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

DF_test	0.25 11	0.18 10	0.38 37	0.40 90	0.30 257	0.11 1	0.26 101	0.40 13	0.36 89	0.30 49	0.34 70	0.23 9	0.26 44	0.39 25	0.24 18	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.15 195

IGEV-Stereo+	0.45 231	0.21 83	0.43 94	0.41 111	0.39 442	0.15 2	0.19 11	0.44 20	0.36 89	0.26 14	0.25 16	0.31 69	0.41 173	1.43 457	0.30 138	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	1.16 714	1.70 730

NoBS	0.22 1	0.20 50	0.35 9	0.44 192	0.22 51	0.16 3	0.26 101	0.21 1	0.17 2	0.22 2	0.24 12	0.18 2	0.17 2	0.31 2	0.28 104	0.18 252	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.20 334	0.13 77

LGCAT	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.16 3	0.21 35	0.35 7	0.25 16	0.35 103	0.26 22	0.30 62	0.26 44	0.62 160	0.27 85	0.27 551	0.22 552	0.13 1	0.17 299	0.13 7	0.21 416

S2M2_XL	0.24 5	0.24 187	0.39 47	0.34 6	0.24 91	0.16 3	0.18 4	0.32 2	0.22 8	0.29 36	0.40 96	0.24 19	0.23 28	0.32 4	0.26 68	0.20 359	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
VeloStereo	0.27 27	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.46 71	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

flow	0.28 42	0.19 28	0.41 70	0.38 60	0.27 175	0.17 6	0.15 1	0.33 3	0.28 26	0.32 70	0.27 31	0.39 144	0.27 58	0.54 112	0.27 85	0.23 457	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

DepthFocus	0.24 5	0.18 10	0.38 37	0.36 20	0.28 205	0.20 8	0.23 60	0.36 10	0.23 11	0.28 22	0.35 75	0.20 5	0.21 9	0.38 18	0.22 2	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.17 176	0.12 23

small-0shot	0.25 11	0.18 10	0.42 86	0.35 12	0.23 66	0.21 9	0.41 326	0.42 18	0.19 3	0.29 36	0.45 136	0.18 2	0.21 9	0.37 14	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.15 216	0.15 86	0.13 77

depth_test_26	0.29 57	0.19 28	0.41 70	0.36 20	0.24 91	0.21 9	0.24 76	0.41 15	0.34 75	0.30 49	0.81 294	0.28 50	0.24 31	0.47 83	0.25 46	0.22 429	0.16 398	0.18 219	0.17 299	0.19 284	0.17 274

PipStereo	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.34 6	0.18 8	0.21 9	0.21 35	0.54 49	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.34 125	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22b	0.24 5	0.17 3	0.34 5	0.35 12	0.18 8	0.21 9	0.20 18	0.50 35	0.23 11	0.22 2	0.19 4	0.43 170	0.35 134	0.37 14	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

anonymous	0.28 42	0.22 119	0.43 94	0.39 75	0.26 143	0.22 13	0.24 76	0.35 7	0.34 75	0.42 165	0.60 215	0.24 19	0.27 58	0.50 99	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.13 77

MatchStereo	0.28 42	0.21 83	0.39 47	0.33 2	0.18 8	0.22 13	0.23 60	0.65 119	0.48 163	0.27 20	0.47 147	0.25 26	0.24 31	0.49 93	0.31 166	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.13 77
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BLMT-Stereo	0.23 4	0.14 1	0.34 5	0.39 75	0.26 143	0.24 15	0.24 76	0.33 3	0.26 20	0.21 1	0.27 31	0.21 6	0.20 6	0.34 7	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.16 267	0.13 7	0.13 77

mm2	0.25 11	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

mm1	0.24 5	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.25 16	0.20 18	0.41 15	0.32 56	0.22 2	0.26 22	0.40 153	0.21 9	0.45 58	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 2	0.18 8	0.25 16	0.20 18	0.49 27	0.19 3	0.23 9	0.16 1	0.37 130	0.31 92	0.31 2	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 2	0.16 1	0.25 16	0.22 45	0.41 15	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 104	0.32 104	0.30 1	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.14 46	0.10 1

dual_stereo	0.27 27	0.19 28	0.35 9	0.39 75	0.21 31	0.25 16	0.22 45	0.48 25	0.31 45	0.32 70	0.26 22	0.37 130	0.24 31	0.83 254	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

derf	0.25 11	0.20 50	0.40 60	0.40 90	0.23 66	0.26 21	0.19 11	0.47 23	0.32 56	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.21 9	0.47 83	0.24 18	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

Wavelet-MonSter	0.27 27	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.26 143	0.26 21	0.25 87	0.49 27	0.29 35	0.36 113	0.47 147	0.28 50	0.32 104	0.49 93	0.26 68	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LG-Stereo_L2	0.29 57	0.20 50	0.45 116	0.37 38	0.25 121	0.26 21	0.20 18	0.78 180	0.28 26	0.28 22	0.26 22	0.24 19	0.26 44	0.91 282	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

StereoAnything_RVC	0.45 231	1.43 720	0.48 142	0.35 12	0.20 23	0.26 21	0.21 35	0.43 19	0.22 8	0.22 2	0.21 6	0.19 4	0.36 146	1.27 405	0.22 2	0.21 397	0.11 40	0.14 22	0.10 2	2.37 730	0.11 3

RAStereo	0.34 117	0.21 83	0.66 312	0.47 250	0.27 175	0.26 21	0.29 136	0.69 143	0.63 236	0.32 70	0.42 109	0.45 184	0.31 92	0.45 58	0.34 218	0.17 197	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.13 77

CroCo-Stereo	0.40 184	0.31 424	0.73 370	0.58 478	0.27 175	0.26 21	0.33 197	0.95 276	0.81 313	0.42 165	0.47 147	0.65 311	0.47 230	0.39 25	0.34 218	0.18 252	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.19 284	0.16 239
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
monsterstereo	0.34 117	0.20 50	0.44 100	0.45 213	0.35 369	0.27 27	0.29 136	0.53 42	0.51 184	0.44 180	0.61 218	0.26 31	0.25 35	1.19 382	0.27 85	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.10 1

qqai	0.26 18	0.20 50	0.41 70	0.40 90	0.23 66	0.28 28	0.19 11	0.51 36	0.32 56	0.26 14	0.25 16	0.42 165	0.21 9	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.13 77

Monster-pub-mixall	0.30 65	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.28 28	0.18 4	0.58 75	0.34 75	0.36 113	0.34 70	0.26 31	0.20 6	1.40 454	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 77

CroCo-Stereo Lap2	0.44 222	0.34 492	0.77 409	0.61 521	0.79 660	0.28 28	0.35 223	0.75 170	0.71 276	0.38 141	0.50 167	0.72 338	0.55 317	0.57 130	0.47 367	0.17 197	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.21 382	0.20 392

WAFT-Stereo (ZS)	0.27 27	0.24 187	0.33 3	0.29 1	0.25 121	0.29 31	0.26 101	0.33 3	0.26 20	0.26 14	0.33 63	0.16 1	0.28 66	0.36 12	0.32 180	0.15 91	0.20 502	0.26 516	0.34 638	0.24 461	0.24 475

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 240	1.22 709	2.46 691	0.39 75	0.30 257	0.29 31	0.28 125	0.81 203	0.34 75	0.33 81	0.47 147	0.38 141	0.44 202	0.37 14	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.16 239

252Zero-FE	0.27 27	0.22 119	0.40 60	0.41 111	0.24 91	0.29 31	0.19 11	0.59 77	0.46 153	0.31 61	0.33 63	0.22 7	0.25 35	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-Stereo_L1	0.30 65	0.20 50	0.44 100	0.37 38	0.26 143	0.29 31	0.21 35	0.66 128	0.26 20	0.25 12	0.25 16	0.24 19	0.22 25	1.24 396	0.23 9	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.11 3

DispViT+	0.33 102	0.19 28	0.37 20	0.36 20	0.56 571	0.30 35	0.23 60	0.72 155	0.55 205	0.33 81	0.34 70	0.30 62	0.25 35	1.12 364	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

HiDET	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.38 60	0.24 91	0.30 35	0.20 18	0.54 49	0.33 66	0.27 20	0.30 52	0.33 95	0.25 35	0.46 71	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

zero-FE	0.36 146	0.22 119	0.47 135	0.45 213	0.43 482	0.30 35	0.24 76	0.61 89	0.33 66	0.33 81	0.41 105	0.37 130	0.50 270	0.64 165	0.32 180	0.22 429	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.83 695	0.16 239

MaDis-Stereo	0.36 146	0.25 229	0.58 262	0.44 192	0.34 361	0.30 35	0.30 148	0.72 155	0.50 173	0.37 124	0.36 78	0.58 278	0.49 261	0.52 106	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.19 253	0.15 216	0.18 228	0.14 147

LiteMatch*	0.27 27	0.19 28	0.49 151	0.38 60	0.27 175	0.31 39	0.23 60	0.49 27	0.38 106	0.29 36	0.28 37	0.36 117	0.29 72	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.13 77

LACA1	0.25 11	0.20 50	0.38 37	0.34 6	0.18 8	0.31 39	0.27 117	0.45 21	0.25 16	0.30 49	0.22 9	0.25 26	0.32 104	0.46 71	0.25 46	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.12 82	0.15 86	0.12 23

Test_v1	0.27 27	0.20 50	0.37 20	0.34 6	0.25 121	0.31 39	0.30 148	0.59 77	0.37 98	0.29 36	0.33 63	0.25 26	0.25 35	0.48 91	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.11 3

LCMNet	0.28 42	0.18 10	0.36 13	0.37 38	0.24 91	0.31 39	0.20 18	0.57 72	0.57 211	0.28 22	0.32 60	0.33 95	0.29 72	0.54 112	0.30 138	0.14 57	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

DDF-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.47 135	0.48 284	0.42 471	0.31 39	0.24 76	0.53 42	0.33 66	0.33 81	0.40 96	0.37 130	0.48 244	0.91 282	0.32 180	0.23 457	0.11 40	0.18 219	0.12 82	0.86 698	0.16 239

S2M2_L	0.34 117	0.28 329	0.45 116	0.40 90	0.30 257	0.31 39	0.16 3	0.60 87	0.64 241	0.31 61	0.48 154	0.47 196	0.34 125	0.38 18	0.32 180	0.25 510	0.22 552	0.20 305	0.22 478	0.25 478	0.22 439
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GELT-Stereo	0.33 102	0.22 119	0.45 116	0.44 192	0.36 387	0.32 45	0.29 136	0.67 136	0.55 205	0.52 237	0.41 105	0.39 144	0.35 134	0.56 124	0.31 166	0.13 29	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

FoundationStereo	0.24 5	0.21 83	0.36 13	0.38 60	0.22 51	0.32 45	0.22 45	0.39 11	0.23 11	0.30 49	0.25 16	0.30 62	0.33 114	0.34 7	0.26 68	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LACA_dic	0.25 11	0.24 187	0.35 9	0.37 38	0.18 8	0.33 47	0.20 18	0.39 11	0.23 11	0.33 81	0.21 6	0.30 62	0.26 44	0.53 108	0.21 1	0.14 57	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.21 382	0.12 23

aanet-new-78k	0.35 130	0.22 119	0.91 486	0.43 153	0.21 31	0.33 47	0.36 240	0.65 119	0.32 56	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.59 350	0.91 282	0.22 2	0.12 10	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

IGEV-Stereo++	0.30 65	0.20 50	0.40 60	0.46 233	0.30 257	0.33 47	0.22 45	0.75 170	0.45 147	0.32 70	0.41 105	0.32 80	0.48 244	0.38 18	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

DNS	1.01 581	1.88 739	0.39 47	0.36 20	0.24 91	0.34 50	0.31 162	0.95 276	0.40 112	0.33 81	0.50 167	0.42 165	0.39 162	2.86 617	1.63 655	0.19 310	0.22 552	0.20 305	0.11 15	4.26 757	4.24 760

aanet-new-34k	0.33 102	0.22 119	0.65 300	0.40 90	0.20 23	0.34 50	0.30 148	0.80 196	0.42 127	0.34 93	0.53 186	0.34 104	0.57 338	0.38 18	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.12 23

LiteMatch	0.32 86	0.24 187	0.37 20	0.45 213	0.25 121	0.34 50	0.31 162	0.49 27	0.32 56	0.29 36	0.27 31	0.40 153	0.48 244	0.45 58	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

GeoVLM	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MonSter++	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.37 38	0.24 91	0.34 50	0.20 18	0.49 27	0.31 45	0.29 36	0.26 22	0.40 153	0.26 44	0.45 58	0.27 85	0.13 29	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.13 7	0.12 23

monsters	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.39 75	0.36 387	0.34 50	0.27 117	0.66 128	0.43 133	0.47 200	0.40 96	0.22 7	0.23 28	1.33 422	0.25 46	0.13 29	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

GCAP-BAT	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

GCAPDPT-zeroshot	0.39 170	0.22 119	0.65 300	0.43 153	0.35 369	0.34 50	0.37 266	0.83 216	0.67 260	0.48 209	0.56 202	0.55 251	0.38 157	0.74 219	0.31 166	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.15 86	0.15 195

AFF-stereo	0.58 356	0.25 229	0.64 293	0.46 233	0.29 230	0.34 50	0.38 274	1.15 378	1.14 482	1.17 481	1.60 605	1.10 494	0.71 413	0.97 308	0.43 324	0.13 29	0.11 40	0.19 253	0.19 356	0.17 176	0.14 147

MCSU-Stereo	0.28 42	0.17 3	0.36 13	0.36 20	0.17 5	0.35 59	0.39 291	0.55 55	0.41 121	0.37 124	0.40 96	0.37 130	0.23 28	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.11 40	0.13 1	0.10 2	0.13 7	0.12 23

DLNR-FE	23.17 777	48.55 796	42.94 782	176.85 803	78.48 794	0.35 59	0.21 35	23.51 774	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.55 484	0.44 328	9.85 776	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

MLG-Stereo_test2	0.26 18	0.20 50	0.36 13	0.37 38	0.22 51	0.35 59	0.18 4	0.45 21	0.21 6	0.26 14	0.23 11	0.34 104	0.20 6	0.77 225	0.23 9	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.11 3

plain	0.46 240	0.27 299	1.01 527	0.50 319	0.40 454	0.35 59	0.37 266	0.87 230	0.56 209	0.43 173	0.76 277	0.42 165	0.40 169	1.13 367	0.45 343	0.21 397	0.15 359	0.24 456	0.19 356	0.24 461	0.16 239

MIF-Stereo (partial)	0.45 231	0.25 229	0.70 340	0.50 319	0.52 552	0.35 59	0.26 101	0.91 250	0.59 226	0.45 188	0.71 262	0.51 224	0.51 285	1.11 359	0.45 343	0.20 359	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.24 461	0.18 305

DLNR_Zeroshot_test	23.17 777	48.52 795	43.29 783	176.68 802	78.69 795	0.35 59	0.21 35	23.41 773	0.75 286	0.66 289	0.86 307	0.59 287	0.30 82	1.56 489	0.44 328	9.57 772	0.12 106	0.18 219	0.14 185	76.92 800	0.16 239

GREATEN-IGEV_RVC	0.31 76	0.25 229	0.46 129	0.43 153	0.23 66	0.36 65	0.26 101	0.61 89	0.36 89	0.32 70	0.36 78	0.37 130	0.22 25	0.61 157	0.34 218	0.17 197	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 76	0.20 50	0.57 254	0.40 90	0.22 51	0.36 65	0.33 197	0.73 161	0.31 45	0.37 124	0.40 96	0.31 69	0.44 202	0.50 99	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.13 77

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 146	0.23 158	0.54 214	0.50 319	0.28 205	0.36 65	0.22 45	1.02 313	0.39 108	0.42 165	0.64 231	0.36 117	0.51 285	0.39 25	0.29 117	0.18 252	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.18 305

GREAT-IGEV	0.32 86	0.20 50	0.42 86	0.37 38	0.29 230	0.36 65	0.28 125	0.56 67	0.58 216	0.28 22	0.50 167	0.29 53	0.29 72	0.84 259	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
LACA3	0.27 27	0.21 83	0.38 37	0.35 12	0.19 16	0.37 69	0.38 274	0.47 23	0.28 26	0.29 36	0.27 31	0.26 31	0.31 92	0.73 210	0.22 2	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.15 86	0.11 3

111111	0.34 117	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.42 471	0.37 69	0.22 45	0.95 276	0.38 106	0.31 61	0.31 54	0.40 153	0.27 58	0.96 300	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.13 77

LG-Stereo	0.34 117	0.25 229	0.78 419	0.47 250	0.26 143	0.37 69	0.30 148	0.71 153	0.52 191	0.36 113	0.57 207	0.29 53	0.21 9	0.50 99	0.36 243	0.13 29	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.12 23

AEACV	0.37 156	0.24 187	0.52 189	0.47 250	0.51 539	0.37 69	0.38 274	0.65 119	0.53 198	0.42 165	0.56 202	0.46 188	0.60 354	0.53 108	0.30 138	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 170	0.52 601	1.32 603	0.44 192	0.38 431	0.38 73	0.23 60	0.95 276	0.41 121	0.36 113	0.43 121	0.41 162	0.42 181	0.45 58	0.29 117	0.14 57	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.14 147

WQFJA1++	1.55 657	0.22 119	0.45 116	0.38 60	0.28 205	0.38 73	0.20 18	0.62 93	0.28 26	0.38 141	0.39 91	0.34 104	0.39 162	0.64 165	0.27 85	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.12 82	25.04 780	0.14 147

MLG-Stereo_test1	0.27 27	0.19 28	0.38 37	0.40 90	0.24 91	0.38 73	0.20 18	0.59 77	0.19 3	0.24 10	0.17 3	0.33 95	0.27 58	0.90 281	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Reg-Stereo(zero)	0.44 222	0.22 119	0.45 116	0.43 153	0.23 66	0.38 73	0.25 87	0.76 173	1.08 442	0.90 356	0.78 282	0.90 412	0.47 230	0.70 194	0.36 243	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

GIP-stereo	0.34 117	0.23 158	0.45 116	0.50 319	0.36 387	0.38 73	0.23 60	0.78 180	0.52 191	0.34 93	0.51 174	0.46 188	0.38 157	0.51 104	0.27 85	0.20 359	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.14 147

CAR	0.27 27	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.35 103	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.49 93	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

MSE-Stereo	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.25 121	0.39 78	0.20 18	0.52 37	0.36 89	0.28 22	0.33 63	0.29 53	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.13 77

PointNet	0.27 27	0.19 28	0.37 20	0.39 75	0.23 66	0.39 78	0.26 101	0.54 49	0.34 75	0.24 10	0.31 54	0.38 141	0.21 9	0.49 93	0.26 68	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.15 86	0.11 3

LACA2	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.35 12	0.18 8	0.39 78	0.39 291	0.56 67	0.27 24	0.29 36	0.33 63	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.22 2	0.15 91	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.11 3

VMStereo-Base	0.38 163	0.23 158	0.44 100	0.36 20	0.22 51	0.39 78	0.34 212	0.70 148	0.86 329	0.43 173	0.69 254	0.60 289	0.33 114	0.73 210	0.35 231	0.17 197	0.14 293	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.17 274

gasm-f	0.34 117	0.22 119	0.42 86	0.43 153	0.31 287	0.39 78	0.44 372	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.64 231	0.32 80	0.46 218	0.55 119	0.28 104	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.14 147

SCV	0.46 240	0.26 264	0.55 229	0.47 250	0.25 121	0.39 78	0.38 274	1.98 636	0.60 228	0.35 103	0.48 154	0.55 251	0.36 146	1.28 407	0.32 180	0.24 482	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.14 147

MC-Stereo	0.43 207	0.23 158	0.48 142	0.51 351	0.28 205	0.39 78	0.32 184	0.88 239	0.68 266	0.60 273	0.84 300	0.56 265	0.61 365	1.03 331	0.31 166	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.44 192	0.30 257	0.40 86	0.34 212	0.73 161	0.43 133	0.37 124	0.61 218	0.41 162	0.51 285	0.36 12	0.27 85	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.16 128	0.14 147

CSFM-Stereo	0.26 18	0.18 10	0.37 20	0.39 75	0.21 31	0.40 86	0.21 35	0.53 42	0.29 35	0.30 49	0.28 37	0.31 69	0.29 72	0.47 83	0.25 46	0.15 91	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.11 3

Select-FE	0.74 467	0.39 541	1.56 642	0.55 437	0.46 510	0.40 86	0.22 45	1.86 600	0.68 266	1.05 410	1.31 505	1.82 648	1.74 677	1.11 359	0.38 268	0.21 397	0.16 398	0.21 349	0.25 531	0.19 284	0.31 571

ours_stereo	0.39 170	0.28 329	0.51 175	0.46 233	0.30 257	0.40 86	0.44 372	0.73 161	0.56 209	0.35 103	0.56 202	0.46 188	0.33 114	1.11 359	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.15 216	0.19 284	0.14 147

rvit_stereo_ft	0.47 250	0.35 512	0.87 462	0.67 585	0.42 471	0.40 86	0.59 527	0.81 203	0.74 285	0.46 195	0.55 199	0.57 271	0.49 261	0.65 176	0.50 390	0.25 510	0.17 434	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.17 274

UniTT-Stereo	0.36 146	0.23 158	0.59 268	0.48 284	0.36 387	0.40 86	0.32 184	0.53 42	0.49 166	0.54 245	0.55 199	0.36 117	0.31 92	0.58 137	0.51 395	0.20 359	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.15 195

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 314	0.25 229	0.68 322	0.43 153	0.24 91	0.40 86	0.34 212	1.04 325	1.09 451	1.32 561	1.60 605	0.80 362	0.68 398	0.67 183	0.39 280	0.13 29	0.10 9	0.18 219	0.17 299	0.17 176	0.13 77

over-6	0.31 76	0.22 119	0.42 86	0.40 90	0.17 5	0.41 93	0.31 162	0.63 101	0.30 39	0.31 61	0.36 78	0.30 62	0.37 150	0.82 251	0.26 68	0.19 310	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.17 176	0.13 77

testmc14	0.25 11	0.17 3	0.33 3	0.37 38	0.18 8	0.41 93	0.29 136	0.40 13	0.22 8	0.29 36	0.33 63	0.32 80	0.31 92	0.32 4	0.31 166	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.10 2	0.14 46	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 222	1.50 726	1.55 641	0.37 38	0.33 337	0.41 93	0.26 101	0.79 187	0.35 85	0.34 93	0.46 142	0.41 162	0.41 173	0.45 58	0.24 18	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.18 305

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 76	0.22 119	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.41 93	0.26 101	0.76 173	0.33 66	0.33 81	0.43 121	0.29 53	0.46 218	0.35 9	0.24 18	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.18 305

IGEV-FE	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.94 428	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

HART	0.45 231	0.22 119	0.54 214	0.50 319	0.26 143	0.41 93	0.29 136	1.03 318	0.50 173	0.58 260	1.45 561	0.61 294	0.35 134	1.08 351	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.14 185	0.19 284	0.14 147

FLISNet	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

CoSv	0.64 396	0.32 443	0.68 322	0.47 250	0.51 539	0.41 93	0.36 240	1.04 325	0.75 286	1.31 557	1.43 553	1.62 615	1.12 593	0.94 296	0.88 545	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.20 400	0.20 334	0.18 305

rvit_stereo_0081	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

rvit_stereo_0082	0.44 222	0.33 467	0.64 293	0.54 412	0.35 369	0.41 93	0.44 372	0.66 128	0.95 367	0.48 209	0.52 179	0.50 218	0.46 218	0.82 251	0.44 328	0.25 510	0.20 502	0.22 390	0.19 356	0.25 478	0.17 274

H2IRNET	0.56 340	0.26 264	0.66 312	0.47 250	0.35 369	0.41 93	0.26 101	0.92 253	1.17 507	0.61 274	1.28 494	1.08 481	0.86 488	0.99 318	0.63 457	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.25 531	0.21 382	0.18 305

IGEV_Zeroshot_test	0.53 296	0.30 387	0.99 517	0.56 453	0.35 369	0.41 93	0.32 184	1.37 445	0.63 236	1.00 391	1.09 399	0.95 437	0.41 173	0.83 254	0.39 280	0.18 252	0.12 106	0.19 253	0.18 328	0.19 284	0.17 274

DNSM	1.07 594	1.92 740	0.40 60	0.39 75	0.25 121	0.42 105	0.30 148	0.97 290	0.40 112	0.43 173	0.46 142	0.40 153	0.50 270	3.03 625	2.08 678	0.20 359	0.18 460	0.15 65	0.12 82	4.57 760	4.29 761

2.5w	0.31 76	0.23 158	0.46 129	0.39 75	0.24 91	0.42 105	0.39 291	0.61 89	0.30 39	0.37 124	0.53 186	0.24 19	0.25 35	0.77 225	0.28 104	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

2.75w_new	0.31 76	0.23 158	0.43 94	0.35 12	0.23 66	0.42 105	0.42 333	0.54 49	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.24 19	0.30 82	0.66 179	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

MLG-Stereo	0.29 57	0.19 28	0.38 37	0.41 111	0.20 23	0.42 105	0.20 18	0.66 128	0.21 6	0.25 12	0.22 9	0.33 95	0.28 66	1.09 353	0.25 46	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.12 23

LGtest1	0.27 27	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.42 105	0.19 11	0.56 67	0.26 20	0.29 36	0.24 12	0.29 53	0.29 72	0.55 119	0.25 46	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.14 46	0.13 77

Occ-G	0.42 200	0.21 83	0.48 142	0.41 111	0.26 143	0.42 105	0.62 538	0.77 177	0.49 166	0.43 173	0.66 239	1.02 463	0.46 218	0.78 232	0.41 300	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.16 128	0.16 239

rvit_stereo_0080	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

CAS++	0.47 250	0.31 424	0.56 240	0.47 250	0.32 313	0.42 105	0.28 125	1.76 566	0.72 278	0.71 298	0.72 266	0.37 130	0.28 66	0.69 188	0.33 202	0.27 551	0.22 552	0.26 516	0.21 447	0.29 537	0.19 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
whm_eth	0.44 222	0.32 443	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.42 105	0.55 494	0.82 211	0.68 266	0.50 226	0.60 215	0.55 251	0.47 230	0.59 139	0.44 328	0.26 535	0.21 530	0.20 305	0.20 400	0.31 556	0.19 354

RAFT+CT+SA	0.58 356	0.29 364	0.60 272	0.66 573	0.37 409	0.42 105	0.55 494	1.27 426	1.03 413	0.70 295	1.22 468	0.60 289	0.70 408	1.64 505	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.22 478	0.21 382	0.18 305

416test	0.27 27	0.20 50	0.46 129	0.43 153	0.31 287	0.43 115	0.22 45	0.52 37	0.32 56	0.30 49	0.24 12	0.26 31	0.28 66	0.39 25	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

Anonymus	0.32 86	0.20 50	0.41 70	0.45 213	0.28 205	0.43 115	0.24 76	0.54 49	0.40 112	0.33 81	0.31 54	0.50 218	0.38 157	0.57 130	0.32 180	0.14 57	0.12 106	0.18 219	0.17 299	0.15 86	0.16 239

MGA	0.26 18	0.19 28	0.39 47	0.36 20	0.26 143	0.43 115	0.20 18	0.49 27	0.37 98	0.28 22	0.31 54	0.31 69	0.19 3	0.46 71	0.24 18	0.15 91	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.14 46	0.14 147

aanet-new-90k	0.34 117	0.21 83	0.77 409	0.41 111	0.23 66	0.43 115	0.36 240	0.64 109	0.30 39	0.28 22	0.40 96	0.31 69	0.50 270	0.97 308	0.22 2	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.11 3

aanet-new-16k	0.32 86	0.21 83	0.56 240	0.45 213	0.22 51	0.43 115	0.21 35	0.66 128	0.44 143	0.36 113	0.43 121	0.37 130	0.48 244	0.41 38	0.28 104	0.14 57	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.13 77

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 102	0.20 50	0.45 116	0.40 90	0.26 143	0.43 115	0.39 291	0.86 227	0.51 184	0.36 113	0.48 154	0.34 104	0.45 209	0.35 9	0.26 68	0.14 57	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.12 23

NLSM3	0.36 146	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.36 387	0.43 115	0.32 184	0.69 143	0.58 216	0.41 158	0.68 249	0.39 144	0.43 190	0.60 151	0.35 231	0.14 57	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.16 128	0.13 77

asda	0.30 65	0.24 187	0.42 86	0.38 60	0.23 66	0.43 115	0.34 212	0.58 75	0.37 98	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.52 106	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

SGD-Stereo	0.32 86	0.20 50	0.40 60	0.38 60	0.19 16	0.43 115	0.22 45	0.64 109	0.33 66	0.42 165	0.34 70	0.27 40	0.35 134	1.15 370	0.30 138	0.20 359	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.17 176	0.13 77

fffft	0.38 163	0.23 158	0.51 175	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.48 426	0.76 173	0.36 89	0.44 180	0.34 70	0.38 141	0.31 92	1.31 414	0.32 180	0.14 57	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239
1: 1. 1
mms	0.40 184	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.32 313	0.43 115	0.46 403	0.70 148	0.46 153	0.35 103	0.58 211	0.44 176	0.30 82	1.36 435	0.33 202	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.19 284	0.15 195

AnonymousM	0.59 362	1.11 701	0.41 70	0.44 192	0.32 313	0.43 115	0.47 413	1.05 333	0.64 241	0.98 383	0.63 226	0.67 321	0.43 190	0.59 139	0.41 300	0.20 359	0.15 359	1.84 733	0.84 721	0.14 46	0.13 77

XX-Stereo	0.63 383	0.26 264	1.90 667	0.81 655	0.67 619	0.43 115	0.23 60	1.03 318	0.58 216	0.65 285	1.56 595	1.41 573	0.39 162	1.28 407	0.35 231	0.20 359	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.14 147

AdaDepth	0.30 65	0.22 119	0.49 151	0.44 192	0.27 175	0.44 128	0.24 76	0.52 37	0.30 39	0.31 61	0.37 83	0.26 31	0.32 104	0.79 237	0.25 46	0.12 10	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 435	3.18 756	2.55 694	0.39 75	0.23 66	0.44 128	0.23 60	0.63 101	0.42 127	0.44 180	0.44 130	0.34 104	0.28 66	0.56 124	0.29 117	1.35 729	0.10 9	0.22 390	0.19 356	0.46 641	1.31 721

MoCha-V2	0.40 184	0.20 50	0.49 151	0.50 319	0.21 31	0.44 128	0.33 197	0.93 264	0.53 198	0.53 239	0.53 186	0.42 165	0.58 349	1.09 353	0.27 85	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.15 195

EGLCR-Stereo	0.37 156	0.22 119	0.51 175	0.43 153	0.26 143	0.44 128	0.22 45	0.99 299	0.48 163	0.42 165	0.42 109	0.67 321	0.29 72	0.86 269	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.17 176	0.15 195

GEAR-Net	0.40 184	0.26 264	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.66 534	0.46 153	0.37 124	0.58 211	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

quiztm	0.48 256	0.26 264	0.52 189	0.49 306	0.55 567	0.45 132	0.42 333	1.45 472	0.81 313	0.79 321	1.14 429	0.57 271	0.32 104	0.58 137	0.36 243	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.15 195

FE-Mocha	0.49 266	0.30 387	0.87 462	0.48 284	0.36 387	0.45 132	0.22 45	1.58 511	0.49 166	1.00 391	1.09 399	0.74 343	0.41 173	0.55 119	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.21 349	0.20 400	0.17 176	0.15 195

2.25w	0.32 86	0.24 187	0.48 142	0.37 38	0.24 91	0.45 132	0.25 87	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.58 211	0.27 40	0.32 104	0.74 219	0.35 231	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.14 147

IGEV	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.37 38	0.31 287	0.45 132	0.21 35	0.59 77	0.40 112	0.31 61	0.43 121	0.26 31	0.21 9	0.43 47	0.25 46	0.13 29	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.12 1	0.12 23

AIO-Stereo	0.37 156	0.25 229	0.51 175	0.47 250	0.23 66	0.45 132	0.39 291	1.07 349	0.52 191	0.41 158	0.48 154	0.52 232	0.25 35	0.72 204	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

IGEV++	0.40 184	0.22 119	0.51 175	0.52 373	0.29 230	0.45 132	0.25 87	1.65 529	0.46 153	0.37 124	0.57 207	0.46 188	0.45 209	0.50 99	0.38 268	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.15 195

CREStereo++_RVC	0.47 250	0.21 83	0.38 37	0.45 213	0.38 431	0.45 132	0.25 87	0.75 170	1.29 577	0.80 324	1.21 464	0.47 196	0.37 150	0.53 108	0.44 328	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.80 718	0.18 228	0.11 3
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
rgla	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.41 111	0.31 287	0.46 140	0.23 60	0.55 55	0.34 75	0.31 61	0.24 12	0.26 31	0.26 44	0.44 53	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

416test1013	0.28 42	0.21 83	0.47 135	0.42 133	0.31 287	0.46 140	0.22 45	0.53 42	0.35 85	0.32 70	0.25 16	0.27 40	0.29 72	0.42 45	0.25 46	0.15 91	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.13 77

over-9	0.29 57	0.24 187	0.41 70	0.43 153	0.16 1	0.46 140	0.26 101	0.53 42	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.39 162	0.68 186	0.26 68	0.17 197	0.12 106	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

DF	0.38 163	0.22 119	0.60 272	0.46 233	0.26 143	0.46 140	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.43 173	0.66 239	0.58 278	0.31 92	0.79 237	0.30 138	0.18 252	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.15 195

aanet-new-14k	0.36 146	0.24 187	0.83 438	0.46 233	0.22 51	0.46 140	0.33 197	0.66 128	0.61 229	0.39 153	0.48 154	0.29 53	0.64 382	0.41 38	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.21 382	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 194	0.19 28	0.84 443	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 723

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.42 133	0.35 369	0.46 140	0.40 307	0.62 93	0.54 202	0.56 256	0.67 246	0.36 117	0.27 58	0.49 93	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

PSi22	0.43 207	0.25 229	0.45 116	0.45 213	0.24 91	0.46 140	0.22 45	0.63 101	0.99 394	0.45 188	0.64 231	0.80 362	0.52 293	1.44 461	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.19 284	0.15 195

Selective-IGEV-i32	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

GEAStereo	0.31 76	0.21 83	0.43 94	0.43 153	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.74 167	0.33 66	0.34 93	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.21 397	0.12 106	0.17 170	0.12 82	0.17 176	0.14 147

GSStereo	0.33 102	0.21 83	0.43 94	0.45 213	0.31 287	0.46 140	0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

Replicate-Monster	0.41 194	0.26 264	2.03 672	0.36 20	0.21 31	0.46 140	0.23 60	0.67 136	0.48 163	0.42 165	0.27 31	0.31 69	0.30 82	0.98 311	0.24 18	0.14 57	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.28 540

4w-stereo	0.30 65	0.24 187	0.44 100	0.37 38	0.23 66	0.46 140	0.27 117	0.63 101	0.31 45	0.41 158	0.44 130	0.27 40	0.36 146	0.59 139	0.30 138	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.12 82	0.13 7	0.12 23

2w_stereo	0.32 86	0.24 187	0.45 116	0.39 75	0.22 51	0.46 140	0.47 413	0.69 143	0.42 127	0.43 173	0.50 167	0.24 19	0.45 209	0.47 83	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.13 77

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 194	0.19 28	0.83 438	0.40 90	0.28 205	0.46 140	0.28 125	0.78 180	0.37 98	0.34 93	0.51 174	0.39 144	0.48 244	0.39 25	0.23 9	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	1.46 723

Selective-IGEV	0.39 170	0.24 187	0.50 163	0.44 192	0.25 121	0.46 140	0.33 197	1.25 423	0.40 112	0.35 103	0.45 136	0.52 232	0.30 82	1.07 346	0.30 138	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

TRStereo	0.60 365	0.60 637	0.97 511	0.74 635	0.67 619	0.46 140	0.38 274	1.85 597	0.89 341	0.79 321	0.80 293	0.88 403	0.39 162	1.10 356	0.41 300	0.23 457	0.15 359	0.23 431	0.24 517	0.17 176	0.15 195

AnonStereo	0.46 240	0.24 187	0.65 300	0.47 250	0.34 361	0.47 157	0.40 307	0.95 276	0.78 303	0.70 295	0.57 207	0.80 362	0.50 270	1.00 324	0.33 202	0.20 359	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.22 411	0.16 239

over-8	0.29 57	0.23 158	0.40 60	0.43 153	0.16 1	0.47 157	0.26 101	0.52 37	0.28 26	0.30 49	0.32 60	0.35 111	0.37 150	0.69 188	0.25 46	0.17 197	0.13 221	0.13 1	0.11 15	0.16 128	0.13 77

HLF11	0.53 296	0.25 229	1.02 534	0.41 111	0.35 369	0.47 157	0.28 125	1.17 384	0.96 373	0.64 282	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.51 475	0.63 457	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.13 144	0.17 176	0.20 392

aanet-new-28k	0.32 86	0.21 83	0.66 312	0.43 153	0.21 31	0.47 157	0.28 125	0.64 109	0.33 66	0.36 113	0.39 91	0.36 117	0.49 261	0.39 25	0.27 85	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.22 411	0.15 195

aanet-new-22k	0.32 86	0.21 83	0.54 214	0.43 153	0.22 51	0.47 157	0.23 60	0.67 136	0.50 173	0.35 103	0.46 142	0.33 95	0.50 270	0.44 53	0.29 117	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.13 77

BridgeDepth_RVC	0.26 18	0.19 28	0.37 20	0.33 2	0.19 16	0.47 157	0.19 11	0.54 49	0.27 24	0.30 49	0.29 46	0.26 31	0.32 104	0.43 47	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.13 1	0.11 15	0.15 86	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
asd	0.30 65	0.21 83	0.41 70	0.39 75	0.24 91	0.47 157	0.30 148	0.69 143	0.30 39	0.41 158	0.39 91	0.28 50	0.33 114	0.62 160	0.27 85	0.13 29	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.14 46	0.12 23

1w_stereo	0.34 117	0.20 50	0.42 86	0.43 153	0.26 143	0.47 157	0.54 476	0.59 77	0.50 173	0.41 158	0.66 239	0.25 26	0.44 202	0.62 160	0.33 202	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.12 23

MLG-Stereo_test3	0.28 42	0.18 10	0.42 86	0.40 90	0.23 66	0.47 157	0.19 11	0.61 89	0.29 35	0.35 103	0.21 6	0.35 111	0.21 9	0.60 151	0.25 46	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

SCV_C0	0.43 207	0.26 264	0.65 300	0.43 153	0.29 230	0.47 157	0.31 162	1.34 439	0.73 283	0.38 141	0.49 164	0.54 245	0.29 72	1.24 396	0.30 138	0.17 197	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.20 334	0.15 195

WCG-NET	0.42 200	0.21 83	0.54 214	0.40 90	0.25 121	0.47 157	0.32 184	0.73 161	1.15 494	0.76 309	0.73 268	0.58 278	0.45 209	0.60 151	0.34 218	0.15 91	0.11 40	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.13 77

RSM	0.39 170	0.24 187	0.49 151	0.46 233	0.26 143	0.47 157	0.40 307	0.92 253	0.44 143	0.41 158	0.42 109	0.65 311	0.33 114	1.07 346	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.13 77

aanet-new-12k	0.33 102	0.23 158	0.77 409	0.48 284	0.21 31	0.48 169	0.25 87	0.80 196	0.44 143	0.38 141	0.29 46	0.32 80	0.48 244	0.39 25	0.29 117	0.14 57	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.15 195

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 184	0.67 649	0.42 86	0.64 552	0.29 230	0.48 169	0.25 87	0.85 225	0.44 143	0.38 141	0.36 78	0.30 62	0.70 408	1.15 370	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.11 15	0.18 228	0.12 23

fffy	0.42 200	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.29 230	0.48 169	0.35 223	0.91 250	0.55 205	0.40 155	0.58 211	0.55 251	0.41 173	1.26 401	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.14 147

gcap-zeroshot	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

test_for_model	0.35 130	0.22 119	0.53 200	0.41 111	0.36 387	0.48 169	0.42 333	0.63 101	0.57 211	0.54 245	0.64 231	0.32 80	0.26 44	0.41 38	0.31 166	0.17 197	0.12 106	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

testlalala	0.35 130	0.22 119	0.55 229	0.41 111	0.37 409	0.48 169	0.42 333	0.64 109	0.54 202	0.53 239	0.63 226	0.33 95	0.26 44	0.38 18	0.31 166	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.15 216	0.14 46	0.13 77

TestStereo1	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

DCANet-4	0.54 314	0.26 264	1.07 554	0.42 133	0.24 91	0.48 169	0.36 240	0.99 299	1.30 583	1.10 430	1.02 366	0.56 265	0.75 425	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

fff	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

SA-5K	0.63 383	0.28 329	0.75 391	0.76 642	0.31 287	0.48 169	0.43 357	1.30 432	1.21 536	0.97 378	1.31 505	0.64 308	0.77 437	1.75 526	0.42 314	0.20 359	0.15 359	0.22 390	0.18 328	0.21 382	0.17 274

GLC_STEREO	0.39 170	0.25 229	0.41 70	0.54 412	0.23 66	0.48 169	0.30 148	0.73 161	0.58 216	0.52 237	0.73 268	0.51 224	0.31 92	0.64 165	0.42 314	0.17 197	0.20 502	0.23 431	0.19 356	0.21 382	0.17 274

ASMatch	0.88 539	0.26 264	0.69 334	0.51 351	0.35 369	0.48 169	0.37 266	1.12 369	0.92 358	1.10 430	3.28 706	0.96 443	0.98 549	4.90 669	0.49 383	0.19 310	0.16 398	0.22 390	0.19 356	0.19 284	0.27 526

sAnonymous2	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

CroCo_RVC	0.55 331	0.56 618	1.46 631	0.60 505	0.51 539	0.48 169	0.52 461	0.79 187	0.68 266	0.50 226	0.67 246	0.46 188	0.62 371	0.59 139	0.40 290	0.22 429	0.17 434	0.22 390	0.21 447	0.86 698	0.56 670

csc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

cscssc	0.53 296	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.48 169	0.36 240	1.07 349	1.25 556	1.10 430	1.02 366	0.57 271	1.06 580	0.73 210	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.15 86	0.19 354

EE1	0.45 231	0.22 119	0.59 268	0.45 213	0.33 337	0.49 186	0.30 148	0.97 290	0.73 283	0.59 268	0.62 222	0.63 304	0.52 293	1.24 396	0.32 180	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.17 176	0.15 195

test410_97500	0.28 42	0.20 50	0.49 151	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.30 39	0.30 49	0.29 46	0.32 80	0.32 104	0.45 58	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

test410	0.28 42	0.21 83	0.50 163	0.38 60	0.27 175	0.49 186	0.18 4	0.55 55	0.31 45	0.30 49	0.30 52	0.31 69	0.32 104	0.44 53	0.23 9	0.12 10	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.13 77

FAST (zero-shot)	0.43 207	0.27 299	0.71 351	0.64 552	1.27 720	0.49 186	0.31 162	0.84 222	0.47 158	0.32 70	0.40 96	0.31 69	0.34 125	0.72 204	0.29 117	0.25 510	0.23 570	0.18 219	0.20 400	0.17 176	0.19 354

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.32 86	0.23 158	0.50 163	0.42 133	0.22 51	0.49 186	0.20 18	0.57 72	0.50 173	0.38 141	0.28 37	0.33 95	0.31 92	0.45 58	0.28 104	0.21 397	0.17 434	0.24 456	0.19 356	0.27 506	0.20 392

over v1	0.30 65	0.24 187	0.41 70	0.42 133	0.16 1	0.49 186	0.27 117	0.53 42	0.28 26	0.31 61	0.31 54	0.35 111	0.43 190	0.70 194	0.30 138	0.16 137	0.12 106	0.13 1	0.10 2	0.16 128	0.14 147

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 130	0.22 119	0.54 214	0.41 111	0.37 409	0.49 186	0.41 326	0.64 109	0.59 226	0.54 245	0.66 239	0.31 69	0.26 44	0.41 38	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.15 86	0.13 77

qwe	0.32 86	0.21 83	0.40 60	0.37 38	0.26 143	0.49 186	0.29 136	0.64 109	0.39 108	0.49 217	0.48 154	0.26 31	0.27 58	0.80 240	0.34 218	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.15 86	0.12 23

4.25_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.5w_new	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.31 45	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

4.25w-stereo	0.30 65	0.26 264	0.44 100	0.38 60	0.26 143	0.49 186	0.40 307	0.59 77	0.32 56	0.38 141	0.42 109	0.27 40	0.34 125	0.46 71	0.31 166	0.12 10	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.12 23

MM-Stereo_test3	0.50 272	0.24 187	0.54 214	0.54 412	0.74 640	0.49 186	0.53 469	1.09 356	1.05 423	0.62 279	0.95 332	0.61 294	0.42 181	0.77 225	0.38 268	0.20 359	0.17 434	0.20 305	0.16 267	0.18 228	0.18 305

IGEVStereo-DCA	0.46 240	0.28 329	0.56 240	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.18 305

rrr	0.46 240	0.28 329	0.73 370	0.43 153	0.33 337	0.49 186	0.38 274	0.76 173	0.50 173	0.47 200	0.48 154	0.48 203	0.46 218	2.03 558	0.30 138	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.16 239

HH	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

HanStereo	0.63 383	0.30 387	0.77 409	0.50 319	0.32 313	0.49 186	0.46 403	1.65 529	0.64 241	0.69 293	1.09 399	1.63 620	0.85 480	1.90 544	0.37 255	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.16 239

ADStereo(finetuned)	0.57 349	0.24 187	1.06 549	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.35 223	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	1.20 612	0.84 259	0.51 395	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

iRaft-Stereo_5w	0.85 529	0.29 364	0.91 486	0.53 395	0.43 482	0.49 186	0.68 562	0.99 299	0.87 334	0.79 321	1.34 522	1.46 587	0.91 509	5.11 672	1.11 591	0.17 197	0.14 293	0.22 390	0.18 328	0.20 334	0.20 392

OMP-Stereo	0.94 554	0.33 467	0.72 358	0.90 689	0.31 287	0.49 186	0.36 240	1.16 380	1.06 430	1.58 640	1.12 418	1.46 587	0.69 402	6.94 717	0.49 383	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.18 328	0.20 334	0.14 147

raftrobust	0.52 280	0.25 229	0.56 240	0.65 567	0.52 552	0.49 186	0.34 212	0.98 296	0.91 351	1.30 547	0.87 313	0.63 304	0.81 460	0.78 232	0.41 300	0.19 310	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.15 86	0.16 239

DCANet	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.49 186	0.36 240	1.05 333	1.30 583	1.12 438	1.03 376	0.58 278	0.92 512	0.81 247	0.52 403	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.13 144	0.18 228	0.19 354

aanet-new-70k	0.35 130	0.20 50	0.79 422	0.42 133	0.21 31	0.50 207	0.30 148	0.65 119	0.31 45	0.33 81	0.40 96	0.31 69	0.51 285	1.00 324	0.24 18	0.12 10	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.16 128	0.12 23

aanet-32k-new	0.33 102	0.23 158	0.55 229	0.43 153	0.23 66	0.50 207	0.32 184	0.55 55	0.36 89	0.34 93	0.42 109	0.36 117	0.55 317	0.77 225	0.24 18	0.16 137	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.19 284	0.12 23

gcap_with_dpt	0.35 130	0.22 119	0.56 240	0.42 133	0.35 369	0.50 207	0.45 393	0.62 93	0.49 166	0.54 245	0.66 239	0.32 80	0.30 82	0.38 18	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.19 253	0.14 185	0.14 46	0.13 77

water-stereo	0.39 170	0.20 50	0.48 142	0.44 192	0.27 175	0.50 207	0.26 101	0.92 253	0.51 184	0.53 239	0.78 282	0.55 251	0.49 261	0.42 45	0.42 314	0.16 137	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

MM-Stereo_test1	0.49 266	0.24 187	0.56 240	0.51 351	0.30 257	0.50 207	0.54 476	0.91 250	1.03 413	0.84 341	0.69 254	0.54 245	0.60 354	1.16 374	0.33 202	0.18 252	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.15 195

rvit_stereo_0083	0.47 250	0.33 467	0.81 429	0.56 453	0.36 387	0.50 207	0.44 372	0.68 140	0.95 367	0.49 217	0.57 207	0.55 251	0.49 261	0.88 274	0.46 358	0.25 510	0.25 590	0.24 456	0.20 400	0.24 461	0.17 274

rvit_stereo_0081_aga	0.44 222	0.34 492	0.73 370	0.51 351	0.41 465	0.50 207	0.40 307	0.81 203	0.57 211	0.58 260	0.56 202	0.53 239	0.43 190	0.66 179	0.40 290	0.26 535	0.21 530	0.22 390	0.20 400	0.26 492	0.18 305

WCG-NET（raft）	0.45 231	0.21 83	0.55 229	0.40 90	0.24 91	0.50 207	0.36 240	0.73 161	1.09 451	0.71 298	0.76 277	0.92 423	0.51 285	0.84 259	0.34 218	0.16 137	0.12 106	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.14 147

RSM++	0.38 163	0.24 187	0.51 175	0.47 250	0.26 143	0.50 207	0.41 326	0.79 187	0.45 147	0.37 124	0.45 136	0.60 289	0.35 134	1.02 330	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.18 228	0.13 77

MGS-Stereo	0.42 200	0.26 264	0.58 262	0.44 192	0.28 205	0.50 207	0.34 212	0.57 72	0.83 321	0.46 195	1.31 505	0.52 232	0.33 114	0.65 176	0.36 243	0.19 310	0.16 398	0.18 219	0.15 216	0.17 176	0.16 239

ff7	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

ffff	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

11t	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

StereoVision	0.65 404	0.34 492	0.86 450	0.59 493	0.40 454	0.50 207	0.41 326	1.09 356	0.93 361	0.71 298	2.50 689	0.82 374	0.57 338	1.03 331	0.49 383	0.25 510	0.28 613	0.29 559	0.28 583	0.36 588	0.20 392

CASnet	0.41 194	0.25 229	0.48 142	0.50 319	0.20 23	0.50 207	0.36 240	0.81 203	0.80 309	0.83 338	0.68 249	0.48 203	0.31 92	0.54 112	0.32 180	0.18 252	0.12 106	0.27 533	0.22 478	0.23 441	0.14 147
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
anonymousdsp	0.43 207	0.27 299	0.53 200	0.44 192	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.89 240	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.33 422	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

LoS	0.40 184	0.21 83	0.44 100	0.37 38	0.22 51	0.50 207	0.40 307	1.00 303	0.94 365	0.48 209	0.66 239	0.48 203	0.40 169	0.60 151	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.16 116	0.11 15	0.14 46	0.14 147
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ccc-4	0.43 207	0.27 299	0.56 240	0.44 192	0.33 337	0.50 207	0.42 333	0.87 230	0.50 173	0.49 217	0.53 186	0.44 176	0.48 244	1.38 441	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305

IGEV-Stereo	0.43 207	0.27 299	0.54 214	0.45 213	0.32 313	0.50 207	0.42 333	0.90 248	0.51 184	0.49 217	0.53 186	0.47 196	0.47 230	1.32 418	0.33 202	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.15 216	0.18 228	0.18 305
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
HHNet	0.62 375	0.26 264	0.63 286	0.43 153	0.45 498	0.50 207	0.58 517	1.07 349	1.01 403	1.25 522	2.23 675	0.70 334	0.61 365	1.07 346	0.47 367	0.20 359	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.30 561

monster_256*512	0.50 272	0.31 424	0.53 200	0.51 351	0.35 369	0.51 227	0.46 403	1.03 318	0.92 358	0.59 268	0.87 313	1.10 494	0.69 402	0.69 188	0.46 358	0.16 137	0.13 221	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

RT-Monster	0.45 231	0.23 158	0.47 135	0.44 192	0.40 454	0.51 227	0.25 87	0.87 230	1.01 403	0.87 350	0.86 307	0.68 323	0.41 173	0.67 183	0.40 290	0.16 137	0.14 293	0.15 65	0.13 144	0.14 46	0.17 274

Foundation-i1c-attn	0.35 130	0.17 3	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.51 227	0.48 426	0.96 286	0.37 98	0.42 165	0.43 121	0.52 232	0.49 261	0.66 179	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.15 65	0.11 15	0.13 7	0.12 23

Foundation-i1a	0.37 156	0.18 10	0.37 20	0.34 6	0.19 16	0.51 227	0.47 413	1.01 311	0.42 127	0.51 233	0.44 130	0.57 271	0.57 338	0.78 232	0.29 117	0.15 91	0.11 40	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.13 77

rvit_0105_6	0.53 296	0.37 529	0.98 516	0.65 567	0.38 431	0.51 227	0.51 450	0.77 177	1.20 529	0.54 245	0.55 199	0.65 311	0.53 302	0.94 296	0.44 328	0.32 598	0.32 644	0.28 548	0.24 517	0.28 526	0.21 416

Pointernet	0.37 156	0.20 50	0.57 254	0.43 153	0.28 205	0.51 227	0.27 117	0.93 264	0.61 229	0.47 200	0.63 226	0.49 212	0.38 157	0.49 93	0.33 202	0.17 197	0.13 221	0.14 22	0.11 15	0.13 7	0.12 23

EKT-Stereo	0.53 296	0.30 387	0.73 370	0.58 478	0.60 595	0.51 227	0.48 426	0.94 270	0.90 345	0.71 298	0.88 318	0.77 352	0.43 190	1.07 346	0.40 290	0.22 429	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.22 439

LoS_RVC	0.42 200	0.26 264	0.40 60	0.44 192	0.82 669	0.51 227	0.44 372	0.64 109	0.41 121	0.44 180	0.78 282	0.44 176	0.47 230	0.56 124	0.36 243	0.13 29	0.12 106	0.14 22	0.10 2	0.13 7	0.84 704

aanet-new-40k	0.33 102	0.22 119	0.81 429	0.40 90	0.25 121	0.52 235	0.23 60	0.67 136	0.32 56	0.33 81	0.47 147	0.33 95	0.52 293	0.35 9	0.28 104	0.13 29	0.10 9	0.16 116	0.12 82	0.18 228	0.12 23

aanet-new-36k	0.33 102	0.21 83	0.52 189	0.42 133	0.21 31	0.52 235	0.32 184	0.64 109	0.36 89	0.34 93	0.38 84	0.36 117	0.56 325	0.81 247	0.24 18	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

4.5_new	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

4.5w-stereo	0.29 57	0.25 229	0.41 70	0.36 20	0.23 66	0.52 235	0.36 240	0.56 67	0.34 75	0.45 188	0.42 109	0.27 40	0.25 35	0.40 34	0.24 18	0.13 29	0.10 9	0.15 65	0.13 144	0.16 128	0.12 23

3.25w_new	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.38 60	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

3.25w	0.32 86	0.21 83	0.45 116	0.37 38	0.23 66	0.52 235	0.34 212	0.65 119	0.39 108	0.47 200	0.45 136	0.32 80	0.35 134	0.61 157	0.27 85	0.12 10	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.12 1	0.12 23

GMOStereo	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

error version	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-v	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

test-2	0.53 296	0.26 264	0.65 300	0.50 319	0.29 230	0.52 235	0.43 357	0.89 240	0.96 373	1.41 598	1.14 429	0.85 391	0.56 325	0.59 139	0.38 268	0.16 137	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.20 334	0.15 195

sCroCo_RVC	0.49 266	0.40 548	1.02 534	0.65 567	0.60 595	0.52 235	0.40 307	0.83 216	0.61 229	0.44 180	0.74 273	0.49 212	0.50 270	0.63 164	0.48 373	0.26 535	0.27 605	0.23 431	0.22 478	0.29 537	0.25 490

aanet-new-24k	0.33 102	0.21 83	0.51 175	0.42 133	0.23 66	0.53 246	0.30 148	0.62 93	0.37 98	0.40 155	0.61 218	0.34 104	0.48 244	0.44 53	0.25 46	0.13 29	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.12 23

Foundation-i1b	0.36 146	0.18 10	0.36 13	0.35 12	0.19 16	0.53 246	0.49 438	1.00 303	0.35 85	0.47 200	0.43 121	0.56 265	0.53 302	0.66 179	0.28 104	0.16 137	0.11 40	0.14 22	0.13 144	0.14 46	0.12 23

3w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.52 189	0.40 90	0.21 31	0.53 246	0.54 476	0.65 119	0.46 153	0.44 180	0.48 154	0.23 9	0.45 209	0.46 71	0.29 117	0.12 10	0.10 9	0.15 65	0.12 82	0.15 86	0.15 195

rvit_0105_4	0.56 340	0.38 536	1.06 549	0.66 573	0.38 431	0.53 246	0.53 469	0.84 222	1.17 507	0.56 256	0.61 218	0.72 338	0.59 350	0.98 311	0.45 343	0.32 598	0.33 649	0.29 559	0.25 531	0.29 537	0.23 459

rvit_stereo_0075_2	0.64 396	0.46 574	1.05 545	0.66 573	0.66 615	0.53 246	0.48 426	1.20 405	1.12 465	0.76 309	0.92 326	0.78 356	0.53 302	1.03 331	0.59 437	0.37 633	0.28 613	0.40 651	0.31 613	0.37 592	0.32 579

trnet	0.39 170	0.21 83	0.37 20	0.36 20	0.20 23	0.53 246	0.29 136	0.78 180	1.12 465	0.59 268	0.71 262	0.53 239	0.42 181	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.13 77

GCAP-Stereo	0.40 184	0.28 329	0.68 322	0.47 250	0.25 121	0.53 246	0.32 184	0.82 211	0.58 216	0.65 285	0.69 254	0.58 278	0.42 181	0.47 83	0.29 117	0.17 197	0.14 293	0.17 170	0.13 144	0.17 176	0.14 147

rafts_anoy	0.52 280	0.29 364	0.59 268	0.59 493	0.50 527	0.53 246	0.40 307	1.11 366	1.03 413	0.84 341	0.83 296	0.68 323	0.54 309	0.72 204	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.24 456	0.26 549	0.21 382	0.18 305

iRaftStereo_RVC	0.47 250	0.26 264	0.64 293	0.50 319	0.29 230	0.53 246	0.33 197	1.05 333	0.77 299	0.84 341	1.00 353	0.55 251	0.37 150	0.81 247	0.40 290	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.19 284	0.15 195

CREStereo	0.39 170	0.21 83	0.38 37	0.34 6	0.22 51	0.53 246	0.29 136	0.77 177	1.11 461	0.58 260	0.71 262	0.51 224	0.41 173	0.54 112	0.34 218	0.18 252	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.14 46	0.14 147
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
ManiGeoR	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

HLf10	0.52 280	0.24 187	0.97 511	0.41 111	0.34 361	0.54 256	0.35 223	1.16 380	1.05 423	0.54 245	0.84 300	0.55 251	0.50 270	1.38 441	0.55 421	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.19 354

aanet-new-32k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-30k	0.32 86	0.22 119	0.53 200	0.43 153	0.24 91	0.54 256	0.23 60	0.72 155	0.31 45	0.37 124	0.38 84	0.43 170	0.54 309	0.41 38	0.24 18	0.14 57	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.13 77

aanet-new-8k	0.35 130	0.23 158	0.50 163	0.45 213	0.25 121	0.54 256	0.36 240	0.68 140	0.49 166	0.35 103	0.42 109	0.32 80	0.62 371	0.68 186	0.28 104	0.14 57	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.13 77

Foundation-i1	0.40 184	0.19 28	0.36 13	0.42 133	0.32 313	0.54 256	0.48 426	1.18 392	0.52 191	0.54 245	0.54 198	0.58 278	0.49 261	0.65 176	0.32 180	0.16 137	0.13 221	0.15 65	0.14 185	0.14 46	0.13 77

FSD	0.54 314	0.52 601	0.65 300	0.62 533	0.50 527	0.54 256	0.58 517	0.65 119	0.53 198	0.54 245	0.52 179	0.56 265	0.52 293	0.57 130	0.55 421	0.51 680	0.47 701	0.50 673	0.49 685	0.50 651	0.49 654

3.5w_stereo	0.33 102	0.25 229	0.45 116	0.37 38	0.24 91	0.54 256	0.35 223	0.66 128	0.36 89	0.43 173	0.44 130	0.29 53	0.34 125	0.77 225	0.39 280	0.11 1	0.09 1	0.15 65	0.11 15	0.14 46	0.13 77

HUF	0.36 146	0.23 158	0.52 189	0.40 90	0.22 51	0.54 256	0.47 413	0.82 211	0.43 133	0.36 113	0.43 121	0.50 218	0.42 181	0.64 165	0.29 117	0.17 197	0.12 106	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.14 147

MIM_Stereo	0.57 349	0.24 187	0.92 491	0.46 233	0.30 257	0.54 256	0.28 125	1.27 426	0.75 286	1.00 391	1.16 443	0.93 425	0.53 302	1.45 462	0.61 449	0.16 137	0.16 398	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.14 147

DCRE	0.82 513	0.26 264	0.70 340	0.58 478	0.44 491	0.54 256	0.48 426	0.95 276	0.78 303	0.78 318	7.33 746	0.86 395	0.52 293	0.76 222	0.41 300	0.16 137	0.16 398	0.19 253	0.17 299	0.18 228	0.17 274

raft_robust	0.68 429	0.30 387	0.64 293	0.52 373	0.26 143	0.54 256	0.35 223	1.33 434	1.24 552	1.16 472	1.07 388	0.60 289	0.54 309	3.58 644	0.37 255	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.16 239

RAFT-345	0.84 525	0.25 229	0.66 312	0.50 319	0.27 175	0.54 256	0.42 333	0.83 216	1.11 461	1.32 561	2.34 680	0.86 395	0.54 309	5.72 691	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.22 390	0.17 299	0.17 176	0.16 239

raft+_RVC	0.53 296	0.26 264	0.54 214	0.60 505	0.47 515	0.54 256	0.54 476	1.27 426	0.99 394	0.76 309	1.03 376	0.70 334	0.56 325	0.93 293	0.47 367	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.18 328	0.18 228	0.15 195

DN-CSS_ROB	0.64 396	0.32 443	1.05 545	0.55 437	0.40 454	0.54 256	0.45 393	1.21 406	0.93 361	1.03 405	1.47 568	0.69 329	0.63 378	1.76 531	0.49 383	0.18 252	0.14 293	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.20 392

SCION-M(vits-remse)	0.34 117	0.18 10	1.23 585	0.67 585	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.23 457	0.18 460	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

SCION-MonSter(vits)	0.65 404	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	1.40 455	1.21 536	0.28 22	1.36 530	1.10 494	0.78 445	1.22 388	1.81 664	0.23 457	0.18 460	0.38 637	0.40 660	0.41 612	0.31 571

TestStereo-Hl	0.51 275	0.27 299	0.55 229	0.41 111	0.29 230	0.55 271	0.45 393	1.05 333	0.90 345	0.87 350	0.85 304	0.72 338	0.65 390	1.33 422	0.43 324	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.18 228	0.18 305

monster-pro	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

BStereo	0.38 163	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	0.55 271	0.39 291	0.55 55	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

MonStereo	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

MM-Stereo_test2	0.43 207	0.24 187	0.67 318	0.51 351	0.32 313	0.55 271	0.45 393	0.97 290	0.77 299	0.59 268	0.51 174	0.49 212	0.42 181	0.80 240	0.30 138	0.15 91	0.13 221	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.14 147

MonSter	0.28 42	0.18 10	0.39 47	0.36 20	0.21 31	0.55 271	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.29 46	0.23 9	0.21 9	0.56 124	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

CES	0.48 256	0.20 50	0.37 20	0.39 75	1.39 724	0.55 271	0.35 223	0.98 296	0.66 258	0.44 180	0.66 239	0.35 111	0.27 58	0.56 124	0.33 202	0.15 91	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.19 284	1.46 723

knoymous	0.51 275	0.29 364	0.47 135	0.43 153	0.30 257	0.55 271	0.55 494	1.02 313	0.77 299	0.98 383	0.85 304	0.94 428	0.56 325	0.85 265	0.45 343	0.20 359	0.14 293	0.26 516	0.14 185	0.23 441	0.23 459

RCA-Stereo	0.50 272	0.23 158	0.58 262	0.48 284	0.33 337	0.55 271	0.45 393	0.97 290	1.38 619	0.68 292	1.05 382	0.63 304	0.80 456	0.59 139	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.14 147

ProNet	0.43 207	0.28 329	0.58 262	0.43 153	0.30 257	0.56 283	0.52 461	1.00 303	0.58 216	0.44 180	0.49 164	0.43 170	0.43 190	1.28 407	0.36 243	0.15 91	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

PSM-softLoss	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

KMStereo	0.78 492	0.31 424	0.77 409	0.58 478	0.32 313	0.56 283	0.40 307	1.18 392	0.70 272	1.24 517	1.07 388	0.83 381	0.52 293	5.36 678	0.53 410	0.24 482	0.15 359	0.25 497	0.22 478	0.20 334	0.25 490

TestStereo	0.64 396	0.39 541	0.71 351	0.51 351	0.27 175	0.56 283	0.42 333	1.03 318	0.91 351	0.80 324	1.00 353	0.68 323	0.52 293	3.25 634	0.45 343	0.22 429	0.15 359	0.24 456	0.18 328	0.27 506	0.16 239

test_xeample3	0.42 200	0.28 329	0.69 334	0.43 153	0.33 337	0.56 283	0.38 274	0.79 187	0.45 147	0.53 239	0.46 142	0.44 176	0.44 202	1.38 441	0.31 166	0.18 252	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.17 176	0.16 239

noway7	1.29 628	1.22 709	14.37 748	0.52 373	0.33 337	0.57 288	0.42 333	1.14 375	1.02 407	0.72 306	0.83 296	1.12 502	0.93 521	0.80 240	0.67 474	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.17 299	0.21 382	0.16 239

PhaseNet	0.33 102	0.23 158	0.44 100	0.43 153	0.28 205	0.57 288	0.24 76	0.62 93	0.42 127	0.30 49	0.39 91	0.54 245	0.30 82	0.55 119	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.19 356	0.17 176	0.17 274

TestStereo_HL2	0.51 275	0.27 299	0.56 240	0.42 133	0.32 313	0.57 288	0.34 212	1.00 303	0.91 351	0.82 335	0.87 313	0.61 294	0.50 270	1.55 484	0.48 373	0.19 310	0.13 221	0.16 116	0.14 185	0.18 228	0.19 354

GGDA	0.49 266	0.25 229	0.53 200	0.41 111	0.29 230	0.57 288	0.33 197	0.98 296	0.97 381	0.81 329	0.89 322	0.61 294	0.51 285	1.26 401	0.47 367	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.18 305

AIO_test	0.35 130	0.22 119	0.44 100	0.43 153	0.27 175	0.57 288	0.44 372	0.79 187	0.41 121	0.32 70	0.47 147	0.46 188	0.30 82	0.69 188	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.15 86	0.12 23

UGAM-zero	1.00 575	0.30 387	0.93 493	0.47 250	0.30 257	0.57 288	0.25 87	2.25 688	0.63 236	1.01 397	1.10 405	2.73 701	1.85 687	6.26 700	0.40 290	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.17 274

CAS	0.63 383	0.18 10	0.37 20	2.27 735	0.84 671	0.57 288	0.54 476	0.79 187	0.62 233	0.48 209	0.70 259	0.36 117	0.26 44	0.45 58	0.35 231	2.24 736	0.10 9	0.14 22	0.09 1	0.15 86	1.06 716

TS12	0.36 146	0.20 50	0.40 60	0.43 153	0.20 23	0.58 295	0.31 162	0.89 240	0.41 121	0.40 155	0.73 268	0.36 117	0.40 169	0.73 210	0.37 255	0.14 57	0.12 106	0.15 65	0.12 82	0.16 128	0.14 147

DN	0.42 200	0.24 187	0.49 151	0.47 250	0.41 465	0.58 295	0.32 184	0.81 203	0.84 325	0.45 188	0.52 179	0.77 352	0.35 134	0.64 165	0.33 202	0.24 482	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

aanet-new-60k	0.34 117	0.21 83	0.76 401	0.42 133	0.22 51	0.58 295	0.31 162	0.71 153	0.33 66	0.33 81	0.39 91	0.40 153	0.43 190	0.77 225	0.23 9	0.13 29	0.11 40	0.15 65	0.12 82	0.17 176	0.12 23

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 130	0.20 50	0.50 163	0.42 133	0.37 409	0.58 295	0.30 148	0.68 140	0.42 127	0.37 124	0.53 186	0.47 196	0.60 354	0.39 25	0.34 218	0.15 91	0.10 9	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.12 23

BridgeDepth	0.29 57	0.19 28	0.37 20	0.40 90	0.17 5	0.58 295	0.32 184	0.60 87	0.29 35	0.26 14	0.26 22	0.39 144	0.43 190	0.47 83	0.26 68	0.13 29	0.10 9	0.13 1	0.12 82	0.15 86	0.12 23
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.34 117	0.23 158	0.51 175	0.45 213	0.29 230	0.58 295	0.24 76	0.82 211	0.34 75	0.49 217	0.38 84	0.52 232	0.42 181	0.47 83	0.27 85	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.13 77

rvit_0105_5	0.58 356	0.39 541	1.05 545	0.66 573	0.37 409	0.58 295	0.56 502	0.94 270	1.18 515	0.64 282	0.68 249	0.75 346	0.63 378	0.88 274	0.50 390	0.32 598	0.32 644	0.30 573	0.27 562	0.28 526	0.25 490

SA	0.66 414	0.30 387	0.82 433	0.61 521	0.30 257	0.58 295	0.38 274	1.44 467	1.30 583	0.96 373	1.36 530	0.66 316	0.95 532	1.85 541	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.25 497	0.23 501	0.21 382	0.17 274

test-3	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.32 561	0.69 254	0.87 399	0.45 209	1.68 516	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

test_1	0.54 314	0.22 119	0.68 322	0.47 250	0.27 175	0.58 295	0.35 223	0.92 253	1.00 400	1.28 531	0.68 249	0.87 399	0.45 209	1.67 511	0.37 255	0.16 137	0.11 40	0.20 305	0.16 267	0.17 176	0.13 77

XX-TBD	0.46 240	0.70 658	0.35 9	0.79 649	0.25 121	0.58 295	0.26 101	0.69 143	1.27 567	0.76 309	1.00 353	0.45 184	0.33 114	0.47 83	0.37 255	0.19 310	0.15 359	0.15 65	0.11 15	0.17 176	0.14 147

Weightmod_eth	0.52 280	0.25 229	0.48 142	0.45 213	0.39 442	0.59 306	0.43 357	0.96 286	0.57 211	0.65 285	1.50 578	0.66 316	0.76 433	1.19 382	0.32 180	0.33 607	0.19 481	0.18 219	0.17 299	0.18 228	0.13 77

AIO_rvc	0.36 146	0.23 158	0.49 151	0.43 153	0.27 175	0.59 306	0.38 274	0.94 270	0.45 147	0.33 81	0.46 142	0.49 212	0.22 25	0.84 259	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.15 86	0.13 77

MyStereo07	0.48 256	0.29 364	0.50 163	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.05 333	0.51 184	0.48 209	0.53 186	0.43 170	0.55 317	1.30 413	0.34 218	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

MyStereo04	0.67 425	0.29 364	1.07 554	0.55 437	0.45 498	0.59 306	0.79 594	1.50 484	1.40 629	0.91 360	0.91 324	0.74 343	0.86 488	1.52 476	0.62 452	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.20 400	0.23 441	0.20 392

PFNet+	0.59 362	0.28 329	0.77 409	0.53 395	0.30 257	0.59 306	0.31 162	0.92 253	1.14 482	1.33 571	1.10 405	0.79 360	0.57 338	1.31 414	0.49 383	0.25 510	0.17 434	0.28 548	0.26 549	0.21 382	0.25 490

DeepStereo_RVC	0.55 331	0.29 364	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.59 306	0.33 197	1.03 318	0.70 272	1.16 472	0.93 329	0.83 381	0.94 527	0.96 300	0.54 416	0.21 397	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.24 461	0.24 475

RAFT-IKP	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.59 306	0.36 240	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.61 365	1.22 388	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

Prome-Stereo	0.75 476	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.32 313	0.59 306	0.97 644	0.89 240	0.88 338	1.45 607	2.46 687	0.91 415	1.41 644	1.58 493	0.44 328	0.18 252	0.13 221	0.19 253	0.17 299	0.20 334	0.92 707

ISRNet	0.80 501	0.33 467	1.07 554	0.81 655	0.66 615	0.60 314	0.34 212	1.19 403	1.13 479	1.59 641	1.53 584	1.35 563	0.77 437	1.27 405	0.94 559	0.39 642	0.34 651	0.43 658	0.38 654	0.34 578	0.49 654

IGEV-RUCA	0.37 156	0.23 158	0.48 142	0.49 306	0.36 387	0.60 314	0.23 60	0.64 109	0.49 166	0.39 153	0.49 164	0.44 176	0.31 92	0.85 265	0.30 138	0.24 482	0.13 221	0.16 116	0.12 82	0.20 334	0.19 354

RAFT-Stereo-weight	0.47 250	0.24 187	0.53 200	0.48 284	0.27 175	0.60 314	0.35 223	1.02 313	1.07 435	0.99 386	0.78 282	0.76 350	0.28 66	0.76 222	0.36 243	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.15 195

GwcNet-ADL	0.64 396	0.31 424	0.79 422	0.56 453	0.41 465	0.60 314	0.58 517	1.41 458	1.26 561	1.08 416	1.13 424	0.91 415	0.60 354	1.04 337	0.78 513	0.27 551	0.18 460	0.18 219	0.18 328	0.25 478	0.29 548

EAI-Stereo	0.65 404	0.28 329	0.69 334	0.53 395	0.27 175	0.60 314	0.40 307	2.28 692	0.64 241	0.71 298	3.18 704	0.57 271	0.43 190	1.06 342	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.17 299	0.17 176	0.17 274

CFNet-RSSM	0.54 314	0.24 187	0.70 340	0.48 284	0.28 205	0.60 314	0.27 117	1.49 480	1.14 482	1.06 411	0.93 329	1.08 481	0.54 309	0.70 194	0.35 231	0.16 137	0.12 106	0.17 170	0.15 216	0.16 128	0.14 147

TestStereo_HLe17	0.54 314	0.24 187	1.22 583	0.41 111	0.30 257	0.61 320	0.41 326	1.22 414	1.09 451	0.61 274	0.86 307	0.53 239	0.46 218	1.33 422	0.45 343	0.19 310	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.18 228	0.18 305

depthmonostereo	0.41 194	0.23 158	0.53 200	0.47 250	0.23 66	0.61 320	0.35 223	1.00 303	0.76 295	0.48 209	0.65 238	0.47 196	0.49 261	0.67 183	0.37 255	0.16 137	0.15 359	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.15 195

castereo	0.41 194	0.22 119	0.46 129	0.44 192	0.30 257	0.61 320	0.56 502	0.97 290	0.80 309	0.38 141	0.69 254	0.45 184	0.69 402	0.51 104	0.30 138	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.12 23

SMoEStereo_RVC	0.39 170	0.25 229	0.50 163	0.45 213	0.30 257	0.61 320	0.36 240	0.72 155	0.45 147	0.46 195	0.43 121	0.42 165	0.35 134	1.39 448	0.29 117	0.15 91	0.12 106	0.20 305	0.15 216	0.16 128	0.15 195

MyStereo06	0.61 371	0.28 329	0.95 502	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.78 574	0.67 260	1.03 405	1.12 418	1.13 508	0.56 325	0.78 232	0.41 300	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

MyStereo05	0.66 414	0.28 329	1.07 554	0.56 453	0.46 510	0.61 320	0.73 576	1.34 439	1.41 635	1.15 462	0.91 324	0.77 352	0.80 456	1.41 456	0.63 457	0.17 197	0.16 398	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.20 392

test_3	0.55 331	0.23 158	0.71 351	0.53 395	0.28 205	0.61 320	0.40 307	0.92 253	1.05 423	1.19 490	0.68 249	0.93 425	0.44 202	1.67 511	0.39 280	0.15 91	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.14 147

IIG-Stereo	0.96 558	0.31 424	0.72 358	0.88 683	0.33 337	0.61 320	0.26 101	1.19 403	1.03 413	1.69 654	1.37 533	1.46 587	0.75 425	6.96 719	0.51 395	0.19 310	0.14 293	0.23 431	0.18 328	0.20 334	0.14 147

test-1	0.52 280	0.26 264	1.04 544	0.56 453	0.32 313	0.61 320	0.38 274	1.10 359	0.91 351	0.78 318	1.01 358	0.77 352	0.52 293	0.60 151	0.42 314	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.23 459

RALCasStereoNet	0.54 314	0.30 387	0.66 312	0.59 493	0.51 539	0.61 320	0.52 461	0.94 270	0.93 361	0.70 295	1.01 358	0.78 356	0.44 202	1.33 422	0.47 367	0.20 359	0.16 398	0.18 219	0.16 267	0.20 334	0.19 354

zzzzzzz1	1.31 632	1.54 728	13.00 745	0.52 373	0.65 610	0.62 330	0.46 403	1.35 441	1.02 407	0.71 298	0.95 332	1.33 557	0.98 549	1.16 374	0.80 525	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.19 356	0.24 461	0.18 305

HLf8	0.51 275	0.25 229	0.96 508	0.40 90	0.33 337	0.62 330	0.36 240	1.17 384	1.07 435	0.61 274	0.83 296	0.56 265	0.44 202	0.99 318	0.46 358	0.20 359	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.19 284	0.21 416

FlowAnything_test	0.39 170	0.26 264	0.61 277	0.59 493	0.33 337	0.62 330	0.36 240	0.62 93	0.40 112	0.45 188	0.36 78	0.45 184	0.37 150	0.53 108	0.48 373	0.24 482	0.18 460	0.28 548	0.33 631	0.21 382	0.19 354

MSCF	0.38 163	0.25 229	0.52 189	0.47 250	0.25 121	0.62 330	0.37 266	0.81 203	0.47 158	0.50 226	0.71 262	0.32 80	0.65 390	0.54 112	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.17 170	0.14 185	0.17 176	0.14 147

3.75w	0.32 86	0.23 158	0.44 100	0.37 38	0.29 230	0.62 330	0.36 240	0.59 77	0.32 56	0.41 158	0.47 147	0.25 26	0.34 125	0.64 165	0.26 68	0.12 10	0.09 1	0.14 22	0.12 82	0.13 7	0.12 23

DisPM	0.66 414	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.35 369	0.62 330	0.45 393	1.02 313	0.99 394	1.56 634	1.10 405	0.80 362	0.59 350	2.37 590	0.41 300	0.23 457	0.14 293	0.23 431	0.21 447	0.20 334	0.25 490

Pro-Stereo	0.31 76	0.16 2	0.34 5	0.39 75	0.29 230	0.63 336	0.21 35	0.35 7	0.28 26	0.34 93	0.25 16	0.23 9	0.13 1	1.58 493	0.26 68	0.13 29	0.11 40	0.18 219	0.17 299	0.13 7	0.12 23

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 444	0.35 512	1.70 652	0.49 306	0.56 571	0.63 336	0.38 274	2.41 705	0.65 255	0.77 315	1.07 388	1.82 648	0.95 532	0.93 293	0.43 324	0.20 359	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.28 526	0.26 514

NRIStereo	0.60 365	0.29 364	0.69 334	0.53 395	0.28 205	0.63 336	0.33 197	1.08 355	0.87 334	1.14 456	0.87 313	0.91 415	0.59 350	2.24 579	0.49 383	0.20 359	0.14 293	0.21 349	0.19 356	0.21 382	0.17 274

Pruner-Stereo	0.62 375	0.29 364	0.70 340	0.61 521	0.31 287	0.63 336	0.43 357	1.17 384	0.99 394	1.53 624	1.08 394	0.95 437	0.55 317	1.35 430	0.51 395	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.21 447	0.21 382	0.23 459

LG-G_1	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

LG-G	0.31 76	0.20 50	0.44 100	0.42 133	0.20 23	0.64 340	0.18 4	0.70 148	0.25 16	0.29 36	0.29 46	0.36 117	0.35 134	0.87 272	0.24 18	0.16 137	0.12 106	0.16 116	0.11 15	0.13 7	0.13 77

rvit_0105_3	0.63 383	0.44 565	1.08 558	0.72 623	0.40 454	0.64 340	0.71 572	1.03 318	1.17 507	0.82 335	0.70 259	0.80 362	0.70 408	0.91 282	0.56 427	0.35 625	0.34 651	0.34 613	0.32 621	0.27 506	0.28 540

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 568	0.39 541	3.21 703	0.50 319	0.63 605	0.64 340	0.39 291	2.36 700	0.75 286	0.95 370	4.63 723	1.81 645	0.56 325	0.96 300	0.41 300	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.26 549	0.32 565	0.35 596

qqq	0.57 349	0.34 492	0.71 351	0.47 250	0.27 175	0.64 340	0.62 538	1.42 460	0.78 303	0.80 324	0.92 326	0.95 437	0.77 437	0.88 274	0.59 437	0.21 397	0.20 502	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

test_4	0.53 296	0.22 119	0.56 240	0.54 412	0.32 313	0.64 340	0.39 291	0.80 196	0.62 233	0.92 362	1.87 650	0.68 323	0.42 181	1.16 374	0.37 255	0.15 91	0.13 221	0.20 305	0.22 478	0.20 334	0.15 195

dd	0.59 362	0.48 583	0.97 511	0.55 437	0.32 313	0.64 340	0.47 413	1.02 313	1.34 598	0.78 318	0.86 307	0.58 278	0.54 309	1.01 327	0.86 543	0.28 567	0.18 460	0.26 516	0.19 356	0.32 565	0.24 475

NF-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.02 366	0.82 374	0.57 338	5.40 683	0.48 373	0.23 457	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

OCTAStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.82 374	0.57 338	5.35 677	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

ROB_FTStereo_v2	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.42 333	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.12 364	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

ROB_FTStereo	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.64 340	0.25 87	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.95 332	0.82 374	0.61 365	1.15 370	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

PFNet	0.91 547	0.26 264	1.10 564	0.63 543	0.32 313	0.64 340	0.56 502	1.17 384	0.99 394	1.47 610	1.08 394	0.98 447	0.69 402	6.62 709	0.54 416	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.19 356	0.20 334	0.17 274

RE-Stereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

TVStereo	0.80 501	0.30 387	0.75 391	0.60 505	0.31 287	0.64 340	0.44 372	1.21 406	0.90 345	1.29 538	1.01 358	0.81 369	0.57 338	5.37 680	0.48 373	0.24 482	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.20 334	0.30 561

GMStereo	0.55 331	0.45 572	0.94 498	0.50 319	0.32 313	0.64 340	0.43 357	1.00 303	1.40 629	0.82 335	0.73 268	0.51 224	0.45 209	0.85 265	0.55 421	0.24 482	0.15 359	0.20 305	0.21 447	0.31 556	0.24 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
Gwc-CoAtRS	0.52 280	0.24 187	0.68 322	0.48 284	0.29 230	0.64 340	0.25 87	1.16 380	1.08 442	1.01 397	1.00 353	1.12 502	0.56 325	0.69 188	0.37 255	0.16 137	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.15 86	0.15 195

GASTEREO	0.40 184	0.25 229	0.51 175	0.48 284	0.25 121	0.65 356	0.36 240	0.81 203	0.49 166	0.51 233	0.82 295	0.30 62	0.66 394	0.62 160	0.28 104	0.19 310	0.12 106	0.16 116	0.14 185	0.16 128	0.14 147

IPLGR	0.58 356	0.27 299	1.14 574	0.48 284	0.28 205	0.65 356	0.33 197	1.22 414	1.13 479	1.18 486	1.05 382	0.69 329	0.66 394	0.96 300	0.52 403	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.18 305

Patchmatch Stereo++	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305
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	0.54 314	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.41 326	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.82 374	0.61 365	1.06 342	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

HUI-Stereo	0.52 280	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.30 148	1.04 325	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	0.79 237	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

iGMRVC	0.56 340	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.38 274	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.52 476	0.46 358	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

IRAFT_RVC	0.88 539	0.28 329	0.76 401	0.63 543	0.31 287	0.65 356	1.02 654	1.22 414	0.94 365	1.22 504	1.04 379	1.01 461	0.98 549	5.82 694	0.53 410	0.22 429	0.12 106	0.25 497	0.20 400	0.20 334	0.19 354

iRAFT	0.55 331	0.30 387	0.73 370	0.50 319	0.27 175	0.65 356	0.29 136	1.05 333	0.64 241	1.12 438	0.96 336	0.83 381	0.60 354	1.37 437	0.45 343	0.22 429	0.14 293	0.24 456	0.20 400	0.26 492	0.18 305

TANstereo	0.44 222	0.21 83	0.44 100	0.41 111	0.21 31	0.65 356	0.26 101	0.79 187	0.83 321	0.93 363	0.98 346	0.51 224	0.46 218	0.54 112	0.35 231	0.18 252	0.24 580	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.26 514

SE	0.48 256	0.30 387	0.51 175	0.45 213	0.25 121	0.66 365	0.49 438	1.10 359	0.72 278	0.81 329	1.17 446	0.50 218	0.56 325	0.44 53	0.34 218	0.25 510	0.16 398	0.23 431	0.19 356	0.24 461	0.26 514

aanet-new-10k	0.35 130	0.22 119	0.87 462	0.47 250	0.23 66	0.66 365	0.24 76	0.63 101	0.40 112	0.38 141	0.42 109	0.40 153	0.53 302	0.40 34	0.29 117	0.16 137	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.19 284	0.13 77

4D-IteraStereo	0.48 256	0.24 187	0.76 401	0.50 319	0.44 491	0.66 365	0.31 162	0.87 230	1.02 407	1.03 405	0.72 266	0.78 356	0.32 104	0.64 165	0.37 255	0.17 197	0.11 40	0.23 431	0.19 356	0.19 284	0.13 77

MIPNet	0.56 340	0.28 329	0.94 498	0.49 306	0.33 337	0.66 365	0.38 274	1.35 441	1.08 442	1.06 411	0.92 326	0.60 289	0.79 450	0.73 210	0.52 403	0.17 197	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

TransformOpticalFlow	0.96 558	0.28 329	0.89 478	0.52 373	0.31 287	0.66 365	0.54 476	1.75 559	1.12 465	1.09 422	1.44 558	1.37 567	1.01 562	6.70 714	0.42 314	0.19 310	0.12 106	0.20 305	0.19 356	0.18 228	0.19 354

FTStereo	0.91 547	0.26 264	0.56 240	0.54 412	0.33 337	0.66 365	1.87 718	1.00 303	0.75 286	1.75 660	4.15 718	1.04 472	1.65 670	1.57 491	0.46 358	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.21 447	0.18 228	0.63 684

TestStereo_HL3	0.56 340	0.26 264	1.40 612	0.44 192	0.34 361	0.67 371	0.53 469	0.92 253	0.84 325	0.96 373	0.99 348	0.80 362	0.62 371	1.08 351	0.39 280	0.18 252	0.14 293	0.17 170	0.16 267	0.17 176	0.21 416

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 240	0.36 522	0.71 351	0.47 250	0.36 387	0.67 371	0.35 223	0.78 180	1.12 465	0.61 274	0.62 222	0.39 144	0.39 162	0.71 200	0.39 280	0.20 359	0.17 434	0.22 390	0.18 328	0.23 441	0.19 354

AE-Stereo	0.49 266	0.27 299	0.67 318	0.60 505	0.39 442	0.67 371	0.46 403	1.18 392	1.09 451	0.47 200	0.75 275	0.69 329	0.47 230	0.59 139	0.40 290	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.19 284	0.15 195

x	0.54 314	0.31 424	0.61 277	0.47 250	0.30 257	0.67 371	0.47 413	1.53 499	0.79 308	0.81 329	0.83 296	0.78 356	0.70 408	0.70 194	0.62 452	0.21 397	0.19 481	0.22 390	0.19 356	0.21 382	0.20 392

CrosDoStereo	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

AAGNet	1.83 682	0.28 329	0.72 358	0.61 521	0.32 313	0.67 371	0.51 450	0.96 286	0.98 387	1.47 610	1.20 462	1.00 454	1.18 606	2.83 614	22.77 774	0.22 429	0.13 221	0.22 390	0.19 356	0.23 441	0.15 195

KYRaft	0.75 476	0.28 329	0.62 283	0.56 453	0.29 230	0.67 371	0.86 617	0.94 270	0.84 325	1.62 646	2.21 674	1.16 513	1.02 569	1.57 491	0.40 290	0.20 359	0.13 221	0.22 390	0.28 583	0.20 334	1.02 711

DeepStereo_LL	1.58 660	0.24 187	0.72 358	0.48 284	0.29 230	0.67 371	12.49 765	1.10 359	0.98 387	1.34 575	1.75 635	1.00 454	1.89 690	6.65 710	0.81 528	0.19 310	0.15 359	0.20 305	0.22 478	0.18 228	0.19 354

WQFJX1	0.57 349	0.26 264	0.54 214	0.48 284	0.72 632	0.68 379	0.47 413	2.46 709	0.71 276	0.54 245	0.50 167	0.53 239	0.51 285	1.36 435	0.60 445	0.18 252	0.20 502	0.20 305	0.16 267	0.20 334	0.20 392

NLMM1	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.47 250	0.74 640	0.68 379	0.43 357	1.83 592	1.04 418	0.59 268	0.62 222	0.51 224	0.47 230	1.33 422	0.57 430	0.18 252	0.21 530	0.20 305	0.17 299	0.20 334	0.15 195

GANet-ADL	0.60 365	0.35 512	0.72 358	0.64 552	0.40 454	0.68 379	0.51 450	1.49 480	1.12 465	0.95 370	1.08 394	0.91 415	0.57 338	0.76 222	0.55 421	0.26 535	0.18 460	0.18 219	0.16 267	0.23 441	0.25 490

STrans-v2	1.04 591	0.28 329	0.96 508	0.49 306	0.32 313	0.68 379	0.79 594	2.47 710	1.12 465	1.12 438	1.46 567	1.40 570	1.46 651	6.70 714	0.43 324	0.18 252	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.18 228	0.18 305

cross-raft	0.54 314	0.25 229	0.61 277	0.52 373	0.29 230	0.68 379	0.37 266	1.46 474	0.76 295	1.01 397	1.06 384	1.28 546	0.46 218	0.71 200	0.35 231	0.15 91	0.12 106	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.14 147

RAFT	0.64 396	0.30 387	0.73 370	0.59 493	0.33 337	0.68 379	0.58 517	1.04 325	0.76 295	1.08 416	1.19 456	1.65 626	0.93 521	1.06 342	0.56 427	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.24 517	0.22 411	0.17 274

model_zeroshot	0.48 256	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.36 387	0.69 385	0.37 266	1.12 369	0.62 233	0.85 346	0.84 300	0.66 316	0.37 150	0.73 210	0.34 218	0.20 359	0.16 398	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.16 239

MSKI-zero shot	0.55 331	0.26 264	0.57 254	0.51 351	0.26 143	0.69 385	0.28 125	1.18 392	0.64 241	0.91 360	1.32 512	0.82 374	0.33 114	1.92 546	0.32 180	0.17 197	0.12 106	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.16 239

LCNet	0.72 444	0.28 329	0.52 189	0.55 437	0.31 287	0.69 385	0.54 476	1.00 303	0.88 338	1.19 490	1.34 522	0.97 445	1.34 639	2.56 604	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.21 349	0.25 531	0.27 506	0.73 697

RAFT_R40	0.83 520	0.28 329	0.73 370	0.59 493	0.31 287	0.69 385	0.44 372	1.10 359	0.95 367	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.85 480	5.53 685	0.46 358	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.20 400	0.23 441	0.18 305

RALAANet	0.60 365	0.33 467	0.87 462	0.62 533	0.50 527	0.69 385	0.31 162	1.21 406	1.06 430	1.09 422	1.16 443	0.88 403	0.46 218	1.22 388	0.42 314	0.19 310	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.17 274

R-Stereo Train	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274

RAFT-Stereo	0.57 349	0.26 264	0.63 286	0.54 412	0.36 387	0.69 385	0.54 476	1.22 414	0.72 278	1.61 642	1.50 578	0.75 346	0.53 302	0.64 165	0.44 328	0.18 252	0.15 359	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.17 274
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
UGAM	1.14 613	0.27 299	0.95 502	0.53 395	0.42 471	0.70 392	0.72 575	0.95 276	1.32 591	0.98 383	1.48 573	1.78 644	0.87 493	9.65 757	0.87 544	0.21 397	0.18 460	0.30 573	0.24 517	0.19 284	0.16 239

LL-Strereo2	0.52 280	0.33 467	0.69 334	0.52 373	0.37 409	0.70 392	0.30 148	1.13 373	0.67 260	0.94 368	0.78 282	0.91 415	0.42 181	1.05 340	0.42 314	0.17 197	0.16 398	0.29 559	0.25 531	0.21 382	0.16 239

CFNet_pseudo	0.66 414	0.32 443	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.24 531	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.33 603	0.19 356	0.36 588	0.25 490

ccs_rob	0.66 414	0.33 467	0.86 450	0.48 284	0.39 442	0.70 392	0.40 307	1.33 434	1.22 543	1.16 472	1.34 522	1.23 529	0.64 382	0.98 311	0.59 437	0.21 397	0.16 398	0.35 622	0.20 400	0.37 592	0.25 490

Lsterematch	0.52 280	0.24 187	0.64 293	0.45 213	0.25 121	0.71 396	0.31 162	0.81 203	1.05 423	0.96 373	1.28 494	0.69 329	0.48 244	0.84 259	0.66 469	0.21 397	0.12 106	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.19 354

RAFT_CTSACE	0.63 383	0.26 264	0.88 471	0.55 437	0.51 539	0.71 396	0.44 372	0.80 196	0.97 381	0.97 378	1.84 645	1.18 517	0.68 398	1.47 468	0.36 243	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.20 400	0.20 334	0.14 147

PMTNet	0.46 240	0.21 83	0.38 37	0.37 38	0.23 66	0.71 396	0.27 117	0.74 167	1.04 418	0.64 282	0.70 259	0.55 251	0.47 230	0.86 269	0.35 231	1.00 718	0.13 221	0.15 65	0.10 2	0.15 86	0.13 77

NLCSM	0.52 280	0.28 329	0.55 229	0.52 373	0.74 640	0.72 399	0.46 403	0.96 286	0.65 255	0.63 280	0.51 174	0.48 203	0.61 365	1.32 418	0.70 483	0.19 310	0.20 502	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.20 392

DVStereo	0.43 207	0.21 83	0.55 229	0.43 153	0.32 313	0.72 399	0.29 136	0.80 196	0.51 184	0.77 315	0.73 268	0.48 203	0.40 169	1.13 367	0.39 280	0.15 91	0.14 293	0.15 65	0.14 185	0.16 128	0.14 147

SST-Stereo	0.83 520	0.28 329	0.72 358	0.59 493	0.31 287	0.72 399	0.26 101	1.09 356	0.86 329	1.47 610	1.10 405	1.00 454	0.87 493	5.73 692	0.45 343	0.22 429	0.13 221	0.23 431	0.19 356	0.23 441	0.18 305

GMM-Stereo	0.74 467	0.25 229	0.59 268	0.54 412	0.34 361	0.72 399	0.99 649	1.01 311	0.87 334	1.36 580	1.78 638	1.12 502	0.81 460	2.09 564	0.46 358	0.18 252	0.12 106	0.25 497	0.25 531	0.20 334	0.85 705

111	0.60 365	0.23 158	0.70 340	0.43 153	0.24 91	0.72 399	0.42 333	1.18 392	1.41 635	0.80 324	1.38 538	1.10 494	0.79 450	0.96 300	0.58 434	0.18 252	0.13 221	0.17 170	0.15 216	0.17 176	0.19 354

Hybrid-DGEV-03	0.65 404	0.26 264	0.56 240	0.53 395	0.36 387	0.73 404	0.39 291	0.89 240	1.15 494	1.73 658	2.52 690	0.84 390	0.56 325	0.97 308	0.44 328	0.18 252	0.12 106	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.14 147

DCVSM-stereo	0.72 444	0.35 512	0.76 401	0.55 437	0.42 471	0.73 404	0.38 274	1.21 406	1.02 407	1.79 666	1.04 379	1.62 615	1.03 571	1.04 337	0.79 520	0.24 482	0.27 605	0.29 559	0.24 517	0.30 547	0.36 602

Sa-1000	0.72 444	0.29 364	0.76 401	0.59 493	0.30 257	0.73 404	0.37 266	1.62 524	1.33 595	1.28 531	2.04 666	0.86 395	0.75 425	1.84 538	0.38 268	0.19 310	0.14 293	0.25 497	0.23 501	0.20 334	0.16 239

iRaft-Stereo_20w	0.65 404	0.31 424	1.00 523	0.47 250	0.34 361	0.73 404	0.30 148	2.96 722	0.70 272	1.15 462	1.14 429	0.76 350	0.65 390	1.11 359	0.38 268	0.17 197	0.13 221	0.18 219	0.16 267	0.19 284	0.18 305

PSMNet-RSSM	0.72 444	0.30 387	0.61 277	0.63 543	0.42 471	0.73 404	0.56 502	1.92 619	1.10 459	1.09 422	1.37 533	1.22 524	0.98 549	1.28 407	0.72 492	0.27 551	0.19 481	0.27 533	0.29 596	0.24 461	0.24 475

aanet-new	0.39 170	0.25 229	0.54 214	0.47 250	0.37 409	0.74 409	0.28 125	0.62 93	0.34 75	0.37 124	0.50 167	0.36 117	0.74 421	0.98 311	0.30 138	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.19 284	0.14 147

ffm	0.72 444	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

ff1	1.37 641	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	0.95 276	2.47 709	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.20 359	0.12 106	0.31 579	0.27 562	0.19 284	0.20 392

mmx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

xxx	1.39 644	0.33 467	0.85 444	0.53 395	0.37 409	0.74 409	0.56 502	2.13 663	1.37 615	1.15 462	1.45 561	1.06 474	0.82 465	7.22 722	7.61 735	0.24 482	0.19 481	0.31 579	0.27 562	0.30 547	0.25 490

CFNet_ucs	0.70 435	0.33 467	0.88 471	0.50 319	0.43 482	0.74 409	0.44 372	1.60 517	1.29 577	1.22 504	1.54 589	1.09 491	0.63 378	0.99 318	0.59 437	0.25 510	0.20 502	0.37 633	0.21 447	0.40 609	0.28 540

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 130	0.21 83	0.52 189	0.48 284	0.27 175	0.75 415	0.38 274	0.63 101	0.43 133	0.37 124	0.50 167	0.35 111	0.50 270	0.43 47	0.30 138	0.15 91	0.11 40	0.17 170	0.13 144	0.16 128	0.13 77

WQFJX	0.51 275	0.27 299	0.52 189	0.46 233	0.87 680	0.75 415	0.39 291	1.29 431	0.77 299	0.53 239	0.52 179	0.55 251	0.55 317	0.95 299	0.60 445	0.17 197	0.19 481	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.18 305

999	0.48 256	0.22 119	0.49 151	0.48 284	0.34 361	0.75 415	0.31 162	0.85 225	0.55 205	0.37 124	0.48 154	0.50 218	0.36 146	2.45 595	0.39 280	0.16 137	0.13 221	0.18 219	0.15 216	0.16 128	0.19 354

rvit_105_1	0.72 444	0.52 601	1.01 527	0.78 647	0.49 520	0.75 415	0.87 619	1.12 369	1.18 515	0.99 386	0.79 288	0.90 412	0.77 437	1.26 401	0.75 501	0.41 650	0.36 668	0.36 630	0.41 662	0.30 547	0.33 585

LL-Strereo	1.33 636	0.39 541	1.38 611	0.61 521	0.61 598	0.75 415	0.66 554	1.63 526	1.17 507	1.56 634	1.60 605	2.03 673	2.12 704	9.72 758	0.97 568	0.21 397	0.18 460	0.27 533	0.23 501	0.22 411	0.25 490

CIPLG	0.62 375	0.33 467	0.96 508	0.58 478	0.50 527	0.75 415	0.48 426	1.05 333	0.96 373	1.40 596	1.57 599	0.64 308	0.48 244	0.89 279	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

ACRE	0.61 371	0.33 467	1.01 527	0.58 478	0.49 520	0.75 415	0.47 413	1.06 347	0.95 367	1.37 583	1.55 591	0.62 301	0.46 218	0.83 254	0.70 483	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.21 416

AANet_RVC	1.16 619	0.52 601	1.49 638	0.65 567	0.45 498	0.75 415	0.69 567	1.42 460	1.55 657	1.34 575	1.87 650	1.53 602	0.78 445	7.43 727	1.38 626	0.25 510	0.17 434	0.19 253	0.16 267	0.22 411	0.26 514

test_sample1	0.61 371	0.29 364	0.75 391	0.50 319	0.31 287	0.76 423	0.48 426	1.59 513	0.84 325	0.90 356	0.94 331	0.88 403	0.95 532	1.16 374	0.67 474	0.22 429	0.18 460	0.20 305	0.19 356	0.21 382	0.21 416

anonymousdsp2	0.53 296	0.27 299	0.74 387	0.48 284	0.29 230	0.76 423	0.47 413	1.61 520	0.82 320	0.77 315	0.77 280	0.75 346	0.47 230	1.03 331	0.40 290	0.18 252	0.13 221	0.18 219	0.13 144	0.19 284	0.18 305

dad	0.86 534	0.66 648	1.06 549	0.56 453	0.37 409	0.76 423	0.44 372	1.17 384	1.50 648	1.44 605	1.27 488	1.34 562	0.75 425	2.52 603	0.84 538	0.42 654	0.27 605	0.83 711	0.26 549	0.41 612	0.29 548

IPLGR_C	0.62 375	0.33 467	0.99 517	0.58 478	0.49 520	0.76 423	0.48 426	1.10 359	0.96 373	1.40 596	1.56 595	0.62 301	0.48 244	0.80 240	0.71 489	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.21 416

AACVNet	0.86 534	0.35 512	0.79 422	0.82 663	0.39 442	0.76 423	0.49 438	1.61 520	0.81 313	1.08 416	1.33 515	1.30 550	0.93 521	4.34 657	0.74 496	0.25 510	0.21 530	0.28 548	0.22 478	0.29 537	0.25 490

GrayStereo	0.82 513	0.26 264	0.58 262	0.63 543	0.37 409	0.76 423	1.86 717	1.11 366	0.87 334	1.99 683	1.89 652	1.08 481	1.82 686	1.39 448	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.19 253	0.21 447	0.18 228	0.39 617

HCRNet	0.70 435	0.39 541	0.73 370	0.60 505	0.59 592	0.76 423	0.35 223	1.22 414	1.13 479	1.02 401	0.99 348	1.02 463	0.76 433	2.19 576	0.70 483	0.28 567	0.19 481	0.28 548	0.23 501	0.25 478	0.23 459

UDGNet	0.72 444	1.17 707	0.80 428	0.77 645	0.41 465	0.77 430	0.38 274	0.97 290	1.34 598	0.81 329	0.88 318	0.71 337	0.60 354	1.21 387	0.54 416	0.52 682	0.19 481	1.02 723	0.26 549	0.71 689	0.31 571

DAS	0.84 525	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.83 614	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

SepStereo	0.82 513	0.34 492	1.03 539	0.64 552	0.69 627	0.77 430	0.63 543	1.54 502	1.20 529	1.79 666	1.55 591	0.95 437	1.04 573	2.30 585	0.60 445	0.21 397	0.16 398	0.25 497	0.18 328	0.27 506	0.22 439

PSM-AAD	0.79 498	0.27 299	0.53 200	0.55 437	0.28 205	0.77 430	1.24 677	0.99 299	0.91 351	1.66 651	1.57 599	0.81 369	2.19 707	1.65 506	0.44 328	0.19 310	0.14 293	0.38 637	0.32 621	0.21 382	0.70 694

DMCA-RVC	0.74 467	0.40 548	1.27 596	0.66 573	0.49 520	0.77 430	0.47 413	1.35 441	1.01 403	1.53 624	1.01 358	1.29 549	0.82 465	1.31 414	0.78 513	0.27 551	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.32 565	0.24 475

z-ln-s-r	1.02 585	0.55 613	2.09 675	0.52 373	0.55 567	0.78 435	0.87 619	1.47 476	1.34 598	1.12 438	1.62 611	1.37 567	1.06 580	2.62 608	3.32 706	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.17 299	0.27 506	0.21 416

G2L-Stereo	0.80 501	0.32 443	0.95 502	0.60 505	0.42 471	0.78 435	0.69 567	1.50 484	1.09 451	1.33 571	1.14 429	1.45 583	0.72 417	2.45 595	1.10 588	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.21 447	0.20 334	0.26 514

PCWNet_CMD	0.66 414	0.32 443	0.88 471	0.49 306	0.37 409	0.78 435	0.40 307	1.42 460	1.31 587	1.16 472	1.31 505	1.25 535	0.62 371	0.89 279	0.57 430	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.19 356	0.40 609	0.25 490

CASS	0.65 404	0.34 492	0.72 358	0.56 453	0.27 175	0.78 435	0.42 333	1.59 513	0.86 329	1.30 547	1.25 478	0.87 399	0.84 477	0.84 259	0.54 416	0.35 625	0.19 481	0.26 516	0.21 447	0.28 526	0.42 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
cf-r	0.73 462	0.30 387	0.77 409	0.55 437	0.63 605	0.78 435	0.48 426	1.79 580	1.15 494	1.13 453	1.26 485	1.43 575	0.87 493	1.40 454	0.85 541	0.25 510	0.18 460	0.22 390	0.23 501	0.19 284	0.19 354

GwcNet-RSSM	0.77 484	0.32 443	1.01 527	0.62 533	0.54 560	0.78 435	0.51 450	1.73 550	1.20 529	1.09 422	1.37 533	1.46 587	0.85 480	1.53 480	1.09 585	0.25 510	0.18 460	0.23 431	0.24 517	0.20 334	0.19 354

WQFJA1	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.11 366	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.71 200	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

NLMM	0.48 256	0.27 299	0.53 200	0.46 233	0.85 674	0.79 441	0.39 291	1.12 369	0.75 286	0.50 226	0.52 179	0.53 239	0.50 270	0.72 204	0.65 463	0.17 197	0.21 530	0.19 253	0.16 267	0.19 284	0.16 239

AIO-test2	0.57 349	0.28 329	0.63 286	0.61 521	0.58 584	0.79 441	0.51 450	1.18 392	1.40 629	0.63 280	1.15 438	0.51 224	0.43 190	1.09 353	0.35 231	0.21 397	0.17 434	0.26 516	0.30 605	0.20 334	0.19 354

tt45	0.45 231	0.23 158	0.46 129	0.45 213	0.33 337	0.79 441	0.32 184	0.78 180	0.41 121	0.51 233	0.44 130	0.49 212	0.37 150	2.14 568	0.34 218	0.16 137	0.13 221	0.19 253	0.16 267	0.17 176	0.18 305

IPLG	0.69 431	0.27 299	0.97 511	0.51 351	0.43 482	0.79 441	0.33 197	1.21 406	1.06 430	1.30 547	1.10 405	0.52 232	0.55 317	3.16 632	0.63 457	0.16 137	0.14 293	0.19 253	0.16 267	0.18 228	0.17 274

CRE-IMP	0.55 331	0.30 387	0.74 387	0.52 373	0.29 230	0.79 441	0.25 87	1.04 325	0.72 278	1.09 422	0.95 332	0.81 369	0.57 338	1.10 356	0.50 390	0.21 397	0.14 293	0.23 431	0.19 356	0.28 526	0.22 439

pcwnet_v2	0.97 564	0.37 529	4.33 713	0.62 533	0.54 560	0.79 441	0.45 393	2.02 648	1.58 659	1.42 604	1.64 616	1.09 491	0.79 450	1.24 396	0.67 474	0.32 598	0.25 590	0.29 559	0.27 562	0.37 592	0.35 596

MSMDNet	0.66 414	0.32 443	0.87 462	0.49 306	0.37 409	0.79 441	0.40 307	1.43 466	1.31 587	1.15 462	1.31 505	1.24 531	0.63 378	0.88 274	0.57 430	0.21 397	0.16 398	0.26 516	0.19 356	0.39 605	0.24 475

DeepPruner_ROB	0.74 467	0.48 583	0.87 462	0.57 472	0.44 491	0.79 441	0.54 476	1.73 550	0.96 373	1.38 589	1.27 488	1.24 531	0.73 419	1.43 457	0.73 495	0.34 618	0.28 613	0.27 533	0.26 549	0.31 556	0.31 571

xyz-stereo-finetune	0.48 256	0.25 229	0.54 214	0.42 133	0.23 66	0.80 450	0.42 333	0.80 196	0.80 309	0.61 274	0.62 222	0.54 245	0.43 190	1.70 518	0.58 434	0.15 91	0.15 359	0.19 253	0.15 216	0.16 128	0.15 195

AIO-test1	0.56 340	0.25 229	0.55 229	0.64 552	0.78 657	0.80 450	0.36 240	1.18 392	1.34 598	0.57 258	0.88 318	0.61 294	0.50 270	1.12 364	0.35 231	0.17 197	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.18 228	0.23 459

DEFOM-Stereo	0.33 102	0.20 50	0.40 60	0.42 133	0.28 205	0.80 450	0.23 60	0.48 25	0.37 98	0.37 124	0.31 54	0.23 9	0.24 31	1.20 385	0.27 85	0.16 137	0.12 106	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.14 147

ITSA-stereo	0.82 513	0.36 522	0.82 433	0.54 412	0.31 287	0.80 450	0.47 413	2.17 678	1.67 666	1.13 453	1.13 424	0.94 428	0.86 488	2.46 598	1.00 573	0.26 535	0.23 570	0.28 548	0.27 562	0.28 526	0.36 602

test_sample2	0.62 375	0.29 364	0.74 387	0.50 319	0.28 205	0.80 450	0.61 535	1.61 520	1.00 400	0.88 352	0.99 348	0.94 428	0.83 473	1.16 374	0.51 395	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.22 439

SACVNet	0.85 529	0.46 574	0.85 444	0.81 655	0.56 571	0.80 450	0.79 594	1.68 538	1.12 465	1.34 575	1.33 515	1.25 535	0.94 527	2.39 592	0.76 504	0.34 618	0.26 597	0.31 579	0.29 596	0.35 581	0.44 637

ICVP	0.63 383	0.33 467	0.57 254	0.61 521	0.40 454	0.80 450	0.58 517	1.61 520	0.89 341	0.90 356	1.24 474	0.88 403	0.73 419	0.72 204	0.88 545	0.29 579	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.24 461	0.27 526
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
ACVNet	0.63 383	0.31 424	0.54 214	0.54 412	0.36 387	0.80 450	0.46 403	1.37 445	1.07 435	0.93 363	1.30 499	1.08 481	0.85 480	0.80 240	0.94 559	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.22 411	0.18 305

GANet-RSSM	0.72 444	0.28 329	0.63 286	0.64 552	0.58 584	0.80 450	0.58 517	1.89 609	1.08 442	1.04 409	1.25 478	1.15 511	1.04 573	1.49 470	0.62 452	0.25 510	0.19 481	0.22 390	0.22 478	0.22 411	0.21 416

FACV-RUCA	0.63 383	0.34 492	0.82 433	0.62 533	0.65 610	0.81 459	0.41 326	1.44 467	1.07 435	0.86 349	1.14 429	0.61 294	0.69 402	0.80 240	0.53 410	0.28 567	0.19 481	0.47 668	0.21 447	0.35 581	0.25 490

RAFT-RH_RVC	1.03 588	0.24 187	0.67 318	0.49 306	0.28 205	0.81 459	0.33 197	0.83 216	1.08 442	2.05 687	4.65 725	1.04 472	0.57 338	5.98 699	0.50 390	0.18 252	0.13 221	0.26 516	0.20 400	0.16 128	0.17 274

VIP-Stereo	0.35 130	0.22 119	0.49 151	0.40 90	0.43 482	0.82 461	0.22 45	0.59 77	0.45 147	0.31 61	0.53 186	0.37 130	0.31 92	0.83 254	0.27 85	0.17 197	0.11 40	0.15 65	0.11 15	0.15 86	0.12 23

test_sample6	0.71 442	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.82 461	0.58 517	1.79 580	1.15 494	1.14 456	1.33 515	0.91 415	0.79 450	1.31 414	0.74 496	0.27 551	0.21 530	0.27 533	0.29 596	0.28 526	0.27 526

SMFormer	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.23 441	0.24 475

tta	0.75 476	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.82 533	0.24 482	0.20 502	0.22 390	0.21 447	0.18 228	0.18 305

qqq1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

fff1	0.72 444	0.30 387	0.86 450	0.46 233	0.26 143	0.82 461	0.43 357	2.05 652	1.39 624	1.23 510	1.47 568	0.98 447	0.95 532	1.71 520	0.44 328	0.24 482	0.20 502	0.18 219	0.15 216	0.18 228	0.18 305

NLSM1	0.49 266	0.25 229	0.55 229	0.48 284	1.08 700	0.83 467	0.31 162	0.83 216	0.66 258	0.51 233	0.76 277	0.47 196	0.48 244	0.98 311	0.55 421	0.18 252	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.15 195

DFGA-Net	0.72 444	0.40 548	1.40 612	0.52 373	0.45 498	0.83 467	0.44 372	1.28 430	1.08 442	0.99 386	1.19 456	0.70 334	0.55 317	2.14 568	1.16 597	0.18 252	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.27 506	0.25 490

11t1	0.52 280	0.28 329	0.68 322	0.51 351	0.28 205	0.83 467	0.39 291	1.22 414	0.63 236	0.84 341	0.74 273	0.68 323	0.68 398	0.91 282	0.57 430	0.21 397	0.18 460	0.19 253	0.16 267	0.20 334	0.21 416

GASNet	0.99 570	0.97 687	1.72 655	0.98 700	0.68 625	0.83 467	0.67 558	1.60 517	1.28 572	1.31 557	1.22 468	1.22 524	1.21 615	2.41 593	1.41 634	0.43 660	0.26 597	0.36 630	0.34 638	0.55 665	0.31 571

riskmin	0.56 340	0.27 299	0.60 272	0.43 153	0.31 287	0.83 467	0.42 333	1.14 375	1.04 418	0.73 308	0.75 275	1.11 501	1.01 562	0.81 247	0.51 395	0.20 359	0.14 293	0.24 456	0.15 216	0.24 461	0.25 490

FENet	0.60 365	0.28 329	0.63 286	0.54 412	0.33 337	0.83 467	0.38 274	1.27 426	1.07 435	1.00 391	0.86 307	0.99 453	0.85 480	0.96 300	0.68 479	0.22 429	0.15 359	0.23 431	0.20 400	0.22 411	0.23 459

CFNet-ft	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

CFNet_RVC	0.72 444	0.32 443	0.54 214	0.66 573	0.54 560	0.83 467	0.55 494	1.37 445	1.15 494	0.93 363	1.28 494	1.57 607	0.97 542	1.35 430	0.81 528	0.26 535	0.20 502	0.33 603	0.25 531	0.30 547	0.23 459

iResNet_ROB	0.77 484	0.30 387	0.99 517	0.57 472	0.36 387	0.83 467	0.36 240	2.33 696	1.58 659	1.27 529	1.30 499	1.25 535	0.84 477	1.65 506	0.79 520	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.12 82	0.18 228	0.27 526

test_sample5	0.69 431	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.11 436	1.25 478	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

DualNet	0.70 435	0.34 492	0.87 462	0.52 373	0.30 257	0.84 476	0.54 476	1.83 592	1.14 482	1.14 456	1.33 515	0.88 403	0.78 445	1.23 391	0.65 463	0.26 535	0.20 502	0.27 533	0.27 562	0.27 506	0.26 514

GMStereo_Zeroshot	0.67 425	0.61 639	1.01 527	0.64 552	0.37 409	0.84 476	0.35 223	1.05 333	1.12 465	1.12 438	1.06 384	1.27 543	0.54 309	1.19 382	0.59 437	0.32 598	0.17 434	0.31 579	0.18 328	0.52 659	0.22 439

Weightmod	0.53 296	0.25 229	0.46 129	0.41 111	0.31 287	0.85 479	0.40 307	0.86 227	0.61 229	0.71 298	1.39 542	0.73 341	0.60 354	1.56 489	0.41 300	0.18 252	0.28 613	0.20 305	0.18 328	0.17 176	0.14 147

UCFNet_RVC	0.69 431	0.35 512	0.49 151	0.64 552	0.39 442	0.85 479	0.58 517	1.75 559	1.14 482	0.97 378	1.19 456	1.17 514	0.93 521	0.99 318	0.62 452	0.28 567	0.20 502	0.34 613	0.31 613	0.32 565	0.27 526

mmm	0.63 383	0.35 512	0.72 358	0.51 351	0.30 257	0.86 481	0.54 476	1.59 513	0.86 329	1.07 415	1.38 538	0.79 360	0.75 425	0.91 282	0.58 434	0.22 429	0.18 460	0.29 559	0.25 531	0.25 478	0.23 459

ToySt	0.66 414	0.33 467	1.23 585	0.51 351	0.33 337	0.86 481	0.68 562	1.10 359	0.97 381	0.84 341	1.08 394	1.25 535	0.94 527	1.01 327	0.74 496	0.19 310	0.19 481	0.24 456	0.24 517	0.27 506	0.23 459

DMCA	0.67 425	0.34 492	0.90 483	0.51 351	0.44 491	0.86 481	0.47 413	1.42 460	1.02 407	1.17 481	1.12 418	1.23 529	0.75 425	0.78 232	0.95 563	0.25 510	0.19 481	0.27 533	0.19 356	0.24 461	0.27 526

DispNO	0.93 552	0.30 387	1.34 609	0.55 437	0.55 567	0.89 484	0.49 438	1.48 478	1.21 536	1.17 481	1.27 488	1.19 518	0.90 506	5.23 675	0.74 496	0.22 429	0.17 434	0.24 456	0.21 447	0.19 284	0.20 392

STTStereo	0.78 492	0.50 594	1.22 583	0.64 552	0.54 560	0.89 484	0.54 476	1.44 467	1.11 461	1.38 589	1.09 399	1.27 543	0.85 480	1.43 457	0.83 535	0.29 579	0.27 605	0.33 603	0.39 656	0.32 565	0.30 561

TDLM	1.06 592	0.44 565	0.79 422	0.63 543	0.50 527	0.89 484	1.44 691	1.48 478	1.26 561	1.12 438	1.40 545	1.08 481	0.98 549	6.65 710	0.78 513	0.33 607	0.21 530	0.33 603	0.26 549	0.37 592	0.24 475

G2L-Stereo_test	0.73 462	0.27 299	0.74 387	0.49 306	0.40 454	0.90 487	0.81 603	1.53 499	1.14 482	1.28 531	1.27 488	1.52 601	0.72 417	1.62 501	0.94 559	0.19 310	0.14 293	0.16 116	0.15 216	0.18 228	0.19 354

tg	0.52 280	0.24 187	0.61 277	0.49 306	0.30 257	0.90 487	0.29 136	1.07 349	0.83 321	0.83 338	1.02 366	0.62 301	0.43 190	1.35 430	0.41 300	0.17 197	0.12 106	0.22 390	0.20 400	0.17 176	0.15 195

ARAFT	0.77 484	0.36 522	1.49 638	0.51 351	0.31 287	0.90 487	0.82 605	1.90 612	1.06 430	1.62 646	1.24 474	1.02 463	0.64 382	1.84 538	0.50 390	0.18 252	0.14 293	0.28 548	0.27 562	0.17 176	0.16 239

CVANet_RVC	1.07 594	0.43 562	0.76 401	0.60 505	0.50 527	0.90 487	0.97 644	1.52 492	1.26 561	1.33 571	1.38 538	1.24 531	1.18 606	6.75 716	0.75 501	0.34 618	0.23 570	0.34 613	0.29 596	0.42 618	0.27 526

test_sample7	0.74 467	0.37 529	0.76 401	0.52 373	0.35 369	0.91 491	0.67 558	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.31 591	0.28 613	0.32 594	0.31 613	0.33 574	0.29 548

MyStereo8	0.65 404	0.29 364	1.00 523	0.58 478	0.49 520	0.91 491	0.35 223	1.18 392	1.31 587	1.16 472	1.27 488	0.90 412	0.64 382	0.72 204	0.95 563	0.18 252	0.14 293	0.20 305	0.18 328	0.22 411	0.26 514

Selective-RAFT	0.52 280	0.28 329	0.79 422	0.55 437	0.27 175	0.91 491	0.33 197	0.80 196	0.88 338	0.58 260	0.63 226	0.81 369	0.77 437	1.29 411	0.48 373	0.19 310	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.19 284	0.17 274

FADNet-RVC	0.88 539	0.67 649	1.93 669	0.60 505	0.48 516	0.91 491	0.60 531	1.71 548	1.18 515	0.90 356	0.96 336	1.36 564	0.92 512	2.25 581	1.17 600	0.30 584	0.29 625	0.32 594	0.32 621	0.41 612	0.35 596

DeepPrunerF	1.60 663	0.73 661	5.81 724	0.88 683	1.19 715	0.91 491	0.95 641	2.19 681	5.24 749	1.17 481	1.30 499	1.19 518	1.30 632	4.90 669	1.66 658	0.42 654	0.34 651	0.52 678	0.47 680	0.41 612	0.40 618

PS-NSSS	0.99 570	0.58 625	0.93 493	0.58 478	0.57 575	0.91 491	0.80 600	1.81 586	1.14 482	1.14 456	1.67 623	1.00 454	0.83 473	4.62 662	0.78 513	0.37 633	0.31 636	0.52 678	0.32 621	0.45 634	0.38 614

MLCV	0.72 444	0.34 492	1.10 564	0.51 351	0.23 66	0.91 491	0.39 291	1.33 434	1.23 546	1.46 609	1.55 591	1.01 461	0.64 382	1.95 551	0.80 525	0.18 252	0.12 106	0.18 219	0.14 185	0.19 284	0.17 274

SMOE	0.52 280	0.25 229	0.55 229	0.47 250	0.22 51	0.92 498	0.65 548	0.92 253	0.81 313	0.71 298	1.21 464	0.69 329	0.67 397	0.55 119	0.41 300	0.28 567	0.15 359	0.38 637	0.19 356	0.23 441	0.18 305

IGEV_i1	0.66 414	0.29 364	0.89 478	0.55 437	0.28 205	0.92 498	0.60 531	1.98 636	0.83 321	1.00 391	1.04 379	1.09 491	0.68 398	1.29 411	0.62 452	0.20 359	0.17 434	0.21 349	0.17 299	0.21 382	0.21 416

test_sample4	0.69 431	0.33 467	0.91 486	0.51 351	0.30 257	0.92 498	0.52 461	1.87 603	1.15 494	1.14 456	1.18 449	0.87 399	0.75 425	1.18 381	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.26 516	0.26 549	0.26 492	0.25 490

test_5	0.65 404	0.30 387	0.75 391	0.67 585	0.50 527	0.92 498	0.52 461	1.39 453	1.12 465	0.76 309	1.11 411	1.00 454	0.90 506	1.53 480	0.45 343	0.18 252	0.13 221	0.23 431	0.22 478	0.21 382	0.19 354

AdaStereo	0.70 435	0.43 562	0.75 391	0.73 631	0.37 409	0.92 498	0.53 469	1.85 597	1.18 515	1.12 438	1.23 472	1.07 480	0.65 390	0.96 300	0.63 457	0.31 591	0.15 359	0.32 594	0.21 447	0.29 537	0.22 439
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.
iResNet	0.75 476	0.40 548	1.36 610	0.67 585	0.29 230	0.92 498	0.59 527	1.52 492	1.25 556	1.28 531	1.48 573	0.94 428	0.76 433	1.62 501	0.78 513	0.18 252	0.14 293	0.18 219	0.15 216	0.22 411	0.23 459

Anonymous3	0.61 371	0.44 565	1.11 566	0.59 493	0.49 520	0.93 504	0.65 548	0.93 264	0.81 313	0.72 306	0.88 318	0.65 311	0.69 402	1.06 342	0.53 410	0.35 625	0.30 630	0.26 516	0.26 549	0.31 556	0.27 526

GES	0.66 414	0.34 492	0.90 483	0.59 493	0.38 431	0.94 505	0.57 513	2.11 662	0.86 329	1.02 401	1.11 411	0.66 316	0.79 450	0.99 318	0.61 449	0.27 551	0.19 481	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.30 561

test_xeample	1.45 650	0.28 329	0.65 300	0.51 351	0.28 205	0.94 505	0.59 527	2.14 667	1.29 577	1.24 517	1.51 582	0.88 403	0.86 488	1.46 464	15.10 762	0.22 429	0.20 502	0.22 390	0.20 400	0.22 411	0.22 439

iResNetv2_ROB	0.80 501	0.37 529	1.71 654	0.56 453	0.37 409	0.94 505	0.64 546	1.73 550	1.34 598	1.23 510	1.42 548	1.26 539	0.92 512	1.85 541	0.56 427	0.23 457	0.15 359	0.19 253	0.14 185	0.24 461	0.19 354

G2L-ROB	0.73 462	0.25 229	0.76 401	0.54 412	0.39 442	0.95 508	0.66 554	1.66 534	1.09 451	1.24 517	1.02 366	1.64 623	0.71 413	1.63 503	1.02 575	0.20 359	0.14 293	0.17 170	0.15 216	0.20 334	0.22 439

coex_refinement	0.80 501	0.28 329	0.73 370	0.70 611	0.51 539	0.95 508	0.60 531	1.78 574	1.23 546	1.36 580	1.37 533	1.82 648	0.81 460	1.32 418	1.13 594	0.26 535	0.17 434	0.19 253	0.20 400	0.24 461	0.25 490

THIR-Stereo	1.02 585	0.27 299	0.69 334	0.49 306	0.28 205	0.95 508	1.34 686	1.03 318	0.97 381	1.34 575	1.90 653	1.17 514	1.58 662	6.44 706	0.78 513	0.19 310	0.14 293	0.21 349	0.22 478	0.19 284	0.20 392

GEStereo_RVC	0.90 544	0.37 529	0.99 517	0.64 552	0.50 527	0.95 508	0.79 594	2.42 706	1.17 507	1.16 472	1.11 411	1.26 539	0.92 512	3.24 633	0.90 551	0.29 579	0.19 481	0.23 431	0.20 400	0.27 506	0.29 548

DIP-Stereo	0.62 375	0.30 387	0.83 438	0.48 284	0.36 387	0.95 508	0.33 197	2.37 702	0.67 260	1.25 522	1.00 353	0.68 323	0.51 285	0.91 282	0.61 449	0.18 252	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.19 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
NLCA_NET_v2_RVC	0.79 498	0.43 562	1.05 545	0.64 552	0.58 584	0.95 508	0.53 469	1.53 499	1.18 515	1.37 583	1.15 438	1.43 575	0.88 498	1.61 499	0.84 538	0.25 510	0.22 552	0.27 533	0.27 562	0.29 537	0.29 548
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Consistency-Raft	1.25 626	0.99 691	1.93 669	1.02 704	1.21 716	0.96 514	1.01 653	1.75 559	1.92 688	1.36 580	2.12 670	1.44 580	1.01 562	1.14 369	1.40 630	0.72 711	0.82 731	0.89 715	0.98 732	1.31 720	0.95 708

s12784h	0.52 280	0.20 50	0.38 37	0.41 111	0.19 16	0.96 514	0.34 212	1.17 384	1.25 556	0.81 329	0.90 323	0.63 304	0.50 270	1.45 462	0.42 314	0.14 57	0.12 106	0.17 170	0.11 15	0.18 228	0.11 3

hitnet-ft	0.79 498	0.35 512	0.57 254	0.58 478	0.42 471	0.96 514	0.46 403	1.47 476	1.33 595	1.19 490	1.22 468	1.81 645	0.98 549	1.66 510	0.94 559	0.33 607	0.28 613	0.34 613	0.27 562	0.35 581	0.31 571

FADNet	0.92 549	0.61 639	1.81 661	0.62 533	0.55 567	0.96 514	0.57 513	1.78 574	1.33 595	0.93 363	1.01 358	1.36 564	1.01 562	2.71 611	0.75 501	0.33 607	0.34 651	0.31 579	0.34 638	0.59 672	0.40 618

castereo++	0.38 163	0.23 158	0.41 70	0.43 153	0.31 287	0.97 518	0.22 45	0.86 227	0.58 216	0.32 70	0.44 130	0.51 224	0.39 162	0.93 293	0.24 18	0.17 197	0.11 40	0.17 170	0.12 82	0.14 46	0.14 147

test_sample3	0.68 429	0.32 443	0.88 471	0.52 373	0.30 257	0.97 518	0.52 461	1.86 600	1.15 494	1.08 416	1.11 411	0.88 403	0.71 413	1.17 379	0.68 479	0.25 510	0.20 502	0.25 497	0.25 531	0.25 478	0.25 490

RAFT-Test	0.54 314	0.25 229	0.64 293	0.47 250	0.30 257	0.97 518	0.27 117	1.24 421	0.81 313	0.96 373	1.12 418	1.28 546	0.48 244	0.71 200	0.36 243	0.17 197	0.13 221	0.17 170	0.14 185	0.16 128	0.16 239

DRaft	0.80 501	0.24 187	0.70 340	0.45 213	0.30 257	0.97 518	0.53 469	1.05 333	0.97 381	1.78 663	2.02 664	0.80 362	1.74 677	2.73 612	0.72 492	0.17 197	0.14 293	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.21 416

RASNet	1.12 608	0.30 387	0.91 486	0.66 573	0.77 654	0.97 518	0.57 513	1.37 445	1.35 607	1.02 401	1.34 522	2.11 677	1.43 646	7.09 721	1.39 629	0.19 310	0.17 434	0.17 170	0.19 356	0.18 228	0.16 239

EDNetEfficient	2.37 708	1.10 698	8.08 733	0.74 635	0.71 630	0.98 523	1.56 701	1.46 474	4.06 740	4.90 744	2.82 698	2.25 680	3.48 731	2.95 620	9.97 745	0.26 535	0.24 580	0.26 516	0.30 605	0.68 686	0.61 682

aanetorigin	1.23 623	0.79 670	2.78 701	0.70 611	0.79 660	0.99 524	1.06 660	1.06 347	1.37 615	3.52 729	2.61 692	1.72 634	1.63 668	1.99 554	1.78 662	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.25 531	0.38 601	0.45 639

CFNet	0.96 558	0.36 522	1.01 527	0.62 533	0.42 471	0.99 524	0.47 413	1.90 612	1.32 591	0.99 386	1.39 542	1.10 494	0.86 488	5.58 688	0.79 520	0.23 457	0.17 434	0.28 548	0.27 562	0.26 492	0.21 416

Any-RAFT	0.53 296	0.24 187	0.47 135	0.47 250	0.27 175	1.00 526	0.25 87	1.58 511	1.05 423	0.85 346	0.99 348	1.06 474	0.47 230	0.70 194	0.32 180	0.18 252	0.13 221	0.16 116	0.13 144	0.16 128	0.16 239

RT-IGEV	0.77 484	0.28 329	0.93 493	0.55 437	0.33 337	1.01 527	0.83 608	2.03 651	0.93 361	1.28 531	1.58 602	1.77 641	1.17 601	1.04 337	0.49 383	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.17 299	0.19 284	0.26 514

Selective-IGEV-i1	0.66 414	0.27 299	0.86 450	0.54 412	0.33 337	1.01 527	0.78 590	1.75 559	1.18 515	0.88 352	1.19 456	1.19 518	0.56 325	0.98 311	0.54 416	0.19 310	0.16 398	0.20 305	0.17 299	0.19 284	0.20 392

1111x	1.70 674	0.29 364	0.86 450	0.51 351	0.27 175	1.01 527	0.68 562	2.22 685	1.28 572	1.13 453	1.40 545	1.21 522	1.10 589	5.53 685	15.20 763	0.22 429	0.21 530	0.22 390	0.22 478	0.24 461	0.22 439

Anonymous_2	1.30 631	0.55 613	0.82 433	0.52 373	0.58 584	1.01 527	0.64 546	1.25 423	0.97 381	0.96 373	0.78 282	1.33 557	1.29 628	1.03 331	0.74 496	0.62 701	0.64 723	1.06 724	9.63 774	1.16 714	0.49 654

DualNet (step1)	0.83 520	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	1.23 391	0.67 474	0.57 693	0.28 613	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample9	1.86 685	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.78 574	1.21 536	1.22 504	1.18 449	1.08 481	0.92 512	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

test_sample8	2.19 700	0.49 587	1.13 570	0.56 453	0.39 442	1.02 531	0.73 576	1.82 587	1.15 494	2.26 693	1.30 499	4.94 732	2.52 718	2.27 583	7.92 739	0.57 693	12.61 781	0.62 701	0.67 710	0.45 634	0.42 627

S	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.46 233	0.54 560	1.03 534	0.58 517	0.94 270	0.80 309	0.95 370	1.42 548	0.56 265	0.71 413	0.60 151	0.41 300	0.38 638	0.20 502	0.37 633	0.36 648	0.22 411	0.17 274

BEATNet_4x	0.73 462	0.49 587	1.17 578	0.53 395	0.26 143	1.03 534	0.55 494	1.82 587	1.06 430	1.21 498	1.22 468	0.96 443	0.91 509	1.01 327	1.06 579	0.21 397	0.14 293	0.24 456	0.19 356	0.37 592	0.21 416

PASM	1.34 637	0.92 683	2.62 697	0.86 674	0.87 680	1.03 534	1.08 662	1.50 484	1.51 650	1.82 671	1.41 547	1.68 629	1.26 624	4.87 668	1.34 620	0.61 700	0.65 726	0.68 705	0.78 717	0.69 687	0.68 692

DEmStereo	0.97 564	0.23 158	0.79 422	0.47 250	0.32 313	1.04 537	0.56 502	0.93 264	0.89 341	1.39 595	2.14 672	1.02 463	2.07 702	5.64 689	0.77 511	0.17 197	0.15 359	0.20 305	0.20 400	0.18 228	0.20 392

CCAANet	0.78 492	0.30 387	0.83 438	0.58 478	0.51 539	1.04 537	0.45 393	1.68 538	1.12 465	0.85 346	1.35 528	1.10 494	0.77 437	3.04 626	0.78 513	0.17 197	0.16 398	0.24 456	0.23 501	0.19 284	0.23 459

psm_up	0.77 484	0.34 492	0.70 340	0.66 573	0.58 584	1.05 539	0.92 632	1.52 492	1.12 465	1.26 526	1.16 443	1.31 554	1.23 618	1.20 385	0.81 528	0.25 510	0.29 625	0.31 579	0.27 562	0.27 506	0.25 490

ac_64	0.82 513	0.29 364	0.81 429	0.71 619	0.60 595	1.05 539	0.54 476	1.99 639	0.92 358	1.18 486	1.06 384	1.99 668	1.08 585	1.94 550	0.97 568	0.27 551	0.22 552	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.19 354

HITNet	0.65 404	0.40 548	0.77 409	0.48 284	0.24 91	1.05 539	0.49 438	1.76 566	1.02 407	1.18 486	1.18 449	0.89 411	0.80 456	0.85 265	0.79 520	0.17 197	0.12 106	0.21 349	0.17 299	0.29 537	0.15 195
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
222	1.61 665	0.29 364	0.67 318	0.56 453	0.29 230	1.06 542	0.42 333	2.17 678	1.31 587	1.31 557	1.52 583	0.92 423	0.94 527	1.76 531	17.65 766	0.24 482	0.20 502	0.21 349	0.19 356	0.22 411	0.23 459

NOSS_ROB	1.26 627	0.46 574	0.62 283	0.56 453	0.38 431	1.06 542	0.78 590	1.73 550	1.40 629	1.01 397	1.43 553	1.10 494	0.75 425	10.62 762	0.65 463	0.45 666	0.43 688	0.48 670	0.45 673	0.44 630	0.41 623

PStereo	0.63 383	0.99 691	0.51 175	0.47 250	0.35 369	1.07 544	0.63 543	0.65 119	0.95 367	0.66 289	0.41 105	0.55 251	0.66 394	1.00 324	0.76 504	0.62 701	0.27 605	0.38 637	0.33 631	0.74 692	0.68 692

FADNet-RVC-Resample	0.84 525	0.47 579	2.10 676	0.61 521	0.45 498	1.07 544	0.61 535	1.59 513	1.20 529	1.08 416	0.98 346	1.03 467	0.98 549	2.17 571	0.72 492	0.23 457	0.22 552	0.30 573	0.32 621	0.35 581	0.34 591

Hybrid-DGEV-2	0.65 404	0.31 424	0.73 370	0.60 505	0.37 409	1.08 546	0.28 125	1.45 472	1.40 629	1.32 561	0.85 304	1.03 467	1.01 562	1.05 340	0.48 373	0.18 252	0.15 359	0.22 390	0.19 356	0.17 176	0.15 195

DA	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

GGEV	0.43 207	0.23 158	0.49 151	0.50 319	0.25 121	1.08 546	0.44 372	1.18 392	0.58 216	0.46 195	0.64 231	0.54 245	0.47 230	0.46 71	0.32 180	0.19 310	0.13 221	0.19 253	0.13 144	0.18 228	0.14 147

anonymity	1.12 608	0.97 687	1.21 581	1.07 709	1.12 705	1.08 546	0.89 624	1.95 629	1.16 504	1.29 538	1.26 485	1.22 524	1.09 588	1.15 370	1.01 574	1.02 721	1.00 744	0.97 718	0.97 730	0.98 705	0.99 710

FINET	0.97 564	0.54 608	1.60 646	0.63 543	0.79 660	1.08 546	1.07 661	1.56 509	2.20 701	1.15 462	1.49 575	0.94 428	0.88 498	2.32 586	1.05 577	0.42 654	0.35 663	0.32 594	0.28 583	0.43 624	0.38 614

FAT-Stereo	1.07 594	0.41 555	1.32 603	0.72 623	0.58 584	1.08 546	0.89 624	1.96 630	1.65 664	1.75 660	1.98 658	2.03 673	1.48 654	2.02 557	1.18 603	0.42 654	0.35 663	0.34 613	0.29 596	0.35 581	0.53 664

MWSP-net	0.78 492	0.31 424	0.89 478	0.60 505	0.40 454	1.09 552	1.50 696	1.52 492	1.17 507	1.06 411	1.07 388	1.44 580	1.32 636	0.91 282	0.93 555	0.23 457	0.20 502	0.23 431	0.21 447	0.25 478	0.28 540

xyz-stereo-finetune2	0.58 356	0.27 299	0.57 254	0.40 90	0.24 91	1.09 552	0.32 184	0.79 187	0.53 198	0.65 285	1.07 388	0.58 278	0.80 456	2.47 600	0.80 525	0.16 137	0.15 359	0.21 349	0.17 299	0.16 128	0.17 274

RP	1.09 601	0.50 594	1.12 568	0.90 689	1.04 697	1.11 554	0.84 609	1.80 583	1.62 661	1.55 633	2.00 661	1.90 656	1.78 681	1.84 538	1.25 607	0.52 682	0.36 668	0.48 670	0.36 648	0.45 634	0.43 634

DLCB_ROB	0.86 534	0.40 548	0.78 419	0.68 601	0.54 560	1.11 554	0.84 609	1.49 480	1.23 546	1.64 650	1.65 618	1.70 632	0.91 509	1.70 518	1.05 577	0.25 510	0.24 580	0.26 516	0.27 562	0.27 506	0.24 475

XPNet_ROB	0.96 558	0.49 587	1.09 561	0.72 623	0.57 575	1.11 554	1.14 668	1.66 534	1.23 546	1.85 673	1.39 542	1.64 623	1.11 590	1.80 535	1.42 638	0.38 638	0.30 630	0.33 603	0.29 596	0.37 592	0.34 591

ADLNet2	0.88 539	0.34 492	1.17 578	0.77 645	0.64 608	1.12 557	0.76 585	1.74 555	1.24 552	1.21 498	1.65 618	1.71 633	1.05 577	1.67 511	1.17 600	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.22 478	0.26 492	0.29 548

MWDA-net	0.82 513	0.32 443	0.88 471	0.58 478	0.52 552	1.13 558	0.73 576	1.37 445	1.08 442	1.32 561	1.13 424	1.15 511	1.28 627	2.86 617	0.65 463	0.23 457	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.23 441	0.27 526

psmorigin	1.52 655	0.69 654	10.52 742	0.68 601	0.59 592	1.13 558	0.70 570	1.57 510	1.19 524	1.99 683	1.79 639	2.26 681	1.47 653	2.09 564	1.36 624	0.39 642	0.40 681	0.34 613	0.33 631	0.43 624	0.56 670

S0	0.53 296	0.24 187	0.52 189	0.49 306	0.32 313	1.14 560	0.68 562	0.90 248	0.58 216	0.76 309	1.32 512	0.65 311	0.55 317	0.70 194	0.39 280	0.27 551	0.25 590	0.29 559	0.26 549	0.20 334	0.17 274

TCMNet	1.01 581	0.60 637	2.10 676	0.86 674	1.33 723	1.14 560	0.67 558	1.69 541	1.23 546	1.11 436	1.57 599	1.30 550	0.97 542	2.01 556	1.50 649	0.31 591	0.31 636	0.38 637	0.34 638	0.42 618	0.36 602

CoDeX	0.73 462	0.29 364	0.93 493	0.54 412	0.36 387	1.14 560	0.61 535	2.34 699	1.17 507	1.16 472	1.25 478	0.91 415	0.87 493	1.33 422	0.64 462	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.18 328	0.20 334	0.18 305

AASNet	0.76 482	0.35 512	0.91 486	0.79 649	0.81 667	1.14 560	0.56 502	2.02 648	1.08 442	1.22 504	1.24 474	0.93 425	0.76 433	0.77 225	1.16 597	0.27 551	0.23 570	0.24 456	0.20 400	0.28 526	0.24 475

PSMNet-ADL	0.72 444	0.35 512	0.62 283	0.69 605	0.46 510	1.14 560	0.44 372	1.37 445	1.01 403	0.83 338	1.17 446	1.33 557	0.96 539	1.43 457	0.95 563	0.33 607	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.27 506	0.29 548

edge stereo	1.11 606	0.50 594	1.30 599	0.71 619	0.65 610	1.14 560	0.75 582	1.93 624	1.37 615	1.71 656	1.83 643	2.54 694	1.44 648	2.43 594	1.23 605	0.42 654	0.41 684	0.54 686	0.35 644	0.42 618	0.46 643

ETE_ROB	0.96 558	0.64 646	1.16 576	0.69 605	0.48 516	1.14 560	1.13 667	1.77 570	1.19 524	1.91 680	1.45 561	1.73 635	1.05 577	1.60 497	1.14 595	0.32 598	0.26 597	0.38 637	0.34 638	0.39 605	0.41 623

HSM-Net_RVC	0.87 538	0.29 364	0.53 200	0.53 395	0.30 257	1.15 567	0.55 494	3.57 731	1.28 572	1.53 624	1.74 632	1.68 629	0.93 521	1.49 470	0.77 511	0.22 429	0.17 434	0.19 253	0.18 328	0.20 334	0.19 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
PWC_ROB	1.24 624	0.76 668	2.46 691	0.72 623	0.78 657	1.15 567	0.49 438	1.75 559	1.92 688	2.31 695	3.07 702	1.59 611	1.40 643	2.46 598	2.10 679	0.33 607	0.22 552	0.35 622	0.24 517	0.38 601	0.41 623

tt1	0.62 375	0.32 443	0.51 175	0.54 412	0.26 143	1.16 569	0.48 426	0.95 276	2.47 709	0.57 258	0.77 280	0.49 212	0.81 460	1.55 484	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.15 216	0.19 284	0.20 392

xxxx	1.51 654	0.28 329	0.68 322	0.54 412	0.28 205	1.16 569	0.44 372	2.19 681	1.29 577	1.09 422	1.36 530	1.22 524	0.85 480	1.79 534	15.70 765	0.24 482	0.21 530	0.21 349	0.20 400	0.22 411	0.23 459

HGLStereo	0.85 529	0.38 536	0.94 498	0.80 652	1.03 696	1.17 571	0.58 517	1.52 492	1.20 529	1.19 490	1.62 611	1.13 508	1.20 612	1.80 535	1.06 579	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.21 447	0.23 441	0.27 526

ACVNet-DCA	0.56 340	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

xx1	0.67 425	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.95 437	0.77 437	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.24 456	0.23 501	0.22 411	0.21 416

1test111	0.54 314	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	1.42 460	0.78 303	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	0.88 274	0.59 437	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.22 411	0.21 416

cc1	0.64 396	0.31 424	0.50 163	0.54 412	0.26 143	1.18 572	0.51 450	0.93 264	3.05 723	0.58 260	0.79 288	0.48 203	0.88 498	1.46 464	0.32 180	0.20 359	0.12 106	0.25 497	0.15 216	0.19 284	0.19 354

FADNet_RVC	0.83 520	0.51 597	1.83 665	0.54 412	0.42 471	1.19 576	0.46 403	1.51 490	1.09 451	0.89 354	1.24 474	0.91 415	0.87 493	2.11 566	1.11 591	0.27 551	0.22 552	0.31 579	0.28 583	0.43 624	0.38 614

PA-Net	1.01 581	0.57 622	1.29 598	0.64 552	0.74 640	1.19 576	0.84 609	1.69 541	1.43 640	1.16 472	1.19 456	1.32 555	1.19 609	3.42 639	1.25 607	0.29 579	0.45 695	0.33 603	0.49 685	0.32 565	0.47 647
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
w-ln-seven-2	1.18 621	0.61 639	4.25 712	0.68 601	0.61 598	1.20 578	0.93 636	1.63 526	1.35 607	1.66 651	1.53 584	1.47 592	1.37 642	3.00 624	1.74 660	0.25 510	0.24 580	0.29 559	0.26 549	0.33 574	0.28 540

NVstereo2D	0.92 549	0.41 555	1.48 636	0.72 623	0.72 632	1.20 578	0.87 619	1.75 559	1.38 619	0.99 386	1.13 424	1.26 539	0.98 549	2.21 578	0.89 548	0.43 660	0.20 502	0.38 637	0.24 517	0.57 668	0.63 684

DStereoO	1.44 649	1.11 701	1.69 651	1.16 712	0.72 632	1.21 580	1.56 701	1.74 555	1.63 663	1.52 622	1.67 623	1.51 598	3.16 727	1.73 524	1.72 659	2.35 738	0.45 695	0.97 718	0.42 665	2.01 726	0.53 664

S-Stereo	1.15 617	0.46 574	2.17 681	0.81 655	0.80 665	1.21 580	1.19 674	1.93 624	2.02 694	1.47 610	2.11 669	1.57 607	1.17 601	2.05 561	1.41 634	0.40 645	0.40 681	0.35 622	0.31 613	0.44 630	0.70 694

RAFT + AFF	1.00 575	0.42 559	1.09 561	0.67 585	0.50 527	1.22 582	1.24 677	2.24 687	1.19 524	1.30 547	1.56 595	1.17 514	1.49 656	3.44 641	0.83 535	0.21 397	0.25 590	0.30 573	0.26 549	0.27 506	0.27 526

SME	0.62 375	0.29 364	0.51 175	0.61 521	0.25 121	1.23 583	0.44 372	1.17 384	1.12 465	0.89 354	1.12 418	0.66 316	0.74 421	1.55 484	0.51 395	0.19 310	0.20 502	0.23 431	0.23 501	0.24 461	0.20 392

HSM	1.19 622	0.32 443	0.65 300	0.57 472	0.38 431	1.23 583	0.59 527	2.25 688	1.19 524	1.30 547	1.25 478	1.94 662	1.03 571	9.32 752	0.71 489	0.22 429	0.16 398	0.20 305	0.16 267	0.21 382	0.21 416

ADLNet	0.85 529	0.36 522	0.89 478	0.85 672	0.72 632	1.24 585	0.76 585	1.82 587	1.36 611	1.52 622	1.35 528	1.27 543	0.99 558	1.23 391	1.15 596	0.27 551	0.20 502	0.26 516	0.25 531	0.28 526	0.30 561

acv_ft	0.75 476	0.31 424	0.95 502	0.70 611	0.86 678	1.24 585	0.53 469	1.44 467	1.07 435	1.24 517	1.30 499	1.08 481	0.92 512	0.80 240	1.34 620	0.21 397	0.19 481	0.21 349	0.18 328	0.21 382	0.18 305

CBMV_ROB	0.90 544	0.44 565	0.63 286	0.51 351	0.37 409	1.25 587	0.49 438	1.77 570	1.27 567	1.41 598	2.00 661	1.33 557	1.08 585	2.17 571	0.76 504	0.43 660	0.42 686	0.47 668	0.44 671	0.41 612	0.36 602

MEA-ACV	0.80 501	0.31 424	1.03 539	0.56 453	0.36 387	1.26 588	0.50 448	1.74 555	1.20 529	1.21 498	1.19 456	1.45 583	1.31 635	1.61 499	0.93 555	0.20 359	0.22 552	0.23 431	0.28 583	0.23 441	0.27 526

UPFNet	0.80 501	0.32 443	0.90 483	0.59 493	0.74 640	1.26 588	0.80 600	1.52 492	1.10 459	1.30 547	1.12 418	1.30 550	0.84 477	1.67 511	1.09 585	0.24 482	0.24 580	0.24 456	0.23 501	0.25 478	0.18 305

BSDual-CNN	0.71 442	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	1.27 590	0.65 548	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

hknet	0.77 484	0.32 443	0.95 502	0.54 412	0.38 431	1.27 590	0.65 548	2.16 672	1.07 435	1.20 494	1.11 411	1.59 611	0.81 460	1.37 437	0.66 469	0.22 429	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

PSMNet_ROB	0.90 544	0.52 601	1.17 578	0.72 623	0.61 598	1.27 590	1.12 666	1.76 566	1.12 465	1.09 422	1.28 494	1.45 583	0.89 504	1.65 506	1.42 638	0.33 607	0.25 590	0.37 633	0.39 656	0.35 581	0.29 548

NCC-stereo	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627

Abc-Net	1.10 603	0.54 608	1.24 590	0.84 667	0.94 688	1.29 593	0.89 624	2.01 644	1.34 598	1.32 561	1.74 632	1.88 652	1.74 677	2.35 588	1.25 607	0.45 666	0.37 670	0.45 663	0.58 701	0.42 618	0.42 627
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
DDVS	0.78 492	0.41 555	0.94 498	0.60 505	0.43 482	1.30 595	0.43 357	1.40 455	0.91 351	1.20 494	1.15 438	1.43 575	0.64 382	2.18 574	0.89 548	0.28 567	0.22 552	0.26 516	0.23 501	0.31 556	0.33 585

GCST	1.08 598	1.47 723	0.93 493	1.73 729	1.14 709	1.30 595	0.31 162	1.33 434	1.16 504	1.29 538	0.97 345	0.98 447	0.49 261	2.08 563	0.46 358	1.19 728	0.70 728	1.30 728	0.85 723	1.02 708	0.89 706

NCCL2	1.00 575	0.56 618	1.06 549	0.75 639	0.57 575	1.31 597	1.72 709	1.77 570	1.36 611	1.50 619	1.17 446	1.91 657	1.17 601	1.54 482	1.29 614	0.35 625	0.31 636	0.45 663	0.44 671	0.40 609	0.40 618

PAM_32	0.77 484	0.28 329	1.03 539	0.52 373	0.30 257	1.32 598	0.35 223	1.97 634	0.65 255	1.02 401	1.06 384	3.05 707	1.49 656	0.96 300	0.36 243	0.19 310	0.13 221	0.20 305	0.18 328	0.19 284	0.19 354

ssnet_v2	0.88 539	0.36 522	1.02 534	0.62 533	0.38 431	1.32 598	0.97 644	2.07 658	1.34 598	1.37 583	1.18 449	1.54 603	0.92 512	1.10 356	1.65 656	0.30 584	0.27 605	0.30 573	0.28 583	0.27 506	0.26 514

LMCR-Stereo	0.82 513	0.46 574	0.88 471	0.75 639	0.43 482	1.33 600	0.56 502	2.43 707	0.98 387	1.53 624	1.49 575	0.74 343	1.00 560	1.63 503	0.89 548	0.28 567	0.17 434	0.22 390	0.17 299	0.29 537	0.20 392

StereoDRNet-Refined	0.80 501	0.41 555	0.88 471	0.62 533	0.42 471	1.33 600	0.48 426	1.52 492	1.17 507	1.45 607	1.44 558	1.44 580	0.90 506	1.26 401	1.24 606	0.20 359	0.16 398	0.27 533	0.24 517	0.25 478	0.28 540
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
IER	0.70 435	0.31 424	1.02 534	0.48 284	0.52 552	1.34 602	0.51 450	1.17 384	0.99 394	1.23 510	1.34 522	1.12 502	1.11 590	0.99 318	0.71 489	0.20 359	0.16 398	0.21 349	0.21 447	0.20 334	0.19 354

UDG	1.41 647	2.65 752	0.99 517	1.44 725	1.64 729	1.34 602	0.80 600	1.60 517	1.23 546	1.23 510	1.71 628	2.01 670	1.34 639	1.47 468	1.41 634	0.90 716	0.54 716	2.29 737	0.75 714	1.84 724	1.04 713

GANet	1.36 639	0.47 579	0.86 450	0.67 585	0.45 498	1.34 602	1.73 710	1.64 528	1.24 552	1.49 618	2.38 681	1.55 605	1.20 612	9.30 751	0.93 555	0.30 584	0.31 636	0.33 603	0.28 583	0.39 605	0.30 561

Wz-Net-SNSev	1.49 651	1.23 711	6.27 726	0.68 601	0.67 619	1.37 605	1.41 689	2.00 640	1.39 624	1.48 616	1.61 609	2.29 682	1.32 636	3.93 646	2.14 682	0.31 591	0.28 613	0.31 579	0.33 631	0.42 618	0.36 602

SFCPSM	0.70 435	0.28 329	1.02 534	0.51 351	0.38 431	1.37 605	0.66 554	2.00 640	1.03 413	1.17 481	1.21 464	0.82 374	0.78 445	1.03 331	0.53 410	0.21 397	0.17 434	0.22 390	0.24 517	0.21 382	0.19 354

DANet	1.08 598	0.61 639	1.32 603	0.85 672	0.72 632	1.37 605	0.51 450	1.54 502	1.15 494	1.78 663	1.54 589	2.01 670	1.11 590	2.90 619	2.00 674	0.33 607	0.30 630	0.40 651	0.30 605	0.44 630	0.45 639
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
PAM	0.76 482	0.29 364	1.08 558	0.52 373	0.33 337	1.38 608	0.39 291	2.01 644	0.67 260	1.06 411	0.96 336	2.89 705	1.43 646	0.86 269	0.35 231	0.19 310	0.12 106	0.19 253	0.17 299	0.19 284	0.20 392

AF-Net	1.13 611	0.52 601	1.33 606	0.86 674	0.91 683	1.38 608	0.71 572	2.16 672	1.62 661	1.56 634	2.40 683	1.99 668	1.65 670	1.81 537	1.48 647	0.48 674	0.28 613	0.49 672	0.33 631	0.39 605	0.32 579

MSAF-DinoV2	1.97 692	0.80 673	10.38 741	0.86 674	0.48 516	1.39 610	0.97 644	2.55 714	1.72 672	1.53 624	1.65 618	3.59 716	2.20 708	5.39 682	3.94 714	0.27 551	0.17 434	0.26 516	0.28 583	0.47 642	0.46 643

DGSMNet	1.14 613	0.76 668	2.49 693	0.81 655	0.86 678	1.39 610	1.39 688	2.13 663	1.35 607	1.26 526	1.63 615	1.48 594	0.98 549	1.75 526	1.10 588	0.45 666	0.43 688	0.55 691	0.49 685	0.75 693	0.70 694

PSMNet-RUCA	1.02 585	0.97 687	1.44 623	1.23 717	1.10 701	1.40 612	0.62 538	1.69 541	1.38 619	0.94 368	1.53 584	0.97 445	0.83 473	1.17 379	0.93 555	0.69 710	0.34 651	0.99 721	0.60 705	0.97 704	0.64 688

gwcnet-sp	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

scenet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

ssnet	0.74 467	0.33 467	1.44 623	0.57 472	0.45 498	1.40 612	0.54 476	1.50 484	1.14 482	1.30 547	1.02 366	0.94 428	0.82 465	1.39 448	0.76 504	0.21 397	0.21 530	0.22 390	0.21 447	0.22 411	0.22 439

Syn2CoEx	1.14 613	0.69 654	1.66 649	0.80 652	0.67 619	1.40 612	0.88 622	2.06 657	1.54 655	1.25 522	1.58 602	1.42 574	1.50 658	4.09 650	1.40 630	0.36 629	0.32 644	0.34 613	0.29 596	0.29 537	0.34 591

AANet	1.64 667	1.27 713	5.08 719	0.67 585	0.65 610	1.41 617	0.84 609	1.92 619	2.90 721	3.11 725	3.20 705	2.91 706	2.06 701	2.49 601	2.10 679	0.42 654	0.29 625	0.34 613	0.30 605	0.45 634	0.45 639

GANetREF_RVC	1.07 594	0.86 678	1.31 600	0.82 663	0.53 556	1.41 617	1.31 684	1.76 566	1.52 651	1.27 529	1.31 505	1.46 587	1.24 621	2.03 558	0.96 567	0.56 692	0.45 695	0.67 704	0.50 689	0.88 701	0.59 678
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
anonymousa	0.72 444	0.27 299	0.75 391	0.47 250	0.63 605	1.43 619	0.45 393	1.24 421	0.89 341	1.28 531	1.75 635	1.62 615	1.13 597	0.69 188	0.59 437	0.19 310	0.16 398	0.23 431	0.25 531	0.20 334	0.18 305

SQANet	1.31 632	0.88 681	1.08 558	1.83 731	1.44 725	1.44 620	0.75 582	1.74 555	1.09 451	1.32 561	1.26 485	1.28 546	1.01 562	1.50 472	0.83 535	2.50 739	0.34 651	1.47 729	0.55 698	2.32 729	1.57 727

zh-mn7	1.70 674	1.21 708	8.30 735	0.69 605	0.53 556	1.45 621	0.84 609	1.70 546	2.09 698	2.41 703	2.67 694	1.68 629	1.23 618	4.49 658	2.87 696	0.30 584	0.26 597	0.27 533	0.27 562	0.31 556	0.35 596

NVStereoNet_ROB	1.88 686	1.07 696	1.45 629	1.07 709	1.17 712	1.47 622	1.48 695	1.89 609	1.93 690	1.94 681	4.67 726	3.08 710	1.80 683	6.51 707	1.65 656	1.06 724	0.86 738	1.08 725	1.32 738	0.93 702	1.26 720
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
psmg	0.72 444	0.32 443	0.68 322	0.50 319	0.44 491	1.48 623	0.75 582	1.94 627	0.98 387	1.21 498	1.33 515	1.12 502	0.74 421	0.91 282	0.66 469	0.24 482	0.19 481	0.25 497	0.25 531	0.23 441	0.22 439

MFMNet_re	1.40 646	1.14 704	1.68 650	1.39 722	1.07 698	1.48 623	1.43 690	1.87 603	1.82 681	2.26 693	2.19 673	1.51 598	1.86 688	1.52 476	1.25 607	0.93 717	0.83 732	0.84 712	0.80 718	0.99 707	1.05 715

Nwc_Net	1.09 601	0.49 587	1.33 606	0.89 687	0.80 665	1.49 625	0.66 554	2.19 681	1.27 567	1.32 561	2.26 676	1.96 665	1.54 659	1.92 546	1.34 620	0.40 645	0.30 630	0.43 658	0.45 673	0.38 601	0.37 607

StereoDRNet	0.98 568	0.47 579	1.70 652	0.76 642	0.94 688	1.51 626	0.91 630	1.92 619	1.32 591	1.61 642	1.13 424	1.47 592	0.97 542	1.75 526	1.46 645	0.28 567	0.23 570	0.29 559	0.27 562	0.35 581	0.27 526

RGC	1.14 613	0.79 670	1.26 593	0.91 692	0.96 691	1.52 627	0.77 588	1.92 619	1.26 561	1.54 630	1.93 655	2.02 672	1.54 659	2.25 581	1.31 616	0.44 665	0.35 663	0.58 699	0.48 682	0.47 642	0.46 643

CBMV	0.95 557	0.44 565	0.66 312	0.53 395	0.35 369	1.53 628	1.63 708	1.69 541	1.42 638	2.00 686	1.60 605	1.43 575	1.17 601	1.59 496	0.99 572	0.34 618	0.34 651	0.39 646	0.33 631	0.33 574	0.32 579
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
pmcnn	2.37 708	0.42 559	2.71 699	0.63 543	0.43 482	1.54 629	1.19 674	2.01 644	1.53 653	2.64 709	7.60 747	18.07 769	1.45 650	3.44 641	2.78 694	0.18 252	0.15 359	0.15 65	0.12 82	0.20 334	0.18 305

DSFCA	0.93 552	0.34 492	1.06 549	0.52 373	0.65 610	1.55 630	0.93 636	1.49 480	1.19 524	1.56 634	1.15 438	1.50 596	0.96 539	3.07 627	1.02 575	0.30 584	0.26 597	0.25 497	0.25 531	0.28 526	0.24 475

SGM-Forest	1.24 624	0.38 536	0.60 272	0.52 373	0.37 409	1.56 631	1.30 683	1.65 529	1.36 611	2.11 690	1.79 639	1.63 620	0.93 521	7.48 729	0.95 563	0.36 629	0.37 670	0.39 646	0.34 638	0.37 592	0.32 579
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
STTRV1_RVC	1.58 660	0.68 653	1.96 671	0.88 683	1.12 705	1.57 632	0.90 629	2.25 688	1.75 676	1.29 538	2.02 664	1.40 570	1.22 616	9.77 759	1.31 616	0.81 714	0.33 649	0.54 686	0.49 685	0.73 691	0.52 663

UNet	0.83 520	0.34 492	1.31 600	0.58 478	0.74 640	1.58 633	0.49 438	1.41 458	1.04 418	1.21 498	1.08 394	1.54 603	1.12 593	1.65 506	1.09 585	0.23 457	0.17 434	0.25 497	0.20 400	0.25 478	0.22 439

EDNetEfficientorigin	10.57 760	1.47 723	177.42 802	0.67 585	0.53 556	1.58 633	1.16 671	1.90 612	3.37 728	4.71 743	3.38 707	3.10 711	2.69 721	3.13 631	3.58 708	0.25 510	0.23 570	0.33 603	0.27 562	0.83 695	0.81 702

SCION-Mon(vits-remp)	0.46 240	0.48 583	1.23 585	0.67 585	1.31 721	1.59 635	0.31 162	0.55 55	0.43 133	0.28 22	0.28 37	0.23 9	0.21 9	0.57 130	0.25 46	0.11 1	0.10 9	0.14 22	0.11 15	0.14 46	0.11 3

NaN_ROB	1.13 611	0.55 613	1.15 575	0.64 552	0.48 516	1.61 636	2.03 727	1.72 549	1.48 645	2.09 689	1.27 488	1.40 570	1.08 585	3.94 647	1.30 615	0.28 567	0.34 651	0.28 548	0.28 583	0.30 547	0.33 585

DRN-Test	1.00 575	0.44 565	1.13 570	0.70 611	0.81 667	1.62 637	0.79 594	2.14 667	1.44 641	1.78 663	1.33 515	1.43 575	1.05 577	2.18 574	1.53 651	0.27 551	0.21 530	0.31 579	0.30 605	0.32 565	0.28 540

CSP-Net	0.97 564	0.38 536	0.83 438	0.53 395	0.41 465	1.63 638	0.77 588	2.00 640	1.05 423	1.25 522	1.20 462	1.33 557	0.83 473	4.93 671	0.85 541	0.32 598	0.22 552	0.20 305	0.20 400	0.23 441	0.25 490

LALA_ROB	1.01 581	0.59 628	1.16 576	0.67 585	0.51 539	1.63 638	1.26 681	1.69 541	1.38 619	1.81 670	1.37 533	1.94 662	1.02 569	1.58 493	1.38 626	0.37 633	0.27 605	0.43 658	0.37 652	0.43 624	0.37 607

HBP-ISP	0.96 558	0.58 625	0.72 358	0.61 521	0.46 510	1.64 640	0.76 585	1.86 600	1.28 572	1.30 547	1.53 584	0.86 395	0.94 527	3.27 635	0.69 482	0.45 666	0.44 691	0.54 686	0.48 682	0.47 642	0.40 618

delet	0.85 529	0.32 443	0.95 502	0.65 567	0.66 615	1.64 640	0.84 609	1.75 559	1.35 607	1.32 561	1.30 499	1.30 550	0.88 498	1.68 516	1.10 588	0.21 397	0.21 530	0.24 456	0.24 517	0.21 382	0.21 416

LSM	6.33 745	1.10 698	13.19 746	1.41 724	68.17 793	1.64 640	1.90 720	1.92 619	2.46 708	2.99 719	3.11 703	1.88 652	1.80 683	2.61 607	2.06 677	0.41 650	0.58 719	0.50 673	0.57 700	0.64 680	17.66 780

WZ-Net	1.95 690	0.95 686	10.10 738	0.86 674	0.78 657	1.69 643	1.60 706	2.20 684	1.98 691	2.08 688	1.93 655	2.30 683	1.97 695	5.30 676	3.17 703	0.34 618	0.26 597	0.29 559	0.31 613	0.51 656	0.47 647

coex-ft	8.13 752	2.13 747	98.04 801	0.67 585	0.53 556	1.71 644	1.56 701	1.65 529	11.11 760	18.17 778	3.75 713	3.88 720	7.61 753	2.98 623	6.49 729	0.30 584	0.30 630	0.32 594	0.31 613	0.66 684	0.50 657

RYNet	1.17 620	0.49 587	1.24 590	0.70 611	0.97 693	1.71 644	0.92 632	1.91 616	1.46 643	1.38 589	1.14 429	1.88 652	1.30 632	4.24 653	1.87 666	0.26 535	0.21 530	0.35 622	0.27 562	0.55 665	0.54 666

ccnet	1.12 608	0.67 649	1.01 527	0.78 647	0.73 639	1.72 646	0.99 649	1.84 596	1.26 561	1.47 610	1.85 647	1.75 640	1.29 628	1.75 526	1.88 668	0.57 693	0.53 712	0.57 697	0.55 698	0.59 672	0.54 666

PWCDC_ROB	1.29 628	0.75 667	1.33 606	1.05 706	0.88 682	1.73 647	0.52 461	1.89 609	3.28 726	1.29 538	4.88 728	1.22 524	1.46 651	1.77 533	1.45 642	0.60 698	0.26 597	0.29 559	0.25 531	0.52 659	0.37 607

CBFPSM	0.92 549	0.33 467	1.86 666	0.49 306	0.38 431	1.75 648	0.84 609	1.39 453	1.12 465	1.09 422	0.99 348	2.37 687	1.66 674	1.32 418	1.42 638	0.19 310	0.18 460	0.20 305	0.20 400	0.21 382	0.33 585

Wz-Net-LNSev	1.03 588	0.67 649	2.71 699	0.64 552	0.84 671	1.75 648	1.00 651	1.80 583	1.32 591	1.28 531	1.25 478	1.65 626	1.22 616	1.39 448	1.40 630	0.28 567	0.26 597	0.24 456	0.23 501	0.33 574	0.32 579

GwcNet	1.08 598	0.51 597	2.33 687	0.79 649	1.18 714	1.76 650	0.70 570	1.68 538	1.47 644	1.41 598	1.64 616	1.74 637	1.04 573	2.20 577	1.41 634	0.30 584	0.29 625	0.29 559	0.27 562	0.30 547	0.35 596

CC-Net-ROB	1.49 651	1.26 712	1.27 596	0.88 683	0.79 660	1.76 650	1.00 651	1.79 580	1.26 561	1.10 430	1.61 609	1.21 522	0.99 558	8.13 743	0.84 538	1.09 725	0.41 684	2.20 735	0.46 676	1.20 717	0.48 650

CSAN	1.41 647	0.59 628	1.26 593	0.70 611	0.50 527	1.76 650	1.78 711	1.77 570	1.90 687	2.35 698	2.32 678	1.92 660	1.94 694	5.56 687	1.49 648	0.43 660	0.35 663	0.40 651	0.41 662	0.43 624	0.41 623

fast-acv-ft	0.94 554	0.44 565	1.40 612	0.58 478	0.51 539	1.77 653	0.69 567	1.36 444	1.42 638	1.29 538	1.86 648	1.74 637	1.25 622	1.52 476	1.38 626	0.26 535	0.28 613	0.28 548	0.28 583	0.27 506	0.26 514

SHD	1.31 632	0.71 660	2.34 688	0.86 674	0.75 650	1.77 653	0.65 548	2.22 685	2.50 712	2.40 702	1.71 628	1.91 657	1.60 665	1.93 549	2.37 687	0.38 638	0.31 636	0.38 637	0.40 660	0.48 647	0.50 657

Anonymus123	0.45 231	0.25 229	1.42 620	0.42 133	0.28 205	1.78 655	0.39 291	0.72 155	0.52 191	0.36 113	0.35 75	0.37 130	0.29 72	0.64 165	0.38 268	0.13 29	0.14 293	0.15 65	0.19 356	0.15 86	0.16 239

zh-sn7	1.76 680	1.38 714	6.58 727	0.74 635	0.72 632	1.78 655	1.31 684	1.88 606	1.56 658	1.86 675	2.47 688	1.81 645	2.08 703	5.12 673	3.80 712	0.32 598	0.32 644	0.32 594	0.32 621	0.44 630	0.40 618

CRFU-Net	0.86 534	0.39 541	1.00 523	0.65 567	0.57 575	1.78 655	0.86 617	2.15 669	0.81 313	1.38 589	1.18 449	1.64 623	1.19 609	1.35 430	0.90 551	0.26 535	0.22 552	0.21 349	0.19 356	0.23 441	0.24 475

SCION-MonSter	0.94 554	0.59 628	1.44 623	0.67 585	1.14 709	1.80 658	0.50 448	1.40 455	1.24 552	1.03 405	1.50 578	1.03 467	0.89 504	1.11 359	2.12 681	0.23 457	0.24 580	0.52 678	0.50 689	0.51 656	0.33 585

iinet-f	0.99 570	0.45 572	3.71 709	0.55 437	0.43 482	1.81 659	0.68 562	1.14 375	1.14 482	1.18 486	1.42 548	1.58 610	1.44 648	1.34 429	1.59 654	0.24 482	0.23 570	0.20 305	0.19 356	0.26 492	0.25 490

FBW_ROB	1.71 677	0.62 643	1.45 629	0.67 585	0.61 598	1.81 659	1.08 662	2.52 711	1.70 669	1.77 662	1.73 630	1.98 667	1.25 622	12.57 765	1.84 665	0.34 618	0.37 670	0.56 694	0.38 654	0.45 634	0.43 634

SPS-STEREO	1.67 670	1.04 695	1.23 585	1.21 715	1.13 708	1.82 661	1.11 664	2.16 672	1.52 651	3.07 723	2.32 678	2.82 703	1.80 683	4.11 651	2.04 675	1.03 722	0.99 743	0.97 718	0.94 728	1.03 710	1.02 711
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
XQC	1.37 641	0.87 679	2.56 695	0.84 667	0.69 627	1.83 662	0.89 624	2.07 658	1.88 684	1.88 676	1.53 584	1.91 657	1.55 661	2.85 616	3.05 698	0.48 674	0.29 625	0.44 662	0.39 656	0.69 687	0.60 681

DDUNet	1.50 653	2.69 753	1.12 568	1.77 730	1.88 732	1.84 663	0.92 632	1.70 546	1.16 504	1.38 589	1.79 639	1.60 613	1.12 593	1.37 437	1.08 583	1.10 726	0.76 729	2.37 739	0.94 728	2.00 725	1.37 722

MMNet	0.84 525	0.32 443	1.09 561	0.60 505	0.59 592	1.85 664	0.49 438	1.51 490	1.27 567	1.37 583	1.15 438	1.26 539	1.18 606	1.67 511	1.22 604	0.19 310	0.18 460	0.23 431	0.22 478	0.25 478	0.21 416

RTSC	1.29 628	0.73 661	2.44 690	0.83 666	0.57 575	1.85 664	0.65 548	1.88 606	2.00 693	2.20 692	1.66 621	1.60 613	1.26 624	2.33 587	3.92 713	0.32 598	0.23 570	0.27 533	0.29 596	0.37 592	0.37 607

YMNet	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

YMNet_1	1.00 575	0.54 608	1.40 612	0.81 655	0.85 674	1.87 666	0.62 538	1.55 506	1.18 515	1.63 648	1.99 659	1.77 641	0.97 542	1.50 472	1.45 642	0.33 607	0.37 670	0.31 579	0.32 621	0.32 565	0.29 548

SuperB	2.53 714	0.59 628	18.45 759	0.69 605	0.50 527	1.87 666	0.88 622	1.67 537	2.39 706	1.50 619	1.42 548	1.14 510	1.15 599	4.28 656	5.07 723	0.24 482	0.19 481	0.22 390	0.19 356	7.86 766	0.34 591

APVNet	1.06 592	0.53 607	1.42 620	0.84 667	0.79 660	1.92 669	0.82 605	1.90 612	1.08 442	1.08 416	1.43 553	1.56 606	1.13 597	3.07 627	1.58 652	0.31 591	0.34 651	0.42 656	0.36 648	0.36 588	0.37 607

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 603	1.02 694	1.00 523	0.82 663	0.67 619	1.93 670	0.93 636	1.62 524	1.11 461	1.15 462	1.25 478	1.50 596	0.79 450	1.96 552	0.76 504	1.89 732	0.34 651	0.79 710	0.36 648	1.25 718	0.83 703

ADCRef	1.35 638	0.55 613	2.37 689	0.72 623	0.77 654	1.94 671	0.78 590	1.91 616	1.27 567	1.57 638	1.59 604	1.36 564	1.41 644	1.54 482	7.53 734	0.23 457	0.20 502	0.32 594	0.30 605	0.29 537	0.29 548

Wz-Net-MNSev	1.11 606	0.58 625	2.23 685	0.66 573	0.71 630	1.95 672	1.46 693	1.98 636	1.45 642	1.79 666	1.43 553	1.49 595	1.33 638	1.97 553	1.42 638	0.27 551	0.23 570	0.28 548	0.28 583	0.34 578	0.31 571

otaku	1.60 663	1.11 701	1.21 581	2.20 734	1.56 727	1.97 673	1.24 677	2.07 658	1.36 611	1.44 605	1.62 611	1.73 635	1.19 609	1.73 524	0.98 571	2.89 743	0.57 718	1.74 730	0.60 705	2.78 736	1.94 733

DispFullNet	2.34 707	2.85 754	3.66 707	3.08 750	2.27 739	1.97 673	0.67 558	2.00 640	1.70 669	2.52 705	2.00 661	2.23 679	5.86 745	3.44 641	1.58 652	1.01 719	0.32 644	2.64 748	1.94 751	2.85 741	2.24 737

RainbowNet	1.97 692	1.76 732	1.57 644	2.81 743	2.21 737	1.98 675	1.81 713	2.54 713	1.89 685	1.50 619	1.84 645	1.96 665	1.65 670	2.14 568	1.25 607	3.33 750	0.85 736	2.39 742	0.98 732	2.82 739	2.22 736

ADCMid	1.89 689	0.73 661	5.06 718	0.72 623	0.67 619	2.00 676	1.14 668	1.97 634	1.48 645	2.86 716	1.81 642	2.37 687	2.05 700	2.24 579	10.39 754	0.33 607	0.31 636	0.39 646	0.43 669	0.50 651	0.44 637

DPSNet	1.69 673	0.59 628	4.33 713	0.70 611	0.57 575	2.02 677	1.62 707	3.35 728	1.78 677	1.48 616	1.38 538	2.17 678	2.84 722	4.77 665	3.66 709	0.48 674	0.31 636	0.29 559	0.25 531	0.64 680	0.48 650

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 570	0.40 548	1.82 663	0.66 573	0.62 604	2.05 678	0.78 590	1.91 616	1.29 577	1.54 630	1.42 548	1.51 598	1.23 618	1.99 554	1.33 618	0.23 457	0.14 293	0.20 305	0.15 216	0.27 506	0.26 514

2222	1.81 681	0.69 654	3.87 710	0.95 698	0.74 640	2.06 679	2.60 741	1.93 624	1.53 653	1.70 655	2.79 697	5.05 736	1.61 666	4.13 652	3.67 710	0.60 698	0.34 651	0.57 697	0.42 665	0.60 676	0.37 607

DStereoRT	1.36 639	0.32 443	1.41 618	0.67 585	0.50 527	2.07 680	0.60 531	1.44 467	0.91 351	1.37 583	1.44 558	0.73 341	1.30 632	6.39 705	0.90 551	0.23 457	0.17 434	4.29 761	1.94 751	0.24 461	0.20 392

DISCO	1.03 588	0.34 492	1.11 566	0.69 605	0.45 498	2.07 680	0.84 609	2.13 663	1.50 648	1.15 462	1.33 515	2.40 689	1.07 584	2.60 606	1.51 650	0.23 457	0.18 460	0.22 390	0.20 400	0.31 556	0.27 526

Ntro	1.64 667	1.15 705	1.23 585	2.48 740	1.83 731	2.09 682	1.16 671	1.96 630	1.38 619	1.21 498	1.62 611	1.62 615	1.29 628	1.87 543	1.11 591	3.04 744	0.56 717	1.82 732	0.64 707	2.80 737	2.05 735

WCMA_ROB	1.84 683	0.47 579	1.31 600	0.69 605	0.57 575	2.11 683	1.14 668	1.87 603	1.73 673	4.04 735	6.43 740	5.62 738	3.61 732	2.59 605	1.94 671	0.52 682	0.44 691	0.39 646	0.42 665	0.48 647	0.47 647

AnyNet_C32	1.96 691	1.10 698	5.17 720	0.90 689	1.11 703	2.12 684	2.37 738	1.85 597	1.48 645	2.45 704	1.70 627	2.05 675	1.64 669	2.50 602	10.28 750	0.37 633	0.34 651	0.35 622	0.41 662	0.49 650	0.54 666

SGM+DAISY	2.41 711	1.07 696	2.14 680	1.18 714	1.10 701	2.14 685	1.36 687	1.96 630	1.66 665	5.46 754	7.07 744	4.95 733	4.32 740	5.50 684	2.26 684	1.04 723	1.02 746	0.99 721	0.97 730	1.02 708	1.04 713

ADCS	2.25 701	0.99 691	5.55 721	0.81 655	0.74 640	2.19 686	1.80 712	2.27 691	2.14 699	2.80 715	2.13 671	2.40 689	2.03 697	2.64 609	13.69 759	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.45 673	0.58 670	0.56 670

FCDSN-DC	2.32 706	0.63 644	0.81 429	0.84 667	0.75 650	2.23 687	0.94 639	2.09 661	1.80 679	5.45 753	7.72 750	7.77 747	6.93 752	3.39 636	1.80 663	0.52 682	0.48 703	0.52 678	0.51 693	0.57 668	0.58 675
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
SGM_RVC	1.68 672	0.36 522	0.61 277	0.59 493	0.29 230	2.25 688	1.18 673	2.38 703	1.68 668	3.60 731	2.67 694	3.69 718	2.42 715	8.13 743	1.90 669	0.31 591	0.31 636	0.30 573	0.28 583	0.30 547	0.29 548
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ACVNet_1	2.18 699	1.45 721	1.72 655	2.85 744	2.33 743	2.28 689	1.46 693	3.08 724	2.22 702	1.82 671	2.05 667	3.56 715	1.98 696	3.09 630	1.40 630	3.17 745	0.60 720	2.40 743	0.92 726	2.91 743	2.37 740

DStereoSA	4.44 736	0.92 683	6.79 728	1.58 728	2.54 746	2.29 690	14.04 767	2.33 696	2.31 704	1.85 673	10.58 760	1.32 555	13.05 763	7.07 720	11.18 756	0.67 709	1.97 756	0.88 714	3.29 758	1.69 722	2.44 743

ADCP+	1.99 694	0.48 583	7.73 731	0.66 573	0.91 683	2.30 691	1.05 658	1.82 587	1.34 598	1.54 630	1.32 512	1.74 637	1.61 666	2.17 571	13.37 758	0.24 482	0.21 530	0.32 594	0.28 583	0.37 592	0.29 548

ACVNet-4b	2.15 698	1.41 718	1.64 647	2.80 742	2.31 741	2.31 692	1.24 677	2.32 695	2.14 699	1.26 526	2.39 682	2.66 698	1.48 654	5.95 698	1.06 579	3.20 748	0.45 695	2.37 739	0.89 724	2.83 740	2.37 740

BUS	0.74 467	0.32 443	0.68 322	0.54 412	0.44 491	2.34 693	0.42 333	2.16 672	0.98 387	1.20 494	1.11 411	1.03 467	0.62 371	0.91 282	0.70 483	0.24 482	0.17 434	0.25 497	0.22 478	0.22 411	0.22 439

NINENet	0.77 484	0.37 529	0.78 419	0.62 533	0.51 539	2.34 693	0.42 333	1.83 592	1.04 418	1.14 456	1.23 472	1.03 467	0.62 371	1.24 396	0.70 483	0.28 567	0.23 570	0.31 579	0.21 447	0.26 492	0.25 490

stereogan	1.15 617	0.42 559	1.40 612	0.86 674	0.84 671	2.38 695	0.71 572	1.88 606	1.73 673	1.72 657	1.94 657	2.31 684	1.29 628	2.07 562	1.08 583	0.36 629	0.35 663	0.39 646	0.31 613	0.51 656	0.46 643

Wz-Net-TNSev	1.88 686	2.08 746	7.66 730	0.67 585	0.64 608	2.42 696	1.83 715	2.33 696	1.74 675	1.57 638	1.56 595	2.58 695	1.90 692	4.86 667	3.12 700	0.39 642	0.37 670	0.33 603	0.37 652	0.53 661	0.58 675

ACV-stereo	0.99 570	0.51 597	1.41 618	0.56 453	0.41 465	2.43 697	0.57 513	1.15 378	1.18 515	0.81 329	1.01 358	3.39 713	2.14 705	1.60 497	1.07 582	0.27 551	0.22 552	0.22 390	0.22 478	0.28 526	0.32 579

PVD	1.70 674	0.84 674	2.26 686	0.94 697	0.83 670	2.48 698	0.97 644	2.59 715	3.35 727	3.01 721	2.77 696	2.34 686	2.47 717	2.67 610	3.14 701	0.47 673	0.45 695	0.59 700	0.48 682	0.59 672	0.75 699

SAMSARA	1.55 657	0.84 674	2.61 696	1.22 716	1.07 698	2.50 699	1.93 722	2.05 652	1.89 685	2.75 712	1.66 621	2.81 702	1.69 675	3.08 629	1.97 673	0.46 672	0.51 710	0.42 656	0.46 676	0.58 670	0.59 678

PDISCO_ROB	1.32 635	0.65 647	1.44 623	1.36 720	1.46 726	2.55 700	0.92 632	2.45 708	2.07 697	1.37 583	1.49 575	1.65 626	1.00 560	2.82 613	1.35 623	1.01 719	0.27 605	0.54 686	0.47 680	0.71 689	0.73 697

MFN_U_SF_RVC	1.52 655	0.84 674	3.42 705	0.87 681	0.66 615	2.56 701	0.95 641	2.36 700	1.70 669	1.98 682	1.86 648	2.45 692	1.79 682	2.95 620	2.58 690	0.52 682	0.48 703	0.55 691	0.59 704	0.59 672	0.61 682

nnnnnnn	2.69 718	0.79 670	6.98 729	1.03 705	0.96 691	2.60 702	1.44 691	2.53 712	3.17 725	3.58 730	5.81 732	6.25 740	3.67 734	5.65 690	4.98 721	0.65 707	0.64 723	0.78 708	0.75 714	0.83 695	0.75 699

z-mn7	1.56 659	0.84 674	4.36 715	0.71 619	0.51 539	2.60 702	1.04 656	1.73 550	2.70 718	1.53 624	2.99 701	1.94 662	1.34 639	4.78 666	2.41 688	0.29 579	0.24 580	0.27 533	0.24 517	0.34 578	0.31 571

MeshStereo	2.26 702	0.56 618	0.92 491	0.61 521	0.49 520	2.60 702	1.02 654	3.18 725	2.05 696	7.40 761	4.98 729	7.58 745	2.98 725	6.37 704	1.96 672	0.43 660	0.43 688	0.45 663	0.39 656	0.43 624	0.42 627
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
Selective-IGEV-i16pb	2.29 705	0.33 467	20.08 762	0.56 453	0.40 454	2.61 705	1.54 700	2.60 716	1.87 683	0.97 378	1.68 625	1.38 569	1.01 562	8.19 746	0.92 554	0.37 633	0.21 530	0.22 390	0.26 549	0.25 478	0.28 540

ADCL	1.72 678	0.57 622	3.66 707	0.67 585	0.61 598	2.61 705	1.85 716	1.96 630	1.67 666	1.90 679	1.83 643	2.06 676	1.90 692	2.13 567	9.15 744	0.26 535	0.24 580	0.34 613	0.32 621	0.38 601	0.35 596

ACVNet_2	2.43 712	1.41 718	2.04 673	2.62 741	2.24 738	2.63 707	1.88 719	3.31 726	3.01 722	2.19 691	3.45 709	4.62 725	2.04 698	4.50 660	1.47 646	2.55 740	0.64 723	2.22 736	0.84 721	2.69 735	2.29 738

w-ln-seven	1.38 643	0.70 658	3.91 711	0.75 639	0.72 632	2.69 708	0.95 641	2.02 648	1.99 692	1.99 683	1.73 630	1.82 648	1.17 601	2.45 595	2.84 695	0.28 567	0.25 590	0.31 579	0.30 605	0.41 612	0.33 585

Selective-IGEV-i16pc	2.07 696	0.29 364	19.83 761	0.53 395	0.39 442	2.74 709	1.51 697	1.13 373	1.28 572	0.80 324	1.21 464	1.06 474	0.64 382	7.77 738	0.79 520	0.40 645	0.22 552	0.21 349	0.23 501	0.22 411	0.23 459

ELAS_RVC	2.48 713	0.74 664	1.90 667	1.05 706	0.92 686	2.76 710	4.01 752	2.76 717	4.11 741	4.69 742	4.63 723	4.62 725	5.96 747	3.97 649	3.96 715	0.63 705	0.53 712	0.56 694	0.52 695	0.64 680	0.63 684
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
LE_ROB	8.05 751	0.37 529	23.53 768	0.74 635	0.33 337	2.77 711	2.87 746	3.71 733	27.24 780	25.39 780	8.87 755	8.46 749	26.71 779	6.65 710	21.99 770	0.21 397	0.19 481	0.20 305	0.21 447	0.25 478	0.22 439

ADCPNet	1.85 684	0.69 654	8.07 732	0.71 619	0.58 584	2.79 712	1.22 676	1.94 627	1.54 655	1.88 676	1.69 626	2.46 693	2.04 698	2.37 590	6.48 728	0.38 638	0.37 670	0.38 637	0.43 669	0.47 642	0.45 639

SANet	1.88 686	0.57 622	2.18 683	0.63 543	0.40 454	2.80 713	1.57 704	2.39 704	5.88 752	2.36 700	3.57 711	3.72 719	2.97 724	4.74 664	1.76 661	0.34 618	0.30 630	0.32 594	0.29 596	0.48 647	0.37 607

FC-DCNN	2.72 722	0.59 628	0.86 450	0.73 631	0.57 575	2.91 714	1.04 656	3.01 723	2.60 713	6.83 756	7.64 748	9.92 752	6.33 750	5.21 674	3.14 701	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

AnyNet_C01	2.26 702	1.78 733	10.22 740	0.93 695	0.74 640	2.92 715	2.20 733	2.29 694	1.80 679	2.53 706	2.41 684	2.71 700	1.73 676	3.41 638	6.72 731	0.41 650	0.39 679	0.40 651	0.42 665	0.67 685	0.63 684

FC-DCNN v2	2.81 723	0.59 628	0.85 444	0.73 631	0.57 575	2.97 716	1.05 658	3.39 729	2.61 714	6.98 757	7.67 749	10.38 755	6.31 749	5.75 693	3.37 707	0.53 689	0.48 703	0.51 676	0.50 689	0.53 661	0.51 661

G-Net	1.66 669	0.63 644	1.56 642	1.11 711	0.74 640	2.98 717	0.91 630	1.55 506	1.22 543	2.76 713	8.18 753	2.32 685	2.53 719	1.92 546	1.87 666	0.48 674	0.44 691	0.45 663	0.31 613	0.60 676	0.57 674

Dean	2.91 726	1.53 727	2.07 674	2.96 749	2.51 745	3.15 718	2.14 731	4.75 742	4.41 745	2.76 713	6.10 739	5.53 737	2.37 712	2.97 622	1.92 670	3.18 746	0.85 736	2.51 746	1.04 735	2.88 742	2.47 744

MADNet+	2.69 718	3.22 757	11.53 744	1.44 725	1.12 705	3.19 719	1.81 713	2.85 720	2.37 705	1.68 653	2.07 668	2.85 704	2.18 706	7.41 726	5.23 724	0.79 713	0.76 729	0.69 707	0.65 708	0.98 705	0.95 708

LVE	3.31 730	1.67 731	1.64 647	2.85 744	2.42 744	3.20 720	2.26 735	4.78 743	5.05 748	2.35 698	6.91 742	6.02 739	2.37 712	9.15 749	2.17 683	3.19 747	1.08 749	2.38 741	1.47 745	2.81 738	2.40 742

IMH-64-1	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 747

IMH-64	2.70 720	1.79 734	1.46 631	3.26 752	2.66 747	3.23 721	2.10 728	4.08 735	2.75 719	2.34 696	3.81 715	3.06 708	2.22 709	4.25 654	2.59 691	3.75 754	0.84 733	2.75 749	1.35 739	3.15 745	2.60 747

1111	3.02 727	0.74 664	9.12 737	0.87 681	0.91 683	3.30 723	4.31 753	2.81 718	2.28 703	3.44 728	3.80 714	3.98 721	4.35 741	8.06 742	8.88 743	0.48 674	0.42 686	0.53 684	0.46 676	0.93 702	0.79 701

WAO-6	2.81 723	1.60 729	1.46 631	2.36 738	2.28 740	3.55 724	2.29 736	4.21 738	4.56 746	2.36 700	4.51 720	4.88 731	2.66 720	4.60 661	4.07 716	1.72 731	1.15 750	2.31 738	1.46 744	2.31 728	1.85 731

PWCK	2.88 725	2.05 744	5.72 723	2.08 733	1.11 703	3.55 724	3.90 751	2.86 721	3.54 732	3.03 722	3.63 712	3.10 711	2.31 711	8.15 745	3.09 699	2.12 735	0.91 741	1.75 731	0.98 732	2.57 734	1.18 719

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 679	0.87 679	3.56 706	0.80 652	0.75 650	3.72 726	2.44 740	1.82 587	1.82 681	1.74 659	1.91 654	1.92 660	1.26 624	7.69 737	1.28 613	0.45 666	0.47 701	0.52 678	0.77 716	0.50 651	0.50 657

RTS	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

RTSA	2.67 716	1.38 714	15.28 752	0.99 701	1.26 718	3.78 727	1.96 724	2.15 669	2.62 715	2.61 707	2.85 699	2.60 696	1.59 663	6.27 701	5.71 726	0.40 645	0.28 613	0.35 622	0.35 644	0.50 651	0.48 650

SDNR	1.62 666	0.51 597	2.17 681	0.53 395	0.56 571	3.80 729	0.45 393	1.54 502	1.29 577	1.33 571	2.41 684	1.08 481	0.96 539	11.18 763	1.16 597	0.66 708	0.63 722	0.43 658	0.32 621	0.64 680	0.67 690

WAO-7	2.66 715	1.40 717	1.73 657	1.39 722	1.17 712	3.93 730	1.94 723	4.11 737	3.88 739	2.92 717	5.50 730	4.18 723	3.00 726	7.63 736	3.71 711	1.13 727	1.00 744	1.17 726	1.13 737	1.18 716	1.09 717

MSMD_ROB	1.99 694	0.59 628	0.89 478	0.70 611	0.61 598	3.95 731	0.94 639	1.80 583	1.79 678	4.41 739	4.43 719	8.17 748	3.66 733	3.40 637	1.33 618	0.52 682	0.48 703	0.54 686	0.58 701	0.53 661	0.50 657

notaker	3.98 733	2.40 751	2.68 698	3.82 759	3.27 756	3.97 732	2.14 731	4.78 743	3.45 730	4.12 738	6.94 743	7.65 746	3.26 728	7.82 740	5.30 725	4.04 759	1.41 752	3.36 758	2.10 754	3.88 753	3.31 753

IMH	3.21 729	1.85 738	1.48 636	3.25 751	2.69 749	4.07 733	2.02 726	4.41 740	3.80 737	2.72 710	7.11 745	4.75 728	2.92 723	5.92 696	2.55 689	3.85 758	0.88 739	2.78 751	1.36 741	3.19 747	2.59 746

mmmmmm	2.28 704	0.90 682	4.87 716	0.95 698	0.77 654	4.11 734	1.92 721	2.28 692	4.17 743	3.33 726	3.56 710	3.40 714	2.38 714	3.95 648	4.88 720	0.55 691	0.53 712	0.90 717	0.80 718	0.81 694	0.58 675

KSHMR	8.75 753	2.06 745	2.11 678	3.53 756	3.11 753	4.13 735	2.69 742	5.60 746	61.37 801	3.00 720	55.83 799	4.98 735	2.45 716	4.49 658	2.61 693	3.46 751	1.55 754	3.14 755	1.94 751	3.72 752	3.18 752

MDST_ROB	1.67 670	0.34 492	1.58 645	0.92 694	0.58 584	4.26 736	1.11 664	2.83 719	1.41 635	4.49 741	2.55 691	1.45 583	0.97 542	7.79 739	1.17 600	0.31 591	0.25 590	0.37 633	0.33 631	0.31 556	0.30 561

DStereoFS	3.67 731	1.49 725	2.18 683	1.32 719	1.32 722	4.41 737	1.26 681	3.75 734	9.27 757	3.36 727	6.80 741	4.81 730	13.54 765	6.95 718	4.76 719	0.73 712	0.69 727	1.17 726	2.40 757	1.27 719	1.95 734

LRCNet_RVC	22.74 776	32.10 782	21.97 766	29.84 781	26.23 778	4.42 738	0.81 603	22.66 772	2.02 694	26.93 781	29.26 780	23.06 781	15.59 768	23.84 777	18.88 767	31.75 791	19.90 792	34.65 791	32.13 792	30.54 789	28.32 789

ELAS	2.37 708	0.74 664	1.54 640	0.99 701	0.92 686	4.78 739	2.33 737	3.33 727	3.37 728	5.05 747	4.77 727	3.67 717	4.53 742	3.42 639	4.50 717	0.62 701	0.53 712	0.55 691	0.53 696	0.63 678	0.64 688
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ktn	4.70 739	2.38 750	2.12 679	3.76 757	3.24 754	4.85 740	2.95 747	5.52 745	7.37 756	4.07 737	19.32 773	7.46 744	3.47 730	7.39 725	2.95 697	4.04 759	1.85 755	3.26 757	2.22 755	3.08 744	2.65 749

HanzoNet	11.04 763	3.62 758	8.10 734	4.08 762	3.55 759	4.90 741	2.73 745	7.19 754	10.10 758	31.86 791	28.92 779	21.96 779	36.36 784	18.08 770	10.17 747	7.94 770	3.32 766	3.47 759	3.31 759	7.06 764	4.04 758

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 697	1.15 705	3.10 702	1.05 706	0.76 653	5.03 742	2.40 739	2.16 672	2.62 715	1.89 678	2.28 677	2.69 699	1.65 670	9.35 753	2.04 675	0.64 706	0.51 710	0.68 705	0.71 713	1.09 712	0.67 690

UNDER WATER	5.08 741	2.33 749	5.55 721	3.94 761	3.51 757	5.20 743	2.72 744	5.61 747	16.52 771	3.84 732	4.60 722	9.21 750	5.89 746	5.90 695	8.66 742	3.75 754	1.34 751	3.18 756	1.88 749	4.33 759	3.61 755

MADNet++	5.01 740	3.14 755	4.91 717	4.55 763	3.94 760	5.20 743	4.41 754	4.40 739	4.13 742	4.95 745	6.08 738	4.74 727	5.37 743	9.40 754	10.67 755	4.65 761	4.15 768	3.97 760	3.34 760	4.09 755	4.08 759

MonStereo1	3.14 728	1.66 730	1.81 661	2.43 739	2.32 742	5.80 745	1.58 705	3.52 730	4.70 747	3.09 724	8.22 754	4.76 729	3.36 729	6.52 708	2.29 686	2.33 737	0.61 721	1.91 734	1.05 736	2.44 731	2.34 739

UNDER WATER-64	5.27 742	2.32 748	8.78 736	3.93 760	3.54 758	7.61 746	3.03 748	5.84 748	14.19 762	4.04 735	4.04 717	9.39 751	6.26 748	5.93 697	8.48 741	3.60 753	1.51 753	3.13 754	1.88 749	4.29 758	3.61 755

DPSimNet_ROB	11.20 764	4.98 760	35.43 779	2.90 747	4.52 761	7.89 747	17.09 769	4.66 741	6.06 753	14.89 773	10.93 762	17.29 768	36.81 786	13.18 766	15.68 764	2.86 742	6.29 771	5.75 770	5.09 770	3.91 754	7.70 763

WAO-8	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 769	3.94 733	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 728

Venus	4.40 734	1.82 736	1.79 659	2.34 736	2.20 735	9.19 748	1.53 698	6.09 749	16.46 769	3.94 733	7.84 751	7.32 742	3.72 736	9.41 755	3.31 704	2.00 733	1.07 747	2.44 744	1.37 742	2.50 732	1.68 728

TorneroNet-64	5.30 743	2.03 742	1.74 658	3.43 754	2.81 750	10.09 750	2.12 730	9.10 757	17.12 774	4.96 746	9.27 757	10.72 757	3.70 735	9.20 750	4.55 718	3.31 749	0.84 733	2.88 752	1.55 746	3.49 750	3.04 750

fsdfsdds	4.69 738	0.92 683	3.39 704	1.17 713	1.02 695	10.40 751	3.81 750	6.28 752	7.20 755	8.04 762	12.16 763	14.15 759	8.24 754	6.36 703	5.03 722	0.52 682	0.48 703	0.85 713	0.65 708	1.65 721	1.48 726

JetBlue	3.97 732	2.01 741	10.19 739	1.38 721	2.84 751	10.53 752	9.54 757	3.60 732	2.41 707	2.73 711	3.39 708	4.54 724	4.31 739	7.85 741	6.84 732	0.88 715	0.93 742	0.89 715	0.91 725	1.74 723	1.91 732

light-stereo	12.42 765	1.45 721	18.02 758	17.94 769	23.64 777	11.13 753	0.82 605	9.91 758	5.73 750	15.42 774	42.83 790	55.24 795	1.88 689	28.77 782	2.26 684	1.61 730	3.00 764	0.78 708	0.93 727	3.48 749	3.62 757

tt	6.58 747	0.26 264	6.10 725	3.77 758	2.16 734	11.55 754	19.63 771	13.33 763	5.74 751	2.96 718	2.65 693	4.97 734	6.33 750	3.81 645	7.24 733	9.15 771	11.32 780	5.89 771	6.24 772	6.03 761	2.55 745

DPSMNet_ROB	13.02 767	8.23 761	21.91 765	9.53 766	18.11 765	11.56 755	32.02 779	10.64 760	16.23 768	7.05 759	19.49 775	10.16 754	16.66 769	9.85 761	22.43 772	4.77 763	8.68 772	5.38 769	10.26 778	6.17 763	11.36 771

DGTPSM_ROB	13.01 766	8.23 761	21.87 764	9.51 765	18.10 764	11.56 755	32.01 778	10.63 759	16.20 767	7.03 758	19.48 774	10.15 753	16.66 769	9.83 760	22.42 771	4.75 762	8.68 772	5.37 768	10.25 777	6.16 762	11.36 771

MANE	6.19 744	0.59 628	1.03 539	0.93 695	1.22 717	13.38 757	2.69 742	12.81 762	17.94 775	8.21 763	10.82 761	14.72 760	11.68 755	11.39 764	11.90 757	0.59 697	0.50 709	0.52 678	1.76 748	0.55 665	0.54 666

SGM-ForestM	6.52 746	0.38 536	1.26 593	0.63 543	0.35 369	13.59 758	5.32 756	6.32 753	6.70 754	11.14 765	9.18 756	22.51 780	13.93 767	16.89 768	20.07 768	0.36 629	0.37 670	0.36 630	0.35 644	0.36 588	0.34 591

TCMNet-wrong-test	10.31 755	11.40 767	14.84 749	20.96 774	18.45 766	13.80 759	10.76 763	15.78 764	3.53 731	5.20 748	5.52 731	16.26 765	12.61 758	7.51 730	10.15 746	7.43 766	2.37 757	4.31 762	3.43 761	11.36 769	10.61 765

JetRed	6.91 748	8.80 763	25.96 774	2.85 744	3.25 755	13.98 760	11.87 764	6.25 751	4.28 744	4.45 740	4.56 721	6.69 741	5.46 744	7.46 728	14.05 760	2.59 741	3.31 765	2.59 747	2.29 756	4.20 756	3.36 754

TARStereo	7.64 750	0.55 613	10.78 743	0.89 687	1.14 709	14.12 761	16.70 768	12.14 761	14.87 763	13.67 769	15.71 769	19.03 770	13.57 766	8.77 748	6.66 730	0.51 680	0.45 695	0.50 673	0.51 693	1.14 713	1.12 718

noway3	10.35 756	11.00 766	15.02 750	20.39 770	18.94 767	14.12 761	10.56 758	15.98 767	3.54 732	5.46 754	5.85 733	16.09 762	12.69 760	7.52 732	10.27 748	7.32 764	2.42 758	4.36 767	3.53 766	11.32 768	10.69 766

noway2	10.40 757	10.97 764	15.08 751	20.56 771	18.94 767	14.22 763	10.66 761	15.84 765	3.63 734	5.40 752	5.90 735	16.26 765	12.75 762	7.52 732	10.27 748	7.37 765	2.47 759	4.33 765	3.54 767	11.37 770	10.96 767

noway1	10.55 758	11.90 770	15.90 755	21.17 775	19.04 771	14.32 764	10.58 759	16.25 769	3.67 735	5.37 750	5.92 736	16.18 763	12.57 756	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 768

zzzz4	10.56 759	11.89 769	15.95 756	21.17 775	19.03 770	14.33 765	10.58 759	16.24 768	3.67 735	5.38 751	5.93 737	16.23 764	12.58 757	7.55 734	10.38 752	7.43 766	2.52 760	4.32 763	3.52 764	11.46 771	11.03 768

noway4	10.57 760	11.82 768	15.74 754	21.37 777	19.02 769	14.35 766	10.72 762	15.85 766	3.82 738	5.34 749	5.85 733	16.62 767	12.73 761	7.51 730	10.29 751	7.45 769	2.57 762	4.33 765	3.51 763	11.47 773	11.08 770

ASD4	15.85 769	10.99 765	19.63 760	10.21 767	11.70 762	19.24 767	31.10 777	19.35 770	10.68 759	11.14 765	10.18 759	12.59 758	12.64 759	14.74 767	24.83 775	12.93 779	9.94 779	26.83 787	19.40 781	16.23 778	12.70 778

USTest	14.33 768	14.94 772	21.04 763	17.44 768	16.05 763	23.26 768	33.84 780	21.73 771	11.80 761	9.36 764	10.14 758	15.97 761	13.20 764	17.28 769	22.43 772	3.78 757	5.01 769	6.17 772	6.16 771	9.25 767	7.72 764

iinet-test	17.98 771	18.06 773	23.82 770	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 775	15.93 764	13.33 767	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 772	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 773

IINet	17.98 771	18.06 773	23.81 769	20.87 772	19.70 772	26.55 769	35.70 781	25.04 775	15.93 764	13.33 767	13.25 764	20.58 771	17.79 771	20.62 772	25.11 776	9.58 773	8.78 774	9.88 774	9.85 775	13.23 774	11.95 773

Anonymous_1	43.04 791	18.73 775	24.79 771	21.81 778	46.26 789	27.80 771	37.60 783	28.08 779	16.14 766	14.66 772	14.30 766	20.65 773	17.88 773	21.56 774	25.94 779	117.93 802	8.92 776	100.65 798	126.50 800	158.64 804	12.08 775

DPSM_ROB	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 777	16.85 772	14.14 770	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 775	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 776

DPSM	19.08 773	19.14 776	25.17 772	22.15 779	20.85 775	28.17 772	37.82 784	26.56 777	16.85 772	14.14 770	14.84 767	21.70 774	18.75 774	21.87 775	26.55 780	10.16 777	9.30 777	10.47 776	10.42 779	14.03 776	12.61 776

HaxPig	38.92 787	41.40 792	41.64 780	29.95 782	32.27 779	28.90 774	27.60 774	29.73 780	37.71 791	43.82 796	43.87 791	33.17 784	35.56 782	41.53 785	40.37 787	43.94 797	47.51 801	45.82 794	47.08 796	42.38 790	44.15 796

UHP	17.70 770	0.98 690	28.07 778	1.23 717	1.64 729	29.27 775	18.20 770	33.51 786	47.04 796	27.38 782	39.32 789	28.10 782	34.64 781	19.10 771	21.07 769	0.62 701	0.40 681	0.56 694	0.46 676	7.45 765	14.94 779

AVERAGE_ROB	40.43 788	42.37 793	42.73 781	36.96 784	35.58 781	30.50 776	27.61 775	36.71 788	38.39 792	44.91 797	44.36 794	37.45 786	36.70 785	41.88 786	40.35 786	45.43 798	46.81 800	47.11 795	46.35 795	42.51 791	43.87 795

xxxxx1	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 782	25.60 777	17.75 775	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 778	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 800

tt_ll	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 782	25.60 777	17.75 775	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 778	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 800

ff	54.10 793	25.67 778	27.13 775	113.43 799	96.96 798	30.69 777	47.44 786	32.38 782	25.60 777	17.75 775	17.27 770	21.81 776	21.02 776	24.43 778	33.82 782	33.37 792	40.54 797	157.71 802	175.86 802	66.16 797	72.93 800

MultiAttention	4.51 737	0.33 467	0.82 433	0.73 631	0.45 498	30.98 780	4.50 755	2.18 680	1.40 629	1.61 642	2.41 684	2.43 691	0.70 408	38.42 784	1.36 624	0.22 429	0.15 359	0.29 559	0.30 605	0.47 642	0.43 634

MEDIAN_ROB	42.00 789	44.40 794	44.29 784	35.15 783	34.95 780	31.28 781	29.60 776	35.88 787	40.02 793	47.20 800	46.64 795	37.37 785	38.48 794	44.35 795	42.45 788	48.03 799	49.39 802	49.71 796	49.03 797	45.14 794	46.65 797

Selective-IGEV-i1pa	19.94 775	26.52 781	23.52 767	2.94 748	1.59 728	31.97 782	20.54 772	30.88 781	25.25 776	23.87 779	27.58 778	33.01 783	26.91 780	32.38 783	25.47 778	20.69 788	5.85 770	12.49 778	4.43 768	3.35 748	19.48 781

xyz-stereo	7.16 749	0.22 119	69.90 795	0.42 133	0.21 31	32.92 783	0.49 438	0.87 230	0.76 295	1.38 589	27.04 776	1.19 518	1.16 600	4.69 663	0.97 568	0.16 137	0.12 106	0.20 305	0.14 185	0.16 128	0.12 23

TorneroNet	10.70 762	2.03 742	1.82 663	3.43 754	3.01 752	43.83 784	2.22 734	8.87 756	67.47 802	7.17 760	27.36 777	10.68 756	3.85 738	8.67 747	7.65 738	3.59 752	0.88 739	3.04 753	1.57 747	3.71 751	3.17 751

FlowAnything	38.37 785	38.41 785	50.38 790	44.76 789	41.94 786	56.64 785	76.34 790	53.28 795	34.23 790	28.25 784	29.72 785	43.60 789	37.79 791	43.83 789	53.38 791	20.39 786	18.71 791	21.07 781	21.14 789	28.23 782	25.29 783

Hybrid-DGEV	38.35 784	38.46 788	50.28 786	44.82 790	41.90 785	56.66 786	76.35 791	53.24 791	33.80 787	28.29 785	29.84 786	43.58 788	37.86 792	43.84 792	53.39 792	20.34 784	18.69 786	21.06 780	21.00 783	28.25 784	25.34 784

RAFT-FEzeroshot	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 791	33.76 785	28.29 785	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 789	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 786

RAFT-FE	38.32 781	38.45 786	50.28 786	44.74 786	41.87 783	56.68 787	76.38 794	53.24 791	33.76 785	28.29 785	29.37 781	43.69 792	37.66 788	43.83 789	53.41 793	20.32 782	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.25 784	25.35 786

Selective-RAFT-Error	38.39 786	38.47 790	50.44 791	44.73 785	41.97 787	56.68 787	76.38 794	53.24 791	33.92 789	28.34 789	29.85 787	43.60 789	38.20 793	43.75 788	53.34 790	20.38 785	18.70 787	21.09 785	21.05 784	28.30 787	25.43 788

CasAABBNet	38.33 783	38.46 788	50.35 789	44.75 788	41.84 782	56.68 787	76.37 793	53.22 790	33.83 788	28.31 788	29.54 783	43.62 791	37.71 790	43.84 792	53.41 793	20.30 781	18.70 787	21.07 781	21.07 785	28.24 783	25.34 784

LSM0	42.82 790	38.75 791	50.81 792	47.07 792	109.38 803	57.00 791	76.02 789	53.74 796	33.71 784	29.02 790	30.41 788	43.87 794	37.22 787	43.91 794	53.54 796	20.52 787	18.62 784	21.10 786	21.11 788	28.41 788	42.22 792

BEATNet-Init1	26.87 779	13.43 771	70.68 796	0.91 692	0.68 625	57.02 792	21.06 773	32.82 785	32.67 782	52.12 801	53.61 798	66.05 798	49.56 795	48.79 796	34.71 785	0.49 679	0.44 691	0.53 684	0.53 696	0.63 678	0.59 678

fast-reg	37.99 780	38.31 784	50.02 785	45.00 791	43.04 788	57.29 793	76.35 791	53.18 789	33.49 783	28.15 783	29.55 784	41.27 787	35.82 783	42.63 787	52.86 789	19.57 780	18.63 785	20.88 779	20.79 782	28.20 781	24.79 782

U	9.45 754	0.21 83	0.58 262	0.47 250	53.11 790	61.27 794	0.24 76	0.70 148	0.52 191	0.36 113	0.28 37	0.29 53	0.35 134	0.33 6	0.26 68	0.19 310	0.11 40	60.50 797	8.88 773	0.17 176	0.13 77

zzz1	61.79 798	59.16 800	84.91 800	83.86 796	80.22 797	82.74 795	99.25 797	85.15 800	52.28 800	43.59 795	48.47 797	77.02 800	69.19 799	65.23 800	79.63 799	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 793

zzzzzz3	61.80 799	59.14 799	84.88 799	83.84 795	80.20 796	82.87 796	99.25 797	85.10 799	52.26 799	43.57 794	48.41 796	77.21 801	69.20 800	65.22 799	79.68 800	33.72 795	28.30 795	35.17 792	34.66 793	50.16 795	43.13 793

zzzz2	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 797	50.68 797	42.39 792	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 797	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 790

noway5	57.17 796	57.86 797	75.47 797	67.94 793	62.74 791	84.92 797	114.99 799	79.18 797	50.68 797	42.39 792	44.33 792	61.67 796	53.81 796	65.07 797	79.30 797	30.51 789	28.15 793	31.78 788	32.01 790	42.61 792	38.08 790

RSGM-EC	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 801	46.43 794	45.14 798	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 801	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 798

acva	88.84 800	82.86 801	51.22 793	105.38 797	99.51 801	94.51 799	125.67 801	90.02 801	46.43 794	45.14 798	57.50 800	101.22 802	88.55 801	154.40 801	153.26 802	105.54 800	59.55 803	113.88 799	53.02 798	92.89 802	56.17 798

PML	51.67 792	36.25 783	13.28 747	7.46 764	20.81 774	108.69 801	232.22 804	8.72 755	27.82 781	87.01 802	269.67 804	69.67 799	61.95 798	24.76 781	14.20 761	9.74 775	3.40 767	9.62 773	4.70 769	18.74 779	4.72 762

test_example2	192.40 803	210.76 804	206.48 803	199.83 804	204.73 804	172.94 802	183.52 803	133.93 803	133.41 803	191.38 804	196.19 803	187.13 805	178.77 803	205.33 803	208.00 804	222.09 805	238.72 805	186.54 805	190.54 805	227.34 805	170.31 804

Selective-IGEV-i16pa	97.29 802	136.83 803	17.95 757	1.52 727	1.00 694	188.16 803	3.63 749	183.02 804	169.43 804	88.01 803	178.60 802	119.35 804	191.45 804	226.33 804	135.51 801	131.38 803	17.89 783	32.25 790	3.46 762	2.02 727	117.94 803

ccccc	497.63 804	492.34 805	595.97 804	530.87 805	530.37 805	478.08 804	442.62 805	491.76 805	343.70 805	448.18 805	520.80 805	476.12 806	550.57 805	541.64 805	605.32 805	663.49 806	459.54 806	353.94 806	309.79 806	586.66 806	530.90 805

GS-Stereo							0.36 240	0.92 253	0.47 158	0.37 124	0.38 84	0.32 80	0.33 114	0.43 47	0.26 68	0.19 310	0.11 40	0.16 116	0.12 82	0.17 176	0.15 195

FADE		4.78 759		1.89 732	1.92 733							4.13 722				188.09 804	2.77 763	123.78 801	127.92 801	1.06 711

Low-res two-view benchmark