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

aanet-new-90k	0.23 76	0.16 93	0.45 336	0.35 159	0.17 37	0.33 203	0.27 187	0.38 77	0.26 59	0.20 21	0.24 60	0.21 46	0.35 271	0.46 204	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-70k	0.23 76	0.16 93	0.41 279	0.35 159	0.17 37	0.38 268	0.25 144	0.36 60	0.25 53	0.23 51	0.31 131	0.24 82	0.35 271	0.43 171	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 101	0.17 141	0.51 426	0.36 187	0.16 23	0.26 85	0.29 222	0.36 60	0.29 88	0.22 45	0.29 114	0.23 67	0.37 305	0.42 160	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.09 6

monster-pro	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 101	0.16 93	0.48 385	0.36 187	0.17 37	0.39 281	0.24 132	0.36 60	0.30 96	0.24 63	0.25 70	0.26 106	0.32 237	0.45 188	0.18 4	0.10 14	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-32k-new	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.36 187	0.17 37	0.26 85	0.26 165	0.33 47	0.30 96	0.27 103	0.30 117	0.23 67	0.34 265	0.42 160	0.18 4	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.10 60

DepthFocus	0.19 16	0.13 3	0.31 113	0.29 12	0.23 246	0.17 11	0.20 46	0.27 15	0.18 9	0.24 63	0.25 70	0.15 1	0.17 21	0.26 8	0.18 4	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.13 147	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.39 129	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

StereoAnything_RVC	0.21 45	0.68 629	0.39 255	0.28 7	0.15 4	0.23 44	0.18 12	0.20 1	0.19 14	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 94	0.30 46	0.18 4	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.08 1	0.16 313	0.09 6

MonSter	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.31 45	0.15 4	0.22 33	0.22 88	0.39 85	0.33 127	0.20 21	0.25 70	0.17 6	0.15 8	0.38 123	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 76	0.17 141	0.30 92	0.35 159	0.16 23	0.35 230	0.25 144	0.40 96	0.30 96	0.25 74	0.24 60	0.25 97	0.36 298	0.41 149	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

aanet-new-32k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 76	0.15 64	0.32 133	0.36 187	0.18 66	0.38 268	0.21 71	0.40 96	0.24 37	0.27 103	0.23 46	0.34 168	0.35 271	0.30 46	0.19 12	0.12 60	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 119	0.14 24	0.74 540	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 59	0.16 93	0.35 189	0.33 86	0.18 66	0.24 57	0.24 132	0.45 150	0.27 63	0.23 51	0.35 156	0.20 35	0.26 148	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

PSi22a	0.16 1	0.13 3	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.17 11	0.18 12	0.26 13	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 46	0.17 21	0.22 1	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 28	0.17 141	0.25 28	0.29 12	0.15 4	0.32 194	0.25 144	0.29 19	0.22 22	0.23 51	0.21 30	0.21 46	0.22 94	0.44 183	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.08 1

LACA2	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.30 23	0.15 4	0.29 137	0.29 222	0.30 22	0.22 22	0.21 31	0.23 46	0.28 120	0.20 68	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.09 12	0.12 98	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 24	0.22 2	0.28 7	0.18 66	0.24 57	0.21 71	0.39 85	0.31 107	0.21 31	0.22 41	0.17 6	0.17 21	0.34 91	0.19 12	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.19 17	0.17 3	0.42 116	0.24 37	0.23 51	0.21 30	0.17 6	0.16 17	0.45 188	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.08 1	0.10 8	0.11 132

Replicate-Monster	0.26 137	0.15 64	1.07 596	0.30 23	0.17 37	0.38 268	0.19 28	0.43 135	0.39 195	0.23 51	0.21 30	0.23 67	0.21 80	0.45 188	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.09 1	0.14 286

monsters	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.31 45	0.19 96	0.23 44	0.19 28	0.44 143	0.33 127	0.36 183	0.30 117	0.16 4	0.18 38	0.43 171	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 5	0.31 45	0.20 137	0.23 44	0.19 28	0.40 96	0.29 88	0.22 45	0.34 148	0.20 35	0.15 8	0.31 56	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.19 96	0.20 21	0.18 12	0.30 22	0.21 20	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 38	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 3	0.28 71	0.30 23	0.20 137	0.20 21	0.19 28	0.27 15	0.19 14	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 21	0.33 81	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.08 1

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 3	0.25 28	0.31 45	0.16 23	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 52	0.14 2	0.32 65	0.19 12	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

castereo++	0.26 137	0.16 93	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.75 506	0.20 46	0.37 68	0.47 246	0.23 51	0.23 46	0.35 183	0.28 178	0.39 129	0.19 12	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.09 12	0.11 34	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 119	0.14 24	0.74 540	0.33 86	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.38 77	0.29 88	0.25 74	0.22 41	0.23 67	0.32 237	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.30 563

derf	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.21 28	0.18 12	0.30 22	0.24 37	0.17 11	0.20 21	0.28 120	0.16 17	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

mm2	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.15 3	0.19 28	0.25 6	0.24 37	0.15 2	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.30 46	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 24	0.26 42	0.30 23	0.20 137	0.29 137	0.18 12	0.35 53	0.27 63	0.19 19	0.21 30	0.19 26	0.15 8	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.19 19	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.20 30	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

PointNet	0.20 28	0.15 64	0.25 28	0.32 68	0.18 66	0.29 137	0.23 113	0.25 6	0.27 63	0.15 2	0.24 60	0.28 120	0.17 21	0.34 91	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.09 6

DF	0.26 137	0.15 64	0.38 233	0.35 159	0.19 96	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.27 63	0.29 130	0.49 219	0.50 289	0.22 94	0.48 224	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

LiteMatch*	0.20 28	0.14 24	0.31 113	0.31 45	0.23 246	0.24 57	0.21 71	0.31 28	0.30 96	0.21 31	0.19 18	0.24 82	0.19 54	0.31 56	0.20 30	0.13 116	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

aanet-new-34k	0.23 76	0.16 93	0.37 219	0.34 116	0.16 23	0.24 57	0.24 132	0.43 135	0.36 157	0.26 85	0.27 90	0.23 67	0.35 271	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 59	0.15 64	0.35 189	0.33 86	0.17 37	0.23 44	0.25 144	0.42 116	0.24 37	0.26 85	0.26 82	0.21 46	0.30 216	0.31 56	0.20 30	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

aanet-new-24k	0.23 76	0.16 93	0.29 78	0.35 159	0.17 37	0.39 281	0.23 113	0.35 53	0.30 96	0.30 138	0.27 90	0.25 97	0.32 237	0.30 46	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 169	0.51 598	1.28 620	0.31 45	0.19 96	0.22 33	0.22 88	0.45 150	0.28 76	0.23 51	0.32 134	0.25 97	0.24 118	0.32 65	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 216	0.38 553	2.34 659	0.33 86	0.19 96	0.20 21	0.22 88	0.43 135	0.29 88	0.22 45	0.25 70	0.22 52	0.26 148	0.29 28	0.20 30	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 169	0.23 370	1.22 615	0.34 116	0.21 168	0.29 137	0.21 71	0.41 107	0.33 127	0.24 63	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.33 81	0.20 30	0.12 60	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.10 8	0.11 132

Foundation-i32	0.16 1	0.13 3	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 3	0.20 46	0.25 6	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 52	0.20 68	0.23 2	0.20 30	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.08 1

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.21 1	0.32 68	0.23 246	0.16 8	0.19 28	0.20 1	0.22 22	0.24 63	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 101	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.10 8	0.10 60

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.17 37	0.29 137	0.20 46	0.39 85	0.22 22	0.22 45	0.21 30	0.26 106	0.20 68	0.30 46	0.20 30	0.13 116	0.12 288	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

BridgeDepth	0.21 45	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.14 2	0.40 287	0.27 187	0.28 17	0.22 22	0.18 13	0.19 18	0.28 120	0.29 197	0.32 65	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.10 60
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.75w	0.22 59	0.17 141	0.30 92	0.31 45	0.19 96	0.43 316	0.24 132	0.35 53	0.24 37	0.31 142	0.27 90	0.17 6	0.22 94	0.37 115	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.24 57	0.17 3	0.25 6	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.31 56	0.20 30	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 3	0.27 55	0.34 116	0.15 4	0.27 103	0.17 3	0.28 17	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 67	0.15 8	0.32 65	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.10 8	0.09 6

LG-G_1	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LG-G	0.21 45	0.13 3	0.30 92	0.34 116	0.16 23	0.52 363	0.17 3	0.34 50	0.18 9	0.21 31	0.21 30	0.26 106	0.19 54	0.37 115	0.20 30	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.10 60

LGtest1	0.19 16	0.14 24	0.29 78	0.34 116	0.16 23	0.26 85	0.17 3	0.32 36	0.20 18	0.21 31	0.15 5	0.23 67	0.20 68	0.32 65	0.20 30	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.11 132

DNS	0.26 137	0.17 141	0.36 201	0.37 211	0.22 197	0.33 203	0.23 113	0.47 161	0.30 96	0.34 168	0.34 148	0.45 263	0.24 118	0.28 15	0.21 54	0.19 424	0.11 223	0.13 106	0.12 185	0.16 313	0.16 366

qqai	0.19 16	0.14 24	0.27 55	0.32 68	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.30 22	0.25 53	0.18 13	0.20 21	0.29 126	0.17 21	0.33 81	0.21 54	0.13 116	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

aanet-new-40k	0.23 76	0.17 141	0.39 255	0.34 116	0.18 66	0.38 268	0.20 46	0.36 60	0.26 59	0.24 63	0.28 103	0.25 97	0.35 271	0.25 4	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.09 6

aanet-new-16k	0.22 59	0.17 141	0.35 189	0.37 211	0.17 37	0.26 85	0.18 12	0.41 107	0.37 174	0.28 117	0.23 46	0.25 97	0.26 148	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.10 60

aanet-new-10k	0.25 119	0.18 179	0.44 323	0.38 249	0.18 66	0.45 333	0.21 71	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.31 131	0.25 97	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.16 313	0.10 60

aanet-new-8k	0.25 119	0.19 221	0.32 133	0.37 211	0.20 137	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.39 195	0.24 63	0.25 70	0.22 52	0.34 265	0.49 230	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 76	0.14 24	0.31 113	0.33 86	0.18 66	0.21 28	0.33 309	0.52 198	0.42 214	0.26 85	0.33 137	0.19 26	0.30 216	0.28 15	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PipStereo	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.28 7	0.15 4	0.14 2	0.19 28	0.26 13	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 120	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 3	0.24 15	0.29 12	0.15 4	0.15 3	0.18 12	0.25 6	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 140	0.21 80	0.25 4	0.21 54	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

LACA1	0.18 8	0.15 64	0.26 42	0.29 12	0.14 2	0.25 75	0.23 113	0.25 6	0.19 14	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 38	0.30 46	0.21 54	0.14 176	0.10 94	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

MonSter++	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.19 54	0.29 28	0.21 54	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.18 66	0.17 11	0.21 71	0.32 36	0.23 31	0.25 74	0.34 148	0.22 52	0.24 118	0.27 13	0.21 54	0.09 1	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

AdaDepth	0.22 59	0.17 141	0.32 133	0.37 211	0.18 66	0.34 219	0.22 88	0.33 47	0.23 31	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.20 68	0.56 287	0.21 54	0.10 14	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.12 192

S2M2_XL	0.19 16	0.18 179	0.27 55	0.27 2	0.20 137	0.15 3	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 82	0.17 6	0.17 21	0.24 3	0.21 54	0.17 357	0.16 461	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.12 192
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asda	0.21 45	0.19 221	0.29 78	0.31 45	0.17 37	0.25 75	0.23 113	0.36 60	0.28 76	0.27 103	0.24 60	0.18 20	0.21 80	0.40 138	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

asd	0.21 45	0.18 179	0.29 78	0.32 68	0.18 66	0.27 103	0.22 88	0.35 53	0.22 22	0.31 142	0.22 41	0.19 26	0.21 80	0.44 183	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

qwe	0.22 59	0.18 179	0.28 71	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.21 71	0.38 77	0.32 121	0.35 178	0.30 117	0.20 35	0.20 68	0.43 171	0.21 54	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6

4.5_new	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 45	0.20 268	0.29 78	0.30 23	0.17 37	0.24 57	0.26 165	0.32 36	0.28 76	0.32 157	0.28 103	0.19 26	0.17 21	0.29 28	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.09 6

2.5w	0.21 45	0.18 179	0.31 113	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.25 144	0.31 28	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.39 129	0.21 54	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

monsterstereo	0.22 59	0.14 24	0.26 42	0.34 116	0.18 66	0.21 28	0.20 46	0.37 68	0.35 147	0.33 164	0.40 183	0.19 26	0.18 38	0.45 188	0.21 54	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 3	0.27 55	0.33 86	0.17 37	0.38 268	0.18 12	0.30 22	0.19 14	0.24 63	0.15 5	0.26 106	0.17 21	0.32 65	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

FoundationStereo	0.17 3	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.16 23	0.23 44	0.20 46	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 54	0.26 8	0.21 54	0.13 116	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

GIP-stereo	0.24 101	0.18 179	0.30 92	0.37 211	0.24 278	0.26 85	0.20 46	0.46 157	0.36 157	0.24 63	0.39 178	0.35 183	0.20 68	0.31 56	0.21 54	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.11 132

CAR	0.20 28	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.19 96	0.25 75	0.18 12	0.42 116	0.27 63	0.23 51	0.25 70	0.17 6	0.14 2	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.11 132

DN	0.30 202	0.17 141	0.33 152	0.37 211	0.26 358	0.35 230	0.27 187	0.54 213	0.55 283	0.32 157	0.42 189	0.50 289	0.23 108	0.39 129	0.22 78	0.21 466	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.18 407

aanet-new-28k	0.23 76	0.17 141	0.40 268	0.36 187	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.35 53	0.27 63	0.27 103	0.23 46	0.29 126	0.34 265	0.31 56	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

aanet-new-22k	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.35 159	0.18 66	0.31 175	0.19 28	0.46 157	0.42 214	0.25 74	0.23 46	0.25 97	0.30 216	0.32 65	0.22 78	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

aanet-new	0.26 137	0.19 221	0.34 173	0.38 249	0.25 310	0.51 358	0.24 132	0.40 96	0.30 96	0.27 103	0.27 90	0.23 67	0.36 298	0.43 171	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.14 159	0.10 82	0.15 263	0.12 192

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.35 159	0.18 66	0.26 85	0.26 165	0.42 116	0.38 183	0.25 74	0.43 195	0.23 67	0.28 178	0.25 4	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.34 116	0.21 168	0.33 203	0.31 270	0.45 150	0.45 234	0.40 224	0.54 252	0.24 82	0.18 38	0.36 105	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

Selective-IGEV-i32	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

GeoVLM	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.30 23	0.19 96	0.27 103	0.19 28	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.20 68	0.29 28	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 137	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.21 168	0.35 230	0.36 373	0.44 143	0.41 203	0.38 202	0.54 252	0.22 52	0.21 80	0.28 15	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 68	0.20 137	0.16 8	0.22 88	0.20 1	0.22 22	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 78	0.10 14	0.09 27	0.14 159	0.13 228	0.10 8	0.10 60

WQFJA1++	0.23 76	0.15 64	0.27 55	0.30 23	0.21 168	0.31 175	0.18 12	0.36 60	0.17 8	0.25 74	0.30 117	0.29 126	0.28 178	0.40 138	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.42 612	0.11 132

VIP-Stereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.32 68	0.21 168	0.64 460	0.19 28	0.31 28	0.37 174	0.23 51	0.30 117	0.27 114	0.19 54	0.47 213	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.09 6

GEAStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.28 103	0.24 82	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

GSStereo	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.25 310	0.36 244	0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

GS-Stereo							0.30 242	0.42 116	0.27 63	0.30 138	0.28 103	0.23 67	0.21 80	0.32 65	0.22 78	0.16 308	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.14 198	0.12 192

FE-Mocha	0.32 216	0.19 221	0.50 411	0.38 249	0.27 393	0.30 156	0.20 46	0.71 348	0.36 157	0.65 337	0.56 264	0.54 308	0.25 131	0.38 123	0.22 78	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.16 333	0.13 147	0.12 192

252Zero-FE	0.20 28	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.41 107	0.34 134	0.22 45	0.21 30	0.19 26	0.18 38	0.28 15	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.10 60

Zero-FE251	0.23 76	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.20 137	0.44 324	0.19 28	0.37 68	0.25 53	0.27 103	0.29 114	0.38 204	0.24 118	0.32 65	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

4w-stereo	0.21 45	0.19 221	0.31 113	0.31 45	0.17 37	0.29 137	0.19 28	0.31 28	0.21 20	0.31 142	0.24 60	0.20 35	0.24 118	0.41 149	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.11 34	0.09 6

3.25w_new	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 76	0.17 141	0.32 133	0.31 45	0.17 37	0.43 316	0.20 46	0.37 68	0.30 96	0.37 190	0.28 103	0.22 52	0.25 131	0.42 160	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.10 60

3w_stereo	0.24 101	0.20 268	0.37 219	0.33 86	0.16 23	0.32 194	0.42 472	0.41 107	0.38 183	0.31 142	0.27 90	0.16 4	0.26 148	0.34 91	0.22 78	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.11 132

2w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.30 92	0.32 68	0.16 23	0.28 125	0.38 412	0.38 77	0.35 147	0.32 157	0.33 137	0.17 6	0.18 38	0.29 28	0.22 78	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.10 82	0.12 98	0.10 60

111111	0.21 45	0.14 24	0.27 55	0.37 211	0.22 197	0.21 28	0.19 28	0.43 135	0.27 63	0.20 21	0.20 21	0.29 126	0.14 2	0.41 149	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.12 98	0.12 192

GREAT-IGEV	0.22 59	0.15 64	0.31 113	0.29 12	0.22 197	0.21 28	0.26 165	0.33 47	0.31 107	0.20 21	0.30 117	0.22 52	0.22 94	0.47 213	0.22 78	0.11 36	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.26 137	0.18 179	0.34 173	0.35 159	0.24 278	0.23 44	0.28 213	0.51 188	0.36 157	0.31 142	0.36 165	0.37 195	0.20 68	0.57 299	0.22 78	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192

SCV	0.26 137	0.19 221	0.33 152	0.35 159	0.21 168	0.27 103	0.34 326	0.56 219	0.28 76	0.24 63	0.28 103	0.37 195	0.23 108	0.49 230	0.22 78	0.18 392	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.15 263	0.11 132

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 119	0.31 508	0.24 15	0.51 554	0.19 96	0.29 137	0.22 88	0.40 96	0.37 174	0.26 85	0.24 60	0.24 82	0.31 231	0.44 183	0.22 78	0.14 176	0.09 27	0.12 48	0.09 12	0.14 198	0.10 60

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.26 42	0.33 86	0.20 137	0.61 432	0.21 71	0.30 22	0.31 107	0.23 51	0.19 18	0.18 20	0.18 38	0.41 149	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.11 132

IGEV-Stereo++	0.21 45	0.15 64	0.27 55	0.37 211	0.19 96	0.22 33	0.18 12	0.42 116	0.35 147	0.22 45	0.28 103	0.24 82	0.18 38	0.27 13	0.22 78	0.12 60	0.09 27	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.10 60

U	0.45 384	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.71 647	3.55 680	0.20 46	0.41 107	0.38 183	0.26 85	0.23 46	0.24 82	0.22 94	0.26 8	0.22 78	0.15 252	0.09 27	0.88 658	0.13 228	0.13 147	0.11 132

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 503	3.08 693	2.43 662	0.31 45	0.18 66	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.32 121	0.28 117	0.24 60	0.18 20	0.18 38	0.31 56	0.22 78	1.09 669	0.08 2	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.97 668

IGEV-Stereo+	0.23 76	0.14 24	0.26 42	0.32 68	0.19 96	0.12 1	0.17 3	0.29 19	0.29 88	0.21 31	0.15 5	0.22 52	0.22 94	0.40 138	0.22 78	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.15 263	0.86 659

RSM	0.25 119	0.18 179	0.33 152	0.36 187	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.51 188	0.27 63	0.26 85	0.23 46	0.39 211	0.21 80	0.56 287	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

MoCha-V2	0.25 119	0.15 64	0.29 78	0.40 324	0.18 66	0.27 103	0.26 165	0.49 175	0.27 63	0.36 183	0.27 90	0.33 164	0.35 271	0.49 230	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.11 132

IGEVStereo-DCA	0.29 184	0.22 348	0.38 233	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.12 185	0.13 147	0.15 318

rrr	0.29 184	0.22 348	0.41 279	0.35 159	0.27 393	0.37 255	0.32 297	0.52 198	0.42 214	0.38 202	0.30 117	0.35 183	0.27 162	0.51 246	0.22 78	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.14 286

Selective-IGEV	0.24 101	0.18 179	0.35 189	0.35 159	0.19 96	0.27 103	0.25 144	0.55 215	0.23 31	0.27 103	0.25 70	0.34 168	0.19 54	0.58 320	0.22 78	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.10 60

aanet-new-14k	0.25 119	0.19 221	0.38 233	0.38 249	0.17 37	0.18 14	0.25 144	0.52 198	0.49 257	0.28 117	0.30 117	0.21 46	0.33 253	0.33 81	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.11 132

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.34 219	0.31 270	0.48 170	0.50 261	0.39 215	0.54 252	0.23 67	0.19 54	0.29 28	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

Foundation-i1a	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.40 287	0.29 222	0.49 175	0.25 53	0.33 164	0.35 156	0.40 224	0.30 216	0.34 91	0.23 117	0.12 60	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.10 60

HiDET	0.20 28	0.13 3	0.26 42	0.30 23	0.19 96	0.23 44	0.18 12	0.36 60	0.26 59	0.20 21	0.23 46	0.27 114	0.16 17	0.30 46	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 45	0.14 24	0.25 28	0.30 23	0.20 137	0.26 85	0.19 28	0.38 77	0.43 218	0.21 31	0.21 30	0.27 114	0.17 21	0.36 105	0.23 117	0.12 60	0.11 223	0.11 3	0.09 12	0.09 1	0.09 6

gasm-f	0.24 101	0.16 93	0.27 55	0.33 86	0.25 310	0.25 75	0.36 373	0.42 116	0.28 76	0.26 85	0.35 156	0.24 82	0.30 216	0.36 105	0.23 117	0.18 392	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.15 263	0.12 192

GASTEREO	0.25 119	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.20 137	0.22 33	0.30 242	0.43 135	0.31 107	0.37 190	0.33 137	0.22 52	0.35 271	0.41 149	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.11 132

MSCF	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.39 281	0.20 137	0.20 21	0.31 270	0.43 135	0.31 107	0.36 183	0.33 137	0.23 67	0.35 271	0.36 105	0.23 117	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.13 147	0.11 132

4.25_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.5w_new	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 59	0.21 307	0.32 133	0.32 68	0.18 66	0.31 175	0.27 187	0.32 36	0.24 37	0.29 130	0.27 90	0.20 35	0.23 108	0.34 91	0.23 117	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

2.75w_new	0.21 45	0.18 179	0.28 71	0.29 12	0.17 37	0.23 44	0.34 326	0.36 60	0.28 76	0.34 168	0.26 82	0.17 6	0.22 94	0.36 105	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

1w_stereo	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.34 116	0.18 66	0.31 175	0.41 462	0.40 96	0.43 218	0.31 142	0.38 173	0.17 6	0.24 118	0.45 188	0.23 117	0.10 14	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

AIO-Stereo	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.37 211	0.18 66	0.28 125	0.30 242	0.48 170	0.27 63	0.29 130	0.30 117	0.32 151	0.17 21	0.52 253	0.23 117	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.10 60

GCAP-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.38 249	0.19 96	0.38 268	0.23 113	0.57 227	0.41 203	0.45 244	0.49 219	0.39 211	0.27 162	0.33 81	0.23 117	0.14 176	0.12 288	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.11 132

CES	0.28 169	0.14 24	0.23 5	0.30 23	0.70 646	0.37 255	0.27 187	0.48 170	0.46 239	0.34 168	0.48 215	0.27 114	0.22 94	0.39 129	0.23 117	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.13 147	0.17 389

test_xeample3	0.29 184	0.21 307	0.41 279	0.35 159	0.26 358	0.35 230	0.32 297	0.56 219	0.36 157	0.43 238	0.32 134	0.34 168	0.28 178	0.54 269	0.23 117	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.13 240

aanet-new-12k	0.24 101	0.19 221	0.39 255	0.41 361	0.17 37	0.33 203	0.22 88	0.41 107	0.37 174	0.27 103	0.23 46	0.22 52	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.12 60	0.08 2	0.14 159	0.11 147	0.16 313	0.11 132

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.38 249	0.20 137	0.46 338	0.27 187	0.41 107	0.34 134	0.28 117	0.38 173	0.24 82	0.35 271	0.29 28	0.24 134	0.11 36	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

Foundation-i1c-attn	0.23 76	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.35 230	0.27 187	0.45 150	0.28 76	0.28 117	0.34 148	0.40 224	0.30 216	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 101	0.13 3	0.23 5	0.29 12	0.15 4	0.40 287	0.26 165	0.48 170	0.25 53	0.31 142	0.33 137	0.40 224	0.30 216	0.35 101	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.09 6

DispViT+	0.23 76	0.14 24	0.27 55	0.29 12	0.17 37	0.19 17	0.20 46	0.59 240	0.45 234	0.28 117	0.26 82	0.24 82	0.17 21	0.46 204	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

MatchStereo	0.19 16	0.14 24	0.23 5	0.27 2	0.15 4	0.18 14	0.21 71	0.32 36	0.28 76	0.20 21	0.35 156	0.18 20	0.17 21	0.31 56	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.11 34	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
DDF-Stereo	0.26 137	0.15 64	0.30 92	0.36 187	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.32 36	0.31 107	0.26 85	0.26 82	0.29 126	0.29 197	0.38 123	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.70 649	0.12 192

DA	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

zero-FE	0.25 119	0.15 64	0.30 92	0.35 159	0.29 446	0.19 17	0.20 46	0.35 53	0.31 107	0.26 85	0.27 90	0.29 126	0.29 197	0.33 81	0.24 134	0.17 357	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.64 646	0.12 192

GGEV	0.29 184	0.17 141	0.31 113	0.40 324	0.20 137	0.74 500	0.33 309	0.47 161	0.44 225	0.34 168	0.39 178	0.39 211	0.32 237	0.32 65	0.24 134	0.15 252	0.11 223	0.16 243	0.11 147	0.15 263	0.10 60

2.25w	0.22 59	0.18 179	0.31 113	0.31 45	0.18 66	0.31 175	0.18 12	0.32 36	0.31 107	0.31 142	0.37 170	0.20 35	0.22 94	0.45 188	0.24 134	0.10 14	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.10 60

3.5w_stereo	0.22 59	0.18 179	0.29 78	0.30 23	0.18 66	0.27 103	0.23 113	0.37 68	0.28 76	0.31 142	0.26 82	0.22 52	0.26 148	0.50 238	0.24 134	0.09 1	0.08 2	0.11 3	0.09 12	0.11 34	0.09 6

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.39 281	0.21 168	0.18 14	0.21 71	0.34 50	0.26 59	0.28 117	0.51 233	0.28 120	0.29 197	0.26 8	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.14 198	0.12 192

AIO_rvc	0.23 76	0.16 93	0.32 133	0.34 116	0.19 96	0.26 85	0.33 309	0.40 96	0.22 22	0.26 85	0.24 60	0.34 168	0.15 8	0.51 246	0.24 134	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.10 60

HUF	0.24 101	0.16 93	0.33 152	0.32 68	0.18 66	0.25 75	0.40 445	0.42 116	0.34 134	0.25 74	0.23 46	0.32 151	0.28 178	0.34 91	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.09 12	0.12 98	0.10 60

IGEV-RUCA	0.25 119	0.16 93	0.34 173	0.39 281	0.27 393	0.33 203	0.20 46	0.38 77	0.36 157	0.26 85	0.31 131	0.25 97	0.21 80	0.48 224	0.24 134	0.20 449	0.11 223	0.13 106	0.10 82	0.17 353	0.15 318

castereo	0.28 169	0.16 93	0.32 133	0.35 159	0.21 168	0.40 287	0.42 472	0.50 185	0.66 329	0.26 85	0.41 186	0.37 195	0.36 298	0.33 81	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.11 34	0.10 60

SMoEStereo_RVC	0.26 137	0.19 221	0.35 189	0.35 159	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.39 85	0.34 134	0.37 190	0.30 117	0.33 164	0.24 118	0.53 262	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.11 132

dual_stereo	0.19 16	0.14 24	0.24 15	0.31 45	0.16 23	0.16 8	0.20 46	0.29 19	0.20 18	0.23 51	0.20 21	0.22 52	0.14 2	0.52 253	0.24 134	0.13 116	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.10 8	0.09 6

GCAP-BAT	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 355	0.20 268	0.74 540	0.38 249	0.43 584	0.39 281	0.26 165	0.94 451	0.49 257	0.53 278	0.77 336	0.93 511	0.45 360	0.63 372	0.24 134	0.16 308	0.10 94	0.17 290	0.18 417	0.20 433	0.20 463

RSM++	0.25 119	0.18 179	0.34 173	0.36 187	0.20 137	0.28 125	0.30 242	0.51 188	0.32 121	0.25 74	0.22 41	0.37 195	0.21 80	0.50 238	0.24 134	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.10 60

CAS++	0.32 216	0.24 408	0.36 201	0.37 211	0.26 358	0.28 125	0.23 113	0.87 425	0.50 261	0.47 257	0.45 201	0.26 106	0.21 80	0.49 230	0.24 134	0.23 510	0.19 521	0.22 474	0.17 389	0.21 457	0.16 366
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
gcap-zeroshot	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

test_for_model	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.32 297	0.47 161	0.48 254	0.38 202	0.51 233	0.24 82	0.18 38	0.29 28	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.11 132

testlalala	0.26 137	0.16 93	0.31 113	0.33 86	0.22 197	0.36 244	0.31 270	0.47 161	0.46 239	0.38 202	0.50 223	0.24 82	0.18 38	0.28 15	0.24 134	0.13 116	0.09 27	0.15 205	0.12 185	0.11 34	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot	0.28 169	0.15 64	0.42 300	0.33 86	0.21 168	0.25 75	0.25 144	0.45 150	0.54 276	0.34 168	0.42 189	0.43 252	0.27 162	0.48 224	0.24 134	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.11 34	0.12 192

AEACV	0.27 161	0.17 141	0.31 113	0.34 116	0.45 595	0.26 85	0.28 213	0.37 68	0.32 121	0.30 138	0.46 206	0.31 148	0.37 305	0.36 105	0.24 134	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.11 132

Any-RAFT	0.35 257	0.16 93	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.52 363	0.22 88	0.88 430	0.73 365	0.53 278	0.73 315	0.64 372	0.28 178	0.46 204	0.24 134	0.15 252	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.12 192

PMTNet	0.32 216	0.16 93	0.24 15	0.29 12	0.18 66	0.45 333	0.22 88	0.56 219	0.63 312	0.46 251	0.54 252	0.39 211	0.34 265	0.48 224	0.24 134	0.75 657	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132

PSi22	0.30 202	0.18 179	0.30 92	0.36 187	0.19 96	0.30 156	0.19 28	0.42 116	0.73 365	0.27 103	0.32 134	0.57 321	0.43 344	0.77 481	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.11 3	0.09 12	0.14 198	0.11 132

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 24	0.24 15	0.26 1	0.15 4	0.35 230	0.17 3	0.40 96	0.22 22	0.21 31	0.21 30	0.20 35	0.24 118	0.33 81	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.11 3	0.09 12	0.12 98	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
SGD-Stereo	0.22 59	0.15 64	0.27 55	0.31 45	0.15 4	0.29 137	0.20 46	0.37 68	0.29 88	0.24 63	0.29 114	0.21 46	0.27 162	0.36 105	0.25 165	0.16 308	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.10 60

MM-Stereo_test2	0.30 202	0.18 179	0.39 255	0.40 324	0.24 278	0.42 312	0.42 472	0.63 271	0.41 203	0.37 190	0.35 156	0.32 151	0.26 148	0.53 262	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.12 185	0.15 263	0.10 60

HART	0.29 184	0.16 93	0.32 133	0.40 324	0.21 168	0.32 194	0.26 165	0.62 263	0.31 107	0.33 164	0.65 289	0.41 233	0.22 94	0.55 276	0.25 165	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.11 147	0.15 263	0.11 132

Reg-Stereo(zero)	0.30 202	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.18 66	0.32 194	0.20 46	0.63 271	0.68 337	0.50 265	0.52 245	0.51 295	0.30 216	0.45 188	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.10 82	0.12 98	0.11 132

AIO_test	0.23 76	0.16 93	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.30 156	0.39 434	0.38 77	0.25 53	0.25 74	0.28 103	0.32 151	0.22 94	0.38 123	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.10 82	0.12 98	0.09 6

999	0.27 161	0.16 93	0.35 189	0.36 187	0.24 278	0.31 175	0.27 187	0.49 175	0.38 183	0.26 85	0.30 117	0.39 211	0.23 108	0.63 372	0.25 165	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.14 286

UGAM-zero	0.46 395	0.19 221	0.62 475	0.37 211	0.23 246	0.34 219	0.21 71	1.15 547	0.39 195	0.66 350	0.61 278	1.70 635	0.91 583	0.75 469	0.25 165	0.14 176	0.11 223	0.15 205	0.12 185	0.13 147	0.13 240

WCG-NET	0.28 169	0.15 64	0.33 152	0.33 86	0.19 96	0.33 203	0.27 187	0.39 85	0.80 416	0.46 251	0.49 219	0.39 211	0.25 131	0.40 138	0.25 165	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.12 98	0.10 60

RAStereo	0.24 101	0.17 141	0.29 78	0.40 324	0.21 168	0.23 44	0.26 165	0.42 116	0.45 234	0.23 51	0.34 148	0.30 140	0.19 54	0.34 91	0.25 165	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

Pointernet	0.27 161	0.14 24	0.33 152	0.35 159	0.23 246	0.35 230	0.21 71	0.72 353	0.38 183	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.25 131	0.36 105	0.25 165	0.15 252	0.10 94	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

trnet	0.27 161	0.14 24	0.23 5	0.28 7	0.15 4	0.37 255	0.23 113	0.52 198	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.34 168	0.26 148	0.39 129	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.11 34	0.10 60

ACVNet-DCA	0.35 257	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

xx1	0.39 323	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.65 385	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

cc1	0.37 291	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.67 306	1.06 561	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.15 318

ff7	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

ffff	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

ffm	0.44 373	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

11t	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

tt1	0.36 275	0.24 408	0.32 133	0.41 361	0.22 197	0.54 378	0.38 412	0.68 316	1.04 551	0.41 229	0.46 206	0.35 183	0.45 360	0.57 299	0.25 165	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.16 313	0.16 366

MSKI-zero shot	0.32 216	0.17 141	0.34 173	0.39 281	0.21 168	0.32 194	0.22 88	0.61 258	0.43 218	0.52 275	0.64 286	0.61 357	0.20 68	0.74 463	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.12 98	0.12 192

HH	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

HanStereo	0.35 257	0.20 268	0.47 365	0.40 324	0.25 310	0.33 203	0.31 270	0.76 381	0.38 183	0.43 238	0.57 266	0.79 457	0.44 355	0.71 443	0.25 165	0.15 252	0.11 223	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

anonymousdsp	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

MC-Stereo	0.28 169	0.17 141	0.32 133	0.38 249	0.20 137	0.26 85	0.26 165	0.49 175	0.37 174	0.37 190	0.61 278	0.41 233	0.31 231	0.55 276	0.25 165	0.13 116	0.09 27	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.11 132

ccc-4	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.36 187	0.26 358	0.31 175	0.35 351	0.62 263	0.34 134	0.38 202	0.33 137	0.32 151	0.29 197	0.58 320	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318

IGEV-Stereo	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.35 351	0.63 271	0.35 147	0.39 215	0.33 137	0.33 164	0.28 178	0.59 337	0.25 165	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.12 185	0.14 198	0.15 318
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CREStereo	0.28 169	0.15 64	0.24 15	0.27 2	0.17 37	0.37 255	0.25 144	0.51 188	0.72 358	0.42 234	0.51 233	0.32 151	0.26 148	0.38 123	0.25 165	0.16 308	0.11 223	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.11 132
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
quiztm	0.29 184	0.19 221	0.35 189	0.40 324	0.23 246	0.27 103	0.33 309	0.63 271	0.39 195	0.45 244	0.60 274	0.39 211	0.18 38	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.14 198	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 119	0.14 24	0.30 92	0.34 116	0.21 168	0.44 324	0.25 144	0.44 143	0.35 147	0.27 103	0.35 156	0.37 195	0.35 271	0.28 15	0.26 194	0.12 60	0.09 27	0.13 106	0.11 147	0.11 34	0.09 6

Foundation-i1	0.26 137	0.14 24	0.25 28	0.33 86	0.21 168	0.39 281	0.26 165	0.60 251	0.38 183	0.35 178	0.38 173	0.44 261	0.29 197	0.32 65	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

S2M2_L	0.26 137	0.22 348	0.33 152	0.31 45	0.25 310	0.24 57	0.13 1	0.35 53	0.41 203	0.25 74	0.36 165	0.30 140	0.25 131	0.30 46	0.26 194	0.22 493	0.19 521	0.17 290	0.19 448	0.21 457	0.18 407
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test1	0.33 233	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.23 246	0.36 244	0.45 491	0.58 235	0.54 276	0.60 298	0.50 223	0.38 204	0.37 305	0.60 343	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.12 192

tt45	0.27 161	0.17 141	0.34 173	0.35 159	0.23 246	0.38 268	0.28 213	0.46 157	0.28 76	0.40 224	0.27 90	0.38 204	0.25 131	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.12 98	0.14 286

mms	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.37 211	0.25 310	0.30 156	0.33 309	0.40 96	0.32 121	0.28 117	0.34 148	0.34 168	0.20 68	0.45 188	0.26 194	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.11 132

PAM_32	0.46 395	0.19 221	0.67 506	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.27 187	0.95 458	0.34 134	0.68 361	0.44 197	1.91 643	0.65 485	0.62 361	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.14 198	0.13 240

PAM	0.46 395	0.19 221	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.75 506	0.33 309	0.85 414	0.34 134	0.70 375	0.46 206	1.83 638	0.63 468	0.61 352	0.26 194	0.15 252	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

model_zeroshot	0.33 233	0.18 179	0.48 385	0.39 281	0.28 418	0.45 333	0.25 144	0.63 271	0.45 234	0.61 305	0.50 223	0.51 295	0.25 131	0.45 188	0.26 194	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.13 240

WCG-NET（raft）	0.31 210	0.15 64	0.36 201	0.32 68	0.19 96	0.35 230	0.27 187	0.51 188	0.78 405	0.45 244	0.55 261	0.48 278	0.27 162	0.54 269	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.12 48	0.11 147	0.12 98	0.11 132

MGS-Stereo	0.28 169	0.19 221	0.40 268	0.36 187	0.23 246	0.37 255	0.30 242	0.39 85	0.44 225	0.31 142	0.51 233	0.40 224	0.24 118	0.43 171	0.26 194	0.15 252	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.13 240

CASnet	0.30 202	0.20 268	0.33 152	0.41 361	0.16 23	0.26 85	0.24 132	0.52 198	0.53 272	0.52 275	0.54 252	0.39 211	0.24 118	0.40 138	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.22 474	0.18 417	0.18 381	0.11 132
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
EGLCR-Stereo	0.25 119	0.16 93	0.33 152	0.34 116	0.20 137	0.35 230	0.20 46	0.52 198	0.36 157	0.28 117	0.27 90	0.41 233	0.18 38	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.10 94	0.16 243	0.14 267	0.13 147	0.11 132

ProNet	0.29 184	0.21 307	0.38 233	0.35 159	0.24 278	0.32 194	0.43 479	0.57 227	0.37 174	0.33 164	0.30 117	0.32 151	0.28 178	0.57 299	0.26 194	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.13 240

RAFT_CTSACE	0.45 384	0.20 268	0.44 323	0.45 472	0.27 393	0.34 219	0.39 434	0.60 251	0.73 365	0.76 413	1.44 597	0.83 471	0.38 310	1.08 582	0.26 194	0.12 60	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

CroCo-Stereo	0.26 137	0.22 348	0.36 201	0.48 509	0.22 197	0.20 21	0.29 222	0.51 188	0.44 225	0.28 117	0.23 46	0.42 243	0.26 148	0.29 28	0.26 194	0.15 252	0.13 359	0.13 106	0.11 147	0.16 313	0.12 192
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
XX-Stereo	0.37 291	0.17 141	0.45 336	0.55 591	0.36 537	0.38 268	0.20 46	0.60 251	0.30 96	0.46 251	1.30 572	0.73 432	0.26 148	0.56 287	0.26 194	0.16 308	0.11 223	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.10 60

CFNet-RSSM	0.34 241	0.17 141	0.45 336	0.39 281	0.22 197	0.35 230	0.23 113	0.73 364	0.84 439	0.65 337	0.54 252	0.57 321	0.28 178	0.46 204	0.26 194	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.11 132

Gwc-CoAtRS	0.34 241	0.17 141	0.44 323	0.39 281	0.23 246	0.34 219	0.22 88	0.70 340	0.75 378	0.60 298	0.59 272	0.58 330	0.29 197	0.45 188	0.26 194	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.12 192

VMStereo-Base	0.28 169	0.16 93	0.27 55	0.30 23	0.17 37	0.30 156	0.27 187	0.50 185	0.65 325	0.32 157	0.47 212	0.42 243	0.24 118	0.41 149	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

NLSM3	0.26 137	0.16 93	0.30 92	0.38 249	0.21 168	0.34 219	0.27 187	0.57 227	0.47 246	0.28 117	0.35 156	0.29 126	0.24 118	0.42 160	0.27 214	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.15 299	0.12 98	0.10 60

IGEV-FE	0.34 241	0.18 179	0.67 506	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

water-stereo	0.28 169	0.14 24	0.29 78	0.35 159	0.19 96	0.36 244	0.23 113	0.62 263	0.38 183	0.39 215	0.62 281	0.41 233	0.35 271	0.28 15	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.12 98	0.10 60

depthmonostereo	0.29 184	0.14 24	0.31 113	0.35 159	0.17 37	0.46 338	0.27 187	0.69 325	0.57 292	0.35 178	0.42 189	0.31 148	0.35 271	0.35 101	0.27 214	0.14 176	0.12 288	0.13 106	0.12 185	0.11 34	0.10 60

LG-Stereo	0.24 101	0.18 179	0.40 268	0.39 281	0.20 137	0.22 33	0.27 187	0.32 36	0.36 157	0.26 85	0.44 197	0.22 52	0.16 17	0.37 115	0.27 214	0.11 36	0.12 288	0.16 243	0.15 299	0.13 147	0.09 6

AIO-test2	0.39 323	0.21 307	0.41 279	0.47 501	0.25 310	0.45 333	0.35 351	0.77 384	1.27 609	0.36 183	0.87 405	0.37 195	0.30 216	0.47 213	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.21 459	0.23 530	0.15 263	0.13 240

AIO-test1	0.38 306	0.18 179	0.38 233	0.50 538	0.24 278	0.46 338	0.30 242	0.70 340	1.19 590	0.40 224	0.71 310	0.45 263	0.29 197	0.53 262	0.27 214	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.13 147	0.17 389

fffft	0.25 119	0.17 141	0.37 219	0.36 187	0.22 197	0.28 125	0.36 373	0.42 116	0.24 37	0.36 183	0.23 46	0.27 114	0.22 94	0.52 253	0.27 214	0.12 60	0.09 27	0.16 243	0.12 185	0.12 98	0.12 192
1: 1. 1
ours_stereo	0.26 137	0.21 307	0.33 152	0.38 249	0.23 246	0.30 156	0.33 309	0.42 116	0.38 183	0.26 85	0.34 148	0.35 183	0.23 108	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.12 185	0.14 198	0.10 60

fffy	0.28 169	0.21 307	0.34 173	0.37 211	0.23 246	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.41 203	0.32 157	0.37 170	0.39 211	0.27 162	0.50 238	0.27 214	0.12 60	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.11 132

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 422	0.21 307	1.26 619	0.39 281	0.51 616	0.28 125	0.30 242	1.25 595	0.44 225	0.68 361	1.11 514	0.86 481	0.33 253	0.67 414	0.27 214	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.20 473	0.22 480	0.24 517

RAFT-Stereo-weight	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.22 197	0.26 85	0.29 222	0.67 306	0.80 416	0.53 278	0.51 233	0.58 330	0.20 68	0.47 213	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.11 132

MyStereo07	0.32 216	0.22 348	0.34 173	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	0.72 353	0.37 174	0.37 190	0.34 148	0.32 151	0.31 231	0.59 337	0.27 214	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

IGEV_Zeroshot_test	0.34 241	0.18 179	0.67 506	0.39 281	0.28 418	0.30 156	0.25 144	0.74 367	0.31 107	0.62 308	0.57 266	0.54 308	0.25 131	0.53 262	0.27 214	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.12 192

RAFT-Test	0.34 241	0.18 179	0.37 219	0.38 249	0.23 246	0.50 354	0.23 113	0.69 325	0.40 199	0.60 298	0.85 394	0.61 357	0.28 178	0.46 204	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

CAS	0.34 241	0.13 3	0.25 28	1.28 664	0.30 465	0.46 338	0.38 412	0.48 170	0.47 246	0.34 168	0.52 245	0.24 82	0.19 54	0.29 28	0.27 214	0.69 655	0.08 2	0.12 48	0.08 1	0.12 98	0.15 318

RCA-Stereo	0.35 257	0.17 141	0.34 173	0.38 249	0.22 197	0.31 175	0.34 326	0.68 316	1.24 599	0.45 244	0.65 289	0.47 273	0.43 344	0.38 123	0.27 214	0.13 116	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.11 132

iRaft-Stereo_20w	0.39 323	0.19 221	0.57 459	0.37 211	0.27 393	0.31 175	0.24 132	1.44 631	0.29 88	0.69 369	0.53 249	0.60 351	0.42 338	0.83 507	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.15 263	0.13 240

TRStereo	0.37 291	0.27 468	0.59 464	0.47 501	0.41 572	0.29 137	0.30 242	0.84 411	0.59 296	0.52 275	0.41 186	0.52 300	0.26 148	0.73 456	0.27 214	0.17 357	0.12 288	0.19 387	0.19 448	0.13 147	0.11 132

TANstereo	0.30 202	0.15 64	0.31 113	0.30 23	0.17 37	0.55 384	0.23 113	0.44 143	0.55 283	0.59 294	0.68 303	0.37 195	0.26 148	0.35 101	0.27 214	0.15 252	0.16 461	0.12 48	0.10 82	0.13 147	0.14 286

XX-TBD	0.32 216	0.53 609	0.26 42	0.51 554	0.20 137	0.37 255	0.24 132	0.40 96	0.73 365	0.54 282	0.69 304	0.31 148	0.25 131	0.32 65	0.27 214	0.16 308	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.11 132

EAI-Stereo	0.34 241	0.19 221	0.44 323	0.39 281	0.21 168	0.31 175	0.30 242	1.15 547	0.30 96	0.49 262	0.75 326	0.36 193	0.28 178	0.62 361	0.27 214	0.14 176	0.11 223	0.14 159	0.13 228	0.13 147	0.12 192

BStereo	0.27 161	0.16 93	0.88 571	0.34 116	0.22 197	0.22 33	0.31 270	0.39 85	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

Wave_Phase_stereo	0.30 202	0.16 93	0.88 571	0.34 116	0.22 197	0.64 460	0.31 270	0.54 213	0.41 203	0.26 85	0.24 60	0.26 106	0.19 54	0.42 160	0.28 237	0.10 14	0.12 288	0.12 48	0.16 333	0.12 98	0.14 286

DLNR-FE	20.05 704	36.38 712	38.08 709	170.06 724	60.08 718	0.23 44	0.20 46	14.13 702	0.36 157	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.63 372	0.28 237	5.38 699	0.10 94	0.15 205	0.11 147	73.09 723	0.11 132

Select-FE	0.46 395	0.24 408	0.88 571	0.42 406	0.35 532	0.33 203	0.19 28	0.90 437	0.37 174	0.60 298	1.01 470	0.97 520	0.80 558	0.72 449	0.28 237	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.20 473	0.15 263	0.24 517

DilatedVolume-Stereo	0.30 202	0.15 64	0.34 173	0.33 86	0.20 137	0.53 371	0.25 144	0.56 219	0.43 218	0.56 287	0.50 223	0.35 183	0.29 197	0.49 230	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.12 48	0.11 147	0.11 34	0.10 60

MM-Stereo_test3	0.34 241	0.19 221	0.31 113	0.41 361	0.25 310	0.35 230	0.44 488	0.72 353	0.92 494	0.46 251	0.52 245	0.41 233	0.29 197	0.44 183	0.28 237	0.16 308	0.15 429	0.17 290	0.13 228	0.14 198	0.13 240

Occ-G	0.26 137	0.14 24	0.28 71	0.34 116	0.20 137	0.27 103	0.34 326	0.41 107	0.31 107	0.29 130	0.43 195	0.49 284	0.25 131	0.47 213	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.11 147	0.12 98	0.12 192

IGEV++	0.24 101	0.17 141	0.31 113	0.38 249	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.50 185	0.23 31	0.28 117	0.35 156	0.30 140	0.22 94	0.31 56	0.28 237	0.14 176	0.10 94	0.13 106	0.10 82	0.13 147	0.13 240

MaDis-Stereo	0.26 137	0.18 179	0.36 201	0.36 187	0.26 358	0.27 103	0.27 187	0.43 135	0.35 147	0.27 103	0.26 82	0.41 233	0.28 178	0.40 138	0.28 237	0.16 308	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.12 192

DLNR_Zeroshot_test	20.09 705	36.28 711	38.04 708	169.85 723	61.80 719	0.23 44	0.20 46	13.88 701	0.37 174	0.44 241	0.66 296	0.43 252	0.21 80	0.62 361	0.28 237	5.46 700	0.10 94	0.15 205	0.11 147	72.60 722	0.11 132

4D-IteraStereo	0.33 233	0.18 179	0.40 268	0.40 324	0.24 278	0.32 194	0.27 187	0.58 235	0.72 358	0.65 337	0.54 252	0.42 243	0.23 108	0.45 188	0.28 237	0.14 176	0.09 27	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.11 132

LoS_RVC	0.27 161	0.16 93	0.27 55	0.32 68	0.30 465	0.44 324	0.34 326	0.41 107	0.33 127	0.31 142	0.51 233	0.29 126	0.32 237	0.36 105	0.28 237	0.11 36	0.10 94	0.11 3	0.08 1	0.11 34	0.19 440

LoS	0.29 184	0.15 64	0.30 92	0.29 12	0.18 66	0.33 203	0.29 222	0.51 188	0.72 358	0.34 168	0.52 245	0.41 233	0.28 178	0.47 213	0.28 237	0.15 252	0.11 223	0.13 106	0.09 12	0.11 34	0.11 132
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
test_4	0.36 275	0.18 179	0.31 113	0.44 447	0.25 310	0.20 21	0.34 326	0.56 219	0.41 203	0.59 294	1.45 600	0.43 252	0.25 131	0.63 372	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.11 132

GMOStereo	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

error version	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-v	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

test-2	0.37 291	0.19 221	0.38 233	0.43 427	0.24 278	0.37 255	0.38 412	0.52 198	0.62 301	0.87 490	0.84 384	0.64 372	0.35 271	0.37 115	0.28 237	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.18 417	0.15 263	0.11 132

cross-raft	0.34 241	0.20 268	0.37 219	0.44 447	0.23 246	0.32 194	0.35 351	0.74 367	0.40 199	0.60 298	0.77 336	0.57 321	0.27 162	0.43 171	0.28 237	0.12 60	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.11 132

TS12	0.24 101	0.15 64	0.29 78	0.37 211	0.17 37	0.32 194	0.26 165	0.42 116	0.24 37	0.31 142	0.51 233	0.25 97	0.27 162	0.40 138	0.29 256	0.11 36	0.10 94	0.12 48	0.09 12	0.13 147	0.10 60

rvit_stereo_0081_aga	0.31 210	0.28 482	0.44 323	0.42 406	0.29 446	0.34 219	0.31 270	0.44 143	0.40 199	0.39 215	0.44 197	0.40 224	0.32 237	0.42 160	0.29 256	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.16 333	0.20 433	0.15 318

MyStereo06	0.38 306	0.21 307	0.61 472	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.95 458	0.35 147	0.62 308	0.54 252	0.76 447	0.27 162	0.50 238	0.29 256	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

AE-Stereo	0.34 241	0.21 307	0.42 300	0.48 509	0.31 487	0.48 347	0.35 351	0.61 258	0.62 301	0.32 157	0.55 261	0.52 300	0.27 162	0.47 213	0.29 256	0.13 116	0.13 359	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.12 192

raft_robust	0.41 346	0.23 370	0.36 201	0.42 406	0.21 168	0.40 287	0.33 309	0.79 394	0.98 521	0.79 428	0.87 405	0.39 211	0.33 253	0.84 512	0.29 256	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.17 389	0.15 263	0.12 192

test-1	0.36 275	0.19 221	0.71 526	0.46 493	0.26 358	0.44 324	0.36 373	0.60 251	0.59 296	0.48 260	0.67 301	0.53 304	0.36 298	0.40 138	0.29 256	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.16 366

raftrobust	0.34 241	0.19 221	0.36 201	0.41 361	0.27 393	0.30 156	0.25 144	0.71 348	0.63 312	0.58 292	0.55 261	0.45 263	0.46 366	0.51 246	0.29 256	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.12 98	0.13 240

RT-Monster	0.32 216	0.17 141	0.30 92	0.34 116	0.26 358	0.38 268	0.20 46	0.56 219	0.76 386	0.61 305	0.64 286	0.49 284	0.28 178	0.41 149	0.30 263	0.14 176	0.11 223	0.12 48	0.10 82	0.11 34	0.13 240

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 241	0.27 468	0.45 336	0.36 187	0.25 310	0.48 347	0.30 242	0.58 235	0.90 482	0.42 234	0.36 165	0.30 140	0.29 197	0.49 230	0.30 263	0.16 308	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.18 381	0.15 318

LL-Strereo2	0.35 257	0.24 408	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.35 230	0.24 132	0.67 306	0.44 225	0.54 282	0.51 233	0.66 391	0.25 131	0.66 403	0.30 263	0.14 176	0.12 288	0.23 495	0.20 473	0.18 381	0.13 240

CroCo-Stereo Lap2	0.28 169	0.24 408	0.39 255	0.50 538	0.29 446	0.20 21	0.31 270	0.49 175	0.38 183	0.24 63	0.27 90	0.46 271	0.31 231	0.39 129	0.30 263	0.14 176	0.15 429	0.16 243	0.13 228	0.16 313	0.15 318

Sa-1000	0.48 422	0.24 408	0.41 279	0.45 472	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.81 401	0.93 500	0.82 452	1.50 604	0.53 304	0.45 360	0.92 546	0.30 263	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

sAnonymous2	0.40 335	0.39 561	0.85 564	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 625

CroCo_RVC	0.40 335	0.39 561	0.85 564	0.48 509	0.37 544	0.40 287	0.46 495	0.57 227	0.52 269	0.38 202	0.46 206	0.35 183	0.42 338	0.43 171	0.30 263	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.17 389	0.57 641	0.44 625

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 275	0.17 141	0.41 279	0.35 159	0.19 96	0.33 203	0.29 222	0.65 286	0.73 365	0.68 361	1.01 470	0.56 316	0.40 328	0.42 160	0.30 263	0.11 36	0.09 27	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.10 60

RT-IGEV	0.52 471	0.19 221	0.59 464	0.40 324	0.25 310	0.79 520	0.62 577	1.15 547	0.74 373	0.89 504	0.99 464	1.18 580	0.61 455	0.65 394	0.31 271	0.19 424	0.13 359	0.17 290	0.13 228	0.15 263	0.20 463

plain	0.31 210	0.20 268	0.50 411	0.39 281	0.29 446	0.27 103	0.30 242	0.44 143	0.35 147	0.31 142	0.66 296	0.30 140	0.31 231	0.65 394	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.17 353	0.12 192

MIF-Stereo (partial)	0.31 210	0.18 179	0.37 219	0.41 361	0.31 487	0.28 125	0.23 113	0.47 161	0.42 214	0.31 142	0.63 282	0.36 193	0.35 271	0.57 299	0.31 271	0.17 357	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.14 286

anonymousdsp2	0.35 257	0.20 268	0.43 313	0.37 211	0.24 278	0.48 347	0.31 270	0.86 418	0.65 325	0.55 284	0.50 223	0.50 289	0.34 265	0.56 287	0.31 271	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.10 82	0.16 313	0.14 286

test-3	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.22 88	0.63 271	0.78 405	0.71 382	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

test_1	0.34 241	0.16 93	0.43 313	0.39 281	0.21 168	0.43 316	0.23 113	0.63 271	0.78 405	0.68 361	0.45 201	0.64 372	0.27 162	0.43 171	0.31 271	0.12 60	0.09 27	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.10 60

test_3	0.36 275	0.19 221	0.44 323	0.44 447	0.23 246	0.48 347	0.36 373	0.66 296	0.82 429	0.64 328	0.45 201	0.68 399	0.25 131	0.41 149	0.31 271	0.12 60	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.11 132

KYRaft	0.48 422	0.20 268	0.38 233	0.44 447	0.23 246	0.44 324	0.37 390	0.66 296	0.41 203	0.94 532	1.73 620	0.79 457	0.41 336	0.63 372	0.31 271	0.16 308	0.11 223	0.18 343	0.22 514	0.16 313	0.78 654

AnonymousM	0.41 346	0.81 640	0.29 78	0.34 116	0.22 197	0.28 125	0.38 412	0.53 210	0.41 203	0.70 375	0.49 219	0.47 273	0.27 162	0.41 149	0.31 271	0.15 252	0.12 288	1.51 667	0.26 570	0.12 98	0.10 60

NLSM1	0.32 216	0.18 179	0.34 173	0.39 281	0.25 310	0.66 472	0.27 187	0.57 227	0.50 261	0.37 190	0.53 249	0.29 126	0.28 178	0.54 269	0.32 280	0.16 308	0.17 481	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.12 192

DCRE	0.37 291	0.18 179	0.46 353	0.45 472	0.32 504	0.42 312	0.37 390	0.63 271	0.51 266	0.47 257	0.94 432	0.56 316	0.36 298	0.52 253	0.32 280	0.14 176	0.13 359	0.15 205	0.14 267	0.14 198	0.13 240

TestStereo1	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

DisPM	0.39 323	0.19 221	0.44 323	0.41 361	0.27 393	0.24 57	0.31 270	0.65 286	0.57 292	0.87 490	0.87 405	0.60 351	0.32 237	0.76 473	0.32 280	0.18 392	0.12 288	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.20 463

RAFT+CT+SA	0.39 323	0.23 370	0.36 201	0.51 554	0.27 393	0.29 137	0.46 495	0.75 374	0.80 416	0.51 268	0.89 417	0.41 233	0.40 328	0.78 486	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.15 263	0.14 286

SA-5K	0.43 365	0.23 370	0.41 279	0.51 554	0.24 278	0.34 219	0.40 445	0.77 384	0.90 482	0.68 361	0.96 445	0.48 278	0.46 366	0.91 543	0.32 280	0.16 308	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.14 198	0.13 240

SA	0.44 373	0.25 434	0.46 353	0.46 493	0.24 278	0.43 316	0.36 373	0.75 374	0.96 514	0.59 294	1.03 484	0.48 278	0.52 396	0.94 559	0.32 280	0.16 308	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.15 263	0.13 240

TransformOpticalFlow	0.44 373	0.20 268	0.47 365	0.41 361	0.23 246	0.37 255	0.47 502	0.94 451	0.76 386	0.65 337	1.14 530	0.73 432	0.56 425	0.76 473	0.32 280	0.15 252	0.10 94	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.13 240

PSM-AAD	0.48 422	0.20 268	0.37 219	0.43 427	0.23 246	0.56 398	0.50 521	0.65 286	0.70 345	1.07 584	1.12 518	0.58 330	0.92 588	0.61 352	0.32 280	0.15 252	0.11 223	0.25 525	0.26 570	0.18 381	0.43 624

Prome-Stereo	0.46 395	0.19 221	0.35 189	0.44 447	0.26 358	0.40 287	0.45 491	0.68 316	0.44 225	0.96 541	1.84 627	0.59 345	0.67 496	0.61 352	0.32 280	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.29 554

sCroCo_RVC	0.35 257	0.28 482	0.69 517	0.51 554	0.39 560	0.41 305	0.31 270	0.49 175	0.45 234	0.31 142	0.48 215	0.38 204	0.32 237	0.46 204	0.32 280	0.21 466	0.22 550	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.20 463

R-Stereo Train	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240

RAFT-Stereo	0.39 323	0.18 179	0.42 300	0.42 406	0.26 358	0.40 287	0.32 297	0.72 353	0.34 134	0.89 504	1.28 565	0.57 321	0.35 271	0.42 160	0.32 280	0.15 252	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.14 198	0.13 240
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
Hybrid-DGEV-2	0.41 346	0.21 307	0.42 300	0.47 501	0.29 446	0.59 422	0.23 113	0.82 403	0.99 526	0.64 328	0.63 282	0.60 351	0.65 485	0.58 320	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.12 192

tg	0.33 233	0.18 179	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.38 268	0.26 165	0.70 340	0.56 290	0.47 257	0.65 289	0.42 243	0.24 118	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.14 198	0.11 132

rvit_stereo_0081	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

rvit_stereo_0082	0.32 216	0.24 408	0.47 365	0.43 427	0.26 358	0.30 156	0.37 390	0.42 116	0.55 283	0.36 183	0.40 183	0.39 211	0.35 271	0.43 171	0.33 293	0.22 493	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.19 415	0.13 240

rvit_stereo_0080	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

whm_eth	0.31 210	0.25 434	0.40 268	0.39 281	0.28 418	0.27 103	0.46 495	0.49 175	0.44 225	0.35 178	0.42 189	0.40 224	0.28 178	0.41 149	0.33 293	0.22 493	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.22 480	0.15 318

EKT-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.39 255	0.43 427	0.29 446	0.38 268	0.31 270	0.69 325	0.64 320	0.45 244	0.63 282	0.49 284	0.27 162	0.56 287	0.33 293	0.18 392	0.14 398	0.18 343	0.15 299	0.16 313	0.16 366

ADStereo(finetuned)	0.37 291	0.16 93	0.49 398	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.69 506	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

STrans-v2	0.46 395	0.20 268	0.48 385	0.40 324	0.24 278	0.55 384	0.50 521	1.07 509	0.73 365	0.65 337	1.05 495	0.72 421	0.69 506	0.72 449	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.17 290	0.14 267	0.13 147	0.12 192

FTStereo	0.56 503	0.20 268	0.37 219	0.41 361	0.25 310	0.40 287	0.79 623	0.66 296	0.43 218	1.09 590	3.27 666	0.70 408	0.73 530	0.55 276	0.33 293	0.14 176	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.15 263	0.30 563

GrayStereo	0.49 440	0.19 221	0.42 300	0.46 493	0.28 418	0.53 371	0.67 590	0.69 325	0.63 312	1.02 566	1.47 603	0.78 455	0.76 540	0.56 287	0.33 293	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.17 389	0.15 263	0.29 554

GMM-Stereo	0.44 373	0.19 221	0.36 201	0.42 406	0.25 310	0.51 358	0.47 502	0.71 348	0.53 272	0.76 413	1.37 581	0.76 447	0.38 310	0.60 343	0.33 293	0.15 252	0.10 94	0.20 417	0.19 448	0.16 313	0.27 540

iRaftStereo_RVC	0.32 216	0.19 221	0.37 219	0.39 281	0.22 197	0.31 175	0.29 222	0.68 316	0.51 266	0.49 262	0.66 296	0.37 195	0.23 108	0.45 188	0.33 293	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.17 389	0.15 263	0.12 192

CREStereo++_RVC	0.32 216	0.15 64	0.23 5	0.31 45	0.24 278	0.27 103	0.22 88	0.46 157	0.88 465	0.46 251	0.80 360	0.30 140	0.26 148	0.36 105	0.33 293	0.13 116	0.09 27	0.13 106	0.51 652	0.13 147	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.36 275	0.15 64	0.24 15	0.34 116	0.15 4	0.77 513	0.29 222	0.80 397	0.83 434	0.56 287	0.57 266	0.43 252	0.40 328	0.57 299	0.33 293	0.12 60	0.10 94	0.14 159	0.09 12	0.14 198	0.09 6

AFF-stereo	0.38 306	0.19 221	0.39 255	0.37 211	0.21 168	0.27 103	0.31 270	0.65 286	0.66 329	0.64 328	1.13 525	0.76 447	0.39 322	0.55 276	0.33 293	0.11 36	0.09 27	0.16 243	0.16 333	0.13 147	0.11 132

Hybrid-DGEV-03	0.45 384	0.19 221	0.33 152	0.43 427	0.27 393	0.56 398	0.26 165	0.65 286	0.74 373	0.94 532	1.92 631	0.61 357	0.30 216	0.55 276	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.18 343	0.16 333	0.14 198	0.11 132

rvit_stereo_ft	0.33 233	0.25 434	0.47 365	0.52 567	0.32 504	0.33 203	0.47 502	0.49 175	0.50 261	0.34 168	0.41 186	0.41 233	0.32 237	0.48 224	0.34 309	0.22 493	0.14 398	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.14 286

GCST	0.83 583	1.22 663	0.74 540	1.58 667	1.01 662	1.06 584	0.23 113	0.78 390	0.78 405	0.97 546	0.65 289	0.78 455	0.35 271	0.92 546	0.34 309	0.96 663	0.65 665	1.20 664	0.81 668	0.91 654	0.70 651

qqq1	0.49 440	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

fff1	0.49 440	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.34 309	0.19 424	0.15 429	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.14 286

StereoVision	0.42 355	0.28 482	0.45 336	0.49 524	0.28 418	0.38 268	0.38 412	0.72 353	0.62 301	0.44 241	1.14 530	0.54 308	0.39 322	0.56 287	0.34 309	0.21 466	0.24 569	0.25 525	0.24 546	0.26 526	0.16 366

UniTT-Stereo	0.27 161	0.17 141	0.37 219	0.40 324	0.27 393	0.30 156	0.28 213	0.39 85	0.31 107	0.29 130	0.46 206	0.27 114	0.25 131	0.47 213	0.34 309	0.17 357	0.13 359	0.13 106	0.12 185	0.14 198	0.12 192

knoymous	0.36 275	0.20 268	0.31 113	0.31 45	0.22 197	0.36 244	0.29 222	0.61 258	0.64 320	0.67 355	0.70 308	0.60 351	0.40 328	0.58 320	0.34 309	0.17 357	0.11 223	0.20 417	0.11 147	0.17 353	0.18 407

DCANet-4	0.36 275	0.20 268	0.48 385	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.66 296	0.92 494	0.69 369	0.78 347	0.40 224	0.47 370	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

fff	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

GLC_STEREO	0.29 184	0.19 221	0.27 55	0.44 447	0.19 96	0.31 175	0.26 165	0.47 161	0.43 218	0.37 190	0.47 212	0.41 233	0.23 108	0.50 238	0.34 309	0.14 176	0.18 503	0.19 387	0.16 333	0.16 313	0.13 240

PFNet+	0.40 335	0.19 221	0.49 398	0.39 281	0.25 310	0.28 125	0.23 113	0.64 285	0.70 345	0.85 475	0.79 357	0.64 372	0.35 271	0.72 449	0.34 309	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.20 473	0.16 313	0.20 463

LCNet	0.41 346	0.20 268	0.32 133	0.44 447	0.24 278	0.47 344	0.29 222	0.67 306	0.53 272	0.72 393	1.03 484	0.66 391	0.60 449	0.58 320	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.19 387	0.19 448	0.21 457	0.36 597

RAFT	0.45 384	0.22 348	0.45 336	0.47 501	0.26 358	0.54 378	0.47 502	0.66 296	0.58 295	0.80 430	0.82 373	0.94 513	0.57 427	0.75 469	0.34 309	0.17 357	0.15 429	0.22 474	0.20 473	0.16 313	0.12 192

RALAANet	0.38 306	0.23 370	0.48 385	0.42 406	0.29 446	0.35 230	0.25 144	0.86 418	0.64 320	0.67 355	0.65 289	0.60 351	0.29 197	0.60 343	0.34 309	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.21 457	0.13 240

DCANet	0.36 275	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.30 156	0.30 242	0.68 316	0.91 489	0.70 375	0.77 336	0.43 252	0.57 427	0.45 188	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.13 147	0.12 192

csc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

cscssc	0.37 291	0.16 93	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.29 137	0.30 242	0.69 325	1.06 561	0.69 369	0.78 347	0.42 243	0.63 468	0.46 204	0.34 309	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.11 147	0.11 34	0.13 240

Selective-RAFT	0.35 257	0.23 370	0.51 426	0.44 447	0.21 168	0.64 460	0.27 187	0.59 240	0.63 312	0.40 224	0.38 173	0.55 313	0.40 328	0.57 299	0.35 327	0.13 116	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.16 313	0.13 240

test_5	0.43 365	0.24 408	0.43 313	0.52 567	0.28 418	0.28 125	0.42 472	0.72 353	0.82 429	0.62 308	0.91 424	0.72 421	0.55 418	0.79 492	0.35 327	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.16 366

HHNet	0.41 346	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.37 544	0.33 203	0.34 326	0.69 325	0.75 378	0.86 482	1.30 572	0.52 300	0.32 237	0.52 253	0.35 327	0.15 252	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.15 263	0.24 517

OMP-Stereo	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.52 567	0.24 278	0.36 244	0.25 144	0.71 348	0.78 405	0.77 419	0.64 286	0.89 496	0.39 322	0.91 543	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.20 417	0.15 299	0.15 263	0.12 192

IIG-Stereo	0.43 365	0.21 307	0.44 323	0.50 538	0.25 310	0.44 324	0.21 71	0.71 348	0.76 386	0.83 464	0.95 441	0.83 471	0.43 344	0.90 536	0.35 327	0.15 252	0.12 288	0.19 387	0.14 267	0.15 263	0.11 132

NF-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.57 321	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

OCTAStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

PSM-adaLoss	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.56 287	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

ROB_FTStereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.25 75	0.21 71	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.57 299	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

HUI-Stereo	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.60 251	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.50 238	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

SST-Stereo	0.40 335	0.19 221	0.45 336	0.42 406	0.25 310	0.25 75	0.21 71	0.66 296	0.47 246	1.08 588	0.79 357	0.72 421	0.43 344	0.77 481	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.19 415	0.15 318

RAFT_R40	0.40 335	0.19 221	0.44 323	0.43 427	0.25 310	0.23 44	0.26 165	0.67 306	0.67 332	0.98 551	0.78 347	0.72 421	0.43 344	0.76 473	0.35 327	0.16 308	0.11 223	0.20 417	0.16 333	0.18 381	0.14 286

RE-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

Pruner-Stereo	0.38 306	0.20 268	0.45 336	0.40 324	0.25 310	0.22 33	0.24 132	0.67 306	0.55 283	0.89 504	0.76 332	0.68 399	0.29 197	0.62 361	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.17 389	0.17 353	0.18 407

TVStereo	0.38 306	0.20 268	0.46 353	0.41 361	0.25 310	0.26 85	0.31 270	0.69 325	0.70 345	0.65 337	0.77 336	0.58 330	0.30 216	0.67 414	0.35 327	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.16 313	0.27 540

111	0.40 335	0.17 141	0.41 279	0.34 116	0.19 96	0.52 363	0.28 213	0.74 367	1.16 584	0.50 265	0.91 424	0.63 366	0.48 375	0.61 352	0.35 327	0.14 176	0.10 94	0.14 159	0.12 185	0.13 147	0.13 240

xyz-stereo-finetune	0.33 233	0.18 179	0.36 201	0.33 86	0.18 66	0.57 404	0.31 270	0.58 235	0.69 344	0.45 244	0.54 252	0.38 204	0.33 253	0.56 287	0.36 343	0.12 60	0.12 288	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

rvit_0105_6	0.38 306	0.28 482	0.64 490	0.50 538	0.30 465	0.39 281	0.38 412	0.51 188	0.67 332	0.40 224	0.45 201	0.50 289	0.41 336	0.54 269	0.36 343	0.27 552	0.26 583	0.24 512	0.21 496	0.22 480	0.16 366

rvit_0105_4	0.41 346	0.29 494	0.71 526	0.50 538	0.29 446	0.41 305	0.41 462	0.55 215	0.73 365	0.45 244	0.48 215	0.55 313	0.44 355	0.57 299	0.36 343	0.28 563	0.26 583	0.25 525	0.22 514	0.23 497	0.18 407

rvit_stereo_0083	0.34 241	0.24 408	0.50 411	0.44 447	0.27 393	0.34 219	0.35 351	0.45 150	0.62 301	0.37 190	0.47 212	0.42 243	0.35 271	0.40 138	0.36 343	0.22 493	0.20 533	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.14 286

CoDeX	0.47 410	0.20 268	0.49 398	0.42 406	0.25 310	0.75 506	0.36 373	1.27 599	0.80 416	0.82 452	0.96 445	0.62 364	0.57 427	0.60 343	0.36 343	0.17 357	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.16 313	0.14 286

riskmin	0.38 306	0.20 268	0.39 255	0.32 68	0.23 246	0.53 371	0.30 242	0.63 271	0.80 416	0.49 262	0.56 264	0.73 432	0.58 437	0.55 276	0.36 343	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.13 228	0.19 415	0.20 463

Patchmatch Stereo++	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318
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
ROB_FTStereo_v2	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.31 270	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.57 299	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

iGMRVC	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.30 242	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

RAFT-RH_RVC	0.56 503	0.17 141	0.41 279	0.37 211	0.23 246	0.57 404	0.24 132	0.60 251	0.70 345	1.19 604	3.94 678	0.56 316	0.38 310	0.65 394	0.36 343	0.13 116	0.11 223	0.20 417	0.14 267	0.12 98	0.13 240

IRAFT_RVC	0.42 355	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.24 278	0.27 103	0.54 549	0.74 367	0.77 395	0.76 413	0.80 360	0.73 432	0.51 394	0.70 438	0.36 343	0.17 357	0.10 94	0.21 459	0.16 333	0.16 313	0.14 286

RAFT-345	0.40 335	0.18 179	0.40 268	0.38 249	0.22 197	0.33 203	0.26 165	0.61 258	0.51 266	0.74 404	1.79 624	0.45 263	0.33 253	0.66 403	0.36 343	0.14 176	0.11 223	0.18 343	0.14 267	0.13 147	0.13 240

iRAFT	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.22 88	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.58 330	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

RAFT-IKP	0.35 257	0.23 370	0.47 365	0.41 361	0.22 197	0.24 57	0.28 213	0.59 240	0.36 157	0.63 317	0.73 315	0.57 321	0.38 310	0.58 320	0.36 343	0.18 392	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.20 433	0.15 318

RALCasStereoNet	0.36 275	0.21 307	0.37 219	0.42 406	0.26 358	0.35 230	0.38 412	0.63 271	0.64 320	0.50 265	0.72 311	0.51 295	0.29 197	0.59 337	0.36 343	0.16 308	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.17 353	0.16 366

HCRNet	0.44 373	0.34 525	0.41 279	0.53 577	0.26 358	0.53 371	0.29 222	0.83 408	0.63 312	0.71 382	0.81 367	0.77 453	0.50 389	0.66 403	0.36 343	0.24 522	0.16 461	0.24 512	0.20 473	0.21 457	0.18 407

FlowAnything_test	0.29 184	0.19 221	0.39 255	0.47 501	0.26 358	0.46 338	0.25 144	0.43 135	0.31 107	0.29 130	0.26 82	0.35 183	0.26 148	0.40 138	0.37 359	0.21 466	0.15 429	0.22 474	0.26 570	0.16 313	0.16 366

MIPNet	0.37 291	0.21 307	0.59 464	0.39 281	0.25 310	0.50 354	0.28 213	0.77 384	0.70 345	0.65 337	0.60 274	0.40 224	0.49 379	0.44 183	0.37 359	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.13 240

NRIStereo	0.36 275	0.20 268	0.45 336	0.41 361	0.23 246	0.34 219	0.26 165	0.65 286	0.55 283	0.64 328	0.63 282	0.56 316	0.37 305	0.65 394	0.37 359	0.15 252	0.11 223	0.18 343	0.15 299	0.17 353	0.14 286

ASMatch	0.48 422	0.19 221	0.45 336	0.39 281	0.28 418	0.37 255	0.26 165	0.74 367	0.68 337	0.76 413	2.34 644	0.61 357	0.52 396	0.62 361	0.37 359	0.14 176	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.21 483

PFNet	0.42 355	0.18 179	0.58 463	0.43 427	0.24 278	0.43 316	0.32 297	0.74 367	0.78 405	1.00 558	0.74 324	0.68 399	0.39 322	0.72 449	0.37 359	0.16 308	0.10 94	0.20 417	0.15 299	0.16 313	0.13 240

TestStereo	0.38 306	0.31 508	0.40 268	0.45 472	0.20 137	0.40 287	0.37 390	0.66 296	0.65 325	0.53 278	0.78 347	0.47 273	0.40 328	0.55 276	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.20 417	0.15 299	0.22 480	0.13 240

ARAFT	0.47 410	0.24 408	0.79 558	0.42 406	0.25 310	0.55 384	0.55 554	0.75 374	0.81 424	0.89 504	0.75 326	0.73 432	0.47 370	0.88 528	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.23 495	0.22 514	0.14 198	0.13 240

SFCPSM	0.47 410	0.21 307	0.55 449	0.40 324	0.27 393	0.87 548	0.37 390	1.33 610	0.77 395	0.80 430	0.84 384	0.54 308	0.49 379	0.57 299	0.37 359	0.18 392	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.15 318

DN-CSS_ROB	0.43 365	0.26 451	0.62 475	0.40 324	0.29 446	0.44 324	0.27 187	0.77 384	0.75 378	0.72 393	1.09 511	0.48 278	0.43 344	0.69 431	0.37 359	0.15 252	0.12 288	0.21 459	0.19 448	0.18 381	0.16 366

Selective-IGEV-i1	0.44 373	0.20 268	0.53 439	0.41 361	0.22 197	0.62 440	0.50 521	1.01 485	0.88 465	0.63 317	0.81 367	0.79 457	0.38 310	0.54 269	0.38 368	0.16 308	0.13 359	0.15 205	0.13 228	0.15 263	0.15 318

NLMM1	0.33 233	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.25 310	0.55 384	0.33 309	0.55 215	0.63 312	0.42 234	0.44 197	0.30 140	0.25 131	0.63 372	0.38 368	0.16 308	0.18 503	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.13 240

rvit_0105_5	0.42 355	0.31 508	0.73 535	0.50 538	0.29 446	0.44 324	0.42 472	0.61 258	0.74 373	0.51 268	0.51 233	0.60 351	0.47 370	0.57 299	0.38 368	0.27 552	0.25 577	0.25 525	0.23 530	0.22 480	0.18 407

test_sample2	0.42 355	0.22 348	0.43 313	0.33 86	0.21 168	0.58 410	0.39 434	0.95 458	0.67 332	0.63 317	0.77 336	0.69 404	0.57 427	0.61 352	0.38 368	0.19 424	0.14 398	0.18 343	0.16 333	0.19 415	0.18 407

MIM_Stereo	0.38 306	0.17 141	0.53 439	0.37 211	0.24 278	0.27 103	0.24 132	0.70 340	0.54 276	0.72 393	1.00 467	0.63 366	0.29 197	0.64 387	0.38 368	0.13 116	0.14 398	0.17 290	0.16 333	0.14 198	0.11 132

IPLGR	0.39 323	0.21 307	0.63 485	0.39 281	0.22 197	0.49 352	0.29 222	0.76 381	0.74 373	0.78 423	0.77 336	0.44 261	0.42 338	0.47 213	0.38 368	0.13 116	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.15 263	0.13 240

CRE-IMP	0.36 275	0.23 370	0.49 398	0.42 406	0.24 278	0.41 305	0.21 71	0.57 227	0.41 203	0.65 337	0.72 311	0.53 304	0.37 305	0.61 352	0.38 368	0.17 357	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.21 457	0.18 407

Anonymous3	0.46 395	0.34 525	0.86 569	0.50 538	0.37 544	0.81 529	0.50 521	0.72 353	0.65 325	0.51 268	0.65 289	0.45 263	0.45 360	0.64 387	0.38 368	0.24 522	0.24 569	0.22 474	0.21 496	0.23 497	0.23 508

WQFJX1	0.33 233	0.19 221	0.34 173	0.41 361	0.28 418	0.53 371	0.33 309	0.51 188	0.50 261	0.39 215	0.36 165	0.34 168	0.31 231	0.69 431	0.39 376	0.15 252	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.16 313	0.14 286

FACV-RUCA	0.43 365	0.28 482	0.47 365	0.45 472	0.33 516	0.58 410	0.34 326	0.82 403	0.73 365	0.57 290	0.84 384	0.47 273	0.50 389	0.54 269	0.39 376	0.22 493	0.15 429	0.35 598	0.16 333	0.28 541	0.21 483

rvit_0105_3	0.47 410	0.34 525	0.77 556	0.54 584	0.31 487	0.49 352	0.47 502	0.63 271	0.79 414	0.65 337	0.59 272	0.64 372	0.50 389	0.65 394	0.39 376	0.29 570	0.27 592	0.29 574	0.28 583	0.21 457	0.20 463

PSM-softLoss	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

KMStereo	0.38 306	0.20 268	0.48 385	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.35 351	0.69 325	0.46 239	0.62 308	0.82 373	0.59 345	0.33 253	0.70 438	0.39 376	0.19 424	0.12 288	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.22 501

DeepStereo_RVC	0.36 275	0.21 307	0.47 365	0.40 324	0.24 278	0.26 85	0.22 88	0.60 251	0.38 183	0.69 369	0.67 301	0.57 321	0.51 394	0.56 287	0.39 376	0.16 308	0.12 288	0.18 343	0.15 299	0.19 415	0.18 407

rafts_anoy	0.37 291	0.21 307	0.36 201	0.41 361	0.26 358	0.30 156	0.33 309	0.67 306	0.90 482	0.58 292	0.66 296	0.45 263	0.33 253	0.47 213	0.39 376	0.16 308	0.11 223	0.21 459	0.23 530	0.17 353	0.14 286

iResNetv2_ROB	0.52 471	0.27 468	0.69 517	0.38 249	0.25 310	0.62 440	0.35 351	1.17 560	1.01 537	0.99 553	1.06 502	0.88 492	0.67 496	0.66 403	0.39 376	0.19 424	0.13 359	0.15 205	0.11 147	0.18 381	0.16 366

Selective-IGEV-i16pc	0.56 503	0.20 268	1.13 602	0.40 324	0.31 487	2.00 654	0.66 587	0.68 316	1.11 574	0.51 268	0.81 367	0.68 399	0.36 298	0.67 414	0.40 384	0.31 580	0.17 481	0.17 290	0.18 417	0.19 415	0.20 463

WQFJX	0.32 216	0.18 179	0.33 152	0.39 281	0.27 393	0.60 429	0.30 242	0.53 210	0.47 246	0.39 215	0.38 173	0.34 168	0.33 253	0.61 352	0.40 384	0.14 176	0.17 481	0.16 243	0.13 228	0.14 198	0.14 286

xyz-stereo	4.23 685	0.17 141	61.76 722	0.34 116	0.16 23	12.16 696	0.37 390	0.58 235	0.68 337	1.01 563	3.36 671	0.77 453	0.82 563	1.21 603	0.40 384	0.12 60	0.10 94	0.16 243	0.11 147	0.13 147	0.10 60

11t1	0.36 275	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.62 440	0.29 222	0.69 325	0.43 218	0.60 298	0.53 249	0.53 304	0.48 375	0.56 287	0.40 384	0.18 392	0.14 398	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.17 389

DRaft	0.49 440	0.17 141	0.47 365	0.37 211	0.25 310	0.58 410	0.40 445	0.65 286	0.85 447	1.02 566	1.75 623	0.50 289	0.82 563	0.63 372	0.40 384	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

raft+_RVC	0.38 306	0.19 221	0.35 189	0.37 211	0.25 310	0.45 333	0.37 390	0.78 390	0.89 479	0.51 268	0.78 347	0.50 289	0.29 197	0.53 262	0.40 384	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.12 192

IGEV_i1	0.43 365	0.22 348	0.50 411	0.39 281	0.22 197	0.64 460	0.40 445	0.96 462	0.61 299	0.68 361	0.69 304	0.75 440	0.45 360	0.72 449	0.41 390	0.15 252	0.13 359	0.16 243	0.13 228	0.17 353	0.16 366

NLCSM	0.34 241	0.21 307	0.34 173	0.44 447	0.29 446	0.54 378	0.36 373	0.52 198	0.47 246	0.46 251	0.37 170	0.34 168	0.34 265	0.71 443	0.41 390	0.16 308	0.17 481	0.17 290	0.16 333	0.17 353	0.16 366

CASS	0.45 384	0.27 468	0.42 300	0.48 509	0.22 197	0.61 432	0.34 326	0.97 466	0.62 301	0.71 382	0.85 394	0.61 357	0.55 418	0.57 299	0.41 390	0.29 570	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.22 480	0.28 547
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
UDGNet	0.48 422	0.77 637	0.50 411	0.48 509	0.31 487	0.41 305	0.34 326	0.70 340	0.92 494	0.65 337	0.60 274	0.58 330	0.43 344	0.63 372	0.41 390	0.32 592	0.15 429	0.66 649	0.19 448	0.36 590	0.21 483

GANet-ADL	0.42 355	0.25 434	0.45 336	0.43 427	0.29 446	0.54 378	0.35 351	0.89 432	0.86 452	0.63 317	0.72 311	0.68 399	0.42 338	0.52 253	0.41 390	0.21 466	0.14 398	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.19 440

GMStereo	0.39 323	0.37 543	0.54 444	0.40 324	0.26 358	0.42 312	0.36 373	0.59 240	1.04 551	0.55 284	0.51 233	0.37 195	0.35 271	0.54 269	0.41 390	0.19 424	0.13 359	0.16 243	0.17 389	0.24 510	0.18 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
WQFJA1	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.50 238	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

NLMM	0.32 216	0.19 221	0.34 173	0.39 281	0.26 358	0.62 440	0.30 242	0.56 219	0.47 246	0.37 190	0.39 178	0.38 204	0.33 253	0.49 230	0.42 396	0.14 176	0.18 503	0.16 243	0.14 267	0.14 198	0.13 240

MyStereo05	0.44 373	0.21 307	0.45 336	0.41 361	0.28 418	0.41 305	0.50 521	0.93 446	1.09 572	0.76 413	0.61 278	0.51 295	0.57 427	0.73 456	0.42 396	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.15 318

IER	0.46 395	0.23 370	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.69 481	0.35 351	0.80 397	0.66 329	0.83 464	0.94 432	0.75 440	0.77 547	0.60 343	0.42 396	0.17 357	0.14 398	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

DEmStereo	0.48 422	0.17 141	0.50 411	0.38 249	0.25 310	0.59 422	0.34 326	0.63 271	0.74 373	0.89 504	1.66 616	0.58 330	1.06 610	0.60 343	0.42 396	0.14 176	0.11 223	0.16 243	0.16 333	0.14 198	0.15 318

THIR-Stereo	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.23 246	0.75 506	0.67 590	0.66 296	0.87 461	1.02 566	1.40 587	0.72 421	0.76 540	0.62 361	0.42 396	0.15 252	0.11 223	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.15 318

DIP-Stereo	0.39 323	0.21 307	0.50 411	0.41 361	0.28 418	0.62 440	0.27 187	0.77 384	0.40 199	0.64 328	0.86 397	0.52 300	0.33 253	0.66 403	0.42 396	0.15 252	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.15 263	0.15 318
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
LiteMatch	0.24 101	0.17 141	0.24 15	0.37 211	0.20 137	0.27 103	0.27 187	0.31 28	0.24 37	0.21 31	0.20 21	0.29 126	0.40 328	0.29 28	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

Lsterematch	0.38 306	0.17 141	0.38 233	0.37 211	0.20 137	0.42 312	0.27 187	0.57 227	0.71 356	0.66 350	1.02 479	0.49 284	0.40 328	0.57 299	0.43 403	0.16 308	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.14 198	0.14 286

rvit_stereo_0075_2	0.47 410	0.37 543	0.70 521	0.53 577	0.46 603	0.43 316	0.36 373	0.81 401	0.67 332	0.55 284	0.74 324	0.59 345	0.43 344	0.63 372	0.43 403	0.32 592	0.23 560	0.35 598	0.25 555	0.30 554	0.25 524

test_sample5	0.47 410	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.77 419	0.94 432	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

H2IRNET	0.37 291	0.20 268	0.33 152	0.38 249	0.25 310	0.27 103	0.23 113	0.59 240	0.72 358	0.39 215	0.90 421	0.74 438	0.55 418	0.52 253	0.43 403	0.15 252	0.13 359	0.18 343	0.20 473	0.16 313	0.13 240

DualNet	0.48 422	0.26 451	0.49 398	0.36 187	0.22 197	0.64 460	0.39 434	1.13 534	0.81 424	0.80 430	1.03 484	0.64 372	0.54 412	0.65 394	0.43 403	0.21 466	0.16 461	0.22 474	0.20 473	0.22 480	0.20 463

GMStereo_Zeroshot	0.49 440	0.44 579	0.74 540	0.49 524	0.27 393	0.56 398	0.29 222	0.73 364	0.76 386	0.86 482	0.94 432	0.91 503	0.36 298	0.74 463	0.43 403	0.26 542	0.14 398	0.26 544	0.15 299	0.36 590	0.18 407

PCWNet_CMD	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.95 458	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.21 459	0.16 333	0.24 510	0.19 440

CFNet_ucs	0.50 456	0.24 408	0.55 449	0.38 249	0.31 487	0.58 410	0.33 309	0.98 469	0.93 500	0.88 500	1.19 549	0.80 466	0.49 379	0.63 372	0.43 403	0.21 466	0.15 429	0.26 544	0.18 417	0.26 526	0.22 501

anonymousa	0.49 440	0.20 268	0.42 300	0.38 249	0.23 246	0.91 552	0.35 351	0.75 374	0.62 301	0.85 475	1.54 609	1.06 549	0.66 493	0.51 246	0.43 403	0.16 308	0.13 359	0.19 387	0.21 496	0.16 313	0.14 286

BSDual-CNN	0.46 395	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

psmg	0.49 440	0.25 434	0.43 313	0.41 361	0.28 418	0.85 544	0.43 479	0.99 471	0.76 386	0.91 517	0.94 432	0.76 447	0.54 412	0.64 387	0.43 403	0.20 449	0.15 429	0.20 417	0.20 473	0.18 381	0.18 407

DAS	0.51 463	0.25 434	0.60 470	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.82 499	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

SepStereo	0.51 463	0.25 434	0.60 470	0.48 509	0.31 487	0.58 410	0.41 462	0.83 408	0.97 517	0.89 504	1.12 518	0.70 408	0.75 537	0.93 552	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.18 343	0.15 299	0.20 433	0.18 407

GES	0.44 373	0.23 370	0.57 459	0.40 324	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.96 462	0.68 337	0.74 404	0.83 379	0.47 273	0.48 375	0.67 414	0.43 403	0.22 493	0.16 461	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.23 508

CCAANet	0.41 346	0.18 179	0.37 219	0.37 211	0.24 278	0.62 440	0.40 445	0.73 364	0.57 292	0.51 268	1.04 490	0.65 385	0.58 437	0.60 343	0.43 403	0.17 357	0.13 359	0.15 205	0.16 333	0.15 263	0.15 318

MSMDNet	0.48 422	0.24 408	0.52 432	0.39 281	0.27 393	0.63 453	0.30 242	0.96 462	0.96 514	0.86 482	1.07 505	0.79 457	0.44 355	0.57 299	0.43 403	0.17 357	0.12 288	0.20 417	0.16 333	0.23 497	0.19 440

HITNet	0.41 346	0.26 451	0.45 336	0.33 86	0.17 37	0.63 453	0.30 242	0.93 446	0.64 320	0.71 382	0.82 373	0.64 372	0.52 396	0.59 337	0.43 403	0.14 176	0.10 94	0.15 205	0.13 228	0.19 415	0.12 192
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
iResNet_ROB	0.52 471	0.21 307	0.53 439	0.37 211	0.21 168	0.61 432	0.29 222	1.51 640	1.32 616	0.90 512	1.02 479	0.80 466	0.62 462	0.76 473	0.43 403	0.16 308	0.12 288	0.13 106	0.09 12	0.15 263	0.18 407

xyz-stereo-finetune2	0.36 275	0.19 221	0.38 233	0.32 68	0.19 96	0.82 537	0.29 222	0.52 198	0.32 121	0.51 268	0.78 347	0.43 252	0.45 360	0.69 431	0.44 422	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.13 228	0.12 98	0.13 240

test_sample4	0.47 410	0.26 451	0.50 411	0.35 159	0.22 197	0.69 481	0.38 412	1.15 547	0.81 424	0.78 423	0.82 373	0.62 364	0.53 400	0.63 372	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.21 459	0.19 448	0.21 457	0.19 440

test_sample1	0.42 355	0.22 348	0.46 353	0.34 116	0.23 246	0.58 410	0.35 351	0.99 471	0.49 257	0.62 308	0.75 326	0.69 404	0.61 455	0.58 320	0.44 422	0.18 392	0.14 398	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.17 389

MyStereo04	0.44 373	0.22 348	0.44 323	0.42 406	0.28 418	0.40 287	0.50 521	1.00 475	1.08 570	0.62 308	0.58 271	0.55 313	0.57 427	0.71 443	0.44 422	0.14 176	0.13 359	0.18 343	0.17 389	0.17 353	0.16 366

CIPLG	0.41 346	0.21 307	0.63 485	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.33 309	0.65 286	0.60 298	0.82 452	0.96 445	0.46 271	0.32 237	0.55 276	0.44 422	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

CFNet_pseudo	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.30 242	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.03 484	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

FENet	0.42 355	0.22 348	0.38 233	0.39 281	0.24 278	0.55 384	0.32 297	0.79 394	0.70 345	0.71 382	0.72 311	0.63 366	0.57 427	0.62 361	0.44 422	0.19 424	0.13 359	0.19 387	0.17 389	0.18 381	0.19 440

GANet-RSSM	0.47 410	0.21 307	0.37 219	0.38 249	0.25 310	0.58 410	0.36 373	1.07 509	0.78 405	0.68 361	1.01 470	0.86 481	0.67 496	0.62 361	0.44 422	0.21 466	0.15 429	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.17 389

ccs_rob	0.46 395	0.24 408	0.52 432	0.37 211	0.27 393	0.58 410	0.31 270	0.86 418	0.88 465	0.82 452	1.02 479	0.75 440	0.47 370	0.58 320	0.44 422	0.17 357	0.12 288	0.24 512	0.16 333	0.24 510	0.19 440

1test111	0.36 275	0.23 370	0.33 152	0.41 361	0.22 197	0.55 384	0.38 412	0.85 414	0.54 276	0.41 229	0.50 223	0.34 168	0.49 379	0.55 276	0.45 431	0.16 308	0.10 94	0.19 387	0.13 228	0.18 381	0.17 389

mmm	0.44 373	0.27 468	0.46 353	0.38 249	0.24 278	0.61 432	0.35 351	0.94 451	0.53 272	0.72 393	1.05 495	0.63 366	0.50 389	0.57 299	0.45 431	0.18 392	0.15 429	0.23 495	0.20 473	0.20 433	0.18 407

qqq	0.40 335	0.26 451	0.44 323	0.36 187	0.22 197	0.46 338	0.36 373	0.85 414	0.54 276	0.56 287	0.69 304	0.65 385	0.53 400	0.55 276	0.45 431	0.17 357	0.16 461	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.17 389

hknet	0.49 440	0.25 434	0.51 426	0.45 472	0.29 446	0.77 513	0.40 445	0.94 451	0.83 434	0.75 406	0.80 360	0.97 520	0.61 455	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

IPLG	0.39 323	0.20 268	0.59 464	0.40 324	0.24 278	0.54 378	0.27 187	0.75 374	0.63 312	0.84 471	0.81 367	0.32 151	0.32 237	0.60 343	0.45 431	0.13 116	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.13 147	0.12 192

ACRE	0.40 335	0.21 307	0.65 496	0.45 472	0.33 516	0.51 358	0.33 309	0.66 296	0.63 312	0.80 430	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.45 431	0.16 308	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

CrosDoStereo	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 655	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 581	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

DeepStereo_LL	0.50 456	0.18 179	0.45 336	0.38 249	0.24 278	0.40 287	1.18 655	0.67 306	0.86 452	0.94 532	1.37 581	0.63 366	0.77 547	0.65 394	0.45 431	0.15 252	0.12 288	0.17 290	0.18 417	0.14 198	0.14 286

FADNet-RVC-Resample	0.56 503	0.33 520	1.16 605	0.49 524	0.34 525	0.71 491	0.43 479	1.01 485	0.93 500	0.82 452	0.87 405	0.74 438	0.67 496	0.73 456	0.45 431	0.18 392	0.18 503	0.26 544	0.27 577	0.26 526	0.27 540

UCFNet_RVC	0.49 440	0.26 451	0.35 189	0.39 281	0.26 358	0.64 460	0.36 373	1.15 547	0.84 439	0.67 355	0.88 413	0.88 492	0.59 445	0.58 320	0.45 431	0.24 522	0.17 481	0.27 557	0.27 577	0.25 519	0.23 508

test_sample6	0.49 440	0.26 451	0.50 411	0.37 211	0.22 197	0.63 453	0.40 445	1.12 532	0.83 434	0.80 430	1.03 484	0.66 391	0.55 418	0.67 414	0.46 441	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.23 497	0.21 483

test_sample3	0.46 395	0.25 434	0.50 411	0.35 159	0.23 246	0.69 481	0.37 390	1.15 547	0.81 424	0.75 406	0.79 357	0.66 391	0.49 379	0.63 372	0.46 441	0.21 466	0.15 429	0.20 417	0.19 448	0.21 457	0.19 440

DispNO	0.47 410	0.23 370	0.71 526	0.39 281	0.31 487	0.60 429	0.38 412	0.89 432	0.77 395	0.75 406	0.84 384	0.72 421	0.54 412	0.73 456	0.46 441	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.18 417	0.16 313	0.17 389

x	0.39 323	0.24 408	0.41 279	0.34 116	0.23 246	0.52 363	0.32 297	0.86 418	0.52 269	0.57 290	0.70 308	0.59 345	0.50 389	0.49 230	0.46 441	0.17 357	0.15 429	0.17 290	0.15 299	0.17 353	0.16 366

IPLGR_C	0.40 335	0.21 307	0.64 490	0.45 472	0.33 516	0.52 363	0.34 326	0.66 296	0.62 301	0.82 452	0.92 428	0.45 263	0.32 237	0.52 253	0.46 441	0.17 357	0.12 288	0.15 205	0.14 267	0.13 147	0.14 286

AdaStereo	0.50 456	0.32 512	0.47 365	0.48 509	0.25 310	0.67 477	0.32 297	1.17 560	0.88 465	0.75 406	0.99 464	0.75 440	0.49 379	0.67 414	0.46 441	0.27 552	0.12 288	0.28 565	0.18 417	0.23 497	0.18 407
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
HSM	0.51 463	0.24 408	0.41 279	0.39 281	0.24 278	0.75 506	0.40 445	1.22 579	0.75 378	0.81 443	0.91 424	1.21 581	0.69 506	0.87 525	0.46 441	0.17 357	0.13 359	0.17 290	0.14 267	0.17 353	0.17 389

DCVSM-stereo	0.49 440	0.27 468	0.53 439	0.39 281	0.29 446	0.51 358	0.26 165	0.75 374	0.75 378	1.11 594	0.75 326	1.05 547	0.72 527	0.60 343	0.47 448	0.20 449	0.19 521	0.24 512	0.20 473	0.25 519	0.30 563

RAFT + AFF	0.53 478	0.29 494	0.75 546	0.51 554	0.32 504	0.63 453	0.60 570	1.00 475	0.91 489	0.78 423	0.87 405	0.83 471	0.58 437	0.80 493	0.47 448	0.17 357	0.20 533	0.23 495	0.22 514	0.18 381	0.18 407

PSMNet-RSSM	0.48 422	0.22 348	0.38 233	0.42 406	0.25 310	0.50 354	0.37 390	1.10 520	0.77 395	0.70 375	1.06 502	0.84 474	0.64 479	0.62 361	0.47 448	0.23 510	0.15 429	0.23 495	0.25 555	0.20 433	0.19 440

NOSS_ROB	0.57 511	0.39 561	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.73 499	0.54 549	1.03 493	1.08 570	0.67 355	0.87 405	0.76 447	0.57 427	0.77 481	0.47 448	0.38 619	0.38 637	0.44 624	0.42 634	0.37 595	0.34 590

DStereoRT	0.74 561	0.19 221	0.50 411	0.51 554	0.33 516	1.10 593	0.34 326	0.82 403	0.76 386	0.78 423	1.05 495	0.51 295	0.73 530	0.76 473	0.48 452	0.16 308	0.13 359	3.96 699	1.37 689	0.19 415	0.14 286

pcwnet_v2	0.58 518	0.28 482	0.84 563	0.45 472	0.35 532	0.61 432	0.35 351	1.27 599	1.21 594	0.99 553	1.27 563	0.72 421	0.58 437	0.67 414	0.48 452	0.27 552	0.21 543	0.24 512	0.23 530	0.29 545	0.29 554

HSM-Net_RVC	0.53 478	0.22 348	0.35 189	0.37 211	0.21 168	0.85 544	0.37 390	1.23 584	0.93 500	0.90 512	1.15 536	1.26 586	0.63 468	0.72 449	0.48 452	0.17 357	0.13 359	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
FSD					0.46 603	0.48 347	0.52 540	0.53 210	0.48 254	0.48 260	0.48 215	0.49 284	0.48 375	0.51 246	0.49 455	0.45 633	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.46 621

LL-Strereo	0.57 511	0.27 468	0.68 511	0.48 509	0.34 525	0.39 281	0.48 510	0.94 451	0.97 517	0.83 464	0.78 347	1.10 563	1.18 622	1.33 617	0.49 455	0.17 357	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.16 313	0.17 389

DualNet (step1)	0.57 511	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.41 626	0.20 533	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

test_sample7	0.52 471	0.29 494	0.50 411	0.36 187	0.27 393	0.62 440	0.41 462	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	0.68 425	0.50 457	0.26 542	0.20 533	0.27 557	0.26 570	0.27 537	0.24 517

gwcnet-sp	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

scenet	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

ssnet	0.48 422	0.23 370	0.70 521	0.40 324	0.26 358	0.81 529	0.41 462	0.89 432	0.84 439	0.91 517	0.76 332	0.66 391	0.61 455	0.66 403	0.50 457	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.18 381	0.18 407

dd	0.43 365	0.38 553	0.55 449	0.44 447	0.25 310	0.47 344	0.38 412	0.70 340	1.05 555	0.59 294	0.65 289	0.42 243	0.39 322	0.66 403	0.50 457	0.24 522	0.15 429	0.21 459	0.15 299	0.22 480	0.18 407

dad	0.58 518	0.50 594	0.64 490	0.43 427	0.30 465	0.59 422	0.36 373	0.78 390	1.25 605	1.01 563	1.17 543	1.15 577	0.53 400	0.68 425	0.50 457	0.35 611	0.23 560	0.37 608	0.21 496	0.29 545	0.20 463

GwcNet-ADL	0.44 373	0.22 348	0.48 385	0.45 472	0.30 465	0.40 287	0.37 390	0.92 444	0.97 517	0.71 382	0.78 347	0.61 357	0.42 338	0.62 361	0.50 457	0.19 424	0.14 398	0.15 205	0.14 267	0.18 381	0.18 407

FADNet	0.61 530	0.51 598	1.10 598	0.45 472	0.44 591	0.65 470	0.41 462	1.19 564	1.05 555	0.70 375	0.84 384	0.98 524	0.66 493	0.82 499	0.50 457	0.29 570	0.30 606	0.27 557	0.30 591	0.46 621	0.35 595

CBMV_ROB	0.59 525	0.37 543	0.38 233	0.39 281	0.28 418	0.74 500	0.28 213	1.00 475	0.98 521	0.94 532	1.25 560	0.81 469	0.78 552	0.87 525	0.50 457	0.36 615	0.37 635	0.43 622	0.40 625	0.33 573	0.30 563

MyStereo8	0.40 335	0.20 268	0.54 444	0.41 361	0.29 446	0.53 371	0.29 222	0.65 286	0.49 257	0.71 382	0.98 459	0.58 330	0.43 344	0.50 238	0.51 467	0.15 252	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.19 415	0.19 440

BUS	0.45 384	0.25 434	0.43 313	0.45 472	0.28 418	0.70 486	0.34 326	0.94 451	0.76 386	0.75 406	0.80 360	0.65 385	0.49 379	0.64 387	0.51 467	0.20 449	0.14 398	0.22 474	0.19 448	0.18 381	0.18 407

NINENet	0.50 456	0.29 494	0.51 426	0.45 472	0.32 504	0.70 486	0.34 326	1.10 520	0.88 465	0.80 430	0.94 432	0.65 385	0.49 379	0.73 456	0.51 467	0.22 493	0.20 533	0.25 525	0.18 417	0.22 480	0.21 483

SACVNet	0.58 518	0.34 525	0.55 449	0.55 591	0.36 537	0.63 453	0.48 510	1.13 534	0.77 395	1.02 566	1.06 502	1.02 539	0.74 533	0.90 536	0.51 467	0.27 552	0.21 543	0.25 525	0.24 546	0.29 545	0.36 597

DeepPruner_ROB	0.53 478	0.34 525	0.59 464	0.41 361	0.30 465	0.50 354	0.43 479	1.19 564	0.70 345	0.85 475	1.05 495	0.86 481	0.55 418	0.84 512	0.51 467	0.29 570	0.23 560	0.22 474	0.22 514	0.26 526	0.25 524

MLCV	0.47 410	0.24 408	0.61 472	0.37 211	0.17 37	0.61 432	0.33 309	0.80 397	0.87 461	0.94 532	1.13 525	0.72 421	0.43 344	0.89 534	0.51 467	0.13 116	0.10 94	0.13 106	0.11 147	0.14 198	0.12 192

iResNet	0.49 440	0.29 494	0.79 558	0.42 406	0.21 168	0.61 432	0.40 445	0.82 403	0.99 526	0.87 490	1.12 518	0.69 404	0.53 400	0.78 486	0.51 467	0.15 252	0.11 223	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.15 318

HBP-ISP	0.59 525	0.45 583	0.43 313	0.45 472	0.33 516	0.70 486	0.28 213	1.11 526	1.00 533	0.83 464	1.18 545	0.65 385	0.68 502	0.88 528	0.52 474	0.35 611	0.38 637	0.47 629	0.41 630	0.38 599	0.31 573

CFNet	0.51 463	0.29 494	0.46 353	0.41 361	0.27 393	0.70 486	0.32 297	1.13 534	1.00 533	0.72 393	1.07 505	0.85 476	0.60 449	0.76 473	0.52 474	0.19 424	0.14 398	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.16 366

CVANet_RVC	0.57 511	0.33 520	0.44 323	0.47 501	0.32 504	0.67 477	0.61 575	1.05 501	0.93 500	0.85 475	1.04 490	1.01 534	0.73 530	0.83 507	0.52 474	0.29 570	0.19 521	0.27 557	0.25 555	0.31 560	0.21 483

G2L-ROB	0.47 410	0.19 221	0.42 300	0.35 159	0.22 197	0.57 404	0.42 472	1.14 543	0.71 356	0.84 471	0.75 326	1.09 559	0.53 400	0.74 463	0.53 477	0.17 357	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.17 353	0.19 440

UGAM	0.52 471	0.22 348	0.46 353	0.45 472	0.25 310	0.41 305	0.52 540	0.62 263	1.16 584	0.76 413	1.13 525	1.32 599	0.57 427	1.00 565	0.53 477	0.17 357	0.14 398	0.25 525	0.21 496	0.15 263	0.13 240

CFNet-ft	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

BEATNet_4x	0.46 395	0.32 512	0.56 455	0.37 211	0.19 96	0.63 453	0.35 351	1.01 485	0.72 358	0.77 419	0.83 379	0.70 408	0.59 445	0.68 425	0.53 477	0.16 308	0.12 288	0.16 243	0.14 267	0.24 510	0.16 366

CFNet_RVC	0.48 422	0.23 370	0.36 201	0.40 324	0.26 358	0.64 460	0.37 390	0.87 425	0.85 447	0.64 328	1.00 467	1.01 534	0.64 479	0.61 352	0.53 477	0.23 510	0.15 429	0.24 512	0.21 496	0.23 497	0.18 407

rvit_105_1	0.54 490	0.40 566	0.76 551	0.58 602	0.37 544	0.59 422	0.68 595	0.70 340	0.94 507	0.82 452	0.69 304	0.73 432	0.58 437	0.78 486	0.54 482	0.32 592	0.29 601	0.31 583	0.34 611	0.23 497	0.20 463

AACVNet	0.50 456	0.23 370	0.49 398	0.46 493	0.29 446	0.52 363	0.38 412	0.90 437	0.55 283	0.81 443	1.03 484	1.00 530	0.70 519	0.83 507	0.54 482	0.21 466	0.18 503	0.24 512	0.18 417	0.23 497	0.20 463

ICVP	0.46 395	0.25 434	0.38 233	0.48 509	0.28 418	0.58 410	0.43 479	1.00 475	0.70 345	0.67 355	0.95 441	0.75 440	0.55 418	0.53 262	0.54 482	0.23 510	0.17 481	0.19 387	0.17 389	0.19 415	0.20 463
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
cf-r	0.47 410	0.23 370	0.41 279	0.39 281	0.23 246	0.59 422	0.37 390	0.88 430	0.85 447	0.72 393	1.05 495	0.94 513	0.62 462	0.56 287	0.54 482	0.21 466	0.14 398	0.17 290	0.19 448	0.15 263	0.15 318

DMCA	0.45 384	0.26 451	0.50 411	0.38 249	0.28 418	0.51 358	0.34 326	0.93 446	0.68 337	0.75 406	0.83 379	0.79 457	0.53 400	0.51 246	0.54 482	0.21 466	0.16 461	0.21 459	0.16 333	0.19 415	0.21 483

SMFormer	0.51 463	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.18 407

tta	0.51 463	0.23 370	0.62 475	0.34 116	0.20 137	0.62 440	0.34 326	1.21 571	1.02 540	0.81 443	1.01 470	0.71 412	0.65 485	0.84 512	0.55 487	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.15 263	0.14 286

HI	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 559	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

CoSv	0.45 384	0.21 307	0.36 201	0.34 116	0.35 532	0.28 125	0.31 270	0.72 353	0.46 239	0.87 490	1.13 525	1.09 559	0.76 540	0.69 431	0.56 489	0.12 60	0.10 94	0.17 290	0.17 389	0.17 353	0.15 318

ToySt	0.49 440	0.27 468	0.75 546	0.40 324	0.27 393	0.64 460	0.49 516	0.84 411	0.77 395	0.60 298	0.83 379	0.88 492	0.66 493	0.70 438	0.56 489	0.16 308	0.17 481	0.21 459	0.20 473	0.21 457	0.19 440

ISRNet	0.56 503	0.24 408	0.66 502	0.56 594	0.36 537	0.44 324	0.25 144	0.82 403	0.84 439	1.07 584	1.25 560	0.91 503	0.60 449	0.66 403	0.58 492	0.35 611	0.26 583	0.36 603	0.33 609	0.30 554	0.42 618

Anonymous_2	0.82 578	0.44 579	0.63 485	0.40 324	0.43 584	0.80 524	0.52 540	0.72 353	0.77 395	0.71 382	0.60 274	0.87 487	0.76 540	0.75 469	0.58 492	0.52 645	0.54 659	0.54 642	4.82 701	0.56 639	0.40 614

DSFCA	0.55 492	0.25 434	0.62 475	0.40 324	0.36 537	0.74 500	0.52 540	1.04 496	0.82 429	1.06 581	0.84 384	0.89 496	0.63 468	0.99 562	0.58 492	0.25 532	0.21 543	0.21 459	0.21 496	0.21 457	0.19 440

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 543	0.81 640	0.73 535	0.53 577	0.37 544	1.40 623	0.53 545	1.04 496	0.79 414	0.88 500	0.94 432	0.95 515	0.53 400	0.93 552	0.58 492	0.39 621	0.30 606	0.57 644	0.31 599	0.53 635	0.30 563

TDLM	0.57 511	0.33 520	0.49 398	0.51 554	0.30 465	0.66 472	0.73 615	1.03 493	1.01 537	0.82 452	1.10 513	0.84 474	0.70 519	0.86 523	0.58 492	0.28 563	0.17 481	0.25 525	0.22 514	0.26 526	0.19 440

DMCA-RVC	0.51 463	0.30 503	0.59 464	0.50 538	0.32 504	0.54 378	0.38 412	0.86 418	0.68 337	0.94 532	0.86 397	0.91 503	0.68 502	0.70 438	0.59 497	0.23 510	0.18 503	0.31 583	0.23 530	0.26 526	0.19 440

PS-NSSS	0.58 518	0.44 579	0.62 475	0.42 406	0.33 516	0.66 472	0.58 564	1.02 489	0.86 452	0.77 419	1.28 565	0.72 421	0.64 479	0.82 499	0.59 497	0.31 580	0.26 583	0.40 616	0.27 577	0.33 573	0.26 530

DFGA-Net	0.45 384	0.29 494	0.80 560	0.42 406	0.32 504	0.53 371	0.35 351	0.78 390	0.89 479	0.66 350	0.75 326	0.48 278	0.39 322	0.74 463	0.60 499	0.15 252	0.13 359	0.19 387	0.18 417	0.20 433	0.17 389

G2L-Stereo_test	0.48 422	0.20 268	0.40 268	0.34 116	0.23 246	0.57 404	0.58 564	1.10 520	0.77 395	0.86 482	0.94 432	0.95 515	0.54 412	0.68 425	0.60 499	0.16 308	0.12 288	0.14 159	0.12 185	0.15 263	0.15 318

DDVS	0.52 471	0.30 503	0.56 455	0.41 361	0.31 487	0.71 491	0.34 326	0.91 442	0.67 332	0.85 475	0.89 417	1.12 567	0.46 366	0.86 523	0.60 499	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.18 417	0.25 519	0.26 530

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 478	0.32 512	0.64 490	0.44 447	0.30 465	0.66 472	0.44 488	1.04 496	0.88 465	0.91 517	0.91 424	0.99 526	0.60 449	0.68 425	0.60 499	0.21 466	0.17 481	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
MultiAttention	3.58 680	0.24 408	0.62 475	0.54 584	0.34 525	22.90 702	2.72 694	1.60 648	1.13 579	0.80 430	1.81 625	1.14 576	0.43 344	35.29 714	0.61 503	0.17 357	0.12 288	0.23 495	0.23 530	0.34 579	0.29 554

psm_up	0.55 492	0.26 451	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.65 470	0.56 560	1.04 496	0.82 429	0.82 452	0.88 413	1.01 534	0.94 594	0.74 463	0.61 503	0.21 466	0.25 577	0.26 544	0.23 530	0.21 457	0.20 463

STTStereo	0.55 492	0.37 543	0.76 551	0.44 447	0.31 487	0.60 429	0.44 488	0.96 462	0.86 452	0.99 553	0.90 421	0.96 518	0.58 437	0.71 443	0.61 503	0.25 532	0.23 560	0.26 544	0.32 606	0.24 510	0.23 508

Selective-IGEV-i16pb	1.07 618	0.24 408	9.45 685	0.41 361	0.32 504	1.76 648	0.59 567	1.00 475	1.54 636	0.66 350	1.20 550	0.98 524	0.57 427	0.78 486	0.62 506	0.27 552	0.17 481	0.18 343	0.20 473	0.21 457	0.23 508

CSP-Net	0.56 503	0.27 468	0.49 398	0.41 361	0.28 418	1.22 611	0.50 521	1.23 584	0.72 358	0.95 540	0.95 441	0.89 496	0.62 462	0.83 507	0.62 506	0.26 542	0.17 481	0.17 290	0.17 389	0.18 381	0.17 389

UNet	0.54 490	0.26 451	0.66 502	0.44 447	0.40 565	0.99 571	0.41 462	0.98 469	0.75 378	0.83 464	0.89 417	1.04 543	0.72 527	0.73 456	0.62 506	0.19 424	0.14 398	0.20 417	0.17 389	0.20 433	0.17 389

SGM-Forest	0.62 531	0.32 512	0.39 255	0.43 427	0.30 465	1.02 575	0.55 554	1.09 517	1.05 555	1.06 581	1.18 545	1.10 563	0.67 496	0.88 528	0.62 506	0.31 580	0.33 627	0.33 594	0.30 591	0.30 554	0.28 547
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
PSMNet-RUCA	0.76 564	0.75 634	1.08 597	1.01 655	0.90 652	0.69 481	0.50 521	1.11 526	1.03 545	0.78 423	1.11 514	0.80 466	0.72 527	0.88 528	0.63 510	0.53 649	0.27 592	0.76 652	0.46 636	0.66 647	0.47 635

PSMNet-ADL	0.48 422	0.27 468	0.40 268	0.48 509	0.30 465	0.68 479	0.37 390	0.90 437	0.80 416	0.61 305	0.80 360	0.92 508	0.62 462	0.72 449	0.63 510	0.23 510	0.18 503	0.18 343	0.20 473	0.22 480	0.20 463

CBMV	0.64 534	0.35 531	0.41 279	0.42 406	0.25 310	1.01 573	0.77 619	1.13 534	1.09 572	1.17 600	1.22 552	1.04 543	0.75 537	0.88 528	0.63 510	0.28 563	0.30 606	0.34 596	0.30 591	0.26 526	0.26 530
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
ACV-stereo	0.62 531	0.34 525	1.00 587	0.43 427	0.31 487	1.20 609	0.40 445	0.75 374	0.83 434	0.64 328	0.77 336	2.10 647	1.03 607	0.81 496	0.64 513	0.21 466	0.17 481	0.18 343	0.18 417	0.21 457	0.21 483

SQANet	0.82 578	0.74 633	0.67 506	1.13 659	0.98 660	1.11 594	0.47 502	1.07 509	0.83 434	0.91 517	1.05 495	1.03 541	0.74 533	1.01 566	0.64 513	0.61 652	0.24 569	1.03 662	0.35 614	1.18 665	0.58 648

ITSA-stereo	0.53 478	0.28 482	0.52 432	0.40 324	0.23 246	0.56 398	0.34 326	1.24 591	1.24 599	0.80 430	0.81 367	0.72 421	0.58 437	0.82 499	0.65 515	0.21 466	0.17 481	0.23 495	0.21 496	0.22 480	0.26 530

GEStereo_RVC	0.55 492	0.29 494	0.63 485	0.49 524	0.31 487	0.70 486	0.54 549	1.22 579	0.92 494	0.82 452	0.85 394	0.85 476	0.63 468	0.90 536	0.65 515	0.24 522	0.16 461	0.19 387	0.16 333	0.21 457	0.22 501

NVstereo2D	0.60 528	0.30 503	0.75 546	0.48 509	0.43 584	0.89 549	0.48 510	1.05 501	1.15 583	0.66 350	0.86 397	0.88 492	0.70 519	0.99 562	0.65 515	0.32 592	0.15 429	0.28 565	0.20 473	0.40 602	0.36 597

iRaft-Stereo_5w	0.45 384	0.21 307	0.48 385	0.42 406	0.28 418	0.31 175	0.54 549	0.63 271	0.62 301	0.62 308	0.89 417	1.01 534	0.69 506	0.75 469	0.66 518	0.13 116	0.12 288	0.17 290	0.15 299	0.14 198	0.15 318

GwcNet-RSSM	0.49 440	0.24 408	0.42 300	0.40 324	0.23 246	0.55 384	0.38 412	0.93 446	0.93 500	0.71 382	1.16 541	0.86 481	0.60 449	0.62 361	0.66 518	0.21 466	0.14 398	0.19 387	0.20 473	0.16 313	0.15 318

GANet	0.70 550	0.37 543	0.55 449	0.51 554	0.34 525	0.94 558	0.96 642	1.08 513	0.94 507	1.04 575	1.98 635	1.13 573	0.88 580	1.12 589	0.66 518	0.25 532	0.26 583	0.27 557	0.22 514	0.31 560	0.22 501

LMCR-Stereo	0.53 478	0.30 503	0.53 439	0.58 602	0.30 465	0.83 540	0.36 373	1.19 564	0.76 386	0.88 500	1.04 490	0.56 316	0.62 462	0.82 499	0.67 521	0.19 424	0.15 429	0.19 387	0.14 267	0.23 497	0.17 389

ACVNet	0.46 395	0.23 370	0.36 201	0.39 281	0.28 418	0.58 410	0.40 445	0.87 425	0.80 416	0.64 328	0.96 445	0.79 457	0.60 449	0.63 372	0.67 521	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.18 381	0.15 318

hitnet-ft	0.55 492	0.27 468	0.39 255	0.41 361	0.28 418	0.78 517	0.40 445	0.92 444	0.90 482	0.82 452	1.01 470	1.13 573	0.70 519	0.78 486	0.67 521	0.28 563	0.20 533	0.28 565	0.22 514	0.29 545	0.26 530

NaN_ROB	0.69 548	0.44 579	0.69 517	0.51 554	0.33 516	0.97 566	1.06 649	1.22 579	1.19 590	1.24 614	0.96 445	1.08 556	0.78 552	1.20 599	0.67 521	0.24 522	0.30 606	0.23 495	0.24 546	0.23 497	0.25 524

FADNet-RVC	0.60 528	0.53 609	1.14 604	0.46 493	0.39 560	0.61 432	0.39 434	1.12 532	0.87 461	0.70 375	0.84 384	1.04 543	0.55 418	0.94 559	0.69 525	0.26 542	0.25 577	0.28 565	0.28 583	0.31 560	0.31 573

CC-Net-ROB	0.82 578	0.96 652	0.85 564	0.58 602	0.45 595	1.27 617	0.70 605	1.17 560	1.02 540	0.83 464	1.23 556	0.90 501	0.77 547	1.06 576	0.69 525	0.46 635	0.34 629	1.71 670	0.38 619	0.59 644	0.36 597

DLCB_ROB	0.58 518	0.28 482	0.47 365	0.49 524	0.32 504	0.77 513	0.50 521	0.99 471	0.92 494	1.04 575	1.14 530	1.21 581	0.69 506	0.88 528	0.69 525	0.20 449	0.20 533	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.18 407

G2L-Stereo	0.49 440	0.23 370	0.48 385	0.43 427	0.26 358	0.47 344	0.42 472	0.93 446	0.78 405	0.84 471	0.86 397	0.91 503	0.52 396	0.78 486	0.70 528	0.20 449	0.17 481	0.22 474	0.18 417	0.17 353	0.21 483

SDNR	0.86 586	0.37 543	1.47 640	0.40 324	0.38 554	3.38 679	0.33 309	0.90 437	0.98 521	0.99 553	2.09 640	0.59 345	0.71 523	1.29 612	0.70 528	0.51 644	0.56 661	0.36 603	0.26 570	0.43 613	0.46 630

FINET	0.67 543	0.42 572	1.00 587	0.46 493	0.43 584	0.83 540	0.89 634	1.08 513	1.50 632	0.87 490	1.14 530	0.71 412	0.68 502	0.92 546	0.70 528	0.36 615	0.30 606	0.26 544	0.24 546	0.35 584	0.33 582

ac_64	0.52 471	0.22 348	0.50 411	0.45 472	0.28 418	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.61 299	0.91 517	0.83 379	1.07 554	0.68 502	0.74 463	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.18 381	0.15 318

FADNet_RVC	0.55 492	0.37 543	1.17 609	0.44 447	0.31 487	0.56 398	0.34 326	1.06 505	0.88 465	0.67 355	0.90 421	0.61 357	0.65 485	0.93 552	0.70 528	0.21 466	0.18 503	0.26 544	0.23 530	0.31 560	0.28 547

CRFU-Net	0.57 511	0.27 468	0.57 459	0.46 493	0.30 465	1.20 609	0.52 540	1.10 520	0.56 290	1.00 558	0.98 459	1.06 549	0.79 554	0.81 496	0.71 533	0.21 466	0.19 521	0.18 343	0.16 333	0.18 381	0.19 440

UPFNet	0.53 478	0.24 408	0.51 426	0.45 472	0.38 554	0.84 543	0.49 516	0.99 471	0.75 378	0.87 490	0.88 413	0.86 481	0.64 479	0.80 493	0.71 533	0.20 449	0.20 533	0.20 417	0.20 473	0.19 415	0.15 318

DDUNet	1.06 616	2.56 690	0.68 511	1.21 661	1.26 668	1.03 578	0.69 600	1.11 526	0.94 507	0.96 541	1.22 552	1.27 588	0.82 563	0.93 552	0.72 535	0.84 660	0.38 637	1.99 674	0.60 657	1.10 664	0.85 658

ADLNet2	0.55 492	0.25 434	0.65 496	0.47 501	0.30 465	0.83 540	0.50 521	1.05 501	0.95 513	0.80 430	0.98 459	0.99 526	0.69 506	0.77 481	0.73 536	0.20 449	0.16 461	0.17 290	0.18 417	0.21 457	0.21 483

HGLStereo	0.56 503	0.28 482	0.57 459	0.50 538	0.37 544	0.80 524	0.45 491	1.02 489	0.78 405	0.86 482	1.14 530	0.89 496	0.82 563	0.76 473	0.73 536	0.21 466	0.20 533	0.19 387	0.18 417	0.19 415	0.21 483

MDST_ROB	0.91 595	0.27 468	0.85 564	0.63 620	0.41 572	2.53 662	0.71 611	1.60 648	1.13 579	2.83 674	1.73 620	0.97 520	0.69 506	1.61 635	0.73 536	0.25 532	0.22 550	0.32 589	0.28 583	0.25 519	0.24 517

delet	0.55 492	0.24 408	0.55 449	0.44 447	0.33 516	1.07 585	0.50 521	1.00 475	0.86 452	0.85 475	0.96 445	0.90 501	0.63 468	0.83 507	0.74 539	0.18 392	0.18 503	0.20 417	0.21 496	0.16 313	0.15 318

AANet_RVC	0.57 511	0.32 512	0.54 444	0.45 472	0.27 393	0.57 404	0.48 510	1.00 475	1.28 611	0.86 482	1.33 576	0.87 487	0.58 437	1.07 579	0.75 540	0.18 392	0.12 288	0.15 205	0.13 228	0.18 381	0.18 407

otaku	1.04 611	0.93 649	0.88 571	1.33 665	1.05 665	1.66 642	0.70 605	1.40 626	1.18 588	1.08 588	1.32 575	1.33 602	0.91 583	1.23 606	0.76 541	0.72 656	0.46 656	1.24 665	0.50 650	1.40 666	0.75 652

CBFPSM	0.59 525	0.22 348	1.31 625	0.38 249	0.27 393	1.12 597	0.65 584	0.79 394	0.82 429	0.80 430	0.81 367	1.35 608	0.87 576	0.67 414	0.76 541	0.16 308	0.15 429	0.15 205	0.16 333	0.17 353	0.22 501

MMNet	0.55 492	0.25 434	0.61 472	0.43 427	0.34 525	1.07 585	0.39 434	0.87 425	0.91 489	0.91 517	0.93 431	0.86 481	0.76 540	0.81 496	0.76 541	0.15 252	0.14 398	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.16 366

GANetREF_RVC	0.80 574	0.75 634	0.86 569	0.66 629	0.42 578	1.15 601	0.98 643	1.14 543	1.19 590	1.01 563	1.02 479	1.10 563	0.90 582	1.15 591	0.76 541	0.48 639	0.39 641	0.57 644	0.38 619	0.63 645	0.46 630
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
ACVNet-4b	1.35 641	1.31 666	1.10 598	1.90 676	1.59 671	1.92 651	0.77 619	1.52 643	1.62 645	1.05 577	1.60 613	2.11 648	0.94 594	1.64 639	0.77 545	1.30 675	0.35 631	2.03 678	0.67 661	1.88 679	0.84 657

AASNet	0.53 478	0.25 434	0.52 432	0.49 524	0.32 504	0.74 500	0.40 445	1.50 637	0.86 452	0.86 482	0.92 428	0.64 372	0.59 445	0.59 337	0.79 546	0.23 510	0.19 521	0.20 417	0.16 333	0.21 457	0.19 440

NCCL2	0.72 558	0.41 570	0.65 496	0.64 621	0.44 591	0.98 570	1.20 657	1.11 526	1.00 533	0.98 551	0.96 445	1.49 622	0.87 576	0.90 536	0.79 546	0.31 580	0.26 583	0.39 613	0.39 623	0.32 566	0.32 577

GASNet	0.67 543	0.72 631	0.96 582	0.70 638	0.48 608	0.62 440	0.47 502	1.08 513	1.03 545	0.94 532	0.82 373	0.93 511	0.83 568	1.33 617	0.80 548	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.28 583	0.44 614	0.24 517

Syn2CoEx	0.71 554	0.51 598	0.95 580	0.64 621	0.45 595	0.91 552	0.53 545	1.48 634	1.13 579	0.93 529	1.35 577	1.02 539	0.99 602	0.92 546	0.80 548	0.30 577	0.27 592	0.28 565	0.24 546	0.23 497	0.24 517

ETE_ROB	0.70 550	0.49 590	0.73 535	0.56 594	0.36 537	0.79 520	0.87 633	1.14 543	0.93 500	1.19 604	1.18 545	1.39 611	0.82 563	0.99 562	0.80 548	0.26 542	0.21 543	0.31 583	0.26 570	0.33 573	0.34 590

coex_refinement	0.53 478	0.21 307	0.39 255	0.44 447	0.30 465	0.76 512	0.39 434	1.09 517	0.90 482	0.85 475	1.12 518	1.00 530	0.56 425	0.63 372	0.81 551	0.21 466	0.13 359	0.16 243	0.16 333	0.20 433	0.21 483

fast-acv-ft	0.64 534	0.30 503	0.73 535	0.45 472	0.34 525	1.17 605	0.49 516	0.86 418	0.98 521	1.02 566	1.36 578	1.29 591	0.85 571	0.76 473	0.81 551	0.21 466	0.23 560	0.23 495	0.23 530	0.21 457	0.20 463

ADLNet	0.55 492	0.27 468	0.51 426	0.44 447	0.35 532	0.78 517	0.46 495	1.08 513	0.86 452	0.99 553	0.98 459	0.92 508	0.63 468	0.69 431	0.81 551	0.22 493	0.16 461	0.22 474	0.22 514	0.21 457	0.21 483

DGSMNet	0.76 564	0.55 611	1.29 623	0.58 602	0.62 637	0.94 558	0.70 605	1.26 597	1.11 574	0.83 464	1.24 558	1.00 530	0.71 523	1.03 573	0.81 551	0.34 607	0.29 601	0.41 620	0.40 625	0.57 641	0.55 647

MSMD_ROB	1.21 633	0.49 590	0.62 475	0.59 606	0.50 612	1.62 641	0.67 590	1.23 584	1.24 599	2.45 668	3.77 673	3.09 666	2.98 680	1.32 616	0.81 551	0.45 633	0.41 644	0.49 637	0.51 652	0.47 624	0.44 625

Ntro	1.09 622	0.97 655	0.91 578	1.44 666	1.19 667	1.69 645	0.80 624	1.35 616	1.25 605	1.00 558	1.29 569	1.31 594	0.97 600	1.26 609	0.84 556	0.84 660	0.43 651	1.36 666	0.50 650	1.56 668	0.78 654

UDG	0.88 589	0.82 643	0.67 506	1.00 654	0.96 657	1.02 575	0.57 563	1.13 534	0.99 526	0.90 512	0.97 458	1.31 594	0.99 602	0.85 518	0.84 556	0.54 650	0.32 621	1.77 671	0.40 625	0.94 656	0.66 650

RP	0.76 564	0.36 536	0.63 485	0.66 629	0.58 633	0.80 524	0.55 554	1.14 543	1.22 596	0.97 546	1.65 614	1.43 616	1.32 632	1.01 566	0.84 556	0.33 601	0.30 606	0.36 603	0.30 591	0.34 579	0.34 590

stereogan	0.80 574	0.31 508	0.71 526	0.59 606	0.50 612	1.72 646	0.48 510	1.35 616	1.37 619	1.00 558	1.46 602	1.56 629	0.95 597	1.29 612	0.84 556	0.28 563	0.29 601	0.29 574	0.25 555	0.38 599	0.38 608

edge stereo	0.76 564	0.38 553	0.74 540	0.52 567	0.43 584	0.80 524	0.53 545	1.28 602	1.06 561	1.28 617	1.38 586	1.81 637	1.11 615	1.08 582	0.85 560	0.33 601	0.32 621	0.41 620	0.28 583	0.32 566	0.36 597

YMNet	0.66 538	0.38 553	0.90 576	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 602	1.29 569	1.12 567	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 615	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

YMNet_1	0.66 538	0.38 553	0.90 576	0.52 567	0.46 603	1.08 589	0.49 516	1.00 475	0.77 395	1.18 602	1.29 569	1.12 567	0.74 533	0.85 518	0.86 561	0.27 552	0.31 615	0.25 525	0.25 555	0.24 510	0.23 508

FAT-Stereo	0.73 560	0.33 520	0.75 546	0.49 524	0.37 544	0.71 491	0.59 567	1.36 619	1.30 614	1.03 574	1.40 587	1.59 632	1.15 618	0.87 525	0.86 561	0.28 563	0.28 596	0.28 565	0.23 530	0.28 541	0.38 608

RASNet	0.53 478	0.22 348	0.52 432	0.38 249	0.22 197	0.68 479	0.38 412	0.97 466	0.88 465	0.73 399	1.04 490	1.03 541	0.92 588	0.90 536	0.86 561	0.16 308	0.14 398	0.14 159	0.17 389	0.15 263	0.13 240

CSAN	0.83 583	0.49 590	0.77 556	0.60 612	0.41 572	1.14 599	1.06 649	1.19 564	1.46 630	1.32 619	1.43 594	1.37 609	1.19 624	1.27 611	0.86 561	0.39 621	0.31 615	0.36 603	0.37 616	0.35 584	0.34 590

LALA_ROB	0.74 561	0.43 574	0.69 517	0.54 584	0.40 565	1.01 573	0.95 641	1.21 571	1.07 567	1.22 611	1.12 518	1.56 629	0.79 554	1.04 575	0.86 561	0.33 601	0.22 550	0.35 598	0.30 591	0.35 584	0.31 573

w-ln-seven-2	0.76 564	0.43 574	2.32 658	0.52 567	0.38 554	0.90 551	0.65 584	1.11 526	1.12 578	1.19 604	1.28 565	1.09 559	0.99 602	1.07 579	0.87 567	0.20 449	0.19 521	0.23 495	0.22 514	0.26 526	0.22 501

acv_ft	0.51 463	0.23 370	0.56 455	0.44 447	0.28 418	0.86 547	0.39 434	0.91 442	0.80 416	0.97 546	0.96 445	0.79 457	0.59 445	0.63 372	0.87 567	0.17 357	0.15 429	0.16 243	0.15 299	0.17 353	0.15 318

Nwc_Net	0.78 570	0.38 553	0.73 535	0.60 612	0.55 625	1.05 583	0.55 554	1.67 654	1.05 555	0.88 500	1.86 629	1.40 613	1.09 613	1.10 586	0.87 567	0.30 577	0.25 577	0.36 603	0.38 619	0.29 545	0.29 554

ff1	0.49 440	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	0.68 316	1.04 551	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.16 308	0.10 94	0.25 525	0.21 496	0.16 313	0.16 366

mmx	0.53 478	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

xxx	0.53 478	0.26 451	0.49 398	0.37 211	0.25 310	0.55 384	0.37 390	1.16 555	1.03 545	0.73 399	0.96 445	0.71 412	0.53 400	1.01 566	0.88 570	0.20 449	0.15 429	0.25 525	0.21 496	0.22 480	0.20 463

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 609	0.57 614	1.51 642	0.67 632	0.50 612	2.57 663	1.66 679	1.20 569	1.43 625	1.38 623	1.57 611	1.33 602	0.92 588	1.64 639	0.88 570	0.37 618	0.39 641	0.46 628	0.60 657	0.41 608	0.40 614

RGC	0.79 573	0.59 616	0.71 526	0.65 626	0.65 640	0.92 557	0.58 564	1.29 603	1.05 555	1.07 584	1.45 600	1.47 620	1.03 607	1.21 603	0.88 570	0.32 592	0.30 606	0.48 634	0.40 625	0.37 595	0.37 602

NCC-stereo	0.78 570	0.40 566	0.76 551	0.61 614	0.67 642	0.81 529	0.69 600	1.54 645	1.11 574	0.90 512	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 597	0.88 570	0.31 580	0.30 606	0.37 608	0.48 645	0.33 573	0.33 582

Abc-Net	0.78 570	0.40 566	0.76 551	0.61 614	0.67 642	0.81 529	0.69 600	1.54 645	1.11 574	0.90 512	1.36 578	1.33 602	1.16 619	1.19 597	0.88 570	0.31 580	0.30 606	0.37 608	0.48 645	0.33 573	0.33 582
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PA-Net	0.67 543	0.43 574	0.83 562	0.50 538	0.53 621	0.94 558	0.68 595	1.10 520	1.14 582	0.80 430	0.88 413	0.87 487	0.77 547	1.02 571	0.88 570	0.24 522	0.41 644	0.29 574	0.44 635	0.26 526	0.34 590
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
StereoDRNet	0.64 534	0.33 520	0.68 511	0.51 554	0.43 584	1.03 578	0.53 545	1.47 633	0.99 526	1.10 592	0.87 405	1.07 554	0.71 523	0.82 499	0.88 570	0.23 510	0.19 521	0.25 525	0.23 530	0.27 537	0.19 440

pmcnn	1.23 634	0.29 494	0.96 582	0.40 324	0.23 246	0.95 561	0.69 600	1.16 555	1.28 611	1.67 643	2.33 643	11.15 697	0.86 573	0.93 552	0.88 570	0.15 252	0.12 288	0.12 48	0.10 82	0.15 263	0.15 318

Wz-Net-LNSev	0.71 554	0.51 598	1.36 634	0.50 538	0.41 572	1.15 601	0.69 600	1.21 571	1.07 567	1.02 566	1.12 518	1.08 556	0.87 576	0.89 534	0.89 580	0.24 522	0.22 550	0.21 459	0.19 448	0.26 526	0.26 530

StereoDRNet-Refined	0.58 518	0.32 512	0.54 444	0.46 493	0.30 465	0.96 564	0.40 445	1.00 475	0.94 507	1.12 595	1.08 508	0.96 518	0.67 496	0.90 536	0.89 580	0.17 357	0.13 359	0.22 474	0.21 496	0.20 433	0.19 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
XPNet_ROB	0.70 550	0.35 531	0.68 511	0.52 567	0.40 565	0.79 520	0.85 632	1.16 555	0.94 507	1.33 621	1.15 536	1.38 610	0.83 568	1.03 573	0.90 582	0.32 592	0.25 577	0.26 544	0.24 546	0.31 560	0.28 547

PWCDC_ROB	0.89 591	0.49 590	0.80 560	0.74 642	0.40 565	1.03 578	0.39 434	1.33 610	2.35 667	1.02 566	3.77 673	0.81 469	0.92 588	1.20 599	0.90 582	0.34 607	0.22 550	0.24 512	0.20 473	0.34 579	0.29 554

PSMNet_ROB	0.64 534	0.37 543	0.65 496	0.56 594	0.42 578	0.97 566	0.83 626	1.21 571	0.92 494	0.79 428	1.02 479	1.08 556	0.63 468	0.82 499	0.91 584	0.29 570	0.20 533	0.31 583	0.31 599	0.26 526	0.23 508

anonymity	0.97 602	0.89 647	1.05 592	0.92 650	1.03 663	0.97 566	0.81 625	1.29 603	0.91 489	1.07 584	0.98 459	1.00 530	0.95 597	1.02 571	0.92 585	0.96 663	0.95 685	0.90 659	0.91 675	0.92 655	0.94 662

ssnet_v2	0.58 518	0.28 482	0.56 455	0.43 427	0.29 446	0.95 561	0.59 567	1.13 534	0.99 526	0.93 529	0.80 360	0.99 526	0.64 479	0.82 499	0.94 586	0.25 532	0.22 550	0.23 495	0.24 546	0.20 433	0.19 440

GwcNet	0.69 548	0.36 536	1.10 598	0.51 554	0.42 578	1.08 589	0.50 521	1.21 571	1.16 584	1.00 558	1.37 581	1.06 549	0.79 554	0.92 546	0.94 586	0.25 532	0.24 569	0.24 512	0.22 514	0.23 497	0.26 530

DRN-Test	0.66 538	0.32 512	0.66 502	0.50 538	0.39 560	1.15 601	0.61 575	1.49 636	1.01 537	1.12 595	1.08 508	1.06 549	0.69 506	0.77 481	0.94 586	0.23 510	0.17 481	0.26 544	0.25 555	0.25 519	0.21 483

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 533	0.28 482	0.99 586	0.40 324	0.30 465	1.03 578	0.56 560	1.10 520	0.99 526	0.97 546	1.22 552	1.06 549	0.69 506	1.07 579	0.95 589	0.19 424	0.11 223	0.16 243	0.13 228	0.22 480	0.21 483

DeepPrunerF	0.89 591	0.52 606	3.43 670	0.68 635	0.81 649	0.72 498	0.72 613	1.22 579	1.99 656	0.93 529	1.01 470	0.87 487	0.86 573	1.08 582	0.95 589	0.34 607	0.28 596	0.43 622	0.39 623	0.30 554	0.32 577

G-Net	0.95 599	0.46 585	1.04 591	0.64 621	0.48 608	2.12 658	0.64 582	1.01 485	0.87 461	1.75 646	2.82 662	1.30 593	1.64 653	1.06 576	0.96 591	0.36 615	0.29 601	0.35 598	0.25 555	0.45 618	0.42 618

RainbowNet	1.35 641	1.49 671	1.19 611	1.88 675	1.45 669	1.48 631	1.07 651	1.61 650	1.55 637	1.20 609	1.59 612	1.54 627	1.13 616	1.34 619	0.97 592	1.36 678	0.70 666	1.82 672	0.79 667	1.71 671	1.07 671

psmorigin	0.82 578	0.51 598	2.09 654	0.49 524	0.41 572	0.85 544	0.50 521	1.04 496	0.88 465	1.45 626	1.43 594	1.50 623	1.06 610	1.22 605	0.97 592	0.31 580	0.32 621	0.27 557	0.27 577	0.33 573	0.42 618

PDISCO_ROB	0.91 595	0.48 586	1.06 593	0.99 652	0.97 658	1.67 644	0.63 579	1.64 652	1.59 641	1.06 581	1.18 545	1.31 594	0.79 554	1.55 630	0.97 592	0.49 641	0.22 550	0.45 625	0.40 625	0.45 618	0.37 602

FBW_ROB	0.88 589	0.50 594	0.85 564	0.55 591	0.40 565	1.17 605	0.78 621	1.50 637	1.37 619	1.33 621	1.27 563	1.48 621	1.00 605	2.57 672	0.98 595	0.25 532	0.32 621	0.45 625	0.30 591	0.34 579	0.28 547

DStereoO	0.96 600	0.70 630	0.72 531	0.62 618	0.45 595	0.74 500	0.92 639	1.09 517	1.29 613	1.19 604	1.23 556	0.99 526	1.71 655	1.29 612	0.99 596	2.01 686	0.35 631	0.77 653	0.30 591	1.42 667	0.38 608

AF-Net	0.81 577	0.39 561	0.68 511	0.64 621	0.54 623	0.91 552	0.51 537	1.61 650	1.31 615	0.96 541	2.02 637	1.46 617	1.26 630	1.11 588	0.99 596	0.32 592	0.24 569	0.39 613	0.27 577	0.30 554	0.25 524

MFMNet_re	1.14 626	0.97 655	1.19 611	0.99 652	0.95 656	1.25 615	1.22 660	1.39 623	1.55 637	1.69 644	1.67 618	1.21 581	1.53 643	1.12 589	0.99 596	0.87 662	0.75 673	0.79 655	0.75 664	0.90 653	0.94 662

WCMA_ROB	1.14 626	0.36 536	0.76 551	0.49 524	0.44 591	1.23 613	0.67 590	1.11 526	1.23 597	2.84 675	3.95 679	3.28 669	1.83 660	1.25 608	0.99 596	0.44 631	0.34 629	0.34 596	0.37 616	0.41 608	0.40 614

Wz-Net-MNSev	0.76 564	0.40 566	1.34 629	0.50 538	0.40 565	1.44 629	0.83 626	1.15 547	1.16 584	1.25 616	1.20 550	1.13 573	0.81 559	1.16 593	1.00 600	0.22 493	0.19 521	0.24 512	0.23 530	0.28 541	0.26 530

TCMNet	0.66 538	0.39 561	0.98 585	0.59 606	0.61 636	0.96 564	0.55 554	1.05 501	0.90 482	0.84 471	1.14 530	0.89 496	0.65 485	0.85 518	1.01 601	0.26 542	0.26 583	0.31 583	0.28 583	0.32 566	0.29 554

FCDSN-DC	1.39 644	0.56 612	0.65 496	0.74 642	0.59 634	1.38 622	0.63 579	1.35 616	1.39 622	3.26 682	4.50 685	4.61 677	2.63 675	1.58 634	1.03 602	0.46 635	0.42 646	0.48 634	0.47 643	0.50 629	0.50 642
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PASM	0.90 594	0.64 624	1.69 645	0.69 637	0.69 645	0.78 517	0.84 629	1.03 493	1.26 608	1.19 604	1.15 536	1.31 594	0.98 601	1.24 607	1.03 602	0.52 645	0.56 661	0.59 647	0.66 660	0.56 639	0.54 646

DISCO	0.70 550	0.26 451	0.68 511	0.44 447	0.31 487	1.14 599	0.51 537	1.23 584	1.23 597	0.81 443	1.05 495	1.50 623	0.85 571	1.82 648	1.03 602	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.16 333	0.24 510	0.23 508

S-Stereo	0.74 561	0.35 531	0.96 582	0.56 594	0.45 595	0.82 537	0.60 570	1.24 591	1.60 644	0.96 541	1.41 589	1.12 567	0.94 594	0.80 493	1.04 605	0.26 542	0.31 615	0.28 565	0.25 555	0.32 566	0.47 635

DispFullNet	1.60 651	2.63 691	2.75 664	2.56 686	1.79 679	1.24 614	0.47 502	1.37 621	1.45 629	1.87 649	1.50 604	1.55 628	2.46 670	2.04 658	1.04 605	0.59 651	0.18 503	2.32 683	0.68 662	2.29 685	1.14 673

SANet	1.07 618	0.41 570	1.06 593	0.48 509	0.30 465	1.41 625	0.94 640	1.42 628	3.36 679	1.58 634	2.43 648	2.33 654	1.70 654	1.34 619	1.07 607	0.28 563	0.24 569	0.26 544	0.23 530	0.34 579	0.30 563

1111x	0.55 492	0.22 348	0.46 353	0.38 249	0.20 137	0.66 472	0.43 479	1.23 584	0.99 526	0.71 382	0.99 464	0.95 515	0.69 506	0.90 536	1.08 608	0.18 392	0.17 481	0.18 343	0.19 448	0.20 433	0.18 407

LSM	4.74 688	0.77 637	10.16 686	0.70 638	56.56 717	1.02 575	1.00 647	1.24 591	1.62 645	2.04 655	2.34 644	1.33 602	1.17 621	1.38 626	1.09 609	0.33 601	0.49 657	0.39 613	0.46 636	0.51 630	10.09 700

FC-DCNN v2	1.65 654	0.51 598	0.65 496	0.61 614	0.49 610	1.61 639	0.70 605	1.75 659	1.56 640	4.74 692	4.91 688	6.46 690	3.31 682	1.91 651	1.11 610	0.46 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 625	0.46 630

ACVNet_1	1.46 646	1.33 667	1.12 601	1.91 677	1.62 672	1.83 650	0.98 643	2.00 664	1.85 653	1.39 624	1.53 608	2.32 653	1.53 643	1.34 619	1.11 610	1.30 675	0.50 658	2.06 680	0.58 656	1.93 681	0.95 664

Consistency-Raft	1.01 606	0.81 640	1.24 617	0.84 647	0.97 658	0.81 529	0.84 629	1.30 606	1.59 641	1.05 577	1.68 619	1.12 567	0.91 583	0.92 546	1.11 610	0.65 653	0.74 669	0.79 655	0.90 672	1.06 663	0.79 656

FC-DCNN	1.59 650	0.51 598	0.66 502	0.61 614	0.49 610	1.56 636	0.70 605	1.66 653	1.53 634	4.64 689	4.62 686	5.85 686	3.34 684	1.84 649	1.11 610	0.46 635	0.42 646	0.47 629	0.46 636	0.48 625	0.46 630

ACVNet_2	1.65 654	1.27 665	1.41 637	1.75 671	1.62 672	2.22 659	1.20 657	2.30 668	2.62 669	1.78 647	2.56 652	3.03 663	1.61 650	1.54 629	1.12 614	1.06 668	0.58 663	1.82 672	0.70 663	1.82 675	0.96 665

aanetorigin	0.83 583	0.56 612	1.87 651	0.49 524	0.38 554	0.56 398	0.66 587	0.70 340	1.00 533	2.42 667	2.02 637	1.31 594	1.18 622	0.93 552	1.13 615	0.20 449	0.18 503	0.20 417	0.19 448	0.27 537	0.30 563

APVNet	0.71 554	0.37 543	0.89 575	0.56 594	0.45 595	1.18 607	0.68 595	1.41 627	0.85 447	0.81 443	1.15 536	1.04 543	0.81 559	1.10 586	1.17 616	0.26 542	0.28 596	0.32 589	0.31 599	0.29 545	0.30 563

MeshStereo	1.34 639	0.43 574	0.54 444	0.44 447	0.34 525	1.66 642	0.60 570	1.94 661	1.37 619	4.47 688	3.25 664	4.71 679	1.94 663	1.92 652	1.17 616	0.35 611	0.35 631	0.37 608	0.31 599	0.32 566	0.32 577
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
SGM_RVC	0.97 602	0.28 482	0.41 279	0.39 281	0.22 197	1.55 635	0.73 615	1.51 640	1.25 605	2.25 663	1.92 631	2.58 659	1.56 647	2.02 657	1.19 618	0.27 552	0.27 592	0.27 557	0.25 555	0.25 519	0.25 524
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
iinet-f	0.67 543	0.26 451	2.15 656	0.39 281	0.31 487	1.19 608	0.56 560	0.84 411	0.84 439	0.80 430	1.17 543	1.05 547	0.84 570	0.71 443	1.21 619	0.20 449	0.18 503	0.17 290	0.15 299	0.20 433	0.20 463

ccnet	0.82 578	0.57 614	0.75 546	0.54 584	0.59 634	1.09 592	0.66 587	1.38 622	0.94 507	1.12 595	1.44 597	1.29 591	0.92 588	0.95 561	1.24 620	0.49 641	0.42 646	0.50 639	0.47 643	0.51 630	0.46 630

DANet	0.71 554	0.45 583	0.91 578	0.59 606	0.40 565	0.81 529	0.40 445	0.97 466	0.84 439	1.20 609	1.22 552	1.33 602	0.88 580	1.16 593	1.24 620	0.27 552	0.23 560	0.31 583	0.25 555	0.35 584	0.32 577
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DPSNet	0.99 604	0.42 572	1.88 652	0.53 577	0.41 572	1.59 638	1.26 663	2.21 667	1.43 625	1.10 592	1.11 514	1.46 617	1.95 664	1.34 619	1.26 622	0.34 607	0.25 577	0.25 525	0.21 496	0.46 621	0.37 602

SGM+DAISY	1.35 641	0.94 651	1.25 618	0.96 651	1.00 661	1.52 634	1.02 648	1.34 612	1.21 594	2.64 670	2.65 657	2.44 656	1.56 647	1.64 639	1.26 622	0.97 665	0.95 685	0.90 659	0.90 672	0.94 656	0.96 665

RYNet	0.72 558	0.35 531	0.64 490	0.53 577	0.67 642	1.31 619	0.67 590	1.20 569	1.18 588	1.05 577	0.87 405	1.27 588	0.93 593	0.93 552	1.27 624	0.22 493	0.16 461	0.26 544	0.23 530	0.40 602	0.39 611

NVStereoNet_ROB	1.24 635	0.90 648	1.13 602	0.86 648	0.88 651	1.11 594	0.99 645	1.42 628	1.53 634	1.59 636	2.48 649	2.24 651	1.53 643	1.96 655	1.30 625	0.76 658	0.70 666	0.78 654	1.00 678	0.71 650	0.88 660
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
SAMSARA	1.07 618	0.65 625	1.19 611	1.06 658	0.90 652	1.76 648	1.76 683	1.46 632	1.44 628	1.51 630	1.16 541	2.00 646	1.14 617	1.48 628	1.31 626	0.39 621	0.44 653	0.35 598	0.38 619	0.49 627	0.49 641

light-stereo	3.53 678	1.05 658	10.69 687	9.45 699	6.82 696	2.10 657	0.64 582	3.71 685	2.70 672	4.77 693	4.98 689	6.83 691	1.32 632	6.71 691	1.35 627	1.20 671	1.29 691	0.66 649	0.77 666	1.79 674	1.85 687

test_sample9	1.05 615	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.06 505	0.88 465	0.92 525	0.86 397	0.85 476	0.69 506	1.20 599	1.36 628	0.41 626	8.41 701	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

test_sample8	1.25 636	0.36 536	0.72 531	0.38 249	0.30 465	0.71 491	0.43 479	1.13 534	0.75 378	1.50 629	0.95 441	3.29 670	1.59 649	1.20 599	1.36 628	0.41 626	8.41 701	0.40 616	0.41 630	0.36 590	0.33 582

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	0.87 646	1.76 649	0.86 648	0.56 628	4.29 684	1.79 684	1.50 637	1.98 655	1.61 637	1.85 628	1.84 639	1.41 637	1.89 650	1.36 628	0.48 639	0.40 643	0.56 643	0.57 655	0.69 648	0.48 638

SPS-STEREO	1.25 636	0.93 649	1.06 593	1.04 656	1.03 663	1.41 625	0.91 638	1.51 640	1.19 590	2.09 657	1.83 626	1.94 644	1.39 636	1.62 636	1.39 631	0.97 665	0.94 684	0.90 659	0.89 671	0.96 658	0.96 665
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
PWC_ROB	0.87 587	0.52 606	1.28 620	0.50 538	0.32 504	0.91 552	0.37 390	1.36 619	1.46 630	1.61 637	2.59 655	1.16 578	1.01 606	1.34 619	1.40 632	0.25 532	0.18 503	0.28 565	0.20 473	0.29 545	0.28 547

AANet	1.13 625	1.01 657	2.99 666	0.44 447	0.37 544	0.91 552	0.54 549	1.27 599	2.31 665	2.35 665	2.37 647	2.22 649	1.53 643	1.18 596	1.43 633	0.32 592	0.23 560	0.28 565	0.25 555	0.35 584	0.33 582

Wz-Net-SNSev	0.91 595	0.73 632	2.13 655	0.56 594	0.45 595	0.95 561	1.13 654	1.34 612	1.24 599	1.02 566	1.30 572	1.46 617	0.86 573	1.81 647	1.50 634	0.25 532	0.23 560	0.25 525	0.26 570	0.32 566	0.29 554

z-mn7	1.00 605	0.50 594	1.70 647	0.53 577	0.36 537	1.75 647	0.71 611	1.22 579	2.28 662	0.96 541	2.54 651	1.42 614	0.95 597	2.19 664	1.54 635	0.22 493	0.19 521	0.21 459	0.20 473	0.27 537	0.25 524

MonStereo1	1.98 662	1.48 670	1.43 639	1.81 674	1.69 677	2.88 673	0.78 621	2.47 670	3.47 680	2.20 661	4.36 684	3.39 672	2.50 672	2.18 663	1.58 636	1.19 670	0.54 659	1.65 669	0.87 670	1.78 673	1.29 682

SHD	0.93 598	0.50 594	1.18 610	0.59 606	0.46 603	0.97 566	0.48 510	1.70 656	2.15 658	1.58 634	1.37 581	1.42 614	1.19 624	1.31 615	1.60 637	0.31 580	0.26 583	0.32 589	0.33 609	0.40 602	0.42 618

Dean	1.98 662	1.36 668	1.36 634	2.12 679	1.81 680	2.74 665	1.36 670	3.37 682	3.80 684	2.08 656	3.32 668	3.21 668	1.82 658	1.71 644	1.67 638	1.27 672	0.77 675	1.99 674	0.90 672	1.86 676	1.03 670

Wz-Net-TNSev	1.14 626	1.06 660	4.32 677	0.49 524	0.42 578	1.51 633	1.11 653	1.48 634	1.40 624	1.22 611	1.26 562	1.58 631	1.43 639	1.76 645	1.70 639	0.32 592	0.31 615	0.26 544	0.30 591	0.41 608	0.41 617

MFN_U_SF_RVC	1.09 622	0.59 616	1.97 653	0.67 632	0.44 591	1.93 652	0.60 570	1.85 660	1.36 617	1.61 637	1.54 609	1.95 645	1.37 635	1.64 639	1.73 640	0.40 625	0.37 635	0.45 625	0.48 645	0.44 614	0.44 625

DStereoFS	1.87 659	0.85 645	1.03 590	0.75 645	0.62 637	2.04 656	0.65 584	1.74 658	1.55 637	1.52 632	1.90 630	2.36 655	12.92 697	3.85 683	1.74 641	0.44 631	0.31 615	0.82 657	0.46 636	0.84 652	1.10 672

LVE	2.12 668	1.44 669	1.36 634	1.99 678	1.78 678	2.75 666	1.79 684	2.82 672	3.95 685	1.90 652	4.33 683	3.52 674	1.81 657	2.24 665	1.74 641	1.74 683	0.87 678	2.06 680	1.13 684	1.91 680	1.35 683

SuperB	1.04 611	0.37 543	4.81 678	0.43 427	0.31 487	0.99 571	0.46 495	1.02 489	2.09 657	1.09 590	1.09 511	0.75 440	0.81 559	1.06 576	1.76 643	0.19 424	0.15 429	0.17 290	0.15 299	2.82 692	0.26 530

zh-mn7	1.08 621	0.65 625	4.00 674	0.52 567	0.38 554	1.16 604	0.62 577	1.15 547	1.77 649	1.74 645	2.31 641	1.17 579	0.91 583	2.10 659	1.77 644	0.24 522	0.21 543	0.22 474	0.22 514	0.25 519	0.28 547

XQC	0.89 591	0.65 625	1.31 625	0.67 632	0.52 620	1.22 611	0.68 595	1.26 597	1.52 633	1.14 598	1.11 514	1.28 590	1.04 609	1.40 627	1.77 644	0.38 619	0.24 569	0.37 608	0.31 599	0.53 635	0.47 635

IMH-64-1	1.86 657	1.62 676	1.16 605	2.20 680	1.89 681	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 682	1.17 676

IMH-64	1.86 657	1.62 676	1.16 605	2.20 680	1.89 681	2.33 660	1.30 664	2.89 673	2.29 663	1.66 641	2.80 660	2.49 657	1.61 650	2.10 659	1.78 646	1.60 679	0.74 669	2.43 684	1.02 679	2.12 682	1.17 676

w-ln-seven	0.96 600	0.48 586	2.41 661	0.54 584	0.50 612	1.41 625	0.70 605	1.67 654	1.81 651	1.49 627	1.50 604	1.26 586	0.87 576	1.15 591	1.80 648	0.23 510	0.21 543	0.25 525	0.25 555	0.31 560	0.26 530

IMH	2.04 666	1.62 676	1.20 614	2.20 680	1.89 681	2.91 676	1.30 664	3.11 676	3.03 675	1.81 648	3.35 670	3.03 663	1.90 661	2.48 669	1.80 648	1.66 682	0.77 675	2.45 686	1.04 682	2.15 684	1.19 680

z-ln-s-r	0.66 538	0.36 536	1.30 624	0.39 281	0.26 358	0.57 404	0.63 579	0.80 397	1.03 545	0.80 430	1.43 594	0.91 503	0.76 540	1.08 582	1.87 650	0.16 308	0.12 288	0.17 290	0.14 267	0.20 433	0.16 366

KSHMR	2.57 670	1.93 682	1.69 645	2.63 688	2.42 688	2.86 672	2.07 687	3.27 680	6.50 689	2.49 669	3.36 671	3.41 673	1.92 662	2.49 670	1.94 651	2.13 689	1.40 692	2.79 694	1.50 692	2.73 690	1.77 686

PVD	1.28 638	0.67 628	1.28 620	0.74 642	0.62 637	1.50 632	0.84 629	1.99 663	2.96 674	2.18 660	2.36 646	1.85 641	1.95 664	1.92 652	1.94 651	0.39 621	0.36 634	0.49 637	0.37 616	0.51 630	0.64 649

WZ-Net	1.19 632	0.59 616	4.07 675	0.62 618	0.51 616	1.34 620	1.31 668	1.32 608	1.74 648	1.53 633	1.65 614	1.74 636	1.28 631	2.25 666	2.01 653	0.27 552	0.21 543	0.23 495	0.25 555	0.40 602	0.39 611

PWCK	1.92 661	1.66 679	3.12 667	1.65 668	0.91 654	2.84 670	2.26 690	2.10 665	2.41 668	2.36 666	2.31 641	2.22 649	1.82 658	3.43 677	2.03 654	1.61 681	0.71 668	1.51 667	0.82 669	1.69 670	0.91 661

ELAS_RVC	1.60 651	0.61 619	1.01 589	0.70 638	0.56 628	2.00 654	1.89 686	1.96 662	2.65 670	3.33 683	3.26 665	3.03 663	3.41 685	2.49 670	2.09 655	0.52 645	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 637	0.52 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
RTSC	0.87 587	0.48 586	1.23 616	0.52 567	0.37 544	1.13 598	0.50 521	1.34 612	1.79 650	1.51 630	1.24 558	1.12 567	0.81 559	1.62 636	2.16 656	0.25 532	0.19 521	0.23 495	0.24 546	0.30 554	0.31 573

WAO-7	1.90 660	1.20 662	1.35 630	1.27 663	1.06 666	2.84 670	1.56 678	3.23 678	3.06 677	2.23 662	3.33 669	3.17 667	2.28 669	3.12 674	2.21 657	1.02 667	0.91 680	1.06 663	1.03 681	1.04 661	0.97 668

EDNetEfficientorigin	9.93 694	1.15 661	175.16 724	0.48 509	0.36 537	1.04 582	0.68 595	1.24 591	2.69 671	3.17 681	2.50 650	2.30 652	2.07 667	1.76 645	2.21 657	0.20 449	0.18 503	0.24 512	0.19 448	0.51 630	0.50 642

WAO-6	2.04 666	1.50 672	1.16 605	1.70 669	1.67 676	2.69 664	1.44 675	3.06 675	3.63 683	1.98 654	3.27 666	3.54 675	2.07 667	2.36 667	2.22 659	1.31 677	0.91 680	2.04 679	1.22 688	1.73 672	1.27 681

WAO-8	2.92 673	1.55 674	1.35 630	1.79 672	1.63 674	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 696	2.84 675	4.07 681	4.83 680	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 676	1.15 674

Venus	2.92 673	1.55 674	1.35 630	1.79 672	1.63 674	5.23 686	1.22 660	4.58 689	12.56 696	2.84 675	4.06 680	4.83 680	2.72 677	3.49 678	2.25 660	1.27 672	0.91 680	1.99 674	1.15 686	1.86 676	1.15 674

ELAS	1.63 653	0.61 619	0.95 580	0.68 635	0.55 625	3.01 677	1.55 677	2.39 669	2.33 666	3.64 685	3.89 677	2.75 660	2.90 679	2.15 662	2.27 662	0.52 645	0.45 654	0.50 639	0.48 645	0.54 637	0.52 644
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	1.73 656	0.63 623	1.57 644	0.80 646	0.79 648	1.26 616	1.30 664	1.34 612	1.43 625	1.24 614	7.52 695	0.92 508	7.68 692	1.65 643	2.29 663	0.41 626	0.29 601	0.63 648	0.60 657	1.04 661	1.18 678

ktn	2.98 675	2.25 685	1.73 648	2.84 689	2.53 691	3.76 683	2.15 688	3.70 684	5.47 688	2.75 672	5.17 692	5.94 687	2.48 671	3.23 675	2.46 664	2.34 693	1.44 693	2.78 693	2.03 695	2.45 688	2.01 690

zh-sn7	1.09 622	0.75 634	3.23 668	0.57 600	0.42 578	1.11 594	0.89 634	1.19 564	1.27 609	1.41 625	1.98 635	1.25 585	1.47 641	1.99 656	2.62 665	0.26 542	0.26 583	0.26 544	0.27 577	0.35 584	0.30 563

TorneroNet-64	3.44 676	1.86 680	1.42 638	2.58 687	2.28 686	6.87 689	1.68 680	4.70 691	12.03 693	2.31 664	5.59 693	8.25 693	2.55 674	3.97 684	2.73 666	1.81 684	0.74 669	2.57 688	1.07 683	2.35 686	1.44 684

notaker	2.76 671	2.29 686	1.80 650	2.96 690	2.58 692	2.90 675	1.75 682	3.24 679	3.05 676	2.78 673	4.24 682	6.15 689	2.51 673	3.34 676	2.75 667	2.31 691	1.18 688	3.00 695	1.65 693	2.84 693	1.97 688

MSAF-DinoV2	1.04 611	0.38 553	1.32 627	0.54 584	0.29 446	0.89 549	0.72 613	1.52 643	1.24 599	1.05 577	1.41 589	2.98 662	1.49 642	2.74 673	2.83 668	0.22 493	0.14 398	0.20 417	0.22 514	0.32 566	0.32 577

coex-ft	6.43 691	1.51 673	87.33 723	0.49 524	0.38 554	1.34 620	1.21 659	1.16 555	8.09 691	12.12 699	2.79 659	2.77 661	3.31 682	1.16 593	3.15 669	0.24 522	0.23 560	0.27 557	0.24 546	0.45 618	0.37 602

ADCRef	0.80 574	0.43 574	1.32 627	0.50 538	0.45 595	1.07 585	0.51 537	1.07 509	0.98 521	1.17 600	1.42 591	0.87 487	0.91 583	0.85 518	3.19 670	0.18 392	0.16 461	0.23 495	0.23 530	0.22 480	0.21 483

UNDER WATER-64	3.53 678	2.01 683	3.94 673	3.22 693	2.49 690	5.41 688	2.60 693	3.43 683	12.41 695	3.03 680	2.68 658	6.07 688	4.04 687	3.79 682	3.33 671	2.02 687	1.24 690	2.63 689	1.46 691	2.78 691	2.08 691

JetBlue	2.78 672	1.26 664	7.04 681	1.16 660	1.48 670	8.00 692	6.02 697	2.60 671	1.92 654	2.12 658	2.64 656	3.34 671	3.05 681	6.49 690	3.39 672	0.78 659	0.76 674	0.75 651	0.76 665	0.97 660	1.18 678

TorneroNet	4.53 687	1.89 681	1.48 641	2.55 685	2.27 685	13.78 699	1.69 681	4.84 693	23.73 713	2.89 678	7.70 696	7.06 692	2.69 676	4.26 686	3.42 673	1.84 685	0.77 675	2.68 690	1.13 684	2.42 687	1.47 685

ADCPNet	1.03 610	0.48 586	2.70 663	0.54 584	0.42 578	1.40 623	0.75 617	1.13 534	1.07 567	1.22 611	1.42 591	1.68 634	1.09 613	1.36 624	3.45 674	0.30 577	0.28 596	0.29 574	0.32 606	0.37 595	0.35 595

UNDER WATER	3.46 677	2.07 684	3.64 672	3.09 691	2.48 689	3.75 682	2.42 692	3.31 681	13.77 698	2.90 679	2.95 663	5.84 685	3.69 686	3.69 680	3.48 675	2.07 688	1.11 687	2.70 692	1.40 690	2.84 693	1.98 689

AnyNet_C01	1.56 649	1.05 658	7.45 682	0.64 621	0.54 623	1.99 653	1.38 671	1.43 630	1.36 617	1.63 640	1.92 631	1.84 639	1.33 634	2.40 668	4.03 676	0.33 601	0.32 621	0.32 589	0.34 611	0.44 614	0.45 629

RTS	1.98 662	0.96 652	11.36 689	0.65 626	0.57 631	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

RTSA	1.98 662	0.96 652	11.36 689	0.65 626	0.57 631	2.77 668	1.40 672	1.39 623	2.26 660	1.89 650	2.56 652	1.32 599	1.25 628	5.20 687	4.05 677	0.31 580	0.22 550	0.29 574	0.29 589	0.40 602	0.37 602

EDNetEfficient	1.46 646	0.80 639	6.12 680	0.47 501	0.39 560	0.69 481	0.83 626	0.90 437	2.77 673	3.50 684	1.96 634	1.66 633	2.03 666	1.26 609	4.18 679	0.21 466	0.18 503	0.21 459	0.20 473	0.41 608	0.39 611

MADNet+	2.23 669	2.43 687	10.85 688	1.22 662	0.91 654	2.76 667	1.40 672	2.12 666	1.67 647	1.32 619	1.74 622	1.86 642	1.74 656	6.25 689	4.41 680	0.65 653	0.64 664	0.58 646	0.54 654	0.80 651	0.76 653

AnyNet_C32	1.16 630	0.62 622	2.40 660	0.57 600	0.55 625	1.41 625	1.34 669	1.18 563	1.24 599	1.49 627	1.42 591	1.39 611	1.20 626	1.55 630	4.82 681	0.29 570	0.28 596	0.29 574	0.34 611	0.38 599	0.42 618

ADCL	1.04 611	0.38 553	1.35 630	0.50 538	0.39 560	1.61 639	0.89 634	1.29 603	1.39 622	1.29 618	1.50 604	1.24 584	1.24 627	1.37 625	4.87 682	0.21 466	0.19 521	0.25 525	0.25 555	0.29 545	0.27 540

ADCMid	1.14 626	0.52 606	2.23 657	0.53 577	0.43 584	1.07 585	0.75 617	1.23 584	1.05 555	2.15 659	1.44 597	1.50 623	1.43 639	1.56 632	5.01 683	0.26 542	0.24 569	0.29 574	0.31 599	0.37 595	0.33 582

DPSimNet_ROB	3.58 680	2.45 688	8.57 683	2.53 684	2.37 687	2.88 673	3.77 696	3.14 677	3.23 678	4.71 691	3.86 676	4.68 678	4.87 690	4.07 685	5.62 684	2.33 692	2.33 695	2.47 687	2.52 696	2.51 689	2.64 693

MADNet++	4.03 682	2.70 692	3.44 671	3.72 695	3.44 695	4.44 685	3.52 695	3.95 687	3.61 682	4.46 687	4.98 689	4.10 676	4.58 689	7.00 693	5.89 685	3.74 695	3.67 699	3.27 697	2.71 698	3.70 697	3.66 696

HanzoNet	6.76 692	2.45 688	4.22 676	3.19 692	2.94 694	3.62 681	2.28 691	4.79 692	7.20 690	14.00 705	13.19 704	17.49 703	22.30 710	13.25 699	6.19 686	4.20 696	1.93 694	3.10 696	2.56 697	3.35 695	2.88 695

MANE	4.13 684	0.51 598	0.64 490	0.66 629	0.56 628	6.89 690	0.99 645	7.55 694	12.04 694	6.68 696	8.57 697	10.69 696	9.45 694	7.59 695	6.39 687	0.49 641	0.43 651	0.48 634	0.98 676	0.49 627	0.48 638

SGM-ForestM	4.04 683	0.32 512	0.46 353	0.43 427	0.27 393	7.50 691	1.45 676	3.84 686	4.24 686	8.19 697	6.76 694	19.00 707	9.08 693	10.74 698	6.62 688	0.31 580	0.33 627	0.32 589	0.32 606	0.29 545	0.29 554

ADCP+	1.06 616	0.35 531	1.51 642	0.49 524	0.51 616	1.45 630	0.55 554	1.25 595	1.03 545	1.16 599	1.15 536	1.10 563	1.07 612	1.56 632	6.75 689	0.19 424	0.16 461	0.23 495	0.21 496	0.28 541	0.21 483

tt	6.20 690	0.20 268	5.89 679	3.55 694	2.07 684	11.26 695	19.21 702	11.74 698	5.46 687	2.69 671	2.04 639	4.87 683	6.25 691	3.70 681	7.09 690	8.32 702	11.17 710	4.93 700	5.41 703	5.74 698	2.37 692

ADCS	1.51 648	0.61 619	3.42 669	0.59 606	0.51 616	1.27 617	1.08 652	1.59 647	1.81 651	1.91 653	1.66 616	1.51 626	1.42 638	1.94 654	8.60 691	0.33 601	0.32 621	0.33 594	0.36 615	0.44 614	0.42 618

TCMNet-wrong-test	8.97 693	10.42 698	8.74 684	19.56 701	17.61 701	12.53 698	9.01 699	13.59 700	2.18 659	4.64 689	5.11 691	14.63 699	11.09 696	7.19 694	9.73 692	5.56 701	0.89 679	3.77 698	3.11 699	10.34 702	9.80 699

xxxx	1.01 606	0.22 348	0.43 313	0.36 187	0.21 168	0.82 537	0.36 373	1.32 608	0.88 465	0.71 382	0.94 432	0.97 520	0.63 468	0.64 387	10.58 693	0.20 449	0.16 461	0.18 343	0.17 389	0.19 415	0.19 440

test_xeample	1.01 606	0.21 307	0.42 300	0.35 159	0.21 168	0.71 491	0.39 434	1.23 584	0.86 452	0.81 443	1.04 490	0.69 404	0.61 455	0.69 431	10.93 694	0.19 424	0.15 429	0.18 343	0.17 389	0.18 381	0.17 389

JetRed	5.27 689	5.84 694	12.81 692	2.36 683	2.83 693	12.23 697	10.50 700	4.46 688	3.60 681	3.86 686	3.83 675	4.85 682	4.18 688	6.78 692	11.96 695	2.17 690	2.96 698	2.18 682	1.97 694	3.38 696	2.68 694

PML	40.80 721	29.24 709	11.87 691	7.20 696	14.47 697	92.13 724	213.69 727	7.63 695	23.35 712	74.72 726	190.14 727	50.17 723	26.15 713	21.39 706	12.70 696	8.76 703	2.92 697	8.45 705	3.25 700	13.26 705	4.42 697

222	1.18 631	0.22 348	0.44 323	0.37 211	0.22 197	0.79 520	0.37 390	1.31 607	0.89 479	0.92 525	1.08 508	0.72 421	0.71 523	0.66 403	13.89 697	0.20 449	0.15 429	0.17 290	0.16 333	0.18 381	0.19 440

LE_ROB	4.42 686	0.24 408	2.75 664	0.42 406	0.23 246	1.57 637	0.90 637	1.71 657	17.88 707	16.56 709	4.88 687	5.17 684	18.85 709	1.63 638	14.62 698	0.17 357	0.14 398	0.16 243	0.16 333	0.19 415	0.17 389

LRCNet_RVC	21.24 706	31.15 710	21.41 698	28.98 708	23.82 707	3.13 678	0.60 570	20.96 710	1.59 641	25.58 711	28.15 715	21.99 710	14.79 698	21.94 710	16.41 699	28.89 720	14.87 711	33.53 717	31.28 717	29.51 718	26.16 715

Selective-IGEV-i1pa	15.35 699	22.27 708	18.31 694	1.71 670	0.87 650	28.61 713	12.26 701	25.48 714	20.48 711	19.78 710	22.75 710	28.20 712	22.64 711	29.07 712	17.31 700	12.88 708	2.88 696	6.84 704	0.99 677	1.67 669	12.03 708

BEATNet-Init1	15.13 698	0.82 643	50.86 721	0.72 641	0.53 621	38.10 714	7.03 698	11.83 699	14.25 699	29.78 719	30.17 719	48.21 722	22.64 711	26.78 711	18.11 701	0.42 630	0.38 637	0.47 629	0.46 636	0.51 630	0.48 638

AAGNet	1.43 645	0.20 268	0.48 385	0.44 447	0.25 310	0.29 137	0.31 270	0.65 286	0.68 337	0.97 546	0.86 397	0.67 398	0.62 462	0.64 387	20.63 702	0.16 308	0.11 223	0.19 387	0.15 299	0.19 415	0.12 192

USTest	12.99 697	14.18 699	20.00 695	16.24 700	14.97 698	20.80 701	31.95 708	16.20 703	10.91 692	8.79 698	9.48 698	13.94 698	10.50 695	16.11 700	21.44 703	3.17 694	4.82 700	5.08 701	5.36 702	8.81 701	7.13 698

DPSMNet_ROB	12.08 696	8.00 695	21.00 697	8.97 698	16.79 700	10.67 693	30.89 707	9.02 697	15.17 701	6.51 695	15.41 708	9.04 694	14.85 699	9.27 697	21.67 704	4.58 698	8.57 703	5.09 703	9.29 707	5.90 699	10.95 701

DGTPSM_ROB	12.07 695	8.00 695	20.99 696	8.93 697	16.78 699	10.67 693	30.87 706	9.01 696	15.16 700	6.50 694	15.41 708	9.04 694	14.85 699	9.25 696	21.67 704	4.57 697	8.57 703	5.08 701	9.28 704	5.90 699	10.95 701

iinet-test	16.76 700	17.57 700	22.97 699	19.69 702	18.39 702	24.48 703	34.18 709	20.02 704	15.35 702	12.55 700	12.85 699	18.13 705	15.39 702	19.59 701	24.25 706	8.86 704	8.72 705	8.95 706	9.28 704	12.74 703	11.26 704

IINet	16.76 700	17.57 700	22.97 699	19.69 702	18.39 702	24.48 703	34.18 709	20.02 704	15.35 702	12.55 700	12.85 699	18.13 705	15.39 702	19.59 701	24.25 706	8.86 704	8.72 705	8.95 706	9.28 704	12.74 703	11.26 704

Anonymous_1	33.25 708	18.26 702	23.92 701	20.54 704	21.28 706	25.59 705	35.94 711	22.01 713	15.57 704	13.33 702	13.49 705	18.08 704	15.29 701	20.36 703	24.60 708	16.28 712	8.84 707	66.59 721	118.00 723	155.73 726	11.23 703

DPSM_ROB	17.78 702	18.63 703	24.31 705	20.90 705	19.47 704	25.97 706	36.21 712	21.23 711	16.24 705	13.38 703	14.06 706	19.18 708	16.30 704	20.78 704	25.67 709	9.38 706	9.23 708	9.49 708	9.82 708	13.51 706	11.91 706

DPSM	17.78 702	18.63 703	24.31 705	20.90 705	19.47 704	25.97 706	36.21 712	21.23 711	16.24 705	13.38 703	14.06 706	19.18 708	16.30 704	20.78 704	25.67 709	9.38 706	9.23 708	9.49 708	9.82 708	13.51 706	11.91 706

xxxxx1	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

tt_ll	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

ff	36.64 715	19.51 705	24.21 702	61.66 718	64.63 720	27.28 709	40.10 714	20.25 706	18.63 708	14.07 706	12.97 701	17.26 700	17.36 706	21.70 707	27.93 711	13.18 709	18.50 713	111.26 724	133.37 724	29.24 715	39.73 717

HaxPig	31.96 707	37.24 713	34.27 707	24.37 707	24.88 708	18.26 700	19.86 703	20.64 709	28.52 714	35.97 720	38.75 720	25.57 711	28.72 714	33.88 713	34.39 714	35.94 721	38.87 722	37.80 718	40.48 720	39.68 719	41.15 720

MEDIAN_ROB	37.38 718	40.85 722	40.60 711	32.31 709	31.85 709	27.20 708	24.55 704	29.10 715	33.19 722	42.09 724	41.76 722	33.35 713	34.39 722	39.78 716	37.07 715	43.64 723	44.10 724	44.12 720	43.40 722	41.51 721	42.76 722

AVERAGE_ROB	37.58 719	40.13 721	40.15 710	34.81 710	33.82 710	28.55 712	25.10 705	32.02 716	34.06 723	41.28 723	40.66 721	34.46 714	34.81 723	39.18 715	37.57 716	42.78 722	43.44 723	43.82 719	43.03 721	40.47 720	41.51 721

Hybrid-DGEV	35.78 712	37.50 718	48.96 720	42.25 715	39.20 711	52.33 720	73.10 719	42.63 721	32.52 715	26.62 712	28.31 718	38.50 715	32.87 718	41.67 718	51.55 717	18.77 717	18.56 716	19.18 715	19.83 715	27.20 709	23.97 710

Selective-RAFT-Error	35.84 714	37.49 717	48.83 719	42.26 716	39.24 716	52.30 719	73.09 718	42.66 722	32.61 718	26.80 717	28.30 716	38.84 721	33.51 721	41.68 720	51.59 718	18.82 718	18.58 718	19.17 714	19.80 714	27.28 713	24.05 714

FlowAnything	35.81 713	37.53 719	48.80 718	42.20 711	39.22 713	52.25 716	73.16 723	42.56 717	32.89 721	26.76 715	28.30 716	38.69 720	33.09 720	41.63 717	51.62 719	18.76 716	18.59 721	19.21 716	19.92 716	27.16 708	23.91 709

CasAABBNet	35.74 711	37.43 714	48.72 717	42.22 712	39.20 711	52.24 715	73.12 720	42.61 718	32.62 719	26.78 716	27.95 713	38.58 718	32.60 717	41.67 718	51.65 720	18.74 713	18.57 717	19.15 711	19.77 711	27.20 709	23.98 711

RAFT-FEzeroshot	35.73 709	37.45 715	48.67 715	42.23 713	39.22 713	52.25 716	73.13 721	42.62 719	32.59 716	26.71 713	27.70 711	38.57 716	32.57 715	41.68 720	51.67 721	18.75 714	18.58 718	19.15 711	19.78 712	27.21 711	23.98 711

RAFT-FE	35.73 709	37.45 715	48.67 715	42.23 713	39.22 713	52.25 716	73.13 721	42.62 719	32.59 716	26.71 713	27.70 711	38.57 716	32.57 715	41.68 720	51.67 721	18.75 714	18.58 718	19.15 711	19.78 712	27.21 711	23.98 711

LSM0	38.95 720	37.60 720	48.58 714	43.57 717	91.06 723	52.57 721	72.57 717	43.17 723	32.63 720	26.97 718	27.97 714	38.65 719	32.94 719	41.86 723	51.78 723	18.89 719	18.41 712	19.13 710	19.63 710	27.29 714	33.77 716

Selective-IGEV-i16pa	78.59 724	120.99 725	16.46 693	1.04 656	0.66 641	181.07 726	2.17 689	153.90 727	139.75 727	56.45 725	153.05 725	107.32 726	157.92 727	200.46 727	96.57 724	94.09 726	1.23 689	2.69 691	0.31 599	0.96 658	84.68 725

RSGM-EC	74.81 722	63.03 723	41.60 712	97.74 721	92.11 724	74.93 722	114.81 724	53.77 724	38.96 724	39.88 721	48.98 723	90.73 724	64.81 724	139.63 724	128.53 725	93.27 724	53.96 725	95.12 722	38.31 718	81.45 724	44.63 723

acva	74.81 722	63.03 723	41.60 712	97.74 721	92.11 724	74.93 722	114.81 724	53.77 724	38.96 724	39.88 721	48.98 723	90.73 724	64.81 724	139.63 724	128.53 725	93.27 724	53.96 725	95.12 722	38.31 718	81.45 724	44.63 723

test_example2	176.61 725	205.14 726	198.86 725	188.60 725	190.98 726	152.67 725	170.61 726	94.86 726	123.55 726	178.88 727	179.48 726	158.94 727	141.34 726	192.61 726	198.96 727	203.76 727	236.37 727	164.13 727	173.55 727	218.58 727	160.41 726

ccccc		429.19 727		507.10 726	501.20 727	356.95 727		380.82 728		334.51 728		372.86 728		499.17 728		561.44 728	431.22 728	334.28 728	290.86 728	540.88 728

ASD4		8.86 697

Low-res two-view benchmark