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

Foundation-i1c-attn	0.22 59	0.18 7	0.68 64	0.20 9	0.10 2	0.27 19	0.20 147	0.49 182	0.37 137	0.20 90	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.29 108	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.06 1	0.09 79

Wavelet-MonSter	0.18 4	0.20 23	0.51 2	0.22 63	0.17 172	0.35 71	0.14 22	0.27 4	0.25 6	0.19 74	0.21 77	0.14 15	0.15 53	0.27 73	0.16 37	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.14 267

2.75w_new	0.21 35	0.21 39	0.57 19	0.20 9	0.14 75	0.40 127	0.18 105	0.47 159	0.36 125	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.19 128	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.06 1	0.07 12

monsters	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.23 90	0.28 425	0.42 152	0.14 22	0.46 139	0.31 39	0.24 157	0.20 69	0.13 4	0.14 29	0.43 248	0.20 127	0.07 26	0.06 24	0.07 2	0.08 151	0.06 1	0.06 1

LGCAT	0.24 79	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.47 211	0.14 22	0.34 34	0.19 2	0.17 42	0.13 16	0.23 150	0.15 53	0.39 223	0.21 147	0.14 483	0.34 637	0.07 2	0.08 151	0.07 5	0.53 637

derf	0.19 8	0.19 11	0.64 41	0.35 435	0.12 21	0.32 48	0.14 22	0.30 12	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.17 66	0.13 18	0.27 73	0.14 4	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.15 440	0.07 5	0.09 79

mm2	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.20 8	0.14 22	0.32 20	0.28 22	0.13 5	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.25 48	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

qqai	0.21 35	0.20 23	0.63 38	0.39 507	0.13 52	0.32 48	0.15 44	0.35 36	0.31 39	0.14 10	0.13 16	0.18 84	0.13 18	0.27 73	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.27 571	0.07 5	0.09 79

monster-pro	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

PointNet	0.20 19	0.21 39	0.82 90	0.21 33	0.12 21	0.37 92	0.16 69	0.33 29	0.28 22	0.16 22	0.15 31	0.18 84	0.13 18	0.22 23	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.07 5	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 89	0.24 97	0.84 94	0.22 63	0.32 482	0.48 226	0.20 147	0.45 131	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.07 5	0.13 239

GeoVLM	0.18 4	0.19 11	0.64 41	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LACA2	0.25 89	0.74 495	1.30 192	0.20 9	0.10 2	0.39 114	0.17 83	0.32 20	0.36 125	0.15 14	0.15 31	0.18 84	0.14 29	0.22 23	0.14 4	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.06 1

DispViT+	0.23 72	0.23 79	0.98 130	0.19 2	0.44 585	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.37 137	0.19 74	0.16 41	0.18 84	0.15 53	0.38 215	0.17 58	0.11 343	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 79	0.38 285	1.37 214	0.20 9	0.10 2	0.22 13	0.14 22	0.41 89	0.40 174	0.14 10	0.25 139	0.15 37	0.15 53	0.25 48	0.18 69	0.09 145	0.07 77	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
BridgeDepth_RVC	0.20 19	0.20 23	0.74 74	0.17 1	0.12 21	0.32 48	0.12 4	0.33 29	0.46 244	0.15 14	0.15 31	0.16 51	0.19 128	0.23 33	0.18 69	0.10 254	0.06 24	0.07 2	0.06 21	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
MonSter++	0.18 4	0.19 11	0.65 49	0.20 9	0.12 21	0.30 33	0.14 22	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.15 53	0.25 48	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HiDET	0.19 8	0.20 23	0.62 37	0.20 9	0.13 52	0.36 85	0.13 9	0.35 36	0.31 39	0.16 22	0.14 29	0.17 66	0.15 53	0.25 48	0.23 184	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

LCMNet	0.20 19	0.21 39	0.61 30	0.20 9	0.13 52	0.39 114	0.14 22	0.34 34	0.34 80	0.16 22	0.16 41	0.16 51	0.15 53	0.27 73	0.22 173	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 51

CSFM-Stereo	0.19 8	0.20 23	0.60 24	0.20 9	0.11 9	0.39 114	0.15 44	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.15 31	0.17 66	0.16 68	0.26 67	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.09 79

BridgeDepth	0.19 8	0.30 202	0.55 14	0.23 90	0.09 1	0.38 109	0.15 44	0.32 20	0.33 66	0.16 22	0.12 13	0.23 150	0.19 128	0.27 73	0.15 15	0.07 26	0.05 1	0.07 2	0.06 21	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
MonStereo	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

Monster-pub-eth3d	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

asda	0.22 59	0.25 111	0.70 69	0.21 33	0.16 140	0.43 160	0.16 69	0.44 116	0.35 95	0.22 123	0.20 69	0.14 15	0.20 141	0.25 48	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 35	0.22 57	0.51 2	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.42 99	0.34 80	0.23 146	0.27 161	0.14 15	0.18 103	0.33 160	0.24 210	0.06 1	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 35	0.23 79	0.64 41	0.22 63	0.18 220	0.41 138	0.17 83	0.41 89	0.35 95	0.22 123	0.21 77	0.14 15	0.18 103	0.25 48	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

4w-stereo	0.20 19	0.21 39	0.57 19	0.21 33	0.15 105	0.39 114	0.13 9	0.39 68	0.33 66	0.22 123	0.21 77	0.13 4	0.20 141	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 35	0.23 79	0.50 1	0.22 63	0.15 105	0.39 114	0.19 120	0.47 159	0.36 125	0.21 103	0.22 97	0.13 4	0.17 77	0.33 160	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

3.25w_new	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.25w	0.20 19	0.20 23	0.52 5	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.14 22	0.43 107	0.35 95	0.23 146	0.21 77	0.16 51	0.18 103	0.27 73	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.75w	0.21 35	0.21 39	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.30 34	0.22 123	0.20 69	0.13 4	0.18 103	0.29 108	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

3.5w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.55 14	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.14 22	0.43 107	0.33 66	0.21 103	0.24 124	0.14 15	0.18 103	0.34 174	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.08 51

2w_stereo	0.21 35	0.19 11	0.51 2	0.22 63	0.13 52	0.41 138	0.20 147	0.50 191	0.34 80	0.25 177	0.23 112	0.13 4	0.23 199	0.24 40	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.07 5	0.07 12

FoundationStereo	0.20 19	0.30 202	0.81 88	0.21 33	0.22 322	0.21 12	0.16 69	0.25 3	0.38 144	0.15 14	0.11 8	0.18 84	0.17 77	0.23 33	0.16 37	0.09 145	0.13 450	0.08 65	0.06 21	0.07 5	0.07 12

MonSter	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.21 33	0.17 172	0.33 54	0.15 44	0.46 139	0.32 51	0.16 22	0.17 44	0.14 15	0.11 7	0.27 73	0.23 184	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 106	0.07 5	0.09 79

dual_stereo	0.23 72	0.25 111	0.66 60	0.21 33	0.15 105	0.27 19	0.15 44	0.62 293	0.40 174	0.15 14	0.13 16	0.18 84	0.14 29	0.37 205	0.19 95	0.09 145	0.31 631	0.07 2	0.10 243	0.07 5	0.07 12

test_for_model	0.25 89	0.24 97	0.76 78	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.35 95	0.26 195	0.30 196	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.07 5	0.15 310

LiteMatch*	0.19 8	0.19 11	0.85 95	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.24 40	0.21 147	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.08 51

aanet-new-36k	0.29 144	0.63 444	1.51 254	0.24 118	0.11 9	0.43 160	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.19 74	0.24 124	0.16 51	0.22 173	0.29 108	0.15 15	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.24 488

aanet-new-34k	0.27 115	0.57 417	1.36 209	0.23 90	0.11 9	0.34 64	0.20 147	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.27 161	0.17 66	0.22 173	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.29 535

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 115	0.46 353	1.39 221	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.21 191	0.40 77	0.25 6	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.18 103	0.25 48	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.28 575	0.08 42	0.27 520

aanet-new-8k	0.26 103	0.38 285	1.21 172	0.25 142	0.13 52	0.44 173	0.22 233	0.49 182	0.34 80	0.18 53	0.21 77	0.17 66	0.25 230	0.29 108	0.17 58	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.12 196

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 79	0.22 57	0.90 112	0.23 90	0.32 482	0.47 211	0.21 191	0.48 174	0.34 80	0.20 90	0.25 139	0.21 126	0.23 199	0.20 4	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.09 79

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 115	0.39 297	0.79 85	0.24 118	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.37 52	0.33 66	0.19 74	0.27 161	0.18 84	0.22 173	0.20 4	0.16 37	0.07 26	0.14 469	0.08 65	0.51 658	0.08 42	0.39 607

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 103	0.23 79	1.00 132	0.22 63	0.31 472	0.47 211	0.20 147	0.44 116	0.33 66	0.27 211	0.32 224	0.24 168	0.14 29	0.23 33	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.16 342

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 103	0.38 285	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.35 71	0.22 233	0.44 116	0.33 66	0.21 103	0.25 139	0.16 51	0.22 173	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.45 645	0.08 42	0.27 520

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 89	0.41 315	1.08 144	0.23 90	0.23 342	0.45 181	0.20 147	0.44 116	0.30 34	0.18 53	0.21 77	0.22 132	0.20 141	0.23 33	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.14 267

Foundation-i1b	0.22 59	0.20 23	0.69 66	0.20 9	0.11 9	0.28 22	0.20 147	0.50 191	0.37 137	0.21 103	0.22 97	0.27 211	0.24 215	0.28 91	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

Foundation-i1a	0.22 59	0.16 2	0.66 60	0.20 9	0.10 2	0.29 29	0.21 191	0.50 191	0.39 158	0.25 177	0.22 97	0.27 211	0.25 230	0.33 160	0.18 69	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

DepthFocus	0.19 8	0.30 202	0.77 82	0.19 2	0.15 105	0.20 8	0.15 44	0.31 16	0.19 2	0.16 22	0.17 44	0.15 37	0.13 18	0.22 23	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.08 42	0.07 12

LACA1	0.19 8	0.39 297	0.60 24	0.19 2	0.10 2	0.42 152	0.15 44	0.31 16	0.34 80	0.15 14	0.11 8	0.14 15	0.15 53	0.25 48	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

Test_v1	0.21 35	0.27 142	0.95 122	0.20 9	0.14 75	0.28 22	0.15 44	0.37 52	0.27 15	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.13 18	0.25 48	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.11 148

gcap_with_dpt	0.25 89	0.22 57	1.00 132	0.22 63	0.30 451	0.48 226	0.21 191	0.45 131	0.32 51	0.27 211	0.31 213	0.20 112	0.14 29	0.20 4	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.13 239

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 23	0.61 30	0.21 33	0.13 52	0.15 1	0.16 69	0.21 1	0.36 125	0.11 1	0.17 44	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 95	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.08 151	0.08 42	0.11 148

Pro-Stereo	0.22 59	0.25 111	0.66 60	0.22 63	0.14 75	0.49 244	0.15 44	0.23 2	0.35 95	0.16 22	0.13 16	0.14 15	0.09 1	0.49 311	0.18 69	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.37 630	0.08 42	0.09 79

Monster-pub-mixall	0.21 35	0.31 216	0.69 66	0.21 33	0.13 52	0.27 19	0.12 4	0.37 52	0.26 12	0.21 103	0.19 60	0.15 37	0.12 12	0.47 294	0.29 278	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.08 42	0.12 196

Replicate-Monster	0.23 72	0.40 305	0.94 121	0.21 33	0.14 75	0.37 92	0.13 9	0.40 77	0.36 125	0.22 123	0.15 31	0.15 37	0.15 53	0.40 230	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.15 310

asd	0.20 19	0.22 57	0.65 49	0.22 63	0.17 172	0.41 138	0.14 22	0.35 36	0.32 51	0.24 157	0.20 69	0.15 37	0.18 103	0.26 67	0.16 37	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

qwe	0.21 35	0.22 57	0.61 30	0.21 33	0.20 277	0.41 138	0.15 44	0.46 139	0.35 95	0.26 195	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.31 132	0.22 173	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5_new	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 35	0.22 57	0.63 38	0.21 33	0.15 105	0.40 127	0.17 83	0.40 77	0.35 95	0.25 177	0.22 97	0.14 15	0.14 29	0.22 23	0.21 147	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

3w_stereo	0.21 35	0.22 57	0.59 23	0.22 63	0.12 21	0.37 92	0.22 233	0.50 191	0.38 144	0.22 123	0.21 77	0.12 2	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.08 51

1w_stereo	0.22 59	0.17 3	0.52 5	0.23 90	0.16 140	0.44 173	0.22 233	0.55 245	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.13 4	0.26 250	0.28 91	0.20 127	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.07 12

monsterstereo	0.22 59	0.22 57	0.52 5	0.25 142	0.27 410	0.39 114	0.14 22	0.51 202	0.33 66	0.25 177	0.27 161	0.13 4	0.13 18	0.38 215	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.06 21	0.08 42	0.06 1

LG-Stereo_L2	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.31 41	0.22 233	0.38 61	0.25 6	0.17 42	0.11 8	0.13 4	0.12 12	0.32 146	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

LG-Stereo_L1	0.21 35	0.31 216	0.85 95	0.22 63	0.14 75	0.28 22	0.21 191	0.38 61	0.26 12	0.16 22	0.11 8	0.13 4	0.11 7	0.37 205	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.10 118

gcap-zeroshot	0.26 103	0.24 97	1.03 135	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

testlalala	0.26 103	0.24 97	1.03 135	0.22 63	0.33 497	0.48 226	0.20 147	0.47 159	0.34 80	0.26 195	0.29 181	0.22 132	0.14 29	0.21 10	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.08 42	0.14 267

DCANet-4	0.40 265	0.27 142	2.21 495	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.47 328	0.28 223	0.37 382	0.37 205	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

fff	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

CREStereo++_RVC	0.33 187	0.29 185	1.74 307	0.24 118	0.16 140	0.54 310	0.15 44	0.40 77	0.55 345	0.37 270	0.51 373	0.24 168	0.19 128	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.30 591	0.08 42	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 187	0.49 372	1.75 314	0.23 90	0.12 21	0.54 310	0.16 69	0.40 77	0.45 233	0.45 327	0.51 373	0.26 198	0.22 173	0.29 108	0.20 127	0.10 254	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.08 42	0.11 148

csc	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

cscssc	0.43 302	0.77 508	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.75 556	0.54 424	0.47 328	0.31 247	0.65 571	0.36 194	0.34 349	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.08 42	0.22 449

MCSU-Stereo	0.22 59	0.14 1	0.60 24	0.23 90	0.15 105	0.43 160	0.17 83	0.35 36	0.38 144	0.17 42	0.21 77	0.22 132	0.13 18	0.53 332	0.18 69	0.08 67	0.07 77	0.06 1	0.05 1	0.09 79	0.16 342

MGA	0.19 8	0.27 142	0.57 19	0.20 9	0.18 220	0.37 92	0.14 22	0.30 12	0.25 6	0.18 53	0.14 29	0.15 37	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.08 51

DF	0.34 198	0.29 185	0.95 122	0.31 331	0.44 585	0.40 127	0.21 191	0.71 347	0.32 51	0.23 146	0.37 258	0.32 257	0.17 77	0.39 223	0.85 556	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.29 581	0.09 79	0.20 420

aanet-new-90k	0.29 144	0.47 363	1.41 224	0.26 189	0.18 220	0.43 160	0.19 120	0.47 159	0.32 51	0.16 22	0.18 54	0.15 37	0.21 155	0.37 205	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.46 626

aanet-new-60k	0.29 144	0.51 384	1.68 285	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.43 107	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.17 66	0.19 128	0.31 132	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.26 511

aanet-new-40k	0.25 89	0.37 272	1.35 207	0.24 118	0.24 357	0.38 109	0.20 147	0.39 68	0.26 12	0.18 53	0.24 124	0.16 51	0.20 141	0.20 4	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.18 384

aanet-32k-new	0.30 161	0.60 423	1.61 272	0.25 142	0.15 105	0.46 201	0.21 191	0.41 89	0.33 66	0.17 42	0.24 124	0.17 66	0.23 199	0.30 121	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.39 607

aanet-new-32k	0.27 115	0.49 372	1.73 302	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-30k	0.28 131	0.49 372	1.75 314	0.25 142	0.17 172	0.40 127	0.20 147	0.35 36	0.27 15	0.18 53	0.21 77	0.20 112	0.22 173	0.22 23	0.14 4	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

aanet-new-24k	0.27 115	0.40 305	1.12 152	0.24 118	0.45 596	0.40 127	0.21 191	0.39 68	0.28 22	0.19 74	0.28 173	0.17 66	0.20 141	0.23 33	0.15 15	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.32 606	0.09 79	0.10 118

aanet-new-22k	0.28 131	0.52 386	1.51 254	0.24 118	0.13 52	0.33 54	0.22 233	0.37 52	0.32 51	0.18 53	0.24 124	0.18 84	0.21 155	0.27 73	0.16 37	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.09 79	0.31 557

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 144	0.58 418	0.98 130	0.21 33	0.31 472	0.41 138	0.20 147	0.46 139	0.34 80	0.21 103	0.22 97	0.19 107	0.17 77	0.24 40	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.45 645	0.09 79	0.29 535

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 89	0.35 259	0.69 66	0.23 90	0.27 410	0.35 71	0.20 147	0.44 116	0.28 22	0.21 103	0.22 97	0.14 15	0.22 173	0.21 10	0.14 4	0.07 26	0.08 192	0.08 65	0.47 649	0.09 79	0.34 580

VMStereo-Base	0.26 103	0.27 142	1.26 181	0.20 9	0.12 21	0.42 152	0.17 83	0.37 52	0.40 174	0.22 123	0.31 213	0.29 236	0.21 155	0.32 146	0.20 127	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

252Zero-FE	0.62 505	0.27 142	0.83 92	0.24 118	0.13 52	0.31 41	0.13 9	0.39 68	0.32 51	8.03 712	0.23 112	0.12 2	0.12 12	0.26 67	0.44 426	0.09 145	0.12 425	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.12 196

Zero-FE251	0.56 466	0.29 185	1.27 184	0.26 189	0.16 140	0.44 173	0.16 69	0.44 116	0.35 95	5.31 708	0.19 60	0.22 132	0.19 128	0.24 40	1.08 589	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.13 239

IGEV	0.22 59	0.28 171	0.88 104	0.21 33	0.24 357	0.42 152	0.17 83	0.35 36	0.37 137	0.20 90	0.22 97	0.14 15	0.12 12	0.24 40	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 35	0.35 259	0.65 49	0.21 33	0.14 75	0.36 85	0.13 9	0.37 52	0.40 174	0.21 103	0.12 13	0.17 66	0.12 12	0.25 48	0.16 37	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.10 118

MLG-Stereo_test2	0.21 35	0.36 269	0.68 64	0.21 33	0.17 172	0.45 181	0.12 4	0.35 36	0.42 201	0.15 14	0.11 8	0.22 132	0.10 2	0.28 91	0.16 37	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo_test1	0.21 35	0.33 233	0.61 30	0.23 90	0.21 293	0.45 181	0.13 9	0.33 29	0.46 244	0.13 5	0.09 1	0.18 84	0.12 12	0.32 146	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

MLG-Stereo	0.21 35	0.33 233	0.60 24	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.13 9	0.39 68	0.46 244	0.13 5	0.10 3	0.17 66	0.13 18	0.35 181	0.15 15	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.09 79

LG-G_1	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

LG-G	0.23 72	0.37 272	0.71 71	0.23 90	0.11 9	0.51 273	0.12 4	0.44 116	0.39 158	0.19 74	0.15 31	0.19 107	0.15 53	0.36 194	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.11 148

DEFOM-Stereo	0.22 59	0.22 57	0.91 115	0.23 90	0.13 52	0.49 244	0.18 105	0.30 12	0.28 22	0.19 74	0.17 44	0.14 15	0.14 29	0.41 235	0.16 37	0.08 67	0.06 24	0.07 2	0.06 21	0.09 79	0.09 79

RAFT-Stereo-weight	0.34 198	0.29 185	1.43 230	0.28 246	0.28 425	0.55 325	0.22 233	0.78 421	0.48 268	0.46 338	0.38 271	0.36 286	0.17 77	0.33 160	0.23 184	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.09 79

trnet	0.28 131	0.26 129	1.32 197	0.19 2	0.12 21	0.54 310	0.15 44	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.30 121	0.21 147	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.09 79	0.07 12

CAS	0.35 211	0.25 111	1.30 192	0.79 651	0.34 510	0.51 273	0.23 272	0.46 139	0.39 158	0.22 123	0.31 213	0.20 112	0.17 77	0.28 91	0.23 184	0.73 672	0.06 24	0.07 2	0.05 1	0.09 79	0.37 598

XX-TBD	0.34 198	0.77 508	1.75 314	0.34 419	0.13 52	0.51 273	0.17 83	0.43 107	0.50 287	0.37 270	0.49 359	0.23 150	0.18 103	0.28 91	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.09 79	0.07 12

R-Stereo Train	0.36 221	0.21 39	1.70 291	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196

RAFT-Stereo	0.36 221	0.21 39	1.70 291	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.78 421	0.36 125	0.57 462	0.67 524	0.33 268	0.24 215	0.32 146	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.09 79	0.12 196
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
depth_test_26	0.22 59	0.28 171	0.91 115	0.20 9	0.13 52	0.18 6	0.13 9	0.31 16	0.41 187	0.16 22	0.31 213	0.19 107	0.13 18	0.22 23	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.14 267

Anonymus	0.21 35	0.21 39	0.75 75	0.25 142	0.14 75	0.34 64	0.16 69	0.32 20	0.31 39	0.18 53	0.15 31	0.23 150	0.17 77	0.27 73	0.24 210	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

TestStereo_HL3	0.49 389	0.88 552	3.21 660	0.25 142	0.17 172	0.47 211	0.23 272	0.68 331	0.39 158	0.45 327	0.52 388	0.36 286	0.28 290	1.16 481	0.21 147	0.10 254	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.11 148

CAR	0.19 8	0.28 171	0.60 24	0.21 33	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.19 74	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.27 73	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

MSE-Stereo	0.19 8	0.27 142	0.60 24	0.20 9	0.16 140	0.37 92	0.13 9	0.32 20	0.25 6	0.18 53	0.15 31	0.14 15	0.10 2	0.30 121	0.17 58	0.08 67	0.08 192	0.07 2	0.06 21	0.10 109	0.08 51

aanet-new-70k	0.27 115	0.48 368	1.33 199	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.19 120	0.45 131	0.33 66	0.17 42	0.21 77	0.16 51	0.21 155	0.38 215	0.14 4	0.06 1	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.22 449

aanet-new-78k	0.33 187	0.44 340	2.51 568	0.26 189	0.12 21	0.42 152	0.20 147	0.45 131	0.31 39	0.16 22	0.22 97	0.15 37	0.25 230	0.34 174	0.13 1	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.31 557

aanet-new-28k	0.34 198	0.53 393	2.69 597	0.25 142	0.12 21	0.39 114	0.21 191	0.37 52	0.29 33	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.21 155	0.22 23	0.15 15	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.31 600	0.10 109	0.23 474

aanet-new-16k	0.26 103	0.47 363	1.36 209	0.25 142	0.12 21	0.36 85	0.18 105	0.40 77	0.35 95	0.18 53	0.21 77	0.18 84	0.21 155	0.21 10	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.11 148

aanet-new-10k	0.27 115	0.52 386	1.27 184	0.27 214	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.46 139	0.31 39	0.21 103	0.20 69	0.19 107	0.22 173	0.26 67	0.18 69	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.16 342

aanet-new	0.32 177	0.29 185	2.39 532	0.25 142	0.25 379	0.43 160	0.21 191	0.41 89	0.31 39	0.18 53	0.23 112	0.16 51	0.30 324	0.33 160	0.15 15	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.13 239

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 144	0.53 393	1.28 186	0.22 63	0.32 482	0.35 71	0.19 120	0.46 139	0.33 66	0.18 53	0.19 60	0.18 84	0.18 103	0.21 10	0.14 4	0.08 67	0.10 337	0.08 65	0.46 648	0.10 109	0.32 566

LACA3	0.18 4	0.20 23	0.67 63	0.19 2	0.12 21	0.35 71	0.17 83	0.27 4	0.31 39	0.16 22	0.13 16	0.15 37	0.15 53	0.28 91	0.13 1	0.08 67	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.06 1

NLSM3	0.26 103	0.39 297	0.75 75	0.25 142	0.24 357	0.43 160	0.19 120	0.58 263	0.45 233	0.20 90	0.26 152	0.20 112	0.25 230	0.29 108	0.24 210	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.09 202	0.10 109	0.07 12

DA	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 635

GGEV	0.32 177	0.26 129	0.89 108	0.29 281	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.60 284	0.39 158	0.23 146	0.30 196	0.24 168	0.26 250	0.60 363	0.18 69	0.10 254	0.12 425	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.52 635

AdaDepth	0.24 79	0.18 7	1.03 135	0.25 142	0.21 293	0.46 201	0.16 69	0.30 12	0.27 15	0.17 42	0.19 60	0.14 15	0.18 103	0.35 181	0.17 58	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.25 558	0.10 109	0.10 118

S2M2_XL	0.20 19	0.32 224	1.10 150	0.19 2	0.13 52	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 14	0.19 60	0.15 37	0.14 29	0.19 2	0.21 147	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.08 51
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
water-stereo	0.24 79	0.17 3	0.88 104	0.24 118	0.14 75	0.37 92	0.17 83	0.43 107	0.32 51	0.26 195	0.35 247	0.26 198	0.24 215	0.22 23	0.25 225	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.08 151	0.10 109	0.10 118

depthmonostereo	0.26 103	0.23 79	0.65 49	0.41 527	0.13 52	0.41 138	0.19 120	0.51 202	0.40 174	0.25 177	0.29 181	0.26 198	0.28 290	0.44 257	0.23 184	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.10 109	0.08 51

LGtest1	0.21 35	0.37 272	0.70 69	0.22 63	0.12 21	0.31 41	0.11 2	0.36 47	0.39 158	0.17 42	0.13 16	0.16 51	0.14 29	0.25 48	0.27 251	0.10 254	0.09 287	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.10 118

SGD-Stereo	0.22 59	0.28 171	0.77 82	0.22 63	0.11 9	0.40 127	0.16 69	0.31 16	0.36 125	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.17 77	0.37 205	0.16 37	0.10 254	0.06 24	0.08 65	0.07 106	0.10 109	0.07 12

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 131	0.28 171	1.09 148	0.33 386	0.15 105	0.30 33	0.16 69	0.58 263	0.42 201	0.19 74	0.19 60	0.17 66	0.26 250	0.38 215	0.37 374	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.25 558	0.10 109	0.06 1

Pointernet	0.29 144	0.25 111	1.49 247	0.24 118	0.20 277	0.47 211	0.15 44	0.62 293	0.47 264	0.22 123	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.28 91	0.20 127	0.10 254	0.07 77	0.07 2	0.12 352	0.10 109	0.07 12

U	3.37 702	0.17 3	0.91 115	0.26 189	13.79 723	19.19 727	0.15 44	0.41 89	0.31 39	0.17 42	0.18 54	0.27 211	0.15 53	0.21 10	0.16 37	0.09 145	0.06 24	17.88 734	12.81 727	0.10 109	0.08 51

Any-RAFT	0.38 241	0.25 111	1.89 401	0.27 214	0.17 172	0.68 520	0.21 191	0.78 421	0.53 323	0.43 309	0.43 298	0.54 415	0.30 324	0.41 235	0.20 127	0.10 254	0.12 425	0.08 65	0.06 21	0.10 109	0.09 79

RAFT-Test	0.44 311	0.38 285	2.01 449	0.27 214	0.44 585	0.64 480	0.37 509	0.72 353	0.57 361	0.45 327	0.48 342	0.65 478	0.24 215	0.35 181	0.29 278	0.09 145	0.11 391	0.09 166	0.38 631	0.10 109	0.11 148

LoS_RVC	0.29 144	0.33 233	1.19 166	0.25 142	0.34 510	0.43 160	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.22 123	0.33 234	0.23 150	0.24 215	0.31 132	0.21 147	0.07 26	0.07 77	0.07 2	0.05 1	0.10 109	0.31 557

EGLCR-Stereo	0.29 144	0.27 142	0.97 128	0.30 303	0.19 257	0.56 342	0.17 83	0.68 331	0.36 125	0.30 231	0.18 54	0.27 211	0.17 77	0.38 215	0.19 95	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.10 109	0.35 583

anonymousa	0.48 370	0.46 353	2.44 544	0.29 281	0.34 510	0.61 428	0.25 332	0.66 316	0.54 338	0.53 411	0.77 575	0.73 531	0.46 482	0.33 160	0.31 314	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.29 581	0.10 109	0.19 401

ASMatch	0.60 492	0.43 329	2.58 581	0.91 660	0.36 532	0.56 342	0.25 332	0.52 218	0.61 405	0.47 340	1.21 640	0.47 380	0.66 576	1.34 498	0.94 563	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.10 109	0.16 342

DEmStereo	0.68 541	0.31 216	2.25 507	0.42 538	0.17 172	0.66 501	0.89 657	0.51 202	0.59 382	0.60 504	1.01 621	0.45 360	1.26 653	1.54 529	2.26 665	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.10 109	0.11 148

RAFT-RH_RVC	0.61 500	0.50 380	2.33 520	0.36 456	0.29 434	0.60 408	0.18 105	0.44 116	0.58 372	0.76 590	1.91 668	0.47 380	0.29 313	1.60 542	1.23 612	0.14 483	0.07 77	0.13 438	0.13 386	0.10 109	0.09 79

RAFT-345	0.53 438	0.30 202	2.34 522	0.38 497	0.34 510	0.58 377	0.42 535	0.47 159	0.61 405	0.51 391	1.00 620	0.43 340	0.28 290	1.57 535	0.82 552	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.10 109	0.08 51

CFNet-RSSM	0.41 272	0.32 224	2.20 494	0.27 214	0.44 585	0.52 294	0.19 120	0.76 394	0.48 268	0.43 309	0.36 251	0.54 415	0.26 250	0.33 160	0.25 225	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.38 631	0.10 109	0.09 79

CREStereo	0.28 131	0.30 202	1.33 199	0.19 2	0.13 52	0.55 325	0.17 83	0.48 174	0.46 244	0.27 211	0.33 234	0.24 168	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.11 343	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.10 109	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
TS12	0.24 79	0.26 129	0.83 92	0.25 142	0.11 9	0.46 201	0.17 83	0.46 139	0.43 212	0.20 90	0.31 213	0.18 84	0.20 141	0.31 132	0.22 173	0.07 26	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.07 12

aanet-new-12k	0.24 79	0.24 97	1.06 142	0.27 214	0.12 21	0.43 160	0.20 147	0.51 202	0.34 80	0.19 74	0.16 41	0.15 37	0.21 155	0.25 48	0.16 37	0.07 26	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.11 145	0.09 79

aanet-new-14k	0.25 89	0.33 233	1.13 153	0.26 189	0.12 21	0.37 92	0.21 191	0.45 131	0.36 125	0.20 90	0.27 161	0.15 37	0.29 313	0.24 40	0.17 58	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.11 145	0.12 196

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 79	0.31 216	0.88 104	0.25 142	0.23 342	0.45 181	0.22 233	0.39 68	0.30 34	0.21 103	0.27 161	0.18 84	0.21 155	0.23 33	0.16 37	0.07 26	0.09 287	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.13 239

Foundation-i1	0.26 103	0.29 185	0.75 75	0.23 90	0.21 293	0.30 33	0.22 233	0.60 284	0.43 212	0.24 157	0.31 213	0.35 279	0.23 199	0.27 73	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.11 145	0.07 12

Foundation-i32	0.20 19	0.28 171	0.87 101	0.20 9	0.11 9	0.20 8	0.15 44	0.32 20	0.36 125	0.13 5	0.10 3	0.25 183	0.14 29	0.19 2	0.15 15	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.11 145	0.12 196

UGAM-zero	0.63 512	0.39 297	2.49 559	0.30 303	0.49 610	0.67 508	0.19 120	0.91 534	0.45 233	0.77 594	0.45 313	1.16 651	0.82 610	2.05 618	0.29 278	0.09 145	0.15 497	0.09 166	0.44 644	0.11 145	0.22 449

MaDis-Stereo	0.29 144	0.54 401	1.44 232	0.24 118	0.29 434	0.29 29	0.16 69	0.45 131	0.37 137	0.19 74	0.21 77	0.28 223	0.22 173	0.30 121	0.29 278	0.10 254	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.11 145	0.11 148

DisPM	0.43 302	0.33 233	1.78 336	0.57 622	0.18 220	0.59 396	0.63 623	0.53 227	0.61 405	0.60 504	0.53 401	0.38 301	0.26 250	0.75 414	0.29 278	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.14 267

STrans-v2	0.67 534	0.56 412	2.64 589	0.27 214	0.23 342	0.57 360	0.33 479	0.96 579	0.69 493	0.92 626	0.85 592	0.89 598	0.93 627	1.83 583	1.21 610	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.12 196

TransformOpticalFlow	0.64 516	0.56 412	2.66 592	0.44 549	0.26 397	0.62 448	0.28 400	0.83 459	0.71 513	0.76 590	0.74 565	0.91 602	0.85 615	1.83 583	0.81 551	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.11 145	0.12 196

FTStereo	0.76 581	0.18 7	2.35 525	0.71 643	0.21 293	0.73 547	1.79 697	0.57 257	0.53 323	1.07 640	1.63 662	1.29 657	2.13 686	0.75 414	0.29 278	0.19 569	0.08 192	0.12 375	0.11 312	0.11 145	0.40 613

GrayStereo	0.66 529	0.19 11	1.76 323	0.90 659	0.23 342	0.62 448	1.42 693	0.62 293	0.60 387	0.72 578	0.78 576	0.56 431	3.07 697	0.60 363	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.21 537	0.11 145	0.18 384

cross-raft	0.40 265	0.27 142	2.22 499	0.30 303	0.17 172	0.49 244	0.35 493	0.71 347	0.39 158	0.43 309	0.45 313	0.64 473	0.25 230	0.32 146	0.25 225	0.08 67	0.08 192	0.09 166	0.23 550	0.11 145	0.14 267

test-1	0.44 311	0.48 368	1.69 287	0.30 303	0.27 410	0.50 258	0.28 400	0.80 441	0.43 212	0.40 289	0.54 413	0.41 322	0.24 215	0.31 132	1.16 602	0.09 145	0.20 571	0.10 234	0.17 483	0.11 145	0.26 511

Prome-Stereo	0.49 389	0.30 202	1.76 323	0.60 633	0.23 342	0.63 466	0.42 535	0.62 293	0.60 387	0.59 494	1.03 626	0.43 340	0.72 590	0.60 363	0.33 340	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.09 202	0.11 145	0.43 620

Gwc-CoAtRS	0.38 241	0.33 233	1.92 415	0.27 214	0.41 575	0.48 226	0.19 120	0.59 272	0.46 244	0.43 309	0.39 280	0.57 438	0.26 250	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.09 166	0.31 600	0.11 145	0.09 79

CCAANet	0.55 457	0.73 490	2.47 554	0.30 303	0.24 357	0.55 325	0.24 308	0.84 471	0.64 443	0.40 289	0.67 524	0.56 431	0.36 366	1.87 591	0.41 408	0.10 254	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.11 145	0.13 239

ManiGeoR	0.44 311	1.04 614	2.50 563	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

HLf10	0.44 311	1.04 614	2.50 563	0.22 63	0.19 257	0.47 211	0.18 105	0.72 353	0.53 323	0.28 218	0.36 251	0.32 257	0.28 290	0.85 435	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.12 163	0.10 118

TestStereo-Hl	0.39 256	0.50 380	1.74 307	0.25 142	0.15 105	0.49 244	0.21 191	0.70 343	0.51 294	0.38 280	0.39 280	0.37 291	0.31 334	1.07 463	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.12 163	0.09 79

DNS	0.93 621	0.22 57	1.33 199	1.53 686	0.27 410	2.18 689	0.18 105	0.54 240	0.33 66	7.89 711	0.36 251	0.37 291	0.21 155	0.41 235	0.63 508	0.13 438	0.12 425	0.08 65	0.08 151	0.12 163	1.56 700

DN	0.37 228	0.23 79	1.40 222	0.37 480	0.40 566	0.48 226	0.21 191	0.51 202	0.40 174	0.23 146	0.24 124	0.36 286	0.18 103	0.81 429	0.54 477	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.34 614	0.12 163	0.19 401

PipStereo	0.19 8	0.26 129	0.85 95	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.09 287	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

PSi22b	0.20 19	0.26 129	0.88 104	0.21 33	0.10 2	0.16 2	0.15 44	0.35 36	0.35 95	0.12 2	0.10 3	0.21 126	0.14 29	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.10 337	0.07 2	0.06 21	0.12 163	0.09 79

BStereo	0.28 131	0.33 233	1.34 204	0.23 90	0.29 434	0.33 54	0.20 147	0.46 139	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

Anonymus123	0.31 170	0.33 233	1.34 204	0.23 90	0.29 434	0.98 623	0.20 147	0.49 182	0.35 95	0.22 123	0.17 44	0.20 112	0.14 29	0.28 91	0.25 225	0.07 26	0.07 77	0.16 526	0.21 537	0.12 163	0.11 148

DilatedVolume-Stereo	0.26 103	0.20 23	0.64 41	0.25 142	0.15 105	0.41 138	0.18 105	0.42 99	0.35 95	0.34 253	0.34 242	0.25 183	0.23 199	0.43 248	0.53 471	0.09 145	0.09 287	0.08 65	0.10 243	0.12 163	0.11 148

xyz-stereo-finetune2	0.35 211	0.45 350	1.04 139	0.21 33	0.12 21	0.58 377	0.23 272	0.50 191	0.45 233	0.31 236	0.46 321	0.30 244	0.41 425	0.81 429	0.51 463	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.09 79

Reg-Stereo(zero)	0.46 347	0.17 3	2.10 471	0.24 118	0.34 510	0.51 273	0.42 535	0.50 191	0.54 338	0.37 270	0.46 321	0.54 415	0.60 550	0.43 248	1.10 592	0.08 67	0.09 287	0.08 65	0.22 547	0.12 163	0.22 449

castereo	0.30 161	0.44 340	0.81 88	0.24 118	0.29 434	0.41 138	0.27 380	0.72 353	0.45 233	0.22 123	0.30 196	0.24 168	0.31 334	0.25 48	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.31 600	0.12 163	0.09 79

rvit_stereo_0083	0.25 89	0.19 11	0.58 22	0.28 246	0.18 220	0.28 22	0.22 233	0.38 61	0.54 338	0.23 146	0.30 196	0.27 211	0.26 250	0.37 205	0.24 210	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.12 163	0.10 118

rvit_stereo_0081	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

model_zeroshot	0.44 311	0.68 468	1.97 445	0.28 246	0.18 220	0.69 526	0.21 191	0.63 302	0.40 174	1.00 634	0.34 242	0.42 336	0.20 141	0.69 400	0.24 210	0.10 254	0.22 587	0.10 234	0.22 547	0.12 163	0.10 118

rvit_stereo_0082	0.25 89	0.21 39	0.61 30	0.28 246	0.17 172	0.31 41	0.22 233	0.42 99	0.53 323	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.21 155	0.34 174	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.09 79

RAStereo	0.28 131	0.48 368	1.52 256	0.26 189	0.18 220	0.25 17	0.19 120	0.42 99	0.35 95	0.20 90	0.25 139	0.20 112	0.16 68	0.24 40	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.12 163	0.08 51

test_sample1	0.40 265	0.18 7	1.19 166	0.31 331	0.18 220	0.48 226	0.23 272	0.78 421	0.49 276	0.44 316	0.44 309	0.45 360	0.41 425	1.39 503	0.33 340	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.13 239

ACVNet-DCA	0.42 293	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

xx1	0.46 347	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 630	0.31 236	0.38 271	0.46 372	0.36 366	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

1test111	0.44 311	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.76 394	0.52 305	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.96 449	0.30 301	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

1111x	0.74 574	0.21 39	1.93 418	0.31 331	0.17 172	0.63 466	0.32 469	1.03 631	0.74 542	0.52 400	0.62 481	0.57 438	0.47 491	2.38 645	4.25 698	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.12 352	0.12 163	0.14 267

qqq	0.38 241	0.21 39	1.34 204	0.28 246	0.15 105	0.45 181	0.26 356	0.76 394	0.52 305	0.39 287	0.41 289	0.46 372	0.36 366	0.96 449	0.30 301	0.11 343	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.12 163	0.14 267

x	0.35 211	0.20 23	1.36 209	0.33 386	0.17 172	0.47 211	0.24 308	0.75 382	0.54 338	0.40 289	0.40 284	0.42 336	0.34 358	0.45 273	0.32 327	0.11 343	0.14 469	0.11 311	0.09 202	0.12 163	0.14 267

BUS	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.30 303	0.21 293	0.91 614	0.23 272	1.00 613	0.61 405	0.63 533	0.53 401	0.66 485	0.30 324	0.43 248	0.32 327	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

BSDual-CNN	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.30 303	0.21 293	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.61 405	0.63 533	0.53 401	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

hknet	0.47 363	0.29 185	1.70 291	0.30 303	0.24 357	0.76 563	0.31 446	1.00 613	0.64 443	0.63 533	0.53 401	0.80 564	0.38 391	0.77 422	0.37 374	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.12 352	0.12 163	0.11 148

PFNet+	0.45 334	0.37 272	1.86 387	0.46 568	0.18 220	0.58 377	0.77 647	0.52 218	0.64 443	0.56 451	0.48 342	0.39 307	0.26 250	0.93 445	0.32 327	0.13 438	0.09 287	0.14 476	0.13 386	0.12 163	0.15 310

PSM-softLoss	0.48 370	0.27 142	1.85 379	0.51 592	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 543	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KMStereo	0.48 370	0.27 142	1.85 379	0.51 592	0.17 172	0.61 428	0.40 525	0.61 289	0.57 361	0.52 400	0.48 342	0.39 307	0.25 230	1.46 515	0.77 543	0.12 405	0.08 192	0.13 438	0.12 352	0.12 163	0.14 267

KYRaft	0.48 370	0.29 185	1.75 314	0.33 386	0.21 293	0.75 559	0.44 553	0.58 263	0.57 361	0.64 543	0.93 608	0.53 407	0.72 590	0.60 363	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.12 163	0.54 638

Pruner-Stereo	0.51 418	0.27 142	1.78 336	1.79 692	0.19 257	0.62 448	0.45 561	0.57 257	0.60 387	0.61 513	0.48 342	0.41 322	0.24 215	0.46 282	1.00 576	0.12 405	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.12 163	0.13 239

AnonymousM	0.37 228	0.44 340	1.50 251	0.25 142	0.15 105	0.52 294	0.23 272	0.60 284	0.42 201	0.42 303	0.32 224	0.30 244	0.25 230	0.34 174	0.23 184	0.11 343	0.09 287	0.71 672	0.36 627	0.12 163	0.07 12

CroCo-Stereo	0.30 161	0.45 350	1.08 144	0.31 331	0.17 172	0.19 7	0.21 191	0.73 367	0.50 287	0.21 103	0.24 124	0.55 418	0.22 173	0.27 73	0.26 239	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.12 163	0.09 79
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
222	0.78 589	0.23 79	1.23 176	0.28 246	0.18 220	0.62 448	0.24 308	1.02 624	0.70 503	0.58 480	0.66 521	0.46 372	0.42 443	1.80 578	6.53 710	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.17 364

xxxx	0.70 550	0.21 39	1.33 199	0.28 246	0.18 220	0.63 466	0.24 308	1.02 624	0.69 493	0.50 378	0.62 481	0.58 445	0.38 391	1.47 522	5.21 704	0.13 438	0.12 425	0.11 311	0.10 243	0.12 163	0.15 310

HSM-Net_RVC	0.67 534	0.34 250	2.23 503	0.26 189	0.19 257	0.67 508	0.29 425	1.26 660	0.69 493	0.72 578	0.70 551	0.78 555	0.42 443	3.77 698	0.41 408	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.12 163	0.11 148
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HLF11	0.44 311	0.97 591	2.44 544	0.22 63	0.19 257	0.43 160	0.17 83	0.66 316	0.51 294	0.33 250	0.40 284	0.31 247	0.29 313	0.88 442	0.35 361	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.11 148

TestStereo_HLe17	0.48 370	1.17 643	2.73 606	0.22 63	0.18 220	0.50 258	0.21 191	0.78 421	0.58 372	0.31 236	0.37 258	0.31 247	0.28 290	1.06 462	0.25 225	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.08 151	0.13 201	0.09 79

TestStereo_HL2	0.41 272	0.86 544	1.82 369	0.26 189	0.16 140	0.48 226	0.20 147	0.62 293	0.51 294	0.35 257	0.41 289	0.32 257	0.27 271	1.09 466	0.29 278	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GGDA	0.41 272	0.90 561	1.83 373	0.26 189	0.15 105	0.50 258	0.20 147	0.63 302	0.52 305	0.35 257	0.41 289	0.31 247	0.27 271	1.11 471	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	0.13 201	0.10 118

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 115	0.40 305	0.87 101	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.13 201	0.55 641

PSi22a	0.20 19	0.28 171	0.89 108	0.20 9	0.11 9	0.16 2	0.14 22	0.32 20	0.35 95	0.12 2	0.09 1	0.22 132	0.16 68	0.20 4	0.14 4	0.09 145	0.09 287	0.07 2	0.05 1	0.13 201	0.11 148

FE-Mocha	0.41 272	0.31 216	1.44 232	0.28 246	0.33 497	0.41 138	0.17 83	0.69 335	0.45 233	0.44 316	0.50 368	0.41 322	0.45 467	0.36 194	1.17 604	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.21 537	0.13 201	0.13 239

xyz-stereo-finetune	0.31 170	0.46 353	0.79 85	0.21 33	0.12 21	0.53 303	0.25 332	0.52 218	0.54 338	0.28 218	0.32 224	0.29 236	0.23 199	0.59 356	0.55 480	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.08 51

xyz-stereo	3.02 698	0.29 185	30.64 742	0.23 90	0.12 21	15.52 718	0.24 308	0.51 202	0.47 264	0.59 494	7.99 711	0.64 473	0.47 491	1.39 503	0.50 457	0.09 145	0.07 77	0.34 639	0.07 106	0.13 201	0.08 51

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 228	0.37 272	1.21 172	0.26 189	0.18 220	0.73 547	0.18 105	0.53 227	0.41 187	0.35 257	0.30 196	0.58 445	0.22 173	0.33 160	0.95 565	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.13 201	0.15 310

castereo++	0.28 131	0.43 329	0.93 119	0.28 246	0.17 172	0.53 303	0.21 191	0.55 245	0.45 233	0.17 42	0.26 152	0.32 257	0.17 77	0.33 160	0.16 37	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.29 581	0.13 201	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 641	0.30 202	9.45 708	3.22 708	5.97 710	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.17 364

rvit_stereo_ft	0.31 170	0.61 428	1.18 164	0.32 360	0.21 293	0.28 22	0.27 380	0.55 245	0.48 268	0.23 146	0.27 161	0.28 223	0.26 250	0.32 146	0.25 225	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.11 312	0.13 201	0.14 267

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 115	0.40 305	0.86 99	0.22 63	0.17 172	0.36 85	0.19 120	0.39 68	0.32 51	0.21 103	0.24 124	0.18 84	0.23 199	0.21 10	0.15 15	0.08 67	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.13 201	0.55 641

CoDeX	0.52 432	0.43 329	2.25 507	0.29 281	0.26 397	0.61 428	0.32 469	0.99 604	0.68 484	0.48 359	0.55 423	0.52 405	0.40 414	1.60 542	0.35 361	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.12 196

11t1	0.33 187	0.19 11	1.41 224	0.33 386	0.16 140	0.48 226	0.21 191	0.67 326	0.48 268	0.40 289	0.34 242	0.32 257	0.33 349	0.42 244	0.27 251	0.11 343	0.12 425	0.10 234	0.08 151	0.13 201	0.14 267

GCAPDPT-zeroshot	1.09 638	0.30 202	8.70 705	3.22 708	5.88 709	0.39 114	0.20 147	0.59 272	0.41 187	0.26 195	0.26 152	0.23 150	0.17 77	0.31 132	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.19 401

knoymous	0.34 198	0.25 111	1.75 314	0.24 118	0.18 220	0.45 181	0.24 308	0.57 257	0.38 144	0.41 298	0.39 280	0.55 418	0.25 230	0.38 215	0.23 184	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.07 106	0.13 201	0.12 196

riskmin	0.37 228	0.22 57	1.74 307	0.32 360	0.20 277	0.48 226	0.20 147	0.66 316	0.46 244	0.36 264	0.34 242	0.69 509	0.45 467	0.39 223	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.08 151	0.13 201	0.16 342

ADStereo(finetuned)	0.45 334	0.77 508	2.12 476	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.76 601	0.37 205	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

psmg	0.41 272	0.27 142	1.13 153	0.27 214	0.21 293	0.75 559	0.36 500	0.90 522	0.61 405	0.59 494	0.59 453	0.63 464	0.37 382	0.43 248	0.38 381	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.13 201	0.11 148

GLC_STEREO	0.28 131	0.27 142	1.36 209	0.28 246	0.12 21	0.41 138	0.20 147	0.37 52	0.38 144	0.26 195	0.30 196	0.25 183	0.19 128	0.33 160	0.24 210	0.09 145	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.09 79

TRStereo	0.53 438	0.76 499	2.38 530	0.42 538	0.29 434	0.69 526	0.23 272	1.81 685	0.55 345	0.36 264	0.32 224	0.47 380	0.40 414	0.46 282	0.25 225	0.12 405	0.11 391	0.11 311	0.41 640	0.13 201	0.32 566

NF-Stereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.44 553	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.45 514	0.79 549	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.16 342

OCTAStereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.61 405	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.80 550	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

PSM-AAD	0.63 512	0.22 57	1.77 332	0.37 480	0.23 342	0.86 602	1.17 678	0.59 272	0.60 387	0.64 543	0.71 555	0.68 502	2.93 694	0.65 385	0.31 314	0.09 145	0.07 77	0.17 547	0.15 440	0.13 201	0.33 576

RE-Stereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 545	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

TVStereo	0.48 370	0.25 111	1.81 363	0.52 596	0.16 140	0.61 428	0.43 542	0.66 316	0.60 387	0.50 378	0.47 328	0.37 291	0.26 250	1.44 509	0.78 545	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.13 201	0.17 364

DCANet	0.42 293	0.77 508	1.95 431	0.25 142	0.14 75	0.51 273	0.22 233	0.77 406	0.72 523	0.54 424	0.48 342	0.31 247	0.41 425	0.36 194	0.39 392	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.13 201	0.23 474

test_xeample	0.72 562	0.21 39	1.36 209	0.27 214	0.17 172	0.59 396	0.28 400	1.01 621	0.70 503	0.55 442	0.67 524	0.44 351	0.39 405	1.88 600	5.17 703	0.12 405	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.13 201	0.15 310

EAI-Stereo	0.78 589	0.25 111	1.67 283	0.54 607	0.59 633	1.95 678	2.05 700	1.11 648	0.64 443	0.95 631	1.49 657	0.50 396	0.67 578	0.59 356	1.44 628	0.09 145	0.19 560	0.09 166	0.49 654	0.13 201	0.22 449

MMNet	0.50 401	0.48 368	1.93 418	0.33 386	0.27 410	0.79 580	0.28 400	0.81 445	0.74 542	0.60 504	0.56 435	0.59 448	0.55 527	0.79 427	0.59 499	0.10 254	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.14 267

FENet	0.44 311	0.30 202	2.42 538	0.32 360	0.17 172	0.58 377	0.22 233	0.77 406	0.59 382	0.47 340	0.42 295	0.55 418	0.38 391	0.49 311	0.47 441	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.11 312	0.13 201	0.16 342

PhaseNet	0.25 89	0.26 129	0.96 127	0.25 142	0.15 105	0.31 41	0.16 69	0.36 47	0.30 34	0.19 74	0.18 54	0.28 223	0.17 77	0.30 121	0.27 251	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.10 243	0.14 234	0.26 511

HLf8	0.45 334	1.10 624	2.46 548	0.21 33	0.19 257	0.51 273	0.18 105	0.76 394	0.58 372	0.32 246	0.37 258	0.32 257	0.28 290	0.92 444	0.26 239	0.12 405	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.14 234	0.11 148

LiteMatch	0.25 89	0.69 472	0.65 49	0.28 246	0.14 75	0.30 33	0.21 191	0.29 7	0.28 22	0.16 22	0.13 16	0.18 84	0.37 382	0.25 48	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Lsterematch	0.39 256	0.69 472	1.65 276	0.28 246	0.14 75	0.50 258	0.21 191	0.47 159	0.58 372	0.43 309	0.59 453	0.44 351	0.37 382	0.44 257	0.40 400	0.10 254	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.12 196

Selective-IGEV-i1	0.44 311	0.23 79	1.30 192	0.33 386	0.45 596	0.60 408	0.32 469	0.85 480	0.64 443	0.42 303	0.52 388	0.60 455	0.28 290	0.46 282	0.34 349	0.10 254	0.10 337	0.13 438	0.28 575	0.14 234	0.75 661

VIP-Stereo	0.28 131	0.56 412	1.05 140	0.23 90	0.19 257	0.52 294	0.17 83	0.44 116	0.39 158	0.18 53	0.25 139	0.24 168	0.15 53	0.33 160	0.19 95	0.08 67	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.14 234	0.32 566

Select-FE	0.65 524	0.67 465	2.76 610	0.49 583	0.55 624	0.79 580	0.16 69	0.90 522	0.53 323	0.84 614	0.55 423	0.91 602	0.75 599	0.57 346	1.16 602	0.11 343	0.18 547	0.11 311	0.49 654	0.14 234	0.31 557

GASTEREO	0.35 211	0.72 483	1.15 158	0.56 616	0.20 277	0.52 294	0.22 233	0.56 251	0.40 174	0.30 231	0.31 213	0.16 51	0.31 334	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.14 469	0.08 65	0.28 575	0.14 234	0.20 420

PAM	0.70 550	0.35 259	2.72 601	0.56 616	0.62 644	1.08 641	0.53 588	0.85 480	0.44 218	0.93 628	0.92 604	1.24 654	0.68 581	0.64 374	1.01 580	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.48 652	0.14 234	0.38 601

rvit_0105_6	0.31 170	0.29 185	1.00 132	0.31 331	0.18 220	0.35 71	0.25 332	0.51 202	0.61 405	0.25 177	0.28 173	0.32 257	0.25 230	0.39 223	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.14 234	0.13 239

rvit_stereo_0081_aga	0.27 115	0.29 185	1.08 144	0.26 189	0.20 277	0.33 54	0.21 191	0.41 89	0.42 201	0.26 195	0.28 173	0.27 211	0.21 155	0.31 132	0.21 147	0.14 483	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.10 118

test_sample2	0.41 272	0.19 11	1.23 176	0.31 331	0.17 172	0.51 273	0.27 380	0.81 445	0.55 345	0.44 316	0.45 313	0.46 372	0.38 391	1.51 525	0.30 301	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.14 267

tta	0.50 401	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.14 234	0.11 148

qqq1	0.48 370	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

fff1	0.48 370	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.14 234	0.11 148

MSKI-zero shot	0.46 347	0.38 285	2.47 554	0.27 214	0.43 584	0.56 342	0.20 147	0.77 406	0.43 212	0.60 504	0.51 373	0.44 351	0.17 77	0.68 394	0.21 147	0.09 145	0.29 626	0.09 166	0.32 606	0.14 234	0.10 118

IER	0.43 302	0.38 285	1.69 287	0.26 189	0.25 379	0.66 501	0.26 356	0.71 347	0.55 345	0.54 424	0.59 453	0.60 455	0.53 519	0.52 326	0.39 392	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.14 234	0.11 148

GwcNet-ADL	0.50 401	0.74 495	2.90 630	0.31 331	0.20 277	0.58 377	0.29 425	0.87 501	0.64 443	0.47 340	0.47 328	0.56 431	0.33 349	0.46 282	0.46 432	0.13 438	0.12 425	0.09 166	0.09 202	0.14 234	0.21 434

AAGNet	0.88 613	0.33 233	1.79 356	0.54 607	0.98 668	0.62 448	0.46 564	0.50 191	0.60 387	0.58 480	0.53 401	0.50 396	0.73 593	1.23 488	7.48 711	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.14 234	0.09 79

GMM-Stereo	0.50 401	0.23 79	2.41 536	0.54 607	0.24 357	0.77 571	0.46 564	0.59 272	0.57 361	0.58 480	0.73 562	0.47 380	0.43 454	0.68 394	0.27 251	0.10 254	0.06 24	0.13 438	0.13 386	0.14 234	0.44 622

TestStereo	0.45 334	0.54 401	2.11 472	0.29 281	0.16 140	0.43 160	0.24 308	0.54 240	0.45 233	0.37 270	0.46 321	0.34 275	0.27 271	1.98 610	0.27 251	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.14 234	0.08 51

UNet	0.54 445	0.44 340	2.83 620	0.31 331	0.33 497	0.74 553	0.27 380	0.82 453	0.61 405	0.53 411	0.54 413	0.72 527	0.54 522	0.78 426	0.56 488	0.11 343	0.09 287	0.13 438	0.11 312	0.14 234	0.12 196

RASNet	0.61 500	0.68 468	2.03 457	0.35 435	0.46 604	0.65 494	0.28 400	0.78 421	0.70 503	0.48 359	0.64 510	0.93 608	0.61 559	2.21 633	0.73 537	0.12 405	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.14 234	0.11 148

HSM	0.62 505	0.76 499	1.72 299	0.30 303	0.29 434	0.64 480	0.28 400	0.94 560	0.62 423	0.58 480	0.57 444	1.40 663	0.64 569	2.59 667	0.42 411	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.14 234	0.11 148

DLCB_ROB	0.54 445	0.55 410	1.49 247	0.36 456	0.25 379	0.65 494	0.36 500	0.80 441	0.70 503	0.72 578	0.69 541	0.83 574	0.46 482	1.53 528	0.60 501	0.13 438	0.12 425	0.14 476	0.14 415	0.14 234	0.13 239

RT-Monster	0.29 144	0.30 202	0.95 122	0.25 142	0.28 425	0.46 201	0.15 44	0.53 227	0.55 345	0.37 270	0.36 251	0.28 223	0.21 155	0.32 146	0.21 147	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.06 21	0.15 259	0.14 267

MSCF	0.35 211	0.72 483	1.15 158	0.58 624	0.21 293	0.50 258	0.22 233	0.56 251	0.38 144	0.29 226	0.29 181	0.17 66	0.30 324	0.35 181	0.26 239	0.09 145	0.12 425	0.08 65	0.29 581	0.15 259	0.21 434

S2M2_L	0.24 79	0.29 185	0.90 112	0.23 90	0.17 172	0.24 16	0.09 1	0.36 47	0.45 233	0.17 42	0.25 139	0.23 150	0.17 77	0.24 40	0.28 264	0.15 504	0.12 425	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
AIO_test	0.39 256	0.37 272	1.19 166	0.73 644	0.67 647	0.35 71	0.25 332	0.47 159	0.34 80	0.34 253	0.22 97	0.33 268	0.17 77	1.31 494	0.19 95	0.11 343	0.15 497	0.08 65	0.21 537	0.15 259	0.23 474

PAM_32	0.70 550	0.35 259	2.73 606	0.54 607	0.61 642	1.07 639	0.43 542	0.84 471	0.49 276	0.90 623	0.91 602	1.23 653	0.77 604	0.65 385	1.10 592	0.10 254	0.19 560	0.10 234	0.49 654	0.15 259	0.38 601

rvit_0105_5	0.36 221	0.39 297	1.48 244	0.30 303	0.18 220	0.41 138	0.30 433	0.64 306	0.62 423	0.30 231	0.33 234	0.37 291	0.29 313	0.41 235	0.28 264	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.15 440	0.15 259	0.14 267

rvit_0105_4	0.35 211	0.35 259	1.45 235	0.31 331	0.18 220	0.37 92	0.28 400	0.59 272	0.62 423	0.27 211	0.31 213	0.35 279	0.27 271	0.43 248	0.25 225	0.18 553	0.16 515	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.12 196

rvit_0105_3	0.39 256	0.47 363	1.46 237	0.33 386	0.19 257	0.45 181	0.35 493	0.69 335	0.65 458	0.37 270	0.37 258	0.40 316	0.31 334	0.44 257	0.30 301	0.18 553	0.17 535	0.17 547	0.18 497	0.15 259	0.15 310

rvit_stereo_0080	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

CAS++	0.31 170	0.33 233	1.43 230	0.25 142	0.17 172	0.31 41	0.20 147	0.78 421	0.41 187	0.30 231	0.30 196	0.21 126	0.16 68	0.33 160	0.18 69	0.15 504	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.11 148
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 401	0.33 233	0.93 119	0.26 189	0.22 322	0.46 201	0.20 147	1.10 644	1.34 660	3.16 703	0.32 224	0.22 132	0.20 141	0.30 121	0.22 173	0.10 254	0.09 287	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

SMFormer	0.50 401	0.46 353	1.60 268	0.30 303	0.15 105	0.45 181	0.24 308	0.90 522	0.72 523	0.56 451	0.64 510	0.51 399	0.41 425	1.87 591	0.49 452	0.13 438	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.15 259	0.16 342

mmm	0.38 241	0.21 39	1.18 164	0.35 435	0.17 172	0.49 244	0.26 356	0.78 421	0.52 305	0.50 378	0.57 444	0.41 322	0.37 382	0.71 407	0.31 314	0.11 343	0.13 450	0.14 476	0.13 386	0.15 259	0.14 267

mmx	0.72 562	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

whm_eth	0.27 115	0.38 285	0.76 78	0.24 118	0.18 220	0.34 64	0.27 380	0.54 240	0.44 218	0.24 157	0.26 152	0.27 211	0.22 173	0.29 108	0.23 184	0.13 438	0.10 337	0.10 234	0.10 243	0.15 259	0.11 148

xxx	0.72 562	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.99 604	0.76 566	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.13 438	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.15 259	0.15 310

LoS	0.31 170	0.30 202	1.52 256	0.23 90	0.13 52	0.54 310	0.20 147	0.48 174	0.49 276	0.25 177	0.28 173	0.37 291	0.24 215	0.38 215	0.23 184	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.30 161	0.27 142	1.09 148	0.23 90	0.50 611	0.40 127	0.20 147	0.46 139	0.44 218	0.22 123	0.28 173	0.26 198	0.19 128	0.33 160	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.15 259	0.49 632

gwcnet-sp	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

scenet	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

ssnet	0.49 389	0.43 329	2.54 575	0.31 331	0.22 322	0.67 508	0.31 446	0.78 421	0.65 458	0.58 480	0.47 328	0.46 372	0.43 454	0.76 418	0.46 432	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.15 259	0.14 267

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 473	0.87 548	2.11 472	0.32 360	0.30 451	0.84 596	0.40 525	0.88 510	0.72 523	0.65 550	0.73 562	0.66 485	0.57 537	0.93 445	0.71 530	0.13 438	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.14 267

PSMNet-ADL	0.51 418	0.38 285	1.65 276	0.35 435	0.21 293	0.67 508	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.42 303	0.52 388	0.70 519	0.45 467	1.91 603	0.57 492	0.15 504	0.13 450	0.11 311	0.13 386	0.15 259	0.20 420

IIG-Stereo	0.59 486	0.65 456	1.74 307	0.54 607	0.23 342	0.61 428	0.21 191	0.73 367	0.65 458	0.64 543	0.69 541	0.69 509	0.38 391	2.09 625	1.39 624	0.11 343	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.09 79

THIR-Stereo	0.86 609	0.62 434	2.13 478	0.25 142	0.16 140	0.58 377	2.74 708	0.59 272	0.51 294	0.62 524	1.62 661	0.97 618	1.80 682	1.69 554	2.25 664	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.11 148

DeepStereo_RVC	0.44 311	0.28 171	1.92 415	0.49 583	0.17 172	0.60 408	0.59 609	0.50 191	0.52 305	0.49 371	0.45 313	0.39 307	0.86 618	0.45 273	0.33 340	0.11 343	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.15 259	0.19 401

IRAFT_RVC	0.54 445	0.53 393	1.78 336	0.46 568	0.21 293	0.58 377	0.43 542	0.65 313	0.66 473	0.54 424	0.50 368	0.49 393	0.51 512	1.58 539	1.01 580	0.11 343	0.25 612	0.13 438	0.10 243	0.15 259	0.13 239

ICVP	0.46 347	0.29 185	2.41 536	0.33 386	0.22 322	0.59 396	0.55 596	0.75 382	0.50 287	0.44 316	0.60 469	0.49 393	0.35 360	0.53 332	0.37 374	0.16 525	0.16 515	0.14 476	0.11 312	0.15 259	0.15 310
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
sCroCo_RVC	0.33 187	0.32 224	1.89 401	0.34 419	0.27 410	0.30 33	0.22 233	0.48 174	0.44 218	0.22 123	0.33 234	0.25 183	0.25 230	0.32 146	0.24 210	0.14 483	0.16 515	0.12 375	0.12 352	0.15 259	0.13 239

GES	0.44 311	0.28 171	1.88 394	0.30 303	0.18 220	0.61 428	0.30 433	0.88 510	0.46 244	0.47 340	0.52 388	0.39 307	0.42 443	0.58 350	0.67 520	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.15 259	0.17 364

GMStereo	0.38 241	0.99 601	1.91 412	0.27 214	0.16 140	0.39 114	0.23 272	0.47 159	0.62 423	0.38 280	0.34 242	0.25 183	0.25 230	0.39 223	0.29 278	0.14 483	0.08 192	0.10 234	0.12 352	0.15 259	0.11 148
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UPFNet	0.46 347	0.28 171	1.73 302	0.33 386	0.32 482	0.65 494	0.38 516	0.83 459	0.59 382	0.57 462	0.52 388	0.61 458	0.40 414	0.75 414	0.52 467	0.13 438	0.12 425	0.13 438	0.12 352	0.15 259	0.11 148

cf-r	0.53 438	0.81 525	2.15 484	0.33 386	0.28 425	0.60 408	0.28 400	0.78 421	0.64 443	0.51 391	0.60 469	0.75 543	0.40 414	1.32 495	0.43 420	0.13 438	0.09 287	0.11 311	0.12 352	0.15 259	0.14 267

PSMNet-RSSM	0.53 438	0.82 529	1.78 336	0.31 331	0.25 379	0.58 377	0.28 400	0.84 471	0.60 387	0.50 378	0.61 476	0.67 495	0.43 454	1.68 552	0.42 411	0.15 504	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.15 259	0.13 239

DMCA	0.41 272	0.52 386	1.26 181	0.31 331	0.24 357	0.59 396	0.26 356	0.77 406	0.63 435	0.58 480	0.48 342	0.57 438	0.35 360	0.40 230	0.50 457	0.14 483	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.15 259	0.15 310

DIP-Stereo	0.37 228	0.34 250	1.50 251	0.27 214	0.18 220	0.63 466	0.17 83	0.92 543	0.53 323	0.49 371	0.48 342	0.30 244	0.30 324	0.39 223	0.30 301	0.10 254	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.15 259	0.12 196
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.55 457	0.92 565	2.36 528	0.38 497	0.37 544	0.60 408	0.28 400	0.82 453	0.62 423	0.62 524	0.55 423	0.72 527	0.45 467	1.00 455	0.43 420	0.15 504	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.15 259	0.16 342
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Selective-IGEV-i32	0.29 144	0.23 79	1.28 186	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 535

DStereoRT	0.81 601	0.53 393	2.23 503	0.36 456	0.33 497	0.92 616	0.36 500	0.86 490	0.80 583	0.57 462	0.62 481	0.59 448	1.15 650	1.76 565	1.04 585	0.14 483	0.13 450	2.17 710	0.78 685	0.16 296	0.66 655

coex_refinement	0.58 478	0.94 573	1.87 392	0.38 497	0.25 379	0.64 480	0.34 485	0.83 459	0.65 458	0.60 504	0.63 494	0.81 567	0.48 500	1.85 590	0.56 488	0.13 438	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.16 296	0.16 342

test_sample3	0.50 401	0.41 315	1.88 394	0.32 360	0.19 257	0.57 360	0.25 332	0.92 543	0.64 443	0.52 400	0.49 359	0.47 380	0.35 360	1.79 573	0.37 374	0.13 438	0.10 337	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.16 342

DispNO	0.67 534	0.98 596	2.58 581	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.29 425	0.83 459	0.68 484	0.53 411	0.79 579	0.83 574	0.47 491	2.46 657	0.68 523	0.12 405	0.10 337	0.19 575	0.31 600	0.16 296	0.17 364

MyStereo07	0.34 198	0.40 305	1.46 237	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.25 139	0.20 112	0.26 250	0.57 346	0.19 95	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

MyStereo06	0.54 445	0.41 315	2.68 594	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.81 445	0.44 218	0.84 614	0.52 388	0.78 555	0.58 543	0.48 301	1.10 592	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo05	0.49 389	0.41 315	2.72 601	0.30 303	0.23 342	0.60 408	0.30 433	0.82 453	0.77 571	0.52 400	0.37 258	0.51 399	0.42 443	0.52 326	0.38 381	0.09 145	0.17 535	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.20 420

MyStereo04	0.48 370	0.40 305	2.65 591	0.29 281	0.23 342	0.60 408	0.31 446	0.83 459	0.75 556	0.47 340	0.36 251	0.53 407	0.42 443	0.53 332	0.39 392	0.09 145	0.18 547	0.12 375	0.11 312	0.16 296	0.19 401

IGEVStereo-DCA	0.33 187	0.34 250	1.38 216	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.18 497	0.16 296	0.22 449

rrr	0.46 347	0.34 250	3.08 645	0.27 214	0.16 140	0.45 181	0.28 400	1.09 643	0.51 294	0.24 157	0.21 77	0.26 198	0.25 230	0.64 374	0.52 467	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.29 581	0.16 296	0.25 500

CASnet	0.28 131	0.31 216	1.20 170	0.28 246	0.11 9	0.47 211	0.19 120	0.44 116	0.44 218	0.38 280	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.29 108	0.19 95	0.10 254	0.06 24	0.15 507	0.12 352	0.16 296	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
HH	0.49 389	0.49 372	2.78 615	0.50 587	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 533	0.48 342	0.87 592	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

HanStereo	0.49 389	0.49 372	2.78 615	0.50 587	0.41 575	0.38 109	0.23 272	0.72 353	0.38 144	0.63 533	0.48 342	0.87 592	0.41 425	0.64 374	0.21 147	0.09 145	0.17 535	0.10 234	0.09 202	0.16 296	0.12 196

Selective-IGEV	0.29 144	0.23 79	1.28 186	0.27 214	0.30 451	0.35 71	0.20 147	0.56 251	0.38 144	0.21 103	0.30 196	0.22 132	0.18 103	0.37 205	0.18 69	0.07 26	0.06 24	0.08 65	0.15 440	0.16 296	0.29 535

DCRE	0.50 401	0.63 444	2.13 478	0.30 303	0.23 342	0.45 181	0.24 308	0.59 272	0.53 323	0.50 378	2.10 672	0.42 336	0.26 250	0.35 181	0.23 184	0.09 145	0.14 469	0.10 234	0.32 606	0.16 296	0.15 310

NINENet	0.50 401	0.33 233	1.69 287	0.55 614	0.25 379	0.91 614	0.23 272	0.98 592	0.71 513	0.53 411	0.55 423	0.66 485	0.30 324	1.22 486	0.32 327	0.15 504	0.13 450	0.16 526	0.11 312	0.16 296	0.13 239

SST-Stereo	0.52 432	0.20 23	1.76 323	0.62 635	0.53 619	0.62 448	0.66 626	0.55 245	0.61 405	0.58 480	0.53 401	0.52 405	0.60 550	1.59 541	0.29 278	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.10 118

RAFT_R40	0.50 401	0.21 39	1.76 323	0.50 587	0.40 566	0.61 428	0.53 588	0.56 251	0.60 387	0.56 451	0.54 413	0.55 418	0.51 512	1.57 535	0.53 471	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.16 296	0.09 79

s12784h	0.36 221	0.28 171	1.58 265	0.23 90	0.11 9	0.62 448	0.24 308	0.79 437	0.64 443	0.44 316	0.52 388	0.28 223	0.26 250	0.50 318	0.24 210	0.11 343	0.06 24	0.09 166	0.06 21	0.16 296	0.06 1

SFCPSM	0.46 347	0.24 97	2.35 525	0.27 214	0.27 410	0.70 532	0.32 469	0.96 579	0.63 435	0.49 371	0.52 388	0.43 340	0.36 366	0.52 326	0.43 420	0.12 405	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.16 296	0.12 196

delet	0.52 432	0.54 401	1.62 274	0.31 331	0.35 523	0.74 553	0.46 564	0.85 480	0.74 542	0.55 442	0.60 469	0.67 495	0.50 510	1.12 475	0.57 492	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.12 196

DSFCA	0.54 445	0.35 259	1.41 224	0.28 246	0.28 425	0.79 580	0.88 656	0.76 394	0.70 503	0.72 578	0.66 521	0.67 495	0.57 537	1.17 482	0.63 508	0.16 525	0.14 469	0.13 438	0.14 415	0.16 296	0.13 239

STTStereo	0.51 418	0.69 472	2.14 483	0.36 456	0.30 451	0.61 428	0.32 469	0.77 406	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.67 495	0.43 454	0.86 438	0.42 411	0.16 525	0.15 497	0.17 547	0.20 530	0.16 296	0.15 310

IGEV_i1	0.44 311	0.26 129	2.01 449	0.33 386	0.18 220	0.58 377	0.27 380	0.84 471	0.49 276	0.45 327	0.47 328	0.55 418	0.33 349	0.65 385	0.36 367	0.11 343	0.11 391	0.13 438	0.19 517	0.17 320	0.28 528

FlowAnything_test	0.23 72	0.32 224	0.52 5	0.28 246	0.17 172	0.37 92	0.20 147	0.38 61	0.24 4	0.24 157	0.20 69	0.21 126	0.17 77	0.26 67	0.25 225	0.13 438	0.10 337	0.14 476	0.16 463	0.17 320	0.12 196

AIO-test2	0.49 389	1.15 637	1.96 440	0.42 538	0.37 544	0.50 258	0.23 272	0.79 437	0.70 503	0.33 250	0.53 401	0.27 211	0.22 173	0.67 391	0.29 278	0.73 672	0.08 192	0.13 438	0.17 483	0.17 320	0.18 384

GIP-stereo	0.26 103	0.22 57	0.78 84	0.29 281	0.20 277	0.42 152	0.17 83	0.64 306	0.39 158	0.18 53	0.24 124	0.23 150	0.18 103	0.25 48	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.08 51

IGEV-Stereo++	0.23 72	0.23 79	0.64 41	0.24 118	0.22 322	0.47 211	0.13 9	0.52 218	0.33 66	0.18 53	0.24 124	0.17 66	0.22 173	0.32 146	0.19 95	0.08 67	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.17 320	0.09 79

test_sample6	0.52 432	0.44 340	1.81 363	0.33 386	0.18 220	0.55 325	0.27 380	0.94 560	0.66 473	0.54 424	0.62 481	0.47 380	0.36 366	1.97 609	0.38 381	0.14 483	0.10 337	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.16 342

test_sample5	0.51 418	0.43 329	1.83 373	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.53 411	0.59 453	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

test_sample4	0.50 401	0.42 323	1.88 394	0.32 360	0.19 257	0.56 342	0.26 356	0.93 551	0.65 458	0.54 424	0.54 413	0.45 360	0.36 366	1.79 573	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

DualNet	0.51 418	0.43 329	1.83 373	0.32 360	0.18 220	0.55 325	0.26 356	0.92 543	0.65 458	0.54 424	0.62 481	0.45 360	0.36 366	1.87 591	0.36 367	0.13 438	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.17 320	0.16 342

LL-Strereo2	0.41 272	0.90 561	1.83 373	0.44 549	0.24 357	0.54 310	0.27 380	0.58 263	0.45 233	0.41 298	0.33 234	0.44 351	0.21 155	0.44 257	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.16 526	0.14 415	0.17 320	0.17 364

iRaft-Stereo_20w	0.58 478	0.39 297	1.96 440	0.45 563	0.32 482	0.92 616	0.57 605	1.14 649	0.56 357	0.81 606	0.40 284	0.55 418	0.69 583	0.65 385	1.04 585	0.09 145	0.16 515	0.09 166	0.36 627	0.17 320	0.25 500

Patchmatch Stereo++	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196
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
OMP-Stereo	0.59 486	0.65 456	1.74 307	0.56 616	0.37 544	0.60 408	0.26 356	0.70 343	0.65 458	0.66 552	0.60 469	0.69 509	0.32 343	2.09 625	1.20 608	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.10 118

PSM-adaLoss	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.60 408	0.29 425	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo_v2	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.47 294	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

ROB_FTStereo	0.38 241	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.26 356	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.49 311	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

HUI-Stereo	0.38 241	0.27 142	1.79 356	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.45 273	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iGMRVC	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.17 172	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.44 351	0.28 290	0.55 342	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

iRAFT	0.39 256	0.27 142	1.78 336	0.44 549	0.16 140	0.61 428	0.27 380	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.54 338	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

CRE-IMP	0.41 272	0.22 57	1.76 323	0.48 581	0.17 172	0.79 580	0.69 635	0.52 218	0.52 305	0.47 340	0.42 295	0.45 360	0.26 250	0.41 235	0.31 314	0.11 343	0.07 77	0.12 375	0.09 202	0.17 320	0.23 474

RAFT-IKP	0.38 241	0.27 142	1.79 356	0.44 549	0.16 140	0.60 408	0.28 400	0.51 202	0.52 305	0.47 340	0.43 298	0.43 340	0.28 290	0.50 318	0.28 264	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.17 320	0.12 196

rafts_anoy	0.43 302	0.89 557	1.96 440	0.32 360	0.30 451	0.48 226	0.24 308	0.62 293	0.49 276	0.37 270	0.38 271	0.33 268	0.30 324	0.51 322	0.34 349	0.10 254	0.39 654	0.13 438	0.15 440	0.17 320	0.15 310

Anonymous3	0.42 293	0.35 259	2.09 467	0.33 386	0.24 357	0.72 540	0.31 446	0.74 372	0.55 345	0.35 257	0.40 284	0.33 268	0.29 313	0.44 257	0.28 264	0.18 553	0.18 547	0.13 438	0.13 386	0.17 320	0.17 364

CFNet_pseudo	0.45 334	0.46 353	2.23 503	0.25 142	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.10 337	0.15 507	0.10 243	0.17 320	0.14 267

XX-Stereo	0.55 457	0.54 401	3.50 672	0.48 581	0.39 556	0.54 310	0.17 83	0.89 516	0.40 174	0.44 316	0.65 519	0.85 583	0.19 128	0.77 422	0.21 147	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.32 606	0.17 320	0.14 267

HCRNet	0.46 347	0.49 372	1.65 276	0.38 497	0.29 434	0.58 377	0.22 233	0.75 382	0.62 423	0.47 340	0.49 359	0.48 391	0.36 366	1.12 475	0.37 374	0.15 504	0.10 337	0.15 507	0.13 386	0.17 320	0.17 364

test_xeample3	0.46 347	0.34 250	2.99 639	0.37 480	0.16 140	0.49 244	0.33 479	1.06 637	0.44 218	0.25 177	0.23 112	0.24 168	0.25 230	0.49 311	0.56 488	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.40 637	0.17 320	0.26 511

ccs_rob	0.45 334	0.46 353	2.22 499	0.26 189	0.19 257	0.56 342	0.21 191	0.77 406	0.60 387	0.49 371	0.56 435	0.69 509	0.47 491	0.52 326	0.31 314	0.11 343	0.09 287	0.16 526	0.10 243	0.17 320	0.14 267

rvit_105_1	0.44 311	0.54 401	1.46 237	0.36 456	0.24 357	0.51 273	0.45 561	0.75 382	0.74 542	0.45 327	0.44 309	0.44 351	0.36 366	0.62 369	0.38 381	0.20 579	0.18 547	0.18 568	0.22 547	0.18 348	0.18 384

ITSA-stereo	0.48 370	0.33 233	1.20 170	0.33 386	0.18 220	0.60 408	0.29 425	0.94 560	0.80 583	0.50 378	0.49 359	0.53 407	0.59 546	1.25 492	0.64 514	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.23 474

rvit_stereo_0075_2	0.40 265	0.40 305	1.88 394	0.33 386	0.32 482	0.41 138	0.22 233	0.58 263	0.53 323	0.38 280	0.51 373	0.40 316	0.27 271	0.44 257	0.29 278	0.20 579	0.15 497	0.22 597	0.15 440	0.18 348	0.23 474

MoCha-V2	0.36 221	0.32 224	1.41 224	0.36 456	0.31 472	0.35 71	0.19 120	0.57 257	0.39 158	0.30 231	0.32 224	0.28 223	0.27 271	0.47 294	0.24 210	0.08 67	0.56 671	0.08 65	0.38 631	0.18 348	0.12 196

PCWNet_CMD	0.46 347	0.45 350	2.28 512	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.57 537	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.14 476	0.10 243	0.18 348	0.14 267

CBFPSM	0.56 466	0.91 563	1.82 369	0.28 246	0.23 342	0.71 534	0.37 509	0.72 353	0.64 443	0.50 378	0.49 359	1.03 630	0.83 611	0.62 369	1.35 621	0.10 254	0.12 425	0.10 234	0.10 243	0.18 348	0.19 401

CASS	0.39 256	0.30 202	1.61 272	0.32 360	0.17 172	0.53 303	0.24 308	0.70 343	0.49 276	0.59 494	0.54 413	0.40 316	0.40 414	0.41 235	0.30 301	0.17 540	0.10 337	0.14 476	0.11 312	0.18 348	0.17 364
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev	0.59 486	0.96 583	2.47 554	0.34 419	0.37 544	0.79 580	0.44 553	0.86 490	0.77 571	0.61 513	0.67 524	0.79 560	0.56 531	0.64 374	0.62 506	0.15 504	0.14 469	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.19 401

DAS	0.56 466	0.35 259	1.55 260	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 612	0.68 532	0.56 431	0.48 500	2.40 649	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

SepStereo	0.52 432	0.35 259	1.55 260	0.33 386	0.34 510	0.50 258	0.42 535	0.83 459	0.74 542	0.83 612	0.68 532	0.56 431	0.48 500	1.56 531	0.46 432	0.12 405	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.18 348	0.15 310

HHNet	0.60 492	0.65 456	2.60 585	0.36 456	0.25 379	0.64 480	0.61 615	0.64 306	0.62 423	0.55 442	1.13 637	0.32 257	0.60 550	0.42 244	1.79 645	0.15 504	0.07 77	0.12 375	0.10 243	0.18 348	0.15 310

DRaft	0.62 505	0.38 285	1.76 323	0.24 118	0.16 140	0.64 480	0.66 626	0.53 227	0.53 323	0.67 556	0.99 618	0.38 301	1.00 635	1.44 509	2.10 659	0.10 254	0.14 469	0.10 234	0.14 415	0.18 348	0.21 434

ac_64	0.55 457	0.46 353	1.92 415	0.36 456	0.34 510	0.63 466	0.31 446	0.82 453	0.61 405	0.55 442	0.51 373	0.89 598	0.48 500	1.83 583	0.55 480	0.14 483	0.11 391	0.12 375	0.12 352	0.18 348	0.12 196

CFNet-ft	0.51 418	0.76 499	1.79 356	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 537	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 623	0.13 386	0.18 348	0.14 267

PMTNet	0.31 170	0.35 259	1.30 192	0.20 9	0.14 75	0.57 360	0.25 332	0.46 139	0.42 201	0.27 211	0.32 224	0.27 211	0.24 215	0.39 223	0.23 184	0.43 651	0.07 77	0.08 65	0.05 1	0.18 348	0.07 12

MSMDNet	0.46 347	0.44 340	2.28 512	0.26 189	0.20 277	0.55 325	0.21 191	0.75 382	0.64 443	0.48 359	0.55 423	0.68 502	0.56 531	0.46 282	0.30 301	0.11 343	0.10 337	0.13 438	0.10 243	0.18 348	0.15 310

CFNet_RVC	0.51 418	0.76 499	1.79 356	0.28 246	0.30 451	0.63 466	0.28 400	0.66 316	0.55 345	0.45 327	0.57 444	0.74 537	0.41 425	1.46 515	0.42 411	0.14 483	0.10 337	0.28 623	0.13 386	0.18 348	0.14 267

UCFNet_RVC	0.48 370	0.82 529	1.85 379	0.30 303	0.27 410	0.64 480	0.26 356	0.74 372	0.55 345	0.48 359	0.53 401	0.63 464	0.41 425	0.88 442	0.38 381	0.15 504	0.10 337	0.17 547	0.17 483	0.18 348	0.15 310

AdaStereo	0.44 311	0.38 285	1.79 356	0.34 419	0.20 277	0.57 360	0.28 400	0.92 543	0.69 493	0.52 400	0.55 423	0.61 458	0.33 349	0.48 301	0.39 392	0.17 540	0.08 192	0.17 547	0.11 312	0.18 348	0.12 196
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.
DRN-Test	0.64 516	0.43 329	2.44 544	0.39 507	0.44 585	0.80 587	0.41 531	1.02 624	0.78 575	0.80 600	0.63 494	0.69 509	0.56 531	1.79 573	0.69 525	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	0.18 348	0.17 364

MDST_ROB	1.17 647	0.42 323	3.87 677	0.54 607	0.44 585	4.11 705	0.58 607	1.31 662	0.84 597	2.12 682	1.12 635	0.98 619	0.71 587	4.24 702	0.99 575	0.16 525	0.14 469	0.19 575	0.17 483	0.18 348	0.35 583

IGEV-FE	0.53 438	0.34 250	2.91 631	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 606	0.51 373	0.70 519	0.41 425	0.48 301	1.13 596	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 618	0.19 369	0.09 79

DDVS	0.62 505	0.40 305	1.40 222	2.21 700	0.35 523	0.87 606	1.00 666	0.69 335	0.50 287	0.53 411	0.56 435	0.90 600	0.37 382	1.22 486	0.47 441	0.15 504	0.14 469	0.14 476	0.12 352	0.19 369	0.22 449

AIO-Stereo	0.30 161	0.27 142	1.25 179	0.27 214	0.24 357	0.37 92	0.20 147	0.52 218	0.36 125	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.14 29	0.31 132	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.38 631	0.19 369	0.31 557

test_sample7	0.47 363	0.33 233	1.49 247	0.34 419	0.20 277	0.51 273	0.30 433	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.17 540	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.18 384

IGEV_Zeroshot_test	0.53 438	0.33 233	2.91 631	0.32 360	0.18 220	0.54 310	0.21 191	0.72 353	0.42 201	0.81 606	0.51 373	0.71 524	0.41 425	0.48 301	1.13 596	0.09 145	0.15 497	0.10 234	0.35 618	0.19 369	0.09 79

StereoVision	0.45 334	0.72 483	1.94 428	0.33 386	0.32 482	0.47 211	0.26 356	0.68 331	0.57 361	0.32 246	0.89 601	0.45 360	0.27 271	0.49 311	0.36 367	0.13 438	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.19 369	0.13 239

MIF-Stereo (partial)	0.34 198	0.41 315	1.93 418	0.26 189	0.24 357	0.32 48	0.17 83	0.53 227	0.42 201	0.25 177	0.37 258	0.25 183	0.26 250	0.44 257	0.31 314	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.19 369	0.14 267

CFNet_ucs	0.48 370	0.50 380	2.32 517	0.26 189	0.22 322	0.57 360	0.22 233	0.85 480	0.65 458	0.53 411	0.64 510	0.68 502	0.44 462	0.54 338	0.31 314	0.13 438	0.12 425	0.16 526	0.11 312	0.19 369	0.17 364

4D-IteraStereo	0.44 311	0.96 583	2.63 587	0.27 214	0.30 451	0.45 181	0.25 332	0.52 218	0.50 287	0.40 289	0.31 213	0.40 316	0.19 128	0.35 181	0.32 327	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.11 312	0.19 369	0.30 548

anonymousdsp2	0.34 198	0.24 97	1.16 161	0.28 246	0.15 105	0.57 360	0.23 272	0.79 437	0.47 264	0.38 280	0.37 258	0.40 316	0.25 230	0.47 294	0.21 147	0.09 145	0.07 77	0.10 234	0.13 386	0.19 369	0.27 520

Selective-RAFT	0.35 211	0.26 129	1.48 244	0.31 331	0.15 105	0.61 428	0.19 120	0.60 284	0.54 338	0.28 218	0.29 181	0.40 316	0.33 349	0.50 318	0.27 251	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.19 369	0.08 51

RCA-Stereo	0.34 198	0.32 224	1.30 192	0.26 189	0.14 75	0.58 377	0.23 272	0.78 421	0.62 423	0.40 289	0.44 309	0.28 223	0.35 360	0.29 108	0.20 127	0.09 145	0.10 337	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.08 51

CRFU-Net	0.56 466	0.38 285	1.86 387	0.46 568	0.26 397	0.82 591	0.36 500	0.90 522	0.49 276	0.62 524	0.59 453	0.78 555	1.35 661	1.00 455	0.48 447	0.15 504	0.14 469	0.17 547	0.10 243	0.19 369	0.14 267

IPLGR	0.54 445	0.56 412	2.68 594	0.36 456	0.18 220	0.62 448	0.54 592	1.02 624	0.64 443	0.73 582	0.46 321	0.47 380	0.45 467	1.12 475	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.09 202	0.19 369	0.12 196

HGLStereo	0.54 445	0.69 472	2.00 448	0.35 435	0.40 566	0.66 501	0.30 433	0.83 459	0.62 423	0.57 462	0.69 541	0.69 509	0.54 522	1.07 463	0.55 480	0.13 438	0.13 450	0.13 438	0.11 312	0.19 369	0.17 364

MLCV	0.48 370	0.89 557	1.85 379	0.29 281	0.14 75	0.59 396	0.23 272	0.72 353	0.59 382	0.66 552	0.66 521	0.55 418	0.36 366	1.03 459	0.49 452	0.09 145	0.06 24	0.09 166	0.07 106	0.19 369	0.11 148

WQFJA1	0.42 293	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 680	2.07 689	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

NLMM	0.42 293	0.24 97	0.53 11	0.26 189	0.38 550	0.48 226	0.23 272	1.72 680	2.06 688	0.25 177	0.25 139	0.28 223	0.27 271	0.32 146	0.34 349	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.13 239

G2L-ROB	0.51 418	0.95 580	1.96 440	0.29 281	0.22 322	0.59 396	0.28 400	0.76 394	0.57 361	0.55 442	0.45 313	0.70 519	0.32 343	1.38 502	0.47 441	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.20 385	0.13 239

fast-iter	0.41 272	0.63 444	1.72 299	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

CoSv	0.41 272	0.63 444	1.72 299	0.27 214	0.21 293	0.45 181	0.19 120	0.55 245	0.41 187	0.57 462	0.59 453	0.65 478	0.45 467	0.45 273	0.39 392	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.11 312	0.20 385	0.10 118

SMoEStereo_RVC	0.29 144	0.26 129	1.03 135	0.25 142	0.14 75	0.46 201	0.22 233	0.36 47	0.38 144	0.23 146	0.23 112	0.21 126	0.18 103	0.45 273	0.60 501	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.20 385	0.20 420

DCVSM-stereo	0.49 389	0.29 185	2.49 559	0.29 281	0.22 322	0.53 303	0.52 584	0.58 263	0.49 276	0.69 564	0.46 321	0.79 560	0.48 500	0.53 332	0.42 411	0.13 438	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.20 385	0.20 420

ACV-stereo	0.66 529	0.76 499	2.86 621	0.32 360	0.25 379	1.01 628	0.60 611	0.59 272	0.52 305	0.41 298	0.45 313	1.55 669	0.94 630	1.40 506	0.69 525	0.14 483	0.13 450	0.12 375	0.11 312	0.20 385	0.19 401

EKT-Stereo	1.47 667	0.49 372	1.93 418	2.57 704	19.31 726	0.55 325	0.22 233	0.69 335	0.42 201	0.38 280	0.36 251	0.43 340	0.27 271	0.69 400	0.26 239	0.12 405	0.14 469	0.11 311	0.16 463	0.20 385	0.15 310

MC-Stereo	0.32 177	0.31 216	1.46 237	0.31 331	0.15 105	0.53 303	0.19 120	0.44 116	0.35 95	0.36 264	0.38 271	0.27 211	0.27 271	0.42 244	0.19 95	0.09 145	0.13 450	0.09 166	0.16 463	0.20 385	0.13 239

CSP-Net	0.50 401	0.39 297	1.25 179	0.29 281	0.23 342	0.77 571	0.35 493	0.86 490	0.57 361	0.59 494	0.59 453	0.65 478	0.40 414	1.77 568	0.44 426	0.16 525	0.11 391	0.10 234	0.10 243	0.20 385	0.14 267

raft+_RVC	0.44 311	0.67 465	1.85 379	0.34 419	0.71 652	0.51 273	0.25 332	0.64 306	0.51 294	0.35 257	0.45 313	0.32 257	0.28 290	0.43 248	0.32 327	0.09 145	0.19 560	0.10 234	0.09 202	0.20 385	0.40 613

DMCA-RVC	0.62 505	0.96 583	2.63 587	0.36 456	0.90 664	0.56 342	0.31 446	0.69 335	0.57 361	0.68 562	0.52 388	0.59 448	0.56 531	1.23 488	0.53 471	0.16 525	0.38 647	0.20 585	0.15 440	0.20 385	0.15 310

BEATNet_4x	0.47 363	0.73 490	1.91 412	0.33 386	0.15 105	0.56 342	0.25 332	0.85 480	0.58 372	0.54 424	0.51 373	0.57 438	0.42 443	0.57 346	0.61 504	0.11 343	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.20 385	0.16 342

StereoDRNet	0.64 516	0.88 552	2.35 525	0.41 527	0.45 596	0.73 547	0.47 572	0.94 560	0.74 542	0.75 587	0.54 413	0.74 537	0.47 491	1.70 555	0.72 534	0.15 504	0.14 469	0.15 507	0.14 415	0.20 385	0.19 401

XPNet_ROB	0.61 500	0.72 483	1.66 281	0.37 480	0.27 410	0.67 508	0.47 572	0.89 516	0.71 513	0.78 596	0.70 551	0.81 567	0.53 519	1.70 555	0.76 541	0.21 587	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.20 385	0.21 434

GREAT-IGEV	0.37 228	0.28 171	1.48 244	0.25 142	0.38 550	0.46 201	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.15 14	0.29 181	0.15 37	0.17 77	0.36 194	0.23 184	0.07 26	0.76 689	0.07 2	0.26 566	0.21 401	1.03 686
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
ISRNet	0.47 363	0.44 340	1.55 260	0.37 480	0.31 472	0.49 244	0.19 120	0.75 382	0.66 473	0.63 533	0.71 555	0.67 495	0.39 405	0.58 350	0.44 426	0.23 604	0.16 515	0.21 594	0.20 530	0.21 401	0.25 500

tt45	0.29 144	0.24 97	1.06 142	0.25 142	0.17 172	0.55 325	0.22 233	0.41 89	0.35 95	0.24 157	0.25 139	0.25 183	0.18 103	0.64 374	0.34 349	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.11 148

RSM	0.28 131	0.26 129	0.97 128	0.25 142	0.24 357	0.37 92	0.21 191	0.49 182	0.44 218	0.21 103	0.27 161	0.28 223	0.17 77	0.38 215	0.20 127	0.07 26	0.07 77	0.09 166	0.34 614	0.21 401	0.16 342

MyStereo8	0.54 445	0.80 520	2.76 610	0.32 360	0.33 497	0.71 534	0.20 147	0.87 501	0.57 361	0.51 391	0.59 453	0.50 396	0.33 349	0.68 394	0.55 480	0.10 254	0.29 626	0.10 234	0.13 386	0.21 401	0.34 580

GCAP-Stereo	0.34 198	0.89 557	1.76 323	0.26 189	0.12 21	0.52 294	0.14 22	0.49 182	0.38 144	0.29 226	0.30 196	0.29 236	0.22 173	0.30 121	0.20 127	0.09 145	0.17 535	0.09 166	0.07 106	0.21 401	0.11 148

CroCo-Stereo Lap2	0.33 187	0.61 428	1.47 241	0.32 360	0.38 550	0.23 15	0.22 233	0.58 263	0.46 244	0.22 123	0.27 161	0.29 236	0.23 199	0.32 146	0.26 239	0.09 145	0.09 287	0.10 234	0.08 151	0.21 401	0.14 267

dd	0.42 293	0.96 583	1.77 332	0.31 331	0.17 172	0.57 360	0.26 356	0.49 182	0.68 484	0.41 298	0.40 284	0.34 275	0.27 271	0.45 273	0.40 400	0.17 540	0.10 337	0.13 438	0.12 352	0.21 401	0.12 196

CrosDoStereo	0.94 622	0.37 272	2.53 569	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 712	0.72 353	0.60 387	0.70 570	1.40 654	0.53 407	1.49 669	1.78 569	3.09 679	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

NRIStereo	0.46 347	0.25 111	1.77 332	0.47 573	0.16 140	0.95 619	0.74 643	0.51 202	0.56 357	0.48 359	0.39 280	0.59 448	0.29 313	0.77 422	0.32 327	0.11 343	0.13 450	0.11 311	0.09 202	0.21 401	0.24 488

DeepStereo_LL	0.94 622	0.37 272	2.53 569	0.25 142	0.32 482	0.54 310	3.76 712	0.72 353	0.60 387	0.70 570	1.40 654	0.53 407	1.49 669	1.78 569	3.09 679	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.21 401	0.11 148

raftrobust	0.38 241	0.68 468	1.54 258	0.32 360	0.46 604	0.52 294	0.21 191	0.56 251	0.42 201	0.52 400	0.35 247	0.31 247	0.33 349	0.37 205	0.30 301	0.10 254	0.11 391	0.08 65	0.07 106	0.21 401	0.19 401

pcwnet_v2	0.64 516	0.49 372	4.41 687	0.32 360	0.27 410	0.60 408	0.25 332	0.97 588	0.88 607	0.59 494	0.70 551	0.63 464	0.55 527	0.66 390	0.37 374	0.17 540	0.15 497	0.15 507	0.14 415	0.21 401	0.23 474

GwcNet-RSSM	0.57 473	0.94 573	2.13 478	0.32 360	0.25 379	0.60 408	0.30 433	0.80 441	0.66 473	0.52 400	0.64 510	0.71 524	0.40 414	1.79 573	0.50 457	0.13 438	0.09 287	0.12 375	0.12 352	0.21 401	0.15 310

iResNet	0.51 418	0.76 499	2.59 583	0.41 527	0.17 172	0.64 480	0.27 380	0.82 453	0.70 503	0.57 462	0.64 510	0.43 340	0.36 366	0.70 405	0.52 467	0.10 254	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.21 401	0.13 239

iResNet_ROB	0.50 401	1.15 637	1.73 302	0.31 331	0.21 293	0.58 377	0.22 233	0.95 574	0.82 591	0.58 480	0.62 481	0.57 438	0.39 405	0.84 433	0.40 400	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.06 21	0.21 401	0.13 239

ETE_ROB	0.60 492	0.71 479	1.55 260	0.37 480	0.25 379	0.69 526	0.51 581	1.47 670	0.70 503	0.80 600	0.69 541	0.85 583	0.49 507	1.36 500	0.58 497	0.16 525	0.13 450	0.19 575	0.16 463	0.21 401	0.23 474

Selective-IGEV-i16pc	0.75 577	0.29 185	5.48 695	0.32 360	0.19 257	1.18 651	0.62 620	0.86 490	0.74 542	0.37 270	0.51 373	0.53 407	0.29 313	2.10 627	0.35 361	0.22 600	0.23 595	0.12 375	0.16 463	0.22 418	0.19 401

NLSM1	0.39 256	0.24 97	0.56 17	0.27 214	0.40 566	0.49 244	0.21 191	1.44 669	1.64 673	0.25 177	0.33 234	0.25 183	0.26 250	0.40 230	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.13 239

mms	0.27 115	0.26 129	0.91 115	0.25 142	0.18 220	0.32 48	0.23 272	0.37 52	0.31 39	0.21 103	0.30 196	0.23 150	0.17 77	0.46 282	0.21 147	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.47 628

ours_stereo	0.27 115	0.25 111	1.21 172	0.25 142	0.17 172	0.35 71	0.23 272	0.38 61	0.35 95	0.20 90	0.31 213	0.23 150	0.17 77	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

fffy	0.28 131	0.24 97	1.19 166	0.27 214	0.15 105	0.37 92	0.22 233	0.42 99	0.32 51	0.20 90	0.29 181	0.26 198	0.20 141	0.44 257	0.20 127	0.08 67	0.10 337	0.10 234	0.08 151	0.22 418	0.18 384

WCG-NET	0.30 161	0.42 323	1.26 181	0.24 118	0.12 21	0.43 160	0.24 308	0.40 77	0.56 357	0.35 257	0.37 258	0.26 198	0.24 215	0.29 108	0.19 95	0.08 67	0.12 425	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.10 118

WCG-NET（raft）	0.32 177	0.53 393	1.21 172	0.23 90	0.12 21	0.44 173	0.24 308	0.40 77	0.50 287	0.35 257	0.35 247	0.47 380	0.25 230	0.35 181	0.20 127	0.08 67	0.29 626	0.08 65	0.07 106	0.22 418	0.11 148

AE-Stereo	0.42 293	0.29 185	1.65 276	0.43 542	0.47 607	0.56 342	0.23 272	0.86 490	0.46 244	0.31 236	0.41 289	0.43 340	0.24 215	0.34 174	0.24 210	0.09 145	0.48 667	0.11 311	0.45 645	0.22 418	0.19 401

dad	0.51 418	1.01 607	1.74 307	0.29 281	0.19 257	0.60 408	0.26 356	0.52 218	0.75 556	0.63 533	0.63 494	0.63 464	0.33 349	0.85 435	0.47 441	0.27 628	0.15 497	0.40 649	0.18 497	0.22 418	0.14 267

GANet-ADL	0.44 311	0.41 315	2.31 516	0.33 386	0.20 277	0.57 360	0.25 332	0.75 382	0.54 338	0.42 303	0.59 453	0.56 431	0.30 324	0.40 230	0.38 381	0.14 483	0.11 391	0.09 166	0.08 151	0.22 418	0.17 364

FAT-Stereo	0.70 550	0.54 401	2.88 623	0.36 456	0.29 434	0.62 448	0.54 592	0.97 588	0.87 603	0.76 590	0.92 604	0.94 612	0.80 607	1.84 588	0.57 492	0.18 553	0.19 560	0.17 547	0.16 463	0.22 418	0.25 500

PA-Net	0.84 607	1.00 603	3.49 671	0.63 636	0.40 566	0.70 532	0.52 584	0.86 490	0.84 597	0.52 400	0.59 453	0.70 519	0.54 522	2.35 641	2.23 663	0.17 540	0.27 622	0.19 575	0.28 575	0.22 418	0.36 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DISCO	0.57 473	0.34 250	1.87 392	0.45 563	0.34 510	0.84 596	0.35 493	0.84 471	0.78 575	0.59 494	0.63 494	1.06 637	0.53 519	1.10 468	0.82 552	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.10 243	0.22 418	0.18 384

NCCL2	0.65 524	0.94 573	1.96 440	0.43 542	0.30 451	0.71 534	0.68 632	0.84 471	0.65 458	0.70 570	0.60 469	0.86 590	0.54 522	1.56 531	0.57 492	0.20 579	0.16 515	0.67 670	0.25 558	0.22 418	0.24 488

NaN_ROB	1.14 642	0.94 573	2.96 634	0.53 602	0.56 627	1.13 646	0.99 663	0.98 592	1.00 628	1.09 642	0.87 596	0.77 551	1.06 642	5.90 707	2.72 674	0.16 525	0.23 595	0.16 526	0.24 552	0.22 418	0.36 591

WQFJX1	0.45 334	0.28 171	0.56 17	0.27 214	0.35 523	0.48 226	0.25 332	1.98 693	2.08 690	0.26 195	0.26 152	0.29 236	0.28 290	0.50 318	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.14 267

NLMM1	0.46 347	0.27 142	0.53 11	0.27 214	0.38 550	0.49 244	0.24 308	1.97 692	2.38 693	0.28 218	0.27 161	0.26 198	0.25 230	0.47 294	0.31 314	0.10 254	0.11 391	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.15 310

ff7	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

ffff	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

11t	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

AEACV	0.33 187	0.24 97	1.44 232	0.28 246	0.35 523	0.47 211	0.21 191	0.43 107	0.28 22	0.26 195	0.25 139	0.22 132	0.38 391	0.30 121	0.18 69	0.09 145	0.35 639	0.09 166	0.36 627	0.23 433	0.25 500

ProNet	0.30 161	0.54 401	1.29 189	0.25 142	0.15 105	0.47 211	0.25 332	0.48 174	0.39 158	0.21 103	0.23 112	0.22 132	0.20 141	0.44 257	0.19 95	0.08 67	0.08 192	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.12 196

ccc-4	0.32 177	0.52 386	1.38 216	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.46 139	0.41 187	0.24 157	0.23 112	0.20 112	0.23 199	0.48 301	0.19 95	0.09 145	0.08 192	0.10 234	0.18 497	0.23 433	0.22 449

LMCR-Stereo	0.52 432	0.71 479	2.39 532	0.40 519	0.21 293	0.74 553	0.31 446	1.02 624	0.64 443	0.61 513	0.63 494	0.39 307	0.51 512	0.62 369	0.42 411	0.19 569	0.09 287	0.12 375	0.09 202	0.23 433	0.12 196

111	0.48 370	1.09 623	1.95 431	0.24 118	0.13 52	0.59 396	0.26 356	0.83 459	0.78 575	0.48 359	0.52 388	0.56 431	0.38 391	0.49 311	0.38 381	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.07 106	0.23 433	0.35 583

psm_up	0.57 473	0.61 428	1.83 373	0.35 435	0.30 451	0.64 480	0.37 509	0.90 522	0.68 484	0.59 494	0.55 423	0.68 502	0.54 522	1.91 603	0.46 432	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.15 440	0.23 433	0.13 239

Nwc_Net	0.68 541	0.83 534	2.53 569	0.41 527	0.39 556	0.77 571	0.38 516	1.01 621	0.70 503	0.60 504	0.99 618	0.98 619	0.68 581	1.41 507	0.63 508	0.23 604	0.15 497	0.23 604	0.25 558	0.23 433	0.18 384

AANet_RVC	0.68 541	1.00 603	2.09 467	0.33 386	0.25 379	0.58 377	0.32 469	0.81 445	0.80 583	0.61 513	0.94 610	0.80 564	0.41 425	2.46 657	1.02 582	0.36 648	0.14 469	0.10 234	0.09 202	0.23 433	0.22 449

HITNet	0.46 347	0.92 565	2.09 467	0.33 386	0.14 75	0.55 325	0.22 233	0.83 459	0.56 357	0.51 391	0.49 359	0.48 391	0.37 382	0.48 301	0.54 477	0.09 145	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.23 433	0.09 79
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
DeepPruner_ROB	0.50 401	0.70 477	1.94 428	0.29 281	0.26 397	0.63 466	0.31 446	0.80 441	0.48 268	0.61 513	0.55 423	0.66 485	0.38 391	0.98 451	0.40 400	0.19 569	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.23 433	0.17 364

LALA_ROB	0.60 492	0.76 499	1.69 287	0.36 456	0.29 434	0.79 580	0.55 596	0.94 560	0.77 571	0.81 606	0.67 524	0.94 612	0.49 507	0.99 452	0.73 537	0.21 587	0.15 497	0.20 585	0.18 497	0.23 433	0.21 434

SGM-Forest	1.04 635	0.42 323	3.59 674	0.41 527	0.32 482	1.05 633	1.32 684	0.94 560	0.83 594	1.16 647	2.23 678	1.03 630	1.39 665	2.49 660	2.35 667	0.21 587	0.21 581	0.20 585	0.19 517	0.23 433	0.32 566
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
WQFJX	0.42 293	0.25 111	0.55 14	0.26 189	0.39 556	0.47 211	0.23 272	1.76 682	1.82 683	0.26 195	0.26 152	0.28 223	0.28 290	0.42 244	0.32 327	0.10 254	0.10 337	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.16 342

z-ln-s-r	0.64 516	0.89 557	2.23 503	0.32 360	0.26 397	0.57 360	0.37 509	0.84 471	0.76 566	0.51 391	0.81 580	0.64 473	0.45 467	2.06 619	1.27 616	0.10 254	0.07 77	0.11 311	0.09 202	0.24 450	0.13 239

LG-Stereo	0.27 115	0.25 111	0.95 122	0.25 142	0.15 105	0.43 160	0.21 191	0.50 191	0.40 174	0.18 53	0.29 181	0.25 183	0.16 68	0.28 91	0.35 361	0.07 26	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.24 450	0.10 118

999	0.29 144	0.25 111	1.05 140	0.26 189	0.18 220	0.49 244	0.23 272	0.38 61	0.37 137	0.20 90	0.32 224	0.23 150	0.18 103	0.73 410	0.36 367	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.08 151	0.24 450	0.10 118

GMStereo_Zeroshot	0.41 272	0.36 269	1.54 258	0.41 527	0.19 257	0.52 294	0.19 120	0.59 272	0.52 305	0.57 462	0.59 453	0.63 464	0.29 313	0.58 350	0.33 340	0.15 504	0.09 287	0.16 526	0.09 202	0.24 450	0.12 196

anonymousdsp	0.34 198	0.53 393	1.47 241	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.55 342	0.19 95	0.09 145	0.11 391	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 535

ToySt	0.44 311	0.61 428	1.89 401	0.29 281	0.18 220	0.55 325	0.35 493	0.67 326	0.53 323	0.39 287	0.50 368	0.59 448	0.43 454	0.51 322	0.49 452	0.10 254	0.12 425	0.13 438	0.16 463	0.24 450	0.19 401

Wz-Net-MNSev	0.65 524	0.97 591	2.19 493	0.36 456	0.33 497	0.90 612	0.60 611	0.92 543	0.81 590	0.75 587	0.72 560	0.73 531	0.65 571	1.39 503	0.71 530	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.24 450	0.18 384

IGEV-Stereo	0.34 198	0.54 401	1.47 241	0.25 142	0.16 140	0.56 342	0.23 272	0.49 182	0.40 174	0.25 177	0.24 124	0.22 132	0.24 215	0.54 338	0.19 95	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.18 497	0.24 450	0.29 535
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
psmorigin	1.36 660	0.60 423	13.80 721	0.37 480	0.29 434	0.62 448	0.33 479	0.77 406	0.61 405	0.96 632	0.88 599	1.17 652	0.73 593	4.00 699	0.86 557	0.19 569	0.22 587	0.17 547	0.18 497	0.24 450	0.29 535

hitnet-ft	0.67 534	0.80 520	1.90 406	0.28 246	0.22 322	0.69 526	0.36 500	0.85 480	0.65 458	0.56 451	0.84 588	1.03 630	0.95 633	2.32 640	0.55 480	0.23 604	0.14 469	0.41 650	0.13 386	0.24 450	0.17 364

NCC-stereo	0.79 591	0.94 573	2.42 538	0.59 629	0.45 596	1.90 676	0.46 564	0.99 604	0.72 523	0.64 543	0.84 588	0.91 602	0.73 593	1.80 578	1.00 576	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 600	0.24 450	0.22 449

Abc-Net	0.79 591	0.94 573	2.42 538	0.59 629	0.45 596	1.90 676	0.46 564	0.99 604	0.72 523	0.64 543	0.84 588	0.91 602	0.73 593	1.80 578	1.00 576	0.27 628	0.19 560	0.23 604	0.31 600	0.24 450	0.22 449
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PSMNet_ROB	0.66 529	1.01 607	2.33 520	0.38 497	0.31 472	0.72 540	0.55 596	0.86 490	0.69 493	0.54 424	0.60 469	0.75 543	0.47 491	2.00 614	0.82 552	0.17 540	0.13 450	0.19 575	0.19 517	0.24 450	0.27 520

Hybrid-DGEV-2	0.51 418	0.84 536	1.75 314	0.32 360	0.17 172	0.73 547	0.18 105	0.83 459	0.69 493	0.52 400	0.38 271	0.53 407	0.42 443	0.99 452	0.92 560	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.10 243	0.25 464	0.23 474

111111	0.24 79	0.21 39	0.82 90	0.24 118	0.21 293	0.43 160	0.13 9	0.45 131	0.35 95	0.22 123	0.27 161	0.18 84	0.16 68	0.35 181	0.18 69	0.09 145	0.06 24	0.08 65	0.06 21	0.25 464	0.08 51

AIO_rvc	0.41 272	0.64 449	1.29 189	0.58 624	0.39 556	0.37 92	0.24 308	0.50 191	0.43 212	0.28 218	0.23 112	0.25 183	0.16 68	0.99 452	0.19 95	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.25 464	0.85 670

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 228	1.34 663	1.24 178	0.23 90	0.12 21	0.33 54	0.20 147	0.40 77	0.33 66	0.25 177	0.21 77	0.16 51	0.14 29	0.27 73	0.63 508	0.55 662	0.06 24	0.11 311	0.13 386	0.25 464	0.49 632

DualNet (step1)	0.59 486	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.11 471	0.38 381	0.61 664	0.14 469	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

test_sample9	0.94 622	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.93 551	0.66 473	0.57 462	0.51 373	0.55 418	0.45 467	1.91 603	2.55 672	0.61 664	4.16 716	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

test_sample8	1.12 639	0.62 434	1.93 418	0.27 214	0.22 322	0.68 520	0.31 446	0.95 574	0.61 405	1.18 655	0.56 435	2.53 685	1.31 657	1.91 603	2.55 672	0.61 664	4.16 716	0.87 676	0.56 666	0.25 464	0.23 474

IGEV++	0.34 198	0.43 329	1.32 197	0.31 331	0.14 75	0.32 48	0.21 191	0.70 343	0.34 80	0.22 123	0.28 173	0.22 132	0.27 271	0.35 181	0.27 251	0.09 145	0.39 654	0.08 65	0.15 440	0.25 464	0.45 623

cc1	0.47 363	0.64 449	2.07 461	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	1.01 630	0.31 236	0.38 271	0.24 168	0.38 391	0.69 400	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.40 613

ffm	0.47 363	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 607	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 591

ff1	0.73 571	0.23 79	2.01 449	0.30 303	0.21 293	0.57 360	0.26 356	0.74 372	0.88 607	0.53 411	0.63 494	0.66 485	0.39 405	2.52 662	3.43 690	0.10 254	0.24 599	0.15 507	0.13 386	0.25 464	0.36 591

tt1	0.44 311	0.64 449	1.83 373	0.35 435	0.14 75	0.76 563	0.25 332	0.74 372	0.88 607	0.31 236	0.37 258	0.25 183	0.35 360	0.63 372	0.19 95	0.10 254	0.24 599	0.11 311	0.09 202	0.25 464	0.36 591

UniTT-Stereo	0.30 161	0.36 269	1.68 285	0.27 214	0.24 357	0.29 29	0.18 105	0.33 29	0.34 80	0.26 195	0.37 258	0.18 84	0.18 103	0.31 132	0.27 251	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.07 106	0.25 464	0.08 51

MIPNet	0.83 605	0.81 525	2.40 535	0.61 634	0.18 220	1.48 659	1.39 689	1.60 677	0.74 542	1.94 680	0.85 592	0.73 531	1.68 677	0.87 441	0.31 314	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.32 606	0.25 464	0.12 196

RALCasStereoNet	0.45 334	0.88 552	1.85 379	0.30 303	0.26 397	0.49 244	0.26 356	0.58 263	0.51 294	0.36 264	0.48 342	0.36 286	0.28 290	0.55 342	0.34 349	0.10 254	0.53 669	0.09 166	0.08 151	0.25 464	0.34 580

ADCRef	0.80 593	0.96 583	2.29 514	0.37 480	0.35 523	0.96 620	0.51 581	0.87 501	0.75 556	0.88 619	0.83 585	0.61 458	1.36 662	1.02 457	3.27 684	0.13 438	0.11 391	0.17 547	0.19 517	0.25 464	0.21 434

RYNet	0.70 550	0.56 412	2.25 507	0.35 435	0.41 575	0.86 602	0.43 542	0.94 560	0.82 591	0.62 524	0.53 401	0.91 602	0.60 550	2.70 674	1.00 576	0.14 483	0.11 391	0.16 526	0.14 415	0.25 464	0.27 520

NVstereo2D	0.58 478	0.40 305	2.03 457	0.35 435	0.35 523	0.69 526	0.39 522	0.91 534	0.80 583	0.47 340	0.53 401	0.67 495	0.46 482	1.99 613	0.48 447	0.19 569	0.11 391	0.17 547	0.13 386	0.25 464	0.25 500

StereoDRNet-Refined	0.50 401	0.41 315	1.50 251	0.33 386	0.21 293	0.68 520	0.26 356	0.81 445	0.68 484	0.67 556	0.68 532	0.73 531	0.42 443	1.10 468	0.59 499	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.14 415	0.25 464	0.21 434
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
CBMV_ROB	0.76 581	0.42 323	2.68 594	0.33 386	0.22 322	0.74 553	0.47 572	0.96 579	0.76 566	1.04 639	0.96 613	0.88 596	0.93 627	2.06 619	1.19 607	0.22 600	0.24 599	0.27 620	0.25 558	0.25 464	0.28 528

CBMV	0.71 559	0.76 499	2.64 589	0.33 386	0.20 277	0.78 576	0.79 648	0.98 592	0.78 575	0.85 618	0.71 555	0.86 590	1.10 645	1.46 515	0.62 506	0.18 553	0.20 571	0.21 594	0.19 517	0.25 464	0.33 576
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Selective-IGEV-i16pb	0.86 609	0.33 233	6.08 698	0.32 360	0.21 293	1.08 641	0.68 632	1.06 637	0.92 618	0.43 309	0.76 571	0.66 485	0.46 482	2.31 638	0.50 457	0.23 604	0.25 612	0.14 476	0.19 517	0.26 485	0.24 488

zh-mn7	0.80 593	1.54 671	3.00 640	0.35 435	0.27 410	0.72 540	0.41 531	0.93 551	1.11 644	1.00 634	1.28 644	0.75 543	0.57 537	1.87 591	1.18 605	0.16 525	0.13 450	0.14 476	0.14 415	0.26 485	0.21 434

SCV_C0	0.33 187	0.43 329	1.42 229	0.25 142	0.16 140	0.35 71	0.20 147	0.68 331	0.44 218	0.24 157	0.27 161	0.29 236	0.20 141	0.58 350	0.18 69	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.30 591	0.26 485	0.17 364

RSM++	0.27 115	0.26 129	0.87 101	0.28 246	0.13 52	0.39 114	0.20 147	0.45 131	0.45 233	0.20 90	0.24 124	0.24 168	0.17 77	0.36 194	0.20 127	0.08 67	0.07 77	0.09 166	0.35 618	0.26 485	0.18 384

MIM_Stereo	0.41 272	0.60 423	1.88 394	0.31 331	0.21 293	0.50 258	0.19 120	0.64 306	0.44 218	0.43 309	0.53 401	0.43 340	0.27 271	0.51 322	0.28 264	0.08 67	0.14 469	0.11 311	0.10 243	0.26 485	0.26 511

raft_robust	0.55 457	0.84 536	1.73 302	0.28 246	0.54 621	0.53 303	0.25 332	0.88 510	0.75 556	0.48 359	0.46 321	0.76 549	0.75 599	1.46 515	0.27 251	0.09 145	0.10 337	0.10 234	0.30 591	0.26 485	0.16 342

PFNet	0.60 492	0.33 233	2.47 554	0.41 527	0.55 624	0.62 448	0.27 380	0.61 289	0.63 435	0.61 513	0.56 435	0.45 360	0.32 343	1.88 600	1.14 598	0.28 632	0.09 287	0.12 375	0.16 463	0.26 485	0.20 420

GEStereo_RVC	0.54 445	0.87 548	1.95 431	0.47 573	0.25 379	0.62 448	0.37 509	1.00 613	0.74 542	0.53 411	0.54 413	0.59 448	0.44 462	1.10 468	0.46 432	0.15 504	0.11 391	0.12 375	0.10 243	0.26 485	0.19 401

FINET	0.65 524	0.95 580	3.06 644	0.35 435	0.40 566	0.58 377	0.48 576	0.92 543	1.10 642	0.57 462	0.68 532	0.47 380	0.44 462	1.15 480	0.60 501	0.23 604	0.21 581	0.17 547	0.15 440	0.26 485	0.25 500

ADCP+	0.94 622	1.12 628	3.14 652	0.34 419	0.39 556	1.06 634	0.79 648	0.89 516	0.80 583	0.66 552	0.67 524	0.85 583	1.55 672	0.93 445	4.55 700	0.13 438	0.11 391	0.16 526	0.15 440	0.26 485	0.25 500

DANet	0.80 593	0.65 456	2.21 495	1.19 677	0.48 609	0.74 553	1.25 681	0.89 516	1.53 669	0.89 621	0.71 555	0.96 615	0.56 531	1.83 583	0.96 566	0.18 553	0.16 515	0.19 575	0.16 463	0.26 485	0.29 535
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
UDGNet	0.44 311	1.02 612	1.74 307	0.35 435	0.19 257	0.58 377	0.23 272	0.49 182	0.66 473	0.41 298	0.38 271	0.34 275	0.29 313	0.53 332	0.30 301	0.24 613	0.10 337	0.37 646	0.19 517	0.27 496	0.15 310

RALAANet	0.43 302	0.98 596	1.90 406	0.32 360	0.23 342	0.48 226	0.19 120	0.67 326	0.53 323	0.48 359	0.45 313	0.39 307	0.30 324	0.48 301	0.37 374	0.10 254	0.08 192	0.11 311	0.14 415	0.27 496	0.10 118

FADNet-RVC-Resample	0.67 534	1.16 642	3.16 654	0.37 480	0.29 434	0.62 448	0.38 516	0.86 490	0.63 435	0.51 391	0.50 368	0.57 438	0.45 467	1.57 535	0.49 452	0.24 613	0.32 636	0.23 604	0.19 517	0.27 496	0.62 650

PS-NSSS	0.63 512	1.00 603	1.81 363	0.30 303	0.31 472	0.63 466	0.34 485	0.98 592	0.69 493	0.54 424	0.74 565	0.51 399	0.41 425	2.43 654	0.48 447	0.24 613	0.17 535	0.27 620	0.18 497	0.27 496	0.21 434

FBW_ROB	0.83 605	0.77 508	1.77 332	0.44 549	0.30 451	0.87 606	0.46 564	1.10 644	0.91 614	0.81 606	0.75 568	1.01 626	0.61 559	3.66 697	1.23 612	0.26 622	0.23 595	0.36 642	0.25 558	0.27 496	0.62 650

NOSS_ROB	0.64 516	0.65 456	1.62 274	0.46 568	0.25 379	0.67 508	0.30 433	0.93 551	0.77 571	0.59 494	0.57 444	0.77 551	0.38 391	2.78 678	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.28 623	0.26 566	0.27 496	0.39 607

RT-IGEV	0.66 529	0.25 111	2.11 472	0.56 616	0.46 604	0.62 448	0.54 592	0.99 604	0.75 556	0.79 598	0.93 608	0.85 583	0.78 605	0.59 356	1.64 638	0.12 405	0.16 515	0.11 311	0.47 649	0.28 502	0.30 548

PSi22	0.37 228	0.73 490	1.71 298	0.28 246	0.13 52	0.44 173	0.14 22	0.64 306	0.51 294	0.22 123	0.28 173	0.36 286	0.22 173	0.65 385	0.27 251	0.07 26	0.14 469	0.07 2	0.06 21	0.28 502	0.12 196

G2L-Stereo_test	0.55 457	0.97 591	1.89 401	0.33 386	0.24 357	0.75 559	0.38 516	0.79 437	0.60 387	0.60 504	0.54 413	0.74 537	0.39 405	1.56 531	0.43 420	0.10 254	0.08 192	0.08 65	0.08 151	0.28 502	0.13 239

fffft	0.29 144	0.21 39	1.10 150	0.24 118	0.15 105	0.42 152	0.24 308	0.42 99	0.38 144	0.21 103	0.18 54	0.20 112	0.16 68	0.44 257	0.70 527	0.07 26	0.06 24	0.10 234	0.08 151	0.28 502	0.20 420
1: 1. 1
HBP-ISP	0.76 581	1.30 656	3.19 658	0.35 435	0.26 397	0.85 600	0.54 592	1.03 631	0.72 523	0.80 600	0.69 541	0.68 502	0.83 611	2.04 617	0.44 426	0.23 604	0.24 599	0.29 630	0.25 558	0.28 502	0.24 488

test_4	0.40 265	0.37 272	2.01 449	0.29 281	0.21 293	0.50 258	0.28 400	0.47 159	0.39 158	0.42 303	0.76 571	0.38 301	0.22 173	0.52 326	0.33 340	0.08 67	0.07 77	0.11 311	0.15 440	0.28 502	0.07 12

WCMA_ROB	1.12 639	0.83 534	2.66 592	0.58 624	0.34 510	1.17 650	0.71 639	0.93 551	0.94 620	1.74 678	2.63 687	3.09 690	1.71 679	1.70 555	1.84 647	0.26 622	0.21 581	0.20 585	0.21 537	0.28 502	0.43 620

G2L-Stereo	0.55 457	0.85 541	2.18 491	0.31 331	0.27 410	0.59 396	0.27 380	0.77 406	0.55 345	0.54 424	0.52 388	0.71 524	0.36 366	1.75 564	0.50 457	0.13 438	0.11 391	0.13 438	0.11 312	0.29 509	0.15 310

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 500	0.61 428	3.35 669	0.33 386	0.58 631	0.66 501	0.20 147	0.98 592	0.55 345	0.73 582	0.52 388	0.99 622	0.65 571	0.58 350	0.29 278	0.10 254	0.16 515	0.10 234	0.41 640	0.29 509	0.20 420

RAFT+CT+SA	0.50 401	0.86 544	1.82 369	0.37 480	0.75 654	0.54 310	0.34 485	0.77 406	0.63 435	0.38 280	0.55 423	0.34 275	0.29 313	0.68 394	0.27 251	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.51 658	0.29 509	0.41 618

Sa-1000	0.51 418	0.72 483	1.90 406	0.31 331	0.60 638	0.60 408	0.31 446	0.94 560	0.71 513	0.52 400	0.83 585	0.42 336	0.33 349	0.68 394	0.28 264	0.10 254	0.09 287	0.13 438	0.29 581	0.29 509	0.10 118

test-3	0.43 302	0.20 23	1.70 291	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.51 391	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 618	0.29 509	0.28 528

test_1	0.43 302	0.20 23	1.70 291	0.34 419	0.32 482	0.45 181	0.23 272	0.71 347	0.46 244	0.50 378	0.29 181	0.45 360	0.21 155	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.07 77	0.10 234	0.35 618	0.29 509	0.29 535

test_3	0.44 311	0.20 23	1.70 291	0.36 456	0.32 482	0.47 211	0.30 433	0.73 367	0.49 276	0.50 378	0.30 196	0.45 360	0.22 173	0.59 356	0.98 570	0.08 67	0.10 337	0.11 311	0.35 618	0.29 509	0.28 528

ADLNet	0.60 492	0.71 479	1.95 431	0.35 435	0.34 510	0.67 508	0.34 485	0.90 522	0.74 542	0.68 562	0.62 481	0.80 564	0.45 467	1.78 569	0.64 514	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.14 415	0.29 509	0.21 434

Syn2CoEx	0.70 550	1.07 622	2.74 608	0.43 542	0.30 451	0.64 480	0.42 535	0.99 604	0.78 575	0.62 524	0.78 576	0.74 537	0.72 590	1.92 607	0.61 504	0.20 579	0.17 535	0.19 575	0.15 440	0.29 509	0.22 449

RGC	0.71 559	0.97 591	2.18 491	0.44 549	0.44 585	0.73 547	0.40 525	0.94 560	0.71 513	0.71 575	1.04 629	1.01 626	0.71 587	1.74 562	0.70 527	0.23 604	0.18 547	0.28 623	0.26 566	0.29 509	0.27 520

ADCPNet	0.99 627	0.99 601	3.93 681	0.37 480	0.68 649	1.36 655	0.62 620	0.87 501	0.76 566	0.78 596	0.81 580	1.08 639	1.18 651	1.14 478	2.49 671	0.21 587	0.69 684	0.21 594	0.95 693	0.29 509	0.37 598

AIO-test1	0.45 334	0.87 548	2.27 510	0.33 386	0.33 497	0.50 258	0.22 233	0.74 372	0.66 473	0.29 226	0.41 289	0.29 236	0.22 173	0.73 410	0.29 278	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.14 415	0.30 520	0.22 449

ssnet_v2	0.55 457	0.60 423	1.86 387	0.32 360	0.22 322	0.72 540	0.44 553	0.94 560	0.74 542	0.63 533	0.54 413	0.81 567	0.47 491	0.77 422	0.70 527	0.16 525	0.14 469	0.14 476	0.14 415	0.30 520	0.30 548

SA	0.50 401	0.75 498	1.95 431	0.31 331	0.61 642	0.57 360	0.31 446	0.91 534	0.73 538	0.42 303	0.62 481	0.38 301	0.47 491	0.68 394	0.29 278	0.09 145	0.09 287	0.13 438	0.32 606	0.30 520	0.10 118

S-Stereo	0.80 593	0.69 472	3.89 678	0.39 507	0.37 544	0.69 526	0.70 638	0.94 560	0.98 627	0.62 524	0.91 602	0.83 574	0.60 550	2.37 642	0.66 517	0.18 553	0.21 581	0.17 547	0.18 497	0.30 520	0.35 583

AF-Net	0.69 546	0.92 565	2.21 495	0.41 527	0.40 566	0.68 520	0.40 525	1.02 624	0.86 600	0.69 564	1.03 626	1.04 633	0.84 614	1.19 483	0.78 545	0.22 600	0.14 469	0.25 616	0.17 483	0.30 520	0.18 384

ADCL	0.99 627	0.79 518	2.43 542	0.39 507	0.32 482	1.50 661	1.90 698	0.92 543	0.97 624	1.26 661	1.27 643	1.00 624	1.42 667	1.14 478	3.31 686	0.17 540	0.14 469	0.22 597	0.21 537	0.30 520	0.22 449

CFNet	0.58 478	0.96 583	1.78 336	0.33 386	0.25 379	0.63 466	0.22 233	0.88 510	0.75 556	0.46 338	0.59 453	0.58 445	0.40 414	2.29 637	0.48 447	0.12 405	0.09 287	0.15 507	0.14 415	0.30 520	0.15 310

MSMD_ROB	1.34 658	0.96 583	2.38 530	0.39 507	0.32 482	1.96 679	0.62 620	0.91 534	1.43 664	2.94 701	2.60 685	4.77 704	1.95 684	2.43 654	1.33 620	0.29 634	0.26 615	0.32 636	0.32 606	0.30 520	0.30 548

FSD					0.29 434	0.35 71	0.33 479	0.44 116	0.46 244	0.32 246	0.32 224	0.37 291	0.32 343	0.35 181	0.32 327	0.28 632	0.27 622	0.31 632	0.30 591	0.31 528

w-ln-seven	0.74 574	1.05 617	2.54 575	0.37 480	0.34 510	1.03 631	0.47 572	1.00 613	1.08 639	0.90 623	0.85 592	0.85 583	0.57 537	1.37 501	1.26 615	0.14 483	0.13 450	0.16 526	0.15 440	0.31 528	0.20 420

HUF	0.59 486	0.65 456	2.46 548	0.45 563	0.77 658	0.34 64	0.24 308	0.46 139	0.39 158	0.31 236	0.28 173	0.25 183	0.19 128	0.67 391	0.18 69	0.12 405	2.03 709	0.08 65	0.06 21	0.31 528	1.59 702

Occ-G	0.30 161	0.30 202	1.33 199	0.23 90	0.15 105	0.36 85	0.25 332	0.43 107	0.31 39	0.26 195	0.35 247	0.46 372	0.22 173	0.30 121	0.25 225	0.09 145	0.07 77	0.09 166	0.16 463	0.31 528	0.08 51

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 550	0.65 456	3.45 670	0.50 587	0.60 638	0.75 559	0.23 272	0.96 579	0.60 387	0.76 590	1.30 647	0.81 567	0.60 550	0.57 346	0.82 552	0.10 254	0.16 515	0.11 311	0.43 643	0.31 528	0.22 449

GwcNet	0.69 546	0.71 479	3.12 651	0.36 456	0.45 596	0.81 588	0.44 553	0.86 490	0.84 597	0.60 504	0.74 565	0.82 572	0.49 507	1.65 548	0.66 517	0.16 525	0.15 497	0.15 507	0.15 440	0.31 528	0.24 488

RP	0.67 534	0.82 529	1.94 428	0.43 542	0.44 585	0.65 494	0.45 561	0.89 516	0.82 591	0.66 552	0.92 604	0.99 622	0.76 601	1.55 530	0.66 517	0.25 618	0.18 547	0.23 604	0.20 530	0.31 528	0.22 449

GANet	0.75 577	0.84 536	2.01 449	0.40 519	0.25 379	0.74 553	0.66 626	0.87 501	0.73 538	0.71 575	1.07 632	0.84 579	0.59 546	2.71 676	1.15 600	0.17 540	0.16 515	0.44 655	0.16 463	0.31 528	0.20 420

CSAN	1.25 653	1.12 628	3.04 642	0.51 592	0.37 544	1.06 634	1.15 677	1.22 654	1.08 639	1.17 653	1.91 668	1.04 633	1.31 657	5.96 708	2.43 670	0.26 622	0.22 587	0.24 611	0.24 552	0.31 528	0.30 548

z-mn7	0.80 593	1.52 670	2.62 586	0.36 456	0.28 425	1.01 628	0.48 576	0.90 522	1.29 657	0.69 564	1.35 652	0.85 583	0.59 546	2.03 615	1.09 591	0.14 483	0.12 425	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.20 420

FC-DCNN v2	1.54 671	0.58 418	2.80 617	0.44 549	0.39 556	2.05 685	0.66 626	1.90 688	1.84 684	2.79 699	2.97 694	4.41 702	3.07 697	2.65 670	2.30 666	0.29 634	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.32 537	0.38 601

H2IRNET	0.40 265	0.61 428	1.90 406	0.29 281	0.17 172	0.54 310	0.18 105	0.52 218	0.50 287	0.27 211	0.56 435	0.47 380	0.35 360	0.46 282	0.33 340	0.10 254	0.07 77	0.12 375	0.14 415	0.32 537	0.12 196

WZ-Net	0.92 619	1.31 657	3.76 675	0.41 527	0.36 532	0.86 602	0.71 639	1.00 613	1.06 637	0.82 611	0.92 604	1.06 637	1.05 640	2.16 630	1.61 635	0.19 569	0.13 450	0.15 507	0.16 463	0.32 537	0.28 528

IPLG	0.69 546	0.84 536	2.43 542	0.35 435	0.21 293	1.65 669	0.61 615	1.36 665	0.58 372	1.39 669	0.51 373	0.37 291	0.87 619	1.41 507	0.36 367	0.09 145	0.07 77	0.14 476	0.12 352	0.32 537	0.11 148

SHD	0.72 562	0.77 508	2.36 528	0.45 563	0.40 566	0.71 534	0.32 469	1.02 624	1.25 653	1.07 640	0.84 588	0.90 600	0.73 593	1.09 466	0.98 570	0.21 587	0.18 547	0.20 585	0.21 537	0.32 537	0.31 557

TDLM	0.67 534	0.92 565	1.76 323	0.37 480	0.24 357	0.66 501	0.56 601	0.82 453	0.74 542	1.16 647	0.62 481	0.61 458	0.48 500	2.70 674	0.50 457	0.20 579	0.11 391	0.35 640	0.14 415	0.32 537	0.16 342

FC-DCNN	1.49 669	0.59 421	2.88 623	0.44 549	0.39 556	1.97 681	0.66 626	1.67 679	1.70 676	2.72 698	2.89 691	4.22 698	2.97 696	2.55 665	2.19 661	0.29 634	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.32 537	0.39 607

SANet	1.20 648	1.21 646	3.33 668	0.38 497	0.27 410	1.73 673	0.85 654	1.10 644	2.49 696	1.16 647	1.83 666	1.72 672	1.50 671	2.37 642	2.84 677	0.18 553	0.16 515	0.16 526	0.15 440	0.32 537	0.32 566

AANet	0.82 604	0.91 563	2.89 626	0.34 419	0.29 434	0.63 466	0.38 516	0.81 445	1.31 658	1.33 664	1.39 653	1.26 656	1.14 649	1.32 495	0.97 567	0.20 579	0.17 535	0.18 568	0.19 517	0.33 546	0.31 557

GEAStereo	0.35 211	0.32 224	1.17 162	0.53 602	0.60 638	0.55 325	0.21 191	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.22 97	0.16 51	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.33 546	0.71 657

GSStereo	0.36 221	0.32 224	1.17 162	0.34 419	0.60 638	0.55 325	0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 668

GS-Stereo							0.21 191	0.62 293	0.41 187	0.22 123	0.22 97	0.17 66	0.18 103	0.44 257	0.16 37	0.10 254	0.16 515	0.08 65	0.11 312	0.33 546	0.84 668

zero-FE	0.80 593	0.27 142	8.23 704	0.49 583	0.98 668	0.33 54	0.20 147	0.48 174	1.28 656	0.17 42	0.20 69	0.77 551	0.22 173	0.60 363	0.97 567	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.10 243	0.33 546	0.14 267

SDNR	1.22 652	0.80 520	2.71 599	0.33 386	1.48 692	1.98 683	0.23 272	1.93 689	2.44 694	0.89 621	2.52 682	1.36 661	0.51 512	3.65 696	1.93 648	0.30 637	0.31 631	0.22 597	0.16 463	0.33 546	0.36 591

TestStereo1	0.49 389	0.81 525	1.85 379	0.39 507	0.57 629	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

test_5	0.51 418	0.87 548	1.99 446	0.37 480	0.65 646	0.58 377	0.35 493	0.78 421	0.62 423	0.48 359	0.55 423	0.45 360	0.40 414	0.72 409	0.30 301	0.09 145	0.07 77	0.12 375	0.12 352	0.33 546	0.38 601

SA-5K	0.49 389	0.81 525	1.85 379	0.39 507	0.57 629	0.56 342	0.34 485	0.75 382	0.69 493	0.44 316	0.63 494	0.35 279	0.42 443	0.64 374	0.29 278	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.10 243	0.33 546	0.26 511

AACVNet	0.54 445	0.78 516	1.73 302	0.36 456	0.21 293	0.57 360	0.25 332	0.71 347	0.51 294	0.55 442	0.59 453	0.64 473	0.41 425	2.13 629	0.41 408	0.14 483	0.11 391	0.14 476	0.11 312	0.33 546	0.15 310

ADLNet2	0.68 541	0.84 536	3.19 658	0.33 386	0.36 532	0.64 480	0.37 509	0.89 516	0.79 580	0.54 424	0.65 519	0.93 608	0.48 500	2.07 621	0.56 488	0.13 438	0.11 391	0.11 311	0.11 312	0.33 546	0.18 384

APVNet	0.70 550	0.67 465	2.71 599	0.38 497	0.36 532	0.85 600	0.43 542	0.91 534	0.68 484	0.55 442	0.69 541	0.75 543	0.55 527	2.31 638	0.78 545	0.17 540	0.17 535	0.24 611	0.19 517	0.33 546	0.23 474

quiztm	0.37 228	0.82 529	1.45 235	0.40 519	0.29 434	0.42 152	0.23 272	0.73 367	0.47 264	0.36 264	0.42 295	0.28 223	0.20 141	0.29 108	0.26 239	0.10 254	0.06 24	0.09 166	0.09 202	0.34 558	0.09 79

Hybrid-DGEV-03	0.45 334	0.88 552	1.75 314	0.29 281	0.17 172	0.58 377	0.24 308	0.65 313	0.48 268	0.59 494	1.01 621	0.39 307	0.28 290	0.41 235	0.34 349	0.09 145	0.08 192	0.12 375	0.09 202	0.34 558	0.24 488

zh-sn7	0.89 615	1.73 684	3.09 647	0.39 507	0.30 451	0.82 591	0.63 623	0.96 579	0.87 603	0.79 598	1.12 635	0.84 579	0.87 619	2.42 651	1.63 636	0.16 525	0.17 535	0.16 526	0.16 463	0.34 558	0.29 535

HART	0.38 241	0.53 393	1.66 281	0.26 189	0.15 105	0.30 33	0.19 120	0.67 326	0.46 244	0.29 226	0.52 388	0.38 301	0.16 68	0.41 235	0.20 127	0.08 67	0.68 682	0.09 166	0.07 106	0.34 558	0.21 434

SCV	0.35 211	0.59 421	1.37 214	0.34 419	0.22 322	0.28 22	0.23 272	0.72 353	0.35 95	0.19 74	0.30 196	0.24 168	0.20 141	0.64 374	0.19 95	0.11 343	0.08 192	0.09 166	0.29 581	0.34 558	0.29 535

GMOStereo	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

error version	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-v	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

test-2	0.41 272	0.62 434	1.78 336	0.28 246	0.36 532	0.51 273	0.31 446	0.53 227	0.44 218	0.57 462	0.48 342	0.41 322	0.27 271	0.28 91	0.23 184	0.08 67	0.38 647	0.13 438	0.11 312	0.34 558	0.11 148

ccnet	0.71 559	0.41 315	1.59 266	0.40 519	0.45 596	1.06 634	0.55 596	0.98 592	0.71 513	0.88 619	0.97 615	0.82 572	0.88 623	1.68 552	0.94 563	0.32 641	0.26 615	0.32 636	0.27 571	0.34 558	0.30 548

ACVNet	0.45 334	0.44 340	1.79 356	0.28 246	0.21 293	0.59 396	0.36 500	0.66 316	0.68 484	0.45 327	0.59 453	0.69 509	0.40 414	0.44 257	0.55 480	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.34 558	0.10 118

GANet-RSSM	0.55 457	0.73 490	1.90 406	0.36 456	0.26 397	0.59 396	0.27 380	0.78 421	0.52 305	0.47 340	0.57 444	0.63 464	0.45 467	1.92 607	0.43 420	0.14 483	0.10 337	0.25 616	0.11 312	0.34 558	0.14 267

pmcnn	1.32 656	1.05 617	2.77 613	0.74 646	1.43 687	0.72 540	0.56 601	0.96 579	0.91 614	0.99 633	2.92 693	6.01 709	0.70 585	2.38 645	3.32 687	0.13 438	0.10 337	0.08 65	0.06 21	0.34 558	0.22 449

NLCSM	0.46 347	0.37 272	0.72 73	0.29 281	0.36 532	0.49 244	0.27 380	1.33 663	1.59 672	0.29 226	0.29 181	0.29 236	0.31 334	1.44 509	0.35 361	0.11 343	0.11 391	0.11 311	0.10 243	0.35 571	0.14 267

DDF-Stereo	0.37 228	0.27 142	0.79 85	0.39 507	0.29 434	0.38 109	0.21 191	0.47 159	0.51 294	0.32 246	0.17 44	0.79 560	0.23 199	0.64 374	1.04 585	0.11 343	0.07 77	0.09 166	0.12 352	0.35 571	0.15 310

w-ln-seven-2	0.68 541	1.13 631	2.46 548	0.36 456	0.27 410	0.65 494	0.44 553	0.87 501	0.83 594	0.69 564	0.75 568	0.72 527	0.63 567	1.56 531	1.15 600	0.13 438	0.13 450	0.15 507	0.14 415	0.35 571	0.19 401

CIPLG	0.56 466	1.19 644	2.46 548	0.80 652	0.31 472	0.61 428	0.57 605	0.76 394	0.57 361	0.56 451	0.63 494	0.41 322	0.30 324	0.45 273	0.40 400	0.11 343	0.20 571	0.13 438	0.13 386	0.35 571	0.19 401

IPLGR_C	0.58 478	1.25 651	2.72 601	0.80 652	0.31 472	0.60 408	0.61 615	0.76 394	0.58 372	0.56 451	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.43 248	0.40 400	0.11 343	0.22 587	0.13 438	0.15 440	0.35 571	0.19 401

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 293	0.86 544	1.78 336	0.28 246	0.17 172	0.52 294	0.20 147	0.62 293	0.61 405	0.50 378	0.61 476	0.39 307	0.32 343	0.35 181	0.30 301	0.07 26	0.10 337	0.09 166	0.09 202	0.35 571	0.10 118

FCDSN-DC	1.29 655	0.54 401	2.50 563	0.47 573	0.41 575	1.12 644	0.60 611	1.10 644	1.27 655	2.23 688	2.87 690	3.67 695	3.12 699	2.39 648	1.69 640	0.30 637	0.26 615	0.31 632	0.30 591	0.35 571	0.38 601
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MM-Stereo_test2	0.38 241	0.28 171	2.46 548	0.43 542	0.15 105	0.50 258	0.25 332	0.47 159	0.38 144	0.33 250	0.26 152	0.23 150	0.22 173	0.34 174	0.29 278	0.08 67	0.09 287	0.09 166	0.10 243	0.36 578	0.22 449

Wz-Net-SNSev	0.76 581	1.32 660	3.11 650	0.40 519	0.31 472	0.71 534	0.60 611	0.98 592	0.87 603	0.67 556	0.83 585	0.96 615	0.60 550	1.67 551	0.97 567	0.16 525	0.15 497	0.16 526	0.17 483	0.36 578	0.24 488

ACRE	0.56 466	1.14 633	2.77 613	0.76 648	0.28 425	0.60 408	0.56 601	0.76 394	0.58 372	0.55 442	0.62 481	0.41 322	0.29 313	0.44 257	0.39 392	0.11 343	0.19 560	0.13 438	0.14 415	0.36 578	0.18 384

stereogan	0.69 546	0.51 384	2.44 544	0.39 507	0.39 556	1.01 628	0.41 531	0.94 560	0.92 618	0.73 582	0.85 592	1.15 649	0.69 583	1.57 535	0.53 471	0.19 569	0.18 547	0.20 585	0.16 463	0.36 578	0.24 488

SAMSARA	0.91 617	0.97 591	2.22 499	0.80 652	0.58 631	1.32 653	1.31 683	1.01 621	0.94 620	1.36 665	0.87 596	1.38 662	0.90 625	1.72 559	1.02 582	0.24 613	0.30 630	0.22 597	0.25 558	0.36 578	0.35 583

ADCS	1.05 636	1.36 665	2.98 638	0.42 538	0.36 532	0.96 620	0.81 652	1.06 637	1.12 645	1.25 658	0.97 615	1.08 639	0.90 625	1.25 492	4.86 702	0.21 587	0.21 581	0.22 597	0.23 550	0.36 578	0.38 601

DeepPrunerF	0.86 609	0.86 544	2.91 631	0.45 563	0.50 611	0.64 480	0.48 576	1.14 649	2.64 698	0.63 533	0.61 476	0.65 478	0.62 564	2.21 633	1.31 618	0.23 604	0.19 560	0.30 631	0.28 575	0.36 578	0.25 500

DN-CSS_ROB	0.48 370	1.23 648	1.99 446	0.39 507	0.22 322	0.56 342	0.19 120	0.75 382	0.61 405	0.45 327	0.62 481	0.41 322	0.31 334	0.70 405	0.32 327	0.11 343	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.36 578	0.12 196

DFGA-Net	0.51 418	1.06 619	1.75 314	0.30 303	0.24 357	0.54 310	0.22 233	0.63 302	0.60 387	0.48 359	0.51 373	0.35 279	0.27 271	1.82 582	0.53 471	0.10 254	0.08 192	0.12 375	0.12 352	0.37 586	0.15 310

fast-acv-ft	0.63 512	0.88 552	3.10 648	0.38 497	0.30 451	0.79 580	0.48 576	0.69 335	0.72 523	0.58 480	0.78 576	0.76 549	0.60 550	0.67 391	0.73 537	0.15 504	0.15 497	0.18 568	0.17 483	0.37 586	0.16 342

ARAFT	0.60 492	1.23 648	3.10 648	0.28 246	0.16 140	0.64 480	0.36 500	0.90 522	0.67 482	0.61 513	0.49 359	0.55 418	0.31 334	1.24 491	0.32 327	0.10 254	0.08 192	0.14 476	0.13 386	0.37 586	0.21 434

AFF-stereo	0.44 311	0.96 583	1.78 336	0.31 331	0.15 105	0.50 258	0.21 191	0.64 306	0.63 435	0.47 340	0.64 510	0.49 393	0.34 358	0.46 282	0.31 314	0.08 67	0.09 287	0.10 234	0.10 243	0.37 586	0.10 118

G-Net	0.99 627	0.64 449	2.76 610	0.57 622	0.67 647	2.03 684	0.72 642	0.76 394	0.67 482	1.14 646	2.56 684	1.30 660	1.02 637	1.48 523	1.74 643	0.25 618	0.24 599	0.24 611	0.26 566	0.37 586	0.31 557

PVD	0.90 616	0.85 541	2.15 484	0.53 602	0.50 611	0.99 624	0.56 601	1.15 652	1.64 673	1.41 671	1.41 656	1.11 645	1.13 648	1.35 499	1.31 618	0.26 622	0.28 625	0.28 623	0.26 566	0.37 586	0.49 632

CVANet_RVC	0.65 524	0.80 520	2.13 478	0.36 456	0.26 397	0.62 448	0.42 535	0.84 471	0.72 523	0.69 564	0.68 532	0.68 502	0.52 517	2.64 669	0.42 411	0.19 569	0.12 425	0.22 597	0.17 483	0.37 586	0.15 310

gasm-f	0.36 221	0.34 250	1.13 153	0.53 602	0.44 585	0.54 310	0.27 380	0.40 77	0.27 15	0.20 90	0.33 234	0.16 51	0.22 173	0.36 194	0.25 225	0.11 343	0.37 643	0.08 65	0.06 21	0.38 593	0.71 657

TCMNet	0.66 529	0.85 541	2.55 580	0.50 587	0.52 618	0.72 540	0.39 522	0.87 501	0.72 523	0.58 480	0.68 532	0.63 464	0.46 482	1.70 555	0.63 508	0.18 553	0.18 547	0.23 604	0.18 497	0.38 593	0.27 520

coex-ft	5.95 709	1.67 678	60.57 743	0.34 419	0.30 451	0.77 571	0.69 635	0.74 372	4.41 705	19.22 729	2.15 674	1.62 671	7.97 713	1.81 581	8.96 714	0.44 652	2.08 710	0.18 568	0.19 517	0.38 593	4.62 715

SACVNet	0.60 492	0.74 495	1.90 406	0.37 480	0.28 425	0.64 480	0.37 509	0.86 490	0.61 405	0.65 550	0.62 481	0.69 509	0.44 462	2.08 623	0.42 411	0.18 553	0.14 469	0.16 526	0.15 440	0.38 593	0.24 488

sAnonymous2	0.38 241	0.62 434	2.15 484	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 593	0.35 583

CroCo_RVC	0.38 241	0.62 434	2.15 484	0.31 331	0.24 357	0.34 64	0.27 380	0.53 227	0.46 244	0.24 157	0.29 181	0.23 150	0.28 290	0.28 91	0.22 173	0.12 405	0.09 287	0.11 311	0.13 386	0.38 593	0.35 583

EDNetEfficient	1.27 654	0.70 477	4.05 683	0.64 637	0.98 668	0.94 618	1.40 690	0.85 480	1.75 678	2.34 691	1.33 650	1.05 635	2.21 688	1.58 539	4.15 696	0.15 504	0.19 560	0.14 476	0.27 571	0.38 593	0.32 566

edge stereo	0.81 601	0.73 490	3.30 665	0.37 480	1.21 684	0.62 448	0.39 522	0.93 551	0.79 580	0.80 600	0.88 599	1.14 648	0.71 587	2.18 631	0.71 530	0.21 587	0.20 571	0.26 619	0.18 497	0.38 593	0.26 511

AnyNet_C32	1.00 631	1.33 662	2.53 569	0.49 583	0.54 621	1.15 648	1.14 676	0.91 534	0.89 611	1.11 643	0.95 612	0.87 592	0.93 627	1.50 524	4.07 695	0.21 587	0.20 571	0.25 616	0.24 552	0.38 593	0.33 576

SGM-ForestM	2.98 697	1.70 682	3.52 673	0.67 641	0.47 607	5.18 708	3.36 710	3.30 707	2.86 701	4.44 706	3.79 703	9.80 715	5.50 709	6.29 709	6.52 709	0.27 628	0.36 641	0.24 611	0.27 571	0.38 593	0.58 646

MM-Stereo_test1	0.41 272	0.39 297	2.29 514	0.38 497	0.26 397	0.44 173	0.28 400	0.63 302	0.51 294	0.40 289	0.32 224	0.26 198	0.26 250	0.46 282	0.22 173	0.09 145	0.21 581	0.10 234	0.09 202	0.39 603	0.15 310

iRaft-Stereo_5w	0.54 445	1.01 607	2.08 466	0.27 214	0.21 293	0.49 244	0.28 400	0.73 367	0.58 372	0.40 289	0.61 476	0.62 462	0.46 482	1.78 569	0.47 441	0.09 145	0.07 77	0.11 311	0.10 243	0.39 603	0.12 196

EDNetEfficientorigin	8.18 713	0.98 596	145.96 745	0.51 592	0.89 663	0.72 540	0.48 576	0.85 480	1.56 671	2.12 682	1.49 657	1.29 657	1.31 657	1.83 583	2.13 660	0.13 438	0.12 425	0.17 547	0.18 497	0.39 603	0.45 623

GANetREF_RVC	0.75 577	1.15 637	2.46 548	0.47 573	0.26 397	0.83 594	0.61 615	0.97 588	0.89 611	0.62 524	0.61 476	0.72 527	0.59 546	2.42 651	0.55 480	0.32 641	0.25 612	0.36 642	0.24 552	0.39 603	0.31 557
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
LSM	3.31 701	1.11 627	5.29 693	9.40 717	30.65 737	0.84 596	1.12 675	0.91 534	1.22 651	1.36 665	2.19 675	0.93 608	0.83 611	1.66 549	0.90 558	0.21 587	0.31 631	0.24 611	0.28 575	0.39 603	6.33 717

MM-Stereo_test3	0.40 265	0.58 418	1.75 314	0.36 456	0.30 451	0.45 181	0.30 433	0.72 353	0.59 382	0.31 236	0.43 298	0.32 257	0.23 199	0.35 181	0.29 278	0.10 254	0.20 571	0.10 234	0.08 151	0.40 608	0.11 148

LL-Strereo	0.72 562	1.29 655	2.49 559	0.36 456	0.45 596	0.55 325	0.32 469	0.93 551	0.71 513	0.67 556	0.58 450	0.85 583	0.79 606	2.67 673	0.46 432	0.10 254	0.18 547	0.14 476	0.12 352	0.40 608	0.42 619

ADCMid	0.96 626	1.32 660	2.74 608	0.38 497	0.35 523	0.99 624	0.58 607	0.94 560	0.86 600	1.23 657	1.01 621	1.01 626	1.00 635	1.05 461	3.97 693	0.21 587	0.19 560	0.42 651	0.32 606	0.40 608	0.29 535

SE	0.33 187	0.44 340	0.89 108	0.29 281	0.15 105	0.50 258	0.24 308	0.50 191	0.34 80	0.34 253	0.46 321	0.27 211	0.36 366	0.28 91	0.29 278	0.18 553	0.08 192	0.12 375	0.15 440	0.41 611	0.32 566

YMNet	0.62 505	0.72 483	1.93 418	0.41 527	0.41 575	0.87 606	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 585	0.81 580	0.83 574	0.46 482	0.86 438	0.93 561	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 611	0.21 434

YMNet_1	0.62 505	0.72 483	1.93 418	0.41 527	0.41 575	0.87 606	0.43 542	0.87 501	0.71 513	0.74 585	0.81 580	0.83 574	0.46 482	0.86 438	0.93 561	0.19 569	0.22 587	0.20 585	0.17 483	0.41 611	0.21 434

RAFT_CTSACE	0.46 347	0.76 499	2.07 461	0.35 435	0.30 451	0.54 310	0.30 433	0.61 289	0.48 268	0.49 371	0.76 571	0.55 418	0.36 366	0.58 350	0.22 173	0.08 67	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.41 611	0.08 51

iRaftStereo_RVC	0.37 228	0.53 393	1.41 224	0.28 246	0.15 105	0.52 294	0.20 147	0.54 240	0.46 244	0.37 270	0.43 298	0.41 322	0.23 199	0.36 194	0.26 239	0.09 145	0.15 497	0.12 375	0.11 312	0.41 611	0.37 598

acv_ft	0.48 370	0.44 340	1.76 323	0.32 360	0.41 575	0.63 466	0.28 400	0.81 445	0.68 484	0.61 513	0.59 453	0.69 509	0.45 467	0.44 257	0.63 508	0.11 343	0.09 287	0.10 234	0.09 202	0.41 611	0.10 118

XQC	0.73 571	0.98 596	2.39 532	0.46 568	0.35 523	0.81 588	0.46 564	1.00 613	1.00 628	0.80 600	0.69 541	0.88 596	0.74 598	1.32 495	1.20 608	0.24 613	0.16 515	0.23 604	0.20 530	0.41 611	0.33 576

UGAM	0.58 478	0.47 363	2.21 495	0.30 303	0.19 257	0.53 303	0.34 485	0.59 272	0.63 435	0.44 316	0.73 562	0.78 555	0.37 382	2.58 666	0.39 392	0.10 254	0.08 192	0.17 547	0.14 415	0.42 618	0.17 364

plain	0.37 228	0.47 363	2.15 484	0.27 214	0.19 257	0.33 54	0.20 147	0.58 263	0.46 244	0.23 146	0.37 258	0.23 150	0.25 230	0.45 273	0.28 264	0.11 343	0.08 192	0.13 438	0.09 202	0.42 618	0.12 196

PStereo	0.47 363	1.01 607	1.49 247	0.56 616	0.20 277	0.51 273	0.33 479	0.48 174	0.60 387	0.36 264	0.22 97	0.35 279	0.44 462	0.53 332	0.54 477	0.31 639	0.20 571	0.20 585	0.17 483	0.43 620	0.45 623

tg	0.37 228	0.55 410	1.35 207	0.28 246	0.16 140	0.57 360	0.18 105	0.57 257	0.49 276	0.37 270	0.44 309	0.38 301	0.24 215	0.46 282	0.24 210	0.09 145	0.08 192	0.11 311	0.11 312	0.43 620	0.36 591

iinet-f	0.57 473	0.93 571	2.27 510	0.31 331	0.25 379	0.83 594	0.33 479	0.81 445	0.65 458	0.54 424	0.63 494	0.73 531	0.67 578	0.73 410	0.67 520	0.13 438	0.13 450	0.11 311	0.10 243	0.43 620	0.16 342

AASNet	0.56 466	1.03 613	2.34 522	0.37 480	0.33 497	0.65 494	0.29 425	0.96 579	0.73 538	0.54 424	0.60 469	0.55 418	0.38 391	0.59 356	0.58 497	0.14 483	0.12 425	0.13 438	0.10 243	0.43 620	0.24 488

RAFT + AFF	0.64 516	1.20 645	1.95 431	0.34 419	0.33 497	0.67 508	0.52 584	0.99 604	0.74 542	0.53 411	0.58 450	0.57 438	0.80 607	1.76 565	0.51 463	0.12 405	0.27 622	0.15 507	0.14 415	0.43 620	0.29 535

RTSC	0.72 562	1.00 603	2.22 499	0.40 519	0.29 434	0.82 591	0.31 446	0.96 579	1.10 642	0.92 626	0.81 580	0.78 555	0.58 543	1.23 488	1.55 633	0.18 553	0.17 535	0.14 476	0.17 483	0.43 620	0.30 548

RTS	1.21 649	1.31 657	6.39 700	0.52 596	0.51 616	1.61 665	0.79 648	1.03 631	1.37 662	1.13 644	1.30 647	1.10 643	0.85 615	2.65 670	2.08 656	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 620	0.32 566

RTSA	1.21 649	1.31 657	6.39 700	0.52 596	0.51 616	1.61 665	0.79 648	1.03 631	1.37 662	1.13 644	1.30 647	1.10 643	0.85 615	2.65 670	2.08 656	0.21 587	0.24 599	0.18 568	0.18 497	0.43 620	0.32 566

iResNetv2_ROB	0.59 486	1.43 666	2.96 634	0.40 519	0.22 322	0.58 377	0.28 400	0.91 534	0.73 538	0.57 462	0.63 494	0.60 455	0.41 425	0.74 413	0.35 361	0.11 343	0.08 192	0.10 234	0.07 106	0.43 620	0.17 364

Wz-Net-TNSev	0.91 617	1.73 684	3.08 645	0.36 456	0.31 472	1.00 627	0.71 639	1.06 637	0.97 624	0.71 575	0.72 560	1.09 641	0.87 619	2.42 651	1.59 634	0.20 579	0.20 571	0.16 526	0.20 530	0.44 629	0.35 583

SME	0.53 438	1.10 624	1.55 260	0.35 435	0.20 277	0.65 494	0.25 332	0.67 326	0.48 268	0.47 340	0.49 359	0.35 279	0.36 366	1.79 573	0.51 463	0.26 622	0.10 337	0.12 375	0.13 386	0.45 630	0.25 500

PASM	0.72 562	0.68 468	1.91 412	0.47 573	0.44 585	0.60 408	0.51 581	0.76 394	0.80 583	0.77 594	0.67 524	0.87 592	0.61 559	2.40 649	0.67 520	0.32 641	0.35 639	0.36 642	0.41 640	0.45 630	0.39 607

IGEV-Stereo+	0.29 144	0.29 185	0.86 99	0.25 142	0.34 510	0.30 33	0.14 22	0.32 20	0.53 323	0.18 53	0.12 13	0.18 84	0.19 128	0.49 311	0.17 58	0.09 145	0.08 192	0.08 65	0.20 530	0.46 632	0.59 647

MGS-Stereo	0.32 177	0.34 250	1.70 291	0.25 142	0.14 75	0.40 127	0.22 233	0.38 61	0.43 212	0.24 157	0.51 373	0.25 183	0.18 103	0.31 132	0.20 127	0.09 145	0.08 192	0.09 166	0.08 151	0.47 633	0.08 51

SMOE	0.33 187	0.37 272	0.95 122	0.28 246	0.13 52	0.50 258	0.32 469	0.47 159	0.39 158	0.34 253	0.47 328	0.31 247	0.32 343	0.30 121	0.29 278	0.12 405	0.08 192	0.17 547	0.10 243	0.48 634	0.20 420

PSMNet-RUCA	0.58 478	0.82 529	1.89 401	0.59 629	0.56 627	0.64 480	0.36 500	0.84 471	0.69 493	0.51 391	0.68 532	0.53 407	0.43 454	0.56 345	0.43 420	0.34 645	0.18 547	0.44 655	0.29 581	0.48 634	0.30 548

AnyNet_C01	1.14 642	1.49 669	4.23 686	0.54 607	0.53 619	1.51 662	1.37 687	1.04 635	1.07 638	1.17 653	1.33 650	1.15 649	1.08 643	1.61 545	2.74 675	0.25 618	0.22 587	0.28 623	0.24 552	0.48 634	0.40 613

DPSNet	0.86 609	0.60 423	2.34 522	0.58 624	0.36 532	1.07 639	0.75 644	1.30 661	1.05 634	0.70 570	0.68 532	0.94 612	1.29 654	2.08 623	1.82 646	0.26 622	0.23 595	0.16 526	0.17 483	0.48 634	0.40 613

ELAS_RVC	1.37 662	0.78 516	3.21 660	0.55 614	0.50 611	1.49 660	2.48 706	1.48 671	1.71 677	2.13 685	2.09 671	2.07 677	2.56 692	1.90 602	2.02 653	0.35 646	0.36 641	0.37 646	0.34 614	0.49 638	0.47 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 663	0.79 518	2.86 621	0.53 602	0.50 611	2.81 696	2.20 702	1.61 678	1.50 668	2.28 690	2.35 679	1.82 673	2.13 686	1.73 560	2.22 662	0.35 646	0.37 643	0.35 640	0.35 618	0.49 638	0.47 628
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
NVStereoNet_ROB	1.16 646	0.95 580	2.54 575	0.58 624	0.55 624	0.78 576	0.63 623	1.00 613	1.08 639	1.03 637	4.07 705	1.48 666	1.22 652	2.88 683	1.27 616	0.50 657	0.46 661	0.54 662	0.62 676	0.50 640	0.63 652
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MeshStereo	1.21 649	1.15 637	3.01 641	0.34 419	0.28 425	1.10 643	0.69 635	1.35 664	1.01 630	2.71 697	2.41 681	2.96 688	1.45 668	2.80 680	1.40 626	0.22 600	0.22 587	0.22 597	0.19 517	0.50 640	0.26 511
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
GASNet	0.73 571	1.47 668	3.04 642	0.47 573	0.33 497	0.57 360	0.34 485	0.91 534	0.75 556	0.58 480	0.58 450	0.74 537	0.55 527	2.03 615	0.65 516	0.21 587	0.15 497	0.19 575	0.17 483	0.51 642	0.28 528

RAFT	0.45 334	0.92 565	1.59 266	0.34 419	0.19 257	0.46 201	0.35 493	0.65 313	0.49 276	0.49 371	0.49 359	0.70 519	0.40 414	0.47 294	0.32 327	0.11 343	0.16 515	0.14 476	0.13 386	0.51 642	0.13 239

MANE	2.90 696	1.14 633	2.96 634	1.03 668	1.01 673	5.01 707	2.45 705	5.36 711	6.88 712	3.58 704	4.76 709	5.99 708	4.99 706	4.23 701	4.61 701	0.56 663	0.67 678	0.44 655	0.78 685	0.51 642	1.03 686

PWC_ROB	0.70 550	0.94 573	1.88 394	0.39 507	0.39 556	0.62 448	0.30 433	0.98 592	0.94 620	0.91 625	1.29 646	0.77 551	0.62 564	1.62 546	1.03 584	0.18 553	0.11 391	0.18 568	0.13 386	0.51 642	0.22 449

S	0.44 311	0.42 323	1.08 144	0.27 214	0.24 357	0.66 501	0.28 400	0.53 227	0.46 244	0.45 327	0.56 435	0.33 268	0.39 405	0.31 132	0.30 301	0.17 540	0.11 391	0.19 575	0.20 530	0.52 646	1.29 693

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 585	1.04 614	2.06 459	0.94 663	0.35 523	0.89 611	0.40 525	0.85 480	0.63 435	0.55 442	0.63 494	0.75 543	0.38 391	2.38 645	0.48 447	1.10 688	0.31 631	0.36 642	0.21 537	0.53 647	0.55 641

aanetorigin	0.77 585	0.80 520	2.59 583	0.43 542	0.44 585	0.58 377	1.01 668	0.57 257	0.68 484	1.53 675	1.23 641	0.81 567	1.08 643	1.07 463	1.07 588	0.18 553	0.15 497	0.17 547	0.21 537	0.54 648	0.30 548

CC-Net-ROB	0.85 608	1.15 637	2.13 478	0.88 658	0.38 550	0.88 610	0.44 553	1.06 637	0.79 580	0.58 480	0.69 541	0.65 478	0.50 510	2.74 677	0.51 463	0.93 678	0.39 654	0.87 676	0.29 581	0.54 648	0.54 638

PDISCO_ROB	0.75 577	1.06 619	2.11 472	0.64 637	0.59 633	1.13 646	0.43 542	1.14 649	1.05 634	0.64 543	0.71 555	0.96 615	0.61 559	1.21 484	0.76 541	0.37 649	0.18 547	0.27 620	0.24 552	0.56 650	0.32 566

FADNet-RVC	0.61 500	1.26 653	2.12 476	0.33 386	0.26 397	0.59 396	0.29 425	0.86 490	0.62 423	0.45 327	0.50 368	0.62 462	0.46 482	1.73 560	0.55 480	0.17 540	0.20 571	0.17 547	0.18 497	0.59 651	0.28 528

FADNet	0.64 516	1.22 647	2.06 459	0.32 360	0.30 451	0.66 501	0.29 425	0.88 510	0.72 523	0.44 316	0.48 342	0.66 485	0.57 537	1.84 588	0.45 431	0.46 656	0.20 571	0.17 547	0.19 517	0.59 651	0.24 488

MADNet+	1.36 660	1.93 697	5.95 696	0.81 655	0.59 633	1.57 664	1.09 672	1.39 668	1.22 651	0.84 614	1.01 621	1.25 655	1.12 647	3.19 689	2.36 668	0.45 654	0.47 664	0.38 648	0.34 614	0.59 651	0.57 644

anonymity	0.80 593	0.66 463	1.29 189	0.59 629	0.75 654	0.67 508	0.52 584	0.95 574	0.71 513	0.94 629	0.70 551	0.67 495	0.87 619	0.71 407	1.35 621	0.64 667	0.62 675	0.58 664	1.44 703	0.60 654	0.65 653

PWCDC_ROB	0.72 562	1.06 619	2.09 467	0.47 573	0.36 532	0.78 576	0.26 356	0.98 592	1.34 660	0.61 513	2.07 670	0.64 473	0.61 559	0.83 431	0.71 530	0.31 639	0.14 469	0.15 507	0.12 352	0.60 654	0.21 434

Consistency-Raft	0.88 613	0.93 571	3.23 663	0.99 667	0.64 645	0.77 571	0.55 596	0.98 592	0.97 624	0.61 513	1.03 626	0.65 478	1.05 640	0.79 427	1.38 623	0.44 652	0.46 661	0.51 661	0.58 672	0.65 656	0.47 628

SPS-STEREO	1.07 637	1.13 631	2.88 623	0.65 639	0.69 650	0.99 624	0.68 632	1.05 636	0.87 603	1.36 665	1.23 641	1.46 665	0.94 630	1.87 591	1.72 642	0.66 668	0.61 674	0.58 664	0.57 669	0.65 656	0.77 664
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
UDG	0.77 585	1.23 648	2.15 484	0.67 641	0.59 633	0.78 576	0.38 516	0.90 522	0.70 503	0.61 513	0.69 541	1.01 626	0.67 578	1.02 457	0.73 537	0.45 654	0.34 637	0.87 676	0.51 658	0.67 658	0.46 626

GCST	0.72 562	1.10 624	2.15 484	1.11 674	0.59 633	0.62 448	0.19 120	0.75 382	0.53 323	0.56 451	0.63 494	0.47 380	0.31 334	1.11 471	0.33 340	0.75 674	0.45 659	0.84 675	0.64 679	0.69 659	0.54 638

DStereoFS	2.23 684	2.10 700	2.47 554	1.61 688	1.88 700	3.81 701	2.06 701	1.95 690	3.33 702	2.38 692	3.31 698	2.37 682	4.92 705	2.45 656	3.27 684	1.03 684	1.27 702	0.55 663	1.04 696	0.70 660	2.05 707

FACV-RUCA	0.58 478	0.40 305	1.78 336	0.43 542	1.67 696	0.48 226	0.28 400	0.69 335	0.62 423	0.40 289	0.53 401	0.33 268	0.63 567	0.40 230	0.31 314	0.13 438	0.11 391	0.62 667	0.12 352	0.70 660	0.98 678

DDUNet	0.77 585	1.12 628	1.88 394	0.76 648	0.69 650	0.84 596	0.43 542	0.85 480	0.65 458	0.67 556	0.75 568	0.91 602	0.52 517	1.03 459	0.57 492	0.54 660	0.37 643	0.95 682	0.52 661	0.71 662	0.57 644

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 633	1.67 678	2.32 517	0.47 573	0.39 556	1.47 658	0.95 660	0.95 574	0.91 614	0.84 614	0.94 610	1.05 635	0.60 550	2.95 684	0.72 534	0.41 650	0.72 688	0.32 636	0.55 663	0.74 663	1.22 691

SGM_RVC	1.89 678	0.92 565	2.50 563	0.96 666	0.93 667	1.63 667	1.37 687	1.52 674	12.43 716	1.85 679	1.69 663	2.40 684	1.74 680	2.81 681	1.71 641	0.53 658	0.47 664	0.42 651	0.47 649	0.74 663	0.74 659
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
LE_ROB	4.43 705	1.35 664	9.38 707	2.79 706	3.93 706	2.43 694	3.46 711	2.68 699	11.19 714	11.66 720	4.73 708	5.26 706	10.46 716	4.50 704	9.49 715	0.82 676	0.69 684	1.34 696	0.98 694	0.75 665	0.76 663

StereoAnything_RVC	0.35 211	1.25 651	1.82 369	0.20 9	0.12 21	0.26 18	0.15 44	0.43 107	0.37 137	0.14 10	0.10 3	0.11 1	0.19 128	0.46 282	0.14 4	0.11 343	0.09 287	0.08 65	0.05 1	0.76 666	0.18 384

MFMNet_re	0.92 619	1.28 654	2.53 569	0.82 656	0.76 657	0.90 612	0.75 644	0.98 592	1.04 633	1.03 637	1.05 630	0.84 579	0.94 630	0.83 431	0.72 534	0.68 669	0.60 673	0.63 668	0.60 675	0.77 667	0.74 659

SGM+DAISY	1.83 677	1.43 666	3.81 676	0.87 657	1.01 673	2.38 693	2.53 707	1.36 665	1.75 678	2.92 700	3.22 697	2.65 686	2.93 694	2.22 636	3.10 681	0.72 671	0.69 684	0.63 668	0.62 676	0.77 667	0.98 678

WAO-7	1.48 668	1.63 674	2.49 559	0.93 662	0.75 654	1.72 672	1.10 673	1.84 687	1.96 687	1.43 672	2.54 683	1.97 675	1.61 675	3.06 686	2.08 656	0.69 670	0.66 677	0.94 681	0.74 683	0.80 669	0.69 656

Anonymous_2	0.74 574	0.32 224	1.65 276	0.33 386	0.30 451	0.67 508	0.32 469	0.69 335	0.46 244	0.48 359	0.41 289	0.84 579	0.58 543	0.51 322	0.40 400	0.32 641	0.38 647	1.43 699	3.69 717	0.80 669	0.27 520

DStereoO	0.99 627	0.66 463	1.67 283	0.75 647	0.99 671	0.73 547	1.33 685	0.94 560	0.91 614	0.70 570	1.06 631	0.75 543	1.75 681	0.95 448	2.39 669	1.20 692	0.41 657	0.48 658	0.59 674	0.85 671	0.60 648

SQANet	0.80 593	1.58 673	2.53 569	0.76 648	0.83 659	0.76 563	0.36 500	0.83 459	0.64 443	0.63 533	0.69 541	0.73 531	0.51 512	1.21 484	0.53 471	0.77 675	0.29 626	0.59 666	0.29 581	0.86 672	0.61 649

FADNet_RVC	0.81 601	1.14 633	2.42 538	0.30 303	0.24 357	0.71 534	0.24 308	0.95 574	0.61 405	0.44 316	0.56 435	0.59 448	0.42 443	1.52 527	0.68 523	0.94 680	0.96 696	0.28 623	1.00 695	0.90 673	1.36 695

MSAF-DinoV2	3.10 699	1.86 692	10.68 712	3.61 711	0.30 451	3.34 699	0.82 653	2.81 701	1.79 680	0.80 600	0.87 596	1.56 670	1.10 645	26.49 740	1.96 649	0.17 540	0.13 450	0.19 575	1.63 707	0.92 674	0.99 683

Selective-IGEV-i16pa	47.65 744	67.17 745	7.20 702	2.47 702	2.32 703	116.02 746	1.42 693	90.41 747	82.69 746	32.69 745	90.10 745	60.10 746	84.41 746	129.53 747	52.52 744	50.16 744	15.10 730	18.00 735	9.63 725	0.94 675	40.09 745

MultiAttention	2.38 687	0.50 380	1.93 418	1.80 693	2.56 704	10.86 714	2.30 703	1.22 654	0.80 583	0.62 524	1.16 638	1.13 646	0.56 531	16.09 725	1.18 605	0.20 579	0.09 287	0.43 654	1.62 706	0.94 675	1.58 701

DStereoSA	2.12 683	0.98 596	2.80 617	1.25 679	2.23 701	1.97 681	4.62 714	1.22 654	2.54 697	1.16 647	3.84 704	1.00 624	4.05 703	2.07 621	5.29 705	0.93 678	1.48 703	0.48 658	1.51 705	0.95 677	1.95 706

LCNet	0.54 445	0.37 272	1.78 336	0.92 661	0.22 322	0.96 620	0.30 433	0.59 272	0.58 372	0.51 391	0.55 423	0.41 322	0.76 601	0.84 433	0.26 239	0.09 145	0.06 24	0.12 375	0.18 497	0.98 678	0.39 607

WAO-6	1.58 673	1.54 671	2.32 517	1.14 676	1.00 672	2.30 691	1.03 669	1.82 686	2.85 700	1.25 658	2.61 686	2.20 679	1.56 673	2.47 659	1.99 652	0.95 681	0.67 678	1.19 692	0.83 688	1.08 679	0.88 675

MonStereo1	1.98 681	1.01 607	1.78 336	1.19 677	1.04 675	3.58 700	0.61 615	1.53 675	1.93 686	1.39 669	3.37 699	2.23 681	10.80 717	2.84 682	1.25 614	1.04 685	0.38 647	0.96 683	0.57 669	1.10 680	1.00 685

ACVNet_1	1.33 657	1.91 695	4.03 682	1.09 672	0.88 662	1.19 652	0.66 626	1.24 658	1.17 648	0.94 629	0.96 613	3.09 690	1.04 639	2.37 642	1.11 595	1.04 685	0.48 667	1.03 687	0.48 652	1.12 681	0.83 667

RainbowNet	1.15 644	1.78 686	2.72 601	1.12 675	0.91 665	1.06 634	0.76 646	1.16 653	1.13 647	0.75 587	0.97 615	1.09 641	0.80 607	1.60 542	1.21 610	1.17 690	1.26 700	1.01 686	0.57 669	1.13 682	0.88 675

DispFullNet	1.67 674	2.10 700	5.22 691	1.53 686	8.90 711	0.86 602	0.31 446	0.96 579	0.96 623	1.37 668	1.01 621	1.13 646	1.98 685	1.51 525	0.91 559	0.54 660	0.31 631	1.18 689	0.63 678	1.13 682	0.80 666

Ntro	1.00 631	1.68 680	2.80 617	0.95 664	0.85 660	1.06 634	0.53 588	0.98 592	0.90 613	0.62 524	0.76 571	0.93 608	0.66 576	1.66 549	0.98 570	0.99 683	0.45 659	0.75 674	0.40 637	1.19 684	0.75 661

WAO-8	2.80 693	2.14 704	2.89 626	1.91 697	1.04 675	3.98 703	0.96 661	3.26 705	6.17 708	2.15 686	3.37 699	3.31 692	2.41 690	11.84 715	2.03 654	2.05 705	1.86 706	1.54 701	0.92 691	1.22 685	0.87 673

Venus	2.80 693	2.14 704	2.89 626	1.91 697	1.04 675	3.98 703	0.96 661	3.26 705	6.17 708	2.15 686	3.37 699	3.31 692	2.41 690	11.84 715	2.03 654	2.05 705	1.86 706	1.54 701	0.92 691	1.22 685	0.87 673

LVE	1.96 680	2.17 707	3.14 652	1.68 689	1.80 698	1.63 667	1.03 669	2.34 696	2.81 699	1.25 658	2.89 691	4.24 700	1.29 654	2.79 679	1.44 628	2.85 709	0.91 695	1.18 689	1.46 704	1.23 687	1.10 688

otaku	1.03 634	1.68 680	2.72 601	0.95 664	0.73 653	1.03 631	0.59 609	0.99 604	0.86 600	0.69 564	1.61 660	0.98 619	0.64 569	1.46 515	1.14 598	0.95 681	0.46 661	0.72 673	0.40 637	1.24 688	0.78 665

Dean	1.79 676	1.83 688	3.92 679	1.29 680	1.07 678	1.55 663	1.00 666	1.95 690	2.33 692	1.47 674	4.19 706	4.26 701	1.33 660	2.21 633	1.48 630	1.14 689	0.68 682	1.18 689	0.74 683	1.24 688	0.98 678

JetBlue	1.78 675	1.63 674	3.92 679	0.73 644	1.21 684	4.38 706	3.35 709	1.59 676	1.20 650	1.26 661	1.52 659	2.37 682	1.88 683	3.23 690	3.00 678	0.53 658	0.47 664	0.48 658	0.49 654	1.29 690	0.97 677

IMH-64-1	1.39 663	1.64 676	1.86 387	1.36 681	1.11 679	1.39 656	1.19 679	1.76 682	1.45 666	1.16 647	2.21 676	1.53 667	1.38 663	1.98 610	1.52 631	1.29 693	0.67 678	1.27 693	0.69 680	1.29 690	0.98 678

IMH-64	1.39 663	1.64 676	1.86 387	1.36 681	1.11 679	1.39 656	1.19 679	1.76 682	1.45 666	1.16 647	2.21 676	1.53 667	1.38 663	1.98 610	1.52 631	1.29 693	0.67 678	1.27 693	0.69 680	1.29 690	0.98 678

IMH	2.02 682	2.15 706	2.69 597	1.68 689	1.12 681	1.66 670	0.92 659	2.10 694	1.92 685	1.32 663	2.66 688	2.21 680	1.69 678	5.78 706	1.68 639	5.54 714	0.96 696	1.31 695	0.71 682	1.32 693	0.99 683

PWCK	1.49 669	1.90 694	3.22 662	1.09 672	0.54 621	1.71 671	1.73 696	1.49 672	1.53 669	1.44 673	1.80 665	1.82 673	1.30 656	3.34 692	1.76 644	1.07 687	0.56 671	0.97 684	0.58 672	1.38 694	0.65 653

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 658	1.70 682	2.50 563	0.56 616	0.40 566	2.15 688	0.99 663	1.24 658	1.26 654	1.02 636	1.10 634	1.29 657	0.88 623	3.10 688	1.08 589	1.66 701	0.83 692	0.68 671	0.88 690	1.57 695	1.80 705

MFN_U_SF_RVC	1.55 672	2.39 708	3.16 654	0.65 639	0.41 575	1.12 644	0.46 564	1.23 657	1.33 659	1.61 676	1.20 639	1.43 664	0.98 634	1.76 565	1.97 650	1.90 704	1.80 704	1.98 708	2.15 710	1.63 696	1.77 704

KSHMR	4.10 703	1.97 698	5.27 692	1.71 691	1.47 691	1.96 679	1.28 682	3.19 703	17.33 729	2.12 682	15.91 723	9.18 714	1.57 674	8.42 712	1.98 651	1.52 699	1.26 700	1.67 705	1.19 700	1.67 697	1.40 696

UNDER WATER	2.74 691	1.85 690	4.54 688	1.81 695	1.44 689	2.34 692	1.40 690	3.24 704	6.60 710	2.60 695	2.76 689	5.75 707	5.24 708	3.02 685	4.01 694	1.45 697	0.81 691	1.59 704	1.06 697	1.80 698	1.51 698

UNDER WATER-64	2.47 688	1.89 693	4.86 689	1.82 696	1.44 689	3.18 698	1.57 695	2.62 697	5.64 707	2.05 681	2.13 673	4.13 697	3.76 701	2.62 668	3.42 689	1.47 698	0.85 693	1.57 703	1.07 698	1.82 699	1.49 697

ACVNet-4b	1.93 679	1.85 690	4.10 684	1.07 669	0.86 661	1.15 648	0.53 588	1.06 637	1.12 645	0.64 543	1.09 633	1.99 676	0.70 585	2.20 632	9.86 718	5.62 715	0.41 657	1.03 687	0.55 663	1.86 700	0.85 670

notaker	2.66 690	2.07 699	3.31 667	2.61 705	1.43 687	1.76 674	1.11 674	2.76 700	1.79 680	2.26 689	11.53 720	3.96 696	4.29 704	3.09 687	2.76 676	1.55 700	0.88 694	1.70 706	1.07 698	2.00 701	1.35 694

ACVNet_2	1.42 666	1.81 687	3.23 663	1.08 670	0.92 666	1.32 653	0.85 654	1.49 672	1.69 675	1.19 656	1.73 664	2.13 678	1.03 638	2.50 661	1.40 626	0.91 677	0.53 669	1.00 685	0.55 663	2.11 702	0.85 670

JetRed	3.29 700	4.93 711	10.17 711	1.45 683	1.72 697	7.44 710	5.05 715	3.06 702	2.12 691	2.41 693	2.39 680	2.99 689	2.37 689	3.51 695	6.44 708	1.32 696	1.90 708	1.37 697	1.23 702	2.21 703	1.76 703

MADNet++	2.79 692	2.11 703	2.97 637	2.49 703	2.28 702	2.95 697	2.31 704	2.67 698	2.47 695	3.03 702	3.13 696	2.70 687	2.92 693	4.10 700	4.48 699	2.68 708	2.24 712	3.04 715	2.44 712	2.37 704	2.34 709

IGEV-RUCA	2.28 685	0.30 202	1.15 158	0.40 519	1.86 699	2.06 686	1.90 698	1.36 665	1.80 682	3.70 705	3.76 702	5.02 705	8.19 714	2.12 628	1.63 636	0.25 618	0.76 689	2.72 712	1.91 708	2.39 705	2.36 710

Selective-IGEV-i1pa	9.22 715	12.57 722	9.49 709	2.20 699	1.49 693	16.83 720	8.03 718	14.34 726	11.26 715	10.52 716	15.24 722	14.52 725	11.94 725	18.22 730	9.78 717	7.79 725	3.09 714	5.20 719	2.49 713	2.46 706	6.90 719

TorneroNet	5.50 707	1.92 696	3.16 654	1.47 685	1.25 686	14.07 716	1.06 671	4.90 710	20.99 734	10.17 715	16.48 725	11.88 721	6.93 711	3.34 692	4.20 697	1.30 695	0.69 684	1.45 700	0.86 689	2.61 707	1.20 690

SuperB	1.15 644	1.14 633	5.43 694	0.36 456	0.26 397	0.81 588	0.89 657	0.88 510	1.17 648	0.67 556	0.68 532	0.63 464	1.39 665	1.74 562	3.37 688	0.15 504	0.12 425	0.17 547	0.16 463	2.80 708	0.25 500

ktn	4.35 704	2.10 700	2.89 626	1.80 693	1.49 693	2.13 687	1.41 692	2.26 695	12.72 717	11.41 719	16.43 724	11.15 717	3.75 700	4.36 703	3.18 683	1.82 703	0.98 698	1.73 707	1.21 701	2.97 709	1.27 692

TorneroNet-64	2.65 689	1.83 688	3.30 665	1.46 684	1.20 683	3.89 702	0.99 663	3.51 709	6.71 711	2.56 694	4.60 707	4.22 698	3.85 702	3.33 691	3.14 682	1.19 691	0.65 676	1.39 698	0.79 687	3.31 710	1.15 689

tt	4.93 706	0.27 142	4.20 685	2.29 701	1.58 695	10.20 713	16.97 723	9.42 719	5.02 706	1.67 677	1.28 644	4.68 703	5.03 707	3.37 694	5.92 706	6.16 716	9.47 727	2.82 713	3.18 715	3.60 711	1.53 699

BEATNet-Init1	12.10 719	11.19 718	27.29 740	2.99 707	3.51 705	21.84 733	11.10 719	14.34 726	13.83 724	20.34 730	20.33 730	26.35 742	20.03 728	19.06 731	14.80 727	1.74 702	1.81 705	2.05 709	2.49 713	3.69 712	3.12 712

light-stereo	8.15 712	2.75 709	9.83 710	12.24 720	9.63 713	19.16 726	0.44 553	6.84 715	3.57 703	13.44 722	22.94 740	23.04 732	1.65 676	17.20 729	7.61 712	3.06 710	2.25 713	0.42 651	0.52 661	4.07 713	2.31 708

DGTPSM_ROB	8.89 714	5.62 712	12.25 716	5.92 713	11.32 715	8.54 711	24.18 726	6.40 713	13.49 720	5.15 707	11.46 718	6.19 710	10.92 718	7.00 710	13.72 721	4.47 712	7.65 719	3.92 716	7.45 723	4.38 714	7.87 722

DGSMNet	2.89 695	0.63 444	3.18 657	3.43 710	4.17 708	2.57 695	6.98 717	0.97 588	0.83 594	0.56 451	1.86 667	0.79 560	0.62 564	1.64 547	1.39 624	4.61 713	5.01 718	5.17 718	4.71 718	4.44 715	4.19 714

USTest	8.10 711	7.17 715	8.96 706	9.25 716	9.05 712	15.27 717	23.78 725	9.96 720	9.47 713	5.94 710	6.75 710	7.80 712	7.48 712	8.83 714	11.21 720	2.21 707	3.56 715	2.86 714	3.20 716	5.02 716	4.16 713

DPSMNet_ROB	9.48 716	5.64 713	13.01 720	8.82 715	11.82 716	8.54 711	24.20 727	6.41 714	13.65 723	5.32 709	11.47 719	6.33 711	10.92 718	7.69 711	13.89 722	7.25 724	8.19 723	5.06 717	7.78 724	5.31 717	8.26 723

TCMNet-wrong-test	5.51 708	6.62 714	6.20 699	13.02 724	11.90 717	7.14 709	5.53 716	6.99 716	1.44 665	2.65 696	3.10 695	8.37 713	5.95 710	4.75 705	6.05 707	3.07 711	0.98 698	2.38 711	1.99 709	6.62 718	5.43 716

HanzoNet	7.64 710	2.86 710	5.05 690	7.01 714	3.97 707	2.18 689	1.34 686	3.37 708	4.05 704	13.17 721	10.58 714	10.73 716	16.52 726	8.45 713	10.51 719	10.48 726	9.72 728	5.59 720	13.46 728	6.84 719	6.83 718

iinet-test	11.61 717	10.56 716	11.80 713	12.17 718	12.09 718	18.69 721	26.70 731	13.53 722	13.46 718	9.91 713	10.28 712	11.17 718	11.16 720	12.37 719	14.43 723	6.71 720	7.85 720	6.13 721	6.95 719	8.33 720	7.85 720

IINet	11.61 717	10.56 716	11.80 713	12.17 718	12.09 718	18.69 721	26.70 731	13.53 722	13.46 718	9.91 713	10.28 712	11.17 718	11.16 720	12.37 719	14.43 723	6.71 720	7.85 720	6.13 721	6.95 719	8.33 720	7.85 720

DPSM_ROB	12.34 720	11.21 720	12.51 717	12.91 722	12.80 721	19.84 730	28.28 734	14.38 728	14.28 725	10.58 717	11.26 716	12.03 722	11.85 723	13.15 723	15.34 728	7.11 722	8.31 724	6.50 724	7.35 721	8.84 722	8.31 724

DPSM	12.34 720	11.21 720	12.51 717	12.91 722	12.80 721	19.84 730	28.28 734	14.38 728	14.28 725	10.58 717	11.26 716	12.03 722	11.85 723	13.15 723	15.34 728	7.11 722	8.31 724	6.50 724	7.35 721	8.84 722	8.31 724

PML	23.15 728	16.83 723	7.78 703	5.49 712	9.93 714	51.13 744	104.50 746	5.76 712	13.62 722	37.30 746	105.93 746	30.86 743	23.50 734	12.07 717	7.87 713	6.30 717	2.12 711	6.32 723	2.43 711	10.44 724	2.90 711

DPSimNet_ROB	17.97 725	20.20 731	24.98 733	17.62 725	15.92 724	21.53 732	21.00 724	13.70 724	15.61 727	23.89 742	14.69 721	22.87 730	24.58 742	12.70 722	14.56 725	18.48 735	12.91 729	20.21 736	12.05 726	17.76 725	14.17 727

Hybrid-DGEV	24.86 734	22.58 737	25.22 736	26.11 733	25.76 730	39.92 740	57.06 740	29.03 743	29.01 745	21.12 733	22.64 737	24.13 734	23.91 740	26.46 739	30.82 736	14.27 731	16.70 733	13.09 726	14.83 734	17.78 726	16.71 729

FlowAnything	24.85 733	22.54 734	25.10 734	26.11 733	25.76 730	39.86 738	57.00 737	28.89 740	28.87 742	21.31 739	22.68 739	24.22 737	23.87 735	26.39 737	30.89 742	14.26 728	16.78 738	13.10 730	14.90 735	17.78 726	16.69 728

CasAABBNet	24.81 732	22.53 733	24.83 732	26.08 730	25.74 729	39.86 738	57.06 740	28.87 739	28.83 741	21.16 737	22.54 736	24.22 737	23.89 739	26.38 734	30.87 738	14.25 727	16.71 734	13.09 726	14.81 730	17.78 726	16.71 729

RAFT-FEzeroshot	24.80 730	22.55 735	24.73 730	26.10 731	25.76 730	39.84 736	57.07 742	28.84 736	28.79 739	21.14 734	22.48 734	24.18 735	23.88 736	26.38 734	30.87 738	14.26 728	16.71 734	13.09 726	14.82 731	17.79 729	16.72 732

RAFT-FE	24.80 730	22.55 735	24.73 730	26.10 731	25.76 730	39.84 736	57.07 742	28.84 736	28.79 739	21.14 734	22.48 734	24.18 735	23.88 736	26.38 734	30.87 738	14.26 728	16.71 734	13.09 726	14.82 731	17.79 729	16.72 732

Selective-RAFT-Error	24.87 735	22.59 738	25.14 735	26.13 735	25.82 734	39.93 741	57.03 738	28.97 741	28.95 743	21.21 738	22.65 738	24.25 739	23.98 741	26.43 738	30.83 737	14.27 731	16.71 734	13.10 730	14.82 731	17.82 731	16.76 734

LSM0	26.58 737	22.63 739	25.88 737	30.13 737	52.21 745	39.94 742	56.74 736	28.97 741	28.72 738	21.14 734	22.26 733	24.43 740	23.88 736	26.54 741	30.87 738	14.32 733	16.55 731	13.12 732	14.71 729	17.92 732	20.60 736

WQFJA1++	2.30 686	0.22 57	6.03 697	1.08 670	1.15 682	0.29 29	0.14 22	0.39 68	0.24 4	13.61 723	0.19 60	3.34 694	0.17 77	0.33 160	0.24 210	0.10 254	0.07 77	0.08 65	0.07 106	18.19 733	0.14 267

fast-reg	25.26 736	22.76 740	26.49 739	26.66 736	27.60 736	41.51 743	57.03 738	28.84 736	28.98 744	20.78 731	22.21 732	23.55 733	23.30 733	26.97 743	31.44 743	14.39 734	16.67 732	15.16 733	15.84 736	18.23 734	16.71 729

LRCNet_RVC	13.74 724	19.30 724	12.75 719	19.46 727	12.69 720	1.86 675	0.41 531	12.33 721	1.05 634	15.77 725	18.83 729	12.62 724	8.70 715	12.21 718	9.62 716	22.22 736	8.37 726	25.85 738	24.01 738	19.32 735	17.44 735

HaxPig	19.86 726	22.40 732	22.34 727	17.95 726	17.95 725	11.77 715	11.89 720	16.02 730	15.89 728	21.10 732	21.41 731	18.74 729	18.39 727	20.08 732	19.69 730	23.63 740	23.22 739	24.06 737	23.69 737	23.00 736	23.95 737

MEDIAN_ROB	23.96 729	27.05 741	26.39 738	22.16 728	22.13 727	16.12 719	13.97 721	20.24 731	20.05 730	25.50 743	25.31 741	22.96 731	22.63 732	24.39 733	23.24 734	28.20 741	27.23 743	28.62 739	27.75 741	27.50 737	27.76 740

xxxxx1	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

tt_ll	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

ff	28.96 739	20.11 728	14.07 722	49.74 738	39.15 740	18.98 723	26.64 728	21.94 732	20.21 731	16.45 726	17.48 726	18.36 726	21.56 729	16.21 726	20.88 731	23.07 737	26.55 740	66.40 744	78.70 744	30.27 738	32.51 742

AVERAGE_ROB	26.93 738	30.34 742	29.27 741	25.82 729	25.34 728	19.48 729	15.17 722	23.55 735	23.00 737	28.45 744	27.87 742	26.25 741	25.86 743	26.96 742	25.55 735	31.30 742	30.07 744	31.76 740	30.81 742	30.79 741	30.93 741

RSGM-EC	41.56 742	31.72 743	19.92 725	51.66 741	47.86 743	38.70 734	61.61 744	33.83 744	22.80 735	23.45 740	29.29 743	43.76 744	35.31 744	66.76 744	70.17 745	66.40 745	37.60 745	48.67 742	25.68 739	48.86 742	27.21 738

acva	41.56 742	31.72 743	19.92 725	51.66 741	47.86 743	38.70 734	61.61 744	33.83 744	22.80 735	23.45 740	29.29 743	43.76 744	35.31 744	66.76 744	70.17 745	66.40 745	37.60 745	48.67 742	25.68 739	48.86 742	27.21 738

DLNR_Zeroshot_test	13.43 722	19.94 726	23.55 729	121.61 744	35.03 739	0.46 201	0.15 44	8.02 717	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.76 418	0.29 278	6.42 718	0.26 615	0.09 166	0.38 631	50.13 744	0.18 384

DLNR-FE	13.43 722	20.01 727	23.53 728	121.73 745	33.87 738	0.46 201	0.15 44	8.09 718	0.35 95	0.28 218	0.37 258	0.26 198	0.17 77	0.75 414	0.29 278	6.68 719	0.26 615	0.09 166	0.38 631	50.82 745	0.18 384

Anonymous_1	22.91 727	11.20 719	12.13 715	12.75 721	26.28 735	19.43 728	27.92 733	14.08 725	13.61 721	14.96 724	10.58 714	11.26 720	11.19 722	12.55 721	14.57 726	38.28 743	7.88 722	34.96 741	63.99 743	89.57 746	10.94 726

test_example2	115.39 745	123.23 746	94.57 744	115.52 743	123.55 746	101.63 745	114.33 747	53.41 746	99.48 747	134.90 747	135.05 747	85.83 747	85.11 747	111.32 746	106.15 747	152.55 747	205.26 747	99.78 747	114.96 747	140.96 747	110.20 746

ccccc		297.21 747		374.70 746	380.44 747	203.92 747		216.32 748		203.37 748		215.01 748		312.78 748		412.57 748	356.13 748	256.09 748	227.69 748	428.88 748

ASD4		19.65 725

Low-res two-view benchmark