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

PSi22a	0.44 1	0.33 4	0.82 1	0.78 178	0.27 8	0.56 6	0.24 8	1.33 38	0.40 1	0.45 4	0.25 2	0.66 141	0.50 61	0.83 52	0.33 1	0.20 51	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.19 19

PSi22b	0.47 6	0.31 1	0.89 8	0.82 203	0.28 10	0.58 7	0.32 33	1.61 74	0.41 2	0.42 1	0.27 3	0.69 155	0.48 50	0.84 59	0.36 5	0.18 26	0.17 89	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.18 7

PipStereo	0.46 3	0.31 1	0.89 8	0.82 203	0.27 8	0.58 7	0.27 19	1.58 69	0.42 3	0.43 3	0.27 3	0.68 148	0.50 61	0.82 49	0.35 3	0.18 26	0.17 89	0.19 10	0.15 11	0.18 1	0.17 1

Foundation-i32	0.47 6	0.34 6	1.00 24	0.73 135	0.24 1	0.66 12	0.28 21	1.31 34	0.44 4	0.53 29	0.27 3	0.81 207	0.46 42	0.73 23	0.41 28	0.22 90	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.19 10	0.17 1

LACA1	0.60 31	0.43 56	0.92 15	0.53 3	0.32 21	3.20 319	0.33 36	1.48 55	0.48 5	0.57 51	0.39 11	0.41 25	0.59 97	0.83 52	0.37 9	0.23 108	0.19 191	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.19 19

S2M2_XL	0.46 3	0.41 33	1.09 65	0.65 62	0.34 32	0.29 1	0.23 5	0.67 1	0.50 6	0.53 29	0.92 140	0.65 135	0.53 71	0.54 1	0.50 94	0.28 261	0.24 384	0.25 157	0.21 193	0.23 89	0.22 136
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
LACA3	0.55 22	0.48 115	0.89 8	0.52 2	0.43 121	2.28 190	0.53 141	1.02 19	0.53 7	0.53 29	0.41 14	0.47 43	0.45 37	0.90 76	0.36 5	0.23 108	0.18 141	0.20 21	0.15 11	0.21 56	0.20 54

VeloStereo	0.49 9	0.42 45	0.83 2	0.60 19	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 86	0.50 61	0.70 6	0.42 34	0.28 261	0.29 474	0.28 275	0.24 291	0.30 259	0.30 314

flow	0.52 16	0.42 45	0.83 2	0.60 19	0.37 63	1.31 70	0.21 2	0.72 4	0.56 8	0.48 8	0.43 20	0.56 86	0.50 61	1.22 182	0.42 34	0.28 261	0.29 474	0.28 275	0.24 291	0.30 259	0.30 314

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 14	0.36 8	1.12 82	0.51 1	0.33 25	1.16 44	0.37 62	0.83 10	0.56 8	0.61 78	0.50 34	0.23 1	0.38 18	0.83 52	0.43 43	0.21 63	0.28 462	0.39 519	0.43 585	0.32 317	0.31 327

MLG-Stereo_test3	0.60 31	0.37 10	1.12 82	0.59 15	0.57 244	2.19 182	0.31 27	1.68 90	0.56 8	0.49 14	0.51 39	0.56 86	0.33 8	0.96 96	0.54 118	0.21 63	0.17 89	0.23 73	0.16 32	0.20 33	0.21 99

LACA2	0.62 38	0.53 163	1.20 119	0.54 5	0.26 7	3.15 310	0.47 117	1.56 66	0.57 12	0.52 23	0.47 31	0.47 43	0.45 37	0.71 10	0.37 9	0.23 108	0.17 89	0.21 39	0.15 11	0.23 89	0.17 1

small-0shot	0.51 14	0.44 63	1.18 108	0.53 3	0.44 132	0.60 9	0.76 302	0.81 7	0.60 13	0.53 29	0.96 156	0.65 135	0.42 27	0.72 17	0.40 18	0.26 189	0.14 11	0.25 157	0.21 193	0.20 33	0.21 99

DepthFocus	0.50 12	0.41 33	1.02 26	0.57 9	0.38 82	0.77 17	0.44 100	0.82 8	0.61 14	0.46 5	0.66 69	0.75 190	0.48 50	0.83 52	0.36 5	0.26 189	0.19 191	0.27 239	0.25 314	0.25 129	0.21 99

LG-Stereo_L1	0.61 35	0.47 105	1.10 71	0.73 135	0.49 183	1.72 122	0.33 36	1.95 131	0.65 15	0.56 42	0.40 13	0.40 18	0.43 30	1.40 234	0.42 34	0.23 108	0.19 191	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.19 19

LGCAT	0.64 47	0.42 45	0.89 8	0.71 111	0.36 42	1.91 141	0.25 10	1.18 30	0.66 16	0.53 29	0.42 17	1.24 311	0.55 79	1.60 282	0.45 58	0.35 443	0.35 533	0.18 2	0.23 259	0.19 10	0.31 327

BridgeDepth_RVC	0.53 20	0.41 33	1.03 28	0.55 7	0.37 63	0.99 29	0.23 5	1.38 44	0.67 17	0.56 42	0.52 41	0.50 52	0.82 205	0.83 52	0.47 74	0.29 292	0.16 51	0.23 73	0.18 99	0.19 10	0.18 7
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.57 26	0.47 105	1.13 91	0.66 72	0.78 349	1.60 109	0.30 26	1.17 27	0.68 18	0.58 57	0.69 73	0.39 16	0.48 50	0.99 107	0.46 69	0.15 1	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.20 33	0.19 19

FSD					0.60 260	0.77 17	0.67 229	1.57 68	0.68 18	0.72 129	0.62 60	1.02 267	0.72 149	0.81 45	0.73 212	0.59 617	0.54 634	0.57 627	0.54 629	0.57 561

LG-Stereo_L2	0.63 45	0.46 81	1.15 101	0.70 101	0.43 121	2.32 194	0.28 21	1.86 115	0.68 18	0.56 42	0.42 17	0.37 10	0.45 37	1.36 225	0.40 18	0.23 108	0.18 141	0.22 57	0.18 99	0.21 56	0.20 54

aanet-new-24k	0.78 115	0.59 249	1.59 210	0.72 126	0.84 389	2.43 206	0.98 485	1.99 135	0.69 21	0.62 87	1.25 243	0.60 107	0.75 163	0.82 49	0.55 123	0.21 63	0.15 25	0.25 157	0.19 144	0.26 164	0.21 99

SGD-Stereo	0.65 52	0.41 33	1.06 41	0.85 243	0.31 17	2.44 208	0.46 111	1.09 21	0.69 21	0.84 196	0.52 41	0.55 80	0.53 71	1.49 259	0.46 69	0.31 362	0.14 11	0.25 157	0.18 99	0.23 89	0.20 54

StereoAnything_RVC	0.94 192	2.66 671	2.20 280	0.76 167	0.34 32	1.18 47	0.39 65	2.31 195	0.69 21	0.51 20	0.34 8	0.32 2	0.89 237	1.57 274	0.35 3	0.32 385	0.16 51	0.23 73	0.15 11	3.31 698	0.18 7

aanet-new-70k	0.76 95	0.59 249	1.16 103	0.70 101	0.39 89	2.40 203	0.79 332	2.39 204	0.71 24	0.59 66	0.84 108	0.48 49	0.81 201	1.61 288	0.53 112	0.19 37	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.24 102	0.20 54

monsterstereo	0.82 141	0.50 129	1.26 139	0.77 173	1.41 581	2.54 224	0.40 73	3.14 337	0.71 24	0.70 118	1.11 200	0.41 25	0.39 19	1.50 260	0.50 94	0.19 37	0.16 51	0.22 57	0.16 32	0.21 56	0.17 1

DF_test	0.52 16	0.43 56	1.13 91	0.84 228	0.50 188	0.60 9	0.36 53	0.82 8	0.72 26	0.48 8	0.50 34	0.60 107	0.47 45	0.88 69	0.33 1	0.30 335	0.18 141	0.21 39	0.21 193	0.53 543	0.35 394

over-8	0.61 35	0.56 209	1.20 119	0.66 72	0.24 1	1.85 134	0.36 53	1.68 90	0.72 26	0.52 23	0.53 43	0.53 66	0.67 137	1.02 115	0.40 18	0.33 405	0.17 89	0.20 21	0.15 11	0.26 164	0.18 7

aanet-new-78k	1.46 331	0.57 222	14.51 535	0.74 143	0.34 32	3.31 347	0.68 240	2.34 199	0.72 26	0.58 57	0.88 121	0.50 52	1.06 306	1.42 242	0.45 58	0.19 37	0.15 25	0.25 157	0.17 52	0.24 102	0.20 54

aanet-32k-new	0.89 168	0.90 497	2.17 279	0.75 148	0.62 274	3.41 366	0.99 487	2.09 153	0.72 26	0.53 29	1.13 205	0.66 141	0.96 257	1.04 122	0.52 108	0.21 63	0.15 25	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

aanet-new-32k	0.81 136	0.64 318	3.94 394	0.70 101	0.97 436	1.43 84	0.96 471	1.36 41	0.72 26	0.61 78	1.02 167	0.62 119	0.87 223	0.72 17	0.44 51	0.20 51	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.25 129	0.22 136

aanet-new-30k	0.81 136	0.64 318	3.91 393	0.70 101	0.97 436	1.43 84	0.96 471	1.36 41	0.72 26	0.61 78	1.02 167	0.62 119	0.87 223	0.72 17	0.44 51	0.20 51	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.25 129	0.22 136

monsters	0.82 141	0.58 239	1.16 103	0.76 167	1.52 601	2.92 268	0.40 73	2.66 272	0.72 26	0.66 106	0.84 108	0.38 14	0.41 24	1.84 334	0.48 78	0.20 51	0.16 51	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.19 19

over-9	0.64 47	0.59 249	1.20 119	0.65 62	0.24 1	2.26 188	0.36 53	1.76 100	0.73 33	0.53 29	0.50 34	0.53 66	0.68 138	1.06 124	0.40 18	0.33 405	0.17 89	0.20 21	0.15 11	0.25 129	0.18 7

zero-FE	0.95 200	0.52 145	2.63 328	0.86 252	1.27 538	1.41 81	0.86 387	2.27 186	0.73 33	0.50 15	0.64 63	0.54 71	0.78 186	2.70 420	1.02 329	0.35 443	0.17 89	0.24 116	0.18 99	1.03 651	0.29 283

2.75w_new	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.65 62	0.62 274	2.45 210	0.56 156	2.75 284	0.74 35	0.78 165	0.73 79	0.38 14	0.92 247	1.04 122	0.66 173	0.17 11	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.18 1	0.19 19

1w_stereo	0.86 153	0.42 45	1.07 44	0.72 126	0.81 362	3.00 284	0.67 229	3.28 359	0.75 36	0.74 137	1.32 268	0.37 10	1.37 395	0.92 85	0.68 182	0.16 6	0.14 11	0.20 21	0.16 32	0.19 10	0.22 136

aanet-new-10k	0.82 141	0.58 239	1.16 103	0.78 178	0.37 63	3.52 395	1.04 507	2.34 199	0.76 37	0.89 211	0.70 74	0.64 129	0.88 231	0.94 91	0.59 140	0.22 90	0.16 51	0.25 157	0.18 99	0.26 164	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 153	0.45 69	1.07 44	0.68 87	1.74 648	3.37 353	0.91 436	2.46 224	0.76 37	0.85 199	0.94 148	0.72 174	0.87 223	0.71 10	0.49 87	0.25 164	0.15 25	0.26 203	0.17 52	0.23 89	0.19 19

BLMT-Stereo	0.46 3	0.31 1	0.97 20	0.61 22	0.38 82	0.42 3	0.36 53	0.68 2	0.77 39	0.50 15	0.83 106	0.61 112	0.33 8	0.61 3	0.62 153	0.19 37	0.14 11	0.24 116	0.22 233	0.20 33	0.19 19

CSFM-Stereo	0.60 31	0.39 18	0.95 18	0.60 19	0.32 21	2.66 236	0.31 27	1.44 51	0.77 39	0.72 129	0.51 39	0.55 80	0.51 67	0.75 24	0.46 69	0.17 11	0.17 89	0.18 2	0.15 11	0.20 33	0.18 7

4.5w-stereo	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 39	0.78 349	1.97 147	0.51 131	2.18 164	0.77 39	0.73 132	0.90 132	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 63	0.14 11	0.26 203	0.19 144	0.22 78	0.20 54

4w-stereo	0.67 55	0.49 125	1.07 44	0.63 39	0.75 336	1.63 116	0.44 100	2.23 177	0.77 39	0.56 42	0.92 140	0.40 18	0.82 205	1.08 129	0.53 112	0.18 26	0.13 1	0.25 157	0.18 99	0.19 10	0.20 54

DEFOM-Stereo	0.70 66	0.46 81	1.13 91	0.72 126	0.48 173	3.40 361	0.44 100	0.90 11	0.77 39	0.86 204	0.58 54	0.45 38	0.43 30	1.76 320	0.43 43	0.24 136	0.18 141	0.22 57	0.16 32	0.21 56	0.20 54

aanet-new-12k	0.80 123	0.44 63	1.68 217	0.81 190	0.31 17	3.00 284	0.97 476	2.65 269	0.78 44	0.69 115	0.55 48	0.58 99	0.77 176	0.99 107	0.54 118	0.21 63	0.14 11	0.24 116	0.19 144	0.26 164	0.22 136

4.5_new	0.67 55	0.46 81	1.11 79	0.63 39	0.78 349	1.97 147	0.51 131	2.18 164	0.78 44	0.73 132	0.90 132	0.42 27	0.49 57	0.81 45	0.49 87	0.21 63	0.14 11	0.26 203	0.19 144	0.22 78	0.20 54

LG-G_1	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 111	0.30 13	2.80 247	0.40 73	2.21 171	0.78 44	0.59 66	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 189	0.49 87	0.24 136	0.18 141	0.23 73	0.15 11	0.21 56	0.21 99

LG-G	0.70 66	0.40 22	1.12 82	0.71 111	0.30 13	2.80 247	0.40 73	2.21 171	0.78 44	0.59 66	0.55 48	0.51 55	0.58 92	1.24 189	0.49 87	0.24 136	0.18 141	0.23 73	0.15 11	0.21 56	0.21 99

aanet-new-28k	0.77 105	0.58 239	2.64 330	0.78 178	0.39 89	1.97 147	1.05 511	1.72 95	0.79 48	0.58 57	1.10 198	0.54 71	0.78 186	0.70 6	0.44 51	0.20 51	0.15 25	0.25 157	0.19 144	0.29 232	0.21 99

DDF-Stereo	0.90 177	0.53 163	1.16 103	0.88 264	1.31 546	1.59 107	0.86 387	2.26 184	0.79 48	0.48 8	0.63 62	0.54 71	0.73 154	2.97 432	1.03 332	0.39 495	0.17 89	0.24 116	0.18 99	1.06 654	0.29 283

asd	0.70 66	0.45 69	1.10 71	0.67 83	0.90 416	2.88 260	0.43 95	1.64 85	0.79 48	0.68 111	0.88 121	0.43 29	0.74 160	0.85 61	0.49 87	0.19 37	0.13 1	0.24 116	0.17 52	0.22 78	0.20 54

3w_stereo	0.71 72	0.47 105	1.14 98	0.65 62	0.39 89	1.73 124	0.68 240	2.79 296	0.79 48	0.67 109	0.84 108	0.37 10	1.02 283	1.03 117	0.56 127	0.18 26	0.14 11	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.22 136

depth_test_26	0.55 22	0.41 33	1.12 82	0.71 111	0.37 63	0.63 11	0.34 45	0.94 12	0.80 52	0.42 1	1.40 297	0.69 155	0.53 71	0.75 24	0.40 18	0.31 362	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.26 164	0.24 177

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 95	0.51 137	2.13 274	0.72 126	0.38 82	2.35 197	0.99 487	1.82 109	0.80 52	0.68 111	0.88 121	0.56 86	0.64 114	0.87 63	0.55 123	0.23 108	0.16 51	0.25 157	0.20 170	0.24 102	0.20 54

aanet-new-14k	0.77 105	0.50 129	1.32 158	0.81 190	0.37 63	1.73 124	1.01 495	2.24 179	0.80 52	0.79 169	1.30 257	0.46 40	1.29 374	1.03 117	0.57 133	0.21 63	0.16 51	0.24 116	0.18 99	0.28 210	0.22 136

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 123	0.50 129	1.52 198	0.71 111	1.26 535	2.61 231	0.93 453	1.85 113	0.80 52	0.62 87	1.15 209	0.66 141	0.76 171	0.88 69	0.54 118	0.23 108	0.16 51	0.24 116	0.18 99	0.26 164	0.21 99

FlowAnything_test	0.75 87	0.60 268	1.18 108	0.82 203	0.58 254	2.29 192	0.66 225	1.38 44	0.80 52	1.03 244	0.76 87	0.63 126	0.49 57	0.84 59	0.91 295	0.31 362	0.27 447	0.40 526	0.48 604	0.31 282	0.30 314

2.25w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.69 95	0.65 289	2.28 190	0.40 73	2.42 211	0.80 52	0.73 132	1.03 173	0.40 18	0.81 201	1.24 189	0.80 242	0.16 6	0.15 25	0.21 39	0.17 52	0.19 10	0.21 99

3.5w_stereo	0.77 105	0.53 163	1.09 65	0.65 62	0.72 324	2.52 217	0.51 131	2.43 216	0.80 52	0.76 156	1.20 220	0.43 29	0.66 129	1.23 186	0.73 212	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

FoundationStereo	0.50 12	0.39 18	1.11 79	0.79 183	0.42 115	0.70 15	0.36 53	0.76 6	0.80 52	0.62 87	0.38 10	0.73 181	0.77 176	0.69 5	0.36 5	0.26 189	0.17 89	0.23 73	0.16 32	0.18 1	0.20 54

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 52	0.54 181	1.32 158	0.58 11	0.41 106	2.06 164	0.42 89	1.52 61	0.81 60	0.70 118	0.50 34	0.57 95	0.39 19	1.11 135	0.61 148	0.24 136	0.17 89	0.29 304	0.22 233	0.33 339	0.21 99

over-6	0.70 66	0.55 193	1.26 139	0.67 83	0.25 5	2.15 176	0.44 100	2.25 181	0.81 60	0.50 15	0.54 45	0.50 52	0.68 138	1.68 307	0.40 18	0.34 421	0.17 89	0.21 39	0.16 32	0.28 210	0.18 7

aanet-new-22k	0.76 95	0.65 331	2.50 312	0.74 143	0.34 32	1.47 91	1.32 568	1.61 74	0.81 60	0.57 51	1.05 185	0.54 71	0.84 212	0.92 85	0.50 94	0.21 63	0.16 51	0.24 116	0.19 144	0.27 187	0.20 54

asda	0.77 105	0.46 81	1.10 71	0.64 49	0.82 372	3.33 349	0.49 124	2.40 206	0.81 60	0.63 95	0.80 96	0.44 34	0.85 216	0.88 69	0.60 144	0.17 11	0.13 1	0.24 116	0.17 52	0.20 33	0.20 54

aanet-new	0.94 192	0.56 209	2.97 349	0.71 111	1.41 581	2.86 257	1.03 503	1.99 135	0.82 64	0.59 66	0.93 143	0.58 99	1.30 378	1.18 175	0.50 94	0.22 90	0.17 89	0.24 116	0.17 52	0.25 129	0.22 136

Monster-pub-mixall	0.64 47	0.42 45	1.00 24	0.83 216	0.48 173	1.39 79	0.32 33	1.45 52	0.82 64	0.88 208	0.85 113	0.39 16	0.36 14	1.99 353	0.47 74	0.20 51	0.16 51	0.17 1	0.15 11	0.18 1	0.21 99

Replicate-Monster	0.79 121	1.36 605	2.08 270	0.70 101	0.52 204	2.05 161	0.34 45	1.92 126	0.82 64	1.03 244	0.60 57	0.48 49	0.52 69	1.28 203	0.39 15	0.19 37	0.14 11	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.78 621

2.5w	0.75 87	0.44 63	1.06 41	0.66 72	0.69 315	2.39 201	0.56 156	2.77 287	0.82 64	0.63 95	0.88 121	0.37 10	0.75 163	1.36 225	0.50 94	0.18 26	0.14 11	0.22 57	0.17 52	0.19 10	0.21 99

over v1	0.59 28	0.57 222	1.14 98	0.68 87	0.24 1	0.90 22	0.34 45	2.03 143	0.83 68	0.52 23	0.53 43	0.52 61	0.77 176	1.00 110	0.45 58	0.25 164	0.17 89	0.19 10	0.15 11	0.25 129	0.18 7

VIP-Stereo	0.85 149	0.83 473	1.59 210	0.76 167	0.87 404	3.18 315	0.80 343	1.94 130	0.83 68	0.78 165	1.04 178	0.64 129	0.59 97	1.24 189	0.61 148	0.28 261	0.18 141	0.23 73	0.17 52	0.22 78	0.19 19

Zero-FE251	0.80 123	0.75 430	1.71 219	0.88 264	0.70 319	2.59 228	0.45 106	1.38 44	0.83 68	1.79 372	0.61 59	0.73 181	0.81 201	0.82 49	0.61 148	0.29 292	0.23 347	0.27 239	0.19 144	0.20 33	0.20 54

2w_stereo	0.75 87	0.46 81	1.08 56	0.68 87	0.56 232	2.00 150	0.61 187	2.87 308	0.83 68	0.93 219	0.93 143	0.36 5	1.13 333	0.90 76	0.61 148	0.17 11	0.13 1	0.23 73	0.17 52	0.20 33	0.21 99

aanet-new-40k	0.73 77	0.59 249	1.25 137	0.75 148	1.49 593	1.42 83	0.96 471	1.95 131	0.84 72	0.52 23	1.06 189	0.51 55	0.76 171	0.85 61	0.47 74	0.18 26	0.15 25	0.24 116	0.18 99	0.26 164	0.22 136

LCMNet	0.63 45	0.40 22	0.95 18	0.58 11	0.39 89	3.11 304	0.27 19	1.58 69	0.84 72	0.56 42	0.58 54	0.52 61	0.53 71	0.77 33	0.51 105	0.17 11	0.16 51	0.19 10	0.15 11	0.20 33	0.21 99

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 136	1.13 559	1.23 128	0.97 342	0.57 244	0.81 20	0.43 95	3.49 392	0.84 72	0.73 132	0.95 153	0.44 34	1.17 350	1.45 251	0.60 144	0.26 189	0.18 141	0.24 116	0.17 52	0.30 259	0.19 19

aanet-new-60k	0.77 105	0.64 318	1.98 250	0.73 135	0.49 183	2.10 171	0.87 408	2.24 179	0.85 75	0.56 42	0.77 90	0.61 112	0.66 129	1.20 178	0.48 78	0.18 26	0.15 25	0.25 157	0.17 52	0.23 89	0.22 136

aanet-new-8k	0.85 149	0.52 145	1.68 217	0.77 173	0.37 63	3.21 320	1.02 500	2.57 251	0.85 75	0.59 66	0.94 148	0.54 71	1.05 297	0.90 76	0.67 178	0.22 90	0.17 89	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.21 99

aanet-new-90k	0.85 149	0.57 222	1.82 232	0.75 148	0.92 419	3.26 334	0.72 266	2.51 235	0.86 77	0.47 6	0.67 71	0.49 51	0.76 171	1.56 270	0.45 58	0.19 37	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.24 102	0.20 54

BridgeDepth	0.54 21	0.42 45	1.05 34	0.58 11	0.25 5	1.30 68	0.36 53	1.53 63	0.86 77	0.56 42	0.37 9	0.57 95	0.65 122	0.87 63	0.40 18	0.20 51	0.15 25	0.19 10	0.16 32	0.22 78	0.17 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
aanet-new-36k	0.77 105	0.54 181	1.39 176	0.72 126	0.32 21	2.92 268	0.60 182	2.21 171	0.87 79	0.55 39	1.12 202	0.56 86	0.87 223	0.98 102	0.48 78	0.19 37	0.15 25	0.25 157	0.17 52	0.26 164	0.21 99

WQFJA1++	10.56 716	0.40 22	3.21 361	0.89 273	0.82 372	1.43 84	0.41 80	2.15 161	0.87 79	96.02 773	0.71 75	0.46 40	0.55 79	1.29 208	0.50 94	0.27 217	0.17 89	0.21 39	0.18 99	100.47 771	0.22 136

PointNet	0.56 25	0.41 33	0.92 15	0.63 39	0.33 25	1.85 134	0.31 27	1.34 40	0.88 81	0.71 124	0.46 29	0.57 95	0.32 5	0.80 40	0.45 58	0.18 26	0.16 51	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.20 54

IGEV-Stereo+	0.94 192	0.47 105	1.19 111	0.86 252	2.02 679	1.40 80	0.39 65	1.17 27	0.88 81	0.61 78	0.44 26	0.47 43	0.79 191	2.14 370	0.42 34	0.27 217	0.19 191	0.22 57	0.17 52	2.26 691	2.41 695

qqai	0.49 9	0.41 33	0.92 15	0.69 95	0.33 25	0.99 29	0.25 10	1.33 38	0.89 83	0.51 20	0.41 14	0.55 80	0.29 2	0.78 35	0.38 14	0.19 37	0.17 89	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

mm2	0.45 2	0.42 45	0.88 4	0.61 22	0.36 42	0.66 12	0.25 10	0.95 13	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 86	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

mm1	0.47 6	0.42 45	0.88 4	0.61 22	0.36 42	0.66 12	0.25 10	1.32 35	0.90 84	0.52 23	0.43 20	0.56 86	0.32 5	0.71 10	0.41 28	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

GeoVLM	0.52 16	0.42 45	0.88 4	0.62 31	0.36 42	1.62 114	0.25 10	0.96 14	0.90 84	0.61 78	0.43 20	0.57 95	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.16 6	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.19 19

qwe	0.75 87	0.45 69	1.10 71	0.67 83	1.06 472	2.49 214	0.45 106	2.57 251	0.90 84	0.71 124	0.83 106	0.43 29	0.48 50	1.10 133	0.64 160	0.17 11	0.14 11	0.24 116	0.16 32	0.21 56	0.20 54

3.25w_new	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 22	0.61 265	2.23 185	0.51 131	2.45 221	0.90 84	0.63 95	0.78 93	0.47 43	0.71 146	0.78 35	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

3.25w	0.69 63	0.46 81	1.10 71	0.61 22	0.61 265	2.23 185	0.51 131	2.45 221	0.90 84	0.63 95	0.78 93	0.47 43	0.71 146	0.79 37	0.50 94	0.17 11	0.14 11	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

PhaseNet	0.64 47	0.53 163	1.06 41	0.93 319	0.48 173	0.76 16	0.36 53	1.32 35	0.91 90	0.83 192	0.65 68	0.78 195	0.52 69	1.15 157	1.04 335	0.24 136	0.19 191	0.30 336	0.28 397	0.25 129	0.31 327

aanet-new-16k	0.74 82	0.51 137	1.56 206	0.73 135	0.37 63	2.14 175	0.88 415	2.01 138	0.91 90	0.56 42	0.91 137	0.70 159	0.96 257	0.76 28	0.54 118	0.20 51	0.15 25	0.23 73	0.18 99	0.26 164	0.21 99

LiteMatch	0.67 55	0.84 479	0.89 8	0.80 186	0.39 89	1.60 109	0.68 240	0.96 14	0.91 90	0.62 87	0.43 20	0.56 86	1.40 403	0.71 10	1.10 348	0.28 261	0.16 51	0.29 304	0.22 233	0.29 232	0.37 416

MonSter++	0.52 16	0.42 45	0.89 8	0.61 22	0.36 42	1.64 117	0.25 10	0.96 14	0.91 90	0.62 87	0.42 17	0.56 86	0.53 71	0.71 10	0.45 58	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.19 10	0.20 54

HiDET	0.61 35	0.41 33	0.88 4	0.64 49	0.39 89	2.67 237	0.25 10	1.59 72	0.91 90	0.59 66	0.44 26	0.52 61	0.50 61	0.76 28	0.54 118	0.17 11	0.15 25	0.18 2	0.15 11	0.19 10	0.21 99

GEAStereo	0.84 148	0.48 115	1.09 65	0.85 243	0.45 141	4.54 641	0.83 366	1.88 116	0.91 90	0.75 141	0.89 128	0.53 66	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.30 335	0.19 191	0.27 239	0.19 144	0.28 210	0.19 19

gasm-f	0.89 168	0.49 125	1.30 152	0.85 243	0.44 132	4.42 618	0.95 463	1.88 116	0.91 90	0.75 141	1.46 307	0.53 66	0.88 231	0.88 69	0.57 133	0.30 335	0.19 191	0.27 239	0.19 144	0.28 210	0.19 19

AEACV	0.79 121	0.54 181	1.35 168	0.97 342	0.63 278	1.13 37	0.92 450	2.02 142	0.91 90	0.76 156	0.79 95	0.80 202	1.61 470	1.28 203	0.61 148	0.22 90	0.18 141	0.26 203	0.23 259	0.27 187	0.23 158

anonymous	0.57 26	0.55 193	1.24 135	0.88 264	0.38 82	0.40 2	0.59 177	0.98 17	0.92 98	0.71 124	0.93 143	0.68 148	0.40 21	0.98 102	0.43 43	0.21 63	0.16 51	0.26 203	0.21 193	0.21 56	0.21 99

derf	0.49 9	0.40 22	0.90 14	0.70 101	0.35 37	1.17 45	0.24 8	1.17 27	0.92 98	0.53 29	0.41 14	0.51 55	0.29 2	0.77 33	0.37 9	0.18 26	0.18 141	0.19 10	0.17 52	0.18 1	0.21 99

monster-pro	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.14 43	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.36 14	0.91 81	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

aanet-new-34k	0.66 54	0.60 268	1.23 128	0.73 135	0.33 25	1.44 87	0.87 408	1.52 61	0.92 98	0.51 20	1.36 284	0.59 104	0.87 223	0.58 2	0.44 51	0.22 90	0.16 51	0.25 157	0.17 52	0.23 89	0.20 54

Test_v1	0.62 38	0.40 22	1.13 91	0.74 143	0.55 227	1.60 109	0.39 65	1.68 90	0.92 98	0.60 75	0.88 121	0.53 66	0.50 61	0.93 90	0.39 15	0.19 37	0.16 51	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.21 99

MonStereo	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.13 37	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.36 14	0.90 76	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

Monster-pub-eth3d	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.13 37	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.36 14	0.88 69	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

MonSter	0.62 38	0.43 56	1.07 44	0.66 72	0.82 372	1.13 37	0.39 65	2.57 251	0.92 98	0.58 57	0.64 63	0.36 5	0.35 11	0.95 92	0.43 43	0.15 1	0.15 25	0.20 21	0.17 52	0.21 56	0.19 19

Anonymus	0.62 38	0.53 163	0.97 20	0.74 143	0.41 106	1.55 103	0.31 27	1.19 31	0.93 106	0.74 137	0.62 60	0.65 135	0.56 85	0.97 99	0.86 266	0.21 63	0.18 141	0.28 275	0.23 259	0.24 102	0.26 227

4.25_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 111	0.97 436	2.52 217	0.58 171	2.28 189	0.93 106	0.57 51	0.94 148	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 157	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.5w_new	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 111	0.97 436	2.52 217	0.58 171	2.28 189	0.93 106	0.57 51	0.94 148	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 157	0.17 52	0.19 10	0.20 54

4.25w-stereo	0.73 77	0.46 81	1.08 56	0.71 111	0.97 436	2.52 217	0.58 171	2.28 189	0.93 106	0.57 51	0.94 148	0.40 18	0.65 122	0.87 63	0.50 94	0.17 11	0.13 1	0.25 157	0.17 52	0.19 10	0.20 54

LGtest1	0.55 22	0.41 33	1.14 98	0.70 101	0.40 99	0.99 29	0.26 17	1.32 35	0.93 106	0.53 29	0.60 57	0.44 34	0.49 57	1.02 115	0.45 58	0.27 217	0.19 191	0.23 73	0.16 32	0.21 56	0.23 158

CAR	0.60 31	0.41 33	1.04 29	0.72 126	0.61 265	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.61 78	0.49 32	0.54 71	0.35 11	1.14 150	0.45 58	0.21 63	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

MSE-Stereo	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 126	0.61 265	2.02 152	0.33 36	1.13 24	0.94 111	0.60 75	0.49 32	0.54 71	0.35 11	1.06 124	0.42 34	0.21 63	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.22 78	0.21 99

AdaDepth	0.76 95	0.45 69	1.41 182	0.70 101	1.27 538	3.12 306	0.43 95	1.02 19	0.94 111	0.63 95	0.91 137	0.43 29	0.58 92	1.41 239	0.48 78	0.18 26	0.21 284	0.23 73	0.19 144	0.25 129	0.26 227

U	12.82 731	0.38 12	1.99 251	0.66 72	58.94 760	63.38 763	0.34 45	1.91 124	0.94 111	0.59 66	0.80 96	0.46 40	0.57 87	0.83 52	0.44 51	0.29 292	0.17 89	63.35 769	59.81 768	0.29 232	0.20 54

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 73	0.71 391	1.42 183	0.66 72	0.45 141	2.46 211	0.41 80	1.28 32	0.96 115	0.75 141	0.39 11	0.52 61	0.48 50	1.35 222	0.70 199	0.31 362	0.22 316	0.34 446	0.24 291	0.43 484	0.33 363

testmc14	0.69 63	0.35 7	1.15 101	0.75 148	0.33 25	3.17 312	0.41 80	1.63 82	0.96 115	0.55 39	0.73 79	0.88 229	0.57 87	0.76 28	0.48 78	0.21 63	0.15 25	0.18 2	0.14 2	0.21 56	0.19 19

LiteMatch*	0.67 55	0.46 81	3.75 390	0.65 62	0.36 42	1.48 93	0.26 17	1.11 22	0.96 115	0.58 57	0.45 28	0.55 80	0.46 42	0.70 6	0.37 9	0.21 63	0.16 51	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.20 54

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 162	0.80 456	1.43 186	0.68 87	1.19 513	3.73 439	0.92 450	2.05 145	0.96 115	0.71 124	0.85 113	0.80 202	0.81 201	0.72 17	0.56 127	0.23 108	0.19 191	0.26 203	0.18 99	0.23 89	0.36 401

Pro-Stereo	0.68 60	0.33 4	0.97 20	0.68 87	0.43 121	3.11 304	0.35 51	0.70 3	0.96 115	0.54 38	0.54 45	0.62 119	0.27 1	2.06 359	0.68 182	0.24 136	0.16 51	0.30 336	0.25 314	0.20 33	0.19 19

3.75w	0.75 87	0.47 105	1.09 65	0.63 39	1.10 489	2.61 231	0.53 141	2.46 224	0.97 120	0.62 87	0.80 96	0.40 18	0.66 129	1.11 135	0.48 78	0.19 37	0.13 1	0.23 73	0.18 99	0.20 33	0.21 99

IGEV	0.70 66	0.36 8	1.07 44	0.71 111	1.31 546	2.82 251	0.41 80	1.76 100	0.98 121	0.73 132	0.71 75	0.35 4	0.42 27	0.90 76	0.42 34	0.18 26	0.18 141	0.22 57	0.18 99	0.18 1	0.20 54

gcap-zeroshot	0.90 177	0.46 81	1.36 170	0.64 49	1.71 641	3.95 499	0.68 240	2.49 228	0.98 121	1.05 246	0.85 113	0.62 119	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 217	0.19 191	0.30 336	0.24 291	0.24 102	0.19 19

testlalala	0.90 177	0.46 81	1.36 170	0.64 49	1.71 641	3.95 499	0.68 240	2.49 228	0.98 121	1.05 246	0.85 113	0.62 119	0.43 30	0.79 37	0.51 105	0.27 217	0.19 191	0.30 336	0.24 291	0.24 102	0.19 19

MGA	0.59 28	0.40 22	1.04 29	0.72 126	0.80 356	1.74 127	0.41 80	0.98 17	0.99 124	0.60 75	0.54 45	0.54 71	0.29 2	1.06 124	0.42 34	0.20 51	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.21 56	0.21 99

RAStereo	0.75 87	0.52 145	2.86 345	0.58 11	0.62 274	1.19 48	0.32 33	1.81 108	0.99 124	0.75 141	1.05 185	0.64 129	0.47 45	0.80 40	0.94 311	0.22 90	0.20 245	0.27 239	0.21 193	0.34 360	0.22 136

BStereo	0.88 162	0.73 408	4.10 396	0.80 186	0.51 191	1.13 37	0.72 266	2.57 251	1.00 126	0.85 199	0.57 52	0.72 174	0.48 50	1.01 112	0.90 286	0.26 189	0.22 316	0.24 116	0.29 427	0.25 129	0.25 193

Anonymus123	1.07 241	0.73 408	4.10 396	0.80 186	0.51 191	4.91 690	0.72 266	2.50 232	1.00 126	0.85 199	0.57 52	0.72 174	0.48 50	1.01 112	0.90 286	0.26 189	0.22 316	0.24 116	0.29 427	0.25 129	0.25 193

gcap_with_dpt	0.89 168	0.45 69	1.28 148	0.64 49	1.61 619	3.93 487	0.67 229	2.41 207	1.01 128	1.18 268	0.96 156	0.60 107	0.45 37	0.76 28	0.44 51	0.26 189	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.25 129	0.18 7

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 162	0.45 69	1.31 153	0.63 39	1.63 623	3.91 479	0.66 225	2.28 189	1.02 129	1.10 257	0.98 163	0.60 107	0.46 42	0.83 52	0.47 74	0.26 189	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.24 102	0.18 7

fffy	0.80 123	0.59 249	1.56 206	1.00 365	0.47 164	1.27 59	0.76 302	1.90 122	1.02 129	0.75 141	1.35 279	0.83 211	0.72 149	1.70 313	0.62 153	0.23 108	0.19 191	0.27 239	0.21 193	0.28 210	0.32 342

252Zero-FE	0.72 73	0.46 81	1.08 56	1.01 372	0.41 106	1.27 59	0.22 4	1.79 106	1.03 131	2.52 586	1.24 235	0.32 2	0.41 24	1.03 117	0.45 58	0.21 63	0.17 89	0.20 21	0.17 52	0.20 33	0.20 54

castereo++	0.93 188	0.56 209	1.26 139	0.92 302	0.73 329	2.48 212	1.00 492	2.99 319	1.03 131	0.68 111	1.41 300	1.92 428	0.59 97	1.26 196	0.44 51	0.25 164	0.19 191	0.28 275	0.19 144	0.23 89	0.23 158

dual_stereo	0.68 60	0.40 22	1.05 34	0.64 49	0.37 63	0.84 21	0.34 45	3.40 383	1.03 131	0.50 15	0.46 29	0.58 99	0.40 21	1.85 340	0.49 87	0.23 108	0.17 89	0.21 39	0.16 32	0.20 33	0.19 19

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 207	1.76 639	2.51 313	0.69 95	1.40 573	2.95 280	0.99 487	2.18 164	1.04 134	0.68 111	0.80 96	0.69 155	0.64 114	0.87 63	0.40 18	0.23 108	0.19 191	0.25 157	0.21 193	0.30 259	0.64 589

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 168	0.46 81	1.19 111	0.64 49	1.71 641	3.95 499	0.69 251	2.43 216	1.04 134	1.05 246	0.90 132	0.61 112	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 261	0.19 191	0.31 367	0.24 291	0.24 102	0.19 19

test_for_model	0.89 168	0.46 81	1.19 111	0.64 49	1.71 641	3.95 499	0.69 251	2.43 216	1.04 134	1.05 246	0.90 132	0.61 112	0.44 35	0.80 40	0.52 108	0.28 261	0.19 191	0.31 367	0.24 291	0.24 102	0.19 19

S0	1.07 241	0.59 249	1.52 198	0.91 294	0.93 425	2.53 221	0.95 463	2.15 161	1.05 137	1.26 279	2.11 529	1.11 281	1.45 426	1.15 157	1.11 353	0.94 665	0.31 498	0.37 497	0.33 487	0.33 339	0.31 327

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 168	0.46 81	1.34 163	0.62 31	1.70 639	3.95 499	0.67 229	2.36 201	1.05 137	1.05 246	0.90 132	0.60 107	0.42 27	0.80 40	0.46 69	0.27 217	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.24 102	0.18 7

GIP-stereo	0.88 162	0.50 129	1.34 163	1.32 541	0.94 428	2.90 262	0.42 89	3.41 384	1.06 139	0.63 95	0.76 87	0.90 237	0.76 171	0.91 81	0.52 108	0.27 217	0.18 141	0.25 157	0.16 32	0.25 129	0.19 19

MCSU-Stereo	0.77 105	0.37 10	1.22 125	0.76 167	0.30 13	3.96 509	0.47 117	1.40 47	1.07 140	0.81 177	0.96 156	1.00 263	0.41 24	0.99 107	0.56 127	0.21 63	0.16 51	0.21 39	0.14 2	0.20 33	0.19 19

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 168	0.47 105	2.08 270	0.76 167	0.73 329	3.91 479	0.41 80	2.07 151	1.07 140	0.77 161	0.89 128	0.64 129	0.86 218	0.95 92	0.77 234	0.26 189	0.18 141	0.26 203	0.19 144	0.32 317	0.32 342

DVStereo	0.81 136	0.60 268	1.51 197	1.01 372	0.59 257	1.34 74	0.51 131	1.56 66	1.08 142	1.26 279	1.24 235	0.77 194	0.87 223	1.79 325	0.72 209	0.23 108	0.24 384	0.22 57	0.21 193	0.25 129	0.23 158

SE	1.07 241	0.63 305	1.22 125	0.85 243	0.45 141	3.47 379	0.80 343	2.16 163	1.09 143	1.37 295	1.90 479	0.95 255	1.74 512	1.17 167	1.00 326	1.00 671	0.24 384	0.36 483	0.28 397	0.35 381	0.33 363

water-stereo	0.78 115	0.45 69	1.94 243	0.79 183	0.48 173	2.36 198	0.47 117	1.53 63	1.09 143	0.88 208	1.04 178	0.82 209	0.75 163	0.72 17	0.78 235	0.22 90	0.23 347	0.25 157	0.23 259	0.24 102	0.29 283

mms	0.77 105	0.68 363	1.17 107	0.83 216	0.71 322	1.41 81	0.67 229	1.61 74	1.12 145	0.77 161	1.37 286	0.63 126	0.54 78	1.75 319	0.63 157	0.24 136	0.19 191	0.26 203	0.21 193	0.31 282	0.34 380

PStereo	1.08 245	1.10 553	1.37 173	0.73 135	0.52 204	1.69 120	0.97 476	1.91 124	1.14 146	1.23 276	0.55 48	0.63 126	1.81 527	1.44 246	1.19 376	0.88 662	0.90 680	0.53 612	0.49 609	1.06 654	1.54 675

SMoEStereo_RVC	0.80 123	0.53 163	1.12 82	0.92 302	0.44 132	2.41 205	0.79 332	1.49 57	1.16 147	0.70 118	1.12 202	0.64 129	0.64 114	1.69 309	0.87 273	0.22 90	0.16 51	0.31 367	0.22 233	0.26 164	0.25 193

Anonymous3	1.72 370	0.76 436	11.61 491	0.83 216	0.84 389	4.46 623	0.84 373	3.57 408	1.16 147	1.34 286	1.37 286	1.11 281	1.03 284	1.58 275	1.13 359	0.70 646	0.58 647	0.33 427	0.35 513	0.47 520	0.42 471

GELT-Stereo	0.91 183	0.54 181	1.21 124	0.59 15	1.81 661	3.45 375	0.49 124	2.77 287	1.17 149	0.93 219	0.59 56	0.81 207	0.66 129	1.13 145	0.75 222	0.17 11	0.16 51	0.23 73	0.21 193	0.27 187	0.22 136

depthmonostereo	0.94 192	0.71 391	2.39 303	0.85 243	0.54 218	2.21 184	0.53 141	1.83 110	1.17 149	0.95 226	1.09 195	0.99 260	0.97 262	2.37 388	0.68 182	0.23 108	0.27 447	0.22 57	0.20 170	0.25 129	0.26 227

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 115	0.45 69	1.12 82	0.71 111	1.00 457	2.05 161	0.87 408	2.25 181	1.18 151	0.56 42	0.74 84	0.44 34	1.03 284	0.81 45	0.41 28	0.21 63	0.19 191	0.23 73	0.18 99	0.27 187	0.91 638

fffft	0.76 95	0.47 105	1.28 148	0.82 203	0.54 218	1.51 97	0.80 343	2.09 153	1.18 151	0.63 95	0.84 108	0.59 104	0.55 79	1.80 326	0.85 259	0.19 37	0.18 141	0.27 239	0.20 170	0.26 164	0.24 177
1: 1. 1
GCAP-BAT	3.82 649	0.52 145	59.75 763	0.90 283	1.06 472	2.70 240	0.77 317	3.08 332	1.18 151	1.20 273	0.81 101	0.68 148	0.55 79	0.96 96	0.68 182	0.27 217	0.21 284	0.28 275	0.21 193	0.27 187	0.25 193

GCAPDPT-zeroshot	3.67 640	0.52 145	56.80 762	0.90 283	1.06 472	2.70 240	0.77 317	3.08 332	1.18 151	1.20 273	0.81 101	0.68 148	0.55 79	0.96 96	0.68 182	0.27 217	0.21 284	0.28 275	0.20 170	0.27 187	0.25 193

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 73	0.46 81	1.10 71	0.68 87	1.36 563	1.59 107	0.77 317	1.42 50	1.19 155	0.74 137	0.93 143	0.70 159	0.93 250	0.67 4	0.42 34	0.23 108	0.18 141	0.24 116	0.19 144	0.26 164	0.23 158

rrr	2.27 475	0.65 331	23.82 732	0.90 283	0.46 154	1.57 104	0.96 471	7.98 710	1.19 155	0.65 103	0.77 90	0.74 187	0.72 149	2.59 412	0.86 266	0.28 261	0.21 284	0.28 275	0.21 193	0.29 232	0.25 193

castereo	0.82 141	0.70 377	1.04 29	0.85 243	0.50 188	1.29 67	0.91 436	3.22 347	1.20 157	0.83 192	1.24 235	0.72 174	0.91 243	1.00 110	0.67 178	0.26 189	0.16 51	0.25 157	0.20 170	0.24 102	0.21 99

ours_stereo	0.76 95	0.64 318	1.40 181	0.86 252	0.61 265	1.12 36	0.57 161	1.63 82	1.20 157	0.72 129	1.43 303	0.70 159	0.62 107	1.56 270	0.58 138	0.25 164	0.18 141	0.26 203	0.21 193	0.29 232	0.31 327

DNS	1.67 365	1.99 650	1.12 82	0.86 252	0.57 244	2.61 231	0.75 297	2.29 194	1.21 159	0.58 57	0.96 156	0.85 218	0.70 143	3.09 435	1.82 520	0.33 405	2.92 719	0.38 514	0.17 52	5.06 719	5.06 725

Weightmod	1.27 301	0.83 473	1.39 176	0.93 319	0.85 393	3.94 493	0.59 177	1.67 87	1.22 160	1.12 262	3.44 659	1.65 373	1.40 403	2.94 430	1.48 452	0.44 543	0.37 552	0.29 304	0.25 314	0.31 282	0.22 136

xyz-stereo-finetune2	1.16 263	0.63 305	1.50 195	0.57 9	0.36 42	3.47 379	0.65 222	2.70 277	1.23 161	0.88 208	1.75 402	0.91 239	1.76 514	3.54 447	1.74 510	0.24 136	0.22 316	0.30 336	0.27 368	0.31 282	0.26 227

test_xeample3	2.12 448	0.63 305	21.55 713	0.91 294	0.47 164	1.85 134	0.94 458	7.96 709	1.23 161	0.75 141	0.76 87	0.64 129	0.70 143	1.77 321	0.83 253	0.30 335	0.21 284	0.27 239	0.21 193	0.27 187	0.24 177

ff7	0.98 213	0.69 366	2.05 258	0.84 228	0.52 204	4.55 646	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

IGEVStereo-DCA	0.86 153	0.65 331	2.05 258	0.90 283	0.46 154	1.57 104	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.65 103	0.77 90	0.74 187	0.72 149	2.59 412	0.86 266	0.28 261	0.21 284	0.28 275	0.21 193	0.29 232	0.27 247

ffff	0.98 213	0.69 366	2.05 258	0.84 228	0.52 204	4.55 646	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

11t	0.98 213	0.69 366	2.05 258	0.84 228	0.52 204	4.55 646	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

anonymousdsp	0.95 200	0.69 366	1.27 146	0.83 216	0.52 204	4.54 641	0.84 373	1.76 100	1.24 163	0.76 156	1.06 189	0.78 195	0.77 176	1.67 305	0.69 193	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.26 227

CroCo-Stereo Lap2	0.99 221	0.89 495	2.55 316	0.99 356	1.80 659	0.54 5	0.46 111	3.10 334	1.24 163	1.07 252	1.21 225	1.05 274	0.78 186	1.26 196	1.08 344	0.27 217	0.23 347	0.27 239	0.21 193	0.43 484	0.34 380

ccc-4	0.98 213	0.69 366	2.05 258	0.84 228	0.52 204	4.55 646	0.86 387	1.62 77	1.24 163	0.75 141	1.03 173	0.70 159	0.77 176	1.84 334	0.68 182	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.27 247

IGEV-Stereo	0.95 200	0.69 366	1.27 146	0.84 228	0.52 204	4.54 641	0.84 373	1.76 100	1.24 163	0.75 141	1.06 189	0.79 200	0.77 176	1.68 307	0.69 193	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.21 193	0.31 282	0.26 227
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
tt45	0.96 205	0.48 115	1.19 111	0.89 273	0.66 296	3.91 479	0.76 302	1.90 122	1.26 171	0.70 118	1.30 257	0.71 171	0.63 111	2.59 412	0.74 219	0.22 90	0.17 89	0.28 275	0.23 259	0.27 187	0.27 247

NLSM3	0.90 177	0.46 81	1.19 111	0.62 31	1.30 543	3.19 318	0.45 106	2.81 300	1.27 172	0.78 165	0.95 153	0.55 80	1.03 284	1.14 150	0.87 273	0.20 51	0.15 25	0.26 203	0.22 233	0.24 102	0.23 158

MaDis-Stereo	0.82 141	0.66 344	1.53 200	0.65 62	1.87 667	1.24 54	0.36 53	2.13 157	1.27 172	0.67 109	0.75 85	0.88 229	0.70 143	1.15 157	1.07 341	0.29 292	0.23 347	0.26 203	0.20 170	0.31 282	0.22 136

ProNet	0.82 141	0.71 391	1.50 195	0.86 252	0.45 141	1.78 129	0.83 366	1.75 98	1.28 174	0.66 106	1.13 205	0.78 195	0.76 171	1.66 300	0.71 204	0.24 136	0.20 245	0.25 157	0.23 259	0.29 232	0.25 193

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 247	3.30 681	2.61 323	0.82 203	0.38 82	1.27 59	0.62 202	1.51 58	1.29 175	0.91 214	0.92 140	0.65 135	0.57 87	1.08 129	0.59 140	1.55 693	0.15 25	0.32 391	0.28 397	1.10 661	1.98 687

sCroCo_RVC	1.06 237	0.82 469	5.05 410	1.02 384	1.05 469	0.98 27	0.61 187	2.06 149	1.29 175	0.69 115	1.26 245	0.82 209	1.10 326	1.20 178	0.90 286	0.42 530	0.40 573	0.33 427	0.30 450	0.46 516	0.38 433

S	1.19 266	0.55 193	1.36 170	0.68 87	1.06 472	4.10 545	0.80 343	2.39 204	1.30 177	1.69 347	2.19 546	1.36 332	1.73 510	1.17 167	1.03 332	0.45 553	0.28 462	0.47 571	0.45 593	0.36 396	0.33 363

MGS-Stereo	0.80 123	0.56 209	1.53 200	0.93 319	0.39 89	1.26 57	0.73 274	1.45 52	1.30 177	1.01 236	2.26 558	0.80 202	0.56 85	1.16 161	0.65 169	0.27 217	0.23 347	0.26 203	0.22 233	0.27 187	0.25 193

DNSM	1.74 373	2.04 653	1.19 111	0.92 302	0.53 215	2.93 273	0.80 343	2.22 175	1.31 179	0.70 118	0.66 69	0.70 159	0.87 223	3.23 436	2.53 598	0.34 421	2.87 717	0.23 73	0.17 52	5.37 721	5.08 726

SMOE	1.01 226	0.55 193	1.47 193	0.81 190	0.47 164	2.40 203	1.30 565	1.89 119	1.31 179	1.36 291	1.73 395	1.05 274	1.36 392	1.23 186	1.13 359	0.43 536	0.24 384	0.59 632	0.29 427	0.32 317	0.32 342

Occ-G	0.86 153	0.52 145	1.39 176	0.82 203	0.66 296	1.37 77	0.79 332	1.58 69	1.31 179	1.56 318	0.87 120	2.18 466	0.89 237	0.97 99	0.88 278	0.26 189	0.19 191	0.26 203	0.19 144	0.25 129	0.24 177

knoymous	1.30 308	0.60 268	5.57 419	0.88 264	0.75 336	3.04 288	0.90 428	2.68 274	1.33 182	1.48 309	1.07 192	2.78 541	0.88 231	1.29 208	0.85 259	0.31 362	0.22 316	0.35 467	0.20 170	0.45 504	0.37 416

xyz-stereo	10.85 717	0.45 69	79.01 766	0.62 31	0.45 141	83.70 765	0.77 317	2.59 261	1.34 183	2.19 504	32.02 753	2.76 539	1.62 474	5.75 502	2.39 580	0.25 164	0.17 89	0.33 427	0.21 193	0.25 129	0.19 19

LG-Stereo	0.85 149	0.60 268	2.71 335	0.59 15	0.45 141	2.85 255	0.55 151	2.41 207	1.34 183	0.59 66	1.19 218	0.43 29	0.40 21	0.76 28	0.75 222	0.20 51	0.17 89	0.31 367	0.24 291	0.29 232	0.19 19

riskmin	1.25 289	0.56 209	2.05 258	1.05 396	0.93 425	2.86 257	0.55 151	3.23 350	1.34 183	1.55 316	1.07 192	3.56 616	2.03 552	1.29 208	1.00 326	0.28 261	0.27 447	0.34 446	0.21 193	0.41 455	0.43 482

Weightmod_eth	1.21 275	0.56 209	1.31 153	0.99 356	1.50 596	1.26 57	0.57 161	1.85 113	1.35 186	0.99 234	3.16 647	1.24 311	1.50 441	2.50 396	0.60 144	3.48 708	0.25 415	0.30 336	0.22 233	0.31 282	0.23 158

DA	0.98 213	0.46 81	1.34 163	0.92 302	0.43 121	4.34 601	0.85 382	2.79 296	1.35 186	0.82 180	1.30 257	0.89 232	1.08 317	1.11 135	0.56 127	0.30 335	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.23 158

GGEV	0.98 213	0.46 81	1.34 163	0.92 302	0.43 121	4.34 601	0.85 382	2.79 296	1.35 186	0.82 180	1.30 257	0.89 232	1.08 317	1.11 135	0.56 127	0.30 335	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.23 158

LoS_RVC	0.94 192	1.30 593	1.31 153	0.84 228	1.63 623	2.02 152	0.59 177	1.51 58	1.36 189	0.81 177	1.33 270	0.84 213	0.88 231	1.36 225	0.73 212	0.21 63	0.17 89	0.20 21	0.14 2	0.20 33	1.45 672

TS12	0.80 123	0.43 56	1.08 56	0.55 7	0.30 13	3.40 361	0.41 80	2.20 168	1.37 190	0.69 115	1.15 209	0.54 71	0.69 140	1.27 201	0.57 133	0.21 63	0.18 141	0.22 57	0.17 52	0.22 78	0.26 227

GSStereo	0.96 205	0.48 115	1.09 65	0.97 342	0.45 141	4.54 641	0.83 366	3.32 368	1.37 190	0.75 141	0.89 128	0.76 191	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.26 189	0.18 141	0.26 203	0.20 170	0.28 210	0.21 99

GS-Stereo							0.83 366	3.32 368	1.37 190	0.75 141	0.89 128	0.76 191	0.80 198	0.92 85	0.53 112	0.26 189	0.18 141	0.26 203	0.20 170	0.28 210	0.21 99

S2M2_L	0.64 47	0.55 193	1.07 44	0.89 273	0.54 218	1.08 34	0.20 1	1.16 26	1.37 190	0.59 66	0.81 101	0.86 223	0.47 45	0.70 6	0.65 169	0.31 362	0.33 514	0.27 239	0.27 368	0.36 396	0.31 327
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 183	1.57 626	2.54 315	0.69 95	1.41 581	2.08 166	0.83 366	2.11 155	1.38 194	0.65 103	0.75 85	0.66 141	0.64 114	0.72 17	0.40 18	0.23 108	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.33 339	0.54 551

GLC_STEREO	0.76 95	0.52 145	1.12 82	0.83 216	0.33 25	1.86 137	0.82 360	1.46 54	1.38 194	0.95 226	1.04 178	0.68 148	0.72 149	0.97 99	0.80 242	0.23 108	0.25 415	0.32 391	0.25 314	0.32 317	0.30 314

MSCF	0.97 207	0.82 469	1.26 139	0.88 264	0.40 99	3.17 312	0.88 415	2.79 296	1.39 196	1.32 283	1.19 218	0.58 99	1.33 383	1.28 203	0.64 160	0.25 164	0.19 191	0.25 157	0.25 314	0.28 210	0.32 342

999	0.97 207	0.48 115	1.24 135	1.03 392	0.64 281	3.25 332	0.92 450	1.40 47	1.39 196	0.71 124	1.68 379	0.70 159	0.66 129	3.03 434	0.89 282	0.23 108	0.19 191	0.25 157	0.21 193	0.25 129	0.29 283

rvit_stereo_0081_aga	0.81 136	0.75 430	1.84 233	0.72 126	0.73 329	1.21 49	0.63 207	1.92 126	1.39 196	0.87 207	0.80 96	0.79 200	0.69 140	1.27 201	0.69 193	0.35 443	0.29 474	0.26 203	0.25 314	0.40 431	0.27 247

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 186	0.73 408	1.42 183	0.92 302	1.08 482	2.97 283	0.53 141	1.77 104	1.39 196	1.16 266	1.54 333	0.58 99	0.65 122	1.03 117	0.84 256	0.25 164	0.23 347	0.30 336	0.24 291	0.43 484	0.29 283

VMStereo-Base	0.73 77	0.44 63	1.48 194	0.61 22	0.35 37	1.71 121	0.43 95	1.30 33	1.40 200	0.84 196	1.07 192	0.92 245	0.73 154	1.26 196	0.73 212	0.24 136	0.23 347	0.24 116	0.18 99	0.24 102	0.24 177

rvit_stereo_0080	0.94 192	0.72 397	2.56 317	0.64 49	0.59 257	1.90 139	0.75 297	2.71 278	1.40 200	0.91 214	1.04 178	0.85 218	0.82 205	1.14 150	0.78 235	0.35 443	0.29 474	0.25 157	0.27 368	0.45 504	0.29 283

RSM++	0.77 105	0.51 137	1.08 56	0.95 329	0.42 115	1.52 101	0.71 263	2.11 155	1.40 200	0.80 173	1.23 232	0.90 237	0.59 97	1.14 150	0.69 193	0.24 136	0.19 191	0.25 157	0.21 193	0.28 210	0.20 54

whm_eth	0.94 192	0.72 397	2.56 317	0.64 49	0.59 257	1.90 139	0.75 297	2.71 278	1.40 200	0.91 214	1.04 178	0.85 218	0.82 205	1.14 150	0.78 235	0.35 443	0.29 474	0.25 157	0.27 368	0.45 504	0.29 283

FAST (zero-shot)	0.87 159	0.59 249	1.18 108	0.91 294	2.13 683	2.08 166	0.73 274	1.75 98	1.41 204	0.61 78	0.84 108	0.52 61	0.84 212	1.22 182	0.59 140	0.38 482	0.62 655	0.26 203	0.26 338	0.30 259	0.25 193

Selective-IGEV-i32	0.80 123	0.52 145	1.05 34	0.75 148	0.61 265	1.30 68	0.82 360	2.61 264	1.41 204	0.82 180	1.64 365	0.71 171	0.62 107	1.23 186	0.64 160	0.22 90	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

IGEV-RUCA	0.90 177	0.53 163	1.05 34	0.81 190	0.74 334	3.89 476	0.80 343	1.92 126	1.41 204	0.96 231	0.71 75	0.70 159	0.73 154	1.30 214	0.68 182	0.29 292	0.20 245	0.25 157	0.19 144	0.43 484	0.34 380

Selective-IGEV	0.80 123	0.52 145	1.05 34	0.75 148	0.61 265	1.31 70	0.82 360	2.60 263	1.41 204	0.82 180	1.64 365	0.71 171	0.62 107	1.22 182	0.64 160	0.22 90	0.19 191	0.24 116	0.18 99	0.25 129	0.20 54

MoCha-V2	0.87 159	0.48 115	1.87 235	0.88 264	0.32 21	1.37 77	0.55 151	2.71 278	1.42 208	0.92 217	1.75 402	0.65 135	1.17 350	1.45 251	0.57 133	0.21 63	0.21 284	0.20 21	0.19 144	0.24 102	0.23 158

MyStereo07	1.01 226	0.80 456	1.26 139	1.00 365	1.04 467	3.95 499	0.95 463	2.07 151	1.42 208	0.75 141	1.22 228	0.68 148	0.91 243	1.63 295	0.67 178	0.24 136	0.24 384	0.34 446	0.26 338	0.41 455	0.37 416

test_4	1.30 308	0.50 129	6.16 423	0.84 228	0.45 141	1.61 112	1.12 532	2.14 159	1.42 208	1.52 313	2.31 577	1.84 418	0.79 191	2.52 405	1.19 376	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.29 427	0.29 232	0.25 193

test_3	1.19 266	0.51 137	2.08 270	0.99 356	0.41 106	2.05 161	0.87 408	4.40 652	1.42 208	1.99 425	1.18 216	2.03 449	0.79 191	2.70 420	0.75 222	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.29 427	0.30 259	0.27 247

DispViT+	0.72 73	0.38 12	1.20 119	0.54 5	2.17 685	0.92 24	0.33 36	2.05 145	1.43 212	0.62 87	0.50 34	0.45 38	0.51 67	1.52 265	0.56 127	0.24 136	0.18 141	0.19 10	0.14 2	0.19 10	0.21 99

IGEV-Stereo++	0.93 188	0.44 63	1.08 56	0.70 101	1.20 521	3.87 474	0.33 36	3.36 376	1.43 212	0.75 141	1.17 215	0.68 148	1.04 292	0.95 92	0.42 34	0.22 90	0.16 51	0.23 73	0.17 52	0.24 102	0.20 54

RSM	0.80 123	0.50 129	1.08 56	0.83 216	0.51 191	1.31 70	0.77 317	2.28 189	1.43 212	0.82 180	1.44 304	1.22 308	0.62 107	1.17 167	0.63 157	0.22 90	0.18 141	0.24 116	0.19 144	0.27 187	0.20 54

DF	0.97 207	0.56 209	1.59 210	0.93 319	0.51 191	1.13 37	0.97 476	4.39 649	1.44 215	0.95 226	1.59 349	1.01 265	0.57 87	1.62 290	0.75 222	0.32 385	0.22 316	0.25 157	0.19 144	0.25 129	0.25 193

PSi22	0.93 188	0.71 391	1.23 128	1.00 365	0.36 42	1.73 124	0.36 53	3.46 387	1.44 215	0.98 233	1.39 292	1.16 291	0.64 114	1.95 350	0.75 222	0.19 37	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.34 360	0.35 394

GASTEREO	1.00 223	0.98 528	1.23 128	0.90 283	0.40 99	3.40 361	0.88 415	2.77 287	1.44 215	1.39 300	1.30 257	0.55 80	1.35 389	1.33 218	0.64 160	0.25 164	0.19 191	0.25 157	0.25 314	0.25 129	0.31 327

DN	1.08 245	0.54 181	3.15 359	0.90 283	1.00 457	3.37 353	0.48 122	2.59 261	1.45 218	0.95 226	0.82 105	1.32 325	0.73 154	1.86 341	0.64 160	0.30 335	0.26 435	0.28 275	0.24 291	0.34 360	0.32 342

AIO_test	0.76 95	0.47 105	1.31 153	0.81 190	0.70 319	1.36 76	0.88 415	1.40 47	1.45 218	0.55 39	0.95 153	1.81 411	0.58 92	1.16 161	0.46 69	0.27 217	0.17 89	0.24 116	0.19 144	0.24 102	0.21 99

LoS	0.94 192	0.52 145	1.88 236	0.86 252	0.36 42	4.15 556	0.51 131	2.18 164	1.45 218	0.97 232	0.88 121	0.62 119	0.79 191	1.59 280	0.86 266	0.26 189	0.19 191	0.24 116	0.16 32	0.21 56	0.20 54
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.01 226	0.55 193	1.74 224	0.92 302	2.15 684	2.15 176	0.50 127	2.01 138	1.45 218	0.76 156	1.02 167	0.61 112	0.47 45	1.29 208	0.79 241	0.22 90	0.17 89	0.24 116	0.14 2	0.63 581	2.29 690

GMOStereo	1.13 253	0.70 377	2.26 289	0.75 148	0.44 132	3.05 291	0.91 436	2.78 291	1.45 218	2.37 562	1.52 324	1.53 356	1.05 297	1.17 167	0.92 300	0.25 164	0.19 191	0.35 467	0.28 397	0.34 360	0.26 227

error version	1.13 253	0.70 377	2.26 289	0.75 148	0.44 132	3.05 291	0.91 436	2.78 291	1.45 218	2.37 562	1.52 324	1.53 356	1.05 297	1.17 167	0.92 300	0.25 164	0.19 191	0.35 467	0.28 397	0.34 360	0.26 227

test-v	1.13 253	0.70 377	2.26 289	0.75 148	0.44 132	3.05 291	0.91 436	2.78 291	1.45 218	2.37 562	1.52 324	1.53 356	1.05 297	1.17 167	0.92 300	0.25 164	0.19 191	0.35 467	0.28 397	0.34 360	0.26 227

TRStereo	2.31 488	1.87 644	19.74 641	1.53 611	1.16 504	4.26 589	1.08 521	4.73 684	1.45 218	1.55 316	1.28 253	1.75 390	0.85 216	1.81 328	1.20 381	0.36 457	0.26 435	0.32 391	0.36 523	0.34 360	0.33 363

test-2	1.13 253	0.70 377	2.26 289	0.75 148	0.44 132	3.05 291	0.91 436	2.78 291	1.45 218	2.37 562	1.52 324	1.53 356	1.05 297	1.17 167	0.92 300	0.25 164	0.19 191	0.35 467	0.28 397	0.34 360	0.26 227

Pointernet	0.88 162	0.44 63	2.26 289	0.84 228	0.37 63	2.29 192	0.38 63	3.06 330	1.46 227	0.66 106	1.39 292	0.91 239	0.73 154	1.01 112	0.72 209	0.23 108	0.19 191	0.20 21	0.18 99	0.19 10	0.20 54

CAS++	0.89 168	0.64 318	1.46 188	0.81 190	0.51 191	1.24 54	0.86 387	3.44 385	1.46 227	1.14 264	1.29 255	0.62 119	0.58 92	1.13 145	0.59 140	0.34 421	0.30 489	0.34 446	0.26 338	0.41 455	0.29 283
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Anonymous_2	3.01 601	0.89 495	4.53 406	1.06 402	1.18 506	2.93 273	0.87 408	3.24 352	1.46 227	1.86 384	1.35 279	4.11 642	2.35 584	1.64 297	1.28 409	0.82 657	0.90 680	8.71 745	15.84 751	4.44 716	0.74 612

MC-Stereo	1.06 237	0.48 115	1.55 204	1.15 463	0.41 106	4.56 651	0.61 187	2.06 149	1.46 227	1.90 396	1.61 358	0.89 232	1.12 331	1.35 222	0.73 212	0.25 164	0.18 141	0.26 203	0.22 233	0.25 129	0.24 177

RAFT	1.23 280	0.84 479	2.05 258	0.96 335	0.47 164	1.80 131	0.94 458	3.18 344	1.46 227	1.60 323	1.71 390	3.04 563	1.59 463	1.64 297	1.32 416	0.38 482	0.24 384	0.40 526	0.32 479	0.40 431	0.35 394

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 82	0.45 69	1.13 91	0.69 95	0.77 346	1.77 128	0.88 415	2.04 144	1.47 232	0.61 78	1.04 178	0.61 112	0.79 191	0.89 75	0.43 43	0.21 63	0.18 141	0.23 73	0.18 99	0.25 129	0.28 270

FE-Mocha	1.06 237	0.74 419	2.45 309	0.97 342	0.69 315	1.57 104	0.40 73	2.92 311	1.47 232	1.82 376	1.81 439	1.62 370	0.88 231	1.36 225	0.78 235	0.29 292	0.20 245	0.35 467	0.31 466	0.26 164	0.33 363

111111	0.87 159	0.50 129	1.13 91	0.66 72	1.08 482	3.37 353	0.33 36	2.33 198	1.47 232	0.74 137	1.50 321	0.61 112	0.59 97	1.40 234	0.48 78	0.24 136	0.19 191	0.22 57	0.16 32	0.24 102	0.19 19

MM-Stereo_test2	1.79 384	0.53 163	20.16 659	1.43 587	0.47 164	2.57 225	0.73 274	1.67 87	1.47 232	0.94 222	0.96 156	0.84 213	0.79 191	1.16 161	0.68 182	0.24 136	0.17 89	0.25 157	0.22 233	0.30 259	0.22 136

HART	1.03 232	0.85 485	3.13 357	0.84 228	0.38 82	1.17 45	0.42 89	3.54 404	1.47 232	1.08 253	2.17 542	1.48 352	0.57 87	1.37 232	0.74 219	0.23 108	0.18 141	0.28 275	0.21 193	0.32 317	0.24 177

anonymousdsp2	1.26 296	0.60 268	3.74 388	1.02 384	0.41 106	3.60 415	0.72 266	3.68 430	1.47 232	1.37 295	1.56 341	1.83 415	1.01 279	2.00 354	0.66 173	0.29 292	0.20 245	0.28 275	0.20 170	0.32 317	0.29 283

test-3	1.19 266	0.52 145	2.00 252	1.01 372	0.42 115	1.95 145	0.91 436	4.35 638	1.47 232	2.24 526	1.16 213	2.06 455	0.79 191	2.68 418	0.76 229	0.27 217	0.18 141	0.28 275	0.26 338	0.26 164	0.25 193

test_1	1.19 266	0.52 145	2.00 252	1.01 372	0.42 115	1.95 145	0.90 428	4.36 643	1.47 232	2.17 498	1.16 213	2.06 455	0.78 186	2.68 418	0.76 229	0.27 217	0.18 141	0.28 275	0.26 338	0.26 164	0.25 193

test-1	1.23 280	0.65 331	1.88 236	0.96 335	0.52 204	3.84 462	0.62 202	4.01 523	1.47 232	1.93 407	1.78 420	1.83 415	0.92 247	1.19 177	1.28 409	0.26 189	0.29 474	0.31 367	0.24 291	0.29 232	0.36 401

raftrobust	1.19 266	0.72 397	2.30 294	1.26 512	1.31 546	3.55 405	0.68 240	2.75 284	1.47 232	2.21 517	1.38 290	1.17 294	1.22 359	1.20 178	1.11 353	0.28 261	0.24 384	0.21 39	0.19 144	0.25 129	0.28 270

EGLCR-Stereo	1.06 237	0.51 137	1.56 206	1.02 384	0.39 89	4.27 594	0.42 89	4.08 546	1.48 242	0.90 213	0.68 72	1.09 276	0.66 129	1.81 328	0.62 153	0.27 217	0.19 191	0.29 304	0.23 259	0.37 410	0.25 193

NF-Stereo	1.58 345	0.61 288	2.66 332	2.26 681	0.47 164	4.68 667	0.67 229	3.31 363	1.48 242	2.11 470	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.08 513	1.20 381	0.40 503	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.36 401

OCTAStereo	1.58 345	0.61 288	2.72 336	2.27 684	0.46 154	4.68 667	0.67 229	3.30 362	1.48 242	2.11 470	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.02 510	1.21 385	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

RE-Stereo	1.58 345	0.61 288	2.72 336	2.26 681	0.46 154	4.68 667	0.68 240	3.31 363	1.48 242	2.11 470	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.01 508	1.22 388	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

TVStereo	1.58 345	0.61 288	2.72 336	2.26 681	0.46 154	4.68 667	0.68 240	3.31 363	1.48 242	2.11 470	1.59 349	1.36 332	1.09 320	6.01 508	1.22 388	0.41 518	0.20 245	0.36 483	0.34 497	0.31 282	0.37 416

GMM-Stereo	2.45 520	0.52 145	20.38 672	0.89 273	0.82 372	4.18 574	1.91 637	2.45 221	1.48 242	2.48 578	2.30 571	1.69 382	1.86 538	2.93 428	1.08 344	0.28 261	0.18 141	0.33 427	0.48 604	0.35 381	2.41 695

DLNR-FE	28.68 747	56.10 763	49.61 750	183.75 772	105.98 767	3.44 369	0.28 21	29.58 748	1.49 248	1.01 236	1.26 245	0.93 249	0.63 111	3.81 455	1.51 465	33.14 762	0.41 582	0.26 203	0.23 259	99.94 770	0.32 342

AIO-Stereo	0.76 95	0.54 181	1.07 44	0.73 135	0.40 99	1.28 65	0.82 360	2.26 184	1.49 248	0.70 118	1.58 345	0.89 232	0.45 37	1.03 117	0.55 123	0.24 136	0.18 141	0.25 157	0.20 170	0.26 164	0.21 99

11t1	1.11 251	0.53 163	1.80 229	1.55 618	0.65 289	2.20 183	0.60 182	3.66 425	1.49 248	1.60 323	1.26 245	1.03 269	1.35 389	1.72 315	0.97 318	0.28 261	0.31 498	0.29 304	0.23 259	0.30 259	0.34 380

DLNR_Zeroshot_test	28.62 746	55.50 762	49.94 752	183.62 771	115.05 771	3.43 368	0.28 21	29.49 747	1.49 248	1.01 236	1.26 245	0.93 249	0.63 111	3.92 462	1.51 465	29.81 758	0.41 582	0.26 203	0.23 259	93.28 768	0.32 342

CAS	1.26 296	0.40 22	1.46 188	2.97 698	1.61 619	4.13 552	0.73 274	1.78 105	1.49 248	0.83 192	1.10 198	0.59 104	0.53 71	1.26 196	0.80 242	2.99 702	0.13 1	0.21 39	0.13 1	0.31 282	1.72 680

CroCo-Stereo	0.98 213	0.87 491	3.44 372	0.87 259	0.53 215	0.49 4	0.50 127	3.99 519	1.49 248	0.81 177	1.25 243	1.00 263	0.75 163	1.10 133	1.09 347	0.24 136	0.21 284	0.24 116	0.19 144	0.35 381	0.27 247
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
HUF	1.15 258	0.64 318	8.62 451	0.90 283	0.35 37	1.35 75	0.78 324	1.97 133	1.50 254	0.63 95	1.52 324	0.83 211	0.66 129	1.28 203	0.63 157	0.29 292	0.23 347	0.26 203	0.17 52	0.23 89	0.25 193

RAFT-Stereo-weight	1.11 251	0.48 115	1.22 125	0.99 356	0.42 115	4.17 571	0.80 343	3.60 412	1.50 254	1.97 418	1.50 321	1.30 323	0.65 122	1.24 189	0.85 259	0.25 164	0.19 191	0.26 203	0.22 233	0.27 187	0.23 158

MSKI-zero shot	2.22 463	0.64 318	20.09 657	0.96 335	0.56 232	4.04 529	0.70 261	3.91 491	1.50 254	1.92 403	2.28 563	1.92 428	0.71 146	2.93 428	0.67 178	0.26 189	0.23 347	0.26 203	0.21 193	0.28 210	0.26 227

GCAP-Stereo	0.93 188	0.68 363	1.35 168	0.85 243	0.41 106	3.61 419	0.52 140	2.20 168	1.50 254	1.11 261	1.04 178	1.17 294	0.84 212	1.11 135	0.71 204	0.25 164	0.20 245	0.27 239	0.18 99	0.28 210	0.23 158

NRIStereo	1.28 305	0.61 288	1.67 215	1.15 463	0.38 82	4.73 680	0.90 428	2.42 211	1.50 254	1.93 407	1.33 270	1.75 390	1.22 359	2.96 431	1.33 420	0.46 561	0.22 316	0.29 304	0.26 338	0.30 259	0.28 270

FTStereo	3.71 644	0.53 163	20.37 671	0.96 335	0.65 289	4.34 601	11.29 724	2.62 266	1.50 254	2.58 599	5.04 680	1.90 425	13.84 722	3.71 454	1.25 398	0.38 482	0.24 384	0.31 367	0.32 479	0.30 259	2.10 688

UCFNet_RVC	1.57 344	0.84 479	3.25 363	1.36 565	1.40 573	4.07 537	1.01 495	2.68 274	1.50 254	2.11 470	1.88 468	2.37 486	1.50 441	3.41 444	1.42 436	0.36 457	0.28 462	0.52 607	0.40 567	0.53 543	0.43 482

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 207	0.41 33	3.72 387	0.63 39	0.80 356	1.51 97	0.84 373	1.84 111	1.51 261	0.82 180	1.00 164	0.70 159	1.00 273	0.75 24	0.41 28	0.23 108	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.43 484	2.30 691

GREAT-IGEV	0.74 82	0.54 181	1.86 234	1.10 430	0.44 132	2.44 208	0.34 45	1.37 43	1.51 261	0.48 8	0.86 117	0.51 55	0.60 103	1.07 128	0.45 58	0.22 90	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.23 89	0.25 193
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UGAM-zero	2.79 568	0.57 222	20.87 693	0.98 350	0.77 346	2.08 166	0.35 51	3.88 478	1.51 261	2.05 453	1.64 365	5.07 683	3.42 642	9.83 607	1.24 394	0.28 261	0.21 284	0.27 239	0.29 427	0.29 232	0.28 270

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 207	0.41 33	3.70 386	0.63 39	0.80 356	1.51 97	0.84 373	1.84 111	1.51 261	0.82 180	1.00 164	0.70 159	1.00 273	0.75 24	0.41 28	0.23 108	0.18 141	0.24 116	0.18 99	0.43 484	2.30 691

MIM_Stereo	1.20 272	0.78 447	3.30 367	1.05 396	0.43 121	3.04 288	0.60 182	2.46 224	1.51 261	1.60 323	1.58 345	1.82 412	1.29 374	2.00 354	1.07 341	0.24 136	0.24 384	0.28 275	0.25 314	0.27 187	0.27 247

KYRaft	1.59 350	0.52 145	1.73 221	0.95 329	0.49 183	4.38 607	1.79 628	2.43 216	1.51 261	2.49 579	2.98 633	2.00 445	3.41 639	2.14 370	0.82 249	0.30 335	0.21 284	0.33 427	0.46 596	0.35 381	2.45 698

IRAFT_RVC	1.87 394	0.60 268	4.33 400	2.40 688	0.66 296	4.59 654	1.59 612	2.96 316	1.51 261	2.23 523	1.75 402	2.09 460	2.63 601	6.70 531	1.50 459	0.33 405	0.21 284	0.33 427	0.29 427	0.32 317	0.32 342

raft+_RVC	1.21 275	0.83 473	2.61 323	1.35 559	0.97 436	3.60 415	0.76 302	3.23 350	1.51 261	1.33 284	1.67 376	1.03 269	1.10 326	1.87 342	0.92 300	0.24 136	0.22 316	0.25 157	0.24 291	0.26 164	0.25 193

GES	1.38 319	0.64 318	2.61 323	1.09 420	0.57 244	4.30 598	1.02 500	3.86 472	1.51 261	1.72 357	1.74 398	1.28 318	1.77 516	1.62 290	1.61 484	0.39 495	0.27 447	0.33 427	0.30 450	0.41 455	0.47 510

R-Stereo Train	1.20 272	0.58 239	1.81 230	0.99 356	0.67 303	3.78 447	0.90 428	4.09 548	1.51 261	2.16 494	1.71 390	1.13 285	0.94 253	1.40 234	0.91 295	0.30 335	0.24 384	0.26 203	0.21 193	0.26 164	0.25 193

RAFT-Stereo	1.20 272	0.58 239	1.81 230	0.99 356	0.67 303	3.78 447	0.90 428	4.09 548	1.51 261	2.16 494	1.71 390	1.13 285	0.94 253	1.40 234	0.91 295	0.30 335	0.24 384	0.26 203	0.21 193	0.26 164	0.25 193
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO_rvc	0.78 115	0.55 193	1.25 137	0.75 148	0.65 289	1.46 90	0.99 487	2.13 157	1.52 272	0.57 51	1.15 209	1.09 276	0.55 79	1.15 157	0.53 112	0.24 136	0.17 89	0.24 116	0.17 52	0.25 129	0.21 99

AIO-test2	1.61 353	1.30 593	3.40 371	1.16 470	1.31 546	3.18 315	0.74 287	4.06 540	1.52 272	1.72 357	2.21 551	0.78 195	0.74 160	3.64 452	0.95 316	3.64 711	0.26 435	0.35 467	0.42 581	0.37 410	0.33 363

PSM-softLoss	1.66 363	0.59 249	5.15 412	2.25 679	0.48 173	4.68 667	0.69 251	2.57 251	1.52 272	2.14 480	1.45 305	1.42 346	0.99 271	6.04 511	1.20 381	0.41 518	0.23 347	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.31 327

KMStereo	1.66 363	0.59 249	5.15 412	2.25 679	0.48 173	4.68 667	0.69 251	2.57 251	1.52 272	2.14 480	1.45 305	1.42 346	0.99 271	6.04 511	1.20 381	0.41 518	0.23 347	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.31 327

PFNet	2.47 526	0.60 268	16.95 572	2.15 678	0.81 362	4.63 660	0.91 436	2.55 247	1.52 272	2.40 569	2.79 623	1.83 415	1.42 416	7.54 548	1.34 423	0.33 405	0.21 284	0.36 483	0.27 368	0.32 317	0.39 440

GrayStereo	2.58 548	0.53 163	1.63 213	1.58 622	0.89 413	4.17 571	8.17 720	3.03 325	1.52 272	2.80 628	2.50 595	1.70 384	17.10 733	2.83 425	1.15 362	0.33 405	0.21 284	0.27 239	0.32 479	0.28 210	0.53 545

TestStereo	2.00 423	1.02 534	12.25 496	0.70 101	0.61 265	1.88 138	0.55 151	2.31 195	1.52 272	1.41 304	1.33 270	1.27 317	0.90 240	11.62 683	0.81 247	0.34 421	0.19 191	0.33 427	0.24 291	0.44 496	0.24 177

PAM	2.43 517	0.61 288	20.86 691	1.07 405	0.73 329	2.93 273	0.53 141	3.24 352	1.53 279	1.89 395	2.43 588	5.29 689	2.76 606	1.84 334	1.02 329	0.27 217	0.24 384	0.26 203	0.25 314	0.40 431	0.50 529

trnet	0.91 183	0.48 115	1.46 188	0.62 31	0.31 17	4.40 613	0.41 80	2.20 168	1.53 279	0.94 222	1.14 207	0.88 229	0.89 237	1.09 132	0.71 204	0.27 217	0.19 191	0.22 57	0.15 11	0.21 56	0.19 19

ACVNet-DCA	1.85 391	0.74 419	13.77 516	1.78 649	0.36 42	4.48 625	0.74 287	3.98 515	1.53 279	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.32 342

1test111	1.99 422	0.74 419	13.77 516	1.78 649	0.36 42	4.48 625	0.74 287	3.98 515	1.53 279	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	4.66 476	0.98 321	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.32 342

EKT-Stereo	6.79 699	0.64 318	4.24 399	1.77 648	106.39 768	4.51 638	0.61 187	3.16 340	1.53 279	1.88 389	1.22 228	1.98 442	1.36 392	3.81 455	0.84 256	0.35 443	0.24 384	0.29 304	0.26 338	0.34 360	0.48 515

qqq	1.30 308	0.57 222	1.67 215	1.15 463	0.51 191	2.18 179	0.91 436	3.98 515	1.53 279	1.50 312	1.24 235	1.79 403	1.34 386	4.66 476	0.98 321	0.28 261	0.31 498	0.33 427	0.33 487	0.33 339	0.32 342

LCNet	1.55 337	0.54 181	1.88 236	0.99 356	0.55 227	3.60 415	1.21 554	2.86 306	1.53 279	2.18 500	1.74 398	1.43 348	4.17 659	3.62 450	0.87 273	0.29 292	0.20 245	0.28 275	0.77 662	0.47 520	1.85 683

IIG-Stereo	1.95 413	0.79 451	2.14 275	2.78 695	0.66 296	4.62 658	0.76 302	4.27 606	1.53 279	2.63 611	3.14 646	3.35 590	1.61 470	7.65 554	1.41 434	0.39 495	0.20 245	0.31 367	0.25 314	0.33 339	0.22 136

Prome-Stereo	1.61 353	0.55 193	1.71 219	0.98 350	0.60 260	4.41 616	1.82 632	3.03 325	1.53 279	2.18 500	3.45 660	1.72 387	3.49 645	2.23 383	1.08 344	0.29 292	0.20 245	0.26 203	0.25 314	0.34 360	2.16 689

Reg-Stereo(zero)	1.60 351	0.42 45	10.69 479	0.89 273	0.68 308	3.27 337	0.47 117	2.27 186	1.54 288	1.48 309	1.24 235	2.55 512	2.68 604	1.48 257	1.10 348	0.19 37	0.19 191	0.22 57	0.18 99	0.24 102	0.26 227

PAM_32	2.45 520	0.63 305	20.74 687	1.05 396	0.65 289	2.83 252	0.46 111	2.91 310	1.54 288	1.95 413	2.66 613	4.99 679	3.78 649	1.96 351	0.92 300	0.27 217	0.22 316	0.27 239	0.25 314	0.36 396	0.48 515

UniTT-Stereo	0.82 141	0.47 105	2.63 328	0.96 335	1.19 513	0.78 19	0.39 65	1.12 23	1.54 288	1.19 270	1.26 245	0.51 55	0.64 114	1.13 145	1.03 332	0.30 335	0.20 245	0.24 116	0.21 193	0.40 431	0.25 193

HH	2.23 466	0.86 488	21.59 714	0.98 350	0.51 191	1.49 95	0.82 360	2.74 282	1.54 288	1.10 257	1.69 384	4.62 669	1.86 538	2.55 408	0.69 193	0.26 189	0.22 316	0.29 304	0.23 259	0.34 360	0.27 247

HanStereo	2.23 466	0.86 488	21.59 714	0.98 350	0.51 191	1.49 95	0.82 360	2.74 282	1.54 288	1.10 257	1.69 384	4.62 669	1.86 538	2.55 408	0.69 193	0.26 189	0.22 316	0.29 304	0.23 259	0.34 360	0.27 247

OMP-Stereo	1.97 417	0.93 509	1.88 236	2.76 694	0.67 303	4.58 653	1.48 597	4.31 626	1.54 288	3.15 654	2.76 621	3.25 581	1.38 396	7.66 555	1.35 424	0.40 503	0.20 245	0.33 427	0.26 338	0.33 339	0.24 177

THIR-Stereo	4.14 661	0.82 469	10.85 482	0.86 252	0.43 121	2.16 178	16.77 737	3.22 347	1.54 288	2.04 451	12.05 723	2.68 525	7.53 705	7.30 542	12.62 702	0.30 335	0.21 284	0.29 304	0.28 397	0.33 339	0.41 467

CREStereo	0.92 186	0.53 163	1.45 187	0.61 22	0.34 32	4.42 618	0.40 73	2.21 171	1.54 288	0.94 222	1.12 202	0.87 225	0.87 223	1.12 141	0.72 209	0.28 261	0.19 191	0.22 57	0.15 11	0.22 78	0.19 19
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
quiztm	1.09 247	0.79 451	1.33 162	0.77 173	1.50 596	2.48 212	0.76 302	3.65 421	1.55 296	1.65 339	1.80 426	1.18 298	0.64 114	1.17 167	1.07 341	0.30 335	0.17 89	0.23 73	0.20 170	0.36 396	0.28 270

model_zeroshot	1.21 275	0.60 268	3.55 376	1.05 396	0.57 244	3.46 376	0.63 207	2.73 281	1.55 296	2.05 453	1.38 290	1.50 355	0.82 205	1.69 309	0.87 273	0.29 292	0.23 347	0.30 336	0.23 259	0.27 187	0.32 342

IGEV++	0.90 177	0.58 239	1.32 158	0.94 326	0.45 141	1.27 59	1.00 492	3.32 368	1.55 296	0.82 180	1.34 276	0.86 223	1.09 320	1.16 161	0.89 282	0.33 405	0.18 141	0.23 73	0.19 144	0.29 232	0.22 136

PSM-AAD	2.43 517	0.54 181	1.32 158	0.92 302	0.54 218	4.48 625	7.47 716	2.96 316	1.55 296	2.31 546	2.56 603	1.26 316	16.23 732	2.46 392	0.89 282	0.28 261	0.21 284	0.58 629	0.41 574	0.34 360	1.32 666

DRaft	2.28 480	0.56 209	2.64 330	0.74 143	0.46 154	3.94 493	1.23 556	2.32 197	1.55 296	2.64 612	2.80 625	1.60 367	5.34 680	6.96 540	10.99 693	0.34 421	0.22 316	0.27 239	0.27 368	0.29 232	0.37 416

CRE-IMP	1.23 280	0.61 288	2.14 275	0.82 203	0.39 89	4.54 641	0.83 366	2.63 267	1.55 296	1.95 413	1.46 307	1.87 423	0.96 257	1.48 257	1.33 420	0.45 553	0.21 284	0.31 367	0.26 338	0.41 455	0.31 327

CFNet-RSSM	2.08 438	0.52 145	20.06 653	1.01 372	0.56 232	3.39 358	0.64 211	3.67 426	1.55 296	1.72 357	1.37 286	2.57 514	1.19 356	1.11 135	0.86 266	0.27 217	0.20 245	0.25 157	0.23 259	0.27 187	0.23 158

4D-IteraStereo	1.97 417	0.84 479	20.43 676	0.78 178	1.56 611	2.09 170	1.05 511	2.43 216	1.56 303	1.41 304	1.00 164	1.94 431	0.61 106	1.22 182	1.06 338	0.27 217	0.18 141	0.31 367	0.26 338	0.27 187	0.23 158

DCRE	1.44 328	0.74 419	3.50 375	1.13 449	0.72 324	1.78 129	0.67 229	2.14 159	1.56 303	1.99 425	8.09 700	1.73 388	1.07 311	1.24 189	0.83 253	0.23 108	0.25 415	0.26 203	0.26 338	0.28 210	0.30 314

HHNet	2.48 528	0.71 391	20.52 679	0.64 49	0.64 281	4.07 537	0.93 453	3.76 448	1.56 303	2.15 488	4.92 679	0.98 258	3.37 637	1.66 300	1.79 517	0.32 385	0.20 245	0.31 367	0.27 368	0.36 396	0.42 471

AAGNet	2.86 575	0.60 268	1.77 226	2.05 673	0.46 154	4.76 685	1.09 525	2.27 186	1.56 303	2.17 498	1.84 453	2.41 493	4.00 655	6.23 516	24.22 740	0.46 561	0.19 191	0.30 336	0.29 427	0.32 317	0.24 177

RAFT_R40	1.70 369	0.59 249	2.99 351	1.46 596	0.46 154	4.74 683	0.98 485	2.23 177	1.56 303	2.02 444	2.35 585	2.71 529	2.56 598	6.71 534	0.90 286	0.40 503	0.19 191	0.30 336	0.27 368	0.33 339	0.26 227

Gwc-CoAtRS	1.58 345	0.57 222	11.69 492	1.01 372	0.60 260	2.53 221	0.64 211	2.36 201	1.56 303	1.80 373	1.47 312	2.74 531	1.18 352	1.12 141	0.90 286	0.27 217	0.21 284	0.25 157	0.22 233	0.27 187	0.23 158

IGEV_i1	1.83 388	0.60 268	10.98 484	1.30 534	0.53 215	3.09 299	0.86 387	3.70 440	1.57 309	1.67 344	1.76 411	2.33 480	1.35 389	3.23 436	1.16 367	0.35 443	0.27 447	0.53 612	0.58 638	0.34 360	0.40 461

SCV	0.95 200	0.63 305	1.38 174	1.70 640	0.41 106	1.23 50	0.89 423	3.53 403	1.57 309	0.61 78	1.54 333	0.93 249	0.77 176	1.66 300	0.66 173	0.36 457	0.20 245	0.25 157	0.19 144	0.29 232	0.25 193

x	1.15 258	0.57 222	1.53 200	1.44 590	0.67 303	1.94 144	0.97 476	3.87 475	1.57 309	1.61 328	1.28 253	1.58 364	1.22 359	1.93 347	1.04 335	0.28 261	0.30 489	0.34 446	0.29 427	0.32 317	0.31 327

cross-raft	2.01 426	0.57 222	19.01 618	1.03 392	0.56 232	2.11 173	0.72 266	3.63 419	1.57 309	1.77 366	1.51 323	3.17 575	1.13 333	1.16 161	0.85 259	0.23 108	0.21 284	0.26 203	0.23 259	0.28 210	0.25 193

monster_256*512	1.03 232	0.65 331	1.23 128	0.66 72	0.77 346	2.08 166	0.64 211	2.90 309	1.58 313	1.02 243	1.39 292	1.91 427	1.82 530	1.36 225	1.02 329	0.30 335	0.17 89	0.31 367	0.26 338	0.35 381	0.29 283

iRaft-Stereo_20w	1.88 398	0.62 297	10.58 478	0.90 283	0.83 380	2.96 281	0.78 324	4.90 689	1.58 313	2.29 536	1.60 354	1.25 315	4.51 667	2.28 386	0.90 286	0.29 292	0.21 284	0.26 203	0.24 291	0.41 455	0.31 327

Patchmatch Stereo++	1.25 289	0.65 331	2.06 267	0.75 148	0.37 63	4.68 667	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.47 312	1.78 396	1.14 340	2.44 390	0.90 286	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283
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	1.24 285	0.65 331	2.03 255	0.75 148	0.37 63	4.68 667	0.73 274	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.18 376	0.87 273	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

ROB_FTStereo_v2	1.23 280	0.66 344	2.02 254	0.75 148	0.37 63	4.67 666	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.46 307	1.78 396	1.14 340	2.08 362	0.88 278	0.48 575	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

ROB_FTStereo	1.25 289	0.66 344	2.14 275	0.75 148	0.37 63	4.65 663	0.77 317	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.26 385	0.86 266	0.47 570	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

HUI-Stereo	1.25 289	0.66 344	2.33 297	0.75 148	0.37 63	4.68 667	0.78 324	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.46 307	1.79 403	1.13 333	2.17 374	0.85 259	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

ASMatch	2.62 550	0.60 268	20.65 685	1.37 575	0.64 281	4.39 609	0.78 324	1.97 133	1.58 313	1.70 352	3.89 669	1.94 431	3.79 650	5.46 492	1.64 495	0.31 362	0.24 384	0.34 446	0.28 397	0.33 339	0.50 529

DeepStereo_RVC	1.55 337	0.63 305	3.32 368	0.77 173	0.42 115	4.49 631	0.72 266	2.50 232	1.58 313	2.02 444	1.81 439	1.54 360	6.38 695	1.73 316	1.19 376	0.46 561	0.22 316	0.29 304	0.28 397	0.35 381	0.38 433

iGMRVC	1.26 296	0.66 344	2.14 275	0.75 148	0.37 63	4.66 664	0.74 287	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.46 307	1.78 396	1.14 340	2.46 392	0.92 300	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

iRAFT	1.25 289	0.65 331	2.06 267	0.75 148	0.37 63	4.68 667	0.76 302	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.47 312	1.78 396	1.14 340	2.44 390	0.90 286	0.48 575	0.23 347	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

RAFT-IKP	1.25 289	0.66 344	2.23 287	0.75 148	0.37 63	4.64 661	0.74 287	2.53 237	1.58 313	1.99 425	1.47 312	1.78 396	1.13 333	2.22 382	0.92 300	0.48 575	0.22 316	0.32 391	0.27 368	0.40 431	0.29 283

rafts_anoy	1.24 285	0.80 456	3.61 382	1.17 473	1.20 521	3.00 284	0.61 187	3.17 342	1.58 313	1.37 295	1.26 245	1.19 303	1.12 331	1.78 322	1.25 398	0.32 385	0.23 347	0.32 391	0.32 479	0.31 282	0.30 314

iRaftStereo_RVC	1.09 247	0.70 377	1.39 176	0.95 329	0.45 141	3.83 457	0.42 89	2.37 203	1.58 313	1.69 347	1.76 411	1.80 406	0.83 210	1.50 260	0.98 321	0.28 261	0.18 141	0.29 304	0.26 338	0.30 259	0.31 327

XX-Stereo	2.54 539	0.61 288	20.21 661	1.78 649	1.19 513	4.30 598	0.46 111	4.39 649	1.58 313	2.32 550	1.89 474	4.64 671	0.60 103	4.16 467	0.82 249	0.31 362	0.21 284	0.28 275	0.27 368	0.51 533	0.26 227

PMTNet	0.99 221	0.48 115	1.73 221	0.62 31	0.56 232	4.20 583	0.43 95	1.88 116	1.58 313	1.00 235	1.05 185	0.78 195	0.98 269	1.50 260	0.85 259	1.21 679	0.20 245	0.23 73	0.15 11	0.22 78	0.19 19

tg	1.15 258	0.67 355	1.31 153	0.94 326	0.54 218	4.02 525	0.41 80	2.96 316	1.59 329	1.69 347	1.85 461	1.84 418	0.97 262	1.78 322	0.83 253	0.27 217	0.17 89	0.29 304	0.26 338	0.29 232	0.27 247

DCVSM-stereo	2.31 488	0.66 344	20.69 686	1.11 437	0.93 425	2.58 227	0.73 274	2.61 264	1.60 330	2.57 595	1.53 330	3.30 586	1.72 507	2.19 377	1.23 392	0.34 421	0.53 632	0.41 538	0.32 479	0.45 504	0.62 581

DEmStereo	2.97 593	0.58 239	13.42 509	0.79 183	0.51 191	3.84 462	1.84 635	2.42 211	1.60 330	2.25 529	2.74 618	2.03 449	6.04 687	6.79 538	12.80 703	0.35 443	0.26 435	0.26 203	0.27 368	0.27 187	0.37 416

LMCR-Stereo	2.40 512	1.31 597	18.61 608	1.59 623	0.86 399	3.87 474	1.15 538	4.32 631	1.60 330	2.25 529	2.27 559	1.13 285	2.43 589	2.48 394	1.60 481	0.88 662	0.24 384	0.29 304	0.24 291	0.56 556	0.30 314

ICVP	2.26 473	0.66 344	21.18 704	0.99 356	0.88 408	4.28 595	0.95 463	3.32 368	1.60 330	1.66 341	1.76 411	1.34 328	1.14 340	1.62 290	1.32 416	0.53 606	0.35 533	0.33 427	0.29 427	0.40 431	0.51 537
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Foundation-i1	0.86 153	0.38 12	1.13 91	0.77 173	1.12 492	1.06 32	0.69 251	2.94 313	1.61 334	0.89 211	1.39 292	1.24 311	1.01 279	1.08 129	0.55 123	0.23 108	0.19 191	0.22 57	0.20 170	0.21 56	0.20 54

Select-FE	2.25 470	0.87 491	17.36 578	1.06 402	0.99 448	2.04 160	0.46 111	3.79 454	1.61 334	2.52 586	1.81 439	4.41 658	3.15 626	1.83 331	0.92 300	0.32 385	0.35 533	0.30 336	0.41 574	0.32 317	0.55 557

IGEV-FE	2.16 454	0.69 366	20.56 680	1.22 495	0.54 218	2.18 179	0.53 141	3.38 378	1.61 334	1.93 407	1.55 337	3.74 622	1.06 306	1.56 270	0.91 295	0.29 292	0.20 245	0.27 239	0.29 427	0.40 431	0.32 342

IGEV_Zeroshot_test	2.16 454	0.69 366	20.60 684	1.22 495	0.54 218	2.18 179	0.53 141	3.38 378	1.61 334	1.93 407	1.55 337	3.76 624	1.05 297	1.55 269	0.91 295	0.29 292	0.20 245	0.27 239	0.29 427	0.40 431	0.32 342

RAFT+CT+SA	1.62 355	0.72 397	7.42 434	0.97 342	1.42 585	4.04 529	0.94 458	3.90 486	1.61 334	1.61 328	1.63 363	1.33 326	1.18 352	2.73 424	1.10 348	0.27 217	0.19 191	0.31 367	0.34 497	0.33 339	0.33 363

AACVNet	1.83 388	1.02 534	2.41 306	1.45 594	0.87 404	3.21 320	0.73 274	3.16 340	1.61 334	2.01 439	1.82 447	2.28 471	1.33 383	10.98 655	1.49 458	0.39 495	0.32 507	0.38 514	0.32 479	0.43 484	0.44 488

AE-Stereo	1.18 264	0.60 268	2.05 258	1.10 430	0.60 260	4.39 609	0.72 266	3.74 445	1.62 340	1.10 257	1.90 479	1.01 265	0.92 247	1.45 251	0.82 249	0.28 261	0.22 316	0.28 275	0.28 397	0.26 164	0.22 136

RAFT_CTSACE	1.80 386	1.06 545	10.00 468	1.71 641	1.39 571	3.49 386	1.06 513	3.05 327	1.62 340	1.70 352	2.04 510	2.51 509	1.80 524	1.98 352	0.94 311	0.25 164	0.22 316	0.28 275	0.30 450	0.30 259	0.26 227

TANstereo	1.01 226	0.55 193	1.73 221	0.76 167	0.36 42	4.04 529	0.38 63	1.48 55	1.62 340	2.03 448	2.10 525	0.84 213	0.93 250	0.98 102	0.62 153	0.28 261	0.36 540	0.23 73	0.20 170	0.25 129	0.46 505

SME	1.78 382	1.35 603	1.95 248	1.62 630	1.19 513	2.00 150	1.06 513	3.44 385	1.63 343	2.19 504	2.01 503	1.37 337	1.55 459	10.23 627	1.92 534	0.32 385	0.25 415	0.34 446	0.33 487	0.45 504	0.32 342

mmm	1.27 301	0.58 239	2.20 280	1.41 583	0.68 308	2.39 201	0.85 382	3.90 486	1.63 343	2.20 508	1.84 453	1.28 318	1.50 441	1.91 346	0.89 282	0.31 362	0.27 447	0.45 561	0.37 535	0.38 415	0.34 380

Hybrid-DGEV-03	1.34 314	0.70 377	2.74 340	1.00 365	0.52 204	3.99 518	0.99 487	3.22 347	1.64 345	2.15 488	3.31 655	1.37 337	1.07 311	1.29 208	1.22 388	0.26 189	0.18 141	0.32 391	0.24 291	0.28 210	0.24 177

ACV-stereo	2.92 584	0.92 505	20.27 667	1.33 546	1.05 469	4.68 667	1.10 528	2.66 272	1.64 345	1.46 307	1.32 268	5.41 691	4.24 661	7.83 556	1.90 531	0.44 543	0.52 631	0.32 391	0.29 427	0.45 504	0.63 585

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 562	1.26 589	22.01 721	1.08 413	0.99 448	1.61 112	0.86 387	3.69 435	1.64 345	1.52 313	5.62 685	3.35 590	3.44 643	2.20 378	1.33 420	0.26 189	0.21 284	0.30 336	0.62 647	0.93 643	0.67 594

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 503	0.99 529	19.62 637	1.09 420	0.96 432	1.51 97	0.44 100	4.05 536	1.64 345	1.31 282	1.67 376	4.93 676	2.45 591	2.52 405	1.40 430	0.30 335	0.20 245	0.31 367	0.50 616	0.57 561	0.60 575

RAFT-RH_RVC	2.63 551	0.55 193	19.97 650	1.26 512	0.47 164	4.46 623	0.57 161	1.71 94	1.64 345	3.06 648	5.51 683	2.03 449	1.28 371	6.70 531	1.52 469	0.42 530	0.22 316	0.37 497	0.34 497	0.28 210	0.29 283

CRFU-Net	2.49 530	0.78 447	10.36 474	2.30 685	1.08 482	3.91 479	1.41 590	3.85 469	1.65 350	2.15 488	1.76 411	3.34 589	7.95 709	5.56 496	1.48 452	0.47 570	0.35 533	0.30 336	0.28 397	0.37 410	0.43 482

iRaft-Stereo_5w	2.10 439	0.83 473	8.57 448	0.81 190	0.76 340	3.21 320	0.84 373	3.71 442	1.65 350	1.56 318	2.50 595	2.20 467	2.23 575	9.13 588	2.01 548	0.38 482	0.19 191	0.35 467	0.27 368	0.45 504	0.39 440

SCV_C0	0.89 168	0.59 249	1.96 249	0.83 216	0.44 132	1.24 54	0.64 211	3.33 374	1.66 352	0.82 180	1.20 220	0.73 181	0.66 129	1.62 290	0.66 173	0.32 385	0.21 284	0.24 116	0.20 170	0.28 210	0.23 158

MIF-Stereo (partial)	0.98 213	0.55 193	2.83 342	0.71 111	1.03 463	1.08 34	0.49 124	2.55 247	1.66 352	0.79 169	1.20 220	0.80 202	0.90 240	1.61 288	1.56 474	0.36 457	0.24 384	0.33 427	0.25 314	0.40 431	0.28 270

Foundation-i1b	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.69 95	0.43 121	0.94 25	0.66 225	2.52 236	1.67 354	0.83 192	0.81 101	1.03 269	1.08 317	1.13 145	0.48 78	0.23 108	0.16 51	0.21 39	0.18 99	0.20 33	0.19 19

rvit_stereo_ft	1.00 223	0.87 491	3.55 376	0.97 342	0.66 296	1.06 32	0.80 343	2.78 291	1.67 354	0.78 165	0.96 156	0.95 255	1.14 340	1.06 124	0.90 286	0.32 385	0.24 384	0.27 239	0.28 397	0.39 426	0.27 247

DN-CSS_ROB	1.91 405	1.55 625	11.13 486	1.82 656	0.88 408	3.99 518	0.61 187	4.01 523	1.67 354	1.64 335	1.89 474	1.39 339	1.06 306	3.23 436	1.50 459	0.31 362	0.19 191	0.44 554	0.29 427	0.37 410	0.31 327

Foundation-i1c-attn	0.74 82	0.38 12	1.05 34	0.71 111	0.35 37	0.95 26	0.67 229	2.42 211	1.68 357	0.77 161	0.88 121	0.76 191	1.25 368	1.38 233	0.48 78	0.23 108	0.17 89	0.21 39	0.17 52	0.20 33	0.21 99

AIO-test1	2.18 458	0.66 344	18.95 615	0.89 273	1.48 592	3.40 361	0.97 476	4.19 573	1.68 357	0.86 204	1.35 279	0.99 260	0.75 163	4.47 471	1.27 405	0.23 108	0.23 347	0.28 275	0.33 487	0.31 282	0.35 394

MyStereo06	2.46 523	0.72 397	19.97 650	1.02 384	0.99 448	4.26 589	0.86 387	3.51 398	1.68 357	1.92 403	1.73 395	4.01 636	4.22 660	1.62 290	0.88 278	0.24 136	0.23 347	0.34 446	0.26 338	0.42 474	0.36 401

GMStereo_Zeroshot	1.41 322	1.21 576	3.33 369	1.29 527	0.72 324	3.35 351	0.53 141	2.58 260	1.68 357	2.35 558	1.56 341	2.42 496	0.96 257	2.50 396	1.16 367	0.45 553	0.23 347	0.40 526	0.24 291	0.79 630	0.33 363

SQANet	3.70 642	9.34 712	18.41 604	2.75 693	2.74 696	3.40 361	1.47 596	3.50 395	1.68 357	2.60 604	1.75 402	2.69 526	1.91 545	6.72 535	1.74 510	2.96 701	1.41 697	1.85 697	1.12 684	3.17 697	2.70 703

AnonymousM	1.22 279	1.32 599	0.97 20	0.88 264	0.56 232	4.03 527	0.69 251	2.41 207	1.68 357	1.48 309	1.31 265	1.15 290	1.00 273	1.18 175	0.73 212	0.32 385	0.40 573	2.07 699	1.70 701	0.24 102	0.22 136

DMCA-RVC	2.45 520	1.22 582	18.29 599	1.23 501	1.14 497	2.49 214	0.85 382	3.29 361	1.68 357	3.02 643	1.41 300	2.00 445	1.53 455	6.39 520	2.00 546	0.38 482	0.30 489	0.44 554	0.35 513	0.45 504	0.44 488

RT-IGEV	2.37 509	0.60 268	15.33 553	1.49 604	0.78 349	2.10 171	1.28 562	4.25 597	1.69 364	2.58 599	3.19 649	3.60 618	4.94 672	2.49 395	1.19 376	0.35 443	0.24 384	0.31 367	0.26 338	0.33 339	0.42 471

MatchStereo	0.68 60	0.46 81	1.93 242	0.67 83	0.28 10	0.98 27	0.33 36	2.01 138	1.69 364	0.48 8	1.02 167	0.47 43	0.59 97	0.91 81	0.58 138	0.21 63	0.17 89	0.21 39	0.15 11	0.19 10	0.19 19
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Selective-RAFT	1.15 258	0.46 81	1.64 214	0.99 356	0.45 141	4.17 571	0.51 131	3.21 345	1.69 364	1.12 262	1.34 276	1.45 349	1.40 403	2.08 362	0.94 311	0.41 518	0.20 245	0.24 116	0.23 259	0.27 187	0.25 193

sAnonymous2	1.37 317	1.22 582	9.79 465	0.92 302	0.88 408	1.23 50	0.61 187	2.56 249	1.69 364	0.85 199	1.02 167	0.73 181	1.23 364	0.98 102	0.78 235	0.29 292	0.25 415	0.31 367	0.30 450	1.06 654	0.71 603

CroCo_RVC	1.37 317	1.22 582	9.79 465	0.92 302	0.88 408	1.23 50	0.61 187	2.56 249	1.69 364	0.85 199	1.02 167	0.73 181	1.23 364	0.98 102	0.78 235	0.29 292	0.25 415	0.31 367	0.30 450	1.06 654	0.71 603

RAFT-Test	1.44 328	0.59 249	6.10 422	1.01 372	0.69 315	2.90 262	0.80 343	3.68 430	1.70 369	1.85 380	1.68 379	3.15 573	1.03 284	1.20 178	0.99 324	0.27 217	0.22 316	0.25 157	0.23 259	0.27 187	0.25 193

TestStereo_HL3	2.30 486	0.54 181	20.47 678	1.03 392	0.70 319	2.70 240	0.78 324	3.61 416	1.71 370	1.82 376	1.53 330	1.29 321	0.95 256	6.56 525	0.70 199	0.25 164	0.24 384	0.25 157	0.22 233	0.26 164	0.30 314

rvit_stereo_0081	0.80 123	0.63 305	1.19 111	0.91 294	0.64 281	1.27 59	0.61 187	2.05 145	1.71 370	0.82 180	0.73 79	0.85 218	0.75 163	1.30 214	0.80 242	0.31 362	0.26 435	0.27 239	0.25 314	0.38 415	0.27 247

rvit_stereo_0082	0.80 123	0.63 305	1.19 111	0.91 294	0.64 281	1.27 59	0.61 187	2.05 145	1.71 370	0.82 180	0.73 79	0.85 218	0.75 163	1.30 214	0.80 242	0.31 362	0.26 435	0.27 239	0.25 314	0.38 415	0.27 247

GANet-ADL	2.20 461	0.73 408	20.11 658	1.25 505	0.69 315	3.83 457	0.76 302	3.49 392	1.71 370	1.65 339	1.99 499	2.10 461	1.10 326	1.42 242	1.26 401	0.38 482	0.33 514	0.25 157	0.22 233	0.42 474	0.36 401

CCAANet	2.64 553	0.63 305	19.43 630	1.12 441	1.03 463	2.65 235	0.88 415	3.95 504	1.71 370	1.37 295	1.66 374	2.40 489	1.36 392	10.70 643	1.93 535	0.33 405	0.25 415	0.36 483	0.31 466	0.31 282	0.33 363

Pruner-Stereo	1.32 313	0.59 249	2.11 273	1.79 654	0.47 164	4.73 680	0.79 332	2.53 237	1.72 375	2.47 577	1.58 345	1.48 352	1.03 284	1.66 300	1.47 449	0.44 543	0.21 284	0.34 446	0.30 450	0.30 259	0.39 440

DeepPruner_ROB	2.05 432	1.09 552	10.50 477	1.01 372	1.20 521	4.39 609	0.91 436	3.14 337	1.72 375	2.60 604	1.54 333	2.78 541	1.27 369	4.52 472	1.72 505	0.51 597	0.40 573	0.37 497	0.34 497	0.48 523	0.52 542

CBFPSM	2.05 432	0.95 519	10.12 472	1.07 405	1.05 469	2.84 253	1.20 551	3.28 359	1.73 377	1.82 376	1.30 257	4.56 666	4.06 656	2.34 387	2.34 579	0.25 164	0.38 559	0.32 391	0.27 368	0.37 410	0.79 625

ToySt	1.35 315	0.72 397	3.65 384	1.01 372	0.50 188	3.31 347	1.01 495	3.46 387	1.73 377	1.30 281	1.55 337	2.07 458	1.47 432	1.88 343	1.40 430	0.27 217	0.27 447	0.30 336	0.32 479	0.42 474	0.39 440

hknet	1.98 419	0.64 318	8.70 452	0.87 259	1.07 479	4.16 566	1.16 540	4.48 664	1.73 377	2.93 636	1.83 448	3.48 601	1.30 378	3.91 461	1.51 465	0.31 362	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

XX-TBD	1.03 232	0.95 519	1.94 243	1.30 534	0.43 121	3.97 515	0.33 36	1.74 97	1.73 377	1.59 322	2.02 504	0.69 155	0.60 103	1.16 161	0.66 173	0.30 335	0.25 415	0.23 73	0.15 11	0.31 282	0.22 136

RALCasStereoNet	1.19 266	1.02 534	2.06 267	1.12 441	1.14 497	3.08 298	0.70 261	2.99 319	1.73 377	1.34 286	1.68 379	1.18 298	0.91 243	2.16 372	1.00 326	0.30 335	0.26 435	0.24 116	0.21 193	0.29 232	0.30 314

FADNet_RVC	2.65 554	2.28 663	16.51 565	0.98 350	0.92 419	4.09 539	0.83 366	4.26 605	1.73 377	1.46 307	1.78 420	1.60 367	1.50 441	8.88 579	2.39 580	0.47 570	0.38 559	0.44 554	0.58 638	0.89 639	0.97 645

xyz-stereo-finetune	1.05 235	0.62 297	1.46 188	0.59 15	0.36 42	3.48 383	0.81 356	2.69 276	1.74 383	0.94 222	1.21 225	0.91 239	0.78 186	2.53 407	1.28 409	0.24 136	0.24 384	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.23 158

RCA-Stereo	1.21 275	0.52 145	1.58 209	0.90 283	0.46 154	4.68 667	0.79 332	4.13 558	1.74 383	1.92 403	1.80 426	0.94 254	1.48 434	1.14 150	0.70 199	0.27 217	0.18 141	0.25 157	0.19 144	0.25 129	0.23 158

UGAM	2.58 548	0.56 209	18.55 607	0.89 273	0.71 322	3.23 325	1.03 503	2.75 284	1.75 385	1.36 291	2.77 622	2.69 526	1.28 371	10.75 644	1.40 430	0.28 261	0.24 384	0.40 526	0.31 466	0.35 381	0.30 314

CSP-Net	1.78 382	1.32 599	1.92 241	1.16 470	1.03 463	3.38 357	1.31 567	3.52 399	1.75 385	1.96 416	1.93 487	2.40 489	1.48 434	8.58 572	1.58 477	0.46 561	0.34 527	0.27 239	0.26 338	0.41 455	0.50 529

MM-Stereo_test3	1.09 247	0.59 249	1.55 204	1.73 644	1.18 506	1.91 141	0.86 387	3.52 399	1.76 387	1.25 277	1.86 464	1.10 279	0.69 140	1.32 217	0.86 266	0.27 217	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.34 360	0.30 314

FLISNet	1.27 301	0.90 497	2.33 297	1.10 430	0.68 308	2.92 268	0.45 106	2.49 228	1.76 387	2.13 477	1.65 372	2.42 496	1.84 533	1.58 275	1.61 484	0.26 189	0.16 51	0.28 275	0.29 427	0.26 164	0.25 193

CoSv	1.27 301	0.90 497	2.33 297	1.10 430	0.68 308	2.92 268	0.45 106	2.49 228	1.76 387	2.13 477	1.65 372	2.42 496	1.84 533	1.58 275	1.61 484	0.26 189	0.16 51	0.28 275	0.29 427	0.26 164	0.25 193

CFNet_pseudo	2.12 448	0.67 355	15.14 549	0.85 243	0.74 334	3.95 499	0.64 211	3.95 504	1.78 390	1.90 396	1.79 423	3.27 583	1.62 474	2.51 400	1.16 367	0.31 362	0.36 540	0.53 612	0.27 368	0.63 581	0.44 488

ccs_rob	2.13 450	0.67 355	15.11 548	0.84 228	0.75 336	3.96 509	0.65 222	3.95 504	1.78 390	1.88 389	1.79 423	3.26 582	1.64 490	2.51 400	1.16 367	0.31 362	0.36 540	0.54 621	0.27 368	0.65 593	0.45 494

CASS	1.29 307	0.66 344	2.62 326	0.95 329	0.66 296	2.84 253	0.69 251	3.00 321	1.79 392	2.57 595	1.95 488	1.39 339	1.55 459	1.59 280	1.06 338	0.50 591	0.28 462	0.34 446	0.28 397	0.46 516	0.63 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ACRE	2.27 475	1.11 557	19.45 631	0.91 294	1.30 543	3.94 493	0.87 408	4.21 579	1.80 393	2.28 534	2.62 609	1.17 294	1.04 292	1.52 265	1.30 413	0.37 465	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.46 505

H2IRNET	1.90 401	0.53 163	14.29 532	1.14 450	0.60 260	4.48 625	0.44 100	2.65 269	1.81 394	1.05 246	2.30 571	1.67 376	1.40 403	2.17 374	1.50 459	0.36 457	0.21 284	0.33 427	0.37 535	0.34 360	0.29 283

MM-Stereo_test1	1.90 401	0.53 163	19.85 645	1.39 579	0.48 173	1.81 132	0.79 332	3.00 321	1.82 395	1.69 347	1.09 195	0.87 225	0.97 262	1.45 251	0.74 219	0.24 136	0.21 284	0.27 239	0.24 291	0.35 381	0.24 177

DDVS	1.68 366	0.79 451	2.52 314	1.26 512	1.16 504	3.17 312	0.78 324	3.12 336	1.82 395	1.86 384	1.91 481	2.92 554	1.43 419	6.20 515	1.63 492	0.45 553	0.65 660	0.34 446	0.38 548	0.48 523	0.79 625

test_sample1	1.62 355	0.55 193	1.88 236	1.44 590	0.79 353	2.27 189	0.64 211	4.00 521	1.82 395	1.87 386	1.35 279	1.57 362	1.62 474	9.55 600	1.24 394	0.30 335	0.27 447	0.31 367	0.28 397	0.32 317	0.32 342

CIPLG	2.27 475	1.18 571	19.24 622	0.92 302	1.34 559	3.95 499	0.89 423	4.23 587	1.82 395	2.31 546	2.67 614	1.17 294	1.06 306	1.53 268	1.32 416	0.37 465	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.45 494

IPLGR_C	2.28 480	1.31 597	19.46 632	0.92 302	1.32 553	3.93 487	0.89 423	4.20 574	1.82 395	2.30 540	2.63 611	1.16 291	1.07 311	1.41 239	1.29 412	0.37 465	0.23 347	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.45 494

CFNet-ft	1.90 401	0.95 519	3.56 378	1.07 405	1.54 604	4.09 539	0.90 428	2.85 303	1.82 395	1.78 368	1.70 386	2.75 533	1.48 434	9.33 593	1.72 505	0.33 405	0.30 489	0.61 641	0.36 523	0.52 537	0.39 440

CFNet_RVC	1.90 401	0.95 519	3.56 378	1.07 405	1.54 604	4.09 539	0.90 428	2.85 303	1.82 395	1.78 368	1.70 386	2.75 533	1.48 434	9.33 593	1.72 505	0.33 405	0.30 489	0.61 641	0.36 523	0.52 537	0.39 440

RT-Monster	1.05 235	0.53 163	2.62 326	0.83 216	1.40 573	2.96 281	0.47 117	2.81 300	1.83 402	1.21 275	1.22 228	0.93 249	0.83 210	1.36 225	0.60 144	0.21 63	0.20 245	0.23 73	0.18 99	0.21 56	0.29 283

IPLG	2.48 528	0.65 331	19.63 638	0.91 294	0.79 353	4.60 656	0.56 156	4.31 626	1.84 403	1.91 401	2.00 501	1.31 324	1.38 396	6.61 527	1.53 470	0.27 217	0.20 245	0.27 239	0.23 259	0.31 282	0.36 401

UPFNet	1.81 387	0.63 305	6.71 426	1.25 505	1.44 586	3.50 390	1.35 573	4.02 527	1.85 404	2.40 569	1.52 324	2.41 493	1.40 403	3.62 450	1.88 528	0.34 421	0.33 514	0.37 497	0.31 466	0.41 455	0.39 440

GANet-RSSM	1.98 419	0.62 297	3.49 373	1.69 637	1.23 528	4.22 584	0.91 436	3.31 363	1.86 405	1.81 374	1.74 398	2.34 481	1.82 530	10.92 653	1.73 509	0.34 421	0.29 474	0.31 367	0.28 397	0.39 426	0.40 461

FACV-RUCA	1.26 296	0.65 331	2.21 282	1.06 402	1.50 596	2.69 239	1.15 538	3.05 327	1.87 406	1.36 291	1.99 499	1.03 269	1.15 348	1.36 225	1.10 348	0.41 518	0.41 582	0.73 665	0.41 574	0.61 575	0.41 467

UNet	2.51 533	0.74 419	20.17 660	1.14 450	1.44 586	3.48 383	0.76 302	3.77 450	1.87 406	2.05 453	1.57 343	2.75 533	2.39 586	3.51 446	2.51 596	0.32 385	0.26 435	0.41 538	0.26 338	0.38 415	0.39 440

DisPM	1.36 316	0.55 193	2.39 303	1.54 613	0.51 191	4.59 654	0.79 332	2.50 232	1.88 408	2.50 580	1.83 448	1.45 349	1.01 279	2.71 422	0.93 309	0.46 561	0.20 245	0.32 391	0.31 466	0.31 282	0.44 488

BUS	1.49 336	0.59 249	1.94 243	0.87 259	0.85 393	4.50 634	0.76 302	4.48 664	1.88 408	2.93 636	1.83 448	3.63 619	0.97 262	1.60 282	1.17 371	0.34 421	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

BSDual-CNN	1.46 331	0.59 249	1.94 243	0.87 259	0.85 393	4.16 566	1.16 540	4.48 664	1.88 408	2.93 636	1.83 448	2.60 517	1.31 380	1.60 282	1.21 385	0.34 421	0.25 415	0.31 367	0.28 397	0.35 381	0.33 363

psmg	1.47 335	0.59 249	1.94 243	0.92 302	0.85 393	4.30 598	1.42 592	4.10 555	1.88 408	2.64 612	2.09 524	2.60 517	1.31 380	1.60 282	1.21 385	0.34 421	0.27 447	0.33 427	0.34 497	0.36 396	0.34 380

CASnet	0.78 115	0.51 137	1.29 151	0.81 190	0.29 12	1.28 65	0.74 287	1.51 58	1.89 412	1.64 335	1.09 195	0.65 135	0.64 114	0.91 81	0.76 229	0.29 292	0.17 89	0.41 538	0.31 466	0.32 317	0.19 19
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GEStereo_RVC	1.91 405	0.80 456	6.57 424	1.20 486	1.06 472	4.02 525	1.43 594	4.13 558	1.89 412	2.03 448	1.80 426	2.34 481	1.86 538	4.94 481	1.77 514	0.48 575	0.38 559	0.32 391	0.28 397	0.42 474	0.50 529

HGLStereo	2.03 428	0.74 419	7.50 437	1.23 501	1.56 611	3.62 420	0.95 463	3.78 453	1.89 412	2.03 448	2.20 549	3.12 571	2.14 564	5.68 499	2.04 550	0.37 465	0.31 498	0.32 391	0.29 427	0.40 431	0.45 494

PSMNet-RSSM	1.96 415	0.77 440	3.26 364	1.29 527	1.31 546	4.19 578	0.96 471	3.68 430	1.89 412	2.05 453	1.80 426	2.60 517	1.70 503	9.84 608	1.81 518	0.35 443	0.29 474	0.35 467	0.37 535	0.42 474	0.35 394

DFGA-Net	2.11 443	3.00 676	7.43 435	1.11 437	0.76 340	3.72 435	0.60 182	2.63 267	1.91 416	2.01 439	2.07 521	1.22 308	1.04 292	10.26 629	2.26 572	0.27 217	0.22 316	0.34 446	0.34 497	0.61 575	0.48 515

ISRNet	1.69 367	0.76 436	5.69 420	1.27 520	1.36 563	2.85 255	0.61 187	3.60 412	1.91 416	2.13 477	2.12 533	2.90 549	1.41 411	2.51 400	1.71 503	0.49 587	0.50 628	0.56 624	0.47 599	0.49 529	0.57 565

Foundation-i1a	0.78 115	0.38 12	1.07 44	0.71 111	0.33 25	0.91 23	0.63 207	2.42 211	1.93 418	0.93 219	0.73 79	0.95 255	1.22 359	1.66 300	0.57 133	0.24 136	0.17 89	0.20 21	0.17 52	0.19 10	0.22 136

test_5	1.87 394	0.75 430	10.23 473	1.14 450	1.40 573	3.85 470	1.27 560	3.91 491	1.93 418	1.69 347	1.78 420	1.67 376	1.79 519	2.99 433	1.17 371	0.30 335	0.18 141	0.35 467	0.33 487	0.34 360	0.33 363

plain	1.55 337	0.69 366	13.59 513	0.65 62	0.73 329	1.66 118	0.57 161	3.17 342	1.94 420	0.77 161	1.24 235	0.80 202	0.86 218	1.60 282	0.96 317	0.33 405	0.21 284	0.32 391	0.25 314	0.42 474	0.28 270

StereoVision	1.65 360	0.75 430	7.47 436	1.01 372	1.80 659	2.61 231	0.61 187	3.06 330	1.96 421	1.25 277	3.46 661	1.85 421	0.88 231	2.07 360	1.93 535	0.43 536	0.36 540	0.37 497	0.36 523	0.48 523	0.33 363

anonymousa	2.16 454	0.67 355	19.19 619	1.04 395	1.67 634	2.06 164	0.79 332	2.86 306	1.96 421	1.85 380	2.14 537	3.23 580	1.81 527	1.12 141	1.15 362	0.26 189	0.26 435	0.34 446	0.32 479	0.30 259	0.28 270

PCWNet_CMD	2.23 466	0.65 331	17.36 578	0.83 216	0.76 340	3.51 392	0.64 211	3.60 412	1.97 423	1.70 352	1.63 363	3.22 578	3.05 623	2.09 365	1.11 353	0.31 362	0.36 540	0.47 571	0.26 338	0.64 590	0.47 510

IER	1.69 367	0.65 331	7.19 432	0.94 326	1.15 499	3.28 341	0.89 423	3.48 389	1.97 423	2.10 466	1.98 496	2.28 471	2.12 561	2.25 384	1.75 513	0.29 292	0.23 347	0.36 483	0.30 450	0.32 317	0.34 380

MSMDNet	2.23 466	0.64 318	17.32 574	0.84 228	0.75 336	3.53 397	0.64 211	3.61 416	1.98 425	1.71 356	1.64 365	3.22 578	2.99 616	2.08 362	1.11 353	0.31 362	0.37 552	0.45 561	0.26 338	0.62 579	0.45 494

LL-Strereo2	1.23 280	0.85 485	2.38 302	0.93 319	0.68 308	3.72 435	1.37 580	2.54 246	1.99 426	1.75 364	1.40 297	1.82 412	0.73 154	1.40 234	0.99 324	0.31 362	0.23 347	0.55 622	0.35 513	0.29 232	0.24 177

PFNet+	1.46 331	0.57 222	2.84 343	0.92 302	0.47 164	4.64 661	0.84 373	2.46 224	1.99 426	2.14 480	1.64 365	1.34 328	1.03 284	4.68 478	1.23 392	0.45 553	0.33 514	0.37 497	0.39 556	0.32 317	0.49 522

CREStereo++_RVC	1.02 231	0.49 125	1.54 203	0.83 216	0.55 227	4.01 523	0.31 27	1.63 82	1.99 426	1.63 332	2.13 535	0.84 213	0.65 122	0.88 69	0.70 199	0.27 217	0.15 25	0.23 73	1.22 690	0.24 102	0.17 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
FENet	2.25 470	0.50 129	20.29 669	1.35 559	0.67 303	4.01 523	0.60 182	3.95 504	1.99 426	1.96 416	1.11 200	2.43 499	1.43 419	1.60 282	1.39 427	0.32 385	0.22 316	0.33 427	0.26 338	0.29 232	0.39 440

G2L-Stereo	2.49 530	0.94 517	14.54 536	1.15 463	1.35 560	3.57 411	0.95 463	3.62 418	2.00 430	2.11 470	1.61 358	3.20 576	1.34 386	9.54 598	1.91 532	0.34 421	0.27 447	0.35 467	0.28 397	0.30 259	0.35 394

LL-Strereo	3.01 601	1.81 643	17.59 587	1.12 441	2.10 682	2.90 262	1.09 525	4.33 634	2.00 430	3.12 651	2.24 555	3.29 584	3.15 626	11.31 670	1.84 524	0.30 335	0.28 462	0.46 567	0.34 497	0.49 529	0.45 494

G2L-Stereo_test	2.11 443	0.86 488	7.12 431	1.65 633	1.19 513	3.54 401	1.02 500	3.57 408	2.01 432	2.50 580	1.68 379	3.15 573	1.50 441	9.21 591	1.62 489	0.28 261	0.19 191	0.23 73	0.22 233	0.27 187	0.31 327

Selective-IGEV-i16pc	2.84 572	0.70 377	20.78 688	1.27 520	0.56 232	4.35 604	2.77 671	4.32 631	2.02 433	1.57 320	1.84 453	2.40 489	1.33 383	8.80 577	1.39 427	0.60 619	0.46 611	0.33 427	0.38 548	0.43 484	0.45 494

Lsterematch	1.15 258	0.84 479	4.02 395	0.80 186	0.39 89	1.68 119	0.68 240	2.01 138	2.02 433	1.58 321	2.02 504	1.35 330	1.40 403	1.41 239	1.10 348	0.28 261	0.16 51	0.29 304	0.22 233	0.29 232	0.37 416

UDG	3.55 636	2.81 674	17.45 583	2.69 692	1.98 674	3.97 515	1.19 547	4.35 638	2.02 433	2.42 572	2.53 600	4.50 661	2.46 593	6.53 523	2.41 584	2.12 696	1.77 703	2.63 709	2.57 720	2.64 693	1.95 685

GwcNet-RSSM	2.66 556	1.05 540	15.91 557	1.22 495	1.19 513	4.12 549	1.12 532	3.84 466	2.02 433	1.93 407	1.79 423	3.12 571	1.46 430	10.37 631	2.05 552	0.33 405	0.27 447	0.35 467	0.30 450	0.40 431	0.36 401

GCST	2.56 544	1.79 642	18.02 592	1.92 664	1.33 557	1.72 122	0.51 131	3.67 426	2.03 437	1.70 352	1.61 358	1.55 361	1.29 374	5.06 483	1.24 394	2.06 695	0.77 675	1.45 694	0.97 676	1.14 665	1.34 667

Wz-Net-LNSev	2.30 486	1.67 635	14.88 541	1.18 479	1.65 630	3.49 386	1.54 607	3.63 419	2.03 437	1.88 389	1.64 365	3.29 584	2.06 556	2.71 422	2.02 549	0.40 503	0.33 514	0.32 391	0.31 466	0.53 543	0.49 522

psm_up	2.28 480	0.81 462	5.45 418	1.26 512	1.50 596	3.84 462	1.23 556	4.23 587	2.03 437	2.55 591	1.80 426	2.44 503	1.65 492	12.90 714	1.58 477	0.37 465	0.38 559	0.41 538	0.34 497	0.43 484	0.39 440

aanetorigin	3.30 627	1.66 633	17.52 586	1.18 479	1.58 616	2.57 225	3.80 703	2.65 269	2.03 437	6.12 705	4.30 673	2.82 544	5.70 683	5.47 493	4.67 639	0.50 591	0.44 597	0.43 549	0.47 599	1.17 670	0.92 640

test_sample2	1.75 378	0.56 209	2.25 288	1.41 583	0.80 356	2.91 265	0.86 387	4.05 536	2.04 441	1.91 401	1.39 292	1.57 362	1.55 459	10.65 640	1.06 338	0.32 385	0.28 462	0.32 391	0.30 450	0.36 396	0.33 363

DDUNet	2.91 582	2.78 673	6.94 430	3.53 706	2.26 690	3.28 341	1.36 575	3.77 450	2.04 441	2.62 608	2.49 594	4.18 647	1.69 501	5.38 490	1.85 525	2.21 697	1.77 703	2.61 708	2.43 718	2.60 692	2.34 694

psmorigin	6.59 696	1.15 565	88.11 769	1.52 609	0.97 436	2.88 260	1.20 551	3.21 345	2.04 441	3.73 671	2.46 590	5.15 687	2.55 597	10.60 638	2.47 593	0.55 610	0.68 667	0.48 580	0.51 620	0.70 607	0.88 637

test_sample8	4.76 673	1.05 540	7.87 438	1.07 405	0.86 399	3.93 487	1.19 547	4.38 647	2.05 444	5.49 698	1.89 474	12.98 717	6.37 693	11.06 660	11.61 698	1.23 681	14.45 751	4.27 728	2.09 712	0.70 607	0.69 599

StereoDRNet-Refined	1.77 381	0.81 462	2.22 285	1.21 492	0.76 340	3.26 334	0.71 263	3.82 462	2.05 444	2.29 536	2.05 516	2.98 558	1.44 422	7.15 541	2.27 574	0.30 335	0.23 347	0.42 545	0.33 487	0.45 504	0.64 589
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0075_2	1.18 264	0.74 419	2.66 332	0.90 283	1.27 538	2.51 216	0.69 251	2.25 181	2.06 446	1.40 302	1.86 464	1.46 351	0.84 212	1.42 242	0.94 311	0.46 561	0.40 573	0.48 580	0.38 548	0.46 516	0.51 537

Nwc_Net	2.88 581	1.16 568	18.30 601	1.35 559	1.68 637	3.52 395	1.18 544	3.90 486	2.06 446	2.52 586	2.82 628	3.82 627	2.34 583	6.78 536	2.55 602	0.86 661	0.40 573	0.59 632	0.67 651	0.57 561	0.55 557

DGSMNet	7.55 705	1.62 627	17.42 581	1.92 664	12.73 730	7.45 711	42.99 757	4.13 558	2.07 448	2.10 466	3.16 647	3.42 597	1.70 503	9.24 592	2.30 575	3.70 714	10.89 749	11.80 751	5.54 738	4.24 711	2.66 699

MMNet	2.02 427	0.81 462	10.76 480	1.12 441	1.23 528	3.53 397	0.89 423	3.79 454	2.08 449	2.15 488	1.76 411	2.15 464	2.12 561	3.69 453	2.32 577	0.31 362	0.29 474	0.34 446	0.27 368	0.38 415	0.42 471

ACVNet	1.46 331	0.64 318	3.56 378	0.93 319	0.85 393	4.22 584	0.80 343	2.85 303	2.08 449	1.78 368	1.88 468	3.10 568	1.46 430	1.33 218	1.89 529	0.29 292	0.26 435	0.30 336	0.26 338	0.39 426	0.27 247

acv_ft	1.55 337	0.64 318	3.29 366	1.14 450	2.01 676	2.93 273	0.97 476	3.81 459	2.08 449	2.22 519	1.88 468	3.10 568	1.66 494	1.33 218	2.22 570	0.29 292	0.26 435	0.30 336	0.26 338	0.39 426	0.27 247

gwcnet-sp	2.31 488	1.21 576	17.34 575	1.08 413	0.92 419	3.56 407	1.04 507	3.69 435	2.09 452	2.55 591	1.60 354	1.80 406	1.62 474	3.87 458	1.95 540	0.29 292	0.29 474	0.30 336	0.28 397	0.38 415	0.39 440

scenet	2.31 488	1.21 576	17.34 575	1.08 413	0.92 419	3.56 407	1.04 507	3.69 435	2.09 452	2.55 591	1.60 354	1.80 406	1.62 474	3.87 458	1.95 540	0.29 292	0.29 474	0.30 336	0.28 397	0.38 415	0.39 440

ssnet	2.31 488	1.21 576	17.34 575	1.08 413	0.92 419	3.56 407	1.04 507	3.69 435	2.09 452	2.55 591	1.60 354	1.80 406	1.62 474	3.87 458	1.95 540	0.29 292	0.29 474	0.30 336	0.28 397	0.38 415	0.39 440

fff	1.74 373	0.70 377	9.08 455	0.81 190	0.36 42	4.15 556	0.57 161	4.23 587	2.09 452	2.30 540	1.80 426	1.19 303	3.02 619	1.44 246	1.46 444	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

csc	1.74 373	0.70 377	9.08 455	0.81 190	0.36 42	4.15 556	0.57 161	4.23 587	2.09 452	2.30 540	1.80 426	1.19 303	3.02 619	1.44 246	1.46 444	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

cscssc	1.74 373	0.70 377	9.08 455	0.81 190	0.36 42	4.15 556	0.57 161	4.23 587	2.09 452	2.30 540	1.80 426	1.19 303	3.02 619	1.44 246	1.46 444	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

FADNet-RVC-Resample	2.83 571	2.02 652	21.07 698	1.12 441	0.91 418	3.53 397	1.37 580	4.08 546	2.09 452	1.68 346	1.33 270	2.03 449	1.51 446	9.54 598	1.69 501	0.38 482	0.37 552	0.42 545	0.44 589	0.56 556	0.56 561

iResNetv2_ROB	2.65 554	5.00 690	19.28 628	2.06 674	1.09 487	3.83 457	1.13 535	4.14 564	2.09 452	1.85 380	2.03 507	2.01 448	1.51 446	3.58 448	1.58 477	0.34 421	0.21 284	0.32 391	0.21 193	0.44 496	0.29 283

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 516	1.47 619	14.14 527	1.30 534	1.35 560	3.51 392	1.64 618	4.04 532	2.10 460	2.46 575	1.88 468	2.28 471	2.51 595	4.73 479	3.17 623	0.38 482	0.19 191	0.35 467	0.20 170	0.40 431	0.36 401

PSMNet-ADL	1.91 405	0.72 397	1.78 228	1.09 420	0.86 399	4.18 574	0.78 324	3.77 450	2.10 460	1.72 357	1.85 461	2.91 552	1.82 530	10.38 633	1.91 532	0.48 575	0.46 611	0.28 275	0.29 427	0.38 415	0.51 537

Selective-IGEV-i1	1.43 325	0.59 249	2.42 308	1.15 463	1.07 479	3.82 456	1.09 525	3.79 454	2.11 462	1.62 330	1.91 481	2.65 523	1.22 359	1.80 326	1.12 357	0.32 385	0.27 447	0.46 567	0.54 629	0.31 282	0.39 440

DualNet (step1)	2.34 498	1.05 540	7.87 438	1.07 405	0.86 399	3.93 487	1.19 547	4.35 638	2.11 462	2.14 480	1.75 402	1.75 390	1.67 496	6.26 518	1.26 401	1.23 681	0.48 622	4.27 728	2.09 712	0.70 607	0.69 599

test_sample9	3.79 646	1.05 540	7.87 438	1.07 405	0.86 399	3.93 487	1.19 547	4.35 638	2.11 462	2.14 480	1.75 402	1.75 390	1.67 496	11.06 660	11.61 698	1.23 681	14.45 751	4.27 728	2.09 712	0.70 607	0.69 599

test_sample7	1.65 360	0.70 377	2.60 320	1.48 601	0.76 340	2.38 199	1.07 516	4.35 638	2.11 462	2.14 480	1.75 402	1.75 390	1.67 496	6.26 518	1.26 401	0.44 543	0.48 622	0.43 549	0.40 567	0.46 516	0.43 482

dd	1.26 296	1.15 565	2.47 310	0.92 302	0.49 183	4.35 604	0.75 297	1.92 126	2.11 462	1.44 306	1.24 235	1.19 303	1.05 297	1.78 322	1.70 502	0.57 614	0.34 527	0.35 467	0.33 487	0.60 570	0.46 505

GMStereo	1.01 226	1.00 532	2.86 345	0.83 216	0.45 141	1.47 91	0.57 161	1.89 119	2.11 462	1.52 313	1.24 235	0.87 225	0.74 160	1.58 275	0.94 311	0.40 503	0.21 284	0.30 336	0.30 450	0.47 520	0.36 401
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLG-Stereo_test2	0.76 95	0.40 22	1.07 44	0.64 49	0.82 372	3.49 386	0.23 5	1.69 93	2.14 468	0.62 87	0.32 7	0.67 146	0.33 8	1.14 150	0.37 9	0.23 108	0.19 191	0.23 73	0.16 32	0.19 10	0.20 54

APVNet	3.13 613	1.25 588	21.14 700	1.31 538	1.52 601	3.94 493	1.13 535	3.32 368	2.14 468	2.20 508	2.03 507	3.05 566	1.96 549	11.79 696	2.53 598	0.42 530	0.45 602	0.64 649	0.46 596	0.67 601	0.57 565

G-Net	4.11 660	1.21 576	19.47 633	2.31 686	2.94 700	4.74 683	2.95 678	3.33 374	2.14 468	4.44 689	9.43 710	6.93 700	3.84 651	9.01 585	4.92 648	0.79 652	0.80 677	0.70 657	0.50 616	0.95 644	0.87 636

XPNet_ROB	2.27 475	1.11 557	4.10 396	1.36 565	0.97 436	3.94 493	1.63 616	4.07 542	2.14 468	2.82 630	2.00 501	2.32 479	1.73 510	10.81 648	3.39 625	0.51 597	0.47 616	0.48 580	0.40 567	0.51 533	0.56 561

SFCPSM	2.18 458	0.63 305	17.03 573	0.88 264	0.98 445	3.74 441	1.28 562	4.09 548	2.16 472	1.85 380	1.83 448	1.65 373	1.39 399	2.50 396	1.50 459	0.33 405	0.27 447	0.39 519	0.36 523	0.34 360	0.37 416

DSFCA	1.89 399	0.69 366	3.14 358	1.10 430	1.18 506	3.99 518	1.79 628	3.50 395	2.16 472	3.10 649	1.64 365	2.91 552	2.50 594	5.38 490	2.26 572	0.43 536	0.38 559	0.37 497	0.36 523	0.50 531	0.42 471

iinet-f	2.26 473	1.18 571	13.71 514	1.14 450	1.11 491	3.77 445	1.10 528	4.14 564	2.17 474	2.06 458	1.76 411	2.99 559	2.99 616	2.50 396	2.49 594	0.35 443	0.39 568	0.27 239	0.28 397	0.45 504	0.39 440

PASM	2.67 558	2.05 655	9.71 463	1.73 644	1.37 566	2.53 221	1.52 602	3.10 334	2.17 474	2.79 627	1.84 453	2.90 549	1.85 537	11.89 700	2.19 568	0.81 656	0.85 678	0.87 673	1.01 679	1.14 665	1.05 650

UDGNet	1.40 320	1.52 623	2.22 285	1.38 577	0.62 274	4.39 609	0.68 240	1.80 107	2.18 476	1.34 286	1.18 216	0.99 260	1.00 273	2.16 372	1.19 376	1.09 673	0.34 527	1.30 689	0.98 677	1.10 661	0.58 570

test_sample3	2.34 498	0.61 288	11.94 494	1.33 546	0.85 393	3.10 303	0.73 274	4.24 595	2.19 477	2.21 517	1.75 402	1.80 406	1.41 411	11.11 665	1.46 444	0.35 443	0.29 474	0.34 446	0.35 513	0.39 426	0.37 416

EAI-Stereo	2.35 503	0.63 305	2.97 349	0.95 329	0.65 289	3.84 462	14.27 735	5.04 692	2.19 477	2.06 458	7.25 693	1.10 279	0.94 253	1.65 299	1.37 426	0.31 362	0.22 316	0.27 239	0.60 643	0.27 187	0.32 342

MLCV	1.87 394	0.91 503	8.59 449	1.10 430	0.57 244	3.59 413	0.53 141	3.70 440	2.20 479	2.80 628	2.25 557	2.00 445	1.42 416	4.13 466	1.86 526	0.30 335	0.20 245	0.32 391	0.21 193	0.33 339	0.36 401

TestStereo_HL2	1.42 323	0.76 436	3.87 392	1.08 413	0.63 278	2.59 228	0.62 202	3.27 358	2.22 480	1.34 286	1.33 270	1.14 289	0.91 243	5.97 507	1.24 394	0.25 164	0.20 245	0.23 73	0.19 144	0.27 187	0.24 177

Hybrid-DGEV-2	1.55 337	1.43 615	3.19 360	1.16 470	0.51 191	4.15 556	0.54 150	4.28 611	2.22 480	2.06 458	1.37 286	2.37 486	1.61 470	3.24 439	1.15 362	0.25 164	0.24 384	0.30 336	0.26 338	0.29 232	0.28 270

NCC-stereo	3.16 619	1.28 591	18.31 602	1.25 505	1.75 650	4.06 532	1.40 587	3.89 481	2.22 480	2.72 621	2.55 601	3.49 607	2.65 602	9.91 611	2.99 618	1.29 687	0.65 660	0.64 649	0.86 669	0.65 593	0.71 603

Abc-Net	3.16 619	1.28 591	18.31 602	1.25 505	1.75 650	4.06 532	1.40 587	3.89 481	2.22 480	2.72 621	2.55 601	3.49 607	2.65 602	9.91 611	2.99 618	1.29 687	0.65 660	0.64 649	0.86 669	0.65 593	0.71 603
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo-Hl	1.43 325	0.66 344	2.69 334	1.02 384	0.48 173	3.12 306	0.75 297	3.60 412	2.23 484	1.66 341	1.31 265	1.33 326	1.15 348	6.24 517	0.88 278	0.25 164	0.20 245	0.26 203	0.21 193	0.28 210	0.25 193

NCCL2	2.53 537	1.35 603	10.90 483	1.15 463	0.97 436	3.53 397	2.56 665	3.65 421	2.23 484	2.76 624	1.80 426	2.41 493	1.66 494	10.35 630	2.07 556	0.44 543	0.40 573	0.57 627	0.53 627	0.59 566	0.65 592

ETE_ROB	2.07 435	1.40 611	3.01 353	1.09 420	0.92 419	3.94 493	1.53 604	4.25 597	2.23 484	3.31 659	2.06 520	2.35 483	1.52 448	8.74 576	2.07 556	0.44 543	0.36 540	0.51 601	0.48 604	0.54 547	0.62 581

PSMNet-RUCA	1.64 359	1.50 622	2.57 319	1.50 606	1.38 569	3.05 291	1.36 575	3.31 363	2.24 487	1.36 291	2.07 521	1.40 344	1.09 320	1.83 331	1.55 472	1.15 677	0.69 668	1.26 688	0.96 675	1.64 683	0.94 643

NINENet	1.87 394	0.74 419	2.60 320	1.12 441	1.06 472	4.50 634	0.76 302	4.41 653	2.24 487	2.16 494	1.86 464	3.63 619	0.97 262	8.00 559	1.17 371	0.41 518	0.30 489	0.41 538	0.30 450	0.41 455	0.36 401

SACVNet	2.46 523	1.14 564	9.47 462	1.44 590	1.18 506	4.06 532	1.49 601	3.84 466	2.24 487	2.62 608	1.89 474	2.57 514	1.28 371	11.35 671	1.64 495	0.50 591	0.39 568	0.48 580	0.41 574	0.55 550	0.75 615

GGDA	1.42 323	0.77 440	2.96 348	1.09 420	0.54 218	3.04 288	0.58 171	3.26 356	2.25 490	1.34 286	1.35 279	1.13 285	0.98 269	6.44 521	1.15 362	0.24 136	0.19 191	0.24 116	0.20 170	0.29 232	0.25 193

otaku	4.58 670	8.93 707	19.95 649	3.11 700	2.67 694	3.91 479	2.57 666	3.82 462	2.25 490	2.22 519	9.72 712	4.08 640	2.35 584	8.57 571	2.13 563	3.51 709	1.65 701	2.15 701	1.17 687	3.69 704	3.15 707

Consistency-Raft	2.86 575	1.66 633	19.61 636	1.40 582	1.75 650	3.84 462	1.32 568	4.07 542	2.25 490	1.78 368	2.67 614	1.82 412	4.41 664	1.94 349	2.06 553	0.83 659	0.94 683	1.03 678	1.12 684	1.70 685	1.09 653

HSM	2.35 503	0.81 462	2.21 282	1.14 450	1.55 608	3.44 369	1.03 503	3.99 519	2.25 490	2.29 536	2.11 529	8.04 705	3.05 623	11.60 681	1.71 503	0.33 405	0.22 316	0.28 275	0.23 259	0.32 317	0.35 394

RGC	3.10 611	1.45 618	14.90 542	1.46 596	1.79 656	3.33 349	1.39 585	4.04 532	2.26 494	2.77 625	3.26 652	4.00 635	2.71 605	11.63 688	2.62 607	0.82 657	0.46 611	0.79 668	0.79 666	0.71 616	0.78 621

DISCO	2.25 470	0.73 408	10.06 469	1.76 647	1.12 492	3.47 379	1.25 559	3.24 352	2.26 494	2.65 616	1.96 489	4.53 664	1.92 546	4.17 468	3.61 628	0.32 385	0.25 415	0.31 367	0.29 427	0.66 599	0.41 467

G2L-ROB	2.13 450	0.78 447	10.06 469	1.19 482	1.06 472	3.84 462	0.93 453	3.32 368	2.27 496	2.20 508	1.47 312	2.65 523	1.20 358	8.38 567	1.81 518	0.28 261	0.19 191	0.23 73	0.22 233	0.28 210	0.32 342

CrosDoStereo	5.24 680	0.60 268	20.23 662	0.82 203	0.51 191	3.39 358	18.11 739	3.82 462	2.27 496	1.98 420	8.74 705	1.96 438	6.96 699	7.35 544	26.35 744	0.30 335	0.22 316	0.30 336	0.28 397	0.33 339	0.38 433

DeepStereo_LL	5.24 680	0.60 268	20.23 662	0.82 203	0.51 191	3.39 358	18.11 739	3.82 462	2.27 496	1.98 420	8.74 705	1.96 438	6.96 699	7.35 544	26.35 744	0.30 335	0.22 316	0.30 336	0.28 397	0.33 339	0.38 433

FADNet	2.49 530	1.76 639	13.17 505	1.17 473	0.95 431	3.27 337	0.88 415	3.94 502	2.27 496	1.40 302	1.29 255	2.51 509	2.06 556	9.93 613	1.94 538	0.43 536	0.45 602	0.40 526	0.43 585	1.06 654	0.53 545

rvit_stereo_0083	0.86 153	0.67 355	1.42 183	0.87 259	0.65 289	1.23 50	0.64 211	1.67 87	2.28 500	0.79 169	0.93 143	0.93 249	1.07 311	1.46 255	0.75 222	0.32 385	0.36 540	0.30 336	0.26 338	0.33 339	0.28 270

fast-acv-ft	2.54 539	1.19 573	20.08 656	1.41 583	1.40 573	3.18 315	1.17 543	3.37 377	2.28 500	1.90 396	2.15 539	2.69 526	2.17 570	2.91 426	2.31 576	0.37 465	0.39 568	0.45 561	0.39 556	0.57 561	0.45 494

LALA_ROB	1.95 413	1.48 620	3.11 356	1.05 396	0.98 445	3.99 518	1.82 632	4.44 658	2.28 500	3.31 659	1.85 461	2.76 539	1.67 496	4.04 465	3.23 624	0.46 561	0.41 582	0.55 622	0.52 623	0.60 570	0.57 565

RYNet	2.97 593	0.93 509	15.09 547	1.12 441	1.38 569	3.66 427	1.42 592	4.03 528	2.29 503	2.10 466	1.70 386	3.79 625	2.16 568	13.64 724	3.02 620	0.37 465	0.41 582	0.48 580	0.34 497	0.81 633	0.75 615

WCG-NET	0.88 162	0.49 125	1.26 139	0.90 283	0.37 63	1.48 93	1.07 516	1.73 96	2.30 504	1.63 332	1.49 320	0.92 245	0.97 262	0.95 92	0.76 229	0.22 90	0.16 51	0.23 73	0.20 170	0.25 129	0.21 99

test_sample4	2.34 498	0.63 305	11.59 490	1.30 534	0.83 380	3.07 296	0.72 266	4.27 606	2.30 504	2.30 540	1.88 468	1.73 388	1.42 416	11.14 666	1.46 444	0.35 443	0.29 474	0.35 467	0.36 523	0.40 431	0.38 433

anonymity	1.76 379	1.26 589	2.73 339	1.66 634	1.32 553	1.84 133	1.07 516	3.49 392	2.30 504	2.11 470	2.11 529	1.71 386	3.90 653	1.82 330	1.48 452	1.10 674	1.09 686	1.08 682	1.08 683	1.05 653	1.09 653

DLCB_ROB	2.05 432	0.95 519	2.37 301	1.24 503	1.02 462	2.92 268	1.30 565	3.68 430	2.30 504	2.91 634	2.17 542	3.32 588	1.52 448	10.37 631	2.50 595	0.40 503	0.33 514	0.40 526	0.36 523	0.41 455	0.47 510

coex_refinement	2.10 439	0.85 485	3.67 385	1.31 538	1.13 496	3.21 320	0.85 382	3.86 472	2.31 508	2.51 584	1.92 484	3.49 607	1.69 501	11.08 663	2.13 563	0.37 465	0.25 415	0.27 239	0.31 466	0.41 455	0.37 416

test_sample5	2.33 494	0.62 297	11.29 487	1.29 527	0.83 380	3.09 299	0.74 287	4.28 611	2.31 508	2.20 508	1.97 494	1.68 378	1.39 399	11.19 667	1.47 449	0.37 465	0.31 498	0.37 497	0.37 535	0.41 455	0.39 440

DualNet	2.33 494	0.62 297	11.29 487	1.29 527	0.83 380	3.09 299	0.74 287	4.28 611	2.31 508	2.26 532	2.04 510	1.68 378	1.39 399	11.19 667	1.47 449	0.37 465	0.31 498	0.37 497	0.37 535	0.41 455	0.39 440

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 539	1.04 539	16.73 568	1.53 611	2.00 675	3.96 509	0.87 408	3.87 475	2.31 508	2.54 590	1.67 376	2.85 546	1.63 487	5.55 495	1.62 489	0.46 561	0.33 514	0.38 514	0.38 548	0.53 543	0.62 581
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Wz-Net-MNSev	2.71 566	2.54 669	13.91 523	1.52 609	1.37 566	3.28 341	2.47 659	4.03 528	2.32 512	2.57 595	2.07 521	2.29 476	3.01 618	7.55 549	2.74 610	0.38 482	0.36 540	0.36 483	0.37 535	0.57 561	0.47 510

GwcNet	3.00 599	1.63 629	19.83 644	1.32 541	2.04 680	3.27 337	1.55 608	3.65 421	2.33 513	2.00 437	2.12 533	3.56 616	1.68 500	9.47 596	2.45 590	0.44 543	0.45 602	0.46 567	0.38 548	0.60 570	0.76 617

RAFT-345	2.46 523	0.55 193	19.69 640	1.02 384	0.49 183	4.43 621	0.78 324	1.64 85	2.34 514	2.09 463	3.12 644	1.96 438	1.31 380	6.65 529	1.43 437	0.36 457	0.23 347	0.32 391	0.25 314	0.28 210	0.25 193

RP	2.79 568	1.20 575	10.36 474	1.54 613	1.93 672	3.44 369	1.97 640	4.05 536	2.34 514	2.66 617	2.79 623	3.98 634	2.58 599	10.21 625	2.61 605	0.95 667	0.47 616	0.71 658	0.57 637	0.71 616	0.68 597

rvit_105_1	1.43 325	0.90 497	3.27 365	1.08 413	0.68 308	2.79 246	1.27 560	3.52 399	2.35 516	1.38 299	1.54 333	1.28 318	1.14 340	2.91 426	1.40 430	0.54 608	0.47 616	0.45 561	0.59 641	0.44 496	0.58 570

HITNet	2.07 435	0.82 469	14.77 538	1.34 554	0.56 232	3.47 379	0.80 343	4.07 542	2.35 516	2.16 494	1.61 358	1.64 372	1.44 422	2.09 365	2.56 603	0.26 189	0.18 141	0.41 538	0.26 338	0.45 504	0.25 193
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
PSMNet_ROB	2.95 586	1.38 608	18.46 606	1.19 482	1.20 521	3.80 452	1.65 621	3.54 404	2.35 516	1.98 420	1.71 390	2.75 533	1.79 519	11.43 675	2.78 612	0.42 530	0.36 540	0.50 597	0.60 643	0.59 566	0.49 522

MyStereo8	2.33 494	1.13 559	19.26 625	1.22 495	1.62 621	4.16 566	0.57 161	3.50 395	2.36 519	2.15 488	1.75 402	2.28 471	1.14 340	1.46 255	2.20 569	0.24 136	0.21 284	0.32 391	0.27 368	0.36 396	0.43 482

Ntro	4.21 663	8.94 708	19.89 647	3.22 701	2.96 701	4.15 556	1.89 636	3.92 496	2.36 519	1.77 366	2.14 537	3.35 590	2.17 570	9.48 597	2.24 571	3.52 710	1.76 702	2.13 700	1.31 692	3.83 707	3.09 705

GwcNet-ADL	2.47 526	0.67 355	21.48 712	0.96 335	0.72 324	4.61 657	0.95 463	4.42 654	2.36 519	1.98 420	1.80 426	2.55 512	1.24 366	1.90 345	1.41 434	0.40 503	0.46 611	0.24 116	0.27 368	0.41 455	0.49 522

cf-r	2.57 547	0.79 451	16.09 559	1.48 601	1.35 560	4.19 578	0.93 453	3.68 430	2.36 519	1.97 418	1.81 439	3.42 597	1.45 426	8.24 563	1.83 523	0.32 385	0.26 435	0.33 427	0.30 450	0.34 360	0.37 416

ADCRef	3.30 627	1.23 586	14.90 542	1.17 473	1.41 581	3.95 499	1.64 618	3.88 478	2.36 519	3.05 647	2.21 551	2.40 489	2.81 610	5.04 482	16.63 718	0.46 561	0.34 527	0.63 646	0.62 647	0.54 547	0.67 594

StereoDRNet	2.84 572	1.49 621	14.48 534	1.33 546	1.57 615	3.44 369	2.06 645	3.69 435	2.36 519	3.26 658	1.84 453	2.79 543	1.80 524	10.88 650	3.16 622	0.41 518	0.33 514	0.39 519	0.36 523	0.59 566	0.58 570

YMNet	2.40 512	1.41 613	13.46 510	1.36 565	1.67 634	3.96 509	0.97 476	3.81 459	2.37 525	2.64 612	2.57 605	3.35 590	1.53 455	3.28 441	2.42 585	0.48 575	0.54 634	0.52 607	0.49 609	0.70 607	0.54 551

YMNet_1	2.40 512	1.41 613	13.46 510	1.36 565	1.67 634	3.96 509	0.97 476	3.81 459	2.37 525	2.64 612	2.57 605	3.35 590	1.53 455	3.28 441	2.42 585	0.48 575	0.54 634	0.52 607	0.49 609	0.70 607	0.54 551

WCG-NET（raft）	0.95 200	0.55 193	1.20 119	0.84 228	0.31 17	1.44 87	1.01 495	1.55 65	2.37 525	1.64 335	1.42 302	2.38 488	1.01 279	1.29 208	0.76 229	0.22 90	0.19 191	0.22 57	0.20 170	0.25 129	0.21 99

CFNet_ucs	2.36 508	0.68 363	18.42 605	0.89 273	0.81 362	3.85 470	0.68 240	4.29 615	2.37 525	2.09 463	2.04 510	3.31 587	1.24 366	2.63 415	1.14 361	0.36 457	0.45 602	0.56 624	0.29 427	0.66 599	0.49 522

MIPNet	2.33 494	0.71 391	19.82 643	0.89 273	0.56 232	4.76 685	0.61 187	4.32 631	2.37 525	1.83 379	1.48 319	1.48 352	1.98 551	2.63 415	1.44 439	0.29 292	0.20 245	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.39 440

z-ln-s-r	2.67 558	1.16 568	12.43 498	1.34 554	1.26 535	3.70 431	1.21 554	4.20 574	2.38 530	2.04 451	1.92 484	2.43 499	1.60 469	10.58 636	5.19 652	0.29 292	0.20 245	0.32 391	0.24 291	0.51 533	0.38 433

HBP-ISP	3.25 625	1.10 553	20.86 691	1.54 613	1.15 499	4.50 634	2.89 677	4.43 657	2.38 530	4.14 682	1.96 489	1.90 425	2.04 554	11.08 663	1.32 416	0.66 634	0.57 642	0.66 652	0.61 646	0.64 590	0.61 578

IPLGR	2.53 537	0.58 239	20.46 677	0.82 203	0.52 204	4.56 651	0.50 127	4.30 623	2.38 530	1.87 386	1.53 330	1.68 378	1.72 507	6.95 539	1.15 362	0.28 261	0.21 284	0.27 239	0.23 259	0.33 339	0.32 342

DANet	2.63 551	1.07 547	8.10 444	1.83 657	1.70 639	3.25 332	1.16 540	4.31 626	2.38 530	3.40 665	2.18 544	4.08 640	1.80 524	9.77 604	3.89 633	0.52 603	0.55 639	0.59 632	0.44 589	0.63 581	0.86 633
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TCMNet	2.98 595	1.30 593	18.26 598	1.47 599	2.09 681	3.84 462	1.08 521	3.96 510	2.39 534	2.53 589	2.29 566	2.43 499	1.75 513	10.09 622	2.39 580	0.52 603	0.45 602	0.61 641	0.50 616	0.80 632	0.78 621

Wz-Net-SNSev	2.98 595	4.36 686	15.98 558	1.57 621	1.19 513	3.28 341	1.80 630	3.96 510	2.40 535	2.32 550	2.28 563	3.48 601	2.05 555	7.84 557	3.82 632	0.47 570	0.39 568	0.53 612	0.49 609	0.71 616	0.60 575

Syn2CoEx	3.08 608	2.55 670	19.88 646	1.34 554	1.18 506	2.43 206	1.65 621	3.91 491	2.40 535	2.39 567	2.27 559	2.90 549	3.17 630	9.57 601	2.54 601	0.50 591	0.45 602	0.53 612	0.39 556	0.74 621	0.72 610

CoDeX	2.40 512	0.78 447	13.21 506	1.00 365	1.18 506	3.24 328	1.32 568	4.14 564	2.41 537	1.74 362	1.84 453	2.05 453	1.47 432	10.03 618	1.60 481	0.34 421	0.28 462	0.32 391	0.27 368	0.32 317	0.39 440

ccnet	2.66 556	0.97 527	8.01 443	1.54 613	1.24 530	3.75 442	2.18 652	4.07 542	2.41 537	2.66 617	3.25 651	2.87 548	2.31 582	9.89 610	3.50 626	0.78 651	0.75 674	0.71 658	0.67 651	0.76 625	0.81 627

GANet	2.93 585	1.05 540	11.29 487	1.64 631	0.96 432	3.91 479	2.52 662	3.72 443	2.41 537	2.95 641	3.00 634	3.21 577	2.03 552	12.42 708	4.72 642	0.51 597	0.41 582	0.46 567	0.39 556	0.60 570	0.50 529

zh-sn7	3.81 647	11.43 723	15.78 556	1.25 505	1.15 499	3.68 430	2.58 667	4.15 568	2.42 540	2.61 606	3.10 643	3.38 595	3.03 622	11.43 675	6.88 665	0.45 553	0.48 622	0.45 561	0.43 585	0.72 619	0.71 603

test_sample6	2.35 503	0.62 297	10.78 481	1.33 546	0.83 380	3.15 310	0.79 332	4.36 643	2.43 541	2.26 532	2.04 510	1.69 382	1.39 399	11.48 678	1.61 484	0.38 482	0.32 507	0.37 497	0.39 556	0.41 455	0.42 471

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 613	1.43 615	9.93 467	2.50 690	1.62 621	4.29 596	1.68 625	3.95 504	2.43 541	1.66 341	1.91 481	3.04 563	1.41 411	13.26 716	1.58 477	3.82 715	1.59 699	1.12 684	0.46 596	2.21 690	2.74 704

BEATNet_4x	1.92 408	1.36 605	8.75 453	1.20 486	0.56 232	3.46 376	1.03 503	4.00 521	2.43 541	2.25 529	1.70 386	2.10 461	1.59 463	2.57 411	3.05 621	0.37 465	0.22 316	0.47 571	0.29 427	0.60 570	0.40 461

AF-Net	2.87 579	1.30 593	16.24 560	1.33 546	1.75 650	3.26 334	1.59 612	4.09 548	2.43 541	2.69 619	2.94 631	4.51 662	3.20 631	5.84 504	2.75 611	0.76 650	0.36 540	0.72 662	0.49 609	0.70 607	0.56 561

STTStereo	2.34 498	0.95 519	14.93 544	1.43 587	1.54 604	3.86 472	0.86 387	3.65 421	2.44 545	2.15 488	1.55 337	2.49 508	1.59 463	5.14 485	1.44 439	0.38 482	0.39 568	0.47 571	0.51 620	0.52 537	0.51 537

222	2.68 562	0.57 222	2.03 255	1.11 437	0.81 362	3.23 325	0.65 222	4.52 672	2.45 546	2.34 557	2.29 566	1.41 345	1.44 422	10.50 634	18.47 728	0.32 385	0.30 489	0.32 391	0.27 368	0.32 317	0.34 380

NVstereo2D	2.54 539	0.90 497	11.10 485	1.32 541	1.47 591	3.58 412	1.38 583	4.13 558	2.45 546	1.90 396	1.71 390	2.86 547	1.76 514	10.86 649	1.66 498	0.60 619	0.43 592	0.53 612	0.41 574	0.78 628	0.94 643

DRN-Test	3.03 603	0.99 529	18.18 595	1.35 559	1.60 617	3.59 413	1.48 597	4.13 558	2.45 546	3.47 667	1.92 484	2.58 516	2.53 596	10.88 650	2.80 614	0.39 495	0.36 540	0.44 554	0.41 574	0.55 550	0.57 565

AdaStereo	1.45 330	0.83 473	2.34 300	1.28 523	0.81 362	3.21 320	1.14 537	4.20 574	2.46 549	2.05 453	1.77 417	2.48 506	1.18 352	1.71 314	1.44 439	0.43 536	0.25 415	0.43 549	0.28 397	0.44 496	0.34 380
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.
dad	1.65 360	1.19 573	3.04 354	0.98 350	0.56 232	4.22 584	0.84 373	1.99 135	2.48 550	2.14 480	1.68 379	1.62 370	1.13 333	3.85 457	2.04 550	1.03 672	0.40 573	2.04 698	0.48 604	0.75 624	0.53 545

delet	1.92 408	0.76 436	5.14 411	1.01 372	1.65 630	3.44 369	2.03 644	3.76 448	2.48 550	2.01 439	2.05 516	2.63 521	1.90 544	5.34 489	2.12 560	0.28 261	0.29 474	0.40 526	0.31 466	0.41 455	0.45 494

FADNet-RVC	2.51 533	2.27 661	14.03 525	1.09 420	0.81 362	3.54 401	1.10 528	4.13 558	2.48 550	1.39 300	1.22 228	1.85 421	1.77 516	9.78 606	2.06 553	0.38 482	0.37 552	0.40 526	0.40 567	0.67 601	0.48 515

RTSC	2.95 586	2.51 665	15.49 555	1.54 613	1.30 543	3.51 392	0.86 387	3.89 481	2.48 550	3.64 668	3.12 644	3.04 563	2.30 579	5.70 501	6.67 659	0.55 610	0.35 533	0.37 497	0.39 556	0.70 607	0.60 575

xxxx	2.67 558	0.54 181	2.03 255	1.22 495	0.81 362	3.49 386	0.63 207	4.49 667	2.49 554	2.22 519	2.23 554	2.05 453	1.38 396	10.05 619	17.91 724	0.32 385	0.32 507	0.30 336	0.27 368	0.33 339	0.34 380

WZ-Net	3.62 638	4.87 689	16.77 570	1.43 587	1.40 573	3.75 442	2.29 655	4.12 556	2.50 555	2.74 623	2.19 546	4.06 639	5.29 678	10.19 624	7.36 670	0.54 608	0.37 552	0.47 571	0.49 609	0.77 626	0.73 611

ac_64	2.35 503	0.62 297	9.77 464	1.32 541	1.71 641	3.27 337	0.93 453	3.48 389	2.50 555	1.74 362	1.73 395	3.91 630	1.77 516	10.21 625	1.86 526	0.40 503	0.31 498	0.33 427	0.30 450	0.34 360	0.39 440

CVANet_RVC	2.55 543	1.10 553	9.13 460	1.46 596	1.15 499	3.96 509	1.53 604	3.91 491	2.50 555	3.04 645	2.04 510	2.60 517	1.72 507	12.46 710	1.50 459	0.49 587	0.30 489	0.51 601	0.41 574	0.63 581	0.50 529

HSM-Net_RVC	2.87 579	0.57 222	17.46 584	0.92 302	0.90 416	3.70 431	1.20 551	5.64 704	2.51 558	3.22 657	2.43 588	2.54 511	1.59 463	11.41 673	1.65 497	0.34 421	0.25 415	0.26 203	0.23 259	0.30 259	0.29 283
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 622	0.73 408	21.29 706	1.22 495	0.68 308	3.99 518	3.38 691	4.52 672	2.52 559	1.72 357	3.60 663	2.92 554	2.21 574	10.07 620	2.59 604	0.68 641	0.50 628	0.37 497	0.48 604	0.54 547	0.54 551

raft_robust	1.92 408	1.15 565	3.34 370	1.02 384	0.43 121	3.84 462	0.46 111	4.42 654	2.52 559	1.67 344	1.36 284	2.17 465	6.37 693	6.78 536	1.04 335	0.28 261	0.24 384	0.30 336	0.35 513	0.31 282	0.32 342

rvit_0105_3	1.24 285	0.93 509	2.84 343	0.97 342	0.58 254	2.38 199	1.08 521	3.26 356	2.53 561	1.18 268	1.40 297	1.24 311	1.04 292	1.73 316	0.97 318	0.44 543	0.44 597	0.40 526	0.42 581	0.42 474	0.50 529

ITSA-stereo	1.86 392	0.72 397	3.74 388	1.20 486	0.66 296	4.09 539	0.91 436	4.24 595	2.53 561	1.93 407	1.77 417	1.59 366	2.15 565	6.12 514	2.44 589	0.40 503	0.38 559	0.40 526	0.40 567	0.50 531	0.98 647

DIP-Stereo	1.24 285	0.69 366	1.77 226	0.65 62	0.61 265	4.29 596	0.58 171	4.44 658	2.53 561	1.98 420	1.33 270	0.91 239	0.86 218	1.25 195	1.25 398	0.36 457	0.23 347	0.32 391	0.23 259	0.32 317	0.29 283
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV	3.32 629	0.96 525	21.16 702	1.32 541	0.83 380	3.81 454	3.91 706	4.47 663	2.53 561	3.34 662	2.24 555	4.45 659	2.58 599	10.07 620	1.96 543	0.45 553	0.43 592	0.48 580	0.38 548	0.52 537	0.53 545
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DispNO	3.00 599	0.75 430	18.92 613	1.17 473	1.10 489	3.72 435	0.94 458	4.29 615	2.54 565	2.24 526	2.28 563	4.51 662	2.12 561	11.40 672	2.09 558	0.31 362	0.28 462	0.31 367	0.28 397	0.36 396	0.39 440

MyStereo04	2.29 483	0.80 456	18.77 610	1.00 365	1.04 467	3.95 499	0.95 463	3.91 491	2.54 565	1.99 425	1.27 252	2.31 478	1.65 492	2.02 358	1.77 514	0.24 136	0.24 384	0.34 446	0.26 338	0.41 455	0.37 416

iResNet	2.52 536	0.94 517	21.17 703	1.84 658	0.72 324	3.75 442	0.81 356	4.14 564	2.55 567	2.33 556	2.03 507	1.35 330	1.44 422	3.27 440	2.16 567	0.35 443	0.23 347	0.28 275	0.22 233	0.44 496	0.45 494

HLF11	2.10 439	0.80 456	18.68 609	0.88 264	0.83 380	2.11 173	0.58 171	3.39 382	2.56 568	1.33 284	1.30 257	0.98 258	1.00 273	4.75 480	1.51 465	0.25 164	0.21 284	0.24 116	0.18 99	0.23 89	0.27 247

RALAANet	1.28 305	1.08 549	3.21 361	1.25 505	0.94 428	1.44 87	0.69 251	3.15 339	2.57 569	2.01 439	1.80 426	1.29 321	1.05 297	2.00 354	1.48 452	0.27 217	0.20 245	0.27 239	0.24 291	0.40 431	0.27 247

MultiAttention	8.74 709	0.56 209	7.25 433	2.07 675	22.74 745	35.86 750	8.44 722	4.97 691	2.58 570	2.57 595	5.11 681	5.55 693	1.59 463	52.70 764	7.50 672	0.47 570	0.24 384	0.52 607	1.00 678	6.84 729	6.30 732

SDNR	3.97 656	1.93 646	20.28 668	1.31 538	0.94 428	5.16 694	0.67 229	4.33 634	2.58 570	4.82 695	5.94 686	5.01 681	1.45 426	17.52 732	2.53 598	0.79 652	0.72 671	0.59 632	0.45 593	1.15 668	1.17 657

hitnet-ft	2.37 509	0.73 408	8.34 445	0.96 335	0.89 413	3.77 445	0.80 343	3.55 406	2.58 570	2.24 526	2.04 510	3.65 621	1.49 440	11.71 693	1.89 529	0.44 543	0.53 632	0.44 554	0.35 513	0.52 537	0.48 515

w-ln-seven	2.86 575	3.06 677	14.02 524	1.27 520	1.32 553	4.10 545	1.59 612	3.90 486	2.59 573	3.03 644	2.27 559	3.42 597	2.25 576	6.70 531	4.81 645	0.39 495	0.34 527	0.48 580	0.40 567	0.74 621	0.55 557

ssnet_v2	2.04 430	0.88 494	7.87 438	1.20 486	0.87 404	3.86 472	1.64 618	4.01 523	2.60 574	2.61 606	1.96 489	3.79 625	1.71 505	2.20 378	2.96 617	0.41 518	0.35 533	0.42 545	0.37 535	0.55 550	0.52 542

MyStereo05	2.37 509	0.72 397	19.94 648	1.02 384	0.99 448	4.26 589	0.86 387	4.01 523	2.62 575	2.14 480	1.26 245	2.28 471	1.63 487	2.07 360	1.68 500	0.24 136	0.23 347	0.34 446	0.26 338	0.42 474	0.36 401

rvit_0105_5	1.13 253	0.93 509	2.60 320	0.91 294	0.56 232	1.92 143	0.91 436	3.02 324	2.63 576	0.95 226	1.20 220	1.18 298	0.93 250	1.51 263	0.93 309	0.40 503	0.43 592	0.37 497	0.35 513	0.42 474	0.44 488

1111x	3.13 613	0.57 222	8.38 447	1.20 486	0.76 340	3.80 452	0.88 415	4.61 679	2.63 576	2.31 546	2.16 540	1.95 433	1.81 527	11.54 679	18.13 726	0.32 385	0.31 498	0.32 391	0.30 450	0.35 381	0.34 380

STrans-v2	3.03 603	0.77 440	20.91 694	0.81 190	0.63 278	3.89 476	1.01 495	4.27 606	2.64 578	2.28 534	3.70 665	4.13 643	5.20 676	7.33 543	1.27 405	0.31 362	0.18 141	0.29 304	0.25 314	0.29 232	0.41 467

PS-NSSS	2.22 463	1.33 602	2.90 347	0.97 342	1.53 603	4.11 547	1.08 521	4.55 675	2.65 579	2.10 466	2.32 582	1.77 395	1.40 403	11.79 696	1.61 484	0.68 641	0.45 602	0.96 676	0.43 585	0.95 644	0.92 640

MDST_ROB	5.53 685	0.59 249	23.11 728	2.55 691	2.69 695	21.20 738	1.98 641	4.77 687	2.65 579	9.36 725	4.25 671	4.14 645	4.45 665	22.57 738	3.68 630	0.48 575	0.33 514	0.47 571	0.44 589	0.44 496	0.44 488

iResNet_ROB	1.89 399	1.02 534	8.60 450	1.39 579	0.98 445	3.72 435	0.66 225	3.84 466	2.65 579	1.88 389	2.05 516	1.98 442	1.27 369	4.52 472	1.67 499	0.30 335	0.20 245	0.28 275	0.18 99	0.31 282	0.40 461

GASNet	3.24 623	5.55 694	20.58 683	1.56 620	1.25 533	2.32 194	1.12 532	4.04 532	2.67 582	1.88 389	2.10 525	3.00 560	2.16 568	10.59 637	2.43 587	0.65 632	0.37 552	0.61 641	0.45 593	0.87 638	0.58 570

FAT-Stereo	3.34 630	0.81 462	20.05 652	1.25 505	1.20 521	3.44 369	1.99 642	4.23 587	2.67 582	3.14 652	3.82 668	3.51 610	3.32 636	11.68 691	1.94 538	0.64 629	0.67 664	0.48 580	0.52 623	0.61 575	0.81 627

SPS-STEREO	3.97 656	1.44 617	20.85 690	1.72 643	1.71 641	3.24 328	2.30 656	3.55 406	2.68 584	4.79 694	3.66 664	5.44 692	2.97 615	9.11 587	9.35 681	1.15 677	1.10 687	1.06 681	1.02 681	1.16 669	1.18 658
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
111	1.83 388	0.92 505	9.08 455	0.81 190	0.36 42	4.25 588	0.91 436	4.44 658	2.70 585	2.39 567	1.96 489	2.30 477	1.64 490	1.28 203	1.82 520	0.28 261	0.22 316	0.24 116	0.20 170	0.31 282	0.54 551

test_xeample	2.67 558	0.56 209	2.05 258	1.09 420	0.81 362	3.24 328	0.80 343	4.55 675	2.70 585	2.42 572	2.27 559	1.39 339	1.40 403	10.75 644	17.51 723	0.30 335	0.30 489	0.32 391	0.28 397	0.34 360	0.33 363

ADCPNet	3.89 650	1.63 629	20.25 666	1.28 523	1.27 538	6.43 704	2.65 669	3.93 498	2.70 585	2.78 626	2.20 549	4.28 653	6.16 691	5.56 496	10.27 685	0.65 632	1.18 689	0.71 658	1.70 701	0.84 637	1.37 668

s12784h	1.31 311	0.45 69	2.41 306	0.71 111	0.35 37	4.42 618	0.50 127	4.22 583	2.73 588	2.01 439	2.48 593	0.91 239	0.96 257	2.01 357	0.70 199	0.29 292	0.18 141	0.24 116	0.16 32	0.27 187	0.18 7

zh-mn7	3.15 616	9.61 715	12.45 499	1.26 512	0.99 448	2.91 265	1.32 568	4.12 556	2.74 589	3.33 661	3.07 638	2.84 545	1.89 543	8.91 581	4.69 641	0.49 587	0.40 573	0.38 514	0.38 548	0.56 556	0.63 585

DAS	2.31 488	0.67 355	4.79 408	1.14 450	1.64 626	2.93 273	2.13 649	4.09 548	2.74 589	4.17 683	2.52 598	2.46 504	1.79 519	11.55 680	1.63 492	0.37 465	0.22 316	0.39 519	0.25 314	0.41 455	0.34 380

SepStereo	2.15 453	0.67 355	4.79 408	1.14 450	1.64 626	2.93 273	2.13 649	4.09 548	2.74 589	4.17 683	2.52 598	2.46 504	1.79 519	8.36 565	1.63 492	0.37 465	0.22 316	0.39 519	0.25 314	0.41 455	0.34 380

zzzzzzz1	3.04 607	13.29 731	18.93 614	0.95 329	1.27 538	2.59 228	0.94 458	3.25 355	2.75 592	1.17 267	1.31 265	2.07 458	1.95 548	5.33 488	2.79 613	0.41 518	0.24 384	0.28 275	0.29 427	0.65 593	0.42 471

Sa-1000	1.63 358	0.79 451	3.56 378	1.11 437	0.48 173	4.06 532	1.41 590	4.49 667	2.75 592	2.00 437	2.80 625	1.84 418	1.43 419	2.64 417	1.50 459	0.27 217	0.19 191	0.36 483	0.33 487	0.36 396	0.30 314

DMCA	1.72 370	0.74 419	6.63 425	1.14 450	0.96 432	3.98 517	0.90 428	3.75 446	2.76 594	2.83 631	1.58 345	2.35 483	1.18 352	1.58 275	1.98 545	0.40 503	0.27 447	0.42 545	0.26 338	0.36 396	0.38 433

CFNet	2.34 498	1.10 553	8.96 454	1.34 554	1.24 530	4.09 539	0.73 274	4.04 532	2.77 595	1.62 330	1.87 467	2.27 470	1.45 426	11.41 673	1.82 520	0.31 362	0.24 384	0.43 549	0.36 523	0.43 484	0.33 363

Any-RAFT	1.40 320	0.53 163	2.78 341	1.09 420	0.64 281	4.41 616	0.81 356	3.97 512	2.78 596	1.99 425	1.34 276	2.36 485	1.56 462	1.56 270	0.75 222	0.27 217	0.20 245	0.25 157	0.18 99	0.25 129	0.28 270

XQC	2.96 589	2.42 664	14.85 539	1.36 565	1.32 553	3.29 345	1.53 604	4.28 611	2.78 596	3.21 656	2.46 590	3.53 612	2.92 614	6.58 526	4.67 639	0.70 646	0.41 582	0.59 632	0.56 634	0.96 648	0.83 632

SST-Stereo	1.76 379	0.58 239	3.10 355	1.44 590	0.46 154	4.71 679	0.76 302	2.22 175	2.79 598	2.07 462	2.18 544	2.43 499	3.22 632	6.66 530	0.84 256	0.42 530	0.19 191	0.30 336	0.27 368	0.35 381	0.26 227

HCRNet	1.60 351	0.56 209	2.47 310	0.78 178	1.36 563	4.11 547	0.71 263	3.57 408	2.79 598	1.75 364	1.61 358	1.58 364	1.41 411	5.79 503	1.56 474	0.34 421	0.28 462	0.36 483	0.29 427	0.33 339	0.37 416

TDLM	2.29 483	1.08 549	4.61 407	1.29 527	1.01 460	4.26 589	2.17 651	3.75 446	2.79 598	2.31 546	1.98 496	2.06 455	1.59 463	12.45 709	1.72 505	0.51 597	0.28 462	0.52 607	0.35 513	0.56 556	0.50 529

CBMV_ROB	3.62 638	0.70 377	21.42 711	1.21 492	0.89 413	4.43 621	1.76 627	4.39 649	2.79 598	5.88 702	3.38 657	4.18 647	5.12 675	10.75 644	2.32 577	0.56 612	0.55 639	0.53 612	0.51 620	0.55 550	0.46 505

SMFormer	2.00 423	0.57 222	4.46 401	1.36 565	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 597	2.80 602	2.32 550	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	2.13 563	0.34 421	0.32 507	0.36 483	0.31 466	0.38 415	0.36 401

tta	2.00 423	0.57 222	4.46 401	1.36 565	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 597	2.80 602	2.32 550	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	2.13 563	0.34 421	0.32 507	0.36 483	0.31 466	0.29 232	0.29 283

qqq1	1.92 408	0.57 222	4.46 401	1.36 565	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 597	2.80 602	2.32 550	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	0.71 204	0.34 421	0.32 507	0.30 336	0.23 259	0.29 232	0.29 283

fff1	1.92 408	0.57 222	4.46 401	1.36 565	0.57 244	2.03 155	0.73 274	4.25 597	2.80 602	2.32 550	2.31 577	1.95 433	1.52 448	10.99 656	0.71 204	0.34 421	0.32 507	0.30 336	0.23 259	0.29 232	0.29 283

SAMSARA	3.55 636	2.16 659	14.18 529	1.86 661	1.49 593	4.62 658	2.65 669	3.58 411	2.80 602	7.05 715	3.05 637	5.16 688	4.07 657	9.18 590	4.80 644	0.64 629	0.67 664	0.59 632	0.68 654	0.89 639	0.91 638

DispFullNet	4.64 671	3.48 682	23.95 733	3.99 712	3.03 702	3.35 351	1.06 513	4.18 570	2.80 602	6.33 707	2.94 631	4.04 638	7.81 708	3.92 462	5.16 649	2.75 699	1.61 700	3.10 718	2.68 723	3.32 699	3.31 713

S-Stereo	3.48 635	0.91 503	22.06 723	1.36 565	1.50 596	3.55 405	2.53 664	4.21 579	2.81 608	2.37 562	3.81 667	3.75 623	1.84 533	11.90 701	2.51 596	0.63 626	0.71 670	0.48 580	0.76 660	0.67 601	1.19 659

NOSS_ROB	2.27 475	0.73 408	3.00 352	1.71 641	1.00 457	3.90 478	0.97 476	4.29 615	2.81 608	2.94 640	2.19 546	3.88 629	1.19 356	11.77 695	1.62 489	0.59 617	0.54 634	0.56 624	0.52 623	0.56 556	0.54 551

ManiGeoR	2.11 443	0.93 509	18.17 593	0.84 228	0.84 389	2.72 243	0.56 156	3.67 426	2.82 610	1.08 253	1.23 232	1.12 283	1.07 311	4.60 474	1.17 371	0.25 164	0.20 245	0.30 336	0.20 170	0.23 89	0.26 227

HLf10	2.11 443	0.93 509	18.17 593	0.84 228	0.84 389	2.72 243	0.56 156	3.67 426	2.82 610	1.08 253	1.23 232	1.12 283	1.07 311	4.60 474	1.17 371	0.25 164	0.20 245	0.30 336	0.20 170	0.23 89	0.26 227

ARAFT	2.56 544	1.13 559	19.50 634	0.89 273	0.48 173	4.15 556	1.40 587	4.36 643	2.82 610	2.36 561	1.88 468	1.70 384	1.04 292	6.45 522	1.22 388	0.29 292	0.18 141	0.37 497	0.35 513	0.35 381	0.25 193

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 654	10.88 721	12.30 497	1.26 512	1.55 608	5.19 695	3.33 690	4.42 654	2.82 610	2.58 599	2.62 609	5.00 680	2.11 560	14.03 728	2.73 609	1.28 686	2.34 713	0.67 654	1.83 706	0.81 633	1.03 649

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 289	0.72 397	1.74 224	1.05 396	0.36 42	4.13 552	0.42 89	2.95 314	2.84 614	2.02 444	2.40 587	1.61 369	1.11 330	1.26 196	0.97 318	0.21 63	0.15 25	0.26 203	0.23 259	0.29 232	0.23 158

edge stereo	3.37 633	1.01 533	21.99 720	1.28 523	1.37 566	2.67 237	1.39 585	3.98 515	2.87 615	2.93 636	3.27 653	4.35 655	2.43 589	11.62 683	2.39 580	0.60 619	0.63 658	0.79 668	0.55 632	0.68 604	0.67 594

ADCS	4.22 664	5.33 691	16.32 561	1.64 631	1.31 546	3.91 479	3.64 700	4.21 579	2.89 616	5.11 696	2.81 627	4.46 660	3.06 625	5.21 486	19.50 732	0.63 626	0.64 659	0.69 655	0.69 656	1.12 663	1.26 660

CC-Net-ROB	3.35 631	1.76 639	13.89 522	2.33 687	1.65 630	4.49 631	1.62 615	4.73 684	2.90 617	1.92 403	2.05 516	1.99 444	1.61 470	12.57 713	1.60 481	2.46 698	2.18 707	2.68 710	1.04 682	2.11 688	1.38 670

rvit_0105_4	1.07 241	0.99 529	2.39 303	0.93 319	0.54 218	1.62 114	0.84 373	2.77 287	2.91 618	0.80 173	0.91 137	1.09 276	0.86 218	1.63 295	0.85 259	0.40 503	0.45 602	0.35 467	0.31 466	0.43 484	0.40 461

GANetREF_RVC	3.20 621	1.93 646	18.84 611	1.51 608	0.80 356	4.12 549	1.82 632	4.16 569	2.91 618	1.87 386	1.74 398	2.48 506	1.84 533	13.18 715	1.74 510	0.80 654	0.57 642	0.79 668	0.74 658	1.20 673	0.86 633
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
MLG-Stereo	0.77 105	0.39 18	1.04 29	0.64 49	0.41 106	3.01 287	0.31 27	1.89 119	2.92 620	0.47 6	0.29 6	0.66 141	0.47 45	1.35 222	0.39 15	0.20 51	0.18 141	0.24 116	0.16 32	0.19 10	0.20 54

AFF-stereo	1.31 311	0.77 440	1.46 188	1.10 430	0.45 141	3.93 487	0.48 122	2.92 311	2.92 620	1.90 396	2.21 551	2.11 463	1.52 448	1.93 347	1.12 357	0.21 63	0.16 51	0.25 157	0.25 314	0.29 232	0.20 54

AASNet	2.44 519	0.92 505	19.79 642	1.35 559	1.49 593	3.81 454	1.07 516	3.85 469	2.93 622	1.95 413	2.29 566	1.96 438	1.29 374	1.73 316	1.93 535	0.39 495	0.33 514	0.45 561	0.30 450	0.55 550	0.45 494

noway7	2.85 574	13.00 727	18.98 616	1.01 372	0.83 380	2.94 279	0.76 302	3.38 378	2.95 623	1.19 270	1.57 343	1.93 430	2.07 558	1.69 309	2.46 592	0.29 292	0.18 141	0.29 304	0.23 259	0.63 581	0.52 542

rvit_0105_6	1.00 223	0.93 509	2.21 282	0.92 302	0.55 227	1.52 101	0.79 332	2.41 207	2.96 624	0.76 156	0.72 78	1.02 267	0.75 163	1.42 242	0.81 247	0.40 503	0.43 592	0.34 446	0.31 466	0.43 484	0.34 380

ADStereo(finetuned)	2.04 430	0.73 408	13.28 507	0.82 203	0.40 99	4.16 566	0.59 177	4.25 597	2.97 625	2.35 558	1.84 453	1.18 298	3.40 638	1.52 265	1.54 471	0.29 292	0.24 384	0.23 73	0.18 99	0.30 259	0.51 537

DCANet	1.74 373	0.73 408	9.08 455	0.82 203	0.40 99	4.18 574	0.59 177	4.25 597	2.97 625	2.35 558	1.84 453	1.18 298	1.63 487	1.51 263	1.55 472	0.29 292	0.24 384	0.23 73	0.18 99	0.30 259	0.53 545

MFMNet_re	2.91 582	1.91 645	18.25 597	3.06 699	1.89 669	3.13 308	1.67 623	3.52 399	2.97 625	3.14 652	2.87 630	2.26 469	2.41 587	2.42 389	2.00 546	1.10 674	1.05 685	0.94 675	0.90 671	1.28 675	1.46 674

DCANet-4	1.96 415	0.51 137	14.31 533	0.82 203	0.40 99	4.16 566	0.57 161	4.29 615	2.98 628	2.30 540	1.80 426	1.03 269	1.54 458	1.44 246	1.44 439	0.29 292	0.23 347	0.23 73	0.18 99	0.24 102	0.42 471

ADLNet	2.29 483	0.83 473	3.62 383	1.35 559	1.60 617	3.67 428	1.24 558	3.95 504	2.98 628	2.58 599	2.29 566	4.01 636	1.79 519	11.23 669	2.09 558	0.37 465	0.38 559	0.36 483	0.34 497	0.45 504	0.71 603

ADCP+	3.74 645	1.96 648	16.90 571	1.09 420	1.55 608	4.35 604	3.65 701	3.93 498	2.98 628	2.22 519	1.66 374	3.95 631	4.83 670	3.41 444	18.87 731	0.38 482	0.41 582	0.63 646	0.53 627	0.64 590	0.81 627

HLf8	2.17 457	0.96 525	17.42 581	0.83 216	0.81 362	3.37 353	0.55 151	3.88 478	2.99 631	1.19 270	1.20 220	1.22 308	1.00 273	5.68 499	0.82 249	0.26 189	0.20 245	0.29 304	0.20 170	0.25 129	0.27 247

SuperB	4.79 674	4.41 687	21.08 699	1.45 594	1.08 482	3.91 479	3.08 685	4.18 570	3.01 632	2.50 580	2.10 525	2.75 533	3.49 645	8.80 577	19.60 733	0.44 543	0.33 514	0.53 612	0.39 556	12.01 738	0.64 589

TransformOpticalFlow	3.03 603	0.77 440	20.99 697	1.00 365	0.55 227	4.18 574	0.64 211	4.33 634	3.02 633	2.18 500	3.09 642	4.35 655	5.07 674	7.36 546	1.27 405	0.32 385	0.18 141	0.32 391	0.26 338	0.28 210	0.46 505

RainbowNet	4.56 668	8.28 701	20.07 655	3.64 710	3.23 709	4.15 556	2.99 681	4.18 570	3.03 634	2.20 508	2.65 612	4.26 652	2.90 613	9.77 604	2.12 560	3.88 716	2.27 710	2.71 713	1.72 703	3.78 706	3.31 713

MLG-Stereo_test1	0.80 123	0.39 18	1.02 26	0.65 62	1.20 521	3.14 309	0.29 25	1.59 72	3.05 635	0.50 15	0.24 1	0.67 146	0.43 30	1.33 218	0.40 18	0.21 63	0.18 141	0.23 73	0.15 11	0.19 10	0.20 54

mmx	2.98 595	0.60 268	5.21 414	1.14 450	0.99 448	3.62 420	0.86 387	4.49 667	3.05 635	2.20 508	2.30 571	3.48 601	1.62 474	11.62 683	16.09 713	0.33 405	0.28 462	0.48 580	0.37 535	0.44 496	0.37 416

xxx	2.98 595	0.60 268	5.21 414	1.14 450	0.99 448	3.62 420	0.86 387	4.49 667	3.05 635	2.20 508	2.30 571	3.48 601	1.62 474	11.62 683	16.09 713	0.33 405	0.28 462	0.48 580	0.37 535	0.44 496	0.37 416

TestStereo_HLe17	2.22 463	1.13 559	17.87 588	0.85 243	0.79 353	3.54 401	0.62 202	3.97 512	3.06 638	1.15 265	1.14 207	1.16 291	1.05 297	5.89 505	0.73 212	0.25 164	0.19 191	0.29 304	0.22 233	0.25 129	0.25 193

FBW_ROB	3.24 623	1.02 534	9.21 461	1.49 604	1.07 479	3.78 447	1.48 597	4.31 626	3.08 639	2.46 575	2.32 582	4.20 650	2.08 559	15.19 730	7.16 669	0.84 660	0.62 655	1.33 690	0.92 672	0.99 649	1.31 664

SGM-Forest	2.96 589	0.62 297	3.49 373	1.09 420	0.80 356	4.06 532	3.30 688	4.37 646	3.09 640	4.18 686	3.27 653	4.67 673	3.86 652	11.69 692	7.91 674	0.51 597	0.46 611	0.49 594	0.39 556	0.48 523	0.49 522
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SA	1.62 355	0.75 430	3.78 391	1.07 405	0.43 121	4.26 589	1.36 575	4.45 661	3.12 641	1.63 332	1.97 494	1.68 378	2.26 577	2.55 408	1.27 405	0.27 217	0.22 316	0.37 497	0.37 535	0.35 381	0.30 314

Wz-Net-TNSev	3.67 640	8.83 704	13.47 512	1.48 601	1.18 506	3.60 415	2.49 661	4.27 606	3.13 642	2.18 500	1.89 474	4.21 651	2.80 609	12.10 703	7.58 673	0.57 614	0.55 639	0.47 571	0.54 629	0.91 642	1.05 650

AANet_RVC	3.03 603	1.72 636	12.78 503	1.17 473	1.12 492	3.79 451	1.10 528	3.86 472	3.13 642	2.62 608	4.26 672	3.96 633	1.41 411	11.43 675	5.23 653	0.94 665	0.47 616	0.34 446	0.23 259	0.40 431	0.55 557

pcwnet_v2	2.70 565	0.65 331	22.48 724	1.08 413	1.03 463	3.56 407	0.81 356	4.29 615	3.14 644	2.29 536	2.29 566	3.01 561	1.71 505	3.32 443	1.43 437	0.43 536	0.50 628	0.41 538	0.34 497	0.61 575	0.56 561

RASNet	2.56 544	0.70 377	10.06 469	1.60 625	2.25 689	3.67 428	1.00 492	3.38 378	3.14 644	1.81 374	2.11 529	4.60 667	2.30 579	10.25 628	2.61 605	0.37 465	0.24 384	0.25 157	0.24 291	0.28 210	0.26 227

stereogan	3.09 609	0.93 509	16.43 563	1.37 575	1.66 633	3.70 431	1.67 623	3.87 475	3.15 646	3.04 645	2.70 617	5.04 682	2.79 608	9.96 614	1.78 516	0.63 626	0.49 627	0.69 655	0.47 599	0.83 636	0.68 597

ACVNet_1	6.04 693	13.97 735	21.36 709	3.58 708	3.14 706	4.73 680	2.48 660	4.20 574	3.17 647	2.98 642	2.83 629	23.31 739	4.34 663	11.06 660	2.45 590	3.68 712	2.33 712	2.60 707	1.79 705	3.69 704	3.19 709

SHD	2.82 570	2.04 653	13.80 520	1.69 637	1.79 656	2.73 245	1.07 516	3.85 469	3.18 648	4.63 691	2.74 618	3.38 595	2.77 607	5.48 494	3.66 629	0.62 625	0.47 616	0.51 601	0.55 632	0.65 593	0.74 612

RTS	3.90 651	7.04 698	17.94 590	1.92 664	2.19 686	5.00 692	2.96 679	4.29 615	3.19 649	4.05 678	3.08 639	4.94 677	3.16 628	7.64 552	6.72 660	0.66 634	0.44 597	0.51 601	0.47 599	0.95 644	0.76 617

RTSA	3.90 651	7.04 698	17.94 590	1.92 664	2.19 686	5.00 692	2.96 679	4.29 615	3.19 649	4.05 678	3.08 639	4.94 677	3.16 628	7.64 552	6.72 660	0.66 634	0.44 597	0.51 601	0.47 599	0.95 644	0.76 617

PDISCO_ROB	2.86 575	1.53 624	14.27 531	1.98 670	2.19 686	4.52 640	1.35 573	4.65 680	3.19 649	2.09 463	2.16 540	3.53 612	2.45 591	5.32 487	2.12 560	1.30 689	0.78 676	0.72 662	0.59 641	1.24 674	1.28 662

TestStereo1	1.56 342	0.81 462	2.32 295	1.61 628	0.64 281	4.13 552	1.36 575	3.79 454	3.20 652	1.60 323	2.57 605	1.39 339	2.15 565	2.51 400	1.30 413	0.29 292	0.20 245	0.34 446	0.25 314	0.40 431	0.36 401

SA-5K	1.56 342	0.81 462	2.32 295	1.61 628	0.64 281	4.13 552	1.36 575	3.79 454	3.20 652	1.60 323	2.57 605	1.39 339	2.15 565	2.51 400	1.30 413	0.29 292	0.20 245	0.34 446	0.25 314	0.40 431	0.36 401

DStereoO	3.90 651	2.13 656	7.90 442	4.43 720	2.84 699	4.40 613	5.30 710	4.31 626	3.21 654	2.41 571	3.08 639	2.93 556	7.14 703	4.20 469	11.12 694	4.11 718	1.30 695	1.33 690	1.63 698	3.09 695	1.26 660

AnyNet_C32	4.17 662	5.75 695	12.62 501	1.60 625	1.54 604	5.51 698	4.09 707	3.90 486	3.23 655	4.22 687	3.03 636	3.10 568	3.41 639	8.01 561	18.85 730	0.53 606	0.58 647	0.53 612	0.74 658	1.19 672	0.97 645

PWC_ROB	2.69 564	2.01 651	8.36 446	1.33 546	1.90 671	3.23 325	1.18 544	4.33 634	3.25 656	3.11 650	3.41 658	2.71 529	2.18 572	9.15 589	4.48 637	0.56 612	0.31 498	0.61 641	0.36 523	0.69 606	0.74 612

w-ln-seven-2	2.73 567	2.13 656	12.47 500	1.18 479	1.01 460	3.54 401	1.58 611	3.93 498	3.26 657	2.43 574	2.02 504	2.63 521	2.28 578	7.93 558	5.45 655	0.40 503	0.40 573	0.44 554	0.34 497	0.62 579	0.47 510

MFN_U_SF_RVC	3.81 647	10.78 720	15.01 545	1.84 658	1.39 571	3.73 439	1.63 616	4.05 536	3.26 657	2.91 634	2.38 586	4.36 657	3.65 647	8.43 569	4.91 647	1.11 676	1.04 684	0.99 677	1.31 692	1.58 681	1.75 682

NaN_ROB	4.06 659	1.13 559	16.64 566	1.12 441	1.25 533	3.50 390	3.05 683	4.29 615	3.26 657	3.64 668	2.56 603	2.97 557	4.79 669	13.33 718	16.91 719	0.37 465	0.41 582	0.38 514	0.39 556	0.48 523	0.81 627

pmcnn	5.45 684	1.22 582	17.40 580	1.60 625	2.41 693	3.48 383	2.12 648	4.52 672	3.26 657	3.67 670	13.15 726	22.10 735	3.46 644	11.92 702	17.16 721	0.34 421	0.21 284	0.23 73	0.19 144	0.36 396	0.28 270

PA-Net	3.09 609	1.24 587	18.84 611	1.38 577	1.19 513	3.42 367	1.75 626	3.89 481	3.27 661	1.88 389	2.10 525	3.03 562	1.88 542	11.60 681	2.88 616	0.40 503	0.54 634	0.44 554	0.62 647	0.52 537	1.02 648
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT + AFF	2.51 533	2.66 671	4.48 405	1.15 463	1.95 673	4.15 556	2.01 643	4.46 662	3.30 662	2.19 504	2.51 597	2.22 468	4.87 671	8.91 581	2.06 553	0.30 335	0.60 652	0.48 580	0.38 548	0.77 626	0.69 599

DPSNet	3.43 634	1.37 607	12.19 495	1.39 579	1.24 530	4.15 556	2.06 645	4.51 671	3.34 663	2.69 619	1.96 489	3.52 611	5.56 682	10.68 641	9.68 682	0.93 664	0.73 672	0.40 526	0.37 535	1.06 654	0.86 633

z-mn7	3.36 632	9.42 713	14.16 528	1.28 523	1.22 527	3.78 447	1.43 594	3.92 496	3.35 664	2.85 632	3.36 656	3.06 567	1.97 550	9.66 602	5.16 649	0.42 530	0.35 533	0.43 549	0.33 487	0.63 581	0.48 515

ffm	1.72 370	0.60 268	5.21 414	1.14 450	0.99 448	3.62 420	0.86 387	4.22 583	3.37 665	2.20 508	2.30 571	3.48 601	1.62 474	2.21 380	0.65 169	0.29 292	0.16 51	0.48 580	0.37 535	0.30 259	0.29 283

ff1	2.96 589	0.60 268	5.21 414	1.14 450	0.99 448	3.62 420	0.86 387	4.22 583	3.37 665	2.20 508	2.30 571	3.48 601	1.62 474	11.62 683	16.09 713	0.29 292	0.16 51	0.48 580	0.37 535	0.30 259	0.29 283

tt1	1.79 384	0.73 408	10.41 476	1.75 646	0.36 42	4.55 646	0.79 332	4.22 583	3.37 665	1.08 253	1.80 426	0.74 187	1.48 434	2.21 380	0.65 169	0.29 292	0.16 51	0.31 367	0.22 233	0.30 259	0.29 283

ADCL	4.35 665	1.63 629	14.21 530	1.29 527	1.26 535	5.56 699	11.16 723	3.97 512	3.37 665	6.07 703	4.67 676	4.30 654	5.72 684	5.08 484	14.51 707	0.50 591	0.48 622	0.89 674	0.77 662	0.78 628	0.76 617

JetBlue	6.27 695	9.15 710	13.76 515	1.94 668	4.60 724	11.91 719	12.00 727	5.12 693	3.45 669	3.79 672	4.52 675	9.54 709	6.56 697	9.40 595	13.48 705	1.26 685	1.37 696	1.17 686	1.34 694	7.06 731	3.95 720

DStereoRT	3.28 626	1.06 545	14.58 537	1.33 546	1.12 492	4.51 638	1.29 564	4.21 579	3.48 670	2.50 580	2.13 535	1.89 424	7.69 707	7.57 550	2.43 587	0.66 634	0.33 514	4.46 732	2.84 726	0.38 415	1.12 655

ADCMid	3.96 655	3.27 680	15.48 554	1.26 512	1.40 573	4.66 664	2.28 654	4.06 540	3.54 671	3.94 675	3.02 635	3.85 628	3.67 648	4.03 464	18.65 729	0.68 641	0.61 654	1.09 683	1.18 688	1.38 678	1.08 652

ADLNet2	3.15 616	0.92 505	20.06 653	1.20 486	1.79 656	3.83 457	1.48 597	3.94 502	3.59 672	2.19 504	2.47 592	4.65 672	1.93 547	10.69 642	1.96 543	0.39 495	0.37 552	0.28 275	0.30 450	0.48 523	0.43 482

NVStereoNet_ROB	4.91 677	1.40 611	16.46 564	1.47 599	1.72 647	3.46 376	1.96 639	3.89 481	3.61 673	2.90 633	24.61 743	4.81 674	4.49 666	13.57 722	4.87 646	1.33 690	1.29 694	1.70 696	1.68 699	1.41 680	1.66 677
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
AANet	3.15 616	2.93 675	15.16 550	1.41 583	1.08 482	2.23 185	1.37 580	2.95 314	3.65 674	4.12 681	4.40 674	4.13 643	5.32 679	6.55 524	3.76 631	0.60 619	0.42 591	0.50 597	0.42 581	0.99 649	0.93 642

ACVNet-4b	6.73 698	13.67 733	21.87 719	3.54 707	3.07 703	4.19 578	2.25 653	4.03 528	3.65 674	1.64 335	3.98 670	5.88 694	2.89 612	10.01 617	16.98 720	23.29 757	2.24 709	2.53 705	1.78 704	3.87 708	3.21 710

SGM_RVC	4.57 669	0.72 397	17.46 584	1.84 658	0.58 254	4.23 587	3.45 693	4.66 681	3.66 676	7.99 720	8.82 708	7.56 703	8.74 714	12.30 705	6.84 664	0.43 536	0.38 559	0.39 519	0.35 513	0.51 533	0.48 515
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 667	10.62 718	15.18 551	1.55 618	1.45 590	6.16 701	3.54 698	5.41 702	3.68 677	2.59 603	2.74 618	4.81 674	2.20 573	13.79 725	4.40 636	2.04 694	3.36 728	1.05 680	1.20 689	2.09 687	1.72 680

ACVNet_2	5.41 683	12.60 724	20.42 675	3.27 703	3.15 707	4.50 634	3.02 682	4.66 681	3.73 678	3.35 664	5.36 682	7.86 704	2.88 611	12.33 707	4.76 643	3.12 704	2.22 708	2.70 712	1.69 700	3.49 700	3.10 706

CSAN	4.71 672	1.39 610	20.23 662	1.19 482	0.87 404	3.65 426	3.50 695	4.57 677	3.87 679	3.89 674	7.82 697	3.54 615	6.16 691	23.47 743	6.82 663	0.52 603	0.45 602	0.49 594	0.52 623	0.63 581	0.66 593

PVD	3.12 612	1.97 649	12.80 504	1.79 654	1.63 623	3.83 457	1.34 572	3.48 389	3.88 680	5.77 700	3.56 662	3.45 600	3.29 634	5.58 498	5.30 654	0.71 648	0.69 668	0.74 666	0.77 662	0.79 630	1.13 656

IMH-64-1	4.84 675	2.53 667	6.83 427	4.30 717	3.74 713	4.81 687	6.05 712	5.30 697	3.92 681	3.95 676	8.33 701	5.08 684	6.06 688	8.96 583	6.30 657	4.57 726	2.96 722	3.04 715	2.12 715	4.28 712	3.62 716

IMH-64	4.84 675	2.53 667	6.83 427	4.30 717	3.74 713	4.81 687	6.05 712	5.30 697	3.92 681	3.95 676	8.33 701	5.08 684	6.06 688	8.96 583	6.30 657	4.57 726	2.96 722	3.04 715	2.12 715	4.28 712	3.62 716

xx1	2.03 428	0.74 419	13.77 516	1.78 649	0.36 42	4.48 625	0.74 287	4.23 587	3.95 683	1.01 236	1.81 439	1.79 403	1.34 386	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.33 427	0.33 487	0.33 339	0.32 342

cc1	1.98 419	0.74 419	13.77 516	1.78 649	0.36 42	4.48 625	0.74 287	4.23 587	3.95 683	1.01 236	1.81 439	0.72 174	1.62 474	2.13 367	0.64 160	0.29 292	0.17 89	0.32 391	0.21 193	0.31 282	0.29 283

PWCDC_ROB	2.95 586	3.26 679	14.06 526	1.59 623	1.56 611	4.19 578	0.86 387	4.30 623	4.08 685	2.06 458	7.37 694	2.75 533	2.42 588	3.59 449	2.67 608	1.34 691	0.36 540	0.39 519	0.34 497	1.13 664	0.62 581

MADNet+	3.97 656	9.54 714	13.83 521	1.87 662	1.69 638	4.19 578	2.87 676	4.80 688	4.10 686	2.51 584	2.67 614	4.55 665	3.41 639	8.72 575	6.92 667	1.25 684	1.27 693	1.04 679	0.93 673	1.39 679	1.85 683

noway3	12.11 723	12.88 725	18.29 599	22.08 739	20.58 737	16.00 731	12.31 729	22.29 737	4.37 687	6.52 712	6.38 688	18.56 729	15.10 728	8.64 573	10.68 687	9.17 738	5.00 733	5.23 733	3.94 733	12.14 739	12.14 738

noway2	12.12 724	12.89 726	18.23 596	22.27 740	20.57 736	16.13 732	12.37 732	22.35 738	4.45 688	6.34 708	6.58 692	18.59 730	15.01 725	8.11 562	10.67 686	9.07 737	5.26 734	5.25 734	3.92 731	12.23 740	12.12 737

LRCNet_RVC	25.52 744	33.45 748	23.21 731	31.79 750	32.78 747	6.74 706	1.18 544	25.88 744	4.46 689	28.94 744	30.89 745	24.91 744	17.57 735	27.66 745	24.34 741	35.26 763	25.60 762	35.91 763	33.81 760	31.90 760	34.10 761

zzzz4	12.38 727	14.70 738	19.20 621	22.47 744	20.75 738	16.16 734	12.33 730	23.67 742	4.48 690	6.35 710	6.53 691	18.55 727	14.99 724	8.35 564	10.84 691	9.34 739	5.29 735	5.25 734	3.94 733	12.24 741	12.15 739

noway1	12.38 727	14.65 737	19.19 619	22.47 744	20.76 739	16.13 732	12.30 728	23.66 741	4.48 690	6.34 708	6.52 690	18.55 727	15.01 725	8.39 568	10.84 691	9.34 739	5.29 735	5.25 734	3.94 733	12.24 741	12.15 739

MeshStereo	5.35 682	1.32 599	21.34 708	1.34 554	1.15 499	4.40 613	3.90 705	5.18 694	4.55 692	10.14 730	11.82 722	11.47 711	5.84 685	13.84 726	7.03 668	0.61 623	0.58 647	0.60 638	0.58 638	0.72 619	0.59 574
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
TCMNet-wrong-test	12.32 725	14.13 736	19.38 629	22.38 743	19.85 735	15.99 730	12.34 731	22.95 739	4.56 693	6.24 706	6.27 687	18.40 725	15.71 730	10.10 623	10.72 688	9.06 736	4.78 730	5.35 738	3.95 736	12.28 743	11.97 736

WCMA_ROB	5.12 678	0.90 497	21.33 707	1.50 606	1.33 557	4.09 539	3.49 694	4.03 528	4.59 694	6.57 713	10.95 717	12.92 716	8.41 713	9.86 609	8.78 679	0.75 649	0.58 647	0.51 601	0.50 616	0.68 604	0.57 565

noway4	12.47 729	15.37 739	19.26 625	22.73 746	20.78 740	16.28 735	12.44 733	23.08 740	4.68 695	6.43 711	6.45 689	18.54 726	15.51 729	8.64 573	10.74 689	9.53 742	5.34 737	5.27 737	3.92 731	12.28 743	12.23 741

FINET	2.96 589	1.07 547	23.18 730	1.29 527	1.86 664	2.03 155	1.52 602	4.30 623	4.71 696	2.23 523	2.34 584	1.65 373	1.48 434	5.89 505	2.81 615	0.51 597	0.47 616	0.49 594	0.40 567	0.59 566	0.49 522

FCDSN-DC	6.04 693	0.84 479	19.25 623	1.24 503	1.09 487	4.38 607	2.62 668	4.38 647	4.71 696	9.59 728	11.22 718	19.19 731	17.40 734	12.30 705	8.55 678	0.69 645	0.57 642	0.60 638	0.60 643	0.70 607	0.78 621
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	5.85 690	9.95 716	15.22 552	2.90 696	1.56 611	5.66 700	7.69 718	5.27 696	4.74 698	3.88 673	7.51 695	8.04 705	5.28 677	15.18 729	8.40 677	3.08 703	1.51 698	2.24 702	1.37 696	5.55 722	1.96 686

notaker	10.50 715	8.60 702	20.23 662	4.54 723	3.95 717	6.27 702	3.44 692	8.07 711	4.75 699	8.73 722	46.45 755	13.86 721	27.86 746	13.49 721	13.61 706	4.56 725	3.18 726	3.52 723	2.68 723	8.13 734	4.05 721

LSM	12.71 730	3.52 683	20.79 689	55.63 761	84.76 763	3.63 425	6.30 714	3.73 444	4.93 700	5.55 699	13.92 730	3.53 612	3.25 633	9.72 603	4.12 634	0.64 629	0.85 678	0.71 658	0.81 667	1.03 651	26.84 750

AnyNet_C01	4.37 666	7.80 700	16.40 562	1.98 670	1.40 573	6.37 703	6.47 715	4.09 548	5.03 701	4.06 680	3.78 666	4.16 646	3.31 635	6.62 528	10.00 683	0.61 623	0.67 664	0.63 646	0.67 651	2.01 686	1.31 664

Dean	7.52 704	9.08 709	21.41 710	3.74 711	3.53 710	4.81 687	3.53 696	5.33 700	5.25 702	4.17 683	26.53 744	25.62 745	4.09 658	10.97 654	4.32 635	3.69 713	2.30 711	2.91 714	1.87 708	4.03 710	3.24 711

EDNetEfficientorigin	12.35 726	2.51 665	179.47 775	1.19 482	0.96 432	2.91 265	1.81 631	3.00 321	5.35 703	8.91 723	4.79 677	4.18 647	4.64 668	9.98 615	11.30 695	0.37 465	0.38 559	0.60 638	0.85 668	1.32 677	2.43 697

JetRed	10.48 714	27.10 747	35.70 743	4.27 715	4.09 720	15.55 729	12.83 734	12.16 723	5.50 704	5.83 701	5.56 684	10.14 710	7.43 704	8.88 579	26.39 746	3.32 705	3.81 729	3.51 722	2.96 729	7.85 732	6.69 733

ELAS	5.99 692	1.62 627	20.29 669	1.96 669	2.01 676	15.09 726	8.38 721	5.23 695	5.54 705	9.02 724	8.61 704	6.74 698	9.75 716	7.48 547	11.40 697	0.96 668	1.18 689	0.72 662	0.93 673	1.30 676	1.67 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	7.57 706	5.80 696	13.28 507	6.38 731	5.26 726	7.18 707	7.77 719	5.32 699	5.62 706	6.11 704	7.78 696	6.02 696	8.01 710	11.74 694	16.36 717	9.36 741	4.95 732	8.57 744	5.66 739	4.83 718	5.34 728

EDNetEfficient	5.61 686	2.14 658	16.75 569	1.67 635	3.64 712	4.12 549	7.51 717	3.05 327	5.63 707	11.57 736	4.83 678	3.95 631	12.72 718	8.44 570	20.78 735	0.41 518	0.43 592	0.47 571	1.01 679	1.66 684	1.39 671

WAO-7	5.16 679	3.21 678	18.98 616	1.88 663	1.44 586	5.34 696	3.09 686	4.91 690	5.81 708	4.35 688	8.92 709	6.55 697	6.06 688	13.40 720	10.81 690	1.34 691	1.20 692	1.48 695	1.35 695	1.60 682	1.45 672

MonStereo1	8.07 707	2.24 660	5.83 421	4.68 724	3.60 711	18.80 736	2.52 662	5.89 705	5.86 709	4.76 693	13.98 731	7.41 701	50.63 762	13.28 717	5.16 649	4.40 722	0.90 680	2.69 711	1.55 697	3.92 709	3.30 712

IMH	6.81 700	13.66 732	20.41 674	4.33 719	3.74 713	5.50 697	3.06 684	5.49 703	6.22 710	4.64 692	10.35 714	9.30 708	8.03 711	13.61 723	6.81 662	4.80 729	2.99 725	3.09 717	2.12 715	4.36 714	3.61 715

MSMD_ROB	5.61 686	1.08 549	16.68 567	1.21 492	0.83 380	10.14 717	2.07 647	3.93 498	6.22 710	10.37 731	8.03 699	22.22 736	9.45 715	11.66 689	4.52 638	0.66 634	0.58 647	0.66 652	0.68 654	0.65 593	0.63 585

ELAS_RVC	5.72 689	1.64 632	20.40 673	2.09 676	2.01 676	4.95 691	11.47 726	4.66 681	6.31 712	8.09 721	8.01 698	8.06 707	11.65 717	8.36 565	10.22 684	0.99 670	1.17 688	0.81 671	0.76 660	1.14 665	1.58 676
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	7.19 703	0.51 137	6.83 427	4.03 713	2.30 692	12.05 721	20.19 743	15.46 734	6.58 713	3.42 666	3.22 650	5.37 690	6.39 696	4.20 469	7.46 671	9.81 743	11.53 750	7.05 741	7.46 742	6.31 725	3.71 718

MSAF-DinoV2	13.69 732	13.09 730	22.03 722	2.41 689	1.44 586	4.03 527	1.38 583	9.07 715	9.20 714	2.23 523	1.98 496	5.08 684	5.06 673	177.66 776	5.46 656	0.45 553	0.34 527	0.40 526	0.62 647	6.09 723	5.80 731

FC-DCNN	6.64 697	0.77 440	19.26 625	1.68 636	1.64 626	8.27 713	2.35 657	6.35 706	9.23 715	10.85 733	11.27 719	19.89 732	13.33 719	12.51 711	11.79 700	0.66 634	0.57 642	0.58 629	0.56 634	0.63 581	0.61 578

FC-DCNN v2	6.91 702	0.77 440	19.25 623	1.69 637	1.64 626	9.13 715	2.40 658	7.20 708	9.47 716	11.07 735	11.62 721	20.05 734	15.79 731	12.55 712	11.99 701	0.66 634	0.57 642	0.58 629	0.56 634	0.63 581	0.61 578

NLCSM	2.07 435	0.57 222	1.26 139	0.68 87	1.83 662	3.24 328	0.69 251	8.40 712	9.75 717	0.92 217	1.30 257	0.87 225	1.06 306	7.60 551	1.57 476	0.28 261	0.25 415	0.29 304	0.25 314	0.36 396	0.27 247

SANet	5.65 688	1.72 636	20.94 695	1.26 512	0.88 408	7.20 708	3.81 704	4.60 678	11.23 718	4.56 690	8.78 707	7.49 702	6.95 698	11.85 699	18.11 725	0.49 587	0.44 597	0.50 597	0.42 581	0.90 641	0.82 631

SGM-ForestM	11.55 720	1.16 568	21.62 716	2.14 677	0.81 362	22.25 740	19.08 741	16.50 736	11.34 719	15.94 743	14.44 733	27.12 746	22.61 745	24.76 744	28.39 751	0.50 591	0.48 622	0.47 571	0.44 589	0.55 550	0.53 545

LVE	6.88 701	9.31 711	21.14 700	3.61 709	3.18 708	4.49 631	2.79 672	10.21 717	11.69 720	3.16 655	11.53 720	18.33 723	4.31 662	11.66 689	3.52 627	4.45 724	2.93 720	2.56 706	1.91 709	3.62 701	3.16 708

SGM+DAISY	8.36 708	3.82 684	24.83 734	2.02 672	1.75 650	14.80 725	17.22 738	4.27 606	11.79 721	13.88 737	14.38 732	11.74 715	13.83 721	10.56 635	15.12 708	1.21 679	1.19 691	1.14 685	1.13 686	1.17 670	1.37 668

WAO-6	5.87 691	2.27 661	15.05 546	2.96 697	2.77 697	12.01 720	3.58 699	5.37 701	11.91 722	3.34 662	9.69 711	6.78 699	5.84 685	11.82 698	8.89 680	2.87 700	2.35 714	2.50 704	1.84 707	2.85 694	2.67 700

NLSM1	1.86 392	0.53 163	1.39 176	0.73 135	1.89 669	3.09 299	0.64 211	8.41 713	12.10 723	0.79 169	1.21 225	0.73 181	0.86 218	1.67 305	1.45 443	0.26 189	0.24 384	0.29 304	0.24 291	0.31 282	0.27 247

USTest	15.98 735	15.58 740	22.56 725	18.49 738	16.99 732	26.43 741	36.08 751	27.68 746	12.77 724	10.69 732	10.80 716	18.35 724	15.09 727	18.62 733	23.37 737	4.85 730	5.34 737	7.38 742	7.43 741	9.90 736	11.23 735

coex-ft	18.59 738	6.62 697	113.53 773	1.17 473	1.31 546	2.33 196	1.93 638	2.81 300	14.00 725	124.82 776	8.45 703	5.90 695	51.74 763	9.99 616	22.69 736	0.57 614	0.62 655	0.50 597	0.49 609	1.08 660	1.28 662

DeepPrunerF	3.70 642	1.72 636	14.87 540	1.33 546	1.74 648	3.70 431	1.55 608	4.20 574	14.00 725	2.02 444	1.77 417	2.74 531	2.30 579	10.88 650	6.88 665	0.68 641	0.60 652	0.78 667	0.78 665	0.81 633	0.71 603

HanzoNet	31.60 749	17.23 741	21.22 705	7.32 732	5.84 727	7.25 709	3.53 696	13.82 731	14.20 727	50.38 761	47.01 756	44.45 750	56.61 764	36.61 751	32.00 752	63.89 769	56.57 770	7.97 743	89.20 773	28.69 750	28.25 753

WQFJX	2.14 452	0.54 181	1.28 148	0.61 22	1.85 663	2.87 259	0.77 317	11.60 719	14.62 728	0.82 180	1.15 209	0.89 232	1.10 326	1.69 309	1.39 427	0.28 261	0.25 415	0.25 157	0.21 193	0.32 317	0.25 193

NLMM	2.10 439	0.53 163	1.23 128	0.63 39	1.86 664	2.81 249	0.61 187	11.68 721	14.99 729	0.80 173	0.86 117	0.92 245	1.03 284	1.12 141	1.48 452	0.26 189	0.25 415	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.24 177

WQFJA1	2.11 443	0.52 145	1.23 128	0.63 39	1.87 667	2.81 249	0.61 187	11.67 720	15.01 730	0.80 173	0.86 117	0.92 245	1.03 284	1.13 145	1.48 452	0.26 189	0.25 415	0.27 239	0.22 233	0.31 282	0.24 177

NLMM1	2.18 458	0.55 193	1.34 163	0.62 31	1.86 664	3.30 346	0.62 202	11.92 722	15.07 731	0.86 204	0.96 156	0.84 213	0.90 240	1.83 331	1.35 424	0.27 217	0.27 447	0.27 239	0.24 291	0.31 282	0.28 270

WQFJX1	2.20 461	0.52 145	1.38 174	0.62 31	1.78 655	3.07 296	0.67 229	12.26 725	15.24 732	0.84 196	1.05 185	0.91 239	0.97 262	1.88 343	1.26 401	0.27 217	0.25 415	0.28 275	0.21 193	0.36 396	0.25 193

DStereoSA	10.13 712	4.62 688	12.76 502	4.78 726	13.35 731	9.97 716	22.80 744	4.74 686	16.44 733	5.11 696	15.31 734	4.61 668	13.82 720	8.00 559	27.60 748	6.51 734	8.86 741	1.43 693	8.28 743	3.16 696	10.38 734

iinet-test	19.59 739	18.93 742	25.29 735	22.27 740	21.21 741	29.32 742	37.73 752	31.61 749	16.48 734	14.41 738	13.76 728	22.91 737	19.69 740	21.98 736	26.21 742	10.17 744	8.89 743	11.03 747	10.88 744	13.66 745	15.45 746

IINet	19.59 739	18.93 742	25.29 735	22.27 740	21.21 741	29.32 742	37.73 752	31.61 749	16.48 734	14.41 738	13.76 728	22.91 737	19.69 740	21.98 736	26.21 742	10.17 744	8.89 743	11.03 747	10.88 744	13.66 745	15.45 746

DStereoFS	11.11 718	13.81 734	11.82 493	5.73 730	11.05 729	20.81 737	11.36 725	8.68 714	16.52 736	14.90 740	15.81 738	11.63 714	13.85 723	9.05 586	15.60 711	7.57 735	8.88 742	2.41 703	5.29 737	2.16 689	15.30 745

Anonymous_1	57.11 763	19.68 744	26.15 737	23.10 747	142.31 773	30.84 744	39.75 754	33.86 753	16.98 737	70.53 769	15.42 735	23.46 740	19.75 742	23.04 739	27.23 747	164.73 776	9.02 745	130.38 772	137.40 774	161.27 777	27.24 752

light-stereo	41.45 750	10.64 719	54.16 761	59.84 762	45.61 758	131.14 774	1.57 610	37.33 754	17.30 738	76.21 770	120.65 775	118.18 775	3.98 654	89.11 773	15.46 709	5.48 733	9.68 748	1.25 687	1.28 691	17.93 749	12.24 742

UNDER WATER-64	9.33 710	5.37 692	22.60 726	5.22 729	4.86 725	10.75 718	4.61 709	11.45 718	17.30 738	7.59 716	9.80 713	15.99 722	17.90 736	10.63 639	15.72 712	4.36 720	2.87 717	4.39 731	2.86 727	7.01 730	5.36 729

DPSM_ROB	20.78 741	20.03 745	26.57 738	23.62 748	22.46 743	31.10 745	39.97 755	33.52 751	17.41 740	15.25 741	15.80 736	24.06 742	20.71 743	23.30 741	27.62 749	10.78 746	9.41 746	11.69 749	11.50 746	14.49 747	16.36 748

DPSM	20.78 741	20.03 745	26.57 738	23.62 748	22.46 743	31.10 745	39.97 755	33.52 751	17.41 740	15.25 741	15.80 736	24.06 742	20.71 743	23.30 741	27.62 749	10.78 746	9.41 746	11.69 749	11.50 746	14.49 747	16.36 748

DGTPSM_ROB	15.31 733	8.85 705	28.14 740	9.90 735	18.89 733	12.44 722	33.21 747	13.48 729	17.86 742	9.50 726	22.89 740	13.78 719	19.67 738	21.26 734	23.68 738	5.08 731	8.84 739	5.62 739	11.50 746	6.72 727	14.87 743

DPSMNet_ROB	15.52 734	8.89 706	31.44 741	10.07 737	18.91 734	12.44 722	33.22 748	13.51 730	17.94 743	9.58 727	22.91 741	13.79 720	19.67 738	21.43 735	23.73 739	5.17 732	8.84 739	5.63 740	11.52 749	6.79 728	14.90 744

WAO-8	11.95 721	13.02 728	20.56 680	3.50 704	3.08 704	15.11 727	2.80 673	12.91 727	19.11 744	7.69 717	13.12 724	11.62 712	7.01 701	84.40 770	7.91 674	3.42 706	1.92 705	3.54 724	1.93 710	3.68 702	2.69 701

Venus	11.95 721	13.02 728	20.56 680	3.50 704	3.08 704	15.11 727	2.80 673	12.91 727	19.11 744	7.69 717	13.12 724	11.62 712	7.01 701	84.40 770	7.91 674	3.42 706	1.92 705	3.54 724	1.93 710	3.68 702	2.69 701

UNDER WATER	10.47 713	3.95 685	22.62 727	5.07 728	4.51 723	7.78 712	3.77 702	12.56 726	21.72 746	7.84 719	10.78 715	23.96 741	31.66 747	10.78 647	16.19 716	4.44 723	2.93 720	4.24 727	2.86 727	6.33 726	5.47 730

TorneroNet-64	10.12 711	8.74 703	20.95 696	4.27 715	3.76 716	13.86 724	2.85 675	15.05 732	23.15 747	10.07 729	23.84 742	13.47 718	8.24 712	13.96 727	17.21 722	3.96 717	2.72 715	3.23 719	2.48 719	6.29 724	4.27 723

MANE	11.39 719	1.38 608	23.16 729	4.82 727	2.79 698	22.02 739	14.51 736	25.81 743	26.28 748	10.93 734	13.17 727	19.90 733	18.03 737	15.69 731	20.41 734	0.96 668	0.74 673	1.42 692	3.24 730	0.74 621	1.71 679

Hybrid-DGEV	41.74 751	40.15 753	53.21 756	47.72 754	45.04 752	62.46 757	80.71 766	67.23 761	34.70 749	30.38 746	31.64 747	48.32 759	41.44 754	46.71 762	55.65 765	21.63 754	18.85 755	23.50 759	23.21 756	29.18 755	33.09 760

RAFT-FEzeroshot	41.78 755	40.21 756	53.07 754	47.74 757	45.19 755	62.51 758	80.73 768	67.30 763	34.75 750	30.51 749	31.88 750	48.27 757	41.88 757	46.64 759	55.54 762	21.62 752	18.89 759	23.48 754	23.22 757	29.20 757	33.05 756

RAFT-FE	41.78 755	40.21 756	53.07 754	47.74 757	45.19 755	62.51 758	80.73 768	67.30 763	34.75 750	30.51 749	31.88 750	48.27 757	41.88 757	46.64 759	55.54 762	21.62 752	18.89 759	23.48 754	23.22 757	29.20 757	33.05 756

fast-reg	41.74 751	39.55 750	52.36 753	48.35 760	53.83 759	63.99 764	80.62 764	67.13 759	34.76 752	30.46 747	31.71 748	46.30 752	38.94 749	45.39 755	53.82 757	20.51 749	18.78 754	23.33 752	22.88 752	29.12 752	32.91 754

CasAABBNet	41.80 757	40.20 755	53.41 759	47.73 755	45.18 754	62.51 758	80.71 766	67.26 762	34.80 753	30.49 748	31.88 750	48.24 756	41.81 756	46.63 758	55.64 764	21.60 750	18.88 757	23.48 754	23.22 757	29.19 756	33.05 756

FlowAnything	41.75 753	39.90 751	53.36 758	47.83 759	45.06 753	62.45 756	80.51 763	67.34 765	34.89 754	30.56 751	31.52 746	48.18 755	42.05 759	46.66 761	55.24 760	21.71 756	18.88 757	23.49 758	23.13 753	29.12 752	33.04 755

Selective-RAFT-Error	41.77 754	40.16 754	53.34 757	47.73 755	45.25 757	62.51 758	80.64 765	67.22 760	34.93 755	30.64 752	31.81 749	48.11 754	42.11 760	46.57 756	54.95 759	21.61 751	18.87 756	23.48 754	23.15 755	29.16 754	33.08 759

Selective-IGEV-i1pa	29.93 748	36.60 749	34.97 742	9.92 736	7.41 728	38.91 751	35.81 750	43.96 755	35.07 756	30.01 745	53.53 764	41.78 748	35.42 748	40.57 752	33.93 753	30.94 759	15.47 753	23.33 752	13.36 750	10.61 737	27.01 751

LSM0	49.58 761	40.04 752	53.62 760	97.15 767	128.68 772	62.75 762	79.89 762	67.63 766	35.11 757	33.02 753	32.61 754	48.43 760	41.60 755	46.60 757	55.43 761	21.63 754	18.99 761	23.62 760	23.13 753	29.47 759	52.26 767

LE_ROB	18.58 737	1.21 576	48.38 749	8.60 734	23.00 746	7.32 710	19.74 742	9.94 716	38.69 758	43.53 754	21.91 739	28.40 747	40.92 752	23.18 740	54.71 758	0.34 421	0.33 514	0.32 391	0.36 523	0.42 474	0.40 461

HaxPig	43.25 758	43.65 758	45.00 747	33.85 751	35.61 749	32.69 747	30.52 745	45.09 756	42.97 759	48.77 757	48.17 759	43.00 749	40.26 751	44.58 753	43.61 754	47.18 766	49.30 767	51.54 767	50.25 766	43.73 761	45.29 762

AVERAGE_ROB	44.46 759	45.91 759	46.59 748	40.59 753	38.66 750	32.99 748	30.52 745	46.19 757	43.26 760	49.59 760	48.97 760	44.62 751	39.89 750	45.04 754	43.94 755	48.74 767	50.69 768	50.80 766	49.79 765	45.54 764	46.97 763

PML	64.32 766	53.22 761	17.88 589	8.10 733	32.94 748	148.46 775	247.79 778	12.18 724	45.42 761	111.41 774	288.92 778	101.47 772	101.31 773	31.67 746	15.55 710	14.03 748	4.83 731	10.98 746	6.18 740	28.82 751	5.17 727

MEDIAN_ROB	47.37 760	49.08 760	49.92 751	40.32 752	39.97 751	34.95 749	33.43 749	49.17 758	46.39 762	53.06 762	52.65 763	47.65 753	42.23 761	48.35 763	47.29 756	52.10 768	54.04 769	54.28 768	53.48 767	48.76 765	50.33 766

zzzz2	62.05 764	59.17 764	79.56 767	72.07 763	67.48 761	93.36 769	121.04 772	99.79 771	52.42 763	44.70 755	47.17 757	69.71 763	59.48 765	69.15 766	80.64 770	32.46 760	28.45 763	35.17 761	35.02 761	43.94 762	50.13 764

noway5	62.05 764	59.17 764	79.56 767	72.07 763	67.48 761	93.36 769	121.04 772	99.79 771	52.42 763	44.70 755	47.17 757	69.71 763	59.48 765	69.15 766	80.64 770	32.46 760	28.45 763	35.17 761	35.02 761	43.94 762	50.13 764

zzzzzz3	69.47 768	68.75 767	95.95 771	92.04 765	86.19 764	92.69 768	109.30 770	107.64 773	55.63 765	49.24 759	52.63 761	85.19 769	79.67 770	70.47 768	82.28 773	37.59 764	29.10 765	39.83 765	38.78 763	54.76 767	61.64 768

zzz1	69.44 767	68.76 768	95.90 770	92.07 766	86.22 765	92.47 767	109.30 770	107.66 774	55.65 766	49.21 758	52.63 761	85.10 768	79.74 771	70.47 768	82.00 772	37.59 764	29.10 765	39.82 764	38.78 763	54.75 766	61.65 769

RSGM-EC	108.14 770	104.44 772	68.66 764	115.42 769	109.31 769	116.48 771	139.19 775	127.02 775	55.95 767	55.27 763	71.01 766	116.54 773	111.76 774	176.57 774	175.06 775	117.34 774	71.64 772	140.65 773	83.55 771	123.96 772	82.91 771

acva	108.14 770	104.44 772	68.66 764	115.42 769	109.31 769	116.48 771	139.19 775	127.02 775	55.95 767	55.27 763	71.01 766	116.54 773	111.76 774	176.57 774	175.06 775	117.34 774	71.64 772	140.65 773	83.55 771	123.96 772	82.91 771

BEATNet-Init1	49.72 762	64.32 766	97.77 772	4.68 724	4.28 721	84.75 766	60.42 758	73.38 767	68.59 769	88.29 772	88.51 773	91.94 771	97.99 772	85.26 772	70.96 769	0.80 654	0.65 660	0.85 672	0.70 657	7.96 733	2.33 693

KSHMR	16.96 736	5.37 692	21.64 718	4.46 721	4.50 722	8.30 714	3.32 689	15.58 735	76.24 770	6.62 714	61.47 765	56.53 761	5.43 681	35.17 750	11.37 696	4.39 721	2.97 724	3.63 726	2.74 725	5.10 720	4.34 724

TorneroNet	25.88 745	11.28 722	21.62 716	4.20 714	4.07 719	55.25 755	3.15 687	15.16 733	76.94 771	58.09 765	82.72 771	86.88 770	41.15 753	13.35 719	18.13 726	4.32 719	2.85 716	3.45 720	2.62 721	8.33 735	4.14 722

ktn	21.74 743	10.34 717	19.68 639	4.53 722	4.00 718	6.53 705	4.51 708	6.79 707	78.82 772	84.69 771	100.86 774	58.49 762	7.57 706	12.11 704	13.35 704	4.58 728	3.24 727	3.49 721	2.62 721	4.65 717	3.84 719

xxxxx1	112.33 772	88.53 769	37.76 744	227.84 774	157.23 774	39.05 752	61.41 759	93.76 768	79.29 773	62.45 766	74.79 768	78.32 765	70.96 767	33.47 747	70.69 766	114.00 771	130.36 775	259.31 776	274.34 776	145.54 774	147.50 773

tt_ll	112.33 772	88.53 769	37.76 744	227.84 774	157.23 774	39.05 752	61.41 759	93.76 768	79.29 773	62.45 766	74.79 768	78.32 765	70.96 767	33.47 747	70.69 766	114.00 771	130.36 775	259.31 776	274.34 776	145.54 774	147.50 773

ff	112.33 772	88.53 769	37.76 744	227.84 774	157.23 774	39.05 752	61.41 759	93.76 768	79.29 773	62.45 766	74.79 768	78.32 765	70.96 767	33.47 747	70.69 766	114.00 771	130.36 775	259.31 776	274.34 776	145.54 774	147.50 773

DPSimNet_ROB	102.30 769	119.72 775	143.59 774	109.42 768	94.10 766	127.22 773	127.15 774	26.62 745	102.36 776	149.58 777	83.99 772	139.34 776	137.54 776	64.62 765	82.36 774	105.18 770	66.15 771	120.15 771	69.61 770	99.58 769	77.72 770

test_example2	212.63 776	219.92 777	221.87 776	213.67 773	221.17 777	199.47 776	200.74 777	185.30 777	141.66 777	209.52 778	213.45 777	210.82 778	205.48 777	221.27 777	216.64 778	236.83 778	242.07 778	213.93 775	217.01 775	235.69 778	226.10 777

Selective-IGEV-i16pa	129.35 775	164.95 776	19.57 635	3.26 702	2.26 690	202.88 777	5.86 711	236.38 778	207.45 778	116.27 775	209.82 776	153.71 777	219.30 778	258.04 778	190.96 777	192.94 777	94.03 774	90.21 770	64.92 769	4.40 715	149.67 776

ccccc		629.75 778		567.84 777	570.84 778	582.44 778		613.82 779		614.58 779		555.57 779		666.94 779		781.57 779	507.24 779	391.36 779	342.44 779	689.82 779

ASD4		113.98 774

Low-res two-view benchmark