.41 175	0.30 220	0.30 187	0.21 121	0.16 61	0.33 149	0.18 64	0.15 483	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.11 137
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 260	0.31 206	1.44 219	0.28 230	0.33 472	0.41 131	0.17 75	0.69 317	0.45 221	0.44 295	0.50 345	0.41 297	0.45 442	0.36 183	1.17 579	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.21 513	0.13 188	0.13 225

MaDis-Stereo	0.29 135	0.54 388	1.44 219	0.24 108	0.29 410	0.29 26	0.16 63	0.45 122	0.37 128	0.19 66	0.21 70	0.28 214	0.22 162	0.30 113	0.29 263	0.10 246	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.11 137	0.11 137

AEACV	0.33 178	0.24 89	1.44 219	0.28 230	0.35 498	0.47 201	0.21 175	0.43 98	0.28 21	0.26 186	0.25 130	0.22 127	0.38 368	0.30 113	0.18 64	0.09 140	0.35 614	0.09 156	0.36 602	0.23 414	0.25 482

rvit_0105_4	0.35 200	0.35 250	1.45 222	0.31 312	0.18 205	0.37 85	0.28 378	0.59 258	0.62 399	0.27 202	0.31 204	0.35 259	0.27 260	0.43 235	0.25 216	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.12 182

rvit_0105_3	0.39 244	0.47 351	1.46 223	0.33 367	0.19 241	0.45 171	0.35 468	0.69 317	0.65 433	0.37 251	0.37 245	0.40 291	0.31 315	0.44 244	0.30 283	0.18 531	0.17 512	0.17 525	0.18 474	0.15 240	0.15 294

rvit_105_1	0.44 297	0.54 388	1.46 223	0.36 435	0.24 336	0.51 253	0.45 536	0.75 360	0.74 517	0.45 306	0.44 289	0.44 326	0.36 346	0.62 354	0.38 359	0.20 556	0.18 524	0.18 545	0.22 523	0.18 329	0.18 367

MyStereo07	0.34 187	0.40 295	1.46 223	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.25 130	0.20 107	0.26 239	0.57 331	0.19 89	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

MC-Stereo	0.32 168	0.31 206	1.46 223	0.31 312	0.15 97	0.53 281	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.36 247	0.38 256	0.27 203	0.27 260	0.42 231	0.19 89	0.09 140	0.13 427	0.09 156	0.16 441	0.20 366	0.13 225

anonymousdsp	0.34 187	0.53 380	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.55 327	0.19 89	0.09 140	0.11 370	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515

CroCo-Stereo Lap2	0.33 178	0.61 415	1.47 227	0.32 341	0.38 525	0.23 12	0.22 215	0.58 249	0.46 232	0.22 114	0.27 152	0.29 225	0.23 188	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.10 216	0.08 142	0.21 382	0.14 252

IGEV-Stereo	0.34 187	0.54 388	1.47 227	0.25 132	0.16 127	0.56 320	0.23 254	0.49 171	0.40 162	0.25 168	0.24 115	0.22 127	0.24 204	0.54 323	0.19 89	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.18 474	0.24 431	0.29 515
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 217	0.28 162	1.48 230	0.25 132	0.38 525	0.46 191	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.15 10	0.29 172	0.15 37	0.17 70	0.36 183	0.23 176	0.07 26	0.76 664	0.07 1	0.26 542	0.21 382	1.03 663
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
rvit_0105_5	0.36 210	0.39 287	1.48 230	0.30 285	0.18 205	0.41 131	0.30 410	0.64 290	0.62 399	0.30 220	0.33 224	0.37 268	0.29 295	0.41 223	0.28 249	0.18 531	0.16 492	0.15 485	0.15 420	0.15 240	0.14 252

Selective-RAFT	0.35 200	0.26 121	1.48 230	0.31 312	0.15 97	0.61 406	0.19 106	0.60 270	0.54 317	0.28 209	0.29 172	0.40 291	0.33 328	0.50 305	0.27 238	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.35 593	0.19 350	0.08 49

Pointernet	0.29 135	0.25 103	1.49 233	0.24 108	0.20 257	0.47 201	0.15 39	0.62 279	0.47 251	0.22 114	0.29 172	0.26 190	0.20 132	0.28 85	0.20 121	0.10 246	0.07 75	0.07 1	0.12 334	0.10 103	0.07 12

test_sample7	0.47 344	0.33 223	1.49 233	0.34 400	0.20 257	0.51 253	0.30 410	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.17 519	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.18 367

DLCB_ROB	0.54 422	0.55 397	1.49 233	0.36 435	0.25 356	0.65 472	0.36 475	0.80 417	0.70 478	0.72 554	0.69 516	0.83 549	0.46 457	1.53 505	0.60 477	0.13 419	0.12 403	0.14 454	0.14 395	0.14 217	0.13 225

AnonymousM	0.37 217	0.44 329	1.50 236	0.25 132	0.15 97	0.52 272	0.23 254	0.60 270	0.42 188	0.42 282	0.32 214	0.30 233	0.25 219	0.34 163	0.23 176	0.11 326	0.09 268	0.71 647	0.36 602	0.12 154	0.07 12

DIP-Stereo	0.37 217	0.34 241	1.50 236	0.27 199	0.18 205	0.63 444	0.17 75	0.92 518	0.53 304	0.49 347	0.48 320	0.30 233	0.30 305	0.39 212	0.30 283	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.12 182
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 379	0.41 305	1.50 236	0.33 367	0.21 271	0.68 496	0.26 333	0.81 421	0.68 459	0.67 532	0.68 507	0.73 506	0.42 419	1.10 447	0.59 475	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.14 395	0.25 445	0.21 416
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
aanet-new-36k	0.29 135	0.63 431	1.51 239	0.24 108	0.11 9	0.43 152	0.19 106	0.44 107	0.35 86	0.19 66	0.24 115	0.16 51	0.22 162	0.29 101	0.15 13	0.06 1	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.24 470

aanet-new-22k	0.28 122	0.52 373	1.51 239	0.24 108	0.13 48	0.33 48	0.22 215	0.37 43	0.32 44	0.18 46	0.24 115	0.18 83	0.21 145	0.27 70	0.16 32	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.09 74	0.31 537

RAStereo	0.28 122	0.48 356	1.52 241	0.26 175	0.18 205	0.25 14	0.19 106	0.42 90	0.35 86	0.20 81	0.25 130	0.20 107	0.16 61	0.24 39	0.24 202	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.12 154	0.08 49

LoS	0.31 161	0.30 192	1.52 241	0.23 81	0.13 48	0.54 289	0.20 133	0.48 164	0.49 261	0.25 168	0.28 164	0.37 268	0.24 204	0.38 204	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.05 1	0.15 240	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 260	0.36 260	1.54 243	0.41 504	0.19 241	0.52 272	0.19 106	0.59 258	0.52 287	0.57 438	0.59 428	0.63 439	0.29 295	0.58 335	0.33 321	0.15 483	0.09 268	0.16 504	0.09 187	0.24 431	0.12 182

raftrobust	0.38 229	0.68 455	1.54 243	0.32 341	0.46 579	0.52 272	0.21 175	0.56 237	0.42 188	0.52 376	0.35 237	0.31 236	0.33 328	0.37 194	0.30 283	0.10 246	0.11 370	0.08 59	0.07 103	0.21 382	0.19 384

ISRNet	0.47 344	0.44 329	1.55 245	0.37 459	0.31 447	0.49 229	0.19 106	0.75 360	0.66 448	0.63 509	0.71 530	0.67 470	0.39 382	0.58 335	0.44 404	0.23 581	0.16 492	0.21 569	0.20 507	0.21 382	0.25 482

DAS	0.56 442	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	2.40 624	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

SepStereo	0.52 410	0.35 250	1.55 245	0.33 367	0.34 485	0.50 242	0.42 510	0.83 435	0.74 517	0.83 588	0.68 507	0.56 406	0.48 475	1.56 508	0.46 410	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.18 329	0.15 294

ETE_ROB	0.60 468	0.71 466	1.55 245	0.37 459	0.25 356	0.69 502	0.51 556	1.47 645	0.70 478	0.80 576	0.69 516	0.85 558	0.49 482	1.36 477	0.58 473	0.16 504	0.13 427	0.19 552	0.16 441	0.21 382	0.23 456

s12784h	0.36 210	0.28 162	1.58 249	0.23 81	0.11 9	0.62 426	0.24 288	0.79 413	0.64 419	0.44 295	0.52 365	0.28 214	0.26 239	0.50 305	0.24 202	0.11 326	0.06 24	0.09 156	0.06 18	0.16 277	0.06 1

RAFT	0.45 316	0.92 547	1.59 250	0.34 400	0.19 241	0.46 191	0.35 468	0.65 297	0.49 261	0.49 347	0.49 337	0.70 494	0.40 390	0.47 281	0.32 308	0.11 326	0.16 492	0.14 454	0.13 367	0.51 618	0.13 225

ccnet	0.71 535	0.41 305	1.59 250	0.40 497	0.45 571	1.06 610	0.55 571	0.98 567	0.71 488	0.88 595	0.97 590	0.82 547	0.88 598	1.68 529	0.94 538	0.32 616	0.26 591	0.32 611	0.27 547	0.34 539	0.30 528

SMFormer	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.15 240	0.16 326

tta	0.50 379	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.49 430	0.13 419	0.10 317	0.11 292	0.10 226	0.14 217	0.11 137

qqq1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

fff1	0.48 350	0.46 341	1.60 252	0.30 285	0.15 97	0.45 171	0.24 288	0.90 497	0.72 498	0.56 427	0.64 486	0.51 374	0.41 401	1.87 567	0.23 176	0.13 419	0.10 317	0.09 156	0.08 142	0.14 217	0.11 137

aanet-32k-new	0.30 152	0.60 410	1.61 256	0.25 132	0.15 97	0.46 191	0.21 175	0.41 80	0.33 59	0.17 37	0.24 115	0.17 66	0.23 188	0.30 113	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.39 586

CASS	0.39 244	0.30 192	1.61 256	0.32 341	0.17 158	0.53 281	0.24 288	0.70 325	0.49 261	0.59 470	0.54 389	0.40 291	0.40 390	0.41 223	0.30 283	0.17 519	0.10 317	0.14 454	0.11 294	0.18 329	0.17 347
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 410	0.54 388	1.62 258	0.31 312	0.35 498	0.74 529	0.46 539	0.85 455	0.74 517	0.55 418	0.60 444	0.67 470	0.50 485	1.12 453	0.57 468	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.14 395	0.16 277	0.12 182

NOSS_ROB	0.64 492	0.65 443	1.62 258	0.46 545	0.25 356	0.67 484	0.30 410	0.93 526	0.77 546	0.59 470	0.57 419	0.77 526	0.38 368	2.78 653	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.28 598	0.26 542	0.27 477	0.39 586

Lsterematch	0.39 244	0.69 459	1.65 260	0.28 230	0.14 68	0.50 242	0.21 175	0.47 150	0.58 351	0.43 288	0.59 428	0.44 326	0.37 359	0.44 244	0.40 378	0.10 246	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.12 182

AE-Stereo	0.42 279	0.29 175	1.65 260	0.43 519	0.47 582	0.56 320	0.23 254	0.86 465	0.46 232	0.31 225	0.41 272	0.43 315	0.24 204	0.34 163	0.24 202	0.09 140	0.48 642	0.11 292	0.45 620	0.22 399	0.19 384

Anonymous_2	0.74 550	0.32 214	1.65 260	0.33 367	0.30 426	0.67 484	0.32 446	0.69 317	0.46 232	0.48 335	0.41 272	0.84 554	0.58 518	0.51 309	0.40 378	0.32 616	0.38 622	1.43 674	3.69 692	0.80 644	0.27 500

PSMNet-ADL	0.51 396	0.38 275	1.65 260	0.35 416	0.21 271	0.67 484	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.42 282	0.52 365	0.70 494	0.45 442	1.91 578	0.57 468	0.15 483	0.13 427	0.11 292	0.13 367	0.15 240	0.20 403

HCRNet	0.46 328	0.49 360	1.65 260	0.38 476	0.29 410	0.58 355	0.22 215	0.75 360	0.62 399	0.47 317	0.49 337	0.48 366	0.36 346	1.12 453	0.37 352	0.15 483	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.17 301	0.17 347

CCAANet	0.40 252	0.33 223	1.65 260	0.26 175	0.21 271	0.53 281	0.26 333	0.67 309	0.42 188	0.35 241	0.62 456	0.56 406	0.35 339	0.86 421	0.41 386	0.12 387	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.10 111

HART	0.38 229	0.53 380	1.66 266	0.26 175	0.15 97	0.30 30	0.19 106	0.67 309	0.46 232	0.29 215	0.52 365	0.38 276	0.16 61	0.41 223	0.20 121	0.08 65	0.68 657	0.09 156	0.07 103	0.34 539	0.21 416

XPNet_ROB	0.61 476	0.72 470	1.66 266	0.37 459	0.27 387	0.67 484	0.47 547	0.89 491	0.71 488	0.78 572	0.70 526	0.81 542	0.53 494	1.70 532	0.76 516	0.21 564	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.20 366	0.21 416

DStereoO	0.99 602	0.66 450	1.67 268	0.75 623	0.99 646	0.73 523	1.33 660	0.94 535	0.91 589	0.70 546	1.06 606	0.75 518	1.75 656	0.95 430	2.39 644	1.20 667	0.41 632	0.48 633	0.59 649	0.85 646	0.60 625

EAI-Stereo	0.78 565	0.25 103	1.67 268	0.54 584	0.59 608	1.95 654	2.05 675	1.11 623	0.64 419	0.95 607	1.49 632	0.50 371	0.67 553	0.59 341	1.44 603	0.09 140	0.19 537	0.09 156	0.49 629	0.13 188	0.22 431

aanet-new-60k	0.29 135	0.51 371	1.68 270	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.19 106	0.43 98	0.33 59	0.18 46	0.19 53	0.17 66	0.19 119	0.31 122	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.26 492

UniTT-Stereo	0.30 152	0.36 260	1.68 270	0.27 199	0.24 336	0.29 26	0.18 95	0.33 24	0.34 72	0.26 186	0.37 245	0.18 83	0.18 94	0.31 122	0.27 238	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.07 103	0.25 445	0.08 49

IER	0.43 288	0.38 275	1.69 272	0.26 175	0.25 356	0.66 478	0.26 333	0.71 328	0.55 324	0.54 400	0.59 428	0.60 430	0.53 494	0.52 313	0.39 370	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.14 217	0.11 137

NINENet	0.50 379	0.33 223	1.69 272	0.55 591	0.25 356	0.91 590	0.23 254	0.98 567	0.71 488	0.53 387	0.55 399	0.66 460	0.30 305	1.22 463	0.32 308	0.15 483	0.13 427	0.16 504	0.11 294	0.16 277	0.13 225

test-1	0.44 297	0.48 356	1.69 272	0.30 285	0.27 387	0.50 242	0.28 378	0.80 417	0.43 200	0.40 269	0.54 389	0.41 297	0.24 204	0.31 122	1.16 577	0.09 140	0.20 548	0.10 216	0.17 461	0.11 137	0.26 492

LALA_ROB	0.60 468	0.76 485	1.69 272	0.36 435	0.29 410	0.79 556	0.55 571	0.94 535	0.77 546	0.81 582	0.67 500	0.94 587	0.49 482	0.99 434	0.73 512	0.21 564	0.15 474	0.20 561	0.18 474	0.23 414	0.21 416

MGS-Stereo	0.32 168	0.34 241	1.70 276	0.25 132	0.14 68	0.40 120	0.22 215	0.38 52	0.43 200	0.24 148	0.51 350	0.25 175	0.18 94	0.31 122	0.20 121	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.08 142	0.47 610	0.08 49

hknet	0.47 344	0.29 175	1.70 276	0.30 285	0.24 336	0.76 539	0.31 423	1.00 588	0.64 419	0.63 509	0.53 377	0.80 539	0.38 368	0.77 407	0.37 352	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.12 334	0.12 154	0.11 137

test-3	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.51 367	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.28 508

test_1	0.43 288	0.20 18	1.70 276	0.34 400	0.32 457	0.45 171	0.23 254	0.71 328	0.46 232	0.50 354	0.29 172	0.45 335	0.21 145	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.07 75	0.10 216	0.35 593	0.29 490	0.29 515

test_3	0.44 297	0.20 18	1.70 276	0.36 435	0.32 457	0.47 201	0.30 410	0.73 346	0.49 261	0.50 354	0.30 187	0.45 335	0.22 162	0.59 341	0.98 545	0.08 65	0.10 317	0.11 292	0.35 593	0.29 490	0.28 508

R-Stereo Train	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182

RAFT-Stereo	0.36 210	0.21 33	1.70 276	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.78 398	0.36 116	0.57 438	0.67 500	0.33 249	0.24 204	0.32 135	0.23 176	0.10 246	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.09 74	0.12 182
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.37 217	0.73 477	1.71 283	0.28 230	0.13 48	0.44 163	0.14 21	0.64 290	0.51 279	0.22 114	0.28 164	0.36 264	0.22 162	0.65 370	0.27 238	0.07 26	0.14 446	0.07 1	0.06 18	0.28 483	0.12 182

HI	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

CoSv	0.41 260	0.63 431	1.72 284	0.27 199	0.21 271	0.45 171	0.19 106	0.55 231	0.41 175	0.57 438	0.59 428	0.65 453	0.45 442	0.45 260	0.39 370	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.11 294	0.20 366	0.10 111

HSM	0.62 481	0.76 485	1.72 284	0.30 285	0.29 410	0.64 458	0.28 378	0.94 535	0.62 399	0.58 456	0.57 419	1.40 638	0.64 544	2.59 642	0.42 389	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.08 142	0.14 217	0.11 137

aanet-new-32k	0.27 106	0.49 360	1.73 287	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

raft_robust	0.55 434	0.84 521	1.73 287	0.28 230	0.54 596	0.53 281	0.25 310	0.88 485	0.75 531	0.48 335	0.46 301	0.76 524	0.75 574	1.46 492	0.27 238	0.09 140	0.10 317	0.10 216	0.30 566	0.26 466	0.16 326

AACVNet	0.54 422	0.78 502	1.73 287	0.36 435	0.21 271	0.57 338	0.25 310	0.71 328	0.51 279	0.55 418	0.59 428	0.64 448	0.41 401	2.13 604	0.41 386	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.11 294	0.33 527	0.15 294

UPFNet	0.46 328	0.28 162	1.73 287	0.33 367	0.32 457	0.65 472	0.38 491	0.83 435	0.59 359	0.57 438	0.52 365	0.61 433	0.40 390	0.75 399	0.52 444	0.13 419	0.12 403	0.13 417	0.12 334	0.15 240	0.11 137

iResNet_ROB	0.50 379	1.15 613	1.73 287	0.31 312	0.21 271	0.58 355	0.22 215	0.95 549	0.82 566	0.58 456	0.62 456	0.57 413	0.39 382	0.84 418	0.40 378	0.11 326	0.08 180	0.09 156	0.06 18	0.21 382	0.13 225

riskmin	0.37 217	0.22 50	1.74 292	0.32 341	0.20 257	0.48 212	0.20 133	0.66 300	0.46 232	0.36 247	0.34 232	0.69 484	0.45 442	0.39 212	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.08 142	0.13 188	0.16 326

UDGNet	0.44 297	1.02 592	1.74 292	0.35 416	0.19 241	0.58 355	0.23 254	0.49 171	0.66 448	0.41 277	0.38 256	0.34 255	0.29 295	0.53 319	0.30 283	0.24 590	0.10 317	0.37 621	0.19 494	0.27 477	0.15 294

dad	0.51 396	1.01 588	1.74 292	0.29 264	0.19 241	0.60 386	0.26 333	0.52 206	0.75 531	0.63 509	0.63 470	0.63 439	0.33 328	0.85 420	0.47 419	0.27 604	0.15 474	0.40 624	0.18 474	0.22 399	0.14 252

OMP-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.56 593	0.37 519	0.60 386	0.26 333	0.70 325	0.65 433	0.66 528	0.60 444	0.69 484	0.32 323	2.09 600	1.20 583	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.10 111

IIG-Stereo	0.59 462	0.65 443	1.74 292	0.54 584	0.23 321	0.61 406	0.21 175	0.73 346	0.65 433	0.64 519	0.69 516	0.69 484	0.38 368	2.09 600	1.39 599	0.11 326	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.09 77

CREStereo++_RVC	0.33 178	0.29 175	1.74 292	0.24 108	0.16 127	0.54 289	0.15 39	0.40 68	0.55 324	0.37 251	0.51 350	0.24 160	0.19 119	0.27 70	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.08 59	0.30 566	0.08 37	0.06 1
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
aanet-new-30k	0.28 122	0.49 360	1.75 298	0.25 132	0.17 158	0.40 120	0.20 133	0.35 30	0.27 14	0.18 46	0.21 70	0.20 107	0.22 162	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.11 137

Hybrid-DGEV-03	0.45 316	0.88 536	1.75 298	0.29 264	0.17 158	0.58 355	0.24 288	0.65 297	0.48 254	0.59 470	1.01 596	0.39 282	0.28 277	0.41 223	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.34 539	0.24 470

Hybrid-DGEV-2	0.51 396	0.84 521	1.75 298	0.32 341	0.17 158	0.73 523	0.18 95	0.83 435	0.69 468	0.52 376	0.38 256	0.53 382	0.42 419	0.99 434	0.92 535	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.10 226	0.25 445	0.23 456

DFGA-Net	0.51 396	1.06 597	1.75 298	0.30 285	0.24 336	0.54 289	0.22 215	0.63 287	0.60 364	0.48 335	0.51 350	0.35 259	0.27 260	1.82 558	0.53 448	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.12 334	0.37 566	0.15 294

MM-Stereo_test3	0.40 252	0.58 405	1.75 298	0.36 435	0.30 426	0.45 171	0.30 410	0.72 334	0.59 359	0.31 225	0.43 278	0.32 242	0.23 188	0.35 170	0.29 263	0.10 246	0.20 548	0.10 216	0.08 142	0.40 588	0.11 137

knoymous	0.34 187	0.25 103	1.75 298	0.24 108	0.18 205	0.45 171	0.24 288	0.57 243	0.38 135	0.41 277	0.39 265	0.55 393	0.25 219	0.38 204	0.23 176	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.07 103	0.13 188	0.12 182

KYRaft	0.48 350	0.29 175	1.75 298	0.33 367	0.21 271	0.75 535	0.44 528	0.58 249	0.57 340	0.64 519	0.93 583	0.53 382	0.72 565	0.60 348	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.12 154	0.54 615

TANstereo	0.33 178	0.49 360	1.75 298	0.23 81	0.12 21	0.54 289	0.16 63	0.40 68	0.45 221	0.45 306	0.51 350	0.26 190	0.22 162	0.29 101	0.20 121	0.10 246	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.08 37	0.11 137

XX-TBD	0.34 187	0.77 494	1.75 298	0.34 400	0.13 48	0.51 253	0.17 75	0.43 98	0.50 272	0.37 251	0.49 337	0.23 144	0.18 94	0.28 85	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.09 74	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 187	0.89 540	1.76 307	0.26 175	0.12 21	0.52 272	0.14 21	0.49 171	0.38 135	0.29 215	0.30 187	0.29 225	0.22 162	0.30 113	0.20 121	0.09 140	0.17 512	0.09 156	0.07 103	0.21 382	0.11 137

SST-Stereo	0.52 410	0.20 18	1.76 307	0.62 611	0.53 594	0.62 426	0.66 601	0.55 231	0.61 381	0.58 456	0.53 377	0.52 380	0.60 525	1.59 518	0.29 263	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.10 111

RAFT_R40	0.50 379	0.21 33	1.76 307	0.50 564	0.40 541	0.61 406	0.53 563	0.56 237	0.60 364	0.56 427	0.54 389	0.55 393	0.51 487	1.57 512	0.53 448	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.09 77

DRaft	0.62 481	0.38 275	1.76 307	0.24 108	0.16 127	0.64 458	0.66 601	0.53 215	0.53 304	0.67 532	0.99 593	0.38 276	1.00 610	1.44 486	2.10 634	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.14 395	0.18 329	0.21 416

GrayStereo	0.66 505	0.19 10	1.76 307	0.90 635	0.23 321	0.62 426	1.42 668	0.62 279	0.60 364	0.72 554	0.78 551	0.56 406	3.07 672	0.60 348	0.26 228	0.09 140	0.08 180	0.10 216	0.21 513	0.11 137	0.18 367

CRE-IMP	0.41 260	0.22 50	1.76 307	0.48 558	0.17 158	0.79 556	0.69 610	0.52 206	0.52 287	0.47 317	0.42 276	0.45 335	0.26 239	0.41 223	0.31 295	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.09 187	0.17 301	0.23 456

Prome-Stereo	0.49 368	0.30 192	1.76 307	0.60 609	0.23 321	0.63 444	0.42 510	0.62 279	0.60 364	0.59 470	1.03 601	0.43 315	0.72 565	0.60 348	0.33 321	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.43 599

acv_ft	0.48 350	0.44 329	1.76 307	0.32 341	0.41 550	0.63 444	0.28 378	0.81 421	0.68 459	0.61 489	0.59 428	0.69 484	0.45 442	0.44 244	0.63 484	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.41 591	0.10 111

TDLM	0.67 510	0.92 547	1.76 307	0.37 459	0.24 336	0.66 478	0.56 576	0.82 429	0.74 517	1.16 623	0.62 456	0.61 433	0.48 475	2.70 649	0.50 435	0.20 556	0.11 370	0.35 615	0.14 395	0.32 518	0.16 326

dd	0.42 279	0.96 565	1.77 316	0.31 312	0.17 158	0.57 338	0.26 333	0.49 171	0.68 459	0.41 277	0.40 268	0.34 255	0.27 260	0.45 260	0.40 378	0.17 519	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.21 382	0.12 182

NRIStereo	0.46 328	0.25 103	1.77 316	0.47 550	0.16 127	0.95 595	0.74 618	0.51 190	0.56 336	0.48 335	0.39 265	0.59 423	0.29 295	0.77 407	0.32 308	0.11 326	0.13 427	0.11 292	0.09 187	0.21 382	0.24 470

PSM-AAD	0.63 488	0.22 50	1.77 316	0.37 459	0.23 321	0.86 578	1.17 653	0.59 258	0.60 364	0.64 519	0.71 530	0.68 477	2.93 669	0.65 370	0.31 295	0.09 140	0.07 75	0.17 525	0.15 420	0.13 188	0.33 555

FBW_ROB	0.83 581	0.77 494	1.77 316	0.44 526	0.30 426	0.87 582	0.46 539	1.10 619	0.91 589	0.81 582	0.75 543	1.01 601	0.61 534	3.66 672	1.23 587	0.26 599	0.23 571	0.36 617	0.25 534	0.27 477	0.62 627

MonStereo1	1.98 656	1.01 588	1.78 320	1.19 653	1.04 650	3.58 675	0.61 590	1.53 650	1.93 661	1.39 645	3.37 674	2.23 656	10.80 692	2.84 657	1.25 589	1.04 660	0.38 622	0.96 658	0.57 644	1.10 655	1.00 662

FACV-RUCA	0.58 454	0.40 295	1.78 320	0.43 519	1.67 671	0.48 212	0.28 378	0.69 317	0.62 399	0.40 269	0.53 377	0.33 249	0.63 542	0.40 218	0.31 295	0.13 419	0.11 370	0.62 642	0.12 334	0.70 635	0.98 655

DisPM	0.43 288	0.33 223	1.78 320	0.57 598	0.18 205	0.59 374	0.63 598	0.53 215	0.61 381	0.60 480	0.53 377	0.38 276	0.26 239	0.75 399	0.29 263	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.14 252

GMOStereo	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

error version	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

test-v	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

LCNet	0.54 422	0.37 263	1.78 320	0.92 637	0.22 301	0.96 596	0.30 410	0.59 258	0.58 351	0.51 367	0.55 399	0.41 297	0.76 576	0.84 418	0.26 228	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.18 474	0.98 653	0.39 586

Patchmatch Stereo++	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.60 386	0.29 402	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo_v2	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.47 281	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ROB_FTStereo	0.38 229	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.26 333	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.49 298	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

Pruner-Stereo	0.51 396	0.27 133	1.78 320	1.79 667	0.19 241	0.62 426	0.45 536	0.57 243	0.60 364	0.61 489	0.48 320	0.41 297	0.24 204	0.46 269	1.00 551	0.12 387	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.12 154	0.13 225

iGMRVC	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.55 327	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

IRAFT_RVC	0.54 422	0.53 380	1.78 320	0.46 545	0.21 271	0.58 355	0.43 517	0.65 297	0.66 448	0.54 400	0.50 345	0.49 368	0.51 487	1.58 516	1.01 555	0.11 326	0.25 588	0.13 417	0.10 226	0.15 240	0.13 225

iRAFT	0.39 244	0.27 133	1.78 320	0.44 526	0.16 127	0.61 406	0.27 358	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.54 323	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

test-2	0.41 260	0.62 421	1.78 320	0.28 230	0.36 507	0.51 253	0.31 423	0.53 215	0.44 206	0.57 438	0.48 320	0.41 297	0.27 260	0.28 85	0.23 176	0.08 65	0.38 622	0.13 417	0.11 294	0.34 539	0.11 137

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 279	0.86 529	1.78 320	0.28 230	0.17 158	0.52 272	0.20 133	0.62 279	0.61 381	0.50 354	0.61 451	0.39 282	0.32 323	0.35 170	0.30 283	0.07 26	0.10 317	0.09 156	0.09 187	0.35 551	0.10 111

AFF-stereo	0.44 297	0.96 565	1.78 320	0.31 312	0.15 97	0.50 242	0.21 175	0.64 290	0.63 411	0.47 317	0.64 486	0.49 368	0.34 337	0.46 269	0.31 295	0.08 65	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.37 566	0.10 111

PSMNet-RSSM	0.53 416	0.82 515	1.78 320	0.31 312	0.25 356	0.58 355	0.28 378	0.84 447	0.60 364	0.50 354	0.61 451	0.67 470	0.43 430	1.68 529	0.42 389	0.15 483	0.10 317	0.14 454	0.16 441	0.15 240	0.13 225

CFNet	0.58 454	0.96 565	1.78 320	0.33 367	0.25 356	0.63 444	0.22 215	0.88 485	0.75 531	0.46 315	0.59 428	0.58 420	0.40 390	2.29 612	0.48 425	0.12 387	0.09 268	0.15 485	0.14 395	0.30 501	0.15 294

AAGNet	0.88 589	0.33 223	1.79 340	0.54 584	0.98 643	0.62 426	0.46 539	0.50 180	0.60 364	0.58 456	0.53 377	0.50 371	0.73 568	1.23 465	7.48 686	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.14 217	0.09 77

HUI-Stereo	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.17 158	0.61 406	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.44 326	0.28 277	0.45 260	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

RAFT-IKP	0.38 229	0.27 133	1.79 340	0.44 526	0.16 127	0.60 386	0.28 378	0.51 190	0.52 287	0.47 317	0.43 278	0.43 315	0.28 277	0.50 305	0.28 249	0.12 387	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.17 301	0.12 182

ACVNet	0.45 316	0.44 329	1.79 340	0.28 230	0.21 271	0.59 374	0.36 475	0.66 300	0.68 459	0.45 306	0.59 428	0.69 484	0.40 390	0.44 244	0.55 456	0.11 326	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.34 539	0.10 111

CFNet-ft	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

CFNet_RVC	0.51 396	0.76 485	1.79 340	0.28 230	0.30 426	0.63 444	0.28 378	0.66 300	0.55 324	0.45 306	0.57 419	0.74 512	0.41 401	1.46 492	0.42 389	0.14 463	0.10 317	0.28 598	0.13 367	0.18 329	0.14 252

AdaStereo	0.44 297	0.38 275	1.79 340	0.34 400	0.20 257	0.57 338	0.28 378	0.92 518	0.69 468	0.52 376	0.55 399	0.61 433	0.33 328	0.48 288	0.39 370	0.17 519	0.08 180	0.17 525	0.11 294	0.18 329	0.12 182
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.
test_sample6	0.52 410	0.44 329	1.81 347	0.33 367	0.18 205	0.55 304	0.27 358	0.94 535	0.66 448	0.54 400	0.62 456	0.47 355	0.36 346	1.97 584	0.38 359	0.14 463	0.10 317	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.16 326

NF-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.44 528	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.45 491	0.79 524	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.16 326

OCTAStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.61 381	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.80 525	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

RE-Stereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

TVStereo	0.48 350	0.25 103	1.81 347	0.52 573	0.16 127	0.61 406	0.43 517	0.66 300	0.60 364	0.50 354	0.47 307	0.37 268	0.26 239	1.44 486	0.78 520	0.11 326	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.13 188	0.17 347

PS-NSSS	0.63 488	1.00 584	1.81 347	0.30 285	0.31 447	0.63 444	0.34 460	0.98 567	0.69 468	0.54 400	0.74 540	0.51 374	0.41 401	2.43 629	0.48 425	0.24 590	0.17 512	0.27 595	0.18 474	0.27 477	0.21 416

StereoAnything_RVC	0.35 200	1.25 626	1.82 353	0.20 9	0.12 21	0.26 15	0.15 39	0.43 98	0.37 128	0.14 8	0.10 3	0.11 1	0.19 119	0.46 269	0.14 4	0.11 326	0.09 268	0.08 59	0.05 1	0.76 641	0.18 367

CBFPSM	0.56 442	0.91 545	1.82 353	0.28 230	0.23 321	0.71 510	0.37 484	0.72 334	0.64 419	0.50 354	0.49 337	1.03 605	0.83 586	0.62 354	1.35 596	0.10 246	0.12 403	0.10 216	0.10 226	0.18 329	0.19 384

RAFT+CT+SA	0.50 379	0.86 529	1.82 353	0.37 459	0.75 629	0.54 289	0.34 460	0.77 383	0.63 411	0.38 261	0.55 399	0.34 255	0.29 295	0.68 379	0.27 238	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.51 633	0.29 490	0.41 597

test_sample5	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.53 387	0.59 428	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

DualNet	0.51 396	0.43 318	1.83 356	0.32 341	0.18 205	0.55 304	0.26 333	0.92 518	0.65 433	0.54 400	0.62 456	0.45 335	0.36 346	1.87 567	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

tt1	0.44 297	0.64 436	1.83 356	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	0.88 582	0.31 225	0.37 245	0.25 175	0.35 339	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.36 570

LL-Strereo2	0.41 260	0.90 544	1.83 356	0.44 526	0.24 336	0.54 289	0.27 358	0.58 249	0.45 221	0.41 277	0.33 224	0.44 326	0.21 145	0.44 244	0.34 328	0.09 140	0.08 180	0.16 504	0.14 395	0.17 301	0.17 347

psm_up	0.57 449	0.61 415	1.83 356	0.35 416	0.30 426	0.64 458	0.37 484	0.90 497	0.68 459	0.59 470	0.55 399	0.68 477	0.54 497	1.91 578	0.46 410	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.23 414	0.13 225

TestStereo1	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

SA-5K	0.49 368	0.81 511	1.85 361	0.39 486	0.57 604	0.56 320	0.34 460	0.75 360	0.69 468	0.44 295	0.63 470	0.35 259	0.42 419	0.64 359	0.29 263	0.10 246	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.33 527	0.26 492

PSM-softLoss	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

KMStereo	0.48 350	0.27 133	1.85 361	0.51 569	0.17 158	0.61 406	0.40 500	0.61 275	0.57 340	0.52 376	0.48 320	0.39 282	0.25 219	1.46 492	0.77 518	0.12 387	0.08 180	0.13 417	0.12 334	0.12 154	0.14 252

raft+_RVC	0.44 297	0.67 452	1.85 361	0.34 400	0.71 627	0.51 253	0.25 310	0.64 290	0.51 279	0.35 241	0.45 293	0.32 242	0.28 277	0.43 235	0.32 308	0.09 140	0.19 537	0.10 216	0.09 187	0.20 366	0.40 592

RALCasStereoNet	0.45 316	0.88 536	1.85 361	0.30 285	0.26 374	0.49 229	0.26 333	0.58 249	0.51 279	0.36 247	0.48 320	0.36 264	0.28 277	0.55 327	0.34 328	0.10 246	0.53 644	0.09 156	0.08 142	0.25 445	0.34 559

UCFNet_RVC	0.48 350	0.82 515	1.85 361	0.30 285	0.27 387	0.64 458	0.26 333	0.74 350	0.55 324	0.48 335	0.53 377	0.63 439	0.41 401	0.88 426	0.38 359	0.15 483	0.10 317	0.17 525	0.17 461	0.18 329	0.15 294

MLCV	0.48 350	0.89 540	1.85 361	0.29 264	0.14 68	0.59 374	0.23 254	0.72 334	0.59 359	0.66 528	0.66 497	0.55 393	0.36 346	1.03 441	0.49 430	0.09 140	0.06 24	0.09 156	0.07 103	0.19 350	0.11 137

IMH-64-1	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

IMH-64	1.39 638	1.64 651	1.86 369	1.36 657	1.11 654	1.39 632	1.19 654	1.76 657	1.45 641	1.16 623	2.21 651	1.53 642	1.38 638	1.98 585	1.52 606	1.29 668	0.67 653	1.27 668	0.69 655	1.29 665	0.98 655

ssnet_v2	0.55 434	0.60 410	1.86 369	0.32 341	0.22 301	0.72 516	0.44 528	0.94 535	0.74 517	0.63 509	0.54 389	0.81 542	0.47 466	0.77 407	0.70 502	0.16 504	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.30 501	0.30 528

CRFU-Net	0.56 442	0.38 275	1.86 369	0.46 545	0.26 374	0.82 567	0.36 475	0.90 497	0.49 261	0.62 500	0.59 428	0.78 530	1.35 636	1.00 437	0.48 425	0.15 483	0.14 446	0.17 525	0.10 226	0.19 350	0.14 252

PFNet+	0.45 316	0.37 263	1.86 369	0.46 545	0.18 205	0.58 355	0.77 622	0.52 206	0.64 419	0.56 427	0.48 320	0.39 282	0.26 239	0.93 427	0.32 308	0.13 419	0.09 268	0.14 454	0.13 367	0.12 154	0.15 294

coex_refinement	0.58 454	0.94 555	1.87 374	0.38 476	0.25 356	0.64 458	0.34 460	0.83 435	0.65 433	0.60 480	0.63 470	0.81 542	0.48 475	1.85 566	0.56 464	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.10 226	0.16 277	0.16 326

DISCO	0.57 449	0.34 241	1.87 374	0.45 540	0.34 485	0.84 572	0.35 468	0.84 447	0.78 550	0.59 470	0.63 470	1.06 612	0.53 494	1.10 447	0.82 527	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.22 399	0.18 367

rvit_stereo_0075_2	0.40 252	0.40 295	1.88 376	0.33 367	0.32 457	0.41 131	0.22 215	0.58 249	0.53 304	0.38 261	0.51 350	0.40 291	0.27 260	0.44 244	0.29 263	0.20 556	0.15 474	0.22 572	0.15 420	0.18 329	0.23 456

test_sample4	0.50 379	0.42 313	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.56 320	0.26 333	0.93 526	0.65 433	0.54 400	0.54 389	0.45 335	0.36 346	1.79 550	0.36 345	0.13 419	0.10 317	0.13 417	0.12 334	0.17 301	0.16 326

test_sample3	0.50 379	0.41 305	1.88 376	0.32 341	0.19 241	0.57 338	0.25 310	0.92 518	0.64 419	0.52 376	0.49 337	0.47 355	0.35 339	1.79 550	0.37 352	0.13 419	0.10 317	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.16 326

MIM_Stereo	0.41 260	0.60 410	1.88 376	0.31 312	0.21 271	0.50 242	0.19 106	0.64 290	0.44 206	0.43 288	0.53 377	0.43 315	0.27 260	0.51 309	0.28 249	0.08 65	0.14 446	0.11 292	0.10 226	0.26 466	0.26 492

DDUNet	0.77 561	1.12 604	1.88 376	0.76 624	0.69 625	0.84 572	0.43 517	0.85 455	0.65 433	0.67 532	0.75 543	0.91 577	0.52 492	1.03 441	0.57 468	0.54 635	0.37 618	0.95 657	0.52 636	0.71 637	0.57 621

GES	0.44 297	0.28 162	1.88 376	0.30 285	0.18 205	0.61 406	0.30 410	0.88 485	0.46 232	0.47 317	0.52 365	0.39 282	0.42 419	0.58 335	0.67 495	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.15 240	0.17 347

PWC_ROB	0.70 526	0.94 555	1.88 376	0.39 486	0.39 531	0.62 426	0.30 410	0.98 567	0.94 595	0.91 601	1.29 621	0.77 526	0.62 539	1.62 523	1.03 559	0.18 531	0.11 370	0.18 545	0.13 367	0.51 618	0.22 431

G2L-Stereo_test	0.55 434	0.97 573	1.89 383	0.33 367	0.24 336	0.75 535	0.38 491	0.79 413	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.74 512	0.39 382	1.56 508	0.43 398	0.10 246	0.08 180	0.08 59	0.08 142	0.28 483	0.13 225

PSMNet-RUCA	0.58 454	0.82 515	1.89 383	0.59 605	0.56 602	0.64 458	0.36 475	0.84 447	0.69 468	0.51 367	0.68 507	0.53 382	0.43 430	0.56 330	0.43 398	0.34 620	0.18 524	0.44 630	0.29 556	0.48 611	0.30 528

Any-RAFT	0.38 229	0.25 103	1.89 383	0.27 199	0.17 158	0.68 496	0.21 175	0.78 398	0.53 304	0.43 288	0.43 278	0.54 390	0.30 305	0.41 223	0.20 121	0.10 246	0.12 403	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.09 77

ToySt	0.44 297	0.61 415	1.89 383	0.29 264	0.18 205	0.55 304	0.35 468	0.67 309	0.53 304	0.39 267	0.50 345	0.59 423	0.43 430	0.51 309	0.49 430	0.10 246	0.12 403	0.13 417	0.16 441	0.24 431	0.19 384

sCroCo_RVC	0.33 178	0.32 214	1.89 383	0.34 400	0.27 387	0.30 30	0.22 215	0.48 164	0.44 206	0.22 114	0.33 224	0.25 175	0.25 219	0.32 135	0.24 202	0.14 463	0.16 492	0.12 356	0.12 334	0.15 240	0.13 225

H2IRNET	0.40 252	0.61 415	1.90 388	0.29 264	0.17 158	0.54 289	0.18 95	0.52 206	0.50 272	0.27 202	0.56 411	0.47 355	0.35 339	0.46 269	0.33 321	0.10 246	0.07 75	0.12 356	0.14 395	0.32 518	0.12 182

Sa-1000	0.51 396	0.72 470	1.90 388	0.31 312	0.60 613	0.60 386	0.31 423	0.94 535	0.71 488	0.52 376	0.83 560	0.42 311	0.33 328	0.68 379	0.28 249	0.10 246	0.09 268	0.13 417	0.29 556	0.29 490	0.10 111

SACVNet	0.60 468	0.74 481	1.90 388	0.37 459	0.28 401	0.64 458	0.37 484	0.86 465	0.61 381	0.65 526	0.62 456	0.69 484	0.44 438	2.08 598	0.42 389	0.18 531	0.14 446	0.16 504	0.15 420	0.38 573	0.24 470

RALAANet	0.43 288	0.98 577	1.90 388	0.32 341	0.23 321	0.48 212	0.19 106	0.67 309	0.53 304	0.48 335	0.45 293	0.39 282	0.30 305	0.48 288	0.37 352	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.14 395	0.27 477	0.10 111

hitnet-ft	0.67 510	0.80 506	1.90 388	0.28 230	0.22 301	0.69 502	0.36 475	0.85 455	0.65 433	0.56 427	0.84 563	1.03 605	0.95 608	2.32 615	0.55 456	0.23 581	0.14 446	0.41 625	0.13 367	0.24 431	0.17 347

GANet-RSSM	0.55 434	0.73 477	1.90 388	0.36 435	0.26 374	0.59 374	0.27 358	0.78 398	0.52 287	0.47 317	0.57 419	0.63 439	0.45 442	1.92 582	0.43 398	0.14 463	0.10 317	0.25 591	0.11 294	0.34 539	0.14 252

GMStereo	0.38 229	0.99 582	1.91 394	0.27 199	0.16 127	0.39 107	0.23 254	0.47 150	0.62 399	0.38 261	0.34 232	0.25 175	0.25 219	0.39 212	0.29 263	0.14 463	0.08 180	0.10 216	0.12 334	0.15 240	0.11 137
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 344	0.73 477	1.91 394	0.33 367	0.15 97	0.56 320	0.25 310	0.85 455	0.58 351	0.54 400	0.51 350	0.57 413	0.42 419	0.57 331	0.61 480	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.20 366	0.16 326

PASM	0.72 538	0.68 455	1.91 394	0.47 550	0.44 560	0.60 386	0.51 556	0.76 372	0.80 558	0.77 570	0.67 500	0.87 567	0.61 534	2.40 624	0.67 495	0.32 616	0.35 614	0.36 617	0.41 615	0.45 608	0.39 586

DeepStereo_RVC	0.44 297	0.28 162	1.92 397	0.49 560	0.17 158	0.60 386	0.59 584	0.50 180	0.52 287	0.49 347	0.45 293	0.39 282	0.86 593	0.45 260	0.33 321	0.11 326	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.15 240	0.19 384

Gwc-CoAtRS	0.38 229	0.33 223	1.92 397	0.27 199	0.41 550	0.48 212	0.19 106	0.59 258	0.46 232	0.43 288	0.39 265	0.57 413	0.26 239	0.32 135	0.26 228	0.09 140	0.09 268	0.09 156	0.31 575	0.11 137	0.09 77

ac_64	0.55 434	0.46 341	1.92 397	0.36 435	0.34 485	0.63 444	0.31 423	0.82 429	0.61 381	0.55 418	0.51 350	0.89 573	0.48 475	1.83 559	0.55 456	0.14 463	0.11 370	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.12 182

MultiAttention	2.38 662	0.50 368	1.93 400	1.80 668	2.56 679	10.86 689	2.30 678	1.22 629	0.80 558	0.62 500	1.16 613	1.13 621	0.56 506	16.09 700	1.18 580	0.20 556	0.09 268	0.43 629	1.62 681	0.94 650	1.58 676

YMNet	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

YMNet_1	0.62 481	0.72 470	1.93 400	0.41 504	0.41 550	0.87 582	0.43 517	0.87 476	0.71 488	0.74 561	0.81 555	0.83 549	0.46 457	0.86 421	0.93 536	0.19 546	0.22 563	0.20 561	0.17 461	0.41 591	0.21 416

DualNet (step1)	0.59 462	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.11 450	0.38 359	0.61 639	0.14 446	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample9	0.94 597	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.93 526	0.66 448	0.57 438	0.51 350	0.55 393	0.45 442	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

test_sample8	1.12 614	0.62 421	1.93 400	0.27 199	0.22 301	0.68 496	0.31 423	0.95 549	0.61 381	1.18 631	0.56 411	2.53 660	1.31 632	1.91 578	2.55 647	0.61 639	4.16 691	0.87 651	0.56 641	0.25 445	0.23 456

1111x	0.74 550	0.21 33	1.93 400	0.31 312	0.17 158	0.63 444	0.32 446	1.03 606	0.74 517	0.52 376	0.62 456	0.57 413	0.47 466	2.38 620	4.25 673	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.12 334	0.12 154	0.14 252

MIF-Stereo (partial)	0.34 187	0.41 305	1.93 400	0.26 175	0.24 336	0.32 44	0.17 75	0.53 215	0.42 188	0.25 168	0.37 245	0.25 175	0.26 239	0.44 244	0.31 295	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.10 226	0.19 350	0.14 252

EKT-Stereo	1.47 642	0.49 360	1.93 400	2.57 679	19.31 701	0.55 304	0.22 215	0.69 317	0.42 188	0.38 261	0.36 241	0.43 315	0.27 260	0.69 385	0.26 228	0.12 387	0.14 446	0.11 292	0.16 441	0.20 366	0.15 294

MMNet	0.50 379	0.48 356	1.93 400	0.33 367	0.27 387	0.79 556	0.28 378	0.81 421	0.74 517	0.60 480	0.56 411	0.59 423	0.55 502	0.79 412	0.59 475	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.14 252

StereoVision	0.45 316	0.72 470	1.94 410	0.33 367	0.32 457	0.47 201	0.26 333	0.68 314	0.57 340	0.32 234	0.89 576	0.45 335	0.27 260	0.49 298	0.36 345	0.13 419	0.15 474	0.16 504	0.15 420	0.19 350	0.13 225

RP	0.67 510	0.82 515	1.94 410	0.43 519	0.44 560	0.65 472	0.45 536	0.89 491	0.82 566	0.66 528	0.92 579	0.99 597	0.76 576	1.55 507	0.66 492	0.25 595	0.18 524	0.23 579	0.20 507	0.31 509	0.22 431

DeepPruner_ROB	0.50 379	0.70 464	1.94 410	0.29 264	0.26 374	0.63 444	0.31 423	0.80 417	0.48 254	0.61 489	0.55 399	0.66 460	0.38 368	0.98 433	0.40 378	0.19 546	0.14 446	0.14 454	0.14 395	0.23 414	0.17 347

fff	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

SA	0.50 379	0.75 484	1.95 413	0.31 312	0.61 617	0.57 338	0.31 423	0.91 509	0.73 513	0.42 282	0.62 456	0.38 276	0.47 466	0.68 379	0.29 263	0.09 140	0.09 268	0.13 417	0.32 581	0.30 501	0.10 111

GEStereo_RVC	0.54 422	0.87 532	1.95 413	0.47 550	0.25 356	0.62 426	0.37 484	1.00 588	0.74 517	0.53 387	0.54 389	0.59 423	0.44 438	1.10 447	0.46 410	0.15 483	0.11 370	0.12 356	0.10 226	0.26 466	0.19 384

ADLNet	0.60 468	0.71 466	1.95 413	0.35 416	0.34 485	0.67 484	0.34 460	0.90 497	0.74 517	0.68 538	0.62 456	0.80 539	0.45 442	1.78 546	0.64 489	0.14 463	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.29 490	0.21 416

DCANet	0.42 279	0.77 494	1.95 413	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.41 401	0.36 183	0.39 370	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

csc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

cscssc	0.43 288	0.77 494	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.75 531	0.54 400	0.47 307	0.31 236	0.65 546	0.36 183	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

111	0.48 350	1.09 601	1.95 413	0.24 108	0.13 48	0.59 374	0.26 333	0.83 435	0.78 550	0.48 335	0.52 365	0.56 406	0.38 368	0.49 298	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.23 414	0.35 562

RAFT + AFF	0.64 492	1.20 620	1.95 413	0.34 400	0.33 472	0.67 484	0.52 559	0.99 579	0.74 517	0.53 387	0.58 425	0.57 413	0.80 582	1.76 542	0.51 441	0.12 387	0.27 598	0.15 485	0.14 395	0.43 599	0.29 515

G2L-ROB	0.51 396	0.95 562	1.96 422	0.29 264	0.22 301	0.59 374	0.28 378	0.76 372	0.57 340	0.55 418	0.45 293	0.70 494	0.32 323	1.38 479	0.47 419	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.20 366	0.13 225

AIO-test2	0.49 368	1.15 613	1.96 422	0.42 515	0.37 519	0.50 242	0.23 254	0.79 413	0.70 478	0.33 237	0.53 377	0.27 203	0.22 162	0.67 376	0.29 263	0.73 647	0.08 180	0.13 417	0.17 461	0.17 301	0.18 367

iRaft-Stereo_20w	0.58 454	0.39 287	1.96 422	0.45 540	0.32 457	0.92 592	0.57 580	1.14 624	0.56 336	0.81 582	0.40 268	0.55 393	0.69 558	0.65 370	1.04 560	0.09 140	0.16 492	0.09 156	0.36 602	0.17 301	0.25 482

rafts_anoy	0.43 288	0.89 540	1.96 422	0.32 341	0.30 426	0.48 212	0.24 288	0.62 279	0.49 261	0.37 251	0.38 256	0.33 249	0.30 305	0.51 309	0.34 328	0.10 246	0.39 629	0.13 417	0.15 420	0.17 301	0.15 294

NCCL2	0.65 500	0.94 555	1.96 422	0.43 519	0.30 426	0.71 510	0.68 607	0.84 447	0.65 433	0.70 546	0.60 444	0.86 565	0.54 497	1.56 508	0.57 468	0.20 556	0.16 492	0.67 645	0.25 534	0.22 399	0.24 470

model_zeroshot	0.44 297	0.68 455	1.97 427	0.28 230	0.18 205	0.69 502	0.21 175	0.63 287	0.40 162	1.00 610	0.34 232	0.42 311	0.20 132	0.69 385	0.24 202	0.10 246	0.22 563	0.10 216	0.22 523	0.12 154	0.10 111

test_5	0.51 396	0.87 532	1.99 428	0.37 459	0.65 621	0.58 355	0.35 468	0.78 398	0.62 399	0.48 335	0.55 399	0.45 335	0.40 390	0.72 394	0.30 283	0.09 140	0.07 75	0.12 356	0.12 334	0.33 527	0.38 580

DN-CSS_ROB	0.48 350	1.23 623	1.99 428	0.39 486	0.22 301	0.56 320	0.19 106	0.75 360	0.61 381	0.45 306	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.70 390	0.32 308	0.11 326	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.36 558	0.12 182

HGLStereo	0.54 422	0.69 459	2.00 430	0.35 416	0.40 541	0.66 478	0.30 410	0.83 435	0.62 399	0.57 438	0.69 516	0.69 484	0.54 497	1.07 444	0.55 456	0.13 419	0.13 427	0.13 417	0.11 294	0.19 350	0.17 347

IGEV_i1	0.44 297	0.26 121	2.01 431	0.33 367	0.18 205	0.58 355	0.27 358	0.84 447	0.49 261	0.45 306	0.47 307	0.55 393	0.33 328	0.65 370	0.36 345	0.11 326	0.11 370	0.13 417	0.19 494	0.17 301	0.28 508

ffm	0.47 344	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	0.63 357	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

ff1	0.73 547	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.74 350	0.88 582	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.10 246	0.24 575	0.15 485	0.13 367	0.25 445	0.36 570

mmx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

xxx	0.72 538	0.23 71	2.01 431	0.30 285	0.21 271	0.57 338	0.26 333	0.99 579	0.76 541	0.53 387	0.63 470	0.66 460	0.39 382	2.52 637	3.43 665	0.13 419	0.10 317	0.15 485	0.13 367	0.15 240	0.15 294

RAFT-Test	0.44 297	0.38 275	2.01 431	0.27 199	0.44 560	0.64 458	0.37 484	0.72 334	0.57 340	0.45 306	0.48 320	0.65 453	0.24 204	0.35 170	0.29 263	0.09 140	0.11 370	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.11 137

test_4	0.40 252	0.37 263	2.01 431	0.29 264	0.21 271	0.50 242	0.28 378	0.47 150	0.39 148	0.42 282	0.76 546	0.38 276	0.22 162	0.52 313	0.33 321	0.08 65	0.07 75	0.11 292	0.15 420	0.28 483	0.07 12

GANet	0.75 553	0.84 521	2.01 431	0.40 497	0.25 356	0.74 529	0.66 601	0.87 476	0.73 513	0.71 551	1.07 607	0.84 554	0.59 521	2.71 651	1.15 575	0.17 519	0.16 492	0.44 630	0.16 441	0.31 509	0.20 403

RASNet	0.61 476	0.68 455	2.03 439	0.35 416	0.46 579	0.65 472	0.28 378	0.78 398	0.70 478	0.48 335	0.64 486	0.93 583	0.61 534	2.21 608	0.73 512	0.12 387	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.14 217	0.11 137

NVstereo2D	0.58 454	0.40 295	2.03 439	0.35 416	0.35 498	0.69 502	0.39 497	0.91 509	0.80 558	0.47 317	0.53 377	0.67 470	0.46 457	1.99 588	0.48 425	0.19 546	0.11 370	0.17 525	0.13 367	0.25 445	0.25 482

FADNet	0.64 492	1.22 622	2.06 441	0.32 341	0.30 426	0.66 478	0.29 402	0.88 485	0.72 498	0.44 295	0.48 320	0.66 460	0.57 512	1.84 564	0.45 409	0.46 631	0.20 548	0.17 525	0.19 494	0.59 626	0.24 470

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 561	1.04 594	2.06 441	0.94 639	0.35 498	0.89 587	0.40 500	0.85 455	0.63 411	0.55 418	0.63 470	0.75 518	0.38 368	2.38 620	0.48 425	1.10 663	0.31 607	0.36 617	0.21 513	0.53 622	0.55 618

ACVNet-DCA	0.42 279	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

xx1	0.46 328	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.46 347	0.36 346	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.12 356	0.12 334	0.12 154	0.14 252

1test111	0.44 297	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.76 372	0.52 287	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.96 431	0.30 283	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.12 154	0.14 252

cc1	0.47 344	0.64 436	2.07 443	0.35 416	0.14 68	0.76 539	0.25 310	0.74 350	1.01 605	0.31 225	0.38 256	0.24 160	0.38 368	0.69 385	0.19 89	0.10 246	0.24 575	0.11 292	0.09 187	0.25 445	0.40 592

RAFT_CTSACE	0.46 328	0.76 485	2.07 443	0.35 416	0.30 426	0.54 289	0.30 410	0.61 275	0.48 254	0.49 347	0.76 546	0.55 393	0.36 346	0.58 335	0.22 165	0.08 65	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.41 591	0.08 49

iRaft-Stereo_5w	0.54 422	1.01 588	2.08 448	0.27 199	0.21 271	0.49 229	0.28 378	0.73 346	0.58 351	0.40 269	0.61 451	0.62 437	0.46 457	1.78 546	0.47 419	0.09 140	0.07 75	0.11 292	0.10 226	0.39 583	0.12 182

Anonymous3	0.42 279	0.35 250	2.09 449	0.33 367	0.24 336	0.72 516	0.31 423	0.74 350	0.55 324	0.35 241	0.40 268	0.33 249	0.29 295	0.44 244	0.28 249	0.18 531	0.18 524	0.13 417	0.13 367	0.17 301	0.17 347

AANet_RVC	0.68 517	1.00 584	2.09 449	0.33 367	0.25 356	0.58 355	0.32 446	0.81 421	0.80 558	0.61 489	0.94 585	0.80 539	0.41 401	2.46 632	1.02 557	0.36 623	0.14 446	0.10 216	0.09 187	0.23 414	0.22 431

HITNet	0.46 328	0.92 547	2.09 449	0.33 367	0.14 68	0.55 304	0.22 215	0.83 435	0.56 336	0.51 367	0.49 337	0.48 366	0.37 359	0.48 288	0.54 454	0.09 140	0.06 24	0.10 216	0.08 142	0.23 414	0.09 77
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
PWCDC_ROB	0.72 538	1.06 597	2.09 449	0.47 550	0.36 507	0.78 552	0.26 333	0.98 567	1.34 635	0.61 489	2.07 645	0.64 448	0.61 534	0.83 416	0.71 505	0.31 615	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.60 629	0.21 416

Reg-Stereo(zero)	0.46 328	0.17 2	2.10 453	0.24 108	0.34 485	0.51 253	0.42 510	0.50 180	0.54 317	0.37 251	0.46 301	0.54 390	0.60 525	0.43 235	1.10 567	0.08 65	0.09 268	0.08 59	0.22 523	0.12 154	0.22 431

RT-IGEV	0.66 505	0.25 103	2.11 454	0.56 593	0.46 579	0.62 426	0.54 567	0.99 579	0.75 531	0.79 574	0.93 583	0.85 558	0.78 580	0.59 341	1.64 613	0.12 387	0.16 492	0.11 292	0.47 624	0.28 483	0.30 528

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 449	0.87 532	2.11 454	0.32 341	0.30 426	0.84 572	0.40 500	0.88 485	0.72 498	0.65 526	0.73 537	0.66 460	0.57 512	0.93 427	0.71 505	0.13 419	0.07 75	0.10 216	0.08 142	0.15 240	0.14 252

TestStereo	0.45 316	0.54 388	2.11 454	0.29 264	0.16 127	0.43 152	0.24 288	0.54 227	0.45 221	0.37 251	0.46 301	0.34 255	0.27 260	1.98 585	0.27 238	0.11 326	0.08 180	0.12 356	0.09 187	0.14 217	0.08 49

PDISCO_ROB	0.75 553	1.06 597	2.11 454	0.64 613	0.59 608	1.13 622	0.43 517	1.14 624	1.05 609	0.64 519	0.71 530	0.96 590	0.61 534	1.21 461	0.76 516	0.37 624	0.18 524	0.27 595	0.24 528	0.56 625	0.32 546

ADStereo(finetuned)	0.45 316	0.77 494	2.12 458	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.48 320	0.31 236	0.76 576	0.37 194	0.38 359	0.09 140	0.07 75	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.23 456

FADNet-RVC	0.61 476	1.26 628	2.12 458	0.33 367	0.26 374	0.59 374	0.29 402	0.86 465	0.62 399	0.45 306	0.50 345	0.62 437	0.46 457	1.73 537	0.55 456	0.17 519	0.20 548	0.17 525	0.18 474	0.59 626	0.28 508

DCRE	0.50 379	0.63 431	2.13 460	0.30 285	0.23 321	0.45 171	0.24 288	0.59 258	0.53 304	0.50 354	2.10 647	0.42 311	0.26 239	0.35 170	0.23 176	0.09 140	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.16 277	0.15 294

THIR-Stereo	0.86 585	0.62 421	2.13 460	0.25 132	0.16 127	0.58 355	2.74 683	0.59 258	0.51 279	0.62 500	1.62 636	0.97 593	1.80 657	1.69 531	2.25 639	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.11 137

GwcNet-RSSM	0.57 449	0.94 555	2.13 460	0.32 341	0.25 356	0.60 386	0.30 410	0.80 417	0.66 448	0.52 376	0.64 486	0.71 499	0.40 390	1.79 550	0.50 435	0.13 419	0.09 268	0.12 356	0.12 334	0.21 382	0.15 294

CC-Net-ROB	0.85 584	1.15 613	2.13 460	0.88 634	0.38 525	0.88 586	0.44 528	1.06 612	0.79 555	0.58 456	0.69 516	0.65 453	0.50 485	2.74 652	0.51 441	0.93 653	0.39 629	0.87 651	0.29 556	0.54 623	0.54 615

CVANet_RVC	0.65 500	0.80 506	2.13 460	0.36 435	0.26 374	0.62 426	0.42 510	0.84 447	0.72 498	0.69 540	0.68 507	0.68 477	0.52 492	2.64 644	0.42 389	0.19 546	0.12 403	0.22 572	0.17 461	0.37 566	0.15 294

STTStereo	0.51 396	0.69 459	2.14 465	0.36 435	0.30 426	0.61 406	0.32 446	0.77 383	0.60 364	0.60 480	0.54 389	0.67 470	0.43 430	0.86 421	0.42 389	0.16 504	0.15 474	0.17 525	0.20 507	0.16 277	0.15 294

GCST	0.72 538	1.10 602	2.15 466	1.11 650	0.59 608	0.62 426	0.19 106	0.75 360	0.53 304	0.56 427	0.63 470	0.47 355	0.31 315	1.11 450	0.33 321	0.75 649	0.45 634	0.84 650	0.64 654	0.69 634	0.54 615

plain	0.37 217	0.47 351	2.15 466	0.27 199	0.19 241	0.33 48	0.20 133	0.58 249	0.46 232	0.23 137	0.37 245	0.23 144	0.25 219	0.45 260	0.28 249	0.11 326	0.08 180	0.13 417	0.09 187	0.42 597	0.12 182

UDG	0.77 561	1.23 623	2.15 466	0.67 617	0.59 608	0.78 552	0.38 491	0.90 497	0.70 478	0.61 489	0.69 516	1.01 601	0.67 553	1.02 439	0.73 512	0.45 629	0.34 613	0.87 651	0.51 633	0.67 633	0.46 604

sAnonymous2	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

CroCo_RVC	0.38 229	0.62 421	2.15 466	0.31 312	0.24 336	0.34 58	0.27 358	0.53 215	0.46 232	0.24 148	0.29 172	0.23 144	0.28 277	0.28 85	0.22 165	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.13 367	0.38 573	0.35 562

cf-r	0.53 416	0.81 511	2.15 466	0.33 367	0.28 401	0.60 386	0.28 378	0.78 398	0.64 419	0.51 367	0.60 444	0.75 518	0.40 390	1.32 472	0.43 398	0.13 419	0.09 268	0.11 292	0.12 334	0.15 240	0.14 252

PVD	0.90 592	0.85 526	2.15 466	0.53 579	0.50 586	0.99 600	0.56 576	1.15 627	1.64 648	1.41 647	1.41 631	1.11 620	1.13 623	1.35 476	1.31 593	0.26 599	0.28 601	0.28 598	0.26 542	0.37 566	0.49 610

G2L-Stereo	0.55 434	0.85 526	2.18 473	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.27 358	0.77 383	0.55 324	0.54 400	0.52 365	0.71 499	0.36 346	1.75 541	0.50 435	0.13 419	0.11 370	0.13 417	0.11 294	0.29 490	0.15 294

RGC	0.71 535	0.97 573	2.18 473	0.44 526	0.44 560	0.73 523	0.40 500	0.94 535	0.71 488	0.71 551	1.04 604	1.01 601	0.71 562	1.74 539	0.70 502	0.23 581	0.18 524	0.28 598	0.26 542	0.29 490	0.27 500

Wz-Net-MNSev	0.65 500	0.97 573	2.19 475	0.36 435	0.33 472	0.90 588	0.60 586	0.92 518	0.81 565	0.75 563	0.72 535	0.73 506	0.65 546	1.39 480	0.71 505	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.24 431	0.18 367

CFNet-RSSM	0.41 260	0.32 214	2.20 476	0.27 199	0.44 560	0.52 272	0.19 106	0.76 372	0.48 254	0.43 288	0.36 241	0.54 390	0.26 239	0.33 149	0.25 216	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.38 606	0.10 103	0.09 77

UGAM	0.58 454	0.47 351	2.21 477	0.30 285	0.19 241	0.53 281	0.34 460	0.59 258	0.63 411	0.44 295	0.73 537	0.78 530	0.37 359	2.58 641	0.39 370	0.10 246	0.08 180	0.17 525	0.14 395	0.42 597	0.17 347

DCANet-4	0.40 252	0.27 133	2.21 477	0.25 132	0.14 68	0.51 253	0.22 215	0.77 383	0.72 498	0.54 400	0.47 307	0.28 214	0.37 359	0.37 194	0.34 328	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.07 103	0.08 37	0.22 431

AF-Net	0.69 522	0.92 547	2.21 477	0.41 504	0.40 541	0.68 496	0.40 500	1.02 599	0.86 575	0.69 540	1.03 601	1.04 608	0.84 589	1.19 460	0.78 520	0.22 577	0.14 446	0.25 591	0.17 461	0.30 501	0.18 367

DANet	0.80 569	0.65 443	2.21 477	1.19 653	0.48 584	0.74 529	1.25 656	0.89 491	1.53 644	0.89 597	0.71 530	0.96 590	0.56 506	1.83 559	0.96 541	0.18 531	0.16 492	0.19 552	0.16 441	0.26 466	0.29 515
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 252	0.27 133	2.22 481	0.30 285	0.17 158	0.49 229	0.35 468	0.71 328	0.39 148	0.43 288	0.45 293	0.64 448	0.25 219	0.32 135	0.25 216	0.08 65	0.08 180	0.09 156	0.23 526	0.11 137	0.14 252

SAMSARA	0.91 593	0.97 573	2.22 481	0.80 628	0.58 606	1.32 629	1.31 658	1.01 596	0.94 595	1.36 641	0.87 571	1.38 637	0.90 600	1.72 536	1.02 557	0.24 590	0.30 606	0.22 572	0.25 534	0.36 558	0.35 562

RTSC	0.72 538	1.00 584	2.22 481	0.40 497	0.29 410	0.82 567	0.31 423	0.96 554	1.10 617	0.92 602	0.81 555	0.78 530	0.58 518	1.23 465	1.55 608	0.18 531	0.17 512	0.14 454	0.17 461	0.43 599	0.30 528

ccs_rob	0.45 316	0.46 341	2.22 481	0.26 175	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.09 268	0.16 504	0.10 226	0.17 301	0.14 252

DStereoRT	0.81 577	0.53 380	2.23 485	0.36 435	0.33 472	0.92 592	0.36 475	0.86 465	0.80 558	0.57 438	0.62 456	0.59 423	1.15 625	1.76 542	1.04 560	0.14 463	0.13 427	2.17 685	0.78 660	0.16 277	0.66 632

z-ln-s-r	0.64 492	0.89 540	2.23 485	0.32 341	0.26 374	0.57 338	0.37 484	0.84 447	0.76 541	0.51 367	0.81 555	0.64 448	0.45 442	2.06 594	1.27 591	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.24 431	0.13 225

CFNet_pseudo	0.45 316	0.46 341	2.23 485	0.25 132	0.19 241	0.56 320	0.21 175	0.77 383	0.60 364	0.49 347	0.56 411	0.69 484	0.47 466	0.52 313	0.31 295	0.11 326	0.10 317	0.15 485	0.10 226	0.17 301	0.14 252

HSM-Net_RVC	0.67 510	0.34 241	2.23 485	0.26 175	0.19 241	0.67 484	0.29 402	1.26 635	0.69 468	0.72 554	0.70 526	0.78 530	0.42 419	3.77 673	0.41 386	0.13 419	0.09 268	0.10 216	0.09 187	0.12 154	0.11 137
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 410	0.43 318	2.25 489	0.29 264	0.26 374	0.61 406	0.32 446	0.99 579	0.68 459	0.48 335	0.55 399	0.52 380	0.40 390	1.60 519	0.35 340	0.12 387	0.09 268	0.11 292	0.10 226	0.13 188	0.12 182

DEmStereo	0.68 517	0.31 206	2.25 489	0.42 515	0.17 158	0.66 478	0.89 632	0.51 190	0.59 359	0.60 480	1.01 596	0.45 335	1.26 628	1.54 506	2.26 640	0.10 246	0.08 180	0.10 216	0.10 226	0.10 103	0.11 137

RYNet	0.70 526	0.56 399	2.25 489	0.35 416	0.41 550	0.86 578	0.43 517	0.94 535	0.82 566	0.62 500	0.53 377	0.91 577	0.60 525	2.70 649	1.00 551	0.14 463	0.11 370	0.16 504	0.14 395	0.25 445	0.27 500

AIO-test1	0.45 316	0.87 532	2.27 492	0.33 367	0.33 472	0.50 242	0.22 215	0.74 350	0.66 448	0.29 215	0.41 272	0.29 225	0.22 162	0.73 395	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.12 356	0.14 395	0.30 501	0.22 431

iinet-f	0.57 449	0.93 553	2.27 492	0.31 312	0.25 356	0.83 570	0.33 455	0.81 421	0.65 433	0.54 400	0.63 470	0.73 506	0.67 553	0.73 395	0.67 495	0.13 419	0.13 427	0.11 292	0.10 226	0.43 599	0.16 326

PCWNet_CMD	0.46 328	0.45 338	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.57 512	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.14 454	0.10 226	0.18 329	0.14 252

MSMDNet	0.46 328	0.44 329	2.28 494	0.26 175	0.20 257	0.55 304	0.21 175	0.75 360	0.64 419	0.48 335	0.55 399	0.68 477	0.56 506	0.46 269	0.30 283	0.11 326	0.10 317	0.13 417	0.10 226	0.18 329	0.15 294

MM-Stereo_test1	0.41 260	0.39 287	2.29 496	0.38 476	0.26 374	0.44 163	0.28 378	0.63 287	0.51 279	0.40 269	0.32 214	0.26 190	0.26 239	0.46 269	0.22 165	0.09 140	0.21 557	0.10 216	0.09 187	0.39 583	0.15 294

ADCRef	0.80 569	0.96 565	2.29 496	0.37 459	0.35 498	0.96 596	0.51 556	0.87 476	0.75 531	0.88 595	0.83 560	0.61 433	1.36 637	1.02 439	3.27 659	0.13 419	0.11 370	0.17 525	0.19 494	0.25 445	0.21 416

GANet-ADL	0.44 297	0.41 305	2.31 498	0.33 367	0.20 257	0.57 338	0.25 310	0.75 360	0.54 317	0.42 282	0.59 428	0.56 406	0.30 305	0.40 218	0.38 359	0.14 463	0.11 370	0.09 156	0.08 142	0.22 399	0.17 347

WAO-6	1.58 648	1.54 646	2.32 499	1.14 652	1.00 647	2.30 666	1.03 644	1.82 661	2.85 675	1.25 634	2.61 661	2.20 654	1.56 648	2.47 634	1.99 627	0.95 656	0.67 653	1.19 667	0.83 663	1.08 654	0.88 652

CFNet_ucs	0.48 350	0.50 368	2.32 499	0.26 175	0.22 301	0.57 338	0.22 215	0.85 455	0.65 433	0.53 387	0.64 486	0.68 477	0.44 438	0.54 323	0.31 295	0.13 419	0.12 403	0.16 504	0.11 294	0.19 350	0.17 347

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 608	1.67 653	2.32 499	0.47 550	0.39 531	1.47 634	0.95 635	0.95 549	0.91 589	0.84 590	0.94 585	1.05 610	0.60 525	2.95 659	0.72 509	0.41 625	0.72 663	0.32 611	0.55 638	0.74 638	1.22 668

RAFT-RH_RVC	0.61 476	0.50 368	2.33 502	0.36 435	0.29 410	0.60 386	0.18 95	0.44 107	0.58 351	0.76 566	1.91 643	0.47 355	0.29 295	1.60 519	1.23 587	0.14 463	0.07 75	0.13 417	0.13 367	0.10 103	0.09 77

PSMNet_ROB	0.66 505	1.01 588	2.33 502	0.38 476	0.31 447	0.72 516	0.55 571	0.86 465	0.69 468	0.54 400	0.60 444	0.75 518	0.47 466	2.00 589	0.82 527	0.17 519	0.13 427	0.19 552	0.19 494	0.24 431	0.27 500

AASNet	0.56 442	1.03 593	2.34 504	0.37 459	0.33 472	0.65 472	0.29 402	0.96 554	0.73 513	0.54 400	0.60 444	0.55 393	0.38 368	0.59 341	0.58 473	0.14 463	0.12 403	0.13 417	0.10 226	0.43 599	0.24 470

RAFT-345	0.53 416	0.30 192	2.34 504	0.38 476	0.34 485	0.58 355	0.42 510	0.47 150	0.61 381	0.51 367	1.00 595	0.43 315	0.28 277	1.57 512	0.82 527	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.10 103	0.08 49

DPSNet	0.86 585	0.60 410	2.34 504	0.58 600	0.36 507	1.07 615	0.75 619	1.30 636	1.05 609	0.70 546	0.68 507	0.94 587	1.29 629	2.08 598	1.82 621	0.26 599	0.23 571	0.16 504	0.17 461	0.48 611	0.40 592

FTStereo	0.76 557	0.18 6	2.35 507	0.71 619	0.21 271	0.73 523	1.79 672	0.57 243	0.53 304	1.07 616	1.63 637	1.29 632	2.13 661	0.75 399	0.29 263	0.19 546	0.08 180	0.12 356	0.11 294	0.11 137	0.40 592

SFCPSM	0.46 328	0.24 89	2.35 507	0.27 199	0.27 387	0.70 508	0.32 446	0.96 554	0.63 411	0.49 347	0.52 365	0.43 315	0.36 346	0.52 313	0.43 398	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.16 277	0.12 182

StereoDRNet	0.64 492	0.88 536	2.35 507	0.41 504	0.45 571	0.73 523	0.47 547	0.94 535	0.74 517	0.75 563	0.54 389	0.74 512	0.47 466	1.70 532	0.72 509	0.15 483	0.14 446	0.15 485	0.14 395	0.20 366	0.19 384

SHD	0.72 538	0.77 494	2.36 510	0.45 540	0.40 541	0.71 510	0.32 446	1.02 599	1.25 628	1.07 616	0.84 563	0.90 575	0.73 568	1.09 446	0.98 545	0.21 564	0.18 524	0.20 561	0.21 513	0.32 518	0.31 537

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 434	0.92 547	2.36 510	0.38 476	0.37 519	0.60 386	0.28 378	0.82 429	0.62 399	0.62 500	0.55 399	0.72 502	0.45 442	1.00 437	0.43 398	0.15 483	0.11 370	0.14 454	0.14 395	0.15 240	0.16 326
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 416	0.76 485	2.38 512	0.42 515	0.29 410	0.69 502	0.23 254	1.81 660	0.55 324	0.36 247	0.32 214	0.47 355	0.40 390	0.46 269	0.25 216	0.12 387	0.11 370	0.11 292	0.41 615	0.13 188	0.32 546

MSMD_ROB	1.34 633	0.96 565	2.38 512	0.39 486	0.32 457	1.96 655	0.62 595	0.91 509	1.43 639	2.94 677	2.60 660	4.77 679	1.95 659	2.43 629	1.33 595	0.29 610	0.26 591	0.32 611	0.32 581	0.30 501	0.30 528

aanet-new	0.32 168	0.29 175	2.39 514	0.25 132	0.25 356	0.43 152	0.21 175	0.41 80	0.31 35	0.18 46	0.23 103	0.16 51	0.30 305	0.33 149	0.15 13	0.09 140	0.07 75	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.13 225

LMCR-Stereo	0.52 410	0.71 466	2.39 514	0.40 497	0.21 271	0.74 529	0.31 423	1.02 599	0.64 419	0.61 489	0.63 470	0.39 282	0.51 487	0.62 354	0.42 389	0.19 546	0.09 268	0.12 356	0.09 187	0.23 414	0.12 182

XQC	0.73 547	0.98 577	2.39 514	0.46 545	0.35 498	0.81 564	0.46 539	1.00 588	1.00 603	0.80 576	0.69 516	0.88 571	0.74 573	1.32 472	1.20 583	0.24 590	0.16 492	0.23 579	0.20 507	0.41 591	0.33 555

MIPNet	0.83 581	0.81 511	2.40 517	0.61 610	0.18 205	1.48 635	1.39 664	1.60 652	0.74 517	1.94 656	0.85 567	0.73 506	1.68 652	0.87 425	0.31 295	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.32 581	0.25 445	0.12 182

GMM-Stereo	0.50 379	0.23 71	2.41 518	0.54 584	0.24 336	0.77 547	0.46 539	0.59 258	0.57 340	0.58 456	0.73 537	0.47 355	0.43 430	0.68 379	0.27 238	0.10 246	0.06 24	0.13 417	0.13 367	0.14 217	0.44 601

ICVP	0.46 328	0.29 175	2.41 518	0.33 367	0.22 301	0.59 374	0.55 571	0.75 360	0.50 272	0.44 295	0.60 444	0.49 368	0.35 339	0.53 319	0.37 352	0.16 504	0.16 492	0.14 454	0.11 294	0.15 240	0.15 294
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 297	0.30 192	2.42 520	0.32 341	0.17 158	0.58 355	0.22 215	0.77 383	0.59 359	0.47 317	0.42 276	0.55 393	0.38 368	0.49 298	0.47 419	0.12 387	0.09 268	0.12 356	0.11 294	0.13 188	0.16 326

FADNet_RVC	0.81 577	1.14 609	2.42 520	0.30 285	0.24 336	0.71 510	0.24 288	0.95 549	0.61 381	0.44 295	0.56 411	0.59 423	0.42 419	1.52 504	0.68 498	0.94 655	0.96 671	0.28 598	1.00 670	0.90 648	1.36 671

NCC-stereo	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431

Abc-Net	0.79 567	0.94 555	2.42 520	0.59 605	0.45 571	1.90 652	0.46 539	0.99 579	0.72 498	0.64 519	0.84 563	0.91 577	0.73 568	1.80 554	1.00 551	0.27 604	0.19 537	0.23 579	0.31 575	0.24 431	0.22 431
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 522	0.84 521	2.43 524	0.35 416	0.21 271	1.65 645	0.61 590	1.36 640	0.58 351	1.39 645	0.51 350	0.37 268	0.87 594	1.41 484	0.36 345	0.09 140	0.07 75	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.11 137

ADCL	0.99 602	0.79 504	2.43 524	0.39 486	0.32 457	1.50 637	1.90 673	0.92 518	0.97 599	1.26 637	1.27 618	1.00 599	1.42 642	1.14 456	3.31 661	0.17 519	0.14 446	0.22 572	0.21 513	0.30 501	0.22 431

anonymousa	0.48 350	0.46 341	2.44 526	0.29 264	0.34 485	0.61 406	0.25 310	0.66 300	0.54 317	0.53 387	0.77 550	0.73 506	0.46 457	0.33 149	0.31 295	0.10 246	0.09 268	0.12 356	0.29 556	0.10 103	0.19 384

stereogan	0.69 522	0.51 371	2.44 526	0.39 486	0.39 531	1.01 604	0.41 506	0.94 535	0.92 593	0.73 558	0.85 567	1.15 624	0.69 558	1.57 512	0.53 448	0.19 546	0.18 524	0.20 561	0.16 441	0.36 558	0.24 470

DRN-Test	0.64 492	0.43 318	2.44 526	0.39 486	0.44 560	0.80 563	0.41 506	1.02 599	0.78 550	0.80 576	0.63 470	0.69 484	0.56 506	1.79 550	0.69 500	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	0.18 329	0.17 347

w-ln-seven-2	0.68 517	1.13 607	2.46 529	0.36 435	0.27 387	0.65 472	0.44 528	0.87 476	0.83 569	0.69 540	0.75 543	0.72 502	0.63 542	1.56 508	1.15 575	0.13 419	0.13 427	0.15 485	0.14 395	0.35 551	0.19 384

MM-Stereo_test2	0.38 229	0.28 162	2.46 529	0.43 519	0.15 97	0.50 242	0.25 310	0.47 150	0.38 135	0.33 237	0.26 143	0.23 144	0.22 162	0.34 163	0.29 263	0.08 65	0.09 268	0.09 156	0.10 226	0.36 558	0.22 431

HUF	0.59 462	0.65 443	2.46 529	0.45 540	0.77 633	0.34 58	0.24 288	0.46 130	0.39 148	0.31 225	0.28 164	0.25 175	0.19 119	0.67 376	0.18 64	0.12 387	2.03 684	0.08 59	0.06 18	0.31 509	1.59 677

CIPLG	0.56 442	1.19 619	2.46 529	0.80 628	0.31 447	0.61 406	0.57 580	0.76 372	0.57 340	0.56 427	0.63 470	0.41 297	0.30 305	0.45 260	0.40 378	0.11 326	0.20 548	0.13 417	0.13 367	0.35 551	0.19 384

GANetREF_RVC	0.75 553	1.15 613	2.46 529	0.47 550	0.26 374	0.83 570	0.61 590	0.97 563	0.89 586	0.62 500	0.61 451	0.72 502	0.59 521	2.42 626	0.55 456	0.32 616	0.25 588	0.36 617	0.24 528	0.39 583	0.31 537
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
DStereoFS	2.23 659	2.10 675	2.47 534	1.61 663	1.88 675	3.81 676	2.06 676	1.95 665	3.33 677	2.38 668	3.31 673	2.37 657	4.92 680	2.45 631	3.27 659	1.03 659	1.27 677	0.55 638	1.04 671	0.70 635	2.05 682

MSKI-zero shot	0.46 328	0.38 275	2.47 534	0.27 199	0.43 559	0.56 320	0.20 133	0.77 383	0.43 200	0.60 480	0.51 350	0.44 326	0.17 70	0.68 379	0.21 141	0.09 140	0.29 602	0.09 156	0.32 581	0.14 217	0.10 111

Wz-Net-LNSev	0.59 462	0.96 565	2.47 534	0.34 400	0.37 519	0.79 556	0.44 528	0.86 465	0.77 546	0.61 489	0.67 500	0.79 535	0.56 506	0.64 359	0.62 482	0.15 483	0.14 446	0.12 356	0.12 334	0.18 329	0.19 384

PFNet	0.60 468	0.33 223	2.47 534	0.41 504	0.55 599	0.62 426	0.27 358	0.61 275	0.63 411	0.61 489	0.56 411	0.45 335	0.32 323	1.88 575	1.14 573	0.28 608	0.09 268	0.12 356	0.16 441	0.26 466	0.20 403

UGAM-zero	0.63 488	0.39 287	2.49 538	0.30 285	0.49 585	0.67 484	0.19 106	0.91 509	0.45 221	0.77 570	0.45 293	1.16 626	0.82 585	2.05 593	0.29 263	0.09 140	0.15 474	0.09 156	0.44 619	0.11 137	0.22 431

DCVSM-stereo	0.49 368	0.29 175	2.49 538	0.29 264	0.22 301	0.53 281	0.52 559	0.58 249	0.49 261	0.69 540	0.46 301	0.79 535	0.48 475	0.53 319	0.42 389	0.13 419	0.14 446	0.15 485	0.12 334	0.20 366	0.20 403

WAO-7	1.48 643	1.63 649	2.49 538	0.93 638	0.75 629	1.72 648	1.10 648	1.84 662	1.96 662	1.43 648	2.54 658	1.97 650	1.61 650	3.06 661	2.08 631	0.69 645	0.66 652	0.94 656	0.74 658	0.80 644	0.69 633

LL-Strereo	0.72 538	1.29 630	2.49 538	0.36 435	0.45 571	0.55 304	0.32 446	0.93 526	0.71 488	0.67 532	0.58 425	0.85 558	0.79 581	2.67 648	0.46 410	0.10 246	0.18 524	0.14 454	0.12 334	0.40 588	0.42 598

FCDSN-DC	1.29 630	0.54 388	2.50 542	0.47 550	0.41 550	1.12 620	0.60 586	1.10 619	1.27 630	2.23 664	2.87 665	3.67 670	3.12 674	2.39 623	1.69 615	0.30 613	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.35 551	0.38 580
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 633	1.70 657	2.50 542	0.56 593	0.40 541	2.15 664	0.99 638	1.24 633	1.26 629	1.02 612	1.10 609	1.29 632	0.88 598	3.10 663	1.08 564	1.66 676	0.83 667	0.68 646	0.88 665	1.57 670	1.80 680

SGM_RVC	1.89 653	0.92 547	2.50 542	0.96 642	0.93 642	1.63 643	1.37 662	1.52 649	12.43 691	1.85 655	1.69 638	2.40 659	1.74 655	2.81 656	1.71 616	0.53 633	0.47 639	0.42 626	0.47 624	0.74 638	0.74 636
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
aanet-new-78k	0.33 178	0.44 329	2.51 545	0.26 175	0.12 21	0.42 145	0.20 133	0.45 122	0.31 35	0.16 18	0.22 89	0.15 37	0.25 219	0.34 163	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 59	0.06 18	0.10 103	0.31 537

SQANet	0.80 569	1.58 648	2.53 546	0.76 624	0.83 634	0.76 539	0.36 475	0.83 435	0.64 419	0.63 509	0.69 516	0.73 506	0.51 487	1.21 461	0.53 448	0.77 650	0.29 602	0.59 641	0.29 556	0.86 647	0.61 626

CrosDoStereo	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

DeepStereo_LL	0.94 597	0.37 263	2.53 546	0.25 132	0.32 457	0.54 289	3.76 687	0.72 334	0.60 364	0.70 546	1.40 629	0.53 382	1.49 644	1.78 546	3.09 654	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.21 382	0.11 137

Nwc_Net	0.68 517	0.83 519	2.53 546	0.41 504	0.39 531	0.77 547	0.38 491	1.01 596	0.70 478	0.60 480	0.99 593	0.98 594	0.68 556	1.41 484	0.63 484	0.23 581	0.15 474	0.23 579	0.25 534	0.23 414	0.18 367

AnyNet_C32	1.00 606	1.33 637	2.53 546	0.49 560	0.54 596	1.15 624	1.14 651	0.91 509	0.89 586	1.11 619	0.95 587	0.87 567	0.93 602	1.50 501	4.07 670	0.21 564	0.20 548	0.25 591	0.24 528	0.38 573	0.33 555

MFMNet_re	0.92 595	1.28 629	2.53 546	0.82 632	0.76 632	0.90 588	0.75 619	0.98 567	1.04 608	1.03 613	1.05 605	0.84 554	0.94 605	0.83 416	0.72 509	0.68 644	0.60 648	0.63 643	0.60 650	0.77 642	0.74 636

w-ln-seven	0.74 550	1.05 595	2.54 552	0.37 459	0.34 485	1.03 607	0.47 547	1.00 588	1.08 614	0.90 599	0.85 567	0.85 558	0.57 512	1.37 478	1.26 590	0.14 463	0.13 427	0.16 504	0.15 420	0.31 509	0.20 403

gwcnet-sp	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

scenet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

ssnet	0.49 368	0.43 318	2.54 552	0.31 312	0.22 301	0.67 484	0.31 423	0.78 398	0.65 433	0.58 456	0.47 307	0.46 347	0.43 430	0.76 403	0.46 410	0.11 326	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.15 240	0.14 252

NVStereoNet_ROB	1.16 621	0.95 562	2.54 552	0.58 600	0.55 599	0.78 552	0.63 598	1.00 588	1.08 614	1.03 613	4.07 680	1.48 641	1.22 627	2.88 658	1.27 591	0.50 632	0.46 636	0.54 637	0.62 651	0.50 616	0.63 629
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 505	0.85 526	2.55 557	0.50 564	0.52 593	0.72 516	0.39 497	0.87 476	0.72 498	0.58 456	0.68 507	0.63 439	0.46 457	1.70 532	0.63 484	0.18 531	0.18 524	0.23 579	0.18 474	0.38 573	0.27 500

DispNO	0.67 510	0.98 577	2.58 558	0.31 312	0.27 387	0.59 374	0.29 402	0.83 435	0.68 459	0.53 387	0.79 554	0.83 549	0.47 466	2.46 632	0.68 498	0.12 387	0.10 317	0.19 552	0.31 575	0.16 277	0.17 347

ASMatch	0.60 468	0.43 318	2.58 558	0.91 636	0.36 507	0.56 320	0.25 310	0.52 206	0.61 381	0.47 317	1.21 615	0.47 355	0.66 551	1.34 475	0.94 538	0.10 246	0.08 180	0.11 292	0.11 294	0.10 103	0.16 326

aanetorigin	0.77 561	0.80 506	2.59 560	0.43 519	0.44 560	0.58 355	1.01 643	0.57 243	0.68 459	1.53 651	1.23 616	0.81 542	1.08 618	1.07 444	1.07 563	0.18 531	0.15 474	0.17 525	0.21 513	0.54 623	0.30 528

iResNet	0.51 396	0.76 485	2.59 560	0.41 504	0.17 158	0.64 458	0.27 358	0.82 429	0.70 478	0.57 438	0.64 486	0.43 315	0.36 346	0.70 390	0.52 444	0.10 246	0.07 75	0.09 156	0.08 142	0.21 382	0.13 225

HHNet	0.60 468	0.65 443	2.60 562	0.36 435	0.25 356	0.64 458	0.61 590	0.64 290	0.62 399	0.55 418	1.13 612	0.32 242	0.60 525	0.42 231	1.79 620	0.15 483	0.07 75	0.12 356	0.10 226	0.18 329	0.15 294

z-mn7	0.80 569	1.52 645	2.62 563	0.36 435	0.28 401	1.01 604	0.48 551	0.90 497	1.29 632	0.69 540	1.35 627	0.85 558	0.59 521	2.03 590	1.09 566	0.14 463	0.12 403	0.14 454	0.12 334	0.32 518	0.20 403

4D-IteraStereo	0.44 297	0.96 565	2.63 564	0.27 199	0.30 426	0.45 171	0.25 310	0.52 206	0.50 272	0.40 269	0.31 204	0.40 291	0.19 119	0.35 170	0.32 308	0.09 140	0.06 24	0.12 356	0.11 294	0.19 350	0.30 528

DMCA-RVC	0.62 481	0.96 565	2.63 564	0.36 435	0.90 639	0.56 320	0.31 423	0.69 317	0.57 340	0.68 538	0.52 365	0.59 423	0.56 506	1.23 465	0.53 448	0.16 504	0.38 622	0.20 561	0.15 420	0.20 366	0.15 294

STrans-v2	0.67 510	0.56 399	2.64 566	0.27 199	0.23 321	0.57 338	0.33 455	0.96 554	0.69 468	0.92 602	0.85 567	0.89 573	0.93 602	1.83 559	1.21 585	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.09 187	0.11 137	0.12 182

CBMV	0.71 535	0.76 485	2.64 566	0.33 367	0.20 257	0.78 552	0.79 623	0.98 567	0.78 550	0.85 594	0.71 530	0.86 565	1.10 620	1.46 492	0.62 482	0.18 531	0.20 548	0.21 569	0.19 494	0.25 445	0.33 555
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 350	0.40 295	2.65 568	0.29 264	0.23 321	0.60 386	0.31 423	0.83 435	0.75 531	0.47 317	0.36 241	0.53 382	0.42 419	0.53 319	0.39 370	0.09 140	0.18 524	0.12 356	0.11 294	0.16 277	0.19 384

TransformOpticalFlow	0.64 492	0.56 399	2.66 569	0.44 526	0.26 374	0.62 426	0.28 378	0.83 435	0.71 488	0.76 566	0.74 540	0.91 577	0.85 590	1.83 559	0.81 526	0.10 246	0.07 75	0.11 292	0.09 187	0.11 137	0.12 182

WCMA_ROB	1.12 614	0.83 519	2.66 569	0.58 600	0.34 485	1.17 626	0.71 614	0.93 526	0.94 595	1.74 654	2.63 662	3.09 665	1.71 654	1.70 532	1.84 622	0.26 599	0.21 557	0.20 561	0.21 513	0.28 483	0.43 599

MyStereo06	0.54 422	0.41 305	2.68 571	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.81 421	0.44 206	0.84 590	0.52 365	0.78 530	0.58 518	0.48 288	1.10 567	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

IPLGR	0.54 422	0.56 399	2.68 571	0.36 435	0.18 205	0.62 426	0.54 567	1.02 599	0.64 419	0.73 558	0.46 301	0.47 355	0.45 442	1.12 453	0.29 263	0.09 140	0.08 180	0.11 292	0.09 187	0.19 350	0.12 182

CBMV_ROB	0.76 557	0.42 313	2.68 571	0.33 367	0.22 301	0.74 529	0.47 547	0.96 554	0.76 541	1.04 615	0.96 588	0.88 571	0.93 602	2.06 594	1.19 582	0.22 577	0.24 575	0.27 595	0.25 534	0.25 445	0.28 508

aanet-new-28k	0.34 187	0.53 380	2.69 574	0.25 132	0.12 21	0.39 107	0.21 175	0.37 43	0.29 30	0.18 46	0.24 115	0.17 66	0.21 145	0.22 23	0.15 13	0.08 65	0.06 24	0.08 59	0.31 575	0.10 103	0.23 456

IMH	2.02 657	2.15 681	2.69 574	1.68 664	1.12 656	1.66 646	0.92 634	2.10 669	1.92 660	1.32 639	2.66 663	2.21 655	1.69 653	5.78 681	1.68 614	5.54 689	0.96 671	1.31 670	0.71 657	1.32 668	0.99 660

SDNR	1.22 627	0.80 506	2.71 576	0.33 367	1.48 667	1.98 659	0.23 254	1.93 664	2.44 669	0.89 597	2.52 657	1.36 636	0.51 487	3.65 671	1.93 623	0.30 613	0.31 607	0.22 572	0.16 441	0.33 527	0.36 570

APVNet	0.70 526	0.67 452	2.71 576	0.38 476	0.36 507	0.85 576	0.43 517	0.91 509	0.68 459	0.55 418	0.69 516	0.75 518	0.55 502	2.31 613	0.78 520	0.17 519	0.17 512	0.24 586	0.19 494	0.33 527	0.23 456

PAM	0.70 526	0.35 250	2.72 578	0.56 593	0.62 619	1.08 617	0.53 563	0.85 455	0.44 206	0.93 604	0.92 579	1.24 629	0.68 556	0.64 359	1.01 555	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.48 627	0.14 217	0.38 580

MyStereo05	0.49 368	0.41 305	2.72 578	0.30 285	0.23 321	0.60 386	0.30 410	0.82 429	0.77 546	0.52 376	0.37 245	0.51 374	0.42 419	0.52 313	0.38 359	0.09 140	0.17 512	0.12 356	0.10 226	0.16 277	0.20 403

otaku	1.03 609	1.68 655	2.72 578	0.95 640	0.73 628	1.03 607	0.59 584	0.99 579	0.86 575	0.69 540	1.61 635	0.98 594	0.64 544	1.46 492	1.14 573	0.95 656	0.46 636	0.72 648	0.40 612	1.24 663	0.78 642

RainbowNet	1.15 619	1.78 661	2.72 578	1.12 651	0.91 640	1.06 610	0.76 621	1.16 628	1.13 622	0.75 563	0.97 590	1.09 616	0.80 582	1.60 519	1.21 585	1.17 665	1.26 675	1.01 661	0.57 644	1.13 657	0.88 652

IPLGR_C	0.58 454	1.25 626	2.72 578	0.80 628	0.31 447	0.60 386	0.61 590	0.76 372	0.58 351	0.56 427	0.62 456	0.41 297	0.31 315	0.43 235	0.40 378	0.11 326	0.22 563	0.13 417	0.15 420	0.35 551	0.19 384

PAM_32	0.70 526	0.35 250	2.73 583	0.54 584	0.61 617	1.07 615	0.43 517	0.84 447	0.49 261	0.90 599	0.91 577	1.23 628	0.77 579	0.65 370	1.10 567	0.10 246	0.19 537	0.10 216	0.49 629	0.15 240	0.38 580

Syn2CoEx	0.70 526	1.07 600	2.74 584	0.43 519	0.30 426	0.64 458	0.42 510	0.99 579	0.78 550	0.62 500	0.78 551	0.74 512	0.72 565	1.92 582	0.61 480	0.20 556	0.17 512	0.19 552	0.15 420	0.29 490	0.22 431

ADCMid	0.96 601	1.32 635	2.74 584	0.38 476	0.35 498	0.99 600	0.58 582	0.94 535	0.86 575	1.23 633	1.01 596	1.01 601	1.00 610	1.05 443	3.97 668	0.21 564	0.19 537	0.42 626	0.32 581	0.40 588	0.29 515

Select-FE	0.65 500	0.67 452	2.76 586	0.49 560	0.55 599	0.79 556	0.16 63	0.90 497	0.53 304	0.84 590	0.55 399	0.91 577	0.75 574	0.57 331	1.16 577	0.11 326	0.18 524	0.11 292	0.49 629	0.14 217	0.31 537

MyStereo8	0.54 422	0.80 506	2.76 586	0.32 341	0.33 472	0.71 510	0.20 133	0.87 476	0.57 340	0.51 367	0.59 428	0.50 371	0.33 328	0.68 379	0.55 456	0.10 246	0.29 602	0.10 216	0.13 367	0.21 382	0.34 559

G-Net	0.99 602	0.64 436	2.76 586	0.57 598	0.67 622	2.03 660	0.72 617	0.76 372	0.67 457	1.14 622	2.56 659	1.30 635	1.02 612	1.48 500	1.74 618	0.25 595	0.24 575	0.24 586	0.26 542	0.37 566	0.31 537

ACRE	0.56 442	1.14 609	2.77 589	0.76 624	0.28 401	0.60 386	0.56 576	0.76 372	0.58 351	0.55 418	0.62 456	0.41 297	0.29 295	0.44 244	0.39 370	0.11 326	0.19 537	0.13 417	0.14 395	0.36 558	0.18 367

pmcnn	1.32 631	1.05 595	2.77 589	0.74 622	1.43 662	0.72 516	0.56 576	0.96 554	0.91 589	0.99 609	2.92 668	6.01 684	0.70 560	2.38 620	3.32 662	0.13 419	0.10 317	0.08 59	0.06 18	0.34 539	0.22 431

HH	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

HanStereo	0.49 368	0.49 360	2.78 591	0.50 564	0.41 550	0.38 102	0.23 254	0.72 334	0.38 135	0.63 509	0.48 320	0.87 567	0.41 401	0.64 359	0.21 141	0.09 140	0.17 512	0.10 216	0.09 187	0.16 277	0.12 182

DStereoSA	2.12 658	0.98 577	2.80 593	1.25 655	2.23 676	1.97 657	4.62 689	1.22 629	2.54 672	1.16 623	3.84 679	1.00 599	4.05 678	2.07 596	5.29 680	0.93 653	1.48 678	0.48 633	1.51 680	0.95 652	1.95 681

FC-DCNN v2	1.54 646	0.58 405	2.80 593	0.44 526	0.39 531	2.05 661	0.66 601	1.90 663	1.84 659	2.79 675	2.97 669	4.41 677	3.07 672	2.65 645	2.30 641	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.38 580

Ntro	1.00 606	1.68 655	2.80 593	0.95 640	0.85 635	1.06 610	0.53 563	0.98 567	0.90 588	0.62 500	0.76 546	0.93 583	0.66 551	1.66 526	0.98 545	0.99 658	0.45 634	0.75 649	0.40 612	1.19 659	0.75 638

UNet	0.54 422	0.44 329	2.83 596	0.31 312	0.33 472	0.74 529	0.27 358	0.82 429	0.61 381	0.53 387	0.54 389	0.72 502	0.54 497	0.78 411	0.56 464	0.11 326	0.09 268	0.13 417	0.11 294	0.14 217	0.12 182

ACV-stereo	0.66 505	0.76 485	2.86 597	0.32 341	0.25 356	1.01 604	0.60 586	0.59 258	0.52 287	0.41 277	0.45 293	1.55 644	0.94 605	1.40 483	0.69 500	0.14 463	0.13 427	0.12 356	0.11 294	0.20 366	0.19 384

ELAS	1.39 638	0.79 504	2.86 597	0.53 579	0.50 586	2.81 671	2.20 677	1.61 653	1.50 643	2.28 666	2.35 654	1.82 648	2.13 661	1.73 537	2.22 637	0.35 621	0.37 618	0.35 615	0.35 593	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 526	0.54 388	2.88 599	0.36 435	0.29 410	0.62 426	0.54 567	0.97 563	0.87 578	0.76 566	0.92 579	0.94 587	0.80 582	1.84 564	0.57 468	0.18 531	0.19 537	0.17 525	0.16 441	0.22 399	0.25 482

FC-DCNN	1.49 644	0.59 408	2.88 599	0.44 526	0.39 531	1.97 657	0.66 601	1.67 654	1.70 651	2.72 674	2.89 666	4.22 673	2.97 671	2.55 640	2.19 636	0.29 610	0.26 591	0.31 607	0.30 566	0.32 518	0.39 586

SPS-STEREO	1.07 612	1.13 607	2.88 599	0.65 615	0.69 625	0.99 600	0.68 607	1.05 611	0.87 578	1.36 641	1.23 616	1.46 640	0.94 605	1.87 567	1.72 617	0.66 643	0.61 649	0.58 639	0.57 644	0.65 631	0.77 641
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AANet	0.82 580	0.91 545	2.89 602	0.34 400	0.29 410	0.63 444	0.38 491	0.81 421	1.31 633	1.33 640	1.39 628	1.26 631	1.14 624	1.32 472	0.97 542	0.20 556	0.17 512	0.18 545	0.19 494	0.33 527	0.31 537

WAO-8	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

ktn	4.35 679	2.10 675	2.89 602	1.80 668	1.49 668	2.13 663	1.41 667	2.26 670	12.72 692	11.41 694	16.43 699	11.15 692	3.75 675	4.36 678	3.18 658	1.82 678	0.98 673	1.73 682	1.21 676	2.97 684	1.27 669

Venus	2.80 668	2.14 679	2.89 602	1.91 672	1.04 650	3.98 678	0.96 636	3.26 680	6.17 683	2.15 662	3.37 674	3.31 667	2.41 665	11.84 690	2.03 629	2.05 680	1.86 681	1.54 676	0.92 666	1.22 660	0.87 650

GwcNet-ADL	0.50 379	0.74 481	2.90 606	0.31 312	0.20 257	0.58 355	0.29 402	0.87 476	0.64 419	0.47 317	0.47 307	0.56 406	0.33 328	0.46 269	0.46 410	0.13 419	0.12 403	0.09 156	0.09 187	0.14 217	0.21 416

IGEV-FE	0.53 416	0.34 241	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.70 494	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

IGEV_Zeroshot_test	0.53 416	0.33 223	2.91 607	0.32 341	0.18 205	0.54 289	0.21 175	0.72 334	0.42 188	0.81 582	0.51 350	0.71 499	0.41 401	0.48 288	1.13 571	0.09 140	0.15 474	0.10 216	0.35 593	0.19 350	0.09 77

DeepPrunerF	0.86 585	0.86 529	2.91 607	0.45 540	0.50 586	0.64 458	0.48 551	1.14 624	2.64 673	0.63 509	0.61 451	0.65 453	0.62 539	2.21 608	1.31 593	0.23 581	0.19 537	0.30 606	0.28 550	0.36 558	0.25 482

MANE	2.90 671	1.14 609	2.96 610	1.03 644	1.01 648	5.01 682	2.45 680	5.36 686	6.88 687	3.58 680	4.76 684	5.99 683	4.99 681	4.23 676	4.61 676	0.56 638	0.67 653	0.44 630	0.78 660	0.51 618	1.03 663

iResNetv2_ROB	0.59 462	1.43 641	2.96 610	0.40 497	0.22 301	0.58 355	0.28 378	0.91 509	0.73 513	0.57 438	0.63 470	0.60 430	0.41 401	0.74 398	0.35 340	0.11 326	0.08 180	0.10 216	0.07 103	0.43 599	0.17 347

NaN_ROB	1.14 617	0.94 555	2.96 610	0.53 579	0.56 602	1.13 622	0.99 638	0.98 567	1.00 603	1.09 618	0.87 571	0.77 526	1.06 617	5.90 682	2.72 649	0.16 504	0.23 571	0.16 504	0.24 528	0.22 399	0.36 570

MADNet++	2.79 667	2.11 678	2.97 613	2.49 678	2.28 677	2.95 672	2.31 679	2.67 673	2.47 670	3.03 678	3.13 671	2.70 662	2.92 668	4.10 675	4.48 674	2.68 683	2.24 687	3.04 690	2.44 687	2.37 679	2.34 684

ADCS	1.05 611	1.36 640	2.98 614	0.42 515	0.36 507	0.96 596	0.81 627	1.06 612	1.12 620	1.25 634	0.97 590	1.08 614	0.90 600	1.25 469	4.86 677	0.21 564	0.21 557	0.22 572	0.23 526	0.36 558	0.38 580

test_xeample3	0.46 328	0.34 241	2.99 615	0.37 459	0.16 127	0.49 229	0.33 455	1.06 612	0.44 206	0.25 168	0.23 103	0.24 160	0.25 219	0.49 298	0.56 464	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.40 612	0.17 301	0.26 492

zh-mn7	0.80 569	1.54 646	3.00 616	0.35 416	0.27 387	0.72 516	0.41 506	0.93 526	1.11 619	1.00 610	1.28 619	0.75 518	0.57 512	1.87 567	1.18 580	0.16 504	0.13 427	0.14 454	0.14 395	0.26 466	0.21 416

MeshStereo	1.21 624	1.15 613	3.01 617	0.34 400	0.28 401	1.10 619	0.69 610	1.35 639	1.01 605	2.71 673	2.41 656	2.96 663	1.45 643	2.80 655	1.40 601	0.22 577	0.22 563	0.22 572	0.19 494	0.50 616	0.26 492
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
GASNet	0.73 547	1.47 643	3.04 618	0.47 550	0.33 472	0.57 338	0.34 460	0.91 509	0.75 531	0.58 456	0.58 425	0.74 512	0.55 502	2.03 590	0.65 491	0.21 564	0.15 474	0.19 552	0.17 461	0.51 618	0.28 508

CSAN	1.25 628	1.12 604	3.04 618	0.51 569	0.37 519	1.06 610	1.15 652	1.22 629	1.08 614	1.17 629	1.91 643	1.04 608	1.31 632	5.96 683	2.43 645	0.26 599	0.22 563	0.24 586	0.24 528	0.31 509	0.30 528

FINET	0.65 500	0.95 562	3.06 620	0.35 416	0.40 541	0.58 355	0.48 551	0.92 518	1.10 617	0.57 438	0.68 507	0.47 355	0.44 438	1.15 458	0.60 477	0.23 581	0.21 557	0.17 525	0.15 420	0.26 466	0.25 482

rrr	0.46 328	0.34 241	3.08 621	0.27 199	0.16 127	0.45 171	0.28 378	1.09 618	0.51 279	0.24 148	0.21 70	0.26 190	0.25 219	0.64 359	0.52 444	0.09 140	0.07 75	0.10 216	0.29 556	0.16 277	0.25 482

Wz-Net-TNSev	0.91 593	1.73 659	3.08 621	0.36 435	0.31 447	1.00 603	0.71 614	1.06 612	0.97 599	0.71 551	0.72 535	1.09 616	0.87 594	2.42 626	1.59 609	0.20 556	0.20 548	0.16 504	0.20 507	0.44 607	0.35 562

zh-sn7	0.89 591	1.73 659	3.09 623	0.39 486	0.30 426	0.82 567	0.63 598	0.96 554	0.87 578	0.79 574	1.12 610	0.84 554	0.87 594	2.42 626	1.63 611	0.16 504	0.17 512	0.16 504	0.16 441	0.34 539	0.29 515

fast-acv-ft	0.63 488	0.88 536	3.10 624	0.38 476	0.30 426	0.79 556	0.48 551	0.69 317	0.72 498	0.58 456	0.78 551	0.76 524	0.60 525	0.67 376	0.73 512	0.15 483	0.15 474	0.18 545	0.17 461	0.37 566	0.16 326

ARAFT	0.60 468	1.23 623	3.10 624	0.28 230	0.16 127	0.64 458	0.36 475	0.90 497	0.67 457	0.61 489	0.49 337	0.55 393	0.31 315	1.24 468	0.32 308	0.10 246	0.08 180	0.14 454	0.13 367	0.37 566	0.21 416

Wz-Net-SNSev	0.76 557	1.32 635	3.11 626	0.40 497	0.31 447	0.71 510	0.60 586	0.98 567	0.87 578	0.67 532	0.83 560	0.96 590	0.60 525	1.67 528	0.97 542	0.16 504	0.15 474	0.16 504	0.17 461	0.36 558	0.24 470

GwcNet	0.69 522	0.71 466	3.12 627	0.36 435	0.45 571	0.81 564	0.44 528	0.86 465	0.84 572	0.60 480	0.74 540	0.82 547	0.49 482	1.65 525	0.66 492	0.16 504	0.15 474	0.15 485	0.15 420	0.31 509	0.24 470

LVE	1.96 655	2.17 682	3.14 628	1.68 664	1.80 673	1.63 643	1.03 644	2.34 671	2.81 674	1.25 634	2.89 666	4.24 675	1.29 629	2.79 654	1.44 603	2.85 684	0.91 670	1.18 664	1.46 679	1.23 662	1.10 665

ADCP+	0.94 597	1.12 604	3.14 628	0.34 400	0.39 531	1.06 610	0.79 623	0.89 491	0.80 558	0.66 528	0.67 500	0.85 558	1.55 647	0.93 427	4.55 675	0.13 419	0.11 370	0.16 504	0.15 420	0.26 466	0.25 482

TorneroNet	5.50 682	1.92 671	3.16 630	1.47 661	1.25 661	14.07 691	1.06 646	4.90 685	20.99 709	10.17 690	16.48 700	11.88 696	6.93 686	3.34 667	4.20 672	1.30 670	0.69 659	1.45 675	0.86 664	2.61 682	1.20 667

MFN_U_SF_RVC	1.55 647	2.39 683	3.16 630	0.65 615	0.41 550	1.12 620	0.46 539	1.23 632	1.33 634	1.61 652	1.20 614	1.43 639	0.98 609	1.76 542	1.97 625	1.90 679	1.80 679	1.98 683	2.15 685	1.63 671	1.77 679

FADNet-RVC-Resample	0.67 510	1.16 618	3.16 630	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.38 491	0.86 465	0.63 411	0.51 367	0.50 345	0.57 413	0.45 442	1.57 512	0.49 430	0.24 590	0.32 612	0.23 579	0.19 494	0.27 477	0.62 627

DGSMNet	2.89 670	0.63 431	3.18 633	3.43 685	4.17 683	2.57 670	6.98 692	0.97 563	0.83 569	0.56 427	1.86 642	0.79 535	0.62 539	1.64 524	1.39 599	4.61 688	5.01 693	5.17 693	4.71 693	4.44 690	4.19 689

HBP-ISP	0.76 557	1.30 631	3.19 634	0.35 416	0.26 374	0.85 576	0.54 567	1.03 606	0.72 498	0.80 576	0.69 516	0.68 477	0.83 586	2.04 592	0.44 404	0.23 581	0.24 575	0.29 605	0.25 534	0.28 483	0.24 470

ADLNet2	0.68 517	0.84 521	3.19 634	0.33 367	0.36 507	0.64 458	0.37 484	0.89 491	0.79 555	0.54 400	0.65 495	0.93 583	0.48 475	2.07 596	0.56 464	0.13 419	0.11 370	0.11 292	0.11 294	0.33 527	0.18 367

ELAS_RVC	1.37 637	0.78 502	3.21 636	0.55 591	0.50 586	1.49 636	2.48 681	1.48 646	1.71 652	2.13 661	2.09 646	2.07 652	2.56 667	1.90 577	2.02 628	0.35 621	0.36 616	0.37 621	0.34 589	0.49 614	0.47 606
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 644	1.90 669	3.22 637	1.09 648	0.54 596	1.71 647	1.73 671	1.49 647	1.53 644	1.44 649	1.80 640	1.82 648	1.30 631	3.34 667	1.76 619	1.07 662	0.56 646	0.97 659	0.58 647	1.38 669	0.65 630

ACVNet_2	1.42 641	1.81 662	3.23 638	1.08 646	0.92 641	1.32 629	0.85 629	1.49 647	1.69 650	1.19 632	1.73 639	2.13 653	1.03 613	2.50 636	1.40 601	0.91 652	0.53 644	1.00 660	0.55 638	2.11 677	0.85 647

Consistency-Raft	0.88 589	0.93 553	3.23 638	0.99 643	0.64 620	0.77 547	0.55 571	0.98 567	0.97 599	0.61 489	1.03 601	0.65 453	1.05 615	0.79 412	1.38 598	0.44 627	0.46 636	0.51 636	0.58 647	0.65 631	0.47 606

TorneroNet-64	2.65 664	1.83 663	3.30 640	1.46 660	1.20 658	3.89 677	0.99 638	3.51 684	6.71 686	2.56 670	4.60 682	4.22 673	3.85 677	3.33 666	3.14 657	1.19 666	0.65 651	1.39 673	0.79 662	3.31 685	1.15 666

edge stereo	0.81 577	0.73 477	3.30 640	0.37 459	1.21 659	0.62 426	0.39 497	0.93 526	0.79 555	0.80 576	0.88 574	1.14 623	0.71 562	2.18 606	0.71 505	0.21 564	0.20 548	0.26 594	0.18 474	0.38 573	0.26 492

notaker	2.66 665	2.07 674	3.31 642	2.61 680	1.43 662	1.76 650	1.11 649	2.76 675	1.79 655	2.26 665	11.53 695	3.96 671	4.29 679	3.09 662	2.76 651	1.55 675	0.88 669	1.70 681	1.07 673	2.00 676	1.35 670

SANet	1.20 623	1.21 621	3.33 643	0.38 476	0.27 387	1.73 649	0.85 629	1.10 619	2.49 671	1.16 623	1.83 641	1.72 647	1.50 646	2.37 617	2.84 652	0.18 531	0.16 492	0.16 504	0.15 420	0.32 518	0.32 546

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 476	0.61 415	3.35 644	0.33 367	0.58 606	0.66 478	0.20 133	0.98 567	0.55 324	0.73 558	0.52 365	0.99 597	0.65 546	0.58 335	0.29 263	0.10 246	0.16 492	0.10 216	0.41 615	0.29 490	0.20 403

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 526	0.65 443	3.45 645	0.50 564	0.60 613	0.75 535	0.23 254	0.96 554	0.60 364	0.76 566	1.30 622	0.81 542	0.60 525	0.57 331	0.82 527	0.10 246	0.16 492	0.11 292	0.43 618	0.31 509	0.22 431

PA-Net	0.84 583	1.00 584	3.49 646	0.63 612	0.40 541	0.70 508	0.52 559	0.86 465	0.84 572	0.52 376	0.59 428	0.70 494	0.54 497	2.35 616	2.23 638	0.17 519	0.27 598	0.19 552	0.28 550	0.22 399	0.36 570
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 434	0.54 388	3.50 647	0.48 558	0.39 531	0.54 289	0.17 75	0.89 491	0.40 162	0.44 295	0.65 495	0.85 558	0.19 119	0.77 407	0.21 141	0.10 246	0.14 446	0.10 216	0.32 581	0.17 301	0.14 252

SGM-ForestM	2.98 672	1.70 657	3.52 648	0.67 617	0.47 582	5.18 683	3.36 685	3.30 682	2.86 676	4.44 682	3.79 678	9.80 690	5.50 684	6.29 684	6.52 684	0.27 604	0.36 616	0.24 586	0.27 547	0.38 573	0.58 623

SGM-Forest	1.04 610	0.42 313	3.59 649	0.41 504	0.32 457	1.05 609	1.32 659	0.94 535	0.83 569	1.16 623	2.23 653	1.03 605	1.39 640	2.49 635	2.35 642	0.21 564	0.21 557	0.20 561	0.19 494	0.23 414	0.32 546
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 595	1.31 632	3.76 650	0.41 504	0.36 507	0.86 578	0.71 614	1.00 588	1.06 612	0.82 587	0.92 579	1.06 612	1.05 615	2.16 605	1.61 610	0.19 546	0.13 427	0.15 485	0.16 441	0.32 518	0.28 508

SGM+DAISY	1.83 652	1.43 641	3.81 651	0.87 633	1.01 648	2.38 668	2.53 682	1.36 640	1.75 653	2.92 676	3.22 672	2.65 661	2.93 669	2.22 611	3.10 656	0.72 646	0.69 659	0.63 643	0.62 651	0.77 642	0.98 655

MDST_ROB	1.17 622	0.42 313	3.87 652	0.54 584	0.44 560	4.11 680	0.58 582	1.31 637	0.84 572	2.12 658	1.12 610	0.98 594	0.71 562	4.24 677	0.99 550	0.16 504	0.14 446	0.19 552	0.17 461	0.18 329	0.35 562

S-Stereo	0.80 569	0.69 459	3.89 653	0.39 486	0.37 519	0.69 502	0.70 613	0.94 535	0.98 602	0.62 500	0.91 577	0.83 549	0.60 525	2.37 617	0.66 492	0.18 531	0.21 557	0.17 525	0.18 474	0.30 501	0.35 562

JetBlue	1.78 650	1.63 649	3.92 654	0.73 620	1.21 659	4.38 681	3.35 684	1.59 651	1.20 625	1.26 637	1.52 634	2.37 657	1.88 658	3.23 665	3.00 653	0.53 633	0.47 639	0.48 633	0.49 629	1.29 665	0.97 654

Dean	1.79 651	1.83 663	3.92 654	1.29 656	1.07 653	1.55 639	1.00 641	1.95 665	2.33 667	1.47 650	4.19 681	4.26 676	1.33 635	2.21 608	1.48 605	1.14 664	0.68 657	1.18 664	0.74 658	1.24 663	0.98 655

ADCPNet	0.99 602	0.99 582	3.93 656	0.37 459	0.68 624	1.36 631	0.62 595	0.87 476	0.76 541	0.78 572	0.81 555	1.08 614	1.18 626	1.14 456	2.49 646	0.21 564	0.69 659	0.21 569	0.95 668	0.29 490	0.37 577

ACVNet_1	1.33 632	1.91 670	4.03 657	1.09 648	0.88 637	1.19 628	0.66 601	1.24 633	1.17 623	0.94 605	0.96 588	3.09 665	1.04 614	2.37 617	1.11 570	1.04 660	0.48 642	1.03 662	0.48 627	1.12 656	0.83 644

EDNetEfficient	1.27 629	0.70 464	4.05 658	0.64 613	0.98 643	0.94 594	1.40 665	0.85 455	1.75 653	2.34 667	1.33 625	1.05 610	2.21 663	1.58 516	4.15 671	0.15 483	0.19 537	0.14 454	0.27 547	0.38 573	0.32 546

ACVNet-4b	1.93 654	1.85 665	4.10 659	1.07 645	0.86 636	1.15 624	0.53 563	1.06 612	1.12 620	0.64 519	1.09 608	1.99 651	0.70 560	2.20 607	9.86 693	5.62 690	0.41 632	1.03 662	0.55 638	1.86 675	0.85 647

tt	4.93 681	0.27 133	4.20 660	2.29 676	1.58 670	10.20 688	16.97 698	9.42 694	5.02 681	1.67 653	1.28 619	4.68 678	5.03 682	3.37 669	5.92 681	6.16 691	9.47 702	2.82 688	3.18 690	3.60 686	1.53 675

AnyNet_C01	1.14 617	1.49 644	4.23 661	0.54 584	0.53 594	1.51 638	1.37 662	1.04 610	1.07 613	1.17 629	1.33 625	1.15 624	1.08 618	1.61 522	2.74 650	0.25 595	0.22 563	0.28 598	0.24 528	0.48 611	0.40 592

pcwnet_v2	0.64 492	0.49 360	4.41 662	0.32 341	0.27 387	0.60 386	0.25 310	0.97 563	0.88 582	0.59 470	0.70 526	0.63 439	0.55 502	0.66 375	0.37 352	0.17 519	0.15 474	0.15 485	0.14 395	0.21 382	0.23 456

UNDER WATER	2.74 666	1.85 665	4.54 663	1.81 670	1.44 664	2.34 667	1.40 665	3.24 679	6.60 685	2.60 671	2.76 664	5.75 682	5.24 683	3.02 660	4.01 669	1.45 672	0.81 666	1.59 679	1.06 672	1.80 673	1.51 674

UNDER WATER-64	2.47 663	1.89 668	4.86 664	1.82 671	1.44 664	3.18 673	1.57 670	2.62 672	5.64 682	2.05 657	2.13 648	4.13 672	3.76 676	2.62 643	3.42 664	1.47 673	0.85 668	1.57 678	1.07 673	1.82 674	1.49 673

HanzoNet	7.64 685	2.86 685	5.05 665	7.01 689	3.97 682	2.18 665	1.34 661	3.37 683	4.05 679	13.17 696	10.58 689	10.73 691	16.52 701	8.45 688	10.51 694	10.48 701	9.72 703	5.59 695	13.46 703	6.84 694	6.83 693

DispFullNet	1.67 649	2.10 675	5.22 666	1.53 662	8.90 686	0.86 578	0.31 423	0.96 554	0.96 598	1.37 644	1.01 596	1.13 621	1.98 660	1.51 502	0.91 534	0.54 635	0.31 607	1.18 664	0.63 653	1.13 657	0.80 643

KSHMR	4.10 678	1.97 673	5.27 667	1.71 666	1.47 666	1.96 655	1.28 657	3.19 678	17.33 704	2.12 658	15.91 698	9.18 689	1.57 649	8.42 687	1.98 626	1.52 674	1.26 675	1.67 680	1.19 675	1.67 672	1.40 672

LSM	3.31 676	1.11 603	5.29 668	9.40 692	30.65 711	0.84 572	1.12 650	0.91 509	1.22 626	1.36 641	2.19 650	0.93 583	0.83 586	1.66 526	0.90 533	0.21 564	0.31 607	0.24 586	0.28 550	0.39 583	6.33 692

SuperB	1.15 619	1.14 609	5.43 669	0.36 435	0.26 374	0.81 564	0.89 632	0.88 485	1.17 623	0.67 532	0.68 507	0.63 439	1.39 640	1.74 539	3.37 663	0.15 483	0.12 403	0.17 525	0.16 441	2.80 683	0.25 482

Selective-IGEV-i16pc	0.75 553	0.29 175	5.48 670	0.32 341	0.19 241	1.18 627	0.62 595	0.86 465	0.74 517	0.37 251	0.51 350	0.53 382	0.29 295	2.10 602	0.35 340	0.22 577	0.23 571	0.12 356	0.16 441	0.22 399	0.19 384

MADNet+	1.36 635	1.93 672	5.95 671	0.81 631	0.59 608	1.57 640	1.09 647	1.39 643	1.22 626	0.84 590	1.01 596	1.25 630	1.12 622	3.19 664	2.36 643	0.45 629	0.47 639	0.38 623	0.34 589	0.59 626	0.57 621

WQFJA1++	2.30 661	0.22 50	6.03 672	1.08 646	1.15 657	0.29 26	0.14 21	0.39 59	0.24 3	13.61 698	0.19 53	3.34 669	0.17 70	0.33 149	0.24 202	0.10 246	0.07 75	0.08 59	0.07 103	18.19 708	0.14 252

Selective-IGEV-i16pb	0.86 585	0.33 223	6.08 673	0.32 341	0.21 271	1.08 617	0.68 607	1.06 612	0.92 593	0.43 288	0.76 546	0.66 460	0.46 457	2.31 613	0.50 435	0.23 581	0.25 588	0.14 454	0.19 494	0.26 466	0.24 470

TCMNet-wrong-test	5.51 683	6.62 689	6.20 674	13.02 699	11.90 692	7.14 684	5.53 691	6.99 691	1.44 640	2.65 672	3.10 670	8.37 688	5.95 685	4.75 680	6.05 682	3.07 686	0.98 673	2.38 686	1.99 684	6.62 693	5.43 691

RTS	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

RTSA	1.21 624	1.31 632	6.39 675	0.52 573	0.51 591	1.61 641	0.79 623	1.03 606	1.37 637	1.13 620	1.30 622	1.10 618	0.85 590	2.65 645	2.08 631	0.21 564	0.24 575	0.18 545	0.18 474	0.43 599	0.32 546

Selective-IGEV-i16pa	47.65 718	67.17 719	7.20 677	2.47 677	2.32 678	116.02 720	1.42 668	90.41 721	82.69 720	32.69 719	90.10 719	60.10 720	84.41 720	129.53 721	52.52 718	50.16 718	15.10 705	18.00 709	9.63 700	0.94 650	40.09 719

PML	23.15 703	16.83 698	7.78 678	5.49 687	9.93 689	51.13 718	104.50 720	5.76 687	13.62 697	37.30 720	105.93 720	30.86 717	23.50 708	12.07 692	7.87 688	6.30 692	2.12 686	6.32 698	2.43 686	10.44 699	2.90 686

zero-FE	0.80 569	0.27 133	8.23 679	0.49 560	0.98 643	0.33 48	0.20 133	0.48 164	1.28 631	0.17 37	0.20 62	0.77 526	0.22 162	0.60 348	0.97 542	0.11 326	0.07 75	0.09 156	0.10 226	0.33 527	0.14 252

GCAPDPT-zeroshot	1.09 613	0.30 192	8.70 680	3.22 683	5.88 684	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.19 384

USTest	8.10 686	7.17 690	8.96 681	9.25 691	9.05 687	15.27 692	23.78 700	9.96 695	9.47 688	5.94 686	6.75 685	7.80 687	7.48 687	8.83 689	11.21 695	2.21 682	3.56 690	2.86 689	3.20 691	5.02 691	4.16 688

LE_ROB	4.43 680	1.35 639	9.38 682	2.79 681	3.93 681	2.43 669	3.46 686	2.68 674	11.19 689	11.66 695	4.73 683	5.26 681	10.46 691	4.50 679	9.49 690	0.82 651	0.69 659	1.34 671	0.98 669	0.75 640	0.76 640

GCAP-BAT	1.13 616	0.30 192	9.45 683	3.22 683	5.97 685	0.39 107	0.20 133	0.59 258	0.41 175	0.26 186	0.26 143	0.23 144	0.17 70	0.31 122	0.19 89	0.09 140	0.08 180	0.09 156	0.07 103	0.13 188	0.17 347

Selective-IGEV-i1pa	9.22 690	12.57 697	9.49 684	2.20 674	1.49 668	16.83 695	8.03 693	14.34 701	11.26 690	10.52 691	15.24 697	14.52 700	11.94 700	18.22 705	9.78 692	7.79 700	3.09 689	5.20 694	2.49 688	2.46 681	6.90 694

light-stereo	8.15 687	2.75 684	9.83 685	12.24 695	9.63 688	19.16 701	0.44 528	6.84 690	3.57 678	13.44 697	22.94 714	23.04 707	1.65 651	17.20 704	7.61 687	3.06 685	2.25 688	0.42 626	0.52 636	4.07 688	2.31 683

JetRed	3.29 675	4.93 686	10.17 686	1.45 659	1.72 672	7.44 685	5.05 690	3.06 677	2.12 666	2.41 669	2.39 655	2.99 664	2.37 664	3.51 670	6.44 683	1.32 671	1.90 683	1.37 672	1.23 677	2.21 678	1.76 678

MSAF-DinoV2	3.10 674	1.86 667	10.68 687	3.61 686	0.30 426	3.34 674	0.82 628	2.81 676	1.79 655	0.80 576	0.87 571	1.56 645	1.10 620	26.49 715	1.96 624	0.17 519	0.13 427	0.19 552	1.63 682	0.92 649	0.99 660

iinet-test	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

IINet	11.61 692	10.56 691	11.80 688	12.17 693	12.09 693	18.69 696	26.70 706	13.53 697	13.46 693	9.91 688	10.28 687	11.17 693	11.16 695	12.37 694	14.43 698	6.71 695	7.85 695	6.13 696	6.95 694	8.33 695	7.85 695

Anonymous_1	22.91 702	11.20 694	12.13 690	12.75 696	26.28 710	19.43 703	27.92 708	14.08 700	13.61 696	14.96 699	10.58 689	11.26 695	11.19 697	12.55 696	14.57 701	38.28 717	7.88 697	34.96 715	63.99 717	89.57 720	10.94 701

DGTPSM_ROB	8.89 689	5.62 687	12.25 691	5.92 688	11.32 690	8.54 686	24.18 701	6.40 688	13.49 695	5.15 683	11.46 693	6.19 685	10.92 693	7.00 685	13.72 696	4.47 687	7.65 694	3.92 691	7.45 698	4.38 689	7.87 697

DPSM_ROB	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

DPSM	12.34 695	11.21 695	12.51 692	12.91 697	12.80 696	19.84 705	28.28 709	14.38 703	14.28 700	10.58 692	11.26 691	12.03 697	11.85 698	13.15 698	15.34 703	7.11 697	8.31 699	6.50 699	7.35 696	8.84 697	8.31 699

LRCNet_RVC	13.74 699	19.30 699	12.75 694	19.46 702	12.69 695	1.86 651	0.41 506	12.33 696	1.05 609	15.77 700	18.83 704	12.62 699	8.70 690	12.21 693	9.62 691	22.22 710	8.37 701	25.85 712	24.01 712	19.32 709	17.44 709

DPSMNet_ROB	9.48 691	5.64 688	13.01 695	8.82 690	11.82 691	8.54 686	24.20 702	6.41 689	13.65 698	5.32 685	11.47 694	6.33 686	10.92 693	7.69 686	13.89 697	7.25 699	8.19 698	5.06 692	7.78 699	5.31 692	8.26 698

psmorigin	1.36 635	0.60 410	13.80 696	0.37 459	0.29 410	0.62 426	0.33 455	0.77 383	0.61 381	0.96 608	0.88 574	1.17 627	0.73 568	4.00 674	0.86 532	0.19 546	0.22 563	0.17 525	0.18 474	0.24 431	0.29 515

xxxxx1	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

tt_ll	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

ff	28.96 713	20.11 703	14.07 697	49.74 712	39.15 714	18.98 698	26.64 703	21.94 707	20.21 706	16.45 701	17.48 701	18.36 701	21.56 704	16.21 701	20.88 706	23.07 711	26.55 714	66.40 718	78.70 718	30.27 712	32.51 716

RSGM-EC	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

acva	41.56 716	31.72 717	19.92 700	51.66 715	47.86 717	38.70 709	61.61 718	33.83 718	22.80 710	23.45 714	29.29 717	43.76 718	35.31 718	66.76 718	70.17 719	66.40 719	37.60 719	48.67 716	25.68 713	48.86 716	27.21 712

HaxPig	19.86 701	22.40 707	22.34 702	17.95 701	17.95 700	11.77 690	11.89 695	16.02 705	15.89 703	21.10 706	21.41 706	18.74 704	18.39 702	20.08 707	19.69 705	23.63 714	23.22 713	24.06 711	23.69 711	23.00 710	23.95 711

DLNR-FE	13.43 697	20.01 702	23.53 703	121.73 719	33.87 712	0.46 191	0.15 39	8.09 693	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.75 399	0.29 263	6.68 694	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.82 719	0.18 367

DLNR_Zeroshot_test	13.43 697	19.94 701	23.55 704	121.61 718	35.03 713	0.46 191	0.15 39	8.02 692	0.35 86	0.28 209	0.37 245	0.26 190	0.17 70	0.76 403	0.29 263	6.42 693	0.26 591	0.09 156	0.38 606	50.13 718	0.18 367

RAFT-FEzeroshot	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

RAFT-FE	24.80 705	22.55 710	24.73 705	26.10 706	25.76 705	39.84 711	57.07 716	28.84 711	28.79 714	21.14 708	22.48 708	24.18 709	23.88 710	26.38 709	30.87 713	14.26 703	16.71 708	13.09 701	14.82 706	17.79 704	16.72 706

CasAABBNet	24.81 707	22.53 708	24.83 707	26.08 705	25.74 704	39.86 713	57.06 714	28.87 713	28.83 716	21.16 711	22.54 710	24.22 711	23.89 713	26.38 709	30.87 713	14.25 702	16.71 708	13.09 701	14.81 705	17.78 701	16.71 704

DPSimNet_ROB	17.97 700	20.20 706	24.98 708	17.62 700	15.92 699	21.53 707	21.00 699	13.70 699	15.61 702	23.89 716	14.69 696	22.87 705	24.58 716	12.70 697	14.56 700	18.48 709	12.91 704	20.21 710	12.05 701	17.76 700	14.17 702

FlowAnything	24.85 708	22.54 709	25.10 709	26.11 708	25.76 705	39.86 713	57.00 712	28.89 714	28.87 717	21.31 713	22.68 713	24.22 711	23.87 709	26.39 712	30.89 717	14.26 703	16.78 712	13.10 705	14.90 710	17.78 701	16.69 703

Selective-RAFT-Error	24.87 710	22.59 713	25.14 710	26.13 710	25.82 709	39.93 716	57.03 713	28.97 715	28.95 718	21.21 712	22.65 712	24.25 713	23.98 715	26.43 713	30.83 712	14.27 706	16.71 708	13.10 705	14.82 706	17.82 706	16.76 708

Hybrid-DGEV	24.86 709	22.58 712	25.22 711	26.11 708	25.76 705	39.92 715	57.06 714	29.03 717	29.01 719	21.12 707	22.64 711	24.13 708	23.91 714	26.46 714	30.82 711	14.27 706	16.70 707	13.09 701	14.83 709	17.78 701	16.71 704

LSM0	26.58 711	22.63 714	25.88 712	30.13 711	52.21 719	39.94 717	56.74 711	28.97 715	28.72 713	21.14 708	22.26 707	24.43 714	23.88 710	26.54 716	30.87 713	14.32 708	16.55 706	13.12 707	14.71 704	17.92 707	20.60 710

MEDIAN_ROB	23.96 704	27.05 715	26.39 713	22.16 703	22.13 702	16.12 694	13.97 696	20.24 706	20.05 705	25.50 717	25.31 715	22.96 706	22.63 707	24.39 708	23.24 709	28.20 715	27.23 717	28.62 713	27.75 715	27.50 711	27.76 714

BEATNet-Init1	12.10 694	11.19 693	27.29 714	2.99 682	3.51 680	21.84 708	11.10 694	14.34 701	13.83 699	20.34 705	20.33 705	26.35 716	20.03 703	19.06 706	14.80 702	1.74 677	1.81 680	2.05 684	2.49 688	3.69 687	3.12 687

AVERAGE_ROB	26.93 712	30.34 716	29.27 715	25.82 704	25.34 703	19.48 704	15.17 697	23.55 710	23.00 712	28.45 718	27.87 716	26.25 715	25.86 717	26.96 717	25.55 710	31.30 716	30.07 718	31.76 714	30.81 716	30.79 715	30.93 715

xyz-stereo	3.02 673	0.29 175	30.64 716	0.23 81	0.12 21	15.52 693	0.24 288	0.51 190	0.47 251	0.59 470	7.99 686	0.64 448	0.47 466	1.39 480	0.50 435	0.09 140	0.07 75	0.34 614	0.07 103	0.13 188	0.08 49

coex-ft	5.95 684	1.67 653	60.57 717	0.34 400	0.30 426	0.77 547	0.69 610	0.74 350	4.41 680	19.22 704	2.15 649	1.62 646	7.97 688	1.81 557	8.96 689	0.44 627	2.08 685	0.18 545	0.19 494	0.38 573	4.62 690

test_example2	115.39 719	123.23 720	94.57 718	115.52 717	123.55 720	101.63 719	114.33 721	53.41 720	99.48 721	134.90 721	135.05 721	85.83 721	85.11 721	111.32 720	106.15 721	152.55 721	205.26 721	99.78 721	114.96 721	140.96 721	110.20 720

EDNetEfficientorigin	8.18 688	0.98 577	145.96 719	0.51 569	0.89 638	0.72 516	0.48 551	0.85 455	1.56 646	2.12 658	1.49 632	1.29 632	1.31 632	1.83 559	2.13 635	0.13 419	0.12 403	0.17 525	0.18 474	0.39 583	0.45 602

GS-Stereo							0.21 175	0.62 279	0.41 175	0.22 114	0.22 89	0.17 66	0.18 94	0.44 244	0.16 32	0.10 246	0.16 492	0.08 59	0.11 294	0.33 527	0.84 645

FSD					0.29 410	0.35 64	0.33 455	0.44 107	0.46 232	0.32 234	0.32 214	0.37 268	0.32 323	0.35 170	0.32 308	0.28 608	0.27 598	0.31 607	0.30 566	0.31 509

ccccc		297.21 721		374.70 720	380.44 721	203.92 721		216.32 722		203.37 722		215.01 722		312.78 722		412.57 722	356.13 722	256.09 722	227.69 722	428.88 722

ASD4		19.65 700

Low-res two-view benchmark