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

TT111	0.20 49	0.14 35	0.28 126	0.31 68	0.19 152	0.24 91	0.19 38	0.36 117	0.23 74	0.22 82	0.17 23	0.35 266	0.19 80	0.29 46	0.22 135	0.12 87	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.09 1	0.10 91

derf	0.19 28	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.19 152	0.21 49	0.18 19	0.30 46	0.24 84	0.17 13	0.20 38	0.28 186	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 301	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

qqai	0.19 28	0.14 35	0.27 102	0.32 100	0.19 152	0.22 57	0.18 19	0.30 46	0.25 104	0.18 18	0.20 38	0.29 194	0.17 35	0.33 123	0.21 99	0.13 168	0.11 301	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

HiDET	0.20 49	0.13 8	0.26 78	0.30 34	0.19 152	0.23 75	0.18 19	0.36 117	0.26 112	0.20 42	0.23 88	0.27 178	0.16 24	0.30 70	0.23 182	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 94	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.20 202	0.26 129	0.19 38	0.38 146	0.43 309	0.21 58	0.21 53	0.27 178	0.17 35	0.36 160	0.23 182	0.12 87	0.11 301	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 218	0.15 95	1.07 722	0.30 34	0.17 79	0.38 366	0.19 38	0.43 214	0.39 280	0.23 101	0.21 53	0.23 107	0.21 130	0.45 268	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.09 1	0.14 372

3.25w_new	0.23 141	0.17 213	0.32 213	0.31 68	0.17 79	0.43 417	0.20 63	0.37 129	0.30 163	0.37 272	0.28 169	0.22 87	0.25 206	0.42 235	0.22 135	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

3.25w	0.23 141	0.17 213	0.32 213	0.31 68	0.17 79	0.43 417	0.20 63	0.37 129	0.30 163	0.37 272	0.28 169	0.22 87	0.25 206	0.42 235	0.22 135	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

WiStereo	0.19 28	0.15 95	0.26 78	0.29 17	0.14 15	0.32 271	0.20 63	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 148	0.21 130	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

tt6	0.19 28	0.15 95	0.26 78	0.29 17	0.14 15	0.32 271	0.20 63	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 148	0.21 130	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

MGW-Stereo	0.21 94	0.13 8	0.25 48	0.30 34	0.15 36	0.25 113	0.20 63	0.37 129	0.36 234	0.22 82	0.34 224	0.24 127	0.21 130	0.36 160	0.19 33	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.09 6

GeoAtt-L (ZS)	0.15 1	0.12 2	0.23 9	0.27 5	0.13 2	0.13 6	0.15 4	0.17 2	0.17 15	0.23 101	0.16 16	0.14 2	0.15 9	0.23 5	0.20 58	0.13 168	0.08 2	0.10 1	0.11 191	0.10 9	0.09 6

E$^{3}$Stereo	0.22 117	0.15 95	0.32 213	0.33 136	0.23 335	0.22 57	0.20 63	0.37 129	0.28 135	0.20 42	0.22 71	0.33 241	0.20 104	0.52 345	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

LLLLL	0.22 117	0.15 95	0.32 213	0.33 136	0.23 335	0.22 57	0.20 63	0.37 129	0.28 135	0.20 42	0.22 71	0.33 241	0.20 104	0.52 345	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

100	0.22 117	0.14 35	0.30 160	0.32 100	0.22 278	0.21 49	0.22 126	0.33 84	0.27 117	0.22 82	0.22 71	0.36 278	0.18 55	0.48 313	0.21 99	0.11 46	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.10 91

300	0.21 94	0.14 35	0.30 160	0.32 100	0.20 202	0.22 57	0.21 99	0.36 117	0.28 135	0.22 82	0.22 71	0.34 248	0.18 55	0.28 27	0.21 99	0.12 87	0.11 301	0.14 216	0.10 112	0.10 9	0.10 91

Last	0.22 117	0.14 35	0.30 160	0.32 100	0.20 202	0.25 113	0.22 126	0.34 96	0.27 117	0.21 58	0.21 53	0.41 329	0.17 35	0.45 268	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.10 91

DDDD	0.21 94	0.15 95	0.28 126	0.31 68	0.20 202	0.25 113	0.22 126	0.39 155	0.24 84	0.22 82	0.18 27	0.44 362	0.21 130	0.28 27	0.23 182	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.10 91

FORCE_4.5	0.20 49	0.15 95	0.29 140	0.34 177	0.14 15	0.21 49	0.29 310	0.38 146	0.20 44	0.17 13	0.22 71	0.17 13	0.22 158	0.37 177	0.17 7	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.12 243	0.10 9	0.09 6

test410_97500	0.20 49	0.15 95	0.33 237	0.33 136	0.19 152	0.35 320	0.16 5	0.33 84	0.22 59	0.22 82	0.22 71	0.23 107	0.18 55	0.32 100	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 49	0.15 95	0.33 237	0.32 100	0.20 202	0.36 337	0.16 5	0.34 96	0.22 59	0.22 82	0.23 88	0.22 87	0.18 55	0.30 70	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

LGCAT	0.20 49	0.14 35	0.24 21	0.29 17	0.19 152	0.14 7	0.19 38	0.24 14	0.18 24	0.26 156	0.20 38	0.20 55	0.19 80	0.32 100	0.21 99	0.23 627	0.18 617	0.11 8	0.14 359	0.10 9	0.19 545

MCSU-Stereo	0.20 49	0.12 2	0.24 21	0.30 34	0.13 2	0.25 113	0.31 365	0.33 84	0.32 191	0.28 192	0.25 123	0.23 107	0.17 35	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

mm2	0.18 11	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.15 13	0.19 38	0.31 55	0.24 84	0.15 2	0.20 38	0.29 194	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 11	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.15 13	0.19 38	0.25 17	0.24 84	0.15 2	0.20 38	0.29 194	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

LiteMatch*	0.20 49	0.14 35	0.31 188	0.31 68	0.23 335	0.24 91	0.21 99	0.31 55	0.30 163	0.21 58	0.19 33	0.24 127	0.19 80	0.31 84	0.20 58	0.13 168	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 252	0.23 472	1.22 742	0.34 177	0.21 243	0.29 196	0.21 99	0.41 185	0.33 199	0.24 122	0.30 190	0.32 227	0.28 266	0.33 123	0.20 58	0.12 87	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

PSi22a	0.16 2	0.13 8	0.23 9	0.27 5	0.15 36	0.17 24	0.18 19	0.26 26	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 74	0.17 35	0.22 3	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 141	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 36	0.35 320	0.27 267	0.45 230	0.28 135	0.28 192	0.34 224	0.40 316	0.30 305	0.33 123	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Foundation-i32	0.16 2	0.13 8	0.22 4	0.27 5	0.13 2	0.15 13	0.20 63	0.25 17	0.13 2	0.15 2	0.14 5	0.22 87	0.20 104	0.23 5	0.20 58	0.13 168	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.08 1

GeoVLM	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.27 152	0.19 38	0.31 55	0.24 84	0.21 58	0.20 38	0.29 194	0.20 104	0.29 46	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Test_v1	0.20 49	0.14 35	0.22 4	0.28 11	0.18 117	0.24 91	0.21 99	0.39 155	0.31 176	0.21 58	0.22 71	0.17 13	0.17 35	0.34 135	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.10 9	0.09 6

DispViT+	0.23 141	0.14 35	0.27 102	0.29 17	0.17 79	0.19 35	0.20 63	0.59 331	0.45 326	0.28 192	0.26 143	0.24 127	0.17 35	0.46 288	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 91

BLMT-Stereo	0.17 5	0.11 1	0.22 4	0.32 100	0.20 202	0.16 19	0.22 126	0.20 5	0.22 59	0.14 1	0.18 27	0.15 6	0.14 3	0.25 11	0.22 135	0.10 15	0.09 35	0.14 216	0.13 305	0.10 9	0.10 91

Pro-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.21 2	0.32 100	0.23 335	0.16 19	0.19 38	0.20 5	0.22 59	0.24 122	0.18 27	0.17 13	0.11 1	0.35 151	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.14 359	0.10 9	0.10 91

MatchAttention (ZS)	0.16 2	0.14 35	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 19	0.21 99	0.22 9	0.22 59	0.16 9	0.27 154	0.15 6	0.15 9	0.26 15	0.18 19	0.13 168	0.10 138	0.10 1	0.07 1	0.10 9	0.09 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.27 152	0.19 38	0.31 55	0.24 84	0.21 58	0.20 38	0.29 194	0.19 80	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 49	0.14 35	0.23 9	0.30 34	0.17 79	0.29 196	0.20 63	0.39 155	0.22 59	0.22 82	0.21 53	0.26 164	0.20 104	0.30 70	0.20 58	0.13 168	0.12 379	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

252Zero-FE	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.33 136	0.19 152	0.23 75	0.18 19	0.41 185	0.34 211	0.22 82	0.21 53	0.19 40	0.18 55	0.28 27	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.10 91

Wavelet-MonSter	0.20 49	0.13 8	0.27 102	0.33 136	0.18 117	0.17 24	0.21 99	0.32 68	0.23 74	0.25 140	0.34 224	0.22 87	0.24 192	0.27 21	0.21 99	0.09 1	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 28	0.13 8	0.25 48	0.31 68	0.16 63	0.19 35	0.17 9	0.42 195	0.24 84	0.23 101	0.21 53	0.17 13	0.16 24	0.45 268	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.11 196

2.25w	0.22 117	0.18 259	0.31 188	0.31 68	0.18 117	0.31 246	0.18 19	0.32 68	0.31 176	0.31 222	0.37 252	0.20 55	0.22 158	0.45 268	0.24 204	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

2.75w_new	0.21 94	0.18 259	0.28 126	0.29 17	0.17 79	0.23 75	0.34 434	0.36 117	0.28 135	0.34 248	0.26 143	0.17 13	0.22 158	0.36 160	0.23 182	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

monsters	0.22 117	0.14 35	0.26 78	0.31 68	0.19 152	0.23 75	0.19 38	0.44 222	0.33 199	0.36 265	0.30 190	0.16 10	0.18 55	0.43 250	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

IGEV	0.20 49	0.12 2	0.23 9	0.31 68	0.20 202	0.23 75	0.19 38	0.40 172	0.29 154	0.22 82	0.34 224	0.20 55	0.15 9	0.31 84	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.10 9	0.10 91

LG-Stereo_L2	0.18 11	0.13 8	0.28 126	0.30 34	0.19 152	0.20 39	0.18 19	0.30 46	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.19 40	0.18 55	0.33 123	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.10 9	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 11	0.13 8	0.27 102	0.33 136	0.17 79	0.24 91	0.17 9	0.25 17	0.12 1	0.18 18	0.14 5	0.23 107	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.27 102	0.34 177	0.15 36	0.27 152	0.17 9	0.28 34	0.14 4	0.18 18	0.14 5	0.23 107	0.15 9	0.32 100	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.10 9	0.09 6

FoundationStereo	0.17 5	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.16 63	0.23 75	0.20 63	0.22 9	0.15 6	0.18 18	0.16 16	0.20 55	0.19 80	0.26 15	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.09 6

dual_stereo	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.31 68	0.16 63	0.16 19	0.20 63	0.29 39	0.20 44	0.23 101	0.20 38	0.22 87	0.14 3	0.52 345	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

ww3	0.19 28	0.15 95	0.24 21	0.31 68	0.14 15	0.27 152	0.21 99	0.33 84	0.16 11	0.19 30	0.28 169	0.21 74	0.17 35	0.31 84	0.21 99	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

ww2	0.19 28	0.15 95	0.25 48	0.32 100	0.15 36	0.30 221	0.21 99	0.32 68	0.17 15	0.19 30	0.25 123	0.20 55	0.16 24	0.33 123	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

ww	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.33 136	0.15 36	0.29 196	0.21 99	0.32 68	0.19 32	0.19 30	0.25 123	0.20 55	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

MGE	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.38 342	0.16 63	0.28 178	0.20 63	0.31 55	0.33 199	0.19 30	0.21 53	0.18 30	0.16 24	0.36 160	0.21 99	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.09 6

HNOStereo	0.24 170	0.14 35	0.26 78	0.33 136	0.17 79	0.23 75	0.27 267	0.39 155	0.39 280	0.39 298	0.41 271	0.26 164	0.22 158	0.36 160	0.26 271	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.09 6

FETCStereo	0.23 141	0.14 35	0.25 48	0.32 100	0.17 79	0.28 178	0.25 211	0.36 117	0.31 176	0.41 316	0.43 282	0.30 209	0.21 130	0.34 135	0.27 294	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.09 6

FETStereo	0.24 170	0.14 35	0.25 48	0.32 100	0.17 79	0.37 351	0.24 194	0.36 117	0.39 280	0.40 308	0.41 271	0.31 221	0.22 158	0.35 151	0.28 318	0.10 15	0.08 2	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.10 91

CGFBStereo	0.24 170	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.17 79	0.31 246	0.25 211	0.37 129	0.37 253	0.41 316	0.43 282	0.31 221	0.22 158	0.34 135	0.28 318	0.11 46	0.08 2	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.09 6

MGW-Stereo-1	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.32 100	0.15 36	0.30 221	0.21 99	0.29 39	0.36 234	0.22 82	0.21 53	0.24 127	0.16 24	0.32 100	0.21 99	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

Cross2Single-S	0.18 11	0.12 2	0.25 48	0.29 17	0.17 79	0.11 4	0.22 126	0.21 8	0.28 135	0.23 101	0.22 71	0.19 40	0.17 35	0.21 2	0.18 19	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.10 91

tt3	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.32 100	0.13 2	0.35 320	0.19 38	0.31 55	0.18 24	0.23 101	0.20 38	0.23 107	0.19 80	0.49 320	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.10 1	0.09 24	0.11 51	0.09 6

tt4	0.20 49	0.15 95	0.24 21	0.31 68	0.13 2	0.25 113	0.31 365	0.40 172	0.21 53	0.19 30	0.21 53	0.22 87	0.19 80	0.37 177	0.21 99	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.11 196

tt5	0.20 49	0.16 152	0.25 48	0.32 100	0.16 63	0.31 246	0.19 38	0.32 68	0.20 44	0.19 30	0.20 38	0.20 55	0.21 130	0.38 187	0.18 19	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

tt7	0.19 28	0.16 152	0.24 21	0.33 136	0.14 15	0.27 152	0.24 194	0.29 39	0.20 44	0.18 18	0.14 5	0.19 40	0.21 130	0.35 151	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

tt8	0.19 28	0.17 213	0.25 48	0.34 177	0.14 15	0.30 221	0.22 126	0.27 29	0.21 53	0.17 13	0.17 23	0.22 87	0.22 158	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

tt9	0.18 11	0.16 152	0.24 21	0.33 136	0.14 15	0.26 129	0.21 99	0.28 34	0.22 59	0.19 30	0.13 1	0.21 74	0.21 130	0.28 27	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

TYNG	0.18 11	0.16 152	0.24 21	0.33 136	0.14 15	0.26 129	0.20 63	0.27 29	0.23 74	0.19 30	0.13 1	0.21 74	0.21 130	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

CR-RVC	0.18 11	0.12 2	0.24 21	0.29 17	0.13 2	0.20 39	0.18 19	0.34 96	0.17 15	0.24 122	0.13 1	0.19 40	0.19 80	0.34 135	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.09 6

LLL	0.23 141	0.15 95	0.31 188	0.32 100	0.22 278	0.27 152	0.28 298	0.39 155	0.27 117	0.20 42	0.22 71	0.33 241	0.20 104	0.53 357	0.22 135	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.11 196

F7	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.35 231	0.14 15	0.22 57	0.26 242	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.23 88	0.22 87	0.20 104	0.35 151	0.16 2	0.11 46	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.09 6

rgla	0.20 49	0.15 95	0.27 102	0.33 136	0.19 152	0.29 196	0.20 63	0.32 68	0.24 84	0.24 122	0.18 27	0.18 30	0.18 55	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

416test1013	0.20 49	0.16 152	0.27 102	0.34 177	0.20 202	0.29 196	0.19 38	0.32 68	0.27 117	0.25 140	0.19 33	0.19 40	0.19 80	0.29 46	0.20 58	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

SCION-M(vits-remse)	0.24 170	0.14 35	0.74 659	0.51 668	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.19 528	0.15 534	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 287	0.32 623	0.74 659	0.51 668	0.42 699	1.15 723	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 170	0.17 213	0.27 102	0.37 298	0.21 243	0.24 91	0.25 211	0.57 315	0.42 303	0.34 248	0.26 143	0.26 164	0.21 130	0.34 135	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.13 305	0.11 51	0.09 6

over v1	0.21 94	0.19 309	0.26 78	0.35 231	0.13 2	0.35 320	0.20 63	0.31 55	0.16 11	0.23 101	0.23 88	0.25 148	0.27 247	0.41 221	0.22 135	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.12 265

over-8	0.21 94	0.19 309	0.27 102	0.35 231	0.13 2	0.33 287	0.21 99	0.34 96	0.17 15	0.21 58	0.22 71	0.26 164	0.25 206	0.41 221	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.11 196

over-9	0.21 94	0.19 309	0.27 102	0.35 231	0.13 2	0.33 287	0.21 99	0.35 109	0.17 15	0.21 58	0.22 71	0.26 164	0.25 206	0.41 221	0.20 58	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.11 196

testmc14	0.18 11	0.12 2	0.21 2	0.30 34	0.14 15	0.29 196	0.25 211	0.30 46	0.15 6	0.21 58	0.28 169	0.21 74	0.18 55	0.24 7	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.11 51	0.09 6

MGA	0.19 28	0.14 35	0.26 78	0.30 34	0.20 202	0.29 196	0.18 19	0.35 109	0.27 117	0.19 30	0.21 53	0.19 40	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.11 196

CAR	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.19 152	0.25 113	0.18 19	0.42 195	0.27 117	0.23 101	0.25 123	0.17 13	0.14 3	0.29 46	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

MSE-Stereo	0.19 28	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.19 152	0.25 113	0.18 19	0.42 195	0.27 117	0.19 30	0.25 123	0.17 13	0.14 3	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

monster-pro	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

PointNet	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.32 100	0.18 117	0.29 196	0.23 169	0.25 17	0.27 117	0.15 2	0.24 109	0.28 186	0.17 35	0.34 135	0.20 58	0.13 168	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 197	0.14 35	0.30 160	0.34 177	0.21 243	0.44 426	0.25 211	0.44 222	0.35 224	0.27 177	0.35 234	0.37 283	0.35 368	0.28 27	0.26 271	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 252	0.51 720	1.28 747	0.31 68	0.19 152	0.22 57	0.22 126	0.45 230	0.28 135	0.23 101	0.32 208	0.25 148	0.24 192	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 301	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 141	0.14 35	0.27 102	0.35 231	0.18 117	0.26 129	0.26 242	0.42 195	0.38 265	0.25 140	0.43 282	0.23 107	0.28 266	0.25 11	0.22 135	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 117	0.16 152	0.35 281	0.33 136	0.18 117	0.24 91	0.24 194	0.45 230	0.27 117	0.23 101	0.35 234	0.20 55	0.26 230	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 218	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.32 400	0.47 243	0.48 348	0.38 285	0.51 323	0.24 127	0.18 55	0.29 46	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.34 177	0.21 243	0.33 287	0.31 365	0.45 230	0.45 326	0.40 308	0.54 347	0.24 127	0.18 55	0.36 160	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 218	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.22 278	0.34 308	0.31 365	0.48 251	0.50 359	0.39 298	0.54 347	0.23 107	0.19 80	0.29 46	0.23 182	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 305	0.38 666	2.34 793	0.33 136	0.19 152	0.20 39	0.22 126	0.43 214	0.29 154	0.22 82	0.25 123	0.22 87	0.26 230	0.29 46	0.20 58	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 141	0.14 35	0.31 188	0.33 136	0.18 117	0.21 49	0.33 415	0.52 283	0.42 303	0.26 156	0.33 212	0.19 40	0.30 305	0.28 27	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.09 6

RT-Monster	0.32 305	0.17 213	0.30 160	0.34 177	0.26 462	0.38 366	0.20 63	0.56 306	0.76 501	0.61 418	0.64 391	0.49 391	0.28 266	0.41 221	0.30 355	0.14 247	0.11 301	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.13 319

PipStereo	0.17 5	0.13 8	0.24 21	0.28 11	0.15 36	0.14 7	0.19 38	0.26 26	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.28 186	0.19 80	0.26 15	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

PSi22b	0.17 5	0.13 8	0.24 21	0.29 17	0.15 36	0.15 13	0.18 19	0.25 17	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.30 209	0.21 130	0.25 11	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

LACA3	0.20 49	0.17 213	0.25 48	0.29 17	0.15 36	0.32 271	0.25 211	0.29 39	0.22 59	0.23 101	0.21 53	0.21 74	0.22 158	0.44 263	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.08 1

Foundation-i1b	0.24 170	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 36	0.40 385	0.26 242	0.48 251	0.25 104	0.31 222	0.33 212	0.40 316	0.30 305	0.35 151	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.11 191	0.11 51	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 170	0.13 8	0.23 9	0.28 11	0.15 36	0.40 385	0.29 310	0.49 257	0.25 104	0.33 244	0.35 234	0.40 316	0.30 305	0.34 135	0.23 182	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

Foundation-i1	0.26 218	0.14 35	0.25 48	0.33 136	0.21 243	0.39 379	0.26 242	0.60 344	0.38 265	0.35 260	0.38 256	0.44 362	0.29 286	0.32 100	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.11 191	0.11 51	0.10 91

LACA1	0.18 11	0.15 95	0.26 78	0.29 17	0.14 15	0.25 113	0.23 169	0.25 17	0.19 32	0.20 42	0.16 16	0.19 40	0.18 55	0.30 70	0.21 99	0.14 247	0.10 138	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 218	0.16 152	0.32 213	0.34 177	0.21 243	0.35 320	0.36 484	0.44 222	0.41 292	0.38 285	0.54 347	0.22 87	0.21 130	0.28 27	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

BridgeDepth	0.21 94	0.14 35	0.26 78	0.34 177	0.14 15	0.40 385	0.27 267	0.28 34	0.22 59	0.18 18	0.19 33	0.28 186	0.29 286	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.10 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.20 202	0.44 426	0.19 38	0.37 129	0.25 104	0.27 177	0.29 184	0.38 292	0.24 192	0.32 100	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.10 91

MonStereo	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

AdaDepth	0.22 117	0.17 213	0.32 213	0.37 298	0.18 117	0.34 308	0.22 126	0.33 84	0.23 74	0.21 58	0.21 53	0.20 55	0.20 104	0.56 387	0.21 99	0.10 15	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.12 265

asda	0.21 94	0.19 309	0.29 140	0.31 68	0.17 79	0.25 113	0.23 169	0.36 117	0.28 135	0.27 177	0.24 109	0.18 30	0.21 130	0.40 208	0.21 99	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

asd	0.21 94	0.18 259	0.29 140	0.32 100	0.18 117	0.27 152	0.22 126	0.35 109	0.22 59	0.31 222	0.22 71	0.19 40	0.21 130	0.44 263	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

depthmonostereo	0.29 269	0.14 35	0.31 188	0.35 231	0.17 79	0.46 444	0.27 267	0.69 428	0.57 395	0.35 260	0.42 276	0.31 221	0.35 368	0.35 151	0.27 294	0.14 247	0.12 379	0.13 142	0.12 243	0.11 51	0.10 91

DVStereo	0.30 287	0.15 95	0.34 262	0.33 136	0.20 202	0.53 479	0.25 211	0.56 306	0.43 309	0.56 395	0.50 313	0.35 266	0.29 286	0.49 320	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.12 81	0.11 191	0.11 51	0.10 91

4.25_new	0.22 117	0.21 409	0.32 213	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.27 267	0.32 68	0.24 84	0.29 208	0.27 154	0.20 55	0.23 179	0.34 135	0.23 182	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

4.5w_new	0.22 117	0.21 409	0.32 213	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.27 267	0.32 68	0.24 84	0.29 208	0.27 154	0.20 55	0.23 179	0.34 135	0.23 182	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 117	0.21 409	0.32 213	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.27 267	0.32 68	0.24 84	0.29 208	0.27 154	0.20 55	0.23 179	0.34 135	0.23 182	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

4w-stereo	0.21 94	0.19 309	0.31 188	0.31 68	0.17 79	0.29 196	0.19 38	0.31 55	0.21 53	0.31 222	0.24 109	0.20 55	0.24 192	0.41 221	0.22 135	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

2.5w	0.21 94	0.18 259	0.31 188	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.25 211	0.31 55	0.23 74	0.28 192	0.35 234	0.18 30	0.17 35	0.39 196	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

3.75w	0.22 117	0.17 213	0.30 160	0.31 68	0.19 152	0.43 417	0.24 194	0.35 109	0.24 84	0.31 222	0.27 154	0.17 13	0.22 158	0.37 177	0.20 58	0.10 15	0.07 1	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 117	0.18 259	0.29 140	0.30 34	0.18 117	0.27 152	0.23 169	0.37 129	0.28 135	0.31 222	0.26 143	0.22 87	0.26 230	0.50 329	0.24 204	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

1w_stereo	0.24 170	0.15 95	0.29 140	0.34 177	0.18 117	0.31 246	0.41 575	0.40 172	0.43 309	0.31 222	0.38 256	0.17 13	0.24 192	0.45 268	0.23 182	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 11	0.13 8	0.28 126	0.30 34	0.20 202	0.20 39	0.19 38	0.27 29	0.19 32	0.15 2	0.15 9	0.18 30	0.17 35	0.33 123	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 49	0.13 8	0.27 102	0.33 136	0.17 79	0.38 366	0.18 19	0.30 46	0.19 32	0.24 122	0.15 9	0.26 164	0.17 35	0.32 100	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.17 5	0.13 8	0.25 48	0.31 68	0.16 63	0.24 91	0.17 9	0.25 17	0.13 2	0.17 13	0.17 23	0.22 87	0.14 3	0.32 100	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.09 6

LG-G_1	0.21 94	0.13 8	0.30 160	0.34 177	0.16 63	0.52 471	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 53	0.26 164	0.19 80	0.37 177	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.11 51	0.10 91

LG-G	0.21 94	0.13 8	0.30 160	0.34 177	0.16 63	0.52 471	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 53	0.26 164	0.19 80	0.37 177	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.11 51	0.10 91

castereo++	0.26 218	0.16 152	0.26 78	0.33 136	0.19 152	0.75 620	0.20 63	0.37 129	0.47 339	0.23 101	0.23 88	0.35 266	0.28 266	0.39 196	0.19 33	0.14 247	0.09 35	0.14 216	0.09 24	0.11 51	0.10 91

castereo	0.28 252	0.16 152	0.32 213	0.35 231	0.21 243	0.40 385	0.42 587	0.50 269	0.66 435	0.26 156	0.41 271	0.37 283	0.36 397	0.33 123	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.10 91

MonSter	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.38 187	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 117	0.15 95	0.26 78	0.33 136	0.20 202	0.61 542	0.21 99	0.30 46	0.31 176	0.23 101	0.19 33	0.18 30	0.18 55	0.41 221	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.11 196

GCAP-BAT	0.28 252	0.15 95	0.42 399	0.33 136	0.21 243	0.25 113	0.25 211	0.45 230	0.54 377	0.34 248	0.42 276	0.43 351	0.27 247	0.48 313	0.24 204	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.11 51	0.12 265

Pointernet	0.27 242	0.14 35	0.33 237	0.35 231	0.23 335	0.35 320	0.21 99	0.72 462	0.38 265	0.39 298	0.36 245	0.34 248	0.25 206	0.36 160	0.25 238	0.15 336	0.10 138	0.12 81	0.08 2	0.11 51	0.10 91

gcap-zeroshot	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.31 365	0.47 243	0.46 332	0.38 285	0.50 313	0.24 127	0.18 55	0.28 27	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

test_for_model	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.32 400	0.47 243	0.48 348	0.38 285	0.51 323	0.24 127	0.18 55	0.29 46	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.11 196

trnet	0.27 242	0.14 35	0.23 9	0.28 11	0.15 36	0.37 351	0.23 169	0.52 283	0.72 470	0.42 325	0.51 323	0.34 248	0.26 230	0.39 196	0.25 238	0.15 336	0.11 301	0.12 81	0.08 2	0.11 51	0.10 91

testlalala	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.31 365	0.47 243	0.46 332	0.38 285	0.50 313	0.24 127	0.18 55	0.28 27	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

GCAPDPT-zeroshot	0.28 252	0.15 95	0.42 399	0.33 136	0.21 243	0.25 113	0.25 211	0.45 230	0.54 377	0.34 248	0.42 276	0.43 351	0.27 247	0.48 313	0.24 204	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.11 51	0.12 265

LoS_RVC	0.27 242	0.16 152	0.27 102	0.32 100	0.30 577	0.44 426	0.34 434	0.41 185	0.33 199	0.31 222	0.51 323	0.29 194	0.32 328	0.36 160	0.28 318	0.11 46	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.19 545

LoS	0.29 269	0.15 95	0.30 160	0.29 17	0.18 117	0.33 287	0.29 310	0.51 273	0.72 470	0.34 248	0.52 338	0.41 329	0.28 266	0.47 301	0.28 318	0.15 336	0.11 301	0.13 142	0.09 24	0.11 51	0.11 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 357	0.17 213	0.34 262	0.38 342	0.22 278	0.31 246	0.34 434	0.68 418	1.24 728	0.45 339	0.65 394	0.47 376	0.43 453	0.38 187	0.27 294	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.11 196

DCANet-4	0.36 376	0.20 362	0.48 491	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.66 398	0.92 616	0.69 485	0.78 461	0.40 316	0.47 482	0.45 268	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

fff	0.37 393	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.69 428	1.06 687	0.69 485	0.78 461	0.42 342	0.63 588	0.46 288	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

csc	0.37 393	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.69 428	1.06 687	0.69 485	0.78 461	0.42 342	0.63 588	0.46 288	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

cscssc	0.37 393	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.69 428	1.06 687	0.69 485	0.78 461	0.42 342	0.63 588	0.46 288	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

L4000	0.27 242	0.15 95	0.38 330	0.39 378	0.23 335	0.33 287	0.30 333	0.64 382	0.28 135	0.25 140	0.46 295	0.25 148	0.25 206	0.47 301	0.29 345	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.13 305	0.12 143	0.10 91

L400	0.22 117	0.18 259	0.27 102	0.39 378	0.23 335	0.29 196	0.29 310	0.34 96	0.30 163	0.24 122	0.24 109	0.18 30	0.20 104	0.40 208	0.25 238	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.13 305	0.12 143	0.10 91

CEFStereo	0.25 197	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.18 117	0.28 178	0.24 194	0.40 172	0.38 265	0.41 316	0.51 323	0.30 209	0.21 130	0.42 235	0.28 318	0.11 46	0.08 2	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.10 91

GIO	0.30 287	0.15 95	0.36 298	0.35 231	0.20 202	0.24 91	0.41 575	0.46 238	0.58 397	0.43 329	0.61 378	0.47 376	0.21 130	0.46 288	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.13 305	0.12 143	0.13 319

CR-Stereo	0.18 11	0.16 152	0.24 21	0.27 5	0.13 2	0.17 24	0.23 169	0.28 34	0.18 24	0.17 13	0.16 16	0.26 164	0.24 192	0.33 123	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.10 112	0.12 143	0.11 196

GFORCE	0.20 49	0.15 95	0.29 140	0.38 342	0.15 36	0.33 287	0.21 99	0.34 96	0.17 15	0.24 122	0.20 38	0.21 74	0.25 206	0.27 21	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

low	0.24 170	0.15 95	0.34 262	0.34 177	0.20 202	0.20 39	0.32 400	0.44 222	0.28 135	0.22 82	0.26 143	0.35 266	0.25 206	0.46 288	0.24 204	0.14 247	0.09 35	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.11 196

F4.4	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.34 177	0.13 2	0.25 113	0.25 211	0.34 96	0.16 11	0.22 82	0.18 27	0.25 148	0.23 179	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.10 91

FORCE_4.6	0.20 49	0.16 152	0.28 126	0.33 136	0.14 15	0.29 196	0.31 365	0.37 129	0.19 32	0.19 30	0.23 88	0.21 74	0.19 80	0.27 21	0.17 7	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.11 191	0.12 143	0.09 6

F8.5	0.20 49	0.15 95	0.24 21	0.36 268	0.14 15	0.21 49	0.22 126	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.25 123	0.24 127	0.20 104	0.35 151	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

FORCE_9	0.20 49	0.15 95	0.24 21	0.36 268	0.14 15	0.22 57	0.22 126	0.32 68	0.19 32	0.21 58	0.24 109	0.24 127	0.20 104	0.36 160	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

FORCE_8	0.20 49	0.15 95	0.23 9	0.37 298	0.14 15	0.23 75	0.23 169	0.33 84	0.20 44	0.22 82	0.25 123	0.26 164	0.20 104	0.36 160	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

FORCE_6	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.34 177	0.13 2	0.30 221	0.23 169	0.31 55	0.20 44	0.21 58	0.24 109	0.19 40	0.18 55	0.35 151	0.18 19	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.13 305	0.12 143	0.09 6

416test	0.19 28	0.16 152	0.27 102	0.34 177	0.20 202	0.28 178	0.20 63	0.31 55	0.24 84	0.24 122	0.18 27	0.18 30	0.19 80	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.10 91

over-6	0.22 117	0.18 259	0.28 126	0.34 177	0.13 2	0.32 271	0.22 126	0.49 257	0.25 104	0.24 122	0.24 109	0.21 74	0.25 206	0.38 187	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.10 91

small-0shot	0.18 11	0.13 8	0.28 126	0.29 17	0.18 117	0.17 24	0.29 310	0.27 29	0.17 15	0.18 18	0.29 184	0.14 2	0.16 24	0.24 7	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.10 91

anonymous	0.20 49	0.16 152	0.29 140	0.32 100	0.21 243	0.14 7	0.21 99	0.24 14	0.28 135	0.25 140	0.36 245	0.18 30	0.16 24	0.27 21	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.10 91

Anonymus	0.24 170	0.14 35	0.29 140	0.37 298	0.23 335	0.30 221	0.22 126	0.39 155	0.32 191	0.23 101	0.20 38	0.38 292	0.26 230	0.45 268	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.13 305	0.12 143	0.13 319

DF	0.26 218	0.15 95	0.38 330	0.35 231	0.19 152	0.26 129	0.26 242	0.42 195	0.27 117	0.29 208	0.49 309	0.50 397	0.22 158	0.48 313	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.11 196

ARStereo	0.23 141	0.17 213	0.30 160	0.35 231	0.16 63	0.35 320	0.25 211	0.40 172	0.30 163	0.25 140	0.24 109	0.25 148	0.36 397	0.41 221	0.19 33	0.10 15	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.09 6

ARStereo-new	0.23 141	0.16 152	0.37 316	0.34 177	0.16 63	0.24 91	0.24 194	0.43 214	0.36 234	0.26 156	0.27 154	0.23 107	0.35 368	0.28 27	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 117	0.15 95	0.35 281	0.33 136	0.17 79	0.23 75	0.25 211	0.42 195	0.24 84	0.26 156	0.26 143	0.21 74	0.30 305	0.31 84	0.20 58	0.10 15	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.10 91

TOTStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.35 231	0.18 117	0.31 246	0.19 38	0.46 238	0.42 303	0.25 140	0.23 88	0.25 148	0.30 305	0.32 100	0.22 135	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.10 91

KABStereo	0.25 197	0.19 309	0.32 213	0.37 298	0.20 202	0.40 385	0.29 310	0.49 257	0.39 280	0.24 122	0.25 123	0.22 87	0.34 361	0.49 320	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 197	0.14 35	0.74 659	0.33 136	0.19 152	0.29 196	0.22 126	0.38 146	0.29 154	0.25 140	0.22 71	0.23 107	0.32 328	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.30 682

Selective-IGEV-i32	0.24 170	0.18 259	0.35 281	0.35 231	0.19 152	0.27 152	0.25 211	0.55 302	0.23 74	0.27 177	0.25 123	0.34 248	0.19 80	0.58 422	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.10 91

LACA2	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.30 34	0.15 36	0.29 196	0.29 310	0.30 46	0.22 59	0.21 58	0.23 88	0.28 186	0.20 104	0.34 135	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.10 1	0.09 24	0.12 143	0.09 6

BStereo	0.27 242	0.16 152	0.88 693	0.34 177	0.22 278	0.22 57	0.31 365	0.39 155	0.41 292	0.26 156	0.24 109	0.26 164	0.19 80	0.42 235	0.28 318	0.10 15	0.12 379	0.12 81	0.16 435	0.12 143	0.14 372

Anonymus123	0.30 287	0.16 152	0.88 693	0.34 177	0.22 278	0.64 570	0.31 365	0.54 298	0.41 292	0.26 156	0.24 109	0.26 164	0.19 80	0.42 235	0.28 318	0.10 15	0.12 379	0.12 81	0.16 435	0.12 143	0.14 372

BridgeDepth_RVC	0.20 49	0.14 35	0.24 21	0.26 2	0.15 36	0.35 320	0.17 9	0.40 172	0.22 59	0.21 58	0.21 53	0.20 55	0.24 192	0.33 123	0.25 238	0.13 168	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 218	0.16 152	0.30 160	0.38 342	0.21 243	0.34 308	0.27 267	0.57 315	0.47 339	0.28 192	0.35 234	0.29 194	0.24 192	0.42 235	0.27 294	0.12 87	0.10 138	0.16 333	0.15 396	0.12 143	0.10 91

VIP-Stereo	0.24 170	0.17 213	0.29 140	0.32 100	0.21 243	0.64 570	0.19 38	0.31 55	0.37 253	0.23 101	0.30 190	0.27 178	0.19 80	0.47 301	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.09 6

GASTEREO	0.25 197	0.16 152	0.32 213	0.40 426	0.20 202	0.22 57	0.30 333	0.43 214	0.31 176	0.37 272	0.33 212	0.22 87	0.35 368	0.41 221	0.23 182	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.11 196

water-stereo	0.28 252	0.14 35	0.29 140	0.35 231	0.19 152	0.36 337	0.23 169	0.62 357	0.38 265	0.39 298	0.62 383	0.41 329	0.35 368	0.28 27	0.27 294	0.14 247	0.13 458	0.13 142	0.12 243	0.12 143	0.10 91

qwe	0.22 117	0.18 259	0.28 126	0.31 68	0.18 117	0.29 196	0.21 99	0.38 146	0.32 191	0.35 260	0.30 190	0.20 55	0.20 104	0.43 250	0.21 99	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.09 6

3w_stereo	0.24 170	0.20 362	0.37 316	0.33 136	0.16 63	0.32 271	0.42 587	0.41 185	0.38 265	0.31 222	0.27 154	0.16 10	0.26 230	0.34 135	0.22 135	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.11 196

2w_stereo	0.22 117	0.18 259	0.30 160	0.32 100	0.16 63	0.28 178	0.38 524	0.38 146	0.35 224	0.32 237	0.33 212	0.17 13	0.18 55	0.29 46	0.22 135	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.12 143	0.10 91

xyz-stereo-finetune2	0.36 376	0.19 309	0.38 330	0.32 100	0.19 152	0.82 657	0.29 310	0.52 283	0.32 191	0.51 369	0.78 461	0.43 351	0.45 469	0.69 540	0.44 535	0.13 168	0.12 379	0.17 388	0.13 305	0.12 143	0.13 319

111111	0.21 94	0.14 35	0.27 102	0.37 298	0.22 278	0.21 49	0.19 38	0.43 214	0.27 117	0.20 42	0.20 38	0.29 194	0.14 3	0.41 221	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.12 143	0.12 265

LGtest1	0.19 28	0.14 35	0.29 140	0.34 177	0.16 63	0.26 129	0.17 9	0.32 68	0.20 44	0.21 58	0.15 9	0.23 107	0.20 104	0.32 100	0.20 58	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.11 196

Reg-Stereo(zero)	0.30 287	0.16 152	0.28 126	0.34 177	0.18 117	0.32 271	0.20 63	0.63 367	0.68 447	0.50 364	0.52 338	0.51 403	0.30 305	0.45 268	0.25 238	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.11 196

AIO_rvc	0.23 141	0.16 152	0.32 213	0.34 177	0.19 152	0.26 129	0.33 415	0.40 172	0.22 59	0.26 156	0.24 109	0.34 248	0.15 9	0.51 338	0.24 204	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.10 91

HUF	0.24 170	0.16 152	0.33 237	0.32 100	0.18 117	0.25 113	0.40 559	0.42 195	0.34 211	0.25 140	0.23 88	0.32 227	0.28 266	0.34 135	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.10 91

AIO_test	0.23 141	0.16 152	0.28 126	0.34 177	0.20 202	0.30 221	0.39 546	0.38 146	0.25 104	0.25 140	0.28 169	0.32 227	0.22 158	0.38 187	0.25 238	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.09 6

GIP-stereo	0.24 170	0.18 259	0.30 160	0.37 298	0.24 379	0.26 129	0.20 63	0.46 238	0.36 234	0.24 122	0.39 261	0.35 266	0.20 104	0.31 84	0.21 99	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.11 196

fffft	0.25 197	0.17 213	0.37 316	0.36 268	0.22 278	0.28 178	0.36 484	0.42 195	0.24 84	0.36 265	0.23 88	0.27 178	0.22 158	0.52 345	0.27 294	0.12 87	0.09 35	0.16 333	0.12 243	0.12 143	0.12 265
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 218	0.19 309	0.35 281	0.35 231	0.22 278	0.36 337	0.32 400	0.39 155	0.34 211	0.37 272	0.30 190	0.33 241	0.24 192	0.53 357	0.24 204	0.12 87	0.10 138	0.16 333	0.12 243	0.12 143	0.11 196

tt45	0.27 242	0.17 213	0.34 262	0.35 231	0.23 335	0.38 366	0.28 298	0.46 238	0.28 135	0.40 308	0.27 154	0.38 292	0.25 206	0.57 399	0.26 271	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.12 143	0.14 372

999	0.27 242	0.16 152	0.35 281	0.36 268	0.24 379	0.31 246	0.27 267	0.49 257	0.38 265	0.26 156	0.30 190	0.39 302	0.23 179	0.63 481	0.25 238	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.14 372

WCG-NET	0.28 252	0.15 95	0.33 237	0.33 136	0.19 152	0.33 287	0.27 267	0.39 155	0.80 532	0.46 347	0.49 309	0.39 302	0.25 206	0.40 208	0.25 238	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.10 91

IGEV-Stereo++	0.21 94	0.15 95	0.27 102	0.37 298	0.19 152	0.22 57	0.18 19	0.42 195	0.35 224	0.22 82	0.28 169	0.24 127	0.18 55	0.27 21	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.10 91

Occ-G	0.26 218	0.14 35	0.28 126	0.34 177	0.20 202	0.27 152	0.34 434	0.41 185	0.31 176	0.29 208	0.43 282	0.49 391	0.25 206	0.47 301	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.12 265

WCG-NET（raft）	0.31 297	0.15 95	0.36 298	0.32 100	0.19 152	0.35 320	0.27 267	0.51 273	0.78 521	0.45 339	0.55 357	0.48 383	0.27 247	0.54 365	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.11 191	0.12 143	0.11 196

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 197	0.14 35	0.74 659	0.33 136	0.19 152	0.29 196	0.22 126	0.38 146	0.29 154	0.25 140	0.22 71	0.23 107	0.32 328	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.30 682

MSKI-zero shot	0.32 305	0.17 213	0.34 262	0.39 378	0.21 243	0.32 271	0.22 126	0.61 352	0.43 309	0.52 379	0.64 391	0.61 468	0.20 104	0.74 575	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.12 143	0.12 265

GCAP-Stereo	0.28 252	0.19 309	0.40 367	0.38 342	0.19 152	0.38 366	0.23 169	0.57 315	0.41 292	0.45 339	0.49 309	0.39 302	0.27 247	0.33 123	0.23 182	0.14 247	0.12 379	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.11 196

CAS	0.34 337	0.13 8	0.25 48	1.28 808	0.30 577	0.46 444	0.38 524	0.48 251	0.47 339	0.34 248	0.52 338	0.24 127	0.19 80	0.29 46	0.27 294	0.69 798	0.08 2	0.12 81	0.08 2	0.12 143	0.15 408

Selective-IGEV	0.24 170	0.18 259	0.35 281	0.35 231	0.19 152	0.27 152	0.25 211	0.55 302	0.23 74	0.27 177	0.25 123	0.34 248	0.19 80	0.58 422	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.10 91

MC-Stereo	0.28 252	0.17 213	0.32 213	0.38 342	0.20 202	0.26 129	0.26 242	0.49 257	0.37 253	0.37 272	0.61 378	0.41 329	0.31 322	0.55 374	0.25 238	0.13 168	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.11 196

test-3	0.34 337	0.16 152	0.43 414	0.39 378	0.21 243	0.43 417	0.22 126	0.63 367	0.78 521	0.71 499	0.45 290	0.64 485	0.27 247	0.43 250	0.31 364	0.12 87	0.09 35	0.17 388	0.13 305	0.12 143	0.10 91

test_1	0.34 337	0.16 152	0.43 414	0.39 378	0.21 243	0.43 417	0.23 169	0.63 367	0.78 521	0.68 477	0.45 290	0.64 485	0.27 247	0.43 250	0.31 364	0.12 87	0.09 35	0.17 388	0.13 305	0.12 143	0.10 91

RAFT-RH_RVC	0.56 618	0.17 213	0.41 378	0.37 298	0.23 335	0.57 514	0.24 194	0.60 344	0.70 457	1.19 733	3.94 814	0.56 426	0.38 415	0.65 503	0.36 448	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.14 359	0.12 143	0.13 319

AnonymousM	0.41 453	0.81 779	0.29 140	0.34 177	0.22 278	0.28 178	0.38 524	0.53 295	0.41 292	0.70 492	0.49 309	0.47 376	0.27 247	0.41 221	0.31 364	0.15 336	0.12 379	1.51 812	0.26 689	0.12 143	0.10 91

raftrobust	0.34 337	0.19 309	0.36 298	0.41 465	0.27 499	0.30 221	0.25 211	0.71 455	0.63 418	0.58 402	0.55 357	0.45 366	0.46 476	0.51 338	0.29 345	0.16 397	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.13 319

Gwc-CoAtRS	0.34 337	0.17 213	0.44 426	0.39 378	0.23 335	0.34 308	0.22 126	0.70 444	0.75 492	0.60 410	0.59 370	0.58 441	0.29 286	0.45 268	0.26 271	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.12 265

CREStereo	0.28 252	0.15 95	0.24 21	0.27 5	0.17 79	0.37 351	0.25 211	0.51 273	0.72 470	0.42 325	0.51 323	0.32 227	0.26 230	0.38 187	0.25 238	0.16 397	0.11 301	0.12 81	0.08 2	0.12 143	0.11 196
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
PMTNet	0.32 305	0.16 152	0.24 21	0.29 17	0.18 117	0.45 438	0.22 126	0.56 306	0.63 418	0.46 347	0.54 347	0.39 302	0.34 361	0.48 313	0.24 204	0.75 800	0.10 138	0.12 81	0.08 2	0.12 143	0.11 196

L500	0.23 141	0.18 259	0.30 160	0.39 378	0.23 335	0.32 271	0.28 298	0.37 129	0.33 199	0.26 156	0.32 208	0.19 40	0.19 80	0.32 100	0.25 238	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.13 305	0.13 210	0.10 91

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 5	0.13 8	0.24 21	0.26 2	0.14 15	0.15 13	0.16 5	0.18 3	0.17 15	0.24 122	0.21 53	0.14 2	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.14 247	0.09 35	0.13 142	0.12 243	0.13 210	0.12 265

RSGM							0.24 194	0.70 444	0.42 303	0.67 470	0.62 383	0.68 512	0.32 328	0.46 288	0.29 345	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.13 210

F5.5	0.20 49	0.14 35	0.24 21	0.35 231	0.14 15	0.31 246	0.22 126	0.34 96	0.20 44	0.18 18	0.23 88	0.24 127	0.19 80	0.28 27	0.16 2	0.11 46	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.13 210	0.09 6

FORCE_4	0.20 49	0.13 8	0.26 78	0.36 268	0.14 15	0.30 221	0.30 333	0.33 84	0.15 6	0.21 58	0.20 38	0.25 148	0.21 130	0.36 160	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.13 210	0.09 6

FORCE_5	0.20 49	0.13 8	0.25 48	0.37 298	0.14 15	0.26 129	0.19 38	0.37 129	0.16 11	0.20 42	0.22 71	0.27 178	0.20 104	0.34 135	0.17 7	0.11 46	0.08 2	0.13 142	0.12 243	0.13 210	0.09 6

GEAR-Net	0.24 170	0.20 362	0.31 188	0.38 342	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.50 269	0.23 74	0.28 192	0.35 234	0.30 209	0.22 158	0.31 84	0.28 318	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.13 210	0.13 319

DF_test	0.19 28	0.13 8	0.26 78	0.33 136	0.24 379	0.10 2	0.23 169	0.26 26	0.30 163	0.22 82	0.27 154	0.16 10	0.18 55	0.22 3	0.20 58	0.15 336	0.11 301	0.13 142	0.12 243	0.13 210	0.10 91

PhaseNet	0.25 197	0.16 152	0.31 188	0.35 231	0.22 278	0.33 287	0.22 126	0.45 230	0.33 199	0.21 58	0.28 169	0.38 292	0.23 179	0.42 235	0.28 318	0.13 168	0.10 138	0.15 285	0.15 396	0.13 210	0.12 265

TS12	0.24 170	0.15 95	0.29 140	0.37 298	0.17 79	0.32 271	0.26 242	0.42 195	0.24 84	0.31 222	0.51 323	0.25 148	0.27 247	0.40 208	0.29 345	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.10 91

bcnet-new	0.24 170	0.16 152	0.48 491	0.36 268	0.17 79	0.39 379	0.24 194	0.36 117	0.30 163	0.24 122	0.25 123	0.26 164	0.32 328	0.45 268	0.18 19	0.10 15	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.10 91

LWStereo	0.23 141	0.16 152	0.41 378	0.35 231	0.17 79	0.38 366	0.25 211	0.36 117	0.25 104	0.23 101	0.31 204	0.24 127	0.35 368	0.43 250	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.09 6

FCBStereo	0.23 141	0.15 95	0.32 213	0.36 268	0.18 117	0.38 366	0.21 99	0.40 172	0.24 84	0.27 177	0.23 88	0.34 248	0.35 368	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

PSGStereo	0.23 141	0.15 95	0.32 213	0.36 268	0.18 117	0.38 366	0.21 99	0.40 172	0.24 84	0.27 177	0.23 88	0.34 248	0.35 368	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 197	0.16 152	0.33 237	0.38 342	0.20 202	0.46 444	0.27 267	0.41 185	0.34 211	0.28 192	0.38 256	0.24 127	0.35 368	0.29 46	0.24 204	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

DepthFocus	0.19 28	0.13 8	0.31 188	0.29 17	0.23 335	0.17 24	0.20 63	0.27 29	0.18 24	0.24 122	0.25 123	0.15 6	0.17 35	0.26 15	0.18 19	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.17 496	0.13 210	0.10 91

VMStereo-Base	0.28 252	0.16 152	0.27 102	0.30 34	0.17 79	0.30 221	0.27 267	0.50 269	0.65 431	0.32 237	0.47 302	0.42 342	0.24 192	0.41 221	0.27 294	0.15 336	0.11 301	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.14 372

FE-Mocha	0.32 305	0.19 309	0.50 518	0.38 342	0.27 499	0.30 221	0.20 63	0.71 455	0.36 234	0.65 452	0.56 361	0.54 417	0.25 206	0.38 187	0.22 135	0.15 336	0.10 138	0.17 388	0.16 435	0.13 210	0.12 265

MSCF	0.25 197	0.16 152	0.33 237	0.39 378	0.20 202	0.20 39	0.31 365	0.43 214	0.31 176	0.36 265	0.33 212	0.23 107	0.35 368	0.36 160	0.23 182	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.13 210	0.11 196

4.5_new	0.21 94	0.20 362	0.29 140	0.30 34	0.17 79	0.24 91	0.26 242	0.32 68	0.28 135	0.32 237	0.28 169	0.19 40	0.17 35	0.29 46	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 94	0.20 362	0.29 140	0.30 34	0.17 79	0.24 91	0.26 242	0.32 68	0.28 135	0.32 237	0.28 169	0.19 40	0.17 35	0.29 46	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.09 6

monsterstereo	0.22 117	0.14 35	0.26 78	0.34 177	0.18 117	0.21 49	0.20 63	0.37 129	0.35 224	0.33 244	0.40 267	0.19 40	0.18 55	0.45 268	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 325	0.18 259	0.36 298	0.33 136	0.18 117	0.57 514	0.31 365	0.58 324	0.69 454	0.45 339	0.54 347	0.38 292	0.33 348	0.56 387	0.36 448	0.12 87	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.12 265

xyz-stereo	4.23 822	0.17 213	61.76 871	0.34 177	0.16 63	12.16 836	0.37 502	0.58 324	0.68 447	1.01 691	3.36 807	0.77 573	0.82 688	1.21 726	0.40 493	0.12 87	0.10 138	0.16 333	0.11 191	0.13 210	0.10 91

LG-Stereo	0.24 170	0.18 259	0.40 367	0.39 378	0.20 202	0.22 57	0.27 267	0.32 68	0.36 234	0.26 156	0.44 286	0.22 87	0.16 24	0.37 177	0.27 294	0.11 46	0.12 379	0.16 333	0.15 396	0.13 210	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 117	0.15 95	0.27 102	0.31 68	0.15 36	0.29 196	0.20 63	0.37 129	0.29 154	0.24 122	0.29 184	0.21 74	0.27 247	0.36 160	0.25 238	0.16 397	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

GREAT-IGEV	0.22 117	0.15 95	0.31 188	0.29 17	0.22 278	0.21 49	0.26 242	0.33 84	0.31 176	0.20 42	0.30 190	0.22 87	0.22 158	0.47 301	0.22 135	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.10 91
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.38 410	0.18 259	0.38 330	0.50 649	0.24 379	0.46 444	0.30 333	0.70 444	1.19 719	0.40 308	0.71 422	0.45 366	0.29 286	0.53 357	0.27 294	0.15 336	0.13 458	0.19 492	0.21 611	0.13 210	0.17 487

UGAM-zero	0.46 503	0.19 309	0.62 594	0.37 298	0.23 335	0.34 308	0.21 99	1.15 673	0.39 280	0.66 465	0.61 378	1.70 763	0.91 710	0.75 581	0.25 238	0.14 247	0.11 301	0.15 285	0.12 243	0.13 210	0.13 319

model_zeroshot	0.33 325	0.18 259	0.48 491	0.39 378	0.28 525	0.45 438	0.25 211	0.63 367	0.45 326	0.61 418	0.50 313	0.51 403	0.25 206	0.45 268	0.26 271	0.16 397	0.13 458	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.13 319

U	0.45 491	0.16 152	0.32 213	0.40 426	0.71 782	3.55 816	0.20 63	0.41 185	0.38 265	0.26 156	0.23 88	0.24 127	0.22 158	0.26 15	0.22 135	0.15 336	0.09 35	0.88 802	0.13 305	0.13 210	0.11 196

AIO-Stereo	0.25 197	0.18 259	0.34 262	0.37 298	0.18 117	0.28 178	0.30 333	0.48 251	0.27 117	0.29 208	0.30 190	0.32 227	0.17 35	0.52 345	0.23 182	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.10 91

RAFT-Stereo-weight	0.32 305	0.18 259	0.33 237	0.39 378	0.22 278	0.26 129	0.29 310	0.67 408	0.80 532	0.53 382	0.51 323	0.58 441	0.20 104	0.47 301	0.27 294	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.11 196

MoCha-V2	0.25 197	0.15 95	0.29 140	0.40 426	0.18 117	0.27 152	0.26 242	0.49 257	0.27 117	0.36 265	0.27 154	0.33 241	0.35 368	0.49 320	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.11 196

IGEV++	0.24 170	0.17 213	0.31 188	0.38 342	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.50 269	0.23 74	0.28 192	0.35 234	0.30 209	0.22 158	0.31 84	0.28 318	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.13 319

IGEVStereo-DCA	0.29 269	0.22 450	0.38 330	0.35 231	0.27 499	0.37 351	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.30 190	0.35 266	0.27 247	0.51 338	0.22 135	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.12 243	0.13 210	0.15 408

rrr	0.29 269	0.22 450	0.41 378	0.35 231	0.27 499	0.37 351	0.32 400	0.52 283	0.42 303	0.38 285	0.30 190	0.35 266	0.27 247	0.51 338	0.22 135	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.14 372

AEACV	0.27 242	0.17 213	0.31 188	0.34 177	0.45 718	0.26 129	0.28 298	0.37 129	0.32 191	0.30 217	0.46 295	0.31 221	0.37 408	0.36 160	0.24 204	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.13 210	0.11 196

Any-RAFT	0.35 357	0.16 152	0.30 160	0.34 177	0.21 243	0.52 471	0.22 126	0.88 550	0.73 477	0.53 382	0.73 428	0.64 485	0.28 266	0.46 288	0.24 204	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.12 265

RAFT-Test	0.34 337	0.18 259	0.37 316	0.38 342	0.23 335	0.50 460	0.23 169	0.69 428	0.40 287	0.60 410	0.85 510	0.61 468	0.28 266	0.46 288	0.27 294	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.12 265

CES	0.28 252	0.14 35	0.23 9	0.30 34	0.70 781	0.37 351	0.27 267	0.48 251	0.46 332	0.34 248	0.48 305	0.27 178	0.22 158	0.39 196	0.23 182	0.13 168	0.11 301	0.12 81	0.08 2	0.13 210	0.17 487

EGLCR-Stereo	0.25 197	0.16 152	0.33 237	0.34 177	0.20 202	0.35 320	0.20 63	0.52 283	0.36 234	0.28 192	0.27 154	0.41 329	0.18 55	0.45 268	0.26 271	0.14 247	0.10 138	0.16 333	0.14 359	0.13 210	0.11 196

ProNet	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.35 231	0.24 379	0.32 271	0.43 596	0.57 315	0.37 253	0.33 244	0.30 190	0.32 227	0.28 266	0.57 399	0.26 271	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.13 319

ADStereo(finetuned)	0.37 393	0.16 152	0.49 504	0.34 177	0.19 152	0.30 221	0.30 333	0.68 418	0.91 611	0.70 492	0.77 449	0.43 351	0.69 628	0.45 268	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.12 265

CIPLG	0.41 453	0.21 409	0.63 604	0.45 582	0.33 632	0.52 471	0.33 415	0.65 386	0.60 402	0.82 574	0.96 566	0.46 373	0.32 328	0.55 374	0.44 535	0.16 397	0.12 379	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.14 372

IPLG	0.39 427	0.20 362	0.59 579	0.40 426	0.24 379	0.54 486	0.27 267	0.75 487	0.63 418	0.84 593	0.81 482	0.32 227	0.32 328	0.60 446	0.45 544	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.12 265

IPLGR_C	0.40 440	0.21 409	0.64 609	0.45 582	0.33 632	0.52 471	0.34 434	0.66 398	0.62 407	0.82 574	0.92 547	0.45 366	0.32 328	0.52 345	0.46 555	0.17 456	0.12 379	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.14 372

ACRE	0.40 440	0.21 409	0.65 615	0.45 582	0.33 632	0.51 465	0.33 415	0.66 398	0.63 418	0.80 552	0.92 547	0.45 366	0.32 328	0.52 345	0.45 544	0.16 397	0.12 379	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.14 372

TRStereo	0.37 393	0.27 577	0.59 579	0.47 612	0.41 693	0.29 196	0.30 333	0.84 529	0.59 399	0.52 379	0.41 271	0.52 409	0.26 230	0.73 567	0.27 294	0.17 456	0.12 379	0.19 492	0.19 561	0.13 210	0.11 196

STrans-v2	0.46 503	0.20 362	0.48 491	0.40 426	0.24 379	0.55 493	0.50 642	1.07 635	0.73 477	0.65 452	1.05 617	0.72 536	0.69 628	0.72 559	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.14 359	0.13 210	0.12 265

RAFT-345	0.40 440	0.18 259	0.40 367	0.38 342	0.22 278	0.33 287	0.26 242	0.61 352	0.51 366	0.74 523	1.79 753	0.45 366	0.33 348	0.66 512	0.36 448	0.14 247	0.11 301	0.18 444	0.14 359	0.13 210	0.13 319

CREStereo++_RVC	0.32 305	0.15 95	0.23 9	0.31 68	0.24 379	0.27 152	0.22 126	0.46 238	0.88 584	0.46 347	0.80 475	0.30 209	0.26 230	0.36 160	0.33 392	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.51 790	0.13 210	0.09 6
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	0.30 287	0.15 95	0.31 188	0.30 34	0.17 79	0.55 493	0.23 169	0.44 222	0.55 385	0.59 405	0.68 411	0.37 283	0.26 230	0.35 151	0.27 294	0.15 336	0.16 570	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.14 372

XX-TBD	0.32 305	0.53 733	0.26 78	0.51 668	0.20 202	0.37 351	0.24 194	0.40 172	0.73 477	0.54 388	0.69 415	0.31 221	0.25 206	0.32 100	0.27 294	0.16 397	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.11 196

DCANet	0.36 376	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.30 221	0.30 333	0.68 418	0.91 611	0.70 492	0.77 449	0.43 351	0.57 546	0.45 268	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.12 265

111	0.40 440	0.17 213	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.52 471	0.28 298	0.74 480	1.16 713	0.50 364	0.91 542	0.63 479	0.48 487	0.61 456	0.35 429	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.13 210	0.13 319

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 376	0.17 213	0.41 378	0.35 231	0.19 152	0.33 287	0.29 310	0.65 386	0.73 477	0.68 477	1.01 593	0.56 426	0.40 435	0.42 235	0.30 355	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.10 91

AFF-stereo	0.38 410	0.19 309	0.39 353	0.37 298	0.21 243	0.27 152	0.31 365	0.65 386	0.66 435	0.64 443	1.13 649	0.76 567	0.39 429	0.55 374	0.33 392	0.11 46	0.09 35	0.16 333	0.16 435	0.13 210	0.11 196

EAI-Stereo	0.34 337	0.19 309	0.44 426	0.39 378	0.21 243	0.31 246	0.30 333	1.15 673	0.30 163	0.49 360	0.75 439	0.36 278	0.28 266	0.62 467	0.27 294	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.13 305	0.13 210	0.12 265

CFNet-RSSM	0.34 337	0.17 213	0.45 439	0.39 378	0.22 278	0.35 320	0.23 169	0.73 473	0.84 556	0.65 452	0.54 347	0.57 432	0.28 266	0.46 288	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.13 210	0.11 196

ACC-I	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.32 100	0.19 152	0.10 2	0.23 169	0.24 14	0.29 154	0.23 101	0.29 184	0.20 55	0.21 130	0.28 27	0.19 33	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.14 270	0.10 91

ACC	0.19 28	0.16 152	0.25 48	0.32 100	0.20 202	0.08 1	0.22 126	0.25 17	0.30 163	0.23 101	0.26 143	0.20 55	0.20 104	0.27 21	0.19 33	0.14 247	0.10 138	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.10 91

TADF							0.32 400	0.76 495	0.90 603	0.97 671	0.59 370	0.62 475	0.36 397	0.52 345	0.31 364	0.13 168	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.14 270

MCPF							0.30 333	0.93 568	1.02 664	0.59 405	0.96 566	0.80 587	0.52 511	0.91 665	0.49 569	0.14 247	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.14 270

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 117	0.17 213	0.35 281	0.37 298	0.17 79	0.26 129	0.18 19	0.41 185	0.37 253	0.28 192	0.23 88	0.25 148	0.26 230	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.10 91

FORCE_4.7	0.20 49	0.16 152	0.26 78	0.38 342	0.15 36	0.26 129	0.32 400	0.30 46	0.22 59	0.18 18	0.22 71	0.20 55	0.20 104	0.32 100	0.15 1	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.10 91

EE1	0.28 252	0.15 95	0.35 281	0.36 268	0.24 379	0.18 29	0.26 242	0.59 331	0.38 265	0.34 248	0.35 234	0.47 376	0.35 368	0.54 365	0.22 135	0.16 397	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.14 270	0.12 265

FAST (zero-shot)	0.28 252	0.18 259	0.46 456	0.51 668	0.57 759	0.18 29	0.25 211	0.54 298	0.22 59	0.22 82	0.31 204	0.27 178	0.25 206	0.42 235	0.24 204	0.21 578	0.18 617	0.15 285	0.17 496	0.14 270	0.17 487

Weightmod	0.32 305	0.18 259	0.30 160	0.34 177	0.19 152	0.54 486	0.34 434	0.56 306	0.50 359	0.41 316	0.52 338	0.48 383	0.33 348	0.46 288	0.29 345	0.15 336	0.23 680	0.16 333	0.15 396	0.14 270	0.11 196

TestStereo_HL3	0.37 393	0.19 309	0.49 504	0.34 177	0.24 379	0.51 465	0.39 546	0.60 344	0.43 309	0.61 418	0.83 494	0.56 426	0.46 476	0.55 374	0.28 318	0.15 336	0.11 301	0.14 216	0.13 305	0.14 270	0.17 487

quiztm	0.29 269	0.19 309	0.35 281	0.40 426	0.23 335	0.27 152	0.33 415	0.63 367	0.39 280	0.45 339	0.60 373	0.39 302	0.18 55	0.40 208	0.26 271	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.14 270	0.10 91

canet-new	0.23 141	0.16 152	0.45 439	0.35 231	0.17 79	0.33 287	0.27 267	0.38 146	0.26 112	0.20 42	0.24 109	0.21 74	0.35 368	0.46 288	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.09 6

LMStereo	0.24 170	0.17 213	0.51 533	0.36 268	0.16 63	0.26 129	0.29 310	0.36 117	0.29 154	0.22 82	0.29 184	0.23 107	0.37 408	0.42 235	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.09 6

CR7Stereo	0.23 141	0.17 213	0.39 353	0.34 177	0.18 117	0.38 366	0.20 63	0.36 117	0.26 112	0.24 122	0.28 169	0.25 148	0.35 368	0.25 11	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.09 6

CHEStereo	0.23 141	0.16 152	0.29 140	0.35 231	0.17 79	0.39 379	0.23 169	0.35 109	0.30 163	0.30 217	0.27 154	0.25 148	0.32 328	0.30 70	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.10 91

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 117	0.17 213	0.35 281	0.37 298	0.17 79	0.26 129	0.18 19	0.41 185	0.37 253	0.28 192	0.23 88	0.25 148	0.26 230	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.10 91

PSi22	0.30 287	0.18 259	0.30 160	0.36 268	0.19 152	0.30 221	0.19 38	0.42 195	0.73 477	0.27 177	0.32 208	0.57 432	0.43 453	0.77 596	0.25 238	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.14 270	0.11 196

LiteMatch	0.24 170	0.17 213	0.24 21	0.37 298	0.20 202	0.27 152	0.27 267	0.31 55	0.24 84	0.21 58	0.20 38	0.29 194	0.40 435	0.29 46	0.43 517	0.16 397	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.14 270	0.14 372

Lsterematch	0.38 410	0.17 213	0.38 330	0.37 298	0.20 202	0.42 412	0.27 267	0.57 315	0.71 468	0.66 465	1.02 602	0.49 391	0.40 435	0.57 399	0.43 517	0.16 397	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.14 270	0.14 372

Hybrid-DGEV-03	0.45 491	0.19 309	0.33 237	0.43 536	0.27 499	0.56 508	0.26 242	0.65 386	0.74 487	0.94 656	1.92 760	0.61 468	0.30 305	0.55 374	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.18 444	0.16 435	0.14 270	0.11 196

Hybrid-DGEV-2	0.41 453	0.21 409	0.42 399	0.47 612	0.29 557	0.59 532	0.23 169	0.82 520	0.99 650	0.64 443	0.63 385	0.60 462	0.65 606	0.58 422	0.33 392	0.14 247	0.12 379	0.18 444	0.16 435	0.14 270	0.12 265

WQFJA1	0.32 305	0.19 309	0.34 262	0.39 378	0.26 462	0.62 550	0.30 333	0.56 306	0.47 339	0.37 272	0.39 261	0.38 292	0.33 348	0.50 329	0.42 507	0.14 247	0.18 617	0.16 333	0.14 359	0.14 270	0.13 319

WQFJX	0.32 305	0.18 259	0.33 237	0.39 378	0.27 499	0.60 539	0.30 333	0.53 295	0.47 339	0.39 298	0.38 256	0.34 248	0.33 348	0.61 456	0.40 493	0.14 247	0.17 592	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.14 372

NLMM	0.32 305	0.19 309	0.34 262	0.39 378	0.26 462	0.62 550	0.30 333	0.56 306	0.47 339	0.37 272	0.39 261	0.38 292	0.33 348	0.49 320	0.42 507	0.14 247	0.18 617	0.16 333	0.14 359	0.14 270	0.13 319

NLSM1	0.32 305	0.18 259	0.34 262	0.39 378	0.25 414	0.66 582	0.27 267	0.57 315	0.50 359	0.37 272	0.53 344	0.29 194	0.28 266	0.54 365	0.32 377	0.16 397	0.17 592	0.18 444	0.15 396	0.14 270	0.12 265

GEAStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.25 414	0.36 337	0.30 333	0.42 195	0.28 135	0.26 156	0.28 169	0.24 127	0.21 130	0.32 100	0.22 135	0.18 493	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.12 265

GSStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.25 414	0.36 337	0.30 333	0.42 195	0.27 117	0.30 217	0.28 169	0.23 107	0.21 130	0.32 100	0.22 135	0.16 397	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.12 265

GS-Stereo							0.30 333	0.42 195	0.27 117	0.30 217	0.28 169	0.23 107	0.21 130	0.32 100	0.22 135	0.16 397	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.12 265

IGEV-FE	0.34 337	0.18 259	0.67 625	0.39 378	0.28 525	0.30 221	0.25 211	0.74 480	0.31 176	0.62 422	0.57 363	0.54 417	0.25 206	0.53 357	0.27 294	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 141	0.16 152	0.32 213	0.39 378	0.21 243	0.18 29	0.21 99	0.34 96	0.26 112	0.28 192	0.51 323	0.28 186	0.29 286	0.26 15	0.24 204	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.12 265

MM-Stereo_test3	0.34 337	0.19 309	0.31 188	0.41 465	0.25 414	0.35 320	0.44 607	0.72 462	0.92 616	0.46 347	0.52 338	0.41 329	0.29 286	0.44 263	0.28 318	0.16 397	0.15 534	0.17 388	0.13 305	0.14 270	0.13 319

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 197	0.31 618	0.24 21	0.51 668	0.19 152	0.29 196	0.22 126	0.40 172	0.37 253	0.26 156	0.24 109	0.24 127	0.31 322	0.44 263	0.22 135	0.14 247	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.14 270	0.10 91

mms	0.26 218	0.21 409	0.33 237	0.37 298	0.25 414	0.30 221	0.33 415	0.40 172	0.32 191	0.28 192	0.34 224	0.34 248	0.20 104	0.45 268	0.26 271	0.12 87	0.11 301	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.11 196

ours_stereo	0.26 218	0.21 409	0.33 237	0.38 342	0.23 335	0.30 221	0.33 415	0.42 195	0.38 265	0.26 156	0.34 224	0.35 266	0.23 179	0.47 301	0.27 294	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.10 91

fffy	0.28 252	0.21 409	0.34 262	0.37 298	0.23 335	0.33 287	0.29 310	0.51 273	0.41 292	0.32 237	0.37 252	0.39 302	0.27 247	0.50 329	0.27 294	0.12 87	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.11 196

tg	0.33 325	0.18 259	0.37 316	0.39 378	0.22 278	0.38 366	0.26 242	0.70 444	0.56 393	0.47 354	0.65 394	0.42 342	0.24 192	0.55 374	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.18 444	0.17 496	0.14 270	0.11 196

PAM_32	0.46 503	0.19 309	0.67 625	0.39 378	0.24 379	0.75 620	0.27 267	0.95 581	0.34 211	0.68 477	0.44 286	1.91 771	0.65 606	0.62 467	0.26 271	0.15 336	0.10 138	0.16 333	0.15 396	0.14 270	0.13 319

PAM	0.46 503	0.19 309	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.75 620	0.33 415	0.85 532	0.34 211	0.70 492	0.46 295	1.83 766	0.63 588	0.61 456	0.26 271	0.15 336	0.10 138	0.16 333	0.14 359	0.14 270	0.13 319

RAStereo	0.24 170	0.17 213	0.29 140	0.40 426	0.21 243	0.23 75	0.26 242	0.42 195	0.45 326	0.23 101	0.34 224	0.30 209	0.19 80	0.34 135	0.25 238	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.11 196

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 618	3.08 837	2.43 796	0.31 68	0.18 117	0.29 196	0.20 63	0.37 129	0.32 191	0.28 192	0.24 109	0.18 30	0.18 55	0.31 84	0.22 135	1.09 814	0.08 2	0.17 388	0.16 435	0.14 270	0.97 804

RSM++	0.25 197	0.18 259	0.34 262	0.36 268	0.20 202	0.28 178	0.30 333	0.51 273	0.32 191	0.25 140	0.22 71	0.37 283	0.21 130	0.50 329	0.24 204	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.14 270	0.10 91

RSM	0.25 197	0.18 259	0.33 237	0.36 268	0.20 202	0.27 152	0.34 434	0.51 273	0.27 117	0.26 156	0.23 88	0.39 302	0.21 130	0.56 387	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.14 270	0.10 91

MGS-Stereo	0.28 252	0.19 309	0.40 367	0.36 268	0.23 335	0.37 351	0.30 333	0.39 155	0.44 317	0.31 222	0.51 323	0.40 316	0.24 192	0.43 250	0.26 271	0.15 336	0.12 379	0.15 285	0.13 305	0.14 270	0.13 319

ff7	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

ffff	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

11t	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

MaDis-Stereo	0.26 218	0.18 259	0.36 298	0.36 268	0.26 462	0.27 152	0.27 267	0.43 214	0.35 224	0.27 177	0.26 143	0.41 329	0.28 266	0.40 208	0.28 318	0.16 397	0.14 500	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.12 265

IGEV_Zeroshot_test	0.34 337	0.18 259	0.67 625	0.39 378	0.28 525	0.30 221	0.25 211	0.74 480	0.31 176	0.62 422	0.57 363	0.54 417	0.25 206	0.53 357	0.27 294	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

UniTT-Stereo	0.27 242	0.17 213	0.37 316	0.40 426	0.27 499	0.30 221	0.28 298	0.39 155	0.31 176	0.29 208	0.46 295	0.27 178	0.25 206	0.47 301	0.34 409	0.17 456	0.13 458	0.13 142	0.12 243	0.14 270	0.12 265

MIM_Stereo	0.38 410	0.17 213	0.53 547	0.37 298	0.24 379	0.27 152	0.24 194	0.70 444	0.54 377	0.72 512	1.00 590	0.63 479	0.29 286	0.64 496	0.38 477	0.13 168	0.14 500	0.17 388	0.16 435	0.14 270	0.11 196

HH	0.35 357	0.20 362	0.47 470	0.40 426	0.25 414	0.33 287	0.31 365	0.76 495	0.38 265	0.43 329	0.57 363	0.79 578	0.44 464	0.71 553	0.25 238	0.15 336	0.11 301	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

HanStereo	0.35 357	0.20 362	0.47 470	0.40 426	0.25 414	0.33 287	0.31 365	0.76 495	0.38 265	0.43 329	0.57 363	0.79 578	0.44 464	0.71 553	0.25 238	0.15 336	0.11 301	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

anonymousdsp	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.37 298	0.25 414	0.30 221	0.35 461	0.63 367	0.35 224	0.39 298	0.33 212	0.33 241	0.28 266	0.59 440	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

DCRE	0.37 393	0.18 259	0.46 456	0.45 582	0.32 620	0.42 412	0.37 502	0.63 367	0.51 366	0.47 354	0.94 551	0.56 426	0.36 397	0.52 345	0.32 377	0.14 247	0.13 458	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.13 319

TestStereo1	0.43 472	0.23 472	0.41 378	0.51 668	0.24 379	0.34 308	0.40 559	0.77 499	0.90 603	0.68 477	0.96 566	0.48 383	0.46 476	0.91 665	0.32 377	0.16 397	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.14 270	0.13 319

ccc-4	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

SA-5K	0.43 472	0.23 472	0.41 378	0.51 668	0.24 379	0.34 308	0.40 559	0.77 499	0.90 603	0.68 477	0.96 566	0.48 383	0.46 476	0.91 665	0.32 377	0.16 397	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.14 270	0.13 319

IGEV-Stereo	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.37 298	0.25 414	0.30 221	0.35 461	0.63 367	0.35 224	0.39 298	0.33 212	0.33 241	0.28 266	0.59 440	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 491	0.21 409	0.48 491	0.42 513	0.28 525	0.31 246	0.54 670	0.63 367	0.62 407	0.62 422	0.89 535	1.01 660	0.69 628	0.75 581	0.66 636	0.13 168	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.15 408

MIPNet	0.37 393	0.21 409	0.59 579	0.39 378	0.25 414	0.50 460	0.28 298	0.77 499	0.70 457	0.65 452	0.60 373	0.40 316	0.49 492	0.44 263	0.37 467	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.13 319

CrosDoStereo	0.50 567	0.18 259	0.45 439	0.38 342	0.24 379	0.40 385	1.18 791	0.67 408	0.86 570	0.94 656	1.37 710	0.63 479	0.77 671	0.65 503	0.45 544	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.18 527	0.14 270	0.14 372

TransformOpticalFlow	0.44 480	0.20 362	0.47 470	0.41 465	0.23 335	0.37 351	0.47 622	0.94 574	0.76 501	0.65 452	1.14 655	0.73 549	0.56 543	0.76 586	0.32 377	0.15 336	0.10 138	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.13 319

ASMatch	0.48 532	0.19 309	0.45 439	0.39 378	0.28 525	0.37 351	0.26 242	0.74 480	0.68 447	0.76 534	2.34 775	0.61 468	0.52 511	0.62 467	0.37 467	0.14 247	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.21 591

DeepStereo_LL	0.50 567	0.18 259	0.45 439	0.38 342	0.24 379	0.40 385	1.18 791	0.67 408	0.86 570	0.94 656	1.37 710	0.63 479	0.77 671	0.65 503	0.45 544	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.18 527	0.14 270	0.14 372

DEmStereo	0.48 532	0.17 213	0.50 518	0.38 342	0.25 414	0.59 532	0.34 434	0.63 367	0.74 487	0.89 628	1.66 745	0.58 441	1.06 739	0.60 446	0.42 507	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.16 435	0.14 270	0.15 408

THIR-Stereo	0.50 567	0.18 259	0.45 439	0.38 342	0.23 335	0.75 620	0.67 715	0.66 398	0.87 580	1.02 695	1.40 716	0.72 536	0.76 663	0.62 467	0.42 507	0.15 336	0.11 301	0.17 388	0.18 527	0.14 270	0.15 408

DRaft	0.49 551	0.17 213	0.47 470	0.37 298	0.25 414	0.58 520	0.40 559	0.65 386	0.85 565	1.02 695	1.75 752	0.50 397	0.82 688	0.63 481	0.40 493	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.16 435	0.14 270	0.15 408

s12784h	0.36 376	0.15 95	0.24 21	0.34 177	0.15 36	0.77 627	0.29 310	0.80 513	0.83 550	0.56 395	0.57 363	0.43 351	0.40 435	0.57 399	0.33 392	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.09 24	0.14 270	0.09 6

raft+_RVC	0.38 410	0.19 309	0.35 281	0.37 298	0.25 414	0.45 438	0.37 502	0.78 505	0.89 600	0.51 369	0.78 461	0.50 397	0.29 286	0.53 357	0.40 493	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.12 265

XX-Stereo	0.37 393	0.17 213	0.45 439	0.55 714	0.36 656	0.38 366	0.20 63	0.60 344	0.30 163	0.46 347	1.30 700	0.73 549	0.26 230	0.56 387	0.26 271	0.16 397	0.11 301	0.17 388	0.16 435	0.14 270	0.10 91

test_xeample3	0.29 269	0.21 409	0.41 378	0.35 231	0.26 462	0.35 320	0.32 400	0.56 306	0.36 234	0.43 329	0.32 208	0.34 248	0.28 266	0.54 365	0.23 182	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.13 319

ARAFT	0.47 519	0.24 514	0.79 679	0.42 513	0.25 414	0.55 493	0.55 675	0.75 487	0.81 540	0.89 628	0.75 439	0.73 549	0.47 482	0.88 649	0.37 467	0.15 336	0.12 379	0.23 608	0.22 629	0.14 270	0.13 319

R-Stereo Train	0.39 427	0.18 259	0.42 399	0.42 513	0.26 462	0.40 385	0.32 400	0.72 462	0.34 211	0.89 628	1.28 693	0.57 432	0.35 368	0.42 235	0.32 377	0.15 336	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.14 270	0.13 319

RAFT-Stereo	0.39 427	0.18 259	0.42 399	0.42 513	0.26 462	0.40 385	0.32 400	0.72 462	0.34 211	0.89 628	1.28 693	0.57 432	0.35 368	0.42 235	0.32 377	0.15 336	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.14 270	0.13 319
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 519	0.24 514	0.61 588	0.37 298	0.17 79	0.61 542	0.33 415	0.80 513	0.87 580	0.94 656	1.13 649	0.72 536	0.43 453	0.89 656	0.51 582	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.14 270	0.12 265

Weightmod_eth	0.31 297	0.19 309	0.31 188	0.35 231	0.18 117	0.45 438	0.35 461	0.62 357	0.39 280	0.44 334	0.39 261	0.48 383	0.41 444	0.45 268	0.23 182	0.17 456	0.16 570	0.15 285	0.14 359	0.15 345	0.09 6

depth_test_26	0.21 94	0.14 35	0.28 126	0.30 34	0.19 152	0.16 19	0.20 63	0.30 46	0.23 74	0.27 177	0.37 252	0.22 87	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.18 493	0.14 500	0.15 285	0.15 396	0.15 345	0.14 372

ManiGeoR	0.33 325	0.17 213	0.43 414	0.31 68	0.22 278	0.40 385	0.27 267	0.73 473	0.49 352	0.40 308	0.63 385	0.40 316	0.32 328	0.62 467	0.41 499	0.16 397	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.16 460

HLF11	0.34 337	0.17 213	0.42 399	0.30 34	0.23 335	0.36 337	0.22 126	0.69 428	0.48 348	0.49 360	0.66 401	0.43 351	0.37 408	0.70 547	0.45 544	0.15 336	0.12 379	0.13 142	0.11 191	0.15 345	0.17 487

HLf10	0.33 325	0.17 213	0.43 414	0.31 68	0.22 278	0.40 385	0.27 267	0.73 473	0.49 352	0.40 308	0.63 385	0.40 316	0.32 328	0.62 467	0.41 499	0.16 397	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.16 460

TestStereo_HLe17	0.34 337	0.17 213	0.46 456	0.32 100	0.21 243	0.42 412	0.31 365	0.70 444	0.66 435	0.46 347	0.68 411	0.36 278	0.30 305	0.61 456	0.36 448	0.16 397	0.10 138	0.14 216	0.13 305	0.15 345	0.15 408

TestStereo_HL2	0.33 325	0.18 259	0.33 237	0.31 68	0.22 278	0.32 271	0.25 211	0.58 324	0.61 403	0.54 388	0.68 411	0.41 329	0.36 397	0.57 399	0.36 448	0.16 397	0.11 301	0.13 142	0.11 191	0.15 345	0.16 460

GGDA	0.32 305	0.18 259	0.32 213	0.31 68	0.21 243	0.31 246	0.26 242	0.59 331	0.66 435	0.50 364	0.68 411	0.40 316	0.36 397	0.55 374	0.35 429	0.15 336	0.11 301	0.13 142	0.12 243	0.15 345	0.15 408

TestStereo-Hl	0.34 337	0.20 362	0.32 213	0.32 100	0.22 278	0.32 271	0.27 267	0.64 382	0.59 399	0.50 364	0.67 408	0.46 373	0.45 469	0.60 446	0.34 409	0.14 247	0.11 301	0.13 142	0.13 305	0.15 345	0.15 408

BARStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.36 268	0.17 79	0.26 129	0.26 242	0.33 84	0.30 163	0.27 177	0.30 190	0.23 107	0.34 361	0.42 235	0.18 19	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.15 345	0.10 91

KMOStereo	0.26 218	0.19 309	0.34 262	0.38 342	0.25 414	0.51 465	0.24 194	0.40 172	0.30 163	0.27 177	0.27 154	0.23 107	0.36 397	0.43 250	0.22 135	0.14 247	0.09 35	0.14 216	0.10 112	0.15 345	0.12 265

RT-IGEV	0.52 584	0.19 309	0.59 579	0.40 426	0.25 414	0.79 637	0.62 701	1.15 673	0.74 487	0.89 628	0.99 587	1.18 708	0.61 573	0.65 503	0.31 364	0.19 528	0.13 458	0.17 388	0.13 305	0.15 345	0.20 571

Selective-IGEV-i1	0.44 480	0.20 362	0.53 547	0.41 465	0.22 278	0.62 550	0.50 642	1.01 610	0.88 584	0.63 431	0.81 482	0.79 578	0.38 415	0.54 365	0.38 477	0.16 397	0.13 458	0.15 285	0.13 305	0.15 345	0.15 408

NLMM1	0.33 325	0.21 409	0.36 298	0.41 465	0.25 414	0.55 493	0.33 415	0.55 302	0.63 418	0.42 325	0.44 286	0.30 209	0.25 206	0.63 481	0.38 477	0.16 397	0.18 617	0.17 388	0.14 359	0.15 345	0.13 319

gasm-f	0.24 170	0.16 152	0.27 102	0.33 136	0.25 414	0.25 113	0.36 484	0.42 195	0.28 135	0.26 156	0.35 234	0.24 127	0.30 305	0.36 160	0.23 182	0.18 493	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.15 345	0.12 265

Select-FE	0.46 503	0.24 514	0.88 693	0.42 513	0.35 648	0.33 287	0.19 38	0.90 558	0.37 253	0.60 410	1.01 593	0.97 646	0.80 682	0.72 559	0.28 318	0.16 397	0.12 379	0.17 388	0.20 588	0.15 345	0.24 631

DA	0.29 269	0.17 213	0.31 188	0.40 426	0.20 202	0.74 614	0.33 415	0.47 243	0.44 317	0.34 248	0.39 261	0.39 302	0.32 328	0.32 100	0.24 204	0.15 336	0.11 301	0.16 333	0.11 191	0.15 345	0.10 91

GGEV	0.29 269	0.17 213	0.31 188	0.40 426	0.20 202	0.74 614	0.33 415	0.47 243	0.44 317	0.34 248	0.39 261	0.39 302	0.32 328	0.32 100	0.24 204	0.15 336	0.11 301	0.16 333	0.11 191	0.15 345	0.10 91

S2M2_XL	0.19 28	0.18 259	0.27 102	0.27 5	0.20 202	0.15 13	0.16 5	0.22 9	0.15 6	0.21 58	0.26 143	0.17 13	0.17 35	0.24 7	0.21 99	0.17 456	0.16 570	0.15 285	0.13 305	0.15 345	0.12 265
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 532	0.20 362	0.40 367	0.34 177	0.23 335	0.57 514	0.58 686	1.10 646	0.77 510	0.86 605	0.94 551	0.95 641	0.54 530	0.68 534	0.60 617	0.16 397	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.15 408

MM-Stereo_test2	0.30 287	0.18 259	0.39 353	0.40 426	0.24 379	0.42 412	0.42 587	0.63 367	0.41 292	0.37 272	0.35 234	0.32 227	0.26 230	0.53 357	0.25 238	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.15 345	0.10 91

MM-Stereo_test1	0.33 325	0.19 309	0.36 298	0.41 465	0.23 335	0.36 337	0.45 610	0.58 324	0.54 377	0.60 410	0.50 313	0.38 292	0.37 408	0.60 446	0.26 271	0.15 336	0.13 458	0.17 388	0.14 359	0.15 345	0.12 265

HART	0.29 269	0.16 152	0.32 213	0.40 426	0.21 243	0.32 271	0.26 242	0.62 357	0.31 176	0.33 244	0.65 394	0.41 329	0.22 158	0.55 374	0.25 238	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.11 191	0.15 345	0.11 196

SCV	0.26 218	0.19 309	0.33 237	0.35 231	0.21 243	0.27 152	0.34 434	0.56 306	0.28 135	0.24 122	0.28 169	0.37 283	0.23 179	0.49 320	0.22 135	0.18 493	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.15 345	0.11 196

AIO-test2	0.39 427	0.21 409	0.41 378	0.47 612	0.25 414	0.45 438	0.35 461	0.77 499	1.27 740	0.36 265	0.87 523	0.37 283	0.30 305	0.47 301	0.27 294	0.15 336	0.13 458	0.21 571	0.23 648	0.15 345	0.13 319

UGAM	0.52 584	0.22 450	0.46 456	0.45 582	0.25 414	0.41 405	0.52 661	0.62 357	1.16 713	0.76 534	1.13 649	1.32 727	0.57 546	1.00 688	0.53 593	0.17 456	0.14 500	0.25 641	0.21 611	0.15 345	0.13 319

IGEV-Stereo+	0.23 141	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.19 152	0.12 5	0.17 9	0.29 39	0.29 154	0.21 58	0.15 9	0.22 87	0.22 158	0.40 208	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.15 345	0.86 795

tta	0.51 576	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.55 603	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.14 372

qqq1	0.49 551	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.34 409	0.19 528	0.15 534	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.14 372

fff1	0.49 551	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.34 409	0.19 528	0.15 534	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.14 372

AE-Stereo	0.34 337	0.21 409	0.42 399	0.48 620	0.31 602	0.48 453	0.35 461	0.61 352	0.62 407	0.32 237	0.55 357	0.52 409	0.27 247	0.47 301	0.29 345	0.13 168	0.13 458	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.12 265

DisPM	0.39 427	0.19 309	0.44 426	0.41 465	0.27 499	0.24 91	0.31 365	0.65 386	0.57 395	0.87 613	0.87 523	0.60 462	0.32 328	0.76 586	0.32 377	0.18 493	0.12 379	0.19 492	0.17 496	0.15 345	0.20 571

raft_robust	0.41 453	0.23 472	0.36 298	0.42 513	0.21 243	0.40 385	0.33 415	0.79 509	0.98 645	0.79 549	0.87 523	0.39 302	0.33 348	0.84 631	0.29 345	0.13 168	0.12 379	0.16 333	0.17 496	0.15 345	0.12 265

RAFT_CTSACE	0.45 491	0.20 362	0.44 426	0.45 582	0.27 499	0.34 308	0.39 546	0.60 344	0.73 477	0.76 534	1.44 726	0.83 596	0.38 415	1.08 705	0.26 271	0.12 87	0.13 458	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.11 196

RAFT+CT+SA	0.39 427	0.23 472	0.36 298	0.51 668	0.27 499	0.29 196	0.46 614	0.75 487	0.80 532	0.51 369	0.89 535	0.41 329	0.40 435	0.78 602	0.32 377	0.14 247	0.11 301	0.18 444	0.18 527	0.15 345	0.14 372

Sa-1000	0.48 532	0.24 514	0.41 378	0.45 582	0.25 414	0.59 532	0.34 434	0.81 518	0.93 624	0.82 574	1.50 733	0.53 413	0.45 469	0.92 669	0.30 355	0.15 336	0.12 379	0.21 571	0.19 561	0.15 345	0.13 319

SA	0.44 480	0.25 540	0.46 456	0.46 604	0.24 379	0.43 417	0.36 484	0.75 487	0.96 638	0.59 405	1.03 607	0.48 383	0.52 511	0.94 682	0.32 377	0.16 397	0.12 379	0.21 571	0.19 561	0.15 345	0.13 319

test_4	0.36 376	0.18 259	0.31 188	0.44 557	0.25 414	0.20 39	0.34 434	0.56 306	0.41 292	0.59 405	1.45 729	0.43 351	0.25 206	0.63 481	0.28 318	0.12 87	0.10 138	0.17 388	0.19 561	0.15 345	0.11 196

iRaft-Stereo_20w	0.39 427	0.19 309	0.57 573	0.37 298	0.27 499	0.31 246	0.24 194	1.44 760	0.29 154	0.69 485	0.53 344	0.60 462	0.42 447	0.83 625	0.27 294	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.13 305	0.15 345	0.13 319

IPLGR	0.39 427	0.21 409	0.63 604	0.39 378	0.22 278	0.49 458	0.29 310	0.76 495	0.74 487	0.78 544	0.77 449	0.44 362	0.42 447	0.47 301	0.38 477	0.13 168	0.12 379	0.16 333	0.14 359	0.15 345	0.13 319

GMOStereo	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

error version	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

test-v	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

test_3	0.36 376	0.19 309	0.44 426	0.44 557	0.23 335	0.48 453	0.36 484	0.66 398	0.82 545	0.64 443	0.45 290	0.68 512	0.25 206	0.41 221	0.31 364	0.12 87	0.10 138	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.11 196

HHNet	0.41 453	0.17 213	0.41 378	0.34 177	0.37 664	0.33 287	0.34 434	0.69 428	0.75 492	0.86 605	1.30 700	0.52 409	0.32 328	0.52 345	0.35 429	0.15 336	0.11 301	0.19 492	0.15 396	0.15 345	0.24 631

OMP-Stereo	0.42 461	0.22 450	0.46 456	0.52 685	0.24 379	0.36 337	0.25 211	0.71 455	0.78 521	0.77 540	0.64 391	0.89 621	0.39 429	0.91 665	0.35 429	0.15 336	0.12 379	0.20 527	0.15 396	0.15 345	0.12 265

IIG-Stereo	0.43 472	0.21 409	0.44 426	0.50 649	0.25 414	0.44 426	0.21 99	0.71 455	0.76 501	0.83 586	0.95 562	0.83 596	0.43 453	0.90 658	0.35 429	0.15 336	0.12 379	0.19 492	0.14 359	0.15 345	0.11 196

FTStereo	0.56 618	0.20 362	0.37 316	0.41 465	0.25 414	0.40 385	0.79 749	0.66 398	0.43 309	1.09 719	3.27 802	0.70 523	0.73 652	0.55 374	0.33 392	0.14 247	0.13 458	0.19 492	0.17 496	0.15 345	0.30 682

GrayStereo	0.49 551	0.19 309	0.42 399	0.46 604	0.28 525	0.53 479	0.67 715	0.69 428	0.63 418	1.02 695	1.47 732	0.78 576	0.76 663	0.56 387	0.33 392	0.14 247	0.12 379	0.17 388	0.17 496	0.15 345	0.29 671

test-2	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

cross-raft	0.34 337	0.20 362	0.37 316	0.44 557	0.23 335	0.32 271	0.35 461	0.74 480	0.40 287	0.60 410	0.77 449	0.57 432	0.27 247	0.43 250	0.28 318	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.15 345	0.11 196

test-1	0.36 376	0.19 309	0.71 645	0.46 604	0.26 462	0.44 426	0.36 484	0.60 344	0.59 399	0.48 357	0.67 408	0.53 413	0.36 397	0.40 208	0.29 345	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.14 359	0.15 345	0.16 460

iRaftStereo_RVC	0.32 305	0.19 309	0.37 316	0.39 378	0.22 278	0.31 246	0.29 310	0.68 418	0.51 366	0.49 360	0.66 401	0.37 283	0.23 179	0.45 268	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.18 444	0.17 496	0.15 345	0.12 265

cf-r	0.47 519	0.23 472	0.41 378	0.39 378	0.23 335	0.59 532	0.37 502	0.88 550	0.85 565	0.72 512	1.05 617	0.94 639	0.62 582	0.56 387	0.54 598	0.21 578	0.14 500	0.17 388	0.19 561	0.15 345	0.15 408

CCAANet	0.47 519	0.20 362	0.47 470	0.41 465	0.28 525	0.67 587	0.31 365	0.99 595	0.75 492	0.63 431	1.22 679	0.69 518	0.52 511	0.79 609	0.42 507	0.14 247	0.13 458	0.19 492	0.19 561	0.15 345	0.19 545

DIP-Stereo	0.39 427	0.21 409	0.50 518	0.41 465	0.28 525	0.62 550	0.27 267	0.77 499	0.40 287	0.64 443	0.86 514	0.52 409	0.33 348	0.66 512	0.42 507	0.15 336	0.13 458	0.17 388	0.14 359	0.15 345	0.15 408
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 592	0.22 450	0.52 539	0.38 342	0.22 278	0.68 590	0.38 524	0.97 590	0.88 584	0.73 518	1.04 613	1.03 667	0.92 715	0.90 658	0.86 681	0.16 397	0.14 500	0.14 216	0.17 496	0.15 345	0.13 319

iResNet_ROB	0.52 584	0.21 409	0.53 547	0.37 298	0.21 243	0.61 542	0.29 310	1.51 771	1.32 747	0.90 636	1.02 602	0.80 587	0.62 582	0.76 586	0.43 517	0.16 397	0.12 379	0.13 142	0.09 24	0.15 345	0.18 510

pmcnn	1.23 761	0.29 603	0.96 706	0.40 426	0.23 335	0.95 682	0.69 725	1.16 681	1.28 742	1.67 775	2.33 774	11.15 840	0.86 699	0.93 675	0.88 692	0.15 336	0.12 379	0.12 81	0.10 112	0.15 345	0.15 408

GeoMambaStereo_RVC	0.27 242	0.17 213	0.32 213	0.30 34	0.27 499	0.37 351	0.25 211	0.34 96	0.24 84	0.37 272	0.40 267	0.38 292	0.28 266	0.34 135	0.28 318	0.20 558	0.16 570	0.16 333	0.13 305	0.16 404	0.21 591

G4	0.34 337	0.25 540	0.52 539	0.52 685	0.29 557	0.31 246	0.30 333	0.65 386	0.50 359	0.48 357	0.51 323	0.31 221	0.34 361	0.61 456	0.31 364	0.21 578	0.09 35	0.20 527	0.14 359	0.16 404	0.14 372

NBS	0.18 11	0.15 95	0.22 4	0.37 298	0.18 117	0.14 7	0.24 194	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 33	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 204	0.14 247	0.12 379	0.19 492	0.16 435	0.16 404	0.10 91

noway7	0.60 643	0.29 603	4.94 815	0.43 536	0.23 335	0.44 426	0.33 415	0.73 473	0.73 477	0.51 369	0.51 323	0.75 559	0.52 511	0.43 250	0.37 467	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.14 359	0.16 404	0.13 319

monster_256*512	0.35 357	0.23 472	0.30 160	0.42 513	0.23 335	0.44 426	0.36 484	0.71 455	0.67 440	0.45 339	0.52 338	0.62 475	0.40 435	0.38 187	0.33 392	0.13 168	0.10 138	0.17 388	0.15 396	0.16 404	0.13 319

S0	0.37 393	0.18 259	0.33 237	0.40 426	0.21 243	0.79 637	0.56 681	0.63 367	0.45 326	0.53 382	0.61 378	0.44 362	0.36 397	0.45 268	0.31 364	0.22 609	0.21 662	0.26 660	0.22 629	0.16 404	0.12 265

MUNStereo	0.23 141	0.17 213	0.40 367	0.36 268	0.17 79	0.33 287	0.22 126	0.35 109	0.27 117	0.27 177	0.23 88	0.29 194	0.34 361	0.31 84	0.22 135	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.16 404	0.12 265

RMAStereo	0.25 197	0.18 259	0.44 426	0.38 342	0.18 117	0.45 438	0.21 99	0.44 222	0.35 224	0.27 177	0.31 204	0.25 148	0.30 305	0.28 27	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.16 404	0.10 91

ATMStereo	0.24 170	0.19 309	0.39 353	0.41 465	0.17 79	0.33 287	0.22 126	0.41 185	0.37 253	0.27 177	0.23 88	0.22 87	0.35 368	0.29 46	0.24 204	0.12 87	0.08 2	0.14 216	0.11 191	0.16 404	0.11 196

WQFJX1	0.33 325	0.19 309	0.34 262	0.41 465	0.28 525	0.53 479	0.33 415	0.51 273	0.50 359	0.39 298	0.36 245	0.34 248	0.31 322	0.69 540	0.39 485	0.15 336	0.18 617	0.16 333	0.14 359	0.16 404	0.14 372

FlowAnything_test	0.29 269	0.19 309	0.39 353	0.47 612	0.26 462	0.46 444	0.25 211	0.43 214	0.31 176	0.29 208	0.26 143	0.35 266	0.26 230	0.40 208	0.37 467	0.21 578	0.15 534	0.22 587	0.26 689	0.16 404	0.16 460

SCV_C0	0.26 218	0.18 259	0.34 262	0.35 231	0.24 379	0.23 75	0.28 298	0.51 273	0.36 234	0.31 222	0.36 245	0.37 283	0.20 104	0.57 399	0.22 135	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.16 404	0.12 265

StereoAnything_RVC	0.21 94	0.68 760	0.39 353	0.28 11	0.15 36	0.23 75	0.18 19	0.20 5	0.19 32	0.16 9	0.16 16	0.15 6	0.22 158	0.30 70	0.18 19	0.16 397	0.09 35	0.12 81	0.08 2	0.16 404	0.09 6

H2IRNET	0.37 393	0.20 362	0.33 237	0.38 342	0.25 414	0.27 152	0.23 169	0.59 331	0.72 470	0.39 298	0.90 539	0.74 556	0.55 536	0.52 345	0.43 517	0.15 336	0.13 458	0.18 444	0.20 588	0.16 404	0.13 319

DispNO	0.47 519	0.23 472	0.71 645	0.39 378	0.31 602	0.60 539	0.38 524	0.89 553	0.77 510	0.75 525	0.84 500	0.72 536	0.54 530	0.73 567	0.46 555	0.19 528	0.14 500	0.20 527	0.18 527	0.16 404	0.17 487

CoDeX	0.47 519	0.20 362	0.49 504	0.42 513	0.25 414	0.75 620	0.36 484	1.27 727	0.80 532	0.82 574	0.96 566	0.62 475	0.57 546	0.60 446	0.36 448	0.17 456	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.16 404	0.14 372

cc1	0.37 393	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.67 408	1.06 687	0.41 316	0.50 313	0.34 248	0.49 492	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.16 404	0.15 408

ffm	0.44 480	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	0.68 418	1.04 677	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.25 641	0.21 611	0.16 404	0.16 460

ff1	0.49 551	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	0.68 418	1.04 677	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	1.01 689	0.88 692	0.16 397	0.10 138	0.25 641	0.21 611	0.16 404	0.16 460

tt1	0.36 376	0.24 514	0.32 213	0.41 465	0.22 278	0.54 486	0.38 524	0.68 418	1.04 677	0.41 316	0.46 295	0.35 266	0.45 469	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.16 404	0.16 460

EKT-Stereo	0.35 357	0.23 472	0.39 353	0.43 536	0.29 557	0.38 366	0.31 365	0.69 428	0.64 426	0.45 339	0.63 385	0.49 391	0.27 247	0.56 387	0.33 392	0.18 493	0.14 500	0.18 444	0.15 396	0.16 404	0.16 460

LL-Strereo	0.57 626	0.27 577	0.68 630	0.48 620	0.34 641	0.39 379	0.48 630	0.94 574	0.97 641	0.83 586	0.78 461	1.10 691	1.18 751	1.33 744	0.49 569	0.17 456	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.16 404	0.17 487

4D-IteraStereo	0.33 325	0.18 259	0.40 367	0.40 426	0.24 379	0.32 271	0.27 267	0.58 324	0.72 470	0.65 452	0.54 347	0.42 342	0.23 179	0.45 268	0.28 318	0.14 247	0.09 35	0.19 492	0.16 435	0.16 404	0.11 196

anonymousdsp2	0.35 357	0.20 362	0.43 414	0.37 298	0.24 379	0.48 453	0.31 365	0.86 536	0.65 431	0.55 392	0.50 313	0.50 397	0.34 361	0.56 387	0.31 364	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.16 404	0.14 372

anonymousa	0.49 551	0.20 362	0.42 399	0.38 342	0.23 335	0.91 673	0.35 461	0.75 487	0.62 407	0.85 597	1.54 738	1.06 676	0.66 614	0.51 338	0.43 517	0.16 397	0.13 458	0.19 492	0.21 611	0.16 404	0.14 372

Selective-RAFT	0.35 357	0.23 472	0.51 533	0.44 557	0.21 243	0.64 570	0.27 267	0.59 331	0.63 418	0.40 308	0.38 256	0.55 422	0.40 435	0.57 399	0.35 429	0.13 168	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.16 404	0.13 319

CroCo-Stereo Lap2	0.28 252	0.24 514	0.39 353	0.50 649	0.29 557	0.20 39	0.31 365	0.49 257	0.38 265	0.24 122	0.27 154	0.46 373	0.31 322	0.39 196	0.30 355	0.14 247	0.15 534	0.16 333	0.13 305	0.16 404	0.15 408

GLC_STEREO	0.29 269	0.19 309	0.27 102	0.44 557	0.19 152	0.31 246	0.26 242	0.47 243	0.43 309	0.37 272	0.47 302	0.41 329	0.23 179	0.50 329	0.34 409	0.14 247	0.18 617	0.19 492	0.16 435	0.16 404	0.13 319

PFNet+	0.40 440	0.19 309	0.49 504	0.39 378	0.25 414	0.28 178	0.23 169	0.64 382	0.70 457	0.85 597	0.79 472	0.64 485	0.35 368	0.72 559	0.34 409	0.19 528	0.14 500	0.23 608	0.20 588	0.16 404	0.20 571

NF-Stereo	0.38 410	0.20 362	0.45 439	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.57 432	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

OCTAStereo	0.38 410	0.20 362	0.46 456	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.58 441	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

PSM-softLoss	0.38 410	0.20 362	0.48 491	0.41 465	0.26 462	0.30 221	0.35 461	0.69 428	0.46 332	0.62 422	0.82 488	0.59 456	0.33 348	0.70 547	0.39 485	0.19 528	0.12 379	0.20 527	0.18 527	0.16 404	0.22 614

KMStereo	0.38 410	0.20 362	0.48 491	0.41 465	0.26 462	0.30 221	0.35 461	0.69 428	0.46 332	0.62 422	0.82 488	0.59 456	0.33 348	0.70 547	0.39 485	0.19 528	0.12 379	0.20 527	0.18 527	0.16 404	0.22 614

KYRaft	0.48 532	0.20 362	0.38 330	0.44 557	0.23 335	0.44 426	0.37 502	0.66 398	0.41 292	0.94 656	1.73 749	0.79 578	0.41 444	0.63 481	0.31 364	0.16 397	0.11 301	0.18 444	0.22 629	0.16 404	0.78 790

PFNet	0.42 461	0.18 259	0.58 577	0.43 536	0.24 379	0.43 417	0.32 400	0.74 480	0.78 521	1.00 686	0.74 437	0.68 512	0.39 429	0.72 559	0.37 467	0.16 397	0.10 138	0.20 527	0.15 396	0.16 404	0.13 319

RE-Stereo	0.38 410	0.20 362	0.46 456	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.58 441	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

TVStereo	0.38 410	0.20 362	0.46 456	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.58 441	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

IRAFT_RVC	0.42 461	0.20 362	0.48 491	0.44 557	0.24 379	0.27 152	0.54 670	0.74 480	0.77 510	0.76 534	0.80 475	0.73 549	0.51 507	0.70 547	0.36 448	0.17 456	0.10 138	0.21 571	0.16 435	0.16 404	0.14 372

CroCo-Stereo	0.26 218	0.22 450	0.36 298	0.48 620	0.22 278	0.20 39	0.29 310	0.51 273	0.44 317	0.28 192	0.23 88	0.42 342	0.26 230	0.29 46	0.26 271	0.15 336	0.13 458	0.13 142	0.11 191	0.16 404	0.12 265
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 491	0.22 450	0.45 439	0.47 612	0.26 462	0.54 486	0.47 622	0.66 398	0.58 397	0.80 552	0.82 488	0.94 639	0.57 546	0.75 581	0.34 409	0.17 456	0.15 534	0.22 587	0.20 588	0.16 404	0.12 265

GMM-Stereo	0.44 480	0.19 309	0.36 298	0.42 513	0.25 414	0.51 465	0.47 622	0.71 455	0.53 373	0.76 534	1.37 710	0.76 567	0.38 415	0.60 446	0.33 392	0.15 336	0.10 138	0.20 527	0.19 561	0.16 404	0.27 657

Prome-Stereo	0.46 503	0.19 309	0.35 281	0.44 557	0.26 462	0.40 385	0.45 610	0.68 418	0.44 317	0.96 666	1.84 756	0.59 456	0.67 617	0.61 456	0.32 377	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.14 359	0.16 404	0.29 671

SFCPSM	0.47 519	0.21 409	0.55 561	0.40 426	0.27 499	0.87 669	0.37 502	1.33 739	0.77 510	0.80 552	0.84 500	0.54 417	0.49 492	0.57 399	0.37 467	0.18 493	0.13 458	0.18 444	0.20 588	0.16 404	0.15 408

delet	0.55 607	0.24 514	0.55 561	0.44 557	0.33 632	1.07 706	0.50 642	1.00 600	0.86 570	0.85 597	0.96 566	0.90 626	0.63 588	0.83 625	0.74 659	0.18 493	0.18 617	0.20 527	0.21 611	0.16 404	0.15 408

GwcNet-RSSM	0.49 551	0.24 514	0.42 399	0.40 426	0.23 335	0.55 493	0.38 524	0.93 568	0.93 624	0.71 499	1.16 668	0.86 606	0.60 567	0.62 467	0.66 636	0.21 578	0.14 500	0.19 492	0.20 588	0.16 404	0.15 408

GStereo	0.25 197	0.15 95	0.34 262	0.30 34	0.26 462	0.34 308	0.19 38	0.34 96	0.28 135	0.30 217	0.35 234	0.34 248	0.27 247	0.36 160	0.31 364	0.17 456	0.14 500	0.16 333	0.12 243	0.17 449	0.16 460

AnonStereo	0.31 297	0.19 309	0.37 316	0.39 378	0.23 335	0.28 178	0.34 434	0.64 382	0.49 352	0.43 329	0.34 224	0.55 422	0.32 328	0.54 365	0.23 182	0.16 397	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.17 449	0.13 319

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 141	0.20 362	0.31 188	0.37 298	0.19 152	0.28 178	0.22 126	0.33 84	0.26 112	0.23 101	0.29 184	0.23 107	0.18 55	0.39 196	0.28 318	0.13 168	0.12 379	0.17 388	0.16 435	0.17 449	0.12 265

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 49	0.18 259	0.22 4	0.25 1	0.20 202	0.23 75	0.23 169	0.19 4	0.19 32	0.19 30	0.28 169	0.12 1	0.22 158	0.24 7	0.26 271	0.12 87	0.14 500	0.18 444	0.27 696	0.17 449	0.19 545

HLf8	0.33 325	0.17 213	0.39 353	0.30 34	0.22 278	0.43 417	0.27 267	0.71 455	0.67 440	0.44 334	0.60 373	0.36 278	0.30 305	0.58 422	0.35 429	0.18 493	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.17 449	0.18 510

DN	0.30 287	0.17 213	0.33 237	0.37 298	0.26 462	0.35 320	0.27 267	0.54 298	0.55 385	0.32 237	0.42 276	0.50 397	0.23 179	0.39 196	0.22 135	0.21 578	0.14 500	0.16 333	0.13 305	0.17 449	0.18 510

ACMStereo	0.25 197	0.19 309	0.38 330	0.38 342	0.17 79	0.18 29	0.25 211	0.52 283	0.49 352	0.28 192	0.30 190	0.21 74	0.33 348	0.33 123	0.23 182	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.17 449	0.11 196

IGEV_i1	0.43 472	0.22 450	0.50 518	0.39 378	0.22 278	0.64 570	0.40 559	0.96 585	0.61 403	0.68 477	0.69 415	0.75 559	0.45 469	0.72 559	0.41 499	0.15 336	0.13 458	0.16 333	0.13 305	0.17 449	0.16 460

NLCSM	0.34 337	0.21 409	0.34 262	0.44 557	0.29 557	0.54 486	0.36 484	0.52 283	0.47 339	0.46 347	0.37 252	0.34 248	0.34 361	0.71 553	0.41 499	0.16 397	0.17 592	0.17 388	0.16 435	0.17 449	0.16 460

G2L-ROB	0.47 519	0.19 309	0.42 399	0.35 231	0.22 278	0.57 514	0.42 587	1.14 669	0.71 468	0.84 593	0.75 439	1.09 687	0.53 518	0.74 575	0.53 593	0.17 456	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.17 449	0.19 545

G2L-Stereo	0.49 551	0.23 472	0.48 491	0.43 536	0.26 462	0.47 450	0.42 587	0.93 568	0.78 521	0.84 593	0.86 514	0.91 628	0.52 511	0.78 602	0.70 647	0.20 558	0.17 592	0.22 587	0.18 527	0.17 449	0.21 591

FLISNet	0.45 491	0.21 409	0.36 298	0.34 177	0.35 648	0.28 178	0.31 365	0.72 462	0.46 332	0.87 613	1.13 649	1.09 687	0.76 663	0.69 540	0.56 606	0.12 87	0.10 138	0.17 388	0.17 496	0.17 449	0.15 408

CoSv	0.45 491	0.21 409	0.36 298	0.34 177	0.35 648	0.28 178	0.31 365	0.72 462	0.46 332	0.87 613	1.13 649	1.09 687	0.76 663	0.69 540	0.56 606	0.12 87	0.10 138	0.17 388	0.17 496	0.17 449	0.15 408

IGEV-RUCA	0.25 197	0.16 152	0.34 262	0.39 378	0.27 499	0.33 287	0.20 63	0.38 146	0.36 234	0.26 156	0.31 204	0.25 148	0.21 130	0.48 313	0.24 204	0.20 558	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.17 449	0.15 408

test_sample1	0.42 461	0.22 450	0.46 456	0.34 177	0.23 335	0.58 520	0.35 461	0.99 595	0.49 352	0.62 422	0.75 439	0.69 518	0.61 573	0.58 422	0.44 535	0.18 493	0.14 500	0.17 388	0.15 396	0.17 449	0.17 487

MyStereo07	0.32 305	0.22 450	0.34 262	0.42 513	0.28 525	0.40 385	0.50 642	0.72 462	0.37 253	0.37 272	0.34 224	0.32 227	0.31 322	0.59 440	0.27 294	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.16 460

MyStereo06	0.38 410	0.21 409	0.61 588	0.41 465	0.28 525	0.41 405	0.50 642	0.95 581	0.35 224	0.62 422	0.54 347	0.76 567	0.27 247	0.50 329	0.29 345	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.15 408

MyStereo05	0.44 480	0.21 409	0.45 439	0.41 465	0.28 525	0.41 405	0.50 642	0.93 568	1.09 700	0.76 534	0.61 378	0.51 403	0.57 546	0.73 567	0.42 507	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.15 408

MyStereo04	0.44 480	0.22 450	0.44 426	0.42 513	0.28 525	0.40 385	0.50 642	1.00 600	1.08 698	0.62 422	0.58 369	0.55 422	0.57 546	0.71 553	0.44 535	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.16 460

11t1	0.36 376	0.21 409	0.42 399	0.35 231	0.22 278	0.62 550	0.29 310	0.69 428	0.43 309	0.60 410	0.53 344	0.53 413	0.48 487	0.56 387	0.40 493	0.18 493	0.14 500	0.16 333	0.13 305	0.17 449	0.17 487

plain	0.31 297	0.20 362	0.50 518	0.39 378	0.29 557	0.27 152	0.30 333	0.44 222	0.35 224	0.31 222	0.66 401	0.30 209	0.31 322	0.65 503	0.31 364	0.17 456	0.13 458	0.20 527	0.15 396	0.17 449	0.12 265

CBFPSM	0.59 640	0.22 450	1.31 752	0.38 342	0.27 499	1.12 719	0.65 709	0.79 509	0.82 545	0.80 552	0.81 482	1.35 736	0.87 703	0.67 523	0.76 661	0.16 397	0.15 534	0.15 285	0.16 435	0.17 449	0.22 614

knoymous	0.36 376	0.20 362	0.31 188	0.31 68	0.22 278	0.36 337	0.29 310	0.61 352	0.64 426	0.67 470	0.70 419	0.60 462	0.40 435	0.58 422	0.34 409	0.17 456	0.11 301	0.20 527	0.11 191	0.17 449	0.18 510

x	0.39 427	0.24 514	0.41 378	0.34 177	0.23 335	0.52 471	0.32 400	0.86 536	0.52 369	0.57 400	0.70 419	0.59 456	0.50 502	0.49 320	0.46 555	0.17 456	0.15 534	0.17 388	0.15 396	0.17 449	0.16 460

IER	0.46 503	0.23 472	0.50 518	0.38 342	0.28 525	0.69 592	0.35 461	0.80 513	0.66 435	0.83 586	0.94 551	0.75 559	0.77 671	0.60 446	0.42 507	0.17 456	0.14 500	0.17 388	0.17 496	0.17 449	0.15 408

NRIStereo	0.36 376	0.20 362	0.45 439	0.41 465	0.23 335	0.34 308	0.26 242	0.65 386	0.55 385	0.64 443	0.63 385	0.56 426	0.37 408	0.65 503	0.37 467	0.15 336	0.11 301	0.18 444	0.15 396	0.17 449	0.14 372

Pruner-Stereo	0.38 410	0.20 362	0.45 439	0.40 426	0.25 414	0.22 57	0.24 194	0.67 408	0.55 385	0.89 628	0.76 445	0.68 512	0.29 286	0.62 467	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.17 496	0.17 449	0.18 510

rafts_anoy	0.37 393	0.21 409	0.36 298	0.41 465	0.26 462	0.30 221	0.33 415	0.67 408	0.90 603	0.58 402	0.66 401	0.45 366	0.33 348	0.47 301	0.39 485	0.16 397	0.11 301	0.21 571	0.23 648	0.17 449	0.14 372

RALCasStereoNet	0.36 376	0.21 409	0.37 316	0.42 513	0.26 462	0.35 320	0.38 524	0.63 367	0.64 426	0.50 364	0.72 423	0.51 403	0.29 286	0.59 440	0.36 448	0.16 397	0.14 500	0.15 285	0.13 305	0.17 449	0.16 460

acv_ft	0.51 576	0.23 472	0.56 567	0.44 557	0.28 525	0.86 667	0.39 546	0.91 563	0.80 532	0.97 671	0.96 566	0.79 578	0.59 563	0.63 481	0.87 687	0.17 456	0.15 534	0.16 333	0.15 396	0.17 449	0.15 408

HSM-Net_RVC	0.53 592	0.22 450	0.35 281	0.37 298	0.21 243	0.85 664	0.37 502	1.23 712	0.93 624	0.90 636	1.15 661	1.26 714	0.63 588	0.72 559	0.48 566	0.17 456	0.13 458	0.16 333	0.15 396	0.17 449	0.15 408
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 576	0.24 514	0.41 378	0.39 378	0.24 379	0.75 620	0.40 559	1.22 707	0.75 492	0.81 565	0.91 542	1.21 709	0.69 628	0.87 646	0.46 555	0.17 456	0.13 458	0.17 388	0.14 359	0.17 449	0.17 487

iResNet	0.49 551	0.29 603	0.79 679	0.42 513	0.21 243	0.61 542	0.40 559	0.82 520	0.99 650	0.87 613	1.12 641	0.69 518	0.53 518	0.78 602	0.51 582	0.15 336	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.17 449	0.15 408

LACA_dic	0.18 11	0.20 362	0.25 48	0.30 34	0.14 15	0.20 39	0.18 19	0.25 17	0.20 44	0.23 101	0.17 23	0.20 55	0.16 24	0.32 100	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.18 482	0.10 91

MEA-ACV	0.54 604	0.23 472	0.61 588	0.41 465	0.28 525	0.71 603	0.43 596	1.18 690	0.88 584	0.85 597	0.94 551	1.04 669	0.85 696	0.73 567	0.57 609	0.18 493	0.17 592	0.20 527	0.24 664	0.18 482	0.21 591

zzzzzzz1	0.60 643	0.31 618	4.33 813	0.42 513	0.26 462	0.44 426	0.39 546	0.73 473	0.77 510	0.51 369	0.70 419	0.72 536	0.48 487	0.60 446	0.42 507	0.14 247	0.12 379	0.17 388	0.16 435	0.18 482	0.14 372

S	0.40 440	0.20 362	0.35 281	0.39 378	0.24 379	0.71 603	0.42 587	0.62 357	0.61 403	0.60 410	0.97 580	0.39 302	0.46 476	0.42 235	0.32 377	0.30 698	0.17 592	0.31 704	0.31 721	0.18 482	0.13 319

SME	0.40 440	0.20 362	0.35 281	0.36 268	0.19 152	0.79 637	0.31 365	0.79 509	0.73 477	0.56 395	0.77 449	0.43 351	0.51 507	0.57 399	0.36 448	0.16 397	0.17 592	0.19 492	0.19 561	0.18 482	0.16 460

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 337	0.27 577	0.45 439	0.36 268	0.25 414	0.48 453	0.30 333	0.58 324	0.90 603	0.42 325	0.36 245	0.30 209	0.29 286	0.49 320	0.30 355	0.16 397	0.14 500	0.18 444	0.15 396	0.18 482	0.15 408

SMFormer	0.51 576	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.55 603	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.16 435	0.18 482	0.18 510

ACVNet-DCA	0.35 357	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.85 532	0.54 377	0.41 316	0.50 313	0.34 248	0.49 492	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.18 482	0.17 487

xx1	0.39 427	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.67 408	1.06 687	0.41 316	0.50 313	0.65 499	0.53 518	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.20 527	0.19 561	0.18 482	0.17 487

1test111	0.36 376	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.85 532	0.54 377	0.41 316	0.50 313	0.34 248	0.49 492	0.55 374	0.45 544	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.18 482	0.17 487

MIF-Stereo (partial)	0.31 297	0.18 259	0.37 316	0.41 465	0.31 602	0.28 178	0.23 169	0.47 243	0.42 303	0.31 222	0.63 385	0.36 278	0.35 368	0.57 399	0.31 364	0.17 456	0.13 458	0.19 492	0.17 496	0.18 482	0.14 372

CASnet	0.30 287	0.20 362	0.33 237	0.41 465	0.16 63	0.26 129	0.24 194	0.52 283	0.53 373	0.52 379	0.54 347	0.39 302	0.24 192	0.40 208	0.26 271	0.14 247	0.10 138	0.22 587	0.18 527	0.18 482	0.11 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 357	0.24 514	0.48 491	0.41 465	0.26 462	0.35 320	0.24 194	0.67 408	0.44 317	0.54 388	0.51 323	0.66 504	0.25 206	0.66 512	0.30 355	0.14 247	0.12 379	0.23 608	0.20 588	0.18 482	0.13 319

gwcnet-sp	0.48 532	0.23 472	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.81 649	0.41 575	0.89 553	0.84 556	0.91 641	0.76 445	0.66 504	0.61 573	0.66 512	0.50 572	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.18 510

scenet	0.48 532	0.23 472	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.81 649	0.41 575	0.89 553	0.84 556	0.91 641	0.76 445	0.66 504	0.61 573	0.66 512	0.50 572	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.18 510

ssnet	0.48 532	0.23 472	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.81 649	0.41 575	0.89 553	0.84 556	0.91 641	0.76 445	0.66 504	0.61 573	0.66 512	0.50 572	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.18 510

qqq	0.40 440	0.26 559	0.44 426	0.36 268	0.22 278	0.46 444	0.36 484	0.85 532	0.54 377	0.56 395	0.69 415	0.65 499	0.53 518	0.55 374	0.45 544	0.17 456	0.16 570	0.20 527	0.19 561	0.18 482	0.17 487

BUS	0.45 491	0.25 540	0.43 414	0.45 582	0.28 525	0.70 597	0.34 434	0.94 574	0.76 501	0.75 525	0.80 475	0.65 499	0.49 492	0.64 496	0.51 582	0.20 558	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.18 482	0.18 510

CRFU-Net	0.57 626	0.27 577	0.57 573	0.46 604	0.30 577	1.20 732	0.52 661	1.10 646	0.56 393	1.00 686	0.98 582	1.06 676	0.79 678	0.81 614	0.71 652	0.21 578	0.19 637	0.18 444	0.16 435	0.18 482	0.19 545

test_5	0.43 472	0.24 514	0.43 414	0.52 685	0.28 525	0.28 178	0.42 587	0.72 462	0.82 545	0.62 422	0.91 542	0.72 536	0.55 536	0.79 609	0.35 429	0.14 247	0.11 301	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.16 460

BSDual-CNN	0.46 503	0.25 540	0.43 414	0.45 582	0.28 525	0.77 627	0.40 559	0.94 574	0.76 501	0.75 525	0.80 475	0.76 567	0.54 530	0.64 496	0.43 517	0.20 558	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.18 482	0.18 510

hknet	0.49 551	0.25 540	0.51 533	0.45 582	0.29 557	0.77 627	0.40 559	0.94 574	0.83 550	0.75 525	0.80 475	0.97 646	0.61 573	0.73 567	0.45 544	0.18 493	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.18 482	0.18 510

psmg	0.49 551	0.25 540	0.43 414	0.41 465	0.28 525	0.85 664	0.43 596	0.99 595	0.76 501	0.91 641	0.94 551	0.76 567	0.54 530	0.64 496	0.43 517	0.20 558	0.15 534	0.20 527	0.20 588	0.18 482	0.18 510

CSP-Net	0.56 618	0.27 577	0.49 504	0.41 465	0.28 525	1.22 734	0.50 642	1.23 712	0.72 470	0.95 664	0.95 562	0.89 621	0.62 582	0.83 625	0.62 624	0.26 661	0.17 592	0.17 388	0.17 496	0.18 482	0.17 487

GwcNet-ADL	0.44 480	0.22 450	0.48 491	0.45 582	0.30 577	0.40 385	0.37 502	0.92 566	0.97 641	0.71 499	0.78 461	0.61 468	0.42 447	0.62 467	0.50 572	0.19 528	0.14 500	0.15 285	0.14 359	0.18 482	0.18 510

GANet-ADL	0.42 461	0.25 540	0.45 439	0.43 536	0.29 557	0.54 486	0.35 461	0.89 553	0.86 570	0.63 431	0.72 423	0.68 512	0.42 447	0.52 345	0.41 499	0.21 578	0.14 500	0.15 285	0.13 305	0.18 482	0.19 545

PSM-AAD	0.48 532	0.20 362	0.37 316	0.43 536	0.23 335	0.56 508	0.50 642	0.65 386	0.70 457	1.07 713	1.12 641	0.58 441	0.92 715	0.61 456	0.32 377	0.15 336	0.11 301	0.25 641	0.26 689	0.18 482	0.43 748

RAFT_R40	0.40 440	0.19 309	0.44 426	0.43 536	0.25 414	0.23 75	0.26 242	0.67 408	0.67 440	0.98 677	0.78 461	0.72 536	0.43 453	0.76 586	0.35 429	0.16 397	0.11 301	0.20 527	0.16 435	0.18 482	0.14 372

GES	0.44 480	0.23 472	0.57 573	0.40 426	0.30 577	0.59 532	0.36 484	0.96 585	0.68 447	0.74 523	0.83 494	0.47 376	0.48 487	0.67 523	0.43 517	0.22 609	0.16 570	0.17 388	0.16 435	0.18 482	0.23 622

222	1.18 758	0.22 450	0.44 426	0.37 298	0.22 278	0.79 637	0.37 502	1.31 736	0.89 600	0.92 649	1.08 631	0.72 536	0.71 645	0.66 512	13.89 846	0.20 558	0.15 534	0.17 388	0.16 435	0.18 482	0.19 545

test_xeample	1.01 731	0.21 409	0.42 399	0.35 231	0.21 243	0.71 603	0.39 546	1.23 712	0.86 570	0.81 565	1.04 613	0.69 518	0.61 573	0.69 540	10.93 843	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.17 496	0.18 482	0.17 487

RAFT + AFF	0.53 592	0.29 603	0.75 667	0.51 668	0.32 620	0.63 562	0.60 694	1.00 600	0.91 611	0.78 544	0.87 523	0.83 596	0.58 556	0.80 611	0.47 562	0.17 456	0.20 652	0.23 608	0.22 629	0.18 482	0.18 510

FENet	0.42 461	0.22 450	0.38 330	0.39 378	0.24 379	0.55 493	0.32 400	0.79 509	0.70 457	0.71 499	0.72 423	0.63 479	0.57 546	0.62 467	0.44 535	0.19 528	0.13 458	0.19 492	0.17 496	0.18 482	0.19 545

ac_64	0.52 584	0.22 450	0.50 518	0.45 582	0.28 525	0.80 643	0.45 610	1.02 614	0.61 403	0.91 641	0.83 494	1.07 681	0.68 624	0.74 575	0.70 647	0.21 578	0.18 617	0.20 527	0.19 561	0.18 482	0.15 408

ACVNet	0.46 503	0.23 472	0.36 298	0.39 378	0.28 525	0.58 520	0.40 559	0.87 545	0.80 532	0.64 443	0.96 566	0.79 578	0.60 567	0.63 481	0.67 639	0.17 456	0.15 534	0.16 333	0.15 396	0.18 482	0.15 408

GANet-RSSM	0.47 519	0.21 409	0.37 316	0.38 342	0.25 414	0.58 520	0.36 484	1.07 635	0.78 521	0.68 477	1.01 593	0.86 606	0.67 617	0.62 467	0.44 535	0.21 578	0.15 534	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.17 487

AANet_RVC	0.57 626	0.32 623	0.54 553	0.45 582	0.27 499	0.57 514	0.48 630	1.00 600	1.28 742	0.86 605	1.33 704	0.87 612	0.58 556	1.07 702	0.75 660	0.18 493	0.12 379	0.15 285	0.13 305	0.18 482	0.18 510

iResNetv2_ROB	0.52 584	0.27 577	0.69 636	0.38 342	0.25 414	0.62 550	0.35 461	1.17 686	1.01 661	0.99 681	1.06 624	0.88 617	0.67 617	0.66 512	0.39 485	0.19 528	0.13 458	0.15 285	0.11 191	0.18 482	0.16 460

DN-CSS_ROB	0.43 472	0.26 559	0.62 594	0.40 426	0.29 557	0.44 426	0.27 267	0.77 499	0.75 492	0.72 512	1.09 634	0.48 383	0.43 453	0.69 540	0.37 467	0.15 336	0.12 379	0.21 571	0.19 561	0.18 482	0.16 460

MWDA-net	0.50 567	0.23 472	0.58 577	0.41 465	0.30 577	0.78 632	0.48 630	0.83 525	0.86 570	0.98 677	0.85 510	0.72 536	0.81 683	0.75 581	0.42 507	0.19 528	0.13 458	0.18 444	0.18 527	0.19 521	0.21 591

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 170	0.16 152	0.30 160	0.35 231	0.18 117	0.36 337	0.17 9	0.37 129	0.37 253	0.29 208	0.23 88	0.23 107	0.24 192	0.29 46	0.22 135	0.16 397	0.15 534	0.21 571	0.17 496	0.19 521	0.15 408

SMOE	0.36 376	0.20 362	0.35 281	0.36 268	0.17 79	0.63 562	0.41 575	0.65 386	0.55 385	0.54 388	0.72 423	0.49 391	0.38 415	0.40 208	0.30 355	0.19 528	0.12 379	0.28 682	0.15 396	0.19 521	0.14 372

Selective-IGEV-i16pc	0.56 618	0.20 362	1.13 728	0.40 426	0.31 602	2.00 786	0.66 712	0.68 418	1.11 702	0.51 369	0.81 482	0.68 512	0.36 397	0.67 523	0.40 493	0.31 702	0.17 592	0.17 388	0.18 527	0.19 521	0.20 571

DStereoRT	0.74 679	0.19 309	0.50 518	0.51 668	0.33 632	1.10 714	0.34 434	0.82 520	0.76 501	0.78 544	1.05 617	0.51 403	0.73 652	0.76 586	0.48 566	0.16 397	0.13 458	3.96 851	1.37 833	0.19 521	0.14 372

rvit_stereo_0081	0.32 305	0.24 514	0.47 470	0.43 536	0.26 462	0.30 221	0.37 502	0.42 195	0.55 385	0.36 265	0.40 267	0.39 302	0.35 368	0.43 250	0.33 392	0.22 609	0.16 570	0.19 492	0.16 435	0.19 521	0.13 319

rvit_stereo_0082	0.32 305	0.24 514	0.47 470	0.43 536	0.26 462	0.30 221	0.37 502	0.42 195	0.55 385	0.36 265	0.40 267	0.39 302	0.35 368	0.43 250	0.33 392	0.22 609	0.16 570	0.19 492	0.16 435	0.19 521	0.13 319

rvit_stereo_ft	0.33 325	0.25 540	0.47 470	0.52 685	0.32 620	0.33 287	0.47 622	0.49 257	0.50 359	0.34 248	0.41 271	0.41 329	0.32 328	0.48 313	0.34 409	0.22 609	0.14 500	0.19 492	0.18 527	0.19 521	0.14 372

test_sample2	0.42 461	0.22 450	0.43 414	0.33 136	0.21 243	0.58 520	0.39 546	0.95 581	0.67 440	0.63 431	0.77 449	0.69 518	0.57 546	0.61 456	0.38 477	0.19 528	0.14 500	0.18 444	0.16 435	0.19 521	0.18 510

MyStereo8	0.40 440	0.20 362	0.54 553	0.41 465	0.29 557	0.53 479	0.29 310	0.65 386	0.49 352	0.71 499	0.98 582	0.58 441	0.43 453	0.50 329	0.51 582	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.14 359	0.19 521	0.19 545

riskmin	0.38 410	0.20 362	0.39 353	0.32 100	0.23 335	0.53 479	0.30 333	0.63 367	0.80 532	0.49 360	0.56 361	0.73 549	0.58 556	0.55 374	0.36 448	0.17 456	0.11 301	0.19 492	0.13 305	0.19 521	0.20 571

AAGNet	1.43 772	0.20 362	0.48 491	0.44 557	0.25 414	0.29 196	0.31 365	0.65 386	0.68 447	0.97 671	0.86 514	0.67 511	0.62 582	0.64 496	20.63 854	0.16 397	0.11 301	0.19 492	0.15 396	0.19 521	0.12 265

SST-Stereo	0.40 440	0.19 309	0.45 439	0.42 513	0.25 414	0.25 113	0.21 99	0.66 398	0.47 339	1.08 717	0.79 472	0.72 536	0.43 453	0.77 596	0.35 429	0.16 397	0.11 301	0.20 527	0.16 435	0.19 521	0.15 408

DeepStereo_RVC	0.36 376	0.21 409	0.47 470	0.40 426	0.24 379	0.26 129	0.22 126	0.60 344	0.38 265	0.69 485	0.67 408	0.57 432	0.51 507	0.56 387	0.39 485	0.16 397	0.12 379	0.18 444	0.15 396	0.19 521	0.18 510

ICVP	0.46 503	0.25 540	0.38 330	0.48 620	0.28 525	0.58 520	0.43 596	1.00 600	0.70 457	0.67 470	0.95 562	0.75 559	0.55 536	0.53 357	0.54 598	0.23 627	0.17 592	0.19 492	0.17 496	0.19 521	0.20 571
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 731	0.22 450	0.43 414	0.36 268	0.21 243	0.82 657	0.36 484	1.32 737	0.88 584	0.71 499	0.94 551	0.97 646	0.63 588	0.64 496	10.58 840	0.20 558	0.16 570	0.18 444	0.17 496	0.19 521	0.19 545

UPFNet	0.53 592	0.24 514	0.51 533	0.45 582	0.38 675	0.84 663	0.49 637	0.99 595	0.75 492	0.87 613	0.88 531	0.86 606	0.64 600	0.80 611	0.71 652	0.20 558	0.20 652	0.20 527	0.20 588	0.19 521	0.15 408

HGLStereo	0.56 618	0.28 591	0.57 573	0.50 649	0.37 664	0.80 643	0.45 610	1.02 614	0.78 521	0.86 605	1.14 655	0.89 621	0.82 688	0.76 586	0.73 655	0.21 578	0.20 652	0.19 492	0.18 527	0.19 521	0.21 591

DMCA	0.45 491	0.26 559	0.50 518	0.38 342	0.28 525	0.51 465	0.34 434	0.93 568	0.68 447	0.75 525	0.83 494	0.79 578	0.53 518	0.51 338	0.54 598	0.21 578	0.16 570	0.21 571	0.16 435	0.19 521	0.21 591

HITNet	0.41 453	0.26 559	0.45 439	0.33 136	0.17 79	0.63 562	0.30 333	0.93 568	0.64 426	0.71 499	0.82 488	0.64 485	0.52 511	0.59 440	0.43 517	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.19 521	0.12 265
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
LE_ROB	4.42 823	0.24 514	2.75 799	0.42 513	0.23 335	1.57 763	0.90 766	1.71 788	17.88 858	16.56 860	4.88 824	5.17 821	18.85 859	1.63 767	14.62 849	0.17 456	0.14 500	0.16 333	0.16 435	0.19 521	0.17 487

base	0.98 728	0.34 637	8.70 821	0.50 649	0.37 664	0.80 643	0.43 596	0.96 585	1.03 670	1.01 691	1.12 641	0.64 485	0.63 588	0.83 625	0.55 603	0.42 761	0.28 721	0.28 682	0.30 712	0.20 542	0.26 645

VeloStereo	0.21 94	0.14 35	0.29 140	0.30 34	0.23 335	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 140	0.21 53	0.28 186	0.20 104	0.31 84	0.23 182	0.20 558	0.19 637	0.18 444	0.16 435	0.20 542	0.21 591

flow	0.21 94	0.14 35	0.29 140	0.30 34	0.23 335	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 140	0.21 53	0.28 186	0.20 104	0.30 70	0.23 182	0.20 558	0.19 637	0.18 444	0.16 435	0.20 542	0.21 591

z-ln-s-r	0.66 655	0.36 649	1.30 751	0.39 378	0.26 462	0.57 514	0.63 703	0.80 513	1.03 670	0.80 552	1.43 723	0.91 628	0.76 663	1.08 705	1.87 781	0.16 397	0.12 379	0.17 388	0.14 359	0.20 542	0.16 460

DFGA-Net	0.45 491	0.29 603	0.80 681	0.42 513	0.32 620	0.53 479	0.35 461	0.78 505	0.89 600	0.66 465	0.75 439	0.48 383	0.39 429	0.74 575	0.60 617	0.15 336	0.13 458	0.19 492	0.18 527	0.20 542	0.17 487

coex_refinement	0.53 592	0.21 409	0.39 353	0.44 557	0.30 577	0.76 626	0.39 546	1.09 643	0.90 603	0.85 597	1.12 641	1.00 656	0.56 543	0.63 481	0.81 671	0.21 578	0.13 458	0.16 333	0.16 435	0.20 542	0.21 591

rvit_stereo_0083	0.34 337	0.24 514	0.50 518	0.44 557	0.27 499	0.34 308	0.35 461	0.45 230	0.62 407	0.37 272	0.47 302	0.42 342	0.35 368	0.40 208	0.36 448	0.22 609	0.20 652	0.20 527	0.17 496	0.20 542	0.14 372

rvit_stereo_0081_aga	0.31 297	0.28 591	0.44 426	0.42 513	0.29 557	0.34 308	0.31 365	0.44 222	0.40 287	0.39 298	0.44 286	0.40 316	0.32 328	0.42 235	0.29 345	0.23 627	0.17 592	0.19 492	0.16 435	0.20 542	0.15 408

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 461	0.20 362	0.74 659	0.38 342	0.43 706	0.39 379	0.26 242	0.94 574	0.49 352	0.53 382	0.77 449	0.93 637	0.45 469	0.63 481	0.24 204	0.16 397	0.10 138	0.17 388	0.18 527	0.20 542	0.20 571

mmm	0.44 480	0.27 577	0.46 456	0.38 342	0.24 379	0.61 542	0.35 461	0.94 574	0.53 373	0.72 512	1.05 617	0.63 479	0.50 502	0.57 399	0.45 544	0.18 493	0.15 534	0.23 608	0.20 588	0.20 542	0.18 510

1111x	0.55 607	0.22 450	0.46 456	0.38 342	0.20 202	0.66 582	0.43 596	1.23 712	0.99 650	0.71 499	0.99 587	0.95 641	0.69 628	0.90 658	1.08 731	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.19 561	0.20 542	0.18 510

iinet-f	0.67 660	0.26 559	2.15 789	0.39 378	0.31 602	1.19 731	0.56 681	0.84 529	0.84 556	0.80 552	1.17 670	1.05 674	0.84 695	0.71 553	1.21 743	0.20 558	0.18 617	0.17 388	0.15 396	0.20 542	0.20 571

ssnet_v2	0.58 633	0.28 591	0.56 567	0.43 536	0.29 557	0.95 682	0.59 691	1.13 660	0.99 650	0.93 653	0.80 475	0.99 652	0.64 600	0.82 617	0.94 708	0.25 650	0.22 670	0.23 608	0.24 664	0.20 542	0.19 545

DAS	0.51 576	0.25 540	0.60 586	0.48 620	0.31 602	0.58 520	0.41 575	0.83 525	0.97 641	0.89 628	1.12 641	0.70 523	0.75 660	0.82 617	0.43 517	0.17 456	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.20 542	0.18 510

SepStereo	0.51 576	0.25 540	0.60 586	0.48 620	0.31 602	0.58 520	0.41 575	0.83 525	0.97 641	0.89 628	1.12 641	0.70 523	0.75 660	0.93 675	0.43 517	0.17 456	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.20 542	0.18 510

Patchmatch Stereo++	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.31 365	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.56 387	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

ROB_FTStereo_v2	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.31 365	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.57 432	0.38 415	0.57 399	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

ROB_FTStereo	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.25 113	0.21 99	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.57 399	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

HUI-Stereo	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.60 344	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.50 329	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

iGMRVC	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.30 333	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

iRAFT	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

RAFT-IKP	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.28 298	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.57 432	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

MMNet	0.55 607	0.25 540	0.61 588	0.43 536	0.34 641	1.07 706	0.39 546	0.87 545	0.91 611	0.91 641	0.93 550	0.86 606	0.76 663	0.81 614	0.76 661	0.15 336	0.14 500	0.18 444	0.19 561	0.20 542	0.16 460

UNet	0.54 604	0.26 559	0.66 621	0.44 557	0.40 686	0.99 692	0.41 575	0.98 593	0.75 492	0.83 586	0.89 535	1.04 669	0.72 649	0.73 567	0.62 624	0.19 528	0.14 500	0.20 527	0.17 496	0.20 542	0.17 487

PSMNet-RSSM	0.48 532	0.22 450	0.38 330	0.42 513	0.25 414	0.50 460	0.37 502	1.10 646	0.77 510	0.70 492	1.06 624	0.84 599	0.64 600	0.62 467	0.47 562	0.23 627	0.15 534	0.23 608	0.25 674	0.20 542	0.19 545

StereoDRNet-Refined	0.58 633	0.32 623	0.54 553	0.46 604	0.30 577	0.96 685	0.40 559	1.00 600	0.94 631	1.12 724	1.08 631	0.96 644	0.67 617	0.90 658	0.89 702	0.17 456	0.13 458	0.22 587	0.21 611	0.20 542	0.19 545
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWSP-net	0.52 584	0.23 472	0.54 553	0.45 582	0.30 577	0.70 597	0.81 751	1.02 614	0.92 616	0.75 525	0.78 461	0.91 628	0.73 652	0.62 467	0.52 589	0.19 528	0.15 534	0.19 492	0.18 527	0.21 569	0.22 614

SE	0.32 305	0.26 559	0.34 262	0.34 177	0.21 243	0.50 460	0.33 415	0.58 324	0.52 369	0.51 369	0.54 347	0.32 227	0.35 368	0.31 84	0.25 238	0.17 456	0.13 458	0.19 492	0.16 435	0.21 569	0.18 510

Selective-IGEV-i16pb	1.07 743	0.24 514	9.45 826	0.41 465	0.32 620	1.76 777	0.59 691	1.00 600	1.54 767	0.66 465	1.20 677	0.98 650	0.57 546	0.78 602	0.62 624	0.27 671	0.17 592	0.18 444	0.20 588	0.21 569	0.23 622

S2M2_L	0.26 218	0.22 450	0.33 237	0.31 68	0.25 414	0.24 91	0.13 1	0.35 109	0.41 292	0.25 140	0.36 245	0.30 209	0.25 206	0.30 70	0.26 271	0.22 609	0.19 637	0.17 388	0.19 561	0.21 569	0.18 510
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 519	0.34 637	0.77 677	0.54 705	0.31 602	0.49 458	0.47 622	0.63 367	0.79 530	0.65 452	0.59 370	0.64 485	0.50 502	0.65 503	0.39 485	0.29 691	0.27 717	0.29 693	0.28 704	0.21 569	0.20 571

ACV-stereo	0.62 648	0.34 637	1.00 711	0.43 536	0.31 602	1.20 732	0.40 559	0.75 487	0.83 550	0.64 443	0.77 449	2.10 775	1.03 736	0.81 614	0.64 631	0.21 578	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.21 569	0.21 591

test_sample4	0.47 519	0.26 559	0.50 518	0.35 231	0.22 278	0.69 592	0.38 524	1.15 673	0.81 540	0.78 544	0.82 488	0.62 475	0.53 518	0.63 481	0.44 535	0.21 578	0.15 534	0.21 571	0.19 561	0.21 569	0.19 545

test_sample3	0.46 503	0.25 540	0.50 518	0.35 231	0.23 335	0.69 592	0.37 502	1.15 673	0.81 540	0.75 525	0.79 472	0.66 504	0.49 492	0.63 481	0.46 555	0.21 578	0.15 534	0.20 527	0.19 561	0.21 569	0.19 545

CAS++	0.32 305	0.24 514	0.36 298	0.37 298	0.26 462	0.28 178	0.23 169	0.87 545	0.50 359	0.47 354	0.45 290	0.26 164	0.21 130	0.49 320	0.24 204	0.23 627	0.19 637	0.22 587	0.17 496	0.21 569	0.16 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 651	0.30 613	0.73 654	0.45 582	0.34 641	1.17 728	0.49 637	0.86 536	0.98 645	1.02 695	1.36 707	1.29 719	0.85 696	0.76 586	0.81 671	0.21 578	0.23 680	0.23 608	0.23 648	0.21 569	0.20 571

ToySt	0.49 551	0.27 577	0.75 667	0.40 426	0.27 499	0.64 570	0.49 637	0.84 529	0.77 510	0.60 410	0.83 494	0.88 617	0.66 614	0.70 547	0.56 606	0.16 397	0.17 592	0.21 571	0.20 588	0.21 569	0.19 545

AASNet	0.53 592	0.25 540	0.52 539	0.49 635	0.32 620	0.74 614	0.40 559	1.50 768	0.86 570	0.86 605	0.92 547	0.64 485	0.59 563	0.59 440	0.79 666	0.23 627	0.19 637	0.20 527	0.16 435	0.21 569	0.19 545

ADLNet2	0.55 607	0.25 540	0.65 615	0.47 612	0.30 577	0.83 660	0.50 642	1.05 627	0.95 637	0.80 552	0.98 582	0.99 652	0.69 628	0.77 596	0.73 655	0.20 558	0.16 570	0.17 388	0.18 527	0.21 569	0.21 591

LCNet	0.41 453	0.20 362	0.32 213	0.44 557	0.24 379	0.47 450	0.29 310	0.67 408	0.53 373	0.72 512	1.03 607	0.66 504	0.60 567	0.58 422	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.19 492	0.19 561	0.21 569	0.36 720

CRE-IMP	0.36 376	0.23 472	0.49 504	0.42 513	0.24 379	0.41 405	0.21 99	0.57 315	0.41 292	0.65 452	0.72 423	0.53 413	0.37 408	0.61 456	0.38 477	0.17 456	0.11 301	0.19 492	0.15 396	0.21 569	0.18 510

GEStereo_RVC	0.55 607	0.29 603	0.63 604	0.49 635	0.31 602	0.70 597	0.54 670	1.22 707	0.92 616	0.82 574	0.85 510	0.85 601	0.63 588	0.90 658	0.65 633	0.24 640	0.16 570	0.19 492	0.16 435	0.21 569	0.22 614

RALAANet	0.38 410	0.23 472	0.48 491	0.42 513	0.29 557	0.35 320	0.25 211	0.86 536	0.64 426	0.67 470	0.65 394	0.60 462	0.29 286	0.60 446	0.34 409	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.21 569	0.13 319

sCroCo_RVC	0.35 357	0.28 591	0.69 636	0.51 668	0.39 681	0.41 405	0.31 365	0.49 257	0.45 326	0.31 222	0.48 305	0.38 292	0.32 328	0.46 288	0.32 377	0.21 578	0.22 670	0.19 492	0.19 561	0.21 569	0.20 571

ADLNet	0.55 607	0.27 577	0.51 533	0.44 557	0.35 648	0.78 632	0.46 614	1.08 639	0.86 570	0.99 681	0.98 582	0.92 634	0.63 588	0.69 540	0.81 671	0.22 609	0.16 570	0.22 587	0.22 629	0.21 569	0.21 591

HCRNet	0.44 480	0.34 637	0.41 378	0.53 698	0.26 462	0.53 479	0.29 310	0.83 525	0.63 418	0.71 499	0.81 482	0.77 573	0.50 502	0.66 512	0.36 448	0.24 640	0.16 570	0.24 627	0.20 588	0.21 569	0.18 510

psm_up	0.55 607	0.26 559	0.47 470	0.49 635	0.32 620	0.65 580	0.56 681	1.04 622	0.82 545	0.82 574	0.88 531	1.01 660	0.94 722	0.74 575	0.61 621	0.21 578	0.25 700	0.26 660	0.23 648	0.21 569	0.20 571

DSFCA	0.55 607	0.25 540	0.62 594	0.40 426	0.36 656	0.74 614	0.52 661	1.04 622	0.82 545	1.06 710	0.84 500	0.89 621	0.63 588	0.99 685	0.58 610	0.25 650	0.21 662	0.21 571	0.21 611	0.21 569	0.19 545

CFNet	0.51 576	0.29 603	0.46 456	0.41 465	0.27 499	0.70 597	0.32 400	1.13 660	1.00 657	0.72 512	1.07 628	0.85 601	0.60 567	0.76 586	0.52 589	0.19 528	0.14 500	0.23 608	0.23 648	0.21 569	0.16 460

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 592	0.32 623	0.64 609	0.44 557	0.30 577	0.66 582	0.44 607	1.04 622	0.88 584	0.91 641	0.91 542	0.99 652	0.60 567	0.68 534	0.60 617	0.21 578	0.17 592	0.22 587	0.22 629	0.21 569	0.21 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 633	0.28 591	0.47 470	0.49 635	0.32 620	0.77 627	0.50 642	0.99 595	0.92 616	1.04 704	1.14 655	1.21 709	0.69 628	0.88 649	0.69 644	0.20 558	0.20 652	0.22 587	0.22 629	0.21 569	0.18 510

rvit_0105_6	0.38 410	0.28 591	0.64 609	0.50 649	0.30 577	0.39 379	0.38 524	0.51 273	0.67 440	0.40 308	0.45 290	0.50 397	0.41 444	0.54 365	0.36 448	0.27 671	0.26 708	0.24 627	0.21 611	0.22 594	0.16 460

rvit_0105_5	0.42 461	0.31 618	0.73 654	0.50 649	0.29 557	0.44 426	0.42 587	0.61 352	0.74 487	0.51 369	0.51 323	0.60 462	0.47 482	0.57 399	0.38 477	0.27 671	0.25 700	0.25 641	0.23 648	0.22 594	0.18 510

ITSA-stereo	0.53 592	0.28 591	0.52 539	0.40 426	0.23 335	0.56 508	0.34 434	1.24 719	1.24 728	0.80 552	0.81 482	0.72 536	0.58 556	0.82 617	0.65 633	0.21 578	0.17 592	0.23 608	0.21 611	0.22 594	0.26 645

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 532	0.21 409	1.26 746	0.39 378	0.51 741	0.28 178	0.30 333	1.25 723	0.44 317	0.68 477	1.11 637	0.86 606	0.33 348	0.67 523	0.27 294	0.15 336	0.11 301	0.17 388	0.20 588	0.22 594	0.24 631

rvit_stereo_0080	0.31 297	0.25 540	0.40 367	0.39 378	0.28 525	0.27 152	0.46 614	0.49 257	0.44 317	0.35 260	0.42 276	0.40 316	0.28 266	0.41 221	0.33 392	0.22 609	0.17 592	0.17 388	0.16 435	0.22 594	0.15 408

test_sample5	0.47 519	0.26 559	0.49 504	0.36 268	0.22 278	0.64 570	0.39 546	1.13 660	0.81 540	0.77 540	0.94 551	0.64 485	0.54 530	0.65 503	0.43 517	0.21 578	0.16 570	0.22 587	0.20 588	0.22 594	0.20 571

DualNet	0.48 532	0.26 559	0.49 504	0.36 268	0.22 278	0.64 570	0.39 546	1.13 660	0.81 540	0.80 552	1.03 607	0.64 485	0.54 530	0.65 503	0.43 517	0.21 578	0.16 570	0.22 587	0.20 588	0.22 594	0.20 571

mmx	0.53 592	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	1.16 681	1.03 670	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	1.01 689	0.88 692	0.20 558	0.15 534	0.25 641	0.21 611	0.22 594	0.20 571

whm_eth	0.31 297	0.25 540	0.40 367	0.39 378	0.28 525	0.27 152	0.46 614	0.49 257	0.44 317	0.35 260	0.42 276	0.40 316	0.28 266	0.41 221	0.33 392	0.22 609	0.17 592	0.17 388	0.16 435	0.22 594	0.15 408

xxx	0.53 592	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	1.16 681	1.03 670	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	1.01 689	0.88 692	0.20 558	0.15 534	0.25 641	0.21 611	0.22 594	0.20 571

CASS	0.45 491	0.27 577	0.42 399	0.48 620	0.22 278	0.61 542	0.34 434	0.97 590	0.62 407	0.71 499	0.85 510	0.61 468	0.55 536	0.57 399	0.41 499	0.29 691	0.16 570	0.22 587	0.18 527	0.22 594	0.28 664
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 650	0.28 591	0.99 710	0.40 426	0.30 577	1.03 699	0.56 681	1.10 646	0.99 650	0.97 671	1.22 679	1.06 676	0.69 628	1.07 702	0.95 711	0.19 528	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.22 594	0.21 591

NINENet	0.50 567	0.29 603	0.51 533	0.45 582	0.32 620	0.70 597	0.34 434	1.10 646	0.88 584	0.80 552	0.94 551	0.65 499	0.49 492	0.73 567	0.51 582	0.22 609	0.20 652	0.25 641	0.18 527	0.22 594	0.21 591

dd	0.43 472	0.38 666	0.55 561	0.44 557	0.25 414	0.47 450	0.38 524	0.70 444	1.05 681	0.59 405	0.65 394	0.42 342	0.39 429	0.66 512	0.50 572	0.24 640	0.15 534	0.21 571	0.15 396	0.22 594	0.18 510

PSMNet-ADL	0.48 532	0.27 577	0.40 367	0.48 620	0.30 577	0.68 590	0.37 502	0.90 558	0.80 532	0.61 418	0.80 475	0.92 634	0.62 582	0.72 559	0.63 628	0.23 627	0.18 617	0.18 444	0.20 588	0.22 594	0.20 571

TestStereo	0.38 410	0.31 618	0.40 367	0.45 582	0.20 202	0.40 385	0.37 502	0.66 398	0.65 431	0.53 382	0.78 461	0.47 376	0.40 435	0.55 374	0.37 467	0.18 493	0.13 458	0.20 527	0.15 396	0.22 594	0.13 319

ADCRef	0.80 693	0.43 690	1.32 754	0.50 649	0.45 718	1.07 706	0.51 658	1.07 635	0.98 645	1.17 729	1.42 720	0.87 612	0.91 710	0.85 638	3.19 808	0.18 493	0.16 570	0.23 608	0.23 648	0.22 594	0.21 591

AHVO							0.58 686	0.86 536	0.69 454	0.71 499	1.15 661	0.80 587	0.61 573	1.21 726	1.28 749	0.21 578	0.23 680	0.23 608	0.22 629	0.23 611

DSFM							0.58 686	0.86 536	0.69 454	0.71 499	1.15 661	0.80 587	0.61 573	1.21 726	1.28 749	0.21 578	0.23 680	0.23 608	0.22 629	0.23 611

rvit_0105_4	0.41 453	0.29 603	0.71 645	0.50 649	0.29 557	0.41 405	0.41 575	0.55 302	0.73 477	0.45 339	0.48 305	0.55 422	0.44 464	0.57 399	0.36 448	0.28 684	0.26 708	0.25 641	0.22 629	0.23 611	0.18 510

rvit_105_1	0.54 604	0.40 679	0.76 672	0.58 726	0.37 664	0.59 532	0.68 720	0.70 444	0.94 631	0.82 574	0.69 415	0.73 549	0.58 556	0.78 602	0.54 598	0.32 714	0.29 729	0.31 704	0.34 734	0.23 611	0.20 571

test_sample6	0.49 551	0.26 559	0.50 518	0.37 298	0.22 278	0.63 562	0.40 559	1.12 658	0.83 550	0.80 552	1.03 607	0.66 504	0.55 536	0.67 523	0.46 555	0.22 609	0.16 570	0.22 587	0.22 629	0.23 611	0.21 591

AACVNet	0.50 567	0.23 472	0.49 504	0.46 604	0.29 557	0.52 471	0.38 524	0.90 558	0.55 385	0.81 565	1.03 607	1.00 656	0.70 641	0.83 625	0.54 598	0.21 578	0.18 617	0.24 627	0.18 527	0.23 611	0.20 571

LMCR-Stereo	0.53 592	0.30 613	0.53 547	0.58 726	0.30 577	0.83 660	0.36 484	1.19 692	0.76 501	0.88 624	1.04 613	0.56 426	0.62 582	0.82 617	0.67 639	0.19 528	0.15 534	0.19 492	0.14 359	0.23 611	0.17 487

Anonymous3	0.46 503	0.34 637	0.86 690	0.50 649	0.37 664	0.81 649	0.50 642	0.72 462	0.65 431	0.51 369	0.65 394	0.45 366	0.45 469	0.64 496	0.38 477	0.24 640	0.24 692	0.22 587	0.21 611	0.23 611	0.23 622

Syn2CoEx	0.71 672	0.51 720	0.95 703	0.64 745	0.45 718	0.91 673	0.53 666	1.48 763	1.13 708	0.93 653	1.35 706	1.02 665	0.99 731	0.92 669	0.80 668	0.30 698	0.27 717	0.28 682	0.24 664	0.23 611	0.24 631

GwcNet	0.69 666	0.36 649	1.10 724	0.51 668	0.42 699	1.08 710	0.50 642	1.21 699	1.16 713	1.00 686	1.37 710	1.06 676	0.79 678	0.92 669	0.94 708	0.25 650	0.24 692	0.24 627	0.22 629	0.23 611	0.26 645

CFNet-ft	0.48 532	0.23 472	0.36 298	0.40 426	0.26 462	0.64 570	0.37 502	0.87 545	0.85 565	0.64 443	1.00 590	1.01 660	0.64 600	0.61 456	0.53 593	0.23 627	0.15 534	0.24 627	0.21 611	0.23 611	0.18 510

MSMDNet	0.48 532	0.24 514	0.52 539	0.39 378	0.27 499	0.63 562	0.30 333	0.96 585	0.96 638	0.86 605	1.07 628	0.79 578	0.44 464	0.57 399	0.43 517	0.17 456	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.23 611	0.19 545

CFNet_RVC	0.48 532	0.23 472	0.36 298	0.40 426	0.26 462	0.64 570	0.37 502	0.87 545	0.85 565	0.64 443	1.00 590	1.01 660	0.64 600	0.61 456	0.53 593	0.23 627	0.15 534	0.24 627	0.21 611	0.23 611	0.18 510

AdaStereo	0.50 567	0.32 623	0.47 470	0.48 620	0.25 414	0.67 587	0.32 400	1.17 686	0.88 584	0.75 525	0.99 587	0.75 559	0.49 492	0.67 523	0.46 555	0.27 671	0.12 379	0.28 682	0.18 527	0.23 611	0.18 510
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.
NaN_ROB	0.69 666	0.44 695	0.69 636	0.51 668	0.33 632	0.97 687	1.06 783	1.22 707	1.19 719	1.24 744	0.96 566	1.08 683	0.78 676	1.20 722	0.67 639	0.24 640	0.30 734	0.23 608	0.24 664	0.23 611	0.25 639

YMNet	0.66 655	0.38 666	0.90 698	0.52 685	0.46 726	1.08 710	0.49 637	1.00 600	0.77 510	1.18 731	1.29 697	1.12 695	0.74 656	0.85 638	0.86 681	0.27 671	0.31 745	0.25 641	0.25 674	0.24 626	0.23 622

YMNet_1	0.66 655	0.38 666	0.90 698	0.52 685	0.46 726	1.08 710	0.49 637	1.00 600	0.77 510	1.18 731	1.29 697	1.12 695	0.74 656	0.85 638	0.86 681	0.27 671	0.31 745	0.25 641	0.25 674	0.24 626	0.23 622

PCWNet_CMD	0.48 532	0.24 514	0.52 539	0.39 378	0.27 499	0.63 562	0.30 333	0.95 581	0.96 638	0.86 605	1.07 628	0.79 578	0.44 464	0.57 399	0.43 517	0.17 456	0.12 379	0.21 571	0.16 435	0.24 626	0.19 545

CFNet_pseudo	0.46 503	0.24 514	0.52 539	0.37 298	0.27 499	0.58 520	0.30 333	0.86 536	0.88 584	0.82 574	1.03 607	0.75 559	0.47 482	0.58 422	0.44 535	0.17 456	0.12 379	0.24 627	0.16 435	0.24 626	0.19 545

GMStereo	0.39 427	0.37 656	0.54 553	0.40 426	0.26 462	0.42 412	0.36 484	0.59 331	1.04 677	0.55 392	0.51 323	0.37 283	0.35 368	0.54 365	0.41 499	0.19 528	0.13 458	0.16 333	0.17 496	0.24 626	0.18 510
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 607	0.37 656	0.76 672	0.44 557	0.31 602	0.60 539	0.44 607	0.96 585	0.86 570	0.99 681	0.90 539	0.96 644	0.58 556	0.71 553	0.61 621	0.25 650	0.23 680	0.26 660	0.32 729	0.24 626	0.23 622

BEATNet_4x	0.46 503	0.32 623	0.56 567	0.37 298	0.19 152	0.63 562	0.35 461	1.01 610	0.72 470	0.77 540	0.83 494	0.70 523	0.59 563	0.68 534	0.53 593	0.16 397	0.12 379	0.16 333	0.14 359	0.24 626	0.16 460

ccs_rob	0.46 503	0.24 514	0.52 539	0.37 298	0.27 499	0.58 520	0.31 365	0.86 536	0.88 584	0.82 574	1.02 602	0.75 559	0.47 482	0.58 422	0.44 535	0.17 456	0.12 379	0.24 627	0.16 435	0.24 626	0.19 545

DISCO	0.70 668	0.26 559	0.68 630	0.44 557	0.31 602	1.14 721	0.51 658	1.23 712	1.23 726	0.81 565	1.05 617	1.50 751	0.85 696	1.82 777	1.03 725	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.16 435	0.24 626	0.23 622

Cross2Single Stereo	0.26 218	0.25 540	0.23 9	0.40 426	0.15 36	0.18 29	0.25 211	0.28 34	0.38 265	0.75 525	0.25 123	0.24 127	0.20 104	0.50 329	0.25 238	0.25 650	0.08 2	0.16 333	0.13 305	0.25 635	0.10 91

SCION-MonSter(vits)	0.46 503	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.88 550	1.07 694	0.20 42	1.06 624	0.73 549	0.56 543	0.76 586	1.14 739	0.19 528	0.15 534	0.33 717	0.34 734	0.25 635	0.24 631

zh-mn7	1.08 746	0.65 755	4.00 809	0.52 685	0.38 675	1.16 727	0.62 701	1.15 673	1.77 780	1.74 777	2.31 772	1.17 707	0.91 710	2.10 788	1.77 775	0.24 640	0.21 662	0.22 587	0.22 629	0.25 635	0.28 664

DDVS	0.52 584	0.30 613	0.56 567	0.41 465	0.31 602	0.71 603	0.34 434	0.91 563	0.67 440	0.85 597	0.89 535	1.12 695	0.46 476	0.86 644	0.60 617	0.22 609	0.16 570	0.22 587	0.18 527	0.25 635	0.26 645

DCVSM-stereo	0.49 551	0.27 577	0.53 547	0.39 378	0.29 557	0.51 465	0.26 242	0.75 487	0.75 492	1.11 723	0.75 439	1.05 674	0.72 649	0.60 446	0.47 562	0.20 558	0.19 637	0.24 627	0.20 588	0.25 635	0.30 682

UCFNet_RVC	0.49 551	0.26 559	0.35 281	0.39 378	0.26 462	0.64 570	0.36 484	1.15 673	0.84 556	0.67 470	0.88 531	0.88 617	0.59 563	0.58 422	0.45 544	0.24 640	0.17 592	0.27 674	0.27 696	0.25 635	0.23 622

DRN-Test	0.66 655	0.32 623	0.66 621	0.50 649	0.39 681	1.15 723	0.61 699	1.49 765	1.01 661	1.12 724	1.08 631	1.06 676	0.69 628	0.77 596	0.94 708	0.23 627	0.17 592	0.26 660	0.25 674	0.25 635	0.21 591

MDST_ROB	0.91 719	0.27 577	0.85 685	0.63 744	0.41 693	2.53 794	0.71 736	1.60 779	1.13 708	2.83 810	1.73 749	0.97 646	0.69 628	1.61 764	0.73 655	0.25 650	0.22 670	0.32 711	0.28 704	0.25 635	0.24 631

SGM_RVC	0.97 726	0.28 591	0.41 378	0.39 378	0.22 278	1.55 759	0.73 740	1.51 771	1.25 736	2.25 797	1.92 760	2.58 788	1.56 778	2.02 786	1.19 742	0.27 671	0.27 717	0.27 674	0.25 674	0.25 635	0.25 639
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2	0.39 427	0.52 728	0.56 567	0.65 752	0.31 602	0.31 246	0.28 298	0.68 418	0.47 339	0.56 395	0.55 357	0.34 248	0.37 408	0.72 559	0.35 429	0.27 671	0.09 35	0.24 627	0.13 305	0.26 644	0.17 487

w-ln-seven-2	0.76 683	0.43 690	2.32 792	0.52 685	0.38 675	0.90 672	0.65 709	1.11 652	1.12 707	1.19 733	1.28 693	1.09 687	0.99 731	1.07 702	0.87 687	0.20 558	0.19 637	0.23 608	0.22 629	0.26 644	0.22 614

StereoVision	0.42 461	0.28 591	0.45 439	0.49 635	0.28 525	0.38 366	0.38 524	0.72 462	0.62 407	0.44 334	1.14 655	0.54 417	0.39 429	0.56 387	0.34 409	0.21 578	0.24 692	0.25 641	0.24 664	0.26 644	0.16 460

CFNet_ucs	0.50 567	0.24 514	0.55 561	0.38 342	0.31 602	0.58 520	0.33 415	0.98 593	0.93 624	0.88 624	1.19 676	0.80 587	0.49 492	0.63 481	0.43 517	0.21 578	0.15 534	0.26 660	0.18 527	0.26 644	0.22 614

Wz-Net-LNSev	0.71 672	0.51 720	1.36 762	0.50 649	0.41 693	1.15 723	0.69 725	1.21 699	1.07 694	1.02 695	1.12 641	1.08 683	0.87 703	0.89 656	0.89 702	0.24 640	0.22 670	0.21 571	0.19 561	0.26 644	0.26 645

DMCA-RVC	0.51 576	0.30 613	0.59 579	0.50 649	0.32 620	0.54 486	0.38 524	0.86 536	0.68 447	0.94 656	0.86 514	0.91 628	0.68 624	0.70 547	0.59 615	0.23 627	0.18 617	0.31 704	0.23 648	0.26 644	0.19 545

FADNet-RVC-Resample	0.56 618	0.33 632	1.16 731	0.49 635	0.34 641	0.71 603	0.43 596	1.01 610	0.93 624	0.82 574	0.87 523	0.74 556	0.67 617	0.73 567	0.45 544	0.18 493	0.18 617	0.26 660	0.27 696	0.26 644	0.27 657

PA-Net	0.67 660	0.43 690	0.83 683	0.50 649	0.53 746	0.94 679	0.68 720	1.10 646	1.14 711	0.80 552	0.88 531	0.87 612	0.77 671	1.02 694	0.88 692	0.24 640	0.41 783	0.29 693	0.44 772	0.26 644	0.34 709
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 626	0.33 632	0.49 504	0.51 668	0.30 577	0.66 582	0.73 740	1.03 619	1.01 661	0.82 574	1.10 636	0.84 599	0.70 641	0.86 644	0.58 610	0.28 684	0.17 592	0.25 641	0.22 629	0.26 644	0.19 545

DeepPruner_ROB	0.53 592	0.34 637	0.59 579	0.41 465	0.30 577	0.50 460	0.43 596	1.19 692	0.70 457	0.85 597	1.05 617	0.86 606	0.55 536	0.84 631	0.51 582	0.29 691	0.23 680	0.22 587	0.22 629	0.26 644	0.25 639

PSMNet_ROB	0.64 651	0.37 656	0.65 615	0.56 718	0.42 699	0.97 687	0.83 754	1.21 699	0.92 616	0.79 549	1.02 602	1.08 683	0.63 588	0.82 617	0.91 706	0.29 691	0.20 652	0.31 704	0.31 721	0.26 644	0.23 622

CBMV	0.64 651	0.35 644	0.41 378	0.42 513	0.25 414	1.01 694	0.77 745	1.13 660	1.09 700	1.17 729	1.22 679	1.04 669	0.75 660	0.88 649	0.63 628	0.28 684	0.30 734	0.34 720	0.30 712	0.26 644	0.26 645
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 730	0.50 716	1.70 777	0.53 698	0.36 656	1.75 775	0.71 736	1.22 707	2.28 797	0.96 666	2.54 782	1.42 742	0.95 725	2.19 793	1.54 763	0.22 609	0.19 637	0.21 571	0.20 588	0.27 656	0.25 639

test_sample7	0.52 584	0.29 603	0.50 518	0.36 268	0.27 499	0.62 550	0.41 575	1.06 631	0.88 584	0.92 649	0.86 514	0.85 601	0.69 628	0.68 534	0.50 572	0.26 661	0.20 652	0.27 674	0.26 689	0.27 656	0.24 631

aanetorigin	0.83 704	0.56 738	1.87 783	0.49 635	0.38 675	0.56 508	0.66 712	0.70 444	1.00 657	2.42 802	2.02 766	1.31 722	1.18 751	0.93 675	1.13 738	0.20 558	0.18 617	0.20 527	0.19 561	0.27 656	0.30 682

StereoDRNet	0.64 651	0.33 632	0.68 630	0.51 668	0.43 706	1.03 699	0.53 666	1.47 762	0.99 650	1.10 721	0.87 523	1.07 681	0.71 645	0.82 617	0.88 692	0.23 627	0.19 637	0.25 641	0.23 648	0.27 656	0.19 545

FACV-RUCA	0.43 472	0.28 591	0.47 470	0.45 582	0.33 632	0.58 520	0.34 434	0.82 520	0.73 477	0.57 400	0.84 500	0.47 376	0.50 502	0.54 365	0.39 485	0.22 609	0.15 534	0.35 722	0.16 435	0.28 660	0.21 591

Wz-Net-MNSev	0.76 683	0.40 679	1.34 756	0.50 649	0.40 686	1.44 753	0.83 754	1.15 673	1.16 713	1.25 748	1.20 677	1.13 701	0.81 683	1.16 716	1.00 723	0.22 609	0.19 637	0.24 627	0.23 648	0.28 660	0.26 645

FAT-Stereo	0.73 678	0.33 632	0.75 667	0.49 635	0.37 664	0.71 603	0.59 691	1.36 748	1.30 745	1.03 703	1.40 716	1.59 760	1.15 747	0.87 646	0.86 681	0.28 684	0.28 721	0.28 682	0.23 648	0.28 660	0.38 731

ADCP+	1.06 741	0.35 644	1.51 770	0.49 635	0.51 741	1.45 754	0.55 675	1.25 723	1.03 670	1.16 728	1.15 661	1.10 691	1.07 741	1.56 761	6.75 831	0.19 528	0.16 570	0.23 608	0.21 611	0.28 660	0.21 591

dad	0.58 633	0.50 716	0.64 609	0.43 536	0.30 577	0.59 532	0.36 484	0.78 505	1.25 736	1.01 691	1.17 670	1.15 705	0.53 518	0.68 534	0.50 572	0.35 735	0.23 680	0.37 732	0.21 611	0.29 664	0.20 571

SACVNet	0.58 633	0.34 637	0.55 561	0.55 714	0.36 656	0.63 562	0.48 630	1.13 660	0.77 510	1.02 695	1.06 624	1.02 665	0.74 656	0.90 658	0.51 582	0.27 671	0.21 662	0.25 641	0.24 664	0.29 664	0.36 720

pcwnet_v2	0.58 633	0.28 591	0.84 684	0.45 582	0.35 648	0.61 542	0.35 461	1.27 727	1.21 723	0.99 681	1.27 691	0.72 536	0.58 556	0.67 523	0.48 566	0.27 671	0.21 662	0.24 627	0.23 648	0.29 664	0.29 671

APVNet	0.71 672	0.37 656	0.89 697	0.56 718	0.45 718	1.18 730	0.68 720	1.41 756	0.85 565	0.81 565	1.15 661	1.04 669	0.81 683	1.10 709	1.17 740	0.26 661	0.28 721	0.32 711	0.31 721	0.29 664	0.30 682

hitnet-ft	0.55 607	0.27 577	0.39 353	0.41 465	0.28 525	0.78 632	0.40 559	0.92 566	0.90 603	0.82 574	1.01 593	1.13 701	0.70 641	0.78 602	0.67 639	0.28 684	0.20 652	0.28 682	0.22 629	0.29 664	0.26 645

Nwc_Net	0.78 689	0.38 666	0.73 654	0.60 736	0.55 753	1.05 704	0.55 675	1.67 785	1.05 681	0.88 624	1.86 758	1.40 741	1.09 742	1.10 709	0.87 687	0.30 698	0.25 700	0.36 727	0.38 751	0.29 664	0.29 671

ADCL	1.04 736	0.38 666	1.35 758	0.50 649	0.39 681	1.61 766	0.89 763	1.29 731	1.39 753	1.29 750	1.50 733	1.24 712	1.24 756	1.37 752	4.87 823	0.21 578	0.19 637	0.25 641	0.25 674	0.29 664	0.27 657

SGM-ForestM	4.04 820	0.32 623	0.46 456	0.43 536	0.27 499	7.50 827	1.45 815	3.84 826	4.24 829	8.19 846	6.76 836	19.00 859	9.08 835	10.74 848	6.62 830	0.31 702	0.33 757	0.32 711	0.32 729	0.29 664	0.29 671

PWC_ROB	0.87 709	0.52 728	1.28 747	0.50 649	0.32 620	0.91 673	0.37 502	1.36 748	1.46 761	1.61 769	2.59 786	1.16 706	1.01 735	1.34 746	1.40 758	0.25 650	0.18 617	0.28 682	0.20 588	0.29 664	0.28 664

SCION-MonSter	0.67 660	0.40 679	0.95 703	0.54 705	0.44 713	1.30 742	0.42 587	0.91 563	1.06 687	0.79 549	1.13 649	0.74 556	0.67 617	0.76 586	1.43 759	0.19 528	0.19 637	0.45 757	0.42 770	0.30 673	0.26 645

ISRNet	0.56 618	0.24 514	0.66 621	0.56 718	0.36 656	0.44 426	0.25 211	0.82 520	0.84 556	1.07 713	1.25 688	0.91 628	0.60 567	0.66 512	0.58 610	0.35 735	0.26 708	0.36 727	0.33 732	0.30 673	0.42 742

rvit_stereo_0075_2	0.47 519	0.37 656	0.70 640	0.53 698	0.46 726	0.43 417	0.36 484	0.81 518	0.67 440	0.55 392	0.74 437	0.59 456	0.43 453	0.63 481	0.43 517	0.32 714	0.23 680	0.35 722	0.25 674	0.30 673	0.25 639

AF-Net	0.81 696	0.39 674	0.68 630	0.64 745	0.54 748	0.91 673	0.51 658	1.61 781	1.31 746	0.96 666	2.02 766	1.46 745	1.26 761	1.11 711	0.99 719	0.32 714	0.24 692	0.39 742	0.27 696	0.30 673	0.25 639

RTSC	0.87 709	0.48 708	1.23 743	0.52 685	0.37 664	1.13 720	0.50 642	1.34 741	1.79 781	1.51 762	1.24 686	1.12 695	0.81 683	1.62 765	2.16 791	0.25 650	0.19 637	0.23 608	0.24 664	0.30 673	0.31 692

DeepPrunerF	0.89 714	0.52 728	3.43 805	0.68 763	0.81 785	0.72 612	0.72 738	1.22 707	1.99 788	0.93 653	1.01 593	0.87 612	0.86 699	1.08 705	0.95 711	0.34 730	0.28 721	0.43 751	0.39 756	0.30 673	0.32 696

SGM-Forest	0.62 648	0.32 623	0.39 353	0.43 536	0.30 577	1.02 696	0.55 675	1.09 643	1.05 681	1.06 710	1.18 672	1.10 691	0.67 617	0.88 649	0.62 624	0.31 702	0.33 757	0.33 717	0.30 712	0.30 673	0.28 664
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G3	0.42 461	0.66 758	0.56 567	0.86 786	0.28 525	0.32 271	0.31 365	0.75 487	0.40 287	0.58 402	0.57 363	0.40 316	0.27 247	0.77 596	0.32 377	0.27 671	0.11 301	0.32 711	0.18 527	0.31 680	0.15 408

w-ln-seven	0.96 724	0.48 708	2.41 795	0.54 705	0.50 737	1.41 749	0.70 730	1.67 785	1.81 782	1.49 759	1.50 733	1.26 714	0.87 703	1.15 714	1.80 779	0.23 627	0.21 662	0.25 641	0.25 674	0.31 680	0.26 645

FADNet_RVC	0.55 607	0.37 656	1.17 736	0.44 557	0.31 602	0.56 508	0.34 434	1.06 631	0.88 584	0.67 470	0.90 539	0.61 468	0.65 606	0.93 675	0.70 647	0.21 578	0.18 617	0.26 660	0.23 648	0.31 680	0.28 664

FADNet-RVC	0.60 643	0.53 733	1.14 730	0.46 604	0.39 681	0.61 542	0.39 546	1.12 658	0.87 580	0.70 492	0.84 500	1.04 669	0.55 536	0.94 682	0.69 644	0.26 661	0.25 700	0.28 682	0.28 704	0.31 680	0.31 692

GANet	0.70 668	0.37 656	0.55 561	0.51 668	0.34 641	0.94 679	0.96 771	1.08 639	0.94 631	1.04 704	1.98 764	1.13 701	0.88 707	1.12 712	0.66 636	0.25 650	0.26 708	0.27 674	0.22 629	0.31 680	0.22 614

CVANet_RVC	0.57 626	0.33 632	0.44 426	0.47 612	0.32 620	0.67 587	0.61 699	1.05 627	0.93 624	0.85 597	1.04 613	1.01 660	0.73 652	0.83 625	0.52 589	0.29 691	0.19 637	0.27 674	0.25 674	0.31 680	0.21 591

XPNet_ROB	0.70 668	0.35 644	0.68 630	0.52 685	0.40 686	0.79 637	0.85 760	1.16 681	0.94 631	1.33 753	1.15 661	1.38 738	0.83 693	1.03 696	0.90 704	0.32 714	0.25 700	0.26 660	0.24 664	0.31 680	0.28 664

GOStereo-base	0.45 491	0.69 763	0.61 588	0.82 782	0.30 577	0.33 287	0.31 365	0.73 473	0.54 377	0.69 485	0.66 401	0.41 329	0.38 415	0.84 631	0.34 409	0.34 730	0.12 379	0.29 693	0.17 496	0.32 687	0.17 487

MSAF-DinoV2	1.04 736	0.38 666	1.32 754	0.54 705	0.29 557	0.89 670	0.72 738	1.52 774	1.24 728	1.05 706	1.41 718	2.98 794	1.49 773	2.74 812	2.83 806	0.22 609	0.14 500	0.20 527	0.22 629	0.32 687	0.32 696

TCMNet	0.66 655	0.39 674	0.98 709	0.59 730	0.61 769	0.96 685	0.55 675	1.05 627	0.90 603	0.84 593	1.14 655	0.89 621	0.65 606	0.85 638	1.01 724	0.26 661	0.26 708	0.31 704	0.28 704	0.32 687	0.29 671

Wz-Net-SNSev	0.91 719	0.73 768	2.13 787	0.56 718	0.45 718	0.95 682	1.13 788	1.34 741	1.24 728	1.02 695	1.30 700	1.46 745	0.86 699	1.81 776	1.50 762	0.25 650	0.23 680	0.25 641	0.26 689	0.32 687	0.29 671

S-Stereo	0.74 679	0.35 644	0.96 706	0.56 718	0.45 718	0.82 657	0.60 694	1.24 719	1.60 775	0.96 666	1.41 718	1.12 695	0.94 722	0.80 611	1.04 728	0.26 661	0.31 745	0.28 682	0.25 674	0.32 687	0.47 762

edge stereo	0.76 683	0.38 666	0.74 659	0.52 685	0.43 706	0.80 643	0.53 666	1.28 730	1.06 687	1.28 749	1.38 715	1.81 765	1.11 744	1.08 705	0.85 680	0.33 723	0.32 751	0.41 749	0.28 704	0.32 687	0.36 720

NCCL2	0.72 676	0.41 684	0.65 615	0.64 745	0.44 713	0.98 691	1.20 793	1.11 652	1.00 657	0.98 677	0.96 566	1.49 750	0.87 703	0.90 658	0.79 666	0.31 702	0.26 708	0.39 742	0.39 756	0.32 687	0.32 696

MeshStereo	1.34 766	0.43 690	0.54 553	0.44 557	0.34 641	1.66 769	0.60 694	1.94 794	1.37 750	4.47 826	3.25 800	4.71 814	1.94 796	1.92 781	1.17 740	0.35 735	0.35 761	0.37 732	0.31 721	0.32 687	0.32 696
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
psmorigin	0.82 697	0.51 720	2.09 786	0.49 635	0.41 693	0.85 664	0.50 642	1.04 622	0.88 584	1.45 758	1.43 723	1.50 751	1.06 739	1.22 730	0.97 715	0.31 702	0.32 751	0.27 674	0.27 696	0.33 695	0.42 742

NCC-stereo	0.78 689	0.40 679	0.76 672	0.61 738	0.67 777	0.81 649	0.69 725	1.54 776	1.11 702	0.90 636	1.36 707	1.33 730	1.16 748	1.19 720	0.88 692	0.31 702	0.30 734	0.37 732	0.48 782	0.33 695	0.33 701

Abc-Net	0.78 689	0.40 679	0.76 672	0.61 738	0.67 777	0.81 649	0.69 725	1.54 776	1.11 702	0.90 636	1.36 707	1.33 730	1.16 748	1.19 720	0.88 692	0.31 702	0.30 734	0.37 732	0.48 782	0.33 695	0.33 701
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 633	0.44 695	0.62 594	0.42 513	0.33 632	0.66 582	0.58 686	1.02 614	0.86 570	0.77 540	1.28 693	0.72 536	0.64 600	0.82 617	0.59 615	0.31 702	0.26 708	0.40 745	0.27 696	0.33 695	0.26 645

CBMV_ROB	0.59 640	0.37 656	0.38 330	0.39 378	0.28 525	0.74 614	0.28 298	1.00 600	0.98 645	0.94 656	1.25 688	0.81 594	0.78 676	0.87 646	0.50 572	0.36 739	0.37 769	0.43 751	0.40 759	0.33 695	0.30 682

ETE_ROB	0.70 668	0.49 712	0.73 654	0.56 718	0.36 656	0.79 637	0.87 761	1.14 669	0.93 624	1.19 733	1.18 672	1.39 739	0.82 688	0.99 685	0.80 668	0.26 661	0.21 662	0.31 704	0.26 689	0.33 695	0.34 709

MultiAttention	3.58 816	0.24 514	0.62 594	0.54 705	0.34 641	22.90 848	2.72 835	1.60 779	1.13 708	0.80 552	1.81 754	1.14 704	0.43 453	35.29 867	0.61 621	0.17 456	0.12 379	0.23 608	0.23 648	0.34 701	0.29 671

RP	0.76 683	0.36 649	0.63 604	0.66 756	0.58 765	0.80 643	0.55 675	1.14 669	1.22 725	0.97 671	1.65 743	1.43 744	1.32 763	1.01 689	0.84 676	0.33 723	0.30 734	0.36 727	0.30 712	0.34 701	0.34 709

FBW_ROB	0.88 711	0.50 716	0.85 685	0.55 714	0.40 686	1.17 728	0.78 747	1.50 768	1.37 750	1.33 753	1.27 691	1.48 749	1.00 734	2.57 806	0.98 718	0.25 650	0.32 751	0.45 757	0.30 712	0.34 701	0.28 664

SANet	1.07 743	0.41 684	1.06 719	0.48 620	0.30 577	1.41 749	0.94 769	1.42 757	3.36 821	1.58 766	2.43 779	2.33 783	1.70 785	1.34 746	1.07 730	0.28 684	0.24 692	0.26 660	0.23 648	0.34 701	0.30 682

PWCDC_ROB	0.89 714	0.49 712	0.80 681	0.74 771	0.40 686	1.03 699	0.39 546	1.33 739	2.35 804	1.02 695	3.77 809	0.81 594	0.92 715	1.20 722	0.90 704	0.34 730	0.22 670	0.24 627	0.20 588	0.34 701	0.29 671

PatchMatch Cens Cmp	2.71 805	0.42 686	0.59 579	0.50 649	0.35 648	2.54 795	1.13 788	2.56 810	4.99 833	4.58 828	9.98 843	16.08 849	3.75 824	2.63 808	2.00 786	0.38 745	0.37 769	0.37 732	0.35 740	0.35 706	0.35 714

AANet	1.13 750	1.01 798	2.99 801	0.44 557	0.37 664	0.91 673	0.54 670	1.27 727	2.31 801	2.35 800	2.37 778	2.22 778	1.53 774	1.18 719	1.43 759	0.32 714	0.23 680	0.28 682	0.25 674	0.35 706	0.33 701

zh-sn7	1.09 747	0.75 770	3.23 803	0.57 724	0.42 699	1.11 715	0.89 763	1.19 692	1.27 740	1.41 757	1.98 764	1.25 713	1.47 772	1.99 785	2.62 803	0.26 661	0.26 708	0.26 660	0.27 696	0.35 706	0.30 682

FINET	0.67 660	0.42 686	1.00 711	0.46 604	0.43 706	0.83 660	0.89 763	1.08 639	1.50 763	0.87 613	1.14 655	0.71 527	0.68 624	0.92 669	0.70 647	0.36 739	0.30 734	0.26 660	0.24 664	0.35 706	0.33 701

DANet	0.71 672	0.45 702	0.91 700	0.59 730	0.40 686	0.81 649	0.40 559	0.97 590	0.84 556	1.20 739	1.22 679	1.33 730	0.88 707	1.16 716	1.24 744	0.27 671	0.23 680	0.31 704	0.25 674	0.35 706	0.32 696
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 704	0.49 712	0.77 677	0.60 736	0.41 693	1.14 721	1.06 783	1.19 692	1.46 761	1.32 751	1.43 723	1.37 737	1.19 753	1.27 737	0.86 681	0.39 751	0.31 745	0.36 727	0.37 746	0.35 706	0.34 709

LALA_ROB	0.74 679	0.43 690	0.69 636	0.54 705	0.40 686	1.01 694	0.95 770	1.21 699	1.07 694	1.22 741	1.12 641	1.56 757	0.79 678	1.04 698	0.86 681	0.33 723	0.22 670	0.35 722	0.30 712	0.35 706	0.31 692

PM Cens cmp D40	2.27 803	0.42 686	0.61 588	0.50 649	0.35 648	1.90 782	0.87 761	2.50 809	4.48 832	4.57 827	9.82 842	8.65 834	3.79 825	2.70 810	2.09 789	0.37 742	0.37 769	0.37 732	0.35 740	0.36 713	0.35 714

PM Graph cmp D40	2.03 797	0.44 695	0.92 702	0.52 685	0.36 656	1.83 780	1.05 782	2.02 799	3.88 827	4.46 824	10.69 845	5.00 820	2.94 814	2.59 807	1.71 770	0.38 745	0.35 761	0.37 732	0.34 734	0.36 713	0.35 714

PatchMatch Graph Cmp	2.13 801	0.44 695	0.87 692	0.51 668	0.35 648	1.75 775	1.00 778	2.02 799	4.28 831	4.74 833	10.89 846	6.21 828	2.98 815	2.37 799	1.94 782	0.38 745	0.35 761	0.37 732	0.34 734	0.36 713	0.35 714

PatchMatch		0.44 695		0.52 685		1.73 774		2.10 801		4.63 829		6.05 825		2.64 809		0.37 742		0.37 732		0.36 713

DualNet (step1)	0.57 626	0.36 649	0.72 650	0.38 342	0.30 577	0.71 603	0.43 596	1.06 631	0.88 584	0.92 649	0.86 514	0.85 601	0.69 628	0.68 534	0.50 572	0.41 757	0.20 652	0.40 745	0.41 764	0.36 713	0.33 701

test_sample9	1.05 740	0.36 649	0.72 650	0.38 342	0.30 577	0.71 603	0.43 596	1.06 631	0.88 584	0.92 649	0.86 514	0.85 601	0.69 628	1.20 722	1.36 754	0.41 757	8.41 854	0.40 745	0.41 764	0.36 713	0.33 701

test_sample8	1.25 763	0.36 649	0.72 650	0.38 342	0.30 577	0.71 603	0.43 596	1.13 660	0.75 492	1.50 761	0.95 562	3.29 805	1.59 780	1.20 722	1.36 754	0.41 757	8.41 854	0.40 745	0.41 764	0.36 713	0.33 701

GMStereo_Zeroshot	0.49 551	0.44 695	0.74 659	0.49 635	0.27 499	0.56 508	0.29 310	0.73 473	0.76 501	0.86 605	0.94 551	0.91 628	0.36 397	0.74 575	0.43 517	0.26 661	0.14 500	0.26 660	0.15 396	0.36 713	0.18 510

UDGNet	0.48 532	0.77 774	0.50 518	0.48 620	0.31 602	0.41 405	0.34 434	0.70 444	0.92 616	0.65 452	0.60 373	0.58 441	0.43 453	0.63 481	0.41 499	0.32 714	0.15 534	0.66 788	0.19 561	0.36 713	0.21 591

RGC	0.79 692	0.59 742	0.71 645	0.65 752	0.65 775	0.92 678	0.58 686	1.29 731	1.05 681	1.07 713	1.45 729	1.47 748	1.03 736	1.21 726	0.88 692	0.32 714	0.30 734	0.48 768	0.40 759	0.37 722	0.37 725

ADCMid	1.14 751	0.52 728	2.23 791	0.53 698	0.43 706	1.07 706	0.75 742	1.23 712	1.05 681	2.15 791	1.44 726	1.50 751	1.43 770	1.56 761	5.01 824	0.26 661	0.24 692	0.29 693	0.31 721	0.37 722	0.33 701

ADCPNet	1.03 735	0.48 708	2.70 798	0.54 705	0.42 699	1.40 747	0.75 742	1.13 660	1.07 694	1.22 741	1.42 720	1.68 762	1.09 742	1.36 751	3.45 815	0.30 698	0.28 721	0.29 693	0.32 729	0.37 722	0.35 714

NOSS_ROB	0.57 626	0.39 674	0.39 353	0.44 557	0.30 577	0.73 613	0.54 670	1.03 619	1.08 698	0.67 470	0.87 523	0.76 567	0.57 546	0.77 596	0.47 562	0.38 745	0.38 773	0.44 756	0.42 770	0.37 722	0.34 709

HBP-ISP	0.59 640	0.45 702	0.43 414	0.45 582	0.33 632	0.70 597	0.28 298	1.11 652	1.00 657	0.83 586	1.18 672	0.65 499	0.68 624	0.88 649	0.52 589	0.35 735	0.38 773	0.47 762	0.41 764	0.38 726	0.31 692

stereogan	0.80 693	0.31 618	0.71 645	0.59 730	0.50 737	1.72 773	0.48 630	1.35 745	1.37 750	1.00 686	1.46 731	1.56 757	0.95 725	1.29 738	0.84 676	0.28 684	0.29 729	0.29 693	0.25 674	0.38 726	0.38 731

AnyNet_C32	1.16 757	0.62 750	2.40 794	0.57 724	0.55 753	1.41 749	1.34 806	1.18 690	1.24 728	1.49 759	1.42 720	1.39 739	1.20 755	1.55 759	4.82 822	0.29 691	0.28 721	0.29 693	0.34 734	0.38 726	0.42 742

WZ-Net	1.19 759	0.59 742	4.07 810	0.62 742	0.51 741	1.34 744	1.31 804	1.32 737	1.74 779	1.53 765	1.65 743	1.74 764	1.28 762	2.25 795	2.01 787	0.27 671	0.21 662	0.23 608	0.25 674	0.40 729	0.39 734

SHD	0.93 722	0.50 716	1.18 737	0.59 730	0.46 726	0.97 687	0.48 630	1.70 787	2.15 790	1.58 766	1.37 710	1.42 742	1.19 753	1.31 742	1.60 765	0.31 702	0.26 708	0.32 711	0.33 732	0.40 729	0.42 742

RTS	1.98 793	0.96 793	11.36 834	0.65 752	0.57 759	2.77 804	1.40 809	1.39 752	2.26 793	1.89 782	2.56 783	1.32 727	1.25 757	5.20 830	4.05 818	0.31 702	0.22 670	0.29 693	0.29 710	0.40 729	0.37 725

RTSA	1.98 793	0.96 793	11.36 834	0.65 752	0.57 759	2.77 804	1.40 809	1.39 752	2.26 793	1.89 782	2.56 783	1.32 727	1.25 757	5.20 830	4.05 818	0.31 702	0.22 670	0.29 693	0.29 710	0.40 729	0.37 725

RYNet	0.72 676	0.35 644	0.64 609	0.53 698	0.67 777	1.31 743	0.67 715	1.20 697	1.18 717	1.05 706	0.87 523	1.27 716	0.93 720	0.93 675	1.27 748	0.22 609	0.16 570	0.26 660	0.23 648	0.40 729	0.39 734

NVstereo2D	0.60 643	0.30 613	0.75 667	0.48 620	0.43 706	0.89 670	0.48 630	1.05 627	1.15 712	0.66 465	0.86 514	0.88 617	0.70 641	0.99 685	0.65 633	0.32 714	0.15 534	0.28 682	0.20 588	0.40 729	0.36 720

Wz-Net-TNSev	1.14 751	1.06 801	4.32 812	0.49 635	0.42 699	1.51 757	1.11 787	1.48 763	1.40 755	1.22 741	1.26 690	1.58 759	1.43 770	1.76 774	1.70 769	0.32 714	0.31 745	0.26 660	0.30 712	0.41 735	0.41 741

EDNetEfficient	1.46 773	0.80 778	6.12 817	0.47 612	0.39 681	0.69 592	0.83 754	0.90 558	2.77 815	3.50 820	1.96 763	1.66 761	2.03 799	1.26 734	4.18 820	0.21 578	0.18 617	0.21 571	0.20 588	0.41 735	0.39 734

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 734	0.57 740	1.51 770	0.67 759	0.50 737	2.57 796	1.66 818	1.20 697	1.43 756	1.38 755	1.57 740	1.33 730	0.92 715	1.64 768	0.88 692	0.37 742	0.39 778	0.46 761	0.60 795	0.41 735	0.40 737

WCMA_ROB	1.14 751	0.36 649	0.76 672	0.49 635	0.44 713	1.23 736	0.67 715	1.11 652	1.23 726	2.84 811	3.95 815	3.28 804	1.83 793	1.25 733	0.99 719	0.44 767	0.34 759	0.34 720	0.37 746	0.41 735	0.40 737

WQFJA1++	0.23 141	0.15 95	0.27 102	0.30 34	0.21 243	0.31 246	0.18 19	0.36 117	0.17 15	0.25 140	0.30 190	0.29 194	0.28 266	0.40 208	0.22 135	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.42 739	0.11 196

SDNR	0.86 708	0.37 656	1.47 768	0.40 426	0.38 675	3.38 815	0.33 415	0.90 558	0.98 645	0.99 681	2.09 769	0.59 456	0.71 645	1.29 738	0.70 647	0.51 784	0.56 803	0.36 727	0.26 689	0.43 740	0.46 757

GASNet	0.67 660	0.72 767	0.96 706	0.70 766	0.48 733	0.62 550	0.47 622	1.08 639	1.03 670	0.94 656	0.82 488	0.93 637	0.83 693	1.33 744	0.80 668	0.31 702	0.22 670	0.29 693	0.28 704	0.44 741	0.24 631

MFN_U_SF_RVC	1.09 747	0.59 742	1.97 785	0.67 759	0.44 713	1.93 784	0.60 694	1.85 793	1.36 748	1.61 769	1.54 738	1.95 773	1.37 766	1.64 768	1.73 771	0.40 756	0.37 769	0.45 757	0.48 782	0.44 741	0.44 749

ADCS	1.51 777	0.61 747	3.42 804	0.59 730	0.51 741	1.27 740	1.08 786	1.59 778	1.81 782	1.91 785	1.66 745	1.51 754	1.42 769	1.94 783	8.60 833	0.33 723	0.32 751	0.33 717	0.36 743	0.44 741	0.42 742

AnyNet_C01	1.56 778	1.05 799	7.45 819	0.64 745	0.54 748	1.99 785	1.38 808	1.43 759	1.36 748	1.63 772	1.92 760	1.84 767	1.33 765	2.40 800	4.03 817	0.33 723	0.32 751	0.32 711	0.34 734	0.44 741	0.45 753

coex-ft	6.43 831	1.51 814	87.33 876	0.49 635	0.38 675	1.34 744	1.21 795	1.16 681	8.09 839	12.12 850	2.79 793	2.77 793	3.31 819	1.16 716	3.15 807	0.24 640	0.23 680	0.27 674	0.24 664	0.45 745	0.37 725

G-Net	0.95 723	0.46 706	1.04 716	0.64 745	0.48 733	2.12 790	0.64 707	1.01 610	0.87 580	1.75 778	2.82 796	1.30 721	1.64 784	1.06 699	0.96 714	0.36 739	0.29 729	0.35 722	0.25 674	0.45 745	0.42 742

PDISCO_ROB	0.91 719	0.48 708	1.06 719	0.99 793	0.97 797	1.67 771	0.63 703	1.64 783	1.59 772	1.06 710	1.18 672	1.31 722	0.79 678	1.55 759	0.97 715	0.49 781	0.22 670	0.45 757	0.40 759	0.45 745	0.37 725

FSD	0.48 532	0.47 707	0.53 547	0.54 705	0.46 726	0.48 453	0.52 661	0.53 295	0.48 348	0.48 357	0.48 305	0.49 391	0.48 487	0.51 338	0.49 569	0.45 769	0.42 785	0.47 762	0.46 773	0.46 748	0.45 753

FADNet	0.61 647	0.51 720	1.10 724	0.45 582	0.44 713	0.65 580	0.41 575	1.19 692	1.05 681	0.70 492	0.84 500	0.98 650	0.66 614	0.82 617	0.50 572	0.29 691	0.30 734	0.27 674	0.30 712	0.46 748	0.35 714

DPSNet	0.99 729	0.42 686	1.88 784	0.53 698	0.41 693	1.59 765	1.26 799	2.21 805	1.43 756	1.10 721	1.11 637	1.46 745	1.95 797	1.34 746	1.26 746	0.34 730	0.25 700	0.25 641	0.21 611	0.46 748	0.37 725

Light-Stereo-hy	0.90 717	0.52 728	1.34 756	0.55 714	0.59 766	1.57 763	0.82 753	1.17 686	0.92 616	1.19 733	0.94 551	2.18 777	0.76 663	1.29 738	0.73 655	0.33 723	0.36 767	1.18 808	0.64 799	0.47 751	0.47 762

fsdfsdds	3.34 811	0.62 750	2.19 790	0.75 774	0.54 748	7.70 828	1.13 788	3.94 827	6.50 836	6.05 841	10.49 844	11.93 841	6.06 832	2.52 805	3.44 814	0.39 751	0.38 773	0.65 787	0.49 787	0.47 751	0.61 779

MSMD_ROB	1.21 760	0.49 712	0.62 594	0.59 730	0.50 737	1.62 768	0.67 715	1.23 712	1.24 728	2.45 803	3.77 809	3.09 798	2.98 815	1.32 743	0.81 671	0.45 769	0.41 783	0.49 773	0.51 790	0.47 751	0.44 749

TARStereo(FT)	1.14 751	0.53 733	1.55 772	0.79 778	0.47 731	1.56 760	1.67 819	1.49 765	1.24 728	1.24 744	2.23 770	3.21 800	1.25 757	1.53 756	1.63 766	0.47 777	0.28 721	0.50 775	0.36 743	0.48 754	0.29 671

2222	1.14 751	0.53 733	1.55 772	0.79 778	0.47 731	1.56 760	1.67 819	1.49 765	1.24 728	1.24 744	2.23 770	3.21 800	1.25 757	1.53 756	1.63 766	0.47 777	0.28 721	0.50 775	0.36 743	0.48 754	0.29 671

FC-DCNN v2	1.65 783	0.51 720	0.65 615	0.61 738	0.49 735	1.61 766	0.70 730	1.75 790	1.56 771	4.74 833	4.91 825	6.46 829	3.31 819	1.91 780	1.11 733	0.46 773	0.42 785	0.47 762	0.46 773	0.48 754	0.46 757

FC-DCNN	1.59 779	0.51 720	0.66 621	0.61 738	0.49 735	1.56 760	0.70 730	1.66 784	1.53 765	4.64 830	4.62 823	5.85 823	3.34 821	1.84 778	1.11 733	0.46 773	0.42 785	0.47 762	0.46 773	0.48 754	0.46 757

SAMSARA	1.07 743	0.65 755	1.19 738	1.06 801	0.90 790	1.76 777	1.76 824	1.46 761	1.44 759	1.51 762	1.16 668	2.00 774	1.14 746	1.48 755	1.31 752	0.39 751	0.44 792	0.35 722	0.38 751	0.49 758	0.49 769

MANE	4.13 821	0.51 720	0.64 609	0.66 756	0.56 756	6.89 826	0.99 776	7.55 835	12.04 843	6.68 844	8.57 840	10.69 839	9.45 836	7.59 843	6.39 829	0.49 781	0.43 790	0.48 768	0.98 820	0.49 758	0.48 766

FCDSN-DC	1.39 771	0.56 738	0.65 615	0.74 771	0.59 766	1.38 746	0.63 703	1.35 745	1.39 753	3.26 818	4.50 822	4.61 812	2.63 809	1.58 763	1.03 725	0.46 773	0.42 785	0.48 768	0.47 780	0.50 760	0.50 771
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 697	0.57 740	0.75 667	0.54 705	0.59 766	1.09 713	0.66 712	1.38 751	0.94 631	1.12 724	1.44 726	1.29 719	0.92 715	0.95 684	1.24 744	0.49 781	0.42 785	0.50 775	0.47 780	0.51 761	0.46 757

EDNetEfficientorigin	9.93 839	1.15 802	175.16 878	0.48 620	0.36 656	1.04 703	0.68 720	1.24 719	2.69 813	3.17 817	2.50 781	2.30 781	2.07 800	1.76 774	2.21 792	0.20 558	0.18 617	0.24 627	0.19 561	0.51 761	0.50 771

BEATNet-Init1	15.13 846	0.82 782	50.86 870	0.72 770	0.53 746	38.10 862	7.03 844	11.83 845	14.25 850	29.78 874	30.17 871	48.21 878	22.64 861	26.78 864	18.11 852	0.42 761	0.38 773	0.47 762	0.46 773	0.51 761	0.48 766

PVD	1.28 765	0.67 759	1.28 747	0.74 771	0.62 770	1.50 756	0.84 757	1.99 796	2.96 816	2.18 792	2.36 777	1.85 769	1.95 797	1.92 781	1.94 782	0.39 751	0.36 767	0.49 773	0.37 746	0.51 761	0.64 781

LSM	4.74 825	0.77 774	10.16 827	0.70 766	56.56 866	1.02 696	1.00 778	1.24 719	1.62 776	2.04 787	2.34 775	1.33 730	1.17 750	1.38 753	1.09 732	0.33 723	0.49 798	0.39 742	0.46 773	0.51 761	10.09 848

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 660	0.81 779	0.73 654	0.53 698	0.37 664	1.40 747	0.53 666	1.04 622	0.79 530	0.88 624	0.94 551	0.95 641	0.53 518	0.93 675	0.58 610	0.39 751	0.30 734	0.57 782	0.31 721	0.53 766	0.30 682

XQC	0.89 714	0.65 755	1.31 752	0.67 759	0.52 745	1.22 734	0.68 720	1.26 725	1.52 764	1.14 727	1.11 637	1.28 718	1.04 738	1.40 754	1.77 775	0.38 745	0.24 692	0.37 732	0.31 721	0.53 766	0.47 762

1111	1.92 791	0.60 746	2.43 796	0.71 769	0.57 759	2.60 797	3.13 836	2.12 803	1.97 786	2.27 798	2.74 792	3.21 800	3.13 818	5.16 829	5.06 825	0.38 745	0.35 761	0.47 762	0.38 751	0.54 768	0.53 775

ELAS_RVC	1.60 780	0.61 747	1.01 713	0.70 766	0.56 756	2.00 786	1.89 827	1.96 795	2.65 812	3.33 819	3.26 801	3.03 795	3.41 822	2.49 803	2.09 789	0.52 786	0.45 793	0.50 775	0.48 782	0.54 768	0.52 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 782	0.61 747	0.95 703	0.68 763	0.55 753	3.01 813	1.55 816	2.39 807	2.33 802	3.64 822	3.89 813	2.75 792	2.90 813	2.15 791	2.27 797	0.52 786	0.45 793	0.50 775	0.48 782	0.54 768	0.52 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TARSTereo(ZeroShot)	5.47 828	0.45 702	9.36 824	0.64 745	0.57 759	8.94 831	4.10 839	8.88 837	13.09 847	10.59 848	15.01 856	16.60 850	11.04 841	3.84 823	3.37 810	0.42 761	0.40 780	0.43 751	0.41 764	0.56 771	0.72 784

TestStereooo	5.47 828	0.45 702	9.36 824	0.64 745	0.57 759	8.94 831	4.10 839	8.88 837	13.09 847	10.59 848	15.01 856	16.60 850	11.04 841	3.84 823	3.37 810	0.42 761	0.40 780	0.43 751	0.41 764	0.56 771	0.72 784

Anonymous_2	0.82 697	0.44 695	0.63 604	0.40 426	0.43 706	0.80 643	0.52 661	0.72 462	0.77 510	0.71 499	0.60 373	0.87 612	0.76 663	0.75 581	0.58 610	0.52 786	0.54 801	0.54 780	4.82 853	0.56 771	0.40 737

PASM	0.90 717	0.64 753	1.69 775	0.69 765	0.69 780	0.78 632	0.84 757	1.03 619	1.26 739	1.19 733	1.15 661	1.31 722	0.98 730	1.24 732	1.03 725	0.52 786	0.56 803	0.59 785	0.66 802	0.56 771	0.54 776

sAnonymous2	0.40 440	0.39 674	0.85 685	0.48 620	0.37 664	0.40 385	0.46 614	0.57 315	0.52 369	0.38 285	0.46 295	0.35 266	0.42 447	0.43 250	0.30 355	0.19 528	0.14 500	0.18 444	0.17 496	0.57 775	0.44 749

CroCo_RVC	0.40 440	0.39 674	0.85 685	0.48 620	0.37 664	0.40 385	0.46 614	0.57 315	0.52 369	0.38 285	0.46 295	0.35 266	0.42 447	0.43 250	0.30 355	0.19 528	0.14 500	0.18 444	0.17 496	0.57 775	0.44 749

DGSMNet	0.76 683	0.55 737	1.29 750	0.58 726	0.62 770	0.94 679	0.70 730	1.26 725	1.11 702	0.83 586	1.24 686	1.00 656	0.71 645	1.03 696	0.81 671	0.34 730	0.29 729	0.41 749	0.40 759	0.57 775	0.55 777

STTRV1_RVC	0.82 697	0.59 742	1.16 731	0.67 759	0.81 785	1.11 715	0.63 703	1.30 734	1.11 702	0.98 677	1.33 704	1.08 683	0.95 725	1.26 734	0.87 687	0.55 793	0.25 700	0.43 751	0.39 756	0.58 778	0.40 737

PStereo	0.50 567	0.75 770	0.42 399	0.37 298	0.28 525	0.55 493	0.46 614	0.54 298	0.88 584	0.53 382	0.33 212	0.51 403	0.51 507	0.78 602	0.67 639	0.51 784	0.25 700	0.30 703	0.27 696	0.59 779	0.49 769

CC-Net-ROB	0.82 697	0.96 793	0.85 685	0.58 726	0.45 718	1.27 740	0.70 730	1.17 686	1.02 664	0.83 586	1.23 684	0.90 626	0.77 671	1.06 699	0.69 644	0.46 773	0.34 759	1.71 815	0.38 751	0.59 779	0.36 720

FADE		2.05 827		1.03 798	0.99 800							2.73 791				11.57 861	1.70 845	23.09 872	15.86 862	0.62 781

GANetREF_RVC	0.80 693	0.75 770	0.86 690	0.66 756	0.42 699	1.15 723	0.98 774	1.14 669	1.19 719	1.01 691	1.02 602	1.10 691	0.90 709	1.15 714	0.76 661	0.48 779	0.39 778	0.57 782	0.38 751	0.63 782	0.46 757
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
UHP(FT)	1.48 775	0.69 763	1.79 780	0.78 776	0.54 748	2.60 797	1.44 812	1.77 791	2.54 807	2.20 793	2.61 787	2.61 789	1.78 788	2.35 796	2.56 801	0.45 769	0.45 793	0.75 791	0.64 799	0.64 783	0.45 753

mmmmmm	1.48 775	0.69 763	1.79 780	0.78 776	0.54 748	2.60 797	1.44 812	1.77 791	2.54 807	2.20 793	2.61 787	2.61 789	1.78 788	2.35 796	2.56 801	0.45 769	0.45 793	0.75 791	0.64 799	0.64 783	0.45 753

zero-FE	0.25 197	0.15 95	0.30 160	0.35 231	0.29 557	0.19 35	0.20 63	0.35 109	0.31 176	0.26 156	0.27 154	0.29 194	0.29 286	0.33 123	0.24 204	0.17 456	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.64 783	0.12 265

PSMNet-RUCA	0.76 683	0.75 770	1.08 723	1.01 796	0.90 790	0.69 592	0.50 642	1.11 652	1.03 670	0.78 544	1.11 637	0.80 587	0.72 649	0.88 649	0.63 628	0.53 790	0.27 717	0.76 794	0.46 773	0.66 786	0.47 762

nnnnnnn	1.69 785	0.64 753	2.14 788	0.80 780	0.73 783	1.79 779	1.01 780	2.00 797	2.36 805	2.69 806	4.20 818	4.71 814	2.34 803	2.45 801	2.27 797	0.53 790	0.53 800	0.66 788	0.62 798	0.69 787	0.62 780

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 766	0.87 785	1.76 779	0.86 786	0.56 756	4.29 820	1.79 825	1.50 768	1.98 787	1.61 769	1.85 757	1.84 767	1.41 768	1.89 779	1.36 754	0.48 779	0.40 780	0.56 781	0.57 793	0.69 787	0.48 766

DDF-Stereo	0.26 218	0.15 95	0.30 160	0.36 268	0.29 557	0.19 35	0.20 63	0.32 68	0.31 176	0.26 156	0.26 143	0.29 194	0.29 286	0.38 187	0.24 204	0.17 456	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.70 789	0.12 265

NVStereoNet_ROB	1.24 762	0.90 788	1.13 728	0.86 786	0.88 789	1.11 715	0.99 776	1.42 757	1.53 765	1.59 768	2.48 780	2.24 780	1.53 774	1.96 784	1.30 751	0.76 801	0.70 808	0.78 796	1.00 822	0.71 790	0.88 796
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
relubot	0.88 711	0.92 789	1.03 714	1.07 802	0.94 794	0.86 667	0.96 771	0.80 513	0.84 556	0.95 664	0.91 542	0.80 587	0.93 720	0.88 649	0.95 711	0.84 803	0.80 821	0.80 799	0.76 807	0.80 791	0.77 788

relurobot	0.84 707	0.87 785	1.04 716	1.02 797	0.87 787	0.78 632	0.97 773	0.70 444	0.83 550	0.87 613	0.86 514	0.77 573	0.86 699	0.85 638	0.87 687	0.84 803	0.73 811	0.81 800	0.76 807	0.80 791	0.77 788

MADNet+	2.23 802	2.43 831	10.85 831	1.22 806	0.91 792	2.76 803	1.40 809	2.12 803	1.67 778	1.32 751	1.74 751	1.86 770	1.74 787	6.25 832	4.41 821	0.65 796	0.64 806	0.58 784	0.54 792	0.80 791	0.76 787

UHP(ZeroShot)	12.84 843	0.68 760	18.22 840	0.82 782	0.62 770	25.49 851	5.53 841	21.64 864	40.95 879	23.57 862	34.53 872	25.52 863	26.31 864	14.39 851	14.00 847	0.43 765	0.30 734	0.48 768	0.37 746	0.81 794	2.09 828

UHP	12.84 843	0.68 760	18.22 840	0.82 782	0.62 770	25.49 851	5.53 841	21.64 864	40.95 879	23.57 862	34.53 872	25.52 863	26.31 864	14.39 851	14.00 847	0.43 765	0.30 734	0.48 768	0.37 746	0.81 794	2.09 828

DStereoFS	1.87 789	0.85 784	1.03 714	0.75 774	0.62 770	2.04 788	0.65 709	1.74 789	1.55 768	1.52 764	1.90 759	2.36 784	12.92 847	3.85 825	1.74 772	0.44 767	0.31 745	0.82 801	0.46 773	0.84 796	1.10 808

MFMNet_re	1.14 751	0.97 796	1.19 738	0.99 793	0.95 795	1.25 738	1.22 796	1.39 752	1.55 768	1.69 776	1.67 747	1.21 709	1.53 774	1.12 712	0.99 719	0.87 807	0.75 816	0.79 797	0.75 806	0.90 797	0.94 798

GCST	0.83 704	1.22 804	0.74 659	1.58 811	1.01 804	1.06 705	0.23 169	0.78 505	0.78 521	0.97 671	0.65 394	0.78 576	0.35 368	0.92 669	0.34 409	0.96 808	0.65 807	1.20 809	0.81 812	0.91 798	0.70 783

anonymity	0.97 726	0.89 787	1.05 718	0.92 791	1.03 805	0.97 687	0.81 751	1.29 731	0.91 611	1.07 713	0.98 582	1.00 656	0.95 725	1.02 694	0.92 707	0.96 808	0.95 834	0.90 803	0.91 819	0.92 799	0.94 798

UDG	0.88 711	0.82 782	0.67 625	1.00 795	0.96 796	1.02 696	0.57 685	1.13 660	0.99 650	0.90 636	0.97 580	1.31 722	0.99 731	0.85 638	0.84 676	0.54 792	0.32 751	1.77 816	0.40 759	0.94 800	0.66 782

SGM+DAISY	1.35 768	0.94 792	1.25 745	0.96 792	1.00 801	1.52 758	1.02 781	1.34 741	1.21 723	2.64 805	2.65 790	2.44 785	1.56 778	1.64 768	1.26 746	0.97 810	0.95 834	0.90 803	0.90 816	0.94 800	0.96 801

Selective-IGEV-i16pa	78.59 877	120.99 880	16.46 838	1.04 799	0.66 776	181.07 880	2.17 830	153.90 887	139.75 886	56.45 884	153.05 884	107.32 886	157.92 886	200.46 887	96.57 882	94.09 886	1.23 838	2.69 836	0.31 721	0.96 802	84.68 878

SPS-STEREO	1.25 763	0.93 790	1.06 719	1.04 799	1.03 805	1.41 749	0.91 767	1.51 771	1.19 719	2.09 789	1.83 755	1.94 772	1.39 767	1.62 765	1.39 757	0.97 810	0.94 833	0.90 803	0.89 815	0.96 802	0.96 801
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 807	1.26 805	7.04 818	1.16 804	1.48 812	8.00 829	6.02 843	2.60 811	1.92 785	2.12 790	2.64 789	3.34 806	3.05 817	6.49 833	3.39 812	0.78 802	0.76 817	0.75 791	0.76 807	0.97 804	1.18 814

DStereoSA	1.73 786	0.63 752	1.57 774	0.80 780	0.79 784	1.26 739	1.30 800	1.34 741	1.43 756	1.24 744	7.52 838	0.92 634	7.68 834	1.65 772	2.29 799	0.41 757	0.29 729	0.63 786	0.60 795	1.04 805	1.18 814

WAO-7	1.90 790	1.20 803	1.35 758	1.27 807	1.06 808	2.84 806	1.56 817	3.23 818	3.06 819	2.23 796	3.33 805	3.17 799	2.28 802	3.12 814	2.21 792	1.02 812	0.91 829	1.06 807	1.03 825	1.04 805	0.97 804

Consistency-Raft	1.01 731	0.81 779	1.24 744	0.84 785	0.97 797	0.81 649	0.84 757	1.30 734	1.59 772	1.05 706	1.68 748	1.12 695	0.91 710	0.92 669	1.11 733	0.65 796	0.74 812	0.79 797	0.90 816	1.06 807	0.79 792

DDUNet	1.06 741	2.56 834	0.68 630	1.21 805	1.26 810	1.03 699	0.69 725	1.11 652	0.94 631	0.96 666	1.22 679	1.27 716	0.82 688	0.93 675	0.72 654	0.84 803	0.38 773	1.99 819	0.60 795	1.10 808	0.85 794

SQANet	0.82 697	0.74 769	0.67 625	1.13 803	0.98 799	1.11 715	0.47 622	1.07 635	0.83 550	0.91 641	1.05 617	1.03 667	0.74 656	1.01 689	0.64 631	0.61 795	0.24 692	1.03 806	0.35 740	1.18 809	0.58 778

otaku	1.04 736	0.93 790	0.88 693	1.33 809	1.05 807	1.66 769	0.70 730	1.40 755	1.18 717	1.08 717	1.32 703	1.33 730	0.91 710	1.23 731	0.76 661	0.72 799	0.46 797	1.24 810	0.50 788	1.40 810	0.75 786

DStereoO	0.96 724	0.70 766	0.72 650	0.62 742	0.45 718	0.74 614	0.92 768	1.09 643	1.29 744	1.19 733	1.23 684	0.99 652	1.71 786	1.29 738	0.99 719	2.01 831	0.35 761	0.77 795	0.30 712	1.42 811	0.38 731

Ntro	1.09 747	0.97 796	0.91 700	1.44 810	1.19 809	1.69 772	0.80 750	1.35 745	1.25 736	1.00 686	1.29 697	1.31 722	0.97 729	1.26 734	0.84 676	0.84 803	0.43 790	1.36 811	0.50 788	1.56 812	0.78 790

Selective-IGEV-i1pa	15.35 847	22.27 857	18.31 842	1.71 814	0.87 787	28.61 861	12.26 853	25.48 867	20.48 862	19.78 861	22.75 860	28.20 866	22.64 861	29.07 865	17.31 851	12.88 862	2.88 848	6.84 857	0.99 821	1.67 813	12.03 856

PWCK	1.92 791	1.66 822	3.12 802	1.65 812	0.91 792	2.84 806	2.26 831	2.10 801	2.41 806	2.36 801	2.31 772	2.22 778	1.82 791	3.43 817	2.03 788	1.61 826	0.71 810	1.51 812	0.82 813	1.69 814	0.91 797

RainbowNet	1.35 768	1.49 812	1.19 738	1.88 819	1.45 811	1.48 755	1.07 785	1.61 781	1.55 768	1.20 739	1.59 741	1.54 755	1.13 745	1.34 746	0.97 715	1.36 823	0.70 808	1.82 817	0.79 811	1.71 815	1.07 807

WAO-6	2.04 798	1.50 813	1.16 731	1.70 813	1.67 818	2.69 800	1.44 812	3.06 815	3.63 825	1.98 786	3.27 802	3.54 810	2.07 800	2.36 798	2.22 794	1.31 822	0.91 829	2.04 824	1.22 832	1.73 816	1.27 817

MonStereo1	1.98 793	1.48 811	1.43 767	1.81 818	1.69 819	2.88 809	0.78 747	2.47 808	3.47 822	2.20 793	4.36 821	3.39 807	2.50 806	2.18 792	1.58 764	1.19 815	0.54 801	1.65 814	0.87 814	1.78 817	1.29 818

light-stereo	3.53 814	1.05 799	10.69 830	9.45 844	6.82 838	2.10 789	0.64 707	3.71 825	2.70 814	4.77 835	4.98 826	6.83 830	1.32 763	6.71 834	1.35 753	1.20 816	1.29 842	0.66 788	0.77 810	1.79 818	1.85 823

ACVNet_2	1.65 783	1.27 806	1.41 765	1.75 815	1.62 814	2.22 791	1.20 793	2.30 806	2.62 811	1.78 779	2.56 783	3.03 795	1.61 781	1.54 758	1.12 737	1.06 813	0.58 805	1.82 817	0.70 805	1.82 819	0.96 801

WAO-8	2.92 808	1.55 817	1.35 758	1.79 816	1.63 816	5.23 822	1.22 796	4.58 830	12.56 845	2.84 811	4.07 817	4.83 816	2.72 811	3.49 818	2.25 795	1.27 817	0.91 829	1.99 819	1.15 830	1.86 820	1.15 810

Venus	2.92 808	1.55 817	1.35 758	1.79 816	1.63 816	5.23 822	1.22 796	4.58 830	12.56 845	2.84 811	4.06 816	4.83 816	2.72 811	3.49 818	2.25 795	1.27 817	0.91 829	1.99 819	1.15 830	1.86 820	1.15 810

Dean	1.98 793	1.36 809	1.36 762	2.12 823	1.81 822	2.74 801	1.36 807	3.37 822	3.80 826	2.08 788	3.32 804	3.21 800	1.82 791	1.71 773	1.67 768	1.27 817	0.77 818	1.99 819	0.90 816	1.86 820	1.03 806

ACVNet-4b	1.35 768	1.31 807	1.10 724	1.90 820	1.59 813	1.92 783	0.77 745	1.52 774	1.62 776	1.05 706	1.60 742	2.11 776	0.94 722	1.64 768	0.77 665	1.30 820	0.35 761	2.03 823	0.67 803	1.88 823	0.84 793

LVE	2.12 800	1.44 810	1.36 762	1.99 822	1.78 820	2.75 802	1.79 825	2.82 812	3.95 828	1.90 784	4.33 820	3.52 809	1.81 790	2.24 794	1.74 772	1.74 828	0.87 825	2.06 825	1.13 828	1.91 824	1.35 819

ACVNet_1	1.46 773	1.33 808	1.12 727	1.91 821	1.62 814	1.83 780	0.98 774	2.00 797	1.85 784	1.39 756	1.53 737	2.32 782	1.53 774	1.34 746	1.11 733	1.30 820	0.50 799	2.06 825	0.58 794	1.93 825	0.95 800

IMH-64-1	1.86 787	1.62 819	1.16 731	2.20 824	1.89 823	2.33 792	1.30 800	2.89 813	2.29 798	1.66 773	2.80 794	2.49 786	1.61 781	2.10 788	1.78 777	1.60 824	0.74 812	2.43 829	1.02 823	2.12 826	1.17 812

IMH-64	1.86 787	1.62 819	1.16 731	2.20 824	1.89 823	2.33 792	1.30 800	2.89 813	2.29 798	1.66 773	2.80 794	2.49 786	1.61 781	2.10 788	1.78 777	1.60 824	0.74 812	2.43 829	1.02 823	2.12 826	1.17 812

IMH	2.04 798	1.62 819	1.20 741	2.20 824	1.89 823	2.91 812	1.30 800	3.11 816	3.03 817	1.81 780	3.35 806	3.03 795	1.90 794	2.48 802	1.80 779	1.66 827	0.77 818	2.45 831	1.04 826	2.15 828	1.19 816

DispFullNet	1.60 780	2.63 835	2.75 799	2.56 830	1.79 821	1.24 737	0.47 622	1.37 750	1.45 760	1.87 781	1.50 733	1.55 756	2.46 804	2.04 787	1.04 728	0.59 794	0.18 617	2.32 828	0.68 804	2.29 829	1.14 809

TorneroNet-64	3.44 812	1.86 823	1.42 766	2.58 831	2.28 828	6.87 825	1.68 821	4.70 832	12.03 842	2.31 799	5.59 834	8.25 832	2.55 808	3.97 826	2.73 804	1.81 829	0.74 812	2.57 833	1.07 827	2.35 830	1.44 820

TorneroNet	4.53 824	1.89 824	1.48 769	2.55 829	2.27 827	13.78 844	1.69 822	4.84 834	23.73 864	2.89 814	7.70 839	7.06 831	2.69 810	4.26 828	3.42 813	1.84 830	0.77 818	2.68 835	1.13 828	2.42 831	1.47 821

ktn	2.98 810	2.25 829	1.73 778	2.84 833	2.53 833	3.76 819	2.15 829	3.70 824	5.47 835	2.75 808	5.17 829	5.94 824	2.48 805	3.23 815	2.46 800	2.34 838	1.44 844	2.78 838	2.03 839	2.45 832	2.01 826

DPSimNet_ROB	3.58 816	2.45 832	8.57 820	2.53 828	2.37 829	2.88 809	3.77 838	3.14 817	3.23 820	4.71 832	3.86 812	4.68 813	4.87 831	4.07 827	5.62 826	2.33 837	2.33 847	2.47 832	2.52 840	2.51 833	2.64 833

KSHMR	2.57 804	1.93 825	1.69 775	2.63 832	2.42 830	2.86 808	2.07 828	3.27 820	6.50 836	2.49 804	3.36 807	3.41 808	1.92 795	2.49 803	1.94 782	2.13 834	1.40 843	2.79 839	1.50 836	2.73 834	1.77 822

UNDER WATER-64	3.53 814	2.01 826	3.94 808	3.22 837	2.49 832	5.41 824	2.60 834	3.43 823	12.41 844	3.03 816	2.68 791	6.07 826	4.04 826	3.79 822	3.33 809	2.02 832	1.24 839	2.63 834	1.46 835	2.78 835	2.08 827

SuperB	1.04 736	0.37 656	4.81 814	0.43 536	0.31 602	0.99 692	0.46 614	1.02 614	2.09 789	1.09 719	1.09 634	0.75 559	0.81 683	1.06 699	1.76 774	0.19 528	0.15 534	0.17 388	0.15 396	2.82 836	0.26 645

UNDER WATER	3.46 813	2.07 828	3.64 807	3.09 835	2.48 831	3.75 818	2.42 833	3.31 821	13.77 849	2.90 815	2.95 797	5.84 822	3.69 823	3.69 820	3.48 816	2.07 833	1.11 836	2.70 837	1.40 834	2.84 837	1.98 825

notaker	2.76 806	2.29 830	1.80 782	2.96 834	2.58 834	2.90 811	1.75 823	3.24 819	3.05 818	2.78 809	4.24 819	6.15 827	2.51 807	3.34 816	2.75 805	2.31 836	1.18 837	3.00 840	1.65 837	2.84 837	1.97 824

DNS	0.75 682	1.52 815	0.28 126	0.28 11	0.17 79	0.18 29	0.23 169	0.48 251	0.27 117	0.26 156	0.34 224	0.30 209	0.23 179	2.70 810	1.46 761	0.16 397	0.13 458	0.16 333	0.09 24	3.27 839	2.57 831

HanzoNet	6.76 832	2.45 832	4.22 811	3.19 836	2.94 836	3.62 817	2.28 832	4.79 833	7.20 838	14.00 856	13.19 852	17.49 855	22.30 860	13.25 850	6.19 828	4.20 844	1.93 846	3.10 841	2.56 841	3.35 840	2.88 835

JetRed	5.27 827	5.84 838	12.81 837	2.36 827	2.83 835	12.23 837	10.50 852	4.46 829	3.60 823	3.86 823	3.83 811	4.85 818	4.18 827	6.78 835	11.96 844	2.17 835	2.96 850	2.18 827	1.97 838	3.38 841	2.68 834

DNSM	0.82 697	1.54 816	0.27 102	0.30 34	0.17 79	0.27 152	0.25 211	0.49 257	0.25 104	0.34 248	0.36 245	0.29 194	0.26 230	2.84 813	1.96 785	0.16 397	0.12 379	0.12 81	0.10 112	3.66 842	2.58 832

MADNet++	4.03 819	2.70 836	3.44 806	3.72 839	3.44 837	4.44 821	3.52 837	3.95 828	3.61 824	4.46 824	4.98 826	4.10 811	4.58 828	7.00 836	5.89 827	3.74 842	3.67 851	3.27 842	2.71 842	3.70 843	3.66 836

ASD4	9.96 840	8.86 841	17.78 839	7.17 840	9.80 839	16.08 845	28.92 858	9.77 843	8.20 840	7.02 845	7.08 837	8.47 833	9.57 837	11.17 849	20.26 853	4.12 843	4.14 852	5.57 856	4.74 852	5.53 844	4.90 838

tt	6.20 830	0.20 362	5.89 816	3.55 838	2.07 826	11.26 835	19.21 854	11.74 844	5.46 834	2.69 806	2.04 768	4.87 819	6.25 833	3.70 821	7.09 832	8.32 855	11.17 864	4.93 852	5.41 855	5.74 845	2.37 830

ply	3.85 818	0.78 776	0.54 553	0.88 789	1.00 801	0.77 627	0.75 742	9.62 841	2.59 809	0.51 369	3.19 798	9.49 837	4.78 829	8.08 844	10.60 841	3.57 840	1.27 840	3.90 844	3.22 849	5.87 846	5.65 839

xbf	4.86 826	0.79 777	0.54 553	0.88 789	1.00 801	8.28 830	10.25 851	9.62 841	2.59 809	3.58 821	3.19 798	9.49 837	4.78 829	8.08 844	10.60 841	3.57 840	1.27 840	3.90 844	3.22 849	5.87 846	5.65 839

DPSMNet_ROB	12.08 842	8.00 839	21.00 845	8.97 843	16.79 843	10.67 833	30.89 860	9.02 840	15.17 852	6.51 843	15.41 858	9.04 835	14.85 849	9.27 847	21.67 856	4.58 846	8.57 856	5.09 855	9.29 859	5.90 848	10.95 849

DGTPSM_ROB	12.07 841	8.00 839	20.99 844	8.93 842	16.78 842	10.67 833	30.87 859	9.01 839	15.16 851	6.50 842	15.41 858	9.04 835	14.85 849	9.25 846	21.67 856	4.57 845	8.57 856	5.08 853	9.28 856	5.90 848	10.95 849

USTest	12.99 845	14.18 848	20.00 843	16.24 845	14.97 841	20.80 847	31.95 861	16.20 854	10.91 841	8.79 847	9.48 841	13.94 842	10.50 838	16.11 853	21.44 855	3.17 839	4.82 853	5.08 853	5.36 854	8.81 850	7.13 841

noway3	9.04 834	9.99 843	10.50 829	19.30 846	17.88 845	12.49 838	8.93 847	13.62 848	2.27 796	4.85 837	5.57 831	14.37 843	10.99 839	7.30 838	9.94 835	5.36 847	0.86 822	3.94 849	3.20 845	10.28 851	9.17 842

noway2	9.12 835	9.84 842	11.24 833	19.40 847	17.88 845	12.54 840	8.94 848	13.58 846	2.22 792	4.85 837	5.59 834	14.48 846	11.09 844	7.31 839	9.96 836	5.48 850	0.86 822	3.93 846	3.20 845	10.34 852	9.76 843

TCMNet-wrong-test	8.97 833	10.42 844	8.74 822	19.56 848	17.61 844	12.53 839	9.01 849	13.59 847	2.18 791	4.64 830	5.11 828	14.63 848	11.09 844	7.19 837	9.73 834	5.56 854	0.89 827	3.77 843	3.11 843	10.34 852	9.80 844

zzzz4	9.23 838	11.07 846	11.03 832	19.80 851	17.91 848	12.68 842	8.89 845	13.79 850	2.29 798	4.85 837	5.58 832	14.47 845	11.04 841	7.33 841	10.03 838	5.51 851	0.87 825	3.94 849	3.20 845	10.42 854	9.93 845

noway1	9.20 837	11.07 846	10.41 828	19.80 851	17.91 848	12.67 841	8.90 846	13.79 850	2.26 793	4.85 837	5.58 832	14.44 844	11.03 840	7.33 841	10.03 838	5.51 851	0.86 822	3.93 846	3.20 845	10.42 854	9.93 845

noway4	9.14 836	10.89 845	8.97 823	19.91 853	17.90 847	12.71 843	9.04 850	13.72 849	2.34 803	4.80 836	5.47 830	14.56 847	11.25 846	7.32 840	9.98 837	5.54 853	0.89 827	3.93 846	3.19 844	10.47 856	10.04 847

iinet-test	16.76 848	17.57 849	22.97 847	19.69 849	18.39 850	24.48 849	34.18 862	20.02 855	15.35 853	12.55 851	12.85 847	18.13 857	15.39 852	19.59 854	24.25 858	8.86 857	8.72 858	8.95 859	9.28 856	12.74 857	11.26 852

IINet	16.76 848	17.57 849	22.97 847	19.69 849	18.39 850	24.48 849	34.18 862	20.02 855	15.35 853	12.55 851	12.85 847	18.13 857	15.39 852	19.59 854	24.25 858	8.86 857	8.72 858	8.95 859	9.28 856	12.74 857	11.26 852

PML	40.80 870	29.24 858	11.87 836	7.20 841	14.47 840	92.13 877	213.69 886	7.63 836	23.35 863	74.72 885	190.14 886	50.17 879	26.15 863	21.39 859	12.70 845	8.76 856	2.92 849	8.45 858	3.25 851	13.26 859	4.42 837

DPSM_ROB	17.78 850	18.63 852	24.31 853	20.90 855	19.47 852	25.97 854	36.21 865	21.23 862	16.24 856	13.38 854	14.06 854	19.18 860	16.30 854	20.78 857	25.67 861	9.38 859	9.23 861	9.49 861	9.82 860	13.51 860	11.91 854

DPSM	17.78 850	18.63 852	24.31 853	20.90 855	19.47 852	25.97 854	36.21 865	21.23 862	16.24 856	13.38 854	14.06 854	19.18 860	16.30 854	20.78 857	25.67 861	9.38 859	9.23 861	9.49 861	9.82 860	13.51 860	11.91 854

fast-reg	35.48 857	37.51 868	48.70 865	42.44 867	40.46 865	52.73 870	73.11 873	42.56 870	32.38 866	26.19 865	27.27 861	36.81 869	30.62 868	41.02 870	51.32 870	18.30 867	18.53 870	19.10 863	19.67 864	27.14 862	23.66 857

FlowAnything	35.81 862	37.53 869	48.80 867	42.20 861	39.22 861	52.25 864	73.16 877	42.56 870	32.89 874	26.76 870	28.30 867	38.69 876	33.09 875	41.63 871	51.62 873	18.76 871	18.59 877	19.21 871	19.92 871	27.16 863	23.91 858

Hybrid-DGEV	35.78 861	37.50 867	48.96 869	42.25 865	39.20 859	52.33 868	73.10 872	42.63 875	32.52 867	26.62 866	28.31 869	38.50 870	32.87 873	41.67 872	51.55 871	18.77 873	18.56 871	19.18 870	19.83 870	27.20 864	23.97 859

CasAABBNet	35.74 860	37.43 863	48.72 866	42.22 862	39.20 859	52.24 863	73.12 874	42.61 872	32.62 871	26.78 871	27.95 864	38.58 873	32.60 871	41.67 872	51.65 874	18.74 868	18.57 872	19.15 866	19.77 865	27.20 864	23.98 860

RAFT-FEzeroshot	35.73 858	37.45 864	48.67 863	42.23 863	39.22 861	52.25 864	73.13 875	42.62 873	32.59 868	26.71 868	27.70 862	38.57 871	32.57 869	41.68 874	51.67 875	18.75 869	18.58 874	19.15 866	19.78 866	27.21 866	23.98 860

RAFT-FE	35.73 858	37.45 864	48.67 863	42.23 863	39.22 861	52.25 864	73.13 875	42.62 873	32.59 868	26.71 868	27.70 862	38.57 871	32.57 869	41.68 874	51.67 875	18.75 869	18.58 874	19.15 866	19.78 866	27.21 866	23.98 860

RAFTStereoReplicaGSO							73.16 877	42.72 877	32.71 873	26.67 867	28.31 869	38.66 875	32.70 872	41.89 878	51.31 869	18.76 871	18.57 872	19.13 864	19.81 869	27.22 868

Selective-RAFT-Error	35.84 863	37.49 866	48.83 868	42.26 866	39.24 864	52.30 867	73.09 871	42.66 876	32.61 870	26.80 872	28.30 867	38.84 877	33.51 876	41.68 874	51.59 872	18.82 874	18.58 874	19.17 869	19.80 868	27.28 869	24.05 863

LSM0	38.95 869	37.60 870	48.58 862	43.57 868	91.06 876	52.57 869	72.57 870	43.17 878	32.63 872	26.97 873	27.97 865	38.65 874	32.94 874	41.86 877	51.78 877	18.89 875	18.41 866	19.13 864	19.63 863	27.29 870	33.77 865

xxxxx1	36.64 864	19.51 854	24.21 850	61.66 869	64.63 871	27.28 857	40.10 867	20.25 857	18.63 859	14.07 857	12.97 849	17.26 852	17.36 856	21.70 860	27.93 863	13.18 863	18.50 867	111.26 884	133.37 883	29.24 871	39.73 870

tt_ll	36.64 864	19.51 854	24.21 850	61.66 869	64.63 871	27.28 857	40.10 867	20.25 857	18.63 859	14.07 857	12.97 849	17.26 852	17.36 856	21.70 860	27.93 863	13.18 863	18.50 867	111.26 884	133.37 883	29.24 871	39.73 870

ff	36.64 864	19.51 854	24.21 850	61.66 869	64.63 871	27.28 857	40.10 867	20.25 857	18.63 859	14.07 857	12.97 849	17.26 852	17.36 856	21.70 860	27.93 863	13.18 863	18.50 867	111.26 884	133.37 883	29.24 871	39.73 870

LRCNet_RVC	21.24 854	31.15 859	21.41 846	28.98 858	23.82 855	3.13 814	0.60 694	20.96 861	1.59 772	25.58 864	28.15 866	21.99 862	14.79 848	21.94 863	16.41 850	28.89 878	14.87 865	33.53 877	31.28 874	29.51 874	26.16 864

HaxPig	31.96 855	37.24 862	34.27 855	24.37 857	24.88 856	18.26 846	19.86 855	20.64 860	28.52 865	35.97 875	38.75 874	25.57 865	28.72 867	33.88 866	34.39 866	35.94 881	38.87 882	37.80 878	40.48 879	39.68 875	41.15 873

AVERAGE_ROB	37.58 868	40.13 871	40.15 858	34.81 860	33.82 858	28.55 860	25.10 857	32.02 869	34.06 876	41.28 882	40.66 875	34.46 868	34.81 878	39.18 868	37.57 868	42.78 882	43.44 883	43.82 879	43.03 880	40.47 876	41.51 874

zzzz2	53.63 871	56.68 873	73.37 872	63.97 872	58.93 867	78.37 875	110.06 881	64.29 883	48.31 881	40.26 878	42.53 877	57.21 880	47.86 879	62.08 881	77.14 880	28.03 876	27.91 878	28.80 873	29.89 872	40.95 877	35.94 866

noway5	53.63 871	56.68 873	73.37 872	63.97 872	58.93 867	78.37 875	110.06 881	64.29 883	48.31 881	40.26 878	42.53 877	57.21 880	47.86 879	62.08 881	77.14 880	28.03 876	27.91 878	28.80 873	29.89 872	40.95 877	35.94 866

MEDIAN_ROB	37.38 867	40.85 872	40.60 859	32.31 859	31.85 857	27.20 856	24.55 856	29.10 868	33.19 875	42.09 883	41.76 876	33.35 867	34.39 877	39.78 869	37.07 867	43.64 883	44.10 884	44.12 880	43.40 881	41.51 879	42.76 875

zzz1	56.46 874	57.02 876	74.61 875	78.01 875	76.39 875	77.52 873	92.13 879	62.93 882	50.48 884	40.59 881	45.21 880	70.20 882	62.34 882	61.65 880	76.98 878	29.64 879	27.99 880	31.12 875	32.03 875	45.82 880	36.60 869

zzzzzz3	56.43 873	57.01 875	74.40 874	78.00 874	76.38 874	77.61 874	92.21 880	62.81 881	50.42 883	40.52 880	45.11 879	70.20 882	62.22 881	61.64 879	77.00 879	29.64 879	27.99 880	31.12 875	32.03 875	45.83 881	36.59 868

DLNR_Zeroshot_test	20.09 853	36.28 860	38.04 856	169.85 879	61.80 870	0.23 75	0.20 63	13.88 852	0.37 253	0.44 334	0.66 401	0.43 351	0.21 130	0.62 467	0.28 318	5.46 849	0.10 138	0.15 285	0.11 191	72.60 882	0.11 196

DLNR-FE	20.05 852	36.38 861	38.08 857	170.06 880	60.08 869	0.23 75	0.20 63	14.13 853	0.36 234	0.44 334	0.66 401	0.43 351	0.21 130	0.63 481	0.28 318	5.38 848	0.10 138	0.15 285	0.11 191	73.09 883	0.11 196

RSGM-EC	74.81 875	63.03 877	41.60 860	97.74 876	92.11 877	74.93 871	114.81 883	53.77 879	38.96 877	39.88 876	48.98 881	90.73 884	64.81 883	139.63 883	128.53 883	93.27 884	53.96 885	95.12 882	38.31 877	81.45 884	44.63 876

acva	74.81 875	63.03 877	41.60 860	97.74 876	92.11 877	74.93 871	114.81 883	53.77 879	38.96 877	39.88 876	48.98 881	90.73 884	64.81 883	139.63 883	128.53 883	93.27 884	53.96 885	95.12 882	38.31 877	81.45 884	44.63 876

Anonymous_1	33.25 856	18.26 851	23.92 849	20.54 854	21.28 854	25.59 853	35.94 864	22.01 866	15.57 855	13.33 853	13.49 853	18.08 856	15.29 851	20.36 856	24.60 860	16.28 866	8.84 860	66.59 881	118.00 882	155.73 886	11.23 851

Light2-Stereo	116.02 878	69.93 879	104.38 877	163.04 878	123.58 879	95.99 878	1.32 805	130.98 886	4.26 830	169.96 886	137.68 883	122.18 887	26.58 866	172.14 885	151.71 885	165.00 887	10.91 863	177.63 888	173.42 886	168.86 887	150.83 879

test_example2	176.61 879	205.14 881	198.86 879	188.60 881	190.98 880	152.67 879	170.61 885	94.86 885	123.55 885	178.88 887	179.48 885	158.94 888	141.34 885	192.61 886	198.96 886	203.76 888	236.37 887	164.13 887	173.55 887	218.58 888	160.41 880

ccccc	429.48 880	429.19 882	527.00 880	507.10 882	501.20 881	356.95 881	342.70 887	380.82 888	297.90 887	334.51 888	389.17 887	372.86 889	449.39 887	499.17 888	553.56 887	561.44 889	431.22 888	334.28 889	290.86 888	540.88 889	489.46 881

Low-res two-view benchmark