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

monster-pro	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

PointNet	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.08 186	0.08 229	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

TS12	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.21 573	0.07 134	0.11 256	0.13 179	0.11 58	0.09 52	0.10 230	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.09 59	0.12 355	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

aanet-new-36k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.11 58	0.13 192	0.08 131	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-34k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.05 2	0.07 43	0.13 179	0.12 85	0.12 149	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.09 161	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

aanet-new-22k	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.11 64	0.14 146	0.12 149	0.09 183	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.13 115	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 85	0.06 117	0.15 441	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.13 179	0.13 115	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.17 309	0.06 28	0.07 43	0.14 246	0.13 115	0.16 291	0.05 2	0.10 197	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.15 334	0.12 85	0.11 110	0.06 25	0.11 248	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.13 179	0.14 146	0.14 225	0.08 131	0.13 289	0.05 5	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 85	0.07 239	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.15 188	0.14 225	0.08 131	0.11 248	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 85	0.06 117	0.17 508	0.15 124	0.06 28	0.06 14	0.13 179	0.13 115	0.13 192	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 85	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.06 14	0.14 246	0.14 146	0.14 225	0.07 75	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LACA3	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.13 22	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.08 131	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.07 4	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1c-attn	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.12 85	0.10 77	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

Foundation-i1b	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.10 77	0.09 183	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

LACA1	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.14 70	0.05 2	0.09 139	0.11 64	0.10 35	0.07 15	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.07 180	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

gcap_with_dpt	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.13 192	0.08 131	0.12 270	0.04 1	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

DispViT+	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.05 4	0.11 64	0.18 302	0.16 291	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

NLSM3	0.09 176	0.06 117	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.18 302	0.16 291	0.06 25	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.06 200	0.07 393	0.03 1	0.03 2

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.12 310	0.10 35	0.11 58	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.03 1	0.02 1

BridgeDepth	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.09 21	0.06 6	0.04 1	0.07 65	0.10 260	0.09 270	0.08 25	0.08 25	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.08 85	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

DilatedVolume-Stereo	0.09 176	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.12 100	0.14 146	0.16 291	0.11 266	0.11 248	0.09 223	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

2.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.08 7	0.10 35	0.15 252	0.08 131	0.10 197	0.07 124	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.04 73

2.5w	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

2.75w_new	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.08 7	0.18 302	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

3.25w_new	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.07 3	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.25w	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.07 3	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.75w	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.16 222	0.07 134	0.07 43	0.09 20	0.16 228	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.06 1	0.13 115	0.11 110	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

2w_stereo	0.08 85	0.08 358	0.09 123	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.10 35	0.20 345	0.15 252	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.06 1	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

1w_stereo	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 146	0.14 225	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 73

monsterstereo	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.16 222	0.06 28	0.08 85	0.10 35	0.16 228	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.07 180	0.08 25	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.03 2

monsters	0.07 7	0.06 117	0.06 5	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.09 183	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.03 1	0.03 2

AIO-test1	0.10 246	0.07 239	0.10 189	0.23 614	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.21 372	0.14 225	0.11 266	0.12 270	0.09 223	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.10 556	0.03 1	0.06 310

MonSter	0.07 7	0.06 117	0.05 1	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.10 35	0.15 188	0.15 252	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 2

gcap-zeroshot	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

test_for_model	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.03 1	0.04 73

testlalala	0.08 85	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.12 100	0.15 188	0.15 252	0.08 131	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.03 1	0.04 73

LGCAT	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.11 1	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.07 7	0.08 25	0.09 183	0.07 65	0.07 124	0.08 229	0.12 295	0.11 291	0.10 531	0.09 568	0.04 1	0.05 192	0.04 48	0.09 517

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.16 222	0.05 2	0.08 85	0.12 100	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.10 197	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

derf	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.12 85	0.09 52	0.05 2	0.07 65	0.07 124	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.06 14	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

qqai	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.08 12	0.09 52	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.05 207

quiztm	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.14 146	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.03 2

CAR	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

DF	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.13 179	0.10 35	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.11 199	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

aanet-new-60k	0.07 7	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.09 21	0.14 225	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-70k	0.07 7	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.11 58	0.10 77	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-32k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-30k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.11 64	0.10 35	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-24k	0.07 7	0.07 239	0.07 11	0.17 309	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.09 21	0.11 110	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.07 180	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

aanet-new-8k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.19 472	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.16 228	0.15 252	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.12 85	0.11 110	0.07 75	0.11 248	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 85	0.05 43	0.12 300	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.12 85	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

PSi22	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.16 222	0.07 134	0.08 85	0.10 35	0.14 146	0.08 25	0.08 131	0.06 23	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Foundation-i1a	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.13 22	0.05 2	0.13 366	0.13 179	0.12 85	0.09 52	0.11 266	0.11 248	0.11 291	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.04 1	0.06 14	0.12 100	0.06 1	0.05 4	0.06 25	0.05 7	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.13 115	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GeoVLM	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.10 202	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.05 207

LACA2	0.07 7	0.05 43	0.06 5	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.11 64	0.11 58	0.10 77	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.08 229	0.09 59	0.07 1	0.07 343	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.11 64	0.15 188	0.12 149	0.06 25	0.05 7	0.04 1	0.05 14	0.08 25	0.10 208	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.07 7	0.10 77	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 66	0.07 4	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.12 100	0.07 7	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

BStereo	0.08 85	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.07 43	0.09 20	0.15 188	0.16 291	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.07 393	0.04 48	0.04 73

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.05 4	0.12 100	0.12 85	0.09 52	0.07 75	0.06 23	0.04 1	0.04 1	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 176	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.11 256	0.09 20	0.18 302	0.16 291	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.11 291	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.07 393	0.04 48	0.04 73

BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.11 1	0.05 2	0.10 202	0.10 35	0.14 146	0.09 52	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLMM1	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.22 590	0.10 469	0.12 310	0.20 560	0.18 302	0.20 397	0.12 309	0.11 248	0.07 124	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.08 426	0.08 535	0.07 312	0.06 293	0.04 48	0.04 73

MonSter++	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.08 229	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

HiDET	0.08 85	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.12 85	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LCMNet	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.13 22	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.10 35	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

CSFM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.06 6	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.08 229	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.04 73

Zero-FE251	0.07 7	0.05 43	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.12 310	0.12 100	0.11 58	0.10 77	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.13 115	0.13 192	0.05 2	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

AdaDepth	0.07 7	0.06 117	0.07 11	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.12 100	0.09 21	0.07 15	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.04 11	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GASTEREO	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.19 472	0.07 134	0.07 43	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.04 1	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

water-stereo	0.09 176	0.06 117	0.08 57	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.13 192	0.11 266	0.12 270	0.08 186	0.09 270	0.07 4	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

asda	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.06 14	0.10 35	0.16 228	0.10 77	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.10 124	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

asd	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.16 222	0.07 134	0.08 85	0.08 7	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

qwe	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.18 302	0.11 110	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

depthmonostereo	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.14 146	0.14 225	0.10 230	0.10 197	0.09 223	0.11 351	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25_new	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5w_new	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4.5_new	0.07 7	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 146	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.10 35	0.14 146	0.11 110	0.06 25	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.08 25	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 358	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.14 146	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

4w-stereo	0.07 7	0.08 358	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.07 43	0.08 7	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 60	0.04 48	0.03 2

3w_stereo	0.08 85	0.09 440	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.08 85	0.10 35	0.20 345	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.05 5	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 48	0.03 2

xyz-stereo-finetune2	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.19 536	0.17 267	0.12 149	0.15 397	0.15 326	0.17 434	0.12 384	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.06 310

xyz-stereo-finetune	0.11 299	0.08 358	0.13 353	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.19 536	0.17 267	0.19 373	0.12 309	0.14 305	0.15 397	0.10 314	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.05 207

xyz-stereo	0.13 404	0.07 239	0.20 556	0.15 124	0.05 2	0.20 544	0.15 334	0.17 267	0.31 542	0.15 397	0.29 552	0.26 550	0.16 496	0.13 351	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.04 1	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 43	0.11 252	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.13 179	0.09 21	0.07 15	0.05 2	0.04 1	0.05 5	0.04 1	0.08 25	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.08 12	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.04 2	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

LG-Stereo	0.08 85	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.07 134	0.10 202	0.17 447	0.11 58	0.08 25	0.05 2	0.07 65	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.04 11	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.04 73

Reg-Stereo(zero)	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.16 222	0.06 28	0.12 310	0.11 64	0.15 188	0.10 77	0.12 309	0.09 161	0.10 260	0.08 229	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

AIO_rvc	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.14 246	0.09 21	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.04 1	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

AIO_test	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.14 246	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

castereo++	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.15 124	0.05 2	0.14 403	0.12 100	0.11 58	0.15 252	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

castereo	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.15 334	0.14 146	0.18 354	0.08 131	0.10 197	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

fffft	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.07 65	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.05 207
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 43	0.07 11	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.07 7	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

SMoEStereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.13 192	0.09 183	0.07 65	0.07 124	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

999	0.09 176	0.05 43	0.13 353	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.15 188	0.11 110	0.10 230	0.08 125	0.08 186	0.08 229	0.16 447	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.05 207

mms	0.09 176	0.07 239	0.08 57	0.16 222	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.12 85	0.11 110	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.03 2

ours_stereo	0.09 176	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.12 295	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.03 2

fffy	0.09 176	0.08 358	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.13 366	0.17 447	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.05 207

tg	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.11 256	0.16 405	0.20 345	0.12 149	0.08 131	0.11 248	0.11 291	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.04 73

dual_stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.05 2	0.05 4	0.13 179	0.12 85	0.08 25	0.07 75	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.04 73

WCG-NET	0.08 85	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.14 246	0.13 115	0.13 192	0.06 25	0.09 161	0.07 124	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

GCAP-BAT	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.14 146	0.16 291	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

AIO-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.15 188	0.09 52	0.08 131	0.08 125	0.07 124	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

WCG-NET（raft）	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.15 124	0.06 28	0.11 256	0.13 179	0.15 188	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

RSM	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.12 85	0.10 77	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

RAFT-Stereo-weight	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.19 333	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MoCha-V2	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.20 540	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.08 25	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

MSKI-zero shot	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.15 124	0.07 134	0.10 202	0.13 179	0.14 146	0.13 192	0.09 183	0.09 161	0.09 223	0.06 66	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

GCAPDPT-zeroshot	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.14 246	0.14 146	0.16 291	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73

GCAP-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.13 353	0.18 402	0.06 28	0.11 256	0.07 3	0.13 115	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.07 124	0.09 270	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

RAFT-Test	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.13 192	0.09 183	0.10 197	0.10 260	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

LL-Strereo	0.13 404	0.09 440	0.11 252	0.20 540	0.10 469	0.11 256	0.18 496	0.32 574	0.24 456	0.15 397	0.15 326	0.14 368	0.13 426	0.19 519	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.04 48	0.05 207

LoS_RVC	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.15 124	0.07 134	0.08 85	0.15 334	0.11 58	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.06 42	0.09 270	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.04 48	0.03 2

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.17 309	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.13 115	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.03 2

EGLCR-Stereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.12 100	0.11 58	0.16 291	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

ProNet	0.09 176	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.15 188	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.06 310

MC-Stereo	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.10 202	0.14 246	0.12 85	0.10 77	0.09 183	0.12 270	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

DCANet-4	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.18 302	0.19 373	0.13 343	0.16 339	0.09 223	0.14 450	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

fff	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

RAFT_CTSACE	0.12 377	0.09 440	0.10 189	0.22 590	0.08 220	0.12 310	0.24 615	0.18 302	0.16 291	0.20 515	0.27 526	0.13 346	0.07 180	0.13 351	0.09 104	0.05 51	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test_4	0.10 246	0.10 503	0.08 57	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.22 591	0.15 188	0.17 321	0.12 309	0.18 391	0.12 313	0.09 270	0.08 25	0.11 291	0.04 11	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.03 2

IPLG	0.10 246	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.20 345	0.15 252	0.12 309	0.17 363	0.07 124	0.07 180	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

MIPNet	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.24 456	0.11 266	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.13 351	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

IPLGR	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.17 447	0.21 372	0.24 456	0.11 266	0.12 270	0.11 291	0.08 229	0.12 295	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

GMOStereo	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

error version	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test-v	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

test-3	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.04 73

test_1	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.12 85	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.07 124	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.04 48	0.04 73

test_3	0.10 246	0.09 440	0.10 189	0.20 540	0.08 220	0.13 366	0.26 640	0.14 146	0.21 413	0.10 230	0.10 197	0.09 223	0.09 270	0.08 25	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.04 48	0.04 73

TRStereo	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.15 124	0.12 554	0.10 202	0.13 179	0.18 302	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.04 73

STrans-v2	0.10 246	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.21 372	0.11 110	0.11 266	0.15 326	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

ASMatch	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.16 222	0.10 469	0.07 43	0.14 246	0.17 267	0.17 321	0.12 309	0.16 339	0.16 412	0.10 314	0.13 351	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.08 471

RAFT-RH_RVC	0.11 299	0.06 117	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.12 310	0.12 100	0.17 267	0.12 149	0.13 343	0.41 634	0.11 291	0.10 314	0.13 351	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.05 192	0.04 48	0.06 310

RAFT-345	0.11 299	0.07 239	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.08 85	0.12 100	0.15 188	0.10 77	0.11 266	0.36 597	0.09 223	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.04 48	0.05 207

test-2	0.11 299	0.09 440	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.28 653	0.13 115	0.17 321	0.11 266	0.17 363	0.14 368	0.12 384	0.07 4	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.07 393	0.04 48	0.04 73

cross-raft	0.10 246	0.09 440	0.09 123	0.19 472	0.07 134	0.11 256	0.25 631	0.13 115	0.15 252	0.08 131	0.11 248	0.12 313	0.10 314	0.09 59	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

test-1	0.10 246	0.07 239	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.11 256	0.24 615	0.14 146	0.18 354	0.09 183	0.07 65	0.09 223	0.08 229	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.04 48	0.04 73

iRaftStereo_RVC	0.10 246	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.09 355	0.11 256	0.17 447	0.18 302	0.12 149	0.09 183	0.12 270	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.04 48	0.04 73

CREStereo++_RVC	0.08 85	0.04 1	0.06 5	0.13 22	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.14 146	0.14 225	0.10 230	0.14 305	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.04 48	0.04 73
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.09 176	0.06 117	0.07 11	0.15 124	0.05 2	0.16 462	0.18 496	0.15 188	0.15 252	0.10 230	0.11 248	0.11 291	0.11 351	0.10 124	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.04 73

XX-Stereo	0.09 176	0.05 43	0.08 57	0.17 309	0.09 355	0.15 430	0.12 100	0.20 345	0.10 77	0.10 230	0.14 305	0.07 124	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.04 73

csc	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

cscssc	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.09 139	0.17 447	0.16 228	0.20 397	0.13 343	0.16 339	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.04 48	0.05 207

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.06 28	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.14 225	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.09 270	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.04 48	0.03 2

AFF-stereo	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.09 52	0.10 230	0.12 270	0.09 223	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.04 48	0.03 2

CFNet-RSSM	0.09 176	0.07 239	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.16 228	0.17 321	0.08 131	0.12 270	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Gwc-CoAtRS	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.17 267	0.17 321	0.08 131	0.10 197	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.04 48	0.04 73

Anonymus	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.15 188	0.10 77	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.06 310

PhaseNet	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.20 345	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.09 223	0.10 314	0.13 351	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

MGA	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.13 22	0.06 28	0.08 85	0.09 20	0.12 85	0.08 25	0.05 2	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

LiteMatch*	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.13 179	0.14 146	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.05 5	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

aanet-new-90k	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.12 85	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-78k	0.07 7	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.12 100	0.11 58	0.13 192	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.07 1	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-40k	0.07 7	0.08 358	0.07 11	0.17 309	0.07 134	0.08 85	0.13 179	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.08 125	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-28k	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.09 52	0.09 183	0.08 125	0.08 186	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-16k	0.08 85	0.08 358	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

aanet-new-10k	0.08 85	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.07 134	0.08 85	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

aanet-new-14k	0.08 85	0.09 440	0.08 57	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.10 35	0.14 146	0.15 252	0.06 25	0.08 125	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

RT-Monster	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.08 220	0.11 256	0.10 35	0.17 267	0.18 354	0.13 343	0.10 197	0.09 223	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.08 186	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.05 2	0.08 85	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.08 186	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 123	0.12 7	0.05 2	0.06 14	0.11 64	0.06 1	0.06 6	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.05 14	0.08 25	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.04 73

DepthFocus	0.08 85	0.04 1	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.07 43	0.12 100	0.10 35	0.05 4	0.09 183	0.05 7	0.07 124	0.04 1	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.04 73

Foundation-i1	0.09 176	0.04 1	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.10 202	0.13 179	0.16 228	0.14 225	0.10 230	0.10 197	0.11 291	0.07 180	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.05 207

VMStereo-Base	0.09 176	0.05 43	0.10 189	0.13 22	0.07 134	0.10 202	0.10 35	0.16 228	0.13 192	0.10 230	0.15 326	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

Hybrid-DGEV-03	0.10 246	0.06 117	0.09 123	0.18 402	0.08 220	0.16 462	0.14 246	0.15 188	0.14 225	0.13 343	0.16 339	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.04 73

Hybrid-DGEV-2	0.11 299	0.06 117	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.09 139	0.13 179	0.28 523	0.29 524	0.11 266	0.11 248	0.09 223	0.12 384	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

DStereoRT	0.16 509	0.06 117	0.11 252	0.19 472	0.09 355	0.12 310	0.12 100	0.28 523	0.22 427	0.12 309	0.20 414	0.11 291	0.10 314	0.15 412	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.96 712	0.09 514	0.05 170	0.04 73

WQFJX1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.22 590	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.18 302	0.17 321	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.10 314	0.11 199	0.09 104	0.07 343	0.08 535	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

NLSM1	0.10 246	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.13 366	0.16 405	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.10 197	0.06 42	0.10 314	0.10 124	0.11 291	0.07 343	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.05 170	0.05 207

GEAStereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

GSStereo	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

GS-Stereo							0.14 246	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

FE-Mocha	0.09 176	0.06 117	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.18 302	0.16 291	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

IGEV-FE	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.13 179	0.17 267	0.11 110	0.10 230	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

252Zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.11 64	0.13 115	0.14 225	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.05 14	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.06 310

DA	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.03 2

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.13 22	0.06 28	0.05 4	0.09 20	0.11 58	0.07 15	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 170	0.05 207

GGEV	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.13 115	0.12 149	0.08 131	0.10 197	0.10 260	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.03 2

MSCF	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.14 146	0.11 110	0.10 230	0.09 161	0.07 124	0.04 1	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

IGEV	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.09 139	0.12 100	0.14 146	0.10 77	0.06 25	0.09 161	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.04 1	0.06 42	0.06 66	0.07 4	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

MLG-Stereo_test2	0.06 1	0.04 1	0.10 189	0.15 124	0.05 2	0.07 43	0.11 64	0.09 21	0.04 2	0.06 25	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.08 25	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.09 139	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 25	0.05 7	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

DFGA-Net	0.13 404	0.11 530	0.18 532	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.13 179	0.22 398	0.25 478	0.16 426	0.16 339	0.13 346	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.05 170	0.05 207

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.04 1	0.13 179	0.10 35	0.10 77	0.05 2	0.11 248	0.07 124	0.05 14	0.07 4	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

SGD-Stereo	0.08 85	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.05 2	0.12 310	0.12 100	0.11 58	0.12 149	0.07 75	0.09 161	0.09 223	0.09 270	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.03 2

MM-Stereo_test3	0.10 246	0.07 239	0.07 11	0.18 402	0.07 134	0.12 310	0.19 536	0.24 445	0.19 373	0.06 25	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.11 199	0.08 25	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

MM-Stereo_test2	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.18 496	0.15 188	0.14 225	0.07 75	0.10 197	0.07 124	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.03 2

MM-Stereo_test1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.12 310	0.18 496	0.21 372	0.20 397	0.09 183	0.11 248	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

HART	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.10 202	0.16 405	0.13 115	0.11 110	0.08 131	0.10 197	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.04 73

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.13 22	0.07 134	0.07 43	0.14 246	0.09 21	0.09 52	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.12 7	0.05 2	0.09 139	0.13 179	0.06 1	0.09 52	0.05 2	0.05 7	0.06 42	0.04 1	0.06 1	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.15 598	0.17 508	0.11 1	0.05 2	0.05 4	0.11 64	0.08 12	0.08 25	0.06 25	0.06 23	0.05 5	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

HUF	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.13 115	0.13 192	0.07 75	0.07 65	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AIO-test2	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.23 614	0.08 220	0.11 256	0.10 35	0.23 421	0.23 439	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.09 514	0.05 170	0.05 207

IGEV-RUCA	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.10 202	0.12 100	0.10 35	0.12 149	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.06 310

GIP-stereo	0.08 85	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.14 146	0.11 110	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.04 1	0.10 124	0.07 1	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

tt45	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.07 134	0.11 256	0.16 405	0.13 115	0.11 110	0.09 183	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

PAM_32	0.09 176	0.05 43	0.17 508	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.15 252	0.09 183	0.08 125	0.09 223	0.07 180	0.14 385	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.06 310

PAM	0.10 246	0.05 43	0.16 477	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.16 405	0.15 188	0.16 291	0.12 309	0.09 161	0.09 223	0.07 180	0.13 351	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.06 310

UGAM-zero	0.09 176	0.05 43	0.15 441	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.13 179	0.19 333	0.15 252	0.11 266	0.15 326	0.07 124	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 117	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.04 1	0.10 35	0.11 58	0.11 110	0.06 25	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

RAStereo	0.10 246	0.09 440	0.08 57	0.20 540	0.08 220	0.13 366	0.18 496	0.15 188	0.17 321	0.10 230	0.12 270	0.05 5	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

Occ-G	0.08 85	0.05 43	0.06 5	0.14 70	0.07 134	0.08 85	0.14 246	0.13 115	0.15 252	0.07 75	0.11 248	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.05 207

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 176	0.10 503	0.31 619	0.15 124	0.06 28	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.11 199	0.07 1	0.12 588	0.04 25	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.05 207

RSM++	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.17 309	0.07 134	0.09 139	0.12 100	0.11 58	0.11 110	0.08 131	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.04 11	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.03 2

IGEV++	0.08 85	0.06 117	0.08 57	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.13 351	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

AE-Stereo	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.19 373	0.09 183	0.14 305	0.12 313	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

ff7	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

IGEVStereo-DCA	0.09 176	0.06 117	0.11 252	0.15 124	0.10 469	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

ffff	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

rrr	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.10 469	0.11 256	0.16 405	0.16 228	0.15 252	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

11t	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

MaDis-Stereo	0.09 176	0.09 440	0.08 57	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.10 35	0.16 228	0.16 291	0.09 183	0.11 248	0.06 42	0.06 66	0.09 59	0.13 402	0.07 343	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.04 73

IGEV_Zeroshot_test	0.09 176	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.13 179	0.17 267	0.11 110	0.10 230	0.06 23	0.09 223	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

UniTT-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.13 366	0.11 64	0.12 85	0.11 110	0.10 230	0.12 270	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.05 207

CASnet	0.09 176	0.09 440	0.09 123	0.19 472	0.06 28	0.07 43	0.11 64	0.18 302	0.14 225	0.11 266	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.10 541	0.08 467	0.05 170	0.03 2
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.08 85	0.05 43	0.08 57	0.14 70	0.13 577	0.14 403	0.13 179	0.14 146	0.09 52	0.07 75	0.09 161	0.07 124	0.08 229	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

HH	0.09 176	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

HanStereo	0.09 176	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

CAS	0.08 85	0.04 1	0.07 11	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.13 179	0.12 85	0.09 52	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.04 73

anonymousdsp	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

LoS	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.14 403	0.11 64	0.15 188	0.15 252	0.09 183	0.09 161	0.12 313	0.09 270	0.15 412	0.10 208	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
CES	0.08 85	0.04 1	0.08 57	0.14 70	0.07 134	0.09 139	0.14 246	0.11 58	0.09 52	0.08 131	0.09 161	0.11 291	0.06 66	0.12 295	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.05 170	0.05 207

DCRE	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.16 222	0.11 520	0.11 256	0.17 447	0.18 302	0.17 321	0.11 266	0.18 391	0.10 260	0.10 314	0.15 412	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.04 73

anonymousa	0.13 404	0.07 239	0.13 353	0.18 402	0.09 355	0.13 366	0.17 447	0.19 333	0.29 524	0.15 397	0.24 472	0.15 397	0.14 450	0.14 385	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.09 514	0.05 170	0.06 310

RCA-Stereo	0.09 176	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.18 302	0.14 225	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.07 180	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.04 73

CroCo-Stereo Lap2	0.09 176	0.09 440	0.08 57	0.22 590	0.09 355	0.09 139	0.19 536	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.10 197	0.05 5	0.05 14	0.08 25	0.08 25	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.05 170	0.05 207

TestStereo1	0.13 404	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.29 663	0.23 421	0.16 291	0.17 445	0.20 414	0.16 412	0.10 314	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

ccc-4	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.10 230	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

ADStereo(finetuned)	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.13 343	0.17 363	0.10 260	0.12 384	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

raft_robust	0.13 404	0.10 503	0.07 11	0.18 402	0.08 220	0.13 366	0.24 615	0.28 523	0.33 556	0.20 515	0.19 402	0.14 368	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.04 73

SA-5K	0.13 404	0.08 358	0.08 57	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.29 663	0.23 421	0.16 291	0.17 445	0.20 414	0.16 412	0.10 314	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

Sa-1000	0.12 377	0.08 358	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.14 403	0.22 591	0.22 398	0.18 354	0.15 397	0.20 414	0.17 434	0.11 351	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.09 514	0.05 170	0.05 207

SA	0.12 377	0.09 440	0.08 57	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.24 615	0.23 421	0.18 354	0.17 445	0.27 526	0.14 368	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.05 170	0.04 73

IGEV-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.12 149	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 377	0.09 440	0.12 300	0.19 472	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.21 372	0.21 413	0.19 492	0.14 305	0.11 291	0.09 270	0.20 544	0.16 493	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.06 310

CIPLG	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.14 370	0.11 248	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

GLC_STEREO	0.11 299	0.07 239	0.11 252	0.17 309	0.07 134	0.09 139	0.13 179	0.15 188	0.24 456	0.12 309	0.13 289	0.12 313	0.08 229	0.18 504	0.11 291	0.06 168	0.08 535	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.05 207

IPLGR_C	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.14 370	0.10 197	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

ACRE	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.14 225	0.14 370	0.10 197	0.16 412	0.09 270	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

CrosDoStereo	0.12 377	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.15 397	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

HHNet	0.11 299	0.06 117	0.16 477	0.15 124	0.14 598	0.07 43	0.13 179	0.20 345	0.17 321	0.14 370	0.25 500	0.11 291	0.08 229	0.13 351	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.05 170	0.09 517

TransformOpticalFlow	0.10 246	0.08 358	0.13 353	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.19 333	0.15 252	0.12 309	0.17 363	0.11 291	0.11 351	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.05 170	0.05 207

OMP-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.14 392	0.18 402	0.08 220	0.09 139	0.12 100	0.21 372	0.21 413	0.13 343	0.14 305	0.11 291	0.12 384	0.11 199	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

IIG-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.12 100	0.22 398	0.17 321	0.14 370	0.17 363	0.11 291	0.12 384	0.12 295	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

DeepStereo_LL	0.12 377	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.17 267	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.15 397	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

DEmStereo	0.12 377	0.06 117	0.14 392	0.14 70	0.10 469	0.16 462	0.15 334	0.16 228	0.24 456	0.17 445	0.24 472	0.13 346	0.14 450	0.12 295	0.13 402	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

THIR-Stereo	0.12 377	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.14 403	0.16 405	0.17 267	0.25 478	0.16 426	0.24 472	0.14 368	0.12 384	0.12 295	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.07 393	0.05 170	0.05 207

DRaft	0.12 377	0.06 117	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.14 403	0.17 447	0.21 372	0.30 534	0.17 445	0.28 540	0.10 260	0.15 468	0.10 124	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

PFNet	0.12 377	0.06 117	0.17 508	0.17 309	0.08 220	0.09 139	0.15 334	0.26 482	0.20 397	0.16 426	0.16 339	0.14 368	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

GrayStereo	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.19 472	0.09 355	0.09 139	0.16 405	0.18 302	0.17 321	0.14 370	0.17 363	0.17 434	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.10 548

AnonymousM	0.09 176	0.05 43	0.10 189	0.14 70	0.06 28	0.09 139	0.13 179	0.19 333	0.14 225	0.13 343	0.11 248	0.09 223	0.08 229	0.13 351	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.05 192	0.05 170	0.05 207

CroCo-Stereo	0.09 176	0.08 358	0.08 57	0.22 590	0.09 355	0.09 139	0.19 536	0.15 188	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.08 186	0.06 66	0.08 25	0.07 1	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.04 73
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.13 404	0.09 440	0.11 252	0.18 402	0.08 220	0.15 430	0.24 615	0.20 345	0.19 373	0.21 530	0.21 438	0.17 434	0.12 384	0.16 447	0.09 104	0.06 168	0.07 503	0.10 541	0.09 514	0.05 170	0.05 207

raft+_RVC	0.11 299	0.07 239	0.09 123	0.16 222	0.07 134	0.10 202	0.11 64	0.24 445	0.20 397	0.12 309	0.15 326	0.12 313	0.08 229	0.12 295	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.05 207

raftrobust	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.09 139	0.10 35	0.18 302	0.16 291	0.10 230	0.09 161	0.12 313	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207

RALAANet	0.11 299	0.08 358	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.10 35	0.20 345	0.15 252	0.14 370	0.13 289	0.16 412	0.09 270	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.05 170	0.04 73

sCroCo_RVC	0.12 377	0.09 440	0.23 581	0.24 623	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.17 267	0.14 225	0.10 230	0.13 289	0.12 313	0.07 180	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.05 170	0.07 400

DCANet	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.06 28	0.09 139	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.13 343	0.17 363	0.10 260	0.11 351	0.11 199	0.12 355	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

111	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.15 124	0.07 134	0.10 202	0.14 246	0.21 372	0.23 439	0.11 266	0.12 270	0.14 368	0.11 351	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.05 170	0.05 207

test_xeample3	0.09 176	0.06 117	0.12 300	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.16 228	0.13 192	0.10 230	0.06 23	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310

ARAFT	0.12 377	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.20 345	0.12 149	0.12 309	0.13 289	0.14 368	0.11 351	0.15 412	0.12 355	0.06 168	0.05 276	0.10 541	0.09 514	0.05 170	0.04 73

EAI-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.06 28	0.10 202	0.15 334	0.16 228	0.09 52	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.05 170	0.04 73

DIP-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.09 20	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.06 310
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	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.23 421	0.11 110	0.12 309	0.19 402	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207

RAFT-Stereo	0.10 246	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.11 256	0.14 246	0.23 421	0.11 110	0.12 309	0.19 402	0.11 291	0.08 229	0.09 59	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.05 170	0.05 207
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.12 377	0.07 239	0.16 477	0.18 402	0.06 28	0.15 430	0.17 447	0.19 333	0.21 413	0.18 475	0.25 500	0.17 434	0.13 426	0.14 385	0.13 402	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.05 170	0.04 73

S	0.12 377	0.08 358	0.09 123	0.20 540	0.08 220	0.13 366	0.19 536	0.17 267	0.16 291	0.13 343	0.11 248	0.13 346	0.10 314	0.11 199	0.13 402	0.09 488	0.07 503	0.13 607	0.15 643	0.06 293	0.04 73

SMOE	0.10 246	0.08 358	0.09 123	0.18 402	0.07 134	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.13 192	0.11 266	0.13 289	0.12 313	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.06 293	0.04 73

SME	0.11 299	0.09 440	0.10 189	0.17 309	0.07 134	0.20 544	0.13 179	0.21 372	0.17 321	0.12 309	0.13 289	0.10 260	0.12 384	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.06 293	0.05 207

depth_test_26	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.07 43	0.11 64	0.12 85	0.11 110	0.09 183	0.07 65	0.08 186	0.05 14	0.09 59	0.08 25	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.07 400

TestStereo_HL3	0.11 299	0.05 43	0.16 477	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.11 64	0.20 345	0.09 52	0.15 397	0.30 559	0.13 346	0.12 384	0.16 447	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.07 400

GGDA	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.07 134	0.12 310	0.14 246	0.19 333	0.19 373	0.13 343	0.20 414	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.07 400

TestStereo-Hl	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.15 430	0.14 246	0.20 345	0.17 321	0.13 343	0.16 339	0.12 313	0.11 351	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

DNS	0.09 176	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.16 405	0.17 267	0.09 52	0.08 131	0.12 270	0.08 186	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.05 207

aanet-32k-new	0.08 85	0.07 239	0.08 57	0.18 402	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.11 58	0.12 149	0.07 75	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

aanet-new-12k	0.08 85	0.09 440	0.07 11	0.20 540	0.08 220	0.08 85	0.13 179	0.12 85	0.13 192	0.08 131	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.09 59	0.08 25	0.04 11	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

aanet-new	0.08 85	0.09 440	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.10 202	0.12 100	0.15 188	0.12 149	0.08 131	0.08 125	0.05 5	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.04 73

IGEV_i1	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.19 528	0.14 246	0.18 302	0.22 427	0.18 475	0.18 391	0.16 412	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

LiteMatch	0.09 176	0.06 117	0.10 189	0.16 222	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.13 115	0.08 25	0.06 25	0.07 65	0.06 42	0.15 468	0.10 124	0.14 445	0.07 343	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.06 310

Lsterematch	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.16 222	0.07 134	0.13 366	0.15 334	0.14 146	0.17 321	0.16 426	0.18 391	0.15 397	0.15 468	0.12 295	0.14 445	0.07 343	0.04 25	0.06 200	0.06 293	0.06 293	0.06 310

Selective-IGEV-i1	0.13 404	0.07 239	0.12 300	0.19 472	0.08 220	0.18 504	0.16 405	0.22 398	0.30 534	0.16 426	0.17 363	0.16 412	0.10 314	0.14 385	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

WQFJA1++	0.08 85	0.04 1	0.11 252	0.14 70	0.07 134	0.11 256	0.11 64	0.11 58	0.07 15	0.07 75	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

WQFJA1	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.20 540	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.17 267	0.17 321	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

WQFJX	0.10 246	0.07 239	0.09 123	0.21 573	0.09 355	0.12 310	0.16 405	0.18 302	0.17 321	0.12 309	0.10 197	0.07 124	0.09 270	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.07 503	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

NLMM	0.10 246	0.07 239	0.08 57	0.20 540	0.09 355	0.12 310	0.17 447	0.17 267	0.17 321	0.09 183	0.10 197	0.08 186	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

NLCSM	0.11 299	0.09 440	0.09 123	0.23 614	0.11 520	0.12 310	0.19 536	0.18 302	0.18 354	0.12 309	0.11 248	0.07 124	0.09 270	0.11 199	0.10 208	0.07 343	0.08 535	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.05 207

gasm-f	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.13 22	0.08 220	0.08 85	0.14 246	0.10 35	0.09 52	0.08 131	0.10 197	0.06 42	0.05 14	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

Select-FE	0.11 299	0.06 117	0.20 556	0.15 124	0.11 520	0.11 256	0.13 179	0.21 372	0.18 354	0.09 183	0.11 248	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.08 467	0.06 293	0.08 471

FlowAnything_test	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.14 246	0.20 345	0.11 110	0.09 183	0.09 161	0.12 313	0.12 384	0.13 351	0.11 291	0.09 488	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.06 293	0.09 517

LGtest1	0.07 7	0.04 1	0.10 189	0.15 124	0.06 28	0.07 43	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.05 2	0.04 1	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

SCV_C0	0.08 85	0.07 239	0.07 11	0.16 222	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.11 58	0.12 149	0.08 131	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.07 1	0.05 51	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

SCV	0.08 85	0.09 440	0.08 57	0.15 124	0.08 220	0.10 202	0.13 179	0.10 35	0.12 149	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.04 1	0.09 59	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.06 293	0.04 73

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 85	0.06 117	0.09 123	0.22 590	0.06 28	0.08 85	0.12 100	0.10 35	0.10 77	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.04 73

model_zeroshot	0.10 246	0.04 1	0.11 252	0.15 124	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.13 192	0.11 266	0.10 197	0.12 313	0.07 180	0.12 295	0.10 208	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

Pointernet	0.09 176	0.04 1	0.09 123	0.16 222	0.08 220	0.13 366	0.10 35	0.15 188	0.17 321	0.09 183	0.07 65	0.06 42	0.06 66	0.11 199	0.09 104	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

U	0.08 85	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.10 469	0.10 202	0.13 179	0.12 85	0.17 321	0.07 75	0.07 65	0.06 42	0.05 14	0.07 4	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.06 293	0.05 207

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 124	0.06 28	0.04 1	0.09 20	0.10 35	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.06 42	0.06 66	0.06 1	0.08 25	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.06 310

trnet	0.08 85	0.05 43	0.07 11	0.12 7	0.05 2	0.12 310	0.11 64	0.13 115	0.10 77	0.08 131	0.13 289	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

H2IRNET	0.10 246	0.09 440	0.09 123	0.18 402	0.09 355	0.12 310	0.15 334	0.14 146	0.21 413	0.10 230	0.10 197	0.10 260	0.10 314	0.10 124	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.06 293	0.05 207

MGS-Stereo	0.09 176	0.07 239	0.12 300	0.15 124	0.08 220	0.09 139	0.15 334	0.12 85	0.12 149	0.07 75	0.10 197	0.08 186	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.05 51	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

tta	0.14 441	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.06 310

qqq1	0.13 404	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

fff1	0.13 404	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

MyStereo07	0.10 246	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.15 188	0.15 252	0.09 183	0.06 23	0.06 42	0.07 180	0.12 295	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.06 310

MyStereo06	0.10 246	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.18 496	0.19 333	0.12 149	0.12 309	0.08 125	0.07 124	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.06 310

MyStereo05	0.13 404	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.18 496	0.27 503	0.35 577	0.17 445	0.14 305	0.15 397	0.11 351	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.06 293	0.06 310

MyStereo04	0.13 404	0.07 239	0.10 189	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.18 496	0.29 537	0.38 596	0.17 445	0.14 305	0.16 412	0.10 314	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.06 310

CoDeX	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.23 421	0.27 502	0.13 343	0.17 363	0.16 412	0.11 351	0.14 385	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

cc1	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.16 228	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

ffm	0.12 377	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.06 310

ff1	0.13 404	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.15 188	0.19 373	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.06 310

tt1	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.12 310	0.16 405	0.15 188	0.19 373	0.09 183	0.08 125	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.06 310

plain	0.10 246	0.08 358	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.14 146	0.13 192	0.13 343	0.15 326	0.09 223	0.12 384	0.13 351	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.06 310

StereoVision	0.13 404	0.12 548	0.09 123	0.24 623	0.10 469	0.15 430	0.21 581	0.21 372	0.20 397	0.12 309	0.24 472	0.10 260	0.10 314	0.16 447	0.10 208	0.09 488	0.11 603	0.12 592	0.12 611	0.06 293	0.05 207

MIF-Stereo (partial)	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.19 472	0.10 469	0.10 202	0.11 64	0.17 267	0.18 354	0.14 370	0.16 339	0.09 223	0.11 351	0.12 295	0.12 355	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.07 400

MIM_Stereo	0.09 176	0.07 239	0.11 252	0.15 124	0.07 134	0.06 14	0.12 100	0.20 345	0.14 225	0.13 343	0.13 289	0.09 223	0.05 14	0.12 295	0.08 25	0.05 51	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.05 207

Any-RAFT	0.10 246	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.07 134	0.13 366	0.14 246	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.12 270	0.12 313	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

LL-Strereo2	0.10 246	0.10 503	0.15 441	0.18 402	0.08 220	0.15 430	0.09 20	0.17 267	0.14 225	0.14 370	0.10 197	0.09 223	0.07 180	0.16 447	0.10 208	0.05 51	0.05 276	0.10 541	0.07 393	0.06 293	0.05 207

4D-IteraStereo	0.09 176	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.07 134	0.09 139	0.15 334	0.17 267	0.15 252	0.10 230	0.11 248	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.05 51	0.03 1	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.05 207

anonymousdsp2	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.16 222	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.22 427	0.13 343	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.14 385	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

Selective-RAFT	0.11 299	0.10 503	0.11 252	0.21 573	0.08 220	0.16 462	0.13 179	0.20 345	0.22 427	0.10 230	0.10 197	0.11 291	0.10 314	0.15 412	0.11 291	0.05 51	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

DisPM	0.11 299	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.09 355	0.06 14	0.13 179	0.17 267	0.17 321	0.14 370	0.20 414	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.11 575

iRaft-Stereo_20w	0.09 176	0.05 43	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.18 302	0.10 77	0.11 266	0.08 125	0.08 186	0.05 14	0.10 124	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

UDGNet	0.14 441	0.13 576	0.16 477	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.16 405	0.21 372	0.27 502	0.20 515	0.20 414	0.16 412	0.13 426	0.16 447	0.13 402	0.10 531	0.06 430	0.09 492	0.07 393	0.06 293	0.07 400

PFNet+	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.16 222	0.09 355	0.05 4	0.12 100	0.17 267	0.21 413	0.16 426	0.19 402	0.14 368	0.10 314	0.11 199	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.11 575

LCNet	0.11 299	0.07 239	0.09 123	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.15 326	0.16 412	0.11 351	0.12 295	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.15 636

AAGNet	0.11 299	0.07 239	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.18 302	0.13 192	0.16 426	0.21 438	0.13 346	0.14 450	0.11 199	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

NF-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

OCTAStereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

PSM-softLoss	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.24 445	0.17 321	0.14 370	0.19 402	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.12 588

KMStereo	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.08 85	0.13 179	0.24 445	0.17 321	0.14 370	0.19 402	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.12 588

NRIStereo	0.11 299	0.08 358	0.14 392	0.18 402	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.16 228	0.15 252	0.12 309	0.14 305	0.13 346	0.12 384	0.13 351	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.07 400

PSM-AAD	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.10 202	0.15 334	0.20 345	0.13 192	0.12 309	0.14 305	0.18 448	0.11 351	0.11 199	0.10 208	0.05 51	0.05 276	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.14 629

FTStereo	0.12 377	0.06 117	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.21 372	0.18 354	0.12 309	0.24 472	0.12 313	0.12 384	0.13 351	0.13 402	0.05 51	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.10 548

KYRaft	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.19 472	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.22 398	0.12 149	0.13 343	0.16 339	0.20 475	0.10 314	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.06 293	0.16 647

SST-Stereo	0.10 246	0.07 239	0.15 441	0.18 402	0.09 355	0.06 14	0.12 100	0.17 267	0.11 110	0.15 397	0.17 363	0.13 346	0.12 384	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

RAFT_R40	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.06 14	0.13 179	0.17 267	0.16 291	0.14 370	0.18 391	0.15 397	0.12 384	0.10 124	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.05 207

RE-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

Pruner-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.06 14	0.12 100	0.17 267	0.17 321	0.13 343	0.19 402	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.08 471

TVStereo	0.11 299	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.23 421	0.19 373	0.12 309	0.17 363	0.12 313	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.12 588

IRAFT_RVC	0.12 377	0.08 358	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.07 43	0.15 334	0.24 445	0.23 439	0.14 370	0.14 305	0.15 397	0.12 384	0.12 295	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.09 492	0.06 293	0.06 293	0.06 310

GMM-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.08 85	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.11 266	0.15 326	0.13 346	0.11 351	0.11 199	0.11 291	0.05 51	0.04 25	0.08 406	0.07 393	0.06 293	0.09 517

Prome-Stereo	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.18 402	0.08 220	0.12 310	0.15 334	0.22 398	0.13 192	0.12 309	0.17 363	0.13 346	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.06 293	0.09 517

TANstereo	0.09 176	0.04 1	0.08 57	0.13 22	0.06 28	0.11 256	0.14 246	0.15 188	0.19 373	0.11 266	0.15 326	0.10 260	0.06 66	0.12 295	0.09 104	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.06 293	0.05 207

XX-TBD	0.09 176	0.06 117	0.07 11	0.14 70	0.07 134	0.12 310	0.16 405	0.14 146	0.13 192	0.11 266	0.12 270	0.09 223	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.05 207

RAFT + AFF	0.13 404	0.07 239	0.20 556	0.20 540	0.10 469	0.14 403	0.24 615	0.26 482	0.20 397	0.11 266	0.10 197	0.12 313	0.10 314	0.15 412	0.12 355	0.07 343	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.06 293	0.08 471

delet	0.17 530	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.11 520	0.20 544	0.21 581	0.30 551	0.37 589	0.17 445	0.26 517	0.19 463	0.19 550	0.19 519	0.21 565	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.11 590	0.06 293	0.06 310

CREStereo	0.09 176	0.04 1	0.08 57	0.11 1	0.06 28	0.13 366	0.14 246	0.14 146	0.10 77	0.08 131	0.13 289	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.10 208	0.08 426	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.06 293	0.06 310
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
cf-r	0.13 404	0.07 239	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.14 403	0.19 536	0.20 345	0.25 478	0.17 445	0.25 500	0.21 484	0.16 496	0.14 385	0.14 445	0.10 531	0.05 276	0.06 200	0.08 467	0.06 293	0.06 310

CCAANet	0.14 441	0.06 117	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.16 462	0.13 179	0.30 551	0.24 456	0.16 426	0.32 572	0.18 448	0.17 519	0.17 481	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.09 492	0.09 514	0.06 293	0.09 517

BEATNet_4x	0.12 377	0.08 358	0.14 392	0.18 402	0.07 134	0.15 430	0.07 3	0.22 398	0.18 354	0.16 426	0.19 402	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.06 293	0.06 310

RASNet	0.14 441	0.07 239	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.14 246	0.29 537	0.20 397	0.17 445	0.25 500	0.21 484	0.18 534	0.20 544	0.19 539	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.08 467	0.06 293	0.06 310

HITNet	0.10 246	0.06 117	0.12 300	0.14 70	0.06 28	0.11 256	0.10 35	0.18 302	0.18 354	0.13 343	0.16 339	0.14 368	0.11 351	0.15 412	0.13 402	0.06 168	0.04 25	0.04 1	0.04 60	0.06 293	0.05 207
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
iResNet	0.13 404	0.10 503	0.18 532	0.19 472	0.08 220	0.13 366	0.18 496	0.20 345	0.26 492	0.15 397	0.23 459	0.15 397	0.13 426	0.14 385	0.14 445	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.06 293	0.05 207

SE	0.10 246	0.10 503	0.08 57	0.19 472	0.09 355	0.11 256	0.11 64	0.15 188	0.11 110	0.10 230	0.16 339	0.09 223	0.08 229	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.04 73

ManiGeoR	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.12 100	0.24 445	0.14 225	0.12 309	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

HLf10	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.12 100	0.24 445	0.14 225	0.12 309	0.14 305	0.12 313	0.09 270	0.13 351	0.13 402	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

TestStereo_HLe17	0.10 246	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.07 134	0.11 256	0.15 334	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.14 305	0.11 291	0.09 270	0.13 351	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.06 310

TestStereo_HL2	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.12 7	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.20 345	0.18 354	0.13 343	0.21 438	0.12 313	0.10 314	0.12 295	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.07 400

DN	0.10 246	0.05 43	0.09 123	0.14 70	0.09 355	0.12 310	0.18 496	0.17 267	0.16 291	0.08 131	0.09 161	0.08 186	0.06 66	0.08 25	0.09 104	0.11 563	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.09 517

RT-IGEV	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.15 124	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.24 445	0.27 502	0.16 426	0.17 363	0.17 434	0.10 314	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.07 381	0.07 400

z-ln-s-r	0.17 530	0.10 503	0.40 645	0.19 472	0.08 220	0.17 485	0.18 496	0.22 398	0.33 556	0.18 475	0.40 623	0.22 502	0.17 519	0.20 544	0.23 586	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.05 207

111111	0.07 7	0.04 1	0.09 123	0.17 309	0.06 28	0.05 4	0.10 35	0.11 58	0.09 52	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.05 14	0.09 59	0.09 104	0.06 168	0.04 25	0.05 50	0.04 60	0.07 381	0.06 310

G2L-Stereo_test	0.14 441	0.07 239	0.11 252	0.13 22	0.08 220	0.12 310	0.16 405	0.30 551	0.28 517	0.20 515	0.23 459	0.20 475	0.16 496	0.17 481	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.07 381	0.06 310

G2L-Stereo	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.12 100	0.27 503	0.22 427	0.16 426	0.27 526	0.21 484	0.13 426	0.17 481	0.18 526	0.09 488	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

fast-iter	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.09 355	0.09 139	0.14 246	0.21 372	0.10 77	0.19 492	0.17 363	0.14 368	0.09 270	0.16 447	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

CoSv	0.11 299	0.06 117	0.11 252	0.13 22	0.09 355	0.09 139	0.14 246	0.21 372	0.10 77	0.19 492	0.17 363	0.14 368	0.09 270	0.16 447	0.08 25	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

rvit_0105_3	0.15 486	0.09 440	0.14 392	0.19 472	0.12 554	0.15 430	0.25 631	0.25 464	0.29 524	0.15 397	0.17 363	0.20 475	0.13 426	0.17 481	0.14 445	0.13 614	0.11 603	0.12 592	0.14 626	0.07 381	0.06 310

UGAM	0.13 404	0.10 503	0.09 123	0.22 590	0.08 220	0.12 310	0.20 560	0.17 267	0.23 439	0.21 530	0.16 339	0.13 346	0.13 426	0.19 519	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.13 607	0.11 590	0.07 381	0.05 207

rvit_stereo_0083	0.12 377	0.08 358	0.17 508	0.16 222	0.09 355	0.11 256	0.15 334	0.14 146	0.26 492	0.11 266	0.14 305	0.13 346	0.10 314	0.12 295	0.12 355	0.10 531	0.08 535	0.09 492	0.07 393	0.07 381	0.05 207

rvit_stereo_0081_aga	0.11 299	0.09 440	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.14 146	0.19 373	0.10 230	0.18 391	0.16 412	0.09 270	0.12 295	0.09 104	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.06 310

rvit_stereo_0081	0.11 299	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.14 146	0.24 456	0.11 266	0.13 289	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

ACV-stereo	0.15 486	0.10 503	0.28 606	0.18 402	0.12 554	0.14 403	0.12 100	0.23 421	0.21 413	0.19 492	0.23 459	0.22 502	0.15 468	0.23 585	0.17 508	0.07 343	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

rvit_stereo_0082	0.11 299	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.10 202	0.14 246	0.14 146	0.24 456	0.11 266	0.13 289	0.13 346	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 299	0.05 43	0.14 392	0.15 124	0.20 658	0.09 139	0.17 447	0.21 372	0.15 252	0.11 266	0.14 305	0.10 260	0.07 180	0.10 124	0.08 25	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.09 517

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 299	0.05 43	0.11 252	0.15 124	0.13 577	0.13 366	0.16 405	0.23 421	0.17 321	0.10 230	0.12 270	0.10 260	0.07 180	0.11 199	0.09 104	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.08 471

rvit_stereo_0080	0.10 246	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.14 368	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.05 207

rvit_stereo_ft	0.12 377	0.07 239	0.13 353	0.19 472	0.10 469	0.12 310	0.17 447	0.16 228	0.16 291	0.12 309	0.13 289	0.15 397	0.10 314	0.14 385	0.13 402	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.05 207

CAS++	0.11 299	0.07 239	0.11 252	0.14 70	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.24 445	0.14 225	0.11 266	0.09 161	0.11 291	0.07 180	0.14 385	0.09 104	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.07 393	0.07 381	0.08 471
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
DispNO	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.19 472	0.12 554	0.11 256	0.21 581	0.23 421	0.29 524	0.17 445	0.23 459	0.18 448	0.17 519	0.15 412	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.06 310

Former-RAFT_DAM_RVC	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.15 430	0.16 405	0.18 302	0.18 354	0.10 230	0.09 161	0.09 223	0.08 229	0.11 199	0.12 355	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.07 381	0.06 310

SMFormer	0.14 441	0.07 239	0.17 508	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.17 447	0.26 482	0.27 502	0.19 492	0.20 414	0.18 448	0.15 468	0.15 412	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.06 310

ACVNet-DCA	0.10 246	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.07 400

xx1	0.11 299	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.16 228	0.18 354	0.09 183	0.09 161	0.16 412	0.16 496	0.10 124	0.07 1	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

1test111	0.11 299	0.08 358	0.12 300	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.09 183	0.09 161	0.06 42	0.06 66	0.15 412	0.16 493	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.07 400

mmm	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.17 309	0.09 355	0.17 485	0.18 496	0.21 372	0.15 252	0.15 397	0.23 459	0.21 484	0.16 496	0.16 447	0.17 508	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

1111x	0.15 486	0.08 358	0.12 300	0.18 402	0.07 134	0.18 504	0.25 631	0.31 563	0.24 456	0.17 445	0.24 472	0.26 550	0.15 468	0.13 351	0.23 586	0.07 343	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.07 381	0.06 310

whm_eth	0.10 246	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.09 355	0.07 43	0.15 334	0.16 228	0.16 291	0.11 266	0.10 197	0.14 368	0.08 229	0.12 295	0.10 208	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.05 207

PCWNet_CMD	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.14 246	0.29 537	0.36 582	0.14 370	0.20 414	0.21 484	0.12 384	0.17 481	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

CBFPSM	0.14 441	0.06 117	0.26 593	0.17 309	0.09 355	0.13 366	0.15 334	0.22 398	0.23 439	0.20 515	0.27 526	0.24 526	0.16 496	0.16 447	0.18 526	0.06 168	0.06 430	0.06 200	0.07 393	0.07 381	0.07 400

qqq	0.13 404	0.09 440	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.13 366	0.15 334	0.23 421	0.16 291	0.15 397	0.19 402	0.16 412	0.16 496	0.15 412	0.16 493	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

x	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.18 504	0.14 246	0.22 398	0.20 397	0.15 397	0.19 402	0.19 463	0.17 519	0.18 504	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

BUS	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.22 590	0.10 469	0.19 528	0.14 246	0.34 603	0.19 373	0.17 445	0.22 450	0.16 412	0.13 426	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

RAFT+CT+SA	0.13 404	0.11 530	0.09 123	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.28 653	0.22 398	0.22 427	0.15 397	0.26 517	0.10 260	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.05 51	0.04 25	0.07 312	0.08 467	0.07 381	0.06 310

BSDual-CNN	0.15 486	0.09 440	0.14 392	0.22 590	0.10 469	0.14 403	0.15 334	0.34 603	0.19 373	0.17 445	0.22 450	0.25 540	0.16 496	0.15 412	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

hknet	0.15 486	0.11 530	0.13 353	0.22 590	0.11 520	0.14 403	0.15 334	0.34 603	0.25 478	0.17 445	0.22 450	0.22 502	0.18 534	0.17 481	0.12 355	0.07 343	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.07 381	0.07 400

psmg	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.17 447	0.29 537	0.19 373	0.17 445	0.21 438	0.25 540	0.16 496	0.15 412	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.06 310

DAS	0.15 486	0.08 358	0.18 532	0.19 472	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.27 503	0.29 524	0.18 475	0.25 500	0.21 484	0.15 468	0.16 447	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

SepStereo	0.15 486	0.08 358	0.18 532	0.19 472	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.27 503	0.29 524	0.18 475	0.25 500	0.21 484	0.15 468	0.25 601	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.07 400

GwcNet-ADL	0.13 404	0.08 358	0.14 392	0.20 540	0.09 355	0.11 256	0.20 560	0.30 551	0.24 456	0.13 343	0.14 305	0.18 448	0.14 450	0.13 351	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.06 310

GANet-ADL	0.13 404	0.07 239	0.15 441	0.17 309	0.10 469	0.18 504	0.15 334	0.30 551	0.20 397	0.13 343	0.18 391	0.19 463	0.12 384	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.07 381	0.08 471

DeepStereo_RVC	0.11 299	0.08 358	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.08 85	0.12 100	0.17 267	0.12 149	0.13 343	0.14 305	0.12 313	0.12 384	0.12 295	0.11 291	0.06 168	0.04 25	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.08 471

ICVP	0.15 486	0.09 440	0.12 300	0.22 590	0.09 355	0.17 485	0.21 581	0.25 464	0.23 439	0.18 475	0.30 559	0.26 550	0.18 534	0.17 481	0.14 445	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.11 299	0.06 117	0.10 189	0.17 309	0.08 220	0.10 202	0.14 246	0.17 267	0.14 225	0.13 343	0.13 289	0.12 313	0.10 314	0.11 199	0.12 355	0.07 343	0.04 25	0.09 492	0.11 590	0.07 381	0.06 310

CFNet_pseudo	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.13 366	0.14 246	0.27 503	0.34 568	0.14 370	0.21 438	0.22 502	0.13 426	0.18 504	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.07 381	0.07 400

222	0.16 509	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.24 592	0.18 496	0.30 551	0.20 397	0.17 445	0.28 540	0.17 434	0.16 496	0.15 412	0.40 677	0.10 531	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.08 471

test_xeample	0.15 486	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.21 562	0.20 560	0.28 523	0.20 397	0.16 426	0.29 552	0.19 463	0.16 496	0.15 412	0.26 621	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

GMStereo	0.13 404	0.14 588	0.14 392	0.18 402	0.09 355	0.15 430	0.16 405	0.20 345	0.24 456	0.16 426	0.17 363	0.10 260	0.10 314	0.16 447	0.13 402	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.15 430	0.16 405	0.28 523	0.27 502	0.14 370	0.17 363	0.12 313	0.13 426	0.14 385	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.06 310

FENet	0.13 404	0.08 358	0.12 300	0.16 222	0.08 220	0.14 403	0.15 334	0.22 398	0.23 439	0.17 445	0.23 459	0.16 412	0.12 384	0.14 385	0.15 477	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.07 400

ac_64	0.16 509	0.08 358	0.15 441	0.18 402	0.10 469	0.22 571	0.18 496	0.24 445	0.21 413	0.18 475	0.24 472	0.29 577	0.18 534	0.19 519	0.22 574	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.07 381	0.06 310

GwcNet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.15 124	0.08 220	0.15 430	0.20 560	0.21 372	0.27 502	0.18 475	0.27 526	0.22 502	0.16 496	0.14 385	0.15 477	0.10 531	0.05 276	0.07 312	0.09 514	0.07 381	0.07 400

PMTNet	0.09 176	0.05 43	0.09 123	0.12 7	0.06 28	0.12 310	0.14 246	0.15 188	0.11 110	0.09 183	0.13 289	0.10 260	0.07 180	0.13 351	0.10 208	0.15 632	0.04 25	0.05 50	0.03 1	0.07 381	0.06 310

MSMDNet	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.14 246	0.29 537	0.36 582	0.14 370	0.21 438	0.21 484	0.12 384	0.17 481	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.07 381	0.07 400

HSM-Net_RVC	0.14 441	0.08 358	0.11 252	0.15 124	0.08 220	0.15 430	0.15 334	0.27 503	0.29 524	0.19 492	0.21 438	0.29 577	0.14 450	0.17 481	0.13 402	0.06 168	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
CFNet	0.15 486	0.10 503	0.17 508	0.17 309	0.08 220	0.18 504	0.09 20	0.28 523	0.25 478	0.19 492	0.24 472	0.24 526	0.17 519	0.17 481	0.14 445	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.10 556	0.07 381	0.06 310

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 530	0.10 503	0.22 572	0.20 540	0.10 469	0.15 430	0.18 496	0.31 563	0.25 478	0.21 530	0.30 559	0.25 540	0.17 519	0.21 561	0.20 545	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.07 381	0.08 471
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
ccs_rob	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.09 355	0.12 310	0.14 246	0.27 503	0.34 568	0.14 370	0.21 438	0.22 502	0.13 426	0.18 504	0.14 445	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.07 381	0.07 400

AANet_RVC	0.16 509	0.10 503	0.10 189	0.18 402	0.09 355	0.18 504	0.19 536	0.26 482	0.31 542	0.22 546	0.35 594	0.21 484	0.21 566	0.22 574	0.16 493	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.07 381	0.06 310

HSM	0.15 486	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.16 462	0.14 246	0.28 523	0.25 478	0.19 492	0.23 459	0.37 632	0.16 496	0.20 544	0.15 477	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.07 381	0.06 310

StereoDRNet-Refined	0.17 530	0.12 548	0.15 441	0.20 540	0.09 355	0.18 504	0.18 496	0.26 482	0.23 439	0.26 587	0.40 623	0.22 502	0.17 519	0.21 561	0.20 545	0.08 426	0.05 276	0.09 492	0.10 556	0.07 381	0.07 400
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.18 544	0.10 503	0.15 441	0.23 614	0.11 520	0.24 592	0.18 496	0.29 537	0.28 517	0.27 593	0.28 540	0.28 568	0.24 589	0.19 519	0.20 545	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.07 381	0.07 400

pmcnn	0.15 486	0.07 239	0.19 544	0.15 124	0.07 134	0.20 544	0.15 334	0.24 445	0.26 492	0.21 530	0.34 589	0.28 568	0.18 534	0.18 504	0.17 508	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.07 381	0.06 310

HLF11	0.11 299	0.05 43	0.13 353	0.12 7	0.08 220	0.14 403	0.11 64	0.22 398	0.10 77	0.12 309	0.23 459	0.11 291	0.11 351	0.14 385	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.08 450	0.08 471

HLf8	0.11 299	0.05 43	0.13 353	0.11 1	0.08 220	0.15 430	0.12 100	0.22 398	0.15 252	0.13 343	0.17 363	0.12 313	0.10 314	0.14 385	0.12 355	0.09 488	0.05 276	0.05 50	0.05 192	0.08 450	0.08 471

DDF-Stereo	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.15 124	0.10 469	0.06 14	0.13 179	0.09 21	0.14 225	0.06 25	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.08 450	0.05 207

zero-FE	0.08 85	0.04 1	0.09 123	0.15 124	0.10 469	0.05 4	0.14 246	0.09 21	0.14 225	0.07 75	0.06 23	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.06 200	0.04 60	0.08 450	0.05 207

S2M2_XL	0.08 85	0.06 117	0.12 300	0.12 7	0.08 220	0.09 139	0.09 20	0.07 7	0.07 15	0.08 131	0.07 65	0.07 124	0.06 66	0.09 59	0.09 104	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.06 310
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.13 22	0.08 220	0.14 403	0.16 405	0.25 464	0.18 354	0.19 492	0.18 391	0.20 475	0.14 450	0.17 481	0.16 493	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.09 517

YMNet	0.20 568	0.12 548	0.19 544	0.20 540	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.32 574	0.34 568	0.27 593	0.34 589	0.30 587	0.18 534	0.18 504	0.22 574	0.10 531	0.13 634	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

YMNet_1	0.20 568	0.12 548	0.19 544	0.20 540	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.32 574	0.34 568	0.27 593	0.34 589	0.30 587	0.18 534	0.18 504	0.22 574	0.10 531	0.13 634	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

rvit_0105_5	0.14 441	0.09 440	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.23 602	0.24 445	0.27 502	0.14 370	0.15 326	0.18 448	0.12 384	0.17 481	0.14 445	0.14 628	0.11 603	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.06 310

rvit_105_1	0.19 556	0.11 530	0.25 590	0.21 573	0.16 629	0.21 562	0.27 647	0.31 563	0.41 609	0.19 492	0.20 414	0.22 502	0.17 519	0.19 519	0.17 508	0.12 588	0.12 619	0.13 607	0.15 643	0.08 450	0.07 400

ITSA-stereo	0.15 486	0.10 503	0.14 392	0.19 472	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.30 551	0.49 643	0.17 445	0.19 402	0.22 502	0.15 468	0.17 481	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.08 450	0.08 471

test_sample6	0.14 441	0.08 358	0.13 353	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.19 536	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.19 463	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

test_sample5	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

test_sample4	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.08 220	0.19 528	0.18 496	0.26 482	0.17 321	0.16 426	0.25 500	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.08 471

test_sample2	0.12 377	0.07 239	0.12 300	0.14 70	0.08 220	0.16 462	0.18 496	0.21 372	0.16 291	0.14 370	0.20 414	0.19 463	0.15 468	0.15 412	0.12 355	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

test_sample1	0.13 404	0.07 239	0.14 392	0.13 22	0.08 220	0.19 528	0.16 405	0.20 345	0.15 252	0.14 370	0.22 450	0.18 448	0.16 496	0.17 481	0.14 445	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.07 400

MyStereo8	0.12 377	0.07 239	0.15 441	0.15 124	0.09 355	0.18 504	0.14 246	0.19 333	0.22 427	0.12 309	0.18 391	0.11 291	0.10 314	0.16 447	0.18 526	0.07 343	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.09 517

11t1	0.12 377	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.17 485	0.15 334	0.18 302	0.15 252	0.15 397	0.15 326	0.16 412	0.16 496	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

DualNet	0.14 441	0.08 358	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.17 321	0.17 445	0.27 526	0.18 448	0.14 450	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.05 276	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.08 471

mmx	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.27 503	0.25 478	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.08 450	0.08 471

xxx	0.14 441	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.08 220	0.17 485	0.17 447	0.27 503	0.25 478	0.15 397	0.25 500	0.19 463	0.13 426	0.14 385	0.20 545	0.08 426	0.06 430	0.09 492	0.08 467	0.08 450	0.08 471

EKT-Stereo	0.11 299	0.07 239	0.14 392	0.15 124	0.10 469	0.13 366	0.14 246	0.18 302	0.21 413	0.11 266	0.08 125	0.12 313	0.09 270	0.11 199	0.12 355	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

SDNR	0.19 556	0.08 358	0.19 544	0.16 222	0.12 554	0.77 699	0.14 246	0.25 464	0.32 549	0.19 492	0.24 472	0.19 463	0.13 426	0.19 519	0.15 477	0.16 648	0.18 661	0.14 621	0.11 590	0.08 450	0.11 575

fast-acv-ft	0.18 544	0.11 530	0.19 544	0.19 472	0.12 554	0.24 592	0.21 581	0.25 464	0.34 568	0.22 546	0.34 589	0.27 558	0.20 562	0.21 561	0.23 586	0.09 488	0.09 568	0.08 406	0.10 556	0.08 450	0.07 400

gwcnet-sp	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

scenet	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

knoymous	0.11 299	0.05 43	0.12 300	0.13 22	0.07 134	0.15 430	0.14 246	0.19 333	0.13 192	0.11 266	0.17 363	0.13 346	0.09 270	0.13 351	0.11 291	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

riskmin	0.11 299	0.06 117	0.13 353	0.14 70	0.08 220	0.14 403	0.14 246	0.18 302	0.14 225	0.11 266	0.14 305	0.16 412	0.11 351	0.14 385	0.12 355	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.05 192	0.08 450	0.08 471

ssnet_v2	0.17 530	0.10 503	0.17 508	0.17 309	0.11 520	0.21 562	0.21 581	0.33 594	0.25 478	0.22 546	0.22 450	0.27 558	0.18 534	0.22 574	0.20 545	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

ssnet	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.18 402	0.09 355	0.16 462	0.17 447	0.24 445	0.24 456	0.18 475	0.24 472	0.15 397	0.16 496	0.15 412	0.15 477	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

IER	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.17 309	0.09 355	0.14 403	0.16 405	0.25 464	0.26 492	0.18 475	0.25 500	0.17 434	0.20 562	0.16 447	0.14 445	0.08 426	0.05 276	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.07 400

CRFU-Net	0.16 509	0.08 358	0.14 392	0.17 309	0.09 355	0.19 528	0.14 246	0.26 482	0.20 397	0.28 608	0.27 526	0.29 577	0.17 519	0.19 519	0.17 508	0.09 488	0.09 568	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.08 471

test_5	0.14 441	0.12 548	0.08 57	0.20 540	0.10 469	0.14 403	0.29 663	0.21 372	0.24 456	0.18 475	0.28 540	0.11 291	0.15 468	0.12 295	0.13 402	0.06 168	0.05 276	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

CSP-Net	0.16 509	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.09 355	0.19 528	0.17 447	0.25 464	0.32 549	0.25 581	0.30 559	0.24 526	0.15 468	0.21 561	0.18 526	0.09 488	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

dd	0.15 486	0.16 606	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.18 496	0.21 372	0.25 478	0.23 559	0.20 414	0.21 484	0.09 270	0.21 561	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.06 310

PSMNet-ADL	0.15 486	0.12 548	0.13 353	0.22 590	0.09 355	0.13 366	0.20 560	0.26 482	0.23 439	0.18 475	0.20 414	0.24 526	0.16 496	0.18 504	0.17 508	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.11 590	0.08 450	0.07 400

Patchmatch Stereo++	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

ROB_FTStereo_v2	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

ROB_FTStereo	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

HUI-Stereo	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

iGMRVC	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

iRAFT	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.18 402	0.08 220	0.06 14	0.11 64	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

CRE-IMP	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.10 202	0.12 100	0.18 302	0.10 77	0.14 370	0.13 289	0.13 346	0.12 384	0.12 295	0.11 291	0.07 343	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.08 471

RAFT-IKP	0.11 299	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.08 220	0.06 14	0.12 100	0.16 228	0.13 192	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.12 384	0.11 199	0.10 208	0.06 168	0.04 25	0.08 406	0.06 293	0.08 450	0.07 400

Anonymous3	0.16 509	0.13 576	0.33 626	0.26 640	0.14 598	0.27 623	0.17 447	0.28 523	0.28 517	0.15 397	0.17 363	0.14 368	0.10 314	0.15 412	0.12 355	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.08 450	0.11 575

RALCasStereoNet	0.10 246	0.06 117	0.09 123	0.16 222	0.08 220	0.12 310	0.14 246	0.17 267	0.11 110	0.12 309	0.17 363	0.14 368	0.10 314	0.12 295	0.11 291	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.05 192	0.08 450	0.07 400

ADLNet	0.16 509	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.10 469	0.16 462	0.17 447	0.32 574	0.27 502	0.22 546	0.27 526	0.24 526	0.16 496	0.18 504	0.21 565	0.10 531	0.06 430	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

GES	0.14 441	0.08 358	0.16 477	0.15 124	0.10 469	0.13 366	0.13 179	0.28 523	0.25 478	0.16 426	0.23 459	0.18 448	0.13 426	0.16 447	0.13 402	0.08 426	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.08 450	0.09 517

xxxx	0.15 486	0.07 239	0.14 392	0.14 70	0.08 220	0.23 587	0.18 496	0.31 563	0.19 373	0.14 370	0.28 540	0.22 502	0.14 450	0.15 412	0.26 621	0.09 488	0.05 276	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

MMNet	0.17 530	0.09 440	0.16 477	0.20 540	0.11 520	0.27 623	0.20 560	0.25 464	0.41 609	0.22 546	0.30 559	0.21 484	0.20 562	0.17 481	0.20 545	0.06 168	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.08 450	0.07 400

psm_up	0.18 544	0.10 503	0.18 532	0.20 540	0.11 520	0.17 485	0.19 536	0.37 632	0.34 568	0.21 530	0.28 540	0.29 577	0.24 589	0.20 544	0.22 574	0.09 488	0.10 590	0.11 572	0.11 590	0.08 450	0.08 471

UNet	0.17 530	0.09 440	0.18 532	0.19 472	0.12 554	0.27 623	0.19 536	0.33 594	0.29 524	0.21 530	0.24 472	0.23 520	0.19 550	0.19 519	0.18 526	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.08 450	0.06 310

UPFNet	0.16 509	0.08 358	0.12 300	0.20 540	0.12 554	0.20 544	0.23 602	0.28 523	0.26 492	0.17 445	0.24 472	0.22 502	0.19 550	0.19 519	0.21 565	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.08 450	0.06 310

ACVNet	0.15 486	0.09 440	0.15 441	0.13 22	0.12 554	0.14 403	0.20 560	0.22 398	0.33 556	0.17 445	0.26 517	0.21 484	0.16 496	0.17 481	0.21 565	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

acv_ft	0.15 486	0.09 440	0.15 441	0.19 472	0.10 469	0.16 462	0.17 447	0.25 464	0.33 556	0.19 492	0.26 517	0.21 484	0.17 519	0.17 481	0.18 526	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

GANet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.13 22	0.08 220	0.14 403	0.17 447	0.22 398	0.21 413	0.17 445	0.24 472	0.23 520	0.15 468	0.16 447	0.15 477	0.10 531	0.06 430	0.07 312	0.08 467	0.08 450	0.07 400

PSMNet-RSSM	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.15 124	0.08 220	0.13 366	0.16 405	0.24 445	0.24 456	0.16 426	0.28 540	0.22 502	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.11 563	0.06 430	0.09 492	0.12 611	0.08 450	0.07 400

DSFCA	0.16 509	0.09 440	0.14 392	0.16 222	0.10 469	0.20 544	0.19 536	0.28 523	0.31 542	0.23 559	0.24 472	0.22 502	0.15 468	0.19 519	0.20 545	0.10 531	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

ADCRef	0.19 556	0.12 548	0.41 648	0.20 540	0.12 554	0.22 571	0.18 496	0.32 574	0.36 582	0.26 587	0.32 572	0.17 434	0.23 583	0.24 595	0.24 599	0.07 343	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.08 450	0.08 471

TDLM	0.17 530	0.12 548	0.13 353	0.24 623	0.10 469	0.18 504	0.18 496	0.36 626	0.30 534	0.21 530	0.28 540	0.28 568	0.18 534	0.23 585	0.18 526	0.11 563	0.07 503	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.08 471

NaN_ROB	0.22 590	0.19 632	0.24 585	0.25 635	0.13 577	0.29 634	0.26 640	0.33 594	0.41 609	0.31 628	0.31 568	0.32 610	0.23 583	0.30 628	0.21 565	0.11 563	0.17 659	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.09 517

iResNet_ROB	0.14 441	0.07 239	0.13 353	0.14 70	0.07 134	0.18 504	0.14 246	0.26 482	0.31 542	0.22 546	0.25 500	0.23 520	0.15 468	0.15 412	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.05 50	0.04 60	0.08 450	0.08 471

LE_ROB	0.50 682	0.07 239	0.14 392	0.15 124	0.08 220	0.24 592	0.16 405	0.22 398	1.81 717	4.63 723	0.67 679	0.47 667	0.44 676	0.20 544	0.29 641	0.07 343	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.08 450	0.06 310

DN-CSS_ROB	0.13 404	0.13 576	0.16 477	0.18 402	0.10 469	0.16 462	0.08 7	0.22 398	0.18 354	0.17 445	0.22 450	0.13 346	0.13 426	0.12 295	0.13 402	0.05 51	0.05 276	0.10 541	0.10 556	0.08 450	0.06 310

Selective-IGEV-i16pc	0.13 404	0.06 117	0.13 353	0.15 124	0.11 520	0.38 663	0.16 405	0.23 421	0.16 291	0.10 230	0.15 326	0.09 223	0.06 66	0.13 351	0.10 208	0.10 531	0.08 535	0.06 200	0.07 393	0.09 515	0.09 517

Selective-IGEV-i16pb	0.14 441	0.08 358	0.17 508	0.15 124	0.11 520	0.41 668	0.16 405	0.28 523	0.23 439	0.11 266	0.20 414	0.10 260	0.07 180	0.17 481	0.12 355	0.10 531	0.07 503	0.06 200	0.08 467	0.09 515	0.10 548

zh-mn7	0.25 625	0.14 588	0.56 668	0.19 472	0.14 598	0.24 592	0.22 591	0.34 603	0.62 673	0.35 641	0.65 677	0.31 600	0.25 598	0.31 629	0.25 609	0.09 488	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.09 515	0.11 575

coex_refinement	0.14 441	0.07 239	0.12 300	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.15 334	0.26 482	0.29 524	0.18 475	0.20 414	0.22 502	0.17 519	0.16 447	0.18 526	0.08 426	0.05 276	0.06 200	0.06 293	0.09 515	0.08 471

rvit_0105_6	0.14 441	0.09 440	0.18 532	0.17 309	0.10 469	0.10 202	0.16 405	0.19 333	0.26 492	0.12 309	0.18 391	0.17 434	0.12 384	0.18 504	0.12 355	0.15 632	0.11 603	0.12 592	0.10 556	0.09 515	0.06 310

rvit_0105_4	0.14 441	0.09 440	0.17 508	0.17 309	0.10 469	0.12 310	0.19 536	0.23 421	0.27 502	0.14 370	0.20 414	0.17 434	0.13 426	0.17 481	0.13 402	0.15 632	0.11 603	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.06 310

test_sample3	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.14 70	0.09 355	0.19 528	0.17 447	0.26 482	0.18 354	0.16 426	0.22 450	0.19 463	0.15 468	0.17 481	0.13 402	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.06 293	0.09 515	0.08 471

CFNet_ucs	0.15 486	0.08 358	0.16 477	0.16 222	0.11 520	0.14 403	0.14 246	0.30 551	0.34 568	0.16 426	0.24 472	0.23 520	0.14 450	0.18 504	0.15 477	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.09 517

iinet-f	0.16 509	0.06 117	0.45 652	0.14 70	0.10 469	0.21 562	0.14 246	0.27 503	0.23 439	0.21 530	0.24 472	0.21 484	0.15 468	0.18 504	0.21 565	0.09 488	0.07 503	0.07 312	0.06 293	0.09 515	0.10 548

CASS	0.13 404	0.12 548	0.11 252	0.23 614	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.18 302	0.19 373	0.17 445	0.18 391	0.15 397	0.15 468	0.14 385	0.14 445	0.09 488	0.06 430	0.10 541	0.08 467	0.09 515	0.07 400
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.17 530	0.11 530	0.18 532	0.17 309	0.11 520	0.16 462	0.25 631	0.24 445	0.33 556	0.19 492	0.24 472	0.26 550	0.24 589	0.19 519	0.20 545	0.07 343	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.09 515	0.08 471

AASNet	0.16 509	0.08 358	0.12 300	0.19 472	0.09 355	0.18 504	0.15 334	0.37 632	0.37 589	0.19 492	0.23 459	0.20 475	0.16 496	0.17 481	0.20 545	0.10 531	0.08 535	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.09 517

ADLNet2	0.16 509	0.09 440	0.13 353	0.16 222	0.09 355	0.20 544	0.16 405	0.31 563	0.39 600	0.16 426	0.20 414	0.20 475	0.18 534	0.21 561	0.22 574	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.07 400

GEStereo_RVC	0.17 530	0.12 548	0.15 441	0.22 590	0.11 520	0.19 528	0.17 447	0.32 574	0.48 636	0.20 515	0.25 500	0.17 434	0.13 426	0.21 561	0.16 493	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.07 393	0.09 515	0.08 471

TestStereo	0.13 404	0.14 588	0.11 252	0.23 614	0.08 220	0.15 430	0.21 581	0.20 345	0.23 439	0.14 370	0.24 472	0.16 412	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.05 51	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.09 515	0.05 207

HCRNet	0.16 509	0.24 654	0.12 300	0.35 675	0.11 520	0.15 430	0.17 447	0.26 482	0.22 427	0.19 492	0.24 472	0.21 484	0.14 450	0.15 412	0.13 402	0.11 563	0.07 503	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.07 400

Syn2CoEx	0.21 581	0.16 606	0.27 601	0.29 665	0.14 598	0.26 613	0.20 560	0.33 594	0.31 542	0.28 608	0.36 597	0.27 558	0.25 598	0.19 519	0.24 599	0.16 648	0.12 619	0.14 621	0.11 590	0.09 515	0.08 471

GwcNet	0.20 568	0.13 576	0.19 544	0.18 402	0.12 554	0.24 592	0.19 536	0.35 619	0.43 622	0.20 515	0.32 572	0.33 614	0.20 562	0.22 574	0.24 599	0.11 563	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.09 515	0.10 548

HGLStereo	0.17 530	0.08 358	0.19 544	0.17 309	0.12 554	0.18 504	0.18 496	0.31 563	0.32 549	0.21 530	0.32 572	0.25 540	0.18 534	0.19 519	0.20 545	0.09 488	0.09 568	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.10 548

CFNet-ft	0.14 441	0.07 239	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.16 462	0.18 496	0.22 398	0.24 456	0.17 445	0.26 517	0.24 526	0.14 450	0.16 447	0.14 445	0.11 563	0.06 430	0.08 406	0.09 514	0.09 515	0.08 471

DMCA	0.14 441	0.09 440	0.16 477	0.19 472	0.09 355	0.15 430	0.17 447	0.23 421	0.27 502	0.14 370	0.19 402	0.17 434	0.18 534	0.15 412	0.17 508	0.10 531	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.09 515	0.10 548

FADNet-RVC-Resample	0.16 509	0.11 530	0.31 619	0.22 590	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.25 464	0.24 456	0.24 568	0.27 526	0.20 475	0.15 468	0.16 447	0.15 477	0.07 343	0.08 535	0.12 592	0.10 556	0.09 515	0.10 548

STTStereo	0.18 544	0.12 548	0.27 601	0.20 540	0.11 520	0.16 462	0.21 581	0.29 537	0.23 439	0.21 530	0.30 559	0.29 577	0.18 534	0.20 544	0.19 539	0.12 588	0.11 603	0.11 572	0.14 626	0.09 515	0.08 471

ADCP+	0.20 568	0.10 503	0.33 626	0.20 540	0.12 554	0.22 571	0.26 640	0.31 563	0.34 568	0.26 587	0.37 603	0.22 502	0.22 575	0.27 606	0.27 629	0.09 488	0.06 430	0.08 406	0.08 467	0.09 515	0.10 548

PA-Net	0.23 606	0.18 628	0.33 626	0.28 656	0.22 664	0.21 562	0.38 685	0.29 537	0.39 600	0.22 546	0.32 572	0.25 540	0.26 604	0.20 544	0.25 609	0.09 488	0.23 680	0.15 633	0.22 666	0.09 515	0.13 612
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.14 441	0.07 239	0.15 441	0.12 7	0.09 355	0.16 462	0.18 496	0.22 398	0.24 456	0.17 445	0.26 517	0.24 526	0.14 450	0.16 447	0.14 445	0.11 563	0.06 430	0.08 406	0.09 514	0.09 515	0.08 471

CVANet_RVC	0.18 544	0.10 503	0.14 392	0.21 573	0.10 469	0.18 504	0.17 447	0.34 603	0.33 556	0.22 546	0.31 568	0.28 568	0.18 534	0.23 585	0.17 508	0.12 588	0.08 535	0.12 592	0.11 590	0.09 515	0.07 400

AdaStereo	0.15 486	0.11 530	0.15 441	0.18 402	0.09 355	0.20 544	0.11 64	0.32 574	0.28 517	0.20 515	0.23 459	0.20 475	0.13 426	0.19 519	0.14 445	0.12 588	0.05 276	0.10 541	0.07 393	0.09 515	0.07 400
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.
iResNetv2_ROB	0.14 441	0.08 358	0.15 441	0.16 222	0.08 220	0.16 462	0.12 100	0.25 464	0.35 577	0.21 530	0.29 552	0.24 526	0.13 426	0.14 385	0.14 445	0.06 168	0.05 276	0.06 200	0.04 60	0.09 515	0.08 471

DRN-Test	0.19 556	0.11 530	0.20 556	0.22 590	0.10 469	0.22 571	0.22 591	0.39 644	0.37 589	0.24 568	0.32 572	0.26 550	0.21 566	0.22 574	0.24 599	0.11 563	0.07 503	0.11 572	0.10 556	0.09 515	0.07 400

StereoDRNet	0.18 544	0.11 530	0.17 508	0.22 590	0.11 520	0.21 562	0.22 591	0.37 632	0.33 556	0.24 568	0.28 540	0.30 587	0.19 550	0.20 544	0.20 545	0.09 488	0.08 535	0.11 572	0.09 514	0.09 515	0.07 400

DISCO	0.19 556	0.09 440	0.22 572	0.17 309	0.10 469	0.25 603	0.18 496	0.27 503	0.44 627	0.22 546	0.31 568	0.33 614	0.26 604	0.28 618	0.28 637	0.08 426	0.06 430	0.07 312	0.07 393	0.09 515	0.09 517

PSMNet_ROB	0.21 581	0.11 530	0.15 441	0.27 653	0.15 618	0.24 592	0.35 680	0.43 663	0.37 589	0.27 593	0.32 572	0.32 610	0.22 575	0.21 561	0.26 621	0.12 588	0.08 535	0.13 607	0.11 590	0.09 515	0.09 517

MultiAttention	0.29 647	0.08 358	0.14 392	0.19 472	0.12 554	1.45 714	1.33 718	0.36 626	0.37 589	0.19 492	0.21 438	0.24 526	0.11 351	0.38 661	0.18 526	0.06 168	0.05 276	0.08 406	0.08 467	0.10 548	0.09 517

z-mn7	0.24 613	0.14 588	0.45 652	0.19 472	0.13 577	0.28 630	0.25 631	0.34 603	0.62 673	0.27 593	0.56 668	0.29 577	0.24 589	0.32 636	0.25 609	0.08 426	0.08 535	0.08 406	0.08 467	0.10 548	0.10 548

w-ln-seven-2	0.20 568	0.14 588	0.37 639	0.22 590	0.12 554	0.20 544	0.21 581	0.28 523	0.37 589	0.25 581	0.37 603	0.27 558	0.22 575	0.21 561	0.23 586	0.08 426	0.08 535	0.09 492	0.09 514	0.10 548	0.09 517

S2M2_L	0.09 176	0.08 358	0.11 252	0.13 22	0.10 469	0.08 85	0.06 1	0.10 35	0.10 77	0.10 230	0.09 161	0.10 260	0.09 270	0.11 199	0.11 291	0.13 614	0.07 503	0.08 406	0.09 514	0.10 548	0.08 471
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.13 404	0.11 530	0.12 300	0.19 472	0.12 554	0.15 430	0.15 334	0.22 398	0.20 397	0.15 397	0.16 339	0.14 368	0.16 496	0.14 385	0.13 402	0.07 343	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.10 548	0.08 471

DCVSM-stereo	0.14 441	0.09 440	0.16 477	0.16 222	0.10 469	0.15 430	0.09 20	0.19 333	0.23 439	0.20 515	0.23 459	0.26 550	0.15 468	0.18 504	0.14 445	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.08 467	0.10 548	0.12 588

rvit_stereo_0075_2	0.17 530	0.12 548	0.25 590	0.23 614	0.16 629	0.13 366	0.10 35	0.30 551	0.27 502	0.20 515	0.28 540	0.22 502	0.15 468	0.18 504	0.13 402	0.16 648	0.10 590	0.17 645	0.10 556	0.10 548	0.09 517

test_sample7	0.15 486	0.10 503	0.16 477	0.14 70	0.11 520	0.16 462	0.16 405	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.16 447	0.16 493	0.12 588	0.06 430	0.10 541	0.09 514	0.10 548	0.10 548

HBP-ISP	0.18 544	0.13 576	0.16 477	0.15 124	0.11 520	0.08 85	0.13 179	0.28 523	0.29 524	0.22 546	0.33 585	0.21 484	0.25 598	0.23 585	0.17 508	0.14 628	0.16 654	0.21 659	0.17 655	0.10 548	0.08 471

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 544	0.09 440	0.29 614	0.15 124	0.10 469	0.22 571	0.20 560	0.26 482	0.39 600	0.25 581	0.42 640	0.24 526	0.15 468	0.20 544	0.19 539	0.07 343	0.05 276	0.06 200	0.05 192	0.10 548	0.09 517

NINENet	0.16 509	0.10 503	0.15 441	0.17 309	0.11 520	0.19 528	0.14 246	0.40 648	0.36 582	0.18 475	0.21 438	0.16 412	0.13 426	0.15 412	0.13 402	0.08 426	0.08 535	0.10 541	0.07 393	0.10 548	0.09 517

AACVNet	0.16 509	0.08 358	0.14 392	0.15 124	0.10 469	0.18 504	0.15 334	0.23 421	0.24 456	0.27 593	0.27 526	0.28 568	0.17 519	0.19 519	0.16 493	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.07 393	0.10 548	0.09 517

LMCR-Stereo	0.15 486	0.08 358	0.13 353	0.21 573	0.09 355	0.17 485	0.20 560	0.27 503	0.19 373	0.24 568	0.24 472	0.23 520	0.17 519	0.20 544	0.17 508	0.07 343	0.06 430	0.08 406	0.06 293	0.10 548	0.08 471

aanetorigin	0.22 590	0.17 617	0.56 668	0.17 309	0.10 469	0.15 430	0.19 536	0.20 345	0.33 556	0.49 672	0.48 651	0.29 577	0.27 612	0.20 544	0.23 586	0.08 426	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.10 548	0.09 517

DMCA-RVC	0.17 530	0.10 503	0.15 441	0.24 623	0.11 520	0.18 504	0.18 496	0.25 464	0.24 456	0.21 530	0.26 517	0.25 540	0.27 612	0.18 504	0.20 545	0.12 588	0.08 535	0.13 607	0.10 556	0.10 548	0.08 471

Nwc_Net	0.23 606	0.16 606	0.21 566	0.25 635	0.14 598	0.24 592	0.26 640	0.37 632	0.38 596	0.22 546	0.41 634	0.30 587	0.28 623	0.28 618	0.25 609	0.11 563	0.10 590	0.17 645	0.20 661	0.10 548	0.10 548

ADCL	0.24 613	0.11 530	0.47 657	0.22 590	0.12 554	0.34 650	0.29 663	0.29 537	0.56 660	0.24 568	0.46 648	0.30 587	0.30 635	0.29 625	0.29 641	0.08 426	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.10 548	0.10 548

GANet	0.21 581	0.12 548	0.21 566	0.24 623	0.13 577	0.22 571	0.22 591	0.41 654	0.26 492	0.31 628	0.42 640	0.37 632	0.28 623	0.23 585	0.22 574	0.10 531	0.12 619	0.10 541	0.09 514	0.10 548	0.08 471

PS-NSSS	0.20 568	0.21 644	0.23 581	0.20 540	0.10 469	0.19 528	0.17 447	0.36 626	0.25 478	0.27 593	0.33 585	0.27 558	0.24 589	0.20 544	0.20 545	0.15 632	0.12 619	0.17 645	0.14 626	0.10 548	0.08 471

MDST_ROB	0.22 590	0.10 503	0.17 508	0.18 402	0.11 520	0.37 660	0.19 536	0.43 663	0.41 609	0.39 652	0.39 617	0.29 577	0.21 566	0.26 603	0.18 526	0.11 563	0.10 590	0.14 621	0.11 590	0.10 548	0.08 471

CBMV_ROB	0.19 556	0.13 576	0.17 508	0.16 222	0.11 520	0.15 430	0.13 179	0.26 482	0.28 517	0.27 593	0.30 559	0.27 558	0.24 589	0.23 585	0.16 493	0.15 632	0.17 659	0.22 663	0.20 661	0.10 548	0.11 575

SGM_RVC	0.23 606	0.12 548	0.15 441	0.15 124	0.09 355	0.33 647	0.18 496	0.34 603	0.31 542	0.44 667	0.37 603	0.53 675	0.35 655	0.35 648	0.24 599	0.13 614	0.13 634	0.13 607	0.13 622	0.10 548	0.11 575
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.19 556	0.14 588	0.17 508	0.18 402	0.10 469	0.20 544	0.11 64	0.29 537	0.30 534	0.29 617	0.30 559	0.30 587	0.23 583	0.27 606	0.19 539	0.13 614	0.15 650	0.17 645	0.16 648	0.10 548	0.10 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
w-ln-seven	0.24 613	0.14 588	0.55 665	0.19 472	0.14 598	0.26 613	0.22 591	0.35 619	0.60 670	0.29 617	0.39 617	0.30 587	0.22 575	0.21 561	0.26 621	0.09 488	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.11 571	0.10 548

DDVS	0.15 486	0.10 503	0.21 566	0.16 222	0.12 554	0.15 430	0.14 246	0.25 464	0.19 373	0.18 475	0.29 552	0.27 558	0.12 384	0.19 519	0.15 477	0.09 488	0.06 430	0.09 492	0.07 393	0.11 571	0.11 575

Wz-Net-SNSev	0.25 625	0.17 617	0.44 651	0.25 635	0.14 598	0.26 613	0.23 602	0.38 640	0.56 660	0.30 622	0.55 663	0.39 644	0.26 604	0.23 585	0.30 648	0.10 531	0.09 568	0.09 492	0.10 556	0.11 571	0.11 575

dad	0.17 530	0.20 638	0.20 556	0.16 222	0.11 520	0.20 544	0.18 496	0.21 372	0.28 517	0.30 622	0.24 472	0.29 577	0.13 426	0.19 519	0.16 493	0.18 655	0.09 568	0.11 572	0.09 514	0.11 571	0.07 400

pcwnet_v2	0.19 556	0.10 503	0.26 593	0.17 309	0.14 598	0.18 504	0.15 334	0.37 632	0.46 634	0.19 492	0.24 472	0.21 484	0.19 550	0.20 544	0.19 539	0.13 614	0.10 590	0.10 541	0.10 556	0.11 571	0.13 612

EDNetEfficient	0.29 647	0.24 654	1.13 706	0.18 402	0.10 469	0.19 528	0.20 560	0.20 345	0.60 670	0.74 694	0.56 668	0.31 600	0.39 663	0.22 574	0.30 648	0.09 488	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.11 571	0.09 517

FAT-Stereo	0.20 568	0.12 548	0.22 572	0.21 573	0.12 554	0.17 485	0.18 496	0.34 603	0.39 600	0.27 593	0.37 603	0.34 621	0.32 645	0.21 561	0.20 545	0.09 488	0.11 603	0.10 541	0.09 514	0.11 571	0.14 629

FADNet_RVC	0.16 509	0.14 588	0.40 645	0.20 540	0.11 520	0.13 366	0.13 179	0.26 482	0.22 427	0.21 530	0.23 459	0.20 475	0.17 519	0.14 385	0.16 493	0.08 426	0.08 535	0.12 592	0.09 514	0.11 571	0.10 548

AF-Net	0.22 590	0.17 617	0.17 508	0.26 640	0.13 577	0.25 603	0.24 615	0.32 574	0.50 646	0.25 581	0.33 585	0.38 636	0.26 604	0.28 618	0.25 609	0.11 563	0.10 590	0.16 641	0.11 590	0.11 571	0.10 548

UCFNet_RVC	0.14 441	0.08 358	0.13 353	0.11 1	0.10 469	0.20 544	0.10 35	0.24 445	0.22 427	0.17 445	0.20 414	0.23 520	0.15 468	0.17 481	0.15 477	0.12 588	0.07 503	0.10 541	0.13 622	0.11 571	0.10 548

DeepPruner_ROB	0.16 509	0.11 530	0.15 441	0.17 309	0.10 469	0.17 485	0.15 334	0.32 574	0.21 413	0.19 492	0.21 438	0.22 502	0.18 534	0.20 544	0.15 477	0.13 614	0.09 568	0.09 492	0.09 514	0.11 571	0.10 548

FBW_ROB	0.24 613	0.17 617	0.22 572	0.26 640	0.14 598	0.25 603	0.22 591	0.41 654	0.41 609	0.41 659	0.41 634	0.42 651	0.27 612	0.31 629	0.23 586	0.09 488	0.14 644	0.14 621	0.12 611	0.11 571	0.09 517

PWC_ROB	0.21 581	0.16 606	0.26 593	0.18 402	0.11 520	0.22 571	0.13 179	0.32 574	0.49 643	0.30 622	0.40 623	0.32 610	0.24 589	0.31 629	0.22 574	0.10 531	0.07 503	0.11 572	0.08 467	0.11 571	0.10 548

PWCDC_ROB	0.20 568	0.13 576	0.22 572	0.24 623	0.11 520	0.19 528	0.15 334	0.33 594	0.54 656	0.29 617	0.50 656	0.21 484	0.15 468	0.27 606	0.20 545	0.11 563	0.09 568	0.10 541	0.08 467	0.11 571	0.09 517

MeshStereo	0.27 638	0.13 576	0.18 532	0.15 124	0.11 520	0.32 640	0.24 615	0.40 648	0.36 582	0.52 674	0.57 671	0.67 686	0.40 666	0.35 648	0.26 621	0.14 628	0.13 634	0.13 607	0.11 590	0.11 571	0.10 548
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
PStereo	0.20 568	0.22 648	0.20 556	0.17 309	0.10 469	0.13 366	0.20 560	0.27 503	0.38 596	0.20 515	0.14 305	0.28 568	0.31 639	0.24 595	0.31 655	0.18 655	0.13 634	0.15 633	0.11 590	0.12 586	0.12 588

Selective-IGEV-i16pa	18.58 735	3.30 720	1.09 705	0.21 573	0.18 651	103.68 748	0.28 653	19.87 740	40.73 749	4.16 722	56.45 748	8.07 727	2.59 720	123.95 750	5.89 724	0.18 655	0.12 619	0.09 492	0.12 611	0.12 586	0.51 699

MSAF-DinoV2	0.22 590	0.11 530	0.23 581	0.17 309	0.10 469	0.27 623	0.16 405	0.37 632	0.55 657	0.21 530	0.27 526	0.47 667	0.27 612	0.35 648	0.39 674	0.09 488	0.06 430	0.07 312	0.09 514	0.12 586	0.10 548

zh-sn7	0.25 625	0.17 617	0.50 659	0.24 623	0.13 577	0.25 603	0.24 615	0.34 603	0.48 636	0.28 608	0.54 661	0.28 568	0.31 639	0.36 654	0.32 657	0.10 531	0.10 590	0.11 572	0.10 556	0.12 586	0.12 588

GMStereo_Zeroshot	0.16 509	0.13 576	0.24 585	0.20 540	0.10 469	0.17 485	0.13 179	0.29 537	0.25 478	0.23 559	0.32 572	0.25 540	0.11 351	0.19 519	0.14 445	0.09 488	0.06 430	0.11 572	0.06 293	0.12 586	0.08 471

Wz-Net-LNSev	0.22 590	0.16 606	0.38 641	0.21 573	0.13 577	0.25 603	0.23 602	0.32 574	0.43 622	0.30 622	0.41 634	0.31 600	0.18 534	0.22 574	0.25 609	0.10 531	0.09 568	0.08 406	0.08 467	0.12 586	0.11 575

Wz-Net-MNSev	0.22 590	0.13 576	0.31 619	0.20 540	0.14 598	0.36 659	0.24 615	0.33 594	0.44 627	0.28 608	0.40 623	0.38 636	0.19 550	0.24 595	0.25 609	0.09 488	0.07 503	0.09 492	0.09 514	0.12 586	0.10 548

SACVNet	0.18 544	0.12 548	0.14 392	0.17 309	0.13 577	0.22 571	0.18 496	0.31 563	0.30 534	0.23 559	0.31 568	0.30 587	0.22 575	0.22 574	0.17 508	0.11 563	0.08 535	0.10 541	0.10 556	0.12 586	0.14 629

APVNet	0.22 590	0.12 548	0.19 544	0.18 402	0.14 598	0.32 640	0.31 676	0.39 644	0.32 549	0.27 593	0.40 623	0.30 587	0.29 631	0.26 603	0.25 609	0.11 563	0.12 619	0.11 572	0.14 626	0.12 586	0.12 588

psmorigin	0.25 625	0.15 598	0.34 634	0.17 309	0.13 577	0.23 587	0.14 246	0.34 603	0.33 556	0.41 659	0.55 663	0.41 650	0.37 659	0.34 642	0.27 629	0.11 563	0.15 650	0.11 572	0.11 590	0.12 586	0.16 647

EDNetEfficientorigin	7.91 722	0.31 674	153.02 748	0.19 472	0.09 355	0.21 562	0.16 405	0.22 398	0.59 666	0.72 690	0.67 679	0.42 651	0.50 681	0.24 595	0.39 674	0.08 426	0.07 503	0.08 406	0.07 393	0.12 586	0.10 548

hitnet-ft	0.18 544	0.09 440	0.17 508	0.14 70	0.09 355	0.26 613	0.20 560	0.25 464	0.26 492	0.24 568	0.32 572	0.31 600	0.22 575	0.24 595	0.21 565	0.12 588	0.07 503	0.10 541	0.08 467	0.12 586	0.11 575

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 590	0.21 644	0.24 585	0.26 640	0.11 520	0.23 587	0.14 246	0.39 644	0.24 456	0.32 634	0.36 597	0.30 587	0.21 566	0.19 519	0.21 565	0.17 653	0.14 644	0.21 659	0.16 648	0.12 586	0.12 588

SuperB	0.20 568	0.10 503	0.56 668	0.16 222	0.09 355	0.18 504	0.18 496	0.24 445	0.50 646	0.26 587	0.39 617	0.17 434	0.21 566	0.22 574	0.21 565	0.08 426	0.06 430	0.06 200	0.06 293	0.12 586	0.10 548

RP	0.21 581	0.13 576	0.21 566	0.23 614	0.11 520	0.21 562	0.20 560	0.25 464	0.44 627	0.21 530	0.38 609	0.36 627	0.24 589	0.27 606	0.25 609	0.11 563	0.12 619	0.13 607	0.12 611	0.12 586	0.14 629

edge stereo	0.22 590	0.13 576	0.20 556	0.21 573	0.13 577	0.23 587	0.16 405	0.32 574	0.42 617	0.32 634	0.40 623	0.38 636	0.35 655	0.25 601	0.24 599	0.13 614	0.11 603	0.14 621	0.11 590	0.12 586	0.13 612

DeepPrunerF	0.24 613	0.17 617	0.42 650	0.26 640	0.16 629	0.22 571	0.28 653	0.37 632	0.50 646	0.26 587	0.29 552	0.24 526	0.28 623	0.21 561	0.22 574	0.15 632	0.11 603	0.20 658	0.18 659	0.12 586	0.13 612

SGM-ForestM	0.32 657	0.12 548	0.16 477	0.16 222	0.11 520	0.39 665	0.19 536	0.41 654	0.50 646	0.52 674	0.54 661	1.32 707	0.42 674	0.40 670	0.27 629	0.14 628	0.16 654	0.16 641	0.16 648	0.12 586	0.12 588

NOSS_ROB	0.19 556	0.12 548	0.18 532	0.16 222	0.12 554	0.15 430	0.12 100	0.30 551	0.32 549	0.20 515	0.22 450	0.27 558	0.23 583	0.21 561	0.16 493	0.16 648	0.18 661	0.23 664	0.21 663	0.12 586	0.13 612

SGM-Forest	0.20 568	0.14 588	0.18 532	0.19 472	0.13 577	0.20 544	0.22 591	0.33 594	0.30 534	0.24 568	0.29 552	0.28 568	0.19 550	0.23 585	0.17 508	0.15 632	0.16 654	0.15 633	0.14 626	0.12 586	0.12 588
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	0.30 653	0.19 632	1.03 704	0.16 222	0.13 577	0.22 571	0.16 405	0.30 551	0.62 673	0.60 681	0.52 658	0.46 663	0.38 660	0.23 585	0.32 657	0.12 588	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.13 606	0.12 588

TCMNet	0.19 556	0.12 548	0.19 544	0.20 540	0.18 651	0.20 544	0.24 615	0.27 503	0.36 582	0.23 559	0.26 517	0.25 540	0.19 550	0.19 519	0.23 586	0.13 614	0.11 603	0.11 572	0.12 611	0.13 606	0.12 588

FADNet-RVC	0.20 568	0.20 638	0.38 641	0.21 573	0.16 629	0.20 544	0.15 334	0.26 482	0.26 492	0.26 587	0.32 572	0.26 550	0.21 566	0.22 574	0.19 539	0.12 588	0.13 634	0.12 592	0.14 626	0.13 606	0.18 659

S-Stereo	0.20 568	0.12 548	0.25 590	0.21 573	0.13 577	0.20 544	0.18 496	0.32 574	0.43 622	0.23 559	0.36 597	0.28 568	0.30 635	0.19 519	0.22 574	0.09 488	0.12 619	0.10 541	0.10 556	0.13 606	0.13 612

NCC-stereo	0.24 613	0.15 598	0.31 619	0.26 640	0.16 629	0.20 544	0.30 670	0.40 648	0.40 606	0.24 568	0.38 609	0.33 614	0.28 623	0.36 654	0.27 629	0.12 588	0.11 603	0.15 633	0.22 666	0.13 606	0.13 612

Abc-Net	0.24 613	0.15 598	0.31 619	0.26 640	0.16 629	0.20 544	0.30 670	0.40 648	0.40 606	0.24 568	0.38 609	0.33 614	0.28 623	0.36 654	0.27 629	0.12 588	0.11 603	0.15 633	0.22 666	0.13 606	0.13 612
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
RTSC	0.23 606	0.12 548	0.28 606	0.21 573	0.13 577	0.28 630	0.16 405	0.35 619	0.66 682	0.27 593	0.33 585	0.30 587	0.21 566	0.31 629	0.29 641	0.10 531	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.13 606	0.13 612

ADCMid	0.25 625	0.15 598	0.40 645	0.20 540	0.14 598	0.25 603	0.26 640	0.34 603	0.38 596	0.36 644	0.44 645	0.34 621	0.40 666	0.35 648	0.33 662	0.10 531	0.09 568	0.11 572	0.11 590	0.13 606	0.12 588

RYNet	0.22 590	0.12 548	0.22 572	0.19 472	0.17 644	0.46 670	0.26 640	0.38 640	0.48 636	0.24 568	0.28 540	0.34 621	0.23 583	0.20 544	0.30 648	0.10 531	0.06 430	0.09 492	0.09 514	0.13 606	0.15 636

DANet	0.21 581	0.15 598	0.28 606	0.25 635	0.13 577	0.22 571	0.19 536	0.27 503	0.27 502	0.28 608	0.32 572	0.35 625	0.31 639	0.31 629	0.23 586	0.11 563	0.09 568	0.11 572	0.10 556	0.13 606	0.11 575
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NCCL2	0.23 606	0.15 598	0.17 508	0.34 673	0.18 651	0.24 592	0.23 602	0.34 603	0.28 517	0.31 628	0.38 609	0.38 636	0.28 623	0.23 585	0.24 599	0.15 632	0.12 619	0.18 654	0.21 663	0.13 606	0.13 612

SANet	0.24 613	0.14 588	0.28 606	0.21 573	0.11 520	0.27 623	0.24 615	0.38 640	0.64 678	0.36 644	0.40 623	0.43 655	0.26 604	0.27 606	0.24 599	0.12 588	0.09 568	0.10 541	0.09 514	0.13 606	0.11 575

XPNet_ROB	0.22 590	0.11 530	0.19 544	0.22 590	0.13 577	0.22 571	0.19 536	0.34 603	0.40 606	0.30 622	0.39 617	0.39 644	0.26 604	0.26 603	0.28 637	0.15 632	0.10 590	0.10 541	0.10 556	0.13 606	0.12 588

LALA_ROB	0.25 625	0.16 606	0.22 572	0.26 640	0.17 644	0.27 623	0.27 647	0.42 659	0.37 589	0.33 638	0.38 609	0.51 671	0.26 604	0.28 618	0.27 629	0.16 648	0.09 568	0.12 592	0.11 590	0.13 606	0.12 588

DStereoSA	0.25 625	0.19 632	0.37 639	0.26 640	0.17 644	0.22 571	0.20 560	0.49 675	0.59 666	0.22 546	0.29 552	0.29 577	0.33 647	0.39 665	0.28 637	0.12 588	0.11 603	0.16 641	0.14 626	0.14 620	0.12 588

ISRNet	0.18 544	0.08 358	0.19 544	0.19 472	0.13 577	0.15 430	0.12 100	0.30 551	0.32 549	0.21 530	0.25 500	0.27 558	0.17 519	0.17 481	0.20 545	0.20 664	0.08 535	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.17 656

DualNet (step1)	0.16 509	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.16 447	0.16 493	0.15 632	0.06 430	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

test_sample9	0.18 544	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.27 503	0.23 439	0.20 515	0.20 414	0.24 526	0.19 550	0.19 519	0.17 508	0.15 632	0.30 687	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

test_sample8	0.19 556	0.12 548	0.20 556	0.12 7	0.14 598	0.17 485	0.13 179	0.31 563	0.21 413	0.27 593	0.22 450	0.36 627	0.25 598	0.19 519	0.17 508	0.15 632	0.30 687	0.14 621	0.14 626	0.14 620	0.12 588

coex-ft	3.30 714	0.34 678	59.09 747	0.18 402	0.13 577	0.26 613	0.22 591	0.27 503	0.72 687	1.90 718	0.70 683	0.44 657	0.45 677	0.29 625	0.41 680	0.09 488	0.09 568	0.12 592	0.09 514	0.14 620	0.13 612

WZ-Net	0.28 643	0.17 617	0.78 695	0.22 590	0.16 629	0.34 650	0.29 663	0.39 644	0.57 662	0.24 568	0.55 663	0.37 632	0.24 589	0.33 639	0.35 665	0.09 488	0.08 535	0.09 492	0.10 556	0.14 620	0.16 647

UDG	0.21 581	0.17 617	0.19 544	0.23 614	0.15 618	0.30 637	0.20 560	0.33 594	0.35 577	0.23 559	0.28 540	0.31 600	0.27 612	0.20 544	0.22 574	0.15 632	0.12 619	0.13 607	0.09 514	0.14 620	0.14 629

RGC	0.25 625	0.20 638	0.29 614	0.28 656	0.16 629	0.22 571	0.23 602	0.32 574	0.44 627	0.27 593	0.40 623	0.38 636	0.27 612	0.36 654	0.22 574	0.11 563	0.13 634	0.17 645	0.17 655	0.14 620	0.16 647

stereogan	0.22 590	0.11 530	0.21 566	0.20 540	0.12 554	0.31 639	0.19 536	0.35 619	0.44 627	0.22 546	0.39 617	0.35 625	0.27 612	0.33 639	0.22 574	0.10 531	0.12 619	0.10 541	0.10 556	0.14 620	0.13 612

AnyNet_C01	0.36 664	0.25 659	1.37 709	0.22 590	0.17 644	0.48 674	0.27 647	0.35 619	0.39 600	0.39 652	0.74 687	0.46 663	0.38 660	0.45 675	0.47 686	0.13 614	0.13 634	0.13 607	0.14 626	0.14 620	0.15 636

AnyNet_C32	0.26 636	0.16 606	0.36 635	0.20 540	0.16 629	0.25 603	0.30 670	0.32 574	0.44 627	0.31 628	0.49 652	0.30 587	0.33 647	0.40 670	0.33 662	0.12 588	0.12 619	0.12 592	0.14 626	0.14 620	0.15 636

ADCPNet	0.25 625	0.16 606	0.61 675	0.21 573	0.15 618	0.35 658	0.25 631	0.32 574	0.35 577	0.30 622	0.40 623	0.36 627	0.28 623	0.28 618	0.32 657	0.12 588	0.10 590	0.11 572	0.12 611	0.14 620	0.13 612

CSAN	0.29 647	0.24 654	0.27 601	0.34 673	0.19 655	0.33 647	0.42 689	0.37 632	0.50 646	0.38 650	0.40 623	0.44 657	0.33 647	0.28 618	0.30 648	0.20 664	0.16 654	0.19 656	0.19 660	0.14 620	0.15 636

ETE_ROB	0.23 606	0.17 617	0.22 572	0.25 635	0.13 577	0.26 613	0.29 663	0.31 563	0.36 582	0.28 608	0.36 597	0.45 659	0.26 604	0.27 606	0.26 621	0.11 563	0.08 535	0.12 592	0.09 514	0.14 620	0.13 612

WCMA_ROB	0.24 613	0.11 530	0.22 572	0.17 309	0.14 598	0.32 640	0.15 334	0.32 574	0.32 549	0.38 650	0.53 659	0.40 648	0.34 652	0.34 642	0.25 609	0.11 563	0.12 619	0.12 592	0.10 556	0.14 620	0.14 629

Selective-IGEV-i1pa	2.80 713	3.51 722	0.67 686	0.28 656	0.14 598	10.22 723	0.43 691	4.36 721	3.63 721	3.53 721	6.92 722	3.47 720	1.97 718	13.41 735	2.26 717	0.36 688	0.15 650	0.13 607	0.10 556	0.15 636	0.35 690

DStereoO	0.24 613	0.18 628	0.18 532	0.20 540	0.14 598	0.21 562	0.19 536	0.32 574	0.41 609	0.29 617	0.21 438	0.32 610	0.27 612	0.41 673	0.27 629	0.46 695	0.12 619	0.31 682	0.11 590	0.15 636	0.12 588

Wz-Net-TNSev	0.29 647	0.20 638	0.65 678	0.19 472	0.15 618	0.38 663	0.27 647	0.35 619	0.55 657	0.34 640	0.42 640	0.45 659	0.38 660	0.32 636	0.30 648	0.12 588	0.13 634	0.10 541	0.12 611	0.15 636	0.14 629

sAnonymous2	0.13 404	0.12 548	0.24 585	0.20 540	0.12 554	0.17 485	0.13 179	0.26 482	0.21 413	0.11 266	0.11 248	0.13 346	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.09 488	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.15 636	0.10 548

CroCo_RVC	0.13 404	0.12 548	0.24 585	0.20 540	0.12 554	0.17 485	0.13 179	0.26 482	0.21 413	0.11 266	0.11 248	0.13 346	0.08 229	0.10 124	0.10 208	0.09 488	0.05 276	0.08 406	0.06 293	0.15 636	0.10 548

FINET	0.21 581	0.18 628	0.26 593	0.18 402	0.16 629	0.23 587	0.23 602	0.32 574	0.48 636	0.25 581	0.32 572	0.22 502	0.22 575	0.22 574	0.17 508	0.18 655	0.16 654	0.11 572	0.10 556	0.15 636	0.13 612

RTS	0.45 677	0.19 632	3.26 716	0.24 623	0.15 618	0.74 693	0.20 560	0.36 626	0.76 693	0.42 662	0.43 643	0.31 600	0.41 671	0.53 686	0.35 665	0.10 531	0.08 535	0.13 607	0.12 611	0.15 636	0.15 636

RTSA	0.45 677	0.19 632	3.26 716	0.24 623	0.15 618	0.74 693	0.20 560	0.36 626	0.76 693	0.42 662	0.43 643	0.31 600	0.41 671	0.53 686	0.35 665	0.10 531	0.08 535	0.13 607	0.12 611	0.15 636	0.15 636

NVstereo2D	0.19 556	0.10 503	0.15 441	0.17 309	0.15 618	0.28 630	0.23 602	0.44 665	0.42 617	0.15 397	0.27 526	0.25 540	0.19 550	0.22 574	0.17 508	0.09 488	0.06 430	0.10 541	0.08 467	0.15 636	0.09 517

DStereoFS	0.27 638	0.22 648	0.31 619	0.22 590	0.15 618	0.22 571	0.20 560	0.50 679	0.48 636	0.28 608	0.44 645	0.33 614	0.34 652	0.52 683	0.29 641	0.12 588	0.11 603	0.15 633	0.13 622	0.16 645	0.16 647

GASNet	0.22 590	0.23 651	0.33 626	0.26 640	0.17 644	0.26 613	0.16 405	0.44 665	0.42 617	0.27 593	0.24 472	0.30 587	0.15 468	0.27 606	0.18 526	0.12 588	0.08 535	0.12 592	0.11 590	0.16 645	0.07 400

DDUNet	0.22 590	0.17 617	0.21 566	0.22 590	0.15 618	0.25 603	0.24 615	0.29 537	0.30 534	0.31 628	0.36 597	0.33 614	0.25 598	0.24 595	0.20 545	0.18 655	0.13 634	0.17 645	0.11 590	0.16 645	0.16 647

MFN_U_SF_RVC	0.32 657	0.21 644	0.55 665	0.30 667	0.15 618	0.34 650	0.17 447	0.52 682	0.46 634	0.46 671	0.55 663	0.59 678	0.39 663	0.35 648	0.37 670	0.15 632	0.14 644	0.18 654	0.21 663	0.16 645	0.15 636

FADNet	0.21 581	0.22 648	0.36 635	0.18 402	0.17 644	0.24 592	0.13 179	0.31 563	0.31 542	0.23 559	0.25 500	0.27 558	0.21 566	0.19 519	0.15 477	0.13 614	0.15 650	0.12 592	0.15 643	0.16 645	0.18 659

G-Net	0.24 613	0.16 606	0.36 635	0.22 590	0.16 629	0.51 676	0.23 602	0.29 537	0.34 568	0.36 644	0.38 609	0.31 600	0.29 631	0.27 606	0.26 621	0.11 563	0.09 568	0.12 592	0.09 514	0.16 645	0.13 612

SHD	0.26 636	0.15 598	0.30 617	0.24 623	0.18 651	0.22 571	0.15 334	0.38 640	0.71 686	0.32 634	0.41 634	0.36 627	0.28 623	0.32 636	0.29 641	0.12 588	0.11 603	0.14 621	0.13 622	0.16 645	0.20 665

ADCS	0.29 647	0.18 628	0.45 652	0.21 573	0.17 644	0.28 630	0.23 602	0.41 654	0.63 677	0.40 655	0.49 652	0.40 648	0.36 657	0.39 665	0.40 677	0.13 614	0.12 619	0.13 607	0.14 626	0.16 645	0.16 647

Anonymous_2	0.22 590	0.17 617	0.28 606	0.15 124	0.16 629	0.32 640	0.22 591	0.22 398	0.17 321	0.23 559	0.24 472	0.26 550	0.27 612	0.27 606	0.23 586	0.22 673	0.25 683	0.17 645	0.17 655	0.17 653	0.17 656

XQC	0.28 643	0.23 651	0.51 660	0.28 656	0.19 655	0.34 650	0.27 647	0.36 626	0.57 662	0.31 628	0.30 559	0.37 632	0.30 635	0.38 661	0.38 672	0.13 614	0.09 568	0.15 633	0.12 611	0.17 653	0.18 659

STTRV1_RVC	0.25 625	0.26 660	0.39 643	0.19 472	0.26 676	0.30 637	0.24 615	0.34 603	0.35 577	0.36 644	0.34 589	0.31 600	0.31 639	0.28 618	0.25 609	0.17 653	0.10 590	0.16 641	0.14 626	0.17 653	0.12 588

PDISCO_ROB	0.27 638	0.16 606	0.26 593	0.28 656	0.20 658	0.32 640	0.26 640	0.44 665	0.57 662	0.28 608	0.40 623	0.45 659	0.29 631	0.33 639	0.34 664	0.12 588	0.09 568	0.17 645	0.16 648	0.17 653	0.13 612

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 653	0.24 654	0.29 614	0.36 677	0.16 629	0.34 650	0.30 670	0.32 574	0.42 617	0.40 655	0.46 648	0.38 636	0.31 639	0.34 642	0.28 637	0.19 662	0.20 667	0.26 667	0.29 680	0.18 657	0.19 664

CC-Net-ROB	0.28 643	0.31 674	0.36 635	0.29 665	0.15 618	0.25 603	0.19 536	0.45 668	0.33 556	0.39 652	0.37 603	0.39 644	0.31 639	0.27 606	0.26 621	0.24 679	0.19 664	0.30 681	0.23 670	0.18 657	0.15 636

GANetREF_RVC	0.31 655	0.34 678	0.27 601	0.35 675	0.16 629	0.32 640	0.41 686	0.48 673	0.51 653	0.35 641	0.35 594	0.34 621	0.33 647	0.39 665	0.32 657	0.27 681	0.20 667	0.29 679	0.15 643	0.18 657	0.17 656
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
LSM	0.33 660	0.20 638	0.58 671	0.26 640	0.60 702	0.34 650	0.25 631	0.42 659	0.48 636	0.45 668	0.58 673	0.42 651	0.36 657	0.35 648	0.25 609	0.12 588	0.20 667	0.14 621	0.16 648	0.19 660	0.33 687

DPSNet	0.28 643	0.16 606	0.31 619	0.18 402	0.13 577	0.54 678	0.42 689	0.51 681	0.67 683	0.29 617	0.38 609	0.38 636	0.29 631	0.31 629	0.23 586	0.11 563	0.10 590	0.11 572	0.08 467	0.20 661	0.16 647

PSMNet-RUCA	0.27 638	0.33 676	0.41 648	0.36 677	0.32 684	0.18 504	0.19 536	0.42 659	0.30 534	0.33 638	0.41 634	0.39 644	0.25 598	0.31 629	0.20 545	0.18 655	0.10 590	0.25 666	0.15 643	0.21 662	0.16 647

SQANet	0.23 606	0.23 651	0.30 617	0.30 667	0.19 655	0.27 623	0.13 179	0.29 537	0.33 556	0.24 568	0.37 603	0.31 600	0.22 575	0.27 606	0.23 586	0.15 632	0.10 590	0.21 659	0.16 648	0.21 662	0.15 636

DispFullNet	0.27 638	0.21 644	0.65 678	0.28 656	0.16 629	0.26 613	0.17 447	0.33 594	0.58 665	0.27 593	0.38 609	0.43 655	0.23 583	0.38 661	0.23 586	0.12 588	0.06 430	0.19 656	0.11 590	0.21 662	0.15 636

BEATNet-Init1	0.52 683	0.27 664	0.62 676	0.30 667	0.21 662	0.76 697	0.29 663	0.54 685	0.65 681	0.86 699	0.95 699	2.07 717	0.62 693	0.56 690	0.42 681	0.18 655	0.18 661	0.23 664	0.22 666	0.22 665	0.21 667

DGSMNet	0.24 613	0.19 632	0.33 626	0.21 573	0.24 669	0.24 592	0.20 560	0.35 619	0.41 609	0.24 568	0.32 572	0.38 636	0.21 566	0.29 625	0.23 586	0.12 588	0.11 603	0.14 621	0.16 648	0.23 666	0.23 671

ccnet	0.29 647	0.28 669	0.23 581	0.20 540	0.28 678	0.41 668	0.21 581	0.45 668	0.33 556	0.36 644	0.46 648	0.36 627	0.30 635	0.39 665	0.42 681	0.23 677	0.14 644	0.21 659	0.17 655	0.23 666	0.18 659

MSC_U_SF_DS_RVC	0.43 674	0.39 682	0.54 663	0.40 680	0.20 658	0.64 685	0.32 678	0.53 684	0.72 687	0.71 688	0.72 684	0.61 680	0.54 683	0.51 681	0.46 685	0.20 664	0.19 664	0.29 679	0.30 682	0.23 666	0.18 659

SAMSARA	0.40 669	0.28 669	0.33 626	0.55 691	0.39 685	0.82 700	1.23 717	0.47 672	0.51 653	0.36 644	0.35 594	0.55 677	0.39 663	0.38 661	0.39 674	0.15 632	0.20 667	0.15 633	0.14 626	0.23 666	0.20 665

PASM	0.32 657	0.24 654	0.48 658	0.28 656	0.27 677	0.29 634	0.30 670	0.34 603	0.49 643	0.35 641	0.39 617	0.46 663	0.34 652	0.34 642	0.35 665	0.23 677	0.25 683	0.26 667	0.28 679	0.23 666	0.21 667

MSMD_ROB	0.31 655	0.26 660	0.26 593	0.24 623	0.21 662	0.34 650	0.25 631	0.34 603	0.39 600	0.40 655	0.69 681	0.45 659	0.40 666	0.34 642	0.27 629	0.20 664	0.19 664	0.26 667	0.25 672	0.23 666	0.22 669

FADE		0.33 676		0.33 672	0.25 675			0.64 693	1.07 701	0.43 665		0.42 651		0.70 696		0.30 682	0.21 679	0.41 688	0.38 689	0.23 666	0.22 669

PVD	0.39 666	0.20 638	0.39 643	0.31 671	0.22 664	0.29 634	0.43 691	0.52 682	0.96 700	0.55 678	0.79 691	0.53 675	0.59 690	0.52 683	0.38 672	0.19 662	0.14 644	0.17 645	0.14 626	0.24 673	0.31 685

FSD	0.25 625	0.27 664	0.26 593	0.24 623	0.22 664	0.25 603	0.25 631	0.27 503	0.26 492	0.25 581	0.26 517	0.25 540	0.27 612	0.27 606	0.24 599	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672

FC-DCNN v2	0.33 660	0.27 664	0.28 606	0.26 640	0.23 667	0.37 660	0.28 653	0.40 648	0.43 622	0.45 668	0.56 668	0.51 671	0.40 666	0.37 659	0.29 641	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672

FCDSN-DC	0.33 660	0.28 669	0.28 606	0.30 667	0.24 669	0.39 665	0.28 653	0.42 659	0.42 617	0.43 665	0.53 659	0.51 671	0.41 671	0.36 654	0.30 648	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MANE	0.45 677	0.27 664	0.27 601	0.27 653	0.24 669	0.47 672	0.31 676	0.55 686	0.59 666	0.72 690	1.13 708	1.15 701	0.61 691	0.52 683	0.37 670	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.31 684	0.25 674	0.24 672

FC-DCNN	0.33 660	0.27 664	0.28 606	0.26 640	0.23 667	0.37 660	0.28 653	0.40 648	0.43 622	0.45 668	0.55 663	0.51 671	0.40 666	0.37 659	0.30 648	0.21 668	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.25 674	0.24 672

ELAS_RVC	0.41 671	0.29 672	0.33 626	0.28 656	0.24 669	0.54 678	0.36 681	0.49 675	0.59 666	0.72 690	0.74 687	0.65 684	0.54 683	0.54 688	0.40 677	0.22 673	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.26 679	0.25 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.41 671	0.29 672	0.33 626	0.27 653	0.24 669	0.60 683	0.36 681	0.50 679	0.50 646	0.71 688	0.79 691	0.67 686	0.54 683	0.51 681	0.42 681	0.22 673	0.20 667	0.27 670	0.26 673	0.26 679	0.25 678
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
otaku	0.39 666	0.37 681	0.52 661	0.44 684	0.28 678	0.58 680	0.24 615	0.41 654	0.62 673	0.40 655	0.49 652	0.46 663	0.33 647	0.40 670	0.32 657	0.30 682	0.30 687	0.39 686	0.33 685	0.29 681	0.28 681

JetBlue	0.71 692	0.45 686	1.14 707	0.51 689	0.47 691	2.02 715	0.64 704	0.75 696	0.70 685	0.69 687	0.77 690	1.22 703	0.83 701	1.03 713	1.01 712	0.40 690	0.28 685	0.33 683	0.33 685	0.30 682	0.34 688

ACVNet-4b	0.39 666	0.53 688	0.55 665	0.45 685	0.24 669	0.47 672	0.18 496	0.49 675	0.64 678	0.42 662	0.45 647	0.60 679	0.27 612	0.34 642	0.24 599	0.33 686	0.14 644	0.48 690	0.42 692	0.30 682	0.26 680

NVStereoNet_ROB	0.46 680	0.36 680	0.46 656	0.41 682	0.28 678	0.34 650	0.34 679	0.48 673	0.60 670	0.72 690	0.93 697	0.70 689	0.66 694	0.47 676	0.60 696	0.22 673	0.33 691	0.34 684	0.34 688	0.30 682	0.30 684
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ACVNet_1	0.44 675	0.49 687	0.60 674	0.45 685	0.28 678	0.49 675	0.27 647	0.57 689	0.72 687	0.62 683	0.58 673	0.74 690	0.49 680	0.50 679	0.35 665	0.26 680	0.24 681	0.39 686	0.29 680	0.31 685	0.24 672

Ntro	0.40 669	0.40 683	0.53 662	0.46 688	0.30 682	0.65 686	0.24 615	0.46 670	0.68 684	0.41 659	0.49 652	0.48 669	0.42 674	0.39 665	0.31 655	0.32 684	0.28 685	0.37 685	0.30 682	0.32 686	0.29 682

MonStereo1	0.47 681	0.26 660	0.58 671	0.28 656	0.20 658	0.39 665	0.18 496	0.49 675	0.64 678	0.52 674	0.87 694	1.01 696	0.57 688	0.50 679	0.56 693	0.53 699	0.31 690	0.54 696	0.40 690	0.33 687	0.34 688

MADNet+	0.75 695	0.71 698	3.70 719	0.66 695	0.41 687	0.98 705	0.97 715	0.69 695	0.73 691	0.52 674	0.57 671	0.64 682	0.68 696	0.86 705	1.01 712	0.34 687	0.36 693	0.28 678	0.23 670	0.36 688	0.31 685

Consistency-Raft	0.44 675	0.40 683	0.45 652	0.37 679	0.43 689	0.46 670	0.41 686	0.57 689	0.55 657	0.32 634	0.73 685	0.33 614	0.48 679	0.42 674	0.49 688	0.39 689	0.35 692	0.45 689	0.51 699	0.42 689	0.29 682

light-stereo	0.42 673	0.26 660	0.59 673	0.60 693	0.49 692	0.32 640	0.23 602	0.46 670	0.52 655	0.56 680	0.58 673	0.76 691	0.32 645	0.48 677	0.29 641	0.32 684	0.24 681	0.27 670	0.33 685	0.46 690	0.39 692

ACVNet_2	0.66 691	0.66 696	0.68 687	0.63 694	0.41 687	0.71 691	0.49 694	0.96 705	1.39 710	0.89 700	1.09 704	1.04 697	0.73 697	0.54 688	0.47 686	0.43 693	0.40 694	0.53 695	0.44 693	0.47 691	0.35 690

anonymity	0.53 684	0.58 690	0.65 678	0.41 682	0.61 703	0.53 677	0.41 686	0.56 687	0.41 609	0.55 678	0.50 656	0.49 670	0.55 686	0.58 691	0.50 691	0.58 702	0.50 705	0.51 692	0.51 699	0.51 692	0.57 701

IMH-64-1	0.65 689	0.61 692	0.68 687	0.71 696	0.51 693	0.59 681	0.49 694	0.91 701	0.85 695	0.74 694	1.02 701	0.81 692	0.78 699	0.79 698	0.49 688	0.42 691	0.46 696	0.71 699	0.47 694	0.52 693	0.39 692

IMH-64	0.65 689	0.61 692	0.68 687	0.71 696	0.51 693	0.59 681	0.49 694	0.91 701	0.85 695	0.74 694	1.02 701	0.81 692	0.78 699	0.79 698	0.49 688	0.42 691	0.46 696	0.71 699	0.47 694	0.52 693	0.39 692

RainbowNet	0.54 685	0.61 692	0.70 693	0.57 692	0.43 689	0.65 686	0.37 684	0.60 691	0.87 697	0.50 673	0.66 678	0.64 682	0.47 678	0.49 678	0.43 684	0.47 696	0.48 701	0.52 694	0.41 691	0.52 693	0.40 695

SGM+DAISY	0.56 686	0.57 689	0.65 678	0.40 680	0.54 695	0.66 688	0.49 694	0.56 687	0.45 633	0.66 684	0.69 681	0.67 686	0.56 687	0.63 693	0.56 693	0.59 703	0.48 701	0.50 691	0.50 698	0.52 693	0.58 702

SPS-STEREO	0.57 687	0.58 690	0.65 678	0.45 685	0.55 697	0.62 684	0.44 693	0.62 692	0.50 646	0.68 686	0.64 676	0.66 685	0.57 688	0.61 692	0.60 696	0.62 705	0.47 700	0.51 692	0.49 696	0.55 697	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	0.71 692	0.64 695	0.68 687	0.76 698	0.54 695	0.69 689	0.54 698	0.98 707	1.10 703	0.82 698	1.09 704	0.89 694	0.88 704	0.87 706	0.52 692	0.44 694	0.50 705	0.75 702	0.51 699	0.56 698	0.41 696

GCST	0.37 665	0.42 685	0.26 593	1.02 711	0.39 685	0.18 504	0.08 7	0.20 345	0.17 321	0.28 608	0.25 500	0.15 397	0.12 384	0.16 447	0.14 445	0.64 706	0.43 695	0.75 702	0.65 706	0.63 699	0.46 698

WAO-7	0.79 697	0.78 701	0.54 663	0.85 704	0.67 706	0.74 693	0.68 708	1.05 710	1.32 708	0.90 701	1.20 711	1.04 697	0.92 705	0.69 695	0.66 699	0.60 704	0.62 715	0.67 698	0.68 708	0.64 700	0.58 702

LVE	0.83 700	0.85 705	0.85 700	0.80 701	0.56 698	1.04 710	0.65 705	1.05 710	1.47 713	0.96 703	1.22 712	1.10 700	0.85 702	0.83 701	0.71 704	0.49 697	0.55 711	0.76 705	0.60 704	0.65 701	0.59 707

Dean	0.87 701	0.86 706	0.79 697	0.81 702	0.56 698	0.90 701	0.63 702	1.15 716	1.73 716	1.15 711	1.15 709	1.31 706	0.99 708	0.81 700	0.81 708	0.57 701	0.56 712	0.77 706	0.64 705	0.66 702	0.58 702

TorneroNet-64	0.76 696	0.72 699	0.74 694	0.78 700	0.58 701	0.91 704	0.56 699	0.84 699	1.29 707	0.66 684	0.90 695	1.40 709	0.75 698	0.85 704	0.67 702	0.49 697	0.46 696	0.72 701	0.59 702	0.67 703	0.53 700

WAO-6	0.81 698	0.80 702	0.62 676	0.86 705	0.63 704	0.76 697	0.58 701	0.98 707	1.54 715	0.90 701	0.96 700	1.07 699	1.03 709	0.70 696	0.66 699	0.72 708	0.49 703	0.90 710	0.71 709	0.68 704	0.58 702

MFMNet_re	0.64 688	0.66 696	0.65 678	0.51 689	0.69 707	0.69 689	0.57 700	0.64 693	0.73 691	0.60 681	0.73 685	0.62 681	0.67 695	0.65 694	0.60 696	0.66 707	0.58 714	0.63 697	0.59 702	0.68 704	0.69 711

WAO-8	0.91 702	0.81 703	0.65 678	0.94 708	0.69 707	0.90 701	0.67 706	1.07 713	1.83 718	1.06 708	1.45 714	1.30 704	1.07 710	0.84 702	0.78 705	0.74 710	0.53 708	0.86 708	0.75 710	0.69 706	0.62 708

Venus	0.91 702	0.81 703	0.65 678	0.94 708	0.69 707	0.90 701	0.67 706	1.07 713	1.83 718	1.06 708	1.45 714	1.30 704	1.07 710	0.84 702	0.78 705	0.74 710	0.53 708	0.86 708	0.75 710	0.69 706	0.62 708

PWCK	0.71 692	0.94 707	0.95 702	0.76 698	0.31 683	0.74 693	0.36 681	0.90 700	0.90 698	0.96 703	0.75 689	0.95 695	0.61 691	0.87 706	0.66 699	0.72 708	0.46 696	0.75 702	0.49 696	0.69 706	0.44 697

TorneroNet	0.82 699	0.74 700	0.81 699	0.84 703	0.63 704	0.99 706	0.63 702	0.96 705	1.16 704	0.80 697	1.11 706	1.36 708	0.86 703	0.93 709	0.80 707	0.56 700	0.49 703	0.78 707	0.66 707	0.73 709	0.63 710

UNDER WATER-64	0.95 704	0.94 707	1.43 711	0.87 706	0.56 698	1.18 713	0.87 712	0.77 697	0.94 699	1.04 706	0.85 693	1.58 714	1.21 715	0.94 710	0.96 710	0.87 714	0.57 713	1.03 714	0.88 715	0.78 710	0.73 712

UNDER WATER	0.97 705	0.97 709	1.42 710	0.99 710	0.70 710	1.12 712	0.84 711	0.80 698	1.08 702	1.01 705	0.90 695	1.55 713	1.22 716	1.03 713	1.00 711	0.78 712	0.53 708	1.02 713	0.87 714	0.80 711	0.74 713

DPSimNet_ROB	1.11 709	1.23 713	0.78 695	1.13 713	0.88 714	1.10 711	1.13 716	1.16 717	1.23 706	1.43 715	1.02 701	1.41 710	1.10 713	0.90 708	1.60 714	1.46 721	0.51 707	1.21 718	1.03 718	0.90 712	1.01 719

notaker	0.97 705	1.11 710	0.98 703	1.13 713	0.81 711	0.73 692	0.68 708	0.93 703	1.16 704	1.18 713	1.18 710	1.41 710	1.16 714	1.08 715	0.69 703	0.81 713	0.64 716	1.17 716	0.79 712	0.98 713	0.80 715

KSHMR	1.09 708	1.17 711	0.88 701	1.25 716	1.00 715	0.99 706	0.96 714	1.13 715	1.37 709	1.16 712	1.29 713	1.41 710	0.96 707	1.01 712	0.92 709	1.03 717	1.08 719	1.20 717	1.03 718	1.01 714	0.97 717

ktn	1.01 707	1.21 712	0.80 698	1.23 715	0.86 713	1.01 708	0.87 712	0.94 704	1.39 710	1.04 706	1.12 707	1.15 701	1.07 710	0.94 710	0.59 695	1.28 720	0.71 717	1.38 720	0.83 713	1.02 715	0.75 714

HanzoNet	1.29 710	1.26 714	1.19 708	1.12 712	0.85 712	1.02 709	0.83 710	1.03 709	1.48 714	1.64 716	1.61 716	2.50 719	1.72 717	1.61 717	1.61 715	1.26 719	0.80 718	1.31 719	1.01 717	1.02 715	0.86 716

JetRed	1.62 711	1.46 715	2.98 714	0.92 707	1.21 716	4.99 718	1.53 720	1.27 718	1.39 710	1.83 717	1.74 717	1.60 715	0.95 706	1.41 716	2.45 720	0.90 716	1.60 721	0.93 711	0.90 716	1.35 717	0.99 718

ASD4	3.54 715	3.38 721	2.05 713	1.72 717	2.51 720	9.03 722	17.71 726	2.25 719	5.51 723	2.46 719	2.81 720	2.03 716	3.36 721	2.73 719	5.06 721	1.22 718	1.34 720	1.13 715	1.33 720	1.68 718	1.49 721

MADNet++	1.95 712	1.75 716	1.59 712	1.82 718	1.69 718	2.33 716	1.40 719	2.35 720	2.09 720	2.57 720	2.36 719	2.24 718	2.17 719	2.28 718	2.34 718	1.87 722	1.66 722	1.54 721	1.34 721	1.92 719	1.77 722

USTest	6.22 718	2.73 719	3.00 715	6.57 726	7.29 725	14.37 726	21.57 727	7.00 729	9.56 728	5.34 726	6.10 721	5.72 724	7.64 725	6.41 725	6.96 725	1.97 723	3.42 728	1.64 722	2.15 725	2.66 720	2.36 723

tt	4.67 717	0.06 117	3.55 718	2.02 719	1.55 717	10.25 724	16.71 725	8.91 730	5.03 722	1.31 714	0.94 698	4.71 721	4.76 722	3.33 720	5.87 723	6.06 730	10.30 736	1.88 724	2.11 724	2.75 721	1.21 720

xxxxx1	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 720	3.85 721	16.35 728	22.88 728	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 723	9.12 729	8.27 726	10.18 727	10.92 726	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 725

tt_ll	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 720	3.85 721	16.35 728	22.88 728	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 723	9.12 729	8.27 726	10.18 727	10.92 726	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 725

ff	7.79 719	5.02 727	7.31 723	3.12 720	3.85 721	16.35 728	22.88 728	5.86 726	8.69 725	7.97 727	8.54 723	9.12 729	8.27 726	10.18 727	10.92 726	2.42 724	2.45 724	3.56 727	12.37 733	3.77 722	3.06 725

DPSMNet_ROB	8.06 723	4.48 723	8.63 731	5.37 725	10.74 728	8.32 720	22.98 732	5.46 723	13.36 733	5.12 724	9.92 728	5.08 722	10.40 729	5.53 724	12.58 729	3.80 728	8.00 729	3.50 725	7.02 730	3.83 725	7.14 732

DGTPSM_ROB	8.06 723	4.48 723	8.63 731	5.35 723	10.72 727	8.32 720	22.97 731	5.46 723	13.35 732	5.12 724	9.92 728	5.08 722	10.40 729	5.52 723	12.58 729	3.79 727	8.00 729	3.50 725	7.02 730	3.83 725	7.14 732

TCMNet-wrong-test	3.67 716	5.48 730	3.89 720	12.18 732	11.75 733	4.65 717	3.88 721	1.06 712	0.72 687	1.09 710	2.15 718	6.30 725	0.53 682	3.43 721	2.36 719	0.89 715	0.20 667	1.87 723	1.69 722	5.57 727	3.62 728

iinet-test	10.48 728	8.09 732	7.54 727	10.26 727	10.94 729	18.00 732	25.26 734	11.33 734	13.28 730	9.69 731	9.85 726	9.42 732	11.17 731	11.02 731	12.78 732	6.59 732	8.30 731	5.56 730	6.56 726	6.89 728	7.02 730

IINet	10.48 728	8.09 732	7.54 727	10.26 727	10.94 729	18.00 732	25.26 734	11.33 734	13.28 730	9.69 731	9.85 726	9.42 732	11.17 731	11.02 731	12.78 732	6.59 732	8.30 731	5.56 730	6.56 726	6.89 728	7.02 730

DPSM_ROB	11.15 732	8.58 734	8.00 729	10.88 730	11.58 731	19.10 735	26.71 737	12.05 736	14.07 737	10.36 733	10.84 731	10.33 735	11.86 734	11.70 733	13.54 734	6.99 734	8.79 734	5.89 733	6.95 728	7.29 730	7.42 734

DPSM	11.15 732	8.58 734	8.00 729	10.88 730	11.58 731	19.10 735	26.71 737	12.05 736	14.07 737	10.36 733	10.84 731	10.33 735	11.86 734	11.70 733	13.54 734	6.99 734	8.79 734	5.89 733	6.95 728	7.29 730	7.42 734

PML	8.91 725	9.34 736	6.13 721	5.35 723	6.41 724	14.99 727	23.38 733	5.27 722	6.83 724	18.04 739	28.19 747	7.67 726	6.83 724	7.85 726	5.75 722	5.35 729	1.83 723	5.95 735	1.93 723	8.64 732	2.52 724

Anonymous_1	10.96 731	7.92 731	7.46 726	10.33 729	10.06 726	18.65 734	26.34 736	11.06 733	13.44 734	9.40 730	10.05 730	9.67 734	11.23 733	10.73 730	12.72 731	6.42 731	8.38 733	5.77 732	10.61 732	12.12 733	6.77 729

Hybrid-DGEV	22.47 743	17.40 744	16.14 737	22.00 738	23.29 742	38.36 742	53.80 744	24.43 749	28.63 748	20.59 742	21.81 742	20.88 742	23.91 743	23.45 744	27.42 745	14.08 740	17.69 740	11.83 738	14.06 741	14.65 734	14.93 739

FlowAnything	22.44 742	17.35 742	16.14 737	22.07 743	23.23 740	38.39 744	53.77 742	24.25 746	28.44 745	20.96 748	21.82 743	20.70 740	23.84 741	23.49 745	27.14 741	14.04 736	17.79 745	11.75 736	14.15 742	14.65 734	14.89 737

CasAABBNet	22.42 739	17.33 739	16.01 735	22.01 739	23.28 741	38.32 739	53.80 744	24.14 744	28.41 744	20.60 743	21.77 741	20.89 745	23.91 743	23.43 743	27.36 743	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.01 737	14.67 736	14.95 740

RAFT-FEzeroshot	22.43 740	17.33 739	15.98 733	22.02 740	23.31 743	38.34 740	53.82 746	24.05 742	28.39 742	20.61 744	21.76 739	20.88 742	23.92 745	23.41 741	27.42 745	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.02 738	14.69 737	14.97 741

RAFT-FE	22.43 740	17.33 739	15.98 733	22.02 740	23.31 743	38.34 740	53.82 746	24.05 742	28.39 742	20.61 744	21.76 739	20.88 742	23.92 745	23.41 741	27.42 745	14.07 737	17.69 740	11.83 738	14.02 738	14.69 737	14.97 741

Selective-RAFT-Error	22.47 743	17.37 743	16.09 736	22.06 742	23.34 745	38.39 744	53.83 748	24.29 748	28.47 746	20.74 746	21.83 744	20.81 741	23.90 742	23.54 747	27.53 748	14.08 740	17.69 740	11.82 737	14.00 736	14.69 737	15.00 743

LSM0	22.87 746	17.28 738	18.96 739	22.19 744	29.04 748	38.42 746	53.71 741	24.28 747	28.31 741	20.78 747	21.00 736	21.43 746	24.16 747	23.50 746	27.39 744	14.09 742	17.38 738	11.84 742	14.04 740	14.73 740	14.89 737

fast-reg	22.85 745	17.43 745	19.15 740	22.22 745	24.34 746	38.36 742	53.78 743	24.23 745	28.52 747	20.55 741	22.05 745	20.54 739	23.77 740	23.21 740	27.31 742	14.18 743	17.47 739	14.33 743	14.96 743	15.81 741	14.81 736

LRCNet_RVC	10.62 730	13.42 737	7.30 722	18.92 736	2.07 719	0.33 647	0.30 670	5.59 725	0.48 636	13.03 735	17.94 734	8.87 728	5.65 723	4.79 722	1.89 716	23.51 745	2.73 727	27.55 748	25.71 748	16.07 742	16.33 744

HaxPig	15.71 734	18.52 746	19.18 741	16.89 735	15.89 736	7.73 719	7.60 722	13.31 738	10.82 729	15.42 736	14.91 733	15.98 737	14.92 736	15.58 736	15.98 736	18.95 744	16.73 737	19.46 744	18.08 744	19.26 743	19.05 747

RSGM-EC	20.36 736	4.73 725	0.68 687	16.76 733	16.92 737	21.28 737	27.18 739	10.46 731	14.04 735	18.00 737	21.31 737	22.24 747	21.82 738	22.57 738	17.63 737	62.81 748	33.79 748	20.14 745	18.10 745	20.18 744	16.45 745

acva	20.36 736	4.73 725	0.68 687	16.76 733	16.92 737	21.28 737	27.18 739	10.46 731	14.04 735	18.00 737	21.31 737	22.24 747	21.82 738	22.57 738	17.63 737	62.81 748	33.79 748	20.14 745	18.10 745	20.18 744	16.45 745

MEDIAN_ROB	20.38 738	24.04 747	23.31 744	21.23 737	21.71 739	10.40 725	7.92 723	17.64 739	15.50 739	20.12 740	19.70 735	20.34 738	20.32 737	21.19 737	21.13 739	23.81 746	21.81 746	24.98 747	23.76 747	24.71 746	23.93 748

AVERAGE_ROB	24.90 747	29.20 748	28.14 745	24.89 746	24.64 747	17.75 731	11.12 724	21.45 741	19.93 740	25.12 749	24.46 746	25.12 749	25.46 748	24.69 748	22.83 740	29.76 747	27.13 747	28.97 749	27.95 749	29.91 747	29.47 749

DLNR_Zeroshot_test	10.40 726	1.82 717	19.49 742	120.77 749	13.11 735	0.06 14	0.13 179	0.23 421	0.10 77	0.07 75	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.13 614	0.04 25	0.06 200	0.04 60	51.54 748	0.04 73

DLNR-FE	10.43 727	1.83 718	19.53 743	120.75 748	13.06 734	0.06 14	0.13 179	0.23 421	0.10 77	0.07 75	0.10 197	0.09 223	0.06 66	0.10 124	0.09 104	0.13 614	0.04 25	0.06 200	0.04 60	52.01 749	0.04 73

test_example2	98.32 748	94.13 749	45.89 746	96.35 747	109.85 749	88.61 747	95.45 749	25.75 750	94.37 750	130.00 751	126.06 750	58.17 750	74.63 749	88.51 749	79.96 749	150.23 750	221.02 750	77.62 750	99.10 750	113.75 750	96.94 750

ccccc	245.47 749	285.66 750	306.18 749	368.85 750	370.60 750	123.16 749	145.33 750	115.05 751	110.08 751	126.68 750	110.87 749	122.83 751	165.88 750	252.94 751	276.56 750	384.56 751	353.86 751	254.69 751	223.00 751	425.87 751	386.83 751

Low-res two-view benchmark