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

asda	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.10 126	0.16 97	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.14 153	0.13 88	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.16 48	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.12 33	0.21 82	0.14 43	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.10 80	0.15 71	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 9	0.10 144	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.08 4	0.11 119	0.16 100	0.12 114	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.17 134	0.09 2	0.22 100	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.09 27	0.11 119	0.19 173	0.13 170	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

monster-pro	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.14 153	0.19 207	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-90k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.11 48	0.09 27	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-60k	0.12 77	0.11 224	0.32 264	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.11 92	0.11 119	0.19 173	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-70k	0.12 77	0.10 144	0.27 197	0.19 163	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.21 82	0.15 60	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.12 153	0.20 195	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 124	0.11 224	0.44 432	0.21 292	0.08 24	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.16 71	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.13 201	0.18 146	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-36k	0.12 77	0.12 284	0.28 215	0.19 163	0.08 24	0.17 134	0.15 160	0.22 100	0.18 120	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-34k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.19 163	0.07 2	0.14 39	0.14 108	0.21 82	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 46	0.10 144	0.26 185	0.18 105	0.09 55	0.14 39	0.14 108	0.20 66	0.13 25	0.11 58	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

aanet-new-24k	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.15 60	0.13 122	0.16 156	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

aanet-new-22k	0.12 77	0.11 224	0.28 215	0.20 237	0.08 24	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.19 139	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

aanet-new-8k	0.12 77	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.15 160	0.26 180	0.20 168	0.11 58	0.12 68	0.10 57	0.13 201	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 77	0.10 144	0.21 121	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.21 82	0.17 99	0.12 90	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 77	0.09 88	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.21 82	0.20 168	0.10 35	0.17 176	0.11 92	0.12 153	0.12 5	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 46	0.09 88	0.17 69	0.18 105	0.10 126	0.15 57	0.16 209	0.23 123	0.15 60	0.10 35	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.08 324

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 164	0.19 520	0.70 583	0.17 53	0.12 259	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.10 35	0.12 68	0.10 57	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 77	0.09 88	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.13 28	0.16 209	0.25 160	0.21 190	0.11 58	0.16 156	0.09 27	0.11 119	0.13 12	0.10 6	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.04 1	0.05 34

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 8	0.17 53	0.09 55	0.09 1	0.14 108	0.10 1	0.14 43	0.07 1	0.09 16	0.07 1	0.07 3	0.11 1	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

BStereo	0.13 124	0.10 144	0.42 409	0.18 105	0.11 183	0.13 28	0.14 108	0.24 142	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

Anonymus123	0.14 164	0.10 144	0.42 409	0.18 105	0.11 183	0.36 539	0.14 108	0.28 218	0.22 207	0.12 90	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.16 100	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.06 145

NLSM3	0.13 124	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.24 250	0.11 58	0.15 137	0.12 122	0.13 201	0.17 118	0.15 241	0.05 9	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.05 7	0.05 34

BridgeDepth	0.10 9	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.07 2	0.16 97	0.12 33	0.16 16	0.12 17	0.08 2	0.09 16	0.14 174	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	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
MonStereo	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.18 105	0.10 126	0.13 28	0.12 33	0.15 11	0.12 17	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AdaDepth	0.11 46	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.13 73	0.16 16	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.09 27	0.09 35	0.19 173	0.12 114	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

2.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.10 8	0.19 47	0.18 120	0.14 153	0.17 176	0.09 27	0.10 80	0.18 146	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

4.5_new	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 46	0.11 224	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.16 71	0.13 122	0.13 88	0.08 4	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1

2.5w	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.15 160	0.20 66	0.15 60	0.12 90	0.13 88	0.10 57	0.09 35	0.17 118	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.13 88	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w_new	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.25w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.19 197	0.10 8	0.22 100	0.17 99	0.14 153	0.12 68	0.10 57	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 34

3.75w	0.11 46	0.09 88	0.15 23	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.12 33	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.11 48	0.08 4	0.10 80	0.16 100	0.11 43	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 77	0.11 224	0.18 83	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.07 1	0.12 153	0.15 71	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

2w_stereo	0.11 46	0.10 144	0.15 23	0.18 105	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.14 123	0.08 4	0.11 119	0.13 12	0.12 114	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 77	0.08 41	0.14 8	0.18 105	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

monsterstereo	0.11 46	0.09 88	0.14 8	0.19 163	0.12 259	0.14 39	0.12 33	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.16 156	0.08 4	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.05 9	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.24 161	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.18 310	0.21 82	0.18 120	0.11 58	0.17 176	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.14 208	0.05 9	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

MonSter	0.10 9	0.08 41	0.13 1	0.17 53	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.24 142	0.19 139	0.09 16	0.11 48	0.08 4	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MCSU-Stereo	0.10 9	0.06 1	0.14 8	0.18 105	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.16 16	0.12 17	0.10 35	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

derf	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

mm2	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

mm1	0.09 1	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.13 25	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

CAR	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.10 35	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MSE-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.09 55	0.14 39	0.10 8	0.19 47	0.13 25	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

aanet-new-40k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.11 58	0.14 123	0.10 57	0.11 119	0.12 5	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-32k-new	0.12 77	0.13 352	0.28 215	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.09 27	0.13 201	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

aanet-new-32k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-30k	0.12 77	0.11 224	0.27 197	0.20 237	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.12 90	0.12 68	0.13 142	0.13 201	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

aanet-new-28k	0.12 77	0.11 224	0.35 304	0.20 237	0.08 24	0.16 97	0.14 108	0.19 47	0.14 43	0.12 90	0.14 123	0.12 122	0.12 153	0.15 71	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.07 186	0.05 34

aanet-new-16k	0.12 77	0.11 224	0.26 185	0.20 237	0.08 24	0.14 39	0.12 33	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.12 122	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-10k	0.12 77	0.12 284	0.27 197	0.21 292	0.09 55	0.19 197	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.12 90	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

aanet-new-12k	0.12 77	0.11 224	0.23 151	0.22 363	0.09 55	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.19 139	0.12 90	0.11 48	0.09 27	0.13 201	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.04 2	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

aanet-new-14k	0.12 77	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.08 24	0.13 28	0.14 108	0.25 160	0.21 190	0.12 90	0.15 137	0.09 27	0.14 237	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 77	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.13 340	0.20 239	0.16 209	0.23 123	0.18 120	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.13 201	0.13 12	0.12 114	0.06 49	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 164	0.21 548	0.47 460	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.14 108	0.24 142	0.16 71	0.11 58	0.14 123	0.12 122	0.10 80	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.08 322	0.05 7	0.07 241

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 612

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.23 123	0.21 190	0.16 202	0.22 253	0.10 57	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.18 162	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 124	0.11 224	0.38 352	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.23 123	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

PSi22	0.14 164	0.13 352	0.29 229	0.19 163	0.09 55	0.17 134	0.12 33	0.28 218	0.23 233	0.13 122	0.14 123	0.22 302	0.13 201	0.29 367	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 186	0.06 145

Selective-IGEV-i32	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GeoVLM	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

gcap_with_dpt	0.12 77	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.13 340	0.18 162	0.16 209	0.24 142	0.20 168	0.16 202	0.21 239	0.09 27	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

Pro-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.10 126	0.17 134	0.13 73	0.11 2	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.08 4	0.06 1	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.05 7	0.05 34

MonSter++	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.16 25	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HiDET	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.14 39	0.12 33	0.19 47	0.15 60	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LCMNet	0.10 9	0.07 5	0.15 23	0.15 6	0.09 55	0.15 57	0.12 33	0.18 37	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.11 92	0.10 80	0.15 71	0.13 170	0.06 49	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

VIP-Stereo	0.12 77	0.12 284	0.21 121	0.18 105	0.11 183	0.24 350	0.12 33	0.19 47	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.11 92	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

Replicate-Monster	0.12 77	0.10 144	0.32 264	0.16 25	0.08 24	0.17 134	0.10 8	0.22 100	0.19 139	0.11 58	0.10 36	0.10 57	0.09 35	0.19 173	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.08 324

monsters	0.11 46	0.09 88	0.13 1	0.17 53	0.12 259	0.15 57	0.11 20	0.23 123	0.15 60	0.14 153	0.12 68	0.08 4	0.09 35	0.21 220	0.10 6	0.06 49	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 46	0.06 1	0.17 69	0.15 6	0.11 183	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.16 71	0.11 58	0.15 137	0.09 27	0.07 3	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo-finetune2	0.17 235	0.11 224	0.26 185	0.16 25	0.09 55	0.27 404	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.22 275	0.28 314	0.21 290	0.22 393	0.37 432	0.22 432	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.07 241

xyz-stereo-finetune	0.16 216	0.12 284	0.23 151	0.16 25	0.08 24	0.23 327	0.20 409	0.29 235	0.31 356	0.19 246	0.22 253	0.19 264	0.15 256	0.29 367	0.20 384	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.06 145

LG-Stereo_L2	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.07 3	0.08 4	0.08 15	0.16 100	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 9	0.08 41	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.12 21	0.13 73	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.08 4	0.07 3	0.17 118	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.07 3	0.17 118	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MLG-Stereo	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.18 105	0.07 2	0.15 57	0.11 20	0.17 25	0.11 9	0.08 2	0.06 1	0.10 57	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

MM-Stereo_test2	0.15 200	0.10 144	0.44 432	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.21 440	0.27 195	0.22 207	0.15 173	0.16 156	0.13 142	0.11 119	0.20 195	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.05 34

HART	0.15 200	0.11 224	0.30 240	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.16 209	0.30 255	0.19 139	0.15 173	0.25 288	0.17 230	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.07 384	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.06 145

GREAT-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.25 175	0.16 25	0.11 183	0.14 39	0.16 209	0.17 25	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.09 27	0.09 35	0.18 146	0.10 6	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.10 454
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.20 329	0.13 352	0.33 281	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

CoSv	0.20 329	0.13 352	0.33 281	0.18 105	0.15 451	0.17 134	0.16 209	0.34 306	0.21 190	0.37 519	0.39 460	0.36 480	0.24 425	0.29 367	0.21 411	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.07 241

SCV_C0	0.14 164	0.11 224	0.25 175	0.19 163	0.12 259	0.15 57	0.16 209	0.30 255	0.22 207	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.09 35	0.24 266	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.06 145

AIO_rvc	0.12 77	0.11 224	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.13 142	0.08 15	0.22 240	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

fffft	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.19 357	0.22 100	0.16 71	0.14 153	0.11 48	0.13 142	0.10 80	0.24 266	0.18 327	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.14 6	0.16 71	0.11 58	0.10 36	0.09 27	0.08 15	0.21 220	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

SMoEStereo_RVC	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.19 47	0.19 139	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.11 119	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

mms	0.13 124	0.11 224	0.19 93	0.19 163	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.17 176	0.14 174	0.09 35	0.24 266	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

ours_stereo	0.13 124	0.11 224	0.23 151	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.18 310	0.20 66	0.19 139	0.13 122	0.18 197	0.14 174	0.10 80	0.23 250	0.14 208	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.06 103	0.05 34

fffy	0.14 164	0.11 224	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.13 201	0.25 296	0.14 208	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

WCG-NET	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.08 24	0.18 162	0.17 260	0.21 82	0.28 307	0.18 239	0.21 239	0.15 196	0.12 153	0.18 146	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

IGEV-Stereo++	0.11 46	0.08 41	0.15 23	0.19 163	0.11 183	0.14 39	0.10 8	0.22 100	0.18 120	0.10 35	0.13 88	0.10 57	0.11 119	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo	0.13 124	0.10 144	0.22 137	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.16 71	0.13 122	0.15 137	0.13 142	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

WCG-NET（raft）	0.14 164	0.09 88	0.23 151	0.17 53	0.08 24	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.26 277	0.18 239	0.19 207	0.20 277	0.12 153	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

RSM++	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.20 237	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.21 82	0.19 139	0.12 90	0.12 68	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

RSM	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.20 237	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.23 123	0.18 120	0.13 122	0.13 88	0.15 196	0.09 35	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

gcap-zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

test_for_model	0.13 124	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 77	0.08 41	0.29 229	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.19 47	0.17 99	0.11 58	0.14 123	0.11 92	0.12 153	0.13 12	0.10 6	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.19 612

MoCha-V2	0.13 124	0.08 41	0.26 185	0.23 422	0.09 55	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.16 71	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.14 237	0.20 195	0.11 43	0.06 49	0.07 384	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

MIM_Stereo	0.18 260	0.12 284	0.38 352	0.20 237	0.11 183	0.17 134	0.14 108	0.35 330	0.25 265	0.27 331	0.35 412	0.23 324	0.13 201	0.27 334	0.16 268	0.06 49	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.06 145

testlalala	0.13 124	0.09 88	0.22 137	0.17 53	0.14 390	0.19 197	0.15 160	0.25 160	0.22 207	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.09 35	0.13 12	0.11 43	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.05 34

LL-Strereo2	0.18 260	0.18 504	0.39 368	0.22 363	0.12 259	0.24 350	0.13 73	0.31 267	0.23 233	0.24 298	0.20 224	0.24 339	0.12 153	0.26 314	0.15 241	0.06 49	0.06 245	0.12 530	0.09 425	0.08 270	0.07 241

4D-IteraStereo	0.17 235	0.16 469	0.50 487	0.21 292	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.28 218	0.28 307	0.23 283	0.20 224	0.20 277	0.11 119	0.19 173	0.14 208	0.06 49	0.04 2	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.06 145

LoS_RVC	0.13 124	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.20 66	0.17 99	0.13 122	0.19 207	0.12 122	0.15 256	0.17 118	0.13 170	0.06 49	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.12 516

Selective-IGEV	0.12 77	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.27 195	0.15 60	0.13 122	0.14 123	0.13 142	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

ProNet	0.14 164	0.12 284	0.25 175	0.19 163	0.11 183	0.19 197	0.19 357	0.27 195	0.20 168	0.14 153	0.13 88	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.07 241

RAFT_CTSACE	0.21 350	0.16 469	0.41 399	0.25 517	0.15 451	0.22 304	0.24 517	0.32 279	0.28 307	0.33 458	0.51 567	0.29 408	0.17 311	0.32 397	0.13 170	0.06 49	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.06 145

test_4	0.18 260	0.12 284	0.34 293	0.23 422	0.12 259	0.18 162	0.22 468	0.26 180	0.24 250	0.24 298	0.47 549	0.22 302	0.13 201	0.24 266	0.16 268	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.07 186	0.05 34

iRaft-Stereo_5w	0.23 404	0.18 504	0.44 432	0.22 363	0.13 340	0.19 197	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.34 461	0.23 407	0.65 575	0.27 495	0.06 49	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

test-3	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.26 321	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_1	0.16 216	0.09 88	0.31 255	0.21 292	0.11 183	0.18 162	0.16 209	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.16 156	0.22 302	0.12 153	0.26 314	0.18 327	0.06 49	0.04 2	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.06 145

test_3	0.18 260	0.11 224	0.32 264	0.24 477	0.11 183	0.22 304	0.25 534	0.31 267	0.31 356	0.25 308	0.18 197	0.23 324	0.13 201	0.25 296	0.19 361	0.06 49	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

cross-raft	0.17 235	0.12 284	0.41 399	0.23 422	0.10 126	0.20 239	0.24 517	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.29 408	0.15 256	0.17 118	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 235	0.14 401	0.32 264	0.20 237	0.09 55	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.25 308	0.33 391	0.20 277	0.17 311	0.19 173	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.05 34

AFF-stereo	0.18 260	0.15 440	0.32 264	0.21 292	0.10 126	0.18 162	0.18 310	0.33 294	0.27 288	0.25 308	0.37 431	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.15 241	0.06 49	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

Anonymus	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.19 163	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.20 66	0.16 71	0.11 58	0.09 16	0.14 174	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

PhaseNet	0.13 124	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.24 142	0.17 99	0.11 58	0.12 68	0.16 218	0.12 153	0.19 173	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

TestStereo-Hl	0.18 260	0.11 224	0.31 255	0.17 53	0.10 126	0.22 304	0.16 209	0.36 349	0.29 326	0.23 283	0.26 298	0.22 302	0.19 356	0.38 438	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.07 241

qqai	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.18 105	0.09 55	0.11 15	0.12 33	0.16 16	0.14 43	0.08 2	0.09 16	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

quiztm	0.15 200	0.15 440	0.25 175	0.22 363	0.14 390	0.17 134	0.17 260	0.33 294	0.21 190	0.18 239	0.21 239	0.14 174	0.10 80	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.05 34

MGA	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.10 126	0.15 57	0.10 8	0.18 37	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.07 3	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

PointNet	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.14 108	0.17 25	0.14 43	0.08 2	0.11 48	0.12 122	0.09 35	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

LiteMatch*	0.11 46	0.07 5	0.22 137	0.16 25	0.10 126	0.13 28	0.13 73	0.18 37	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.09 27	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

aanet-new	0.13 124	0.11 224	0.30 240	0.20 237	0.13 340	0.20 239	0.14 108	0.23 123	0.16 71	0.12 90	0.13 88	0.09 27	0.15 256	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145

RT-Monster	0.15 200	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.14 390	0.20 239	0.11 20	0.29 235	0.32 367	0.24 298	0.22 253	0.17 230	0.13 201	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

PipStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22b	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.15 11	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.13 142	0.09 35	0.12 5	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 48	0.15 6	0.07 2	0.09 1	0.11 20	0.14 6	0.10 4	0.08 2	0.07 3	0.11 92	0.08 15	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA3	0.10 9	0.10 144	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.16 97	0.14 108	0.14 6	0.13 25	0.11 58	0.09 16	0.10 57	0.10 80	0.16 100	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.15 160	0.24 142	0.17 99	0.13 122	0.15 137	0.16 218	0.13 201	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Foundation-i1b	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.15 160	0.25 160	0.16 71	0.14 153	0.15 137	0.17 230	0.12 153	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 77	0.07 5	0.14 8	0.15 6	0.07 2	0.18 162	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.16 202	0.16 156	0.18 244	0.13 201	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

DepthFocus	0.10 9	0.07 5	0.21 121	0.15 6	0.11 183	0.10 13	0.13 73	0.15 11	0.08 1	0.12 90	0.10 36	0.09 27	0.07 3	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.05 34

Foundation-i1	0.13 124	0.07 5	0.16 48	0.17 53	0.11 183	0.17 134	0.16 209	0.32 279	0.22 207	0.15 173	0.17 176	0.20 277	0.13 201	0.14 31	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

Foundation-i32	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.06 1	0.09 1	0.12 33	0.14 6	0.09 2	0.08 2	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.11 1	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 9	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.07 2	0.16 97	0.13 73	0.17 25	0.14 43	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.14 31	0.09 1	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

LACA1	0.09 1	0.10 144	0.13 1	0.16 25	0.07 2	0.15 57	0.12 33	0.15 11	0.11 9	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.10 80	0.13 12	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.05 7	0.05 34

Test_v1	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.15 6	0.09 55	0.13 28	0.13 73	0.22 100	0.16 71	0.09 16	0.10 36	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 329	0.14 401	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.26 393	0.16 209	0.31 267	0.27 288	0.32 445	0.58 601	0.23 324	0.15 256	0.23 250	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.06 145

Hybrid-DGEV-2	0.21 350	0.15 440	0.34 293	0.24 477	0.13 340	0.28 424	0.14 108	0.48 486	0.44 517	0.27 331	0.24 276	0.25 349	0.25 447	0.28 348	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DispViT+	0.12 77	0.07 5	0.19 93	0.15 6	0.16 484	0.10 13	0.12 33	0.26 180	0.23 233	0.13 122	0.11 48	0.10 57	0.08 15	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 46	0.08 41	0.23 151	0.16 25	0.07 2	0.09 1	0.12 33	0.20 66	0.17 99	0.10 35	0.15 137	0.08 4	0.08 15	0.14 31	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34
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 9	0.07 5	0.15 23	0.13 1	0.07 2	0.16 97	0.10 8	0.20 66	0.14 43	0.09 16	0.10 36	0.09 27	0.12 153	0.13 12	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.05 68	0.06 103	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

WQFJX	0.18 260	0.10 144	0.17 69	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.18 310	0.53 555	0.45 529	0.17 221	0.16 156	0.14 174	0.16 280	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.08 473	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

NLMM	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.22 363	0.18 530	0.25 369	0.19 357	0.51 524	0.51 583	0.15 173	0.17 176	0.15 196	0.16 280	0.20 195	0.20 384	0.07 128	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

CSFM-Stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.16 25	0.08 24	0.16 97	0.13 73	0.21 82	0.11 9	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.10 80	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.06 245	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 34

GSStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.17 53	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

GS-Stereo							0.16 209	0.26 180	0.18 120	0.13 122	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

FE-Mocha	0.16 216	0.10 144	0.33 281	0.19 163	0.13 340	0.19 197	0.15 160	0.35 330	0.22 207	0.24 298	0.24 276	0.20 277	0.14 237	0.17 118	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

IGEV-FE	0.18 260	0.10 144	0.65 565	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

252Zero-FE	0.14 164	0.07 5	0.17 69	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.21 82	0.19 139	0.77 662	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.13 12	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

Zero-FE251	0.14 164	0.09 88	0.24 161	0.17 53	0.09 55	0.20 239	0.13 73	0.20 66	0.14 43	0.61 642	0.13 88	0.13 142	0.11 119	0.14 31	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DA	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

Monster-pub-mixall	0.10 9	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.11 15	0.09 2	0.20 66	0.12 17	0.11 58	0.11 48	0.08 4	0.08 15	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 145

GGEV	0.14 164	0.10 144	0.18 83	0.21 292	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.14 153	0.17 176	0.16 218	0.14 237	0.17 118	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

GASTEREO	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.23 422	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.19 173	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

MSCF	0.13 124	0.12 284	0.21 121	0.22 363	0.10 126	0.16 97	0.15 160	0.26 180	0.18 120	0.17 221	0.16 156	0.11 92	0.13 201	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.07 237	0.06 103	0.06 145

water-stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.19 163	0.10 126	0.17 134	0.14 108	0.25 160	0.19 139	0.17 221	0.23 262	0.15 196	0.15 256	0.12 5	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

depthmonostereo	0.14 164	0.09 88	0.19 93	0.19 163	0.08 24	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.23 233	0.16 202	0.18 197	0.14 174	0.17 311	0.19 173	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.05 34

DilatedVolume-Stereo	0.14 164	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.14 108	0.24 142	0.21 190	0.21 267	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.05 7	0.05 34

xyz-stereo	1.40 692	0.10 144	17.09 729	0.18 105	0.07 2	4.78 711	0.18 310	0.29 235	0.34 391	0.36 511	2.81 709	0.40 521	0.29 508	0.56 523	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.06 153	0.06 103	0.05 34

111111	0.11 46	0.07 5	0.17 69	0.19 163	0.11 183	0.13 28	0.11 20	0.22 100	0.15 60	0.11 58	0.12 68	0.12 122	0.08 15	0.18 146	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.06 145

MLG-Stereo_test3	0.10 9	0.08 41	0.16 48	0.17 53	0.08 24	0.16 97	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.10 35	0.07 3	0.10 57	0.08 15	0.14 31	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

MLG-Stereo_test2	0.10 9	0.08 41	0.15 23	0.17 53	0.09 55	0.15 57	0.11 20	0.16 16	0.10 4	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.06 1	0.15 71	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

LG-G_1	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-G	0.11 46	0.08 41	0.18 83	0.18 105	0.07 2	0.21 272	0.09 2	0.19 47	0.11 9	0.10 35	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 124	0.09 88	0.24 161	0.20 237	0.10 126	0.15 57	0.14 108	0.22 100	0.16 71	0.12 90	0.19 207	0.15 196	0.11 119	0.13 12	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.07 186	0.06 145

MM-Stereo_test3	0.17 235	0.12 284	0.29 229	0.23 422	0.14 390	0.19 197	0.22 468	0.39 380	0.36 420	0.16 202	0.24 276	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.06 145

MM-Stereo_test1	0.17 235	0.10 144	0.39 368	0.23 422	0.11 183	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.21 239	0.15 196	0.14 237	0.23 250	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.06 145

Reg-Stereo(zero)	0.16 216	0.07 5	0.36 324	0.19 163	0.10 126	0.19 197	0.14 108	0.28 218	0.24 250	0.22 275	0.20 224	0.24 339	0.18 340	0.21 220	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

SCV	0.14 164	0.14 401	0.24 161	0.21 292	0.11 183	0.15 57	0.16 209	0.31 267	0.18 120	0.11 58	0.15 137	0.13 142	0.10 80	0.23 250	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 124	0.14 401	0.19 93	0.26 551	0.09 55	0.15 57	0.13 73	0.22 100	0.18 120	0.12 90	0.11 48	0.10 57	0.13 201	0.21 220	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.05 34

FoundationStereo	0.09 1	0.07 5	0.16 48	0.16 25	0.08 24	0.12 21	0.13 73	0.11 2	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.10 57	0.09 35	0.11 1	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

HUF	0.15 200	0.11 224	0.38 352	0.17 53	0.11 183	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.20 168	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.11 119	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.20 651	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.14 558

AIO_test	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.15 57	0.17 260	0.19 47	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.14 174	0.09 35	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-test1	0.19 308	0.14 401	0.41 399	0.27 579	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.39 380	0.36 420	0.17 221	0.26 298	0.18 244	0.13 201	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.06 103	0.09 395

castereo++	0.13 124	0.10 144	0.18 83	0.18 105	0.10 126	0.27 404	0.13 73	0.23 123	0.23 233	0.11 58	0.13 88	0.16 218	0.10 80	0.18 146	0.10 6	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 164	0.10 144	0.19 93	0.18 105	0.10 126	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.13 122	0.18 197	0.16 218	0.16 280	0.15 71	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.05 34

GIP-stereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.19 163	0.11 183	0.16 97	0.14 108	0.29 235	0.18 120	0.11 58	0.16 156	0.13 142	0.09 35	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

tt45	0.14 164	0.09 88	0.22 137	0.19 163	0.11 183	0.23 327	0.18 310	0.22 100	0.17 99	0.15 173	0.13 88	0.14 174	0.10 80	0.30 383	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.07 241

999	0.14 164	0.08 41	0.24 161	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.24 142	0.18 120	0.13 122	0.16 156	0.14 174	0.11 119	0.36 429	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

tg	0.16 216	0.11 224	0.25 175	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.15 160	0.34 306	0.24 250	0.20 253	0.25 288	0.19 264	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

dual_stereo	0.10 9	0.07 5	0.14 8	0.17 53	0.08 24	0.09 1	0.13 73	0.24 142	0.13 25	0.10 35	0.09 16	0.09 27	0.08 15	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.05 7	0.05 34

UGAM-zero	0.23 404	0.10 144	0.54 511	0.19 163	0.13 340	0.21 272	0.14 108	0.44 443	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.51 591	0.33 549	0.65 575	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.06 103	0.07 241

GCAP-BAT	0.21 350	0.08 41	1.22 666	0.29 603	0.43 666	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

Occ-G	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.17 53	0.10 126	0.15 57	0.19 357	0.22 100	0.19 139	0.13 122	0.19 207	0.21 290	0.11 119	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.06 145

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 463	0.14 401	0.95 639	0.21 292	0.27 635	0.20 239	0.19 357	0.48 486	0.25 265	0.26 321	0.55 589	0.34 461	0.18 340	0.25 296	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.12 549	0.12 517	0.12 516

U	1.00 681	0.09 88	0.21 121	0.21 292	3.68 713	6.12 716	0.14 108	0.21 82	0.21 190	0.11 58	0.11 48	0.10 57	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.07 128	0.05 40	5.42 723	2.90 721	0.07 186	0.06 145

IGEV-Stereo+	0.12 77	0.08 41	0.17 69	0.18 105	0.13 340	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.10 35	0.08 15	0.10 57	0.10 80	0.21 220	0.11 43	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.16 573	0.24 651

RAFT-Stereo-weight	0.15 200	0.09 88	0.26 185	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.29 326	0.24 298	0.20 224	0.19 264	0.10 80	0.18 146	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

H2IRNET	0.18 260	0.13 352	0.35 304	0.21 292	0.12 259	0.20 239	0.15 160	0.27 195	0.30 342	0.17 221	0.31 358	0.25 349	0.20 367	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.06 145

MGS-Stereo	0.14 164	0.11 224	0.32 264	0.19 163	0.11 183	0.18 162	0.17 260	0.20 66	0.22 207	0.14 153	0.24 276	0.15 196	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.10 428	0.06 145

IGEV++	0.13 124	0.10 144	0.23 151	0.21 292	0.10 126	0.15 57	0.15 160	0.29 235	0.16 71	0.12 90	0.15 137	0.12 122	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.07 241

MyStereo07	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.29 235	0.21 190	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.13 201	0.25 296	0.13 170	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo06	0.20 329	0.12 284	0.57 528	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.40 393	0.21 190	0.30 405	0.24 276	0.31 434	0.18 340	0.22 240	0.18 327	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo05	0.23 404	0.12 284	0.57 528	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.48 486	0.52 592	0.31 423	0.23 262	0.25 349	0.22 393	0.30 383	0.21 411	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

MyStereo04	0.23 404	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.23 495	0.49 496	0.52 592	0.28 344	0.23 262	0.27 381	0.23 407	0.30 383	0.22 432	0.07 128	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.08 324

AE-Stereo	0.17 235	0.11 224	0.31 255	0.24 477	0.14 390	0.23 327	0.18 310	0.34 306	0.29 326	0.15 173	0.25 288	0.21 290	0.13 201	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.07 186	0.06 145

ff7	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEVStereo-DCA	0.14 164	0.11 224	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

ffff	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

rrr	0.17 235	0.11 224	0.57 528	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.22 207	0.15 173	0.12 68	0.14 174	0.12 153	0.28 348	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

11t	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

IGEV_Zeroshot_test	0.18 260	0.10 144	0.65 565	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.34 306	0.19 139	0.28 344	0.22 253	0.27 381	0.13 201	0.23 250	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.06 145

MSKI-zero shot	0.17 235	0.09 88	0.43 422	0.20 237	0.11 183	0.21 272	0.15 160	0.32 279	0.21 190	0.23 283	0.24 276	0.23 324	0.10 80	0.31 390	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

CASnet	0.14 164	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.08 24	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.22 275	0.20 224	0.15 196	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.11 492	0.09 425	0.08 270	0.05 34
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 329	0.08 41	1.14 661	0.29 603	0.43 666	0.16 97	0.15 160	0.27 195	0.25 265	0.14 153	0.17 176	0.15 196	0.11 119	0.20 195	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

AEACV	0.13 124	0.09 88	0.23 151	0.18 105	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.23 123	0.14 43	0.13 122	0.17 176	0.13 142	0.16 280	0.16 100	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

GCAP-Stereo	0.14 164	0.14 401	0.33 281	0.20 237	0.09 55	0.21 272	0.10 8	0.26 180	0.20 168	0.18 239	0.19 207	0.15 196	0.13 201	0.17 118	0.13 170	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.06 145

RAFT-Test	0.17 235	0.10 144	0.38 352	0.19 163	0.12 259	0.25 369	0.17 260	0.33 294	0.23 233	0.23 283	0.29 328	0.27 381	0.14 237	0.20 195	0.14 208	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

HH	0.18 260	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

HanStereo	0.18 260	0.12 284	0.55 518	0.22 363	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.34 306	0.19 139	0.20 253	0.24 276	0.34 461	0.18 340	0.29 367	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.06 145

anonymousdsp2	0.17 235	0.10 144	0.28 215	0.20 237	0.11 183	0.25 369	0.17 260	0.41 407	0.31 356	0.23 283	0.23 262	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.08 270	0.07 241

anonymousdsp	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

CES	0.14 164	0.08 41	0.19 93	0.17 53	0.22 600	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.14 153	0.17 176	0.14 174	0.10 80	0.18 146	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.08 270	0.18 605

EGLCR-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.20 109	0.18 105	0.09 55	0.21 272	0.13 73	0.27 195	0.21 190	0.13 122	0.10 36	0.15 196	0.09 35	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

DCRE	0.20 329	0.13 352	0.40 376	0.21 292	0.15 451	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.22 275	0.80 648	0.23 324	0.16 280	0.23 250	0.15 241	0.07 128	0.07 384	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.06 145

Selective-RAFT	0.17 235	0.12 284	0.30 240	0.24 477	0.10 126	0.29 446	0.15 160	0.32 279	0.31 356	0.17 221	0.17 176	0.21 290	0.18 340	0.28 348	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.06 145

MC-Stereo	0.14 164	0.09 88	0.25 175	0.21 292	0.09 55	0.18 162	0.16 209	0.23 123	0.19 139	0.18 239	0.23 262	0.16 218	0.13 201	0.22 240	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

RCA-Stereo	0.16 216	0.09 88	0.25 175	0.20 237	0.10 126	0.19 197	0.17 260	0.36 349	0.35 407	0.20 253	0.25 288	0.17 230	0.17 311	0.18 146	0.14 208	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.05 34

CroCo-Stereo Lap2	0.15 200	0.15 440	0.28 215	0.25 517	0.18 530	0.11 15	0.19 357	0.28 218	0.21 190	0.13 122	0.16 156	0.15 196	0.12 153	0.17 118	0.14 208	0.07 128	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

TestStereo1	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

DCANet-4	0.19 308	0.10 144	0.52 504	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.36 349	0.39 456	0.29 373	0.30 343	0.17 230	0.22 393	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ccc-4	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.27 195	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.07 241

fff	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

ADStereo(finetuned)	0.19 308	0.13 352	0.49 476	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.31 539	0.21 220	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

raft_robust	0.22 387	0.17 489	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.23 327	0.22 468	0.49 496	0.48 562	0.32 445	0.32 368	0.26 371	0.23 407	0.53 503	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.06 145

RAFT+CT+SA	0.21 350	0.18 504	0.33 281	0.25 517	0.18 530	0.23 327	0.29 577	0.40 393	0.36 420	0.24 298	0.38 446	0.18 244	0.16 280	0.32 397	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.12 549	0.09 359	0.09 395

test_5	0.23 404	0.19 520	0.38 352	0.26 551	0.18 530	0.25 369	0.29 577	0.40 393	0.37 431	0.29 373	0.40 471	0.25 349	0.22 393	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.10 454

SA-5K	0.21 350	0.16 469	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.26 393	0.27 554	0.40 393	0.36 420	0.29 373	0.39 460	0.22 302	0.21 376	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.07 241

Sa-1000	0.22 387	0.15 440	0.35 304	0.23 422	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.47 473	0.39 456	0.30 405	0.50 561	0.26 371	0.19 356	0.33 404	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

SA	0.22 387	0.16 469	0.36 324	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.23 495	0.45 453	0.40 474	0.27 331	0.44 520	0.23 324	0.23 407	0.33 404	0.17 299	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.08 270	0.06 145

IGEV-Stereo	0.14 164	0.12 284	0.27 197	0.19 163	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.20 168	0.15 173	0.13 88	0.12 122	0.12 153	0.24 266	0.12 114	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 308	0.10 144	0.46 452	0.19 163	0.13 340	0.25 369	0.19 357	0.52 543	0.19 139	0.29 373	0.21 239	0.22 302	0.20 367	0.28 348	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.08 270	0.08 324

GLC_STEREO	0.15 200	0.10 144	0.24 161	0.21 292	0.09 55	0.17 134	0.15 160	0.23 123	0.27 288	0.17 221	0.20 224	0.17 230	0.11 119	0.23 250	0.16 268	0.07 128	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

IPLG	0.21 350	0.15 440	0.53 508	0.21 292	0.12 259	0.28 424	0.17 260	0.42 421	0.30 342	0.33 458	0.32 368	0.15 196	0.17 311	0.50 485	0.21 411	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

MIPNet	0.21 350	0.15 440	0.52 504	0.21 292	0.12 259	0.27 404	0.20 409	0.45 453	0.37 431	0.30 405	0.23 262	0.19 264	0.24 425	0.27 334	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

IPLGR	0.21 350	0.13 352	0.61 544	0.21 292	0.11 183	0.25 369	0.18 310	0.41 407	0.37 431	0.28 344	0.27 306	0.21 290	0.19 356	0.37 432	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

GMOStereo	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

error version	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-v	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

CrosDoStereo	0.31 535	0.10 144	0.49 476	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 707	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 616	0.28 397	0.46 618	0.61 551	0.57 618	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

LCNet	0.21 350	0.11 224	0.29 229	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.19 357	0.34 306	0.26 277	0.28 344	0.35 412	0.26 371	0.30 522	0.35 420	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.13 533	0.22 639

STrans-v2	0.24 435	0.13 352	0.54 511	0.21 292	0.12 259	0.23 327	0.21 440	0.47 473	0.28 307	0.31 423	0.42 496	0.36 480	0.35 563	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

TransformOpticalFlow	0.24 435	0.13 352	0.56 525	0.23 422	0.11 183	0.21 272	0.19 357	0.40 393	0.32 367	0.30 405	0.43 509	0.36 480	0.31 539	0.61 551	0.20 384	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.07 241

OMP-Stereo	0.23 404	0.14 401	0.35 304	0.29 603	0.13 340	0.21 272	0.16 209	0.37 360	0.33 381	0.34 478	0.30 343	0.34 461	0.19 356	0.70 589	0.24 465	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NRIStereo	0.18 260	0.11 224	0.35 304	0.23 422	0.11 183	0.24 350	0.20 409	0.29 235	0.26 277	0.26 321	0.25 288	0.25 349	0.18 340	0.34 411	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

PSM-AAD	0.25 463	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.26 393	0.38 633	0.34 306	0.28 307	0.35 495	0.39 460	0.28 397	0.79 669	0.30 383	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.08 270	0.21 633

KYRaft	0.22 387	0.10 144	0.30 240	0.23 422	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.35 330	0.24 250	0.35 495	0.54 585	0.34 461	0.26 457	0.29 367	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.10 469	0.08 270	0.31 664

ASMatch	0.23 404	0.11 224	0.51 497	0.24 477	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.28 307	0.28 344	0.68 631	0.27 381	0.26 457	0.50 485	0.22 432	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.11 492

DeepStereo_LL	0.31 535	0.10 144	0.49 476	0.18 105	0.12 259	0.22 304	1.11 707	0.34 306	0.37 431	0.38 534	0.61 616	0.28 397	0.46 618	0.61 551	0.57 618	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.07 241

DEmStereo	0.26 481	0.09 88	0.47 460	0.19 163	0.12 259	0.30 466	0.25 534	0.28 218	0.36 420	0.36 511	0.58 601	0.25 349	0.48 627	0.53 503	0.44 591	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.06 103	0.07 241

THIR-Stereo	0.29 521	0.12 284	0.41 399	0.19 163	0.11 183	0.28 424	0.72 684	0.32 279	0.35 407	0.37 519	0.65 625	0.34 461	0.50 630	0.57 527	0.45 594	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.07 241

DRaft	0.24 435	0.10 144	0.34 293	0.18 105	0.12 259	0.28 424	0.23 495	0.33 294	0.39 456	0.38 534	0.61 616	0.21 290	0.41 595	0.48 476	0.42 585	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.08 324

GrayStereo	0.25 463	0.09 88	0.32 264	0.26 551	0.13 340	0.23 327	0.47 660	0.34 306	0.30 342	0.39 549	0.47 549	0.30 425	0.79 669	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.13 536

RAFT-RH_RVC	0.25 463	0.11 224	0.45 444	0.21 292	0.12 259	0.25 369	0.14 108	0.27 195	0.27 288	0.38 534	1.15 673	0.23 324	0.17 311	0.57 527	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.06 103	0.07 241

RAFT-345	0.21 350	0.10 144	0.46 452	0.22 363	0.11 183	0.20 239	0.16 209	0.26 180	0.25 265	0.27 331	0.66 627	0.21 290	0.16 280	0.55 512	0.21 411	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.06 145

test-2	0.18 260	0.14 401	0.30 240	0.22 363	0.12 259	0.20 239	0.27 554	0.26 180	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.26 371	0.17 311	0.15 71	0.12 114	0.07 128	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.05 34

test-1	0.17 235	0.11 224	0.40 376	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.34 306	0.26 277	0.20 253	0.24 276	0.22 302	0.14 237	0.16 100	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.06 103	0.08 324

GMM-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.43 422	0.23 422	0.13 340	0.24 350	0.25 534	0.37 360	0.27 288	0.30 405	0.45 532	0.27 381	0.21 376	0.31 390	0.17 299	0.07 128	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.19 612

Prome-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.30 240	0.24 477	0.12 259	0.23 327	0.23 495	0.36 349	0.25 265	0.33 458	0.59 604	0.24 339	0.28 493	0.29 367	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.20 624

iRaftStereo_RVC	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.11 183	0.20 239	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.20 253	0.25 288	0.18 244	0.12 153	0.20 195	0.15 241	0.07 128	0.05 40	0.09 355	0.09 425	0.08 270	0.07 241

CREStereo++_RVC	0.15 200	0.08 41	0.26 185	0.17 53	0.11 183	0.18 162	0.13 73	0.22 100	0.30 342	0.21 267	0.30 343	0.13 142	0.11 119	0.16 100	0.15 241	0.07 128	0.04 2	0.06 48	0.15 601	0.06 103	0.05 34
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 235	0.09 88	0.26 185	0.18 105	0.07 2	0.32 495	0.19 357	0.37 360	0.32 367	0.23 283	0.25 288	0.18 244	0.17 311	0.25 296	0.16 268	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.05 34

DCANet	0.18 260	0.13 352	0.40 376	0.19 163	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.34 306	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.18 244	0.23 407	0.20 195	0.19 361	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.06 103	0.07 241

csc	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

cscssc	0.19 308	0.13 352	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.19 197	0.18 310	0.35 330	0.43 502	0.29 373	0.30 343	0.18 244	0.28 493	0.20 195	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.05 7	0.07 241

111	0.20 329	0.17 489	0.40 376	0.18 105	0.09 55	0.24 350	0.17 260	0.41 407	0.45 529	0.23 283	0.29 328	0.29 408	0.21 376	0.24 266	0.18 327	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

test_xeample3	0.16 216	0.11 224	0.56 525	0.19 163	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.35 330	0.20 168	0.16 202	0.12 68	0.13 142	0.12 153	0.24 266	0.15 241	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.08 322	0.07 186	0.07 241

ARAFT	0.24 435	0.21 548	0.78 596	0.22 363	0.12 259	0.29 446	0.24 517	0.43 435	0.32 367	0.33 458	0.28 314	0.28 397	0.19 356	0.49 481	0.18 327	0.07 128	0.06 245	0.12 530	0.11 510	0.09 359	0.06 145

EAI-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.33 281	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.46 656	0.46 464	0.20 168	0.25 308	0.50 561	0.17 230	0.16 280	0.24 266	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.07 160	0.10 469	0.06 103	0.07 241

CFNet-RSSM	0.17 235	0.10 144	0.40 376	0.20 237	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.36 349	0.30 342	0.23 283	0.21 239	0.26 371	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.05 34

Gwc-CoAtRS	0.17 235	0.10 144	0.37 333	0.20 237	0.12 259	0.19 197	0.15 160	0.32 279	0.28 307	0.23 283	0.23 262	0.27 381	0.15 256	0.20 195	0.13 170	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.07 237	0.06 103	0.06 145

CCAANet	0.25 463	0.13 352	0.51 497	0.22 363	0.15 451	0.29 446	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.26 321	0.49 557	0.32 444	0.24 425	0.62 559	0.23 453	0.07 128	0.06 245	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.10 454

DIP-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.33 281	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.12 33	0.42 421	0.25 265	0.27 331	0.32 368	0.21 290	0.17 311	0.25 296	0.20 384	0.07 128	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.08 324
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 329	0.17 489	0.43 422	0.19 163	0.08 24	0.27 404	0.14 108	0.42 421	0.30 342	0.29 373	0.32 368	0.27 381	0.21 376	0.28 348	0.25 475	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.06 145
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
MLCV	0.22 387	0.16 469	0.44 432	0.21 292	0.08 24	0.29 446	0.19 357	0.38 368	0.37 431	0.38 534	0.44 520	0.31 434	0.21 376	0.41 453	0.24 465	0.07 128	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

iResNet	0.24 435	0.18 504	0.61 544	0.25 517	0.11 183	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.43 502	0.33 458	0.43 509	0.27 381	0.22 393	0.34 411	0.26 489	0.07 128	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

DN-CSS_ROB	0.22 387	0.25 580	0.47 460	0.24 477	0.14 390	0.25 369	0.12 33	0.40 393	0.33 381	0.29 373	0.42 496	0.22 302	0.20 367	0.33 404	0.19 361	0.07 128	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.07 241

SMOE	0.17 235	0.11 224	0.21 121	0.20 237	0.09 55	0.26 393	0.21 440	0.30 255	0.23 233	0.21 267	0.27 306	0.21 290	0.17 311	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.12 530	0.07 237	0.11 476	0.07 241

ManiGeoR	0.18 260	0.15 440	0.55 518	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

HLF11	0.19 308	0.14 401	0.54 511	0.15 6	0.12 259	0.21 272	0.12 33	0.37 360	0.24 250	0.20 253	0.29 328	0.18 244	0.18 340	0.37 432	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.09 395

HLf10	0.18 260	0.15 440	0.55 518	0.15 6	0.11 183	0.21 272	0.14 108	0.39 380	0.27 288	0.19 246	0.24 276	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.08 324

TestStereo_HLe17	0.19 308	0.17 489	0.64 563	0.16 25	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.40 393	0.30 342	0.19 246	0.25 288	0.17 230	0.15 256	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

TestStereo_HL3	0.21 350	0.13 352	0.77 595	0.17 53	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.34 306	0.20 168	0.27 331	0.38 446	0.23 324	0.19 356	0.41 453	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.07 186	0.08 324

TestStereo_HL2	0.18 260	0.14 401	0.34 293	0.17 53	0.11 183	0.20 239	0.15 160	0.33 294	0.29 326	0.22 275	0.29 328	0.19 264	0.17 311	0.39 443	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

GGDA	0.18 260	0.14 401	0.33 281	0.17 53	0.10 126	0.20 239	0.16 209	0.33 294	0.31 356	0.22 275	0.28 314	0.19 264	0.16 280	0.38 438	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.08 324

DF	0.13 124	0.09 88	0.21 121	0.18 105	0.10 126	0.17 134	0.15 160	0.25 160	0.17 99	0.13 122	0.22 253	0.19 264	0.11 119	0.20 195	0.14 208	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.06 153	0.06 103	0.06 145

IGEV_i1	0.21 350	0.11 224	0.43 422	0.22 363	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.43 435	0.30 342	0.29 373	0.30 343	0.31 434	0.20 367	0.33 404	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.08 324

LiteMatch	0.12 77	0.13 352	0.15 23	0.19 163	0.10 126	0.15 57	0.17 260	0.17 25	0.13 25	0.09 16	0.09 16	0.11 92	0.21 376	0.14 31	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Lsterematch	0.18 260	0.13 352	0.33 281	0.19 163	0.10 126	0.23 327	0.17 260	0.25 160	0.32 367	0.28 344	0.37 431	0.24 339	0.21 376	0.23 250	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.07 241

Selective-IGEV-i1	0.21 350	0.10 144	0.31 255	0.23 422	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.46 464	0.42 494	0.27 331	0.32 368	0.33 452	0.17 311	0.25 296	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.09 395

VMStereo-Base	0.13 124	0.08 41	0.22 137	0.15 6	0.09 55	0.18 162	0.13 73	0.24 142	0.25 265	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.12 153	0.19 173	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

WQFJA1++	0.44 617	0.07 5	0.63 555	0.18 105	0.13 340	0.15 57	0.11 20	0.20 66	0.11 9	2.05 707	0.12 68	0.23 324	0.11 119	0.17 118	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	4.20 719	0.07 241

DStereoRT	0.35 567	0.13 352	0.51 497	0.25 517	0.16 484	0.42 580	0.19 357	0.48 486	0.39 456	0.30 405	0.39 460	0.24 339	0.39 586	0.64 568	0.30 520	0.08 293	0.07 384	1.54 712	0.41 679	0.08 270	0.11 492

WQFJX1	0.18 260	0.10 144	0.16 48	0.23 422	0.17 508	0.24 350	0.19 357	0.58 609	0.52 592	0.16 202	0.16 156	0.14 174	0.15 256	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145

NLMM1	0.19 308	0.12 284	0.16 48	0.23 422	0.18 530	0.24 350	0.20 409	0.59 615	0.65 633	0.18 239	0.17 176	0.13 142	0.14 237	0.25 296	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NLSM1	0.17 235	0.10 144	0.17 69	0.21 292	0.18 530	0.25 369	0.17 260	0.47 473	0.40 474	0.16 202	0.21 239	0.13 142	0.15 256	0.21 220	0.18 327	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.06 145

NLCSM	0.19 308	0.12 284	0.18 83	0.24 477	0.19 557	0.24 350	0.21 440	0.42 421	0.40 474	0.19 246	0.18 197	0.14 174	0.16 280	0.47 473	0.19 361	0.08 293	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

GEAStereo	0.12 77	0.09 88	0.20 109	0.18 105	0.12 259	0.19 197	0.16 209	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.15 137	0.10 57	0.09 35	0.16 100	0.10 6	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.08 270	0.08 324

gasm-f	0.12 77	0.09 88	0.19 93	0.18 105	0.12 259	0.18 162	0.18 310	0.20 66	0.14 43	0.12 90	0.19 207	0.10 57	0.11 119	0.16 100	0.11 43	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.09 359	0.08 324

Select-FE	0.23 404	0.14 401	0.78 596	0.22 363	0.18 530	0.22 304	0.13 73	0.43 435	0.26 277	0.28 344	0.33 391	0.39 506	0.29 508	0.27 334	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.13 577	0.08 270	0.12 516

DDF-Stereo	0.13 124	0.08 41	0.19 93	0.19 163	0.16 484	0.12 21	0.15 160	0.18 37	0.18 120	0.11 58	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.23 250	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.21 624	0.06 145

zero-FE	0.16 216	0.08 41	0.81 609	0.19 163	0.18 530	0.12 21	0.15 160	0.19 47	0.19 139	0.10 35	0.10 36	0.13 142	0.12 153	0.21 220	0.19 361	0.08 293	0.05 40	0.07 160	0.05 68	0.19 612	0.06 145

z-ln-s-r	0.32 544	0.21 548	0.82 613	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.26 548	0.43 435	0.50 579	0.32 445	0.60 609	0.39 506	0.29 508	0.73 600	0.66 639	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.08 324

DFGA-Net	0.23 404	0.24 575	0.49 476	0.22 363	0.15 451	0.25 369	0.17 260	0.39 380	0.39 456	0.29 373	0.31 358	0.21 290	0.17 311	0.59 540	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

G2L-Stereo_test	0.24 435	0.16 469	0.38 352	0.19 163	0.13 340	0.27 404	0.24 517	0.49 496	0.38 446	0.37 519	0.37 431	0.40 521	0.24 425	0.52 496	0.28 500	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.09 359	0.08 324

LGtest1	0.10 9	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.08 24	0.13 28	0.09 2	0.16 16	0.12 17	0.09 16	0.07 3	0.09 27	0.09 35	0.15 71	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.06 145

SGD-Stereo	0.11 46	0.08 41	0.17 69	0.17 53	0.07 2	0.17 134	0.13 73	0.18 37	0.16 71	0.11 58	0.13 88	0.11 92	0.12 153	0.18 146	0.11 43	0.08 293	0.04 2	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.04 1

PAM_32	0.23 404	0.10 144	0.63 555	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.19 357	0.36 349	0.23 233	0.29 373	0.28 314	0.56 612	0.28 493	0.27 334	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.09 425	0.07 186	0.09 395

PAM	0.23 404	0.10 144	0.63 555	0.22 363	0.15 451	0.34 519	0.21 440	0.37 360	0.22 207	0.31 423	0.27 306	0.55 608	0.26 457	0.26 314	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.09 395

UGAM	0.26 481	0.14 401	0.45 444	0.25 517	0.12 259	0.23 327	0.25 534	0.32 279	0.41 486	0.31 423	0.42 496	0.41 528	0.22 393	0.92 651	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.14 579	0.12 549	0.10 428	0.07 241

model_zeroshot	0.17 235	0.11 224	0.39 368	0.20 237	0.12 259	0.24 350	0.15 160	0.34 306	0.22 207	0.30 405	0.20 224	0.22 302	0.12 153	0.24 266	0.14 208	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.07 186	0.07 241

RAStereo	0.13 124	0.12 284	0.27 197	0.22 363	0.11 183	0.15 57	0.18 310	0.23 123	0.23 233	0.13 122	0.17 176	0.11 92	0.09 35	0.15 71	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.05 34

Pointernet	0.13 124	0.07 5	0.27 197	0.19 163	0.11 183	0.20 239	0.12 33	0.31 267	0.24 250	0.15 173	0.15 137	0.13 142	0.11 119	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.05 34

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 404	0.13 352	0.83 616	0.20 237	0.21 584	0.23 327	0.17 260	0.48 486	0.27 288	0.23 283	0.29 328	0.39 506	0.23 407	0.25 296	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.11 510	0.11 476	0.10 454

trnet	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.15 6	0.07 2	0.21 272	0.12 33	0.24 142	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.15 196	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.05 34

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 235	0.13 352	0.24 161	0.19 163	0.13 340	0.24 350	0.17 260	0.30 255	0.37 431	0.43 584	0.17 176	0.13 142	0.12 153	0.19 173	0.15 241	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.08 324

MyStereo8	0.22 387	0.15 440	0.63 555	0.21 292	0.17 508	0.31 482	0.16 209	0.36 349	0.32 367	0.28 344	0.36 422	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.28 500	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.12 516

ACVNet-DCA	0.18 260	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

xx1	0.20 329	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.28 397	0.24 425	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

1test111	0.19 308	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.09 359	0.09 395

cc1	0.18 260	0.14 401	0.38 352	0.23 422	0.11 183	0.31 482	0.19 357	0.35 330	0.47 552	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.18 340	0.28 348	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

ffm	0.22 387	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

ff1	0.29 521	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.35 330	0.44 517	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.08 293	0.05 40	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.08 324

tt1	0.18 260	0.14 401	0.35 304	0.23 422	0.11 183	0.30 466	0.19 357	0.35 330	0.44 517	0.17 221	0.19 207	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.11 43	0.08 293	0.05 40	0.08 261	0.06 153	0.08 270	0.08 324

plain	0.17 235	0.13 352	0.43 422	0.21 292	0.13 340	0.16 97	0.17 260	0.27 195	0.22 207	0.16 202	0.26 298	0.13 142	0.16 280	0.27 334	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.07 241

MaDis-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.26 185	0.19 163	0.14 390	0.16 97	0.13 73	0.25 160	0.21 190	0.13 122	0.14 123	0.14 174	0.11 119	0.17 118	0.17 299	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.06 153	0.07 186	0.06 145

UniTT-Stereo	0.14 164	0.10 144	0.30 240	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.13 73	0.19 47	0.18 120	0.15 173	0.20 224	0.10 57	0.11 119	0.18 146	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.06 145

Any-RAFT	0.17 235	0.08 41	0.31 255	0.19 163	0.10 126	0.29 446	0.16 209	0.42 421	0.30 342	0.24 298	0.27 306	0.27 381	0.16 280	0.21 220	0.12 114	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.05 68	0.07 186	0.06 145

LL-Strereo	0.29 521	0.25 580	0.58 533	0.25 517	0.21 584	0.23 327	0.24 517	0.55 574	0.42 494	0.34 478	0.32 368	0.41 528	0.40 591	0.94 655	0.23 453	0.08 293	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.09 359	0.09 395

CBFPSM	0.27 490	0.16 469	0.67 571	0.20 237	0.14 390	0.38 554	0.25 534	0.40 393	0.36 420	0.33 458	0.36 422	0.56 612	0.38 580	0.32 397	0.38 559	0.08 293	0.08 473	0.07 160	0.08 322	0.09 359	0.11 492

LoS	0.14 164	0.08 41	0.27 197	0.16 25	0.09 55	0.22 304	0.14 108	0.26 180	0.26 277	0.15 173	0.18 197	0.18 244	0.13 201	0.22 240	0.14 208	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.06 145
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 435	0.16 469	0.48 470	0.21 292	0.13 340	0.29 446	0.29 577	0.39 380	0.39 456	0.27 331	0.35 412	0.39 506	0.31 539	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

anonymousa	0.23 404	0.11 224	0.50 487	0.21 292	0.16 484	0.31 482	0.20 409	0.36 349	0.35 407	0.32 445	0.50 561	0.39 506	0.26 457	0.22 240	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.07 186	0.08 324

qqq	0.20 329	0.12 284	0.31 255	0.20 237	0.11 183	0.23 327	0.19 357	0.41 407	0.27 288	0.24 298	0.28 314	0.28 397	0.24 425	0.34 411	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.09 359	0.09 395

CIPLG	0.21 350	0.21 548	0.55 518	0.23 422	0.15 451	0.25 369	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.33 391	0.22 302	0.15 256	0.26 314	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

IPLGR_C	0.21 350	0.22 562	0.60 541	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.29 326	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

ACRE	0.21 350	0.20 533	0.62 552	0.23 422	0.15 451	0.24 350	0.20 409	0.35 330	0.28 307	0.31 423	0.32 368	0.22 302	0.15 256	0.25 296	0.20 384	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324

HHNet	0.22 387	0.12 284	0.52 504	0.18 105	0.18 530	0.20 239	0.20 409	0.34 306	0.31 356	0.32 445	0.59 604	0.20 277	0.21 376	0.24 266	0.31 528	0.08 293	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.11 492

Patchmatch Stereo++	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324
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
AAGNet	0.33 553	0.11 224	0.37 333	0.25 517	0.16 484	0.20 239	0.19 357	0.30 255	0.27 288	0.35 495	0.35 412	0.27 381	0.30 522	0.44 463	2.66 709	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.08 270	0.06 145

IIG-Stereo	0.23 404	0.13 352	0.35 304	0.29 603	0.12 259	0.23 327	0.14 108	0.38 368	0.31 356	0.34 478	0.37 431	0.33 452	0.21 376	0.70 589	0.26 489	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.07 186	0.06 145

NF-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

OCTAStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

PSM-adaLoss	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

FTStereo	0.28 510	0.10 144	0.43 422	0.23 422	0.13 340	0.21 272	0.53 670	0.34 306	0.26 277	0.38 534	0.95 662	0.30 425	0.56 640	0.32 397	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.19 612

ROB_FTStereo_v2	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.16 209	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

ROB_FTStereo	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.24 266	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

HUI-Stereo	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.28 314	0.25 349	0.17 311	0.22 240	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

SST-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.37 333	0.24 477	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.24 250	0.34 478	0.33 391	0.29 408	0.25 447	0.56 523	0.17 299	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

RAFT_R40	0.21 350	0.10 144	0.37 333	0.24 477	0.13 340	0.18 162	0.18 310	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.33 391	0.30 425	0.24 425	0.55 512	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

RE-Stereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

TVStereo	0.20 329	0.10 144	0.35 304	0.24 477	0.12 259	0.21 272	0.18 310	0.38 368	0.32 367	0.28 344	0.30 343	0.22 302	0.16 280	0.51 490	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.13 536

DeepStereo_RVC	0.18 260	0.11 224	0.40 376	0.21 292	0.11 183	0.19 197	0.16 209	0.28 218	0.22 207	0.27 331	0.27 306	0.23 324	0.28 493	0.24 266	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.10 454

iGMRVC	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

IRAFT_RVC	0.22 387	0.12 284	0.39 368	0.26 551	0.11 183	0.18 162	0.24 517	0.40 393	0.37 431	0.31 423	0.30 343	0.29 408	0.24 425	0.55 512	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.08 270	0.07 241

iRAFT	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.14 108	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.17 311	0.26 314	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

CRE-IMP	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.11 183	0.24 350	0.17 260	0.29 235	0.21 190	0.27 331	0.26 298	0.24 339	0.17 311	0.23 250	0.18 327	0.08 293	0.05 40	0.10 434	0.07 237	0.10 428	0.10 454

CroCo-Stereo	0.14 164	0.13 352	0.24 161	0.25 517	0.11 183	0.11 15	0.18 310	0.32 279	0.23 233	0.12 90	0.12 68	0.18 244	0.12 153	0.14 31	0.13 170	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.07 186	0.06 145
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
RAFT	0.21 350	0.17 489	0.32 264	0.24 477	0.12 259	0.25 369	0.27 554	0.35 330	0.28 307	0.33 458	0.33 391	0.38 494	0.22 393	0.29 367	0.17 299	0.08 293	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.10 428	0.06 145

RAFT-IKP	0.18 260	0.12 284	0.37 333	0.22 363	0.10 126	0.18 162	0.15 160	0.29 235	0.22 207	0.28 344	0.29 328	0.25 349	0.18 340	0.25 296	0.16 268	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

rafts_anoy	0.18 260	0.15 440	0.35 304	0.22 363	0.14 390	0.19 197	0.17 260	0.32 279	0.30 342	0.23 283	0.25 288	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.19 361	0.08 293	0.07 384	0.10 434	0.12 549	0.09 359	0.08 324

TestStereo	0.21 350	0.19 520	0.40 376	0.25 517	0.10 126	0.22 304	0.21 440	0.31 267	0.31 356	0.23 283	0.34 401	0.22 302	0.18 340	0.62 559	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.10 434	0.07 237	0.11 476	0.06 145

raft+_RVC	0.18 260	0.14 401	0.32 264	0.21 292	0.15 451	0.21 272	0.16 209	0.38 368	0.34 391	0.21 267	0.28 314	0.20 277	0.15 256	0.24 266	0.19 361	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

TANstereo	0.15 200	0.09 88	0.28 215	0.16 25	0.08 24	0.25 369	0.14 108	0.23 123	0.28 307	0.24 298	0.30 343	0.16 218	0.12 153	0.17 118	0.13 170	0.08 293	0.07 384	0.06 48	0.05 68	0.06 103	0.07 241

XX-TBD	0.15 200	0.18 504	0.28 215	0.22 363	0.10 126	0.22 304	0.15 160	0.22 100	0.27 288	0.22 275	0.26 298	0.14 174	0.12 153	0.16 100	0.13 170	0.08 293	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

raftrobust	0.16 216	0.13 352	0.29 229	0.22 363	0.15 451	0.19 197	0.13 73	0.32 279	0.26 277	0.26 321	0.20 224	0.19 264	0.17 311	0.21 220	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.07 241

RALCasStereoNet	0.18 260	0.15 440	0.33 281	0.21 292	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.31 267	0.25 265	0.21 267	0.29 328	0.22 302	0.15 256	0.27 334	0.17 299	0.08 293	0.10 540	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

RALAANet	0.19 308	0.18 504	0.37 333	0.23 422	0.14 390	0.23 327	0.13 73	0.37 360	0.29 326	0.28 344	0.26 298	0.25 349	0.15 256	0.26 314	0.18 327	0.08 293	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.06 145

XX-Stereo	0.21 350	0.10 144	0.83 616	0.26 551	0.17 508	0.23 327	0.13 73	0.40 393	0.18 120	0.20 253	0.41 479	0.31 434	0.10 80	0.32 397	0.12 114	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.07 186	0.05 34

MMNet	0.27 490	0.14 401	0.49 476	0.24 477	0.17 508	0.47 605	0.22 468	0.45 453	0.51 583	0.39 549	0.41 479	0.36 480	0.33 549	0.39 443	0.34 545	0.08 293	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.08 324

ACVNet	0.23 404	0.13 352	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.27 404	0.23 495	0.39 380	0.44 517	0.28 344	0.41 479	0.38 494	0.26 457	0.27 334	0.32 533	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.07 241

acv_ft	0.25 463	0.13 352	0.40 376	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.21 440	0.45 453	0.44 517	0.38 534	0.41 479	0.38 494	0.27 476	0.27 334	0.35 549	0.08 293	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.07 241

BEATNet_4x	0.22 387	0.18 504	0.47 460	0.22 363	0.10 126	0.28 424	0.14 108	0.46 464	0.32 367	0.31 423	0.34 401	0.31 434	0.25 447	0.31 390	0.29 512	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.06 153	0.10 428	0.08 324

R-Stereo Train	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145

RAFT-Stereo	0.18 260	0.09 88	0.32 264	0.22 363	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.42 421	0.19 139	0.31 423	0.45 532	0.20 277	0.14 237	0.18 146	0.15 241	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.06 103	0.06 145
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 490	0.11 224	0.42 409	0.19 163	0.11 183	0.34 519	0.20 409	0.62 636	0.43 502	0.40 559	0.43 509	0.50 587	0.26 457	0.76 614	0.22 432	0.08 293	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.08 270	0.08 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 490	0.26 591	0.72 588	0.23 422	0.13 340	0.29 446	0.18 310	0.52 543	0.49 571	0.37 519	0.45 532	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.20 384	0.08 293	0.06 245	0.07 160	0.05 68	0.12 517	0.09 395

HSM	0.28 510	0.16 469	0.35 304	0.20 237	0.15 451	0.33 506	0.19 357	0.53 555	0.37 431	0.36 511	0.38 446	0.67 647	0.31 539	0.89 646	0.23 453	0.08 293	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.08 324

iResNet_ROB	0.25 463	0.19 520	0.40 376	0.20 237	0.12 259	0.30 466	0.16 209	0.55 574	0.53 597	0.38 534	0.43 509	0.37 486	0.26 457	0.38 438	0.22 432	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.04 1	0.09 359	0.09 395

pmcnn	0.50 635	0.20 533	0.78 596	0.24 477	0.26 633	0.39 563	0.30 588	0.51 524	0.50 579	0.54 632	1.23 676	2.52 704	0.37 576	0.77 620	0.95 663	0.08 293	0.06 245	0.06 48	0.05 68	0.10 428	0.08 324

SE	0.16 216	0.14 401	0.19 93	0.21 292	0.11 183	0.23 327	0.16 209	0.28 218	0.20 168	0.20 253	0.27 306	0.15 196	0.17 311	0.15 71	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.08 324

depth_test_26	0.11 46	0.07 5	0.19 93	0.16 25	0.09 55	0.09 1	0.11 20	0.16 16	0.15 60	0.12 90	0.16 156	0.11 92	0.08 15	0.14 31	0.10 6	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.07 186	0.08 324

DNS	0.21 350	0.09 88	0.27 197	0.24 477	0.11 183	0.29 446	0.16 209	0.27 195	0.16 71	1.35 690	0.18 197	0.17 230	0.12 153	0.14 31	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.06 48	0.06 153	0.08 270	0.12 516

RT-IGEV	0.25 463	0.10 144	0.48 470	0.22 363	0.14 390	0.31 482	0.28 570	0.53 555	0.39 456	0.36 511	0.41 479	0.44 552	0.30 522	0.28 348	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.09 425	0.09 359	0.10 454

MultiAttention	1.02 685	0.13 352	0.43 422	0.35 643	0.43 666	5.36 712	1.71 713	0.69 660	0.53 597	0.36 511	0.63 622	0.55 608	0.22 393	7.60 720	0.43 586	0.09 396	0.06 245	0.14 579	0.24 650	0.26 647	0.30 661

S2M2_XL	0.10 9	0.09 88	0.21 121	0.14 2	0.10 126	0.09 1	0.09 2	0.11 2	0.09 2	0.10 35	0.11 48	0.09 27	0.09 35	0.12 5	0.11 43	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.06 145
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 404	0.15 440	0.41 399	0.19 163	0.12 259	0.27 404	0.21 440	0.47 473	0.33 381	0.34 478	0.31 358	0.41 528	0.22 393	0.49 481	0.26 489	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

StereoAnything_RVC	0.13 124	0.37 640	0.36 324	0.14 2	0.07 2	0.11 15	0.12 33	0.17 25	0.12 17	0.08 2	0.07 3	0.07 1	0.10 80	0.20 195	0.10 6	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.24 638	0.05 34

IGEV-RUCA	0.21 350	0.08 41	0.23 151	0.19 163	0.19 557	0.28 424	0.24 517	0.23 123	0.21 190	0.20 253	0.23 262	0.28 397	0.49 628	0.26 314	0.18 327	0.09 396	0.08 473	0.18 621	0.13 577	0.17 590	0.17 592

test_sample2	0.21 350	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.11 183	0.27 404	0.21 440	0.43 435	0.29 326	0.26 321	0.31 358	0.30 425	0.24 425	0.45 466	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

test_sample1	0.20 329	0.10 144	0.28 215	0.19 163	0.12 259	0.28 424	0.19 357	0.41 407	0.25 265	0.26 321	0.31 358	0.29 408	0.26 457	0.44 463	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.09 395

DispNO	0.27 490	0.18 504	0.62 552	0.23 422	0.17 508	0.25 369	0.22 468	0.45 453	0.41 486	0.32 445	0.39 460	0.38 494	0.27 476	0.77 620	0.27 495	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.08 270	0.08 324

CoDeX	0.23 404	0.12 284	0.46 452	0.21 292	0.14 390	0.29 446	0.21 440	0.53 555	0.41 486	0.29 373	0.35 412	0.29 408	0.22 393	0.48 476	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.07 237	0.08 270	0.07 241

mmm	0.21 350	0.12 284	0.31 255	0.22 363	0.12 259	0.28 424	0.21 440	0.41 407	0.27 288	0.29 373	0.38 446	0.29 408	0.24 425	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.09 425	0.10 428	0.09 395

11t1	0.18 260	0.10 144	0.30 240	0.20 237	0.11 183	0.27 404	0.17 260	0.35 330	0.23 233	0.25 308	0.23 262	0.23 324	0.23 407	0.25 296	0.18 327	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

1111x	0.32 544	0.11 224	0.40 376	0.22 363	0.11 183	0.32 495	0.26 548	0.59 615	0.43 502	0.31 423	0.41 479	0.39 506	0.28 493	0.76 614	1.37 688	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

MIF-Stereo (partial)	0.16 216	0.10 144	0.34 293	0.21 292	0.15 451	0.15 57	0.13 73	0.28 218	0.25 265	0.17 221	0.26 298	0.15 196	0.16 280	0.25 296	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.08 324

EKT-Stereo	0.38 589	0.12 284	0.38 352	0.42 659	3.88 715	0.21 272	0.17 260	0.35 330	0.28 307	0.20 253	0.20 224	0.23 324	0.15 256	0.28 348	0.16 268	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

PCWNet_CMD	0.23 404	0.13 352	0.48 470	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

gwcnet-sp	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

scenet	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

knoymous	0.17 235	0.09 88	0.32 264	0.17 53	0.11 183	0.21 272	0.17 260	0.32 279	0.23 233	0.23 283	0.28 314	0.27 381	0.16 280	0.23 250	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.09 359	0.09 395

riskmin	0.18 260	0.09 88	0.34 293	0.18 105	0.12 259	0.24 350	0.16 209	0.34 306	0.28 307	0.21 267	0.23 262	0.33 452	0.24 425	0.23 250	0.17 299	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.06 153	0.10 428	0.10 454

ssnet	0.24 435	0.13 352	0.63 555	0.22 363	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.44 443	0.39 456	0.35 495	0.34 401	0.27 381	0.27 476	0.35 420	0.25 475	0.09 396	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

x	0.19 308	0.11 224	0.29 229	0.20 237	0.11 183	0.26 393	0.18 310	0.41 407	0.29 326	0.25 308	0.29 328	0.28 397	0.24 425	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.07 237	0.09 359	0.08 324

DisPM	0.19 308	0.10 144	0.35 304	0.23 422	0.13 340	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.29 326	0.33 458	0.34 401	0.23 324	0.16 280	0.33 404	0.16 268	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.07 186	0.11 492

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 528	0.20 533	0.70 583	0.21 292	0.17 508	0.46 599	0.27 554	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.55 589	0.43 541	0.30 522	0.46 469	0.38 559	0.09 396	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.11 476	0.10 454

IER	0.23 404	0.12 284	0.39 368	0.20 237	0.14 390	0.31 482	0.19 357	0.42 421	0.36 420	0.33 458	0.40 471	0.32 444	0.33 549	0.29 367	0.22 432	0.09 396	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.08 324

hknet	0.25 463	0.14 401	0.40 376	0.25 517	0.15 451	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.37 431	0.34 478	0.35 412	0.43 541	0.27 476	0.37 432	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

DAS	0.27 490	0.12 284	0.42 409	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.75 609	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

SepStereo	0.26 481	0.12 284	0.42 409	0.24 477	0.18 530	0.29 446	0.24 517	0.45 453	0.45 529	0.41 568	0.44 520	0.34 461	0.29 508	0.64 568	0.21 411	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.09 359	0.09 395

GwcNet-ADL	0.22 387	0.14 401	0.58 533	0.24 477	0.13 340	0.22 304	0.23 495	0.49 496	0.40 474	0.27 331	0.29 328	0.30 425	0.20 367	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

TRStereo	0.19 308	0.17 489	0.47 460	0.23 422	0.19 557	0.19 197	0.16 209	0.52 543	0.28 307	0.20 253	0.19 207	0.21 290	0.13 201	0.24 266	0.13 170	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.11 510	0.06 103	0.06 145

PSM-softLoss	0.21 350	0.10 144	0.39 368	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

KMStereo	0.21 350	0.10 144	0.39 368	0.24 477	0.12 259	0.20 239	0.18 310	0.38 368	0.26 277	0.29 373	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.52 496	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.10 434	0.09 425	0.08 270	0.12 516

PFNet	0.23 404	0.10 144	0.57 528	0.24 477	0.14 390	0.22 304	0.19 357	0.39 380	0.33 381	0.35 495	0.32 368	0.27 381	0.19 356	0.64 568	0.22 432	0.09 396	0.05 40	0.09 355	0.07 237	0.08 270	0.07 241

Pruner-Stereo	0.19 308	0.11 224	0.34 293	0.29 603	0.12 259	0.19 197	0.17 260	0.31 267	0.29 326	0.33 458	0.32 368	0.25 349	0.15 256	0.24 266	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.08 270	0.09 395

AnonymousM	0.17 235	0.19 520	0.24 161	0.18 105	0.10 126	0.18 162	0.17 260	0.30 255	0.23 233	0.26 321	0.20 224	0.18 244	0.14 237	0.19 173	0.14 208	0.09 396	0.06 245	0.38 670	0.15 601	0.06 103	0.05 34

CFNet_pseudo	0.23 404	0.13 352	0.47 460	0.19 163	0.13 340	0.26 393	0.16 209	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

RAFT + AFF	0.27 490	0.23 571	0.50 487	0.25 517	0.17 508	0.30 466	0.33 612	0.52 543	0.40 474	0.28 344	0.30 343	0.30 425	0.31 539	0.62 559	0.24 465	0.09 396	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.11 492

GMStereo	0.19 308	0.25 580	0.40 376	0.21 292	0.12 259	0.22 304	0.19 357	0.29 235	0.40 474	0.25 308	0.23 262	0.16 218	0.15 256	0.25 296	0.19 361	0.09 396	0.06 245	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.08 324
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 387	0.10 144	0.51 497	0.21 292	0.14 390	0.34 519	0.22 468	0.55 574	0.39 456	0.29 373	0.32 368	0.23 324	0.21 376	0.27 334	0.19 361	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.08 324

delet	0.27 490	0.14 401	0.40 376	0.23 422	0.19 557	0.41 573	0.29 577	0.49 496	0.48 562	0.33 458	0.41 479	0.37 486	0.30 522	0.48 476	0.34 545	0.09 396	0.09 509	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.08 324

UNet	0.28 510	0.14 401	0.69 577	0.23 422	0.20 576	0.44 591	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.43 541	0.33 549	0.40 451	0.31 528	0.09 396	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.08 324

CREStereo	0.13 124	0.08 41	0.21 121	0.14 2	0.08 24	0.22 304	0.15 160	0.25 160	0.24 250	0.16 202	0.21 239	0.14 174	0.13 201	0.18 146	0.13 170	0.09 396	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145
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
FENet	0.21 350	0.11 224	0.45 444	0.21 292	0.12 259	0.26 393	0.17 260	0.41 407	0.35 407	0.30 405	0.31 358	0.29 408	0.23 407	0.26 314	0.23 453	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

ADCRef	0.38 589	0.24 575	0.88 628	0.26 551	0.21 584	0.49 616	0.27 554	0.52 543	0.48 562	0.50 613	0.58 601	0.35 475	0.47 621	0.48 476	1.29 687	0.09 396	0.08 473	0.12 530	0.12 549	0.11 476	0.11 492

RASNet	0.28 510	0.14 401	0.44 432	0.22 363	0.18 530	0.32 495	0.19 357	0.48 486	0.38 446	0.29 373	0.43 509	0.47 567	0.37 576	0.79 624	0.36 555	0.09 396	0.07 384	0.07 160	0.09 425	0.07 186	0.07 241

MSMDNet	0.23 404	0.13 352	0.48 470	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.16 209	0.46 464	0.46 547	0.29 373	0.36 422	0.37 486	0.24 425	0.28 348	0.20 384	0.09 396	0.06 245	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.09 395

CFNet	0.27 490	0.20 533	0.44 432	0.22 363	0.14 390	0.33 506	0.14 108	0.51 524	0.45 529	0.30 405	0.40 471	0.38 494	0.27 476	0.76 614	0.25 475	0.09 396	0.07 384	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.08 324

ccs_rob	0.23 404	0.13 352	0.47 460	0.20 237	0.13 340	0.26 393	0.17 260	0.44 443	0.44 517	0.29 373	0.37 431	0.38 494	0.23 407	0.29 367	0.21 411	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.08 322	0.11 476	0.09 395

StereoDRNet-Refined	0.27 490	0.17 489	0.35 304	0.25 517	0.14 390	0.37 546	0.21 440	0.47 473	0.41 486	0.44 591	0.51 567	0.41 528	0.28 493	0.45 466	0.37 556	0.09 396	0.06 245	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.10 454
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 544	0.13 352	0.51 497	0.25 517	0.16 484	0.48 611	0.25 534	0.50 507	0.57 613	0.37 519	0.45 532	0.62 631	0.36 567	0.64 568	0.49 605	0.09 396	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.12 517	0.11 492

SME	0.21 350	0.20 533	0.29 229	0.23 422	0.11 183	0.36 539	0.17 260	0.37 360	0.29 326	0.24 298	0.28 314	0.19 264	0.21 376	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.08 324

HLf8	0.19 308	0.16 469	0.55 518	0.15 6	0.12 259	0.24 350	0.14 108	0.40 393	0.31 356	0.20 253	0.26 298	0.18 244	0.15 256	0.35 420	0.17 299	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.09 395

FlowAnything_test	0.14 164	0.11 224	0.21 121	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.16 209	0.25 160	0.16 71	0.15 173	0.13 88	0.15 196	0.14 237	0.18 146	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.12 549	0.08 270	0.09 395

z-mn7	0.44 617	0.40 647	1.09 655	0.25 517	0.18 530	0.61 643	0.34 614	0.56 590	0.93 676	0.43 584	0.96 663	0.53 602	0.39 586	0.94 655	0.59 624	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.14 551	0.13 536

w-ln-seven-2	0.36 572	0.29 608	1.06 652	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.30 588	0.50 507	0.54 601	0.45 595	0.55 589	0.45 557	0.41 595	0.62 559	0.49 605	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.11 492

coex_refinement	0.26 481	0.16 469	0.36 324	0.23 422	0.15 451	0.31 482	0.20 409	0.49 496	0.42 494	0.35 495	0.42 496	0.45 557	0.27 476	0.55 512	0.33 540	0.10 449	0.06 245	0.07 160	0.07 237	0.10 428	0.10 454

G2L-Stereo	0.25 463	0.16 469	0.47 460	0.22 363	0.14 390	0.25 369	0.18 310	0.46 464	0.35 407	0.33 458	0.37 431	0.40 521	0.22 393	0.60 544	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.09 395

FACV-RUCA	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.23 422	0.23 613	0.26 393	0.19 357	0.39 380	0.34 391	0.25 308	0.32 368	0.21 290	0.24 425	0.24 266	0.19 361	0.10 449	0.07 384	0.15 594	0.08 322	0.16 573	0.13 536

DCVSM-stereo	0.24 435	0.13 352	0.52 504	0.20 237	0.14 390	0.26 393	0.13 73	0.34 306	0.34 391	0.41 568	0.33 391	0.47 567	0.29 508	0.30 383	0.22 432	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.10 469	0.12 517	0.15 570

ACV-stereo	0.29 521	0.18 504	0.79 603	0.23 422	0.16 484	0.47 605	0.19 357	0.36 349	0.34 391	0.29 373	0.33 391	0.67 647	0.42 604	0.54 510	0.30 520	0.10 449	0.09 509	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.11 492

test_sample6	0.25 463	0.13 352	0.41 399	0.21 292	0.11 183	0.30 466	0.22 468	0.51 524	0.35 407	0.33 458	0.43 509	0.30 425	0.24 425	0.57 527	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.10 454

test_sample5	0.24 435	0.13 352	0.42 409	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.32 445	0.41 479	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

test_sample4	0.24 435	0.13 352	0.43 422	0.20 237	0.12 259	0.32 495	0.21 440	0.51 524	0.34 391	0.31 423	0.37 431	0.28 397	0.23 407	0.53 503	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

test_sample3	0.23 404	0.12 284	0.43 422	0.19 163	0.12 259	0.32 495	0.20 409	0.50 507	0.34 391	0.31 423	0.33 391	0.29 408	0.22 393	0.53 503	0.22 432	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

SMFormer	0.25 463	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

tta	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.28 500	0.10 449	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.07 241

qqq1	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

fff1	0.24 435	0.12 284	0.40 376	0.19 163	0.10 126	0.27 404	0.19 357	0.51 524	0.45 529	0.34 478	0.41 479	0.31 434	0.26 457	0.58 534	0.16 268	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.08 270	0.07 241

DualNet	0.24 435	0.13 352	0.42 409	0.21 292	0.12 259	0.30 466	0.21 440	0.50 507	0.34 391	0.33 458	0.43 509	0.29 408	0.23 407	0.55 512	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.10 434	0.09 425	0.11 476	0.10 454

mmx	0.31 535	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

xxx	0.31 535	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.13 340	0.28 424	0.20 409	0.55 574	0.45 529	0.30 405	0.42 496	0.34 461	0.23 407	0.81 632	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.10 454

iinet-f	0.30 528	0.18 504	1.03 650	0.20 237	0.15 451	0.44 591	0.22 468	0.45 453	0.37 431	0.35 495	0.44 520	0.41 528	0.34 558	0.34 411	0.40 574	0.10 449	0.09 509	0.08 261	0.08 322	0.13 533	0.11 492

BUS	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.43 589	0.17 260	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.32 444	0.20 367	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

NINENet	0.25 463	0.15 440	0.37 333	0.23 422	0.16 484	0.43 589	0.17 260	0.60 624	0.46 547	0.32 445	0.37 431	0.32 444	0.20 367	0.42 457	0.21 411	0.10 449	0.10 540	0.12 530	0.08 322	0.11 476	0.10 454

BSDual-CNN	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.25 517	0.14 390	0.35 534	0.21 440	0.56 590	0.34 391	0.34 478	0.35 412	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.09 359	0.09 395

psmg	0.23 404	0.12 284	0.28 215	0.21 292	0.14 390	0.35 534	0.23 495	0.51 524	0.34 391	0.35 495	0.38 446	0.38 494	0.24 425	0.26 314	0.21 411	0.10 449	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

GANet-ADL	0.21 350	0.12 284	0.45 444	0.23 422	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.46 464	0.35 407	0.25 308	0.32 368	0.32 444	0.19 356	0.24 266	0.20 384	0.10 449	0.07 384	0.07 160	0.06 153	0.09 359	0.10 454

ADLNet2	0.30 528	0.17 489	0.72 588	0.23 422	0.17 508	0.36 539	0.24 517	0.52 543	0.51 583	0.32 445	0.38 446	0.45 557	0.30 522	0.69 586	0.35 549	0.10 449	0.08 473	0.09 355	0.09 425	0.12 517	0.10 454

PFNet+	0.20 329	0.10 144	0.37 333	0.21 292	0.12 259	0.17 134	0.19 357	0.29 235	0.34 391	0.33 458	0.32 368	0.24 339	0.16 280	0.32 397	0.17 299	0.10 449	0.07 384	0.11 492	0.10 469	0.08 270	0.12 516

sAnonymous2	0.20 329	0.21 548	0.58 533	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

CroCo_RVC	0.20 329	0.21 548	0.58 533	0.24 477	0.17 508	0.22 304	0.19 357	0.34 306	0.28 307	0.17 221	0.19 207	0.17 230	0.16 280	0.17 118	0.14 208	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.23 634	0.17 592

sCroCo_RVC	0.18 260	0.14 401	0.49 476	0.27 579	0.18 530	0.22 304	0.17 260	0.27 195	0.23 233	0.14 153	0.22 253	0.17 230	0.14 237	0.21 220	0.15 241	0.10 449	0.11 564	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.09 395

GES	0.22 387	0.12 284	0.42 409	0.20 237	0.14 390	0.27 404	0.19 357	0.49 496	0.33 381	0.30 405	0.36 422	0.25 349	0.23 407	0.29 367	0.22 432	0.10 449	0.08 473	0.08 261	0.07 237	0.10 428	0.11 492

test_xeample	0.34 562	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.33 506	0.23 495	0.55 574	0.38 446	0.32 445	0.45 532	0.29 408	0.26 457	0.57 527	2.24 707	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

UPFNet	0.25 463	0.12 284	0.38 352	0.24 477	0.19 557	0.37 546	0.28 570	0.48 486	0.38 446	0.34 478	0.37 431	0.37 486	0.28 493	0.39 443	0.33 540	0.10 449	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.08 324

EDNetEfficientorigin	7.51 716	0.52 669	140.47 745	0.25 517	0.17 508	0.42 580	0.29 577	0.47 473	1.03 680	1.28 688	1.02 667	0.83 662	0.84 675	0.75 609	0.99 665	0.10 449	0.09 509	0.12 530	0.10 469	0.21 624	0.22 639

FADNet-RVC-Resample	0.29 521	0.25 580	0.93 636	0.26 551	0.16 484	0.32 495	0.21 440	0.47 473	0.39 456	0.35 495	0.38 446	0.33 452	0.27 476	0.53 503	0.24 465	0.10 449	0.10 540	0.14 579	0.13 577	0.13 533	0.16 579

SuperB	0.49 631	0.28 601	2.23 693	0.23 422	0.15 451	0.41 573	0.32 601	0.47 473	0.82 660	0.43 584	0.50 561	0.33 452	0.45 612	0.68 584	1.08 670	0.10 449	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.98 703	0.14 558

ADCP+	0.45 620	0.24 575	1.15 662	0.25 517	0.22 600	0.56 632	0.39 638	0.54 564	0.51 583	0.44 591	0.51 567	0.46 565	0.52 635	0.56 523	1.89 701	0.10 449	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.14 551	0.13 536

DLCB_ROB	0.28 510	0.16 469	0.34 293	0.27 579	0.16 484	0.38 554	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.46 599	0.46 542	0.51 591	0.33 549	0.53 503	0.33 540	0.10 449	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.10 428	0.09 395

LE_ROB	1.76 701	0.20 533	2.68 701	0.48 667	0.52 678	0.78 665	0.96 700	0.84 680	6.61 718	7.40 721	2.08 703	2.08 696	4.83 714	1.27 683	3.79 713	0.10 449	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.11 476	0.10 454

LGCAT	0.11 46	0.07 5	0.15 23	0.14 2	0.09 55	0.12 21	0.12 33	0.13 5	0.10 4	0.12 90	0.09 16	0.11 92	0.10 80	0.19 173	0.12 114	0.11 490	0.11 564	0.05 1	0.06 153	0.05 7	0.12 516

DN	0.15 200	0.08 41	0.27 197	0.19 163	0.14 390	0.21 272	0.18 310	0.28 218	0.24 250	0.14 153	0.16 156	0.18 244	0.10 80	0.21 220	0.13 170	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.08 270	0.10 454

MSAF-DinoV2	0.76 671	0.44 654	1.98 690	0.49 670	0.16 484	0.58 636	0.31 593	0.81 677	0.83 664	0.41 568	0.52 575	0.98 672	0.58 644	4.97 716	1.03 667	0.11 490	0.07 384	0.10 434	0.24 650	0.27 652	0.26 655

w-ln-seven	0.42 606	0.30 615	1.18 663	0.26 551	0.22 600	0.58 636	0.31 593	0.62 636	0.81 659	0.58 638	0.61 616	0.53 602	0.36 567	0.57 527	0.65 638	0.11 490	0.10 540	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.13 536

DDVS	0.25 463	0.15 440	0.39 368	0.24 477	0.17 508	0.34 519	0.21 440	0.41 407	0.30 342	0.33 458	0.41 479	0.48 573	0.21 376	0.52 496	0.27 495	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.14 558

rvit_stereo_0083	0.16 216	0.12 284	0.26 185	0.21 292	0.13 340	0.17 134	0.17 260	0.22 100	0.34 391	0.16 202	0.21 239	0.19 264	0.16 280	0.21 220	0.16 268	0.11 490	0.10 540	0.10 434	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081_aga	0.16 216	0.14 401	0.28 215	0.21 292	0.13 340	0.19 197	0.17 260	0.23 123	0.24 250	0.17 221	0.21 239	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.14 208	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0081	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

ITSA-stereo	0.25 463	0.15 440	0.33 281	0.23 422	0.11 183	0.27 404	0.18 310	0.56 590	0.59 617	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.28 493	0.49 481	0.30 520	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.10 469	0.11 476	0.13 536

rvit_stereo_0082	0.16 216	0.11 224	0.24 161	0.21 292	0.12 259	0.16 97	0.17 260	0.22 100	0.33 381	0.16 202	0.18 197	0.18 244	0.14 237	0.20 195	0.16 268	0.11 490	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.07 241

rvit_stereo_0080	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

rvit_stereo_ft	0.17 235	0.14 401	0.30 240	0.25 517	0.14 390	0.17 134	0.21 440	0.28 218	0.26 277	0.16 202	0.19 207	0.20 277	0.16 280	0.22 240	0.17 299	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.09 359	0.07 241

whm_eth	0.15 200	0.13 352	0.25 175	0.19 163	0.13 340	0.15 57	0.20 409	0.28 218	0.24 250	0.15 173	0.17 176	0.19 264	0.13 201	0.19 173	0.15 241	0.11 490	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.07 241

StereoVision	0.22 387	0.18 504	0.37 333	0.27 579	0.17 508	0.23 327	0.22 468	0.38 368	0.31 356	0.20 253	0.51 567	0.22 302	0.16 280	0.28 348	0.18 327	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.13 577	0.10 428	0.07 241

CFNet_ucs	0.24 435	0.13 352	0.50 487	0.20 237	0.15 451	0.28 424	0.17 260	0.49 496	0.45 529	0.32 445	0.42 496	0.39 506	0.22 393	0.31 390	0.21 411	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.09 425	0.12 517	0.11 492

fast-acv-ft	0.31 535	0.20 533	0.81 609	0.24 477	0.18 530	0.46 599	0.27 554	0.41 407	0.49 571	0.39 549	0.55 589	0.49 579	0.35 563	0.37 432	0.38 559	0.11 490	0.11 564	0.11 492	0.12 549	0.12 517	0.09 395

Wz-Net-LNSev	0.34 562	0.29 608	0.91 632	0.26 551	0.21 584	0.47 605	0.31 593	0.54 564	0.54 601	0.44 591	0.52 575	0.50 587	0.35 563	0.39 443	0.39 567	0.11 490	0.11 564	0.10 434	0.09 425	0.14 551	0.13 536

Wz-Net-MNSev	0.36 572	0.26 591	0.79 603	0.26 551	0.21 584	0.59 639	0.38 633	0.55 574	0.56 610	0.48 610	0.54 585	0.53 602	0.36 567	0.60 544	0.44 591	0.11 490	0.09 509	0.11 492	0.11 510	0.15 565	0.13 536

CRFU-Net	0.28 510	0.14 401	0.45 444	0.25 517	0.15 451	0.45 597	0.23 495	0.50 507	0.30 342	0.43 584	0.41 479	0.48 573	0.46 618	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.08 322	0.10 428	0.10 454

AASNet	0.27 490	0.19 520	0.49 476	0.26 551	0.17 508	0.34 519	0.20 409	0.62 636	0.48 562	0.35 495	0.40 471	0.32 444	0.25 447	0.28 348	0.34 545	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.08 322	0.13 533	0.11 492

AACVNet	0.26 481	0.16 469	0.37 333	0.22 363	0.14 390	0.29 446	0.19 357	0.41 407	0.31 356	0.38 534	0.42 496	0.43 541	0.28 493	0.73 600	0.25 475	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.13 533	0.11 492

PSMNet-ADL	0.25 463	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.14 390	0.31 482	0.22 468	0.44 443	0.36 420	0.27 331	0.33 391	0.41 528	0.28 493	0.61 551	0.29 512	0.11 490	0.09 509	0.09 355	0.11 510	0.10 428	0.10 454

LMCR-Stereo	0.26 481	0.18 504	0.49 476	0.28 600	0.14 390	0.36 539	0.23 495	0.54 564	0.34 391	0.39 549	0.40 471	0.29 408	0.29 508	0.37 432	0.27 495	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.07 237	0.13 533	0.09 395

ADLNet	0.28 510	0.15 440	0.42 409	0.23 422	0.19 557	0.34 519	0.23 495	0.53 555	0.43 502	0.42 578	0.41 479	0.44 552	0.27 476	0.55 512	0.35 549	0.11 490	0.08 473	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.12 516

222	0.41 603	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.36 539	0.20 409	0.57 600	0.39 456	0.35 495	0.44 520	0.30 425	0.27 476	0.55 512	3.56 712	0.11 490	0.07 384	0.08 261	0.08 322	0.09 359	0.09 395

xxxx	0.34 562	0.10 144	0.29 229	0.19 163	0.11 183	0.37 546	0.20 409	0.58 609	0.38 446	0.29 373	0.42 496	0.38 494	0.24 425	0.46 469	2.20 705	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.09 395

psm_up	0.29 521	0.16 469	0.41 399	0.26 551	0.17 508	0.32 495	0.26 548	0.55 574	0.43 502	0.36 511	0.40 471	0.45 557	0.37 576	0.58 534	0.30 520	0.11 490	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.10 428	0.10 454

aanetorigin	0.39 594	0.29 608	1.09 655	0.24 477	0.19 557	0.28 424	0.37 627	0.33 294	0.47 552	0.94 673	0.82 651	0.52 597	0.54 636	0.49 481	0.50 611	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.16 573	0.15 570

EDNetEfficient	0.63 656	0.37 640	2.40 697	0.26 551	0.25 629	0.38 554	0.49 666	0.41 407	1.06 683	1.38 692	0.87 658	0.62 631	0.95 680	0.65 575	1.65 693	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.11 510	0.19 612	0.17 592

ac_64	0.27 490	0.13 352	0.41 399	0.24 477	0.17 508	0.36 539	0.22 468	0.46 464	0.33 381	0.35 495	0.36 422	0.52 597	0.30 522	0.62 559	0.32 533	0.11 490	0.09 509	0.10 434	0.10 469	0.09 359	0.08 324

HGLStereo	0.27 490	0.14 401	0.46 452	0.24 477	0.21 584	0.33 506	0.23 495	0.50 507	0.42 494	0.35 495	0.48 555	0.41 528	0.33 549	0.45 466	0.33 540	0.11 490	0.10 540	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.12 516

cf-r	0.24 435	0.15 440	0.44 432	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.22 468	0.42 421	0.40 474	0.30 405	0.42 496	0.42 537	0.26 457	0.43 459	0.25 475	0.11 490	0.06 245	0.08 261	0.10 469	0.08 270	0.08 324

GANet-RSSM	0.24 435	0.14 401	0.36 324	0.21 292	0.14 390	0.27 404	0.21 440	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.39 460	0.39 506	0.28 493	0.58 534	0.23 453	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.09 425	0.10 428	0.09 395

GwcNet-RSSM	0.26 481	0.17 489	0.46 452	0.21 292	0.13 340	0.28 424	0.23 495	0.44 443	0.42 494	0.31 423	0.45 532	0.40 521	0.26 457	0.55 512	0.28 500	0.11 490	0.07 384	0.09 355	0.10 469	0.09 359	0.08 324

DMCA	0.22 387	0.14 401	0.36 324	0.22 363	0.14 390	0.27 404	0.20 409	0.43 435	0.38 446	0.31 423	0.32 368	0.33 452	0.24 425	0.24 266	0.28 500	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.08 322	0.10 428	0.11 492

ADCL	0.47 625	0.22 562	1.00 645	0.27 579	0.19 557	0.74 658	0.64 679	0.54 564	0.69 643	0.56 635	0.71 636	0.55 608	0.60 647	0.60 544	1.43 689	0.11 490	0.09 509	0.13 552	0.13 577	0.14 551	0.14 558

RYNet	0.37 582	0.18 504	0.59 539	0.25 517	0.28 640	0.61 643	0.32 601	0.59 615	0.59 617	0.41 568	0.38 446	0.57 617	0.39 586	0.87 641	0.53 616	0.11 490	0.08 473	0.12 530	0.11 510	0.18 604	0.18 605

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 490	0.21 548	0.59 539	0.25 517	0.18 530	0.29 446	0.22 468	0.50 507	0.40 474	0.38 534	0.41 479	0.43 541	0.27 476	0.43 459	0.29 512	0.11 490	0.08 473	0.10 434	0.10 469	0.10 428	0.11 492
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 535	0.22 562	0.50 487	0.23 422	0.14 390	0.30 466	0.24 517	0.47 473	0.54 601	0.38 534	0.60 609	0.43 541	0.29 508	0.87 641	0.40 574	0.11 490	0.07 384	0.07 160	0.07 237	0.09 359	0.09 395

StereoDRNet	0.32 544	0.22 562	0.61 544	0.27 579	0.21 584	0.42 580	0.30 588	0.61 628	0.48 562	0.46 599	0.39 460	0.48 573	0.30 522	0.57 527	0.40 574	0.11 490	0.09 509	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.10 454

S	0.19 308	0.12 284	0.22 137	0.22 363	0.13 340	0.31 482	0.22 468	0.30 255	0.27 288	0.25 308	0.31 358	0.20 277	0.20 367	0.18 146	0.17 299	0.12 530	0.09 509	0.15 594	0.16 613	0.11 476	0.12 516

zh-sn7	0.48 628	0.51 667	1.43 678	0.29 603	0.20 576	0.47 605	0.39 638	0.57 600	0.62 627	0.52 624	0.81 649	0.52 597	0.56 640	1.05 668	0.87 657	0.12 530	0.13 595	0.13 552	0.13 577	0.17 590	0.16 579

zh-mn7	0.46 622	0.45 655	1.48 679	0.25 517	0.19 557	0.44 591	0.29 577	0.56 590	0.82 660	0.65 649	0.96 663	0.49 579	0.38 580	0.88 644	0.63 634	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.11 510	0.13 533	0.14 558

CAS++	0.16 216	0.12 284	0.27 197	0.18 105	0.12 259	0.17 134	0.15 160	0.42 421	0.24 250	0.19 246	0.18 197	0.13 142	0.10 80	0.21 220	0.12 114	0.12 530	0.10 540	0.11 492	0.08 322	0.10 428	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 435	0.21 548	0.45 444	0.26 551	0.13 340	0.28 424	0.15 160	0.39 380	0.35 407	0.37 519	0.43 509	0.40 521	0.17 311	0.34 411	0.20 384	0.12 530	0.07 384	0.13 552	0.07 237	0.16 573	0.09 395

coex-ft	3.44 709	0.73 683	48.55 743	0.24 477	0.19 557	0.50 619	0.43 649	0.47 473	2.40 705	7.03 720	1.20 674	0.97 671	2.23 707	0.73 600	1.92 702	0.12 530	0.15 620	0.14 579	0.12 549	0.21 624	0.43 675

Wz-Net-SNSev	0.43 611	0.41 651	1.27 671	0.30 614	0.21 584	0.44 591	0.41 644	0.61 628	0.65 633	0.46 599	0.65 625	0.62 631	0.39 586	0.74 608	0.59 624	0.12 530	0.11 564	0.12 530	0.13 577	0.16 573	0.14 558

CSP-Net	0.27 490	0.15 440	0.30 240	0.21 292	0.14 390	0.44 591	0.24 517	0.50 507	0.40 474	0.41 568	0.43 509	0.42 537	0.26 457	0.66 579	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.08 261	0.08 322	0.10 428	0.09 395

dd	0.22 387	0.26 591	0.40 376	0.22 363	0.12 259	0.25 369	0.21 440	0.32 279	0.44 517	0.29 373	0.28 314	0.25 349	0.16 280	0.30 383	0.25 475	0.12 530	0.07 384	0.10 434	0.08 322	0.11 476	0.09 395

ICVP	0.23 404	0.13 352	0.44 432	0.26 551	0.14 390	0.29 446	0.25 534	0.45 453	0.33 381	0.29 373	0.43 509	0.35 475	0.25 447	0.26 314	0.23 453	0.12 530	0.09 509	0.09 355	0.08 322	0.09 359	0.10 454
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 490	0.20 533	0.44 432	0.27 579	0.16 484	0.33 506	0.25 534	0.56 590	0.54 601	0.34 478	0.38 446	0.34 461	0.25 447	0.51 490	0.28 500	0.12 530	0.08 473	0.09 355	0.08 322	0.11 476	0.11 492

Anonymous3	0.23 404	0.18 504	0.63 555	0.27 579	0.18 530	0.41 573	0.23 495	0.43 435	0.35 407	0.23 283	0.27 306	0.20 277	0.18 340	0.27 334	0.18 327	0.12 530	0.11 564	0.10 434	0.10 469	0.11 476	0.12 516

PSMNet-RSSM	0.24 435	0.15 440	0.36 324	0.21 292	0.14 390	0.25 369	0.20 409	0.48 486	0.37 431	0.30 405	0.44 520	0.38 494	0.26 457	0.52 496	0.22 432	0.12 530	0.07 384	0.11 492	0.13 577	0.10 428	0.09 395

CFNet-ft	0.24 435	0.15 440	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

DSFCA	0.27 490	0.13 352	0.36 324	0.20 237	0.17 508	0.38 554	0.31 593	0.47 473	0.43 502	0.43 584	0.37 431	0.39 506	0.29 508	0.52 496	0.32 533	0.12 530	0.10 540	0.10 434	0.11 510	0.11 476	0.10 454

S-Stereo	0.38 589	0.20 533	1.05 651	0.27 579	0.22 600	0.38 554	0.32 601	0.55 574	0.66 635	0.39 549	0.59 604	0.49 579	0.41 595	0.75 609	0.40 574	0.12 530	0.15 620	0.13 552	0.13 577	0.16 573	0.21 633

PA-Net	0.37 582	0.28 601	0.83 616	0.31 620	0.28 640	0.39 563	0.42 647	0.51 524	0.55 607	0.34 478	0.42 496	0.41 528	0.36 567	0.79 624	0.49 605	0.12 530	0.23 662	0.16 606	0.23 648	0.12 517	0.18 605
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 435	0.15 440	0.35 304	0.18 105	0.15 451	0.30 466	0.21 440	0.39 380	0.36 420	0.28 344	0.40 471	0.43 541	0.25 447	0.47 473	0.24 465	0.12 530	0.07 384	0.12 530	0.11 510	0.12 517	0.09 395

DRN-Test	0.33 553	0.17 489	0.61 544	0.27 579	0.19 557	0.46 599	0.29 577	0.65 645	0.51 583	0.47 606	0.46 542	0.44 552	0.34 558	0.62 559	0.41 582	0.12 530	0.08 473	0.13 552	0.12 549	0.12 517	0.10 454

NaN_ROB	0.41 603	0.28 601	0.62 552	0.30 614	0.19 557	0.51 620	0.47 660	0.58 609	0.59 617	0.56 635	0.47 549	0.49 579	0.41 595	1.21 679	0.64 636	0.12 530	0.18 641	0.12 530	0.13 577	0.11 476	0.14 558

S2M2_L	0.13 124	0.11 224	0.20 109	0.16 25	0.12 259	0.12 21	0.07 1	0.18 37	0.20 168	0.12 90	0.15 137	0.14 174	0.12 153	0.15 71	0.14 208	0.13 550	0.09 509	0.09 355	0.10 469	0.11 476	0.09 395
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 544	0.22 562	0.58 533	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 610	0.56 596	0.51 591	0.30 522	0.39 443	0.40 574	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

YMNet_1	0.32 544	0.22 562	0.58 533	0.27 579	0.23 613	0.48 611	0.27 554	0.51 524	0.45 529	0.48 610	0.56 596	0.51 591	0.30 522	0.39 443	0.40 574	0.13 550	0.16 628	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

CASS	0.21 350	0.15 440	0.32 264	0.26 551	0.11 183	0.28 424	0.19 357	0.39 380	0.30 342	0.32 445	0.34 401	0.25 349	0.24 425	0.25 296	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.11 492	0.09 425	0.11 476	0.11 492
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 510	0.16 469	0.44 432	0.22 363	0.15 451	0.40 569	0.30 588	0.57 600	0.46 547	0.38 534	0.36 422	0.47 567	0.29 508	0.38 438	0.39 567	0.13 550	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.11 476	0.11 492

WZ-Net	0.52 643	0.38 645	1.90 689	0.30 614	0.24 621	0.57 635	0.48 664	0.62 636	0.78 656	0.50 613	0.71 636	0.68 651	0.54 636	0.98 663	0.84 654	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.19 612	0.20 624

SACVNet	0.30 528	0.20 533	0.41 399	0.25 517	0.18 530	0.34 519	0.25 534	0.52 543	0.40 474	0.41 568	0.44 520	0.46 565	0.32 546	0.71 592	0.25 475	0.13 550	0.10 540	0.12 530	0.12 549	0.16 573	0.17 592

HCRNet	0.24 435	0.25 580	0.33 281	0.34 634	0.16 484	0.27 404	0.18 310	0.43 435	0.35 407	0.30 405	0.35 412	0.32 444	0.22 393	0.44 463	0.20 384	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.10 428	0.09 395

APVNet	0.36 572	0.20 533	0.70 583	0.26 551	0.22 600	0.52 629	0.35 618	0.61 628	0.44 517	0.38 534	0.52 575	0.48 573	0.38 580	0.84 637	0.46 600	0.13 550	0.14 605	0.15 594	0.16 613	0.16 573	0.15 570

GwcNet	0.35 567	0.23 571	0.88 628	0.25 517	0.24 621	0.48 611	0.27 554	0.55 574	0.57 613	0.38 534	0.52 575	0.51 591	0.32 546	0.60 544	0.41 582	0.13 550	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.13 533	0.14 558

FAT-Stereo	0.36 572	0.18 504	0.73 592	0.26 551	0.18 530	0.33 506	0.29 577	0.60 624	0.59 617	0.46 599	0.60 609	0.60 625	0.50 630	0.61 551	0.34 545	0.13 550	0.14 605	0.13 552	0.12 549	0.14 551	0.18 605

DMCA-RVC	0.27 490	0.21 548	0.61 544	0.28 600	0.17 508	0.29 446	0.21 440	0.42 421	0.35 407	0.40 559	0.37 431	0.39 506	0.36 567	0.43 459	0.30 520	0.13 550	0.10 540	0.15 594	0.11 510	0.13 533	0.10 454

FADNet-RVC	0.31 535	0.35 632	0.78 596	0.25 517	0.20 576	0.33 506	0.20 409	0.49 496	0.40 474	0.34 478	0.39 460	0.41 528	0.29 508	0.63 566	0.31 528	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.15 601	0.19 612	0.19 612

STTStereo	0.28 510	0.20 533	0.61 544	0.25 517	0.17 508	0.29 446	0.24 517	0.47 473	0.39 456	0.39 549	0.41 479	0.44 552	0.28 493	0.40 451	0.28 500	0.13 550	0.12 583	0.13 552	0.16 613	0.12 517	0.11 492

stereogan	0.37 582	0.17 489	0.65 565	0.27 579	0.22 600	0.62 645	0.26 548	0.59 615	0.63 631	0.43 584	0.60 609	0.67 647	0.42 604	0.68 584	0.35 549	0.13 550	0.14 605	0.14 579	0.12 549	0.19 612	0.17 592

RTSC	0.39 594	0.28 601	0.78 596	0.27 579	0.18 530	0.49 616	0.22 468	0.59 615	0.84 667	0.55 634	0.53 582	0.49 579	0.36 567	0.67 583	0.82 653	0.13 550	0.10 540	0.11 492	0.12 549	0.17 590	0.17 592

ADCMid	0.49 631	0.34 630	1.13 660	0.26 551	0.21 584	0.51 620	0.37 627	0.57 600	0.54 601	0.75 660	0.66 627	0.62 631	0.64 658	0.64 568	1.68 694	0.13 550	0.12 583	0.17 612	0.17 623	0.20 621	0.17 592

DANet	0.35 567	0.23 571	0.60 541	0.36 645	0.22 600	0.39 563	0.25 534	0.48 486	0.43 502	0.52 624	0.50 561	0.59 622	0.41 595	0.76 614	0.49 605	0.13 550	0.11 564	0.14 579	0.12 549	0.17 590	0.15 570
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 572	0.22 562	0.49 476	0.29 603	0.17 508	0.41 573	0.38 633	0.57 600	0.45 529	0.46 599	0.75 642	0.55 608	0.40 591	0.94 655	0.41 582	0.13 550	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.14 551	0.11 492

UCFNet_RVC	0.24 435	0.16 469	0.34 293	0.18 105	0.15 451	0.33 506	0.16 209	0.46 464	0.35 407	0.29 373	0.35 412	0.39 506	0.25 447	0.34 411	0.22 432	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.14 592	0.13 533	0.12 516

NVstereo2D	0.31 535	0.16 469	0.54 511	0.24 477	0.22 600	0.42 580	0.28 570	0.58 609	0.56 610	0.28 344	0.38 446	0.40 521	0.30 522	0.71 592	0.28 500	0.13 550	0.08 473	0.13 552	0.10 469	0.19 612	0.16 579

MDST_ROB	0.48 628	0.14 401	0.95 639	0.30 614	0.21 584	1.33 693	0.32 601	0.77 670	0.56 610	1.06 681	0.71 636	0.49 579	0.35 563	1.26 682	0.38 559	0.13 550	0.11 564	0.16 606	0.13 577	0.12 517	0.12 516

FBW_ROB	0.43 611	0.26 591	0.54 511	0.31 620	0.20 576	0.51 620	0.32 601	0.70 662	0.60 621	0.59 639	0.55 589	0.65 642	0.41 595	1.40 689	0.51 613	0.13 550	0.17 635	0.21 635	0.16 613	0.17 590	0.18 605

ETE_ROB	0.34 562	0.26 591	0.45 444	0.29 603	0.18 530	0.40 569	0.37 627	0.57 600	0.47 552	0.50 613	0.50 561	0.62 631	0.36 567	0.55 512	0.38 559	0.13 550	0.10 540	0.14 579	0.12 549	0.16 573	0.16 579

PWC_ROB	0.38 589	0.29 608	0.69 577	0.25 517	0.20 576	0.38 554	0.19 357	0.58 609	0.67 638	0.57 637	0.85 654	0.51 591	0.40 591	0.71 592	0.52 614	0.13 550	0.09 509	0.14 579	0.10 469	0.17 590	0.14 558

Selective-IGEV-i16pc	0.33 553	0.10 144	1.71 688	0.21 292	0.14 390	0.74 658	0.31 593	0.42 421	0.41 486	0.21 267	0.32 368	0.26 371	0.14 237	0.71 592	0.19 361	0.14 575	0.10 540	0.08 261	0.09 425	0.11 476	0.11 492

Selective-IGEV-i16pb	0.39 594	0.12 284	2.18 692	0.21 292	0.15 451	0.68 652	0.32 601	0.56 590	0.57 613	0.25 308	0.44 520	0.33 452	0.21 376	0.80 628	0.25 475	0.14 575	0.10 540	0.09 355	0.10 469	0.12 517	0.13 536

TCMNet	0.33 553	0.23 571	0.72 588	0.29 603	0.30 649	0.40 569	0.28 570	0.50 507	0.47 552	0.37 519	0.45 532	0.40 521	0.29 508	0.60 544	0.39 567	0.14 575	0.13 595	0.15 594	0.14 592	0.17 590	0.15 570

test_sample7	0.25 463	0.15 440	0.35 304	0.20 237	0.14 390	0.28 424	0.21 440	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.14 575	0.09 509	0.13 552	0.12 549	0.13 533	0.12 516

pcwnet_v2	0.32 544	0.15 440	1.26 670	0.23 422	0.18 530	0.32 495	0.18 310	0.59 615	0.60 621	0.36 511	0.45 532	0.35 475	0.29 508	0.36 429	0.25 475	0.14 575	0.11 564	0.12 530	0.11 510	0.14 551	0.15 570

psmorigin	0.50 635	0.25 580	3.03 702	0.24 477	0.19 557	0.38 554	0.22 468	0.50 507	0.44 517	0.64 647	0.68 631	0.71 656	0.51 633	0.85 638	0.45 594	0.14 575	0.17 635	0.13 552	0.14 592	0.16 573	0.21 633

hitnet-ft	0.29 521	0.17 489	0.40 376	0.19 163	0.14 390	0.39 563	0.23 495	0.44 443	0.41 486	0.36 511	0.46 542	0.53 602	0.34 558	0.76 614	0.32 533	0.14 575	0.10 540	0.13 552	0.10 469	0.15 565	0.13 536

FADNet_RVC	0.30 528	0.28 601	0.83 616	0.23 422	0.15 451	0.30 466	0.17 260	0.49 496	0.37 431	0.30 405	0.38 446	0.30 425	0.27 476	0.52 496	0.31 528	0.14 575	0.14 605	0.14 579	0.16 613	0.21 624	0.23 646

RTS	0.78 672	0.48 660	4.68 707	0.34 634	0.28 640	1.12 682	0.46 656	0.62 636	1.03 680	0.73 656	0.89 659	0.60 625	0.59 645	1.61 692	1.16 679	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 612

RTSA	0.78 672	0.48 660	4.68 707	0.34 634	0.28 640	1.12 682	0.46 656	0.62 636	1.03 680	0.73 656	0.89 659	0.60 625	0.59 645	1.61 692	1.16 679	0.14 575	0.11 564	0.15 594	0.15 601	0.21 624	0.19 612

TDLM	0.30 528	0.21 548	0.38 352	0.28 600	0.15 451	0.33 506	0.32 601	0.52 543	0.47 552	0.38 534	0.43 509	0.39 506	0.29 508	0.91 650	0.28 500	0.14 575	0.08 473	0.13 552	0.11 510	0.12 517	0.10 454

CVANet_RVC	0.30 528	0.19 520	0.41 399	0.26 551	0.16 484	0.33 506	0.26 548	0.52 543	0.47 552	0.40 559	0.46 542	0.43 541	0.31 539	0.89 646	0.26 489	0.14 575	0.09 509	0.14 579	0.13 577	0.14 551	0.10 454

AdaStereo	0.24 435	0.16 469	0.37 333	0.24 477	0.12 259	0.32 495	0.17 260	0.54 564	0.42 494	0.33 458	0.38 446	0.35 475	0.21 376	0.30 383	0.22 432	0.14 575	0.06 245	0.13 552	0.08 322	0.11 476	0.08 324
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.
SANet	0.53 644	0.28 601	0.96 641	0.26 551	0.15 451	0.69 653	0.44 652	0.67 656	1.34 693	0.67 651	0.98 666	0.94 668	0.71 664	0.89 646	0.76 645	0.14 575	0.12 583	0.12 530	0.11 510	0.17 590	0.16 579

PSMNet_ROB	0.33 553	0.24 575	0.54 511	0.31 620	0.21 584	0.42 580	0.43 649	0.59 615	0.47 552	0.37 519	0.44 520	0.49 579	0.31 539	0.64 568	0.43 586	0.14 575	0.10 540	0.15 594	0.14 592	0.13 533	0.11 492

AANet	0.49 631	0.42 653	1.56 682	0.22 363	0.19 557	0.39 563	0.25 534	0.52 543	0.92 673	0.92 670	0.93 661	0.84 663	0.67 659	0.59 540	0.59 624	0.15 590	0.11 564	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

rvit_0105_6	0.19 308	0.14 401	0.34 293	0.23 422	0.14 390	0.18 162	0.20 409	0.29 235	0.37 431	0.18 239	0.22 253	0.23 324	0.17 311	0.26 314	0.17 299	0.15 590	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

rvit_0105_5	0.21 350	0.15 440	0.38 352	0.23 422	0.13 340	0.22 304	0.24 517	0.36 349	0.39 456	0.21 267	0.23 262	0.26 371	0.19 356	0.26 314	0.19 361	0.15 590	0.13 595	0.12 530	0.12 549	0.10 428	0.09 395

rvit_0105_3	0.23 404	0.17 489	0.40 376	0.25 517	0.15 451	0.24 350	0.28 570	0.38 368	0.41 486	0.25 308	0.25 288	0.28 397	0.21 376	0.28 348	0.20 384	0.15 590	0.13 595	0.14 579	0.15 601	0.10 428	0.09 395

rvit_105_1	0.27 490	0.19 520	0.46 452	0.27 579	0.19 557	0.30 466	0.35 618	0.44 443	0.51 583	0.31 423	0.31 358	0.31 434	0.26 457	0.35 420	0.25 475	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.11 476	0.10 454

GASNet	0.36 572	0.46 656	0.88 628	0.34 634	0.23 613	0.35 534	0.22 468	0.60 624	0.53 597	0.40 559	0.37 431	0.45 557	0.30 522	0.79 624	0.35 549	0.15 590	0.10 540	0.14 579	0.14 592	0.22 631	0.12 516

Wz-Net-TNSev	0.51 639	0.58 672	1.61 686	0.25 517	0.21 584	0.65 647	0.45 653	0.63 643	0.69 643	0.51 618	0.54 585	0.71 656	0.60 647	1.00 664	0.77 648	0.15 590	0.15 620	0.13 552	0.15 601	0.21 624	0.20 624

UDGNet	0.23 404	0.31 622	0.38 352	0.24 477	0.14 390	0.24 350	0.18 310	0.32 279	0.43 502	0.29 373	0.28 314	0.24 339	0.19 356	0.29 367	0.20 384	0.15 590	0.07 384	0.21 635	0.11 510	0.14 551	0.10 454

AF-Net	0.37 582	0.26 591	0.56 525	0.32 626	0.23 613	0.41 573	0.29 577	0.61 628	0.64 632	0.42 578	0.68 631	0.65 642	0.49 628	0.57 527	0.44 591	0.15 590	0.11 564	0.19 629	0.14 592	0.15 565	0.13 536

RGC	0.39 594	0.32 627	0.64 563	0.34 634	0.27 635	0.40 569	0.29 577	0.57 600	0.53 597	0.45 595	0.64 624	0.62 631	0.45 612	0.72 598	0.39 567	0.15 590	0.15 620	0.21 635	0.20 635	0.18 604	0.19 612

Nwc_Net	0.37 582	0.25 580	0.68 576	0.31 620	0.24 621	0.44 591	0.30 588	0.65 645	0.50 579	0.37 519	0.69 635	0.58 620	0.45 612	0.60 544	0.40 574	0.15 590	0.12 583	0.19 629	0.21 638	0.14 551	0.13 536

SHD	0.42 606	0.27 598	0.81 609	0.31 620	0.25 629	0.42 580	0.22 468	0.66 651	0.94 678	0.63 645	0.60 609	0.59 622	0.47 621	0.59 540	0.58 623	0.15 590	0.13 595	0.16 606	0.16 613	0.20 621	0.22 639

AnyNet_C32	0.51 639	0.40 647	1.10 659	0.29 603	0.28 640	0.59 639	0.58 674	0.54 564	0.60 621	0.62 643	0.66 627	0.54 606	0.54 636	0.78 622	1.74 698	0.15 590	0.14 605	0.15 594	0.17 623	0.20 621	0.20 624

ADCPNet	0.48 628	0.29 608	1.60 684	0.27 579	0.23 613	0.70 656	0.38 633	0.53 555	0.51 583	0.51 618	0.59 604	0.67 647	0.56 640	0.60 544	1.14 675	0.15 590	0.18 641	0.14 579	0.23 648	0.19 612	0.19 612

DeepPruner_ROB	0.26 481	0.19 520	0.44 432	0.21 292	0.16 484	0.30 466	0.21 440	0.52 543	0.32 367	0.35 495	0.38 446	0.39 506	0.26 457	0.42 457	0.24 465	0.15 590	0.11 564	0.11 492	0.11 510	0.14 551	0.13 536

CBMV	0.33 553	0.21 548	0.54 511	0.23 422	0.13 340	0.42 580	0.33 612	0.53 555	0.48 562	0.52 624	0.49 557	0.50 587	0.41 595	0.56 523	0.31 528	0.15 590	0.16 628	0.18 621	0.16 613	0.13 533	0.13 536
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_4	0.20 329	0.15 440	0.38 352	0.23 422	0.14 390	0.20 239	0.22 468	0.33 294	0.39 456	0.19 246	0.24 276	0.25 349	0.19 356	0.27 334	0.17 299	0.16 606	0.13 595	0.13 552	0.11 510	0.11 476	0.08 324

FADNet	0.32 544	0.36 635	0.74 593	0.23 422	0.22 600	0.37 546	0.19 357	0.53 555	0.48 562	0.32 445	0.36 422	0.43 541	0.32 546	0.64 568	0.25 475	0.16 606	0.16 628	0.14 579	0.16 613	0.24 638	0.19 612

RP	0.35 567	0.22 562	0.51 497	0.31 620	0.24 621	0.37 546	0.28 570	0.50 507	0.58 616	0.40 559	0.63 622	0.61 629	0.47 621	0.61 551	0.39 567	0.16 606	0.15 620	0.17 612	0.15 601	0.17 590	0.17 592

G-Net	0.46 622	0.25 580	0.86 625	0.34 634	0.28 640	0.90 674	0.35 618	0.47 473	0.45 529	0.68 652	1.22 675	0.64 641	0.60 647	0.61 551	0.57 618	0.16 606	0.14 605	0.17 612	0.13 577	0.22 631	0.19 612

edge stereo	0.39 594	0.22 562	0.81 609	0.27 579	0.22 600	0.37 546	0.24 517	0.56 590	0.54 601	0.53 630	0.60 609	0.71 656	0.50 630	0.78 622	0.40 574	0.16 606	0.14 605	0.19 629	0.14 592	0.16 573	0.17 592

ADCS	0.58 650	0.40 647	1.35 676	0.29 603	0.24 621	0.55 631	0.45 653	0.67 656	0.83 664	0.76 661	0.71 636	0.68 651	0.60 647	0.76 614	2.23 706	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.17 623	0.22 631	0.22 639

AnyNet_C01	0.65 658	0.58 672	2.60 700	0.32 626	0.26 633	0.88 672	0.61 677	0.63 643	0.62 627	0.68 652	0.96 663	0.76 659	0.60 647	0.96 659	1.43 689	0.16 606	0.16 628	0.17 612	0.17 623	0.23 634	0.23 646

LSM	1.64 700	0.40 647	2.56 699	2.02 711	17.61 728	0.51 620	0.52 668	0.61 628	0.76 653	0.82 664	1.11 671	0.63 639	0.54 636	0.75 609	0.49 605	0.16 606	0.24 664	0.18 621	0.21 638	0.25 640	2.42 715

DPSNet	0.47 625	0.24 575	0.93 636	0.27 579	0.20 576	0.75 661	0.57 673	0.84 680	0.79 657	0.47 606	0.51 567	0.60 625	0.69 662	0.87 641	0.71 643	0.16 606	0.13 595	0.12 530	0.10 469	0.25 640	0.21 633

NCCL2	0.35 567	0.26 591	0.49 476	0.36 645	0.22 600	0.41 573	0.41 644	0.53 555	0.42 494	0.47 606	0.46 542	0.61 629	0.39 586	0.55 512	0.37 556	0.16 606	0.13 595	0.21 635	0.21 638	0.16 573	0.16 579

SGM_RVC	0.50 635	0.19 520	0.50 487	0.25 517	0.15 451	0.69 653	0.39 638	0.68 659	0.82 660	0.95 675	0.84 653	1.13 675	0.76 667	1.16 675	0.60 628	0.16 606	0.16 628	0.16 606	0.16 613	0.16 573	0.17 592
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 435	0.17 489	0.50 487	0.26 551	0.22 600	0.22 304	0.15 160	0.40 393	0.35 407	0.27 331	0.37 431	0.29 408	0.20 367	0.28 348	0.19 361	0.17 617	0.12 583	0.19 629	0.12 549	0.13 533	0.13 536

Syn2CoEx	0.36 572	0.31 622	0.78 596	0.34 634	0.21 584	0.41 573	0.28 570	0.61 628	0.49 571	0.42 578	0.56 596	0.45 557	0.44 609	0.69 586	0.38 559	0.17 617	0.14 605	0.15 594	0.12 549	0.13 533	0.12 516

NCC-stereo	0.39 594	0.25 580	0.69 577	0.32 626	0.28 640	0.46 599	0.36 623	0.65 645	0.52 592	0.40 559	0.57 599	0.56 612	0.47 621	0.73 600	0.45 594	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 655	0.16 573	0.16 579

Abc-Net	0.39 594	0.25 580	0.69 577	0.32 626	0.28 640	0.46 599	0.36 623	0.65 645	0.52 592	0.40 559	0.57 599	0.56 612	0.47 621	0.73 600	0.45 594	0.17 617	0.14 605	0.18 621	0.25 655	0.16 573	0.16 579
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 611	0.37 640	0.96 641	0.34 634	0.25 629	0.53 630	0.34 614	0.60 624	0.73 651	0.51 618	0.46 542	0.57 617	0.47 621	0.70 589	0.72 644	0.17 617	0.12 583	0.18 621	0.15 601	0.25 640	0.23 646

SGM-ForestM	1.36 691	0.28 601	0.79 603	0.26 551	0.16 484	2.26 705	1.00 702	1.42 696	1.46 698	2.38 709	2.05 702	5.95 717	2.66 711	2.95 707	2.46 708	0.17 617	0.18 641	0.18 621	0.18 629	0.15 565	0.18 605

PS-NSSS	0.32 544	0.30 615	0.46 452	0.23 422	0.17 508	0.33 506	0.24 517	0.57 600	0.41 486	0.37 519	0.52 575	0.35 475	0.30 522	0.80 628	0.30 520	0.17 617	0.14 605	0.21 635	0.15 601	0.15 565	0.13 536

XPNet_ROB	0.33 553	0.20 533	0.43 422	0.27 579	0.18 530	0.37 546	0.31 593	0.55 574	0.50 579	0.51 618	0.53 582	0.58 620	0.37 576	0.63 566	0.45 594	0.17 617	0.12 583	0.13 552	0.12 549	0.15 565	0.14 558

LALA_ROB	0.36 572	0.25 580	0.46 452	0.30 614	0.21 584	0.47 605	0.39 638	0.61 628	0.51 583	0.52 624	0.51 567	0.69 653	0.36 567	0.50 485	0.43 586	0.17 617	0.11 564	0.16 606	0.14 592	0.17 590	0.15 570

SGM-Forest	0.36 572	0.17 489	0.47 460	0.23 422	0.16 484	0.45 597	0.41 644	0.55 574	0.48 562	0.52 624	0.60 609	0.52 597	0.41 595	0.85 638	0.50 611	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.15 601	0.15 565	0.15 570
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 650	0.27 598	0.67 571	0.22 363	0.17 508	0.66 649	0.37 627	0.78 671	0.61 625	1.47 703	1.30 678	1.65 690	0.79 669	1.12 673	0.59 624	0.17 617	0.17 635	0.17 612	0.14 592	0.17 590	0.14 558
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
AIO-test2	0.20 329	0.20 533	0.36 324	0.26 551	0.15 451	0.22 304	0.16 209	0.42 421	0.42 494	0.16 202	0.29 328	0.15 196	0.11 119	0.26 314	0.13 170	0.18 628	0.06 245	0.10 434	0.11 510	0.07 186	0.07 241

HBP-ISP	0.33 553	0.30 615	0.72 588	0.22 363	0.16 484	0.32 495	0.22 468	0.54 564	0.44 517	0.41 568	0.49 557	0.33 452	0.38 580	0.73 600	0.25 475	0.18 628	0.19 646	0.24 644	0.20 635	0.16 573	0.13 536

DeepPrunerF	0.44 617	0.29 608	1.29 673	0.33 632	0.30 649	0.35 534	0.36 623	0.62 636	1.15 689	0.40 559	0.44 520	0.39 506	0.41 595	0.80 628	0.52 614	0.18 628	0.14 605	0.23 642	0.21 638	0.17 590	0.17 592

CBMV_ROB	0.33 553	0.18 504	0.53 508	0.21 292	0.14 390	0.33 506	0.20 409	0.51 524	0.45 529	0.51 618	0.55 589	0.45 557	0.42 604	0.71 592	0.32 533	0.18 628	0.19 646	0.23 642	0.21 638	0.14 551	0.15 570

PWCDC_ROB	0.38 589	0.30 615	0.60 541	0.33 632	0.20 576	0.42 580	0.19 357	0.58 609	0.89 669	0.42 578	1.26 677	0.36 480	0.34 558	0.50 485	0.38 559	0.18 628	0.11 564	0.11 492	0.09 425	0.19 612	0.13 536

WCMA_ROB	0.51 639	0.21 548	0.65 565	0.25 517	0.21 584	0.58 636	0.32 601	0.54 564	0.55 607	0.95 675	1.40 682	1.28 682	0.81 672	0.73 600	0.62 631	0.18 628	0.15 620	0.15 594	0.15 601	0.19 612	0.19 612

FINET	0.34 562	0.27 598	0.80 606	0.24 477	0.24 621	0.36 539	0.34 614	0.54 564	0.72 648	0.39 549	0.47 549	0.32 444	0.30 522	0.51 490	0.32 533	0.19 634	0.17 635	0.13 552	0.12 549	0.18 604	0.16 579

SAMSARA	0.56 646	0.39 646	0.80 606	0.60 679	0.46 671	1.00 678	1.23 710	0.67 656	0.68 641	0.71 655	0.54 585	0.89 667	0.57 643	0.81 632	0.62 631	0.19 634	0.22 657	0.18 621	0.18 629	0.27 652	0.25 653

NOSS_ROB	0.31 535	0.20 533	0.35 304	0.24 477	0.16 484	0.32 495	0.19 357	0.52 543	0.48 562	0.33 458	0.36 422	0.42 537	0.28 493	0.93 653	0.24 465	0.19 634	0.20 651	0.24 644	0.22 646	0.17 590	0.17 592

ISRNet	0.27 490	0.13 352	0.45 444	0.26 551	0.19 557	0.24 350	0.14 108	0.45 453	0.43 502	0.39 549	0.48 555	0.42 537	0.27 476	0.32 397	0.29 512	0.20 637	0.12 583	0.17 612	0.16 613	0.16 573	0.20 624

dad	0.28 510	0.31 622	0.44 432	0.21 292	0.14 390	0.30 466	0.20 409	0.33 294	0.49 571	0.44 591	0.44 520	0.45 557	0.21 376	0.41 453	0.26 489	0.20 637	0.11 564	0.20 633	0.11 510	0.14 551	0.10 454

PVD	0.58 650	0.34 630	0.84 621	0.39 655	0.31 652	0.59 639	0.47 660	0.80 675	1.25 690	0.92 670	1.09 669	0.79 660	0.82 673	0.85 638	0.76 645	0.21 639	0.18 641	0.22 641	0.18 629	0.27 652	0.35 669

CSAN	0.50 635	0.35 632	0.78 596	0.36 645	0.23 613	0.56 632	0.59 676	0.61 628	0.70 645	0.64 647	0.78 646	0.65 642	0.60 647	1.38 688	0.62 631	0.21 639	0.17 635	0.20 633	0.20 635	0.18 604	0.18 605

PDISCO_ROB	0.43 611	0.30 615	0.67 571	0.43 660	0.36 658	0.67 650	0.32 601	0.72 665	0.76 653	0.43 584	0.53 582	0.63 639	0.40 591	0.66 579	0.47 602	0.21 639	0.12 583	0.21 635	0.19 633	0.25 640	0.20 624

PStereo	0.26 481	0.37 640	0.34 293	0.21 292	0.13 340	0.25 369	0.25 534	0.33 294	0.47 552	0.26 321	0.17 176	0.29 408	0.34 558	0.35 420	0.37 556	0.23 642	0.15 620	0.17 612	0.13 577	0.23 634	0.21 633

FSD					0.24 621	0.27 404	0.27 554	0.31 267	0.29 326	0.26 321	0.27 306	0.28 397	0.27 476	0.28 348	0.26 489	0.23 642	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.25 640

DualNet (step1)	0.28 510	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.39 443	0.23 453	0.23 642	0.09 509	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

test_sample9	0.42 606	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.51 524	0.38 446	0.37 519	0.34 401	0.37 486	0.30 522	0.66 579	0.91 660	0.23 642	1.82 714	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

test_sample8	0.49 631	0.19 520	0.50 487	0.18 105	0.16 484	0.34 519	0.20 409	0.55 574	0.34 391	0.62 643	0.38 446	1.15 678	0.67 659	0.66 579	0.91 660	0.23 642	1.82 714	0.28 655	0.24 650	0.18 604	0.16 579

SDNR	0.42 606	0.21 548	0.82 613	0.21 292	0.18 530	1.27 690	0.17 260	0.50 507	0.49 571	0.42 578	0.81 649	0.38 494	0.27 476	1.19 676	0.38 559	0.23 642	0.24 664	0.17 612	0.13 577	0.17 590	0.20 624

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 639	0.50 665	0.86 625	0.39 655	0.24 621	0.84 669	0.55 671	0.56 590	0.62 627	0.60 640	0.68 631	0.62 631	0.42 604	1.13 674	0.43 586	0.23 642	0.27 668	0.27 647	0.35 670	0.25 640	0.29 660

MSMD_ROB	0.60 654	0.33 629	0.61 544	0.30 614	0.25 629	0.86 671	0.35 618	0.55 574	0.67 638	1.10 683	1.49 687	1.76 693	0.97 683	0.88 644	0.49 605	0.23 642	0.21 653	0.27 647	0.27 663	0.25 640	0.24 651

FC-DCNN v2	0.71 664	0.30 615	0.67 571	0.32 626	0.27 635	0.84 669	0.39 638	0.84 680	0.85 668	1.44 699	1.64 693	2.09 697	1.28 694	1.06 669	0.80 652	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.26 647	0.25 653

FCDSN-DC	0.63 656	0.31 622	0.61 544	0.36 645	0.30 649	0.65 647	0.37 627	0.66 651	0.68 641	1.14 685	1.54 690	1.71 692	1.26 692	0.92 651	0.64 636	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.27 652	0.27 659
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 663	0.30 615	0.69 577	0.32 626	0.27 635	0.81 668	0.39 638	0.79 674	0.82 660	1.41 695	1.58 692	1.98 695	1.26 692	1.02 666	0.77 648	0.24 650	0.22 657	0.27 647	0.26 659	0.26 647	0.26 655

PSMNet-RUCA	0.37 582	0.41 651	0.66 570	0.46 665	0.41 663	0.34 519	0.25 534	0.57 600	0.45 529	0.39 549	0.52 575	0.43 541	0.33 549	0.41 453	0.29 512	0.25 653	0.14 605	0.33 667	0.21 638	0.31 660	0.22 639

Anonymous_2	0.37 582	0.21 548	0.47 460	0.20 237	0.21 584	0.42 580	0.26 548	0.38 368	0.29 326	0.33 458	0.30 343	0.44 552	0.38 580	0.36 429	0.29 512	0.26 654	0.29 672	0.44 675	1.41 713	0.34 664	0.21 633

UDG	0.40 601	0.46 656	0.49 476	0.40 657	0.35 657	0.47 605	0.27 554	0.54 564	0.47 552	0.39 549	0.45 532	0.59 622	0.44 609	0.46 469	0.39 567	0.26 654	0.19 646	0.48 677	0.22 646	0.34 664	0.26 655

ccnet	0.42 606	0.31 622	0.48 470	0.27 579	0.32 653	0.60 642	0.32 601	0.65 645	0.46 547	0.53 630	0.66 627	0.56 612	0.45 612	0.72 598	0.61 629	0.26 654	0.19 646	0.24 644	0.21 638	0.26 647	0.22 639

PASM	0.45 620	0.35 632	0.90 631	0.35 643	0.33 654	0.39 563	0.38 633	0.50 507	0.61 625	0.52 624	0.51 567	0.62 631	0.45 612	0.93 653	0.48 603	0.26 654	0.29 672	0.29 659	0.33 668	0.29 658	0.26 655

ELAS	0.74 669	0.36 635	0.85 624	0.36 645	0.33 654	1.36 694	0.77 690	0.93 684	0.92 673	1.41 695	1.53 689	1.16 679	1.17 688	0.95 658	1.03 667	0.26 654	0.25 666	0.28 655	0.28 666	0.31 660	0.30 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
GANetREF_RVC	0.43 611	0.47 658	0.69 577	0.38 653	0.20 576	0.51 620	0.48 664	0.66 651	0.66 635	0.46 599	0.46 542	0.50 587	0.44 609	0.90 649	0.39 567	0.27 659	0.21 653	0.32 664	0.18 629	0.27 652	0.22 639
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
DispFullNet	0.66 659	0.89 691	1.59 683	0.77 687	1.21 706	0.51 620	0.23 495	0.59 615	0.72 648	0.69 654	0.61 616	0.69 653	0.91 679	0.79 624	0.48 603	0.27 659	0.12 583	0.73 689	0.30 667	0.65 686	0.40 673

ELAS_RVC	0.74 669	0.36 635	1.00 645	0.37 651	0.33 654	0.88 672	0.93 699	0.83 679	1.08 685	1.35 690	1.33 681	1.24 680	1.33 696	1.06 669	0.95 663	0.27 659	0.25 666	0.29 659	0.27 663	0.30 659	0.30 661
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 674	0.37 640	1.08 654	0.51 672	0.65 687	0.67 650	1.44 712	0.74 667	1.06 683	0.54 632	1.67 694	0.49 579	1.78 702	0.96 659	1.69 696	0.28 662	0.43 685	0.27 647	0.51 687	0.40 670	0.58 687

BEATNet-Init1	4.73 713	2.61 711	13.29 728	0.58 677	0.53 679	10.12 720	3.33 717	4.83 717	5.01 716	8.75 722	8.51 719	14.08 731	7.60 721	7.70 721	5.34 717	0.28 662	0.28 671	0.34 668	0.37 674	0.57 679	0.45 676

MANE	1.41 693	0.36 635	0.74 593	0.43 660	0.41 663	2.16 704	0.80 692	2.39 712	3.38 708	2.22 708	3.06 710	3.54 710	2.73 712	2.15 704	1.94 703	0.28 662	0.27 668	0.30 661	0.46 681	0.28 657	0.34 668

CAS	0.15 200	0.07 5	0.21 121	0.41 658	0.16 484	0.20 239	0.18 310	0.22 100	0.19 139	0.15 173	0.19 207	0.11 92	0.09 35	0.14 31	0.13 170	0.29 665	0.04 2	0.06 48	0.04 1	0.06 103	0.14 558

MFN_U_SF_RVC	0.56 646	0.51 667	1.19 664	0.38 653	0.22 600	0.69 653	0.27 554	0.80 675	0.67 638	0.73 656	0.74 641	0.87 664	0.61 656	0.81 632	0.76 645	0.29 665	0.27 668	0.32 664	0.37 674	0.32 663	0.31 664

PMTNet	0.15 200	0.08 41	0.23 151	0.15 6	0.09 55	0.23 327	0.16 209	0.25 160	0.23 233	0.17 221	0.21 239	0.16 218	0.14 237	0.22 240	0.13 170	0.29 665	0.05 40	0.06 48	0.04 1	0.07 186	0.06 145

DStereoFS	0.84 675	0.66 679	0.80 606	0.53 676	0.50 675	1.23 688	0.55 671	0.94 685	1.32 692	0.89 667	1.32 679	1.04 674	2.32 709	1.29 685	1.14 675	0.31 668	0.35 679	0.30 661	0.39 677	0.34 664	0.60 690

NVStereoNet_ROB	0.67 660	0.49 664	0.83 616	0.48 667	0.40 662	0.51 620	0.46 656	0.70 662	0.77 655	0.84 665	1.72 695	1.02 673	0.83 674	1.23 680	0.79 651	0.32 669	0.38 681	0.40 673	0.46 681	0.36 667	0.41 674
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 603	0.50 665	0.48 470	0.44 662	0.39 660	0.46 599	0.32 601	0.50 507	0.43 502	0.45 595	0.52 575	0.57 617	0.36 567	0.48 476	0.33 540	0.33 670	0.21 653	0.55 681	0.25 655	0.37 668	0.32 667

CC-Net-ROB	0.43 611	0.47 658	0.65 565	0.37 651	0.23 613	0.51 620	0.29 577	0.66 651	0.49 571	0.46 599	0.51 567	0.48 573	0.38 580	0.96 659	0.35 549	0.34 671	0.23 662	0.55 681	0.25 655	0.31 660	0.20 624

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 329	0.72 682	0.70 583	0.17 53	0.08 24	0.15 57	0.15 160	0.18 37	0.16 71	0.13 122	0.12 68	0.09 27	0.08 15	0.16 100	0.13 170	0.35 672	0.04 2	0.08 261	0.07 237	0.11 476	0.23 646

SQANet	0.40 601	0.48 660	0.67 571	0.48 667	0.39 660	0.48 611	0.22 468	0.51 524	0.43 502	0.40 559	0.47 549	0.47 567	0.33 549	0.54 510	0.32 533	0.36 673	0.15 620	0.40 673	0.21 638	0.45 673	0.31 664

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 572	0.36 635	0.53 508	0.34 634	0.19 557	0.51 620	0.24 517	0.55 574	0.38 446	0.41 568	0.47 549	0.47 567	0.27 476	0.73 600	0.30 520	0.36 673	0.19 646	0.27 647	0.17 623	0.26 647	0.23 646

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 661	0.64 677	1.06 652	0.45 663	0.27 635	1.40 697	0.58 674	0.78 671	0.92 673	0.84 665	0.86 655	0.88 666	0.68 661	1.33 687	0.68 641	0.37 675	0.29 672	0.34 668	0.36 673	0.43 671	0.37 670

MADNet+	1.01 683	1.16 702	4.72 709	0.70 684	0.47 672	1.24 689	0.96 700	0.97 687	0.89 669	0.65 649	0.77 645	0.87 664	0.85 677	2.09 702	1.68 694	0.38 676	0.39 682	0.31 663	0.27 663	0.43 671	0.39 672

Consistency-Raft	0.55 645	0.48 660	1.02 648	0.45 663	0.49 674	0.49 616	0.47 660	0.72 665	0.72 648	0.45 595	0.82 651	0.47 567	0.60 647	0.50 485	0.63 634	0.39 677	0.39 682	0.44 675	0.51 687	0.52 676	0.37 670

JetBlue	1.14 689	0.76 684	2.36 695	0.59 678	0.75 691	3.04 708	1.78 714	1.11 689	0.90 671	0.94 673	1.10 670	1.66 691	1.28 694	2.09 702	1.72 697	0.43 678	0.36 680	0.38 670	0.38 676	0.58 680	0.56 684

otaku	0.57 649	0.62 676	0.87 627	0.63 681	0.44 669	0.73 657	0.37 627	0.65 645	0.66 635	0.51 618	0.75 642	0.66 646	0.45 612	0.69 586	0.46 600	0.53 679	0.34 678	0.55 681	0.35 670	0.60 681	0.45 676

DGSMNet	0.61 655	0.29 608	0.91 632	0.51 672	0.70 689	0.62 645	1.38 711	0.59 615	0.55 607	0.37 519	0.61 616	0.52 597	0.33 549	0.65 575	0.43 586	0.53 679	0.60 700	0.67 686	0.61 696	0.63 683	0.61 694

ACVNet_1	0.72 665	0.81 686	1.37 677	0.72 685	0.53 679	0.77 662	0.42 647	0.85 683	0.90 671	0.74 659	0.75 642	1.32 684	0.72 665	1.02 666	0.55 617	0.54 681	0.31 675	0.71 688	0.35 670	0.64 685	0.45 676

anonymity	0.56 646	0.54 670	0.70 583	0.47 666	0.61 684	0.56 632	0.43 649	0.69 660	0.49 571	0.63 645	0.55 589	0.54 606	0.60 647	0.61 551	0.57 618	0.55 682	0.53 693	0.50 678	0.54 691	0.51 675	0.56 684

Ntro	0.58 650	0.64 677	0.92 634	0.66 682	0.50 675	0.77 662	0.36 623	0.66 651	0.70 645	0.50 613	0.59 604	0.65 642	0.51 633	0.75 609	0.45 594	0.56 683	0.32 676	0.56 684	0.34 669	0.63 683	0.46 679

SGM+DAISY	0.87 676	0.66 679	1.30 674	0.51 672	0.60 683	1.03 679	0.84 696	0.76 669	0.73 651	1.39 693	1.51 688	1.31 683	1.22 690	1.11 671	1.08 670	0.57 684	0.53 693	0.51 680	0.51 687	0.54 677	0.61 694

SPS-STEREO	0.69 662	0.61 675	0.98 643	0.52 675	0.57 681	0.74 658	0.50 667	0.78 671	0.62 627	0.95 675	0.86 655	0.94 668	0.70 663	1.01 665	0.87 657	0.58 685	0.51 690	0.50 678	0.50 686	0.55 678	0.58 687
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 683	0.89 691	0.93 636	0.83 691	0.66 688	1.18 684	0.81 694	1.40 695	1.57 699	1.11 684	1.76 697	1.45 686	1.19 689	1.50 691	1.14 675	0.61 686	0.62 703	0.70 687	0.68 699	0.66 688	0.60 690

ACVNet_2	0.89 677	0.87 690	1.25 669	0.82 689	0.62 685	0.97 677	0.62 678	1.14 690	1.42 695	1.00 678	1.40 682	1.47 687	0.84 675	1.11 671	0.66 639	0.61 686	0.43 685	0.78 692	0.49 684	0.75 692	0.52 682

MFMNet_re	0.72 665	0.76 684	0.99 644	0.62 680	0.70 689	0.77 662	0.67 680	0.75 668	0.83 664	0.78 663	0.86 655	0.69 653	0.78 668	0.71 592	0.61 629	0.66 688	0.59 699	0.61 685	0.58 695	0.68 689	0.71 698

MonStereo1	0.93 680	0.56 671	0.82 613	0.69 683	0.58 682	1.37 695	0.35 618	0.94 685	1.25 690	0.93 672	1.90 698	1.52 688	2.10 706	1.27 683	0.77 648	0.69 689	0.33 677	0.75 690	0.47 683	0.70 690	0.57 686

GCST	0.47 625	0.60 674	0.57 528	1.04 699	0.48 673	0.38 554	0.11 20	0.40 393	0.32 367	0.41 568	0.34 401	0.29 408	0.17 311	0.46 469	0.19 361	0.69 689	0.42 684	0.79 694	0.62 697	0.62 682	0.46 679

light-stereo	2.37 707	0.69 681	3.61 703	3.84 715	3.41 712	4.04 709	0.31 593	2.13 710	1.45 697	3.61 713	6.33 717	6.90 720	0.63 657	4.83 715	1.28 686	0.71 691	0.74 709	0.32 664	0.39 677	1.20 705	0.96 705

IMH-64-1	0.91 678	0.86 688	0.84 621	0.97 694	0.75 691	0.92 675	0.71 682	1.27 691	1.10 686	0.89 667	1.45 684	1.14 676	0.96 681	1.19 676	0.84 654	0.74 692	0.51 690	0.97 697	0.55 692	0.84 695	0.60 690

IMH-64	0.91 678	0.86 688	0.84 621	0.97 694	0.75 691	0.92 675	0.71 682	1.27 691	1.10 686	0.89 667	1.45 684	1.14 676	0.96 681	1.19 676	0.84 654	0.74 692	0.51 690	0.97 697	0.55 692	0.84 695	0.60 690

TorneroNet-64	1.43 694	1.03 697	1.20 665	1.10 700	0.86 700	2.26 705	0.73 685	1.84 704	3.84 713	1.25 687	2.25 706	2.69 706	1.42 697	1.76 699	1.43 689	0.76 694	0.50 688	1.09 702	0.66 698	1.23 707	0.76 703

WAO-6	1.07 687	0.93 694	0.92 634	0.96 693	0.78 694	1.28 691	0.75 687	1.34 693	2.00 703	1.02 680	1.54 690	1.59 689	1.22 690	1.31 686	1.14 675	0.78 695	0.55 696	1.02 701	0.75 704	0.83 694	0.69 697

RainbowNet	0.72 665	0.89 691	1.02 648	0.82 689	0.63 686	0.78 665	0.52 668	0.81 677	0.93 676	0.60 640	0.79 647	0.80 661	0.60 647	0.80 628	0.57 618	0.78 695	0.55 696	0.78 692	0.49 684	0.76 693	0.58 687

DStereoO	0.46 622	0.32 627	0.51 497	0.36 645	0.29 648	0.38 554	0.45 653	0.55 574	0.60 621	0.47 606	0.49 557	0.48 573	0.73 666	0.59 540	0.69 642	0.81 697	0.18 641	0.38 670	0.19 633	0.46 674	0.20 624

Dean	1.17 690	1.04 698	1.49 681	1.03 698	0.78 694	1.20 687	0.77 690	1.48 699	1.96 701	1.28 688	1.99 701	2.15 698	1.14 685	1.25 681	1.00 666	0.81 697	0.60 700	1.01 700	0.69 700	0.92 701	0.74 701

TorneroNet	2.22 704	1.08 699	1.24 668	1.14 704	0.90 701	5.58 713	0.80 692	2.12 709	8.69 720	2.58 710	5.42 715	3.88 711	1.97 704	1.78 701	1.87 700	0.86 699	0.54 695	1.15 706	0.74 703	1.23 707	0.85 704

PWCK	1.00 681	1.17 703	1.70 687	0.91 692	0.41 663	1.19 686	0.92 698	1.10 688	1.14 688	1.16 686	1.14 672	1.25 681	0.88 678	1.75 698	1.04 669	0.87 700	0.50 688	0.87 695	0.53 690	0.96 702	0.52 682

WAO-8	1.46 696	1.10 700	1.09 655	1.10 700	0.84 698	2.06 701	0.75 687	1.84 704	3.83 711	1.44 699	2.21 704	2.15 698	1.43 698	3.17 708	1.19 681	0.91 701	0.65 705	1.09 702	0.79 705	0.90 699	0.71 698

Venus	1.46 696	1.10 700	1.09 655	1.10 700	0.84 698	2.06 701	0.75 687	1.84 704	3.83 711	1.44 699	2.21 704	2.15 698	1.43 698	3.17 708	1.19 681	0.91 701	0.65 705	1.09 702	0.79 705	0.90 699	0.71 698

LVE	1.13 688	1.02 696	1.28 672	1.01 696	0.80 697	1.29 692	0.81 694	1.47 698	1.96 701	1.07 682	1.90 698	1.90 694	1.01 684	1.48 690	0.91 660	0.93 703	0.61 702	0.94 696	0.69 700	0.87 697	0.75 702

JetRed	2.30 706	2.64 712	6.12 712	1.12 703	1.38 709	5.85 715	3.29 716	1.99 707	1.67 700	1.98 706	1.95 700	2.16 701	1.60 701	2.48 706	4.10 714	1.05 704	1.60 713	1.09 702	1.01 711	1.67 712	1.28 711

UNDER WATER	1.59 699	1.22 705	2.36 695	1.38 706	1.03 703	1.67 700	1.10 706	1.54 702	3.63 709	1.44 699	1.47 686	2.85 707	2.25 708	1.67 695	1.94 703	1.06 705	0.62 703	1.31 708	0.93 709	1.21 706	1.02 708

IMH	1.05 686	0.95 695	1.00 645	1.01 696	0.78 694	1.11 681	0.68 681	1.38 694	1.43 696	1.00 678	1.72 695	1.43 685	1.14 685	1.73 697	0.89 659	1.09 706	0.55 696	0.99 699	0.57 694	0.87 697	0.62 696

UNDER WATER-64	1.55 698	1.19 704	2.52 698	1.31 705	0.95 702	2.12 703	1.21 709	1.45 697	3.19 707	1.43 698	1.32 679	2.64 705	2.04 705	1.63 694	1.83 699	1.11 707	0.67 707	1.28 707	0.92 708	1.19 704	1.02 708

notaker	1.45 695	1.34 706	1.48 679	1.40 707	1.07 704	1.18 684	0.85 697	1.48 699	1.40 694	1.51 704	3.46 711	2.40 703	1.81 703	1.76 699	1.45 692	1.11 707	0.69 708	1.38 709	0.87 707	1.31 709	0.97 707

ACVNet-4b	0.72 665	0.81 686	1.33 675	0.72 685	0.50 675	0.80 667	0.31 593	0.71 664	0.80 658	0.50 613	0.72 640	0.95 670	0.43 608	0.96 659	1.20 683	1.13 709	0.21 653	0.76 691	0.45 680	0.65 686	0.46 679

KSHMR	1.89 703	1.36 707	1.60 684	1.47 709	1.22 707	1.38 696	1.06 704	1.79 703	5.97 717	1.42 697	5.65 716	2.98 708	1.14 685	2.23 705	1.20 683	1.27 710	1.12 712	1.46 711	1.10 712	1.32 710	1.15 710

ktn	1.77 702	1.36 707	1.22 666	1.43 708	1.14 705	1.52 698	1.08 705	1.51 701	3.96 714	2.77 712	4.69 713	3.35 709	1.46 700	1.69 696	1.25 685	1.43 711	0.77 710	1.45 710	0.99 710	1.32 710	0.96 705

USTest	6.88 715	5.23 716	5.63 711	7.22 719	7.29 716	14.34 724	22.76 725	8.48 721	9.32 721	5.42 716	6.39 718	6.29 719	6.64 717	6.92 719	8.62 722	1.94 712	3.29 720	2.16 717	2.55 719	3.85 717	3.29 718

TCMNet-wrong-test	4.29 710	5.57 717	4.65 706	11.33 725	10.39 721	5.73 714	4.48 719	4.13 716	1.02 679	1.91 705	2.39 707	6.16 718	3.62 713	3.84 713	4.50 716	1.99 713	0.47 687	1.97 716	1.69 715	5.69 721	4.31 720

MADNet++	2.26 705	1.80 710	2.06 691	2.13 713	1.97 711	2.61 707	1.79 715	2.38 711	2.16 704	2.75 711	2.65 708	2.38 702	2.43 710	3.17 708	3.21 710	2.17 714	1.95 716	1.94 715	1.63 714	2.06 713	2.01 714

DLNR_Zeroshot_test	10.44 719	12.10 728	19.93 731	106.08 744	23.66 740	0.14 39	0.13 73	3.22 714	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.36 715	0.06 245	0.07 160	0.07 237	39.70 744	0.06 145

DLNR-FE	10.45 720	12.13 729	19.94 732	106.10 745	23.12 739	0.14 39	0.13 73	3.28 715	0.17 99	0.16 202	0.23 262	0.16 218	0.10 80	0.31 390	0.15 241	2.41 716	0.06 245	0.07 160	0.07 237	40.22 745	0.06 145

HanzoNet	2.97 708	1.69 709	2.29 694	1.74 710	1.33 708	1.53 699	1.03 703	1.99 707	2.64 706	5.51 717	5.16 714	5.90 716	6.82 719	4.32 714	3.29 711	3.16 717	2.02 718	1.92 713	2.87 720	2.24 714	1.89 713

Selective-IGEV-i1pa	5.57 714	7.99 719	4.76 710	0.80 688	0.45 670	12.99 722	3.60 718	9.25 723	7.43 719	6.97 719	9.87 723	8.94 721	7.26 720	14.66 732	5.65 718	3.55 718	1.08 711	1.93 714	0.72 702	0.73 691	2.79 717

DGTPSM_ROB	8.34 717	5.10 714	10.37 726	5.31 717	10.18 719	8.33 717	23.60 729	6.06 719	13.41 729	4.90 714	10.87 727	5.65 714	10.44 722	6.17 717	12.59 723	3.74 719	7.55 723	3.69 719	7.26 727	4.14 718	7.46 723

DPSMNet_ROB	8.40 718	5.11 715	10.49 727	5.58 718	10.25 720	8.34 718	23.62 730	6.07 720	13.45 730	4.93 715	10.88 728	5.66 715	10.44 722	6.24 718	12.64 724	3.98 720	7.61 724	3.76 720	7.30 728	4.20 719	7.51 724

DPSimNet_ROB	4.34 711	4.23 713	6.89 714	3.67 714	3.68 713	4.75 710	5.21 720	2.67 713	3.68 710	5.82 718	3.95 712	5.57 713	6.72 718	3.46 712	4.48 715	4.05 721	2.88 719	4.68 722	3.12 722	3.69 716	3.62 719

tt	4.71 712	0.10 144	3.94 704	2.06 712	1.53 710	10.14 721	16.88 724	9.27 724	4.98 715	1.39 693	1.02 667	4.68 712	4.90 715	3.35 711	5.86 719	5.76 722	9.15 730	2.24 718	2.53 718	3.10 715	1.32 712

PML	16.10 729	12.82 730	6.78 713	5.23 716	7.76 717	33.92 736	66.56 746	5.30 718	10.28 722	26.12 745	68.59 746	20.51 733	13.49 732	10.06 723	6.78 721	5.96 723	2.00 717	6.04 728	2.18 717	8.96 726	2.60 716

iinet-test	10.78 721	9.29 720	9.70 716	10.48 720	10.68 722	17.98 729	25.98 731	12.57 728	13.39 727	9.64 726	10.10 724	10.06 723	10.61 725	11.22 728	12.70 725	6.40 724	7.74 725	5.68 724	6.69 723	7.47 722	7.30 721

IINet	10.78 721	9.29 720	9.70 716	10.48 720	10.68 722	17.98 729	25.98 731	12.57 728	13.39 727	9.64 726	10.10 724	10.06 723	10.61 725	11.22 728	12.70 725	6.40 724	7.74 725	5.68 724	6.69 723	7.47 722	7.30 721

DPSM_ROB	11.49 724	9.87 726	10.35 724	11.13 723	11.31 724	19.11 732	27.51 734	13.37 731	14.21 732	10.31 728	11.06 729	10.96 729	11.27 730	11.96 730	13.59 728	6.78 726	8.19 728	6.03 726	7.09 725	7.93 724	7.73 726

DPSM	11.49 724	9.87 726	10.35 724	11.13 723	11.31 724	19.11 732	27.51 734	13.37 731	14.21 732	10.31 728	11.06 729	10.96 729	11.27 730	11.96 730	13.59 728	6.78 726	8.19 728	6.03 726	7.09 725	7.93 724	7.73 726

xxxxx1	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

tt_ll	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

ff	15.27 726	9.54 723	10.31 721	20.13 729	18.88 729	17.08 725	23.03 726	10.36 725	10.99 723	9.21 723	9.62 720	10.74 726	10.61 725	10.72 724	13.89 730	7.97 728	9.20 731	31.85 742	44.72 744	12.84 727	13.69 728

RAFT-FEzeroshot	23.10 733	19.88 736	20.56 733	22.49 733	22.75 735	38.38 737	55.50 742	26.84 738	28.66 739	20.60 739	22.10 736	22.05 737	22.74 737	24.00 737	27.37 741	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.28 731	15.96 733	15.54 735

RAFT-FE	23.10 733	19.88 736	20.56 733	22.49 733	22.75 735	38.38 737	55.50 742	26.84 738	28.66 739	20.60 739	22.10 736	22.05 737	22.74 737	24.00 737	27.37 741	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.28 731	15.96 733	15.54 735

CasAABBNet	23.10 733	19.86 734	20.64 735	22.47 732	22.73 733	38.41 740	55.50 742	26.89 741	28.70 741	20.61 741	22.15 738	22.08 740	22.75 739	23.99 735	27.36 739	13.59 731	16.48 736	12.14 729	14.27 730	15.95 731	15.53 734

Hybrid-DGEV	23.16 737	19.94 739	20.96 738	22.49 733	22.75 735	38.51 742	55.52 745	27.09 745	28.90 745	20.58 738	22.25 739	22.00 736	22.80 741	24.11 740	27.33 738	13.60 734	16.47 735	12.14 729	14.30 734	15.95 731	15.54 735

FlowAnything	23.14 736	19.87 735	20.79 736	22.50 736	22.74 734	38.39 739	55.46 739	26.89 741	28.72 742	20.77 743	22.29 741	22.07 739	22.72 736	23.99 735	27.41 743	13.60 734	16.55 741	12.15 733	14.36 735	15.97 735	15.52 733

Selective-RAFT-Error	23.16 737	19.93 738	20.87 737	22.54 737	22.81 738	38.52 743	55.47 740	27.01 744	28.83 743	20.66 742	22.25 739	22.09 741	22.80 741	24.09 739	27.36 739	13.61 736	16.48 736	12.15 733	14.28 731	15.99 736	15.57 738

LSM0	24.24 740	19.98 740	22.32 739	24.22 739	40.14 745	38.48 741	55.20 738	26.95 743	28.57 738	20.49 737	21.83 734	22.26 742	22.75 739	24.22 741	27.30 737	13.66 737	16.32 734	12.19 735	14.15 729	16.10 737	17.66 740

fast-reg	23.64 739	20.51 742	23.42 740	23.22 738	24.75 742	38.73 744	55.47 740	26.85 740	28.86 744	20.12 736	21.73 733	21.64 735	22.22 735	24.30 742	27.54 744	13.91 738	16.52 740	14.85 736	15.62 736	16.91 738	15.71 739

Anonymous_1	16.62 730	9.35 722	9.84 718	10.66 722	14.64 726	18.66 731	27.12 733	12.64 730	13.51 731	10.76 730	10.30 726	10.13 725	10.60 724	11.06 727	12.74 727	15.87 739	7.74 725	16.92 737	43.48 743	58.66 746	7.68 725

Selective-IGEV-i16pa	30.47 744	41.93 745	4.02 705	0.49 670	0.37 659	96.94 746	0.74 686	60.26 747	58.76 746	17.24 732	64.39 745	38.26 746	49.53 746	106.11 747	26.15 736	19.96 740	3.42 721	4.39 721	1.81 716	0.39 669	14.22 732

LRCNet_RVC	10.90 723	14.34 731	9.35 715	15.35 726	8.04 718	1.08 680	0.34 614	8.78 722	0.70 645	12.63 731	16.05 731	9.85 722	6.54 716	8.57 722	6.34 720	20.27 741	5.40 722	23.70 739	21.88 740	14.87 730	13.83 731

HaxPig	17.72 731	20.22 741	19.73 730	16.53 727	16.51 727	9.27 719	9.33 721	14.34 733	13.27 726	18.65 733	18.70 732	17.35 732	16.77 733	17.04 733	16.45 733	22.05 742	20.89 742	22.27 738	21.53 739	21.29 739	22.13 743

MEDIAN_ROB	21.21 732	24.62 743	23.47 741	19.58 728	19.65 732	13.22 723	10.96 722	17.88 734	17.00 734	22.14 744	22.02 735	20.86 734	20.36 734	21.06 734	19.71 734	25.63 743	24.13 743	26.21 740	25.20 741	25.17 740	25.38 744

AVERAGE_ROB	25.43 741	29.06 744	27.24 742	24.63 740	24.20 741	17.73 728	12.61 723	22.29 737	21.39 737	26.79 746	26.16 744	25.20 743	24.64 745	25.07 743	23.53 735	29.96 744	28.40 744	30.60 741	29.58 742	29.72 741	29.84 745

RSGM-EC	29.65 742	17.75 732	10.04 719	35.31 741	33.15 743	26.42 734	46.65 736	19.89 735	17.74 735	18.92 734	23.36 742	30.14 744	23.59 743	41.87 744	45.99 745	59.56 745	34.38 745	33.25 745	20.37 737	34.97 742	19.60 741

acva	29.65 742	17.75 732	10.04 719	35.31 741	33.15 743	26.42 734	46.65 736	19.89 735	17.74 735	18.92 734	23.36 742	30.14 744	23.59 743	41.87 744	45.99 745	59.56 745	34.38 745	33.25 745	20.37 737	34.97 742	19.60 741

test_example2	101.33 745	108.28 746	68.15 744	98.43 743	106.93 746	89.75 745	102.43 747	36.80 746	97.65 747	129.04 747	130.15 747	65.26 747	66.62 747	92.11 746	80.24 747	144.10 747	199.48 747	81.81 747	103.01 747	125.01 747	101.27 746

ccccc		256.29 747		354.40 746	364.36 747	149.10 747		152.89 748		153.93 748		164.00 748		268.02 748		390.55 748	349.22 748	244.59 748	219.82 748	412.30 748

ASD4		6.65 718

Low-res two-view benchmark