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	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

MonStereo	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Wavelet-MonSter	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.18 75	0.17 17	0.21 77	0.32 46	0.23 41	0.25 86	0.34 167	0.22 59	0.24 132	0.27 17	0.21 61	0.09 1	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.39 143	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

asda	0.21 52	0.19 244	0.29 92	0.31 57	0.17 43	0.25 86	0.23 127	0.36 74	0.28 91	0.27 120	0.24 68	0.18 23	0.21 90	0.40 153	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

qwe	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.21 77	0.38 92	0.32 137	0.35 199	0.30 134	0.20 39	0.20 76	0.43 193	0.21 61	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6

4.25_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 72	0.21 341	0.32 157	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.27 209	0.32 46	0.24 48	0.29 149	0.27 101	0.20 39	0.23 120	0.34 102	0.23 129	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

4w-stereo	0.21 52	0.19 244	0.31 134	0.31 57	0.17 43	0.29 151	0.19 31	0.31 37	0.21 29	0.31 162	0.24 68	0.20 39	0.24 132	0.41 165	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.29 92	0.30 27	0.18 75	0.27 115	0.23 127	0.37 82	0.28 91	0.31 162	0.26 92	0.22 59	0.26 166	0.50 265	0.24 149	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

2w_stereo	0.22 72	0.18 196	0.30 110	0.32 84	0.16 29	0.28 138	0.38 448	0.38 92	0.35 166	0.32 177	0.33 155	0.17 9	0.18 42	0.29 32	0.22 88	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.12 105	0.10 64

MonSter	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.31 57	0.15 10	0.22 42	0.22 97	0.39 100	0.33 145	0.20 23	0.25 79	0.17 9	0.15 8	0.38 135	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

aanet-new-60k	0.24 116	0.16 102	0.48 423	0.36 217	0.17 43	0.39 306	0.24 148	0.36 74	0.30 112	0.24 74	0.25 79	0.26 118	0.32 260	0.45 211	0.18 4	0.10 14	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-70k	0.23 90	0.16 102	0.41 310	0.35 183	0.17 43	0.38 293	0.25 160	0.36 74	0.25 64	0.23 59	0.31 148	0.24 93	0.35 297	0.43 193	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 116	0.17 153	0.51 465	0.36 217	0.16 29	0.26 97	0.29 248	0.36 74	0.29 104	0.22 51	0.29 129	0.23 75	0.37 335	0.42 179	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-36k	0.23 90	0.17 153	0.30 110	0.35 183	0.16 29	0.35 252	0.25 160	0.40 112	0.30 112	0.25 86	0.24 68	0.25 108	0.36 325	0.41 165	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 90	0.16 102	0.37 250	0.34 136	0.16 29	0.24 67	0.24 148	0.43 151	0.36 176	0.26 100	0.27 101	0.23 75	0.35 297	0.28 20	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 72	0.15 73	0.35 218	0.33 105	0.17 43	0.23 53	0.25 160	0.42 132	0.24 48	0.26 100	0.26 92	0.21 51	0.30 237	0.31 63	0.20 30	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 3	0.32 84	0.20 154	0.16 13	0.22 97	0.20 2	0.22 31	0.14 1	0.18 16	0.15 3	0.14 2	0.25 8	0.22 88	0.10 14	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.10 8	0.10 64

BStereo	0.27 179	0.16 102	0.88 611	0.34 136	0.22 221	0.22 42	0.31 297	0.39 100	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

Anonymus123	0.30 221	0.16 102	0.88 611	0.34 136	0.22 221	0.64 497	0.31 297	0.54 232	0.41 224	0.26 100	0.24 68	0.26 118	0.19 61	0.42 179	0.28 256	0.10 14	0.12 309	0.12 55	0.16 362	0.12 105	0.14 305

BridgeDepth	0.21 52	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.14 7	0.40 312	0.27 209	0.28 24	0.22 31	0.18 13	0.19 18	0.28 136	0.29 218	0.32 75	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.10 64
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
AdaDepth	0.22 72	0.17 153	0.32 157	0.37 243	0.18 75	0.34 241	0.22 97	0.33 57	0.23 41	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.20 76	0.56 316	0.21 61	0.10 14	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.12 203

asd	0.21 52	0.18 196	0.29 92	0.32 84	0.18 75	0.27 115	0.22 97	0.35 66	0.22 31	0.31 162	0.22 45	0.19 30	0.21 90	0.44 206	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

2.25w	0.22 72	0.18 196	0.31 134	0.31 57	0.18 75	0.31 191	0.18 15	0.32 46	0.31 123	0.31 162	0.37 191	0.20 39	0.22 105	0.45 211	0.24 149	0.10 14	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

4.5_new	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 52	0.20 296	0.29 92	0.30 27	0.17 43	0.24 67	0.26 186	0.32 46	0.28 91	0.32 177	0.28 115	0.19 30	0.17 24	0.29 32	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.09 6

2.5w	0.21 52	0.18 196	0.31 134	0.32 84	0.18 75	0.31 191	0.25 160	0.31 37	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.39 143	0.21 61	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

2.75w_new	0.21 52	0.18 196	0.28 81	0.29 14	0.17 43	0.23 53	0.34 359	0.36 74	0.28 91	0.34 188	0.26 92	0.17 9	0.22 105	0.36 117	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

3.25w_new	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.25w	0.23 90	0.17 153	0.32 157	0.31 57	0.17 43	0.43 344	0.20 50	0.37 82	0.30 112	0.37 211	0.28 115	0.22 59	0.25 145	0.42 179	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

3.75w	0.22 72	0.17 153	0.30 110	0.31 57	0.19 108	0.43 344	0.24 148	0.35 66	0.24 48	0.31 162	0.27 101	0.17 9	0.22 105	0.37 127	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

3w_stereo	0.24 116	0.20 296	0.37 250	0.33 105	0.16 29	0.32 211	0.42 510	0.41 123	0.38 203	0.31 162	0.27 101	0.16 6	0.26 166	0.34 102	0.22 88	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.11 140

1w_stereo	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.34 136	0.18 75	0.31 191	0.41 499	0.40 112	0.43 240	0.31 162	0.38 195	0.17 9	0.24 132	0.45 211	0.23 129	0.10 14	0.08 2	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.27 61	0.37 243	0.21 186	0.24 67	0.25 160	0.57 249	0.42 235	0.34 188	0.26 92	0.26 118	0.21 90	0.34 102	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.14 171	0.13 244	0.11 36	0.09 6

testmc14	0.18 8	0.12 2	0.21 1	0.30 27	0.14 7	0.29 151	0.25 160	0.30 29	0.15 5	0.21 33	0.28 115	0.21 51	0.18 42	0.24 4	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.11 36	0.09 6

TS12	0.24 116	0.15 73	0.29 92	0.37 243	0.17 43	0.32 211	0.26 186	0.42 132	0.24 48	0.31 162	0.51 256	0.25 108	0.27 182	0.40 153	0.29 278	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64

aanet-new-90k	0.23 90	0.16 102	0.45 371	0.35 183	0.17 43	0.33 223	0.27 209	0.38 92	0.26 72	0.20 23	0.24 68	0.21 51	0.35 297	0.46 230	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 90	0.17 153	0.39 285	0.34 136	0.18 75	0.38 293	0.20 50	0.36 74	0.26 72	0.24 74	0.28 115	0.25 108	0.35 297	0.25 8	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 90	0.16 102	0.29 92	0.35 183	0.17 43	0.39 306	0.23 127	0.35 66	0.30 112	0.30 158	0.27 101	0.25 108	0.32 260	0.30 52	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

aanet-new-22k	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.31 191	0.19 31	0.46 174	0.42 235	0.25 86	0.23 52	0.25 108	0.30 237	0.32 75	0.22 88	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

aanet-new-8k	0.25 137	0.19 244	0.32 157	0.37 243	0.20 154	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.39 215	0.24 74	0.25 79	0.22 59	0.34 291	0.49 257	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.38 283	0.20 154	0.46 371	0.27 209	0.41 123	0.34 153	0.28 135	0.38 195	0.24 93	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.35 183	0.18 75	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.38 203	0.25 86	0.43 218	0.23 75	0.28 199	0.25 8	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 137	0.14 28	0.74 580	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 72	0.16 102	0.35 218	0.33 105	0.18 75	0.24 67	0.24 148	0.45 166	0.27 77	0.23 59	0.35 175	0.20 39	0.26 166	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 236	0.38 591	2.34 700	0.33 105	0.19 108	0.20 30	0.22 97	0.43 151	0.29 104	0.22 51	0.25 79	0.22 59	0.26 166	0.29 32	0.20 30	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 90	0.14 28	0.31 134	0.33 105	0.18 75	0.21 37	0.33 340	0.52 217	0.42 235	0.26 100	0.33 155	0.19 30	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.21 1	0.32 84	0.23 275	0.16 13	0.19 31	0.20 2	0.22 31	0.24 74	0.18 16	0.17 9	0.11 1	0.35 113	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.10 8	0.10 64

Replicate-Monster	0.26 156	0.15 73	1.07 636	0.30 27	0.17 43	0.38 293	0.19 31	0.43 151	0.39 215	0.23 59	0.21 32	0.23 75	0.21 90	0.45 211	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.09 1	0.14 305

monsterstereo	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.34 136	0.18 75	0.21 37	0.20 50	0.37 82	0.35 166	0.33 184	0.40 206	0.19 30	0.18 42	0.45 211	0.21 61	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.08 1

monsters	0.22 72	0.14 28	0.26 46	0.31 57	0.19 108	0.23 53	0.19 31	0.44 159	0.33 145	0.36 204	0.30 134	0.16 6	0.18 42	0.43 193	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.10 64

IGEV	0.20 31	0.12 2	0.23 7	0.31 57	0.20 154	0.23 53	0.19 31	0.40 112	0.29 104	0.22 51	0.34 167	0.20 39	0.15 8	0.31 63	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.10 64

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.34 136	0.15 10	0.27 115	0.17 5	0.28 24	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.32 75	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LG-Stereo	0.24 116	0.18 196	0.40 299	0.39 315	0.20 154	0.22 42	0.27 209	0.32 46	0.36 176	0.26 100	0.44 220	0.22 59	0.16 18	0.37 127	0.27 233	0.11 36	0.12 309	0.16 267	0.15 323	0.13 158	0.09 6

GREAT-IGEV	0.22 72	0.15 73	0.31 134	0.29 14	0.22 221	0.21 37	0.26 186	0.33 57	0.31 123	0.20 23	0.30 134	0.22 59	0.22 105	0.47 240	0.22 88	0.11 36	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.10 64
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 137	0.14 28	0.74 580	0.33 105	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.38 92	0.29 104	0.25 86	0.22 45	0.23 75	0.32 260	0.28 20	0.19 12	0.11 36	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.30 601

LoS_RVC	0.27 179	0.16 102	0.27 61	0.32 84	0.30 505	0.44 353	0.34 359	0.41 123	0.33 145	0.31 162	0.51 256	0.29 144	0.32 260	0.36 117	0.28 256	0.11 36	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.19 473

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 306	0.17 153	0.41 310	0.35 183	0.19 108	0.33 223	0.29 248	0.65 317	0.73 401	0.68 402	1.01 511	0.56 353	0.40 360	0.42 179	0.30 286	0.11 36	0.09 27	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.10 64

AFF-stereo	0.38 340	0.19 244	0.39 285	0.37 243	0.21 186	0.27 115	0.31 297	0.65 317	0.66 361	0.64 369	1.13 565	0.76 488	0.39 354	0.55 303	0.33 319	0.11 36	0.09 27	0.16 267	0.16 362	0.13 158	0.11 140

small-0shot	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.29 14	0.18 75	0.17 17	0.29 248	0.27 21	0.17 10	0.18 13	0.29 129	0.14 2	0.16 18	0.24 4	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

anonymous	0.20 31	0.16 102	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.14 3	0.21 77	0.24 9	0.28 91	0.25 86	0.36 184	0.18 23	0.16 18	0.27 17	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.10 64

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 31	0.18 196	0.22 3	0.25 1	0.20 154	0.23 53	0.23 127	0.19 1	0.19 20	0.19 20	0.28 115	0.12 1	0.22 105	0.24 4	0.26 212	0.12 62	0.14 426	0.18 373	0.27 615	0.17 380	0.19 473

MCSU-Stereo	0.20 31	0.12 2	0.24 17	0.30 27	0.13 1	0.25 86	0.31 297	0.33 57	0.32 137	0.28 135	0.25 79	0.23 75	0.17 24	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.09 6

derf	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.21 37	0.18 15	0.30 29	0.24 48	0.17 11	0.20 21	0.28 136	0.16 18	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

mm2	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.15 8	0.19 31	0.25 11	0.24 48	0.15 2	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.30 52	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MGA	0.19 18	0.14 28	0.26 46	0.30 27	0.20 154	0.29 151	0.18 15	0.35 66	0.27 77	0.19 20	0.21 32	0.19 30	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

CAR	0.20 31	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.23 59	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

MSE-Stereo	0.19 18	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.19 108	0.25 86	0.18 15	0.42 132	0.27 77	0.19 20	0.25 79	0.17 9	0.14 2	0.29 32	0.20 30	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

aanet-new-32k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-30k	0.23 90	0.15 73	0.32 157	0.36 217	0.18 75	0.38 293	0.21 77	0.40 112	0.24 48	0.27 120	0.23 52	0.34 189	0.35 297	0.30 52	0.19 12	0.12 62	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

aanet-new-16k	0.22 72	0.17 153	0.35 218	0.37 243	0.17 43	0.26 97	0.18 15	0.41 123	0.37 193	0.28 135	0.23 52	0.25 108	0.26 166	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.10 64

aanet-new-12k	0.24 116	0.19 244	0.39 285	0.41 397	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.41 123	0.37 193	0.27 120	0.23 52	0.22 59	0.35 297	0.29 32	0.24 149	0.12 62	0.08 2	0.14 171	0.11 155	0.16 338	0.11 140

aanet-new-14k	0.25 137	0.19 244	0.38 263	0.38 283	0.17 43	0.18 21	0.25 160	0.52 217	0.49 282	0.28 135	0.30 134	0.21 51	0.33 278	0.33 92	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 137	0.14 28	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.44 353	0.25 160	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.35 175	0.37 218	0.35 297	0.28 20	0.26 212	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 187	0.51 637	1.28 661	0.31 57	0.19 108	0.22 42	0.22 97	0.45 166	0.28 91	0.23 59	0.32 152	0.25 108	0.24 132	0.32 75	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.11 140

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.34 136	0.21 186	0.33 223	0.31 297	0.45 166	0.45 257	0.40 245	0.54 278	0.24 93	0.18 42	0.36 117	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.34 241	0.31 297	0.48 186	0.50 288	0.39 236	0.54 278	0.23 75	0.19 61	0.29 32	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 187	0.23 404	1.22 656	0.34 136	0.21 186	0.29 151	0.21 77	0.41 123	0.33 145	0.24 74	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.33 92	0.20 30	0.12 62	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

PipStereo	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.28 8	0.15 10	0.14 3	0.19 31	0.26 18	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.28 136	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 5	0.24 17	0.29 14	0.15 10	0.15 8	0.18 15	0.25 11	0.18 14	0.16 8	0.16 10	0.30 159	0.21 90	0.25 8	0.21 61	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.09 6

PSi22	0.30 221	0.18 196	0.30 110	0.36 217	0.19 108	0.30 171	0.19 31	0.42 132	0.73 401	0.27 120	0.32 152	0.57 359	0.43 378	0.77 518	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.14 211	0.11 140

Foundation-i1a	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.40 312	0.29 248	0.49 192	0.25 64	0.33 184	0.35 175	0.40 250	0.30 237	0.34 102	0.23 129	0.12 62	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.10 64

Selective-IGEV-i32	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

GeoVLM	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.20 76	0.29 32	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 156	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.21 186	0.35 252	0.36 408	0.44 159	0.41 224	0.38 223	0.54 278	0.22 59	0.21 90	0.28 20	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

NLSM3	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.38 283	0.21 186	0.34 241	0.27 209	0.57 249	0.47 270	0.28 135	0.35 175	0.29 144	0.24 132	0.42 179	0.27 233	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.12 105	0.10 64

MonSter++	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.30 27	0.19 108	0.27 115	0.19 31	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.19 61	0.29 32	0.21 61	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HiDET	0.20 31	0.13 5	0.26 46	0.30 27	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.36 74	0.26 72	0.20 23	0.23 52	0.27 129	0.16 18	0.30 52	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 52	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.20 154	0.26 97	0.19 31	0.38 92	0.43 240	0.21 33	0.21 32	0.27 129	0.17 24	0.36 117	0.23 129	0.12 62	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.09 6

VIP-Stereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.32 84	0.21 186	0.64 497	0.19 31	0.31 37	0.37 193	0.23 59	0.30 134	0.27 129	0.19 61	0.47 240	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.09 6

xyz-stereo-finetune	0.33 256	0.18 196	0.36 233	0.33 105	0.18 75	0.57 441	0.31 297	0.58 258	0.69 380	0.45 270	0.54 278	0.38 227	0.33 278	0.56 316	0.36 373	0.12 62	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

xyz-stereo	4.23 728	0.17 153	61.76 772	0.34 136	0.16 29	12.16 738	0.37 426	0.58 258	0.68 373	1.01 605	3.36 713	0.77 494	0.82 604	1.21 642	0.40 418	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.11 155	0.13 158	0.10 64

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 75	0.15 8	0.31 63	0.20 30	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

MM-Stereo_test2	0.30 221	0.18 196	0.39 285	0.40 359	0.24 313	0.42 339	0.42 510	0.63 300	0.41 224	0.37 211	0.35 175	0.32 171	0.26 166	0.53 289	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.15 279	0.10 64

HART	0.29 203	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.21 186	0.32 211	0.26 186	0.62 290	0.31 123	0.33 184	0.65 320	0.41 262	0.22 105	0.55 303	0.25 182	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.11 155	0.15 279	0.11 140

FLISNet	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 601	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

CoSv	0.45 419	0.21 341	0.36 233	0.34 136	0.35 572	0.28 138	0.31 297	0.72 389	0.46 263	0.87 531	1.13 565	1.09 601	0.76 581	0.69 467	0.56 527	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

AIO_rvc	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.34 136	0.19 108	0.26 97	0.33 340	0.40 112	0.22 31	0.26 100	0.24 68	0.34 189	0.15 8	0.51 273	0.24 149	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.10 64

AIO_test	0.23 90	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.30 171	0.39 470	0.38 92	0.25 64	0.25 86	0.28 115	0.32 171	0.22 105	0.38 135	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.09 6

fffft	0.25 137	0.17 153	0.37 250	0.36 217	0.22 221	0.28 138	0.36 408	0.42 132	0.24 48	0.36 204	0.23 52	0.27 129	0.22 105	0.52 280	0.27 233	0.12 62	0.09 27	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.12 203
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.20 154	0.61 469	0.21 77	0.30 29	0.31 123	0.23 59	0.19 18	0.18 23	0.18 42	0.41 165	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.11 140

SMoEStereo_RVC	0.26 156	0.19 244	0.35 218	0.35 183	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.39 100	0.34 153	0.37 211	0.30 134	0.33 185	0.24 132	0.53 289	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.16 267	0.12 196	0.12 105	0.11 140

mms	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.33 340	0.40 112	0.32 137	0.28 135	0.34 167	0.34 189	0.20 76	0.45 211	0.26 212	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.11 140

fffy	0.28 187	0.21 341	0.34 201	0.37 243	0.23 275	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.41 224	0.32 177	0.37 191	0.39 236	0.27 182	0.50 265	0.27 233	0.12 62	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

WCG-NET	0.28 187	0.15 73	0.33 178	0.33 105	0.19 108	0.33 223	0.27 209	0.39 100	0.80 456	0.46 278	0.49 242	0.39 236	0.25 145	0.40 153	0.25 182	0.12 62	0.09 27	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.10 64

IGEV-Stereo++	0.21 52	0.15 73	0.27 61	0.37 243	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.42 132	0.35 166	0.22 51	0.28 115	0.24 93	0.18 42	0.27 17	0.22 88	0.12 62	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.10 64

AIO-Stereo	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.37 243	0.18 75	0.28 138	0.30 269	0.48 186	0.27 77	0.29 149	0.30 134	0.32 171	0.17 24	0.52 280	0.23 129	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.10 64

RSM++	0.25 137	0.18 196	0.34 201	0.36 217	0.20 154	0.28 138	0.30 269	0.51 207	0.32 137	0.25 86	0.22 45	0.37 218	0.21 90	0.50 265	0.24 149	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.10 64

RSM	0.25 137	0.18 196	0.33 178	0.36 217	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.51 207	0.27 77	0.26 100	0.23 52	0.39 236	0.21 90	0.56 316	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

MoCha-V2	0.25 137	0.15 73	0.29 92	0.40 359	0.18 75	0.27 115	0.26 186	0.49 192	0.27 77	0.36 204	0.27 101	0.33 185	0.35 297	0.49 257	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.11 140

Selective-IGEV	0.24 116	0.18 196	0.35 218	0.35 183	0.19 108	0.27 115	0.25 160	0.55 236	0.23 41	0.27 120	0.25 79	0.34 189	0.19 61	0.58 351	0.22 88	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.10 64

RAFT_CTSACE	0.45 419	0.20 296	0.44 358	0.45 512	0.27 431	0.34 241	0.39 470	0.60 277	0.73 401	0.76 454	1.44 639	0.83 512	0.38 341	1.08 621	0.26 212	0.12 62	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

test_4	0.36 306	0.18 196	0.31 134	0.44 487	0.25 347	0.20 30	0.34 359	0.56 240	0.41 224	0.59 332	1.45 642	0.43 282	0.25 145	0.63 408	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.11 140

test-3	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.22 97	0.63 300	0.78 445	0.71 423	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

test_1	0.34 268	0.16 102	0.43 346	0.39 315	0.21 186	0.43 344	0.23 127	0.63 300	0.78 445	0.68 402	0.45 224	0.64 411	0.27 182	0.43 193	0.31 295	0.12 62	0.09 27	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.10 64

test_3	0.36 306	0.19 244	0.44 358	0.44 487	0.23 275	0.48 380	0.36 408	0.66 328	0.82 469	0.64 369	0.45 224	0.68 437	0.25 145	0.41 165	0.31 295	0.12 62	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.11 140

cross-raft	0.34 268	0.20 296	0.37 250	0.44 487	0.23 275	0.32 211	0.35 385	0.74 406	0.40 220	0.60 336	0.77 374	0.57 359	0.27 182	0.43 193	0.28 256	0.12 62	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.11 140

s12784h	0.36 306	0.15 73	0.24 17	0.34 136	0.15 10	0.77 552	0.29 248	0.80 437	0.83 474	0.56 324	0.57 293	0.43 282	0.40 360	0.57 328	0.33 319	0.12 62	0.10 98	0.14 171	0.09 15	0.14 211	0.09 6

monster_256*512	0.35 287	0.23 404	0.30 110	0.42 443	0.23 275	0.44 353	0.36 408	0.71 382	0.67 366	0.45 270	0.52 269	0.62 402	0.40 360	0.38 135	0.33 319	0.13 122	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.13 255

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 90	0.20 296	0.31 134	0.37 243	0.19 108	0.28 138	0.22 97	0.33 57	0.26 72	0.23 59	0.29 129	0.23 75	0.18 42	0.39 143	0.28 256	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.12 203

over v1	0.21 52	0.19 244	0.26 46	0.35 183	0.13 1	0.35 252	0.20 50	0.31 37	0.16 9	0.23 59	0.23 52	0.25 108	0.27 182	0.41 165	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.12 203

over-9	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.35 66	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

Anonymus	0.24 116	0.14 28	0.29 92	0.37 243	0.23 275	0.30 171	0.22 97	0.39 100	0.32 137	0.23 59	0.20 21	0.38 227	0.26 166	0.45 211	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.12 105	0.13 255

PhaseNet	0.25 137	0.16 102	0.31 134	0.35 183	0.22 221	0.33 223	0.22 97	0.45 166	0.33 145	0.21 33	0.28 115	0.38 227	0.23 120	0.42 179	0.28 256	0.13 122	0.10 98	0.15 226	0.15 323	0.13 158	0.12 203

qqai	0.19 18	0.14 28	0.27 61	0.32 84	0.19 108	0.22 42	0.18 15	0.30 29	0.25 64	0.18 13	0.20 21	0.29 144	0.17 24	0.33 92	0.21 61	0.13 122	0.11 236	0.11 5	0.09 15	0.09 1	0.10 64

PointNet	0.20 31	0.15 73	0.25 32	0.32 84	0.18 75	0.29 151	0.23 127	0.25 11	0.27 77	0.15 2	0.24 68	0.28 136	0.17 24	0.34 102	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.09 6

LiteMatch*	0.20 31	0.14 28	0.31 134	0.31 57	0.23 275	0.24 67	0.21 77	0.31 37	0.30 112	0.21 33	0.19 18	0.24 93	0.19 61	0.31 63	0.20 30	0.13 122	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.10 8	0.11 140

aanet-32k-new	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.36 217	0.17 43	0.26 97	0.26 186	0.33 57	0.30 112	0.27 120	0.30 134	0.23 75	0.34 291	0.42 179	0.18 4	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.10 64

aanet-new-28k	0.23 90	0.17 153	0.40 299	0.36 217	0.17 43	0.33 223	0.22 97	0.35 66	0.27 77	0.27 120	0.23 52	0.29 144	0.34 291	0.31 63	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

aanet-new-10k	0.25 137	0.18 196	0.44 358	0.38 283	0.18 75	0.45 365	0.21 77	0.44 159	0.35 166	0.27 120	0.31 148	0.25 108	0.30 237	0.28 20	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.16 338	0.10 64

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 156	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

PSi22a	0.16 1	0.13 5	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.17 17	0.18 15	0.26 18	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 51	0.17 24	0.22 1	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

LACA3	0.20 31	0.17 153	0.25 32	0.29 14	0.15 10	0.32 211	0.25 160	0.29 26	0.22 31	0.23 59	0.21 32	0.21 51	0.22 105	0.44 206	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.08 1	0.11 36	0.08 1

Foundation-i1c-attn	0.23 90	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.35 252	0.27 209	0.45 166	0.28 91	0.28 135	0.34 167	0.40 250	0.30 237	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1b	0.24 116	0.13 5	0.23 7	0.29 14	0.15 10	0.40 312	0.26 186	0.48 186	0.25 64	0.31 162	0.33 155	0.40 250	0.30 237	0.35 113	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1	0.26 156	0.14 28	0.25 32	0.33 105	0.21 186	0.39 306	0.26 186	0.60 277	0.38 203	0.35 199	0.38 195	0.44 293	0.29 218	0.32 75	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

Foundation-i32	0.16 1	0.13 5	0.22 3	0.27 3	0.13 1	0.15 8	0.20 50	0.25 11	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 59	0.20 76	0.23 3	0.20 30	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LACA2	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.30 27	0.15 10	0.29 151	0.29 248	0.30 29	0.22 31	0.21 33	0.23 52	0.28 136	0.20 76	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.09 15	0.12 105	0.09 6

Test_v1	0.20 31	0.14 28	0.22 3	0.28 8	0.18 75	0.24 67	0.21 77	0.39 100	0.31 123	0.21 33	0.22 45	0.17 9	0.17 24	0.34 102	0.19 12	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 90	0.14 28	0.27 61	0.29 14	0.17 43	0.19 26	0.20 50	0.59 265	0.45 257	0.28 135	0.26 92	0.24 93	0.17 24	0.46 230	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 64

BridgeDepth_RVC	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.26 2	0.15 10	0.35 252	0.17 5	0.40 112	0.22 31	0.21 33	0.21 32	0.20 39	0.24 132	0.33 92	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
CSFM-Stereo	0.20 31	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.17 43	0.29 151	0.20 50	0.39 100	0.22 31	0.22 51	0.21 32	0.26 118	0.20 76	0.30 52	0.20 30	0.13 122	0.12 309	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 18	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.19 26	0.17 5	0.42 132	0.24 48	0.23 59	0.21 32	0.17 9	0.16 18	0.45 211	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.11 5	0.08 1	0.10 8	0.11 140

DVStereo	0.30 221	0.15 73	0.34 201	0.33 105	0.20 154	0.53 406	0.25 160	0.56 240	0.43 240	0.56 324	0.50 246	0.35 204	0.29 218	0.49 257	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.11 155	0.11 36	0.10 64

xyz-stereo-finetune2	0.36 306	0.19 244	0.38 263	0.32 84	0.19 108	0.82 578	0.29 248	0.52 217	0.32 137	0.51 299	0.78 386	0.43 282	0.45 394	0.69 467	0.44 459	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.13 244	0.12 105	0.13 255

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.20 30	0.18 15	0.30 29	0.21 29	0.18 13	0.15 5	0.19 30	0.18 42	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.09 15	0.10 8	0.08 1

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 5	0.28 81	0.30 27	0.20 154	0.20 30	0.19 31	0.27 21	0.19 20	0.15 2	0.15 5	0.18 23	0.17 24	0.33 92	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 31	0.13 5	0.27 61	0.33 105	0.17 43	0.38 293	0.18 15	0.30 29	0.19 20	0.24 74	0.15 5	0.26 118	0.17 24	0.32 75	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 5	0.25 32	0.31 57	0.16 29	0.24 67	0.17 5	0.25 11	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 59	0.14 2	0.32 75	0.19 12	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.09 6

Reg-Stereo(zero)	0.30 221	0.16 102	0.28 81	0.34 136	0.18 75	0.32 211	0.20 50	0.63 300	0.68 373	0.50 294	0.52 269	0.51 331	0.30 237	0.45 211	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.10 89	0.12 105	0.11 140

SCV_C0	0.26 156	0.18 196	0.34 201	0.35 183	0.24 313	0.23 53	0.28 239	0.51 207	0.36 176	0.31 162	0.36 184	0.37 218	0.20 76	0.57 328	0.22 88	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203

FoundationStereo	0.17 3	0.14 28	0.25 32	0.30 27	0.16 29	0.23 53	0.20 50	0.22 5	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 39	0.19 61	0.26 12	0.21 61	0.13 122	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.09 6

HUF	0.24 116	0.16 102	0.33 178	0.32 84	0.18 75	0.25 86	0.40 483	0.42 132	0.34 153	0.25 86	0.23 52	0.32 171	0.28 199	0.34 102	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.10 64

castereo	0.28 187	0.16 102	0.32 157	0.35 183	0.21 186	0.40 312	0.42 510	0.50 204	0.66 361	0.26 100	0.41 209	0.37 218	0.36 325	0.33 92	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

tt45	0.27 179	0.17 153	0.34 201	0.35 183	0.23 275	0.38 293	0.28 239	0.46 174	0.28 91	0.40 245	0.27 101	0.38 227	0.25 145	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.12 105	0.14 305

999	0.27 179	0.16 102	0.35 218	0.36 217	0.24 313	0.31 191	0.27 209	0.49 192	0.38 203	0.26 100	0.30 134	0.39 236	0.23 120	0.63 408	0.25 182	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.14 305

ours_stereo	0.26 156	0.21 341	0.33 178	0.38 283	0.23 275	0.30 171	0.33 340	0.42 132	0.38 203	0.26 100	0.34 167	0.35 204	0.23 120	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.10 64

dual_stereo	0.19 18	0.14 28	0.24 17	0.31 57	0.16 29	0.16 13	0.20 50	0.29 26	0.20 27	0.23 59	0.20 21	0.22 59	0.14 2	0.52 280	0.24 149	0.13 122	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.10 8	0.09 6

Occ-G	0.26 156	0.14 28	0.28 81	0.34 136	0.20 154	0.27 115	0.34 359	0.41 123	0.31 123	0.29 149	0.43 218	0.49 319	0.25 145	0.47 240	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.12 203

WCG-NET（raft）	0.31 229	0.15 73	0.36 233	0.32 84	0.19 108	0.35 252	0.27 209	0.51 207	0.78 445	0.45 270	0.55 288	0.48 311	0.27 182	0.54 296	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.12 55	0.11 155	0.12 105	0.11 140

RAFT-Stereo-weight	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.22 221	0.26 97	0.29 248	0.67 338	0.80 456	0.53 311	0.51 256	0.58 368	0.20 76	0.47 240	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.11 140

gcap-zeroshot	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

test_for_model	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.32 328	0.47 178	0.48 278	0.38 223	0.51 256	0.24 93	0.18 42	0.29 32	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.11 140

AE-Stereo	0.34 268	0.21 341	0.42 331	0.48 549	0.31 527	0.48 380	0.35 385	0.61 285	0.62 333	0.32 177	0.55 288	0.52 337	0.27 182	0.47 240	0.29 278	0.13 122	0.13 385	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.12 203

MIM_Stereo	0.38 340	0.17 153	0.53 478	0.37 243	0.24 313	0.27 115	0.24 148	0.70 373	0.54 305	0.72 434	1.00 508	0.63 405	0.29 218	0.64 423	0.38 402	0.13 122	0.14 426	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.11 140

testlalala	0.26 156	0.16 102	0.31 134	0.33 105	0.22 221	0.36 267	0.31 297	0.47 178	0.46 263	0.38 223	0.50 246	0.24 93	0.18 42	0.28 20	0.24 149	0.13 122	0.09 27	0.15 226	0.12 196	0.11 36	0.10 64

CES	0.28 187	0.14 28	0.23 7	0.30 27	0.70 687	0.37 280	0.27 209	0.48 186	0.46 263	0.34 188	0.48 238	0.27 129	0.22 105	0.39 143	0.23 129	0.13 122	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.13 158	0.17 417

Selective-RAFT	0.35 287	0.23 404	0.51 465	0.44 487	0.21 186	0.64 497	0.27 209	0.59 265	0.63 344	0.40 245	0.38 195	0.55 350	0.40 360	0.57 328	0.35 355	0.13 122	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.16 338	0.13 255

ProNet	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.35 183	0.24 313	0.32 211	0.43 518	0.57 249	0.37 193	0.33 184	0.30 134	0.32 171	0.28 199	0.57 328	0.26 212	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.13 255

MC-Stereo	0.28 187	0.17 153	0.32 157	0.38 283	0.20 154	0.26 97	0.26 186	0.49 192	0.37 193	0.37 211	0.61 306	0.41 262	0.31 254	0.55 303	0.25 182	0.13 122	0.09 27	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.11 140

RCA-Stereo	0.35 287	0.17 153	0.34 201	0.38 283	0.22 221	0.31 191	0.34 359	0.68 348	1.24 641	0.45 270	0.65 320	0.47 306	0.43 378	0.38 135	0.27 233	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.11 140

raft_robust	0.41 382	0.23 404	0.36 233	0.42 443	0.21 186	0.40 312	0.33 340	0.79 433	0.98 562	0.79 469	0.87 445	0.39 236	0.33 278	0.84 551	0.29 278	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.17 422	0.15 279	0.12 203

iRaft-Stereo_5w	0.45 419	0.21 341	0.48 423	0.42 443	0.28 456	0.31 191	0.54 589	0.63 300	0.62 333	0.62 348	0.89 457	1.01 575	0.69 547	0.75 506	0.66 556	0.13 122	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.15 340

IPLG	0.39 357	0.20 296	0.59 504	0.40 359	0.24 313	0.54 413	0.27 209	0.75 413	0.63 344	0.84 512	0.81 406	0.32 171	0.32 260	0.60 375	0.45 468	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.12 203

IPLGR	0.39 357	0.21 341	0.63 525	0.39 315	0.22 221	0.49 385	0.29 248	0.76 420	0.74 411	0.78 464	0.77 374	0.44 293	0.42 372	0.47 240	0.38 402	0.13 122	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.13 255

GMOStereo	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

error version	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

test-v	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

DRaft	0.49 477	0.17 153	0.47 402	0.37 243	0.25 347	0.58 447	0.40 483	0.65 317	0.85 487	1.02 608	1.75 665	0.50 325	0.82 604	0.63 408	0.40 418	0.13 122	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

RAFT-RH_RVC	0.56 541	0.17 153	0.41 310	0.37 243	0.23 275	0.57 441	0.24 148	0.60 277	0.70 381	1.19 646	3.94 720	0.56 353	0.38 341	0.65 430	0.36 373	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.14 288	0.12 105	0.13 255

test-2	0.37 323	0.19 244	0.38 263	0.43 466	0.24 313	0.37 280	0.38 448	0.52 217	0.62 333	0.87 531	0.84 424	0.64 411	0.35 297	0.37 127	0.28 256	0.13 122	0.11 236	0.20 453	0.18 452	0.15 279	0.11 140

CREStereo++_RVC	0.32 236	0.15 73	0.23 7	0.31 57	0.24 313	0.27 115	0.22 97	0.46 174	0.88 505	0.46 278	0.80 399	0.30 159	0.26 166	0.36 117	0.33 319	0.13 122	0.09 27	0.13 114	0.51 694	0.13 158	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
CFNet-RSSM	0.34 268	0.17 153	0.45 371	0.39 315	0.22 221	0.35 252	0.23 127	0.73 400	0.84 479	0.65 378	0.54 278	0.57 359	0.28 199	0.46 230	0.26 212	0.13 122	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.11 140

MLCV	0.47 445	0.24 443	0.61 512	0.37 243	0.17 43	0.61 469	0.33 340	0.80 437	0.87 501	0.94 573	1.13 565	0.72 460	0.43 378	0.89 573	0.51 505	0.13 122	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.14 211	0.12 203

zzzzzzz1	0.60 566	0.31 545	4.33 719	0.42 443	0.26 395	0.44 353	0.39 470	0.73 400	0.77 434	0.51 299	0.70 344	0.72 460	0.48 412	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.14 305

noway7	0.60 566	0.29 530	4.94 721	0.43 466	0.23 275	0.44 353	0.33 340	0.73 400	0.73 401	0.51 299	0.51 256	0.75 480	0.52 436	0.43 193	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.13 255

over-6	0.22 72	0.18 196	0.28 81	0.34 136	0.13 1	0.32 211	0.22 97	0.49 192	0.25 64	0.24 74	0.24 68	0.21 51	0.25 145	0.38 135	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.12 105	0.10 64

over-8	0.21 52	0.19 244	0.27 61	0.35 183	0.13 1	0.33 223	0.21 77	0.34 62	0.17 10	0.21 33	0.22 45	0.26 118	0.25 145	0.41 165	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.09 15	0.11 36	0.11 140

TestStereo-Hl	0.34 268	0.20 296	0.32 157	0.32 84	0.22 221	0.32 211	0.27 209	0.64 315	0.59 325	0.50 294	0.67 333	0.46 303	0.45 394	0.60 375	0.34 336	0.14 188	0.11 236	0.13 114	0.13 244	0.15 279	0.15 340

quiztm	0.29 203	0.19 244	0.35 218	0.40 359	0.23 275	0.27 115	0.33 340	0.63 300	0.39 215	0.45 270	0.60 301	0.39 236	0.18 42	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.14 211	0.10 64

DF	0.26 156	0.15 73	0.38 263	0.35 183	0.19 108	0.26 97	0.26 186	0.42 132	0.27 77	0.29 149	0.49 242	0.50 325	0.22 105	0.48 251	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

aanet-new	0.26 156	0.19 244	0.34 201	0.38 283	0.25 347	0.51 392	0.24 148	0.40 112	0.30 112	0.27 120	0.27 101	0.23 75	0.36 325	0.43 193	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.10 89	0.15 279	0.12 203

RT-Monster	0.32 236	0.17 153	0.30 110	0.34 136	0.26 395	0.38 293	0.20 50	0.56 240	0.76 425	0.61 344	0.64 317	0.49 319	0.28 199	0.41 165	0.30 286	0.14 188	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.11 36	0.13 255

LACA1	0.18 8	0.15 73	0.26 46	0.29 14	0.14 7	0.25 86	0.23 127	0.25 11	0.19 20	0.20 23	0.16 10	0.19 30	0.18 42	0.30 52	0.21 61	0.14 188	0.10 98	0.11 5	0.10 89	0.11 36	0.09 6

Hybrid-DGEV-03	0.45 419	0.19 244	0.33 178	0.43 466	0.27 431	0.56 435	0.26 186	0.65 317	0.74 411	0.94 573	1.92 673	0.61 395	0.30 237	0.55 303	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.11 140

Hybrid-DGEV-2	0.41 382	0.21 341	0.42 331	0.47 541	0.29 486	0.59 459	0.23 127	0.82 443	0.99 567	0.64 369	0.63 311	0.60 389	0.65 526	0.58 351	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.18 373	0.16 362	0.14 211	0.12 203

MatchStereo	0.19 18	0.14 28	0.23 7	0.27 3	0.15 10	0.18 21	0.21 77	0.32 46	0.28 91	0.20 23	0.35 175	0.18 23	0.17 24	0.31 63	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.11 36	0.10 64
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
WQFJA1	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.50 265	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

WQFJX	0.32 236	0.18 196	0.33 178	0.39 315	0.27 431	0.60 466	0.30 269	0.53 229	0.47 270	0.39 236	0.38 195	0.34 189	0.33 278	0.61 385	0.40 418	0.14 188	0.17 513	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.14 305

NLMM	0.32 236	0.19 244	0.34 201	0.39 315	0.26 395	0.62 477	0.30 269	0.56 240	0.47 270	0.37 211	0.39 200	0.38 227	0.33 278	0.49 257	0.42 432	0.14 188	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

IGEV-FE	0.34 268	0.18 196	0.67 546	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

252Zero-FE	0.20 31	0.15 73	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.23 53	0.18 15	0.41 123	0.34 153	0.22 51	0.21 32	0.19 30	0.18 42	0.28 20	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.10 8	0.10 64

Zero-FE251	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.20 154	0.44 353	0.19 31	0.37 82	0.25 64	0.27 120	0.29 129	0.38 227	0.24 132	0.32 75	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.11 36	0.10 64

water-stereo	0.28 187	0.14 28	0.29 92	0.35 183	0.19 108	0.36 267	0.23 127	0.62 290	0.38 203	0.39 236	0.62 310	0.41 262	0.35 297	0.28 20	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.12 105	0.10 64

depthmonostereo	0.29 203	0.14 28	0.31 134	0.35 183	0.17 43	0.46 371	0.27 209	0.69 357	0.57 322	0.35 199	0.42 212	0.31 168	0.35 297	0.35 113	0.27 233	0.14 188	0.12 309	0.13 114	0.12 196	0.11 36	0.10 64

111111	0.21 52	0.14 28	0.27 61	0.37 243	0.22 221	0.21 37	0.19 31	0.43 151	0.27 77	0.20 23	0.20 21	0.29 144	0.14 2	0.41 165	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.12 105	0.12 203

LG-G_1	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LG-G	0.21 52	0.13 5	0.30 110	0.34 136	0.16 29	0.52 398	0.17 5	0.34 62	0.18 14	0.21 33	0.21 32	0.26 118	0.19 61	0.37 127	0.20 30	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.10 64

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 90	0.16 102	0.32 157	0.39 315	0.21 186	0.18 21	0.21 77	0.34 62	0.26 72	0.28 135	0.51 256	0.28 136	0.29 218	0.26 12	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 137	0.31 545	0.24 17	0.51 594	0.19 108	0.29 151	0.22 97	0.40 112	0.37 193	0.26 100	0.24 68	0.24 93	0.31 254	0.44 206	0.22 88	0.14 188	0.09 27	0.12 55	0.09 15	0.14 211	0.10 64

castereo++	0.26 156	0.16 102	0.26 46	0.33 105	0.19 108	0.75 545	0.20 50	0.37 82	0.47 270	0.23 59	0.23 52	0.35 204	0.28 199	0.39 143	0.19 12	0.14 188	0.09 27	0.14 171	0.09 15	0.11 36	0.10 64

tg	0.33 256	0.18 196	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.38 293	0.26 186	0.70 373	0.56 320	0.47 285	0.65 320	0.42 273	0.24 132	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.14 211	0.11 140

UGAM-zero	0.46 430	0.19 244	0.62 515	0.37 243	0.23 275	0.34 241	0.21 77	1.15 588	0.39 215	0.66 391	0.61 306	1.70 677	0.91 624	0.75 506	0.25 182	0.14 188	0.11 236	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.13 255

GCAP-BAT	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

IGEV-Stereo+	0.23 90	0.14 28	0.26 46	0.32 84	0.19 108	0.12 2	0.17 5	0.29 26	0.29 104	0.21 33	0.15 5	0.22 59	0.22 105	0.40 153	0.22 88	0.14 188	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.15 279	0.86 701

IGEV++	0.24 116	0.17 153	0.31 134	0.38 283	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.50 204	0.23 41	0.28 135	0.35 175	0.30 159	0.22 105	0.31 63	0.28 256	0.14 188	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.13 255

MyStereo07	0.32 236	0.22 382	0.34 201	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	0.72 389	0.37 193	0.37 211	0.34 167	0.32 171	0.31 254	0.59 369	0.27 233	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

MyStereo06	0.38 340	0.21 341	0.61 512	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.95 498	0.35 166	0.62 348	0.54 278	0.76 488	0.27 182	0.50 265	0.29 278	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

MyStereo05	0.44 408	0.21 341	0.45 371	0.41 397	0.28 456	0.41 332	0.50 561	0.93 486	1.09 613	0.76 454	0.61 306	0.51 331	0.57 469	0.73 493	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.15 340

MyStereo04	0.44 408	0.22 382	0.44 358	0.42 443	0.28 456	0.40 312	0.50 561	1.00 516	1.08 611	0.62 348	0.58 298	0.55 350	0.57 469	0.71 480	0.44 459	0.14 188	0.13 385	0.18 373	0.17 422	0.17 380	0.16 391

ff7	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

ffff	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

11t	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

IGEV_Zeroshot_test	0.34 268	0.18 196	0.67 546	0.39 315	0.28 456	0.30 171	0.25 160	0.74 406	0.31 123	0.62 348	0.57 293	0.54 345	0.25 145	0.53 289	0.27 233	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

MSKI-zero shot	0.32 236	0.17 153	0.34 201	0.39 315	0.21 186	0.32 211	0.22 97	0.61 285	0.43 240	0.52 308	0.64 317	0.61 395	0.20 76	0.74 500	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.12 105	0.12 203

CASnet	0.30 221	0.20 296	0.33 178	0.41 397	0.16 29	0.26 97	0.24 148	0.52 217	0.53 301	0.52 308	0.54 278	0.39 236	0.24 132	0.40 153	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.22 511	0.18 452	0.18 411	0.11 140
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.28 187	0.15 73	0.42 331	0.33 105	0.21 186	0.25 86	0.25 160	0.45 166	0.54 305	0.34 188	0.42 212	0.43 282	0.27 182	0.48 251	0.24 149	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.11 36	0.12 203

AEACV	0.27 179	0.17 153	0.31 134	0.34 136	0.45 635	0.26 97	0.28 239	0.37 82	0.32 137	0.30 158	0.46 229	0.31 168	0.37 335	0.36 117	0.24 149	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.12 196	0.13 158	0.11 140

GCAP-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.38 283	0.19 108	0.38 293	0.23 127	0.57 249	0.41 224	0.45 270	0.49 242	0.39 236	0.27 182	0.33 92	0.23 129	0.14 188	0.12 309	0.14 171	0.11 155	0.12 105	0.11 140

RAFT-Test	0.34 268	0.18 196	0.37 250	0.38 283	0.23 275	0.50 387	0.23 127	0.69 357	0.40 220	0.60 336	0.85 434	0.61 395	0.28 199	0.46 230	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

LL-Strereo2	0.35 287	0.24 443	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.35 252	0.24 148	0.67 338	0.44 248	0.54 317	0.51 256	0.66 429	0.25 145	0.66 439	0.30 286	0.14 188	0.12 309	0.23 532	0.20 510	0.18 411	0.13 255

4D-IteraStereo	0.33 256	0.18 196	0.40 299	0.40 359	0.24 313	0.32 211	0.27 209	0.58 258	0.72 394	0.65 378	0.54 278	0.42 273	0.23 120	0.45 211	0.28 256	0.14 188	0.09 27	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.11 140

anonymousdsp2	0.35 287	0.20 296	0.43 346	0.37 243	0.24 313	0.48 380	0.31 297	0.86 458	0.65 357	0.55 321	0.50 246	0.50 325	0.34 291	0.56 316	0.31 295	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.16 338	0.14 305

anonymousdsp	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

EGLCR-Stereo	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.34 136	0.20 154	0.35 252	0.20 50	0.52 217	0.36 176	0.28 135	0.27 101	0.41 262	0.18 42	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.13 158	0.11 140

DCRE	0.37 323	0.18 196	0.46 388	0.45 512	0.32 544	0.42 339	0.37 426	0.63 300	0.51 294	0.47 285	0.94 472	0.56 353	0.36 325	0.52 280	0.32 305	0.14 188	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.13 255

CroCo-Stereo Lap2	0.28 187	0.24 443	0.39 285	0.50 578	0.29 486	0.20 30	0.31 297	0.49 192	0.38 203	0.24 74	0.27 101	0.46 303	0.31 254	0.39 143	0.30 286	0.14 188	0.15 459	0.16 267	0.13 244	0.16 338	0.15 340

DCANet-4	0.36 306	0.20 296	0.48 423	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.66 328	0.92 535	0.69 410	0.78 386	0.40 250	0.47 407	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

ccc-4	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.36 217	0.26 395	0.31 191	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.33 155	0.32 171	0.29 218	0.58 351	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340

fff	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

ADStereo(finetuned)	0.37 323	0.16 102	0.49 436	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.69 547	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

RAFT+CT+SA	0.39 357	0.23 404	0.36 233	0.51 594	0.27 431	0.29 151	0.46 534	0.75 413	0.80 456	0.51 299	0.89 457	0.41 262	0.40 360	0.78 523	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.15 279	0.14 305

test_5	0.43 400	0.24 443	0.43 346	0.52 608	0.28 456	0.28 138	0.42 510	0.72 389	0.82 469	0.62 348	0.91 464	0.72 460	0.55 460	0.79 530	0.35 355	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.16 391

IGEV-Stereo	0.29 203	0.21 341	0.38 263	0.37 243	0.25 347	0.30 171	0.35 385	0.63 300	0.35 166	0.39 236	0.33 155	0.33 185	0.28 199	0.59 369	0.25 182	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.12 196	0.14 211	0.15 340
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.39 357	0.19 244	0.57 499	0.37 243	0.27 431	0.31 191	0.24 148	1.44 673	0.29 104	0.69 410	0.53 275	0.60 389	0.42 372	0.83 546	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.13 255

GLC_STEREO	0.29 203	0.19 244	0.27 61	0.44 487	0.19 108	0.31 191	0.26 186	0.47 178	0.43 240	0.37 211	0.47 235	0.41 262	0.23 120	0.50 265	0.34 336	0.14 188	0.18 537	0.19 420	0.16 362	0.16 338	0.13 255

MIPNet	0.37 323	0.21 341	0.59 504	0.39 315	0.25 347	0.50 387	0.28 239	0.77 423	0.70 381	0.65 378	0.60 301	0.40 250	0.49 417	0.44 206	0.37 392	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.13 255

LCNet	0.41 382	0.20 296	0.32 157	0.44 487	0.24 313	0.47 377	0.29 248	0.67 338	0.53 301	0.72 434	1.03 525	0.66 429	0.60 490	0.58 351	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.36 635

STrans-v2	0.46 430	0.20 296	0.48 423	0.40 359	0.24 313	0.55 420	0.50 561	1.07 550	0.73 401	0.65 378	1.05 535	0.72 460	0.69 547	0.72 486	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.17 317	0.14 288	0.13 158	0.12 203

FTStereo	0.56 541	0.20 296	0.37 250	0.41 397	0.25 347	0.40 312	0.79 665	0.66 328	0.43 240	1.09 632	3.27 708	0.70 447	0.73 571	0.55 303	0.33 319	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.30 601

ASMatch	0.48 458	0.19 244	0.45 371	0.39 315	0.28 456	0.37 280	0.26 186	0.74 406	0.68 373	0.76 454	2.34 686	0.61 395	0.52 436	0.62 395	0.37 392	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.21 519

DEmStereo	0.48 458	0.17 153	0.50 450	0.38 283	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.63 300	0.74 411	0.89 545	1.66 658	0.58 368	1.06 652	0.60 375	0.42 432	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.16 362	0.14 211	0.15 340

GrayStereo	0.49 477	0.19 244	0.42 331	0.46 533	0.28 456	0.53 406	0.67 632	0.69 357	0.63 344	1.02 608	1.47 645	0.78 496	0.76 581	0.56 316	0.33 319	0.14 188	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.15 279	0.29 592

RAFT-345	0.40 369	0.18 196	0.40 299	0.38 283	0.22 221	0.33 223	0.26 186	0.61 285	0.51 294	0.74 445	1.79 666	0.45 296	0.33 278	0.66 439	0.36 373	0.14 188	0.11 236	0.18 373	0.14 288	0.13 158	0.13 255

test-1	0.36 306	0.19 244	0.71 566	0.46 533	0.26 395	0.44 353	0.36 408	0.60 277	0.59 325	0.48 288	0.67 333	0.53 341	0.36 325	0.40 153	0.29 278	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.15 279	0.16 391

Prome-Stereo	0.46 430	0.19 244	0.35 218	0.44 487	0.26 395	0.40 312	0.45 530	0.68 348	0.44 248	0.96 582	1.84 669	0.59 383	0.67 537	0.61 385	0.32 305	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.29 592

iRaftStereo_RVC	0.32 236	0.19 244	0.37 250	0.39 315	0.22 221	0.31 191	0.29 248	0.68 348	0.51 294	0.49 290	0.66 327	0.37 218	0.23 120	0.45 211	0.33 319	0.14 188	0.10 98	0.18 373	0.17 422	0.15 279	0.12 203

DCANet	0.36 306	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.30 171	0.30 269	0.68 348	0.91 530	0.70 416	0.77 374	0.43 282	0.57 469	0.45 211	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.13 158	0.12 203

csc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

cscssc	0.37 323	0.16 102	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.29 151	0.30 269	0.69 357	1.06 602	0.69 410	0.78 386	0.42 273	0.63 509	0.46 230	0.34 336	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.11 36	0.13 255

111	0.40 369	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.19 108	0.52 398	0.28 239	0.74 406	1.16 626	0.50 294	0.91 464	0.63 405	0.48 412	0.61 385	0.35 355	0.14 188	0.10 98	0.14 171	0.12 196	0.13 158	0.13 255

test_xeample3	0.29 203	0.21 341	0.41 310	0.35 183	0.26 395	0.35 252	0.32 328	0.56 240	0.36 176	0.43 262	0.32 152	0.34 189	0.28 199	0.54 296	0.23 129	0.14 188	0.11 236	0.16 267	0.12 196	0.14 211	0.13 255

EAI-Stereo	0.34 268	0.19 244	0.44 358	0.39 315	0.21 186	0.31 191	0.30 269	1.15 588	0.30 112	0.49 290	0.75 364	0.36 214	0.28 199	0.62 395	0.27 233	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.13 158	0.12 203

Gwc-CoAtRS	0.34 268	0.17 153	0.44 358	0.39 315	0.23 275	0.34 241	0.22 97	0.70 373	0.75 416	0.60 336	0.59 299	0.58 368	0.29 218	0.45 211	0.26 212	0.14 188	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.12 203

CCAANet	0.47 445	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.28 456	0.67 514	0.31 297	0.99 511	0.75 416	0.63 357	1.22 592	0.69 442	0.52 436	0.79 530	0.42 432	0.14 188	0.13 385	0.19 420	0.19 483	0.15 279	0.19 473

HITNet	0.41 382	0.26 486	0.45 371	0.33 105	0.17 43	0.63 489	0.30 269	0.93 486	0.64 352	0.71 423	0.82 412	0.64 411	0.52 436	0.59 369	0.43 441	0.14 188	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.19 448	0.12 203
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
DF_test	0.19 18	0.13 5	0.26 46	0.33 105	0.24 313	0.10 1	0.23 127	0.26 18	0.30 112	0.22 51	0.27 101	0.16 6	0.18 42	0.22 1	0.20 30	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.13 158	0.10 64

Weightmod	0.32 236	0.18 196	0.30 110	0.34 136	0.19 108	0.54 413	0.34 359	0.56 240	0.50 288	0.41 252	0.52 269	0.48 311	0.33 278	0.46 230	0.29 278	0.15 270	0.23 599	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.11 140

HLF11	0.34 268	0.17 153	0.42 331	0.30 27	0.23 275	0.36 267	0.22 97	0.69 357	0.48 278	0.49 290	0.66 327	0.43 282	0.37 335	0.70 474	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.17 417

TestStereo_HL3	0.37 323	0.19 244	0.49 436	0.34 136	0.24 313	0.51 392	0.39 470	0.60 277	0.43 240	0.61 344	0.83 418	0.56 353	0.46 401	0.55 303	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.13 244	0.14 211	0.17 417

GGDA	0.32 236	0.18 196	0.32 157	0.31 57	0.21 186	0.31 191	0.26 186	0.59 265	0.66 361	0.50 294	0.68 336	0.40 250	0.36 325	0.55 303	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.12 196	0.15 279	0.15 340

IGEV_i1	0.43 400	0.22 382	0.50 450	0.39 315	0.22 221	0.64 497	0.40 483	0.96 502	0.61 329	0.68 402	0.69 340	0.75 480	0.45 394	0.72 486	0.41 424	0.15 270	0.13 385	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.16 391

DepthFocus	0.19 18	0.13 5	0.31 134	0.29 14	0.23 275	0.17 17	0.20 50	0.27 21	0.18 14	0.24 74	0.25 79	0.15 3	0.17 24	0.26 12	0.18 4	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.17 422	0.13 158	0.10 64

VMStereo-Base	0.28 187	0.16 102	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.30 171	0.27 209	0.50 204	0.65 357	0.32 177	0.47 235	0.42 273	0.24 132	0.41 165	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

WQFJA1++	0.23 90	0.15 73	0.27 61	0.30 27	0.21 186	0.31 191	0.18 15	0.36 74	0.17 10	0.25 86	0.30 134	0.29 144	0.28 199	0.40 153	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.42 650	0.11 140

WQFJX1	0.33 256	0.19 244	0.34 201	0.41 397	0.28 456	0.53 406	0.33 340	0.51 207	0.50 288	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.31 254	0.69 467	0.39 410	0.15 270	0.18 537	0.16 267	0.14 288	0.16 338	0.14 305

FE-Mocha	0.32 236	0.19 244	0.50 450	0.38 283	0.27 431	0.30 171	0.20 50	0.71 382	0.36 176	0.65 378	0.56 291	0.54 345	0.25 145	0.38 135	0.22 88	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.16 362	0.13 158	0.12 203

DA	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

GGEV	0.29 203	0.17 153	0.31 134	0.40 359	0.20 154	0.74 539	0.33 340	0.47 178	0.44 248	0.34 188	0.39 200	0.39 236	0.32 260	0.32 75	0.24 149	0.15 270	0.11 236	0.16 267	0.11 155	0.15 279	0.10 64

GASTEREO	0.25 137	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.20 154	0.22 42	0.30 269	0.43 151	0.31 123	0.37 211	0.33 155	0.22 59	0.35 297	0.41 165	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.12 105	0.11 140

MSCF	0.25 137	0.16 102	0.33 178	0.39 315	0.20 154	0.20 30	0.31 297	0.43 151	0.31 123	0.36 204	0.33 155	0.23 75	0.35 297	0.36 117	0.23 129	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.11 155	0.13 158	0.11 140

DFGA-Net	0.45 419	0.29 530	0.80 600	0.42 443	0.32 544	0.53 406	0.35 385	0.78 429	0.89 520	0.66 391	0.75 364	0.48 311	0.39 354	0.74 500	0.60 537	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.18 452	0.20 468	0.17 417

LGtest1	0.19 18	0.14 28	0.29 92	0.34 136	0.16 29	0.26 97	0.17 5	0.32 46	0.20 27	0.21 33	0.15 5	0.23 75	0.20 76	0.32 75	0.20 30	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.09 15	0.12 105	0.11 140

MM-Stereo_test1	0.33 256	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.23 275	0.36 267	0.45 530	0.58 258	0.54 305	0.60 336	0.50 246	0.38 227	0.37 335	0.60 375	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.12 203

AIO-test2	0.39 357	0.21 341	0.41 310	0.47 541	0.25 347	0.45 365	0.35 385	0.77 423	1.27 651	0.36 204	0.87 445	0.37 218	0.30 237	0.47 240	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.21 495	0.23 568	0.15 279	0.13 255

AIO-test1	0.38 340	0.18 196	0.38 263	0.50 578	0.24 313	0.46 371	0.30 269	0.70 373	1.19 632	0.40 245	0.71 347	0.45 296	0.29 218	0.53 289	0.27 233	0.15 270	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.13 158	0.17 417

GIP-stereo	0.24 116	0.18 196	0.30 110	0.37 243	0.24 313	0.26 97	0.20 50	0.46 174	0.36 176	0.24 74	0.39 200	0.35 204	0.20 76	0.31 63	0.21 61	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.12 105	0.11 140

PAM_32	0.46 430	0.19 244	0.67 546	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.27 209	0.95 498	0.34 153	0.68 402	0.44 220	1.91 685	0.65 526	0.62 395	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.15 323	0.14 211	0.13 255

PAM	0.46 430	0.19 244	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.75 545	0.33 340	0.85 454	0.34 153	0.70 416	0.46 229	1.83 680	0.63 509	0.61 385	0.26 212	0.15 270	0.10 98	0.16 267	0.14 288	0.14 211	0.13 255

RAStereo	0.24 116	0.17 153	0.29 92	0.40 359	0.21 186	0.23 53	0.26 186	0.42 132	0.45 257	0.23 59	0.34 167	0.30 159	0.19 61	0.34 102	0.25 182	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.11 140

Pointernet	0.27 179	0.14 28	0.33 178	0.35 183	0.23 275	0.35 252	0.21 77	0.72 389	0.38 203	0.39 236	0.36 184	0.34 189	0.25 145	0.36 117	0.25 182	0.15 270	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 458	0.21 341	1.26 660	0.39 315	0.51 656	0.28 138	0.30 269	1.25 636	0.44 248	0.68 402	1.11 554	0.86 522	0.33 278	0.67 450	0.27 233	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.20 510	0.22 518	0.24 555

U	0.45 419	0.16 102	0.32 157	0.40 359	0.71 688	3.55 722	0.20 50	0.41 123	0.38 203	0.26 100	0.23 52	0.24 93	0.22 105	0.26 12	0.22 88	0.15 270	0.09 27	0.88 700	0.13 244	0.13 158	0.11 140

trnet	0.27 179	0.14 28	0.23 7	0.28 8	0.15 10	0.37 280	0.23 127	0.52 217	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.34 189	0.26 166	0.39 143	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.11 36	0.10 64

H2IRNET	0.37 323	0.20 296	0.33 178	0.38 283	0.25 347	0.27 115	0.23 127	0.59 265	0.72 394	0.39 236	0.90 461	0.74 478	0.55 460	0.52 280	0.43 441	0.15 270	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.13 255

MGS-Stereo	0.28 187	0.19 244	0.40 299	0.36 217	0.23 275	0.37 280	0.30 269	0.39 100	0.44 248	0.31 162	0.51 256	0.40 250	0.24 132	0.43 193	0.26 212	0.15 270	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.13 255

MyStereo8	0.40 369	0.20 296	0.54 484	0.41 397	0.29 486	0.53 406	0.29 248	0.65 317	0.49 282	0.71 423	0.98 500	0.58 368	0.43 378	0.50 265	0.51 505	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.19 448	0.19 473

IGEVStereo-DCA	0.29 203	0.22 382	0.38 263	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.35 385	0.62 290	0.34 153	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.12 196	0.13 158	0.15 340

rrr	0.29 203	0.22 382	0.41 310	0.35 183	0.27 431	0.37 280	0.32 328	0.52 217	0.42 235	0.38 223	0.30 134	0.35 204	0.27 182	0.51 273	0.22 88	0.15 270	0.12 309	0.16 267	0.13 244	0.13 158	0.14 305

Any-RAFT	0.35 287	0.16 102	0.30 110	0.34 136	0.21 186	0.52 398	0.22 97	0.88 470	0.73 401	0.53 311	0.73 353	0.64 411	0.28 199	0.46 230	0.24 149	0.15 270	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.12 203

HH	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

HanStereo	0.35 287	0.20 296	0.47 402	0.40 359	0.25 347	0.33 223	0.31 297	0.76 420	0.38 203	0.43 262	0.57 293	0.79 498	0.44 389	0.71 480	0.25 182	0.15 270	0.11 236	0.15 226	0.14 288	0.14 211	0.12 203

LoS	0.29 203	0.15 73	0.30 110	0.29 14	0.18 75	0.33 223	0.29 248	0.51 207	0.72 394	0.34 188	0.52 269	0.41 262	0.28 199	0.47 240	0.28 256	0.15 270	0.11 236	0.13 114	0.09 15	0.11 36	0.11 140
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Sa-1000	0.48 458	0.24 443	0.41 310	0.45 512	0.25 347	0.59 459	0.34 359	0.81 441	0.93 541	0.82 493	1.50 646	0.53 341	0.45 394	0.92 585	0.30 286	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

CrosDoStereo	0.50 493	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 697	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 623	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

HHNet	0.41 382	0.17 153	0.41 310	0.34 136	0.37 584	0.33 223	0.34 359	0.69 357	0.75 416	0.86 523	1.30 613	0.52 337	0.32 260	0.52 280	0.35 355	0.15 270	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.15 279	0.24 555

TransformOpticalFlow	0.44 408	0.20 296	0.47 402	0.41 397	0.23 275	0.37 280	0.47 542	0.94 491	0.76 425	0.65 378	1.14 570	0.73 472	0.56 467	0.76 510	0.32 305	0.15 270	0.10 98	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.13 255

OMP-Stereo	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.52 608	0.24 313	0.36 267	0.25 160	0.71 382	0.78 445	0.77 460	0.64 317	0.89 537	0.39 354	0.91 582	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.20 453	0.15 323	0.15 279	0.12 203

IIG-Stereo	0.43 400	0.21 341	0.44 358	0.50 578	0.25 347	0.44 353	0.21 77	0.71 382	0.76 425	0.83 505	0.95 481	0.83 512	0.43 378	0.90 575	0.35 355	0.15 270	0.12 309	0.19 420	0.14 288	0.15 279	0.11 140

NRIStereo	0.36 306	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.23 275	0.34 241	0.26 186	0.65 317	0.55 312	0.64 369	0.63 311	0.56 353	0.37 335	0.65 430	0.37 392	0.15 270	0.11 236	0.18 373	0.15 323	0.17 380	0.14 305

PSM-AAD	0.48 458	0.20 296	0.37 250	0.43 466	0.23 275	0.56 435	0.50 561	0.65 317	0.70 381	1.07 626	1.12 558	0.58 368	0.92 629	0.61 385	0.32 305	0.15 270	0.11 236	0.25 562	0.26 608	0.18 411	0.43 663

DeepStereo_LL	0.50 493	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.24 313	0.40 312	1.18 697	0.67 338	0.86 492	0.94 573	1.37 623	0.63 405	0.77 588	0.65 430	0.45 468	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.14 305

THIR-Stereo	0.50 493	0.18 196	0.45 371	0.38 283	0.23 275	0.75 545	0.67 632	0.66 328	0.87 501	1.02 608	1.40 629	0.72 460	0.76 581	0.62 395	0.42 432	0.15 270	0.11 236	0.17 317	0.18 452	0.14 211	0.15 340

AnonymousM	0.41 382	0.81 681	0.29 92	0.34 136	0.22 221	0.28 138	0.38 448	0.53 229	0.41 224	0.70 416	0.49 242	0.47 306	0.27 182	0.41 165	0.31 295	0.15 270	0.12 309	1.51 709	0.26 608	0.12 105	0.10 64

CroCo-Stereo	0.26 156	0.22 382	0.36 233	0.48 549	0.22 221	0.20 30	0.29 248	0.51 207	0.44 248	0.28 135	0.23 52	0.42 273	0.26 166	0.29 32	0.26 212	0.15 270	0.13 385	0.13 114	0.11 155	0.16 338	0.12 203
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
GMM-Stereo	0.44 408	0.19 244	0.36 233	0.42 443	0.25 347	0.51 392	0.47 542	0.71 382	0.53 301	0.76 454	1.37 623	0.76 488	0.38 341	0.60 375	0.33 319	0.15 270	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.16 338	0.27 578

raft+_RVC	0.38 340	0.19 244	0.35 218	0.37 243	0.25 347	0.45 365	0.37 426	0.78 429	0.89 520	0.51 299	0.78 386	0.50 325	0.29 218	0.53 289	0.40 418	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.14 211	0.12 203

TANstereo	0.30 221	0.15 73	0.31 134	0.30 27	0.17 43	0.55 420	0.23 127	0.44 159	0.55 312	0.59 332	0.68 336	0.37 218	0.26 166	0.35 113	0.27 233	0.15 270	0.16 492	0.12 55	0.10 89	0.13 158	0.14 305

RALAANet	0.38 340	0.23 404	0.48 423	0.42 443	0.29 486	0.35 252	0.25 160	0.86 458	0.64 352	0.67 396	0.65 320	0.60 389	0.29 218	0.60 375	0.34 336	0.15 270	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.21 494	0.13 255

ARAFT	0.47 445	0.24 443	0.79 598	0.42 443	0.25 347	0.55 420	0.55 594	0.75 413	0.81 464	0.89 545	0.75 364	0.73 472	0.47 407	0.88 567	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.23 532	0.22 551	0.14 211	0.13 255

MMNet	0.55 530	0.25 469	0.61 512	0.43 466	0.34 565	1.07 626	0.39 470	0.87 465	0.91 530	0.91 558	0.93 471	0.86 522	0.76 581	0.81 535	0.76 580	0.15 270	0.14 426	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.16 391

DIP-Stereo	0.39 357	0.21 341	0.50 450	0.41 397	0.28 456	0.62 477	0.27 209	0.77 423	0.40 220	0.64 369	0.86 437	0.52 337	0.33 278	0.66 439	0.42 432	0.15 270	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.15 340
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	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255

RAFT-Stereo	0.39 357	0.18 196	0.42 331	0.42 443	0.26 395	0.40 312	0.32 328	0.72 389	0.34 153	0.89 545	1.28 606	0.57 359	0.35 297	0.42 179	0.32 305	0.15 270	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.14 211	0.13 255
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
iResNet	0.49 477	0.29 530	0.79 598	0.42 443	0.21 186	0.61 469	0.40 483	0.82 443	0.99 567	0.87 531	1.12 558	0.69 442	0.53 442	0.78 523	0.51 505	0.15 270	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.15 340

DN-CSS_ROB	0.43 400	0.26 486	0.62 515	0.40 359	0.29 486	0.44 353	0.27 209	0.77 423	0.75 416	0.72 434	1.09 551	0.48 311	0.43 378	0.69 467	0.37 392	0.15 270	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.18 411	0.16 391

pmcnn	1.23 677	0.29 530	0.96 622	0.40 359	0.23 275	0.95 602	0.69 642	1.16 596	1.28 653	1.67 685	2.33 685	11.15 741	0.86 614	0.93 591	0.88 610	0.15 270	0.12 309	0.12 55	0.10 89	0.15 279	0.15 340

DNSM	0.82 619	1.54 716	0.27 61	0.30 27	0.17 43	0.27 115	0.25 160	0.49 192	0.25 64	0.34 188	0.36 184	0.29 144	0.26 166	2.84 715	1.96 694	0.16 331	0.12 309	0.12 55	0.10 89	3.66 739	2.58 736

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 116	0.16 102	0.30 110	0.35 183	0.18 75	0.36 267	0.17 5	0.37 82	0.37 193	0.29 149	0.23 52	0.23 75	0.24 132	0.29 32	0.22 88	0.16 331	0.15 459	0.21 495	0.17 422	0.19 448	0.15 340

SME	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.19 108	0.79 559	0.31 297	0.79 433	0.73 401	0.56 324	0.77 374	0.43 282	0.51 432	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.17 513	0.19 420	0.19 483	0.18 411	0.16 391

ManiGeoR	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

HLf10	0.33 256	0.17 153	0.43 346	0.31 57	0.22 221	0.40 312	0.27 209	0.73 400	0.49 282	0.40 245	0.63 311	0.40 250	0.32 260	0.62 395	0.41 424	0.16 331	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.16 391

TestStereo_HLe17	0.34 268	0.17 153	0.46 388	0.32 84	0.21 186	0.42 339	0.31 297	0.70 373	0.66 361	0.46 278	0.68 336	0.36 214	0.30 237	0.61 385	0.36 373	0.16 331	0.10 98	0.14 171	0.13 244	0.15 279	0.15 340

TestStereo_HL2	0.33 256	0.18 196	0.33 178	0.31 57	0.22 221	0.32 211	0.25 160	0.58 258	0.61 329	0.54 317	0.68 336	0.41 262	0.36 325	0.57 328	0.36 373	0.16 331	0.11 236	0.13 114	0.11 155	0.15 279	0.16 391

DNS	0.75 604	1.52 715	0.28 81	0.28 8	0.17 43	0.18 21	0.23 127	0.48 186	0.27 77	0.26 100	0.34 167	0.30 159	0.23 120	2.70 713	1.46 674	0.16 331	0.13 385	0.16 267	0.09 15	3.27 736	2.57 735

LiteMatch	0.24 116	0.17 153	0.24 17	0.37 243	0.20 154	0.27 115	0.27 209	0.31 37	0.24 48	0.21 33	0.20 21	0.29 144	0.40 360	0.29 32	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

Lsterematch	0.38 340	0.17 153	0.38 263	0.37 243	0.20 154	0.42 339	0.27 209	0.57 249	0.71 392	0.66 391	1.02 520	0.49 319	0.40 360	0.57 328	0.43 441	0.16 331	0.10 98	0.15 226	0.13 244	0.14 211	0.14 305

Selective-IGEV-i1	0.44 408	0.20 296	0.53 478	0.41 397	0.22 221	0.62 477	0.50 561	1.01 526	0.88 505	0.63 357	0.81 406	0.79 498	0.38 341	0.54 296	0.38 402	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.15 340

DStereoRT	0.74 601	0.19 244	0.50 450	0.51 594	0.33 556	1.10 634	0.34 359	0.82 443	0.76 425	0.78 464	1.05 535	0.51 331	0.73 571	0.76 510	0.48 490	0.16 331	0.13 385	3.96 746	1.37 731	0.19 448	0.14 305

NLMM1	0.33 256	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.25 347	0.55 420	0.33 340	0.55 236	0.63 344	0.42 258	0.44 220	0.30 159	0.25 145	0.63 408	0.38 402	0.16 331	0.18 537	0.17 317	0.14 288	0.15 279	0.13 255

NLSM1	0.32 236	0.18 196	0.34 201	0.39 315	0.25 347	0.66 509	0.27 209	0.57 249	0.50 288	0.37 211	0.53 275	0.29 144	0.28 199	0.54 296	0.32 305	0.16 331	0.17 513	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.12 203

NLCSM	0.34 268	0.21 341	0.34 201	0.44 487	0.29 486	0.54 413	0.36 408	0.52 217	0.47 270	0.46 278	0.37 191	0.34 189	0.34 291	0.71 480	0.41 424	0.16 331	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.17 380	0.16 391

GSStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

GS-Stereo							0.30 269	0.42 132	0.27 77	0.30 158	0.28 115	0.23 75	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.10 89	0.14 211	0.12 203

Select-FE	0.46 430	0.24 443	0.88 611	0.42 443	0.35 572	0.33 223	0.19 31	0.90 477	0.37 193	0.60 336	1.01 511	0.97 561	0.80 599	0.72 486	0.28 256	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.20 510	0.15 279	0.24 555

z-ln-s-r	0.66 578	0.36 574	1.30 665	0.39 315	0.26 395	0.57 441	0.63 620	0.80 437	1.03 586	0.80 471	1.43 636	0.91 544	0.76 581	1.08 621	1.87 691	0.16 331	0.12 309	0.17 317	0.14 288	0.20 468	0.16 391

G2L-Stereo_test	0.48 458	0.20 296	0.40 299	0.34 136	0.23 275	0.57 441	0.58 605	1.10 561	0.77 434	0.86 523	0.94 472	0.95 556	0.54 454	0.68 461	0.60 537	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.15 340

SGD-Stereo	0.22 72	0.15 73	0.27 61	0.31 57	0.15 10	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.29 104	0.24 74	0.29 129	0.21 51	0.27 182	0.36 117	0.25 182	0.16 331	0.09 27	0.13 114	0.10 89	0.13 158	0.10 64

MM-Stereo_test3	0.34 268	0.19 244	0.31 134	0.41 397	0.25 347	0.35 252	0.44 527	0.72 389	0.92 535	0.46 278	0.52 269	0.41 262	0.29 218	0.44 206	0.28 256	0.16 331	0.15 459	0.17 317	0.13 244	0.14 211	0.13 255

StereoAnything_RVC	0.21 52	0.68 669	0.39 285	0.28 8	0.15 10	0.23 53	0.18 15	0.20 2	0.19 20	0.16 8	0.16 10	0.15 3	0.22 105	0.30 52	0.18 4	0.16 331	0.09 27	0.12 55	0.08 1	0.16 338	0.09 6

model_zeroshot	0.33 256	0.18 196	0.48 423	0.39 315	0.28 456	0.45 365	0.25 160	0.63 300	0.45 257	0.61 344	0.50 246	0.51 331	0.25 145	0.45 211	0.26 212	0.16 331	0.13 385	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.13 255

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 390	0.20 296	0.74 580	0.38 283	0.43 624	0.39 306	0.26 186	0.94 491	0.49 282	0.53 311	0.77 374	0.93 552	0.45 394	0.63 408	0.24 149	0.16 331	0.10 98	0.17 317	0.18 452	0.20 468	0.20 499

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 268	0.27 504	0.45 371	0.36 217	0.25 347	0.48 380	0.30 269	0.58 258	0.90 523	0.42 258	0.36 184	0.30 159	0.29 218	0.49 257	0.30 286	0.16 331	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.18 411	0.15 340

ACVNet-DCA	0.35 287	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

xx1	0.39 357	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.65 424	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

1test111	0.36 306	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.85 454	0.54 305	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.55 303	0.45 468	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.18 411	0.17 417

cc1	0.37 323	0.23 404	0.33 178	0.41 397	0.22 221	0.55 420	0.38 448	0.67 338	1.06 602	0.41 252	0.50 246	0.34 189	0.49 417	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.15 340

ffm	0.44 408	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

ff1	0.49 477	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	0.68 348	1.04 592	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 610	0.16 331	0.10 98	0.25 562	0.21 533	0.16 338	0.16 391

tt1	0.36 306	0.24 443	0.32 157	0.41 397	0.22 221	0.54 413	0.38 448	0.68 348	1.04 592	0.41 252	0.46 229	0.35 204	0.45 394	0.57 328	0.25 182	0.16 331	0.10 98	0.19 420	0.13 244	0.16 338	0.16 391

MaDis-Stereo	0.26 156	0.18 196	0.36 233	0.36 217	0.26 395	0.27 115	0.27 209	0.43 151	0.35 166	0.27 120	0.26 92	0.41 262	0.28 199	0.40 153	0.28 256	0.16 331	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.14 211	0.12 203

CBFPSM	0.59 563	0.22 382	1.31 666	0.38 283	0.27 431	1.12 639	0.65 626	0.79 433	0.82 469	0.80 471	0.81 406	1.35 650	0.87 617	0.67 450	0.76 580	0.16 331	0.15 459	0.15 226	0.16 362	0.17 380	0.22 539

ToySt	0.49 477	0.27 504	0.75 586	0.40 359	0.27 431	0.64 497	0.49 556	0.84 451	0.77 434	0.60 336	0.83 418	0.88 533	0.66 534	0.70 474	0.56 527	0.16 331	0.17 513	0.21 495	0.20 510	0.21 494	0.19 473

anonymousa	0.49 477	0.20 296	0.42 331	0.38 283	0.23 275	0.91 593	0.35 385	0.75 413	0.62 333	0.85 516	1.54 651	1.06 590	0.66 534	0.51 273	0.43 441	0.16 331	0.13 385	0.19 420	0.21 533	0.16 338	0.14 305

TestStereo1	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

SA-5K	0.43 400	0.23 404	0.41 310	0.51 594	0.24 313	0.34 241	0.40 483	0.77 423	0.90 523	0.68 402	0.96 485	0.48 311	0.46 401	0.91 582	0.32 305	0.16 331	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.14 211	0.13 255

SA	0.44 408	0.25 469	0.46 388	0.46 533	0.24 313	0.43 344	0.36 408	0.75 413	0.96 555	0.59 332	1.03 525	0.48 311	0.52 436	0.94 598	0.32 305	0.16 331	0.12 309	0.21 495	0.19 483	0.15 279	0.13 255

CIPLG	0.41 382	0.21 341	0.63 525	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.33 340	0.65 317	0.60 328	0.82 493	0.96 485	0.46 303	0.32 260	0.55 303	0.44 459	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

ACRE	0.40 369	0.21 341	0.65 536	0.45 512	0.33 556	0.51 392	0.33 340	0.66 328	0.63 344	0.80 471	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.45 468	0.16 331	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

AAGNet	1.43 688	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.25 347	0.29 151	0.31 297	0.65 317	0.68 373	0.97 587	0.86 437	0.67 436	0.62 503	0.64 423	20.63 750	0.16 331	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.19 448	0.12 203

KYRaft	0.48 458	0.20 296	0.38 263	0.44 487	0.23 275	0.44 353	0.37 426	0.66 328	0.41 224	0.94 573	1.73 662	0.79 498	0.41 369	0.63 408	0.31 295	0.16 331	0.11 236	0.18 373	0.22 551	0.16 338	0.78 696

SST-Stereo	0.40 369	0.19 244	0.45 371	0.42 443	0.25 347	0.25 86	0.21 77	0.66 328	0.47 270	1.08 630	0.79 396	0.72 460	0.43 378	0.77 518	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.19 448	0.15 340

RAFT_R40	0.40 369	0.19 244	0.44 358	0.43 466	0.25 347	0.23 53	0.26 186	0.67 338	0.67 366	0.98 592	0.78 386	0.72 460	0.43 378	0.76 510	0.35 355	0.16 331	0.11 236	0.20 453	0.16 362	0.18 411	0.14 305

PFNet	0.42 390	0.18 196	0.58 503	0.43 466	0.24 313	0.43 344	0.32 328	0.74 406	0.78 445	1.00 600	0.74 362	0.68 437	0.39 354	0.72 486	0.37 392	0.16 331	0.10 98	0.20 453	0.15 323	0.16 338	0.13 255

DeepStereo_RVC	0.36 306	0.21 341	0.47 402	0.40 359	0.24 313	0.26 97	0.22 97	0.60 277	0.38 203	0.69 410	0.67 333	0.57 359	0.51 432	0.56 316	0.39 410	0.16 331	0.12 309	0.18 373	0.15 323	0.19 448	0.18 438

rafts_anoy	0.37 323	0.21 341	0.36 233	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.33 340	0.67 338	0.90 523	0.58 330	0.66 327	0.45 296	0.33 278	0.47 240	0.39 410	0.16 331	0.11 236	0.21 495	0.23 568	0.17 380	0.14 305

XX-TBD	0.32 236	0.53 648	0.26 46	0.51 594	0.20 154	0.37 280	0.24 148	0.40 112	0.73 401	0.54 317	0.69 340	0.31 168	0.25 145	0.32 75	0.27 233	0.16 331	0.10 98	0.12 55	0.09 15	0.13 158	0.11 140

raftrobust	0.34 268	0.19 244	0.36 233	0.41 397	0.27 431	0.30 171	0.25 160	0.71 382	0.63 344	0.58 330	0.55 288	0.45 296	0.46 401	0.51 273	0.29 278	0.16 331	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.12 105	0.13 255

RALCasStereoNet	0.36 306	0.21 341	0.37 250	0.42 443	0.26 395	0.35 252	0.38 448	0.63 300	0.64 352	0.50 294	0.72 348	0.51 331	0.29 218	0.59 369	0.36 373	0.16 331	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.17 380	0.16 391

XX-Stereo	0.37 323	0.17 153	0.45 371	0.55 633	0.36 577	0.38 293	0.20 50	0.60 277	0.30 112	0.46 278	1.30 613	0.73 472	0.26 166	0.56 316	0.26 212	0.16 331	0.11 236	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.10 64

CREStereo	0.28 187	0.15 73	0.24 17	0.27 3	0.17 43	0.37 280	0.25 160	0.51 207	0.72 394	0.42 258	0.51 256	0.32 171	0.26 166	0.38 135	0.25 182	0.16 331	0.11 236	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140
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
BEATNet_4x	0.46 430	0.32 550	0.56 495	0.37 243	0.19 108	0.63 489	0.35 385	1.01 526	0.72 394	0.77 460	0.83 418	0.70 447	0.59 486	0.68 461	0.53 515	0.16 331	0.12 309	0.16 267	0.14 288	0.24 548	0.16 391

RASNet	0.53 516	0.22 382	0.52 471	0.38 283	0.22 221	0.68 517	0.38 448	0.97 506	0.88 505	0.73 440	1.04 531	1.03 582	0.92 629	0.90 575	0.86 600	0.16 331	0.14 426	0.14 171	0.17 422	0.15 279	0.13 255

iResNet_ROB	0.52 509	0.21 341	0.53 478	0.37 243	0.21 186	0.61 469	0.29 248	1.51 682	1.32 658	0.90 553	1.02 520	0.80 507	0.62 503	0.76 510	0.43 441	0.16 331	0.12 309	0.13 114	0.09 15	0.15 279	0.18 438

Weightmod_eth	0.31 229	0.19 244	0.31 134	0.35 183	0.18 75	0.45 365	0.35 385	0.62 290	0.39 215	0.44 265	0.39 200	0.48 311	0.41 369	0.45 211	0.23 129	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.14 288	0.15 279	0.09 6

SE	0.32 236	0.26 486	0.34 201	0.34 136	0.21 186	0.50 387	0.33 340	0.58 258	0.52 297	0.51 299	0.54 278	0.32 171	0.35 297	0.31 63	0.25 182	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.18 438

DDF-Stereo	0.26 156	0.15 73	0.30 110	0.36 217	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.32 46	0.31 123	0.26 100	0.26 92	0.29 144	0.29 218	0.38 135	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.70 690	0.12 203

zero-FE	0.25 137	0.15 73	0.30 110	0.35 183	0.29 486	0.19 26	0.20 50	0.35 66	0.31 123	0.26 100	0.27 101	0.29 144	0.29 218	0.33 92	0.24 149	0.17 388	0.10 98	0.14 171	0.10 89	0.64 687	0.12 203

MultiAttention	3.58 723	0.24 443	0.62 515	0.54 625	0.34 565	22.90 750	2.72 736	1.60 690	1.13 621	0.80 471	1.81 667	1.14 618	0.43 378	35.29 763	0.61 541	0.17 388	0.12 309	0.23 532	0.23 568	0.34 617	0.29 592

S2M2_XL	0.19 18	0.18 196	0.27 61	0.27 3	0.20 154	0.15 8	0.16 4	0.22 5	0.15 5	0.21 33	0.26 92	0.17 9	0.17 24	0.24 4	0.21 61	0.17 388	0.16 492	0.15 226	0.13 244	0.15 279	0.12 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.47 445	0.19 244	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.57 441	0.42 510	1.14 584	0.71 392	0.84 512	0.75 364	1.09 601	0.53 442	0.74 500	0.53 515	0.17 388	0.12 309	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.19 473

UGAM	0.52 509	0.22 382	0.46 388	0.45 512	0.25 347	0.41 332	0.52 580	0.62 290	1.16 626	0.76 454	1.13 565	1.32 641	0.57 469	1.00 604	0.53 515	0.17 388	0.14 426	0.25 562	0.21 533	0.15 279	0.13 255

CoDeX	0.47 445	0.20 296	0.49 436	0.42 443	0.25 347	0.75 545	0.36 408	1.27 640	0.80 456	0.82 493	0.96 485	0.62 402	0.57 469	0.60 375	0.36 373	0.17 388	0.12 309	0.17 317	0.15 323	0.16 338	0.14 305

plain	0.31 229	0.20 296	0.50 450	0.39 315	0.29 486	0.27 115	0.30 269	0.44 159	0.35 166	0.31 162	0.66 327	0.30 159	0.31 254	0.65 430	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.17 380	0.12 203

MIF-Stereo (partial)	0.31 229	0.18 196	0.37 250	0.41 397	0.31 527	0.28 138	0.23 127	0.47 178	0.42 235	0.31 162	0.63 311	0.36 214	0.35 297	0.57 328	0.31 295	0.17 388	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.14 305

UniTT-Stereo	0.27 179	0.17 153	0.37 250	0.40 359	0.27 431	0.30 171	0.28 239	0.39 100	0.31 123	0.29 149	0.46 229	0.27 129	0.25 145	0.47 240	0.34 336	0.17 388	0.13 385	0.13 114	0.12 196	0.14 211	0.12 203

PCWNet_CMD	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.95 498	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.21 495	0.16 362	0.24 548	0.19 473

LL-Strereo	0.57 549	0.27 504	0.68 551	0.48 549	0.34 565	0.39 306	0.48 550	0.94 491	0.97 558	0.83 505	0.78 386	1.10 605	1.18 664	1.33 657	0.49 493	0.17 388	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.16 338	0.17 417

knoymous	0.36 306	0.20 296	0.31 134	0.31 57	0.22 221	0.36 267	0.29 248	0.61 285	0.64 352	0.67 396	0.70 344	0.60 389	0.40 360	0.58 351	0.34 336	0.17 388	0.11 236	0.20 453	0.11 155	0.17 380	0.18 438

riskmin	0.38 340	0.20 296	0.39 285	0.32 84	0.23 275	0.53 406	0.30 269	0.63 300	0.80 456	0.49 290	0.56 291	0.73 472	0.58 479	0.55 303	0.36 373	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.13 244	0.19 448	0.20 499

qqq	0.40 369	0.26 486	0.44 358	0.36 217	0.22 221	0.46 371	0.36 408	0.85 454	0.54 305	0.56 324	0.69 340	0.65 424	0.53 442	0.55 303	0.45 468	0.17 388	0.16 492	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.17 417

x	0.39 357	0.24 443	0.41 310	0.34 136	0.23 275	0.52 398	0.32 328	0.86 458	0.52 297	0.57 328	0.70 344	0.59 383	0.50 427	0.49 257	0.46 479	0.17 388	0.15 459	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.16 391

IER	0.46 430	0.23 404	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.69 519	0.35 385	0.80 437	0.66 361	0.83 505	0.94 472	0.75 480	0.77 588	0.60 375	0.42 432	0.17 388	0.14 426	0.17 317	0.17 422	0.17 380	0.15 340

DAS	0.51 501	0.25 469	0.60 510	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.82 538	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

SepStereo	0.51 501	0.25 469	0.60 510	0.48 549	0.31 527	0.58 447	0.41 499	0.83 448	0.97 558	0.89 545	1.12 558	0.70 447	0.75 578	0.93 591	0.43 441	0.17 388	0.13 385	0.18 373	0.15 323	0.20 468	0.18 438

IPLGR_C	0.40 369	0.21 341	0.64 530	0.45 512	0.33 556	0.52 398	0.34 359	0.66 328	0.62 333	0.82 493	0.92 468	0.45 296	0.32 260	0.52 280	0.46 479	0.17 388	0.12 309	0.15 226	0.14 288	0.13 158	0.14 305

TRStereo	0.37 323	0.27 504	0.59 504	0.47 541	0.41 612	0.29 151	0.30 269	0.84 451	0.59 325	0.52 308	0.41 209	0.52 337	0.26 166	0.73 493	0.27 233	0.17 388	0.12 309	0.19 420	0.19 483	0.13 158	0.11 140

IRAFT_RVC	0.42 390	0.20 296	0.48 423	0.44 487	0.24 313	0.27 115	0.54 589	0.74 406	0.77 434	0.76 454	0.80 399	0.73 472	0.51 432	0.70 474	0.36 373	0.17 388	0.10 98	0.21 495	0.16 362	0.16 338	0.14 305

CRE-IMP	0.36 306	0.23 404	0.49 436	0.42 443	0.24 313	0.41 332	0.21 77	0.57 249	0.41 224	0.65 378	0.72 348	0.53 341	0.37 335	0.61 385	0.38 402	0.17 388	0.11 236	0.19 420	0.15 323	0.21 494	0.18 438

RAFT	0.45 419	0.22 382	0.45 371	0.47 541	0.26 395	0.54 413	0.47 542	0.66 328	0.58 324	0.80 471	0.82 412	0.94 554	0.57 469	0.75 506	0.34 336	0.17 388	0.15 459	0.22 511	0.20 510	0.16 338	0.12 203

CFNet_pseudo	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.30 269	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.03 525	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

RAFT + AFF	0.53 516	0.29 530	0.75 586	0.51 594	0.32 544	0.63 489	0.60 611	1.00 516	0.91 530	0.78 464	0.87 445	0.83 512	0.58 479	0.80 532	0.47 486	0.17 388	0.20 571	0.23 532	0.22 551	0.18 411	0.18 438

ACVNet	0.46 430	0.23 404	0.36 233	0.39 315	0.28 456	0.58 447	0.40 483	0.87 465	0.80 456	0.64 369	0.96 485	0.79 498	0.60 490	0.63 408	0.67 559	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.18 411	0.15 340

acv_ft	0.51 501	0.23 404	0.56 495	0.44 487	0.28 456	0.86 588	0.39 470	0.91 482	0.80 456	0.97 587	0.96 485	0.79 498	0.59 486	0.63 408	0.87 606	0.17 388	0.15 459	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340

MSMDNet	0.48 458	0.24 443	0.52 471	0.39 315	0.27 431	0.63 489	0.30 269	0.96 502	0.96 555	0.86 523	1.07 545	0.79 498	0.44 389	0.57 328	0.43 441	0.17 388	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.23 535	0.19 473

HSM-Net_RVC	0.53 516	0.22 382	0.35 218	0.37 243	0.21 186	0.85 585	0.37 426	1.23 625	0.93 541	0.90 553	1.15 576	1.26 628	0.63 509	0.72 486	0.48 490	0.17 388	0.13 385	0.16 267	0.15 323	0.17 380	0.15 340
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
ccs_rob	0.46 430	0.24 443	0.52 471	0.37 243	0.27 431	0.58 447	0.31 297	0.86 458	0.88 505	0.82 493	1.02 520	0.75 480	0.47 407	0.58 351	0.44 459	0.17 388	0.12 309	0.24 549	0.16 362	0.24 548	0.19 473

HSM	0.51 501	0.24 443	0.41 310	0.39 315	0.24 313	0.75 545	0.40 483	1.22 620	0.75 416	0.81 484	0.91 464	1.21 623	0.69 547	0.87 564	0.46 479	0.17 388	0.13 385	0.17 317	0.14 288	0.17 380	0.17 417

StereoDRNet-Refined	0.58 556	0.32 550	0.54 484	0.46 533	0.30 505	0.96 605	0.40 483	1.00 516	0.94 548	1.12 637	1.08 548	0.96 559	0.67 537	0.90 575	0.89 620	0.17 388	0.13 385	0.22 511	0.21 533	0.20 468	0.19 473
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	4.42 729	0.24 443	2.75 705	0.42 443	0.23 275	1.57 679	0.90 679	1.71 699	17.88 756	16.56 758	4.88 729	5.17 727	18.85 757	1.63 678	14.62 745	0.17 388	0.14 426	0.16 267	0.16 362	0.19 448	0.17 417

depth_test_26	0.21 52	0.14 28	0.28 81	0.30 27	0.19 108	0.16 13	0.20 50	0.30 29	0.23 41	0.27 120	0.37 191	0.22 59	0.15 8	0.29 32	0.20 30	0.18 424	0.14 426	0.15 226	0.15 323	0.15 279	0.14 305

HLf8	0.33 256	0.17 153	0.39 285	0.30 27	0.22 221	0.43 344	0.27 209	0.71 382	0.67 366	0.44 265	0.60 301	0.36 214	0.30 237	0.58 351	0.35 355	0.18 424	0.11 236	0.14 171	0.12 196	0.17 380	0.18 438

GEAStereo	0.23 90	0.16 102	0.30 110	0.33 105	0.25 347	0.36 267	0.30 269	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.28 115	0.24 93	0.21 90	0.32 75	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.14 211	0.12 203

gasm-f	0.24 116	0.16 102	0.27 61	0.33 105	0.25 347	0.25 86	0.36 408	0.42 132	0.28 91	0.26 100	0.35 175	0.24 93	0.30 237	0.36 117	0.23 129	0.18 424	0.10 98	0.13 114	0.10 89	0.15 279	0.12 203

SCV	0.26 156	0.19 244	0.33 178	0.35 183	0.21 186	0.27 115	0.34 359	0.56 240	0.28 91	0.24 74	0.28 115	0.37 218	0.23 120	0.49 257	0.22 88	0.18 424	0.10 98	0.14 171	0.11 155	0.15 279	0.11 140

test_sample1	0.42 390	0.22 382	0.46 388	0.34 136	0.23 275	0.58 447	0.35 385	0.99 511	0.49 282	0.62 348	0.75 364	0.69 442	0.61 496	0.58 351	0.44 459	0.18 424	0.14 426	0.17 317	0.15 323	0.17 380	0.17 417

mmm	0.44 408	0.27 504	0.46 388	0.38 283	0.24 313	0.61 469	0.35 385	0.94 491	0.53 301	0.72 434	1.05 535	0.63 405	0.50 427	0.57 328	0.45 468	0.18 424	0.15 459	0.23 532	0.20 510	0.20 468	0.18 438

11t1	0.36 306	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.22 221	0.62 477	0.29 248	0.69 357	0.43 240	0.60 336	0.53 275	0.53 341	0.48 412	0.56 316	0.40 418	0.18 424	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.17 417

1111x	0.55 530	0.22 382	0.46 388	0.38 283	0.20 154	0.66 509	0.43 518	1.23 625	0.99 567	0.71 423	0.99 505	0.95 556	0.69 547	0.90 575	1.08 648	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.19 483	0.20 468	0.18 438

EKT-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.39 285	0.43 466	0.29 486	0.38 293	0.31 297	0.69 357	0.64 352	0.45 270	0.63 311	0.49 319	0.27 182	0.56 316	0.33 319	0.18 424	0.14 426	0.18 373	0.15 323	0.16 338	0.16 391

gwcnet-sp	0.48 458	0.23 404	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

scenet	0.48 458	0.23 404	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

ssnet	0.48 458	0.23 404	0.70 561	0.40 359	0.26 395	0.81 570	0.41 499	0.89 472	0.84 479	0.91 558	0.76 370	0.66 429	0.61 496	0.66 439	0.50 495	0.18 424	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.18 438

DisPM	0.39 357	0.19 244	0.44 358	0.41 397	0.27 431	0.24 67	0.31 297	0.65 317	0.57 322	0.87 531	0.87 445	0.60 389	0.32 260	0.76 510	0.32 305	0.18 424	0.12 309	0.19 420	0.17 422	0.15 279	0.20 499

hknet	0.49 477	0.25 469	0.51 465	0.45 512	0.29 486	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.83 474	0.75 447	0.80 399	0.97 561	0.61 496	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

Patchmatch Stereo++	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340
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
NF-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.57 359	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

OCTAStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

PSM-adaLoss	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.56 316	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

ROB_FTStereo_v2	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.31 297	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.57 328	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

ROB_FTStereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.25 86	0.21 77	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.57 328	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

HUI-Stereo	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.60 277	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.50 265	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

RE-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

Pruner-Stereo	0.38 340	0.20 296	0.45 371	0.40 359	0.25 347	0.22 42	0.24 148	0.67 338	0.55 312	0.89 545	0.76 370	0.68 437	0.29 218	0.62 395	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.17 422	0.17 380	0.18 438

TVStereo	0.38 340	0.20 296	0.46 388	0.41 397	0.25 347	0.26 97	0.31 297	0.69 357	0.70 381	0.65 378	0.77 374	0.58 368	0.30 237	0.67 450	0.35 355	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.16 338	0.27 578

iGMRVC	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.30 269	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

iRAFT	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.22 97	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.58 368	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

RAFT-IKP	0.35 287	0.23 404	0.47 402	0.41 397	0.22 221	0.24 67	0.28 239	0.59 265	0.36 176	0.63 357	0.73 353	0.57 359	0.38 341	0.58 351	0.36 373	0.18 424	0.12 309	0.20 453	0.16 362	0.20 468	0.15 340

TestStereo	0.38 340	0.31 545	0.40 299	0.45 512	0.20 154	0.40 312	0.37 426	0.66 328	0.65 357	0.53 311	0.78 386	0.47 306	0.40 360	0.55 303	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.20 453	0.15 323	0.22 518	0.13 255

SFCPSM	0.47 445	0.21 341	0.55 489	0.40 359	0.27 431	0.87 589	0.37 426	1.33 652	0.77 434	0.80 471	0.84 424	0.54 345	0.49 417	0.57 328	0.37 392	0.18 424	0.13 385	0.18 373	0.20 510	0.16 338	0.15 340

delet	0.55 530	0.24 443	0.55 489	0.44 487	0.33 556	1.07 626	0.50 561	1.00 516	0.86 492	0.85 516	0.96 485	0.90 542	0.63 509	0.83 546	0.74 578	0.18 424	0.18 537	0.20 453	0.21 533	0.16 338	0.15 340

FADNet-RVC-Resample	0.56 541	0.33 558	1.16 645	0.49 564	0.34 565	0.71 529	0.43 518	1.01 526	0.93 541	0.82 493	0.87 445	0.74 478	0.67 537	0.73 493	0.45 468	0.18 424	0.18 537	0.26 581	0.27 615	0.26 564	0.27 578

ADCRef	0.80 615	0.43 612	1.32 668	0.50 578	0.45 635	1.07 626	0.51 577	1.07 550	0.98 562	1.17 642	1.42 633	0.87 528	0.91 624	0.85 557	3.19 712	0.18 424	0.16 492	0.23 532	0.23 568	0.22 518	0.21 519

AANet_RVC	0.57 549	0.32 550	0.54 484	0.45 512	0.27 431	0.57 441	0.48 550	1.00 516	1.28 653	0.86 523	1.33 617	0.87 528	0.58 479	1.07 618	0.75 579	0.18 424	0.12 309	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.18 438

SMOE	0.36 306	0.20 296	0.35 218	0.36 217	0.17 43	0.63 489	0.41 499	0.65 317	0.55 312	0.54 317	0.72 348	0.49 319	0.38 341	0.40 153	0.30 286	0.19 458	0.12 309	0.28 603	0.15 323	0.19 448	0.14 305

RT-IGEV	0.52 509	0.19 244	0.59 504	0.40 359	0.25 347	0.79 559	0.62 618	1.15 588	0.74 411	0.89 545	0.99 505	1.18 622	0.61 496	0.65 430	0.31 295	0.19 458	0.13 385	0.17 317	0.13 244	0.15 279	0.20 499

test_sample2	0.42 390	0.22 382	0.43 346	0.33 105	0.21 186	0.58 447	0.39 470	0.95 498	0.67 366	0.63 357	0.77 374	0.69 442	0.57 469	0.61 385	0.38 402	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.16 362	0.19 448	0.18 438

DispNO	0.47 445	0.23 404	0.71 566	0.39 315	0.31 527	0.60 466	0.38 448	0.89 472	0.77 434	0.75 447	0.84 424	0.72 460	0.54 454	0.73 493	0.46 479	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.17 417

SMFormer	0.51 501	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.18 438

tta	0.51 501	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.55 525	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.15 279	0.14 305

qqq1	0.49 477	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

fff1	0.49 477	0.23 404	0.62 515	0.34 136	0.20 154	0.62 477	0.34 359	1.21 612	1.02 581	0.81 484	1.01 511	0.71 451	0.65 526	0.84 551	0.34 336	0.19 458	0.15 459	0.14 171	0.12 196	0.15 279	0.14 305

Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 573	0.28 518	0.99 626	0.40 359	0.30 505	1.03 619	0.56 600	1.10 561	0.99 567	0.97 587	1.22 592	1.06 590	0.69 547	1.07 618	0.95 629	0.19 458	0.11 236	0.16 267	0.13 244	0.22 518	0.21 519

GwcNet-ADL	0.44 408	0.22 382	0.48 423	0.45 512	0.30 505	0.40 312	0.37 426	0.92 484	0.97 558	0.71 423	0.78 386	0.61 395	0.42 372	0.62 395	0.50 495	0.19 458	0.14 426	0.15 226	0.14 288	0.18 411	0.18 438

PFNet+	0.40 369	0.19 244	0.49 436	0.39 315	0.25 347	0.28 138	0.23 127	0.64 315	0.70 381	0.85 516	0.79 396	0.64 411	0.35 297	0.72 486	0.34 336	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.20 510	0.16 338	0.20 499

PSM-softLoss	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

KMStereo	0.38 340	0.20 296	0.48 423	0.41 397	0.26 395	0.30 171	0.35 385	0.69 357	0.46 263	0.62 348	0.82 412	0.59 383	0.33 278	0.70 474	0.39 410	0.19 458	0.12 309	0.20 453	0.18 452	0.16 338	0.22 539

LMCR-Stereo	0.53 516	0.30 540	0.53 478	0.58 644	0.30 505	0.83 581	0.36 408	1.19 605	0.76 425	0.88 541	1.04 531	0.56 353	0.62 503	0.82 538	0.67 559	0.19 458	0.15 459	0.19 420	0.14 288	0.23 535	0.17 417

sAnonymous2	0.40 369	0.39 599	0.85 604	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 664

CroCo_RVC	0.40 369	0.39 599	0.85 604	0.48 549	0.37 584	0.40 312	0.46 534	0.57 249	0.52 297	0.38 223	0.46 229	0.35 204	0.42 372	0.43 193	0.30 286	0.19 458	0.14 426	0.18 373	0.17 422	0.57 679	0.44 664

test_xeample	1.01 649	0.21 341	0.42 331	0.35 183	0.21 186	0.71 529	0.39 470	1.23 625	0.86 492	0.81 484	1.04 531	0.69 442	0.61 496	0.69 467	10.93 741	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.17 422	0.18 411	0.17 417

GMStereo	0.39 357	0.37 581	0.54 484	0.40 359	0.26 395	0.42 339	0.36 408	0.59 265	1.04 592	0.55 321	0.51 256	0.37 218	0.35 297	0.54 296	0.41 424	0.19 458	0.13 385	0.16 267	0.17 422	0.24 548	0.18 438
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.54 528	0.26 486	0.66 542	0.44 487	0.40 605	0.99 612	0.41 499	0.98 509	0.75 416	0.83 505	0.89 457	1.04 584	0.72 568	0.73 493	0.62 544	0.19 458	0.14 426	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.17 417

FENet	0.42 390	0.22 382	0.38 263	0.39 315	0.24 313	0.55 420	0.32 328	0.79 433	0.70 381	0.71 423	0.72 348	0.63 405	0.57 469	0.62 395	0.44 459	0.19 458	0.13 385	0.19 420	0.17 422	0.18 411	0.19 473

SuperB	1.04 654	0.37 581	4.81 720	0.43 466	0.31 527	0.99 612	0.46 534	1.02 530	2.09 699	1.09 632	1.09 551	0.75 480	0.81 600	1.06 615	1.76 684	0.19 458	0.15 459	0.17 317	0.15 323	2.82 733	0.26 568

ADCP+	1.06 659	0.35 569	1.51 683	0.49 564	0.51 656	1.45 672	0.55 594	1.25 636	1.03 586	1.16 641	1.15 576	1.10 605	1.07 654	1.56 672	6.75 731	0.19 458	0.16 492	0.23 532	0.21 533	0.28 579	0.21 519

CFNet	0.51 501	0.29 530	0.46 388	0.41 397	0.27 431	0.70 524	0.32 328	1.13 575	1.00 574	0.72 434	1.07 545	0.85 517	0.60 490	0.76 510	0.52 512	0.19 458	0.14 426	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.16 391

iResNetv2_ROB	0.52 509	0.27 504	0.69 557	0.38 283	0.25 347	0.62 477	0.35 385	1.17 601	1.01 578	0.99 595	1.06 542	0.88 533	0.67 537	0.66 439	0.39 410	0.19 458	0.13 385	0.15 226	0.11 155	0.18 411	0.16 391

DISCO	0.70 590	0.26 486	0.68 551	0.44 487	0.31 527	1.14 641	0.51 577	1.23 625	1.23 639	0.81 484	1.05 535	1.50 665	0.85 612	1.82 688	1.03 642	0.19 458	0.15 459	0.18 373	0.16 362	0.24 548	0.23 546

VeloStereo	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.31 63	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

flow	0.21 52	0.14 28	0.29 92	0.30 27	0.23 275	0.14 3	0.13 1	0.23 7	0.19 20	0.25 86	0.21 32	0.28 136	0.20 76	0.30 52	0.23 129	0.20 483	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.20 468	0.21 519

w-ln-seven-2	0.76 605	0.43 612	2.32 699	0.52 608	0.38 594	0.90 592	0.65 626	1.11 567	1.12 620	1.19 646	1.28 606	1.09 601	0.99 644	1.07 618	0.87 606	0.20 483	0.19 557	0.23 532	0.22 551	0.26 564	0.22 539

G2L-Stereo	0.49 477	0.23 404	0.48 423	0.43 466	0.26 395	0.47 377	0.42 510	0.93 486	0.78 445	0.84 512	0.86 437	0.91 544	0.52 436	0.78 523	0.70 567	0.20 483	0.17 513	0.22 511	0.18 452	0.17 380	0.21 519

IGEV-RUCA	0.25 137	0.16 102	0.34 201	0.39 315	0.27 431	0.33 223	0.20 50	0.38 92	0.36 176	0.26 100	0.31 148	0.25 108	0.21 90	0.48 251	0.24 149	0.20 483	0.11 236	0.13 114	0.10 89	0.17 380	0.15 340

DCVSM-stereo	0.49 477	0.27 504	0.53 478	0.39 315	0.29 486	0.51 392	0.26 186	0.75 413	0.75 416	1.11 636	0.75 364	1.05 588	0.72 568	0.60 375	0.47 486	0.20 483	0.19 557	0.24 549	0.20 510	0.25 557	0.30 601

mmx	0.53 516	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 610	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

xxx	0.53 516	0.26 486	0.49 436	0.37 243	0.25 347	0.55 420	0.37 426	1.16 596	1.03 586	0.73 440	0.96 485	0.71 451	0.53 442	1.01 605	0.88 610	0.20 483	0.15 459	0.25 562	0.21 533	0.22 518	0.20 499

iinet-f	0.67 583	0.26 486	2.15 697	0.39 315	0.31 527	1.19 650	0.56 600	0.84 451	0.84 479	0.80 471	1.17 583	1.05 588	0.84 611	0.71 480	1.21 659	0.20 483	0.18 537	0.17 317	0.15 323	0.20 468	0.20 499

BUS	0.45 419	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.70 524	0.34 359	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.65 424	0.49 417	0.64 423	0.51 505	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

BSDual-CNN	0.46 430	0.25 469	0.43 346	0.45 512	0.28 456	0.77 552	0.40 483	0.94 491	0.76 425	0.75 447	0.80 399	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.14 426	0.22 511	0.19 483	0.18 411	0.18 438

psmg	0.49 477	0.25 469	0.43 346	0.41 397	0.28 456	0.85 585	0.43 518	0.99 511	0.76 425	0.91 558	0.94 472	0.76 488	0.54 454	0.64 423	0.43 441	0.20 483	0.15 459	0.20 453	0.20 510	0.18 411	0.18 438

ADLNet2	0.55 530	0.25 469	0.65 536	0.47 541	0.30 505	0.83 581	0.50 561	1.05 542	0.95 554	0.80 471	0.98 500	0.99 567	0.69 547	0.77 518	0.73 575	0.20 483	0.16 492	0.17 317	0.18 452	0.21 494	0.21 519

222	1.18 674	0.22 382	0.44 358	0.37 243	0.22 221	0.79 559	0.37 426	1.31 649	0.89 520	0.92 566	1.08 548	0.72 460	0.71 564	0.66 439	13.89 744	0.20 483	0.15 459	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.19 473

xxxx	1.01 649	0.22 382	0.43 346	0.36 217	0.21 186	0.82 578	0.36 408	1.32 650	0.88 505	0.71 423	0.94 472	0.97 561	0.63 509	0.64 423	10.58 740	0.20 483	0.16 492	0.18 373	0.17 422	0.19 448	0.19 473

UPFNet	0.53 516	0.24 443	0.51 465	0.45 512	0.38 594	0.84 584	0.49 556	0.99 511	0.75 416	0.87 531	0.88 453	0.86 522	0.64 520	0.80 532	0.71 572	0.20 483	0.20 571	0.20 453	0.20 510	0.19 448	0.15 340

aanetorigin	0.83 626	0.56 651	1.87 692	0.49 564	0.38 594	0.56 435	0.66 629	0.70 373	1.00 574	2.42 710	2.02 679	1.31 636	1.18 664	0.93 591	1.13 655	0.20 483	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.27 575	0.30 601

EDNetEfficientorigin	9.93 742	1.15 702	175.16 778	0.48 549	0.36 577	1.04 623	0.68 637	1.24 632	2.69 718	3.17 724	2.50 692	2.30 694	2.07 709	1.76 685	2.21 699	0.20 483	0.18 537	0.24 549	0.19 483	0.51 668	0.50 683

DLCB_ROB	0.58 556	0.28 518	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.77 552	0.50 561	0.99 511	0.92 535	1.04 617	1.14 570	1.21 623	0.69 547	0.88 567	0.69 564	0.20 483	0.20 571	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.18 438

FAST (zero-shot)	0.28 187	0.18 196	0.46 388	0.51 594	0.57 671	0.18 21	0.25 160	0.54 232	0.22 31	0.22 51	0.31 148	0.27 129	0.25 145	0.42 179	0.24 149	0.21 502	0.18 537	0.15 226	0.17 422	0.14 211	0.17 417

DN	0.30 221	0.17 153	0.33 178	0.37 243	0.26 395	0.35 252	0.27 209	0.54 232	0.55 312	0.32 177	0.42 212	0.50 325	0.23 120	0.39 143	0.22 88	0.21 502	0.14 426	0.16 267	0.13 244	0.17 380	0.18 438

FlowAnything_test	0.29 203	0.19 244	0.39 285	0.47 541	0.26 395	0.46 371	0.25 160	0.43 151	0.31 123	0.29 149	0.26 92	0.35 204	0.26 166	0.40 153	0.37 392	0.21 502	0.15 459	0.22 511	0.26 608	0.16 338	0.16 391

coex_refinement	0.53 516	0.21 341	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.76 551	0.39 470	1.09 558	0.90 523	0.85 516	1.12 558	1.00 571	0.56 467	0.63 408	0.81 590	0.21 502	0.13 385	0.16 267	0.16 362	0.20 468	0.21 519

ACV-stereo	0.62 571	0.34 563	1.00 627	0.43 466	0.31 527	1.20 651	0.40 483	0.75 413	0.83 474	0.64 369	0.77 374	2.10 689	1.03 649	0.81 535	0.64 551	0.21 502	0.17 513	0.18 373	0.18 452	0.21 494	0.21 519

ITSA-stereo	0.53 516	0.28 518	0.52 471	0.40 359	0.23 275	0.56 435	0.34 359	1.24 632	1.24 641	0.80 471	0.81 406	0.72 460	0.58 479	0.82 538	0.65 553	0.21 502	0.17 513	0.23 532	0.21 533	0.22 518	0.26 568

test_sample5	0.47 445	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.77 460	0.94 472	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

test_sample4	0.47 445	0.26 486	0.50 450	0.35 183	0.22 221	0.69 519	0.38 448	1.15 588	0.81 464	0.78 464	0.82 412	0.62 402	0.53 442	0.63 408	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.21 495	0.19 483	0.21 494	0.19 473

test_sample3	0.46 430	0.25 469	0.50 450	0.35 183	0.23 275	0.69 519	0.37 426	1.15 588	0.81 464	0.75 447	0.79 396	0.66 429	0.49 417	0.63 408	0.46 479	0.21 502	0.15 459	0.20 453	0.19 483	0.21 494	0.19 473

DualNet	0.48 458	0.26 486	0.49 436	0.36 217	0.22 221	0.64 497	0.39 470	1.13 575	0.81 464	0.80 471	1.03 525	0.64 411	0.54 454	0.65 430	0.43 441	0.21 502	0.16 492	0.22 511	0.20 510	0.22 518	0.20 499

StereoVision	0.42 390	0.28 518	0.45 371	0.49 564	0.28 456	0.38 293	0.38 448	0.72 389	0.62 333	0.44 265	1.14 570	0.54 345	0.39 354	0.56 316	0.34 336	0.21 502	0.24 609	0.25 562	0.24 584	0.26 564	0.16 391

CFNet_ucs	0.50 493	0.24 443	0.55 489	0.38 283	0.31 527	0.58 447	0.33 340	0.98 509	0.93 541	0.88 541	1.19 589	0.80 507	0.49 417	0.63 408	0.43 441	0.21 502	0.15 459	0.26 581	0.18 452	0.26 564	0.22 539

fast-acv-ft	0.64 574	0.30 540	0.73 575	0.45 512	0.34 565	1.17 647	0.49 556	0.86 458	0.98 562	1.02 608	1.36 620	1.29 633	0.85 612	0.76 510	0.81 590	0.21 502	0.23 599	0.23 532	0.23 568	0.21 494	0.20 499

CRFU-Net	0.57 549	0.27 504	0.57 499	0.46 533	0.30 505	1.20 651	0.52 580	1.10 561	0.56 320	1.00 600	0.98 500	1.06 590	0.79 595	0.81 535	0.71 572	0.21 502	0.19 557	0.18 373	0.16 362	0.18 411	0.19 473

AACVNet	0.50 493	0.23 404	0.49 436	0.46 533	0.29 486	0.52 398	0.38 448	0.90 477	0.55 312	0.81 484	1.03 525	1.00 571	0.70 560	0.83 546	0.54 520	0.21 502	0.18 537	0.24 549	0.18 452	0.23 535	0.20 499

GANet-ADL	0.42 390	0.25 469	0.45 371	0.43 466	0.29 486	0.54 413	0.35 385	0.89 472	0.86 492	0.63 357	0.72 348	0.68 437	0.42 372	0.52 280	0.41 424	0.21 502	0.14 426	0.15 226	0.13 244	0.18 411	0.19 473

sCroCo_RVC	0.35 287	0.28 518	0.69 557	0.51 594	0.39 600	0.41 332	0.31 297	0.49 192	0.45 257	0.31 162	0.48 238	0.38 227	0.32 260	0.46 230	0.32 305	0.21 502	0.22 589	0.19 420	0.19 483	0.21 494	0.20 499

psm_up	0.55 530	0.26 486	0.47 402	0.49 564	0.32 544	0.65 507	0.56 600	1.04 537	0.82 469	0.82 493	0.88 453	1.01 575	0.94 635	0.74 500	0.61 541	0.21 502	0.25 617	0.26 581	0.23 568	0.21 494	0.20 499

EDNetEfficient	1.46 689	0.80 680	6.12 723	0.47 541	0.39 600	0.69 519	0.83 668	0.90 477	2.77 720	3.50 727	1.96 676	1.66 675	2.03 708	1.26 648	4.18 721	0.21 502	0.18 537	0.21 495	0.20 510	0.41 646	0.39 649

ac_64	0.52 509	0.22 382	0.50 450	0.45 512	0.28 456	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.61 329	0.91 558	0.83 418	1.07 595	0.68 543	0.74 500	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.20 453	0.19 483	0.18 411	0.15 340

HGLStereo	0.56 541	0.28 518	0.57 499	0.50 578	0.37 584	0.80 565	0.45 530	1.02 530	0.78 445	0.86 523	1.14 570	0.89 537	0.82 604	0.76 510	0.73 575	0.21 502	0.20 571	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.21 519

cf-r	0.47 445	0.23 404	0.41 310	0.39 315	0.23 275	0.59 459	0.37 426	0.88 470	0.85 487	0.72 434	1.05 535	0.94 554	0.62 503	0.56 316	0.54 520	0.21 502	0.14 426	0.17 317	0.19 483	0.15 279	0.15 340

GANet-RSSM	0.47 445	0.21 341	0.37 250	0.38 283	0.25 347	0.58 447	0.36 408	1.07 550	0.78 445	0.68 402	1.01 511	0.86 522	0.67 537	0.62 395	0.44 459	0.21 502	0.15 459	0.18 373	0.18 452	0.18 411	0.17 417

GwcNet-RSSM	0.49 477	0.24 443	0.42 331	0.40 359	0.23 275	0.55 420	0.38 448	0.93 486	0.93 541	0.71 423	1.16 581	0.86 522	0.60 490	0.62 395	0.66 556	0.21 502	0.14 426	0.19 420	0.20 510	0.16 338	0.15 340

DMCA	0.45 419	0.26 486	0.50 450	0.38 283	0.28 456	0.51 392	0.34 359	0.93 486	0.68 373	0.75 447	0.83 418	0.79 498	0.53 442	0.51 273	0.54 520	0.21 502	0.16 492	0.21 495	0.16 362	0.19 448	0.21 519

FADNet_RVC	0.55 530	0.37 581	1.17 650	0.44 487	0.31 527	0.56 435	0.34 359	1.06 546	0.88 505	0.67 396	0.90 461	0.61 395	0.65 526	0.93 591	0.70 567	0.21 502	0.18 537	0.26 581	0.23 568	0.31 598	0.28 585

ADCL	1.04 654	0.38 591	1.35 671	0.50 578	0.39 600	1.61 681	0.89 676	1.29 644	1.39 664	1.29 660	1.50 646	1.24 626	1.24 669	1.37 665	4.87 724	0.21 502	0.19 557	0.25 562	0.25 593	0.29 583	0.27 578

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 516	0.32 550	0.64 530	0.44 487	0.30 505	0.66 509	0.44 527	1.04 537	0.88 505	0.91 558	0.91 464	0.99 567	0.60 490	0.68 461	0.60 537	0.21 502	0.17 513	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
S0	0.37 323	0.18 196	0.33 178	0.40 359	0.21 186	0.79 559	0.56 600	0.63 300	0.45 257	0.53 311	0.61 306	0.44 293	0.36 325	0.45 211	0.31 295	0.22 530	0.21 581	0.26 581	0.22 551	0.16 338	0.12 203

MSAF-DinoV2	1.04 654	0.38 591	1.32 668	0.54 625	0.29 486	0.89 590	0.72 655	1.52 685	1.24 641	1.05 619	1.41 631	2.98 705	1.49 684	2.74 714	2.83 710	0.22 530	0.14 426	0.20 453	0.22 551	0.32 604	0.32 615

z-mn7	1.00 648	0.50 633	1.70 688	0.53 618	0.36 577	1.75 689	0.71 653	1.22 620	2.28 707	0.96 582	2.54 693	1.42 656	0.95 638	2.19 704	1.54 676	0.22 530	0.19 557	0.21 495	0.20 510	0.27 575	0.25 562

S2M2_L	0.26 156	0.22 382	0.33 178	0.31 57	0.25 347	0.24 67	0.13 1	0.35 66	0.41 224	0.25 86	0.36 184	0.30 159	0.25 145	0.30 52	0.26 212	0.22 530	0.19 557	0.17 317	0.19 483	0.21 494	0.18 438
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
FACV-RUCA	0.43 400	0.28 518	0.47 402	0.45 512	0.33 556	0.58 447	0.34 359	0.82 443	0.73 401	0.57 328	0.84 424	0.47 306	0.50 427	0.54 296	0.39 410	0.22 530	0.15 459	0.35 639	0.16 362	0.28 579	0.21 519

DDVS	0.52 509	0.30 540	0.56 495	0.41 397	0.31 527	0.71 529	0.34 359	0.91 482	0.67 366	0.85 516	0.89 457	1.12 609	0.46 401	0.86 562	0.60 537	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.25 557	0.26 568

rvit_stereo_0083	0.34 268	0.24 443	0.50 450	0.44 487	0.27 431	0.34 241	0.35 385	0.45 166	0.62 333	0.37 211	0.47 235	0.42 273	0.35 297	0.40 153	0.36 373	0.22 530	0.20 571	0.20 453	0.17 422	0.20 468	0.14 305

rvit_stereo_0081	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

rvit_stereo_0082	0.32 236	0.24 443	0.47 402	0.43 466	0.26 395	0.30 171	0.37 426	0.42 132	0.55 312	0.36 204	0.40 206	0.39 236	0.35 297	0.43 193	0.33 319	0.22 530	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.19 448	0.13 255

rvit_stereo_0080	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

rvit_stereo_ft	0.33 256	0.25 469	0.47 402	0.52 608	0.32 544	0.33 223	0.47 542	0.49 192	0.50 288	0.34 188	0.41 209	0.41 262	0.32 260	0.48 251	0.34 336	0.22 530	0.14 426	0.19 420	0.18 452	0.19 448	0.14 305

test_sample6	0.49 477	0.26 486	0.50 450	0.37 243	0.22 221	0.63 489	0.40 483	1.12 573	0.83 474	0.80 471	1.03 525	0.66 429	0.55 460	0.67 450	0.46 479	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.23 535	0.21 519

whm_eth	0.31 229	0.25 469	0.40 299	0.39 315	0.28 456	0.27 115	0.46 534	0.49 192	0.44 248	0.35 199	0.42 212	0.40 250	0.28 199	0.41 165	0.33 319	0.22 530	0.17 513	0.17 317	0.16 362	0.22 518	0.15 340

Wz-Net-MNSev	0.76 605	0.40 604	1.34 670	0.50 578	0.40 605	1.44 671	0.83 668	1.15 588	1.16 626	1.25 658	1.20 590	1.13 615	0.81 600	1.16 632	1.00 640	0.22 530	0.19 557	0.24 549	0.23 568	0.28 579	0.26 568

NINENet	0.50 493	0.29 530	0.51 465	0.45 512	0.32 544	0.70 524	0.34 359	1.10 561	0.88 505	0.80 471	0.94 472	0.65 424	0.49 417	0.73 493	0.51 505	0.22 530	0.20 571	0.25 562	0.18 452	0.22 518	0.21 519

ADLNet	0.55 530	0.27 504	0.51 465	0.44 487	0.35 572	0.78 556	0.46 534	1.08 554	0.86 492	0.99 595	0.98 500	0.92 549	0.63 509	0.69 467	0.81 590	0.22 530	0.16 492	0.22 511	0.22 551	0.21 494	0.21 519

GES	0.44 408	0.23 404	0.57 499	0.40 359	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.96 502	0.68 373	0.74 445	0.83 418	0.47 306	0.48 412	0.67 450	0.43 441	0.22 530	0.16 492	0.17 317	0.16 362	0.18 411	0.23 546

RYNet	0.72 598	0.35 569	0.64 530	0.53 618	0.67 683	1.31 661	0.67 632	1.20 610	1.18 630	1.05 619	0.87 445	1.27 630	0.93 634	0.93 591	1.27 664	0.22 530	0.16 492	0.26 581	0.23 568	0.40 640	0.39 649

LGCAT	0.20 31	0.14 28	0.24 17	0.29 14	0.19 108	0.14 3	0.19 31	0.24 9	0.18 14	0.26 100	0.20 21	0.20 39	0.19 61	0.32 75	0.21 61	0.23 548	0.18 537	0.11 5	0.14 288	0.10 8	0.19 473

w-ln-seven	0.96 643	0.48 625	2.41 702	0.54 625	0.50 652	1.41 667	0.70 647	1.67 696	1.81 693	1.49 669	1.50 646	1.26 628	0.87 617	1.15 630	1.80 689	0.23 548	0.21 581	0.25 562	0.25 593	0.31 598	0.26 568

rvit_stereo_0081_aga	0.31 229	0.28 518	0.44 358	0.42 443	0.29 486	0.34 241	0.31 297	0.44 159	0.40 220	0.39 236	0.44 220	0.40 250	0.32 260	0.42 179	0.29 278	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.16 362	0.20 468	0.15 340

CAS++	0.32 236	0.24 443	0.36 233	0.37 243	0.26 395	0.28 138	0.23 127	0.87 465	0.50 288	0.47 285	0.45 224	0.26 118	0.21 90	0.49 257	0.24 149	0.23 548	0.19 557	0.22 511	0.17 422	0.21 494	0.16 391
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AASNet	0.53 516	0.25 469	0.52 471	0.49 564	0.32 544	0.74 539	0.40 483	1.50 679	0.86 492	0.86 523	0.92 468	0.64 411	0.59 486	0.59 369	0.79 585	0.23 548	0.19 557	0.20 453	0.16 362	0.21 494	0.19 473

PSMNet-ADL	0.48 458	0.27 504	0.40 299	0.48 549	0.30 505	0.68 517	0.37 426	0.90 477	0.80 456	0.61 344	0.80 399	0.92 549	0.62 503	0.72 486	0.63 548	0.23 548	0.18 537	0.18 373	0.20 510	0.22 518	0.20 499

ICVP	0.46 430	0.25 469	0.38 263	0.48 549	0.28 456	0.58 447	0.43 518	1.00 516	0.70 381	0.67 396	0.95 481	0.75 480	0.55 460	0.53 289	0.54 520	0.23 548	0.17 513	0.19 420	0.17 422	0.19 448	0.20 499
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.48 458	0.22 382	0.38 263	0.42 443	0.25 347	0.50 387	0.37 426	1.10 561	0.77 434	0.70 416	1.06 542	0.84 515	0.64 520	0.62 395	0.47 486	0.23 548	0.15 459	0.23 532	0.25 593	0.20 468	0.19 473

CFNet-ft	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

DMCA-RVC	0.51 501	0.30 540	0.59 504	0.50 578	0.32 544	0.54 413	0.38 448	0.86 458	0.68 373	0.94 573	0.86 437	0.91 544	0.68 543	0.70 474	0.59 535	0.23 548	0.18 537	0.31 623	0.23 568	0.26 564	0.19 473

CFNet_RVC	0.48 458	0.23 404	0.36 233	0.40 359	0.26 395	0.64 497	0.37 426	0.87 465	0.85 487	0.64 369	1.00 508	1.01 575	0.64 520	0.61 385	0.53 515	0.23 548	0.15 459	0.24 549	0.21 533	0.23 535	0.18 438

DRN-Test	0.66 578	0.32 550	0.66 542	0.50 578	0.39 600	1.15 643	0.61 616	1.49 678	1.01 578	1.12 637	1.08 548	1.06 590	0.69 547	0.77 518	0.94 626	0.23 548	0.17 513	0.26 581	0.25 593	0.25 557	0.21 519

StereoDRNet	0.64 574	0.33 558	0.68 551	0.51 594	0.43 624	1.03 619	0.53 585	1.47 675	0.99 567	1.10 634	0.87 445	1.07 595	0.71 564	0.82 538	0.88 610	0.23 548	0.19 557	0.25 562	0.23 568	0.27 575	0.19 473

zh-mn7	1.08 664	0.65 665	4.00 715	0.52 608	0.38 594	1.16 646	0.62 618	1.15 588	1.77 691	1.74 687	2.31 683	1.17 621	0.91 624	2.10 699	1.77 685	0.24 561	0.21 581	0.22 511	0.22 551	0.25 557	0.28 585

coex-ft	6.43 734	1.51 714	87.33 777	0.49 564	0.38 594	1.34 662	1.21 701	1.16 596	8.09 739	12.12 748	2.79 701	2.77 704	3.31 724	1.16 632	3.15 711	0.24 561	0.23 599	0.27 595	0.24 584	0.45 656	0.37 640

Wz-Net-LNSev	0.71 594	0.51 637	1.36 675	0.50 578	0.41 612	1.15 643	0.69 642	1.21 612	1.07 608	1.02 608	1.12 558	1.08 597	0.87 617	0.89 573	0.89 620	0.24 561	0.22 589	0.21 495	0.19 483	0.26 564	0.26 568

dd	0.43 400	0.38 591	0.55 489	0.44 487	0.25 347	0.47 377	0.38 448	0.70 373	1.05 596	0.59 332	0.65 320	0.42 273	0.39 354	0.66 439	0.50 495	0.24 561	0.15 459	0.21 495	0.15 323	0.22 518	0.18 438

GEStereo_RVC	0.55 530	0.29 530	0.63 525	0.49 564	0.31 527	0.70 524	0.54 589	1.22 620	0.92 535	0.82 493	0.85 434	0.85 517	0.63 509	0.90 575	0.65 553	0.24 561	0.16 492	0.19 420	0.16 362	0.21 494	0.22 539

Anonymous3	0.46 430	0.34 563	0.86 609	0.50 578	0.37 584	0.81 570	0.50 561	0.72 389	0.65 357	0.51 299	0.65 320	0.45 296	0.45 394	0.64 423	0.38 402	0.24 561	0.24 609	0.22 511	0.21 533	0.23 535	0.23 546

HCRNet	0.44 408	0.34 563	0.41 310	0.53 618	0.26 395	0.53 406	0.29 248	0.83 448	0.63 344	0.71 423	0.81 406	0.77 494	0.50 427	0.66 439	0.36 373	0.24 561	0.16 492	0.24 549	0.20 510	0.21 494	0.18 438

PA-Net	0.67 583	0.43 612	0.83 602	0.50 578	0.53 661	0.94 599	0.68 637	1.10 561	1.14 624	0.80 471	0.88 453	0.87 528	0.77 588	1.02 610	0.88 610	0.24 561	0.41 686	0.29 613	0.44 677	0.26 564	0.34 628
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.49 477	0.26 486	0.35 218	0.39 315	0.26 395	0.64 497	0.36 408	1.15 588	0.84 479	0.67 396	0.88 453	0.88 533	0.59 486	0.58 351	0.45 468	0.24 561	0.17 513	0.27 595	0.27 615	0.25 557	0.23 546

NaN_ROB	0.69 588	0.44 617	0.69 557	0.51 594	0.33 556	0.97 607	1.06 691	1.22 620	1.19 632	1.24 656	0.96 485	1.08 597	0.78 593	1.20 638	0.67 559	0.24 561	0.30 648	0.23 532	0.24 584	0.23 535	0.25 562

ssnet_v2	0.58 556	0.28 518	0.56 495	0.43 466	0.29 486	0.95 602	0.59 608	1.13 575	0.99 567	0.93 570	0.80 399	0.99 567	0.64 520	0.82 538	0.94 626	0.25 571	0.22 589	0.23 532	0.24 584	0.20 468	0.19 473

Wz-Net-SNSev	0.91 638	0.73 672	2.13 696	0.56 636	0.45 635	0.95 602	1.13 696	1.34 654	1.24 641	1.02 608	1.30 613	1.46 659	0.86 614	1.81 687	1.50 675	0.25 571	0.23 599	0.25 562	0.26 608	0.32 604	0.29 592

GwcNet	0.69 588	0.36 574	1.10 638	0.51 594	0.42 618	1.08 630	0.50 561	1.21 612	1.16 626	1.00 600	1.37 623	1.06 590	0.79 595	0.92 585	0.94 626	0.25 571	0.24 609	0.24 549	0.22 551	0.23 535	0.26 568

DSFCA	0.55 530	0.25 469	0.62 515	0.40 359	0.36 577	0.74 539	0.52 580	1.04 537	0.82 469	1.06 623	0.84 424	0.89 537	0.63 509	0.99 601	0.58 530	0.25 571	0.21 581	0.21 495	0.21 533	0.21 494	0.19 473

STTStereo	0.55 530	0.37 581	0.76 591	0.44 487	0.31 527	0.60 466	0.44 527	0.96 502	0.86 492	0.99 595	0.90 461	0.96 559	0.58 479	0.71 480	0.61 541	0.25 571	0.23 599	0.26 581	0.32 647	0.24 548	0.23 546

RTSC	0.87 630	0.48 625	1.23 657	0.52 608	0.37 584	1.13 640	0.50 561	1.34 654	1.79 692	1.51 672	1.24 599	1.12 609	0.81 600	1.62 676	2.16 698	0.25 571	0.19 557	0.23 532	0.24 584	0.30 592	0.31 611

GANet	0.70 590	0.37 581	0.55 489	0.51 594	0.34 565	0.94 599	0.96 684	1.08 554	0.94 548	1.04 617	1.98 677	1.13 615	0.88 621	1.12 628	0.66 556	0.25 571	0.26 625	0.27 595	0.22 551	0.31 598	0.22 539

MDST_ROB	0.91 638	0.27 504	0.85 604	0.63 662	0.41 612	2.53 704	0.71 653	1.60 690	1.13 621	2.83 717	1.73 662	0.97 561	0.69 547	1.61 675	0.73 575	0.25 571	0.22 589	0.32 630	0.28 623	0.25 557	0.24 555

FBW_ROB	0.88 632	0.50 633	0.85 604	0.55 633	0.40 605	1.17 647	0.78 663	1.50 679	1.37 661	1.33 663	1.27 604	1.48 663	1.00 647	2.57 712	0.98 635	0.25 571	0.32 663	0.45 667	0.30 631	0.34 617	0.28 585

PWC_ROB	0.87 630	0.52 645	1.28 661	0.50 578	0.32 544	0.91 593	0.37 426	1.36 661	1.46 672	1.61 679	2.59 697	1.16 620	1.01 648	1.34 659	1.40 672	0.25 571	0.18 537	0.28 603	0.20 510	0.29 583	0.28 585

zh-sn7	1.09 665	0.75 674	3.23 709	0.57 642	0.42 618	1.11 635	0.89 676	1.19 605	1.27 651	1.41 667	1.98 677	1.25 627	1.47 683	1.99 696	2.62 707	0.26 581	0.26 625	0.26 581	0.27 615	0.35 622	0.30 601

TCMNet	0.66 578	0.39 599	0.98 625	0.59 648	0.61 677	0.96 605	0.55 594	1.05 542	0.90 523	0.84 512	1.14 570	0.89 537	0.65 526	0.85 557	1.01 641	0.26 581	0.26 625	0.31 623	0.28 623	0.32 604	0.29 592

test_sample7	0.52 509	0.29 530	0.50 450	0.36 217	0.27 431	0.62 477	0.41 499	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.26 581	0.20 571	0.27 595	0.26 608	0.27 575	0.24 555

GMStereo_Zeroshot	0.49 477	0.44 617	0.74 580	0.49 564	0.27 431	0.56 435	0.29 248	0.73 400	0.76 425	0.86 523	0.94 472	0.91 544	0.36 325	0.74 500	0.43 441	0.26 581	0.14 426	0.26 581	0.15 323	0.36 628	0.18 438

CSP-Net	0.56 541	0.27 504	0.49 436	0.41 397	0.28 456	1.22 653	0.50 561	1.23 625	0.72 394	0.95 581	0.95 481	0.89 537	0.62 503	0.83 546	0.62 544	0.26 581	0.17 513	0.17 317	0.17 422	0.18 411	0.17 417

APVNet	0.71 594	0.37 581	0.89 615	0.56 636	0.45 635	1.18 649	0.68 637	1.41 669	0.85 487	0.81 484	1.15 576	1.04 584	0.81 600	1.10 625	1.17 656	0.26 581	0.28 638	0.32 630	0.31 639	0.29 583	0.30 601

FADNet-RVC	0.60 566	0.53 648	1.14 644	0.46 533	0.39 600	0.61 469	0.39 470	1.12 573	0.87 501	0.70 416	0.84 424	1.04 584	0.55 460	0.94 598	0.69 564	0.26 581	0.25 617	0.28 603	0.28 623	0.31 598	0.31 611

S-Stereo	0.74 601	0.35 569	0.96 622	0.56 636	0.45 635	0.82 578	0.60 611	1.24 632	1.60 686	0.96 582	1.41 631	1.12 609	0.94 635	0.80 532	1.04 645	0.26 581	0.31 657	0.28 603	0.25 593	0.32 604	0.47 675

ADCMid	1.14 669	0.52 645	2.23 698	0.53 618	0.43 624	1.07 626	0.75 659	1.23 625	1.05 596	2.15 702	1.44 639	1.50 665	1.43 681	1.56 672	5.01 725	0.26 581	0.24 609	0.29 613	0.31 639	0.37 633	0.33 620

ETE_ROB	0.70 590	0.49 629	0.73 575	0.56 636	0.36 577	0.79 559	0.87 675	1.14 584	0.93 541	1.19 646	1.18 585	1.39 653	0.82 604	0.99 601	0.80 587	0.26 581	0.21 581	0.31 623	0.26 608	0.33 611	0.34 628

Selective-IGEV-i16pb	1.07 661	0.24 443	9.45 729	0.41 397	0.32 544	1.76 690	0.59 608	1.00 516	1.54 678	0.66 391	1.20 590	0.98 565	0.57 469	0.78 523	0.62 544	0.27 591	0.17 513	0.18 373	0.20 510	0.21 494	0.23 546

YMNet	0.66 578	0.38 591	0.90 616	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 644	1.29 610	1.12 609	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 657	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

YMNet_1	0.66 578	0.38 591	0.90 616	0.52 608	0.46 643	1.08 630	0.49 556	1.00 516	0.77 434	1.18 644	1.29 610	1.12 609	0.74 574	0.85 557	0.86 600	0.27 591	0.31 657	0.25 562	0.25 593	0.24 548	0.23 546

rvit_0105_6	0.38 340	0.28 518	0.64 530	0.50 578	0.30 505	0.39 306	0.38 448	0.51 207	0.67 366	0.40 245	0.45 224	0.50 325	0.41 369	0.54 296	0.36 373	0.27 591	0.26 625	0.24 549	0.21 533	0.22 518	0.16 391

rvit_0105_5	0.42 390	0.31 545	0.73 575	0.50 578	0.29 486	0.44 353	0.42 510	0.61 285	0.74 411	0.51 299	0.51 256	0.60 389	0.47 407	0.57 328	0.38 402	0.27 591	0.25 617	0.25 562	0.23 568	0.22 518	0.18 438

WZ-Net	1.19 675	0.59 655	4.07 716	0.62 660	0.51 656	1.34 662	1.31 710	1.32 650	1.74 690	1.53 675	1.65 656	1.74 678	1.28 673	2.25 706	2.01 695	0.27 591	0.21 581	0.23 532	0.25 593	0.40 640	0.39 649

SACVNet	0.58 556	0.34 563	0.55 489	0.55 633	0.36 577	0.63 489	0.48 550	1.13 575	0.77 434	1.02 608	1.06 542	1.02 580	0.74 574	0.90 575	0.51 505	0.27 591	0.21 581	0.25 562	0.24 584	0.29 583	0.36 635

pcwnet_v2	0.58 556	0.28 518	0.84 603	0.45 512	0.35 572	0.61 469	0.35 385	1.27 640	1.21 636	0.99 595	1.27 604	0.72 460	0.58 479	0.67 450	0.48 490	0.27 591	0.21 581	0.24 549	0.23 568	0.29 583	0.29 592

DANet	0.71 594	0.45 621	0.91 618	0.59 648	0.40 605	0.81 570	0.40 483	0.97 506	0.84 479	1.20 651	1.22 592	1.33 644	0.88 621	1.16 632	1.24 660	0.27 591	0.23 599	0.31 623	0.25 593	0.35 622	0.32 615
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
AdaStereo	0.50 493	0.32 550	0.47 402	0.48 549	0.25 347	0.67 514	0.32 328	1.17 601	0.88 505	0.75 447	0.99 505	0.75 480	0.49 417	0.67 450	0.46 479	0.27 591	0.12 309	0.28 603	0.18 452	0.23 535	0.18 438
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.
SGM_RVC	0.97 645	0.28 518	0.41 310	0.39 315	0.22 221	1.55 677	0.73 657	1.51 682	1.25 647	2.25 706	1.92 673	2.58 701	1.56 689	2.02 697	1.19 658	0.27 591	0.27 634	0.27 595	0.25 593	0.25 557	0.25 562
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_0105_4	0.41 382	0.29 530	0.71 566	0.50 578	0.29 486	0.41 332	0.41 499	0.55 236	0.73 401	0.45 270	0.48 238	0.55 350	0.44 389	0.57 328	0.36 373	0.28 602	0.26 625	0.25 562	0.22 551	0.23 535	0.18 438

hitnet-ft	0.55 530	0.27 504	0.39 285	0.41 397	0.28 456	0.78 556	0.40 483	0.92 484	0.90 523	0.82 493	1.01 511	1.13 615	0.70 560	0.78 523	0.67 559	0.28 602	0.20 571	0.28 603	0.22 551	0.29 583	0.26 568

FAT-Stereo	0.73 600	0.33 558	0.75 586	0.49 564	0.37 584	0.71 529	0.59 608	1.36 661	1.30 656	1.03 616	1.40 629	1.59 674	1.15 660	0.87 564	0.86 600	0.28 602	0.28 638	0.28 603	0.23 568	0.28 579	0.38 646

stereogan	0.80 615	0.31 545	0.71 566	0.59 648	0.50 652	1.72 688	0.48 550	1.35 658	1.37 661	1.00 600	1.46 644	1.56 671	0.95 638	1.29 652	0.84 595	0.28 602	0.29 643	0.29 613	0.25 593	0.38 637	0.38 646

TDLM	0.57 549	0.33 558	0.49 436	0.51 594	0.30 505	0.66 509	0.73 657	1.03 534	1.01 578	0.82 493	1.10 553	0.84 515	0.70 560	0.86 562	0.58 530	0.28 602	0.17 513	0.25 562	0.22 551	0.26 564	0.19 473

SANet	1.07 661	0.41 608	1.06 633	0.48 549	0.30 505	1.41 667	0.94 682	1.42 670	3.36 727	1.58 676	2.43 690	2.33 696	1.70 696	1.34 659	1.07 647	0.28 602	0.24 609	0.26 581	0.23 568	0.34 617	0.30 601

CBMV	0.64 574	0.35 569	0.41 310	0.42 443	0.25 347	1.01 614	0.77 661	1.13 575	1.09 613	1.17 642	1.22 592	1.04 584	0.75 578	0.88 567	0.63 548	0.28 602	0.30 648	0.34 637	0.30 631	0.26 564	0.26 568
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_3	0.47 445	0.34 563	0.77 596	0.54 625	0.31 527	0.49 385	0.47 542	0.63 300	0.79 454	0.65 378	0.59 299	0.64 411	0.50 427	0.65 430	0.39 410	0.29 609	0.27 634	0.29 613	0.28 623	0.21 494	0.20 499

CASS	0.45 419	0.27 504	0.42 331	0.48 549	0.22 221	0.61 469	0.34 359	0.97 506	0.62 333	0.71 423	0.85 434	0.61 395	0.55 460	0.57 328	0.41 424	0.29 609	0.16 492	0.22 511	0.18 452	0.22 518	0.28 585
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
FADNet	0.61 570	0.51 637	1.10 638	0.45 512	0.44 631	0.65 507	0.41 499	1.19 605	1.05 596	0.70 416	0.84 424	0.98 565	0.66 534	0.82 538	0.50 495	0.29 609	0.30 648	0.27 595	0.30 631	0.46 659	0.35 633

AnyNet_C32	1.16 673	0.62 662	2.40 701	0.57 642	0.55 665	1.41 667	1.34 711	1.18 604	1.24 641	1.49 669	1.42 633	1.39 653	1.20 668	1.55 670	4.82 723	0.29 609	0.28 638	0.29 613	0.34 652	0.38 637	0.42 657

CVANet_RVC	0.57 549	0.33 558	0.44 358	0.47 541	0.32 544	0.67 514	0.61 616	1.05 542	0.93 541	0.85 516	1.04 531	1.01 575	0.73 571	0.83 546	0.52 512	0.29 609	0.19 557	0.27 595	0.25 593	0.31 598	0.21 519

DeepPruner_ROB	0.53 516	0.34 563	0.59 504	0.41 397	0.30 505	0.50 387	0.43 518	1.19 605	0.70 381	0.85 516	1.05 535	0.86 522	0.55 460	0.84 551	0.51 505	0.29 609	0.23 599	0.22 511	0.22 551	0.26 564	0.25 562

PSMNet_ROB	0.64 574	0.37 581	0.65 536	0.56 636	0.42 618	0.97 607	0.83 668	1.21 612	0.92 535	0.79 469	1.02 520	1.08 597	0.63 509	0.82 538	0.91 624	0.29 609	0.20 571	0.31 623	0.31 639	0.26 564	0.23 546

S	0.40 369	0.20 296	0.35 218	0.39 315	0.24 313	0.71 529	0.42 510	0.62 290	0.61 329	0.60 336	0.97 498	0.39 236	0.46 401	0.42 179	0.32 305	0.30 616	0.17 513	0.31 623	0.31 639	0.18 411	0.13 255

Syn2CoEx	0.71 594	0.51 637	0.95 620	0.64 663	0.45 635	0.91 593	0.53 585	1.48 676	1.13 621	0.93 570	1.35 619	1.02 580	0.99 644	0.92 585	0.80 587	0.30 616	0.27 634	0.28 603	0.24 584	0.23 535	0.24 555

Nwc_Net	0.78 611	0.38 591	0.73 575	0.60 654	0.55 665	1.05 624	0.55 594	1.67 696	1.05 596	0.88 541	1.86 671	1.40 655	1.09 655	1.10 625	0.87 606	0.30 616	0.25 617	0.36 644	0.38 660	0.29 583	0.29 592

ADCPNet	1.03 653	0.48 625	2.70 704	0.54 625	0.42 618	1.40 665	0.75 659	1.13 575	1.07 608	1.22 653	1.42 633	1.68 676	1.09 655	1.36 664	3.45 716	0.30 616	0.28 638	0.29 613	0.32 647	0.37 633	0.35 633

Selective-IGEV-i16pc	0.56 541	0.20 296	1.13 642	0.40 359	0.31 527	2.00 696	0.66 629	0.68 348	1.11 615	0.51 299	0.81 406	0.68 437	0.36 325	0.67 450	0.40 418	0.31 620	0.17 513	0.17 317	0.18 452	0.19 448	0.20 499

GASNet	0.67 583	0.72 671	0.96 622	0.70 681	0.48 648	0.62 477	0.47 542	1.08 554	1.03 586	0.94 573	0.82 412	0.93 552	0.83 609	1.33 657	0.80 587	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.28 623	0.44 652	0.24 555

psmorigin	0.82 619	0.51 637	2.09 695	0.49 564	0.41 612	0.85 585	0.50 561	1.04 537	0.88 505	1.45 668	1.43 636	1.50 665	1.06 652	1.22 644	0.97 632	0.31 620	0.32 663	0.27 595	0.27 615	0.33 611	0.42 657

NCC-stereo	0.78 611	0.40 604	0.76 591	0.61 656	0.67 683	0.81 570	0.69 642	1.54 687	1.11 615	0.90 553	1.36 620	1.33 644	1.16 661	1.19 636	0.88 610	0.31 620	0.30 648	0.37 649	0.48 687	0.33 611	0.33 620

Abc-Net	0.78 611	0.40 604	0.76 591	0.61 656	0.67 683	0.81 570	0.69 642	1.54 687	1.11 615	0.90 553	1.36 620	1.33 644	1.16 661	1.19 636	0.88 610	0.31 620	0.30 648	0.37 649	0.48 687	0.33 611	0.33 620
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.93 641	0.50 633	1.18 651	0.59 648	0.46 643	0.97 607	0.48 550	1.70 698	2.15 700	1.58 676	1.37 623	1.42 656	1.19 666	1.31 655	1.60 678	0.31 620	0.26 625	0.32 630	0.33 650	0.40 640	0.42 657

RTS	1.98 705	0.96 693	11.36 737	0.65 668	0.57 671	2.77 710	1.40 714	1.39 665	2.26 703	1.89 693	2.56 694	1.32 641	1.25 670	5.20 729	4.05 719	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

RTSA	1.98 705	0.96 693	11.36 737	0.65 668	0.57 671	2.77 710	1.40 714	1.39 665	2.26 703	1.89 693	2.56 694	1.32 641	1.25 670	5.20 729	4.05 719	0.31 620	0.22 589	0.29 613	0.29 629	0.40 640	0.37 640

SGM-ForestM	4.04 726	0.32 550	0.46 388	0.43 466	0.27 431	7.50 733	1.45 718	3.84 728	4.24 734	8.19 746	6.76 741	19.00 756	9.08 735	10.74 746	6.62 730	0.31 620	0.33 669	0.32 630	0.32 647	0.29 583	0.29 592

PS-NSSS	0.58 556	0.44 617	0.62 515	0.42 443	0.33 556	0.66 509	0.58 605	1.02 530	0.86 492	0.77 460	1.28 606	0.72 460	0.64 520	0.82 538	0.59 535	0.31 620	0.26 625	0.40 657	0.27 615	0.33 611	0.26 568

NCCL2	0.72 598	0.41 608	0.65 536	0.64 663	0.44 631	0.98 611	1.20 699	1.11 567	1.00 574	0.98 592	0.96 485	1.49 664	0.87 617	0.90 575	0.79 585	0.31 620	0.26 625	0.39 654	0.39 664	0.32 604	0.32 615

SGM-Forest	0.62 571	0.32 550	0.39 285	0.43 466	0.30 505	1.02 616	0.55 594	1.09 558	1.05 596	1.06 623	1.18 585	1.10 605	0.67 537	0.88 567	0.62 544	0.31 620	0.33 669	0.33 635	0.30 631	0.30 592	0.28 585
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
AANet	1.13 668	1.01 698	2.99 707	0.44 487	0.37 584	0.91 593	0.54 589	1.27 640	2.31 711	2.35 708	2.37 689	2.22 691	1.53 685	1.18 635	1.43 673	0.32 632	0.23 599	0.28 603	0.25 593	0.35 622	0.33 620

rvit_105_1	0.54 528	0.40 604	0.76 591	0.58 644	0.37 584	0.59 459	0.68 637	0.70 373	0.94 548	0.82 493	0.69 340	0.73 472	0.58 479	0.78 523	0.54 520	0.32 632	0.29 643	0.31 623	0.34 652	0.23 535	0.20 499

rvit_stereo_0075_2	0.47 445	0.37 581	0.70 561	0.53 618	0.46 643	0.43 344	0.36 408	0.81 441	0.67 366	0.55 321	0.74 362	0.59 383	0.43 378	0.63 408	0.43 441	0.32 632	0.23 599	0.35 639	0.25 593	0.30 592	0.25 562

Wz-Net-TNSev	1.14 669	1.06 701	4.32 718	0.49 564	0.42 618	1.51 675	1.11 695	1.48 676	1.40 666	1.22 653	1.26 603	1.58 673	1.43 681	1.76 685	1.70 680	0.32 632	0.31 657	0.26 581	0.30 631	0.41 646	0.41 656

UDGNet	0.48 458	0.77 678	0.50 450	0.48 549	0.31 527	0.41 332	0.34 359	0.70 373	0.92 535	0.65 378	0.60 301	0.58 368	0.43 378	0.63 408	0.41 424	0.32 632	0.15 459	0.66 691	0.19 483	0.36 628	0.21 519

AF-Net	0.81 618	0.39 599	0.68 551	0.64 663	0.54 663	0.91 593	0.51 577	1.61 692	1.31 657	0.96 582	2.02 679	1.46 659	1.26 672	1.11 627	0.99 636	0.32 632	0.24 609	0.39 654	0.27 615	0.30 592	0.25 562

RGC	0.79 614	0.59 655	0.71 566	0.65 668	0.65 681	0.92 598	0.58 605	1.29 644	1.05 596	1.07 626	1.45 642	1.47 662	1.03 649	1.21 642	0.88 610	0.32 632	0.30 648	0.48 676	0.40 667	0.37 633	0.37 640

NVstereo2D	0.60 566	0.30 540	0.75 586	0.48 549	0.43 624	0.89 590	0.48 550	1.05 542	1.15 625	0.66 391	0.86 437	0.88 533	0.70 560	0.99 601	0.65 553	0.32 632	0.15 459	0.28 603	0.20 510	0.40 640	0.36 635

XPNet_ROB	0.70 590	0.35 569	0.68 551	0.52 608	0.40 605	0.79 559	0.85 674	1.16 596	0.94 548	1.33 663	1.15 576	1.38 652	0.83 609	1.03 612	0.90 622	0.32 632	0.25 617	0.26 581	0.24 584	0.31 598	0.28 585

RP	0.76 605	0.36 574	0.63 525	0.66 671	0.58 674	0.80 565	0.55 594	1.14 584	1.22 638	0.97 587	1.65 656	1.43 658	1.32 674	1.01 605	0.84 595	0.33 641	0.30 648	0.36 644	0.30 631	0.34 617	0.34 628

edge stereo	0.76 605	0.38 591	0.74 580	0.52 608	0.43 624	0.80 565	0.53 585	1.28 643	1.06 602	1.28 659	1.38 628	1.81 679	1.11 657	1.08 621	0.85 599	0.33 641	0.32 663	0.41 661	0.28 623	0.32 604	0.36 635

ADCS	1.51 691	0.61 659	3.42 710	0.59 648	0.51 656	1.27 659	1.08 694	1.59 689	1.81 693	1.91 696	1.66 658	1.51 668	1.42 680	1.94 694	8.60 733	0.33 641	0.32 663	0.33 635	0.36 656	0.44 652	0.42 657

AnyNet_C01	1.56 692	1.05 699	7.45 725	0.64 663	0.54 663	1.99 695	1.38 713	1.43 672	1.36 659	1.63 682	1.92 673	1.84 681	1.33 676	2.40 708	4.03 718	0.33 641	0.32 663	0.32 630	0.34 652	0.44 652	0.45 668

LSM	4.74 731	0.77 678	10.16 730	0.70 681	56.56 767	1.02 616	1.00 689	1.24 632	1.62 687	2.04 698	2.34 686	1.33 644	1.17 663	1.38 666	1.09 649	0.33 641	0.49 699	0.39 654	0.46 678	0.51 668	10.09 750

LALA_ROB	0.74 601	0.43 612	0.69 557	0.54 625	0.40 605	1.01 614	0.95 683	1.21 612	1.07 608	1.22 653	1.12 558	1.56 671	0.79 595	1.04 614	0.86 600	0.33 641	0.22 589	0.35 639	0.30 631	0.35 622	0.31 611

DGSMNet	0.76 605	0.55 650	1.29 664	0.58 644	0.62 678	0.94 599	0.70 647	1.26 638	1.11 615	0.83 505	1.24 599	1.00 571	0.71 564	1.03 612	0.81 590	0.34 647	0.29 643	0.41 661	0.40 667	0.57 679	0.55 688

DeepPrunerF	0.89 634	0.52 645	3.43 711	0.68 678	0.81 690	0.72 537	0.72 655	1.22 620	1.99 698	0.93 570	1.01 511	0.87 528	0.86 614	1.08 621	0.95 629	0.34 647	0.28 638	0.43 663	0.39 664	0.30 592	0.32 615

DPSNet	0.99 647	0.42 610	1.88 693	0.53 618	0.41 612	1.59 680	1.26 705	2.21 709	1.43 667	1.10 634	1.11 554	1.46 659	1.95 706	1.34 659	1.26 662	0.34 647	0.25 617	0.25 562	0.21 533	0.46 659	0.37 640

PWCDC_ROB	0.89 634	0.49 629	0.80 600	0.74 685	0.40 605	1.03 619	0.39 470	1.33 652	2.35 714	1.02 608	3.77 715	0.81 510	0.92 629	1.20 638	0.90 622	0.34 647	0.22 589	0.24 549	0.20 510	0.34 617	0.29 592

ISRNet	0.56 541	0.24 443	0.66 542	0.56 636	0.36 577	0.44 353	0.25 160	0.82 443	0.84 479	1.07 626	1.25 601	0.91 544	0.60 490	0.66 439	0.58 530	0.35 651	0.26 625	0.36 644	0.33 650	0.30 592	0.42 657

HBP-ISP	0.59 563	0.45 621	0.43 346	0.45 512	0.33 556	0.70 524	0.28 239	1.11 567	1.00 574	0.83 505	1.18 585	0.65 424	0.68 543	0.88 567	0.52 512	0.35 651	0.38 679	0.47 671	0.41 672	0.38 637	0.31 611

dad	0.58 556	0.50 633	0.64 530	0.43 466	0.30 505	0.59 459	0.36 408	0.78 429	1.25 647	1.01 605	1.17 583	1.15 619	0.53 442	0.68 461	0.50 495	0.35 651	0.23 599	0.37 649	0.21 533	0.29 583	0.20 499

MeshStereo	1.34 682	0.43 612	0.54 484	0.44 487	0.34 565	1.66 684	0.60 611	1.94 703	1.37 661	4.47 731	3.25 706	4.71 722	1.94 705	1.92 692	1.17 656	0.35 651	0.35 673	0.37 649	0.31 639	0.32 604	0.32 615
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
FINET	0.67 583	0.42 610	1.00 627	0.46 533	0.43 624	0.83 581	0.89 676	1.08 554	1.50 674	0.87 531	1.14 570	0.71 451	0.68 543	0.92 585	0.70 567	0.36 655	0.30 648	0.26 581	0.24 584	0.35 622	0.33 620

G-Net	0.95 642	0.46 623	1.04 631	0.64 663	0.48 648	2.12 700	0.64 624	1.01 526	0.87 501	1.75 688	2.82 704	1.30 635	1.64 695	1.06 615	0.96 631	0.36 655	0.29 643	0.35 639	0.25 593	0.45 656	0.42 657

CBMV_ROB	0.59 563	0.37 581	0.38 263	0.39 315	0.28 456	0.74 539	0.28 239	1.00 516	0.98 562	0.94 573	1.25 601	0.81 510	0.78 593	0.87 564	0.50 495	0.36 655	0.37 677	0.43 663	0.40 667	0.33 611	0.30 601

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 652	0.57 653	1.51 683	0.67 674	0.50 652	2.57 705	1.66 721	1.20 610	1.43 667	1.38 665	1.57 653	1.33 644	0.92 629	1.64 679	0.88 610	0.37 658	0.39 683	0.46 670	0.60 699	0.41 646	0.40 652

XQC	0.89 634	0.65 665	1.31 666	0.67 674	0.52 660	1.22 653	0.68 637	1.26 638	1.52 675	1.14 640	1.11 554	1.28 632	1.04 651	1.40 667	1.77 685	0.38 659	0.24 609	0.37 649	0.31 639	0.53 673	0.47 675

NOSS_ROB	0.57 549	0.39 599	0.39 285	0.44 487	0.30 505	0.73 538	0.54 589	1.03 534	1.08 611	0.67 396	0.87 445	0.76 488	0.57 469	0.77 518	0.47 486	0.38 659	0.38 679	0.44 666	0.42 676	0.37 633	0.34 628

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 583	0.81 681	0.73 575	0.53 618	0.37 584	1.40 665	0.53 585	1.04 537	0.79 454	0.88 541	0.94 472	0.95 556	0.53 442	0.93 591	0.58 530	0.39 661	0.30 648	0.57 686	0.31 639	0.53 673	0.30 601

PVD	1.28 681	0.67 668	1.28 661	0.74 685	0.62 678	1.50 674	0.84 671	1.99 705	2.96 721	2.18 703	2.36 688	1.85 683	1.95 706	1.92 692	1.94 692	0.39 661	0.36 676	0.49 679	0.37 657	0.51 668	0.64 690

SAMSARA	1.07 661	0.65 665	1.19 652	1.06 702	0.90 694	1.76 690	1.76 725	1.46 674	1.44 670	1.51 672	1.16 581	2.00 688	1.14 659	1.48 668	1.31 666	0.39 661	0.44 695	0.35 639	0.38 660	0.49 665	0.49 681

CSAN	0.83 626	0.49 629	0.77 596	0.60 654	0.41 612	1.14 641	1.06 691	1.19 605	1.46 672	1.32 661	1.43 636	1.37 651	1.19 666	1.27 651	0.86 600	0.39 661	0.31 657	0.36 644	0.37 657	0.35 622	0.34 628

MFN_U_SF_RVC	1.09 665	0.59 655	1.97 694	0.67 674	0.44 631	1.93 694	0.60 611	1.85 702	1.36 659	1.61 679	1.54 651	1.95 687	1.37 677	1.64 679	1.73 681	0.40 665	0.37 677	0.45 667	0.48 687	0.44 652	0.44 664

DStereoSA	1.73 699	0.63 663	1.57 685	0.80 689	0.79 689	1.26 658	1.30 706	1.34 654	1.43 667	1.24 656	7.52 743	0.92 549	7.68 734	1.65 683	2.29 705	0.41 666	0.29 643	0.63 690	0.60 699	1.04 702	1.18 720

DualNet (step1)	0.57 549	0.36 574	0.72 571	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	0.68 461	0.50 495	0.41 666	0.20 571	0.40 657	0.41 672	0.36 628	0.33 620

test_sample9	1.05 658	0.36 574	0.72 571	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.06 546	0.88 505	0.92 566	0.86 437	0.85 517	0.69 547	1.20 638	1.36 668	0.41 666	8.41 750	0.40 657	0.41 672	0.36 628	0.33 620

test_sample8	1.25 679	0.36 574	0.72 571	0.38 283	0.30 505	0.71 529	0.43 518	1.13 575	0.75 416	1.50 671	0.95 481	3.29 713	1.59 691	1.20 638	1.36 668	0.41 666	8.41 750	0.40 657	0.41 672	0.36 628	0.33 620

BEATNet-Init1	15.13 747	0.82 684	50.86 771	0.72 684	0.53 661	38.10 762	7.03 740	11.83 743	14.25 748	29.78 769	30.17 768	48.21 772	22.64 759	26.78 760	18.11 748	0.42 670	0.38 679	0.47 671	0.46 678	0.51 668	0.48 678

DStereoFS	1.87 702	0.85 686	1.03 630	0.75 688	0.62 678	2.04 698	0.65 626	1.74 700	1.55 679	1.52 674	1.90 672	2.36 697	12.92 745	3.85 725	1.74 682	0.44 671	0.31 657	0.82 699	0.46 678	0.84 693	1.10 714

WCMA_ROB	1.14 669	0.36 574	0.76 591	0.49 564	0.44 631	1.23 655	0.67 632	1.11 567	1.23 639	2.84 718	3.95 721	3.28 712	1.83 702	1.25 647	0.99 636	0.44 671	0.34 671	0.34 637	0.37 657	0.41 646	0.40 652

FSD	0.48 458	0.47 624	0.53 478	0.54 625	0.46 643	0.48 380	0.52 580	0.53 229	0.48 278	0.48 288	0.48 238	0.49 319	0.48 412	0.51 273	0.49 493	0.45 673	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.46 659	0.45 668

MSMD_ROB	1.21 676	0.49 629	0.62 515	0.59 648	0.50 652	1.62 683	0.67 632	1.23 625	1.24 641	2.45 711	3.77 715	3.09 709	2.98 722	1.32 656	0.81 590	0.45 673	0.41 686	0.49 679	0.51 694	0.47 662	0.44 664

FC-DCNN v2	1.65 697	0.51 637	0.65 536	0.61 656	0.49 650	1.61 681	0.70 647	1.75 701	1.56 682	4.74 735	4.91 730	6.46 733	3.31 724	1.91 691	1.11 650	0.46 675	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.48 663	0.46 670

FCDSN-DC	1.39 687	0.56 651	0.65 536	0.74 685	0.59 675	1.38 664	0.63 620	1.35 658	1.39 664	3.26 725	4.50 727	4.61 720	2.63 717	1.58 674	1.03 642	0.46 675	0.42 688	0.48 676	0.47 685	0.50 667	0.50 683
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
CC-Net-ROB	0.82 619	0.96 693	0.85 604	0.58 644	0.45 635	1.27 659	0.70 647	1.17 601	1.02 581	0.83 505	1.23 597	0.90 542	0.77 588	1.06 615	0.69 564	0.46 675	0.34 671	1.71 712	0.38 660	0.59 683	0.36 635

FC-DCNN	1.59 693	0.51 637	0.66 542	0.61 656	0.49 650	1.56 678	0.70 647	1.66 695	1.53 676	4.64 732	4.62 728	5.85 729	3.34 726	1.84 689	1.11 650	0.46 675	0.42 688	0.47 671	0.46 678	0.48 663	0.46 670

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 682	0.87 687	1.76 690	0.86 691	0.56 668	4.29 726	1.79 726	1.50 679	1.98 697	1.61 679	1.85 670	1.84 681	1.41 679	1.89 690	1.36 668	0.48 679	0.40 685	0.56 685	0.57 697	0.69 689	0.48 678

GANetREF_RVC	0.80 615	0.75 674	0.86 609	0.66 671	0.42 618	1.15 643	0.98 685	1.14 584	1.19 632	1.01 605	1.02 520	1.10 605	0.90 623	1.15 630	0.76 580	0.48 679	0.39 683	0.57 686	0.38 660	0.63 686	0.46 670
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
ccnet	0.82 619	0.57 653	0.75 586	0.54 625	0.59 675	1.09 633	0.66 629	1.38 664	0.94 548	1.12 637	1.44 639	1.29 633	0.92 629	0.95 600	1.24 660	0.49 681	0.42 688	0.50 681	0.47 685	0.51 668	0.46 670

MANE	4.13 727	0.51 637	0.64 530	0.66 671	0.56 668	6.89 732	0.99 687	7.55 737	12.04 743	6.68 744	8.57 745	10.69 740	9.45 736	7.59 743	6.39 729	0.49 681	0.43 693	0.48 676	0.98 718	0.49 665	0.48 678

PDISCO_ROB	0.91 638	0.48 625	1.06 633	0.99 695	0.97 700	1.67 686	0.63 620	1.64 694	1.59 683	1.06 623	1.18 585	1.31 636	0.79 595	1.55 670	0.97 632	0.49 681	0.22 589	0.45 667	0.40 667	0.45 656	0.37 640

PStereo	0.50 493	0.75 674	0.42 331	0.37 243	0.28 456	0.55 420	0.46 534	0.54 232	0.88 505	0.53 311	0.33 155	0.51 331	0.51 432	0.78 523	0.67 559	0.51 684	0.25 617	0.30 622	0.27 615	0.59 683	0.49 681

SDNR	0.86 629	0.37 581	1.47 681	0.40 359	0.38 594	3.38 721	0.33 340	0.90 477	0.98 562	0.99 595	2.09 682	0.59 383	0.71 564	1.29 652	0.70 567	0.51 684	0.56 703	0.36 644	0.26 608	0.43 651	0.46 670

Anonymous_2	0.82 619	0.44 617	0.63 525	0.40 359	0.43 624	0.80 565	0.52 580	0.72 389	0.77 434	0.71 423	0.60 301	0.87 528	0.76 581	0.75 506	0.58 530	0.52 686	0.54 701	0.54 684	4.82 749	0.56 677	0.40 652

PASM	0.90 637	0.64 664	1.69 686	0.69 680	0.69 686	0.78 556	0.84 671	1.03 534	1.26 650	1.19 646	1.15 576	1.31 636	0.98 643	1.24 646	1.03 642	0.52 686	0.56 703	0.59 689	0.66 702	0.56 677	0.54 687

ELAS_RVC	1.60 694	0.61 659	1.01 629	0.70 681	0.56 668	2.00 696	1.89 728	1.96 704	2.65 717	3.33 726	3.26 707	3.03 706	3.41 727	2.49 710	2.09 697	0.52 686	0.45 696	0.50 681	0.48 687	0.54 675	0.52 685
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 696	0.61 659	0.95 620	0.68 678	0.55 665	3.01 719	1.55 719	2.39 711	2.33 712	3.64 728	3.89 719	2.75 703	2.90 721	2.15 702	2.27 704	0.52 686	0.45 696	0.50 681	0.48 687	0.54 675	0.52 685
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.76 605	0.75 674	1.08 637	1.01 698	0.90 694	0.69 519	0.50 561	1.11 567	1.03 586	0.78 464	1.11 554	0.80 507	0.72 568	0.88 567	0.63 548	0.53 690	0.27 634	0.76 694	0.46 678	0.66 688	0.47 675

UDG	0.88 632	0.82 684	0.67 546	1.00 697	0.96 699	1.02 616	0.57 604	1.13 575	0.99 567	0.90 553	0.97 498	1.31 636	0.99 644	0.85 557	0.84 595	0.54 691	0.32 663	1.77 713	0.40 667	0.94 697	0.66 692

STTRV1_RVC	0.82 619	0.59 655	1.16 645	0.67 674	0.81 690	1.11 635	0.63 620	1.30 647	1.11 615	0.98 592	1.33 617	1.08 597	0.95 638	1.26 648	0.87 606	0.55 692	0.25 617	0.43 663	0.39 664	0.58 682	0.40 652

DispFullNet	1.60 694	2.63 735	2.75 705	2.56 730	1.79 722	1.24 656	0.47 542	1.37 663	1.45 671	1.87 692	1.50 646	1.55 670	2.46 712	2.04 698	1.04 645	0.59 693	0.18 537	2.32 725	0.68 704	2.29 726	1.14 715

SQANet	0.82 619	0.74 673	0.67 546	1.13 703	0.98 702	1.11 635	0.47 542	1.07 550	0.83 474	0.91 558	1.05 535	1.03 582	0.74 574	1.01 605	0.64 551	0.61 694	0.24 609	1.03 704	0.35 655	1.18 706	0.58 689

Consistency-Raft	1.01 649	0.81 681	1.24 658	0.84 690	0.97 700	0.81 570	0.84 671	1.30 647	1.59 683	1.05 619	1.68 661	1.12 609	0.91 624	0.92 585	1.11 650	0.65 695	0.74 711	0.79 697	0.90 714	1.06 704	0.79 698

MADNet+	2.23 712	2.43 731	10.85 734	1.22 706	0.91 696	2.76 709	1.40 714	2.12 708	1.67 689	1.32 661	1.74 664	1.86 684	1.74 698	6.25 732	4.41 722	0.65 695	0.64 706	0.58 688	0.54 696	0.80 692	0.76 695

CAS	0.34 268	0.13 5	0.25 32	1.28 708	0.30 505	0.46 371	0.38 448	0.48 186	0.47 270	0.34 188	0.52 269	0.24 93	0.19 61	0.29 32	0.27 233	0.69 697	0.08 2	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.15 340

otaku	1.04 654	0.93 690	0.88 611	1.33 709	1.05 708	1.66 684	0.70 647	1.40 668	1.18 630	1.08 630	1.32 616	1.33 644	0.91 624	1.23 645	0.76 580	0.72 698	0.46 698	1.24 707	0.50 692	1.40 707	0.75 694

PMTNet	0.32 236	0.16 102	0.24 17	0.29 14	0.18 75	0.45 365	0.22 97	0.56 240	0.63 344	0.46 278	0.54 278	0.39 236	0.34 291	0.48 251	0.24 149	0.75 699	0.10 98	0.12 55	0.08 1	0.12 105	0.11 140

NVStereoNet_ROB	1.24 678	0.90 689	1.13 642	0.86 691	0.88 693	1.11 635	0.99 687	1.42 670	1.53 676	1.59 678	2.48 691	2.24 693	1.53 685	1.96 695	1.30 665	0.76 700	0.70 708	0.78 696	1.00 720	0.71 691	0.88 702
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
JetBlue	2.78 715	1.26 705	7.04 724	1.16 704	1.48 713	8.00 734	6.02 739	2.60 713	1.92 696	2.12 701	2.64 698	3.34 714	3.05 723	6.49 733	3.39 714	0.78 701	0.76 716	0.75 693	0.76 707	0.97 701	1.18 720

Ntro	1.09 665	0.97 696	0.91 618	1.44 710	1.19 710	1.69 687	0.80 666	1.35 658	1.25 647	1.00 600	1.29 610	1.31 636	0.97 642	1.26 648	0.84 595	0.84 702	0.43 693	1.36 708	0.50 692	1.56 709	0.78 696

DDUNet	1.06 659	2.56 734	0.68 551	1.21 705	1.26 711	1.03 619	0.69 642	1.11 567	0.94 548	0.96 582	1.22 592	1.27 630	0.82 604	0.93 591	0.72 574	0.84 702	0.38 679	1.99 716	0.60 699	1.10 705	0.85 700

MFMNet_re	1.14 669	0.97 696	1.19 652	0.99 695	0.95 698	1.25 657	1.22 702	1.39 665	1.55 679	1.69 686	1.67 660	1.21 623	1.53 685	1.12 628	0.99 636	0.87 704	0.75 715	0.79 697	0.75 706	0.90 694	0.94 704

GCST	0.83 626	1.22 704	0.74 580	1.58 711	1.01 705	1.06 625	0.23 127	0.78 429	0.78 445	0.97 587	0.65 320	0.78 496	0.35 297	0.92 585	0.34 336	0.96 705	0.65 707	1.20 706	0.81 710	0.91 695	0.70 693

anonymity	0.97 645	0.89 688	1.05 632	0.92 693	1.03 706	0.97 607	0.81 667	1.29 644	0.91 530	1.07 626	0.98 500	1.00 571	0.95 638	1.02 610	0.92 625	0.96 705	0.95 732	0.90 701	0.91 717	0.92 696	0.94 704

SPS-STEREO	1.25 679	0.93 690	1.06 633	1.04 700	1.03 706	1.41 667	0.91 680	1.51 682	1.19 632	2.09 700	1.83 668	1.94 686	1.39 678	1.62 676	1.39 671	0.97 707	0.94 731	0.90 701	0.89 713	0.96 699	0.96 707
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
SGM+DAISY	1.35 684	0.94 692	1.25 659	0.96 694	1.00 704	1.52 676	1.02 690	1.34 654	1.21 636	2.64 713	2.65 699	2.44 698	1.56 689	1.64 679	1.26 662	0.97 707	0.95 732	0.90 701	0.90 714	0.94 697	0.96 707

WAO-7	1.90 703	1.20 703	1.35 671	1.27 707	1.06 709	2.84 712	1.56 720	3.23 720	3.06 725	2.23 705	3.33 711	3.17 710	2.28 711	3.12 716	2.21 699	1.02 709	0.91 727	1.06 705	1.03 723	1.04 702	0.97 710

ACVNet_2	1.65 697	1.27 706	1.41 678	1.75 715	1.62 715	2.22 701	1.20 699	2.30 710	2.62 716	1.78 690	2.56 694	3.03 706	1.61 692	1.54 669	1.12 654	1.06 710	0.58 705	1.82 714	0.70 705	1.82 716	0.96 707

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 541	3.08 737	2.43 703	0.31 57	0.18 75	0.29 151	0.20 50	0.37 82	0.32 137	0.28 135	0.24 68	0.18 23	0.18 42	0.31 63	0.22 88	1.09 711	0.08 2	0.17 317	0.16 362	0.14 211	0.97 710

MonStereo1	1.98 705	1.48 711	1.43 680	1.81 718	1.69 720	2.88 715	0.78 663	2.47 712	3.47 728	2.20 704	4.36 726	3.39 715	2.50 714	2.18 703	1.58 677	1.19 712	0.54 701	1.65 711	0.87 712	1.78 714	1.29 724

light-stereo	3.53 721	1.05 699	10.69 733	9.45 744	6.82 739	2.10 699	0.64 624	3.71 727	2.70 719	4.77 736	4.98 731	6.83 734	1.32 674	6.71 734	1.35 667	1.20 713	1.29 738	0.66 691	0.77 708	1.79 715	1.85 729

WAO-8	2.92 716	1.55 717	1.35 671	1.79 716	1.63 717	5.23 728	1.22 702	4.58 732	12.56 745	2.84 718	4.07 723	4.83 723	2.72 719	3.49 720	2.25 702	1.27 714	0.91 727	1.99 716	1.15 728	1.86 717	1.15 716

Venus	2.92 716	1.55 717	1.35 671	1.79 716	1.63 717	5.23 728	1.22 702	4.58 732	12.56 745	2.84 718	4.06 722	4.83 723	2.72 719	3.49 720	2.25 702	1.27 714	0.91 727	1.99 716	1.15 728	1.86 717	1.15 716

Dean	1.98 705	1.36 709	1.36 675	2.12 723	1.81 723	2.74 707	1.36 712	3.37 724	3.80 732	2.08 699	3.32 710	3.21 711	1.82 700	1.71 684	1.67 679	1.27 714	0.77 717	1.99 716	0.90 714	1.86 717	1.03 712

ACVNet_1	1.46 689	1.33 708	1.12 641	1.91 721	1.62 715	1.83 692	0.98 685	2.00 706	1.85 695	1.39 666	1.53 650	2.32 695	1.53 685	1.34 659	1.11 650	1.30 717	0.50 700	2.06 722	0.58 698	1.93 722	0.95 706

ACVNet-4b	1.35 684	1.31 707	1.10 638	1.90 720	1.59 714	1.92 693	0.77 661	1.52 685	1.62 687	1.05 619	1.60 655	2.11 690	0.94 635	1.64 679	0.77 584	1.30 717	0.35 673	2.03 720	0.67 703	1.88 720	0.84 699

WAO-6	2.04 709	1.50 713	1.16 645	1.70 713	1.67 719	2.69 706	1.44 717	3.06 717	3.63 731	1.98 697	3.27 708	3.54 718	2.07 709	2.36 707	2.22 701	1.31 719	0.91 727	2.04 721	1.22 730	1.73 713	1.27 723

RainbowNet	1.35 684	1.49 712	1.19 652	1.88 719	1.45 712	1.48 673	1.07 693	1.61 692	1.55 679	1.20 651	1.59 654	1.54 669	1.13 658	1.34 659	0.97 632	1.36 720	0.70 708	1.82 714	0.79 709	1.71 712	1.07 713

IMH-64-1	1.86 700	1.62 719	1.16 645	2.20 724	1.89 724	2.33 702	1.30 706	2.89 715	2.29 708	1.66 683	2.80 702	2.49 699	1.61 692	2.10 699	1.78 687	1.60 721	0.74 711	2.43 726	1.02 721	2.12 723	1.17 718

IMH-64	1.86 700	1.62 719	1.16 645	2.20 724	1.89 724	2.33 702	1.30 706	2.89 715	2.29 708	1.66 683	2.80 702	2.49 699	1.61 692	2.10 699	1.78 687	1.60 721	0.74 711	2.43 726	1.02 721	2.12 723	1.17 718

PWCK	1.92 704	1.66 722	3.12 708	1.65 712	0.91 696	2.84 712	2.26 732	2.10 707	2.41 715	2.36 709	2.31 683	2.22 691	1.82 700	3.43 719	2.03 696	1.61 723	0.71 710	1.51 709	0.82 711	1.69 711	0.91 703

IMH	2.04 709	1.62 719	1.20 655	2.20 724	1.89 724	2.91 718	1.30 706	3.11 718	3.03 723	1.81 691	3.35 712	3.03 706	1.90 703	2.48 709	1.80 689	1.66 724	0.77 717	2.45 728	1.04 724	2.15 725	1.19 722

LVE	2.12 711	1.44 710	1.36 675	1.99 722	1.78 721	2.75 708	1.79 726	2.82 714	3.95 733	1.90 695	4.33 725	3.52 717	1.81 699	2.24 705	1.74 682	1.74 725	0.87 723	2.06 722	1.13 726	1.91 721	1.35 725

TorneroNet-64	3.44 719	1.86 723	1.42 679	2.58 731	2.28 729	6.87 731	1.68 722	4.70 734	12.03 742	2.31 707	5.59 739	8.25 736	2.55 716	3.97 726	2.73 708	1.81 726	0.74 711	2.57 730	1.07 725	2.35 727	1.44 726

TorneroNet	4.53 730	1.89 724	1.48 682	2.55 729	2.27 728	13.78 746	1.69 723	4.84 736	23.73 762	2.89 721	7.70 744	7.06 735	2.69 718	4.26 728	3.42 715	1.84 727	0.77 717	2.68 732	1.13 726	2.42 728	1.47 727

DStereoO	0.96 643	0.70 670	0.72 571	0.62 660	0.45 635	0.74 539	0.92 681	1.09 558	1.29 655	1.19 646	1.23 597	0.99 567	1.71 697	1.29 652	0.99 636	2.01 728	0.35 673	0.77 695	0.30 631	1.42 708	0.38 646

UNDER WATER-64	3.53 721	2.01 726	3.94 714	3.22 737	2.49 733	5.41 730	2.60 735	3.43 725	12.41 744	3.03 723	2.68 700	6.07 731	4.04 729	3.79 724	3.33 713	2.02 729	1.24 737	2.63 731	1.46 733	2.78 732	2.08 733

UNDER WATER	3.46 720	2.07 728	3.64 713	3.09 735	2.48 732	3.75 724	2.42 734	3.31 723	13.77 747	2.90 722	2.95 705	5.84 728	3.69 728	3.69 722	3.48 717	2.07 730	1.11 734	2.70 734	1.40 732	2.84 734	1.98 731

KSHMR	2.57 713	1.93 725	1.69 686	2.63 732	2.42 731	2.86 714	2.07 729	3.27 722	6.50 737	2.49 712	3.36 713	3.41 716	1.92 704	2.49 710	1.94 692	2.13 731	1.40 739	2.79 736	1.50 734	2.73 731	1.77 728

JetRed	5.27 732	5.84 738	12.81 740	2.36 727	2.83 736	12.23 739	10.50 747	4.46 731	3.60 729	3.86 729	3.83 717	4.85 725	4.18 730	6.78 735	11.96 742	2.17 732	2.96 746	2.18 724	1.97 736	3.38 738	2.68 738

notaker	2.76 714	2.29 730	1.80 691	2.96 734	2.58 735	2.90 717	1.75 724	3.24 721	3.05 724	2.78 716	4.24 724	6.15 732	2.51 715	3.34 718	2.75 709	2.31 733	1.18 735	3.00 737	1.65 735	2.84 734	1.97 730

DPSimNet_ROB	3.58 723	2.45 732	8.57 726	2.53 728	2.37 730	2.88 715	3.77 738	3.14 719	3.23 726	4.71 734	3.86 718	4.68 721	4.87 732	4.07 727	5.62 726	2.33 734	2.33 743	2.47 729	2.52 738	2.51 730	2.64 737

ktn	2.98 718	2.25 729	1.73 689	2.84 733	2.53 734	3.76 725	2.15 730	3.70 726	5.47 736	2.75 715	5.17 734	5.94 730	2.48 713	3.23 717	2.46 706	2.34 735	1.44 740	2.78 735	2.03 737	2.45 729	2.01 732

USTest	12.99 746	14.18 748	20.00 744	16.24 745	14.97 742	20.80 749	31.95 756	16.20 752	10.91 741	8.79 747	9.48 746	13.94 742	10.50 738	16.11 749	21.44 751	3.17 736	4.82 749	5.08 748	5.36 750	8.81 745	7.13 743

MADNet++	4.03 725	2.70 736	3.44 712	3.72 739	3.44 738	4.44 727	3.52 737	3.95 730	3.61 730	4.46 730	4.98 731	4.10 719	4.58 731	7.00 736	5.89 727	3.74 737	3.67 747	3.27 739	2.71 740	3.70 740	3.66 740

ASD4	9.96 743	8.86 741	17.78 742	7.17 740	9.80 740	16.08 747	28.92 753	9.77 741	8.20 740	7.02 745	7.08 742	8.47 737	9.57 737	11.17 747	20.26 749	4.12 738	4.14 748	5.57 751	4.74 748	5.53 741	4.90 742

HanzoNet	6.76 735	2.45 732	4.22 717	3.19 736	2.94 737	3.62 723	2.28 733	4.79 735	7.20 738	14.00 754	13.19 752	17.49 752	22.30 758	13.25 748	6.19 728	4.20 739	1.93 742	3.10 738	2.56 739	3.35 737	2.88 739

DGTPSM_ROB	12.07 744	8.00 739	20.99 745	8.93 742	16.78 743	10.67 735	30.87 754	9.01 739	15.16 749	6.50 742	15.41 756	9.04 738	14.85 747	9.25 744	21.67 752	4.57 740	8.57 752	5.08 748	9.28 752	5.90 743	10.95 751

DPSMNet_ROB	12.08 745	8.00 739	21.00 746	8.97 743	16.79 744	10.67 735	30.89 755	9.02 740	15.17 750	6.51 743	15.41 756	9.04 738	14.85 747	9.27 745	21.67 752	4.58 741	8.57 752	5.09 750	9.29 755	5.90 743	10.95 751

noway3	9.04 737	9.99 743	10.50 732	19.30 746	17.88 746	12.49 740	8.93 743	13.62 746	2.27 706	4.85 738	5.57 736	14.37 743	10.99 739	7.30 738	9.94 735	5.36 742	0.86 720	3.94 744	3.20 743	10.28 746	9.17 744

DLNR-FE	20.05 753	36.38 761	38.08 758	170.06 779	60.08 770	0.23 53	0.20 50	14.13 751	0.36 176	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.63 408	0.28 256	5.38 743	0.10 98	0.15 226	0.11 155	73.09 777	0.11 140

DLNR_Zeroshot_test	20.09 754	36.28 760	38.04 757	169.85 778	61.80 771	0.23 53	0.20 50	13.88 750	0.37 193	0.44 265	0.66 327	0.43 282	0.21 90	0.62 395	0.28 256	5.46 744	0.10 98	0.15 226	0.11 155	72.60 776	0.11 140

noway2	9.12 738	9.84 742	11.24 736	19.40 747	17.88 746	12.54 742	8.94 744	13.58 744	2.22 702	4.85 738	5.59 739	14.48 746	11.09 742	7.31 739	9.96 736	5.48 745	0.86 720	3.93 741	3.20 743	10.34 747	9.76 745

zzzz4	9.23 741	11.07 746	11.03 735	19.80 751	17.91 749	12.68 744	8.89 741	13.79 748	2.29 708	4.85 738	5.58 737	14.47 745	11.04 741	7.33 741	10.03 738	5.51 746	0.87 723	3.94 744	3.20 743	10.42 749	9.93 747

noway1	9.20 740	11.07 746	10.41 731	19.80 751	17.91 749	12.67 743	8.90 742	13.79 748	2.26 703	4.85 738	5.58 737	14.44 744	11.03 740	7.33 741	10.03 738	5.51 746	0.86 720	3.93 741	3.20 743	10.42 749	9.93 747

noway4	9.14 739	10.89 745	8.97 728	19.91 753	17.90 748	12.71 745	9.04 746	13.72 747	2.34 713	4.80 737	5.47 735	14.56 747	11.25 744	7.32 740	9.98 737	5.54 748	0.89 725	3.93 741	3.19 742	10.47 751	10.04 749

TCMNet-wrong-test	8.97 736	10.42 744	8.74 727	19.56 748	17.61 745	12.53 741	9.01 745	13.59 745	2.18 701	4.64 732	5.11 733	14.63 748	11.09 742	7.19 737	9.73 734	5.56 749	0.89 725	3.77 740	3.11 741	10.34 747	9.80 746

tt	6.20 733	0.20 296	5.89 722	3.55 738	2.07 727	11.26 737	19.21 749	11.74 742	5.46 735	2.69 714	2.04 681	4.87 726	6.25 733	3.70 723	7.09 732	8.32 750	11.17 759	4.93 747	5.41 751	5.74 742	2.37 734

PML	40.80 771	29.24 758	11.87 739	7.20 741	14.47 741	92.13 777	213.69 780	7.63 738	23.35 761	74.72 780	190.14 780	50.17 773	26.15 761	21.39 755	12.70 743	8.76 751	2.92 745	8.45 753	3.25 747	13.26 754	4.42 741

iinet-test	16.76 749	17.57 749	22.97 748	19.69 749	18.39 751	24.48 751	34.18 757	20.02 753	15.35 751	12.55 749	12.85 747	18.13 754	15.39 750	19.59 750	24.25 754	8.86 752	8.72 754	8.95 754	9.28 752	12.74 752	11.26 754

IINet	16.76 749	17.57 749	22.97 748	19.69 749	18.39 751	24.48 751	34.18 757	20.02 753	15.35 751	12.55 749	12.85 747	18.13 754	15.39 750	19.59 750	24.25 754	8.86 752	8.72 754	8.95 754	9.28 752	12.74 752	11.26 754

DPSM_ROB	17.78 751	18.63 752	24.31 754	20.90 755	19.47 753	25.97 754	36.21 760	21.23 760	16.24 754	13.38 752	14.06 754	19.18 757	16.30 752	20.78 753	25.67 757	9.38 754	9.23 757	9.49 756	9.82 756	13.51 755	11.91 756

DPSM	17.78 751	18.63 752	24.31 754	20.90 755	19.47 753	25.97 754	36.21 760	21.23 760	16.24 754	13.38 752	14.06 754	19.18 757	16.30 752	20.78 753	25.67 757	9.38 754	9.23 757	9.49 756	9.82 756	13.51 755	11.91 756

FADE		2.05 727		1.03 699	0.99 703			3.91 729	3.00 722	1.76 689		2.73 702		5.95 731		11.57 756	1.70 741	23.09 766	15.86 758	0.62 685	0.65 691

Selective-IGEV-i1pa	15.35 748	22.27 757	18.31 743	1.71 714	0.87 692	28.61 761	12.26 748	25.48 763	20.48 760	19.78 759	22.75 758	28.20 761	22.64 759	29.07 761	17.31 747	12.88 757	2.88 744	6.84 752	0.99 719	1.67 710	12.03 758

xxxxx1	36.64 765	19.51 754	24.21 751	61.66 769	64.63 772	27.28 757	40.10 762	20.25 755	18.63 757	14.07 755	12.97 749	17.26 749	17.36 754	21.70 756	27.93 759	13.18 758	18.50 762	111.26 778	133.37 778	29.24 765	39.73 772

tt_ll	36.64 765	19.51 754	24.21 751	61.66 769	64.63 772	27.28 757	40.10 762	20.25 755	18.63 757	14.07 755	12.97 749	17.26 749	17.36 754	21.70 756	27.93 759	13.18 758	18.50 762	111.26 778	133.37 778	29.24 765	39.73 772

ff	36.64 765	19.51 754	24.21 751	61.66 769	64.63 772	27.28 757	40.10 762	20.25 755	18.63 757	14.07 755	12.97 749	17.26 749	17.36 754	21.70 756	27.93 759	13.18 758	18.50 762	111.26 778	133.37 778	29.24 765	39.73 772

Anonymous_1	33.25 757	18.26 751	23.92 750	20.54 754	21.28 755	25.59 753	35.94 759	22.01 762	15.57 753	13.33 751	13.49 753	18.08 753	15.29 749	20.36 752	24.60 756	16.28 761	8.84 756	66.59 775	118.00 777	155.73 780	11.23 753

fast-reg	35.48 758	37.51 768	48.70 766	42.44 767	40.46 766	52.73 770	73.11 768	42.56 766	32.38 764	26.19 761	27.27 759	36.81 764	30.62 763	41.02 766	51.32 765	18.30 762	18.53 765	19.10 758	19.67 760	27.14 757	23.66 759

CasAABBNet	35.74 761	37.43 763	48.72 767	42.22 762	39.20 760	52.24 763	73.12 769	42.61 768	32.62 769	26.78 766	27.95 762	38.58 768	32.60 766	41.67 768	51.65 769	18.74 763	18.57 767	19.15 760	19.77 761	27.20 759	23.98 762

RAFT-FEzeroshot	35.73 759	37.45 764	48.67 764	42.23 763	39.22 762	52.25 764	73.13 770	42.62 769	32.59 766	26.71 763	27.70 760	38.57 766	32.57 764	41.68 770	51.67 770	18.75 764	18.58 768	19.15 760	19.78 762	27.21 761	23.98 762

RAFT-FE	35.73 759	37.45 764	48.67 764	42.23 763	39.22 762	52.25 764	73.13 770	42.62 769	32.59 766	26.71 763	27.70 760	38.57 766	32.57 764	41.68 770	51.67 770	18.75 764	18.58 768	19.15 760	19.78 762	27.21 761	23.98 762

FlowAnything	35.81 763	37.53 769	48.80 768	42.20 761	39.22 762	52.25 764	73.16 772	42.56 766	32.89 771	26.76 765	28.30 765	38.69 770	33.09 769	41.63 767	51.62 768	18.76 766	18.59 771	19.21 765	19.92 766	27.16 758	23.91 760

Hybrid-DGEV	35.78 762	37.50 767	48.96 770	42.25 765	39.20 760	52.33 768	73.10 767	42.63 771	32.52 765	26.62 762	28.31 767	38.50 765	32.87 767	41.67 768	51.55 766	18.77 767	18.56 766	19.18 764	19.83 765	27.20 759	23.97 761

Selective-RAFT-Error	35.84 764	37.49 766	48.83 769	42.26 766	39.24 765	52.30 767	73.09 766	42.66 772	32.61 768	26.80 767	28.30 765	38.84 771	33.51 770	41.68 770	51.59 767	18.82 768	18.58 768	19.17 763	19.80 764	27.28 763	24.05 765

LSM0	38.95 770	37.60 770	48.58 763	43.57 768	91.06 777	52.57 769	72.57 765	43.17 773	32.63 770	26.97 768	27.97 763	38.65 769	32.94 768	41.86 773	51.78 772	18.89 769	18.41 761	19.13 759	19.63 759	27.29 764	33.77 767

zzzz2	53.63 772	56.68 773	73.37 773	63.97 772	58.93 768	78.37 775	110.06 775	64.29 778	48.31 776	40.26 773	42.53 772	57.21 774	47.86 773	62.08 776	77.14 775	28.03 770	27.91 772	28.80 767	29.89 767	40.95 771	35.94 768

noway5	53.63 772	56.68 773	73.37 773	63.97 772	58.93 768	78.37 775	110.06 775	64.29 778	48.31 776	40.26 773	42.53 772	57.21 774	47.86 773	62.08 776	77.14 775	28.03 770	27.91 772	28.80 767	29.89 767	40.95 771	35.94 768

LRCNet_RVC	21.24 755	31.15 759	21.41 747	28.98 758	23.82 756	3.13 720	0.60 611	20.96 759	1.59 683	25.58 760	28.15 764	21.99 759	14.79 746	21.94 759	16.41 746	28.89 772	14.87 760	33.53 771	31.28 769	29.51 768	26.16 766

zzzzzz3	56.43 774	57.01 775	74.40 775	78.00 774	76.38 775	77.61 774	92.21 774	62.81 776	50.42 778	40.52 775	45.11 774	70.20 776	62.22 775	61.64 774	77.00 774	29.64 773	27.99 774	31.12 769	32.03 770	45.83 775	36.59 770

zzz1	56.46 775	57.02 776	74.61 776	78.01 775	76.39 776	77.52 773	92.13 773	62.93 777	50.48 779	40.59 776	45.21 775	70.20 776	62.34 776	61.65 775	76.98 773	29.64 773	27.99 774	31.12 769	32.03 770	45.82 774	36.60 771

HaxPig	31.96 756	37.24 762	34.27 756	24.37 757	24.88 757	18.26 748	19.86 750	20.64 758	28.52 763	35.97 770	38.75 769	25.57 760	28.72 762	33.88 762	34.39 762	35.94 775	38.87 776	37.80 772	40.48 774	39.68 769	41.15 775

AVERAGE_ROB	37.58 769	40.13 771	40.15 759	34.81 760	33.82 759	28.55 760	25.10 752	32.02 765	34.06 773	41.28 777	40.66 770	34.46 763	34.81 772	39.18 764	37.57 764	42.78 776	43.44 777	43.82 773	43.03 775	40.47 770	41.51 776

MEDIAN_ROB	37.38 768	40.85 772	40.60 760	32.31 759	31.85 758	27.20 756	24.55 751	29.10 764	33.19 772	42.09 778	41.76 771	33.35 762	34.39 771	39.78 765	37.07 763	43.64 777	44.10 778	44.12 774	43.40 776	41.51 773	42.76 777

RSGM-EC	74.81 776	63.03 777	41.60 761	97.74 776	92.11 778	74.93 771	114.81 777	53.77 774	38.96 774	39.88 771	48.98 776	90.73 778	64.81 777	139.63 778	128.53 778	93.27 778	53.96 779	95.12 776	38.31 772	81.45 778	44.63 778

acva	74.81 776	63.03 777	41.60 761	97.74 776	92.11 778	74.93 771	114.81 777	53.77 774	38.96 774	39.88 771	48.98 776	90.73 778	64.81 777	139.63 778	128.53 778	93.27 778	53.96 779	95.12 776	38.31 772	81.45 778	44.63 778

Selective-IGEV-i16pa	78.59 778	120.99 779	16.46 741	1.04 700	0.66 682	181.07 779	2.17 731	153.90 781	139.75 781	56.45 779	153.05 778	107.32 780	157.92 780	200.46 781	96.57 777	94.09 780	1.23 736	2.69 733	0.31 639	0.96 699	84.68 780

test_example2	176.61 779	205.14 780	198.86 779	188.60 780	190.98 780	152.67 778	170.61 779	94.86 780	123.55 780	178.88 781	179.48 779	158.94 781	141.34 779	192.61 780	198.96 780	203.76 781	236.37 781	164.13 781	173.55 781	218.58 781	160.41 781

ccccc	429.48 780	429.19 781	527.00 780	507.10 781	501.20 781	356.95 780	342.70 781	380.82 782	297.90 782	334.51 782	389.17 781	372.86 782	449.39 781	499.17 782	553.56 781	561.44 782	431.22 782	334.28 782	290.86 782	540.88 782	489.46 782

Low-res two-view benchmark