Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

2.5w	0.21 35	0.23 76	0.50 1	0.22 60	0.15 101	0.39 111	0.19 111	0.47 154	0.36 121	0.21 98	0.22 93	0.13 4	0.17 74	0.33 154	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 21	0.51 2	0.22 60	0.17 162	0.35 68	0.14 21	0.27 4	0.25 5	0.19 70	0.21 74	0.14 15	0.15 51	0.27 72	0.16 36	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.14 257

2.25w	0.21 35	0.22 54	0.51 2	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.42 94	0.34 77	0.23 141	0.27 156	0.14 15	0.18 98	0.33 154	0.24 206	0.06 1	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 35	0.19 10	0.51 2	0.22 60	0.13 51	0.41 135	0.20 138	0.50 184	0.34 77	0.25 172	0.23 107	0.13 4	0.23 194	0.24 39	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

FlowAnything_test	0.23 69	0.32 219	0.52 5	0.28 232	0.17 162	0.37 89	0.20 138	0.38 56	0.24 3	0.24 152	0.20 66	0.21 125	0.17 74	0.26 66	0.25 220	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.17 306	0.12 187

3.25w_new	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 21	0.52 5	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.14 21	0.43 102	0.35 91	0.23 141	0.21 74	0.16 51	0.18 98	0.27 72	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

1w_stereo	0.22 58	0.17 2	0.52 5	0.23 83	0.16 131	0.44 168	0.22 220	0.55 236	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.13 4	0.26 245	0.28 89	0.20 125	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

monsterstereo	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.25 134	0.27 391	0.39 111	0.14 21	0.51 194	0.33 63	0.25 172	0.27 156	0.13 4	0.13 18	0.38 209	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

monsters	0.22 58	0.22 54	0.52 5	0.23 83	0.28 406	0.42 149	0.14 21	0.46 134	0.31 37	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.14 27	0.43 241	0.20 125	0.07 26	0.06 24	0.07 1	0.08 144	0.06 1	0.06 1

WQFJA1	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.07 670	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

NLMM1	0.46 333	0.27 138	0.53 11	0.27 201	0.38 531	0.49 234	0.24 294	1.97 673	2.38 674	0.28 213	0.27 156	0.26 194	0.25 225	0.47 287	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.15 299

NLMM	0.42 284	0.24 94	0.53 11	0.26 177	0.38 531	0.48 217	0.23 259	1.72 661	2.06 669	0.25 172	0.25 134	0.28 218	0.27 266	0.32 140	0.34 333	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.13 230

WQFJX	0.42 284	0.25 108	0.55 14	0.26 177	0.39 537	0.47 206	0.23 259	1.76 663	1.82 664	0.26 190	0.26 147	0.28 218	0.28 283	0.42 237	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.16 331

BridgeDepth	0.19 8	0.30 197	0.55 14	0.23 83	0.09 1	0.38 106	0.15 42	0.32 19	0.33 63	0.16 22	0.12 13	0.23 148	0.19 123	0.27 72	0.15 14	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
3.5w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.55 14	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.14 21	0.43 102	0.33 63	0.21 98	0.24 119	0.14 15	0.18 98	0.34 168	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

WQFJX1	0.45 321	0.28 167	0.56 17	0.27 201	0.35 504	0.48 217	0.25 316	1.98 674	2.08 671	0.26 190	0.26 147	0.29 230	0.28 283	0.50 311	0.31 300	0.10 250	0.11 375	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.14 257

NLSM1	0.39 249	0.24 94	0.56 17	0.27 201	0.40 547	0.49 234	0.21 180	1.44 650	1.64 654	0.25 172	0.33 228	0.25 179	0.26 245	0.40 223	0.32 313	0.10 250	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.13 230

MGA	0.19 8	0.27 138	0.57 19	0.20 9	0.18 209	0.37 89	0.14 21	0.30 12	0.25 5	0.18 50	0.14 28	0.15 37	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.08 51

4w-stereo	0.20 19	0.21 37	0.57 19	0.21 31	0.15 101	0.39 111	0.13 9	0.39 63	0.33 63	0.22 118	0.21 74	0.13 4	0.20 136	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

2.75w_new	0.21 35	0.21 37	0.57 19	0.20 9	0.14 72	0.40 124	0.18 99	0.47 154	0.36 121	0.24 152	0.20 66	0.13 4	0.19 123	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.06 1	0.07 12

rvit_stereo_0083	0.25 85	0.19 10	0.58 22	0.28 232	0.18 209	0.28 21	0.22 220	0.38 56	0.54 323	0.23 141	0.30 191	0.27 207	0.26 245	0.37 199	0.24 206	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.12 158	0.10 116

3w_stereo	0.21 35	0.22 54	0.59 23	0.22 60	0.12 21	0.37 89	0.22 220	0.50 184	0.38 140	0.22 118	0.21 74	0.12 2	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

CAR	0.19 8	0.28 167	0.60 24	0.21 31	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.19 70	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.27 72	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 138	0.60 24	0.20 9	0.16 131	0.37 89	0.13 9	0.32 19	0.25 5	0.18 50	0.15 30	0.14 15	0.10 2	0.30 118	0.17 57	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.10 107	0.08 51

LACA1	0.19 8	0.39 292	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 149	0.15 42	0.31 16	0.34 77	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 51	0.25 47	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 21	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 111	0.15 42	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.15 30	0.17 66	0.16 65	0.26 66	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 228	0.60 24	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.13 9	0.39 63	0.46 237	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 175	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 21	0.61 29	0.21 31	0.13 51	0.15 1	0.16 67	0.21 1	0.36 121	0.11 1	0.17 42	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 93	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.08 144	0.08 41	0.11 142

LCMNet	0.20 19	0.21 37	0.61 29	0.20 9	0.13 51	0.39 111	0.14 21	0.34 32	0.34 77	0.16 22	0.16 39	0.16 51	0.15 51	0.27 72	0.22 169	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 54	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.41 135	0.15 42	0.46 134	0.35 91	0.26 190	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.31 127	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

3.75w	0.21 35	0.21 37	0.61 29	0.21 31	0.20 261	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.30 33	0.22 118	0.20 66	0.13 4	0.18 98	0.29 105	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.08 51

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 228	0.61 29	0.23 83	0.21 275	0.45 176	0.13 9	0.33 27	0.46 237	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 140	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

rvit_stereo_0081	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

rvit_stereo_0082	0.25 85	0.21 37	0.61 29	0.28 232	0.17 162	0.31 40	0.22 220	0.42 94	0.53 310	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.21 150	0.34 168	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.09 79

HiDET	0.19 8	0.20 21	0.62 36	0.20 9	0.13 51	0.36 82	0.13 9	0.35 33	0.31 37	0.16 22	0.14 28	0.17 66	0.15 51	0.25 47	0.23 180	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 35	0.20 21	0.63 37	0.39 489	0.13 51	0.32 46	0.15 42	0.35 33	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 72	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.27 552	0.07 5	0.09 79

4.5_new	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 54	0.63 37	0.21 31	0.15 101	0.40 124	0.17 79	0.40 72	0.35 91	0.25 172	0.22 93	0.14 15	0.14 27	0.22 23	0.21 145	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.07 12

derf	0.19 8	0.19 10	0.64 40	0.35 418	0.12 21	0.32 46	0.14 21	0.30 12	0.31 37	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 72	0.14 4	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.15 424	0.07 5	0.09 79

GeoVLM	0.18 4	0.19 10	0.64 40	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DilatedVolume-Stereo	0.26 98	0.20 21	0.64 40	0.25 134	0.15 101	0.41 135	0.18 99	0.42 94	0.35 91	0.34 243	0.34 236	0.25 179	0.23 194	0.43 241	0.53 453	0.09 144	0.09 273	0.08 63	0.10 230	0.12 158	0.11 142

4.25_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 76	0.64 40	0.22 60	0.18 209	0.41 135	0.17 79	0.41 84	0.35 91	0.22 118	0.21 74	0.14 15	0.18 98	0.25 47	0.18 68	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

IGEV-Stereo++	0.23 69	0.23 76	0.64 40	0.24 110	0.22 305	0.47 206	0.13 9	0.52 210	0.33 63	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.22 168	0.32 140	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.20 7	0.14 21	0.32 19	0.28 21	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 47	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

monster-pro	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

LiteMatch	0.25 85	0.69 464	0.65 47	0.28 232	0.14 72	0.30 32	0.21 180	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 365	0.25 47	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

MonSter++	0.18 4	0.19 10	0.65 47	0.20 9	0.12 21	0.30 32	0.14 21	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 51	0.25 47	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonStereo	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

asd	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.22 60	0.17 162	0.41 135	0.14 21	0.35 33	0.32 48	0.24 152	0.20 66	0.15 37	0.18 98	0.26 66	0.16 36	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

depthmonostereo	0.26 98	0.23 76	0.65 47	0.41 509	0.13 51	0.41 135	0.19 111	0.51 194	0.40 167	0.25 172	0.29 176	0.26 194	0.28 283	0.44 250	0.23 180	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.08 51

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 255	0.65 47	0.21 31	0.14 72	0.36 82	0.13 9	0.37 47	0.40 167	0.21 98	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 47	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.10 116

MonSter	0.20 19	0.22 54	0.65 47	0.21 31	0.17 162	0.33 52	0.15 42	0.46 134	0.32 48	0.16 22	0.17 42	0.14 15	0.11 7	0.27 72	0.23 180	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 105	0.07 5	0.09 79

Foundation-i1a	0.22 58	0.16 1	0.66 58	0.20 9	0.10 2	0.29 28	0.21 180	0.50 184	0.39 153	0.25 172	0.22 93	0.27 207	0.25 225	0.33 154	0.18 68	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.08 51

Pro-Stereo	0.22 58	0.25 108	0.66 58	0.22 60	0.14 72	0.49 234	0.15 42	0.23 2	0.35 91	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 304	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.37 611	0.08 41	0.09 79

dual_stereo	0.23 69	0.25 108	0.66 58	0.21 31	0.15 101	0.27 18	0.15 42	0.62 284	0.40 167	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 27	0.37 199	0.19 93	0.09 144	0.31 613	0.07 1	0.10 230	0.07 5	0.07 12

LACA3	0.18 4	0.20 21	0.67 61	0.19 2	0.12 21	0.35 68	0.17 79	0.27 4	0.31 37	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 51	0.28 89	0.13 1	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.06 1

Foundation-i1c-attn	0.22 58	0.18 6	0.68 62	0.20 9	0.10 2	0.27 18	0.20 138	0.49 175	0.37 133	0.20 85	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.29 105	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.06 1	0.09 79

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 265	0.68 62	0.21 31	0.17 162	0.45 176	0.12 4	0.35 33	0.42 193	0.15 14	0.11 8	0.22 131	0.10 2	0.28 89	0.16 36	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 85	0.35 255	0.69 64	0.23 83	0.27 391	0.35 68	0.20 138	0.44 111	0.28 21	0.21 98	0.22 93	0.14 15	0.22 168	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 183	0.08 63	0.47 630	0.09 78	0.34 564

Foundation-i1b	0.22 58	0.20 21	0.69 64	0.20 9	0.11 9	0.28 21	0.20 138	0.50 184	0.37 133	0.21 98	0.22 93	0.27 207	0.24 210	0.28 89	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.06 1

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 211	0.69 64	0.21 31	0.13 51	0.27 18	0.12 4	0.37 47	0.26 11	0.21 98	0.19 57	0.15 37	0.12 12	0.47 287	0.29 268	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.08 41	0.12 187

asda	0.22 58	0.25 108	0.70 67	0.21 31	0.16 131	0.43 157	0.16 67	0.44 111	0.35 91	0.22 118	0.20 66	0.14 15	0.20 136	0.25 47	0.22 169	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.07 12

LGtest1	0.21 35	0.37 268	0.70 67	0.22 60	0.12 21	0.31 40	0.11 2	0.36 43	0.39 153	0.17 41	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.25 47	0.27 243	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.10 116

LG-G_1	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

LG-G	0.23 69	0.37 268	0.71 69	0.23 83	0.11 9	0.51 258	0.12 4	0.44 111	0.39 153	0.19 70	0.15 30	0.19 107	0.15 51	0.36 188	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

NLCSM	0.46 333	0.37 268	0.72 71	0.29 266	0.36 513	0.49 234	0.27 364	1.33 644	1.59 653	0.29 219	0.29 176	0.29 230	0.31 321	1.44 492	0.35 345	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.10 230	0.35 557	0.14 257

BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 21	0.74 72	0.17 1	0.12 21	0.32 46	0.12 4	0.33 27	0.46 237	0.15 14	0.15 30	0.16 51	0.19 123	0.23 32	0.18 68	0.10 250	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Foundation-i1	0.26 98	0.29 180	0.75 73	0.23 83	0.21 275	0.30 32	0.22 220	0.60 275	0.43 205	0.24 152	0.31 208	0.35 264	0.23 194	0.27 72	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.07 12

NLSM3	0.26 98	0.39 292	0.75 73	0.25 134	0.24 340	0.43 157	0.19 111	0.58 254	0.45 226	0.20 85	0.26 147	0.20 111	0.25 225	0.29 105	0.24 206	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.09 190	0.10 107	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

rvit_stereo_0080	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

test_for_model	0.25 85	0.24 94	0.76 75	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.07 5	0.15 299

whm_eth	0.27 110	0.38 280	0.76 75	0.24 110	0.18 209	0.34 62	0.27 364	0.54 231	0.44 211	0.24 152	0.26 147	0.27 207	0.22 168	0.29 105	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.10 222	0.10 230	0.15 245	0.11 142

DepthFocus	0.19 8	0.30 197	0.77 79	0.19 2	0.15 101	0.20 7	0.15 42	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 42	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.08 41	0.07 12

SGD-Stereo	0.22 58	0.28 167	0.77 79	0.22 60	0.11 9	0.40 124	0.16 67	0.31 16	0.36 121	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.17 74	0.37 199	0.16 36	0.10 250	0.06 24	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.07 12

GIP-stereo	0.26 98	0.22 54	0.78 81	0.29 266	0.20 261	0.42 149	0.17 79	0.64 295	0.39 153	0.18 50	0.24 119	0.23 148	0.18 98	0.25 47	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.17 306	0.08 51

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 110	0.39 292	0.79 82	0.24 110	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.37 47	0.33 63	0.19 70	0.27 156	0.18 84	0.22 168	0.20 4	0.16 36	0.07 26	0.14 452	0.08 63	0.51 639	0.08 41	0.39 591

DDF-Stereo	0.37 221	0.27 138	0.79 82	0.39 489	0.29 415	0.38 106	0.21 180	0.47 154	0.51 285	0.32 238	0.17 42	0.79 541	0.23 194	0.64 365	1.04 566	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.12 338	0.35 557	0.15 299

xyz-stereo-finetune	0.31 165	0.46 346	0.79 82	0.21 31	0.12 21	0.53 286	0.25 316	0.52 210	0.54 323	0.28 213	0.32 218	0.29 230	0.23 194	0.59 347	0.55 461	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.08 51

FoundationStereo	0.20 19	0.30 197	0.81 85	0.21 31	0.22 305	0.21 11	0.16 67	0.25 3	0.38 140	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 74	0.23 32	0.16 36	0.09 144	0.13 433	0.08 63	0.06 20	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 156	0.44 334	0.81 85	0.24 110	0.29 415	0.41 135	0.27 364	0.72 339	0.45 226	0.22 118	0.30 191	0.24 164	0.31 321	0.25 47	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.31 581	0.12 158	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 37	0.82 87	0.21 31	0.12 21	0.37 89	0.16 67	0.33 27	0.28 21	0.16 22	0.15 30	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 76	0.21 37	0.82 87	0.24 110	0.21 275	0.43 157	0.13 9	0.45 126	0.35 91	0.22 118	0.27 156	0.18 84	0.16 65	0.35 175	0.18 68	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.25 450	0.08 51

TS12	0.24 76	0.26 126	0.83 89	0.25 134	0.11 9	0.46 196	0.17 79	0.46 134	0.43 205	0.20 85	0.31 208	0.18 84	0.20 136	0.31 127	0.22 169	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.07 12

252Zero-FE	0.62 486	0.27 138	0.83 89	0.24 110	0.13 51	0.31 40	0.13 9	0.39 63	0.32 48	8.03 693	0.23 107	0.12 2	0.12 12	0.26 66	0.44 409	0.09 144	0.12 408	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.12 187

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 85	0.24 94	0.84 91	0.22 60	0.32 463	0.48 217	0.20 138	0.45 126	0.35 91	0.26 190	0.30 191	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.07 5	0.13 230

LiteMatch*	0.19 8	0.19 10	0.85 92	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.29 7	0.28 21	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 27	0.24 39	0.21 145	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.08 51

PipStereo	0.19 8	0.26 126	0.85 92	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.31 40	0.22 220	0.38 56	0.25 5	0.17 41	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 140	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 211	0.85 92	0.22 60	0.14 72	0.28 21	0.21 180	0.38 56	0.26 11	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 199	0.18 68	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.10 116

IGEV-Stereo+	0.29 139	0.29 180	0.86 96	0.25 134	0.34 491	0.30 32	0.14 21	0.32 19	0.53 310	0.18 50	0.12 13	0.18 84	0.19 123	0.49 304	0.17 57	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.20 512	0.46 615	0.59 629

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 110	0.40 300	0.86 96	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 110	0.40 300	0.87 98	0.22 60	0.17 162	0.36 82	0.19 111	0.39 63	0.32 48	0.21 98	0.24 119	0.18 84	0.23 194	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.13 193	0.55 623

Foundation-i32	0.20 19	0.28 167	0.87 98	0.20 9	0.11 9	0.20 7	0.15 42	0.32 19	0.36 121	0.13 5	0.10 3	0.25 179	0.14 27	0.19 2	0.15 14	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.06 20	0.11 141	0.12 187

RSM++	0.27 110	0.26 126	0.87 98	0.28 232	0.13 51	0.39 111	0.20 138	0.45 126	0.45 226	0.20 85	0.24 119	0.24 164	0.17 74	0.36 188	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.26 471	0.18 372

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 76	0.31 211	0.88 101	0.25 134	0.23 325	0.45 176	0.22 220	0.39 63	0.30 33	0.21 98	0.27 156	0.18 84	0.21 150	0.23 32	0.16 36	0.07 26	0.09 273	0.08 63	0.07 105	0.11 141	0.13 230

PSi22b	0.20 19	0.26 126	0.88 101	0.21 31	0.10 2	0.16 2	0.15 42	0.35 33	0.35 91	0.12 2	0.10 3	0.21 125	0.14 27	0.21 10	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.07 1	0.06 20	0.12 158	0.09 79

water-stereo	0.24 76	0.17 2	0.88 101	0.24 110	0.14 72	0.37 89	0.17 79	0.43 102	0.32 48	0.26 190	0.35 241	0.26 194	0.24 210	0.22 23	0.25 220	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.08 144	0.10 107	0.10 116

IGEV	0.22 58	0.28 167	0.88 101	0.21 31	0.24 340	0.42 149	0.17 79	0.35 33	0.37 133	0.20 85	0.22 93	0.14 15	0.12 12	0.24 39	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

PSi22a	0.20 19	0.28 167	0.89 105	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 21	0.32 19	0.35 91	0.12 2	0.09 1	0.22 131	0.16 65	0.20 4	0.14 4	0.09 144	0.09 273	0.07 1	0.05 1	0.13 193	0.11 142

DA	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

GGEV	0.32 172	0.26 126	0.89 105	0.29 266	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.60 275	0.39 153	0.23 141	0.30 191	0.24 164	0.26 245	0.60 354	0.18 68	0.10 250	0.12 408	0.09 161	0.07 105	0.10 107	0.52 618

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 76	0.22 54	0.90 108	0.23 83	0.32 463	0.47 206	0.21 180	0.48 168	0.34 77	0.20 85	0.25 134	0.21 125	0.23 194	0.20 4	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 98	0.38 280	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.22 220	0.44 111	0.33 63	0.21 98	0.25 134	0.16 51	0.22 168	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.45 626	0.08 41	0.27 505

S2M2_L	0.24 76	0.29 180	0.90 108	0.23 83	0.17 162	0.24 15	0.09 1	0.36 43	0.45 226	0.17 41	0.25 134	0.23 148	0.17 74	0.24 39	0.28 254	0.15 489	0.12 408	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DEFOM-Stereo	0.22 58	0.22 54	0.91 111	0.23 83	0.13 51	0.49 234	0.18 99	0.30 12	0.28 21	0.19 70	0.17 42	0.14 15	0.14 27	0.41 228	0.16 36	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.09 78	0.09 79

mms	0.27 110	0.26 126	0.91 111	0.25 134	0.18 209	0.32 46	0.23 259	0.37 47	0.31 37	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.17 74	0.46 275	0.21 145	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.47 611

U	3.37 683	0.17 2	0.91 111	0.26 177	13.79 704	19.19 708	0.15 42	0.41 84	0.31 37	0.17 41	0.18 52	0.27 207	0.15 51	0.21 10	0.16 36	0.09 144	0.06 24	17.88 714	12.81 708	0.10 107	0.08 51

castereo++	0.28 126	0.43 323	0.93 114	0.28 232	0.17 162	0.53 286	0.21 180	0.55 236	0.45 226	0.17 41	0.26 147	0.32 247	0.17 74	0.33 154	0.16 36	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.13 193	0.06 1

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 384	0.33 228	0.93 114	0.26 177	0.22 305	0.46 196	0.20 138	1.10 625	1.34 641	3.16 684	0.32 218	0.22 131	0.20 136	0.30 118	0.22 169	0.10 250	0.09 273	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

Replicate-Monster	0.23 69	0.40 300	0.94 116	0.21 31	0.14 72	0.37 89	0.13 9	0.40 72	0.36 121	0.22 118	0.15 30	0.15 37	0.15 51	0.40 223	0.15 14	0.08 67	0.07 76	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.15 299

DF	0.34 191	0.29 180	0.95 117	0.31 314	0.44 566	0.40 124	0.21 180	0.71 333	0.32 48	0.23 141	0.37 250	0.32 247	0.17 74	0.39 217	0.85 537	0.10 250	0.09 273	0.08 63	0.29 562	0.09 78	0.20 408

RT-Monster	0.29 139	0.30 197	0.95 117	0.25 134	0.28 406	0.46 196	0.15 42	0.53 219	0.55 330	0.37 256	0.36 245	0.28 218	0.21 150	0.32 140	0.21 145	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.15 245	0.14 257

Test_v1	0.21 35	0.27 138	0.95 117	0.20 9	0.14 72	0.28 21	0.15 42	0.37 47	0.27 14	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.13 18	0.25 47	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.08 41	0.11 142

LG-Stereo	0.27 110	0.25 108	0.95 117	0.25 134	0.15 101	0.43 157	0.21 180	0.50 184	0.40 167	0.18 50	0.29 176	0.25 179	0.16 65	0.28 89	0.35 345	0.07 26	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.24 436	0.10 116

RSM	0.28 126	0.26 126	0.97 121	0.25 134	0.24 340	0.37 89	0.21 180	0.49 175	0.44 211	0.21 98	0.27 156	0.28 218	0.17 74	0.38 209	0.20 125	0.07 26	0.07 76	0.09 161	0.34 595	0.21 387	0.16 331

EGLCR-Stereo	0.29 139	0.27 138	0.97 121	0.30 287	0.19 245	0.56 325	0.17 79	0.68 319	0.36 121	0.30 224	0.18 52	0.27 207	0.17 74	0.38 209	0.19 93	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.35 567

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 139	0.58 410	0.98 123	0.21 31	0.31 453	0.41 135	0.20 138	0.46 134	0.34 77	0.21 98	0.22 93	0.19 107	0.17 74	0.24 39	0.15 14	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.45 626	0.09 78	0.29 520

DispViT+	0.23 69	0.23 76	0.98 123	0.19 2	0.44 566	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.37 133	0.19 70	0.16 39	0.18 84	0.15 51	0.38 209	0.17 57	0.11 331	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 98	0.23 76	1.00 125	0.22 60	0.31 453	0.47 206	0.20 138	0.44 111	0.33 63	0.27 206	0.32 218	0.24 164	0.14 27	0.23 32	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.16 331

gcap_with_dpt	0.25 85	0.22 54	1.00 125	0.22 60	0.30 432	0.48 217	0.21 180	0.45 126	0.32 48	0.27 206	0.31 208	0.20 111	0.14 27	0.20 4	0.18 68	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.13 230

rvit_0105_6	0.31 165	0.29 180	1.00 125	0.31 314	0.18 209	0.35 68	0.25 316	0.51 194	0.61 387	0.25 172	0.28 168	0.32 247	0.25 225	0.39 217	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.14 222	0.13 230

AdaDepth	0.24 76	0.18 6	1.03 128	0.25 134	0.21 275	0.46 196	0.16 67	0.30 12	0.27 14	0.17 41	0.19 57	0.14 15	0.18 98	0.35 175	0.17 57	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.10 116

SMoEStereo_RVC	0.29 139	0.26 126	1.03 128	0.25 134	0.14 72	0.46 196	0.22 220	0.36 43	0.38 140	0.23 141	0.23 107	0.21 125	0.18 98	0.45 266	0.60 482	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.20 371	0.20 408

gcap-zeroshot	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

testlalala	0.26 98	0.24 94	1.03 128	0.22 60	0.33 478	0.48 217	0.20 138	0.47 154	0.34 77	0.26 190	0.29 176	0.22 131	0.14 27	0.21 10	0.19 93	0.08 67	0.06 24	0.09 161	0.08 144	0.08 41	0.14 257

xyz-stereo-finetune2	0.35 204	0.45 343	1.04 132	0.21 31	0.12 21	0.58 360	0.23 259	0.50 184	0.45 226	0.31 229	0.46 307	0.30 238	0.41 407	0.81 420	0.51 446	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.09 79

VIP-Stereo	0.28 126	0.56 404	1.05 133	0.23 83	0.19 245	0.52 277	0.17 79	0.44 111	0.39 153	0.18 50	0.25 134	0.24 164	0.15 51	0.33 154	0.19 93	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.14 222	0.32 551

999	0.29 139	0.25 108	1.05 133	0.26 177	0.18 209	0.49 234	0.23 259	0.38 56	0.37 133	0.20 85	0.32 218	0.23 148	0.18 98	0.73 401	0.36 350	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.24 436	0.10 116

aanet-new-12k	0.24 76	0.24 94	1.06 135	0.27 201	0.12 21	0.43 157	0.20 138	0.51 194	0.34 77	0.19 70	0.16 39	0.15 37	0.21 150	0.25 47	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.11 141	0.09 79

tt45	0.29 139	0.24 94	1.06 135	0.25 134	0.17 162	0.55 309	0.22 220	0.41 84	0.35 91	0.24 152	0.25 134	0.25 179	0.18 98	0.64 365	0.34 333	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.11 142

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 85	0.41 310	1.08 137	0.23 83	0.23 325	0.45 176	0.20 138	0.44 111	0.30 33	0.18 50	0.21 74	0.22 131	0.20 136	0.23 32	0.16 36	0.08 67	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.14 257

rvit_stereo_0081_aga	0.27 110	0.29 180	1.08 137	0.26 177	0.20 261	0.33 52	0.21 180	0.41 84	0.42 193	0.26 190	0.28 168	0.27 207	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.14 469	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.10 116

CroCo-Stereo	0.30 156	0.45 343	1.08 137	0.31 314	0.17 162	0.19 6	0.21 180	0.73 351	0.50 278	0.21 98	0.24 119	0.55 399	0.22 168	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.12 158	0.09 79
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
DEFOM-Stereo_RVC	0.28 126	0.28 167	1.09 140	0.33 369	0.15 101	0.30 32	0.16 67	0.58 254	0.42 193	0.19 70	0.19 57	0.17 66	0.26 245	0.38 209	0.37 357	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.25 539	0.10 107	0.06 1

CES	0.30 156	0.27 138	1.09 140	0.23 83	0.50 592	0.40 124	0.20 138	0.46 134	0.44 211	0.22 118	0.28 168	0.26 194	0.19 123	0.33 154	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.49 615

S2M2_XL	0.20 19	0.32 219	1.10 142	0.19 2	0.13 51	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 57	0.15 37	0.14 27	0.19 2	0.21 145	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.10 107	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
fffft	0.29 139	0.21 37	1.10 142	0.24 110	0.15 101	0.42 149	0.24 294	0.42 94	0.38 140	0.21 98	0.18 52	0.20 111	0.16 65	0.44 250	0.70 508	0.07 26	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.28 488	0.20 408
1: 1. 1
aanet-new-24k	0.27 110	0.40 300	1.12 144	0.24 110	0.45 577	0.40 124	0.21 180	0.39 63	0.28 21	0.19 70	0.28 168	0.17 66	0.20 136	0.23 32	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.32 587	0.09 78	0.10 116

aanet-new-14k	0.25 85	0.33 228	1.13 145	0.26 177	0.12 21	0.37 89	0.21 180	0.45 126	0.36 121	0.20 85	0.27 156	0.15 37	0.29 301	0.24 39	0.17 57	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.11 141	0.12 187

gasm-f	0.36 214	0.34 246	1.13 145	0.53 584	0.44 566	0.54 294	0.27 364	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.33 228	0.16 51	0.22 168	0.36 188	0.25 220	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.38 579	0.71 639

BUS	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.91 595	0.23 259	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.66 466	0.30 311	0.43 241	0.32 313	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

BSDual-CNN	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.30 287	0.21 275	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.61 387	0.63 514	0.53 383	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

psmg	0.41 265	0.27 138	1.13 145	0.27 201	0.21 275	0.75 540	0.36 481	0.90 503	0.61 387	0.59 475	0.59 434	0.63 445	0.37 365	0.43 241	0.38 364	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.13 193	0.11 142

GASTEREO	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.56 598	0.20 261	0.52 277	0.22 220	0.56 242	0.40 167	0.30 224	0.31 208	0.16 51	0.31 321	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.14 452	0.08 63	0.28 556	0.14 222	0.20 408

MSCF	0.35 204	0.72 475	1.15 150	0.58 605	0.21 275	0.50 247	0.22 220	0.56 242	0.38 140	0.29 219	0.29 176	0.17 66	0.30 311	0.35 175	0.26 232	0.09 144	0.12 408	0.08 63	0.29 562	0.15 245	0.21 421

IGEV-RUCA	2.28 666	0.30 197	1.15 150	0.40 501	1.86 680	2.06 667	1.90 679	1.36 646	1.80 663	3.70 686	3.76 683	5.02 686	8.19 695	2.12 609	1.63 617	0.25 601	0.76 670	2.72 693	1.91 689	2.39 686	2.36 691

anonymousdsp2	0.34 191	0.24 94	1.16 153	0.28 232	0.15 101	0.57 343	0.23 259	0.79 419	0.47 256	0.38 266	0.37 250	0.40 297	0.25 225	0.47 287	0.21 145	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.13 371	0.19 355	0.27 505

GEAStereo	0.35 204	0.32 219	1.17 154	0.53 584	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.40 72	0.27 14	0.20 85	0.22 93	0.16 51	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.11 331	0.37 624	0.08 63	0.06 20	0.33 532	0.71 639

GSStereo	0.36 214	0.32 219	1.17 154	0.34 402	0.60 619	0.55 309	0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

rvit_stereo_ft	0.31 165	0.61 420	1.18 156	0.32 343	0.21 275	0.28 21	0.27 364	0.55 236	0.48 260	0.23 141	0.27 156	0.28 218	0.26 245	0.32 140	0.25 220	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.11 298	0.13 193	0.14 257

mmm	0.38 234	0.21 37	1.18 156	0.35 418	0.17 162	0.49 234	0.26 339	0.78 404	0.52 293	0.50 359	0.57 425	0.41 303	0.37 365	0.71 398	0.31 300	0.11 331	0.13 433	0.14 460	0.13 371	0.15 245	0.14 257

AIO_test	0.39 249	0.37 268	1.19 158	0.73 625	0.67 628	0.35 68	0.25 316	0.47 154	0.34 77	0.34 243	0.22 93	0.33 254	0.17 74	1.31 477	0.19 93	0.11 331	0.15 480	0.08 63	0.21 518	0.15 245	0.23 461

fffy	0.28 126	0.24 94	1.19 158	0.27 201	0.15 101	0.37 89	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.20 85	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.44 250	0.20 125	0.08 67	0.10 322	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

test_sample1	0.40 257	0.18 6	1.19 158	0.31 314	0.18 209	0.48 217	0.23 259	0.78 404	0.49 267	0.44 300	0.44 295	0.45 341	0.41 407	1.39 486	0.33 326	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.13 230

LoS_RVC	0.29 139	0.33 228	1.19 158	0.25 134	0.34 491	0.43 157	0.22 220	0.42 94	0.32 48	0.22 118	0.33 228	0.23 148	0.24 210	0.31 127	0.21 145	0.07 26	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.10 107	0.31 542

ITSA-stereo	0.48 355	0.33 228	1.20 162	0.33 369	0.18 209	0.60 391	0.29 408	0.94 541	0.80 564	0.50 359	0.49 343	0.53 388	0.59 527	1.25 475	0.64 495	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.23 461

CASnet	0.28 126	0.31 211	1.20 162	0.28 232	0.11 9	0.47 206	0.19 111	0.44 111	0.44 211	0.38 266	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.29 105	0.19 93	0.10 250	0.06 24	0.15 491	0.12 338	0.16 282	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
aanet-new-8k	0.26 98	0.38 280	1.21 164	0.25 134	0.13 51	0.44 168	0.22 220	0.49 175	0.34 77	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.25 225	0.29 105	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.12 187

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 221	0.37 268	1.21 164	0.26 177	0.18 209	0.73 528	0.18 99	0.53 219	0.41 180	0.35 245	0.30 191	0.58 426	0.22 168	0.33 154	0.95 546	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.13 193	0.15 299

ours_stereo	0.27 110	0.25 108	1.21 164	0.25 134	0.17 162	0.35 68	0.23 259	0.38 56	0.35 91	0.20 85	0.31 208	0.23 148	0.17 74	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.22 404	0.18 372

WCG-NET（raft）	0.32 172	0.53 385	1.21 164	0.23 83	0.12 21	0.44 168	0.24 294	0.40 72	0.50 278	0.35 245	0.35 241	0.47 361	0.25 225	0.35 175	0.20 125	0.08 67	0.29 608	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.11 142

test_sample2	0.41 265	0.19 10	1.23 168	0.31 314	0.17 162	0.51 258	0.27 364	0.81 427	0.55 330	0.44 300	0.45 299	0.46 353	0.38 374	1.51 508	0.30 288	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.14 257

222	0.78 570	0.23 76	1.23 168	0.28 232	0.18 209	0.62 431	0.24 294	1.02 605	0.70 484	0.58 461	0.66 503	0.46 353	0.42 425	1.80 560	6.53 691	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.17 352

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 221	1.34 644	1.24 170	0.23 83	0.12 21	0.33 52	0.20 138	0.40 72	0.33 63	0.25 172	0.21 74	0.16 51	0.14 27	0.27 72	0.63 489	0.55 643	0.06 24	0.11 298	0.13 371	0.25 450	0.49 615

AIO-Stereo	0.30 156	0.27 138	1.25 171	0.27 201	0.24 340	0.37 89	0.20 138	0.52 210	0.36 121	0.21 98	0.30 191	0.23 148	0.14 27	0.31 127	0.20 125	0.08 67	0.07 76	0.09 161	0.38 612	0.19 355	0.31 542

CSP-Net	0.50 384	0.39 292	1.25 171	0.29 266	0.23 325	0.77 552	0.35 474	0.86 471	0.57 346	0.59 475	0.59 434	0.65 459	0.40 396	1.77 551	0.44 409	0.16 510	0.11 375	0.10 222	0.10 230	0.20 371	0.14 257

VMStereo-Base	0.26 98	0.27 138	1.26 173	0.20 9	0.12 21	0.42 149	0.17 79	0.37 47	0.40 167	0.22 118	0.31 208	0.29 230	0.21 150	0.32 140	0.20 125	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.09 79

WCG-NET	0.30 156	0.42 318	1.26 173	0.24 110	0.12 21	0.43 157	0.24 294	0.40 72	0.56 342	0.35 245	0.37 250	0.26 194	0.24 210	0.29 105	0.19 93	0.08 67	0.12 408	0.08 63	0.07 105	0.22 404	0.10 116

DMCA	0.41 265	0.52 378	1.26 173	0.31 314	0.24 340	0.59 379	0.26 339	0.77 389	0.63 417	0.58 461	0.48 326	0.57 419	0.35 345	0.40 223	0.50 440	0.14 469	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.15 245	0.15 299

aanet-new-10k	0.27 110	0.52 378	1.27 176	0.27 201	0.15 101	0.49 234	0.21 180	0.46 134	0.31 37	0.21 98	0.20 66	0.19 107	0.22 168	0.26 66	0.18 68	0.08 67	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.10 107	0.16 331

Zero-FE251	0.56 447	0.29 180	1.27 176	0.26 177	0.16 131	0.44 168	0.16 67	0.44 111	0.35 91	5.31 689	0.19 57	0.22 131	0.19 123	0.24 39	1.08 570	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.13 230

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 139	0.53 385	1.28 178	0.22 60	0.32 463	0.35 68	0.19 111	0.46 134	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.18 84	0.18 98	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 322	0.08 63	0.46 629	0.10 107	0.32 551

Selective-IGEV-i32	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

Selective-IGEV	0.29 139	0.23 76	1.28 178	0.27 201	0.30 432	0.35 68	0.20 138	0.56 242	0.38 140	0.21 98	0.30 191	0.22 131	0.18 98	0.37 199	0.18 68	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.15 424	0.16 282	0.29 520

AIO_rvc	0.41 265	0.64 441	1.29 181	0.58 605	0.39 537	0.37 89	0.24 294	0.50 184	0.43 205	0.28 213	0.23 107	0.25 179	0.16 65	0.99 440	0.19 93	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.25 450	0.85 652

ProNet	0.30 156	0.54 393	1.29 181	0.25 134	0.15 101	0.47 206	0.25 316	0.48 168	0.39 153	0.21 98	0.23 107	0.22 131	0.20 136	0.44 250	0.19 93	0.08 67	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.12 187

anonymity	0.80 574	0.66 455	1.29 181	0.59 610	0.75 635	0.67 489	0.52 565	0.95 555	0.71 494	0.94 610	0.70 532	0.67 476	0.87 600	0.71 398	1.35 602	0.64 648	0.62 656	0.58 645	1.44 684	0.60 635	0.65 635

Selective-IGEV-i1	0.44 302	0.23 76	1.30 184	0.33 369	0.45 577	0.60 391	0.32 452	0.85 461	0.64 425	0.42 287	0.52 371	0.60 436	0.28 283	0.46 275	0.34 333	0.10 250	0.10 322	0.13 423	0.28 556	0.14 222	0.75 643

LACA2	0.25 85	0.74 486	1.30 184	0.20 9	0.10 2	0.39 111	0.17 79	0.32 19	0.36 121	0.15 14	0.15 30	0.18 84	0.14 27	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 1	0.06 20	0.07 5	0.06 1

CAS	0.35 204	0.25 108	1.30 184	0.79 632	0.34 491	0.51 258	0.23 259	0.46 134	0.39 153	0.22 118	0.31 208	0.20 111	0.17 74	0.28 89	0.23 180	0.73 653	0.06 24	0.07 1	0.05 1	0.09 78	0.37 582

RCA-Stereo	0.34 191	0.32 219	1.30 184	0.26 177	0.14 72	0.58 360	0.23 259	0.78 404	0.62 405	0.40 274	0.44 295	0.28 218	0.35 345	0.29 105	0.20 125	0.09 144	0.10 322	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.08 51

PMTNet	0.31 165	0.35 255	1.30 184	0.20 9	0.14 72	0.57 343	0.25 316	0.46 134	0.42 193	0.27 206	0.32 218	0.27 207	0.24 210	0.39 217	0.23 180	0.43 632	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.18 334	0.07 12

trnet	0.28 126	0.26 126	1.32 189	0.19 2	0.12 21	0.54 294	0.15 42	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.30 118	0.21 145	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.09 78	0.07 12

IGEV++	0.34 191	0.43 323	1.32 189	0.31 314	0.14 72	0.32 46	0.21 180	0.70 330	0.34 77	0.22 118	0.28 168	0.22 131	0.27 266	0.35 175	0.27 243	0.09 144	0.39 635	0.08 63	0.15 424	0.25 450	0.45 607

DNS	0.93 602	0.22 54	1.33 191	1.53 667	0.27 391	2.18 670	0.18 99	0.54 231	0.33 63	7.89 692	0.36 245	0.37 273	0.21 150	0.41 228	0.63 489	0.13 424	0.12 408	0.08 63	0.08 144	0.12 158	1.56 681

aanet-new-70k	0.27 110	0.48 361	1.33 191	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.45 126	0.33 63	0.17 41	0.21 74	0.16 51	0.21 150	0.38 209	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.22 436

Occ-G	0.30 156	0.30 197	1.33 191	0.23 83	0.15 101	0.36 82	0.25 316	0.43 102	0.31 37	0.26 190	0.35 241	0.46 353	0.22 168	0.30 118	0.25 220	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.16 446	0.31 514	0.08 51

xxxx	0.70 531	0.21 37	1.33 191	0.28 232	0.18 209	0.63 449	0.24 294	1.02 605	0.69 474	0.50 359	0.62 462	0.58 426	0.38 374	1.47 505	5.21 685	0.13 424	0.12 408	0.11 298	0.10 230	0.12 158	0.15 299

CREStereo	0.28 126	0.30 197	1.33 191	0.19 2	0.13 51	0.55 309	0.17 79	0.48 168	0.46 237	0.27 206	0.33 228	0.24 164	0.21 150	0.31 127	0.21 145	0.11 331	0.07 76	0.08 63	0.05 1	0.10 107	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
BStereo	0.28 126	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.33 52	0.20 138	0.46 134	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

Wave_Phase_stereo	0.31 165	0.33 228	1.34 196	0.23 83	0.29 415	0.98 604	0.20 138	0.49 175	0.35 91	0.22 118	0.17 42	0.20 111	0.14 27	0.28 89	0.25 220	0.07 26	0.07 76	0.16 510	0.21 518	0.12 158	0.11 142

qqq	0.38 234	0.21 37	1.34 196	0.28 232	0.15 101	0.45 176	0.26 339	0.76 378	0.52 293	0.39 272	0.41 277	0.46 353	0.36 352	0.96 437	0.30 288	0.11 331	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

aanet-new-40k	0.25 85	0.37 268	1.35 199	0.24 110	0.24 340	0.38 106	0.20 138	0.39 63	0.26 11	0.18 50	0.24 119	0.16 51	0.20 136	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.18 372

tg	0.37 221	0.55 402	1.35 199	0.28 232	0.16 131	0.57 343	0.18 99	0.57 248	0.49 267	0.37 256	0.44 295	0.38 282	0.24 210	0.46 275	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.43 605	0.36 575

aanet-new-34k	0.27 110	0.57 409	1.36 201	0.23 83	0.11 9	0.34 62	0.20 138	0.36 43	0.30 33	0.19 70	0.27 156	0.17 66	0.22 168	0.20 4	0.15 14	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.29 520

aanet-new-16k	0.26 98	0.47 356	1.36 201	0.25 134	0.12 21	0.36 82	0.18 99	0.40 72	0.35 91	0.18 50	0.21 74	0.18 84	0.21 150	0.21 10	0.16 36	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.11 142

x	0.35 204	0.20 21	1.36 201	0.33 369	0.17 162	0.47 206	0.24 294	0.75 366	0.54 323	0.40 274	0.40 273	0.42 317	0.34 343	0.45 266	0.32 313	0.11 331	0.14 452	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

GLC_STEREO	0.28 126	0.27 138	1.36 201	0.28 232	0.12 21	0.41 135	0.20 138	0.37 47	0.38 140	0.26 190	0.30 191	0.25 179	0.19 123	0.33 154	0.24 206	0.09 144	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.09 79

test_xeample	0.72 543	0.21 37	1.36 201	0.27 201	0.17 162	0.59 379	0.28 384	1.01 602	0.70 484	0.55 423	0.67 506	0.44 332	0.39 388	1.88 581	5.17 684	0.12 392	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.15 299

MatchStereo	0.24 76	0.38 280	1.37 206	0.20 9	0.10 2	0.22 12	0.14 21	0.41 84	0.40 167	0.14 10	0.25 134	0.15 37	0.15 51	0.25 47	0.18 68	0.09 144	0.07 76	0.07 1	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
SCV	0.35 204	0.59 413	1.37 206	0.34 402	0.22 305	0.28 21	0.23 259	0.72 339	0.35 91	0.19 70	0.30 191	0.24 164	0.20 136	0.64 365	0.19 93	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.29 562	0.34 544	0.29 520

ff7	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

IGEVStereo-DCA	0.33 182	0.34 246	1.38 208	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.18 479	0.16 282	0.22 436

ffff	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

11t	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

ccc-4	0.32 172	0.52 378	1.38 208	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.46 134	0.41 180	0.24 152	0.23 107	0.20 111	0.23 194	0.48 294	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.18 479	0.23 419	0.22 436

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 110	0.46 346	1.39 213	0.23 83	0.17 162	0.35 68	0.21 180	0.40 72	0.25 5	0.18 50	0.21 74	0.17 66	0.18 98	0.25 47	0.17 57	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.28 556	0.08 41	0.27 505

DN	0.37 221	0.23 76	1.40 214	0.37 462	0.40 547	0.48 217	0.21 180	0.51 194	0.40 167	0.23 141	0.24 119	0.36 269	0.18 98	0.81 420	0.54 459	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.34 595	0.12 158	0.19 389

DDVS	0.62 486	0.40 300	1.40 214	2.21 681	0.35 504	0.87 587	1.00 647	0.69 322	0.50 278	0.53 392	0.56 417	0.90 581	0.37 365	1.22 469	0.47 424	0.15 489	0.14 452	0.14 460	0.12 338	0.19 355	0.22 436

aanet-new-90k	0.29 139	0.47 356	1.41 216	0.26 177	0.18 209	0.43 157	0.19 111	0.47 154	0.32 48	0.16 22	0.18 52	0.15 37	0.21 150	0.37 199	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.46 609

MoCha-V2	0.36 214	0.32 219	1.41 216	0.36 438	0.31 453	0.35 68	0.19 111	0.57 248	0.39 153	0.30 224	0.32 218	0.28 218	0.27 266	0.47 287	0.24 206	0.08 67	0.56 652	0.08 63	0.38 612	0.18 334	0.12 187

11t1	0.33 182	0.19 10	1.41 216	0.33 369	0.16 131	0.48 217	0.21 180	0.67 314	0.48 260	0.40 274	0.34 236	0.32 247	0.33 334	0.42 237	0.27 243	0.11 331	0.12 408	0.10 222	0.08 144	0.13 193	0.14 257

iRaftStereo_RVC	0.37 221	0.53 385	1.41 216	0.28 232	0.15 101	0.52 277	0.20 138	0.54 231	0.46 237	0.37 256	0.43 284	0.41 303	0.23 194	0.36 188	0.26 232	0.09 144	0.15 480	0.12 362	0.11 298	0.41 597	0.37 582

DSFCA	0.54 427	0.35 255	1.41 216	0.28 232	0.28 406	0.79 561	0.88 637	0.76 378	0.70 484	0.72 559	0.66 503	0.67 476	0.57 518	1.17 465	0.63 489	0.16 510	0.14 452	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.13 230

SCV_C0	0.33 182	0.43 323	1.42 221	0.25 134	0.16 131	0.35 68	0.20 138	0.68 319	0.44 211	0.24 152	0.27 156	0.29 230	0.20 136	0.58 341	0.18 68	0.09 144	0.08 183	0.08 63	0.30 572	0.26 471	0.17 352

RAFT-Stereo-weight	0.34 191	0.29 180	1.43 222	0.28 232	0.28 406	0.55 309	0.22 220	0.78 404	0.48 260	0.46 320	0.38 261	0.36 269	0.17 74	0.33 154	0.23 180	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.09 79

CAS++	0.31 165	0.33 228	1.43 222	0.25 134	0.17 162	0.31 40	0.20 138	0.78 404	0.41 180	0.30 224	0.30 191	0.21 125	0.16 65	0.33 154	0.18 68	0.15 489	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.11 142
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
FE-Mocha	0.41 265	0.31 211	1.44 224	0.28 232	0.33 478	0.41 135	0.17 79	0.69 322	0.45 226	0.44 300	0.50 351	0.41 303	0.45 448	0.36 188	1.17 585	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.21 518	0.13 193	0.13 230

MaDis-Stereo	0.29 139	0.54 393	1.44 224	0.24 110	0.29 415	0.29 28	0.16 67	0.45 126	0.37 133	0.19 70	0.21 74	0.28 218	0.22 168	0.30 118	0.29 268	0.10 250	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.11 141	0.11 142

AEACV	0.33 182	0.24 94	1.44 224	0.28 232	0.35 504	0.47 206	0.21 180	0.43 102	0.28 21	0.26 190	0.25 134	0.22 131	0.38 374	0.30 118	0.18 68	0.09 144	0.35 620	0.09 161	0.36 608	0.23 419	0.25 487

quiztm	0.37 221	0.82 520	1.45 227	0.40 501	0.29 415	0.42 149	0.23 259	0.73 351	0.47 256	0.36 251	0.42 281	0.28 218	0.20 136	0.29 105	0.26 232	0.10 250	0.06 24	0.09 161	0.09 190	0.34 544	0.09 79

rvit_0105_4	0.35 204	0.35 255	1.45 227	0.31 314	0.18 209	0.37 89	0.28 384	0.59 263	0.62 405	0.27 206	0.31 208	0.35 264	0.27 266	0.43 241	0.25 220	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.12 187

rvit_0105_3	0.39 249	0.47 356	1.46 229	0.33 369	0.19 245	0.45 176	0.35 474	0.69 322	0.65 439	0.37 256	0.37 250	0.40 297	0.31 321	0.44 250	0.30 288	0.18 537	0.17 518	0.17 531	0.18 479	0.15 245	0.15 299

rvit_105_1	0.44 302	0.54 393	1.46 229	0.36 438	0.24 340	0.51 258	0.45 542	0.75 366	0.74 523	0.45 311	0.44 295	0.44 332	0.36 352	0.62 360	0.38 364	0.20 562	0.18 530	0.18 551	0.22 528	0.18 334	0.18 372

MyStereo07	0.34 191	0.40 300	1.46 229	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.25 134	0.20 111	0.26 245	0.57 337	0.19 93	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

MC-Stereo	0.32 172	0.31 211	1.46 229	0.31 314	0.15 101	0.53 286	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.36 251	0.38 261	0.27 207	0.27 266	0.42 237	0.19 93	0.09 144	0.13 433	0.09 161	0.16 446	0.20 371	0.13 230

anonymousdsp	0.34 191	0.53 385	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.55 333	0.19 93	0.09 144	0.11 375	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520

CroCo-Stereo Lap2	0.33 182	0.61 420	1.47 233	0.32 343	0.38 531	0.23 14	0.22 220	0.58 254	0.46 237	0.22 118	0.27 156	0.29 230	0.23 194	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.10 222	0.08 144	0.21 387	0.14 257

IGEV-Stereo	0.34 191	0.54 393	1.47 233	0.25 134	0.16 131	0.56 325	0.23 259	0.49 175	0.40 167	0.25 172	0.24 119	0.22 131	0.24 210	0.54 329	0.19 93	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.18 479	0.24 436	0.29 520
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GREAT-IGEV	0.37 221	0.28 167	1.48 236	0.25 134	0.38 531	0.46 196	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.15 14	0.29 176	0.15 37	0.17 74	0.36 188	0.23 180	0.07 26	0.76 670	0.07 1	0.26 547	0.21 387	1.03 668
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
rvit_0105_5	0.36 214	0.39 292	1.48 236	0.30 287	0.18 209	0.41 135	0.30 416	0.64 295	0.62 405	0.30 224	0.33 228	0.37 273	0.29 301	0.41 228	0.28 254	0.18 537	0.16 498	0.15 491	0.15 424	0.15 245	0.14 257

Selective-RAFT	0.35 204	0.26 126	1.48 236	0.31 314	0.15 101	0.61 411	0.19 111	0.60 275	0.54 323	0.28 213	0.29 176	0.40 297	0.33 334	0.50 311	0.27 243	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.35 599	0.19 355	0.08 51

Pointernet	0.29 139	0.25 108	1.49 239	0.24 110	0.20 261	0.47 206	0.15 42	0.62 284	0.47 256	0.22 118	0.29 176	0.26 194	0.20 136	0.28 89	0.20 125	0.10 250	0.07 76	0.07 1	0.12 338	0.10 107	0.07 12

test_sample7	0.47 349	0.33 228	1.49 239	0.34 402	0.20 261	0.51 258	0.30 416	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.17 525	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.18 372

DLCB_ROB	0.54 427	0.55 402	1.49 239	0.36 438	0.25 360	0.65 477	0.36 481	0.80 423	0.70 484	0.72 559	0.69 522	0.83 555	0.46 463	1.53 511	0.60 482	0.13 424	0.12 408	0.14 460	0.14 399	0.14 222	0.13 230

AnonymousM	0.37 221	0.44 334	1.50 242	0.25 134	0.15 101	0.52 277	0.23 259	0.60 275	0.42 193	0.42 287	0.32 218	0.30 238	0.25 225	0.34 168	0.23 180	0.11 331	0.09 273	0.71 653	0.36 608	0.12 158	0.07 12

DIP-Stereo	0.37 221	0.34 246	1.50 242	0.27 201	0.18 209	0.63 449	0.17 79	0.92 524	0.53 310	0.49 352	0.48 326	0.30 238	0.30 311	0.39 217	0.30 288	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.12 187
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
StereoDRNet-Refined	0.50 384	0.41 310	1.50 242	0.33 369	0.21 275	0.68 501	0.26 339	0.81 427	0.68 465	0.67 537	0.68 513	0.73 512	0.42 425	1.10 453	0.59 480	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.14 399	0.25 450	0.21 421
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
aanet-new-36k	0.29 139	0.63 436	1.51 245	0.24 110	0.11 9	0.43 157	0.19 111	0.44 111	0.35 91	0.19 70	0.24 119	0.16 51	0.22 168	0.29 105	0.15 14	0.06 1	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.24 475

aanet-new-22k	0.28 126	0.52 378	1.51 245	0.24 110	0.13 51	0.33 52	0.22 220	0.37 47	0.32 48	0.18 50	0.24 119	0.18 84	0.21 150	0.27 72	0.16 36	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.09 78	0.31 542

RAStereo	0.28 126	0.48 361	1.52 247	0.26 177	0.18 209	0.25 16	0.19 111	0.42 94	0.35 91	0.20 85	0.25 134	0.20 111	0.16 65	0.24 39	0.24 206	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.12 158	0.08 51

LoS	0.31 165	0.30 197	1.52 247	0.23 83	0.13 51	0.54 294	0.20 138	0.48 168	0.49 267	0.25 172	0.28 168	0.37 273	0.24 210	0.38 209	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.05 1	0.15 245	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
GMStereo_Zeroshot	0.41 265	0.36 265	1.54 249	0.41 509	0.19 245	0.52 277	0.19 111	0.59 263	0.52 293	0.57 443	0.59 434	0.63 445	0.29 301	0.58 341	0.33 326	0.15 489	0.09 273	0.16 510	0.09 190	0.24 436	0.12 187

raftrobust	0.38 234	0.68 460	1.54 249	0.32 343	0.46 585	0.52 277	0.21 180	0.56 242	0.42 193	0.52 381	0.35 241	0.31 241	0.33 334	0.37 199	0.30 288	0.10 250	0.11 375	0.08 63	0.07 105	0.21 387	0.19 389

ISRNet	0.47 349	0.44 334	1.55 251	0.37 462	0.31 453	0.49 234	0.19 111	0.75 366	0.66 454	0.63 514	0.71 536	0.67 476	0.39 388	0.58 341	0.44 409	0.23 587	0.16 498	0.21 575	0.20 512	0.21 387	0.25 487

DAS	0.56 447	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	2.40 630	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

SepStereo	0.52 415	0.35 255	1.55 251	0.33 369	0.34 491	0.50 247	0.42 516	0.83 441	0.74 523	0.83 593	0.68 513	0.56 412	0.48 481	1.56 514	0.46 415	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.18 334	0.15 299

ETE_ROB	0.60 473	0.71 471	1.55 251	0.37 462	0.25 360	0.69 507	0.51 562	1.47 651	0.70 484	0.80 581	0.69 522	0.85 564	0.49 488	1.36 483	0.58 478	0.16 510	0.13 433	0.19 558	0.16 446	0.21 387	0.23 461

s12784h	0.36 214	0.28 167	1.58 255	0.23 83	0.11 9	0.62 431	0.24 294	0.79 419	0.64 425	0.44 300	0.52 371	0.28 218	0.26 245	0.50 311	0.24 206	0.11 331	0.06 24	0.09 161	0.06 20	0.16 282	0.06 1

RAFT	0.45 321	0.92 553	1.59 256	0.34 402	0.19 245	0.46 196	0.35 474	0.65 302	0.49 267	0.49 352	0.49 343	0.70 500	0.40 396	0.47 287	0.32 313	0.11 331	0.16 498	0.14 460	0.13 371	0.51 624	0.13 230

ccnet	0.71 540	0.41 310	1.59 256	0.40 501	0.45 577	1.06 615	0.55 577	0.98 573	0.71 494	0.88 600	0.97 596	0.82 553	0.88 604	1.68 535	0.94 544	0.32 622	0.26 597	0.32 617	0.27 552	0.34 544	0.30 533

SMFormer	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.15 245	0.16 331

tta	0.50 384	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.49 435	0.13 424	0.10 322	0.11 298	0.10 230	0.14 222	0.11 142

qqq1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

fff1	0.48 355	0.46 346	1.60 258	0.30 287	0.15 101	0.45 176	0.24 294	0.90 503	0.72 504	0.56 432	0.64 492	0.51 380	0.41 407	1.87 573	0.23 180	0.13 424	0.10 322	0.09 161	0.08 144	0.14 222	0.11 142

aanet-32k-new	0.30 156	0.60 415	1.61 262	0.25 134	0.15 101	0.46 196	0.21 180	0.41 84	0.33 63	0.17 41	0.24 119	0.17 66	0.23 194	0.30 118	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.39 591

CASS	0.39 249	0.30 197	1.61 262	0.32 343	0.17 162	0.53 286	0.24 294	0.70 330	0.49 267	0.59 475	0.54 395	0.40 297	0.40 396	0.41 228	0.30 288	0.17 525	0.10 322	0.14 460	0.11 298	0.18 334	0.17 352
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
delet	0.52 415	0.54 393	1.62 264	0.31 314	0.35 504	0.74 534	0.46 545	0.85 461	0.74 523	0.55 423	0.60 450	0.67 476	0.50 491	1.12 459	0.57 473	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.14 399	0.16 282	0.12 187

NOSS_ROB	0.64 497	0.65 448	1.62 264	0.46 550	0.25 360	0.67 489	0.30 416	0.93 532	0.77 552	0.59 475	0.57 425	0.77 532	0.38 374	2.78 659	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.28 604	0.26 547	0.27 482	0.39 591

Lsterematch	0.39 249	0.69 464	1.65 266	0.28 232	0.14 72	0.50 247	0.21 180	0.47 154	0.58 357	0.43 293	0.59 434	0.44 332	0.37 365	0.44 250	0.40 383	0.10 250	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.12 187

AE-Stereo	0.42 284	0.29 180	1.65 266	0.43 524	0.47 588	0.56 325	0.23 259	0.86 471	0.46 237	0.31 229	0.41 277	0.43 321	0.24 210	0.34 168	0.24 206	0.09 144	0.48 648	0.11 298	0.45 626	0.22 404	0.19 389

Anonymous_2	0.74 555	0.32 219	1.65 266	0.33 369	0.30 432	0.67 489	0.32 452	0.69 322	0.46 237	0.48 340	0.41 277	0.84 560	0.58 524	0.51 315	0.40 383	0.32 622	0.38 628	1.43 680	3.69 698	0.80 650	0.27 505

PSMNet-ADL	0.51 401	0.38 280	1.65 266	0.35 418	0.21 275	0.67 489	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.42 287	0.52 371	0.70 500	0.45 448	1.91 584	0.57 473	0.15 489	0.13 433	0.11 298	0.13 371	0.15 245	0.20 408

HCRNet	0.46 333	0.49 365	1.65 266	0.38 479	0.29 415	0.58 360	0.22 220	0.75 366	0.62 405	0.47 322	0.49 343	0.48 372	0.36 352	1.12 459	0.37 357	0.15 489	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.17 306	0.17 352

CCAANet	0.40 257	0.33 228	1.65 266	0.26 177	0.21 275	0.53 286	0.26 339	0.67 314	0.42 193	0.35 245	0.62 462	0.56 412	0.35 345	0.86 427	0.41 391	0.12 392	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.10 116

HART	0.38 234	0.53 385	1.66 272	0.26 177	0.15 101	0.30 32	0.19 111	0.67 314	0.46 237	0.29 219	0.52 371	0.38 282	0.16 65	0.41 228	0.20 125	0.08 67	0.68 663	0.09 161	0.07 105	0.34 544	0.21 421

XPNet_ROB	0.61 481	0.72 475	1.66 272	0.37 462	0.27 391	0.67 489	0.47 553	0.89 497	0.71 494	0.78 577	0.70 532	0.81 548	0.53 500	1.70 538	0.76 522	0.21 570	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.20 371	0.21 421

DStereoO	0.99 608	0.66 455	1.67 274	0.75 628	0.99 652	0.73 528	1.33 666	0.94 541	0.91 595	0.70 551	1.06 612	0.75 524	1.75 662	0.95 436	2.39 650	1.20 673	0.41 638	0.48 639	0.59 655	0.85 652	0.60 630

EAI-Stereo	0.78 570	0.25 108	1.67 274	0.54 589	0.59 614	1.95 659	2.05 681	1.11 629	0.64 425	0.95 612	1.49 638	0.50 377	0.67 559	0.59 347	1.44 609	0.09 144	0.19 543	0.09 161	0.49 635	0.13 193	0.22 436

aanet-new-60k	0.29 139	0.51 376	1.68 276	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.19 111	0.43 102	0.33 63	0.18 50	0.19 57	0.17 66	0.19 123	0.31 127	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.26 497

UniTT-Stereo	0.30 156	0.36 265	1.68 276	0.27 201	0.24 340	0.29 28	0.18 99	0.33 27	0.34 77	0.26 190	0.37 250	0.18 84	0.18 98	0.31 127	0.27 243	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.07 105	0.25 450	0.08 51

IER	0.43 293	0.38 280	1.69 278	0.26 177	0.25 360	0.66 483	0.26 339	0.71 333	0.55 330	0.54 405	0.59 434	0.60 436	0.53 500	0.52 319	0.39 375	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.14 222	0.11 142

NINENet	0.50 384	0.33 228	1.69 278	0.55 596	0.25 360	0.91 595	0.23 259	0.98 573	0.71 494	0.53 392	0.55 405	0.66 466	0.30 311	1.22 469	0.32 313	0.15 489	0.13 433	0.16 510	0.11 298	0.16 282	0.13 230

test-1	0.44 302	0.48 361	1.69 278	0.30 287	0.27 391	0.50 247	0.28 384	0.80 423	0.43 205	0.40 274	0.54 395	0.41 303	0.24 210	0.31 127	1.16 583	0.09 144	0.20 554	0.10 222	0.17 466	0.11 141	0.26 497

LALA_ROB	0.60 473	0.76 490	1.69 278	0.36 438	0.29 415	0.79 561	0.55 577	0.94 541	0.77 552	0.81 587	0.67 506	0.94 593	0.49 488	0.99 440	0.73 518	0.21 570	0.15 480	0.20 567	0.18 479	0.23 419	0.21 421

MGS-Stereo	0.32 172	0.34 246	1.70 282	0.25 134	0.14 72	0.40 124	0.22 220	0.38 56	0.43 205	0.24 152	0.51 356	0.25 179	0.18 98	0.31 127	0.20 125	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.08 144	0.47 616	0.08 51

hknet	0.47 349	0.29 180	1.70 282	0.30 287	0.24 340	0.76 544	0.31 429	1.00 594	0.64 425	0.63 514	0.53 383	0.80 545	0.38 374	0.77 413	0.37 357	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.12 338	0.12 158	0.11 142

test-3	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.51 372	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.28 513

test_1	0.43 293	0.20 21	1.70 282	0.34 402	0.32 463	0.45 176	0.23 259	0.71 333	0.46 237	0.50 359	0.29 176	0.45 341	0.21 150	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.07 76	0.10 222	0.35 599	0.29 495	0.29 520

test_3	0.44 302	0.20 21	1.70 282	0.36 438	0.32 463	0.47 206	0.30 416	0.73 351	0.49 267	0.50 359	0.30 191	0.45 341	0.22 168	0.59 347	0.98 551	0.08 67	0.10 322	0.11 298	0.35 599	0.29 495	0.28 513

R-Stereo Train	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187

RAFT-Stereo	0.36 214	0.21 37	1.70 282	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.78 404	0.36 121	0.57 443	0.67 506	0.33 254	0.24 210	0.32 140	0.23 180	0.10 250	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.09 78	0.12 187
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
PSi22	0.37 221	0.73 482	1.71 289	0.28 232	0.13 51	0.44 168	0.14 21	0.64 295	0.51 285	0.22 118	0.28 168	0.36 269	0.22 168	0.65 376	0.27 243	0.07 26	0.14 452	0.07 1	0.06 20	0.28 488	0.12 187

HI	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

CoSv	0.41 265	0.63 436	1.72 290	0.27 201	0.21 275	0.45 176	0.19 111	0.55 236	0.41 180	0.57 443	0.59 434	0.65 459	0.45 448	0.45 266	0.39 375	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.11 298	0.20 371	0.10 116

HSM	0.62 486	0.76 490	1.72 290	0.30 287	0.29 415	0.64 463	0.28 384	0.94 541	0.62 405	0.58 461	0.57 425	1.40 644	0.64 550	2.59 648	0.42 394	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.08 144	0.14 222	0.11 142

aanet-new-32k	0.27 110	0.49 365	1.73 293	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

raft_robust	0.55 439	0.84 527	1.73 293	0.28 232	0.54 602	0.53 286	0.25 316	0.88 491	0.75 537	0.48 340	0.46 307	0.76 530	0.75 580	1.46 498	0.27 243	0.09 144	0.10 322	0.10 222	0.30 572	0.26 471	0.16 331

AACVNet	0.54 427	0.78 507	1.73 293	0.36 438	0.21 275	0.57 343	0.25 316	0.71 333	0.51 285	0.55 423	0.59 434	0.64 454	0.41 407	2.13 610	0.41 391	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.11 298	0.33 532	0.15 299

UPFNet	0.46 333	0.28 167	1.73 293	0.33 369	0.32 463	0.65 477	0.38 497	0.83 441	0.59 365	0.57 443	0.52 371	0.61 439	0.40 396	0.75 405	0.52 449	0.13 424	0.12 408	0.13 423	0.12 338	0.15 245	0.11 142

iResNet_ROB	0.50 384	1.15 619	1.73 293	0.31 314	0.21 275	0.58 360	0.22 220	0.95 555	0.82 572	0.58 461	0.62 462	0.57 419	0.39 388	0.84 424	0.40 383	0.11 331	0.08 183	0.09 161	0.06 20	0.21 387	0.13 230

riskmin	0.37 221	0.22 54	1.74 298	0.32 343	0.20 261	0.48 217	0.20 138	0.66 305	0.46 237	0.36 251	0.34 236	0.69 490	0.45 448	0.39 217	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.08 144	0.13 193	0.16 331

UDGNet	0.44 302	1.02 598	1.74 298	0.35 418	0.19 245	0.58 360	0.23 259	0.49 175	0.66 454	0.41 282	0.38 261	0.34 260	0.29 301	0.53 325	0.30 288	0.24 596	0.10 322	0.37 627	0.19 499	0.27 482	0.15 299

dad	0.51 401	1.01 594	1.74 298	0.29 266	0.19 245	0.60 391	0.26 339	0.52 210	0.75 537	0.63 514	0.63 476	0.63 445	0.33 334	0.85 426	0.47 424	0.27 610	0.15 480	0.40 630	0.18 479	0.22 404	0.14 257

OMP-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.56 598	0.37 525	0.60 391	0.26 339	0.70 330	0.65 439	0.66 533	0.60 450	0.69 490	0.32 329	2.09 606	1.20 589	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.10 116

IIG-Stereo	0.59 467	0.65 448	1.74 298	0.54 589	0.23 325	0.61 411	0.21 180	0.73 351	0.65 439	0.64 524	0.69 522	0.69 490	0.38 374	2.09 606	1.39 605	0.11 331	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.09 79

CREStereo++_RVC	0.33 182	0.29 180	1.74 298	0.24 110	0.16 131	0.54 294	0.15 42	0.40 72	0.55 330	0.37 256	0.51 356	0.24 164	0.19 123	0.27 72	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.08 63	0.30 572	0.08 41	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
aanet-new-30k	0.28 126	0.49 365	1.75 304	0.25 134	0.17 162	0.40 124	0.20 138	0.35 33	0.27 14	0.18 50	0.21 74	0.20 111	0.22 168	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.11 142

Hybrid-DGEV-03	0.45 321	0.88 542	1.75 304	0.29 266	0.17 162	0.58 360	0.24 294	0.65 302	0.48 260	0.59 475	1.01 602	0.39 288	0.28 283	0.41 228	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.34 544	0.24 475

Hybrid-DGEV-2	0.51 401	0.84 527	1.75 304	0.32 343	0.17 162	0.73 528	0.18 99	0.83 441	0.69 474	0.52 381	0.38 261	0.53 388	0.42 425	0.99 440	0.92 541	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.10 230	0.25 450	0.23 461

DFGA-Net	0.51 401	1.06 603	1.75 304	0.30 287	0.24 340	0.54 294	0.22 220	0.63 292	0.60 370	0.48 340	0.51 356	0.35 264	0.27 266	1.82 564	0.53 453	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.12 338	0.37 572	0.15 299

MM-Stereo_test3	0.40 257	0.58 410	1.75 304	0.36 438	0.30 432	0.45 176	0.30 416	0.72 339	0.59 365	0.31 229	0.43 284	0.32 247	0.23 194	0.35 175	0.29 268	0.10 250	0.20 554	0.10 222	0.08 144	0.40 594	0.11 142

knoymous	0.34 191	0.25 108	1.75 304	0.24 110	0.18 209	0.45 176	0.24 294	0.57 248	0.38 140	0.41 282	0.39 270	0.55 399	0.25 225	0.38 209	0.23 180	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.07 105	0.13 193	0.12 187

KYRaft	0.48 355	0.29 180	1.75 304	0.33 369	0.21 275	0.75 540	0.44 534	0.58 254	0.57 346	0.64 524	0.93 589	0.53 388	0.72 571	0.60 354	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.12 158	0.54 620

TANstereo	0.33 182	0.49 365	1.75 304	0.23 83	0.12 21	0.54 294	0.16 67	0.40 72	0.45 226	0.45 311	0.51 356	0.26 194	0.22 168	0.29 105	0.20 125	0.10 250	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.08 41	0.11 142

XX-TBD	0.34 191	0.77 499	1.75 304	0.34 402	0.13 51	0.51 258	0.17 79	0.43 102	0.50 278	0.37 256	0.49 343	0.23 148	0.18 98	0.28 89	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.09 78	0.07 12

GCAP-Stereo	0.34 191	0.89 546	1.76 313	0.26 177	0.12 21	0.52 277	0.14 21	0.49 175	0.38 140	0.29 219	0.30 191	0.29 230	0.22 168	0.30 118	0.20 125	0.09 144	0.17 518	0.09 161	0.07 105	0.21 387	0.11 142

SST-Stereo	0.52 415	0.20 21	1.76 313	0.62 616	0.53 600	0.62 431	0.66 607	0.55 236	0.61 387	0.58 461	0.53 383	0.52 386	0.60 531	1.59 524	0.29 268	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.10 116

RAFT_R40	0.50 384	0.21 37	1.76 313	0.50 569	0.40 547	0.61 411	0.53 569	0.56 242	0.60 370	0.56 432	0.54 395	0.55 399	0.51 493	1.57 518	0.53 453	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.09 79

DRaft	0.62 486	0.38 280	1.76 313	0.24 110	0.16 131	0.64 463	0.66 607	0.53 219	0.53 310	0.67 537	0.99 599	0.38 282	1.00 616	1.44 492	2.10 640	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.14 399	0.18 334	0.21 421

GrayStereo	0.66 510	0.19 10	1.76 313	0.90 640	0.23 325	0.62 431	1.42 674	0.62 284	0.60 370	0.72 559	0.78 557	0.56 412	3.07 678	0.60 354	0.26 232	0.09 144	0.08 183	0.10 222	0.21 518	0.11 141	0.18 372

CRE-IMP	0.41 265	0.22 54	1.76 313	0.48 563	0.17 162	0.79 561	0.69 616	0.52 210	0.52 293	0.47 322	0.42 281	0.45 341	0.26 245	0.41 228	0.31 300	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.09 190	0.17 306	0.23 461

Prome-Stereo	0.49 373	0.30 197	1.76 313	0.60 614	0.23 325	0.63 449	0.42 516	0.62 284	0.60 370	0.59 475	1.03 607	0.43 321	0.72 571	0.60 354	0.33 326	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.43 604

acv_ft	0.48 355	0.44 334	1.76 313	0.32 343	0.41 556	0.63 449	0.28 384	0.81 427	0.68 465	0.61 494	0.59 434	0.69 490	0.45 448	0.44 250	0.63 489	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.41 597	0.10 116

TDLM	0.67 515	0.92 553	1.76 313	0.37 462	0.24 340	0.66 483	0.56 582	0.82 435	0.74 523	1.16 628	0.62 462	0.61 439	0.48 481	2.70 655	0.50 440	0.20 562	0.11 375	0.35 621	0.14 399	0.32 523	0.16 331

dd	0.42 284	0.96 571	1.77 322	0.31 314	0.17 162	0.57 343	0.26 339	0.49 175	0.68 465	0.41 282	0.40 273	0.34 260	0.27 266	0.45 266	0.40 383	0.17 525	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.21 387	0.12 187

NRIStereo	0.46 333	0.25 108	1.77 322	0.47 555	0.16 131	0.95 600	0.74 624	0.51 194	0.56 342	0.48 340	0.39 270	0.59 429	0.29 301	0.77 413	0.32 313	0.11 331	0.13 433	0.11 298	0.09 190	0.21 387	0.24 475

PSM-AAD	0.63 493	0.22 54	1.77 322	0.37 462	0.23 325	0.86 583	1.17 659	0.59 263	0.60 370	0.64 524	0.71 536	0.68 483	2.93 675	0.65 376	0.31 300	0.09 144	0.07 76	0.17 531	0.15 424	0.13 193	0.33 560

FBW_ROB	0.83 586	0.77 499	1.77 322	0.44 531	0.30 432	0.87 587	0.46 545	1.10 625	0.91 595	0.81 587	0.75 549	1.01 607	0.61 540	3.66 678	1.23 593	0.26 605	0.23 577	0.36 623	0.25 539	0.27 482	0.62 632

MonStereo1	1.98 662	1.01 594	1.78 326	1.19 658	1.04 656	3.58 681	0.61 596	1.53 656	1.93 667	1.39 650	3.37 680	2.23 662	10.80 698	2.84 663	1.25 595	1.04 666	0.38 628	0.96 664	0.57 650	1.10 661	1.00 667

FACV-RUCA	0.58 459	0.40 300	1.78 326	0.43 524	1.67 677	0.48 217	0.28 384	0.69 322	0.62 405	0.40 274	0.53 383	0.33 254	0.63 548	0.40 223	0.31 300	0.13 424	0.11 375	0.62 648	0.12 338	0.70 641	0.98 660

DisPM	0.43 293	0.33 228	1.78 326	0.57 603	0.18 209	0.59 379	0.63 604	0.53 219	0.61 387	0.60 485	0.53 383	0.38 282	0.26 245	0.75 405	0.29 268	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.14 257

GMOStereo	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

error version	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

test-v	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

LCNet	0.54 427	0.37 268	1.78 326	0.92 642	0.22 305	0.96 601	0.30 416	0.59 263	0.58 357	0.51 372	0.55 405	0.41 303	0.76 582	0.84 424	0.26 232	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.18 479	0.98 659	0.39 591

Patchmatch Stereo++	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.60 391	0.29 408	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo_v2	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.47 287	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ROB_FTStereo	0.38 234	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.26 339	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.49 304	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

Pruner-Stereo	0.51 401	0.27 138	1.78 326	1.79 673	0.19 245	0.62 431	0.45 542	0.57 248	0.60 370	0.61 494	0.48 326	0.41 303	0.24 210	0.46 275	1.00 557	0.12 392	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.12 158	0.13 230

iGMRVC	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.55 333	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

IRAFT_RVC	0.54 427	0.53 385	1.78 326	0.46 550	0.21 275	0.58 360	0.43 523	0.65 302	0.66 454	0.54 405	0.50 351	0.49 374	0.51 493	1.58 522	1.01 561	0.11 331	0.25 594	0.13 423	0.10 230	0.15 245	0.13 230

iRAFT	0.39 249	0.27 138	1.78 326	0.44 531	0.16 131	0.61 411	0.27 364	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.54 329	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

test-2	0.41 265	0.62 426	1.78 326	0.28 232	0.36 513	0.51 258	0.31 429	0.53 219	0.44 211	0.57 443	0.48 326	0.41 303	0.27 266	0.28 89	0.23 180	0.08 67	0.38 628	0.13 423	0.11 298	0.34 544	0.11 142

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 284	0.86 535	1.78 326	0.28 232	0.17 162	0.52 277	0.20 138	0.62 284	0.61 387	0.50 359	0.61 457	0.39 288	0.32 329	0.35 175	0.30 288	0.07 26	0.10 322	0.09 161	0.09 190	0.35 557	0.10 116

AFF-stereo	0.44 302	0.96 571	1.78 326	0.31 314	0.15 101	0.50 247	0.21 180	0.64 295	0.63 417	0.47 322	0.64 492	0.49 374	0.34 343	0.46 275	0.31 300	0.08 67	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.37 572	0.10 116

PSMNet-RSSM	0.53 421	0.82 520	1.78 326	0.31 314	0.25 360	0.58 360	0.28 384	0.84 453	0.60 370	0.50 359	0.61 457	0.67 476	0.43 436	1.68 535	0.42 394	0.15 489	0.10 322	0.14 460	0.16 446	0.15 245	0.13 230

CFNet	0.58 459	0.96 571	1.78 326	0.33 369	0.25 360	0.63 449	0.22 220	0.88 491	0.75 537	0.46 320	0.59 434	0.58 426	0.40 396	2.29 618	0.48 430	0.12 392	0.09 273	0.15 491	0.14 399	0.30 506	0.15 299

AAGNet	0.88 594	0.33 228	1.79 346	0.54 589	0.98 649	0.62 431	0.46 545	0.50 184	0.60 370	0.58 461	0.53 383	0.50 377	0.73 574	1.23 471	7.48 692	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.14 222	0.09 79

HUI-Stereo	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.17 162	0.61 411	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.44 332	0.28 283	0.45 266	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

RAFT-IKP	0.38 234	0.27 138	1.79 346	0.44 531	0.16 131	0.60 391	0.28 384	0.51 194	0.52 293	0.47 322	0.43 284	0.43 321	0.28 283	0.50 311	0.28 254	0.12 392	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.17 306	0.12 187

ACVNet	0.45 321	0.44 334	1.79 346	0.28 232	0.21 275	0.59 379	0.36 481	0.66 305	0.68 465	0.45 311	0.59 434	0.69 490	0.40 396	0.44 250	0.55 461	0.11 331	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.34 544	0.10 116

CFNet-ft	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

CFNet_RVC	0.51 401	0.76 490	1.79 346	0.28 232	0.30 432	0.63 449	0.28 384	0.66 305	0.55 330	0.45 311	0.57 425	0.74 518	0.41 407	1.46 498	0.42 394	0.14 469	0.10 322	0.28 604	0.13 371	0.18 334	0.14 257

AdaStereo	0.44 302	0.38 280	1.79 346	0.34 402	0.20 261	0.57 343	0.28 384	0.92 524	0.69 474	0.52 381	0.55 405	0.61 439	0.33 334	0.48 294	0.39 375	0.17 525	0.08 183	0.17 531	0.11 298	0.18 334	0.12 187
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
test_sample6	0.52 415	0.44 334	1.81 353	0.33 369	0.18 209	0.55 309	0.27 364	0.94 541	0.66 454	0.54 405	0.62 462	0.47 361	0.36 352	1.97 590	0.38 364	0.14 469	0.10 322	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.16 331

NF-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.44 534	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.45 497	0.79 530	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.16 331

OCTAStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.61 387	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.80 531	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

RE-Stereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

TVStereo	0.48 355	0.25 108	1.81 353	0.52 578	0.16 131	0.61 411	0.43 523	0.66 305	0.60 370	0.50 359	0.47 313	0.37 273	0.26 245	1.44 492	0.78 526	0.11 331	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.13 193	0.17 352

PS-NSSS	0.63 493	1.00 590	1.81 353	0.30 287	0.31 453	0.63 449	0.34 466	0.98 573	0.69 474	0.54 405	0.74 546	0.51 380	0.41 407	2.43 635	0.48 430	0.24 596	0.17 518	0.27 601	0.18 479	0.27 482	0.21 421

StereoAnything_RVC	0.35 204	1.25 632	1.82 359	0.20 9	0.12 21	0.26 17	0.15 42	0.43 102	0.37 133	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 123	0.46 275	0.14 4	0.11 331	0.09 273	0.08 63	0.05 1	0.76 647	0.18 372

CBFPSM	0.56 447	0.91 551	1.82 359	0.28 232	0.23 325	0.71 515	0.37 490	0.72 339	0.64 425	0.50 359	0.49 343	1.03 611	0.83 592	0.62 360	1.35 602	0.10 250	0.12 408	0.10 222	0.10 230	0.18 334	0.19 389

RAFT+CT+SA	0.50 384	0.86 535	1.82 359	0.37 462	0.75 635	0.54 294	0.34 466	0.77 389	0.63 417	0.38 266	0.55 405	0.34 260	0.29 301	0.68 385	0.27 243	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.51 639	0.29 495	0.41 602

test_sample5	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.53 392	0.59 434	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

DualNet	0.51 401	0.43 323	1.83 362	0.32 343	0.18 209	0.55 309	0.26 339	0.92 524	0.65 439	0.54 405	0.62 462	0.45 341	0.36 352	1.87 573	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

tt1	0.44 302	0.64 441	1.83 362	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	0.88 588	0.31 229	0.37 250	0.25 179	0.35 345	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.36 575

LL-Strereo2	0.41 265	0.90 550	1.83 362	0.44 531	0.24 340	0.54 294	0.27 364	0.58 254	0.45 226	0.41 282	0.33 228	0.44 332	0.21 150	0.44 250	0.34 333	0.09 144	0.08 183	0.16 510	0.14 399	0.17 306	0.17 352

psm_up	0.57 454	0.61 420	1.83 362	0.35 418	0.30 432	0.64 463	0.37 490	0.90 503	0.68 465	0.59 475	0.55 405	0.68 483	0.54 503	1.91 584	0.46 415	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.23 419	0.13 230

TestStereo1	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

SA-5K	0.49 373	0.81 516	1.85 367	0.39 489	0.57 610	0.56 325	0.34 466	0.75 366	0.69 474	0.44 300	0.63 476	0.35 264	0.42 425	0.64 365	0.29 268	0.10 250	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.33 532	0.26 497

PSM-softLoss	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

KMStereo	0.48 355	0.27 138	1.85 367	0.51 574	0.17 162	0.61 411	0.40 506	0.61 280	0.57 346	0.52 381	0.48 326	0.39 288	0.25 225	1.46 498	0.77 524	0.12 392	0.08 183	0.13 423	0.12 338	0.12 158	0.14 257

raft+_RVC	0.44 302	0.67 457	1.85 367	0.34 402	0.71 633	0.51 258	0.25 316	0.64 295	0.51 285	0.35 245	0.45 299	0.32 247	0.28 283	0.43 241	0.32 313	0.09 144	0.19 543	0.10 222	0.09 190	0.20 371	0.40 597

RALCasStereoNet	0.45 321	0.88 542	1.85 367	0.30 287	0.26 378	0.49 234	0.26 339	0.58 254	0.51 285	0.36 251	0.48 326	0.36 269	0.28 283	0.55 333	0.34 333	0.10 250	0.53 650	0.09 161	0.08 144	0.25 450	0.34 564

UCFNet_RVC	0.48 355	0.82 520	1.85 367	0.30 287	0.27 391	0.64 463	0.26 339	0.74 356	0.55 330	0.48 340	0.53 383	0.63 445	0.41 407	0.88 432	0.38 364	0.15 489	0.10 322	0.17 531	0.17 466	0.18 334	0.15 299

MLCV	0.48 355	0.89 546	1.85 367	0.29 266	0.14 72	0.59 379	0.23 259	0.72 339	0.59 365	0.66 533	0.66 503	0.55 399	0.36 352	1.03 447	0.49 435	0.09 144	0.06 24	0.09 161	0.07 105	0.19 355	0.11 142

IMH-64-1	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

IMH-64	1.39 644	1.64 657	1.86 375	1.36 662	1.11 660	1.39 637	1.19 660	1.76 663	1.45 647	1.16 628	2.21 657	1.53 648	1.38 644	1.98 591	1.52 612	1.29 674	0.67 659	1.27 674	0.69 661	1.29 671	0.98 660

ssnet_v2	0.55 439	0.60 415	1.86 375	0.32 343	0.22 305	0.72 521	0.44 534	0.94 541	0.74 523	0.63 514	0.54 395	0.81 548	0.47 472	0.77 413	0.70 508	0.16 510	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.30 506	0.30 533

CRFU-Net	0.56 447	0.38 280	1.86 375	0.46 550	0.26 378	0.82 572	0.36 481	0.90 503	0.49 267	0.62 505	0.59 434	0.78 536	1.35 642	1.00 443	0.48 430	0.15 489	0.14 452	0.17 531	0.10 230	0.19 355	0.14 257

PFNet+	0.45 321	0.37 268	1.86 375	0.46 550	0.18 209	0.58 360	0.77 628	0.52 210	0.64 425	0.56 432	0.48 326	0.39 288	0.26 245	0.93 433	0.32 313	0.13 424	0.09 273	0.14 460	0.13 371	0.12 158	0.15 299

coex_refinement	0.58 459	0.94 561	1.87 380	0.38 479	0.25 360	0.64 463	0.34 466	0.83 441	0.65 439	0.60 485	0.63 476	0.81 548	0.48 481	1.85 572	0.56 469	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.10 230	0.16 282	0.16 331

DISCO	0.57 454	0.34 246	1.87 380	0.45 545	0.34 491	0.84 577	0.35 474	0.84 453	0.78 556	0.59 475	0.63 476	1.06 618	0.53 500	1.10 453	0.82 533	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.22 404	0.18 372

rvit_stereo_0075_2	0.40 257	0.40 300	1.88 382	0.33 369	0.32 463	0.41 135	0.22 220	0.58 254	0.53 310	0.38 266	0.51 356	0.40 297	0.27 266	0.44 250	0.29 268	0.20 562	0.15 480	0.22 578	0.15 424	0.18 334	0.23 461

test_sample4	0.50 384	0.42 318	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.56 325	0.26 339	0.93 532	0.65 439	0.54 405	0.54 395	0.45 341	0.36 352	1.79 556	0.36 350	0.13 424	0.10 322	0.13 423	0.12 338	0.17 306	0.16 331

test_sample3	0.50 384	0.41 310	1.88 382	0.32 343	0.19 245	0.57 343	0.25 316	0.92 524	0.64 425	0.52 381	0.49 343	0.47 361	0.35 345	1.79 556	0.37 357	0.13 424	0.10 322	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.16 331

MIM_Stereo	0.41 265	0.60 415	1.88 382	0.31 314	0.21 275	0.50 247	0.19 111	0.64 295	0.44 211	0.43 293	0.53 383	0.43 321	0.27 266	0.51 315	0.28 254	0.08 67	0.14 452	0.11 298	0.10 230	0.26 471	0.26 497

DDUNet	0.77 566	1.12 610	1.88 382	0.76 629	0.69 631	0.84 577	0.43 523	0.85 461	0.65 439	0.67 537	0.75 549	0.91 583	0.52 498	1.03 447	0.57 473	0.54 641	0.37 624	0.95 663	0.52 642	0.71 643	0.57 626

GES	0.44 302	0.28 167	1.88 382	0.30 287	0.18 209	0.61 411	0.30 416	0.88 491	0.46 237	0.47 322	0.52 371	0.39 288	0.42 425	0.58 341	0.67 501	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.15 245	0.17 352

PWC_ROB	0.70 531	0.94 561	1.88 382	0.39 489	0.39 537	0.62 431	0.30 416	0.98 573	0.94 601	0.91 606	1.29 627	0.77 532	0.62 545	1.62 529	1.03 565	0.18 537	0.11 375	0.18 551	0.13 371	0.51 624	0.22 436

G2L-Stereo_test	0.55 439	0.97 579	1.89 389	0.33 369	0.24 340	0.75 540	0.38 497	0.79 419	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.74 518	0.39 388	1.56 514	0.43 403	0.10 250	0.08 183	0.08 63	0.08 144	0.28 488	0.13 230

PSMNet-RUCA	0.58 459	0.82 520	1.89 389	0.59 610	0.56 608	0.64 463	0.36 481	0.84 453	0.69 474	0.51 372	0.68 513	0.53 388	0.43 436	0.56 336	0.43 403	0.34 626	0.18 530	0.44 636	0.29 562	0.48 617	0.30 533

Any-RAFT	0.38 234	0.25 108	1.89 389	0.27 201	0.17 162	0.68 501	0.21 180	0.78 404	0.53 310	0.43 293	0.43 284	0.54 396	0.30 311	0.41 228	0.20 125	0.10 250	0.12 408	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.09 79

ToySt	0.44 302	0.61 420	1.89 389	0.29 266	0.18 209	0.55 309	0.35 474	0.67 314	0.53 310	0.39 272	0.50 351	0.59 429	0.43 436	0.51 315	0.49 435	0.10 250	0.12 408	0.13 423	0.16 446	0.24 436	0.19 389

sCroCo_RVC	0.33 182	0.32 219	1.89 389	0.34 402	0.27 391	0.30 32	0.22 220	0.48 168	0.44 211	0.22 118	0.33 228	0.25 179	0.25 225	0.32 140	0.24 206	0.14 469	0.16 498	0.12 362	0.12 338	0.15 245	0.13 230

H2IRNET	0.40 257	0.61 420	1.90 394	0.29 266	0.17 162	0.54 294	0.18 99	0.52 210	0.50 278	0.27 206	0.56 417	0.47 361	0.35 345	0.46 275	0.33 326	0.10 250	0.07 76	0.12 362	0.14 399	0.32 523	0.12 187

Sa-1000	0.51 401	0.72 475	1.90 394	0.31 314	0.60 619	0.60 391	0.31 429	0.94 541	0.71 494	0.52 381	0.83 566	0.42 317	0.33 334	0.68 385	0.28 254	0.10 250	0.09 273	0.13 423	0.29 562	0.29 495	0.10 116

SACVNet	0.60 473	0.74 486	1.90 394	0.37 462	0.28 406	0.64 463	0.37 490	0.86 471	0.61 387	0.65 531	0.62 462	0.69 490	0.44 444	2.08 604	0.42 394	0.18 537	0.14 452	0.16 510	0.15 424	0.38 579	0.24 475

RALAANet	0.43 293	0.98 583	1.90 394	0.32 343	0.23 325	0.48 217	0.19 111	0.67 314	0.53 310	0.48 340	0.45 299	0.39 288	0.30 311	0.48 294	0.37 357	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.14 399	0.27 482	0.10 116

hitnet-ft	0.67 515	0.80 511	1.90 394	0.28 232	0.22 305	0.69 507	0.36 481	0.85 461	0.65 439	0.56 432	0.84 569	1.03 611	0.95 614	2.32 621	0.55 461	0.23 587	0.14 452	0.41 631	0.13 371	0.24 436	0.17 352

GANet-RSSM	0.55 439	0.73 482	1.90 394	0.36 438	0.26 378	0.59 379	0.27 364	0.78 404	0.52 293	0.47 322	0.57 425	0.63 445	0.45 448	1.92 588	0.43 403	0.14 469	0.10 322	0.25 597	0.11 298	0.34 544	0.14 257

GMStereo	0.38 234	0.99 588	1.91 400	0.27 201	0.16 131	0.39 111	0.23 259	0.47 154	0.62 405	0.38 266	0.34 236	0.25 179	0.25 225	0.39 217	0.29 268	0.14 469	0.08 183	0.10 222	0.12 338	0.15 245	0.11 142
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
BEATNet_4x	0.47 349	0.73 482	1.91 400	0.33 369	0.15 101	0.56 325	0.25 316	0.85 461	0.58 357	0.54 405	0.51 356	0.57 419	0.42 425	0.57 337	0.61 485	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.20 371	0.16 331

PASM	0.72 543	0.68 460	1.91 400	0.47 555	0.44 566	0.60 391	0.51 562	0.76 378	0.80 564	0.77 575	0.67 506	0.87 573	0.61 540	2.40 630	0.67 501	0.32 622	0.35 620	0.36 623	0.41 621	0.45 614	0.39 591

DeepStereo_RVC	0.44 302	0.28 167	1.92 403	0.49 565	0.17 162	0.60 391	0.59 590	0.50 184	0.52 293	0.49 352	0.45 299	0.39 288	0.86 599	0.45 266	0.33 326	0.11 331	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.15 245	0.19 389

Gwc-CoAtRS	0.38 234	0.33 228	1.92 403	0.27 201	0.41 556	0.48 217	0.19 111	0.59 263	0.46 237	0.43 293	0.39 270	0.57 419	0.26 245	0.32 140	0.26 232	0.09 144	0.09 273	0.09 161	0.31 581	0.11 141	0.09 79

ac_64	0.55 439	0.46 346	1.92 403	0.36 438	0.34 491	0.63 449	0.31 429	0.82 435	0.61 387	0.55 423	0.51 356	0.89 579	0.48 481	1.83 565	0.55 461	0.14 469	0.11 375	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.12 187

MultiAttention	2.38 668	0.50 373	1.93 406	1.80 674	2.56 685	10.86 695	2.30 684	1.22 635	0.80 564	0.62 505	1.16 619	1.13 627	0.56 512	16.09 706	1.18 586	0.20 562	0.09 273	0.43 635	1.62 687	0.94 656	1.58 682

YMNet	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

YMNet_1	0.62 486	0.72 475	1.93 406	0.41 509	0.41 556	0.87 587	0.43 523	0.87 482	0.71 494	0.74 566	0.81 561	0.83 555	0.46 463	0.86 427	0.93 542	0.19 552	0.22 569	0.20 567	0.17 466	0.41 597	0.21 421

DualNet (step1)	0.59 467	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.11 456	0.38 364	0.61 645	0.14 452	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample9	0.94 603	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.93 532	0.66 454	0.57 443	0.51 356	0.55 399	0.45 448	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

test_sample8	1.12 620	0.62 426	1.93 406	0.27 201	0.22 305	0.68 501	0.31 429	0.95 555	0.61 387	1.18 636	0.56 417	2.53 666	1.31 638	1.91 584	2.55 653	0.61 645	4.16 697	0.87 657	0.56 647	0.25 450	0.23 461

1111x	0.74 555	0.21 37	1.93 406	0.31 314	0.17 162	0.63 449	0.32 452	1.03 612	0.74 523	0.52 381	0.62 462	0.57 419	0.47 472	2.38 626	4.25 679	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.12 338	0.12 158	0.14 257

MIF-Stereo (partial)	0.34 191	0.41 310	1.93 406	0.26 177	0.24 340	0.32 46	0.17 79	0.53 219	0.42 193	0.25 172	0.37 250	0.25 179	0.26 245	0.44 250	0.31 300	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.10 230	0.19 355	0.14 257

EKT-Stereo	1.47 648	0.49 365	1.93 406	2.57 685	19.31 707	0.55 309	0.22 220	0.69 322	0.42 193	0.38 266	0.36 245	0.43 321	0.27 266	0.69 391	0.26 232	0.12 392	0.14 452	0.11 298	0.16 446	0.20 371	0.15 299

MMNet	0.50 384	0.48 361	1.93 406	0.33 369	0.27 391	0.79 561	0.28 384	0.81 427	0.74 523	0.60 485	0.56 417	0.59 429	0.55 508	0.79 418	0.59 480	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.14 257

StereoVision	0.45 321	0.72 475	1.94 416	0.33 369	0.32 463	0.47 206	0.26 339	0.68 319	0.57 346	0.32 238	0.89 582	0.45 341	0.27 266	0.49 304	0.36 350	0.13 424	0.15 480	0.16 510	0.15 424	0.19 355	0.13 230

RP	0.67 515	0.82 520	1.94 416	0.43 524	0.44 566	0.65 477	0.45 542	0.89 497	0.82 572	0.66 533	0.92 585	0.99 603	0.76 582	1.55 513	0.66 498	0.25 601	0.18 530	0.23 585	0.20 512	0.31 514	0.22 436

DeepPruner_ROB	0.50 384	0.70 469	1.94 416	0.29 266	0.26 378	0.63 449	0.31 429	0.80 423	0.48 260	0.61 494	0.55 405	0.66 466	0.38 374	0.98 439	0.40 383	0.19 552	0.14 452	0.14 460	0.14 399	0.23 419	0.17 352

fff	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

SA	0.50 384	0.75 489	1.95 419	0.31 314	0.61 623	0.57 343	0.31 429	0.91 515	0.73 519	0.42 287	0.62 462	0.38 282	0.47 472	0.68 385	0.29 268	0.09 144	0.09 273	0.13 423	0.32 587	0.30 506	0.10 116

GEStereo_RVC	0.54 427	0.87 538	1.95 419	0.47 555	0.25 360	0.62 431	0.37 490	1.00 594	0.74 523	0.53 392	0.54 395	0.59 429	0.44 444	1.10 453	0.46 415	0.15 489	0.11 375	0.12 362	0.10 230	0.26 471	0.19 389

ADLNet	0.60 473	0.71 471	1.95 419	0.35 418	0.34 491	0.67 489	0.34 466	0.90 503	0.74 523	0.68 543	0.62 462	0.80 545	0.45 448	1.78 552	0.64 495	0.14 469	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.29 495	0.21 421

DCANet	0.42 284	0.77 499	1.95 419	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.41 407	0.36 188	0.39 375	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

csc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

cscssc	0.43 293	0.77 499	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.75 537	0.54 405	0.47 313	0.31 241	0.65 552	0.36 188	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

111	0.48 355	1.09 607	1.95 419	0.24 110	0.13 51	0.59 379	0.26 339	0.83 441	0.78 556	0.48 340	0.52 371	0.56 412	0.38 374	0.49 304	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.23 419	0.35 567

RAFT + AFF	0.64 497	1.20 626	1.95 419	0.34 402	0.33 478	0.67 489	0.52 565	0.99 585	0.74 523	0.53 392	0.58 431	0.57 419	0.80 588	1.76 548	0.51 446	0.12 392	0.27 604	0.15 491	0.14 399	0.43 605	0.29 520

G2L-ROB	0.51 401	0.95 568	1.96 428	0.29 266	0.22 305	0.59 379	0.28 384	0.76 378	0.57 346	0.55 423	0.45 299	0.70 500	0.32 329	1.38 485	0.47 424	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.20 371	0.13 230

AIO-test2	0.49 373	1.15 619	1.96 428	0.42 520	0.37 525	0.50 247	0.23 259	0.79 419	0.70 484	0.33 241	0.53 383	0.27 207	0.22 168	0.67 382	0.29 268	0.73 653	0.08 183	0.13 423	0.17 466	0.17 306	0.18 372

iRaft-Stereo_20w	0.58 459	0.39 292	1.96 428	0.45 545	0.32 463	0.92 597	0.57 586	1.14 630	0.56 342	0.81 587	0.40 273	0.55 399	0.69 564	0.65 376	1.04 566	0.09 144	0.16 498	0.09 161	0.36 608	0.17 306	0.25 487

rafts_anoy	0.43 293	0.89 546	1.96 428	0.32 343	0.30 432	0.48 217	0.24 294	0.62 284	0.49 267	0.37 256	0.38 261	0.33 254	0.30 311	0.51 315	0.34 333	0.10 250	0.39 635	0.13 423	0.15 424	0.17 306	0.15 299

NCCL2	0.65 505	0.94 561	1.96 428	0.43 524	0.30 432	0.71 515	0.68 613	0.84 453	0.65 439	0.70 551	0.60 450	0.86 571	0.54 503	1.56 514	0.57 473	0.20 562	0.16 498	0.67 651	0.25 539	0.22 404	0.24 475

model_zeroshot	0.44 302	0.68 460	1.97 433	0.28 232	0.18 209	0.69 507	0.21 180	0.63 292	0.40 167	1.00 615	0.34 236	0.42 317	0.20 136	0.69 391	0.24 206	0.10 250	0.22 569	0.10 222	0.22 528	0.12 158	0.10 116

test_5	0.51 401	0.87 538	1.99 434	0.37 462	0.65 627	0.58 360	0.35 474	0.78 404	0.62 405	0.48 340	0.55 405	0.45 341	0.40 396	0.72 400	0.30 288	0.09 144	0.07 76	0.12 362	0.12 338	0.33 532	0.38 585

DN-CSS_ROB	0.48 355	1.23 629	1.99 434	0.39 489	0.22 305	0.56 325	0.19 111	0.75 366	0.61 387	0.45 311	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.70 396	0.32 313	0.11 331	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.36 564	0.12 187

HGLStereo	0.54 427	0.69 464	2.00 436	0.35 418	0.40 547	0.66 483	0.30 416	0.83 441	0.62 405	0.57 443	0.69 522	0.69 490	0.54 503	1.07 450	0.55 461	0.13 424	0.13 433	0.13 423	0.11 298	0.19 355	0.17 352

IGEV_i1	0.44 302	0.26 126	2.01 437	0.33 369	0.18 209	0.58 360	0.27 364	0.84 453	0.49 267	0.45 311	0.47 313	0.55 399	0.33 334	0.65 376	0.36 350	0.11 331	0.11 375	0.13 423	0.19 499	0.17 306	0.28 513

ffm	0.47 349	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	0.63 363	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

ff1	0.73 552	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.74 356	0.88 588	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.10 250	0.24 581	0.15 491	0.13 371	0.25 450	0.36 575

mmx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

xxx	0.72 543	0.23 76	2.01 437	0.30 287	0.21 275	0.57 343	0.26 339	0.99 585	0.76 547	0.53 392	0.63 476	0.66 466	0.39 388	2.52 643	3.43 671	0.13 424	0.10 322	0.15 491	0.13 371	0.15 245	0.15 299

RAFT-Test	0.44 302	0.38 280	2.01 437	0.27 201	0.44 566	0.64 463	0.37 490	0.72 339	0.57 346	0.45 311	0.48 326	0.65 459	0.24 210	0.35 175	0.29 268	0.09 144	0.11 375	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.11 142

test_4	0.40 257	0.37 268	2.01 437	0.29 266	0.21 275	0.50 247	0.28 384	0.47 154	0.39 153	0.42 287	0.76 552	0.38 282	0.22 168	0.52 319	0.33 326	0.08 67	0.07 76	0.11 298	0.15 424	0.28 488	0.07 12

GANet	0.75 558	0.84 527	2.01 437	0.40 501	0.25 360	0.74 534	0.66 607	0.87 482	0.73 519	0.71 556	1.07 613	0.84 560	0.59 527	2.71 657	1.15 581	0.17 525	0.16 498	0.44 636	0.16 446	0.31 514	0.20 408

RASNet	0.61 481	0.68 460	2.03 445	0.35 418	0.46 585	0.65 477	0.28 384	0.78 404	0.70 484	0.48 340	0.64 492	0.93 589	0.61 540	2.21 614	0.73 518	0.12 392	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.14 222	0.11 142

NVstereo2D	0.58 459	0.40 300	2.03 445	0.35 418	0.35 504	0.69 507	0.39 503	0.91 515	0.80 564	0.47 322	0.53 383	0.67 476	0.46 463	1.99 594	0.48 430	0.19 552	0.11 375	0.17 531	0.13 371	0.25 450	0.25 487

FADNet	0.64 497	1.22 628	2.06 447	0.32 343	0.30 432	0.66 483	0.29 408	0.88 491	0.72 504	0.44 300	0.48 326	0.66 466	0.57 518	1.84 570	0.45 414	0.46 637	0.20 554	0.17 531	0.19 499	0.59 632	0.24 475

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 566	1.04 600	2.06 447	0.94 644	0.35 504	0.89 592	0.40 506	0.85 461	0.63 417	0.55 423	0.63 476	0.75 524	0.38 374	2.38 626	0.48 430	1.10 669	0.31 613	0.36 623	0.21 518	0.53 628	0.55 623

ACVNet-DCA	0.42 284	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

xx1	0.46 333	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.46 353	0.36 352	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.12 362	0.12 338	0.12 158	0.14 257

1test111	0.44 302	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.76 378	0.52 293	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.96 437	0.30 288	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.12 158	0.14 257

cc1	0.47 349	0.64 441	2.07 449	0.35 418	0.14 72	0.76 544	0.25 316	0.74 356	1.01 611	0.31 229	0.38 261	0.24 164	0.38 374	0.69 391	0.19 93	0.10 250	0.24 581	0.11 298	0.09 190	0.25 450	0.40 597

RAFT_CTSACE	0.46 333	0.76 490	2.07 449	0.35 418	0.30 432	0.54 294	0.30 416	0.61 280	0.48 260	0.49 352	0.76 552	0.55 399	0.36 352	0.58 341	0.22 169	0.08 67	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.41 597	0.08 51

iRaft-Stereo_5w	0.54 427	1.01 594	2.08 454	0.27 201	0.21 275	0.49 234	0.28 384	0.73 351	0.58 357	0.40 274	0.61 457	0.62 443	0.46 463	1.78 552	0.47 424	0.09 144	0.07 76	0.11 298	0.10 230	0.39 589	0.12 187

Anonymous3	0.42 284	0.35 255	2.09 455	0.33 369	0.24 340	0.72 521	0.31 429	0.74 356	0.55 330	0.35 245	0.40 273	0.33 254	0.29 301	0.44 250	0.28 254	0.18 537	0.18 530	0.13 423	0.13 371	0.17 306	0.17 352

AANet_RVC	0.68 522	1.00 590	2.09 455	0.33 369	0.25 360	0.58 360	0.32 452	0.81 427	0.80 564	0.61 494	0.94 591	0.80 545	0.41 407	2.46 638	1.02 563	0.36 629	0.14 452	0.10 222	0.09 190	0.23 419	0.22 436

HITNet	0.46 333	0.92 553	2.09 455	0.33 369	0.14 72	0.55 309	0.22 220	0.83 441	0.56 342	0.51 372	0.49 343	0.48 372	0.37 365	0.48 294	0.54 459	0.09 144	0.06 24	0.10 222	0.08 144	0.23 419	0.09 79
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
PWCDC_ROB	0.72 543	1.06 603	2.09 455	0.47 555	0.36 513	0.78 557	0.26 339	0.98 573	1.34 641	0.61 494	2.07 651	0.64 454	0.61 540	0.83 422	0.71 511	0.31 621	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.60 635	0.21 421

Reg-Stereo(zero)	0.46 333	0.17 2	2.10 459	0.24 110	0.34 491	0.51 258	0.42 516	0.50 184	0.54 323	0.37 256	0.46 307	0.54 396	0.60 531	0.43 241	1.10 573	0.08 67	0.09 273	0.08 63	0.22 528	0.12 158	0.22 436

RT-IGEV	0.66 510	0.25 108	2.11 460	0.56 598	0.46 585	0.62 431	0.54 573	0.99 585	0.75 537	0.79 579	0.93 589	0.85 564	0.78 586	0.59 347	1.64 619	0.12 392	0.16 498	0.11 298	0.47 630	0.28 488	0.30 533

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 454	0.87 538	2.11 460	0.32 343	0.30 432	0.84 577	0.40 506	0.88 491	0.72 504	0.65 531	0.73 543	0.66 466	0.57 518	0.93 433	0.71 511	0.13 424	0.07 76	0.10 222	0.08 144	0.15 245	0.14 257

TestStereo	0.45 321	0.54 393	2.11 460	0.29 266	0.16 131	0.43 157	0.24 294	0.54 231	0.45 226	0.37 256	0.46 307	0.34 260	0.27 266	1.98 591	0.27 243	0.11 331	0.08 183	0.12 362	0.09 190	0.14 222	0.08 51

PDISCO_ROB	0.75 558	1.06 603	2.11 460	0.64 618	0.59 614	1.13 627	0.43 523	1.14 630	1.05 615	0.64 524	0.71 536	0.96 596	0.61 540	1.21 467	0.76 522	0.37 630	0.18 530	0.27 601	0.24 533	0.56 631	0.32 551

ADStereo(finetuned)	0.45 321	0.77 499	2.12 464	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.48 326	0.31 241	0.76 582	0.37 199	0.38 364	0.09 144	0.07 76	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.23 461

FADNet-RVC	0.61 481	1.26 634	2.12 464	0.33 369	0.26 378	0.59 379	0.29 408	0.86 471	0.62 405	0.45 311	0.50 351	0.62 443	0.46 463	1.73 543	0.55 461	0.17 525	0.20 554	0.17 531	0.18 479	0.59 632	0.28 513

DCRE	0.50 384	0.63 436	2.13 466	0.30 287	0.23 325	0.45 176	0.24 294	0.59 263	0.53 310	0.50 359	2.10 653	0.42 317	0.26 245	0.35 175	0.23 180	0.09 144	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.16 282	0.15 299

THIR-Stereo	0.86 590	0.62 426	2.13 466	0.25 134	0.16 131	0.58 360	2.74 689	0.59 263	0.51 285	0.62 505	1.62 642	0.97 599	1.80 663	1.69 537	2.25 645	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.11 142

GwcNet-RSSM	0.57 454	0.94 561	2.13 466	0.32 343	0.25 360	0.60 391	0.30 416	0.80 423	0.66 454	0.52 381	0.64 492	0.71 505	0.40 396	1.79 556	0.50 440	0.13 424	0.09 273	0.12 362	0.12 338	0.21 387	0.15 299

CC-Net-ROB	0.85 589	1.15 619	2.13 466	0.88 639	0.38 531	0.88 591	0.44 534	1.06 618	0.79 561	0.58 461	0.69 522	0.65 459	0.50 491	2.74 658	0.51 446	0.93 659	0.39 635	0.87 657	0.29 562	0.54 629	0.54 620

CVANet_RVC	0.65 505	0.80 511	2.13 466	0.36 438	0.26 378	0.62 431	0.42 516	0.84 453	0.72 504	0.69 545	0.68 513	0.68 483	0.52 498	2.64 650	0.42 394	0.19 552	0.12 408	0.22 578	0.17 466	0.37 572	0.15 299

STTStereo	0.51 401	0.69 464	2.14 471	0.36 438	0.30 432	0.61 411	0.32 452	0.77 389	0.60 370	0.60 485	0.54 395	0.67 476	0.43 436	0.86 427	0.42 394	0.16 510	0.15 480	0.17 531	0.20 512	0.16 282	0.15 299

GCST	0.72 543	1.10 608	2.15 472	1.11 655	0.59 614	0.62 431	0.19 111	0.75 366	0.53 310	0.56 432	0.63 476	0.47 361	0.31 321	1.11 456	0.33 326	0.75 655	0.45 640	0.84 656	0.64 660	0.69 640	0.54 620

plain	0.37 221	0.47 356	2.15 472	0.27 201	0.19 245	0.33 52	0.20 138	0.58 254	0.46 237	0.23 141	0.37 250	0.23 148	0.25 225	0.45 266	0.28 254	0.11 331	0.08 183	0.13 423	0.09 190	0.42 603	0.12 187

UDG	0.77 566	1.23 629	2.15 472	0.67 622	0.59 614	0.78 557	0.38 497	0.90 503	0.70 484	0.61 494	0.69 522	1.01 607	0.67 559	1.02 445	0.73 518	0.45 635	0.34 619	0.87 657	0.51 639	0.67 639	0.46 609

sAnonymous2	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

CroCo_RVC	0.38 234	0.62 426	2.15 472	0.31 314	0.24 340	0.34 62	0.27 364	0.53 219	0.46 237	0.24 152	0.29 176	0.23 148	0.28 283	0.28 89	0.22 169	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.13 371	0.38 579	0.35 567

cf-r	0.53 421	0.81 516	2.15 472	0.33 369	0.28 406	0.60 391	0.28 384	0.78 404	0.64 425	0.51 372	0.60 450	0.75 524	0.40 396	1.32 478	0.43 403	0.13 424	0.09 273	0.11 298	0.12 338	0.15 245	0.14 257

PVD	0.90 597	0.85 532	2.15 472	0.53 584	0.50 592	0.99 605	0.56 582	1.15 633	1.64 654	1.41 652	1.41 637	1.11 626	1.13 629	1.35 482	1.31 599	0.26 605	0.28 607	0.28 604	0.26 547	0.37 572	0.49 615

G2L-Stereo	0.55 439	0.85 532	2.18 479	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.27 364	0.77 389	0.55 330	0.54 405	0.52 371	0.71 505	0.36 352	1.75 547	0.50 440	0.13 424	0.11 375	0.13 423	0.11 298	0.29 495	0.15 299

RGC	0.71 540	0.97 579	2.18 479	0.44 531	0.44 566	0.73 528	0.40 506	0.94 541	0.71 494	0.71 556	1.04 610	1.01 607	0.71 568	1.74 545	0.70 508	0.23 587	0.18 530	0.28 604	0.26 547	0.29 495	0.27 505

Wz-Net-MNSev	0.65 505	0.97 579	2.19 481	0.36 438	0.33 478	0.90 593	0.60 592	0.92 524	0.81 571	0.75 568	0.72 541	0.73 512	0.65 552	1.39 486	0.71 511	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.24 436	0.18 372

CFNet-RSSM	0.41 265	0.32 219	2.20 482	0.27 201	0.44 566	0.52 277	0.19 111	0.76 378	0.48 260	0.43 293	0.36 245	0.54 396	0.26 245	0.33 154	0.25 220	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.38 612	0.10 107	0.09 79

UGAM	0.58 459	0.47 356	2.21 483	0.30 287	0.19 245	0.53 286	0.34 466	0.59 263	0.63 417	0.44 300	0.73 543	0.78 536	0.37 365	2.58 647	0.39 375	0.10 250	0.08 183	0.17 531	0.14 399	0.42 603	0.17 352

DCANet-4	0.40 257	0.27 138	2.21 483	0.25 134	0.14 72	0.51 258	0.22 220	0.77 389	0.72 504	0.54 405	0.47 313	0.28 218	0.37 365	0.37 199	0.34 333	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.07 105	0.08 41	0.22 436

AF-Net	0.69 527	0.92 553	2.21 483	0.41 509	0.40 547	0.68 501	0.40 506	1.02 605	0.86 581	0.69 545	1.03 607	1.04 614	0.84 595	1.19 466	0.78 526	0.22 583	0.14 452	0.25 597	0.17 466	0.30 506	0.18 372

DANet	0.80 574	0.65 448	2.21 483	1.19 658	0.48 590	0.74 534	1.25 662	0.89 497	1.53 650	0.89 602	0.71 536	0.96 596	0.56 512	1.83 565	0.96 547	0.18 537	0.16 498	0.19 558	0.16 446	0.26 471	0.29 520
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
cross-raft	0.40 257	0.27 138	2.22 487	0.30 287	0.17 162	0.49 234	0.35 474	0.71 333	0.39 153	0.43 293	0.45 299	0.64 454	0.25 225	0.32 140	0.25 220	0.08 67	0.08 183	0.09 161	0.23 531	0.11 141	0.14 257

SAMSARA	0.91 598	0.97 579	2.22 487	0.80 633	0.58 612	1.32 634	1.31 664	1.01 602	0.94 601	1.36 646	0.87 577	1.38 643	0.90 606	1.72 542	1.02 563	0.24 596	0.30 612	0.22 578	0.25 539	0.36 564	0.35 567

RTSC	0.72 543	1.00 590	2.22 487	0.40 501	0.29 415	0.82 572	0.31 429	0.96 560	1.10 623	0.92 607	0.81 561	0.78 536	0.58 524	1.23 471	1.55 614	0.18 537	0.17 518	0.14 460	0.17 466	0.43 605	0.30 533

ccs_rob	0.45 321	0.46 346	2.22 487	0.26 177	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.09 273	0.16 510	0.10 230	0.17 306	0.14 257

DStereoRT	0.81 582	0.53 385	2.23 491	0.36 438	0.33 478	0.92 597	0.36 481	0.86 471	0.80 564	0.57 443	0.62 462	0.59 429	1.15 631	1.76 548	1.04 566	0.14 469	0.13 433	2.17 691	0.78 666	0.16 282	0.66 637

z-ln-s-r	0.64 497	0.89 546	2.23 491	0.32 343	0.26 378	0.57 343	0.37 490	0.84 453	0.76 547	0.51 372	0.81 561	0.64 454	0.45 448	2.06 600	1.27 597	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.24 436	0.13 230

CFNet_pseudo	0.45 321	0.46 346	2.23 491	0.25 134	0.19 245	0.56 325	0.21 180	0.77 389	0.60 370	0.49 352	0.56 417	0.69 490	0.47 472	0.52 319	0.31 300	0.11 331	0.10 322	0.15 491	0.10 230	0.17 306	0.14 257

HSM-Net_RVC	0.67 515	0.34 246	2.23 491	0.26 177	0.19 245	0.67 489	0.29 408	1.26 641	0.69 474	0.72 559	0.70 532	0.78 536	0.42 425	3.77 679	0.41 391	0.13 424	0.09 273	0.10 222	0.09 190	0.12 158	0.11 142
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CoDeX	0.52 415	0.43 323	2.25 495	0.29 266	0.26 378	0.61 411	0.32 452	0.99 585	0.68 465	0.48 340	0.55 405	0.52 386	0.40 396	1.60 525	0.35 345	0.12 392	0.09 273	0.11 298	0.10 230	0.13 193	0.12 187

DEmStereo	0.68 522	0.31 211	2.25 495	0.42 520	0.17 162	0.66 483	0.89 638	0.51 194	0.59 365	0.60 485	1.01 602	0.45 341	1.26 634	1.54 512	2.26 646	0.10 250	0.08 183	0.10 222	0.10 230	0.10 107	0.11 142

RYNet	0.70 531	0.56 404	2.25 495	0.35 418	0.41 556	0.86 583	0.43 523	0.94 541	0.82 572	0.62 505	0.53 383	0.91 583	0.60 531	2.70 655	1.00 557	0.14 469	0.11 375	0.16 510	0.14 399	0.25 450	0.27 505

AIO-test1	0.45 321	0.87 538	2.27 498	0.33 369	0.33 478	0.50 247	0.22 220	0.74 356	0.66 454	0.29 219	0.41 277	0.29 230	0.22 168	0.73 401	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.12 362	0.14 399	0.30 506	0.22 436

iinet-f	0.57 454	0.93 559	2.27 498	0.31 314	0.25 360	0.83 575	0.33 461	0.81 427	0.65 439	0.54 405	0.63 476	0.73 512	0.67 559	0.73 401	0.67 501	0.13 424	0.13 433	0.11 298	0.10 230	0.43 605	0.16 331

PCWNet_CMD	0.46 333	0.45 343	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.57 518	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.14 460	0.10 230	0.18 334	0.14 257

MSMDNet	0.46 333	0.44 334	2.28 500	0.26 177	0.20 261	0.55 309	0.21 180	0.75 366	0.64 425	0.48 340	0.55 405	0.68 483	0.56 512	0.46 275	0.30 288	0.11 331	0.10 322	0.13 423	0.10 230	0.18 334	0.15 299

MM-Stereo_test1	0.41 265	0.39 292	2.29 502	0.38 479	0.26 378	0.44 168	0.28 384	0.63 292	0.51 285	0.40 274	0.32 218	0.26 194	0.26 245	0.46 275	0.22 169	0.09 144	0.21 563	0.10 222	0.09 190	0.39 589	0.15 299

ADCRef	0.80 574	0.96 571	2.29 502	0.37 462	0.35 504	0.96 601	0.51 562	0.87 482	0.75 537	0.88 600	0.83 566	0.61 439	1.36 643	1.02 445	3.27 665	0.13 424	0.11 375	0.17 531	0.19 499	0.25 450	0.21 421

GANet-ADL	0.44 302	0.41 310	2.31 504	0.33 369	0.20 261	0.57 343	0.25 316	0.75 366	0.54 323	0.42 287	0.59 434	0.56 412	0.30 311	0.40 223	0.38 364	0.14 469	0.11 375	0.09 161	0.08 144	0.22 404	0.17 352

WAO-6	1.58 654	1.54 652	2.32 505	1.14 657	1.00 653	2.30 672	1.03 650	1.82 667	2.85 681	1.25 639	2.61 667	2.20 660	1.56 654	2.47 640	1.99 633	0.95 662	0.67 659	1.19 673	0.83 669	1.08 660	0.88 657

CFNet_ucs	0.48 355	0.50 373	2.32 505	0.26 177	0.22 305	0.57 343	0.22 220	0.85 461	0.65 439	0.53 392	0.64 492	0.68 483	0.44 444	0.54 329	0.31 300	0.13 424	0.12 408	0.16 510	0.11 298	0.19 355	0.17 352

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 614	1.67 659	2.32 505	0.47 555	0.39 537	1.47 639	0.95 641	0.95 555	0.91 595	0.84 595	0.94 591	1.05 616	0.60 531	2.95 665	0.72 515	0.41 631	0.72 669	0.32 617	0.55 644	0.74 644	1.22 673

RAFT-RH_RVC	0.61 481	0.50 373	2.33 508	0.36 438	0.29 415	0.60 391	0.18 99	0.44 111	0.58 357	0.76 571	1.91 649	0.47 361	0.29 301	1.60 525	1.23 593	0.14 469	0.07 76	0.13 423	0.13 371	0.10 107	0.09 79

PSMNet_ROB	0.66 510	1.01 594	2.33 508	0.38 479	0.31 453	0.72 521	0.55 577	0.86 471	0.69 474	0.54 405	0.60 450	0.75 524	0.47 472	2.00 595	0.82 533	0.17 525	0.13 433	0.19 558	0.19 499	0.24 436	0.27 505

AASNet	0.56 447	1.03 599	2.34 510	0.37 462	0.33 478	0.65 477	0.29 408	0.96 560	0.73 519	0.54 405	0.60 450	0.55 399	0.38 374	0.59 347	0.58 478	0.14 469	0.12 408	0.13 423	0.10 230	0.43 605	0.24 475

RAFT-345	0.53 421	0.30 197	2.34 510	0.38 479	0.34 491	0.58 360	0.42 516	0.47 154	0.61 387	0.51 372	1.00 601	0.43 321	0.28 283	1.57 518	0.82 533	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.10 107	0.08 51

DPSNet	0.86 590	0.60 415	2.34 510	0.58 605	0.36 513	1.07 620	0.75 625	1.30 642	1.05 615	0.70 551	0.68 513	0.94 593	1.29 635	2.08 604	1.82 627	0.26 605	0.23 577	0.16 510	0.17 466	0.48 617	0.40 597

FTStereo	0.76 562	0.18 6	2.35 513	0.71 624	0.21 275	0.73 528	1.79 678	0.57 248	0.53 310	1.07 621	1.63 643	1.29 638	2.13 667	0.75 405	0.29 268	0.19 552	0.08 183	0.12 362	0.11 298	0.11 141	0.40 597

SFCPSM	0.46 333	0.24 94	2.35 513	0.27 201	0.27 391	0.70 513	0.32 452	0.96 560	0.63 417	0.49 352	0.52 371	0.43 321	0.36 352	0.52 319	0.43 403	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.16 282	0.12 187

StereoDRNet	0.64 497	0.88 542	2.35 513	0.41 509	0.45 577	0.73 528	0.47 553	0.94 541	0.74 523	0.75 568	0.54 395	0.74 518	0.47 472	1.70 538	0.72 515	0.15 489	0.14 452	0.15 491	0.14 399	0.20 371	0.19 389

SHD	0.72 543	0.77 499	2.36 516	0.45 545	0.40 547	0.71 515	0.32 452	1.02 605	1.25 634	1.07 621	0.84 569	0.90 581	0.73 574	1.09 452	0.98 551	0.21 570	0.18 530	0.20 567	0.21 518	0.32 523	0.31 542

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 439	0.92 553	2.36 516	0.38 479	0.37 525	0.60 391	0.28 384	0.82 435	0.62 405	0.62 505	0.55 405	0.72 508	0.45 448	1.00 443	0.43 403	0.15 489	0.11 375	0.14 460	0.14 399	0.15 245	0.16 331
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
TRStereo	0.53 421	0.76 490	2.38 518	0.42 520	0.29 415	0.69 507	0.23 259	1.81 666	0.55 330	0.36 251	0.32 218	0.47 361	0.40 396	0.46 275	0.25 220	0.12 392	0.11 375	0.11 298	0.41 621	0.13 193	0.32 551

MSMD_ROB	1.34 639	0.96 571	2.38 518	0.39 489	0.32 463	1.96 660	0.62 601	0.91 515	1.43 645	2.94 682	2.60 666	4.77 685	1.95 665	2.43 635	1.33 601	0.29 616	0.26 597	0.32 617	0.32 587	0.30 506	0.30 533

aanet-new	0.32 172	0.29 180	2.39 520	0.25 134	0.25 360	0.43 157	0.21 180	0.41 84	0.31 37	0.18 50	0.23 107	0.16 51	0.30 311	0.33 154	0.15 14	0.09 144	0.07 76	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.13 230

LMCR-Stereo	0.52 415	0.71 471	2.39 520	0.40 501	0.21 275	0.74 534	0.31 429	1.02 605	0.64 425	0.61 494	0.63 476	0.39 288	0.51 493	0.62 360	0.42 394	0.19 552	0.09 273	0.12 362	0.09 190	0.23 419	0.12 187

XQC	0.73 552	0.98 583	2.39 520	0.46 550	0.35 504	0.81 569	0.46 545	1.00 594	1.00 609	0.80 581	0.69 522	0.88 577	0.74 579	1.32 478	1.20 589	0.24 596	0.16 498	0.23 585	0.20 512	0.41 597	0.33 560

MIPNet	0.83 586	0.81 516	2.40 523	0.61 615	0.18 209	1.48 640	1.39 670	1.60 658	0.74 523	1.94 661	0.85 573	0.73 512	1.68 658	0.87 431	0.31 300	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.32 587	0.25 450	0.12 187

GMM-Stereo	0.50 384	0.23 76	2.41 524	0.54 589	0.24 340	0.77 552	0.46 545	0.59 263	0.57 346	0.58 461	0.73 543	0.47 361	0.43 436	0.68 385	0.27 243	0.10 250	0.06 24	0.13 423	0.13 371	0.14 222	0.44 606

ICVP	0.46 333	0.29 180	2.41 524	0.33 369	0.22 305	0.59 379	0.55 577	0.75 366	0.50 278	0.44 300	0.60 450	0.49 374	0.35 345	0.53 325	0.37 357	0.16 510	0.16 498	0.14 460	0.11 298	0.15 245	0.15 299
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
FENet	0.44 302	0.30 197	2.42 526	0.32 343	0.17 162	0.58 360	0.22 220	0.77 389	0.59 365	0.47 322	0.42 281	0.55 399	0.38 374	0.49 304	0.47 424	0.12 392	0.09 273	0.12 362	0.11 298	0.13 193	0.16 331

FADNet_RVC	0.81 582	1.14 615	2.42 526	0.30 287	0.24 340	0.71 515	0.24 294	0.95 555	0.61 387	0.44 300	0.56 417	0.59 429	0.42 425	1.52 510	0.68 504	0.94 661	0.96 677	0.28 604	1.00 676	0.90 654	1.36 676

NCC-stereo	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436

Abc-Net	0.79 572	0.94 561	2.42 526	0.59 610	0.45 577	1.90 657	0.46 545	0.99 585	0.72 504	0.64 524	0.84 569	0.91 583	0.73 574	1.80 560	1.00 557	0.27 610	0.19 543	0.23 585	0.31 581	0.24 436	0.22 436
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
IPLG	0.69 527	0.84 527	2.43 530	0.35 418	0.21 275	1.65 650	0.61 596	1.36 646	0.58 357	1.39 650	0.51 356	0.37 273	0.87 600	1.41 490	0.36 350	0.09 144	0.07 76	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.11 142

ADCL	0.99 608	0.79 509	2.43 530	0.39 489	0.32 463	1.50 642	1.90 679	0.92 524	0.97 605	1.26 642	1.27 624	1.00 605	1.42 648	1.14 462	3.31 667	0.17 525	0.14 452	0.22 578	0.21 518	0.30 506	0.22 436

anonymousa	0.48 355	0.46 346	2.44 532	0.29 266	0.34 491	0.61 411	0.25 316	0.66 305	0.54 323	0.53 392	0.77 556	0.73 512	0.46 463	0.33 154	0.31 300	0.10 250	0.09 273	0.12 362	0.29 562	0.10 107	0.19 389

stereogan	0.69 527	0.51 376	2.44 532	0.39 489	0.39 537	1.01 609	0.41 512	0.94 541	0.92 599	0.73 563	0.85 573	1.15 630	0.69 564	1.57 518	0.53 453	0.19 552	0.18 530	0.20 567	0.16 446	0.36 564	0.24 475

DRN-Test	0.64 497	0.43 323	2.44 532	0.39 489	0.44 566	0.80 568	0.41 512	1.02 605	0.78 556	0.80 581	0.63 476	0.69 490	0.56 512	1.79 556	0.69 506	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	0.18 334	0.17 352

w-ln-seven-2	0.68 522	1.13 613	2.46 535	0.36 438	0.27 391	0.65 477	0.44 534	0.87 482	0.83 575	0.69 545	0.75 549	0.72 508	0.63 548	1.56 514	1.15 581	0.13 424	0.13 433	0.15 491	0.14 399	0.35 557	0.19 389

MM-Stereo_test2	0.38 234	0.28 167	2.46 535	0.43 524	0.15 101	0.50 247	0.25 316	0.47 154	0.38 140	0.33 241	0.26 147	0.23 148	0.22 168	0.34 168	0.29 268	0.08 67	0.09 273	0.09 161	0.10 230	0.36 564	0.22 436

HUF	0.59 467	0.65 448	2.46 535	0.45 545	0.77 639	0.34 62	0.24 294	0.46 134	0.39 153	0.31 229	0.28 168	0.25 179	0.19 123	0.67 382	0.18 68	0.12 392	2.03 690	0.08 63	0.06 20	0.31 514	1.59 683

CIPLG	0.56 447	1.19 625	2.46 535	0.80 633	0.31 453	0.61 411	0.57 586	0.76 378	0.57 346	0.56 432	0.63 476	0.41 303	0.30 311	0.45 266	0.40 383	0.11 331	0.20 554	0.13 423	0.13 371	0.35 557	0.19 389

GANetREF_RVC	0.75 558	1.15 619	2.46 535	0.47 555	0.26 378	0.83 575	0.61 596	0.97 569	0.89 592	0.62 505	0.61 457	0.72 508	0.59 527	2.42 632	0.55 461	0.32 622	0.25 594	0.36 623	0.24 533	0.39 589	0.31 542
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
DStereoFS	2.23 665	2.10 681	2.47 540	1.61 669	1.88 681	3.81 682	2.06 682	1.95 671	3.33 683	2.38 673	3.31 679	2.37 663	4.92 686	2.45 637	3.27 665	1.03 665	1.27 683	0.55 644	1.04 677	0.70 641	2.05 688

MSKI-zero shot	0.46 333	0.38 280	2.47 540	0.27 201	0.43 565	0.56 325	0.20 138	0.77 389	0.43 205	0.60 485	0.51 356	0.44 332	0.17 74	0.68 385	0.21 145	0.09 144	0.29 608	0.09 161	0.32 587	0.14 222	0.10 116

Wz-Net-LNSev	0.59 467	0.96 571	2.47 540	0.34 402	0.37 525	0.79 561	0.44 534	0.86 471	0.77 552	0.61 494	0.67 506	0.79 541	0.56 512	0.64 365	0.62 487	0.15 489	0.14 452	0.12 362	0.12 338	0.18 334	0.19 389

PFNet	0.60 473	0.33 228	2.47 540	0.41 509	0.55 605	0.62 431	0.27 364	0.61 280	0.63 417	0.61 494	0.56 417	0.45 341	0.32 329	1.88 581	1.14 579	0.28 614	0.09 273	0.12 362	0.16 446	0.26 471	0.20 408

UGAM-zero	0.63 493	0.39 292	2.49 544	0.30 287	0.49 591	0.67 489	0.19 111	0.91 515	0.45 226	0.77 575	0.45 299	1.16 632	0.82 591	2.05 599	0.29 268	0.09 144	0.15 480	0.09 161	0.44 625	0.11 141	0.22 436

DCVSM-stereo	0.49 373	0.29 180	2.49 544	0.29 266	0.22 305	0.53 286	0.52 565	0.58 254	0.49 267	0.69 545	0.46 307	0.79 541	0.48 481	0.53 325	0.42 394	0.13 424	0.14 452	0.15 491	0.12 338	0.20 371	0.20 408

WAO-7	1.48 649	1.63 655	2.49 544	0.93 643	0.75 635	1.72 653	1.10 654	1.84 668	1.96 668	1.43 653	2.54 664	1.97 656	1.61 656	3.06 667	2.08 637	0.69 651	0.66 658	0.94 662	0.74 664	0.80 650	0.69 638

LL-Strereo	0.72 543	1.29 636	2.49 544	0.36 438	0.45 577	0.55 309	0.32 452	0.93 532	0.71 494	0.67 537	0.58 431	0.85 564	0.79 587	2.67 654	0.46 415	0.10 250	0.18 530	0.14 460	0.12 338	0.40 594	0.42 603

FCDSN-DC	1.29 636	0.54 393	2.50 548	0.47 555	0.41 556	1.12 625	0.60 592	1.10 625	1.27 636	2.23 669	2.87 671	3.67 676	3.12 680	2.39 629	1.69 621	0.30 619	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.35 557	0.38 585
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 639	1.70 663	2.50 548	0.56 598	0.40 547	2.15 669	0.99 644	1.24 639	1.26 635	1.02 617	1.10 615	1.29 638	0.88 604	3.10 669	1.08 570	1.66 682	0.83 673	0.68 652	0.88 671	1.57 676	1.80 686

SGM_RVC	1.89 659	0.92 553	2.50 548	0.96 647	0.93 648	1.63 648	1.37 668	1.52 655	12.43 697	1.85 660	1.69 644	2.40 665	1.74 661	2.81 662	1.71 622	0.53 639	0.47 645	0.42 632	0.47 630	0.74 644	0.74 641
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
aanet-new-78k	0.33 182	0.44 334	2.51 551	0.26 177	0.12 21	0.42 149	0.20 138	0.45 126	0.31 37	0.16 22	0.22 93	0.15 37	0.25 225	0.34 168	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 63	0.06 20	0.10 107	0.31 542

SQANet	0.80 574	1.58 654	2.53 552	0.76 629	0.83 640	0.76 544	0.36 481	0.83 441	0.64 425	0.63 514	0.69 522	0.73 512	0.51 493	1.21 467	0.53 453	0.77 656	0.29 608	0.59 647	0.29 562	0.86 653	0.61 631

CrosDoStereo	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

DeepStereo_LL	0.94 603	0.37 268	2.53 552	0.25 134	0.32 463	0.54 294	3.76 693	0.72 339	0.60 370	0.70 551	1.40 635	0.53 388	1.49 650	1.78 552	3.09 660	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.21 387	0.11 142

Nwc_Net	0.68 522	0.83 525	2.53 552	0.41 509	0.39 537	0.77 552	0.38 497	1.01 602	0.70 484	0.60 485	0.99 599	0.98 600	0.68 562	1.41 490	0.63 489	0.23 587	0.15 480	0.23 585	0.25 539	0.23 419	0.18 372

AnyNet_C32	1.00 612	1.33 643	2.53 552	0.49 565	0.54 602	1.15 629	1.14 657	0.91 515	0.89 592	1.11 624	0.95 593	0.87 573	0.93 608	1.50 507	4.07 676	0.21 570	0.20 554	0.25 597	0.24 533	0.38 579	0.33 560

MFMNet_re	0.92 600	1.28 635	2.53 552	0.82 637	0.76 638	0.90 593	0.75 625	0.98 573	1.04 614	1.03 618	1.05 611	0.84 560	0.94 611	0.83 422	0.72 515	0.68 650	0.60 654	0.63 649	0.60 656	0.77 648	0.74 641

w-ln-seven	0.74 555	1.05 601	2.54 558	0.37 462	0.34 491	1.03 612	0.47 553	1.00 594	1.08 620	0.90 604	0.85 573	0.85 564	0.57 518	1.37 484	1.26 596	0.14 469	0.13 433	0.16 510	0.15 424	0.31 514	0.20 408

gwcnet-sp	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

scenet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

ssnet	0.49 373	0.43 323	2.54 558	0.31 314	0.22 305	0.67 489	0.31 429	0.78 404	0.65 439	0.58 461	0.47 313	0.46 353	0.43 436	0.76 409	0.46 415	0.11 331	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.15 245	0.14 257

NVStereoNet_ROB	1.16 627	0.95 568	2.54 558	0.58 605	0.55 605	0.78 557	0.63 604	1.00 594	1.08 620	1.03 618	4.07 686	1.48 647	1.22 633	2.88 664	1.27 597	0.50 638	0.46 642	0.54 643	0.62 657	0.50 622	0.63 634
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
TCMNet	0.66 510	0.85 532	2.55 563	0.50 569	0.52 599	0.72 521	0.39 503	0.87 482	0.72 504	0.58 461	0.68 513	0.63 445	0.46 463	1.70 538	0.63 489	0.18 537	0.18 530	0.23 585	0.18 479	0.38 579	0.27 505

DispNO	0.67 515	0.98 583	2.58 564	0.31 314	0.27 391	0.59 379	0.29 408	0.83 441	0.68 465	0.53 392	0.79 560	0.83 555	0.47 472	2.46 638	0.68 504	0.12 392	0.10 322	0.19 558	0.31 581	0.16 282	0.17 352

ASMatch	0.60 473	0.43 323	2.58 564	0.91 641	0.36 513	0.56 325	0.25 316	0.52 210	0.61 387	0.47 322	1.21 621	0.47 361	0.66 557	1.34 481	0.94 544	0.10 250	0.08 183	0.11 298	0.11 298	0.10 107	0.16 331

aanetorigin	0.77 566	0.80 511	2.59 566	0.43 524	0.44 566	0.58 360	1.01 649	0.57 248	0.68 465	1.53 656	1.23 622	0.81 548	1.08 624	1.07 450	1.07 569	0.18 537	0.15 480	0.17 531	0.21 518	0.54 629	0.30 533

iResNet	0.51 401	0.76 490	2.59 566	0.41 509	0.17 162	0.64 463	0.27 364	0.82 435	0.70 484	0.57 443	0.64 492	0.43 321	0.36 352	0.70 396	0.52 449	0.10 250	0.07 76	0.09 161	0.08 144	0.21 387	0.13 230

HHNet	0.60 473	0.65 448	2.60 568	0.36 438	0.25 360	0.64 463	0.61 596	0.64 295	0.62 405	0.55 423	1.13 618	0.32 247	0.60 531	0.42 237	1.79 626	0.15 489	0.07 76	0.12 362	0.10 230	0.18 334	0.15 299

z-mn7	0.80 574	1.52 651	2.62 569	0.36 438	0.28 406	1.01 609	0.48 557	0.90 503	1.29 638	0.69 545	1.35 633	0.85 564	0.59 527	2.03 596	1.09 572	0.14 469	0.12 408	0.14 460	0.12 338	0.32 523	0.20 408

4D-IteraStereo	0.44 302	0.96 571	2.63 570	0.27 201	0.30 432	0.45 176	0.25 316	0.52 210	0.50 278	0.40 274	0.31 208	0.40 297	0.19 123	0.35 175	0.32 313	0.09 144	0.06 24	0.12 362	0.11 298	0.19 355	0.30 533

DMCA-RVC	0.62 486	0.96 571	2.63 570	0.36 438	0.90 645	0.56 325	0.31 429	0.69 322	0.57 346	0.68 543	0.52 371	0.59 429	0.56 512	1.23 471	0.53 453	0.16 510	0.38 628	0.20 567	0.15 424	0.20 371	0.15 299

STrans-v2	0.67 515	0.56 404	2.64 572	0.27 201	0.23 325	0.57 343	0.33 461	0.96 560	0.69 474	0.92 607	0.85 573	0.89 579	0.93 608	1.83 565	1.21 591	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.09 190	0.11 141	0.12 187

CBMV	0.71 540	0.76 490	2.64 572	0.33 369	0.20 261	0.78 557	0.79 629	0.98 573	0.78 556	0.85 599	0.71 536	0.86 571	1.10 626	1.46 498	0.62 487	0.18 537	0.20 554	0.21 575	0.19 499	0.25 450	0.33 560
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
MyStereo04	0.48 355	0.40 300	2.65 574	0.29 266	0.23 325	0.60 391	0.31 429	0.83 441	0.75 537	0.47 322	0.36 245	0.53 388	0.42 425	0.53 325	0.39 375	0.09 144	0.18 530	0.12 362	0.11 298	0.16 282	0.19 389

TransformOpticalFlow	0.64 497	0.56 404	2.66 575	0.44 531	0.26 378	0.62 431	0.28 384	0.83 441	0.71 494	0.76 571	0.74 546	0.91 583	0.85 596	1.83 565	0.81 532	0.10 250	0.07 76	0.11 298	0.09 190	0.11 141	0.12 187

WCMA_ROB	1.12 620	0.83 525	2.66 575	0.58 605	0.34 491	1.17 631	0.71 620	0.93 532	0.94 601	1.74 659	2.63 668	3.09 671	1.71 660	1.70 538	1.84 628	0.26 605	0.21 563	0.20 567	0.21 518	0.28 488	0.43 604

MyStereo06	0.54 427	0.41 310	2.68 577	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.81 427	0.44 211	0.84 595	0.52 371	0.78 536	0.58 524	0.48 294	1.10 573	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

IPLGR	0.54 427	0.56 404	2.68 577	0.36 438	0.18 209	0.62 431	0.54 573	1.02 605	0.64 425	0.73 563	0.46 307	0.47 361	0.45 448	1.12 459	0.29 268	0.09 144	0.08 183	0.11 298	0.09 190	0.19 355	0.12 187

CBMV_ROB	0.76 562	0.42 318	2.68 577	0.33 369	0.22 305	0.74 534	0.47 553	0.96 560	0.76 547	1.04 620	0.96 594	0.88 577	0.93 608	2.06 600	1.19 588	0.22 583	0.24 581	0.27 601	0.25 539	0.25 450	0.28 513

aanet-new-28k	0.34 191	0.53 385	2.69 580	0.25 134	0.12 21	0.39 111	0.21 180	0.37 47	0.29 32	0.18 50	0.24 119	0.17 66	0.21 150	0.22 23	0.15 14	0.08 67	0.06 24	0.08 63	0.31 581	0.10 107	0.23 461

IMH	2.02 663	2.15 687	2.69 580	1.68 670	1.12 662	1.66 651	0.92 640	2.10 675	1.92 666	1.32 644	2.66 669	2.21 661	1.69 659	5.78 687	1.68 620	5.54 695	0.96 677	1.31 676	0.71 663	1.32 674	0.99 665

SDNR	1.22 633	0.80 511	2.71 582	0.33 369	1.48 673	1.98 664	0.23 259	1.93 670	2.44 675	0.89 602	2.52 663	1.36 642	0.51 493	3.65 677	1.93 629	0.30 619	0.31 613	0.22 578	0.16 446	0.33 532	0.36 575

APVNet	0.70 531	0.67 457	2.71 582	0.38 479	0.36 513	0.85 581	0.43 523	0.91 515	0.68 465	0.55 423	0.69 522	0.75 524	0.55 508	2.31 619	0.78 526	0.17 525	0.17 518	0.24 592	0.19 499	0.33 532	0.23 461

PAM	0.70 531	0.35 255	2.72 584	0.56 598	0.62 625	1.08 622	0.53 569	0.85 461	0.44 211	0.93 609	0.92 585	1.24 635	0.68 562	0.64 365	1.01 561	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.48 633	0.14 222	0.38 585

MyStereo05	0.49 373	0.41 310	2.72 584	0.30 287	0.23 325	0.60 391	0.30 416	0.82 435	0.77 552	0.52 381	0.37 250	0.51 380	0.42 425	0.52 319	0.38 364	0.09 144	0.17 518	0.12 362	0.10 230	0.16 282	0.20 408

otaku	1.03 615	1.68 661	2.72 584	0.95 645	0.73 634	1.03 612	0.59 590	0.99 585	0.86 581	0.69 545	1.61 641	0.98 600	0.64 550	1.46 498	1.14 579	0.95 662	0.46 642	0.72 654	0.40 618	1.24 669	0.78 647

RainbowNet	1.15 625	1.78 667	2.72 584	1.12 656	0.91 646	1.06 615	0.76 627	1.16 634	1.13 628	0.75 568	0.97 596	1.09 622	0.80 588	1.60 525	1.21 591	1.17 671	1.26 681	1.01 667	0.57 650	1.13 663	0.88 657

IPLGR_C	0.58 459	1.25 632	2.72 584	0.80 633	0.31 453	0.60 391	0.61 596	0.76 378	0.58 357	0.56 432	0.62 462	0.41 303	0.31 321	0.43 241	0.40 383	0.11 331	0.22 569	0.13 423	0.15 424	0.35 557	0.19 389

PAM_32	0.70 531	0.35 255	2.73 589	0.54 589	0.61 623	1.07 620	0.43 523	0.84 453	0.49 267	0.90 604	0.91 583	1.23 634	0.77 585	0.65 376	1.10 573	0.10 250	0.19 543	0.10 222	0.49 635	0.15 245	0.38 585

Syn2CoEx	0.70 531	1.07 606	2.74 590	0.43 524	0.30 432	0.64 463	0.42 516	0.99 585	0.78 556	0.62 505	0.78 557	0.74 518	0.72 571	1.92 588	0.61 485	0.20 562	0.17 518	0.19 558	0.15 424	0.29 495	0.22 436

ADCMid	0.96 607	1.32 641	2.74 590	0.38 479	0.35 504	0.99 605	0.58 588	0.94 541	0.86 581	1.23 638	1.01 602	1.01 607	1.00 616	1.05 449	3.97 674	0.21 570	0.19 543	0.42 632	0.32 587	0.40 594	0.29 520

Select-FE	0.65 505	0.67 457	2.76 592	0.49 565	0.55 605	0.79 561	0.16 67	0.90 503	0.53 310	0.84 595	0.55 405	0.91 583	0.75 580	0.57 337	1.16 583	0.11 331	0.18 530	0.11 298	0.49 635	0.14 222	0.31 542

MyStereo8	0.54 427	0.80 511	2.76 592	0.32 343	0.33 478	0.71 515	0.20 138	0.87 482	0.57 346	0.51 372	0.59 434	0.50 377	0.33 334	0.68 385	0.55 461	0.10 250	0.29 608	0.10 222	0.13 371	0.21 387	0.34 564

G-Net	0.99 608	0.64 441	2.76 592	0.57 603	0.67 628	2.03 665	0.72 623	0.76 378	0.67 463	1.14 627	2.56 665	1.30 641	1.02 618	1.48 506	1.74 624	0.25 601	0.24 581	0.24 592	0.26 547	0.37 572	0.31 542

ACRE	0.56 447	1.14 615	2.77 595	0.76 629	0.28 406	0.60 391	0.56 582	0.76 378	0.58 357	0.55 423	0.62 462	0.41 303	0.29 301	0.44 250	0.39 375	0.11 331	0.19 543	0.13 423	0.14 399	0.36 564	0.18 372

pmcnn	1.32 637	1.05 601	2.77 595	0.74 627	1.43 668	0.72 521	0.56 582	0.96 560	0.91 595	0.99 614	2.92 674	6.01 690	0.70 566	2.38 626	3.32 668	0.13 424	0.10 322	0.08 63	0.06 20	0.34 544	0.22 436

HH	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

HanStereo	0.49 373	0.49 365	2.78 597	0.50 569	0.41 556	0.38 106	0.23 259	0.72 339	0.38 140	0.63 514	0.48 326	0.87 573	0.41 407	0.64 365	0.21 145	0.09 144	0.17 518	0.10 222	0.09 190	0.16 282	0.12 187

DStereoSA	2.12 664	0.98 583	2.80 599	1.25 660	2.23 682	1.97 662	4.62 695	1.22 635	2.54 678	1.16 628	3.84 685	1.00 605	4.05 684	2.07 602	5.29 686	0.93 659	1.48 684	0.48 639	1.51 686	0.95 658	1.95 687

FC-DCNN v2	1.54 652	0.58 410	2.80 599	0.44 531	0.39 537	2.05 666	0.66 607	1.90 669	1.84 665	2.79 680	2.97 675	4.41 683	3.07 678	2.65 651	2.30 647	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.38 585

Ntro	1.00 612	1.68 661	2.80 599	0.95 645	0.85 641	1.06 615	0.53 569	0.98 573	0.90 594	0.62 505	0.76 552	0.93 589	0.66 557	1.66 532	0.98 551	0.99 664	0.45 640	0.75 655	0.40 618	1.19 665	0.75 643

UNet	0.54 427	0.44 334	2.83 602	0.31 314	0.33 478	0.74 534	0.27 364	0.82 435	0.61 387	0.53 392	0.54 395	0.72 508	0.54 503	0.78 417	0.56 469	0.11 331	0.09 273	0.13 423	0.11 298	0.14 222	0.12 187

ACV-stereo	0.66 510	0.76 490	2.86 603	0.32 343	0.25 360	1.01 609	0.60 592	0.59 263	0.52 293	0.41 282	0.45 299	1.55 650	0.94 611	1.40 489	0.69 506	0.14 469	0.13 433	0.12 362	0.11 298	0.20 371	0.19 389

ELAS	1.39 644	0.79 509	2.86 603	0.53 584	0.50 592	2.81 677	2.20 683	1.61 659	1.50 649	2.28 671	2.35 660	1.82 654	2.13 667	1.73 543	2.22 643	0.35 627	0.37 624	0.35 621	0.35 599	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
FAT-Stereo	0.70 531	0.54 393	2.88 605	0.36 438	0.29 415	0.62 431	0.54 573	0.97 569	0.87 584	0.76 571	0.92 585	0.94 593	0.80 588	1.84 570	0.57 473	0.18 537	0.19 543	0.17 531	0.16 446	0.22 404	0.25 487

FC-DCNN	1.49 650	0.59 413	2.88 605	0.44 531	0.39 537	1.97 662	0.66 607	1.67 660	1.70 657	2.72 679	2.89 672	4.22 679	2.97 677	2.55 646	2.19 642	0.29 616	0.26 597	0.31 613	0.30 572	0.32 523	0.39 591

SPS-STEREO	1.07 618	1.13 613	2.88 605	0.65 620	0.69 631	0.99 605	0.68 613	1.05 617	0.87 584	1.36 646	1.23 622	1.46 646	0.94 611	1.87 573	1.72 623	0.66 649	0.61 655	0.58 645	0.57 650	0.65 637	0.77 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
AANet	0.82 585	0.91 551	2.89 608	0.34 402	0.29 415	0.63 449	0.38 497	0.81 427	1.31 639	1.33 645	1.39 634	1.26 637	1.14 630	1.32 478	0.97 548	0.20 562	0.17 518	0.18 551	0.19 499	0.33 532	0.31 542

WAO-8	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

ktn	4.35 685	2.10 681	2.89 608	1.80 674	1.49 674	2.13 668	1.41 673	2.26 676	12.72 698	11.41 700	16.43 705	11.15 698	3.75 681	4.36 684	3.18 664	1.82 684	0.98 679	1.73 688	1.21 682	2.97 690	1.27 674

Venus	2.80 674	2.14 685	2.89 608	1.91 678	1.04 656	3.98 684	0.96 642	3.26 686	6.17 689	2.15 667	3.37 680	3.31 673	2.41 671	11.84 696	2.03 635	2.05 686	1.86 687	1.54 682	0.92 672	1.22 666	0.87 655

GwcNet-ADL	0.50 384	0.74 486	2.90 612	0.31 314	0.20 261	0.58 360	0.29 408	0.87 482	0.64 425	0.47 322	0.47 313	0.56 412	0.33 334	0.46 275	0.46 415	0.13 424	0.12 408	0.09 161	0.09 190	0.14 222	0.21 421

IGEV-FE	0.53 421	0.34 246	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.70 500	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

IGEV_Zeroshot_test	0.53 421	0.33 228	2.91 613	0.32 343	0.18 209	0.54 294	0.21 180	0.72 339	0.42 193	0.81 587	0.51 356	0.71 505	0.41 407	0.48 294	1.13 577	0.09 144	0.15 480	0.10 222	0.35 599	0.19 355	0.09 79

DeepPrunerF	0.86 590	0.86 535	2.91 613	0.45 545	0.50 592	0.64 463	0.48 557	1.14 630	2.64 679	0.63 514	0.61 457	0.65 459	0.62 545	2.21 614	1.31 599	0.23 587	0.19 543	0.30 612	0.28 556	0.36 564	0.25 487

MANE	2.90 677	1.14 615	2.96 616	1.03 649	1.01 654	5.01 688	2.45 686	5.36 692	6.88 693	3.58 685	4.76 690	5.99 689	4.99 687	4.23 682	4.61 682	0.56 644	0.67 659	0.44 636	0.78 666	0.51 624	1.03 668

iResNetv2_ROB	0.59 467	1.43 647	2.96 616	0.40 501	0.22 305	0.58 360	0.28 384	0.91 515	0.73 519	0.57 443	0.63 476	0.60 436	0.41 407	0.74 404	0.35 345	0.11 331	0.08 183	0.10 222	0.07 105	0.43 605	0.17 352

NaN_ROB	1.14 623	0.94 561	2.96 616	0.53 584	0.56 608	1.13 627	0.99 644	0.98 573	1.00 609	1.09 623	0.87 577	0.77 532	1.06 623	5.90 688	2.72 655	0.16 510	0.23 577	0.16 510	0.24 533	0.22 404	0.36 575

MADNet++	2.79 673	2.11 684	2.97 619	2.49 684	2.28 683	2.95 678	2.31 685	2.67 679	2.47 676	3.03 683	3.13 677	2.70 668	2.92 674	4.10 681	4.48 680	2.68 689	2.24 693	3.04 696	2.44 693	2.37 685	2.34 690

ADCS	1.05 617	1.36 646	2.98 620	0.42 520	0.36 513	0.96 601	0.81 633	1.06 618	1.12 626	1.25 639	0.97 596	1.08 620	0.90 606	1.25 475	4.86 683	0.21 570	0.21 563	0.22 578	0.23 531	0.36 564	0.38 585

test_xeample3	0.46 333	0.34 246	2.99 621	0.37 462	0.16 131	0.49 234	0.33 461	1.06 618	0.44 211	0.25 172	0.23 107	0.24 164	0.25 225	0.49 304	0.56 469	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.40 618	0.17 306	0.26 497

zh-mn7	0.80 574	1.54 652	3.00 622	0.35 418	0.27 391	0.72 521	0.41 512	0.93 532	1.11 625	1.00 615	1.28 625	0.75 524	0.57 518	1.87 573	1.18 586	0.16 510	0.13 433	0.14 460	0.14 399	0.26 471	0.21 421

MeshStereo	1.21 630	1.15 619	3.01 623	0.34 402	0.28 406	1.10 624	0.69 616	1.35 645	1.01 611	2.71 678	2.41 662	2.96 669	1.45 649	2.80 661	1.40 607	0.22 583	0.22 569	0.22 578	0.19 499	0.50 622	0.26 497
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
GASNet	0.73 552	1.47 649	3.04 624	0.47 555	0.33 478	0.57 343	0.34 466	0.91 515	0.75 537	0.58 461	0.58 431	0.74 518	0.55 508	2.03 596	0.65 497	0.21 570	0.15 480	0.19 558	0.17 466	0.51 624	0.28 513

CSAN	1.25 634	1.12 610	3.04 624	0.51 574	0.37 525	1.06 615	1.15 658	1.22 635	1.08 620	1.17 634	1.91 649	1.04 614	1.31 638	5.96 689	2.43 651	0.26 605	0.22 569	0.24 592	0.24 533	0.31 514	0.30 533

FINET	0.65 505	0.95 568	3.06 626	0.35 418	0.40 547	0.58 360	0.48 557	0.92 524	1.10 623	0.57 443	0.68 513	0.47 361	0.44 444	1.15 464	0.60 482	0.23 587	0.21 563	0.17 531	0.15 424	0.26 471	0.25 487

rrr	0.46 333	0.34 246	3.08 627	0.27 201	0.16 131	0.45 176	0.28 384	1.09 624	0.51 285	0.24 152	0.21 74	0.26 194	0.25 225	0.64 365	0.52 449	0.09 144	0.07 76	0.10 222	0.29 562	0.16 282	0.25 487

Wz-Net-TNSev	0.91 598	1.73 665	3.08 627	0.36 438	0.31 453	1.00 608	0.71 620	1.06 618	0.97 605	0.71 556	0.72 541	1.09 622	0.87 600	2.42 632	1.59 615	0.20 562	0.20 554	0.16 510	0.20 512	0.44 613	0.35 567

zh-sn7	0.89 596	1.73 665	3.09 629	0.39 489	0.30 432	0.82 572	0.63 604	0.96 560	0.87 584	0.79 579	1.12 616	0.84 560	0.87 600	2.42 632	1.63 617	0.16 510	0.17 518	0.16 510	0.16 446	0.34 544	0.29 520

fast-acv-ft	0.63 493	0.88 542	3.10 630	0.38 479	0.30 432	0.79 561	0.48 557	0.69 322	0.72 504	0.58 461	0.78 557	0.76 530	0.60 531	0.67 382	0.73 518	0.15 489	0.15 480	0.18 551	0.17 466	0.37 572	0.16 331

ARAFT	0.60 473	1.23 629	3.10 630	0.28 232	0.16 131	0.64 463	0.36 481	0.90 503	0.67 463	0.61 494	0.49 343	0.55 399	0.31 321	1.24 474	0.32 313	0.10 250	0.08 183	0.14 460	0.13 371	0.37 572	0.21 421

Wz-Net-SNSev	0.76 562	1.32 641	3.11 632	0.40 501	0.31 453	0.71 515	0.60 592	0.98 573	0.87 584	0.67 537	0.83 566	0.96 596	0.60 531	1.67 534	0.97 548	0.16 510	0.15 480	0.16 510	0.17 466	0.36 564	0.24 475

GwcNet	0.69 527	0.71 471	3.12 633	0.36 438	0.45 577	0.81 569	0.44 534	0.86 471	0.84 578	0.60 485	0.74 546	0.82 553	0.49 488	1.65 531	0.66 498	0.16 510	0.15 480	0.15 491	0.15 424	0.31 514	0.24 475

LVE	1.96 661	2.17 688	3.14 634	1.68 670	1.80 679	1.63 648	1.03 650	2.34 677	2.81 680	1.25 639	2.89 672	4.24 681	1.29 635	2.79 660	1.44 609	2.85 690	0.91 676	1.18 670	1.46 685	1.23 668	1.10 670

ADCP+	0.94 603	1.12 610	3.14 634	0.34 402	0.39 537	1.06 615	0.79 629	0.89 497	0.80 564	0.66 533	0.67 506	0.85 564	1.55 653	0.93 433	4.55 681	0.13 424	0.11 375	0.16 510	0.15 424	0.26 471	0.25 487

TorneroNet	5.50 688	1.92 677	3.16 636	1.47 666	1.25 667	14.07 697	1.06 652	4.90 691	20.99 715	10.17 696	16.48 706	11.88 702	6.93 692	3.34 673	4.20 678	1.30 676	0.69 665	1.45 681	0.86 670	2.61 688	1.20 672

MFN_U_SF_RVC	1.55 653	2.39 689	3.16 636	0.65 620	0.41 556	1.12 625	0.46 545	1.23 638	1.33 640	1.61 657	1.20 620	1.43 645	0.98 615	1.76 548	1.97 631	1.90 685	1.80 685	1.98 689	2.15 691	1.63 677	1.77 685

FADNet-RVC-Resample	0.67 515	1.16 624	3.16 636	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.38 497	0.86 471	0.63 417	0.51 372	0.50 351	0.57 419	0.45 448	1.57 518	0.49 435	0.24 596	0.32 618	0.23 585	0.19 499	0.27 482	0.62 632

DGSMNet	2.89 676	0.63 436	3.18 639	3.43 691	4.17 689	2.57 676	6.98 698	0.97 569	0.83 575	0.56 432	1.86 648	0.79 541	0.62 545	1.64 530	1.39 605	4.61 694	5.01 699	5.17 699	4.71 699	4.44 696	4.19 695

HBP-ISP	0.76 562	1.30 637	3.19 640	0.35 418	0.26 378	0.85 581	0.54 573	1.03 612	0.72 504	0.80 581	0.69 522	0.68 483	0.83 592	2.04 598	0.44 409	0.23 587	0.24 581	0.29 611	0.25 539	0.28 488	0.24 475

ADLNet2	0.68 522	0.84 527	3.19 640	0.33 369	0.36 513	0.64 463	0.37 490	0.89 497	0.79 561	0.54 405	0.65 501	0.93 589	0.48 481	2.07 602	0.56 469	0.13 424	0.11 375	0.11 298	0.11 298	0.33 532	0.18 372

ELAS_RVC	1.37 643	0.78 507	3.21 642	0.55 596	0.50 592	1.49 641	2.48 687	1.48 652	1.71 658	2.13 666	2.09 652	2.07 658	2.56 673	1.90 583	2.02 634	0.35 627	0.36 622	0.37 627	0.34 595	0.49 620	0.47 611
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PWCK	1.49 650	1.90 675	3.22 643	1.09 653	0.54 602	1.71 652	1.73 677	1.49 653	1.53 650	1.44 654	1.80 646	1.82 654	1.30 637	3.34 673	1.76 625	1.07 668	0.56 652	0.97 665	0.58 653	1.38 675	0.65 635

ACVNet_2	1.42 647	1.81 668	3.23 644	1.08 651	0.92 647	1.32 634	0.85 635	1.49 653	1.69 656	1.19 637	1.73 645	2.13 659	1.03 619	2.50 642	1.40 607	0.91 658	0.53 650	1.00 666	0.55 644	2.11 683	0.85 652

Consistency-Raft	0.88 594	0.93 559	3.23 644	0.99 648	0.64 626	0.77 552	0.55 577	0.98 573	0.97 605	0.61 494	1.03 607	0.65 459	1.05 621	0.79 418	1.38 604	0.44 633	0.46 642	0.51 642	0.58 653	0.65 637	0.47 611

TorneroNet-64	2.65 670	1.83 669	3.30 646	1.46 665	1.20 664	3.89 683	0.99 644	3.51 690	6.71 692	2.56 675	4.60 688	4.22 679	3.85 683	3.33 672	3.14 663	1.19 672	0.65 657	1.39 679	0.79 668	3.31 691	1.15 671

edge stereo	0.81 582	0.73 482	3.30 646	0.37 462	1.21 665	0.62 431	0.39 503	0.93 532	0.79 561	0.80 581	0.88 580	1.14 629	0.71 568	2.18 612	0.71 511	0.21 570	0.20 554	0.26 600	0.18 479	0.38 579	0.26 497

notaker	2.66 671	2.07 680	3.31 648	2.61 686	1.43 668	1.76 655	1.11 655	2.76 681	1.79 661	2.26 670	11.53 701	3.96 677	4.29 685	3.09 668	2.76 657	1.55 681	0.88 675	1.70 687	1.07 679	2.00 682	1.35 675

SANet	1.20 629	1.21 627	3.33 649	0.38 479	0.27 391	1.73 654	0.85 635	1.10 625	2.49 677	1.16 628	1.83 647	1.72 653	1.50 652	2.37 623	2.84 658	0.18 537	0.16 498	0.16 510	0.15 424	0.32 523	0.32 551

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 481	0.61 420	3.35 650	0.33 369	0.58 612	0.66 483	0.20 138	0.98 573	0.55 330	0.73 563	0.52 371	0.99 603	0.65 552	0.58 341	0.29 268	0.10 250	0.16 498	0.10 222	0.41 621	0.29 495	0.20 408

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 531	0.65 448	3.45 651	0.50 569	0.60 619	0.75 540	0.23 259	0.96 560	0.60 370	0.76 571	1.30 628	0.81 548	0.60 531	0.57 337	0.82 533	0.10 250	0.16 498	0.11 298	0.43 624	0.31 514	0.22 436

PA-Net	0.84 588	1.00 590	3.49 652	0.63 617	0.40 547	0.70 513	0.52 565	0.86 471	0.84 578	0.52 381	0.59 434	0.70 500	0.54 503	2.35 622	2.23 644	0.17 525	0.27 604	0.19 558	0.28 556	0.22 404	0.36 575
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
XX-Stereo	0.55 439	0.54 393	3.50 653	0.48 563	0.39 537	0.54 294	0.17 79	0.89 497	0.40 167	0.44 300	0.65 501	0.85 564	0.19 123	0.77 413	0.21 145	0.10 250	0.14 452	0.10 222	0.32 587	0.17 306	0.14 257

SGM-ForestM	2.98 678	1.70 663	3.52 654	0.67 622	0.47 588	5.18 689	3.36 691	3.30 688	2.86 682	4.44 687	3.79 684	9.80 696	5.50 690	6.29 690	6.52 690	0.27 610	0.36 622	0.24 592	0.27 552	0.38 579	0.58 628

SGM-Forest	1.04 616	0.42 318	3.59 655	0.41 509	0.32 463	1.05 614	1.32 665	0.94 541	0.83 575	1.16 628	2.23 659	1.03 611	1.39 646	2.49 641	2.35 648	0.21 570	0.21 563	0.20 567	0.19 499	0.23 419	0.32 551
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WZ-Net	0.92 600	1.31 638	3.76 656	0.41 509	0.36 513	0.86 583	0.71 620	1.00 594	1.06 618	0.82 592	0.92 585	1.06 618	1.05 621	2.16 611	1.61 616	0.19 552	0.13 433	0.15 491	0.16 446	0.32 523	0.28 513

SGM+DAISY	1.83 658	1.43 647	3.81 657	0.87 638	1.01 654	2.38 674	2.53 688	1.36 646	1.75 659	2.92 681	3.22 678	2.65 667	2.93 675	2.22 617	3.10 662	0.72 652	0.69 665	0.63 649	0.62 657	0.77 648	0.98 660

MDST_ROB	1.17 628	0.42 318	3.87 658	0.54 589	0.44 566	4.11 686	0.58 588	1.31 643	0.84 578	2.12 663	1.12 616	0.98 600	0.71 568	4.24 683	0.99 556	0.16 510	0.14 452	0.19 558	0.17 466	0.18 334	0.35 567

S-Stereo	0.80 574	0.69 464	3.89 659	0.39 489	0.37 525	0.69 507	0.70 619	0.94 541	0.98 608	0.62 505	0.91 583	0.83 555	0.60 531	2.37 623	0.66 498	0.18 537	0.21 563	0.17 531	0.18 479	0.30 506	0.35 567

JetBlue	1.78 656	1.63 655	3.92 660	0.73 625	1.21 665	4.38 687	3.35 690	1.59 657	1.20 631	1.26 642	1.52 640	2.37 663	1.88 664	3.23 671	3.00 659	0.53 639	0.47 645	0.48 639	0.49 635	1.29 671	0.97 659

Dean	1.79 657	1.83 669	3.92 660	1.29 661	1.07 659	1.55 644	1.00 647	1.95 671	2.33 673	1.47 655	4.19 687	4.26 682	1.33 641	2.21 614	1.48 611	1.14 670	0.68 663	1.18 670	0.74 664	1.24 669	0.98 660

ADCPNet	0.99 608	0.99 588	3.93 662	0.37 462	0.68 630	1.36 636	0.62 601	0.87 482	0.76 547	0.78 577	0.81 561	1.08 620	1.18 632	1.14 462	2.49 652	0.21 570	0.69 665	0.21 575	0.95 674	0.29 495	0.37 582

ACVNet_1	1.33 638	1.91 676	4.03 663	1.09 653	0.88 643	1.19 633	0.66 607	1.24 639	1.17 629	0.94 610	0.96 594	3.09 671	1.04 620	2.37 623	1.11 576	1.04 666	0.48 648	1.03 668	0.48 633	1.12 662	0.83 649

EDNetEfficient	1.27 635	0.70 469	4.05 664	0.64 618	0.98 649	0.94 599	1.40 671	0.85 461	1.75 659	2.34 672	1.33 631	1.05 616	2.21 669	1.58 522	4.15 677	0.15 489	0.19 543	0.14 460	0.27 552	0.38 579	0.32 551

ACVNet-4b	1.93 660	1.85 671	4.10 665	1.07 650	0.86 642	1.15 629	0.53 569	1.06 618	1.12 626	0.64 524	1.09 614	1.99 657	0.70 566	2.20 613	9.86 699	5.62 696	0.41 638	1.03 668	0.55 644	1.86 681	0.85 652

tt	4.93 687	0.27 138	4.20 666	2.29 682	1.58 676	10.20 694	16.97 704	9.42 700	5.02 687	1.67 658	1.28 625	4.68 684	5.03 688	3.37 675	5.92 687	6.16 697	9.47 708	2.82 694	3.18 696	3.60 692	1.53 680

AnyNet_C01	1.14 623	1.49 650	4.23 667	0.54 589	0.53 600	1.51 643	1.37 668	1.04 616	1.07 619	1.17 634	1.33 631	1.15 630	1.08 624	1.61 528	2.74 656	0.25 601	0.22 569	0.28 604	0.24 533	0.48 617	0.40 597

pcwnet_v2	0.64 497	0.49 365	4.41 668	0.32 343	0.27 391	0.60 391	0.25 316	0.97 569	0.88 588	0.59 475	0.70 532	0.63 445	0.55 508	0.66 381	0.37 357	0.17 525	0.15 480	0.15 491	0.14 399	0.21 387	0.23 461

UNDER WATER	2.74 672	1.85 671	4.54 669	1.81 676	1.44 670	2.34 673	1.40 671	3.24 685	6.60 691	2.60 676	2.76 670	5.75 688	5.24 689	3.02 666	4.01 675	1.45 678	0.81 672	1.59 685	1.06 678	1.80 679	1.51 679

UNDER WATER-64	2.47 669	1.89 674	4.86 670	1.82 677	1.44 670	3.18 679	1.57 676	2.62 678	5.64 688	2.05 662	2.13 654	4.13 678	3.76 682	2.62 649	3.42 670	1.47 679	0.85 674	1.57 684	1.07 679	1.82 680	1.49 678

HanzoNet	7.64 691	2.86 691	5.05 671	7.01 695	3.97 688	2.18 670	1.34 667	3.37 689	4.05 685	13.17 702	10.58 695	10.73 697	16.52 707	8.45 694	10.51 700	10.48 707	9.72 709	5.59 701	13.46 709	6.84 700	6.83 699

DispFullNet	1.67 655	2.10 681	5.22 672	1.53 667	8.90 692	0.86 583	0.31 429	0.96 560	0.96 604	1.37 649	1.01 602	1.13 627	1.98 666	1.51 508	0.91 540	0.54 641	0.31 613	1.18 670	0.63 659	1.13 663	0.80 648

KSHMR	4.10 684	1.97 679	5.27 673	1.71 672	1.47 672	1.96 660	1.28 663	3.19 684	17.33 710	2.12 663	15.91 704	9.18 695	1.57 655	8.42 693	1.98 632	1.52 680	1.26 681	1.67 686	1.19 681	1.67 678	1.40 677

LSM	3.31 682	1.11 609	5.29 674	9.40 698	30.65 717	0.84 577	1.12 656	0.91 515	1.22 632	1.36 646	2.19 656	0.93 589	0.83 592	1.66 532	0.90 539	0.21 570	0.31 613	0.24 592	0.28 556	0.39 589	6.33 698

SuperB	1.15 625	1.14 615	5.43 675	0.36 438	0.26 378	0.81 569	0.89 638	0.88 491	1.17 629	0.67 537	0.68 513	0.63 445	1.39 646	1.74 545	3.37 669	0.15 489	0.12 408	0.17 531	0.16 446	2.80 689	0.25 487

Selective-IGEV-i16pc	0.75 558	0.29 180	5.48 676	0.32 343	0.19 245	1.18 632	0.62 601	0.86 471	0.74 523	0.37 256	0.51 356	0.53 388	0.29 301	2.10 608	0.35 345	0.22 583	0.23 577	0.12 362	0.16 446	0.22 404	0.19 389

MADNet+	1.36 641	1.93 678	5.95 677	0.81 636	0.59 614	1.57 645	1.09 653	1.39 649	1.22 632	0.84 595	1.01 602	1.25 636	1.12 628	3.19 670	2.36 649	0.45 635	0.47 645	0.38 629	0.34 595	0.59 632	0.57 626

WQFJA1++	2.30 667	0.22 54	6.03 678	1.08 651	1.15 663	0.29 28	0.14 21	0.39 63	0.24 3	13.61 704	0.19 57	3.34 675	0.17 74	0.33 154	0.24 206	0.10 250	0.07 76	0.08 63	0.07 105	18.19 714	0.14 257

Selective-IGEV-i16pb	0.86 590	0.33 228	6.08 679	0.32 343	0.21 275	1.08 622	0.68 613	1.06 618	0.92 599	0.43 293	0.76 552	0.66 466	0.46 463	2.31 619	0.50 440	0.23 587	0.25 594	0.14 460	0.19 499	0.26 471	0.24 475

TCMNet-wrong-test	5.51 689	6.62 695	6.20 680	13.02 705	11.90 698	7.14 690	5.53 697	6.99 697	1.44 646	2.65 677	3.10 676	8.37 694	5.95 691	4.75 686	6.05 688	3.07 692	0.98 679	2.38 692	1.99 690	6.62 699	5.43 697

RTS	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

RTSA	1.21 630	1.31 638	6.39 681	0.52 578	0.51 597	1.61 646	0.79 629	1.03 612	1.37 643	1.13 625	1.30 628	1.10 624	0.85 596	2.65 651	2.08 637	0.21 570	0.24 581	0.18 551	0.18 479	0.43 605	0.32 551

Selective-IGEV-i16pa	47.65 724	67.17 725	7.20 683	2.47 683	2.32 684	116.02 726	1.42 674	90.41 727	82.69 726	32.69 725	90.10 725	60.10 726	84.41 726	129.53 727	52.52 724	50.16 724	15.10 711	18.00 715	9.63 706	0.94 656	40.09 725

PML	23.15 709	16.83 704	7.78 684	5.49 693	9.93 695	51.13 724	104.50 726	5.76 693	13.62 703	37.30 726	105.93 726	30.86 723	23.50 714	12.07 698	7.87 694	6.30 698	2.12 692	6.32 704	2.43 692	10.44 705	2.90 692

zero-FE	0.80 574	0.27 138	8.23 685	0.49 565	0.98 649	0.33 52	0.20 138	0.48 168	1.28 637	0.17 41	0.20 66	0.77 532	0.22 168	0.60 354	0.97 548	0.11 331	0.07 76	0.09 161	0.10 230	0.33 532	0.14 257

GCAPDPT-zeroshot	1.09 619	0.30 197	8.70 686	3.22 689	5.88 690	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.19 389

USTest	8.10 692	7.17 696	8.96 687	9.25 697	9.05 693	15.27 698	23.78 706	9.96 701	9.47 694	5.94 691	6.75 691	7.80 693	7.48 693	8.83 695	11.21 701	2.21 688	3.56 696	2.86 695	3.20 697	5.02 697	4.16 694

LE_ROB	4.43 686	1.35 645	9.38 688	2.79 687	3.93 687	2.43 675	3.46 692	2.68 680	11.19 695	11.66 701	4.73 689	5.26 687	10.46 697	4.50 685	9.49 696	0.82 657	0.69 665	1.34 677	0.98 675	0.75 646	0.76 645

GCAP-BAT	1.13 622	0.30 197	9.45 689	3.22 689	5.97 691	0.39 111	0.20 138	0.59 263	0.41 180	0.26 190	0.26 147	0.23 148	0.17 74	0.31 127	0.19 93	0.09 144	0.08 183	0.09 161	0.07 105	0.13 193	0.17 352

Selective-IGEV-i1pa	9.22 696	12.57 703	9.49 690	2.20 680	1.49 674	16.83 701	8.03 699	14.34 707	11.26 696	10.52 697	15.24 703	14.52 706	11.94 706	18.22 711	9.78 698	7.79 706	3.09 695	5.20 700	2.49 694	2.46 687	6.90 700

light-stereo	8.15 693	2.75 690	9.83 691	12.24 701	9.63 694	19.16 707	0.44 534	6.84 696	3.57 684	13.44 703	22.94 720	23.04 713	1.65 657	17.20 710	7.61 693	3.06 691	2.25 694	0.42 632	0.52 642	4.07 694	2.31 689

JetRed	3.29 681	4.93 692	10.17 692	1.45 664	1.72 678	7.44 691	5.05 696	3.06 683	2.12 672	2.41 674	2.39 661	2.99 670	2.37 670	3.51 676	6.44 689	1.32 677	1.90 689	1.37 678	1.23 683	2.21 684	1.76 684

MSAF-DinoV2	3.10 680	1.86 673	10.68 693	3.61 692	0.30 432	3.34 680	0.82 634	2.81 682	1.79 661	0.80 581	0.87 577	1.56 651	1.10 626	26.49 721	1.96 630	0.17 525	0.13 433	0.19 558	1.63 688	0.92 655	0.99 665

iinet-test	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

IINet	11.61 698	10.56 697	11.80 694	12.17 699	12.09 699	18.69 702	26.70 712	13.53 703	13.46 699	9.91 694	10.28 693	11.17 699	11.16 701	12.37 700	14.43 704	6.71 701	7.85 701	6.13 702	6.95 700	8.33 701	7.85 701

Anonymous_1	22.91 708	11.20 700	12.13 696	12.75 702	26.28 716	19.43 709	27.92 714	14.08 706	13.61 702	14.96 705	10.58 695	11.26 701	11.19 703	12.55 702	14.57 707	38.28 723	7.88 703	34.96 721	63.99 723	89.57 726	10.94 707

DGTPSM_ROB	8.89 695	5.62 693	12.25 697	5.92 694	11.32 696	8.54 692	24.18 707	6.40 694	13.49 701	5.15 688	11.46 699	6.19 691	10.92 699	7.00 691	13.72 702	4.47 693	7.65 700	3.92 697	7.45 704	4.38 695	7.87 703

DPSM_ROB	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

DPSM	12.34 701	11.21 701	12.51 698	12.91 703	12.80 702	19.84 711	28.28 715	14.38 709	14.28 706	10.58 698	11.26 697	12.03 703	11.85 704	13.15 704	15.34 709	7.11 703	8.31 705	6.50 705	7.35 702	8.84 703	8.31 705

LRCNet_RVC	13.74 705	19.30 705	12.75 700	19.46 708	12.69 701	1.86 656	0.41 512	12.33 702	1.05 615	15.77 706	18.83 710	12.62 705	8.70 696	12.21 699	9.62 697	22.22 716	8.37 707	25.85 718	24.01 718	19.32 715	17.44 715

DPSMNet_ROB	9.48 697	5.64 694	13.01 701	8.82 696	11.82 697	8.54 692	24.20 708	6.41 695	13.65 704	5.32 690	11.47 700	6.33 692	10.92 699	7.69 692	13.89 703	7.25 705	8.19 704	5.06 698	7.78 705	5.31 698	8.26 704

psmorigin	1.36 641	0.60 415	13.80 702	0.37 462	0.29 415	0.62 431	0.33 461	0.77 389	0.61 387	0.96 613	0.88 580	1.17 633	0.73 574	4.00 680	0.86 538	0.19 552	0.22 569	0.17 531	0.18 479	0.24 436	0.29 520

xxxxx1	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

tt_ll	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

ff	28.96 719	20.11 709	14.07 703	49.74 718	39.15 720	18.98 704	26.64 709	21.94 713	20.21 712	16.45 707	17.48 707	18.36 707	21.56 710	16.21 707	20.88 712	23.07 717	26.55 720	66.40 724	78.70 724	30.27 718	32.51 722

RSGM-EC	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

acva	41.56 722	31.72 723	19.92 706	51.66 721	47.86 723	38.70 715	61.61 724	33.83 724	22.80 716	23.45 720	29.29 723	43.76 724	35.31 724	66.76 724	70.17 725	66.40 725	37.60 725	48.67 722	25.68 719	48.86 722	27.21 718

HaxPig	19.86 707	22.40 713	22.34 708	17.95 707	17.95 706	11.77 696	11.89 701	16.02 711	15.89 709	21.10 712	21.41 712	18.74 710	18.39 708	20.08 713	19.69 711	23.63 720	23.22 719	24.06 717	23.69 717	23.00 716	23.95 717

DLNR-FE	13.43 703	20.01 708	23.53 709	121.73 725	33.87 718	0.46 196	0.15 42	8.09 699	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.75 405	0.29 268	6.68 700	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.82 725	0.18 372

DLNR_Zeroshot_test	13.43 703	19.94 707	23.55 710	121.61 724	35.03 719	0.46 196	0.15 42	8.02 698	0.35 91	0.28 213	0.37 250	0.26 194	0.17 74	0.76 409	0.29 268	6.42 699	0.26 597	0.09 161	0.38 612	50.13 724	0.18 372

RAFT-FEzeroshot	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

RAFT-FE	24.80 711	22.55 716	24.73 711	26.10 712	25.76 711	39.84 717	57.07 722	28.84 717	28.79 720	21.14 714	22.48 714	24.18 715	23.88 716	26.38 715	30.87 719	14.26 709	16.71 714	13.09 707	14.82 712	17.79 710	16.72 712

CasAABBNet	24.81 713	22.53 714	24.83 713	26.08 711	25.74 710	39.86 719	57.06 720	28.87 719	28.83 722	21.16 717	22.54 716	24.22 717	23.89 719	26.38 715	30.87 719	14.25 708	16.71 714	13.09 707	14.81 711	17.78 707	16.71 710

DPSimNet_ROB	17.97 706	20.20 712	24.98 714	17.62 706	15.92 705	21.53 713	21.00 705	13.70 705	15.61 708	23.89 722	14.69 702	22.87 711	24.58 722	12.70 703	14.56 706	18.48 715	12.91 710	20.21 716	12.05 707	17.76 706	14.17 708

FlowAnything	24.85 714	22.54 715	25.10 715	26.11 714	25.76 711	39.86 719	57.00 718	28.89 720	28.87 723	21.31 719	22.68 719	24.22 717	23.87 715	26.39 718	30.89 723	14.26 709	16.78 718	13.10 711	14.90 716	17.78 707	16.69 709

Selective-RAFT-Error	24.87 716	22.59 719	25.14 716	26.13 716	25.82 715	39.93 722	57.03 719	28.97 721	28.95 724	21.21 718	22.65 718	24.25 719	23.98 721	26.43 719	30.83 718	14.27 712	16.71 714	13.10 711	14.82 712	17.82 712	16.76 714

Hybrid-DGEV	24.86 715	22.58 718	25.22 717	26.11 714	25.76 711	39.92 721	57.06 720	29.03 723	29.01 725	21.12 713	22.64 717	24.13 714	23.91 720	26.46 720	30.82 717	14.27 712	16.70 713	13.09 707	14.83 715	17.78 707	16.71 710

LSM0	26.58 717	22.63 720	25.88 718	30.13 717	52.21 725	39.94 723	56.74 717	28.97 721	28.72 719	21.14 714	22.26 713	24.43 720	23.88 716	26.54 722	30.87 719	14.32 714	16.55 712	13.12 713	14.71 710	17.92 713	20.60 716

MEDIAN_ROB	23.96 710	27.05 721	26.39 719	22.16 709	22.13 708	16.12 700	13.97 702	20.24 712	20.05 711	25.50 723	25.31 721	22.96 712	22.63 713	24.39 714	23.24 715	28.20 721	27.23 723	28.62 719	27.75 721	27.50 717	27.76 720

BEATNet-Init1	12.10 700	11.19 699	27.29 720	2.99 688	3.51 686	21.84 714	11.10 700	14.34 707	13.83 705	20.34 711	20.33 711	26.35 722	20.03 709	19.06 712	14.80 708	1.74 683	1.81 686	2.05 690	2.49 694	3.69 693	3.12 693

AVERAGE_ROB	26.93 718	30.34 722	29.27 721	25.82 710	25.34 709	19.48 710	15.17 703	23.55 716	23.00 718	28.45 724	27.87 722	26.25 721	25.86 723	26.96 723	25.55 716	31.30 722	30.07 724	31.76 720	30.81 722	30.79 721	30.93 721

xyz-stereo	3.02 679	0.29 180	30.64 722	0.23 83	0.12 21	15.52 699	0.24 294	0.51 194	0.47 256	0.59 475	7.99 692	0.64 454	0.47 472	1.39 486	0.50 440	0.09 144	0.07 76	0.34 620	0.07 105	0.13 193	0.08 51

coex-ft	5.95 690	1.67 659	60.57 723	0.34 402	0.30 432	0.77 552	0.69 616	0.74 356	4.41 686	19.22 710	2.15 655	1.62 652	7.97 694	1.81 563	8.96 695	0.44 633	2.08 691	0.18 551	0.19 499	0.38 579	4.62 696

test_example2	115.39 725	123.23 726	94.57 724	115.52 723	123.55 726	101.63 725	114.33 727	53.41 726	99.48 727	134.90 727	135.05 727	85.83 727	85.11 727	111.32 726	106.15 727	152.55 727	205.26 727	99.78 727	114.96 727	140.96 727	110.20 726

EDNetEfficientorigin	8.18 694	0.98 583	145.96 725	0.51 574	0.89 644	0.72 521	0.48 557	0.85 461	1.56 652	2.12 663	1.49 638	1.29 638	1.31 638	1.83 565	2.13 641	0.13 424	0.12 408	0.17 531	0.18 479	0.39 589	0.45 607

GS-Stereo							0.21 180	0.62 284	0.41 180	0.22 118	0.22 93	0.17 66	0.18 98	0.44 250	0.16 36	0.10 250	0.16 498	0.08 63	0.11 298	0.33 532	0.84 650

FSD					0.29 415	0.35 68	0.33 461	0.44 111	0.46 237	0.32 238	0.32 218	0.37 273	0.32 329	0.35 175	0.32 313	0.28 614	0.27 604	0.31 613	0.30 572	0.31 514

ccccc		297.21 727		374.70 726	380.44 727	203.92 727		216.32 728		203.37 728		215.01 728		312.78 728		412.57 728	356.13 728	256.09 728	227.69 728	428.88 728

ASD4		19.65 706

Low-res two-view benchmark