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

monster-pro	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

aanet-new-70k	0.27 129	0.48 378	1.33 220	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.45 144	0.33 73	0.17 52	0.21 89	0.16 54	0.21 170	0.38 231	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.22 462

aanet-new-36k	0.29 159	0.63 457	1.51 274	0.24 126	0.11 11	0.43 177	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.19 85	0.24 137	0.16 54	0.22 187	0.29 115	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.24 503

MonStereo	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 26	0.51 2	0.22 67	0.17 184	0.35 80	0.14 28	0.27 6	0.25 9	0.19 85	0.21 89	0.14 16	0.15 58	0.27 77	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.14 277

Monster-pub-eth3d	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

asda	0.22 64	0.25 113	0.70 72	0.21 37	0.16 150	0.43 177	0.16 77	0.44 129	0.35 103	0.22 139	0.20 80	0.14 16	0.20 155	0.25 52	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

asd	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.22 67	0.17 184	0.41 152	0.14 28	0.35 43	0.32 58	0.24 173	0.20 80	0.15 40	0.18 112	0.26 71	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

qwe	0.21 39	0.22 60	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.41 152	0.15 50	0.46 153	0.35 103	0.26 212	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.31 143	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

2.25w	0.21 39	0.22 60	0.51 2	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.42 112	0.34 87	0.23 162	0.27 176	0.14 16	0.18 112	0.33 172	0.24 225	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4.5_new	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 39	0.22 60	0.63 38	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.17 91	0.40 89	0.35 103	0.25 194	0.22 109	0.14 16	0.14 33	0.22 26	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 39	0.23 81	0.64 42	0.22 67	0.18 232	0.41 152	0.17 91	0.41 101	0.35 103	0.22 139	0.21 89	0.14 16	0.18 112	0.25 52	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 21	0.21 42	0.57 19	0.21 37	0.15 113	0.39 126	0.13 12	0.39 78	0.33 73	0.22 139	0.21 89	0.13 5	0.20 155	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 39	0.23 81	0.50 1	0.22 67	0.15 113	0.39 126	0.19 130	0.47 175	0.36 135	0.21 117	0.22 109	0.13 5	0.17 85	0.33 172	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.25w	0.20 21	0.20 26	0.52 5	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.14 28	0.43 120	0.35 103	0.23 162	0.21 89	0.16 54	0.18 112	0.27 77	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.75w	0.21 39	0.21 42	0.61 30	0.21 37	0.20 291	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.30 39	0.22 139	0.20 80	0.13 5	0.18 112	0.29 115	0.21 162	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3.5w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.55 14	0.21 37	0.15 113	0.40 141	0.14 28	0.43 120	0.33 73	0.21 117	0.24 137	0.14 16	0.18 112	0.34 186	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.08 56

3w_stereo	0.21 39	0.22 60	0.59 23	0.22 67	0.12 25	0.37 103	0.22 248	0.50 210	0.38 157	0.22 139	0.21 89	0.12 3	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

2w_stereo	0.21 39	0.19 11	0.51 2	0.22 67	0.13 56	0.41 152	0.20 158	0.50 210	0.34 87	0.25 194	0.23 125	0.13 5	0.23 214	0.24 43	0.22 188	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.07 12

1w_stereo	0.22 64	0.17 2	0.52 5	0.23 95	0.16 150	0.44 189	0.22 248	0.55 263	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.13 5	0.26 266	0.28 95	0.20 140	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

MonSter	0.20 21	0.22 60	0.65 52	0.21 37	0.17 184	0.33 61	0.15 50	0.46 153	0.32 58	0.16 27	0.17 52	0.14 16	0.11 7	0.27 77	0.23 199	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 111	0.07 5	0.09 86

GELT-Stereo	0.24 87	0.33 238	0.63 38	0.24 126	0.31 491	0.42 168	0.18 114	0.59 290	0.43 228	0.24 173	0.19 69	0.21 140	0.18 112	0.29 115	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.08 56

testmc14	0.25 100	0.17 2	0.71 74	0.45 585	0.24 373	0.47 230	0.18 114	0.35 43	0.35 103	0.16 27	0.20 80	0.20 125	0.15 58	0.48 318	0.19 101	0.07 26	0.08 203	0.06 1	0.05 1	0.09 81	0.28 543

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.20 9	0.14 28	0.32 25	0.28 26	0.13 5	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.25 52	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

TS12	0.24 87	0.26 131	0.83 101	0.25 154	0.11 11	0.46 219	0.17 91	0.46 153	0.43 228	0.20 102	0.31 228	0.18 92	0.20 155	0.31 143	0.22 188	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.07 12

aanet-new-90k	0.29 159	0.47 373	1.41 244	0.26 202	0.18 232	0.43 177	0.19 130	0.47 175	0.32 58	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.21 170	0.37 220	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.46 645

aanet-new-60k	0.29 159	0.51 394	1.68 305	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.19 130	0.43 120	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.17 72	0.19 140	0.31 143	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.26 526

aanet-new-78k	0.33 203	0.44 349	2.51 588	0.26 202	0.12 25	0.42 168	0.20 158	0.45 144	0.31 45	0.16 27	0.22 109	0.15 40	0.25 246	0.34 186	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.31 574

aanet-new-40k	0.25 100	0.37 278	1.35 227	0.24 126	0.24 373	0.38 120	0.20 158	0.39 78	0.26 16	0.18 63	0.24 137	0.16 54	0.20 155	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.18 396

aanet-new-34k	0.27 129	0.57 429	1.36 229	0.23 95	0.11 11	0.34 71	0.20 158	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.27 176	0.17 72	0.22 187	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.29 551

aanet-new-32k	0.27 129	0.49 382	1.73 322	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

aanet-new-30k	0.28 146	0.49 382	1.75 334	0.25 154	0.17 184	0.40 141	0.20 158	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.21 89	0.20 125	0.22 187	0.22 26	0.14 4	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 129	0.46 363	1.39 241	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.21 205	0.40 89	0.25 9	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.18 112	0.25 52	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.28 597	0.08 43	0.27 535

aanet-new-24k	0.27 129	0.40 312	1.12 173	0.24 126	0.45 616	0.40 141	0.21 205	0.39 78	0.28 26	0.19 85	0.28 188	0.17 72	0.20 155	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.32 628	0.09 81	0.10 125

aanet-new-22k	0.28 146	0.52 396	1.51 274	0.24 126	0.13 56	0.33 61	0.22 248	0.37 61	0.32 58	0.18 63	0.24 137	0.18 92	0.21 170	0.27 77	0.16 37	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.31 574

aanet-new-16k	0.26 115	0.47 373	1.36 229	0.25 154	0.12 25	0.36 95	0.18 114	0.40 89	0.35 103	0.18 63	0.21 89	0.18 92	0.21 170	0.21 12	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.11 156

aanet-new-12k	0.24 87	0.24 99	1.06 163	0.27 228	0.12 25	0.43 177	0.20 158	0.51 221	0.34 87	0.19 85	0.16 47	0.15 40	0.21 170	0.25 52	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.11 151	0.09 86

aanet-new-8k	0.26 115	0.38 291	1.21 193	0.25 154	0.13 56	0.44 189	0.22 248	0.49 201	0.34 87	0.18 63	0.21 89	0.17 72	0.25 246	0.29 115	0.17 59	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.12 205

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 87	0.31 220	0.88 115	0.25 154	0.23 358	0.45 199	0.22 248	0.39 78	0.30 39	0.21 117	0.27 176	0.18 92	0.21 170	0.23 36	0.16 37	0.07 26	0.09 299	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.13 248

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 129	0.39 304	0.79 93	0.24 126	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.37 61	0.33 73	0.19 85	0.27 176	0.18 92	0.22 187	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 486	0.08 70	0.51 680	0.08 43	0.39 626

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 100	0.35 265	0.69 69	0.23 95	0.27 428	0.35 80	0.20 158	0.44 129	0.28 26	0.21 117	0.22 109	0.14 16	0.22 187	0.21 12	0.14 4	0.07 26	0.08 203	0.08 70	0.47 671	0.09 81	0.34 599

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 115	0.38 291	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.35 80	0.22 248	0.44 129	0.33 73	0.21 117	0.25 154	0.16 54	0.22 187	0.23 36	0.15 15	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.45 667	0.08 43	0.27 535

PSi22	0.37 244	0.73 506	1.71 318	0.28 261	0.13 56	0.44 189	0.14 28	0.64 325	0.51 313	0.22 139	0.28 188	0.36 305	0.22 187	0.65 403	0.27 266	0.07 26	0.14 486	0.07 2	0.06 25	0.28 517	0.12 205

Selective-IGEV-i32	0.29 159	0.23 81	1.28 207	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 551

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 26	0.61 30	0.21 37	0.13 56	0.15 1	0.16 77	0.21 1	0.36 135	0.11 1	0.17 52	0.13 5	0.10 2	0.18 1	0.19 101	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.08 159	0.08 43	0.11 156

BStereo	0.28 146	0.33 238	1.34 224	0.23 95	0.29 452	0.33 61	0.20 158	0.46 153	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

Anonymus123	0.31 185	0.33 238	1.34 224	0.23 95	0.29 452	0.98 646	0.20 158	0.49 201	0.35 103	0.22 139	0.17 52	0.20 125	0.14 33	0.28 95	0.25 240	0.07 26	0.07 85	0.16 547	0.21 558	0.12 173	0.11 156

NLSM3	0.26 115	0.39 304	0.75 82	0.25 154	0.24 373	0.43 177	0.19 130	0.58 281	0.45 252	0.20 102	0.26 167	0.20 125	0.25 246	0.29 115	0.24 225	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.07 12

MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 52	0.20 10	0.12 25	0.30 39	0.14 28	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.15 58	0.25 52	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

BridgeDepth	0.19 8	0.30 206	0.55 14	0.23 95	0.09 1	0.38 120	0.15 50	0.32 25	0.33 73	0.16 27	0.12 13	0.23 164	0.19 140	0.27 77	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	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
AdaDepth	0.24 87	0.18 7	1.03 154	0.25 154	0.21 308	0.46 219	0.16 77	0.30 16	0.27 19	0.17 52	0.19 69	0.14 16	0.18 112	0.35 196	0.17 59	0.07 26	0.07 85	0.08 70	0.25 580	0.10 114	0.10 125

2.75w_new	0.21 39	0.21 42	0.57 19	0.20 10	0.14 81	0.40 141	0.18 114	0.47 175	0.36 135	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.19 140	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 25	0.06 1	0.07 12

monsterstereo	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.25 154	0.27 428	0.39 126	0.14 28	0.51 221	0.33 73	0.25 194	0.27 176	0.13 5	0.13 20	0.38 231	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

monsters	0.22 64	0.22 60	0.52 5	0.23 95	0.28 442	0.42 168	0.14 28	0.46 153	0.31 45	0.24 173	0.20 80	0.13 5	0.14 33	0.43 265	0.20 140	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 159	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 129	0.25 113	0.95 138	0.25 154	0.15 113	0.43 177	0.21 205	0.50 210	0.40 190	0.18 63	0.29 196	0.25 198	0.16 76	0.28 95	0.35 379	0.07 26	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.24 465	0.10 125

GREAT-IGEV	0.37 244	0.28 173	1.48 264	0.25 154	0.38 570	0.46 219	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.15 15	0.29 196	0.15 40	0.17 85	0.36 209	0.23 199	0.07 26	0.76 711	0.07 2	0.26 588	0.21 416	1.03 706
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.29 159	0.21 42	1.10 171	0.24 126	0.15 113	0.42 168	0.24 326	0.42 112	0.38 157	0.21 117	0.18 63	0.20 125	0.16 76	0.44 274	0.70 548	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.28 517	0.20 432
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 159	0.26 131	1.03 154	0.25 154	0.14 81	0.46 219	0.22 248	0.36 55	0.38 157	0.23 162	0.23 125	0.21 140	0.18 112	0.45 290	0.60 522	0.07 26	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.20 432

RSM	0.28 146	0.26 131	0.97 144	0.25 154	0.24 373	0.37 103	0.21 205	0.49 201	0.44 236	0.21 117	0.27 176	0.28 240	0.17 85	0.38 231	0.20 140	0.07 26	0.07 85	0.09 174	0.34 636	0.21 416	0.16 355

LoS_RVC	0.29 159	0.33 238	1.19 187	0.25 154	0.34 530	0.43 177	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.22 139	0.33 249	0.23 164	0.24 230	0.31 143	0.21 162	0.07 26	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.31 574

Selective-IGEV	0.29 159	0.23 81	1.28 207	0.27 228	0.30 470	0.35 80	0.20 158	0.56 269	0.38 157	0.21 117	0.30 211	0.22 147	0.18 112	0.37 220	0.18 73	0.07 26	0.06 24	0.08 70	0.15 460	0.16 310	0.29 551

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 311	0.86 564	1.78 356	0.28 261	0.17 184	0.52 315	0.20 158	0.62 312	0.61 425	0.50 401	0.61 496	0.39 326	0.32 359	0.35 196	0.30 318	0.07 26	0.10 352	0.09 174	0.09 210	0.35 587	0.10 125

monster_256*512	0.32 192	0.53 403	0.71 74	0.28 261	0.19 269	0.41 152	0.24 326	0.66 335	0.51 313	0.29 244	0.37 272	0.47 399	0.37 401	0.34 186	0.28 280	0.08 69	0.06 24	0.11 325	0.10 254	0.18 362	0.15 320

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 76	0.41 322	0.59 23	0.27 228	0.24 373	0.34 71	0.17 91	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.19 69	0.16 54	0.12 12	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.31 574

over v1	0.23 76	0.77 525	0.73 79	0.23 95	0.10 2	0.31 47	0.12 6	0.39 78	0.35 103	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.20 155	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

small-0shot	0.21 39	0.38 291	0.93 132	0.20 10	0.14 81	0.22 17	0.21 205	0.31 20	0.39 172	0.14 10	0.24 137	0.14 16	0.12 12	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.09 81	0.07 12

anonymous	0.24 87	0.43 337	1.04 158	0.24 126	0.15 113	0.23 20	0.22 248	0.39 78	0.28 26	0.20 102	0.24 137	0.16 54	0.13 20	0.28 95	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.20 432

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 21	0.29 188	0.90 123	0.17 1	0.13 56	0.21 15	0.17 91	0.29 10	0.24 6	0.15 15	0.17 52	0.10 1	0.13 20	0.20 4	0.19 101	0.08 69	0.09 299	0.11 325	0.14 433	0.13 210	0.11 156

MCSU-Stereo	0.23 76	0.19 11	0.73 79	0.22 67	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.33 35	0.38 157	0.20 102	0.21 89	0.24 182	0.13 20	0.42 260	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 125

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.35 457	0.12 25	0.32 55	0.14 28	0.30 16	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.17 72	0.13 20	0.27 77	0.14 4	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.15 460	0.07 5	0.09 86

qqai	0.21 39	0.20 26	0.63 38	0.39 529	0.13 56	0.32 55	0.15 50	0.35 43	0.31 45	0.14 10	0.13 16	0.18 92	0.13 20	0.27 77	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.27 593	0.07 5	0.09 86

MGA	0.19 8	0.27 144	0.57 19	0.20 10	0.18 232	0.37 103	0.14 28	0.30 16	0.25 9	0.18 63	0.14 31	0.15 40	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.08 56

CAR	0.19 8	0.28 173	0.60 25	0.21 37	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.19 85	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.27 77	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 144	0.60 25	0.20 10	0.16 150	0.37 103	0.13 12	0.32 25	0.25 9	0.18 63	0.15 34	0.14 16	0.10 2	0.30 132	0.17 59	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.10 114	0.08 56

PointNet	0.20 21	0.21 42	0.82 99	0.21 37	0.12 25	0.37 103	0.16 77	0.33 35	0.28 26	0.16 27	0.15 34	0.18 92	0.13 20	0.22 26	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 104	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.24 43	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.08 56

aanet-32k-new	0.30 176	0.60 436	1.61 292	0.25 154	0.15 113	0.46 219	0.21 205	0.41 101	0.33 73	0.17 52	0.24 137	0.17 72	0.23 214	0.30 132	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.39 626

aanet-new-28k	0.34 214	0.53 403	2.69 617	0.25 154	0.12 25	0.39 126	0.21 205	0.37 61	0.29 38	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.21 170	0.22 26	0.15 15	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.31 622	0.10 114	0.23 489

aanet-new-10k	0.27 129	0.52 396	1.27 205	0.27 228	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.46 153	0.31 45	0.21 117	0.20 80	0.19 118	0.22 187	0.26 71	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.16 355

aanet-new-14k	0.25 100	0.33 238	1.13 174	0.26 202	0.12 25	0.37 103	0.21 205	0.45 144	0.36 135	0.20 102	0.27 176	0.15 40	0.29 329	0.24 43	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.11 151	0.12 205

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 87	0.22 60	0.90 123	0.23 95	0.32 502	0.47 230	0.21 205	0.48 190	0.34 87	0.20 102	0.25 154	0.21 140	0.23 214	0.20 4	0.17 59	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.09 86

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 159	0.58 431	0.98 146	0.21 37	0.31 491	0.41 152	0.20 158	0.46 153	0.34 87	0.21 117	0.22 109	0.19 118	0.17 85	0.24 43	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.45 667	0.09 81	0.29 551

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 129	0.40 312	0.87 112	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 613	0.13 210	0.55 660

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 115	0.23 81	1.00 149	0.22 67	0.31 491	0.47 230	0.20 158	0.44 129	0.33 73	0.27 228	0.32 239	0.24 182	0.14 33	0.23 36	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.16 355

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 100	0.24 99	0.84 103	0.22 67	0.32 502	0.48 246	0.20 158	0.45 144	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.07 5	0.13 248

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 159	0.53 403	1.28 207	0.22 67	0.32 502	0.35 80	0.19 130	0.46 153	0.33 73	0.18 63	0.19 69	0.18 92	0.18 112	0.21 12	0.14 4	0.08 69	0.10 352	0.08 70	0.46 670	0.10 114	0.32 584

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 100	0.41 322	1.08 165	0.23 95	0.23 358	0.45 199	0.20 158	0.44 129	0.30 39	0.18 63	0.21 89	0.22 147	0.20 155	0.23 36	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.14 277

PipStereo	0.19 8	0.26 131	0.85 104	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

PSi22b	0.20 21	0.26 131	0.88 115	0.21 37	0.10 2	0.16 3	0.15 50	0.35 43	0.35 103	0.12 2	0.10 3	0.21 140	0.14 33	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.10 352	0.07 2	0.06 25	0.12 173	0.09 86

LACA3	0.18 4	0.20 26	0.67 66	0.19 3	0.12 25	0.35 80	0.17 91	0.27 6	0.31 45	0.16 27	0.13 16	0.15 40	0.15 58	0.28 95	0.13 1	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.06 1

Foundation-i1c-attn	0.22 64	0.18 7	0.68 67	0.20 10	0.10 2	0.27 25	0.20 158	0.49 201	0.37 149	0.20 102	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.29 115	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.06 1	0.09 86

Foundation-i1b	0.22 64	0.20 26	0.69 69	0.20 10	0.11 11	0.28 28	0.20 158	0.50 210	0.37 149	0.21 117	0.22 109	0.27 227	0.24 230	0.28 95	0.18 73	0.08 69	0.08 203	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 64	0.16 1	0.66 63	0.20 10	0.10 2	0.29 35	0.21 205	0.50 210	0.39 172	0.25 194	0.22 109	0.27 227	0.25 246	0.33 172	0.18 73	0.08 69	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.08 56

LACA2	0.25 100	0.74 511	1.30 213	0.20 10	0.10 2	0.39 126	0.17 91	0.32 25	0.36 135	0.15 15	0.15 34	0.18 92	0.14 33	0.22 26	0.14 4	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.06 1

Test_v1	0.21 39	0.27 144	0.95 138	0.20 10	0.14 81	0.28 28	0.15 50	0.37 61	0.27 19	0.16 27	0.18 63	0.15 40	0.13 20	0.25 52	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.11 156

gcap_with_dpt	0.25 100	0.22 60	1.00 149	0.22 67	0.30 470	0.48 246	0.21 205	0.45 144	0.32 58	0.27 228	0.31 228	0.20 125	0.14 33	0.20 4	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.13 248

Pro-Stereo	0.22 64	0.25 113	0.66 63	0.22 67	0.14 81	0.49 265	0.15 50	0.23 2	0.35 103	0.16 27	0.13 16	0.14 16	0.09 1	0.49 329	0.18 73	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.37 652	0.08 43	0.09 86

HiDET	0.19 8	0.20 26	0.62 37	0.20 10	0.13 56	0.36 95	0.13 12	0.35 43	0.31 45	0.16 27	0.14 31	0.17 72	0.15 58	0.25 52	0.23 199	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 21	0.21 42	0.61 30	0.20 10	0.13 56	0.39 126	0.14 28	0.34 41	0.34 87	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.15 58	0.27 77	0.22 188	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 56

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 26	0.60 25	0.20 10	0.11 11	0.39 126	0.15 50	0.35 43	0.27 19	0.18 63	0.15 34	0.17 72	0.16 76	0.26 71	0.21 162	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.07 5	0.09 86

VIP-Stereo	0.28 146	0.56 423	1.05 161	0.23 95	0.19 269	0.52 315	0.17 91	0.44 129	0.39 172	0.18 63	0.25 154	0.24 182	0.15 58	0.33 172	0.19 101	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.14 244	0.32 584

Monster-pub-mixall	0.21 39	0.31 220	0.69 69	0.21 37	0.13 56	0.27 25	0.12 6	0.37 61	0.26 16	0.21 117	0.19 69	0.15 40	0.12 12	0.47 311	0.29 295	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.08 43	0.12 205

Replicate-Monster	0.23 76	0.40 312	0.94 137	0.21 37	0.14 81	0.37 103	0.13 12	0.40 89	0.36 135	0.22 139	0.15 34	0.15 40	0.15 58	0.40 246	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.15 320

IGEV	0.22 64	0.28 173	0.88 115	0.21 37	0.24 373	0.42 168	0.17 91	0.35 43	0.37 149	0.20 102	0.22 109	0.14 16	0.12 12	0.24 43	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

xyz-stereo-finetune2	0.35 227	0.45 359	1.04 158	0.21 37	0.12 25	0.58 399	0.23 289	0.50 210	0.45 252	0.31 256	0.46 339	0.30 261	0.41 445	0.81 448	0.51 482	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.09 86

xyz-stereo-finetune	0.31 185	0.46 363	0.79 93	0.21 37	0.12 25	0.53 324	0.25 351	0.52 237	0.54 358	0.28 235	0.32 239	0.29 253	0.23 214	0.59 373	0.55 500	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.08 56

LG-Stereo_L2	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.31 47	0.22 248	0.38 71	0.25 9	0.17 52	0.11 8	0.13 5	0.12 12	0.32 157	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

LG-Stereo_L1	0.21 39	0.31 220	0.85 104	0.22 67	0.14 81	0.28 28	0.21 205	0.38 71	0.26 16	0.16 27	0.11 8	0.13 5	0.11 7	0.37 220	0.18 73	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.10 125

MLG-Stereo_test3	0.21 39	0.35 265	0.65 52	0.21 37	0.14 81	0.36 95	0.13 12	0.37 61	0.40 190	0.21 117	0.12 13	0.17 72	0.12 12	0.25 52	0.16 37	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.10 125

MLG-Stereo_test1	0.21 39	0.33 238	0.61 30	0.23 95	0.21 308	0.45 199	0.13 12	0.33 35	0.46 263	0.13 5	0.09 1	0.18 92	0.12 12	0.32 157	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

MLG-Stereo	0.21 39	0.33 238	0.60 25	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.13 12	0.39 78	0.46 263	0.13 5	0.10 3	0.17 72	0.13 20	0.35 196	0.15 15	0.08 69	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

MM-Stereo_test2	0.38 257	0.28 173	2.46 568	0.43 564	0.15 113	0.50 279	0.25 351	0.47 175	0.38 157	0.33 270	0.26 167	0.23 164	0.22 187	0.34 186	0.29 295	0.08 69	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.36 594	0.22 462

HART	0.38 257	0.53 403	1.66 301	0.26 202	0.15 113	0.30 39	0.19 130	0.67 346	0.46 263	0.29 244	0.52 408	0.38 319	0.16 76	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.68 704	0.09 174	0.07 111	0.34 574	0.21 447

Reg-Stereo(zero)	0.46 366	0.17 2	2.10 491	0.24 126	0.34 530	0.51 294	0.42 557	0.50 210	0.54 358	0.37 293	0.46 339	0.54 437	0.60 572	0.43 265	1.10 614	0.08 69	0.09 299	0.08 70	0.22 569	0.12 173	0.22 462

FLISNet	0.41 290	0.63 457	1.72 319	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

CoSv	0.41 290	0.63 457	1.72 319	0.27 228	0.21 308	0.45 199	0.19 130	0.55 263	0.41 203	0.57 485	0.59 473	0.65 500	0.45 487	0.45 290	0.39 411	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.11 329	0.20 400	0.10 125

DEFOM-Stereo	0.22 64	0.22 60	0.91 127	0.23 95	0.13 56	0.49 265	0.18 114	0.30 16	0.28 26	0.19 85	0.17 52	0.14 16	0.14 33	0.41 252	0.16 37	0.08 69	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.09 86

tt45	0.29 159	0.24 99	1.06 163	0.25 154	0.17 184	0.55 346	0.22 248	0.41 101	0.35 103	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.18 112	0.64 392	0.34 367	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.11 156

999	0.29 159	0.25 113	1.05 161	0.26 202	0.18 232	0.49 265	0.23 289	0.38 71	0.37 149	0.20 102	0.32 239	0.23 164	0.18 112	0.73 428	0.36 385	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.10 125

mms	0.27 129	0.26 131	0.91 127	0.25 154	0.18 232	0.32 55	0.23 289	0.37 61	0.31 45	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.17 85	0.46 299	0.21 162	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.47 647

ours_stereo	0.27 129	0.25 113	1.21 193	0.25 154	0.17 184	0.35 80	0.23 289	0.38 71	0.35 103	0.20 102	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.41 252	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

fffy	0.28 146	0.24 99	1.19 187	0.27 228	0.15 113	0.37 103	0.22 248	0.42 112	0.32 58	0.20 102	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.44 274	0.20 140	0.08 69	0.10 352	0.10 244	0.08 159	0.22 433	0.18 396

WCG-NET	0.30 176	0.42 331	1.26 202	0.24 126	0.12 25	0.43 177	0.24 326	0.40 89	0.56 377	0.35 280	0.37 272	0.26 213	0.24 230	0.29 115	0.19 101	0.08 69	0.12 441	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.10 125

IGEV-Stereo++	0.23 76	0.23 81	0.64 42	0.24 126	0.22 337	0.47 230	0.13 12	0.52 237	0.33 73	0.18 63	0.24 137	0.17 72	0.22 187	0.32 157	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.09 86

AIO-Stereo	0.30 176	0.27 144	1.25 200	0.27 228	0.24 373	0.37 103	0.20 158	0.52 237	0.36 135	0.21 117	0.30 211	0.23 164	0.14 33	0.31 143	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.38 653	0.19 384	0.31 574

WCG-NET（raft）	0.32 192	0.53 403	1.21 193	0.23 95	0.12 25	0.44 189	0.24 326	0.40 89	0.50 306	0.35 280	0.35 262	0.47 399	0.25 246	0.35 196	0.20 140	0.08 69	0.29 646	0.08 70	0.07 111	0.22 433	0.11 156

RSM++	0.27 129	0.26 131	0.87 112	0.28 261	0.13 56	0.39 126	0.20 158	0.45 144	0.45 252	0.20 102	0.24 137	0.24 182	0.17 85	0.36 209	0.20 140	0.08 69	0.07 85	0.09 174	0.35 640	0.26 500	0.18 396

gcap-zeroshot	0.26 115	0.24 99	1.03 154	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

test_for_model	0.25 100	0.24 99	0.76 85	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.35 103	0.26 212	0.30 211	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.07 5	0.15 320

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 129	0.40 312	0.86 109	0.22 67	0.17 184	0.36 95	0.19 130	0.39 78	0.32 58	0.21 117	0.24 137	0.18 92	0.23 214	0.21 12	0.15 15	0.08 69	0.08 203	0.08 70	0.30 613	0.13 210	0.55 660

MoCha-V2	0.36 237	0.32 228	1.41 244	0.36 478	0.31 491	0.35 80	0.19 130	0.57 275	0.39 172	0.30 250	0.32 239	0.28 240	0.27 287	0.47 311	0.24 225	0.08 69	0.56 693	0.08 70	0.38 653	0.18 362	0.12 205

MIM_Stereo	0.41 290	0.60 436	1.88 414	0.31 350	0.21 308	0.50 279	0.19 130	0.64 325	0.44 236	0.43 332	0.53 421	0.43 359	0.27 287	0.51 340	0.28 280	0.08 69	0.14 486	0.11 325	0.10 254	0.26 500	0.26 526

testlalala	0.26 115	0.24 99	1.03 154	0.22 67	0.33 517	0.48 246	0.20 158	0.47 175	0.34 87	0.26 212	0.29 196	0.22 147	0.14 33	0.21 12	0.19 101	0.08 69	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.08 43	0.14 277

ProNet	0.30 176	0.54 412	1.29 210	0.25 154	0.15 113	0.47 230	0.25 351	0.48 190	0.39 172	0.21 117	0.23 125	0.22 147	0.20 155	0.44 274	0.19 101	0.08 69	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.12 205

RAFT_CTSACE	0.46 366	0.76 515	2.07 481	0.35 457	0.30 470	0.54 331	0.30 454	0.61 308	0.48 287	0.49 394	0.76 593	0.55 440	0.36 384	0.58 367	0.22 188	0.08 69	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.41 628	0.08 56

test_4	0.40 282	0.37 278	2.01 469	0.29 298	0.21 308	0.50 279	0.28 420	0.47 175	0.39 172	0.42 326	0.76 593	0.38 319	0.22 187	0.52 344	0.33 357	0.08 69	0.07 85	0.11 325	0.15 460	0.28 517	0.07 12

GMOStereo	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

error version	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

test-v	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

test-3	0.43 320	0.20 26	1.70 311	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.51 414	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 591	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 640	0.29 524	0.28 543

test_1	0.43 320	0.20 26	1.70 311	0.34 440	0.32 502	0.45 199	0.23 289	0.71 367	0.46 263	0.50 401	0.29 196	0.45 379	0.21 170	0.59 373	0.98 591	0.08 69	0.07 85	0.10 244	0.35 640	0.29 524	0.29 551

test_3	0.44 330	0.20 26	1.70 311	0.36 478	0.32 502	0.47 230	0.30 454	0.73 387	0.49 295	0.50 401	0.30 211	0.45 379	0.22 187	0.59 373	0.98 591	0.08 69	0.10 352	0.11 325	0.35 640	0.29 524	0.28 543

test-2	0.41 290	0.62 447	1.78 356	0.28 261	0.36 552	0.51 294	0.31 467	0.53 246	0.44 236	0.57 485	0.48 360	0.41 341	0.27 287	0.28 95	0.23 199	0.08 69	0.38 667	0.13 458	0.11 329	0.34 574	0.11 156

cross-raft	0.40 282	0.27 144	2.22 519	0.30 320	0.17 184	0.49 265	0.35 514	0.71 367	0.39 172	0.43 332	0.45 330	0.64 495	0.25 246	0.32 157	0.25 240	0.08 69	0.08 203	0.09 174	0.23 572	0.11 151	0.14 277

AFF-stereo	0.44 330	0.96 603	1.78 356	0.31 350	0.15 113	0.50 279	0.21 205	0.64 325	0.63 456	0.47 363	0.64 531	0.49 413	0.34 376	0.46 299	0.31 331	0.08 69	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.37 603	0.10 125

noway7	0.65 545	2.12 724	4.60 710	0.34 440	0.20 291	0.46 219	0.26 375	0.77 427	0.64 464	0.34 274	0.39 295	0.50 416	0.46 503	0.40 246	0.54 496	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.29 524	0.30 564

over-8	0.23 76	0.76 515	0.79 93	0.24 126	0.10 2	0.34 71	0.13 12	0.35 43	0.33 73	0.15 15	0.15 34	0.19 118	0.18 112	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.11 151	0.07 12

over-9	0.24 87	0.77 525	0.85 104	0.23 95	0.11 11	0.35 80	0.13 12	0.37 61	0.34 87	0.15 15	0.14 31	0.19 118	0.19 140	0.29 115	0.17 59	0.09 153	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.10 114	0.07 12

Anonymus	0.21 39	0.21 42	0.75 82	0.25 154	0.14 81	0.34 71	0.16 77	0.32 25	0.31 45	0.18 63	0.15 34	0.23 164	0.17 85	0.27 77	0.24 225	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

PhaseNet	0.25 100	0.26 131	0.96 143	0.25 154	0.15 113	0.31 47	0.16 77	0.36 55	0.30 39	0.19 85	0.18 63	0.28 240	0.17 85	0.30 132	0.27 266	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.14 244	0.26 526

TestStereo-Hl	0.39 272	0.50 390	1.74 327	0.25 154	0.15 113	0.49 265	0.21 205	0.70 363	0.51 313	0.38 303	0.39 295	0.37 310	0.31 350	1.07 483	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.12 173	0.09 86

aanet-new	0.32 192	0.29 188	2.39 552	0.25 154	0.25 397	0.43 177	0.21 205	0.41 101	0.31 45	0.18 63	0.23 125	0.16 54	0.30 340	0.33 172	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.13 248

RT-Monster	0.29 159	0.30 206	0.95 138	0.25 154	0.28 442	0.46 219	0.15 50	0.53 246	0.55 365	0.37 293	0.36 266	0.28 240	0.21 170	0.32 157	0.21 162	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.15 272	0.14 277

PSi22a	0.20 21	0.28 173	0.89 119	0.20 10	0.11 11	0.16 3	0.14 28	0.32 25	0.35 103	0.12 2	0.09 1	0.22 147	0.16 76	0.20 4	0.14 4	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.05 1	0.13 210	0.11 156

DepthFocus	0.19 8	0.30 206	0.77 89	0.19 3	0.15 113	0.20 9	0.15 50	0.31 20	0.19 2	0.16 27	0.17 52	0.15 40	0.13 20	0.22 26	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.08 43	0.07 12

Foundation-i1	0.26 115	0.29 188	0.75 82	0.23 95	0.21 308	0.30 39	0.22 248	0.60 303	0.43 228	0.24 173	0.31 228	0.35 298	0.23 214	0.27 77	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.07 12

Foundation-i32	0.20 21	0.28 173	0.87 112	0.20 10	0.11 11	0.20 9	0.15 50	0.32 25	0.36 135	0.13 5	0.10 3	0.25 198	0.14 33	0.19 2	0.15 15	0.09 153	0.09 299	0.07 2	0.06 25	0.11 151	0.12 205

LACA1	0.19 8	0.39 304	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 168	0.15 50	0.31 20	0.34 87	0.15 15	0.11 8	0.14 16	0.15 58	0.25 52	0.15 15	0.09 153	0.07 85	0.07 2	0.06 25	0.08 43	0.07 12

Hybrid-DGEV-03	0.45 353	0.88 572	1.75 334	0.29 298	0.17 184	0.58 399	0.24 326	0.65 332	0.48 287	0.59 517	1.01 643	0.39 326	0.28 306	0.41 252	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.34 574	0.24 503

MatchStereo	0.24 87	0.38 291	1.37 234	0.20 10	0.10 2	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.40 190	0.14 10	0.25 154	0.15 40	0.15 58	0.25 52	0.18 73	0.09 153	0.07 85	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
WQFJA1	0.42 311	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 702	2.07 716	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

NLMM	0.42 311	0.24 99	0.53 11	0.26 202	0.38 570	0.48 246	0.23 289	1.72 702	2.06 715	0.25 194	0.25 154	0.28 240	0.27 287	0.32 157	0.34 367	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.20 400	0.13 248

IGEV-FE	0.53 457	0.34 256	2.91 651	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 629	0.51 393	0.70 541	0.41 445	0.48 318	1.13 618	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 640	0.19 384	0.09 86

252Zero-FE	0.62 526	0.27 144	0.83 101	0.24 126	0.13 56	0.31 47	0.13 12	0.39 78	0.32 58	8.03 739	0.23 125	0.12 3	0.12 12	0.26 71	0.44 445	0.09 153	0.12 441	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.12 205

GASTEREO	0.35 227	0.72 498	1.15 179	0.56 639	0.20 291	0.52 315	0.22 248	0.56 269	0.40 190	0.30 250	0.31 228	0.16 54	0.31 350	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.14 486	0.08 70	0.28 597	0.14 244	0.20 432

MSCF	0.35 227	0.72 498	1.15 179	0.58 647	0.21 308	0.50 279	0.22 248	0.56 269	0.38 157	0.29 244	0.29 196	0.17 72	0.30 340	0.35 196	0.26 254	0.09 153	0.12 441	0.08 70	0.29 603	0.15 272	0.21 447

water-stereo	0.24 87	0.17 2	0.88 115	0.24 126	0.14 81	0.37 103	0.17 91	0.43 120	0.32 58	0.26 212	0.35 262	0.26 213	0.24 230	0.22 26	0.25 240	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.10 125

depthmonostereo	0.26 115	0.23 81	0.65 52	0.41 549	0.13 56	0.41 152	0.19 130	0.51 221	0.40 190	0.25 194	0.29 196	0.26 213	0.28 306	0.44 274	0.23 199	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.08 56

DVStereo	0.26 115	0.20 26	0.64 42	0.25 154	0.15 113	0.41 152	0.18 114	0.42 112	0.35 103	0.34 274	0.34 257	0.25 198	0.23 214	0.43 265	0.53 490	0.09 153	0.09 299	0.08 70	0.10 254	0.12 173	0.11 156

xyz-stereo	3.02 720	0.29 188	30.64 769	0.23 95	0.12 25	15.52 745	0.24 326	0.51 221	0.47 283	0.59 517	7.99 738	0.64 495	0.47 513	1.39 525	0.50 476	0.09 153	0.07 85	0.34 661	0.07 111	0.13 210	0.08 56

111111	0.24 87	0.21 42	0.82 99	0.24 126	0.21 308	0.43 177	0.13 12	0.45 144	0.35 103	0.22 139	0.27 176	0.18 92	0.16 76	0.35 196	0.18 73	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.06 25	0.25 479	0.08 56

MLG-Stereo_test2	0.21 39	0.36 275	0.68 67	0.21 37	0.17 184	0.45 199	0.12 6	0.35 43	0.42 217	0.15 15	0.11 8	0.22 147	0.10 2	0.28 95	0.16 37	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

LG-G_1	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

LG-G	0.23 76	0.37 278	0.71 74	0.23 95	0.11 11	0.51 294	0.12 6	0.44 129	0.39 172	0.19 85	0.15 34	0.19 118	0.15 58	0.36 209	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.11 156

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 244	0.37 278	1.21 193	0.26 202	0.18 232	0.73 570	0.18 114	0.53 246	0.41 203	0.35 280	0.30 211	0.58 467	0.22 187	0.33 172	0.95 586	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.35 640	0.13 210	0.15 320

MM-Stereo_test1	0.41 290	0.39 304	2.29 534	0.38 519	0.26 415	0.44 189	0.28 420	0.63 321	0.51 313	0.40 312	0.32 239	0.26 213	0.26 266	0.46 299	0.22 188	0.09 153	0.21 601	0.10 244	0.09 210	0.39 620	0.15 320

SCV_C0	0.33 203	0.43 337	1.42 249	0.25 154	0.16 150	0.35 80	0.20 158	0.68 351	0.44 236	0.24 173	0.27 176	0.29 253	0.20 155	0.58 367	0.18 73	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.30 613	0.26 500	0.17 376

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 146	0.28 173	1.09 169	0.33 407	0.15 113	0.30 39	0.16 77	0.58 281	0.42 217	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.26 266	0.38 231	0.37 393	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.25 580	0.10 114	0.06 1

FoundationStereo	0.20 21	0.30 206	0.81 97	0.21 37	0.22 337	0.21 15	0.16 77	0.25 3	0.38 157	0.15 15	0.11 8	0.18 92	0.17 85	0.23 36	0.16 37	0.09 153	0.13 467	0.08 70	0.06 25	0.07 5	0.07 12

AIO-test1	0.45 353	0.87 568	2.27 530	0.33 407	0.33 517	0.50 279	0.22 248	0.74 392	0.66 495	0.29 244	0.41 306	0.29 253	0.22 187	0.73 428	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.12 395	0.14 433	0.30 536	0.22 462

castereo++	0.28 146	0.43 337	0.93 132	0.28 261	0.17 184	0.53 324	0.21 205	0.55 263	0.45 252	0.17 52	0.26 167	0.32 274	0.17 85	0.33 172	0.16 37	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.29 603	0.13 210	0.06 1

castereo	0.30 176	0.44 349	0.81 97	0.24 126	0.29 452	0.41 152	0.27 400	0.72 373	0.45 252	0.22 139	0.30 211	0.24 182	0.31 350	0.25 52	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.31 622	0.12 173	0.09 86

GIP-stereo	0.26 115	0.22 60	0.78 91	0.29 298	0.20 291	0.42 168	0.17 91	0.64 325	0.39 172	0.18 63	0.24 137	0.23 164	0.18 112	0.25 52	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.17 334	0.08 56

tg	0.37 244	0.55 421	1.35 227	0.28 261	0.16 150	0.57 382	0.18 114	0.57 275	0.49 295	0.37 293	0.44 326	0.38 319	0.24 230	0.46 299	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.43 637	0.36 610

dual_stereo	0.23 76	0.25 113	0.66 63	0.21 37	0.15 113	0.27 25	0.15 50	0.62 312	0.40 190	0.15 15	0.13 16	0.18 92	0.14 33	0.37 220	0.19 101	0.09 153	0.31 651	0.07 2	0.10 254	0.07 5	0.07 12

UGAM-zero	0.63 533	0.39 304	2.49 579	0.30 320	0.49 630	0.67 531	0.19 130	0.91 556	0.45 252	0.77 617	0.45 330	1.16 673	0.82 632	2.05 640	0.29 295	0.09 153	0.15 517	0.09 174	0.44 666	0.11 151	0.22 462

GCAP-BAT	1.13 663	0.30 206	9.45 735	3.22 730	5.97 732	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.17 376

RAStereo	0.28 146	0.48 378	1.52 276	0.26 202	0.18 232	0.25 23	0.19 130	0.42 112	0.35 103	0.20 102	0.25 154	0.20 125	0.16 76	0.24 43	0.24 225	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.12 173	0.08 56

Occ-G	0.30 176	0.30 206	1.33 220	0.23 95	0.15 113	0.36 95	0.25 351	0.43 120	0.31 45	0.26 212	0.35 262	0.46 391	0.22 187	0.30 132	0.25 240	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.16 483	0.31 544	0.08 56

U	3.37 724	0.17 2	0.91 127	0.26 202	13.79 750	19.19 754	0.15 50	0.41 101	0.31 45	0.17 52	0.18 63	0.27 227	0.15 58	0.21 12	0.16 37	0.09 153	0.06 24	17.88 761	12.81 754	0.10 114	0.08 56

IGEV-Stereo+	0.29 159	0.29 188	0.86 109	0.25 154	0.34 530	0.30 39	0.14 28	0.32 25	0.53 343	0.18 63	0.12 13	0.18 92	0.19 140	0.49 329	0.17 59	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.20 550	0.46 649	0.59 666

RAFT-Stereo-weight	0.34 214	0.29 188	1.43 250	0.28 261	0.28 442	0.55 346	0.22 248	0.78 443	0.48 287	0.46 361	0.38 286	0.36 305	0.17 85	0.33 172	0.23 199	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.09 86

MGS-Stereo	0.32 192	0.34 256	1.70 311	0.25 154	0.14 81	0.40 141	0.22 248	0.38 71	0.43 228	0.24 173	0.51 393	0.25 198	0.18 112	0.31 143	0.20 140	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.47 651	0.08 56

IGEV++	0.34 214	0.43 337	1.32 218	0.31 350	0.14 81	0.32 55	0.21 205	0.70 363	0.34 87	0.22 139	0.28 188	0.22 147	0.27 287	0.35 196	0.27 266	0.09 153	0.39 674	0.08 70	0.15 460	0.25 479	0.45 642

MyStereo07	0.34 214	0.40 312	1.46 257	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.25 154	0.20 125	0.26 266	0.57 363	0.19 101	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

MyStereo06	0.54 464	0.41 322	2.68 614	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.81 467	0.44 236	0.84 637	0.52 408	0.78 577	0.58 565	0.48 318	1.10 614	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

MyStereo05	0.49 408	0.41 322	2.72 621	0.30 320	0.23 358	0.60 430	0.30 454	0.82 475	0.77 593	0.52 423	0.37 272	0.51 420	0.42 463	0.52 344	0.38 400	0.09 153	0.17 555	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.20 432

MyStereo04	0.48 389	0.40 312	2.65 611	0.29 298	0.23 358	0.60 430	0.31 467	0.83 481	0.75 578	0.47 363	0.36 266	0.53 429	0.42 463	0.53 350	0.39 411	0.09 153	0.18 567	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.19 413

AE-Stereo	0.42 311	0.29 188	1.65 296	0.43 564	0.47 627	0.56 363	0.23 289	0.86 512	0.46 263	0.31 256	0.41 306	0.43 359	0.24 230	0.34 186	0.24 225	0.09 153	0.48 688	0.11 325	0.45 667	0.22 433	0.19 413

ff7	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

IGEVStereo-DCA	0.33 203	0.34 256	1.38 236	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.18 517	0.16 310	0.22 462

ffff	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

rrr	0.46 366	0.34 256	3.08 665	0.27 228	0.16 150	0.45 199	0.28 420	1.09 665	0.51 313	0.24 173	0.21 89	0.26 213	0.25 246	0.64 392	0.52 486	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.29 603	0.16 310	0.25 515

11t	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

IGEV_Zeroshot_test	0.53 457	0.33 238	2.91 651	0.32 380	0.18 232	0.54 331	0.21 205	0.72 373	0.42 217	0.81 629	0.51 393	0.71 546	0.41 445	0.48 318	1.13 618	0.09 153	0.15 517	0.10 244	0.35 640	0.19 384	0.09 86

MSKI-zero shot	0.46 366	0.38 291	2.47 574	0.27 228	0.43 604	0.56 363	0.20 158	0.77 427	0.43 228	0.60 527	0.51 393	0.44 370	0.17 85	0.68 412	0.21 162	0.09 153	0.29 646	0.09 174	0.32 628	0.14 244	0.10 125

GCAPDPT-zeroshot	1.09 660	0.30 206	8.70 732	3.22 730	5.88 731	0.39 126	0.20 158	0.59 290	0.41 203	0.26 212	0.26 167	0.23 164	0.17 85	0.31 143	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.19 413

AEACV	0.33 203	0.24 99	1.44 252	0.28 261	0.35 543	0.47 230	0.21 205	0.43 120	0.28 26	0.26 212	0.25 154	0.22 147	0.38 411	0.30 132	0.18 73	0.09 153	0.35 659	0.09 174	0.36 649	0.23 448	0.25 515

GCAP-Stereo	0.34 214	0.89 577	1.76 343	0.26 202	0.12 25	0.52 315	0.14 28	0.49 201	0.38 157	0.29 244	0.30 211	0.29 253	0.22 187	0.30 132	0.20 140	0.09 153	0.17 555	0.09 174	0.07 111	0.21 416	0.11 156

RAFT-Test	0.44 330	0.38 291	2.01 469	0.27 228	0.44 605	0.64 503	0.37 531	0.72 373	0.57 381	0.45 350	0.48 360	0.65 500	0.24 230	0.35 196	0.29 295	0.09 153	0.11 407	0.09 174	0.38 653	0.10 114	0.11 156

HH	0.49 408	0.49 382	2.78 635	0.50 610	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 556	0.48 360	0.87 614	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

HanStereo	0.49 408	0.49 382	2.78 635	0.50 610	0.41 595	0.38 120	0.23 289	0.72 373	0.38 157	0.63 556	0.48 360	0.87 614	0.41 445	0.64 392	0.21 162	0.09 153	0.17 555	0.10 244	0.09 210	0.16 310	0.12 205

LL-Strereo2	0.41 290	0.90 581	1.83 393	0.44 571	0.24 373	0.54 331	0.27 400	0.58 281	0.45 252	0.41 321	0.33 249	0.44 370	0.21 170	0.44 274	0.34 367	0.09 153	0.08 203	0.16 547	0.14 433	0.17 334	0.17 376

4D-IteraStereo	0.44 330	0.96 603	2.63 607	0.27 228	0.30 470	0.45 199	0.25 351	0.52 237	0.50 306	0.40 312	0.31 228	0.40 335	0.19 140	0.35 196	0.32 344	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.11 329	0.19 384	0.30 564

anonymousdsp2	0.34 214	0.24 99	1.16 182	0.28 261	0.15 113	0.57 382	0.23 289	0.79 459	0.47 283	0.38 303	0.37 272	0.40 335	0.25 246	0.47 311	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.13 404	0.19 384	0.27 535

anonymousdsp	0.34 214	0.53 403	1.47 261	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.55 359	0.19 101	0.09 153	0.11 407	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 551

CES	0.30 176	0.27 144	1.09 169	0.23 95	0.50 632	0.40 141	0.20 158	0.46 153	0.44 236	0.22 139	0.28 188	0.26 213	0.19 140	0.33 172	0.21 162	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.49 651

EGLCR-Stereo	0.29 159	0.27 144	0.97 144	0.30 320	0.19 269	0.56 363	0.17 91	0.68 351	0.36 135	0.30 250	0.18 63	0.27 227	0.17 85	0.38 231	0.19 101	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.35 602

DCRE	0.50 420	0.63 457	2.13 498	0.30 320	0.23 358	0.45 199	0.24 326	0.59 290	0.53 343	0.50 401	2.10 694	0.42 355	0.26 266	0.35 196	0.23 199	0.09 153	0.14 486	0.10 244	0.32 628	0.16 310	0.15 320

MC-Stereo	0.32 192	0.31 220	1.46 257	0.31 350	0.15 113	0.53 324	0.19 130	0.44 129	0.35 103	0.36 287	0.38 286	0.27 227	0.27 287	0.42 260	0.19 101	0.09 153	0.13 467	0.09 174	0.16 483	0.20 400	0.13 248

RCA-Stereo	0.34 214	0.32 228	1.30 213	0.26 202	0.14 81	0.58 399	0.23 289	0.78 443	0.62 443	0.40 312	0.44 326	0.28 240	0.35 378	0.29 115	0.20 140	0.09 153	0.10 352	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.08 56

CroCo-Stereo Lap2	0.33 203	0.61 441	1.47 261	0.32 380	0.38 570	0.23 20	0.22 248	0.58 281	0.46 263	0.22 139	0.27 176	0.29 253	0.23 214	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.21 416	0.14 277

DCANet-4	0.40 282	0.27 144	2.21 515	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.47 346	0.28 240	0.37 401	0.37 220	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

ccc-4	0.32 192	0.52 396	1.38 236	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.46 153	0.41 203	0.24 173	0.23 125	0.20 125	0.23 214	0.48 318	0.19 101	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.18 517	0.23 448	0.22 462

fff	0.43 320	0.77 525	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 593	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

ADStereo(finetuned)	0.45 353	0.77 525	2.12 496	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.76 623	0.37 220	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

raft_robust	0.55 476	0.84 556	1.73 322	0.28 261	0.54 643	0.53 324	0.25 351	0.88 532	0.75 578	0.48 382	0.46 339	0.76 571	0.75 621	1.46 537	0.27 266	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.30 613	0.26 500	0.16 355

RAFT+CT+SA	0.50 420	0.86 564	1.82 389	0.37 502	0.75 676	0.54 331	0.34 506	0.77 427	0.63 456	0.38 303	0.55 443	0.34 294	0.29 329	0.68 412	0.27 266	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.51 680	0.29 524	0.41 637

test_5	0.51 437	0.87 568	1.99 466	0.37 502	0.65 668	0.58 399	0.35 514	0.78 443	0.62 443	0.48 382	0.55 443	0.45 379	0.40 434	0.72 427	0.30 318	0.09 153	0.07 85	0.12 395	0.12 370	0.33 562	0.38 620

SA	0.50 420	0.75 514	1.95 451	0.31 350	0.61 664	0.57 382	0.31 467	0.91 556	0.73 560	0.42 326	0.62 501	0.38 319	0.47 513	0.68 412	0.29 295	0.09 153	0.09 299	0.13 458	0.32 628	0.30 536	0.10 125

IGEV-Stereo	0.34 214	0.54 412	1.47 261	0.25 154	0.16 150	0.56 363	0.23 289	0.49 201	0.40 190	0.25 194	0.24 137	0.22 147	0.24 230	0.54 355	0.19 101	0.09 153	0.10 352	0.10 244	0.18 517	0.24 465	0.29 551
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 464	1.01 627	2.08 486	0.27 228	0.21 308	0.49 265	0.28 420	0.73 387	0.58 392	0.40 312	0.61 496	0.62 484	0.46 503	1.78 591	0.47 460	0.09 153	0.07 85	0.11 325	0.10 254	0.39 620	0.12 205

iRaft-Stereo_20w	0.58 499	0.39 304	1.96 460	0.45 585	0.32 502	0.92 639	0.57 627	1.14 671	0.56 377	0.81 629	0.40 300	0.55 440	0.69 605	0.65 403	1.04 607	0.09 153	0.16 535	0.09 174	0.36 649	0.17 334	0.25 515

GLC_STEREO	0.28 146	0.27 144	1.36 229	0.28 261	0.12 25	0.41 152	0.20 158	0.37 61	0.38 157	0.26 212	0.30 211	0.25 198	0.19 140	0.33 172	0.24 225	0.09 153	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.09 86

IPLG	0.69 569	0.84 556	2.43 562	0.35 457	0.21 308	1.65 692	0.61 637	1.36 687	0.58 392	1.39 692	0.51 393	0.37 310	0.87 641	1.41 529	0.36 385	0.09 153	0.07 85	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.11 156

MIPNet	0.83 628	0.81 545	2.40 555	0.61 657	0.18 232	1.48 682	1.39 711	1.60 699	0.74 564	1.94 703	0.85 614	0.73 553	1.68 699	0.87 460	0.31 331	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.32 628	0.25 479	0.12 205

IPLGR	0.54 464	0.56 423	2.68 614	0.36 478	0.18 232	0.62 471	0.54 614	1.02 646	0.64 464	0.73 605	0.46 339	0.47 399	0.45 487	1.12 495	0.29 295	0.09 153	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.19 384	0.12 205

LCNet	0.54 464	0.37 278	1.78 356	0.92 684	0.22 337	0.96 643	0.30 454	0.59 290	0.58 392	0.51 414	0.55 443	0.41 341	0.76 623	0.84 452	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.12 395	0.18 517	0.98 698	0.39 626

STrans-v2	0.67 556	0.56 423	2.64 609	0.27 228	0.23 358	0.57 382	0.33 500	0.96 601	0.69 515	0.92 649	0.85 614	0.89 620	0.93 649	1.83 605	1.21 632	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.12 205

PSM-AAD	0.63 533	0.22 60	1.77 352	0.37 502	0.23 358	0.86 625	1.17 700	0.59 290	0.60 407	0.64 566	0.71 576	0.68 524	2.93 716	0.65 403	0.31 331	0.09 153	0.07 85	0.17 568	0.15 460	0.13 210	0.33 595

GrayStereo	0.66 551	0.19 11	1.76 343	0.90 682	0.23 358	0.62 471	1.42 715	0.62 312	0.60 407	0.72 601	0.78 598	0.56 453	3.07 719	0.60 380	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.10 244	0.21 558	0.11 151	0.18 396

CroCo-Stereo	0.30 176	0.45 359	1.08 165	0.31 350	0.17 184	0.19 8	0.21 205	0.73 387	0.50 306	0.21 117	0.24 137	0.55 440	0.22 187	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.12 173	0.09 86
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
test-1	0.44 330	0.48 378	1.69 307	0.30 320	0.27 428	0.50 279	0.28 420	0.80 463	0.43 228	0.40 312	0.54 433	0.41 341	0.24 230	0.31 143	1.16 624	0.09 153	0.20 591	0.10 244	0.17 503	0.11 151	0.26 526

Prome-Stereo	0.49 408	0.30 206	1.76 343	0.60 656	0.23 358	0.63 489	0.42 557	0.62 312	0.60 407	0.59 517	1.03 648	0.43 359	0.72 612	0.60 380	0.33 357	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.09 210	0.11 151	0.43 639

iRaftStereo_RVC	0.37 244	0.53 403	1.41 244	0.28 261	0.15 113	0.52 315	0.20 158	0.54 259	0.46 263	0.37 293	0.43 315	0.41 341	0.23 214	0.36 209	0.26 254	0.09 153	0.15 517	0.12 395	0.11 329	0.41 628	0.37 617

CREStereo++_RVC	0.33 203	0.29 188	1.74 327	0.24 126	0.16 150	0.54 331	0.15 50	0.40 89	0.55 365	0.37 293	0.51 393	0.24 182	0.19 140	0.27 77	0.26 254	0.09 153	0.06 24	0.08 70	0.30 613	0.08 43	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
raft+_RVC	0.44 330	0.67 478	1.85 399	0.34 440	0.71 674	0.51 294	0.25 351	0.64 325	0.51 313	0.35 280	0.45 330	0.32 274	0.28 306	0.43 265	0.32 344	0.09 153	0.19 580	0.10 244	0.09 210	0.20 400	0.40 632

DCANet	0.42 311	0.77 525	1.95 451	0.25 154	0.14 81	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.72 545	0.54 447	0.48 360	0.31 264	0.41 445	0.36 209	0.39 411	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.13 210	0.23 489

csc	0.43 320	0.77 525	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 593	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

cscssc	0.43 320	0.77 525	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.51 294	0.22 248	0.77 427	0.75 578	0.54 447	0.47 346	0.31 264	0.65 593	0.36 209	0.34 367	0.09 153	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.08 43	0.22 462

111	0.48 389	1.09 643	1.95 451	0.24 126	0.13 56	0.59 418	0.26 375	0.83 481	0.78 597	0.48 382	0.52 408	0.56 453	0.38 411	0.49 329	0.38 400	0.09 153	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.23 448	0.35 602

test_xeample3	0.46 366	0.34 256	2.99 659	0.37 502	0.16 150	0.49 265	0.33 500	1.06 659	0.44 236	0.25 194	0.23 125	0.24 182	0.25 246	0.49 329	0.56 508	0.09 153	0.07 85	0.10 244	0.40 659	0.17 334	0.26 526

EAI-Stereo	0.78 612	0.25 113	1.67 303	0.54 630	0.59 655	1.95 701	2.05 722	1.11 670	0.64 464	0.95 654	1.49 679	0.50 416	0.67 600	0.59 373	1.44 650	0.09 153	0.19 580	0.09 174	0.49 676	0.13 210	0.22 462

CFNet-RSSM	0.41 290	0.32 228	2.20 514	0.27 228	0.44 605	0.52 315	0.19 130	0.76 415	0.48 287	0.43 332	0.36 266	0.54 437	0.26 266	0.33 172	0.25 240	0.09 153	0.08 203	0.09 174	0.38 653	0.10 114	0.09 86

Gwc-CoAtRS	0.38 257	0.33 238	1.92 435	0.27 228	0.41 595	0.48 246	0.19 130	0.59 290	0.46 263	0.43 332	0.39 295	0.57 460	0.26 266	0.32 157	0.26 254	0.09 153	0.09 299	0.09 174	0.31 622	0.11 151	0.09 86

HITNet	0.46 366	0.92 585	2.09 487	0.33 407	0.14 81	0.55 346	0.22 248	0.83 481	0.56 377	0.51 414	0.49 377	0.48 411	0.37 401	0.48 318	0.54 496	0.09 153	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.09 86
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 389	0.89 577	1.85 399	0.29 298	0.14 81	0.59 418	0.23 289	0.72 373	0.59 402	0.66 575	0.66 542	0.55 440	0.36 384	1.03 479	0.49 471	0.09 153	0.06 24	0.09 174	0.07 111	0.19 384	0.11 156

DF_test	0.20 21	0.28 173	1.00 149	0.23 95	0.16 150	0.15 1	0.15 50	0.28 9	0.25 9	0.15 15	0.16 47	0.14 16	0.14 33	0.21 12	0.18 73	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.11 151	0.08 56

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 115	0.57 429	0.93 132	0.24 126	0.13 56	0.39 126	0.13 12	0.32 25	0.36 135	0.21 117	0.15 34	0.18 92	0.17 85	0.28 95	0.18 73	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.32 584

over-6	0.26 115	0.78 535	1.04 158	0.23 95	0.11 11	0.36 95	0.15 50	0.46 153	0.37 149	0.16 27	0.16 47	0.16 54	0.18 112	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	0.09 81	0.07 12

ManiGeoR	0.44 330	1.04 634	2.50 583	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

HLF11	0.44 330	0.97 611	2.44 564	0.22 67	0.19 269	0.43 177	0.17 91	0.66 335	0.51 313	0.33 270	0.40 300	0.31 264	0.29 329	0.88 461	0.35 379	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.11 156

HLf10	0.44 330	1.04 634	2.50 583	0.22 67	0.19 269	0.47 230	0.18 114	0.72 373	0.53 343	0.28 235	0.36 266	0.32 274	0.28 306	0.85 454	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.12 173	0.10 125

TestStereo_HLe17	0.48 389	1.17 663	2.73 626	0.22 67	0.18 232	0.50 279	0.21 205	0.78 443	0.58 392	0.31 256	0.37 272	0.31 264	0.28 306	1.06 482	0.25 240	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.08 159	0.13 210	0.09 86

TestStereo_HL3	0.49 408	0.88 572	3.21 680	0.25 154	0.17 184	0.47 230	0.23 289	0.68 351	0.39 172	0.45 350	0.52 408	0.36 305	0.28 306	1.16 501	0.21 162	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.08 159	0.10 114	0.11 156

TestStereo_HL2	0.41 290	0.86 564	1.82 389	0.26 202	0.16 150	0.48 246	0.20 158	0.62 312	0.51 313	0.35 280	0.41 306	0.32 274	0.27 287	1.09 486	0.29 295	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

GGDA	0.41 290	0.90 581	1.83 393	0.26 202	0.15 113	0.50 279	0.20 158	0.63 321	0.52 325	0.35 280	0.41 306	0.31 264	0.27 287	1.11 491	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	0.13 210	0.10 125

DNS	0.55 476	0.72 498	0.93 132	0.30 320	0.50 632	0.41 152	0.20 158	0.48 190	0.39 172	0.18 63	0.49 377	0.27 227	0.19 140	1.22 506	0.66 537	0.10 265	0.48 688	0.11 325	0.21 558	1.72 718	1.49 718

quiztm	0.37 244	0.82 549	1.45 255	0.40 541	0.29 452	0.42 168	0.23 289	0.73 387	0.47 283	0.36 287	0.42 312	0.28 240	0.20 155	0.29 115	0.26 254	0.10 265	0.06 24	0.09 174	0.09 210	0.34 574	0.09 86

DF	0.34 214	0.29 188	0.95 138	0.31 350	0.44 605	0.40 141	0.21 205	0.71 367	0.32 58	0.23 162	0.37 272	0.32 274	0.17 85	0.39 239	0.85 577	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.29 603	0.09 81	0.20 432

LiteMatch	0.25 100	0.69 485	0.65 52	0.28 261	0.14 81	0.30 39	0.21 205	0.29 10	0.28 26	0.16 27	0.13 16	0.18 92	0.37 401	0.25 52	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

Lsterematch	0.39 272	0.69 485	1.65 296	0.28 261	0.14 81	0.50 279	0.21 205	0.47 175	0.58 392	0.43 332	0.59 473	0.44 370	0.37 401	0.44 274	0.40 419	0.10 265	0.06 24	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.12 205

Selective-IGEV-i1	0.44 330	0.23 81	1.30 213	0.33 407	0.45 616	0.60 430	0.32 490	0.85 502	0.64 464	0.42 326	0.52 408	0.60 477	0.28 306	0.46 299	0.34 367	0.10 265	0.10 352	0.13 458	0.28 597	0.14 244	0.75 681

VMStereo-Base	0.26 115	0.27 144	1.26 202	0.20 10	0.12 25	0.42 168	0.17 91	0.37 61	0.40 190	0.22 139	0.31 228	0.29 253	0.21 170	0.32 157	0.20 140	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.09 86

Hybrid-DGEV-2	0.51 437	0.84 556	1.75 334	0.32 380	0.17 184	0.73 570	0.18 114	0.83 481	0.69 515	0.52 423	0.38 286	0.53 429	0.42 463	0.99 472	0.92 581	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.10 254	0.25 479	0.23 489

WQFJA1++	2.30 708	0.22 60	6.03 719	1.08 693	1.15 704	0.29 35	0.14 28	0.39 78	0.24 6	13.61 750	0.19 69	3.34 716	0.17 85	0.33 172	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.07 111	18.19 760	0.14 277

BridgeDepth_RVC	0.20 21	0.20 26	0.74 81	0.17 1	0.12 25	0.32 55	0.12 6	0.33 35	0.46 263	0.15 15	0.15 34	0.16 54	0.19 140	0.23 36	0.18 73	0.10 265	0.06 24	0.07 2	0.06 25	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
WQFJX1	0.45 353	0.28 173	0.56 17	0.27 228	0.35 543	0.48 246	0.25 351	1.98 715	2.08 717	0.26 212	0.26 167	0.29 253	0.28 306	0.50 336	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.08 159	0.23 448	0.14 277

WQFJX	0.42 311	0.25 113	0.55 14	0.26 202	0.39 576	0.47 230	0.23 289	1.76 704	1.82 710	0.26 212	0.26 167	0.28 240	0.28 306	0.42 260	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.24 465	0.16 355

NLMM1	0.46 366	0.27 144	0.53 11	0.27 228	0.38 570	0.49 265	0.24 326	1.97 714	2.38 720	0.28 235	0.27 176	0.26 213	0.25 246	0.47 311	0.31 331	0.10 265	0.11 407	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.15 320

NLSM1	0.39 272	0.24 99	0.56 17	0.27 228	0.40 586	0.49 265	0.21 205	1.44 691	1.64 700	0.25 194	0.33 249	0.25 198	0.26 266	0.40 246	0.32 344	0.10 265	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.13 248

GSStereo	0.36 237	0.32 228	1.17 183	0.34 440	0.60 660	0.55 346	0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 688

GS-Stereo							0.21 205	0.62 312	0.41 203	0.22 139	0.22 109	0.17 72	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.33 562	0.84 688

FE-Mocha	0.41 290	0.31 220	1.44 252	0.28 261	0.33 517	0.41 152	0.17 91	0.69 355	0.45 252	0.44 339	0.50 387	0.41 341	0.45 487	0.36 209	1.17 626	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.21 558	0.13 210	0.13 248

Zero-FE251	0.56 486	0.29 188	1.27 205	0.26 202	0.16 150	0.44 189	0.16 77	0.44 129	0.35 103	5.31 736	0.19 69	0.22 147	0.19 140	0.24 43	1.08 611	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.13 248

DA	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 654

GGEV	0.32 192	0.26 131	0.89 119	0.29 298	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.60 303	0.39 172	0.23 162	0.30 211	0.24 182	0.26 266	0.60 380	0.18 73	0.10 265	0.12 441	0.09 174	0.07 111	0.10 114	0.52 654

z-ln-s-r	0.64 537	0.89 577	2.23 523	0.32 380	0.26 415	0.57 382	0.37 531	0.84 493	0.76 588	0.51 414	0.81 602	0.64 495	0.45 487	2.06 641	1.27 638	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.24 465	0.13 248

DFGA-Net	0.51 437	1.06 639	1.75 334	0.30 320	0.24 373	0.54 331	0.22 248	0.63 321	0.60 407	0.48 382	0.51 393	0.35 298	0.27 287	1.82 604	0.53 490	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.12 370	0.37 603	0.15 320

G2L-Stereo_test	0.55 476	0.97 611	1.89 421	0.33 407	0.24 373	0.75 582	0.38 538	0.79 459	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.74 559	0.39 425	1.56 553	0.43 439	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.08 159	0.28 517	0.13 248

LGtest1	0.21 39	0.37 278	0.70 72	0.22 67	0.12 25	0.31 47	0.11 4	0.36 55	0.39 172	0.17 52	0.13 16	0.16 54	0.14 33	0.25 52	0.27 266	0.10 265	0.09 299	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.10 125

SGD-Stereo	0.22 64	0.28 173	0.77 89	0.22 67	0.11 11	0.40 141	0.16 77	0.31 20	0.36 135	0.19 85	0.19 69	0.17 72	0.17 85	0.37 220	0.16 37	0.10 265	0.06 24	0.08 70	0.07 111	0.10 114	0.07 12

MM-Stereo_test3	0.40 282	0.58 431	1.75 334	0.36 478	0.30 470	0.45 199	0.30 454	0.72 373	0.59 402	0.31 256	0.43 315	0.32 274	0.23 214	0.35 196	0.29 295	0.10 265	0.20 591	0.10 244	0.08 159	0.40 625	0.11 156

AIO_rvc	0.41 290	0.64 462	1.29 210	0.58 647	0.39 576	0.37 103	0.24 326	0.50 210	0.43 228	0.28 235	0.23 125	0.25 198	0.16 76	0.99 472	0.19 101	0.10 265	0.16 535	0.08 70	0.11 329	0.25 479	0.85 690

PAM_32	0.70 573	0.35 265	2.73 626	0.54 630	0.61 664	1.07 662	0.43 564	0.84 493	0.49 295	0.90 646	0.91 624	1.23 675	0.77 626	0.65 403	1.10 614	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.49 676	0.15 272	0.38 620

PAM	0.70 573	0.35 265	2.72 621	0.56 639	0.62 666	1.08 664	0.53 610	0.85 502	0.44 236	0.93 651	0.92 626	1.24 676	0.68 603	0.64 392	1.01 601	0.10 265	0.19 580	0.10 244	0.48 674	0.14 244	0.38 620

UGAM	0.58 499	0.47 373	2.21 515	0.30 320	0.19 269	0.53 324	0.34 506	0.59 290	0.63 456	0.44 339	0.73 584	0.78 577	0.37 401	2.58 688	0.39 411	0.10 265	0.08 203	0.17 568	0.14 433	0.42 635	0.17 376

model_zeroshot	0.44 330	0.68 481	1.97 465	0.28 261	0.18 232	0.69 549	0.21 205	0.63 321	0.40 190	1.00 657	0.34 257	0.42 355	0.20 155	0.69 418	0.24 225	0.10 265	0.22 607	0.10 244	0.22 569	0.12 173	0.10 125

Pointernet	0.29 159	0.25 113	1.49 267	0.24 126	0.20 291	0.47 230	0.15 50	0.62 312	0.47 283	0.22 139	0.29 196	0.26 213	0.20 155	0.28 95	0.20 140	0.10 265	0.07 85	0.07 2	0.12 370	0.10 114	0.07 12

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 573	0.65 469	3.45 690	0.50 610	0.60 660	0.75 582	0.23 289	0.96 601	0.60 407	0.76 613	1.30 669	0.81 589	0.60 572	0.57 363	0.82 573	0.10 265	0.16 535	0.11 325	0.43 665	0.31 544	0.22 462

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 521	0.61 441	3.35 689	0.33 407	0.58 653	0.66 524	0.20 158	0.98 614	0.55 365	0.73 605	0.52 408	0.99 644	0.65 593	0.58 367	0.29 295	0.10 265	0.16 535	0.10 244	0.41 662	0.29 524	0.20 432

trnet	0.28 146	0.26 131	1.32 218	0.19 3	0.12 25	0.54 331	0.15 50	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.30 132	0.21 162	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.09 81	0.07 12

H2IRNET	0.40 282	0.61 441	1.90 426	0.29 298	0.17 184	0.54 331	0.18 114	0.52 237	0.50 306	0.27 228	0.56 455	0.47 399	0.35 378	0.46 299	0.33 357	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.32 553	0.12 205

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 420	0.33 238	0.93 132	0.26 202	0.22 337	0.46 219	0.20 158	1.10 666	1.34 682	3.16 731	0.32 239	0.22 147	0.20 155	0.30 132	0.22 188	0.10 265	0.09 299	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

MyStereo8	0.54 464	0.80 540	2.76 630	0.32 380	0.33 517	0.71 557	0.20 158	0.87 523	0.57 381	0.51 414	0.59 473	0.50 416	0.33 367	0.68 412	0.55 500	0.10 265	0.29 646	0.10 244	0.13 404	0.21 416	0.34 599

ACVNet-DCA	0.42 311	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

xx1	0.46 366	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 652	0.31 256	0.38 286	0.46 391	0.36 384	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

1test111	0.44 330	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.76 415	0.52 325	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.96 469	0.30 318	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

cc1	0.47 382	0.64 462	2.07 481	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	1.01 652	0.31 256	0.38 286	0.24 182	0.38 411	0.69 418	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.40 632

ffm	0.47 382	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 629	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 610

ff1	0.73 594	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.74 392	0.88 629	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 712	0.10 265	0.24 619	0.15 528	0.13 404	0.25 479	0.36 610

tt1	0.44 330	0.64 462	1.83 393	0.35 457	0.14 81	0.76 586	0.25 351	0.74 392	0.88 629	0.31 256	0.37 272	0.25 198	0.35 378	0.63 390	0.19 101	0.10 265	0.24 619	0.11 325	0.09 210	0.25 479	0.36 610

MaDis-Stereo	0.29 159	0.54 412	1.44 252	0.24 126	0.29 452	0.29 35	0.16 77	0.45 144	0.37 149	0.19 85	0.21 89	0.28 240	0.22 187	0.30 132	0.29 295	0.10 265	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.11 151	0.11 156

UniTT-Stereo	0.30 176	0.36 275	1.68 305	0.27 228	0.24 373	0.29 35	0.18 114	0.33 35	0.34 87	0.26 212	0.37 272	0.18 92	0.18 112	0.31 143	0.27 266	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.07 111	0.25 479	0.08 56

CASnet	0.28 146	0.31 220	1.20 191	0.28 261	0.11 11	0.47 230	0.19 130	0.44 129	0.44 236	0.38 303	0.31 228	0.23 164	0.17 85	0.29 115	0.19 101	0.10 265	0.06 24	0.15 528	0.12 370	0.16 310	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.38 257	0.25 113	1.89 421	0.27 228	0.17 184	0.68 543	0.21 205	0.78 443	0.53 343	0.43 332	0.43 315	0.54 437	0.30 340	0.41 252	0.20 140	0.10 265	0.12 441	0.08 70	0.06 25	0.10 114	0.09 86

LL-Strereo	0.72 585	1.29 675	2.49 579	0.36 478	0.45 616	0.55 346	0.32 490	0.93 573	0.71 535	0.67 579	0.58 470	0.85 605	0.79 628	2.67 695	0.46 451	0.10 265	0.18 567	0.14 497	0.12 370	0.40 625	0.42 638

CBFPSM	0.56 486	0.91 583	1.82 389	0.28 261	0.23 358	0.71 557	0.37 531	0.72 373	0.64 464	0.50 401	0.49 377	1.03 652	0.83 633	0.62 387	1.35 643	0.10 265	0.12 441	0.10 244	0.10 254	0.18 362	0.19 413

LoS	0.31 185	0.30 206	1.52 276	0.23 95	0.13 56	0.54 331	0.20 158	0.48 190	0.49 295	0.25 194	0.28 188	0.37 310	0.24 230	0.38 231	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.08 70	0.05 1	0.15 272	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 330	0.61 441	1.89 421	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.35 514	0.67 346	0.53 343	0.39 310	0.50 387	0.59 470	0.43 474	0.51 340	0.49 471	0.10 265	0.12 441	0.13 458	0.16 483	0.24 465	0.19 413

anonymousa	0.48 389	0.46 363	2.44 564	0.29 298	0.34 530	0.61 450	0.25 351	0.66 335	0.54 358	0.53 434	0.77 597	0.73 553	0.46 503	0.33 172	0.31 331	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.29 603	0.10 114	0.19 413

Selective-RAFT	0.35 227	0.26 131	1.48 264	0.31 350	0.15 113	0.61 450	0.19 130	0.60 303	0.54 358	0.28 235	0.29 196	0.40 335	0.33 367	0.50 336	0.27 266	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.35 640	0.19 384	0.08 56

TestStereo1	0.49 408	0.81 545	1.85 399	0.39 529	0.57 651	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

SA-5K	0.49 408	0.81 545	1.85 399	0.39 529	0.57 651	0.56 363	0.34 506	0.75 403	0.69 515	0.44 339	0.63 514	0.35 298	0.42 463	0.64 392	0.29 295	0.10 265	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.33 562	0.26 526

Sa-1000	0.51 437	0.72 498	1.90 426	0.31 350	0.60 660	0.60 430	0.31 467	0.94 582	0.71 535	0.52 423	0.83 607	0.42 355	0.33 367	0.68 412	0.28 280	0.10 265	0.09 299	0.13 458	0.29 603	0.29 524	0.10 125

CrosDoStereo	0.94 644	0.37 278	2.53 589	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 734	0.72 373	0.60 407	0.70 593	1.40 676	0.53 429	1.49 691	1.78 591	3.09 701	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

TransformOpticalFlow	0.64 537	0.56 423	2.66 612	0.44 571	0.26 415	0.62 471	0.28 420	0.83 481	0.71 535	0.76 613	0.74 587	0.91 624	0.85 637	1.83 605	0.81 572	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.11 151	0.12 205

OMP-Stereo	0.59 507	0.65 469	1.74 327	0.56 639	0.37 564	0.60 430	0.26 375	0.70 363	0.65 480	0.66 575	0.60 489	0.69 531	0.32 359	2.09 647	1.20 630	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.10 125

KYRaft	0.48 389	0.29 188	1.75 334	0.33 407	0.21 308	0.75 582	0.44 575	0.58 281	0.57 381	0.64 566	0.93 630	0.53 429	0.72 612	0.60 380	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.12 395	0.14 433	0.12 173	0.54 657

ASMatch	0.60 513	0.43 337	2.58 601	0.91 683	0.36 552	0.56 363	0.25 351	0.52 237	0.61 425	0.47 363	1.21 662	0.47 399	0.66 598	1.34 520	0.94 584	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.10 114	0.16 355

DeepStereo_LL	0.94 644	0.37 278	2.53 589	0.25 154	0.32 502	0.54 331	3.76 734	0.72 373	0.60 407	0.70 593	1.40 676	0.53 429	1.49 691	1.78 591	3.09 701	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.21 416	0.11 156

DEmStereo	0.68 564	0.31 220	2.25 527	0.42 560	0.17 184	0.66 524	0.89 679	0.51 221	0.59 402	0.60 527	1.01 643	0.45 379	1.26 675	1.54 551	2.26 687	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.10 254	0.10 114	0.11 156

THIR-Stereo	0.86 632	0.62 447	2.13 498	0.25 154	0.16 150	0.58 399	2.74 730	0.59 290	0.51 313	0.62 547	1.62 683	0.97 640	1.80 704	1.69 576	2.25 686	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.11 156

DRaft	0.62 526	0.38 291	1.76 343	0.24 126	0.16 150	0.64 503	0.66 648	0.53 246	0.53 343	0.67 579	0.99 640	0.38 319	1.00 657	1.44 531	2.10 681	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.14 433	0.18 362	0.21 447

RAFT-345	0.53 457	0.30 206	2.34 542	0.38 519	0.34 530	0.58 399	0.42 557	0.47 175	0.61 425	0.51 414	1.00 642	0.43 359	0.28 306	1.57 557	0.82 573	0.10 265	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.10 114	0.08 56

GMM-Stereo	0.50 420	0.23 81	2.41 556	0.54 630	0.24 373	0.77 594	0.46 586	0.59 290	0.57 381	0.58 503	0.73 584	0.47 399	0.43 474	0.68 412	0.27 266	0.10 265	0.06 24	0.13 458	0.13 404	0.14 244	0.44 641

rafts_anoy	0.43 320	0.89 577	1.96 460	0.32 380	0.30 470	0.48 246	0.24 326	0.62 312	0.49 295	0.37 293	0.38 286	0.33 286	0.30 340	0.51 340	0.34 367	0.10 265	0.39 674	0.13 458	0.15 460	0.17 334	0.15 320

TANstereo	0.33 203	0.49 382	1.75 334	0.23 95	0.12 25	0.54 331	0.16 77	0.40 89	0.45 252	0.45 350	0.51 393	0.26 213	0.22 187	0.29 115	0.20 140	0.10 265	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.08 43	0.11 156

XX-TBD	0.34 214	0.77 525	1.75 334	0.34 440	0.13 56	0.51 294	0.17 91	0.43 120	0.50 306	0.37 293	0.49 377	0.23 164	0.18 112	0.28 95	0.24 225	0.10 265	0.07 85	0.08 70	0.06 25	0.09 81	0.07 12

raftrobust	0.38 257	0.68 481	1.54 278	0.32 380	0.46 624	0.52 315	0.21 205	0.56 269	0.42 217	0.52 423	0.35 262	0.31 264	0.33 367	0.37 220	0.30 318	0.10 265	0.11 407	0.08 70	0.07 111	0.21 416	0.19 413

RALCasStereoNet	0.45 353	0.88 572	1.85 399	0.30 320	0.26 415	0.49 265	0.26 375	0.58 281	0.51 313	0.36 287	0.48 360	0.36 305	0.28 306	0.55 359	0.34 367	0.10 265	0.53 691	0.09 174	0.08 159	0.25 479	0.34 599

RALAANet	0.43 320	0.98 616	1.90 426	0.32 380	0.23 358	0.48 246	0.19 130	0.67 346	0.53 343	0.48 382	0.45 330	0.39 326	0.30 340	0.48 318	0.37 393	0.10 265	0.08 203	0.11 325	0.14 433	0.27 511	0.10 125

XX-Stereo	0.55 476	0.54 412	3.50 692	0.48 604	0.39 576	0.54 331	0.17 91	0.89 538	0.40 190	0.44 339	0.65 540	0.85 605	0.19 140	0.77 441	0.21 162	0.10 265	0.14 486	0.10 244	0.32 628	0.17 334	0.14 277

ARAFT	0.60 513	1.23 668	3.10 668	0.28 261	0.16 150	0.64 503	0.36 522	0.90 544	0.67 504	0.61 536	0.49 377	0.55 440	0.31 350	1.24 512	0.32 344	0.10 265	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.37 603	0.21 447

MMNet	0.50 420	0.48 378	1.93 438	0.33 407	0.27 428	0.79 603	0.28 420	0.81 467	0.74 564	0.60 527	0.56 455	0.59 470	0.55 549	0.79 446	0.59 520	0.10 265	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.14 277

CCAANet	0.55 476	0.73 506	2.47 574	0.30 320	0.24 373	0.55 346	0.24 326	0.84 493	0.64 464	0.40 312	0.67 545	0.56 453	0.36 384	1.87 613	0.41 427	0.10 265	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.11 151	0.13 248

DIP-Stereo	0.37 244	0.34 256	1.50 271	0.27 228	0.18 232	0.63 489	0.17 91	0.92 565	0.53 343	0.49 394	0.48 360	0.30 261	0.30 340	0.39 239	0.30 318	0.10 265	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.12 205
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 237	0.21 42	1.70 311	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205

RAFT-Stereo	0.36 237	0.21 42	1.70 311	0.29 298	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.78 443	0.36 135	0.57 485	0.67 545	0.33 286	0.24 230	0.32 157	0.23 199	0.10 265	0.08 203	0.09 174	0.07 111	0.09 81	0.12 205
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 437	0.76 515	2.59 603	0.41 549	0.17 184	0.64 503	0.27 400	0.82 475	0.70 525	0.57 485	0.64 531	0.43 359	0.36 384	0.70 423	0.52 486	0.10 265	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.21 416	0.13 248

DNSM	0.56 486	0.71 493	0.86 109	0.25 154	0.14 81	0.44 189	0.20 158	0.48 190	0.44 236	0.21 117	0.45 330	0.26 213	0.22 187	1.29 515	1.02 603	0.11 358	0.47 684	0.08 70	0.14 433	1.91 722	1.50 720

depth_test_26	0.22 64	0.28 173	0.91 127	0.20 10	0.13 56	0.18 7	0.13 12	0.31 20	0.41 203	0.16 27	0.31 228	0.19 118	0.13 20	0.22 26	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.10 114	0.14 277

IGEV_i1	0.44 330	0.26 131	2.01 469	0.33 407	0.18 232	0.58 399	0.27 400	0.84 493	0.49 295	0.45 350	0.47 346	0.55 440	0.33 367	0.65 403	0.36 385	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.19 537	0.17 334	0.28 543

DispViT+	0.23 76	0.23 81	0.98 146	0.19 3	0.44 605	0.22 17	0.14 28	0.41 101	0.37 149	0.19 85	0.16 47	0.18 92	0.15 58	0.38 231	0.17 59	0.11 358	0.07 85	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

NLCSM	0.46 366	0.37 278	0.72 78	0.29 298	0.36 552	0.49 265	0.27 400	1.33 685	1.59 699	0.29 244	0.29 196	0.29 253	0.31 350	1.44 531	0.35 379	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.10 254	0.35 587	0.14 277

GEAStereo	0.35 227	0.32 228	1.17 183	0.53 625	0.60 660	0.55 346	0.21 205	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.22 109	0.16 54	0.18 112	0.44 274	0.16 37	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.33 562	0.71 677

gasm-f	0.36 237	0.34 256	1.13 174	0.53 625	0.44 605	0.54 331	0.27 400	0.40 89	0.27 19	0.20 102	0.33 249	0.16 54	0.22 187	0.36 209	0.25 240	0.11 358	0.37 663	0.08 70	0.06 25	0.38 610	0.71 677

Select-FE	0.65 545	0.67 478	2.76 630	0.49 606	0.55 646	0.79 603	0.16 77	0.90 544	0.53 343	0.84 637	0.55 443	0.91 624	0.75 621	0.57 363	1.16 624	0.11 358	0.18 567	0.11 325	0.49 676	0.14 244	0.31 574

DDF-Stereo	0.37 244	0.27 144	0.79 93	0.39 529	0.29 452	0.38 120	0.21 205	0.47 175	0.51 313	0.32 266	0.17 52	0.79 582	0.23 214	0.64 392	1.04 607	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.12 370	0.35 587	0.15 320

zero-FE	0.80 616	0.27 144	8.23 731	0.49 606	0.98 690	0.33 61	0.20 158	0.48 190	1.28 678	0.17 52	0.20 80	0.77 573	0.22 187	0.60 380	0.97 588	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.10 254	0.33 562	0.14 277

S2M2_XL	0.20 21	0.32 228	1.10 171	0.19 3	0.13 56	0.16 3	0.11 4	0.27 6	0.17 1	0.15 15	0.19 69	0.15 40	0.14 33	0.19 2	0.21 162	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.08 159	0.10 114	0.08 56
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.51 437	0.95 600	1.96 460	0.29 298	0.22 337	0.59 418	0.28 420	0.76 415	0.57 381	0.55 465	0.45 330	0.70 541	0.32 359	1.38 524	0.47 460	0.11 358	0.07 85	0.09 174	0.08 159	0.20 400	0.13 248

SCV	0.35 227	0.59 434	1.37 234	0.34 440	0.22 337	0.28 28	0.23 289	0.72 373	0.35 103	0.19 85	0.30 211	0.24 182	0.20 155	0.64 392	0.19 101	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.29 603	0.34 574	0.29 551

StereoAnything_RVC	0.35 227	1.25 671	1.82 389	0.20 10	0.12 25	0.26 24	0.15 50	0.43 120	0.37 149	0.14 10	0.10 3	0.11 2	0.19 140	0.46 299	0.14 4	0.11 358	0.09 299	0.08 70	0.05 1	0.76 686	0.18 396

AIO_test	0.39 272	0.37 278	1.19 187	0.73 667	0.67 669	0.35 80	0.25 351	0.47 175	0.34 87	0.34 274	0.22 109	0.33 286	0.17 85	1.31 516	0.19 101	0.11 358	0.15 517	0.08 70	0.21 558	0.15 272	0.23 489

test_sample1	0.40 282	0.18 7	1.19 187	0.31 350	0.18 232	0.48 246	0.23 289	0.78 443	0.49 295	0.44 339	0.44 326	0.45 379	0.41 445	1.39 525	0.33 357	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.13 248

mmm	0.38 257	0.21 42	1.18 185	0.35 457	0.17 184	0.49 265	0.26 375	0.78 443	0.52 325	0.50 401	0.57 464	0.41 341	0.37 401	0.71 425	0.31 331	0.11 358	0.13 467	0.14 497	0.13 404	0.15 272	0.14 277

11t1	0.33 203	0.19 11	1.41 244	0.33 407	0.16 150	0.48 246	0.21 205	0.67 346	0.48 287	0.40 312	0.34 257	0.32 274	0.33 367	0.42 260	0.27 266	0.11 358	0.12 441	0.10 244	0.08 159	0.13 210	0.14 277

plain	0.37 244	0.47 373	2.15 504	0.27 228	0.19 269	0.33 61	0.20 158	0.58 281	0.46 263	0.23 162	0.37 272	0.23 164	0.25 246	0.45 290	0.28 280	0.11 358	0.08 203	0.13 458	0.09 210	0.42 635	0.12 205

MIF-Stereo (partial)	0.34 214	0.41 322	1.93 438	0.26 202	0.24 373	0.32 55	0.17 91	0.53 246	0.42 217	0.25 194	0.37 272	0.25 198	0.26 266	0.44 274	0.31 331	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.19 384	0.14 277

PCWNet_CMD	0.46 366	0.45 359	2.28 532	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.57 559	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.18 362	0.14 277

gwcnet-sp	0.49 408	0.43 337	2.54 595	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

scenet	0.49 408	0.43 337	2.54 595	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

knoymous	0.34 214	0.25 113	1.75 334	0.24 126	0.18 232	0.45 199	0.24 326	0.57 275	0.38 157	0.41 321	0.39 295	0.55 440	0.25 246	0.38 231	0.23 199	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.07 111	0.13 210	0.12 205

riskmin	0.37 244	0.22 60	1.74 327	0.32 380	0.20 291	0.48 246	0.20 158	0.66 335	0.46 263	0.36 287	0.34 257	0.69 531	0.45 487	0.39 239	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.08 159	0.13 210	0.16 355

ssnet	0.49 408	0.43 337	2.54 595	0.31 350	0.22 337	0.67 531	0.31 467	0.78 443	0.65 480	0.58 503	0.47 346	0.46 391	0.43 474	0.76 436	0.46 451	0.11 358	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.15 272	0.14 277

qqq	0.38 257	0.21 42	1.34 224	0.28 261	0.15 113	0.45 199	0.26 375	0.76 415	0.52 325	0.39 310	0.41 306	0.46 391	0.36 384	0.96 469	0.30 318	0.11 358	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.12 173	0.14 277

x	0.35 227	0.20 26	1.36 229	0.33 407	0.17 184	0.47 230	0.24 326	0.75 403	0.54 358	0.40 312	0.40 300	0.42 355	0.34 376	0.45 290	0.32 344	0.11 358	0.14 486	0.11 325	0.09 210	0.12 173	0.14 277

IER	0.43 320	0.38 291	1.69 307	0.26 202	0.25 397	0.66 524	0.26 375	0.71 367	0.55 365	0.54 447	0.59 473	0.60 477	0.53 541	0.52 344	0.39 411	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.11 329	0.14 244	0.11 156

hknet	0.47 382	0.29 188	1.70 311	0.30 320	0.24 373	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.64 464	0.63 556	0.53 421	0.80 586	0.38 411	0.77 441	0.37 393	0.11 358	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

CIPLG	0.56 486	1.19 664	2.46 568	0.80 675	0.31 491	0.61 450	0.57 627	0.76 415	0.57 381	0.56 474	0.63 514	0.41 341	0.30 340	0.45 290	0.40 419	0.11 358	0.20 591	0.13 458	0.13 404	0.35 587	0.19 413

IPLGR_C	0.58 499	1.25 671	2.72 621	0.80 675	0.31 491	0.60 430	0.61 637	0.76 415	0.58 392	0.56 474	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.43 265	0.40 419	0.11 358	0.22 607	0.13 458	0.15 460	0.35 587	0.19 413

ACRE	0.56 486	1.14 653	2.77 633	0.76 671	0.28 442	0.60 430	0.56 623	0.76 415	0.58 392	0.55 465	0.62 501	0.41 341	0.29 329	0.44 274	0.39 411	0.11 358	0.19 580	0.13 458	0.14 433	0.36 594	0.18 396

AAGNet	0.88 636	0.33 238	1.79 376	0.54 630	0.98 690	0.62 471	0.46 586	0.50 210	0.60 407	0.58 503	0.53 421	0.50 416	0.73 615	1.23 509	7.48 738	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.14 244	0.09 86

IIG-Stereo	0.59 507	0.65 469	1.74 327	0.54 630	0.23 358	0.61 450	0.21 205	0.73 387	0.65 480	0.64 566	0.69 562	0.69 531	0.38 411	2.09 647	1.39 646	0.11 358	0.07 85	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.09 86

NF-Stereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.44 575	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.45 536	0.79 570	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.16 355

OCTAStereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.61 425	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.80 571	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

NRIStereo	0.46 366	0.25 113	1.77 352	0.47 596	0.16 150	0.95 642	0.74 665	0.51 221	0.56 377	0.48 382	0.39 295	0.59 470	0.29 329	0.77 441	0.32 344	0.11 358	0.13 467	0.11 325	0.09 210	0.21 416	0.24 503

SST-Stereo	0.52 451	0.20 26	1.76 343	0.62 658	0.53 641	0.62 471	0.66 648	0.55 263	0.61 425	0.58 503	0.53 421	0.52 426	0.60 572	1.59 563	0.29 295	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.10 125

RAFT_R40	0.50 420	0.21 42	1.76 343	0.50 610	0.40 586	0.61 450	0.53 610	0.56 269	0.60 407	0.56 474	0.54 433	0.55 440	0.51 534	1.57 557	0.53 490	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.16 310	0.09 86

RE-Stereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 566	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

TVStereo	0.48 389	0.25 113	1.81 383	0.52 619	0.16 150	0.61 450	0.43 564	0.66 335	0.60 407	0.50 401	0.47 346	0.37 310	0.26 266	1.44 531	0.78 566	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.13 210	0.17 376

DeepStereo_RVC	0.44 330	0.28 173	1.92 435	0.49 606	0.17 184	0.60 430	0.59 631	0.50 210	0.52 325	0.49 394	0.45 330	0.39 326	0.86 640	0.45 290	0.33 357	0.11 358	0.08 203	0.11 325	0.09 210	0.15 272	0.19 413

IRAFT_RVC	0.54 464	0.53 403	1.78 356	0.46 591	0.21 308	0.58 399	0.43 564	0.65 332	0.66 495	0.54 447	0.50 387	0.49 413	0.51 534	1.58 561	1.01 601	0.11 358	0.25 632	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.13 248

AnonymousM	0.37 244	0.44 349	1.50 271	0.25 154	0.15 113	0.52 315	0.23 289	0.60 303	0.42 217	0.42 326	0.32 239	0.30 261	0.25 246	0.34 186	0.23 199	0.11 358	0.09 299	0.71 694	0.36 649	0.12 173	0.07 12

CRE-IMP	0.41 290	0.22 60	1.76 343	0.48 604	0.17 184	0.79 603	0.69 657	0.52 237	0.52 325	0.47 363	0.42 312	0.45 379	0.26 266	0.41 252	0.31 331	0.11 358	0.07 85	0.12 395	0.09 210	0.17 334	0.23 489

RAFT	0.45 353	0.92 585	1.59 286	0.34 440	0.19 269	0.46 219	0.35 514	0.65 332	0.49 295	0.49 394	0.49 377	0.70 541	0.40 434	0.47 311	0.32 344	0.11 358	0.16 535	0.14 497	0.13 404	0.51 661	0.13 248

s12784h	0.36 237	0.28 173	1.58 285	0.23 95	0.11 11	0.62 471	0.24 326	0.79 459	0.64 464	0.44 339	0.52 408	0.28 240	0.26 266	0.50 336	0.24 225	0.11 358	0.06 24	0.09 174	0.06 25	0.16 310	0.06 1

TestStereo	0.45 353	0.54 412	2.11 492	0.29 298	0.16 150	0.43 177	0.24 326	0.54 259	0.45 252	0.37 293	0.46 339	0.34 294	0.27 287	1.98 632	0.27 266	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.14 244	0.08 56

CFNet_pseudo	0.45 353	0.46 363	2.23 523	0.25 154	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.10 352	0.15 528	0.10 254	0.17 334	0.14 277

delet	0.52 451	0.54 412	1.62 294	0.31 350	0.35 543	0.74 576	0.46 586	0.85 502	0.74 564	0.55 465	0.60 489	0.67 517	0.50 532	1.12 495	0.57 512	0.11 358	0.11 407	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.12 205

UNet	0.54 464	0.44 349	2.83 640	0.31 350	0.33 517	0.74 576	0.27 400	0.82 475	0.61 425	0.53 434	0.54 433	0.72 549	0.54 544	0.78 445	0.56 508	0.11 358	0.09 299	0.13 458	0.11 329	0.14 244	0.12 205

CREStereo	0.28 146	0.30 206	1.33 220	0.19 3	0.13 56	0.55 346	0.17 91	0.48 190	0.46 263	0.27 228	0.33 249	0.24 182	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.11 358	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.10 114	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
ACVNet	0.45 353	0.44 349	1.79 376	0.28 261	0.21 308	0.59 418	0.36 522	0.66 335	0.68 506	0.45 350	0.59 473	0.69 531	0.40 434	0.44 274	0.55 500	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.34 574	0.10 125

acv_ft	0.48 389	0.44 349	1.76 343	0.32 380	0.41 595	0.63 489	0.28 420	0.81 467	0.68 506	0.61 536	0.59 473	0.69 531	0.45 487	0.44 274	0.63 529	0.11 358	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.41 628	0.10 125

BEATNet_4x	0.47 382	0.73 506	1.91 432	0.33 407	0.15 113	0.56 363	0.25 351	0.85 502	0.58 392	0.54 447	0.51 393	0.57 460	0.42 463	0.57 363	0.61 525	0.11 358	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.20 400	0.16 355

MSMDNet	0.46 366	0.44 349	2.28 532	0.26 202	0.20 291	0.55 346	0.21 205	0.75 403	0.64 464	0.48 382	0.55 443	0.68 524	0.56 553	0.46 299	0.30 318	0.11 358	0.10 352	0.13 458	0.10 254	0.18 362	0.15 320

ccs_rob	0.45 353	0.46 363	2.22 519	0.26 202	0.19 269	0.56 363	0.21 205	0.77 427	0.60 407	0.49 394	0.56 455	0.69 531	0.47 513	0.52 344	0.31 331	0.11 358	0.09 299	0.16 547	0.10 254	0.17 334	0.14 277

iResNetv2_ROB	0.59 507	1.43 686	2.96 654	0.40 541	0.22 337	0.58 399	0.28 420	0.91 556	0.73 560	0.57 485	0.63 514	0.60 477	0.41 445	0.74 431	0.35 379	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.07 111	0.43 637	0.17 376

HSM	0.62 526	0.76 515	1.72 319	0.30 320	0.29 452	0.64 503	0.28 420	0.94 582	0.62 443	0.58 503	0.57 464	1.40 685	0.64 591	2.59 689	0.42 430	0.11 358	0.08 203	0.10 244	0.08 159	0.14 244	0.11 156

StereoDRNet-Refined	0.50 420	0.41 322	1.50 271	0.33 407	0.21 308	0.68 543	0.26 375	0.81 467	0.68 506	0.67 579	0.68 553	0.73 553	0.42 463	1.10 488	0.59 520	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.14 433	0.25 479	0.21 447
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 420	1.15 657	1.73 322	0.31 350	0.21 308	0.58 399	0.22 248	0.95 596	0.82 613	0.58 503	0.62 501	0.57 460	0.39 425	0.84 452	0.40 419	0.11 358	0.08 203	0.09 174	0.06 25	0.21 416	0.13 248

DN-CSS_ROB	0.48 389	1.23 668	1.99 466	0.39 529	0.22 337	0.56 363	0.19 130	0.75 403	0.61 425	0.45 350	0.62 501	0.41 341	0.31 350	0.70 423	0.32 344	0.11 358	0.08 203	0.14 497	0.13 404	0.36 594	0.12 205

VeloStereo	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.24 43	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

flow	0.19 8	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.15 113	0.20 9	0.08 1	0.26 4	0.19 2	0.16 27	0.13 16	0.17 72	0.15 58	0.28 95	0.19 101	0.12 421	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.15 320

SMOE	0.33 203	0.37 278	0.95 138	0.28 261	0.13 56	0.50 279	0.32 490	0.47 175	0.39 172	0.34 274	0.47 346	0.31 264	0.32 359	0.30 132	0.29 295	0.12 421	0.08 203	0.17 568	0.10 254	0.48 653	0.20 432

HLf8	0.45 353	1.10 644	2.46 568	0.21 37	0.19 269	0.51 294	0.18 114	0.76 415	0.58 392	0.32 266	0.37 272	0.32 274	0.28 306	0.92 463	0.26 254	0.12 421	0.07 85	0.09 174	0.07 111	0.14 244	0.11 156

RT-IGEV	0.66 551	0.25 113	2.11 492	0.56 639	0.46 624	0.62 471	0.54 614	0.99 626	0.75 578	0.79 621	0.93 630	0.85 605	0.78 627	0.59 373	1.64 660	0.12 421	0.16 535	0.11 325	0.47 671	0.28 517	0.30 564

HUF	0.59 507	0.65 469	2.46 568	0.45 585	0.77 680	0.34 71	0.24 326	0.46 153	0.39 172	0.31 256	0.28 188	0.25 198	0.19 140	0.67 409	0.18 73	0.12 421	2.03 736	0.08 70	0.06 25	0.31 544	1.59 724

test_sample2	0.41 290	0.19 11	1.23 197	0.31 350	0.17 184	0.51 294	0.27 400	0.81 467	0.55 365	0.44 339	0.45 330	0.46 391	0.38 411	1.51 547	0.30 318	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.14 277

DispNO	0.67 556	0.98 616	2.58 601	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.29 445	0.83 481	0.68 506	0.53 434	0.79 601	0.83 596	0.47 513	2.46 679	0.68 544	0.12 421	0.10 352	0.19 597	0.31 622	0.16 310	0.17 376

CoDeX	0.52 451	0.43 337	2.25 527	0.29 298	0.26 415	0.61 450	0.32 490	0.99 626	0.68 506	0.48 382	0.55 443	0.52 426	0.40 434	1.60 564	0.35 379	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.12 205

1111x	0.74 597	0.21 42	1.93 438	0.31 350	0.17 184	0.63 489	0.32 490	1.03 653	0.74 564	0.52 423	0.62 501	0.57 460	0.47 513	2.38 667	4.25 720	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.12 370	0.12 173	0.14 277

EKT-Stereo	1.47 689	0.49 382	1.93 438	2.57 726	19.31 753	0.55 346	0.22 248	0.69 355	0.42 217	0.38 303	0.36 266	0.43 359	0.27 287	0.69 418	0.26 254	0.12 421	0.14 486	0.11 325	0.16 483	0.20 400	0.15 320

DisPM	0.43 320	0.33 238	1.78 356	0.57 645	0.18 232	0.59 418	0.63 645	0.53 246	0.61 425	0.60 527	0.53 421	0.38 319	0.26 266	0.75 432	0.29 295	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.14 277

DAS	0.56 486	0.35 265	1.55 280	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 635	0.68 553	0.56 453	0.48 522	2.40 671	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

SepStereo	0.52 451	0.35 265	1.55 280	0.33 407	0.34 530	0.50 279	0.42 557	0.83 481	0.74 564	0.83 635	0.68 553	0.56 453	0.48 522	1.56 553	0.46 451	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.09 210	0.18 362	0.15 320

TRStereo	0.53 457	0.76 515	2.38 550	0.42 560	0.29 452	0.69 549	0.23 289	1.81 707	0.55 365	0.36 287	0.32 239	0.47 399	0.40 434	0.46 299	0.25 240	0.12 421	0.11 407	0.11 325	0.41 662	0.13 210	0.32 584

Patchmatch Stereo++	0.39 272	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 389	0.27 144	1.85 399	0.51 615	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 564	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

KMStereo	0.48 389	0.27 144	1.85 399	0.51 615	0.17 184	0.61 450	0.40 547	0.61 308	0.57 381	0.52 423	0.48 360	0.39 326	0.25 246	1.46 537	0.77 564	0.12 421	0.08 203	0.13 458	0.12 370	0.12 173	0.14 277

PSM-adaLoss	0.38 257	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.60 430	0.29 445	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

ROB_FTStereo_v2	0.38 257	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.47 311	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

ROB_FTStereo	0.38 257	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.26 375	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.49 329	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

HUI-Stereo	0.38 257	0.27 144	1.79 376	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.45 290	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

Pruner-Stereo	0.51 437	0.27 144	1.78 356	1.79 714	0.19 269	0.62 471	0.45 583	0.57 275	0.60 407	0.61 536	0.48 360	0.41 341	0.24 230	0.46 299	1.00 597	0.12 421	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.12 173	0.13 248

iGMRVC	0.39 272	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.17 184	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.44 370	0.28 306	0.55 359	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

iRAFT	0.39 272	0.27 144	1.78 356	0.44 571	0.16 150	0.61 450	0.27 400	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.54 355	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

RAFT-IKP	0.38 257	0.27 144	1.79 376	0.44 571	0.16 150	0.60 430	0.28 420	0.51 221	0.52 325	0.47 363	0.43 315	0.43 359	0.28 306	0.50 336	0.28 280	0.12 421	0.08 203	0.12 395	0.10 254	0.17 334	0.12 205

sAnonymous2	0.38 257	0.62 447	2.15 504	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 610	0.35 602

CroCo_RVC	0.38 257	0.62 447	2.15 504	0.31 350	0.24 373	0.34 71	0.27 400	0.53 246	0.46 263	0.24 173	0.29 196	0.23 164	0.28 306	0.28 95	0.22 188	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.13 404	0.38 610	0.35 602

test_xeample	0.72 585	0.21 42	1.36 229	0.27 228	0.17 184	0.59 418	0.28 420	1.01 643	0.70 525	0.55 465	0.67 545	0.44 370	0.39 425	1.88 622	5.17 725	0.12 421	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.13 210	0.15 320

RAFT + AFF	0.64 537	1.20 665	1.95 451	0.34 440	0.33 517	0.67 531	0.52 606	0.99 626	0.74 564	0.53 434	0.58 470	0.57 460	0.80 629	1.76 587	0.51 482	0.12 421	0.27 642	0.15 528	0.14 433	0.43 637	0.29 551

SFCPSM	0.46 366	0.24 99	2.35 545	0.27 228	0.27 428	0.70 555	0.32 490	0.96 601	0.63 456	0.49 394	0.52 408	0.43 359	0.36 384	0.52 344	0.43 439	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.16 310	0.12 205

FENet	0.44 330	0.30 206	2.42 558	0.32 380	0.17 184	0.58 399	0.22 248	0.77 427	0.59 402	0.47 363	0.42 312	0.55 440	0.38 411	0.49 329	0.47 460	0.12 421	0.09 299	0.12 395	0.11 329	0.13 210	0.16 355

RASNet	0.61 521	0.68 481	2.03 477	0.35 457	0.46 624	0.65 517	0.28 420	0.78 443	0.70 525	0.48 382	0.64 531	0.93 630	0.61 581	2.21 655	0.73 558	0.12 421	0.09 299	0.09 174	0.10 254	0.14 244	0.11 156

CFNet	0.58 499	0.96 603	1.78 356	0.33 407	0.25 397	0.63 489	0.22 248	0.88 532	0.75 578	0.46 361	0.59 473	0.58 467	0.40 434	2.29 659	0.48 466	0.12 421	0.09 299	0.15 528	0.14 433	0.30 536	0.15 320

DISCO	0.57 494	0.34 256	1.87 412	0.45 585	0.34 530	0.84 619	0.35 514	0.84 493	0.78 597	0.59 517	0.63 514	1.06 659	0.53 541	1.10 488	0.82 573	0.12 421	0.09 299	0.11 325	0.10 254	0.22 433	0.18 396

FAST (zero-shot)	0.27 129	0.32 228	0.78 91	0.31 350	0.49 630	0.38 120	0.19 130	0.41 101	0.43 228	0.17 52	0.22 109	0.18 92	0.24 230	0.34 186	0.20 140	0.13 456	0.14 486	0.09 174	0.10 254	0.15 272	0.13 248

DN	0.37 244	0.23 81	1.40 242	0.37 502	0.40 586	0.48 246	0.21 205	0.51 221	0.40 190	0.23 162	0.24 137	0.36 305	0.18 112	0.81 448	0.54 496	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.34 636	0.12 173	0.19 413

FlowAnything_test	0.23 76	0.32 228	0.52 5	0.28 261	0.17 184	0.37 103	0.20 158	0.38 71	0.24 6	0.24 173	0.20 80	0.21 140	0.17 85	0.26 71	0.25 240	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.17 334	0.12 205

w-ln-seven-2	0.68 564	1.13 651	2.46 568	0.36 478	0.27 428	0.65 517	0.44 575	0.87 523	0.83 616	0.69 587	0.75 590	0.72 549	0.63 589	1.56 553	1.15 622	0.13 456	0.13 467	0.15 528	0.14 433	0.35 587	0.19 413

coex_refinement	0.58 499	0.94 593	1.87 412	0.38 519	0.25 397	0.64 503	0.34 506	0.83 481	0.65 480	0.60 527	0.63 514	0.81 589	0.48 522	1.85 612	0.56 508	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.16 310	0.16 355

G2L-Stereo	0.55 476	0.85 561	2.18 511	0.31 350	0.27 428	0.59 418	0.27 400	0.77 427	0.55 365	0.54 447	0.52 408	0.71 546	0.36 384	1.75 586	0.50 476	0.13 456	0.11 407	0.13 458	0.11 329	0.29 524	0.15 320

FACV-RUCA	0.58 499	0.40 312	1.78 356	0.43 564	1.67 718	0.48 246	0.28 420	0.69 355	0.62 443	0.40 312	0.53 421	0.33 286	0.63 589	0.40 246	0.31 331	0.13 456	0.11 407	0.62 689	0.12 370	0.70 680	0.98 698

rvit_stereo_0081	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

DCVSM-stereo	0.49 408	0.29 188	2.49 579	0.29 298	0.22 337	0.53 324	0.52 606	0.58 281	0.49 295	0.69 587	0.46 339	0.79 582	0.48 522	0.53 350	0.42 430	0.13 456	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.20 400	0.20 432

rvit_stereo_0082	0.25 100	0.21 42	0.61 30	0.28 261	0.17 184	0.31 47	0.22 248	0.42 112	0.53 343	0.24 173	0.25 154	0.25 198	0.21 170	0.34 186	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.09 86

rvit_stereo_0080	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

rvit_stereo_ft	0.31 185	0.61 441	1.18 185	0.32 380	0.21 308	0.28 28	0.27 400	0.55 263	0.48 287	0.23 162	0.27 176	0.28 240	0.26 266	0.32 157	0.25 240	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.11 329	0.13 210	0.14 277

test_sample5	0.51 437	0.43 337	1.83 393	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.53 434	0.59 473	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

test_sample4	0.50 420	0.42 331	1.88 414	0.32 380	0.19 269	0.56 363	0.26 375	0.93 573	0.65 480	0.54 447	0.54 433	0.45 379	0.36 384	1.79 595	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

test_sample3	0.50 420	0.41 322	1.88 414	0.32 380	0.19 269	0.57 382	0.25 351	0.92 565	0.64 464	0.52 423	0.49 377	0.47 399	0.35 378	1.79 595	0.37 393	0.13 456	0.10 352	0.12 395	0.11 329	0.16 310	0.16 355

SMFormer	0.50 420	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.15 272	0.16 355

tta	0.50 420	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.49 471	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.11 156

qqq1	0.48 389	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

fff1	0.48 389	0.46 363	1.60 288	0.30 320	0.15 113	0.45 199	0.24 326	0.90 544	0.72 545	0.56 474	0.64 531	0.51 420	0.41 445	1.87 613	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.09 174	0.08 159	0.14 244	0.11 156

DualNet	0.51 437	0.43 337	1.83 393	0.32 380	0.18 232	0.55 346	0.26 375	0.92 565	0.65 480	0.54 447	0.62 501	0.45 379	0.36 384	1.87 613	0.36 385	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.17 334	0.16 355

mmx	0.72 585	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 712	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

whm_eth	0.27 129	0.38 291	0.76 85	0.24 126	0.18 232	0.34 71	0.27 400	0.54 259	0.44 236	0.24 173	0.26 167	0.27 227	0.22 187	0.29 115	0.23 199	0.13 456	0.10 352	0.10 244	0.10 254	0.15 272	0.11 156

xxx	0.72 585	0.23 81	2.01 469	0.30 320	0.21 308	0.57 382	0.26 375	0.99 626	0.76 588	0.53 434	0.63 514	0.66 507	0.39 425	2.52 684	3.43 712	0.13 456	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.15 320

StereoVision	0.45 353	0.72 498	1.94 448	0.33 407	0.32 502	0.47 230	0.26 375	0.68 351	0.57 381	0.32 266	0.89 623	0.45 379	0.27 287	0.49 329	0.36 385	0.13 456	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.13 248

CFNet_ucs	0.48 389	0.50 390	2.32 537	0.26 202	0.22 337	0.57 382	0.22 248	0.85 502	0.65 480	0.53 434	0.64 531	0.68 524	0.44 482	0.54 355	0.31 331	0.13 456	0.12 441	0.16 547	0.11 329	0.19 384	0.17 376

iinet-f	0.57 494	0.93 591	2.27 530	0.31 350	0.25 397	0.83 617	0.33 500	0.81 467	0.65 480	0.54 447	0.63 514	0.73 553	0.67 600	0.73 428	0.67 541	0.13 456	0.13 467	0.11 325	0.10 254	0.43 637	0.16 355

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 494	0.87 568	2.11 492	0.32 380	0.30 470	0.84 619	0.40 547	0.88 532	0.72 545	0.65 573	0.73 584	0.66 507	0.57 559	0.93 464	0.71 551	0.13 456	0.07 85	0.10 244	0.08 159	0.15 272	0.14 277

BUS	0.41 290	0.27 144	1.13 174	0.30 320	0.21 308	0.91 637	0.23 289	1.00 635	0.61 425	0.63 556	0.53 421	0.66 507	0.30 340	0.43 265	0.32 344	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

BSDual-CNN	0.41 290	0.27 144	1.13 174	0.30 320	0.21 308	0.76 586	0.31 467	1.00 635	0.61 425	0.63 556	0.53 421	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.14 497	0.12 370	0.12 173	0.11 156

psmg	0.41 290	0.27 144	1.13 174	0.27 228	0.21 308	0.75 582	0.36 522	0.90 544	0.61 425	0.59 517	0.59 473	0.63 486	0.37 401	0.43 265	0.38 400	0.13 456	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.13 210	0.11 156

GwcNet-ADL	0.50 420	0.74 511	2.90 650	0.31 350	0.20 291	0.58 399	0.29 445	0.87 523	0.64 464	0.47 363	0.47 346	0.56 453	0.33 367	0.46 299	0.46 451	0.13 456	0.12 441	0.09 174	0.09 210	0.14 244	0.21 447

ADLNet2	0.68 564	0.84 556	3.19 678	0.33 407	0.36 552	0.64 503	0.37 531	0.89 538	0.79 602	0.54 447	0.65 540	0.93 630	0.48 522	2.07 643	0.56 508	0.13 456	0.11 407	0.11 325	0.11 329	0.33 562	0.18 396

PFNet+	0.45 353	0.37 278	1.86 407	0.46 591	0.18 232	0.58 399	0.77 669	0.52 237	0.64 464	0.56 474	0.48 360	0.39 326	0.26 266	0.93 464	0.32 344	0.13 456	0.09 299	0.14 497	0.13 404	0.12 173	0.15 320

222	0.78 612	0.23 81	1.23 197	0.28 261	0.18 232	0.62 471	0.24 326	1.02 646	0.70 525	0.58 503	0.66 542	0.46 391	0.42 463	1.80 600	6.53 737	0.13 456	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.17 376

xxxx	0.70 573	0.21 42	1.33 220	0.28 261	0.18 232	0.63 489	0.24 326	1.02 646	0.69 515	0.50 401	0.62 501	0.58 467	0.38 411	1.47 544	5.21 726	0.13 456	0.12 441	0.11 325	0.10 254	0.12 173	0.15 320

UPFNet	0.46 366	0.28 173	1.73 322	0.33 407	0.32 502	0.65 517	0.38 538	0.83 481	0.59 402	0.57 485	0.52 408	0.61 480	0.40 434	0.75 432	0.52 486	0.13 456	0.12 441	0.13 458	0.12 370	0.15 272	0.11 156

EDNetEfficientorigin	8.18 740	0.98 616	145.96 776	0.51 615	0.89 685	0.72 563	0.48 598	0.85 502	1.56 698	2.12 705	1.49 679	1.29 679	1.31 679	1.83 605	2.13 682	0.13 456	0.12 441	0.17 568	0.18 517	0.39 620	0.45 642

HGLStereo	0.54 464	0.69 485	2.00 468	0.35 457	0.40 586	0.66 524	0.30 454	0.83 481	0.62 443	0.57 485	0.69 562	0.69 531	0.54 544	1.07 483	0.55 500	0.13 456	0.13 467	0.13 458	0.11 329	0.19 384	0.17 376

cf-r	0.53 457	0.81 545	2.15 504	0.33 407	0.28 442	0.60 430	0.28 420	0.78 443	0.64 464	0.51 414	0.60 489	0.75 565	0.40 434	1.32 517	0.43 439	0.13 456	0.09 299	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.14 277

GwcNet-RSSM	0.57 494	0.94 593	2.13 498	0.32 380	0.25 397	0.60 430	0.30 454	0.80 463	0.66 495	0.52 423	0.64 531	0.71 546	0.40 434	1.79 595	0.50 476	0.13 456	0.09 299	0.12 395	0.12 370	0.21 416	0.15 320

ADCRef	0.80 616	0.96 603	2.29 534	0.37 502	0.35 543	0.96 643	0.51 603	0.87 523	0.75 578	0.88 642	0.83 607	0.61 480	1.36 684	1.02 477	3.27 706	0.13 456	0.11 407	0.17 568	0.19 537	0.25 479	0.21 447

ADCP+	0.94 644	1.12 648	3.14 672	0.34 440	0.39 576	1.06 657	0.79 670	0.89 538	0.80 605	0.66 575	0.67 545	0.85 605	1.55 694	0.93 464	4.55 722	0.13 456	0.11 407	0.16 547	0.15 460	0.26 500	0.25 515

HSM-Net_RVC	0.67 556	0.34 256	2.23 523	0.26 202	0.19 269	0.67 531	0.29 445	1.26 682	0.69 515	0.72 601	0.70 572	0.78 577	0.42 463	3.77 720	0.41 427	0.13 456	0.09 299	0.10 244	0.09 210	0.12 173	0.11 156
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 464	0.55 421	1.49 267	0.36 478	0.25 397	0.65 517	0.36 522	0.80 463	0.70 525	0.72 601	0.69 562	0.83 596	0.46 503	1.53 550	0.60 522	0.13 456	0.12 441	0.14 497	0.14 433	0.14 244	0.13 248

pmcnn	1.32 678	1.05 637	2.77 633	0.74 669	1.43 709	0.72 563	0.56 623	0.96 601	0.91 636	0.99 656	2.92 715	6.01 731	0.70 607	2.38 667	3.32 709	0.13 456	0.10 352	0.08 70	0.06 25	0.34 574	0.22 462

zzzzzzz1	0.67 556	2.12 724	4.32 707	0.32 380	0.29 452	0.44 189	0.29 445	0.74 392	0.62 443	0.33 270	0.40 300	0.52 426	0.45 487	0.93 464	0.58 517	0.14 501	0.09 299	0.10 244	0.10 254	0.36 594	0.22 462

LGCAT	0.24 87	0.19 11	0.64 42	0.20 10	0.12 25	0.47 230	0.14 28	0.34 41	0.19 2	0.17 52	0.13 16	0.23 164	0.15 58	0.39 239	0.21 162	0.14 501	0.34 657	0.07 2	0.08 159	0.07 5	0.53 656

DStereoRT	0.81 624	0.53 403	2.23 523	0.36 478	0.33 517	0.92 639	0.36 522	0.86 512	0.80 605	0.57 485	0.62 501	0.59 470	1.15 672	1.76 587	1.04 607	0.14 501	0.13 467	2.17 732	0.78 707	0.16 310	0.66 675

z-mn7	0.80 616	1.52 690	2.62 606	0.36 478	0.28 442	1.01 651	0.48 598	0.90 544	1.29 679	0.69 587	1.35 674	0.85 605	0.59 568	2.03 637	1.09 613	0.14 501	0.12 441	0.14 497	0.12 370	0.32 553	0.20 432

w-ln-seven	0.74 597	1.05 637	2.54 595	0.37 502	0.34 530	1.03 654	0.47 594	1.00 635	1.08 661	0.90 646	0.85 614	0.85 605	0.57 559	1.37 523	1.26 637	0.14 501	0.13 467	0.16 547	0.15 460	0.31 544	0.20 432

rvit_stereo_0083	0.25 100	0.19 11	0.58 22	0.28 261	0.18 232	0.28 28	0.22 248	0.38 71	0.54 358	0.23 162	0.30 211	0.27 227	0.26 266	0.37 220	0.24 225	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.12 173	0.10 125

rvit_stereo_0081_aga	0.27 129	0.29 188	1.08 165	0.26 202	0.20 291	0.33 61	0.21 205	0.41 101	0.42 217	0.26 212	0.28 188	0.27 227	0.21 170	0.31 143	0.21 162	0.14 501	0.10 352	0.11 325	0.10 254	0.14 244	0.10 125

ACV-stereo	0.66 551	0.76 515	2.86 641	0.32 380	0.25 397	1.01 651	0.60 633	0.59 290	0.52 325	0.41 321	0.45 330	1.55 691	0.94 652	1.40 528	0.69 546	0.14 501	0.13 467	0.12 395	0.11 329	0.20 400	0.19 413

test_sample6	0.52 451	0.44 349	1.81 383	0.33 407	0.18 232	0.55 346	0.27 400	0.94 582	0.66 495	0.54 447	0.62 501	0.47 399	0.36 384	1.97 631	0.38 400	0.14 501	0.10 352	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.16 355

AASNet	0.56 486	1.03 633	2.34 542	0.37 502	0.33 517	0.65 517	0.29 445	0.96 601	0.73 560	0.54 447	0.60 489	0.55 440	0.38 411	0.59 373	0.58 517	0.14 501	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.43 637	0.24 503

AACVNet	0.54 464	0.78 535	1.73 322	0.36 478	0.21 308	0.57 382	0.25 351	0.71 367	0.51 313	0.55 465	0.59 473	0.64 495	0.41 445	2.13 651	0.41 427	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.11 329	0.33 562	0.15 320

GANet-ADL	0.44 330	0.41 322	2.31 536	0.33 407	0.20 291	0.57 382	0.25 351	0.75 403	0.54 358	0.42 326	0.59 473	0.56 453	0.30 340	0.40 246	0.38 400	0.14 501	0.11 407	0.09 174	0.08 159	0.22 433	0.17 376

RAFT-RH_RVC	0.61 521	0.50 390	2.33 540	0.36 478	0.29 452	0.60 430	0.18 114	0.44 129	0.58 392	0.76 613	1.91 690	0.47 399	0.29 329	1.60 564	1.23 634	0.14 501	0.07 85	0.13 458	0.13 404	0.10 114	0.09 86

sCroCo_RVC	0.33 203	0.32 228	1.89 421	0.34 440	0.27 428	0.30 39	0.22 248	0.48 190	0.44 236	0.22 139	0.33 249	0.25 198	0.25 246	0.32 157	0.24 225	0.14 501	0.16 535	0.12 395	0.12 370	0.15 272	0.13 248

ADLNet	0.60 513	0.71 493	1.95 451	0.35 457	0.34 530	0.67 531	0.34 506	0.90 544	0.74 564	0.68 585	0.62 501	0.80 586	0.45 487	1.78 591	0.64 534	0.14 501	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.29 524	0.21 447

GMStereo	0.38 257	0.99 621	1.91 432	0.27 228	0.16 150	0.39 126	0.23 289	0.47 175	0.62 443	0.38 303	0.34 257	0.25 198	0.25 246	0.39 239	0.29 295	0.14 501	0.08 203	0.10 244	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 476	0.46 363	1.92 435	0.36 478	0.34 530	0.63 489	0.31 467	0.82 475	0.61 425	0.55 465	0.51 393	0.89 620	0.48 522	1.83 605	0.55 500	0.14 501	0.11 407	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.12 205

GANet-RSSM	0.55 476	0.73 506	1.90 426	0.36 478	0.26 415	0.59 418	0.27 400	0.78 443	0.52 325	0.47 363	0.57 464	0.63 486	0.45 487	1.92 629	0.43 439	0.14 501	0.10 352	0.25 638	0.11 329	0.34 574	0.14 277

CFNet-ft	0.51 437	0.76 515	1.79 376	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 559	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 645	0.13 404	0.18 362	0.14 277

DMCA	0.41 290	0.52 396	1.26 202	0.31 350	0.24 373	0.59 418	0.26 375	0.77 427	0.63 456	0.58 503	0.48 360	0.57 460	0.35 378	0.40 246	0.50 476	0.14 501	0.10 352	0.14 497	0.10 254	0.15 272	0.15 320

RYNet	0.70 573	0.56 423	2.25 527	0.35 457	0.41 595	0.86 625	0.43 564	0.94 582	0.82 613	0.62 547	0.53 421	0.91 624	0.60 572	2.70 696	1.00 597	0.14 501	0.11 407	0.16 547	0.14 433	0.25 479	0.27 535

CFNet_RVC	0.51 437	0.76 515	1.79 376	0.28 261	0.30 470	0.63 489	0.28 420	0.66 335	0.55 365	0.45 350	0.57 464	0.74 559	0.41 445	1.46 537	0.42 430	0.14 501	0.10 352	0.28 645	0.13 404	0.18 362	0.14 277

S2M2_L	0.24 87	0.29 188	0.90 123	0.23 95	0.17 184	0.24 22	0.09 3	0.36 55	0.45 252	0.17 52	0.25 154	0.23 164	0.17 85	0.24 43	0.28 280	0.15 523	0.12 441	0.11 325	0.12 370	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.62 526	0.40 312	1.40 242	2.21 722	0.35 543	0.87 629	1.00 688	0.69 355	0.50 306	0.53 434	0.56 455	0.90 622	0.37 401	1.22 506	0.47 460	0.15 523	0.14 486	0.14 497	0.12 370	0.19 384	0.22 462

ITSA-stereo	0.48 389	0.33 238	1.20 191	0.33 407	0.18 232	0.60 430	0.29 445	0.94 582	0.80 605	0.50 401	0.49 377	0.53 429	0.59 568	1.25 513	0.64 534	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.23 489

CAS++	0.31 185	0.33 238	1.43 250	0.25 154	0.17 184	0.31 47	0.20 158	0.78 443	0.41 203	0.30 250	0.30 211	0.21 140	0.16 76	0.33 172	0.18 73	0.15 523	0.12 441	0.13 458	0.10 254	0.15 272	0.11 156
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 290	0.36 275	1.54 278	0.41 549	0.19 269	0.52 315	0.19 130	0.59 290	0.52 325	0.57 485	0.59 473	0.63 486	0.29 329	0.58 367	0.33 357	0.15 523	0.09 299	0.16 547	0.09 210	0.24 465	0.12 205

fast-acv-ft	0.63 533	0.88 572	3.10 668	0.38 519	0.30 470	0.79 603	0.48 598	0.69 355	0.72 545	0.58 503	0.78 598	0.76 571	0.60 572	0.67 409	0.73 558	0.15 523	0.15 517	0.18 590	0.17 503	0.37 603	0.16 355

Wz-Net-LNSev	0.59 507	0.96 603	2.47 574	0.34 440	0.37 564	0.79 603	0.44 575	0.86 512	0.77 593	0.61 536	0.67 545	0.79 582	0.56 553	0.64 392	0.62 527	0.15 523	0.14 486	0.12 395	0.12 370	0.18 362	0.19 413

CRFU-Net	0.56 486	0.38 291	1.86 407	0.46 591	0.26 415	0.82 614	0.36 522	0.90 544	0.49 295	0.62 547	0.59 473	0.78 577	1.35 683	1.00 475	0.48 466	0.15 523	0.14 486	0.17 568	0.10 254	0.19 384	0.14 277

NINENet	0.50 420	0.33 238	1.69 307	0.55 637	0.25 397	0.91 637	0.23 289	0.98 614	0.71 535	0.53 434	0.55 443	0.66 507	0.30 340	1.22 506	0.32 344	0.15 523	0.13 467	0.16 547	0.11 329	0.16 310	0.13 248

PSMNet-ADL	0.51 437	0.38 291	1.65 296	0.35 457	0.21 308	0.67 531	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.42 326	0.52 408	0.70 541	0.45 487	1.91 625	0.57 512	0.15 523	0.13 467	0.11 325	0.13 404	0.15 272	0.20 432

HHNet	0.60 513	0.65 469	2.60 605	0.36 478	0.25 397	0.64 503	0.61 637	0.64 325	0.62 443	0.55 465	1.13 659	0.32 274	0.60 572	0.42 260	1.79 667	0.15 523	0.07 85	0.12 395	0.10 254	0.18 362	0.15 320

GEStereo_RVC	0.54 464	0.87 568	1.95 451	0.47 596	0.25 397	0.62 471	0.37 531	1.00 635	0.74 564	0.53 434	0.54 433	0.59 470	0.44 482	1.10 488	0.46 451	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.26 500	0.19 413

GES	0.44 330	0.28 173	1.88 414	0.30 320	0.18 232	0.61 450	0.30 454	0.88 532	0.46 263	0.47 363	0.52 408	0.39 326	0.42 463	0.58 367	0.67 541	0.15 523	0.11 407	0.12 395	0.10 254	0.15 272	0.17 376

HCRNet	0.46 366	0.49 382	1.65 296	0.38 519	0.29 452	0.58 399	0.22 248	0.75 403	0.62 443	0.47 363	0.49 377	0.48 411	0.36 384	1.12 495	0.37 393	0.15 523	0.10 352	0.15 528	0.13 404	0.17 334	0.17 376

EDNetEfficient	1.27 676	0.70 491	4.05 703	0.64 660	0.98 690	0.94 641	1.40 712	0.85 502	1.75 705	2.34 714	1.33 672	1.05 657	2.21 710	1.58 561	4.15 718	0.15 523	0.19 580	0.14 497	0.27 593	0.38 610	0.32 584

PSMNet-RSSM	0.53 457	0.82 549	1.78 356	0.31 350	0.25 397	0.58 399	0.28 420	0.84 493	0.60 407	0.50 401	0.61 496	0.67 517	0.43 474	1.68 574	0.42 430	0.15 523	0.10 352	0.14 497	0.16 483	0.15 272	0.13 248

SuperB	1.15 666	1.14 653	5.43 716	0.36 478	0.26 415	0.81 611	0.89 679	0.88 532	1.17 670	0.67 579	0.68 553	0.63 486	1.39 687	1.74 584	3.37 710	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	2.80 730	0.25 515

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 476	0.92 585	2.36 548	0.38 519	0.37 564	0.60 430	0.28 420	0.82 475	0.62 443	0.62 547	0.55 443	0.72 549	0.45 487	1.00 475	0.43 439	0.15 523	0.11 407	0.14 497	0.14 433	0.15 272	0.16 355
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 389	0.82 549	1.85 399	0.30 320	0.27 428	0.64 503	0.26 375	0.74 392	0.55 365	0.48 382	0.53 421	0.63 486	0.41 445	0.88 461	0.38 400	0.15 523	0.10 352	0.17 568	0.17 503	0.18 362	0.15 320

DRN-Test	0.64 537	0.43 337	2.44 564	0.39 529	0.44 605	0.80 610	0.41 553	1.02 646	0.78 597	0.80 623	0.63 514	0.69 531	0.56 553	1.79 595	0.69 546	0.15 523	0.12 441	0.17 568	0.16 483	0.18 362	0.17 376

StereoDRNet	0.64 537	0.88 572	2.35 545	0.41 549	0.45 616	0.73 570	0.47 594	0.94 582	0.74 564	0.75 610	0.54 433	0.74 559	0.47 513	1.70 577	0.72 555	0.15 523	0.14 486	0.15 528	0.14 433	0.20 400	0.19 413

zh-sn7	0.89 638	1.73 704	3.09 667	0.39 529	0.30 470	0.82 614	0.63 645	0.96 601	0.87 625	0.79 621	1.12 657	0.84 601	0.87 641	2.42 673	1.63 658	0.16 544	0.17 555	0.16 547	0.16 483	0.34 574	0.29 551

zh-mn7	0.80 616	1.54 691	3.00 660	0.35 457	0.27 428	0.72 563	0.41 553	0.93 573	1.11 666	1.00 657	1.28 666	0.75 565	0.57 559	1.87 613	1.18 627	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.26 500	0.21 447

ssnet_v2	0.55 476	0.60 436	1.86 407	0.32 380	0.22 337	0.72 563	0.44 575	0.94 582	0.74 564	0.63 556	0.54 433	0.81 589	0.47 513	0.77 441	0.70 548	0.16 544	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.30 536	0.30 564

Wz-Net-SNSev	0.76 604	1.32 680	3.11 670	0.40 541	0.31 491	0.71 557	0.60 633	0.98 614	0.87 625	0.67 579	0.83 607	0.96 637	0.60 572	1.67 573	0.97 588	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.17 503	0.36 594	0.24 503

Wz-Net-MNSev	0.65 545	0.97 611	2.19 513	0.36 478	0.33 517	0.90 635	0.60 633	0.92 565	0.81 612	0.75 610	0.72 581	0.73 553	0.65 593	1.39 525	0.71 551	0.16 544	0.13 467	0.14 497	0.14 433	0.24 465	0.18 396

CSP-Net	0.50 420	0.39 304	1.25 200	0.29 298	0.23 358	0.77 594	0.35 514	0.86 512	0.57 381	0.59 517	0.59 473	0.65 500	0.40 434	1.77 590	0.44 445	0.16 544	0.11 407	0.10 244	0.10 254	0.20 400	0.14 277

ICVP	0.46 366	0.29 188	2.41 556	0.33 407	0.22 337	0.59 418	0.55 618	0.75 403	0.50 306	0.44 339	0.60 489	0.49 413	0.35 378	0.53 350	0.37 393	0.16 544	0.16 535	0.14 497	0.11 329	0.15 272	0.15 320
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 494	0.61 441	1.83 393	0.35 457	0.30 470	0.64 503	0.37 531	0.90 544	0.68 506	0.59 517	0.55 443	0.68 524	0.54 544	1.91 625	0.46 451	0.16 544	0.15 517	0.16 547	0.15 460	0.23 448	0.13 248

GwcNet	0.69 569	0.71 493	3.12 671	0.36 478	0.45 616	0.81 611	0.44 575	0.86 512	0.84 619	0.60 527	0.74 587	0.82 594	0.49 529	1.65 570	0.66 537	0.16 544	0.15 517	0.15 528	0.15 460	0.31 544	0.24 503

DSFCA	0.54 464	0.35 265	1.41 244	0.28 261	0.28 442	0.79 603	0.88 678	0.76 415	0.70 525	0.72 601	0.66 542	0.67 517	0.57 559	1.17 502	0.63 529	0.16 544	0.14 486	0.13 458	0.14 433	0.16 310	0.13 248

DMCA-RVC	0.62 526	0.96 603	2.63 607	0.36 478	0.90 686	0.56 363	0.31 467	0.69 355	0.57 381	0.68 585	0.52 408	0.59 470	0.56 553	1.23 509	0.53 490	0.16 544	0.38 667	0.20 607	0.15 460	0.20 400	0.15 320

STTStereo	0.51 437	0.69 485	2.14 503	0.36 478	0.30 470	0.61 450	0.32 490	0.77 427	0.60 407	0.60 527	0.54 433	0.67 517	0.43 474	0.86 457	0.42 430	0.16 544	0.15 517	0.17 568	0.20 550	0.16 310	0.15 320

NaN_ROB	1.14 664	0.94 593	2.96 654	0.53 625	0.56 649	1.13 669	0.99 685	0.98 614	1.00 650	1.09 665	0.87 618	0.77 573	1.06 664	5.90 734	2.72 696	0.16 544	0.23 615	0.16 547	0.24 574	0.22 433	0.36 610

MDST_ROB	1.17 669	0.42 331	3.87 697	0.54 630	0.44 605	4.11 727	0.58 629	1.31 684	0.84 619	2.12 705	1.12 657	0.98 641	0.71 609	4.24 724	0.99 596	0.16 544	0.14 486	0.19 597	0.17 503	0.18 362	0.35 602

ETE_ROB	0.60 513	0.71 493	1.55 280	0.37 502	0.25 397	0.69 549	0.51 603	1.47 692	0.70 525	0.80 623	0.69 562	0.85 605	0.49 529	1.36 522	0.58 517	0.16 544	0.13 467	0.19 597	0.16 483	0.21 416	0.23 489

S	0.44 330	0.42 331	1.08 165	0.27 228	0.24 373	0.66 524	0.28 420	0.53 246	0.46 263	0.45 350	0.56 455	0.33 286	0.39 425	0.31 143	0.30 318	0.17 559	0.11 407	0.19 597	0.20 550	0.52 665	1.29 714

MSAF-DinoV2	3.10 721	1.86 712	10.68 739	3.61 733	0.30 470	3.34 721	0.82 675	2.81 723	1.79 707	0.80 623	0.87 618	1.56 692	1.10 667	26.49 767	1.96 671	0.17 559	0.13 467	0.19 597	1.63 729	0.92 694	0.99 703

test_sample7	0.47 382	0.33 238	1.49 267	0.34 440	0.20 291	0.51 294	0.30 454	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.17 559	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.19 384	0.18 396

CASS	0.39 272	0.30 206	1.61 292	0.32 380	0.17 184	0.53 324	0.24 326	0.70 363	0.49 295	0.59 517	0.54 433	0.40 335	0.40 434	0.41 252	0.30 318	0.17 559	0.10 352	0.14 497	0.11 329	0.18 362	0.17 376
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 311	0.96 603	1.77 352	0.31 350	0.17 184	0.57 382	0.26 375	0.49 201	0.68 506	0.41 321	0.40 300	0.34 294	0.27 287	0.45 290	0.40 419	0.17 559	0.10 352	0.13 458	0.12 370	0.21 416	0.12 205

pcwnet_v2	0.64 537	0.49 382	4.41 708	0.32 380	0.27 428	0.60 430	0.25 351	0.97 610	0.88 629	0.59 517	0.70 572	0.63 486	0.55 549	0.66 408	0.37 393	0.17 559	0.15 517	0.15 528	0.14 433	0.21 416	0.23 489

APVNet	0.70 573	0.67 478	2.71 619	0.38 519	0.36 552	0.85 623	0.43 564	0.91 556	0.68 506	0.55 465	0.69 562	0.75 565	0.55 549	2.31 660	0.78 566	0.17 559	0.17 555	0.24 633	0.19 537	0.33 562	0.23 489

FADNet-RVC	0.61 521	1.26 673	2.12 496	0.33 407	0.26 415	0.59 418	0.29 445	0.86 512	0.62 443	0.45 350	0.50 387	0.62 484	0.46 503	1.73 582	0.55 500	0.17 559	0.20 591	0.17 568	0.18 517	0.59 671	0.28 543

ADCL	0.99 649	0.79 538	2.43 562	0.39 529	0.32 502	1.50 684	1.90 720	0.92 565	0.97 646	1.26 684	1.27 665	1.00 646	1.42 689	1.14 498	3.31 708	0.17 559	0.14 486	0.22 619	0.21 558	0.30 536	0.22 462

PA-Net	0.84 630	1.00 623	3.49 691	0.63 659	0.40 586	0.70 555	0.52 606	0.86 512	0.84 619	0.52 423	0.59 473	0.70 541	0.54 544	2.35 663	2.23 685	0.17 559	0.27 642	0.19 597	0.28 597	0.22 433	0.36 610
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 600	0.84 556	2.01 469	0.40 541	0.25 397	0.74 576	0.66 648	0.87 523	0.73 560	0.71 598	1.07 654	0.84 601	0.59 568	2.71 698	1.15 622	0.17 559	0.16 535	0.44 677	0.16 483	0.31 544	0.20 432

AdaStereo	0.44 330	0.38 291	1.79 376	0.34 440	0.20 291	0.57 382	0.28 420	0.92 565	0.69 515	0.52 423	0.55 443	0.61 480	0.33 367	0.48 318	0.39 411	0.17 559	0.08 203	0.17 568	0.11 329	0.18 362	0.12 205
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.
PSMNet_ROB	0.66 551	1.01 627	2.33 540	0.38 519	0.31 491	0.72 563	0.55 618	0.86 512	0.69 515	0.54 447	0.60 489	0.75 565	0.47 513	2.00 636	0.82 573	0.17 559	0.13 467	0.19 597	0.19 537	0.24 465	0.27 535

SE	0.33 203	0.44 349	0.89 119	0.29 298	0.15 113	0.50 279	0.24 326	0.50 210	0.34 87	0.34 274	0.46 339	0.27 227	0.36 384	0.28 95	0.29 295	0.18 572	0.08 203	0.12 395	0.15 460	0.41 628	0.32 584

TCMNet	0.66 551	0.85 561	2.55 600	0.50 610	0.52 640	0.72 563	0.39 544	0.87 523	0.72 545	0.58 503	0.68 553	0.63 486	0.46 503	1.70 577	0.63 529	0.18 572	0.18 567	0.23 626	0.18 517	0.38 610	0.27 535

rvit_0105_6	0.31 185	0.29 188	1.00 149	0.31 350	0.18 232	0.35 80	0.25 351	0.51 221	0.61 425	0.25 194	0.28 188	0.32 274	0.25 246	0.39 239	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.14 244	0.13 248

rvit_0105_5	0.36 237	0.39 304	1.48 264	0.30 320	0.18 232	0.41 152	0.30 454	0.64 325	0.62 443	0.30 250	0.33 249	0.37 310	0.29 329	0.41 252	0.28 280	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.15 460	0.15 272	0.14 277

rvit_0105_4	0.35 227	0.35 265	1.45 255	0.31 350	0.18 232	0.37 103	0.28 420	0.59 290	0.62 443	0.27 228	0.31 228	0.35 298	0.27 287	0.43 265	0.25 240	0.18 572	0.16 535	0.15 528	0.13 404	0.15 272	0.12 205

rvit_0105_3	0.39 272	0.47 373	1.46 257	0.33 407	0.19 269	0.45 199	0.35 514	0.69 355	0.65 480	0.37 293	0.37 272	0.40 335	0.31 350	0.44 274	0.30 318	0.18 572	0.17 555	0.17 568	0.18 517	0.15 272	0.15 320

SACVNet	0.60 513	0.74 511	1.90 426	0.37 502	0.28 442	0.64 503	0.37 531	0.86 512	0.61 425	0.65 573	0.62 501	0.69 531	0.44 482	2.08 645	0.42 430	0.18 572	0.14 486	0.16 547	0.15 460	0.38 610	0.24 503

Anonymous3	0.42 311	0.35 265	2.09 487	0.33 407	0.24 373	0.72 563	0.31 467	0.74 392	0.55 365	0.35 280	0.40 300	0.33 286	0.29 329	0.44 274	0.28 280	0.18 572	0.18 567	0.13 458	0.13 404	0.17 334	0.17 376

aanetorigin	0.77 608	0.80 540	2.59 603	0.43 564	0.44 605	0.58 399	1.01 690	0.57 275	0.68 506	1.53 698	1.23 663	0.81 589	1.08 665	1.07 483	1.07 610	0.18 572	0.15 517	0.17 568	0.21 558	0.54 668	0.30 564

FAT-Stereo	0.70 573	0.54 412	2.88 643	0.36 478	0.29 452	0.62 471	0.54 614	0.97 610	0.87 625	0.76 613	0.92 626	0.94 634	0.80 629	1.84 610	0.57 512	0.18 572	0.19 580	0.17 568	0.16 483	0.22 433	0.25 515

S-Stereo	0.80 616	0.69 485	3.89 698	0.39 529	0.37 564	0.69 549	0.70 660	0.94 582	0.98 649	0.62 547	0.91 624	0.83 596	0.60 572	2.37 664	0.66 537	0.18 572	0.21 601	0.17 568	0.18 517	0.30 536	0.35 602

RTSC	0.72 585	1.00 623	2.22 519	0.40 541	0.29 452	0.82 614	0.31 467	0.96 601	1.10 664	0.92 649	0.81 602	0.78 577	0.58 565	1.23 509	1.55 655	0.18 572	0.17 555	0.14 497	0.17 503	0.43 637	0.30 564

DANet	0.80 616	0.65 469	2.21 515	1.19 700	0.48 629	0.74 576	1.25 703	0.89 538	1.53 696	0.89 644	0.71 576	0.96 637	0.56 553	1.83 605	0.96 587	0.18 572	0.16 535	0.19 597	0.16 483	0.26 500	0.29 551
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 670	1.21 666	3.33 688	0.38 519	0.27 428	1.73 696	0.85 676	1.10 666	2.49 723	1.16 670	1.83 688	1.72 694	1.50 693	2.37 664	2.84 699	0.18 572	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.32 553	0.32 584

PWC_ROB	0.70 573	0.94 593	1.88 414	0.39 529	0.39 576	0.62 471	0.30 454	0.98 614	0.94 642	0.91 648	1.29 668	0.77 573	0.62 586	1.62 568	1.03 606	0.18 572	0.11 407	0.18 590	0.13 404	0.51 661	0.22 462

CBMV	0.71 582	0.76 515	2.64 609	0.33 407	0.20 291	0.78 599	0.79 670	0.98 614	0.78 597	0.85 641	0.71 576	0.86 612	1.10 667	1.46 537	0.62 527	0.18 572	0.20 591	0.21 616	0.19 537	0.25 479	0.33 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S0	0.40 282	0.69 485	1.02 153	0.30 320	0.19 269	0.61 450	0.35 514	0.48 190	0.31 45	0.34 274	0.50 387	0.32 274	0.32 359	0.34 186	0.36 385	0.19 588	0.14 486	0.17 568	0.20 550	0.46 649	0.65 672

YMNet	0.62 526	0.72 498	1.93 438	0.41 549	0.41 595	0.87 629	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 608	0.81 602	0.83 596	0.46 503	0.86 457	0.93 582	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 628	0.21 447

YMNet_1	0.62 526	0.72 498	1.93 438	0.41 549	0.41 595	0.87 629	0.43 564	0.87 523	0.71 535	0.74 608	0.81 602	0.83 596	0.46 503	0.86 457	0.93 582	0.19 588	0.22 607	0.20 607	0.17 503	0.41 628	0.21 447

WZ-Net	0.92 642	1.31 677	3.76 695	0.41 549	0.36 552	0.86 625	0.71 661	1.00 635	1.06 659	0.82 634	0.92 626	1.06 659	1.05 662	2.16 652	1.61 657	0.19 588	0.13 467	0.15 528	0.16 483	0.32 553	0.28 543

FTStereo	0.76 604	0.18 7	2.35 545	0.71 666	0.21 308	0.73 570	1.79 719	0.57 275	0.53 343	1.07 663	1.63 684	1.29 679	2.13 708	0.75 432	0.29 295	0.19 588	0.08 203	0.12 395	0.11 329	0.11 151	0.40 632

LMCR-Stereo	0.52 451	0.71 493	2.39 552	0.40 541	0.21 308	0.74 576	0.31 467	1.02 646	0.64 464	0.61 536	0.63 514	0.39 326	0.51 534	0.62 387	0.42 430	0.19 588	0.09 299	0.12 395	0.09 210	0.23 448	0.12 205

psmorigin	1.36 682	0.60 436	13.80 748	0.37 502	0.29 452	0.62 471	0.33 500	0.77 427	0.61 425	0.96 655	0.88 621	1.17 674	0.73 615	4.00 721	0.86 578	0.19 588	0.22 607	0.17 568	0.18 517	0.24 465	0.29 551

stereogan	0.69 569	0.51 394	2.44 564	0.39 529	0.39 576	1.01 651	0.41 553	0.94 582	0.92 640	0.73 605	0.85 614	1.15 671	0.69 605	1.57 557	0.53 490	0.19 588	0.18 567	0.20 607	0.16 483	0.36 594	0.24 503

CVANet_RVC	0.65 545	0.80 540	2.13 498	0.36 478	0.26 415	0.62 471	0.42 557	0.84 493	0.72 545	0.69 587	0.68 553	0.68 524	0.52 539	2.64 691	0.42 430	0.19 588	0.12 441	0.22 619	0.17 503	0.37 603	0.15 320

NVstereo2D	0.58 499	0.40 312	2.03 477	0.35 457	0.35 543	0.69 549	0.39 544	0.91 556	0.80 605	0.47 363	0.53 421	0.67 517	0.46 503	1.99 635	0.48 466	0.19 588	0.11 407	0.17 568	0.13 404	0.25 479	0.25 515

DeepPruner_ROB	0.50 420	0.70 491	1.94 448	0.29 298	0.26 415	0.63 489	0.31 467	0.80 463	0.48 287	0.61 536	0.55 443	0.66 507	0.38 411	0.98 471	0.40 419	0.19 588	0.14 486	0.14 497	0.14 433	0.23 448	0.17 376

AANet	0.82 627	0.91 583	2.89 646	0.34 440	0.29 452	0.63 489	0.38 538	0.81 467	1.31 680	1.33 687	1.39 675	1.26 678	1.14 671	1.32 517	0.97 588	0.20 599	0.17 555	0.18 590	0.19 537	0.33 562	0.31 574

MultiAttention	2.38 709	0.50 390	1.93 438	1.80 715	2.56 726	10.86 741	2.30 725	1.22 676	0.80 605	0.62 547	1.16 660	1.13 668	0.56 553	16.09 752	1.18 627	0.20 599	0.09 299	0.43 676	1.62 728	0.94 695	1.58 723

rvit_105_1	0.44 330	0.54 412	1.46 257	0.36 478	0.24 373	0.51 294	0.45 583	0.75 403	0.74 564	0.45 350	0.44 326	0.44 370	0.36 384	0.62 387	0.38 400	0.20 599	0.18 567	0.18 590	0.22 569	0.18 362	0.18 396

rvit_stereo_0075_2	0.40 282	0.40 312	1.88 414	0.33 407	0.32 502	0.41 152	0.22 248	0.58 281	0.53 343	0.38 303	0.51 393	0.40 335	0.27 287	0.44 274	0.29 295	0.20 599	0.15 517	0.22 619	0.15 460	0.18 362	0.23 489

Wz-Net-TNSev	0.91 640	1.73 704	3.08 665	0.36 478	0.31 491	1.00 650	0.71 661	1.06 659	0.97 646	0.71 598	0.72 581	1.09 663	0.87 641	2.42 673	1.59 656	0.20 599	0.20 591	0.16 547	0.20 550	0.44 646	0.35 602

Syn2CoEx	0.70 573	1.07 642	2.74 628	0.43 564	0.30 470	0.64 503	0.42 557	0.99 626	0.78 597	0.62 547	0.78 598	0.74 559	0.72 612	1.92 629	0.61 525	0.20 599	0.17 555	0.19 597	0.15 460	0.29 524	0.22 462

TDLM	0.67 556	0.92 585	1.76 343	0.37 502	0.24 373	0.66 524	0.56 623	0.82 475	0.74 564	1.16 670	0.62 501	0.61 480	0.48 522	2.70 696	0.50 476	0.20 599	0.11 407	0.35 662	0.14 433	0.32 553	0.16 355

NCCL2	0.65 545	0.94 593	1.96 460	0.43 564	0.30 470	0.71 557	0.68 654	0.84 493	0.65 480	0.70 593	0.60 489	0.86 612	0.54 544	1.56 553	0.57 512	0.20 599	0.16 535	0.67 692	0.25 580	0.22 433	0.24 503

GASNet	0.73 594	1.47 688	3.04 662	0.47 596	0.33 517	0.57 382	0.34 506	0.91 556	0.75 578	0.58 503	0.58 470	0.74 559	0.55 549	2.03 637	0.65 536	0.21 607	0.15 517	0.19 597	0.17 503	0.51 661	0.28 543

edge stereo	0.81 624	0.73 506	3.30 685	0.37 502	1.21 706	0.62 471	0.39 544	0.93 573	0.79 602	0.80 623	0.88 621	1.14 670	0.71 609	2.18 653	0.71 551	0.21 607	0.20 591	0.26 641	0.18 517	0.38 610	0.26 526

SHD	0.72 585	0.77 525	2.36 548	0.45 585	0.40 586	0.71 557	0.32 490	1.02 646	1.25 675	1.07 663	0.84 610	0.90 622	0.73 615	1.09 486	0.98 591	0.21 607	0.18 567	0.20 607	0.21 558	0.32 553	0.31 574

RTS	1.21 671	1.31 677	6.39 724	0.52 619	0.51 638	1.61 688	0.79 670	1.03 653	1.37 684	1.13 667	1.30 669	1.10 665	0.85 637	2.65 692	2.08 678	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 637	0.32 584

RTSA	1.21 671	1.31 677	6.39 724	0.52 619	0.51 638	1.61 688	0.79 670	1.03 653	1.37 684	1.13 667	1.30 669	1.10 665	0.85 637	2.65 692	2.08 678	0.21 607	0.24 619	0.18 590	0.18 517	0.43 637	0.32 584

ADCMid	0.96 648	1.32 680	2.74 628	0.38 519	0.35 543	0.99 647	0.58 629	0.94 582	0.86 622	1.23 680	1.01 643	1.01 648	1.00 657	1.05 481	3.97 715	0.21 607	0.19 580	0.42 673	0.32 628	0.40 625	0.29 551

ADCS	1.05 658	1.36 685	2.98 658	0.42 560	0.36 552	0.96 643	0.81 674	1.06 659	1.12 667	1.25 681	0.97 637	1.08 661	0.90 647	1.25 513	4.86 724	0.21 607	0.21 601	0.22 619	0.23 572	0.36 594	0.38 620

AnyNet_C32	1.00 653	1.33 682	2.53 589	0.49 606	0.54 643	1.15 671	1.14 698	0.91 556	0.89 633	1.11 666	0.95 634	0.87 614	0.93 649	1.50 546	4.07 717	0.21 607	0.20 591	0.25 638	0.24 574	0.38 610	0.33 595

ADCPNet	0.99 649	0.99 621	3.93 701	0.37 502	0.68 671	1.36 678	0.62 642	0.87 523	0.76 588	0.78 619	0.81 602	1.08 661	1.18 673	1.14 498	2.49 693	0.21 607	0.69 706	0.21 616	0.95 715	0.29 524	0.37 617

LSM	3.31 723	1.11 647	5.29 715	9.40 739	30.65 764	0.84 619	1.12 697	0.91 556	1.22 673	1.36 688	2.19 697	0.93 630	0.83 633	1.66 571	0.90 579	0.21 607	0.31 651	0.24 633	0.28 597	0.39 620	6.33 744

XPNet_ROB	0.61 521	0.72 498	1.66 301	0.37 502	0.27 428	0.67 531	0.47 594	0.89 538	0.71 535	0.78 619	0.70 572	0.81 589	0.53 541	1.70 577	0.76 562	0.21 607	0.16 535	0.16 547	0.15 460	0.20 400	0.21 447

LALA_ROB	0.60 513	0.76 515	1.69 307	0.36 478	0.29 452	0.79 603	0.55 618	0.94 582	0.77 593	0.81 629	0.67 545	0.94 634	0.49 529	0.99 472	0.73 558	0.21 607	0.15 517	0.20 607	0.18 517	0.23 448	0.21 447

SGM-Forest	1.04 657	0.42 331	3.59 694	0.41 549	0.32 502	1.05 656	1.32 706	0.94 582	0.83 616	1.16 670	2.23 700	1.03 652	1.39 687	2.49 682	2.35 689	0.21 607	0.21 601	0.20 607	0.19 537	0.23 448	0.32 584
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.75 600	0.29 188	5.48 717	0.32 380	0.19 269	1.18 674	0.62 642	0.86 512	0.74 564	0.37 293	0.51 393	0.53 429	0.29 329	2.10 649	0.35 379	0.22 620	0.23 615	0.12 395	0.16 483	0.22 433	0.19 413

AF-Net	0.69 569	0.92 585	2.21 515	0.41 549	0.40 586	0.68 543	0.40 547	1.02 646	0.86 622	0.69 587	1.03 648	1.04 655	0.84 636	1.19 503	0.78 566	0.22 620	0.14 486	0.25 638	0.17 503	0.30 536	0.18 396

CBMV_ROB	0.76 604	0.42 331	2.68 614	0.33 407	0.22 337	0.74 576	0.47 594	0.96 601	0.76 588	1.04 662	0.96 635	0.88 618	0.93 649	2.06 641	1.19 629	0.22 620	0.24 619	0.27 642	0.25 580	0.25 479	0.28 543

MeshStereo	1.21 671	1.15 657	3.01 661	0.34 440	0.28 442	1.10 666	0.69 657	1.35 686	1.01 652	2.71 725	2.41 703	2.96 710	1.45 690	2.80 702	1.40 648	0.22 620	0.22 607	0.22 619	0.19 537	0.50 659	0.26 526
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
Selective-IGEV-i16pb	0.86 632	0.33 238	6.08 720	0.32 380	0.21 308	1.08 664	0.68 654	1.06 659	0.92 640	0.43 332	0.76 593	0.66 507	0.46 503	2.31 660	0.50 476	0.23 624	0.25 632	0.14 497	0.19 537	0.26 500	0.24 503

ISRNet	0.47 382	0.44 349	1.55 280	0.37 502	0.31 491	0.49 265	0.19 130	0.75 403	0.66 495	0.63 556	0.71 576	0.67 517	0.39 425	0.58 367	0.44 445	0.23 624	0.16 535	0.21 616	0.20 550	0.21 416	0.25 515

HBP-ISP	0.76 604	1.30 676	3.19 678	0.35 457	0.26 415	0.85 623	0.54 614	1.03 653	0.72 545	0.80 623	0.69 562	0.68 524	0.83 633	2.04 639	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.29 652	0.25 580	0.28 517	0.24 503

FINET	0.65 545	0.95 600	3.06 664	0.35 457	0.40 586	0.58 399	0.48 598	0.92 565	1.10 664	0.57 485	0.68 553	0.47 399	0.44 482	1.15 500	0.60 522	0.23 624	0.21 601	0.17 568	0.15 460	0.26 500	0.25 515

hitnet-ft	0.67 556	0.80 540	1.90 426	0.28 261	0.22 337	0.69 549	0.36 522	0.85 502	0.65 480	0.56 474	0.84 610	1.03 652	0.95 655	2.32 662	0.55 500	0.23 624	0.14 486	0.41 672	0.13 404	0.24 465	0.17 376

RGC	0.71 582	0.97 611	2.18 511	0.44 571	0.44 605	0.73 570	0.40 547	0.94 582	0.71 535	0.71 598	1.04 651	1.01 648	0.71 609	1.74 584	0.70 548	0.23 624	0.18 567	0.28 645	0.26 588	0.29 524	0.27 535

Nwc_Net	0.68 564	0.83 554	2.53 589	0.41 549	0.39 576	0.77 594	0.38 538	1.01 643	0.70 525	0.60 527	0.99 640	0.98 641	0.68 603	1.41 529	0.63 529	0.23 624	0.15 517	0.23 626	0.25 580	0.23 448	0.18 396

DeepPrunerF	0.86 632	0.86 564	2.91 651	0.45 585	0.50 632	0.64 503	0.48 598	1.14 671	2.64 725	0.63 556	0.61 496	0.65 500	0.62 586	2.21 655	1.31 640	0.23 624	0.19 580	0.30 653	0.28 597	0.36 594	0.25 515

NOSS_ROB	0.64 537	0.65 469	1.62 294	0.46 591	0.25 397	0.67 531	0.30 454	0.93 573	0.77 593	0.59 517	0.57 464	0.77 573	0.38 411	2.78 700	0.44 445	0.23 624	0.24 619	0.28 645	0.26 588	0.27 511	0.39 626

UDGNet	0.44 330	1.02 632	1.74 327	0.35 457	0.19 269	0.58 399	0.23 289	0.49 201	0.66 495	0.41 321	0.38 286	0.34 294	0.29 329	0.53 350	0.30 318	0.24 633	0.10 352	0.37 668	0.19 537	0.27 511	0.15 320

FADNet-RVC-Resample	0.67 556	1.16 662	3.16 674	0.37 502	0.29 452	0.62 471	0.38 538	0.86 512	0.63 456	0.51 414	0.50 387	0.57 460	0.45 487	1.57 557	0.49 471	0.24 633	0.32 656	0.23 626	0.19 537	0.27 511	0.62 669

SAMSARA	0.91 640	0.97 611	2.22 519	0.80 675	0.58 653	1.32 676	1.31 705	1.01 643	0.94 642	1.36 688	0.87 618	1.38 684	0.90 647	1.72 581	1.02 603	0.24 633	0.30 650	0.22 619	0.25 580	0.36 594	0.35 602

XQC	0.73 594	0.98 616	2.39 552	0.46 591	0.35 543	0.81 611	0.46 586	1.00 635	1.00 650	0.80 623	0.69 562	0.88 618	0.74 620	1.32 517	1.20 630	0.24 633	0.16 535	0.23 626	0.20 550	0.41 628	0.33 595

PS-NSSS	0.63 533	1.00 623	1.81 383	0.30 320	0.31 491	0.63 489	0.34 506	0.98 614	0.69 515	0.54 447	0.74 587	0.51 420	0.41 445	2.43 676	0.48 466	0.24 633	0.17 555	0.27 642	0.18 517	0.27 511	0.21 447

IGEV-RUCA	2.28 707	0.30 206	1.15 179	0.40 541	1.86 721	2.06 709	1.90 720	1.36 687	1.80 709	3.70 733	3.76 729	5.02 727	8.19 741	2.12 650	1.63 658	0.25 638	0.76 711	2.72 739	1.91 730	2.39 727	2.36 732

RP	0.67 556	0.82 549	1.94 448	0.43 564	0.44 605	0.65 517	0.45 583	0.89 538	0.82 613	0.66 575	0.92 626	0.99 644	0.76 623	1.55 552	0.66 537	0.25 638	0.18 567	0.23 626	0.20 550	0.31 544	0.22 462

G-Net	0.99 649	0.64 462	2.76 630	0.57 645	0.67 669	2.03 707	0.72 664	0.76 415	0.67 504	1.14 669	2.56 706	1.30 682	1.02 659	1.48 545	1.74 665	0.25 638	0.24 619	0.24 633	0.26 588	0.37 603	0.31 574

AnyNet_C01	1.14 664	1.49 689	4.23 706	0.54 630	0.53 641	1.51 685	1.37 709	1.04 657	1.07 660	1.17 676	1.33 672	1.15 671	1.08 665	1.61 567	2.74 697	0.25 638	0.22 607	0.28 645	0.24 574	0.48 653	0.40 632

SME	0.53 457	1.10 644	1.55 280	0.35 457	0.20 291	0.65 517	0.25 351	0.67 346	0.48 287	0.47 363	0.49 377	0.35 298	0.36 384	1.79 595	0.51 482	0.26 642	0.10 352	0.12 395	0.13 404	0.45 647	0.25 515

PVD	0.90 639	0.85 561	2.15 504	0.53 625	0.50 632	0.99 647	0.56 623	1.15 674	1.64 700	1.41 694	1.41 678	1.11 667	1.13 670	1.35 521	1.31 640	0.26 642	0.28 645	0.28 645	0.26 588	0.37 603	0.49 651

DPSNet	0.86 632	0.60 436	2.34 542	0.58 647	0.36 552	1.07 662	0.75 666	1.30 683	1.05 656	0.70 593	0.68 553	0.94 634	1.29 676	2.08 645	1.82 668	0.26 642	0.23 615	0.16 547	0.17 503	0.48 653	0.40 632

FBW_ROB	0.83 628	0.77 525	1.77 352	0.44 571	0.30 470	0.87 629	0.46 586	1.10 666	0.91 636	0.81 629	0.75 590	1.01 648	0.61 581	3.66 719	1.23 634	0.26 642	0.23 615	0.36 664	0.25 580	0.27 511	0.62 669

CSAN	1.25 675	1.12 648	3.04 662	0.51 615	0.37 564	1.06 657	1.15 699	1.22 676	1.08 661	1.17 676	1.91 690	1.04 655	1.31 679	5.96 735	2.43 692	0.26 642	0.22 607	0.24 633	0.24 574	0.31 544	0.30 564

WCMA_ROB	1.12 661	0.83 554	2.66 612	0.58 647	0.34 530	1.17 673	0.71 661	0.93 573	0.94 642	1.74 701	2.63 709	3.09 712	1.71 701	1.70 577	1.84 669	0.26 642	0.21 601	0.20 607	0.21 558	0.28 517	0.43 639

dad	0.51 437	1.01 627	1.74 327	0.29 298	0.19 269	0.60 430	0.26 375	0.52 237	0.75 578	0.63 556	0.63 514	0.63 486	0.33 367	0.85 454	0.47 460	0.27 648	0.15 517	0.40 671	0.18 517	0.22 433	0.14 277

NCC-stereo	0.79 614	0.94 593	2.42 558	0.59 652	0.45 616	1.90 699	0.46 586	0.99 626	0.72 545	0.64 566	0.84 610	0.91 624	0.73 615	1.80 600	1.00 597	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 622	0.24 465	0.22 462

Abc-Net	0.79 614	0.94 593	2.42 558	0.59 652	0.45 616	1.90 699	0.46 586	0.99 626	0.72 545	0.64 566	0.84 610	0.91 624	0.73 615	1.80 600	1.00 597	0.27 648	0.19 580	0.23 626	0.31 622	0.24 465	0.22 462
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 719	1.70 702	3.52 693	0.67 664	0.47 627	5.18 730	3.36 732	3.30 729	2.86 728	4.44 734	3.79 730	9.80 742	5.50 731	6.29 736	6.52 736	0.27 648	0.36 661	0.24 633	0.27 593	0.38 610	0.58 665

FSD					0.29 452	0.35 80	0.33 500	0.44 129	0.46 263	0.32 266	0.32 239	0.37 310	0.32 359	0.35 196	0.32 344	0.28 652	0.27 642	0.31 654	0.30 613	0.31 544

PFNet	0.60 513	0.33 238	2.47 574	0.41 549	0.55 646	0.62 471	0.27 400	0.61 308	0.63 456	0.61 536	0.56 455	0.45 379	0.32 359	1.88 622	1.14 620	0.28 652	0.09 299	0.12 395	0.16 483	0.26 500	0.20 432

FC-DCNN v2	1.54 693	0.58 431	2.80 637	0.44 571	0.39 576	2.05 708	0.66 648	1.90 710	1.84 711	2.79 727	2.97 716	4.41 724	3.07 719	2.65 692	2.30 688	0.29 654	0.26 635	0.31 654	0.30 613	0.32 553	0.38 620

FC-DCNN	1.49 691	0.59 434	2.88 643	0.44 571	0.39 576	1.97 704	0.66 648	1.67 701	1.70 703	2.72 726	2.89 713	4.22 720	2.97 718	2.55 687	2.19 683	0.29 654	0.26 635	0.31 654	0.30 613	0.32 553	0.39 626

MSMD_ROB	1.34 680	0.96 603	2.38 550	0.39 529	0.32 502	1.96 702	0.62 642	0.91 556	1.43 691	2.94 729	2.60 707	4.77 726	1.95 706	2.43 676	1.33 642	0.29 654	0.26 635	0.32 658	0.32 628	0.30 536	0.30 564

SDNR	1.22 674	0.80 540	2.71 619	0.33 407	1.48 714	1.98 706	0.23 289	1.93 711	2.44 721	0.89 644	2.52 704	1.36 683	0.51 534	3.65 718	1.93 670	0.30 657	0.31 651	0.22 619	0.16 483	0.33 562	0.36 610

FCDSN-DC	1.29 677	0.54 412	2.50 583	0.47 596	0.41 595	1.12 667	0.60 633	1.10 666	1.27 677	2.23 711	2.87 712	3.67 717	3.12 721	2.39 670	1.69 662	0.30 657	0.26 635	0.31 654	0.30 613	0.35 587	0.38 620
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PStereo	0.47 382	1.01 627	1.49 267	0.56 639	0.20 291	0.51 294	0.33 500	0.48 190	0.60 407	0.36 287	0.22 109	0.35 298	0.44 482	0.53 350	0.54 496	0.31 659	0.20 591	0.20 607	0.17 503	0.43 637	0.45 642

PWCDC_ROB	0.72 585	1.06 639	2.09 487	0.47 596	0.36 552	0.78 599	0.26 375	0.98 614	1.34 682	0.61 536	2.07 692	0.64 495	0.61 581	0.83 450	0.71 551	0.31 659	0.14 486	0.15 528	0.12 370	0.60 674	0.21 447

Anonymous_2	0.74 597	0.32 228	1.65 296	0.33 407	0.30 470	0.67 531	0.32 490	0.69 355	0.46 263	0.48 382	0.41 306	0.84 601	0.58 565	0.51 340	0.40 419	0.32 661	0.38 667	1.43 721	3.69 744	0.80 689	0.27 535

ccnet	0.71 582	0.41 322	1.59 286	0.40 541	0.45 616	1.06 657	0.55 618	0.98 614	0.71 535	0.88 642	0.97 637	0.82 594	0.88 645	1.68 574	0.94 584	0.32 661	0.26 635	0.32 658	0.27 593	0.34 574	0.30 564

GANetREF_RVC	0.75 600	1.15 657	2.46 568	0.47 596	0.26 415	0.83 617	0.61 637	0.97 610	0.89 633	0.62 547	0.61 496	0.72 549	0.59 568	2.42 673	0.55 500	0.32 661	0.25 632	0.36 664	0.24 574	0.39 620	0.31 574
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
PASM	0.72 585	0.68 481	1.91 432	0.47 596	0.44 605	0.60 430	0.51 603	0.76 415	0.80 605	0.77 617	0.67 545	0.87 614	0.61 581	2.40 671	0.67 541	0.32 661	0.35 659	0.36 664	0.41 662	0.45 647	0.39 626

PSMNet-RUCA	0.58 499	0.82 549	1.89 421	0.59 652	0.56 649	0.64 503	0.36 522	0.84 493	0.69 515	0.51 414	0.68 553	0.53 429	0.43 474	0.56 362	0.43 439	0.34 665	0.18 567	0.44 677	0.29 603	0.48 653	0.30 564

ELAS_RVC	1.37 684	0.78 535	3.21 680	0.55 637	0.50 632	1.49 683	2.48 728	1.48 693	1.71 704	2.13 708	2.09 693	2.07 699	2.56 714	1.90 624	2.02 675	0.35 666	0.36 661	0.37 668	0.34 636	0.49 657	0.47 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 685	0.79 538	2.86 641	0.53 625	0.50 632	2.81 718	2.20 724	1.61 700	1.50 695	2.28 713	2.35 701	1.82 695	2.13 708	1.73 582	2.22 684	0.35 666	0.37 663	0.35 662	0.35 640	0.49 657	0.47 647
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 564	1.00 623	2.09 487	0.33 407	0.25 397	0.58 399	0.32 490	0.81 467	0.80 605	0.61 536	0.94 632	0.80 586	0.41 445	2.46 679	1.02 603	0.36 668	0.14 486	0.10 244	0.09 210	0.23 448	0.22 462

PDISCO_ROB	0.75 600	1.06 639	2.11 492	0.64 660	0.59 655	1.13 669	0.43 564	1.14 671	1.05 656	0.64 566	0.71 576	0.96 637	0.61 581	1.21 504	0.76 562	0.37 669	0.18 567	0.27 642	0.24 574	0.56 670	0.32 584

Weightmod	0.43 320	0.56 423	0.91 127	0.26 202	0.22 337	0.56 363	0.22 248	0.45 144	0.38 157	0.30 250	0.72 581	0.38 319	0.32 359	0.61 386	0.33 357	0.40 670	0.14 486	0.10 244	0.10 254	0.52 665	1.06 708

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 655	1.67 698	2.32 537	0.47 596	0.39 576	1.47 681	0.95 682	0.95 596	0.91 636	0.84 637	0.94 632	1.05 657	0.60 572	2.95 706	0.72 555	0.41 671	0.72 710	0.32 658	0.55 685	0.74 683	1.22 712

PMTNet	0.31 185	0.35 265	1.30 213	0.20 10	0.14 81	0.57 382	0.25 351	0.46 153	0.42 217	0.27 228	0.32 239	0.27 227	0.24 230	0.39 239	0.23 199	0.43 672	0.07 85	0.08 70	0.05 1	0.18 362	0.07 12

coex-ft	5.95 736	1.67 698	60.57 774	0.34 440	0.30 470	0.77 594	0.69 657	0.74 392	4.41 732	19.22 756	2.15 696	1.62 693	7.97 740	1.81 603	8.96 741	0.44 673	2.08 737	0.18 590	0.19 537	0.38 610	4.62 737

Consistency-Raft	0.88 636	0.93 591	3.23 683	0.99 690	0.64 667	0.77 594	0.55 618	0.98 614	0.97 646	0.61 536	1.03 648	0.65 500	1.05 662	0.79 446	1.38 645	0.44 673	0.46 681	0.51 683	0.58 694	0.65 676	0.47 647

UDG	0.77 608	1.23 668	2.15 504	0.67 664	0.59 655	0.78 599	0.38 538	0.90 544	0.70 525	0.61 536	0.69 562	1.01 648	0.67 600	1.02 477	0.73 558	0.45 675	0.34 657	0.87 698	0.51 680	0.67 678	0.46 645

MADNet+	1.36 682	1.93 717	5.95 718	0.81 678	0.59 655	1.57 687	1.09 694	1.39 690	1.22 673	0.84 637	1.01 643	1.25 677	1.12 669	3.19 711	2.36 690	0.45 675	0.47 684	0.38 670	0.34 636	0.59 671	0.57 663

FADNet	0.64 537	1.22 667	2.06 479	0.32 380	0.30 470	0.66 524	0.29 445	0.88 532	0.72 545	0.44 339	0.48 360	0.66 507	0.57 559	1.84 610	0.45 450	0.46 677	0.20 591	0.17 568	0.19 537	0.59 671	0.24 503

NVStereoNet_ROB	1.16 668	0.95 600	2.54 595	0.58 647	0.55 646	0.78 599	0.63 645	1.00 635	1.08 661	1.03 660	4.07 732	1.48 688	1.22 674	2.88 705	1.27 638	0.50 678	0.46 681	0.54 684	0.62 698	0.50 659	0.63 671
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 697	1.63 694	3.92 699	0.73 667	1.21 706	4.38 728	3.35 731	1.59 698	1.20 672	1.26 684	1.52 681	2.37 704	1.88 705	3.23 712	3.00 700	0.53 679	0.47 684	0.48 680	0.49 676	1.29 710	0.97 697

SGM_RVC	1.89 700	0.92 585	2.50 583	0.96 689	0.93 689	1.63 690	1.37 709	1.52 696	12.43 743	1.85 702	1.69 685	2.40 706	1.74 702	2.81 703	1.71 663	0.53 679	0.47 684	0.42 673	0.47 671	0.74 683	0.74 679
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 608	1.12 648	1.88 414	0.76 671	0.69 672	0.84 619	0.43 564	0.85 502	0.65 480	0.67 579	0.75 590	0.91 624	0.52 539	1.03 479	0.57 512	0.54 681	0.37 663	0.95 704	0.52 683	0.71 682	0.57 663

DispFullNet	1.67 696	2.10 720	5.22 713	1.53 709	8.90 733	0.86 625	0.31 467	0.96 601	0.96 645	1.37 691	1.01 643	1.13 668	1.98 707	1.51 547	0.91 580	0.54 681	0.31 651	1.18 711	0.63 700	1.13 702	0.80 686

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 244	1.34 683	1.24 199	0.23 95	0.12 25	0.33 61	0.20 158	0.40 89	0.33 73	0.25 194	0.21 89	0.16 54	0.14 33	0.27 77	0.63 529	0.55 683	0.06 24	0.11 325	0.13 404	0.25 479	0.49 651

MANE	2.90 718	1.14 653	2.96 654	1.03 691	1.01 695	5.01 729	2.45 727	5.36 733	6.88 739	3.58 732	4.76 736	5.99 730	4.99 728	4.23 723	4.61 723	0.56 684	0.67 700	0.44 677	0.78 707	0.51 661	1.03 706

DualNet (step1)	0.59 507	0.62 447	1.93 438	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.11 491	0.38 400	0.61 685	0.14 486	0.87 698	0.56 688	0.25 479	0.23 489

test_sample9	0.94 644	0.62 447	1.93 438	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.93 573	0.66 495	0.57 485	0.51 393	0.55 440	0.45 487	1.91 625	2.55 694	0.61 685	4.16 743	0.87 698	0.56 688	0.25 479	0.23 489

test_sample8	1.12 661	0.62 447	1.93 438	0.27 228	0.22 337	0.68 543	0.31 467	0.95 596	0.61 425	1.18 678	0.56 455	2.53 707	1.31 679	1.91 625	2.55 694	0.61 685	4.16 743	0.87 698	0.56 688	0.25 479	0.23 489

anonymity	0.80 616	0.66 476	1.29 210	0.59 652	0.75 676	0.67 531	0.52 606	0.95 596	0.71 535	0.94 652	0.70 572	0.67 517	0.87 641	0.71 425	1.35 643	0.64 688	0.62 697	0.58 686	1.44 725	0.60 674	0.65 672

SPS-STEREO	1.07 659	1.13 651	2.88 643	0.65 662	0.69 672	0.99 647	0.68 654	1.05 658	0.87 625	1.36 688	1.23 663	1.46 687	0.94 652	1.87 613	1.72 664	0.66 689	0.61 696	0.58 686	0.57 691	0.65 676	0.77 684
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Weightmod_eth	0.39 272	0.45 359	0.99 148	0.28 261	0.28 442	0.39 126	0.23 289	0.46 153	0.36 135	0.28 235	0.63 514	0.33 286	0.36 384	0.76 436	0.27 266	0.67 690	0.10 352	0.10 244	0.09 210	0.47 651	0.22 462

MFMNet_re	0.92 642	1.28 674	2.53 589	0.82 679	0.76 679	0.90 635	0.75 666	0.98 614	1.04 655	1.03 660	1.05 652	0.84 601	0.94 652	0.83 450	0.72 555	0.68 691	0.60 695	0.63 690	0.60 697	0.77 687	0.74 679

WAO-7	1.48 690	1.63 694	2.49 579	0.93 685	0.75 676	1.72 695	1.10 695	1.84 709	1.96 714	1.43 695	2.54 705	1.97 697	1.61 697	3.06 708	2.08 678	0.69 692	0.66 699	0.94 703	0.74 705	0.80 689	0.69 676

SGM+DAISY	1.83 699	1.43 686	3.81 696	0.87 680	1.01 695	2.38 715	2.53 729	1.36 687	1.75 705	2.92 728	3.22 719	2.65 708	2.93 716	2.22 658	3.10 703	0.72 693	0.69 706	0.63 690	0.62 698	0.77 687	0.98 698

AIO-test2	0.49 408	1.15 657	1.96 460	0.42 560	0.37 564	0.50 279	0.23 289	0.79 459	0.70 525	0.33 270	0.53 421	0.27 227	0.22 187	0.67 409	0.29 295	0.73 694	0.08 203	0.13 458	0.17 503	0.17 334	0.18 396

CAS	0.35 227	0.25 113	1.30 213	0.79 674	0.34 530	0.51 294	0.23 289	0.46 153	0.39 172	0.22 139	0.31 228	0.20 125	0.17 85	0.28 95	0.23 199	0.73 694	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 81	0.37 617

GCST	0.72 585	1.10 644	2.15 504	1.11 697	0.59 655	0.62 471	0.19 130	0.75 403	0.53 343	0.56 474	0.63 514	0.47 399	0.31 350	1.11 491	0.33 357	0.75 696	0.45 679	0.84 697	0.64 701	0.69 679	0.54 657

SQANet	0.80 616	1.58 693	2.53 589	0.76 671	0.83 681	0.76 586	0.36 522	0.83 481	0.64 464	0.63 556	0.69 562	0.73 553	0.51 534	1.21 504	0.53 490	0.77 697	0.29 646	0.59 688	0.29 603	0.86 692	0.61 668

LE_ROB	4.43 727	1.35 684	9.38 734	2.79 728	3.93 728	2.43 716	3.46 733	2.68 721	11.19 741	11.66 747	4.73 735	5.26 728	10.46 743	4.50 726	9.49 742	0.82 698	0.69 706	1.34 718	0.98 716	0.75 685	0.76 683

ACVNet_2	1.42 688	1.81 707	3.23 683	1.08 693	0.92 688	1.32 676	0.85 676	1.49 694	1.69 702	1.19 679	1.73 686	2.13 700	1.03 660	2.50 683	1.40 648	0.91 699	0.53 691	1.00 707	0.55 685	2.11 724	0.85 690

DStereoSA	2.12 705	0.98 616	2.80 637	1.25 702	2.23 723	1.97 704	4.62 736	1.22 676	2.54 724	1.16 670	3.84 731	1.00 646	4.05 725	2.07 643	5.29 727	0.93 700	1.48 730	0.48 680	1.51 727	0.95 697	1.95 728

CC-Net-ROB	0.85 631	1.15 657	2.13 498	0.88 681	0.38 570	0.88 633	0.44 575	1.06 659	0.79 602	0.58 503	0.69 562	0.65 500	0.50 532	2.74 699	0.51 482	0.93 700	0.39 674	0.87 698	0.29 603	0.54 668	0.54 657

FADNet_RVC	0.81 624	1.14 653	2.42 558	0.30 320	0.24 373	0.71 557	0.24 326	0.95 596	0.61 425	0.44 339	0.56 455	0.59 470	0.42 463	1.52 549	0.68 544	0.94 702	0.96 718	0.28 645	1.00 717	0.90 693	1.36 716

WAO-6	1.58 695	1.54 691	2.32 537	1.14 699	1.00 694	2.30 713	1.03 691	1.82 708	2.85 727	1.25 681	2.61 708	2.20 701	1.56 695	2.47 681	1.99 674	0.95 703	0.67 700	1.19 714	0.83 710	1.08 699	0.88 695

otaku	1.03 656	1.68 700	2.72 621	0.95 687	0.73 675	1.03 654	0.59 631	0.99 626	0.86 622	0.69 587	1.61 682	0.98 641	0.64 591	1.46 537	1.14 620	0.95 703	0.46 681	0.72 695	0.40 659	1.24 708	0.78 685

Ntro	1.00 653	1.68 700	2.80 637	0.95 687	0.85 682	1.06 657	0.53 610	0.98 614	0.90 635	0.62 547	0.76 593	0.93 630	0.66 598	1.66 571	0.98 591	0.99 705	0.45 679	0.75 696	0.40 659	1.19 704	0.75 681

DStereoFS	2.23 706	2.10 720	2.47 574	1.61 710	1.88 722	3.81 723	2.06 723	1.95 712	3.33 729	2.38 715	3.31 721	2.37 704	4.92 727	2.45 678	3.27 706	1.03 706	1.27 729	0.55 685	1.04 718	0.70 680	2.05 729

MonStereo1	1.98 703	1.01 627	1.78 356	1.19 700	1.04 697	3.58 722	0.61 637	1.53 697	1.93 713	1.39 692	3.37 726	2.23 703	10.80 744	2.84 704	1.25 636	1.04 707	0.38 667	0.96 705	0.57 691	1.10 700	1.00 705

ACVNet_1	1.33 679	1.91 715	4.03 702	1.09 695	0.88 684	1.19 675	0.66 648	1.24 680	1.17 670	0.94 652	0.96 635	3.09 712	1.04 661	2.37 664	1.11 617	1.04 707	0.48 688	1.03 709	0.48 674	1.12 701	0.83 687

PWCK	1.49 691	1.90 714	3.22 682	1.09 695	0.54 643	1.71 694	1.73 718	1.49 694	1.53 696	1.44 696	1.80 687	1.82 695	1.30 678	3.34 714	1.76 666	1.07 709	0.56 693	0.97 706	0.58 694	1.38 714	0.65 672

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 608	1.04 634	2.06 479	0.94 686	0.35 543	0.89 634	0.40 547	0.85 502	0.63 456	0.55 465	0.63 514	0.75 565	0.38 411	2.38 667	0.48 466	1.10 710	0.31 651	0.36 664	0.21 558	0.53 667	0.55 660

Dean	1.79 698	1.83 708	3.92 699	1.29 703	1.07 700	1.55 686	1.00 688	1.95 712	2.33 719	1.47 697	4.19 733	4.26 723	1.33 682	2.21 655	1.48 652	1.14 711	0.68 704	1.18 711	0.74 705	1.24 708	0.98 698

RainbowNet	1.15 666	1.78 706	2.72 621	1.12 698	0.91 687	1.06 657	0.76 668	1.16 675	1.13 669	0.75 610	0.97 637	1.09 663	0.80 629	1.60 564	1.21 632	1.17 712	1.26 727	1.01 708	0.57 691	1.13 702	0.88 695

TorneroNet-64	2.65 711	1.83 708	3.30 685	1.46 707	1.20 705	3.89 724	0.99 685	3.51 731	6.71 738	2.56 717	4.60 734	4.22 720	3.85 724	3.33 713	3.14 704	1.19 713	0.65 698	1.39 720	0.79 709	3.31 732	1.15 710

DStereoO	0.99 649	0.66 476	1.67 303	0.75 670	0.99 693	0.73 570	1.33 707	0.94 582	0.91 636	0.70 593	1.06 653	0.75 565	1.75 703	0.95 468	2.39 691	1.20 714	0.41 677	0.48 680	0.59 696	0.85 691	0.60 667

IMH-64-1	1.39 685	1.64 696	1.86 407	1.36 704	1.11 701	1.39 679	1.19 701	1.76 704	1.45 693	1.16 670	2.21 698	1.53 689	1.38 685	1.98 632	1.52 653	1.29 715	0.67 700	1.27 715	0.69 702	1.29 710	0.98 698

IMH-64	1.39 685	1.64 696	1.86 407	1.36 704	1.11 701	1.39 679	1.19 701	1.76 704	1.45 693	1.16 670	2.21 698	1.53 689	1.38 685	1.98 632	1.52 653	1.29 715	0.67 700	1.27 715	0.69 702	1.29 710	0.98 698

TorneroNet	5.50 729	1.92 716	3.16 674	1.47 708	1.25 708	14.07 743	1.06 693	4.90 732	20.99 761	10.17 742	16.48 752	11.88 748	6.93 738	3.34 714	4.20 719	1.30 717	0.69 706	1.45 722	0.86 711	2.61 729	1.20 711

JetRed	3.29 722	4.93 733	10.17 738	1.45 706	1.72 719	7.44 737	5.05 737	3.06 724	2.12 718	2.41 716	2.39 702	2.99 711	2.37 711	3.51 717	6.44 735	1.32 718	1.90 735	1.37 719	1.23 724	2.21 725	1.76 725

UNDER WATER	2.74 713	1.85 710	4.54 709	1.81 717	1.44 711	2.34 714	1.40 712	3.24 726	6.60 737	2.60 718	2.76 711	5.75 729	5.24 730	3.02 707	4.01 716	1.45 719	0.81 713	1.59 726	1.06 719	1.80 719	1.51 721

UNDER WATER-64	2.47 710	1.89 713	4.86 711	1.82 718	1.44 711	3.18 720	1.57 717	2.62 719	5.64 734	2.05 704	2.13 695	4.13 719	3.76 723	2.62 690	3.42 711	1.47 720	0.85 715	1.57 725	1.07 720	1.82 720	1.49 718

KSHMR	4.10 725	1.97 718	5.27 714	1.71 713	1.47 713	1.96 702	1.28 704	3.19 725	17.33 756	2.12 705	15.91 750	9.18 741	1.57 696	8.42 739	1.98 673	1.52 721	1.26 727	1.67 727	1.19 722	1.67 717	1.40 717

notaker	2.66 712	2.07 719	3.31 687	2.61 727	1.43 709	1.76 697	1.11 696	2.76 722	1.79 707	2.26 712	11.53 747	3.96 718	4.29 726	3.09 709	2.76 698	1.55 722	0.88 716	1.70 728	1.07 720	2.00 723	1.35 715

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 680	1.70 702	2.50 583	0.56 639	0.40 586	2.15 711	0.99 685	1.24 680	1.26 676	1.02 659	1.10 656	1.29 679	0.88 645	3.10 710	1.08 611	1.66 723	0.83 714	0.68 693	0.88 712	1.57 715	1.80 727

BEATNet-Init1	12.10 746	11.19 745	27.29 767	2.99 729	3.51 727	21.84 760	11.10 746	14.34 753	13.83 751	20.34 757	20.33 757	26.35 769	20.03 755	19.06 758	14.80 754	1.74 724	1.81 732	2.05 731	2.49 740	3.69 734	3.12 734

ktn	4.35 726	2.10 720	2.89 646	1.80 715	1.49 715	2.13 710	1.41 714	2.26 717	12.72 744	11.41 746	16.43 751	11.15 744	3.75 722	4.36 725	3.18 705	1.82 725	0.98 720	1.73 729	1.21 723	2.97 731	1.27 713

MFN_U_SF_RVC	1.55 694	2.39 730	3.16 674	0.65 662	0.41 595	1.12 667	0.46 586	1.23 679	1.33 681	1.61 699	1.20 661	1.43 686	0.98 656	1.76 587	1.97 672	1.90 726	1.80 731	1.98 730	2.15 737	1.63 716	1.77 726

WAO-8	2.80 715	2.14 726	2.89 646	1.91 719	1.04 697	3.98 725	0.96 683	3.26 727	6.17 735	2.15 709	3.37 726	3.31 714	2.41 712	11.84 742	2.03 676	2.05 727	1.86 733	1.54 723	0.92 713	1.22 705	0.87 693

Venus	2.80 715	2.14 726	2.89 646	1.91 719	1.04 697	3.98 725	0.96 683	3.26 727	6.17 735	2.15 709	3.37 726	3.31 714	2.41 712	11.84 742	2.03 676	2.05 727	1.86 733	1.54 723	0.92 713	1.22 705	0.87 693

USTest	8.10 738	7.17 742	8.96 733	9.25 738	9.05 734	15.27 744	23.78 752	9.96 747	9.47 740	5.94 738	6.75 737	7.80 734	7.48 739	8.83 741	11.21 747	2.21 729	3.56 742	2.86 741	3.20 743	5.02 738	4.16 735

MADNet++	2.79 714	2.11 723	2.97 657	2.49 725	2.28 724	2.95 719	2.31 726	2.67 720	2.47 722	3.03 730	3.13 718	2.70 709	2.92 715	4.10 722	4.48 721	2.68 730	2.24 739	3.04 742	2.44 739	2.37 726	2.34 731

LVE	1.96 702	2.17 729	3.14 672	1.68 711	1.80 720	1.63 690	1.03 691	2.34 718	2.81 726	1.25 681	2.89 713	4.24 722	1.29 676	2.79 701	1.44 650	2.85 731	0.91 717	1.18 711	1.46 726	1.23 707	1.10 709

noway3	5.51 730	6.38 737	6.27 722	12.92 746	12.02 740	7.08 731	5.48 740	6.99 740	1.39 686	2.69 721	3.33 723	8.37 737	5.97 735	4.68 731	6.13 730	3.05 732	1.00 722	2.44 737	2.05 733	6.61 740	5.27 738

light-stereo	8.15 739	2.75 731	9.83 737	12.24 742	9.63 735	19.16 753	0.44 575	6.84 737	3.57 730	13.44 749	22.94 767	23.04 759	1.65 698	17.20 756	7.61 739	3.06 733	2.25 740	0.42 673	0.52 683	4.07 735	2.31 730

noway2	5.52 732	6.31 736	6.33 723	12.97 747	12.02 740	7.09 732	5.49 741	6.95 738	1.40 687	2.70 722	3.32 722	8.40 739	6.00 736	4.60 727	6.13 730	3.07 734	1.04 723	2.43 734	2.05 733	6.65 742	5.44 740

TCMNet-wrong-test	5.51 730	6.62 738	6.20 721	13.02 748	11.90 739	7.14 735	5.53 742	6.99 740	1.44 692	2.65 719	3.10 717	8.37 737	5.95 734	4.75 732	6.05 729	3.07 734	0.98 720	2.38 733	1.99 731	6.62 741	5.43 739

zzzz4	5.59 734	6.90 740	6.62 728	13.08 749	12.04 742	7.13 733	5.47 738	7.10 742	1.41 689	2.70 722	3.33 723	8.32 735	5.92 732	4.65 728	6.23 732	3.09 736	1.05 724	2.43 734	2.05 733	6.70 743	5.51 741

noway1	5.58 733	6.89 739	6.57 727	13.08 749	12.04 742	7.13 733	5.47 738	7.10 742	1.40 687	2.70 722	3.33 723	8.32 735	5.92 732	4.65 728	6.23 732	3.09 736	1.05 724	2.43 734	2.05 733	6.70 743	5.51 741

noway4	5.60 735	6.93 741	6.50 726	13.12 751	12.06 744	7.19 736	5.54 743	6.97 739	1.42 690	2.67 720	3.29 720	8.41 740	6.00 736	4.66 730	6.23 732	3.11 738	1.06 726	2.44 737	2.04 732	6.73 745	5.55 743

DGTPSM_ROB	8.89 741	5.62 734	12.25 743	5.92 735	11.32 737	8.54 738	24.18 753	6.40 735	13.49 747	5.15 735	11.46 745	6.19 732	10.92 745	7.00 737	13.72 748	4.47 739	7.65 746	3.92 743	7.45 750	4.38 736	7.87 749

DGSMNet	2.89 717	0.63 457	3.18 677	3.43 732	4.17 730	2.57 717	6.98 744	0.97 610	0.83 616	0.56 474	1.86 689	0.79 582	0.62 586	1.64 569	1.39 646	4.61 740	5.01 745	5.17 745	4.71 745	4.44 737	4.19 736

IMH	2.02 704	2.15 728	2.69 617	1.68 711	1.12 703	1.66 693	0.92 681	2.10 716	1.92 712	1.32 686	2.66 710	2.21 702	1.69 700	5.78 733	1.68 661	5.54 741	0.96 718	1.31 717	0.71 704	1.32 713	0.99 703

ACVNet-4b	1.93 701	1.85 710	4.10 704	1.07 692	0.86 683	1.15 671	0.53 610	1.06 659	1.12 667	0.64 566	1.09 655	1.99 698	0.70 607	2.20 654	9.86 745	5.62 742	0.41 677	1.03 709	0.55 685	1.86 721	0.85 690

tt	4.93 728	0.27 144	4.20 705	2.29 723	1.58 717	10.20 740	16.97 750	9.42 746	5.02 733	1.67 700	1.28 666	4.68 725	5.03 729	3.37 716	5.92 728	6.16 743	9.47 754	2.82 740	3.18 742	3.60 733	1.53 722

PML	23.15 755	16.83 750	7.78 730	5.49 734	9.93 736	51.13 771	104.50 777	5.76 734	13.62 749	37.30 777	105.93 777	30.86 770	23.50 761	12.07 744	7.87 740	6.30 744	2.12 738	6.32 750	2.43 738	10.44 751	2.90 733

DLNR_Zeroshot_test	13.43 749	19.94 753	23.55 756	121.61 775	35.03 766	0.46 219	0.15 50	8.02 744	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.76 436	0.29 295	6.42 745	0.26 635	0.09 174	0.38 653	50.13 775	0.18 396

DLNR-FE	13.43 749	20.01 754	23.53 755	121.73 776	33.87 765	0.46 219	0.15 50	8.09 745	0.35 103	0.28 235	0.37 272	0.26 213	0.17 85	0.75 432	0.29 295	6.68 746	0.26 635	0.09 174	0.38 653	50.82 776	0.18 396

iinet-test	11.61 744	10.56 743	11.80 740	12.17 740	12.09 745	18.69 748	26.70 758	13.53 749	13.46 745	9.91 740	10.28 739	11.17 745	11.16 747	12.37 746	14.43 750	6.71 747	7.85 747	6.13 748	6.95 746	8.33 747	7.85 747

IINet	11.61 744	10.56 743	11.80 740	12.17 740	12.09 745	18.69 748	26.70 758	13.53 749	13.46 745	9.91 740	10.28 739	11.17 745	11.16 747	12.37 746	14.43 750	6.71 747	7.85 747	6.13 748	6.95 746	8.33 747	7.85 747

DPSM_ROB	12.34 747	11.21 747	12.51 744	12.91 744	12.80 748	19.84 757	28.28 761	14.38 755	14.28 752	10.58 744	11.26 743	12.03 749	11.85 750	13.15 750	15.34 755	7.11 749	8.31 751	6.50 751	7.35 748	8.84 749	8.31 751

DPSM	12.34 747	11.21 747	12.51 744	12.91 744	12.80 748	19.84 757	28.28 761	14.38 755	14.28 752	10.58 744	11.26 743	12.03 749	11.85 750	13.15 750	15.34 755	7.11 749	8.31 751	6.50 751	7.35 748	8.84 749	8.31 751

DPSMNet_ROB	9.48 743	5.64 735	13.01 747	8.82 737	11.82 738	8.54 738	24.20 754	6.41 736	13.65 750	5.32 737	11.47 746	6.33 733	10.92 745	7.69 738	13.89 749	7.25 751	8.19 750	5.06 744	7.78 751	5.31 739	8.26 750

Selective-IGEV-i1pa	9.22 742	12.57 749	9.49 736	2.20 721	1.49 715	16.83 747	8.03 745	14.34 753	11.26 742	10.52 743	15.24 749	14.52 752	11.94 752	18.22 757	9.78 744	7.79 752	3.09 741	5.20 746	2.49 740	2.46 728	6.90 746

HanzoNet	7.64 737	2.86 732	5.05 712	7.01 736	3.97 729	2.18 712	1.34 708	3.37 730	4.05 731	13.17 748	10.58 741	10.73 743	16.52 753	8.45 740	10.51 746	10.48 753	9.72 755	5.59 747	13.46 755	6.84 746	6.83 745

CasAABBNet	24.81 759	22.53 760	24.83 759	26.08 757	25.74 756	39.86 765	57.06 767	28.87 766	28.83 768	21.16 764	22.54 763	24.22 764	23.89 766	26.38 761	30.87 765	14.25 754	16.71 761	13.09 753	14.81 757	17.78 753	16.71 756

RAFT-FEzeroshot	24.80 757	22.55 762	24.73 757	26.10 758	25.76 757	39.84 763	57.07 769	28.84 763	28.79 766	21.14 761	22.48 761	24.18 762	23.88 763	26.38 761	30.87 765	14.26 755	16.71 761	13.09 753	14.82 758	17.79 756	16.72 759

RAFT-FE	24.80 757	22.55 762	24.73 757	26.10 758	25.76 757	39.84 763	57.07 769	28.84 763	28.79 766	21.14 761	22.48 761	24.18 762	23.88 763	26.38 761	30.87 765	14.26 755	16.71 761	13.09 753	14.82 758	17.79 756	16.72 759

FlowAnything	24.85 760	22.54 761	25.10 761	26.11 760	25.76 757	39.86 765	57.00 764	28.89 767	28.87 769	21.31 766	22.68 766	24.22 764	23.87 762	26.39 764	30.89 769	14.26 755	16.78 765	13.10 757	14.90 762	17.78 753	16.69 755

Hybrid-DGEV	24.86 761	22.58 764	25.22 763	26.11 760	25.76 757	39.92 767	57.06 767	29.03 770	29.01 772	21.12 760	22.64 764	24.13 761	23.91 767	26.46 766	30.82 763	14.27 758	16.70 760	13.09 753	14.83 761	17.78 753	16.71 756

Selective-RAFT-Error	24.87 762	22.59 765	25.14 762	26.13 762	25.82 761	39.93 768	57.03 765	28.97 768	28.95 770	21.21 765	22.65 765	24.25 766	23.98 768	26.43 765	30.83 764	14.27 758	16.71 761	13.10 757	14.82 758	17.82 758	16.76 761

LSM0	26.58 764	22.63 766	25.88 764	30.13 764	52.21 776	39.94 769	56.74 763	28.97 768	28.72 765	21.14 761	22.26 760	24.43 767	23.88 763	26.54 768	30.87 765	14.32 760	16.55 758	13.12 759	14.71 756	17.92 759	20.60 763

fast-reg	25.26 763	22.76 767	26.49 766	26.66 763	27.60 763	41.51 770	57.03 765	28.84 763	28.98 771	20.78 758	22.21 759	23.55 760	23.30 760	26.97 770	31.44 770	14.39 761	16.67 759	15.16 760	15.84 763	18.23 761	16.71 756

DPSimNet_ROB	17.97 752	20.20 758	24.98 760	17.62 752	15.92 751	21.53 759	21.00 751	13.70 751	15.61 754	23.89 769	14.69 748	22.87 757	24.58 769	12.70 749	14.56 752	18.48 762	12.91 756	20.21 765	12.05 753	17.76 752	14.17 754

zzzzzz3	37.89 771	29.68 769	38.88 772	48.93 767	48.83 774	58.10 773	76.69 774	42.34 773	43.95 775	31.42 772	34.06 772	40.19 773	40.01 775	39.79 773	48.00 774	21.11 763	25.13 767	20.33 766	22.80 766	25.12 764	22.46 764

zzz1	37.91 772	29.70 770	39.14 773	48.93 767	48.83 774	58.08 772	76.65 773	42.36 774	44.00 776	31.44 773	34.09 775	40.20 774	40.01 775	39.82 774	47.98 773	21.12 764	25.13 767	20.33 766	22.80 766	25.12 764	22.47 765

zzzz2	37.36 769	34.10 774	37.81 770	39.61 765	38.70 767	60.14 774	86.04 775	43.62 775	43.68 773	31.88 774	34.07 773	35.66 771	35.41 773	39.41 771	46.07 771	21.44 765	25.20 769	19.84 763	22.48 764	26.77 766	25.16 767

noway5	37.36 769	34.10 774	37.81 770	39.61 765	38.70 767	60.14 774	86.04 775	43.62 775	43.68 773	31.88 774	34.07 773	35.66 771	35.41 773	39.41 771	46.07 771	21.44 765	25.20 769	19.84 763	22.48 764	26.77 766	25.16 767

LRCNet_RVC	13.74 751	19.30 751	12.75 746	19.46 754	12.69 747	1.86 698	0.41 553	12.33 748	1.05 656	15.77 752	18.83 756	12.62 751	8.70 742	12.21 745	9.62 743	22.22 767	8.37 753	25.85 769	24.01 769	19.32 762	17.44 762

xxxxx1	28.96 766	20.11 755	14.07 749	49.74 769	39.15 769	18.98 750	26.64 755	21.94 759	20.21 758	16.45 753	17.48 753	18.36 753	21.56 756	16.21 753	20.88 758	23.07 768	26.55 771	66.40 775	78.70 775	30.27 769	32.51 773

tt_ll	28.96 766	20.11 755	14.07 749	49.74 769	39.15 769	18.98 750	26.64 755	21.94 759	20.21 758	16.45 753	17.48 753	18.36 753	21.56 756	16.21 753	20.88 758	23.07 768	26.55 771	66.40 775	78.70 775	30.27 769	32.51 773

ff	28.96 766	20.11 755	14.07 749	49.74 769	39.15 769	18.98 750	26.64 755	21.94 759	20.21 758	16.45 753	17.48 753	18.36 753	21.56 756	16.21 753	20.88 758	23.07 768	26.55 771	66.40 775	78.70 775	30.27 769	32.51 773

HaxPig	19.86 753	22.40 759	22.34 754	17.95 753	17.95 752	11.77 742	11.89 747	16.02 757	15.89 755	21.10 759	21.41 758	18.74 756	18.39 754	20.08 759	19.69 757	23.63 771	23.22 766	24.06 768	23.69 768	23.00 763	23.95 766

MEDIAN_ROB	23.96 756	27.05 768	26.39 765	22.16 755	22.13 754	16.12 746	13.97 748	20.24 758	20.05 757	25.50 770	25.31 768	22.96 758	22.63 759	24.39 760	23.24 761	28.20 772	27.23 774	28.62 770	27.75 772	27.50 768	27.76 771

AVERAGE_ROB	26.93 765	30.34 771	29.27 768	25.82 756	25.34 755	19.48 756	15.17 749	23.55 762	23.00 764	28.45 771	27.87 769	26.25 768	25.86 770	26.96 769	25.55 762	31.30 773	30.07 775	31.76 771	30.81 773	30.79 772	30.93 772

Anonymous_1	22.91 754	11.20 746	12.13 742	12.75 743	26.28 762	19.43 755	27.92 760	14.08 752	13.61 748	14.96 751	10.58 741	11.26 747	11.19 749	12.55 748	14.57 753	38.28 774	7.88 749	34.96 772	63.99 774	89.57 777	10.94 753

Selective-IGEV-i16pa	47.65 775	67.17 776	7.20 729	2.47 724	2.32 725	116.02 777	1.42 715	90.41 778	82.69 777	32.69 776	90.10 776	60.10 777	84.41 777	129.53 778	52.52 775	50.16 775	15.10 757	18.00 762	9.63 752	0.94 695	40.09 776

RSGM-EC	41.56 773	31.72 772	19.92 752	51.66 772	47.86 772	38.70 761	61.61 771	33.83 771	22.80 762	23.45 767	29.29 770	43.76 775	35.31 771	66.76 775	70.17 776	66.40 776	37.60 776	48.67 773	25.68 770	48.86 773	27.21 769

acva	41.56 773	31.72 772	19.92 752	51.66 772	47.86 772	38.70 761	61.61 771	33.83 771	22.80 762	23.45 767	29.29 770	43.76 775	35.31 771	66.76 775	70.17 776	66.40 776	37.60 776	48.67 773	25.68 770	48.86 773	27.21 769

test_example2	115.39 776	123.23 777	94.57 775	115.52 774	123.55 777	101.63 776	114.33 778	53.41 777	99.48 778	134.90 778	135.05 778	85.83 778	85.11 778	111.32 777	106.15 778	152.55 778	205.26 778	99.78 778	114.96 778	140.96 778	110.20 777

ccccc		297.21 778		374.70 777	380.44 778	203.92 778		216.32 779		203.37 779		215.01 779		312.78 779		412.57 779	356.13 779	256.09 779	227.69 779	428.88 779

ASD4		19.65 752

Low-res two-view benchmark