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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth	0.19 9	0.30 213	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 128	0.15 56	0.32 30	0.33 82	0.16 28	0.12 14	0.23 174	0.19 149	0.27 83	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.24 94	0.18 7	1.03 162	0.25 162	0.21 317	0.46 227	0.16 86	0.30 19	0.27 24	0.17 60	0.19 78	0.14 20	0.18 121	0.35 205	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 597	0.10 121	0.10 136

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

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

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

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

GREAT-IGEV	0.37 255	0.28 180	1.48 278	0.25 162	0.38 585	0.46 227	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.15 16	0.29 206	0.15 47	0.17 94	0.36 219	0.23 208	0.07 29	0.76 734	0.07 2	0.26 605	0.21 428	1.03 728
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.29 167	0.21 45	1.10 179	0.24 134	0.15 116	0.42 176	0.24 339	0.42 119	0.38 167	0.21 126	0.18 72	0.20 134	0.16 85	0.44 286	0.70 561	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.28 531	0.20 446
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 167	0.26 138	1.03 162	0.25 162	0.14 83	0.46 227	0.22 260	0.36 62	0.38 167	0.23 173	0.23 134	0.21 149	0.18 121	0.45 302	0.60 535	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.20 446

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

anonymous	0.24 94	0.43 348	1.04 166	0.24 134	0.15 116	0.23 21	0.22 260	0.39 85	0.28 31	0.20 111	0.24 146	0.16 63	0.13 23	0.28 103	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 446

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

mms	0.27 137	0.26 138	0.91 135	0.25 162	0.18 238	0.32 56	0.23 302	0.37 68	0.31 52	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.17 94	0.46 311	0.21 170	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.47 666

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAFT_CTSACE	0.46 379	0.76 533	2.07 497	0.35 470	0.30 484	0.54 343	0.30 469	0.61 317	0.48 299	0.49 408	0.76 609	0.55 453	0.36 396	0.58 381	0.22 197	0.08 72	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.41 644	0.08 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GEAR-Net	0.32 201	0.19 12	1.32 228	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.16 550	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 660

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MatchStereo	0.24 94	0.38 301	1.37 245	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.40 200	0.14 11	0.25 163	0.15 47	0.15 64	0.25 58	0.18 80	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.42 324	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 723	2.07 737	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

RAStereo	0.28 154	0.48 392	1.52 290	0.26 210	0.18 238	0.25 24	0.19 140	0.42 119	0.35 113	0.20 111	0.25 163	0.20 134	0.16 85	0.24 49	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.12 182	0.08 61

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

AEACV	0.33 213	0.24 105	1.44 264	0.28 270	0.35 557	0.47 239	0.21 216	0.43 127	0.28 31	0.26 223	0.25 163	0.22 156	0.38 423	0.30 140	0.18 80	0.09 160	0.35 682	0.09 183	0.36 668	0.23 460	0.25 530

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MC-Stereo	0.32 201	0.31 227	1.46 271	0.31 361	0.15 116	0.53 336	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.36 299	0.38 298	0.27 237	0.27 298	0.42 270	0.19 108	0.09 160	0.13 482	0.09 183	0.16 498	0.20 412	0.13 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IGEV-Stereo	0.34 224	0.54 427	1.47 275	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.54 367	0.19 108	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 568
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 480	1.01 647	2.08 502	0.27 236	0.21 317	0.49 275	0.28 433	0.73 398	0.58 404	0.40 325	0.61 510	0.62 499	0.46 517	1.78 608	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.39 636	0.12 216

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

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

IPLG	0.69 585	0.84 574	2.43 578	0.35 470	0.21 317	1.65 712	0.61 652	1.36 708	0.58 404	1.39 710	0.51 406	0.37 322	0.87 658	1.41 545	0.36 397	0.09 160	0.07 89	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.11 167

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

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

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

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

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

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

CroCo-Stereo	0.30 185	0.45 371	1.08 173	0.31 361	0.17 187	0.19 9	0.21 216	0.73 398	0.50 318	0.21 126	0.24 146	0.55 453	0.22 196	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.12 182	0.09 93
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
test-1	0.44 343	0.48 392	1.69 321	0.30 330	0.27 442	0.50 289	0.28 433	0.80 478	0.43 238	0.40 325	0.54 446	0.41 353	0.24 241	0.31 151	1.16 639	0.09 160	0.20 608	0.10 254	0.17 518	0.11 159	0.26 541

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

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

CREStereo++_RVC	0.33 213	0.29 195	1.74 341	0.24 134	0.16 153	0.54 343	0.15 56	0.40 96	0.55 377	0.37 305	0.51 406	0.24 192	0.19 149	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 632	0.08 47	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
raft+_RVC	0.44 343	0.67 496	1.85 415	0.34 453	0.71 694	0.51 306	0.25 364	0.64 334	0.51 325	0.35 292	0.45 342	0.32 285	0.28 318	0.43 275	0.32 356	0.09 160	0.19 596	0.10 254	0.09 220	0.20 412	0.40 649

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

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

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

111	0.48 402	1.09 665	1.95 467	0.24 134	0.13 58	0.59 430	0.26 388	0.83 496	0.78 613	0.48 396	0.52 421	0.56 467	0.38 423	0.49 341	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 460	0.35 619

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

EAI-Stereo	0.78 628	0.25 120	1.67 317	0.54 648	0.59 675	1.95 722	2.05 743	1.11 689	0.64 476	0.95 672	1.49 697	0.50 428	0.67 615	0.59 387	1.44 666	0.09 160	0.19 596	0.09 183	0.49 698	0.13 219	0.22 476

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

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

HITNet	0.46 379	0.92 605	2.09 503	0.33 420	0.14 83	0.55 358	0.22 260	0.83 496	0.56 389	0.51 428	0.49 389	0.48 423	0.37 413	0.48 330	0.54 509	0.09 160	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.09 93
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 402	0.89 596	1.85 415	0.29 308	0.14 83	0.59 430	0.23 302	0.72 384	0.59 414	0.66 591	0.66 557	0.55 453	0.36 396	1.03 494	0.49 483	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.11 167

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

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

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

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

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

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

HLF11	0.44 343	0.97 631	2.44 580	0.22 69	0.19 276	0.43 185	0.17 101	0.66 344	0.51 325	0.33 281	0.40 312	0.31 275	0.29 341	0.88 476	0.35 391	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.11 167

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

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

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

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

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

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

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

DF	0.34 224	0.29 195	0.95 146	0.31 361	0.44 622	0.40 149	0.21 216	0.71 377	0.32 65	0.23 173	0.37 283	0.32 285	0.17 94	0.39 249	0.85 591	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.29 622	0.09 87	0.20 446

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

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

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

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

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

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

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.20 29	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 40	0.46 274	0.15 16	0.15 39	0.16 63	0.19 149	0.23 39	0.18 80	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.45 366	0.28 180	0.56 17	0.27 236	0.35 557	0.48 256	0.25 364	1.98 736	2.08 738	0.26 223	0.26 176	0.29 263	0.28 318	0.50 348	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.14 288

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

model_zeroshot	0.44 343	0.68 499	1.97 481	0.28 270	0.18 238	0.69 563	0.21 216	0.63 330	0.40 200	1.00 675	0.34 268	0.42 367	0.20 164	0.69 433	0.24 236	0.10 274	0.22 624	0.10 254	0.22 585	0.12 182	0.10 136

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

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

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

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

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

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

MyStereo8	0.54 480	0.80 558	2.76 646	0.32 393	0.33 531	0.71 571	0.20 168	0.87 540	0.57 393	0.51 428	0.59 486	0.50 428	0.33 379	0.68 427	0.55 513	0.10 274	0.29 667	0.10 254	0.13 417	0.21 428	0.34 616

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASnet	0.28 154	0.31 227	1.20 199	0.28 270	0.11 12	0.47 239	0.19 140	0.44 136	0.44 246	0.38 316	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.29 123	0.19 108	0.10 274	0.06 25	0.15 543	0.12 383	0.16 322	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.38 268	0.25 120	1.89 437	0.27 236	0.17 187	0.68 557	0.21 216	0.78 457	0.53 355	0.43 345	0.43 327	0.54 450	0.30 352	0.41 262	0.20 148	0.10 274	0.12 454	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 93

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

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

LoS	0.31 194	0.30 213	1.52 290	0.23 100	0.13 58	0.54 343	0.20 168	0.48 199	0.49 307	0.25 205	0.28 197	0.37 322	0.24 241	0.38 241	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 343	0.61 457	1.89 437	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.35 529	0.67 355	0.53 355	0.39 323	0.50 399	0.59 485	0.43 487	0.51 352	0.49 483	0.10 274	0.12 454	0.13 473	0.16 498	0.24 477	0.19 427

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASMatch	0.60 529	0.43 348	2.58 617	0.91 705	0.36 566	0.56 375	0.25 364	0.52 246	0.61 437	0.47 377	1.21 678	0.47 411	0.66 613	1.34 536	0.94 599	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.10 121	0.16 368

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

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

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

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

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

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

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

TANstereo	0.33 213	0.49 397	1.75 348	0.23 100	0.12 26	0.54 343	0.16 86	0.40 96	0.45 263	0.45 363	0.51 406	0.26 223	0.22 196	0.29 123	0.20 148	0.10 274	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 167

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

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

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

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

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

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

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

CCAANet	0.55 492	0.73 524	2.47 590	0.30 330	0.24 387	0.55 358	0.24 339	0.84 509	0.64 476	0.40 325	0.67 560	0.56 467	0.36 396	1.87 630	0.41 439	0.10 274	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.11 159	0.13 259

DIP-Stereo	0.37 255	0.34 265	1.50 285	0.27 236	0.18 238	0.63 502	0.17 101	0.92 582	0.53 355	0.49 408	0.48 372	0.30 272	0.30 352	0.39 249	0.30 330	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.12 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 248	0.21 45	1.70 325	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216

RAFT-Stereo	0.36 248	0.21 45	1.70 325	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 451	0.76 533	2.59 619	0.41 565	0.17 187	0.64 516	0.27 413	0.82 490	0.70 539	0.57 501	0.64 546	0.43 371	0.36 396	0.70 438	0.52 498	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.21 428	0.13 259

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

depth_test_26	0.22 71	0.28 180	0.91 135	0.20 10	0.13 58	0.18 8	0.13 14	0.31 25	0.41 213	0.16 28	0.31 238	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.14 288

IGEV_i1	0.44 343	0.26 138	2.01 485	0.33 420	0.18 238	0.58 411	0.27 413	0.84 509	0.49 307	0.45 363	0.47 358	0.55 453	0.33 379	0.65 418	0.36 397	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.19 552	0.17 346	0.28 560

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

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

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

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

Select-FE	0.65 561	0.67 496	2.76 646	0.49 623	0.55 666	0.79 619	0.16 86	0.90 561	0.53 355	0.84 655	0.55 456	0.91 641	0.75 636	0.57 376	1.16 639	0.11 369	0.18 583	0.11 336	0.49 698	0.14 255	0.31 591

DDF-Stereo	0.37 255	0.27 151	0.79 100	0.39 545	0.29 466	0.38 128	0.21 216	0.47 184	0.51 325	0.32 277	0.17 59	0.79 599	0.23 223	0.64 406	1.04 622	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.12 383	0.35 602	0.15 332

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

S2M2_XL	0.20 23	0.32 236	1.10 179	0.19 3	0.13 58	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 78	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.51 451	0.95 620	1.96 476	0.29 308	0.22 348	0.59 430	0.28 433	0.76 428	0.57 393	0.55 480	0.45 342	0.70 558	0.32 371	1.38 540	0.47 472	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.20 412	0.13 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

IIG-Stereo	0.59 523	0.65 486	1.74 341	0.54 648	0.23 371	0.61 463	0.21 216	0.73 398	0.65 492	0.64 582	0.69 577	0.69 547	0.38 423	2.09 666	1.39 662	0.11 369	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.09 93

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CREStereo	0.28 154	0.30 213	1.33 231	0.19 3	0.13 58	0.55 358	0.17 101	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.11 369	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
ACVNet	0.45 366	0.44 361	1.79 391	0.28 270	0.21 317	0.59 430	0.36 537	0.66 344	0.68 520	0.45 363	0.59 486	0.69 547	0.40 447	0.44 286	0.55 513	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.34 588	0.10 136

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

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

MSMDNet	0.46 379	0.44 361	2.28 548	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.56 567	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.13 473	0.10 264	0.18 374	0.15 332

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

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

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

StereoDRNet-Refined	0.50 434	0.41 332	1.50 285	0.33 420	0.21 317	0.68 557	0.26 388	0.81 482	0.68 520	0.67 596	0.68 568	0.73 570	0.42 476	1.10 503	0.59 533	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.14 446	0.25 491	0.21 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 434	1.15 679	1.73 336	0.31 361	0.21 317	0.58 411	0.22 260	0.95 613	0.82 629	0.58 519	0.62 516	0.57 474	0.39 437	0.84 467	0.40 431	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.06 27	0.21 428	0.13 259

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

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

VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.24 49	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Patchmatch Stereo++	0.39 285	0.27 151	1.78 371	0.44 587	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 402	0.27 151	1.85 415	0.51 632	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 577	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CFNet	0.58 515	0.96 623	1.78 371	0.33 420	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.88 549	0.75 593	0.46 375	0.59 486	0.58 481	0.40 447	2.29 678	0.48 478	0.12 432	0.09 307	0.15 543	0.14 446	0.30 550	0.15 332

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 510	0.87 587	2.11 508	0.32 393	0.30 484	0.84 636	0.40 562	0.88 549	0.72 559	0.65 589	0.73 600	0.66 523	0.57 573	0.93 479	0.71 564	0.13 468	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.14 288

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

HSM-Net_RVC	0.67 572	0.34 265	2.23 539	0.26 210	0.19 276	0.67 545	0.29 459	1.26 703	0.69 529	0.72 618	0.70 587	0.78 594	0.42 476	3.77 743	0.41 439	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 480	0.55 437	1.49 281	0.36 493	0.25 411	0.65 531	0.36 537	0.80 478	0.70 539	0.72 618	0.69 577	0.83 613	0.46 517	1.53 566	0.60 535	0.13 468	0.12 454	0.14 512	0.14 446	0.14 255	0.13 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

GMStereo	0.38 268	0.99 641	1.91 448	0.27 236	0.16 153	0.39 134	0.23 302	0.47 184	0.62 455	0.38 316	0.34 268	0.25 208	0.25 257	0.39 249	0.29 307	0.14 514	0.08 211	0.10 254	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 492	0.46 376	1.92 451	0.36 493	0.34 544	0.63 502	0.31 482	0.82 490	0.61 437	0.55 480	0.51 406	0.89 637	0.48 536	1.83 622	0.55 513	0.14 514	0.11 420	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.12 216

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

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

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

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

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

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

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

S2M2_L	0.24 94	0.29 195	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.24 23	0.09 3	0.36 62	0.45 263	0.17 60	0.25 163	0.23 174	0.17 94	0.24 49	0.28 292	0.15 537	0.12 454	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.62 542	0.40 322	1.40 253	2.21 746	0.35 557	0.87 646	1.00 706	0.69 364	0.50 318	0.53 448	0.56 468	0.90 639	0.37 413	1.22 521	0.47 472	0.15 537	0.14 501	0.14 512	0.12 383	0.19 396	0.22 476

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

CAS++	0.31 194	0.33 246	1.43 261	0.25 162	0.17 187	0.31 48	0.20 168	0.78 457	0.41 213	0.30 261	0.30 221	0.21 149	0.16 85	0.33 180	0.18 80	0.15 537	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 303	0.36 284	1.54 292	0.41 565	0.19 276	0.52 327	0.19 140	0.59 299	0.52 337	0.57 501	0.59 486	0.63 501	0.29 341	0.58 381	0.33 369	0.15 537	0.09 307	0.16 562	0.09 220	0.24 477	0.12 216

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 492	0.92 605	2.36 564	0.38 535	0.37 579	0.60 443	0.28 433	0.82 490	0.62 455	0.62 563	0.55 456	0.72 566	0.45 501	1.00 490	0.43 451	0.15 537	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.15 283	0.16 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 402	0.82 567	1.85 415	0.30 330	0.27 442	0.64 516	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.48 396	0.53 434	0.63 501	0.41 458	0.88 476	0.38 412	0.15 537	0.10 360	0.17 583	0.17 518	0.18 374	0.15 332

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ICVP	0.46 379	0.29 195	2.41 572	0.33 420	0.22 348	0.59 430	0.55 633	0.75 415	0.50 318	0.44 352	0.60 503	0.49 425	0.35 390	0.53 362	0.37 405	0.16 560	0.16 550	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.15 332
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 510	0.61 457	1.83 409	0.35 470	0.30 484	0.64 516	0.37 546	0.90 561	0.68 520	0.59 533	0.55 456	0.68 540	0.54 558	1.91 642	0.46 463	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.23 460	0.13 259

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

CASS	0.39 285	0.30 213	1.61 306	0.32 393	0.17 187	0.53 336	0.24 339	0.70 372	0.49 307	0.59 533	0.54 446	0.40 347	0.40 447	0.41 262	0.30 330	0.17 576	0.10 360	0.14 512	0.11 340	0.18 374	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 324	0.96 623	1.77 366	0.31 361	0.17 187	0.57 394	0.26 388	0.49 210	0.68 520	0.41 334	0.40 312	0.34 305	0.27 298	0.45 302	0.40 431	0.17 576	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.21 428	0.12 216

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

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

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

ADCL	0.99 665	0.79 556	2.43 578	0.39 545	0.32 516	1.50 703	1.90 741	0.92 582	0.97 663	1.26 702	1.27 682	1.00 663	1.42 708	1.14 513	3.31 729	0.17 576	0.14 501	0.22 635	0.21 573	0.30 550	0.22 476

PA-Net	0.84 646	1.00 643	3.49 710	0.63 681	0.40 602	0.70 569	0.52 621	0.86 529	0.84 635	0.52 437	0.59 486	0.70 558	0.54 558	2.35 683	2.23 703	0.17 576	0.27 662	0.19 612	0.28 616	0.22 445	0.36 627
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 616	0.84 574	2.01 485	0.40 557	0.25 411	0.74 591	0.66 663	0.87 540	0.73 575	0.71 615	1.07 670	0.84 618	0.59 583	2.71 719	1.15 637	0.17 576	0.16 550	0.44 699	0.16 498	0.31 558	0.20 446

AdaStereo	0.44 343	0.38 301	1.79 391	0.34 453	0.20 300	0.57 394	0.28 433	0.92 582	0.69 529	0.52 437	0.55 456	0.61 495	0.33 379	0.48 330	0.39 423	0.17 576	0.08 211	0.17 583	0.11 340	0.18 374	0.12 216
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
PSMNet_ROB	0.66 567	1.01 647	2.33 556	0.38 535	0.31 505	0.72 577	0.55 633	0.86 529	0.69 529	0.54 461	0.60 503	0.75 582	0.47 527	2.00 654	0.82 587	0.17 576	0.13 482	0.19 612	0.19 552	0.24 477	0.27 552

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

DANet	0.80 632	0.65 486	2.21 531	1.19 723	0.48 648	0.74 591	1.25 721	0.89 555	1.53 714	0.89 662	0.71 592	0.96 654	0.56 567	1.83 622	0.96 602	0.18 589	0.16 550	0.19 612	0.16 498	0.26 513	0.29 568
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 688	1.21 688	3.33 707	0.38 535	0.27 442	1.73 716	0.85 693	1.10 684	2.49 744	1.16 688	1.83 708	1.72 712	1.50 712	2.37 684	2.84 720	0.18 589	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.32 567	0.32 601

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

CBMV	0.71 598	0.76 533	2.64 625	0.33 420	0.20 300	0.78 615	0.79 686	0.98 631	0.78 613	0.85 659	0.71 592	0.86 629	1.10 685	1.46 553	0.62 540	0.18 589	0.20 608	0.21 631	0.19 552	0.25 491	0.33 612
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
S0	0.40 295	0.69 503	1.02 161	0.30 330	0.19 276	0.61 463	0.35 529	0.48 199	0.31 52	0.34 286	0.50 399	0.32 285	0.32 371	0.34 195	0.36 397	0.19 605	0.14 501	0.17 583	0.20 565	0.46 668	0.65 693

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Wz-Net-TNSev	0.91 656	1.73 726	3.08 682	0.36 493	0.31 505	1.00 667	0.71 676	1.06 677	0.97 663	0.71 615	0.72 597	1.09 680	0.87 658	2.42 693	1.59 672	0.20 616	0.20 608	0.16 562	0.20 565	0.44 663	0.35 619

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

SGM-Forest	1.04 674	0.42 341	3.59 713	0.41 565	0.32 516	1.05 673	1.32 724	0.94 599	0.83 632	1.16 688	2.23 720	1.03 669	1.39 706	2.49 703	2.35 707	0.21 624	0.21 618	0.20 622	0.19 552	0.23 460	0.32 601
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Selective-IGEV-i16pc	0.75 616	0.29 195	5.48 739	0.32 393	0.19 276	1.18 692	0.62 657	0.86 529	0.74 579	0.37 305	0.51 406	0.53 442	0.29 341	2.10 668	0.35 391	0.22 637	0.23 633	0.12 408	0.16 498	0.22 445	0.19 427

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

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

MeshStereo	1.21 690	1.15 679	3.01 678	0.34 453	0.28 456	1.10 683	0.69 672	1.35 707	1.01 669	2.71 746	2.41 723	2.96 731	1.45 709	2.80 723	1.40 664	0.22 637	0.22 624	0.22 635	0.19 552	0.50 680	0.26 541
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Selective-IGEV-i16pb	0.86 648	0.33 246	6.08 742	0.32 393	0.21 317	1.08 681	0.68 669	1.06 677	0.92 657	0.43 345	0.76 609	0.66 523	0.46 517	2.31 680	0.50 488	0.23 641	0.25 652	0.14 512	0.19 552	0.26 513	0.24 518

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

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

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

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

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

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

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

NOSS_ROB	0.64 553	0.65 486	1.62 308	0.46 607	0.25 411	0.67 545	0.30 469	0.93 590	0.77 609	0.59 533	0.57 477	0.77 590	0.38 423	2.78 721	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.28 661	0.26 605	0.27 525	0.39 643

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Abc-Net	0.79 630	0.94 613	2.42 574	0.59 672	0.45 633	1.90 720	0.46 601	0.99 643	0.72 559	0.64 582	0.84 626	0.91 641	0.73 630	1.80 617	1.00 612	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 641	0.24 477	0.22 476
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 741	1.70 724	3.52 712	0.67 686	0.47 646	5.18 752	3.36 753	3.30 751	2.86 749	4.44 756	3.79 751	9.80 765	5.50 754	6.29 759	6.52 759	0.27 665	0.36 684	0.24 649	0.27 612	0.38 626	0.58 685

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

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

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

2222	1.00 669	1.01 647	3.17 694	0.55 655	0.36 566	1.12 684	1.51 735	0.99 643	0.87 641	0.75 627	1.41 695	1.83 716	0.86 656	1.94 648	1.96 687	0.29 672	0.19 596	0.30 671	0.22 585	0.34 588	0.26 541

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

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

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

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

FCDSN-DC	1.29 697	0.54 427	2.50 599	0.47 613	0.41 611	1.12 684	0.60 648	1.10 684	1.27 694	2.23 732	2.87 733	3.67 738	3.12 742	2.39 690	1.69 678	0.30 676	0.26 655	0.31 673	0.30 632	0.35 602	0.38 637
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PStereo	0.47 395	1.01 647	1.49 281	0.56 658	0.20 300	0.51 306	0.33 515	0.48 199	0.60 419	0.36 299	0.22 118	0.35 309	0.44 496	0.53 362	0.54 509	0.31 678	0.20 608	0.20 622	0.17 518	0.43 654	0.45 660

PWCDC_ROB	0.72 601	1.06 660	2.09 503	0.47 613	0.36 566	0.78 615	0.26 388	0.98 631	1.34 700	0.61 552	2.07 712	0.64 511	0.61 596	0.83 465	0.71 564	0.31 678	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.60 696	0.21 461

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

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

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

GANetREF_RVC	0.75 616	1.15 679	2.46 584	0.47 613	0.26 429	0.83 634	0.61 652	0.97 627	0.89 650	0.62 563	0.61 510	0.72 566	0.59 583	2.42 693	0.55 513	0.32 680	0.25 652	0.36 683	0.24 591	0.39 636	0.31 591
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
PASM	0.72 601	0.68 499	1.91 448	0.47 613	0.44 622	0.60 443	0.51 618	0.76 428	0.80 621	0.77 635	0.67 560	0.87 631	0.61 596	2.40 691	0.67 554	0.32 680	0.35 682	0.36 683	0.41 683	0.45 665	0.39 643

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

ELAS_RVC	1.37 705	0.78 553	3.21 698	0.55 655	0.50 652	1.49 702	2.48 749	1.48 714	1.71 724	2.13 729	2.09 713	2.07 719	2.56 735	1.90 641	2.02 692	0.35 686	0.36 684	0.37 687	0.34 655	0.49 678	0.47 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 706	0.79 556	2.86 657	0.53 642	0.50 652	2.81 739	2.20 745	1.61 721	1.50 713	2.28 734	2.35 721	1.82 714	2.13 729	1.73 599	2.22 702	0.35 686	0.37 686	0.35 681	0.35 659	0.49 678	0.47 666
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	1.25 694	0.65 486	3.29 703	0.59 672	0.49 649	1.23 694	0.74 680	1.18 695	1.53 714	1.56 719	2.44 724	2.56 728	1.56 714	2.30 679	2.36 708	0.36 688	0.32 678	0.40 690	0.39 679	0.47 670	0.58 685

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

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

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

Weightmod	0.43 333	0.56 439	0.91 135	0.26 210	0.22 348	0.56 375	0.22 260	0.45 151	0.38 167	0.30 261	0.72 597	0.38 331	0.32 371	0.61 400	0.33 369	0.40 691	0.14 501	0.10 254	0.10 264	0.52 687	1.06 730

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

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

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

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

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

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

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

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

NVStereoNet_ROB	1.16 686	0.95 620	2.54 611	0.58 667	0.55 666	0.78 615	0.63 660	1.00 653	1.08 678	1.03 678	4.07 753	1.48 705	1.22 693	2.88 726	1.27 653	0.50 701	0.46 704	0.54 706	0.62 720	0.50 680	0.63 692
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 718	1.63 716	3.92 720	0.73 689	1.21 726	4.38 749	3.35 752	1.59 719	1.20 689	1.26 702	1.52 699	2.37 724	1.88 726	3.23 735	3.00 721	0.53 702	0.47 707	0.48 702	0.49 698	1.29 733	0.97 719

SGM_RVC	1.89 721	0.92 605	2.50 599	0.96 711	0.93 709	1.63 710	1.37 727	1.52 717	12.43 766	1.85 723	1.69 704	2.40 726	1.74 722	2.81 724	1.71 679	0.53 702	0.47 707	0.42 694	0.47 692	0.74 705	0.74 700
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 624	1.12 670	1.88 430	0.76 693	0.69 692	0.84 636	0.43 579	0.85 518	0.65 492	0.67 596	0.75 606	0.91 641	0.52 553	1.03 494	0.57 525	0.54 704	0.37 686	0.95 727	0.52 705	0.71 704	0.57 683

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

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

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

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

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

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

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

SPS-STEREO	1.07 676	1.13 673	2.88 659	0.65 684	0.69 692	0.99 664	0.68 669	1.05 676	0.87 641	1.36 706	1.23 679	1.46 704	0.94 669	1.87 630	1.72 680	0.66 712	0.61 719	0.58 709	0.57 713	0.65 698	0.77 705
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Weightmod_eth	0.39 285	0.45 371	0.99 156	0.28 270	0.28 456	0.39 134	0.23 302	0.46 160	0.36 145	0.28 246	0.63 529	0.33 297	0.36 396	0.76 451	0.27 277	0.67 713	0.10 360	0.10 254	0.09 220	0.47 670	0.22 476

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Ntro	1.00 669	1.68 722	2.80 653	0.95 709	0.85 702	1.06 674	0.53 625	0.98 631	0.90 652	0.62 563	0.76 609	0.93 647	0.66 613	1.66 587	0.98 606	0.99 728	0.45 702	0.75 719	0.40 680	1.19 727	0.75 702

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

MFN_U_SF_RVC	1.55 715	2.39 754	3.16 691	0.65 684	0.41 611	1.12 684	0.46 601	1.23 700	1.33 699	1.61 720	1.20 677	1.43 703	0.98 673	1.76 604	1.97 689	1.90 750	1.80 755	1.98 754	2.15 759	1.63 739	1.77 748

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

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

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

MADNet++	2.79 736	2.11 745	2.97 674	2.49 749	2.28 745	2.95 740	2.31 747	2.67 742	2.47 743	3.03 751	3.13 739	2.70 730	2.92 736	4.10 745	4.48 744	2.68 754	2.24 763	3.04 766	2.44 761	2.37 749	2.34 753

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

ASD4		19.65 776

Low-res two-view benchmark