Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

asda	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.10 140	0.16 119	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.14 179	0.13 107	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.16 54	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.12 46	0.21 102	0.14 57	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.10 95	0.15 85	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.08 6	0.11 138	0.16 116	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.17 162	0.09 4	0.22 120	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.09 36	0.11 138	0.19 197	0.13 194	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

test410_97500	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.16 119	0.09 4	0.18 49	0.14 57	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 226	0.18 537	0.40 410	0.27 616	0.26 671	0.46 637	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 145	0.09 97	0.16 54	0.20 259	0.14 422	0.14 49	0.15 184	0.33 324	0.23 263	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TS12	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.14 179	0.19 236	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.11 62	0.09 36	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-60k	0.12 95	0.11 242	0.32 296	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.11 108	0.11 138	0.19 197	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 95	0.10 159	0.27 228	0.19 180	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.21 102	0.15 76	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.12 175	0.20 221	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 145	0.11 242	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.16 89	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.13 227	0.18 165	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 95	0.12 306	0.28 245	0.19 180	0.08 30	0.17 162	0.15 184	0.22 120	0.18 143	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-34k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.19 180	0.07 3	0.14 49	0.14 127	0.21 102	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 58	0.10 159	0.26 216	0.18 116	0.09 63	0.14 49	0.14 127	0.20 85	0.13 36	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.15 76	0.13 148	0.16 184	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 95	0.11 242	0.28 245	0.20 259	0.08 30	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.19 163	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 95	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.15 184	0.26 207	0.20 195	0.11 75	0.12 87	0.10 70	0.13 227	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 95	0.10 159	0.21 148	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.21 102	0.17 120	0.12 110	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 95	0.09 97	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.21 102	0.20 195	0.10 45	0.17 203	0.11 108	0.12 175	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 58	0.09 97	0.17 80	0.18 116	0.10 140	0.15 71	0.16 238	0.23 143	0.15 76	0.10 45	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.08 351

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 188	0.19 554	0.70 622	0.17 59	0.12 285	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.10 45	0.12 87	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.05 7	0.07 263

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 95	0.09 97	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.13 35	0.16 238	0.25 185	0.21 217	0.11 75	0.16 184	0.09 36	0.11 138	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.04 1	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 59	0.09 63	0.09 4	0.14 127	0.10 2	0.14 57	0.07 1	0.09 19	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

BStereo	0.13 145	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

Anonymus123	0.14 188	0.10 159	0.42 445	0.18 116	0.11 204	0.36 577	0.14 127	0.28 246	0.22 237	0.12 110	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.16 116	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.06 161

NLSM3	0.13 145	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.24 281	0.11 75	0.15 163	0.12 144	0.13 227	0.17 135	0.15 269	0.05 9	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.05 7	0.05 37

BridgeDepth	0.10 11	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 19	0.14 202	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.18 116	0.10 140	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

AdaDepth	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.13 90	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.09 36	0.09 45	0.19 197	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.09 36	0.10 95	0.18 165	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

4.5_new	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 58	0.11 242	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.16 89	0.13 148	0.13 107	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1

2.5w	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.20 85	0.15 76	0.12 110	0.13 107	0.10 70	0.09 45	0.17 135	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

2.75w_new	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.13 107	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w_new	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.22 120	0.17 120	0.14 179	0.12 87	0.10 70	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.75w	0.11 58	0.09 97	0.15 25	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.12 46	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.11 62	0.08 6	0.10 95	0.16 116	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 95	0.11 242	0.18 100	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.07 2	0.12 175	0.15 85	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2w_stereo	0.11 58	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.14 147	0.08 6	0.11 138	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 95	0.08 45	0.14 9	0.18 116	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 58	0.09 97	0.14 9	0.19 180	0.12 285	0.14 49	0.12 46	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.16 184	0.08 6	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.24 192	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.18 341	0.21 102	0.18 143	0.11 75	0.17 203	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.14 233	0.05 9	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

MonSter	0.10 11	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 11	0.07 4	0.17 80	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.08 15	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

rgla	0.10 11	0.11 242	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 159	0.16 54	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 159	0.15 25	0.18 116	0.11 204	0.15 71	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA_dic	0.09 1	0.12 306	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 85	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.05 37

monster_256*512	0.17 265	0.12 306	0.18 100	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.29 358	0.19 278	0.22 282	0.24 371	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 95	0.12 306	0.17 80	0.22 393	0.10 140	0.15 71	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.11 75	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.20 221	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

over v1	0.11 58	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.06 1	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.14 265	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

anonymous	0.11 58	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.10 140	0.08 2	0.14 127	0.16 27	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 97	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 238	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 107	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 116	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.11 75	0.14 147	0.10 70	0.11 138	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 95	0.13 380	0.28 245	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.09 36	0.13 227	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

aanet-new-32k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 95	0.11 242	0.27 228	0.20 259	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.12 110	0.12 87	0.13 168	0.13 227	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 95	0.11 242	0.35 337	0.20 259	0.08 30	0.16 119	0.14 127	0.19 63	0.14 57	0.12 110	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.15 85	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.07 202	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 95	0.11 242	0.26 216	0.20 259	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.12 144	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 95	0.12 306	0.27 228	0.21 319	0.09 63	0.19 226	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.12 110	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 95	0.11 242	0.23 181	0.22 393	0.09 63	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.19 163	0.12 110	0.11 62	0.09 36	0.13 227	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 95	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.08 30	0.13 35	0.14 127	0.25 185	0.21 217	0.12 110	0.15 163	0.09 36	0.14 265	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 95	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.13 370	0.20 269	0.16 238	0.23 143	0.18 143	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.13 227	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 188	0.21 582	0.47 498	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.08 345	0.05 7	0.07 263

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.23 143	0.21 217	0.16 231	0.22 282	0.10 70	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.18 190	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 145	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.23 143	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22	0.14 188	0.13 380	0.29 259	0.19 180	0.09 63	0.17 162	0.12 46	0.28 246	0.23 263	0.13 148	0.14 147	0.22 334	0.13 227	0.29 400	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 202	0.06 161

Selective-IGEV-i32	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gcap_with_dpt	0.12 95	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.13 370	0.18 190	0.16 238	0.24 163	0.20 195	0.16 231	0.21 268	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.10 140	0.17 162	0.13 90	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.08 6	0.06 1	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.05 7	0.05 37

MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 76	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 71	0.12 46	0.18 49	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.11 108	0.10 95	0.15 85	0.13 194	0.06 53	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 95	0.12 306	0.21 148	0.18 116	0.11 204	0.24 384	0.12 46	0.19 63	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.11 108	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Replicate-Monster	0.12 95	0.10 159	0.32 296	0.16 26	0.08 30	0.17 162	0.10 12	0.22 120	0.19 163	0.11 75	0.10 48	0.10 70	0.09 45	0.19 197	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 351

monsters	0.11 58	0.09 97	0.13 1	0.17 59	0.12 285	0.15 71	0.11 28	0.23 143	0.15 76	0.14 179	0.12 87	0.08 6	0.09 45	0.21 248	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 58	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.16 89	0.11 75	0.15 163	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo-finetune2	0.17 265	0.11 242	0.26 216	0.16 26	0.09 63	0.27 439	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.22 311	0.28 348	0.21 322	0.22 428	0.37 467	0.22 464	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.07 263

xyz-stereo-finetune	0.16 243	0.12 306	0.23 181	0.16 26	0.08 30	0.23 361	0.20 443	0.29 263	0.31 389	0.19 278	0.22 282	0.19 292	0.15 285	0.29 400	0.20 415	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.06 161

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 116	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 45	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 90	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 135	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 135	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.18 116	0.07 3	0.15 71	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test2	0.15 226	0.10 159	0.44 469	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.21 474	0.27 223	0.22 237	0.15 202	0.16 184	0.13 168	0.11 138	0.20 221	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.05 37

HART	0.15 226	0.11 242	0.30 270	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.16 238	0.30 284	0.19 163	0.15 202	0.25 319	0.17 259	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.07 409	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.06 161

GREAT-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.25 206	0.16 26	0.11 204	0.14 49	0.16 238	0.17 36	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.09 36	0.09 45	0.18 165	0.10 7	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.10 486
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

CoSv	0.20 361	0.13 380	0.33 314	0.18 116	0.15 486	0.17 162	0.16 238	0.34 337	0.21 217	0.37 559	0.39 496	0.36 518	0.24 460	0.29 400	0.21 442	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.07 263

SCV_C0	0.14 188	0.11 242	0.25 206	0.19 180	0.12 285	0.15 71	0.16 238	0.30 284	0.22 237	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.09 45	0.24 294	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.06 161

AIO_rvc	0.12 95	0.11 242	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.13 168	0.08 19	0.22 268	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

fffft	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.19 390	0.22 120	0.16 89	0.14 179	0.11 62	0.13 168	0.10 95	0.24 294	0.18 358	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.14 12	0.16 89	0.11 75	0.10 48	0.09 36	0.08 19	0.21 248	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

SMoEStereo_RVC	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.19 63	0.19 163	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.11 138	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

mms	0.13 145	0.11 242	0.19 116	0.19 180	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.17 203	0.14 202	0.09 45	0.24 294	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

ours_stereo	0.13 145	0.11 242	0.23 181	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.18 341	0.20 85	0.19 163	0.13 148	0.18 227	0.14 202	0.10 95	0.23 278	0.14 233	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.06 114	0.05 37

fffy	0.14 188	0.11 242	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.14 233	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

WCG-NET	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.08 30	0.18 190	0.17 290	0.21 102	0.28 339	0.18 270	0.21 268	0.15 224	0.12 175	0.18 165	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 58	0.08 45	0.15 25	0.19 180	0.11 204	0.14 49	0.10 12	0.22 120	0.18 143	0.10 45	0.13 107	0.10 70	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

AIO-Stereo	0.13 145	0.10 159	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.16 89	0.13 148	0.15 163	0.13 168	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

WCG-NET（raft）	0.14 188	0.09 97	0.23 181	0.17 59	0.08 30	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.26 309	0.18 270	0.19 236	0.20 308	0.12 175	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

RSM++	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.20 259	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.21 102	0.19 163	0.12 110	0.12 87	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

RSM	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.20 259	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.23 143	0.18 143	0.13 148	0.13 107	0.15 224	0.09 45	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

gcap-zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 145	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 95	0.08 45	0.29 259	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.19 63	0.17 120	0.11 75	0.14 147	0.11 108	0.12 175	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.19 652

MoCha-V2	0.13 145	0.08 45	0.26 216	0.23 454	0.09 63	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.16 89	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.14 265	0.20 221	0.11 53	0.06 53	0.07 409	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

MIM_Stereo	0.18 291	0.12 306	0.38 386	0.20 259	0.11 204	0.17 162	0.14 127	0.35 361	0.25 297	0.27 368	0.35 448	0.23 356	0.13 227	0.27 365	0.16 296	0.06 53	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.06 161

testlalala	0.13 145	0.09 97	0.22 165	0.17 59	0.14 422	0.19 226	0.15 184	0.25 185	0.22 237	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.05 37

LL-Strereo2	0.18 291	0.18 537	0.39 402	0.22 393	0.12 285	0.24 384	0.13 90	0.31 296	0.23 263	0.24 335	0.20 253	0.24 371	0.12 175	0.26 345	0.15 269	0.06 53	0.06 266	0.12 567	0.09 457	0.08 294	0.07 263

4D-IteraStereo	0.17 265	0.16 502	0.50 526	0.21 319	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.28 246	0.28 339	0.23 320	0.20 253	0.20 308	0.11 138	0.19 197	0.14 233	0.06 53	0.04 2	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.06 161

LoS_RVC	0.13 145	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.20 85	0.17 120	0.13 148	0.19 236	0.12 144	0.15 285	0.17 135	0.13 194	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 551

Selective-IGEV	0.12 95	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.27 223	0.15 76	0.13 148	0.14 147	0.13 168	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

ProNet	0.14 188	0.12 306	0.25 206	0.19 180	0.11 204	0.19 226	0.19 390	0.27 223	0.20 195	0.14 179	0.13 107	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.07 263

RAFT_CTSACE	0.21 382	0.16 502	0.41 435	0.25 553	0.15 486	0.22 336	0.24 553	0.32 308	0.28 339	0.33 497	0.51 606	0.29 443	0.17 342	0.32 430	0.13 194	0.06 53	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.06 161

test_4	0.18 291	0.12 306	0.34 326	0.23 454	0.12 285	0.18 190	0.22 504	0.26 207	0.24 281	0.24 335	0.47 588	0.22 334	0.13 227	0.24 294	0.16 296	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.07 202	0.05 37

iRaft-Stereo_5w	0.23 436	0.18 537	0.44 469	0.22 393	0.13 370	0.19 226	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.34 499	0.23 442	0.65 613	0.27 528	0.06 53	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

test-3	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.26 358	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

test_1	0.16 243	0.09 97	0.31 286	0.21 319	0.11 204	0.18 190	0.16 238	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.16 184	0.22 334	0.12 175	0.26 345	0.18 358	0.06 53	0.04 2	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.06 161

test_3	0.18 291	0.11 242	0.32 296	0.24 512	0.11 204	0.22 336	0.25 571	0.31 296	0.31 389	0.25 345	0.18 227	0.23 356	0.13 227	0.25 325	0.19 392	0.06 53	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

cross-raft	0.17 265	0.12 306	0.41 435	0.23 454	0.10 140	0.20 269	0.24 553	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.29 443	0.15 285	0.17 135	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 265	0.14 434	0.32 296	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.25 345	0.33 426	0.20 308	0.17 342	0.19 197	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.05 37

AFF-stereo	0.18 291	0.15 473	0.32 296	0.21 319	0.10 140	0.18 190	0.18 341	0.33 324	0.27 320	0.25 345	0.37 467	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.15 269	0.06 53	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

EE1	0.14 188	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.13 90	0.32 308	0.21 217	0.16 231	0.14 147	0.15 224	0.13 227	0.25 325	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

AnonStereo	0.16 243	0.12 306	0.30 270	0.20 259	0.12 285	0.18 190	0.14 127	0.36 380	0.24 281	0.19 278	0.17 203	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

NoBS	0.09 1	0.08 45	0.16 54	0.19 180	0.09 63	0.08 2	0.14 127	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 48	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.05 37

GEAR-Net	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

zzzzzzz1	0.28 547	0.51 713	1.51 726	0.24 512	0.16 519	0.22 336	0.21 474	0.39 412	0.34 425	0.22 311	0.25 319	0.26 405	0.21 410	0.34 444	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351

noway7	0.27 525	0.51 713	1.61 732	0.24 512	0.12 285	0.22 336	0.18 341	0.44 477	0.31 389	0.21 301	0.22 282	0.24 371	0.20 400	0.20 221	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

over-6	0.12 95	0.13 380	0.19 116	0.19 180	0.07 3	0.16 119	0.11 28	0.26 207	0.16 89	0.10 45	0.10 48	0.10 70	0.13 227	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

over-8	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.20 259	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

small-0shot	0.10 11	0.09 97	0.18 100	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 238	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

over-9	0.11 58	0.13 380	0.16 54	0.19 180	0.07 3	0.15 71	0.10 12	0.20 85	0.11 14	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Anonymus	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.19 180	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.20 85	0.16 89	0.11 75	0.09 19	0.14 202	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

PhaseNet	0.13 145	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.24 163	0.17 120	0.11 75	0.12 87	0.16 247	0.12 175	0.19 197	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

TestStereo-Hl	0.18 291	0.11 242	0.31 286	0.17 59	0.10 140	0.22 336	0.16 238	0.36 380	0.29 358	0.23 320	0.26 331	0.22 334	0.19 389	0.38 473	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.07 263

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.17 36	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.12 144	0.08 19	0.15 85	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 116	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 57	0.08 2	0.09 19	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

quiztm	0.15 226	0.15 473	0.25 206	0.22 393	0.14 422	0.17 162	0.17 290	0.33 324	0.21 217	0.18 270	0.21 268	0.14 202	0.10 95	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 140	0.15 71	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.07 4	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

PointNet	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.14 127	0.17 36	0.14 57	0.08 2	0.11 62	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 58	0.07 4	0.22 165	0.16 26	0.10 140	0.13 35	0.13 90	0.18 49	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

aanet-new	0.13 145	0.11 242	0.30 270	0.20 259	0.13 370	0.20 269	0.14 127	0.23 143	0.16 89	0.12 110	0.13 107	0.09 36	0.15 285	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161

RT-Monster	0.15 226	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.14 422	0.20 269	0.11 28	0.29 263	0.32 401	0.24 335	0.22 282	0.17 259	0.13 227	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 168	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 159	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 119	0.14 127	0.14 12	0.13 36	0.11 75	0.09 19	0.10 70	0.10 95	0.16 116	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.17 120	0.13 148	0.15 163	0.16 247	0.13 227	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.15 184	0.25 185	0.16 89	0.14 179	0.15 163	0.17 259	0.12 175	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 95	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 190	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.16 231	0.16 184	0.18 272	0.13 227	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 148	0.15 7	0.11 204	0.10 19	0.13 90	0.15 18	0.08 1	0.12 110	0.10 48	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.05 37

Foundation-i1	0.13 145	0.07 4	0.16 54	0.17 59	0.11 204	0.17 162	0.16 238	0.32 308	0.22 237	0.15 202	0.17 203	0.20 308	0.13 227	0.14 39	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 11	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.07 3	0.16 119	0.13 90	0.17 36	0.14 57	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 159	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 71	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 90	0.22 120	0.16 89	0.09 18	0.10 48	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 361	0.14 434	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.26 428	0.16 238	0.31 296	0.27 320	0.32 482	0.58 642	0.23 356	0.15 285	0.23 278	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.06 161

Hybrid-DGEV-2	0.21 382	0.15 473	0.34 326	0.24 512	0.13 370	0.28 459	0.14 127	0.48 524	0.44 553	0.27 368	0.24 307	0.25 383	0.25 482	0.28 380	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.07 263

DispViT+	0.12 95	0.07 4	0.19 116	0.15 7	0.16 519	0.10 19	0.12 46	0.26 207	0.23 263	0.13 148	0.11 62	0.10 70	0.08 19	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchStereo	0.11 58	0.08 45	0.23 181	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 85	0.17 120	0.10 45	0.15 163	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 119	0.10 12	0.20 85	0.14 57	0.09 18	0.10 48	0.09 36	0.12 175	0.13 17	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 114	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

WQFJX	0.18 291	0.10 159	0.17 80	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.18 341	0.53 594	0.45 565	0.17 251	0.16 184	0.14 202	0.16 310	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.08 501	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

NLMM	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.22 393	0.18 566	0.25 404	0.19 390	0.51 563	0.51 621	0.15 202	0.17 203	0.15 224	0.16 310	0.20 221	0.20 415	0.07 142	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 119	0.13 90	0.21 102	0.11 14	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.06 266	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

GSStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.17 59	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

GS-Stereo							0.16 238	0.26 207	0.18 143	0.13 148	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

FE-Mocha	0.16 243	0.10 159	0.33 314	0.19 180	0.13 370	0.19 226	0.15 184	0.35 361	0.22 237	0.24 335	0.24 307	0.20 308	0.14 265	0.17 135	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

IGEV-FE	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

252Zero-FE	0.14 188	0.07 4	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.21 102	0.19 163	0.77 705	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

Zero-FE251	0.14 188	0.09 97	0.24 192	0.17 59	0.09 63	0.20 269	0.13 90	0.20 85	0.14 57	0.61 685	0.13 107	0.13 168	0.11 138	0.14 39	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 85	0.12 25	0.11 75	0.11 62	0.08 6	0.08 19	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 161

GGEV	0.14 188	0.10 159	0.18 100	0.21 319	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.14 179	0.17 203	0.16 247	0.14 265	0.17 135	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

GASTEREO	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.23 454	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.19 197	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

MSCF	0.13 145	0.12 306	0.21 148	0.22 393	0.10 140	0.16 119	0.15 184	0.26 207	0.18 143	0.17 251	0.16 184	0.11 108	0.13 227	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.07 258	0.06 114	0.06 161

water-stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.19 180	0.10 140	0.17 162	0.14 127	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.23 293	0.15 224	0.15 285	0.12 9	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

depthmonostereo	0.14 188	0.09 97	0.19 116	0.19 180	0.08 30	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.23 263	0.16 231	0.18 227	0.14 202	0.17 342	0.19 197	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.05 37

DVStereo	0.14 188	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.14 127	0.24 163	0.21 217	0.21 301	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.05 7	0.05 37

xyz-stereo	1.40 739	0.10 159	17.09 784	0.18 116	0.07 3	4.78 758	0.18 341	0.29 263	0.34 425	0.36 551	2.81 759	0.40 561	0.29 544	0.56 561	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.06 172	0.06 114	0.05 37

111111	0.11 58	0.07 4	0.17 80	0.19 180	0.11 204	0.13 35	0.11 28	0.22 120	0.15 76	0.11 75	0.12 87	0.12 144	0.08 19	0.18 165	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.06 161

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 45	0.16 54	0.17 59	0.08 30	0.16 119	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 45	0.15 25	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 85	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

LG-G_1	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LG-G	0.11 58	0.08 45	0.18 100	0.18 116	0.07 3	0.21 303	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 145	0.09 97	0.24 192	0.20 259	0.10 140	0.15 71	0.14 127	0.22 120	0.16 89	0.12 110	0.19 236	0.15 224	0.11 138	0.13 17	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.06 161

MM-Stereo_test3	0.17 265	0.12 306	0.29 259	0.23 454	0.14 422	0.19 226	0.22 504	0.39 412	0.36 455	0.16 231	0.24 307	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.06 161

MM-Stereo_test1	0.17 265	0.10 159	0.39 402	0.23 454	0.11 204	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.21 268	0.15 224	0.14 265	0.23 278	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.06 161

Reg-Stereo(zero)	0.16 243	0.07 4	0.36 357	0.19 180	0.10 140	0.19 226	0.14 127	0.28 246	0.24 281	0.22 311	0.20 253	0.24 371	0.18 373	0.21 248	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

SCV	0.14 188	0.14 434	0.24 192	0.21 319	0.11 204	0.15 71	0.16 238	0.31 296	0.18 143	0.11 75	0.15 163	0.13 168	0.10 95	0.23 278	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 145	0.14 434	0.19 116	0.26 588	0.09 63	0.15 71	0.13 90	0.22 120	0.18 143	0.12 110	0.11 62	0.10 70	0.13 227	0.21 248	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.05 37

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 90	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

HUF	0.15 226	0.11 242	0.38 386	0.17 59	0.11 204	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.20 195	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.11 138	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.20 695	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.14 595

AIO_test	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.15 71	0.17 290	0.19 63	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.14 202	0.09 45	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

AIO-test1	0.19 340	0.14 434	0.41 435	0.27 616	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.39 412	0.36 455	0.17 251	0.26 331	0.18 272	0.13 227	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.06 114	0.09 426

castereo++	0.13 145	0.10 159	0.18 100	0.18 116	0.10 140	0.27 439	0.13 90	0.23 143	0.23 263	0.11 75	0.13 107	0.16 247	0.10 95	0.18 165	0.10 7	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.05 7	0.04 1

castereo	0.14 188	0.10 159	0.19 116	0.18 116	0.10 140	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.13 148	0.18 227	0.16 247	0.16 310	0.15 85	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.05 37

GIP-stereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.19 180	0.11 204	0.16 119	0.14 127	0.29 263	0.18 143	0.11 75	0.16 184	0.13 168	0.09 45	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

tt45	0.14 188	0.09 97	0.22 165	0.19 180	0.11 204	0.23 361	0.18 341	0.22 120	0.17 120	0.15 202	0.13 107	0.14 202	0.10 95	0.30 416	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.07 263

999	0.14 188	0.08 45	0.24 192	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.24 163	0.18 143	0.13 148	0.16 184	0.14 202	0.11 138	0.36 464	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

tg	0.16 243	0.11 242	0.25 206	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.15 184	0.34 337	0.24 281	0.20 287	0.25 319	0.19 292	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 59	0.08 30	0.09 4	0.13 90	0.24 163	0.13 36	0.10 45	0.09 19	0.09 36	0.08 19	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

UGAM-zero	0.23 436	0.10 159	0.54 550	0.19 180	0.13 370	0.21 303	0.14 127	0.44 477	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.51 632	0.33 587	0.65 613	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.06 114	0.07 263

GCAP-BAT	0.21 382	0.08 45	1.22 708	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

Occ-G	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.17 59	0.10 140	0.15 71	0.19 390	0.22 120	0.19 163	0.13 148	0.19 236	0.21 322	0.11 138	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.06 161

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 495	0.14 434	0.95 679	0.21 319	0.27 675	0.20 269	0.19 390	0.48 524	0.25 297	0.26 358	0.55 629	0.34 499	0.18 373	0.25 325	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.12 585	0.12 551	0.12 551

U	1.00 727	0.09 97	0.21 148	0.21 319	3.68 762	6.12 768	0.14 127	0.21 102	0.21 217	0.11 75	0.11 62	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 142	0.05 40	5.42 776	2.90 774	0.07 202	0.06 161

IGEV-Stereo+	0.12 95	0.08 45	0.17 80	0.18 116	0.13 370	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 248	0.11 53	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 610	0.24 692

RAFT-Stereo-weight	0.15 226	0.09 97	0.26 216	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.29 358	0.24 335	0.20 253	0.19 292	0.10 95	0.18 165	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

H2IRNET	0.18 291	0.13 380	0.35 337	0.21 319	0.12 285	0.20 269	0.15 184	0.27 223	0.30 375	0.17 251	0.31 393	0.25 383	0.20 400	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.06 161

MGS-Stereo	0.14 188	0.11 242	0.32 296	0.19 180	0.11 204	0.18 190	0.17 290	0.20 85	0.22 237	0.14 179	0.24 307	0.15 224	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.10 459	0.06 161

IGEV++	0.13 145	0.10 159	0.23 181	0.21 319	0.10 140	0.15 71	0.15 184	0.29 263	0.16 89	0.12 110	0.15 163	0.12 144	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.07 263

MyStereo07	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.29 263	0.21 217	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.13 227	0.25 325	0.13 194	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo06	0.20 361	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.40 426	0.21 217	0.30 442	0.24 307	0.31 470	0.18 373	0.22 268	0.18 358	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo05	0.23 436	0.12 306	0.57 567	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.48 524	0.52 630	0.31 460	0.23 293	0.25 383	0.22 428	0.30 416	0.21 442	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

MyStereo04	0.23 436	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.23 531	0.49 534	0.52 630	0.28 381	0.23 293	0.27 416	0.23 442	0.30 416	0.22 464	0.07 142	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.08 351

AE-Stereo	0.17 265	0.11 242	0.31 286	0.24 512	0.14 422	0.23 361	0.18 341	0.34 337	0.29 358	0.15 202	0.25 319	0.21 322	0.13 227	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.07 202	0.06 161

ff7	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEVStereo-DCA	0.14 188	0.11 242	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

ffff	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

rrr	0.17 265	0.11 242	0.57 567	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.22 237	0.15 202	0.12 87	0.14 202	0.12 175	0.28 380	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

11t	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

IGEV_Zeroshot_test	0.18 291	0.10 159	0.65 604	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.34 337	0.19 163	0.28 381	0.22 282	0.27 416	0.13 227	0.23 278	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.06 161

MSKI-zero shot	0.17 265	0.09 97	0.43 459	0.20 259	0.11 204	0.21 303	0.15 184	0.32 308	0.21 217	0.23 320	0.24 307	0.23 356	0.10 95	0.31 423	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

CASnet	0.14 188	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.08 30	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.22 311	0.20 253	0.15 224	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.11 528	0.09 457	0.08 294	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 361	0.08 45	1.14 703	0.29 643	0.43 711	0.16 119	0.15 184	0.27 223	0.25 297	0.14 179	0.17 203	0.15 224	0.11 138	0.20 221	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

AEACV	0.13 145	0.09 97	0.23 181	0.18 116	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.23 143	0.14 57	0.13 148	0.17 203	0.13 168	0.16 310	0.16 116	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

GCAP-Stereo	0.14 188	0.14 434	0.33 314	0.20 259	0.09 63	0.21 303	0.10 12	0.26 207	0.20 195	0.18 270	0.19 236	0.15 224	0.13 227	0.17 135	0.13 194	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.06 161

RAFT-Test	0.17 265	0.10 159	0.38 386	0.19 180	0.12 285	0.25 404	0.17 290	0.33 324	0.23 263	0.23 320	0.29 362	0.27 416	0.14 265	0.20 221	0.14 233	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

HH	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

HanStereo	0.18 291	0.12 306	0.55 557	0.22 393	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.34 337	0.19 163	0.20 287	0.24 307	0.34 499	0.18 373	0.29 400	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.06 161

anonymousdsp2	0.17 265	0.10 159	0.28 245	0.20 259	0.11 204	0.25 404	0.17 290	0.41 441	0.31 389	0.23 320	0.23 293	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.08 294	0.07 263

anonymousdsp	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

CES	0.14 188	0.08 45	0.19 116	0.17 59	0.22 637	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.14 179	0.17 203	0.14 202	0.10 95	0.18 165	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 294	0.18 645

EGLCR-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.20 134	0.18 116	0.09 63	0.21 303	0.13 90	0.27 223	0.21 217	0.13 148	0.10 48	0.15 224	0.09 45	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

DCRE	0.20 361	0.13 380	0.40 410	0.21 319	0.15 486	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.22 311	0.80 689	0.23 356	0.16 310	0.23 278	0.15 269	0.07 142	0.07 409	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.06 161

Selective-RAFT	0.17 265	0.12 306	0.30 270	0.24 512	0.10 140	0.29 481	0.15 184	0.32 308	0.31 389	0.17 251	0.17 203	0.21 322	0.18 373	0.28 380	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.06 161

MC-Stereo	0.14 188	0.09 97	0.25 206	0.21 319	0.09 63	0.18 190	0.16 238	0.23 143	0.19 163	0.18 270	0.23 293	0.16 247	0.13 227	0.22 268	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

RCA-Stereo	0.16 243	0.09 97	0.25 206	0.20 259	0.10 140	0.19 226	0.17 290	0.36 380	0.35 442	0.20 287	0.25 319	0.17 259	0.17 342	0.18 165	0.14 233	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.05 37

CroCo-Stereo Lap2	0.15 226	0.15 473	0.28 245	0.25 553	0.18 566	0.11 21	0.19 390	0.28 246	0.21 217	0.13 148	0.16 184	0.15 224	0.12 175	0.17 135	0.14 233	0.07 142	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

TestStereo1	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

DCANet-4	0.19 340	0.10 159	0.52 543	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.36 380	0.39 491	0.29 410	0.30 378	0.17 259	0.22 428	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

ccc-4	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.27 223	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.07 263

fff	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

ADStereo(finetuned)	0.19 340	0.13 380	0.49 515	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.31 576	0.21 248	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

raft_robust	0.22 418	0.17 522	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.23 361	0.22 504	0.49 534	0.48 600	0.32 482	0.32 403	0.26 405	0.23 442	0.53 540	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.06 161

RAFT+CT+SA	0.21 382	0.18 537	0.33 314	0.25 553	0.18 566	0.23 361	0.29 615	0.40 426	0.36 455	0.24 335	0.38 482	0.18 272	0.16 310	0.32 430	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.12 585	0.09 383	0.09 426

test_5	0.23 436	0.19 554	0.38 386	0.26 588	0.18 566	0.25 404	0.29 615	0.40 426	0.37 466	0.29 410	0.40 507	0.25 383	0.22 428	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.10 486

SA-5K	0.21 382	0.16 502	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.26 428	0.27 592	0.40 426	0.36 455	0.29 410	0.39 496	0.22 334	0.21 410	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.07 263

Sa-1000	0.22 418	0.15 473	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.47 511	0.39 491	0.30 442	0.50 600	0.26 405	0.19 389	0.33 437	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

SA	0.22 418	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.23 531	0.45 490	0.40 509	0.27 368	0.44 558	0.23 356	0.23 442	0.33 437	0.17 329	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.08 294	0.06 161

IGEV-Stereo	0.14 188	0.12 306	0.27 228	0.19 180	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.20 195	0.15 202	0.13 107	0.12 144	0.12 175	0.24 294	0.12 131	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 340	0.10 159	0.46 490	0.19 180	0.13 370	0.25 404	0.19 390	0.52 582	0.19 163	0.29 410	0.21 268	0.22 334	0.20 400	0.28 380	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.08 294	0.08 351

GLC_STEREO	0.15 226	0.10 159	0.24 192	0.21 319	0.09 63	0.17 162	0.15 184	0.23 143	0.27 320	0.17 251	0.20 253	0.17 259	0.11 138	0.23 278	0.16 296	0.07 142	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

IPLG	0.21 382	0.15 473	0.53 547	0.21 319	0.12 285	0.28 459	0.17 290	0.42 455	0.30 375	0.33 497	0.32 403	0.15 224	0.17 342	0.50 522	0.21 442	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

MIPNet	0.21 382	0.15 473	0.52 543	0.21 319	0.12 285	0.27 439	0.20 443	0.45 490	0.37 466	0.30 442	0.23 293	0.19 292	0.24 460	0.27 365	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

IPLGR	0.21 382	0.13 380	0.61 583	0.21 319	0.11 204	0.25 404	0.18 341	0.41 441	0.37 466	0.28 381	0.27 340	0.21 322	0.19 389	0.37 467	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

GMOStereo	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

error version	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

test-v	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

CrosDoStereo	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

LCNet	0.21 382	0.11 242	0.29 259	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.19 390	0.34 337	0.26 309	0.28 381	0.35 448	0.26 405	0.30 559	0.35 455	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.13 569	0.22 679

STrans-v2	0.24 467	0.13 380	0.54 550	0.21 319	0.12 285	0.23 361	0.21 474	0.47 511	0.28 339	0.31 460	0.42 533	0.36 518	0.35 602	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

TransformOpticalFlow	0.24 467	0.13 380	0.56 564	0.23 454	0.11 204	0.21 303	0.19 390	0.40 426	0.32 401	0.30 442	0.43 547	0.36 518	0.31 576	0.61 589	0.20 415	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.07 263

OMP-Stereo	0.23 436	0.14 434	0.35 337	0.29 643	0.13 370	0.21 303	0.16 238	0.37 392	0.33 415	0.34 517	0.30 378	0.34 499	0.19 389	0.70 627	0.24 498	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NRIStereo	0.18 291	0.11 242	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.24 384	0.20 443	0.29 263	0.26 309	0.26 358	0.25 319	0.25 383	0.18 373	0.34 444	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

PSM-AAD	0.25 495	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.26 428	0.38 673	0.34 337	0.28 339	0.35 534	0.39 496	0.28 432	0.79 711	0.30 416	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.08 294	0.21 673

KYRaft	0.22 418	0.10 159	0.30 270	0.23 454	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.35 361	0.24 281	0.35 534	0.54 624	0.34 499	0.26 493	0.29 400	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.10 505	0.08 294	0.31 707

ASMatch	0.23 436	0.11 242	0.51 536	0.24 512	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.28 339	0.28 381	0.68 672	0.27 416	0.26 493	0.50 522	0.22 464	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.11 527

DeepStereo_LL	0.31 575	0.10 159	0.49 515	0.18 116	0.12 285	0.22 336	1.11 751	0.34 337	0.37 466	0.38 574	0.61 657	0.28 432	0.46 659	0.61 589	0.57 658	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.07 263

DEmStereo	0.26 514	0.09 97	0.47 498	0.19 180	0.12 285	0.30 500	0.25 571	0.28 246	0.36 455	0.36 551	0.58 642	0.25 383	0.48 668	0.53 540	0.44 630	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.06 114	0.07 263

THIR-Stereo	0.29 560	0.12 306	0.41 435	0.19 180	0.11 204	0.28 459	0.72 727	0.32 308	0.35 442	0.37 559	0.65 666	0.34 499	0.50 671	0.57 565	0.45 633	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.07 263

DRaft	0.24 467	0.10 159	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.28 459	0.23 531	0.33 324	0.39 491	0.38 574	0.61 657	0.21 322	0.41 635	0.48 513	0.42 623	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.08 351

GrayStereo	0.25 495	0.09 97	0.32 296	0.26 588	0.13 370	0.23 361	0.47 702	0.34 337	0.30 375	0.39 590	0.47 588	0.30 460	0.79 711	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.13 571

RAFT-RH_RVC	0.25 495	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.25 404	0.14 127	0.27 223	0.27 320	0.38 574	1.15 716	0.23 356	0.17 342	0.57 565	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.06 114	0.07 263

RAFT-345	0.21 382	0.10 159	0.46 490	0.22 393	0.11 204	0.20 269	0.16 238	0.26 207	0.25 297	0.27 368	0.66 668	0.21 322	0.16 310	0.55 550	0.21 442	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.06 161

test-2	0.18 291	0.14 434	0.30 270	0.22 393	0.12 285	0.20 269	0.27 592	0.26 207	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.26 405	0.17 342	0.15 85	0.12 131	0.07 142	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.05 37

test-1	0.17 265	0.11 242	0.40 410	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.34 337	0.26 309	0.20 287	0.24 307	0.22 334	0.14 265	0.16 116	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.06 114	0.08 351

GMM-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.24 384	0.25 571	0.37 392	0.27 320	0.30 442	0.45 571	0.27 416	0.21 410	0.31 423	0.17 329	0.07 142	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.19 652

Prome-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.30 270	0.24 512	0.12 285	0.23 361	0.23 531	0.36 380	0.25 297	0.33 497	0.59 645	0.24 371	0.28 529	0.29 400	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.20 664

iRaftStereo_RVC	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.11 204	0.20 269	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.20 287	0.25 319	0.18 272	0.12 175	0.20 221	0.15 269	0.07 142	0.05 40	0.09 385	0.09 457	0.08 294	0.07 263

CREStereo++_RVC	0.15 226	0.08 45	0.26 216	0.17 59	0.11 204	0.18 190	0.13 90	0.22 120	0.30 375	0.21 301	0.30 378	0.13 168	0.11 138	0.16 116	0.15 269	0.07 142	0.04 2	0.06 59	0.15 639	0.06 114	0.05 37
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
s12784h	0.17 265	0.09 97	0.26 216	0.18 116	0.07 3	0.32 530	0.19 390	0.37 392	0.32 401	0.23 320	0.25 319	0.18 272	0.17 342	0.25 325	0.16 296	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.05 37

DCANet	0.18 291	0.13 380	0.40 410	0.19 180	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.34 337	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.18 272	0.23 442	0.20 221	0.19 392	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.06 114	0.07 263

csc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

cscssc	0.19 340	0.13 380	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.19 226	0.18 341	0.35 361	0.43 537	0.29 410	0.30 378	0.18 272	0.28 529	0.20 221	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.05 7	0.07 263

111	0.20 361	0.17 522	0.40 410	0.18 116	0.09 63	0.24 384	0.17 290	0.41 441	0.45 565	0.23 320	0.29 362	0.29 443	0.21 410	0.24 294	0.18 358	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

test_xeample3	0.16 243	0.11 242	0.56 564	0.19 180	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.35 361	0.20 195	0.16 231	0.12 87	0.13 168	0.12 175	0.24 294	0.15 269	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.07 263

ARAFT	0.24 467	0.21 582	0.78 635	0.22 393	0.12 285	0.29 481	0.24 553	0.43 469	0.32 401	0.33 497	0.28 348	0.28 432	0.19 389	0.49 518	0.18 358	0.07 142	0.06 266	0.12 567	0.11 546	0.09 383	0.06 161

EAI-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.33 314	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.46 697	0.46 501	0.20 195	0.25 345	0.50 600	0.17 259	0.16 310	0.24 294	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.07 176	0.10 505	0.06 114	0.07 263

CFNet-RSSM	0.17 265	0.10 159	0.40 410	0.20 259	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.36 380	0.30 375	0.23 320	0.21 268	0.26 405	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 265	0.10 159	0.37 366	0.20 259	0.12 285	0.19 226	0.15 184	0.32 308	0.28 339	0.23 320	0.23 293	0.27 416	0.15 285	0.20 221	0.13 194	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.07 258	0.06 114	0.06 161

CCAANet	0.25 495	0.13 380	0.51 536	0.22 393	0.15 486	0.29 481	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.26 358	0.49 596	0.32 480	0.24 460	0.62 597	0.23 485	0.07 142	0.06 266	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.10 486

DIP-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.33 314	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.12 46	0.42 455	0.25 297	0.27 368	0.32 403	0.21 322	0.17 342	0.25 325	0.20 415	0.07 142	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.08 351
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 361	0.17 522	0.43 459	0.19 180	0.08 30	0.27 439	0.14 127	0.42 455	0.30 375	0.29 410	0.32 403	0.27 416	0.21 410	0.28 380	0.25 508	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.06 161
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.22 418	0.16 502	0.44 469	0.21 319	0.08 30	0.29 481	0.19 390	0.38 400	0.37 466	0.38 574	0.44 558	0.31 470	0.21 410	0.41 489	0.24 498	0.07 142	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

iResNet	0.24 467	0.18 537	0.61 583	0.25 553	0.11 204	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.43 537	0.33 497	0.43 547	0.27 416	0.22 428	0.34 444	0.26 522	0.07 142	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

DN-CSS_ROB	0.22 418	0.25 616	0.47 498	0.24 512	0.14 422	0.25 404	0.12 46	0.40 426	0.33 415	0.29 410	0.42 533	0.22 334	0.20 400	0.33 437	0.19 392	0.07 142	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.07 263

DNSM	0.28 547	0.28 638	0.17 80	0.17 59	0.09 63	0.15 71	0.15 184	0.24 163	0.18 143	0.14 179	0.17 203	0.13 168	0.11 138	0.75 648	0.63 674	0.08 318	0.13 633	0.06 59	0.05 81	1.14 752	0.81 750

DF_test	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.11 204	0.06 1	0.13 90	0.13 10	0.15 76	0.10 45	0.11 62	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.07 202	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 145	0.11 242	0.22 165	0.20 259	0.09 63	0.19 226	0.10 12	0.19 63	0.17 120	0.14 179	0.11 62	0.11 108	0.11 138	0.14 39	0.11 53	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.08 351

SMOE	0.17 265	0.11 242	0.21 148	0.20 259	0.09 63	0.26 428	0.21 474	0.30 284	0.23 263	0.21 301	0.27 340	0.21 322	0.17 342	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.12 567	0.07 258	0.11 510	0.07 263

ManiGeoR	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

HLF11	0.19 340	0.14 434	0.54 550	0.15 7	0.12 285	0.21 303	0.12 46	0.37 392	0.24 281	0.20 287	0.29 362	0.18 272	0.18 373	0.37 467	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.09 426

HLf10	0.18 291	0.15 473	0.55 557	0.15 7	0.11 204	0.21 303	0.14 127	0.39 412	0.27 320	0.19 278	0.24 307	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.08 351

TestStereo_HLe17	0.19 340	0.17 522	0.64 602	0.16 26	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.40 426	0.30 375	0.19 278	0.25 319	0.17 259	0.15 285	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

TestStereo_HL3	0.21 382	0.13 380	0.77 634	0.17 59	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.34 337	0.20 195	0.27 368	0.38 482	0.23 356	0.19 389	0.41 489	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.07 202	0.08 351

TestStereo_HL2	0.18 291	0.14 434	0.34 326	0.17 59	0.11 204	0.20 269	0.15 184	0.33 324	0.29 358	0.22 311	0.29 362	0.19 292	0.17 342	0.39 478	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

GGDA	0.18 291	0.14 434	0.33 314	0.17 59	0.10 140	0.20 269	0.16 238	0.33 324	0.31 389	0.22 311	0.28 348	0.19 292	0.16 310	0.38 473	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.08 294	0.08 351

DNS	0.26 514	0.30 654	0.18 100	0.17 59	0.10 140	0.13 35	0.14 127	0.24 163	0.16 89	0.12 110	0.17 203	0.13 168	0.10 95	0.70 627	0.37 591	0.08 318	0.14 644	0.08 283	0.05 81	1.01 750	0.80 749

DF	0.13 145	0.09 97	0.21 148	0.18 116	0.10 140	0.17 162	0.15 184	0.25 185	0.17 120	0.13 148	0.22 282	0.19 292	0.11 138	0.20 221	0.14 233	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.06 172	0.06 114	0.06 161

IGEV_i1	0.21 382	0.11 242	0.43 459	0.22 393	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.43 469	0.30 375	0.29 410	0.30 378	0.31 470	0.20 400	0.33 437	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.08 351

LiteMatch	0.12 95	0.13 380	0.15 25	0.19 180	0.10 140	0.15 71	0.17 290	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 19	0.11 108	0.21 410	0.14 39	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

Lsterematch	0.18 291	0.13 380	0.33 314	0.19 180	0.10 140	0.23 361	0.17 290	0.25 185	0.32 401	0.28 381	0.37 467	0.24 371	0.21 410	0.23 278	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.07 263

Selective-IGEV-i1	0.21 382	0.10 159	0.31 286	0.23 454	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.46 501	0.42 529	0.27 368	0.32 403	0.33 489	0.17 342	0.25 325	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.09 426

VMStereo-Base	0.13 145	0.08 45	0.22 165	0.15 7	0.09 63	0.18 190	0.13 90	0.24 163	0.25 297	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.12 175	0.19 197	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

WQFJA1++	0.44 659	0.07 4	0.63 594	0.18 116	0.13 370	0.15 71	0.11 28	0.20 85	0.11 14	2.05 757	0.12 87	0.23 356	0.11 138	0.17 135	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 768	0.07 263

DStereoRT	0.35 608	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.42 618	0.19 390	0.48 524	0.39 491	0.30 442	0.39 496	0.24 371	0.39 626	0.64 606	0.30 554	0.08 318	0.07 409	1.54 760	0.41 725	0.08 294	0.11 527

WQFJX1	0.18 291	0.10 159	0.16 54	0.23 454	0.17 544	0.24 384	0.19 390	0.58 649	0.52 630	0.16 231	0.16 184	0.14 202	0.15 285	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161

NLMM1	0.19 340	0.12 306	0.16 54	0.23 454	0.18 566	0.24 384	0.20 443	0.59 655	0.65 675	0.18 270	0.17 203	0.13 168	0.14 265	0.25 325	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NLSM1	0.17 265	0.10 159	0.17 80	0.21 319	0.18 566	0.25 404	0.17 290	0.47 511	0.40 509	0.16 231	0.21 268	0.13 168	0.15 285	0.21 248	0.18 358	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.06 161

NLCSM	0.19 340	0.12 306	0.18 100	0.24 512	0.19 593	0.24 384	0.21 474	0.42 455	0.40 509	0.19 278	0.18 227	0.14 202	0.16 310	0.47 509	0.19 392	0.08 318	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

GEAStereo	0.12 95	0.09 97	0.20 134	0.18 116	0.12 285	0.19 226	0.16 238	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.15 163	0.10 70	0.09 45	0.16 116	0.10 7	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.08 294	0.08 351

gasm-f	0.12 95	0.09 97	0.19 116	0.18 116	0.12 285	0.18 190	0.18 341	0.20 85	0.14 57	0.12 110	0.19 236	0.10 70	0.11 138	0.16 116	0.11 53	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.09 383	0.08 351

Select-FE	0.23 436	0.14 434	0.78 635	0.22 393	0.18 566	0.22 336	0.13 90	0.43 469	0.26 309	0.28 381	0.33 426	0.39 546	0.29 544	0.27 365	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.13 614	0.08 294	0.12 551

DDF-Stereo	0.13 145	0.08 45	0.19 116	0.19 180	0.16 519	0.12 28	0.15 184	0.18 49	0.18 143	0.11 75	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.23 278	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.21 662	0.06 161

zero-FE	0.16 243	0.08 45	0.81 648	0.19 180	0.18 566	0.12 28	0.15 184	0.19 63	0.19 163	0.10 45	0.10 48	0.13 168	0.12 175	0.21 248	0.19 392	0.08 318	0.05 40	0.07 176	0.05 81	0.19 650	0.06 161

z-ln-s-r	0.32 584	0.21 582	0.82 652	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.26 585	0.43 469	0.50 617	0.32 482	0.60 650	0.39 546	0.29 544	0.73 639	0.66 680	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.08 351

DFGA-Net	0.23 436	0.24 611	0.49 515	0.22 393	0.15 486	0.25 404	0.17 290	0.39 412	0.39 491	0.29 410	0.31 393	0.21 322	0.17 342	0.59 578	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

G2L-Stereo_test	0.24 467	0.16 502	0.38 386	0.19 180	0.13 370	0.27 439	0.24 553	0.49 534	0.38 481	0.37 559	0.37 467	0.40 561	0.24 460	0.52 533	0.28 534	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.06 172	0.09 383	0.08 351

LGtest1	0.10 11	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 85	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.06 161

SGD-Stereo	0.11 58	0.08 45	0.17 80	0.17 59	0.07 3	0.17 162	0.13 90	0.18 49	0.16 89	0.11 75	0.13 107	0.11 108	0.12 175	0.18 165	0.11 53	0.08 318	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.04 1

PAM_32	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.19 390	0.36 380	0.23 263	0.29 410	0.28 348	0.56 653	0.28 529	0.27 365	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.09 457	0.07 202	0.09 426

PAM	0.23 436	0.10 159	0.63 594	0.22 393	0.15 486	0.34 555	0.21 474	0.37 392	0.22 237	0.31 460	0.27 340	0.55 649	0.26 493	0.26 345	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.09 426

UGAM	0.26 514	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.12 285	0.23 361	0.25 571	0.32 308	0.41 521	0.31 460	0.42 533	0.41 568	0.22 428	0.92 692	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.14 616	0.12 585	0.10 459	0.07 263

model_zeroshot	0.17 265	0.11 242	0.39 402	0.20 259	0.12 285	0.24 384	0.15 184	0.34 337	0.22 237	0.30 442	0.20 253	0.22 334	0.12 175	0.24 294	0.14 233	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.07 202	0.07 263

RAStereo	0.13 145	0.12 306	0.27 228	0.22 393	0.11 204	0.15 71	0.18 341	0.23 143	0.23 263	0.13 148	0.17 203	0.11 108	0.09 45	0.15 85	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.05 37

Pointernet	0.13 145	0.07 4	0.27 228	0.19 180	0.11 204	0.20 269	0.12 46	0.31 296	0.24 281	0.15 202	0.15 163	0.13 168	0.11 138	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.05 37

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 436	0.13 380	0.83 655	0.20 259	0.21 620	0.23 361	0.17 290	0.48 524	0.27 320	0.23 320	0.29 362	0.39 546	0.23 442	0.25 325	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.11 546	0.11 510	0.10 486

trnet	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.15 7	0.07 3	0.21 303	0.12 46	0.24 163	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.15 224	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.05 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 265	0.13 380	0.24 192	0.19 180	0.13 370	0.24 384	0.17 290	0.30 284	0.37 466	0.43 625	0.17 203	0.13 168	0.12 175	0.19 197	0.15 269	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.08 351

MyStereo8	0.22 418	0.15 473	0.63 594	0.21 319	0.17 544	0.31 516	0.16 238	0.36 380	0.32 401	0.28 381	0.36 458	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.28 534	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.12 551

ACVNet-DCA	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

xx1	0.20 361	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.28 432	0.24 460	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

1test111	0.19 340	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.09 383	0.09 426

cc1	0.18 291	0.14 434	0.38 386	0.23 454	0.11 204	0.31 516	0.19 390	0.35 361	0.47 588	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.18 373	0.28 380	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

ffm	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

ff1	0.29 560	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.35 361	0.44 553	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.08 318	0.05 40	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.08 351

tt1	0.18 291	0.14 434	0.35 337	0.23 454	0.11 204	0.30 500	0.19 390	0.35 361	0.44 553	0.17 251	0.19 236	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.11 53	0.08 318	0.05 40	0.08 283	0.06 172	0.08 294	0.08 351

plain	0.17 265	0.13 380	0.43 459	0.21 319	0.13 370	0.16 119	0.17 290	0.27 223	0.22 237	0.16 231	0.26 331	0.13 168	0.16 310	0.27 365	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.07 263

MaDis-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.26 216	0.19 180	0.14 422	0.16 119	0.13 90	0.25 185	0.21 217	0.13 148	0.14 147	0.14 202	0.11 138	0.17 135	0.17 329	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.06 172	0.07 202	0.06 161

UniTT-Stereo	0.14 188	0.10 159	0.30 270	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.13 90	0.19 63	0.18 143	0.15 202	0.20 253	0.10 70	0.11 138	0.18 165	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.06 161

Any-RAFT	0.17 265	0.08 45	0.31 286	0.19 180	0.10 140	0.29 481	0.16 238	0.42 455	0.30 375	0.24 335	0.27 340	0.27 416	0.16 310	0.21 248	0.12 131	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 202	0.06 161

LL-Strereo	0.29 560	0.25 616	0.58 572	0.25 553	0.21 620	0.23 361	0.24 553	0.55 614	0.42 529	0.34 517	0.32 403	0.41 568	0.40 631	0.94 696	0.23 485	0.08 318	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.09 383	0.09 426

CBFPSM	0.27 525	0.16 502	0.67 610	0.20 259	0.14 422	0.38 592	0.25 571	0.40 426	0.36 455	0.33 497	0.36 458	0.56 653	0.38 619	0.32 430	0.38 595	0.08 318	0.08 501	0.07 176	0.08 345	0.09 383	0.11 527

LoS	0.14 188	0.08 45	0.27 228	0.16 26	0.09 63	0.22 336	0.14 127	0.26 207	0.26 309	0.15 202	0.18 227	0.18 272	0.13 227	0.22 268	0.14 233	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.06 161
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 467	0.16 502	0.48 509	0.21 319	0.13 370	0.29 481	0.29 615	0.39 412	0.39 491	0.27 368	0.35 448	0.39 546	0.31 576	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

anonymousa	0.23 436	0.11 242	0.50 526	0.21 319	0.16 519	0.31 516	0.20 443	0.36 380	0.35 442	0.32 482	0.50 600	0.39 546	0.26 493	0.22 268	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.07 202	0.08 351

qqq	0.20 361	0.12 306	0.31 286	0.20 259	0.11 204	0.23 361	0.19 390	0.41 441	0.27 320	0.24 335	0.28 348	0.28 432	0.24 460	0.34 444	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.09 383	0.09 426

CIPLG	0.21 382	0.21 582	0.55 557	0.23 454	0.15 486	0.25 404	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.33 426	0.22 334	0.15 285	0.26 345	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

IPLGR_C	0.21 382	0.22 597	0.60 580	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.29 358	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

ACRE	0.21 382	0.20 567	0.62 591	0.23 454	0.15 486	0.24 384	0.20 443	0.35 361	0.28 339	0.31 460	0.32 403	0.22 334	0.15 285	0.25 325	0.20 415	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351

HHNet	0.22 418	0.12 306	0.52 543	0.18 116	0.18 566	0.20 269	0.20 443	0.34 337	0.31 389	0.32 482	0.59 645	0.20 308	0.21 410	0.24 294	0.31 562	0.08 318	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.11 527

Patchmatch Stereo++	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351
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
AAGNet	0.33 594	0.11 242	0.37 366	0.25 553	0.16 519	0.20 269	0.19 390	0.30 284	0.27 320	0.35 534	0.35 448	0.27 416	0.30 559	0.44 499	2.66 756	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.08 294	0.06 161

IIG-Stereo	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.29 643	0.12 285	0.23 361	0.14 127	0.38 400	0.31 389	0.34 517	0.37 467	0.33 489	0.21 410	0.70 627	0.26 522	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.07 202	0.06 161

NF-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

OCTAStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

PSM-adaLoss	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

FTStereo	0.28 547	0.10 159	0.43 459	0.23 454	0.13 370	0.21 303	0.53 712	0.34 337	0.26 309	0.38 574	0.95 704	0.30 460	0.56 681	0.32 430	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.19 652

ROB_FTStereo_v2	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.16 238	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

ROB_FTStereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.24 294	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

HUI-Stereo	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.28 348	0.25 383	0.17 342	0.22 268	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

SST-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.24 281	0.34 517	0.33 426	0.29 443	0.25 482	0.56 561	0.17 329	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

RAFT_R40	0.21 382	0.10 159	0.37 366	0.24 512	0.13 370	0.18 190	0.18 341	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.33 426	0.30 460	0.24 460	0.55 550	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

RE-Stereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

TVStereo	0.20 361	0.10 159	0.35 337	0.24 512	0.12 285	0.21 303	0.18 341	0.38 400	0.32 401	0.28 381	0.30 378	0.22 334	0.16 310	0.51 527	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.13 571

DeepStereo_RVC	0.18 291	0.11 242	0.40 410	0.21 319	0.11 204	0.19 226	0.16 238	0.28 246	0.22 237	0.27 368	0.27 340	0.23 356	0.28 529	0.24 294	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.10 486

iGMRVC	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

IRAFT_RVC	0.22 418	0.12 306	0.39 402	0.26 588	0.11 204	0.18 190	0.24 553	0.40 426	0.37 466	0.31 460	0.30 378	0.29 443	0.24 460	0.55 550	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.08 294	0.07 263

iRAFT	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.14 127	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.17 342	0.26 345	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

CRE-IMP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.11 204	0.24 384	0.17 290	0.29 263	0.21 217	0.27 368	0.26 331	0.24 371	0.17 342	0.23 278	0.18 358	0.08 318	0.05 40	0.10 469	0.07 258	0.10 459	0.10 486

CroCo-Stereo	0.14 188	0.13 380	0.24 192	0.25 553	0.11 204	0.11 21	0.18 341	0.32 308	0.23 263	0.12 110	0.12 87	0.18 272	0.12 175	0.14 39	0.13 194	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.07 202	0.06 161
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.21 382	0.17 522	0.32 296	0.24 512	0.12 285	0.25 404	0.27 592	0.35 361	0.28 339	0.33 497	0.33 426	0.38 534	0.22 428	0.29 400	0.17 329	0.08 318	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.10 459	0.06 161

RAFT-IKP	0.18 291	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.10 140	0.18 190	0.15 184	0.29 263	0.22 237	0.28 381	0.29 362	0.25 383	0.18 373	0.25 325	0.16 296	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

rafts_anoy	0.18 291	0.15 473	0.35 337	0.22 393	0.14 422	0.19 226	0.17 290	0.32 308	0.30 375	0.23 320	0.25 319	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.19 392	0.08 318	0.07 409	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.08 351

TestStereo	0.21 382	0.19 554	0.40 410	0.25 553	0.10 140	0.22 336	0.21 474	0.31 296	0.31 389	0.23 320	0.34 437	0.22 334	0.18 373	0.62 597	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.10 469	0.07 258	0.11 510	0.06 161

raft+_RVC	0.18 291	0.14 434	0.32 296	0.21 319	0.15 486	0.21 303	0.16 238	0.38 400	0.34 425	0.21 301	0.28 348	0.20 308	0.15 285	0.24 294	0.19 392	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

TANstereo	0.15 226	0.09 97	0.28 245	0.16 26	0.08 30	0.25 404	0.14 127	0.23 143	0.28 339	0.24 335	0.30 378	0.16 247	0.12 175	0.17 135	0.13 194	0.08 318	0.07 409	0.06 59	0.05 81	0.06 114	0.07 263

XX-TBD	0.15 226	0.18 537	0.28 245	0.22 393	0.10 140	0.22 336	0.15 184	0.22 120	0.27 320	0.22 311	0.26 331	0.14 202	0.12 175	0.16 116	0.13 194	0.08 318	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

raftrobust	0.16 243	0.13 380	0.29 259	0.22 393	0.15 486	0.19 226	0.13 90	0.32 308	0.26 309	0.26 358	0.20 253	0.19 292	0.17 342	0.21 248	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.07 263

RALCasStereoNet	0.18 291	0.15 473	0.33 314	0.21 319	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.31 296	0.25 297	0.21 301	0.29 362	0.22 334	0.15 285	0.27 365	0.17 329	0.08 318	0.10 575	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

RALAANet	0.19 340	0.18 537	0.37 366	0.23 454	0.14 422	0.23 361	0.13 90	0.37 392	0.29 358	0.28 381	0.26 331	0.25 383	0.15 285	0.26 345	0.18 358	0.08 318	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.06 161

XX-Stereo	0.21 382	0.10 159	0.83 655	0.26 588	0.17 544	0.23 361	0.13 90	0.40 426	0.18 143	0.20 287	0.41 516	0.31 470	0.10 95	0.32 430	0.12 131	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.07 202	0.05 37

MMNet	0.27 525	0.14 434	0.49 515	0.24 512	0.17 544	0.47 644	0.22 504	0.45 490	0.51 621	0.39 590	0.41 516	0.36 518	0.33 587	0.39 478	0.34 580	0.08 318	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.08 351

ACVNet	0.23 436	0.13 380	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.27 439	0.23 531	0.39 412	0.44 553	0.28 381	0.41 516	0.38 534	0.26 493	0.27 365	0.32 568	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.07 263

acv_ft	0.25 495	0.13 380	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.21 474	0.45 490	0.44 553	0.38 574	0.41 516	0.38 534	0.27 512	0.27 365	0.35 584	0.08 318	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.07 263

BEATNet_4x	0.22 418	0.18 537	0.47 498	0.22 393	0.10 140	0.28 459	0.14 127	0.46 501	0.32 401	0.31 460	0.34 437	0.31 470	0.25 482	0.31 423	0.29 546	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.06 172	0.10 459	0.08 351

R-Stereo Train	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161

RAFT-Stereo	0.18 291	0.09 97	0.32 296	0.22 393	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.42 455	0.19 163	0.31 460	0.45 571	0.20 308	0.14 265	0.18 165	0.15 269	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.06 114	0.06 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 525	0.11 242	0.42 445	0.19 180	0.11 204	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.43 537	0.40 600	0.43 547	0.50 628	0.26 493	0.76 654	0.22 464	0.08 318	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.08 294	0.08 351
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 525	0.26 627	0.72 627	0.23 454	0.13 370	0.29 481	0.18 341	0.52 582	0.49 609	0.37 559	0.45 571	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.20 415	0.08 318	0.06 266	0.07 176	0.05 81	0.12 551	0.09 426

HSM	0.28 547	0.16 502	0.35 337	0.20 259	0.15 486	0.33 541	0.19 390	0.53 594	0.37 466	0.36 551	0.38 482	0.67 688	0.31 576	0.89 687	0.23 485	0.08 318	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.08 351

iResNet_ROB	0.25 495	0.19 554	0.40 410	0.20 259	0.12 285	0.30 500	0.16 238	0.55 614	0.53 635	0.38 574	0.43 547	0.37 526	0.26 493	0.38 473	0.22 464	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.04 1	0.09 383	0.09 426

pmcnn	0.50 677	0.20 567	0.78 635	0.24 512	0.26 671	0.39 601	0.30 626	0.51 563	0.50 617	0.54 675	1.23 720	2.52 750	0.37 615	0.77 660	0.95 705	0.08 318	0.06 266	0.06 59	0.05 81	0.10 459	0.08 351

MEA-ACV	0.26 514	0.11 242	0.42 445	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.24 553	0.53 594	0.47 588	0.35 534	0.42 533	0.36 518	0.34 596	0.47 509	0.27 528	0.09 425	0.09 540	0.10 469	0.12 585	0.09 383	0.10 486

FAST (zero-shot)	0.14 188	0.10 159	0.22 165	0.23 454	0.26 671	0.14 49	0.15 184	0.23 143	0.15 76	0.11 75	0.14 147	0.12 144	0.12 175	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.09 540	0.07 176	0.08 345	0.07 202	0.09 426

Weightmod	0.16 243	0.12 306	0.19 116	0.20 259	0.10 140	0.24 384	0.17 290	0.25 185	0.21 217	0.18 270	0.29 362	0.19 292	0.15 285	0.27 365	0.16 296	0.09 425	0.10 575	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

SE	0.16 243	0.14 434	0.19 116	0.21 319	0.11 204	0.23 361	0.16 238	0.28 246	0.20 195	0.20 287	0.27 340	0.15 224	0.17 342	0.15 85	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.08 351

depth_test_26	0.11 58	0.07 4	0.19 116	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 76	0.12 110	0.16 184	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.07 202	0.08 351

RT-IGEV	0.25 495	0.10 159	0.48 509	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.28 608	0.53 594	0.39 491	0.36 551	0.41 516	0.44 592	0.30 559	0.28 380	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.09 457	0.09 383	0.10 486

MultiAttention	1.02 731	0.13 380	0.43 459	0.35 686	0.43 711	5.36 759	1.71 759	0.69 702	0.53 635	0.36 551	0.63 663	0.55 649	0.22 428	7.60 774	0.43 625	0.09 425	0.06 266	0.14 616	0.24 693	0.26 687	0.30 704

S2M2_XL	0.10 11	0.09 97	0.21 148	0.14 3	0.10 140	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 62	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.06 161
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 436	0.15 473	0.41 435	0.19 180	0.12 285	0.27 439	0.21 474	0.47 511	0.33 415	0.34 517	0.31 393	0.41 568	0.22 428	0.49 518	0.26 522	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

StereoAnything_RVC	0.13 145	0.37 685	0.36 357	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 221	0.10 7	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 676	0.05 37

IGEV-RUCA	0.21 382	0.08 45	0.23 181	0.19 180	0.19 593	0.28 459	0.24 553	0.23 143	0.21 217	0.20 287	0.23 293	0.28 432	0.49 669	0.26 345	0.18 358	0.09 425	0.08 501	0.18 659	0.13 614	0.17 627	0.17 631

test_sample2	0.21 382	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.11 204	0.27 439	0.21 474	0.43 469	0.29 358	0.26 358	0.31 393	0.30 460	0.24 460	0.45 502	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

test_sample1	0.20 361	0.10 159	0.28 245	0.19 180	0.12 285	0.28 459	0.19 390	0.41 441	0.25 297	0.26 358	0.31 393	0.29 443	0.26 493	0.44 499	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.09 426

DispNO	0.27 525	0.18 537	0.62 591	0.23 454	0.17 544	0.25 404	0.22 504	0.45 490	0.41 521	0.32 482	0.39 496	0.38 534	0.27 512	0.77 660	0.27 528	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.08 294	0.08 351

CoDeX	0.23 436	0.12 306	0.46 490	0.21 319	0.14 422	0.29 481	0.21 474	0.53 594	0.41 521	0.29 410	0.35 448	0.29 443	0.22 428	0.48 513	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.07 258	0.08 294	0.07 263

mmm	0.21 382	0.12 306	0.31 286	0.22 393	0.12 285	0.28 459	0.21 474	0.41 441	0.27 320	0.29 410	0.38 482	0.29 443	0.24 460	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.09 457	0.10 459	0.09 426

11t1	0.18 291	0.10 159	0.30 270	0.20 259	0.11 204	0.27 439	0.17 290	0.35 361	0.23 263	0.25 345	0.23 293	0.23 356	0.23 442	0.25 325	0.18 358	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

1111x	0.32 584	0.11 242	0.40 410	0.22 393	0.11 204	0.32 530	0.26 585	0.59 655	0.43 537	0.31 460	0.41 516	0.39 546	0.28 529	0.76 654	1.37 734	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

MIF-Stereo (partial)	0.16 243	0.10 159	0.34 326	0.21 319	0.15 486	0.15 71	0.13 90	0.28 246	0.25 297	0.17 251	0.26 331	0.15 224	0.16 310	0.25 325	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.08 351

EKT-Stereo	0.38 630	0.12 306	0.38 386	0.42 703	3.88 764	0.21 303	0.17 290	0.35 361	0.28 339	0.20 287	0.20 253	0.23 356	0.15 285	0.28 380	0.16 296	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

PCWNet_CMD	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

gwcnet-sp	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

scenet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

knoymous	0.17 265	0.09 97	0.32 296	0.17 59	0.11 204	0.21 303	0.17 290	0.32 308	0.23 263	0.23 320	0.28 348	0.27 416	0.16 310	0.23 278	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.09 383	0.09 426

riskmin	0.18 291	0.09 97	0.34 326	0.18 116	0.12 285	0.24 384	0.16 238	0.34 337	0.28 339	0.21 301	0.23 293	0.33 489	0.24 460	0.23 278	0.17 329	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.06 172	0.10 459	0.10 486

ssnet	0.24 467	0.13 380	0.63 594	0.22 393	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.44 477	0.39 491	0.35 534	0.34 437	0.27 416	0.27 512	0.35 455	0.25 508	0.09 425	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

x	0.19 340	0.11 242	0.29 259	0.20 259	0.11 204	0.26 428	0.18 341	0.41 441	0.29 358	0.25 345	0.29 362	0.28 432	0.24 460	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.07 258	0.09 383	0.08 351

DisPM	0.19 340	0.10 159	0.35 337	0.23 454	0.13 370	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.29 358	0.33 497	0.34 437	0.23 356	0.16 310	0.33 437	0.16 296	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.07 202	0.11 527

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 568	0.20 567	0.70 622	0.21 319	0.17 544	0.46 637	0.27 592	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.55 629	0.43 581	0.30 559	0.46 505	0.38 595	0.09 425	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.11 510	0.10 486

IER	0.23 436	0.12 306	0.39 402	0.20 259	0.14 422	0.31 516	0.19 390	0.42 455	0.36 455	0.33 497	0.40 507	0.32 480	0.33 587	0.29 400	0.22 464	0.09 425	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.08 351

hknet	0.25 495	0.14 434	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.37 466	0.34 517	0.35 448	0.43 581	0.27 512	0.37 467	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

DAS	0.27 525	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.75 648	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

SepStereo	0.26 514	0.12 306	0.42 445	0.24 512	0.18 566	0.29 481	0.24 553	0.45 490	0.45 565	0.41 609	0.44 558	0.34 499	0.29 544	0.64 606	0.21 442	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.09 383	0.09 426

GwcNet-ADL	0.22 418	0.14 434	0.58 572	0.24 512	0.13 370	0.22 336	0.23 531	0.49 534	0.40 509	0.27 368	0.29 362	0.30 460	0.20 400	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

TRStereo	0.19 340	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.19 593	0.19 226	0.16 238	0.52 582	0.28 339	0.20 287	0.19 236	0.21 322	0.13 227	0.24 294	0.13 194	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.11 546	0.06 114	0.06 161

PSM-softLoss	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

KMStereo	0.21 382	0.10 159	0.39 402	0.24 512	0.12 285	0.20 269	0.18 341	0.38 400	0.26 309	0.29 410	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.52 533	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.10 469	0.09 457	0.08 294	0.12 551

PFNet	0.23 436	0.10 159	0.57 567	0.24 512	0.14 422	0.22 336	0.19 390	0.39 412	0.33 415	0.35 534	0.32 403	0.27 416	0.19 389	0.64 606	0.22 464	0.09 425	0.05 40	0.09 385	0.07 258	0.08 294	0.07 263

Pruner-Stereo	0.19 340	0.11 242	0.34 326	0.29 643	0.12 285	0.19 226	0.17 290	0.31 296	0.29 358	0.33 497	0.32 403	0.25 383	0.15 285	0.24 294	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.08 294	0.09 426

AnonymousM	0.17 265	0.19 554	0.24 192	0.18 116	0.10 140	0.18 190	0.17 290	0.30 284	0.23 263	0.26 358	0.20 253	0.18 272	0.14 265	0.19 197	0.14 233	0.09 425	0.06 266	0.38 718	0.15 639	0.06 114	0.05 37

CFNet_pseudo	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.19 180	0.13 370	0.26 428	0.16 238	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

RAFT + AFF	0.27 525	0.23 607	0.50 526	0.25 553	0.17 544	0.30 500	0.33 652	0.52 582	0.40 509	0.28 381	0.30 378	0.30 460	0.31 576	0.62 597	0.24 498	0.09 425	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.11 527

GMStereo	0.19 340	0.25 616	0.40 410	0.21 319	0.12 285	0.22 336	0.19 390	0.29 263	0.40 509	0.25 345	0.23 293	0.16 247	0.15 285	0.25 325	0.19 392	0.09 425	0.06 266	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.08 351
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 418	0.10 159	0.51 536	0.21 319	0.14 422	0.34 555	0.22 504	0.55 614	0.39 491	0.29 410	0.32 403	0.23 356	0.21 410	0.27 365	0.19 392	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.08 351

delet	0.27 525	0.14 434	0.40 410	0.23 454	0.19 593	0.41 611	0.29 615	0.49 534	0.48 600	0.33 497	0.41 516	0.37 526	0.30 559	0.48 513	0.34 580	0.09 425	0.09 540	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.08 351

UNet	0.28 547	0.14 434	0.69 616	0.23 454	0.20 612	0.44 629	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.43 581	0.33 587	0.40 487	0.31 562	0.09 425	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.08 351

CREStereo	0.13 145	0.08 45	0.21 148	0.14 3	0.08 30	0.22 336	0.15 184	0.25 185	0.24 281	0.16 231	0.21 268	0.14 202	0.13 227	0.18 165	0.13 194	0.09 425	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161
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
FENet	0.21 382	0.11 242	0.45 482	0.21 319	0.12 285	0.26 428	0.17 290	0.41 441	0.35 442	0.30 442	0.31 393	0.29 443	0.23 442	0.26 345	0.23 485	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

ADCRef	0.38 630	0.24 611	0.88 667	0.26 588	0.21 620	0.49 655	0.27 592	0.52 582	0.48 600	0.50 655	0.58 642	0.35 513	0.47 662	0.48 513	1.29 733	0.09 425	0.08 501	0.12 567	0.12 585	0.11 510	0.11 527

RASNet	0.28 547	0.14 434	0.44 469	0.22 393	0.18 566	0.32 530	0.19 390	0.48 524	0.38 481	0.29 410	0.43 547	0.47 607	0.37 615	0.79 664	0.36 590	0.09 425	0.07 409	0.07 176	0.09 457	0.07 202	0.07 263

MSMDNet	0.23 436	0.13 380	0.48 509	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.16 238	0.46 501	0.46 583	0.29 410	0.36 458	0.37 526	0.24 460	0.28 380	0.20 415	0.09 425	0.06 266	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.09 426

CFNet	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.22 393	0.14 422	0.33 541	0.14 127	0.51 563	0.45 565	0.30 442	0.40 507	0.38 534	0.27 512	0.76 654	0.25 508	0.09 425	0.07 409	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.08 351

ccs_rob	0.23 436	0.13 380	0.47 498	0.20 259	0.13 370	0.26 428	0.17 290	0.44 477	0.44 553	0.29 410	0.37 467	0.38 534	0.23 442	0.29 400	0.21 442	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.08 345	0.11 510	0.09 426

StereoDRNet-Refined	0.27 525	0.17 522	0.35 337	0.25 553	0.14 422	0.37 584	0.21 474	0.47 511	0.41 521	0.44 632	0.51 606	0.41 568	0.28 529	0.45 502	0.37 591	0.09 425	0.06 266	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.10 486
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 584	0.13 380	0.51 536	0.25 553	0.16 519	0.48 650	0.25 571	0.50 545	0.57 653	0.37 559	0.45 571	0.62 672	0.36 606	0.64 606	0.49 644	0.09 425	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.11 527

SCION-M(vits-remse)	0.12 95	0.08 45	0.40 410	0.27 616	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 163	0.19 163	0.09 18	0.11 62	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 480	0.08 501	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 418	0.08 45	0.13 1	0.17 59	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 477	0.53 635	0.09 18	0.44 558	0.30 460	0.25 482	0.34 444	0.42 623	0.10 480	0.08 501	0.18 659	0.17 661	0.14 587	0.12 551

MWDA-net	0.29 560	0.21 582	0.47 498	0.25 553	0.21 620	0.35 570	0.32 640	0.44 477	0.47 588	0.38 574	0.40 507	0.33 489	0.38 619	0.54 547	0.40 611	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

MWSP-net	0.25 495	0.12 306	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.31 516	0.40 684	0.50 545	0.43 537	0.32 482	0.33 426	0.36 518	0.31 576	0.28 380	0.31 562	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.10 486

SCION-MonSter	0.32 584	0.22 597	0.44 469	0.29 643	0.28 681	0.54 671	0.21 474	0.46 501	0.57 653	0.32 482	0.54 624	0.32 480	0.29 544	0.39 478	0.52 653	0.10 480	0.10 575	0.25 689	0.22 688	0.18 641	0.14 595

VeloStereo	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

flow	0.11 58	0.07 4	0.18 100	0.16 26	0.12 285	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.17 135	0.12 131	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.12 551	0.13 571

SME	0.21 382	0.20 567	0.29 259	0.23 454	0.11 204	0.36 577	0.17 290	0.37 392	0.29 358	0.24 335	0.28 348	0.19 292	0.21 410	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.08 351

HLf8	0.19 340	0.16 502	0.55 557	0.15 7	0.12 285	0.24 384	0.14 127	0.40 426	0.31 389	0.20 287	0.26 331	0.18 272	0.15 285	0.35 455	0.17 329	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.09 426

FlowAnything_test	0.14 188	0.11 242	0.21 148	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.16 238	0.25 185	0.16 89	0.15 202	0.13 107	0.15 224	0.14 265	0.18 165	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.12 585	0.08 294	0.09 426

z-mn7	0.44 659	0.40 692	1.09 696	0.25 553	0.18 566	0.61 684	0.34 654	0.56 630	0.93 723	0.43 625	0.96 705	0.53 643	0.39 626	0.94 696	0.59 664	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.14 587	0.13 571

w-ln-seven-2	0.36 613	0.29 647	1.06 692	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.30 626	0.50 545	0.54 641	0.45 636	0.55 629	0.45 597	0.41 635	0.62 597	0.49 644	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.11 527

coex_refinement	0.26 514	0.16 502	0.36 357	0.23 454	0.15 486	0.31 516	0.20 443	0.49 534	0.42 529	0.35 534	0.42 533	0.45 597	0.27 512	0.55 550	0.33 575	0.10 480	0.06 266	0.07 176	0.07 258	0.10 459	0.10 486

G2L-Stereo	0.25 495	0.16 502	0.47 498	0.22 393	0.14 422	0.25 404	0.18 341	0.46 501	0.35 442	0.33 497	0.37 467	0.40 561	0.22 428	0.60 582	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.09 426

FACV-RUCA	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.23 454	0.23 650	0.26 428	0.19 390	0.39 412	0.34 425	0.25 345	0.32 403	0.21 322	0.24 460	0.24 294	0.19 392	0.10 480	0.07 409	0.15 632	0.08 345	0.16 610	0.13 571

DCVSM-stereo	0.24 467	0.13 380	0.52 543	0.20 259	0.14 422	0.26 428	0.13 90	0.34 337	0.34 425	0.41 609	0.33 426	0.47 607	0.29 544	0.30 416	0.22 464	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.10 505	0.12 551	0.15 608

ACV-stereo	0.29 560	0.18 537	0.79 642	0.23 454	0.16 519	0.47 644	0.19 390	0.36 380	0.34 425	0.29 410	0.33 426	0.67 688	0.42 644	0.54 547	0.30 554	0.10 480	0.09 540	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.11 527

test_sample6	0.25 495	0.13 380	0.41 435	0.21 319	0.11 204	0.30 500	0.22 504	0.51 563	0.35 442	0.33 497	0.43 547	0.30 460	0.24 460	0.57 565	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.10 486

test_sample5	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.32 482	0.41 516	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

test_sample4	0.24 467	0.13 380	0.43 459	0.20 259	0.12 285	0.32 530	0.21 474	0.51 563	0.34 425	0.31 460	0.37 467	0.28 432	0.23 442	0.53 540	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

test_sample3	0.23 436	0.12 306	0.43 459	0.19 180	0.12 285	0.32 530	0.20 443	0.50 545	0.34 425	0.31 460	0.33 426	0.29 443	0.22 428	0.53 540	0.22 464	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

SMFormer	0.25 495	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

tta	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.28 534	0.10 480	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.07 263

qqq1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

fff1	0.24 467	0.12 306	0.40 410	0.19 180	0.10 140	0.27 439	0.19 390	0.51 563	0.45 565	0.34 517	0.41 516	0.31 470	0.26 493	0.58 572	0.16 296	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.08 294	0.07 263

DualNet	0.24 467	0.13 380	0.42 445	0.21 319	0.12 285	0.30 500	0.21 474	0.50 545	0.34 425	0.33 497	0.43 547	0.29 443	0.23 442	0.55 550	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.10 469	0.09 457	0.11 510	0.10 486

mmx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

xxx	0.31 575	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.13 370	0.28 459	0.20 443	0.55 614	0.45 565	0.30 442	0.42 533	0.34 499	0.23 442	0.81 672	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.10 486

iinet-f	0.30 568	0.18 537	1.03 690	0.20 259	0.15 486	0.44 629	0.22 504	0.45 490	0.37 466	0.35 534	0.44 558	0.41 568	0.34 596	0.34 444	0.40 611	0.10 480	0.09 540	0.08 283	0.08 345	0.13 569	0.11 527

BUS	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.43 627	0.17 290	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.32 480	0.20 400	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

NINENet	0.25 495	0.15 473	0.37 366	0.23 454	0.16 519	0.43 627	0.17 290	0.60 664	0.46 583	0.32 482	0.37 467	0.32 480	0.20 400	0.42 493	0.21 442	0.10 480	0.10 575	0.12 567	0.08 345	0.11 510	0.10 486

BSDual-CNN	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.25 553	0.14 422	0.35 570	0.21 474	0.56 630	0.34 425	0.34 517	0.35 448	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.09 383	0.09 426

psmg	0.23 436	0.12 306	0.28 245	0.21 319	0.14 422	0.35 570	0.23 531	0.51 563	0.34 425	0.35 534	0.38 482	0.38 534	0.24 460	0.26 345	0.21 442	0.10 480	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

GANet-ADL	0.21 382	0.12 306	0.45 482	0.23 454	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.46 501	0.35 442	0.25 345	0.32 403	0.32 480	0.19 389	0.24 294	0.20 415	0.10 480	0.07 409	0.07 176	0.06 172	0.09 383	0.10 486

ADLNet2	0.30 568	0.17 522	0.72 627	0.23 454	0.17 544	0.36 577	0.24 553	0.52 582	0.51 621	0.32 482	0.38 482	0.45 597	0.30 559	0.69 624	0.35 584	0.10 480	0.08 501	0.09 385	0.09 457	0.12 551	0.10 486

PFNet+	0.20 361	0.10 159	0.37 366	0.21 319	0.12 285	0.17 162	0.19 390	0.29 263	0.34 425	0.33 497	0.32 403	0.24 371	0.16 310	0.32 430	0.17 329	0.10 480	0.07 409	0.11 528	0.10 505	0.08 294	0.12 551

sAnonymous2	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

CroCo_RVC	0.20 361	0.21 582	0.58 572	0.24 512	0.17 544	0.22 336	0.19 390	0.34 337	0.28 339	0.17 251	0.19 236	0.17 259	0.16 310	0.17 135	0.14 233	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.23 672	0.17 631

sCroCo_RVC	0.18 291	0.14 434	0.49 515	0.27 616	0.18 566	0.22 336	0.17 290	0.27 223	0.23 263	0.14 179	0.22 282	0.17 259	0.14 265	0.21 248	0.15 269	0.10 480	0.11 601	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.09 426

GES	0.22 418	0.12 306	0.42 445	0.20 259	0.14 422	0.27 439	0.19 390	0.49 534	0.33 415	0.30 442	0.36 458	0.25 383	0.23 442	0.29 400	0.22 464	0.10 480	0.08 501	0.08 283	0.07 258	0.10 459	0.11 527

test_xeample	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.33 541	0.23 531	0.55 614	0.38 481	0.32 482	0.45 571	0.29 443	0.26 493	0.57 565	2.24 754	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

UPFNet	0.25 495	0.12 306	0.38 386	0.24 512	0.19 593	0.37 584	0.28 608	0.48 524	0.38 481	0.34 517	0.37 467	0.37 526	0.28 529	0.39 478	0.33 575	0.10 480	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.08 351

EDNetEfficientorigin	7.51 771	0.52 717	140.47 804	0.25 553	0.17 544	0.42 618	0.29 615	0.47 511	1.03 728	1.28 734	1.02 709	0.83 703	0.84 718	0.75 648	0.99 707	0.10 480	0.09 540	0.12 567	0.10 505	0.21 662	0.22 679

FADNet-RVC-Resample	0.29 560	0.25 616	0.93 676	0.26 588	0.16 519	0.32 530	0.21 474	0.47 511	0.39 491	0.35 534	0.38 482	0.33 489	0.27 512	0.53 540	0.24 498	0.10 480	0.10 575	0.14 616	0.13 614	0.13 569	0.16 618

SuperB	0.49 673	0.28 638	2.23 740	0.23 454	0.15 486	0.41 611	0.32 640	0.47 511	0.82 702	0.43 625	0.50 600	0.33 489	0.45 653	0.68 622	1.08 713	0.10 480	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.98 749	0.14 595

ADCP+	0.45 662	0.24 611	1.15 704	0.25 553	0.22 637	0.56 673	0.39 678	0.54 604	0.51 621	0.44 632	0.51 606	0.46 605	0.52 676	0.56 561	1.89 748	0.10 480	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.14 587	0.13 571

DLCB_ROB	0.28 547	0.16 502	0.34 326	0.27 616	0.16 519	0.38 592	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.46 640	0.46 581	0.51 632	0.33 587	0.53 540	0.33 575	0.10 480	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.10 459	0.09 426

LE_ROB	1.76 748	0.20 567	2.68 748	0.48 715	0.52 723	0.78 706	0.96 743	0.84 725	6.61 770	7.40 774	2.08 748	2.08 742	4.83 766	1.27 728	3.79 760	0.10 480	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.11 510	0.10 486

LGCAT	0.11 58	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 110	0.09 19	0.11 108	0.10 95	0.19 197	0.12 131	0.11 528	0.11 601	0.05 1	0.06 172	0.05 7	0.12 551

DN	0.15 226	0.08 45	0.27 228	0.19 180	0.14 422	0.21 303	0.18 341	0.28 246	0.24 281	0.14 179	0.16 184	0.18 272	0.10 95	0.21 248	0.13 194	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.08 294	0.10 486

MSAF-DinoV2	0.76 716	0.44 700	1.98 737	0.49 719	0.16 519	0.58 677	0.31 631	0.81 720	0.83 706	0.41 609	0.52 614	0.98 713	0.58 686	4.97 769	1.03 709	0.11 528	0.07 409	0.10 469	0.24 693	0.27 692	0.26 697

w-ln-seven	0.42 647	0.30 654	1.18 705	0.26 588	0.22 637	0.58 677	0.31 631	0.62 677	0.81 701	0.58 681	0.61 657	0.53 643	0.36 606	0.57 565	0.65 679	0.11 528	0.10 575	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.13 571

DDVS	0.25 495	0.15 473	0.39 402	0.24 512	0.17 544	0.34 555	0.21 474	0.41 441	0.30 375	0.33 497	0.41 516	0.48 614	0.21 410	0.52 533	0.27 528	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.14 595

rvit_stereo_0083	0.16 243	0.12 306	0.26 216	0.21 319	0.13 370	0.17 162	0.17 290	0.22 120	0.34 425	0.16 231	0.21 268	0.19 292	0.16 310	0.21 248	0.16 296	0.11 528	0.10 575	0.10 469	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0081_aga	0.16 243	0.14 434	0.28 245	0.21 319	0.13 370	0.19 226	0.17 290	0.23 143	0.24 281	0.17 251	0.21 268	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.14 233	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0081	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

ITSA-stereo	0.25 495	0.15 473	0.33 314	0.23 454	0.11 204	0.27 439	0.18 341	0.56 630	0.59 658	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.28 529	0.49 518	0.30 554	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.10 505	0.11 510	0.13 571

rvit_stereo_0082	0.16 243	0.11 242	0.24 192	0.21 319	0.12 285	0.16 119	0.17 290	0.22 120	0.33 415	0.16 231	0.18 227	0.18 272	0.14 265	0.20 221	0.16 296	0.11 528	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.07 263

rvit_stereo_0080	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

rvit_stereo_ft	0.17 265	0.14 434	0.30 270	0.25 553	0.14 422	0.17 162	0.21 474	0.28 246	0.26 309	0.16 231	0.19 236	0.20 308	0.16 310	0.22 268	0.17 329	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.09 383	0.07 263

whm_eth	0.15 226	0.13 380	0.25 206	0.19 180	0.13 370	0.15 71	0.20 443	0.28 246	0.24 281	0.15 202	0.17 203	0.19 292	0.13 227	0.19 197	0.15 269	0.11 528	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.07 263

StereoVision	0.22 418	0.18 537	0.37 366	0.27 616	0.17 544	0.23 361	0.22 504	0.38 400	0.31 389	0.20 287	0.51 606	0.22 334	0.16 310	0.28 380	0.18 358	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.13 614	0.10 459	0.07 263

CFNet_ucs	0.24 467	0.13 380	0.50 526	0.20 259	0.15 486	0.28 459	0.17 290	0.49 534	0.45 565	0.32 482	0.42 533	0.39 546	0.22 428	0.31 423	0.21 442	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.09 457	0.12 551	0.11 527

fast-acv-ft	0.31 575	0.20 567	0.81 648	0.24 512	0.18 566	0.46 637	0.27 592	0.41 441	0.49 609	0.39 590	0.55 629	0.49 620	0.35 602	0.37 467	0.38 595	0.11 528	0.11 601	0.11 528	0.12 585	0.12 551	0.09 426

Wz-Net-LNSev	0.34 603	0.29 647	0.91 672	0.26 588	0.21 620	0.47 644	0.31 631	0.54 604	0.54 641	0.44 632	0.52 614	0.50 628	0.35 602	0.39 478	0.39 603	0.11 528	0.11 601	0.10 469	0.09 457	0.14 587	0.13 571

Wz-Net-MNSev	0.36 613	0.26 627	0.79 642	0.26 588	0.21 620	0.59 680	0.38 673	0.55 614	0.56 650	0.48 652	0.54 624	0.53 643	0.36 606	0.60 582	0.44 630	0.11 528	0.09 540	0.11 528	0.11 546	0.15 602	0.13 571

CRFU-Net	0.28 547	0.14 434	0.45 482	0.25 553	0.15 486	0.45 635	0.23 531	0.50 545	0.30 375	0.43 625	0.41 516	0.48 614	0.46 659	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.08 345	0.10 459	0.10 486

AASNet	0.27 525	0.19 554	0.49 515	0.26 588	0.17 544	0.34 555	0.20 443	0.62 677	0.48 600	0.35 534	0.40 507	0.32 480	0.25 482	0.28 380	0.34 580	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.08 345	0.13 569	0.11 527

AACVNet	0.26 514	0.16 502	0.37 366	0.22 393	0.14 422	0.29 481	0.19 390	0.41 441	0.31 389	0.38 574	0.42 533	0.43 581	0.28 529	0.73 639	0.25 508	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.13 569	0.11 527

PSMNet-ADL	0.25 495	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.14 422	0.31 516	0.22 504	0.44 477	0.36 455	0.27 368	0.33 426	0.41 568	0.28 529	0.61 589	0.29 546	0.11 528	0.09 540	0.09 385	0.11 546	0.10 459	0.10 486

LMCR-Stereo	0.26 514	0.18 537	0.49 515	0.28 640	0.14 422	0.36 577	0.23 531	0.54 604	0.34 425	0.39 590	0.40 507	0.29 443	0.29 544	0.37 467	0.27 528	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.07 258	0.13 569	0.09 426

ADLNet	0.28 547	0.15 473	0.42 445	0.23 454	0.19 593	0.34 555	0.23 531	0.53 594	0.43 537	0.42 619	0.41 516	0.44 592	0.27 512	0.55 550	0.35 584	0.11 528	0.08 501	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.12 551

222	0.41 644	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.36 577	0.20 443	0.57 640	0.39 491	0.35 534	0.44 558	0.30 460	0.27 512	0.55 550	3.56 759	0.11 528	0.07 409	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.09 426

xxxx	0.34 603	0.10 159	0.29 259	0.19 180	0.11 204	0.37 584	0.20 443	0.58 649	0.38 481	0.29 410	0.42 533	0.38 534	0.24 460	0.46 505	2.20 752	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.09 426

psm_up	0.29 560	0.16 502	0.41 435	0.26 588	0.17 544	0.32 530	0.26 585	0.55 614	0.43 537	0.36 551	0.40 507	0.45 597	0.37 615	0.58 572	0.30 554	0.11 528	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.10 459	0.10 486

aanetorigin	0.39 635	0.29 647	1.09 696	0.24 512	0.19 593	0.28 459	0.37 667	0.33 324	0.47 588	0.94 716	0.82 692	0.52 638	0.54 677	0.49 518	0.50 650	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.16 610	0.15 608

EDNetEfficient	0.63 699	0.37 685	2.40 744	0.26 588	0.25 666	0.38 592	0.49 708	0.41 441	1.06 731	1.38 737	0.87 699	0.62 672	0.95 723	0.65 613	1.65 739	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.11 546	0.19 650	0.17 631

ac_64	0.27 525	0.13 380	0.41 435	0.24 512	0.17 544	0.36 577	0.22 504	0.46 501	0.33 415	0.35 534	0.36 458	0.52 638	0.30 559	0.62 597	0.32 568	0.11 528	0.09 540	0.10 469	0.10 505	0.09 383	0.08 351

HGLStereo	0.27 525	0.14 434	0.46 490	0.24 512	0.21 620	0.33 541	0.23 531	0.50 545	0.42 529	0.35 534	0.48 594	0.41 568	0.33 587	0.45 502	0.33 575	0.11 528	0.10 575	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.12 551

cf-r	0.24 467	0.15 473	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.22 504	0.42 455	0.40 509	0.30 442	0.42 533	0.42 577	0.26 493	0.43 495	0.25 508	0.11 528	0.06 266	0.08 283	0.10 505	0.08 294	0.08 351

GANet-RSSM	0.24 467	0.14 434	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.27 439	0.21 474	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.39 496	0.39 546	0.28 529	0.58 572	0.23 485	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.09 457	0.10 459	0.09 426

GwcNet-RSSM	0.26 514	0.17 522	0.46 490	0.21 319	0.13 370	0.28 459	0.23 531	0.44 477	0.42 529	0.31 460	0.45 571	0.40 561	0.26 493	0.55 550	0.28 534	0.11 528	0.07 409	0.09 385	0.10 505	0.09 383	0.08 351

DMCA	0.22 418	0.14 434	0.36 357	0.22 393	0.14 422	0.27 439	0.20 443	0.43 469	0.38 481	0.31 460	0.32 403	0.33 489	0.24 460	0.24 294	0.28 534	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.08 345	0.10 459	0.11 527

ADCL	0.47 667	0.22 597	1.00 685	0.27 616	0.19 593	0.74 699	0.64 721	0.54 604	0.69 685	0.56 678	0.71 677	0.55 649	0.60 689	0.60 582	1.43 735	0.11 528	0.09 540	0.13 589	0.13 614	0.14 587	0.14 595

RYNet	0.37 623	0.18 537	0.59 578	0.25 553	0.28 681	0.61 684	0.32 640	0.59 655	0.59 658	0.41 609	0.38 482	0.57 658	0.39 626	0.87 682	0.53 656	0.11 528	0.08 501	0.12 567	0.11 546	0.18 641	0.18 645

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 525	0.21 582	0.59 578	0.25 553	0.18 566	0.29 481	0.22 504	0.50 545	0.40 509	0.38 574	0.41 516	0.43 581	0.27 512	0.43 495	0.29 546	0.11 528	0.08 501	0.10 469	0.10 505	0.10 459	0.11 527
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 575	0.22 597	0.50 526	0.23 454	0.14 422	0.30 500	0.24 553	0.47 511	0.54 641	0.38 574	0.60 650	0.43 581	0.29 544	0.87 682	0.40 611	0.11 528	0.07 409	0.07 176	0.07 258	0.09 383	0.09 426

StereoDRNet	0.32 584	0.22 597	0.61 583	0.27 616	0.21 620	0.42 618	0.30 626	0.61 668	0.48 600	0.46 640	0.39 496	0.48 614	0.30 559	0.57 565	0.40 611	0.11 528	0.09 540	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.10 486

S0	0.18 291	0.13 380	0.21 148	0.23 454	0.11 204	0.33 541	0.26 585	0.27 223	0.21 217	0.21 301	0.26 331	0.20 308	0.16 310	0.19 197	0.17 329	0.12 568	0.11 601	0.14 616	0.14 629	0.10 459	0.07 263

S	0.19 340	0.12 306	0.22 165	0.22 393	0.13 370	0.31 516	0.22 504	0.30 284	0.27 320	0.25 345	0.31 393	0.20 308	0.20 400	0.18 165	0.17 329	0.12 568	0.09 540	0.15 632	0.16 651	0.11 510	0.12 551

zh-sn7	0.48 670	0.51 713	1.43 721	0.29 643	0.20 612	0.47 644	0.39 678	0.57 640	0.62 669	0.52 667	0.81 690	0.52 638	0.56 681	1.05 710	0.87 699	0.12 568	0.13 633	0.13 589	0.13 614	0.17 627	0.16 618

zh-mn7	0.46 664	0.45 701	1.48 723	0.25 553	0.19 593	0.44 629	0.29 615	0.56 630	0.82 702	0.65 692	0.96 705	0.49 620	0.38 619	0.88 685	0.63 674	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.11 546	0.13 569	0.14 595

CAS++	0.16 243	0.12 306	0.27 228	0.18 116	0.12 285	0.17 162	0.15 184	0.42 455	0.24 281	0.19 278	0.18 227	0.13 168	0.10 95	0.21 248	0.12 131	0.12 568	0.10 575	0.11 528	0.08 345	0.10 459	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 467	0.21 582	0.45 482	0.26 588	0.13 370	0.28 459	0.15 184	0.39 412	0.35 442	0.37 559	0.43 547	0.40 561	0.17 342	0.34 444	0.20 415	0.12 568	0.07 409	0.13 589	0.07 258	0.16 610	0.09 426

coex-ft	3.44 757	0.73 732	48.55 802	0.24 512	0.19 593	0.50 659	0.43 690	0.47 511	2.40 756	7.03 773	1.20 718	0.97 712	2.23 753	0.73 639	1.92 749	0.12 568	0.15 660	0.14 616	0.12 585	0.21 662	0.43 720

Wz-Net-SNSev	0.43 653	0.41 696	1.27 713	0.30 656	0.21 620	0.44 629	0.41 685	0.61 668	0.65 675	0.46 640	0.65 666	0.62 672	0.39 626	0.74 647	0.59 664	0.12 568	0.11 601	0.12 567	0.13 614	0.16 610	0.14 595

CSP-Net	0.27 525	0.15 473	0.30 270	0.21 319	0.14 422	0.44 629	0.24 553	0.50 545	0.40 509	0.41 609	0.43 547	0.42 577	0.26 493	0.66 617	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.10 459	0.09 426

dd	0.22 418	0.26 627	0.40 410	0.22 393	0.12 285	0.25 404	0.21 474	0.32 308	0.44 553	0.29 410	0.28 348	0.25 383	0.16 310	0.30 416	0.25 508	0.12 568	0.07 409	0.10 469	0.08 345	0.11 510	0.09 426

ICVP	0.23 436	0.13 380	0.44 469	0.26 588	0.14 422	0.29 481	0.25 571	0.45 490	0.33 415	0.29 410	0.43 547	0.35 513	0.25 482	0.26 345	0.23 485	0.12 568	0.09 540	0.09 385	0.08 345	0.09 383	0.10 486
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 525	0.20 567	0.44 469	0.27 616	0.16 519	0.33 541	0.25 571	0.56 630	0.54 641	0.34 517	0.38 482	0.34 499	0.25 482	0.51 527	0.28 534	0.12 568	0.08 501	0.09 385	0.08 345	0.11 510	0.11 527

Anonymous3	0.23 436	0.18 537	0.63 594	0.27 616	0.18 566	0.41 611	0.23 531	0.43 469	0.35 442	0.23 320	0.27 340	0.20 308	0.18 373	0.27 365	0.18 358	0.12 568	0.11 601	0.10 469	0.10 505	0.11 510	0.12 551

PSMNet-RSSM	0.24 467	0.15 473	0.36 357	0.21 319	0.14 422	0.25 404	0.20 443	0.48 524	0.37 466	0.30 442	0.44 558	0.38 534	0.26 493	0.52 533	0.22 464	0.12 568	0.07 409	0.11 528	0.13 614	0.10 459	0.09 426

CFNet-ft	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

DSFCA	0.27 525	0.13 380	0.36 357	0.20 259	0.17 544	0.38 592	0.31 631	0.47 511	0.43 537	0.43 625	0.37 467	0.39 546	0.29 544	0.52 533	0.32 568	0.12 568	0.10 575	0.10 469	0.11 546	0.11 510	0.10 486

S-Stereo	0.38 630	0.20 567	1.05 691	0.27 616	0.22 637	0.38 592	0.32 640	0.55 614	0.66 677	0.39 590	0.59 645	0.49 620	0.41 635	0.75 648	0.40 611	0.12 568	0.15 660	0.13 589	0.13 614	0.16 610	0.21 673

PA-Net	0.37 623	0.28 638	0.83 655	0.31 662	0.28 681	0.39 601	0.42 688	0.51 563	0.55 647	0.34 517	0.42 533	0.41 568	0.36 606	0.79 664	0.49 644	0.12 568	0.23 707	0.16 644	0.23 691	0.12 551	0.18 645
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 467	0.15 473	0.35 337	0.18 116	0.15 486	0.30 500	0.21 474	0.39 412	0.36 455	0.28 381	0.40 507	0.43 581	0.25 482	0.47 509	0.24 498	0.12 568	0.07 409	0.12 567	0.11 546	0.12 551	0.09 426

DRN-Test	0.33 594	0.17 522	0.61 583	0.27 616	0.19 593	0.46 637	0.29 615	0.65 686	0.51 621	0.47 648	0.46 581	0.44 592	0.34 596	0.62 597	0.41 620	0.12 568	0.08 501	0.13 589	0.12 585	0.12 551	0.10 486

NaN_ROB	0.41 644	0.28 638	0.62 591	0.30 656	0.19 593	0.51 660	0.47 702	0.58 649	0.59 658	0.56 678	0.47 588	0.49 620	0.41 635	1.21 724	0.64 677	0.12 568	0.18 682	0.12 567	0.13 614	0.11 510	0.14 595

S2M2_L	0.13 145	0.11 242	0.20 134	0.16 26	0.12 285	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 195	0.12 110	0.15 163	0.14 202	0.12 175	0.15 85	0.14 233	0.13 589	0.09 540	0.09 385	0.10 505	0.11 510	0.09 426
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

YMNet_1	0.32 584	0.22 597	0.58 572	0.27 616	0.23 650	0.48 650	0.27 592	0.51 563	0.45 565	0.48 652	0.56 636	0.51 632	0.30 559	0.39 478	0.40 611	0.13 589	0.16 669	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

CASS	0.21 382	0.15 473	0.32 296	0.26 588	0.11 204	0.28 459	0.19 390	0.39 412	0.30 375	0.32 482	0.34 437	0.25 383	0.24 460	0.25 325	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.11 528	0.09 457	0.11 510	0.11 527
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 547	0.16 502	0.44 469	0.22 393	0.15 486	0.40 607	0.30 626	0.57 640	0.46 583	0.38 574	0.36 458	0.47 607	0.29 544	0.38 473	0.39 603	0.13 589	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.11 510	0.11 527

WZ-Net	0.52 685	0.38 690	1.90 736	0.30 656	0.24 658	0.57 676	0.48 706	0.62 677	0.78 698	0.50 655	0.71 677	0.68 692	0.54 677	0.98 704	0.84 695	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.19 650	0.20 664

SACVNet	0.30 568	0.20 567	0.41 435	0.25 553	0.18 566	0.34 555	0.25 571	0.52 582	0.40 509	0.41 609	0.44 558	0.46 605	0.32 584	0.71 631	0.25 508	0.13 589	0.10 575	0.12 567	0.12 585	0.16 610	0.17 631

HCRNet	0.24 467	0.25 616	0.33 314	0.34 677	0.16 519	0.27 439	0.18 341	0.43 469	0.35 442	0.30 442	0.35 448	0.32 480	0.22 428	0.44 499	0.20 415	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.10 459	0.09 426

APVNet	0.36 613	0.20 567	0.70 622	0.26 588	0.22 637	0.52 669	0.35 658	0.61 668	0.44 553	0.38 574	0.52 614	0.48 614	0.38 619	0.84 677	0.46 639	0.13 589	0.14 644	0.15 632	0.16 651	0.16 610	0.15 608

GwcNet	0.35 608	0.23 607	0.88 667	0.25 553	0.24 658	0.48 650	0.27 592	0.55 614	0.57 653	0.38 574	0.52 614	0.51 632	0.32 584	0.60 582	0.41 620	0.13 589	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.13 569	0.14 595

FAT-Stereo	0.36 613	0.18 537	0.73 631	0.26 588	0.18 566	0.33 541	0.29 615	0.60 664	0.59 658	0.46 640	0.60 650	0.60 666	0.50 671	0.61 589	0.34 580	0.13 589	0.14 644	0.13 589	0.12 585	0.14 587	0.18 645

DMCA-RVC	0.27 525	0.21 582	0.61 583	0.28 640	0.17 544	0.29 481	0.21 474	0.42 455	0.35 442	0.40 600	0.37 467	0.39 546	0.36 606	0.43 495	0.30 554	0.13 589	0.10 575	0.15 632	0.11 546	0.13 569	0.10 486

FADNet-RVC	0.31 575	0.35 676	0.78 635	0.25 553	0.20 612	0.33 541	0.20 443	0.49 534	0.40 509	0.34 517	0.39 496	0.41 568	0.29 544	0.63 604	0.31 562	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.15 639	0.19 650	0.19 652

STTStereo	0.28 547	0.20 567	0.61 583	0.25 553	0.17 544	0.29 481	0.24 553	0.47 511	0.39 491	0.39 590	0.41 516	0.44 592	0.28 529	0.40 487	0.28 534	0.13 589	0.12 621	0.13 589	0.16 651	0.12 551	0.11 527

stereogan	0.37 623	0.17 522	0.65 604	0.27 616	0.22 637	0.62 686	0.26 585	0.59 655	0.63 673	0.43 625	0.60 650	0.67 688	0.42 644	0.68 622	0.35 584	0.13 589	0.14 644	0.14 616	0.12 585	0.19 650	0.17 631

RTSC	0.39 635	0.28 638	0.78 635	0.27 616	0.18 566	0.49 655	0.22 504	0.59 655	0.84 709	0.55 677	0.53 621	0.49 620	0.36 606	0.67 621	0.82 694	0.13 589	0.10 575	0.11 528	0.12 585	0.17 627	0.17 631

ADCMid	0.49 673	0.34 674	1.13 702	0.26 588	0.21 620	0.51 660	0.37 667	0.57 640	0.54 641	0.75 703	0.66 668	0.62 672	0.64 700	0.64 606	1.68 740	0.13 589	0.12 621	0.17 650	0.17 661	0.20 659	0.17 631

DANet	0.35 608	0.23 607	0.60 580	0.36 688	0.22 637	0.39 601	0.25 571	0.48 524	0.43 537	0.52 667	0.50 600	0.59 663	0.41 635	0.76 654	0.49 644	0.13 589	0.11 601	0.14 616	0.12 585	0.17 627	0.15 608
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 613	0.22 597	0.49 515	0.29 643	0.17 544	0.41 611	0.38 673	0.57 640	0.45 565	0.46 640	0.75 683	0.55 649	0.40 631	0.94 696	0.41 620	0.13 589	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.14 587	0.11 527

UCFNet_RVC	0.24 467	0.16 502	0.34 326	0.18 116	0.15 486	0.33 541	0.16 238	0.46 501	0.35 442	0.29 410	0.35 448	0.39 546	0.25 482	0.34 444	0.22 464	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.14 629	0.13 569	0.12 551

NVstereo2D	0.31 575	0.16 502	0.54 550	0.24 512	0.22 637	0.42 618	0.28 608	0.58 649	0.56 650	0.28 381	0.38 482	0.40 561	0.30 559	0.71 631	0.28 534	0.13 589	0.08 501	0.13 589	0.10 505	0.19 650	0.16 618

MDST_ROB	0.48 670	0.14 434	0.95 679	0.30 656	0.21 620	1.33 738	0.32 640	0.77 712	0.56 650	1.06 727	0.71 677	0.49 620	0.35 602	1.26 727	0.38 595	0.13 589	0.11 601	0.16 644	0.13 614	0.12 551	0.12 551

FBW_ROB	0.43 653	0.26 627	0.54 550	0.31 662	0.20 612	0.51 660	0.32 640	0.70 704	0.60 663	0.59 682	0.55 629	0.65 683	0.41 635	1.40 735	0.51 652	0.13 589	0.17 676	0.21 675	0.16 651	0.17 627	0.18 645

ETE_ROB	0.34 603	0.26 627	0.45 482	0.29 643	0.18 566	0.40 607	0.37 667	0.57 640	0.47 588	0.50 655	0.50 600	0.62 672	0.36 606	0.55 550	0.38 595	0.13 589	0.10 575	0.14 616	0.12 585	0.16 610	0.16 618

PWC_ROB	0.38 630	0.29 647	0.69 616	0.25 553	0.20 612	0.38 592	0.19 390	0.58 649	0.67 680	0.57 680	0.85 695	0.51 632	0.40 631	0.71 631	0.52 653	0.13 589	0.09 540	0.14 616	0.10 505	0.17 627	0.14 595

Selective-IGEV-i16pc	0.33 594	0.10 159	1.71 735	0.21 319	0.14 422	0.74 699	0.31 631	0.42 455	0.41 521	0.21 301	0.32 403	0.26 405	0.14 265	0.71 631	0.19 392	0.14 614	0.10 575	0.08 283	0.09 457	0.11 510	0.11 527

Selective-IGEV-i16pb	0.39 635	0.12 306	2.18 739	0.21 319	0.15 486	0.68 693	0.32 640	0.56 630	0.57 653	0.25 345	0.44 558	0.33 489	0.21 410	0.80 668	0.25 508	0.14 614	0.10 575	0.09 385	0.10 505	0.12 551	0.13 571

TCMNet	0.33 594	0.23 607	0.72 627	0.29 643	0.30 692	0.40 607	0.28 608	0.50 545	0.47 588	0.37 559	0.45 571	0.40 561	0.29 544	0.60 582	0.39 603	0.14 614	0.13 633	0.15 632	0.14 629	0.17 627	0.15 608

test_sample7	0.25 495	0.15 473	0.35 337	0.20 259	0.14 422	0.28 459	0.21 474	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.14 614	0.09 540	0.13 589	0.12 585	0.13 569	0.12 551

pcwnet_v2	0.32 584	0.15 473	1.26 712	0.23 454	0.18 566	0.32 530	0.18 341	0.59 655	0.60 663	0.36 551	0.45 571	0.35 513	0.29 544	0.36 464	0.25 508	0.14 614	0.11 601	0.12 567	0.11 546	0.14 587	0.15 608

psmorigin	0.50 677	0.25 616	3.03 750	0.24 512	0.19 593	0.38 592	0.22 504	0.50 545	0.44 553	0.64 690	0.68 672	0.71 697	0.51 674	0.85 679	0.45 633	0.14 614	0.17 676	0.13 589	0.14 629	0.16 610	0.21 673

hitnet-ft	0.29 560	0.17 522	0.40 410	0.19 180	0.14 422	0.39 601	0.23 531	0.44 477	0.41 521	0.36 551	0.46 581	0.53 643	0.34 596	0.76 654	0.32 568	0.14 614	0.10 575	0.13 589	0.10 505	0.15 602	0.13 571

FADNet_RVC	0.30 568	0.28 638	0.83 655	0.23 454	0.15 486	0.30 500	0.17 290	0.49 534	0.37 466	0.30 442	0.38 482	0.30 460	0.27 512	0.52 533	0.31 562	0.14 614	0.14 644	0.14 616	0.16 651	0.21 662	0.23 686

RTS	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

RTSA	0.78 717	0.48 706	4.68 757	0.34 677	0.28 681	1.12 726	0.46 697	0.62 677	1.03 728	0.73 699	0.89 700	0.60 666	0.59 687	1.61 738	1.16 723	0.14 614	0.11 601	0.15 632	0.15 639	0.21 662	0.19 652

TDLM	0.30 568	0.21 582	0.38 386	0.28 640	0.15 486	0.33 541	0.32 640	0.52 582	0.47 588	0.38 574	0.43 547	0.39 546	0.29 544	0.91 691	0.28 534	0.14 614	0.08 501	0.13 589	0.11 546	0.12 551	0.10 486

CVANet_RVC	0.30 568	0.19 554	0.41 435	0.26 588	0.16 519	0.33 541	0.26 585	0.52 582	0.47 588	0.40 600	0.46 581	0.43 581	0.31 576	0.89 687	0.26 522	0.14 614	0.09 540	0.14 616	0.13 614	0.14 587	0.10 486

AdaStereo	0.24 467	0.16 502	0.37 366	0.24 512	0.12 285	0.32 530	0.17 290	0.54 604	0.42 529	0.33 497	0.38 482	0.35 513	0.21 410	0.30 416	0.22 464	0.14 614	0.06 266	0.13 589	0.08 345	0.11 510	0.08 351
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.
SANet	0.53 686	0.28 638	0.96 681	0.26 588	0.15 486	0.69 694	0.44 693	0.67 698	1.34 743	0.67 694	0.98 708	0.94 709	0.71 706	0.89 687	0.76 686	0.14 614	0.12 621	0.12 567	0.11 546	0.17 627	0.16 618

PSMNet_ROB	0.33 594	0.24 611	0.54 550	0.31 662	0.21 620	0.42 618	0.43 690	0.59 655	0.47 588	0.37 559	0.44 558	0.49 620	0.31 576	0.64 606	0.43 625	0.14 614	0.10 575	0.15 632	0.14 629	0.13 569	0.11 527

AANet	0.49 673	0.42 698	1.56 727	0.22 393	0.19 593	0.39 601	0.25 571	0.52 582	0.92 719	0.92 713	0.93 703	0.84 704	0.67 701	0.59 578	0.59 664	0.15 629	0.11 601	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

rvit_0105_6	0.19 340	0.14 434	0.34 326	0.23 454	0.14 422	0.18 190	0.20 443	0.29 263	0.37 466	0.18 270	0.22 282	0.23 356	0.17 342	0.26 345	0.17 329	0.15 629	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

rvit_0105_5	0.21 382	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.13 370	0.22 336	0.24 553	0.36 380	0.39 491	0.21 301	0.23 293	0.26 405	0.19 389	0.26 345	0.19 392	0.15 629	0.13 633	0.12 567	0.12 585	0.10 459	0.09 426

rvit_0105_3	0.23 436	0.17 522	0.40 410	0.25 553	0.15 486	0.24 384	0.28 608	0.38 400	0.41 521	0.25 345	0.25 319	0.28 432	0.21 410	0.28 380	0.20 415	0.15 629	0.13 633	0.14 616	0.15 639	0.10 459	0.09 426

rvit_105_1	0.27 525	0.19 554	0.46 490	0.27 616	0.19 593	0.30 500	0.35 658	0.44 477	0.51 621	0.31 460	0.31 393	0.31 470	0.26 493	0.35 455	0.25 508	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.11 510	0.10 486

GASNet	0.36 613	0.46 702	0.88 667	0.34 677	0.23 650	0.35 570	0.22 504	0.60 664	0.53 635	0.40 600	0.37 467	0.45 597	0.30 559	0.79 664	0.35 584	0.15 629	0.10 575	0.14 616	0.14 629	0.22 669	0.12 551

Wz-Net-TNSev	0.51 681	0.58 720	1.61 732	0.25 553	0.21 620	0.65 688	0.45 694	0.63 684	0.69 685	0.51 660	0.54 624	0.71 697	0.60 689	1.00 705	0.77 689	0.15 629	0.15 660	0.13 589	0.15 639	0.21 662	0.20 664

UDGNet	0.23 436	0.31 662	0.38 386	0.24 512	0.14 422	0.24 384	0.18 341	0.32 308	0.43 537	0.29 410	0.28 348	0.24 371	0.19 389	0.29 400	0.20 415	0.15 629	0.07 409	0.21 675	0.11 546	0.14 587	0.10 486

AF-Net	0.37 623	0.26 627	0.56 564	0.32 668	0.23 650	0.41 611	0.29 615	0.61 668	0.64 674	0.42 619	0.68 672	0.65 683	0.49 669	0.57 565	0.44 630	0.15 629	0.11 601	0.19 668	0.14 629	0.15 602	0.13 571

RGC	0.39 635	0.32 668	0.64 602	0.34 677	0.27 675	0.40 607	0.29 615	0.57 640	0.53 635	0.45 636	0.64 665	0.62 672	0.45 653	0.72 637	0.39 603	0.15 629	0.15 660	0.21 675	0.20 676	0.18 641	0.19 652

Nwc_Net	0.37 623	0.25 616	0.68 615	0.31 662	0.24 658	0.44 629	0.30 626	0.65 686	0.50 617	0.37 559	0.69 676	0.58 661	0.45 653	0.60 582	0.40 611	0.15 629	0.12 621	0.19 668	0.21 679	0.14 587	0.13 571

SHD	0.42 647	0.27 635	0.81 648	0.31 662	0.25 666	0.42 618	0.22 504	0.66 692	0.94 725	0.63 688	0.60 650	0.59 663	0.47 662	0.59 578	0.58 663	0.15 629	0.13 633	0.16 644	0.16 651	0.20 659	0.22 679

AnyNet_C32	0.51 681	0.40 692	1.10 700	0.29 643	0.28 681	0.59 680	0.58 716	0.54 604	0.60 663	0.62 686	0.66 668	0.54 647	0.54 677	0.78 662	1.74 745	0.15 629	0.14 644	0.15 632	0.17 661	0.20 659	0.20 664

ADCPNet	0.48 670	0.29 647	1.60 730	0.27 616	0.23 650	0.70 697	0.38 673	0.53 594	0.51 621	0.51 660	0.59 645	0.67 688	0.56 681	0.60 582	1.14 719	0.15 629	0.18 682	0.14 616	0.23 691	0.19 650	0.19 652

DeepPruner_ROB	0.26 514	0.19 554	0.44 469	0.21 319	0.16 519	0.30 500	0.21 474	0.52 582	0.32 401	0.35 534	0.38 482	0.39 546	0.26 493	0.42 493	0.24 498	0.15 629	0.11 601	0.11 528	0.11 546	0.14 587	0.13 571

CBMV	0.33 594	0.21 582	0.54 550	0.23 454	0.13 370	0.42 618	0.33 652	0.53 594	0.48 600	0.52 667	0.49 596	0.50 628	0.41 635	0.56 561	0.31 562	0.15 629	0.16 669	0.18 659	0.16 651	0.13 569	0.13 571
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Weightmod_eth	0.16 243	0.11 242	0.20 134	0.21 319	0.13 370	0.20 269	0.18 341	0.25 185	0.19 163	0.17 251	0.25 319	0.19 292	0.17 342	0.25 325	0.14 233	0.16 645	0.08 501	0.08 283	0.08 345	0.09 383	0.05 37

rvit_0105_4	0.20 361	0.15 473	0.38 386	0.23 454	0.14 422	0.20 269	0.22 504	0.33 324	0.39 491	0.19 278	0.24 307	0.25 383	0.19 389	0.27 365	0.17 329	0.16 645	0.13 633	0.13 589	0.11 546	0.11 510	0.08 351

FADNet	0.32 584	0.36 679	0.74 632	0.23 454	0.22 637	0.37 584	0.19 390	0.53 594	0.48 600	0.32 482	0.36 458	0.43 581	0.32 584	0.64 606	0.25 508	0.16 645	0.16 669	0.14 616	0.16 651	0.24 676	0.19 652

RP	0.35 608	0.22 597	0.51 536	0.31 662	0.24 658	0.37 584	0.28 608	0.50 545	0.58 657	0.40 600	0.63 663	0.61 670	0.47 662	0.61 589	0.39 603	0.16 645	0.15 660	0.17 650	0.15 639	0.17 627	0.17 631

G-Net	0.46 664	0.25 616	0.86 664	0.34 677	0.28 681	0.90 717	0.35 658	0.47 511	0.45 565	0.68 695	1.22 719	0.64 682	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.16 645	0.14 644	0.17 650	0.13 614	0.22 669	0.19 652

edge stereo	0.39 635	0.22 597	0.81 648	0.27 616	0.22 637	0.37 584	0.24 553	0.56 630	0.54 641	0.53 673	0.60 650	0.71 697	0.50 671	0.78 662	0.40 611	0.16 645	0.14 644	0.19 668	0.14 629	0.16 610	0.17 631

ADCS	0.58 693	0.40 692	1.35 718	0.29 643	0.24 658	0.55 672	0.45 694	0.67 698	0.83 706	0.76 704	0.71 677	0.68 692	0.60 689	0.76 654	2.23 753	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.17 661	0.22 669	0.22 679

AnyNet_C01	0.65 701	0.58 720	2.60 747	0.32 668	0.26 671	0.88 714	0.61 719	0.63 684	0.62 669	0.68 695	0.96 705	0.76 700	0.60 689	0.96 700	1.43 735	0.16 645	0.16 669	0.17 650	0.17 661	0.23 672	0.23 686

LSM	1.64 747	0.40 692	2.56 746	2.02 761	17.61 783	0.51 660	0.52 710	0.61 668	0.76 695	0.82 707	1.11 713	0.63 680	0.54 677	0.75 648	0.49 644	0.16 645	0.24 709	0.18 659	0.21 679	0.25 678	2.42 764

DPSNet	0.47 667	0.24 611	0.93 676	0.27 616	0.20 612	0.75 702	0.57 715	0.84 725	0.79 699	0.47 648	0.51 606	0.60 666	0.69 704	0.87 682	0.71 684	0.16 645	0.13 633	0.12 567	0.10 505	0.25 678	0.21 673

NCCL2	0.35 608	0.26 627	0.49 515	0.36 688	0.22 637	0.41 611	0.41 685	0.53 594	0.42 529	0.47 648	0.46 581	0.61 670	0.39 626	0.55 550	0.37 591	0.16 645	0.13 633	0.21 675	0.21 679	0.16 610	0.16 618

SGM_RVC	0.50 677	0.19 554	0.50 526	0.25 553	0.15 486	0.69 694	0.39 678	0.68 701	0.82 702	0.95 719	0.84 694	1.13 718	0.76 709	1.16 720	0.60 668	0.16 645	0.16 669	0.16 644	0.16 651	0.16 610	0.17 631
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 467	0.17 522	0.50 526	0.26 588	0.22 637	0.22 336	0.15 184	0.40 426	0.35 442	0.27 368	0.37 467	0.29 443	0.20 400	0.28 380	0.19 392	0.17 657	0.12 621	0.19 668	0.12 585	0.13 569	0.13 571

Syn2CoEx	0.36 613	0.31 662	0.78 635	0.34 677	0.21 620	0.41 611	0.28 608	0.61 668	0.49 609	0.42 619	0.56 636	0.45 597	0.44 650	0.69 624	0.38 595	0.17 657	0.14 644	0.15 632	0.12 585	0.13 569	0.12 551

NCC-stereo	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618

Abc-Net	0.39 635	0.25 616	0.69 616	0.32 668	0.28 681	0.46 637	0.36 663	0.65 686	0.52 630	0.40 600	0.57 640	0.56 653	0.47 662	0.73 639	0.45 633	0.17 657	0.14 644	0.18 659	0.25 698	0.16 610	0.16 618
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 653	0.37 685	0.96 681	0.34 677	0.25 666	0.53 670	0.34 654	0.60 664	0.73 693	0.51 660	0.46 581	0.57 658	0.47 662	0.70 627	0.72 685	0.17 657	0.12 621	0.18 659	0.15 639	0.25 678	0.23 686

SGM-ForestM	1.36 738	0.28 638	0.79 642	0.26 588	0.16 519	2.26 751	1.00 746	1.42 742	1.46 748	2.38 760	2.05 747	5.95 765	2.66 757	2.95 754	2.46 755	0.17 657	0.18 682	0.18 659	0.18 668	0.15 602	0.18 645

PS-NSSS	0.32 584	0.30 654	0.46 490	0.23 454	0.17 544	0.33 541	0.24 553	0.57 640	0.41 521	0.37 559	0.52 614	0.35 513	0.30 559	0.80 668	0.30 554	0.17 657	0.14 644	0.21 675	0.15 639	0.15 602	0.13 571

XPNet_ROB	0.33 594	0.20 567	0.43 459	0.27 616	0.18 566	0.37 584	0.31 631	0.55 614	0.50 617	0.51 660	0.53 621	0.58 661	0.37 615	0.63 604	0.45 633	0.17 657	0.12 621	0.13 589	0.12 585	0.15 602	0.14 595

LALA_ROB	0.36 613	0.25 616	0.46 490	0.30 656	0.21 620	0.47 644	0.39 678	0.61 668	0.51 621	0.52 667	0.51 606	0.69 694	0.36 606	0.50 522	0.43 625	0.17 657	0.11 601	0.16 644	0.14 629	0.17 627	0.15 608

SGM-Forest	0.36 613	0.17 522	0.47 498	0.23 454	0.16 519	0.45 635	0.41 685	0.55 614	0.48 600	0.52 667	0.60 650	0.52 638	0.41 635	0.85 679	0.50 650	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.15 639	0.15 602	0.15 608
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 693	0.27 635	0.67 610	0.22 393	0.17 544	0.66 690	0.37 667	0.78 714	0.61 667	1.47 748	1.30 722	1.65 736	0.79 711	1.12 717	0.59 664	0.17 657	0.17 676	0.17 650	0.14 629	0.17 627	0.14 595
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
AIO-test2	0.20 361	0.20 567	0.36 357	0.26 588	0.15 486	0.22 336	0.16 238	0.42 455	0.42 529	0.16 231	0.29 362	0.15 224	0.11 138	0.26 345	0.13 194	0.18 668	0.06 266	0.10 469	0.11 546	0.07 202	0.07 263

HBP-ISP	0.33 594	0.30 654	0.72 627	0.22 393	0.16 519	0.32 530	0.22 504	0.54 604	0.44 553	0.41 609	0.49 596	0.33 489	0.38 619	0.73 639	0.25 508	0.18 668	0.19 689	0.24 685	0.20 676	0.16 610	0.13 571

DeepPrunerF	0.44 659	0.29 647	1.29 715	0.33 674	0.30 692	0.35 570	0.36 663	0.62 677	1.15 738	0.40 600	0.44 558	0.39 546	0.41 635	0.80 668	0.52 653	0.18 668	0.14 644	0.23 683	0.21 679	0.17 627	0.17 631

CBMV_ROB	0.33 594	0.18 537	0.53 547	0.21 319	0.14 422	0.33 541	0.20 443	0.51 563	0.45 565	0.51 660	0.55 629	0.45 597	0.42 644	0.71 631	0.32 568	0.18 668	0.19 689	0.23 683	0.21 679	0.14 587	0.15 608

PWCDC_ROB	0.38 630	0.30 654	0.60 580	0.33 674	0.20 612	0.42 618	0.19 390	0.58 649	0.89 711	0.42 619	1.26 721	0.36 518	0.34 596	0.50 522	0.38 595	0.18 668	0.11 601	0.11 528	0.09 457	0.19 650	0.13 571

WCMA_ROB	0.51 681	0.21 582	0.65 604	0.25 553	0.21 620	0.58 677	0.32 640	0.54 604	0.55 647	0.95 719	1.40 726	1.28 727	0.81 714	0.73 639	0.62 671	0.18 668	0.15 660	0.15 632	0.15 639	0.19 650	0.19 652

FINET	0.34 603	0.27 635	0.80 645	0.24 512	0.24 658	0.36 577	0.34 654	0.54 604	0.72 690	0.39 590	0.47 588	0.32 480	0.30 559	0.51 527	0.32 568	0.19 674	0.17 676	0.13 589	0.12 585	0.18 641	0.16 618

SAMSARA	0.56 688	0.39 691	0.80 645	0.60 728	0.46 716	1.00 721	1.23 755	0.67 698	0.68 683	0.71 698	0.54 624	0.89 708	0.57 684	0.81 672	0.62 671	0.19 674	0.22 702	0.18 659	0.18 668	0.27 692	0.25 695

NOSS_ROB	0.31 575	0.20 567	0.35 337	0.24 512	0.16 519	0.32 530	0.19 390	0.52 582	0.48 600	0.33 497	0.36 458	0.42 577	0.28 529	0.93 694	0.24 498	0.19 674	0.20 695	0.24 685	0.22 688	0.17 627	0.17 631

ISRNet	0.27 525	0.13 380	0.45 482	0.26 588	0.19 593	0.24 384	0.14 127	0.45 490	0.43 537	0.39 590	0.48 594	0.42 577	0.27 512	0.32 430	0.29 546	0.20 677	0.12 621	0.17 650	0.16 651	0.16 610	0.20 664

dad	0.28 547	0.31 662	0.44 469	0.21 319	0.14 422	0.30 500	0.20 443	0.33 324	0.49 609	0.44 632	0.44 558	0.45 597	0.21 410	0.41 489	0.26 522	0.20 677	0.11 601	0.20 672	0.11 546	0.14 587	0.10 486

2222	0.57 691	0.36 679	1.06 692	0.45 710	0.25 666	0.89 716	1.27 756	0.66 692	0.59 658	0.51 660	0.91 702	1.08 716	0.57 684	0.84 677	0.84 695	0.21 679	0.15 660	0.25 689	0.18 668	0.25 678	0.15 608

1111	0.79 719	0.31 662	1.57 728	0.39 698	0.28 681	1.14 728	0.99 745	0.83 723	0.96 726	0.97 722	1.11 713	1.23 724	1.18 733	1.73 743	1.70 743	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.21 679	0.29 698	0.26 697

PVD	0.58 693	0.34 674	0.84 660	0.39 698	0.31 695	0.59 680	0.47 702	0.80 718	1.25 740	0.92 713	1.09 711	0.79 701	0.82 715	0.85 679	0.76 686	0.21 679	0.18 682	0.22 681	0.18 668	0.27 692	0.35 714

CSAN	0.50 677	0.35 676	0.78 635	0.36 688	0.23 650	0.56 673	0.59 718	0.61 668	0.70 687	0.64 690	0.78 687	0.65 683	0.60 689	1.38 734	0.62 671	0.21 679	0.17 676	0.20 672	0.20 676	0.18 641	0.18 645

PDISCO_ROB	0.43 653	0.30 654	0.67 610	0.43 705	0.36 702	0.67 691	0.32 640	0.72 707	0.76 695	0.43 625	0.53 621	0.63 680	0.40 631	0.66 617	0.47 641	0.21 679	0.12 621	0.21 675	0.19 674	0.25 678	0.20 664

fsdfsdds	1.26 737	0.33 671	1.44 722	0.43 705	0.59 728	2.19 750	1.14 753	1.28 738	2.36 755	2.10 758	4.10 763	3.15 755	1.94 749	1.09 714	1.28 731	0.22 684	0.19 689	0.34 714	0.25 698	0.36 711	0.34 712

mmmmmm	0.68 704	0.42 698	1.12 701	0.43 705	0.27 675	1.09 724	0.64 721	0.77 712	1.20 739	0.94 716	1.17 717	1.08 716	0.82 715	1.06 711	1.04 711	0.22 684	0.24 709	0.31 707	0.27 707	0.29 698	0.23 686

TARStereo	1.99 751	0.26 627	2.90 749	0.33 674	1.30 756	3.07 755	2.37 762	2.20 757	4.84 766	3.25 764	6.38 770	4.33 759	3.05 759	1.33 732	1.21 729	0.23 686	0.18 682	0.24 685	0.81 754	0.29 698	1.26 758

PStereo	0.26 514	0.37 685	0.34 326	0.21 319	0.13 370	0.25 404	0.25 571	0.33 324	0.47 588	0.26 358	0.17 203	0.29 443	0.34 596	0.35 455	0.37 591	0.23 686	0.15 660	0.17 650	0.13 614	0.23 672	0.21 673

FSD	0.27 525	0.28 638	0.32 296	0.27 616	0.24 658	0.27 439	0.27 592	0.31 296	0.29 358	0.26 358	0.27 340	0.28 432	0.27 512	0.28 380	0.26 522	0.23 686	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.25 678	0.24 692

DualNet (step1)	0.28 547	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.39 478	0.23 485	0.23 686	0.09 540	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample9	0.42 647	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.51 563	0.38 481	0.37 559	0.34 437	0.37 526	0.30 559	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

test_sample8	0.49 673	0.19 554	0.50 526	0.18 116	0.16 519	0.34 555	0.20 443	0.55 614	0.34 425	0.62 686	0.38 482	1.15 721	0.67 701	0.66 617	0.91 702	0.23 686	1.82 767	0.28 699	0.24 693	0.18 641	0.16 618

SDNR	0.42 647	0.21 582	0.82 652	0.21 319	0.18 566	1.27 735	0.17 290	0.50 545	0.49 609	0.42 619	0.81 690	0.38 534	0.27 512	1.19 721	0.38 595	0.23 686	0.24 709	0.17 650	0.13 614	0.17 627	0.20 664

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 681	0.50 711	0.86 664	0.39 698	0.24 658	0.84 711	0.55 713	0.56 630	0.62 669	0.60 683	0.68 672	0.62 672	0.42 644	1.13 719	0.43 625	0.23 686	0.27 715	0.27 691	0.35 716	0.25 678	0.29 703

MSMD_ROB	0.60 697	0.33 671	0.61 583	0.30 656	0.25 666	0.86 713	0.35 658	0.55 614	0.67 680	1.10 729	1.49 731	1.76 739	0.97 726	0.88 685	0.49 644	0.23 686	0.21 697	0.27 691	0.27 707	0.25 678	0.24 692

FC-DCNN v2	0.71 708	0.30 654	0.67 610	0.32 668	0.27 675	0.84 711	0.39 678	0.84 725	0.85 710	1.44 744	1.64 738	2.09 743	1.28 739	1.06 711	0.80 693	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.25 695

FCDSN-DC	0.63 699	0.31 662	0.61 583	0.36 688	0.30 692	0.65 688	0.37 667	0.66 692	0.68 683	1.14 731	1.54 735	1.71 738	1.26 737	0.92 692	0.64 677	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.27 692	0.27 702
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 707	0.30 654	0.69 616	0.32 668	0.27 675	0.81 710	0.39 678	0.79 717	0.82 702	1.41 740	1.58 737	1.98 741	1.26 737	1.02 708	0.77 689	0.24 695	0.22 702	0.27 691	0.26 703	0.26 687	0.26 697

PSMNet-RUCA	0.37 623	0.41 696	0.66 609	0.46 713	0.41 708	0.34 555	0.25 571	0.57 640	0.45 565	0.39 590	0.52 614	0.43 581	0.33 587	0.41 489	0.29 546	0.25 698	0.14 644	0.33 713	0.21 679	0.31 703	0.22 679

Anonymous_2	0.37 623	0.21 582	0.47 498	0.20 259	0.21 620	0.42 618	0.26 585	0.38 400	0.29 358	0.33 497	0.30 378	0.44 592	0.38 619	0.36 464	0.29 546	0.26 699	0.29 719	0.44 723	1.41 761	0.34 707	0.21 673

UDG	0.40 642	0.46 702	0.49 515	0.40 701	0.35 700	0.47 644	0.27 592	0.54 604	0.47 588	0.39 590	0.45 571	0.59 663	0.44 650	0.46 505	0.39 603	0.26 699	0.19 689	0.48 725	0.22 688	0.34 707	0.26 697

ccnet	0.42 647	0.31 662	0.48 509	0.27 616	0.32 696	0.60 683	0.32 640	0.65 686	0.46 583	0.53 673	0.66 668	0.56 653	0.45 653	0.72 637	0.61 669	0.26 699	0.19 689	0.24 685	0.21 679	0.26 687	0.22 679

PASM	0.45 662	0.35 676	0.90 671	0.35 686	0.33 697	0.39 601	0.38 673	0.50 545	0.61 667	0.52 667	0.51 606	0.62 672	0.45 653	0.93 694	0.48 642	0.26 699	0.29 719	0.29 703	0.33 714	0.29 698	0.26 697

ELAS	0.74 713	0.36 679	0.85 663	0.36 688	0.33 697	1.36 739	0.77 733	0.93 729	0.92 719	1.41 740	1.53 734	1.16 722	1.17 732	0.95 699	1.03 709	0.26 699	0.25 712	0.28 699	0.28 711	0.31 703	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.74 713	0.33 671	1.35 718	0.42 703	0.35 700	0.79 708	0.46 697	0.82 722	1.08 733	1.05 726	1.50 732	1.57 734	0.98 727	1.12 717	1.09 718	0.27 704	0.25 712	0.32 709	0.31 713	0.34 707	0.32 710

STTRV1_RVC	0.42 647	0.32 668	0.89 670	0.29 643	0.36 702	0.49 655	0.31 631	0.61 668	0.53 635	0.46 640	0.56 636	0.47 607	0.43 648	1.00 705	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.20 672	0.18 668	0.25 678	0.17 631

GANetREF_RVC	0.43 653	0.47 704	0.69 616	0.38 696	0.20 612	0.51 660	0.48 706	0.66 692	0.66 677	0.46 640	0.46 581	0.50 628	0.44 650	0.90 690	0.39 603	0.27 704	0.21 697	0.32 709	0.18 668	0.27 692	0.22 679
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
DispFullNet	0.66 702	0.89 740	1.59 729	0.77 737	1.21 754	0.51 660	0.23 531	0.59 655	0.72 690	0.69 697	0.61 657	0.69 694	0.91 722	0.79 664	0.48 642	0.27 704	0.12 621	0.73 737	0.30 712	0.65 732	0.40 718

ELAS_RVC	0.74 713	0.36 679	1.00 685	0.37 694	0.33 697	0.88 714	0.93 742	0.83 723	1.08 733	1.35 736	1.33 725	1.24 725	1.33 741	1.06 711	0.95 705	0.27 704	0.25 712	0.29 703	0.27 707	0.30 702	0.30 704
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 720	0.37 685	1.08 695	0.51 721	0.65 733	0.67 691	1.44 758	0.74 709	1.06 731	0.54 675	1.67 739	0.49 620	1.78 747	0.96 700	1.69 742	0.28 709	0.43 733	0.27 691	0.51 733	0.40 715	0.58 732

BEATNet-Init1	4.73 767	2.61 761	13.29 783	0.58 726	0.53 724	10.12 773	3.33 765	4.83 769	5.01 768	8.75 776	8.51 772	14.08 786	7.60 774	7.70 775	5.34 770	0.28 709	0.28 718	0.34 714	0.37 720	0.57 725	0.45 721

MANE	1.41 740	0.36 679	0.74 632	0.43 705	0.41 708	2.16 749	0.80 735	2.39 759	3.38 759	2.22 759	3.06 760	3.54 757	2.73 758	2.15 751	1.94 750	0.28 709	0.27 715	0.30 705	0.46 727	0.28 697	0.34 712

CAS	0.15 226	0.07 4	0.21 148	0.41 702	0.16 519	0.20 269	0.18 341	0.22 120	0.19 163	0.15 202	0.19 236	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 194	0.29 712	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 114	0.14 595

MFN_U_SF_RVC	0.56 688	0.51 713	1.19 706	0.38 696	0.22 637	0.69 694	0.27 592	0.80 718	0.67 680	0.73 699	0.74 682	0.87 705	0.61 698	0.81 672	0.76 686	0.29 712	0.27 715	0.32 709	0.37 720	0.32 706	0.31 707

PMTNet	0.15 226	0.08 45	0.23 181	0.15 7	0.09 63	0.23 361	0.16 238	0.25 185	0.23 263	0.17 251	0.21 268	0.16 247	0.14 265	0.22 268	0.13 194	0.29 712	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 202	0.06 161

DStereoFS	0.84 721	0.66 728	0.80 645	0.53 725	0.50 720	1.23 733	0.55 713	0.94 730	1.32 742	0.89 710	1.32 723	1.04 715	2.32 755	1.29 730	1.14 719	0.31 715	0.35 727	0.30 705	0.39 723	0.34 707	0.60 735

NVStereoNet_ROB	0.67 703	0.49 710	0.83 655	0.48 715	0.40 707	0.51 660	0.46 697	0.70 704	0.77 697	0.84 708	1.72 740	1.02 714	0.83 717	1.23 725	0.79 692	0.32 716	0.38 729	0.40 721	0.46 727	0.36 711	0.41 719
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 644	0.50 711	0.48 509	0.44 709	0.39 705	0.46 637	0.32 640	0.50 545	0.43 537	0.45 636	0.52 614	0.57 658	0.36 606	0.48 513	0.33 575	0.33 717	0.21 697	0.55 729	0.25 698	0.37 713	0.32 710

CC-Net-ROB	0.43 653	0.47 704	0.65 604	0.37 694	0.23 650	0.51 660	0.29 615	0.66 692	0.49 609	0.46 640	0.51 606	0.48 614	0.38 619	0.96 700	0.35 584	0.34 718	0.23 707	0.55 729	0.25 698	0.31 703	0.20 664

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 361	0.72 731	0.70 622	0.17 59	0.08 30	0.15 71	0.15 184	0.18 49	0.16 89	0.13 148	0.12 87	0.09 36	0.08 19	0.16 116	0.13 194	0.35 719	0.04 2	0.08 283	0.07 258	0.11 510	0.23 686

SQANet	0.40 642	0.48 706	0.67 610	0.48 715	0.39 705	0.48 650	0.22 504	0.51 563	0.43 537	0.40 600	0.47 588	0.47 607	0.33 587	0.54 547	0.32 568	0.36 720	0.15 660	0.40 721	0.21 679	0.45 718	0.31 707

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 613	0.36 679	0.53 547	0.34 677	0.19 593	0.51 660	0.24 553	0.55 614	0.38 481	0.41 609	0.47 588	0.47 607	0.27 512	0.73 639	0.30 554	0.36 720	0.19 689	0.27 691	0.17 661	0.26 687	0.23 686

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 704	0.64 726	1.06 692	0.45 710	0.27 675	1.40 742	0.58 716	0.78 714	0.92 719	0.84 708	0.86 696	0.88 707	0.68 703	1.33 732	0.68 682	0.37 722	0.29 719	0.34 714	0.36 719	0.43 716	0.37 715

MADNet+	1.01 729	1.16 752	4.72 759	0.70 733	0.47 717	1.24 734	0.96 743	0.97 732	0.89 711	0.65 692	0.77 686	0.87 705	0.85 720	2.09 749	1.68 740	0.38 723	0.39 730	0.31 707	0.27 707	0.43 716	0.39 717

Consistency-Raft	0.55 687	0.48 706	1.02 688	0.45 710	0.49 719	0.49 655	0.47 702	0.72 707	0.72 690	0.45 636	0.82 692	0.47 607	0.60 689	0.50 522	0.63 674	0.39 724	0.39 730	0.44 723	0.51 733	0.52 722	0.37 715

UHP	4.71 765	0.60 722	7.05 768	0.48 715	0.70 735	9.17 771	2.53 763	5.32 771	14.17 785	8.26 775	14.83 784	9.91 777	8.72 775	4.02 766	3.96 761	0.41 725	0.31 722	0.37 717	0.56 740	1.09 751	1.78 761

JetBlue	1.14 735	0.76 733	2.36 742	0.59 727	0.75 738	3.04 754	1.78 760	1.11 734	0.90 713	0.94 716	1.10 712	1.66 737	1.28 739	2.09 749	1.72 744	0.43 726	0.36 728	0.38 718	0.38 722	0.58 726	0.56 729

otaku	0.57 691	0.62 725	0.87 666	0.63 730	0.44 714	0.73 698	0.37 667	0.65 686	0.66 677	0.51 660	0.75 683	0.66 687	0.45 653	0.69 624	0.46 639	0.53 727	0.34 726	0.55 729	0.35 716	0.60 727	0.45 721

DGSMNet	0.61 698	0.29 647	0.91 672	0.51 721	0.70 735	0.62 686	1.38 757	0.59 655	0.55 647	0.37 559	0.61 657	0.52 638	0.33 587	0.65 613	0.43 625	0.53 727	0.60 753	0.67 734	0.61 743	0.63 729	0.61 739

ACVNet_1	0.72 709	0.81 735	1.37 720	0.72 735	0.53 724	0.77 703	0.42 688	0.85 728	0.90 713	0.74 702	0.75 683	1.32 729	0.72 707	1.02 708	0.55 657	0.54 729	0.31 722	0.71 736	0.35 716	0.64 731	0.45 721

anonymity	0.56 688	0.54 718	0.70 622	0.47 714	0.61 730	0.56 673	0.43 690	0.69 702	0.49 609	0.63 688	0.55 629	0.54 647	0.60 689	0.61 589	0.57 658	0.55 730	0.53 746	0.50 726	0.54 737	0.51 721	0.56 729

Ntro	0.58 693	0.64 726	0.92 674	0.66 731	0.50 720	0.77 703	0.36 663	0.66 692	0.70 687	0.50 655	0.59 645	0.65 683	0.51 674	0.75 648	0.45 633	0.56 731	0.32 724	0.56 732	0.34 715	0.63 729	0.46 724

SGM+DAISY	0.87 722	0.66 728	1.30 716	0.51 721	0.60 729	1.03 722	0.84 739	0.76 711	0.73 693	1.39 738	1.51 733	1.31 728	1.22 735	1.11 715	1.08 713	0.57 732	0.53 746	0.51 728	0.51 733	0.54 723	0.61 739

SPS-STEREO	0.69 706	0.61 724	0.98 683	0.52 724	0.57 726	0.74 699	0.50 709	0.78 714	0.62 669	0.95 719	0.86 696	0.94 709	0.70 705	1.01 707	0.87 699	0.58 733	0.51 743	0.50 726	0.50 732	0.55 724	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 729	0.89 740	0.93 676	0.83 741	0.66 734	1.18 729	0.81 737	1.40 741	1.57 749	1.11 730	1.76 742	1.45 731	1.19 734	1.50 737	1.14 719	0.61 734	0.62 756	0.70 735	0.68 746	0.66 734	0.60 735

ACVNet_2	0.89 723	0.87 739	1.25 711	0.82 739	0.62 731	0.97 720	0.62 720	1.14 735	1.42 745	1.00 723	1.40 726	1.47 732	0.84 718	1.11 715	0.66 680	0.61 734	0.43 733	0.78 740	0.49 730	0.75 738	0.52 727

MFMNet_re	0.72 709	0.76 733	0.99 684	0.62 729	0.70 735	0.77 703	0.67 723	0.75 710	0.83 706	0.78 706	0.86 696	0.69 694	0.78 710	0.71 631	0.61 669	0.66 736	0.59 752	0.61 733	0.58 742	0.68 735	0.71 743

MonStereo1	0.93 726	0.56 719	0.82 652	0.69 732	0.58 727	1.37 740	0.35 658	0.94 730	1.25 740	0.93 715	1.90 743	1.52 733	2.10 752	1.27 728	0.77 689	0.69 737	0.33 725	0.75 738	0.47 729	0.70 736	0.57 731

GCST	0.47 667	0.60 722	0.57 567	1.04 749	0.48 718	0.38 592	0.11 28	0.40 426	0.32 401	0.41 609	0.34 437	0.29 443	0.17 342	0.46 505	0.19 392	0.69 737	0.42 732	0.79 742	0.62 744	0.62 728	0.46 724

light-stereo	2.37 755	0.69 730	3.61 751	3.84 765	3.41 761	4.04 756	0.31 631	2.13 756	1.45 747	3.61 765	6.33 769	6.90 774	0.63 699	4.83 768	1.28 731	0.71 739	0.74 762	0.32 709	0.39 723	1.20 754	0.96 752

IMH-64-1	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

IMH-64	0.91 724	0.86 737	0.84 660	0.97 744	0.75 738	0.92 718	0.71 725	1.27 736	1.10 735	0.89 710	1.45 728	1.14 719	0.96 724	1.19 721	0.84 695	0.74 740	0.51 743	0.97 745	0.55 738	0.84 741	0.60 735

TorneroNet-64	1.43 741	1.03 746	1.20 707	1.10 750	0.86 748	2.26 751	0.73 728	1.84 750	3.84 764	1.25 733	2.25 751	2.69 752	1.42 742	1.76 746	1.43 735	0.76 742	0.50 741	1.09 750	0.66 745	1.23 756	0.76 748

WAO-6	1.07 733	0.93 743	0.92 674	0.96 743	0.78 742	1.28 736	0.75 730	1.34 739	2.00 753	1.02 725	1.54 735	1.59 735	1.22 735	1.31 731	1.14 719	0.78 743	0.55 749	1.02 749	0.75 751	0.83 740	0.69 742

RainbowNet	0.72 709	0.89 740	1.02 688	0.82 739	0.63 732	0.78 706	0.52 710	0.81 720	0.93 723	0.60 683	0.79 688	0.80 702	0.60 689	0.80 668	0.57 658	0.78 743	0.55 749	0.78 740	0.49 730	0.76 739	0.58 732

DStereoO	0.46 664	0.32 668	0.51 536	0.36 688	0.29 691	0.38 592	0.45 694	0.55 614	0.60 663	0.47 648	0.49 596	0.48 614	0.73 708	0.59 578	0.69 683	0.81 745	0.18 682	0.38 718	0.19 674	0.46 719	0.20 664

Dean	1.17 736	1.04 747	1.49 725	1.03 748	0.78 742	1.20 732	0.77 733	1.48 745	1.96 751	1.28 734	1.99 746	2.15 744	1.14 729	1.25 726	1.00 708	0.81 745	0.60 753	1.01 748	0.69 747	0.92 747	0.74 746

TorneroNet	2.22 752	1.08 749	1.24 710	1.14 754	0.90 749	5.58 760	0.80 735	2.12 755	8.69 773	2.58 761	5.42 766	3.88 758	1.97 750	1.78 748	1.87 747	0.86 747	0.54 748	1.15 754	0.74 750	1.23 756	0.85 751

PWCK	1.00 727	1.17 753	1.70 734	0.91 742	0.41 708	1.19 731	0.92 741	1.10 733	1.14 737	1.16 732	1.14 715	1.25 726	0.88 721	1.75 745	1.04 711	0.87 748	0.50 741	0.87 743	0.53 736	0.96 748	0.52 727

WAO-8	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

Venus	1.46 743	1.10 750	1.09 696	1.10 750	0.84 746	2.06 746	0.75 730	1.84 750	3.83 762	1.44 744	2.21 749	2.15 744	1.43 743	3.17 755	1.19 725	0.91 749	0.65 758	1.09 750	0.79 752	0.90 745	0.71 743

LVE	1.13 734	1.02 745	1.28 714	1.01 746	0.80 745	1.29 737	0.81 737	1.47 744	1.96 751	1.07 728	1.90 743	1.90 740	1.01 728	1.48 736	0.91 702	0.93 751	0.61 755	0.94 744	0.69 747	0.87 743	0.75 747

JetRed	2.30 754	2.64 762	6.12 765	1.12 753	1.38 758	5.85 767	3.29 764	1.99 753	1.67 750	1.98 756	1.95 745	2.16 747	1.60 746	2.48 753	4.10 762	1.05 752	1.60 766	1.09 750	1.01 759	1.67 761	1.28 759

UNDER WATER	1.59 746	1.22 755	2.36 742	1.38 756	1.03 751	1.67 745	1.10 750	1.54 748	3.63 760	1.44 744	1.47 730	2.85 753	2.25 754	1.67 741	1.94 750	1.06 753	0.62 756	1.31 756	0.93 757	1.21 755	1.02 755

IMH	1.05 732	0.95 744	1.00 685	1.01 746	0.78 742	1.11 725	0.68 724	1.38 740	1.43 746	1.00 723	1.72 740	1.43 730	1.14 729	1.73 743	0.89 701	1.09 754	0.55 749	0.99 747	0.57 741	0.87 743	0.62 741

UNDER WATER-64	1.55 745	1.19 754	2.52 745	1.31 755	0.95 750	2.12 748	1.21 754	1.45 743	3.19 758	1.43 743	1.32 723	2.64 751	2.04 751	1.63 740	1.83 746	1.11 755	0.67 760	1.28 755	0.92 756	1.19 753	1.02 755

notaker	1.45 742	1.34 756	1.48 723	1.40 757	1.07 752	1.18 729	0.85 740	1.48 745	1.40 744	1.51 749	3.46 761	2.40 749	1.81 748	1.76 746	1.45 738	1.11 755	0.69 761	1.38 757	0.87 755	1.31 758	0.97 754

ACVNet-4b	0.72 709	0.81 735	1.33 717	0.72 735	0.50 720	0.80 709	0.31 631	0.71 706	0.80 700	0.50 655	0.72 681	0.95 711	0.43 648	0.96 700	1.20 727	1.13 757	0.21 697	0.76 739	0.45 726	0.65 732	0.46 724

KSHMR	1.89 750	1.36 757	1.60 730	1.47 759	1.22 755	1.38 741	1.06 748	1.79 749	5.97 769	1.42 742	5.65 768	2.98 754	1.14 729	2.23 752	1.20 727	1.27 758	1.12 765	1.46 759	1.10 760	1.32 759	1.15 757

ktn	1.77 749	1.36 757	1.22 708	1.43 758	1.14 753	1.52 743	1.08 749	1.51 747	3.96 765	2.77 763	4.69 764	3.35 756	1.46 745	1.69 742	1.25 730	1.43 759	0.77 763	1.45 758	0.99 758	1.32 759	0.96 752

USTest	6.88 769	5.23 766	5.63 764	7.22 770	7.29 766	14.34 778	22.76 779	8.48 775	9.32 774	5.42 768	6.39 771	6.29 773	6.64 770	6.92 772	8.62 775	1.94 760	3.29 773	2.16 770	2.55 772	3.85 766	3.29 767

noway3	4.27 759	5.33 768	4.61 754	11.26 776	10.44 773	5.62 761	4.46 767	4.12 764	0.92 719	1.86 751	2.49 757	6.19 771	3.66 764	3.74 764	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.03 768	1.74 765	5.69 770	4.21 769

noway2	4.26 758	5.26 767	4.63 755	11.29 777	10.43 772	5.62 761	4.46 767	4.09 763	0.90 713	1.87 752	2.47 754	6.20 772	3.67 765	3.62 760	4.54 765	1.97 761	0.46 735	2.02 765	1.74 765	5.72 772	4.32 771

zzzz4	4.31 761	5.77 770	4.85 763	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.91 718	1.87 752	2.47 754	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

noway1	4.31 761	5.77 770	4.81 762	11.37 779	10.45 774	5.64 763	4.46 767	4.20 767	0.90 713	1.87 752	2.48 756	6.11 767	3.60 760	3.65 761	4.59 767	1.99 763	0.47 737	2.02 765	1.74 765	5.77 773	4.37 772

TCMNet-wrong-test	4.29 760	5.57 769	4.65 756	11.33 778	10.39 771	5.73 766	4.48 771	4.13 765	1.02 727	1.91 755	2.39 752	6.16 769	3.62 762	3.84 765	4.50 764	1.99 763	0.47 737	1.97 764	1.69 763	5.69 770	4.31 770

noway4	4.32 763	5.81 772	4.75 760	11.39 781	10.47 776	5.70 765	4.50 772	4.14 766	0.90 713	1.83 750	2.44 753	6.16 769	3.63 763	3.66 763	4.60 769	2.00 766	0.47 737	2.03 768	1.73 764	5.80 775	4.40 774

MADNet++	2.26 753	1.80 760	2.06 738	2.13 763	1.97 760	2.61 753	1.79 761	2.38 758	2.16 754	2.75 762	2.65 758	2.38 748	2.43 756	3.17 755	3.21 757	2.17 767	1.95 769	1.94 763	1.63 762	2.06 762	2.01 763

DLNR_Zeroshot_test	10.44 774	12.10 783	19.93 786	106.08 804	23.66 795	0.14 49	0.13 90	3.22 761	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.36 768	0.06 266	0.07 176	0.07 258	39.70 803	0.06 161

DLNR-FE	10.45 775	12.13 784	19.94 787	106.10 805	23.12 794	0.14 49	0.13 90	3.28 762	0.17 120	0.16 231	0.23 293	0.16 247	0.10 95	0.31 423	0.15 269	2.41 769	0.06 266	0.07 176	0.07 258	40.22 804	0.06 161

HanzoNet	2.97 756	1.69 759	2.29 741	1.74 760	1.33 757	1.53 744	1.03 747	1.99 753	2.64 757	5.51 769	5.16 765	5.90 764	6.82 772	4.32 767	3.29 758	3.16 770	2.02 771	1.92 761	2.87 773	2.24 763	1.89 762

Selective-IGEV-i1pa	5.57 768	7.99 774	4.76 761	0.80 738	0.45 715	12.99 776	3.60 766	9.25 777	7.43 772	6.97 772	9.87 776	8.94 775	7.26 773	14.66 786	5.65 771	3.55 771	1.08 764	1.93 762	0.72 749	0.73 737	2.79 766

DGTPSM_ROB	8.34 772	5.10 764	10.37 781	5.31 768	10.18 769	8.33 769	23.60 783	6.06 772	13.41 782	4.90 766	10.87 780	5.65 762	10.44 776	6.17 770	12.59 777	3.74 772	7.55 778	3.69 772	7.26 781	4.14 767	7.46 778

DPSMNet_ROB	8.40 773	5.11 765	10.49 782	5.58 769	10.25 770	8.34 770	23.62 784	6.07 773	13.45 783	4.93 767	10.88 781	5.66 763	10.44 776	6.24 771	12.64 778	3.98 773	7.61 779	3.76 773	7.30 782	4.20 768	7.51 779

DPSimNet_ROB	4.34 764	4.23 763	6.89 767	3.67 764	3.68 762	4.75 757	5.21 773	2.67 760	3.68 761	5.82 770	3.95 762	5.57 761	6.72 771	3.46 759	4.48 763	4.05 774	2.88 772	4.68 775	3.12 775	3.69 765	3.62 768

ASD4	7.23 770	6.65 773	7.69 769	5.24 767	5.62 765	11.85 775	20.36 778	7.57 774	7.14 771	6.55 771	5.47 767	5.99 766	5.78 768	7.22 773	9.24 776	4.85 775	4.44 775	6.40 782	5.19 776	6.53 776	4.89 775

tt	4.71 765	0.10 159	3.94 752	2.06 762	1.53 759	10.14 774	16.88 777	9.27 778	4.98 767	1.39 738	1.02 709	4.68 760	4.90 767	3.35 758	5.86 772	5.76 776	9.15 785	2.24 771	2.53 771	3.10 764	1.32 760

PML	16.10 784	12.82 785	6.78 766	5.23 766	7.76 767	33.92 790	66.56 800	5.30 770	10.28 775	26.12 799	68.59 804	20.51 788	13.49 786	10.06 777	6.78 774	5.96 777	2.00 770	6.04 781	2.18 770	8.96 781	2.60 765

iinet-test	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

IINet	10.78 776	9.29 775	9.70 771	10.48 771	10.68 777	17.98 783	25.98 785	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 777	10.06 778	10.61 779	11.22 782	12.70 779	6.40 778	7.74 780	5.68 777	6.69 777	7.47 777	7.30 776

DPSM_ROB	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

DPSM	11.49 779	9.87 781	10.35 779	11.13 774	11.31 779	19.11 786	27.51 788	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 782	10.96 784	11.27 784	11.96 784	13.59 782	6.78 780	8.19 783	6.03 779	7.09 779	7.93 779	7.73 781

xxxxx1	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

tt_ll	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

ff	15.27 781	9.54 778	10.31 776	20.13 785	18.88 784	17.08 779	23.03 780	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 773	10.74 781	10.61 779	10.72 778	13.89 784	7.97 782	9.20 786	31.85 801	44.72 803	12.84 782	13.69 783

RAFT-FEzeroshot	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

RAFT-FE	23.10 788	19.88 791	20.56 788	22.49 789	22.75 790	38.38 791	55.50 796	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 790	22.05 792	22.74 791	24.00 791	27.37 795	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.28 785	15.96 788	15.54 790

CasAABBNet	23.10 788	19.86 789	20.64 790	22.47 788	22.73 788	38.41 794	55.50 796	26.89 795	28.70 795	20.61 795	22.15 792	22.08 795	22.75 793	23.99 789	27.36 793	13.59 785	16.48 791	12.14 783	14.27 784	15.95 786	15.53 789

Hybrid-DGEV	23.16 792	19.94 794	20.96 793	22.49 789	22.75 790	38.51 796	55.52 799	27.09 799	28.90 799	20.58 792	22.25 793	22.00 791	22.80 795	24.11 794	27.33 792	13.60 788	16.47 790	12.14 783	14.30 788	15.95 786	15.54 790

FlowAnything	23.14 791	19.87 790	20.79 791	22.50 792	22.74 789	38.39 793	55.46 793	26.89 795	28.72 796	20.77 797	22.29 795	22.07 794	22.72 790	23.99 789	27.41 797	13.60 788	16.55 796	12.15 787	14.36 789	15.97 790	15.52 788

Selective-RAFT-Error	23.16 792	19.93 793	20.87 792	22.54 793	22.81 793	38.52 797	55.47 794	27.01 798	28.83 797	20.66 796	22.25 793	22.09 796	22.80 795	24.09 793	27.36 793	13.61 790	16.48 791	12.15 787	14.28 785	15.99 791	15.57 793

LSM0	24.24 795	19.98 795	22.32 794	24.22 795	40.14 802	38.48 795	55.20 792	26.95 797	28.57 792	20.49 791	21.83 788	22.26 797	22.75 793	24.22 795	27.30 791	13.66 791	16.32 789	12.19 789	14.15 783	16.10 792	17.66 795

fast-reg	23.64 794	20.51 797	23.42 795	23.22 794	24.75 797	38.73 798	55.47 794	26.85 794	28.86 798	20.12 790	21.73 787	21.64 790	22.22 789	24.30 796	27.54 798	13.91 792	16.52 795	14.85 790	15.62 790	16.91 793	15.71 794

Anonymous_1	16.62 785	9.35 777	9.84 773	10.66 773	14.64 781	18.66 785	27.12 787	12.64 784	13.51 784	10.76 784	10.30 779	10.13 780	10.60 778	11.06 781	12.74 781	15.87 793	7.74 780	16.92 791	43.48 802	58.66 805	7.68 780

zzzzzz3	33.80 800	21.93 798	29.35 798	40.69 801	40.71 803	54.58 800	75.81 802	38.06 801	43.73 802	30.21 801	32.81 799	33.59 803	36.40 802	35.16 798	41.64 801	19.24 794	24.62 799	18.35 793	21.58 795	19.15 794	18.48 796

zzz1	33.83 801	21.95 799	29.58 799	40.69 801	40.71 803	54.57 799	75.77 801	38.08 802	43.79 803	30.23 802	32.84 800	33.61 804	36.40 802	35.19 799	41.64 801	19.25 795	24.62 799	18.36 794	21.58 795	19.16 795	18.49 797

Selective-IGEV-i16pa	30.47 799	41.93 804	4.02 753	0.49 719	0.37 704	96.94 804	0.74 729	60.26 805	58.76 804	17.24 786	64.39 803	38.26 805	49.53 804	106.11 805	26.15 790	19.96 796	3.42 774	4.39 774	1.81 769	0.39 714	14.22 787

LRCNet_RVC	10.90 778	14.34 786	9.35 770	15.35 782	8.04 768	1.08 723	0.34 654	8.78 776	0.70 687	12.63 785	16.05 785	9.85 776	6.54 769	8.57 776	6.34 773	20.27 797	5.40 777	23.70 798	21.88 799	14.87 785	13.83 786

zzzz2	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

noway5	34.86 802	30.12 802	31.42 800	34.23 797	34.22 800	58.04 801	83.74 803	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 801	32.70 801	33.88 800	35.86 800	41.00 799	20.48 798	24.86 801	18.45 795	21.67 797	24.07 797	23.42 801

HaxPig	17.72 786	20.22 796	19.73 785	16.53 783	16.51 782	9.27 772	9.33 774	14.34 787	13.27 779	18.65 787	18.70 786	17.35 787	16.77 787	17.04 787	16.45 787	22.05 800	20.89 797	22.27 797	21.53 794	21.29 796	22.13 800

FADE		1.06 748		0.71 734	0.76 741							1.17 723				24.23 801	4.70 776	17.35 792	17.61 791	0.49 720

MEDIAN_ROB	21.21 787	24.62 800	23.47 796	19.58 784	19.65 787	13.22 777	10.96 775	17.88 788	17.00 788	22.14 798	22.02 789	20.86 789	20.36 788	21.06 788	19.71 788	25.63 802	24.13 798	26.21 799	25.20 800	25.17 799	25.38 803

AVERAGE_ROB	25.43 796	29.06 801	27.24 797	24.63 796	24.20 796	17.73 782	12.61 776	22.29 791	21.39 791	26.79 800	26.16 798	25.20 798	24.64 799	25.07 797	23.53 789	29.96 803	28.40 803	30.60 800	29.58 801	29.72 800	29.84 804

RSGM-EC	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

acva	29.65 797	17.75 787	10.04 774	35.31 799	33.15 798	26.42 788	46.65 790	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 796	30.14 799	23.59 797	41.87 802	45.99 803	59.56 804	34.38 804	33.25 804	20.37 792	34.97 801	19.60 798

test_example2	101.33 804	108.28 805	68.15 803	98.43 803	106.93 805	89.75 803	102.43 805	36.80 800	97.65 805	129.04 805	130.15 805	65.26 806	66.62 805	92.11 804	80.24 805	144.10 806	199.48 806	81.81 806	103.01 806	125.01 806	101.27 805

ccccc	256.34 805	256.29 806	313.62 805	354.40 806	364.36 806	149.10 805	168.46 806	152.89 806	131.30 806	153.93 806	155.56 806	164.00 807	204.39 806	268.02 806	295.19 806	390.55 807	349.22 807	244.59 807	219.82 807	412.30 807	378.83 806

Low-res two-view benchmark