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

MonStereo	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

Wavelet-MonSter	0.18 2	0.20 14	0.51 2	0.22 40	0.17 127	0.35 49	0.14 20	0.27 4	0.25 4	0.19 37	0.21 51	0.14 15	0.15 30	0.27 34	0.16 8	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.14 221

Monster-pub-eth3d	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

asda	0.22 41	0.25 82	0.70 53	0.21 17	0.16 98	0.43 113	0.16 50	0.44 77	0.35 44	0.22 66	0.20 44	0.14 15	0.20 107	0.25 15	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

asd	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.22 40	0.17 127	0.41 94	0.14 20	0.35 19	0.32 22	0.24 97	0.20 44	0.15 33	0.18 74	0.26 29	0.16 8	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

qwe	0.21 19	0.22 43	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.41 94	0.15 33	0.46 90	0.35 44	0.26 134	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.31 75	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

2.25w	0.21 19	0.22 43	0.51 2	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.42 61	0.34 36	0.23 88	0.27 110	0.14 15	0.18 74	0.33 100	0.24 148	0.06 1	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.25_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5w_new	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4.5_new	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.5w-stereo	0.21 19	0.22 43	0.63 34	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.17 61	0.40 44	0.35 44	0.25 116	0.22 63	0.14 15	0.14 17	0.22 4	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

4.25w-stereo	0.21 19	0.23 61	0.64 36	0.22 40	0.18 167	0.41 94	0.17 61	0.41 54	0.35 44	0.22 66	0.21 51	0.14 15	0.18 74	0.25 15	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

4w-stereo	0.20 8	0.21 27	0.57 19	0.21 17	0.15 71	0.39 76	0.13 9	0.39 40	0.33 30	0.22 66	0.21 51	0.13 4	0.20 107	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

2.5w	0.21 19	0.23 61	0.50 1	0.22 40	0.15 71	0.39 76	0.19 89	0.47 106	0.36 66	0.21 55	0.22 63	0.13 4	0.17 50	0.33 100	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

3.25w_new	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.25w	0.20 8	0.20 14	0.52 5	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.14 20	0.43 69	0.35 44	0.23 88	0.21 51	0.16 40	0.18 74	0.27 34	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.75w	0.21 19	0.21 27	0.61 26	0.21 17	0.20 215	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.30 16	0.22 66	0.20 44	0.13 4	0.18 74	0.29 59	0.21 90	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3.5w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.55 14	0.21 17	0.15 71	0.40 87	0.14 20	0.43 69	0.33 30	0.21 55	0.24 82	0.14 15	0.18 74	0.34 112	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.08 41

3w_stereo	0.21 19	0.22 43	0.59 22	0.22 40	0.12 11	0.37 61	0.22 162	0.50 128	0.38 81	0.22 66	0.21 51	0.12 2	0.22 126	0.26 29	0.18 24	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.08 41

2w_stereo	0.21 19	0.19 8	0.51 2	0.22 40	0.13 28	0.41 94	0.20 110	0.50 128	0.34 36	0.25 116	0.23 72	0.13 4	0.23 143	0.24 10	0.22 112	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.07 10

1w_stereo	0.22 41	0.17 1	0.52 5	0.23 53	0.16 98	0.44 120	0.22 162	0.55 174	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.13 4	0.26 186	0.28 45	0.20 70	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

MonSter	0.20 8	0.22 43	0.65 41	0.21 17	0.17 127	0.33 36	0.15 33	0.46 90	0.32 22	0.16 14	0.17 24	0.14 15	0.11 4	0.27 34	0.23 123	0.06 1	0.05 1	0.07 1	0.07 70	0.07 4	0.09 65

BTL-Stereo	0.17 1	0.20 14	0.61 26	0.21 17	0.13 28	0.15 1	0.16 50	0.21 1	0.36 66	0.11 1	0.17 24	0.13 4	0.10 2	0.18 1	0.19 42	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.08 106	0.08 29	0.11 119

BStereo	0.28 77	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.33 36	0.20 110	0.46 90	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

Wave_Phase_stereo	0.31 106	0.33 189	1.34 146	0.23 53	0.29 361	0.98 538	0.20 110	0.49 121	0.35 44	0.22 66	0.17 24	0.20 70	0.14 17	0.28 45	0.25 163	0.07 23	0.07 50	0.16 441	0.21 461	0.12 103	0.11 119

NLSM3	0.26 65	0.39 246	0.75 59	0.25 93	0.24 290	0.43 113	0.19 89	0.58 191	0.45 164	0.20 45	0.26 100	0.20 70	0.25 170	0.29 59	0.24 148	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.09 142	0.10 69	0.07 10

MonSter++	0.18 2	0.19 8	0.65 41	0.20 6	0.12 11	0.30 21	0.14 20	0.29 6	0.28 13	0.16 14	0.13 12	0.18 60	0.15 30	0.25 15	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

BridgeDepth	0.19 4	0.30 158	0.55 14	0.23 53	0.09 1	0.38 72	0.15 33	0.32 11	0.33 30	0.16 14	0.12 9	0.23 93	0.19 95	0.27 34	0.15 3	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.24 55	0.18 5	1.03 91	0.25 93	0.21 229	0.46 144	0.16 50	0.30 7	0.27 8	0.17 24	0.19 37	0.14 15	0.18 74	0.35 118	0.17 22	0.07 23	0.07 50	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.10 95

2.75w_new	0.21 19	0.21 27	0.57 19	0.20 6	0.14 45	0.40 87	0.18 79	0.47 106	0.36 66	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.19 95	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.05 1	0.07 1	0.06 14	0.06 1	0.07 10

monsterstereo	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.25 93	0.27 340	0.39 76	0.14 20	0.51 136	0.33 30	0.25 116	0.27 110	0.13 4	0.13 14	0.38 150	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.06 1

monsters	0.22 41	0.22 43	0.52 5	0.23 53	0.28 353	0.42 107	0.14 20	0.46 90	0.31 17	0.24 97	0.20 44	0.13 4	0.14 17	0.43 179	0.20 70	0.07 23	0.06 23	0.07 1	0.08 106	0.06 1	0.06 1

LG-Stereo	0.27 70	0.25 82	0.95 86	0.25 93	0.15 71	0.43 113	0.21 135	0.50 128	0.40 107	0.18 31	0.29 124	0.25 123	0.16 41	0.28 45	0.35 285	0.07 23	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.24 371	0.10 95

GREAT-IGEV	0.37 159	0.28 134	1.48 179	0.25 93	0.38 465	0.46 144	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.15 6	0.29 124	0.15 33	0.17 50	0.36 131	0.23 123	0.07 23	0.76 601	0.07 1	0.26 492	0.21 323	1.03 601
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fffft	0.29 88	0.21 27	1.10 101	0.24 74	0.15 71	0.42 107	0.24 231	0.42 61	0.38 81	0.21 55	0.18 33	0.20 70	0.16 41	0.44 188	0.70 441	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.28 422	0.20 363
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.29 88	0.26 99	1.03 91	0.25 93	0.14 45	0.46 144	0.22 162	0.36 24	0.38 81	0.23 88	0.23 72	0.21 81	0.18 74	0.45 203	0.60 415	0.07 23	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.20 363

RSM	0.28 77	0.26 99	0.97 88	0.25 93	0.24 290	0.37 61	0.21 135	0.49 121	0.44 148	0.21 55	0.27 110	0.28 161	0.17 50	0.38 150	0.20 70	0.07 23	0.07 50	0.09 107	0.34 533	0.21 323	0.16 290

LoS_RVC	0.29 88	0.33 189	1.19 115	0.25 93	0.34 425	0.43 113	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.22 66	0.33 167	0.23 93	0.24 154	0.31 75	0.21 90	0.07 23	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.10 69	0.31 486

Selective-IGEV	0.29 88	0.23 61	1.28 133	0.27 146	0.30 376	0.35 49	0.20 110	0.56 180	0.38 81	0.21 55	0.30 138	0.22 84	0.18 74	0.37 142	0.18 24	0.07 23	0.06 23	0.08 45	0.15 373	0.16 220	0.29 467

RAFT-Stereo + iAFF	0.42 218	0.86 468	1.78 260	0.28 174	0.17 127	0.52 213	0.20 110	0.62 221	0.61 322	0.50 291	0.61 390	0.39 224	0.32 266	0.35 118	0.30 229	0.07 23	0.10 262	0.09 107	0.09 142	0.35 487	0.10 95

LACA2	0.25 61	0.74 420	1.30 137	0.20 6	0.10 2	0.39 76	0.17 61	0.32 11	0.36 66	0.15 6	0.15 17	0.18 60	0.14 17	0.22 4	0.14 1	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1

Test_v1	0.21 19	0.27 107	0.95 86	0.20 6	0.14 45	0.28 13	0.15 33	0.37 27	0.27 8	0.16 14	0.18 33	0.15 33	0.13 14	0.25 15	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.11 119

Pro-Stereo	0.22 41	0.25 82	0.66 48	0.22 40	0.14 45	0.49 171	0.15 33	0.23 2	0.35 44	0.16 14	0.13 12	0.14 15	0.09 1	0.49 241	0.18 24	0.08 41	0.06 23	0.09 107	0.37 548	0.08 29	0.09 65

HiDET	0.19 4	0.20 14	0.62 33	0.20 6	0.13 28	0.36 57	0.13 9	0.35 19	0.31 17	0.16 14	0.14 16	0.17 49	0.15 30	0.25 15	0.23 123	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10

LCMNet	0.20 8	0.21 27	0.61 26	0.20 6	0.13 28	0.39 76	0.14 20	0.34 18	0.34 36	0.16 14	0.16 23	0.16 40	0.15 30	0.27 34	0.22 112	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.08 41

CSFM-Stereo	0.19 4	0.20 14	0.60 23	0.20 6	0.11 5	0.39 76	0.15 33	0.35 19	0.27 8	0.18 31	0.15 17	0.17 49	0.16 41	0.26 29	0.21 90	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.09 65

VIP-Stereo	0.28 77	0.56 343	1.05 94	0.23 53	0.19 200	0.52 213	0.17 61	0.44 77	0.39 94	0.18 31	0.25 89	0.24 110	0.15 30	0.33 100	0.19 42	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.14 164	0.32 492

Monster-pub-mixall	0.21 19	0.31 172	0.69 51	0.21 17	0.13 28	0.27 10	0.12 4	0.37 27	0.26 6	0.21 55	0.19 37	0.15 33	0.12 8	0.47 223	0.29 209	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.08 29	0.12 161

Replicate-Monster	0.23 49	0.40 253	0.94 85	0.21 17	0.14 45	0.37 61	0.13 9	0.40 44	0.36 66	0.22 66	0.15 17	0.15 33	0.15 30	0.40 161	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.15 260

IGEV	0.22 41	0.28 134	0.88 74	0.21 17	0.24 290	0.42 107	0.17 61	0.35 19	0.37 76	0.20 45	0.22 63	0.14 15	0.12 8	0.24 10	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

xyz-stereo-finetune2	0.35 141	0.45 292	1.04 93	0.21 17	0.12 11	0.58 295	0.23 196	0.50 128	0.45 164	0.31 167	0.46 244	0.30 179	0.41 340	0.81 355	0.51 380	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.09 65

xyz-stereo-finetune	0.31 106	0.46 295	0.79 64	0.21 17	0.12 11	0.53 222	0.25 253	0.52 150	0.54 260	0.28 151	0.32 158	0.29 171	0.23 143	0.59 284	0.55 394	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.08 41

LG-Stereo_L2	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.31 26	0.22 162	0.38 33	0.25 4	0.17 24	0.11 4	0.13 4	0.12 8	0.32 87	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

LG-Stereo_L1	0.21 19	0.31 172	0.85 70	0.22 40	0.14 45	0.28 13	0.21 135	0.38 33	0.26 6	0.16 14	0.11 4	0.13 4	0.11 4	0.37 142	0.18 24	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.10 95

MLG-Stereo_test3	0.21 19	0.35 213	0.65 41	0.21 17	0.14 45	0.36 57	0.13 9	0.37 27	0.40 107	0.21 55	0.12 9	0.17 49	0.12 8	0.25 15	0.16 8	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.10 95

MLG-Stereo_test1	0.21 19	0.33 189	0.61 26	0.23 53	0.21 229	0.45 126	0.13 9	0.33 14	0.46 175	0.13 2	0.09 1	0.18 60	0.12 8	0.32 87	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MLG-Stereo	0.21 19	0.33 189	0.60 23	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.13 9	0.39 40	0.46 175	0.13 2	0.10 2	0.17 49	0.13 14	0.35 118	0.15 3	0.08 41	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

MM-Stereo_test2	0.38 169	0.28 134	2.46 468	0.43 456	0.15 71	0.50 183	0.25 253	0.47 106	0.38 81	0.33 180	0.26 100	0.23 93	0.22 126	0.34 112	0.29 209	0.08 41	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.36 495	0.22 390

HART	0.38 169	0.53 325	1.66 210	0.26 125	0.15 71	0.30 21	0.19 89	0.67 251	0.46 175	0.29 157	0.52 306	0.38 218	0.16 41	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.68 594	0.09 107	0.07 70	0.34 475	0.21 375

Reg-Stereo(zero)	0.46 266	0.17 1	2.10 394	0.24 74	0.34 425	0.51 194	0.42 449	0.50 128	0.54 260	0.37 193	0.46 244	0.54 331	0.60 463	0.43 179	1.10 505	0.08 41	0.09 219	0.08 45	0.22 471	0.12 103	0.22 390

HI	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

CoSv	0.41 198	0.63 374	1.72 226	0.27 146	0.21 229	0.45 126	0.19 89	0.55 174	0.41 119	0.57 375	0.59 368	0.65 392	0.45 381	0.45 203	0.39 313	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.11 247	0.20 307	0.10 95

DEFOM-Stereo	0.22 41	0.22 43	0.91 79	0.23 53	0.13 28	0.49 171	0.18 79	0.30 7	0.28 13	0.19 37	0.17 24	0.14 15	0.14 17	0.41 166	0.16 8	0.08 41	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.09 65

tt45	0.29 88	0.24 74	1.06 96	0.25 93	0.17 127	0.55 244	0.22 162	0.41 54	0.35 44	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.18 74	0.64 301	0.34 274	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.11 119

999	0.29 88	0.25 82	1.05 94	0.26 125	0.18 167	0.49 171	0.23 196	0.38 33	0.37 76	0.20 45	0.32 158	0.23 93	0.18 74	0.73 336	0.36 289	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.10 95

mms	0.27 70	0.26 99	0.91 79	0.25 93	0.18 167	0.32 32	0.23 196	0.37 27	0.31 17	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.17 50	0.46 212	0.21 90	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.47 547

ours_stereo	0.27 70	0.25 82	1.21 121	0.25 93	0.17 127	0.35 49	0.23 196	0.38 33	0.35 44	0.20 45	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.41 166	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

fffy	0.28 77	0.24 74	1.19 115	0.27 146	0.15 71	0.37 61	0.22 162	0.42 61	0.32 22	0.20 45	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.44 188	0.20 70	0.08 41	0.10 262	0.10 165	0.08 106	0.22 340	0.18 329

WCG-NET	0.30 98	0.42 268	1.26 129	0.24 74	0.12 11	0.43 113	0.24 231	0.40 44	0.56 278	0.35 184	0.37 189	0.26 137	0.24 154	0.29 59	0.19 42	0.08 41	0.12 342	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.10 95

IGEV-Stereo++	0.23 49	0.23 61	0.64 36	0.24 74	0.22 256	0.47 151	0.13 9	0.52 150	0.33 30	0.18 31	0.24 82	0.17 49	0.22 126	0.32 87	0.19 42	0.08 41	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.09 65

AIO-Stereo	0.30 98	0.27 107	1.25 127	0.27 146	0.24 290	0.37 61	0.20 110	0.52 150	0.36 66	0.21 55	0.30 138	0.23 93	0.14 17	0.31 75	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.38 549	0.19 291	0.31 486

WCG-NET（raft）	0.32 113	0.53 325	1.21 121	0.23 53	0.12 11	0.44 120	0.24 231	0.40 44	0.50 215	0.35 184	0.35 181	0.47 297	0.25 170	0.35 118	0.20 70	0.08 41	0.29 538	0.08 45	0.07 70	0.22 340	0.11 119

RSM++	0.27 70	0.26 99	0.87 73	0.28 174	0.13 28	0.39 76	0.20 110	0.45 87	0.45 164	0.20 45	0.24 82	0.24 110	0.17 50	0.36 131	0.20 70	0.08 41	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.26 406	0.18 329

MoCha-V2	0.36 151	0.32 180	1.41 161	0.36 372	0.31 395	0.35 49	0.19 89	0.57 185	0.39 94	0.30 162	0.32 158	0.28 161	0.27 207	0.47 223	0.24 148	0.08 41	0.56 582	0.08 45	0.38 549	0.18 270	0.12 161

MIM_Stereo	0.41 198	0.60 353	1.88 318	0.31 253	0.21 229	0.50 183	0.19 89	0.64 233	0.44 148	0.43 227	0.53 317	0.43 257	0.27 207	0.51 252	0.28 195	0.08 41	0.14 386	0.11 236	0.10 181	0.26 406	0.26 447

ProNet	0.30 98	0.54 331	1.29 134	0.25 93	0.15 71	0.47 151	0.25 253	0.48 114	0.39 94	0.21 55	0.23 72	0.22 84	0.20 107	0.44 188	0.19 42	0.08 41	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.12 161

RAFT_CTSACE	0.46 266	0.76 424	2.07 384	0.35 353	0.30 376	0.54 229	0.30 351	0.61 217	0.48 198	0.49 284	0.76 484	0.55 334	0.36 287	0.58 278	0.22 112	0.08 41	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.41 528	0.08 41

test_4	0.40 191	0.37 225	2.01 373	0.29 205	0.21 229	0.50 183	0.28 319	0.47 106	0.39 94	0.42 222	0.76 484	0.38 218	0.22 126	0.52 256	0.33 267	0.08 41	0.07 50	0.11 236	0.15 373	0.28 422	0.07 10

GMOStereo	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

error version	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-v	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

test-3	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.51 304	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.28 461

test_1	0.43 227	0.20 14	1.70 219	0.34 337	0.32 403	0.45 126	0.23 196	0.71 269	0.46 175	0.50 291	0.29 124	0.45 277	0.21 116	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.07 50	0.10 165	0.35 536	0.29 427	0.29 467

test_3	0.44 237	0.20 14	1.70 219	0.36 372	0.32 403	0.47 151	0.30 351	0.73 286	0.49 205	0.50 291	0.30 138	0.45 277	0.22 126	0.59 284	0.98 483	0.08 41	0.10 262	0.11 236	0.35 536	0.29 427	0.28 461

test-2	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.28 174	0.36 447	0.51 194	0.31 364	0.53 159	0.44 148	0.57 375	0.48 262	0.41 239	0.27 207	0.28 45	0.23 123	0.08 41	0.38 558	0.13 357	0.11 247	0.34 475	0.11 119

cross-raft	0.40 191	0.27 107	2.22 421	0.30 226	0.17 127	0.49 171	0.35 408	0.71 269	0.39 94	0.43 227	0.45 236	0.64 387	0.25 170	0.32 87	0.25 163	0.08 41	0.08 141	0.09 107	0.23 475	0.11 92	0.14 221

AFF-stereo	0.44 237	0.96 503	1.78 260	0.31 253	0.15 71	0.50 183	0.21 135	0.64 233	0.63 352	0.47 254	0.64 424	0.49 310	0.34 279	0.46 212	0.31 241	0.08 41	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.37 503	0.10 95

LACA1	0.19 4	0.39 246	0.60 23	0.19 2	0.10 2	0.42 107	0.15 33	0.31 9	0.34 36	0.15 6	0.11 4	0.14 15	0.15 30	0.25 15	0.15 3	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.06 14	0.08 29	0.07 10

Hybrid-DGEV-03	0.45 254	0.88 475	1.75 239	0.29 205	0.17 127	0.58 295	0.24 231	0.65 239	0.48 198	0.59 407	1.01 534	0.39 224	0.28 224	0.41 166	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.34 475	0.24 427

MatchStereo	0.24 55	0.38 236	1.37 153	0.20 6	0.10 2	0.22 5	0.14 20	0.41 54	0.40 107	0.14 4	0.25 89	0.15 33	0.15 30	0.25 15	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.07 1	0.05 1	0.07 4	0.07 10
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.07 601	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

NLMM	0.42 218	0.24 74	0.53 11	0.26 125	0.38 465	0.48 161	0.23 196	1.72 592	2.06 600	0.25 116	0.25 89	0.28 161	0.27 207	0.32 87	0.34 274	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.20 307	0.13 198

IGEV-FE	0.53 354	0.34 204	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.70 432	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

252Zero-FE	0.62 419	0.27 107	0.83 69	0.24 74	0.13 28	0.31 26	0.13 9	0.39 40	0.32 22	8.03 624	0.23 72	0.12 2	0.12 8	0.26 29	0.44 344	0.09 88	0.12 342	0.07 1	0.06 14	0.09 52	0.12 161

GASTEREO	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.56 530	0.20 215	0.52 213	0.22 162	0.56 180	0.40 107	0.30 162	0.31 151	0.16 40	0.31 258	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.14 386	0.08 45	0.28 500	0.14 164	0.20 363

MSCF	0.35 141	0.72 410	1.15 107	0.58 536	0.21 229	0.50 183	0.22 162	0.56 180	0.38 81	0.29 157	0.29 124	0.17 49	0.30 249	0.35 118	0.26 175	0.09 88	0.12 342	0.08 45	0.29 504	0.15 184	0.21 375

water-stereo	0.24 55	0.17 1	0.88 74	0.24 74	0.14 45	0.37 61	0.17 61	0.43 69	0.32 22	0.26 134	0.35 181	0.26 137	0.24 154	0.22 4	0.25 163	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.08 106	0.10 69	0.10 95

depthmonostereo	0.26 65	0.23 61	0.65 41	0.41 440	0.13 28	0.41 94	0.19 89	0.51 136	0.40 107	0.25 116	0.29 124	0.26 137	0.28 224	0.44 188	0.23 123	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.08 41

DilatedVolume-Stereo	0.26 65	0.20 14	0.64 36	0.25 93	0.15 71	0.41 94	0.18 79	0.42 61	0.35 44	0.34 182	0.34 176	0.25 123	0.23 143	0.43 179	0.53 387	0.09 88	0.09 219	0.08 45	0.10 181	0.12 103	0.11 119

xyz-stereo	3.02 611	0.29 144	30.64 650	0.23 53	0.12 11	15.52 630	0.24 231	0.51 136	0.47 194	0.59 407	7.99 623	0.64 387	0.47 404	1.39 418	0.50 375	0.09 88	0.07 50	0.34 551	0.07 70	0.13 137	0.08 41

111111	0.24 55	0.21 27	0.82 68	0.24 74	0.21 229	0.43 113	0.13 9	0.45 87	0.35 44	0.22 66	0.27 110	0.18 60	0.16 41	0.35 118	0.18 24	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.06 14	0.25 385	0.08 41

MLG-Stereo_test2	0.21 19	0.36 222	0.68 50	0.21 17	0.17 127	0.45 126	0.12 4	0.35 19	0.42 133	0.15 6	0.11 4	0.22 84	0.10 2	0.28 45	0.16 8	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

LG-G_1	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-G	0.23 49	0.37 225	0.71 55	0.23 53	0.11 5	0.51 194	0.12 4	0.44 77	0.39 94	0.19 37	0.15 17	0.19 68	0.15 30	0.36 131	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.11 119

LG-Stereo_Zeroshot	0.37 159	0.37 225	1.21 121	0.26 125	0.18 167	0.73 461	0.18 79	0.53 159	0.41 119	0.35 184	0.30 138	0.58 359	0.22 126	0.33 100	0.95 479	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.13 137	0.15 260

MM-Stereo_test1	0.41 198	0.39 246	2.29 436	0.38 412	0.26 326	0.44 120	0.28 319	0.63 229	0.51 222	0.40 209	0.32 158	0.26 137	0.26 186	0.46 212	0.22 112	0.09 88	0.21 495	0.10 165	0.09 142	0.39 520	0.15 260

SCV_C0	0.33 122	0.43 273	1.42 165	0.25 93	0.16 98	0.35 49	0.20 110	0.68 255	0.44 148	0.24 97	0.27 110	0.29 171	0.20 107	0.58 278	0.18 24	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.30 513	0.26 406	0.17 309

DEFOM-Stereo_RVC	0.28 77	0.28 134	1.09 99	0.33 306	0.15 71	0.30 21	0.16 50	0.58 191	0.42 133	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.26 186	0.38 150	0.37 295	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.25 484	0.10 69	0.06 1

FoundationStereo	0.20 8	0.30 158	0.81 66	0.21 17	0.22 256	0.21 4	0.16 50	0.25 3	0.38 81	0.15 6	0.11 4	0.18 60	0.17 50	0.23 8	0.16 8	0.09 88	0.13 366	0.08 45	0.06 14	0.07 4	0.07 10

AIO-test1	0.45 254	0.87 471	2.27 432	0.33 306	0.33 416	0.50 183	0.22 162	0.74 291	0.66 388	0.29 157	0.41 215	0.29 171	0.22 126	0.73 336	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.12 297	0.14 348	0.30 438	0.22 390

castereo++	0.28 77	0.43 273	0.93 83	0.28 174	0.17 127	0.53 222	0.21 135	0.55 174	0.45 164	0.17 24	0.26 100	0.32 188	0.17 50	0.33 100	0.16 8	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.13 137	0.06 1

castereo	0.30 98	0.44 284	0.81 66	0.24 74	0.29 361	0.41 94	0.27 300	0.72 274	0.45 164	0.22 66	0.30 138	0.24 110	0.31 258	0.25 15	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.31 520	0.12 103	0.09 65

GIP-stereo	0.26 65	0.22 43	0.78 63	0.29 205	0.20 215	0.42 107	0.17 61	0.64 233	0.39 94	0.18 31	0.24 82	0.23 93	0.18 74	0.25 15	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.17 243	0.08 41

tg	0.37 159	0.55 340	1.35 149	0.28 174	0.16 98	0.57 278	0.18 79	0.57 185	0.49 205	0.37 193	0.44 232	0.38 218	0.24 154	0.46 212	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.43 536	0.36 514

dual_stereo	0.23 49	0.25 82	0.66 48	0.21 17	0.15 71	0.27 10	0.15 33	0.62 221	0.40 107	0.15 6	0.13 12	0.18 60	0.14 17	0.37 142	0.19 42	0.09 88	0.31 543	0.07 1	0.10 181	0.07 4	0.07 10

UGAM-zero	0.63 426	0.39 246	2.49 477	0.30 226	0.49 519	0.67 421	0.19 89	0.91 447	0.45 164	0.77 509	0.45 236	1.16 564	0.82 523	2.05 531	0.29 209	0.09 88	0.15 412	0.09 107	0.44 562	0.11 92	0.22 390

GCAP-BAT	0.43 227	0.31 172	1.82 294	0.25 93	0.26 326	0.65 408	0.23 196	0.48 114	0.37 76	0.67 470	0.82 497	0.44 268	0.24 154	0.48 230	0.87 471	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.22 471	0.08 29	0.09 65

RAStereo	0.28 77	0.48 307	1.52 188	0.26 125	0.18 167	0.25 8	0.19 89	0.42 61	0.35 44	0.20 45	0.25 89	0.20 70	0.16 41	0.24 10	0.24 148	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.12 103	0.08 41

Occ-G	0.30 98	0.30 158	1.33 143	0.23 53	0.15 71	0.36 57	0.25 253	0.43 69	0.31 17	0.26 134	0.35 181	0.46 289	0.22 126	0.30 69	0.25 163	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.16 393	0.31 446	0.08 41

U	3.37 615	0.17 1	0.91 79	0.26 125	13.79 631	19.19 635	0.15 33	0.41 54	0.31 17	0.17 24	0.18 33	0.27 151	0.15 30	0.21 3	0.16 8	0.09 88	0.06 23	17.88 641	12.81 634	0.10 69	0.08 41

IGEV-Stereo+	0.29 88	0.29 144	0.86 72	0.25 93	0.34 425	0.30 21	0.14 20	0.32 11	0.53 247	0.18 31	0.12 9	0.18 60	0.19 95	0.49 241	0.17 22	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.20 455	0.46 546	0.59 563

RAFT-Stereo-weight	0.34 130	0.29 144	1.43 166	0.28 174	0.28 353	0.55 244	0.22 162	0.78 340	0.48 198	0.46 252	0.38 199	0.36 208	0.17 50	0.33 100	0.23 123	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.09 65

gcap-zeroshot	0.41 198	0.62 363	1.78 260	0.31 253	0.32 403	0.69 439	0.21 135	0.74 291	0.52 229	0.43 227	0.35 181	0.62 375	0.24 154	0.41 166	0.24 148	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.31 520	0.08 29	0.09 65

test_for_model	0.90 528	0.29 144	5.46 607	4.31 623	3.82 615	0.47 151	0.19 89	0.63 229	0.44 148	0.25 116	0.29 124	0.27 151	0.16 41	0.66 315	0.18 24	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.12 103	0.11 119

GCAPDPT-zeroshot4090	1.09 550	0.30 158	8.77 617	3.21 618	5.80 619	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

MGS-Stereo	0.32 113	0.34 204	1.70 219	0.25 93	0.14 45	0.40 87	0.22 162	0.38 33	0.43 144	0.24 97	0.51 292	0.25 123	0.18 74	0.31 75	0.20 70	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.08 106	0.47 547	0.08 41

IGEV++	0.34 130	0.43 273	1.32 141	0.31 253	0.14 45	0.32 32	0.21 135	0.70 266	0.34 36	0.22 66	0.28 118	0.22 84	0.27 207	0.35 118	0.27 185	0.09 88	0.39 565	0.08 45	0.15 373	0.25 385	0.45 544

MyStereo07	0.34 130	0.40 253	1.46 172	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.25 89	0.20 70	0.26 186	0.57 274	0.19 42	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

MyStereo06	0.54 360	0.41 260	2.68 509	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.81 363	0.44 148	0.84 528	0.52 306	0.78 469	0.58 456	0.48 230	1.10 505	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

MyStereo05	0.49 306	0.41 260	2.72 515	0.30 226	0.23 276	0.60 325	0.30 351	0.82 370	0.77 484	0.52 313	0.37 189	0.51 316	0.42 358	0.52 256	0.38 302	0.09 88	0.17 450	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.20 363

MyStereo04	0.48 288	0.40 253	2.65 506	0.29 205	0.23 276	0.60 325	0.31 364	0.83 376	0.75 470	0.47 254	0.36 186	0.53 324	0.42 358	0.53 262	0.39 313	0.09 88	0.18 461	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.19 345

AE-Stereo	0.42 218	0.29 144	1.65 206	0.43 456	0.47 516	0.56 260	0.23 196	0.86 404	0.46 175	0.31 167	0.41 215	0.43 257	0.24 154	0.34 112	0.24 148	0.09 88	0.48 578	0.11 236	0.45 563	0.22 340	0.19 345

ff7	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

IGEVStereo-DCA	0.33 122	0.34 204	1.38 155	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.18 425	0.16 220	0.22 390

ffff	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

rrr	0.46 266	0.34 204	3.08 558	0.27 146	0.16 98	0.45 126	0.28 319	1.09 554	0.51 222	0.24 97	0.21 51	0.26 137	0.25 170	0.64 301	0.52 383	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.29 504	0.16 220	0.25 437

11t	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

IGEV_Zeroshot_test	0.53 354	0.33 189	2.91 544	0.32 282	0.18 167	0.54 229	0.21 135	0.72 274	0.42 133	0.81 520	0.51 292	0.71 437	0.41 340	0.48 230	1.13 509	0.09 88	0.15 412	0.10 165	0.35 536	0.19 291	0.09 65

MSKI-zero shot	0.46 266	0.38 236	2.47 473	0.27 146	0.43 498	0.56 260	0.20 110	0.77 325	0.43 144	0.60 417	0.51 292	0.44 268	0.17 50	0.68 320	0.21 90	0.09 88	0.29 538	0.09 107	0.32 526	0.14 164	0.10 95

testlalala	1.12 552	0.30 158	9.21 619	3.22 619	5.94 621	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.17 309

GCAPDPT-zeroshot	1.09 550	0.30 158	8.70 616	3.22 619	5.88 620	0.39 76	0.20 110	0.59 200	0.41 119	0.26 134	0.26 100	0.23 93	0.17 50	0.31 75	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.19 345

AEACV	0.33 122	0.24 74	1.44 168	0.28 174	0.35 438	0.47 151	0.21 135	0.43 69	0.28 13	0.26 134	0.25 89	0.22 84	0.38 307	0.30 69	0.18 24	0.09 88	0.35 550	0.09 107	0.36 545	0.23 354	0.25 437

GCAP-Stereo	0.34 130	0.89 479	1.76 247	0.26 125	0.12 11	0.52 213	0.14 20	0.49 121	0.38 81	0.29 157	0.30 138	0.29 171	0.22 126	0.30 69	0.20 70	0.09 88	0.17 450	0.09 107	0.07 70	0.21 323	0.11 119

RAFT-Test	0.44 237	0.38 236	2.01 373	0.27 146	0.44 499	0.64 394	0.37 424	0.72 274	0.57 282	0.45 244	0.48 262	0.65 392	0.24 154	0.35 118	0.29 209	0.09 88	0.11 311	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.11 119

HH	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

HanStereo	0.49 306	0.49 310	2.78 528	0.50 501	0.41 489	0.38 72	0.23 196	0.72 274	0.38 81	0.63 447	0.48 262	0.87 505	0.41 340	0.64 301	0.21 90	0.09 88	0.17 450	0.10 165	0.09 142	0.16 220	0.12 161

LL-Strereo2	0.41 198	0.90 483	1.83 298	0.44 463	0.24 290	0.54 229	0.27 300	0.58 191	0.45 164	0.41 217	0.33 167	0.44 268	0.21 116	0.44 188	0.34 274	0.09 88	0.08 141	0.16 441	0.14 348	0.17 243	0.17 309

4D-IteraStereo	0.44 237	0.96 503	2.63 502	0.27 146	0.30 376	0.45 126	0.25 253	0.52 150	0.50 215	0.40 209	0.31 151	0.40 233	0.19 95	0.35 118	0.32 254	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.11 247	0.19 291	0.30 478

anonymousdsp2	0.34 130	0.24 74	1.16 110	0.28 174	0.15 71	0.57 278	0.23 196	0.79 355	0.47 194	0.38 201	0.37 189	0.40 233	0.25 170	0.47 223	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.13 320	0.19 291	0.27 454

anonymousdsp	0.34 130	0.53 325	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.55 270	0.19 42	0.09 88	0.11 311	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467

CES	0.30 98	0.27 107	1.09 99	0.23 53	0.50 521	0.40 87	0.20 110	0.46 90	0.44 148	0.22 66	0.28 118	0.26 137	0.19 95	0.33 100	0.21 90	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.49 551

EGLCR-Stereo	0.29 88	0.27 107	0.97 88	0.30 226	0.19 200	0.56 260	0.17 61	0.68 255	0.36 66	0.30 162	0.18 33	0.27 151	0.17 50	0.38 150	0.19 42	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.35 506

DCRE	0.50 317	0.63 374	2.13 400	0.30 226	0.23 276	0.45 126	0.24 231	0.59 200	0.53 247	0.50 291	2.10 584	0.42 253	0.26 186	0.35 118	0.23 123	0.09 88	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.16 220	0.15 260

MC-Stereo	0.32 113	0.31 172	1.46 172	0.31 253	0.15 71	0.53 222	0.19 89	0.44 77	0.35 44	0.36 189	0.38 199	0.27 151	0.27 207	0.42 175	0.19 42	0.09 88	0.13 366	0.09 107	0.16 393	0.20 307	0.13 198

RCA-Stereo	0.34 130	0.32 180	1.30 137	0.26 125	0.14 45	0.58 295	0.23 196	0.78 340	0.62 340	0.40 209	0.44 232	0.28 161	0.35 281	0.29 59	0.20 70	0.09 88	0.10 262	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.08 41

CroCo-Stereo Lap2	0.33 122	0.61 357	1.47 176	0.32 282	0.38 465	0.23 6	0.22 162	0.58 191	0.46 175	0.22 66	0.27 110	0.29 171	0.23 143	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.21 323	0.14 221

DCANet-4	0.40 191	0.27 107	2.21 417	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.47 250	0.28 161	0.37 300	0.37 142	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

ccc-4	0.32 113	0.52 320	1.38 155	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.46 90	0.41 119	0.24 97	0.23 72	0.20 70	0.23 143	0.48 230	0.19 42	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.18 425	0.23 354	0.22 390

fff	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

ADStereo(finetuned)	0.45 254	0.77 433	2.12 398	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.76 515	0.37 142	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

raft_robust	0.55 372	0.84 460	1.73 229	0.28 174	0.54 531	0.53 222	0.25 253	0.88 423	0.75 470	0.48 272	0.46 244	0.76 463	0.75 513	1.46 430	0.27 185	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.30 513	0.26 406	0.16 290

RAFT+CT+SA	0.50 317	0.86 468	1.82 294	0.37 396	0.75 564	0.54 229	0.34 400	0.77 325	0.63 352	0.38 201	0.55 339	0.34 200	0.29 241	0.68 320	0.27 185	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.51 571	0.29 427	0.41 539

test_5	0.51 334	0.87 471	1.99 370	0.37 396	0.65 556	0.58 295	0.35 408	0.78 340	0.62 340	0.48 272	0.55 339	0.45 277	0.40 329	0.72 335	0.30 229	0.09 88	0.07 50	0.12 297	0.12 287	0.33 464	0.38 524

SA	0.50 317	0.75 423	1.95 355	0.31 253	0.61 552	0.57 278	0.31 364	0.91 447	0.73 453	0.42 222	0.62 395	0.38 218	0.47 404	0.68 320	0.29 209	0.09 88	0.09 219	0.13 357	0.32 526	0.30 438	0.10 95

IGEV-Stereo	0.34 130	0.54 331	1.47 176	0.25 93	0.16 98	0.56 260	0.23 196	0.49 121	0.40 107	0.25 116	0.24 82	0.22 84	0.24 154	0.54 266	0.19 42	0.09 88	0.10 262	0.10 165	0.18 425	0.24 371	0.29 467
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.54 360	1.01 526	2.08 389	0.27 146	0.21 229	0.49 171	0.28 319	0.73 286	0.58 293	0.40 209	0.61 390	0.62 375	0.46 396	1.78 484	0.47 359	0.09 88	0.07 50	0.11 236	0.10 181	0.39 520	0.12 161

iRaft-Stereo_20w	0.58 392	0.39 246	1.96 364	0.45 477	0.32 403	0.92 531	0.57 518	1.14 560	0.56 278	0.81 520	0.40 211	0.55 334	0.69 497	0.65 312	1.04 498	0.09 88	0.16 430	0.09 107	0.36 545	0.17 243	0.25 437

GLC_STEREO	0.28 77	0.27 107	1.36 150	0.28 174	0.12 11	0.41 94	0.20 110	0.37 27	0.38 81	0.26 134	0.30 138	0.25 123	0.19 95	0.33 100	0.24 148	0.09 88	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.09 65

IPLG	0.69 460	0.84 460	2.43 463	0.35 353	0.21 229	1.65 582	0.61 528	1.36 577	0.58 293	1.39 582	0.51 292	0.37 210	0.87 532	1.41 422	0.36 289	0.09 88	0.07 50	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.11 119

MIPNet	0.83 518	0.81 450	2.40 456	0.61 546	0.18 167	1.48 572	1.39 600	1.60 589	0.74 457	1.94 593	0.85 505	0.73 445	1.68 588	0.87 364	0.31 241	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.32 526	0.25 385	0.12 161

IPLGR	0.54 360	0.56 343	2.68 509	0.36 372	0.18 167	0.62 364	0.54 506	1.02 536	0.64 360	0.73 497	0.46 244	0.47 297	0.45 381	1.12 392	0.29 209	0.09 88	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.19 291	0.12 161

LCNet	0.54 360	0.37 225	1.78 260	0.92 573	0.22 256	0.96 535	0.30 351	0.59 200	0.58 293	0.51 304	0.55 339	0.41 239	0.76 515	0.84 358	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.12 297	0.18 425	0.98 589	0.39 530

STrans-v2	0.67 447	0.56 343	2.64 504	0.27 146	0.23 276	0.57 278	0.33 395	0.96 492	0.69 408	0.92 540	0.85 505	0.89 511	0.93 540	1.83 497	1.21 523	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.12 161

PSM-AAD	0.63 426	0.22 43	1.77 256	0.37 396	0.23 276	0.86 517	1.17 589	0.59 200	0.60 305	0.64 457	0.71 468	0.68 415	2.93 605	0.65 312	0.31 241	0.09 88	0.07 50	0.17 462	0.15 373	0.13 137	0.33 500

GrayStereo	0.66 443	0.19 8	1.76 247	0.90 571	0.23 276	0.62 364	1.42 604	0.62 221	0.60 305	0.72 493	0.78 488	0.56 346	3.07 608	0.60 290	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.10 165	0.21 461	0.11 92	0.18 329

CroCo-Stereo	0.30 98	0.45 292	1.08 97	0.31 253	0.17 127	0.19 3	0.21 135	0.73 286	0.50 215	0.21 55	0.24 82	0.55 334	0.22 126	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.09 65
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
test-1	0.44 237	0.48 307	1.69 215	0.30 226	0.27 340	0.50 183	0.28 319	0.80 359	0.43 144	0.40 209	0.54 329	0.41 239	0.24 154	0.31 75	1.16 515	0.09 88	0.20 486	0.10 165	0.17 412	0.11 92	0.26 447

Prome-Stereo	0.49 306	0.30 158	1.76 247	0.60 545	0.23 276	0.63 381	0.42 449	0.62 221	0.60 305	0.59 407	1.03 539	0.43 257	0.72 504	0.60 290	0.33 267	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.09 142	0.11 92	0.43 541

iRaftStereo_RVC	0.37 159	0.53 325	1.41 161	0.28 174	0.15 71	0.52 213	0.20 110	0.54 170	0.46 175	0.37 193	0.43 221	0.41 239	0.23 143	0.36 131	0.26 175	0.09 88	0.15 412	0.12 297	0.11 247	0.41 528	0.37 521

CREStereo++_RVC	0.33 122	0.29 144	1.74 233	0.24 74	0.16 98	0.54 229	0.15 33	0.40 44	0.55 267	0.37 193	0.51 292	0.24 110	0.19 95	0.27 34	0.26 175	0.09 88	0.06 23	0.08 45	0.30 513	0.08 29	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
raft+_RVC	0.44 237	0.67 394	1.85 303	0.34 337	0.71 562	0.51 194	0.25 253	0.64 233	0.51 222	0.35 184	0.45 236	0.32 188	0.28 224	0.43 179	0.32 254	0.09 88	0.19 475	0.10 165	0.09 142	0.20 307	0.40 534

DCANet	0.42 218	0.77 433	1.95 355	0.25 93	0.14 45	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.72 438	0.54 337	0.48 262	0.31 182	0.41 340	0.36 131	0.39 313	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.13 137	0.23 414

csc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

cscssc	0.43 227	0.77 433	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.51 194	0.22 162	0.77 325	0.75 470	0.54 337	0.47 250	0.31 182	0.65 485	0.36 131	0.34 274	0.09 88	0.07 50	0.08 45	0.07 70	0.08 29	0.22 390

111	0.48 288	1.09 539	1.95 355	0.24 74	0.13 28	0.59 313	0.26 276	0.83 376	0.78 488	0.48 272	0.52 306	0.56 346	0.38 307	0.49 241	0.38 302	0.09 88	0.07 50	0.09 107	0.07 70	0.23 354	0.35 506

test_xeample3	0.46 266	0.34 204	2.99 552	0.37 396	0.16 98	0.49 171	0.33 395	1.06 549	0.44 148	0.25 116	0.23 72	0.24 110	0.25 170	0.49 241	0.56 402	0.09 88	0.07 50	0.10 165	0.40 555	0.17 243	0.26 447

EAI-Stereo	0.78 502	0.25 82	1.67 212	0.54 521	0.59 543	1.95 591	2.05 610	1.11 559	0.64 360	0.95 545	1.49 569	0.50 313	0.67 492	0.59 284	1.44 541	0.09 88	0.19 475	0.09 107	0.49 567	0.13 137	0.22 390

CFNet-RSSM	0.41 198	0.32 180	2.20 416	0.27 146	0.44 499	0.52 213	0.19 89	0.76 314	0.48 198	0.43 227	0.36 186	0.54 331	0.26 186	0.33 100	0.25 163	0.09 88	0.08 141	0.09 107	0.38 549	0.10 69	0.09 65

Gwc-CoAtRS	0.38 169	0.33 189	1.92 339	0.27 146	0.41 489	0.48 161	0.19 89	0.59 200	0.46 175	0.43 227	0.39 208	0.57 352	0.26 186	0.32 87	0.26 175	0.09 88	0.09 219	0.09 107	0.31 520	0.11 92	0.09 65

HITNet	0.46 266	0.92 485	2.09 390	0.33 306	0.14 45	0.55 244	0.22 162	0.83 376	0.56 278	0.51 304	0.49 279	0.48 308	0.37 300	0.48 230	0.54 393	0.09 88	0.06 23	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.09 65
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.48 288	0.89 479	1.85 303	0.29 205	0.14 45	0.59 313	0.23 196	0.72 274	0.59 300	0.66 466	0.66 435	0.55 334	0.36 287	1.03 380	0.49 370	0.09 88	0.06 23	0.09 107	0.07 70	0.19 291	0.11 119

VMStereo-Base	0.26 65	0.27 107	1.26 129	0.20 6	0.12 11	0.42 107	0.17 61	0.37 27	0.40 107	0.22 66	0.31 151	0.29 171	0.21 116	0.32 87	0.20 70	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.09 65

gcap_with_dpt	0.67 447	0.30 158	8.53 615	0.26 125	0.25 308	0.50 183	0.21 135	0.73 286	0.38 81	0.32 176	0.33 167	0.26 137	0.21 116	0.29 59	0.21 90	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.14 221

Hybrid-DGEV-2	0.51 334	0.84 460	1.75 239	0.32 282	0.17 127	0.73 461	0.18 79	0.83 376	0.69 408	0.52 313	0.38 199	0.53 324	0.42 358	0.99 373	0.92 474	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.10 181	0.25 385	0.23 414

WQFJA1++	2.30 599	0.22 43	6.03 609	1.08 582	1.15 592	0.29 18	0.14 20	0.39 40	0.24 2	13.61 631	0.19 37	3.34 607	0.17 50	0.33 100	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.07 70	18.19 641	0.14 221

BridgeDepth_RVC	0.20 8	0.20 14	0.74 58	0.17 1	0.12 11	0.32 32	0.12 4	0.33 14	0.46 175	0.15 6	0.15 17	0.16 40	0.19 95	0.23 8	0.18 24	0.10 192	0.06 23	0.07 1	0.06 14	0.07 4	0.06 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJX1	0.45 254	0.28 134	0.56 17	0.27 146	0.35 438	0.48 161	0.25 253	1.98 605	2.08 602	0.26 134	0.26 100	0.29 171	0.28 224	0.50 248	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.08 106	0.23 354	0.14 221

WQFJX	0.42 218	0.25 82	0.55 14	0.26 125	0.39 471	0.47 151	0.23 196	1.76 594	1.82 595	0.26 134	0.26 100	0.28 161	0.28 224	0.42 175	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.24 371	0.16 290

NLMM1	0.46 266	0.27 107	0.53 11	0.27 146	0.38 465	0.49 171	0.24 231	1.97 604	2.38 605	0.28 151	0.27 110	0.26 137	0.25 170	0.47 223	0.31 241	0.10 192	0.11 311	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.15 260

NLSM1	0.39 184	0.24 74	0.56 17	0.27 146	0.40 481	0.49 171	0.21 135	1.44 581	1.64 585	0.25 116	0.33 167	0.25 123	0.26 186	0.40 161	0.32 254	0.10 192	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.13 198

GSStereo	0.36 151	0.32 180	1.17 111	0.34 337	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

GS-Stereo							0.21 135	0.62 221	0.41 119	0.22 66	0.22 63	0.17 49	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.33 464	0.84 583

FE-Mocha	0.41 198	0.31 172	1.44 168	0.28 174	0.33 416	0.41 94	0.17 61	0.69 258	0.45 164	0.44 233	0.50 287	0.41 239	0.45 381	0.36 131	1.17 517	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.21 461	0.13 137	0.13 198

Zero-FE251	0.56 380	0.29 144	1.27 132	0.26 125	0.16 98	0.44 120	0.16 50	0.44 77	0.35 44	5.31 621	0.19 37	0.22 84	0.19 95	0.24 10	1.08 502	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.13 198

DA	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

GGEV	0.32 113	0.26 99	0.89 76	0.29 205	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.60 213	0.39 94	0.23 88	0.30 138	0.24 110	0.26 186	0.60 290	0.18 24	0.10 192	0.12 342	0.09 107	0.07 70	0.10 69	0.52 554

z-ln-s-r	0.64 430	0.89 479	2.23 425	0.32 282	0.26 326	0.57 278	0.37 424	0.84 388	0.76 479	0.51 304	0.81 492	0.64 387	0.45 381	2.06 532	1.27 529	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.24 371	0.13 198

DFGA-Net	0.51 334	1.06 535	1.75 239	0.30 226	0.24 290	0.54 229	0.22 162	0.63 229	0.60 305	0.48 272	0.51 292	0.35 204	0.27 207	1.82 496	0.53 387	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.12 287	0.37 503	0.15 260

G2L-Stereo_test	0.55 372	0.97 511	1.89 325	0.33 306	0.24 290	0.75 473	0.38 431	0.79 355	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.74 451	0.39 321	1.56 446	0.43 338	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.08 106	0.28 422	0.13 198

LGtest1	0.21 19	0.37 225	0.70 53	0.22 40	0.12 11	0.31 26	0.11 2	0.36 24	0.39 94	0.17 24	0.13 12	0.16 40	0.14 17	0.25 15	0.27 185	0.10 192	0.09 219	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.10 95

SGD-Stereo	0.22 41	0.28 134	0.77 62	0.22 40	0.11 5	0.40 87	0.16 50	0.31 9	0.36 66	0.19 37	0.19 37	0.17 49	0.17 50	0.37 142	0.16 8	0.10 192	0.06 23	0.08 45	0.07 70	0.10 69	0.07 10

MM-Stereo_test3	0.40 191	0.58 349	1.75 239	0.36 372	0.30 376	0.45 126	0.30 351	0.72 274	0.59 300	0.31 167	0.43 221	0.32 188	0.23 143	0.35 118	0.29 209	0.10 192	0.20 486	0.10 165	0.08 106	0.40 525	0.11 119

AIO_rvc	0.41 198	0.64 378	1.29 134	0.58 536	0.39 471	0.37 61	0.24 231	0.50 128	0.43 144	0.28 151	0.23 72	0.25 123	0.16 41	0.99 373	0.19 42	0.10 192	0.16 430	0.08 45	0.11 247	0.25 385	0.85 585

PAM_32	0.70 464	0.35 213	2.73 520	0.54 521	0.61 552	1.07 554	0.43 456	0.84 388	0.49 205	0.90 537	0.91 516	1.23 566	0.77 518	0.65 312	1.10 505	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.49 567	0.15 184	0.38 524

PAM	0.70 464	0.35 213	2.72 515	0.56 530	0.62 554	1.08 556	0.53 502	0.85 395	0.44 148	0.93 542	0.92 518	1.24 567	0.68 495	0.64 301	1.01 493	0.10 192	0.19 475	0.10 165	0.48 565	0.14 164	0.38 524

UGAM	0.58 392	0.47 304	2.21 417	0.30 226	0.19 200	0.53 222	0.34 400	0.59 200	0.63 352	0.44 233	0.73 475	0.78 469	0.37 300	2.58 577	0.39 313	0.10 192	0.08 141	0.17 462	0.14 348	0.42 534	0.17 309

model_zeroshot	0.44 237	0.68 397	1.97 369	0.28 174	0.18 167	0.69 439	0.21 135	0.63 229	0.40 107	1.00 548	0.34 176	0.42 253	0.20 107	0.69 326	0.24 148	0.10 192	0.22 501	0.10 165	0.22 471	0.12 103	0.10 95

Pointernet	0.29 88	0.25 82	1.49 182	0.24 74	0.20 215	0.47 151	0.15 33	0.62 221	0.47 194	0.22 66	0.29 124	0.26 137	0.20 107	0.28 45	0.20 70	0.10 192	0.07 50	0.07 1	0.12 287	0.10 69	0.07 10

AIO-Stereo-zeroshot1	0.70 464	0.65 385	3.45 582	0.50 501	0.60 548	0.75 473	0.23 196	0.96 492	0.60 305	0.76 505	1.30 560	0.81 481	0.60 463	0.57 274	0.82 466	0.10 192	0.16 430	0.11 236	0.43 561	0.31 446	0.22 390

AIO-Stereo-zeroshot	0.61 414	0.61 357	3.35 581	0.33 306	0.58 541	0.66 415	0.20 110	0.98 505	0.55 267	0.73 497	0.52 306	0.99 535	0.65 485	0.58 278	0.29 209	0.10 192	0.16 430	0.10 165	0.41 558	0.29 427	0.20 363

trnet	0.28 77	0.26 99	1.32 141	0.19 2	0.12 11	0.54 229	0.15 33	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.30 69	0.21 90	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.09 52	0.07 10

H2IRNET	0.40 191	0.61 357	1.90 330	0.29 205	0.17 127	0.54 229	0.18 79	0.52 150	0.50 215	0.27 146	0.56 351	0.47 297	0.35 281	0.46 212	0.33 267	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.32 455	0.12 161

Former-RAFT_DAM_RVC	0.50 317	0.33 189	0.93 83	0.26 125	0.22 256	0.46 144	0.20 110	1.10 555	1.34 572	3.16 616	0.32 158	0.22 84	0.20 107	0.30 69	0.22 112	0.10 192	0.09 219	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

MyStereo8	0.54 360	0.80 445	2.76 523	0.32 282	0.33 416	0.71 448	0.20 110	0.87 414	0.57 282	0.51 304	0.59 368	0.50 313	0.33 271	0.68 320	0.55 394	0.10 192	0.29 538	0.10 165	0.13 320	0.21 323	0.34 504

ACVNet-DCA	0.42 218	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

xx1	0.46 266	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.46 289	0.36 287	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

1test111	0.44 237	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.76 314	0.52 229	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.96 370	0.30 229	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

cc1	0.47 282	0.64 378	2.07 384	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	1.01 543	0.31 167	0.38 199	0.24 110	0.38 307	0.69 326	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.40 534

ffm	0.47 282	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

ff1	0.73 485	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.74 291	0.88 521	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.10 192	0.24 512	0.15 422	0.13 320	0.25 385	0.36 514

tt1	0.44 237	0.64 378	1.83 298	0.35 353	0.14 45	0.76 477	0.25 253	0.74 291	0.88 521	0.31 167	0.37 189	0.25 123	0.35 281	0.63 299	0.19 42	0.10 192	0.24 512	0.11 236	0.09 142	0.25 385	0.36 514

MaDis-Stereo	0.29 88	0.54 331	1.44 168	0.24 74	0.29 361	0.29 18	0.16 50	0.45 87	0.37 76	0.19 37	0.21 51	0.28 161	0.22 126	0.30 69	0.29 209	0.10 192	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.11 92	0.11 119

UniTT-Stereo	0.30 98	0.36 222	1.68 214	0.27 146	0.24 290	0.29 18	0.18 79	0.33 14	0.34 36	0.26 134	0.37 189	0.18 60	0.18 74	0.31 75	0.27 185	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.07 70	0.25 385	0.08 41

CASnet	0.28 77	0.31 172	1.20 119	0.28 174	0.11 5	0.47 151	0.19 89	0.44 77	0.44 148	0.38 201	0.31 151	0.23 93	0.17 50	0.29 59	0.19 42	0.10 192	0.06 23	0.15 422	0.12 287	0.16 220	0.07 10
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
Any-RAFT	0.38 169	0.25 82	1.89 325	0.27 146	0.17 127	0.68 433	0.21 135	0.78 340	0.53 247	0.43 227	0.43 221	0.54 331	0.30 249	0.41 166	0.20 70	0.10 192	0.12 342	0.08 45	0.06 14	0.10 69	0.09 65

LL-Strereo	0.72 476	1.29 568	2.49 477	0.36 372	0.45 508	0.55 244	0.32 387	0.93 464	0.71 428	0.67 470	0.58 365	0.85 497	0.79 519	2.67 584	0.46 350	0.10 192	0.18 461	0.14 392	0.12 287	0.40 525	0.42 540

CBFPSM	0.56 380	0.91 484	1.82 294	0.28 174	0.23 276	0.71 448	0.37 424	0.72 274	0.64 360	0.50 291	0.49 279	1.03 543	0.83 524	0.62 296	1.35 534	0.10 192	0.12 342	0.10 165	0.10 181	0.18 270	0.19 345

LoS	0.31 106	0.30 158	1.52 188	0.23 53	0.13 28	0.54 229	0.20 110	0.48 114	0.49 205	0.25 116	0.28 118	0.37 210	0.24 154	0.38 150	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.08 45	0.05 1	0.15 184	0.07 10
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.44 237	0.61 357	1.89 325	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.35 408	0.67 251	0.53 247	0.39 207	0.50 287	0.59 362	0.43 369	0.51 252	0.49 370	0.10 192	0.12 342	0.13 357	0.16 393	0.24 371	0.19 345

anonymousa	0.48 288	0.46 295	2.44 465	0.29 205	0.34 425	0.61 344	0.25 253	0.66 242	0.54 260	0.53 324	0.77 487	0.73 445	0.46 396	0.33 100	0.31 241	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.29 504	0.10 69	0.19 345

Selective-RAFT	0.35 141	0.26 99	1.48 179	0.31 253	0.15 71	0.61 344	0.19 89	0.60 213	0.54 260	0.28 151	0.29 124	0.40 233	0.33 271	0.50 248	0.27 185	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.35 536	0.19 291	0.08 41

TestStereo1	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

SA-5K	0.49 306	0.81 450	1.85 303	0.39 422	0.57 539	0.56 260	0.34 400	0.75 302	0.69 408	0.44 233	0.63 408	0.35 204	0.42 358	0.64 301	0.29 209	0.10 192	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.33 464	0.26 447

Sa-1000	0.51 334	0.72 410	1.90 330	0.31 253	0.60 548	0.60 325	0.31 364	0.94 473	0.71 428	0.52 313	0.83 498	0.42 253	0.33 271	0.68 320	0.28 195	0.10 192	0.09 219	0.13 357	0.29 504	0.29 427	0.10 95

CrosDoStereo	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 622	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 566	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

TransformOpticalFlow	0.64 430	0.56 343	2.66 507	0.44 463	0.26 326	0.62 364	0.28 319	0.83 376	0.71 428	0.76 505	0.74 478	0.91 515	0.85 528	1.83 497	0.81 465	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.11 92	0.12 161

OMP-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.56 530	0.37 459	0.60 325	0.26 276	0.70 266	0.65 373	0.66 466	0.60 383	0.69 422	0.32 266	2.09 538	1.20 521	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.10 95

KYRaft	0.48 288	0.29 144	1.75 239	0.33 306	0.21 229	0.75 473	0.44 467	0.58 191	0.57 282	0.64 457	0.93 522	0.53 324	0.72 504	0.60 290	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.12 297	0.14 348	0.12 103	0.54 556

ASMatch	0.60 406	0.43 273	2.58 496	0.91 572	0.36 447	0.56 260	0.25 253	0.52 150	0.61 322	0.47 254	1.21 553	0.47 297	0.66 490	1.34 413	0.94 477	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.10 69	0.16 290

DeepStereo_LL	0.94 534	0.37 225	2.53 484	0.25 93	0.32 403	0.54 229	3.76 622	0.72 274	0.60 305	0.70 485	1.40 566	0.53 324	1.49 581	1.78 484	3.09 591	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.21 323	0.11 119

DEmStereo	0.68 455	0.31 172	2.25 429	0.42 451	0.17 127	0.66 415	0.89 568	0.51 136	0.59 300	0.60 417	1.01 534	0.45 277	1.26 565	1.54 444	2.26 577	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.10 181	0.10 69	0.11 119

THIR-Stereo	0.86 522	0.62 363	2.13 400	0.25 93	0.16 98	0.58 295	2.74 618	0.59 200	0.51 222	0.62 437	1.62 573	0.97 531	1.80 593	1.69 469	2.25 576	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.11 119

DRaft	0.62 419	0.38 236	1.76 247	0.24 74	0.16 98	0.64 394	0.66 538	0.53 159	0.53 247	0.67 470	0.99 531	0.38 218	1.00 548	1.44 424	2.10 571	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.14 348	0.18 270	0.21 375

RAFT-345	0.53 354	0.30 158	2.34 444	0.38 412	0.34 425	0.58 295	0.42 449	0.47 106	0.61 322	0.51 304	1.00 533	0.43 257	0.28 224	1.57 450	0.82 466	0.10 192	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.10 69	0.08 41

GMM-Stereo	0.50 317	0.23 61	2.41 457	0.54 521	0.24 290	0.77 485	0.46 478	0.59 200	0.57 282	0.58 393	0.73 475	0.47 297	0.43 369	0.68 320	0.27 185	0.10 192	0.06 23	0.13 357	0.13 320	0.14 164	0.44 543

rafts_anoy	0.43 227	0.89 479	1.96 364	0.32 282	0.30 376	0.48 161	0.24 231	0.62 221	0.49 205	0.37 193	0.38 199	0.33 194	0.30 249	0.51 252	0.34 274	0.10 192	0.39 565	0.13 357	0.15 373	0.17 243	0.15 260

TANstereo	0.33 122	0.49 310	1.75 239	0.23 53	0.12 11	0.54 229	0.16 50	0.40 44	0.45 164	0.45 244	0.51 292	0.26 137	0.22 126	0.29 59	0.20 70	0.10 192	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.08 29	0.11 119

XX-TBD	0.34 130	0.77 433	1.75 239	0.34 337	0.13 28	0.51 194	0.17 61	0.43 69	0.50 215	0.37 193	0.49 279	0.23 93	0.18 74	0.28 45	0.24 148	0.10 192	0.07 50	0.08 45	0.06 14	0.09 52	0.07 10

raftrobust	0.38 169	0.68 397	1.54 190	0.32 282	0.46 514	0.52 213	0.21 135	0.56 180	0.42 133	0.52 313	0.35 181	0.31 182	0.33 271	0.37 142	0.30 229	0.10 192	0.11 311	0.08 45	0.07 70	0.21 323	0.19 345

RALCasStereoNet	0.45 254	0.88 475	1.85 303	0.30 226	0.26 326	0.49 171	0.26 276	0.58 191	0.51 222	0.36 189	0.48 262	0.36 208	0.28 224	0.55 270	0.34 274	0.10 192	0.53 580	0.09 107	0.08 106	0.25 385	0.34 504

RALAANet	0.43 227	0.98 515	1.90 330	0.32 282	0.23 276	0.48 161	0.19 89	0.67 251	0.53 247	0.48 272	0.45 236	0.39 224	0.30 249	0.48 230	0.37 295	0.10 192	0.08 141	0.11 236	0.14 348	0.27 416	0.10 95

XX-Stereo	0.55 372	0.54 331	3.50 584	0.48 495	0.39 471	0.54 229	0.17 61	0.89 429	0.40 107	0.44 233	0.65 433	0.85 497	0.19 95	0.77 348	0.21 90	0.10 192	0.14 386	0.10 165	0.32 526	0.17 243	0.14 221

ARAFT	0.60 406	1.23 561	3.10 561	0.28 174	0.16 98	0.64 394	0.36 415	0.90 435	0.67 397	0.61 426	0.49 279	0.55 334	0.31 258	1.24 407	0.32 254	0.10 192	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.37 503	0.21 375

MMNet	0.50 317	0.48 307	1.93 342	0.33 306	0.27 340	0.79 494	0.28 319	0.81 363	0.74 457	0.60 417	0.56 351	0.59 362	0.55 440	0.79 353	0.59 413	0.10 192	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.14 221

DIP-Stereo	0.37 159	0.34 204	1.50 185	0.27 146	0.18 167	0.63 381	0.17 61	0.92 456	0.53 247	0.49 284	0.48 262	0.30 179	0.30 249	0.39 156	0.30 229	0.10 192	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.12 161
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
R-Stereo Train	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161

RAFT-Stereo	0.36 151	0.21 27	1.70 219	0.29 205	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.78 340	0.36 66	0.57 375	0.67 438	0.33 194	0.24 154	0.32 87	0.23 123	0.10 192	0.08 141	0.09 107	0.07 70	0.09 52	0.12 161
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.51 334	0.76 424	2.59 498	0.41 440	0.17 127	0.64 394	0.27 300	0.82 370	0.70 418	0.57 375	0.64 424	0.43 257	0.36 287	0.70 331	0.52 383	0.10 192	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.21 323	0.13 198

DispViT+	0.24 55	0.57 348	0.69 51	0.23 53	0.23 276	0.27 10	0.13 9	0.46 90	0.47 194	0.20 45	0.17 24	0.17 49	0.17 50	0.25 15	0.22 112	0.11 269	0.18 461	0.08 45	0.07 70	0.12 103	0.08 41

NLCSM	0.46 266	0.37 225	0.72 57	0.29 205	0.36 447	0.49 171	0.27 300	1.33 575	1.59 584	0.29 157	0.29 124	0.29 171	0.31 258	1.44 424	0.35 285	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.10 181	0.35 487	0.14 221

GEAStereo	0.35 141	0.32 180	1.17 111	0.53 516	0.60 548	0.55 244	0.21 135	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.22 63	0.16 40	0.18 74	0.44 188	0.16 8	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.33 464	0.71 573

gasm-f	0.36 151	0.34 204	1.13 103	0.53 516	0.44 499	0.54 229	0.27 300	0.40 44	0.27 8	0.20 45	0.33 167	0.16 40	0.22 126	0.36 131	0.25 163	0.11 269	0.37 554	0.08 45	0.06 14	0.38 510	0.71 573

Select-FE	0.65 438	0.67 394	2.76 523	0.49 497	0.55 534	0.79 494	0.16 50	0.90 435	0.53 247	0.84 528	0.55 339	0.91 515	0.75 513	0.57 274	1.16 515	0.11 269	0.18 461	0.11 236	0.49 567	0.14 164	0.31 486

DDF-Stereo	0.37 159	0.27 107	0.79 64	0.39 422	0.29 361	0.38 72	0.21 135	0.47 106	0.51 222	0.32 176	0.17 24	0.79 474	0.23 143	0.64 301	1.04 498	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.12 287	0.35 487	0.15 260

zero-FE	0.80 506	0.27 107	8.23 614	0.49 497	0.98 578	0.33 36	0.20 110	0.48 114	1.28 569	0.17 24	0.20 44	0.77 465	0.22 126	0.60 290	0.97 481	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.10 181	0.33 464	0.14 221

S2M2_XL	0.20 8	0.32 180	1.10 101	0.19 2	0.13 28	0.16 2	0.11 2	0.27 4	0.17 1	0.15 6	0.19 37	0.15 33	0.14 17	0.19 2	0.21 90	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.08 106	0.10 69	0.08 41
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.51 334	0.95 500	1.96 364	0.29 205	0.22 256	0.59 313	0.28 319	0.76 314	0.57 282	0.55 355	0.45 236	0.70 432	0.32 266	1.38 417	0.47 359	0.11 269	0.07 50	0.09 107	0.08 106	0.20 307	0.13 198

SCV	0.35 141	0.59 351	1.37 153	0.34 337	0.22 256	0.28 13	0.23 196	0.72 274	0.35 44	0.19 37	0.30 138	0.24 110	0.20 107	0.64 301	0.19 42	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.29 504	0.34 475	0.29 467

StereoAnything_RVC	0.35 141	1.25 564	1.82 294	0.20 6	0.12 11	0.26 9	0.15 33	0.43 69	0.37 76	0.14 4	0.10 2	0.11 1	0.19 95	0.46 212	0.14 1	0.11 269	0.09 219	0.08 45	0.05 1	0.76 578	0.18 329

AIO_test	0.39 184	0.37 225	1.19 115	0.73 556	0.67 557	0.35 49	0.25 253	0.47 106	0.34 36	0.34 182	0.22 63	0.33 194	0.17 50	1.31 410	0.19 42	0.11 269	0.15 412	0.08 45	0.21 461	0.15 184	0.23 414

test_sample1	0.40 191	0.18 5	1.19 115	0.31 253	0.18 167	0.48 161	0.23 196	0.78 340	0.49 205	0.44 233	0.44 232	0.45 277	0.41 340	1.39 418	0.33 267	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.13 198

mmm	0.38 169	0.21 27	1.18 113	0.35 353	0.17 127	0.49 171	0.26 276	0.78 340	0.52 229	0.50 291	0.57 359	0.41 239	0.37 300	0.71 333	0.31 241	0.11 269	0.13 366	0.14 392	0.13 320	0.15 184	0.14 221

11t1	0.33 122	0.19 8	1.41 161	0.33 306	0.16 98	0.48 161	0.21 135	0.67 251	0.48 198	0.40 209	0.34 176	0.32 188	0.33 271	0.42 175	0.27 185	0.11 269	0.12 342	0.10 165	0.08 106	0.13 137	0.14 221

plain	0.37 159	0.47 304	2.15 406	0.27 146	0.19 200	0.33 36	0.20 110	0.58 191	0.46 175	0.23 88	0.37 189	0.23 93	0.25 170	0.45 203	0.28 195	0.11 269	0.08 141	0.13 357	0.09 142	0.42 534	0.12 161

MIF-Stereo (partial)	0.34 130	0.41 260	1.93 342	0.26 125	0.24 290	0.32 32	0.17 61	0.53 159	0.42 133	0.25 116	0.37 189	0.25 123	0.26 186	0.44 188	0.31 241	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.19 291	0.14 221

PCWNet_CMD	0.46 266	0.45 292	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.57 450	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.18 270	0.14 221

gwcnet-sp	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

scenet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

knoymous	0.34 130	0.25 82	1.75 239	0.24 74	0.18 167	0.45 126	0.24 231	0.57 185	0.38 81	0.41 217	0.39 208	0.55 334	0.25 170	0.38 150	0.23 123	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.07 70	0.13 137	0.12 161

riskmin	0.37 159	0.22 43	1.74 233	0.32 282	0.20 215	0.48 161	0.20 110	0.66 242	0.46 175	0.36 189	0.34 176	0.69 422	0.45 381	0.39 156	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.08 106	0.13 137	0.16 290

ssnet	0.49 306	0.43 273	2.54 490	0.31 253	0.22 256	0.67 421	0.31 364	0.78 340	0.65 373	0.58 393	0.47 250	0.46 289	0.43 369	0.76 344	0.46 350	0.11 269	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.15 184	0.14 221

qqq	0.38 169	0.21 27	1.34 146	0.28 174	0.15 71	0.45 126	0.26 276	0.76 314	0.52 229	0.39 207	0.41 215	0.46 289	0.36 287	0.96 370	0.30 229	0.11 269	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.12 103	0.14 221

x	0.35 141	0.20 14	1.36 150	0.33 306	0.17 127	0.47 151	0.24 231	0.75 302	0.54 260	0.40 209	0.40 211	0.42 253	0.34 279	0.45 203	0.32 254	0.11 269	0.14 386	0.11 236	0.09 142	0.12 103	0.14 221

IER	0.43 227	0.38 236	1.69 215	0.26 125	0.25 308	0.66 415	0.26 276	0.71 269	0.55 267	0.54 337	0.59 368	0.60 369	0.53 432	0.52 256	0.39 313	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.11 247	0.14 164	0.11 119

hknet	0.47 282	0.29 144	1.70 219	0.30 226	0.24 290	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.64 360	0.63 447	0.53 317	0.80 478	0.38 307	0.77 348	0.37 295	0.11 269	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

CIPLG	0.56 380	1.19 557	2.46 468	0.80 564	0.31 395	0.61 344	0.57 518	0.76 314	0.57 282	0.56 364	0.63 408	0.41 239	0.30 249	0.45 203	0.40 321	0.11 269	0.20 486	0.13 357	0.13 320	0.35 487	0.19 345

IPLGR_C	0.58 392	1.25 564	2.72 515	0.80 564	0.31 395	0.60 325	0.61 528	0.76 314	0.58 293	0.56 364	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.43 179	0.40 321	0.11 269	0.22 501	0.13 357	0.15 373	0.35 487	0.19 345

ACRE	0.56 380	1.14 547	2.77 526	0.76 560	0.28 353	0.60 325	0.56 514	0.76 314	0.58 293	0.55 355	0.62 395	0.41 239	0.29 241	0.44 188	0.39 313	0.11 269	0.19 475	0.13 357	0.14 348	0.36 495	0.18 329

AAGNet	0.88 525	0.33 189	1.79 281	0.54 521	0.98 578	0.62 364	0.46 478	0.50 128	0.60 305	0.58 393	0.53 317	0.50 313	0.73 507	1.23 404	7.48 623	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.14 164	0.09 65

IIG-Stereo	0.59 400	0.65 385	1.74 233	0.54 521	0.23 276	0.61 344	0.21 135	0.73 286	0.65 373	0.64 457	0.69 454	0.69 422	0.38 307	2.09 538	1.39 537	0.11 269	0.07 50	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.09 65

NF-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.44 467	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.45 429	0.79 463	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.16 290

OCTAStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.61 322	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.80 464	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

NRIStereo	0.46 266	0.25 82	1.77 256	0.47 487	0.16 98	0.95 534	0.74 554	0.51 136	0.56 278	0.48 272	0.39 208	0.59 362	0.29 241	0.77 348	0.32 254	0.11 269	0.13 366	0.11 236	0.09 142	0.21 323	0.24 427

SST-Stereo	0.52 348	0.20 14	1.76 247	0.62 547	0.53 529	0.62 364	0.66 538	0.55 174	0.61 322	0.58 393	0.53 317	0.52 322	0.60 463	1.59 456	0.29 209	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.10 95

RAFT_R40	0.50 317	0.21 27	1.76 247	0.50 501	0.40 481	0.61 344	0.53 502	0.56 180	0.60 305	0.56 364	0.54 329	0.55 334	0.51 425	1.57 450	0.53 387	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.16 220	0.09 65

RE-Stereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

TVStereo	0.48 288	0.25 82	1.81 288	0.52 510	0.16 98	0.61 344	0.43 456	0.66 242	0.60 305	0.50 291	0.47 250	0.37 210	0.26 186	1.44 424	0.78 459	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.13 137	0.17 309

DeepStereo_RVC	0.44 237	0.28 134	1.92 339	0.49 497	0.17 127	0.60 325	0.59 522	0.50 128	0.52 229	0.49 284	0.45 236	0.39 224	0.86 531	0.45 203	0.33 267	0.11 269	0.08 141	0.11 236	0.09 142	0.15 184	0.19 345

IRAFT_RVC	0.54 360	0.53 325	1.78 260	0.46 482	0.21 229	0.58 295	0.43 456	0.65 239	0.66 388	0.54 337	0.50 287	0.49 310	0.51 425	1.58 454	1.01 493	0.11 269	0.25 525	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.13 198

AnonymousM	0.37 159	0.44 284	1.50 185	0.25 93	0.15 71	0.52 213	0.23 196	0.60 213	0.42 133	0.42 222	0.32 158	0.30 179	0.25 170	0.34 112	0.23 123	0.11 269	0.09 219	0.71 583	0.36 545	0.12 103	0.07 10

CRE-IMP	0.41 198	0.22 43	1.76 247	0.48 495	0.17 127	0.79 494	0.69 546	0.52 150	0.52 229	0.47 254	0.42 219	0.45 277	0.26 186	0.41 166	0.31 241	0.11 269	0.07 50	0.12 297	0.09 142	0.17 243	0.23 414

RAFT	0.45 254	0.92 485	1.59 197	0.34 337	0.19 200	0.46 144	0.35 408	0.65 239	0.49 205	0.49 284	0.49 279	0.70 432	0.40 329	0.47 223	0.32 254	0.11 269	0.16 430	0.14 392	0.13 320	0.51 555	0.13 198

s12784h	0.36 151	0.28 134	1.58 196	0.23 53	0.11 5	0.62 364	0.24 231	0.79 355	0.64 360	0.44 233	0.52 306	0.28 161	0.26 186	0.50 248	0.24 148	0.11 269	0.06 23	0.09 107	0.06 14	0.16 220	0.06 1

TestStereo	0.45 254	0.54 331	2.11 395	0.29 205	0.16 98	0.43 113	0.24 231	0.54 170	0.45 164	0.37 193	0.46 244	0.34 200	0.27 207	1.98 523	0.27 185	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.14 164	0.08 41

CFNet_pseudo	0.45 254	0.46 295	2.23 425	0.25 93	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.10 262	0.15 422	0.10 181	0.17 243	0.14 221

delet	0.52 348	0.54 331	1.62 204	0.31 253	0.35 438	0.74 467	0.46 478	0.85 395	0.74 457	0.55 355	0.60 383	0.67 408	0.50 423	1.12 392	0.57 406	0.11 269	0.11 311	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.12 161

UNet	0.54 360	0.44 284	2.83 533	0.31 253	0.33 416	0.74 467	0.27 300	0.82 370	0.61 322	0.53 324	0.54 329	0.72 440	0.54 435	0.78 352	0.56 402	0.11 269	0.09 219	0.13 357	0.11 247	0.14 164	0.12 161

CREStereo	0.28 77	0.30 158	1.33 143	0.19 2	0.13 28	0.55 244	0.17 61	0.48 114	0.46 175	0.27 146	0.33 167	0.24 110	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.11 269	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.10 69	0.07 10
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
ACVNet	0.45 254	0.44 284	1.79 281	0.28 174	0.21 229	0.59 313	0.36 415	0.66 242	0.68 399	0.45 244	0.59 368	0.69 422	0.40 329	0.44 188	0.55 394	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.34 475	0.10 95

acv_ft	0.48 288	0.44 284	1.76 247	0.32 282	0.41 489	0.63 381	0.28 319	0.81 363	0.68 399	0.61 426	0.59 368	0.69 422	0.45 381	0.44 188	0.63 422	0.11 269	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.41 528	0.10 95

BEATNet_4x	0.47 282	0.73 417	1.91 336	0.33 306	0.15 71	0.56 260	0.25 253	0.85 395	0.58 293	0.54 337	0.51 292	0.57 352	0.42 358	0.57 274	0.61 418	0.11 269	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.20 307	0.16 290

MSMDNet	0.46 266	0.44 284	2.28 434	0.26 125	0.20 215	0.55 244	0.21 135	0.75 302	0.64 360	0.48 272	0.55 339	0.68 415	0.56 444	0.46 212	0.30 229	0.11 269	0.10 262	0.13 357	0.10 181	0.18 270	0.15 260

ccs_rob	0.45 254	0.46 295	2.22 421	0.26 125	0.19 200	0.56 260	0.21 135	0.77 325	0.60 305	0.49 284	0.56 351	0.69 422	0.47 404	0.52 256	0.31 241	0.11 269	0.09 219	0.16 441	0.10 181	0.17 243	0.14 221

iResNetv2_ROB	0.59 400	1.43 579	2.96 547	0.40 433	0.22 256	0.58 295	0.28 319	0.91 447	0.73 453	0.57 375	0.63 408	0.60 369	0.41 340	0.74 339	0.35 285	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.07 70	0.43 536	0.17 309

HSM	0.62 419	0.76 424	1.72 226	0.30 226	0.29 361	0.64 394	0.28 319	0.94 473	0.62 340	0.58 393	0.57 359	1.40 575	0.64 483	2.59 578	0.42 329	0.11 269	0.08 141	0.10 165	0.08 106	0.14 164	0.11 119

StereoDRNet-Refined	0.50 317	0.41 260	1.50 185	0.33 306	0.21 229	0.68 433	0.26 276	0.81 363	0.68 399	0.67 470	0.68 445	0.73 445	0.42 358	1.10 386	0.59 413	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.14 348	0.25 385	0.21 375
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.50 317	1.15 551	1.73 229	0.31 253	0.21 229	0.58 295	0.22 162	0.95 487	0.82 504	0.58 393	0.62 395	0.57 352	0.39 321	0.84 358	0.40 321	0.11 269	0.08 141	0.09 107	0.06 14	0.21 323	0.13 198

DN-CSS_ROB	0.48 288	1.23 561	1.99 370	0.39 422	0.22 256	0.56 260	0.19 89	0.75 302	0.61 322	0.45 244	0.62 395	0.41 239	0.31 258	0.70 331	0.32 254	0.11 269	0.08 141	0.14 392	0.13 320	0.36 495	0.12 161

HUF	0.59 400	0.65 385	2.46 468	0.45 477	0.77 568	0.34 44	0.24 231	0.46 90	0.39 94	0.31 167	0.28 118	0.25 123	0.19 95	0.67 317	0.18 24	0.12 329	2.03 621	0.08 45	0.06 14	0.31 446	1.59 615

test_sample2	0.41 198	0.19 8	1.23 124	0.31 253	0.17 127	0.51 194	0.27 300	0.81 363	0.55 267	0.44 233	0.45 236	0.46 289	0.38 307	1.51 440	0.30 229	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.14 221

DispNO	0.67 447	0.98 515	2.58 496	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.29 343	0.83 376	0.68 399	0.53 324	0.79 491	0.83 488	0.47 404	2.46 568	0.68 437	0.12 329	0.10 262	0.19 488	0.31 520	0.16 220	0.17 309

CoDeX	0.52 348	0.43 273	2.25 429	0.29 205	0.26 326	0.61 344	0.32 387	0.99 517	0.68 399	0.48 272	0.55 339	0.52 322	0.40 329	1.60 457	0.35 285	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.12 161

1111x	0.74 488	0.21 27	1.93 342	0.31 253	0.17 127	0.63 381	0.32 387	1.03 543	0.74 457	0.52 313	0.62 395	0.57 352	0.47 404	2.38 556	4.25 610	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.12 287	0.12 103	0.14 221

EKT-Stereo	1.47 580	0.49 310	1.93 342	2.57 614	19.31 635	0.55 244	0.22 162	0.69 258	0.42 133	0.38 201	0.36 186	0.43 257	0.27 207	0.69 326	0.26 175	0.12 329	0.14 386	0.11 236	0.16 393	0.20 307	0.15 260

DisPM	0.43 227	0.33 189	1.78 260	0.57 534	0.18 167	0.59 313	0.63 535	0.53 159	0.61 322	0.60 417	0.53 317	0.38 218	0.26 186	0.75 340	0.29 209	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.14 221

DAS	0.56 380	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	2.40 560	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

SepStereo	0.52 348	0.35 213	1.55 192	0.33 306	0.34 425	0.50 183	0.42 449	0.83 376	0.74 457	0.83 526	0.68 445	0.56 346	0.48 413	1.56 446	0.46 350	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.09 142	0.18 270	0.15 260

TRStereo	0.53 354	0.76 424	2.38 452	0.42 451	0.29 361	0.69 439	0.23 196	1.81 597	0.55 267	0.36 189	0.32 158	0.47 297	0.40 329	0.46 212	0.25 163	0.12 329	0.11 311	0.11 236	0.41 558	0.13 137	0.32 492

Patchmatch Stereo++	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-softLoss	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

KMStereo	0.48 288	0.27 107	1.85 303	0.51 506	0.17 127	0.61 344	0.40 439	0.61 217	0.57 282	0.52 313	0.48 262	0.39 224	0.25 170	1.46 430	0.77 457	0.12 329	0.08 141	0.13 357	0.12 287	0.12 103	0.14 221

PSM-adaLoss	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.60 325	0.29 343	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo_v2	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.47 223	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

ROB_FTStereo	0.38 169	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.26 276	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.49 241	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

HUI-Stereo	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.45 203	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

Pruner-Stereo	0.51 334	0.27 107	1.78 260	1.79 603	0.19 200	0.62 364	0.45 475	0.57 185	0.60 305	0.61 426	0.48 262	0.41 239	0.24 154	0.46 212	1.00 489	0.12 329	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.12 103	0.13 198

iGMRVC	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.17 127	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.44 268	0.28 224	0.55 270	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

iRAFT	0.39 184	0.27 107	1.78 260	0.44 463	0.16 98	0.61 344	0.27 300	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.54 266	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

RAFT-IKP	0.38 169	0.27 107	1.79 281	0.44 463	0.16 98	0.60 325	0.28 319	0.51 136	0.52 229	0.47 254	0.43 221	0.43 257	0.28 224	0.50 248	0.28 195	0.12 329	0.08 141	0.12 297	0.10 181	0.17 243	0.12 161

sAnonymous2	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

CroCo_RVC	0.38 169	0.62 363	2.15 406	0.31 253	0.24 290	0.34 44	0.27 300	0.53 159	0.46 175	0.24 97	0.29 124	0.23 93	0.28 224	0.28 45	0.22 112	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.13 320	0.38 510	0.35 506

test_xeample	0.72 476	0.21 27	1.36 150	0.27 146	0.17 127	0.59 313	0.28 319	1.01 533	0.70 418	0.55 355	0.67 438	0.44 268	0.39 321	1.88 513	5.17 615	0.12 329	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.13 137	0.15 260

RAFT + AFF	0.64 430	1.20 558	1.95 355	0.34 337	0.33 416	0.67 421	0.52 498	0.99 517	0.74 457	0.53 324	0.58 365	0.57 352	0.80 520	1.76 480	0.51 380	0.12 329	0.27 534	0.15 422	0.14 348	0.43 536	0.29 467

SFCPSM	0.46 266	0.24 74	2.35 447	0.27 146	0.27 340	0.70 446	0.32 387	0.96 492	0.63 352	0.49 284	0.52 306	0.43 257	0.36 287	0.52 256	0.43 338	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.16 220	0.12 161

FENet	0.44 237	0.30 158	2.42 459	0.32 282	0.17 127	0.58 295	0.22 162	0.77 325	0.59 300	0.47 254	0.42 219	0.55 334	0.38 307	0.49 241	0.47 359	0.12 329	0.09 219	0.12 297	0.11 247	0.13 137	0.16 290

RASNet	0.61 414	0.68 397	2.03 380	0.35 353	0.46 514	0.65 408	0.28 319	0.78 340	0.70 418	0.48 272	0.64 424	0.93 521	0.61 472	2.21 545	0.73 451	0.12 329	0.09 219	0.09 107	0.10 181	0.14 164	0.11 119

CFNet	0.58 392	0.96 503	1.78 260	0.33 306	0.25 308	0.63 381	0.22 162	0.88 423	0.75 470	0.46 252	0.59 368	0.58 359	0.40 329	2.29 549	0.48 365	0.12 329	0.09 219	0.15 422	0.14 348	0.30 438	0.15 260

DISCO	0.57 387	0.34 204	1.87 316	0.45 477	0.34 425	0.84 511	0.35 408	0.84 388	0.78 488	0.59 407	0.63 408	1.06 550	0.53 432	1.10 386	0.82 466	0.12 329	0.09 219	0.11 236	0.10 181	0.22 340	0.18 329

FlowAnything_test	0.23 49	0.32 180	0.52 5	0.28 174	0.17 127	0.37 61	0.20 110	0.38 33	0.24 2	0.24 97	0.20 44	0.21 81	0.17 50	0.26 29	0.25 163	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.17 243	0.12 161

w-ln-seven-2	0.68 455	1.13 545	2.46 468	0.36 372	0.27 340	0.65 408	0.44 467	0.87 414	0.83 508	0.69 479	0.75 481	0.72 440	0.63 480	1.56 446	1.15 513	0.13 359	0.13 366	0.15 422	0.14 348	0.35 487	0.19 345

coex_refinement	0.58 392	0.94 493	1.87 316	0.38 412	0.25 308	0.64 394	0.34 400	0.83 376	0.65 373	0.60 417	0.63 408	0.81 481	0.48 413	1.85 504	0.56 402	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.10 181	0.16 220	0.16 290

G2L-Stereo	0.55 372	0.85 465	2.18 413	0.31 253	0.27 340	0.59 313	0.27 300	0.77 325	0.55 267	0.54 337	0.52 306	0.71 437	0.36 287	1.75 479	0.50 375	0.13 359	0.11 311	0.13 357	0.11 247	0.29 427	0.15 260

FACV-RUCA	0.58 392	0.40 253	1.78 260	0.43 456	1.67 605	0.48 161	0.28 319	0.69 258	0.62 340	0.40 209	0.53 317	0.33 194	0.63 480	0.40 161	0.31 241	0.13 359	0.11 311	0.62 578	0.12 287	0.70 572	0.98 593

rvit_stereo_0081	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

DCVSM-stereo	0.49 306	0.29 144	2.49 477	0.29 205	0.22 256	0.53 222	0.52 498	0.58 191	0.49 205	0.69 479	0.46 244	0.79 474	0.48 413	0.53 262	0.42 329	0.13 359	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.20 307	0.20 363

rvit_stereo_0082	0.25 61	0.21 27	0.61 26	0.28 174	0.17 127	0.31 26	0.22 162	0.42 61	0.53 247	0.24 97	0.25 89	0.25 123	0.21 116	0.34 112	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.09 65

rvit_stereo_0080	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

rvit_stereo_ft	0.31 106	0.61 357	1.18 113	0.32 282	0.21 229	0.28 13	0.27 300	0.55 174	0.48 198	0.23 88	0.27 110	0.28 161	0.26 186	0.32 87	0.25 163	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.11 247	0.13 137	0.14 221

test_sample5	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.53 324	0.59 368	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample4	0.50 317	0.42 268	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.56 260	0.26 276	0.93 464	0.65 373	0.54 337	0.54 329	0.45 277	0.36 287	1.79 488	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

test_sample3	0.50 317	0.41 260	1.88 318	0.32 282	0.19 200	0.57 278	0.25 253	0.92 456	0.64 360	0.52 313	0.49 279	0.47 297	0.35 281	1.79 488	0.37 295	0.13 359	0.10 262	0.12 297	0.11 247	0.16 220	0.16 290

SMFormer	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.15 184	0.16 290

tta	0.50 317	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.49 370	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.11 119

qqq1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

fff1	0.48 288	0.46 295	1.60 199	0.30 226	0.15 71	0.45 126	0.24 231	0.90 435	0.72 438	0.56 364	0.64 424	0.51 316	0.41 340	1.87 505	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.09 107	0.08 106	0.14 164	0.11 119

DualNet	0.51 334	0.43 273	1.83 298	0.32 282	0.18 167	0.55 244	0.26 276	0.92 456	0.65 373	0.54 337	0.62 395	0.45 277	0.36 287	1.87 505	0.36 289	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.17 243	0.16 290

mmx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

whm_eth	0.27 70	0.38 236	0.76 60	0.24 74	0.18 167	0.34 44	0.27 300	0.54 170	0.44 148	0.24 97	0.26 100	0.27 151	0.22 126	0.29 59	0.23 123	0.13 359	0.10 262	0.10 165	0.10 181	0.15 184	0.11 119

xxx	0.72 476	0.23 61	2.01 373	0.30 226	0.21 229	0.57 278	0.26 276	0.99 517	0.76 479	0.53 324	0.63 408	0.66 399	0.39 321	2.52 573	3.43 602	0.13 359	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.15 260

StereoVision	0.45 254	0.72 410	1.94 352	0.33 306	0.32 403	0.47 151	0.26 276	0.68 255	0.57 282	0.32 176	0.89 514	0.45 277	0.27 207	0.49 241	0.36 289	0.13 359	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.13 198

CFNet_ucs	0.48 288	0.50 316	2.32 439	0.26 125	0.22 256	0.57 278	0.22 162	0.85 395	0.65 373	0.53 324	0.64 424	0.68 415	0.44 377	0.54 266	0.31 241	0.13 359	0.12 342	0.16 441	0.11 247	0.19 291	0.17 309

iinet-f	0.57 387	0.93 491	2.27 432	0.31 253	0.25 308	0.83 509	0.33 395	0.81 363	0.65 373	0.54 337	0.63 408	0.73 445	0.67 492	0.73 336	0.67 434	0.13 359	0.13 366	0.11 236	0.10 181	0.43 536	0.16 290

Wz-Net-LNSev-Ref	0.57 387	0.87 471	2.11 395	0.32 282	0.30 376	0.84 511	0.40 439	0.88 423	0.72 438	0.65 464	0.73 475	0.66 399	0.57 450	0.93 366	0.71 444	0.13 359	0.07 50	0.10 165	0.08 106	0.15 184	0.14 221

BUS	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.91 529	0.23 196	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.66 399	0.30 249	0.43 179	0.32 254	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

BSDual-CNN	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.30 226	0.21 229	0.76 477	0.31 364	1.00 525	0.61 322	0.63 447	0.53 317	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.14 392	0.12 287	0.12 103	0.11 119

psmg	0.41 198	0.27 107	1.13 103	0.27 146	0.21 229	0.75 473	0.36 415	0.90 435	0.61 322	0.59 407	0.59 368	0.63 378	0.37 300	0.43 179	0.38 302	0.13 359	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.13 137	0.11 119

GwcNet-ADL	0.50 317	0.74 420	2.90 543	0.31 253	0.20 215	0.58 295	0.29 343	0.87 414	0.64 360	0.47 254	0.47 250	0.56 346	0.33 271	0.46 212	0.46 350	0.13 359	0.12 342	0.09 107	0.09 142	0.14 164	0.21 375

ADLNet2	0.68 455	0.84 460	3.19 571	0.33 306	0.36 447	0.64 394	0.37 424	0.89 429	0.79 493	0.54 337	0.65 433	0.93 521	0.48 413	2.07 534	0.56 402	0.13 359	0.11 311	0.11 236	0.11 247	0.33 464	0.18 329

PFNet+	0.45 254	0.37 225	1.86 311	0.46 482	0.18 167	0.58 295	0.77 558	0.52 150	0.64 360	0.56 364	0.48 262	0.39 224	0.26 186	0.93 366	0.32 254	0.13 359	0.09 219	0.14 392	0.13 320	0.12 103	0.15 260

222	0.78 502	0.23 61	1.23 124	0.28 174	0.18 167	0.62 364	0.24 231	1.02 536	0.70 418	0.58 393	0.66 435	0.46 289	0.42 358	1.80 492	6.53 622	0.13 359	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.17 309

xxxx	0.70 464	0.21 27	1.33 143	0.28 174	0.18 167	0.63 381	0.24 231	1.02 536	0.69 408	0.50 291	0.62 395	0.58 359	0.38 307	1.47 437	5.21 616	0.13 359	0.12 342	0.11 236	0.10 181	0.12 103	0.15 260

UPFNet	0.46 266	0.28 134	1.73 229	0.33 306	0.32 403	0.65 408	0.38 431	0.83 376	0.59 300	0.57 375	0.52 306	0.61 371	0.40 329	0.75 340	0.52 383	0.13 359	0.12 342	0.13 357	0.12 287	0.15 184	0.11 119

EDNetEfficientorigin	8.18 625	0.98 515	145.96 653	0.51 506	0.89 573	0.72 454	0.48 490	0.85 395	1.56 583	2.12 595	1.49 569	1.29 569	1.31 569	1.83 497	2.13 572	0.13 359	0.12 342	0.17 462	0.18 425	0.39 520	0.45 544

HGLStereo	0.54 360	0.69 401	2.00 372	0.35 353	0.40 481	0.66 415	0.30 351	0.83 376	0.62 340	0.57 375	0.69 454	0.69 422	0.54 435	1.07 383	0.55 394	0.13 359	0.13 366	0.13 357	0.11 247	0.19 291	0.17 309

cf-r	0.53 354	0.81 450	2.15 406	0.33 306	0.28 353	0.60 325	0.28 319	0.78 340	0.64 360	0.51 304	0.60 383	0.75 457	0.40 329	1.32 411	0.43 338	0.13 359	0.09 219	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.14 221

GwcNet-RSSM	0.57 387	0.94 493	2.13 400	0.32 282	0.25 308	0.60 325	0.30 351	0.80 359	0.66 388	0.52 313	0.64 424	0.71 437	0.40 329	1.79 488	0.50 375	0.13 359	0.09 219	0.12 297	0.12 287	0.21 323	0.15 260

ADCRef	0.80 506	0.96 503	2.29 436	0.37 396	0.35 438	0.96 535	0.51 495	0.87 414	0.75 470	0.88 533	0.83 498	0.61 371	1.36 574	1.02 378	3.27 596	0.13 359	0.11 311	0.17 462	0.19 445	0.25 385	0.21 375

ADCP+	0.94 534	1.12 542	3.14 565	0.34 337	0.39 471	1.06 549	0.79 559	0.89 429	0.80 496	0.66 466	0.67 438	0.85 497	1.55 584	0.93 366	4.55 612	0.13 359	0.11 311	0.16 441	0.15 373	0.26 406	0.25 437

HSM-Net_RVC	0.67 447	0.34 204	2.23 425	0.26 125	0.19 200	0.67 421	0.29 343	1.26 572	0.69 408	0.72 493	0.70 464	0.78 469	0.42 358	3.77 610	0.41 327	0.13 359	0.09 219	0.10 165	0.09 142	0.12 103	0.11 119
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
DLCB_ROB	0.54 360	0.55 340	1.49 182	0.36 372	0.25 308	0.65 408	0.36 415	0.80 359	0.70 418	0.72 493	0.69 454	0.83 488	0.46 396	1.53 443	0.60 415	0.13 359	0.12 342	0.14 392	0.14 348	0.14 164	0.13 198

pmcnn	1.32 569	1.05 533	2.77 526	0.74 558	1.43 597	0.72 454	0.56 514	0.96 492	0.91 528	0.99 547	2.92 605	6.01 622	0.70 499	2.38 556	3.32 599	0.13 359	0.10 262	0.08 45	0.06 14	0.34 475	0.22 390

DStereoRT	0.81 515	0.53 325	2.23 425	0.36 372	0.33 416	0.92 531	0.36 415	0.86 404	0.80 496	0.57 375	0.62 395	0.59 362	1.15 562	1.76 480	1.04 498	0.14 402	0.13 366	2.17 621	0.78 596	0.16 220	0.66 571

z-mn7	0.80 506	1.52 583	2.62 501	0.36 372	0.28 353	1.01 543	0.48 490	0.90 435	1.29 570	0.69 479	1.35 565	0.85 497	0.59 459	2.03 528	1.09 504	0.14 402	0.12 342	0.14 392	0.12 287	0.32 455	0.20 363

w-ln-seven	0.74 488	1.05 533	2.54 490	0.37 396	0.34 425	1.03 546	0.47 486	1.00 525	1.08 552	0.90 537	0.85 505	0.85 497	0.57 450	1.37 416	1.26 528	0.14 402	0.13 366	0.16 441	0.15 373	0.31 446	0.20 363

rvit_stereo_0083	0.25 61	0.19 8	0.58 21	0.28 174	0.18 167	0.28 13	0.22 162	0.38 33	0.54 260	0.23 88	0.30 138	0.27 151	0.26 186	0.37 142	0.24 148	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.12 103	0.10 95

rvit_stereo_0081_aga	0.27 70	0.29 144	1.08 97	0.26 125	0.20 215	0.33 36	0.21 135	0.41 54	0.42 133	0.26 134	0.28 118	0.27 151	0.21 116	0.31 75	0.21 90	0.14 402	0.10 262	0.11 236	0.10 181	0.14 164	0.10 95

ACV-stereo	0.66 443	0.76 424	2.86 534	0.32 282	0.25 308	1.01 543	0.60 524	0.59 200	0.52 229	0.41 217	0.45 236	1.55 581	0.94 543	1.40 421	0.69 439	0.14 402	0.13 366	0.12 297	0.11 247	0.20 307	0.19 345

test_sample6	0.52 348	0.44 284	1.81 288	0.33 306	0.18 167	0.55 244	0.27 300	0.94 473	0.66 388	0.54 337	0.62 395	0.47 297	0.36 287	1.97 522	0.38 302	0.14 402	0.10 262	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.16 290

AASNet	0.56 380	1.03 531	2.34 444	0.37 396	0.33 416	0.65 408	0.29 343	0.96 492	0.73 453	0.54 337	0.60 383	0.55 334	0.38 307	0.59 284	0.58 411	0.14 402	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.43 536	0.24 427

AACVNet	0.54 360	0.78 441	1.73 229	0.36 372	0.21 229	0.57 278	0.25 253	0.71 269	0.51 222	0.55 355	0.59 368	0.64 387	0.41 340	2.13 541	0.41 327	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.11 247	0.33 464	0.15 260

GANet-ADL	0.44 237	0.41 260	2.31 438	0.33 306	0.20 215	0.57 278	0.25 253	0.75 302	0.54 260	0.42 222	0.59 368	0.56 346	0.30 249	0.40 161	0.38 302	0.14 402	0.11 311	0.09 107	0.08 106	0.22 340	0.17 309

RAFT-RH_RVC	0.61 414	0.50 316	2.33 442	0.36 372	0.29 361	0.60 325	0.18 79	0.44 77	0.58 293	0.76 505	1.91 580	0.47 297	0.29 241	1.60 457	1.23 525	0.14 402	0.07 50	0.13 357	0.13 320	0.10 69	0.09 65

sCroCo_RVC	0.33 122	0.32 180	1.89 325	0.34 337	0.27 340	0.30 21	0.22 162	0.48 114	0.44 148	0.22 66	0.33 167	0.25 123	0.25 170	0.32 87	0.24 148	0.14 402	0.16 430	0.12 297	0.12 287	0.15 184	0.13 198

ADLNet	0.60 406	0.71 406	1.95 355	0.35 353	0.34 425	0.67 421	0.34 400	0.90 435	0.74 457	0.68 477	0.62 395	0.80 478	0.45 381	1.78 484	0.64 427	0.14 402	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.29 427	0.21 375

GMStereo	0.38 169	0.99 520	1.91 336	0.27 146	0.16 98	0.39 76	0.23 196	0.47 106	0.62 340	0.38 201	0.34 176	0.25 123	0.25 170	0.39 156	0.29 209	0.14 402	0.08 141	0.10 165	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
ac_64	0.55 372	0.46 295	1.92 339	0.36 372	0.34 425	0.63 381	0.31 364	0.82 370	0.61 322	0.55 355	0.51 292	0.89 511	0.48 413	1.83 497	0.55 394	0.14 402	0.11 311	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.12 161

GANet-RSSM	0.55 372	0.73 417	1.90 330	0.36 372	0.26 326	0.59 313	0.27 300	0.78 340	0.52 229	0.47 254	0.57 359	0.63 378	0.45 381	1.92 520	0.43 338	0.14 402	0.10 262	0.25 527	0.11 247	0.34 475	0.14 221

CFNet-ft	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

DMCA	0.41 198	0.52 320	1.26 129	0.31 253	0.24 290	0.59 313	0.26 276	0.77 325	0.63 352	0.58 393	0.48 262	0.57 352	0.35 281	0.40 161	0.50 375	0.14 402	0.10 262	0.14 392	0.10 181	0.15 184	0.15 260

RYNet	0.70 464	0.56 343	2.25 429	0.35 353	0.41 489	0.86 517	0.43 456	0.94 473	0.82 504	0.62 437	0.53 317	0.91 515	0.60 463	2.70 586	1.00 489	0.14 402	0.11 311	0.16 441	0.14 348	0.25 385	0.27 454

CFNet_RVC	0.51 334	0.76 424	1.79 281	0.28 174	0.30 376	0.63 381	0.28 319	0.66 242	0.55 267	0.45 244	0.57 359	0.74 451	0.41 340	1.46 430	0.42 329	0.14 402	0.10 262	0.28 535	0.13 320	0.18 270	0.14 221

S2M2_L	0.24 55	0.29 144	0.90 78	0.23 53	0.17 127	0.24 7	0.09 1	0.36 24	0.45 164	0.17 24	0.25 89	0.23 93	0.17 50	0.24 10	0.28 195	0.15 422	0.12 342	0.11 236	0.12 287	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
DDVS	0.62 419	0.40 253	1.40 160	2.21 611	0.35 438	0.87 521	1.00 577	0.69 258	0.50 215	0.53 324	0.56 351	0.90 513	0.37 300	1.22 402	0.47 359	0.15 422	0.14 386	0.14 392	0.12 287	0.19 291	0.22 390

ITSA-stereo	0.48 288	0.33 189	1.20 119	0.33 306	0.18 167	0.60 325	0.29 343	0.94 473	0.80 496	0.50 291	0.49 279	0.53 324	0.59 459	1.25 408	0.64 427	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.23 414

CAS++	0.31 106	0.33 189	1.43 166	0.25 93	0.17 127	0.31 26	0.20 110	0.78 340	0.41 119	0.30 162	0.30 138	0.21 81	0.16 41	0.33 100	0.18 24	0.15 422	0.12 342	0.13 357	0.10 181	0.15 184	0.11 119
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.41 198	0.36 222	1.54 190	0.41 440	0.19 200	0.52 213	0.19 89	0.59 200	0.52 229	0.57 375	0.59 368	0.63 378	0.29 241	0.58 278	0.33 267	0.15 422	0.09 219	0.16 441	0.09 142	0.24 371	0.12 161

fast-acv-ft	0.63 426	0.88 475	3.10 561	0.38 412	0.30 376	0.79 494	0.48 490	0.69 258	0.72 438	0.58 393	0.78 488	0.76 463	0.60 463	0.67 317	0.73 451	0.15 422	0.15 412	0.18 482	0.17 412	0.37 503	0.16 290

Wz-Net-LNSev	0.59 400	0.96 503	2.47 473	0.34 337	0.37 459	0.79 494	0.44 467	0.86 404	0.77 484	0.61 426	0.67 438	0.79 474	0.56 444	0.64 301	0.62 420	0.15 422	0.14 386	0.12 297	0.12 287	0.18 270	0.19 345

CRFU-Net	0.56 380	0.38 236	1.86 311	0.46 482	0.26 326	0.82 506	0.36 415	0.90 435	0.49 205	0.62 437	0.59 368	0.78 469	1.35 573	1.00 376	0.48 365	0.15 422	0.14 386	0.17 462	0.10 181	0.19 291	0.14 221

NINENet	0.50 317	0.33 189	1.69 215	0.55 528	0.25 308	0.91 529	0.23 196	0.98 505	0.71 428	0.53 324	0.55 339	0.66 399	0.30 249	1.22 402	0.32 254	0.15 422	0.13 366	0.16 441	0.11 247	0.16 220	0.13 198

PSMNet-ADL	0.51 334	0.38 236	1.65 206	0.35 353	0.21 229	0.67 421	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.42 222	0.52 306	0.70 432	0.45 381	1.91 516	0.57 406	0.15 422	0.13 366	0.11 236	0.13 320	0.15 184	0.20 363

HHNet	0.60 406	0.65 385	2.60 500	0.36 372	0.25 308	0.64 394	0.61 528	0.64 233	0.62 340	0.55 355	1.13 550	0.32 188	0.60 463	0.42 175	1.79 557	0.15 422	0.07 50	0.12 297	0.10 181	0.18 270	0.15 260

GEStereo_RVC	0.54 360	0.87 471	1.95 355	0.47 487	0.25 308	0.62 364	0.37 424	1.00 525	0.74 457	0.53 324	0.54 329	0.59 362	0.44 377	1.10 386	0.46 350	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.26 406	0.19 345

GES	0.44 237	0.28 134	1.88 318	0.30 226	0.18 167	0.61 344	0.30 351	0.88 423	0.46 175	0.47 254	0.52 306	0.39 224	0.42 358	0.58 278	0.67 434	0.15 422	0.11 311	0.12 297	0.10 181	0.15 184	0.17 309

HCRNet	0.46 266	0.49 310	1.65 206	0.38 412	0.29 361	0.58 295	0.22 162	0.75 302	0.62 340	0.47 254	0.49 279	0.48 308	0.36 287	1.12 392	0.37 295	0.15 422	0.10 262	0.15 422	0.13 320	0.17 243	0.17 309

EDNetEfficient	1.27 567	0.70 404	4.05 595	0.64 549	0.98 578	0.94 533	1.40 601	0.85 395	1.75 590	2.34 604	1.33 563	1.05 548	2.21 599	1.58 454	4.15 608	0.15 422	0.19 475	0.14 392	0.27 497	0.38 510	0.32 492

PSMNet-RSSM	0.53 354	0.82 454	1.78 260	0.31 253	0.25 308	0.58 295	0.28 319	0.84 388	0.60 305	0.50 291	0.61 390	0.67 408	0.43 369	1.68 467	0.42 329	0.15 422	0.10 262	0.14 392	0.16 393	0.15 184	0.13 198

SuperB	1.15 557	1.14 547	5.43 606	0.36 372	0.26 326	0.81 503	0.89 568	0.88 423	1.17 561	0.67 470	0.68 445	0.63 378	1.39 577	1.74 477	3.37 600	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	2.80 619	0.25 437

NLCA_NET_v2_RVC	0.55 372	0.92 485	2.36 450	0.38 412	0.37 459	0.60 325	0.28 319	0.82 370	0.62 340	0.62 437	0.55 339	0.72 440	0.45 381	1.00 376	0.43 338	0.15 422	0.11 311	0.14 392	0.14 348	0.15 184	0.16 290
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
UCFNet_RVC	0.48 288	0.82 454	1.85 303	0.30 226	0.27 340	0.64 394	0.26 276	0.74 291	0.55 267	0.48 272	0.53 317	0.63 378	0.41 340	0.88 365	0.38 302	0.15 422	0.10 262	0.17 462	0.17 412	0.18 270	0.15 260

DRN-Test	0.64 430	0.43 273	2.44 465	0.39 422	0.44 499	0.80 502	0.41 445	1.02 536	0.78 488	0.80 514	0.63 408	0.69 422	0.56 444	1.79 488	0.69 439	0.15 422	0.12 342	0.17 462	0.16 393	0.18 270	0.17 309

StereoDRNet	0.64 430	0.88 475	2.35 447	0.41 440	0.45 508	0.73 461	0.47 486	0.94 473	0.74 457	0.75 502	0.54 329	0.74 451	0.47 404	1.70 470	0.72 448	0.15 422	0.14 386	0.15 422	0.14 348	0.20 307	0.19 345

zh-sn7	0.89 527	1.73 597	3.09 560	0.39 422	0.30 376	0.82 506	0.63 535	0.96 492	0.87 517	0.79 513	1.12 548	0.84 493	0.87 532	2.42 562	1.63 549	0.16 443	0.17 450	0.16 441	0.16 393	0.34 475	0.29 467

zh-mn7	0.80 506	1.54 584	3.00 553	0.35 353	0.27 340	0.72 454	0.41 445	0.93 464	1.11 557	1.00 548	1.28 557	0.75 457	0.57 450	1.87 505	1.18 518	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.26 406	0.21 375

ssnet_v2	0.55 372	0.60 353	1.86 311	0.32 282	0.22 256	0.72 454	0.44 467	0.94 473	0.74 457	0.63 447	0.54 329	0.81 481	0.47 404	0.77 348	0.70 441	0.16 443	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.30 438	0.30 478

Wz-Net-SNSev	0.76 494	1.32 573	3.11 563	0.40 433	0.31 395	0.71 448	0.60 524	0.98 505	0.87 517	0.67 470	0.83 498	0.96 528	0.60 463	1.67 466	0.97 481	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.17 412	0.36 495	0.24 427

Wz-Net-MNSev	0.65 438	0.97 511	2.19 415	0.36 372	0.33 416	0.90 527	0.60 524	0.92 456	0.81 503	0.75 502	0.72 473	0.73 445	0.65 485	1.39 418	0.71 444	0.16 443	0.13 366	0.14 392	0.14 348	0.24 371	0.18 329

CSP-Net	0.50 317	0.39 246	1.25 127	0.29 205	0.23 276	0.77 485	0.35 408	0.86 404	0.57 282	0.59 407	0.59 368	0.65 392	0.40 329	1.77 483	0.44 344	0.16 443	0.11 311	0.10 165	0.10 181	0.20 307	0.14 221

ICVP	0.46 266	0.29 144	2.41 457	0.33 306	0.22 256	0.59 313	0.55 509	0.75 302	0.50 215	0.44 233	0.60 383	0.49 310	0.35 281	0.53 262	0.37 295	0.16 443	0.16 430	0.14 392	0.11 247	0.15 184	0.15 260
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
psm_up	0.57 387	0.61 357	1.83 298	0.35 353	0.30 376	0.64 394	0.37 424	0.90 435	0.68 399	0.59 407	0.55 339	0.68 415	0.54 435	1.91 516	0.46 350	0.16 443	0.15 412	0.16 441	0.15 373	0.23 354	0.13 198

GwcNet	0.69 460	0.71 406	3.12 564	0.36 372	0.45 508	0.81 503	0.44 467	0.86 404	0.84 511	0.60 417	0.74 478	0.82 486	0.49 420	1.65 463	0.66 431	0.16 443	0.15 412	0.15 422	0.15 373	0.31 446	0.24 427

DSFCA	0.54 360	0.35 213	1.41 161	0.28 174	0.28 353	0.79 494	0.88 567	0.76 314	0.70 418	0.72 493	0.66 435	0.67 408	0.57 450	1.17 398	0.63 422	0.16 443	0.14 386	0.13 357	0.14 348	0.16 220	0.13 198

DMCA-RVC	0.62 419	0.96 503	2.63 502	0.36 372	0.90 574	0.56 260	0.31 364	0.69 258	0.57 282	0.68 477	0.52 306	0.59 362	0.56 444	1.23 404	0.53 387	0.16 443	0.38 558	0.20 497	0.15 373	0.20 307	0.15 260

STTStereo	0.51 334	0.69 401	2.14 405	0.36 372	0.30 376	0.61 344	0.32 387	0.77 325	0.60 305	0.60 417	0.54 329	0.67 408	0.43 369	0.86 361	0.42 329	0.16 443	0.15 412	0.17 462	0.20 455	0.16 220	0.15 260

NaN_ROB	1.14 555	0.94 493	2.96 547	0.53 516	0.56 537	1.13 560	0.99 574	0.98 505	1.00 541	1.09 556	0.87 509	0.77 465	1.06 555	5.90 619	2.72 586	0.16 443	0.23 509	0.16 441	0.24 477	0.22 340	0.36 514

MDST_ROB	1.17 560	0.42 268	3.87 589	0.54 521	0.44 499	4.11 617	0.58 520	1.31 574	0.84 511	2.12 595	1.12 548	0.98 532	0.71 501	4.24 614	0.99 488	0.16 443	0.14 386	0.19 488	0.17 412	0.18 270	0.35 506

ETE_ROB	0.60 406	0.71 406	1.55 192	0.37 396	0.25 308	0.69 439	0.51 495	1.47 582	0.70 418	0.80 514	0.69 454	0.85 497	0.49 420	1.36 415	0.58 411	0.16 443	0.13 366	0.19 488	0.16 393	0.21 323	0.23 414

MSAF-DinoV2	3.10 612	1.86 605	10.68 622	3.61 622	0.30 376	3.34 611	0.82 564	2.81 613	1.79 592	0.80 514	0.87 509	1.56 582	1.10 558	26.49 649	1.96 561	0.17 458	0.13 366	0.19 488	1.63 618	0.92 586	0.99 598

test_sample7	0.47 282	0.33 189	1.49 182	0.34 337	0.20 215	0.51 194	0.30 351	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.17 458	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.19 291	0.18 329

CASS	0.39 184	0.30 158	1.61 203	0.32 282	0.17 127	0.53 222	0.24 231	0.70 266	0.49 205	0.59 407	0.54 329	0.40 233	0.40 329	0.41 166	0.30 229	0.17 458	0.10 262	0.14 392	0.11 247	0.18 270	0.17 309
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
dd	0.42 218	0.96 503	1.77 256	0.31 253	0.17 127	0.57 278	0.26 276	0.49 121	0.68 399	0.41 217	0.40 211	0.34 200	0.27 207	0.45 203	0.40 321	0.17 458	0.10 262	0.13 357	0.12 287	0.21 323	0.12 161

pcwnet_v2	0.64 430	0.49 310	4.41 599	0.32 282	0.27 340	0.60 325	0.25 253	0.97 501	0.88 521	0.59 407	0.70 464	0.63 378	0.55 440	0.66 315	0.37 295	0.17 458	0.15 412	0.15 422	0.14 348	0.21 323	0.23 414

APVNet	0.70 464	0.67 394	2.71 513	0.38 412	0.36 447	0.85 515	0.43 456	0.91 447	0.68 399	0.55 355	0.69 454	0.75 457	0.55 440	2.31 550	0.78 459	0.17 458	0.17 450	0.24 522	0.19 445	0.33 464	0.23 414

FADNet-RVC	0.61 414	1.26 566	2.12 398	0.33 306	0.26 326	0.59 313	0.29 343	0.86 404	0.62 340	0.45 244	0.50 287	0.62 375	0.46 396	1.73 475	0.55 394	0.17 458	0.20 486	0.17 462	0.18 425	0.59 563	0.28 461

ADCL	0.99 539	0.79 443	2.43 463	0.39 422	0.32 403	1.50 574	1.90 608	0.92 456	0.97 537	1.26 575	1.27 556	1.00 537	1.42 579	1.14 395	3.31 598	0.17 458	0.14 386	0.22 508	0.21 461	0.30 438	0.22 390

PA-Net	0.84 520	1.00 522	3.49 583	0.63 548	0.40 481	0.70 446	0.52 498	0.86 404	0.84 511	0.52 313	0.59 368	0.70 432	0.54 435	2.35 552	2.23 575	0.17 458	0.27 534	0.19 488	0.28 500	0.22 340	0.36 514
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.75 491	0.84 460	2.01 373	0.40 433	0.25 308	0.74 467	0.66 538	0.87 414	0.73 453	0.71 490	1.07 545	0.84 493	0.59 459	2.71 588	1.15 513	0.17 458	0.16 430	0.44 566	0.16 393	0.31 446	0.20 363

AdaStereo	0.44 237	0.38 236	1.79 281	0.34 337	0.20 215	0.57 278	0.28 319	0.92 456	0.69 408	0.52 313	0.55 339	0.61 371	0.33 271	0.48 230	0.39 313	0.17 458	0.08 141	0.17 462	0.11 247	0.18 270	0.12 161
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.
PSMNet_ROB	0.66 443	1.01 526	2.33 442	0.38 412	0.31 395	0.72 454	0.55 509	0.86 404	0.69 408	0.54 337	0.60 383	0.75 457	0.47 404	2.00 527	0.82 466	0.17 458	0.13 366	0.19 488	0.19 445	0.24 371	0.27 454

TCMNet	0.66 443	0.85 465	2.55 495	0.50 501	0.52 528	0.72 454	0.39 436	0.87 414	0.72 438	0.58 393	0.68 445	0.63 378	0.46 396	1.70 470	0.63 422	0.18 470	0.18 461	0.23 515	0.18 425	0.38 510	0.27 454

rvit_0105_6	0.31 106	0.29 144	1.00 90	0.31 253	0.18 167	0.35 49	0.25 253	0.51 136	0.61 322	0.25 116	0.28 118	0.32 188	0.25 170	0.39 156	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.14 164	0.13 198

rvit_0105_5	0.36 151	0.39 246	1.48 179	0.30 226	0.18 167	0.41 94	0.30 351	0.64 233	0.62 340	0.30 162	0.33 167	0.37 210	0.29 241	0.41 166	0.28 195	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.15 373	0.15 184	0.14 221

rvit_0105_4	0.35 141	0.35 213	1.45 171	0.31 253	0.18 167	0.37 61	0.28 319	0.59 200	0.62 340	0.27 146	0.31 151	0.35 204	0.27 207	0.43 179	0.25 163	0.18 470	0.16 430	0.15 422	0.13 320	0.15 184	0.12 161

rvit_0105_3	0.39 184	0.47 304	1.46 172	0.33 306	0.19 200	0.45 126	0.35 408	0.69 258	0.65 373	0.37 193	0.37 189	0.40 233	0.31 258	0.44 188	0.30 229	0.18 470	0.17 450	0.17 462	0.18 425	0.15 184	0.15 260

SACVNet	0.60 406	0.74 420	1.90 330	0.37 396	0.28 353	0.64 394	0.37 424	0.86 404	0.61 322	0.65 464	0.62 395	0.69 422	0.44 377	2.08 536	0.42 329	0.18 470	0.14 386	0.16 441	0.15 373	0.38 510	0.24 427

Anonymous3	0.42 218	0.35 213	2.09 390	0.33 306	0.24 290	0.72 454	0.31 364	0.74 291	0.55 267	0.35 184	0.40 211	0.33 194	0.29 241	0.44 188	0.28 195	0.18 470	0.18 461	0.13 357	0.13 320	0.17 243	0.17 309

aanetorigin	0.77 498	0.80 445	2.59 498	0.43 456	0.44 499	0.58 295	1.01 579	0.57 185	0.68 399	1.53 588	1.23 554	0.81 481	1.08 556	1.07 383	1.07 501	0.18 470	0.15 412	0.17 462	0.21 461	0.54 560	0.30 478

FAT-Stereo	0.70 464	0.54 331	2.88 536	0.36 372	0.29 361	0.62 364	0.54 506	0.97 501	0.87 517	0.76 505	0.92 518	0.94 525	0.80 520	1.84 502	0.57 406	0.18 470	0.19 475	0.17 462	0.16 393	0.22 340	0.25 437

S-Stereo	0.80 506	0.69 401	3.89 590	0.39 422	0.37 459	0.69 439	0.70 549	0.94 473	0.98 540	0.62 437	0.91 516	0.83 488	0.60 463	2.37 553	0.66 431	0.18 470	0.21 495	0.17 462	0.18 425	0.30 438	0.35 506

RTSC	0.72 476	1.00 522	2.22 421	0.40 433	0.29 361	0.82 506	0.31 364	0.96 492	1.10 555	0.92 540	0.81 492	0.78 469	0.58 456	1.23 404	1.55 546	0.18 470	0.17 450	0.14 392	0.17 412	0.43 536	0.30 478

DANet	0.80 506	0.65 385	2.21 417	1.19 589	0.48 518	0.74 467	1.25 592	0.89 429	1.53 581	0.89 535	0.71 468	0.96 528	0.56 444	1.83 497	0.96 480	0.18 470	0.16 430	0.19 488	0.16 393	0.26 406	0.29 467
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
SANet	1.20 561	1.21 559	3.33 580	0.38 412	0.27 340	1.73 586	0.85 565	1.10 555	2.49 608	1.16 561	1.83 578	1.72 584	1.50 583	2.37 553	2.84 589	0.18 470	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.32 455	0.32 492

PWC_ROB	0.70 464	0.94 493	1.88 318	0.39 422	0.39 471	0.62 364	0.30 351	0.98 505	0.94 533	0.91 539	1.29 559	0.77 465	0.62 477	1.62 461	1.03 497	0.18 470	0.11 311	0.18 482	0.13 320	0.51 555	0.22 390

CBMV	0.71 473	0.76 424	2.64 504	0.33 306	0.20 215	0.78 490	0.79 559	0.98 505	0.78 488	0.85 532	0.71 468	0.86 503	1.10 558	1.46 430	0.62 420	0.18 470	0.20 486	0.21 505	0.19 445	0.25 385	0.33 500
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
YMNet	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

YMNet_1	0.62 419	0.72 410	1.93 342	0.41 440	0.41 489	0.87 521	0.43 456	0.87 414	0.71 428	0.74 500	0.81 492	0.83 488	0.46 396	0.86 361	0.93 475	0.19 485	0.22 501	0.20 497	0.17 412	0.41 528	0.21 375

WZ-Net	0.92 532	1.31 570	3.76 587	0.41 440	0.36 447	0.86 517	0.71 550	1.00 525	1.06 550	0.82 525	0.92 518	1.06 550	1.05 553	2.16 542	1.61 548	0.19 485	0.13 366	0.15 422	0.16 393	0.32 455	0.28 461

FTStereo	0.76 494	0.18 5	2.35 447	0.71 555	0.21 229	0.73 461	1.79 607	0.57 185	0.53 247	1.07 554	1.63 574	1.29 569	2.13 597	0.75 340	0.29 209	0.19 485	0.08 141	0.12 297	0.11 247	0.11 92	0.40 534

LMCR-Stereo	0.52 348	0.71 406	2.39 454	0.40 433	0.21 229	0.74 467	0.31 364	1.02 536	0.64 360	0.61 426	0.63 408	0.39 224	0.51 425	0.62 296	0.42 329	0.19 485	0.09 219	0.12 297	0.09 142	0.23 354	0.12 161

psmorigin	1.36 573	0.60 353	13.80 629	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.33 395	0.77 325	0.61 322	0.96 546	0.88 512	1.17 565	0.73 507	4.00 611	0.86 470	0.19 485	0.22 501	0.17 462	0.18 425	0.24 371	0.29 467

stereogan	0.69 460	0.51 319	2.44 465	0.39 422	0.39 471	1.01 543	0.41 445	0.94 473	0.92 532	0.73 497	0.85 505	1.15 562	0.69 497	1.57 450	0.53 387	0.19 485	0.18 461	0.20 497	0.16 393	0.36 495	0.24 427

CVANet_RVC	0.65 438	0.80 445	2.13 400	0.36 372	0.26 326	0.62 364	0.42 449	0.84 388	0.72 438	0.69 479	0.68 445	0.68 415	0.52 430	2.64 580	0.42 329	0.19 485	0.12 342	0.22 508	0.17 412	0.37 503	0.15 260

NVstereo2D	0.58 392	0.40 253	2.03 380	0.35 353	0.35 438	0.69 439	0.39 436	0.91 447	0.80 496	0.47 254	0.53 317	0.67 408	0.46 396	1.99 526	0.48 365	0.19 485	0.11 311	0.17 462	0.13 320	0.25 385	0.25 437

DeepPruner_ROB	0.50 317	0.70 404	1.94 352	0.29 205	0.26 326	0.63 381	0.31 364	0.80 359	0.48 198	0.61 426	0.55 339	0.66 399	0.38 307	0.98 372	0.40 321	0.19 485	0.14 386	0.14 392	0.14 348	0.23 354	0.17 309

MultiAttention	2.38 600	0.50 316	1.93 342	1.80 604	2.56 612	10.86 626	2.30 613	1.22 566	0.80 496	0.62 437	1.16 551	1.13 559	0.56 444	16.09 635	1.18 518	0.20 495	0.09 219	0.43 565	1.62 617	0.94 587	1.58 614

rvit_105_1	0.44 237	0.54 331	1.46 172	0.36 372	0.24 290	0.51 194	0.45 475	0.75 302	0.74 457	0.45 244	0.44 232	0.44 268	0.36 287	0.62 296	0.38 302	0.20 495	0.18 461	0.18 482	0.22 471	0.18 270	0.18 329

rvit_stereo_0075_2	0.40 191	0.40 253	1.88 318	0.33 306	0.32 403	0.41 94	0.22 162	0.58 191	0.53 247	0.38 201	0.51 292	0.40 233	0.27 207	0.44 188	0.29 209	0.20 495	0.15 412	0.22 508	0.15 373	0.18 270	0.23 414

Wz-Net-TNSev	0.91 530	1.73 597	3.08 558	0.36 372	0.31 395	1.00 542	0.71 550	1.06 549	0.97 537	0.71 490	0.72 473	1.09 554	0.87 532	2.42 562	1.59 547	0.20 495	0.20 486	0.16 441	0.20 455	0.44 544	0.35 506

Syn2CoEx	0.70 464	1.07 538	2.74 521	0.43 456	0.30 376	0.64 394	0.42 449	0.99 517	0.78 488	0.62 437	0.78 488	0.74 451	0.72 504	1.92 520	0.61 418	0.20 495	0.17 450	0.19 488	0.15 373	0.29 427	0.22 390

TDLM	0.67 447	0.92 485	1.76 247	0.37 396	0.24 290	0.66 415	0.56 514	0.82 370	0.74 457	1.16 561	0.62 395	0.61 371	0.48 413	2.70 586	0.50 375	0.20 495	0.11 311	0.35 552	0.14 348	0.32 455	0.16 290

NCCL2	0.65 438	0.94 493	1.96 364	0.43 456	0.30 376	0.71 448	0.68 544	0.84 388	0.65 373	0.70 485	0.60 383	0.86 503	0.54 435	1.56 446	0.57 406	0.20 495	0.16 430	0.67 581	0.25 484	0.22 340	0.24 427

GASNet	0.73 485	1.47 581	3.04 555	0.47 487	0.33 416	0.57 278	0.34 400	0.91 447	0.75 470	0.58 393	0.58 365	0.74 451	0.55 440	2.03 528	0.65 430	0.21 502	0.15 412	0.19 488	0.17 412	0.51 555	0.28 461

edge stereo	0.81 515	0.73 417	3.30 577	0.37 396	1.21 594	0.62 364	0.39 436	0.93 464	0.79 493	0.80 514	0.88 512	1.14 561	0.71 501	2.18 543	0.71 444	0.21 502	0.20 486	0.26 530	0.18 425	0.38 510	0.26 447

SHD	0.72 476	0.77 433	2.36 450	0.45 477	0.40 481	0.71 448	0.32 387	1.02 536	1.25 566	1.07 554	0.84 501	0.90 513	0.73 507	1.09 385	0.98 483	0.21 502	0.18 461	0.20 497	0.21 461	0.32 455	0.31 486

RTS	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 578	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 560	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

RTSA	1.21 562	1.31 570	6.39 611	0.52 510	0.51 526	1.61 578	0.79 559	1.03 543	1.37 574	1.13 558	1.30 560	1.10 556	0.85 528	2.65 581	2.08 568	0.21 502	0.24 512	0.18 482	0.18 425	0.43 536	0.32 492

ADCMid	0.96 538	1.32 573	2.74 521	0.38 412	0.35 438	0.99 539	0.58 520	0.94 473	0.86 514	1.23 571	1.01 534	1.01 539	1.00 548	1.05 382	3.97 605	0.21 502	0.19 475	0.42 563	0.32 526	0.40 525	0.29 467

ADCS	1.05 548	1.36 578	2.98 551	0.42 451	0.36 447	0.96 535	0.81 563	1.06 549	1.12 558	1.25 572	0.97 528	1.08 552	0.90 538	1.25 408	4.86 614	0.21 502	0.21 495	0.22 508	0.23 475	0.36 495	0.38 524

AnyNet_C32	1.00 543	1.33 575	2.53 484	0.49 497	0.54 531	1.15 562	1.14 587	0.91 447	0.89 525	1.11 557	0.95 525	0.87 505	0.93 540	1.50 439	4.07 607	0.21 502	0.20 486	0.25 527	0.24 477	0.38 510	0.33 500

ADCPNet	0.99 539	0.99 520	3.93 593	0.37 396	0.68 559	1.36 568	0.62 533	0.87 414	0.76 479	0.78 511	0.81 492	1.08 552	1.18 563	1.14 395	2.49 583	0.21 502	0.69 596	0.21 505	0.95 604	0.29 427	0.37 521

LSM	3.31 614	1.11 541	5.29 605	9.40 629	30.65 645	0.84 511	1.12 586	0.91 447	1.22 564	1.36 578	2.19 587	0.93 521	0.83 524	1.66 464	0.90 472	0.21 502	0.31 543	0.24 522	0.28 500	0.39 520	6.33 629

XPNet_ROB	0.61 414	0.72 410	1.66 210	0.37 396	0.27 340	0.67 421	0.47 486	0.89 429	0.71 428	0.78 511	0.70 464	0.81 481	0.53 432	1.70 470	0.76 455	0.21 502	0.16 430	0.16 441	0.15 373	0.20 307	0.21 375

LALA_ROB	0.60 406	0.76 424	1.69 215	0.36 372	0.29 361	0.79 494	0.55 509	0.94 473	0.77 484	0.81 520	0.67 438	0.94 525	0.49 420	0.99 373	0.73 451	0.21 502	0.15 412	0.20 497	0.18 425	0.23 354	0.21 375

SGM-Forest	1.04 547	0.42 268	3.59 586	0.41 440	0.32 403	1.05 548	1.32 595	0.94 473	0.83 508	1.16 561	2.23 590	1.03 543	1.39 577	2.49 571	2.35 579	0.21 502	0.21 495	0.20 497	0.19 445	0.23 354	0.32 492
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AF-Net	0.69 460	0.92 485	2.21 417	0.41 440	0.40 481	0.68 433	0.40 439	1.02 536	0.86 514	0.69 479	1.03 539	1.04 546	0.84 527	1.19 399	0.78 459	0.22 515	0.14 386	0.25 527	0.17 412	0.30 438	0.18 329

CBMV_ROB	0.76 494	0.42 268	2.68 509	0.33 306	0.22 256	0.74 467	0.47 486	0.96 492	0.76 479	1.04 553	0.96 526	0.88 509	0.93 540	2.06 532	1.19 520	0.22 515	0.24 512	0.27 531	0.25 484	0.25 385	0.28 461

MeshStereo	1.21 562	1.15 551	3.01 554	0.34 337	0.28 353	1.10 557	0.69 546	1.35 576	1.01 543	2.71 610	2.41 593	2.96 600	1.45 580	2.80 592	1.40 539	0.22 515	0.22 501	0.22 508	0.19 445	0.50 553	0.26 447
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
ISRNet	0.47 282	0.44 284	1.55 192	0.37 396	0.31 395	0.49 171	0.19 89	0.75 302	0.66 388	0.63 447	0.71 468	0.67 408	0.39 321	0.58 278	0.44 344	0.23 518	0.16 430	0.21 505	0.20 455	0.21 323	0.25 437

HBP-ISP	0.76 494	1.30 569	3.19 571	0.35 353	0.26 326	0.85 515	0.54 506	1.03 543	0.72 438	0.80 514	0.69 454	0.68 415	0.83 524	2.04 530	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.29 542	0.25 484	0.28 422	0.24 427

FINET	0.65 438	0.95 500	3.06 557	0.35 353	0.40 481	0.58 295	0.48 490	0.92 456	1.10 555	0.57 375	0.68 445	0.47 297	0.44 377	1.15 397	0.60 415	0.23 518	0.21 495	0.17 462	0.15 373	0.26 406	0.25 437

hitnet-ft	0.67 447	0.80 445	1.90 330	0.28 174	0.22 256	0.69 439	0.36 415	0.85 395	0.65 373	0.56 364	0.84 501	1.03 543	0.95 546	2.32 551	0.55 394	0.23 518	0.14 386	0.41 562	0.13 320	0.24 371	0.17 309

RGC	0.71 473	0.97 511	2.18 413	0.44 463	0.44 499	0.73 461	0.40 439	0.94 473	0.71 428	0.71 490	1.04 542	1.01 539	0.71 501	1.74 477	0.70 441	0.23 518	0.18 461	0.28 535	0.26 492	0.29 427	0.27 454

Nwc_Net	0.68 455	0.83 458	2.53 484	0.41 440	0.39 471	0.77 485	0.38 431	1.01 533	0.70 418	0.60 417	0.99 531	0.98 532	0.68 495	1.41 422	0.63 422	0.23 518	0.15 412	0.23 515	0.25 484	0.23 354	0.18 329

DeepPrunerF	0.86 522	0.86 468	2.91 544	0.45 477	0.50 521	0.64 394	0.48 490	1.14 560	2.64 610	0.63 447	0.61 390	0.65 392	0.62 477	2.21 545	1.31 531	0.23 518	0.19 475	0.30 543	0.28 500	0.36 495	0.25 437

NOSS_ROB	0.64 430	0.65 385	1.62 204	0.46 482	0.25 308	0.67 421	0.30 351	0.93 464	0.77 484	0.59 407	0.57 359	0.77 465	0.38 307	2.78 590	0.44 344	0.23 518	0.24 512	0.28 535	0.26 492	0.27 416	0.39 530

UDGNet	0.44 237	1.02 530	1.74 233	0.35 353	0.19 200	0.58 295	0.23 196	0.49 121	0.66 388	0.41 217	0.38 199	0.34 200	0.29 241	0.53 262	0.30 229	0.24 526	0.10 262	0.37 558	0.19 445	0.27 416	0.15 260

FADNet-RVC-Resample	0.67 447	1.16 556	3.16 567	0.37 396	0.29 361	0.62 364	0.38 431	0.86 404	0.63 352	0.51 304	0.50 287	0.57 352	0.45 381	1.57 450	0.49 370	0.24 526	0.32 548	0.23 515	0.19 445	0.27 416	0.62 566

SAMSARA	0.91 530	0.97 511	2.22 421	0.80 564	0.58 541	1.32 566	1.31 594	1.01 533	0.94 533	1.36 578	0.87 509	1.38 574	0.90 538	1.72 474	1.02 495	0.24 526	0.30 542	0.22 508	0.25 484	0.36 495	0.35 506

XQC	0.73 485	0.98 515	2.39 454	0.46 482	0.35 438	0.81 503	0.46 478	1.00 525	1.00 541	0.80 514	0.69 454	0.88 509	0.74 512	1.32 411	1.20 521	0.24 526	0.16 430	0.23 515	0.20 455	0.41 528	0.33 500

PS-NSSS	0.63 426	1.00 522	1.81 288	0.30 226	0.31 395	0.63 381	0.34 400	0.98 505	0.69 408	0.54 337	0.74 478	0.51 316	0.41 340	2.43 565	0.48 365	0.24 526	0.17 450	0.27 531	0.18 425	0.27 416	0.21 375

IGEV-RUCA	2.28 598	0.30 158	1.15 107	0.40 433	1.86 608	2.06 599	1.90 608	1.36 577	1.80 594	3.70 618	3.76 614	5.02 618	8.19 625	2.12 540	1.63 549	0.25 531	0.76 601	2.72 623	1.91 619	2.39 617	2.36 622

RP	0.67 447	0.82 454	1.94 352	0.43 456	0.44 499	0.65 408	0.45 475	0.89 429	0.82 504	0.66 466	0.92 518	0.99 535	0.76 515	1.55 445	0.66 431	0.25 531	0.18 461	0.23 515	0.20 455	0.31 446	0.22 390

G-Net	0.99 539	0.64 378	2.76 523	0.57 534	0.67 557	2.03 597	0.72 553	0.76 314	0.67 397	1.14 560	2.56 596	1.30 572	1.02 550	1.48 438	1.74 555	0.25 531	0.24 512	0.24 522	0.26 492	0.37 503	0.31 486

AnyNet_C01	1.14 555	1.49 582	4.23 598	0.54 521	0.53 529	1.51 575	1.37 598	1.04 547	1.07 551	1.17 567	1.33 563	1.15 562	1.08 556	1.61 460	2.74 587	0.25 531	0.22 501	0.28 535	0.24 477	0.48 548	0.40 534

PVD	0.90 528	0.85 465	2.15 406	0.53 516	0.50 521	0.99 539	0.56 514	1.15 563	1.64 585	1.41 584	1.41 568	1.11 558	1.13 561	1.35 414	1.31 531	0.26 535	0.28 537	0.28 535	0.26 492	0.37 503	0.49 551

DPSNet	0.86 522	0.60 353	2.34 444	0.58 536	0.36 447	1.07 554	0.75 555	1.30 573	1.05 547	0.70 485	0.68 445	0.94 525	1.29 566	2.08 536	1.82 558	0.26 535	0.23 509	0.16 441	0.17 412	0.48 548	0.40 534

FBW_ROB	0.83 518	0.77 433	1.77 256	0.44 463	0.30 376	0.87 521	0.46 478	1.10 555	0.91 528	0.81 520	0.75 481	1.01 539	0.61 472	3.66 609	1.23 525	0.26 535	0.23 509	0.36 554	0.25 484	0.27 416	0.62 566

CSAN	1.25 566	1.12 542	3.04 555	0.51 506	0.37 459	1.06 549	1.15 588	1.22 566	1.08 552	1.17 567	1.91 580	1.04 546	1.31 569	5.96 620	2.43 582	0.26 535	0.22 501	0.24 522	0.24 477	0.31 446	0.30 478

WCMA_ROB	1.12 552	0.83 458	2.66 507	0.58 536	0.34 425	1.17 564	0.71 550	0.93 464	0.94 533	1.74 591	2.63 599	3.09 603	1.71 590	1.70 470	1.84 559	0.26 535	0.21 495	0.20 497	0.21 461	0.28 422	0.43 541

dad	0.51 334	1.01 526	1.74 233	0.29 205	0.19 200	0.60 325	0.26 276	0.52 150	0.75 470	0.63 447	0.63 408	0.63 378	0.33 271	0.85 360	0.47 359	0.27 540	0.15 412	0.40 561	0.18 425	0.22 340	0.14 221

NCC-stereo	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 589	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390

Abc-Net	0.79 504	0.94 493	2.42 459	0.59 541	0.45 508	1.90 589	0.46 478	0.99 517	0.72 438	0.64 457	0.84 501	0.91 515	0.73 507	1.80 492	1.00 489	0.27 540	0.19 475	0.23 515	0.31 520	0.24 371	0.22 390
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SGM-ForestM	2.98 610	1.70 595	3.52 585	0.67 553	0.47 516	5.18 620	3.36 620	3.30 619	2.86 613	4.44 619	3.79 615	9.80 628	5.50 620	6.29 621	6.52 621	0.27 540	0.36 552	0.24 522	0.27 497	0.38 510	0.58 562

FSD	0.36 151	0.41 260	0.91 79	0.34 337	0.29 361	0.35 49	0.33 395	0.44 77	0.46 175	0.32 176	0.32 158	0.37 210	0.32 266	0.35 118	0.32 254	0.28 544	0.27 534	0.31 544	0.30 513	0.31 446	0.29 467

PFNet	0.60 406	0.33 189	2.47 473	0.41 440	0.55 534	0.62 364	0.27 300	0.61 217	0.63 352	0.61 426	0.56 351	0.45 277	0.32 266	1.88 513	1.14 511	0.28 544	0.09 219	0.12 297	0.16 393	0.26 406	0.20 363

FC-DCNN v2	1.54 584	0.58 349	2.80 530	0.44 463	0.39 471	2.05 598	0.66 538	1.90 600	1.84 596	2.79 612	2.97 606	4.41 615	3.07 608	2.65 581	2.30 578	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.38 524

FC-DCNN	1.49 582	0.59 351	2.88 536	0.44 463	0.39 471	1.97 594	0.66 538	1.67 591	1.70 588	2.72 611	2.89 603	4.22 611	2.97 607	2.55 576	2.19 573	0.29 546	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.32 455	0.39 530

MSMD_ROB	1.34 571	0.96 503	2.38 452	0.39 422	0.32 403	1.96 592	0.62 533	0.91 447	1.43 576	2.94 614	2.60 597	4.77 617	1.95 595	2.43 565	1.33 533	0.29 546	0.26 527	0.32 548	0.32 526	0.30 438	0.30 478

SDNR	1.22 565	0.80 445	2.71 513	0.33 306	1.48 602	1.98 596	0.23 196	1.93 601	2.44 606	0.89 535	2.52 594	1.36 573	0.51 425	3.65 608	1.93 560	0.30 549	0.31 543	0.22 508	0.16 393	0.33 464	0.36 514

FCDSN-DC	1.29 568	0.54 331	2.50 481	0.47 487	0.41 489	1.12 558	0.60 524	1.10 555	1.27 568	2.23 601	2.87 602	3.67 608	3.12 610	2.39 559	1.69 552	0.30 549	0.26 527	0.31 544	0.30 513	0.35 487	0.38 524
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PWCDC_ROB	0.72 476	1.06 535	2.09 390	0.47 487	0.36 447	0.78 490	0.26 276	0.98 505	1.34 572	0.61 426	2.07 582	0.64 387	0.61 472	0.83 356	0.71 444	0.31 551	0.14 386	0.15 422	0.12 287	0.60 566	0.21 375

Anonymous_2	0.74 488	0.32 180	1.65 206	0.33 306	0.30 376	0.67 421	0.32 387	0.69 258	0.46 175	0.48 272	0.41 215	0.84 493	0.58 456	0.51 252	0.40 321	0.32 552	0.38 558	1.43 610	3.69 627	0.80 581	0.27 454

ccnet	0.71 473	0.41 260	1.59 197	0.40 433	0.45 508	1.06 549	0.55 509	0.98 505	0.71 428	0.88 533	0.97 528	0.82 486	0.88 536	1.68 467	0.94 477	0.32 552	0.26 527	0.32 548	0.27 497	0.34 475	0.30 478

GANetREF_RVC	0.75 491	1.15 551	2.46 468	0.47 487	0.26 326	0.83 509	0.61 528	0.97 501	0.89 525	0.62 437	0.61 390	0.72 440	0.59 459	2.42 562	0.55 394	0.32 552	0.25 525	0.36 554	0.24 477	0.39 520	0.31 486
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
PASM	0.72 476	0.68 397	1.91 336	0.47 487	0.44 499	0.60 325	0.51 495	0.76 314	0.80 496	0.77 509	0.67 438	0.87 505	0.61 472	2.40 560	0.67 434	0.32 552	0.35 550	0.36 554	0.41 558	0.45 545	0.39 530

PSMNet-RUCA	0.58 392	0.82 454	1.89 325	0.59 541	0.56 537	0.64 394	0.36 415	0.84 388	0.69 408	0.51 304	0.68 445	0.53 324	0.43 369	0.56 273	0.43 338	0.34 556	0.18 461	0.44 566	0.29 504	0.48 548	0.30 478

ELAS_RVC	1.37 575	0.78 441	3.21 573	0.55 528	0.50 521	1.49 573	2.48 616	1.48 583	1.71 589	2.13 598	2.09 583	2.07 589	2.56 603	1.90 515	2.02 565	0.35 557	0.36 552	0.37 558	0.34 533	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.39 576	0.79 443	2.86 534	0.53 516	0.50 521	2.81 608	2.20 612	1.61 590	1.50 580	2.28 603	2.35 591	1.82 585	2.13 597	1.73 475	2.22 574	0.35 557	0.37 554	0.35 552	0.35 536	0.49 551	0.47 547
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
AANet_RVC	0.68 455	1.00 522	2.09 390	0.33 306	0.25 308	0.58 295	0.32 387	0.81 363	0.80 496	0.61 426	0.94 523	0.80 478	0.41 340	2.46 568	1.02 495	0.36 559	0.14 386	0.10 165	0.09 142	0.23 354	0.22 390

PDISCO_ROB	0.75 491	1.06 535	2.11 395	0.64 549	0.59 543	1.13 560	0.43 456	1.14 560	1.05 547	0.64 457	0.71 468	0.96 528	0.61 472	1.21 400	0.76 455	0.37 560	0.18 461	0.27 531	0.24 477	0.56 562	0.32 492

MFN_U_SF_DS_RVC	1.01 545	1.67 591	2.32 439	0.47 487	0.39 471	1.47 571	0.95 571	0.95 487	0.91 528	0.84 528	0.94 523	1.05 548	0.60 463	2.95 596	0.72 448	0.41 561	0.72 600	0.32 548	0.55 574	0.74 575	1.22 606

PMTNet	0.31 106	0.35 213	1.30 137	0.20 6	0.14 45	0.57 278	0.25 253	0.46 90	0.42 133	0.27 146	0.32 158	0.27 151	0.24 154	0.39 156	0.23 123	0.43 562	0.07 50	0.08 45	0.05 1	0.18 270	0.07 10

coex-ft	5.95 622	1.67 591	60.57 651	0.34 337	0.30 376	0.77 485	0.69 546	0.74 291	4.41 616	19.22 637	2.15 586	1.62 583	7.97 624	1.81 495	8.96 625	0.44 563	2.08 622	0.18 482	0.19 445	0.38 510	4.62 627

Consistency-Raft	0.88 525	0.93 491	3.23 575	0.99 579	0.64 555	0.77 485	0.55 509	0.98 505	0.97 537	0.61 426	1.03 539	0.65 392	1.05 553	0.79 353	1.38 536	0.44 563	0.46 572	0.51 572	0.58 583	0.65 568	0.47 547

UDG	0.77 498	1.23 561	2.15 406	0.67 553	0.59 543	0.78 490	0.38 431	0.90 435	0.70 418	0.61 426	0.69 454	1.01 539	0.67 492	1.02 378	0.73 451	0.45 565	0.34 549	0.87 587	0.51 571	0.67 570	0.46 546

MADNet+	1.36 573	1.93 610	5.95 608	0.81 567	0.59 543	1.57 577	1.09 583	1.39 580	1.22 564	0.84 528	1.01 534	1.25 568	1.12 560	3.19 601	2.36 580	0.45 565	0.47 575	0.38 560	0.34 533	0.59 563	0.57 560

FADNet	0.64 430	1.22 560	2.06 382	0.32 282	0.30 376	0.66 415	0.29 343	0.88 423	0.72 438	0.44 233	0.48 262	0.66 399	0.57 450	1.84 502	0.45 349	0.46 567	0.20 486	0.17 462	0.19 445	0.59 563	0.24 427

STTRV1_RVC	0.80 506	0.55 340	2.89 539	0.42 451	0.49 519	0.79 494	0.44 467	1.15 563	0.82 504	0.62 437	0.89 514	0.72 440	0.63 480	2.69 585	0.64 427	0.48 568	0.64 587	0.27 531	0.24 477	0.35 487	0.27 454

NVStereoNet_ROB	1.16 559	0.95 500	2.54 490	0.58 536	0.55 534	0.78 490	0.63 535	1.00 525	1.08 552	1.03 551	4.07 617	1.48 578	1.22 564	2.88 595	1.27 529	0.50 569	0.46 572	0.54 573	0.62 587	0.50 553	0.63 568
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	1.78 588	1.63 587	3.92 591	0.73 556	1.21 594	4.38 618	3.35 619	1.59 588	1.20 563	1.26 575	1.52 571	2.37 594	1.88 594	3.23 602	3.00 590	0.53 570	0.47 575	0.48 569	0.49 567	1.29 601	0.97 592

SGM_RVC	1.89 591	0.92 485	2.50 481	0.96 578	0.93 577	1.63 580	1.37 598	1.52 586	12.43 626	1.85 592	1.69 575	2.40 596	1.74 591	2.81 593	1.71 553	0.53 570	0.47 575	0.42 563	0.47 564	0.74 575	0.74 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
DDUNet	0.77 498	1.12 542	1.88 318	0.76 560	0.69 560	0.84 511	0.43 456	0.85 395	0.65 373	0.67 470	0.75 481	0.91 515	0.52 430	1.03 380	0.57 406	0.54 572	0.37 554	0.95 593	0.52 573	0.71 574	0.57 560

DispFullNet	1.67 587	2.10 613	5.22 603	1.53 598	8.90 622	0.86 517	0.31 364	0.96 492	0.96 536	1.37 581	1.01 534	1.13 559	1.98 596	1.51 440	0.91 473	0.54 572	0.31 543	1.18 600	0.63 589	1.13 593	0.80 581

IGEV-BASED-STEREO-	0.37 159	1.34 576	1.24 126	0.23 53	0.12 11	0.33 36	0.20 110	0.40 44	0.33 30	0.25 116	0.21 51	0.16 40	0.14 17	0.27 34	0.63 422	0.55 574	0.06 23	0.11 236	0.13 320	0.25 385	0.49 551

MANE	2.90 609	1.14 547	2.96 547	1.03 580	1.01 583	5.01 619	2.45 615	5.36 623	6.88 623	3.58 617	4.76 621	5.99 621	4.99 617	4.23 613	4.61 613	0.56 575	0.67 590	0.44 566	0.78 596	0.51 555	1.03 601

DualNet (step1)	0.59 400	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.11 389	0.38 302	0.61 576	0.14 386	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample9	0.94 534	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.93 464	0.66 388	0.57 375	0.51 292	0.55 334	0.45 381	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

test_sample8	1.12 552	0.62 363	1.93 342	0.27 146	0.22 256	0.68 433	0.31 364	0.95 487	0.61 322	1.18 569	0.56 351	2.53 597	1.31 569	1.91 516	2.55 584	0.61 576	4.16 626	0.87 587	0.56 577	0.25 385	0.23 414

anonymity	0.80 506	0.66 392	1.29 134	0.59 541	0.75 564	0.67 421	0.52 498	0.95 487	0.71 428	0.94 543	0.70 464	0.67 408	0.87 532	0.71 333	1.35 534	0.64 579	0.62 586	0.58 575	1.44 614	0.60 566	0.65 569

SPS-STEREO	1.07 549	1.13 545	2.88 536	0.65 551	0.69 560	0.99 539	0.68 544	1.05 548	0.87 517	1.36 578	1.23 554	1.46 577	0.94 543	1.87 505	1.72 554	0.66 580	0.61 585	0.58 575	0.57 580	0.65 568	0.77 579
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
MFMNet_re	0.92 532	1.28 567	2.53 484	0.82 568	0.76 567	0.90 527	0.75 555	0.98 505	1.04 546	1.03 551	1.05 543	0.84 493	0.94 543	0.83 356	0.72 448	0.68 581	0.60 584	0.63 579	0.60 586	0.77 579	0.74 575

WAO-7	1.48 581	1.63 587	2.49 477	0.93 574	0.75 564	1.72 585	1.10 584	1.84 599	1.96 599	1.43 585	2.54 595	1.97 587	1.61 587	3.06 598	2.08 568	0.69 582	0.66 589	0.94 592	0.74 594	0.80 581	0.69 572

SGM+DAISY	1.83 590	1.43 579	3.81 588	0.87 569	1.01 583	2.38 605	2.53 617	1.36 577	1.75 590	2.92 613	3.22 609	2.65 598	2.93 605	2.22 548	3.10 593	0.72 583	0.69 596	0.63 579	0.62 587	0.77 579	0.98 593

AIO-test2	0.49 306	1.15 551	1.96 364	0.42 451	0.37 459	0.50 183	0.23 196	0.79 355	0.70 418	0.33 180	0.53 317	0.27 151	0.22 126	0.67 317	0.29 209	0.73 584	0.08 141	0.13 357	0.17 412	0.17 243	0.18 329

CAS	0.35 141	0.25 82	1.30 137	0.79 563	0.34 425	0.51 194	0.23 196	0.46 90	0.39 94	0.22 66	0.31 151	0.20 70	0.17 50	0.28 45	0.23 123	0.73 584	0.06 23	0.07 1	0.05 1	0.09 52	0.37 521

GCST	0.72 476	1.10 540	2.15 406	1.11 586	0.59 543	0.62 364	0.19 89	0.75 302	0.53 247	0.56 364	0.63 408	0.47 297	0.31 258	1.11 389	0.33 267	0.75 586	0.45 570	0.84 586	0.64 590	0.69 571	0.54 556

SQANet	0.80 506	1.58 586	2.53 484	0.76 560	0.83 569	0.76 477	0.36 415	0.83 376	0.64 360	0.63 447	0.69 454	0.73 445	0.51 425	1.21 400	0.53 387	0.77 587	0.29 538	0.59 577	0.29 504	0.86 584	0.61 565

LE_ROB	4.43 618	1.35 577	9.38 620	2.79 616	3.93 616	2.43 606	3.46 621	2.68 611	11.19 625	11.66 629	4.73 620	5.26 619	10.46 627	4.50 616	9.49 626	0.82 588	0.69 596	1.34 607	0.98 605	0.75 577	0.76 578

ACVNet_2	1.42 579	1.81 600	3.23 575	1.08 582	0.92 576	1.32 566	0.85 565	1.49 584	1.69 587	1.19 570	1.73 576	2.13 590	1.03 551	2.50 572	1.40 539	0.91 589	0.53 580	1.00 596	0.55 574	2.11 614	0.85 585

DStereoSA	2.12 596	0.98 515	2.80 530	1.25 591	2.23 610	1.97 594	4.62 624	1.22 566	2.54 609	1.16 561	3.84 616	1.00 537	4.05 614	2.07 534	5.29 617	0.93 590	1.48 615	0.48 569	1.51 616	0.95 588	1.95 619

CC-Net-ROB	0.85 521	1.15 551	2.13 400	0.88 570	0.38 465	0.88 525	0.44 467	1.06 549	0.79 493	0.58 393	0.69 454	0.65 392	0.50 423	2.74 589	0.51 380	0.93 590	0.39 565	0.87 587	0.29 504	0.54 560	0.54 556

FADNet_RVC	0.81 515	1.14 547	2.42 459	0.30 226	0.24 290	0.71 448	0.24 231	0.95 487	0.61 322	0.44 233	0.56 351	0.59 362	0.42 358	1.52 442	0.68 437	0.94 592	0.96 608	0.28 535	1.00 606	0.90 585	1.36 609

WAO-6	1.58 586	1.54 584	2.32 439	1.14 588	1.00 582	2.30 603	1.03 580	1.82 598	2.85 612	1.25 572	2.61 598	2.20 591	1.56 585	2.47 570	1.99 564	0.95 593	0.67 590	1.19 603	0.83 599	1.08 590	0.88 590

otaku	1.03 546	1.68 593	2.72 515	0.95 576	0.73 563	1.03 546	0.59 522	0.99 517	0.86 514	0.69 479	1.61 572	0.98 532	0.64 483	1.46 430	1.14 511	0.95 593	0.46 572	0.72 584	0.40 555	1.24 599	0.78 580

Ntro	1.00 543	1.68 593	2.80 530	0.95 576	0.85 570	1.06 549	0.53 502	0.98 505	0.90 527	0.62 437	0.76 484	0.93 521	0.66 490	1.66 464	0.98 483	0.99 595	0.45 570	0.75 585	0.40 555	1.19 595	0.75 577

DStereoFS	2.23 597	2.10 613	2.47 473	1.61 599	1.88 609	3.81 613	2.06 611	1.95 602	3.33 614	2.38 605	3.31 610	2.37 594	4.92 616	2.45 567	3.27 596	1.03 596	1.27 614	0.55 574	1.04 607	0.70 572	2.05 620

MonStereo1	1.98 594	1.01 526	1.78 260	1.19 589	1.04 585	3.58 612	0.61 528	1.53 587	1.93 598	1.39 582	3.37 611	2.23 593	10.80 628	2.84 594	1.25 527	1.04 597	0.38 558	0.96 594	0.57 580	1.10 591	1.00 600

ACVNet_1	1.33 570	1.91 608	4.03 594	1.09 584	0.88 572	1.19 565	0.66 538	1.24 570	1.17 561	0.94 543	0.96 526	3.09 603	1.04 552	2.37 553	1.11 508	1.04 597	0.48 578	1.03 598	0.48 565	1.12 592	0.83 582

PWCK	1.49 582	1.90 607	3.22 574	1.09 584	0.54 531	1.71 584	1.73 606	1.49 584	1.53 581	1.44 586	1.80 577	1.82 585	1.30 568	3.34 604	1.76 556	1.07 599	0.56 582	0.97 595	0.58 583	1.38 605	0.65 569

MaskLacGwcNet_RVC	0.77 498	1.04 532	2.06 382	0.94 575	0.35 438	0.89 526	0.40 439	0.85 395	0.63 352	0.55 355	0.63 408	0.75 457	0.38 307	2.38 556	0.48 365	1.10 600	0.31 543	0.36 554	0.21 461	0.53 559	0.55 559

Dean	1.79 589	1.83 601	3.92 591	1.29 592	1.07 588	1.55 576	1.00 577	1.95 602	2.33 604	1.47 587	4.19 618	4.26 614	1.33 572	2.21 545	1.48 543	1.14 601	0.68 594	1.18 600	0.74 594	1.24 599	0.98 593

RainbowNet	1.15 557	1.78 599	2.72 515	1.12 587	0.91 575	1.06 549	0.76 557	1.16 565	1.13 560	0.75 502	0.97 528	1.09 554	0.80 520	1.60 457	1.21 523	1.17 602	1.26 612	1.01 597	0.57 580	1.13 593	0.88 590

TorneroNet-64	2.65 602	1.83 601	3.30 577	1.46 596	1.20 593	3.89 614	0.99 574	3.51 621	6.71 622	2.56 607	4.60 619	4.22 611	3.85 613	3.33 603	3.14 594	1.19 603	0.65 588	1.39 609	0.79 598	3.31 621	1.15 604

DStereoO	0.99 539	0.66 392	1.67 212	0.75 559	0.99 581	0.73 461	1.33 596	0.94 473	0.91 528	0.70 485	1.06 544	0.75 457	1.75 592	0.95 369	2.39 581	1.20 604	0.41 568	0.48 569	0.59 585	0.85 583	0.60 564

IMH-64-1	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 569	1.19 590	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 588	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

IMH-64	1.39 576	1.64 589	1.86 311	1.36 593	1.11 589	1.39 569	1.19 590	1.76 594	1.45 578	1.16 561	2.21 588	1.53 579	1.38 575	1.98 523	1.52 544	1.29 605	0.67 590	1.27 604	0.69 591	1.29 601	0.98 593

TorneroNet	5.50 620	1.92 609	3.16 567	1.47 597	1.25 596	14.07 628	1.06 582	4.90 622	20.99 643	10.17 625	16.48 635	11.88 632	6.93 622	3.34 604	4.20 609	1.30 607	0.69 596	1.45 611	0.86 600	2.61 618	1.20 605

JetRed	3.29 613	4.93 624	10.17 621	1.45 595	1.72 606	7.44 622	5.05 625	3.06 614	2.12 603	2.41 606	2.39 592	2.99 601	2.37 600	3.51 607	6.44 620	1.32 608	1.90 620	1.37 608	1.23 613	2.21 615	1.76 616

UNDER WATER	2.74 604	1.85 603	4.54 600	1.81 606	1.44 599	2.34 604	1.40 601	3.24 616	6.60 621	2.60 608	2.76 601	5.75 620	5.24 619	3.02 597	4.01 606	1.45 609	0.81 603	1.59 615	1.06 608	1.80 610	1.51 612

UNDER WATER-64	2.47 601	1.89 606	4.86 601	1.82 607	1.44 599	3.18 610	1.57 605	2.62 609	5.64 618	2.05 594	2.13 585	4.13 610	3.76 612	2.62 579	3.42 601	1.47 610	0.85 605	1.57 614	1.07 609	1.82 611	1.49 611

KSHMR	4.10 616	1.97 611	5.27 604	1.71 602	1.47 601	1.96 592	1.28 593	3.19 615	17.33 637	2.12 595	15.91 633	9.18 627	1.57 586	8.42 624	1.98 563	1.52 611	1.26 612	1.67 616	1.19 611	1.67 609	1.40 610

notaker	2.66 603	2.07 612	3.31 579	2.61 615	1.43 597	1.76 587	1.11 585	2.76 612	1.79 592	2.26 602	11.53 630	3.96 609	4.29 615	3.09 599	2.76 588	1.55 612	0.88 606	1.70 617	1.07 609	2.00 613	1.35 608

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 571	1.70 595	2.50 481	0.56 530	0.40 481	2.15 601	0.99 574	1.24 570	1.26 567	1.02 550	1.10 547	1.29 569	0.88 536	3.10 600	1.08 502	1.66 613	0.83 604	0.68 582	0.88 601	1.57 606	1.80 618

BEATNet-Init1	12.10 628	11.19 629	27.29 648	2.99 617	3.51 614	21.84 641	11.10 628	14.34 635	13.83 632	20.34 638	20.33 640	26.35 651	20.03 637	19.06 639	14.80 635	1.74 614	1.81 617	2.05 620	2.49 624	3.69 623	3.12 624

ktn	4.35 617	2.10 613	2.89 539	1.80 604	1.49 603	2.13 600	1.41 603	2.26 607	12.72 627	11.41 628	16.43 634	11.15 630	3.75 611	4.36 615	3.18 595	1.82 615	0.98 610	1.73 618	1.21 612	2.97 620	1.27 607

MFN_U_SF_RVC	1.55 585	2.39 621	3.16 567	0.65 551	0.41 489	1.12 558	0.46 478	1.23 569	1.33 571	1.61 589	1.20 552	1.43 576	0.98 547	1.76 480	1.97 562	1.90 616	1.80 616	1.98 619	2.15 621	1.63 607	1.77 617

WAO-8	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 615	0.96 572	3.26 617	6.17 619	2.15 599	3.37 611	3.31 605	2.41 601	11.84 627	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

Venus	2.80 606	2.14 617	2.89 539	1.91 608	1.04 585	3.98 615	0.96 572	3.26 617	6.17 619	2.15 599	3.37 611	3.31 605	2.41 601	11.84 627	2.03 566	2.05 617	1.86 618	1.54 612	0.92 602	1.22 596	0.87 588

USTest	8.10 624	7.17 628	8.96 618	9.25 628	9.05 623	15.27 629	23.78 634	9.96 631	9.47 624	5.94 623	6.75 622	7.80 625	7.48 623	8.83 626	11.21 630	2.21 619	3.56 625	2.86 625	3.20 626	5.02 626	4.16 625

MADNet++	2.79 605	2.11 616	2.97 550	2.49 613	2.28 611	2.95 609	2.31 614	2.67 610	2.47 607	3.03 615	3.13 608	2.70 599	2.92 604	4.10 612	4.48 611	2.68 620	2.24 624	3.04 626	2.44 623	2.37 616	2.34 621

LVE	1.96 593	2.17 620	3.14 565	1.68 600	1.80 607	1.63 580	1.03 580	2.34 608	2.81 611	1.25 572	2.89 603	4.24 613	1.29 566	2.79 591	1.44 541	2.85 621	0.91 607	1.18 600	1.46 615	1.23 598	1.10 603

TCMNet-wrong-test	5.51 621	6.62 627	6.20 610	13.02 633	11.90 627	7.14 621	5.53 626	6.99 627	1.44 577	2.65 609	3.10 607	8.37 626	5.95 621	4.75 617	6.05 619	3.07 622	0.98 610	2.38 622	1.99 620	6.62 628	5.43 628

DGTPSM_ROB	8.89 626	5.62 625	12.25 624	5.92 625	11.32 625	8.54 623	24.18 635	6.40 625	13.49 628	5.15 620	11.46 628	6.19 623	10.92 629	7.00 622	13.72 631	4.47 623	7.65 629	3.92 627	7.45 631	4.38 624	7.87 631

DGSMNet	2.89 608	0.63 374	3.18 570	3.43 621	4.17 618	2.57 607	6.98 627	0.97 501	0.83 508	0.56 364	1.86 579	0.79 474	0.62 477	1.64 462	1.39 537	4.61 624	5.01 628	5.17 629	4.71 628	4.44 625	4.19 626

IMH	2.02 595	2.15 619	2.69 512	1.68 600	1.12 591	1.66 583	0.92 570	2.10 606	1.92 597	1.32 577	2.66 600	2.21 592	1.69 589	5.78 618	1.68 551	5.54 625	0.96 608	1.31 606	0.71 593	1.32 604	0.99 598

ACVNet-4b	1.93 592	1.85 603	4.10 596	1.07 581	0.86 571	1.15 562	0.53 502	1.06 549	1.12 558	0.64 457	1.09 546	1.99 588	0.70 499	2.20 544	9.86 628	5.62 626	0.41 568	1.03 598	0.55 574	1.86 612	0.85 585

tt	4.93 619	0.27 107	4.20 597	2.29 612	1.58 604	10.20 625	16.97 632	9.42 630	5.02 617	1.67 590	1.28 557	4.68 616	5.03 618	3.37 606	5.92 618	6.16 627	9.47 635	2.82 624	3.18 625	3.60 622	1.53 613

PML	23.15 638	16.83 633	7.78 613	5.49 624	9.93 624	51.13 652	104.50 653	5.76 624	13.62 630	37.30 653	105.93 653	30.86 652	23.50 642	12.07 629	7.87 624	6.30 628	2.12 623	6.32 631	2.43 622	10.44 632	2.90 623

DLNR_Zeroshot_test	13.43 631	19.94 636	23.55 638	121.61 653	35.03 647	0.46 144	0.15 33	8.02 628	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.76 344	0.29 209	6.42 629	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.13 652	0.18 329

DLNR-FE	13.43 631	20.01 637	23.53 637	121.73 654	33.87 646	0.46 144	0.15 33	8.09 629	0.35 44	0.28 151	0.37 189	0.26 137	0.17 50	0.75 340	0.29 209	6.68 630	0.26 527	0.09 107	0.38 549	50.82 653	0.18 329

DPSM_ROB	12.34 629	11.21 631	12.51 625	12.91 631	12.80 629	19.84 638	28.28 641	14.38 636	14.28 633	10.58 626	11.26 626	12.03 633	11.85 632	13.15 633	15.34 636	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 633

DPSM	12.34 629	11.21 631	12.51 625	12.91 631	12.80 629	19.84 638	28.28 641	14.38 636	14.28 633	10.58 626	11.26 626	12.03 633	11.85 632	13.15 633	15.34 636	7.11 631	8.31 632	6.50 632	7.35 629	8.84 630	8.31 633

DPSMNet_ROB	9.48 627	5.64 626	13.01 628	8.82 627	11.82 626	8.54 623	24.20 636	6.41 626	13.65 631	5.32 622	11.47 629	6.33 624	10.92 629	7.69 623	13.89 632	7.25 633	8.19 631	5.06 628	7.78 632	5.31 627	8.26 632

HanzoNet	7.64 623	2.86 622	5.05 602	7.01 626	3.97 617	2.18 602	1.34 597	3.37 620	4.05 615	13.17 630	10.58 624	10.73 629	16.52 635	8.45 625	10.51 629	10.48 634	9.72 636	5.59 630	13.46 635	6.84 629	6.83 630

CasAABBNet	24.81 642	22.53 643	24.83 641	26.08 640	25.74 638	39.86 647	57.06 647	28.87 646	28.83 650	21.16 644	22.54 645	24.22 646	23.89 647	26.38 643	30.87 647	14.25 635	16.71 640	13.09 634	14.81 637	17.78 634	16.71 638

RAFT-FEzeroshot	24.80 640	22.55 645	24.73 639	26.10 641	25.76 639	39.84 645	57.07 649	28.84 644	28.79 648	21.14 641	22.48 643	24.18 644	23.88 644	26.38 643	30.87 647	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 640

RAFT-FE	24.80 640	22.55 645	24.73 639	26.10 641	25.76 639	39.84 645	57.07 649	28.84 644	28.79 648	21.14 641	22.48 643	24.18 644	23.88 644	26.38 643	30.87 647	14.26 636	16.71 640	13.09 634	14.82 638	17.79 637	16.72 640

FlowAnything	24.85 643	22.54 644	25.10 643	26.11 643	25.76 639	39.86 647	57.00 645	28.89 647	28.87 651	21.31 646	22.68 648	24.22 646	23.87 643	26.39 646	30.89 651	14.26 636	16.78 644	13.10 638	14.90 642	17.78 634	16.69 637

Hybrid-DGEV	24.86 644	22.58 647	25.22 645	26.11 643	25.76 639	39.92 649	57.06 647	29.03 650	29.01 653	21.12 640	22.64 646	24.13 643	23.91 648	26.46 648	30.82 645	14.27 639	16.70 639	13.09 634	14.83 641	17.78 634	16.71 638

Selective-RAFT-Error	24.87 645	22.59 648	25.14 644	26.13 645	25.82 643	39.93 650	57.03 646	28.97 648	28.95 652	21.21 645	22.65 647	24.25 648	23.98 649	26.43 647	30.83 646	14.27 639	16.71 640	13.10 638	14.82 638	17.82 639	16.76 642

LSM0	26.58 646	22.63 649	25.88 646	30.13 646	52.21 653	39.94 651	56.74 644	28.97 648	28.72 647	21.14 641	22.26 642	24.43 649	23.88 644	26.54 650	30.87 647	14.32 641	16.55 638	13.12 640	14.71 636	17.92 640	20.60 645

DPSimNet_ROB	17.97 634	20.20 641	24.98 642	17.62 634	15.92 632	21.53 640	21.00 633	13.70 633	15.61 635	23.89 649	14.69 632	22.87 641	24.58 650	12.70 632	14.56 633	18.48 642	12.91 637	20.21 642	12.05 633	17.76 633	14.17 636

ASD4	21.52 636	19.65 635	22.13 635	22.45 638	16.42 633	23.29 642	30.71 643	33.06 651	17.47 638	24.18 650	14.11 631	21.71 640	15.88 634	21.06 641	18.11 638	19.78 643	17.78 645	26.52 645	20.33 643	27.03 644	18.73 644

LRCNet_RVC	13.74 633	19.30 634	12.75 627	19.46 636	12.69 628	1.86 588	0.41 445	12.33 632	1.05 547	15.77 633	18.83 639	12.62 635	8.70 626	12.21 630	9.62 627	22.22 644	8.37 634	25.85 644	24.01 645	19.32 642	17.44 643

xxxxx1	28.96 648	20.11 638	14.07 630	49.74 647	39.15 648	18.98 632	26.64 637	21.94 640	20.21 640	16.45 634	17.48 636	18.36 636	21.56 638	16.21 636	20.88 640	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 651

tt_ll	28.96 648	20.11 638	14.07 630	49.74 647	39.15 648	18.98 632	26.64 637	21.94 640	20.21 640	16.45 634	17.48 636	18.36 636	21.56 638	16.21 636	20.88 640	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 651

ff	28.96 648	20.11 638	14.07 630	49.74 647	39.15 648	18.98 632	26.64 637	21.94 640	20.21 640	16.45 634	17.48 636	18.36 636	21.56 638	16.21 636	20.88 640	23.07 645	26.55 647	66.40 652	78.70 652	30.27 646	32.51 651

HaxPig	19.86 635	22.40 642	22.34 636	17.95 635	17.95 634	11.77 627	11.89 629	16.02 638	15.89 636	21.10 639	21.41 641	18.74 639	18.39 636	20.08 640	19.69 639	23.63 648	23.22 646	24.06 643	23.69 644	23.00 643	23.95 646

MEDIAN_ROB	23.96 639	27.05 650	26.39 647	22.16 637	22.13 636	16.12 631	13.97 630	20.24 639	20.05 639	25.50 651	25.31 649	22.96 642	22.63 641	24.39 642	23.24 643	28.20 649	27.23 650	28.62 646	27.75 648	27.50 645	27.76 649

AVERAGE_ROB	26.93 647	30.34 651	29.27 649	25.82 639	25.34 637	19.48 637	15.17 631	23.55 643	23.00 646	28.45 652	27.87 650	26.25 650	25.86 651	26.96 651	25.55 644	31.30 650	30.07 651	31.76 647	30.81 649	30.79 649	30.93 650

Anonymous_1	22.91 637	11.20 630	12.13 623	12.75 630	26.28 644	19.43 636	27.92 640	14.08 634	13.61 629	14.96 632	10.58 624	11.26 631	11.19 631	12.55 631	14.57 634	38.28 651	7.88 630	34.96 648	63.99 650	89.57 654	10.94 635

RSGM-EC	41.56 651	31.72 652	19.92 633	51.66 650	47.86 651	38.70 643	61.61 651	33.83 652	22.80 644	23.45 647	29.29 651	43.76 653	35.31 652	66.76 652	70.17 652	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 647

acva	41.56 651	31.72 652	19.92 633	51.66 650	47.86 651	38.70 643	61.61 651	33.83 652	22.80 644	23.45 647	29.29 651	43.76 653	35.31 652	66.76 652	70.17 652	66.40 652	37.60 653	48.67 649	25.68 646	48.86 650	27.21 647

FADE		3.00 623		2.11 610	2.94 613							3.05 602				94.83 654	35.90 652	65.83 651	66.18 651	1.66 608

test_example2	115.39 653	123.23 654	94.57 652	115.52 652	123.55 654	101.63 653	114.33 654	53.41 654	99.48 654	134.90 654	135.05 654	85.83 655	85.11 654	111.32 654	106.15 654	152.55 655	205.26 655	99.78 655	114.96 655	140.96 655	110.20 654

ccccc	291.34 654	297.21 655	347.09 654	374.70 655	380.44 655	203.92 654	213.88 655	216.32 655	172.72 655	203.37 655	218.57 655	215.01 656	258.31 655	312.78 655	341.56 655	412.57 656	356.13 656	256.09 656	227.69 656	428.88 656	389.64 655

Low-res two-view benchmark