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.

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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

NBS	0.40 2	0.40 29	1.10 101	0.55 9	0.32 50	0.33 4	0.30 40	0.43 1	0.39 1	0.41 2	0.51 65	0.27 2	0.25 2	0.84 82	0.40 42	0.25 212	0.19 252	0.32 466	0.24 357	0.29 295	0.22 190

PSi22a	0.44 4	0.33 4	0.82 1	0.78 239	0.27 26	0.56 14	0.24 10	1.33 77	0.40 2	0.45 10	0.25 2	0.66 192	0.50 86	0.83 72	0.33 2	0.20 66	0.16 78	0.19 13	0.15 19	0.18 2	0.19 44

PSi22b	0.47 11	0.31 1	0.89 9	0.82 268	0.28 32	0.58 15	0.32 54	1.61 116	0.41 3	0.42 4	0.27 3	0.69 209	0.48 72	0.84 82	0.36 16	0.18 33	0.17 129	0.19 13	0.15 19	0.18 2	0.18 20

PipStereo	0.46 8	0.31 1	0.89 9	0.82 268	0.27 26	0.58 15	0.27 26	1.58 111	0.42 4	0.43 7	0.27 3	0.68 200	0.50 86	0.82 68	0.35 10	0.18 33	0.17 129	0.19 13	0.15 19	0.18 2	0.17 6

Foundation-i32	0.47 11	0.34 7	1.00 28	0.73 190	0.24 1	0.66 20	0.28 33	1.31 72	0.44 5	0.53 53	0.27 3	0.81 268	0.46 63	0.73 28	0.41 53	0.22 119	0.15 45	0.19 13	0.16 44	0.19 12	0.17 6

GeoAtt-L (ZS)	0.38 1	0.33 4	1.01 32	0.49 1	0.26 17	0.35 5	0.19 1	0.55 3	0.45 6	0.54 65	0.36 19	0.27 2	0.25 2	0.97 135	0.43 74	0.19 48	0.14 14	0.17 1	0.18 125	0.17 1	0.19 44

GeoAtt-L-single (ZS)	0.40 2	0.39 24	1.05 44	0.53 4	0.26 17	0.32 3	0.20 2	0.50 2	0.46 7	0.59 110	0.34 17	0.47 69	0.22 1	1.11 183	0.43 74	0.19 48	0.14 14	0.22 80	0.21 240	0.21 64	0.21 141

LACA1	0.60 62	0.43 72	0.92 16	0.53 4	0.32 50	3.20 391	0.33 59	1.48 97	0.48 8	0.57 87	0.39 25	0.41 41	0.59 143	0.83 72	0.37 26	0.23 143	0.19 252	0.23 102	0.18 125	0.21 64	0.19 44

S2M2_XL	0.46 8	0.41 43	1.09 89	0.65 88	0.34 64	0.29 1	0.23 7	0.67 6	0.50 9	0.53 53	0.92 197	0.65 184	0.53 109	0.54 1	0.50 141	0.28 324	0.24 457	0.25 205	0.21 240	0.23 117	0.22 190
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
ACC-I	0.50 21	0.52 203	1.16 150	0.61 32	0.37 100	0.48 11	0.35 78	0.66 4	0.52 10	0.56 73	1.03 236	0.32 4	0.36 21	1.35 285	0.38 31	0.22 119	0.16 78	0.25 205	0.24 357	0.27 243	0.21 141

LACA_dic	0.54 34	0.41 43	1.05 44	0.59 22	0.30 37	2.25 245	0.25 12	0.75 13	0.52 10	0.58 97	0.33 14	0.54 111	0.56 127	0.98 140	0.35 10	0.27 277	0.16 78	0.20 33	0.15 19	0.27 243	0.19 44

LACA3	0.55 36	0.48 145	0.89 9	0.52 3	0.43 167	2.28 249	0.53 208	1.02 41	0.53 12	0.53 53	0.41 33	0.47 69	0.45 57	0.90 105	0.36 16	0.23 143	0.18 196	0.20 33	0.15 19	0.21 64	0.20 86

ACC	0.49 17	0.53 225	1.19 162	0.64 70	0.40 141	0.45 10	0.37 95	0.66 4	0.55 13	0.57 87	0.93 200	0.32 4	0.36 21	1.16 211	0.38 31	0.23 143	0.16 78	0.25 205	0.24 357	0.27 243	0.22 190

VeloStereo	0.49 17	0.42 58	0.83 2	0.60 27	0.37 100	1.31 111	0.21 4	0.72 10	0.56 14	0.48 18	0.43 40	0.56 127	0.50 86	0.70 7	0.42 64	0.28 324	0.29 554	0.28 342	0.24 357	0.30 328	0.30 385

flow	0.52 28	0.42 58	0.83 2	0.60 27	0.37 100	1.31 111	0.21 4	0.72 10	0.56 14	0.48 18	0.43 40	0.56 127	0.50 86	1.22 237	0.42 64	0.28 324	0.29 554	0.28 342	0.24 357	0.30 328	0.30 385

WAFT-Stereo (ZS)	0.51 24	0.36 10	1.12 115	0.51 2	0.33 56	1.16 76	0.37 95	0.83 20	0.56 14	0.61 125	0.50 59	0.23 1	0.38 29	0.83 72	0.43 74	0.21 86	0.28 539	0.39 599	0.43 669	0.32 388	0.31 399

MLG-Stereo_test3	0.60 62	0.37 13	1.12 115	0.59 22	0.57 300	2.19 239	0.31 44	1.68 133	0.56 14	0.49 25	0.51 65	0.56 127	0.33 11	0.96 130	0.54 167	0.21 86	0.17 129	0.23 102	0.16 44	0.20 35	0.21 141

LACA2	0.62 74	0.53 225	1.20 174	0.54 7	0.26 17	3.15 381	0.47 176	1.56 108	0.57 18	0.52 44	0.47 51	0.47 69	0.45 57	0.71 12	0.37 26	0.23 143	0.17 129	0.21 60	0.15 19	0.23 117	0.17 6

Cross2Single-S	0.45 5	0.50 169	1.17 156	0.67 124	0.39 130	0.38 7	0.29 38	0.69 8	0.59 19	0.53 53	0.60 92	0.47 69	0.38 29	0.77 44	0.39 37	0.22 119	0.15 45	0.22 80	0.23 321	0.21 64	0.21 141

CR-RVC	0.47 11	0.34 7	1.05 44	0.56 12	0.31 44	0.89 37	0.26 21	0.99 40	0.59 19	0.60 120	0.31 10	0.44 53	0.52 97	1.07 171	0.34 8	0.21 86	0.18 196	0.19 13	0.14 4	0.19 12	0.18 20

small-0shot	0.51 24	0.44 85	1.18 159	0.53 4	0.44 179	0.60 17	0.76 374	0.81 15	0.60 21	0.53 53	0.96 216	0.65 184	0.42 41	0.72 21	0.40 42	0.26 244	0.14 14	0.25 205	0.21 240	0.20 35	0.21 141

ww	0.65 96	0.37 13	1.12 115	0.61 32	0.85 459	3.24 401	0.30 40	0.91 28	0.61 22	0.52 44	0.75 136	0.60 150	0.52 97	1.07 171	0.44 87	0.17 15	0.17 129	0.20 33	0.14 4	0.21 64	0.20 86

GeoMambaStereo_RVC	0.67 102	0.41 43	1.20 174	0.74 199	0.42 159	1.76 174	0.45 163	0.82 17	0.61 22	0.85 261	0.75 136	1.08 347	0.68 203	0.71 12	1.27 484	0.33 473	0.27 521	0.28 342	0.23 321	0.27 243	0.30 385

DepthFocus	0.50 21	0.41 43	1.02 35	0.57 13	0.38 122	0.77 27	0.44 157	0.82 17	0.61 22	0.46 13	0.66 110	0.75 249	0.48 72	0.83 72	0.36 16	0.26 244	0.19 252	0.27 304	0.25 388	0.25 178	0.21 141

GStereo	0.64 86	0.40 29	1.17 156	0.70 152	0.42 159	1.77 175	0.35 78	0.81 15	0.63 25	0.68 160	0.79 150	0.94 322	0.63 166	0.72 21	1.14 438	0.34 495	0.28 539	0.29 375	0.21 240	0.29 295	0.28 339

ww3	0.70 115	0.40 29	1.09 89	0.57 13	1.83 751	3.13 378	0.27 26	1.06 45	0.64 26	0.51 40	0.72 128	0.60 150	0.49 79	1.16 211	0.48 123	0.16 7	0.17 129	0.19 13	0.14 4	0.21 64	0.21 141

LG-Stereo_L1	0.61 69	0.47 134	1.10 101	0.73 190	0.49 237	1.72 168	0.33 59	1.95 182	0.65 27	0.56 73	0.40 29	0.40 29	0.43 45	1.40 301	0.42 64	0.23 143	0.19 252	0.23 102	0.18 125	0.21 64	0.19 44

test_c	0.48 16	0.51 187	1.29 209	0.58 16	0.32 50	0.76 25	0.27 26	0.89 25	0.66 28	0.60 120	0.37 21	0.60 150	0.52 97	0.71 12	0.38 31	0.20 66	0.18 196	0.18 3	0.16 44	0.21 64	0.18 20

ww2	0.72 123	0.38 17	1.09 89	0.60 27	1.98 766	3.04 354	0.28 33	1.09 46	0.66 28	0.49 25	0.78 146	0.60 150	0.67 201	1.24 245	0.47 117	0.18 33	0.18 196	0.20 33	0.14 4	0.20 35	0.20 86

LGCAT	0.64 86	0.42 58	0.89 9	0.71 164	0.36 76	1.91 193	0.25 12	1.18 60	0.66 28	0.53 53	0.42 37	1.24 386	0.55 120	1.60 352	0.45 98	0.35 518	0.35 617	0.18 3	0.23 321	0.19 12	0.31 399

BridgeDepth_RVC	0.53 32	0.41 43	1.03 37	0.55 9	0.37 100	0.99 47	0.23 7	1.38 86	0.67 31	0.56 73	0.52 69	0.50 87	0.82 277	0.83 72	0.47 117	0.29 358	0.16 78	0.23 102	0.18 125	0.19 12	0.18 20
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Wavelet-MonSter	0.57 47	0.47 134	1.13 125	0.66 110	0.78 413	1.60 155	0.30 40	1.17 56	0.68 32	0.58 97	0.69 120	0.39 26	0.48 72	0.99 147	0.46 110	0.15 1	0.16 78	0.20 33	0.16 44	0.20 35	0.19 44

FSD	0.75 143	0.64 391	1.23 185	0.76 225	0.60 318	0.77 27	0.67 299	1.57 110	0.68 32	0.72 183	0.62 97	1.02 336	0.72 218	0.81 64	0.73 275	0.59 699	0.54 723	0.57 712	0.54 717	0.57 643	0.55 635

LG-Stereo_L2	0.63 83	0.46 110	1.15 141	0.70 152	0.43 167	2.32 253	0.28 33	1.86 163	0.68 32	0.56 73	0.42 37	0.37 18	0.45 57	1.36 289	0.40 42	0.23 143	0.18 196	0.22 80	0.18 125	0.21 64	0.20 86

CHEStereo	0.78 173	0.59 321	1.59 277	0.72 180	0.84 455	2.43 265	0.98 568	1.99 187	0.69 35	0.62 134	1.25 313	0.60 150	0.75 232	0.82 68	0.55 173	0.21 86	0.15 45	0.25 205	0.19 177	0.26 218	0.21 141

SGD-Stereo	0.65 96	0.41 43	1.06 56	0.85 310	0.31 44	2.44 267	0.46 169	1.09 46	0.69 35	0.84 258	0.52 69	0.55 121	0.53 109	1.49 327	0.46 110	0.31 430	0.14 14	0.25 205	0.18 125	0.23 117	0.20 86

StereoAnything_RVC	0.94 257	2.66 769	2.20 353	0.76 225	0.34 64	1.18 80	0.39 109	2.31 252	0.69 35	0.51 40	0.34 17	0.32 4	0.89 310	1.57 343	0.35 10	0.32 453	0.16 78	0.23 102	0.15 19	3.31 802	0.18 20

test410_97500	0.67 102	0.46 110	1.19 162	0.63 56	0.63 338	3.39 432	0.25 12	1.64 127	0.70 38	0.48 18	0.52 69	0.50 87	0.55 120	0.74 31	0.57 183	0.16 7	0.17 129	0.23 102	0.16 44	0.23 117	0.25 257

test410	0.69 111	0.47 134	1.19 162	0.63 56	0.71 384	3.65 504	0.26 21	1.73 140	0.70 38	0.50 33	0.50 59	0.49 85	0.51 93	0.74 31	0.58 190	0.16 7	0.17 129	0.23 102	0.16 44	0.23 117	0.25 257

CR-Stereo	0.47 11	0.43 72	1.01 32	0.68 133	0.34 64	0.75 24	0.41 128	0.72 10	0.71 40	0.48 18	0.33 14	0.48 81	0.52 97	0.99 147	0.35 10	0.23 143	0.17 129	0.21 60	0.16 44	0.20 35	0.22 190

LWStereo	0.76 153	0.59 321	1.16 150	0.70 152	0.39 130	2.40 262	0.79 406	2.39 266	0.71 40	0.59 110	0.84 164	0.48 81	0.81 273	1.61 358	0.53 159	0.19 48	0.16 78	0.25 205	0.17 74	0.24 141	0.20 86

monsterstereo	0.82 203	0.50 169	1.26 197	0.77 233	1.41 662	2.54 283	0.40 120	3.14 411	0.71 40	0.70 169	1.11 267	0.41 41	0.39 31	1.50 329	0.50 141	0.19 48	0.16 78	0.22 80	0.16 44	0.21 64	0.17 6

GFORCE	0.58 51	0.51 187	1.00 28	0.61 32	0.26 17	1.85 185	0.36 83	1.68 133	0.72 43	0.50 33	0.66 110	0.50 87	0.68 203	0.79 52	0.33 2	0.25 212	0.14 14	0.23 102	0.21 240	0.24 141	0.17 6

DF_test	0.52 28	0.43 72	1.13 125	0.84 294	0.50 243	0.60 17	0.36 83	0.82 17	0.72 43	0.48 18	0.50 59	0.60 150	0.47 66	0.88 97	0.33 2	0.30 402	0.18 196	0.21 60	0.21 240	0.53 622	0.35 468

over-8	0.61 69	0.56 280	1.20 174	0.66 110	0.24 1	1.85 185	0.36 83	1.68 133	0.72 43	0.52 44	0.53 74	0.53 106	0.67 201	1.02 157	0.40 42	0.33 473	0.17 129	0.20 33	0.15 19	0.26 218	0.18 20

LMStereo	1.46 407	0.57 293	14.51 623	0.74 199	0.34 64	3.31 421	0.68 310	2.34 256	0.72 43	0.58 97	0.88 177	0.50 87	1.06 382	1.42 309	0.45 98	0.19 48	0.15 45	0.25 205	0.17 74	0.24 141	0.20 86

BARStereo	0.89 231	0.90 575	2.17 352	0.75 206	0.62 334	3.41 441	0.99 571	2.09 208	0.72 43	0.53 53	1.13 273	0.66 192	0.96 331	1.04 165	0.52 155	0.21 86	0.15 45	0.24 156	0.18 125	0.25 178	0.20 86

FCBStereo	0.81 198	0.64 391	3.94 471	0.70 152	0.97 503	1.43 129	0.96 554	1.36 82	0.72 43	0.61 125	1.02 231	0.62 166	0.87 295	0.72 21	0.44 87	0.20 66	0.16 78	0.25 205	0.17 74	0.25 178	0.22 190

PSGStereo	0.81 198	0.64 391	3.91 470	0.70 152	0.97 503	1.43 129	0.96 554	1.36 82	0.72 43	0.61 125	1.02 231	0.62 166	0.87 295	0.72 21	0.44 87	0.20 66	0.16 78	0.25 205	0.17 74	0.25 178	0.22 190

monsters	0.82 203	0.58 311	1.16 150	0.76 225	1.52 687	2.92 334	0.40 120	2.66 341	0.72 43	0.66 155	0.84 164	0.38 22	0.41 36	1.84 408	0.48 123	0.20 66	0.16 78	0.20 33	0.16 44	0.19 12	0.19 44

over-9	0.64 86	0.59 321	1.20 174	0.65 88	0.24 1	2.26 247	0.36 83	1.76 145	0.73 51	0.53 53	0.50 59	0.53 106	0.68 203	1.06 167	0.40 42	0.33 473	0.17 129	0.20 33	0.15 19	0.25 178	0.18 20

zero-FE	0.95 265	0.52 203	2.63 402	0.86 319	1.27 617	1.41 123	0.86 461	2.27 242	0.73 51	0.50 33	0.64 101	0.54 111	0.78 256	2.70 496	1.02 402	0.35 518	0.17 129	0.24 156	0.18 125	1.03 745	0.29 354

MGW-Stereo-1	0.61 69	0.37 13	1.09 89	0.60 27	0.29 33	3.04 354	0.30 40	0.86 22	0.74 53	0.52 44	0.59 89	0.57 136	0.52 97	1.07 171	0.47 117	0.17 15	0.17 129	0.20 33	0.14 4	0.21 64	0.20 86

MGW-Stereo	0.73 129	0.48 145	1.13 125	0.58 16	1.67 721	2.84 316	0.27 26	1.36 82	0.74 53	0.52 44	1.05 249	0.57 136	0.64 172	1.28 260	0.44 87	0.18 33	0.14 14	0.20 33	0.14 4	0.20 35	0.20 86

2.75w_new	0.75 143	0.45 93	1.10 101	0.65 88	0.62 334	2.45 269	0.56 223	2.75 354	0.74 53	0.78 225	0.73 130	0.38 22	0.92 320	1.04 165	0.66 228	0.17 15	0.14 14	0.22 80	0.17 74	0.18 2	0.19 44

1w_stereo	0.86 215	0.42 58	1.07 60	0.72 180	0.81 426	3.00 350	0.67 299	3.28 434	0.75 56	0.74 194	1.32 340	0.37 18	1.37 474	0.92 116	0.68 238	0.16 7	0.14 14	0.20 33	0.16 44	0.19 12	0.22 190

RMAStereo	0.82 203	0.58 311	1.16 150	0.78 239	0.37 100	3.52 472	1.04 592	2.34 256	0.76 57	0.89 274	0.70 122	0.64 176	0.88 304	0.94 125	0.59 193	0.22 119	0.16 78	0.25 205	0.18 125	0.26 218	0.20 86

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.86 215	0.45 93	1.07 60	0.68 133	1.74 737	3.37 427	0.91 516	2.46 287	0.76 57	0.85 261	0.94 206	0.72 232	0.87 295	0.71 12	0.49 134	0.25 212	0.15 45	0.26 261	0.17 74	0.23 117	0.19 44

MatchAttention (ZS)	0.45 5	0.45 93	1.29 209	0.67 124	0.27 26	0.30 2	0.27 26	0.98 35	0.76 57	0.40 1	0.64 101	0.36 9	0.41 36	0.73 28	0.36 16	0.20 66	0.17 129	0.18 3	0.13 1	0.18 2	0.18 20
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
BLMT-Stereo	0.46 8	0.31 1	0.97 21	0.61 32	0.38 122	0.42 9	0.36 83	0.68 7	0.77 60	0.50 33	0.83 162	0.61 159	0.33 11	0.61 3	0.62 207	0.19 48	0.14 14	0.24 156	0.22 288	0.20 35	0.19 44

CSFM-Stereo	0.60 62	0.39 24	0.95 19	0.60 27	0.32 50	2.66 298	0.31 44	1.44 93	0.77 60	0.72 183	0.51 65	0.55 121	0.51 93	0.75 33	0.46 110	0.17 15	0.17 129	0.18 3	0.15 19	0.20 35	0.18 20

4.5w-stereo	0.67 102	0.46 110	1.11 111	0.63 56	0.78 413	1.97 199	0.51 198	2.18 219	0.77 60	0.73 187	0.90 188	0.42 45	0.49 79	0.81 64	0.49 134	0.21 86	0.14 14	0.26 261	0.19 177	0.22 101	0.20 86

4w-stereo	0.67 102	0.49 160	1.07 60	0.63 56	0.75 399	1.63 162	0.44 157	2.23 232	0.77 60	0.56 73	0.92 197	0.40 29	0.82 277	1.08 175	0.53 159	0.18 33	0.13 1	0.25 205	0.18 125	0.19 12	0.20 86

DEFOM-Stereo	0.70 115	0.46 110	1.13 125	0.72 180	0.48 224	3.40 436	0.44 157	0.90 27	0.77 60	0.86 267	0.58 87	0.45 60	0.43 45	1.76 393	0.43 74	0.24 182	0.18 196	0.22 80	0.16 44	0.21 64	0.20 86

ATMStereo	0.80 184	0.44 85	1.68 285	0.81 253	0.31 44	3.00 350	0.97 559	2.65 338	0.78 65	0.69 166	0.55 81	0.58 142	0.77 246	0.99 147	0.54 167	0.21 86	0.14 14	0.24 156	0.19 177	0.26 218	0.22 190

4.5_new	0.67 102	0.46 110	1.11 111	0.63 56	0.78 413	1.97 199	0.51 198	2.18 219	0.78 65	0.73 187	0.90 188	0.42 45	0.49 79	0.81 64	0.49 134	0.21 86	0.14 14	0.26 261	0.19 177	0.22 101	0.20 86

LG-G_1	0.70 115	0.40 29	1.12 115	0.71 164	0.30 37	2.80 310	0.40 120	2.21 226	0.78 65	0.59 110	0.55 81	0.51 92	0.58 137	1.24 245	0.49 134	0.24 182	0.18 196	0.23 102	0.15 19	0.21 64	0.21 141

LG-G	0.70 115	0.40 29	1.12 115	0.71 164	0.30 37	2.80 310	0.40 120	2.21 226	0.78 65	0.59 110	0.55 81	0.51 92	0.58 137	1.24 245	0.49 134	0.24 182	0.18 196	0.23 102	0.15 19	0.21 64	0.21 141

MUNStereo	0.77 163	0.58 311	2.64 404	0.78 239	0.39 130	1.97 199	1.05 596	1.72 139	0.79 69	0.58 97	1.10 265	0.54 111	0.78 256	0.70 7	0.44 87	0.20 66	0.15 45	0.25 205	0.19 177	0.29 295	0.21 141

DDF-Stereo	0.90 241	0.53 225	1.16 150	0.88 332	1.31 625	1.59 153	0.86 461	2.26 240	0.79 69	0.48 18	0.63 100	0.54 111	0.73 223	2.97 509	1.03 405	0.39 574	0.17 129	0.24 156	0.18 125	1.06 749	0.29 354

asd	0.70 115	0.45 93	1.10 101	0.67 124	0.90 483	2.88 324	0.43 148	1.64 127	0.79 69	0.68 160	0.88 177	0.43 48	0.74 229	0.85 87	0.49 134	0.19 48	0.13 1	0.24 156	0.17 74	0.22 101	0.20 86

3w_stereo	0.71 122	0.47 134	1.14 137	0.65 88	0.39 130	1.73 170	0.68 310	2.79 366	0.79 69	0.67 158	0.84 164	0.37 18	1.02 359	1.03 160	0.56 177	0.18 33	0.14 14	0.23 102	0.18 125	0.20 35	0.22 190

rgla	0.56 43	0.53 225	1.07 60	0.63 56	1.08 551	1.18 80	0.31 44	1.29 69	0.80 73	0.49 25	0.47 51	0.38 22	0.52 97	0.80 58	0.41 53	0.22 119	0.17 129	0.21 60	0.17 74	0.23 117	0.20 86

depth_test_26	0.55 36	0.41 43	1.12 115	0.71 164	0.37 100	0.63 19	0.34 69	0.94 29	0.80 73	0.42 4	1.40 371	0.69 209	0.53 109	0.75 33	0.40 42	0.31 430	0.23 420	0.27 304	0.22 288	0.26 218	0.24 238

GCAP-Stereo-DPT26K	0.76 153	0.51 187	2.13 347	0.72 180	0.38 122	2.35 256	0.99 571	1.82 155	0.80 73	0.68 160	0.88 177	0.56 127	0.64 172	0.87 91	0.55 173	0.23 143	0.16 78	0.25 205	0.20 209	0.24 141	0.20 86

ACMStereo	0.77 163	0.50 169	1.32 219	0.81 253	0.37 100	1.73 170	1.01 579	2.24 234	0.80 73	0.79 230	1.30 329	0.46 63	1.29 453	1.03 160	0.57 183	0.21 86	0.16 78	0.24 156	0.18 125	0.28 273	0.22 190

GCAP-Stereo-cres-4k	0.80 184	0.50 169	1.52 264	0.71 164	1.26 614	2.61 290	0.93 534	1.85 161	0.80 73	0.62 134	1.15 277	0.66 192	0.76 240	0.88 97	0.54 167	0.23 143	0.16 78	0.24 156	0.18 125	0.26 218	0.21 141

FlowAnything_test	0.75 143	0.60 340	1.18 159	0.82 268	0.58 312	2.29 251	0.66 295	1.38 86	0.80 73	1.03 309	0.76 140	0.63 173	0.49 79	0.84 82	0.91 366	0.31 430	0.27 521	0.40 606	0.48 688	0.31 353	0.30 385

2.25w	0.75 143	0.47 134	1.09 89	0.69 146	0.65 350	2.28 249	0.40 120	2.42 274	0.80 73	0.73 187	1.03 236	0.40 29	0.81 273	1.24 245	0.80 308	0.16 7	0.15 45	0.21 60	0.17 74	0.19 12	0.21 141

3.5w_stereo	0.77 163	0.53 225	1.09 89	0.65 88	0.72 387	2.52 276	0.51 198	2.43 279	0.80 73	0.76 215	1.20 289	0.43 48	0.66 192	1.23 242	0.73 275	0.17 15	0.13 1	0.23 102	0.17 74	0.20 35	0.21 141

FoundationStereo	0.50 21	0.39 24	1.11 111	0.79 245	0.42 159	0.70 23	0.36 83	0.76 14	0.80 73	0.62 134	0.38 24	0.73 239	0.77 246	0.69 6	0.36 16	0.26 244	0.17 129	0.23 102	0.16 44	0.18 2	0.20 86

416test1013	0.55 36	0.49 160	1.07 60	0.62 46	1.12 563	1.18 80	0.31 44	1.12 49	0.81 82	0.49 25	0.40 29	0.41 41	0.60 154	0.73 28	0.42 64	0.23 143	0.16 78	0.22 80	0.16 44	0.23 117	0.20 86

416test	0.55 36	0.48 145	1.06 56	0.62 46	1.13 568	1.20 88	0.31 44	1.17 56	0.81 82	0.49 25	0.41 33	0.40 29	0.59 143	0.70 7	0.43 74	0.23 143	0.16 78	0.22 80	0.16 44	0.23 117	0.20 86

GREATEN-IGEV_RVC	0.65 96	0.54 249	1.32 219	0.58 16	0.41 150	2.06 218	0.42 140	1.52 103	0.81 82	0.70 169	0.50 59	0.57 136	0.39 31	1.11 183	0.61 201	0.24 182	0.17 129	0.29 375	0.22 288	0.33 411	0.21 141

over-6	0.70 115	0.55 263	1.26 197	0.67 124	0.25 10	2.15 233	0.44 157	2.25 237	0.81 82	0.50 33	0.54 78	0.50 87	0.68 203	1.68 378	0.40 42	0.34 495	0.17 129	0.21 60	0.16 44	0.28 273	0.18 20

TOTStereo	0.76 153	0.65 405	2.50 386	0.74 199	0.34 64	1.47 136	1.32 656	1.61 116	0.81 82	0.57 87	1.05 249	0.54 111	0.84 284	0.92 116	0.50 141	0.21 86	0.16 78	0.24 156	0.19 177	0.27 243	0.20 86

asda	0.77 163	0.46 110	1.10 101	0.64 70	0.82 436	3.33 423	0.49 187	2.40 269	0.81 82	0.63 143	0.80 152	0.44 53	0.85 288	0.88 97	0.60 197	0.17 15	0.13 1	0.24 156	0.17 74	0.20 35	0.20 86

E$^{3}$Stereo	0.64 86	0.50 169	1.15 141	0.81 253	0.48 224	2.06 218	0.41 128	1.33 77	0.82 88	0.71 175	0.49 55	0.65 184	0.44 52	0.96 130	0.72 269	0.23 143	0.19 252	0.25 205	0.19 177	0.23 117	0.20 86

LLLLL	0.64 86	0.50 169	1.15 141	0.81 253	0.48 224	2.06 218	0.41 128	1.33 77	0.82 88	0.71 175	0.49 55	0.65 184	0.44 52	0.96 130	0.72 269	0.23 143	0.19 252	0.25 205	0.19 177	0.23 117	0.20 86

KMOStereo	0.94 257	0.56 280	2.97 423	0.71 164	1.41 662	2.86 321	1.03 588	1.99 187	0.82 88	0.59 110	0.93 200	0.58 142	1.30 457	1.18 230	0.50 141	0.22 119	0.17 129	0.24 156	0.17 74	0.25 178	0.22 190

Monster-pub-mixall	0.64 86	0.42 58	1.00 28	0.83 282	0.48 224	1.39 121	0.32 54	1.45 94	0.82 88	0.88 271	0.85 169	0.39 26	0.36 21	1.99 427	0.47 117	0.20 66	0.16 78	0.17 1	0.15 19	0.18 2	0.21 141

Replicate-Monster	0.79 180	1.36 694	2.08 343	0.70 152	0.52 259	2.05 214	0.34 69	1.92 177	0.82 88	1.03 309	0.60 92	0.48 81	0.52 97	1.28 260	0.39 37	0.19 48	0.14 14	0.19 13	0.16 44	0.22 101	0.78 709

2.5w	0.75 143	0.44 85	1.06 56	0.66 110	0.69 377	2.39 260	0.56 223	2.77 357	0.82 88	0.63 143	0.88 177	0.37 18	0.75 232	1.36 289	0.50 141	0.18 33	0.14 14	0.22 80	0.17 74	0.19 12	0.21 141

over v1	0.59 54	0.57 293	1.14 137	0.68 133	0.24 1	0.90 40	0.34 69	2.03 196	0.83 94	0.52 44	0.53 74	0.52 98	0.77 246	1.00 151	0.45 98	0.25 212	0.17 129	0.19 13	0.15 19	0.25 178	0.18 20

VIP-Stereo	0.85 211	0.83 549	1.59 277	0.76 225	0.87 471	3.18 387	0.80 417	1.94 181	0.83 94	0.78 225	1.04 242	0.64 176	0.59 143	1.24 245	0.61 201	0.28 324	0.18 196	0.23 102	0.17 74	0.22 101	0.19 44

Zero-FE251	0.80 184	0.75 505	1.71 288	0.88 332	0.70 381	2.59 287	0.45 163	1.38 86	0.83 94	1.79 453	0.61 95	0.73 239	0.81 273	0.82 68	0.61 201	0.29 358	0.23 420	0.27 304	0.19 177	0.20 35	0.20 86

2w_stereo	0.75 143	0.46 110	1.08 79	0.68 133	0.56 287	2.00 203	0.61 255	2.87 378	0.83 94	0.93 282	0.93 200	0.36 9	1.13 411	0.90 105	0.61 201	0.17 15	0.13 1	0.23 102	0.17 74	0.20 35	0.21 141

CR7Stereo	0.73 129	0.59 321	1.25 195	0.75 206	1.49 678	1.42 127	0.96 554	1.95 182	0.84 98	0.52 44	1.06 254	0.51 92	0.76 240	0.85 87	0.47 117	0.18 33	0.15 45	0.24 156	0.18 125	0.26 218	0.22 190

LCMNet	0.63 83	0.40 29	0.95 19	0.58 16	0.39 130	3.11 373	0.27 26	1.58 111	0.84 98	0.56 73	0.58 87	0.52 98	0.53 109	0.77 44	0.51 152	0.17 15	0.16 78	0.19 13	0.15 19	0.20 35	0.21 141

DEFOM-Stereo_RVC	0.81 198	1.13 645	1.23 185	0.97 413	0.57 300	0.81 30	0.43 148	3.49 469	0.84 98	0.73 187	0.95 213	0.44 53	1.17 429	1.45 318	0.60 197	0.26 244	0.18 196	0.24 156	0.17 74	0.30 328	0.19 44

bcnet-new	0.77 163	0.64 391	1.98 321	0.73 190	0.49 237	2.10 227	0.87 483	2.24 234	0.85 101	0.56 73	0.77 143	0.61 159	0.66 192	1.20 233	0.48 123	0.18 33	0.15 45	0.25 205	0.17 74	0.23 117	0.22 190

KABStereo	0.85 211	0.52 203	1.68 285	0.77 233	0.37 100	3.21 392	1.02 585	2.57 315	0.85 101	0.59 110	0.94 206	0.54 111	1.05 373	0.90 105	0.67 234	0.22 119	0.17 129	0.23 102	0.18 125	0.24 141	0.21 141

canet-new	0.85 211	0.57 293	1.82 303	0.75 206	0.92 486	3.26 408	0.72 336	2.51 299	0.86 103	0.47 15	0.67 115	0.49 85	0.76 240	1.56 339	0.45 98	0.19 48	0.16 78	0.25 205	0.17 74	0.24 141	0.20 86

BridgeDepth	0.54 34	0.42 58	1.05 44	0.58 16	0.25 10	1.30 109	0.36 83	1.53 105	0.86 103	0.56 73	0.37 21	0.57 136	0.65 183	0.87 91	0.40 42	0.20 66	0.15 45	0.19 13	0.16 44	0.22 101	0.17 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
ARStereo	0.77 163	0.54 249	1.39 239	0.72 180	0.32 50	2.92 334	0.60 249	2.21 226	0.87 105	0.55 68	1.12 269	0.56 127	0.87 295	0.98 140	0.48 123	0.19 48	0.15 45	0.25 205	0.17 74	0.26 218	0.21 141

WQFJA1++	10.56 814	0.40 29	3.21 436	0.89 341	0.82 436	1.43 129	0.41 128	2.15 216	0.87 105	96.02 883	0.71 125	0.46 63	0.55 120	1.29 268	0.50 141	0.27 277	0.17 129	0.21 60	0.18 125	100.47 882	0.22 190

PointNet	0.56 43	0.41 43	0.92 16	0.63 56	0.33 56	1.85 185	0.31 44	1.34 81	0.88 107	0.71 175	0.46 49	0.57 136	0.32 8	0.80 58	0.45 98	0.18 33	0.16 78	0.23 102	0.18 125	0.20 35	0.20 86

IGEV-Stereo+	0.94 257	0.47 134	1.19 162	0.86 319	2.02 773	1.40 122	0.39 109	1.17 56	0.88 107	0.61 125	0.44 46	0.47 69	0.79 261	2.14 444	0.42 64	0.27 277	0.19 252	0.22 80	0.17 74	2.26 793	2.41 792

100	0.57 47	0.48 145	1.03 37	0.74 199	0.43 167	1.18 80	0.38 102	1.26 65	0.89 109	0.76 215	0.48 53	0.70 213	0.49 79	0.84 82	0.48 123	0.20 66	0.19 252	0.24 156	0.20 209	0.22 101	0.20 86

qqai	0.49 17	0.41 43	0.92 16	0.69 146	0.33 56	0.99 47	0.25 12	1.33 77	0.89 109	0.51 40	0.41 33	0.55 121	0.29 5	0.78 50	0.38 31	0.19 48	0.17 129	0.19 13	0.17 74	0.18 2	0.21 141

mm2	0.45 5	0.42 58	0.88 5	0.61 32	0.36 76	0.66 20	0.25 12	0.95 30	0.90 111	0.52 44	0.43 40	0.56 127	0.32 8	0.71 12	0.41 53	0.16 7	0.15 45	0.18 3	0.14 4	0.19 12	0.20 86

mm1	0.47 11	0.42 58	0.88 5	0.61 32	0.36 76	0.66 20	0.25 12	1.32 73	0.90 111	0.52 44	0.43 40	0.56 127	0.32 8	0.71 12	0.41 53	0.16 7	0.15 45	0.18 3	0.14 4	0.19 12	0.20 86

GeoVLM	0.52 28	0.42 58	0.88 5	0.62 46	0.36 76	1.62 160	0.25 12	0.96 31	0.90 111	0.61 125	0.43 40	0.57 136	0.53 109	0.71 12	0.45 98	0.16 7	0.15 45	0.18 3	0.14 4	0.19 12	0.19 44

qwe	0.75 143	0.45 93	1.10 101	0.67 124	1.06 541	2.49 273	0.45 163	2.57 315	0.90 111	0.71 175	0.83 162	0.43 48	0.48 72	1.10 181	0.64 214	0.17 15	0.14 14	0.24 156	0.16 44	0.21 64	0.20 86

3.25w_new	0.69 111	0.46 110	1.10 101	0.61 32	0.61 323	2.23 242	0.51 198	2.45 284	0.90 111	0.63 143	0.78 146	0.47 69	0.71 214	0.78 50	0.50 141	0.17 15	0.14 14	0.20 33	0.17 74	0.20 35	0.20 86

3.25w	0.69 111	0.46 110	1.10 101	0.61 32	0.61 323	2.23 242	0.51 198	2.45 284	0.90 111	0.63 143	0.78 146	0.47 69	0.71 214	0.79 52	0.50 141	0.17 15	0.14 14	0.20 33	0.17 74	0.20 35	0.20 86

GCAP-Stereo-w-DA	0.74 137	0.51 187	1.56 272	0.73 190	0.37 100	2.14 231	0.88 490	2.01 190	0.91 117	0.56 73	0.91 193	0.70 213	0.96 331	0.76 37	0.54 167	0.20 66	0.15 45	0.23 102	0.18 125	0.26 218	0.21 141

PhaseNet	0.64 86	0.53 225	1.06 56	0.93 388	0.48 224	0.76 25	0.36 83	1.32 73	0.91 117	0.83 254	0.65 109	0.78 255	0.52 97	1.15 207	1.04 408	0.24 182	0.19 252	0.30 409	0.28 474	0.25 178	0.31 399

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.74 137	0.51 187	1.56 272	0.73 190	0.37 100	2.14 231	0.88 490	2.01 190	0.91 117	0.56 73	0.91 193	0.70 213	0.96 331	0.76 37	0.54 167	0.20 66	0.15 45	0.23 102	0.18 125	0.26 218	0.21 141

LiteMatch	0.67 102	0.84 555	0.89 9	0.80 248	0.39 130	1.60 155	0.68 310	0.96 31	0.91 117	0.62 134	0.43 40	0.56 127	1.40 483	0.71 12	1.10 424	0.28 324	0.16 78	0.29 375	0.22 288	0.29 295	0.37 492

MonSter++	0.52 28	0.42 58	0.89 9	0.61 32	0.36 76	1.64 163	0.25 12	0.96 31	0.91 117	0.62 134	0.42 37	0.56 127	0.53 109	0.71 12	0.45 98	0.17 15	0.15 45	0.18 3	0.14 4	0.19 12	0.20 86

HiDET	0.61 69	0.41 43	0.88 5	0.64 70	0.39 130	2.67 299	0.25 12	1.59 114	0.91 117	0.59 110	0.44 46	0.52 98	0.50 86	0.76 37	0.54 167	0.17 15	0.15 45	0.18 3	0.15 19	0.19 12	0.21 141

GEAStereo	0.84 210	0.48 145	1.09 89	0.85 310	0.45 189	4.54 732	0.83 440	1.88 164	0.91 117	0.75 199	0.89 184	0.53 106	0.80 270	0.92 116	0.53 159	0.30 402	0.19 252	0.27 304	0.19 177	0.28 273	0.19 44

gasm-f	0.89 231	0.49 160	1.30 212	0.85 310	0.44 179	4.42 707	0.95 546	1.88 164	0.91 117	0.75 199	1.46 383	0.53 106	0.88 304	0.88 97	0.57 183	0.30 402	0.19 252	0.27 304	0.19 177	0.28 273	0.19 44

AEACV	0.79 180	0.54 249	1.35 231	0.97 413	0.63 338	1.13 67	0.92 530	2.02 195	0.91 117	0.76 215	0.79 150	0.80 263	1.61 553	1.28 260	0.61 201	0.22 119	0.18 196	0.26 261	0.23 321	0.27 243	0.23 216

relubot	1.11 321	1.72 729	1.86 305	1.27 601	1.08 551	0.95 44	1.08 606	0.96 31	0.92 126	1.19 338	1.12 269	0.91 306	1.06 382	1.49 327	1.12 433	0.96 765	0.97 786	0.89 772	0.86 765	0.97 741	0.88 725

SCION-M(vits-remse)	0.99 286	0.43 72	7.79 519	1.05 467	0.82 436	1.13 67	0.39 109	2.57 315	0.92 126	0.58 97	0.64 101	0.36 9	0.36 21	0.93 121	0.43 74	0.38 558	0.27 521	0.20 33	0.17 74	0.21 64	0.19 44

SCION-Mon(vits-remp)	1.14 329	0.94 596	7.79 519	1.05 467	1.92 762	2.90 327	0.39 109	2.57 315	0.92 126	0.58 97	0.64 101	0.36 9	0.36 21	0.93 121	0.43 74	0.15 1	0.15 45	0.20 33	0.17 74	0.21 64	0.19 44

anonymous	0.57 47	0.55 263	1.24 193	0.88 332	0.38 122	0.40 8	0.59 244	0.98 35	0.92 126	0.71 175	0.93 200	0.68 200	0.40 33	0.98 140	0.43 74	0.21 86	0.16 78	0.26 261	0.21 240	0.21 64	0.21 141

derf	0.49 17	0.40 29	0.90 15	0.70 152	0.35 71	1.17 77	0.24 10	1.17 56	0.92 126	0.53 53	0.41 33	0.51 92	0.29 5	0.77 44	0.37 26	0.18 33	0.18 196	0.19 13	0.17 74	0.18 2	0.21 141

monster-pro	0.62 74	0.43 72	1.07 60	0.66 110	0.82 436	1.14 75	0.39 109	2.57 315	0.92 126	0.58 97	0.64 101	0.36 9	0.36 21	0.91 111	0.43 74	0.15 1	0.15 45	0.20 33	0.17 74	0.21 64	0.19 44

ARStereo-new	0.66 100	0.60 340	1.23 185	0.73 190	0.33 56	1.44 132	0.87 483	1.52 103	0.92 126	0.51 40	1.36 357	0.59 147	0.87 295	0.58 2	0.44 87	0.22 119	0.16 78	0.25 205	0.17 74	0.23 117	0.20 86

Test_v1	0.62 74	0.40 29	1.13 125	0.74 199	0.55 282	1.60 155	0.39 109	1.68 133	0.92 126	0.60 120	0.88 177	0.53 106	0.50 86	0.93 121	0.39 37	0.19 48	0.16 78	0.20 33	0.17 74	0.20 35	0.21 141

MonStereo	0.62 74	0.43 72	1.07 60	0.66 110	0.82 436	1.13 67	0.39 109	2.57 315	0.92 126	0.58 97	0.64 101	0.36 9	0.36 21	0.90 105	0.43 74	0.15 1	0.15 45	0.20 33	0.17 74	0.21 64	0.19 44

Monster-pub-eth3d	0.62 74	0.43 72	1.07 60	0.66 110	0.82 436	1.13 67	0.39 109	2.57 315	0.92 126	0.58 97	0.64 101	0.36 9	0.36 21	0.88 97	0.43 74	0.15 1	0.15 45	0.20 33	0.17 74	0.21 64	0.19 44

MonSter	0.62 74	0.43 72	1.07 60	0.66 110	0.82 436	1.13 67	0.39 109	2.57 315	0.92 126	0.58 97	0.64 101	0.36 9	0.35 17	0.95 126	0.43 74	0.15 1	0.15 45	0.20 33	0.17 74	0.21 64	0.19 44

Cross2Single Stereo	0.64 86	0.50 169	0.86 4	0.80 248	0.36 76	0.36 6	0.32 54	0.83 20	0.93 137	1.14 331	1.29 325	0.68 200	0.33 11	2.29 461	0.44 87	0.40 582	0.14 14	0.34 523	0.24 357	0.39 503	0.19 44

FORCE_9	0.59 54	0.50 169	1.09 89	0.65 88	0.24 1	1.10 63	0.34 69	2.36 260	0.93 137	0.45 10	0.61 95	0.46 63	0.59 143	0.84 82	0.34 8	0.25 212	0.14 14	0.23 102	0.21 240	0.24 141	0.17 6

Anonymus	0.62 74	0.53 225	0.97 21	0.74 199	0.41 150	1.55 149	0.31 44	1.19 61	0.93 137	0.74 194	0.62 97	0.65 184	0.56 127	0.97 135	0.86 334	0.21 86	0.18 196	0.28 342	0.23 321	0.24 141	0.26 293

4.25_new	0.73 129	0.46 110	1.08 79	0.71 164	0.97 503	2.52 276	0.58 238	2.28 245	0.93 137	0.57 87	0.94 206	0.40 29	0.65 183	0.87 91	0.50 141	0.17 15	0.13 1	0.25 205	0.17 74	0.19 12	0.20 86

4.5w_new	0.73 129	0.46 110	1.08 79	0.71 164	0.97 503	2.52 276	0.58 238	2.28 245	0.93 137	0.57 87	0.94 206	0.40 29	0.65 183	0.87 91	0.50 141	0.17 15	0.13 1	0.25 205	0.17 74	0.19 12	0.20 86

4.25w-stereo	0.73 129	0.46 110	1.08 79	0.71 164	0.97 503	2.52 276	0.58 238	2.28 245	0.93 137	0.57 87	0.94 206	0.40 29	0.65 183	0.87 91	0.50 141	0.17 15	0.13 1	0.25 205	0.17 74	0.19 12	0.20 86

LGtest1	0.55 36	0.41 43	1.14 137	0.70 152	0.40 141	0.99 47	0.26 21	1.32 73	0.93 137	0.53 53	0.60 92	0.44 53	0.49 79	1.02 157	0.45 98	0.27 277	0.19 252	0.23 102	0.16 44	0.21 64	0.23 216

relurobot	1.03 298	1.02 617	1.80 299	1.21 571	1.00 524	0.88 36	1.09 611	0.86 22	0.94 144	1.10 322	1.06 254	0.87 291	0.97 337	1.45 318	1.04 408	0.96 765	0.79 775	0.91 774	0.85 763	0.97 741	0.88 725

FORCE_8	0.60 62	0.51 187	1.10 101	0.65 88	0.24 1	1.09 60	0.37 95	2.34 256	0.94 144	0.47 15	0.68 118	0.47 69	0.65 183	0.86 90	0.33 2	0.27 277	0.14 14	0.23 102	0.20 209	0.24 141	0.17 6

F7	0.60 62	0.53 225	1.05 44	0.65 88	0.25 10	1.09 60	0.38 102	2.57 315	0.94 144	0.49 25	0.53 74	0.47 69	0.51 93	0.90 105	0.35 10	0.24 182	0.14 14	0.23 102	0.20 209	0.23 117	0.17 6

CAR	0.60 62	0.41 43	1.04 39	0.72 180	0.61 323	2.02 205	0.33 59	1.13 51	0.94 144	0.61 125	0.49 55	0.54 111	0.35 17	1.14 200	0.45 98	0.21 86	0.17 129	0.21 60	0.17 74	0.22 101	0.21 141

MSE-Stereo	0.59 54	0.40 29	1.04 39	0.72 180	0.61 323	2.02 205	0.33 59	1.13 51	0.94 144	0.60 120	0.49 55	0.54 111	0.35 17	1.06 167	0.42 64	0.21 86	0.17 129	0.21 60	0.17 74	0.22 101	0.21 141

AdaDepth	0.76 153	0.45 93	1.41 245	0.70 152	1.27 617	3.12 375	0.43 148	1.02 41	0.94 144	0.63 143	0.91 193	0.43 48	0.58 137	1.41 306	0.48 123	0.18 33	0.21 356	0.23 102	0.19 177	0.25 178	0.26 293

U	12.82 830	0.38 17	1.99 322	0.66 110	58.94 864	63.38 867	0.34 69	1.91 175	0.94 144	0.59 110	0.80 152	0.46 63	0.57 131	0.83 72	0.44 87	0.29 358	0.17 129	63.35 879	59.81 877	0.29 295	0.20 86

F4.4	0.62 74	0.50 169	1.01 32	0.67 124	0.24 1	1.18 80	0.33 59	2.39 266	0.95 151	0.49 25	0.67 115	0.52 98	0.79 261	0.97 135	0.45 98	0.26 244	0.14 14	0.23 102	0.18 125	0.24 141	0.18 20

F8.5	0.59 54	0.51 187	1.09 89	0.65 88	0.24 1	1.10 63	0.34 69	2.38 265	0.96 152	0.44 8	0.62 97	0.46 63	0.56 127	0.85 87	0.35 10	0.26 244	0.14 14	0.23 102	0.21 240	0.24 141	0.17 6

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.72 123	0.71 465	1.42 246	0.66 110	0.45 189	2.46 270	0.41 128	1.28 68	0.96 152	0.75 199	0.39 25	0.52 98	0.48 72	1.35 285	0.70 255	0.31 430	0.22 388	0.34 523	0.24 357	0.43 563	0.33 437

testmc14	0.69 111	0.35 9	1.15 141	0.75 206	0.33 56	3.17 384	0.41 128	1.63 124	0.96 152	0.55 68	0.73 130	0.88 296	0.57 131	0.76 37	0.48 123	0.21 86	0.15 45	0.18 3	0.14 4	0.21 64	0.19 44

LiteMatch*	0.67 102	0.46 110	3.75 466	0.65 88	0.36 76	1.48 138	0.26 21	1.11 48	0.96 152	0.58 97	0.45 48	0.55 121	0.46 63	0.70 7	0.37 26	0.21 86	0.16 78	0.21 60	0.17 74	0.21 64	0.20 86

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.88 225	0.80 532	1.43 249	0.68 133	1.19 590	3.73 520	0.92 530	2.05 198	0.96 152	0.71 175	0.85 169	0.80 263	0.81 273	0.72 21	0.56 177	0.23 143	0.19 252	0.26 261	0.18 125	0.23 117	0.36 477

Pro-Stereo	0.68 109	0.33 4	0.97 21	0.68 133	0.43 167	3.11 373	0.35 78	0.70 9	0.96 152	0.54 65	0.54 78	0.62 166	0.27 4	2.06 433	0.68 238	0.24 182	0.16 78	0.30 409	0.25 388	0.20 35	0.19 44

DDDD	0.59 54	0.44 85	1.07 60	0.71 164	0.37 100	1.97 199	0.32 54	1.03 44	0.97 158	0.75 199	0.36 19	0.79 260	0.49 79	0.68 5	0.53 159	0.23 143	0.19 252	0.23 102	0.19 177	0.20 35	0.23 216

3.75w	0.75 143	0.47 134	1.09 89	0.63 56	1.10 560	2.61 290	0.53 208	2.46 287	0.97 158	0.62 134	0.80 152	0.40 29	0.66 192	1.11 183	0.48 123	0.19 48	0.13 1	0.23 102	0.18 125	0.20 35	0.21 141

FORCE_4.5	0.60 62	0.51 187	1.00 28	0.68 133	0.25 10	1.11 65	0.42 140	2.35 259	0.98 160	0.44 8	0.70 122	0.39 26	0.52 97	1.11 183	0.39 37	0.25 212	0.14 14	0.25 205	0.21 240	0.23 117	0.17 6

IGEV	0.70 115	0.36 10	1.07 60	0.71 164	1.31 625	2.82 314	0.41 128	1.76 145	0.98 160	0.73 187	0.71 125	0.35 8	0.42 41	0.90 105	0.42 64	0.18 33	0.18 196	0.22 80	0.18 125	0.18 2	0.20 86

gcap-zeroshot	0.90 241	0.46 110	1.36 233	0.64 70	1.71 730	3.95 583	0.68 310	2.49 292	0.98 160	1.05 311	0.85 169	0.62 166	0.43 45	0.79 52	0.51 152	0.27 277	0.19 252	0.30 409	0.24 357	0.24 141	0.19 44

testlalala	0.90 241	0.46 110	1.36 233	0.64 70	1.71 730	3.95 583	0.68 310	2.49 292	0.98 160	1.05 311	0.85 169	0.62 166	0.43 45	0.79 52	0.51 152	0.27 277	0.19 252	0.30 409	0.24 357	0.24 141	0.19 44

TT111	0.58 51	0.43 72	0.99 27	0.68 133	0.33 56	2.25 245	0.26 21	0.98 35	0.99 164	0.73 187	0.37 21	0.64 176	0.43 45	0.77 44	0.46 110	0.21 86	0.18 196	0.22 80	0.18 125	0.20 35	0.21 141

MGA	0.59 54	0.40 29	1.04 39	0.72 180	0.80 420	1.74 173	0.41 128	0.98 35	0.99 164	0.60 120	0.54 78	0.54 111	0.29 5	1.06 167	0.42 64	0.20 66	0.17 129	0.21 60	0.17 74	0.21 64	0.21 141

RAStereo	0.75 143	0.52 203	2.86 419	0.58 16	0.62 334	1.19 86	0.32 54	1.81 154	0.99 164	0.75 199	1.05 249	0.64 176	0.47 66	0.80 58	0.94 382	0.22 119	0.20 315	0.27 304	0.21 240	0.34 432	0.22 190

FORCE_4.7	0.65 96	0.48 145	1.07 60	0.61 32	0.26 17	1.79 180	0.48 184	2.37 263	1.00 167	0.45 10	0.70 122	0.48 81	0.53 109	1.00 151	0.36 16	0.25 212	0.13 1	0.27 304	0.24 357	0.30 328	0.18 20

FORCE_4	0.66 100	0.50 169	1.07 60	0.61 32	0.25 10	1.54 148	0.49 187	2.24 234	1.00 167	0.42 4	0.66 110	0.52 98	0.54 117	1.58 344	0.41 53	0.33 473	0.14 14	0.26 261	0.22 288	0.24 141	0.18 20

BStereo	0.88 225	0.73 483	4.10 475	0.80 248	0.51 246	1.13 67	0.72 336	2.57 315	1.00 167	0.85 261	0.57 85	0.72 232	0.48 72	1.01 154	0.90 356	0.26 244	0.22 388	0.24 156	0.29 507	0.25 178	0.25 257

Anonymus123	1.07 310	0.73 483	4.10 475	0.80 248	0.51 246	4.91 781	0.72 336	2.50 296	1.00 167	0.85 261	0.57 85	0.72 232	0.48 72	1.01 154	0.90 356	0.26 244	0.22 388	0.24 156	0.29 507	0.25 178	0.25 257

gcap_with_dpt	0.89 231	0.45 93	1.28 206	0.64 70	1.61 706	3.93 570	0.67 299	2.41 270	1.01 171	1.18 336	0.96 216	0.60 150	0.45 57	0.76 37	0.44 87	0.26 244	0.18 196	0.29 375	0.23 321	0.25 178	0.18 20

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.88 225	0.45 93	1.31 214	0.63 56	1.63 710	3.91 562	0.66 295	2.28 245	1.02 172	1.10 322	0.98 226	0.60 150	0.46 63	0.83 72	0.47 117	0.26 244	0.18 196	0.29 375	0.23 321	0.24 141	0.18 20

fffy	0.80 184	0.59 321	1.56 272	1.00 436	0.47 214	1.27 99	0.76 374	1.90 172	1.02 172	0.75 199	1.35 352	0.83 273	0.72 218	1.70 385	0.62 207	0.23 143	0.19 252	0.27 304	0.21 240	0.28 273	0.32 415

FORCE_4.6	0.64 86	0.49 160	1.08 79	0.65 88	0.25 10	1.81 182	0.43 148	2.60 331	1.03 174	0.41 2	0.78 146	0.47 69	0.54 117	0.79 52	0.33 2	0.26 244	0.14 14	0.24 156	0.19 177	0.24 141	0.16 1

252Zero-FE	0.72 123	0.46 110	1.08 79	1.01 443	0.41 150	1.27 99	0.22 6	1.79 151	1.03 174	2.52 679	1.24 304	0.32 4	0.41 36	1.03 160	0.45 98	0.21 86	0.17 129	0.20 33	0.17 74	0.20 35	0.20 86

castereo++	0.93 253	0.56 280	1.26 197	0.92 370	0.73 392	2.48 271	1.00 576	2.99 391	1.03 174	0.68 160	1.41 374	1.92 508	0.59 143	1.26 253	0.44 87	0.25 212	0.19 252	0.28 342	0.19 177	0.23 117	0.23 216

dual_stereo	0.68 109	0.40 29	1.05 44	0.64 70	0.37 100	0.84 32	0.34 69	3.40 460	1.03 174	0.50 33	0.46 49	0.58 142	0.40 33	1.85 414	0.49 134	0.23 143	0.17 129	0.21 60	0.16 44	0.20 35	0.19 44

MGE	0.72 123	0.36 10	1.13 125	0.77 233	2.00 768	2.63 295	0.27 26	0.98 35	1.04 178	0.53 53	0.59 89	0.47 69	0.65 183	1.39 300	0.46 110	0.20 66	0.15 45	0.19 13	0.13 1	0.20 35	0.19 44

F5.5	0.58 51	0.48 145	1.05 44	0.64 70	0.25 10	1.18 80	0.36 83	2.07 205	1.04 178	0.56 73	0.53 74	0.45 60	0.64 172	0.83 72	0.32 1	0.21 86	0.15 45	0.24 156	0.20 209	0.25 178	0.17 6

FORCE_6	0.61 69	0.53 225	1.07 60	0.66 110	0.24 1	1.07 55	0.35 78	2.57 315	1.04 178	0.49 25	0.67 115	0.47 69	0.59 143	0.83 72	0.33 2	0.26 244	0.14 14	0.24 156	0.22 288	0.24 141	0.17 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.97 272	1.76 733	2.51 387	0.69 146	1.40 654	2.95 346	0.99 571	2.18 219	1.04 178	0.68 160	0.80 152	0.69 209	0.64 172	0.87 91	0.40 42	0.23 143	0.19 252	0.25 205	0.21 240	0.30 328	0.64 670

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.89 231	0.46 110	1.19 162	0.64 70	1.71 730	3.95 583	0.69 321	2.43 279	1.04 178	1.05 311	0.90 188	0.61 159	0.44 52	0.80 58	0.52 155	0.28 324	0.19 252	0.31 442	0.24 357	0.24 141	0.19 44

test_for_model	0.89 231	0.46 110	1.19 162	0.64 70	1.71 730	3.95 583	0.69 321	2.43 279	1.04 178	1.05 311	0.90 188	0.61 159	0.44 52	0.80 58	0.52 155	0.28 324	0.19 252	0.31 442	0.24 357	0.24 141	0.19 44

S0	1.07 310	0.59 321	1.52 264	0.91 362	0.93 492	2.53 280	0.95 546	2.15 216	1.05 184	1.26 351	2.11 614	1.11 353	1.45 508	1.15 207	1.11 429	0.94 761	0.31 578	0.37 575	0.33 568	0.33 411	0.31 399

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.89 231	0.46 110	1.34 226	0.62 46	1.70 728	3.95 583	0.67 299	2.36 260	1.05 184	1.05 311	0.90 188	0.60 150	0.42 41	0.80 58	0.46 110	0.27 277	0.18 196	0.29 375	0.23 321	0.24 141	0.18 20

GIP-stereo	0.88 225	0.50 169	1.34 226	1.32 623	0.94 495	2.90 327	0.42 140	3.41 461	1.06 186	0.63 143	0.76 140	0.90 304	0.76 240	0.91 111	0.52 155	0.27 277	0.18 196	0.25 205	0.16 44	0.25 178	0.19 44

MCSU-Stereo	0.77 163	0.37 13	1.22 181	0.76 225	0.30 37	3.96 593	0.47 176	1.40 89	1.07 187	0.81 238	0.96 216	1.00 332	0.41 36	0.99 147	0.56 177	0.21 86	0.16 78	0.21 60	0.14 4	0.20 35	0.19 44

LG-Stereo_Zeroshot	0.89 231	0.47 134	2.08 343	0.76 225	0.73 392	3.91 562	0.41 128	2.07 205	1.07 187	0.77 221	0.89 184	0.64 176	0.86 290	0.95 126	0.77 299	0.26 244	0.18 196	0.26 261	0.19 177	0.32 388	0.32 415

L400	0.79 180	0.52 203	1.47 256	0.67 124	1.54 690	3.71 515	0.38 102	1.80 152	1.08 189	0.73 187	0.52 69	0.36 9	0.42 41	0.79 52	0.66 228	0.20 66	0.13 1	0.25 205	0.22 288	0.27 243	0.19 44

L500	0.80 184	0.52 203	1.51 262	0.67 124	1.46 672	3.67 507	0.37 95	1.83 156	1.08 189	0.71 175	0.51 65	0.46 63	0.41 36	0.82 68	0.64 214	0.20 66	0.14 14	0.25 205	0.23 321	0.27 243	0.19 44

DVStereo	0.81 198	0.60 340	1.51 262	1.01 443	0.59 315	1.34 116	0.51 198	1.56 108	1.08 189	1.26 351	1.24 304	0.77 254	0.87 295	1.79 399	0.72 269	0.23 143	0.24 457	0.22 80	0.21 240	0.25 178	0.23 216

tt4	0.59 54	0.43 72	1.22 181	0.68 133	0.27 26	0.81 30	0.47 176	2.06 202	1.09 192	0.53 53	0.40 29	0.68 200	0.34 15	1.28 260	0.41 53	0.25 212	0.17 129	0.20 33	0.15 19	0.23 117	0.18 20

SE	1.07 310	0.63 378	1.22 181	0.85 310	0.45 189	3.47 455	0.80 417	2.16 218	1.09 192	1.37 368	1.90 563	0.95 324	1.74 596	1.17 221	1.00 399	1.00 771	0.24 457	0.36 561	0.28 474	0.35 454	0.33 437

water-stereo	0.78 173	0.45 93	1.94 314	0.79 245	0.48 224	2.36 257	0.47 176	1.53 105	1.09 192	0.88 271	1.04 242	0.82 270	0.75 232	0.72 21	0.78 300	0.22 119	0.23 420	0.25 205	0.23 321	0.24 141	0.29 354

tt8	0.55 36	0.45 93	1.15 141	0.63 56	0.29 33	0.87 35	0.49 187	1.90 172	1.11 195	0.56 73	0.30 8	0.41 41	0.50 86	0.91 111	0.38 31	0.20 66	0.16 78	0.20 33	0.17 74	0.25 178	0.16 1

mms	0.77 163	0.68 437	1.17 156	0.83 282	0.71 384	1.41 123	0.67 299	1.61 116	1.12 196	0.77 221	1.37 359	0.63 173	0.54 117	1.75 392	0.63 211	0.24 182	0.19 252	0.26 261	0.21 240	0.31 353	0.34 454

TYNG	0.56 43	0.45 93	1.14 137	0.65 88	0.27 26	1.04 51	0.42 140	1.83 156	1.13 197	0.57 87	0.29 6	0.40 29	0.47 66	0.91 111	0.36 16	0.23 143	0.16 78	0.19 13	0.16 44	0.25 178	0.16 1

300	0.56 43	0.43 72	0.97 21	0.72 180	0.36 76	1.42 127	0.36 83	1.02 41	1.13 197	0.74 194	0.40 29	0.64 176	0.44 52	0.76 37	0.58 190	0.21 86	0.20 315	0.24 156	0.18 125	0.21 64	0.21 141

Last	0.63 83	0.45 93	0.97 21	0.76 225	0.34 64	2.62 294	0.33 59	0.89 25	1.13 197	0.68 160	0.48 53	0.85 280	0.45 57	0.98 140	0.53 159	0.21 86	0.19 252	0.24 156	0.18 125	0.21 64	0.21 141

tt9	0.55 36	0.45 93	1.13 125	0.65 88	0.27 26	0.85 34	0.43 148	1.89 168	1.14 200	0.56 73	0.30 8	0.40 29	0.43 45	0.93 121	0.36 16	0.23 143	0.16 78	0.19 13	0.16 44	0.25 178	0.16 1

LLL	0.79 180	0.50 169	1.15 141	0.78 239	0.44 179	4.19 666	0.61 255	1.21 62	1.14 200	0.78 225	0.52 69	0.70 213	0.58 137	1.28 260	0.57 183	0.23 143	0.19 252	0.25 205	0.20 209	0.23 117	0.21 141

PStereo	1.08 314	1.10 639	1.37 236	0.73 190	0.52 259	1.69 166	0.97 559	1.91 175	1.14 200	1.23 347	0.55 81	0.63 173	1.81 611	1.44 313	1.19 455	0.88 756	0.90 781	0.53 695	0.49 693	1.06 749	1.54 771

tt7	0.53 32	0.44 85	1.15 141	0.64 70	0.31 44	0.84 32	0.49 187	1.22 63	1.15 203	0.62 134	0.33 14	0.42 45	0.59 143	0.89 103	0.38 31	0.21 86	0.16 78	0.19 13	0.16 44	0.24 141	0.16 1

low	0.86 215	0.57 293	1.16 150	0.87 326	0.45 189	4.03 613	0.86 461	1.97 184	1.15 203	0.72 183	0.66 110	0.85 280	0.66 192	1.32 278	0.61 201	0.24 182	0.20 315	0.26 261	0.19 177	0.22 101	0.21 141

SMoEStereo_RVC	0.80 184	0.53 225	1.12 115	0.92 370	0.44 179	2.41 264	0.79 406	1.49 99	1.16 205	0.70 169	1.12 269	0.64 176	0.64 172	1.69 381	0.87 341	0.22 119	0.16 78	0.31 442	0.22 288	0.26 218	0.25 257

Anonymous3	1.72 452	0.76 511	11.61 577	0.83 282	0.84 455	4.46 713	0.84 447	3.57 487	1.16 205	1.34 358	1.37 359	1.11 353	1.03 360	1.58 344	1.13 436	0.70 730	0.58 738	0.33 504	0.35 597	0.47 599	0.42 547

GELT-Stereo	0.91 248	0.54 249	1.21 180	0.59 22	1.81 750	3.45 450	0.49 187	2.77 357	1.17 207	0.93 282	0.59 89	0.81 268	0.66 192	1.13 195	0.75 287	0.17 15	0.16 78	0.23 102	0.21 240	0.27 243	0.22 190

depthmonostereo	0.94 257	0.71 465	2.39 377	0.85 310	0.54 273	2.21 241	0.53 208	1.83 156	1.17 207	0.95 289	1.09 262	0.99 329	0.97 337	2.37 463	0.68 238	0.23 143	0.27 521	0.22 80	0.20 209	0.25 178	0.26 293

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.78 173	0.45 93	1.12 115	0.71 164	1.00 524	2.05 214	0.87 483	2.25 237	1.18 209	0.56 73	0.74 135	0.44 53	1.03 360	0.81 64	0.41 53	0.21 86	0.19 252	0.23 102	0.18 125	0.27 243	0.91 728

fffft	0.76 153	0.47 134	1.28 206	0.82 268	0.54 273	1.51 142	0.80 417	2.09 208	1.18 209	0.63 143	0.84 164	0.59 147	0.55 120	1.80 400	0.85 327	0.19 48	0.18 196	0.27 304	0.20 209	0.26 218	0.24 238
1: 1. 1
GCAP-BAT	3.82 736	0.52 203	59.75 867	0.90 351	1.06 541	2.70 302	0.77 389	3.08 405	1.18 209	1.20 342	0.81 157	0.68 200	0.55 120	0.96 130	0.68 238	0.27 277	0.21 356	0.28 342	0.21 240	0.27 243	0.25 257

GCAPDPT-zeroshot	3.67 727	0.52 203	56.80 866	0.90 351	1.06 541	2.70 302	0.77 389	3.08 405	1.18 209	1.20 342	0.81 157	0.68 200	0.55 120	0.96 130	0.68 238	0.27 277	0.21 356	0.28 342	0.20 209	0.27 243	0.25 257

StereoNetSlim	1.06 305	0.51 187	3.43 447	2.12 776	0.57 300	3.10 371	0.65 291	1.88 164	1.19 213	1.00 298	0.97 224	0.71 228	0.57 131	1.78 395	0.99 396	0.28 324	0.28 539	0.29 375	0.27 444	0.29 295	0.35 468

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.72 123	0.46 110	1.10 101	0.68 133	1.36 642	1.59 153	0.77 389	1.42 92	1.19 213	0.74 194	0.93 200	0.70 213	0.93 323	0.67 4	0.42 64	0.23 143	0.18 196	0.24 156	0.19 177	0.26 218	0.23 216

rrr	2.27 559	0.65 405	23.82 832	0.90 351	0.46 204	1.57 150	0.96 554	7.98 807	1.19 213	0.65 152	0.77 143	0.74 245	0.72 218	2.59 488	0.86 334	0.28 324	0.21 356	0.28 342	0.21 240	0.29 295	0.25 257

castereo	0.82 203	0.70 451	1.04 39	0.85 310	0.50 243	1.29 108	0.91 516	3.22 422	1.20 216	0.83 254	1.24 304	0.72 232	0.91 316	1.00 151	0.67 234	0.26 244	0.16 78	0.25 205	0.20 209	0.24 141	0.21 141

ours_stereo	0.76 153	0.64 391	1.40 244	0.86 319	0.61 323	1.12 66	0.57 228	1.63 124	1.20 216	0.72 183	1.43 377	0.70 213	0.62 160	1.56 339	0.58 190	0.25 212	0.18 196	0.26 261	0.21 240	0.29 295	0.31 399

WiStereo	0.51 24	0.42 58	1.13 125	0.65 88	0.26 17	0.89 37	0.43 148	1.13 51	1.21 218	0.55 68	0.31 10	0.40 29	0.52 97	0.77 44	0.41 53	0.22 119	0.17 129	0.19 13	0.15 19	0.22 101	0.18 20

tt6	0.51 24	0.42 58	1.13 125	0.65 88	0.26 17	0.89 37	0.43 148	1.13 51	1.21 218	0.55 68	0.31 10	0.40 29	0.52 97	0.77 44	0.41 53	0.22 119	0.17 129	0.19 13	0.15 19	0.22 101	0.18 20

DNS	1.67 445	1.99 747	1.12 115	0.86 319	0.57 300	2.61 290	0.75 368	2.29 250	1.21 218	0.58 97	0.96 216	0.85 280	0.70 211	3.09 513	1.82 602	0.33 473	2.92 822	0.38 594	0.17 74	5.06 823	5.06 823

L4000	1.08 314	0.54 249	3.17 434	0.64 70	1.14 570	3.60 492	0.60 249	2.48 291	1.22 221	0.57 87	1.24 304	0.44 53	0.59 143	3.18 516	0.80 308	0.25 212	0.14 14	0.26 261	0.22 288	0.35 454	0.21 141

tt3	0.62 74	0.41 43	1.19 162	0.64 70	0.26 17	1.07 55	0.40 120	2.73 350	1.22 221	0.54 65	0.39 25	0.44 53	0.34 15	1.17 221	0.44 87	0.21 86	0.16 78	0.19 13	0.15 19	0.24 141	0.18 20

Weightmod	1.27 377	0.83 549	1.39 239	0.93 388	0.85 459	3.94 577	0.59 244	1.67 130	1.22 221	1.12 328	3.44 749	1.65 451	1.40 483	2.94 507	1.48 533	0.44 623	0.37 638	0.29 375	0.25 388	0.31 353	0.22 190

xyz-stereo-finetune2	1.16 335	0.63 378	1.50 260	0.57 13	0.36 76	3.47 455	0.65 291	2.70 346	1.23 224	0.88 271	1.75 481	0.91 306	1.76 598	3.54 529	1.74 592	0.24 182	0.22 388	0.30 409	0.27 444	0.31 353	0.26 293

test_xeample3	2.12 532	0.63 378	21.55 812	0.91 362	0.47 214	1.85 185	0.94 540	7.96 806	1.23 224	0.75 199	0.76 140	0.64 176	0.70 211	1.77 394	0.83 321	0.30 402	0.21 356	0.27 304	0.21 240	0.27 243	0.24 238

FORCE_5	0.59 54	0.55 263	1.09 89	0.65 88	0.26 17	1.05 52	0.31 44	2.01 190	1.24 226	0.46 13	0.69 120	0.52 98	0.52 97	0.83 72	0.36 16	0.27 277	0.13 1	0.26 261	0.22 288	0.26 218	0.18 20

ff7	0.98 278	0.69 440	2.05 331	0.84 294	0.52 259	4.55 737	0.86 461	1.62 119	1.24 226	0.75 199	1.03 236	0.70 213	0.77 246	1.84 408	0.68 238	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.21 240	0.31 353	0.27 315

IGEVStereo-DCA	0.86 215	0.65 405	2.05 331	0.90 351	0.46 204	1.57 150	0.86 461	1.62 119	1.24 226	0.65 152	0.77 143	0.74 245	0.72 218	2.59 488	0.86 334	0.28 324	0.21 356	0.28 342	0.21 240	0.29 295	0.27 315

ffff	0.98 278	0.69 440	2.05 331	0.84 294	0.52 259	4.55 737	0.86 461	1.62 119	1.24 226	0.75 199	1.03 236	0.70 213	0.77 246	1.84 408	0.68 238	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.21 240	0.31 353	0.27 315

11t	0.98 278	0.69 440	2.05 331	0.84 294	0.52 259	4.55 737	0.86 461	1.62 119	1.24 226	0.75 199	1.03 236	0.70 213	0.77 246	1.84 408	0.68 238	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.21 240	0.31 353	0.27 315

anonymousdsp	0.95 265	0.69 440	1.27 204	0.83 282	0.52 259	4.54 732	0.84 447	1.76 145	1.24 226	0.76 215	1.06 254	0.78 255	0.77 246	1.67 376	0.69 249	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.21 240	0.31 353	0.26 293

CroCo-Stereo Lap2	0.99 286	0.89 573	2.55 390	0.99 427	1.80 748	0.54 13	0.46 169	3.10 407	1.24 226	1.07 317	1.21 294	1.05 344	0.78 256	1.26 253	1.08 420	0.27 277	0.23 420	0.27 304	0.21 240	0.43 563	0.34 454

ccc-4	0.98 278	0.69 440	2.05 331	0.84 294	0.52 259	4.55 737	0.86 461	1.62 119	1.24 226	0.75 199	1.03 236	0.70 213	0.77 246	1.84 408	0.68 238	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.21 240	0.31 353	0.27 315

IGEV-Stereo	0.95 265	0.69 440	1.27 204	0.84 294	0.52 259	4.54 732	0.84 447	1.76 145	1.24 226	0.75 199	1.06 254	0.79 260	0.77 246	1.68 378	0.69 249	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.21 240	0.31 353	0.26 293
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
tt45	0.96 270	0.48 145	1.19 162	0.89 341	0.66 358	3.91 562	0.76 374	1.90 172	1.26 235	0.70 169	1.30 329	0.71 228	0.63 166	2.59 488	0.74 283	0.22 119	0.17 129	0.28 342	0.23 321	0.27 243	0.27 315

tt5	0.57 47	0.42 58	1.11 111	0.65 88	0.30 37	2.05 214	0.34 69	0.88 24	1.27 236	0.57 87	0.39 25	0.38 22	0.35 17	1.08 175	0.36 16	0.26 244	0.19 252	0.21 60	0.16 44	0.22 101	0.18 20

NLSM3	0.90 241	0.46 110	1.19 162	0.62 46	1.30 622	3.19 390	0.45 163	2.81 370	1.27 236	0.78 225	0.95 213	0.55 121	1.03 360	1.14 200	0.87 341	0.20 66	0.15 45	0.26 261	0.22 288	0.24 141	0.23 216

MaDis-Stereo	0.82 203	0.66 418	1.53 266	0.65 88	1.87 757	1.24 94	0.36 83	2.13 212	1.27 236	0.67 158	0.75 136	0.88 296	0.70 211	1.15 207	1.07 417	0.29 358	0.23 420	0.26 261	0.20 209	0.31 353	0.22 190

ProNet	0.82 203	0.71 465	1.50 260	0.86 319	0.45 189	1.78 178	0.83 440	1.75 143	1.28 239	0.66 155	1.13 273	0.78 255	0.76 240	1.66 370	0.71 263	0.24 182	0.20 315	0.25 205	0.23 321	0.29 295	0.25 257

IGEV-BASED-STEREO-	1.09 317	3.30 779	2.61 397	0.82 268	0.38 122	1.27 99	0.62 271	1.51 100	1.29 240	0.91 277	0.92 197	0.65 184	0.57 131	1.08 175	0.59 193	1.55 796	0.15 45	0.32 466	0.28 474	1.10 757	1.98 783

sCroCo_RVC	1.06 305	0.82 545	5.05 489	1.02 455	1.05 537	0.98 46	0.61 255	2.06 202	1.29 240	0.69 166	1.26 315	0.82 270	1.10 404	1.20 233	0.90 356	0.42 610	0.40 659	0.33 504	0.30 530	0.46 595	0.38 509

S	1.19 339	0.55 263	1.36 233	0.68 133	1.06 541	4.10 633	0.80 417	2.39 266	1.30 242	1.69 427	2.19 636	1.36 409	1.73 594	1.17 221	1.03 405	0.45 633	0.28 539	0.47 652	0.45 677	0.36 471	0.33 437

MGS-Stereo	0.80 184	0.56 280	1.53 266	0.93 388	0.39 130	1.26 97	0.73 344	1.45 94	1.30 242	1.01 300	2.26 648	0.80 263	0.56 127	1.16 211	0.65 224	0.27 277	0.23 420	0.26 261	0.22 288	0.27 243	0.25 257

DNSM	1.74 455	2.04 750	1.19 162	0.92 370	0.53 270	2.93 339	0.80 417	2.22 230	1.31 244	0.70 169	0.66 110	0.70 213	0.87 295	3.23 517	2.53 687	0.34 495	2.87 820	0.23 102	0.17 74	5.37 826	5.08 824

SMOE	1.01 292	0.55 263	1.47 256	0.81 253	0.47 214	2.40 262	1.30 653	1.89 168	1.31 244	1.36 364	1.73 474	1.05 344	1.36 471	1.23 242	1.13 436	0.43 616	0.24 457	0.59 717	0.29 507	0.32 388	0.32 415

Occ-G	0.86 215	0.52 203	1.39 239	0.82 268	0.66 358	1.37 119	0.79 406	1.58 111	1.31 244	1.56 394	0.87 176	2.18 547	0.89 310	0.97 135	0.88 346	0.26 244	0.19 252	0.26 261	0.19 177	0.25 178	0.24 238

knoymous	1.30 384	0.60 340	5.57 498	0.88 332	0.75 399	3.04 354	0.90 508	2.68 343	1.33 247	1.48 383	1.07 259	2.78 626	0.88 304	1.29 268	0.85 327	0.31 430	0.22 388	0.35 545	0.20 209	0.45 583	0.37 492

xyz-stereo	10.85 815	0.45 93	79.01 870	0.62 46	0.45 189	83.70 869	0.77 389	2.59 329	1.34 248	2.19 594	32.02 858	2.76 624	1.62 557	5.75 586	2.39 667	0.25 212	0.17 129	0.33 504	0.21 240	0.25 178	0.19 44

LG-Stereo	0.85 211	0.60 340	2.71 409	0.59 22	0.45 189	2.85 319	0.55 218	2.41 270	1.34 248	0.59 110	1.19 286	0.43 48	0.40 33	0.76 37	0.75 287	0.20 66	0.17 129	0.31 442	0.24 357	0.29 295	0.19 44

riskmin	1.25 364	0.56 280	2.05 331	1.05 467	0.93 492	2.86 321	0.55 218	3.23 425	1.34 248	1.55 390	1.07 259	3.56 705	2.03 637	1.29 268	1.00 399	0.28 324	0.27 521	0.34 523	0.21 240	0.41 533	0.43 558

Weightmod_eth	1.21 348	0.56 280	1.31 214	0.99 427	1.50 681	1.26 97	0.57 228	1.85 161	1.35 251	0.99 297	3.16 737	1.24 386	1.50 524	2.50 472	0.60 197	3.48 813	0.25 488	0.30 409	0.22 288	0.31 353	0.23 216

DA	0.98 278	0.46 110	1.34 226	0.92 370	0.43 167	4.34 690	0.85 456	2.79 366	1.35 251	0.82 241	1.30 329	0.89 299	1.08 394	1.11 183	0.56 177	0.30 402	0.18 196	0.24 156	0.18 125	0.25 178	0.23 216

GGEV	0.98 278	0.46 110	1.34 226	0.92 370	0.43 167	4.34 690	0.85 456	2.79 366	1.35 251	0.82 241	1.30 329	0.89 299	1.08 394	1.11 183	0.56 177	0.30 402	0.18 196	0.24 156	0.18 125	0.25 178	0.23 216

AnonStereo	1.25 364	0.54 249	1.67 282	0.82 268	1.22 604	3.93 570	0.92 530	4.19 667	1.36 254	1.73 442	1.96 573	1.52 433	0.95 329	1.66 370	0.78 300	0.33 473	0.17 129	0.28 342	0.25 388	0.42 552	0.26 293

LoS_RVC	0.94 257	1.30 681	1.31 214	0.84 294	1.63 710	2.02 205	0.59 244	1.51 100	1.36 254	0.81 238	1.33 342	0.84 275	0.88 304	1.36 289	0.73 275	0.21 86	0.17 129	0.20 33	0.14 4	0.20 35	1.45 768

TS12	0.80 184	0.43 72	1.08 79	0.55 9	0.30 37	3.40 436	0.41 128	2.20 223	1.37 256	0.69 166	1.15 277	0.54 111	0.69 207	1.27 258	0.57 183	0.21 86	0.18 196	0.22 80	0.17 74	0.22 101	0.26 293

GSStereo	0.96 270	0.48 145	1.09 89	0.97 413	0.45 189	4.54 732	0.83 440	3.32 443	1.37 256	0.75 199	0.89 184	0.76 250	0.80 270	0.92 116	0.53 159	0.26 244	0.18 196	0.26 261	0.20 209	0.28 273	0.21 141

GS-Stereo							0.83 440	3.32 443	1.37 256	0.75 199	0.89 184	0.76 250	0.80 270	0.92 116	0.53 159	0.26 244	0.18 196	0.26 261	0.20 209	0.28 273	0.21 141

S2M2_L	0.64 86	0.55 263	1.07 60	0.89 341	0.54 273	1.08 58	0.20 2	1.16 55	1.37 256	0.59 110	0.81 157	0.86 287	0.47 66	0.70 7	0.65 224	0.31 430	0.33 595	0.27 304	0.27 444	0.36 471	0.31 399
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
GCAP-Stereo-DPT-50K	0.91 248	1.57 718	2.54 389	0.69 146	1.41 662	2.08 222	0.83 440	2.11 210	1.38 260	0.65 152	0.75 136	0.66 192	0.64 172	0.72 21	0.40 42	0.23 143	0.19 252	0.24 156	0.18 125	0.33 411	0.54 629

GLC_STEREO	0.76 153	0.52 203	1.12 115	0.83 282	0.33 56	1.86 189	0.82 434	1.46 96	1.38 260	0.95 289	1.04 242	0.68 200	0.72 218	0.97 135	0.80 308	0.23 143	0.25 488	0.32 466	0.25 388	0.32 388	0.30 385

MSCF	0.97 272	0.82 545	1.26 197	0.88 332	0.40 141	3.17 384	0.88 490	2.79 366	1.39 262	1.32 355	1.19 286	0.58 142	1.33 462	1.28 260	0.64 214	0.25 212	0.19 252	0.25 205	0.25 388	0.28 273	0.32 415

999	0.97 272	0.48 145	1.24 193	1.03 463	0.64 342	3.25 406	0.92 530	1.40 89	1.39 262	0.71 175	1.68 457	0.70 213	0.66 192	3.03 512	0.89 350	0.23 143	0.19 252	0.25 205	0.21 240	0.25 178	0.29 354

rvit_stereo_0081_aga	0.81 198	0.75 505	1.84 304	0.72 180	0.73 392	1.21 89	0.63 276	1.92 177	1.39 262	0.87 270	0.80 152	0.79 260	0.69 207	1.27 258	0.69 249	0.35 518	0.29 554	0.26 261	0.25 388	0.40 509	0.27 315

Former-RAFT_DAM_RVC	0.92 251	0.73 483	1.42 246	0.92 370	1.08 551	2.97 349	0.53 208	1.77 149	1.39 262	1.16 334	1.54 410	0.58 142	0.65 183	1.03 160	0.84 324	0.25 212	0.23 420	0.30 409	0.24 357	0.43 563	0.29 354

VMStereo-Base	0.73 129	0.44 85	1.48 258	0.61 32	0.35 71	1.71 167	0.43 148	1.30 71	1.40 266	0.84 258	1.07 259	0.92 313	0.73 223	1.26 253	0.73 275	0.24 182	0.23 420	0.24 156	0.18 125	0.24 141	0.24 238

rvit_stereo_0080	0.94 257	0.72 472	2.56 391	0.64 70	0.59 315	1.90 191	0.75 368	2.71 347	1.40 266	0.91 277	1.04 242	0.85 280	0.82 277	1.14 200	0.78 300	0.35 518	0.29 554	0.25 205	0.27 444	0.45 583	0.29 354

RSM++	0.77 163	0.51 187	1.08 79	0.95 400	0.42 159	1.52 146	0.71 333	2.11 210	1.40 266	0.80 234	1.23 301	0.90 304	0.59 143	1.14 200	0.69 249	0.24 182	0.19 252	0.25 205	0.21 240	0.28 273	0.20 86

whm_eth	0.94 257	0.72 472	2.56 391	0.64 70	0.59 315	1.90 191	0.75 368	2.71 347	1.40 266	0.91 277	1.04 242	0.85 280	0.82 277	1.14 200	0.78 300	0.35 518	0.29 554	0.25 205	0.27 444	0.45 583	0.29 354

FAST (zero-shot)	0.87 222	0.59 321	1.18 159	0.91 362	2.13 779	2.08 222	0.73 344	1.75 143	1.41 270	0.61 125	0.84 164	0.52 98	0.84 284	1.22 237	0.59 193	0.38 558	0.62 747	0.26 261	0.26 413	0.30 328	0.25 257

Selective-IGEV-i32	0.80 184	0.52 203	1.05 44	0.75 206	0.61 323	1.30 109	0.82 434	2.61 333	1.41 270	0.82 241	1.64 443	0.71 228	0.62 160	1.23 242	0.64 214	0.22 119	0.19 252	0.24 156	0.18 125	0.25 178	0.20 86

IGEV-RUCA	0.90 241	0.53 225	1.05 44	0.81 253	0.74 397	3.89 559	0.80 417	1.92 177	1.41 270	0.96 294	0.71 125	0.70 213	0.73 223	1.30 274	0.68 238	0.29 358	0.20 315	0.25 205	0.19 177	0.43 563	0.34 454

Selective-IGEV	0.80 184	0.52 203	1.05 44	0.75 206	0.61 323	1.31 111	0.82 434	2.60 331	1.41 270	0.82 241	1.64 443	0.71 228	0.62 160	1.22 237	0.64 214	0.22 119	0.19 252	0.24 156	0.18 125	0.25 178	0.20 86

MoCha-V2	0.87 222	0.48 145	1.87 307	0.88 332	0.32 50	1.37 119	0.55 218	2.71 347	1.42 274	0.92 280	1.75 481	0.65 184	1.17 429	1.45 318	0.57 183	0.21 86	0.21 356	0.20 33	0.19 177	0.24 141	0.23 216

MyStereo07	1.01 292	0.80 532	1.26 197	1.00 436	1.04 535	3.95 583	0.95 546	2.07 205	1.42 274	0.75 199	1.22 297	0.68 200	0.91 316	1.63 365	0.67 234	0.24 182	0.24 457	0.34 523	0.26 413	0.41 533	0.37 492

test_4	1.30 384	0.50 169	6.16 502	0.84 294	0.45 189	1.61 158	1.12 619	2.14 214	1.42 274	1.52 387	2.31 667	1.84 498	0.79 261	2.52 481	1.19 455	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.29 507	0.29 295	0.25 257

test_3	1.19 339	0.51 187	2.08 343	0.99 427	0.41 150	2.05 214	0.87 483	4.40 748	1.42 274	1.99 511	1.18 284	2.03 530	0.79 261	2.70 496	0.75 287	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.29 507	0.30 328	0.27 315

DispViT+	0.72 123	0.38 17	1.20 174	0.54 7	2.17 781	0.92 42	0.33 59	2.05 198	1.43 278	0.62 134	0.50 59	0.45 60	0.51 93	1.52 334	0.56 177	0.24 182	0.18 196	0.19 13	0.14 4	0.19 12	0.21 141

IGEV-Stereo++	0.93 253	0.44 85	1.08 79	0.70 152	1.20 598	3.87 556	0.33 59	3.36 453	1.43 278	0.75 199	1.17 283	0.68 200	1.04 368	0.95 126	0.42 64	0.22 119	0.16 78	0.23 102	0.17 74	0.24 141	0.20 86

RSM	0.80 184	0.50 169	1.08 79	0.83 282	0.51 246	1.31 111	0.77 389	2.28 245	1.43 278	0.82 241	1.44 378	1.22 383	0.62 160	1.17 221	0.63 211	0.22 119	0.18 196	0.24 156	0.19 177	0.27 243	0.20 86

DF	0.97 272	0.56 280	1.59 277	0.93 388	0.51 246	1.13 67	0.97 559	4.39 745	1.44 281	0.95 289	1.59 427	1.01 334	0.57 131	1.62 360	0.75 287	0.32 453	0.22 388	0.25 205	0.19 177	0.25 178	0.25 257

PSi22	0.93 253	0.71 465	1.23 185	1.00 436	0.36 76	1.73 170	0.36 83	3.46 464	1.44 281	0.98 296	1.39 366	1.16 364	0.64 172	1.95 424	0.75 287	0.19 48	0.17 129	0.21 60	0.17 74	0.34 432	0.35 468

GASTEREO	1.00 289	0.98 608	1.23 185	0.90 351	0.40 141	3.40 436	0.88 490	2.77 357	1.44 281	1.39 373	1.30 329	0.55 121	1.35 468	1.33 281	0.64 214	0.25 212	0.19 252	0.25 205	0.25 388	0.25 178	0.31 399

EE1	1.17 336	0.49 160	1.69 287	0.92 370	0.65 350	3.84 543	0.94 540	4.06 632	1.45 284	1.62 408	1.72 473	1.32 401	0.87 295	1.68 378	0.70 255	0.28 324	0.18 196	0.27 304	0.21 240	0.29 295	0.24 238

DN	1.08 314	0.54 249	3.15 433	0.90 351	1.00 524	3.37 427	0.48 184	2.59 329	1.45 284	0.95 289	0.82 161	1.32 401	0.73 223	1.86 415	0.64 214	0.30 402	0.26 508	0.28 342	0.24 357	0.34 432	0.32 415

AIO_test	0.76 153	0.47 134	1.31 214	0.81 253	0.70 381	1.36 118	0.88 490	1.40 89	1.45 284	0.55 68	0.95 213	1.81 491	0.58 137	1.16 211	0.46 110	0.27 277	0.17 129	0.24 156	0.19 177	0.24 141	0.21 141

LoS	0.94 257	0.52 203	1.88 308	0.86 319	0.36 76	4.15 644	0.51 198	2.18 219	1.45 284	0.97 295	0.88 177	0.62 166	0.79 261	1.59 350	0.86 334	0.26 244	0.19 252	0.24 156	0.16 44	0.21 64	0.20 86
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	1.01 292	0.55 263	1.74 293	0.92 370	2.15 780	2.15 233	0.50 193	2.01 190	1.45 284	0.76 215	1.02 231	0.61 159	0.47 66	1.29 268	0.79 307	0.22 119	0.17 129	0.24 156	0.14 4	0.63 664	2.29 787

GMOStereo	1.13 324	0.70 451	2.26 362	0.75 206	0.44 179	3.05 359	0.91 516	2.78 361	1.45 284	2.37 653	1.52 400	1.53 434	1.05 373	1.17 221	0.92 371	0.25 212	0.19 252	0.35 545	0.28 474	0.34 432	0.26 293

error version	1.13 324	0.70 451	2.26 362	0.75 206	0.44 179	3.05 359	0.91 516	2.78 361	1.45 284	2.37 653	1.52 400	1.53 434	1.05 373	1.17 221	0.92 371	0.25 212	0.19 252	0.35 545	0.28 474	0.34 432	0.26 293

test-v	1.13 324	0.70 451	2.26 362	0.75 206	0.44 179	3.05 359	0.91 516	2.78 361	1.45 284	2.37 653	1.52 400	1.53 434	1.05 373	1.17 221	0.92 371	0.25 212	0.19 252	0.35 545	0.28 474	0.34 432	0.26 293

TRStereo	2.31 572	1.87 741	19.74 737	1.53 695	1.16 578	4.26 678	1.08 606	4.73 781	1.45 284	1.55 390	1.28 323	1.75 470	0.85 288	1.81 402	1.20 460	0.36 533	0.26 508	0.32 466	0.36 607	0.34 432	0.33 437

test-2	1.13 324	0.70 451	2.26 362	0.75 206	0.44 179	3.05 359	0.91 516	2.78 361	1.45 284	2.37 653	1.52 400	1.53 434	1.05 373	1.17 221	0.92 371	0.25 212	0.19 252	0.35 545	0.28 474	0.34 432	0.26 293

Pointernet	0.88 225	0.44 85	2.26 362	0.84 294	0.37 100	2.29 251	0.38 102	3.06 403	1.46 294	0.66 155	1.39 366	0.91 306	0.73 223	1.01 154	0.72 269	0.23 143	0.19 252	0.20 33	0.18 125	0.19 12	0.20 86

CAS++	0.89 231	0.64 391	1.46 251	0.81 253	0.51 246	1.24 94	0.86 461	3.44 462	1.46 294	1.14 331	1.29 325	0.62 166	0.58 137	1.13 195	0.59 193	0.34 495	0.30 569	0.34 523	0.26 413	0.41 533	0.29 354
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
Anonymous_2	3.01 686	0.89 573	4.53 485	1.06 476	1.18 581	2.93 339	0.87 483	3.24 427	1.46 294	1.86 466	1.35 352	4.11 732	2.35 672	1.64 367	1.28 489	0.82 748	0.90 781	8.71 854	15.84 855	4.44 820	0.74 699

MC-Stereo	1.06 305	0.48 145	1.55 270	1.15 539	0.41 150	4.56 742	0.61 255	2.06 202	1.46 294	1.90 480	1.61 436	0.89 299	1.12 409	1.35 285	0.73 275	0.25 212	0.18 196	0.26 261	0.22 288	0.25 178	0.24 238

RAFT	1.23 354	0.84 555	2.05 331	0.96 406	0.47 214	1.80 181	0.94 540	3.18 418	1.46 294	1.60 400	1.71 468	3.04 649	1.59 546	1.64 367	1.32 496	0.38 558	0.24 457	0.40 606	0.32 560	0.40 509	0.35 468

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.74 137	0.45 93	1.13 125	0.69 146	0.77 409	1.77 175	0.88 490	2.04 197	1.47 299	0.61 125	1.04 242	0.61 159	0.79 261	0.89 103	0.43 74	0.21 86	0.18 196	0.23 102	0.18 125	0.25 178	0.28 339

FE-Mocha	1.06 305	0.74 494	2.45 383	0.97 413	0.69 377	1.57 150	0.40 120	2.92 383	1.47 299	1.82 458	1.81 519	1.62 448	0.88 304	1.36 289	0.78 300	0.29 358	0.20 315	0.35 545	0.31 546	0.26 218	0.33 437

111111	0.87 222	0.50 169	1.13 125	0.66 110	1.08 551	3.37 427	0.33 59	2.33 255	1.47 299	0.74 194	1.50 397	0.61 159	0.59 143	1.40 301	0.48 123	0.24 182	0.19 252	0.22 80	0.16 44	0.24 141	0.19 44

MM-Stereo_test2	1.79 466	0.53 225	20.16 755	1.43 670	0.47 214	2.57 284	0.73 344	1.67 130	1.47 299	0.94 285	0.96 216	0.84 275	0.79 261	1.16 211	0.68 238	0.24 182	0.17 129	0.25 205	0.22 288	0.30 328	0.22 190

HART	1.03 298	0.85 561	3.13 431	0.84 294	0.38 122	1.17 77	0.42 140	3.54 483	1.47 299	1.08 318	2.17 632	1.48 429	0.57 131	1.37 298	0.74 283	0.23 143	0.18 196	0.28 342	0.21 240	0.32 388	0.24 238

anonymousdsp2	1.26 372	0.60 340	3.74 464	1.02 455	0.41 150	3.60 492	0.72 336	3.68 511	1.47 299	1.37 368	1.56 418	1.83 495	1.01 355	2.00 428	0.66 228	0.29 358	0.20 315	0.28 342	0.20 209	0.32 388	0.29 354

test-3	1.19 339	0.52 203	2.00 324	1.01 443	0.42 159	1.95 197	0.91 516	4.35 734	1.47 299	2.24 616	1.16 281	2.06 536	0.79 261	2.68 494	0.76 294	0.27 277	0.18 196	0.28 342	0.26 413	0.26 218	0.25 257

test_1	1.19 339	0.52 203	2.00 324	1.01 443	0.42 159	1.95 197	0.90 508	4.36 739	1.47 299	2.17 588	1.16 281	2.06 536	0.78 256	2.68 494	0.76 294	0.27 277	0.18 196	0.28 342	0.26 413	0.26 218	0.25 257

test-1	1.23 354	0.65 405	1.88 308	0.96 406	0.52 259	3.84 543	0.62 271	4.01 614	1.47 299	1.93 492	1.78 499	1.83 495	0.92 320	1.19 232	1.28 489	0.26 244	0.29 554	0.31 442	0.24 357	0.29 295	0.36 477

raftrobust	1.19 339	0.72 472	2.30 368	1.26 592	1.31 625	3.55 482	0.68 310	2.75 354	1.47 299	2.21 607	1.38 363	1.17 367	1.22 438	1.20 233	1.11 429	0.28 324	0.24 457	0.21 60	0.19 177	0.25 178	0.28 339

HNOStereo	0.89 231	0.51 187	1.33 224	0.70 152	0.29 33	4.06 619	0.37 95	1.32 73	1.48 309	1.65 418	1.29 325	1.07 346	0.62 160	1.09 179	0.70 255	0.19 48	0.17 129	0.22 80	0.18 125	0.21 64	0.28 339

EGLCR-Stereo	1.06 305	0.51 187	1.56 272	1.02 455	0.39 130	4.27 683	0.42 140	4.08 640	1.48 309	0.90 276	0.68 118	1.09 348	0.66 192	1.81 402	0.62 207	0.27 277	0.19 252	0.29 375	0.23 321	0.37 486	0.25 257

NF-Stereo	1.58 424	0.61 360	2.66 406	2.26 782	0.47 214	4.68 758	0.67 299	3.31 438	1.48 309	2.11 557	1.59 427	1.36 409	1.09 397	6.08 597	1.20 460	0.40 582	0.20 315	0.36 561	0.34 578	0.31 353	0.36 477

OCTAStereo	1.58 424	0.61 360	2.72 410	2.27 785	0.46 204	4.68 758	0.67 299	3.30 437	1.48 309	2.11 557	1.59 427	1.36 409	1.09 397	6.02 594	1.21 464	0.41 598	0.20 315	0.36 561	0.34 578	0.31 353	0.37 492

RE-Stereo	1.58 424	0.61 360	2.72 410	2.26 782	0.46 204	4.68 758	0.68 310	3.31 438	1.48 309	2.11 557	1.59 427	1.36 409	1.09 397	6.01 592	1.22 467	0.41 598	0.20 315	0.36 561	0.34 578	0.31 353	0.37 492

TVStereo	1.58 424	0.61 360	2.72 410	2.26 782	0.46 204	4.68 758	0.68 310	3.31 438	1.48 309	2.11 557	1.59 427	1.36 409	1.09 397	6.01 592	1.22 467	0.41 598	0.20 315	0.36 561	0.34 578	0.31 353	0.37 492

GMM-Stereo	2.45 604	0.52 203	20.38 769	0.89 341	0.82 436	4.18 662	1.91 728	2.45 284	1.48 309	2.48 669	2.30 661	1.69 461	1.86 622	2.93 505	1.08 420	0.28 324	0.18 196	0.33 504	0.48 688	0.35 454	2.41 792

DLNR-FE	28.68 851	56.10 869	49.61 852	183.75 880	105.98 872	3.44 444	0.28 33	29.58 855	1.49 316	1.01 300	1.26 315	0.93 317	0.63 166	3.81 538	1.51 546	33.14 872	0.41 668	0.26 261	0.23 321	99.94 881	0.32 415

AIO-Stereo	0.76 153	0.54 249	1.07 60	0.73 190	0.40 141	1.28 106	0.82 434	2.26 240	1.49 316	0.70 169	1.58 422	0.89 299	0.45 57	1.03 160	0.55 173	0.24 182	0.18 196	0.25 205	0.20 209	0.26 218	0.21 141

11t1	1.11 321	0.53 225	1.80 299	1.55 702	0.65 350	2.20 240	0.60 249	3.66 506	1.49 316	1.60 400	1.26 315	1.03 338	1.35 468	1.72 388	0.97 389	0.28 324	0.31 578	0.29 375	0.23 321	0.30 328	0.34 454

DLNR_Zeroshot_test	28.62 850	55.50 868	49.94 854	183.62 879	115.05 876	3.43 443	0.28 33	29.49 854	1.49 316	1.01 300	1.26 315	0.93 317	0.63 166	3.92 545	1.51 546	29.81 868	0.41 668	0.26 261	0.23 321	93.28 879	0.32 415

CAS	1.26 372	0.40 29	1.46 251	2.97 801	1.61 706	4.13 640	0.73 344	1.78 150	1.49 316	0.83 254	1.10 265	0.59 147	0.53 109	1.26 253	0.80 308	2.99 807	0.13 1	0.21 60	0.13 1	0.31 353	1.72 776

CroCo-Stereo	0.98 278	0.87 569	3.44 448	0.87 326	0.53 270	0.49 12	0.50 193	3.99 610	1.49 316	0.81 238	1.25 313	1.00 332	0.75 232	1.10 181	1.09 423	0.24 182	0.21 356	0.24 156	0.19 177	0.35 454	0.27 315
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
HUF	1.15 330	0.64 391	8.62 535	0.90 351	0.35 71	1.35 117	0.78 397	1.97 184	1.50 322	0.63 143	1.52 400	0.83 273	0.66 192	1.28 260	0.63 211	0.29 358	0.23 420	0.26 261	0.17 74	0.23 117	0.25 257

RAFT-Stereo-weight	1.11 321	0.48 145	1.22 181	0.99 427	0.42 159	4.17 659	0.80 417	3.60 492	1.50 322	1.97 504	1.50 397	1.30 399	0.65 183	1.24 245	0.85 327	0.25 212	0.19 252	0.26 261	0.22 288	0.27 243	0.23 216

MSKI-zero shot	2.22 547	0.64 391	20.09 753	0.96 406	0.56 287	4.04 616	0.70 331	3.91 578	1.50 322	1.92 488	2.28 653	1.92 508	0.71 214	2.93 505	0.67 234	0.26 244	0.23 420	0.26 261	0.21 240	0.28 273	0.26 293

GCAP-Stereo	0.93 253	0.68 437	1.35 231	0.85 310	0.41 150	3.61 497	0.52 207	2.20 223	1.50 322	1.11 327	1.04 242	1.17 367	0.84 284	1.11 183	0.71 263	0.25 212	0.20 315	0.27 304	0.18 125	0.28 273	0.23 216

NRIStereo	1.28 381	0.61 360	1.67 282	1.15 539	0.38 122	4.73 771	0.90 508	2.42 274	1.50 322	1.93 492	1.33 342	1.75 470	1.22 438	2.96 508	1.33 500	0.46 641	0.22 388	0.29 375	0.26 413	0.30 328	0.28 339

FTStereo	3.71 731	0.53 225	20.37 768	0.96 406	0.65 350	4.34 690	11.29 825	2.62 335	1.50 322	2.58 692	5.04 773	1.90 505	13.84 824	3.71 537	1.25 477	0.38 558	0.24 457	0.31 442	0.32 560	0.30 328	2.10 785

UCFNet_RVC	1.57 423	0.84 555	3.25 438	1.36 647	1.40 654	4.07 625	1.01 579	2.68 343	1.50 322	2.11 557	1.88 551	2.37 568	1.50 524	3.41 526	1.42 517	0.36 533	0.28 539	0.52 690	0.40 651	0.53 622	0.43 558

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.97 272	0.41 43	3.72 463	0.63 56	0.80 420	1.51 142	0.84 447	1.84 159	1.51 329	0.82 241	1.00 228	0.70 213	1.00 349	0.75 33	0.41 53	0.23 143	0.18 196	0.24 156	0.18 125	0.43 563	2.30 788

GREAT-IGEV	0.74 137	0.54 249	1.86 305	1.10 505	0.44 179	2.44 267	0.34 69	1.37 85	1.51 329	0.48 18	0.86 173	0.51 92	0.60 154	1.07 171	0.45 98	0.22 119	0.17 129	0.21 60	0.17 74	0.23 117	0.25 257
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
UGAM-zero	2.79 653	0.57 293	20.87 790	0.98 421	0.77 409	2.08 222	0.35 78	3.88 564	1.51 329	2.05 539	1.64 443	5.07 773	3.42 732	9.83 693	1.24 473	0.28 324	0.21 356	0.27 304	0.29 507	0.29 295	0.28 339

GCAPDPT-zeroshot4090	0.97 272	0.41 43	3.70 462	0.63 56	0.80 420	1.51 142	0.84 447	1.84 159	1.51 329	0.82 241	1.00 228	0.70 213	1.00 349	0.75 33	0.41 53	0.23 143	0.18 196	0.24 156	0.18 125	0.43 563	2.30 788

MIM_Stereo	1.20 345	0.78 522	3.30 442	1.05 467	0.43 167	3.04 354	0.60 249	2.46 287	1.51 329	1.60 400	1.58 422	1.82 492	1.29 453	2.00 428	1.07 417	0.24 182	0.24 457	0.28 342	0.25 388	0.27 243	0.27 315

KYRaft	1.59 429	0.52 203	1.73 290	0.95 400	0.49 237	4.38 696	1.79 719	2.43 279	1.51 329	2.49 670	2.98 723	2.00 525	3.41 729	2.14 444	0.82 317	0.30 402	0.21 356	0.33 504	0.46 680	0.35 454	2.45 795

IRAFT_RVC	1.87 477	0.60 340	4.33 479	2.40 790	0.66 358	4.59 745	1.59 702	2.96 388	1.51 329	2.23 613	1.75 481	2.09 541	2.63 690	6.70 616	1.50 540	0.33 473	0.21 356	0.33 504	0.29 507	0.32 388	0.32 415

raft+_RVC	1.21 348	0.83 549	2.61 397	1.35 641	0.97 503	3.60 492	0.76 374	3.23 425	1.51 329	1.33 356	1.67 454	1.03 338	1.10 404	1.87 416	0.92 371	0.24 182	0.22 388	0.25 205	0.24 357	0.26 218	0.25 257

GES	1.38 395	0.64 391	2.61 397	1.09 495	0.57 300	4.30 687	1.02 585	3.86 557	1.51 329	1.72 437	1.74 477	1.28 394	1.77 600	1.62 360	1.61 565	0.39 574	0.27 521	0.33 504	0.30 530	0.41 533	0.47 586

R-Stereo Train	1.20 345	0.58 311	1.81 301	0.99 427	0.67 365	3.78 528	0.90 508	4.09 642	1.51 329	2.16 583	1.71 468	1.13 358	0.94 326	1.40 301	0.91 366	0.30 402	0.24 457	0.26 261	0.21 240	0.26 218	0.25 257

RAFT-Stereo	1.20 345	0.58 311	1.81 301	0.99 427	0.67 365	3.78 528	0.90 508	4.09 642	1.51 329	2.16 583	1.71 468	1.13 358	0.94 326	1.40 301	0.91 366	0.30 402	0.24 457	0.26 261	0.21 240	0.26 218	0.25 257
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
AIO_rvc	0.78 173	0.55 263	1.25 195	0.75 206	0.65 350	1.46 135	0.99 571	2.13 212	1.52 340	0.57 87	1.15 277	1.09 348	0.55 120	1.15 207	0.53 159	0.24 182	0.17 129	0.24 156	0.17 74	0.25 178	0.21 141

AIO-test2	1.61 432	1.30 681	3.40 446	1.16 547	1.31 625	3.18 387	0.74 357	4.06 632	1.52 340	1.72 437	2.21 641	0.78 255	0.74 229	3.64 535	0.95 387	3.64 816	0.26 508	0.35 545	0.42 665	0.37 486	0.33 437

PSM-softLoss	1.66 443	0.59 321	5.15 491	2.25 780	0.48 224	4.68 758	0.69 321	2.57 315	1.52 340	2.14 569	1.45 380	1.42 423	0.99 347	6.04 595	1.20 460	0.41 598	0.23 420	0.37 575	0.39 640	0.32 388	0.31 399

KMStereo	1.66 443	0.59 321	5.15 491	2.25 780	0.48 224	4.68 758	0.69 321	2.57 315	1.52 340	2.14 569	1.45 380	1.42 423	0.99 347	6.04 595	1.20 460	0.41 598	0.23 420	0.37 575	0.39 640	0.32 388	0.31 399

PFNet	2.47 610	0.60 340	16.95 662	2.15 778	0.81 426	4.63 751	0.91 516	2.55 311	1.52 340	2.40 660	2.79 713	1.83 495	1.42 496	7.54 634	1.34 503	0.33 473	0.21 356	0.36 561	0.27 444	0.32 388	0.39 516

GrayStereo	2.58 632	0.53 225	1.63 280	1.58 707	0.89 480	4.17 659	8.17 820	3.03 398	1.52 340	2.80 721	2.50 685	1.70 464	17.10 836	2.83 501	1.15 441	0.33 473	0.21 356	0.27 304	0.32 560	0.28 273	0.53 621

TestStereo	2.00 507	1.02 617	12.25 583	0.70 152	0.61 323	1.88 190	0.55 218	2.31 252	1.52 340	1.41 377	1.33 342	1.27 393	0.90 313	11.62 782	0.81 315	0.34 495	0.19 252	0.33 504	0.24 357	0.44 575	0.24 238

PAM	2.43 601	0.61 360	20.86 788	1.07 479	0.73 392	2.93 339	0.53 208	3.24 427	1.53 347	1.89 479	2.43 678	5.29 781	2.76 696	1.84 408	1.02 402	0.27 277	0.24 457	0.26 261	0.25 388	0.40 509	0.50 605

trnet	0.91 248	0.48 145	1.46 251	0.62 46	0.31 44	4.40 702	0.41 128	2.20 223	1.53 347	0.94 285	1.14 275	0.88 296	0.89 310	1.09 179	0.71 263	0.27 277	0.19 252	0.22 80	0.15 19	0.21 64	0.19 44

ACVNet-DCA	1.85 473	0.74 494	13.77 604	1.78 738	0.36 76	4.48 716	0.74 357	3.98 606	1.53 347	1.01 300	1.81 519	0.72 232	1.62 557	2.13 441	0.64 214	0.29 358	0.17 129	0.32 466	0.21 240	0.33 411	0.32 415

1test111	1.99 506	0.74 494	13.77 604	1.78 738	0.36 76	4.48 716	0.74 357	3.98 606	1.53 347	1.01 300	1.81 519	0.72 232	1.62 557	4.66 560	0.98 393	0.29 358	0.17 129	0.32 466	0.21 240	0.33 411	0.32 415

EKT-Stereo	6.79 793	0.64 391	4.24 478	1.77 737	106.39 873	4.51 729	0.61 255	3.16 414	1.53 347	1.88 471	1.22 297	1.98 522	1.36 471	3.81 538	0.84 324	0.35 518	0.24 457	0.29 375	0.26 413	0.34 432	0.48 591

qqq	1.30 384	0.57 293	1.67 282	1.15 539	0.51 246	2.18 236	0.91 516	3.98 606	1.53 347	1.50 386	1.24 304	1.79 483	1.34 465	4.66 560	0.98 393	0.28 324	0.31 578	0.33 504	0.33 568	0.33 411	0.32 415

LCNet	1.55 416	0.54 249	1.88 308	0.99 427	0.55 282	3.60 492	1.21 642	2.86 376	1.53 347	2.18 590	1.74 477	1.43 425	4.17 751	3.62 533	0.87 341	0.29 358	0.20 315	0.28 342	0.77 757	0.47 599	1.85 779

IIG-Stereo	1.95 496	0.79 527	2.14 348	2.78 798	0.66 358	4.62 749	0.76 374	4.27 701	1.53 347	2.63 704	3.14 736	3.35 679	1.61 553	7.65 640	1.41 515	0.39 574	0.20 315	0.31 442	0.25 388	0.33 411	0.22 190

Prome-Stereo	1.61 432	0.55 263	1.71 288	0.98 421	0.60 318	4.41 705	1.82 723	3.03 398	1.53 347	2.18 590	3.45 750	1.72 467	3.49 737	2.23 457	1.08 420	0.29 358	0.20 315	0.26 261	0.25 388	0.34 432	2.16 786

Reg-Stereo(zero)	1.60 430	0.42 58	10.69 565	0.89 341	0.68 370	3.27 411	0.47 176	2.27 242	1.54 356	1.48 383	1.24 304	2.55 596	2.68 694	1.48 325	1.10 424	0.19 48	0.19 252	0.22 80	0.18 125	0.24 141	0.26 293

PAM_32	2.45 604	0.63 378	20.74 784	1.05 467	0.65 350	2.83 315	0.46 169	2.91 382	1.54 356	1.95 498	2.66 703	4.99 769	3.78 741	1.96 425	0.92 371	0.27 277	0.22 388	0.27 304	0.25 388	0.36 471	0.48 591

UniTT-Stereo	0.82 203	0.47 134	2.63 402	0.96 406	1.19 590	0.78 29	0.39 109	1.12 49	1.54 356	1.19 338	1.26 315	0.51 92	0.64 172	1.13 195	1.03 405	0.30 402	0.20 315	0.24 156	0.21 240	0.40 509	0.25 257

HH	2.23 550	0.86 565	21.59 813	0.98 421	0.51 246	1.49 140	0.82 434	2.74 352	1.54 356	1.10 322	1.69 462	4.62 759	1.86 622	2.55 484	0.69 249	0.26 244	0.22 388	0.29 375	0.23 321	0.34 432	0.27 315

HanStereo	2.23 550	0.86 565	21.59 813	0.98 421	0.51 246	1.49 140	0.82 434	2.74 352	1.54 356	1.10 322	1.69 462	4.62 759	1.86 622	2.55 484	0.69 249	0.26 244	0.22 388	0.29 375	0.23 321	0.34 432	0.27 315

OMP-Stereo	1.97 500	0.93 587	1.88 308	2.76 797	0.67 365	4.58 744	1.48 686	4.31 721	1.54 356	3.15 748	2.76 711	3.25 668	1.38 475	7.66 641	1.35 504	0.40 582	0.20 315	0.33 504	0.26 413	0.33 411	0.24 238

THIR-Stereo	4.14 750	0.82 545	10.85 568	0.86 319	0.43 167	2.16 235	16.77 841	3.22 422	1.54 356	2.04 537	12.05 822	2.68 610	7.53 802	7.30 628	12.62 802	0.30 402	0.21 356	0.29 375	0.28 474	0.33 411	0.41 543

CREStereo	0.92 251	0.53 225	1.45 250	0.61 32	0.34 64	4.42 707	0.40 120	2.21 226	1.54 356	0.94 285	1.12 269	0.87 291	0.87 295	1.12 191	0.72 269	0.28 324	0.19 252	0.22 80	0.15 19	0.22 101	0.19 44
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
GIO	1.05 302	0.49 160	1.99 322	0.84 294	0.48 224	3.88 558	0.75 368	3.51 475	1.55 364	1.12 328	1.06 254	1.24 386	0.71 214	1.36 289	0.74 283	0.23 143	0.17 129	0.24 156	0.22 288	0.25 178	0.23 216

GEAR-Net	0.90 241	0.53 225	1.32 219	0.94 395	0.45 189	1.27 99	1.01 579	3.32 443	1.55 364	0.82 241	1.34 348	0.86 287	1.09 397	1.16 211	0.89 350	0.33 473	0.19 252	0.23 102	0.19 177	0.29 295	0.22 190

quiztm	1.09 317	0.79 527	1.33 224	0.77 233	1.50 681	2.48 271	0.76 374	3.65 502	1.55 364	1.65 418	1.80 506	1.18 372	0.64 172	1.17 221	1.07 417	0.30 402	0.17 129	0.23 102	0.20 209	0.36 471	0.28 339

model_zeroshot	1.21 348	0.60 340	3.55 452	1.05 467	0.57 300	3.46 452	0.63 276	2.73 350	1.55 364	2.05 539	1.38 363	1.50 432	0.82 277	1.69 381	0.87 341	0.29 358	0.23 420	0.30 409	0.23 321	0.27 243	0.32 415

IGEV++	0.90 241	0.58 311	1.32 219	0.94 395	0.45 189	1.27 99	1.00 576	3.32 443	1.55 364	0.82 241	1.34 348	0.86 287	1.09 397	1.16 211	0.89 350	0.33 473	0.18 196	0.23 102	0.19 177	0.29 295	0.22 190

PSM-AAD	2.43 601	0.54 249	1.32 219	0.92 370	0.54 273	4.48 716	7.47 816	2.96 388	1.55 364	2.31 636	2.56 693	1.26 392	16.23 835	2.46 468	0.89 350	0.28 324	0.21 356	0.58 714	0.41 658	0.34 432	1.32 762

DRaft	2.28 564	0.56 280	2.64 404	0.74 199	0.46 204	3.94 577	1.23 644	2.32 254	1.55 364	2.64 705	2.80 715	1.60 445	5.34 775	6.96 625	10.99 789	0.34 495	0.22 388	0.27 304	0.27 444	0.29 295	0.37 492

CRE-IMP	1.23 354	0.61 360	2.14 348	0.82 268	0.39 130	4.54 732	0.83 440	2.63 336	1.55 364	1.95 498	1.46 383	1.87 503	0.96 331	1.48 325	1.33 500	0.45 633	0.21 356	0.31 442	0.26 413	0.41 533	0.31 399

CFNet-RSSM	2.08 522	0.52 203	20.06 749	1.01 443	0.56 287	3.39 432	0.64 280	3.67 507	1.55 364	1.72 437	1.37 359	2.57 598	1.19 435	1.11 183	0.86 334	0.27 277	0.20 315	0.25 205	0.23 321	0.27 243	0.23 216

CEFStereo	0.78 173	0.53 225	2.04 330	0.67 124	0.38 122	1.19 86	0.38 102	1.24 64	1.56 373	1.47 382	0.94 206	1.20 382	0.64 172	1.32 278	0.72 269	0.18 33	0.16 78	0.26 261	0.20 209	0.21 64	0.24 238

4D-IteraStereo	1.97 500	0.84 555	20.43 773	0.78 239	1.56 698	2.09 226	1.05 596	2.43 279	1.56 373	1.41 377	1.00 228	1.94 511	0.61 159	1.22 237	1.06 414	0.27 277	0.18 196	0.31 442	0.26 413	0.27 243	0.23 216

DCRE	1.44 404	0.74 494	3.50 451	1.13 524	0.72 387	1.78 178	0.67 299	2.14 214	1.56 373	1.99 511	8.09 798	1.73 468	1.07 388	1.24 245	0.83 321	0.23 143	0.25 488	0.26 261	0.26 413	0.28 273	0.30 385

HHNet	2.48 612	0.71 465	20.52 776	0.64 70	0.64 342	4.07 625	0.93 534	3.76 530	1.56 373	2.15 577	4.92 772	0.98 327	3.37 727	1.66 370	1.79 599	0.32 453	0.20 315	0.31 442	0.27 444	0.36 471	0.42 547

AAGNet	2.86 660	0.60 340	1.77 296	2.05 771	0.46 204	4.76 776	1.09 611	2.27 242	1.56 373	2.17 588	1.84 533	2.41 575	4.00 747	6.23 600	24.22 844	0.46 641	0.19 252	0.30 409	0.29 507	0.32 388	0.24 238

RAFT_R40	1.70 450	0.59 321	2.99 425	1.46 679	0.46 204	4.74 774	0.98 568	2.23 232	1.56 373	2.02 530	2.35 675	2.71 614	2.56 687	6.71 619	0.90 356	0.40 582	0.19 252	0.30 409	0.27 444	0.33 411	0.26 293

Gwc-CoAtRS	1.58 424	0.57 293	11.69 578	1.01 443	0.60 318	2.53 280	0.64 280	2.36 260	1.56 373	1.80 454	1.47 388	2.74 616	1.18 431	1.12 191	0.90 356	0.27 277	0.21 356	0.25 205	0.22 288	0.27 243	0.23 216

IGEV_i1	1.83 470	0.60 340	10.98 570	1.30 616	0.53 270	3.09 367	0.86 461	3.70 521	1.57 380	1.67 424	1.76 490	2.33 562	1.35 468	3.23 517	1.16 446	0.35 518	0.27 521	0.53 695	0.58 726	0.34 432	0.40 537

SCV	0.95 265	0.63 378	1.38 237	1.70 729	0.41 150	1.23 90	0.89 499	3.53 482	1.57 380	0.61 125	1.54 410	0.93 317	0.77 246	1.66 370	0.66 228	0.36 533	0.20 315	0.25 205	0.19 177	0.29 295	0.25 257

x	1.15 330	0.57 293	1.53 266	1.44 673	0.67 365	1.94 196	0.97 559	3.87 561	1.57 380	1.61 405	1.28 323	1.58 442	1.22 438	1.93 421	1.04 408	0.28 324	0.30 569	0.34 523	0.29 507	0.32 388	0.31 399

cross-raft	2.01 510	0.57 293	19.01 713	1.03 463	0.56 287	2.11 229	0.72 336	3.63 499	1.57 380	1.77 447	1.51 399	3.17 662	1.13 411	1.16 211	0.85 327	0.23 143	0.21 356	0.26 261	0.23 321	0.28 273	0.25 257

monster_256*512	1.03 298	0.65 405	1.23 185	0.66 110	0.77 409	2.08 222	0.64 280	2.90 381	1.58 384	1.02 307	1.39 366	1.91 507	1.82 614	1.36 289	1.02 402	0.30 402	0.17 129	0.31 442	0.26 413	0.35 454	0.29 354

iRaft-Stereo_20w	1.88 481	0.62 370	10.58 564	0.90 351	0.83 446	2.96 347	0.78 397	4.90 786	1.58 384	2.29 626	1.60 432	1.25 391	4.51 759	2.28 460	0.90 356	0.29 358	0.21 356	0.26 261	0.24 357	0.41 533	0.31 399

Patchmatch Stereo++	1.25 364	0.65 405	2.06 340	0.75 206	0.37 100	4.68 758	0.76 374	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.47 388	1.78 476	1.14 419	2.44 466	0.90 356	0.48 655	0.23 420	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354
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	1.24 359	0.65 405	2.03 327	0.75 206	0.37 100	4.68 758	0.73 344	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.47 388	1.78 476	1.13 411	2.18 450	0.87 341	0.48 655	0.23 420	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354

ROB_FTStereo_v2	1.23 354	0.66 418	2.02 326	0.75 206	0.37 100	4.67 757	0.76 374	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.46 383	1.78 476	1.14 419	2.08 436	0.88 346	0.48 655	0.22 388	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354

ROB_FTStereo	1.25 364	0.66 418	2.14 348	0.75 206	0.37 100	4.65 754	0.77 389	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.47 388	1.78 476	1.13 411	2.26 459	0.86 334	0.47 650	0.22 388	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354

HUI-Stereo	1.25 364	0.66 418	2.33 371	0.75 206	0.37 100	4.68 758	0.78 397	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.46 383	1.79 483	1.13 411	2.17 448	0.85 327	0.48 655	0.23 420	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354

ASMatch	2.62 634	0.60 340	20.65 782	1.37 657	0.64 342	4.39 698	0.78 397	1.97 184	1.58 384	1.70 432	3.89 760	1.94 511	3.79 742	5.46 576	1.64 577	0.31 430	0.24 457	0.34 523	0.28 474	0.33 411	0.50 605

DeepStereo_RVC	1.55 416	0.63 378	3.32 443	0.77 233	0.42 159	4.49 722	0.72 336	2.50 296	1.58 384	2.02 530	1.81 519	1.54 438	6.38 792	1.73 389	1.19 455	0.46 641	0.22 388	0.29 375	0.28 474	0.35 454	0.38 509

iGMRVC	1.26 372	0.66 418	2.14 348	0.75 206	0.37 100	4.66 755	0.74 357	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.46 383	1.78 476	1.14 419	2.46 468	0.92 371	0.48 655	0.23 420	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354

iRAFT	1.25 364	0.65 405	2.06 340	0.75 206	0.37 100	4.68 758	0.76 374	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.47 388	1.78 476	1.14 419	2.44 466	0.90 356	0.48 655	0.23 420	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354

RAFT-IKP	1.25 364	0.66 418	2.23 360	0.75 206	0.37 100	4.64 752	0.74 357	2.53 301	1.58 384	1.99 511	1.47 388	1.78 476	1.13 411	2.22 456	0.92 371	0.48 655	0.22 388	0.32 466	0.27 444	0.40 509	0.29 354

rafts_anoy	1.24 359	0.80 532	3.61 458	1.17 550	1.20 598	3.00 350	0.61 255	3.17 416	1.58 384	1.37 368	1.26 315	1.19 377	1.12 409	1.78 395	1.25 477	0.32 453	0.23 420	0.32 466	0.32 560	0.31 353	0.30 385

iRaftStereo_RVC	1.09 317	0.70 451	1.39 239	0.95 400	0.45 189	3.83 538	0.42 140	2.37 263	1.58 384	1.69 427	1.76 490	1.80 486	0.83 282	1.50 329	0.98 393	0.28 324	0.18 196	0.29 375	0.26 413	0.30 328	0.31 399

XX-Stereo	2.54 623	0.61 360	20.21 757	1.78 738	1.19 590	4.30 687	0.46 169	4.39 745	1.58 384	2.32 640	1.89 558	4.64 761	0.60 154	4.16 550	0.82 317	0.31 430	0.21 356	0.28 342	0.27 444	0.51 612	0.26 293

PMTNet	0.99 286	0.48 145	1.73 290	0.62 46	0.56 287	4.20 672	0.43 148	1.88 164	1.58 384	1.00 298	1.05 249	0.78 255	0.98 345	1.50 329	0.85 327	1.21 781	0.20 315	0.23 102	0.15 19	0.22 101	0.19 44

tg	1.15 330	0.67 429	1.31 214	0.94 395	0.54 273	4.02 611	0.41 128	2.96 388	1.59 400	1.69 427	1.85 543	1.84 498	0.97 337	1.78 395	0.83 321	0.27 277	0.17 129	0.29 375	0.26 413	0.29 295	0.27 315

FETCStereo	0.73 129	0.50 169	1.48 258	0.66 110	0.30 37	1.07 55	0.37 95	1.26 65	1.60 401	1.58 397	0.98 226	1.17 367	0.60 154	1.02 157	0.73 275	0.19 48	0.16 78	0.24 156	0.20 209	0.21 64	0.24 238

FETStereo	0.73 129	0.50 169	1.30 212	0.68 133	0.40 141	1.09 60	0.37 95	1.29 69	1.60 401	1.55 390	0.96 216	1.04 343	0.63 166	1.30 274	0.70 255	0.17 15	0.15 45	0.26 261	0.21 240	0.21 64	0.21 141

CGFBStereo	0.75 143	0.52 203	1.76 295	0.65 88	0.36 76	1.17 77	0.38 102	1.26 65	1.60 401	1.55 390	0.94 206	1.11 353	0.63 166	1.22 237	0.71 263	0.18 33	0.16 78	0.25 205	0.20 209	0.21 64	0.23 216

DCVSM-stereo	2.31 572	0.66 418	20.69 783	1.11 512	0.93 492	2.58 286	0.73 344	2.61 333	1.60 401	2.57 688	1.53 407	3.30 675	1.72 591	2.19 451	1.23 471	0.34 495	0.53 721	0.41 618	0.32 560	0.45 583	0.62 661

DEmStereo	2.97 678	0.58 311	13.42 597	0.79 245	0.51 246	3.84 543	1.84 726	2.42 274	1.60 401	2.25 619	2.74 708	2.03 530	6.04 784	6.79 623	12.80 803	0.35 518	0.26 508	0.26 261	0.27 444	0.27 243	0.37 492

LMCR-Stereo	2.40 596	1.31 686	18.61 702	1.59 710	0.86 466	3.87 556	1.15 625	4.32 726	1.60 401	2.25 619	2.27 649	1.13 358	2.43 678	2.48 470	1.60 562	0.88 756	0.24 457	0.29 375	0.24 357	0.56 638	0.30 385

ICVP	2.26 557	0.66 418	21.18 803	0.99 427	0.88 475	4.28 684	0.95 546	3.32 443	1.60 401	1.66 421	1.76 490	1.34 405	1.14 419	1.62 360	1.32 496	0.53 688	0.35 617	0.33 504	0.29 507	0.40 509	0.51 613
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
Foundation-i1	0.86 215	0.38 17	1.13 125	0.77 233	1.12 563	1.06 53	0.69 321	2.94 385	1.61 408	0.89 274	1.39 366	1.24 386	1.01 355	1.08 175	0.55 173	0.23 143	0.19 252	0.22 80	0.20 209	0.21 64	0.20 86

Select-FE	2.25 554	0.87 569	17.36 668	1.06 476	0.99 515	2.04 213	0.46 169	3.79 536	1.61 408	2.52 679	1.81 519	4.41 748	3.15 716	1.83 405	0.92 371	0.32 453	0.35 617	0.30 409	0.41 658	0.32 388	0.55 635

IGEV-FE	2.16 538	0.69 440	20.56 777	1.22 575	0.54 273	2.18 236	0.53 208	3.38 455	1.61 408	1.93 492	1.55 414	3.74 711	1.06 382	1.56 339	0.91 366	0.29 358	0.20 315	0.27 304	0.29 507	0.40 509	0.32 415

IGEV_Zeroshot_test	2.16 538	0.69 440	20.60 781	1.22 575	0.54 273	2.18 236	0.53 208	3.38 455	1.61 408	1.93 492	1.55 414	3.76 713	1.05 373	1.55 338	0.91 366	0.29 358	0.20 315	0.27 304	0.29 507	0.40 509	0.32 415

RAFT+CT+SA	1.62 434	0.72 472	7.42 514	0.97 413	1.42 666	4.04 616	0.94 540	3.90 572	1.61 408	1.61 405	1.63 441	1.33 403	1.18 431	2.73 500	1.10 424	0.27 277	0.19 252	0.31 442	0.34 578	0.33 411	0.33 437

AACVNet	1.83 470	1.02 617	2.41 380	1.45 677	0.87 471	3.21 392	0.73 344	3.16 414	1.61 408	2.01 525	1.82 527	2.28 552	1.33 462	10.98 751	1.49 539	0.39 574	0.32 588	0.38 594	0.32 560	0.43 563	0.44 564

AE-Stereo	1.18 337	0.60 340	2.05 331	1.10 505	0.60 318	4.39 698	0.72 336	3.74 527	1.62 414	1.10 322	1.90 563	1.01 334	0.92 320	1.45 318	0.82 317	0.28 324	0.22 388	0.28 342	0.28 474	0.26 218	0.22 190

RAFT_CTSACE	1.80 468	1.06 631	10.00 553	1.71 730	1.39 652	3.49 463	1.06 598	3.05 400	1.62 414	1.70 432	2.04 595	2.51 592	1.80 608	1.98 426	0.94 382	0.25 212	0.22 388	0.28 342	0.30 530	0.30 328	0.26 293

TANstereo	1.01 292	0.55 263	1.73 290	0.76 225	0.36 76	4.04 616	0.38 102	1.48 97	1.62 414	2.03 534	2.10 610	0.84 275	0.93 323	0.98 140	0.62 207	0.28 324	0.36 624	0.23 102	0.20 209	0.25 178	0.46 581

SME	1.78 464	1.35 692	1.95 319	1.62 717	1.19 590	2.00 203	1.06 598	3.44 462	1.63 417	2.19 594	2.01 588	1.37 414	1.55 542	10.23 717	1.92 616	0.32 453	0.25 488	0.34 523	0.33 568	0.45 583	0.32 415

mmm	1.27 377	0.58 311	2.20 353	1.41 666	0.68 370	2.39 260	0.85 456	3.90 572	1.63 417	2.20 598	1.84 533	1.28 394	1.50 524	1.91 420	0.89 350	0.31 430	0.27 521	0.45 642	0.37 619	0.38 491	0.34 454

RSGM							0.77 389	3.59 491	1.64 419	1.90 480	1.44 378	2.96 642	1.13 411	1.16 211	0.89 350	0.30 402	0.22 388	0.25 205	0.23 321	0.27 243

Hybrid-DGEV-03	1.34 390	0.70 451	2.74 414	1.00 436	0.52 259	3.99 604	0.99 571	3.22 422	1.64 419	2.15 577	3.31 745	1.37 414	1.07 388	1.29 268	1.22 467	0.26 244	0.18 196	0.32 466	0.24 357	0.28 273	0.24 238

ACV-stereo	2.92 669	0.92 583	20.27 763	1.33 628	1.05 537	4.68 758	1.10 615	2.66 341	1.64 419	1.46 380	1.32 340	5.41 783	4.24 753	7.83 642	1.90 613	0.44 623	0.52 720	0.32 466	0.29 507	0.45 583	0.63 666

AIO-Stereo-zeroshot1	2.68 646	1.26 677	22.01 821	1.08 487	0.99 515	1.61 158	0.86 461	3.69 516	1.64 419	1.52 387	5.62 781	3.35 679	3.44 733	2.20 452	1.33 500	0.26 244	0.21 356	0.30 409	0.62 738	0.93 735	0.67 676

AIO-Stereo-zeroshot	2.35 587	0.99 609	19.62 733	1.09 495	0.96 499	1.51 142	0.44 157	4.05 628	1.64 419	1.31 354	1.67 454	4.93 766	2.45 680	2.52 481	1.40 511	0.30 402	0.20 315	0.31 442	0.50 700	0.57 643	0.60 655

RAFT-RH_RVC	2.63 635	0.55 263	19.97 746	1.26 592	0.47 214	4.46 713	0.57 228	1.71 138	1.64 419	3.06 741	5.51 778	2.03 530	1.28 450	6.70 616	1.52 550	0.42 610	0.22 388	0.37 575	0.34 578	0.28 273	0.29 354

CRFU-Net	2.49 614	0.78 522	10.36 560	2.30 787	1.08 551	3.91 562	1.41 679	3.85 551	1.65 425	2.15 577	1.76 490	3.34 678	7.95 806	5.56 580	1.48 533	0.47 650	0.35 617	0.30 409	0.28 474	0.37 486	0.43 558

iRaft-Stereo_5w	2.10 523	0.83 549	8.57 532	0.81 253	0.76 403	3.21 392	0.84 447	3.71 524	1.65 425	1.56 394	2.50 685	2.20 548	2.23 661	9.13 674	2.01 630	0.38 558	0.19 252	0.35 545	0.27 444	0.45 583	0.39 516

SCV_C0	0.89 231	0.59 321	1.96 320	0.83 282	0.44 179	1.24 94	0.64 280	3.33 450	1.66 427	0.82 241	1.20 289	0.73 239	0.66 192	1.62 360	0.66 228	0.32 453	0.21 356	0.24 156	0.20 209	0.28 273	0.23 216

MIF-Stereo (partial)	0.98 278	0.55 263	2.83 416	0.71 164	1.03 531	1.08 58	0.49 187	2.55 311	1.66 427	0.79 230	1.20 289	0.80 263	0.90 313	1.61 358	1.56 555	0.36 533	0.24 457	0.33 504	0.25 388	0.40 509	0.28 339

Foundation-i1b	0.74 137	0.38 17	1.05 44	0.69 146	0.43 167	0.94 43	0.66 295	2.52 300	1.67 429	0.83 254	0.81 157	1.03 338	1.08 394	1.13 195	0.48 123	0.23 143	0.16 78	0.21 60	0.18 125	0.20 35	0.19 44

rvit_stereo_ft	1.00 289	0.87 569	3.55 452	0.97 413	0.66 358	1.06 53	0.80 417	2.78 361	1.67 429	0.78 225	0.96 216	0.95 324	1.14 419	1.06 167	0.90 356	0.32 453	0.24 457	0.27 304	0.28 474	0.39 503	0.27 315

DN-CSS_ROB	1.91 488	1.55 717	11.13 572	1.82 746	0.88 475	3.99 604	0.61 255	4.01 614	1.67 429	1.64 414	1.89 558	1.39 416	1.06 382	3.23 517	1.50 540	0.31 430	0.19 252	0.44 635	0.29 507	0.37 486	0.31 399

SCION-MonSter(vits)	1.24 359	0.43 72	1.07 60	0.66 110	0.82 436	1.13 67	0.39 109	3.21 419	1.68 432	0.58 97	1.84 533	2.54 594	1.48 516	2.43 465	3.21 713	0.38 558	0.27 521	0.50 679	0.51 704	1.05 747	0.53 621

Foundation-i1c-attn	0.74 137	0.38 17	1.05 44	0.71 164	0.35 71	0.95 44	0.67 299	2.42 274	1.68 432	0.77 221	0.88 177	0.76 250	1.25 447	1.38 299	0.48 123	0.23 143	0.17 129	0.21 60	0.17 74	0.20 35	0.21 141

AIO-test1	2.18 542	0.66 418	18.95 710	0.89 341	1.48 677	3.40 436	0.97 559	4.19 667	1.68 432	0.86 267	1.35 352	0.99 329	0.75 232	4.47 555	1.27 484	0.23 143	0.23 420	0.28 342	0.33 568	0.31 353	0.35 468

MyStereo06	2.46 607	0.72 472	19.97 746	1.02 455	0.99 515	4.26 678	0.86 461	3.51 475	1.68 432	1.92 488	1.73 474	4.01 726	4.22 752	1.62 360	0.88 346	0.24 182	0.23 420	0.34 523	0.26 413	0.42 552	0.36 477

GMStereo_Zeroshot	1.41 398	1.21 663	3.33 444	1.29 609	0.72 387	3.35 425	0.53 208	2.58 328	1.68 432	2.35 649	1.56 418	2.42 578	0.96 331	2.50 472	1.16 446	0.45 633	0.23 420	0.40 606	0.24 357	0.79 720	0.33 437

SQANet	3.70 729	9.34 815	18.41 698	2.75 796	2.74 792	3.40 436	1.47 685	3.50 472	1.68 432	2.60 697	1.75 481	2.69 611	1.91 629	6.72 620	1.74 592	2.96 806	1.41 800	1.85 800	1.12 785	3.17 801	2.70 800

AnonymousM	1.22 353	1.32 688	0.97 21	0.88 332	0.56 287	4.03 613	0.69 321	2.41 270	1.68 432	1.48 383	1.31 337	1.15 363	1.00 349	1.18 230	0.73 275	0.32 453	0.40 659	2.07 803	1.70 803	0.24 141	0.22 190

DMCA-RVC	2.45 604	1.22 669	18.29 693	1.23 581	1.14 570	2.49 273	0.85 456	3.29 436	1.68 432	3.02 736	1.41 374	2.00 525	1.53 538	6.39 604	2.00 628	0.38 558	0.30 569	0.44 635	0.35 597	0.45 583	0.44 564

RT-IGEV	2.37 593	0.60 340	15.33 641	1.49 688	0.78 413	2.10 227	1.28 650	4.25 692	1.69 440	2.58 692	3.19 739	3.60 707	4.94 766	2.49 471	1.19 455	0.35 518	0.24 457	0.31 442	0.26 413	0.33 411	0.42 547

Selective-RAFT	1.15 330	0.46 110	1.64 281	0.99 427	0.45 189	4.17 659	0.51 198	3.21 419	1.69 440	1.12 328	1.34 348	1.45 426	1.40 483	2.08 436	0.94 382	0.41 598	0.20 315	0.24 156	0.23 321	0.27 243	0.25 257

sAnonymous2	1.37 393	1.22 669	9.79 550	0.92 370	0.88 475	1.23 90	0.61 255	2.56 313	1.69 440	0.85 261	1.02 231	0.73 239	1.23 443	0.98 140	0.78 300	0.29 358	0.25 488	0.31 442	0.30 530	1.06 749	0.71 686

CroCo_RVC	1.37 393	1.22 669	9.79 550	0.92 370	0.88 475	1.23 90	0.61 255	2.56 313	1.69 440	0.85 261	1.02 231	0.73 239	1.23 443	0.98 140	0.78 300	0.29 358	0.25 488	0.31 442	0.30 530	1.06 749	0.71 686

RAFT-Test	1.44 404	0.59 321	6.10 501	1.01 443	0.69 377	2.90 327	0.80 417	3.68 511	1.70 444	1.85 462	1.68 457	3.15 660	1.03 360	1.20 233	0.99 396	0.27 277	0.22 388	0.25 205	0.23 321	0.27 243	0.25 257

MWDA-net	1.86 474	0.86 565	2.26 362	1.15 539	1.05 537	3.16 383	1.15 625	4.03 619	1.71 445	2.12 565	1.78 499	2.31 559	4.99 767	6.40 605	2.02 631	0.33 473	0.31 578	0.28 342	0.28 474	0.36 471	0.57 644

TestStereo_HL3	2.30 570	0.54 249	20.47 775	1.03 463	0.70 381	2.70 302	0.78 397	3.61 496	1.71 445	1.82 458	1.53 407	1.29 397	0.95 329	6.56 610	0.70 255	0.25 212	0.24 457	0.25 205	0.22 288	0.26 218	0.30 385

rvit_stereo_0081	0.80 184	0.63 378	1.19 162	0.91 362	0.64 342	1.27 99	0.61 255	2.05 198	1.71 445	0.82 241	0.73 130	0.85 280	0.75 232	1.30 274	0.80 308	0.31 430	0.26 508	0.27 304	0.25 388	0.38 491	0.27 315

rvit_stereo_0082	0.80 184	0.63 378	1.19 162	0.91 362	0.64 342	1.27 99	0.61 255	2.05 198	1.71 445	0.82 241	0.73 130	0.85 280	0.75 232	1.30 274	0.80 308	0.31 430	0.26 508	0.27 304	0.25 388	0.38 491	0.27 315

GANet-ADL	2.20 545	0.73 483	20.11 754	1.25 585	0.69 377	3.83 538	0.76 374	3.49 469	1.71 445	1.65 418	1.99 584	2.10 542	1.10 404	1.42 309	1.26 480	0.38 558	0.33 595	0.25 205	0.22 288	0.42 552	0.36 477

CCAANet	2.64 637	0.63 378	19.43 726	1.12 516	1.03 531	2.65 297	0.88 490	3.95 595	1.71 445	1.37 368	1.66 452	2.40 571	1.36 471	10.70 737	1.93 617	0.33 473	0.25 488	0.36 561	0.31 546	0.31 353	0.33 437

Pruner-Stereo	1.32 389	0.59 321	2.11 346	1.79 744	0.47 214	4.73 771	0.79 406	2.53 301	1.72 451	2.47 668	1.58 422	1.48 429	1.03 360	1.66 370	1.47 530	0.44 623	0.21 356	0.34 523	0.30 530	0.30 328	0.39 516

DeepPruner_ROB	2.05 516	1.09 638	10.50 563	1.01 443	1.20 598	4.39 698	0.91 516	3.14 411	1.72 451	2.60 697	1.54 410	2.78 626	1.27 448	4.52 556	1.72 587	0.51 677	0.40 659	0.37 575	0.34 578	0.48 602	0.52 618

CBFPSM	2.05 516	0.95 599	10.12 558	1.07 479	1.05 537	2.84 316	1.20 639	3.28 434	1.73 453	1.82 458	1.30 329	4.56 756	4.06 748	2.34 462	2.34 666	0.25 212	0.38 645	0.32 466	0.27 444	0.37 486	0.79 713

ToySt	1.35 391	0.72 472	3.65 460	1.01 443	0.50 243	3.31 421	1.01 579	3.46 464	1.73 453	1.30 353	1.55 414	2.07 539	1.47 514	1.88 417	1.40 511	0.27 277	0.27 521	0.30 409	0.32 560	0.42 552	0.39 516

hknet	1.98 503	0.64 391	8.70 537	0.87 326	1.07 548	4.16 654	1.16 628	4.48 761	1.73 453	2.93 729	1.83 528	3.48 690	1.30 457	3.91 544	1.51 546	0.31 430	0.25 488	0.31 442	0.28 474	0.35 454	0.33 437

XX-TBD	1.03 298	0.95 599	1.94 314	1.30 616	0.43 167	3.97 599	0.33 59	1.74 142	1.73 453	1.59 399	2.02 589	0.69 209	0.60 154	1.16 211	0.66 228	0.30 402	0.25 488	0.23 102	0.15 19	0.31 353	0.22 190

RALCasStereoNet	1.19 339	1.02 617	2.06 340	1.12 516	1.14 570	3.08 366	0.70 331	2.99 391	1.73 453	1.34 358	1.68 457	1.18 372	0.91 316	2.16 446	1.00 399	0.30 402	0.26 508	0.24 156	0.21 240	0.29 295	0.30 385

FADNet_RVC	2.65 638	2.28 761	16.51 655	0.98 421	0.92 486	4.09 627	0.83 440	4.26 700	1.73 453	1.46 380	1.78 499	1.60 445	1.50 524	8.88 665	2.39 667	0.47 650	0.38 645	0.44 635	0.58 726	0.89 731	0.97 735

xyz-stereo-finetune	1.05 302	0.62 370	1.46 251	0.59 22	0.36 76	3.48 460	0.81 430	2.69 345	1.74 459	0.94 285	1.21 294	0.91 306	0.78 256	2.53 483	1.28 489	0.24 182	0.24 457	0.26 261	0.23 321	0.30 328	0.23 216

RCA-Stereo	1.21 348	0.52 203	1.58 276	0.90 351	0.46 204	4.68 758	0.79 406	4.13 652	1.74 459	1.92 488	1.80 506	0.94 322	1.48 516	1.14 200	0.70 255	0.27 277	0.18 196	0.25 205	0.19 177	0.25 178	0.23 216

UGAM	2.58 632	0.56 280	18.55 701	0.89 341	0.71 384	3.23 397	1.03 588	2.75 354	1.75 461	1.36 364	2.77 712	2.69 611	1.28 450	10.75 739	1.40 511	0.28 324	0.24 457	0.40 606	0.31 546	0.35 454	0.30 385

CSP-Net	1.78 464	1.32 688	1.92 313	1.16 547	1.03 531	3.38 431	1.31 655	3.52 478	1.75 461	1.96 502	1.93 571	2.40 571	1.48 516	8.58 658	1.58 558	0.46 641	0.34 611	0.27 304	0.26 413	0.41 533	0.50 605

MM-Stereo_test3	1.09 317	0.59 321	1.55 270	1.73 733	1.18 581	1.91 193	0.86 461	3.52 478	1.76 463	1.25 349	1.86 547	1.10 351	0.69 207	1.32 278	0.86 334	0.27 277	0.23 420	0.27 304	0.22 288	0.34 432	0.30 385

FLISNet	1.27 377	0.90 575	2.33 371	1.10 505	0.68 370	2.92 334	0.45 163	2.49 292	1.76 463	2.13 566	1.65 450	2.42 578	1.84 617	1.58 344	1.61 565	0.26 244	0.16 78	0.28 342	0.29 507	0.26 218	0.25 257

CoSv	1.27 377	0.90 575	2.33 371	1.10 505	0.68 370	2.92 334	0.45 163	2.49 292	1.76 463	2.13 566	1.65 450	2.42 578	1.84 617	1.58 344	1.61 565	0.26 244	0.16 78	0.28 342	0.29 507	0.26 218	0.25 257

CFNet_pseudo	2.12 532	0.67 429	15.14 637	0.85 310	0.74 397	3.95 583	0.64 280	3.95 595	1.78 466	1.90 480	1.79 503	3.27 670	1.62 557	2.51 476	1.16 446	0.31 430	0.36 624	0.53 695	0.27 444	0.63 664	0.44 564

ccs_rob	2.13 534	0.67 429	15.11 636	0.84 294	0.75 399	3.96 593	0.65 291	3.95 595	1.78 466	1.88 471	1.79 503	3.26 669	1.64 573	2.51 476	1.16 446	0.31 430	0.36 624	0.54 705	0.27 444	0.65 677	0.45 570

CASS	1.29 383	0.66 418	2.62 400	0.95 400	0.66 358	2.84 316	0.69 321	3.00 393	1.79 468	2.57 688	1.95 572	1.39 416	1.55 542	1.59 350	1.06 414	0.50 671	0.28 539	0.34 523	0.28 474	0.46 595	0.63 666
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ACRE	2.27 559	1.11 643	19.45 727	0.91 362	1.30 622	3.94 577	0.87 483	4.21 674	1.80 469	2.28 624	2.62 699	1.17 367	1.04 368	1.52 334	1.30 493	0.37 541	0.23 420	0.27 304	0.22 288	0.31 353	0.46 581

H2IRNET	1.90 484	0.53 225	14.29 620	1.14 526	0.60 318	4.48 716	0.44 157	2.65 338	1.81 470	1.05 311	2.30 661	1.67 455	1.40 483	2.17 448	1.50 540	0.36 533	0.21 356	0.33 504	0.37 619	0.34 432	0.29 354

MM-Stereo_test1	1.90 484	0.53 225	19.85 741	1.39 661	0.48 224	1.81 182	0.79 406	3.00 393	1.82 471	1.69 427	1.09 262	0.87 291	0.97 337	1.45 318	0.74 283	0.24 182	0.21 356	0.27 304	0.24 357	0.35 454	0.24 238

DDVS	1.68 446	0.79 527	2.52 388	1.26 592	1.16 578	3.17 384	0.78 397	3.12 410	1.82 471	1.86 466	1.91 565	2.92 639	1.43 499	6.20 599	1.63 574	0.45 633	0.65 753	0.34 523	0.38 632	0.48 602	0.79 713

test_sample1	1.62 434	0.55 263	1.88 308	1.44 673	0.79 417	2.27 248	0.64 280	4.00 612	1.82 471	1.87 468	1.35 352	1.57 440	1.62 557	9.55 686	1.24 473	0.30 402	0.27 521	0.31 442	0.28 474	0.32 388	0.32 415

CIPLG	2.27 559	1.18 657	19.24 717	0.92 370	1.34 638	3.95 583	0.89 499	4.23 682	1.82 471	2.31 636	2.67 704	1.17 367	1.06 382	1.53 337	1.32 496	0.37 541	0.23 420	0.27 304	0.22 288	0.31 353	0.45 570

IPLGR_C	2.28 564	1.31 686	19.46 728	0.92 370	1.32 632	3.93 570	0.89 499	4.20 669	1.82 471	2.30 630	2.63 701	1.16 364	1.07 388	1.41 306	1.29 492	0.37 541	0.23 420	0.27 304	0.22 288	0.31 353	0.45 570

CFNet-ft	1.90 484	0.95 599	3.56 454	1.07 479	1.54 690	4.09 627	0.90 508	2.85 373	1.82 471	1.78 449	1.70 464	2.75 618	1.48 516	9.33 679	1.72 587	0.33 473	0.30 569	0.61 726	0.36 607	0.52 616	0.39 516

CFNet_RVC	1.90 484	0.95 599	3.56 454	1.07 479	1.54 690	4.09 627	0.90 508	2.85 373	1.82 471	1.78 449	1.70 464	2.75 618	1.48 516	9.33 679	1.72 587	0.33 473	0.30 569	0.61 726	0.36 607	0.52 616	0.39 516

base	2.68 646	0.85 561	17.46 674	1.40 664	1.17 580	3.12 375	1.33 660	3.51 475	1.83 478	2.06 544	2.14 626	1.69 461	1.39 478	10.31 721	1.62 570	0.83 750	0.47 702	0.48 661	0.53 714	0.69 690	0.73 697

RT-Monster	1.05 302	0.53 225	2.62 400	0.83 282	1.40 654	2.96 347	0.47 176	2.81 370	1.83 478	1.21 345	1.22 297	0.93 317	0.83 282	1.36 289	0.60 197	0.21 86	0.20 315	0.23 102	0.18 125	0.21 64	0.29 354

SCION-MonSter	1.70 450	1.05 625	3.98 472	1.08 487	1.93 763	2.89 326	0.74 357	3.33 450	1.84 480	1.34 358	2.13 623	2.02 529	1.43 499	3.01 511	3.40 716	0.38 558	0.36 624	0.70 751	0.65 743	1.20 769	0.62 661

IPLG	2.48 612	0.65 405	19.63 734	0.91 362	0.79 417	4.60 747	0.56 223	4.31 721	1.84 480	1.91 486	2.00 586	1.31 400	1.38 475	6.61 612	1.53 551	0.27 277	0.20 315	0.27 304	0.23 321	0.31 353	0.36 477

UPFNet	1.81 469	0.63 378	6.71 505	1.25 585	1.44 667	3.50 467	1.35 662	4.02 618	1.85 482	2.40 660	1.52 400	2.41 575	1.40 483	3.62 533	1.88 610	0.34 495	0.33 595	0.37 575	0.31 546	0.41 533	0.39 516

MWSP-net	1.69 447	0.71 465	3.76 467	0.94 395	0.77 409	2.63 295	3.20 783	3.86 557	1.86 483	2.34 647	1.84 533	3.06 653	2.65 691	1.71 386	2.19 652	0.35 518	0.33 595	0.30 409	0.31 546	0.35 454	0.65 673

GANet-RSSM	1.98 503	0.62 370	3.49 449	1.69 726	1.23 606	4.22 673	0.91 516	3.31 438	1.86 483	1.81 455	1.74 477	2.34 563	1.82 614	10.92 748	1.73 591	0.34 495	0.29 554	0.31 442	0.28 474	0.39 503	0.40 537

FACV-RUCA	1.26 372	0.65 405	2.21 355	1.06 476	1.50 681	2.69 301	1.15 625	3.05 400	1.87 485	1.36 364	1.99 584	1.03 338	1.15 427	1.36 289	1.10 424	0.41 598	0.41 668	0.73 760	0.41 658	0.61 658	0.41 543

UNet	2.51 617	0.74 494	20.17 756	1.14 526	1.44 667	3.48 460	0.76 374	3.77 532	1.87 485	2.05 539	1.57 420	2.75 618	2.39 675	3.51 528	2.51 685	0.32 453	0.26 508	0.41 618	0.26 413	0.38 491	0.39 516

DisPM	1.36 392	0.55 263	2.39 377	1.54 697	0.51 246	4.59 745	0.79 406	2.50 296	1.88 487	2.50 673	1.83 528	1.45 426	1.01 355	2.71 498	0.93 380	0.46 641	0.20 315	0.32 466	0.31 546	0.31 353	0.44 564

BUS	1.49 413	0.59 321	1.94 314	0.87 326	0.85 459	4.50 725	0.76 374	4.48 761	1.88 487	2.93 729	1.83 528	3.63 708	0.97 337	1.60 352	1.17 450	0.34 495	0.25 488	0.31 442	0.28 474	0.35 454	0.33 437

BSDual-CNN	1.46 407	0.59 321	1.94 314	0.87 326	0.85 459	4.16 654	1.16 628	4.48 761	1.88 487	2.93 729	1.83 528	2.60 601	1.31 459	1.60 352	1.21 464	0.34 495	0.25 488	0.31 442	0.28 474	0.35 454	0.33 437

psmg	1.47 412	0.59 321	1.94 314	0.92 370	0.85 459	4.30 687	1.42 681	4.10 649	1.88 487	2.64 705	2.09 609	2.60 601	1.31 459	1.60 352	1.21 464	0.34 495	0.27 521	0.33 504	0.34 578	0.36 471	0.34 454

CASnet	0.78 173	0.51 187	1.29 209	0.81 253	0.29 33	1.28 106	0.74 357	1.51 100	1.89 491	1.64 414	1.09 262	0.65 184	0.64 172	0.91 111	0.76 294	0.29 358	0.17 129	0.41 618	0.31 546	0.32 388	0.19 44
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GEStereo_RVC	1.91 488	0.80 532	6.57 503	1.20 565	1.06 541	4.02 611	1.43 683	4.13 652	1.89 491	2.03 534	1.80 506	2.34 563	1.86 622	4.94 565	1.77 596	0.48 655	0.38 645	0.32 466	0.28 474	0.42 552	0.50 605

HGLStereo	2.03 512	0.74 494	7.50 518	1.23 581	1.56 698	3.62 498	0.95 546	3.78 535	1.89 491	2.03 534	2.20 639	3.12 658	2.14 650	5.68 583	2.04 633	0.37 541	0.31 578	0.32 466	0.29 507	0.40 509	0.45 570

PSMNet-RSSM	1.96 498	0.77 515	3.26 439	1.29 609	1.31 625	4.19 666	0.96 554	3.68 511	1.89 491	2.05 539	1.80 506	2.60 601	1.70 587	9.84 694	1.81 600	0.35 518	0.29 554	0.35 545	0.37 619	0.42 552	0.35 468

DFGA-Net	2.11 527	3.00 774	7.43 515	1.11 512	0.76 403	3.72 516	0.60 249	2.63 336	1.91 495	2.01 525	2.07 606	1.22 383	1.04 368	10.26 719	2.26 659	0.27 277	0.22 388	0.34 523	0.34 578	0.61 658	0.48 591

ISRNet	1.69 447	0.76 511	5.69 499	1.27 601	1.36 642	2.85 319	0.61 255	3.60 492	1.91 495	2.13 566	2.12 619	2.90 634	1.41 491	2.51 476	1.71 585	0.49 667	0.50 715	0.56 708	0.47 683	0.49 608	0.57 644

Foundation-i1a	0.78 173	0.38 17	1.07 60	0.71 164	0.33 56	0.91 41	0.63 276	2.42 274	1.93 497	0.93 282	0.73 130	0.95 324	1.22 438	1.66 370	0.57 183	0.24 182	0.17 129	0.20 33	0.17 74	0.19 12	0.22 190

test_5	1.87 477	0.75 505	10.23 559	1.14 526	1.40 654	3.85 552	1.27 648	3.91 578	1.93 497	1.69 427	1.78 499	1.67 455	1.79 603	2.99 510	1.17 450	0.30 402	0.18 196	0.35 545	0.33 568	0.34 432	0.33 437

MCPF							0.78 397	4.34 733	1.94 499	1.81 455	1.88 551	3.83 717	1.43 499	11.01 756	1.37 506	0.22 119	0.28 539	0.28 342	0.24 357	0.32 388

plain	1.55 416	0.69 440	13.59 601	0.65 88	0.73 392	1.66 164	0.57 228	3.17 416	1.94 499	0.77 221	1.24 304	0.80 263	0.86 290	1.60 352	0.96 388	0.33 473	0.21 356	0.32 466	0.25 388	0.42 552	0.28 339

MEA-ACV	1.97 500	0.61 360	7.48 517	1.13 524	0.61 323	2.76 308	0.89 499	3.70 521	1.96 501	2.11 557	1.85 543	2.42 578	2.38 674	7.09 626	2.16 650	0.33 473	0.36 624	0.30 409	0.34 578	0.38 491	0.53 621

StereoVision	1.65 440	0.75 505	7.47 516	1.01 443	1.80 748	2.61 290	0.61 255	3.06 403	1.96 501	1.25 349	3.46 751	1.85 501	0.88 304	2.07 434	1.93 617	0.43 616	0.36 624	0.37 575	0.36 607	0.48 602	0.33 437

anonymousa	2.16 538	0.67 429	19.19 714	1.04 466	1.67 721	2.06 218	0.79 406	2.86 376	1.96 501	1.85 462	2.14 626	3.23 667	1.81 611	1.12 191	1.15 441	0.26 244	0.26 508	0.34 523	0.32 560	0.30 328	0.28 339

PCWNet_CMD	2.23 550	0.65 405	17.36 668	0.83 282	0.76 403	3.51 469	0.64 280	3.60 492	1.97 504	1.70 432	1.63 441	3.22 665	3.05 713	2.09 439	1.11 429	0.31 430	0.36 624	0.47 652	0.26 413	0.64 674	0.47 586

IER	1.69 447	0.65 405	7.19 511	0.94 395	1.15 573	3.28 415	0.89 499	3.48 466	1.97 504	2.10 553	1.98 581	2.28 552	2.12 647	2.25 458	1.75 595	0.29 358	0.23 420	0.36 561	0.30 530	0.32 388	0.34 454

MSMDNet	2.23 550	0.64 391	17.32 664	0.84 294	0.75 399	3.53 474	0.64 280	3.61 496	1.98 506	1.71 436	1.64 443	3.22 665	2.99 706	2.08 436	1.11 429	0.31 430	0.37 638	0.45 642	0.26 413	0.62 662	0.45 570

LL-Strereo2	1.23 354	0.85 561	2.38 376	0.93 388	0.68 370	3.72 516	1.37 669	2.54 310	1.99 507	1.75 445	1.40 371	1.82 492	0.73 223	1.40 301	0.99 396	0.31 430	0.23 420	0.55 706	0.35 597	0.29 295	0.24 238

PFNet+	1.46 407	0.57 293	2.84 417	0.92 370	0.47 214	4.64 752	0.84 447	2.46 287	1.99 507	2.14 569	1.64 443	1.34 405	1.03 360	4.68 562	1.23 471	0.45 633	0.33 595	0.37 575	0.39 640	0.32 388	0.49 598

CREStereo++_RVC	1.02 297	0.49 160	1.54 269	0.83 282	0.55 282	4.01 609	0.31 44	1.63 124	1.99 507	1.63 411	2.13 623	0.84 275	0.65 183	0.88 97	0.70 255	0.27 277	0.15 45	0.23 102	1.22 791	0.24 141	0.17 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
FENet	2.25 554	0.50 169	20.29 766	1.35 641	0.67 365	4.01 609	0.60 249	3.95 595	1.99 507	1.96 502	1.11 267	2.43 582	1.43 499	1.60 352	1.39 508	0.32 453	0.22 388	0.33 504	0.26 413	0.29 295	0.39 516

G2L-Stereo	2.49 614	0.94 596	14.54 624	1.15 539	1.35 639	3.57 488	0.95 546	3.62 498	2.00 511	2.11 557	1.61 436	3.20 663	1.34 465	9.54 684	1.91 614	0.34 495	0.27 521	0.35 545	0.28 474	0.30 328	0.35 468

LL-Strereo	3.01 686	1.81 737	17.59 678	1.12 516	2.10 777	2.90 327	1.09 611	4.33 729	2.00 511	3.12 745	2.24 645	3.29 671	3.15 716	11.31 767	1.84 606	0.30 402	0.28 539	0.46 648	0.34 578	0.49 608	0.45 570

G2L-Stereo_test	2.11 527	0.86 565	7.12 510	1.65 720	1.19 590	3.54 478	1.02 585	3.57 487	2.01 513	2.50 673	1.68 457	3.15 660	1.50 524	9.21 677	1.62 570	0.28 324	0.19 252	0.23 102	0.22 288	0.27 243	0.31 399

Selective-IGEV-i16pc	2.84 657	0.70 451	20.78 785	1.27 601	0.56 287	4.35 693	2.77 763	4.32 726	2.02 514	1.57 396	1.84 533	2.40 571	1.33 462	8.80 663	1.39 508	0.60 701	0.46 697	0.33 504	0.38 632	0.43 563	0.45 570

Lsterematch	1.15 330	0.84 555	4.02 473	0.80 248	0.39 130	1.68 165	0.68 310	2.01 190	2.02 514	1.58 397	2.02 589	1.35 407	1.40 483	1.41 306	1.10 424	0.28 324	0.16 78	0.29 375	0.22 288	0.29 295	0.37 492

UDG	3.55 723	2.81 772	17.45 673	2.69 795	1.98 766	3.97 599	1.19 635	4.35 734	2.02 514	2.42 663	2.53 690	4.50 751	2.46 682	6.53 608	2.41 673	2.12 801	1.77 806	2.63 813	2.57 822	2.64 797	1.95 781

GwcNet-RSSM	2.66 640	1.05 625	15.91 645	1.22 575	1.19 590	4.12 637	1.12 619	3.84 548	2.02 514	1.93 492	1.79 503	3.12 658	1.46 512	10.37 723	2.05 635	0.33 473	0.27 521	0.35 545	0.30 530	0.40 509	0.36 477

GCST	2.56 628	1.79 736	18.02 686	1.92 758	1.33 636	1.72 168	0.51 198	3.67 507	2.03 518	1.70 432	1.61 436	1.55 439	1.29 453	5.06 567	1.24 473	2.06 800	0.77 773	1.45 797	0.97 773	1.14 761	1.34 763

Wz-Net-LNSev	2.30 570	1.67 727	14.88 629	1.18 558	1.65 717	3.49 463	1.54 696	3.63 499	2.03 518	1.88 471	1.64 443	3.29 671	2.06 641	2.71 498	2.02 631	0.40 582	0.33 595	0.32 466	0.31 546	0.53 622	0.49 598

psm_up	2.28 564	0.81 538	5.45 497	1.26 592	1.50 681	3.84 543	1.23 644	4.23 682	2.03 518	2.55 684	1.80 506	2.44 586	1.65 575	12.90 817	1.58 558	0.37 541	0.38 645	0.41 618	0.34 578	0.43 563	0.39 516

aanetorigin	3.30 712	1.66 725	17.52 677	1.18 558	1.58 703	2.57 284	3.80 799	2.65 338	2.03 518	6.12 804	4.30 764	2.82 629	5.70 778	5.47 577	4.67 730	0.50 671	0.44 683	0.43 630	0.47 683	1.17 766	0.92 730

test_sample2	1.75 460	0.56 280	2.25 361	1.41 666	0.80 420	2.91 331	0.86 461	4.05 628	2.04 522	1.91 486	1.39 366	1.57 440	1.55 542	10.65 734	1.06 414	0.32 453	0.28 539	0.32 466	0.30 530	0.36 471	0.33 437

DDUNet	2.91 667	2.78 771	6.94 509	3.53 811	2.26 786	3.28 415	1.36 664	3.77 532	2.04 522	2.62 701	2.49 684	4.18 737	1.69 585	5.38 574	1.85 607	2.21 802	1.77 806	2.61 812	2.43 820	2.60 796	2.34 791

psmorigin	6.59 790	1.15 651	88.11 873	1.52 693	0.97 503	2.88 324	1.20 639	3.21 419	2.04 522	3.73 765	2.46 680	5.15 777	2.55 686	10.60 732	2.47 682	0.55 692	0.68 761	0.48 661	0.51 704	0.70 692	0.88 725

test_sample8	4.76 764	1.05 625	7.87 521	1.07 479	0.86 466	3.93 570	1.19 635	4.38 743	2.05 525	5.49 795	1.89 558	12.98 815	6.37 790	11.06 757	11.61 794	1.23 783	14.45 859	4.27 833	2.09 814	0.70 692	0.69 681

StereoDRNet-Refined	1.77 463	0.81 538	2.22 358	1.21 571	0.76 403	3.26 408	0.71 333	3.82 544	2.05 525	2.29 626	2.05 601	2.98 644	1.44 504	7.15 627	2.27 661	0.30 402	0.23 420	0.42 625	0.33 568	0.45 583	0.64 670
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
rvit_stereo_0075_2	1.18 337	0.74 494	2.66 406	0.90 351	1.27 617	2.51 275	0.69 321	2.25 237	2.06 527	1.40 375	1.86 547	1.46 428	0.84 284	1.42 309	0.94 382	0.46 641	0.40 659	0.48 661	0.38 632	0.46 595	0.51 613

Nwc_Net	2.88 666	1.16 654	18.30 695	1.35 641	1.68 725	3.52 472	1.18 632	3.90 572	2.06 527	2.52 679	2.82 718	3.82 716	2.34 671	6.78 621	2.55 691	0.86 753	0.40 659	0.59 717	0.67 744	0.57 643	0.55 635

DGSMNet	7.55 800	1.62 719	17.42 671	1.92 758	12.73 829	7.45 804	42.99 866	4.13 652	2.07 529	2.10 553	3.16 737	3.42 686	1.70 587	9.24 678	2.30 662	3.70 819	10.89 857	11.80 860	5.54 842	4.24 815	2.66 796

MMNet	2.02 511	0.81 538	10.76 566	1.12 516	1.23 606	3.53 474	0.89 499	3.79 536	2.08 530	2.15 577	1.76 490	2.15 545	2.12 647	3.69 536	2.32 664	0.31 430	0.29 554	0.34 523	0.27 444	0.38 491	0.42 547

ACVNet	1.46 407	0.64 391	3.56 454	0.93 388	0.85 459	4.22 673	0.80 417	2.85 373	2.08 530	1.78 449	1.88 551	3.10 655	1.46 512	1.33 281	1.89 611	0.29 358	0.26 508	0.30 409	0.26 413	0.39 503	0.27 315

acv_ft	1.55 416	0.64 391	3.29 441	1.14 526	2.01 770	2.93 339	0.97 559	3.81 541	2.08 530	2.22 609	1.88 551	3.10 655	1.66 578	1.33 281	2.22 657	0.29 358	0.26 508	0.30 409	0.26 413	0.39 503	0.27 315

Light-Stereo-hy	3.32 714	1.69 728	12.65 589	1.26 592	1.24 608	3.45 450	1.72 716	3.85 551	2.09 533	3.11 743	2.11 614	7.72 799	1.93 631	11.34 769	2.20 654	0.62 707	0.96 785	4.00 831	1.62 799	1.77 786	1.01 740

gwcnet-sp	2.31 572	1.21 663	17.34 665	1.08 487	0.92 486	3.56 484	1.04 592	3.69 516	2.09 533	2.55 684	1.60 432	1.80 486	1.62 557	3.87 541	1.95 622	0.29 358	0.29 554	0.30 409	0.28 474	0.38 491	0.39 516

scenet	2.31 572	1.21 663	17.34 665	1.08 487	0.92 486	3.56 484	1.04 592	3.69 516	2.09 533	2.55 684	1.60 432	1.80 486	1.62 557	3.87 541	1.95 622	0.29 358	0.29 554	0.30 409	0.28 474	0.38 491	0.39 516

ssnet	2.31 572	1.21 663	17.34 665	1.08 487	0.92 486	3.56 484	1.04 592	3.69 516	2.09 533	2.55 684	1.60 432	1.80 486	1.62 557	3.87 541	1.95 622	0.29 358	0.29 554	0.30 409	0.28 474	0.38 491	0.39 516

fff	1.74 455	0.70 451	9.08 540	0.81 253	0.36 76	4.15 644	0.57 228	4.23 682	2.09 533	2.30 630	1.80 506	1.19 377	3.02 709	1.44 313	1.46 525	0.29 358	0.23 420	0.23 102	0.18 125	0.24 141	0.42 547

csc	1.74 455	0.70 451	9.08 540	0.81 253	0.36 76	4.15 644	0.57 228	4.23 682	2.09 533	2.30 630	1.80 506	1.19 377	3.02 709	1.44 313	1.46 525	0.29 358	0.23 420	0.23 102	0.18 125	0.24 141	0.42 547

cscssc	1.74 455	0.70 451	9.08 540	0.81 253	0.36 76	4.15 644	0.57 228	4.23 682	2.09 533	2.30 630	1.80 506	1.19 377	3.02 709	1.44 313	1.46 525	0.29 358	0.23 420	0.23 102	0.18 125	0.24 141	0.42 547

FADNet-RVC-Resample	2.83 656	2.02 749	21.07 797	1.12 516	0.91 485	3.53 474	1.37 669	4.08 640	2.09 533	1.68 426	1.33 342	2.03 530	1.51 529	9.54 684	1.69 583	0.38 558	0.37 638	0.42 625	0.44 673	0.56 638	0.56 640

iResNetv2_ROB	2.65 638	5.00 793	19.28 723	2.06 772	1.09 558	3.83 538	1.13 622	4.14 658	2.09 533	1.85 462	2.03 592	2.01 528	1.51 529	3.58 530	1.58 558	0.34 495	0.21 356	0.32 466	0.21 240	0.44 575	0.29 354

Wz-Net-LNSev-Ref	2.42 600	1.47 711	14.14 615	1.30 616	1.35 639	3.51 469	1.64 708	4.04 624	2.10 542	2.46 666	1.88 551	2.28 552	2.51 684	4.73 563	3.17 712	0.38 558	0.19 252	0.35 545	0.20 209	0.40 509	0.36 477

PSMNet-ADL	1.91 488	0.72 472	1.78 298	1.09 495	0.86 466	4.18 662	0.78 397	3.77 532	2.10 542	1.72 437	1.85 543	2.91 637	1.82 614	10.38 725	1.91 614	0.48 655	0.46 697	0.28 342	0.29 507	0.38 491	0.51 613

Selective-IGEV-i1	1.43 401	0.59 321	2.42 382	1.15 539	1.07 548	3.82 537	1.09 611	3.79 536	2.11 544	1.62 408	1.91 565	2.65 608	1.22 438	1.80 400	1.12 433	0.32 453	0.27 521	0.46 648	0.54 717	0.31 353	0.39 516

DualNet (step1)	2.34 582	1.05 625	7.87 521	1.07 479	0.86 466	3.93 570	1.19 635	4.35 734	2.11 544	2.14 569	1.75 481	1.75 470	1.67 580	6.26 602	1.26 480	1.23 783	0.48 709	4.27 833	2.09 814	0.70 692	0.69 681

test_sample9	3.79 733	1.05 625	7.87 521	1.07 479	0.86 466	3.93 570	1.19 635	4.35 734	2.11 544	2.14 569	1.75 481	1.75 470	1.67 580	11.06 757	11.61 794	1.23 783	14.45 859	4.27 833	2.09 814	0.70 692	0.69 681

test_sample7	1.65 440	0.70 451	2.60 394	1.48 685	0.76 403	2.38 258	1.07 601	4.35 734	2.11 544	2.14 569	1.75 481	1.75 470	1.67 580	6.26 602	1.26 480	0.44 623	0.48 709	0.43 630	0.40 651	0.46 595	0.43 558

dd	1.26 372	1.15 651	2.47 384	0.92 370	0.49 237	4.35 693	0.75 368	1.92 177	2.11 544	1.44 379	1.24 304	1.19 377	1.05 373	1.78 395	1.70 584	0.57 696	0.34 611	0.35 545	0.33 568	0.60 653	0.46 581

GMStereo	1.01 292	1.00 615	2.86 419	0.83 282	0.45 189	1.47 136	0.57 228	1.89 168	2.11 544	1.52 387	1.24 304	0.87 291	0.74 229	1.58 344	0.94 382	0.40 582	0.21 356	0.30 409	0.30 530	0.47 599	0.36 477
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MLG-Stereo_test2	0.76 153	0.40 29	1.07 60	0.64 70	0.82 436	3.49 463	0.23 7	1.69 137	2.14 550	0.62 134	0.32 13	0.67 198	0.33 11	1.14 200	0.37 26	0.23 143	0.19 252	0.23 102	0.16 44	0.19 12	0.20 86

APVNet	3.13 698	1.25 676	21.14 799	1.31 620	1.52 687	3.94 577	1.13 622	3.32 443	2.14 550	2.20 598	2.03 592	3.05 652	1.96 634	11.79 795	2.53 687	0.42 610	0.45 688	0.64 738	0.46 680	0.67 685	0.57 644

G-Net	4.11 749	1.21 663	19.47 729	2.31 788	2.94 797	4.74 774	2.95 770	3.33 450	2.14 550	4.44 783	9.43 809	6.93 795	3.84 743	9.01 671	4.92 739	0.79 741	0.80 777	0.70 751	0.50 700	0.95 736	0.87 724

XPNet_ROB	2.27 559	1.11 643	4.10 475	1.36 647	0.97 503	3.94 577	1.63 706	4.07 636	2.14 550	2.82 723	2.00 586	2.32 561	1.73 594	10.81 743	3.39 715	0.51 677	0.47 702	0.48 661	0.40 651	0.51 612	0.56 640

G4	1.46 407	0.78 522	10.02 554	1.05 467	0.47 214	1.41 123	0.50 193	2.88 379	2.15 554	1.02 307	1.19 286	0.74 245	0.62 160	3.36 525	0.90 356	0.65 715	0.15 45	0.42 625	0.24 357	0.34 432	0.26 293

SFCPSM	2.18 542	0.63 378	17.03 663	0.88 332	0.98 512	3.74 522	1.28 650	4.09 642	2.16 555	1.85 462	1.83 528	1.65 451	1.39 478	2.50 472	1.50 540	0.33 473	0.27 521	0.39 599	0.36 607	0.34 432	0.37 492

DSFCA	1.89 482	0.69 440	3.14 432	1.10 505	1.18 581	3.99 604	1.79 719	3.50 472	2.16 555	3.10 742	1.64 443	2.91 637	2.50 683	5.38 574	2.26 659	0.43 616	0.38 645	0.37 575	0.36 607	0.50 610	0.42 547

StereoNetSlim22	1.21 348	0.49 160	4.08 474	2.02 769	0.61 323	3.47 455	0.89 499	2.30 251	2.17 557	1.61 405	0.97 224	0.66 192	0.76 240	1.36 289	1.04 408	0.28 324	0.26 508	0.32 466	0.26 413	0.30 328	0.27 315

iinet-f	2.26 557	1.18 657	13.71 602	1.14 526	1.11 562	3.77 526	1.10 615	4.14 658	2.17 557	2.06 544	1.76 490	2.99 645	2.99 706	2.50 472	2.49 683	0.35 518	0.39 654	0.27 304	0.28 474	0.45 583	0.39 516

PASM	2.67 642	2.05 752	9.71 548	1.73 733	1.37 645	2.53 280	1.52 691	3.10 407	2.17 557	2.79 720	1.84 533	2.90 634	1.85 621	11.89 799	2.19 652	0.81 747	0.85 778	0.87 771	1.01 776	1.14 761	1.05 745

UDGNet	1.40 396	1.52 715	2.22 358	1.38 659	0.62 334	4.39 698	0.68 310	1.80 152	2.18 560	1.34 358	1.18 284	0.99 329	1.00 349	2.16 446	1.19 455	1.09 775	0.34 611	1.30 792	0.98 774	1.10 757	0.58 650

GOStereo-base	1.63 437	1.39 700	8.65 536	1.93 763	0.57 300	1.41 123	0.47 176	2.88 379	2.19 561	1.22 346	1.52 400	0.86 287	0.79 261	4.19 552	1.04 408	1.55 796	0.18 196	0.56 708	0.28 474	0.58 648	0.35 468

test_sample3	2.34 582	0.61 360	11.94 581	1.33 628	0.85 459	3.10 371	0.73 344	4.24 690	2.19 561	2.21 607	1.75 481	1.80 486	1.41 491	11.11 762	1.46 525	0.35 518	0.29 554	0.34 523	0.35 597	0.39 503	0.37 492

EAI-Stereo	2.35 587	0.63 378	2.97 423	0.95 400	0.65 350	3.84 543	14.27 839	5.04 789	2.19 561	2.06 544	7.25 791	1.10 351	0.94 326	1.65 369	1.37 506	0.31 430	0.22 388	0.27 304	0.60 733	0.27 243	0.32 415

MLCV	1.87 477	0.91 581	8.59 533	1.10 505	0.57 300	3.59 490	0.53 208	3.70 521	2.20 564	2.80 721	2.25 647	2.00 525	1.42 496	4.13 549	1.86 608	0.30 402	0.20 315	0.32 466	0.21 240	0.33 411	0.36 477

G3	1.49 413	1.20 661	7.33 513	1.85 753	0.49 237	1.77 175	0.47 176	3.10 407	2.22 565	1.20 342	1.38 363	0.82 270	0.59 143	2.86 502	1.14 438	1.26 787	0.17 129	0.62 731	0.28 474	0.63 664	0.32 415

G2	1.52 415	1.22 669	8.46 531	1.55 702	0.56 287	1.32 115	0.46 169	3.02 396	2.22 565	1.23 347	1.45 380	0.76 250	0.69 207	3.60 532	0.97 389	1.02 772	0.14 14	0.53 695	0.24 357	0.53 622	0.31 399

TestStereo_HL2	1.42 399	0.76 511	3.87 469	1.08 487	0.63 338	2.59 287	0.62 271	3.27 433	2.22 565	1.34 358	1.33 342	1.14 362	0.91 316	5.97 591	1.24 473	0.25 212	0.20 315	0.23 102	0.19 177	0.27 243	0.24 238

Hybrid-DGEV-2	1.55 416	1.43 706	3.19 435	1.16 547	0.51 246	4.15 644	0.54 217	4.28 706	2.22 565	2.06 544	1.37 359	2.37 568	1.61 553	3.24 520	1.15 441	0.25 212	0.24 457	0.30 409	0.26 413	0.29 295	0.28 339

NCC-stereo	3.16 704	1.28 679	18.31 696	1.25 585	1.75 739	4.06 619	1.40 676	3.89 567	2.22 565	2.72 714	2.55 691	3.49 696	2.65 691	9.91 697	2.99 707	1.29 790	0.65 753	0.64 738	0.86 765	0.65 677	0.71 686

Abc-Net	3.16 704	1.28 679	18.31 696	1.25 585	1.75 739	4.06 619	1.40 676	3.89 567	2.22 565	2.72 714	2.55 691	3.49 696	2.65 691	9.91 697	2.99 707	1.29 790	0.65 753	0.64 738	0.86 765	0.65 677	0.71 686
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
TestStereo-Hl	1.43 401	0.66 418	2.69 408	1.02 455	0.48 224	3.12 375	0.75 368	3.60 492	2.23 571	1.66 421	1.31 337	1.33 403	1.15 427	6.24 601	0.88 346	0.25 212	0.20 315	0.26 261	0.21 240	0.28 273	0.25 257

NCCL2	2.53 621	1.35 692	10.90 569	1.15 539	0.97 503	3.53 474	2.56 756	3.65 502	2.23 571	2.76 717	1.80 506	2.41 575	1.66 578	10.35 722	2.07 639	0.44 623	0.40 659	0.57 712	0.53 714	0.59 649	0.65 673

ETE_ROB	2.07 519	1.40 702	3.01 427	1.09 495	0.92 486	3.94 577	1.53 693	4.25 692	2.23 571	3.31 753	2.06 605	2.35 565	1.52 531	8.74 662	2.07 639	0.44 623	0.36 624	0.51 684	0.48 688	0.54 629	0.62 661

PSMNet-RUCA	1.64 439	1.50 714	2.57 393	1.50 690	1.38 648	3.05 359	1.36 664	3.31 438	2.24 574	1.36 364	2.07 606	1.40 421	1.09 397	1.83 405	1.55 553	1.15 779	0.69 762	1.26 791	0.96 772	1.64 783	0.94 733

NINENet	1.87 477	0.74 494	2.60 394	1.12 516	1.06 541	4.50 725	0.76 374	4.41 749	2.24 574	2.16 583	1.86 547	3.63 708	0.97 337	8.00 645	1.17 450	0.41 598	0.30 569	0.41 618	0.30 530	0.41 533	0.36 477

SACVNet	2.46 607	1.14 650	9.47 547	1.44 673	1.18 581	4.06 619	1.49 690	3.84 548	2.24 574	2.62 701	1.89 558	2.57 598	1.28 450	11.35 770	1.64 577	0.50 671	0.39 654	0.48 661	0.41 658	0.55 632	0.75 702

GGDA	1.42 399	0.77 515	2.96 422	1.09 495	0.54 273	3.04 354	0.58 238	3.26 431	2.25 577	1.34 358	1.35 352	1.13 358	0.98 345	6.44 606	1.15 441	0.24 182	0.19 252	0.24 156	0.20 209	0.29 295	0.25 257

otaku	4.58 759	8.93 810	19.95 745	3.11 803	2.67 790	3.91 562	2.57 757	3.82 544	2.25 577	2.22 609	9.72 811	4.08 730	2.35 672	8.57 657	2.13 646	3.51 814	1.65 804	2.15 805	1.17 788	3.69 808	3.15 804

Consistency-Raft	2.86 660	1.66 725	19.61 732	1.40 664	1.75 739	3.84 543	1.32 656	4.07 636	2.25 577	1.78 449	2.67 704	1.82 492	4.41 756	1.94 423	2.06 636	0.83 750	0.94 784	1.03 779	1.12 785	1.70 785	1.09 748

HSM	2.35 587	0.81 538	2.21 355	1.14 526	1.55 695	3.44 444	1.03 588	3.99 610	2.25 577	2.29 626	2.11 614	8.04 801	3.05 713	11.60 780	1.71 585	0.33 473	0.22 388	0.28 342	0.23 321	0.32 388	0.35 468

RGC	3.10 696	1.45 710	14.90 630	1.46 679	1.79 745	3.33 423	1.39 674	4.04 624	2.26 581	2.77 718	3.26 742	4.00 725	2.71 695	11.63 787	2.62 696	0.82 748	0.46 697	0.79 763	0.79 761	0.71 701	0.78 709

DISCO	2.25 554	0.73 483	10.06 555	1.76 736	1.12 563	3.47 455	1.25 647	3.24 427	2.26 581	2.65 709	1.96 573	4.53 754	1.92 630	4.17 551	3.61 719	0.32 453	0.25 488	0.31 442	0.29 507	0.66 683	0.41 543

G2L-ROB	2.13 534	0.78 522	10.06 555	1.19 561	1.06 541	3.84 543	0.93 534	3.32 443	2.27 583	2.20 598	1.47 388	2.65 608	1.20 437	8.38 653	1.81 600	0.28 324	0.19 252	0.23 102	0.22 288	0.28 273	0.32 415

CrosDoStereo	5.24 773	0.60 340	20.23 758	0.82 268	0.51 246	3.39 432	18.11 843	3.82 544	2.27 583	1.98 506	8.74 803	1.96 518	6.96 796	7.35 630	26.35 848	0.30 402	0.22 388	0.30 409	0.28 474	0.33 411	0.38 509

DeepStereo_LL	5.24 773	0.60 340	20.23 758	0.82 268	0.51 246	3.39 432	18.11 843	3.82 544	2.27 583	1.98 506	8.74 803	1.96 518	6.96 796	7.35 630	26.35 848	0.30 402	0.22 388	0.30 409	0.28 474	0.33 411	0.38 509

FADNet	2.49 614	1.76 733	13.17 593	1.17 550	0.95 498	3.27 411	0.88 490	3.94 593	2.27 583	1.40 375	1.29 325	2.51 592	2.06 641	9.93 699	1.94 620	0.43 616	0.45 688	0.40 606	0.43 669	1.06 749	0.53 621

TADF							0.98 568	4.45 757	2.28 587	2.16 583	1.58 422	1.65 451	1.65 575	10.27 720	0.80 308	0.29 358	0.17 129	0.26 261	0.22 288	0.29 295

rvit_stereo_0083	0.86 215	0.67 429	1.42 246	0.87 326	0.65 350	1.23 90	0.64 280	1.67 130	2.28 587	0.79 230	0.93 200	0.93 317	1.07 388	1.46 323	0.75 287	0.32 453	0.36 624	0.30 409	0.26 413	0.33 411	0.28 339

fast-acv-ft	2.54 623	1.19 659	20.08 752	1.41 666	1.40 654	3.18 387	1.17 631	3.37 454	2.28 587	1.90 480	2.15 629	2.69 611	2.17 656	2.91 503	2.31 663	0.37 541	0.39 654	0.45 642	0.39 640	0.57 643	0.45 570

LALA_ROB	1.95 496	1.48 712	3.11 430	1.05 467	0.98 512	3.99 604	1.82 723	4.44 754	2.28 587	3.31 753	1.85 543	2.76 624	1.67 580	4.04 548	3.23 714	0.46 641	0.41 668	0.55 706	0.52 710	0.60 653	0.57 644

RYNet	2.97 678	0.93 587	15.09 635	1.12 516	1.38 648	3.66 506	1.42 681	4.03 619	2.29 591	2.10 553	1.70 464	3.79 714	2.16 654	13.64 829	3.02 709	0.37 541	0.41 668	0.48 661	0.34 578	0.81 723	0.75 702

WCG-NET	0.88 225	0.49 160	1.26 197	0.90 351	0.37 100	1.48 138	1.07 601	1.73 140	2.30 592	1.63 411	1.49 396	0.92 313	0.97 337	0.95 126	0.76 294	0.22 119	0.16 78	0.23 102	0.20 209	0.25 178	0.21 141

test_sample4	2.34 582	0.63 378	11.59 576	1.30 616	0.83 446	3.07 364	0.72 336	4.27 701	2.30 592	2.30 630	1.88 551	1.73 468	1.42 496	11.14 763	1.46 525	0.35 518	0.29 554	0.35 545	0.36 607	0.40 509	0.38 509

anonymity	1.76 461	1.26 677	2.73 413	1.66 721	1.32 632	1.84 184	1.07 601	3.49 469	2.30 592	2.11 557	2.11 614	1.71 466	3.90 745	1.82 404	1.48 533	1.10 776	1.09 789	1.08 783	1.08 783	1.05 747	1.09 748

DLCB_ROB	2.05 516	0.95 599	2.37 375	1.24 583	1.02 530	2.92 334	1.30 653	3.68 511	2.30 592	2.91 727	2.17 632	3.32 677	1.52 531	10.37 723	2.50 684	0.40 582	0.33 595	0.40 606	0.36 607	0.41 533	0.47 586

coex_refinement	2.10 523	0.85 561	3.67 461	1.31 620	1.13 568	3.21 392	0.85 456	3.86 557	2.31 596	2.51 677	1.92 568	3.49 696	1.69 585	11.08 760	2.13 646	0.37 541	0.25 488	0.27 304	0.31 546	0.41 533	0.37 492

test_sample5	2.33 578	0.62 370	11.29 573	1.29 609	0.83 446	3.09 367	0.74 357	4.28 706	2.31 596	2.20 598	1.97 579	1.68 457	1.39 478	11.19 764	1.47 530	0.37 541	0.31 578	0.37 575	0.37 619	0.41 533	0.39 516

DualNet	2.33 578	0.62 370	11.29 573	1.29 609	0.83 446	3.09 367	0.74 357	4.28 706	2.31 596	2.26 622	2.04 595	1.68 457	1.39 478	11.19 764	1.47 530	0.37 541	0.31 578	0.37 575	0.37 619	0.41 533	0.39 516

NLCA_NET_v2_RVC	2.54 623	1.04 624	16.73 658	1.53 695	2.00 768	3.96 593	0.87 483	3.87 561	2.31 596	2.54 683	1.67 454	2.85 631	1.63 570	5.55 579	1.62 570	0.46 641	0.33 595	0.38 594	0.38 632	0.53 622	0.62 661
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
Wz-Net-MNSev	2.71 651	2.54 767	13.91 611	1.52 693	1.37 645	3.28 415	2.47 750	4.03 619	2.32 600	2.57 688	2.07 606	2.29 557	3.01 708	7.55 635	2.74 699	0.38 558	0.36 624	0.36 561	0.37 619	0.57 643	0.47 586

GwcNet	3.00 684	1.63 721	19.83 740	1.32 623	2.04 774	3.27 411	1.55 697	3.65 502	2.33 601	2.00 523	2.12 619	3.56 705	1.68 584	9.47 682	2.45 679	0.44 623	0.45 688	0.46 648	0.38 632	0.60 653	0.76 705

RAFT-345	2.46 607	0.55 263	19.69 736	1.02 455	0.49 237	4.43 710	0.78 397	1.64 127	2.34 602	2.09 550	3.12 734	1.96 518	1.31 459	6.65 614	1.43 518	0.36 533	0.23 420	0.32 466	0.25 388	0.28 273	0.25 257

RP	2.79 653	1.20 661	10.36 560	1.54 697	1.93 763	3.44 444	1.97 731	4.05 628	2.34 602	2.66 710	2.79 713	3.98 724	2.58 688	10.21 715	2.61 694	0.95 764	0.47 702	0.71 753	0.57 725	0.71 701	0.68 679

rvit_105_1	1.43 401	0.90 575	3.27 440	1.08 487	0.68 370	2.79 309	1.27 648	3.52 478	2.35 604	1.38 372	1.54 410	1.28 394	1.14 419	2.91 503	1.40 511	0.54 690	0.47 702	0.45 642	0.59 730	0.44 575	0.58 650

HITNet	2.07 519	0.82 545	14.77 626	1.34 636	0.56 287	3.47 455	0.80 417	4.07 636	2.35 604	2.16 583	1.61 436	1.64 450	1.44 504	2.09 439	2.56 692	0.26 244	0.18 196	0.41 618	0.26 413	0.45 583	0.25 257
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
PSMNet_ROB	2.95 671	1.38 698	18.46 700	1.19 561	1.20 598	3.80 533	1.65 711	3.54 483	2.35 604	1.98 506	1.71 468	2.75 618	1.79 603	11.43 774	2.78 701	0.42 610	0.36 624	0.50 679	0.60 733	0.59 649	0.49 598

MyStereo8	2.33 578	1.13 645	19.26 720	1.22 575	1.62 708	4.16 654	0.57 228	3.50 472	2.36 607	2.15 577	1.75 481	2.28 552	1.14 419	1.46 323	2.20 654	0.24 182	0.21 356	0.32 466	0.27 444	0.36 471	0.43 558

Ntro	4.21 752	8.94 811	19.89 743	3.22 804	2.96 798	4.15 644	1.89 727	3.92 585	2.36 607	1.77 447	2.14 626	3.35 679	2.17 656	9.48 683	2.24 658	3.52 815	1.76 805	2.13 804	1.31 793	3.83 811	3.09 802

GwcNet-ADL	2.47 610	0.67 429	21.48 811	0.96 406	0.72 387	4.61 748	0.95 546	4.42 750	2.36 607	1.98 506	1.80 506	2.55 596	1.24 445	1.90 419	1.41 515	0.40 582	0.46 697	0.24 156	0.27 444	0.41 533	0.49 598

cf-r	2.57 631	0.79 527	16.09 649	1.48 685	1.35 639	4.19 666	0.93 534	3.68 511	2.36 607	1.97 504	1.81 519	3.42 686	1.45 508	8.24 649	1.83 605	0.32 453	0.26 508	0.33 504	0.30 530	0.34 432	0.37 492

ADCRef	3.30 712	1.23 674	14.90 630	1.17 550	1.41 662	3.95 583	1.64 708	3.88 564	2.36 607	3.05 740	2.21 641	2.40 571	2.81 700	5.04 566	16.63 822	0.46 641	0.34 611	0.63 735	0.62 738	0.54 629	0.67 676

StereoDRNet	2.84 657	1.49 713	14.48 622	1.33 628	1.57 702	3.44 444	2.06 736	3.69 516	2.36 607	3.26 752	1.84 533	2.79 628	1.80 608	10.88 745	3.16 711	0.41 598	0.33 595	0.39 599	0.36 607	0.59 649	0.58 650

YMNet	2.40 596	1.41 704	13.46 598	1.36 647	1.67 721	3.96 593	0.97 559	3.81 541	2.37 613	2.64 705	2.57 695	3.35 679	1.53 538	3.28 522	2.42 674	0.48 655	0.54 723	0.52 690	0.49 693	0.70 692	0.54 629

YMNet_1	2.40 596	1.41 704	13.46 598	1.36 647	1.67 721	3.96 593	0.97 559	3.81 541	2.37 613	2.64 705	2.57 695	3.35 679	1.53 538	3.28 522	2.42 674	0.48 655	0.54 723	0.52 690	0.49 693	0.70 692	0.54 629

WCG-NET（raft）	0.95 265	0.55 263	1.20 174	0.84 294	0.31 44	1.44 132	1.01 579	1.55 107	2.37 613	1.64 414	1.42 376	2.38 570	1.01 355	1.29 268	0.76 294	0.22 119	0.19 252	0.22 80	0.20 209	0.25 178	0.21 141

CFNet_ucs	2.36 592	0.68 437	18.42 699	0.89 341	0.81 426	3.85 552	0.68 310	4.29 710	2.37 613	2.09 550	2.04 595	3.31 676	1.24 445	2.63 491	1.14 438	0.36 533	0.45 688	0.56 708	0.29 507	0.66 683	0.49 598

MIPNet	2.33 578	0.71 465	19.82 739	0.89 341	0.56 287	4.76 776	0.61 255	4.32 726	2.37 613	1.83 461	1.48 395	1.48 429	1.98 636	2.63 491	1.44 520	0.29 358	0.20 315	0.26 261	0.23 321	0.30 328	0.39 516

z-ln-s-r	2.67 642	1.16 654	12.43 585	1.34 636	1.26 614	3.70 511	1.21 642	4.20 669	2.38 618	2.04 537	1.92 568	2.43 582	1.60 552	10.58 730	5.19 743	0.29 358	0.20 315	0.32 466	0.24 357	0.51 612	0.38 509

HBP-ISP	3.25 710	1.10 639	20.86 788	1.54 697	1.15 573	4.50 725	2.89 769	4.43 753	2.38 618	4.14 776	1.96 573	1.90 505	2.04 639	11.08 760	1.32 496	0.66 718	0.57 731	0.66 743	0.61 736	0.64 674	0.61 658

IPLGR	2.53 621	0.58 311	20.46 774	0.82 268	0.52 259	4.56 742	0.50 193	4.30 718	2.38 618	1.87 468	1.53 407	1.68 457	1.72 591	6.95 624	1.15 441	0.28 324	0.21 356	0.27 304	0.23 321	0.33 411	0.32 415

DANet	2.63 635	1.07 633	8.10 527	1.83 749	1.70 728	3.25 406	1.16 628	4.31 721	2.38 618	3.40 759	2.18 634	4.08 730	1.80 608	9.77 690	3.89 724	0.52 685	0.55 728	0.59 717	0.44 673	0.63 664	0.86 721
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TCMNet	2.98 680	1.30 681	18.26 692	1.47 682	2.09 776	3.84 543	1.08 606	3.96 601	2.39 622	2.53 682	2.29 656	2.43 582	1.75 597	10.09 712	2.39 667	0.52 685	0.45 688	0.61 726	0.50 700	0.80 722	0.78 709

Wz-Net-SNSev	2.98 680	4.36 786	15.98 646	1.57 706	1.19 590	3.28 415	1.80 721	3.96 601	2.40 623	2.32 640	2.28 653	3.48 690	2.05 640	7.84 643	3.82 723	0.47 650	0.39 654	0.53 695	0.49 693	0.71 701	0.60 655

Syn2CoEx	3.08 693	2.55 768	19.88 742	1.34 636	1.18 581	2.43 265	1.65 711	3.91 578	2.40 623	2.39 658	2.27 649	2.90 634	3.17 720	9.57 687	2.54 690	0.50 671	0.45 688	0.53 695	0.39 640	0.74 711	0.72 693

CoDeX	2.40 596	0.78 522	13.21 594	1.00 436	1.18 581	3.24 401	1.32 656	4.14 658	2.41 625	1.74 443	1.84 533	2.05 534	1.47 514	10.03 708	1.60 562	0.34 495	0.28 539	0.32 466	0.27 444	0.32 388	0.39 516

ccnet	2.66 640	0.97 607	8.01 526	1.54 697	1.24 608	3.75 523	2.18 743	4.07 636	2.41 625	2.66 710	3.25 741	2.87 633	2.31 668	9.89 696	3.50 717	0.78 739	0.75 772	0.71 753	0.67 744	0.76 715	0.81 715

GANet	2.93 670	1.05 625	11.29 573	1.64 718	0.96 499	3.91 562	2.52 753	3.72 525	2.41 625	2.95 734	3.00 724	3.21 664	2.03 637	12.42 811	4.72 733	0.51 677	0.41 668	0.46 648	0.39 640	0.60 653	0.50 605

zh-sn7	3.81 734	11.43 826	15.78 644	1.25 585	1.15 573	3.68 510	2.58 758	4.15 662	2.42 628	2.61 699	3.10 733	3.38 684	3.03 712	11.43 774	6.88 756	0.45 633	0.48 709	0.45 642	0.43 669	0.72 707	0.71 686

test_sample6	2.35 587	0.62 370	10.78 567	1.33 628	0.83 446	3.15 381	0.79 406	4.36 739	2.43 629	2.26 622	2.04 595	1.69 461	1.39 478	11.48 777	1.61 565	0.38 558	0.32 588	0.37 575	0.39 640	0.41 533	0.42 547

MaskLacGwcNet_RVC	3.13 698	1.43 706	9.93 552	2.50 792	1.62 708	4.29 685	1.68 715	3.95 595	2.43 629	1.66 421	1.91 565	3.04 649	1.41 491	13.26 819	1.58 558	3.82 820	1.59 802	1.12 785	0.46 680	2.21 792	2.74 801

BEATNet_4x	1.92 491	1.36 694	8.75 538	1.20 565	0.56 287	3.46 452	1.03 588	4.00 612	2.43 629	2.25 619	1.70 464	2.10 542	1.59 546	2.57 487	3.05 710	0.37 541	0.22 388	0.47 652	0.29 507	0.60 653	0.40 537

AF-Net	2.87 664	1.30 681	16.24 650	1.33 628	1.75 739	3.26 408	1.59 702	4.09 642	2.43 629	2.69 712	2.94 721	4.51 752	3.20 721	5.84 588	2.75 700	0.76 734	0.36 624	0.72 757	0.49 693	0.70 692	0.56 640

STTStereo	2.34 582	0.95 599	14.93 632	1.43 670	1.54 690	3.86 554	0.86 461	3.65 502	2.44 633	2.15 577	1.55 414	2.49 591	1.59 546	5.14 569	1.44 520	0.38 558	0.39 654	0.47 652	0.51 704	0.52 616	0.51 613

222	2.68 646	0.57 293	2.03 327	1.11 512	0.81 426	3.23 397	0.65 291	4.52 769	2.45 634	2.34 647	2.29 656	1.41 422	1.44 504	10.50 728	18.47 832	0.32 453	0.30 569	0.32 466	0.27 444	0.32 388	0.34 454

NVstereo2D	2.54 623	0.90 575	11.10 571	1.32 623	1.47 675	3.58 489	1.38 672	4.13 652	2.45 634	1.90 480	1.71 468	2.86 632	1.76 598	10.86 744	1.66 580	0.60 701	0.43 678	0.53 695	0.41 658	0.78 718	0.94 733

DRN-Test	3.03 688	0.99 609	18.18 689	1.35 641	1.60 704	3.59 490	1.48 686	4.13 652	2.45 634	3.47 761	1.92 568	2.58 600	2.53 685	10.88 745	2.80 703	0.39 574	0.36 624	0.44 635	0.41 658	0.55 632	0.57 644

AdaStereo	1.45 406	0.83 549	2.34 374	1.28 605	0.81 426	3.21 392	1.14 624	4.20 669	2.46 637	2.05 539	1.77 496	2.48 589	1.18 431	1.71 386	1.44 520	0.43 616	0.25 488	0.43 630	0.28 474	0.44 575	0.34 454
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.
dad	1.65 440	1.19 659	3.04 428	0.98 421	0.56 287	4.22 673	0.84 447	1.99 187	2.48 638	2.14 569	1.68 457	1.62 448	1.13 411	3.85 540	2.04 633	1.03 773	0.40 659	2.04 802	0.48 688	0.75 714	0.53 621

delet	1.92 491	0.76 511	5.14 490	1.01 443	1.65 717	3.44 444	2.03 735	3.76 530	2.48 638	2.01 525	2.05 601	2.63 605	1.90 628	5.34 573	2.12 643	0.28 324	0.29 554	0.40 606	0.31 546	0.41 533	0.45 570

FADNet-RVC	2.51 617	2.27 759	14.03 613	1.09 495	0.81 426	3.54 478	1.10 615	4.13 652	2.48 638	1.39 373	1.22 297	1.85 501	1.77 600	9.78 692	2.06 636	0.38 558	0.37 638	0.40 606	0.40 651	0.67 685	0.48 591

RTSC	2.95 671	2.51 763	15.49 643	1.54 697	1.30 622	3.51 469	0.86 461	3.89 567	2.48 638	3.64 762	3.12 734	3.04 649	2.30 665	5.70 585	6.67 750	0.55 692	0.35 617	0.37 575	0.39 640	0.70 692	0.60 655

xxxx	2.67 642	0.54 249	2.03 327	1.22 575	0.81 426	3.49 463	0.63 276	4.49 764	2.49 642	2.22 609	2.23 644	2.05 534	1.38 475	10.05 709	17.91 828	0.32 453	0.32 588	0.30 409	0.27 444	0.33 411	0.34 454

WZ-Net	3.62 725	4.87 792	16.77 660	1.43 670	1.40 654	3.75 523	2.29 746	4.12 650	2.50 643	2.74 716	2.19 636	4.06 729	5.29 773	10.19 714	7.36 761	0.54 690	0.37 638	0.47 652	0.49 693	0.77 716	0.73 697

ac_64	2.35 587	0.62 370	9.77 549	1.32 623	1.71 730	3.27 411	0.93 534	3.48 466	2.50 643	1.74 443	1.73 474	3.91 720	1.77 600	10.21 715	1.86 608	0.40 582	0.31 578	0.33 504	0.30 530	0.34 432	0.39 516

CVANet_RVC	2.55 627	1.10 639	9.13 545	1.46 679	1.15 573	3.96 593	1.53 693	3.91 578	2.50 643	3.04 738	2.04 595	2.60 601	1.72 591	12.46 813	1.50 540	0.49 667	0.30 569	0.51 684	0.41 658	0.63 664	0.50 605

HSM-Net_RVC	2.87 664	0.57 293	17.46 674	0.92 370	0.90 483	3.70 511	1.20 639	5.64 801	2.51 646	3.22 751	2.43 678	2.54 594	1.59 546	11.41 772	1.65 579	0.34 495	0.25 488	0.26 261	0.23 321	0.30 328	0.29 354
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
Selective-IGEV-i16pb	3.23 707	0.73 483	21.29 805	1.22 575	0.68 370	3.99 604	3.38 787	4.52 769	2.52 647	1.72 437	3.60 754	2.92 639	2.21 660	10.07 710	2.59 693	0.68 725	0.50 715	0.37 575	0.48 688	0.54 629	0.54 629

raft_robust	1.92 491	1.15 651	3.34 445	1.02 455	0.43 167	3.84 543	0.46 169	4.42 750	2.52 647	1.67 424	1.36 357	2.17 546	6.37 790	6.78 621	1.04 408	0.28 324	0.24 457	0.30 409	0.35 597	0.31 353	0.32 415

rvit_0105_3	1.24 359	0.93 587	2.84 417	0.97 413	0.58 312	2.38 258	1.08 606	3.26 431	2.53 649	1.18 336	1.40 371	1.24 386	1.04 368	1.73 389	0.97 389	0.44 623	0.44 683	0.40 606	0.42 665	0.42 552	0.50 605

ITSA-stereo	1.86 474	0.72 472	3.74 464	1.20 565	0.66 358	4.09 627	0.91 516	4.24 690	2.53 649	1.93 492	1.77 496	1.59 444	2.15 651	6.12 598	2.44 678	0.40 582	0.38 645	0.40 606	0.40 651	0.50 610	0.98 737

DIP-Stereo	1.24 359	0.69 440	1.77 296	0.65 88	0.61 323	4.29 685	0.58 238	4.44 754	2.53 649	1.98 506	1.33 342	0.91 306	0.86 290	1.25 252	1.25 477	0.36 533	0.23 420	0.32 466	0.23 321	0.32 388	0.29 354
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CBMV	3.32 714	0.96 605	21.16 801	1.32 623	0.83 446	3.81 535	3.91 802	4.47 760	2.53 649	3.34 756	2.24 645	4.45 749	2.58 688	10.07 710	1.96 625	0.45 633	0.43 678	0.48 661	0.38 632	0.52 616	0.53 621
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
DispNO	3.00 684	0.75 505	18.92 708	1.17 550	1.10 560	3.72 516	0.94 540	4.29 710	2.54 653	2.24 616	2.28 653	4.51 752	2.12 647	11.40 771	2.09 641	0.31 430	0.28 539	0.31 442	0.28 474	0.36 471	0.39 516

MyStereo04	2.29 567	0.80 532	18.77 705	1.00 436	1.04 535	3.95 583	0.95 546	3.91 578	2.54 653	1.99 511	1.27 322	2.31 559	1.65 575	2.02 432	1.77 596	0.24 182	0.24 457	0.34 523	0.26 413	0.41 533	0.37 492

iResNet	2.52 620	0.94 596	21.17 802	1.84 750	0.72 387	3.75 523	0.81 430	4.14 658	2.55 655	2.33 646	2.03 592	1.35 407	1.44 504	3.27 521	2.16 650	0.35 518	0.23 420	0.28 342	0.22 288	0.44 575	0.45 570

HLF11	2.10 523	0.80 532	18.68 703	0.88 332	0.83 446	2.11 229	0.58 238	3.39 459	2.56 656	1.33 356	1.30 329	0.98 327	1.00 349	4.75 564	1.51 546	0.25 212	0.21 356	0.24 156	0.18 125	0.23 117	0.27 315

RALAANet	1.28 381	1.08 635	3.21 436	1.25 585	0.94 495	1.44 132	0.69 321	3.15 413	2.57 657	2.01 525	1.80 506	1.29 397	1.05 373	2.00 428	1.48 533	0.27 277	0.20 315	0.27 304	0.24 357	0.40 509	0.27 315

MultiAttention	8.74 804	0.56 280	7.25 512	2.07 773	22.74 847	35.86 854	8.44 822	4.97 788	2.58 658	2.57 688	5.11 774	5.55 785	1.59 546	52.70 874	7.50 763	0.47 650	0.24 457	0.52 690	1.00 775	6.84 834	6.30 830

SDNR	3.97 743	1.93 743	20.28 765	1.31 620	0.94 495	5.16 785	0.67 299	4.33 729	2.58 658	4.82 790	5.94 782	5.01 771	1.45 508	17.52 837	2.53 687	0.79 741	0.72 769	0.59 717	0.45 677	1.15 764	1.17 752

hitnet-ft	2.37 593	0.73 483	8.34 528	0.96 406	0.89 480	3.77 526	0.80 417	3.55 485	2.58 658	2.24 616	2.04 595	3.65 710	1.49 523	11.71 792	1.89 611	0.44 623	0.53 721	0.44 635	0.35 597	0.52 616	0.48 591

w-ln-seven	2.86 660	3.06 775	14.02 612	1.27 601	1.32 632	4.10 633	1.59 702	3.90 572	2.59 661	3.03 737	2.27 649	3.42 686	2.25 662	6.70 616	4.81 736	0.39 574	0.34 611	0.48 661	0.40 651	0.74 711	0.55 635

ssnet_v2	2.04 514	0.88 572	7.87 521	1.20 565	0.87 471	3.86 554	1.64 708	4.01 614	2.60 662	2.61 699	1.96 573	3.79 714	1.71 589	2.20 452	2.96 706	0.41 598	0.35 617	0.42 625	0.37 619	0.55 632	0.52 618

MyStereo05	2.37 593	0.72 472	19.94 744	1.02 455	0.99 515	4.26 678	0.86 461	4.01 614	2.62 663	2.14 569	1.26 315	2.28 552	1.63 570	2.07 434	1.68 582	0.24 182	0.23 420	0.34 523	0.26 413	0.42 552	0.36 477

rvit_0105_5	1.13 324	0.93 587	2.60 394	0.91 362	0.56 287	1.92 195	0.91 516	3.02 396	2.63 664	0.95 289	1.20 289	1.18 372	0.93 323	1.51 332	0.93 380	0.40 582	0.43 678	0.37 575	0.35 597	0.42 552	0.44 564

1111x	3.13 698	0.57 293	8.38 530	1.20 565	0.76 403	3.80 533	0.88 490	4.61 776	2.63 664	2.31 636	2.16 630	1.95 513	1.81 611	11.54 778	18.13 830	0.32 453	0.31 578	0.32 466	0.30 530	0.35 454	0.34 454

AHVO							0.89 499	3.91 578	2.64 666	1.88 471	2.12 619	3.29 671	2.31 668	3.13 514	2.40 671	0.51 677	0.33 595	0.37 575	0.34 578	0.53 622

DSFM							0.89 499	3.91 578	2.64 666	1.88 471	2.12 619	3.29 671	2.31 668	3.13 514	2.40 671	0.51 677	0.33 595	0.37 575	0.34 578	0.53 622

STrans-v2	3.03 688	0.77 515	20.91 792	0.81 253	0.63 338	3.89 559	1.01 579	4.27 701	2.64 666	2.28 624	3.70 756	4.13 733	5.20 771	7.33 629	1.27 484	0.31 430	0.18 196	0.29 375	0.25 388	0.29 295	0.41 543

PS-NSSS	2.22 547	1.33 691	2.90 421	0.97 413	1.53 689	4.11 635	1.08 606	4.55 772	2.65 669	2.10 553	2.32 672	1.77 475	1.40 483	11.79 795	1.61 565	0.68 725	0.45 688	0.96 776	0.43 669	0.95 736	0.92 730

MDST_ROB	5.53 778	0.59 321	23.11 828	2.55 793	2.69 791	21.20 840	1.98 732	4.77 784	2.65 669	9.36 824	4.25 762	4.14 735	4.45 757	22.57 845	3.68 721	0.48 655	0.33 595	0.47 652	0.44 673	0.44 575	0.44 564

iResNet_ROB	1.89 482	1.02 617	8.60 534	1.39 661	0.98 512	3.72 516	0.66 295	3.84 548	2.65 669	1.88 471	2.05 601	1.98 522	1.27 448	4.52 556	1.67 581	0.30 402	0.20 315	0.28 342	0.18 125	0.31 353	0.40 537

GASNet	3.24 708	5.55 797	20.58 780	1.56 705	1.25 612	2.32 253	1.12 619	4.04 624	2.67 672	1.88 471	2.10 610	3.00 646	2.16 654	10.59 731	2.43 676	0.65 715	0.37 638	0.61 726	0.45 677	0.87 730	0.58 650

FAT-Stereo	3.34 716	0.81 538	20.05 748	1.25 585	1.20 598	3.44 444	1.99 733	4.23 682	2.67 672	3.14 746	3.82 759	3.51 699	3.32 726	11.68 790	1.94 620	0.64 712	0.67 758	0.48 661	0.52 710	0.61 658	0.81 715

SPS-STEREO	3.97 743	1.44 709	20.85 787	1.72 732	1.71 730	3.24 401	2.30 747	3.55 485	2.68 674	4.79 789	3.66 755	5.44 784	2.97 705	9.11 673	9.35 774	1.15 779	1.10 790	1.06 782	1.02 778	1.16 765	1.18 753
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
111	1.83 470	0.92 583	9.08 540	0.81 253	0.36 76	4.25 677	0.91 516	4.44 754	2.70 675	2.39 658	1.96 573	2.30 558	1.64 573	1.28 260	1.82 602	0.28 324	0.22 388	0.24 156	0.20 209	0.31 353	0.54 629

test_xeample	2.67 642	0.56 280	2.05 331	1.09 495	0.81 426	3.24 401	0.80 417	4.55 772	2.70 675	2.42 663	2.27 649	1.39 416	1.40 483	10.75 739	17.51 827	0.30 402	0.30 569	0.32 466	0.28 474	0.34 432	0.33 437

ADCPNet	3.89 737	1.63 721	20.25 762	1.28 605	1.27 617	6.43 795	2.65 760	3.93 589	2.70 675	2.78 719	2.20 639	4.28 743	6.16 788	5.56 580	10.27 778	0.65 715	1.18 792	0.71 753	1.70 803	0.84 727	1.37 764

s12784h	1.31 387	0.45 93	2.41 380	0.71 164	0.35 71	4.42 707	0.50 193	4.22 678	2.73 678	2.01 525	2.48 683	0.91 306	0.96 331	2.01 431	0.70 255	0.29 358	0.18 196	0.24 156	0.16 44	0.27 243	0.18 20

zh-mn7	3.15 701	9.61 818	12.45 586	1.26 592	0.99 515	2.91 331	1.32 656	4.12 650	2.74 679	3.33 755	3.07 728	2.84 630	1.89 627	8.91 667	4.69 732	0.49 667	0.40 659	0.38 594	0.38 632	0.56 638	0.63 666

DAS	2.31 572	0.67 429	4.79 487	1.14 526	1.64 713	2.93 339	2.13 740	4.09 642	2.74 679	4.17 777	2.52 688	2.46 587	1.79 603	11.55 779	1.63 574	0.37 541	0.22 388	0.39 599	0.25 388	0.41 533	0.34 454

SepStereo	2.15 537	0.67 429	4.79 487	1.14 526	1.64 713	2.93 339	2.13 740	4.09 642	2.74 679	4.17 777	2.52 688	2.46 587	1.79 603	8.36 651	1.63 574	0.37 541	0.22 388	0.39 599	0.25 388	0.41 533	0.34 454

zzzzzzz1	3.04 692	13.29 836	18.93 709	0.95 400	1.27 617	2.59 287	0.94 540	3.25 430	2.75 682	1.17 335	1.31 337	2.07 539	1.95 633	5.33 572	2.79 702	0.41 598	0.24 457	0.28 342	0.29 507	0.65 677	0.42 547

Sa-1000	1.63 437	0.79 527	3.56 454	1.11 512	0.48 224	4.06 619	1.41 679	4.49 764	2.75 682	2.00 523	2.80 715	1.84 498	1.43 499	2.64 493	1.50 540	0.27 277	0.19 252	0.36 561	0.33 568	0.36 471	0.30 385

DMCA	1.72 452	0.74 494	6.63 504	1.14 526	0.96 499	3.98 601	0.90 508	3.75 528	2.76 684	2.83 724	1.58 422	2.35 565	1.18 431	1.58 344	1.98 627	0.40 582	0.27 521	0.42 625	0.26 413	0.36 471	0.38 509

CFNet	2.34 582	1.10 639	8.96 539	1.34 636	1.24 608	4.09 627	0.73 344	4.04 624	2.77 685	1.62 408	1.87 550	2.27 551	1.45 508	11.41 772	1.82 602	0.31 430	0.24 457	0.43 630	0.36 607	0.43 563	0.33 437

Any-RAFT	1.40 396	0.53 225	2.78 415	1.09 495	0.64 342	4.41 705	0.81 430	3.97 603	2.78 686	1.99 511	1.34 348	2.36 567	1.56 545	1.56 339	0.75 287	0.27 277	0.20 315	0.25 205	0.18 125	0.25 178	0.28 339

XQC	2.96 674	2.42 762	14.85 627	1.36 647	1.32 632	3.29 419	1.53 693	4.28 706	2.78 686	3.21 750	2.46 680	3.53 701	2.92 704	6.58 611	4.67 730	0.70 730	0.41 668	0.59 717	0.56 722	0.96 740	0.83 720

SST-Stereo	1.76 461	0.58 311	3.10 429	1.44 673	0.46 204	4.71 770	0.76 374	2.22 230	2.79 688	2.07 549	2.18 634	2.43 582	3.22 722	6.66 615	0.84 324	0.42 610	0.19 252	0.30 409	0.27 444	0.35 454	0.26 293

HCRNet	1.60 430	0.56 280	2.47 384	0.78 239	1.36 642	4.11 635	0.71 333	3.57 487	2.79 688	1.75 445	1.61 436	1.58 442	1.41 491	5.79 587	1.56 555	0.34 495	0.28 539	0.36 561	0.29 507	0.33 411	0.37 492

TDLM	2.29 567	1.08 635	4.61 486	1.29 609	1.01 528	4.26 678	2.17 742	3.75 528	2.79 688	2.31 636	1.98 581	2.06 536	1.59 546	12.45 812	1.72 587	0.51 677	0.28 539	0.52 690	0.35 597	0.56 638	0.50 605

CBMV_ROB	3.62 725	0.70 451	21.42 810	1.21 571	0.89 480	4.43 710	1.76 718	4.39 745	2.79 688	5.88 799	3.38 747	4.18 737	5.12 770	10.75 739	2.32 664	0.56 694	0.55 728	0.53 695	0.51 704	0.55 632	0.46 581

SMFormer	2.00 507	0.57 293	4.46 480	1.36 647	0.57 300	2.03 208	0.73 344	4.25 692	2.80 692	2.32 640	2.31 667	1.95 513	1.52 531	10.99 752	2.13 646	0.34 495	0.32 588	0.36 561	0.31 546	0.38 491	0.36 477

tta	2.00 507	0.57 293	4.46 480	1.36 647	0.57 300	2.03 208	0.73 344	4.25 692	2.80 692	2.32 640	2.31 667	1.95 513	1.52 531	10.99 752	2.13 646	0.34 495	0.32 588	0.36 561	0.31 546	0.29 295	0.29 354

qqq1	1.92 491	0.57 293	4.46 480	1.36 647	0.57 300	2.03 208	0.73 344	4.25 692	2.80 692	2.32 640	2.31 667	1.95 513	1.52 531	10.99 752	0.71 263	0.34 495	0.32 588	0.30 409	0.23 321	0.29 295	0.29 354

fff1	1.92 491	0.57 293	4.46 480	1.36 647	0.57 300	2.03 208	0.73 344	4.25 692	2.80 692	2.32 640	2.31 667	1.95 513	1.52 531	10.99 752	0.71 263	0.34 495	0.32 588	0.30 409	0.23 321	0.29 295	0.29 354

SAMSARA	3.55 723	2.16 756	14.18 617	1.86 754	1.49 678	4.62 749	2.65 760	3.58 490	2.80 692	7.05 814	3.05 727	5.16 778	4.07 749	9.18 676	4.80 735	0.64 712	0.67 758	0.59 717	0.68 747	0.89 731	0.91 728

DispFullNet	4.64 760	3.48 780	23.95 833	3.99 817	3.03 800	3.35 425	1.06 598	4.18 664	2.80 692	6.33 806	2.94 721	4.04 728	7.81 805	3.92 545	5.16 740	2.75 804	1.61 803	3.10 822	2.68 825	3.32 803	3.31 810

S-Stereo	3.48 721	0.91 581	22.06 823	1.36 647	1.50 681	3.55 482	2.53 755	4.21 674	2.81 698	2.37 653	3.81 758	3.75 712	1.84 617	11.90 800	2.51 685	0.63 709	0.71 767	0.48 661	0.76 755	0.67 685	1.19 754

NOSS_ROB	2.27 559	0.73 483	3.00 426	1.71 730	1.00 524	3.90 561	0.97 559	4.29 710	2.81 698	2.94 733	2.19 636	3.88 719	1.19 435	11.77 794	1.62 570	0.59 699	0.54 723	0.56 708	0.52 710	0.56 638	0.54 629

ManiGeoR	2.11 527	0.93 587	18.17 687	0.84 294	0.84 455	2.72 305	0.56 223	3.67 507	2.82 700	1.08 318	1.23 301	1.12 356	1.07 388	4.60 558	1.17 450	0.25 212	0.20 315	0.30 409	0.20 209	0.23 117	0.26 293

HLf10	2.11 527	0.93 587	18.17 687	0.84 294	0.84 455	2.72 305	0.56 223	3.67 507	2.82 700	1.08 318	1.23 301	1.12 356	1.07 388	4.60 558	1.17 450	0.25 212	0.20 315	0.30 409	0.20 209	0.23 117	0.26 293

ARAFT	2.56 628	1.13 645	19.50 730	0.89 341	0.48 224	4.15 644	1.40 676	4.36 739	2.82 700	2.36 652	1.88 551	1.70 464	1.04 368	6.45 607	1.22 467	0.29 358	0.18 196	0.37 575	0.35 597	0.35 454	0.25 257

MFN_U_SF_DS_RVC	3.94 741	10.88 824	12.30 584	1.26 592	1.55 695	5.19 786	3.33 786	4.42 750	2.82 700	2.58 692	2.62 699	5.00 770	2.11 646	14.03 833	2.73 698	1.28 789	2.34 816	0.67 746	1.83 808	0.81 723	1.03 743

RAFT-Stereo + iAFF	1.25 364	0.72 472	1.74 293	1.05 467	0.36 76	4.13 640	0.42 140	2.95 386	2.84 704	2.02 530	2.40 677	1.61 447	1.11 408	1.26 253	0.97 389	0.21 86	0.15 45	0.26 261	0.23 321	0.29 295	0.23 216

edge stereo	3.37 719	1.01 616	21.99 820	1.28 605	1.37 645	2.67 299	1.39 674	3.98 606	2.87 705	2.93 729	3.27 743	4.35 745	2.43 678	11.62 782	2.39 667	0.60 701	0.63 750	0.79 763	0.55 720	0.68 688	0.67 676

ADCS	4.22 753	5.33 794	16.32 651	1.64 718	1.31 625	3.91 562	3.64 796	4.21 674	2.89 706	5.11 793	2.81 717	4.46 750	3.06 715	5.21 570	19.50 836	0.63 709	0.64 751	0.69 749	0.69 749	1.12 759	1.26 756

CC-Net-ROB	3.35 717	1.76 733	13.89 610	2.33 789	1.65 717	4.49 722	1.62 705	4.73 781	2.90 707	1.92 488	2.05 601	1.99 524	1.61 553	12.57 816	1.60 562	2.46 803	2.18 810	2.68 814	1.04 782	2.11 790	1.38 766

rvit_0105_4	1.07 310	0.99 609	2.39 377	0.93 388	0.54 273	1.62 160	0.84 447	2.77 357	2.91 708	0.80 234	0.91 193	1.09 348	0.86 290	1.63 365	0.85 327	0.40 582	0.45 688	0.35 545	0.31 546	0.43 563	0.40 537

GANetREF_RVC	3.20 706	1.93 743	18.84 706	1.51 692	0.80 420	4.12 637	1.82 723	4.16 663	2.91 708	1.87 468	1.74 477	2.48 589	1.84 617	13.18 818	1.74 592	0.80 743	0.57 731	0.79 763	0.74 752	1.20 769	0.86 721
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
MLG-Stereo	0.77 163	0.39 24	1.04 39	0.64 70	0.41 150	3.01 353	0.31 44	1.89 168	2.92 710	0.47 15	0.29 6	0.66 192	0.47 66	1.35 285	0.39 37	0.20 66	0.18 196	0.24 156	0.16 44	0.19 12	0.20 86

AFF-stereo	1.31 387	0.77 515	1.46 251	1.10 505	0.45 189	3.93 570	0.48 184	2.92 383	2.92 710	1.90 480	2.21 641	2.11 544	1.52 531	1.93 421	1.12 433	0.21 86	0.16 78	0.25 205	0.25 388	0.29 295	0.20 86

AASNet	2.44 603	0.92 583	19.79 738	1.35 641	1.49 678	3.81 535	1.07 601	3.85 551	2.93 712	1.95 498	2.29 656	1.96 518	1.29 453	1.73 389	1.93 617	0.39 574	0.33 595	0.45 642	0.30 530	0.55 632	0.45 570

noway7	2.85 659	13.00 832	18.98 711	1.01 443	0.83 446	2.94 345	0.76 374	3.38 455	2.95 713	1.19 338	1.57 420	1.93 510	2.07 643	1.69 381	2.46 681	0.29 358	0.18 196	0.29 375	0.23 321	0.63 664	0.52 618

rvit_0105_6	1.00 289	0.93 587	2.21 355	0.92 370	0.55 282	1.52 146	0.79 406	2.41 270	2.96 714	0.76 215	0.72 128	1.02 336	0.75 232	1.42 309	0.81 315	0.40 582	0.43 678	0.34 523	0.31 546	0.43 563	0.34 454

ADStereo(finetuned)	2.04 514	0.73 483	13.28 595	0.82 268	0.40 141	4.16 654	0.59 244	4.25 692	2.97 715	2.35 649	1.84 533	1.18 372	3.40 728	1.52 334	1.54 552	0.29 358	0.24 457	0.23 102	0.18 125	0.30 328	0.51 613

DCANet	1.74 455	0.73 483	9.08 540	0.82 268	0.40 141	4.18 662	0.59 244	4.25 692	2.97 715	2.35 649	1.84 533	1.18 372	1.63 570	1.51 332	1.55 553	0.29 358	0.24 457	0.23 102	0.18 125	0.30 328	0.53 621

MFMNet_re	2.91 667	1.91 742	18.25 691	3.06 802	1.89 759	3.13 378	1.67 713	3.52 478	2.97 715	3.14 746	2.87 720	2.26 550	2.41 676	2.42 464	2.00 628	1.10 776	1.05 788	0.94 775	0.90 768	1.28 773	1.46 770

DCANet-4	1.96 498	0.51 187	14.31 621	0.82 268	0.40 141	4.16 654	0.57 228	4.29 710	2.98 718	2.30 630	1.80 506	1.03 338	1.54 541	1.44 313	1.44 520	0.29 358	0.23 420	0.23 102	0.18 125	0.24 141	0.42 547

ADLNet	2.29 567	0.83 549	3.62 459	1.35 641	1.60 704	3.67 507	1.24 646	3.95 595	2.98 718	2.58 692	2.29 656	4.01 726	1.79 603	11.23 766	2.09 641	0.37 541	0.38 645	0.36 561	0.34 578	0.45 583	0.71 686

ADCP+	3.74 732	1.96 745	16.90 661	1.09 495	1.55 695	4.35 693	3.65 797	3.93 589	2.98 718	2.22 609	1.66 452	3.95 721	4.83 762	3.41 526	18.87 835	0.38 558	0.41 668	0.63 735	0.53 714	0.64 674	0.81 715

HLf8	2.17 541	0.96 605	17.42 671	0.83 282	0.81 426	3.37 427	0.55 218	3.88 564	2.99 721	1.19 338	1.20 289	1.22 383	1.00 349	5.68 583	0.82 317	0.26 244	0.20 315	0.29 375	0.20 209	0.25 178	0.27 315

SuperB	4.79 765	4.41 787	21.08 798	1.45 677	1.08 551	3.91 562	3.08 777	4.18 664	3.01 722	2.50 673	2.10 610	2.75 618	3.49 737	8.80 663	19.60 837	0.44 623	0.33 595	0.53 695	0.39 640	12.01 846	0.64 670

TransformOpticalFlow	3.03 688	0.77 515	20.99 795	1.00 436	0.55 282	4.18 662	0.64 280	4.33 729	3.02 723	2.18 590	3.09 732	4.35 745	5.07 769	7.36 632	1.27 484	0.32 453	0.18 196	0.32 466	0.26 413	0.28 273	0.46 581

RainbowNet	4.56 757	8.28 804	20.07 751	3.64 815	3.23 807	4.15 644	2.99 773	4.18 664	3.03 724	2.20 598	2.65 702	4.26 742	2.90 703	9.77 690	2.12 643	3.88 821	2.27 813	2.71 817	1.72 805	3.78 810	3.31 810

TARStereo(FT)	4.03 746	1.81 737	17.63 679	1.58 707	1.38 648	3.98 601	5.28 806	3.92 585	3.04 725	2.49 670	5.26 775	6.19 790	3.44 733	9.93 699	10.56 780	0.86 753	0.51 718	0.67 746	0.51 704	0.86 728	0.72 693

2222	4.03 746	1.81 737	17.63 679	1.58 707	1.38 648	3.98 601	5.28 806	3.92 585	3.04 725	2.49 670	5.26 775	6.19 790	3.44 733	9.93 699	10.56 780	0.86 753	0.51 718	0.67 746	0.51 704	0.86 728	0.72 693

MLG-Stereo_test1	0.80 184	0.39 24	1.02 35	0.65 88	1.20 598	3.14 380	0.29 38	1.59 114	3.05 727	0.50 33	0.24 1	0.67 198	0.43 45	1.33 281	0.40 42	0.21 86	0.18 196	0.23 102	0.15 19	0.19 12	0.20 86

mmx	2.98 680	0.60 340	5.21 493	1.14 526	0.99 515	3.62 498	0.86 461	4.49 764	3.05 727	2.20 598	2.30 661	3.48 690	1.62 557	11.62 782	16.09 816	0.33 473	0.28 539	0.48 661	0.37 619	0.44 575	0.37 492

xxx	2.98 680	0.60 340	5.21 493	1.14 526	0.99 515	3.62 498	0.86 461	4.49 764	3.05 727	2.20 598	2.30 661	3.48 690	1.62 557	11.62 782	16.09 816	0.33 473	0.28 539	0.48 661	0.37 619	0.44 575	0.37 492

TestStereo_HLe17	2.22 547	1.13 645	17.87 682	0.85 310	0.79 417	3.54 478	0.62 271	3.97 603	3.06 730	1.15 333	1.14 275	1.16 364	1.05 373	5.89 589	0.73 275	0.25 212	0.19 252	0.29 375	0.22 288	0.25 178	0.25 257

FBW_ROB	3.24 708	1.02 617	9.21 546	1.49 688	1.07 548	3.78 528	1.48 686	4.31 721	3.08 731	2.46 666	2.32 672	4.20 740	2.08 645	15.19 835	7.16 760	0.84 752	0.62 747	1.33 793	0.92 769	0.99 743	1.31 760

SGM-Forest	2.96 674	0.62 370	3.49 449	1.09 495	0.80 420	4.06 619	3.30 784	4.37 742	3.09 732	4.18 780	3.27 743	4.67 763	3.86 744	11.69 791	7.91 765	0.51 677	0.46 697	0.49 676	0.39 640	0.48 602	0.49 598
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
SA	1.62 434	0.75 505	3.78 468	1.07 479	0.43 167	4.26 678	1.36 664	4.45 757	3.12 733	1.63 411	1.97 579	1.68 457	2.26 663	2.55 484	1.27 484	0.27 277	0.22 388	0.37 575	0.37 619	0.35 454	0.30 385

Wz-Net-TNSev	3.67 727	8.83 807	13.47 600	1.48 685	1.18 581	3.60 492	2.49 752	4.27 701	3.13 734	2.18 590	1.89 558	4.21 741	2.80 699	12.10 803	7.58 764	0.57 696	0.55 728	0.47 652	0.54 717	0.91 734	1.05 745

AANet_RVC	3.03 688	1.72 729	12.78 591	1.17 550	1.12 563	3.79 532	1.10 615	3.86 557	3.13 734	2.62 701	4.26 763	3.96 723	1.41 491	11.43 774	5.23 744	0.94 761	0.47 702	0.34 523	0.23 321	0.40 509	0.55 635

pcwnet_v2	2.70 650	0.65 405	22.48 824	1.08 487	1.03 531	3.56 484	0.81 430	4.29 710	3.14 736	2.29 626	2.29 656	3.01 647	1.71 589	3.32 524	1.43 518	0.43 616	0.50 715	0.41 618	0.34 578	0.61 658	0.56 640

RASNet	2.56 628	0.70 451	10.06 555	1.60 712	2.25 785	3.67 507	1.00 576	3.38 455	3.14 736	1.81 455	2.11 614	4.60 757	2.30 665	10.25 718	2.61 694	0.37 541	0.24 457	0.25 205	0.24 357	0.28 273	0.26 293

stereogan	3.09 694	0.93 587	16.43 653	1.37 657	1.66 720	3.70 511	1.67 713	3.87 561	3.15 738	3.04 738	2.70 707	5.04 772	2.79 698	9.96 702	1.78 598	0.63 709	0.49 714	0.69 749	0.47 683	0.83 726	0.68 679

ACVNet_1	6.04 787	13.97 841	21.36 808	3.58 813	3.14 804	4.73 771	2.48 751	4.20 669	3.17 739	2.98 735	2.83 719	23.31 844	4.34 755	11.06 757	2.45 679	3.68 817	2.33 815	2.60 811	1.79 807	3.69 808	3.19 806

SHD	2.82 655	2.04 750	13.80 608	1.69 726	1.79 745	2.73 307	1.07 601	3.85 551	3.18 740	4.63 786	2.74 708	3.38 684	2.77 697	5.48 578	3.66 720	0.62 707	0.47 702	0.51 684	0.55 720	0.65 677	0.74 699

RTS	3.90 738	7.04 801	17.94 684	1.92 758	2.19 782	5.00 783	2.96 771	4.29 710	3.19 741	4.05 772	3.08 729	4.94 767	3.16 718	7.64 638	6.72 751	0.66 718	0.44 683	0.51 684	0.47 683	0.95 736	0.76 705

RTSA	3.90 738	7.04 801	17.94 684	1.92 758	2.19 782	5.00 783	2.96 771	4.29 710	3.19 741	4.05 772	3.08 729	4.94 767	3.16 718	7.64 638	6.72 751	0.66 718	0.44 683	0.51 684	0.47 683	0.95 736	0.76 705

PDISCO_ROB	2.86 660	1.53 716	14.27 619	1.98 767	2.19 782	4.52 731	1.35 662	4.65 777	3.19 741	2.09 550	2.16 630	3.53 701	2.45 680	5.32 571	2.12 643	1.30 792	0.78 774	0.72 757	0.59 730	1.24 771	1.28 758

TestStereo1	1.56 421	0.81 538	2.32 369	1.61 715	0.64 342	4.13 640	1.36 664	3.79 536	3.20 744	1.60 400	2.57 695	1.39 416	2.15 651	2.51 476	1.30 493	0.29 358	0.20 315	0.34 523	0.25 388	0.40 509	0.36 477

SA-5K	1.56 421	0.81 538	2.32 369	1.61 715	0.64 342	4.13 640	1.36 664	3.79 536	3.20 744	1.60 400	2.57 695	1.39 416	2.15 651	2.51 476	1.30 493	0.29 358	0.20 315	0.34 523	0.25 388	0.40 509	0.36 477

DStereoO	3.90 738	2.13 753	7.90 525	4.43 825	2.84 796	4.40 702	5.30 808	4.31 721	3.21 746	2.41 662	3.08 729	2.93 641	7.14 800	4.20 553	11.12 790	4.11 823	1.30 798	1.33 793	1.63 800	3.09 799	1.26 756

STTRV1_RVC	3.52 722	1.03 623	20.87 790	1.47 682	1.47 675	3.23 397	1.55 697	4.06 632	3.22 747	1.95 498	3.50 752	2.63 605	2.07 643	11.96 802	2.21 656	1.86 798	4.03 835	0.81 768	0.73 751	1.06 749	0.70 685

AnyNet_C32	4.17 751	5.75 798	12.62 588	1.60 712	1.54 690	5.51 789	4.09 803	3.90 572	3.23 748	4.22 781	3.03 726	3.10 655	3.41 729	8.01 647	18.85 834	0.53 688	0.58 738	0.53 695	0.74 752	1.19 768	0.97 735

PWC_ROB	2.69 649	2.01 748	8.36 529	1.33 628	1.90 761	3.23 397	1.18 632	4.33 729	3.25 749	3.11 743	3.41 748	2.71 614	2.18 658	9.15 675	4.48 728	0.56 694	0.31 578	0.61 726	0.36 607	0.69 690	0.74 699

w-ln-seven-2	2.73 652	2.13 753	12.47 587	1.18 558	1.01 528	3.54 478	1.58 701	3.93 589	3.26 750	2.43 665	2.02 589	2.63 605	2.28 664	7.93 644	5.45 746	0.40 582	0.40 659	0.44 635	0.34 578	0.62 662	0.47 586

MFN_U_SF_RVC	3.81 734	10.78 823	15.01 633	1.84 750	1.39 652	3.73 520	1.63 706	4.05 628	3.26 750	2.91 727	2.38 676	4.36 747	3.65 739	8.43 655	4.91 738	1.11 778	1.04 787	0.99 777	1.31 793	1.58 781	1.75 778

NaN_ROB	4.06 748	1.13 645	16.64 656	1.12 516	1.25 612	3.50 467	3.05 775	4.29 710	3.26 750	3.64 762	2.56 693	2.97 643	4.79 761	13.33 821	16.91 823	0.37 541	0.41 668	0.38 594	0.39 640	0.48 602	0.81 715

pmcnn	5.45 777	1.22 669	17.40 670	1.60 712	2.41 789	3.48 460	2.12 739	4.52 769	3.26 750	3.67 764	13.15 825	22.10 839	3.46 736	11.92 801	17.16 825	0.34 495	0.21 356	0.23 102	0.19 177	0.36 471	0.28 339

PA-Net	3.09 694	1.24 675	18.84 706	1.38 659	1.19 590	3.42 442	1.75 717	3.89 567	3.27 754	1.88 471	2.10 610	3.03 648	1.88 626	11.60 780	2.88 705	0.40 582	0.54 723	0.44 635	0.62 738	0.52 616	1.02 742
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
RAFT + AFF	2.51 617	2.66 769	4.48 484	1.15 539	1.95 765	4.15 644	2.01 734	4.46 759	3.30 755	2.19 594	2.51 687	2.22 549	4.87 763	8.91 667	2.06 636	0.30 402	0.60 743	0.48 661	0.38 632	0.77 716	0.69 681

DPSNet	3.43 720	1.37 697	12.19 582	1.39 661	1.24 608	4.15 644	2.06 736	4.51 768	3.34 756	2.69 712	1.96 573	3.52 700	5.56 777	10.68 735	9.68 775	0.93 760	0.73 770	0.40 606	0.37 619	1.06 749	0.86 721

z-mn7	3.36 718	9.42 816	14.16 616	1.28 605	1.22 604	3.78 528	1.43 683	3.92 585	3.35 757	2.85 725	3.36 746	3.06 653	1.97 635	9.66 688	5.16 740	0.42 610	0.35 617	0.43 630	0.33 568	0.63 664	0.48 591

ffm	1.72 452	0.60 340	5.21 493	1.14 526	0.99 515	3.62 498	0.86 461	4.22 678	3.37 758	2.20 598	2.30 661	3.48 690	1.62 557	2.21 454	0.65 224	0.29 358	0.16 78	0.48 661	0.37 619	0.30 328	0.29 354

ff1	2.96 674	0.60 340	5.21 493	1.14 526	0.99 515	3.62 498	0.86 461	4.22 678	3.37 758	2.20 598	2.30 661	3.48 690	1.62 557	11.62 782	16.09 816	0.29 358	0.16 78	0.48 661	0.37 619	0.30 328	0.29 354

tt1	1.79 466	0.73 483	10.41 562	1.75 735	0.36 76	4.55 737	0.79 406	4.22 678	3.37 758	1.08 318	1.80 506	0.74 245	1.48 516	2.21 454	0.65 224	0.29 358	0.16 78	0.31 442	0.22 288	0.30 328	0.29 354

ADCL	4.35 754	1.63 721	14.21 618	1.29 609	1.26 614	5.56 790	11.16 823	3.97 603	3.37 758	6.07 802	4.67 769	4.30 744	5.72 780	5.08 568	14.51 809	0.50 671	0.48 709	0.89 772	0.77 757	0.78 718	0.76 705

JetBlue	6.27 789	9.15 813	13.76 603	1.94 765	4.60 823	11.91 818	12.00 828	5.12 790	3.45 762	3.79 766	4.52 768	9.54 806	6.56 794	9.40 681	13.48 805	1.26 787	1.37 799	1.17 789	1.34 795	7.06 838	3.95 818

DStereoRT	3.28 711	1.06 631	14.58 625	1.33 628	1.12 563	4.51 729	1.29 652	4.21 674	3.48 763	2.50 673	2.13 623	1.89 504	7.69 804	7.57 636	2.43 676	0.66 718	0.33 595	4.46 837	2.84 828	0.38 491	1.12 750

ADCMid	3.96 742	3.27 778	15.48 642	1.26 592	1.40 654	4.66 755	2.28 745	4.06 632	3.54 764	3.94 769	3.02 725	3.85 718	3.67 740	4.03 547	18.65 833	0.68 725	0.61 746	1.09 784	1.18 789	1.38 778	1.08 747

ADLNet2	3.15 701	0.92 583	20.06 749	1.20 565	1.79 745	3.83 538	1.48 686	3.94 593	3.59 765	2.19 594	2.47 682	4.65 762	1.93 631	10.69 736	1.96 625	0.39 574	0.37 638	0.28 342	0.30 530	0.48 602	0.43 558

NVStereoNet_ROB	4.91 769	1.40 702	16.46 654	1.47 682	1.72 736	3.46 452	1.96 730	3.89 567	3.61 766	2.90 726	24.61 845	4.81 764	4.49 758	13.57 826	4.87 737	1.33 793	1.29 797	1.70 799	1.68 801	1.41 780	1.66 773
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ply	5.73 783	0.93 587	1.15 141	1.17 550	1.18 581	1.02 50	0.93 534	19.11 842	3.63 767	0.64 151	4.39 765	13.76 817	8.76 812	10.48 726	12.53 800	4.33 825	3.05 829	5.94 848	4.39 839	6.85 835	10.38 832

xbf	7.01 797	0.99 609	1.15 141	1.17 550	1.18 581	10.74 816	12.88 836	19.11 842	3.63 767	4.50 784	4.39 765	13.76 817	8.76 812	10.48 726	12.53 800	4.33 825	3.05 829	5.94 848	4.39 839	6.85 835	10.38 832

AANet	3.15 701	2.93 773	15.16 638	1.41 666	1.08 551	2.23 242	1.37 669	2.95 386	3.65 769	4.12 775	4.40 767	4.13 733	5.32 774	6.55 609	3.76 722	0.60 701	0.42 677	0.50 679	0.42 665	0.99 743	0.93 732

ACVNet-4b	6.73 792	13.67 838	21.87 819	3.54 812	3.07 801	4.19 666	2.25 744	4.03 619	3.65 769	1.64 414	3.98 761	5.88 787	2.89 702	10.01 707	16.98 824	23.29 867	2.24 812	2.53 809	1.78 806	3.87 812	3.21 807

SGM_RVC	4.57 758	0.72 472	17.46 674	1.84 750	0.58 312	4.23 676	3.45 789	4.66 778	3.66 771	7.99 819	8.82 806	7.56 798	8.74 811	12.30 805	6.84 755	0.43 616	0.38 645	0.39 599	0.35 597	0.51 612	0.48 591
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MSC_U_SF_DS_RVC	4.48 756	10.62 821	15.18 639	1.55 702	1.45 671	6.16 792	3.54 794	5.41 799	3.68 772	2.59 696	2.74 708	4.81 764	2.20 659	13.79 830	4.40 727	2.04 799	3.36 833	1.05 781	1.20 790	2.09 789	1.72 776

ACVNet_2	5.41 776	12.60 827	20.42 772	3.27 806	3.15 805	4.50 725	3.02 774	4.66 778	3.73 773	3.35 758	5.36 777	7.86 800	2.88 701	12.33 807	4.76 734	3.12 809	2.22 811	2.70 816	1.69 802	3.49 804	3.10 803

CSAN	4.71 763	1.39 700	20.23 758	1.19 561	0.87 471	3.65 504	3.50 791	4.57 774	3.87 774	3.89 768	7.82 795	3.54 704	6.16 788	23.47 850	6.82 754	0.52 685	0.45 688	0.49 676	0.52 710	0.63 664	0.66 675

PVD	3.12 697	1.97 746	12.80 592	1.79 744	1.63 710	3.83 538	1.34 661	3.48 466	3.88 775	5.77 797	3.56 753	3.45 689	3.29 724	5.58 582	5.30 745	0.71 732	0.69 762	0.74 761	0.77 757	0.79 720	1.13 751

IMH-64-1	4.84 766	2.53 765	6.83 506	4.30 822	3.74 812	4.81 778	6.05 810	5.30 794	3.92 776	3.95 770	8.33 799	5.08 774	6.06 785	8.96 669	6.30 748	4.57 833	2.96 825	3.04 819	2.12 817	4.28 816	3.62 813

IMH-64	4.84 766	2.53 765	6.83 506	4.30 822	3.74 812	4.81 778	6.05 810	5.30 794	3.92 776	3.95 770	8.33 799	5.08 774	6.06 785	8.96 669	6.30 748	4.57 833	2.96 825	3.04 819	2.12 817	4.28 816	3.62 813

xx1	2.03 512	0.74 494	13.77 604	1.78 738	0.36 76	4.48 716	0.74 357	4.23 682	3.95 778	1.01 300	1.81 519	1.79 483	1.34 465	2.13 441	0.64 214	0.29 358	0.17 129	0.33 504	0.33 568	0.33 411	0.32 415

cc1	1.98 503	0.74 494	13.77 604	1.78 738	0.36 76	4.48 716	0.74 357	4.23 682	3.95 778	1.01 300	1.81 519	0.72 232	1.62 557	2.13 441	0.64 214	0.29 358	0.17 129	0.32 466	0.21 240	0.31 353	0.29 354

PWCDC_ROB	2.95 671	3.26 777	14.06 614	1.59 710	1.56 698	4.19 666	0.86 461	4.30 718	4.08 780	2.06 544	7.37 792	2.75 618	2.42 677	3.59 531	2.67 697	1.34 794	0.36 624	0.39 599	0.34 578	1.13 760	0.62 661

1111	4.98 770	1.30 681	19.29 724	1.92 758	1.51 686	4.47 715	6.87 815	3.90 572	4.09 781	4.92 791	5.54 779	5.62 786	5.70 778	11.32 768	16.16 819	0.97 769	0.60 743	0.65 742	0.74 752	2.04 788	2.02 784

MADNet+	3.97 743	9.54 817	13.83 609	1.87 755	1.69 727	4.19 666	2.87 768	4.80 785	4.10 782	2.51 677	2.67 704	4.55 755	3.41 729	8.72 661	6.92 758	1.25 786	1.27 796	1.04 780	0.93 770	1.39 779	1.85 779

noway3	12.11 822	12.88 830	18.29 693	22.08 845	20.58 839	16.00 830	12.31 830	22.29 844	4.37 783	6.52 811	6.38 786	18.56 830	15.10 830	8.64 659	10.68 783	9.17 845	5.00 841	5.23 838	3.94 835	12.14 847	12.14 838

noway2	12.12 823	12.89 831	18.23 690	22.27 846	20.57 838	16.13 831	12.37 833	22.35 845	4.45 784	6.34 807	6.58 790	18.59 831	15.01 827	8.11 648	10.67 782	9.07 844	5.26 842	5.25 839	3.92 833	12.23 848	12.12 837

LRCNet_RVC	25.52 846	33.45 854	23.21 831	31.79 856	32.78 849	6.74 799	1.18 632	25.88 851	4.46 785	28.94 851	30.89 849	24.91 849	17.57 838	27.66 854	24.34 845	35.26 873	25.60 871	35.91 873	33.81 867	31.90 871	34.10 863

zzzz4	12.38 826	14.70 844	19.20 716	22.47 850	20.75 840	16.16 833	12.33 831	23.67 849	4.48 786	6.35 809	6.53 789	18.55 828	14.99 826	8.35 650	10.84 787	9.34 846	5.29 843	5.25 839	3.94 835	12.24 849	12.15 839

noway1	12.38 826	14.65 843	19.19 714	22.47 850	20.76 841	16.13 831	12.30 829	23.66 848	4.48 786	6.34 807	6.52 788	18.55 828	15.01 827	8.39 654	10.84 787	9.34 846	5.29 843	5.25 839	3.94 835	12.24 849	12.15 839

MeshStereo	5.35 775	1.32 688	21.34 807	1.34 636	1.15 573	4.40 702	3.90 801	5.18 791	4.55 788	10.14 829	11.82 821	11.47 808	5.84 781	13.84 831	7.03 759	0.61 705	0.58 738	0.60 723	0.58 726	0.72 707	0.59 654
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
TCMNet-wrong-test	12.32 824	14.13 842	19.38 725	22.38 849	19.85 835	15.99 829	12.34 832	22.95 846	4.56 789	6.24 805	6.27 785	18.40 826	15.71 833	10.10 713	10.72 784	9.06 843	4.78 838	5.35 843	3.95 838	12.28 851	11.97 836

WCMA_ROB	5.12 771	0.90 575	21.33 806	1.50 690	1.33 636	4.09 627	3.49 790	4.03 619	4.59 790	6.57 812	10.95 816	12.92 814	8.41 810	9.86 695	8.78 770	0.75 733	0.58 738	0.51 684	0.50 700	0.68 688	0.57 644

noway4	12.47 828	15.37 845	19.26 720	22.73 852	20.78 842	16.28 834	12.44 834	23.08 847	4.68 791	6.43 810	6.45 787	18.54 827	15.51 832	8.64 659	10.74 785	9.53 849	5.34 845	5.27 842	3.92 833	12.28 851	12.23 841

FINET	2.96 674	1.07 633	23.18 830	1.29 609	1.86 754	2.03 208	1.52 691	4.30 718	4.71 792	2.23 613	2.34 674	1.65 451	1.48 516	5.89 589	2.81 704	0.51 677	0.47 702	0.49 676	0.40 651	0.59 649	0.49 598

FCDSN-DC	6.04 787	0.84 555	19.25 718	1.24 583	1.09 558	4.38 696	2.62 759	4.38 743	4.71 792	9.59 827	11.22 817	19.19 832	17.40 837	12.30 805	8.55 769	0.69 729	0.57 731	0.60 723	0.60 733	0.70 692	0.78 709
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCK	5.85 784	9.95 819	15.22 640	2.90 799	1.56 698	5.66 791	7.69 818	5.27 793	4.74 794	3.88 767	7.51 793	8.04 801	5.28 772	15.18 834	8.40 768	3.08 808	1.51 801	2.24 806	1.37 797	5.55 827	1.96 782

notaker	10.50 813	8.60 805	20.23 758	4.54 828	3.95 816	6.27 793	3.44 788	8.07 809	4.75 795	8.73 821	46.45 862	13.86 821	27.86 852	13.49 825	13.61 806	4.56 832	3.18 831	3.52 827	2.68 825	8.13 842	4.05 819

LSM	12.71 829	3.52 781	20.79 786	55.63 867	84.76 868	3.63 503	6.30 812	3.73 526	4.93 796	5.55 796	13.92 829	3.53 701	3.25 723	9.72 689	4.12 725	0.64 712	0.85 778	0.71 753	0.81 762	1.03 745	26.84 850

AnyNet_C01	4.37 755	7.80 803	16.40 652	1.98 767	1.40 654	6.37 794	6.47 814	4.09 642	5.03 797	4.06 774	3.78 757	4.16 736	3.31 725	6.62 613	10.00 776	0.61 705	0.67 758	0.63 735	0.67 744	2.01 787	1.31 760

Dean	7.52 799	9.08 812	21.41 809	3.74 816	3.53 809	4.81 778	3.53 792	5.33 797	5.25 798	4.17 777	26.53 848	25.62 851	4.09 750	10.97 750	4.32 726	3.69 818	2.30 814	2.91 818	1.87 810	4.03 814	3.24 808

nnnnnnn	4.87 768	1.43 706	17.68 681	2.28 786	1.68 725	4.44 712	3.12 779	3.63 499	5.30 799	5.10 792	9.01 808	8.79 804	6.03 783	10.70 737	11.77 797	0.94 761	0.87 780	1.02 778	1.02 778	1.27 772	1.24 755

EDNetEfficientorigin	12.35 825	2.51 763	179.47 881	1.19 561	0.96 499	2.91 331	1.81 722	3.00 393	5.35 800	8.91 822	4.79 770	4.18 737	4.64 760	9.98 705	11.30 791	0.37 541	0.38 645	0.60 723	0.85 763	1.32 777	2.43 794

JetRed	10.48 812	27.10 853	35.70 845	4.27 820	4.09 819	15.55 828	12.83 835	12.16 821	5.50 801	5.83 798	5.56 780	10.14 807	7.43 801	8.88 665	26.39 850	3.32 810	3.81 834	3.51 826	2.96 831	7.85 840	6.69 831

ELAS	5.99 786	1.62 719	20.29 766	1.96 766	2.01 770	15.09 825	8.38 821	5.23 792	5.54 802	9.02 823	8.61 802	6.74 793	9.75 816	7.48 633	11.40 793	0.96 765	1.18 792	0.72 757	0.93 770	1.30 776	1.67 774
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	7.57 801	5.80 799	13.28 595	6.38 836	5.26 825	7.18 800	7.77 819	5.32 796	5.62 803	6.11 803	7.78 794	6.02 789	8.01 807	11.74 793	16.36 821	9.36 848	4.95 840	8.57 853	5.66 843	4.83 822	5.34 826

EDNetEfficient	5.61 779	2.14 755	16.75 659	1.67 724	3.64 811	4.12 637	7.51 817	3.05 400	5.63 804	11.57 836	4.83 771	3.95 721	12.72 820	8.44 656	20.78 839	0.41 598	0.43 678	0.47 652	1.01 776	1.66 784	1.39 767

WAO-7	5.16 772	3.21 776	18.98 711	1.88 756	1.44 667	5.34 787	3.09 778	4.91 787	5.81 805	4.35 782	8.92 807	6.55 792	6.06 785	13.40 823	10.81 786	1.34 794	1.20 795	1.48 798	1.35 796	1.60 782	1.45 768

MonStereo1	8.07 802	2.24 758	5.83 500	4.68 829	3.60 810	18.80 836	2.52 753	5.89 802	5.86 806	4.76 788	13.98 830	7.41 796	50.63 871	13.28 820	5.16 740	4.40 829	0.90 781	2.69 815	1.55 798	3.92 813	3.30 809

IMH	6.81 794	13.66 837	20.41 771	4.33 824	3.74 812	5.50 788	3.06 776	5.49 800	6.22 807	4.64 787	10.35 813	9.30 805	8.03 808	13.61 827	6.81 753	4.80 836	2.99 828	3.09 821	2.12 817	4.36 818	3.61 812

MSMD_ROB	5.61 779	1.08 635	16.68 657	1.21 571	0.83 446	10.14 814	2.07 738	3.93 589	6.22 807	10.37 830	8.03 797	22.22 840	9.45 814	11.66 788	4.52 729	0.66 718	0.58 738	0.66 743	0.68 747	0.65 677	0.63 666

ELAS_RVC	5.72 782	1.64 724	20.40 770	2.09 775	2.01 770	4.95 782	11.47 827	4.66 778	6.31 809	8.09 820	8.01 796	8.06 803	11.65 819	8.36 651	10.22 777	0.99 770	1.17 791	0.81 768	0.76 755	1.14 761	1.58 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
tt	7.19 798	0.51 187	6.83 506	4.03 818	2.30 788	12.05 820	20.19 847	15.46 838	6.58 810	3.42 760	3.22 740	5.37 782	6.39 793	4.20 553	7.46 762	9.81 850	11.53 858	7.05 850	7.46 846	6.31 830	3.71 815

fsdfsdds	8.87 805	2.16 756	21.61 815	2.61 794	3.45 808	18.25 835	24.41 849	8.05 808	8.09 811	10.74 832	14.36 831	16.91 823	10.35 817	10.95 749	11.69 796	1.08 774	0.79 775	1.94 801	1.10 784	5.07 824	3.78 816

UHP(FT)	4.65 761	4.41 787	16.08 647	1.82 746	1.46 672	6.73 797	3.16 781	3.85 551	8.32 812	5.90 800	6.03 783	5.25 779	4.89 764	9.96 702	9.11 772	0.80 743	0.70 764	1.16 787	1.02 778	1.28 773	0.99 738

mmmmmm	4.65 761	4.41 787	16.08 647	1.82 746	1.46 672	6.73 797	3.16 781	3.85 551	8.32 812	5.90 800	6.03 783	5.25 779	4.89 764	9.96 702	9.11 772	0.80 743	0.70 764	1.16 787	1.02 778	1.28 773	0.99 738

MSAF-DinoV2	13.69 831	13.09 835	22.03 822	2.41 791	1.44 667	4.03 613	1.38 672	9.07 813	9.20 814	2.23 613	1.98 581	5.08 774	5.06 768	177.66 887	5.46 747	0.45 633	0.34 611	0.40 606	0.62 738	6.09 828	5.80 829

FC-DCNN	6.64 791	0.77 515	19.26 720	1.68 725	1.64 713	8.27 806	2.35 748	6.35 803	9.23 815	10.85 833	11.27 818	19.89 833	13.33 821	12.51 814	11.79 798	0.66 718	0.57 731	0.58 714	0.56 722	0.63 664	0.61 658

FC-DCNN v2	6.91 796	0.77 515	19.25 718	1.69 726	1.64 713	9.13 810	2.40 749	7.20 805	9.47 816	11.07 835	11.62 820	20.05 835	15.79 834	12.55 815	11.99 799	0.66 718	0.57 731	0.58 714	0.56 722	0.63 664	0.61 658

NLCSM	2.07 519	0.57 293	1.26 197	0.68 133	1.83 751	3.24 401	0.69 321	8.40 810	9.75 817	0.92 280	1.30 329	0.87 291	1.06 382	7.60 637	1.57 557	0.28 324	0.25 488	0.29 375	0.25 388	0.36 471	0.27 315

SANet	5.65 781	1.72 729	20.94 793	1.26 592	0.88 475	7.20 801	3.81 800	4.60 775	11.23 818	4.56 785	8.78 805	7.49 797	6.95 795	11.85 798	18.11 829	0.49 667	0.44 683	0.50 679	0.42 665	0.90 733	0.82 719

SGM-ForestM	11.55 818	1.16 654	21.62 816	2.14 777	0.81 426	22.25 842	19.08 845	16.50 840	11.34 819	15.94 850	14.44 833	27.12 852	22.61 850	24.76 853	28.39 855	0.50 671	0.48 709	0.47 652	0.44 673	0.55 632	0.53 621

LVE	6.88 795	9.31 814	21.14 799	3.61 814	3.18 806	4.49 722	2.79 764	10.21 815	11.69 820	3.16 749	11.53 819	18.33 824	4.31 754	11.66 788	3.52 718	4.45 831	2.93 823	2.56 810	1.91 811	3.62 805	3.16 805

SGM+DAISY	8.36 803	3.82 782	24.83 834	2.02 769	1.75 739	14.80 824	17.22 842	4.27 701	11.79 821	13.88 841	14.38 832	11.74 812	13.83 823	10.56 729	15.12 811	1.21 781	1.19 794	1.14 786	1.13 787	1.17 766	1.37 764

WAO-6	5.87 785	2.27 759	15.05 634	2.96 800	2.77 793	12.01 819	3.58 795	5.37 798	11.91 822	3.34 756	9.69 810	6.78 794	5.84 781	11.82 797	8.89 771	2.87 805	2.35 817	2.50 808	1.84 809	2.85 798	2.67 797

NLSM1	1.86 474	0.53 225	1.39 239	0.73 190	1.89 759	3.09 367	0.64 280	8.41 811	12.10 823	0.79 230	1.21 294	0.73 239	0.86 290	1.67 376	1.45 524	0.26 244	0.24 457	0.29 375	0.24 357	0.31 353	0.27 315

USTest	15.98 835	15.58 846	22.56 825	18.49 844	16.99 832	26.43 843	36.08 860	27.68 853	12.77 824	10.69 831	10.80 815	18.35 825	15.09 829	18.62 838	23.37 841	4.85 837	5.34 845	7.38 851	7.43 845	9.90 844	11.23 835

coex-ft	18.59 840	6.62 800	113.53 877	1.17 550	1.31 625	2.33 255	1.93 729	2.81 370	14.00 825	124.82 887	8.45 801	5.90 788	51.74 872	9.99 706	22.69 840	0.57 696	0.62 747	0.50 679	0.49 693	1.08 756	1.28 758

DeepPrunerF	3.70 729	1.72 729	14.87 628	1.33 628	1.74 737	3.70 511	1.55 697	4.20 669	14.00 825	2.02 530	1.77 496	2.74 616	2.30 665	10.88 745	6.88 756	0.68 725	0.60 743	0.78 762	0.78 760	0.81 723	0.71 686

HanzoNet	31.60 853	17.23 847	21.22 804	7.32 837	5.84 826	7.25 802	3.53 792	13.82 835	14.20 827	50.38 871	47.01 863	44.45 859	56.61 873	36.61 860	32.00 856	63.89 879	56.57 879	7.97 852	89.20 882	28.69 860	28.25 853

WQFJX	2.14 536	0.54 249	1.28 206	0.61 32	1.85 753	2.87 323	0.77 389	11.60 817	14.62 828	0.82 241	1.15 277	0.89 299	1.10 404	1.69 381	1.39 508	0.28 324	0.25 488	0.25 205	0.21 240	0.32 388	0.25 257

NLMM	2.10 523	0.53 225	1.23 185	0.63 56	1.86 754	2.81 312	0.61 255	11.68 819	14.99 829	0.80 234	0.86 173	0.92 313	1.03 360	1.12 191	1.48 533	0.26 244	0.25 488	0.27 304	0.22 288	0.31 353	0.24 238

WQFJA1	2.11 527	0.52 203	1.23 185	0.63 56	1.87 757	2.81 312	0.61 255	11.67 818	15.01 830	0.80 234	0.86 173	0.92 313	1.03 360	1.13 195	1.48 533	0.26 244	0.25 488	0.27 304	0.22 288	0.31 353	0.24 238

NLMM1	2.18 542	0.55 263	1.34 226	0.62 46	1.86 754	3.30 420	0.62 271	11.92 820	15.07 831	0.86 267	0.96 216	0.84 275	0.90 313	1.83 405	1.35 504	0.27 277	0.27 521	0.27 304	0.24 357	0.31 353	0.28 339

WQFJX1	2.20 545	0.52 203	1.38 237	0.62 46	1.78 744	3.07 364	0.67 299	12.26 825	15.24 832	0.84 258	1.05 249	0.91 306	0.97 337	1.88 417	1.26 480	0.27 277	0.25 488	0.28 342	0.21 240	0.36 471	0.25 257

Light2-Stereo	149.25 881	155.33 882	119.20 878	175.68 878	166.00 882	160.81 881	2.69 762	171.40 888	15.97 833	172.71 889	173.87 886	167.32 890	115.56 886	178.12 888	173.00 885	175.50 888	159.58 888	180.53 886	177.39 885	177.86 890	166.40 882

TARSTereo(ZeroShot)	17.40 837	0.99 609	27.70 840	1.66 721	47.94 861	18.87 837	35.88 858	13.76 833	16.36 834	15.12 846	16.16 839	21.76 837	18.07 841	12.38 809	14.22 807	0.92 758	0.57 731	0.80 766	34.56 868	2.36 794	47.91 866

TestStereooo	17.40 837	0.99 609	27.70 840	1.66 721	47.94 861	18.87 837	35.88 858	13.76 833	16.36 834	15.12 846	16.16 839	21.76 837	18.07 841	12.38 809	14.22 807	0.92 758	0.57 731	0.80 766	34.56 868	2.36 794	47.91 866

DStereoSA	10.13 810	4.62 791	12.76 590	4.78 831	13.35 831	9.97 813	22.80 848	4.74 783	16.44 836	5.11 793	15.31 834	4.61 758	13.82 822	8.00 645	27.60 852	6.51 841	8.86 849	1.43 796	8.28 847	3.16 800	10.38 832

iinet-test	19.59 841	18.93 848	25.29 835	22.27 846	21.21 843	29.32 844	37.73 861	31.61 856	16.48 837	14.41 842	13.76 827	22.91 841	19.69 845	21.98 843	26.21 846	10.17 851	8.89 851	11.03 856	10.88 848	13.66 853	15.45 846

IINet	19.59 841	18.93 848	25.29 835	22.27 846	21.21 843	29.32 844	37.73 861	31.61 856	16.48 837	14.41 842	13.76 827	22.91 841	19.69 845	21.98 843	26.21 846	10.17 851	8.89 851	11.03 856	10.88 848	13.66 853	15.45 846

DStereoFS	11.11 816	13.81 840	11.82 579	5.73 835	11.05 828	20.81 839	11.36 826	8.68 812	16.52 839	14.90 845	15.81 838	11.63 811	13.85 825	9.05 672	15.60 814	7.57 842	8.88 850	2.41 807	5.29 841	2.16 791	15.30 845

Anonymous_1	57.11 867	19.68 850	26.15 837	23.10 853	142.31 878	30.84 846	39.75 863	33.86 860	16.98 840	70.53 879	15.42 835	23.46 845	19.75 847	23.04 846	27.23 851	164.73 887	9.02 853	130.38 882	137.40 884	161.27 889	27.24 852

light-stereo	41.45 854	10.64 822	54.16 865	59.84 868	45.61 860	131.14 879	1.57 700	37.33 861	17.30 841	76.21 880	120.65 885	118.18 887	3.98 746	89.11 883	15.46 812	5.48 840	9.68 856	1.25 790	1.28 792	17.93 857	12.24 842

UNDER WATER-64	9.33 807	5.37 795	22.60 826	5.22 834	4.86 824	10.75 817	4.61 805	11.45 816	17.30 841	7.59 815	9.80 812	15.99 822	17.90 839	10.63 733	15.72 815	4.36 827	2.87 820	4.39 836	2.86 829	7.01 837	5.36 827

DPSM_ROB	20.78 843	20.03 851	26.57 838	23.62 854	22.46 845	31.10 847	39.97 864	33.52 858	17.41 843	15.25 848	15.80 836	24.06 847	20.71 848	23.30 848	27.62 853	10.78 853	9.41 854	11.69 858	11.50 850	14.49 855	16.36 848

DPSM	20.78 843	20.03 851	26.57 838	23.62 854	22.46 845	31.10 847	39.97 864	33.52 858	17.41 843	15.25 848	15.80 836	24.06 847	20.71 848	23.30 848	27.62 853	10.78 853	9.41 854	11.69 858	11.50 850	14.49 855	16.36 848

DGTPSM_ROB	15.31 833	8.85 808	28.14 842	9.90 840	18.89 833	12.44 821	33.21 854	13.48 830	17.86 845	9.50 825	22.89 842	13.78 819	19.67 843	21.26 840	23.68 842	5.08 838	8.84 847	5.62 844	11.50 850	6.72 832	14.87 843

DPSMNet_ROB	15.52 834	8.89 809	31.44 843	10.07 842	18.91 834	12.44 821	33.22 855	13.51 831	17.94 846	9.58 826	22.91 843	13.79 820	19.67 843	21.43 841	23.73 843	5.17 839	8.84 847	5.63 845	11.52 853	6.79 833	14.90 844

WAO-8	11.95 819	13.02 833	20.56 777	3.50 809	3.08 802	15.11 826	2.80 765	12.91 827	19.11 847	7.69 816	13.12 823	11.62 809	7.01 798	84.40 880	7.91 765	3.42 811	1.92 808	3.54 828	1.93 812	3.68 806	2.69 798

Venus	11.95 819	13.02 833	20.56 777	3.50 809	3.08 802	15.11 826	2.80 765	12.91 827	19.11 847	7.69 816	13.12 823	11.62 809	7.01 798	84.40 880	7.91 765	3.42 811	1.92 808	3.54 828	1.93 812	3.68 806	2.69 798

PM Graph cmp D40	8.94 806	4.43 790	11.90 580	2.07 773	2.98 799	9.83 811	14.09 838	12.22 824	21.63 849	13.22 839	26.32 847	23.08 843	9.74 815	12.33 807	10.48 779	0.78 739	0.71 767	0.66 743	0.62 738	0.71 701	1.04 744

UNDER WATER	10.47 811	3.95 785	22.62 827	5.07 833	4.51 822	7.78 805	3.77 798	12.56 826	21.72 850	7.84 818	10.78 814	23.96 846	31.66 853	10.78 742	16.19 820	4.44 830	2.93 823	4.24 832	2.86 829	6.33 831	5.47 828

PM Cens cmp D40	9.37 808	1.84 740	21.00 796	2.15 778	2.10 777	8.53 808	6.36 813	13.23 829	23.12 851	14.52 844	25.41 846	21.65 836	15.33 831	13.48 824	14.55 810	0.76 734	0.65 753	0.62 731	0.59 730	0.73 710	0.75 702

TorneroNet-64	10.12 809	8.74 806	20.95 794	4.27 820	3.76 815	13.86 823	2.85 767	15.05 836	23.15 852	10.07 828	23.84 844	13.47 816	8.24 809	13.96 832	17.21 826	3.96 822	2.72 818	3.23 823	2.48 821	6.29 829	4.27 821

MANE	11.39 817	1.38 698	23.16 829	4.82 832	2.79 795	22.02 841	14.51 840	25.81 850	26.28 853	10.93 834	13.17 826	19.90 834	18.03 840	15.69 836	20.41 838	0.96 765	0.74 771	1.42 795	3.24 832	0.74 711	1.71 775

PatchMatch Graph Cmp	12.06 821	3.82 782	20.27 763	1.93 763	2.77 793	9.87 812	13.25 837	12.21 823	31.85 854	13.83 840	39.86 861	25.28 850	10.59 818	13.63 828	37.61 860	0.77 737	0.70 764	0.62 731	0.61 736	0.72 707	1.01 740

Hybrid-DGEV	41.74 855	40.15 859	53.21 860	47.72 860	45.04 854	62.46 861	80.71 875	67.23 870	34.70 855	30.38 853	31.64 851	48.32 869	41.44 862	46.71 871	55.65 874	21.63 864	18.85 863	23.50 868	23.21 863	29.18 865	33.09 862

RAFT-FEzeroshot	41.78 859	40.21 862	53.07 858	47.74 863	45.19 857	62.51 862	80.73 877	67.30 872	34.75 856	30.51 856	31.88 855	48.27 867	41.88 866	46.64 868	55.54 871	21.62 862	18.89 867	23.48 863	23.22 864	29.20 867	33.05 858

RAFT-FE	41.78 859	40.21 862	53.07 858	47.74 863	45.19 857	62.51 862	80.73 877	67.30 872	34.75 856	30.51 856	31.88 855	48.27 867	41.88 866	46.64 868	55.54 871	21.62 862	18.89 867	23.48 863	23.22 864	29.20 867	33.05 858

fast-reg	41.74 855	39.55 856	52.36 857	48.35 866	53.83 863	63.99 868	80.62 873	67.13 868	34.76 858	30.46 854	31.71 852	46.30 862	38.94 855	45.39 864	53.82 865	20.51 858	18.78 862	23.33 861	22.88 858	29.12 862	32.91 856

CasAABBNet	41.80 861	40.20 861	53.41 863	47.73 861	45.18 856	62.51 862	80.71 875	67.26 871	34.80 859	30.49 855	31.88 855	48.24 866	41.81 865	46.63 867	55.64 873	21.60 859	18.88 865	23.48 863	23.22 864	29.19 866	33.05 858

FlowAnything	41.75 857	39.90 857	53.36 862	47.83 865	45.06 855	62.45 860	80.51 872	67.34 874	34.89 860	30.56 859	31.52 850	48.18 865	42.05 868	46.66 870	55.24 868	21.71 866	18.88 865	23.49 867	23.13 859	29.12 862	33.04 857

Selective-RAFT-Error	41.77 858	40.16 860	53.34 861	47.73 861	45.25 859	62.51 862	80.64 874	67.22 869	34.93 861	30.64 860	31.81 853	48.11 864	42.11 869	46.57 865	54.95 867	21.61 861	18.87 864	23.48 863	23.15 861	29.16 864	33.08 861

RAFTStereoReplicaGSO							80.76 879	67.42 875	34.95 862	30.55 858	31.82 854	48.59 871	41.78 864	46.75 872	55.27 869	21.60 859	18.92 869	23.51 869	23.17 862	29.25 869

Selective-IGEV-i1pa	29.93 852	36.60 855	34.97 844	9.92 841	7.41 827	38.91 855	35.81 857	43.96 864	35.07 863	30.01 852	53.53 871	41.78 857	35.42 854	40.57 861	33.93 859	30.94 869	15.47 861	23.33 861	13.36 854	10.61 845	27.01 851

LSM0	49.58 865	40.04 858	53.62 864	97.15 873	128.68 877	62.75 866	79.89 871	67.63 876	35.11 864	33.02 863	32.61 859	48.43 870	41.60 863	46.60 866	55.43 870	21.63 864	18.99 870	23.62 870	23.13 859	29.47 870	52.26 871

LE_ROB	18.58 839	1.21 663	48.38 851	8.60 839	23.00 848	7.32 803	19.74 846	9.94 814	38.69 865	43.53 864	21.91 841	28.40 853	40.92 858	23.18 847	54.71 866	0.34 495	0.33 595	0.32 466	0.36 607	0.42 552	0.40 537

PatchMatch Cens Cmp	14.24 832	1.36 694	18.68 703	1.78 738	2.07 775	10.59 815	11.17 824	18.79 841	40.89 866	11.84 837	33.02 860	46.14 861	24.24 851	19.81 839	40.32 861	0.76 734	0.64 751	0.64 738	0.58 726	0.71 701	0.72 693

HaxPig	43.25 862	43.65 864	45.00 849	33.85 857	35.61 851	32.69 851	30.52 850	45.09 865	42.97 867	48.77 867	48.17 866	43.00 858	40.26 857	44.58 862	43.61 862	47.18 876	49.30 876	51.54 877	50.25 875	43.73 872	45.29 864

AVERAGE_ROB	44.46 863	45.91 865	46.59 850	40.59 859	38.66 852	32.99 852	30.52 850	46.19 866	43.26 868	49.59 870	48.97 867	44.62 860	39.89 856	45.04 863	43.94 863	48.74 877	50.69 877	50.80 876	49.79 874	45.54 875	46.97 865

PML	64.32 870	53.22 867	17.88 683	8.10 838	32.94 850	148.46 880	247.79 889	12.18 822	45.42 869	111.41 884	288.92 889	101.47 884	101.31 883	31.67 855	15.55 813	14.03 857	4.83 839	10.98 855	6.18 844	28.82 861	5.17 825

MEDIAN_ROB	47.37 864	49.08 866	49.92 853	40.32 858	39.97 853	34.95 853	33.43 856	49.17 867	46.39 870	53.06 872	52.65 870	47.65 863	42.23 870	48.35 873	47.29 864	52.10 878	54.04 878	54.28 878	53.48 876	48.76 876	50.33 870

UHP(ZeroShot)	27.62 848	12.79 828	51.76 855	3.35 807	19.91 836	32.31 849	30.93 852	42.54 862	52.02 871	30.72 861	53.61 872	32.18 854	41.25 860	24.40 851	33.48 857	11.38 855	4.27 836	5.79 846	20.16 856	19.71 858	29.76 854

UHP	27.62 848	12.79 828	51.76 855	3.35 807	19.91 836	32.31 849	30.93 852	42.54 862	52.02 871	30.72 861	53.61 872	32.18 854	41.25 860	24.40 851	33.48 857	11.38 855	4.27 836	5.79 846	20.16 856	19.71 858	29.76 854

zzzz2	62.05 868	59.17 870	79.56 871	72.07 869	67.48 865	93.36 873	121.04 883	99.79 881	52.42 873	44.70 865	47.17 864	69.71 874	59.48 874	69.15 876	80.64 879	32.46 870	28.45 872	35.17 871	35.02 870	43.94 873	50.13 868

noway5	62.05 868	59.17 870	79.56 871	72.07 869	67.48 865	93.36 873	121.04 883	99.79 881	52.42 873	44.70 865	47.17 864	69.71 874	59.48 874	69.15 876	80.64 879	32.46 870	28.45 872	35.17 871	35.02 870	43.94 873	50.13 868

zzzzzz3	69.47 872	68.75 873	95.95 875	92.04 871	86.19 869	92.69 872	109.30 880	107.64 883	55.63 875	49.24 869	52.63 868	85.19 880	79.67 880	70.47 878	82.28 882	37.59 874	29.10 874	39.83 875	38.78 872	54.76 878	61.64 872

zzz1	69.44 871	68.76 874	95.90 874	92.07 872	86.22 870	92.47 871	109.30 880	107.66 884	55.65 876	49.21 868	52.63 868	85.10 879	79.74 881	70.47 878	82.00 881	37.59 874	29.10 874	39.82 874	38.78 872	54.75 877	61.65 873

RSGM-EC	108.14 875	104.44 878	68.66 868	115.42 876	109.31 874	116.48 876	139.19 886	127.02 886	55.95 877	55.27 873	71.01 875	116.54 885	111.76 884	176.57 885	175.06 886	117.34 885	71.64 881	140.65 884	83.55 880	123.96 883	82.91 875

acva	108.14 875	104.44 878	68.66 868	115.42 876	109.31 874	116.48 876	139.19 886	127.02 886	55.95 877	55.27 873	71.01 875	116.54 885	111.76 884	176.57 885	175.06 886	117.34 885	71.64 881	140.65 884	83.55 880	123.96 883	82.91 875

BEATNet-Init1	49.72 866	64.32 872	97.77 876	4.68 829	4.28 820	84.75 870	60.42 867	73.38 877	68.59 879	88.29 882	88.51 883	91.94 882	97.99 882	85.26 882	70.96 878	0.80 743	0.65 753	0.85 770	0.70 750	7.96 841	2.33 790

KSHMR	16.96 836	5.37 795	21.64 818	4.46 826	4.50 821	8.30 807	3.32 785	15.58 839	76.24 880	6.62 813	61.47 874	56.53 872	5.43 776	35.17 859	11.37 792	4.39 828	2.97 827	3.63 830	2.74 827	5.10 825	4.34 822

TorneroNet	25.88 847	11.28 825	21.62 816	4.20 819	4.07 818	55.25 859	3.15 780	15.16 837	76.94 881	58.09 875	82.72 881	86.88 881	41.15 859	13.35 822	18.13 830	4.32 824	2.85 819	3.45 824	2.62 823	8.33 843	4.14 820

ktn	21.74 845	10.34 820	19.68 735	4.53 827	4.00 817	6.53 796	4.51 804	6.79 804	78.82 882	84.69 881	100.86 884	58.49 873	7.57 803	12.11 804	13.35 804	4.58 835	3.24 832	3.49 825	2.62 823	4.65 821	3.84 817

xxxxx1	112.33 877	88.53 875	37.76 846	227.84 882	157.23 879	39.05 856	61.41 868	93.76 878	79.29 883	62.45 876	74.79 878	78.32 876	70.96 877	33.47 856	70.69 875	114.00 882	130.36 885	259.31 888	274.34 887	145.54 886	147.50 878

tt_ll	112.33 877	88.53 875	37.76 846	227.84 882	157.23 879	39.05 856	61.41 868	93.76 878	79.29 883	62.45 876	74.79 878	78.32 876	70.96 877	33.47 856	70.69 875	114.00 882	130.36 885	259.31 888	274.34 887	145.54 886	147.50 878

ff	112.33 877	88.53 875	37.76 846	227.84 882	157.23 879	39.05 856	61.41 868	93.76 878	79.29 883	62.45 876	74.79 878	78.32 876	70.96 877	33.47 856	70.69 875	114.00 882	130.36 885	259.31 888	274.34 887	145.54 886	147.50 878

ASD4	103.30 874	113.98 880	120.24 879	106.67 874	79.75 867	115.36 875	120.35 882	119.13 885	79.65 886	120.04 886	74.64 877	101.45 883	65.48 876	109.11 884	84.31 884	104.31 880	90.04 883	133.15 883	103.58 883	130.15 885	94.66 877

DPSimNet_ROB	102.30 873	119.72 881	143.59 880	109.42 875	94.10 871	127.22 878	127.15 885	26.62 852	102.36 887	149.58 888	83.99 882	139.34 888	137.54 887	64.62 875	82.36 883	105.18 881	66.15 880	120.15 881	69.61 879	99.58 880	77.72 874

test_example2	212.63 882	219.92 884	221.87 882	213.67 881	221.17 883	199.47 882	200.74 888	185.30 889	141.66 888	209.52 890	213.45 888	210.82 891	205.48 888	221.27 889	216.64 889	236.83 890	242.07 890	213.93 887	217.01 886	235.69 891	226.10 883

Selective-IGEV-i16pa	129.35 880	164.95 883	19.57 731	3.26 805	2.26 786	202.88 883	5.86 809	236.38 890	207.45 889	116.27 885	209.82 887	153.71 889	219.30 889	258.04 890	190.96 888	192.94 889	94.03 884	90.21 880	64.92 878	4.40 819	149.67 881

ccccc	590.94 883	629.75 885	645.59 883	567.84 885	570.84 884	582.44 884	641.68 890	613.82 891	494.59 890	614.58 891	651.20 890	555.57 892	637.59 890	666.94 891	652.42 890	781.57 892	507.24 891	391.36 892	342.44 891	689.82 892	581.48 884

PatchMatch		3.82 782		1.91 757		8.96 809		13.64 832		13.17 838		33.45 856		21.71 842		0.77 737		0.62 731		0.71 701

FADE		13.79 839		10.71 843	13.34 830							11.85 813				474.90 891	161.58 889	347.36 891	322.13 890	7.29 839

Low-res two-view benchmark