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

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 130	0.23 100	0.12 26	0.12 1	0.16 86	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 35	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.11 159	0.07 12

DF_test	0.20 23	0.28 180	1.00 157	0.23 100	0.16 153	0.15 2	0.15 56	0.28 11	0.25 11	0.15 16	0.16 54	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.08 61

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 30	0.21 38	0.13 58	0.15 2	0.16 86	0.21 2	0.36 145	0.11 1	0.17 59	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 108	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.11 167

PipStereo	0.19 9	0.26 138	0.85 111	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22b	0.20 23	0.26 138	0.88 122	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22a	0.20 23	0.28 180	0.89 126	0.20 10	0.11 12	0.16 4	0.14 34	0.32 30	0.35 113	0.12 3	0.09 1	0.22 156	0.16 85	0.20 5	0.14 4	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.05 1	0.13 219	0.11 167

S2M2_XL	0.20 23	0.32 236	1.10 179	0.19 3	0.13 58	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 78	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depth_test_26	0.22 71	0.28 180	0.91 135	0.20 10	0.13 58	0.18 8	0.13 14	0.31 25	0.41 213	0.16 28	0.31 238	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.14 288

CroCo-Stereo	0.30 185	0.45 371	1.08 173	0.31 361	0.17 187	0.19 9	0.21 216	0.73 398	0.50 318	0.21 126	0.24 146	0.55 453	0.22 196	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.12 182	0.09 93
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
VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.24 49	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.28 103	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.32 30	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 9	0.30 213	0.77 96	0.19 3	0.15 116	0.20 10	0.15 56	0.31 25	0.19 3	0.16 28	0.17 59	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.08 47	0.07 12

Foundation-i32	0.20 23	0.28 180	0.87 119	0.20 10	0.11 12	0.20 10	0.15 56	0.32 30	0.36 145	0.13 6	0.10 3	0.25 208	0.14 37	0.19 2	0.15 16	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.11 159	0.12 216

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 23	0.29 195	0.90 130	0.17 1	0.13 58	0.21 16	0.17 101	0.29 12	0.24 8	0.15 16	0.17 59	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.09 307	0.11 336	0.14 446	0.13 219	0.11 167

FoundationStereo	0.20 23	0.30 213	0.81 104	0.21 38	0.22 348	0.21 16	0.16 86	0.25 5	0.38 167	0.15 16	0.11 8	0.18 101	0.17 94	0.23 39	0.16 41	0.09 160	0.13 482	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

small-0shot	0.21 46	0.38 301	0.93 140	0.20 10	0.14 83	0.22 18	0.21 216	0.31 25	0.39 182	0.14 11	0.24 146	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.07 12

DispViT+	0.23 83	0.23 86	0.98 154	0.19 3	0.44 622	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.37 159	0.19 94	0.16 54	0.18 101	0.15 64	0.38 241	0.17 66	0.11 369	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 94	0.38 301	1.37 245	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.40 200	0.14 11	0.25 163	0.15 47	0.15 64	0.25 58	0.18 80	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
anonymous	0.24 94	0.43 348	1.04 166	0.24 134	0.15 116	0.23 21	0.22 260	0.39 85	0.28 31	0.20 111	0.24 146	0.16 63	0.13 23	0.28 103	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 446

CroCo-Stereo Lap2	0.33 213	0.61 457	1.47 275	0.32 393	0.38 585	0.23 21	0.22 260	0.58 290	0.46 274	0.22 149	0.27 185	0.29 263	0.23 223	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.14 288

S2M2_L	0.24 94	0.29 195	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.24 23	0.09 3	0.36 62	0.45 263	0.17 60	0.25 163	0.23 174	0.17 94	0.24 49	0.28 292	0.15 537	0.12 454	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 154	0.48 392	1.52 290	0.26 210	0.18 238	0.25 24	0.19 140	0.42 119	0.35 113	0.20 111	0.25 163	0.20 134	0.16 85	0.24 49	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.12 182	0.08 61

StereoAnything_RVC	0.35 238	1.25 693	1.82 405	0.20 10	0.12 26	0.26 25	0.15 56	0.43 127	0.37 159	0.14 11	0.10 3	0.11 3	0.19 149	0.46 311	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.08 78	0.05 1	0.76 708	0.18 410

Foundation-i1c-attn	0.22 71	0.18 7	0.68 70	0.20 10	0.10 2	0.27 26	0.20 168	0.49 210	0.37 159	0.20 111	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 93

Monster-pub-mixall	0.21 46	0.31 227	0.69 72	0.21 38	0.13 58	0.27 26	0.12 8	0.37 68	0.26 18	0.21 126	0.19 78	0.15 47	0.12 15	0.47 323	0.29 307	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 216

dual_stereo	0.23 83	0.25 120	0.66 65	0.21 38	0.15 116	0.27 26	0.15 56	0.62 321	0.40 200	0.15 16	0.13 18	0.18 101	0.14 37	0.37 230	0.19 108	0.09 160	0.31 673	0.07 2	0.10 264	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 111	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 61

Foundation-i1b	0.22 71	0.20 29	0.69 72	0.20 10	0.11 12	0.28 29	0.20 168	0.50 219	0.37 159	0.21 126	0.22 118	0.27 237	0.24 241	0.28 103	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Test_v1	0.21 46	0.27 151	0.95 146	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.37 68	0.27 24	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.13 23	0.25 58	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 167

LG-Stereo_L1	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.28 29	0.21 216	0.38 78	0.26 18	0.16 28	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 230	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

SCV	0.35 238	0.59 450	1.37 245	0.34 453	0.22 348	0.28 29	0.23 302	0.72 384	0.35 113	0.19 94	0.30 221	0.24 192	0.20 164	0.64 406	0.19 108	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.29 622	0.34 588	0.29 568

rvit_stereo_0083	0.25 107	0.19 12	0.58 22	0.28 270	0.18 238	0.28 29	0.22 260	0.38 78	0.54 370	0.23 173	0.30 221	0.27 237	0.26 277	0.37 230	0.24 236	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.12 182	0.10 136

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.61 457	1.18 193	0.32 393	0.21 317	0.28 29	0.27 413	0.55 272	0.48 299	0.23 173	0.27 185	0.28 250	0.26 277	0.32 165	0.25 251	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.14 288

Foundation-i1a	0.22 71	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 36	0.21 216	0.50 219	0.39 182	0.25 205	0.22 118	0.27 237	0.25 257	0.33 180	0.18 80	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

WQFJA1++	2.30 729	0.22 63	6.03 741	1.08 716	1.15 724	0.29 36	0.14 34	0.39 85	0.24 8	13.61 774	0.19 78	3.34 737	0.17 94	0.33 180	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	18.19 784	0.14 288

MaDis-Stereo	0.29 167	0.54 427	1.44 264	0.24 134	0.29 466	0.29 36	0.16 86	0.45 151	0.37 159	0.19 94	0.21 98	0.28 250	0.22 196	0.30 140	0.29 307	0.10 274	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.11 159	0.11 167

UniTT-Stereo	0.30 185	0.36 284	1.68 319	0.27 236	0.24 387	0.29 36	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.26 223	0.37 283	0.18 101	0.18 121	0.31 151	0.27 277	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.25 491	0.08 61

LiteMatch	0.25 107	0.69 503	0.65 53	0.28 270	0.14 83	0.30 40	0.21 216	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.37 413	0.25 58	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

Foundation-i1	0.26 123	0.29 195	0.75 89	0.23 100	0.21 317	0.30 40	0.22 260	0.60 312	0.43 238	0.24 184	0.31 238	0.35 309	0.23 223	0.27 83	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.07 12

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 268	0.53 418	1.66 315	0.26 210	0.15 116	0.30 40	0.19 140	0.67 355	0.46 274	0.29 255	0.52 421	0.38 331	0.16 85	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.68 727	0.09 183	0.07 117	0.34 588	0.21 461

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 154	0.28 180	1.09 177	0.33 420	0.15 116	0.30 40	0.16 86	0.58 290	0.42 227	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.26 277	0.38 241	0.37 405	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.25 597	0.10 121	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 167	0.29 195	0.86 116	0.25 162	0.34 544	0.30 40	0.14 34	0.32 30	0.53 355	0.18 71	0.12 14	0.18 101	0.19 149	0.49 341	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.20 565	0.46 668	0.59 687

sCroCo_RVC	0.33 213	0.32 236	1.89 437	0.34 453	0.27 442	0.30 40	0.22 260	0.48 199	0.44 246	0.22 149	0.33 259	0.25 208	0.25 257	0.32 165	0.24 236	0.14 514	0.16 550	0.12 408	0.12 383	0.15 283	0.13 259

over v1	0.23 83	0.77 543	0.73 85	0.23 100	0.10 2	0.31 48	0.12 8	0.39 85	0.35 113	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.20 164	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

PhaseNet	0.25 107	0.26 138	0.96 151	0.25 162	0.15 116	0.31 48	0.16 86	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.18 72	0.28 250	0.17 94	0.30 140	0.27 277	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.14 255	0.26 541

252Zero-FE	0.62 542	0.27 151	0.83 108	0.24 134	0.13 58	0.31 48	0.13 14	0.39 85	0.32 65	8.03 762	0.23 134	0.12 4	0.12 15	0.26 77	0.44 457	0.09 160	0.12 454	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 216

LG-Stereo_L2	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.31 48	0.22 260	0.38 78	0.25 11	0.17 60	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 165	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

LGtest1	0.21 46	0.37 287	0.70 75	0.22 69	0.12 26	0.31 48	0.11 4	0.36 62	0.39 182	0.17 60	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.25 58	0.27 277	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.10 136

rvit_stereo_0081	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0082	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

CAS++	0.31 194	0.33 246	1.43 261	0.25 162	0.17 187	0.31 48	0.20 168	0.78 457	0.41 213	0.30 261	0.30 221	0.21 149	0.16 85	0.33 180	0.18 80	0.15 537	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GEAR-Net	0.32 201	0.19 12	1.32 228	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.16 550	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 660

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.35 470	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.30 19	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.17 81	0.13 23	0.27 83	0.14 4	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.15 473	0.07 5	0.09 93

qqai	0.21 46	0.20 29	0.63 38	0.39 545	0.13 58	0.32 56	0.15 56	0.35 49	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.27 83	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.27 612	0.07 5	0.09 93

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.20 29	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 40	0.46 274	0.15 16	0.15 39	0.16 63	0.19 149	0.23 39	0.18 80	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.27 137	0.26 138	0.91 135	0.25 162	0.18 238	0.32 56	0.23 302	0.37 68	0.31 52	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.17 94	0.46 311	0.21 170	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.47 666

IGEV++	0.34 224	0.43 348	1.32 228	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.39 697	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 660

MIF-Stereo (partial)	0.34 224	0.41 332	1.93 454	0.26 210	0.24 387	0.32 56	0.17 101	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.37 283	0.25 208	0.26 277	0.44 286	0.31 343	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.19 396	0.14 288

SCION-M(vits-remse)	0.25 107	0.22 63	1.44 264	0.35 470	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.15 537	0.10 360	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

SCION-MonSter(vits)	0.38 268	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.75 415	0.72 559	0.16 28	0.61 510	0.55 453	0.39 437	0.57 376	0.77 577	0.15 537	0.10 360	0.21 631	0.21 573	0.45 665	0.23 503

monster-pro	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

aanet-new-22k	0.28 154	0.52 411	1.51 288	0.24 134	0.13 58	0.33 63	0.22 260	0.37 68	0.32 65	0.18 71	0.24 146	0.18 101	0.21 179	0.27 83	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.31 591

BStereo	0.28 154	0.33 246	1.34 235	0.23 100	0.29 466	0.33 63	0.20 168	0.46 160	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

MonStereo	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

zero-FE	0.80 632	0.27 151	8.23 754	0.49 623	0.98 710	0.33 63	0.20 168	0.48 199	1.28 695	0.17 60	0.20 89	0.77 590	0.22 196	0.60 394	0.97 603	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.10 264	0.33 576	0.14 288

MonSter	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

rvit_stereo_0081_aga	0.27 137	0.29 195	1.08 173	0.26 210	0.20 300	0.33 63	0.21 216	0.41 108	0.42 227	0.26 223	0.28 197	0.27 237	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.10 136

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 255	1.34 705	1.24 207	0.23 100	0.12 26	0.33 63	0.20 168	0.40 96	0.33 82	0.25 205	0.21 98	0.16 63	0.14 37	0.27 83	0.63 542	0.55 706	0.06 25	0.11 336	0.13 417	0.25 491	0.49 671

plain	0.37 255	0.47 387	2.15 520	0.27 236	0.19 276	0.33 63	0.20 168	0.58 290	0.46 274	0.23 173	0.37 283	0.23 174	0.25 257	0.45 302	0.28 292	0.11 369	0.08 211	0.13 473	0.09 220	0.42 652	0.12 216

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 83	0.41 332	0.59 23	0.27 236	0.24 387	0.34 75	0.17 101	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.19 78	0.16 63	0.12 15	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.31 591

over-8	0.23 83	0.76 533	0.79 100	0.24 134	0.10 2	0.34 75	0.13 14	0.35 49	0.33 82	0.15 16	0.15 39	0.19 127	0.18 121	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

Anonymus	0.21 46	0.21 45	0.75 89	0.25 162	0.14 83	0.34 75	0.16 86	0.32 30	0.31 52	0.18 71	0.15 39	0.23 174	0.17 94	0.27 83	0.24 236	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

aanet-new-34k	0.27 137	0.57 445	1.36 240	0.23 100	0.11 12	0.34 75	0.20 168	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.27 185	0.17 81	0.22 196	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 568

HUF	0.59 523	0.65 486	2.46 584	0.45 601	0.77 700	0.34 75	0.24 339	0.46 160	0.39 182	0.31 267	0.28 197	0.25 208	0.19 149	0.67 424	0.18 80	0.12 432	2.03 760	0.08 78	0.06 27	0.31 558	1.59 746

rvit_stereo_0080	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

whm_eth	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

sAnonymous2	0.38 268	0.62 463	2.15 520	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 626	0.35 619

CroCo_RVC	0.38 268	0.62 463	2.15 520	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 626	0.35 619

rgla	0.20 23	0.54 427	0.64 42	0.22 69	0.21 317	0.35 84	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

over-9	0.24 94	0.77 543	0.85 111	0.23 100	0.11 12	0.35 84	0.13 14	0.37 68	0.34 96	0.15 16	0.14 35	0.19 127	0.19 149	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 137	0.46 376	1.39 252	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.21 216	0.40 96	0.25 11	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.18 121	0.25 58	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 616	0.08 47	0.27 552

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 107	0.35 274	0.69 72	0.23 100	0.27 442	0.35 84	0.20 168	0.44 136	0.28 31	0.21 126	0.22 118	0.14 20	0.22 196	0.21 14	0.14 4	0.07 29	0.08 211	0.08 78	0.47 692	0.09 87	0.34 616

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 167	0.53 418	1.28 215	0.22 69	0.32 516	0.35 84	0.19 140	0.46 160	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.18 101	0.18 121	0.21 14	0.14 4	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.46 691	0.10 121	0.32 601

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 123	0.38 301	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.22 260	0.44 136	0.33 82	0.21 126	0.25 163	0.16 63	0.22 196	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 688	0.08 47	0.27 552

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 68	0.19 3	0.12 26	0.35 84	0.17 101	0.27 8	0.31 52	0.16 28	0.13 18	0.15 47	0.15 64	0.28 103	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 167	0.23 86	1.28 215	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 568

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 2	0.22 69	0.17 187	0.35 84	0.14 34	0.27 8	0.25 11	0.19 94	0.21 98	0.14 20	0.15 64	0.27 83	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 288

FSD					0.29 466	0.35 84	0.33 515	0.44 136	0.46 274	0.32 277	0.32 249	0.37 322	0.32 371	0.35 205	0.32 356	0.28 669	0.27 662	0.31 673	0.30 632	0.31 558

SCV_C0	0.33 213	0.43 348	1.42 260	0.25 162	0.16 153	0.35 84	0.20 168	0.68 360	0.44 246	0.24 184	0.27 185	0.29 263	0.20 164	0.58 381	0.18 80	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.30 632	0.26 513	0.17 390

AIO_test	0.39 285	0.37 287	1.19 195	0.73 689	0.67 689	0.35 84	0.25 364	0.47 184	0.34 96	0.34 286	0.22 118	0.33 297	0.17 94	1.31 532	0.19 108	0.11 369	0.15 532	0.08 78	0.21 573	0.15 283	0.23 503

ours_stereo	0.27 137	0.25 120	1.21 201	0.25 162	0.17 187	0.35 84	0.23 302	0.38 78	0.35 113	0.20 111	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

rvit_0105_6	0.31 194	0.29 195	1.00 157	0.31 361	0.18 238	0.35 84	0.25 364	0.51 230	0.61 437	0.25 205	0.28 197	0.32 285	0.25 257	0.39 249	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.14 255	0.13 259

MoCha-V2	0.36 248	0.32 236	1.41 255	0.36 493	0.31 505	0.35 84	0.19 140	0.57 284	0.39 182	0.30 261	0.32 249	0.28 250	0.27 298	0.47 323	0.24 236	0.08 72	0.56 716	0.08 78	0.38 673	0.18 374	0.12 216

Selective-IGEV	0.29 167	0.23 86	1.28 215	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 568

416test1013	0.20 23	0.46 376	0.72 83	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.13 7	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

416test	0.20 23	0.45 371	0.67 68	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.12 14	0.13 7	0.15 64	0.20 5	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

LACA_dic	0.19 9	0.33 246	0.74 87	0.20 10	0.10 2	0.36 100	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 28	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 180	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.07 12

over-6	0.26 123	0.78 553	1.04 166	0.23 100	0.11 12	0.36 100	0.15 56	0.46 160	0.37 159	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.18 121	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 123	0.47 387	1.36 240	0.25 162	0.12 26	0.36 100	0.18 124	0.40 96	0.35 113	0.18 71	0.21 98	0.18 101	0.21 179	0.21 14	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.11 167

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 137	0.40 322	0.87 119	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 632	0.13 219	0.55 680

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 37	0.20 10	0.13 58	0.36 100	0.13 14	0.35 49	0.31 52	0.16 28	0.14 35	0.17 81	0.15 64	0.25 58	0.23 208	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 46	0.22 63	0.51 2	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.42 119	0.34 96	0.23 173	0.27 185	0.14 20	0.18 121	0.33 180	0.24 236	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 46	0.35 274	0.65 53	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.37 68	0.40 200	0.21 126	0.12 14	0.17 81	0.12 15	0.25 58	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 136

Occ-G	0.30 185	0.30 213	1.33 231	0.23 100	0.15 116	0.36 100	0.25 364	0.43 127	0.31 52	0.26 223	0.35 273	0.46 403	0.22 196	0.30 140	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.16 498	0.31 558	0.08 61

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 137	0.40 322	0.86 116	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 632	0.13 219	0.55 680

MGA	0.19 9	0.27 151	0.57 19	0.20 10	0.18 238	0.37 111	0.14 34	0.30 19	0.25 11	0.18 71	0.14 35	0.15 47	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

CAR	0.19 9	0.28 180	0.60 25	0.21 38	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.19 94	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.27 83	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 151	0.60 25	0.20 10	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.18 71	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

PointNet	0.20 23	0.21 45	0.82 106	0.21 38	0.12 26	0.37 111	0.16 86	0.33 40	0.28 31	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.13 23	0.22 29	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.07 5	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 107	0.33 246	1.13 182	0.26 210	0.12 26	0.37 111	0.21 216	0.45 151	0.36 145	0.20 111	0.27 185	0.15 47	0.29 341	0.24 49	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.12 216

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 137	0.39 314	0.79 100	0.24 134	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.37 68	0.33 82	0.19 94	0.27 185	0.18 101	0.22 196	0.20 5	0.16 41	0.07 29	0.14 501	0.08 78	0.51 702	0.08 47	0.39 643

Replicate-Monster	0.23 83	0.40 322	0.94 145	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.13 14	0.40 96	0.36 145	0.22 149	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.40 256	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 332

FlowAnything_test	0.23 83	0.32 236	0.52 5	0.28 270	0.17 187	0.37 111	0.20 168	0.38 78	0.24 8	0.24 184	0.20 89	0.21 149	0.17 94	0.26 77	0.25 251	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.17 346	0.12 216

water-stereo	0.24 94	0.17 2	0.88 122	0.24 134	0.14 83	0.37 111	0.17 101	0.43 127	0.32 65	0.26 223	0.35 273	0.26 223	0.24 241	0.22 29	0.25 251	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

3.25w_new	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.25w	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 111	0.22 260	0.50 219	0.38 167	0.22 149	0.21 98	0.12 4	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

AIO_rvc	0.41 303	0.64 478	1.29 219	0.58 667	0.39 591	0.37 111	0.24 339	0.50 219	0.43 238	0.28 246	0.23 134	0.25 208	0.16 85	0.99 487	0.19 108	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.25 491	0.85 711

fffy	0.28 154	0.24 105	1.19 195	0.27 236	0.15 116	0.37 111	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.20 111	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.44 286	0.20 148	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

rvit_0105_4	0.35 238	0.35 274	1.45 269	0.31 361	0.18 238	0.37 111	0.28 433	0.59 299	0.62 455	0.27 239	0.31 238	0.35 309	0.27 298	0.43 275	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.12 216

AIO-Stereo	0.30 185	0.27 151	1.25 208	0.27 236	0.24 387	0.37 111	0.20 168	0.52 246	0.36 145	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.14 37	0.31 151	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.38 673	0.19 396	0.31 591

RSM	0.28 154	0.26 138	0.97 152	0.25 162	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.49 210	0.44 246	0.21 126	0.27 185	0.28 250	0.17 94	0.38 241	0.20 148	0.07 29	0.07 89	0.09 183	0.34 655	0.21 428	0.16 368

FAST (zero-shot)	0.27 137	0.32 236	0.78 98	0.31 361	0.49 649	0.38 128	0.19 140	0.41 108	0.43 238	0.17 60	0.22 118	0.18 101	0.24 241	0.34 195	0.20 148	0.13 468	0.14 501	0.09 183	0.10 264	0.15 283	0.13 259

aanet-new-40k	0.25 107	0.37 287	1.35 238	0.24 134	0.24 387	0.38 128	0.20 168	0.39 85	0.26 18	0.18 71	0.24 146	0.16 63	0.20 164	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 410

BridgeDepth	0.19 9	0.30 213	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 128	0.15 56	0.32 30	0.33 82	0.16 28	0.12 14	0.23 174	0.19 149	0.27 83	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.37 255	0.27 151	0.79 100	0.39 545	0.29 466	0.38 128	0.21 216	0.47 184	0.51 325	0.32 277	0.17 59	0.79 599	0.23 223	0.64 406	1.04 622	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.12 383	0.35 602	0.15 332

HH	0.49 422	0.49 397	2.78 651	0.50 627	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 572	0.48 372	0.87 631	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

HanStereo	0.49 422	0.49 397	2.78 651	0.50 627	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 572	0.48 372	0.87 631	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 123	0.57 445	0.93 140	0.24 134	0.13 58	0.39 134	0.13 14	0.32 30	0.36 145	0.21 126	0.15 39	0.18 101	0.17 94	0.28 103	0.18 80	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.32 601

Weightmod_eth	0.39 285	0.45 371	0.99 156	0.28 270	0.28 456	0.39 134	0.23 302	0.46 160	0.36 145	0.28 246	0.63 529	0.33 297	0.36 396	0.76 451	0.27 277	0.67 713	0.10 360	0.10 254	0.09 220	0.47 670	0.22 476

aanet-new-60k	0.29 167	0.51 409	1.68 319	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.43 127	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.17 81	0.19 149	0.31 151	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 541

aanet-new-70k	0.27 137	0.48 392	1.33 231	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.45 151	0.33 82	0.17 60	0.21 98	0.16 63	0.21 179	0.38 241	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.22 476

aanet-new-28k	0.34 224	0.53 418	2.69 633	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.21 216	0.37 68	0.29 43	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.21 179	0.22 29	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 641	0.10 121	0.23 503

LACA2	0.25 107	0.74 529	1.30 222	0.20 10	0.10 2	0.39 134	0.17 101	0.32 30	0.36 145	0.15 16	0.15 39	0.18 101	0.14 37	0.22 29	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

LCMNet	0.20 23	0.21 45	0.61 30	0.20 10	0.13 58	0.39 134	0.14 34	0.34 46	0.34 96	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.15 64	0.27 83	0.22 197	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 61

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 134	0.15 56	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.15 39	0.17 81	0.16 85	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 93

4w-stereo	0.20 23	0.21 45	0.57 19	0.21 38	0.15 116	0.39 134	0.13 14	0.39 85	0.33 82	0.22 149	0.21 98	0.13 7	0.20 164	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 46	0.23 86	0.50 1	0.22 69	0.15 116	0.39 134	0.19 140	0.47 184	0.36 145	0.21 126	0.22 118	0.13 7	0.17 94	0.33 180	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

monsterstereo	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.25 162	0.27 442	0.39 134	0.14 34	0.51 230	0.33 82	0.25 205	0.27 185	0.13 7	0.13 23	0.38 241	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 680	0.30 213	9.45 758	3.22 754	5.97 755	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.17 390

RSM++	0.27 137	0.26 138	0.87 119	0.28 270	0.13 58	0.39 134	0.20 168	0.45 151	0.45 263	0.20 111	0.24 146	0.24 192	0.17 94	0.36 219	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.35 659	0.26 513	0.18 410

GCAPDPT-zeroshot	1.09 677	0.30 213	8.70 755	3.22 754	5.88 754	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.19 427

GMStereo	0.38 268	0.99 641	1.91 448	0.27 236	0.16 153	0.39 134	0.23 302	0.47 184	0.62 455	0.38 316	0.34 268	0.25 208	0.25 257	0.39 249	0.29 307	0.14 514	0.08 211	0.10 254	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF	0.34 224	0.29 195	0.95 146	0.31 361	0.44 622	0.40 149	0.21 216	0.71 377	0.32 65	0.23 173	0.37 283	0.32 285	0.17 94	0.39 249	0.85 591	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.29 622	0.09 87	0.20 446

aanet-new-32k	0.27 137	0.49 397	1.73 336	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-30k	0.28 154	0.49 397	1.75 348	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-24k	0.27 137	0.40 322	1.12 181	0.24 134	0.45 633	0.40 149	0.21 216	0.39 85	0.28 31	0.19 94	0.28 197	0.17 81	0.20 164	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 647	0.09 87	0.10 136

4.5_new	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.75w_new	0.21 46	0.21 45	0.57 19	0.20 10	0.14 83	0.40 149	0.18 124	0.47 184	0.36 145	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.19 149	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.55 14	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.14 34	0.43 127	0.33 82	0.21 126	0.24 146	0.14 20	0.18 121	0.34 195	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 180	0.77 96	0.22 69	0.11 12	0.40 149	0.16 86	0.31 25	0.36 145	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.17 94	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.07 12

MGS-Stereo	0.32 201	0.34 265	1.70 325	0.25 162	0.14 83	0.40 149	0.22 260	0.38 78	0.43 238	0.24 184	0.51 406	0.25 208	0.18 121	0.31 151	0.20 148	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.47 670	0.08 61

CES	0.30 185	0.27 151	1.09 177	0.23 100	0.50 652	0.40 149	0.20 168	0.46 160	0.44 246	0.22 149	0.28 197	0.26 223	0.19 149	0.33 180	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.49 671

monster_256*512	0.32 201	0.53 418	0.71 79	0.28 270	0.19 276	0.41 160	0.24 339	0.66 344	0.51 325	0.29 255	0.37 283	0.47 411	0.37 413	0.34 195	0.28 292	0.08 72	0.06 25	0.11 336	0.10 264	0.18 374	0.15 332

DNS	0.55 492	0.72 516	0.93 140	0.30 330	0.50 652	0.41 160	0.20 168	0.48 199	0.39 182	0.18 71	0.49 389	0.27 237	0.19 149	1.22 521	0.66 550	0.10 274	0.48 711	0.11 336	0.21 573	1.72 741	1.49 740

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 167	0.58 447	0.98 154	0.21 38	0.31 505	0.41 160	0.20 168	0.46 160	0.34 96	0.21 126	0.22 118	0.19 127	0.17 94	0.24 49	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.45 688	0.09 87	0.29 568

FE-Mocha	0.41 303	0.31 227	1.44 264	0.28 270	0.33 531	0.41 160	0.17 101	0.69 364	0.45 263	0.44 352	0.50 399	0.41 353	0.45 501	0.36 219	1.17 641	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.21 573	0.13 219	0.13 259

asd	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.22 69	0.17 187	0.41 160	0.14 34	0.35 49	0.32 65	0.24 184	0.20 89	0.15 47	0.18 121	0.26 77	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

qwe	0.21 46	0.22 63	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.41 160	0.15 56	0.46 160	0.35 113	0.26 223	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.31 151	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

depthmonostereo	0.26 123	0.23 86	0.65 53	0.41 565	0.13 58	0.41 160	0.19 140	0.51 230	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.26 223	0.28 318	0.44 286	0.23 208	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.08 61

DVStereo	0.26 123	0.20 29	0.64 42	0.25 162	0.15 116	0.41 160	0.18 124	0.42 119	0.35 113	0.34 286	0.34 268	0.25 208	0.23 223	0.43 275	0.53 502	0.09 160	0.09 307	0.08 78	0.10 264	0.12 182	0.11 167

4.25_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 46	0.19 12	0.51 2	0.22 69	0.13 58	0.41 160	0.20 168	0.50 219	0.34 96	0.25 205	0.23 134	0.13 7	0.23 223	0.24 49	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 185	0.44 361	0.81 104	0.24 134	0.29 466	0.41 160	0.27 413	0.72 384	0.45 263	0.22 149	0.30 221	0.24 192	0.31 362	0.25 58	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.31 641	0.12 182	0.09 93

rvit_0105_5	0.36 248	0.39 314	1.48 278	0.30 330	0.18 238	0.41 160	0.30 469	0.64 334	0.62 455	0.30 261	0.33 259	0.37 322	0.29 341	0.41 262	0.28 292	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.15 473	0.15 283	0.14 288

rvit_stereo_0075_2	0.40 295	0.40 322	1.88 430	0.33 420	0.32 516	0.41 160	0.22 260	0.58 290	0.53 355	0.38 316	0.51 406	0.40 347	0.27 298	0.44 286	0.29 307	0.20 616	0.15 532	0.22 635	0.15 473	0.18 374	0.23 503

GLC_STEREO	0.28 154	0.27 151	1.36 240	0.28 270	0.12 26	0.41 160	0.20 168	0.37 68	0.38 167	0.26 223	0.30 221	0.25 208	0.19 149	0.33 180	0.24 236	0.09 160	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.09 93

GELT-Stereo	0.24 94	0.33 246	0.63 38	0.24 134	0.31 505	0.42 176	0.18 124	0.59 299	0.43 238	0.24 184	0.19 78	0.21 149	0.18 121	0.29 123	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.08 61

quiztm	0.37 255	0.82 567	1.45 269	0.40 557	0.29 466	0.42 176	0.23 302	0.73 398	0.47 295	0.36 299	0.42 324	0.28 250	0.20 164	0.29 123	0.26 265	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.09 220	0.34 588	0.09 93

aanet-new-78k	0.33 213	0.44 361	2.51 604	0.26 210	0.12 26	0.42 176	0.20 168	0.45 151	0.31 52	0.16 28	0.22 118	0.15 47	0.25 257	0.34 195	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.31 591

LACA1	0.19 9	0.39 314	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 176	0.15 56	0.31 25	0.34 96	0.15 16	0.11 8	0.14 20	0.15 64	0.25 58	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 123	0.27 151	1.26 210	0.20 10	0.12 26	0.42 176	0.17 101	0.37 68	0.40 200	0.22 149	0.31 238	0.29 263	0.21 179	0.32 165	0.20 148	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

monsters	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.23 100	0.28 456	0.42 176	0.14 34	0.46 160	0.31 52	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.14 37	0.43 275	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 168	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 71	0.28 180	0.88 122	0.21 38	0.24 387	0.42 176	0.17 101	0.35 49	0.37 159	0.20 111	0.22 118	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

GIP-stereo	0.26 123	0.22 63	0.78 98	0.29 308	0.20 300	0.42 176	0.17 101	0.64 334	0.39 182	0.18 71	0.24 146	0.23 174	0.18 121	0.25 58	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.08 61

fffft	0.29 167	0.21 45	1.10 179	0.24 134	0.15 116	0.42 176	0.24 339	0.42 119	0.38 167	0.21 126	0.18 72	0.20 134	0.16 85	0.44 286	0.70 561	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.28 531	0.20 446
1: 1. 1
HLF11	0.44 343	0.97 631	2.44 580	0.22 69	0.19 276	0.43 185	0.17 101	0.66 344	0.51 325	0.33 281	0.40 312	0.31 275	0.29 341	0.88 476	0.35 391	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.11 167

aanet-new-90k	0.29 167	0.47 387	1.41 255	0.26 210	0.18 238	0.43 185	0.19 140	0.47 184	0.32 65	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.21 179	0.37 230	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 664

aanet-new-36k	0.29 167	0.63 473	1.51 288	0.24 134	0.11 12	0.43 185	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.19 94	0.24 146	0.16 63	0.22 196	0.29 123	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 518

aanet-new-12k	0.24 94	0.24 105	1.06 171	0.27 236	0.12 26	0.43 185	0.20 168	0.51 230	0.34 96	0.19 94	0.16 54	0.15 47	0.21 179	0.25 58	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.11 159	0.09 93

aanet-new	0.32 201	0.29 195	2.39 568	0.25 162	0.25 411	0.43 185	0.21 216	0.41 108	0.31 52	0.18 71	0.23 134	0.16 63	0.30 352	0.33 180	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.13 259

NLSM3	0.26 123	0.39 314	0.75 89	0.25 162	0.24 387	0.43 185	0.19 140	0.58 290	0.45 263	0.20 111	0.26 176	0.20 134	0.25 257	0.29 123	0.24 236	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.07 12

asda	0.22 71	0.25 120	0.70 75	0.21 38	0.16 153	0.43 185	0.16 86	0.44 136	0.35 113	0.22 149	0.20 89	0.14 20	0.20 164	0.25 58	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 94	0.21 45	0.82 106	0.24 134	0.21 317	0.43 185	0.13 14	0.45 151	0.35 113	0.22 149	0.27 185	0.18 101	0.16 85	0.35 205	0.18 80	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 491	0.08 61

LG-Stereo	0.27 137	0.25 120	0.95 146	0.25 162	0.15 116	0.43 185	0.21 216	0.50 219	0.40 200	0.18 71	0.29 206	0.25 208	0.16 85	0.28 103	0.35 391	0.07 29	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.24 477	0.10 136

WCG-NET	0.30 185	0.42 341	1.26 210	0.24 134	0.12 26	0.43 185	0.24 339	0.40 96	0.56 389	0.35 292	0.37 283	0.26 223	0.24 241	0.29 123	0.19 108	0.08 72	0.12 454	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.10 136

LoS_RVC	0.29 167	0.33 246	1.19 195	0.25 162	0.34 544	0.43 185	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.22 149	0.33 259	0.23 174	0.24 241	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.31 591

TestStereo	0.45 366	0.54 427	2.11 508	0.29 308	0.16 153	0.43 185	0.24 339	0.54 268	0.45 263	0.37 305	0.46 351	0.34 305	0.27 298	1.98 650	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.14 255	0.08 61

zzzzzzz1	0.67 572	2.12 746	4.32 728	0.32 393	0.29 466	0.44 197	0.29 459	0.74 403	0.62 455	0.33 281	0.40 312	0.52 439	0.45 501	0.93 479	0.58 530	0.14 514	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.36 610	0.22 476

DNSM	0.56 502	0.71 511	0.86 116	0.25 162	0.14 83	0.44 197	0.20 168	0.48 199	0.44 246	0.21 126	0.45 342	0.26 223	0.22 196	1.29 531	1.02 618	0.11 369	0.47 707	0.08 78	0.14 446	1.91 745	1.50 742

aanet-new-8k	0.26 123	0.38 301	1.21 201	0.25 162	0.13 58	0.44 197	0.22 260	0.49 210	0.34 96	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.25 257	0.29 123	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 216

PSi22	0.37 255	0.73 524	1.71 332	0.28 270	0.13 58	0.44 197	0.14 34	0.64 334	0.51 325	0.22 149	0.28 197	0.36 316	0.22 196	0.65 418	0.27 277	0.07 29	0.14 501	0.07 2	0.06 27	0.28 531	0.12 216

Zero-FE251	0.56 502	0.29 195	1.27 213	0.26 210	0.16 153	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.35 113	5.31 758	0.19 78	0.22 156	0.19 149	0.24 49	1.08 626	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 259

3.75w	0.21 46	0.21 45	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.30 45	0.22 149	0.20 89	0.13 7	0.18 121	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

1w_stereo	0.22 71	0.17 2	0.52 5	0.23 100	0.16 153	0.44 197	0.22 260	0.55 272	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.13 7	0.26 277	0.28 103	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 46	0.33 246	0.60 25	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.13 14	0.39 85	0.46 274	0.13 6	0.10 3	0.17 81	0.13 23	0.35 205	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MM-Stereo_test1	0.41 303	0.39 314	2.29 550	0.38 535	0.26 429	0.44 197	0.28 433	0.63 330	0.51 325	0.40 325	0.32 249	0.26 223	0.26 277	0.46 311	0.22 197	0.09 160	0.21 618	0.10 254	0.09 220	0.39 636	0.15 332

WCG-NET（raft）	0.32 201	0.53 418	1.21 201	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.24 339	0.40 96	0.50 318	0.35 292	0.35 273	0.47 411	0.25 257	0.35 205	0.20 148	0.08 72	0.29 667	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.11 167

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 94	0.31 227	0.88 122	0.25 162	0.23 371	0.45 207	0.22 260	0.39 85	0.30 45	0.21 126	0.27 185	0.18 101	0.21 179	0.23 39	0.16 41	0.07 29	0.09 307	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 107	0.41 332	1.08 173	0.23 100	0.23 371	0.45 207	0.20 168	0.44 136	0.30 45	0.18 71	0.21 98	0.22 156	0.20 164	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 288

MLG-Stereo_test2	0.21 46	0.36 284	0.68 70	0.21 38	0.17 187	0.45 207	0.12 8	0.35 49	0.42 227	0.15 16	0.11 8	0.22 156	0.10 3	0.28 103	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MLG-Stereo_test1	0.21 46	0.33 246	0.61 30	0.23 100	0.21 317	0.45 207	0.13 14	0.33 40	0.46 274	0.13 6	0.09 1	0.18 101	0.12 15	0.32 165	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MM-Stereo_test3	0.40 295	0.58 447	1.75 348	0.36 493	0.30 484	0.45 207	0.30 469	0.72 384	0.59 414	0.31 267	0.43 327	0.32 285	0.23 223	0.35 205	0.29 307	0.10 274	0.20 608	0.10 254	0.08 168	0.40 641	0.11 167

FLISNet	0.41 303	0.63 473	1.72 333	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

CoSv	0.41 303	0.63 473	1.72 333	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

rvit_0105_3	0.39 285	0.47 387	1.46 271	0.33 420	0.19 276	0.45 207	0.35 529	0.69 364	0.65 492	0.37 305	0.37 283	0.40 347	0.31 362	0.44 286	0.30 330	0.18 589	0.17 571	0.17 583	0.18 532	0.15 283	0.15 332

SMFormer	0.50 434	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.15 283	0.16 368

tta	0.50 434	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.11 167

qqq1	0.48 402	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

fff1	0.48 402	0.46 376	1.60 302	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

IGEVStereo-DCA	0.33 213	0.34 265	1.38 247	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.18 532	0.16 322	0.22 476

rrr	0.46 379	0.34 265	3.08 682	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.28 433	1.09 683	0.51 325	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.29 622	0.16 322	0.25 530

4D-IteraStereo	0.44 343	0.96 623	2.63 623	0.27 236	0.30 484	0.45 207	0.25 364	0.52 246	0.50 318	0.40 325	0.31 238	0.40 347	0.19 149	0.35 205	0.32 356	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.11 340	0.19 396	0.30 581

DCRE	0.50 434	0.63 473	2.13 514	0.30 330	0.23 371	0.45 207	0.24 339	0.59 299	0.53 355	0.50 415	2.10 714	0.42 367	0.26 277	0.35 205	0.23 208	0.09 160	0.14 501	0.10 254	0.32 647	0.16 322	0.15 332

knoymous	0.34 224	0.25 120	1.75 348	0.24 134	0.18 238	0.45 207	0.24 339	0.57 284	0.38 167	0.41 334	0.39 307	0.55 453	0.25 257	0.38 241	0.23 208	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.07 117	0.13 219	0.12 216

qqq	0.38 268	0.21 45	1.34 235	0.28 270	0.15 116	0.45 207	0.26 388	0.76 428	0.52 337	0.39 323	0.41 318	0.46 403	0.36 396	0.96 484	0.30 330	0.11 369	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

test-3	0.43 333	0.20 29	1.70 325	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.51 428	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 606	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 659	0.29 538	0.28 560

test_1	0.43 333	0.20 29	1.70 325	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.50 415	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 606	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 659	0.29 538	0.29 568

test410_97500	0.20 23	0.23 86	0.70 75	0.22 69	0.18 238	0.46 227	0.11 4	0.34 46	0.29 43	0.18 71	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

noway7	0.65 561	2.12 746	4.60 732	0.34 453	0.20 300	0.46 227	0.26 388	0.77 440	0.64 476	0.34 286	0.39 307	0.50 428	0.46 517	0.40 256	0.54 509	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.29 538	0.30 581

TS12	0.24 94	0.26 138	0.83 108	0.25 162	0.11 12	0.46 227	0.17 101	0.46 160	0.43 238	0.20 111	0.31 238	0.18 101	0.20 164	0.31 151	0.22 197	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.07 12

aanet-32k-new	0.30 185	0.60 452	1.61 306	0.25 162	0.15 116	0.46 227	0.21 216	0.41 108	0.33 82	0.17 60	0.24 146	0.17 81	0.23 223	0.30 140	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 643

RT-Monster	0.29 167	0.30 213	0.95 146	0.25 162	0.28 456	0.46 227	0.15 56	0.53 255	0.55 377	0.37 305	0.36 277	0.28 250	0.21 179	0.32 165	0.21 170	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.15 283	0.14 288

DLNR-FE	13.43 773	20.01 778	23.53 779	121.73 800	33.87 789	0.46 227	0.15 56	8.09 768	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.75 447	0.29 307	6.68 770	0.26 655	0.09 183	0.38 673	50.82 800	0.18 410

AdaDepth	0.24 94	0.18 7	1.03 162	0.25 162	0.21 317	0.46 227	0.16 86	0.30 19	0.27 24	0.17 60	0.19 78	0.14 20	0.18 121	0.35 205	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 597	0.10 121	0.10 136

GREAT-IGEV	0.37 255	0.28 180	1.48 278	0.25 162	0.38 585	0.46 227	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.15 16	0.29 206	0.15 47	0.17 94	0.36 219	0.23 208	0.07 29	0.76 734	0.07 2	0.26 605	0.21 428	1.03 728
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.29 167	0.26 138	1.03 162	0.25 162	0.14 83	0.46 227	0.22 260	0.36 62	0.38 167	0.23 173	0.23 134	0.21 149	0.18 121	0.45 302	0.60 535	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.20 446

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 434	0.33 246	0.93 140	0.26 210	0.22 348	0.46 227	0.20 168	1.10 684	1.34 700	3.16 752	0.32 249	0.22 156	0.20 164	0.30 140	0.22 197	0.10 274	0.09 307	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

DLNR_Zeroshot_test	13.43 773	19.94 777	23.55 780	121.61 799	35.03 790	0.46 227	0.15 56	8.02 767	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.76 451	0.29 307	6.42 769	0.26 655	0.09 183	0.38 673	50.13 799	0.18 410

RAFT	0.45 366	0.92 605	1.59 300	0.34 453	0.19 276	0.46 227	0.35 529	0.65 341	0.49 307	0.49 408	0.49 389	0.70 558	0.40 447	0.47 323	0.32 356	0.11 369	0.16 550	0.14 512	0.13 417	0.51 682	0.13 259

test410	0.20 23	0.24 105	0.70 75	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.11 4	0.35 49	0.30 45	0.21 126	0.15 39	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

testmc14	0.25 107	0.17 2	0.71 79	0.45 601	0.24 387	0.47 239	0.18 124	0.35 49	0.35 113	0.16 28	0.20 89	0.20 134	0.15 64	0.48 330	0.19 108	0.07 29	0.08 211	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 560

LGCAT	0.24 94	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 239	0.14 34	0.34 46	0.19 3	0.17 60	0.13 18	0.23 174	0.15 64	0.39 249	0.21 170	0.14 514	0.34 680	0.07 2	0.08 168	0.07 5	0.53 676

ManiGeoR	0.44 343	1.04 655	2.50 599	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLf10	0.44 343	1.04 655	2.50 599	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

TestStereo_HL3	0.49 422	0.88 591	3.21 698	0.25 162	0.17 187	0.47 239	0.23 302	0.68 360	0.39 182	0.45 363	0.52 421	0.36 316	0.28 318	1.16 516	0.21 170	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.11 167

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 94	0.22 63	0.90 130	0.23 100	0.32 516	0.47 239	0.21 216	0.48 199	0.34 96	0.20 111	0.25 163	0.21 149	0.23 223	0.20 5	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 93

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 123	0.23 86	1.00 157	0.22 69	0.31 505	0.47 239	0.20 168	0.44 136	0.33 82	0.27 239	0.32 249	0.24 192	0.14 37	0.23 39	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.16 368

WQFJX	0.42 324	0.25 120	0.55 14	0.26 210	0.39 591	0.47 239	0.23 302	1.76 725	1.82 730	0.26 223	0.26 176	0.28 250	0.28 318	0.42 270	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.16 368

IGEV-Stereo++	0.23 83	0.23 86	0.64 42	0.24 134	0.22 348	0.47 239	0.13 14	0.52 246	0.33 82	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.22 196	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.09 93

Pointernet	0.29 167	0.25 120	1.49 281	0.24 134	0.20 300	0.47 239	0.15 56	0.62 321	0.47 295	0.22 149	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.28 103	0.20 148	0.10 274	0.07 89	0.07 2	0.12 383	0.10 121	0.07 12

StereoVision	0.45 366	0.72 516	1.94 464	0.33 420	0.32 516	0.47 239	0.26 388	0.68 360	0.57 393	0.32 277	0.89 639	0.45 391	0.27 298	0.49 341	0.36 397	0.13 468	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.13 259

CASnet	0.28 154	0.31 227	1.20 199	0.28 270	0.11 12	0.47 239	0.19 140	0.44 136	0.44 246	0.38 316	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.29 123	0.19 108	0.10 274	0.06 25	0.15 543	0.12 383	0.16 322	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 213	0.24 105	1.44 264	0.28 270	0.35 557	0.47 239	0.21 216	0.43 127	0.28 31	0.26 223	0.25 163	0.22 156	0.38 423	0.30 140	0.18 80	0.09 160	0.35 682	0.09 183	0.36 668	0.23 460	0.25 530

ProNet	0.30 185	0.54 427	1.29 219	0.25 162	0.15 116	0.47 239	0.25 364	0.48 199	0.39 182	0.21 126	0.23 134	0.22 156	0.20 164	0.44 286	0.19 108	0.08 72	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.12 216

x	0.35 238	0.20 29	1.36 240	0.33 420	0.17 187	0.47 239	0.24 339	0.75 415	0.54 370	0.40 325	0.40 312	0.42 367	0.34 388	0.45 302	0.32 356	0.11 369	0.14 501	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

test_3	0.44 343	0.20 29	1.70 325	0.36 493	0.32 516	0.47 239	0.30 469	0.73 398	0.49 307	0.50 415	0.30 221	0.45 391	0.22 196	0.59 387	0.98 606	0.08 72	0.10 360	0.11 336	0.35 659	0.29 538	0.28 560

TestStereo_HL2	0.41 303	0.86 582	1.82 405	0.26 210	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.62 321	0.51 325	0.35 292	0.41 318	0.32 285	0.27 298	1.09 501	0.29 307	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

MCSU-Stereo	0.23 83	0.19 12	0.73 85	0.22 69	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.33 40	0.38 167	0.20 111	0.21 98	0.24 192	0.13 23	0.42 270	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 136

DN	0.37 255	0.23 86	1.40 253	0.37 518	0.40 602	0.48 256	0.21 216	0.51 230	0.40 200	0.23 173	0.24 146	0.36 316	0.18 121	0.81 463	0.54 509	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.34 655	0.12 182	0.19 427

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 107	0.24 105	0.84 110	0.22 69	0.32 516	0.48 256	0.20 168	0.45 151	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.07 5	0.13 259

gcap_with_dpt	0.25 107	0.22 63	1.00 157	0.22 69	0.30 484	0.48 256	0.21 216	0.45 151	0.32 65	0.27 239	0.31 238	0.20 134	0.14 37	0.20 5	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.13 259

WQFJA1	0.42 324	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 723	2.07 737	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

WQFJX1	0.45 366	0.28 180	0.56 17	0.27 236	0.35 557	0.48 256	0.25 364	1.98 736	2.08 738	0.26 223	0.26 176	0.29 263	0.28 318	0.50 348	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.14 288

NLMM	0.42 324	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 723	2.06 736	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

FACV-RUCA	0.58 515	0.40 322	1.78 371	0.43 580	1.67 738	0.48 256	0.28 433	0.69 364	0.62 455	0.40 325	0.53 434	0.33 297	0.63 604	0.40 256	0.31 343	0.13 468	0.11 420	0.62 712	0.12 383	0.70 702	0.98 720

test_sample1	0.40 295	0.18 7	1.19 195	0.31 361	0.18 238	0.48 256	0.23 302	0.78 457	0.49 307	0.44 352	0.44 338	0.45 391	0.41 458	1.39 541	0.33 369	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.13 259

gcap-zeroshot	0.26 123	0.24 105	1.03 162	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

test_for_model	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

11t1	0.33 213	0.19 12	1.41 255	0.33 420	0.16 153	0.48 256	0.21 216	0.67 355	0.48 299	0.40 325	0.34 268	0.32 285	0.33 379	0.42 270	0.27 277	0.11 369	0.12 454	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.14 288

testlalala	0.26 123	0.24 105	1.03 162	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

riskmin	0.37 255	0.22 63	1.74 341	0.32 393	0.20 300	0.48 256	0.20 168	0.66 344	0.46 274	0.36 299	0.34 268	0.69 547	0.45 501	0.39 249	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.08 168	0.13 219	0.16 368

rafts_anoy	0.43 333	0.89 596	1.96 476	0.32 393	0.30 484	0.48 256	0.24 339	0.62 321	0.49 307	0.37 305	0.38 298	0.33 297	0.30 352	0.51 352	0.34 379	0.10 274	0.39 697	0.13 473	0.15 473	0.17 346	0.15 332

RALAANet	0.43 333	0.98 636	1.90 442	0.32 393	0.23 371	0.48 256	0.19 140	0.67 355	0.53 355	0.48 396	0.45 342	0.39 338	0.30 352	0.48 330	0.37 405	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.14 446	0.27 525	0.10 136

Gwc-CoAtRS	0.38 268	0.33 246	1.92 451	0.27 236	0.41 611	0.48 256	0.19 140	0.59 299	0.46 274	0.43 345	0.39 307	0.57 474	0.26 277	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.31 641	0.11 159	0.09 93

TestStereo-Hl	0.39 285	0.50 405	1.74 341	0.25 162	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.70 372	0.51 325	0.38 316	0.39 307	0.37 322	0.31 362	1.07 498	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.12 182	0.09 93

aanet-new-10k	0.27 137	0.52 411	1.27 213	0.27 236	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.46 160	0.31 52	0.21 126	0.20 89	0.19 127	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.16 368

Pro-Stereo	0.22 71	0.25 120	0.66 65	0.22 69	0.14 83	0.49 275	0.15 56	0.23 4	0.35 113	0.16 28	0.13 18	0.14 20	0.09 1	0.49 341	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.37 671	0.08 47	0.09 93

NLMM1	0.46 379	0.27 151	0.53 11	0.27 236	0.38 585	0.49 275	0.24 339	1.97 735	2.38 741	0.28 246	0.27 185	0.26 223	0.25 257	0.47 323	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.15 332

NLSM1	0.39 285	0.24 105	0.56 17	0.27 236	0.40 602	0.49 275	0.21 216	1.44 712	1.64 720	0.25 205	0.33 259	0.25 208	0.26 277	0.40 256	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.13 259

NLCSM	0.46 379	0.37 287	0.72 83	0.29 308	0.36 566	0.49 275	0.27 413	1.33 706	1.59 719	0.29 255	0.29 206	0.29 263	0.31 362	1.44 547	0.35 391	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.10 264	0.35 602	0.14 288

ISRNet	0.47 395	0.44 361	1.55 294	0.37 518	0.31 505	0.49 275	0.19 140	0.75 415	0.66 508	0.63 572	0.71 592	0.67 533	0.39 437	0.58 381	0.44 457	0.23 641	0.16 550	0.21 631	0.20 565	0.21 428	0.25 530

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 63	0.91 135	0.23 100	0.13 58	0.49 275	0.18 124	0.30 19	0.28 31	0.19 94	0.17 59	0.14 20	0.14 37	0.41 262	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 93

999	0.29 167	0.25 120	1.05 169	0.26 210	0.18 238	0.49 275	0.23 302	0.38 78	0.37 159	0.20 111	0.32 249	0.23 174	0.18 121	0.73 443	0.36 397	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.10 136

mmm	0.38 268	0.21 45	1.18 193	0.35 470	0.17 187	0.49 275	0.26 388	0.78 457	0.52 337	0.50 415	0.57 477	0.41 353	0.37 413	0.71 440	0.31 343	0.11 369	0.13 482	0.14 512	0.13 417	0.15 283	0.14 288

iRaft-Stereo_5w	0.54 480	1.01 647	2.08 502	0.27 236	0.21 317	0.49 275	0.28 433	0.73 398	0.58 404	0.40 325	0.61 510	0.62 499	0.46 517	1.78 608	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.39 636	0.12 216

cross-raft	0.40 295	0.27 151	2.22 535	0.30 330	0.17 187	0.49 275	0.35 529	0.71 377	0.39 182	0.43 345	0.45 342	0.64 511	0.25 257	0.32 165	0.25 251	0.08 72	0.08 211	0.09 183	0.23 589	0.11 159	0.14 288

RALCasStereoNet	0.45 366	0.88 591	1.85 415	0.30 330	0.26 429	0.49 275	0.26 388	0.58 290	0.51 325	0.36 299	0.48 372	0.36 316	0.28 318	0.55 372	0.34 379	0.10 274	0.53 714	0.09 183	0.08 168	0.25 491	0.34 616

test_xeample3	0.46 379	0.34 265	2.99 676	0.37 518	0.16 153	0.49 275	0.33 515	1.06 677	0.44 246	0.25 205	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.49 341	0.56 521	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.40 680	0.17 346	0.26 541

EE1	0.34 224	0.18 7	1.79 391	0.28 270	0.17 187	0.50 289	0.20 168	0.71 377	0.44 246	0.33 281	0.33 259	0.29 263	0.23 223	0.43 275	0.19 108	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.26 513	0.09 93

AnonStereo	0.38 268	0.43 348	1.77 366	0.27 236	0.23 371	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.46 274	0.37 305	0.37 283	0.36 316	0.23 223	0.54 367	0.21 170	0.10 274	0.23 633	0.10 254	0.08 168	0.35 602	0.09 93

SE	0.33 213	0.44 361	0.89 126	0.29 308	0.15 116	0.50 289	0.24 339	0.50 219	0.34 96	0.34 286	0.46 351	0.27 237	0.36 396	0.28 103	0.29 307	0.18 589	0.08 211	0.12 408	0.15 473	0.41 644	0.32 601

SMOE	0.33 213	0.37 287	0.95 146	0.28 270	0.13 58	0.50 289	0.32 505	0.47 184	0.39 182	0.34 286	0.47 358	0.31 275	0.32 371	0.30 140	0.29 307	0.12 432	0.08 211	0.17 583	0.10 264	0.48 674	0.20 446

TestStereo_HLe17	0.48 402	1.17 685	2.73 642	0.22 69	0.18 238	0.50 289	0.21 216	0.78 457	0.58 404	0.31 267	0.37 283	0.31 275	0.28 318	1.06 497	0.25 251	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.13 219	0.09 93

GGDA	0.41 303	0.90 600	1.83 409	0.26 210	0.15 116	0.50 289	0.20 168	0.63 330	0.52 337	0.35 292	0.41 318	0.31 275	0.27 298	1.11 506	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

Lsterematch	0.39 285	0.69 503	1.65 310	0.28 270	0.14 83	0.50 289	0.21 216	0.47 184	0.58 404	0.43 345	0.59 486	0.44 382	0.37 413	0.44 286	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

MSCF	0.35 238	0.72 516	1.15 187	0.58 667	0.21 317	0.50 289	0.22 260	0.56 278	0.38 167	0.29 255	0.29 206	0.17 81	0.30 352	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.12 454	0.08 78	0.29 622	0.15 283	0.21 461

MM-Stereo_test2	0.38 268	0.28 180	2.46 584	0.43 580	0.15 116	0.50 289	0.25 364	0.47 184	0.38 167	0.33 281	0.26 176	0.23 174	0.22 196	0.34 195	0.29 307	0.08 72	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.36 610	0.22 476

AIO-test2	0.49 422	1.15 679	1.96 476	0.42 576	0.37 579	0.50 289	0.23 302	0.79 473	0.70 539	0.33 281	0.53 434	0.27 237	0.22 196	0.67 424	0.29 307	0.73 717	0.08 211	0.13 473	0.17 518	0.17 346	0.18 410

AIO-test1	0.45 366	0.87 587	2.27 546	0.33 420	0.33 531	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.66 508	0.29 255	0.41 318	0.29 263	0.22 196	0.73 443	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.14 446	0.30 550	0.22 476

MIM_Stereo	0.41 303	0.60 452	1.88 430	0.31 361	0.21 317	0.50 289	0.19 140	0.64 334	0.44 246	0.43 345	0.53 434	0.43 371	0.27 298	0.51 352	0.28 292	0.08 72	0.14 501	0.11 336	0.10 264	0.26 513	0.26 541

test_4	0.40 295	0.37 287	2.01 485	0.29 308	0.21 317	0.50 289	0.28 433	0.47 184	0.39 182	0.42 339	0.76 609	0.38 331	0.22 196	0.52 356	0.33 369	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.15 473	0.28 531	0.07 12

DAS	0.56 502	0.35 274	1.55 294	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 653	0.68 568	0.56 467	0.48 536	2.40 691	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

SepStereo	0.52 467	0.35 274	1.55 294	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 653	0.68 568	0.56 467	0.48 536	1.56 569	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

test-1	0.44 343	0.48 392	1.69 321	0.30 330	0.27 442	0.50 289	0.28 433	0.80 478	0.43 238	0.40 325	0.54 446	0.41 353	0.24 241	0.31 151	1.16 639	0.09 160	0.20 608	0.10 254	0.17 518	0.11 159	0.26 541

AFF-stereo	0.44 343	0.96 623	1.78 371	0.31 361	0.15 116	0.50 289	0.21 216	0.64 334	0.63 468	0.47 377	0.64 546	0.49 425	0.34 388	0.46 311	0.31 343	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.37 619	0.10 136

PStereo	0.47 395	1.01 647	1.49 281	0.56 658	0.20 300	0.51 306	0.33 515	0.48 199	0.60 419	0.36 299	0.22 118	0.35 309	0.44 496	0.53 362	0.54 509	0.31 678	0.20 608	0.20 622	0.17 518	0.43 654	0.45 660

HLf8	0.45 366	1.10 666	2.46 584	0.21 38	0.19 276	0.51 306	0.18 124	0.76 428	0.58 404	0.32 277	0.37 283	0.32 285	0.28 318	0.92 478	0.26 265	0.12 432	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.14 255	0.11 167

LG-G_1	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

LG-G	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

Reg-Stereo(zero)	0.46 379	0.17 2	2.10 507	0.24 134	0.34 544	0.51 306	0.42 572	0.50 219	0.54 370	0.37 305	0.46 351	0.54 450	0.60 587	0.43 275	1.10 629	0.08 72	0.09 307	0.08 78	0.22 585	0.12 182	0.22 476

rvit_105_1	0.44 343	0.54 427	1.46 271	0.36 493	0.24 387	0.51 306	0.45 598	0.75 415	0.74 579	0.45 363	0.44 338	0.44 382	0.36 396	0.62 401	0.38 412	0.20 616	0.18 583	0.18 605	0.22 585	0.18 374	0.18 410

test_sample7	0.47 395	0.33 246	1.49 281	0.34 453	0.20 300	0.51 306	0.30 469	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.17 576	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.18 410

test_sample2	0.41 303	0.19 12	1.23 205	0.31 361	0.17 187	0.51 306	0.27 413	0.81 482	0.55 377	0.44 352	0.45 342	0.46 403	0.38 423	1.51 563	0.30 330	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.14 288

CAS	0.35 238	0.25 120	1.30 222	0.79 696	0.34 544	0.51 306	0.23 302	0.46 160	0.39 182	0.22 149	0.31 238	0.20 134	0.17 94	0.28 103	0.23 208	0.73 717	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 634

DCANet-4	0.40 295	0.27 151	2.21 531	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.47 358	0.28 250	0.37 413	0.37 230	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

fff	0.43 333	0.77 543	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 608	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

ADStereo(finetuned)	0.45 366	0.77 543	2.12 512	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.76 639	0.37 230	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

GMOStereo	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

error version	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-v	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-2	0.41 303	0.62 463	1.78 371	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

raft+_RVC	0.44 343	0.67 496	1.85 415	0.34 453	0.71 694	0.51 306	0.25 364	0.64 334	0.51 325	0.35 292	0.45 342	0.32 285	0.28 318	0.43 275	0.32 356	0.09 160	0.19 596	0.10 254	0.09 220	0.20 412	0.40 649

XX-TBD	0.34 224	0.77 543	1.75 348	0.34 453	0.13 58	0.51 306	0.17 101	0.43 127	0.50 318	0.37 305	0.49 389	0.23 174	0.18 121	0.28 103	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

DCANet	0.42 324	0.77 543	1.95 467	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.41 458	0.36 219	0.39 423	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

csc	0.43 333	0.77 543	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 608	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

cscssc	0.43 333	0.77 543	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 608	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

VIP-Stereo	0.28 154	0.56 439	1.05 169	0.23 100	0.19 276	0.52 327	0.17 101	0.44 136	0.39 182	0.18 71	0.25 163	0.24 192	0.15 64	0.33 180	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 255	0.32 601

GASTEREO	0.35 238	0.72 516	1.15 187	0.56 658	0.20 300	0.52 327	0.22 260	0.56 278	0.40 200	0.30 261	0.31 238	0.16 63	0.31 362	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.14 501	0.08 78	0.28 616	0.14 255	0.20 446

GMStereo_Zeroshot	0.41 303	0.36 284	1.54 292	0.41 565	0.19 276	0.52 327	0.19 140	0.59 299	0.52 337	0.57 501	0.59 486	0.63 501	0.29 341	0.58 381	0.33 369	0.15 537	0.09 307	0.16 562	0.09 220	0.24 477	0.12 216

GCAP-Stereo	0.34 224	0.89 596	1.76 357	0.26 210	0.12 26	0.52 327	0.14 34	0.49 210	0.38 167	0.29 255	0.30 221	0.29 263	0.22 196	0.30 140	0.20 148	0.09 160	0.17 571	0.09 183	0.07 117	0.21 428	0.11 167

AnonymousM	0.37 255	0.44 361	1.50 285	0.25 162	0.15 116	0.52 327	0.23 302	0.60 312	0.42 227	0.42 339	0.32 249	0.30 272	0.25 257	0.34 195	0.23 208	0.11 369	0.09 307	0.71 717	0.36 668	0.12 182	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 255	0.53 418	1.41 255	0.28 270	0.15 116	0.52 327	0.20 168	0.54 268	0.46 274	0.37 305	0.43 327	0.41 353	0.23 223	0.36 219	0.26 265	0.09 160	0.15 532	0.12 408	0.11 340	0.41 644	0.37 634

raftrobust	0.38 268	0.68 499	1.54 292	0.32 393	0.46 641	0.52 327	0.21 216	0.56 278	0.42 227	0.52 437	0.35 273	0.31 275	0.33 379	0.37 230	0.30 330	0.10 274	0.11 420	0.08 78	0.07 117	0.21 428	0.19 427

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 324	0.86 582	1.78 371	0.28 270	0.17 187	0.52 327	0.20 168	0.62 321	0.61 437	0.50 415	0.61 510	0.39 338	0.32 371	0.35 205	0.30 330	0.07 29	0.10 360	0.09 183	0.09 220	0.35 602	0.10 136

CFNet-RSSM	0.41 303	0.32 236	2.20 530	0.27 236	0.44 622	0.52 327	0.19 140	0.76 428	0.48 299	0.43 345	0.36 277	0.54 450	0.26 277	0.33 180	0.25 251	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.38 673	0.10 121	0.09 93

xyz-stereo-finetune	0.31 194	0.46 376	0.79 100	0.21 38	0.12 26	0.53 336	0.25 364	0.52 246	0.54 370	0.28 246	0.32 249	0.29 263	0.23 223	0.59 387	0.55 513	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.08 61

castereo++	0.28 154	0.43 348	0.93 140	0.28 270	0.17 187	0.53 336	0.21 216	0.55 272	0.45 263	0.17 60	0.26 176	0.32 285	0.17 94	0.33 180	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.29 622	0.13 219	0.06 1

UGAM	0.58 515	0.47 387	2.21 531	0.30 330	0.19 276	0.53 336	0.34 521	0.59 299	0.63 468	0.44 352	0.73 600	0.78 594	0.37 413	2.58 709	0.39 423	0.10 274	0.08 211	0.17 583	0.14 446	0.42 652	0.17 390

DCVSM-stereo	0.49 422	0.29 195	2.49 595	0.29 308	0.22 348	0.53 336	0.52 621	0.58 290	0.49 307	0.69 604	0.46 351	0.79 599	0.48 536	0.53 362	0.42 442	0.13 468	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.20 412	0.20 446

CASS	0.39 285	0.30 213	1.61 306	0.32 393	0.17 187	0.53 336	0.24 339	0.70 372	0.49 307	0.59 533	0.54 446	0.40 347	0.40 447	0.41 262	0.30 330	0.17 576	0.10 360	0.14 512	0.11 340	0.18 374	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 201	0.31 227	1.46 271	0.31 361	0.15 116	0.53 336	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.36 299	0.38 298	0.27 237	0.27 298	0.42 270	0.19 108	0.09 160	0.13 482	0.09 183	0.16 498	0.20 412	0.13 259

raft_robust	0.55 492	0.84 574	1.73 336	0.28 270	0.54 663	0.53 336	0.25 364	0.88 549	0.75 593	0.48 396	0.46 351	0.76 588	0.75 636	1.46 553	0.27 277	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.30 632	0.26 513	0.16 368

gasm-f	0.36 248	0.34 265	1.13 182	0.53 642	0.44 622	0.54 343	0.27 413	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.33 259	0.16 63	0.22 196	0.36 219	0.25 251	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.38 626	0.71 698

IGEV-FE	0.53 473	0.34 265	2.91 668	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 647	0.51 406	0.70 558	0.41 458	0.48 330	1.13 633	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 659	0.19 396	0.09 93

DFGA-Net	0.51 451	1.06 660	1.75 348	0.30 330	0.24 387	0.54 343	0.22 260	0.63 330	0.60 419	0.48 396	0.51 406	0.35 309	0.27 298	1.82 621	0.53 502	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.12 383	0.37 619	0.15 332

trnet	0.28 154	0.26 138	1.32 228	0.19 3	0.12 26	0.54 343	0.15 56	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.30 140	0.21 170	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

H2IRNET	0.40 295	0.61 457	1.90 442	0.29 308	0.17 187	0.54 343	0.18 124	0.52 246	0.50 318	0.27 239	0.56 468	0.47 411	0.35 390	0.46 311	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.32 567	0.12 216

IGEV_Zeroshot_test	0.53 473	0.33 246	2.91 668	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 647	0.51 406	0.71 563	0.41 458	0.48 330	1.13 633	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 659	0.19 396	0.09 93

LL-Strereo2	0.41 303	0.90 600	1.83 409	0.44 587	0.24 387	0.54 343	0.27 413	0.58 290	0.45 263	0.41 334	0.33 259	0.44 382	0.21 179	0.44 286	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.16 562	0.14 446	0.17 346	0.17 390

LoS	0.31 194	0.30 213	1.52 290	0.23 100	0.13 58	0.54 343	0.20 168	0.48 199	0.49 307	0.25 205	0.28 197	0.37 322	0.24 241	0.38 241	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 379	0.76 533	2.07 497	0.35 470	0.30 484	0.54 343	0.30 469	0.61 317	0.48 299	0.49 408	0.76 609	0.55 453	0.36 396	0.58 381	0.22 197	0.08 72	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.41 644	0.08 61

RAFT+CT+SA	0.50 434	0.86 582	1.82 405	0.37 518	0.75 696	0.54 343	0.34 521	0.77 440	0.63 468	0.38 316	0.55 456	0.34 305	0.29 341	0.68 427	0.27 277	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.51 702	0.29 538	0.41 654

CrosDoStereo	0.94 660	0.37 287	2.53 605	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 755	0.72 384	0.60 419	0.70 610	1.40 693	0.53 442	1.49 710	1.78 608	3.09 722	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

DeepStereo_LL	0.94 660	0.37 287	2.53 605	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 755	0.72 384	0.60 419	0.70 610	1.40 693	0.53 442	1.49 710	1.78 608	3.09 722	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

CREStereo++_RVC	0.33 213	0.29 195	1.74 341	0.24 134	0.16 153	0.54 343	0.15 56	0.40 96	0.55 377	0.37 305	0.51 406	0.24 192	0.19 149	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 632	0.08 47	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 213	0.49 397	1.75 348	0.23 100	0.12 26	0.54 343	0.16 86	0.40 96	0.45 263	0.45 363	0.51 406	0.26 223	0.22 196	0.29 123	0.20 148	0.10 274	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 167

XX-Stereo	0.55 492	0.54 427	3.50 711	0.48 621	0.39 591	0.54 343	0.17 101	0.89 555	0.40 200	0.44 352	0.65 555	0.85 622	0.19 149	0.77 456	0.21 170	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.32 647	0.17 346	0.14 288

GEAStereo	0.35 238	0.32 236	1.17 191	0.53 642	0.60 680	0.55 358	0.21 216	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.22 118	0.16 63	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.33 576	0.71 698

GSStereo	0.36 248	0.32 236	1.17 191	0.34 453	0.60 680	0.55 358	0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 709

tt45	0.29 167	0.24 105	1.06 171	0.25 162	0.17 187	0.55 358	0.22 260	0.41 108	0.35 113	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.18 121	0.64 406	0.34 379	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.11 167

RAFT-Stereo-weight	0.34 224	0.29 195	1.43 261	0.28 270	0.28 456	0.55 358	0.22 260	0.78 457	0.48 299	0.46 375	0.38 298	0.36 316	0.17 94	0.33 180	0.23 208	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.09 93

test_sample6	0.52 467	0.44 361	1.81 399	0.33 420	0.18 238	0.55 358	0.27 413	0.94 599	0.66 508	0.54 461	0.62 516	0.47 411	0.36 396	1.97 649	0.38 412	0.14 514	0.10 360	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.16 368

test_sample5	0.51 451	0.43 348	1.83 409	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.53 448	0.59 486	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

DualNet	0.51 451	0.43 348	1.83 409	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.54 461	0.62 516	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

EKT-Stereo	1.47 710	0.49 397	1.93 454	2.57 750	19.31 777	0.55 358	0.22 260	0.69 364	0.42 227	0.38 316	0.36 277	0.43 371	0.27 298	0.69 433	0.26 265	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.16 498	0.20 412	0.15 332

PCWNet_CMD	0.46 379	0.45 371	2.28 548	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.57 573	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.18 374	0.14 288

LL-Strereo	0.72 601	1.29 697	2.49 595	0.36 493	0.45 633	0.55 358	0.32 505	0.93 590	0.71 549	0.67 596	0.58 483	0.85 622	0.79 644	2.67 716	0.46 463	0.10 274	0.18 583	0.14 512	0.12 383	0.40 641	0.42 655

ToySt	0.44 343	0.61 457	1.89 437	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.35 529	0.67 355	0.53 355	0.39 323	0.50 399	0.59 485	0.43 487	0.51 352	0.49 483	0.10 274	0.12 454	0.13 473	0.16 498	0.24 477	0.19 427

CREStereo	0.28 154	0.30 213	1.33 231	0.19 3	0.13 58	0.55 358	0.17 101	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.11 369	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CCAANet	0.55 492	0.73 524	2.47 590	0.30 330	0.24 387	0.55 358	0.24 339	0.84 509	0.64 476	0.40 325	0.67 560	0.56 467	0.36 396	1.87 630	0.41 439	0.10 274	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.11 159	0.13 259

R-Stereo Train	0.36 248	0.21 45	1.70 325	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216

RAFT-Stereo	0.36 248	0.21 45	1.70 325	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 379	0.44 361	2.28 548	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.56 567	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.13 473	0.10 264	0.18 374	0.15 332

HITNet	0.46 379	0.92 605	2.09 503	0.33 420	0.14 83	0.55 358	0.22 260	0.83 496	0.56 389	0.51 428	0.49 389	0.48 423	0.37 413	0.48 330	0.54 509	0.09 160	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.09 93
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
Weightmod	0.43 333	0.56 439	0.91 135	0.26 210	0.22 348	0.56 375	0.22 260	0.45 151	0.38 167	0.30 261	0.72 597	0.38 331	0.32 371	0.61 400	0.33 369	0.40 691	0.14 501	0.10 254	0.10 264	0.52 687	1.06 730

test_sample4	0.50 434	0.42 341	1.88 430	0.32 393	0.19 276	0.56 375	0.26 388	0.93 590	0.65 492	0.54 461	0.54 446	0.45 391	0.36 396	1.79 612	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

AE-Stereo	0.42 324	0.29 195	1.65 310	0.43 580	0.47 646	0.56 375	0.23 302	0.86 529	0.46 274	0.31 267	0.41 318	0.43 371	0.24 241	0.34 195	0.24 236	0.09 160	0.48 711	0.11 336	0.45 688	0.22 445	0.19 427

ff7	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

ffff	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

11t	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

MSKI-zero shot	0.46 379	0.38 301	2.47 590	0.27 236	0.43 621	0.56 375	0.20 168	0.77 440	0.43 238	0.60 543	0.51 406	0.44 382	0.17 94	0.68 427	0.21 170	0.09 160	0.29 667	0.09 183	0.32 647	0.14 255	0.10 136

anonymousdsp	0.34 224	0.53 418	1.47 275	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.55 372	0.19 108	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 568

EGLCR-Stereo	0.29 167	0.27 151	0.97 152	0.30 330	0.19 276	0.56 375	0.17 101	0.68 360	0.36 145	0.30 261	0.18 72	0.27 237	0.17 94	0.38 241	0.19 108	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.35 619

TestStereo1	0.49 422	0.81 563	1.85 415	0.39 545	0.57 671	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

ccc-4	0.32 201	0.52 411	1.38 247	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

SA-5K	0.49 422	0.81 563	1.85 415	0.39 545	0.57 671	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

IGEV-Stereo	0.34 224	0.54 427	1.47 275	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.54 367	0.19 108	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 568
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 529	0.43 348	2.58 617	0.91 705	0.36 566	0.56 375	0.25 364	0.52 246	0.61 437	0.47 377	1.21 678	0.47 411	0.66 613	1.34 536	0.94 599	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.10 121	0.16 368

CFNet_pseudo	0.45 366	0.46 376	2.23 539	0.25 162	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.10 360	0.15 543	0.10 264	0.17 346	0.14 288

DMCA-RVC	0.62 542	0.96 623	2.63 623	0.36 493	0.90 706	0.56 375	0.31 482	0.69 364	0.57 393	0.68 602	0.52 421	0.59 485	0.56 567	1.23 525	0.53 502	0.16 560	0.38 690	0.20 622	0.15 473	0.20 412	0.15 332

BEATNet_4x	0.47 395	0.73 524	1.91 448	0.33 420	0.15 116	0.56 375	0.25 364	0.85 518	0.58 404	0.54 461	0.51 406	0.57 474	0.42 476	0.57 376	0.61 538	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.20 412	0.16 368

ccs_rob	0.45 366	0.46 376	2.22 535	0.26 210	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.09 307	0.16 562	0.10 264	0.17 346	0.14 288

DN-CSS_ROB	0.48 402	1.23 690	1.99 482	0.39 545	0.22 348	0.56 375	0.19 140	0.75 415	0.61 437	0.45 363	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.70 438	0.32 356	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.36 610	0.12 216

z-ln-s-r	0.64 553	0.89 596	2.23 539	0.32 393	0.26 429	0.57 394	0.37 546	0.84 509	0.76 604	0.51 428	0.81 618	0.64 511	0.45 501	2.06 660	1.27 653	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.24 477	0.13 259

tg	0.37 255	0.55 437	1.35 238	0.28 270	0.16 153	0.57 394	0.18 124	0.57 284	0.49 307	0.37 305	0.44 338	0.38 331	0.24 241	0.46 311	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.43 654	0.36 627

test_sample3	0.50 434	0.41 332	1.88 430	0.32 393	0.19 276	0.57 394	0.25 364	0.92 582	0.64 476	0.52 437	0.49 389	0.47 411	0.35 390	1.79 612	0.37 405	0.13 468	0.10 360	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.16 368

ffm	0.47 395	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 646	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 627

ff1	0.73 610	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 646	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 733	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 627

mmx	0.72 601	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 733	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

xxx	0.72 601	0.23 86	2.01 485	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 733	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

CFNet_ucs	0.48 402	0.50 405	2.32 553	0.26 210	0.22 348	0.57 394	0.22 260	0.85 518	0.65 492	0.53 448	0.64 546	0.68 540	0.44 496	0.54 367	0.31 343	0.13 468	0.12 454	0.16 562	0.11 340	0.19 396	0.17 390

anonymousdsp2	0.34 224	0.24 105	1.16 190	0.28 270	0.15 116	0.57 394	0.23 302	0.79 473	0.47 295	0.38 316	0.37 283	0.40 347	0.25 257	0.47 323	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.13 417	0.19 396	0.27 552

GASNet	0.73 610	1.47 710	3.04 679	0.47 613	0.33 531	0.57 394	0.34 521	0.91 573	0.75 593	0.58 519	0.58 483	0.74 576	0.55 563	2.03 656	0.65 549	0.21 624	0.15 532	0.19 612	0.17 518	0.51 682	0.28 560

SA	0.50 434	0.75 532	1.95 467	0.31 361	0.61 684	0.57 394	0.31 482	0.91 573	0.73 575	0.42 339	0.62 516	0.38 331	0.47 527	0.68 427	0.29 307	0.09 160	0.09 307	0.13 473	0.32 647	0.30 550	0.10 136

dd	0.42 324	0.96 623	1.77 366	0.31 361	0.17 187	0.57 394	0.26 388	0.49 210	0.68 520	0.41 334	0.40 312	0.34 305	0.27 298	0.45 302	0.40 431	0.17 576	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.21 428	0.12 216

AACVNet	0.54 480	0.78 553	1.73 336	0.36 493	0.21 317	0.57 394	0.25 364	0.71 377	0.51 325	0.55 480	0.59 486	0.64 511	0.41 458	2.13 670	0.41 439	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.11 340	0.33 576	0.15 332

GANet-ADL	0.44 343	0.41 332	2.31 552	0.33 420	0.20 300	0.57 394	0.25 364	0.75 415	0.54 370	0.42 339	0.59 486	0.56 467	0.30 352	0.40 256	0.38 412	0.14 514	0.11 420	0.09 183	0.08 168	0.22 445	0.17 390

STrans-v2	0.67 572	0.56 439	2.64 625	0.27 236	0.23 371	0.57 394	0.33 515	0.96 618	0.69 529	0.92 667	0.85 630	0.89 637	0.93 666	1.83 622	1.21 647	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.12 216

PMTNet	0.31 194	0.35 274	1.30 222	0.20 10	0.14 83	0.57 394	0.25 364	0.46 160	0.42 227	0.27 239	0.32 249	0.27 237	0.24 241	0.39 249	0.23 208	0.43 694	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 374	0.07 12

AdaStereo	0.44 343	0.38 301	1.79 391	0.34 453	0.20 300	0.57 394	0.28 433	0.92 582	0.69 529	0.52 437	0.55 456	0.61 495	0.33 379	0.48 330	0.39 423	0.17 576	0.08 211	0.17 583	0.11 340	0.18 374	0.12 216
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.
IGEV_i1	0.44 343	0.26 138	2.01 485	0.33 420	0.18 238	0.58 411	0.27 413	0.84 509	0.49 307	0.45 363	0.47 358	0.55 453	0.33 379	0.65 418	0.36 397	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.19 552	0.17 346	0.28 560

Hybrid-DGEV-03	0.45 366	0.88 591	1.75 348	0.29 308	0.17 187	0.58 411	0.24 339	0.65 341	0.48 299	0.59 533	1.01 659	0.39 338	0.28 318	0.41 262	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.34 588	0.24 518

xyz-stereo-finetune2	0.35 238	0.45 371	1.04 166	0.21 38	0.12 26	0.58 411	0.23 302	0.50 219	0.45 263	0.31 267	0.46 351	0.30 272	0.41 458	0.81 463	0.51 494	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.09 93

RCA-Stereo	0.34 224	0.32 236	1.30 222	0.26 210	0.14 83	0.58 411	0.23 302	0.78 457	0.62 455	0.40 325	0.44 338	0.28 250	0.35 390	0.29 123	0.20 148	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.08 61

test_5	0.51 451	0.87 587	1.99 482	0.37 518	0.65 688	0.58 411	0.35 529	0.78 457	0.62 455	0.48 396	0.55 456	0.45 391	0.40 447	0.72 442	0.30 330	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.12 383	0.33 576	0.38 637

UDGNet	0.44 343	1.02 653	1.74 341	0.35 470	0.19 276	0.58 411	0.23 302	0.49 210	0.66 508	0.41 334	0.38 298	0.34 305	0.29 341	0.53 362	0.30 330	0.24 650	0.10 360	0.37 687	0.19 552	0.27 525	0.15 332

GwcNet-ADL	0.50 434	0.74 529	2.90 666	0.31 361	0.20 300	0.58 411	0.29 459	0.87 540	0.64 476	0.47 377	0.47 358	0.56 467	0.33 379	0.46 311	0.46 463	0.13 468	0.12 454	0.09 183	0.09 220	0.14 255	0.21 461

PFNet+	0.45 366	0.37 287	1.86 423	0.46 607	0.18 238	0.58 411	0.77 685	0.52 246	0.64 476	0.56 490	0.48 372	0.39 338	0.26 277	0.93 479	0.32 356	0.13 468	0.09 307	0.14 512	0.13 417	0.12 182	0.15 332

THIR-Stereo	0.86 648	0.62 463	2.13 514	0.25 162	0.16 153	0.58 411	2.74 751	0.59 299	0.51 325	0.62 563	1.62 701	0.97 657	1.80 725	1.69 593	2.25 704	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.11 167

IRAFT_RVC	0.54 480	0.53 418	1.78 371	0.46 607	0.21 317	0.58 411	0.43 579	0.65 341	0.66 508	0.54 461	0.50 399	0.49 425	0.51 548	1.58 577	1.01 616	0.11 369	0.25 652	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.13 259

RAFT-345	0.53 473	0.30 213	2.34 558	0.38 535	0.34 544	0.58 411	0.42 572	0.47 184	0.61 437	0.51 428	1.00 658	0.43 371	0.28 318	1.57 573	0.82 587	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.10 121	0.08 61

HCRNet	0.46 379	0.49 397	1.65 310	0.38 535	0.29 466	0.58 411	0.22 260	0.75 415	0.62 455	0.47 377	0.49 389	0.48 423	0.36 396	1.12 510	0.37 405	0.15 537	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.17 346	0.17 390

FINET	0.65 561	0.95 620	3.06 681	0.35 470	0.40 602	0.58 411	0.48 613	0.92 582	1.10 681	0.57 501	0.68 568	0.47 411	0.44 496	1.15 515	0.60 535	0.23 641	0.21 618	0.17 583	0.15 473	0.26 513	0.25 530

aanetorigin	0.77 624	0.80 558	2.59 619	0.43 580	0.44 622	0.58 411	1.01 708	0.57 284	0.68 520	1.53 718	1.23 679	0.81 606	1.08 682	1.07 498	1.07 625	0.18 589	0.15 532	0.17 583	0.21 573	0.54 690	0.30 581

FENet	0.44 343	0.30 213	2.42 574	0.32 393	0.17 187	0.58 411	0.22 260	0.77 440	0.59 414	0.47 377	0.42 324	0.55 453	0.38 423	0.49 341	0.47 472	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.16 368

PSMNet-RSSM	0.53 473	0.82 567	1.78 371	0.31 361	0.25 411	0.58 411	0.28 433	0.84 509	0.60 419	0.50 415	0.61 510	0.67 533	0.43 487	1.68 591	0.42 442	0.15 537	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.15 283	0.13 259

AANet_RVC	0.68 580	1.00 643	2.09 503	0.33 420	0.25 411	0.58 411	0.32 505	0.81 482	0.80 621	0.61 552	0.94 648	0.80 603	0.41 458	2.46 700	1.02 618	0.36 688	0.14 501	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.22 476

iResNetv2_ROB	0.59 523	1.43 708	2.96 671	0.40 557	0.22 348	0.58 411	0.28 433	0.91 573	0.73 575	0.57 501	0.63 529	0.60 492	0.41 458	0.74 446	0.35 391	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.07 117	0.43 654	0.17 390

iResNet_ROB	0.50 434	1.15 679	1.73 336	0.31 361	0.21 317	0.58 411	0.22 260	0.95 613	0.82 629	0.58 519	0.62 516	0.57 474	0.39 437	0.84 467	0.40 431	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.06 27	0.21 428	0.13 259

MWSP-net	0.51 451	0.48 392	1.30 222	0.31 361	0.21 317	0.59 430	0.84 692	0.83 496	0.65 492	0.54 461	0.50 399	0.69 547	0.75 636	0.43 275	1.28 655	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.16 368

G2L-ROB	0.51 451	0.95 620	1.96 476	0.29 308	0.22 348	0.59 430	0.28 433	0.76 428	0.57 393	0.55 480	0.45 342	0.70 558	0.32 371	1.38 540	0.47 472	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.20 412	0.13 259

G2L-Stereo	0.55 492	0.85 579	2.18 527	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.27 413	0.77 440	0.55 377	0.54 461	0.52 421	0.71 563	0.36 396	1.75 603	0.50 488	0.13 468	0.11 420	0.13 473	0.11 340	0.29 538	0.15 332

DispNO	0.67 572	0.98 636	2.58 617	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.29 459	0.83 496	0.68 520	0.53 448	0.79 617	0.83 613	0.47 527	2.46 700	0.68 557	0.12 432	0.10 360	0.19 612	0.31 641	0.16 322	0.17 390

DisPM	0.43 333	0.33 246	1.78 371	0.57 664	0.18 238	0.59 430	0.63 660	0.53 255	0.61 437	0.60 543	0.53 434	0.38 331	0.26 277	0.75 447	0.29 307	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.14 288

ICVP	0.46 379	0.29 195	2.41 572	0.33 420	0.22 348	0.59 430	0.55 633	0.75 415	0.50 318	0.44 352	0.60 503	0.49 425	0.35 390	0.53 362	0.37 405	0.16 560	0.16 550	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.15 332
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 402	1.09 665	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.59 430	0.26 388	0.83 496	0.78 613	0.48 396	0.52 421	0.56 467	0.38 423	0.49 341	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 460	0.35 619

test_xeample	0.72 601	0.21 45	1.36 240	0.27 236	0.17 187	0.59 430	0.28 433	1.01 661	0.70 539	0.55 480	0.67 560	0.44 382	0.39 437	1.88 639	5.17 748	0.12 432	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.15 332

ACVNet	0.45 366	0.44 361	1.79 391	0.28 270	0.21 317	0.59 430	0.36 537	0.66 344	0.68 520	0.45 363	0.59 486	0.69 547	0.40 447	0.44 286	0.55 513	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.34 588	0.10 136

GANet-RSSM	0.55 492	0.73 524	1.90 442	0.36 493	0.26 429	0.59 430	0.27 413	0.78 457	0.52 337	0.47 377	0.57 477	0.63 501	0.45 501	1.92 646	0.43 451	0.14 514	0.10 360	0.25 654	0.11 340	0.34 588	0.14 288

DMCA	0.41 303	0.52 411	1.26 210	0.31 361	0.24 387	0.59 430	0.26 388	0.77 440	0.63 468	0.58 519	0.48 372	0.57 474	0.35 390	0.40 256	0.50 488	0.14 514	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.15 283	0.15 332

FADNet-RVC	0.61 537	1.26 695	2.12 512	0.33 420	0.26 429	0.59 430	0.29 459	0.86 529	0.62 455	0.45 363	0.50 399	0.62 499	0.46 517	1.73 599	0.55 513	0.17 576	0.20 608	0.17 583	0.18 532	0.59 693	0.28 560

MLCV	0.48 402	0.89 596	1.85 415	0.29 308	0.14 83	0.59 430	0.23 302	0.72 384	0.59 414	0.66 591	0.66 557	0.55 453	0.36 396	1.03 494	0.49 483	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.11 167

Selective-IGEV-i1	0.44 343	0.23 86	1.30 222	0.33 420	0.45 633	0.60 443	0.32 505	0.85 518	0.64 476	0.42 339	0.52 421	0.60 492	0.28 318	0.46 311	0.34 379	0.10 274	0.10 360	0.13 473	0.28 616	0.14 255	0.75 702

ITSA-stereo	0.48 402	0.33 246	1.20 199	0.33 420	0.18 238	0.60 443	0.29 459	0.94 599	0.80 621	0.50 415	0.49 389	0.53 442	0.59 583	1.25 529	0.64 547	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.23 503

MyStereo07	0.34 224	0.40 322	1.46 271	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.25 163	0.20 134	0.26 277	0.57 376	0.19 108	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

MyStereo06	0.54 480	0.41 332	2.68 630	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.81 482	0.44 246	0.84 655	0.52 421	0.78 594	0.58 579	0.48 330	1.10 629	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

MyStereo05	0.49 422	0.41 332	2.72 637	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.82 490	0.77 609	0.52 437	0.37 283	0.51 433	0.42 476	0.52 356	0.38 412	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

MyStereo04	0.48 402	0.40 322	2.65 627	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.83 496	0.75 593	0.47 377	0.36 277	0.53 442	0.42 476	0.53 362	0.39 423	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

Sa-1000	0.51 451	0.72 516	1.90 442	0.31 361	0.60 680	0.60 443	0.31 482	0.94 599	0.71 549	0.52 437	0.83 623	0.42 367	0.33 379	0.68 427	0.28 292	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.29 622	0.29 538	0.10 136

dad	0.51 451	1.01 647	1.74 341	0.29 308	0.19 276	0.60 443	0.26 388	0.52 246	0.75 593	0.63 572	0.63 529	0.63 501	0.33 379	0.85 469	0.47 472	0.27 665	0.15 532	0.40 690	0.18 532	0.22 445	0.14 288

IPLGR_C	0.58 515	1.25 693	2.72 637	0.80 697	0.31 505	0.60 443	0.61 652	0.76 428	0.58 404	0.56 490	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.43 275	0.40 431	0.11 369	0.22 624	0.13 473	0.15 473	0.35 602	0.19 427

ACRE	0.56 502	1.14 675	2.77 649	0.76 693	0.28 456	0.60 443	0.56 638	0.76 428	0.58 404	0.55 480	0.62 516	0.41 353	0.29 341	0.44 286	0.39 423	0.11 369	0.19 596	0.13 473	0.14 446	0.36 610	0.18 410

OMP-Stereo	0.59 523	0.65 486	1.74 341	0.56 658	0.37 579	0.60 443	0.26 388	0.70 372	0.65 492	0.66 591	0.60 503	0.69 547	0.32 371	2.09 666	1.20 645	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.10 136

PSM-adaLoss	0.38 268	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.60 443	0.29 459	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

DeepStereo_RVC	0.44 343	0.28 180	1.92 451	0.49 623	0.17 187	0.60 443	0.59 646	0.50 219	0.52 337	0.49 408	0.45 342	0.39 338	0.86 656	0.45 302	0.33 369	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

RAFT-RH_RVC	0.61 537	0.50 405	2.33 556	0.36 493	0.29 466	0.60 443	0.18 124	0.44 136	0.58 404	0.76 631	1.91 710	0.47 411	0.29 341	1.60 580	1.23 649	0.14 514	0.07 89	0.13 473	0.13 417	0.10 121	0.09 93

RAFT-IKP	0.38 268	0.27 151	1.79 391	0.44 587	0.16 153	0.60 443	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.50 348	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

pcwnet_v2	0.64 553	0.49 397	4.41 730	0.32 393	0.27 442	0.60 443	0.25 364	0.97 627	0.88 646	0.59 533	0.70 587	0.63 501	0.55 563	0.66 423	0.37 405	0.17 576	0.15 532	0.15 543	0.14 446	0.21 428	0.23 503

cf-r	0.53 473	0.81 563	2.15 520	0.33 420	0.28 456	0.60 443	0.28 433	0.78 457	0.64 476	0.51 428	0.60 503	0.75 582	0.40 447	1.32 533	0.43 451	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.14 288

GwcNet-RSSM	0.57 510	0.94 613	2.13 514	0.32 393	0.25 411	0.60 443	0.30 469	0.80 478	0.66 508	0.52 437	0.64 546	0.71 563	0.40 447	1.79 612	0.50 488	0.13 468	0.09 307	0.12 408	0.12 383	0.21 428	0.15 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 492	0.92 605	2.36 564	0.38 535	0.37 579	0.60 443	0.28 433	0.82 490	0.62 455	0.62 563	0.55 456	0.72 566	0.45 501	1.00 490	0.43 451	0.15 537	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.15 283	0.16 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 601	0.68 499	1.91 448	0.47 613	0.44 622	0.60 443	0.51 618	0.76 428	0.80 621	0.77 635	0.67 560	0.87 631	0.61 596	2.40 691	0.67 554	0.32 680	0.35 682	0.36 683	0.41 683	0.45 665	0.39 643

S0	0.40 295	0.69 503	1.02 161	0.30 330	0.19 276	0.61 463	0.35 529	0.48 199	0.31 52	0.34 286	0.50 399	0.32 285	0.32 371	0.34 195	0.36 397	0.19 605	0.14 501	0.17 583	0.20 565	0.46 668	0.65 693

CoDeX	0.52 467	0.43 348	2.25 543	0.29 308	0.26 429	0.61 463	0.32 505	0.99 643	0.68 520	0.48 396	0.55 456	0.52 439	0.40 447	1.60 580	0.35 391	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.12 216

anonymousa	0.48 402	0.46 376	2.44 580	0.29 308	0.34 544	0.61 463	0.25 364	0.66 344	0.54 370	0.53 448	0.77 613	0.73 570	0.46 517	0.33 180	0.31 343	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.29 622	0.10 121	0.19 427

Selective-RAFT	0.35 238	0.26 138	1.48 278	0.31 361	0.15 116	0.61 463	0.19 140	0.60 312	0.54 370	0.28 246	0.29 206	0.40 347	0.33 379	0.50 348	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.35 659	0.19 396	0.08 61

CIPLG	0.56 502	1.19 686	2.46 584	0.80 697	0.31 505	0.61 463	0.57 642	0.76 428	0.57 393	0.56 490	0.63 529	0.41 353	0.30 352	0.45 302	0.40 431	0.11 369	0.20 608	0.13 473	0.13 417	0.35 602	0.19 427

Patchmatch Stereo++	0.39 285	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216
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
IIG-Stereo	0.59 523	0.65 486	1.74 341	0.54 648	0.23 371	0.61 463	0.21 216	0.73 398	0.65 492	0.64 582	0.69 577	0.69 547	0.38 423	2.09 666	1.39 662	0.11 369	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.09 93

NF-Stereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.44 590	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.45 552	0.79 584	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.16 368

OCTAStereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.80 585	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

PSM-softLoss	0.48 402	0.27 151	1.85 415	0.51 632	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 577	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

KMStereo	0.48 402	0.27 151	1.85 415	0.51 632	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 577	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

ROB_FTStereo_v2	0.38 268	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo	0.38 268	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.26 388	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.49 341	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

HUI-Stereo	0.38 268	0.27 151	1.79 391	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.45 302	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

RAFT_R40	0.50 434	0.21 45	1.76 357	0.50 627	0.40 602	0.61 463	0.53 625	0.56 278	0.60 419	0.56 490	0.54 446	0.55 453	0.51 548	1.57 573	0.53 502	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.09 93

RE-Stereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 580	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

TVStereo	0.48 402	0.25 120	1.81 399	0.52 636	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 580	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

iGMRVC	0.39 285	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.17 187	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.55 372	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

iRAFT	0.39 285	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

GES	0.44 343	0.28 180	1.88 430	0.30 330	0.18 238	0.61 463	0.30 469	0.88 549	0.46 274	0.47 377	0.52 421	0.39 338	0.42 476	0.58 381	0.67 554	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.15 283	0.17 390

STTStereo	0.51 451	0.69 503	2.14 519	0.36 493	0.30 484	0.61 463	0.32 505	0.77 440	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.67 533	0.43 487	0.86 472	0.42 442	0.16 560	0.15 532	0.17 583	0.20 565	0.16 322	0.15 332

RT-IGEV	0.66 567	0.25 120	2.11 508	0.56 658	0.46 641	0.62 484	0.54 629	0.99 643	0.75 593	0.79 639	0.93 646	0.85 622	0.78 643	0.59 387	1.64 676	0.12 432	0.16 550	0.11 336	0.47 692	0.28 531	0.30 581

GCST	0.72 601	1.10 666	2.15 520	1.11 720	0.59 675	0.62 484	0.19 140	0.75 415	0.53 355	0.56 490	0.63 529	0.47 411	0.31 362	1.11 506	0.33 369	0.75 719	0.45 702	0.84 720	0.64 723	0.69 701	0.54 677

IPLGR	0.54 480	0.56 439	2.68 630	0.36 493	0.18 238	0.62 484	0.54 629	1.02 664	0.64 476	0.73 622	0.46 351	0.47 411	0.45 501	1.12 510	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.19 396	0.12 216

AAGNet	0.88 652	0.33 246	1.79 391	0.54 648	0.98 710	0.62 484	0.46 601	0.50 219	0.60 419	0.58 519	0.53 434	0.50 428	0.73 630	1.23 525	7.48 761	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.14 255	0.09 93

TransformOpticalFlow	0.64 553	0.56 439	2.66 628	0.44 587	0.26 429	0.62 484	0.28 433	0.83 496	0.71 549	0.76 631	0.74 603	0.91 641	0.85 653	1.83 622	0.81 586	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.12 216

SST-Stereo	0.52 467	0.20 29	1.76 357	0.62 679	0.53 661	0.62 484	0.66 663	0.55 272	0.61 437	0.58 519	0.53 434	0.52 439	0.60 587	1.59 579	0.29 307	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.10 136

PFNet	0.60 529	0.33 246	2.47 590	0.41 565	0.55 666	0.62 484	0.27 413	0.61 317	0.63 468	0.61 552	0.56 468	0.45 391	0.32 371	1.88 639	1.14 635	0.28 669	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.26 513	0.20 446

GrayStereo	0.66 567	0.19 12	1.76 357	0.90 704	0.23 371	0.62 484	1.42 733	0.62 321	0.60 419	0.72 618	0.78 614	0.56 467	3.07 740	0.60 394	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.21 573	0.11 159	0.18 410

Pruner-Stereo	0.51 451	0.27 151	1.78 371	1.79 738	0.19 276	0.62 484	0.45 598	0.57 284	0.60 419	0.61 552	0.48 372	0.41 353	0.24 241	0.46 311	1.00 612	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.12 182	0.13 259

GEStereo_RVC	0.54 480	0.87 587	1.95 467	0.47 613	0.25 411	0.62 484	0.37 546	1.00 653	0.74 579	0.53 448	0.54 446	0.59 485	0.44 496	1.10 503	0.46 463	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.26 513	0.19 427

s12784h	0.36 248	0.28 180	1.58 299	0.23 100	0.11 12	0.62 484	0.24 339	0.79 473	0.64 476	0.44 352	0.52 421	0.28 250	0.26 277	0.50 348	0.24 236	0.11 369	0.06 25	0.09 183	0.06 27	0.16 322	0.06 1

222	0.78 628	0.23 86	1.23 205	0.28 270	0.18 238	0.62 484	0.24 339	1.02 664	0.70 539	0.58 519	0.66 557	0.46 403	0.42 476	1.80 617	6.53 760	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.17 390

psmorigin	1.36 703	0.60 452	13.80 772	0.37 518	0.29 466	0.62 484	0.33 515	0.77 440	0.61 437	0.96 673	0.88 637	1.17 691	0.73 630	4.00 744	0.86 592	0.19 605	0.22 624	0.17 583	0.18 532	0.24 477	0.29 568

FAT-Stereo	0.70 589	0.54 427	2.88 659	0.36 493	0.29 466	0.62 484	0.54 629	0.97 627	0.87 641	0.76 631	0.92 642	0.94 651	0.80 645	1.84 627	0.57 525	0.18 589	0.19 596	0.17 583	0.16 498	0.22 445	0.25 530

FADNet-RVC-Resample	0.67 572	1.16 684	3.16 691	0.37 518	0.29 466	0.62 484	0.38 553	0.86 529	0.63 468	0.51 428	0.50 399	0.57 474	0.45 501	1.57 573	0.49 483	0.24 650	0.32 678	0.23 642	0.19 552	0.27 525	0.62 690

edge stereo	0.81 640	0.73 524	3.30 704	0.37 518	1.21 726	0.62 484	0.39 559	0.93 590	0.79 618	0.80 641	0.88 637	1.14 687	0.71 624	2.18 672	0.71 564	0.21 624	0.20 608	0.26 657	0.18 532	0.38 626	0.26 541

CVANet_RVC	0.65 561	0.80 558	2.13 514	0.36 493	0.26 429	0.62 484	0.42 572	0.84 509	0.72 559	0.69 604	0.68 568	0.68 540	0.52 553	2.64 712	0.42 442	0.19 605	0.12 454	0.22 635	0.17 518	0.37 619	0.15 332

PWC_ROB	0.70 589	0.94 613	1.88 430	0.39 545	0.39 591	0.62 484	0.30 469	0.98 631	0.94 659	0.91 666	1.29 685	0.77 590	0.62 601	1.62 584	1.03 621	0.18 589	0.11 420	0.18 605	0.13 417	0.51 682	0.22 476

AANet	0.82 643	0.91 603	2.89 662	0.34 453	0.29 466	0.63 502	0.38 553	0.81 482	1.31 698	1.33 705	1.39 692	1.26 695	1.14 689	1.32 533	0.97 603	0.20 616	0.17 571	0.18 605	0.19 552	0.33 576	0.31 591

DA	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 674

GGEV	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 674

1111x	0.74 613	0.21 45	1.93 454	0.31 361	0.17 187	0.63 502	0.32 505	1.03 671	0.74 579	0.52 437	0.62 516	0.57 474	0.47 527	2.38 687	4.25 743	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.12 383	0.12 182	0.14 288

Prome-Stereo	0.49 422	0.30 213	1.76 357	0.60 677	0.23 371	0.63 502	0.42 572	0.62 321	0.60 419	0.59 533	1.03 664	0.43 371	0.72 627	0.60 394	0.33 369	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.43 656

xxxx	0.70 589	0.21 45	1.33 231	0.28 270	0.18 238	0.63 502	0.24 339	1.02 664	0.69 529	0.50 415	0.62 516	0.58 481	0.38 423	1.47 560	5.21 749	0.13 468	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.15 332

ac_64	0.55 492	0.46 376	1.92 451	0.36 493	0.34 544	0.63 502	0.31 482	0.82 490	0.61 437	0.55 480	0.51 406	0.89 637	0.48 536	1.83 622	0.55 513	0.14 514	0.11 420	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.12 216

acv_ft	0.48 402	0.44 361	1.76 357	0.32 393	0.41 611	0.63 502	0.28 433	0.81 482	0.68 520	0.61 552	0.59 486	0.69 547	0.45 501	0.44 286	0.63 542	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.41 644	0.10 136

CFNet-ft	0.51 451	0.76 533	1.79 391	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 576	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 661	0.13 417	0.18 374	0.14 288

DIP-Stereo	0.37 255	0.34 265	1.50 285	0.27 236	0.18 238	0.63 502	0.17 101	0.92 582	0.53 355	0.49 408	0.48 372	0.30 272	0.30 352	0.39 249	0.30 330	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.12 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 515	0.96 623	1.78 371	0.33 420	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.88 549	0.75 593	0.46 375	0.59 486	0.58 481	0.40 447	2.29 678	0.48 478	0.12 432	0.09 307	0.15 543	0.14 446	0.30 550	0.15 332

CFNet_RVC	0.51 451	0.76 533	1.79 391	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 576	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 661	0.13 417	0.18 374	0.14 288

DeepPruner_ROB	0.50 434	0.70 509	1.94 464	0.29 308	0.26 429	0.63 502	0.31 482	0.80 478	0.48 299	0.61 552	0.55 456	0.66 523	0.38 423	0.98 486	0.40 431	0.19 605	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.23 460	0.17 390

PS-NSSS	0.63 549	1.00 643	1.81 399	0.30 330	0.31 505	0.63 502	0.34 521	0.98 631	0.69 529	0.54 461	0.74 603	0.51 433	0.41 458	2.43 697	0.48 478	0.24 650	0.17 571	0.27 658	0.18 532	0.27 525	0.21 461

MEA-ACV	0.48 402	0.31 227	1.43 261	0.30 330	0.19 276	0.64 516	0.29 459	0.85 518	0.67 517	0.55 480	0.59 486	0.63 501	0.58 579	1.22 521	0.53 502	0.12 432	0.12 454	0.12 408	0.15 473	0.13 219	0.14 288

coex_refinement	0.58 515	0.94 613	1.87 428	0.38 535	0.25 411	0.64 516	0.34 521	0.83 496	0.65 492	0.60 543	0.63 529	0.81 606	0.48 536	1.85 629	0.56 521	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.16 322	0.16 368

PSMNet-RUCA	0.58 515	0.82 567	1.89 437	0.59 672	0.56 669	0.64 516	0.36 537	0.84 509	0.69 529	0.51 428	0.68 568	0.53 442	0.43 487	0.56 375	0.43 451	0.34 685	0.18 583	0.44 699	0.29 622	0.48 674	0.30 581

RAFT-Test	0.44 343	0.38 301	2.01 485	0.27 236	0.44 622	0.64 516	0.37 546	0.72 384	0.57 393	0.45 363	0.48 372	0.65 516	0.24 241	0.35 205	0.29 307	0.09 160	0.11 420	0.09 183	0.38 673	0.10 121	0.11 167

SACVNet	0.60 529	0.74 529	1.90 442	0.37 518	0.28 456	0.64 516	0.37 546	0.86 529	0.61 437	0.65 589	0.62 516	0.69 547	0.44 496	2.08 664	0.42 442	0.18 589	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.38 626	0.24 518

ADLNet2	0.68 580	0.84 574	3.19 696	0.33 420	0.36 566	0.64 516	0.37 546	0.89 555	0.79 618	0.54 461	0.65 555	0.93 647	0.48 536	2.07 662	0.56 521	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.33 576	0.18 410

HHNet	0.60 529	0.65 486	2.60 621	0.36 493	0.25 411	0.64 516	0.61 652	0.64 334	0.62 455	0.55 480	1.13 675	0.32 285	0.60 587	0.42 270	1.79 683	0.15 537	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.18 374	0.15 332

DRaft	0.62 542	0.38 301	1.76 357	0.24 134	0.16 153	0.64 516	0.66 663	0.53 255	0.53 355	0.67 596	0.99 656	0.38 331	1.00 674	1.44 547	2.10 699	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.14 446	0.18 374	0.21 461

ARAFT	0.60 529	1.23 690	3.10 685	0.28 270	0.16 153	0.64 516	0.36 537	0.90 561	0.67 517	0.61 552	0.49 389	0.55 453	0.31 362	1.24 528	0.32 356	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.37 619	0.21 461

Syn2CoEx	0.70 589	1.07 663	2.74 644	0.43 580	0.30 484	0.64 516	0.42 572	0.99 643	0.78 613	0.62 563	0.78 614	0.74 576	0.72 627	1.92 646	0.61 538	0.20 616	0.17 571	0.19 612	0.15 473	0.29 538	0.22 476

psm_up	0.57 510	0.61 457	1.83 409	0.35 470	0.30 484	0.64 516	0.37 546	0.90 561	0.68 520	0.59 533	0.55 456	0.68 540	0.54 558	1.91 642	0.46 463	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.23 460	0.13 259

DeepPrunerF	0.86 648	0.86 582	2.91 668	0.45 601	0.50 652	0.64 516	0.48 613	1.14 690	2.64 746	0.63 572	0.61 510	0.65 516	0.62 601	2.21 674	1.31 656	0.23 641	0.19 596	0.30 671	0.28 616	0.36 610	0.25 530

UCFNet_RVC	0.48 402	0.82 567	1.85 415	0.30 330	0.27 442	0.64 516	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.48 396	0.53 434	0.63 501	0.41 458	0.88 476	0.38 412	0.15 537	0.10 360	0.17 583	0.17 518	0.18 374	0.15 332

HSM	0.62 542	0.76 533	1.72 333	0.30 330	0.29 466	0.64 516	0.28 433	0.94 599	0.62 455	0.58 519	0.57 477	1.40 702	0.64 606	2.59 710	0.42 442	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.11 167

iResNet	0.51 451	0.76 533	2.59 619	0.41 565	0.17 187	0.64 516	0.27 413	0.82 490	0.70 539	0.57 501	0.64 546	0.43 371	0.36 396	0.70 438	0.52 498	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.21 428	0.13 259

SME	0.53 473	1.10 666	1.55 294	0.35 470	0.20 300	0.65 531	0.25 364	0.67 355	0.48 299	0.47 377	0.49 389	0.35 309	0.36 396	1.79 612	0.51 494	0.26 659	0.10 360	0.12 408	0.13 417	0.45 665	0.25 530

w-ln-seven-2	0.68 580	1.13 673	2.46 584	0.36 493	0.27 442	0.65 531	0.44 590	0.87 540	0.83 632	0.69 604	0.75 606	0.72 566	0.63 604	1.56 569	1.15 637	0.13 468	0.13 482	0.15 543	0.14 446	0.35 602	0.19 427

AASNet	0.56 502	1.03 654	2.34 558	0.37 518	0.33 531	0.65 531	0.29 459	0.96 618	0.73 575	0.54 461	0.60 503	0.55 453	0.38 423	0.59 387	0.58 530	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.43 654	0.24 518

UPFNet	0.46 379	0.28 180	1.73 336	0.33 420	0.32 516	0.65 531	0.38 553	0.83 496	0.59 414	0.57 501	0.52 421	0.61 495	0.40 447	0.75 447	0.52 498	0.13 468	0.12 454	0.13 473	0.12 383	0.15 283	0.11 167

RP	0.67 572	0.82 567	1.94 464	0.43 580	0.44 622	0.65 531	0.45 598	0.89 555	0.82 629	0.66 591	0.92 642	0.99 661	0.76 639	1.55 568	0.66 550	0.25 655	0.18 583	0.23 642	0.20 565	0.31 558	0.22 476

RASNet	0.61 537	0.68 499	2.03 493	0.35 470	0.46 641	0.65 531	0.28 433	0.78 457	0.70 539	0.48 396	0.64 546	0.93 647	0.61 596	2.21 674	0.73 571	0.12 432	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.14 255	0.11 167

DLCB_ROB	0.54 480	0.55 437	1.49 281	0.36 493	0.25 411	0.65 531	0.36 537	0.80 478	0.70 539	0.72 618	0.69 577	0.83 613	0.46 517	1.53 566	0.60 535	0.13 468	0.12 454	0.14 512	0.14 446	0.14 255	0.13 259

S	0.44 343	0.42 341	1.08 173	0.27 236	0.24 387	0.66 538	0.28 433	0.53 255	0.46 274	0.45 363	0.56 468	0.33 297	0.39 437	0.31 151	0.30 330	0.17 576	0.11 420	0.19 612	0.20 565	0.52 687	1.29 736

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 537	0.61 457	3.35 708	0.33 420	0.58 673	0.66 538	0.20 168	0.98 631	0.55 377	0.73 622	0.52 421	0.99 661	0.65 608	0.58 381	0.29 307	0.10 274	0.16 550	0.10 254	0.41 683	0.29 538	0.20 446

IER	0.43 333	0.38 301	1.69 321	0.26 210	0.25 411	0.66 538	0.26 388	0.71 377	0.55 377	0.54 461	0.59 486	0.60 492	0.53 555	0.52 356	0.39 423	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.14 255	0.11 167

DEmStereo	0.68 580	0.31 227	2.25 543	0.42 576	0.17 187	0.66 538	0.89 696	0.51 230	0.59 414	0.60 543	1.01 659	0.45 391	1.26 694	1.54 567	2.26 705	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.10 121	0.11 167

HGLStereo	0.54 480	0.69 503	2.00 484	0.35 470	0.40 602	0.66 538	0.30 469	0.83 496	0.62 455	0.57 501	0.69 577	0.69 547	0.54 558	1.07 498	0.55 513	0.13 468	0.13 482	0.13 473	0.11 340	0.19 396	0.17 390

FADNet	0.64 553	1.22 689	2.06 495	0.32 393	0.30 484	0.66 538	0.29 459	0.88 549	0.72 559	0.44 352	0.48 372	0.66 523	0.57 573	1.84 627	0.45 462	0.46 700	0.20 608	0.17 583	0.19 552	0.59 693	0.24 518

TDLM	0.67 572	0.92 605	1.76 357	0.37 518	0.24 387	0.66 538	0.56 638	0.82 490	0.74 579	1.16 688	0.62 516	0.61 495	0.48 536	2.70 717	0.50 488	0.20 616	0.11 420	0.35 681	0.14 446	0.32 567	0.16 368

UGAM-zero	0.63 549	0.39 314	2.49 595	0.30 330	0.49 649	0.67 545	0.19 140	0.91 573	0.45 263	0.77 635	0.45 342	1.16 690	0.82 648	2.05 659	0.29 307	0.09 160	0.15 532	0.09 183	0.44 687	0.11 159	0.22 476

gwcnet-sp	0.49 422	0.43 348	2.54 611	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

scenet	0.49 422	0.43 348	2.54 611	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

Anonymous_2	0.74 613	0.32 236	1.65 310	0.33 420	0.30 484	0.67 545	0.32 505	0.69 364	0.46 274	0.48 396	0.41 318	0.84 618	0.58 579	0.51 352	0.40 431	0.32 680	0.38 690	1.43 745	3.69 767	0.80 711	0.27 552

ssnet	0.49 422	0.43 348	2.54 611	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

anonymity	0.80 632	0.66 494	1.29 219	0.59 672	0.75 696	0.67 545	0.52 621	0.95 613	0.71 549	0.94 670	0.70 587	0.67 533	0.87 658	0.71 440	1.35 659	0.64 711	0.62 720	0.58 709	1.44 747	0.60 696	0.65 693

PSMNet-ADL	0.51 451	0.38 301	1.65 310	0.35 470	0.21 317	0.67 545	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.42 339	0.52 421	0.70 558	0.45 501	1.91 642	0.57 525	0.15 537	0.13 482	0.11 336	0.13 417	0.15 283	0.20 446

ADLNet	0.60 529	0.71 511	1.95 467	0.35 470	0.34 544	0.67 545	0.34 521	0.90 561	0.74 579	0.68 602	0.62 516	0.80 603	0.45 501	1.78 608	0.64 547	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.29 538	0.21 461

RAFT + AFF	0.64 553	1.20 687	1.95 467	0.34 453	0.33 531	0.67 545	0.52 621	0.99 643	0.74 579	0.53 448	0.58 483	0.57 474	0.80 645	1.76 604	0.51 494	0.12 432	0.27 662	0.15 543	0.14 446	0.43 654	0.29 568

HSM-Net_RVC	0.67 572	0.34 265	2.23 539	0.26 210	0.19 276	0.67 545	0.29 459	1.26 703	0.69 529	0.72 618	0.70 587	0.78 594	0.42 476	3.77 743	0.41 439	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 553	0.65 486	1.62 308	0.46 607	0.25 411	0.67 545	0.30 469	0.93 590	0.77 609	0.59 533	0.57 477	0.77 590	0.38 423	2.78 721	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.28 661	0.26 605	0.27 525	0.39 643

XPNet_ROB	0.61 537	0.72 516	1.66 315	0.37 518	0.27 442	0.67 545	0.47 609	0.89 555	0.71 549	0.78 637	0.70 587	0.81 606	0.53 555	1.70 594	0.76 575	0.21 624	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.20 412	0.21 461

DualNet (step1)	0.59 523	0.62 463	1.93 454	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.61 708	0.14 501	0.87 721	0.56 710	0.25 491	0.23 503

test_sample9	0.94 660	0.62 463	1.93 454	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.91 642	2.55 713	0.61 708	4.16 767	0.87 721	0.56 710	0.25 491	0.23 503

test_sample8	1.12 678	0.62 463	1.93 454	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.95 613	0.61 437	1.18 696	0.56 468	2.53 727	1.31 698	1.91 642	2.55 713	0.61 708	4.16 767	0.87 721	0.56 710	0.25 491	0.23 503

Any-RAFT	0.38 268	0.25 120	1.89 437	0.27 236	0.17 187	0.68 557	0.21 216	0.78 457	0.53 355	0.43 345	0.43 327	0.54 450	0.30 352	0.41 262	0.20 148	0.10 274	0.12 454	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 93

AF-Net	0.69 585	0.92 605	2.21 531	0.41 565	0.40 602	0.68 557	0.40 562	1.02 664	0.86 638	0.69 604	1.03 664	1.04 672	0.84 652	1.19 518	0.78 580	0.22 637	0.14 501	0.25 654	0.17 518	0.30 550	0.18 410

StereoDRNet-Refined	0.50 434	0.41 332	1.50 285	0.33 420	0.21 317	0.68 557	0.26 388	0.81 482	0.68 520	0.67 596	0.68 568	0.73 570	0.42 476	1.10 503	0.59 533	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.14 446	0.25 491	0.21 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 343	0.68 499	1.97 481	0.28 270	0.18 238	0.69 563	0.21 216	0.63 330	0.40 200	1.00 675	0.34 268	0.42 367	0.20 164	0.69 433	0.24 236	0.10 274	0.22 624	0.10 254	0.22 585	0.12 182	0.10 136

TRStereo	0.53 473	0.76 533	2.38 566	0.42 576	0.29 466	0.69 563	0.23 302	1.81 728	0.55 377	0.36 299	0.32 249	0.47 411	0.40 447	0.46 311	0.25 251	0.12 432	0.11 420	0.11 336	0.41 683	0.13 219	0.32 601

hitnet-ft	0.67 572	0.80 558	1.90 442	0.28 270	0.22 348	0.69 563	0.36 537	0.85 518	0.65 492	0.56 490	0.84 626	1.03 669	0.95 672	2.32 682	0.55 513	0.23 641	0.14 501	0.41 692	0.13 417	0.24 477	0.17 390

S-Stereo	0.80 632	0.69 503	3.89 718	0.39 545	0.37 579	0.69 563	0.70 675	0.94 599	0.98 666	0.62 563	0.91 640	0.83 613	0.60 587	2.37 684	0.66 550	0.18 589	0.21 618	0.17 583	0.18 532	0.30 550	0.35 619

NVstereo2D	0.58 515	0.40 322	2.03 493	0.35 470	0.35 557	0.69 563	0.39 559	0.91 573	0.80 621	0.47 377	0.53 434	0.67 533	0.46 517	1.99 653	0.48 478	0.19 605	0.11 420	0.17 583	0.13 417	0.25 491	0.25 530

ETE_ROB	0.60 529	0.71 511	1.55 294	0.37 518	0.25 411	0.69 563	0.51 618	1.47 713	0.70 539	0.80 641	0.69 577	0.85 622	0.49 543	1.36 538	0.58 530	0.16 560	0.13 482	0.19 612	0.16 498	0.21 428	0.23 503

SFCPSM	0.46 379	0.24 105	2.35 561	0.27 236	0.27 442	0.70 569	0.32 505	0.96 618	0.63 468	0.49 408	0.52 421	0.43 371	0.36 396	0.52 356	0.43 451	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.16 322	0.12 216

PA-Net	0.84 646	1.00 643	3.49 710	0.63 681	0.40 602	0.70 569	0.52 621	0.86 529	0.84 635	0.52 437	0.59 486	0.70 558	0.54 558	2.35 683	2.23 703	0.17 576	0.27 662	0.19 612	0.28 616	0.22 445	0.36 627
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 480	0.80 558	2.76 646	0.32 393	0.33 531	0.71 571	0.20 168	0.87 540	0.57 393	0.51 428	0.59 486	0.50 428	0.33 379	0.68 427	0.55 513	0.10 274	0.29 667	0.10 254	0.13 417	0.21 428	0.34 616

CBFPSM	0.56 502	0.91 603	1.82 405	0.28 270	0.23 371	0.71 571	0.37 546	0.72 384	0.64 476	0.50 415	0.49 389	1.03 669	0.83 649	0.62 401	1.35 659	0.10 274	0.12 454	0.10 254	0.10 264	0.18 374	0.19 427

Wz-Net-SNSev	0.76 620	1.32 702	3.11 687	0.40 557	0.31 505	0.71 571	0.60 648	0.98 631	0.87 641	0.67 596	0.83 623	0.96 654	0.60 587	1.67 589	0.97 603	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.17 518	0.36 610	0.24 518

FADNet_RVC	0.81 640	1.14 675	2.42 574	0.30 330	0.24 387	0.71 571	0.24 339	0.95 613	0.61 437	0.44 352	0.56 468	0.59 485	0.42 476	1.52 565	0.68 557	0.94 725	0.96 741	0.28 661	1.00 739	0.90 715	1.36 738

SHD	0.72 601	0.77 543	2.36 564	0.45 601	0.40 602	0.71 571	0.32 505	1.02 664	1.25 692	1.07 681	0.84 626	0.90 639	0.73 630	1.09 501	0.98 606	0.21 624	0.18 583	0.20 622	0.21 573	0.32 567	0.31 591

NCCL2	0.65 561	0.94 613	1.96 476	0.43 580	0.30 484	0.71 571	0.68 669	0.84 509	0.65 492	0.70 610	0.60 503	0.86 629	0.54 558	1.56 569	0.57 525	0.20 616	0.16 550	0.67 715	0.25 597	0.22 445	0.24 518

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 167	0.37 287	1.44 264	0.35 470	0.46 641	0.72 577	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

zh-mn7	0.80 632	1.54 713	3.00 677	0.35 470	0.27 442	0.72 577	0.41 568	0.93 590	1.11 683	1.00 675	1.28 683	0.75 582	0.57 573	1.87 630	1.18 642	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.26 513	0.21 461

TCMNet	0.66 567	0.85 579	2.55 616	0.50 627	0.52 660	0.72 577	0.39 559	0.87 540	0.72 559	0.58 519	0.68 568	0.63 501	0.46 517	1.70 594	0.63 542	0.18 589	0.18 583	0.23 642	0.18 532	0.38 626	0.27 552

ssnet_v2	0.55 492	0.60 452	1.86 423	0.32 393	0.22 348	0.72 577	0.44 590	0.94 599	0.74 579	0.63 572	0.54 446	0.81 606	0.47 527	0.77 456	0.70 561	0.16 560	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.30 550	0.30 581

Anonymous3	0.42 324	0.35 274	2.09 503	0.33 420	0.24 387	0.72 577	0.31 482	0.74 403	0.55 377	0.35 292	0.40 312	0.33 297	0.29 341	0.44 286	0.28 292	0.18 589	0.18 583	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.17 390

EDNetEfficientorigin	8.18 763	0.98 636	145.96 800	0.51 632	0.89 705	0.72 577	0.48 613	0.85 518	1.56 718	2.12 726	1.49 697	1.29 696	1.31 698	1.83 622	2.13 700	0.13 468	0.12 454	0.17 583	0.18 532	0.39 636	0.45 660

PSMNet_ROB	0.66 567	1.01 647	2.33 556	0.38 535	0.31 505	0.72 577	0.55 633	0.86 529	0.69 529	0.54 461	0.60 503	0.75 582	0.47 527	2.00 654	0.82 587	0.17 576	0.13 482	0.19 612	0.19 552	0.24 477	0.27 552

pmcnn	1.32 698	1.05 658	2.77 649	0.74 691	1.43 729	0.72 577	0.56 638	0.96 618	0.91 653	0.99 674	2.92 736	6.01 753	0.70 622	2.38 687	3.32 730	0.13 468	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.34 588	0.22 476

Hybrid-DGEV-2	0.51 451	0.84 574	1.75 348	0.32 393	0.17 187	0.73 585	0.18 124	0.83 496	0.69 529	0.52 437	0.38 298	0.53 442	0.42 476	0.99 487	0.92 596	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.25 491	0.23 503

DStereoO	0.99 665	0.66 494	1.67 317	0.75 692	0.99 713	0.73 585	1.33 725	0.94 599	0.91 653	0.70 610	1.06 669	0.75 582	1.75 723	0.95 483	2.39 710	1.20 737	0.41 700	0.48 702	0.59 718	0.85 713	0.60 688

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 255	0.37 287	1.21 201	0.26 210	0.18 238	0.73 585	0.18 124	0.53 255	0.41 213	0.35 292	0.30 221	0.58 481	0.22 196	0.33 180	0.95 601	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.35 659	0.13 219	0.15 332

FTStereo	0.76 620	0.18 7	2.35 561	0.71 688	0.21 317	0.73 585	1.79 739	0.57 284	0.53 355	1.07 681	1.63 702	1.29 696	2.13 729	0.75 447	0.29 307	0.19 605	0.08 211	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.40 649

RGC	0.71 598	0.97 631	2.18 527	0.44 587	0.44 622	0.73 585	0.40 562	0.94 599	0.71 549	0.71 615	1.04 667	1.01 665	0.71 624	1.74 601	0.70 561	0.23 641	0.18 583	0.28 661	0.26 605	0.29 538	0.27 552

StereoDRNet	0.64 553	0.88 591	2.35 561	0.41 565	0.45 633	0.73 585	0.47 609	0.94 599	0.74 579	0.75 627	0.54 446	0.74 576	0.47 527	1.70 594	0.72 568	0.15 537	0.14 501	0.15 543	0.14 446	0.20 412	0.19 427

MWDA-net	1.20 688	2.17 751	3.60 714	1.52 732	1.97 743	0.74 591	1.83 740	0.79 473	1.54 717	0.66 591	1.26 681	0.58 481	1.08 682	1.67 589	3.84 737	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.15 332

LMCR-Stereo	0.52 467	0.71 511	2.39 568	0.40 557	0.21 317	0.74 591	0.31 482	1.02 664	0.64 476	0.61 552	0.63 529	0.39 338	0.51 548	0.62 401	0.42 442	0.19 605	0.09 307	0.12 408	0.09 220	0.23 460	0.12 216

delet	0.52 467	0.54 427	1.62 308	0.31 361	0.35 557	0.74 591	0.46 601	0.85 518	0.74 579	0.55 480	0.60 503	0.67 533	0.50 546	1.12 510	0.57 525	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.12 216

UNet	0.54 480	0.44 361	2.83 656	0.31 361	0.33 531	0.74 591	0.27 413	0.82 490	0.61 437	0.53 448	0.54 446	0.72 566	0.54 558	0.78 460	0.56 521	0.11 369	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.12 216

DANet	0.80 632	0.65 486	2.21 531	1.19 723	0.48 648	0.74 591	1.25 721	0.89 555	1.53 714	0.89 662	0.71 592	0.96 654	0.56 567	1.83 622	0.96 602	0.18 589	0.16 550	0.19 612	0.16 498	0.26 513	0.29 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 616	0.84 574	2.01 485	0.40 557	0.25 411	0.74 591	0.66 663	0.87 540	0.73 575	0.71 615	1.07 670	0.84 618	0.59 583	2.71 719	1.15 637	0.17 576	0.16 550	0.44 699	0.16 498	0.31 558	0.20 446

CBMV_ROB	0.76 620	0.42 341	2.68 630	0.33 420	0.22 348	0.74 591	0.47 609	0.96 618	0.76 604	1.04 680	0.96 651	0.88 635	0.93 666	2.06 660	1.19 644	0.22 637	0.24 638	0.27 658	0.25 597	0.25 491	0.28 560

G2L-Stereo_test	0.55 492	0.97 631	1.89 437	0.33 420	0.24 387	0.75 598	0.38 553	0.79 473	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.74 576	0.39 437	1.56 569	0.43 451	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.08 168	0.28 531	0.13 259

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 589	0.65 486	3.45 709	0.50 627	0.60 680	0.75 598	0.23 302	0.96 618	0.60 419	0.76 631	1.30 686	0.81 606	0.60 587	0.57 376	0.82 587	0.10 274	0.16 550	0.11 336	0.43 686	0.31 558	0.22 476

psmg	0.41 303	0.27 151	1.13 182	0.27 236	0.21 317	0.75 598	0.36 537	0.90 561	0.61 437	0.59 533	0.59 486	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.13 219	0.11 167

KYRaft	0.48 402	0.29 195	1.75 348	0.33 420	0.21 317	0.75 598	0.44 590	0.58 290	0.57 393	0.64 582	0.93 646	0.53 442	0.72 627	0.60 394	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.12 182	0.54 677

ACVNet-DCA	0.42 324	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

xx1	0.46 379	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 669	0.31 267	0.38 298	0.46 403	0.36 396	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

1test111	0.44 343	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.96 484	0.30 330	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

cc1	0.47 395	0.64 478	2.07 497	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 669	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.40 649

tt1	0.44 343	0.64 478	1.83 409	0.35 470	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	0.88 646	0.31 267	0.37 283	0.25 208	0.35 390	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.36 627

SQANet	0.80 632	1.58 715	2.53 605	0.76 693	0.83 701	0.76 602	0.36 537	0.83 496	0.64 476	0.63 572	0.69 577	0.73 570	0.51 548	1.21 519	0.53 502	0.77 720	0.29 667	0.59 711	0.29 622	0.86 714	0.61 689

BSDual-CNN	0.41 303	0.27 151	1.13 182	0.30 330	0.21 317	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.61 437	0.63 572	0.53 434	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

hknet	0.47 395	0.29 195	1.70 325	0.30 330	0.24 387	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.64 476	0.63 572	0.53 434	0.80 603	0.38 423	0.77 456	0.37 405	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

coex-ft	5.95 759	1.67 720	60.57 798	0.34 453	0.30 484	0.77 610	0.69 672	0.74 403	4.41 754	19.22 780	2.15 716	1.62 711	7.97 763	1.81 620	8.96 765	0.44 695	2.08 761	0.18 605	0.19 552	0.38 626	4.62 759

CSP-Net	0.50 434	0.39 314	1.25 208	0.29 308	0.23 371	0.77 610	0.35 529	0.86 529	0.57 393	0.59 533	0.59 486	0.65 516	0.40 447	1.77 607	0.44 457	0.16 560	0.11 420	0.10 254	0.10 264	0.20 412	0.14 288

Consistency-Raft	0.88 652	0.93 611	3.23 701	0.99 712	0.64 687	0.77 610	0.55 633	0.98 631	0.97 663	0.61 552	1.03 664	0.65 516	1.05 679	0.79 461	1.38 661	0.44 695	0.46 704	0.51 705	0.58 716	0.65 698	0.47 666

GMM-Stereo	0.50 434	0.23 86	2.41 572	0.54 648	0.24 387	0.77 610	0.46 601	0.59 299	0.57 393	0.58 519	0.73 600	0.47 411	0.43 487	0.68 427	0.27 277	0.10 274	0.06 25	0.13 473	0.13 417	0.14 255	0.44 659

Nwc_Net	0.68 580	0.83 572	2.53 605	0.41 565	0.39 591	0.77 610	0.38 553	1.01 661	0.70 539	0.60 543	0.99 656	0.98 658	0.68 618	1.41 545	0.63 542	0.23 641	0.15 532	0.23 642	0.25 597	0.23 460	0.18 410

UDG	0.77 624	1.23 690	2.15 520	0.67 686	0.59 675	0.78 615	0.38 553	0.90 561	0.70 539	0.61 552	0.69 577	1.01 665	0.67 615	1.02 492	0.73 571	0.45 697	0.34 680	0.87 721	0.51 702	0.67 700	0.46 664

NVStereoNet_ROB	1.16 686	0.95 620	2.54 611	0.58 667	0.55 666	0.78 615	0.63 660	1.00 653	1.08 678	1.03 678	4.07 753	1.48 705	1.22 693	2.88 726	1.27 653	0.50 701	0.46 704	0.54 706	0.62 720	0.50 680	0.63 692
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 601	1.06 660	2.09 503	0.47 613	0.36 566	0.78 615	0.26 388	0.98 631	1.34 700	0.61 552	2.07 712	0.64 511	0.61 596	0.83 465	0.71 564	0.31 678	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.60 696	0.21 461

CBMV	0.71 598	0.76 533	2.64 625	0.33 420	0.20 300	0.78 615	0.79 686	0.98 631	0.78 613	0.85 659	0.71 592	0.86 629	1.10 685	1.46 553	0.62 540	0.18 589	0.20 608	0.21 631	0.19 552	0.25 491	0.33 612
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 561	0.67 496	2.76 646	0.49 623	0.55 666	0.79 619	0.16 86	0.90 561	0.53 355	0.84 655	0.55 456	0.91 641	0.75 636	0.57 376	1.16 639	0.11 369	0.18 583	0.11 336	0.49 698	0.14 255	0.31 591

fast-acv-ft	0.63 549	0.88 591	3.10 685	0.38 535	0.30 484	0.79 619	0.48 613	0.69 364	0.72 559	0.58 519	0.78 614	0.76 588	0.60 587	0.67 424	0.73 571	0.15 537	0.15 532	0.18 605	0.17 518	0.37 619	0.16 368

Wz-Net-LNSev	0.59 523	0.96 623	2.47 590	0.34 453	0.37 579	0.79 619	0.44 590	0.86 529	0.77 609	0.61 552	0.67 560	0.79 599	0.56 567	0.64 406	0.62 540	0.15 537	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.19 427

CRE-IMP	0.41 303	0.22 63	1.76 357	0.48 621	0.17 187	0.79 619	0.69 672	0.52 246	0.52 337	0.47 377	0.42 324	0.45 391	0.26 277	0.41 262	0.31 343	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.23 503

MMNet	0.50 434	0.48 392	1.93 454	0.33 420	0.27 442	0.79 619	0.28 433	0.81 482	0.74 579	0.60 543	0.56 468	0.59 485	0.55 563	0.79 461	0.59 533	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.14 288

DSFCA	0.54 480	0.35 274	1.41 255	0.28 270	0.28 456	0.79 619	0.88 695	0.76 428	0.70 539	0.72 618	0.66 557	0.67 533	0.57 573	1.17 517	0.63 542	0.16 560	0.14 501	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.13 259

LALA_ROB	0.60 529	0.76 533	1.69 321	0.36 493	0.29 466	0.79 619	0.55 633	0.94 599	0.77 609	0.81 647	0.67 560	0.94 651	0.49 543	0.99 487	0.73 571	0.21 624	0.15 532	0.20 622	0.18 532	0.23 460	0.21 461

SCION-MonSter	0.51 451	0.42 341	1.28 215	0.36 493	0.46 641	0.80 626	0.28 433	0.77 440	0.75 593	0.45 363	0.70 587	0.50 428	0.43 487	0.64 406	0.89 593	0.16 560	0.12 454	0.29 669	0.26 605	0.41 644	0.26 541

DRN-Test	0.64 553	0.43 348	2.44 580	0.39 545	0.44 622	0.80 626	0.41 568	1.02 664	0.78 613	0.80 641	0.63 529	0.69 547	0.56 567	1.79 612	0.69 559	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.17 390

GwcNet	0.69 585	0.71 511	3.12 688	0.36 493	0.45 633	0.81 628	0.44 590	0.86 529	0.84 635	0.60 543	0.74 603	0.82 611	0.49 543	1.65 586	0.66 550	0.16 560	0.15 532	0.15 543	0.15 473	0.31 558	0.24 518

SuperB	1.15 684	1.14 675	5.43 738	0.36 493	0.26 429	0.81 628	0.89 696	0.88 549	1.17 687	0.67 596	0.68 568	0.63 501	1.39 706	1.74 601	3.37 731	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	2.80 753	0.25 530

XQC	0.73 610	0.98 636	2.39 568	0.46 607	0.35 557	0.81 628	0.46 601	1.00 653	1.00 667	0.80 641	0.69 577	0.88 635	0.74 635	1.32 533	1.20 645	0.24 650	0.16 550	0.23 642	0.20 565	0.41 644	0.33 612

zh-sn7	0.89 654	1.73 726	3.09 684	0.39 545	0.30 484	0.82 631	0.63 660	0.96 618	0.87 641	0.79 639	1.12 673	0.84 618	0.87 658	2.42 693	1.63 674	0.16 560	0.17 571	0.16 562	0.16 498	0.34 588	0.29 568

CRFU-Net	0.56 502	0.38 301	1.86 423	0.46 607	0.26 429	0.82 631	0.36 537	0.90 561	0.49 307	0.62 563	0.59 486	0.78 594	1.35 702	1.00 490	0.48 478	0.15 537	0.14 501	0.17 583	0.10 264	0.19 396	0.14 288

RTSC	0.72 601	1.00 643	2.22 535	0.40 557	0.29 466	0.82 631	0.31 482	0.96 618	1.10 681	0.92 667	0.81 618	0.78 594	0.58 579	1.23 525	1.55 671	0.18 589	0.17 571	0.14 512	0.17 518	0.43 654	0.30 581

iinet-f	0.57 510	0.93 611	2.27 546	0.31 361	0.25 411	0.83 634	0.33 515	0.81 482	0.65 492	0.54 461	0.63 529	0.73 570	0.67 615	0.73 443	0.67 554	0.13 468	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.43 654	0.16 368

GANetREF_RVC	0.75 616	1.15 679	2.46 584	0.47 613	0.26 429	0.83 634	0.61 652	0.97 627	0.89 650	0.62 563	0.61 510	0.72 566	0.59 583	2.42 693	0.55 513	0.32 680	0.25 652	0.36 683	0.24 591	0.39 636	0.31 591
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 510	0.87 587	2.11 508	0.32 393	0.30 484	0.84 636	0.40 562	0.88 549	0.72 559	0.65 589	0.73 600	0.66 523	0.57 573	0.93 479	0.71 564	0.13 468	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.14 288

DDUNet	0.77 624	1.12 670	1.88 430	0.76 693	0.69 692	0.84 636	0.43 579	0.85 518	0.65 492	0.67 596	0.75 606	0.91 641	0.52 553	1.03 494	0.57 525	0.54 704	0.37 686	0.95 727	0.52 705	0.71 704	0.57 683

LSM	3.31 745	1.11 669	5.29 737	9.40 763	30.65 788	0.84 636	1.12 715	0.91 573	1.22 690	1.36 706	2.19 717	0.93 647	0.83 649	1.66 587	0.90 594	0.21 624	0.31 673	0.24 649	0.28 616	0.39 636	6.33 767

DISCO	0.57 510	0.34 265	1.87 428	0.45 601	0.34 544	0.84 636	0.35 529	0.84 509	0.78 613	0.59 533	0.63 529	1.06 676	0.53 555	1.10 503	0.82 587	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.18 410

HBP-ISP	0.76 620	1.30 698	3.19 696	0.35 470	0.26 429	0.85 640	0.54 629	1.03 671	0.72 559	0.80 641	0.69 577	0.68 540	0.83 649	2.04 658	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.29 669	0.25 597	0.28 531	0.24 518

APVNet	0.70 589	0.67 496	2.71 635	0.38 535	0.36 566	0.85 640	0.43 579	0.91 573	0.68 520	0.55 480	0.69 577	0.75 582	0.55 563	2.31 680	0.78 580	0.17 576	0.17 571	0.24 649	0.19 552	0.33 576	0.23 503

WZ-Net	0.92 658	1.31 699	3.76 715	0.41 565	0.36 566	0.86 642	0.71 676	1.00 653	1.06 676	0.82 652	0.92 642	1.06 676	1.05 679	2.16 671	1.61 673	0.19 605	0.13 482	0.15 543	0.16 498	0.32 567	0.28 560

PSM-AAD	0.63 549	0.22 63	1.77 366	0.37 518	0.23 371	0.86 642	1.17 718	0.59 299	0.60 419	0.64 582	0.71 592	0.68 540	2.93 737	0.65 418	0.31 343	0.09 160	0.07 89	0.17 583	0.15 473	0.13 219	0.33 612

RYNet	0.70 589	0.56 439	2.25 543	0.35 470	0.41 611	0.86 642	0.43 579	0.94 599	0.82 629	0.62 563	0.53 434	0.91 641	0.60 587	2.70 717	1.00 612	0.14 514	0.11 420	0.16 562	0.14 446	0.25 491	0.27 552

DispFullNet	1.67 717	2.10 742	5.22 735	1.53 733	8.90 757	0.86 642	0.31 482	0.96 618	0.96 662	1.37 709	1.01 659	1.13 685	1.98 728	1.51 563	0.91 595	0.54 704	0.31 673	1.18 734	0.63 722	1.13 725	0.80 707

YMNet	0.62 542	0.72 516	1.93 454	0.41 565	0.41 611	0.87 646	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 625	0.81 618	0.83 613	0.46 517	0.86 472	0.93 597	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 644	0.21 461

YMNet_1	0.62 542	0.72 516	1.93 454	0.41 565	0.41 611	0.87 646	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 625	0.81 618	0.83 613	0.46 517	0.86 472	0.93 597	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 644	0.21 461

DDVS	0.62 542	0.40 322	1.40 253	2.21 746	0.35 557	0.87 646	1.00 706	0.69 364	0.50 318	0.53 448	0.56 468	0.90 639	0.37 413	1.22 521	0.47 472	0.15 537	0.14 501	0.14 512	0.12 383	0.19 396	0.22 476

FBW_ROB	0.83 644	0.77 543	1.77 366	0.44 587	0.30 484	0.87 646	0.46 601	1.10 684	0.91 653	0.81 647	0.75 606	1.01 665	0.61 596	3.66 742	1.23 649	0.26 659	0.23 633	0.36 683	0.25 597	0.27 525	0.62 690

CC-Net-ROB	0.85 647	1.15 679	2.13 514	0.88 703	0.38 585	0.88 650	0.44 590	1.06 677	0.79 618	0.58 519	0.69 577	0.65 516	0.50 546	2.74 720	0.51 494	0.93 723	0.39 697	0.87 721	0.29 622	0.54 690	0.54 677

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 624	1.04 655	2.06 495	0.94 708	0.35 557	0.89 651	0.40 562	0.85 518	0.63 468	0.55 480	0.63 529	0.75 582	0.38 423	2.38 687	0.48 478	1.10 733	0.31 673	0.36 683	0.21 573	0.53 689	0.55 680

Wz-Net-MNSev	0.65 561	0.97 631	2.19 529	0.36 493	0.33 531	0.90 652	0.60 648	0.92 582	0.81 628	0.75 627	0.72 597	0.73 570	0.65 608	1.39 541	0.71 564	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.24 477	0.18 410

MFMNet_re	0.92 658	1.28 696	2.53 605	0.82 701	0.76 699	0.90 652	0.75 682	0.98 631	1.04 672	1.03 678	1.05 668	0.84 618	0.94 669	0.83 465	0.72 568	0.68 714	0.60 718	0.63 713	0.60 719	0.77 709	0.74 700

BUS	0.41 303	0.27 151	1.13 182	0.30 330	0.21 317	0.91 654	0.23 302	1.00 653	0.61 437	0.63 572	0.53 434	0.66 523	0.30 352	0.43 275	0.32 356	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

NINENet	0.50 434	0.33 246	1.69 321	0.55 655	0.25 411	0.91 654	0.23 302	0.98 631	0.71 549	0.53 448	0.55 456	0.66 523	0.30 352	1.22 521	0.32 356	0.15 537	0.13 482	0.16 562	0.11 340	0.16 322	0.13 259

DStereoRT	0.81 640	0.53 418	2.23 539	0.36 493	0.33 531	0.92 656	0.36 537	0.86 529	0.80 621	0.57 501	0.62 516	0.59 485	1.15 690	1.76 604	1.04 622	0.14 514	0.13 482	2.17 756	0.78 729	0.16 322	0.66 696

iRaft-Stereo_20w	0.58 515	0.39 314	1.96 476	0.45 601	0.32 516	0.92 656	0.57 642	1.14 690	0.56 389	0.81 647	0.40 312	0.55 453	0.69 620	0.65 418	1.04 622	0.09 160	0.16 550	0.09 183	0.36 668	0.17 346	0.25 530

EDNetEfficient	1.27 696	0.70 509	4.05 724	0.64 682	0.98 710	0.94 658	1.40 730	0.85 518	1.75 725	2.34 735	1.33 689	1.05 674	2.21 731	1.58 577	4.15 741	0.15 537	0.19 596	0.14 512	0.27 612	0.38 626	0.32 601

NRIStereo	0.46 379	0.25 120	1.77 366	0.47 613	0.16 153	0.95 659	0.74 680	0.51 230	0.56 389	0.48 396	0.39 307	0.59 485	0.29 341	0.77 456	0.32 356	0.11 369	0.13 482	0.11 336	0.09 220	0.21 428	0.24 518

LCNet	0.54 480	0.37 287	1.78 371	0.92 706	0.22 348	0.96 660	0.30 469	0.59 299	0.58 404	0.51 428	0.55 456	0.41 353	0.76 639	0.84 467	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.18 532	0.98 721	0.39 643

ADCS	1.05 675	1.36 707	2.98 675	0.42 576	0.36 566	0.96 660	0.81 690	1.06 677	1.12 684	1.25 699	0.97 653	1.08 678	0.90 664	1.25 529	4.86 747	0.21 624	0.21 618	0.22 635	0.23 589	0.36 610	0.38 637

ADCRef	0.80 632	0.96 623	2.29 550	0.37 518	0.35 557	0.96 660	0.51 618	0.87 540	0.75 593	0.88 660	0.83 623	0.61 495	1.36 703	1.02 492	3.27 727	0.13 468	0.11 420	0.17 583	0.19 552	0.25 491	0.21 461

Anonymus123	0.31 194	0.33 246	1.34 235	0.23 100	0.29 466	0.98 663	0.20 168	0.49 210	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

PVD	0.90 655	0.85 579	2.15 520	0.53 642	0.50 652	0.99 664	0.56 638	1.15 693	1.64 720	1.41 712	1.41 695	1.11 684	1.13 688	1.35 537	1.31 656	0.26 659	0.28 666	0.28 661	0.26 605	0.37 619	0.49 671

ADCMid	0.96 664	1.32 702	2.74 644	0.38 535	0.35 557	0.99 664	0.58 644	0.94 599	0.86 638	1.23 698	1.01 659	1.01 665	1.00 674	1.05 496	3.97 738	0.21 624	0.19 596	0.42 694	0.32 647	0.40 641	0.29 568

SPS-STEREO	1.07 676	1.13 673	2.88 659	0.65 684	0.69 692	0.99 664	0.68 669	1.05 676	0.87 641	1.36 706	1.23 679	1.46 704	0.94 669	1.87 630	1.72 680	0.66 712	0.61 719	0.58 709	0.57 713	0.65 698	0.77 705
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 656	1.73 726	3.08 682	0.36 493	0.31 505	1.00 667	0.71 676	1.06 677	0.97 663	0.71 615	0.72 597	1.09 680	0.87 658	2.42 693	1.59 672	0.20 616	0.20 608	0.16 562	0.20 565	0.44 663	0.35 619

z-mn7	0.80 632	1.52 712	2.62 622	0.36 493	0.28 456	1.01 668	0.48 613	0.90 561	1.29 697	0.69 604	1.35 691	0.85 622	0.59 583	2.03 656	1.09 628	0.14 514	0.12 454	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.20 446

ACV-stereo	0.66 567	0.76 533	2.86 657	0.32 393	0.25 411	1.01 668	0.60 648	0.59 299	0.52 337	0.41 334	0.45 342	1.55 708	0.94 669	1.40 544	0.69 559	0.14 514	0.13 482	0.12 408	0.11 340	0.20 412	0.19 427

stereogan	0.69 585	0.51 409	2.44 580	0.39 545	0.39 591	1.01 668	0.41 568	0.94 599	0.92 657	0.73 622	0.85 630	1.15 688	0.69 620	1.57 573	0.53 502	0.19 605	0.18 583	0.20 622	0.16 498	0.36 610	0.24 518

w-ln-seven	0.74 613	1.05 658	2.54 611	0.37 518	0.34 544	1.03 671	0.47 609	1.00 653	1.08 678	0.90 664	0.85 630	0.85 622	0.57 573	1.37 539	1.26 652	0.14 514	0.13 482	0.16 562	0.15 473	0.31 558	0.20 446

otaku	1.03 673	1.68 722	2.72 637	0.95 709	0.73 695	1.03 671	0.59 646	0.99 643	0.86 638	0.69 604	1.61 700	0.98 658	0.64 606	1.46 553	1.14 635	0.95 726	0.46 704	0.72 718	0.40 680	1.24 731	0.78 706

SGM-Forest	1.04 674	0.42 341	3.59 713	0.41 565	0.32 516	1.05 673	1.32 724	0.94 599	0.83 632	1.16 688	2.23 720	1.03 669	1.39 706	2.49 703	2.35 707	0.21 624	0.21 618	0.20 622	0.19 552	0.23 460	0.32 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 669	1.68 722	2.80 653	0.95 709	0.85 702	1.06 674	0.53 625	0.98 631	0.90 652	0.62 563	0.76 609	0.93 647	0.66 613	1.66 587	0.98 606	0.99 728	0.45 702	0.75 719	0.40 680	1.19 727	0.75 702

RainbowNet	1.15 684	1.78 728	2.72 637	1.12 721	0.91 707	1.06 674	0.76 684	1.16 694	1.13 686	0.75 627	0.97 653	1.09 680	0.80 645	1.60 580	1.21 647	1.17 735	1.26 750	1.01 731	0.57 713	1.13 725	0.88 716

ccnet	0.71 598	0.41 332	1.59 300	0.40 557	0.45 633	1.06 674	0.55 633	0.98 631	0.71 549	0.88 660	0.97 653	0.82 611	0.88 662	1.68 591	0.94 599	0.32 680	0.26 655	0.32 677	0.27 612	0.34 588	0.30 581

ADCP+	0.94 660	1.12 670	3.14 689	0.34 453	0.39 591	1.06 674	0.79 686	0.89 555	0.80 621	0.66 591	0.67 560	0.85 622	1.55 713	0.93 479	4.55 745	0.13 468	0.11 420	0.16 562	0.15 473	0.26 513	0.25 530

CSAN	1.25 694	1.12 670	3.04 679	0.51 632	0.37 579	1.06 674	1.15 717	1.22 697	1.08 678	1.17 694	1.91 710	1.04 672	1.31 698	5.96 758	2.43 711	0.26 659	0.22 624	0.24 649	0.24 591	0.31 558	0.30 581

PAM_32	0.70 589	0.35 274	2.73 642	0.54 648	0.61 684	1.07 679	0.43 579	0.84 509	0.49 307	0.90 664	0.91 640	1.23 692	0.77 642	0.65 418	1.10 629	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.49 698	0.15 283	0.38 637

DPSNet	0.86 648	0.60 452	2.34 558	0.58 667	0.36 566	1.07 679	0.75 682	1.30 704	1.05 673	0.70 610	0.68 568	0.94 651	1.29 695	2.08 664	1.82 684	0.26 659	0.23 633	0.16 562	0.17 518	0.48 674	0.40 649

Selective-IGEV-i16pb	0.86 648	0.33 246	6.08 742	0.32 393	0.21 317	1.08 681	0.68 669	1.06 677	0.92 657	0.43 345	0.76 609	0.66 523	0.46 517	2.31 680	0.50 488	0.23 641	0.25 652	0.14 512	0.19 552	0.26 513	0.24 518

PAM	0.70 589	0.35 274	2.72 637	0.56 658	0.62 686	1.08 681	0.53 625	0.85 518	0.44 246	0.93 669	0.92 642	1.24 693	0.68 618	0.64 406	1.01 616	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.48 695	0.14 255	0.38 637

MeshStereo	1.21 690	1.15 679	3.01 678	0.34 453	0.28 456	1.10 683	0.69 672	1.35 707	1.01 669	2.71 746	2.41 723	2.96 731	1.45 709	2.80 723	1.40 664	0.22 637	0.22 624	0.22 635	0.19 552	0.50 680	0.26 541
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
2222	1.00 669	1.01 647	3.17 694	0.55 655	0.36 566	1.12 684	1.51 735	0.99 643	0.87 641	0.75 627	1.41 695	1.83 716	0.86 656	1.94 648	1.96 687	0.29 672	0.19 596	0.30 671	0.22 585	0.34 588	0.26 541

FCDSN-DC	1.29 697	0.54 427	2.50 599	0.47 613	0.41 611	1.12 684	0.60 648	1.10 684	1.27 694	2.23 732	2.87 733	3.67 738	3.12 742	2.39 690	1.69 678	0.30 676	0.26 655	0.31 673	0.30 632	0.35 602	0.38 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 715	2.39 754	3.16 691	0.65 684	0.41 611	1.12 684	0.46 601	1.23 700	1.33 699	1.61 720	1.20 677	1.43 703	0.98 673	1.76 604	1.97 689	1.90 750	1.80 755	1.98 754	2.15 759	1.63 739	1.77 748

NaN_ROB	1.14 681	0.94 613	2.96 671	0.53 642	0.56 669	1.13 687	0.99 703	0.98 631	1.00 667	1.09 683	0.87 634	0.77 590	1.06 681	5.90 757	2.72 716	0.16 560	0.23 633	0.16 562	0.24 591	0.22 445	0.36 627

PDISCO_ROB	0.75 616	1.06 660	2.11 508	0.64 682	0.59 675	1.13 687	0.43 579	1.14 690	1.05 673	0.64 582	0.71 592	0.96 654	0.61 596	1.21 519	0.76 575	0.37 690	0.18 583	0.27 658	0.24 591	0.56 692	0.32 601

ACVNet-4b	1.93 722	1.85 732	4.10 725	1.07 715	0.86 703	1.15 689	0.53 625	1.06 677	1.12 684	0.64 582	1.09 671	1.99 718	0.70 622	2.20 673	9.86 769	5.62 766	0.41 700	1.03 732	0.55 707	1.86 744	0.85 711

AnyNet_C32	1.00 669	1.33 704	2.53 605	0.49 623	0.54 663	1.15 689	1.14 716	0.91 573	0.89 650	1.11 684	0.95 650	0.87 631	0.93 666	1.50 562	4.07 740	0.21 624	0.20 608	0.25 654	0.24 591	0.38 626	0.33 612

WCMA_ROB	1.12 678	0.83 572	2.66 628	0.58 667	0.34 544	1.17 691	0.71 676	0.93 590	0.94 659	1.74 722	2.63 730	3.09 733	1.71 721	1.70 594	1.84 685	0.26 659	0.21 618	0.20 622	0.21 573	0.28 531	0.43 656

Selective-IGEV-i16pc	0.75 616	0.29 195	5.48 739	0.32 393	0.19 276	1.18 692	0.62 657	0.86 529	0.74 579	0.37 305	0.51 406	0.53 442	0.29 341	2.10 668	0.35 391	0.22 637	0.23 633	0.12 408	0.16 498	0.22 445	0.19 427

ACVNet_1	1.33 699	1.91 737	4.03 723	1.09 718	0.88 704	1.19 693	0.66 663	1.24 701	1.17 687	0.94 670	0.96 651	3.09 733	1.04 678	2.37 684	1.11 632	1.04 730	0.48 711	1.03 732	0.48 695	1.12 724	0.83 708

nnnnnnn	1.25 694	0.65 486	3.29 703	0.59 672	0.49 649	1.23 694	0.74 680	1.18 695	1.53 714	1.56 719	2.44 724	2.56 728	1.56 714	2.30 679	2.36 708	0.36 688	0.32 678	0.40 690	0.39 679	0.47 670	0.58 685

ACVNet_2	1.42 709	1.81 729	3.23 701	1.08 716	0.92 708	1.32 695	0.85 693	1.49 715	1.69 722	1.19 697	1.73 706	2.13 720	1.03 677	2.50 704	1.40 664	0.91 722	0.53 714	1.00 730	0.55 707	2.11 747	0.85 711

SAMSARA	0.91 656	0.97 631	2.22 535	0.80 697	0.58 673	1.32 695	1.31 723	1.01 661	0.94 659	1.36 706	0.87 634	1.38 701	0.90 664	1.72 598	1.02 618	0.24 650	0.30 672	0.22 635	0.25 597	0.36 610	0.35 619

ADCPNet	0.99 665	0.99 641	3.93 722	0.37 518	0.68 691	1.36 697	0.62 657	0.87 540	0.76 604	0.78 637	0.81 618	1.08 678	1.18 691	1.14 513	2.49 712	0.21 624	0.69 729	0.21 631	0.95 737	0.29 538	0.37 634

IMH-64-1	1.39 706	1.64 718	1.86 423	1.36 727	1.11 721	1.39 698	1.19 719	1.76 725	1.45 711	1.16 688	2.21 718	1.53 706	1.38 704	1.98 650	1.52 669	1.29 738	0.67 723	1.27 738	0.69 724	1.29 733	0.98 720

IMH-64	1.39 706	1.64 718	1.86 423	1.36 727	1.11 721	1.39 698	1.19 719	1.76 725	1.45 711	1.16 688	2.21 718	1.53 706	1.38 704	1.98 650	1.52 669	1.29 738	0.67 723	1.27 738	0.69 724	1.29 733	0.98 720

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 672	1.67 720	2.32 553	0.47 613	0.39 591	1.47 700	0.95 700	0.95 613	0.91 653	0.84 655	0.94 648	1.05 674	0.60 587	2.95 728	0.72 568	0.41 693	0.72 733	0.32 677	0.55 707	0.74 705	1.22 734

MIPNet	0.83 644	0.81 563	2.40 571	0.61 678	0.18 238	1.48 701	1.39 729	1.60 720	0.74 579	1.94 724	0.85 630	0.73 570	1.68 719	0.87 475	0.31 343	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.32 647	0.25 491	0.12 216

ELAS_RVC	1.37 705	0.78 553	3.21 698	0.55 655	0.50 652	1.49 702	2.48 749	1.48 714	1.71 724	2.13 729	2.09 713	2.07 719	2.56 735	1.90 641	2.02 692	0.35 686	0.36 684	0.37 687	0.34 655	0.49 678	0.47 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 665	0.79 556	2.43 578	0.39 545	0.32 516	1.50 703	1.90 741	0.92 582	0.97 663	1.26 702	1.27 682	1.00 663	1.42 708	1.14 513	3.31 729	0.17 576	0.14 501	0.22 635	0.21 573	0.30 550	0.22 476

AnyNet_C01	1.14 681	1.49 711	4.23 727	0.54 648	0.53 661	1.51 704	1.37 727	1.04 675	1.07 677	1.17 694	1.33 689	1.15 688	1.08 682	1.61 583	2.74 717	0.25 655	0.22 624	0.28 661	0.24 591	0.48 674	0.40 649

Dean	1.79 719	1.83 730	3.92 720	1.29 726	1.07 720	1.55 705	1.00 706	1.95 733	2.33 740	1.47 716	4.19 754	4.26 744	1.33 701	2.21 674	1.48 668	1.14 734	0.68 727	1.18 734	0.74 727	1.24 731	0.98 720

1111	1.33 699	0.64 478	3.89 718	0.53 642	0.41 611	1.56 706	1.77 738	1.21 696	1.28 695	1.44 714	1.64 703	1.79 713	1.76 724	3.04 730	3.57 736	0.32 680	0.22 624	0.28 661	0.26 605	0.47 670	0.48 670

MADNet+	1.36 703	1.93 739	5.95 740	0.81 700	0.59 675	1.57 707	1.09 712	1.39 711	1.22 690	0.84 655	1.01 659	1.25 694	1.12 687	3.19 734	2.36 708	0.45 697	0.47 707	0.38 689	0.34 655	0.59 693	0.57 683

RTS	1.21 690	1.31 699	6.39 747	0.52 636	0.51 658	1.61 708	0.79 686	1.03 671	1.37 702	1.13 685	1.30 686	1.10 682	0.85 653	2.65 713	2.08 696	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 654	0.32 601

RTSA	1.21 690	1.31 699	6.39 747	0.52 636	0.51 658	1.61 708	0.79 686	1.03 671	1.37 702	1.13 685	1.30 686	1.10 682	0.85 653	2.65 713	2.08 696	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 654	0.32 601

LVE	1.96 723	2.17 751	3.14 689	1.68 735	1.80 740	1.63 710	1.03 709	2.34 740	2.81 747	1.25 699	2.89 734	4.24 743	1.29 695	2.79 722	1.44 666	2.85 755	0.91 740	1.18 734	1.46 748	1.23 730	1.10 731

SGM_RVC	1.89 721	0.92 605	2.50 599	0.96 711	0.93 709	1.63 710	1.37 727	1.52 717	12.43 766	1.85 723	1.69 704	2.40 726	1.74 722	2.81 724	1.71 679	0.53 702	0.47 707	0.42 694	0.47 692	0.74 705	0.74 700
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 585	0.84 574	2.43 578	0.35 470	0.21 317	1.65 712	0.61 652	1.36 708	0.58 404	1.39 710	0.51 406	0.37 322	0.87 658	1.41 545	0.36 397	0.09 160	0.07 89	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.11 167

IMH	2.02 725	2.15 750	2.69 633	1.68 735	1.12 723	1.66 713	0.92 699	2.10 737	1.92 732	1.32 704	2.66 731	2.21 722	1.69 720	5.78 756	1.68 677	5.54 765	0.96 741	1.31 740	0.71 726	1.32 736	0.99 725

PWCK	1.49 712	1.90 736	3.22 700	1.09 718	0.54 663	1.71 714	1.73 737	1.49 715	1.53 714	1.44 714	1.80 707	1.82 714	1.30 697	3.34 737	1.76 682	1.07 732	0.56 716	0.97 729	0.58 716	1.38 737	0.65 693

WAO-7	1.48 711	1.63 716	2.49 595	0.93 707	0.75 696	1.72 715	1.10 713	1.84 730	1.96 735	1.43 713	2.54 726	1.97 717	1.61 717	3.06 731	2.08 696	0.69 715	0.66 722	0.94 726	0.74 727	0.80 711	0.69 697

SANet	1.20 688	1.21 688	3.33 707	0.38 535	0.27 442	1.73 716	0.85 693	1.10 684	2.49 744	1.16 688	1.83 708	1.72 712	1.50 712	2.37 684	2.84 720	0.18 589	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.32 567	0.32 601

mmmmmm	1.14 681	1.07 663	2.90 666	0.57 664	0.39 591	1.75 717	0.89 696	1.10 684	1.95 734	1.48 717	1.69 704	1.57 710	1.21 692	2.02 655	2.06 695	0.28 669	0.29 667	0.42 694	0.37 671	0.44 663	0.43 656

notaker	2.66 734	2.07 741	3.31 706	2.61 751	1.43 729	1.76 718	1.11 714	2.76 744	1.79 727	2.26 733	11.53 770	3.96 739	4.29 748	3.09 732	2.76 719	1.55 745	0.88 739	1.70 752	1.07 742	2.00 746	1.35 737

LRCNet_RVC	13.74 775	19.30 775	12.75 769	19.46 778	12.69 771	1.86 719	0.41 568	12.33 772	1.05 673	15.77 776	18.83 779	12.62 774	8.70 765	12.21 769	9.62 767	22.22 791	8.37 777	25.85 793	24.01 793	19.32 786	17.44 786

NCC-stereo	0.79 630	0.94 613	2.42 574	0.59 672	0.45 633	1.90 720	0.46 601	0.99 643	0.72 559	0.64 582	0.84 626	0.91 641	0.73 630	1.80 617	1.00 612	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 641	0.24 477	0.22 476

Abc-Net	0.79 630	0.94 613	2.42 574	0.59 672	0.45 633	1.90 720	0.46 601	0.99 643	0.72 559	0.64 582	0.84 626	0.91 641	0.73 630	1.80 617	1.00 612	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 641	0.24 477	0.22 476
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 628	0.25 120	1.67 317	0.54 648	0.59 675	1.95 722	2.05 743	1.11 689	0.64 476	0.95 672	1.49 697	0.50 428	0.67 615	0.59 387	1.44 666	0.09 160	0.19 596	0.09 183	0.49 698	0.13 219	0.22 476

KSHMR	4.10 747	1.97 740	5.27 736	1.71 737	1.47 733	1.96 723	1.28 722	3.19 747	17.33 779	2.12 726	15.91 773	9.18 764	1.57 716	8.42 763	1.98 690	1.52 744	1.26 750	1.67 751	1.19 744	1.67 740	1.40 739

MSMD_ROB	1.34 701	0.96 623	2.38 566	0.39 545	0.32 516	1.96 723	0.62 657	0.91 573	1.43 709	2.94 750	2.60 728	4.77 747	1.95 727	2.43 697	1.33 658	0.29 672	0.26 655	0.32 677	0.32 647	0.30 550	0.30 581

DStereoSA	2.12 726	0.98 636	2.80 653	1.25 725	2.23 744	1.97 725	4.62 758	1.22 697	2.54 745	1.16 688	3.84 752	1.00 663	4.05 747	2.07 662	5.29 750	0.93 723	1.48 753	0.48 702	1.51 749	0.95 719	1.95 750

FC-DCNN	1.49 712	0.59 450	2.88 659	0.44 587	0.39 591	1.97 725	0.66 663	1.67 722	1.70 723	2.72 747	2.89 734	4.22 741	2.97 739	2.55 708	2.19 701	0.29 672	0.26 655	0.31 673	0.30 632	0.32 567	0.39 643

SDNR	1.22 693	0.80 558	2.71 635	0.33 420	1.48 734	1.98 727	0.23 302	1.93 732	2.44 742	0.89 662	2.52 725	1.36 700	0.51 548	3.65 741	1.93 686	0.30 676	0.31 673	0.22 635	0.16 498	0.33 576	0.36 627

G-Net	0.99 665	0.64 478	2.76 646	0.57 664	0.67 689	2.03 728	0.72 679	0.76 428	0.67 517	1.14 687	2.56 727	1.30 699	1.02 676	1.48 561	1.74 681	0.25 655	0.24 638	0.24 649	0.26 605	0.37 619	0.31 591

FC-DCNN v2	1.54 714	0.58 447	2.80 653	0.44 587	0.39 591	2.05 729	0.66 663	1.90 731	1.84 731	2.79 748	2.97 737	4.41 745	3.07 740	2.65 713	2.30 706	0.29 672	0.26 655	0.31 673	0.30 632	0.32 567	0.38 637

IGEV-RUCA	2.28 728	0.30 213	1.15 187	0.40 557	1.86 741	2.06 730	1.90 741	1.36 708	1.80 729	3.70 755	3.76 750	5.02 748	8.19 764	2.12 669	1.63 674	0.25 655	0.76 734	2.72 763	1.91 752	2.39 750	2.36 754

ktn	4.35 749	2.10 742	2.89 662	1.80 739	1.49 735	2.13 731	1.41 732	2.26 738	12.72 767	11.41 769	16.43 774	11.15 767	3.75 744	4.36 748	3.18 726	1.82 748	0.98 743	1.73 753	1.21 745	2.97 754	1.27 735

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 701	1.70 724	2.50 599	0.56 658	0.40 602	2.15 732	0.99 703	1.24 701	1.26 693	1.02 677	1.10 672	1.29 696	0.88 662	3.10 733	1.08 626	1.66 746	0.83 737	0.68 716	0.88 734	1.57 738	1.80 749

HanzoNet	7.64 760	2.86 756	5.05 734	7.01 760	3.97 752	2.18 733	1.34 726	3.37 752	4.05 753	13.17 772	10.58 764	10.73 766	16.52 777	8.45 764	10.51 770	10.48 777	9.72 779	5.59 771	13.46 779	6.84 770	6.83 768

WAO-6	1.58 716	1.54 713	2.32 553	1.14 722	1.00 714	2.30 734	1.03 709	1.82 729	2.85 748	1.25 699	2.61 729	2.20 721	1.56 714	2.47 702	1.99 691	0.95 726	0.67 723	1.19 737	0.83 732	1.08 722	0.88 716

UNDER WATER	2.74 735	1.85 732	4.54 731	1.81 741	1.44 731	2.34 735	1.40 730	3.24 748	6.60 759	2.60 739	2.76 732	5.75 751	5.24 752	3.02 729	4.01 739	1.45 742	0.81 736	1.59 750	1.06 741	1.80 742	1.51 743

SGM+DAISY	1.83 720	1.43 708	3.81 716	0.87 702	1.01 715	2.38 736	2.53 750	1.36 708	1.75 725	2.92 749	3.22 740	2.65 729	2.93 737	2.22 677	3.10 724	0.72 716	0.69 729	0.63 713	0.62 720	0.77 709	0.98 720

LE_ROB	4.43 750	1.35 706	9.38 757	2.79 752	3.93 751	2.43 737	3.46 754	2.68 743	11.19 764	11.66 770	4.73 756	5.26 749	10.46 766	4.50 749	9.49 766	0.82 721	0.69 729	1.34 741	0.98 738	0.75 707	0.76 704

DGSMNet	2.89 739	0.63 473	3.18 695	3.43 756	4.17 753	2.57 738	6.98 768	0.97 627	0.83 632	0.56 490	1.86 709	0.79 599	0.62 601	1.64 585	1.39 662	4.61 764	5.01 769	5.17 769	4.71 768	4.44 761	4.19 758

ELAS	1.39 706	0.79 556	2.86 657	0.53 642	0.50 652	2.81 739	2.20 745	1.61 721	1.50 713	2.28 734	2.35 721	1.82 714	2.13 729	1.73 599	2.22 702	0.35 686	0.37 686	0.35 681	0.35 659	0.49 678	0.47 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 736	2.11 745	2.97 674	2.49 749	2.28 745	2.95 740	2.31 747	2.67 742	2.47 743	3.03 751	3.13 739	2.70 730	2.92 736	4.10 745	4.48 744	2.68 754	2.24 763	3.04 766	2.44 761	2.37 749	2.34 753

UNDER WATER-64	2.47 731	1.89 735	4.86 733	1.82 742	1.44 731	3.18 741	1.57 736	2.62 741	5.64 756	2.05 725	2.13 715	4.13 740	3.76 745	2.62 711	3.42 732	1.47 743	0.85 738	1.57 749	1.07 742	1.82 743	1.49 740

MSAF-DinoV2	3.10 743	1.86 734	10.68 762	3.61 757	0.30 484	3.34 742	0.82 691	2.81 745	1.79 727	0.80 641	0.87 634	1.56 709	1.10 685	26.49 791	1.96 687	0.17 576	0.13 482	0.19 612	1.63 751	0.92 716	0.99 725

MonStereo1	1.98 724	1.01 647	1.78 371	1.19 723	1.04 717	3.58 743	0.61 652	1.53 718	1.93 733	1.39 710	3.37 747	2.23 723	10.80 767	2.84 725	1.25 651	1.04 730	0.38 690	0.96 728	0.57 713	1.10 723	1.00 727

DStereoFS	2.23 727	2.10 742	2.47 590	1.61 734	1.88 742	3.81 744	2.06 744	1.95 733	3.33 750	2.38 736	3.31 742	2.37 724	4.92 749	2.45 699	3.27 727	1.03 729	1.27 752	0.55 707	1.04 740	0.70 702	2.05 751

TorneroNet-64	2.65 733	1.83 730	3.30 704	1.46 730	1.20 725	3.89 745	0.99 703	3.51 753	6.71 760	2.56 738	4.60 755	4.22 741	3.85 746	3.33 736	3.14 725	1.19 736	0.65 721	1.39 744	0.79 731	3.31 755	1.15 732

WAO-8	2.80 737	2.14 748	2.89 662	1.91 743	1.04 717	3.98 746	0.96 701	3.26 749	6.17 757	2.15 730	3.37 747	3.31 735	2.41 733	11.84 766	2.03 693	2.05 751	1.86 757	1.54 747	0.92 735	1.22 728	0.87 714

Venus	2.80 737	2.14 748	2.89 662	1.91 743	1.04 717	3.98 746	0.96 701	3.26 749	6.17 757	2.15 730	3.37 747	3.31 735	2.41 733	11.84 766	2.03 693	2.05 751	1.86 757	1.54 747	0.92 735	1.22 728	0.87 714

MDST_ROB	1.17 687	0.42 341	3.87 717	0.54 648	0.44 622	4.11 748	0.58 644	1.31 705	0.84 635	2.12 726	1.12 673	0.98 658	0.71 624	4.24 747	0.99 611	0.16 560	0.14 501	0.19 612	0.17 518	0.18 374	0.35 619

JetBlue	1.78 718	1.63 716	3.92 720	0.73 689	1.21 726	4.38 749	3.35 752	1.59 719	1.20 689	1.26 702	1.52 699	2.37 724	1.88 726	3.23 735	3.00 721	0.53 702	0.47 707	0.48 702	0.49 698	1.29 733	0.97 719

fsdfsdds	2.52 732	0.90 600	4.35 729	0.62 679	3.81 750	4.40 750	4.02 757	2.26 738	3.45 751	3.39 753	5.86 758	5.49 750	3.16 743	2.42 693	2.55 713	0.45 697	0.27 662	0.55 707	0.48 695	0.95 719	0.96 718

MANE	2.90 740	1.14 675	2.96 671	1.03 713	1.01 715	5.01 751	2.45 748	5.36 756	6.88 761	3.58 754	4.76 757	5.99 752	4.99 750	4.23 746	4.61 746	0.56 707	0.67 723	0.44 699	0.78 729	0.51 682	1.03 728

SGM-ForestM	2.98 741	1.70 724	3.52 712	0.67 686	0.47 646	5.18 752	3.36 753	3.30 751	2.86 749	4.44 756	3.79 751	9.80 765	5.50 754	6.29 759	6.52 759	0.27 665	0.36 684	0.24 649	0.27 612	0.38 626	0.58 685

TARStereo	4.27 748	0.86 582	6.17 743	0.46 607	7.32 756	5.34 753	6.97 767	4.27 754	7.12 762	5.50 760	8.80 761	7.61 756	5.43 753	2.93 727	2.74 717	0.40 691	0.24 638	0.41 692	5.07 769	0.51 682	7.23 770

noway3	5.51 753	6.38 761	6.27 745	12.92 770	12.02 764	7.08 754	5.48 762	6.99 763	1.39 704	2.69 742	3.33 744	8.37 760	5.97 758	4.68 754	6.13 753	3.05 756	1.00 745	2.44 761	2.05 755	6.61 764	5.27 760

noway2	5.52 755	6.31 760	6.33 746	12.97 771	12.02 764	7.09 755	5.49 763	6.95 761	1.40 705	2.70 743	3.32 743	8.40 762	6.00 759	4.60 750	6.13 753	3.07 758	1.04 746	2.43 758	2.05 755	6.65 766	5.44 762

zzzz4	5.59 757	6.90 764	6.62 751	13.08 773	12.04 766	7.13 756	5.47 760	7.10 765	1.41 707	2.70 743	3.33 744	8.32 758	5.92 755	4.65 751	6.23 755	3.09 760	1.05 747	2.43 758	2.05 755	6.70 767	5.51 763

noway1	5.58 756	6.89 763	6.57 750	13.08 773	12.04 766	7.13 756	5.47 760	7.10 765	1.40 705	2.70 743	3.33 744	8.32 758	5.92 755	4.65 751	6.23 755	3.09 760	1.05 747	2.43 758	2.05 755	6.70 767	5.51 763

TCMNet-wrong-test	5.51 753	6.62 762	6.20 744	13.02 772	11.90 763	7.14 758	5.53 764	6.99 763	1.44 710	2.65 740	3.10 738	8.37 760	5.95 757	4.75 755	6.05 752	3.07 758	0.98 743	2.38 757	1.99 753	6.62 765	5.43 761

noway4	5.60 758	6.93 765	6.50 749	13.12 775	12.06 768	7.19 759	5.54 765	6.97 762	1.42 708	2.67 741	3.29 741	8.41 763	6.00 759	4.66 753	6.23 755	3.11 762	1.06 749	2.44 761	2.04 754	6.73 769	5.55 765

JetRed	3.29 744	4.93 757	10.17 761	1.45 729	1.72 739	7.44 760	5.05 759	3.06 746	2.12 739	2.41 737	2.39 722	2.99 732	2.37 732	3.51 740	6.44 758	1.32 741	1.90 759	1.37 743	1.23 746	2.21 748	1.76 747

DPSMNet_ROB	9.48 767	5.64 759	13.01 771	8.82 761	11.82 762	8.54 761	24.20 778	6.41 759	13.65 773	5.32 759	11.47 769	6.33 755	10.92 768	7.69 762	13.89 773	7.25 775	8.19 774	5.06 768	7.78 775	5.31 763	8.26 774

DGTPSM_ROB	8.89 765	5.62 758	12.25 766	5.92 759	11.32 761	8.54 761	24.18 777	6.40 758	13.49 770	5.15 757	11.46 768	6.19 754	10.92 768	7.00 760	13.72 772	4.47 763	7.65 770	3.92 767	7.45 774	4.38 760	7.87 773

tt	4.93 751	0.27 151	4.20 726	2.29 747	1.58 737	10.20 763	16.97 774	9.42 769	5.02 755	1.67 721	1.28 683	4.68 746	5.03 751	3.37 739	5.92 751	6.16 767	9.47 778	2.82 764	3.18 764	3.60 756	1.53 744

MultiAttention	2.38 730	0.50 405	1.93 454	1.80 739	2.56 747	10.86 764	2.30 746	1.22 697	0.80 621	0.62 563	1.16 676	1.13 685	0.56 567	16.09 776	1.18 642	0.20 616	0.09 307	0.43 698	1.62 750	0.94 717	1.58 745

HaxPig	19.86 777	22.40 783	22.34 778	17.95 777	17.95 776	11.77 765	11.89 771	16.02 781	15.89 778	21.10 783	21.41 782	18.74 780	18.39 778	20.08 783	19.69 781	23.63 795	23.22 790	24.06 792	23.69 792	23.00 787	23.95 790

UHP	8.35 764	2.17 751	12.80 770	1.04 714	3.05 748	13.45 766	6.62 766	11.56 771	21.64 785	12.60 771	20.66 781	14.01 775	14.14 776	7.42 761	8.27 764	1.86 749	1.65 754	1.36 742	3.22 766	3.66 757	5.78 766

TorneroNet	5.50 752	1.92 738	3.16 691	1.47 731	1.25 728	14.07 767	1.06 711	4.90 755	20.99 784	10.17 765	16.48 775	11.88 771	6.93 761	3.34 737	4.20 742	1.30 740	0.69 729	1.45 746	0.86 733	2.61 752	1.20 733

USTest	8.10 761	7.17 766	8.96 756	9.25 762	9.05 758	15.27 768	23.78 776	9.96 770	9.47 763	5.94 761	6.75 759	7.80 757	7.48 762	8.83 765	11.21 771	2.21 753	3.56 766	2.86 765	3.20 765	5.02 762	4.16 757

xyz-stereo	3.02 742	0.29 195	30.64 793	0.23 100	0.12 26	15.52 769	0.24 339	0.51 230	0.47 295	0.59 533	7.99 760	0.64 511	0.47 527	1.39 541	0.50 488	0.09 160	0.07 89	0.34 680	0.07 117	0.13 219	0.08 61

MEDIAN_ROB	23.96 780	27.05 792	26.39 789	22.16 779	22.13 778	16.12 770	13.97 772	20.24 782	20.05 780	25.50 794	25.31 792	22.96 782	22.63 783	24.39 784	23.24 785	28.20 796	27.23 798	28.62 794	27.75 796	27.50 792	27.76 795

Selective-IGEV-i1pa	9.22 766	12.57 773	9.49 759	2.20 745	1.49 735	16.83 771	8.03 769	14.34 777	11.26 765	10.52 766	15.24 772	14.52 776	11.94 775	18.22 781	9.78 768	7.79 776	3.09 765	5.20 770	2.49 762	2.46 751	6.90 769

iinet-test	11.61 768	10.56 767	11.80 763	12.17 764	12.09 769	18.69 772	26.70 782	13.53 773	13.46 768	9.91 763	10.28 762	11.17 768	11.16 770	12.37 770	14.43 774	6.71 771	7.85 771	6.13 772	6.95 770	8.33 771	7.85 771

IINet	11.61 768	10.56 767	11.80 763	12.17 764	12.09 769	18.69 772	26.70 782	13.53 773	13.46 768	9.91 763	10.28 762	11.17 768	11.16 770	12.37 770	14.43 774	6.71 771	7.85 771	6.13 772	6.95 770	8.33 771	7.85 771

xxxxx1	28.96 790	20.11 779	14.07 773	49.74 793	39.15 793	18.98 774	26.64 779	21.94 783	20.21 781	16.45 777	17.48 776	18.36 777	21.56 780	16.21 777	20.88 782	23.07 792	26.55 795	66.40 799	78.70 799	30.27 793	32.51 797

tt_ll	28.96 790	20.11 779	14.07 773	49.74 793	39.15 793	18.98 774	26.64 779	21.94 783	20.21 781	16.45 777	17.48 776	18.36 777	21.56 780	16.21 777	20.88 782	23.07 792	26.55 795	66.40 799	78.70 799	30.27 793	32.51 797

ff	28.96 790	20.11 779	14.07 773	49.74 793	39.15 793	18.98 774	26.64 779	21.94 783	20.21 781	16.45 777	17.48 776	18.36 777	21.56 780	16.21 777	20.88 782	23.07 792	26.55 795	66.40 799	78.70 799	30.27 793	32.51 797

light-stereo	8.15 762	2.75 755	9.83 760	12.24 766	9.63 759	19.16 777	0.44 590	6.84 760	3.57 752	13.44 773	22.94 791	23.04 783	1.65 718	17.20 780	7.61 762	3.06 757	2.25 764	0.42 694	0.52 705	4.07 759	2.31 752

U	3.37 746	0.17 2	0.91 135	0.26 210	13.79 774	19.19 778	0.15 56	0.41 108	0.31 52	0.17 60	0.18 72	0.27 237	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.09 160	0.06 25	17.88 785	12.81 778	0.10 121	0.08 61

Anonymous_1	22.91 778	11.20 770	12.13 765	12.75 767	26.28 786	19.43 779	27.92 784	14.08 776	13.61 771	14.96 775	10.58 764	11.26 770	11.19 772	12.55 772	14.57 777	38.28 798	7.88 773	34.96 796	63.99 798	89.57 801	10.94 777

AVERAGE_ROB	26.93 789	30.34 795	29.27 792	25.82 780	25.34 779	19.48 780	15.17 773	23.55 786	23.00 788	28.45 795	27.87 793	26.25 792	25.86 794	26.96 793	25.55 786	31.30 797	30.07 799	31.76 795	30.81 797	30.79 796	30.93 796

DPSM_ROB	12.34 771	11.21 771	12.51 767	12.91 768	12.80 772	19.84 781	28.28 785	14.38 779	14.28 775	10.58 767	11.26 766	12.03 772	11.85 773	13.15 774	15.34 779	7.11 773	8.31 775	6.50 775	7.35 772	8.84 773	8.31 775

DPSM	12.34 771	11.21 771	12.51 767	12.91 768	12.80 772	19.84 781	28.28 785	14.38 779	14.28 775	10.58 767	11.26 766	12.03 772	11.85 773	13.15 774	15.34 779	7.11 773	8.31 775	6.50 775	7.35 772	8.84 773	8.31 775

DPSimNet_ROB	17.97 776	20.20 782	24.98 784	17.62 776	15.92 775	21.53 783	21.00 775	13.70 775	15.61 777	23.89 793	14.69 771	22.87 781	24.58 793	12.70 773	14.56 776	18.48 786	12.91 780	20.21 789	12.05 777	17.76 776	14.17 778

BEATNet-Init1	12.10 770	11.19 769	27.29 791	2.99 753	3.51 749	21.84 784	11.10 770	14.34 777	13.83 774	20.34 781	20.33 780	26.35 793	20.03 779	19.06 782	14.80 778	1.74 747	1.81 756	2.05 755	2.49 762	3.69 758	3.12 756

RSGM-EC	41.56 797	31.72 796	19.92 776	51.66 796	47.86 796	38.70 785	61.61 795	33.83 795	22.80 786	23.45 791	29.29 794	43.76 799	35.31 795	66.76 799	70.17 800	66.40 800	37.60 800	48.67 797	25.68 794	48.86 797	27.21 793

acva	41.56 797	31.72 796	19.92 776	51.66 796	47.86 796	38.70 785	61.61 795	33.83 795	22.80 786	23.45 791	29.29 794	43.76 799	35.31 795	66.76 799	70.17 800	66.40 800	37.60 800	48.67 797	25.68 794	48.86 797	27.21 793

RAFT-FEzeroshot	24.80 781	22.55 786	24.73 781	26.10 782	25.76 781	39.84 787	57.07 793	28.84 787	28.79 790	21.14 785	22.48 785	24.18 786	23.88 787	26.38 785	30.87 789	14.26 779	16.71 785	13.09 777	14.82 782	17.79 780	16.72 783

RAFT-FE	24.80 781	22.55 786	24.73 781	26.10 782	25.76 781	39.84 787	57.07 793	28.84 787	28.79 790	21.14 785	22.48 785	24.18 786	23.88 787	26.38 785	30.87 789	14.26 779	16.71 785	13.09 777	14.82 782	17.79 780	16.72 783

FlowAnything	24.85 784	22.54 785	25.10 785	26.11 784	25.76 781	39.86 789	57.00 788	28.89 791	28.87 793	21.31 790	22.68 790	24.22 788	23.87 786	26.39 788	30.89 793	14.26 779	16.78 789	13.10 781	14.90 786	17.78 777	16.69 779

CasAABBNet	24.81 783	22.53 784	24.83 783	26.08 781	25.74 780	39.86 789	57.06 791	28.87 790	28.83 792	21.16 788	22.54 787	24.22 788	23.89 790	26.38 785	30.87 789	14.25 778	16.71 785	13.09 777	14.81 781	17.78 777	16.71 780

Hybrid-DGEV	24.86 785	22.58 788	25.22 787	26.11 784	25.76 781	39.92 791	57.06 791	29.03 794	29.01 796	21.12 784	22.64 788	24.13 785	23.91 791	26.46 790	30.82 787	14.27 782	16.70 784	13.09 777	14.83 785	17.78 777	16.71 780

Selective-RAFT-Error	24.87 786	22.59 789	25.14 786	26.13 786	25.82 785	39.93 792	57.03 789	28.97 792	28.95 794	21.21 789	22.65 789	24.25 790	23.98 792	26.43 789	30.83 788	14.27 782	16.71 785	13.10 781	14.82 782	17.82 782	16.76 785

LSM0	26.58 788	22.63 790	25.88 788	30.13 788	52.21 800	39.94 793	56.74 787	28.97 792	28.72 789	21.14 785	22.26 784	24.43 791	23.88 787	26.54 792	30.87 789	14.32 784	16.55 782	13.12 783	14.71 780	17.92 783	20.60 787

fast-reg	25.26 787	22.76 791	26.49 790	26.66 787	27.60 787	41.51 794	57.03 789	28.84 787	28.98 795	20.78 782	22.21 783	23.55 784	23.30 784	26.97 794	31.44 794	14.39 785	16.67 783	15.16 784	15.84 787	18.23 785	16.71 780

PML	23.15 779	16.83 774	7.78 753	5.49 758	9.93 760	51.13 795	104.50 801	5.76 757	13.62 772	37.30 801	105.93 801	30.86 794	23.50 785	12.07 768	7.87 763	6.30 768	2.12 762	6.32 774	2.43 760	10.44 775	2.90 755

zzz1	37.91 796	29.70 794	39.14 797	48.93 791	48.83 798	58.08 796	76.65 797	42.36 798	44.00 800	31.44 797	34.09 799	40.20 798	40.01 799	39.82 798	47.98 797	21.12 788	25.13 791	20.33 790	22.80 790	25.12 788	22.47 789

zzzzzz3	37.89 795	29.68 793	38.88 796	48.93 791	48.83 798	58.10 797	76.69 798	42.34 797	43.95 799	31.42 796	34.06 796	40.19 797	40.01 799	39.79 797	48.00 798	21.11 787	25.13 791	20.33 790	22.80 790	25.12 788	22.46 788

zzzz2	37.36 793	34.10 798	37.81 794	39.61 789	38.70 791	60.14 798	86.04 799	43.62 799	43.68 797	31.88 798	34.07 797	35.66 795	35.41 797	39.41 795	46.07 795	21.44 789	25.20 793	19.84 787	22.48 788	26.77 790	25.16 791

noway5	37.36 793	34.10 798	37.81 794	39.61 789	38.70 791	60.14 798	86.04 799	43.62 799	43.68 797	31.88 798	34.07 797	35.66 795	35.41 797	39.41 795	46.07 795	21.44 789	25.20 793	19.84 787	22.48 788	26.77 790	25.16 791

test_example2	115.39 800	123.23 801	94.57 799	115.52 798	123.55 801	101.63 800	114.33 802	53.41 801	99.48 802	134.90 802	135.05 802	85.83 802	85.11 802	111.32 801	106.15 802	152.55 802	205.26 802	99.78 802	114.96 802	140.96 802	110.20 801

Selective-IGEV-i16pa	47.65 799	67.17 800	7.20 752	2.47 748	2.32 746	116.02 801	1.42 733	90.41 802	82.69 801	32.69 800	90.10 800	60.10 801	84.41 801	129.53 802	52.52 799	50.16 799	15.10 781	18.00 786	9.63 776	0.94 717	40.09 800

ccccc		297.21 802		374.70 801	380.44 802	203.92 802		216.32 803		203.37 803		215.01 803		312.78 803		412.57 803	356.13 803	256.09 803	227.69 803	428.88 803

GS-Stereo							0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 709

ASD4		19.65 776

Low-res two-view benchmark