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

LACA_dic	0.09 1	0.12 305	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 94	0.10 158	0.27 227	0.19 179	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 144	0.11 241	0.44 467	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 11	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.05 37

over-6	0.12 94	0.13 379	0.19 115	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 57	0.07 4	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 94	0.11 241	0.32 295	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 94	0.12 305	0.28 244	0.19 179	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 94	0.13 379	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

aanet-new-32k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 94	0.11 241	0.35 335	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 57	0.10 158	0.26 215	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

aanet-new	0.13 144	0.11 241	0.30 269	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 496	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 94	0.09 96	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 650

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 57	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.08 350

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 620	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 94	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 144	0.11 241	0.38 384	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 147	0.15 7	0.11 203	0.10 19	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

BridgeDepth	0.10 11	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

monsters	0.11 57	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

GREAT-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.25 205	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 485
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 205	0.19 179	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 144	0.37 682	0.36 355	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

castereo++	0.13 144	0.10 158	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 650

rgla	0.10 11	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 94	0.08 44	0.40 408	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 408	0.27 615	0.26 670	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 144	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 144	0.11 241	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

over v1	0.11 57	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

anonymous	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 57	0.07 4	0.22 164	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

aanet-new-34k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.19 179	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 94	0.12 305	0.27 227	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 94	0.11 241	0.23 180	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 94	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 94	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 94	0.10 158	0.21 147	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 94	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 4	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 94	0.12 305	0.21 147	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gasm-f	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

MonStereo	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

Replicate-Monster	0.12 94	0.10 158	0.32 295	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

GASTEREO	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

S2M2_XL	0.10 11	0.09 96	0.21 147	0.14 3	0.10 139	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

2.5w	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 94	0.11 241	0.18 99	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 57	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 57	0.07 4	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 191	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

AIO_rvc	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 57	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

U	1.00 724	0.09 96	0.21 147	0.21 318	3.68 759	6.12 766	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 774	2.90 772	0.07 201	0.06 160

IGEV-Stereo+	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.18 115	0.13 369	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 690

AIO-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

gcap-zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MoCha-V2	0.13 144	0.08 44	0.26 215	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 335	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

testlalala	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 269	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

NoBS	0.09 1	0.08 44	0.16 54	0.19 179	0.09 63	0.08 2	0.14 126	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.05 37

VeloStereo	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

flow	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

small-0shot	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LGCAT	0.11 57	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 94	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Selective-IGEV-i32	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 94	0.07 4	0.19 115	0.15 7	0.16 518	0.10 19	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

WQFJA1++	0.44 656	0.07 4	0.63 592	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 755	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 765	0.07 262

MatchStereo	0.11 57	0.08 44	0.23 180	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

AdaDepth	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

2w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 269	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 144	0.14 433	0.19 115	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

HUF	0.15 225	0.11 241	0.38 384	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 694	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 594

AIO_test	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 4	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 705	0.29 641	0.43 709	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM++	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

RSM	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 227	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 344	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 295	0.19 179	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 700	0.29 641	0.43 709	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

AEACV	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 115	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 643

Selective-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 205	0.19 179	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.07 262

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 653	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 164	0.23 453	0.26 670	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.09 425

Anonymus	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.19 179	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 227	0.19 179	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.10 485

Foundation-i1	0.13 144	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 144	0.08 44	0.22 164	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 703	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

water-stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 115	0.19 179	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2.75w_new	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 94	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 467	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 400	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 355	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.07 201	0.07 262

castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 144	0.12 305	0.27 227	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.05 37

Pointernet	0.13 144	0.07 4	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 728	0.70 620	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 717	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 684

trnet	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 457	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 312	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LoS_RVC	0.13 144	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 147	0.41 699	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 710	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

EGLCR-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 205	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 433	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.06 160

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 496	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.06 113	0.06 160

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 191	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160
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
TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 244	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

XX-TBD	0.15 225	0.18 536	0.28 244	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 408	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 364	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

CREStereo	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160
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
PMTNet	0.15 225	0.08 44	0.23 180	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 710	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

GEAR-Net	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 94	0.12 305	0.17 80	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 133	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

SE	0.16 242	0.14 433	0.19 115	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.08 350

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 632	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 205	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

DF	0.13 144	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

PSi22	0.14 187	0.13 379	0.29 258	0.19 179	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 160

BStereo	0.13 144	0.10 158	0.42 443	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 443	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

LG-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

S2M2_L	0.13 144	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 384	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 258	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 433	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

mms	0.13 144	0.11 241	0.19 115	0.19 179	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

ours_stereo	0.13 144	0.11 241	0.23 180	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 548	0.19 179	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 630	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.06 113	0.07 262

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 244	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 400	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

Occ-G	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160

IGEV++	0.13 144	0.10 158	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 285	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 565	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 384	0.19 179	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 524	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.06 160

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 227	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 205	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 244	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 191	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.38 716	0.15 638	0.06 113	0.05 37

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 570	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 570	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

TS12	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

NLSM3	0.13 144	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.05 7	0.05 37

DLNR-FE	10.45 771	12.13 780	19.94 783	106.10 800	23.12 790	0.14 49	0.13 89	3.28 760	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 767	0.06 265	0.07 175	0.07 257	40.22 800	0.06 160

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

999	0.14 187	0.08 44	0.24 191	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 653	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 215	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 191	0.19 179	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

DLNR_Zeroshot_test	10.44 770	12.10 779	19.93 782	106.08 799	23.66 791	0.14 49	0.13 89	3.22 759	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 766	0.06 265	0.07 175	0.07 257	39.70 799	0.06 160

LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 400	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 265	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 244	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 408	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 687	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 269	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.08 293	0.31 704

cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 433	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 215	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	0.05 37
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
raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 258	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 513	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 562	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.07 262

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 295	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 295	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

R-Stereo Train	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 99	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 115	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 147	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

PhaseNet	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

Zero-FE251	0.14 187	0.09 96	0.24 191	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 683	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 147	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

SMoEStereo_RVC	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 457	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 269	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

EKT-Stereo	0.38 628	0.12 305	0.38 384	0.42 700	3.88 761	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 384	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.06 160

knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 295	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.09 382	0.09 425

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 335	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.11 526

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 312	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.12 584	0.09 382	0.09 425

Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 335	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 324	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.07 201	0.05 37

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 191	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 671	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 709	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 671

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 700	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 709	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.13 570

iRAFT	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 643	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 662

s12784h	0.17 264	0.09 96	0.26 215	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 147	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

S	0.19 339	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 555	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 600	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 312	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 285	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.07 262

Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 640	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.06 160

WQFJX1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 312	0.19 179	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.06 160

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 592	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 647	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.09 425

rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 324	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 384	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 676	0.21 318	0.27 674	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 269	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.07 262

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 215	0.19 179	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 324	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.08 350

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 324	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.10 458	0.10 485

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 269	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 355	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 364	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 258	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.13 568	0.22 677

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 364	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 295	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 457	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 650

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 312	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 324	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 80	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 673	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 602	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 355	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 180	0.19 179	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 667	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 630

fffft	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160
1: 1. 1
PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 592	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 651	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.09 425

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 335	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.06 160

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 565	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 269	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 602	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 364	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 541	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 384	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.10 485

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 488	0.19 179	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.08 293	0.08 350

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 581	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 335	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

FTStereo	0.28 545	0.10 158	0.43 457	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 710	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 702	0.30 459	0.56 679	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.19 650

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 364	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 408	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.10 485

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 592	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 408	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 364	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.06 160

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

111	0.20 360	0.17 521	0.40 408	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 633	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 555	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 555	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

Selective-IGEV-i16pc	0.33 592	0.10 158	1.71 732	0.21 318	0.14 421	0.74 697	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 285	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.09 425

Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 324	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.07 262

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 99	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 633	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

DDF-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.19 115	0.19 179	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 646	0.19 179	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 344	0.16 609	0.13 570

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 384	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 524	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

GCST	0.47 664	0.60 719	0.57 565	1.04 745	0.48 716	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 735	0.42 730	0.79 740	0.62 742	0.62 725	0.46 721

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 488	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 513	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 541	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 295	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 335	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

raft+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 295	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 408	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 408	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 534	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.08 350

DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 496	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 548	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 457	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.08 350

WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 180	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 408	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 480	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 507	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 524	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.07 201	0.08 350

CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 555	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

UDGNet	0.23 435	0.31 660	0.38 384	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 673	0.11 545	0.14 586	0.10 485

IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 578	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 589	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 480	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 562	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 400	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 400	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 335	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 408	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 312	0.34 674	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 312	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.08 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 507	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.09 425

iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 625	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

noway7	0.27 524	0.51 710	1.61 729	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 258	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 312	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 312	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 443	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 457	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample1	0.20 360	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 565	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 443	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 524	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 364	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 344	0.11 509	0.10 485

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 408	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 443	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 443	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 545	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 324	0.29 641	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.09 425

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 488	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 666	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 496	0.19 179	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 496	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

LiteMatch	0.12 94	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 312	0.19 179	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 215	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 480	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 691	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 541	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 433	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 457	0.19 179	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 555	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 384	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 285	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 400	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 534	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 670	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 565	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.07 262

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 400	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

GES	0.22 417	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 355	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 443	0.19 179	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 626	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 324	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 364	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 265	0.13 588	0.08 344	0.11 509	0.08 350
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.
iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 408	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

zzzzzzz1	0.28 545	0.51 710	1.51 723	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350

DualNet (step1)	0.28 545	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 685	0.09 539	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 335	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

LL-Strereo	0.29 558	0.25 615	0.58 570	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 695	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

x	0.19 339	0.11 241	0.29 258	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 570	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 548	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 467	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 312	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 695	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 480	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 355	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.09 425

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 534	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

HSM	0.28 545	0.16 501	0.35 335	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 686	0.31 575	0.89 686	0.23 484	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

xyz-stereo	1.40 736	0.10 158	17.09 780	0.18 115	0.07 3	4.78 756	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 757	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.06 171	0.06 113	0.05 37

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 335	0.29 641	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 480	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 714	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 524	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 650	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

FADNet-RVC-Resample	0.29 558	0.25 615	0.93 673	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 617

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 467	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 467	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

NOSS_ROB	0.31 573	0.20 566	0.35 335	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 693	0.24 497	0.19 673	0.20 694	0.24 683	0.22 686	0.17 626	0.17 630

Selective-IGEV-i16pb	0.39 633	0.12 305	2.18 736	0.21 318	0.15 485	0.68 691	0.32 638	0.56 629	0.57 651	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 384	0.10 504	0.12 550	0.13 570

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 488	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 656	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 592	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

HBP-ISP	0.33 592	0.30 652	0.72 625	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 688	0.24 683	0.20 674	0.16 609	0.13 570

dd	0.22 417	0.26 626	0.40 408	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

SACVNet	0.30 566	0.20 566	0.41 433	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 630

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 364	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

pcwnet_v2	0.32 582	0.15 472	1.26 709	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 661	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 467	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

FADNet	0.32 582	0.36 676	0.74 630	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 668	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 650

CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 467	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 457	0.19 179	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
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
FSD					0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 685	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.25 677

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 433	0.19 179	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

dad	0.28 545	0.31 660	0.44 467	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 335	0.29 641	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

CVANet_RVC	0.30 566	0.19 553	0.41 433	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 686	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 581	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 443	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 507	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 400	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 612	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 589	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 467	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 513	0.28 638	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.13 568	0.09 425

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 513	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 384	0.19 179	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 592	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 408	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 269	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.09 425

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 467	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 639	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.11 526

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 488	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 355	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.11 526

STTStereo	0.28 545	0.20 566	0.61 581	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

TDLM	0.30 566	0.21 581	0.38 384	0.28 638	0.15 485	0.33 540	0.32 638	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 690	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

NVstereo2D	0.31 573	0.16 501	0.54 548	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 648	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 617

ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 480	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 662

PSMNet-RUCA	0.37 621	0.41 693	0.66 607	0.46 710	0.41 706	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 697	0.14 643	0.33 711	0.21 677	0.31 701	0.22 677

ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 507	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

Anonymous_2	0.37 621	0.21 581	0.47 496	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 698	0.29 717	0.44 721	1.41 759	0.34 705	0.21 671

CRFU-Net	0.28 545	0.14 433	0.45 480	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 612	0.46 657	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 384	0.11 545	0.10 458	0.10 485

BEATNet_4x	0.22 417	0.18 536	0.47 496	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 576	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DStereoRT	0.35 606	0.13 379	0.51 534	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 758	0.41 723	0.08 293	0.11 526

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 496	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.09 425

ACV-stereo	0.29 558	0.18 536	0.79 640	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 686	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.11 526

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 312	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 656	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

psm_up	0.29 558	0.16 501	0.41 433	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 581	0.28 638	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 611	0.36 676	0.53 545	0.34 674	0.19 592	0.51 658	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 718	0.19 688	0.27 689	0.17 660	0.26 685	0.23 684

PS-NSSS	0.32 582	0.30 652	0.46 488	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 673	0.15 638	0.15 601	0.13 570

MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 364	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 682	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 541	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 643	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.11 526

UNet	0.28 545	0.14 433	0.69 614	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

FADNet_RVC	0.30 566	0.28 637	0.83 653	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 684

FADNet-RVC	0.31 573	0.35 673	0.78 633	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 650

CBMV	0.33 592	0.21 581	0.54 548	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 650	0.53 593	0.48 599	0.52 665	0.49 595	0.50 626	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 668	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.40 640	0.48 703	0.67 608	0.48 712	0.39 703	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 718	0.15 659	0.40 719	0.21 677	0.45 716	0.31 704

FINET	0.34 601	0.27 634	0.80 643	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 652	0.54 603	0.72 688	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 675	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 433	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 636	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 335	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

hitnet-ft	0.29 558	0.17 521	0.40 408	0.19 179	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 641	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 355	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

CBMV_ROB	0.33 592	0.18 536	0.53 545	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 658	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 688	0.23 681	0.21 677	0.14 586	0.15 607

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 355	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

DDUNet	0.41 642	0.50 708	0.48 507	0.44 706	0.39 703	0.46 636	0.32 638	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 656	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 715	0.21 696	0.55 727	0.25 696	0.37 711	0.32 707

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 384	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 488	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.12 550

DLCB_ROB	0.28 545	0.16 501	0.34 324	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 630	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 513	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 675	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.13 568	0.11 526

MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 513	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 408	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

FAT-Stereo	0.36 611	0.18 536	0.73 629	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 656	0.46 639	0.60 648	0.60 664	0.50 669	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 643

GASNet	0.36 611	0.46 699	0.88 665	0.34 674	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

ADLNet2	0.30 566	0.17 521	0.72 625	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.12 550	0.10 485

ADLNet	0.28 545	0.15 472	0.42 443	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 408	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

stereogan	0.37 621	0.17 521	0.65 602	0.27 615	0.22 636	0.62 684	0.26 584	0.59 654	0.63 671	0.43 624	0.60 648	0.67 686	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 630

CC-Net-ROB	0.43 650	0.47 701	0.65 602	0.37 691	0.23 649	0.51 658	0.29 614	0.66 690	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 612	0.38 618	0.96 699	0.35 583	0.34 716	0.23 705	0.55 727	0.25 696	0.31 701	0.20 662

RASNet	0.28 545	0.14 433	0.44 467	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.07 262

PStereo	0.26 513	0.37 682	0.34 324	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 685	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 671

DNS	0.26 513	0.30 652	0.18 99	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 747	0.80 746

StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 335	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.35 606	0.26 626	0.49 513	0.36 685	0.22 636	0.41 610	0.41 683	0.53 593	0.42 528	0.47 646	0.46 580	0.61 668	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 673	0.21 677	0.16 609	0.16 617

SDNR	0.42 645	0.21 581	0.82 650	0.21 318	0.18 565	1.27 733	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 688	0.38 533	0.27 511	1.19 719	0.38 594	0.23 685	0.24 707	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 662

fast-acv-ft	0.31 573	0.20 566	0.81 646	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 618	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 608	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 651	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 344	0.09 382	0.11 526

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 566	0.20 566	0.70 620	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

Syn2CoEx	0.36 611	0.31 660	0.78 633	0.34 674	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 648	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

MDST_ROB	0.48 667	0.14 433	0.95 676	0.30 653	0.21 619	1.33 736	0.32 638	0.77 710	0.56 648	1.06 725	0.71 675	0.49 618	0.35 601	1.26 725	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

ETE_ROB	0.34 601	0.26 626	0.45 480	0.29 641	0.18 565	0.40 606	0.37 665	0.57 639	0.47 587	0.50 653	0.50 599	0.62 670	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 617

PWCDC_ROB	0.38 628	0.30 652	0.60 578	0.33 671	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 709	0.42 618	1.26 719	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

TCMNet	0.33 592	0.23 606	0.72 625	0.29 641	0.30 691	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

ssnet_v2	0.28 545	0.16 501	0.44 467	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

Wz-Net-LNSev	0.34 601	0.29 645	0.91 669	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 639	0.44 631	0.52 613	0.50 626	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

UDG	0.40 640	0.46 699	0.49 513	0.40 698	0.35 699	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 661	0.44 648	0.46 504	0.39 602	0.26 698	0.19 688	0.48 723	0.22 686	0.34 705	0.26 694

RP	0.35 606	0.22 596	0.51 534	0.31 659	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 655	0.40 599	0.63 661	0.61 668	0.47 660	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 630

RGC	0.39 633	0.32 666	0.64 600	0.34 674	0.27 674	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 663	0.62 670	0.45 651	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 673	0.20 674	0.18 640	0.19 650

GANetREF_RVC	0.43 650	0.47 701	0.69 614	0.38 693	0.20 611	0.51 658	0.48 704	0.66 690	0.66 675	0.46 639	0.46 580	0.50 626	0.44 648	0.90 689	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.32 707	0.18 667	0.27 690	0.22 677
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
MWDA-net	0.29 558	0.21 581	0.47 496	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 638	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 609	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

YMNet	0.32 582	0.22 596	0.58 570	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 582	0.22 596	0.58 570	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 650	0.56 635	0.51 630	0.30 558	0.39 477	0.40 609	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

iinet-f	0.30 566	0.18 536	1.03 687	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 609	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 344	0.13 568	0.11 526

S-Stereo	0.38 628	0.20 566	1.05 688	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 638	0.55 613	0.66 675	0.39 589	0.59 643	0.49 618	0.41 634	0.75 647	0.40 609	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 671

edge stereo	0.39 633	0.22 596	0.81 646	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 639	0.53 671	0.60 648	0.71 695	0.50 669	0.78 661	0.40 609	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 630

Nwc_Net	0.37 621	0.25 615	0.68 613	0.31 659	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 684	0.50 616	0.37 558	0.69 674	0.58 659	0.45 651	0.60 581	0.40 609	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 677	0.14 586	0.13 570

AANet_RVC	0.31 573	0.22 596	0.50 524	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 639	0.38 573	0.60 648	0.43 580	0.29 543	0.87 681	0.40 609	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

StereoDRNet	0.32 582	0.22 596	0.61 581	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 612	0.30 558	0.57 564	0.40 609	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

GwcNet	0.35 606	0.23 606	0.88 665	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 651	0.38 573	0.52 613	0.51 630	0.32 583	0.60 581	0.41 618	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

GANet	0.36 611	0.22 596	0.49 513	0.29 641	0.17 543	0.41 610	0.38 671	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 681	0.55 647	0.40 630	0.94 695	0.41 618	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

DRN-Test	0.33 592	0.17 521	0.61 581	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 684	0.51 620	0.47 646	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 618	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 621	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 324	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 655	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 621	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.08 350

MultiAttention	1.02 728	0.13 379	0.43 457	0.35 683	0.43 709	5.36 757	1.71 757	0.69 700	0.53 634	0.36 550	0.63 661	0.55 647	0.22 427	7.60 771	0.43 623	0.09 424	0.06 265	0.14 615	0.24 691	0.26 685	0.30 701

DGSMNet	0.61 695	0.29 645	0.91 669	0.51 718	0.70 733	0.62 684	1.38 755	0.59 654	0.55 645	0.37 558	0.61 655	0.52 636	0.33 586	0.65 612	0.43 623	0.53 725	0.60 751	0.67 732	0.61 741	0.63 726	0.61 736

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 678	0.50 708	0.86 662	0.39 695	0.24 657	0.84 709	0.55 711	0.56 629	0.62 667	0.60 681	0.68 670	0.62 670	0.42 643	1.13 717	0.43 623	0.23 685	0.27 713	0.27 689	0.35 714	0.25 677	0.29 700

LALA_ROB	0.36 611	0.25 615	0.46 488	0.30 653	0.21 619	0.47 643	0.39 676	0.61 667	0.51 620	0.52 665	0.51 605	0.69 692	0.36 605	0.50 521	0.43 623	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

PSMNet_ROB	0.33 592	0.24 610	0.54 548	0.31 659	0.21 619	0.42 617	0.43 688	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 618	0.31 575	0.64 605	0.43 623	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

Wz-Net-MNSev	0.36 611	0.26 626	0.79 640	0.26 587	0.21 619	0.59 678	0.38 671	0.55 613	0.56 648	0.48 650	0.54 623	0.53 641	0.36 605	0.60 581	0.44 628	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 496	0.19 179	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 640	0.25 382	0.48 666	0.53 539	0.44 628	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.07 262

AF-Net	0.37 621	0.26 626	0.56 562	0.32 665	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 672	0.42 618	0.68 670	0.65 681	0.49 667	0.57 564	0.44 628	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

Ntro	0.58 690	0.64 723	0.92 671	0.66 728	0.50 718	0.77 701	0.36 661	0.66 690	0.70 685	0.50 653	0.59 643	0.65 681	0.51 672	0.75 647	0.45 631	0.56 729	0.32 722	0.56 730	0.34 713	0.63 726	0.46 721

THIR-Stereo	0.29 558	0.12 305	0.41 433	0.19 179	0.11 203	0.28 458	0.72 725	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 664	0.34 498	0.50 669	0.57 564	0.45 631	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

psmorigin	0.50 674	0.25 615	3.03 747	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 688	0.68 670	0.71 695	0.51 672	0.85 678	0.45 631	0.14 613	0.17 675	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 671

NCC-stereo	0.39 633	0.25 615	0.69 614	0.32 665	0.28 680	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 696	0.16 609	0.16 617

Abc-Net	0.39 633	0.25 615	0.69 614	0.32 665	0.28 680	0.46 636	0.36 661	0.65 684	0.52 629	0.40 599	0.57 638	0.56 651	0.47 660	0.73 638	0.45 631	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 696	0.16 609	0.16 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.33 592	0.20 566	0.43 457	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 658	0.53 620	0.58 659	0.37 614	0.63 603	0.45 631	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

otaku	0.57 688	0.62 722	0.87 664	0.63 727	0.44 712	0.73 696	0.37 665	0.65 684	0.66 675	0.51 658	0.75 681	0.66 685	0.45 651	0.69 623	0.46 637	0.53 725	0.34 724	0.55 727	0.35 714	0.60 724	0.45 718

APVNet	0.36 611	0.20 566	0.70 620	0.26 587	0.22 636	0.52 667	0.35 656	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 612	0.38 618	0.84 676	0.46 637	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

PDISCO_ROB	0.43 650	0.30 652	0.67 608	0.43 702	0.36 701	0.67 689	0.32 638	0.72 705	0.76 693	0.43 624	0.53 620	0.63 678	0.40 630	0.66 616	0.47 639	0.21 678	0.12 620	0.21 673	0.19 672	0.25 677	0.20 662

PASM	0.45 659	0.35 673	0.90 668	0.35 683	0.33 696	0.39 600	0.38 671	0.50 544	0.61 665	0.52 665	0.51 605	0.62 670	0.45 651	0.93 693	0.48 640	0.26 698	0.29 717	0.29 701	0.33 712	0.29 696	0.26 694

DispFullNet	0.66 699	0.89 737	1.59 726	0.77 733	1.21 751	0.51 658	0.23 530	0.59 654	0.72 688	0.69 695	0.61 655	0.69 692	0.91 720	0.79 663	0.48 640	0.27 703	0.12 620	0.73 735	0.30 710	0.65 729	0.40 715

w-ln-seven-2	0.36 611	0.29 645	1.06 689	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 639	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 642	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

PA-Net	0.37 621	0.28 637	0.83 653	0.31 659	0.28 680	0.39 600	0.42 686	0.51 562	0.55 645	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 642	0.12 567	0.23 705	0.16 643	0.23 689	0.12 550	0.18 643
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 606	0.23 606	0.60 578	0.36 685	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 665	0.50 599	0.59 661	0.41 634	0.76 653	0.49 642	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.64 744	0.40 689	2.56 743	2.02 757	17.61 779	0.51 658	0.52 708	0.61 667	0.76 693	0.82 705	1.11 711	0.63 678	0.54 675	0.75 647	0.49 642	0.16 644	0.24 707	0.18 658	0.21 677	0.25 677	2.42 761

DISCO	0.32 582	0.13 379	0.51 534	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 651	0.37 558	0.45 570	0.62 670	0.36 605	0.64 605	0.49 642	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.11 526

MSMD_ROB	0.60 694	0.33 668	0.61 581	0.30 653	0.25 665	0.86 711	0.35 656	0.55 613	0.67 678	1.10 727	1.49 729	1.76 736	0.97 724	0.88 684	0.49 642	0.23 685	0.21 696	0.27 689	0.27 705	0.25 677	0.24 690

aanetorigin	0.39 633	0.29 645	1.09 693	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 665	0.33 323	0.47 587	0.94 714	0.82 690	0.52 636	0.54 675	0.49 517	0.50 648	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

SGM-Forest	0.36 611	0.17 521	0.47 496	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 683	0.55 613	0.48 599	0.52 665	0.60 648	0.52 636	0.41 634	0.85 678	0.50 648	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FBW_ROB	0.43 650	0.26 626	0.54 548	0.31 659	0.20 611	0.51 658	0.32 638	0.70 702	0.60 661	0.59 680	0.55 628	0.65 681	0.41 634	1.40 733	0.51 650	0.13 588	0.17 675	0.21 673	0.16 650	0.17 626	0.18 643

SCION-MonSter	0.32 582	0.22 596	0.44 467	0.29 641	0.28 680	0.54 669	0.21 473	0.46 500	0.57 651	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 651	0.10 479	0.10 574	0.25 687	0.22 686	0.18 640	0.14 594

DeepPrunerF	0.44 656	0.29 645	1.29 712	0.33 671	0.30 691	0.35 569	0.36 661	0.62 675	1.15 736	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 651	0.18 667	0.14 643	0.23 681	0.21 677	0.17 626	0.17 630

PWC_ROB	0.38 628	0.29 645	0.69 614	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 678	0.57 678	0.85 693	0.51 630	0.40 630	0.71 630	0.52 651	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

RYNet	0.37 621	0.18 536	0.59 576	0.25 552	0.28 680	0.61 682	0.32 638	0.59 654	0.59 656	0.41 608	0.38 481	0.57 656	0.39 625	0.87 681	0.53 654	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 643

ACVNet_1	0.72 706	0.81 732	1.37 717	0.72 731	0.53 722	0.77 701	0.42 686	0.85 726	0.90 711	0.74 700	0.75 681	1.32 726	0.72 705	1.02 706	0.55 655	0.54 727	0.31 720	0.71 734	0.35 714	0.64 728	0.45 718

RainbowNet	0.72 706	0.89 737	1.02 685	0.82 735	0.63 730	0.78 704	0.52 708	0.81 718	0.93 721	0.60 681	0.79 686	0.80 700	0.60 687	0.80 667	0.57 656	0.78 741	0.55 747	0.78 738	0.49 728	0.76 736	0.58 729

anonymity	0.56 685	0.54 715	0.70 620	0.47 711	0.61 728	0.56 671	0.43 688	0.69 700	0.49 608	0.63 686	0.55 628	0.54 645	0.60 687	0.61 588	0.57 656	0.55 728	0.53 744	0.50 724	0.54 735	0.51 718	0.56 726

CrosDoStereo	0.31 573	0.10 158	0.49 513	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 749	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

DeepStereo_LL	0.31 573	0.10 158	0.49 513	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 749	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 655	0.28 431	0.46 657	0.61 588	0.57 656	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

G-Net	0.46 661	0.25 615	0.86 662	0.34 674	0.28 680	0.90 715	0.35 656	0.47 510	0.45 564	0.68 693	1.22 717	0.64 680	0.60 687	0.61 588	0.57 656	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 650

SHD	0.42 645	0.27 634	0.81 646	0.31 659	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 690	0.94 723	0.63 686	0.60 648	0.59 661	0.47 660	0.59 577	0.58 661	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 677

AANet	0.49 670	0.42 695	1.56 724	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 717	0.92 711	0.93 701	0.84 702	0.67 699	0.59 577	0.59 662	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

z-mn7	0.44 656	0.40 689	1.09 693	0.25 552	0.18 565	0.61 682	0.34 652	0.56 629	0.93 721	0.43 624	0.96 703	0.53 641	0.39 625	0.94 695	0.59 662	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

Wz-Net-SNSev	0.43 650	0.41 693	1.27 710	0.30 653	0.21 619	0.44 628	0.41 683	0.61 667	0.65 673	0.46 639	0.65 664	0.62 670	0.39 625	0.74 646	0.59 662	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

MeshStereo	0.58 690	0.27 634	0.67 608	0.22 392	0.17 543	0.66 688	0.37 665	0.78 712	0.61 665	1.47 746	1.30 720	1.65 733	0.79 709	1.12 715	0.59 662	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
SGM_RVC	0.50 674	0.19 553	0.50 524	0.25 552	0.15 485	0.69 692	0.39 676	0.68 699	0.82 700	0.95 717	0.84 692	1.13 716	0.76 707	1.16 718	0.60 666	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ccnet	0.42 645	0.31 660	0.48 507	0.27 615	0.32 695	0.60 681	0.32 638	0.65 684	0.46 582	0.53 671	0.66 666	0.56 651	0.45 651	0.72 636	0.61 667	0.26 698	0.19 688	0.24 683	0.21 677	0.26 685	0.22 677

MFMNet_re	0.72 706	0.76 730	0.99 681	0.62 726	0.70 733	0.77 701	0.67 721	0.75 708	0.83 704	0.78 704	0.86 694	0.69 692	0.78 708	0.71 630	0.61 667	0.66 734	0.59 750	0.61 731	0.58 740	0.68 732	0.71 740

SAMSARA	0.56 685	0.39 688	0.80 643	0.60 725	0.46 714	1.00 719	1.23 753	0.67 696	0.68 681	0.71 696	0.54 623	0.89 706	0.57 682	0.81 671	0.62 669	0.19 673	0.22 700	0.18 658	0.18 667	0.27 690	0.25 692

CSAN	0.50 674	0.35 673	0.78 633	0.36 685	0.23 649	0.56 671	0.59 716	0.61 667	0.70 685	0.64 688	0.78 685	0.65 681	0.60 687	1.38 732	0.62 669	0.21 678	0.17 675	0.20 671	0.20 674	0.18 640	0.18 643

WCMA_ROB	0.51 678	0.21 581	0.65 602	0.25 552	0.21 619	0.58 675	0.32 638	0.54 603	0.55 645	0.95 717	1.40 724	1.28 724	0.81 712	0.73 638	0.62 669	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 650

DNSM	0.28 545	0.28 637	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 672	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 749	0.81 747

zh-mn7	0.46 661	0.45 698	1.48 720	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 700	0.65 690	0.96 703	0.49 618	0.38 618	0.88 684	0.63 672	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

Consistency-Raft	0.55 684	0.48 703	1.02 685	0.45 707	0.49 717	0.49 654	0.47 700	0.72 705	0.72 688	0.45 635	0.82 690	0.47 606	0.60 687	0.50 521	0.63 672	0.39 722	0.39 728	0.44 721	0.51 731	0.52 719	0.37 712

FCDSN-DC	0.63 696	0.31 660	0.61 581	0.36 685	0.30 691	0.65 686	0.37 665	0.66 690	0.68 681	1.14 729	1.54 733	1.71 735	1.26 735	0.92 691	0.64 675	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.27 690	0.27 699
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.41 642	0.28 637	0.62 589	0.30 653	0.19 592	0.51 658	0.47 700	0.58 648	0.59 656	0.56 676	0.47 587	0.49 618	0.41 634	1.21 722	0.64 675	0.12 567	0.18 681	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

w-ln-seven	0.42 645	0.30 652	1.18 702	0.26 587	0.22 636	0.58 675	0.31 630	0.62 675	0.81 699	0.58 679	0.61 655	0.53 641	0.36 605	0.57 564	0.65 677	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

z-ln-s-r	0.32 582	0.21 581	0.82 650	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 648	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 678	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

ACVNet_2	0.89 720	0.87 736	1.25 708	0.82 735	0.62 729	0.97 718	0.62 718	1.14 733	1.42 743	1.00 721	1.40 724	1.47 729	0.84 716	1.11 713	0.66 678	0.61 732	0.43 731	0.78 738	0.49 728	0.75 735	0.52 724

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 701	0.64 723	1.06 689	0.45 707	0.27 674	1.40 740	0.58 714	0.78 712	0.92 717	0.84 706	0.86 694	0.88 705	0.68 701	1.33 730	0.68 680	0.37 720	0.29 717	0.34 712	0.36 717	0.43 714	0.37 712

DStereoO	0.46 661	0.32 666	0.51 534	0.36 685	0.29 690	0.38 591	0.45 692	0.55 613	0.60 661	0.47 646	0.49 595	0.48 612	0.73 706	0.59 577	0.69 681	0.81 743	0.18 681	0.38 716	0.19 672	0.46 717	0.20 662

DPSNet	0.47 664	0.24 610	0.93 673	0.27 615	0.20 611	0.75 700	0.57 713	0.84 723	0.79 697	0.47 646	0.51 605	0.60 664	0.69 702	0.87 681	0.71 682	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 671

XQC	0.43 650	0.37 682	0.96 678	0.34 674	0.25 665	0.53 668	0.34 652	0.60 663	0.73 691	0.51 658	0.46 580	0.57 656	0.47 660	0.70 626	0.72 683	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 684

MFN_U_SF_RVC	0.56 685	0.51 710	1.19 703	0.38 693	0.22 636	0.69 692	0.27 591	0.80 716	0.67 678	0.73 697	0.74 680	0.87 703	0.61 696	0.81 671	0.76 684	0.29 710	0.27 713	0.32 707	0.37 718	0.32 704	0.31 704

PVD	0.58 690	0.34 671	0.84 658	0.39 695	0.31 694	0.59 678	0.47 700	0.80 716	1.25 738	0.92 711	1.09 709	0.79 699	0.82 713	0.85 678	0.76 684	0.21 678	0.18 681	0.22 679	0.18 667	0.27 690	0.35 711

SANet	0.53 683	0.28 637	0.96 678	0.26 587	0.15 485	0.69 692	0.44 691	0.67 696	1.34 741	0.67 692	0.98 706	0.94 707	0.71 704	0.89 686	0.76 684	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 617

MonStereo1	0.93 723	0.56 716	0.82 650	0.69 729	0.58 725	1.37 738	0.35 656	0.94 728	1.25 738	0.93 713	1.90 741	1.52 730	2.10 750	1.27 726	0.77 687	0.69 735	0.33 723	0.75 736	0.47 727	0.70 733	0.57 728

Wz-Net-TNSev	0.51 678	0.58 717	1.61 729	0.25 552	0.21 619	0.65 686	0.45 692	0.63 682	0.69 683	0.51 658	0.54 623	0.71 695	0.60 687	1.00 704	0.77 687	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 662

FC-DCNN	0.70 704	0.30 652	0.69 614	0.32 665	0.27 674	0.81 708	0.39 676	0.79 715	0.82 700	1.41 738	1.58 735	1.98 738	1.26 735	1.02 706	0.77 687	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.26 685	0.26 694

NVStereoNet_ROB	0.67 700	0.49 707	0.83 653	0.48 712	0.40 705	0.51 658	0.46 695	0.70 702	0.77 695	0.84 706	1.72 738	1.02 712	0.83 715	1.23 723	0.79 690	0.32 714	0.38 727	0.40 719	0.46 725	0.36 709	0.41 716
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	0.71 705	0.30 652	0.67 608	0.32 665	0.27 674	0.84 709	0.39 676	0.84 723	0.85 708	1.44 742	1.64 736	2.09 740	1.28 737	1.06 709	0.80 691	0.24 694	0.22 700	0.27 689	0.26 701	0.26 685	0.25 692

RTSC	0.39 633	0.28 637	0.78 633	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 707	0.55 675	0.53 620	0.49 618	0.36 605	0.67 620	0.82 692	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 630

2222	0.57 688	0.36 676	1.06 689	0.45 707	0.25 665	0.89 714	1.27 754	0.66 690	0.59 656	0.51 658	0.91 700	1.08 714	0.57 682	0.84 676	0.84 693	0.21 678	0.15 659	0.25 687	0.18 667	0.25 677	0.15 607

IMH-64-1	0.91 721	0.86 734	0.84 658	0.97 740	0.75 736	0.92 716	0.71 723	1.27 734	1.10 733	0.89 708	1.45 726	1.14 717	0.96 722	1.19 719	0.84 693	0.74 738	0.51 741	0.97 743	0.55 736	0.84 738	0.60 732

IMH-64	0.91 721	0.86 734	0.84 658	0.97 740	0.75 736	0.92 716	0.71 723	1.27 734	1.10 733	0.89 708	1.45 726	1.14 717	0.96 722	1.19 719	0.84 693	0.74 738	0.51 741	0.97 743	0.55 736	0.84 738	0.60 732

WZ-Net	0.52 682	0.38 687	1.90 733	0.30 653	0.24 657	0.57 674	0.48 704	0.62 675	0.78 696	0.50 653	0.71 675	0.68 690	0.54 675	0.98 703	0.84 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 662

zh-sn7	0.48 667	0.51 710	1.43 718	0.29 641	0.20 611	0.47 643	0.39 676	0.57 639	0.62 667	0.52 665	0.81 688	0.52 636	0.56 679	1.05 708	0.87 697	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 617

SPS-STEREO	0.69 703	0.61 721	0.98 680	0.52 721	0.57 724	0.74 697	0.50 707	0.78 712	0.62 667	0.95 717	0.86 694	0.94 707	0.70 703	1.01 705	0.87 697	0.58 731	0.51 741	0.50 724	0.50 730	0.55 721	0.58 729
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 729	0.95 741	1.00 682	1.01 742	0.78 739	1.11 723	0.68 722	1.38 738	1.43 744	1.00 721	1.72 738	1.43 727	1.14 727	1.73 741	0.89 699	1.09 752	0.55 747	0.99 745	0.57 739	0.87 740	0.62 738

test_sample9	0.42 645	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 700	0.23 685	1.82 765	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

test_sample8	0.49 670	0.19 553	0.50 524	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 684	0.38 481	1.15 719	0.67 699	0.66 616	0.91 700	0.23 685	1.82 765	0.28 697	0.24 691	0.18 640	0.16 617

LVE	1.13 731	1.02 742	1.28 711	1.01 742	0.80 742	1.29 735	0.81 735	1.47 742	1.96 749	1.07 726	1.90 741	1.90 737	1.01 726	1.48 734	0.91 700	0.93 749	0.61 753	0.94 742	0.69 745	0.87 740	0.75 744

ELAS_RVC	0.74 710	0.36 676	1.00 682	0.37 691	0.33 696	0.88 712	0.93 740	0.83 721	1.08 731	1.35 734	1.33 723	1.24 722	1.33 739	1.06 709	0.95 703	0.27 703	0.25 710	0.29 701	0.27 705	0.30 700	0.30 701
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	0.50 674	0.20 566	0.78 633	0.24 511	0.26 670	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 673	1.23 718	2.52 747	0.37 614	0.77 659	0.95 703	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

EDNetEfficientorigin	7.51 767	0.52 714	140.47 800	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 726	1.28 732	1.02 707	0.83 701	0.84 716	0.75 647	0.99 705	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 677

Dean	1.17 733	1.04 744	1.49 722	1.03 744	0.78 739	1.20 730	0.77 731	1.48 743	1.96 749	1.28 732	1.99 744	2.15 741	1.14 727	1.25 724	1.00 706	0.81 743	0.60 751	1.01 746	0.69 745	0.92 744	0.74 743

MSAF-DinoV2	0.76 713	0.44 697	1.98 734	0.49 716	0.16 518	0.58 675	0.31 630	0.81 718	0.83 704	0.41 608	0.52 613	0.98 711	0.58 684	4.97 767	1.03 707	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 691	0.27 690	0.26 694

ELAS	0.74 710	0.36 676	0.85 661	0.36 685	0.33 696	1.36 737	0.77 731	0.93 727	0.92 717	1.41 738	1.53 732	1.16 720	1.17 730	0.95 698	1.03 707	0.26 698	0.25 710	0.28 697	0.28 709	0.31 701	0.30 701
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mmmmmm	0.68 701	0.42 695	1.12 698	0.43 702	0.27 674	1.09 722	0.64 719	0.77 710	1.20 737	0.94 714	1.17 715	1.08 714	0.82 713	1.06 709	1.04 709	0.22 683	0.24 707	0.31 705	0.27 705	0.29 696	0.23 684

PWCK	1.00 724	1.17 749	1.70 731	0.91 738	0.41 706	1.19 729	0.92 739	1.10 731	1.14 735	1.16 730	1.14 713	1.25 723	0.88 719	1.75 743	1.04 709	0.87 746	0.50 739	0.87 741	0.53 734	0.96 745	0.52 724

ff1	0.29 558	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

mmx	0.31 573	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

xxx	0.31 573	0.12 305	0.42 443	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

SuperB	0.49 670	0.28 637	2.23 737	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 638	0.47 510	0.82 700	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 651	0.68 621	1.08 711	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.98 746	0.14 594

SGM+DAISY	0.87 719	0.66 725	1.30 713	0.51 718	0.60 727	1.03 720	0.84 737	0.76 709	0.73 691	1.39 736	1.51 731	1.31 725	1.22 733	1.11 713	1.08 711	0.57 730	0.53 744	0.51 726	0.51 731	0.54 720	0.61 736

nnnnnnn	0.74 710	0.33 668	1.35 715	0.42 700	0.35 699	0.79 706	0.46 695	0.82 720	1.08 731	1.05 724	1.50 730	1.57 731	0.98 725	1.12 715	1.09 716	0.27 703	0.25 710	0.32 707	0.31 711	0.34 705	0.32 707

DStereoFS	0.84 718	0.66 725	0.80 643	0.53 722	0.50 718	1.23 731	0.55 711	0.94 728	1.32 740	0.89 708	1.32 721	1.04 713	2.32 753	1.29 728	1.14 717	0.31 713	0.35 725	0.30 703	0.39 721	0.34 705	0.60 732

WAO-7	1.01 726	0.89 737	0.93 673	0.83 737	0.66 732	1.18 727	0.81 735	1.40 739	1.57 747	1.11 728	1.76 740	1.45 728	1.19 732	1.50 735	1.14 717	0.61 732	0.62 754	0.70 733	0.68 744	0.66 731	0.60 732

WAO-6	1.07 730	0.93 740	0.92 671	0.96 739	0.78 739	1.28 734	0.75 728	1.34 737	2.00 751	1.02 723	1.54 733	1.59 732	1.22 733	1.31 729	1.14 717	0.78 741	0.55 747	1.02 747	0.75 749	0.83 737	0.69 739

ADCPNet	0.48 667	0.29 645	1.60 727	0.27 615	0.23 649	0.70 695	0.38 671	0.53 593	0.51 620	0.51 658	0.59 643	0.67 686	0.56 679	0.60 581	1.14 717	0.15 628	0.18 681	0.14 615	0.23 689	0.19 649	0.19 650

RTS	0.78 714	0.48 703	4.68 754	0.34 674	0.28 680	1.12 724	0.46 695	0.62 675	1.03 726	0.73 697	0.89 698	0.60 664	0.59 685	1.61 736	1.16 721	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 650

RTSA	0.78 714	0.48 703	4.68 754	0.34 674	0.28 680	1.12 724	0.46 695	0.62 675	1.03 726	0.73 697	0.89 698	0.60 664	0.59 685	1.61 736	1.16 721	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 650

WAO-8	1.46 740	1.10 746	1.09 693	1.10 746	0.84 743	2.06 744	0.75 728	1.84 748	3.83 760	1.44 742	2.21 747	2.15 741	1.43 741	3.17 753	1.19 723	0.91 747	0.65 756	1.09 748	0.79 750	0.90 742	0.71 740

Venus	1.46 740	1.10 746	1.09 693	1.10 746	0.84 743	2.06 744	0.75 728	1.84 748	3.83 760	1.44 742	2.21 747	2.15 741	1.43 741	3.17 753	1.19 723	0.91 747	0.65 756	1.09 748	0.79 750	0.90 742	0.71 740

KSHMR	1.89 747	1.36 753	1.60 727	1.47 755	1.22 752	1.38 739	1.06 746	1.79 747	5.97 767	1.42 740	5.65 765	2.98 751	1.14 727	2.23 750	1.20 725	1.27 756	1.12 763	1.46 757	1.10 758	1.32 756	1.15 754

ACVNet-4b	0.72 706	0.81 732	1.33 714	0.72 731	0.50 718	0.80 707	0.31 630	0.71 704	0.80 698	0.50 653	0.72 679	0.95 709	0.43 647	0.96 699	1.20 725	1.13 755	0.21 696	0.76 737	0.45 724	0.65 729	0.46 721

TARStereo	1.99 748	0.26 626	2.90 746	0.33 671	1.30 753	3.07 753	2.37 760	2.20 755	4.84 764	3.25 762	6.38 767	4.33 756	3.05 757	1.33 730	1.21 727	0.23 685	0.18 681	0.24 683	0.81 752	0.29 696	1.26 755

ktn	1.77 746	1.36 753	1.22 705	1.43 754	1.14 750	1.52 741	1.08 747	1.51 745	3.96 763	2.77 761	4.69 762	3.35 753	1.46 743	1.69 740	1.25 728	1.43 757	0.77 761	1.45 756	0.99 756	1.32 756	0.96 749

fsdfsdds	1.26 734	0.33 668	1.44 719	0.43 702	0.59 726	2.19 748	1.14 751	1.28 736	2.36 753	2.10 756	4.10 761	3.15 752	1.94 747	1.09 712	1.28 729	0.22 683	0.19 688	0.34 712	0.25 696	0.36 709	0.34 709

light-stereo	2.37 752	0.69 727	3.61 748	3.84 761	3.41 758	4.04 754	0.31 630	2.13 754	1.45 745	3.61 763	6.33 766	6.90 770	0.63 697	4.83 766	1.28 729	0.71 737	0.74 760	0.32 707	0.39 721	1.20 751	0.96 749

ADCRef	0.38 628	0.24 610	0.88 665	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 653	0.58 640	0.35 512	0.47 660	0.48 512	1.29 731	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

1111x	0.32 582	0.11 241	0.40 408	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 732	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

TorneroNet-64	1.43 738	1.03 743	1.20 704	1.10 746	0.86 745	2.26 749	0.73 726	1.84 748	3.84 762	1.25 731	2.25 749	2.69 749	1.42 740	1.76 744	1.43 733	0.76 740	0.50 739	1.09 748	0.66 743	1.23 753	0.76 745

ADCL	0.47 664	0.22 596	1.00 682	0.27 615	0.19 592	0.74 697	0.64 719	0.54 603	0.69 683	0.56 676	0.71 675	0.55 647	0.60 687	0.60 581	1.43 733	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

AnyNet_C01	0.65 698	0.58 717	2.60 744	0.32 665	0.26 670	0.88 712	0.61 717	0.63 682	0.62 667	0.68 693	0.96 703	0.76 698	0.60 687	0.96 699	1.43 733	0.16 644	0.16 668	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 684

notaker	1.45 739	1.34 752	1.48 720	1.40 753	1.07 749	1.18 727	0.85 738	1.48 743	1.40 742	1.51 747	3.46 759	2.40 746	1.81 746	1.76 744	1.45 736	1.11 753	0.69 759	1.38 755	0.87 753	1.31 755	0.97 751

EDNetEfficient	0.63 696	0.37 682	2.40 741	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 706	0.41 440	1.06 729	1.38 735	0.87 697	0.62 670	0.95 721	0.65 612	1.65 737	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 630

ADCMid	0.49 670	0.34 671	1.13 699	0.26 587	0.21 619	0.51 658	0.37 665	0.57 639	0.54 639	0.75 701	0.66 666	0.62 670	0.64 698	0.64 605	1.68 738	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 630

MADNet+	1.01 726	1.16 748	4.72 756	0.70 730	0.47 715	1.24 732	0.96 741	0.97 730	0.89 709	0.65 690	0.77 684	0.87 703	0.85 718	2.09 747	1.68 738	0.38 721	0.39 728	0.31 705	0.27 705	0.43 714	0.39 714

DStereoSA	0.81 717	0.37 682	1.08 692	0.51 718	0.65 731	0.67 689	1.44 756	0.74 707	1.06 729	0.54 673	1.67 737	0.49 618	1.78 745	0.96 699	1.69 740	0.28 707	0.43 731	0.27 689	0.51 731	0.40 713	0.58 729

1111	0.79 716	0.31 660	1.57 725	0.39 695	0.28 680	1.14 726	0.99 743	0.83 721	0.96 724	0.97 720	1.11 711	1.23 721	1.18 731	1.73 741	1.70 741	0.21 678	0.18 681	0.22 679	0.21 677	0.29 696	0.26 694

JetBlue	1.14 732	0.76 730	2.36 739	0.59 724	0.75 736	3.04 752	1.78 758	1.11 732	0.90 711	0.94 714	1.10 710	1.66 734	1.28 737	2.09 747	1.72 742	0.43 724	0.36 726	0.38 716	0.38 720	0.58 723	0.56 726

AnyNet_C32	0.51 678	0.40 689	1.10 697	0.29 641	0.28 680	0.59 678	0.58 714	0.54 603	0.60 661	0.62 684	0.66 666	0.54 645	0.54 675	0.78 661	1.74 743	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 662

UNDER WATER-64	1.55 742	1.19 750	2.52 742	1.31 751	0.95 747	2.12 746	1.21 752	1.45 741	3.19 756	1.43 741	1.32 721	2.64 748	2.04 749	1.63 738	1.83 744	1.11 753	0.67 758	1.28 753	0.92 754	1.19 750	1.02 752

TorneroNet	2.22 749	1.08 745	1.24 707	1.14 750	0.90 746	5.58 758	0.80 733	2.12 753	8.69 770	2.58 759	5.42 764	3.88 755	1.97 748	1.78 746	1.87 745	0.86 745	0.54 746	1.15 752	0.74 748	1.23 753	0.85 748

ADCP+	0.45 659	0.24 610	1.15 701	0.25 552	0.22 636	0.56 671	0.39 676	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 674	0.56 560	1.89 746	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

coex-ft	3.44 754	0.73 729	48.55 798	0.24 511	0.19 592	0.50 657	0.43 688	0.47 510	2.40 754	7.03 770	1.20 716	0.97 710	2.23 751	0.73 638	1.92 747	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 717

UNDER WATER	1.59 743	1.22 751	2.36 739	1.38 752	1.03 748	1.67 743	1.10 748	1.54 746	3.63 758	1.44 742	1.47 728	2.85 750	2.25 752	1.67 739	1.94 748	1.06 751	0.62 754	1.31 754	0.93 755	1.21 752	1.02 752

MANE	1.41 737	0.36 676	0.74 630	0.43 702	0.41 706	2.16 747	0.80 733	2.39 757	3.38 757	2.22 757	3.06 758	3.54 754	2.73 756	2.15 749	1.94 748	0.28 707	0.27 713	0.30 703	0.46 725	0.28 695	0.34 709

xxxx	0.34 601	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 750	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

ADCS	0.58 690	0.40 689	1.35 715	0.29 641	0.24 657	0.55 670	0.45 692	0.67 696	0.83 704	0.76 702	0.71 675	0.68 690	0.60 687	0.76 653	2.23 751	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 677

test_xeample	0.34 601	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 752	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

SGM-ForestM	1.36 735	0.28 637	0.79 640	0.26 587	0.16 518	2.26 749	1.00 744	1.42 740	1.46 746	2.38 758	2.05 745	5.95 762	2.66 755	2.95 752	2.46 753	0.17 656	0.18 681	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 643

AAGNet	0.33 592	0.11 241	0.37 364	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 754	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

MADNet++	2.26 750	1.80 756	2.06 735	2.13 759	1.97 757	2.61 751	1.79 759	2.38 756	2.16 752	2.75 760	2.65 756	2.38 745	2.43 754	3.17 753	3.21 755	2.17 765	1.95 767	1.94 761	1.63 760	2.06 759	2.01 760

HanzoNet	2.97 753	1.69 755	2.29 738	1.74 756	1.33 754	1.53 742	1.03 745	1.99 751	2.64 755	5.51 767	5.16 763	5.90 761	6.82 769	4.32 765	3.29 756	3.16 768	2.02 769	1.92 759	2.87 771	2.24 760	1.89 759

222	0.41 642	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 757	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

LE_ROB	1.76 745	0.20 566	2.68 745	0.48 712	0.52 721	0.78 704	0.96 741	0.84 723	6.61 768	7.40 771	2.08 746	2.08 739	4.83 764	1.27 726	3.79 758	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

UHP	4.71 762	0.60 719	7.05 765	0.48 712	0.70 733	9.17 769	2.53 761	5.32 769	14.17 782	8.26 772	14.83 781	9.91 773	8.72 772	4.02 764	3.96 759	0.41 723	0.31 720	0.37 715	0.56 738	1.09 748	1.78 758

JetRed	2.30 751	2.64 758	6.12 762	1.12 749	1.38 755	5.85 765	3.29 762	1.99 751	1.67 748	1.98 754	1.95 743	2.16 744	1.60 744	2.48 751	4.10 760	1.05 750	1.60 764	1.09 748	1.01 757	1.67 758	1.28 756

DPSimNet_ROB	4.34 761	4.23 759	6.89 764	3.67 760	3.68 759	4.75 755	5.21 771	2.67 758	3.68 759	5.82 768	3.95 760	5.57 758	6.72 768	3.46 757	4.48 761	4.05 772	2.88 770	4.68 773	3.12 773	3.69 762	3.62 765

TCMNet-wrong-test	4.29 757	5.57 765	4.65 753	11.33 773	10.39 767	5.73 764	4.48 769	4.13 763	1.02 725	1.91 753	2.39 750	6.16 765	3.62 760	3.84 763	4.50 762	1.99 761	0.47 735	1.97 762	1.69 761	5.69 767	4.31 767

noway3	4.27 756	5.33 764	4.61 751	11.26 771	10.44 769	5.62 759	4.46 765	4.12 762	0.92 717	1.86 749	2.49 755	6.19 767	3.66 762	3.74 762	4.54 763	1.97 759	0.46 733	2.03 766	1.74 763	5.69 767	4.21 766

noway2	4.26 755	5.26 763	4.63 752	11.29 772	10.43 768	5.62 759	4.46 765	4.09 761	0.90 711	1.87 750	2.47 752	6.20 768	3.67 763	3.62 758	4.54 763	1.97 759	0.46 733	2.02 763	1.74 763	5.72 769	4.32 768

zzzz4	4.31 758	5.77 766	4.85 760	11.37 774	10.45 770	5.64 761	4.46 765	4.20 765	0.91 716	1.87 750	2.47 752	6.11 763	3.60 758	3.65 759	4.59 765	1.99 761	0.47 735	2.02 763	1.74 763	5.77 770	4.37 769

noway1	4.31 758	5.77 766	4.81 759	11.37 774	10.45 770	5.64 761	4.46 765	4.20 765	0.90 711	1.87 750	2.48 754	6.11 763	3.60 758	3.65 759	4.59 765	1.99 761	0.47 735	2.02 763	1.74 763	5.77 770	4.37 769

noway4	4.32 760	5.81 768	4.75 757	11.39 776	10.47 772	5.70 763	4.50 770	4.14 764	0.90 711	1.83 748	2.44 751	6.16 765	3.63 761	3.66 761	4.60 767	2.00 764	0.47 735	2.03 766	1.73 762	5.80 772	4.40 771

BEATNet-Init1	4.73 764	2.61 757	13.29 779	0.58 723	0.53 722	10.12 771	3.33 763	4.83 767	5.01 766	8.75 773	8.51 769	14.08 782	7.60 771	7.70 772	5.34 768	0.28 707	0.28 716	0.34 712	0.37 718	0.57 722	0.45 718

Selective-IGEV-i1pa	5.57 765	7.99 770	4.76 758	0.80 734	0.45 713	12.99 773	3.60 764	9.25 774	7.43 769	6.97 769	9.87 773	8.94 771	7.26 770	14.66 783	5.65 769	3.55 769	1.08 762	1.93 760	0.72 747	0.73 734	2.79 763

tt	4.71 762	0.10 158	3.94 749	2.06 758	1.53 756	10.14 772	16.88 775	9.27 775	4.98 765	1.39 736	1.02 707	4.68 757	4.90 765	3.35 756	5.86 770	5.76 773	9.15 781	2.24 769	2.53 769	3.10 761	1.32 757

LRCNet_RVC	10.90 774	14.34 782	9.35 766	15.35 777	8.04 764	1.08 721	0.34 652	8.78 773	0.70 685	12.63 782	16.05 782	9.85 772	6.54 766	8.57 773	6.34 771	20.27 794	5.40 773	23.70 794	21.88 795	14.87 781	13.83 782

PML	16.10 780	12.82 781	6.78 763	5.23 762	7.76 763	33.92 787	66.56 797	5.30 768	10.28 772	26.12 796	68.59 801	20.51 784	13.49 783	10.06 774	6.78 772	5.96 774	2.00 768	6.04 779	2.18 768	8.96 777	2.60 762

USTest	6.88 766	5.23 762	5.63 761	7.22 765	7.29 762	14.34 775	22.76 776	8.48 772	9.32 771	5.42 766	6.39 768	6.29 769	6.64 767	6.92 770	8.62 773	1.94 758	3.29 771	2.16 768	2.55 770	3.85 763	3.29 764

DGTPSM_ROB	8.34 768	5.10 760	10.37 777	5.31 763	10.18 765	8.33 767	23.60 780	6.06 770	13.41 779	4.90 764	10.87 777	5.65 759	10.44 773	6.17 768	12.59 774	3.74 770	7.55 774	3.69 770	7.26 778	4.14 764	7.46 774

DPSMNet_ROB	8.40 769	5.11 761	10.49 778	5.58 764	10.25 766	8.34 768	23.62 781	6.07 771	13.45 780	4.93 765	10.88 778	5.66 760	10.44 773	6.24 769	12.64 775	3.98 771	7.61 775	3.76 771	7.30 779	4.20 765	7.51 775

iinet-test	10.78 772	9.29 771	9.70 767	10.48 766	10.68 773	17.98 780	25.98 782	12.57 779	13.39 777	9.64 777	10.10 774	10.06 774	10.61 776	11.22 779	12.70 776	6.40 775	7.74 776	5.68 775	6.69 774	7.47 773	7.30 772

IINet	10.78 772	9.29 771	9.70 767	10.48 766	10.68 773	17.98 780	25.98 782	12.57 779	13.39 777	9.64 777	10.10 774	10.06 774	10.61 776	11.22 779	12.70 776	6.40 775	7.74 776	5.68 775	6.69 774	7.47 773	7.30 772

Anonymous_1	16.62 781	9.35 773	9.84 769	10.66 768	14.64 777	18.66 782	27.12 784	12.64 781	13.51 781	10.76 781	10.30 776	10.13 776	10.60 775	11.06 778	12.74 778	15.87 790	7.74 776	16.92 788	43.48 798	58.66 801	7.68 776

DPSM_ROB	11.49 775	9.87 777	10.35 775	11.13 769	11.31 775	19.11 783	27.51 785	13.37 782	14.21 783	10.31 779	11.06 779	10.96 780	11.27 781	11.96 781	13.59 779	6.78 777	8.19 779	6.03 777	7.09 776	7.93 775	7.73 777

DPSM	11.49 775	9.87 777	10.35 775	11.13 769	11.31 775	19.11 783	27.51 785	13.37 782	14.21 783	10.31 779	11.06 779	10.96 780	11.27 781	11.96 781	13.59 779	6.78 777	8.19 779	6.03 777	7.09 776	7.93 775	7.73 777

xxxxx1	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

tt_ll	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

ff	15.27 777	9.54 774	10.31 772	20.13 780	18.88 780	17.08 776	23.03 777	10.36 776	10.99 773	9.21 774	9.62 770	10.74 777	10.61 776	10.72 775	13.89 781	7.97 779	9.20 782	31.85 797	44.72 799	12.84 778	13.69 779

HaxPig	17.72 782	20.22 792	19.73 781	16.53 778	16.51 778	9.27 770	9.33 772	14.34 784	13.27 776	18.65 784	18.70 783	17.35 783	16.77 784	17.04 784	16.45 784	22.05 797	20.89 793	22.27 793	21.53 790	21.29 792	22.13 796

MEDIAN_ROB	21.21 783	24.62 796	23.47 792	19.58 779	19.65 783	13.22 774	10.96 773	17.88 785	17.00 785	22.14 795	22.02 786	20.86 785	20.36 785	21.06 785	19.71 785	25.63 798	24.13 794	26.21 795	25.20 796	25.17 795	25.38 799

AVERAGE_ROB	25.43 792	29.06 797	27.24 793	24.63 791	24.20 792	17.73 779	12.61 774	22.29 788	21.39 788	26.79 797	26.16 795	25.20 794	24.64 796	25.07 794	23.53 786	29.96 799	28.40 799	30.60 796	29.58 797	29.72 796	29.84 800

Selective-IGEV-i16pa	30.47 795	41.93 800	4.02 750	0.49 716	0.37 702	96.94 801	0.74 727	60.26 802	58.76 801	17.24 783	64.39 800	38.26 801	49.53 801	106.11 802	26.15 787	19.96 793	3.42 772	4.39 772	1.81 767	0.39 712	14.22 783

LSM0	24.24 791	19.98 791	22.32 790	24.22 790	40.14 798	38.48 792	55.20 789	26.95 794	28.57 789	20.49 788	21.83 785	22.26 793	22.75 790	24.22 792	27.30 788	13.66 788	16.32 785	12.19 786	14.15 780	16.10 788	17.66 791

Hybrid-DGEV	23.16 788	19.94 790	20.96 789	22.49 784	22.75 786	38.51 793	55.52 796	27.09 796	28.90 796	20.58 789	22.25 790	22.00 787	22.80 792	24.11 791	27.33 789	13.60 785	16.47 786	12.14 780	14.30 785	15.95 782	15.54 786

Selective-RAFT-Error	23.16 788	19.93 789	20.87 788	22.54 788	22.81 789	38.52 794	55.47 791	27.01 795	28.83 794	20.66 793	22.25 790	22.09 792	22.80 792	24.09 790	27.36 790	13.61 787	16.48 787	12.15 784	14.28 782	15.99 787	15.57 789

CasAABBNet	23.10 784	19.86 785	20.64 786	22.47 783	22.73 784	38.41 791	55.50 793	26.89 792	28.70 792	20.61 792	22.15 789	22.08 791	22.75 790	23.99 786	27.36 790	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.27 781	15.95 782	15.53 785

RAFT-FEzeroshot	23.10 784	19.88 787	20.56 784	22.49 784	22.75 786	38.38 788	55.50 793	26.84 789	28.66 790	20.60 790	22.10 787	22.05 788	22.74 788	24.00 788	27.37 792	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.28 782	15.96 784	15.54 786

RAFT-FE	23.10 784	19.88 787	20.56 784	22.49 784	22.75 786	38.38 788	55.50 793	26.84 789	28.66 790	20.60 790	22.10 787	22.05 788	22.74 788	24.00 788	27.37 792	13.59 782	16.48 787	12.14 780	14.28 782	15.96 784	15.54 786

FlowAnything	23.14 787	19.87 786	20.79 787	22.50 787	22.74 785	38.39 790	55.46 790	26.89 792	28.72 793	20.77 794	22.29 792	22.07 790	22.72 787	23.99 786	27.41 794	13.60 785	16.55 792	12.15 784	14.36 786	15.97 786	15.52 784

fast-reg	23.64 790	20.51 793	23.42 791	23.22 789	24.75 793	38.73 795	55.47 791	26.85 791	28.86 795	20.12 787	21.73 784	21.64 786	22.22 786	24.30 793	27.54 795	13.91 789	16.52 791	14.85 787	15.62 787	16.91 789	15.71 790

zzzz2	34.86 798	30.12 798	31.42 796	34.23 792	34.22 796	58.04 798	83.74 800	40.88 800	43.54 797	31.10 800	33.46 798	32.70 797	33.88 797	35.86 797	41.00 796	20.48 795	24.86 797	18.45 791	21.67 793	24.07 793	23.42 797

noway5	34.86 798	30.12 798	31.42 796	34.23 792	34.22 796	58.04 798	83.74 800	40.88 800	43.54 797	31.10 800	33.46 798	32.70 797	33.88 797	35.86 797	41.00 796	20.48 795	24.86 797	18.45 791	21.67 793	24.07 793	23.42 797

zzzzzz3	33.80 796	21.93 794	29.35 794	40.69 796	40.71 799	54.58 797	75.81 799	38.06 798	43.73 799	30.21 798	32.81 796	33.59 799	36.40 799	35.16 795	41.64 798	19.24 791	24.62 795	18.35 789	21.58 791	19.15 790	18.48 792

zzz1	33.83 797	21.95 795	29.58 795	40.69 796	40.71 799	54.57 796	75.77 798	38.08 799	43.79 800	30.23 799	32.84 797	33.61 800	36.40 799	35.19 796	41.64 798	19.25 792	24.62 795	18.36 790	21.58 791	19.16 791	18.49 793

RSGM-EC	29.65 793	17.75 783	10.04 770	35.31 794	33.15 794	26.42 785	46.65 787	19.89 786	17.74 786	18.92 785	23.36 793	30.14 795	23.59 794	41.87 799	45.99 800	59.56 800	34.38 800	33.25 800	20.37 788	34.97 797	19.60 794

acva	29.65 793	17.75 783	10.04 770	35.31 794	33.15 794	26.42 785	46.65 787	19.89 786	17.74 786	18.92 785	23.36 793	30.14 795	23.59 794	41.87 799	45.99 800	59.56 800	34.38 800	33.25 800	20.37 788	34.97 797	19.60 794

test_example2	101.33 800	108.28 801	68.15 799	98.43 798	106.93 801	89.75 800	102.43 802	36.80 797	97.65 802	129.04 802	130.15 802	65.26 802	66.62 802	92.11 801	80.24 802	144.10 802	199.48 802	81.81 802	103.01 802	125.01 802	101.27 801

ccccc		256.29 802		354.40 801	364.36 802	149.10 802		152.89 803		153.93 803		164.00 803		268.02 803		390.55 803	349.22 803	244.59 803	219.82 803	412.30 803

ASD4		6.65 769

Low-res two-view benchmark