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

NoBS	0.17 1	0.19 12	0.90 130	0.23 100	0.12 26	0.12 1	0.16 86	0.18 1	0.14 1	0.11 1	0.14 35	0.10 1	0.09 1	0.19 2	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.11 159	0.07 12

DF_test	0.20 23	0.28 180	1.00 158	0.23 100	0.16 153	0.15 2	0.15 56	0.28 11	0.25 11	0.15 16	0.16 54	0.14 20	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.08 61

BLMT-Stereo	0.17 1	0.20 29	0.61 30	0.21 38	0.13 58	0.15 2	0.16 86	0.21 2	0.36 145	0.11 1	0.17 59	0.13 7	0.10 3	0.18 1	0.19 108	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.11 167

PipStereo	0.19 9	0.26 138	0.85 111	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22b	0.20 23	0.26 138	0.88 122	0.21 38	0.10 2	0.16 4	0.15 56	0.35 49	0.35 113	0.12 3	0.10 3	0.21 149	0.14 37	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.07 2	0.06 27	0.12 182	0.09 93

PSi22a	0.20 23	0.28 180	0.89 126	0.20 10	0.11 12	0.16 4	0.14 34	0.32 30	0.35 113	0.12 3	0.09 1	0.22 156	0.16 85	0.20 5	0.14 4	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.05 1	0.13 219	0.11 167

S2M2_XL	0.20 23	0.32 236	1.10 180	0.19 3	0.13 58	0.16 4	0.11 4	0.27 8	0.17 2	0.15 16	0.19 78	0.15 47	0.14 37	0.19 2	0.21 170	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.08 61
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
depth_test_26	0.22 71	0.28 180	0.91 135	0.20 10	0.13 58	0.18 8	0.13 14	0.31 25	0.41 213	0.16 28	0.31 238	0.19 127	0.13 23	0.22 29	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.14 288

CroCo-Stereo	0.30 185	0.45 372	1.08 174	0.31 361	0.17 187	0.19 9	0.21 216	0.73 398	0.50 318	0.21 126	0.24 146	0.55 453	0.22 196	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.12 182	0.09 93
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
VeloStereo	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.24 49	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

flow	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.15 116	0.20 10	0.08 1	0.26 6	0.19 3	0.16 28	0.13 18	0.17 81	0.15 64	0.28 103	0.19 108	0.12 432	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.15 332

mm2	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

mm1	0.17 1	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.20 10	0.14 34	0.32 30	0.28 31	0.13 6	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.25 58	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

DepthFocus	0.19 9	0.30 213	0.77 96	0.19 3	0.15 116	0.20 10	0.15 56	0.31 25	0.19 3	0.16 28	0.17 59	0.15 47	0.13 23	0.22 29	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.08 47	0.07 12

Foundation-i32	0.20 23	0.28 180	0.87 119	0.20 10	0.11 12	0.20 10	0.15 56	0.32 30	0.36 145	0.13 6	0.10 3	0.25 208	0.14 37	0.19 2	0.15 16	0.09 160	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.11 159	0.12 216

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 23	0.29 195	0.90 130	0.17 1	0.13 58	0.21 16	0.17 101	0.29 12	0.24 8	0.15 16	0.17 59	0.10 1	0.13 23	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.09 307	0.11 336	0.14 446	0.13 219	0.11 167

FoundationStereo	0.20 23	0.30 213	0.81 104	0.21 38	0.22 348	0.21 16	0.16 86	0.25 5	0.38 167	0.15 16	0.11 8	0.18 101	0.17 94	0.23 39	0.16 41	0.09 160	0.13 482	0.08 78	0.06 27	0.07 5	0.07 12

small-0shot	0.21 46	0.38 301	0.93 141	0.20 10	0.14 83	0.22 18	0.21 216	0.31 25	0.39 182	0.14 11	0.24 146	0.14 20	0.12 15	0.20 5	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.07 12

DispViT+	0.23 83	0.23 86	0.98 155	0.19 3	0.44 622	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.37 159	0.19 94	0.16 54	0.18 101	0.15 64	0.38 241	0.17 66	0.11 369	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MatchStereo	0.24 94	0.38 301	1.37 246	0.20 10	0.10 2	0.22 18	0.14 34	0.41 108	0.40 200	0.14 11	0.25 163	0.15 47	0.15 64	0.25 58	0.18 80	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
anonymous	0.24 94	0.43 349	1.04 167	0.24 134	0.15 116	0.23 21	0.22 260	0.39 85	0.28 31	0.20 111	0.24 146	0.16 63	0.13 23	0.28 103	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.20 446

CroCo-Stereo Lap2	0.33 213	0.61 459	1.47 276	0.32 393	0.38 585	0.23 21	0.22 260	0.58 290	0.46 274	0.22 149	0.27 185	0.29 263	0.23 223	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.14 288

S2M2_L	0.24 94	0.29 195	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.24 23	0.09 3	0.36 62	0.45 263	0.17 60	0.25 163	0.23 174	0.17 94	0.24 49	0.28 292	0.15 537	0.12 454	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
RAStereo	0.28 154	0.48 393	1.52 291	0.26 210	0.18 238	0.25 24	0.19 140	0.42 119	0.35 113	0.20 111	0.25 163	0.20 134	0.16 85	0.24 49	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.12 182	0.08 61

StereoAnything_RVC	0.35 238	1.25 695	1.82 406	0.20 10	0.12 26	0.26 25	0.15 56	0.43 127	0.37 159	0.14 11	0.10 3	0.11 3	0.19 149	0.46 311	0.14 4	0.11 369	0.09 307	0.08 78	0.05 1	0.76 709	0.18 410

Foundation-i1c-attn	0.22 71	0.18 7	0.68 70	0.20 10	0.10 2	0.27 26	0.20 168	0.49 210	0.37 159	0.20 111	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.06 1	0.09 93

Monster-pub-mixall	0.21 46	0.31 227	0.69 72	0.21 38	0.13 58	0.27 26	0.12 8	0.37 68	0.26 18	0.21 126	0.19 78	0.15 47	0.12 15	0.47 323	0.29 307	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.08 47	0.12 216

dual_stereo	0.23 83	0.25 120	0.66 65	0.21 38	0.15 116	0.27 26	0.15 56	0.62 321	0.40 200	0.15 16	0.13 18	0.18 101	0.14 37	0.37 230	0.19 108	0.09 160	0.31 673	0.07 2	0.10 264	0.07 5	0.07 12

LiteMatch*	0.19 9	0.19 12	0.85 111	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.24 49	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.08 61

Foundation-i1b	0.22 71	0.20 29	0.69 72	0.20 10	0.11 12	0.28 29	0.20 168	0.50 219	0.37 159	0.21 126	0.22 118	0.27 237	0.24 241	0.28 103	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

Test_v1	0.21 46	0.27 151	0.95 147	0.20 10	0.14 83	0.28 29	0.15 56	0.37 68	0.27 24	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.13 23	0.25 58	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.11 167

LG-Stereo_L1	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.28 29	0.21 216	0.38 78	0.26 18	0.16 28	0.11 8	0.13 7	0.11 8	0.37 230	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

SCV	0.35 238	0.59 452	1.37 246	0.34 453	0.22 348	0.28 29	0.23 302	0.72 384	0.35 113	0.19 94	0.30 221	0.24 192	0.20 164	0.64 406	0.19 108	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.34 588	0.29 569

rvit_stereo_0083	0.25 107	0.19 12	0.58 22	0.28 270	0.18 238	0.28 29	0.22 260	0.38 78	0.54 370	0.23 173	0.30 221	0.27 237	0.26 277	0.37 230	0.24 236	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.12 182	0.10 136

rvit_stereo_ft	0.31 194	0.61 459	1.18 194	0.32 393	0.21 317	0.28 29	0.27 413	0.55 272	0.48 299	0.23 173	0.27 185	0.28 250	0.26 277	0.32 165	0.25 251	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.14 288

Foundation-i1a	0.22 71	0.16 1	0.66 65	0.20 10	0.10 2	0.29 36	0.21 216	0.50 219	0.39 182	0.25 205	0.22 118	0.27 237	0.25 257	0.33 180	0.18 80	0.08 72	0.09 307	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

WQFJA1++	2.30 731	0.22 63	6.03 743	1.08 718	1.15 725	0.29 36	0.14 34	0.39 85	0.24 8	13.61 775	0.19 78	3.34 739	0.17 94	0.33 180	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	18.19 786	0.14 288

MaDis-Stereo	0.29 167	0.54 428	1.44 265	0.24 134	0.29 466	0.29 36	0.16 86	0.45 151	0.37 159	0.19 94	0.21 98	0.28 250	0.22 196	0.30 140	0.29 307	0.10 274	0.09 307	0.10 254	0.08 168	0.11 159	0.11 167

UniTT-Stereo	0.30 185	0.36 284	1.68 320	0.27 236	0.24 387	0.29 36	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.26 223	0.37 283	0.18 101	0.18 121	0.31 151	0.27 277	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.25 491	0.08 61

LiteMatch	0.25 107	0.69 505	0.65 53	0.28 270	0.14 83	0.30 40	0.21 216	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.37 413	0.25 58	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

Foundation-i1	0.26 123	0.29 195	0.75 89	0.23 100	0.21 317	0.30 40	0.22 260	0.60 312	0.43 238	0.24 184	0.31 238	0.35 309	0.23 223	0.27 83	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.07 12

GeoVLM	0.18 5	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

MonSter++	0.18 5	0.19 12	0.65 53	0.20 10	0.12 26	0.30 40	0.14 34	0.29 12	0.28 31	0.16 28	0.13 18	0.18 101	0.15 64	0.25 58	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

HART	0.38 269	0.53 419	1.66 316	0.26 210	0.15 116	0.30 40	0.19 140	0.67 355	0.46 274	0.29 255	0.52 421	0.38 331	0.16 85	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.68 728	0.09 183	0.07 117	0.34 588	0.21 461

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 154	0.28 180	1.09 178	0.33 420	0.15 116	0.30 40	0.16 86	0.58 290	0.42 227	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.26 277	0.38 241	0.37 405	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.06 1

IGEV-Stereo+	0.29 167	0.29 195	0.86 116	0.25 162	0.34 544	0.30 40	0.14 34	0.32 30	0.53 355	0.18 71	0.12 14	0.18 101	0.19 149	0.49 341	0.17 66	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.20 565	0.46 669	0.59 689

sCroCo_RVC	0.33 213	0.32 236	1.89 438	0.34 453	0.27 442	0.30 40	0.22 260	0.48 199	0.44 246	0.22 149	0.33 259	0.25 208	0.25 257	0.32 165	0.24 236	0.14 514	0.16 550	0.12 408	0.12 383	0.15 283	0.13 259

over v1	0.23 83	0.77 545	0.73 85	0.23 100	0.10 2	0.31 48	0.12 8	0.39 85	0.35 113	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.20 164	0.29 123	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

PhaseNet	0.25 107	0.26 138	0.96 152	0.25 162	0.15 116	0.31 48	0.16 86	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.18 72	0.28 250	0.17 94	0.30 140	0.27 277	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.14 255	0.26 541

252Zero-FE	0.62 543	0.27 151	0.83 108	0.24 134	0.13 58	0.31 48	0.13 14	0.39 85	0.32 65	8.03 763	0.23 134	0.12 4	0.12 15	0.26 77	0.44 457	0.09 160	0.12 454	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.12 216

LG-Stereo_L2	0.21 46	0.31 227	0.85 111	0.22 69	0.14 83	0.31 48	0.22 260	0.38 78	0.25 11	0.17 60	0.11 8	0.13 7	0.12 15	0.32 165	0.18 80	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.10 136

LGtest1	0.21 46	0.37 287	0.70 75	0.22 69	0.12 26	0.31 48	0.11 4	0.36 62	0.39 182	0.17 60	0.13 18	0.16 63	0.14 37	0.25 58	0.27 277	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.10 136

rvit_stereo_0081	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

rvit_stereo_0082	0.25 107	0.21 45	0.61 30	0.28 270	0.17 187	0.31 48	0.22 260	0.42 119	0.53 355	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.21 179	0.34 195	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.09 93

CAS++	0.31 194	0.33 246	1.43 262	0.25 162	0.17 187	0.31 48	0.20 168	0.78 457	0.41 213	0.30 261	0.30 221	0.21 149	0.16 85	0.33 180	0.18 80	0.15 537	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.11 167
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GEAR-Net	0.32 201	0.19 12	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.16 550	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

derf	0.19 9	0.19 12	0.64 42	0.35 471	0.12 26	0.32 56	0.14 34	0.30 19	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.17 81	0.13 23	0.27 83	0.14 4	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.15 473	0.07 5	0.09 93

qqai	0.21 46	0.20 29	0.63 38	0.39 546	0.13 58	0.32 56	0.15 56	0.35 49	0.31 52	0.14 11	0.13 18	0.18 101	0.13 23	0.27 83	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.27 613	0.07 5	0.09 93

BridgeDepth_RVC	0.20 23	0.20 29	0.74 87	0.17 1	0.12 26	0.32 56	0.12 8	0.33 40	0.46 274	0.15 16	0.15 39	0.16 63	0.19 149	0.23 39	0.18 80	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
mms	0.27 137	0.26 138	0.91 135	0.25 162	0.18 238	0.32 56	0.23 302	0.37 68	0.31 52	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.17 94	0.46 311	0.21 170	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.47 668

IGEV++	0.34 224	0.43 349	1.32 229	0.31 361	0.14 83	0.32 56	0.21 216	0.70 372	0.34 96	0.22 149	0.28 197	0.22 156	0.27 298	0.35 205	0.27 277	0.09 160	0.39 697	0.08 78	0.15 473	0.25 491	0.45 662

MIF-Stereo (partial)	0.34 224	0.41 332	1.93 455	0.26 210	0.24 387	0.32 56	0.17 101	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.37 283	0.25 208	0.26 277	0.44 286	0.31 343	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.19 396	0.14 288

SCION-M(vits-remse)	0.25 107	0.22 63	1.44 265	0.35 471	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.15 537	0.10 360	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

SCION-MonSter(vits)	0.38 269	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.75 415	0.72 559	0.16 28	0.61 510	0.55 453	0.39 437	0.57 376	0.77 578	0.15 537	0.10 360	0.21 631	0.21 573	0.45 666	0.23 503

monster-pro	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

aanet-new-22k	0.28 154	0.52 412	1.51 289	0.24 134	0.13 58	0.33 63	0.22 260	0.37 68	0.32 65	0.18 71	0.24 146	0.18 101	0.21 179	0.27 83	0.16 41	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.09 87	0.31 593

BStereo	0.28 154	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.33 63	0.20 168	0.46 160	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

MonStereo	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

Monster-pub-eth3d	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

zero-FE	0.80 633	0.27 151	8.23 756	0.49 625	0.98 711	0.33 63	0.20 168	0.48 199	1.28 696	0.17 60	0.20 89	0.77 591	0.22 196	0.60 394	0.97 604	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.10 264	0.33 576	0.14 288

MonSter	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.21 38	0.17 187	0.33 63	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

rvit_stereo_0081_aga	0.27 137	0.29 195	1.08 174	0.26 210	0.20 300	0.33 63	0.21 216	0.41 108	0.42 227	0.26 223	0.28 197	0.27 237	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.10 136

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 256	1.34 707	1.24 208	0.23 100	0.12 26	0.33 63	0.20 168	0.40 96	0.33 82	0.25 205	0.21 98	0.16 63	0.14 37	0.27 83	0.63 542	0.55 707	0.06 25	0.11 336	0.13 417	0.25 491	0.49 673

plain	0.37 256	0.47 388	2.15 521	0.27 236	0.19 276	0.33 63	0.20 168	0.58 290	0.46 274	0.23 173	0.37 283	0.23 174	0.25 257	0.45 302	0.28 292	0.11 369	0.08 211	0.13 473	0.09 220	0.42 653	0.12 216

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 83	0.41 332	0.59 23	0.27 236	0.24 387	0.34 75	0.17 101	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.19 78	0.16 63	0.12 15	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.31 593

over-8	0.23 83	0.76 535	0.79 100	0.24 134	0.10 2	0.34 75	0.13 14	0.35 49	0.33 82	0.15 16	0.15 39	0.19 127	0.18 121	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.11 159	0.07 12

Anonymus	0.21 46	0.21 45	0.75 89	0.25 162	0.14 83	0.34 75	0.16 86	0.32 30	0.31 52	0.18 71	0.15 39	0.23 174	0.17 94	0.27 83	0.24 236	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

aanet-new-34k	0.27 137	0.57 447	1.36 241	0.23 100	0.11 12	0.34 75	0.20 168	0.36 62	0.30 45	0.19 94	0.27 185	0.17 81	0.22 196	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.29 569

HUF	0.59 524	0.65 488	2.46 585	0.45 603	0.77 701	0.34 75	0.24 339	0.46 160	0.39 182	0.31 267	0.28 197	0.25 208	0.19 149	0.67 424	0.18 80	0.12 432	2.03 761	0.08 78	0.06 27	0.31 558	1.59 748

rvit_stereo_0080	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

whm_eth	0.27 137	0.38 301	0.76 92	0.24 134	0.18 238	0.34 75	0.27 413	0.54 268	0.44 246	0.24 184	0.26 176	0.27 237	0.22 196	0.29 123	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.10 254	0.10 264	0.15 283	0.11 167

sAnonymous2	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

CroCo_RVC	0.38 269	0.62 465	2.15 521	0.31 361	0.24 387	0.34 75	0.27 413	0.53 255	0.46 274	0.24 184	0.29 206	0.23 174	0.28 318	0.28 103	0.22 197	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.13 417	0.38 627	0.35 621

rgla	0.20 23	0.54 428	0.64 42	0.22 69	0.21 317	0.35 84	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.12 4	0.14 37	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

over-9	0.24 94	0.77 545	0.85 111	0.23 100	0.11 12	0.35 84	0.13 14	0.37 68	0.34 96	0.15 16	0.14 35	0.19 127	0.19 149	0.29 123	0.17 66	0.09 160	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.07 12

GCAP-Stereo-DPT26K	0.27 137	0.46 377	1.39 253	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.21 216	0.40 96	0.25 11	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.18 121	0.25 58	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.28 617	0.08 47	0.27 552

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.25 107	0.35 274	0.69 72	0.23 100	0.27 442	0.35 84	0.20 168	0.44 136	0.28 31	0.21 126	0.22 118	0.14 20	0.22 196	0.21 14	0.14 4	0.07 29	0.08 211	0.08 78	0.47 693	0.09 87	0.34 618

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.29 167	0.53 419	1.28 216	0.22 69	0.32 516	0.35 84	0.19 140	0.46 160	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.18 101	0.18 121	0.21 14	0.14 4	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.46 692	0.10 121	0.32 603

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.26 123	0.38 301	0.90 130	0.23 100	0.17 187	0.35 84	0.22 260	0.44 136	0.33 82	0.21 126	0.25 163	0.16 63	0.22 196	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.45 689	0.08 47	0.27 552

LACA3	0.18 5	0.20 29	0.67 68	0.19 3	0.12 26	0.35 84	0.17 101	0.27 8	0.31 52	0.16 28	0.13 18	0.15 47	0.15 64	0.28 103	0.13 1	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.06 1

Selective-IGEV-i32	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

Wavelet-MonSter	0.18 5	0.20 29	0.51 2	0.22 69	0.17 187	0.35 84	0.14 34	0.27 8	0.25 11	0.19 94	0.21 98	0.14 20	0.15 64	0.27 83	0.16 41	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.14 288

FSD	0.36 248	0.41 332	0.91 135	0.34 453	0.29 466	0.35 84	0.33 515	0.44 136	0.46 274	0.32 277	0.32 249	0.37 322	0.32 371	0.35 205	0.32 356	0.28 669	0.27 662	0.31 674	0.30 633	0.31 558	0.29 569

SCV_C0	0.33 213	0.43 349	1.42 261	0.25 162	0.16 153	0.35 84	0.20 168	0.68 360	0.44 246	0.24 184	0.27 185	0.29 263	0.20 164	0.58 381	0.18 80	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.26 513	0.17 390

AIO_test	0.39 286	0.37 287	1.19 196	0.73 691	0.67 690	0.35 84	0.25 364	0.47 184	0.34 96	0.34 286	0.22 118	0.33 297	0.17 94	1.31 532	0.19 108	0.11 369	0.15 532	0.08 78	0.21 573	0.15 283	0.23 503

ours_stereo	0.27 137	0.25 120	1.21 202	0.25 162	0.17 187	0.35 84	0.23 302	0.38 78	0.35 113	0.20 111	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.41 262	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

rvit_0105_6	0.31 194	0.29 195	1.00 158	0.31 361	0.18 238	0.35 84	0.25 364	0.51 230	0.61 437	0.25 205	0.28 197	0.32 285	0.25 257	0.39 249	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.14 255	0.13 259

MoCha-V2	0.36 248	0.32 236	1.41 256	0.36 494	0.31 505	0.35 84	0.19 140	0.57 284	0.39 182	0.30 261	0.32 249	0.28 250	0.27 298	0.47 323	0.24 236	0.08 72	0.56 716	0.08 78	0.38 674	0.18 374	0.12 216

Selective-IGEV	0.29 167	0.23 86	1.28 216	0.27 236	0.30 484	0.35 84	0.20 168	0.56 278	0.38 167	0.21 126	0.30 221	0.22 156	0.18 121	0.37 230	0.18 80	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.15 473	0.16 322	0.29 569

416test1013	0.20 23	0.46 377	0.72 83	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.29 12	0.26 18	0.16 28	0.13 18	0.13 7	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

416test	0.20 23	0.45 372	0.67 68	0.23 100	0.22 348	0.36 100	0.13 14	0.30 19	0.26 18	0.16 28	0.12 14	0.13 7	0.15 64	0.20 5	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

LACA_dic	0.19 9	0.33 246	0.74 87	0.20 10	0.10 2	0.36 100	0.13 14	0.22 3	0.19 3	0.16 28	0.11 8	0.15 47	0.13 23	0.33 180	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.07 12

over-6	0.26 123	0.78 555	1.04 167	0.23 100	0.11 12	0.36 100	0.15 56	0.46 160	0.37 159	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.18 121	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.07 12

aanet-new-16k	0.26 123	0.47 388	1.36 241	0.25 162	0.12 26	0.36 100	0.18 124	0.40 96	0.35 113	0.18 71	0.21 98	0.18 101	0.21 179	0.21 14	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.11 167

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.27 137	0.40 322	0.87 119	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

HiDET	0.19 9	0.20 29	0.62 37	0.20 10	0.13 58	0.36 100	0.13 14	0.35 49	0.31 52	0.16 28	0.14 35	0.17 81	0.15 64	0.25 58	0.23 208	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

2.25w	0.21 46	0.22 63	0.51 2	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.42 119	0.34 96	0.23 173	0.27 185	0.14 20	0.18 121	0.33 180	0.24 236	0.06 1	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

MLG-Stereo_test3	0.21 46	0.35 274	0.65 53	0.21 38	0.14 83	0.36 100	0.13 14	0.37 68	0.40 200	0.21 126	0.12 14	0.17 81	0.12 15	0.25 58	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.10 136

Occ-G	0.30 185	0.30 213	1.33 232	0.23 100	0.15 116	0.36 100	0.25 364	0.43 127	0.31 52	0.26 223	0.35 273	0.46 403	0.22 196	0.30 140	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.16 498	0.31 558	0.08 61

GCAPDPT-zeroshot4090	0.27 137	0.40 322	0.86 116	0.22 69	0.17 187	0.36 100	0.19 140	0.39 85	0.32 65	0.21 126	0.24 146	0.18 101	0.23 223	0.21 14	0.15 16	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.30 633	0.13 219	0.55 682

MGA	0.19 9	0.27 151	0.57 19	0.20 10	0.18 238	0.37 111	0.14 34	0.30 19	0.25 11	0.18 71	0.14 35	0.15 47	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.08 61

CAR	0.19 9	0.28 180	0.60 25	0.21 38	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.19 94	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.27 83	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

MSE-Stereo	0.19 9	0.27 151	0.60 25	0.20 10	0.16 153	0.37 111	0.13 14	0.32 30	0.25 11	0.18 71	0.15 39	0.14 20	0.10 3	0.30 140	0.17 66	0.08 72	0.08 211	0.07 2	0.06 27	0.10 121	0.08 61

PointNet	0.20 23	0.21 45	0.82 106	0.21 38	0.12 26	0.37 111	0.16 86	0.33 40	0.28 31	0.16 28	0.15 39	0.18 101	0.13 23	0.22 29	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.07 5	0.07 12

aanet-new-14k	0.25 107	0.33 246	1.13 183	0.26 210	0.12 26	0.37 111	0.21 216	0.45 151	0.36 145	0.20 111	0.27 185	0.15 47	0.29 341	0.24 49	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.12 216

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.27 137	0.39 314	0.79 100	0.24 134	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.37 68	0.33 82	0.19 94	0.27 185	0.18 101	0.22 196	0.20 5	0.16 41	0.07 29	0.14 501	0.08 78	0.51 703	0.08 47	0.39 645

Replicate-Monster	0.23 83	0.40 322	0.94 146	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.13 14	0.40 96	0.36 145	0.22 149	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.40 256	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.15 332

FlowAnything_test	0.23 83	0.32 236	0.52 5	0.28 270	0.17 187	0.37 111	0.20 168	0.38 78	0.24 8	0.24 184	0.20 89	0.21 149	0.17 94	0.26 77	0.25 251	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.17 346	0.12 216

water-stereo	0.24 94	0.17 2	0.88 122	0.24 134	0.14 83	0.37 111	0.17 101	0.43 127	0.32 65	0.26 223	0.35 273	0.26 223	0.24 241	0.22 29	0.25 251	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.10 136

3.25w_new	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3.25w	0.20 23	0.20 29	0.52 5	0.21 38	0.14 83	0.37 111	0.14 34	0.43 127	0.35 113	0.23 173	0.21 98	0.16 63	0.18 121	0.27 83	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

3w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.59 23	0.22 69	0.12 26	0.37 111	0.22 260	0.50 219	0.38 167	0.22 149	0.21 98	0.12 4	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

AIO_rvc	0.41 304	0.64 480	1.29 220	0.58 669	0.39 591	0.37 111	0.24 339	0.50 219	0.43 238	0.28 246	0.23 134	0.25 208	0.16 85	0.99 487	0.19 108	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.25 491	0.85 713

fffy	0.28 154	0.24 105	1.19 196	0.27 236	0.15 116	0.37 111	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.20 111	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.44 286	0.20 148	0.08 72	0.10 360	0.10 254	0.08 168	0.22 445	0.18 410

rvit_0105_4	0.35 238	0.35 274	1.45 270	0.31 361	0.18 238	0.37 111	0.28 433	0.59 299	0.62 455	0.27 239	0.31 238	0.35 309	0.27 298	0.43 275	0.25 251	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.12 216

AIO-Stereo	0.30 185	0.27 151	1.25 209	0.27 236	0.24 387	0.37 111	0.20 168	0.52 246	0.36 145	0.21 126	0.30 221	0.23 174	0.14 37	0.31 151	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.38 674	0.19 396	0.31 593

RSM	0.28 154	0.26 138	0.97 153	0.25 162	0.24 387	0.37 111	0.21 216	0.49 210	0.44 246	0.21 126	0.27 185	0.28 250	0.17 94	0.38 241	0.20 148	0.07 29	0.07 89	0.09 183	0.34 656	0.21 428	0.16 368

FAST (zero-shot)	0.27 137	0.32 236	0.78 98	0.31 361	0.49 649	0.38 128	0.19 140	0.41 108	0.43 238	0.17 60	0.22 118	0.18 101	0.24 241	0.34 195	0.20 148	0.13 468	0.14 501	0.09 183	0.10 264	0.15 283	0.13 259

aanet-new-40k	0.25 107	0.37 287	1.35 239	0.24 134	0.24 387	0.38 128	0.20 168	0.39 85	0.26 18	0.18 71	0.24 146	0.16 63	0.20 164	0.20 5	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.18 410

BridgeDepth	0.19 9	0.30 213	0.55 14	0.23 100	0.09 1	0.38 128	0.15 56	0.32 30	0.33 82	0.16 28	0.12 14	0.23 174	0.19 149	0.27 83	0.15 16	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
DDF-Stereo	0.37 256	0.27 151	0.79 100	0.39 546	0.29 466	0.38 128	0.21 216	0.47 184	0.51 325	0.32 277	0.17 59	0.79 600	0.23 223	0.64 406	1.04 623	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.12 383	0.35 602	0.15 332

HH	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

HanStereo	0.49 423	0.49 398	2.78 652	0.50 629	0.41 611	0.38 128	0.23 302	0.72 384	0.38 167	0.63 573	0.48 372	0.87 632	0.41 458	0.64 406	0.21 170	0.09 160	0.17 571	0.10 254	0.09 220	0.16 322	0.12 216

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.26 123	0.57 447	0.93 141	0.24 134	0.13 58	0.39 134	0.13 14	0.32 30	0.36 145	0.21 126	0.15 39	0.18 101	0.17 94	0.28 103	0.18 80	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.32 603

Weightmod_eth	0.39 286	0.45 372	0.99 157	0.28 270	0.28 456	0.39 134	0.23 302	0.46 160	0.36 145	0.28 246	0.63 529	0.33 297	0.36 396	0.76 451	0.27 277	0.67 714	0.10 360	0.10 254	0.09 220	0.47 671	0.22 476

aanet-new-60k	0.29 167	0.51 410	1.68 320	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.43 127	0.33 82	0.18 71	0.19 78	0.17 81	0.19 149	0.31 151	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.26 541

aanet-new-70k	0.27 137	0.48 393	1.33 232	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.19 140	0.45 151	0.33 82	0.17 60	0.21 98	0.16 63	0.21 179	0.38 241	0.14 4	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.22 476

aanet-new-28k	0.34 224	0.53 419	2.69 634	0.25 162	0.12 26	0.39 134	0.21 216	0.37 68	0.29 43	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.21 179	0.22 29	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.31 642	0.10 121	0.23 503

LACA2	0.25 107	0.74 531	1.30 223	0.20 10	0.10 2	0.39 134	0.17 101	0.32 30	0.36 145	0.15 16	0.15 39	0.18 101	0.14 37	0.22 29	0.14 4	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.06 1

LCMNet	0.20 23	0.21 45	0.61 30	0.20 10	0.13 58	0.39 134	0.14 34	0.34 46	0.34 96	0.16 28	0.16 54	0.16 63	0.15 64	0.27 83	0.22 197	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.08 61

CSFM-Stereo	0.19 9	0.20 29	0.60 25	0.20 10	0.11 12	0.39 134	0.15 56	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.15 39	0.17 81	0.16 85	0.26 77	0.21 170	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.09 93

4w-stereo	0.20 23	0.21 45	0.57 19	0.21 38	0.15 116	0.39 134	0.13 14	0.39 85	0.33 82	0.22 149	0.21 98	0.13 7	0.20 164	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2.5w	0.21 46	0.23 86	0.50 1	0.22 69	0.15 116	0.39 134	0.19 140	0.47 184	0.36 145	0.21 126	0.22 118	0.13 7	0.17 94	0.33 180	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

monsterstereo	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.25 162	0.27 442	0.39 134	0.14 34	0.51 230	0.33 82	0.25 205	0.27 185	0.13 7	0.13 23	0.38 241	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.06 1

GCAP-BAT	1.13 682	0.30 213	9.45 760	3.22 757	5.97 757	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.17 390

RSM++	0.27 137	0.26 138	0.87 119	0.28 270	0.13 58	0.39 134	0.20 168	0.45 151	0.45 263	0.20 111	0.24 146	0.24 192	0.17 94	0.36 219	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.26 513	0.18 410

GCAPDPT-zeroshot	1.09 679	0.30 213	8.70 757	3.22 757	5.88 756	0.39 134	0.20 168	0.59 299	0.41 213	0.26 223	0.26 176	0.23 174	0.17 94	0.31 151	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.19 427

GMStereo	0.38 269	0.99 643	1.91 449	0.27 236	0.16 153	0.39 134	0.23 302	0.47 184	0.62 455	0.38 316	0.34 268	0.25 208	0.25 257	0.39 249	0.29 307	0.14 514	0.08 211	0.10 254	0.12 383	0.15 283	0.11 167
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DF	0.34 224	0.29 195	0.95 147	0.31 361	0.44 622	0.40 149	0.21 216	0.71 377	0.32 65	0.23 173	0.37 283	0.32 285	0.17 94	0.39 249	0.85 592	0.10 274	0.09 307	0.08 78	0.29 623	0.09 87	0.20 446

aanet-new-32k	0.27 137	0.49 398	1.73 337	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-30k	0.28 154	0.49 398	1.75 349	0.25 162	0.17 187	0.40 149	0.20 168	0.35 49	0.27 24	0.18 71	0.21 98	0.20 134	0.22 196	0.22 29	0.14 4	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

aanet-new-24k	0.27 137	0.40 322	1.12 182	0.24 134	0.45 633	0.40 149	0.21 216	0.39 85	0.28 31	0.19 94	0.28 197	0.17 81	0.20 164	0.23 39	0.15 16	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.32 648	0.09 87	0.10 136

4.5_new	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

4.5w-stereo	0.21 46	0.22 63	0.63 38	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.17 101	0.40 96	0.35 113	0.25 205	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.22 29	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

2.75w_new	0.21 46	0.21 45	0.57 19	0.20 10	0.14 83	0.40 149	0.18 124	0.47 184	0.36 145	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.19 149	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.06 1	0.07 12

3.5w_stereo	0.21 46	0.22 63	0.55 14	0.21 38	0.15 116	0.40 149	0.14 34	0.43 127	0.33 82	0.21 126	0.24 146	0.14 20	0.18 121	0.34 195	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

SGD-Stereo	0.22 71	0.28 180	0.77 96	0.22 69	0.11 12	0.40 149	0.16 86	0.31 25	0.36 145	0.19 94	0.19 78	0.17 81	0.17 94	0.37 230	0.16 41	0.10 274	0.06 25	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.07 12

MGS-Stereo	0.32 201	0.34 265	1.70 326	0.25 162	0.14 83	0.40 149	0.22 260	0.38 78	0.43 238	0.24 184	0.51 406	0.25 208	0.18 121	0.31 151	0.20 148	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.47 671	0.08 61

CES	0.30 185	0.27 151	1.09 178	0.23 100	0.50 653	0.40 149	0.20 168	0.46 160	0.44 246	0.22 149	0.28 197	0.26 223	0.19 149	0.33 180	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.49 673

monster_256*512	0.32 201	0.53 419	0.71 79	0.28 270	0.19 276	0.41 160	0.24 339	0.66 344	0.51 325	0.29 255	0.37 283	0.47 411	0.37 413	0.34 195	0.28 292	0.08 72	0.06 25	0.11 336	0.10 264	0.18 374	0.15 332

DNS	0.55 493	0.72 518	0.93 141	0.30 330	0.50 653	0.41 160	0.20 168	0.48 199	0.39 182	0.18 71	0.49 389	0.27 237	0.19 149	1.22 521	0.66 551	0.10 274	0.48 711	0.11 336	0.21 573	1.72 743	1.49 742

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.29 167	0.58 449	0.98 155	0.21 38	0.31 505	0.41 160	0.20 168	0.46 160	0.34 96	0.21 126	0.22 118	0.19 127	0.17 94	0.24 49	0.15 16	0.08 72	0.10 360	0.08 78	0.45 689	0.09 87	0.29 569

FE-Mocha	0.41 304	0.31 227	1.44 265	0.28 270	0.33 531	0.41 160	0.17 101	0.69 364	0.45 263	0.44 352	0.50 399	0.41 353	0.45 501	0.36 219	1.17 642	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.21 573	0.13 219	0.13 259

asd	0.20 23	0.22 63	0.65 53	0.22 69	0.17 187	0.41 160	0.14 34	0.35 49	0.32 65	0.24 184	0.20 89	0.15 47	0.18 121	0.26 77	0.16 41	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.08 61

qwe	0.21 46	0.22 63	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.41 160	0.15 56	0.46 160	0.35 113	0.26 223	0.22 118	0.14 20	0.14 37	0.31 151	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

depthmonostereo	0.26 123	0.23 86	0.65 53	0.41 566	0.13 58	0.41 160	0.19 140	0.51 230	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.26 223	0.28 318	0.44 286	0.23 208	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.08 61

DVStereo	0.26 123	0.20 29	0.64 42	0.25 162	0.15 116	0.41 160	0.18 124	0.42 119	0.35 113	0.34 286	0.34 268	0.25 208	0.23 223	0.43 275	0.53 502	0.09 160	0.09 307	0.08 78	0.10 264	0.12 182	0.11 167

4.25_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.5w_new	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

4.25w-stereo	0.21 46	0.23 86	0.64 42	0.22 69	0.18 238	0.41 160	0.17 101	0.41 108	0.35 113	0.22 149	0.21 98	0.14 20	0.18 121	0.25 58	0.18 80	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

2w_stereo	0.21 46	0.19 12	0.51 2	0.22 69	0.13 58	0.41 160	0.20 168	0.50 219	0.34 96	0.25 205	0.23 134	0.13 7	0.23 223	0.24 49	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

castereo	0.30 185	0.44 362	0.81 104	0.24 134	0.29 466	0.41 160	0.27 413	0.72 384	0.45 263	0.22 149	0.30 221	0.24 192	0.31 362	0.25 58	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.31 642	0.12 182	0.09 93

rvit_0105_5	0.36 248	0.39 314	1.48 279	0.30 330	0.18 238	0.41 160	0.30 469	0.64 334	0.62 455	0.30 261	0.33 259	0.37 322	0.29 341	0.41 262	0.28 292	0.18 589	0.16 550	0.15 543	0.15 473	0.15 283	0.14 288

rvit_stereo_0075_2	0.40 296	0.40 322	1.88 431	0.33 420	0.32 516	0.41 160	0.22 260	0.58 290	0.53 355	0.38 316	0.51 406	0.40 347	0.27 298	0.44 286	0.29 307	0.20 616	0.15 532	0.22 635	0.15 473	0.18 374	0.23 503

GLC_STEREO	0.28 154	0.27 151	1.36 241	0.28 270	0.12 26	0.41 160	0.20 168	0.37 68	0.38 167	0.26 223	0.30 221	0.25 208	0.19 149	0.33 180	0.24 236	0.09 160	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.09 93

GELT-Stereo	0.24 94	0.33 246	0.63 38	0.24 134	0.31 505	0.42 176	0.18 124	0.59 299	0.43 238	0.24 184	0.19 78	0.21 149	0.18 121	0.29 123	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.08 168	0.08 47	0.08 61

quiztm	0.37 256	0.82 569	1.45 270	0.40 558	0.29 466	0.42 176	0.23 302	0.73 398	0.47 295	0.36 299	0.42 324	0.28 250	0.20 164	0.29 123	0.26 265	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.09 220	0.34 588	0.09 93

aanet-new-78k	0.33 213	0.44 362	2.51 605	0.26 210	0.12 26	0.42 176	0.20 168	0.45 151	0.31 52	0.16 28	0.22 118	0.15 47	0.25 257	0.34 195	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.31 593

LACA1	0.19 9	0.39 314	0.60 25	0.19 3	0.10 2	0.42 176	0.15 56	0.31 25	0.34 96	0.15 16	0.11 8	0.14 20	0.15 64	0.25 58	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

VMStereo-Base	0.26 123	0.27 151	1.26 211	0.20 10	0.12 26	0.42 176	0.17 101	0.37 68	0.40 200	0.22 149	0.31 238	0.29 263	0.21 179	0.32 165	0.20 148	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

monsters	0.22 71	0.22 63	0.52 5	0.23 100	0.28 456	0.42 176	0.14 34	0.46 160	0.31 52	0.24 184	0.20 89	0.13 7	0.14 37	0.43 275	0.20 148	0.07 29	0.06 25	0.07 2	0.08 168	0.06 1	0.06 1

IGEV	0.22 71	0.28 180	0.88 122	0.21 38	0.24 387	0.42 176	0.17 101	0.35 49	0.37 159	0.20 111	0.22 118	0.14 20	0.12 15	0.24 49	0.20 148	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

GIP-stereo	0.26 123	0.22 63	0.78 98	0.29 308	0.20 300	0.42 176	0.17 101	0.64 334	0.39 182	0.18 71	0.24 146	0.23 174	0.18 121	0.25 58	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.08 61

fffft	0.29 167	0.21 45	1.10 180	0.24 134	0.15 116	0.42 176	0.24 339	0.42 119	0.38 167	0.21 126	0.18 72	0.20 134	0.16 85	0.44 286	0.70 562	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.28 531	0.20 446
1: 1. 1
HLF11	0.44 344	0.97 633	2.44 581	0.22 69	0.19 276	0.43 185	0.17 101	0.66 344	0.51 325	0.33 281	0.40 312	0.31 275	0.29 341	0.88 476	0.35 391	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.11 167

aanet-new-90k	0.29 167	0.47 388	1.41 256	0.26 210	0.18 238	0.43 185	0.19 140	0.47 184	0.32 65	0.16 28	0.18 72	0.15 47	0.21 179	0.37 230	0.13 1	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.46 666

aanet-new-36k	0.29 167	0.63 475	1.51 289	0.24 134	0.11 12	0.43 185	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.19 94	0.24 146	0.16 63	0.22 196	0.29 123	0.15 16	0.06 1	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.24 518

aanet-new-12k	0.24 94	0.24 105	1.06 172	0.27 236	0.12 26	0.43 185	0.20 168	0.51 230	0.34 96	0.19 94	0.16 54	0.15 47	0.21 179	0.25 58	0.16 41	0.07 29	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.11 159	0.09 93

aanet-new	0.32 201	0.29 195	2.39 569	0.25 162	0.25 411	0.43 185	0.21 216	0.41 108	0.31 52	0.18 71	0.23 134	0.16 63	0.30 352	0.33 180	0.15 16	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.13 259

NLSM3	0.26 123	0.39 314	0.75 89	0.25 162	0.24 387	0.43 185	0.19 140	0.58 290	0.45 263	0.20 111	0.26 176	0.20 134	0.25 257	0.29 123	0.24 236	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.09 220	0.10 121	0.07 12

asda	0.22 71	0.25 120	0.70 75	0.21 38	0.16 153	0.43 185	0.16 86	0.44 136	0.35 113	0.22 149	0.20 89	0.14 20	0.20 164	0.25 58	0.22 197	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.07 12

111111	0.24 94	0.21 45	0.82 106	0.24 134	0.21 317	0.43 185	0.13 14	0.45 151	0.35 113	0.22 149	0.27 185	0.18 101	0.16 85	0.35 205	0.18 80	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.25 491	0.08 61

LG-Stereo	0.27 137	0.25 120	0.95 147	0.25 162	0.15 116	0.43 185	0.21 216	0.50 219	0.40 200	0.18 71	0.29 206	0.25 208	0.16 85	0.28 103	0.35 391	0.07 29	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.24 477	0.10 136

WCG-NET	0.30 185	0.42 342	1.26 211	0.24 134	0.12 26	0.43 185	0.24 339	0.40 96	0.56 389	0.35 292	0.37 283	0.26 223	0.24 241	0.29 123	0.19 108	0.08 72	0.12 454	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.10 136

LoS_RVC	0.29 167	0.33 246	1.19 196	0.25 162	0.34 544	0.43 185	0.22 260	0.42 119	0.32 65	0.22 149	0.33 259	0.23 174	0.24 241	0.31 151	0.21 170	0.07 29	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.10 121	0.31 593

TestStereo	0.45 367	0.54 428	2.11 509	0.29 308	0.16 153	0.43 185	0.24 339	0.54 268	0.45 263	0.37 305	0.46 351	0.34 305	0.27 298	1.98 650	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.14 255	0.08 61

zzzzzzz1	0.67 573	2.12 748	4.32 730	0.32 393	0.29 466	0.44 197	0.29 459	0.74 403	0.62 455	0.33 281	0.40 312	0.52 439	0.45 501	0.93 479	0.58 530	0.14 514	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.36 611	0.22 476

DNSM	0.56 503	0.71 513	0.86 116	0.25 162	0.14 83	0.44 197	0.20 168	0.48 199	0.44 246	0.21 126	0.45 342	0.26 223	0.22 196	1.29 531	1.02 619	0.11 369	0.47 707	0.08 78	0.14 446	1.91 747	1.50 744

aanet-new-8k	0.26 123	0.38 301	1.21 202	0.25 162	0.13 58	0.44 197	0.22 260	0.49 210	0.34 96	0.18 71	0.21 98	0.17 81	0.25 257	0.29 123	0.17 66	0.07 29	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.12 216

PSi22	0.37 256	0.73 526	1.71 333	0.28 270	0.13 58	0.44 197	0.14 34	0.64 334	0.51 325	0.22 149	0.28 197	0.36 316	0.22 196	0.65 418	0.27 277	0.07 29	0.14 501	0.07 2	0.06 27	0.28 531	0.12 216

Zero-FE251	0.56 503	0.29 195	1.27 214	0.26 210	0.16 153	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.35 113	5.31 759	0.19 78	0.22 156	0.19 149	0.24 49	1.08 627	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.13 259

3.75w	0.21 46	0.21 45	0.61 30	0.21 38	0.20 300	0.44 197	0.16 86	0.44 136	0.30 45	0.22 149	0.20 89	0.13 7	0.18 121	0.29 123	0.21 170	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.07 5	0.08 61

1w_stereo	0.22 71	0.17 2	0.52 5	0.23 100	0.16 153	0.44 197	0.22 260	0.55 272	0.40 200	0.25 205	0.29 206	0.13 7	0.26 277	0.28 103	0.20 148	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.06 27	0.08 47	0.07 12

MLG-Stereo	0.21 46	0.33 246	0.60 25	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.13 14	0.39 85	0.46 274	0.13 6	0.10 3	0.17 81	0.13 23	0.35 205	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MM-Stereo_test1	0.41 304	0.39 314	2.29 551	0.38 536	0.26 429	0.44 197	0.28 433	0.63 330	0.51 325	0.40 325	0.32 249	0.26 223	0.26 277	0.46 311	0.22 197	0.09 160	0.21 618	0.10 254	0.09 220	0.39 637	0.15 332

WCG-NET（raft）	0.32 201	0.53 419	1.21 202	0.23 100	0.12 26	0.44 197	0.24 339	0.40 96	0.50 318	0.35 292	0.35 273	0.47 411	0.25 257	0.35 205	0.20 148	0.08 72	0.29 667	0.08 78	0.07 117	0.22 445	0.11 167

GCAP-Stereo-cres-4k	0.24 94	0.31 227	0.88 122	0.25 162	0.23 371	0.45 207	0.22 260	0.39 85	0.30 45	0.21 126	0.27 185	0.18 101	0.21 179	0.23 39	0.16 41	0.07 29	0.09 307	0.08 78	0.07 117	0.11 159	0.13 259

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.25 107	0.41 332	1.08 174	0.23 100	0.23 371	0.45 207	0.20 168	0.44 136	0.30 45	0.18 71	0.21 98	0.22 156	0.20 164	0.23 39	0.16 41	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.14 288

MLG-Stereo_test2	0.21 46	0.36 284	0.68 70	0.21 38	0.17 187	0.45 207	0.12 8	0.35 49	0.42 227	0.15 16	0.11 8	0.22 156	0.10 3	0.28 103	0.16 41	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MLG-Stereo_test1	0.21 46	0.33 246	0.61 30	0.23 100	0.21 317	0.45 207	0.13 14	0.33 40	0.46 274	0.13 6	0.09 1	0.18 101	0.12 15	0.32 165	0.15 16	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.09 93

MM-Stereo_test3	0.40 296	0.58 449	1.75 349	0.36 494	0.30 484	0.45 207	0.30 469	0.72 384	0.59 414	0.31 267	0.43 327	0.32 285	0.23 223	0.35 205	0.29 307	0.10 274	0.20 608	0.10 254	0.08 168	0.40 642	0.11 167

FLISNet	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

CoSv	0.41 304	0.63 475	1.72 334	0.27 236	0.21 317	0.45 207	0.19 140	0.55 272	0.41 213	0.57 501	0.59 486	0.65 516	0.45 501	0.45 302	0.39 423	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.11 340	0.20 412	0.10 136

rvit_0105_3	0.39 286	0.47 388	1.46 272	0.33 420	0.19 276	0.45 207	0.35 529	0.69 364	0.65 492	0.37 305	0.37 283	0.40 347	0.31 362	0.44 286	0.30 330	0.18 589	0.17 571	0.17 583	0.18 532	0.15 283	0.15 332

SMFormer	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.15 283	0.16 368

tta	0.50 435	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.49 483	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.11 167

qqq1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

fff1	0.48 403	0.46 377	1.60 303	0.30 330	0.15 116	0.45 207	0.24 339	0.90 561	0.72 559	0.56 490	0.64 546	0.51 433	0.41 458	1.87 630	0.23 208	0.13 468	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.14 255	0.11 167

IGEVStereo-DCA	0.33 213	0.34 265	1.38 248	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.18 532	0.16 322	0.22 476

rrr	0.46 380	0.34 265	3.08 684	0.27 236	0.16 153	0.45 207	0.28 433	1.09 683	0.51 325	0.24 184	0.21 98	0.26 223	0.25 257	0.64 406	0.52 498	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.29 623	0.16 322	0.25 530

4D-IteraStereo	0.44 344	0.96 625	2.63 624	0.27 236	0.30 484	0.45 207	0.25 364	0.52 246	0.50 318	0.40 325	0.31 238	0.40 347	0.19 149	0.35 205	0.32 356	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.11 340	0.19 396	0.30 583

DCRE	0.50 435	0.63 475	2.13 515	0.30 330	0.23 371	0.45 207	0.24 339	0.59 299	0.53 355	0.50 415	2.10 715	0.42 367	0.26 277	0.35 205	0.23 208	0.09 160	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.16 322	0.15 332

knoymous	0.34 224	0.25 120	1.75 349	0.24 134	0.18 238	0.45 207	0.24 339	0.57 284	0.38 167	0.41 334	0.39 307	0.55 453	0.25 257	0.38 241	0.23 208	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.07 117	0.13 219	0.12 216

qqq	0.38 269	0.21 45	1.34 236	0.28 270	0.15 116	0.45 207	0.26 388	0.76 428	0.52 337	0.39 323	0.41 318	0.46 403	0.36 396	0.96 484	0.30 330	0.11 369	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

test-3	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.51 428	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.28 561

test_1	0.43 334	0.20 29	1.70 326	0.34 453	0.32 516	0.45 207	0.23 302	0.71 377	0.46 274	0.50 415	0.29 206	0.45 391	0.21 179	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.35 660	0.29 538	0.29 569

test410_97500	0.20 23	0.23 86	0.70 75	0.22 69	0.18 238	0.46 227	0.11 4	0.34 46	0.29 43	0.18 71	0.15 39	0.15 47	0.15 64	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

noway7	0.65 562	2.12 748	4.60 734	0.34 453	0.20 300	0.46 227	0.26 388	0.77 440	0.64 476	0.34 286	0.39 307	0.50 428	0.46 517	0.40 256	0.54 509	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.29 538	0.30 583

TS12	0.24 94	0.26 138	0.83 108	0.25 162	0.11 12	0.46 227	0.17 101	0.46 160	0.43 238	0.20 111	0.31 238	0.18 101	0.20 164	0.31 151	0.22 197	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.11 159	0.07 12

aanet-32k-new	0.30 185	0.60 454	1.61 307	0.25 162	0.15 116	0.46 227	0.21 216	0.41 108	0.33 82	0.17 60	0.24 146	0.17 81	0.23 223	0.30 140	0.15 16	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.39 645

RT-Monster	0.29 167	0.30 213	0.95 147	0.25 162	0.28 456	0.46 227	0.15 56	0.53 255	0.55 377	0.37 305	0.36 277	0.28 250	0.21 179	0.32 165	0.21 170	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.15 283	0.14 288

DLNR-FE	13.43 775	20.01 781	23.53 782	121.73 804	33.87 792	0.46 227	0.15 56	8.09 769	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.75 447	0.29 307	6.68 771	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.82 803	0.18 410

AdaDepth	0.24 94	0.18 7	1.03 163	0.25 162	0.21 317	0.46 227	0.16 86	0.30 19	0.27 24	0.17 60	0.19 78	0.14 20	0.18 121	0.35 205	0.17 66	0.07 29	0.07 89	0.08 78	0.25 598	0.10 121	0.10 136

GREAT-IGEV	0.37 256	0.28 180	1.48 279	0.25 162	0.38 585	0.46 227	0.18 124	0.33 40	0.34 96	0.15 16	0.29 206	0.15 47	0.17 94	0.36 219	0.23 208	0.07 29	0.76 735	0.07 2	0.26 606	0.21 428	1.03 730
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SMoEStereo_RVC	0.29 167	0.26 138	1.03 163	0.25 162	0.14 83	0.46 227	0.22 260	0.36 62	0.38 167	0.23 173	0.23 134	0.21 149	0.18 121	0.45 302	0.60 535	0.07 29	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.20 446

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 435	0.33 246	0.93 141	0.26 210	0.22 348	0.46 227	0.20 168	1.10 684	1.34 701	3.16 753	0.32 249	0.22 156	0.20 164	0.30 140	0.22 197	0.10 274	0.09 307	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

DLNR_Zeroshot_test	13.43 775	19.94 780	23.55 783	121.61 803	35.03 793	0.46 227	0.15 56	8.02 768	0.35 113	0.28 246	0.37 283	0.26 223	0.17 94	0.76 451	0.29 307	6.42 770	0.26 655	0.09 183	0.38 674	50.13 802	0.18 410

RAFT	0.45 367	0.92 607	1.59 301	0.34 453	0.19 276	0.46 227	0.35 529	0.65 341	0.49 307	0.49 408	0.49 389	0.70 558	0.40 447	0.47 323	0.32 356	0.11 369	0.16 550	0.14 512	0.13 417	0.51 683	0.13 259

test410	0.20 23	0.24 105	0.70 75	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.11 4	0.35 49	0.30 45	0.21 126	0.15 39	0.14 20	0.14 37	0.23 39	0.15 16	0.06 1	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.07 12

testmc14	0.25 107	0.17 2	0.71 79	0.45 603	0.24 387	0.47 239	0.18 124	0.35 49	0.35 113	0.16 28	0.20 89	0.20 134	0.15 64	0.48 330	0.19 108	0.07 29	0.08 211	0.06 1	0.05 1	0.09 87	0.28 561

LGCAT	0.24 94	0.19 12	0.64 42	0.20 10	0.12 26	0.47 239	0.14 34	0.34 46	0.19 3	0.17 60	0.13 18	0.23 174	0.15 64	0.39 249	0.21 170	0.14 514	0.34 680	0.07 2	0.08 168	0.07 5	0.53 678

ManiGeoR	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

HLf10	0.44 344	1.04 657	2.50 600	0.22 69	0.19 276	0.47 239	0.18 124	0.72 384	0.53 355	0.28 246	0.36 277	0.32 285	0.28 318	0.85 469	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.12 182	0.10 136

TestStereo_HL3	0.49 423	0.88 593	3.21 700	0.25 162	0.17 187	0.47 239	0.23 302	0.68 360	0.39 182	0.45 363	0.52 421	0.36 316	0.28 318	1.16 516	0.21 170	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.08 168	0.10 121	0.11 167

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.24 94	0.22 63	0.90 130	0.23 100	0.32 516	0.47 239	0.21 216	0.48 199	0.34 96	0.20 111	0.25 163	0.21 149	0.23 223	0.20 5	0.17 66	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.09 93

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 123	0.23 86	1.00 158	0.22 69	0.31 505	0.47 239	0.20 168	0.44 136	0.33 82	0.27 239	0.32 249	0.24 192	0.14 37	0.23 39	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.16 368

WQFJX	0.42 325	0.25 120	0.55 14	0.26 210	0.39 591	0.47 239	0.23 302	1.76 726	1.82 731	0.26 223	0.26 176	0.28 250	0.28 318	0.42 270	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.16 368

IGEV-Stereo++	0.23 83	0.23 86	0.64 42	0.24 134	0.22 348	0.47 239	0.13 14	0.52 246	0.33 82	0.18 71	0.24 146	0.17 81	0.22 196	0.32 165	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.08 78	0.06 27	0.17 346	0.09 93

Pointernet	0.29 167	0.25 120	1.49 282	0.24 134	0.20 300	0.47 239	0.15 56	0.62 321	0.47 295	0.22 149	0.29 206	0.26 223	0.20 164	0.28 103	0.20 148	0.10 274	0.07 89	0.07 2	0.12 383	0.10 121	0.07 12

StereoVision	0.45 367	0.72 518	1.94 465	0.33 420	0.32 516	0.47 239	0.26 388	0.68 360	0.57 393	0.32 277	0.89 639	0.45 391	0.27 298	0.49 341	0.36 397	0.13 468	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.13 259

CASnet	0.28 154	0.31 227	1.20 200	0.28 270	0.11 12	0.47 239	0.19 140	0.44 136	0.44 246	0.38 316	0.31 238	0.23 174	0.17 94	0.29 123	0.19 108	0.10 274	0.06 25	0.15 543	0.12 383	0.16 322	0.07 12
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.33 213	0.24 105	1.44 265	0.28 270	0.35 557	0.47 239	0.21 216	0.43 127	0.28 31	0.26 223	0.25 163	0.22 156	0.38 423	0.30 140	0.18 80	0.09 160	0.35 682	0.09 183	0.36 669	0.23 460	0.25 530

ProNet	0.30 185	0.54 428	1.29 220	0.25 162	0.15 116	0.47 239	0.25 364	0.48 199	0.39 182	0.21 126	0.23 134	0.22 156	0.20 164	0.44 286	0.19 108	0.08 72	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.12 216

x	0.35 238	0.20 29	1.36 241	0.33 420	0.17 187	0.47 239	0.24 339	0.75 415	0.54 370	0.40 325	0.40 312	0.42 367	0.34 388	0.45 302	0.32 356	0.11 369	0.14 501	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

test_3	0.44 344	0.20 29	1.70 326	0.36 494	0.32 516	0.47 239	0.30 469	0.73 398	0.49 307	0.50 415	0.30 221	0.45 391	0.22 196	0.59 387	0.98 607	0.08 72	0.10 360	0.11 336	0.35 660	0.29 538	0.28 561

TestStereo_HL2	0.41 304	0.86 584	1.82 406	0.26 210	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.62 321	0.51 325	0.35 292	0.41 318	0.32 285	0.27 298	1.09 501	0.29 307	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

MCSU-Stereo	0.23 83	0.19 12	0.73 85	0.22 69	0.16 153	0.48 256	0.20 168	0.33 40	0.38 167	0.20 111	0.21 98	0.24 192	0.13 23	0.42 270	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.07 2	0.05 1	0.07 5	0.10 136

DN	0.37 256	0.23 86	1.40 254	0.37 519	0.40 602	0.48 256	0.21 216	0.51 230	0.40 200	0.23 173	0.24 146	0.36 316	0.18 121	0.81 463	0.54 509	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.34 656	0.12 182	0.19 427

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.25 107	0.24 105	0.84 110	0.22 69	0.32 516	0.48 256	0.20 168	0.45 151	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.07 5	0.13 259

gcap_with_dpt	0.25 107	0.22 63	1.00 158	0.22 69	0.30 484	0.48 256	0.21 216	0.45 151	0.32 65	0.27 239	0.31 238	0.20 134	0.14 37	0.20 5	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.13 259

WQFJA1	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.07 738	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

WQFJX1	0.45 367	0.28 180	0.56 17	0.27 236	0.35 557	0.48 256	0.25 364	1.98 737	2.08 739	0.26 223	0.26 176	0.29 263	0.28 318	0.50 348	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.14 288

NLMM	0.42 325	0.24 105	0.53 11	0.26 210	0.38 585	0.48 256	0.23 302	1.72 724	2.06 737	0.25 205	0.25 163	0.28 250	0.27 298	0.32 165	0.34 379	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.08 168	0.20 412	0.13 259

FACV-RUCA	0.58 516	0.40 322	1.78 372	0.43 582	1.67 739	0.48 256	0.28 433	0.69 364	0.62 455	0.40 325	0.53 434	0.33 297	0.63 604	0.40 256	0.31 343	0.13 468	0.11 420	0.62 713	0.12 383	0.70 703	0.98 722

test_sample1	0.40 296	0.18 7	1.19 196	0.31 361	0.18 238	0.48 256	0.23 302	0.78 457	0.49 307	0.44 352	0.44 338	0.45 391	0.41 458	1.39 541	0.33 369	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.13 259

gcap-zeroshot	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

test_for_model	0.25 107	0.24 105	0.76 92	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.35 113	0.26 223	0.30 221	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.07 5	0.15 332

11t1	0.33 213	0.19 12	1.41 256	0.33 420	0.16 153	0.48 256	0.21 216	0.67 355	0.48 299	0.40 325	0.34 268	0.32 285	0.33 379	0.42 270	0.27 277	0.11 369	0.12 454	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.14 288

testlalala	0.26 123	0.24 105	1.03 163	0.22 69	0.33 531	0.48 256	0.20 168	0.47 184	0.34 96	0.26 223	0.29 206	0.22 156	0.14 37	0.21 14	0.19 108	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.08 47	0.14 288

riskmin	0.37 256	0.22 63	1.74 342	0.32 393	0.20 300	0.48 256	0.20 168	0.66 344	0.46 274	0.36 299	0.34 268	0.69 547	0.45 501	0.39 249	0.27 277	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.08 168	0.13 219	0.16 368

rafts_anoy	0.43 334	0.89 598	1.96 477	0.32 393	0.30 484	0.48 256	0.24 339	0.62 321	0.49 307	0.37 305	0.38 298	0.33 297	0.30 352	0.51 352	0.34 379	0.10 274	0.39 697	0.13 473	0.15 473	0.17 346	0.15 332

RALAANet	0.43 334	0.98 638	1.90 443	0.32 393	0.23 371	0.48 256	0.19 140	0.67 355	0.53 355	0.48 396	0.45 342	0.39 338	0.30 352	0.48 330	0.37 405	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.14 446	0.27 525	0.10 136

Gwc-CoAtRS	0.38 269	0.33 246	1.92 452	0.27 236	0.41 611	0.48 256	0.19 140	0.59 299	0.46 274	0.43 345	0.39 307	0.57 474	0.26 277	0.32 165	0.26 265	0.09 160	0.09 307	0.09 183	0.31 642	0.11 159	0.09 93

TestStereo-Hl	0.39 286	0.50 406	1.74 342	0.25 162	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.70 372	0.51 325	0.38 316	0.39 307	0.37 322	0.31 362	1.07 498	0.25 251	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.12 182	0.09 93

aanet-new-10k	0.27 137	0.52 412	1.27 214	0.27 236	0.15 116	0.49 275	0.21 216	0.46 160	0.31 52	0.21 126	0.20 89	0.19 127	0.22 196	0.26 77	0.18 80	0.08 72	0.08 211	0.08 78	0.07 117	0.10 121	0.16 368

Pro-Stereo	0.22 71	0.25 120	0.66 65	0.22 69	0.14 83	0.49 275	0.15 56	0.23 4	0.35 113	0.16 28	0.13 18	0.14 20	0.09 1	0.49 341	0.18 80	0.08 72	0.06 25	0.09 183	0.37 672	0.08 47	0.09 93

NLMM1	0.46 380	0.27 151	0.53 11	0.27 236	0.38 585	0.49 275	0.24 339	1.97 736	2.38 742	0.28 246	0.27 185	0.26 223	0.25 257	0.47 323	0.31 343	0.10 274	0.11 420	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.15 332

NLSM1	0.39 286	0.24 105	0.56 17	0.27 236	0.40 602	0.49 275	0.21 216	1.44 713	1.64 721	0.25 205	0.33 259	0.25 208	0.26 277	0.40 256	0.32 356	0.10 274	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.13 259

NLCSM	0.46 380	0.37 287	0.72 83	0.29 308	0.36 566	0.49 275	0.27 413	1.33 707	1.59 720	0.29 255	0.29 206	0.29 263	0.31 362	1.44 547	0.35 391	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.10 264	0.35 602	0.14 288

ISRNet	0.47 396	0.44 362	1.55 295	0.37 519	0.31 505	0.49 275	0.19 140	0.75 415	0.66 508	0.63 573	0.71 592	0.67 533	0.39 437	0.58 381	0.44 457	0.23 641	0.16 550	0.21 631	0.20 565	0.21 428	0.25 530

DEFOM-Stereo	0.22 71	0.22 63	0.91 135	0.23 100	0.13 58	0.49 275	0.18 124	0.30 19	0.28 31	0.19 94	0.17 59	0.14 20	0.14 37	0.41 262	0.16 41	0.08 72	0.06 25	0.07 2	0.06 27	0.09 87	0.09 93

999	0.29 167	0.25 120	1.05 170	0.26 210	0.18 238	0.49 275	0.23 302	0.38 78	0.37 159	0.20 111	0.32 249	0.23 174	0.18 121	0.73 443	0.36 397	0.08 72	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.24 477	0.10 136

mmm	0.38 269	0.21 45	1.18 194	0.35 471	0.17 187	0.49 275	0.26 388	0.78 457	0.52 337	0.50 415	0.57 477	0.41 353	0.37 413	0.71 440	0.31 343	0.11 369	0.13 482	0.14 512	0.13 417	0.15 283	0.14 288

iRaft-Stereo_5w	0.54 481	1.01 649	2.08 503	0.27 236	0.21 317	0.49 275	0.28 433	0.73 398	0.58 404	0.40 325	0.61 510	0.62 499	0.46 517	1.78 608	0.47 472	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.10 264	0.39 637	0.12 216

cross-raft	0.40 296	0.27 151	2.22 536	0.30 330	0.17 187	0.49 275	0.35 529	0.71 377	0.39 182	0.43 345	0.45 342	0.64 511	0.25 257	0.32 165	0.25 251	0.08 72	0.08 211	0.09 183	0.23 589	0.11 159	0.14 288

RALCasStereoNet	0.45 367	0.88 593	1.85 416	0.30 330	0.26 429	0.49 275	0.26 388	0.58 290	0.51 325	0.36 299	0.48 372	0.36 316	0.28 318	0.55 372	0.34 379	0.10 274	0.53 714	0.09 183	0.08 168	0.25 491	0.34 618

test_xeample3	0.46 380	0.34 265	2.99 678	0.37 519	0.16 153	0.49 275	0.33 515	1.06 677	0.44 246	0.25 205	0.23 134	0.24 192	0.25 257	0.49 341	0.56 521	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.40 681	0.17 346	0.26 541

EE1	0.34 224	0.18 7	1.79 392	0.28 270	0.17 187	0.50 289	0.20 168	0.71 377	0.44 246	0.33 281	0.33 259	0.29 263	0.23 223	0.43 275	0.19 108	0.10 274	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.26 513	0.09 93

AnonStereo	0.38 269	0.43 349	1.77 367	0.27 236	0.23 371	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.46 274	0.37 305	0.37 283	0.36 316	0.23 223	0.54 367	0.21 170	0.10 274	0.23 633	0.10 254	0.08 168	0.35 602	0.09 93

SE	0.33 213	0.44 362	0.89 126	0.29 308	0.15 116	0.50 289	0.24 339	0.50 219	0.34 96	0.34 286	0.46 351	0.27 237	0.36 396	0.28 103	0.29 307	0.18 589	0.08 211	0.12 408	0.15 473	0.41 645	0.32 603

SMOE	0.33 213	0.37 287	0.95 147	0.28 270	0.13 58	0.50 289	0.32 505	0.47 184	0.39 182	0.34 286	0.47 358	0.31 275	0.32 371	0.30 140	0.29 307	0.12 432	0.08 211	0.17 583	0.10 264	0.48 675	0.20 446

TestStereo_HLe17	0.48 403	1.17 687	2.73 643	0.22 69	0.18 238	0.50 289	0.21 216	0.78 457	0.58 404	0.31 267	0.37 283	0.31 275	0.28 318	1.06 497	0.25 251	0.10 274	0.06 25	0.09 183	0.08 168	0.13 219	0.09 93

GGDA	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.26 210	0.15 116	0.50 289	0.20 168	0.63 330	0.52 337	0.35 292	0.41 318	0.31 275	0.27 298	1.11 506	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.13 219	0.10 136

Lsterematch	0.39 286	0.69 505	1.65 311	0.28 270	0.14 83	0.50 289	0.21 216	0.47 184	0.58 404	0.43 345	0.59 486	0.44 382	0.37 413	0.44 286	0.40 431	0.10 274	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.12 216

MSCF	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.58 669	0.21 317	0.50 289	0.22 260	0.56 278	0.38 167	0.29 255	0.29 206	0.17 81	0.30 352	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.12 454	0.08 78	0.29 623	0.15 283	0.21 461

MM-Stereo_test2	0.38 269	0.28 180	2.46 585	0.43 582	0.15 116	0.50 289	0.25 364	0.47 184	0.38 167	0.33 281	0.26 176	0.23 174	0.22 196	0.34 195	0.29 307	0.08 72	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.36 611	0.22 476

AIO-test2	0.49 423	1.15 681	1.96 477	0.42 577	0.37 579	0.50 289	0.23 302	0.79 473	0.70 539	0.33 281	0.53 434	0.27 237	0.22 196	0.67 424	0.29 307	0.73 718	0.08 211	0.13 473	0.17 518	0.17 346	0.18 410

AIO-test1	0.45 367	0.87 589	2.27 547	0.33 420	0.33 531	0.50 289	0.22 260	0.74 403	0.66 508	0.29 255	0.41 318	0.29 263	0.22 196	0.73 443	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.14 446	0.30 550	0.22 476

MIM_Stereo	0.41 304	0.60 454	1.88 431	0.31 361	0.21 317	0.50 289	0.19 140	0.64 334	0.44 246	0.43 345	0.53 434	0.43 371	0.27 298	0.51 352	0.28 292	0.08 72	0.14 501	0.11 336	0.10 264	0.26 513	0.26 541

test_4	0.40 296	0.37 287	2.01 486	0.29 308	0.21 317	0.50 289	0.28 433	0.47 184	0.39 182	0.42 339	0.76 609	0.38 331	0.22 196	0.52 356	0.33 369	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.15 473	0.28 531	0.07 12

DAS	0.56 503	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	2.40 691	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

SepStereo	0.52 468	0.35 274	1.55 295	0.33 420	0.34 544	0.50 289	0.42 572	0.83 496	0.74 579	0.83 654	0.68 568	0.56 467	0.48 536	1.56 569	0.46 463	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.18 374	0.15 332

test-1	0.44 344	0.48 393	1.69 322	0.30 330	0.27 442	0.50 289	0.28 433	0.80 478	0.43 238	0.40 325	0.54 446	0.41 353	0.24 241	0.31 151	1.16 640	0.09 160	0.20 608	0.10 254	0.17 518	0.11 159	0.26 541

AFF-stereo	0.44 344	0.96 625	1.78 372	0.31 361	0.15 116	0.50 289	0.21 216	0.64 334	0.63 468	0.47 377	0.64 546	0.49 425	0.34 388	0.46 311	0.31 343	0.08 72	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.37 620	0.10 136

PStereo	0.47 396	1.01 649	1.49 282	0.56 660	0.20 300	0.51 306	0.33 515	0.48 199	0.60 419	0.36 299	0.22 118	0.35 309	0.44 496	0.53 362	0.54 509	0.31 678	0.20 608	0.20 622	0.17 518	0.43 655	0.45 662

HLf8	0.45 367	1.10 668	2.46 585	0.21 38	0.19 276	0.51 306	0.18 124	0.76 428	0.58 404	0.32 277	0.37 283	0.32 285	0.28 318	0.92 478	0.26 265	0.12 432	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.14 255	0.11 167

LG-G_1	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

LG-G	0.23 83	0.37 287	0.71 79	0.23 100	0.11 12	0.51 306	0.12 8	0.44 136	0.39 182	0.19 94	0.15 39	0.19 127	0.15 64	0.36 219	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.11 167

Reg-Stereo(zero)	0.46 380	0.17 2	2.10 508	0.24 134	0.34 544	0.51 306	0.42 572	0.50 219	0.54 370	0.37 305	0.46 351	0.54 450	0.60 587	0.43 275	1.10 630	0.08 72	0.09 307	0.08 78	0.22 585	0.12 182	0.22 476

rvit_105_1	0.44 344	0.54 428	1.46 272	0.36 494	0.24 387	0.51 306	0.45 599	0.75 415	0.74 579	0.45 363	0.44 338	0.44 382	0.36 396	0.62 401	0.38 412	0.20 616	0.18 583	0.18 605	0.22 585	0.18 374	0.18 410

test_sample7	0.47 396	0.33 246	1.49 282	0.34 453	0.20 300	0.51 306	0.30 469	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.17 576	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.19 396	0.18 410

test_sample2	0.41 304	0.19 12	1.23 206	0.31 361	0.17 187	0.51 306	0.27 413	0.81 482	0.55 377	0.44 352	0.45 342	0.46 403	0.38 423	1.51 563	0.30 330	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.14 255	0.14 288

CAS	0.35 238	0.25 120	1.30 223	0.79 698	0.34 544	0.51 306	0.23 302	0.46 160	0.39 182	0.22 149	0.31 238	0.20 134	0.17 94	0.28 103	0.23 208	0.73 718	0.06 25	0.07 2	0.05 1	0.09 87	0.37 636

DCANet-4	0.40 296	0.27 151	2.21 532	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.47 358	0.28 250	0.37 413	0.37 230	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

fff	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

ADStereo(finetuned)	0.45 367	0.77 545	2.12 513	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.76 640	0.37 230	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

GMOStereo	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

error version	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-v	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

test-2	0.41 304	0.62 465	1.78 372	0.28 270	0.36 566	0.51 306	0.31 482	0.53 255	0.44 246	0.57 501	0.48 372	0.41 353	0.27 298	0.28 103	0.23 208	0.08 72	0.38 690	0.13 473	0.11 340	0.34 588	0.11 167

raft+_RVC	0.44 344	0.67 498	1.85 416	0.34 453	0.71 695	0.51 306	0.25 364	0.64 334	0.51 325	0.35 292	0.45 342	0.32 285	0.28 318	0.43 275	0.32 356	0.09 160	0.19 596	0.10 254	0.09 220	0.20 412	0.40 651

XX-TBD	0.34 224	0.77 545	1.75 349	0.34 453	0.13 58	0.51 306	0.17 101	0.43 127	0.50 318	0.37 305	0.49 389	0.23 174	0.18 121	0.28 103	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.09 87	0.07 12

DCANet	0.42 325	0.77 545	1.95 468	0.25 162	0.14 83	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.72 559	0.54 461	0.48 372	0.31 275	0.41 458	0.36 219	0.39 423	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.13 219	0.23 503

csc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

cscssc	0.43 334	0.77 545	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.51 306	0.22 260	0.77 440	0.75 593	0.54 461	0.47 358	0.31 275	0.65 609	0.36 219	0.34 379	0.09 160	0.07 89	0.08 78	0.07 117	0.08 47	0.22 476

VIP-Stereo	0.28 154	0.56 441	1.05 170	0.23 100	0.19 276	0.52 327	0.17 101	0.44 136	0.39 182	0.18 71	0.25 163	0.24 192	0.15 64	0.33 180	0.19 108	0.08 72	0.07 89	0.08 78	0.06 27	0.14 255	0.32 603

GASTEREO	0.35 238	0.72 518	1.15 188	0.56 660	0.20 300	0.52 327	0.22 260	0.56 278	0.40 200	0.30 261	0.31 238	0.16 63	0.31 362	0.35 205	0.26 265	0.09 160	0.14 501	0.08 78	0.28 617	0.14 255	0.20 446

GMStereo_Zeroshot	0.41 304	0.36 284	1.54 293	0.41 566	0.19 276	0.52 327	0.19 140	0.59 299	0.52 337	0.57 501	0.59 486	0.63 501	0.29 341	0.58 381	0.33 369	0.15 537	0.09 307	0.16 562	0.09 220	0.24 477	0.12 216

GCAP-Stereo	0.34 224	0.89 598	1.76 358	0.26 210	0.12 26	0.52 327	0.14 34	0.49 210	0.38 167	0.29 255	0.30 221	0.29 263	0.22 196	0.30 140	0.20 148	0.09 160	0.17 571	0.09 183	0.07 117	0.21 428	0.11 167

AnonymousM	0.37 256	0.44 362	1.50 286	0.25 162	0.15 116	0.52 327	0.23 302	0.60 312	0.42 227	0.42 339	0.32 249	0.30 272	0.25 257	0.34 195	0.23 208	0.11 369	0.09 307	0.71 718	0.36 669	0.12 182	0.07 12

iRaftStereo_RVC	0.37 256	0.53 419	1.41 256	0.28 270	0.15 116	0.52 327	0.20 168	0.54 268	0.46 274	0.37 305	0.43 327	0.41 353	0.23 223	0.36 219	0.26 265	0.09 160	0.15 532	0.12 408	0.11 340	0.41 645	0.37 636

raftrobust	0.38 269	0.68 501	1.54 293	0.32 393	0.46 641	0.52 327	0.21 216	0.56 278	0.42 227	0.52 437	0.35 273	0.31 275	0.33 379	0.37 230	0.30 330	0.10 274	0.11 420	0.08 78	0.07 117	0.21 428	0.19 427

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 325	0.86 584	1.78 372	0.28 270	0.17 187	0.52 327	0.20 168	0.62 321	0.61 437	0.50 415	0.61 510	0.39 338	0.32 371	0.35 205	0.30 330	0.07 29	0.10 360	0.09 183	0.09 220	0.35 602	0.10 136

CFNet-RSSM	0.41 304	0.32 236	2.20 531	0.27 236	0.44 622	0.52 327	0.19 140	0.76 428	0.48 299	0.43 345	0.36 277	0.54 450	0.26 277	0.33 180	0.25 251	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.09 93

xyz-stereo-finetune	0.31 194	0.46 377	0.79 100	0.21 38	0.12 26	0.53 336	0.25 364	0.52 246	0.54 370	0.28 246	0.32 249	0.29 263	0.23 223	0.59 387	0.55 513	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.13 219	0.08 61

castereo++	0.28 154	0.43 349	0.93 141	0.28 270	0.17 187	0.53 336	0.21 216	0.55 272	0.45 263	0.17 60	0.26 176	0.32 285	0.17 94	0.33 180	0.16 41	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.29 623	0.13 219	0.06 1

UGAM	0.58 516	0.47 388	2.21 532	0.30 330	0.19 276	0.53 336	0.34 521	0.59 299	0.63 468	0.44 352	0.73 600	0.78 595	0.37 413	2.58 709	0.39 423	0.10 274	0.08 211	0.17 583	0.14 446	0.42 653	0.17 390

DCVSM-stereo	0.49 423	0.29 195	2.49 596	0.29 308	0.22 348	0.53 336	0.52 622	0.58 290	0.49 307	0.69 605	0.46 351	0.79 600	0.48 536	0.53 362	0.42 442	0.13 468	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.20 412	0.20 446

CASS	0.39 286	0.30 213	1.61 307	0.32 393	0.17 187	0.53 336	0.24 339	0.70 372	0.49 307	0.59 533	0.54 446	0.40 347	0.40 447	0.41 262	0.30 330	0.17 576	0.10 360	0.14 512	0.11 340	0.18 374	0.17 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
MC-Stereo	0.32 201	0.31 227	1.46 272	0.31 361	0.15 116	0.53 336	0.19 140	0.44 136	0.35 113	0.36 299	0.38 298	0.27 237	0.27 298	0.42 270	0.19 108	0.09 160	0.13 482	0.09 183	0.16 498	0.20 412	0.13 259

raft_robust	0.55 493	0.84 576	1.73 337	0.28 270	0.54 664	0.53 336	0.25 364	0.88 549	0.75 593	0.48 396	0.46 351	0.76 589	0.75 637	1.46 553	0.27 277	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.30 633	0.26 513	0.16 368

gasm-f	0.36 248	0.34 265	1.13 183	0.53 644	0.44 622	0.54 343	0.27 413	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.33 259	0.16 63	0.22 196	0.36 219	0.25 251	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.38 627	0.71 700

IGEV-FE	0.53 474	0.34 265	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.70 558	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

DFGA-Net	0.51 452	1.06 662	1.75 349	0.30 330	0.24 387	0.54 343	0.22 260	0.63 330	0.60 419	0.48 396	0.51 406	0.35 309	0.27 298	1.82 621	0.53 502	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.12 383	0.37 620	0.15 332

trnet	0.28 154	0.26 138	1.32 229	0.19 3	0.12 26	0.54 343	0.15 56	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.30 140	0.21 170	0.10 274	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.09 87	0.07 12

H2IRNET	0.40 296	0.61 459	1.90 443	0.29 308	0.17 187	0.54 343	0.18 124	0.52 246	0.50 318	0.27 239	0.56 468	0.47 411	0.35 390	0.46 311	0.33 369	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.32 567	0.12 216

IGEV_Zeroshot_test	0.53 474	0.33 246	2.91 670	0.32 393	0.18 238	0.54 343	0.21 216	0.72 384	0.42 227	0.81 648	0.51 406	0.71 563	0.41 458	0.48 330	1.13 634	0.09 160	0.15 532	0.10 254	0.35 660	0.19 396	0.09 93

LL-Strereo2	0.41 304	0.90 602	1.83 410	0.44 589	0.24 387	0.54 343	0.27 413	0.58 290	0.45 263	0.41 334	0.33 259	0.44 382	0.21 179	0.44 286	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.16 562	0.14 446	0.17 346	0.17 390

LoS	0.31 194	0.30 213	1.52 291	0.23 100	0.13 58	0.54 343	0.20 168	0.48 199	0.49 307	0.25 205	0.28 197	0.37 322	0.24 241	0.38 241	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.05 1	0.15 283	0.07 12
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RAFT_CTSACE	0.46 380	0.76 535	2.07 498	0.35 471	0.30 484	0.54 343	0.30 469	0.61 317	0.48 299	0.49 408	0.76 609	0.55 453	0.36 396	0.58 381	0.22 197	0.08 72	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.41 645	0.08 61

RAFT+CT+SA	0.50 435	0.86 584	1.82 406	0.37 519	0.75 697	0.54 343	0.34 521	0.77 440	0.63 468	0.38 316	0.55 456	0.34 305	0.29 341	0.68 427	0.27 277	0.09 160	0.07 89	0.11 336	0.51 703	0.29 538	0.41 656

CrosDoStereo	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 756	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 694	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

DeepStereo_LL	0.94 662	0.37 287	2.53 606	0.25 162	0.32 516	0.54 343	3.76 756	0.72 384	0.60 419	0.70 611	1.40 694	0.53 442	1.49 711	1.78 608	3.09 723	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.21 428	0.11 167

CREStereo++_RVC	0.33 213	0.29 195	1.74 342	0.24 134	0.16 153	0.54 343	0.15 56	0.40 96	0.55 377	0.37 305	0.51 406	0.24 192	0.19 149	0.27 83	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.08 78	0.30 633	0.08 47	0.06 1
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.33 213	0.49 398	1.75 349	0.23 100	0.12 26	0.54 343	0.16 86	0.40 96	0.45 263	0.45 363	0.51 406	0.26 223	0.22 196	0.29 123	0.20 148	0.10 274	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.08 47	0.11 167

XX-Stereo	0.55 493	0.54 428	3.50 713	0.48 623	0.39 591	0.54 343	0.17 101	0.89 555	0.40 200	0.44 352	0.65 555	0.85 623	0.19 149	0.77 456	0.21 170	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.32 648	0.17 346	0.14 288

GEAStereo	0.35 238	0.32 236	1.17 192	0.53 644	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.40 96	0.27 24	0.20 111	0.22 118	0.16 63	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.11 369	0.37 686	0.08 78	0.06 27	0.33 576	0.71 700

GSStereo	0.36 248	0.32 236	1.17 192	0.34 453	0.60 681	0.55 358	0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

tt45	0.29 167	0.24 105	1.06 172	0.25 162	0.17 187	0.55 358	0.22 260	0.41 108	0.35 113	0.24 184	0.25 163	0.25 208	0.18 121	0.64 406	0.34 379	0.08 72	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.21 428	0.11 167

RAFT-Stereo-weight	0.34 224	0.29 195	1.43 262	0.28 270	0.28 456	0.55 358	0.22 260	0.78 457	0.48 299	0.46 375	0.38 298	0.36 316	0.17 94	0.33 180	0.23 208	0.09 160	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.09 93

test_sample6	0.52 468	0.44 362	1.81 400	0.33 420	0.18 238	0.55 358	0.27 413	0.94 599	0.66 508	0.54 461	0.62 516	0.47 411	0.36 396	1.97 649	0.38 412	0.14 514	0.10 360	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.16 368

test_sample5	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.53 448	0.59 486	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

DualNet	0.51 452	0.43 349	1.83 410	0.32 393	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.92 582	0.65 492	0.54 461	0.62 516	0.45 391	0.36 396	1.87 630	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

EKT-Stereo	1.47 712	0.49 398	1.93 455	2.57 753	19.31 780	0.55 358	0.22 260	0.69 364	0.42 227	0.38 316	0.36 277	0.43 371	0.27 298	0.69 433	0.26 265	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.16 498	0.20 412	0.15 332

PCWNet_CMD	0.46 380	0.45 372	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.57 573	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.18 374	0.14 288

LL-Strereo	0.72 602	1.29 699	2.49 596	0.36 494	0.45 633	0.55 358	0.32 505	0.93 590	0.71 549	0.67 597	0.58 483	0.85 623	0.79 645	2.67 716	0.46 463	0.10 274	0.18 583	0.14 512	0.12 383	0.40 642	0.42 657

ToySt	0.44 344	0.61 459	1.89 438	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.35 529	0.67 355	0.53 355	0.39 323	0.50 399	0.59 485	0.43 487	0.51 352	0.49 483	0.10 274	0.12 454	0.13 473	0.16 498	0.24 477	0.19 427

CREStereo	0.28 154	0.30 213	1.33 232	0.19 3	0.13 58	0.55 358	0.17 101	0.48 199	0.46 274	0.27 239	0.33 259	0.24 192	0.21 179	0.31 151	0.21 170	0.11 369	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.10 121	0.07 12
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
CCAANet	0.55 493	0.73 526	2.47 591	0.30 330	0.24 387	0.55 358	0.24 339	0.84 509	0.64 476	0.40 325	0.67 560	0.56 467	0.36 396	1.87 630	0.41 439	0.10 274	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.11 159	0.13 259

R-Stereo Train	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216

RAFT-Stereo	0.36 248	0.21 45	1.70 326	0.29 308	0.18 238	0.55 358	0.26 388	0.78 457	0.36 145	0.57 501	0.67 560	0.33 297	0.24 241	0.32 165	0.23 208	0.10 274	0.08 211	0.09 183	0.07 117	0.09 87	0.12 216
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.46 380	0.44 362	2.28 549	0.26 210	0.20 300	0.55 358	0.21 216	0.75 415	0.64 476	0.48 396	0.55 456	0.68 540	0.56 567	0.46 311	0.30 330	0.11 369	0.10 360	0.13 473	0.10 264	0.18 374	0.15 332

HITNet	0.46 380	0.92 607	2.09 504	0.33 420	0.14 83	0.55 358	0.22 260	0.83 496	0.56 389	0.51 428	0.49 389	0.48 423	0.37 413	0.48 330	0.54 509	0.09 160	0.06 25	0.10 254	0.08 168	0.23 460	0.09 93
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
Weightmod	0.43 334	0.56 441	0.91 135	0.26 210	0.22 348	0.56 375	0.22 260	0.45 151	0.38 167	0.30 261	0.72 597	0.38 331	0.32 371	0.61 400	0.33 369	0.40 691	0.14 501	0.10 254	0.10 264	0.52 688	1.06 732

test_sample4	0.50 435	0.42 342	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.56 375	0.26 388	0.93 590	0.65 492	0.54 461	0.54 446	0.45 391	0.36 396	1.79 612	0.36 397	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.17 346	0.16 368

AE-Stereo	0.42 325	0.29 195	1.65 311	0.43 582	0.47 646	0.56 375	0.23 302	0.86 529	0.46 274	0.31 267	0.41 318	0.43 371	0.24 241	0.34 195	0.24 236	0.09 160	0.48 711	0.11 336	0.45 689	0.22 445	0.19 427

ff7	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

ffff	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

11t	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

MSKI-zero shot	0.46 380	0.38 301	2.47 591	0.27 236	0.43 621	0.56 375	0.20 168	0.77 440	0.43 238	0.60 543	0.51 406	0.44 382	0.17 94	0.68 427	0.21 170	0.09 160	0.29 667	0.09 183	0.32 648	0.14 255	0.10 136

anonymousdsp	0.34 224	0.53 419	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.55 372	0.19 108	0.09 160	0.11 420	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569

EGLCR-Stereo	0.29 167	0.27 151	0.97 153	0.30 330	0.19 276	0.56 375	0.17 101	0.68 360	0.36 145	0.30 261	0.18 72	0.27 237	0.17 94	0.38 241	0.19 108	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.10 121	0.35 621

TestStereo1	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

ccc-4	0.32 201	0.52 412	1.38 248	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.46 160	0.41 213	0.24 184	0.23 134	0.20 134	0.23 223	0.48 330	0.19 108	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.18 532	0.23 460	0.22 476

SA-5K	0.49 423	0.81 565	1.85 416	0.39 546	0.57 672	0.56 375	0.34 521	0.75 415	0.69 529	0.44 352	0.63 529	0.35 309	0.42 476	0.64 406	0.29 307	0.10 274	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.33 576	0.26 541

IGEV-Stereo	0.34 224	0.54 428	1.47 276	0.25 162	0.16 153	0.56 375	0.23 302	0.49 210	0.40 200	0.25 205	0.24 146	0.22 156	0.24 241	0.54 367	0.19 108	0.09 160	0.10 360	0.10 254	0.18 532	0.24 477	0.29 569
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
ASMatch	0.60 530	0.43 349	2.58 618	0.91 707	0.36 566	0.56 375	0.25 364	0.52 246	0.61 437	0.47 377	1.21 679	0.47 411	0.66 614	1.34 536	0.94 600	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.10 121	0.16 368

CFNet_pseudo	0.45 367	0.46 377	2.23 540	0.25 162	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.10 360	0.15 543	0.10 264	0.17 346	0.14 288

DMCA-RVC	0.62 543	0.96 625	2.63 624	0.36 494	0.90 707	0.56 375	0.31 482	0.69 364	0.57 393	0.68 603	0.52 421	0.59 485	0.56 567	1.23 525	0.53 502	0.16 560	0.38 690	0.20 622	0.15 473	0.20 412	0.15 332

BEATNet_4x	0.47 396	0.73 526	1.91 449	0.33 420	0.15 116	0.56 375	0.25 364	0.85 518	0.58 404	0.54 461	0.51 406	0.57 474	0.42 476	0.57 376	0.61 538	0.11 369	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.20 412	0.16 368

ccs_rob	0.45 367	0.46 377	2.22 536	0.26 210	0.19 276	0.56 375	0.21 216	0.77 440	0.60 419	0.49 408	0.56 468	0.69 547	0.47 527	0.52 356	0.31 343	0.11 369	0.09 307	0.16 562	0.10 264	0.17 346	0.14 288

DN-CSS_ROB	0.48 403	1.23 692	1.99 483	0.39 546	0.22 348	0.56 375	0.19 140	0.75 415	0.61 437	0.45 363	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.70 438	0.32 356	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.36 611	0.12 216

z-ln-s-r	0.64 554	0.89 598	2.23 540	0.32 393	0.26 429	0.57 394	0.37 546	0.84 509	0.76 604	0.51 428	0.81 618	0.64 511	0.45 501	2.06 660	1.27 654	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.24 477	0.13 259

tg	0.37 256	0.55 438	1.35 239	0.28 270	0.16 153	0.57 394	0.18 124	0.57 284	0.49 307	0.37 305	0.44 338	0.38 331	0.24 241	0.46 311	0.24 236	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.43 655	0.36 629

test_sample3	0.50 435	0.41 332	1.88 431	0.32 393	0.19 276	0.57 394	0.25 364	0.92 582	0.64 476	0.52 437	0.49 389	0.47 411	0.35 390	1.79 612	0.37 405	0.13 468	0.10 360	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.16 368

ffm	0.47 396	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

ff1	0.73 611	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.74 403	0.88 647	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.10 274	0.24 638	0.15 543	0.13 417	0.25 491	0.36 629

mmx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

xxx	0.72 602	0.23 86	2.01 486	0.30 330	0.21 317	0.57 394	0.26 388	0.99 643	0.76 604	0.53 448	0.63 529	0.66 523	0.39 437	2.52 705	3.43 734	0.13 468	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.15 283	0.15 332

CFNet_ucs	0.48 403	0.50 406	2.32 554	0.26 210	0.22 348	0.57 394	0.22 260	0.85 518	0.65 492	0.53 448	0.64 546	0.68 540	0.44 496	0.54 367	0.31 343	0.13 468	0.12 454	0.16 562	0.11 340	0.19 396	0.17 390

anonymousdsp2	0.34 224	0.24 105	1.16 191	0.28 270	0.15 116	0.57 394	0.23 302	0.79 473	0.47 295	0.38 316	0.37 283	0.40 347	0.25 257	0.47 323	0.21 170	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.13 417	0.19 396	0.27 552

GASNet	0.73 611	1.47 712	3.04 681	0.47 615	0.33 531	0.57 394	0.34 521	0.91 573	0.75 593	0.58 519	0.58 483	0.74 577	0.55 563	2.03 656	0.65 550	0.21 624	0.15 532	0.19 612	0.17 518	0.51 683	0.28 561

SA	0.50 435	0.75 534	1.95 468	0.31 361	0.61 685	0.57 394	0.31 482	0.91 573	0.73 575	0.42 339	0.62 516	0.38 331	0.47 527	0.68 427	0.29 307	0.09 160	0.09 307	0.13 473	0.32 648	0.30 550	0.10 136

dd	0.42 325	0.96 625	1.77 367	0.31 361	0.17 187	0.57 394	0.26 388	0.49 210	0.68 520	0.41 334	0.40 312	0.34 305	0.27 298	0.45 302	0.40 431	0.17 576	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.21 428	0.12 216

AACVNet	0.54 481	0.78 555	1.73 337	0.36 494	0.21 317	0.57 394	0.25 364	0.71 377	0.51 325	0.55 480	0.59 486	0.64 511	0.41 458	2.13 670	0.41 439	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.11 340	0.33 576	0.15 332

GANet-ADL	0.44 344	0.41 332	2.31 553	0.33 420	0.20 300	0.57 394	0.25 364	0.75 415	0.54 370	0.42 339	0.59 486	0.56 467	0.30 352	0.40 256	0.38 412	0.14 514	0.11 420	0.09 183	0.08 168	0.22 445	0.17 390

STrans-v2	0.67 573	0.56 441	2.64 626	0.27 236	0.23 371	0.57 394	0.33 515	0.96 618	0.69 529	0.92 668	0.85 630	0.89 638	0.93 667	1.83 622	1.21 648	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.12 216

PMTNet	0.31 194	0.35 274	1.30 223	0.20 10	0.14 83	0.57 394	0.25 364	0.46 160	0.42 227	0.27 239	0.32 249	0.27 237	0.24 241	0.39 249	0.23 208	0.43 694	0.07 89	0.08 78	0.05 1	0.18 374	0.07 12

AdaStereo	0.44 344	0.38 301	1.79 392	0.34 453	0.20 300	0.57 394	0.28 433	0.92 582	0.69 529	0.52 437	0.55 456	0.61 495	0.33 379	0.48 330	0.39 423	0.17 576	0.08 211	0.17 583	0.11 340	0.18 374	0.12 216
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.
IGEV_i1	0.44 344	0.26 138	2.01 486	0.33 420	0.18 238	0.58 411	0.27 413	0.84 509	0.49 307	0.45 363	0.47 358	0.55 453	0.33 379	0.65 418	0.36 397	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.19 552	0.17 346	0.28 561

Hybrid-DGEV-03	0.45 367	0.88 593	1.75 349	0.29 308	0.17 187	0.58 411	0.24 339	0.65 341	0.48 299	0.59 533	1.01 660	0.39 338	0.28 318	0.41 262	0.34 379	0.09 160	0.08 211	0.12 408	0.09 220	0.34 588	0.24 518

xyz-stereo-finetune2	0.35 238	0.45 372	1.04 167	0.21 38	0.12 26	0.58 411	0.23 302	0.50 219	0.45 263	0.31 267	0.46 351	0.30 272	0.41 458	0.81 463	0.51 494	0.08 72	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.09 93

RCA-Stereo	0.34 224	0.32 236	1.30 223	0.26 210	0.14 83	0.58 411	0.23 302	0.78 457	0.62 455	0.40 325	0.44 338	0.28 250	0.35 390	0.29 123	0.20 148	0.09 160	0.10 360	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.08 61

test_5	0.51 452	0.87 589	1.99 483	0.37 519	0.65 689	0.58 411	0.35 529	0.78 457	0.62 455	0.48 396	0.55 456	0.45 391	0.40 447	0.72 442	0.30 330	0.09 160	0.07 89	0.12 408	0.12 383	0.33 576	0.38 639

UDGNet	0.44 344	1.02 655	1.74 342	0.35 471	0.19 276	0.58 411	0.23 302	0.49 210	0.66 508	0.41 334	0.38 298	0.34 305	0.29 341	0.53 362	0.30 330	0.24 650	0.10 360	0.37 688	0.19 552	0.27 525	0.15 332

GwcNet-ADL	0.50 435	0.74 531	2.90 668	0.31 361	0.20 300	0.58 411	0.29 459	0.87 540	0.64 476	0.47 377	0.47 358	0.56 467	0.33 379	0.46 311	0.46 463	0.13 468	0.12 454	0.09 183	0.09 220	0.14 255	0.21 461

PFNet+	0.45 367	0.37 287	1.86 424	0.46 609	0.18 238	0.58 411	0.77 686	0.52 246	0.64 476	0.56 490	0.48 372	0.39 338	0.26 277	0.93 479	0.32 356	0.13 468	0.09 307	0.14 512	0.13 417	0.12 182	0.15 332

THIR-Stereo	0.86 650	0.62 465	2.13 515	0.25 162	0.16 153	0.58 411	2.74 752	0.59 299	0.51 325	0.62 563	1.62 702	0.97 658	1.80 726	1.69 593	2.25 705	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.11 167

IRAFT_RVC	0.54 481	0.53 419	1.78 372	0.46 609	0.21 317	0.58 411	0.43 579	0.65 341	0.66 508	0.54 461	0.50 399	0.49 425	0.51 548	1.58 577	1.01 617	0.11 369	0.25 652	0.13 473	0.10 264	0.15 283	0.13 259

RAFT-345	0.53 474	0.30 213	2.34 559	0.38 536	0.34 544	0.58 411	0.42 572	0.47 184	0.61 437	0.51 428	1.00 659	0.43 371	0.28 318	1.57 573	0.82 588	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.10 121	0.08 61

HCRNet	0.46 380	0.49 398	1.65 311	0.38 536	0.29 466	0.58 411	0.22 260	0.75 415	0.62 455	0.47 377	0.49 389	0.48 423	0.36 396	1.12 510	0.37 405	0.15 537	0.10 360	0.15 543	0.13 417	0.17 346	0.17 390

FINET	0.65 562	0.95 622	3.06 683	0.35 471	0.40 602	0.58 411	0.48 614	0.92 582	1.10 682	0.57 501	0.68 568	0.47 411	0.44 496	1.15 515	0.60 535	0.23 641	0.21 618	0.17 583	0.15 473	0.26 513	0.25 530

aanetorigin	0.77 625	0.80 560	2.59 620	0.43 582	0.44 622	0.58 411	1.01 709	0.57 284	0.68 520	1.53 719	1.23 680	0.81 607	1.08 683	1.07 498	1.07 626	0.18 589	0.15 532	0.17 583	0.21 573	0.54 691	0.30 583

FENet	0.44 344	0.30 213	2.42 575	0.32 393	0.17 187	0.58 411	0.22 260	0.77 440	0.59 414	0.47 377	0.42 324	0.55 453	0.38 423	0.49 341	0.47 472	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.16 368

PSMNet-RSSM	0.53 474	0.82 569	1.78 372	0.31 361	0.25 411	0.58 411	0.28 433	0.84 509	0.60 419	0.50 415	0.61 510	0.67 533	0.43 487	1.68 591	0.42 442	0.15 537	0.10 360	0.14 512	0.16 498	0.15 283	0.13 259

AANet_RVC	0.68 581	1.00 645	2.09 504	0.33 420	0.25 411	0.58 411	0.32 505	0.81 482	0.80 621	0.61 552	0.94 649	0.80 604	0.41 458	2.46 700	1.02 619	0.36 688	0.14 501	0.10 254	0.09 220	0.23 460	0.22 476

iResNetv2_ROB	0.59 524	1.43 710	2.96 673	0.40 558	0.22 348	0.58 411	0.28 433	0.91 573	0.73 575	0.57 501	0.63 529	0.60 492	0.41 458	0.74 446	0.35 391	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.07 117	0.43 655	0.17 390

iResNet_ROB	0.50 435	1.15 681	1.73 337	0.31 361	0.21 317	0.58 411	0.22 260	0.95 613	0.82 629	0.58 519	0.62 516	0.57 474	0.39 437	0.84 467	0.40 431	0.11 369	0.08 211	0.09 183	0.06 27	0.21 428	0.13 259

MWSP-net	0.51 452	0.48 393	1.30 223	0.31 361	0.21 317	0.59 430	0.84 693	0.83 496	0.65 492	0.54 461	0.50 399	0.69 547	0.75 637	0.43 275	1.28 656	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.13 219	0.16 368

G2L-ROB	0.51 452	0.95 622	1.96 477	0.29 308	0.22 348	0.59 430	0.28 433	0.76 428	0.57 393	0.55 480	0.45 342	0.70 558	0.32 371	1.38 540	0.47 472	0.11 369	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.20 412	0.13 259

G2L-Stereo	0.55 493	0.85 581	2.18 528	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.27 413	0.77 440	0.55 377	0.54 461	0.52 421	0.71 563	0.36 396	1.75 603	0.50 488	0.13 468	0.11 420	0.13 473	0.11 340	0.29 538	0.15 332

DispNO	0.67 573	0.98 638	2.58 618	0.31 361	0.27 442	0.59 430	0.29 459	0.83 496	0.68 520	0.53 448	0.79 617	0.83 614	0.47 527	2.46 700	0.68 558	0.12 432	0.10 360	0.19 612	0.31 642	0.16 322	0.17 390

DisPM	0.43 334	0.33 246	1.78 372	0.57 666	0.18 238	0.59 430	0.63 661	0.53 255	0.61 437	0.60 543	0.53 434	0.38 331	0.26 277	0.75 447	0.29 307	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.14 288

ICVP	0.46 380	0.29 195	2.41 573	0.33 420	0.22 348	0.59 430	0.55 634	0.75 415	0.50 318	0.44 352	0.60 503	0.49 425	0.35 390	0.53 362	0.37 405	0.16 560	0.16 550	0.14 512	0.11 340	0.15 283	0.15 332
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
111	0.48 403	1.09 667	1.95 468	0.24 134	0.13 58	0.59 430	0.26 388	0.83 496	0.78 613	0.48 396	0.52 421	0.56 467	0.38 423	0.49 341	0.38 412	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.07 117	0.23 460	0.35 621

test_xeample	0.72 602	0.21 45	1.36 241	0.27 236	0.17 187	0.59 430	0.28 433	1.01 661	0.70 539	0.55 480	0.67 560	0.44 382	0.39 437	1.88 639	5.17 749	0.12 432	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.15 332

ACVNet	0.45 367	0.44 362	1.79 392	0.28 270	0.21 317	0.59 430	0.36 537	0.66 344	0.68 520	0.45 363	0.59 486	0.69 547	0.40 447	0.44 286	0.55 513	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.34 588	0.10 136

GANet-RSSM	0.55 493	0.73 526	1.90 443	0.36 494	0.26 429	0.59 430	0.27 413	0.78 457	0.52 337	0.47 377	0.57 477	0.63 501	0.45 501	1.92 646	0.43 451	0.14 514	0.10 360	0.25 654	0.11 340	0.34 588	0.14 288

DMCA	0.41 304	0.52 412	1.26 211	0.31 361	0.24 387	0.59 430	0.26 388	0.77 440	0.63 468	0.58 519	0.48 372	0.57 474	0.35 390	0.40 256	0.50 488	0.14 514	0.10 360	0.14 512	0.10 264	0.15 283	0.15 332

FADNet-RVC	0.61 538	1.26 697	2.12 513	0.33 420	0.26 429	0.59 430	0.29 459	0.86 529	0.62 455	0.45 363	0.50 399	0.62 499	0.46 517	1.73 599	0.55 513	0.17 576	0.20 608	0.17 583	0.18 532	0.59 694	0.28 561

MLCV	0.48 403	0.89 598	1.85 416	0.29 308	0.14 83	0.59 430	0.23 302	0.72 384	0.59 414	0.66 592	0.66 557	0.55 453	0.36 396	1.03 494	0.49 483	0.09 160	0.06 25	0.09 183	0.07 117	0.19 396	0.11 167

Selective-IGEV-i1	0.44 344	0.23 86	1.30 223	0.33 420	0.45 633	0.60 443	0.32 505	0.85 518	0.64 476	0.42 339	0.52 421	0.60 492	0.28 318	0.46 311	0.34 379	0.10 274	0.10 360	0.13 473	0.28 617	0.14 255	0.75 704

ITSA-stereo	0.48 403	0.33 246	1.20 200	0.33 420	0.18 238	0.60 443	0.29 459	0.94 599	0.80 621	0.50 415	0.49 389	0.53 442	0.59 583	1.25 529	0.64 547	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.23 503

MyStereo07	0.34 224	0.40 322	1.46 272	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.53 255	0.42 227	0.25 205	0.25 163	0.20 134	0.26 277	0.57 376	0.19 108	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

MyStereo06	0.54 481	0.41 332	2.68 631	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.81 482	0.44 246	0.84 656	0.52 421	0.78 595	0.58 579	0.48 330	1.10 630	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

MyStereo05	0.49 423	0.41 332	2.72 638	0.30 330	0.23 371	0.60 443	0.30 469	0.82 490	0.77 609	0.52 437	0.37 283	0.51 433	0.42 476	0.52 356	0.38 412	0.09 160	0.17 571	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.20 446

MyStereo04	0.48 403	0.40 322	2.65 628	0.29 308	0.23 371	0.60 443	0.31 482	0.83 496	0.75 593	0.47 377	0.36 277	0.53 442	0.42 476	0.53 362	0.39 423	0.09 160	0.18 583	0.12 408	0.11 340	0.16 322	0.19 427

Sa-1000	0.51 452	0.72 518	1.90 443	0.31 361	0.60 681	0.60 443	0.31 482	0.94 599	0.71 549	0.52 437	0.83 623	0.42 367	0.33 379	0.68 427	0.28 292	0.10 274	0.09 307	0.13 473	0.29 623	0.29 538	0.10 136

dad	0.51 452	1.01 649	1.74 342	0.29 308	0.19 276	0.60 443	0.26 388	0.52 246	0.75 593	0.63 573	0.63 529	0.63 501	0.33 379	0.85 469	0.47 472	0.27 665	0.15 532	0.40 691	0.18 532	0.22 445	0.14 288

IPLGR_C	0.58 516	1.25 695	2.72 638	0.80 699	0.31 505	0.60 443	0.61 653	0.76 428	0.58 404	0.56 490	0.62 516	0.41 353	0.31 362	0.43 275	0.40 431	0.11 369	0.22 624	0.13 473	0.15 473	0.35 602	0.19 427

ACRE	0.56 503	1.14 677	2.77 650	0.76 695	0.28 456	0.60 443	0.56 639	0.76 428	0.58 404	0.55 480	0.62 516	0.41 353	0.29 341	0.44 286	0.39 423	0.11 369	0.19 596	0.13 473	0.14 446	0.36 611	0.18 410

OMP-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.56 660	0.37 579	0.60 443	0.26 388	0.70 372	0.65 492	0.66 592	0.60 503	0.69 547	0.32 371	2.09 666	1.20 646	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.10 136

PSM-adaLoss	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.60 443	0.29 459	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

DeepStereo_RVC	0.44 344	0.28 180	1.92 452	0.49 625	0.17 187	0.60 443	0.59 647	0.50 219	0.52 337	0.49 408	0.45 342	0.39 338	0.86 657	0.45 302	0.33 369	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.19 427

RAFT-RH_RVC	0.61 538	0.50 406	2.33 557	0.36 494	0.29 466	0.60 443	0.18 124	0.44 136	0.58 404	0.76 632	1.91 711	0.47 411	0.29 341	1.60 580	1.23 650	0.14 514	0.07 89	0.13 473	0.13 417	0.10 121	0.09 93

RAFT-IKP	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.16 153	0.60 443	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.50 348	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

pcwnet_v2	0.64 554	0.49 398	4.41 732	0.32 393	0.27 442	0.60 443	0.25 364	0.97 627	0.88 647	0.59 533	0.70 587	0.63 501	0.55 563	0.66 423	0.37 405	0.17 576	0.15 532	0.15 543	0.14 446	0.21 428	0.23 503

cf-r	0.53 474	0.81 565	2.15 521	0.33 420	0.28 456	0.60 443	0.28 433	0.78 457	0.64 476	0.51 428	0.60 503	0.75 583	0.40 447	1.32 533	0.43 451	0.13 468	0.09 307	0.11 336	0.12 383	0.15 283	0.14 288

GwcNet-RSSM	0.57 511	0.94 615	2.13 515	0.32 393	0.25 411	0.60 443	0.30 469	0.80 478	0.66 508	0.52 437	0.64 546	0.71 563	0.40 447	1.79 612	0.50 488	0.13 468	0.09 307	0.12 408	0.12 383	0.21 428	0.15 332

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 493	0.92 607	2.36 565	0.38 536	0.37 579	0.60 443	0.28 433	0.82 490	0.62 455	0.62 563	0.55 456	0.72 566	0.45 501	1.00 490	0.43 451	0.15 537	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.15 283	0.16 368
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
PASM	0.72 602	0.68 501	1.91 449	0.47 615	0.44 622	0.60 443	0.51 619	0.76 428	0.80 621	0.77 636	0.67 560	0.87 632	0.61 596	2.40 691	0.67 555	0.32 680	0.35 682	0.36 684	0.41 684	0.45 666	0.39 645

S0	0.40 296	0.69 505	1.02 162	0.30 330	0.19 276	0.61 463	0.35 529	0.48 199	0.31 52	0.34 286	0.50 399	0.32 285	0.32 371	0.34 195	0.36 397	0.19 605	0.14 501	0.17 583	0.20 565	0.46 669	0.65 695

CoDeX	0.52 468	0.43 349	2.25 544	0.29 308	0.26 429	0.61 463	0.32 505	0.99 643	0.68 520	0.48 396	0.55 456	0.52 439	0.40 447	1.60 580	0.35 391	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.13 219	0.12 216

anonymousa	0.48 403	0.46 377	2.44 581	0.29 308	0.34 544	0.61 463	0.25 364	0.66 344	0.54 370	0.53 448	0.77 613	0.73 571	0.46 517	0.33 180	0.31 343	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.29 623	0.10 121	0.19 427

Selective-RAFT	0.35 238	0.26 138	1.48 279	0.31 361	0.15 116	0.61 463	0.19 140	0.60 312	0.54 370	0.28 246	0.29 206	0.40 347	0.33 379	0.50 348	0.27 277	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.19 396	0.08 61

CIPLG	0.56 503	1.19 688	2.46 585	0.80 699	0.31 505	0.61 463	0.57 643	0.76 428	0.57 393	0.56 490	0.63 529	0.41 353	0.30 352	0.45 302	0.40 431	0.11 369	0.20 608	0.13 473	0.13 417	0.35 602	0.19 427

Patchmatch Stereo++	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216
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
IIG-Stereo	0.59 524	0.65 488	1.74 342	0.54 650	0.23 371	0.61 463	0.21 216	0.73 398	0.65 492	0.64 583	0.69 577	0.69 547	0.38 423	2.09 666	1.39 663	0.11 369	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.15 283	0.09 93

NF-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.44 590	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.45 552	0.79 585	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.16 368

OCTAStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.61 437	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.80 586	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

PSM-softLoss	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

KMStereo	0.48 403	0.27 151	1.85 416	0.51 634	0.17 187	0.61 463	0.40 562	0.61 317	0.57 393	0.52 437	0.48 372	0.39 338	0.25 257	1.46 553	0.77 578	0.12 432	0.08 211	0.13 473	0.12 383	0.12 182	0.14 288

ROB_FTStereo_v2	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.47 323	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

ROB_FTStereo	0.38 269	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.26 388	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.49 341	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

HUI-Stereo	0.38 269	0.27 151	1.79 392	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.28 433	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.45 302	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

RAFT_R40	0.50 435	0.21 45	1.76 358	0.50 629	0.40 602	0.61 463	0.53 626	0.56 278	0.60 419	0.56 490	0.54 446	0.55 453	0.51 548	1.57 573	0.53 502	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.09 93

RE-Stereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

TVStereo	0.48 403	0.25 120	1.81 400	0.52 638	0.16 153	0.61 463	0.43 579	0.66 344	0.60 419	0.50 415	0.47 358	0.37 322	0.26 277	1.44 547	0.78 581	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.13 219	0.17 390

iGMRVC	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.17 187	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.44 382	0.28 318	0.55 372	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

iRAFT	0.39 286	0.27 151	1.78 372	0.44 589	0.16 153	0.61 463	0.27 413	0.51 230	0.52 337	0.47 377	0.43 327	0.43 371	0.28 318	0.54 367	0.28 292	0.12 432	0.08 211	0.12 408	0.10 264	0.17 346	0.12 216

GES	0.44 344	0.28 180	1.88 431	0.30 330	0.18 238	0.61 463	0.30 469	0.88 549	0.46 274	0.47 377	0.52 421	0.39 338	0.42 476	0.58 381	0.67 555	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.15 283	0.17 390

STTStereo	0.51 452	0.69 505	2.14 520	0.36 494	0.30 484	0.61 463	0.32 505	0.77 440	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.67 533	0.43 487	0.86 472	0.42 442	0.16 560	0.15 532	0.17 583	0.20 565	0.16 322	0.15 332

RT-IGEV	0.66 568	0.25 120	2.11 509	0.56 660	0.46 641	0.62 484	0.54 630	0.99 643	0.75 593	0.79 640	0.93 647	0.85 623	0.78 644	0.59 387	1.64 677	0.12 432	0.16 550	0.11 336	0.47 693	0.28 531	0.30 583

GCST	0.72 602	1.10 668	2.15 521	1.11 722	0.59 676	0.62 484	0.19 140	0.75 415	0.53 355	0.56 490	0.63 529	0.47 411	0.31 362	1.11 506	0.33 369	0.75 720	0.45 702	0.84 721	0.64 724	0.69 702	0.54 679

IPLGR	0.54 481	0.56 441	2.68 631	0.36 494	0.18 238	0.62 484	0.54 630	1.02 664	0.64 476	0.73 623	0.46 351	0.47 411	0.45 501	1.12 510	0.29 307	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.09 220	0.19 396	0.12 216

AAGNet	0.88 654	0.33 246	1.79 392	0.54 650	0.98 711	0.62 484	0.46 602	0.50 219	0.60 419	0.58 519	0.53 434	0.50 428	0.73 631	1.23 525	7.48 762	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.14 255	0.09 93

TransformOpticalFlow	0.64 554	0.56 441	2.66 629	0.44 589	0.26 429	0.62 484	0.28 433	0.83 496	0.71 549	0.76 632	0.74 603	0.91 642	0.85 654	1.83 622	0.81 587	0.10 274	0.07 89	0.11 336	0.09 220	0.11 159	0.12 216

SST-Stereo	0.52 468	0.20 29	1.76 358	0.62 681	0.53 662	0.62 484	0.66 664	0.55 272	0.61 437	0.58 519	0.53 434	0.52 439	0.60 587	1.59 579	0.29 307	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.16 322	0.10 136

PFNet	0.60 530	0.33 246	2.47 591	0.41 566	0.55 667	0.62 484	0.27 413	0.61 317	0.63 468	0.61 552	0.56 468	0.45 391	0.32 371	1.88 639	1.14 636	0.28 669	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.26 513	0.20 446

GrayStereo	0.66 568	0.19 12	1.76 358	0.90 706	0.23 371	0.62 484	1.42 734	0.62 321	0.60 419	0.72 619	0.78 614	0.56 467	3.07 741	0.60 394	0.26 265	0.09 160	0.08 211	0.10 254	0.21 573	0.11 159	0.18 410

Pruner-Stereo	0.51 452	0.27 151	1.78 372	1.79 740	0.19 276	0.62 484	0.45 599	0.57 284	0.60 419	0.61 552	0.48 372	0.41 353	0.24 241	0.46 311	1.00 613	0.12 432	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.12 182	0.13 259

GEStereo_RVC	0.54 481	0.87 589	1.95 468	0.47 615	0.25 411	0.62 484	0.37 546	1.00 653	0.74 579	0.53 448	0.54 446	0.59 485	0.44 496	1.10 503	0.46 463	0.15 537	0.11 420	0.12 408	0.10 264	0.26 513	0.19 427

s12784h	0.36 248	0.28 180	1.58 300	0.23 100	0.11 12	0.62 484	0.24 339	0.79 473	0.64 476	0.44 352	0.52 421	0.28 250	0.26 277	0.50 348	0.24 236	0.11 369	0.06 25	0.09 183	0.06 27	0.16 322	0.06 1

222	0.78 629	0.23 86	1.23 206	0.28 270	0.18 238	0.62 484	0.24 339	1.02 664	0.70 539	0.58 519	0.66 557	0.46 403	0.42 476	1.80 617	6.53 761	0.13 468	0.10 360	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.17 390

psmorigin	1.36 705	0.60 454	13.80 774	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.33 515	0.77 440	0.61 437	0.96 674	0.88 637	1.17 692	0.73 631	4.00 745	0.86 593	0.19 605	0.22 624	0.17 583	0.18 532	0.24 477	0.29 569

FAT-Stereo	0.70 590	0.54 428	2.88 660	0.36 494	0.29 466	0.62 484	0.54 630	0.97 627	0.87 642	0.76 632	0.92 643	0.94 652	0.80 646	1.84 627	0.57 525	0.18 589	0.19 596	0.17 583	0.16 498	0.22 445	0.25 530

FADNet-RVC-Resample	0.67 573	1.16 686	3.16 693	0.37 519	0.29 466	0.62 484	0.38 553	0.86 529	0.63 468	0.51 428	0.50 399	0.57 474	0.45 501	1.57 573	0.49 483	0.24 650	0.32 678	0.23 642	0.19 552	0.27 525	0.62 692

edge stereo	0.81 642	0.73 526	3.30 706	0.37 519	1.21 727	0.62 484	0.39 559	0.93 590	0.79 618	0.80 642	0.88 637	1.14 688	0.71 625	2.18 672	0.71 565	0.21 624	0.20 608	0.26 657	0.18 532	0.38 627	0.26 541

CVANet_RVC	0.65 562	0.80 560	2.13 515	0.36 494	0.26 429	0.62 484	0.42 572	0.84 509	0.72 559	0.69 605	0.68 568	0.68 540	0.52 553	2.64 712	0.42 442	0.19 605	0.12 454	0.22 635	0.17 518	0.37 620	0.15 332

PWC_ROB	0.70 590	0.94 615	1.88 431	0.39 546	0.39 591	0.62 484	0.30 469	0.98 631	0.94 660	0.91 667	1.29 686	0.77 591	0.62 601	1.62 584	1.03 622	0.18 589	0.11 420	0.18 605	0.13 417	0.51 683	0.22 476

AANet	0.82 645	0.91 605	2.89 663	0.34 453	0.29 466	0.63 502	0.38 553	0.81 482	1.31 699	1.33 706	1.39 693	1.26 696	1.14 690	1.32 533	0.97 604	0.20 616	0.17 571	0.18 605	0.19 552	0.33 576	0.31 593

DA	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

GGEV	0.32 201	0.26 138	0.89 126	0.29 308	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.60 312	0.39 182	0.23 173	0.30 221	0.24 192	0.26 277	0.60 394	0.18 80	0.10 274	0.12 454	0.09 183	0.07 117	0.10 121	0.52 676

1111x	0.74 614	0.21 45	1.93 455	0.31 361	0.17 187	0.63 502	0.32 505	1.03 671	0.74 579	0.52 437	0.62 516	0.57 474	0.47 527	2.38 687	4.25 744	0.12 432	0.14 501	0.11 336	0.12 383	0.12 182	0.14 288

Prome-Stereo	0.49 423	0.30 213	1.76 358	0.60 679	0.23 371	0.63 502	0.42 572	0.62 321	0.60 419	0.59 533	1.03 665	0.43 371	0.72 628	0.60 394	0.33 369	0.09 160	0.07 89	0.10 254	0.09 220	0.11 159	0.43 658

xxxx	0.70 590	0.21 45	1.33 232	0.28 270	0.18 238	0.63 502	0.24 339	1.02 664	0.69 529	0.50 415	0.62 516	0.58 481	0.38 423	1.47 560	5.21 750	0.13 468	0.12 454	0.11 336	0.10 264	0.12 182	0.15 332

ac_64	0.55 493	0.46 377	1.92 452	0.36 494	0.34 544	0.63 502	0.31 482	0.82 490	0.61 437	0.55 480	0.51 406	0.89 638	0.48 536	1.83 622	0.55 513	0.14 514	0.11 420	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.12 216

acv_ft	0.48 403	0.44 362	1.76 358	0.32 393	0.41 611	0.63 502	0.28 433	0.81 482	0.68 520	0.61 552	0.59 486	0.69 547	0.45 501	0.44 286	0.63 542	0.11 369	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.41 645	0.10 136

CFNet-ft	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

DIP-Stereo	0.37 256	0.34 265	1.50 286	0.27 236	0.18 238	0.63 502	0.17 101	0.92 582	0.53 355	0.49 408	0.48 372	0.30 272	0.30 352	0.39 249	0.30 330	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.12 216
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
CFNet	0.58 516	0.96 625	1.78 372	0.33 420	0.25 411	0.63 502	0.22 260	0.88 549	0.75 593	0.46 375	0.59 486	0.58 481	0.40 447	2.29 678	0.48 478	0.12 432	0.09 307	0.15 543	0.14 446	0.30 550	0.15 332

CFNet_RVC	0.51 452	0.76 535	1.79 392	0.28 270	0.30 484	0.63 502	0.28 433	0.66 344	0.55 377	0.45 363	0.57 477	0.74 577	0.41 458	1.46 553	0.42 442	0.14 514	0.10 360	0.28 662	0.13 417	0.18 374	0.14 288

DeepPruner_ROB	0.50 435	0.70 511	1.94 465	0.29 308	0.26 429	0.63 502	0.31 482	0.80 478	0.48 299	0.61 552	0.55 456	0.66 523	0.38 423	0.98 486	0.40 431	0.19 605	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.23 460	0.17 390

PS-NSSS	0.63 550	1.00 645	1.81 400	0.30 330	0.31 505	0.63 502	0.34 521	0.98 631	0.69 529	0.54 461	0.74 603	0.51 433	0.41 458	2.43 697	0.48 478	0.24 650	0.17 571	0.27 658	0.18 532	0.27 525	0.21 461

MEA-ACV	0.48 403	0.31 227	1.43 262	0.30 330	0.19 276	0.64 516	0.29 459	0.85 518	0.67 517	0.55 480	0.59 486	0.63 501	0.58 579	1.22 521	0.53 502	0.12 432	0.12 454	0.12 408	0.15 473	0.13 219	0.14 288

coex_refinement	0.58 516	0.94 615	1.87 429	0.38 536	0.25 411	0.64 516	0.34 521	0.83 496	0.65 492	0.60 543	0.63 529	0.81 607	0.48 536	1.85 629	0.56 521	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.10 264	0.16 322	0.16 368

PSMNet-RUCA	0.58 516	0.82 569	1.89 438	0.59 674	0.56 670	0.64 516	0.36 537	0.84 509	0.69 529	0.51 428	0.68 568	0.53 442	0.43 487	0.56 375	0.43 451	0.34 685	0.18 583	0.44 700	0.29 623	0.48 675	0.30 583

RAFT-Test	0.44 344	0.38 301	2.01 486	0.27 236	0.44 622	0.64 516	0.37 546	0.72 384	0.57 393	0.45 363	0.48 372	0.65 516	0.24 241	0.35 205	0.29 307	0.09 160	0.11 420	0.09 183	0.38 674	0.10 121	0.11 167

SACVNet	0.60 530	0.74 531	1.90 443	0.37 519	0.28 456	0.64 516	0.37 546	0.86 529	0.61 437	0.65 590	0.62 516	0.69 547	0.44 496	2.08 664	0.42 442	0.18 589	0.14 501	0.16 562	0.15 473	0.38 627	0.24 518

ADLNet2	0.68 581	0.84 576	3.19 698	0.33 420	0.36 566	0.64 516	0.37 546	0.89 555	0.79 618	0.54 461	0.65 555	0.93 648	0.48 536	2.07 662	0.56 521	0.13 468	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.33 576	0.18 410

HHNet	0.60 530	0.65 488	2.60 622	0.36 494	0.25 411	0.64 516	0.61 653	0.64 334	0.62 455	0.55 480	1.13 676	0.32 285	0.60 587	0.42 270	1.79 684	0.15 537	0.07 89	0.12 408	0.10 264	0.18 374	0.15 332

DRaft	0.62 543	0.38 301	1.76 358	0.24 134	0.16 153	0.64 516	0.66 664	0.53 255	0.53 355	0.67 597	0.99 657	0.38 331	1.00 675	1.44 547	2.10 700	0.10 274	0.14 501	0.10 254	0.14 446	0.18 374	0.21 461

ARAFT	0.60 530	1.23 692	3.10 687	0.28 270	0.16 153	0.64 516	0.36 537	0.90 561	0.67 517	0.61 552	0.49 389	0.55 453	0.31 362	1.24 528	0.32 356	0.10 274	0.08 211	0.14 512	0.13 417	0.37 620	0.21 461

Syn2CoEx	0.70 590	1.07 665	2.74 645	0.43 582	0.30 484	0.64 516	0.42 572	0.99 643	0.78 613	0.62 563	0.78 614	0.74 577	0.72 628	1.92 646	0.61 538	0.20 616	0.17 571	0.19 612	0.15 473	0.29 538	0.22 476

psm_up	0.57 511	0.61 459	1.83 410	0.35 471	0.30 484	0.64 516	0.37 546	0.90 561	0.68 520	0.59 533	0.55 456	0.68 540	0.54 558	1.91 642	0.46 463	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.15 473	0.23 460	0.13 259

DeepPrunerF	0.86 650	0.86 584	2.91 670	0.45 603	0.50 653	0.64 516	0.48 614	1.14 690	2.64 747	0.63 573	0.61 510	0.65 516	0.62 601	2.21 674	1.31 657	0.23 641	0.19 596	0.30 672	0.28 617	0.36 611	0.25 530

UCFNet_RVC	0.48 403	0.82 569	1.85 416	0.30 330	0.27 442	0.64 516	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.48 396	0.53 434	0.63 501	0.41 458	0.88 476	0.38 412	0.15 537	0.10 360	0.17 583	0.17 518	0.18 374	0.15 332

HSM	0.62 543	0.76 535	1.72 334	0.30 330	0.29 466	0.64 516	0.28 433	0.94 599	0.62 455	0.58 519	0.57 477	1.40 703	0.64 607	2.59 710	0.42 442	0.11 369	0.08 211	0.10 254	0.08 168	0.14 255	0.11 167

iResNet	0.51 452	0.76 535	2.59 620	0.41 566	0.17 187	0.64 516	0.27 413	0.82 490	0.70 539	0.57 501	0.64 546	0.43 371	0.36 396	0.70 438	0.52 498	0.10 274	0.07 89	0.09 183	0.08 168	0.21 428	0.13 259

SME	0.53 474	1.10 668	1.55 295	0.35 471	0.20 300	0.65 531	0.25 364	0.67 355	0.48 299	0.47 377	0.49 389	0.35 309	0.36 396	1.79 612	0.51 494	0.26 659	0.10 360	0.12 408	0.13 417	0.45 666	0.25 530

w-ln-seven-2	0.68 581	1.13 675	2.46 585	0.36 494	0.27 442	0.65 531	0.44 590	0.87 540	0.83 633	0.69 605	0.75 606	0.72 566	0.63 604	1.56 569	1.15 638	0.13 468	0.13 482	0.15 543	0.14 446	0.35 602	0.19 427

AASNet	0.56 503	1.03 656	2.34 559	0.37 519	0.33 531	0.65 531	0.29 459	0.96 618	0.73 575	0.54 461	0.60 503	0.55 453	0.38 423	0.59 387	0.58 530	0.14 514	0.12 454	0.13 473	0.10 264	0.43 655	0.24 518

UPFNet	0.46 380	0.28 180	1.73 337	0.33 420	0.32 516	0.65 531	0.38 553	0.83 496	0.59 414	0.57 501	0.52 421	0.61 495	0.40 447	0.75 447	0.52 498	0.13 468	0.12 454	0.13 473	0.12 383	0.15 283	0.11 167

RP	0.67 573	0.82 569	1.94 465	0.43 582	0.44 622	0.65 531	0.45 599	0.89 555	0.82 629	0.66 592	0.92 643	0.99 662	0.76 640	1.55 568	0.66 551	0.25 655	0.18 583	0.23 642	0.20 565	0.31 558	0.22 476

RASNet	0.61 538	0.68 501	2.03 494	0.35 471	0.46 641	0.65 531	0.28 433	0.78 457	0.70 539	0.48 396	0.64 546	0.93 648	0.61 596	2.21 674	0.73 572	0.12 432	0.09 307	0.09 183	0.10 264	0.14 255	0.11 167

DLCB_ROB	0.54 481	0.55 438	1.49 282	0.36 494	0.25 411	0.65 531	0.36 537	0.80 478	0.70 539	0.72 619	0.69 577	0.83 614	0.46 517	1.53 566	0.60 535	0.13 468	0.12 454	0.14 512	0.14 446	0.14 255	0.13 259

S	0.44 344	0.42 342	1.08 174	0.27 236	0.24 387	0.66 538	0.28 433	0.53 255	0.46 274	0.45 363	0.56 468	0.33 297	0.39 437	0.31 151	0.30 330	0.17 576	0.11 420	0.19 612	0.20 565	0.52 688	1.29 738

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 538	0.61 459	3.35 710	0.33 420	0.58 674	0.66 538	0.20 168	0.98 631	0.55 377	0.73 623	0.52 421	0.99 662	0.65 609	0.58 381	0.29 307	0.10 274	0.16 550	0.10 254	0.41 684	0.29 538	0.20 446

IER	0.43 334	0.38 301	1.69 322	0.26 210	0.25 411	0.66 538	0.26 388	0.71 377	0.55 377	0.54 461	0.59 486	0.60 492	0.53 555	0.52 356	0.39 423	0.11 369	0.08 211	0.11 336	0.11 340	0.14 255	0.11 167

DEmStereo	0.68 581	0.31 227	2.25 544	0.42 577	0.17 187	0.66 538	0.89 697	0.51 230	0.59 414	0.60 543	1.01 660	0.45 391	1.26 695	1.54 567	2.26 706	0.10 274	0.08 211	0.10 254	0.10 264	0.10 121	0.11 167

HGLStereo	0.54 481	0.69 505	2.00 485	0.35 471	0.40 602	0.66 538	0.30 469	0.83 496	0.62 455	0.57 501	0.69 577	0.69 547	0.54 558	1.07 498	0.55 513	0.13 468	0.13 482	0.13 473	0.11 340	0.19 396	0.17 390

FADNet	0.64 554	1.22 691	2.06 496	0.32 393	0.30 484	0.66 538	0.29 459	0.88 549	0.72 559	0.44 352	0.48 372	0.66 523	0.57 573	1.84 627	0.45 462	0.46 700	0.20 608	0.17 583	0.19 552	0.59 694	0.24 518

TDLM	0.67 573	0.92 607	1.76 358	0.37 519	0.24 387	0.66 538	0.56 639	0.82 490	0.74 579	1.16 689	0.62 516	0.61 495	0.48 536	2.70 718	0.50 488	0.20 616	0.11 420	0.35 682	0.14 446	0.32 567	0.16 368

UGAM-zero	0.63 550	0.39 314	2.49 596	0.30 330	0.49 649	0.67 545	0.19 140	0.91 573	0.45 263	0.77 636	0.45 342	1.16 691	0.82 649	2.05 659	0.29 307	0.09 160	0.15 532	0.09 183	0.44 688	0.11 159	0.22 476

gwcnet-sp	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

scenet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

Anonymous_2	0.74 614	0.32 236	1.65 311	0.33 420	0.30 484	0.67 545	0.32 505	0.69 364	0.46 274	0.48 396	0.41 318	0.84 619	0.58 579	0.51 352	0.40 431	0.32 680	0.38 690	1.43 746	3.69 768	0.80 712	0.27 552

ssnet	0.49 423	0.43 349	2.54 612	0.31 361	0.22 348	0.67 545	0.31 482	0.78 457	0.65 492	0.58 519	0.47 358	0.46 403	0.43 487	0.76 451	0.46 463	0.11 369	0.11 420	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.14 288

anonymity	0.80 633	0.66 496	1.29 220	0.59 674	0.75 697	0.67 545	0.52 622	0.95 613	0.71 549	0.94 671	0.70 587	0.67 533	0.87 659	0.71 440	1.35 660	0.64 712	0.62 720	0.58 710	1.44 748	0.60 697	0.65 695

PSMNet-ADL	0.51 452	0.38 301	1.65 311	0.35 471	0.21 317	0.67 545	0.26 388	0.74 403	0.55 377	0.42 339	0.52 421	0.70 558	0.45 501	1.91 642	0.57 525	0.15 537	0.13 482	0.11 336	0.13 417	0.15 283	0.20 446

ADLNet	0.60 530	0.71 513	1.95 468	0.35 471	0.34 544	0.67 545	0.34 521	0.90 561	0.74 579	0.68 603	0.62 516	0.80 604	0.45 501	1.78 608	0.64 547	0.14 514	0.11 420	0.14 512	0.14 446	0.29 538	0.21 461

RAFT + AFF	0.64 554	1.20 689	1.95 468	0.34 453	0.33 531	0.67 545	0.52 622	0.99 643	0.74 579	0.53 448	0.58 483	0.57 474	0.80 646	1.76 604	0.51 494	0.12 432	0.27 662	0.15 543	0.14 446	0.43 655	0.29 569

HSM-Net_RVC	0.67 573	0.34 265	2.23 540	0.26 210	0.19 276	0.67 545	0.29 459	1.26 704	0.69 529	0.72 619	0.70 587	0.78 595	0.42 476	3.77 744	0.41 439	0.13 468	0.09 307	0.10 254	0.09 220	0.12 182	0.11 167
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
NOSS_ROB	0.64 554	0.65 488	1.62 309	0.46 609	0.25 411	0.67 545	0.30 469	0.93 590	0.77 609	0.59 533	0.57 477	0.77 591	0.38 423	2.78 722	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.28 662	0.26 606	0.27 525	0.39 645

XPNet_ROB	0.61 538	0.72 518	1.66 316	0.37 519	0.27 442	0.67 545	0.47 610	0.89 555	0.71 549	0.78 638	0.70 587	0.81 607	0.53 555	1.70 594	0.76 576	0.21 624	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.20 412	0.21 461

DualNet (step1)	0.59 524	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.11 506	0.38 412	0.61 709	0.14 501	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

test_sample9	0.94 662	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.93 590	0.66 508	0.57 501	0.51 406	0.55 453	0.45 501	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

test_sample8	1.12 680	0.62 465	1.93 455	0.27 236	0.22 348	0.68 557	0.31 482	0.95 613	0.61 437	1.18 697	0.56 468	2.53 728	1.31 699	1.91 642	2.55 714	0.61 709	4.16 768	0.87 722	0.56 711	0.25 491	0.23 503

Any-RAFT	0.38 269	0.25 120	1.89 438	0.27 236	0.17 187	0.68 557	0.21 216	0.78 457	0.53 355	0.43 345	0.43 327	0.54 450	0.30 352	0.41 262	0.20 148	0.10 274	0.12 454	0.08 78	0.06 27	0.10 121	0.09 93

AF-Net	0.69 586	0.92 607	2.21 532	0.41 566	0.40 602	0.68 557	0.40 562	1.02 664	0.86 639	0.69 605	1.03 665	1.04 673	0.84 653	1.19 518	0.78 581	0.22 637	0.14 501	0.25 654	0.17 518	0.30 550	0.18 410

StereoDRNet-Refined	0.50 435	0.41 332	1.50 286	0.33 420	0.21 317	0.68 557	0.26 388	0.81 482	0.68 520	0.67 597	0.68 568	0.73 571	0.42 476	1.10 503	0.59 533	0.11 369	0.08 211	0.14 512	0.14 446	0.25 491	0.21 461
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
model_zeroshot	0.44 344	0.68 501	1.97 482	0.28 270	0.18 238	0.69 563	0.21 216	0.63 330	0.40 200	1.00 676	0.34 268	0.42 367	0.20 164	0.69 433	0.24 236	0.10 274	0.22 624	0.10 254	0.22 585	0.12 182	0.10 136

TRStereo	0.53 474	0.76 535	2.38 567	0.42 577	0.29 466	0.69 563	0.23 302	1.81 729	0.55 377	0.36 299	0.32 249	0.47 411	0.40 447	0.46 311	0.25 251	0.12 432	0.11 420	0.11 336	0.41 684	0.13 219	0.32 603

hitnet-ft	0.67 573	0.80 560	1.90 443	0.28 270	0.22 348	0.69 563	0.36 537	0.85 518	0.65 492	0.56 490	0.84 626	1.03 670	0.95 673	2.32 682	0.55 513	0.23 641	0.14 501	0.41 693	0.13 417	0.24 477	0.17 390

S-Stereo	0.80 633	0.69 505	3.89 720	0.39 546	0.37 579	0.69 563	0.70 676	0.94 599	0.98 667	0.62 563	0.91 641	0.83 614	0.60 587	2.37 684	0.66 551	0.18 589	0.21 618	0.17 583	0.18 532	0.30 550	0.35 621

NVstereo2D	0.58 516	0.40 322	2.03 494	0.35 471	0.35 557	0.69 563	0.39 559	0.91 573	0.80 621	0.47 377	0.53 434	0.67 533	0.46 517	1.99 653	0.48 478	0.19 605	0.11 420	0.17 583	0.13 417	0.25 491	0.25 530

ETE_ROB	0.60 530	0.71 513	1.55 295	0.37 519	0.25 411	0.69 563	0.51 619	1.47 714	0.70 539	0.80 642	0.69 577	0.85 623	0.49 543	1.36 538	0.58 530	0.16 560	0.13 482	0.19 612	0.16 498	0.21 428	0.23 503

SFCPSM	0.46 380	0.24 105	2.35 562	0.27 236	0.27 442	0.70 569	0.32 505	0.96 618	0.63 468	0.49 408	0.52 421	0.43 371	0.36 396	0.52 356	0.43 451	0.12 432	0.09 307	0.12 408	0.16 498	0.16 322	0.12 216

PA-Net	0.84 648	1.00 645	3.49 712	0.63 683	0.40 602	0.70 569	0.52 622	0.86 529	0.84 636	0.52 437	0.59 486	0.70 558	0.54 558	2.35 683	2.23 704	0.17 576	0.27 662	0.19 612	0.28 617	0.22 445	0.36 629
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
MyStereo8	0.54 481	0.80 560	2.76 647	0.32 393	0.33 531	0.71 571	0.20 168	0.87 540	0.57 393	0.51 428	0.59 486	0.50 428	0.33 379	0.68 427	0.55 513	0.10 274	0.29 667	0.10 254	0.13 417	0.21 428	0.34 618

CBFPSM	0.56 503	0.91 605	1.82 406	0.28 270	0.23 371	0.71 571	0.37 546	0.72 384	0.64 476	0.50 415	0.49 389	1.03 670	0.83 650	0.62 401	1.35 660	0.10 274	0.12 454	0.10 254	0.10 264	0.18 374	0.19 427

Wz-Net-SNSev	0.76 621	1.32 704	3.11 689	0.40 558	0.31 505	0.71 571	0.60 649	0.98 631	0.87 642	0.67 597	0.83 623	0.96 655	0.60 587	1.67 589	0.97 604	0.16 560	0.15 532	0.16 562	0.17 518	0.36 611	0.24 518

FADNet_RVC	0.81 642	1.14 677	2.42 575	0.30 330	0.24 387	0.71 571	0.24 339	0.95 613	0.61 437	0.44 352	0.56 468	0.59 485	0.42 476	1.52 565	0.68 558	0.94 726	0.96 742	0.28 662	1.00 740	0.90 716	1.36 740

SHD	0.72 602	0.77 545	2.36 565	0.45 603	0.40 602	0.71 571	0.32 505	1.02 664	1.25 693	1.07 682	0.84 626	0.90 640	0.73 631	1.09 501	0.98 607	0.21 624	0.18 583	0.20 622	0.21 573	0.32 567	0.31 593

NCCL2	0.65 562	0.94 615	1.96 477	0.43 582	0.30 484	0.71 571	0.68 670	0.84 509	0.65 492	0.70 611	0.60 503	0.86 630	0.54 558	1.56 569	0.57 525	0.20 616	0.16 550	0.67 716	0.25 598	0.22 445	0.24 518

SCION-Mon(vits-remp)	0.29 167	0.37 287	1.44 265	0.35 471	0.46 641	0.72 577	0.15 56	0.46 160	0.32 65	0.16 28	0.17 59	0.14 20	0.11 8	0.27 83	0.23 208	0.06 1	0.05 1	0.07 2	0.07 117	0.07 5	0.09 93

zh-mn7	0.80 633	1.54 715	3.00 679	0.35 471	0.27 442	0.72 577	0.41 568	0.93 590	1.11 684	1.00 676	1.28 684	0.75 583	0.57 573	1.87 630	1.18 643	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.26 513	0.21 461

TCMNet	0.66 568	0.85 581	2.55 617	0.50 629	0.52 661	0.72 577	0.39 559	0.87 540	0.72 559	0.58 519	0.68 568	0.63 501	0.46 517	1.70 594	0.63 542	0.18 589	0.18 583	0.23 642	0.18 532	0.38 627	0.27 552

ssnet_v2	0.55 493	0.60 454	1.86 424	0.32 393	0.22 348	0.72 577	0.44 590	0.94 599	0.74 579	0.63 573	0.54 446	0.81 607	0.47 527	0.77 456	0.70 562	0.16 560	0.14 501	0.14 512	0.14 446	0.30 550	0.30 583

Anonymous3	0.42 325	0.35 274	2.09 504	0.33 420	0.24 387	0.72 577	0.31 482	0.74 403	0.55 377	0.35 292	0.40 312	0.33 297	0.29 341	0.44 286	0.28 292	0.18 589	0.18 583	0.13 473	0.13 417	0.17 346	0.17 390

EDNetEfficientorigin	8.18 765	0.98 638	145.96 803	0.51 634	0.89 706	0.72 577	0.48 614	0.85 518	1.56 719	2.12 727	1.49 698	1.29 697	1.31 699	1.83 622	2.13 701	0.13 468	0.12 454	0.17 583	0.18 532	0.39 637	0.45 662

PSMNet_ROB	0.66 568	1.01 649	2.33 557	0.38 536	0.31 505	0.72 577	0.55 634	0.86 529	0.69 529	0.54 461	0.60 503	0.75 583	0.47 527	2.00 654	0.82 588	0.17 576	0.13 482	0.19 612	0.19 552	0.24 477	0.27 552

pmcnn	1.32 700	1.05 660	2.77 650	0.74 693	1.43 730	0.72 577	0.56 639	0.96 618	0.91 654	0.99 675	2.92 737	6.01 755	0.70 623	2.38 687	3.32 731	0.13 468	0.10 360	0.08 78	0.06 27	0.34 588	0.22 476

Hybrid-DGEV-2	0.51 452	0.84 576	1.75 349	0.32 393	0.17 187	0.73 585	0.18 124	0.83 496	0.69 529	0.52 437	0.38 298	0.53 442	0.42 476	0.99 487	0.92 597	0.10 274	0.08 211	0.11 336	0.10 264	0.25 491	0.23 503

DStereoO	0.99 667	0.66 496	1.67 318	0.75 694	0.99 714	0.73 585	1.33 726	0.94 599	0.91 654	0.70 611	1.06 670	0.75 583	1.75 724	0.95 483	2.39 711	1.20 738	0.41 700	0.48 703	0.59 719	0.85 714	0.60 690

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 256	0.37 287	1.21 202	0.26 210	0.18 238	0.73 585	0.18 124	0.53 255	0.41 213	0.35 292	0.30 221	0.58 481	0.22 196	0.33 180	0.95 602	0.09 160	0.07 89	0.09 183	0.35 660	0.13 219	0.15 332

FTStereo	0.76 621	0.18 7	2.35 562	0.71 690	0.21 317	0.73 585	1.79 740	0.57 284	0.53 355	1.07 682	1.63 703	1.29 697	2.13 730	0.75 447	0.29 307	0.19 605	0.08 211	0.12 408	0.11 340	0.11 159	0.40 651

RGC	0.71 599	0.97 633	2.18 528	0.44 589	0.44 622	0.73 585	0.40 562	0.94 599	0.71 549	0.71 616	1.04 668	1.01 666	0.71 625	1.74 601	0.70 562	0.23 641	0.18 583	0.28 662	0.26 606	0.29 538	0.27 552

StereoDRNet	0.64 554	0.88 593	2.35 562	0.41 566	0.45 633	0.73 585	0.47 610	0.94 599	0.74 579	0.75 628	0.54 446	0.74 577	0.47 527	1.70 594	0.72 569	0.15 537	0.14 501	0.15 543	0.14 446	0.20 412	0.19 427

MWDA-net	1.20 690	2.17 753	3.60 716	1.52 734	1.97 744	0.74 591	1.83 741	0.79 473	1.54 718	0.66 592	1.26 682	0.58 481	1.08 683	1.67 589	3.84 738	0.14 514	0.10 360	0.11 336	0.11 340	0.15 283	0.15 332

LMCR-Stereo	0.52 468	0.71 513	2.39 569	0.40 558	0.21 317	0.74 591	0.31 482	1.02 664	0.64 476	0.61 552	0.63 529	0.39 338	0.51 548	0.62 401	0.42 442	0.19 605	0.09 307	0.12 408	0.09 220	0.23 460	0.12 216

delet	0.52 468	0.54 428	1.62 309	0.31 361	0.35 557	0.74 591	0.46 602	0.85 518	0.74 579	0.55 480	0.60 503	0.67 533	0.50 546	1.12 510	0.57 525	0.11 369	0.11 420	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.12 216

UNet	0.54 481	0.44 362	2.83 657	0.31 361	0.33 531	0.74 591	0.27 413	0.82 490	0.61 437	0.53 448	0.54 446	0.72 566	0.54 558	0.78 460	0.56 521	0.11 369	0.09 307	0.13 473	0.11 340	0.14 255	0.12 216

DANet	0.80 633	0.65 488	2.21 532	1.19 725	0.48 648	0.74 591	1.25 722	0.89 555	1.53 715	0.89 663	0.71 592	0.96 655	0.56 567	1.83 622	0.96 603	0.18 589	0.16 550	0.19 612	0.16 498	0.26 513	0.29 569
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.75 617	0.84 576	2.01 486	0.40 558	0.25 411	0.74 591	0.66 664	0.87 540	0.73 575	0.71 616	1.07 671	0.84 619	0.59 583	2.71 720	1.15 638	0.17 576	0.16 550	0.44 700	0.16 498	0.31 558	0.20 446

CBMV_ROB	0.76 621	0.42 342	2.68 631	0.33 420	0.22 348	0.74 591	0.47 610	0.96 618	0.76 604	1.04 681	0.96 652	0.88 636	0.93 667	2.06 660	1.19 645	0.22 637	0.24 638	0.27 658	0.25 598	0.25 491	0.28 561

G2L-Stereo_test	0.55 493	0.97 633	1.89 438	0.33 420	0.24 387	0.75 598	0.38 553	0.79 473	0.60 419	0.60 543	0.54 446	0.74 577	0.39 437	1.56 569	0.43 451	0.10 274	0.08 211	0.08 78	0.08 168	0.28 531	0.13 259

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 590	0.65 488	3.45 711	0.50 629	0.60 681	0.75 598	0.23 302	0.96 618	0.60 419	0.76 632	1.30 687	0.81 607	0.60 587	0.57 376	0.82 588	0.10 274	0.16 550	0.11 336	0.43 687	0.31 558	0.22 476

psmg	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.27 236	0.21 317	0.75 598	0.36 537	0.90 561	0.61 437	0.59 533	0.59 486	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.13 473	0.12 383	0.13 219	0.11 167

KYRaft	0.48 403	0.29 195	1.75 349	0.33 420	0.21 317	0.75 598	0.44 590	0.58 290	0.57 393	0.64 583	0.93 647	0.53 442	0.72 628	0.60 394	0.24 236	0.10 274	0.07 89	0.12 408	0.14 446	0.12 182	0.54 679

ACVNet-DCA	0.42 325	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

xx1	0.46 380	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.46 403	0.36 396	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.12 408	0.12 383	0.12 182	0.14 288

1test111	0.44 344	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.76 428	0.52 337	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.96 484	0.30 330	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.12 182	0.14 288

cc1	0.47 396	0.64 480	2.07 498	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	1.01 670	0.31 267	0.38 298	0.24 192	0.38 423	0.69 433	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.40 651

tt1	0.44 344	0.64 480	1.83 410	0.35 471	0.14 83	0.76 602	0.25 364	0.74 403	0.88 647	0.31 267	0.37 283	0.25 208	0.35 390	0.63 404	0.19 108	0.10 274	0.24 638	0.11 336	0.09 220	0.25 491	0.36 629

SQANet	0.80 633	1.58 717	2.53 606	0.76 695	0.83 702	0.76 602	0.36 537	0.83 496	0.64 476	0.63 573	0.69 577	0.73 571	0.51 548	1.21 519	0.53 502	0.77 721	0.29 667	0.59 712	0.29 623	0.86 715	0.61 691

BSDual-CNN	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.63 501	0.37 413	0.43 275	0.38 412	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

hknet	0.47 396	0.29 195	1.70 326	0.30 330	0.24 387	0.76 602	0.31 482	1.00 653	0.64 476	0.63 573	0.53 434	0.80 604	0.38 423	0.77 456	0.37 405	0.11 369	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

coex-ft	5.95 761	1.67 722	60.57 801	0.34 453	0.30 484	0.77 610	0.69 673	0.74 403	4.41 755	19.22 781	2.15 717	1.62 712	7.97 764	1.81 620	8.96 766	0.44 695	2.08 762	0.18 605	0.19 552	0.38 627	4.62 761

CSP-Net	0.50 435	0.39 314	1.25 209	0.29 308	0.23 371	0.77 610	0.35 529	0.86 529	0.57 393	0.59 533	0.59 486	0.65 516	0.40 447	1.77 607	0.44 457	0.16 560	0.11 420	0.10 254	0.10 264	0.20 412	0.14 288

Consistency-Raft	0.88 654	0.93 613	3.23 703	0.99 714	0.64 688	0.77 610	0.55 634	0.98 631	0.97 664	0.61 552	1.03 665	0.65 516	1.05 680	0.79 461	1.38 662	0.44 695	0.46 704	0.51 706	0.58 717	0.65 699	0.47 668

GMM-Stereo	0.50 435	0.23 86	2.41 573	0.54 650	0.24 387	0.77 610	0.46 602	0.59 299	0.57 393	0.58 519	0.73 600	0.47 411	0.43 487	0.68 427	0.27 277	0.10 274	0.06 25	0.13 473	0.13 417	0.14 255	0.44 661

Nwc_Net	0.68 581	0.83 574	2.53 606	0.41 566	0.39 591	0.77 610	0.38 553	1.01 661	0.70 539	0.60 543	0.99 657	0.98 659	0.68 619	1.41 545	0.63 542	0.23 641	0.15 532	0.23 642	0.25 598	0.23 460	0.18 410

UDG	0.77 625	1.23 692	2.15 521	0.67 688	0.59 676	0.78 615	0.38 553	0.90 561	0.70 539	0.61 552	0.69 577	1.01 666	0.67 616	1.02 492	0.73 572	0.45 697	0.34 680	0.87 722	0.51 703	0.67 701	0.46 666

NVStereoNet_ROB	1.16 688	0.95 622	2.54 612	0.58 669	0.55 667	0.78 615	0.63 661	1.00 653	1.08 679	1.03 679	4.07 754	1.48 706	1.22 694	2.88 727	1.27 654	0.50 702	0.46 704	0.54 707	0.62 721	0.50 681	0.63 694
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PWCDC_ROB	0.72 602	1.06 662	2.09 504	0.47 615	0.36 566	0.78 615	0.26 388	0.98 631	1.34 701	0.61 552	2.07 713	0.64 511	0.61 596	0.83 465	0.71 565	0.31 678	0.14 501	0.15 543	0.12 383	0.60 697	0.21 461

CBMV	0.71 599	0.76 535	2.64 626	0.33 420	0.20 300	0.78 615	0.79 687	0.98 631	0.78 613	0.85 660	0.71 592	0.86 630	1.10 686	1.46 553	0.62 540	0.18 589	0.20 608	0.21 631	0.19 552	0.25 491	0.33 614
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Select-FE	0.65 562	0.67 498	2.76 647	0.49 625	0.55 667	0.79 619	0.16 86	0.90 561	0.53 355	0.84 656	0.55 456	0.91 642	0.75 637	0.57 376	1.16 640	0.11 369	0.18 583	0.11 336	0.49 699	0.14 255	0.31 593

fast-acv-ft	0.63 550	0.88 593	3.10 687	0.38 536	0.30 484	0.79 619	0.48 614	0.69 364	0.72 559	0.58 519	0.78 614	0.76 589	0.60 587	0.67 424	0.73 572	0.15 537	0.15 532	0.18 605	0.17 518	0.37 620	0.16 368

Wz-Net-LNSev	0.59 524	0.96 625	2.47 591	0.34 453	0.37 579	0.79 619	0.44 590	0.86 529	0.77 609	0.61 552	0.67 560	0.79 600	0.56 567	0.64 406	0.62 540	0.15 537	0.14 501	0.12 408	0.12 383	0.18 374	0.19 427

CRE-IMP	0.41 304	0.22 63	1.76 358	0.48 623	0.17 187	0.79 619	0.69 673	0.52 246	0.52 337	0.47 377	0.42 324	0.45 391	0.26 277	0.41 262	0.31 343	0.11 369	0.07 89	0.12 408	0.09 220	0.17 346	0.23 503

MMNet	0.50 435	0.48 393	1.93 455	0.33 420	0.27 442	0.79 619	0.28 433	0.81 482	0.74 579	0.60 543	0.56 468	0.59 485	0.55 563	0.79 461	0.59 533	0.10 274	0.09 307	0.12 408	0.11 340	0.13 219	0.14 288

DSFCA	0.54 481	0.35 274	1.41 256	0.28 270	0.28 456	0.79 619	0.88 696	0.76 428	0.70 539	0.72 619	0.66 557	0.67 533	0.57 573	1.17 517	0.63 542	0.16 560	0.14 501	0.13 473	0.14 446	0.16 322	0.13 259

STTRV1_RVC	0.80 633	0.55 438	2.89 663	0.42 577	0.49 649	0.79 619	0.44 590	1.15 693	0.82 629	0.62 563	0.89 639	0.72 566	0.63 604	2.69 717	0.64 547	0.48 701	0.64 721	0.27 658	0.24 591	0.35 602	0.27 552

LALA_ROB	0.60 530	0.76 535	1.69 322	0.36 494	0.29 466	0.79 619	0.55 634	0.94 599	0.77 609	0.81 648	0.67 560	0.94 652	0.49 543	0.99 487	0.73 572	0.21 624	0.15 532	0.20 622	0.18 532	0.23 460	0.21 461

SCION-MonSter	0.51 452	0.42 342	1.28 216	0.36 494	0.46 641	0.80 627	0.28 433	0.77 440	0.75 593	0.45 363	0.70 587	0.50 428	0.43 487	0.64 406	0.89 594	0.16 560	0.12 454	0.29 670	0.26 606	0.41 645	0.26 541

DRN-Test	0.64 554	0.43 349	2.44 581	0.39 546	0.44 622	0.80 627	0.41 568	1.02 664	0.78 613	0.80 642	0.63 529	0.69 547	0.56 567	1.79 612	0.69 560	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	0.18 374	0.17 390

GwcNet	0.69 586	0.71 513	3.12 690	0.36 494	0.45 633	0.81 629	0.44 590	0.86 529	0.84 636	0.60 543	0.74 603	0.82 612	0.49 543	1.65 586	0.66 551	0.16 560	0.15 532	0.15 543	0.15 473	0.31 558	0.24 518

SuperB	1.15 686	1.14 677	5.43 740	0.36 494	0.26 429	0.81 629	0.89 697	0.88 549	1.17 688	0.67 597	0.68 568	0.63 501	1.39 707	1.74 601	3.37 732	0.15 537	0.12 454	0.17 583	0.16 498	2.80 755	0.25 530

XQC	0.73 611	0.98 638	2.39 569	0.46 609	0.35 557	0.81 629	0.46 602	1.00 653	1.00 668	0.80 642	0.69 577	0.88 636	0.74 636	1.32 533	1.20 646	0.24 650	0.16 550	0.23 642	0.20 565	0.41 645	0.33 614

zh-sn7	0.89 656	1.73 728	3.09 686	0.39 546	0.30 484	0.82 632	0.63 661	0.96 618	0.87 642	0.79 640	1.12 674	0.84 619	0.87 659	2.42 693	1.63 675	0.16 560	0.17 571	0.16 562	0.16 498	0.34 588	0.29 569

CRFU-Net	0.56 503	0.38 301	1.86 424	0.46 609	0.26 429	0.82 632	0.36 537	0.90 561	0.49 307	0.62 563	0.59 486	0.78 595	1.35 703	1.00 490	0.48 478	0.15 537	0.14 501	0.17 583	0.10 264	0.19 396	0.14 288

RTSC	0.72 602	1.00 645	2.22 536	0.40 558	0.29 466	0.82 632	0.31 482	0.96 618	1.10 682	0.92 668	0.81 618	0.78 595	0.58 579	1.23 525	1.55 672	0.18 589	0.17 571	0.14 512	0.17 518	0.43 655	0.30 583

iinet-f	0.57 511	0.93 613	2.27 547	0.31 361	0.25 411	0.83 635	0.33 515	0.81 482	0.65 492	0.54 461	0.63 529	0.73 571	0.67 616	0.73 443	0.67 555	0.13 468	0.13 482	0.11 336	0.10 264	0.43 655	0.16 368

GANetREF_RVC	0.75 617	1.15 681	2.46 585	0.47 615	0.26 429	0.83 635	0.61 653	0.97 627	0.89 651	0.62 563	0.61 510	0.72 566	0.59 583	2.42 693	0.55 513	0.32 680	0.25 652	0.36 684	0.24 591	0.39 637	0.31 593
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
Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 511	0.87 589	2.11 509	0.32 393	0.30 484	0.84 637	0.40 562	0.88 549	0.72 559	0.65 590	0.73 600	0.66 523	0.57 573	0.93 479	0.71 565	0.13 468	0.07 89	0.10 254	0.08 168	0.15 283	0.14 288

DDUNet	0.77 625	1.12 672	1.88 431	0.76 695	0.69 693	0.84 637	0.43 579	0.85 518	0.65 492	0.67 597	0.75 606	0.91 642	0.52 553	1.03 494	0.57 525	0.54 705	0.37 686	0.95 728	0.52 706	0.71 705	0.57 685

LSM	3.31 747	1.11 671	5.29 739	9.40 766	30.65 791	0.84 637	1.12 716	0.91 573	1.22 691	1.36 707	2.19 718	0.93 648	0.83 650	1.66 587	0.90 595	0.21 624	0.31 673	0.24 649	0.28 617	0.39 637	6.33 769

DISCO	0.57 511	0.34 265	1.87 429	0.45 603	0.34 544	0.84 637	0.35 529	0.84 509	0.78 613	0.59 533	0.63 529	1.06 677	0.53 555	1.10 503	0.82 588	0.12 432	0.09 307	0.11 336	0.10 264	0.22 445	0.18 410

HBP-ISP	0.76 621	1.30 700	3.19 698	0.35 471	0.26 429	0.85 641	0.54 630	1.03 671	0.72 559	0.80 642	0.69 577	0.68 540	0.83 650	2.04 658	0.44 457	0.23 641	0.24 638	0.29 670	0.25 598	0.28 531	0.24 518

APVNet	0.70 590	0.67 498	2.71 636	0.38 536	0.36 566	0.85 641	0.43 579	0.91 573	0.68 520	0.55 480	0.69 577	0.75 583	0.55 563	2.31 680	0.78 581	0.17 576	0.17 571	0.24 649	0.19 552	0.33 576	0.23 503

WZ-Net	0.92 660	1.31 701	3.76 717	0.41 566	0.36 566	0.86 643	0.71 677	1.00 653	1.06 677	0.82 653	0.92 643	1.06 677	1.05 680	2.16 671	1.61 674	0.19 605	0.13 482	0.15 543	0.16 498	0.32 567	0.28 561

PSM-AAD	0.63 550	0.22 63	1.77 367	0.37 519	0.23 371	0.86 643	1.17 719	0.59 299	0.60 419	0.64 583	0.71 592	0.68 540	2.93 738	0.65 418	0.31 343	0.09 160	0.07 89	0.17 583	0.15 473	0.13 219	0.33 614

RYNet	0.70 590	0.56 441	2.25 544	0.35 471	0.41 611	0.86 643	0.43 579	0.94 599	0.82 629	0.62 563	0.53 434	0.91 642	0.60 587	2.70 718	1.00 613	0.14 514	0.11 420	0.16 562	0.14 446	0.25 491	0.27 552

DispFullNet	1.67 719	2.10 744	5.22 737	1.53 735	8.90 759	0.86 643	0.31 482	0.96 618	0.96 663	1.37 710	1.01 660	1.13 686	1.98 729	1.51 563	0.91 596	0.54 705	0.31 673	1.18 735	0.63 723	1.13 726	0.80 709

YMNet	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

YMNet_1	0.62 543	0.72 518	1.93 455	0.41 566	0.41 611	0.87 647	0.43 579	0.87 540	0.71 549	0.74 626	0.81 618	0.83 614	0.46 517	0.86 472	0.93 598	0.19 605	0.22 624	0.20 622	0.17 518	0.41 645	0.21 461

DDVS	0.62 543	0.40 322	1.40 254	2.21 749	0.35 557	0.87 647	1.00 707	0.69 364	0.50 318	0.53 448	0.56 468	0.90 640	0.37 413	1.22 521	0.47 472	0.15 537	0.14 501	0.14 512	0.12 383	0.19 396	0.22 476

FBW_ROB	0.83 646	0.77 545	1.77 367	0.44 589	0.30 484	0.87 647	0.46 602	1.10 684	0.91 654	0.81 648	0.75 606	1.01 666	0.61 596	3.66 743	1.23 650	0.26 659	0.23 633	0.36 684	0.25 598	0.27 525	0.62 692

CC-Net-ROB	0.85 649	1.15 681	2.13 515	0.88 705	0.38 585	0.88 651	0.44 590	1.06 677	0.79 618	0.58 519	0.69 577	0.65 516	0.50 546	2.74 721	0.51 494	0.93 724	0.39 697	0.87 722	0.29 623	0.54 691	0.54 679

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 625	1.04 657	2.06 496	0.94 710	0.35 557	0.89 652	0.40 562	0.85 518	0.63 468	0.55 480	0.63 529	0.75 583	0.38 423	2.38 687	0.48 478	1.10 734	0.31 673	0.36 684	0.21 573	0.53 690	0.55 682

Wz-Net-MNSev	0.65 562	0.97 633	2.19 530	0.36 494	0.33 531	0.90 653	0.60 649	0.92 582	0.81 628	0.75 628	0.72 597	0.73 571	0.65 609	1.39 541	0.71 565	0.16 560	0.13 482	0.14 512	0.14 446	0.24 477	0.18 410

MFMNet_re	0.92 660	1.28 698	2.53 606	0.82 703	0.76 700	0.90 653	0.75 683	0.98 631	1.04 673	1.03 679	1.05 669	0.84 619	0.94 670	0.83 465	0.72 569	0.68 715	0.60 718	0.63 714	0.60 720	0.77 710	0.74 702

BUS	0.41 304	0.27 151	1.13 183	0.30 330	0.21 317	0.91 655	0.23 302	1.00 653	0.61 437	0.63 573	0.53 434	0.66 523	0.30 352	0.43 275	0.32 356	0.13 468	0.10 360	0.14 512	0.12 383	0.12 182	0.11 167

NINENet	0.50 435	0.33 246	1.69 322	0.55 657	0.25 411	0.91 655	0.23 302	0.98 631	0.71 549	0.53 448	0.55 456	0.66 523	0.30 352	1.22 521	0.32 356	0.15 537	0.13 482	0.16 562	0.11 340	0.16 322	0.13 259

DStereoRT	0.81 642	0.53 419	2.23 540	0.36 494	0.33 531	0.92 657	0.36 537	0.86 529	0.80 621	0.57 501	0.62 516	0.59 485	1.15 691	1.76 604	1.04 623	0.14 514	0.13 482	2.17 757	0.78 730	0.16 322	0.66 698

iRaft-Stereo_20w	0.58 516	0.39 314	1.96 477	0.45 603	0.32 516	0.92 657	0.57 643	1.14 690	0.56 389	0.81 648	0.40 312	0.55 453	0.69 621	0.65 418	1.04 623	0.09 160	0.16 550	0.09 183	0.36 669	0.17 346	0.25 530

EDNetEfficient	1.27 698	0.70 511	4.05 726	0.64 684	0.98 711	0.94 659	1.40 731	0.85 518	1.75 726	2.34 736	1.33 690	1.05 675	2.21 732	1.58 577	4.15 742	0.15 537	0.19 596	0.14 512	0.27 613	0.38 627	0.32 603

NRIStereo	0.46 380	0.25 120	1.77 367	0.47 615	0.16 153	0.95 660	0.74 681	0.51 230	0.56 389	0.48 396	0.39 307	0.59 485	0.29 341	0.77 456	0.32 356	0.11 369	0.13 482	0.11 336	0.09 220	0.21 428	0.24 518

LCNet	0.54 481	0.37 287	1.78 372	0.92 708	0.22 348	0.96 661	0.30 469	0.59 299	0.58 404	0.51 428	0.55 456	0.41 353	0.76 640	0.84 467	0.26 265	0.09 160	0.06 25	0.12 408	0.18 532	0.98 722	0.39 645

ADCS	1.05 677	1.36 709	2.98 677	0.42 577	0.36 566	0.96 661	0.81 691	1.06 677	1.12 685	1.25 700	0.97 654	1.08 679	0.90 665	1.25 529	4.86 748	0.21 624	0.21 618	0.22 635	0.23 589	0.36 611	0.38 639

ADCRef	0.80 633	0.96 625	2.29 551	0.37 519	0.35 557	0.96 661	0.51 619	0.87 540	0.75 593	0.88 661	0.83 623	0.61 495	1.36 704	1.02 492	3.27 728	0.13 468	0.11 420	0.17 583	0.19 552	0.25 491	0.21 461

Anonymus123	0.31 194	0.33 246	1.34 236	0.23 100	0.29 466	0.98 664	0.20 168	0.49 210	0.35 113	0.22 149	0.17 59	0.20 134	0.14 37	0.28 103	0.25 251	0.07 29	0.07 89	0.16 562	0.21 573	0.12 182	0.11 167

PVD	0.90 657	0.85 581	2.15 521	0.53 644	0.50 653	0.99 665	0.56 639	1.15 693	1.64 721	1.41 713	1.41 696	1.11 685	1.13 689	1.35 537	1.31 657	0.26 659	0.28 666	0.28 662	0.26 606	0.37 620	0.49 673

ADCMid	0.96 666	1.32 704	2.74 645	0.38 536	0.35 557	0.99 665	0.58 645	0.94 599	0.86 639	1.23 699	1.01 660	1.01 666	1.00 675	1.05 496	3.97 739	0.21 624	0.19 596	0.42 695	0.32 648	0.40 642	0.29 569

SPS-STEREO	1.07 678	1.13 675	2.88 660	0.65 686	0.69 693	0.99 665	0.68 670	1.05 676	0.87 642	1.36 707	1.23 680	1.46 705	0.94 670	1.87 630	1.72 681	0.66 713	0.61 719	0.58 710	0.57 714	0.65 699	0.77 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
Wz-Net-TNSev	0.91 658	1.73 728	3.08 684	0.36 494	0.31 505	1.00 668	0.71 677	1.06 677	0.97 664	0.71 616	0.72 597	1.09 681	0.87 659	2.42 693	1.59 673	0.20 616	0.20 608	0.16 562	0.20 565	0.44 664	0.35 621

z-mn7	0.80 633	1.52 714	2.62 623	0.36 494	0.28 456	1.01 669	0.48 614	0.90 561	1.29 698	0.69 605	1.35 692	0.85 623	0.59 583	2.03 656	1.09 629	0.14 514	0.12 454	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.20 446

ACV-stereo	0.66 568	0.76 535	2.86 658	0.32 393	0.25 411	1.01 669	0.60 649	0.59 299	0.52 337	0.41 334	0.45 342	1.55 709	0.94 670	1.40 544	0.69 560	0.14 514	0.13 482	0.12 408	0.11 340	0.20 412	0.19 427

stereogan	0.69 586	0.51 410	2.44 581	0.39 546	0.39 591	1.01 669	0.41 568	0.94 599	0.92 658	0.73 623	0.85 630	1.15 689	0.69 621	1.57 573	0.53 502	0.19 605	0.18 583	0.20 622	0.16 498	0.36 611	0.24 518

w-ln-seven	0.74 614	1.05 660	2.54 612	0.37 519	0.34 544	1.03 672	0.47 610	1.00 653	1.08 679	0.90 665	0.85 630	0.85 623	0.57 573	1.37 539	1.26 653	0.14 514	0.13 482	0.16 562	0.15 473	0.31 558	0.20 446

otaku	1.03 675	1.68 724	2.72 638	0.95 711	0.73 696	1.03 672	0.59 647	0.99 643	0.86 639	0.69 605	1.61 701	0.98 659	0.64 607	1.46 553	1.14 636	0.95 727	0.46 704	0.72 719	0.40 681	1.24 732	0.78 708

SGM-Forest	1.04 676	0.42 342	3.59 715	0.41 566	0.32 516	1.05 674	1.32 725	0.94 599	0.83 633	1.16 689	2.23 721	1.03 670	1.39 707	2.49 703	2.35 708	0.21 624	0.21 618	0.20 622	0.19 552	0.23 460	0.32 603
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
Ntro	1.00 671	1.68 724	2.80 654	0.95 711	0.85 703	1.06 675	0.53 626	0.98 631	0.90 653	0.62 563	0.76 609	0.93 648	0.66 614	1.66 587	0.98 607	0.99 729	0.45 702	0.75 720	0.40 681	1.19 728	0.75 704

RainbowNet	1.15 686	1.78 730	2.72 638	1.12 723	0.91 708	1.06 675	0.76 685	1.16 695	1.13 687	0.75 628	0.97 654	1.09 681	0.80 646	1.60 580	1.21 648	1.17 736	1.26 751	1.01 732	0.57 714	1.13 726	0.88 718

ccnet	0.71 599	0.41 332	1.59 301	0.40 558	0.45 633	1.06 675	0.55 634	0.98 631	0.71 549	0.88 661	0.97 654	0.82 612	0.88 663	1.68 591	0.94 600	0.32 680	0.26 655	0.32 678	0.27 613	0.34 588	0.30 583

ADCP+	0.94 662	1.12 672	3.14 691	0.34 453	0.39 591	1.06 675	0.79 687	0.89 555	0.80 621	0.66 592	0.67 560	0.85 623	1.55 714	0.93 479	4.55 746	0.13 468	0.11 420	0.16 562	0.15 473	0.26 513	0.25 530

CSAN	1.25 696	1.12 672	3.04 681	0.51 634	0.37 579	1.06 675	1.15 718	1.22 698	1.08 679	1.17 695	1.91 711	1.04 673	1.31 699	5.96 759	2.43 712	0.26 659	0.22 624	0.24 649	0.24 591	0.31 558	0.30 583

PAM_32	0.70 590	0.35 274	2.73 643	0.54 650	0.61 685	1.07 680	0.43 579	0.84 509	0.49 307	0.90 665	0.91 641	1.23 693	0.77 643	0.65 418	1.10 630	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.49 699	0.15 283	0.38 639

DPSNet	0.86 650	0.60 454	2.34 559	0.58 669	0.36 566	1.07 680	0.75 683	1.30 705	1.05 674	0.70 611	0.68 568	0.94 652	1.29 696	2.08 664	1.82 685	0.26 659	0.23 633	0.16 562	0.17 518	0.48 675	0.40 651

Selective-IGEV-i16pb	0.86 650	0.33 246	6.08 744	0.32 393	0.21 317	1.08 682	0.68 670	1.06 677	0.92 658	0.43 345	0.76 609	0.66 523	0.46 517	2.31 680	0.50 488	0.23 641	0.25 652	0.14 512	0.19 552	0.26 513	0.24 518

PAM	0.70 590	0.35 274	2.72 638	0.56 660	0.62 687	1.08 682	0.53 626	0.85 518	0.44 246	0.93 670	0.92 643	1.24 694	0.68 619	0.64 406	1.01 617	0.10 274	0.19 596	0.10 254	0.48 696	0.14 255	0.38 639

MeshStereo	1.21 692	1.15 681	3.01 680	0.34 453	0.28 456	1.10 684	0.69 673	1.35 708	1.01 670	2.71 747	2.41 724	2.96 732	1.45 710	2.80 724	1.40 665	0.22 637	0.22 624	0.22 635	0.19 552	0.50 681	0.26 541
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
2222	1.00 671	1.01 649	3.17 696	0.55 657	0.36 566	1.12 685	1.51 736	0.99 643	0.87 642	0.75 628	1.41 696	1.83 717	0.86 657	1.94 648	1.96 688	0.29 672	0.19 596	0.30 672	0.22 585	0.34 588	0.26 541

FCDSN-DC	1.29 699	0.54 428	2.50 600	0.47 615	0.41 611	1.12 685	0.60 649	1.10 684	1.27 695	2.23 733	2.87 734	3.67 740	3.12 743	2.39 690	1.69 679	0.30 676	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.35 602	0.38 639
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_RVC	1.55 717	2.39 756	3.16 693	0.65 686	0.41 611	1.12 685	0.46 602	1.23 701	1.33 700	1.61 721	1.20 678	1.43 704	0.98 674	1.76 604	1.97 690	1.90 751	1.80 756	1.98 755	2.15 760	1.63 740	1.77 750

NaN_ROB	1.14 683	0.94 615	2.96 673	0.53 644	0.56 670	1.13 688	0.99 704	0.98 631	1.00 668	1.09 684	0.87 634	0.77 591	1.06 682	5.90 758	2.72 717	0.16 560	0.23 633	0.16 562	0.24 591	0.22 445	0.36 629

PDISCO_ROB	0.75 617	1.06 662	2.11 509	0.64 684	0.59 676	1.13 688	0.43 579	1.14 690	1.05 674	0.64 583	0.71 592	0.96 655	0.61 596	1.21 519	0.76 576	0.37 690	0.18 583	0.27 658	0.24 591	0.56 693	0.32 603

ACVNet-4b	1.93 724	1.85 734	4.10 727	1.07 717	0.86 704	1.15 690	0.53 626	1.06 677	1.12 685	0.64 583	1.09 672	1.99 719	0.70 623	2.20 673	9.86 770	5.62 767	0.41 700	1.03 733	0.55 708	1.86 746	0.85 713

AnyNet_C32	1.00 671	1.33 706	2.53 606	0.49 625	0.54 664	1.15 690	1.14 717	0.91 573	0.89 651	1.11 685	0.95 651	0.87 632	0.93 667	1.50 562	4.07 741	0.21 624	0.20 608	0.25 654	0.24 591	0.38 627	0.33 614

WCMA_ROB	1.12 680	0.83 574	2.66 629	0.58 669	0.34 544	1.17 692	0.71 677	0.93 590	0.94 660	1.74 723	2.63 731	3.09 735	1.71 722	1.70 594	1.84 686	0.26 659	0.21 618	0.20 622	0.21 573	0.28 531	0.43 658

Selective-IGEV-i16pc	0.75 617	0.29 195	5.48 741	0.32 393	0.19 276	1.18 693	0.62 658	0.86 529	0.74 579	0.37 305	0.51 406	0.53 442	0.29 341	2.10 668	0.35 391	0.22 637	0.23 633	0.12 408	0.16 498	0.22 445	0.19 427

ACVNet_1	1.33 701	1.91 739	4.03 725	1.09 720	0.88 705	1.19 694	0.66 664	1.24 702	1.17 688	0.94 671	0.96 652	3.09 735	1.04 679	2.37 684	1.11 633	1.04 731	0.48 711	1.03 733	0.48 696	1.12 725	0.83 710

nnnnnnn	1.25 696	0.65 488	3.29 705	0.59 674	0.49 649	1.23 695	0.74 681	1.18 696	1.53 715	1.56 720	2.44 725	2.56 729	1.56 715	2.30 679	2.36 709	0.36 688	0.32 678	0.40 691	0.39 680	0.47 671	0.58 687

ACVNet_2	1.42 711	1.81 731	3.23 703	1.08 718	0.92 709	1.32 696	0.85 694	1.49 716	1.69 723	1.19 698	1.73 707	2.13 721	1.03 678	2.50 704	1.40 665	0.91 723	0.53 714	1.00 731	0.55 708	2.11 749	0.85 713

SAMSARA	0.91 658	0.97 633	2.22 536	0.80 699	0.58 674	1.32 696	1.31 724	1.01 661	0.94 660	1.36 707	0.87 634	1.38 702	0.90 665	1.72 598	1.02 619	0.24 650	0.30 672	0.22 635	0.25 598	0.36 611	0.35 621

ADCPNet	0.99 667	0.99 643	3.93 724	0.37 519	0.68 692	1.36 698	0.62 658	0.87 540	0.76 604	0.78 638	0.81 618	1.08 679	1.18 692	1.14 513	2.49 713	0.21 624	0.69 730	0.21 631	0.95 738	0.29 538	0.37 636

IMH-64-1	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

IMH-64	1.39 708	1.64 720	1.86 424	1.36 729	1.11 722	1.39 699	1.19 720	1.76 726	1.45 712	1.16 689	2.21 719	1.53 707	1.38 705	1.98 650	1.52 670	1.29 739	0.67 724	1.27 739	0.69 725	1.29 734	0.98 722

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 674	1.67 722	2.32 554	0.47 615	0.39 591	1.47 701	0.95 701	0.95 613	0.91 654	0.84 656	0.94 649	1.05 675	0.60 587	2.95 729	0.72 569	0.41 693	0.72 734	0.32 678	0.55 708	0.74 706	1.22 736

MIPNet	0.83 646	0.81 565	2.40 572	0.61 680	0.18 238	1.48 702	1.39 730	1.60 721	0.74 579	1.94 725	0.85 630	0.73 571	1.68 720	0.87 475	0.31 343	0.09 160	0.08 211	0.11 336	0.32 648	0.25 491	0.12 216

ELAS_RVC	1.37 707	0.78 555	3.21 700	0.55 657	0.50 653	1.49 703	2.48 750	1.48 715	1.71 725	2.13 730	2.09 714	2.07 720	2.56 736	1.90 641	2.02 693	0.35 686	0.36 684	0.37 688	0.34 656	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ADCL	0.99 667	0.79 558	2.43 579	0.39 546	0.32 516	1.50 704	1.90 742	0.92 582	0.97 664	1.26 703	1.27 683	1.00 664	1.42 709	1.14 513	3.31 730	0.17 576	0.14 501	0.22 635	0.21 573	0.30 550	0.22 476

AnyNet_C01	1.14 683	1.49 713	4.23 729	0.54 650	0.53 662	1.51 705	1.37 728	1.04 675	1.07 678	1.17 695	1.33 690	1.15 689	1.08 683	1.61 583	2.74 718	0.25 655	0.22 624	0.28 662	0.24 591	0.48 675	0.40 651

Dean	1.79 721	1.83 732	3.92 722	1.29 728	1.07 721	1.55 706	1.00 707	1.95 734	2.33 741	1.47 717	4.19 755	4.26 746	1.33 702	2.21 674	1.48 669	1.14 735	0.68 728	1.18 735	0.74 728	1.24 732	0.98 722

1111	1.33 701	0.64 480	3.89 720	0.53 644	0.41 611	1.56 707	1.77 739	1.21 697	1.28 696	1.44 715	1.64 704	1.79 714	1.76 725	3.04 731	3.57 737	0.32 680	0.22 624	0.28 662	0.26 606	0.47 671	0.48 672

MADNet+	1.36 705	1.93 741	5.95 742	0.81 702	0.59 676	1.57 708	1.09 713	1.39 712	1.22 691	0.84 656	1.01 660	1.25 695	1.12 688	3.19 735	2.36 709	0.45 697	0.47 707	0.38 690	0.34 656	0.59 694	0.57 685

RTS	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

RTSA	1.21 692	1.31 701	6.39 749	0.52 638	0.51 659	1.61 709	0.79 687	1.03 671	1.37 703	1.13 686	1.30 687	1.10 683	0.85 654	2.65 713	2.08 697	0.21 624	0.24 638	0.18 605	0.18 532	0.43 655	0.32 603

LVE	1.96 725	2.17 753	3.14 691	1.68 737	1.80 741	1.63 711	1.03 710	2.34 741	2.81 748	1.25 700	2.89 735	4.24 745	1.29 696	2.79 723	1.44 667	2.85 756	0.91 741	1.18 735	1.46 749	1.23 731	1.10 733

SGM_RVC	1.89 723	0.92 607	2.50 600	0.96 713	0.93 710	1.63 711	1.37 728	1.52 718	12.43 767	1.85 724	1.69 705	2.40 727	1.74 723	2.81 725	1.71 680	0.53 703	0.47 707	0.42 695	0.47 693	0.74 706	0.74 702
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
IPLG	0.69 586	0.84 576	2.43 579	0.35 471	0.21 317	1.65 713	0.61 653	1.36 709	0.58 404	1.39 711	0.51 406	0.37 322	0.87 659	1.41 545	0.36 397	0.09 160	0.07 89	0.14 512	0.12 383	0.32 567	0.11 167

IMH	2.02 727	2.15 752	2.69 634	1.68 737	1.12 724	1.66 714	0.92 700	2.10 738	1.92 733	1.32 705	2.66 732	2.21 723	1.69 721	5.78 757	1.68 678	5.54 766	0.96 742	1.31 741	0.71 727	1.32 737	0.99 727

PWCK	1.49 714	1.90 738	3.22 702	1.09 720	0.54 664	1.71 715	1.73 738	1.49 716	1.53 715	1.44 715	1.80 708	1.82 715	1.30 698	3.34 738	1.76 683	1.07 733	0.56 716	0.97 730	0.58 717	1.38 738	0.65 695

WAO-7	1.48 713	1.63 718	2.49 596	0.93 709	0.75 697	1.72 716	1.10 714	1.84 731	1.96 736	1.43 714	2.54 727	1.97 718	1.61 718	3.06 732	2.08 697	0.69 716	0.66 723	0.94 727	0.74 728	0.80 712	0.69 699

SANet	1.20 690	1.21 690	3.33 709	0.38 536	0.27 442	1.73 717	0.85 694	1.10 684	2.49 745	1.16 689	1.83 709	1.72 713	1.50 713	2.37 684	2.84 721	0.18 589	0.16 550	0.16 562	0.15 473	0.32 567	0.32 603

mmmmmm	1.14 683	1.07 665	2.90 668	0.57 666	0.39 591	1.75 718	0.89 697	1.10 684	1.95 735	1.48 718	1.69 705	1.57 711	1.21 693	2.02 655	2.06 696	0.28 669	0.29 667	0.42 695	0.37 672	0.44 664	0.43 658

notaker	2.66 736	2.07 743	3.31 708	2.61 754	1.43 730	1.76 719	1.11 715	2.76 745	1.79 728	2.26 734	11.53 771	3.96 741	4.29 749	3.09 733	2.76 720	1.55 746	0.88 740	1.70 753	1.07 743	2.00 748	1.35 739

LRCNet_RVC	13.74 777	19.30 778	12.75 771	19.46 781	12.69 773	1.86 720	0.41 568	12.33 773	1.05 674	15.77 777	18.83 781	12.62 776	8.70 766	12.21 770	9.62 768	22.22 793	8.37 778	25.85 794	24.01 795	19.32 788	17.44 788

NCC-stereo	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 721	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476

Abc-Net	0.79 631	0.94 615	2.42 575	0.59 674	0.45 633	1.90 721	0.46 602	0.99 643	0.72 559	0.64 583	0.84 626	0.91 642	0.73 631	1.80 617	1.00 613	0.27 665	0.19 596	0.23 642	0.31 642	0.24 477	0.22 476
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
EAI-Stereo	0.78 629	0.25 120	1.67 318	0.54 650	0.59 676	1.95 723	2.05 744	1.11 689	0.64 476	0.95 673	1.49 698	0.50 428	0.67 616	0.59 387	1.44 667	0.09 160	0.19 596	0.09 183	0.49 699	0.13 219	0.22 476

KSHMR	4.10 749	1.97 742	5.27 738	1.71 739	1.47 734	1.96 724	1.28 723	3.19 748	17.33 780	2.12 727	15.91 775	9.18 766	1.57 717	8.42 764	1.98 691	1.52 745	1.26 751	1.67 752	1.19 745	1.67 742	1.40 741

MSMD_ROB	1.34 703	0.96 625	2.38 567	0.39 546	0.32 516	1.96 724	0.62 658	0.91 573	1.43 710	2.94 751	2.60 729	4.77 749	1.95 728	2.43 697	1.33 659	0.29 672	0.26 655	0.32 678	0.32 648	0.30 550	0.30 583

DStereoSA	2.12 728	0.98 638	2.80 654	1.25 727	2.23 745	1.97 726	4.62 759	1.22 698	2.54 746	1.16 689	3.84 753	1.00 664	4.05 748	2.07 662	5.29 751	0.93 724	1.48 754	0.48 703	1.51 750	0.95 720	1.95 752

FC-DCNN	1.49 714	0.59 452	2.88 660	0.44 589	0.39 591	1.97 726	0.66 664	1.67 723	1.70 724	2.72 748	2.89 735	4.22 743	2.97 740	2.55 708	2.19 702	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.39 645

SDNR	1.22 695	0.80 560	2.71 636	0.33 420	1.48 735	1.98 728	0.23 302	1.93 733	2.44 743	0.89 663	2.52 726	1.36 701	0.51 548	3.65 742	1.93 687	0.30 676	0.31 673	0.22 635	0.16 498	0.33 576	0.36 629

G-Net	0.99 667	0.64 480	2.76 647	0.57 666	0.67 690	2.03 729	0.72 680	0.76 428	0.67 517	1.14 688	2.56 728	1.30 700	1.02 677	1.48 561	1.74 682	0.25 655	0.24 638	0.24 649	0.26 606	0.37 620	0.31 593

FC-DCNN v2	1.54 716	0.58 449	2.80 654	0.44 589	0.39 591	2.05 730	0.66 664	1.90 732	1.84 732	2.79 749	2.97 738	4.41 747	3.07 741	2.65 713	2.30 707	0.29 672	0.26 655	0.31 674	0.30 633	0.32 567	0.38 639

IGEV-RUCA	2.28 730	0.30 213	1.15 188	0.40 558	1.86 742	2.06 731	1.90 742	1.36 709	1.80 730	3.70 756	3.76 751	5.02 750	8.19 765	2.12 669	1.63 675	0.25 655	0.76 735	2.72 764	1.91 753	2.39 752	2.36 756

ktn	4.35 751	2.10 744	2.89 663	1.80 741	1.49 736	2.13 732	1.41 733	2.26 739	12.72 768	11.41 770	16.43 776	11.15 769	3.75 745	4.36 749	3.18 727	1.82 749	0.98 744	1.73 754	1.21 746	2.97 756	1.27 737

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 703	1.70 726	2.50 600	0.56 660	0.40 602	2.15 733	0.99 704	1.24 702	1.26 694	1.02 678	1.10 673	1.29 697	0.88 663	3.10 734	1.08 627	1.66 747	0.83 738	0.68 717	0.88 735	1.57 739	1.80 751

HanzoNet	7.64 762	2.86 758	5.05 736	7.01 763	3.97 754	2.18 734	1.34 727	3.37 753	4.05 754	13.17 773	10.58 765	10.73 768	16.52 779	8.45 765	10.51 771	10.48 778	9.72 780	5.59 772	13.46 780	6.84 772	6.83 770

WAO-6	1.58 718	1.54 715	2.32 554	1.14 724	1.00 715	2.30 735	1.03 710	1.82 730	2.85 749	1.25 700	2.61 730	2.20 722	1.56 715	2.47 702	1.99 692	0.95 727	0.67 724	1.19 738	0.83 733	1.08 723	0.88 718

UNDER WATER	2.74 737	1.85 734	4.54 733	1.81 743	1.44 732	2.34 736	1.40 731	3.24 749	6.60 760	2.60 740	2.76 733	5.75 753	5.24 753	3.02 730	4.01 740	1.45 743	0.81 737	1.59 751	1.06 742	1.80 744	1.51 745

SGM+DAISY	1.83 722	1.43 710	3.81 718	0.87 704	1.01 716	2.38 737	2.53 751	1.36 709	1.75 726	2.92 750	3.22 741	2.65 730	2.93 738	2.22 677	3.10 725	0.72 717	0.69 730	0.63 714	0.62 721	0.77 710	0.98 722

LE_ROB	4.43 752	1.35 708	9.38 759	2.79 755	3.93 753	2.43 738	3.46 755	2.68 744	11.19 765	11.66 771	4.73 757	5.26 751	10.46 767	4.50 750	9.49 767	0.82 722	0.69 730	1.34 742	0.98 739	0.75 708	0.76 706

DGSMNet	2.89 741	0.63 475	3.18 697	3.43 759	4.17 755	2.57 739	6.98 769	0.97 627	0.83 633	0.56 490	1.86 710	0.79 600	0.62 601	1.64 585	1.39 663	4.61 765	5.01 770	5.17 770	4.71 769	4.44 763	4.19 760

ELAS	1.39 708	0.79 558	2.86 658	0.53 644	0.50 653	2.81 740	2.20 746	1.61 722	1.50 714	2.28 735	2.35 722	1.82 715	2.13 730	1.73 599	2.22 703	0.35 686	0.37 686	0.35 682	0.35 660	0.49 679	0.47 668
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MADNet++	2.79 738	2.11 747	2.97 676	2.49 752	2.28 746	2.95 741	2.31 748	2.67 743	2.47 744	3.03 752	3.13 740	2.70 731	2.92 737	4.10 746	4.48 745	2.68 755	2.24 764	3.04 767	2.44 762	2.37 751	2.34 755

UNDER WATER-64	2.47 733	1.89 737	4.86 735	1.82 744	1.44 732	3.18 742	1.57 737	2.62 742	5.64 757	2.05 726	2.13 716	4.13 742	3.76 746	2.62 711	3.42 733	1.47 744	0.85 739	1.57 750	1.07 743	1.82 745	1.49 742

MSAF-DinoV2	3.10 745	1.86 736	10.68 764	3.61 760	0.30 484	3.34 743	0.82 692	2.81 746	1.79 728	0.80 642	0.87 634	1.56 710	1.10 686	26.49 793	1.96 688	0.17 576	0.13 482	0.19 612	1.63 752	0.92 717	0.99 727

MonStereo1	1.98 726	1.01 649	1.78 372	1.19 725	1.04 718	3.58 744	0.61 653	1.53 719	1.93 734	1.39 711	3.37 748	2.23 724	10.80 768	2.84 726	1.25 652	1.04 731	0.38 690	0.96 729	0.57 714	1.10 724	1.00 729

DStereoFS	2.23 729	2.10 744	2.47 591	1.61 736	1.88 743	3.81 745	2.06 745	1.95 734	3.33 751	2.38 737	3.31 743	2.37 725	4.92 750	2.45 699	3.27 728	1.03 730	1.27 753	0.55 708	1.04 741	0.70 703	2.05 753

TorneroNet-64	2.65 735	1.83 732	3.30 706	1.46 732	1.20 726	3.89 746	0.99 704	3.51 754	6.71 761	2.56 739	4.60 756	4.22 743	3.85 747	3.33 737	3.14 726	1.19 737	0.65 722	1.39 745	0.79 732	3.31 757	1.15 734

WAO-8	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 758	2.15 731	3.37 748	3.31 737	2.41 734	11.84 767	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

Venus	2.80 739	2.14 750	2.89 663	1.91 745	1.04 718	3.98 747	0.96 702	3.26 750	6.17 758	2.15 731	3.37 748	3.31 737	2.41 734	11.84 767	2.03 694	2.05 752	1.86 758	1.54 748	0.92 736	1.22 729	0.87 716

MDST_ROB	1.17 689	0.42 342	3.87 719	0.54 650	0.44 622	4.11 749	0.58 645	1.31 706	0.84 636	2.12 727	1.12 674	0.98 659	0.71 625	4.24 748	0.99 612	0.16 560	0.14 501	0.19 612	0.17 518	0.18 374	0.35 621

JetBlue	1.78 720	1.63 718	3.92 722	0.73 691	1.21 727	4.38 750	3.35 753	1.59 720	1.20 690	1.26 703	1.52 700	2.37 725	1.88 727	3.23 736	3.00 722	0.53 703	0.47 707	0.48 703	0.49 699	1.29 734	0.97 721

fsdfsdds	2.52 734	0.90 602	4.35 731	0.62 681	3.81 752	4.40 751	4.02 758	2.26 739	3.45 752	3.39 754	5.86 759	5.49 752	3.16 744	2.42 693	2.55 714	0.45 697	0.27 662	0.55 708	0.48 696	0.95 720	0.96 720

MANE	2.90 742	1.14 677	2.96 673	1.03 715	1.01 716	5.01 752	2.45 749	5.36 757	6.88 762	3.58 755	4.76 758	5.99 754	4.99 751	4.23 747	4.61 747	0.56 708	0.67 724	0.44 700	0.78 730	0.51 683	1.03 730

SGM-ForestM	2.98 743	1.70 726	3.52 714	0.67 688	0.47 646	5.18 753	3.36 754	3.30 752	2.86 750	4.44 757	3.79 752	9.80 767	5.50 755	6.29 760	6.52 760	0.27 665	0.36 684	0.24 649	0.27 613	0.38 627	0.58 687

TARStereo	4.27 750	0.86 584	6.17 745	0.46 609	7.32 758	5.34 754	6.97 768	4.27 755	7.12 763	5.50 761	8.80 762	7.61 758	5.43 754	2.93 728	2.74 718	0.40 691	0.24 638	0.41 693	5.07 770	0.51 683	7.23 772

noway3	5.51 755	6.38 764	6.27 747	12.92 773	12.02 766	7.08 755	5.48 763	6.99 764	1.39 705	2.69 743	3.33 745	8.37 762	5.97 759	4.68 755	6.13 754	3.05 757	1.00 746	2.44 762	2.05 756	6.61 766	5.27 762

noway2	5.52 757	6.31 763	6.33 748	12.97 774	12.02 766	7.09 756	5.49 764	6.95 762	1.40 706	2.70 744	3.32 744	8.40 764	6.00 760	4.60 751	6.13 754	3.07 759	1.04 747	2.43 759	2.05 756	6.65 768	5.44 764

zzzz4	5.59 759	6.90 767	6.62 753	13.08 776	12.04 768	7.13 757	5.47 761	7.10 766	1.41 708	2.70 744	3.33 745	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 765

noway1	5.58 758	6.89 766	6.57 752	13.08 776	12.04 768	7.13 757	5.47 761	7.10 766	1.40 706	2.70 744	3.33 745	8.32 760	5.92 756	4.65 752	6.23 756	3.09 761	1.05 748	2.43 759	2.05 756	6.70 769	5.51 765

TCMNet-wrong-test	5.51 755	6.62 765	6.20 746	13.02 775	11.90 765	7.14 759	5.53 765	6.99 764	1.44 711	2.65 741	3.10 739	8.37 762	5.95 758	4.75 756	6.05 753	3.07 759	0.98 744	2.38 758	1.99 754	6.62 767	5.43 763

noway4	5.60 760	6.93 768	6.50 751	13.12 778	12.06 770	7.19 760	5.54 766	6.97 763	1.42 709	2.67 742	3.29 742	8.41 765	6.00 760	4.66 754	6.23 756	3.11 763	1.06 750	2.44 762	2.04 755	6.73 771	5.55 767

JetRed	3.29 746	4.93 760	10.17 763	1.45 731	1.72 740	7.44 761	5.05 760	3.06 747	2.12 740	2.41 738	2.39 723	2.99 733	2.37 733	3.51 741	6.44 759	1.32 742	1.90 760	1.37 744	1.23 747	2.21 750	1.76 749

DPSMNet_ROB	9.48 769	5.64 762	13.01 773	8.82 764	11.82 764	8.54 762	24.20 779	6.41 760	13.65 774	5.32 760	11.47 770	6.33 757	10.92 769	7.69 763	13.89 774	7.25 776	8.19 775	5.06 769	7.78 776	5.31 765	8.26 776

DGTPSM_ROB	8.89 767	5.62 761	12.25 768	5.92 762	11.32 763	8.54 762	24.18 778	6.40 759	13.49 771	5.15 758	11.46 769	6.19 756	10.92 769	7.00 761	13.72 773	4.47 764	7.65 771	3.92 768	7.45 775	4.38 762	7.87 775

tt	4.93 753	0.27 151	4.20 728	2.29 750	1.58 738	10.20 764	16.97 775	9.42 770	5.02 756	1.67 722	1.28 684	4.68 748	5.03 752	3.37 740	5.92 752	6.16 768	9.47 779	2.82 765	3.18 765	3.60 758	1.53 746

MultiAttention	2.38 732	0.50 406	1.93 455	1.80 741	2.56 748	10.86 765	2.30 747	1.22 698	0.80 621	0.62 563	1.16 677	1.13 686	0.56 567	16.09 777	1.18 643	0.20 616	0.09 307	0.43 699	1.62 751	0.94 718	1.58 747

HaxPig	19.86 779	22.40 786	22.34 781	17.95 780	17.95 779	11.77 766	11.89 772	16.02 782	15.89 779	21.10 784	21.41 784	18.74 782	18.39 780	20.08 784	19.69 783	23.63 797	23.22 792	24.06 793	23.69 794	23.00 789	23.95 793

UHP	8.35 766	2.17 753	12.80 772	1.04 716	3.05 750	13.45 767	6.62 767	11.56 772	21.64 787	12.60 772	20.66 783	14.01 777	14.14 777	7.42 762	8.27 765	1.86 750	1.65 755	1.36 743	3.22 767	3.66 759	5.78 768

TorneroNet	5.50 754	1.92 740	3.16 693	1.47 733	1.25 729	14.07 768	1.06 712	4.90 756	20.99 786	10.17 766	16.48 777	11.88 773	6.93 762	3.34 738	4.20 743	1.30 741	0.69 730	1.45 747	0.86 734	2.61 754	1.20 735

USTest	8.10 763	7.17 769	8.96 758	9.25 765	9.05 760	15.27 769	23.78 777	9.96 771	9.47 764	5.94 762	6.75 760	7.80 759	7.48 763	8.83 766	11.21 772	2.21 754	3.56 767	2.86 766	3.20 766	5.02 764	4.16 759

xyz-stereo	3.02 744	0.29 195	30.64 796	0.23 100	0.12 26	15.52 770	0.24 339	0.51 230	0.47 295	0.59 533	7.99 761	0.64 511	0.47 527	1.39 541	0.50 488	0.09 160	0.07 89	0.34 681	0.07 117	0.13 219	0.08 61

MEDIAN_ROB	23.96 783	27.05 795	26.39 792	22.16 782	22.13 781	16.12 771	13.97 773	20.24 783	20.05 782	25.50 796	25.31 794	22.96 785	22.63 785	24.39 786	23.24 787	28.20 798	27.23 800	28.62 796	27.75 798	27.50 795	27.76 798

Selective-IGEV-i1pa	9.22 768	12.57 776	9.49 761	2.20 748	1.49 736	16.83 772	8.03 770	14.34 778	11.26 766	10.52 767	15.24 774	14.52 778	11.94 776	18.22 782	9.78 769	7.79 777	3.09 766	5.20 771	2.49 763	2.46 753	6.90 771

iinet-test	11.61 770	10.56 770	11.80 765	12.17 767	12.09 771	18.69 773	26.70 783	13.53 774	13.46 769	9.91 764	10.28 763	11.17 770	11.16 771	12.37 771	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 773

IINet	11.61 770	10.56 770	11.80 765	12.17 767	12.09 771	18.69 773	26.70 783	13.53 774	13.46 769	9.91 764	10.28 763	11.17 770	11.16 771	12.37 771	14.43 775	6.71 772	7.85 772	6.13 773	6.95 771	8.33 773	7.85 773

xxxxx1	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 784	20.21 783	16.45 778	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 778	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 800

tt_ll	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 784	20.21 783	16.45 778	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 778	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 800

ff	28.96 793	20.11 782	14.07 775	49.74 797	39.15 796	18.98 775	26.64 780	21.94 784	20.21 783	16.45 778	17.48 778	18.36 779	21.56 782	16.21 778	20.88 784	23.07 794	26.55 797	66.40 802	78.70 802	30.27 796	32.51 800

light-stereo	8.15 764	2.75 757	9.83 762	12.24 769	9.63 761	19.16 778	0.44 590	6.84 761	3.57 753	13.44 774	22.94 793	23.04 786	1.65 719	17.20 781	7.61 763	3.06 758	2.25 765	0.42 695	0.52 706	4.07 761	2.31 754

U	3.37 748	0.17 2	0.91 135	0.26 210	13.79 776	19.19 779	0.15 56	0.41 108	0.31 52	0.17 60	0.18 72	0.27 237	0.15 64	0.21 14	0.16 41	0.09 160	0.06 25	17.88 786	12.81 779	0.10 121	0.08 61

Anonymous_1	22.91 781	11.20 773	12.13 767	12.75 770	26.28 789	19.43 780	27.92 785	14.08 777	13.61 772	14.96 776	10.58 765	11.26 772	11.19 773	12.55 773	14.57 778	38.28 800	7.88 774	34.96 798	63.99 800	89.57 804	10.94 779

AVERAGE_ROB	26.93 792	30.34 798	29.27 795	25.82 784	25.34 782	19.48 781	15.17 774	23.55 787	23.00 790	28.45 797	27.87 795	26.25 795	25.86 796	26.96 795	25.55 788	31.30 799	30.07 801	31.76 797	30.81 799	30.79 799	30.93 799

DPSM_ROB	12.34 773	11.21 774	12.51 769	12.91 771	12.80 774	19.84 782	28.28 786	14.38 780	14.28 776	10.58 768	11.26 767	12.03 774	11.85 774	13.15 775	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 777

DPSM	12.34 773	11.21 774	12.51 769	12.91 771	12.80 774	19.84 782	28.28 786	14.38 780	14.28 776	10.58 768	11.26 767	12.03 774	11.85 774	13.15 775	15.34 780	7.11 774	8.31 776	6.50 776	7.35 773	8.84 775	8.31 777

DPSimNet_ROB	17.97 778	20.20 785	24.98 787	17.62 779	15.92 777	21.53 784	21.00 776	13.70 776	15.61 778	23.89 794	14.69 773	22.87 784	24.58 795	12.70 774	14.56 777	18.48 787	12.91 781	20.21 790	12.05 778	17.76 778	14.17 780

BEATNet-Init1	12.10 772	11.19 772	27.29 794	2.99 756	3.51 751	21.84 785	11.10 771	14.34 778	13.83 775	20.34 782	20.33 782	26.35 796	20.03 781	19.06 783	14.80 779	1.74 748	1.81 757	2.05 756	2.49 763	3.69 760	3.12 758

ASD4	21.52 780	19.65 779	22.13 780	22.45 783	16.42 778	23.29 786	30.71 788	33.06 796	17.47 781	24.18 795	14.11 772	21.71 783	15.88 778	21.06 785	18.11 782	19.78 788	17.78 791	26.52 795	20.33 789	27.03 794	18.73 789

RSGM-EC	41.56 800	31.72 799	19.92 778	51.66 800	47.86 799	38.70 787	61.61 797	33.83 797	22.80 788	23.45 792	29.29 796	43.76 802	35.31 797	66.76 801	70.17 802	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 796

acva	41.56 800	31.72 799	19.92 778	51.66 800	47.86 799	38.70 787	61.61 797	33.83 797	22.80 788	23.45 792	29.29 796	43.76 802	35.31 797	66.76 801	70.17 802	66.40 802	37.60 803	48.67 799	25.68 796	48.86 800	27.21 796

RAFT-FEzeroshot	24.80 784	22.55 789	24.73 784	26.10 786	25.76 784	39.84 789	57.07 795	28.84 788	28.79 792	21.14 786	22.48 787	24.18 789	23.88 789	26.38 787	30.87 791	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 785

RAFT-FE	24.80 784	22.55 789	24.73 784	26.10 786	25.76 784	39.84 789	57.07 795	28.84 788	28.79 792	21.14 786	22.48 787	24.18 789	23.88 789	26.38 787	30.87 791	14.26 780	16.71 786	13.09 778	14.82 783	17.79 782	16.72 785

FlowAnything	24.85 787	22.54 788	25.10 788	26.11 788	25.76 784	39.86 791	57.00 790	28.89 792	28.87 795	21.31 791	22.68 792	24.22 791	23.87 788	26.39 790	30.89 795	14.26 780	16.78 790	13.10 782	14.90 787	17.78 779	16.69 781

CasAABBNet	24.81 786	22.53 787	24.83 786	26.08 785	25.74 783	39.86 791	57.06 793	28.87 791	28.83 794	21.16 789	22.54 789	24.22 791	23.89 792	26.38 787	30.87 791	14.25 779	16.71 786	13.09 778	14.81 782	17.78 779	16.71 782

Hybrid-DGEV	24.86 788	22.58 791	25.22 790	26.11 788	25.76 784	39.92 793	57.06 793	29.03 795	29.01 798	21.12 785	22.64 790	24.13 788	23.91 793	26.46 792	30.82 789	14.27 783	16.70 785	13.09 778	14.83 786	17.78 779	16.71 782

Selective-RAFT-Error	24.87 789	22.59 792	25.14 789	26.13 790	25.82 788	39.93 794	57.03 791	28.97 793	28.95 796	21.21 790	22.65 791	24.25 793	23.98 794	26.43 791	30.83 790	14.27 783	16.71 786	13.10 782	14.82 783	17.82 784	16.76 787

LSM0	26.58 791	22.63 793	25.88 791	30.13 792	52.21 803	39.94 795	56.74 789	28.97 793	28.72 791	21.14 786	22.26 786	24.43 794	23.88 789	26.54 794	30.87 791	14.32 785	16.55 783	13.12 784	14.71 781	17.92 785	20.60 790

fast-reg	25.26 790	22.76 794	26.49 793	26.66 791	27.60 790	41.51 796	57.03 791	28.84 788	28.98 797	20.78 783	22.21 785	23.55 787	23.30 786	26.97 796	31.44 796	14.39 786	16.67 784	15.16 785	15.84 788	18.23 787	16.71 782

PML	23.15 782	16.83 777	7.78 755	5.49 761	9.93 762	51.13 797	104.50 803	5.76 758	13.62 773	37.30 803	105.93 803	30.86 797	23.50 787	12.07 769	7.87 764	6.30 769	2.12 763	6.32 775	2.43 761	10.44 777	2.90 757

zzz1	37.91 799	29.70 797	39.14 800	48.93 795	48.83 801	58.08 798	76.65 799	42.36 800	44.00 802	31.44 799	34.09 801	40.20 801	40.01 801	39.82 800	47.98 799	21.12 790	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.47 792

zzzzzz3	37.89 798	29.68 796	38.88 799	48.93 795	48.83 801	58.10 799	76.69 800	42.34 799	43.95 801	31.42 798	34.06 798	40.19 800	40.01 801	39.79 799	48.00 800	21.11 789	25.13 793	20.33 791	22.80 792	25.12 790	22.46 791

zzzz2	37.36 796	34.10 801	37.81 797	39.61 793	38.70 794	60.14 800	86.04 801	43.62 801	43.68 799	31.88 800	34.07 799	35.66 798	35.41 799	39.41 797	46.07 797	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 794

noway5	37.36 796	34.10 801	37.81 797	39.61 793	38.70 794	60.14 800	86.04 801	43.62 801	43.68 799	31.88 800	34.07 799	35.66 798	35.41 799	39.41 797	46.07 797	21.44 791	25.20 795	19.84 788	22.48 790	26.77 792	25.16 794

test_example2	115.39 803	123.23 804	94.57 802	115.52 802	123.55 804	101.63 802	114.33 804	53.41 803	99.48 804	134.90 804	135.05 804	85.83 805	85.11 804	111.32 803	106.15 804	152.55 805	205.26 805	99.78 805	114.96 805	140.96 805	110.20 804

Selective-IGEV-i16pa	47.65 802	67.17 803	7.20 754	2.47 751	2.32 747	116.02 803	1.42 734	90.41 804	82.69 803	32.69 802	90.10 802	60.10 804	84.41 803	129.53 804	52.52 801	50.16 801	15.10 782	18.00 787	9.63 777	0.94 718	40.09 803

ccccc	291.34 804	297.21 805	347.09 804	374.70 805	380.44 805	203.92 804	213.88 805	216.32 805	172.72 805	203.37 805	218.57 805	215.01 806	258.31 805	312.78 805	341.56 805	412.57 806	356.13 806	256.09 806	227.69 806	428.88 806	389.64 805

GS-Stereo							0.21 216	0.62 321	0.41 213	0.22 149	0.22 118	0.17 81	0.18 121	0.44 286	0.16 41	0.10 274	0.16 550	0.08 78	0.11 340	0.33 576	0.84 711

FADE		3.00 759		2.11 747	2.94 749							3.05 734				94.83 804	35.90 802	65.83 801	66.18 801	1.66 741

Low-res two-view benchmark