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

TT111	0.20 50	0.14 36	0.28 127	0.31 69	0.19 153	0.24 92	0.19 38	0.36 117	0.23 74	0.22 83	0.17 23	0.35 268	0.19 81	0.29 46	0.22 136	0.12 87	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.09 1	0.10 91

derf	0.19 29	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.19 153	0.21 50	0.18 19	0.30 46	0.24 85	0.17 13	0.20 39	0.28 187	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 302	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

qqai	0.19 29	0.14 36	0.27 103	0.32 101	0.19 153	0.22 58	0.18 19	0.30 46	0.25 105	0.18 18	0.20 39	0.29 195	0.17 35	0.33 123	0.21 100	0.13 169	0.11 302	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

HiDET	0.20 50	0.13 8	0.26 79	0.30 34	0.19 153	0.23 76	0.18 19	0.36 117	0.26 113	0.20 42	0.23 89	0.27 179	0.16 24	0.30 70	0.23 183	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 95	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.20 203	0.26 130	0.19 38	0.38 147	0.43 312	0.21 58	0.21 54	0.27 179	0.17 35	0.36 161	0.23 183	0.12 87	0.11 302	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 219	0.15 96	1.07 725	0.30 34	0.17 80	0.38 368	0.19 38	0.43 215	0.39 283	0.23 102	0.21 54	0.23 108	0.21 131	0.45 269	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.09 1	0.14 375

3.25w_new	0.23 142	0.17 214	0.32 214	0.31 69	0.17 80	0.43 420	0.20 64	0.37 129	0.30 166	0.37 273	0.28 170	0.22 88	0.25 209	0.42 236	0.22 136	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

3.25w	0.23 142	0.17 214	0.32 214	0.31 69	0.17 80	0.43 420	0.20 64	0.37 129	0.30 166	0.37 273	0.28 170	0.22 88	0.25 209	0.42 236	0.22 136	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

test_c	0.18 11	0.13 8	0.23 9	0.30 34	0.13 2	0.17 24	0.19 38	0.37 129	0.23 74	0.21 58	0.17 23	0.15 6	0.21 131	0.33 123	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.11 196

WiStereo	0.19 29	0.15 96	0.26 79	0.29 17	0.14 16	0.32 272	0.20 64	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 149	0.21 131	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

tt6	0.19 29	0.15 96	0.26 79	0.29 17	0.14 16	0.32 272	0.20 64	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 149	0.21 131	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

MGW-Stereo	0.21 95	0.13 8	0.25 49	0.30 34	0.15 37	0.25 114	0.20 64	0.37 129	0.36 237	0.22 83	0.34 227	0.24 128	0.21 131	0.36 161	0.19 33	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.09 6

GeoAtt-L (ZS)	0.15 1	0.12 2	0.23 9	0.27 5	0.13 2	0.13 6	0.15 4	0.17 2	0.17 15	0.23 102	0.16 16	0.14 2	0.15 9	0.23 5	0.20 58	0.13 169	0.08 2	0.10 1	0.11 192	0.10 9	0.09 6

E$^{3}$Stereo	0.22 118	0.15 96	0.32 214	0.33 137	0.23 336	0.22 58	0.20 64	0.37 129	0.28 137	0.20 42	0.22 72	0.33 242	0.20 105	0.52 347	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

LLLLL	0.22 118	0.15 96	0.32 214	0.33 137	0.23 336	0.22 58	0.20 64	0.37 129	0.28 137	0.20 42	0.22 72	0.33 242	0.20 105	0.52 347	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

100	0.22 118	0.14 36	0.30 161	0.32 101	0.22 279	0.21 50	0.22 127	0.33 84	0.27 119	0.22 83	0.22 72	0.36 280	0.18 56	0.48 314	0.21 100	0.11 46	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.10 91

300	0.21 95	0.14 36	0.30 161	0.32 101	0.20 203	0.22 58	0.21 100	0.36 117	0.28 137	0.22 83	0.22 72	0.34 249	0.18 56	0.28 27	0.21 100	0.12 87	0.11 302	0.14 217	0.10 113	0.10 9	0.10 91

Last	0.22 118	0.14 36	0.30 161	0.32 101	0.20 203	0.25 114	0.22 127	0.34 96	0.27 119	0.21 58	0.21 54	0.41 331	0.17 35	0.45 269	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.10 91

DDDD	0.21 95	0.15 96	0.28 127	0.31 69	0.20 203	0.25 114	0.22 127	0.39 156	0.24 85	0.22 83	0.18 28	0.44 365	0.21 131	0.28 27	0.23 183	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.10 91

FORCE_4.5	0.20 50	0.15 96	0.29 141	0.34 178	0.14 16	0.21 50	0.29 313	0.38 147	0.20 44	0.17 13	0.22 72	0.17 14	0.22 160	0.37 178	0.17 7	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.12 244	0.10 9	0.09 6

test410_97500	0.20 50	0.15 96	0.33 238	0.33 137	0.19 153	0.35 321	0.16 5	0.33 84	0.22 59	0.22 83	0.22 72	0.23 108	0.18 56	0.32 100	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 50	0.15 96	0.33 238	0.32 101	0.20 203	0.36 338	0.16 5	0.34 96	0.22 59	0.22 83	0.23 89	0.22 88	0.18 56	0.30 70	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

LGCAT	0.20 50	0.14 36	0.24 22	0.29 17	0.19 153	0.14 7	0.19 38	0.24 14	0.18 24	0.26 157	0.20 39	0.20 56	0.19 81	0.32 100	0.21 100	0.23 630	0.18 620	0.11 8	0.14 360	0.10 9	0.19 548

MCSU-Stereo	0.20 50	0.12 2	0.24 22	0.30 34	0.13 2	0.25 114	0.31 368	0.33 84	0.32 194	0.28 193	0.25 124	0.23 108	0.17 35	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

mm2	0.18 11	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.15 13	0.19 38	0.31 55	0.24 85	0.15 2	0.20 39	0.29 195	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 11	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.15 13	0.19 38	0.25 17	0.24 85	0.15 2	0.20 39	0.29 195	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

LiteMatch*	0.20 50	0.14 36	0.31 189	0.31 69	0.23 336	0.24 92	0.21 100	0.31 55	0.30 166	0.21 58	0.19 34	0.24 128	0.19 81	0.31 84	0.20 58	0.13 169	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 254	0.23 475	1.22 745	0.34 178	0.21 244	0.29 197	0.21 100	0.41 186	0.33 202	0.24 123	0.30 191	0.32 228	0.28 269	0.33 123	0.20 58	0.12 87	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.10 9	0.11 196

PSi22a	0.16 2	0.13 8	0.23 9	0.27 5	0.15 37	0.17 24	0.18 19	0.26 26	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 75	0.17 35	0.22 3	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 142	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 37	0.35 321	0.27 270	0.45 232	0.28 137	0.28 193	0.34 227	0.40 318	0.30 308	0.33 123	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Foundation-i32	0.16 2	0.13 8	0.22 4	0.27 5	0.13 2	0.15 13	0.20 64	0.25 17	0.13 2	0.15 2	0.14 5	0.22 88	0.20 105	0.23 5	0.20 58	0.13 169	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.08 1

GeoVLM	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.27 153	0.19 38	0.31 55	0.24 85	0.21 58	0.20 39	0.29 195	0.20 105	0.29 46	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Test_v1	0.20 50	0.14 36	0.22 4	0.28 11	0.18 118	0.24 92	0.21 100	0.39 156	0.31 179	0.21 58	0.22 72	0.17 14	0.17 35	0.34 136	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.10 9	0.09 6

DispViT+	0.23 142	0.14 36	0.27 103	0.29 17	0.17 80	0.19 36	0.20 64	0.59 334	0.45 329	0.28 193	0.26 144	0.24 128	0.17 35	0.46 289	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 91

BLMT-Stereo	0.17 5	0.11 1	0.22 4	0.32 101	0.20 203	0.16 19	0.22 127	0.20 5	0.22 59	0.14 1	0.18 28	0.15 6	0.14 3	0.25 11	0.22 136	0.10 15	0.09 35	0.14 217	0.13 306	0.10 9	0.10 91

Pro-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.21 2	0.32 101	0.23 336	0.16 19	0.19 38	0.20 5	0.22 59	0.24 123	0.18 28	0.17 14	0.11 1	0.35 152	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.14 360	0.10 9	0.10 91

MatchAttention (ZS)	0.16 2	0.14 36	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 19	0.21 100	0.22 9	0.22 59	0.16 9	0.27 155	0.15 6	0.15 9	0.26 15	0.18 19	0.13 169	0.10 138	0.10 1	0.07 1	0.10 9	0.09 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.30 34	0.19 153	0.27 153	0.19 38	0.31 55	0.24 85	0.21 58	0.20 39	0.29 195	0.19 81	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 50	0.14 36	0.23 9	0.30 34	0.17 80	0.29 197	0.20 64	0.39 156	0.22 59	0.22 83	0.21 54	0.26 165	0.20 105	0.30 70	0.20 58	0.13 169	0.12 382	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

252Zero-FE	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.33 137	0.19 153	0.23 76	0.18 19	0.41 186	0.34 214	0.22 83	0.21 54	0.19 41	0.18 56	0.28 27	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.10 91

Wavelet-MonSter	0.20 50	0.13 8	0.27 103	0.33 137	0.18 118	0.17 24	0.21 100	0.32 68	0.23 74	0.25 141	0.34 227	0.22 88	0.24 195	0.27 21	0.21 100	0.09 1	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 29	0.13 8	0.25 49	0.31 69	0.16 64	0.19 36	0.17 9	0.42 196	0.24 85	0.23 102	0.21 54	0.17 14	0.16 24	0.45 269	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.11 196

2.25w	0.22 118	0.18 261	0.31 189	0.31 69	0.18 118	0.31 247	0.18 19	0.32 68	0.31 179	0.31 223	0.37 255	0.20 56	0.22 160	0.45 269	0.24 205	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

2.75w_new	0.21 95	0.18 261	0.28 127	0.29 17	0.17 80	0.23 76	0.34 437	0.36 117	0.28 137	0.34 249	0.26 144	0.17 14	0.22 160	0.36 161	0.23 183	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

monsters	0.22 118	0.14 36	0.26 79	0.31 69	0.19 153	0.23 76	0.19 38	0.44 223	0.33 202	0.36 266	0.30 191	0.16 11	0.18 56	0.43 251	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

IGEV	0.20 50	0.12 2	0.23 9	0.31 69	0.20 203	0.23 76	0.19 38	0.40 173	0.29 157	0.22 83	0.34 227	0.20 56	0.15 9	0.31 84	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.10 9	0.10 91

LG-Stereo_L2	0.18 11	0.13 8	0.28 127	0.30 34	0.19 153	0.20 40	0.18 19	0.30 46	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.19 41	0.18 56	0.33 123	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.10 9	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 11	0.13 8	0.27 103	0.33 137	0.17 80	0.24 92	0.17 9	0.25 17	0.12 1	0.18 18	0.14 5	0.23 108	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.27 103	0.34 178	0.15 37	0.27 153	0.17 9	0.28 34	0.14 4	0.18 18	0.14 5	0.23 108	0.15 9	0.32 100	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.10 9	0.09 6

FoundationStereo	0.17 5	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.16 64	0.23 76	0.20 64	0.22 9	0.15 6	0.18 18	0.16 16	0.20 56	0.19 81	0.26 15	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.10 9	0.09 6

dual_stereo	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.31 69	0.16 64	0.16 19	0.20 64	0.29 39	0.20 44	0.23 102	0.20 39	0.22 88	0.14 3	0.52 347	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

ww3	0.19 29	0.15 96	0.24 22	0.31 69	0.14 16	0.27 153	0.21 100	0.33 84	0.16 11	0.19 30	0.28 170	0.21 75	0.17 35	0.31 84	0.21 100	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

ww2	0.19 29	0.15 96	0.25 49	0.32 101	0.15 37	0.30 222	0.21 100	0.32 68	0.17 15	0.19 30	0.25 124	0.20 56	0.16 24	0.33 123	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

ww	0.19 29	0.14 36	0.24 22	0.33 137	0.15 37	0.29 197	0.21 100	0.32 68	0.19 32	0.19 30	0.25 124	0.20 56	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

MGE	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.38 343	0.16 64	0.28 179	0.20 64	0.31 55	0.33 202	0.19 30	0.21 54	0.18 31	0.16 24	0.36 161	0.21 100	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.09 6

HNOStereo	0.24 171	0.14 36	0.26 79	0.33 137	0.17 80	0.23 76	0.27 270	0.39 156	0.39 283	0.39 299	0.41 274	0.26 165	0.22 160	0.36 161	0.26 272	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.09 6

FETCStereo	0.23 142	0.14 36	0.25 49	0.32 101	0.17 80	0.28 179	0.25 213	0.36 117	0.31 179	0.41 318	0.43 285	0.30 210	0.21 131	0.34 136	0.27 295	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.09 6

FETStereo	0.24 171	0.14 36	0.25 49	0.32 101	0.17 80	0.37 352	0.24 196	0.36 117	0.39 283	0.40 309	0.41 274	0.31 222	0.22 160	0.35 152	0.28 319	0.10 15	0.08 2	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.10 91

CGFBStereo	0.24 171	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.17 80	0.31 247	0.25 213	0.37 129	0.37 256	0.41 318	0.43 285	0.31 222	0.22 160	0.34 136	0.28 319	0.11 46	0.08 2	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.09 6

MGW-Stereo-1	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.32 101	0.15 37	0.30 222	0.21 100	0.29 39	0.36 237	0.22 83	0.21 54	0.24 128	0.16 24	0.32 100	0.21 100	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.10 91

Cross2Single-S	0.18 11	0.12 2	0.25 49	0.29 17	0.17 80	0.11 4	0.22 127	0.21 8	0.28 137	0.23 102	0.22 72	0.19 41	0.17 35	0.21 2	0.18 19	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.10 91

tt3	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.32 101	0.13 2	0.35 321	0.19 38	0.31 55	0.18 24	0.23 102	0.20 39	0.23 108	0.19 81	0.49 321	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.10 1	0.09 24	0.11 52	0.09 6

tt4	0.20 50	0.15 96	0.24 22	0.31 69	0.13 2	0.25 114	0.31 368	0.40 173	0.21 53	0.19 30	0.21 54	0.22 88	0.19 81	0.37 178	0.21 100	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.11 196

tt5	0.20 50	0.16 153	0.25 49	0.32 101	0.16 64	0.31 247	0.19 38	0.32 68	0.20 44	0.19 30	0.20 39	0.20 56	0.21 131	0.38 188	0.18 19	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

tt7	0.19 29	0.16 153	0.24 22	0.33 137	0.14 16	0.27 153	0.24 196	0.29 39	0.20 44	0.18 18	0.14 5	0.19 41	0.21 131	0.35 152	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

tt8	0.19 29	0.17 214	0.25 49	0.34 178	0.14 16	0.30 222	0.22 127	0.27 29	0.21 53	0.17 13	0.17 23	0.22 88	0.22 160	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

tt9	0.18 11	0.16 153	0.24 22	0.33 137	0.14 16	0.26 130	0.21 100	0.28 34	0.22 59	0.19 30	0.13 1	0.21 75	0.21 131	0.28 27	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

TYNG	0.18 11	0.16 153	0.24 22	0.33 137	0.14 16	0.26 130	0.20 64	0.27 29	0.23 74	0.19 30	0.13 1	0.21 75	0.21 131	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

CR-RVC	0.18 11	0.12 2	0.24 22	0.29 17	0.13 2	0.20 40	0.18 19	0.34 96	0.17 15	0.24 123	0.13 1	0.19 41	0.19 81	0.34 136	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.09 6

LLL	0.23 142	0.15 96	0.31 189	0.32 101	0.22 279	0.27 153	0.28 301	0.39 156	0.27 119	0.20 42	0.22 72	0.33 242	0.20 105	0.53 359	0.22 136	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.11 196

F7	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.35 232	0.14 16	0.22 58	0.26 244	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.23 89	0.22 88	0.20 105	0.35 152	0.16 2	0.11 46	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.09 6

rgla	0.20 50	0.15 96	0.27 103	0.33 137	0.19 153	0.29 197	0.20 64	0.32 68	0.24 85	0.24 123	0.18 28	0.18 31	0.18 56	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

416test1013	0.20 50	0.16 153	0.27 103	0.34 178	0.20 203	0.29 197	0.19 38	0.32 68	0.27 119	0.25 141	0.19 34	0.19 41	0.19 81	0.29 46	0.20 58	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

SCION-M(vits-remse)	0.24 171	0.14 36	0.74 662	0.51 671	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.19 531	0.15 537	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 290	0.32 626	0.74 662	0.51 671	0.42 702	1.15 726	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 171	0.17 214	0.27 103	0.37 299	0.21 244	0.24 92	0.25 213	0.57 318	0.42 306	0.34 249	0.26 144	0.26 165	0.21 131	0.34 136	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.13 306	0.11 52	0.09 6

over v1	0.21 95	0.19 312	0.26 79	0.35 232	0.13 2	0.35 321	0.20 64	0.31 55	0.16 11	0.23 102	0.23 89	0.25 149	0.27 250	0.41 222	0.22 136	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.12 266

over-8	0.21 95	0.19 312	0.27 103	0.35 232	0.13 2	0.33 288	0.21 100	0.34 96	0.17 15	0.21 58	0.22 72	0.26 165	0.25 209	0.41 222	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.11 196

over-9	0.21 95	0.19 312	0.27 103	0.35 232	0.13 2	0.33 288	0.21 100	0.35 109	0.17 15	0.21 58	0.22 72	0.26 165	0.25 209	0.41 222	0.20 58	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.11 196

testmc14	0.18 11	0.12 2	0.21 2	0.30 34	0.14 16	0.29 197	0.25 213	0.30 46	0.15 6	0.21 58	0.28 170	0.21 75	0.18 56	0.24 7	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.11 52	0.09 6

MGA	0.19 29	0.14 36	0.26 79	0.30 34	0.20 203	0.29 197	0.18 19	0.35 109	0.27 119	0.19 30	0.21 54	0.19 41	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.11 196

CAR	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.19 153	0.25 114	0.18 19	0.42 196	0.27 119	0.23 102	0.25 124	0.17 14	0.14 3	0.29 46	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

MSE-Stereo	0.19 29	0.14 36	0.25 49	0.30 34	0.19 153	0.25 114	0.18 19	0.42 196	0.27 119	0.19 30	0.25 124	0.17 14	0.14 3	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

monster-pro	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

PointNet	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.32 101	0.18 118	0.29 197	0.23 170	0.25 17	0.27 119	0.15 2	0.24 110	0.28 187	0.17 35	0.34 136	0.20 58	0.13 169	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 198	0.14 36	0.30 161	0.34 178	0.21 244	0.44 429	0.25 213	0.44 223	0.35 227	0.27 178	0.35 237	0.37 285	0.35 371	0.28 27	0.26 272	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.11 52	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 254	0.51 723	1.28 750	0.31 69	0.19 153	0.22 58	0.22 127	0.45 232	0.28 137	0.23 102	0.32 210	0.25 149	0.24 195	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 302	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 142	0.14 36	0.27 103	0.35 232	0.18 118	0.26 130	0.26 244	0.42 196	0.38 268	0.25 141	0.43 285	0.23 108	0.28 269	0.25 11	0.22 136	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 118	0.16 153	0.35 282	0.33 137	0.18 118	0.24 92	0.24 196	0.45 232	0.27 119	0.23 102	0.35 237	0.20 56	0.26 233	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 219	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.32 403	0.47 245	0.48 351	0.38 286	0.51 326	0.24 128	0.18 56	0.29 46	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.34 178	0.21 244	0.33 288	0.31 368	0.45 232	0.45 329	0.40 309	0.54 350	0.24 128	0.18 56	0.36 161	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 219	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.22 279	0.34 309	0.31 368	0.48 253	0.50 362	0.39 299	0.54 350	0.23 108	0.19 81	0.29 46	0.23 183	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 308	0.38 669	2.34 796	0.33 137	0.19 153	0.20 40	0.22 127	0.43 215	0.29 157	0.22 83	0.25 124	0.22 88	0.26 233	0.29 46	0.20 58	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 142	0.14 36	0.31 189	0.33 137	0.18 118	0.21 50	0.33 418	0.52 285	0.42 306	0.26 157	0.33 214	0.19 41	0.30 308	0.28 27	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.09 6

RT-Monster	0.32 308	0.17 214	0.30 161	0.34 178	0.26 464	0.38 368	0.20 64	0.56 309	0.76 504	0.61 421	0.64 394	0.49 394	0.28 269	0.41 222	0.30 358	0.14 248	0.11 302	0.12 82	0.10 113	0.11 52	0.13 320

PipStereo	0.17 5	0.13 8	0.24 22	0.28 11	0.15 37	0.14 7	0.19 38	0.26 26	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.28 187	0.19 81	0.26 15	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

PSi22b	0.17 5	0.13 8	0.24 22	0.29 17	0.15 37	0.15 13	0.18 19	0.25 17	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.30 210	0.21 131	0.25 11	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

LACA3	0.20 50	0.17 214	0.25 49	0.29 17	0.15 37	0.32 272	0.25 213	0.29 39	0.22 59	0.23 102	0.21 54	0.21 75	0.22 160	0.44 264	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.08 1

Foundation-i1b	0.24 171	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 37	0.40 388	0.26 244	0.48 253	0.25 105	0.31 223	0.33 214	0.40 318	0.30 308	0.35 152	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.11 192	0.11 52	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 171	0.13 8	0.23 9	0.28 11	0.15 37	0.40 388	0.29 313	0.49 259	0.25 105	0.33 245	0.35 237	0.40 318	0.30 308	0.34 136	0.23 183	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

Foundation-i1	0.26 219	0.14 36	0.25 49	0.33 137	0.21 244	0.39 382	0.26 244	0.60 347	0.38 268	0.35 261	0.38 259	0.44 365	0.29 289	0.32 100	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.11 192	0.11 52	0.10 91

LACA1	0.18 11	0.15 96	0.26 79	0.29 17	0.14 16	0.25 114	0.23 170	0.25 17	0.19 32	0.20 42	0.16 16	0.19 41	0.18 56	0.30 70	0.21 100	0.14 248	0.10 138	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 219	0.16 153	0.32 214	0.34 178	0.21 244	0.35 321	0.36 487	0.44 223	0.41 295	0.38 286	0.54 350	0.22 88	0.21 131	0.28 27	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

BridgeDepth	0.21 95	0.14 36	0.26 79	0.34 178	0.14 16	0.40 388	0.27 270	0.28 34	0.22 59	0.18 18	0.19 34	0.28 187	0.29 289	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.10 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.20 203	0.44 429	0.19 38	0.37 129	0.25 105	0.27 178	0.29 185	0.38 294	0.24 195	0.32 100	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.10 91

MonStereo	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.39 197	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

AdaDepth	0.22 118	0.17 214	0.32 214	0.37 299	0.18 118	0.34 309	0.22 127	0.33 84	0.23 74	0.21 58	0.21 54	0.20 56	0.20 105	0.56 390	0.21 100	0.10 15	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.12 266

asda	0.21 95	0.19 312	0.29 141	0.31 69	0.17 80	0.25 114	0.23 170	0.36 117	0.28 137	0.27 178	0.24 110	0.18 31	0.21 131	0.40 209	0.21 100	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.10 91

asd	0.21 95	0.18 261	0.29 141	0.32 101	0.18 118	0.27 153	0.22 127	0.35 109	0.22 59	0.31 223	0.22 72	0.19 41	0.21 131	0.44 264	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

depthmonostereo	0.29 271	0.14 36	0.31 189	0.35 232	0.17 80	0.46 447	0.27 270	0.69 431	0.57 398	0.35 261	0.42 279	0.31 222	0.35 371	0.35 152	0.27 295	0.14 248	0.12 382	0.13 143	0.12 244	0.11 52	0.10 91

DVStereo	0.30 290	0.15 96	0.34 263	0.33 137	0.20 203	0.53 482	0.25 213	0.56 309	0.43 312	0.56 398	0.50 316	0.35 268	0.29 289	0.49 321	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.12 82	0.11 192	0.11 52	0.10 91

4.25_new	0.22 118	0.21 412	0.32 214	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.27 270	0.32 68	0.24 85	0.29 209	0.27 155	0.20 56	0.23 182	0.34 136	0.23 183	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

4.5w_new	0.22 118	0.21 412	0.32 214	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.27 270	0.32 68	0.24 85	0.29 209	0.27 155	0.20 56	0.23 182	0.34 136	0.23 183	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 118	0.21 412	0.32 214	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.27 270	0.32 68	0.24 85	0.29 209	0.27 155	0.20 56	0.23 182	0.34 136	0.23 183	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

4w-stereo	0.21 95	0.19 312	0.31 189	0.31 69	0.17 80	0.29 197	0.19 38	0.31 55	0.21 53	0.31 223	0.24 110	0.20 56	0.24 195	0.41 222	0.22 136	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

2.5w	0.21 95	0.18 261	0.31 189	0.32 101	0.18 118	0.31 247	0.25 213	0.31 55	0.23 74	0.28 193	0.35 237	0.18 31	0.17 35	0.39 197	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.11 52	0.09 6

3.75w	0.22 118	0.17 214	0.30 161	0.31 69	0.19 153	0.43 420	0.24 196	0.35 109	0.24 85	0.31 223	0.27 155	0.17 14	0.22 160	0.37 178	0.20 58	0.10 15	0.07 1	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 118	0.18 261	0.29 141	0.30 34	0.18 118	0.27 153	0.23 170	0.37 129	0.28 137	0.31 223	0.26 144	0.22 88	0.26 233	0.50 330	0.24 205	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

1w_stereo	0.24 171	0.15 96	0.29 141	0.34 178	0.18 118	0.31 247	0.41 578	0.40 173	0.43 312	0.31 223	0.38 259	0.17 14	0.24 195	0.45 269	0.23 183	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 11	0.13 8	0.28 127	0.30 34	0.20 203	0.20 40	0.19 38	0.27 29	0.19 32	0.15 2	0.15 9	0.18 31	0.17 35	0.33 123	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 50	0.13 8	0.27 103	0.33 137	0.17 80	0.38 368	0.18 19	0.30 46	0.19 32	0.24 123	0.15 9	0.26 165	0.17 35	0.32 100	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.17 5	0.13 8	0.25 49	0.31 69	0.16 64	0.24 92	0.17 9	0.25 17	0.13 2	0.17 13	0.17 23	0.22 88	0.14 3	0.32 100	0.19 33	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.09 6

LG-G_1	0.21 95	0.13 8	0.30 161	0.34 178	0.16 64	0.52 474	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 54	0.26 165	0.19 81	0.37 178	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.11 52	0.10 91

LG-G	0.21 95	0.13 8	0.30 161	0.34 178	0.16 64	0.52 474	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 54	0.26 165	0.19 81	0.37 178	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.11 52	0.10 91

castereo++	0.26 219	0.16 153	0.26 79	0.33 137	0.19 153	0.75 623	0.20 64	0.37 129	0.47 342	0.23 102	0.23 89	0.35 268	0.28 269	0.39 197	0.19 33	0.14 248	0.09 35	0.14 217	0.09 24	0.11 52	0.10 91

castereo	0.28 254	0.16 153	0.32 214	0.35 232	0.21 244	0.40 388	0.42 590	0.50 271	0.66 438	0.26 157	0.41 274	0.37 285	0.36 400	0.33 123	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.11 52	0.10 91

MonSter	0.20 50	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.39 156	0.33 202	0.20 42	0.25 124	0.17 14	0.15 9	0.38 188	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 52	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 118	0.15 96	0.26 79	0.33 137	0.20 203	0.61 545	0.21 100	0.30 46	0.31 179	0.23 102	0.19 34	0.18 31	0.18 56	0.41 222	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.11 52	0.11 196

GCAP-BAT	0.28 254	0.15 96	0.42 402	0.33 137	0.21 244	0.25 114	0.25 213	0.45 232	0.54 380	0.34 249	0.42 279	0.43 354	0.27 250	0.48 314	0.24 205	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.11 52	0.12 266

Pointernet	0.27 243	0.14 36	0.33 238	0.35 232	0.23 336	0.35 321	0.21 100	0.72 465	0.38 268	0.39 299	0.36 248	0.34 249	0.25 209	0.36 161	0.25 239	0.15 337	0.10 138	0.12 82	0.08 2	0.11 52	0.10 91

gcap-zeroshot	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.31 368	0.47 245	0.46 335	0.38 286	0.50 316	0.24 128	0.18 56	0.28 27	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

test_for_model	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.32 403	0.47 245	0.48 351	0.38 286	0.51 326	0.24 128	0.18 56	0.29 46	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.11 196

trnet	0.27 243	0.14 36	0.23 9	0.28 11	0.15 37	0.37 352	0.23 170	0.52 285	0.72 473	0.42 327	0.51 326	0.34 249	0.26 233	0.39 197	0.25 239	0.15 337	0.11 302	0.12 82	0.08 2	0.11 52	0.10 91

testlalala	0.26 219	0.16 153	0.31 189	0.33 137	0.22 279	0.36 338	0.31 368	0.47 245	0.46 335	0.38 286	0.50 316	0.24 128	0.18 56	0.28 27	0.24 205	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.12 244	0.11 52	0.10 91

GCAPDPT-zeroshot	0.28 254	0.15 96	0.42 402	0.33 137	0.21 244	0.25 114	0.25 213	0.45 232	0.54 380	0.34 249	0.42 279	0.43 354	0.27 250	0.48 314	0.24 205	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.11 52	0.12 266

LoS_RVC	0.27 243	0.16 153	0.27 103	0.32 101	0.30 580	0.44 429	0.34 437	0.41 186	0.33 202	0.31 223	0.51 326	0.29 195	0.32 331	0.36 161	0.28 319	0.11 46	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 52	0.19 548

LoS	0.29 271	0.15 96	0.30 161	0.29 17	0.18 118	0.33 288	0.29 313	0.51 275	0.72 473	0.34 249	0.52 341	0.41 331	0.28 269	0.47 302	0.28 319	0.15 337	0.11 302	0.13 143	0.09 24	0.11 52	0.11 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 360	0.17 214	0.34 263	0.38 343	0.22 279	0.31 247	0.34 437	0.68 421	1.24 731	0.45 342	0.65 397	0.47 379	0.43 456	0.38 188	0.27 295	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.11 196

DCANet-4	0.36 379	0.20 365	0.48 494	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.66 401	0.92 619	0.69 488	0.78 464	0.40 318	0.47 485	0.45 269	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

fff	0.37 396	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.69 431	1.06 690	0.69 488	0.78 464	0.42 345	0.63 591	0.46 289	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

csc	0.37 396	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.69 431	1.06 690	0.69 488	0.78 464	0.42 345	0.63 591	0.46 289	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

cscssc	0.37 396	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.29 197	0.30 336	0.69 431	1.06 690	0.69 488	0.78 464	0.42 345	0.63 591	0.46 289	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.11 52	0.13 320

L4000	0.27 243	0.15 96	0.38 333	0.39 379	0.23 336	0.33 288	0.30 336	0.64 385	0.28 137	0.25 141	0.46 298	0.25 149	0.25 209	0.47 302	0.29 347	0.12 87	0.09 35	0.15 286	0.13 306	0.12 144	0.10 91

L400	0.22 118	0.18 261	0.27 103	0.39 379	0.23 336	0.29 197	0.29 313	0.34 96	0.30 166	0.24 123	0.24 110	0.18 31	0.20 105	0.40 209	0.25 239	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.13 306	0.12 144	0.10 91

CEFStereo	0.25 198	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.18 118	0.28 179	0.24 196	0.40 173	0.38 268	0.41 318	0.51 326	0.30 210	0.21 131	0.42 236	0.28 319	0.11 46	0.08 2	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.10 91

GIO	0.30 290	0.15 96	0.36 300	0.35 232	0.20 203	0.24 92	0.41 578	0.46 240	0.58 400	0.43 331	0.61 381	0.47 379	0.21 131	0.46 289	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.13 306	0.12 144	0.13 320

CR-Stereo	0.18 11	0.16 153	0.24 22	0.27 5	0.13 2	0.17 24	0.23 170	0.28 34	0.18 24	0.17 13	0.16 16	0.26 165	0.24 195	0.33 123	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.10 113	0.12 144	0.11 196

GFORCE	0.20 50	0.15 96	0.29 141	0.38 343	0.15 37	0.33 288	0.21 100	0.34 96	0.17 15	0.24 123	0.20 39	0.21 75	0.25 209	0.27 21	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

low	0.24 171	0.15 96	0.34 263	0.34 178	0.20 203	0.20 40	0.32 403	0.44 223	0.28 137	0.22 83	0.26 144	0.35 268	0.25 209	0.46 289	0.24 205	0.14 248	0.09 35	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.11 196

F4.4	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.34 178	0.13 2	0.25 114	0.25 213	0.34 96	0.16 11	0.22 83	0.18 28	0.25 149	0.23 182	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.10 91

FORCE_4.6	0.20 50	0.16 153	0.28 127	0.33 137	0.14 16	0.29 197	0.31 368	0.37 129	0.19 32	0.19 30	0.23 89	0.21 75	0.19 81	0.27 21	0.17 7	0.13 169	0.09 35	0.12 82	0.11 192	0.12 144	0.09 6

F8.5	0.20 50	0.15 96	0.24 22	0.36 269	0.14 16	0.21 50	0.22 127	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.25 124	0.24 128	0.20 105	0.35 152	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

FORCE_9	0.20 50	0.15 96	0.24 22	0.36 269	0.14 16	0.22 58	0.22 127	0.32 68	0.19 32	0.21 58	0.24 110	0.24 128	0.20 105	0.36 161	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

FORCE_8	0.20 50	0.15 96	0.23 9	0.37 299	0.14 16	0.23 76	0.23 170	0.33 84	0.20 44	0.22 83	0.25 124	0.26 165	0.20 105	0.36 161	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.09 6

FORCE_6	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.34 178	0.13 2	0.30 222	0.23 170	0.31 55	0.20 44	0.21 58	0.24 110	0.19 41	0.18 56	0.35 152	0.18 19	0.11 46	0.09 35	0.14 217	0.13 306	0.12 144	0.09 6

416test	0.19 29	0.16 153	0.27 103	0.34 178	0.20 203	0.28 179	0.20 64	0.31 55	0.24 85	0.24 123	0.18 28	0.18 31	0.19 81	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.10 91

over-6	0.22 118	0.18 261	0.28 127	0.34 178	0.13 2	0.32 272	0.22 127	0.49 259	0.25 105	0.24 123	0.24 110	0.21 75	0.25 209	0.38 188	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.10 91

small-0shot	0.18 11	0.13 8	0.28 127	0.29 17	0.18 118	0.17 24	0.29 313	0.27 29	0.17 15	0.18 18	0.29 185	0.14 2	0.16 24	0.24 7	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.10 91

anonymous	0.20 50	0.16 153	0.29 141	0.32 101	0.21 244	0.14 7	0.21 100	0.24 14	0.28 137	0.25 141	0.36 248	0.18 31	0.16 24	0.27 21	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.10 91

Anonymus	0.24 171	0.14 36	0.29 141	0.37 299	0.23 336	0.30 222	0.22 127	0.39 156	0.32 194	0.23 102	0.20 39	0.38 294	0.26 233	0.45 269	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.13 306	0.12 144	0.13 320

DF	0.26 219	0.15 96	0.38 333	0.35 232	0.19 153	0.26 130	0.26 244	0.42 196	0.27 119	0.29 209	0.49 312	0.50 400	0.22 160	0.48 314	0.20 58	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.11 196

ARStereo	0.23 142	0.17 214	0.30 161	0.35 232	0.16 64	0.35 321	0.25 213	0.40 173	0.30 166	0.25 141	0.24 110	0.25 149	0.36 400	0.41 222	0.19 33	0.10 15	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.09 6

ARStereo-new	0.23 142	0.16 153	0.37 319	0.34 178	0.16 64	0.24 92	0.24 196	0.43 215	0.36 237	0.26 157	0.27 155	0.23 108	0.35 371	0.28 27	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 118	0.15 96	0.35 282	0.33 137	0.17 80	0.23 76	0.25 213	0.42 196	0.24 85	0.26 157	0.26 144	0.21 75	0.30 308	0.31 84	0.20 58	0.10 15	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.10 91

TOTStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.35 232	0.18 118	0.31 247	0.19 38	0.46 240	0.42 306	0.25 141	0.23 89	0.25 149	0.30 308	0.32 100	0.22 136	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.10 91

KABStereo	0.25 198	0.19 312	0.32 214	0.37 299	0.20 203	0.40 388	0.29 313	0.49 259	0.39 283	0.24 123	0.25 124	0.22 88	0.34 364	0.49 321	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 198	0.14 36	0.74 662	0.33 137	0.19 153	0.29 197	0.22 127	0.38 147	0.29 157	0.25 141	0.22 72	0.23 108	0.32 331	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.30 685

Selective-IGEV-i32	0.24 171	0.18 261	0.35 282	0.35 232	0.19 153	0.27 153	0.25 213	0.55 305	0.23 74	0.27 178	0.25 124	0.34 249	0.19 81	0.58 425	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.10 91

LACA2	0.20 50	0.15 96	0.26 79	0.30 34	0.15 37	0.29 197	0.29 313	0.30 46	0.22 59	0.21 58	0.23 89	0.28 187	0.20 105	0.34 136	0.19 33	0.13 169	0.10 138	0.10 1	0.09 24	0.12 144	0.09 6

BStereo	0.27 243	0.16 153	0.88 696	0.34 178	0.22 279	0.22 58	0.31 368	0.39 156	0.41 295	0.26 157	0.24 110	0.26 165	0.19 81	0.42 236	0.28 319	0.10 15	0.12 382	0.12 82	0.16 438	0.12 144	0.14 375

Anonymus123	0.30 290	0.16 153	0.88 696	0.34 178	0.22 279	0.64 573	0.31 368	0.54 301	0.41 295	0.26 157	0.24 110	0.26 165	0.19 81	0.42 236	0.28 319	0.10 15	0.12 382	0.12 82	0.16 438	0.12 144	0.14 375

BridgeDepth_RVC	0.20 50	0.14 36	0.24 22	0.26 2	0.15 37	0.35 321	0.17 9	0.40 173	0.22 59	0.21 58	0.21 54	0.20 56	0.24 195	0.33 123	0.25 239	0.13 169	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 219	0.16 153	0.30 161	0.38 343	0.21 244	0.34 309	0.27 270	0.57 318	0.47 342	0.28 193	0.35 237	0.29 195	0.24 195	0.42 236	0.27 295	0.12 87	0.10 138	0.16 334	0.15 398	0.12 144	0.10 91

VIP-Stereo	0.24 171	0.17 214	0.29 141	0.32 101	0.21 244	0.64 573	0.19 38	0.31 55	0.37 256	0.23 102	0.30 191	0.27 179	0.19 81	0.47 302	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.09 6

GASTEREO	0.25 198	0.16 153	0.32 214	0.40 427	0.20 203	0.22 58	0.30 336	0.43 215	0.31 179	0.37 273	0.33 214	0.22 88	0.35 371	0.41 222	0.23 183	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.11 196

water-stereo	0.28 254	0.14 36	0.29 141	0.35 232	0.19 153	0.36 338	0.23 170	0.62 360	0.38 268	0.39 299	0.62 386	0.41 331	0.35 371	0.28 27	0.27 295	0.14 248	0.13 461	0.13 143	0.12 244	0.12 144	0.10 91

qwe	0.22 118	0.18 261	0.28 127	0.31 69	0.18 118	0.29 197	0.21 100	0.38 147	0.32 194	0.35 261	0.30 191	0.20 56	0.20 105	0.43 251	0.21 100	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.09 6

3w_stereo	0.24 171	0.20 365	0.37 319	0.33 137	0.16 64	0.32 272	0.42 590	0.41 186	0.38 268	0.31 223	0.27 155	0.16 11	0.26 233	0.34 136	0.22 136	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 144	0.11 196

2w_stereo	0.22 118	0.18 261	0.30 161	0.32 101	0.16 64	0.28 179	0.38 527	0.38 147	0.35 227	0.32 238	0.33 214	0.17 14	0.18 56	0.29 46	0.22 136	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 113	0.12 144	0.10 91

xyz-stereo-finetune2	0.36 379	0.19 312	0.38 333	0.32 101	0.19 153	0.82 660	0.29 313	0.52 285	0.32 194	0.51 372	0.78 464	0.43 354	0.45 472	0.69 543	0.44 538	0.13 169	0.12 382	0.17 390	0.13 306	0.12 144	0.13 320

111111	0.21 95	0.14 36	0.27 103	0.37 299	0.22 279	0.21 50	0.19 38	0.43 215	0.27 119	0.20 42	0.20 39	0.29 195	0.14 3	0.41 222	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.12 144	0.12 266

LGtest1	0.19 29	0.14 36	0.29 141	0.34 178	0.16 64	0.26 130	0.17 9	0.32 68	0.20 44	0.21 58	0.15 9	0.23 108	0.20 105	0.32 100	0.20 58	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.11 196

Reg-Stereo(zero)	0.30 290	0.16 153	0.28 127	0.34 178	0.18 118	0.32 272	0.20 64	0.63 370	0.68 450	0.50 367	0.52 341	0.51 406	0.30 308	0.45 269	0.25 239	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.11 196

AIO_rvc	0.23 142	0.16 153	0.32 214	0.34 178	0.19 153	0.26 130	0.33 418	0.40 173	0.22 59	0.26 157	0.24 110	0.34 249	0.15 9	0.51 340	0.24 205	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.10 91

HUF	0.24 171	0.16 153	0.33 238	0.32 101	0.18 118	0.25 114	0.40 562	0.42 196	0.34 214	0.25 141	0.23 89	0.32 228	0.28 269	0.34 136	0.24 205	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.09 24	0.12 144	0.10 91

AIO_test	0.23 142	0.16 153	0.28 127	0.34 178	0.20 203	0.30 222	0.39 549	0.38 147	0.25 105	0.25 141	0.28 170	0.32 228	0.22 160	0.38 188	0.25 239	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.09 6

GIP-stereo	0.24 171	0.18 261	0.30 161	0.37 299	0.24 380	0.26 130	0.20 64	0.46 240	0.36 237	0.24 123	0.39 264	0.35 268	0.20 105	0.31 84	0.21 100	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.12 144	0.11 196

fffft	0.25 198	0.17 214	0.37 319	0.36 269	0.22 279	0.28 179	0.36 487	0.42 196	0.24 85	0.36 266	0.23 89	0.27 179	0.22 160	0.52 347	0.27 295	0.12 87	0.09 35	0.16 334	0.12 244	0.12 144	0.12 266
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 219	0.19 312	0.35 282	0.35 232	0.22 279	0.36 338	0.32 403	0.39 156	0.34 214	0.37 273	0.30 191	0.33 242	0.24 195	0.53 359	0.24 205	0.12 87	0.10 138	0.16 334	0.12 244	0.12 144	0.11 196

tt45	0.27 243	0.17 214	0.34 263	0.35 232	0.23 336	0.38 368	0.28 301	0.46 240	0.28 137	0.40 309	0.27 155	0.38 294	0.25 209	0.57 402	0.26 272	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.12 144	0.14 375

999	0.27 243	0.16 153	0.35 282	0.36 269	0.24 380	0.31 247	0.27 270	0.49 259	0.38 268	0.26 157	0.30 191	0.39 304	0.23 182	0.63 484	0.25 239	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.14 375

WCG-NET	0.28 254	0.15 96	0.33 238	0.33 137	0.19 153	0.33 288	0.27 270	0.39 156	0.80 535	0.46 350	0.49 312	0.39 304	0.25 209	0.40 209	0.25 239	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.11 192	0.12 144	0.10 91

IGEV-Stereo++	0.21 95	0.15 96	0.27 103	0.37 299	0.19 153	0.22 58	0.18 19	0.42 196	0.35 227	0.22 83	0.28 170	0.24 128	0.18 56	0.27 21	0.22 136	0.12 87	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.10 91

Occ-G	0.26 219	0.14 36	0.28 127	0.34 178	0.20 203	0.27 153	0.34 437	0.41 186	0.31 179	0.29 209	0.43 285	0.49 394	0.25 209	0.47 302	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.12 266

WCG-NET（raft）	0.31 300	0.15 96	0.36 300	0.32 101	0.19 153	0.35 321	0.27 270	0.51 275	0.78 524	0.45 342	0.55 360	0.48 386	0.27 250	0.54 367	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.12 82	0.11 192	0.12 144	0.11 196

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 198	0.14 36	0.74 662	0.33 137	0.19 153	0.29 197	0.22 127	0.38 147	0.29 157	0.25 141	0.22 72	0.23 108	0.32 331	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.12 144	0.30 685

MSKI-zero shot	0.32 308	0.17 214	0.34 263	0.39 379	0.21 244	0.32 272	0.22 127	0.61 355	0.43 312	0.52 382	0.64 394	0.61 471	0.20 105	0.74 578	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.12 144	0.12 266

GCAP-Stereo	0.28 254	0.19 312	0.40 370	0.38 343	0.19 153	0.38 368	0.23 170	0.57 318	0.41 295	0.45 342	0.49 312	0.39 304	0.27 250	0.33 123	0.23 183	0.14 248	0.12 382	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.11 196

CAS	0.34 340	0.13 8	0.25 49	1.28 811	0.30 580	0.46 447	0.38 527	0.48 253	0.47 342	0.34 249	0.52 341	0.24 128	0.19 81	0.29 46	0.27 295	0.69 801	0.08 2	0.12 82	0.08 2	0.12 144	0.15 411

Selective-IGEV	0.24 171	0.18 261	0.35 282	0.35 232	0.19 153	0.27 153	0.25 213	0.55 305	0.23 74	0.27 178	0.25 124	0.34 249	0.19 81	0.58 425	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.12 144	0.10 91

MC-Stereo	0.28 254	0.17 214	0.32 214	0.38 343	0.20 203	0.26 130	0.26 244	0.49 259	0.37 256	0.37 273	0.61 381	0.41 331	0.31 325	0.55 376	0.25 239	0.13 169	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.11 196

test-3	0.34 340	0.16 153	0.43 417	0.39 379	0.21 244	0.43 420	0.22 127	0.63 370	0.78 524	0.71 502	0.45 293	0.64 488	0.27 250	0.43 251	0.31 367	0.12 87	0.09 35	0.17 390	0.13 306	0.12 144	0.10 91

test_1	0.34 340	0.16 153	0.43 417	0.39 379	0.21 244	0.43 420	0.23 170	0.63 370	0.78 524	0.68 480	0.45 293	0.64 488	0.27 250	0.43 251	0.31 367	0.12 87	0.09 35	0.17 390	0.13 306	0.12 144	0.10 91

RAFT-RH_RVC	0.56 621	0.17 214	0.41 381	0.37 299	0.23 336	0.57 517	0.24 196	0.60 347	0.70 460	1.19 736	3.94 817	0.56 429	0.38 418	0.65 506	0.36 451	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.14 360	0.12 144	0.13 320

AnonymousM	0.41 456	0.81 782	0.29 141	0.34 178	0.22 279	0.28 179	0.38 527	0.53 297	0.41 295	0.70 495	0.49 312	0.47 379	0.27 250	0.41 222	0.31 367	0.15 337	0.12 382	1.51 815	0.26 692	0.12 144	0.10 91

raftrobust	0.34 340	0.19 312	0.36 300	0.41 466	0.27 501	0.30 222	0.25 213	0.71 458	0.63 421	0.58 405	0.55 360	0.45 369	0.46 479	0.51 340	0.29 347	0.16 398	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.13 320

Gwc-CoAtRS	0.34 340	0.17 214	0.44 429	0.39 379	0.23 336	0.34 309	0.22 127	0.70 447	0.75 495	0.60 413	0.59 373	0.58 444	0.29 289	0.45 269	0.26 272	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.12 144	0.12 266

CREStereo	0.28 254	0.15 96	0.24 22	0.27 5	0.17 80	0.37 352	0.25 213	0.51 275	0.72 473	0.42 327	0.51 326	0.32 228	0.26 233	0.38 188	0.25 239	0.16 398	0.11 302	0.12 82	0.08 2	0.12 144	0.11 196
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
PMTNet	0.32 308	0.16 153	0.24 22	0.29 17	0.18 118	0.45 441	0.22 127	0.56 309	0.63 421	0.46 350	0.54 350	0.39 304	0.34 364	0.48 314	0.24 205	0.75 803	0.10 138	0.12 82	0.08 2	0.12 144	0.11 196

L500	0.23 142	0.18 261	0.30 161	0.39 379	0.23 336	0.32 272	0.28 301	0.37 129	0.33 202	0.26 157	0.32 210	0.19 41	0.19 81	0.32 100	0.25 239	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.13 306	0.13 211	0.10 91

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 5	0.13 8	0.24 22	0.26 2	0.14 16	0.15 13	0.16 5	0.18 3	0.17 15	0.24 123	0.21 54	0.14 2	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.14 248	0.09 35	0.13 143	0.12 244	0.13 211	0.12 266

RSGM							0.24 196	0.70 447	0.42 306	0.67 473	0.62 386	0.68 515	0.32 331	0.46 289	0.29 347	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.13 211

F5.5	0.20 50	0.14 36	0.24 22	0.35 232	0.14 16	0.31 247	0.22 127	0.34 96	0.20 44	0.18 18	0.23 89	0.24 128	0.19 81	0.28 27	0.16 2	0.11 46	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.13 211	0.09 6

FORCE_4	0.20 50	0.13 8	0.26 79	0.36 269	0.14 16	0.30 222	0.30 336	0.33 84	0.15 6	0.21 58	0.20 39	0.25 149	0.21 131	0.36 161	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.13 211	0.09 6

FORCE_5	0.20 50	0.13 8	0.25 49	0.37 299	0.14 16	0.26 130	0.19 38	0.37 129	0.16 11	0.20 42	0.22 72	0.27 179	0.20 105	0.34 136	0.17 7	0.11 46	0.08 2	0.13 143	0.12 244	0.13 211	0.09 6

GEAR-Net	0.24 171	0.20 365	0.31 189	0.38 343	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.50 271	0.23 74	0.28 193	0.35 237	0.30 210	0.22 160	0.31 84	0.28 319	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.13 211	0.13 320

DF_test	0.19 29	0.13 8	0.26 79	0.33 137	0.24 380	0.10 2	0.23 170	0.26 26	0.30 166	0.22 83	0.27 155	0.16 11	0.18 56	0.22 3	0.20 58	0.15 337	0.11 302	0.13 143	0.12 244	0.13 211	0.10 91

PhaseNet	0.25 198	0.16 153	0.31 189	0.35 232	0.22 279	0.33 288	0.22 127	0.45 232	0.33 202	0.21 58	0.28 170	0.38 294	0.23 182	0.42 236	0.28 319	0.13 169	0.10 138	0.15 286	0.15 398	0.13 211	0.12 266

TS12	0.24 171	0.15 96	0.29 141	0.37 299	0.17 80	0.32 272	0.26 244	0.42 196	0.24 85	0.31 223	0.51 326	0.25 149	0.27 250	0.40 209	0.29 347	0.11 46	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.10 91

bcnet-new	0.24 171	0.16 153	0.48 494	0.36 269	0.17 80	0.39 382	0.24 196	0.36 117	0.30 166	0.24 123	0.25 124	0.26 165	0.32 331	0.45 269	0.18 19	0.10 15	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.10 91

LWStereo	0.23 142	0.16 153	0.41 381	0.35 232	0.17 80	0.38 368	0.25 213	0.36 117	0.25 105	0.23 102	0.31 206	0.24 128	0.35 371	0.43 251	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.09 6

FCBStereo	0.23 142	0.15 96	0.32 214	0.36 269	0.18 118	0.38 368	0.21 100	0.40 173	0.24 85	0.27 178	0.23 89	0.34 249	0.35 371	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

PSGStereo	0.23 142	0.15 96	0.32 214	0.36 269	0.18 118	0.38 368	0.21 100	0.40 173	0.24 85	0.27 178	0.23 89	0.34 249	0.35 371	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 198	0.16 153	0.33 238	0.38 343	0.20 203	0.46 447	0.27 270	0.41 186	0.34 214	0.28 193	0.38 259	0.24 128	0.35 371	0.29 46	0.24 205	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

DepthFocus	0.19 29	0.13 8	0.31 189	0.29 17	0.23 336	0.17 24	0.20 64	0.27 29	0.18 24	0.24 123	0.25 124	0.15 6	0.17 35	0.26 15	0.18 19	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.17 499	0.13 211	0.10 91

VMStereo-Base	0.28 254	0.16 153	0.27 103	0.30 34	0.17 80	0.30 222	0.27 270	0.50 271	0.65 434	0.32 238	0.47 305	0.42 345	0.24 195	0.41 222	0.27 295	0.15 337	0.11 302	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.14 375

FE-Mocha	0.32 308	0.19 312	0.50 521	0.38 343	0.27 501	0.30 222	0.20 64	0.71 458	0.36 237	0.65 455	0.56 364	0.54 420	0.25 209	0.38 188	0.22 136	0.15 337	0.10 138	0.17 390	0.16 438	0.13 211	0.12 266

MSCF	0.25 198	0.16 153	0.33 238	0.39 379	0.20 203	0.20 40	0.31 368	0.43 215	0.31 179	0.36 266	0.33 214	0.23 108	0.35 371	0.36 161	0.23 183	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.13 211	0.11 196

4.5_new	0.21 95	0.20 365	0.29 141	0.30 34	0.17 80	0.24 92	0.26 244	0.32 68	0.28 137	0.32 238	0.28 170	0.19 41	0.17 35	0.29 46	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 95	0.20 365	0.29 141	0.30 34	0.17 80	0.24 92	0.26 244	0.32 68	0.28 137	0.32 238	0.28 170	0.19 41	0.17 35	0.29 46	0.21 100	0.10 15	0.08 2	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.09 6

monsterstereo	0.22 118	0.14 36	0.26 79	0.34 178	0.18 118	0.21 50	0.20 64	0.37 129	0.35 227	0.33 245	0.40 270	0.19 41	0.18 56	0.45 269	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 328	0.18 261	0.36 300	0.33 137	0.18 118	0.57 517	0.31 368	0.58 327	0.69 457	0.45 342	0.54 350	0.38 294	0.33 351	0.56 390	0.36 451	0.12 87	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.12 266

xyz-stereo	4.23 825	0.17 214	61.76 874	0.34 178	0.16 64	12.16 839	0.37 505	0.58 327	0.68 450	1.01 694	3.36 810	0.77 576	0.82 691	1.21 729	0.40 496	0.12 87	0.10 138	0.16 334	0.11 192	0.13 211	0.10 91

LG-Stereo	0.24 171	0.18 261	0.40 370	0.39 379	0.20 203	0.22 58	0.27 270	0.32 68	0.36 237	0.26 157	0.44 289	0.22 88	0.16 24	0.37 178	0.27 295	0.11 46	0.12 382	0.16 334	0.15 398	0.13 211	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 118	0.15 96	0.27 103	0.31 69	0.15 37	0.29 197	0.20 64	0.37 129	0.29 157	0.24 123	0.29 185	0.21 75	0.27 250	0.36 161	0.25 239	0.16 398	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.10 91

GREAT-IGEV	0.22 118	0.15 96	0.31 189	0.29 17	0.22 279	0.21 50	0.26 244	0.33 84	0.31 179	0.20 42	0.30 191	0.22 88	0.22 160	0.47 302	0.22 136	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.10 91
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.38 413	0.18 261	0.38 333	0.50 652	0.24 380	0.46 447	0.30 336	0.70 447	1.19 722	0.40 309	0.71 425	0.45 369	0.29 289	0.53 359	0.27 295	0.15 337	0.13 461	0.19 495	0.21 614	0.13 211	0.17 490

UGAM-zero	0.46 506	0.19 312	0.62 597	0.37 299	0.23 336	0.34 309	0.21 100	1.15 676	0.39 283	0.66 468	0.61 381	1.70 766	0.91 713	0.75 584	0.25 239	0.14 248	0.11 302	0.15 286	0.12 244	0.13 211	0.13 320

model_zeroshot	0.33 328	0.18 261	0.48 494	0.39 379	0.28 528	0.45 441	0.25 213	0.63 370	0.45 329	0.61 421	0.50 316	0.51 406	0.25 209	0.45 269	0.26 272	0.16 398	0.13 461	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.13 320

U	0.45 494	0.16 153	0.32 214	0.40 427	0.71 785	3.55 819	0.20 64	0.41 186	0.38 268	0.26 157	0.23 89	0.24 128	0.22 160	0.26 15	0.22 136	0.15 337	0.09 35	0.88 805	0.13 306	0.13 211	0.11 196

AIO-Stereo	0.25 198	0.18 261	0.34 263	0.37 299	0.18 118	0.28 179	0.30 336	0.48 253	0.27 119	0.29 209	0.30 191	0.32 228	0.17 35	0.52 347	0.23 183	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.10 91

RAFT-Stereo-weight	0.32 308	0.18 261	0.33 238	0.39 379	0.22 279	0.26 130	0.29 313	0.67 411	0.80 535	0.53 385	0.51 326	0.58 444	0.20 105	0.47 302	0.27 295	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.11 196

MoCha-V2	0.25 198	0.15 96	0.29 141	0.40 427	0.18 118	0.27 153	0.26 244	0.49 259	0.27 119	0.36 266	0.27 155	0.33 242	0.35 371	0.49 321	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.11 196

IGEV++	0.24 171	0.17 214	0.31 189	0.38 343	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.50 271	0.23 74	0.28 193	0.35 237	0.30 210	0.22 160	0.31 84	0.28 319	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.13 320

IGEVStereo-DCA	0.29 271	0.22 453	0.38 333	0.35 232	0.27 501	0.37 352	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.30 191	0.35 268	0.27 250	0.51 340	0.22 136	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.12 244	0.13 211	0.15 411

rrr	0.29 271	0.22 453	0.41 381	0.35 232	0.27 501	0.37 352	0.32 403	0.52 285	0.42 306	0.38 286	0.30 191	0.35 268	0.27 250	0.51 340	0.22 136	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.14 375

AEACV	0.27 243	0.17 214	0.31 189	0.34 178	0.45 721	0.26 130	0.28 301	0.37 129	0.32 194	0.30 218	0.46 298	0.31 222	0.37 411	0.36 161	0.24 205	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.13 211	0.11 196

Any-RAFT	0.35 360	0.16 153	0.30 161	0.34 178	0.21 244	0.52 474	0.22 127	0.88 553	0.73 480	0.53 385	0.73 431	0.64 488	0.28 269	0.46 289	0.24 205	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.13 211	0.12 266

RAFT-Test	0.34 340	0.18 261	0.37 319	0.38 343	0.23 336	0.50 463	0.23 170	0.69 431	0.40 290	0.60 413	0.85 513	0.61 471	0.28 269	0.46 289	0.27 295	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.12 266

CES	0.28 254	0.14 36	0.23 9	0.30 34	0.70 784	0.37 352	0.27 270	0.48 253	0.46 335	0.34 249	0.48 308	0.27 179	0.22 160	0.39 197	0.23 183	0.13 169	0.11 302	0.12 82	0.08 2	0.13 211	0.17 490

EGLCR-Stereo	0.25 198	0.16 153	0.33 238	0.34 178	0.20 203	0.35 321	0.20 64	0.52 285	0.36 237	0.28 193	0.27 155	0.41 331	0.18 56	0.45 269	0.26 272	0.14 248	0.10 138	0.16 334	0.14 360	0.13 211	0.11 196

ProNet	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.35 232	0.24 380	0.32 272	0.43 599	0.57 318	0.37 256	0.33 245	0.30 191	0.32 228	0.28 269	0.57 402	0.26 272	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.13 320

ADStereo(finetuned)	0.37 396	0.16 153	0.49 507	0.34 178	0.19 153	0.30 222	0.30 336	0.68 421	0.91 614	0.70 495	0.77 452	0.43 354	0.69 631	0.45 269	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.12 266

CIPLG	0.41 456	0.21 412	0.63 607	0.45 585	0.33 635	0.52 474	0.33 418	0.65 389	0.60 405	0.82 577	0.96 569	0.46 376	0.32 331	0.55 376	0.44 538	0.16 398	0.12 382	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.14 375

IPLG	0.39 430	0.20 365	0.59 582	0.40 427	0.24 380	0.54 489	0.27 270	0.75 490	0.63 421	0.84 596	0.81 485	0.32 228	0.32 331	0.60 449	0.45 547	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.13 211	0.12 266

IPLGR_C	0.40 443	0.21 412	0.64 612	0.45 585	0.33 635	0.52 474	0.34 437	0.66 401	0.62 410	0.82 577	0.92 550	0.45 369	0.32 331	0.52 347	0.46 558	0.17 458	0.12 382	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.14 375

ACRE	0.40 443	0.21 412	0.65 618	0.45 585	0.33 635	0.51 468	0.33 418	0.66 401	0.63 421	0.80 555	0.92 550	0.45 369	0.32 331	0.52 347	0.45 547	0.16 398	0.12 382	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.14 375

TRStereo	0.37 396	0.27 580	0.59 582	0.47 615	0.41 696	0.29 197	0.30 336	0.84 532	0.59 402	0.52 382	0.41 274	0.52 412	0.26 233	0.73 570	0.27 295	0.17 458	0.12 382	0.19 495	0.19 564	0.13 211	0.11 196

STrans-v2	0.46 506	0.20 365	0.48 494	0.40 427	0.24 380	0.55 496	0.50 645	1.07 638	0.73 480	0.65 455	1.05 620	0.72 539	0.69 631	0.72 562	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.14 360	0.13 211	0.12 266

RAFT-345	0.40 443	0.18 261	0.40 370	0.38 343	0.22 279	0.33 288	0.26 244	0.61 355	0.51 369	0.74 526	1.79 756	0.45 369	0.33 351	0.66 515	0.36 451	0.14 248	0.11 302	0.18 446	0.14 360	0.13 211	0.13 320

CREStereo++_RVC	0.32 308	0.15 96	0.23 9	0.31 69	0.24 380	0.27 153	0.22 127	0.46 240	0.88 587	0.46 350	0.80 478	0.30 210	0.26 233	0.36 161	0.33 395	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.51 793	0.13 211	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
TANstereo	0.30 290	0.15 96	0.31 189	0.30 34	0.17 80	0.55 496	0.23 170	0.44 223	0.55 388	0.59 408	0.68 414	0.37 285	0.26 233	0.35 152	0.27 295	0.15 337	0.16 573	0.12 82	0.10 113	0.13 211	0.14 375

XX-TBD	0.32 308	0.53 736	0.26 79	0.51 671	0.20 203	0.37 352	0.24 196	0.40 173	0.73 480	0.54 391	0.69 418	0.31 222	0.25 209	0.32 100	0.27 295	0.16 398	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.13 211	0.11 196

DCANet	0.36 379	0.16 153	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.30 222	0.30 336	0.68 421	0.91 614	0.70 495	0.77 452	0.43 354	0.57 549	0.45 269	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.13 211	0.12 266

111	0.40 443	0.17 214	0.41 381	0.34 178	0.19 153	0.52 474	0.28 301	0.74 483	1.16 716	0.50 367	0.91 545	0.63 482	0.48 490	0.61 459	0.35 432	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.13 211	0.13 320

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 379	0.17 214	0.41 381	0.35 232	0.19 153	0.33 288	0.29 313	0.65 389	0.73 480	0.68 480	1.01 596	0.56 429	0.40 438	0.42 236	0.30 358	0.11 46	0.09 35	0.15 286	0.14 360	0.13 211	0.10 91

AFF-stereo	0.38 413	0.19 312	0.39 356	0.37 299	0.21 244	0.27 153	0.31 368	0.65 389	0.66 438	0.64 446	1.13 652	0.76 570	0.39 432	0.55 376	0.33 395	0.11 46	0.09 35	0.16 334	0.16 438	0.13 211	0.11 196

EAI-Stereo	0.34 340	0.19 312	0.44 429	0.39 379	0.21 244	0.31 247	0.30 336	1.15 676	0.30 166	0.49 363	0.75 442	0.36 280	0.28 269	0.62 470	0.27 295	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.13 306	0.13 211	0.12 266

CFNet-RSSM	0.34 340	0.17 214	0.45 442	0.39 379	0.22 279	0.35 321	0.23 170	0.73 476	0.84 559	0.65 455	0.54 350	0.57 435	0.28 269	0.46 289	0.26 272	0.13 169	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.13 211	0.11 196

StereoNetSlim	0.27 243	0.18 261	0.35 282	0.42 515	0.24 380	0.38 368	0.26 244	0.44 223	0.28 137	0.40 309	0.30 191	0.34 249	0.17 35	0.50 330	0.29 347	0.17 458	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

ACC-I	0.20 50	0.15 96	0.25 49	0.32 101	0.19 153	0.10 2	0.23 170	0.24 14	0.29 157	0.23 102	0.29 185	0.20 56	0.21 131	0.28 27	0.19 33	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.14 271	0.10 91

ACC	0.19 29	0.16 153	0.25 49	0.32 101	0.20 203	0.08 1	0.22 127	0.25 17	0.30 166	0.23 102	0.26 144	0.20 56	0.20 105	0.27 21	0.19 33	0.14 248	0.10 138	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.10 91

TADF							0.32 403	0.76 498	0.90 606	0.97 674	0.59 373	0.62 478	0.36 400	0.52 347	0.31 367	0.13 169	0.09 35	0.14 217	0.12 244	0.14 271

MCPF							0.30 336	0.93 571	1.02 667	0.59 408	0.96 569	0.80 590	0.52 514	0.91 668	0.49 572	0.14 248	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.14 271

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 118	0.17 214	0.35 282	0.37 299	0.17 80	0.26 130	0.18 19	0.41 186	0.37 256	0.28 193	0.23 89	0.25 149	0.26 233	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.10 91

FORCE_4.7	0.20 50	0.16 153	0.26 79	0.38 343	0.15 37	0.26 130	0.32 403	0.30 46	0.22 59	0.18 18	0.22 72	0.20 56	0.20 105	0.32 100	0.15 1	0.13 169	0.09 35	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.10 91

EE1	0.28 254	0.15 96	0.35 282	0.36 269	0.24 380	0.18 30	0.26 244	0.59 334	0.38 268	0.34 249	0.35 237	0.47 379	0.35 371	0.54 367	0.22 136	0.16 398	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.14 271	0.12 266

FAST (zero-shot)	0.28 254	0.18 261	0.46 459	0.51 671	0.57 762	0.18 30	0.25 213	0.54 301	0.22 59	0.22 83	0.31 206	0.27 179	0.25 209	0.42 236	0.24 205	0.21 581	0.18 620	0.15 286	0.17 499	0.14 271	0.17 490

Weightmod	0.32 308	0.18 261	0.30 161	0.34 178	0.19 153	0.54 489	0.34 437	0.56 309	0.50 362	0.41 318	0.52 341	0.48 386	0.33 351	0.46 289	0.29 347	0.15 337	0.23 683	0.16 334	0.15 398	0.14 271	0.11 196

TestStereo_HL3	0.37 396	0.19 312	0.49 507	0.34 178	0.24 380	0.51 468	0.39 549	0.60 347	0.43 312	0.61 421	0.83 497	0.56 429	0.46 479	0.55 376	0.28 319	0.15 337	0.11 302	0.14 217	0.13 306	0.14 271	0.17 490

quiztm	0.29 271	0.19 312	0.35 282	0.40 427	0.23 336	0.27 153	0.33 418	0.63 370	0.39 283	0.45 342	0.60 376	0.39 304	0.18 56	0.40 209	0.26 272	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.14 271	0.10 91

canet-new	0.23 142	0.16 153	0.45 442	0.35 232	0.17 80	0.33 288	0.27 270	0.38 147	0.26 113	0.20 42	0.24 110	0.21 75	0.35 371	0.46 289	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.09 6

LMStereo	0.24 171	0.17 214	0.51 536	0.36 269	0.16 64	0.26 130	0.29 313	0.36 117	0.29 157	0.22 83	0.29 185	0.23 108	0.37 411	0.42 236	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.09 6

CR7Stereo	0.23 142	0.17 214	0.39 356	0.34 178	0.18 118	0.38 368	0.20 64	0.36 117	0.26 113	0.24 123	0.28 170	0.25 149	0.35 371	0.25 11	0.21 100	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.09 6

CHEStereo	0.23 142	0.16 153	0.29 141	0.35 232	0.17 80	0.39 382	0.23 170	0.35 109	0.30 166	0.30 218	0.27 155	0.25 149	0.32 331	0.30 70	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.10 91

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 118	0.17 214	0.35 282	0.37 299	0.17 80	0.26 130	0.18 19	0.41 186	0.37 256	0.28 193	0.23 89	0.25 149	0.26 233	0.29 46	0.21 100	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.10 91

PSi22	0.30 290	0.18 261	0.30 161	0.36 269	0.19 153	0.30 222	0.19 38	0.42 196	0.73 480	0.27 178	0.32 210	0.57 435	0.43 456	0.77 599	0.25 239	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.14 271	0.11 196

LiteMatch	0.24 171	0.17 214	0.24 22	0.37 299	0.20 203	0.27 153	0.27 270	0.31 55	0.24 85	0.21 58	0.20 39	0.29 195	0.40 438	0.29 46	0.43 520	0.16 398	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.14 271	0.14 375

Lsterematch	0.38 413	0.17 214	0.38 333	0.37 299	0.20 203	0.42 415	0.27 270	0.57 318	0.71 471	0.66 468	1.02 605	0.49 394	0.40 438	0.57 402	0.43 520	0.16 398	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.14 271	0.14 375

Hybrid-DGEV-03	0.45 494	0.19 312	0.33 238	0.43 539	0.27 501	0.56 511	0.26 244	0.65 389	0.74 490	0.94 659	1.92 763	0.61 471	0.30 308	0.55 376	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.18 446	0.16 438	0.14 271	0.11 196

Hybrid-DGEV-2	0.41 456	0.21 412	0.42 402	0.47 615	0.29 560	0.59 535	0.23 170	0.82 523	0.99 653	0.64 446	0.63 388	0.60 465	0.65 609	0.58 425	0.33 395	0.14 248	0.12 382	0.18 446	0.16 438	0.14 271	0.12 266

WQFJA1	0.32 308	0.19 312	0.34 263	0.39 379	0.26 464	0.62 553	0.30 336	0.56 309	0.47 342	0.37 273	0.39 264	0.38 294	0.33 351	0.50 330	0.42 510	0.14 248	0.18 620	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

WQFJX	0.32 308	0.18 261	0.33 238	0.39 379	0.27 501	0.60 542	0.30 336	0.53 297	0.47 342	0.39 299	0.38 259	0.34 249	0.33 351	0.61 459	0.40 496	0.14 248	0.17 595	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.14 375

NLMM	0.32 308	0.19 312	0.34 263	0.39 379	0.26 464	0.62 553	0.30 336	0.56 309	0.47 342	0.37 273	0.39 264	0.38 294	0.33 351	0.49 321	0.42 510	0.14 248	0.18 620	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

NLSM1	0.32 308	0.18 261	0.34 263	0.39 379	0.25 416	0.66 585	0.27 270	0.57 318	0.50 362	0.37 273	0.53 347	0.29 195	0.28 269	0.54 367	0.32 380	0.16 398	0.17 595	0.18 446	0.15 398	0.14 271	0.12 266

GEAStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.25 416	0.36 338	0.30 336	0.42 196	0.28 137	0.26 157	0.28 170	0.24 128	0.21 131	0.32 100	0.22 136	0.18 496	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.12 266

GSStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.33 137	0.25 416	0.36 338	0.30 336	0.42 196	0.27 119	0.30 218	0.28 170	0.23 108	0.21 131	0.32 100	0.22 136	0.16 398	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.12 266

GS-Stereo							0.30 336	0.42 196	0.27 119	0.30 218	0.28 170	0.23 108	0.21 131	0.32 100	0.22 136	0.16 398	0.09 35	0.12 82	0.10 113	0.14 271	0.12 266

IGEV-FE	0.34 340	0.18 261	0.67 628	0.39 379	0.28 528	0.30 222	0.25 213	0.74 483	0.31 179	0.62 425	0.57 366	0.54 420	0.25 209	0.53 359	0.27 295	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 142	0.16 153	0.32 214	0.39 379	0.21 244	0.18 30	0.21 100	0.34 96	0.26 113	0.28 193	0.51 326	0.28 187	0.29 289	0.26 15	0.24 205	0.14 248	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.14 271	0.12 266

MM-Stereo_test3	0.34 340	0.19 312	0.31 189	0.41 466	0.25 416	0.35 321	0.44 610	0.72 465	0.92 619	0.46 350	0.52 341	0.41 331	0.29 289	0.44 264	0.28 319	0.16 398	0.15 537	0.17 390	0.13 306	0.14 271	0.13 320

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 198	0.31 621	0.24 22	0.51 671	0.19 153	0.29 197	0.22 127	0.40 173	0.37 256	0.26 157	0.24 110	0.24 128	0.31 325	0.44 264	0.22 136	0.14 248	0.09 35	0.12 82	0.09 24	0.14 271	0.10 91

mms	0.26 219	0.21 412	0.33 238	0.37 299	0.25 416	0.30 222	0.33 418	0.40 173	0.32 194	0.28 193	0.34 227	0.34 249	0.20 105	0.45 269	0.26 272	0.12 87	0.11 302	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.11 196

ours_stereo	0.26 219	0.21 412	0.33 238	0.38 343	0.23 336	0.30 222	0.33 418	0.42 196	0.38 268	0.26 157	0.34 227	0.35 268	0.23 182	0.47 302	0.27 295	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.10 91

fffy	0.28 254	0.21 412	0.34 263	0.37 299	0.23 336	0.33 288	0.29 313	0.51 275	0.41 295	0.32 238	0.37 255	0.39 304	0.27 250	0.50 330	0.27 295	0.12 87	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.11 196

tg	0.33 328	0.18 261	0.37 319	0.39 379	0.22 279	0.38 368	0.26 244	0.70 447	0.56 396	0.47 357	0.65 397	0.42 345	0.24 195	0.55 376	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.18 446	0.17 499	0.14 271	0.11 196

PAM_32	0.46 506	0.19 312	0.67 628	0.39 379	0.24 380	0.75 623	0.27 270	0.95 584	0.34 214	0.68 480	0.44 289	1.91 774	0.65 609	0.62 470	0.26 272	0.15 337	0.10 138	0.16 334	0.15 398	0.14 271	0.13 320

PAM	0.46 506	0.19 312	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.75 623	0.33 418	0.85 535	0.34 214	0.70 495	0.46 298	1.83 769	0.63 591	0.61 459	0.26 272	0.15 337	0.10 138	0.16 334	0.14 360	0.14 271	0.13 320

RAStereo	0.24 171	0.17 214	0.29 141	0.40 427	0.21 244	0.23 76	0.26 244	0.42 196	0.45 329	0.23 102	0.34 227	0.30 210	0.19 81	0.34 136	0.25 239	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.11 196

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 621	3.08 840	2.43 799	0.31 69	0.18 118	0.29 197	0.20 64	0.37 129	0.32 194	0.28 193	0.24 110	0.18 31	0.18 56	0.31 84	0.22 136	1.09 817	0.08 2	0.17 390	0.16 438	0.14 271	0.97 808

RSM++	0.25 198	0.18 261	0.34 263	0.36 269	0.20 203	0.28 179	0.30 336	0.51 275	0.32 194	0.25 141	0.22 72	0.37 285	0.21 131	0.50 330	0.24 205	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.12 244	0.14 271	0.10 91

RSM	0.25 198	0.18 261	0.33 238	0.36 269	0.20 203	0.27 153	0.34 437	0.51 275	0.27 119	0.26 157	0.23 89	0.39 304	0.21 131	0.56 390	0.22 136	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.14 271	0.10 91

MGS-Stereo	0.28 254	0.19 312	0.40 370	0.36 269	0.23 336	0.37 352	0.30 336	0.39 156	0.44 320	0.31 223	0.51 326	0.40 318	0.24 195	0.43 251	0.26 272	0.15 337	0.12 382	0.15 286	0.13 306	0.14 271	0.13 320

ff7	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

ffff	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

11t	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

MaDis-Stereo	0.26 219	0.18 261	0.36 300	0.36 269	0.26 464	0.27 153	0.27 270	0.43 215	0.35 227	0.27 178	0.26 144	0.41 331	0.28 269	0.40 209	0.28 319	0.16 398	0.14 503	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.12 266

IGEV_Zeroshot_test	0.34 340	0.18 261	0.67 628	0.39 379	0.28 528	0.30 222	0.25 213	0.74 483	0.31 179	0.62 425	0.57 366	0.54 420	0.25 209	0.53 359	0.27 295	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

UniTT-Stereo	0.27 243	0.17 214	0.37 319	0.40 427	0.27 501	0.30 222	0.28 301	0.39 156	0.31 179	0.29 209	0.46 298	0.27 179	0.25 209	0.47 302	0.34 412	0.17 458	0.13 461	0.13 143	0.12 244	0.14 271	0.12 266

MIM_Stereo	0.38 413	0.17 214	0.53 550	0.37 299	0.24 380	0.27 153	0.24 196	0.70 447	0.54 380	0.72 515	1.00 593	0.63 482	0.29 289	0.64 499	0.38 480	0.13 169	0.14 503	0.17 390	0.16 438	0.14 271	0.11 196

HH	0.35 360	0.20 365	0.47 473	0.40 427	0.25 416	0.33 288	0.31 368	0.76 498	0.38 268	0.43 331	0.57 366	0.79 581	0.44 467	0.71 556	0.25 239	0.15 337	0.11 302	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

HanStereo	0.35 360	0.20 365	0.47 473	0.40 427	0.25 416	0.33 288	0.31 368	0.76 498	0.38 268	0.43 331	0.57 366	0.79 581	0.44 467	0.71 556	0.25 239	0.15 337	0.11 302	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.12 266

anonymousdsp	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.37 299	0.25 416	0.30 222	0.35 464	0.63 370	0.35 227	0.39 299	0.33 214	0.33 242	0.28 269	0.59 443	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

DCRE	0.37 396	0.18 261	0.46 459	0.45 585	0.32 623	0.42 415	0.37 505	0.63 370	0.51 369	0.47 357	0.94 554	0.56 429	0.36 400	0.52 347	0.32 380	0.14 248	0.13 461	0.15 286	0.14 360	0.14 271	0.13 320

TestStereo1	0.43 475	0.23 475	0.41 381	0.51 671	0.24 380	0.34 309	0.40 562	0.77 502	0.90 606	0.68 480	0.96 569	0.48 386	0.46 479	0.91 668	0.32 380	0.16 398	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.14 271	0.13 320

ccc-4	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.36 269	0.26 464	0.31 247	0.35 464	0.62 360	0.34 214	0.38 286	0.33 214	0.32 228	0.29 289	0.58 425	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411

SA-5K	0.43 475	0.23 475	0.41 381	0.51 671	0.24 380	0.34 309	0.40 562	0.77 502	0.90 606	0.68 480	0.96 569	0.48 386	0.46 479	0.91 668	0.32 380	0.16 398	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.14 271	0.13 320

IGEV-Stereo	0.29 271	0.21 412	0.38 333	0.37 299	0.25 416	0.30 222	0.35 464	0.63 370	0.35 227	0.39 299	0.33 214	0.33 242	0.28 269	0.59 443	0.25 239	0.14 248	0.10 138	0.17 390	0.12 244	0.14 271	0.15 411
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 494	0.21 412	0.48 494	0.42 515	0.28 528	0.31 247	0.54 673	0.63 370	0.62 410	0.62 425	0.89 538	1.01 663	0.69 631	0.75 584	0.66 639	0.13 169	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.15 411

MIPNet	0.37 396	0.21 412	0.59 582	0.39 379	0.25 416	0.50 463	0.28 301	0.77 502	0.70 460	0.65 455	0.60 376	0.40 318	0.49 495	0.44 264	0.37 470	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.14 271	0.13 320

CrosDoStereo	0.50 570	0.18 261	0.45 442	0.38 343	0.24 380	0.40 388	1.18 794	0.67 411	0.86 573	0.94 659	1.37 713	0.63 482	0.77 674	0.65 506	0.45 547	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.18 530	0.14 271	0.14 375

TransformOpticalFlow	0.44 483	0.20 365	0.47 473	0.41 466	0.23 336	0.37 352	0.47 625	0.94 577	0.76 504	0.65 455	1.14 658	0.73 552	0.56 546	0.76 589	0.32 380	0.15 337	0.10 138	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.13 320

ASMatch	0.48 535	0.19 312	0.45 442	0.39 379	0.28 528	0.37 352	0.26 244	0.74 483	0.68 450	0.76 537	2.34 778	0.61 471	0.52 514	0.62 470	0.37 470	0.14 248	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.21 594

DeepStereo_LL	0.50 570	0.18 261	0.45 442	0.38 343	0.24 380	0.40 388	1.18 794	0.67 411	0.86 573	0.94 659	1.37 713	0.63 482	0.77 674	0.65 506	0.45 547	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.18 530	0.14 271	0.14 375

DEmStereo	0.48 535	0.17 214	0.50 521	0.38 343	0.25 416	0.59 535	0.34 437	0.63 370	0.74 490	0.89 631	1.66 748	0.58 444	1.06 742	0.60 449	0.42 510	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.16 438	0.14 271	0.15 411

THIR-Stereo	0.50 570	0.18 261	0.45 442	0.38 343	0.23 336	0.75 623	0.67 718	0.66 401	0.87 583	1.02 698	1.40 719	0.72 539	0.76 666	0.62 470	0.42 510	0.15 337	0.11 302	0.17 390	0.18 530	0.14 271	0.15 411

DRaft	0.49 554	0.17 214	0.47 473	0.37 299	0.25 416	0.58 523	0.40 562	0.65 389	0.85 568	1.02 698	1.75 755	0.50 400	0.82 691	0.63 484	0.40 496	0.13 169	0.11 302	0.16 334	0.16 438	0.14 271	0.15 411

s12784h	0.36 379	0.15 96	0.24 22	0.34 178	0.15 37	0.77 630	0.29 313	0.80 516	0.83 553	0.56 398	0.57 366	0.43 354	0.40 438	0.57 402	0.33 395	0.12 87	0.10 138	0.14 217	0.09 24	0.14 271	0.09 6

raft+_RVC	0.38 413	0.19 312	0.35 282	0.37 299	0.25 416	0.45 441	0.37 505	0.78 508	0.89 603	0.51 372	0.78 464	0.50 400	0.29 289	0.53 359	0.40 496	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.14 271	0.12 266

XX-Stereo	0.37 396	0.17 214	0.45 442	0.55 717	0.36 659	0.38 368	0.20 64	0.60 347	0.30 166	0.46 350	1.30 703	0.73 552	0.26 233	0.56 390	0.26 272	0.16 398	0.11 302	0.17 390	0.16 438	0.14 271	0.10 91

test_xeample3	0.29 271	0.21 412	0.41 381	0.35 232	0.26 464	0.35 321	0.32 403	0.56 309	0.36 237	0.43 331	0.32 210	0.34 249	0.28 269	0.54 367	0.23 183	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.12 244	0.14 271	0.13 320

ARAFT	0.47 522	0.24 517	0.79 682	0.42 515	0.25 416	0.55 496	0.55 678	0.75 490	0.81 543	0.89 631	0.75 442	0.73 552	0.47 485	0.88 652	0.37 470	0.15 337	0.12 382	0.23 611	0.22 632	0.14 271	0.13 320

R-Stereo Train	0.39 430	0.18 261	0.42 402	0.42 515	0.26 464	0.40 388	0.32 403	0.72 465	0.34 214	0.89 631	1.28 696	0.57 435	0.35 371	0.42 236	0.32 380	0.15 337	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.14 271	0.13 320

RAFT-Stereo	0.39 430	0.18 261	0.42 402	0.42 515	0.26 464	0.40 388	0.32 403	0.72 465	0.34 214	0.89 631	1.28 696	0.57 435	0.35 371	0.42 236	0.32 380	0.15 337	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.14 271	0.13 320
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 522	0.24 517	0.61 591	0.37 299	0.17 80	0.61 545	0.33 418	0.80 516	0.87 583	0.94 659	1.13 652	0.72 539	0.43 456	0.89 659	0.51 585	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.14 271	0.12 266

StereoNetSlim22	0.29 271	0.17 214	0.36 300	0.41 466	0.27 501	0.37 352	0.23 170	0.53 297	0.26 113	0.43 331	0.33 214	0.41 331	0.22 160	0.55 376	0.28 319	0.16 398	0.11 302	0.18 446	0.15 398	0.15 347	0.13 320

Weightmod_eth	0.31 300	0.19 312	0.31 189	0.35 232	0.18 118	0.45 441	0.35 464	0.62 360	0.39 283	0.44 337	0.39 264	0.48 386	0.41 447	0.45 269	0.23 183	0.17 458	0.16 573	0.15 286	0.14 360	0.15 347	0.09 6

depth_test_26	0.21 95	0.14 36	0.28 127	0.30 34	0.19 153	0.16 19	0.20 64	0.30 46	0.23 74	0.27 178	0.37 255	0.22 88	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.18 496	0.14 503	0.15 286	0.15 398	0.15 347	0.14 375

ManiGeoR	0.33 328	0.17 214	0.43 417	0.31 69	0.22 279	0.40 388	0.27 270	0.73 476	0.49 355	0.40 309	0.63 388	0.40 318	0.32 331	0.62 470	0.41 502	0.16 398	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.16 463

HLF11	0.34 340	0.17 214	0.42 402	0.30 34	0.23 336	0.36 338	0.22 127	0.69 431	0.48 351	0.49 363	0.66 404	0.43 354	0.37 411	0.70 550	0.45 547	0.15 337	0.12 382	0.13 143	0.11 192	0.15 347	0.17 490

HLf10	0.33 328	0.17 214	0.43 417	0.31 69	0.22 279	0.40 388	0.27 270	0.73 476	0.49 355	0.40 309	0.63 388	0.40 318	0.32 331	0.62 470	0.41 502	0.16 398	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.16 463

TestStereo_HLe17	0.34 340	0.17 214	0.46 459	0.32 101	0.21 244	0.42 415	0.31 368	0.70 447	0.66 438	0.46 350	0.68 414	0.36 280	0.30 308	0.61 459	0.36 451	0.16 398	0.10 138	0.14 217	0.13 306	0.15 347	0.15 411

TestStereo_HL2	0.33 328	0.18 261	0.33 238	0.31 69	0.22 279	0.32 272	0.25 213	0.58 327	0.61 406	0.54 391	0.68 414	0.41 331	0.36 400	0.57 402	0.36 451	0.16 398	0.11 302	0.13 143	0.11 192	0.15 347	0.16 463

GGDA	0.32 308	0.18 261	0.32 214	0.31 69	0.21 244	0.31 247	0.26 244	0.59 334	0.66 438	0.50 367	0.68 414	0.40 318	0.36 400	0.55 376	0.35 432	0.15 337	0.11 302	0.13 143	0.12 244	0.15 347	0.15 411

TestStereo-Hl	0.34 340	0.20 365	0.32 214	0.32 101	0.22 279	0.32 272	0.27 270	0.64 385	0.59 402	0.50 367	0.67 411	0.46 376	0.45 472	0.60 449	0.34 412	0.14 248	0.11 302	0.13 143	0.13 306	0.15 347	0.15 411

BARStereo	0.23 142	0.16 153	0.30 161	0.36 269	0.17 80	0.26 130	0.26 244	0.33 84	0.30 166	0.27 178	0.30 191	0.23 108	0.34 364	0.42 236	0.18 19	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.15 347	0.10 91

KMOStereo	0.26 219	0.19 312	0.34 263	0.38 343	0.25 416	0.51 468	0.24 196	0.40 173	0.30 166	0.27 178	0.27 155	0.23 108	0.36 400	0.43 251	0.22 136	0.14 248	0.09 35	0.14 217	0.10 113	0.15 347	0.12 266

RT-IGEV	0.52 587	0.19 312	0.59 582	0.40 427	0.25 416	0.79 640	0.62 704	1.15 676	0.74 490	0.89 631	0.99 590	1.18 711	0.61 576	0.65 506	0.31 367	0.19 531	0.13 461	0.17 390	0.13 306	0.15 347	0.20 574

Selective-IGEV-i1	0.44 483	0.20 365	0.53 550	0.41 466	0.22 279	0.62 553	0.50 645	1.01 613	0.88 587	0.63 434	0.81 485	0.79 581	0.38 418	0.54 367	0.38 480	0.16 398	0.13 461	0.15 286	0.13 306	0.15 347	0.15 411

NLMM1	0.33 328	0.21 412	0.36 300	0.41 466	0.25 416	0.55 496	0.33 418	0.55 305	0.63 421	0.42 327	0.44 289	0.30 210	0.25 209	0.63 484	0.38 480	0.16 398	0.18 620	0.17 390	0.14 360	0.15 347	0.13 320

gasm-f	0.24 171	0.16 153	0.27 103	0.33 137	0.25 416	0.25 114	0.36 487	0.42 196	0.28 137	0.26 157	0.35 237	0.24 128	0.30 308	0.36 161	0.23 183	0.18 496	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.15 347	0.12 266

Select-FE	0.46 506	0.24 517	0.88 696	0.42 515	0.35 651	0.33 288	0.19 38	0.90 561	0.37 256	0.60 413	1.01 596	0.97 649	0.80 685	0.72 562	0.28 319	0.16 398	0.12 382	0.17 390	0.20 591	0.15 347	0.24 634

DA	0.29 271	0.17 214	0.31 189	0.40 427	0.20 203	0.74 617	0.33 418	0.47 245	0.44 320	0.34 249	0.39 264	0.39 304	0.32 331	0.32 100	0.24 205	0.15 337	0.11 302	0.16 334	0.11 192	0.15 347	0.10 91

GGEV	0.29 271	0.17 214	0.31 189	0.40 427	0.20 203	0.74 617	0.33 418	0.47 245	0.44 320	0.34 249	0.39 264	0.39 304	0.32 331	0.32 100	0.24 205	0.15 337	0.11 302	0.16 334	0.11 192	0.15 347	0.10 91

S2M2_XL	0.19 29	0.18 261	0.27 103	0.27 5	0.20 203	0.15 13	0.16 5	0.22 9	0.15 6	0.21 58	0.26 144	0.17 14	0.17 35	0.24 7	0.21 100	0.17 458	0.16 573	0.15 286	0.13 306	0.15 347	0.12 266
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 535	0.20 365	0.40 370	0.34 178	0.23 336	0.57 517	0.58 689	1.10 649	0.77 513	0.86 608	0.94 554	0.95 644	0.54 533	0.68 537	0.60 620	0.16 398	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.15 411

MM-Stereo_test2	0.30 290	0.18 261	0.39 356	0.40 427	0.24 380	0.42 415	0.42 590	0.63 370	0.41 295	0.37 273	0.35 237	0.32 228	0.26 233	0.53 359	0.25 239	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.15 347	0.10 91

MM-Stereo_test1	0.33 328	0.19 312	0.36 300	0.41 466	0.23 336	0.36 338	0.45 613	0.58 327	0.54 380	0.60 413	0.50 316	0.38 294	0.37 411	0.60 449	0.26 272	0.15 337	0.13 461	0.17 390	0.14 360	0.15 347	0.12 266

HART	0.29 271	0.16 153	0.32 214	0.40 427	0.21 244	0.32 272	0.26 244	0.62 360	0.31 179	0.33 245	0.65 397	0.41 331	0.22 160	0.55 376	0.25 239	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.11 192	0.15 347	0.11 196

SCV	0.26 219	0.19 312	0.33 238	0.35 232	0.21 244	0.27 153	0.34 437	0.56 309	0.28 137	0.24 123	0.28 170	0.37 285	0.23 182	0.49 321	0.22 136	0.18 496	0.10 138	0.14 217	0.11 192	0.15 347	0.11 196

AIO-test2	0.39 430	0.21 412	0.41 381	0.47 615	0.25 416	0.45 441	0.35 464	0.77 502	1.27 743	0.36 266	0.87 526	0.37 285	0.30 308	0.47 302	0.27 295	0.15 337	0.13 461	0.21 574	0.23 651	0.15 347	0.13 320

UGAM	0.52 587	0.22 453	0.46 459	0.45 585	0.25 416	0.41 408	0.52 664	0.62 360	1.16 716	0.76 537	1.13 652	1.32 730	0.57 549	1.00 691	0.53 596	0.17 458	0.14 503	0.25 644	0.21 614	0.15 347	0.13 320

IGEV-Stereo+	0.23 142	0.14 36	0.26 79	0.32 101	0.19 153	0.12 5	0.17 9	0.29 39	0.29 157	0.21 58	0.15 9	0.22 88	0.22 160	0.40 209	0.22 136	0.14 248	0.10 138	0.12 82	0.09 24	0.15 347	0.86 799

tta	0.51 579	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.55 606	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.14 375

qqq1	0.49 554	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.34 412	0.19 531	0.15 537	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.14 375

fff1	0.49 554	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.34 412	0.19 531	0.15 537	0.14 217	0.12 244	0.15 347	0.14 375

AE-Stereo	0.34 340	0.21 412	0.42 402	0.48 623	0.31 605	0.48 456	0.35 464	0.61 355	0.62 410	0.32 238	0.55 360	0.52 412	0.27 250	0.47 302	0.29 347	0.13 169	0.13 461	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.12 266

DisPM	0.39 430	0.19 312	0.44 429	0.41 466	0.27 501	0.24 92	0.31 368	0.65 389	0.57 398	0.87 616	0.87 526	0.60 465	0.32 331	0.76 589	0.32 380	0.18 496	0.12 382	0.19 495	0.17 499	0.15 347	0.20 574

raft_robust	0.41 456	0.23 475	0.36 300	0.42 515	0.21 244	0.40 388	0.33 418	0.79 512	0.98 648	0.79 552	0.87 526	0.39 304	0.33 351	0.84 634	0.29 347	0.13 169	0.12 382	0.16 334	0.17 499	0.15 347	0.12 266

RAFT_CTSACE	0.45 494	0.20 365	0.44 429	0.45 585	0.27 501	0.34 309	0.39 549	0.60 347	0.73 480	0.76 537	1.44 729	0.83 599	0.38 418	1.08 708	0.26 272	0.12 87	0.13 461	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.11 196

RAFT+CT+SA	0.39 430	0.23 475	0.36 300	0.51 671	0.27 501	0.29 197	0.46 617	0.75 490	0.80 535	0.51 372	0.89 538	0.41 331	0.40 438	0.78 605	0.32 380	0.14 248	0.11 302	0.18 446	0.18 530	0.15 347	0.14 375

Sa-1000	0.48 535	0.24 517	0.41 381	0.45 585	0.25 416	0.59 535	0.34 437	0.81 521	0.93 627	0.82 577	1.50 736	0.53 416	0.45 472	0.92 672	0.30 358	0.15 337	0.12 382	0.21 574	0.19 564	0.15 347	0.13 320

SA	0.44 483	0.25 543	0.46 459	0.46 607	0.24 380	0.43 420	0.36 487	0.75 490	0.96 641	0.59 408	1.03 610	0.48 386	0.52 514	0.94 685	0.32 380	0.16 398	0.12 382	0.21 574	0.19 564	0.15 347	0.13 320

test_4	0.36 379	0.18 261	0.31 189	0.44 560	0.25 416	0.20 40	0.34 437	0.56 309	0.41 295	0.59 408	1.45 732	0.43 354	0.25 209	0.63 484	0.28 319	0.12 87	0.10 138	0.17 390	0.19 564	0.15 347	0.11 196

iRaft-Stereo_20w	0.39 430	0.19 312	0.57 576	0.37 299	0.27 501	0.31 247	0.24 196	1.44 763	0.29 157	0.69 488	0.53 347	0.60 465	0.42 450	0.83 628	0.27 295	0.14 248	0.11 302	0.14 217	0.13 306	0.15 347	0.13 320

IPLGR	0.39 430	0.21 412	0.63 607	0.39 379	0.22 279	0.49 461	0.29 313	0.76 498	0.74 490	0.78 547	0.77 452	0.44 365	0.42 450	0.47 302	0.38 480	0.13 169	0.12 382	0.16 334	0.14 360	0.15 347	0.13 320

GMOStereo	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

error version	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

test-v	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

test_3	0.36 379	0.19 312	0.44 429	0.44 560	0.23 336	0.48 456	0.36 487	0.66 401	0.82 548	0.64 446	0.45 293	0.68 515	0.25 209	0.41 222	0.31 367	0.12 87	0.10 138	0.18 446	0.16 438	0.15 347	0.11 196

HHNet	0.41 456	0.17 214	0.41 381	0.34 178	0.37 667	0.33 288	0.34 437	0.69 431	0.75 495	0.86 608	1.30 703	0.52 412	0.32 331	0.52 347	0.35 432	0.15 337	0.11 302	0.19 495	0.15 398	0.15 347	0.24 634

OMP-Stereo	0.42 464	0.22 453	0.46 459	0.52 688	0.24 380	0.36 338	0.25 213	0.71 458	0.78 524	0.77 543	0.64 394	0.89 624	0.39 432	0.91 668	0.35 432	0.15 337	0.12 382	0.20 530	0.15 398	0.15 347	0.12 266

IIG-Stereo	0.43 475	0.21 412	0.44 429	0.50 652	0.25 416	0.44 429	0.21 100	0.71 458	0.76 504	0.83 589	0.95 565	0.83 599	0.43 456	0.90 661	0.35 432	0.15 337	0.12 382	0.19 495	0.14 360	0.15 347	0.11 196

FTStereo	0.56 621	0.20 365	0.37 319	0.41 466	0.25 416	0.40 388	0.79 752	0.66 401	0.43 312	1.09 722	3.27 805	0.70 526	0.73 655	0.55 376	0.33 395	0.14 248	0.13 461	0.19 495	0.17 499	0.15 347	0.30 685

GrayStereo	0.49 554	0.19 312	0.42 402	0.46 607	0.28 528	0.53 482	0.67 718	0.69 431	0.63 421	1.02 698	1.47 735	0.78 579	0.76 666	0.56 390	0.33 395	0.14 248	0.12 382	0.17 390	0.17 499	0.15 347	0.29 674

test-2	0.37 396	0.19 312	0.38 333	0.43 539	0.24 380	0.37 352	0.38 527	0.52 285	0.62 410	0.87 616	0.84 503	0.64 488	0.35 371	0.37 178	0.28 319	0.13 169	0.11 302	0.20 530	0.18 530	0.15 347	0.11 196

cross-raft	0.34 340	0.20 365	0.37 319	0.44 560	0.23 336	0.32 272	0.35 464	0.74 483	0.40 290	0.60 413	0.77 452	0.57 435	0.27 250	0.43 251	0.28 319	0.12 87	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.15 347	0.11 196

test-1	0.36 379	0.19 312	0.71 648	0.46 607	0.26 464	0.44 429	0.36 487	0.60 347	0.59 402	0.48 360	0.67 411	0.53 416	0.36 400	0.40 209	0.29 347	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.15 347	0.16 463

iRaftStereo_RVC	0.32 308	0.19 312	0.37 319	0.39 379	0.22 279	0.31 247	0.29 313	0.68 421	0.51 369	0.49 363	0.66 404	0.37 285	0.23 182	0.45 269	0.33 395	0.14 248	0.10 138	0.18 446	0.17 499	0.15 347	0.12 266

cf-r	0.47 522	0.23 475	0.41 381	0.39 379	0.23 336	0.59 535	0.37 505	0.88 553	0.85 568	0.72 515	1.05 620	0.94 642	0.62 585	0.56 390	0.54 601	0.21 581	0.14 503	0.17 390	0.19 564	0.15 347	0.15 411

CCAANet	0.47 522	0.20 365	0.47 473	0.41 466	0.28 528	0.67 590	0.31 368	0.99 598	0.75 495	0.63 434	1.22 682	0.69 521	0.52 514	0.79 612	0.42 510	0.14 248	0.13 461	0.19 495	0.19 564	0.15 347	0.19 548

DIP-Stereo	0.39 430	0.21 412	0.50 521	0.41 466	0.28 528	0.62 553	0.27 270	0.77 502	0.40 290	0.64 446	0.86 517	0.52 412	0.33 351	0.66 515	0.42 510	0.15 337	0.13 461	0.17 390	0.14 360	0.15 347	0.15 411
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 595	0.22 453	0.52 542	0.38 343	0.22 279	0.68 593	0.38 527	0.97 593	0.88 587	0.73 521	1.04 616	1.03 670	0.92 718	0.90 661	0.86 684	0.16 398	0.14 503	0.14 217	0.17 499	0.15 347	0.13 320

iResNet_ROB	0.52 587	0.21 412	0.53 550	0.37 299	0.21 244	0.61 545	0.29 313	1.51 774	1.32 750	0.90 639	1.02 605	0.80 590	0.62 585	0.76 589	0.43 520	0.16 398	0.12 382	0.13 143	0.09 24	0.15 347	0.18 513

pmcnn	1.23 764	0.29 606	0.96 709	0.40 427	0.23 336	0.95 685	0.69 728	1.16 684	1.28 745	1.67 778	2.33 777	11.15 843	0.86 702	0.93 678	0.88 695	0.15 337	0.12 382	0.12 82	0.10 113	0.15 347	0.15 411

GeoMambaStereo_RVC	0.27 243	0.17 214	0.32 214	0.30 34	0.27 501	0.37 352	0.25 213	0.34 96	0.24 85	0.37 273	0.40 270	0.38 294	0.28 269	0.34 136	0.28 319	0.20 561	0.16 573	0.16 334	0.13 306	0.16 407	0.21 594

G4	0.34 340	0.25 543	0.52 542	0.52 688	0.29 560	0.31 247	0.30 336	0.65 389	0.50 362	0.48 360	0.51 326	0.31 222	0.34 364	0.61 459	0.31 367	0.21 581	0.09 35	0.20 530	0.14 360	0.16 407	0.14 375

NBS	0.18 11	0.15 96	0.22 4	0.37 299	0.18 118	0.14 7	0.24 196	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 34	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 205	0.14 248	0.12 382	0.19 495	0.16 438	0.16 407	0.10 91

noway7	0.60 646	0.29 606	4.94 818	0.43 539	0.23 336	0.44 429	0.33 418	0.73 476	0.73 480	0.51 372	0.51 326	0.75 562	0.52 514	0.43 251	0.37 470	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.16 407	0.13 320

monster_256*512	0.35 360	0.23 475	0.30 161	0.42 515	0.23 336	0.44 429	0.36 487	0.71 458	0.67 443	0.45 342	0.52 341	0.62 478	0.40 438	0.38 188	0.33 395	0.13 169	0.10 138	0.17 390	0.15 398	0.16 407	0.13 320

S0	0.37 396	0.18 261	0.33 238	0.40 427	0.21 244	0.79 640	0.56 684	0.63 370	0.45 329	0.53 385	0.61 381	0.44 365	0.36 400	0.45 269	0.31 367	0.22 612	0.21 665	0.26 663	0.22 632	0.16 407	0.12 266

MUNStereo	0.23 142	0.17 214	0.40 370	0.36 269	0.17 80	0.33 288	0.22 127	0.35 109	0.27 119	0.27 178	0.23 89	0.29 195	0.34 364	0.31 84	0.22 136	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.16 407	0.12 266

RMAStereo	0.25 198	0.18 261	0.44 429	0.38 343	0.18 118	0.45 441	0.21 100	0.44 223	0.35 227	0.27 178	0.31 206	0.25 149	0.30 308	0.28 27	0.21 100	0.13 169	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.16 407	0.10 91

ATMStereo	0.24 171	0.19 312	0.39 356	0.41 466	0.17 80	0.33 288	0.22 127	0.41 186	0.37 256	0.27 178	0.23 89	0.22 88	0.35 371	0.29 46	0.24 205	0.12 87	0.08 2	0.14 217	0.11 192	0.16 407	0.11 196

WQFJX1	0.33 328	0.19 312	0.34 263	0.41 466	0.28 528	0.53 482	0.33 418	0.51 275	0.50 362	0.39 299	0.36 248	0.34 249	0.31 325	0.69 543	0.39 488	0.15 337	0.18 620	0.16 334	0.14 360	0.16 407	0.14 375

FlowAnything_test	0.29 271	0.19 312	0.39 356	0.47 615	0.26 464	0.46 447	0.25 213	0.43 215	0.31 179	0.29 209	0.26 144	0.35 268	0.26 233	0.40 209	0.37 470	0.21 581	0.15 537	0.22 590	0.26 692	0.16 407	0.16 463

SCV_C0	0.26 219	0.18 261	0.34 263	0.35 232	0.24 380	0.23 76	0.28 301	0.51 275	0.36 237	0.31 223	0.36 248	0.37 285	0.20 105	0.57 402	0.22 136	0.13 169	0.10 138	0.13 143	0.11 192	0.16 407	0.12 266

StereoAnything_RVC	0.21 95	0.68 763	0.39 356	0.28 11	0.15 37	0.23 76	0.18 19	0.20 5	0.19 32	0.16 9	0.16 16	0.15 6	0.22 160	0.30 70	0.18 19	0.16 398	0.09 35	0.12 82	0.08 2	0.16 407	0.09 6

H2IRNET	0.37 396	0.20 365	0.33 238	0.38 343	0.25 416	0.27 153	0.23 170	0.59 334	0.72 473	0.39 299	0.90 542	0.74 559	0.55 539	0.52 347	0.43 520	0.15 337	0.13 461	0.18 446	0.20 591	0.16 407	0.13 320

DispNO	0.47 522	0.23 475	0.71 648	0.39 379	0.31 605	0.60 542	0.38 527	0.89 556	0.77 513	0.75 528	0.84 503	0.72 539	0.54 533	0.73 570	0.46 558	0.19 531	0.14 503	0.20 530	0.18 530	0.16 407	0.17 490

CoDeX	0.47 522	0.20 365	0.49 507	0.42 515	0.25 416	0.75 623	0.36 487	1.27 730	0.80 535	0.82 577	0.96 569	0.62 478	0.57 549	0.60 449	0.36 451	0.17 458	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.16 407	0.14 375

cc1	0.37 396	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.67 411	1.06 690	0.41 318	0.50 316	0.34 249	0.49 495	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.16 407	0.15 411

ffm	0.44 483	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	0.68 421	1.04 680	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.25 644	0.21 614	0.16 407	0.16 463

ff1	0.49 554	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	0.68 421	1.04 680	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	1.01 692	0.88 695	0.16 398	0.10 138	0.25 644	0.21 614	0.16 407	0.16 463

tt1	0.36 379	0.24 517	0.32 214	0.41 466	0.22 279	0.54 489	0.38 527	0.68 421	1.04 680	0.41 318	0.46 298	0.35 268	0.45 472	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.16 407	0.16 463

EKT-Stereo	0.35 360	0.23 475	0.39 356	0.43 539	0.29 560	0.38 368	0.31 368	0.69 431	0.64 429	0.45 342	0.63 388	0.49 394	0.27 250	0.56 390	0.33 395	0.18 496	0.14 503	0.18 446	0.15 398	0.16 407	0.16 463

LL-Strereo	0.57 629	0.27 580	0.68 633	0.48 623	0.34 644	0.39 382	0.48 633	0.94 577	0.97 644	0.83 589	0.78 464	1.10 694	1.18 754	1.33 747	0.49 572	0.17 458	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.16 407	0.17 490

4D-IteraStereo	0.33 328	0.18 261	0.40 370	0.40 427	0.24 380	0.32 272	0.27 270	0.58 327	0.72 473	0.65 455	0.54 350	0.42 345	0.23 182	0.45 269	0.28 319	0.14 248	0.09 35	0.19 495	0.16 438	0.16 407	0.11 196

anonymousdsp2	0.35 360	0.20 365	0.43 417	0.37 299	0.24 380	0.48 456	0.31 368	0.86 539	0.65 434	0.55 395	0.50 316	0.50 400	0.34 364	0.56 390	0.31 367	0.14 248	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.16 407	0.14 375

anonymousa	0.49 554	0.20 365	0.42 402	0.38 343	0.23 336	0.91 676	0.35 464	0.75 490	0.62 410	0.85 600	1.54 741	1.06 679	0.66 617	0.51 340	0.43 520	0.16 398	0.13 461	0.19 495	0.21 614	0.16 407	0.14 375

Selective-RAFT	0.35 360	0.23 475	0.51 536	0.44 560	0.21 244	0.64 573	0.27 270	0.59 334	0.63 421	0.40 309	0.38 259	0.55 425	0.40 438	0.57 402	0.35 432	0.13 169	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.16 407	0.13 320

CroCo-Stereo Lap2	0.28 254	0.24 517	0.39 356	0.50 652	0.29 560	0.20 40	0.31 368	0.49 259	0.38 268	0.24 123	0.27 155	0.46 376	0.31 325	0.39 197	0.30 358	0.14 248	0.15 537	0.16 334	0.13 306	0.16 407	0.15 411

GLC_STEREO	0.29 271	0.19 312	0.27 103	0.44 560	0.19 153	0.31 247	0.26 244	0.47 245	0.43 312	0.37 273	0.47 305	0.41 331	0.23 182	0.50 330	0.34 412	0.14 248	0.18 620	0.19 495	0.16 438	0.16 407	0.13 320

PFNet+	0.40 443	0.19 312	0.49 507	0.39 379	0.25 416	0.28 179	0.23 170	0.64 385	0.70 460	0.85 600	0.79 475	0.64 488	0.35 371	0.72 562	0.34 412	0.19 531	0.14 503	0.23 611	0.20 591	0.16 407	0.20 574

NF-Stereo	0.38 413	0.20 365	0.45 442	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.57 435	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

OCTAStereo	0.38 413	0.20 365	0.46 459	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.58 444	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

PSM-softLoss	0.38 413	0.20 365	0.48 494	0.41 466	0.26 464	0.30 222	0.35 464	0.69 431	0.46 335	0.62 425	0.82 491	0.59 459	0.33 351	0.70 550	0.39 488	0.19 531	0.12 382	0.20 530	0.18 530	0.16 407	0.22 617

KMStereo	0.38 413	0.20 365	0.48 494	0.41 466	0.26 464	0.30 222	0.35 464	0.69 431	0.46 335	0.62 425	0.82 491	0.59 459	0.33 351	0.70 550	0.39 488	0.19 531	0.12 382	0.20 530	0.18 530	0.16 407	0.22 617

KYRaft	0.48 535	0.20 365	0.38 333	0.44 560	0.23 336	0.44 429	0.37 505	0.66 401	0.41 295	0.94 659	1.73 752	0.79 581	0.41 447	0.63 484	0.31 367	0.16 398	0.11 302	0.18 446	0.22 632	0.16 407	0.78 794

PFNet	0.42 464	0.18 261	0.58 580	0.43 539	0.24 380	0.43 420	0.32 403	0.74 483	0.78 524	1.00 689	0.74 440	0.68 515	0.39 432	0.72 562	0.37 470	0.16 398	0.10 138	0.20 530	0.15 398	0.16 407	0.13 320

RE-Stereo	0.38 413	0.20 365	0.46 459	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.58 444	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

TVStereo	0.38 413	0.20 365	0.46 459	0.41 466	0.25 416	0.26 130	0.31 368	0.69 431	0.70 460	0.65 455	0.77 452	0.58 444	0.30 308	0.67 526	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.16 407	0.27 660

IRAFT_RVC	0.42 464	0.20 365	0.48 494	0.44 560	0.24 380	0.27 153	0.54 673	0.74 483	0.77 513	0.76 537	0.80 478	0.73 552	0.51 510	0.70 550	0.36 451	0.17 458	0.10 138	0.21 574	0.16 438	0.16 407	0.14 375

CroCo-Stereo	0.26 219	0.22 453	0.36 300	0.48 623	0.22 279	0.20 40	0.29 313	0.51 275	0.44 320	0.28 193	0.23 89	0.42 345	0.26 233	0.29 46	0.26 272	0.15 337	0.13 461	0.13 143	0.11 192	0.16 407	0.12 266
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 494	0.22 453	0.45 442	0.47 615	0.26 464	0.54 489	0.47 625	0.66 401	0.58 400	0.80 555	0.82 491	0.94 642	0.57 549	0.75 584	0.34 412	0.17 458	0.15 537	0.22 590	0.20 591	0.16 407	0.12 266

GMM-Stereo	0.44 483	0.19 312	0.36 300	0.42 515	0.25 416	0.51 468	0.47 625	0.71 458	0.53 376	0.76 537	1.37 713	0.76 570	0.38 418	0.60 449	0.33 395	0.15 337	0.10 138	0.20 530	0.19 564	0.16 407	0.27 660

Prome-Stereo	0.46 506	0.19 312	0.35 282	0.44 560	0.26 464	0.40 388	0.45 613	0.68 421	0.44 320	0.96 669	1.84 759	0.59 459	0.67 620	0.61 459	0.32 380	0.14 248	0.11 302	0.16 334	0.14 360	0.16 407	0.29 674

SFCPSM	0.47 522	0.21 412	0.55 564	0.40 427	0.27 501	0.87 672	0.37 505	1.33 742	0.77 513	0.80 555	0.84 503	0.54 420	0.49 495	0.57 402	0.37 470	0.18 496	0.13 461	0.18 446	0.20 591	0.16 407	0.15 411

delet	0.55 610	0.24 517	0.55 564	0.44 560	0.33 635	1.07 709	0.50 645	1.00 603	0.86 573	0.85 600	0.96 569	0.90 629	0.63 591	0.83 628	0.74 662	0.18 496	0.18 620	0.20 530	0.21 614	0.16 407	0.15 411

GwcNet-RSSM	0.49 554	0.24 517	0.42 402	0.40 427	0.23 336	0.55 496	0.38 527	0.93 571	0.93 627	0.71 502	1.16 671	0.86 609	0.60 570	0.62 470	0.66 639	0.21 581	0.14 503	0.19 495	0.20 591	0.16 407	0.15 411

GStereo	0.25 198	0.15 96	0.34 263	0.30 34	0.26 464	0.34 309	0.19 38	0.34 96	0.28 137	0.30 218	0.35 237	0.34 249	0.27 250	0.36 161	0.31 367	0.17 458	0.14 503	0.16 334	0.12 244	0.17 452	0.16 463

AnonStereo	0.31 300	0.19 312	0.37 319	0.39 379	0.23 336	0.28 179	0.34 437	0.64 385	0.49 355	0.43 331	0.34 227	0.55 425	0.32 331	0.54 367	0.23 183	0.16 398	0.10 138	0.15 286	0.12 244	0.17 452	0.13 320

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 142	0.20 365	0.31 189	0.37 299	0.19 153	0.28 179	0.22 127	0.33 84	0.26 113	0.23 102	0.29 185	0.23 108	0.18 56	0.39 197	0.28 319	0.13 169	0.12 382	0.17 390	0.16 438	0.17 452	0.12 266

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 50	0.18 261	0.22 4	0.25 1	0.20 203	0.23 76	0.23 170	0.19 4	0.19 32	0.19 30	0.28 170	0.12 1	0.22 160	0.24 7	0.26 272	0.12 87	0.14 503	0.18 446	0.27 699	0.17 452	0.19 548

HLf8	0.33 328	0.17 214	0.39 356	0.30 34	0.22 279	0.43 420	0.27 270	0.71 458	0.67 443	0.44 337	0.60 376	0.36 280	0.30 308	0.58 425	0.35 432	0.18 496	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.17 452	0.18 513

DN	0.30 290	0.17 214	0.33 238	0.37 299	0.26 464	0.35 321	0.27 270	0.54 301	0.55 388	0.32 238	0.42 279	0.50 400	0.23 182	0.39 197	0.22 136	0.21 581	0.14 503	0.16 334	0.13 306	0.17 452	0.18 513

ACMStereo	0.25 198	0.19 312	0.38 333	0.38 343	0.17 80	0.18 30	0.25 213	0.52 285	0.49 355	0.28 193	0.30 191	0.21 75	0.33 351	0.33 123	0.23 183	0.12 87	0.09 35	0.13 143	0.10 113	0.17 452	0.11 196

IGEV_i1	0.43 475	0.22 453	0.50 521	0.39 379	0.22 279	0.64 573	0.40 562	0.96 588	0.61 406	0.68 480	0.69 418	0.75 562	0.45 472	0.72 562	0.41 502	0.15 337	0.13 461	0.16 334	0.13 306	0.17 452	0.16 463

NLCSM	0.34 340	0.21 412	0.34 263	0.44 560	0.29 560	0.54 489	0.36 487	0.52 285	0.47 342	0.46 350	0.37 255	0.34 249	0.34 364	0.71 556	0.41 502	0.16 398	0.17 595	0.17 390	0.16 438	0.17 452	0.16 463

G2L-ROB	0.47 522	0.19 312	0.42 402	0.35 232	0.22 279	0.57 517	0.42 590	1.14 672	0.71 471	0.84 596	0.75 442	1.09 690	0.53 521	0.74 578	0.53 596	0.17 458	0.12 382	0.14 217	0.12 244	0.17 452	0.19 548

G2L-Stereo	0.49 554	0.23 475	0.48 494	0.43 539	0.26 464	0.47 453	0.42 590	0.93 571	0.78 524	0.84 596	0.86 517	0.91 631	0.52 514	0.78 605	0.70 650	0.20 561	0.17 595	0.22 590	0.18 530	0.17 452	0.21 594

FLISNet	0.45 494	0.21 412	0.36 300	0.34 178	0.35 651	0.28 179	0.31 368	0.72 465	0.46 335	0.87 616	1.13 652	1.09 690	0.76 666	0.69 543	0.56 609	0.12 87	0.10 138	0.17 390	0.17 499	0.17 452	0.15 411

CoSv	0.45 494	0.21 412	0.36 300	0.34 178	0.35 651	0.28 179	0.31 368	0.72 465	0.46 335	0.87 616	1.13 652	1.09 690	0.76 666	0.69 543	0.56 609	0.12 87	0.10 138	0.17 390	0.17 499	0.17 452	0.15 411

IGEV-RUCA	0.25 198	0.16 153	0.34 263	0.39 379	0.27 501	0.33 288	0.20 64	0.38 147	0.36 237	0.26 157	0.31 206	0.25 149	0.21 131	0.48 314	0.24 205	0.20 561	0.11 302	0.13 143	0.10 113	0.17 452	0.15 411

test_sample1	0.42 464	0.22 453	0.46 459	0.34 178	0.23 336	0.58 523	0.35 464	0.99 598	0.49 355	0.62 425	0.75 442	0.69 521	0.61 576	0.58 425	0.44 538	0.18 496	0.14 503	0.17 390	0.15 398	0.17 452	0.17 490

MyStereo07	0.32 308	0.22 453	0.34 263	0.42 515	0.28 528	0.40 388	0.50 645	0.72 465	0.37 256	0.37 273	0.34 227	0.32 228	0.31 325	0.59 443	0.27 295	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.16 463

MyStereo06	0.38 413	0.21 412	0.61 591	0.41 466	0.28 528	0.41 408	0.50 645	0.95 584	0.35 227	0.62 425	0.54 350	0.76 570	0.27 250	0.50 330	0.29 347	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.15 411

MyStereo05	0.44 483	0.21 412	0.45 442	0.41 466	0.28 528	0.41 408	0.50 645	0.93 571	1.09 703	0.76 537	0.61 381	0.51 406	0.57 549	0.73 570	0.42 510	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.15 411

MyStereo04	0.44 483	0.22 453	0.44 429	0.42 515	0.28 528	0.40 388	0.50 645	1.00 603	1.08 701	0.62 425	0.58 372	0.55 425	0.57 549	0.71 556	0.44 538	0.14 248	0.13 461	0.18 446	0.17 499	0.17 452	0.16 463

11t1	0.36 379	0.21 412	0.42 402	0.35 232	0.22 279	0.62 553	0.29 313	0.69 431	0.43 312	0.60 413	0.53 347	0.53 416	0.48 490	0.56 390	0.40 496	0.18 496	0.14 503	0.16 334	0.13 306	0.17 452	0.17 490

plain	0.31 300	0.20 365	0.50 521	0.39 379	0.29 560	0.27 153	0.30 336	0.44 223	0.35 227	0.31 223	0.66 404	0.30 210	0.31 325	0.65 506	0.31 367	0.17 458	0.13 461	0.20 530	0.15 398	0.17 452	0.12 266

CBFPSM	0.59 643	0.22 453	1.31 755	0.38 343	0.27 501	1.12 722	0.65 712	0.79 512	0.82 548	0.80 555	0.81 485	1.35 739	0.87 706	0.67 526	0.76 664	0.16 398	0.15 537	0.15 286	0.16 438	0.17 452	0.22 617

knoymous	0.36 379	0.20 365	0.31 189	0.31 69	0.22 279	0.36 338	0.29 313	0.61 355	0.64 429	0.67 473	0.70 422	0.60 465	0.40 438	0.58 425	0.34 412	0.17 458	0.11 302	0.20 530	0.11 192	0.17 452	0.18 513

x	0.39 430	0.24 517	0.41 381	0.34 178	0.23 336	0.52 474	0.32 403	0.86 539	0.52 372	0.57 403	0.70 422	0.59 459	0.50 505	0.49 321	0.46 558	0.17 458	0.15 537	0.17 390	0.15 398	0.17 452	0.16 463

IER	0.46 506	0.23 475	0.50 521	0.38 343	0.28 528	0.69 595	0.35 464	0.80 516	0.66 438	0.83 589	0.94 554	0.75 562	0.77 674	0.60 449	0.42 510	0.17 458	0.14 503	0.17 390	0.17 499	0.17 452	0.15 411

NRIStereo	0.36 379	0.20 365	0.45 442	0.41 466	0.23 336	0.34 309	0.26 244	0.65 389	0.55 388	0.64 446	0.63 388	0.56 429	0.37 411	0.65 506	0.37 470	0.15 337	0.11 302	0.18 446	0.15 398	0.17 452	0.14 375

Pruner-Stereo	0.38 413	0.20 365	0.45 442	0.40 427	0.25 416	0.22 58	0.24 196	0.67 411	0.55 388	0.89 631	0.76 448	0.68 515	0.29 289	0.62 470	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.17 499	0.17 452	0.18 513

rafts_anoy	0.37 396	0.21 412	0.36 300	0.41 466	0.26 464	0.30 222	0.33 418	0.67 411	0.90 606	0.58 405	0.66 404	0.45 369	0.33 351	0.47 302	0.39 488	0.16 398	0.11 302	0.21 574	0.23 651	0.17 452	0.14 375

RALCasStereoNet	0.36 379	0.21 412	0.37 319	0.42 515	0.26 464	0.35 321	0.38 527	0.63 370	0.64 429	0.50 367	0.72 426	0.51 406	0.29 289	0.59 443	0.36 451	0.16 398	0.14 503	0.15 286	0.13 306	0.17 452	0.16 463

acv_ft	0.51 579	0.23 475	0.56 570	0.44 560	0.28 528	0.86 670	0.39 549	0.91 566	0.80 535	0.97 674	0.96 569	0.79 581	0.59 566	0.63 484	0.87 690	0.17 458	0.15 537	0.16 334	0.15 398	0.17 452	0.15 411

HSM-Net_RVC	0.53 595	0.22 453	0.35 282	0.37 299	0.21 244	0.85 667	0.37 505	1.23 715	0.93 627	0.90 639	1.15 664	1.26 717	0.63 591	0.72 562	0.48 569	0.17 458	0.13 461	0.16 334	0.15 398	0.17 452	0.15 411
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 579	0.24 517	0.41 381	0.39 379	0.24 380	0.75 623	0.40 562	1.22 710	0.75 495	0.81 568	0.91 545	1.21 712	0.69 631	0.87 649	0.46 558	0.17 458	0.13 461	0.17 390	0.14 360	0.17 452	0.17 490

iResNet	0.49 554	0.29 606	0.79 682	0.42 515	0.21 244	0.61 545	0.40 562	0.82 523	0.99 653	0.87 616	1.12 644	0.69 521	0.53 521	0.78 605	0.51 585	0.15 337	0.11 302	0.14 217	0.12 244	0.17 452	0.15 411

LACA_dic	0.18 11	0.20 365	0.25 49	0.30 34	0.14 16	0.20 40	0.18 19	0.25 17	0.20 44	0.23 102	0.17 23	0.20 56	0.16 24	0.32 100	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.18 485	0.10 91

MEA-ACV	0.54 607	0.23 475	0.61 591	0.41 466	0.28 528	0.71 606	0.43 599	1.18 693	0.88 587	0.85 600	0.94 554	1.04 672	0.85 699	0.73 570	0.57 612	0.18 496	0.17 595	0.20 530	0.24 667	0.18 485	0.21 594

zzzzzzz1	0.60 646	0.31 621	4.33 816	0.42 515	0.26 464	0.44 429	0.39 549	0.73 476	0.77 513	0.51 372	0.70 422	0.72 539	0.48 490	0.60 449	0.42 510	0.14 248	0.12 382	0.17 390	0.16 438	0.18 485	0.14 375

S	0.40 443	0.20 365	0.35 282	0.39 379	0.24 380	0.71 606	0.42 590	0.62 360	0.61 406	0.60 413	0.97 583	0.39 304	0.46 479	0.42 236	0.32 380	0.30 701	0.17 595	0.31 707	0.31 724	0.18 485	0.13 320

SME	0.40 443	0.20 365	0.35 282	0.36 269	0.19 153	0.79 640	0.31 368	0.79 512	0.73 480	0.56 398	0.77 452	0.43 354	0.51 510	0.57 402	0.36 451	0.16 398	0.17 595	0.19 495	0.19 564	0.18 485	0.16 463

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 340	0.27 580	0.45 442	0.36 269	0.25 416	0.48 456	0.30 336	0.58 327	0.90 606	0.42 327	0.36 248	0.30 210	0.29 289	0.49 321	0.30 358	0.16 398	0.14 503	0.18 446	0.15 398	0.18 485	0.15 411

SMFormer	0.51 579	0.23 475	0.62 597	0.34 178	0.20 203	0.62 553	0.34 437	1.21 702	1.02 667	0.81 568	1.01 596	0.71 530	0.65 609	0.84 634	0.55 606	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.16 438	0.18 485	0.18 513

ACVNet-DCA	0.35 360	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.85 535	0.54 380	0.41 318	0.50 316	0.34 249	0.49 495	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.18 485	0.17 490

xx1	0.39 430	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.67 411	1.06 690	0.41 318	0.50 316	0.65 502	0.53 521	0.57 402	0.25 239	0.16 398	0.10 138	0.20 530	0.19 564	0.18 485	0.17 490

1test111	0.36 379	0.23 475	0.33 238	0.41 466	0.22 279	0.55 496	0.38 527	0.85 535	0.54 380	0.41 318	0.50 316	0.34 249	0.49 495	0.55 376	0.45 547	0.16 398	0.10 138	0.19 495	0.13 306	0.18 485	0.17 490

MIF-Stereo (partial)	0.31 300	0.18 261	0.37 319	0.41 466	0.31 605	0.28 179	0.23 170	0.47 245	0.42 306	0.31 223	0.63 388	0.36 280	0.35 371	0.57 402	0.31 367	0.17 458	0.13 461	0.19 495	0.17 499	0.18 485	0.14 375

CASnet	0.30 290	0.20 365	0.33 238	0.41 466	0.16 64	0.26 130	0.24 196	0.52 285	0.53 376	0.52 382	0.54 350	0.39 304	0.24 195	0.40 209	0.26 272	0.14 248	0.10 138	0.22 590	0.18 530	0.18 485	0.11 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 360	0.24 517	0.48 494	0.41 466	0.26 464	0.35 321	0.24 196	0.67 411	0.44 320	0.54 391	0.51 326	0.66 507	0.25 209	0.66 515	0.30 358	0.14 248	0.12 382	0.23 611	0.20 591	0.18 485	0.13 320

gwcnet-sp	0.48 535	0.23 475	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.81 652	0.41 578	0.89 556	0.84 559	0.91 644	0.76 448	0.66 507	0.61 576	0.66 515	0.50 575	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.18 513

scenet	0.48 535	0.23 475	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.81 652	0.41 578	0.89 556	0.84 559	0.91 644	0.76 448	0.66 507	0.61 576	0.66 515	0.50 575	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.18 513

ssnet	0.48 535	0.23 475	0.70 643	0.40 427	0.26 464	0.81 652	0.41 578	0.89 556	0.84 559	0.91 644	0.76 448	0.66 507	0.61 576	0.66 515	0.50 575	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.18 513

qqq	0.40 443	0.26 562	0.44 429	0.36 269	0.22 279	0.46 447	0.36 487	0.85 535	0.54 380	0.56 398	0.69 418	0.65 502	0.53 521	0.55 376	0.45 547	0.17 458	0.16 573	0.20 530	0.19 564	0.18 485	0.17 490

BUS	0.45 494	0.25 543	0.43 417	0.45 585	0.28 528	0.70 600	0.34 437	0.94 577	0.76 504	0.75 528	0.80 478	0.65 502	0.49 495	0.64 499	0.51 585	0.20 561	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.18 485	0.18 513

CRFU-Net	0.57 629	0.27 580	0.57 576	0.46 607	0.30 580	1.20 735	0.52 664	1.10 649	0.56 396	1.00 689	0.98 585	1.06 679	0.79 681	0.81 617	0.71 655	0.21 581	0.19 640	0.18 446	0.16 438	0.18 485	0.19 548

test_5	0.43 475	0.24 517	0.43 417	0.52 688	0.28 528	0.28 179	0.42 590	0.72 465	0.82 548	0.62 425	0.91 545	0.72 539	0.55 539	0.79 612	0.35 432	0.14 248	0.11 302	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.16 463

BSDual-CNN	0.46 506	0.25 543	0.43 417	0.45 585	0.28 528	0.77 630	0.40 562	0.94 577	0.76 504	0.75 528	0.80 478	0.76 570	0.54 533	0.64 499	0.43 520	0.20 561	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.18 485	0.18 513

hknet	0.49 554	0.25 543	0.51 536	0.45 585	0.29 560	0.77 630	0.40 562	0.94 577	0.83 553	0.75 528	0.80 478	0.97 649	0.61 576	0.73 570	0.45 547	0.18 496	0.14 503	0.22 590	0.19 564	0.18 485	0.18 513

psmg	0.49 554	0.25 543	0.43 417	0.41 466	0.28 528	0.85 667	0.43 599	0.99 598	0.76 504	0.91 644	0.94 554	0.76 570	0.54 533	0.64 499	0.43 520	0.20 561	0.15 537	0.20 530	0.20 591	0.18 485	0.18 513

CSP-Net	0.56 621	0.27 580	0.49 507	0.41 466	0.28 528	1.22 737	0.50 645	1.23 715	0.72 473	0.95 667	0.95 565	0.89 624	0.62 585	0.83 628	0.62 627	0.26 664	0.17 595	0.17 390	0.17 499	0.18 485	0.17 490

GwcNet-ADL	0.44 483	0.22 453	0.48 494	0.45 585	0.30 580	0.40 388	0.37 505	0.92 569	0.97 644	0.71 502	0.78 464	0.61 471	0.42 450	0.62 470	0.50 575	0.19 531	0.14 503	0.15 286	0.14 360	0.18 485	0.18 513

GANet-ADL	0.42 464	0.25 543	0.45 442	0.43 539	0.29 560	0.54 489	0.35 464	0.89 556	0.86 573	0.63 434	0.72 426	0.68 515	0.42 450	0.52 347	0.41 502	0.21 581	0.14 503	0.15 286	0.13 306	0.18 485	0.19 548

PSM-AAD	0.48 535	0.20 365	0.37 319	0.43 539	0.23 336	0.56 511	0.50 645	0.65 389	0.70 460	1.07 716	1.12 644	0.58 444	0.92 718	0.61 459	0.32 380	0.15 337	0.11 302	0.25 644	0.26 692	0.18 485	0.43 751

RAFT_R40	0.40 443	0.19 312	0.44 429	0.43 539	0.25 416	0.23 76	0.26 244	0.67 411	0.67 443	0.98 680	0.78 464	0.72 539	0.43 456	0.76 589	0.35 432	0.16 398	0.11 302	0.20 530	0.16 438	0.18 485	0.14 375

GES	0.44 483	0.23 475	0.57 576	0.40 427	0.30 580	0.59 535	0.36 487	0.96 588	0.68 450	0.74 526	0.83 497	0.47 379	0.48 490	0.67 526	0.43 520	0.22 612	0.16 573	0.17 390	0.16 438	0.18 485	0.23 625

222	1.18 761	0.22 453	0.44 429	0.37 299	0.22 279	0.79 640	0.37 505	1.31 739	0.89 603	0.92 652	1.08 634	0.72 539	0.71 648	0.66 515	13.89 849	0.20 561	0.15 537	0.17 390	0.16 438	0.18 485	0.19 548

test_xeample	1.01 734	0.21 412	0.42 402	0.35 232	0.21 244	0.71 606	0.39 549	1.23 715	0.86 573	0.81 568	1.04 616	0.69 521	0.61 576	0.69 543	10.93 846	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.17 499	0.18 485	0.17 490

RAFT + AFF	0.53 595	0.29 606	0.75 670	0.51 671	0.32 623	0.63 565	0.60 697	1.00 603	0.91 614	0.78 547	0.87 526	0.83 599	0.58 559	0.80 614	0.47 565	0.17 458	0.20 655	0.23 611	0.22 632	0.18 485	0.18 513

FENet	0.42 464	0.22 453	0.38 333	0.39 379	0.24 380	0.55 496	0.32 403	0.79 512	0.70 460	0.71 502	0.72 426	0.63 482	0.57 549	0.62 470	0.44 538	0.19 531	0.13 461	0.19 495	0.17 499	0.18 485	0.19 548

ac_64	0.52 587	0.22 453	0.50 521	0.45 585	0.28 528	0.80 646	0.45 613	1.02 617	0.61 406	0.91 644	0.83 497	1.07 684	0.68 627	0.74 578	0.70 650	0.21 581	0.18 620	0.20 530	0.19 564	0.18 485	0.15 411

ACVNet	0.46 506	0.23 475	0.36 300	0.39 379	0.28 528	0.58 523	0.40 562	0.87 548	0.80 535	0.64 446	0.96 569	0.79 581	0.60 570	0.63 484	0.67 642	0.17 458	0.15 537	0.16 334	0.15 398	0.18 485	0.15 411

GANet-RSSM	0.47 522	0.21 412	0.37 319	0.38 343	0.25 416	0.58 523	0.36 487	1.07 638	0.78 524	0.68 480	1.01 596	0.86 609	0.67 620	0.62 470	0.44 538	0.21 581	0.15 537	0.18 446	0.18 530	0.18 485	0.17 490

AANet_RVC	0.57 629	0.32 626	0.54 556	0.45 585	0.27 501	0.57 517	0.48 633	1.00 603	1.28 745	0.86 608	1.33 707	0.87 615	0.58 559	1.07 705	0.75 663	0.18 496	0.12 382	0.15 286	0.13 306	0.18 485	0.18 513

iResNetv2_ROB	0.52 587	0.27 580	0.69 639	0.38 343	0.25 416	0.62 553	0.35 464	1.17 689	1.01 664	0.99 684	1.06 627	0.88 620	0.67 620	0.66 515	0.39 488	0.19 531	0.13 461	0.15 286	0.11 192	0.18 485	0.16 463

DN-CSS_ROB	0.43 475	0.26 562	0.62 597	0.40 427	0.29 560	0.44 429	0.27 270	0.77 502	0.75 495	0.72 515	1.09 637	0.48 386	0.43 456	0.69 543	0.37 470	0.15 337	0.12 382	0.21 574	0.19 564	0.18 485	0.16 463

MWDA-net	0.50 570	0.23 475	0.58 580	0.41 466	0.30 580	0.78 635	0.48 633	0.83 528	0.86 573	0.98 680	0.85 513	0.72 539	0.81 686	0.75 584	0.42 510	0.19 531	0.13 461	0.18 446	0.18 530	0.19 524	0.21 594

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 171	0.16 153	0.30 161	0.35 232	0.18 118	0.36 338	0.17 9	0.37 129	0.37 256	0.29 209	0.23 89	0.23 108	0.24 195	0.29 46	0.22 136	0.16 398	0.15 537	0.21 574	0.17 499	0.19 524	0.15 411

SMOE	0.36 379	0.20 365	0.35 282	0.36 269	0.17 80	0.63 565	0.41 578	0.65 389	0.55 388	0.54 391	0.72 426	0.49 394	0.38 418	0.40 209	0.30 358	0.19 531	0.12 382	0.28 685	0.15 398	0.19 524	0.14 375

Selective-IGEV-i16pc	0.56 621	0.20 365	1.13 731	0.40 427	0.31 605	2.00 789	0.66 715	0.68 421	1.11 705	0.51 372	0.81 485	0.68 515	0.36 400	0.67 526	0.40 496	0.31 705	0.17 595	0.17 390	0.18 530	0.19 524	0.20 574

DStereoRT	0.74 682	0.19 312	0.50 521	0.51 671	0.33 635	1.10 717	0.34 437	0.82 523	0.76 504	0.78 547	1.05 620	0.51 406	0.73 655	0.76 589	0.48 569	0.16 398	0.13 461	3.96 854	1.37 836	0.19 524	0.14 375

rvit_stereo_0081	0.32 308	0.24 517	0.47 473	0.43 539	0.26 464	0.30 222	0.37 505	0.42 196	0.55 388	0.36 266	0.40 270	0.39 304	0.35 371	0.43 251	0.33 395	0.22 612	0.16 573	0.19 495	0.16 438	0.19 524	0.13 320

rvit_stereo_0082	0.32 308	0.24 517	0.47 473	0.43 539	0.26 464	0.30 222	0.37 505	0.42 196	0.55 388	0.36 266	0.40 270	0.39 304	0.35 371	0.43 251	0.33 395	0.22 612	0.16 573	0.19 495	0.16 438	0.19 524	0.13 320

rvit_stereo_ft	0.33 328	0.25 543	0.47 473	0.52 688	0.32 623	0.33 288	0.47 625	0.49 259	0.50 362	0.34 249	0.41 274	0.41 331	0.32 331	0.48 314	0.34 412	0.22 612	0.14 503	0.19 495	0.18 530	0.19 524	0.14 375

test_sample2	0.42 464	0.22 453	0.43 417	0.33 137	0.21 244	0.58 523	0.39 549	0.95 584	0.67 443	0.63 434	0.77 452	0.69 521	0.57 549	0.61 459	0.38 480	0.19 531	0.14 503	0.18 446	0.16 438	0.19 524	0.18 513

MyStereo8	0.40 443	0.20 365	0.54 556	0.41 466	0.29 560	0.53 482	0.29 313	0.65 389	0.49 355	0.71 502	0.98 585	0.58 444	0.43 456	0.50 330	0.51 585	0.15 337	0.12 382	0.16 334	0.14 360	0.19 524	0.19 548

riskmin	0.38 413	0.20 365	0.39 356	0.32 101	0.23 336	0.53 482	0.30 336	0.63 370	0.80 535	0.49 363	0.56 364	0.73 552	0.58 559	0.55 376	0.36 451	0.17 458	0.11 302	0.19 495	0.13 306	0.19 524	0.20 574

AAGNet	1.43 775	0.20 365	0.48 494	0.44 560	0.25 416	0.29 197	0.31 368	0.65 389	0.68 450	0.97 674	0.86 517	0.67 514	0.62 585	0.64 499	20.63 857	0.16 398	0.11 302	0.19 495	0.15 398	0.19 524	0.12 266

SST-Stereo	0.40 443	0.19 312	0.45 442	0.42 515	0.25 416	0.25 114	0.21 100	0.66 401	0.47 342	1.08 720	0.79 475	0.72 539	0.43 456	0.77 599	0.35 432	0.16 398	0.11 302	0.20 530	0.16 438	0.19 524	0.15 411

DeepStereo_RVC	0.36 379	0.21 412	0.47 473	0.40 427	0.24 380	0.26 130	0.22 127	0.60 347	0.38 268	0.69 488	0.67 411	0.57 435	0.51 510	0.56 390	0.39 488	0.16 398	0.12 382	0.18 446	0.15 398	0.19 524	0.18 513

ICVP	0.46 506	0.25 543	0.38 333	0.48 623	0.28 528	0.58 523	0.43 599	1.00 603	0.70 460	0.67 473	0.95 565	0.75 562	0.55 539	0.53 359	0.54 601	0.23 630	0.17 595	0.19 495	0.17 499	0.19 524	0.20 574
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 734	0.22 453	0.43 417	0.36 269	0.21 244	0.82 660	0.36 487	1.32 740	0.88 587	0.71 502	0.94 554	0.97 649	0.63 591	0.64 499	10.58 843	0.20 561	0.16 573	0.18 446	0.17 499	0.19 524	0.19 548

UPFNet	0.53 595	0.24 517	0.51 536	0.45 585	0.38 678	0.84 666	0.49 640	0.99 598	0.75 495	0.87 616	0.88 534	0.86 609	0.64 603	0.80 614	0.71 655	0.20 561	0.20 655	0.20 530	0.20 591	0.19 524	0.15 411

HGLStereo	0.56 621	0.28 594	0.57 576	0.50 652	0.37 667	0.80 646	0.45 613	1.02 617	0.78 524	0.86 608	1.14 658	0.89 624	0.82 691	0.76 589	0.73 658	0.21 581	0.20 655	0.19 495	0.18 530	0.19 524	0.21 594

DMCA	0.45 494	0.26 562	0.50 521	0.38 343	0.28 528	0.51 468	0.34 437	0.93 571	0.68 450	0.75 528	0.83 497	0.79 581	0.53 521	0.51 340	0.54 601	0.21 581	0.16 573	0.21 574	0.16 438	0.19 524	0.21 594

HITNet	0.41 456	0.26 562	0.45 442	0.33 137	0.17 80	0.63 565	0.30 336	0.93 571	0.64 429	0.71 502	0.82 491	0.64 488	0.52 514	0.59 443	0.43 520	0.14 248	0.10 138	0.15 286	0.13 306	0.19 524	0.12 266
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
LE_ROB	4.42 826	0.24 517	2.75 802	0.42 515	0.23 336	1.57 766	0.90 769	1.71 791	17.88 862	16.56 864	4.88 827	5.17 824	18.85 862	1.63 770	14.62 852	0.17 458	0.14 503	0.16 334	0.16 438	0.19 524	0.17 490

base	0.98 731	0.34 640	8.70 824	0.50 652	0.37 667	0.80 646	0.43 599	0.96 588	1.03 673	1.01 694	1.12 644	0.64 488	0.63 591	0.83 628	0.55 606	0.42 764	0.28 724	0.28 685	0.30 715	0.20 545	0.26 648

VeloStereo	0.21 95	0.14 36	0.29 141	0.30 34	0.23 336	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 141	0.21 54	0.28 187	0.20 105	0.31 84	0.23 183	0.20 561	0.19 640	0.18 446	0.16 438	0.20 545	0.21 594

flow	0.21 95	0.14 36	0.29 141	0.30 34	0.23 336	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 141	0.21 54	0.28 187	0.20 105	0.30 70	0.23 183	0.20 561	0.19 640	0.18 446	0.16 438	0.20 545	0.21 594

z-ln-s-r	0.66 658	0.36 652	1.30 754	0.39 379	0.26 464	0.57 517	0.63 706	0.80 516	1.03 673	0.80 555	1.43 726	0.91 631	0.76 666	1.08 708	1.87 784	0.16 398	0.12 382	0.17 390	0.14 360	0.20 545	0.16 463

DFGA-Net	0.45 494	0.29 606	0.80 684	0.42 515	0.32 623	0.53 482	0.35 464	0.78 508	0.89 603	0.66 468	0.75 442	0.48 386	0.39 432	0.74 578	0.60 620	0.15 337	0.13 461	0.19 495	0.18 530	0.20 545	0.17 490

coex_refinement	0.53 595	0.21 412	0.39 356	0.44 560	0.30 580	0.76 629	0.39 549	1.09 646	0.90 606	0.85 600	1.12 644	1.00 659	0.56 546	0.63 484	0.81 674	0.21 581	0.13 461	0.16 334	0.16 438	0.20 545	0.21 594

rvit_stereo_0083	0.34 340	0.24 517	0.50 521	0.44 560	0.27 501	0.34 309	0.35 464	0.45 232	0.62 410	0.37 273	0.47 305	0.42 345	0.35 371	0.40 209	0.36 451	0.22 612	0.20 655	0.20 530	0.17 499	0.20 545	0.14 375

rvit_stereo_0081_aga	0.31 300	0.28 594	0.44 429	0.42 515	0.29 560	0.34 309	0.31 368	0.44 223	0.40 290	0.39 299	0.44 289	0.40 318	0.32 331	0.42 236	0.29 347	0.23 630	0.17 595	0.19 495	0.16 438	0.20 545	0.15 411

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 464	0.20 365	0.74 662	0.38 343	0.43 709	0.39 382	0.26 244	0.94 577	0.49 355	0.53 385	0.77 452	0.93 640	0.45 472	0.63 484	0.24 205	0.16 398	0.10 138	0.17 390	0.18 530	0.20 545	0.20 574

mmm	0.44 483	0.27 580	0.46 459	0.38 343	0.24 380	0.61 545	0.35 464	0.94 577	0.53 376	0.72 515	1.05 620	0.63 482	0.50 505	0.57 402	0.45 547	0.18 496	0.15 537	0.23 611	0.20 591	0.20 545	0.18 513

1111x	0.55 610	0.22 453	0.46 459	0.38 343	0.20 203	0.66 585	0.43 599	1.23 715	0.99 653	0.71 502	0.99 590	0.95 644	0.69 631	0.90 661	1.08 734	0.18 496	0.17 595	0.18 446	0.19 564	0.20 545	0.18 513

iinet-f	0.67 663	0.26 562	2.15 792	0.39 379	0.31 605	1.19 734	0.56 684	0.84 532	0.84 559	0.80 555	1.17 673	1.05 677	0.84 698	0.71 556	1.21 746	0.20 561	0.18 620	0.17 390	0.15 398	0.20 545	0.20 574

ssnet_v2	0.58 636	0.28 594	0.56 570	0.43 539	0.29 560	0.95 685	0.59 694	1.13 663	0.99 653	0.93 656	0.80 478	0.99 655	0.64 603	0.82 620	0.94 711	0.25 653	0.22 673	0.23 611	0.24 667	0.20 545	0.19 548

DAS	0.51 579	0.25 543	0.60 589	0.48 623	0.31 605	0.58 523	0.41 578	0.83 528	0.97 644	0.89 631	1.12 644	0.70 526	0.75 663	0.82 620	0.43 520	0.17 458	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.20 545	0.18 513

SepStereo	0.51 579	0.25 543	0.60 589	0.48 623	0.31 605	0.58 523	0.41 578	0.83 528	0.97 644	0.89 631	1.12 644	0.70 526	0.75 663	0.93 678	0.43 520	0.17 458	0.13 461	0.18 446	0.15 398	0.20 545	0.18 513

Patchmatch Stereo++	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.31 368	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.56 390	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

ROB_FTStereo_v2	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.31 368	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.57 435	0.38 418	0.57 402	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

ROB_FTStereo	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.25 114	0.21 100	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.57 402	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

HUI-Stereo	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.60 347	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.50 330	0.35 432	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

iGMRVC	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.30 336	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

iRAFT	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.22 127	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.58 444	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

RAFT-IKP	0.35 360	0.23 475	0.47 473	0.41 466	0.22 279	0.24 92	0.28 301	0.59 334	0.36 237	0.63 434	0.73 431	0.57 435	0.38 418	0.58 425	0.36 451	0.18 496	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.20 545	0.15 411

MMNet	0.55 610	0.25 543	0.61 591	0.43 539	0.34 644	1.07 709	0.39 549	0.87 548	0.91 614	0.91 644	0.93 553	0.86 609	0.76 666	0.81 617	0.76 664	0.15 337	0.14 503	0.18 446	0.19 564	0.20 545	0.16 463

UNet	0.54 607	0.26 562	0.66 624	0.44 560	0.40 689	0.99 695	0.41 578	0.98 596	0.75 495	0.83 589	0.89 538	1.04 672	0.72 652	0.73 570	0.62 627	0.19 531	0.14 503	0.20 530	0.17 499	0.20 545	0.17 490

PSMNet-RSSM	0.48 535	0.22 453	0.38 333	0.42 515	0.25 416	0.50 463	0.37 505	1.10 649	0.77 513	0.70 495	1.06 627	0.84 602	0.64 603	0.62 470	0.47 565	0.23 630	0.15 537	0.23 611	0.25 677	0.20 545	0.19 548

StereoDRNet-Refined	0.58 636	0.32 626	0.54 556	0.46 607	0.30 580	0.96 688	0.40 562	1.00 603	0.94 634	1.12 727	1.08 634	0.96 647	0.67 620	0.90 661	0.89 705	0.17 458	0.13 461	0.22 590	0.21 614	0.20 545	0.19 548
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWSP-net	0.52 587	0.23 475	0.54 556	0.45 585	0.30 580	0.70 600	0.81 754	1.02 617	0.92 619	0.75 528	0.78 464	0.91 631	0.73 655	0.62 470	0.52 592	0.19 531	0.15 537	0.19 495	0.18 530	0.21 572	0.22 617

SE	0.32 308	0.26 562	0.34 263	0.34 178	0.21 244	0.50 463	0.33 418	0.58 327	0.52 372	0.51 372	0.54 350	0.32 228	0.35 371	0.31 84	0.25 239	0.17 458	0.13 461	0.19 495	0.16 438	0.21 572	0.18 513

Selective-IGEV-i16pb	1.07 746	0.24 517	9.45 829	0.41 466	0.32 623	1.76 780	0.59 694	1.00 603	1.54 770	0.66 468	1.20 680	0.98 653	0.57 549	0.78 605	0.62 627	0.27 674	0.17 595	0.18 446	0.20 591	0.21 572	0.23 625

S2M2_L	0.26 219	0.22 453	0.33 238	0.31 69	0.25 416	0.24 92	0.13 1	0.35 109	0.41 295	0.25 141	0.36 248	0.30 210	0.25 209	0.30 70	0.26 272	0.22 612	0.19 640	0.17 390	0.19 564	0.21 572	0.18 513
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 522	0.34 640	0.77 680	0.54 708	0.31 605	0.49 461	0.47 625	0.63 370	0.79 533	0.65 455	0.59 373	0.64 488	0.50 505	0.65 506	0.39 488	0.29 694	0.27 720	0.29 696	0.28 707	0.21 572	0.20 574

ACV-stereo	0.62 651	0.34 640	1.00 714	0.43 539	0.31 605	1.20 735	0.40 562	0.75 490	0.83 553	0.64 446	0.77 452	2.10 778	1.03 739	0.81 617	0.64 634	0.21 581	0.17 595	0.18 446	0.18 530	0.21 572	0.21 594

test_sample4	0.47 522	0.26 562	0.50 521	0.35 232	0.22 279	0.69 595	0.38 527	1.15 676	0.81 543	0.78 547	0.82 491	0.62 478	0.53 521	0.63 484	0.44 538	0.21 581	0.15 537	0.21 574	0.19 564	0.21 572	0.19 548

test_sample3	0.46 506	0.25 543	0.50 521	0.35 232	0.23 336	0.69 595	0.37 505	1.15 676	0.81 543	0.75 528	0.79 475	0.66 507	0.49 495	0.63 484	0.46 558	0.21 581	0.15 537	0.20 530	0.19 564	0.21 572	0.19 548

CAS++	0.32 308	0.24 517	0.36 300	0.37 299	0.26 464	0.28 179	0.23 170	0.87 548	0.50 362	0.47 357	0.45 293	0.26 165	0.21 131	0.49 321	0.24 205	0.23 630	0.19 640	0.22 590	0.17 499	0.21 572	0.16 463
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 654	0.30 616	0.73 657	0.45 585	0.34 644	1.17 731	0.49 640	0.86 539	0.98 648	1.02 698	1.36 710	1.29 722	0.85 699	0.76 589	0.81 674	0.21 581	0.23 683	0.23 611	0.23 651	0.21 572	0.20 574

ToySt	0.49 554	0.27 580	0.75 670	0.40 427	0.27 501	0.64 573	0.49 640	0.84 532	0.77 513	0.60 413	0.83 497	0.88 620	0.66 617	0.70 550	0.56 609	0.16 398	0.17 595	0.21 574	0.20 591	0.21 572	0.19 548

AASNet	0.53 595	0.25 543	0.52 542	0.49 638	0.32 623	0.74 617	0.40 562	1.50 771	0.86 573	0.86 608	0.92 550	0.64 488	0.59 566	0.59 443	0.79 669	0.23 630	0.19 640	0.20 530	0.16 438	0.21 572	0.19 548

ADLNet2	0.55 610	0.25 543	0.65 618	0.47 615	0.30 580	0.83 663	0.50 645	1.05 630	0.95 640	0.80 555	0.98 585	0.99 655	0.69 631	0.77 599	0.73 658	0.20 561	0.16 573	0.17 390	0.18 530	0.21 572	0.21 594

LCNet	0.41 456	0.20 365	0.32 214	0.44 560	0.24 380	0.47 453	0.29 313	0.67 411	0.53 376	0.72 515	1.03 610	0.66 507	0.60 570	0.58 425	0.34 412	0.14 248	0.10 138	0.19 495	0.19 564	0.21 572	0.36 723

CRE-IMP	0.36 379	0.23 475	0.49 507	0.42 515	0.24 380	0.41 408	0.21 100	0.57 318	0.41 295	0.65 455	0.72 426	0.53 416	0.37 411	0.61 459	0.38 480	0.17 458	0.11 302	0.19 495	0.15 398	0.21 572	0.18 513

GEStereo_RVC	0.55 610	0.29 606	0.63 607	0.49 638	0.31 605	0.70 600	0.54 673	1.22 710	0.92 619	0.82 577	0.85 513	0.85 604	0.63 591	0.90 661	0.65 636	0.24 643	0.16 573	0.19 495	0.16 438	0.21 572	0.22 617

RALAANet	0.38 413	0.23 475	0.48 494	0.42 515	0.29 560	0.35 321	0.25 213	0.86 539	0.64 429	0.67 473	0.65 397	0.60 465	0.29 289	0.60 449	0.34 412	0.15 337	0.12 382	0.17 390	0.15 398	0.21 572	0.13 320

sCroCo_RVC	0.35 360	0.28 594	0.69 639	0.51 671	0.39 684	0.41 408	0.31 368	0.49 259	0.45 329	0.31 223	0.48 308	0.38 294	0.32 331	0.46 289	0.32 380	0.21 581	0.22 673	0.19 495	0.19 564	0.21 572	0.20 574

ADLNet	0.55 610	0.27 580	0.51 536	0.44 560	0.35 651	0.78 635	0.46 617	1.08 642	0.86 573	0.99 684	0.98 585	0.92 637	0.63 591	0.69 543	0.81 674	0.22 612	0.16 573	0.22 590	0.22 632	0.21 572	0.21 594

HCRNet	0.44 483	0.34 640	0.41 381	0.53 701	0.26 464	0.53 482	0.29 313	0.83 528	0.63 421	0.71 502	0.81 485	0.77 576	0.50 505	0.66 515	0.36 451	0.24 643	0.16 573	0.24 630	0.20 591	0.21 572	0.18 513

psm_up	0.55 610	0.26 562	0.47 473	0.49 638	0.32 623	0.65 583	0.56 684	1.04 625	0.82 548	0.82 577	0.88 534	1.01 663	0.94 725	0.74 578	0.61 624	0.21 581	0.25 703	0.26 663	0.23 651	0.21 572	0.20 574

DSFCA	0.55 610	0.25 543	0.62 597	0.40 427	0.36 659	0.74 617	0.52 664	1.04 625	0.82 548	1.06 713	0.84 503	0.89 624	0.63 591	0.99 688	0.58 613	0.25 653	0.21 665	0.21 574	0.21 614	0.21 572	0.19 548

CFNet	0.51 579	0.29 606	0.46 459	0.41 466	0.27 501	0.70 600	0.32 403	1.13 663	1.00 660	0.72 515	1.07 631	0.85 604	0.60 570	0.76 589	0.52 592	0.19 531	0.14 503	0.23 611	0.23 651	0.21 572	0.16 463

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 595	0.32 626	0.64 612	0.44 560	0.30 580	0.66 585	0.44 610	1.04 625	0.88 587	0.91 644	0.91 545	0.99 655	0.60 570	0.68 537	0.60 620	0.21 581	0.17 595	0.22 590	0.22 632	0.21 572	0.21 594
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 636	0.28 594	0.47 473	0.49 638	0.32 623	0.77 630	0.50 645	0.99 598	0.92 619	1.04 707	1.14 658	1.21 712	0.69 631	0.88 652	0.69 647	0.20 561	0.20 655	0.22 590	0.22 632	0.21 572	0.18 513

rvit_0105_6	0.38 413	0.28 594	0.64 612	0.50 652	0.30 580	0.39 382	0.38 527	0.51 275	0.67 443	0.40 309	0.45 293	0.50 400	0.41 447	0.54 367	0.36 451	0.27 674	0.26 711	0.24 630	0.21 614	0.22 597	0.16 463

rvit_0105_5	0.42 464	0.31 621	0.73 657	0.50 652	0.29 560	0.44 429	0.42 590	0.61 355	0.74 490	0.51 372	0.51 326	0.60 465	0.47 485	0.57 402	0.38 480	0.27 674	0.25 703	0.25 644	0.23 651	0.22 597	0.18 513

ITSA-stereo	0.53 595	0.28 594	0.52 542	0.40 427	0.23 336	0.56 511	0.34 437	1.24 722	1.24 731	0.80 555	0.81 485	0.72 539	0.58 559	0.82 620	0.65 636	0.21 581	0.17 595	0.23 611	0.21 614	0.22 597	0.26 648

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 535	0.21 412	1.26 749	0.39 379	0.51 744	0.28 179	0.30 336	1.25 726	0.44 320	0.68 480	1.11 640	0.86 609	0.33 351	0.67 526	0.27 295	0.15 337	0.11 302	0.17 390	0.20 591	0.22 597	0.24 634

rvit_stereo_0080	0.31 300	0.25 543	0.40 370	0.39 379	0.28 528	0.27 153	0.46 617	0.49 259	0.44 320	0.35 261	0.42 279	0.40 318	0.28 269	0.41 222	0.33 395	0.22 612	0.17 595	0.17 390	0.16 438	0.22 597	0.15 411

test_sample5	0.47 522	0.26 562	0.49 507	0.36 269	0.22 279	0.64 573	0.39 549	1.13 663	0.81 543	0.77 543	0.94 554	0.64 488	0.54 533	0.65 506	0.43 520	0.21 581	0.16 573	0.22 590	0.20 591	0.22 597	0.20 574

DualNet	0.48 535	0.26 562	0.49 507	0.36 269	0.22 279	0.64 573	0.39 549	1.13 663	0.81 543	0.80 555	1.03 610	0.64 488	0.54 533	0.65 506	0.43 520	0.21 581	0.16 573	0.22 590	0.20 591	0.22 597	0.20 574

mmx	0.53 595	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	1.16 684	1.03 673	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	1.01 692	0.88 695	0.20 561	0.15 537	0.25 644	0.21 614	0.22 597	0.20 574

whm_eth	0.31 300	0.25 543	0.40 370	0.39 379	0.28 528	0.27 153	0.46 617	0.49 259	0.44 320	0.35 261	0.42 279	0.40 318	0.28 269	0.41 222	0.33 395	0.22 612	0.17 595	0.17 390	0.16 438	0.22 597	0.15 411

xxx	0.53 595	0.26 562	0.49 507	0.37 299	0.25 416	0.55 496	0.37 505	1.16 684	1.03 673	0.73 521	0.96 569	0.71 530	0.53 521	1.01 692	0.88 695	0.20 561	0.15 537	0.25 644	0.21 614	0.22 597	0.20 574

CASS	0.45 494	0.27 580	0.42 402	0.48 623	0.22 279	0.61 545	0.34 437	0.97 593	0.62 410	0.71 502	0.85 513	0.61 471	0.55 539	0.57 402	0.41 502	0.29 694	0.16 573	0.22 590	0.18 530	0.22 597	0.28 667
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 653	0.28 594	0.99 713	0.40 427	0.30 580	1.03 702	0.56 684	1.10 649	0.99 653	0.97 674	1.22 682	1.06 679	0.69 631	1.07 705	0.95 714	0.19 531	0.11 302	0.16 334	0.13 306	0.22 597	0.21 594

NINENet	0.50 570	0.29 606	0.51 536	0.45 585	0.32 623	0.70 600	0.34 437	1.10 649	0.88 587	0.80 555	0.94 554	0.65 502	0.49 495	0.73 570	0.51 585	0.22 612	0.20 655	0.25 644	0.18 530	0.22 597	0.21 594

dd	0.43 475	0.38 669	0.55 564	0.44 560	0.25 416	0.47 453	0.38 527	0.70 447	1.05 684	0.59 408	0.65 397	0.42 345	0.39 432	0.66 515	0.50 575	0.24 643	0.15 537	0.21 574	0.15 398	0.22 597	0.18 513

PSMNet-ADL	0.48 535	0.27 580	0.40 370	0.48 623	0.30 580	0.68 593	0.37 505	0.90 561	0.80 535	0.61 421	0.80 478	0.92 637	0.62 585	0.72 562	0.63 631	0.23 630	0.18 620	0.18 446	0.20 591	0.22 597	0.20 574

TestStereo	0.38 413	0.31 621	0.40 370	0.45 585	0.20 203	0.40 388	0.37 505	0.66 401	0.65 434	0.53 385	0.78 464	0.47 379	0.40 438	0.55 376	0.37 470	0.18 496	0.13 461	0.20 530	0.15 398	0.22 597	0.13 320

ADCRef	0.80 696	0.43 693	1.32 757	0.50 652	0.45 721	1.07 709	0.51 661	1.07 638	0.98 648	1.17 732	1.42 723	0.87 615	0.91 713	0.85 641	3.19 811	0.18 496	0.16 573	0.23 611	0.23 651	0.22 597	0.21 594

AHVO							0.58 689	0.86 539	0.69 457	0.71 502	1.15 664	0.80 590	0.61 576	1.21 729	1.28 752	0.21 581	0.23 683	0.23 611	0.22 632	0.23 614

DSFM							0.58 689	0.86 539	0.69 457	0.71 502	1.15 664	0.80 590	0.61 576	1.21 729	1.28 752	0.21 581	0.23 683	0.23 611	0.22 632	0.23 614

rvit_0105_4	0.41 456	0.29 606	0.71 648	0.50 652	0.29 560	0.41 408	0.41 578	0.55 305	0.73 480	0.45 342	0.48 308	0.55 425	0.44 467	0.57 402	0.36 451	0.28 687	0.26 711	0.25 644	0.22 632	0.23 614	0.18 513

rvit_105_1	0.54 607	0.40 682	0.76 675	0.58 729	0.37 667	0.59 535	0.68 723	0.70 447	0.94 634	0.82 577	0.69 418	0.73 552	0.58 559	0.78 605	0.54 601	0.32 717	0.29 732	0.31 707	0.34 737	0.23 614	0.20 574

test_sample6	0.49 554	0.26 562	0.50 521	0.37 299	0.22 279	0.63 565	0.40 562	1.12 661	0.83 553	0.80 555	1.03 610	0.66 507	0.55 539	0.67 526	0.46 558	0.22 612	0.16 573	0.22 590	0.22 632	0.23 614	0.21 594

AACVNet	0.50 570	0.23 475	0.49 507	0.46 607	0.29 560	0.52 474	0.38 527	0.90 561	0.55 388	0.81 568	1.03 610	1.00 659	0.70 644	0.83 628	0.54 601	0.21 581	0.18 620	0.24 630	0.18 530	0.23 614	0.20 574

LMCR-Stereo	0.53 595	0.30 616	0.53 550	0.58 729	0.30 580	0.83 663	0.36 487	1.19 695	0.76 504	0.88 627	1.04 616	0.56 429	0.62 585	0.82 620	0.67 642	0.19 531	0.15 537	0.19 495	0.14 360	0.23 614	0.17 490

Anonymous3	0.46 506	0.34 640	0.86 693	0.50 652	0.37 667	0.81 652	0.50 645	0.72 465	0.65 434	0.51 372	0.65 397	0.45 369	0.45 472	0.64 499	0.38 480	0.24 643	0.24 695	0.22 590	0.21 614	0.23 614	0.23 625

Syn2CoEx	0.71 675	0.51 723	0.95 706	0.64 748	0.45 721	0.91 676	0.53 669	1.48 766	1.13 711	0.93 656	1.35 709	1.02 668	0.99 734	0.92 672	0.80 671	0.30 701	0.27 720	0.28 685	0.24 667	0.23 614	0.24 634

GwcNet	0.69 669	0.36 652	1.10 727	0.51 671	0.42 702	1.08 713	0.50 645	1.21 702	1.16 716	1.00 689	1.37 713	1.06 679	0.79 681	0.92 672	0.94 711	0.25 653	0.24 695	0.24 630	0.22 632	0.23 614	0.26 648

CFNet-ft	0.48 535	0.23 475	0.36 300	0.40 427	0.26 464	0.64 573	0.37 505	0.87 548	0.85 568	0.64 446	1.00 593	1.01 663	0.64 603	0.61 459	0.53 596	0.23 630	0.15 537	0.24 630	0.21 614	0.23 614	0.18 513

MSMDNet	0.48 535	0.24 517	0.52 542	0.39 379	0.27 501	0.63 565	0.30 336	0.96 588	0.96 641	0.86 608	1.07 631	0.79 581	0.44 467	0.57 402	0.43 520	0.17 458	0.12 382	0.20 530	0.16 438	0.23 614	0.19 548

CFNet_RVC	0.48 535	0.23 475	0.36 300	0.40 427	0.26 464	0.64 573	0.37 505	0.87 548	0.85 568	0.64 446	1.00 593	1.01 663	0.64 603	0.61 459	0.53 596	0.23 630	0.15 537	0.24 630	0.21 614	0.23 614	0.18 513

AdaStereo	0.50 570	0.32 626	0.47 473	0.48 623	0.25 416	0.67 590	0.32 403	1.17 689	0.88 587	0.75 528	0.99 590	0.75 562	0.49 495	0.67 526	0.46 558	0.27 674	0.12 382	0.28 685	0.18 530	0.23 614	0.18 513
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.
NaN_ROB	0.69 669	0.44 698	0.69 639	0.51 671	0.33 635	0.97 690	1.06 786	1.22 710	1.19 722	1.24 747	0.96 569	1.08 686	0.78 679	1.20 725	0.67 642	0.24 643	0.30 737	0.23 611	0.24 667	0.23 614	0.25 642

YMNet	0.66 658	0.38 669	0.90 701	0.52 688	0.46 729	1.08 713	0.49 640	1.00 603	0.77 513	1.18 734	1.29 700	1.12 698	0.74 659	0.85 641	0.86 684	0.27 674	0.31 748	0.25 644	0.25 677	0.24 629	0.23 625

YMNet_1	0.66 658	0.38 669	0.90 701	0.52 688	0.46 729	1.08 713	0.49 640	1.00 603	0.77 513	1.18 734	1.29 700	1.12 698	0.74 659	0.85 641	0.86 684	0.27 674	0.31 748	0.25 644	0.25 677	0.24 629	0.23 625

PCWNet_CMD	0.48 535	0.24 517	0.52 542	0.39 379	0.27 501	0.63 565	0.30 336	0.95 584	0.96 641	0.86 608	1.07 631	0.79 581	0.44 467	0.57 402	0.43 520	0.17 458	0.12 382	0.21 574	0.16 438	0.24 629	0.19 548

CFNet_pseudo	0.46 506	0.24 517	0.52 542	0.37 299	0.27 501	0.58 523	0.30 336	0.86 539	0.88 587	0.82 577	1.03 610	0.75 562	0.47 485	0.58 425	0.44 538	0.17 458	0.12 382	0.24 630	0.16 438	0.24 629	0.19 548

GMStereo	0.39 430	0.37 659	0.54 556	0.40 427	0.26 464	0.42 415	0.36 487	0.59 334	1.04 680	0.55 395	0.51 326	0.37 285	0.35 371	0.54 367	0.41 502	0.19 531	0.13 461	0.16 334	0.17 499	0.24 629	0.18 513
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 610	0.37 659	0.76 675	0.44 560	0.31 605	0.60 542	0.44 610	0.96 588	0.86 573	0.99 684	0.90 542	0.96 647	0.58 559	0.71 556	0.61 624	0.25 653	0.23 683	0.26 663	0.32 732	0.24 629	0.23 625

BEATNet_4x	0.46 506	0.32 626	0.56 570	0.37 299	0.19 153	0.63 565	0.35 464	1.01 613	0.72 473	0.77 543	0.83 497	0.70 526	0.59 566	0.68 537	0.53 596	0.16 398	0.12 382	0.16 334	0.14 360	0.24 629	0.16 463

ccs_rob	0.46 506	0.24 517	0.52 542	0.37 299	0.27 501	0.58 523	0.31 368	0.86 539	0.88 587	0.82 577	1.02 605	0.75 562	0.47 485	0.58 425	0.44 538	0.17 458	0.12 382	0.24 630	0.16 438	0.24 629	0.19 548

DISCO	0.70 671	0.26 562	0.68 633	0.44 560	0.31 605	1.14 724	0.51 661	1.23 715	1.23 729	0.81 568	1.05 620	1.50 754	0.85 699	1.82 780	1.03 728	0.19 531	0.15 537	0.18 446	0.16 438	0.24 629	0.23 625

Cross2Single Stereo	0.26 219	0.25 543	0.23 9	0.40 427	0.15 37	0.18 30	0.25 213	0.28 34	0.38 268	0.75 528	0.25 124	0.24 128	0.20 105	0.50 330	0.25 239	0.25 653	0.08 2	0.16 334	0.13 306	0.25 638	0.10 91

SCION-MonSter(vits)	0.46 506	0.14 36	0.25 49	0.31 69	0.15 37	0.22 58	0.22 127	0.88 553	1.07 697	0.20 42	1.06 627	0.73 552	0.56 546	0.76 589	1.14 742	0.19 531	0.15 537	0.33 720	0.34 737	0.25 638	0.24 634

zh-mn7	1.08 749	0.65 758	4.00 812	0.52 688	0.38 678	1.16 730	0.62 704	1.15 676	1.77 783	1.74 780	2.31 775	1.17 710	0.91 713	2.10 791	1.77 778	0.24 643	0.21 665	0.22 590	0.22 632	0.25 638	0.28 667

DDVS	0.52 587	0.30 616	0.56 570	0.41 466	0.31 605	0.71 606	0.34 437	0.91 566	0.67 443	0.85 600	0.89 538	1.12 698	0.46 479	0.86 647	0.60 620	0.22 612	0.16 573	0.22 590	0.18 530	0.25 638	0.26 648

DCVSM-stereo	0.49 554	0.27 580	0.53 550	0.39 379	0.29 560	0.51 468	0.26 244	0.75 490	0.75 495	1.11 726	0.75 442	1.05 677	0.72 652	0.60 449	0.47 565	0.20 561	0.19 640	0.24 630	0.20 591	0.25 638	0.30 685

UCFNet_RVC	0.49 554	0.26 562	0.35 282	0.39 379	0.26 464	0.64 573	0.36 487	1.15 676	0.84 559	0.67 473	0.88 534	0.88 620	0.59 566	0.58 425	0.45 547	0.24 643	0.17 595	0.27 677	0.27 699	0.25 638	0.23 625

DRN-Test	0.66 658	0.32 626	0.66 624	0.50 652	0.39 684	1.15 726	0.61 702	1.49 768	1.01 664	1.12 727	1.08 634	1.06 679	0.69 631	0.77 599	0.94 711	0.23 630	0.17 595	0.26 663	0.25 677	0.25 638	0.21 594

MDST_ROB	0.91 722	0.27 580	0.85 688	0.63 747	0.41 696	2.53 797	0.71 739	1.60 782	1.13 711	2.83 814	1.73 752	0.97 649	0.69 631	1.61 767	0.73 658	0.25 653	0.22 673	0.32 714	0.28 707	0.25 638	0.24 634

SGM_RVC	0.97 729	0.28 594	0.41 381	0.39 379	0.22 279	1.55 762	0.73 743	1.51 774	1.25 739	2.25 801	1.92 763	2.58 791	1.56 781	2.02 789	1.19 745	0.27 674	0.27 720	0.27 677	0.25 677	0.25 638	0.25 642
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2	0.39 430	0.52 731	0.56 570	0.65 755	0.31 605	0.31 247	0.28 301	0.68 421	0.47 342	0.56 398	0.55 360	0.34 249	0.37 411	0.72 562	0.35 432	0.27 674	0.09 35	0.24 630	0.13 306	0.26 647	0.17 490

w-ln-seven-2	0.76 686	0.43 693	2.32 795	0.52 688	0.38 678	0.90 675	0.65 712	1.11 655	1.12 710	1.19 736	1.28 696	1.09 690	0.99 734	1.07 705	0.87 690	0.20 561	0.19 640	0.23 611	0.22 632	0.26 647	0.22 617

StereoVision	0.42 464	0.28 594	0.45 442	0.49 638	0.28 528	0.38 368	0.38 527	0.72 465	0.62 410	0.44 337	1.14 658	0.54 420	0.39 432	0.56 390	0.34 412	0.21 581	0.24 695	0.25 644	0.24 667	0.26 647	0.16 463

CFNet_ucs	0.50 570	0.24 517	0.55 564	0.38 343	0.31 605	0.58 523	0.33 418	0.98 596	0.93 627	0.88 627	1.19 679	0.80 590	0.49 495	0.63 484	0.43 520	0.21 581	0.15 537	0.26 663	0.18 530	0.26 647	0.22 617

Wz-Net-LNSev	0.71 675	0.51 723	1.36 765	0.50 652	0.41 696	1.15 726	0.69 728	1.21 702	1.07 697	1.02 698	1.12 644	1.08 686	0.87 706	0.89 659	0.89 705	0.24 643	0.22 673	0.21 574	0.19 564	0.26 647	0.26 648

DMCA-RVC	0.51 579	0.30 616	0.59 582	0.50 652	0.32 623	0.54 489	0.38 527	0.86 539	0.68 450	0.94 659	0.86 517	0.91 631	0.68 627	0.70 550	0.59 618	0.23 630	0.18 620	0.31 707	0.23 651	0.26 647	0.19 548

FADNet-RVC-Resample	0.56 621	0.33 635	1.16 734	0.49 638	0.34 644	0.71 606	0.43 599	1.01 613	0.93 627	0.82 577	0.87 526	0.74 559	0.67 620	0.73 570	0.45 547	0.18 496	0.18 620	0.26 663	0.27 699	0.26 647	0.27 660

PA-Net	0.67 663	0.43 693	0.83 686	0.50 652	0.53 749	0.94 682	0.68 723	1.10 649	1.14 714	0.80 555	0.88 534	0.87 615	0.77 674	1.02 697	0.88 695	0.24 643	0.41 786	0.29 696	0.44 775	0.26 647	0.34 712
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 629	0.33 635	0.49 507	0.51 671	0.30 580	0.66 585	0.73 743	1.03 622	1.01 664	0.82 577	1.10 639	0.84 602	0.70 644	0.86 647	0.58 613	0.28 687	0.17 595	0.25 644	0.22 632	0.26 647	0.19 548

DeepPruner_ROB	0.53 595	0.34 640	0.59 582	0.41 466	0.30 580	0.50 463	0.43 599	1.19 695	0.70 460	0.85 600	1.05 620	0.86 609	0.55 539	0.84 634	0.51 585	0.29 694	0.23 683	0.22 590	0.22 632	0.26 647	0.25 642

PSMNet_ROB	0.64 654	0.37 659	0.65 618	0.56 721	0.42 702	0.97 690	0.83 757	1.21 702	0.92 619	0.79 552	1.02 605	1.08 686	0.63 591	0.82 620	0.91 709	0.29 694	0.20 655	0.31 707	0.31 724	0.26 647	0.23 625

CBMV	0.64 654	0.35 647	0.41 381	0.42 515	0.25 416	1.01 697	0.77 748	1.13 663	1.09 703	1.17 732	1.22 682	1.04 672	0.75 663	0.88 652	0.63 631	0.28 687	0.30 737	0.34 723	0.30 715	0.26 647	0.26 648
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 733	0.50 719	1.70 780	0.53 701	0.36 659	1.75 778	0.71 739	1.22 710	2.28 800	0.96 669	2.54 785	1.42 745	0.95 728	2.19 796	1.54 766	0.22 612	0.19 640	0.21 574	0.20 591	0.27 659	0.25 642

test_sample7	0.52 587	0.29 606	0.50 521	0.36 269	0.27 501	0.62 553	0.41 578	1.06 634	0.88 587	0.92 652	0.86 517	0.85 604	0.69 631	0.68 537	0.50 575	0.26 664	0.20 655	0.27 677	0.26 692	0.27 659	0.24 634

aanetorigin	0.83 707	0.56 741	1.87 786	0.49 638	0.38 678	0.56 511	0.66 715	0.70 447	1.00 660	2.42 806	2.02 769	1.31 725	1.18 754	0.93 678	1.13 741	0.20 561	0.18 620	0.20 530	0.19 564	0.27 659	0.30 685

StereoDRNet	0.64 654	0.33 635	0.68 633	0.51 671	0.43 709	1.03 702	0.53 669	1.47 765	0.99 653	1.10 724	0.87 526	1.07 684	0.71 648	0.82 620	0.88 695	0.23 630	0.19 640	0.25 644	0.23 651	0.27 659	0.19 548

FACV-RUCA	0.43 475	0.28 594	0.47 473	0.45 585	0.33 635	0.58 523	0.34 437	0.82 523	0.73 480	0.57 403	0.84 503	0.47 379	0.50 505	0.54 367	0.39 488	0.22 612	0.15 537	0.35 725	0.16 438	0.28 663	0.21 594

Wz-Net-MNSev	0.76 686	0.40 682	1.34 759	0.50 652	0.40 689	1.44 756	0.83 757	1.15 676	1.16 716	1.25 751	1.20 680	1.13 704	0.81 686	1.16 719	1.00 726	0.22 612	0.19 640	0.24 630	0.23 651	0.28 663	0.26 648

FAT-Stereo	0.73 681	0.33 635	0.75 670	0.49 638	0.37 667	0.71 606	0.59 694	1.36 751	1.30 748	1.03 706	1.40 719	1.59 763	1.15 750	0.87 649	0.86 684	0.28 687	0.28 724	0.28 685	0.23 651	0.28 663	0.38 734

ADCP+	1.06 744	0.35 647	1.51 773	0.49 638	0.51 744	1.45 757	0.55 678	1.25 726	1.03 673	1.16 731	1.15 664	1.10 694	1.07 744	1.56 764	6.75 834	0.19 531	0.16 573	0.23 611	0.21 614	0.28 663	0.21 594

dad	0.58 636	0.50 719	0.64 612	0.43 539	0.30 580	0.59 535	0.36 487	0.78 508	1.25 739	1.01 694	1.17 673	1.15 708	0.53 521	0.68 537	0.50 575	0.35 738	0.23 683	0.37 735	0.21 614	0.29 667	0.20 574

SACVNet	0.58 636	0.34 640	0.55 564	0.55 717	0.36 659	0.63 565	0.48 633	1.13 663	0.77 513	1.02 698	1.06 627	1.02 668	0.74 659	0.90 661	0.51 585	0.27 674	0.21 665	0.25 644	0.24 667	0.29 667	0.36 723

pcwnet_v2	0.58 636	0.28 594	0.84 687	0.45 585	0.35 651	0.61 545	0.35 464	1.27 730	1.21 726	0.99 684	1.27 694	0.72 539	0.58 559	0.67 526	0.48 569	0.27 674	0.21 665	0.24 630	0.23 651	0.29 667	0.29 674

APVNet	0.71 675	0.37 659	0.89 700	0.56 721	0.45 721	1.18 733	0.68 723	1.41 759	0.85 568	0.81 568	1.15 664	1.04 672	0.81 686	1.10 712	1.17 743	0.26 664	0.28 724	0.32 714	0.31 724	0.29 667	0.30 685

hitnet-ft	0.55 610	0.27 580	0.39 356	0.41 466	0.28 528	0.78 635	0.40 562	0.92 569	0.90 606	0.82 577	1.01 596	1.13 704	0.70 644	0.78 605	0.67 642	0.28 687	0.20 655	0.28 685	0.22 632	0.29 667	0.26 648

Nwc_Net	0.78 692	0.38 669	0.73 657	0.60 739	0.55 756	1.05 707	0.55 678	1.67 788	1.05 684	0.88 627	1.86 761	1.40 744	1.09 745	1.10 712	0.87 690	0.30 701	0.25 703	0.36 730	0.38 754	0.29 667	0.29 674

ADCL	1.04 739	0.38 669	1.35 761	0.50 652	0.39 684	1.61 769	0.89 766	1.29 734	1.39 756	1.29 753	1.50 736	1.24 715	1.24 759	1.37 755	4.87 826	0.21 581	0.19 640	0.25 644	0.25 677	0.29 667	0.27 660

SGM-ForestM	4.04 823	0.32 626	0.46 459	0.43 539	0.27 501	7.50 830	1.45 818	3.84 829	4.24 833	8.19 850	6.76 839	19.00 862	9.08 838	10.74 852	6.62 833	0.31 705	0.33 760	0.32 714	0.32 732	0.29 667	0.29 674

PWC_ROB	0.87 712	0.52 731	1.28 750	0.50 652	0.32 623	0.91 676	0.37 505	1.36 751	1.46 764	1.61 772	2.59 789	1.16 709	1.01 738	1.34 749	1.40 761	0.25 653	0.18 620	0.28 685	0.20 591	0.29 667	0.28 667

SCION-MonSter	0.67 663	0.40 682	0.95 706	0.54 708	0.44 716	1.30 745	0.42 590	0.91 566	1.06 690	0.79 552	1.13 652	0.74 559	0.67 620	0.76 589	1.43 762	0.19 531	0.19 640	0.45 760	0.42 773	0.30 676	0.26 648

ISRNet	0.56 621	0.24 517	0.66 624	0.56 721	0.36 659	0.44 429	0.25 213	0.82 523	0.84 559	1.07 716	1.25 691	0.91 631	0.60 570	0.66 515	0.58 613	0.35 738	0.26 711	0.36 730	0.33 735	0.30 676	0.42 745

rvit_stereo_0075_2	0.47 522	0.37 659	0.70 643	0.53 701	0.46 729	0.43 420	0.36 487	0.81 521	0.67 443	0.55 395	0.74 440	0.59 459	0.43 456	0.63 484	0.43 520	0.32 717	0.23 683	0.35 725	0.25 677	0.30 676	0.25 642

AF-Net	0.81 699	0.39 677	0.68 633	0.64 748	0.54 751	0.91 676	0.51 661	1.61 784	1.31 749	0.96 669	2.02 769	1.46 748	1.26 764	1.11 714	0.99 722	0.32 717	0.24 695	0.39 745	0.27 699	0.30 676	0.25 642

RTSC	0.87 712	0.48 711	1.23 746	0.52 688	0.37 667	1.13 723	0.50 645	1.34 744	1.79 784	1.51 765	1.24 689	1.12 698	0.81 686	1.62 768	2.16 794	0.25 653	0.19 640	0.23 611	0.24 667	0.30 676	0.31 695

DeepPrunerF	0.89 717	0.52 731	3.43 808	0.68 766	0.81 788	0.72 615	0.72 741	1.22 710	1.99 791	0.93 656	1.01 596	0.87 615	0.86 702	1.08 708	0.95 714	0.34 733	0.28 724	0.43 754	0.39 759	0.30 676	0.32 699

SGM-Forest	0.62 651	0.32 626	0.39 356	0.43 539	0.30 580	1.02 699	0.55 678	1.09 646	1.05 684	1.06 713	1.18 675	1.10 694	0.67 620	0.88 652	0.62 627	0.31 705	0.33 760	0.33 720	0.30 715	0.30 676	0.28 667
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G3	0.42 464	0.66 761	0.56 570	0.86 789	0.28 528	0.32 272	0.31 368	0.75 490	0.40 290	0.58 405	0.57 366	0.40 318	0.27 250	0.77 599	0.32 380	0.27 674	0.11 302	0.32 714	0.18 530	0.31 683	0.15 411

w-ln-seven	0.96 727	0.48 711	2.41 798	0.54 708	0.50 740	1.41 752	0.70 733	1.67 788	1.81 785	1.49 762	1.50 736	1.26 717	0.87 706	1.15 717	1.80 782	0.23 630	0.21 665	0.25 644	0.25 677	0.31 683	0.26 648

FADNet_RVC	0.55 610	0.37 659	1.17 739	0.44 560	0.31 605	0.56 511	0.34 437	1.06 634	0.88 587	0.67 473	0.90 542	0.61 471	0.65 609	0.93 678	0.70 650	0.21 581	0.18 620	0.26 663	0.23 651	0.31 683	0.28 667

FADNet-RVC	0.60 646	0.53 736	1.14 733	0.46 607	0.39 684	0.61 545	0.39 549	1.12 661	0.87 583	0.70 495	0.84 503	1.04 672	0.55 539	0.94 685	0.69 647	0.26 664	0.25 703	0.28 685	0.28 707	0.31 683	0.31 695

GANet	0.70 671	0.37 659	0.55 564	0.51 671	0.34 644	0.94 682	0.96 774	1.08 642	0.94 634	1.04 707	1.98 767	1.13 704	0.88 710	1.12 715	0.66 639	0.25 653	0.26 711	0.27 677	0.22 632	0.31 683	0.22 617

CVANet_RVC	0.57 629	0.33 635	0.44 429	0.47 615	0.32 623	0.67 590	0.61 702	1.05 630	0.93 627	0.85 600	1.04 616	1.01 663	0.73 655	0.83 628	0.52 592	0.29 694	0.19 640	0.27 677	0.25 677	0.31 683	0.21 594

XPNet_ROB	0.70 671	0.35 647	0.68 633	0.52 688	0.40 689	0.79 640	0.85 763	1.16 684	0.94 634	1.33 756	1.15 664	1.38 741	0.83 696	1.03 699	0.90 707	0.32 717	0.25 703	0.26 663	0.24 667	0.31 683	0.28 667

GOStereo-base	0.45 494	0.69 766	0.61 591	0.82 785	0.30 580	0.33 288	0.31 368	0.73 476	0.54 380	0.69 488	0.66 404	0.41 331	0.38 418	0.84 634	0.34 412	0.34 733	0.12 382	0.29 696	0.17 499	0.32 690	0.17 490

MSAF-DinoV2	1.04 739	0.38 669	1.32 757	0.54 708	0.29 560	0.89 673	0.72 741	1.52 777	1.24 731	1.05 709	1.41 721	2.98 797	1.49 776	2.74 815	2.83 809	0.22 612	0.14 503	0.20 530	0.22 632	0.32 690	0.32 699

TCMNet	0.66 658	0.39 677	0.98 712	0.59 733	0.61 772	0.96 688	0.55 678	1.05 630	0.90 606	0.84 596	1.14 658	0.89 624	0.65 609	0.85 641	1.01 727	0.26 664	0.26 711	0.31 707	0.28 707	0.32 690	0.29 674

Wz-Net-SNSev	0.91 722	0.73 771	2.13 790	0.56 721	0.45 721	0.95 685	1.13 791	1.34 744	1.24 731	1.02 698	1.30 703	1.46 748	0.86 702	1.81 779	1.50 765	0.25 653	0.23 683	0.25 644	0.26 692	0.32 690	0.29 674

S-Stereo	0.74 682	0.35 647	0.96 709	0.56 721	0.45 721	0.82 660	0.60 697	1.24 722	1.60 778	0.96 669	1.41 721	1.12 698	0.94 725	0.80 614	1.04 731	0.26 664	0.31 748	0.28 685	0.25 677	0.32 690	0.47 765

edge stereo	0.76 686	0.38 669	0.74 662	0.52 688	0.43 709	0.80 646	0.53 669	1.28 733	1.06 690	1.28 752	1.38 718	1.81 768	1.11 747	1.08 708	0.85 683	0.33 726	0.32 754	0.41 752	0.28 707	0.32 690	0.36 723

NCCL2	0.72 679	0.41 687	0.65 618	0.64 748	0.44 716	0.98 694	1.20 796	1.11 655	1.00 660	0.98 680	0.96 569	1.49 753	0.87 706	0.90 661	0.79 669	0.31 705	0.26 711	0.39 745	0.39 759	0.32 690	0.32 699

MeshStereo	1.34 769	0.43 693	0.54 556	0.44 560	0.34 644	1.66 772	0.60 697	1.94 797	1.37 753	4.47 830	3.25 803	4.71 817	1.94 799	1.92 784	1.17 743	0.35 738	0.35 764	0.37 735	0.31 724	0.32 690	0.32 699
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
psmorigin	0.82 700	0.51 723	2.09 789	0.49 638	0.41 696	0.85 667	0.50 645	1.04 625	0.88 587	1.45 761	1.43 726	1.50 754	1.06 742	1.22 733	0.97 718	0.31 705	0.32 754	0.27 677	0.27 699	0.33 698	0.42 745

NCC-stereo	0.78 692	0.40 682	0.76 675	0.61 741	0.67 780	0.81 652	0.69 728	1.54 779	1.11 705	0.90 639	1.36 710	1.33 733	1.16 751	1.19 723	0.88 695	0.31 705	0.30 737	0.37 735	0.48 785	0.33 698	0.33 704

Abc-Net	0.78 692	0.40 682	0.76 675	0.61 741	0.67 780	0.81 652	0.69 728	1.54 779	1.11 705	0.90 639	1.36 710	1.33 733	1.16 751	1.19 723	0.88 695	0.31 705	0.30 737	0.37 735	0.48 785	0.33 698	0.33 704
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 636	0.44 698	0.62 597	0.42 515	0.33 635	0.66 585	0.58 689	1.02 617	0.86 573	0.77 543	1.28 696	0.72 539	0.64 603	0.82 620	0.59 618	0.31 705	0.26 711	0.40 748	0.27 699	0.33 698	0.26 648

CBMV_ROB	0.59 643	0.37 659	0.38 333	0.39 379	0.28 528	0.74 617	0.28 301	1.00 603	0.98 648	0.94 659	1.25 691	0.81 597	0.78 679	0.87 649	0.50 575	0.36 742	0.37 772	0.43 754	0.40 762	0.33 698	0.30 685

ETE_ROB	0.70 671	0.49 715	0.73 657	0.56 721	0.36 659	0.79 640	0.87 764	1.14 672	0.93 627	1.19 736	1.18 675	1.39 742	0.82 691	0.99 688	0.80 671	0.26 664	0.21 665	0.31 707	0.26 692	0.33 698	0.34 712

MultiAttention	3.58 819	0.24 517	0.62 597	0.54 708	0.34 644	22.90 851	2.72 838	1.60 782	1.13 711	0.80 555	1.81 757	1.14 707	0.43 456	35.29 871	0.61 624	0.17 458	0.12 382	0.23 611	0.23 651	0.34 704	0.29 674

RP	0.76 686	0.36 652	0.63 607	0.66 759	0.58 768	0.80 646	0.55 678	1.14 672	1.22 728	0.97 674	1.65 746	1.43 747	1.32 766	1.01 692	0.84 679	0.33 726	0.30 737	0.36 730	0.30 715	0.34 704	0.34 712

FBW_ROB	0.88 714	0.50 719	0.85 688	0.55 717	0.40 689	1.17 731	0.78 750	1.50 771	1.37 753	1.33 756	1.27 694	1.48 752	1.00 737	2.57 809	0.98 721	0.25 653	0.32 754	0.45 760	0.30 715	0.34 704	0.28 667

SANet	1.07 746	0.41 687	1.06 722	0.48 623	0.30 580	1.41 752	0.94 772	1.42 760	3.36 825	1.58 769	2.43 782	2.33 786	1.70 788	1.34 749	1.07 733	0.28 687	0.24 695	0.26 663	0.23 651	0.34 704	0.30 685

PWCDC_ROB	0.89 717	0.49 715	0.80 684	0.74 774	0.40 689	1.03 702	0.39 549	1.33 742	2.35 807	1.02 698	3.77 812	0.81 597	0.92 718	1.20 725	0.90 707	0.34 733	0.22 673	0.24 630	0.20 591	0.34 704	0.29 674

PatchMatch Cens Cmp	2.71 808	0.42 689	0.59 582	0.50 652	0.35 651	2.54 798	1.13 791	2.56 813	4.99 837	4.58 832	9.98 846	16.08 852	3.75 827	2.63 811	2.00 789	0.38 748	0.37 772	0.37 735	0.35 743	0.35 709	0.35 717

AANet	1.13 753	1.01 801	2.99 804	0.44 560	0.37 667	0.91 676	0.54 673	1.27 730	2.31 804	2.35 804	2.37 781	2.22 781	1.53 777	1.18 722	1.43 762	0.32 717	0.23 683	0.28 685	0.25 677	0.35 709	0.33 704

zh-sn7	1.09 750	0.75 773	3.23 806	0.57 727	0.42 702	1.11 718	0.89 766	1.19 695	1.27 743	1.41 760	1.98 767	1.25 716	1.47 775	1.99 788	2.62 806	0.26 664	0.26 711	0.26 663	0.27 699	0.35 709	0.30 685

FINET	0.67 663	0.42 689	1.00 714	0.46 607	0.43 709	0.83 663	0.89 766	1.08 642	1.50 766	0.87 616	1.14 658	0.71 530	0.68 627	0.92 672	0.70 650	0.36 742	0.30 737	0.26 663	0.24 667	0.35 709	0.33 704

DANet	0.71 675	0.45 705	0.91 703	0.59 733	0.40 689	0.81 652	0.40 562	0.97 593	0.84 559	1.20 742	1.22 682	1.33 733	0.88 710	1.16 719	1.24 747	0.27 674	0.23 683	0.31 707	0.25 677	0.35 709	0.32 699
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 707	0.49 715	0.77 680	0.60 739	0.41 696	1.14 724	1.06 786	1.19 695	1.46 764	1.32 754	1.43 726	1.37 740	1.19 756	1.27 740	0.86 684	0.39 754	0.31 748	0.36 730	0.37 749	0.35 709	0.34 712

LALA_ROB	0.74 682	0.43 693	0.69 639	0.54 708	0.40 689	1.01 697	0.95 773	1.21 702	1.07 697	1.22 744	1.12 644	1.56 760	0.79 681	1.04 701	0.86 684	0.33 726	0.22 673	0.35 725	0.30 715	0.35 709	0.31 695

PM Cens cmp D40	2.27 806	0.42 689	0.61 591	0.50 652	0.35 651	1.90 785	0.87 764	2.50 812	4.48 836	4.57 831	9.82 845	8.65 837	3.79 828	2.70 813	2.09 792	0.37 745	0.37 772	0.37 735	0.35 743	0.36 716	0.35 717

PM Graph cmp D40	2.03 800	0.44 698	0.92 705	0.52 688	0.36 659	1.83 783	1.05 785	2.02 802	3.88 831	4.46 828	10.69 848	5.00 823	2.94 817	2.59 810	1.71 773	0.38 748	0.35 764	0.37 735	0.34 737	0.36 716	0.35 717

PatchMatch Graph Cmp	2.13 804	0.44 698	0.87 695	0.51 671	0.35 651	1.75 778	1.00 781	2.02 802	4.28 835	4.74 837	10.89 849	6.21 831	2.98 818	2.37 802	1.94 785	0.38 748	0.35 764	0.37 735	0.34 737	0.36 716	0.35 717

PatchMatch		0.44 698		0.52 688		1.73 777		2.10 804		4.63 833		6.05 828		2.64 812		0.37 745		0.37 735		0.36 716

DualNet (step1)	0.57 629	0.36 652	0.72 653	0.38 343	0.30 580	0.71 606	0.43 599	1.06 634	0.88 587	0.92 652	0.86 517	0.85 604	0.69 631	0.68 537	0.50 575	0.41 760	0.20 655	0.40 748	0.41 767	0.36 716	0.33 704

test_sample9	1.05 743	0.36 652	0.72 653	0.38 343	0.30 580	0.71 606	0.43 599	1.06 634	0.88 587	0.92 652	0.86 517	0.85 604	0.69 631	1.20 725	1.36 757	0.41 760	8.41 857	0.40 748	0.41 767	0.36 716	0.33 704

test_sample8	1.25 766	0.36 652	0.72 653	0.38 343	0.30 580	0.71 606	0.43 599	1.13 663	0.75 495	1.50 764	0.95 565	3.29 808	1.59 783	1.20 725	1.36 757	0.41 760	8.41 857	0.40 748	0.41 767	0.36 716	0.33 704

GMStereo_Zeroshot	0.49 554	0.44 698	0.74 662	0.49 638	0.27 501	0.56 511	0.29 313	0.73 476	0.76 504	0.86 608	0.94 554	0.91 631	0.36 400	0.74 578	0.43 520	0.26 664	0.14 503	0.26 663	0.15 398	0.36 716	0.18 513

UDGNet	0.48 535	0.77 777	0.50 521	0.48 623	0.31 605	0.41 408	0.34 437	0.70 447	0.92 619	0.65 455	0.60 376	0.58 444	0.43 456	0.63 484	0.41 502	0.32 717	0.15 537	0.66 791	0.19 564	0.36 716	0.21 594

RGC	0.79 695	0.59 745	0.71 648	0.65 755	0.65 778	0.92 681	0.58 689	1.29 734	1.05 684	1.07 716	1.45 732	1.47 751	1.03 739	1.21 729	0.88 695	0.32 717	0.30 737	0.48 771	0.40 762	0.37 725	0.37 728

ADCMid	1.14 754	0.52 731	2.23 794	0.53 701	0.43 709	1.07 709	0.75 745	1.23 715	1.05 684	2.15 795	1.44 729	1.50 754	1.43 773	1.56 764	5.01 827	0.26 664	0.24 695	0.29 696	0.31 724	0.37 725	0.33 704

ADCPNet	1.03 738	0.48 711	2.70 801	0.54 708	0.42 702	1.40 750	0.75 745	1.13 663	1.07 697	1.22 744	1.42 723	1.68 765	1.09 745	1.36 754	3.45 818	0.30 701	0.28 724	0.29 696	0.32 732	0.37 725	0.35 717

NOSS_ROB	0.57 629	0.39 677	0.39 356	0.44 560	0.30 580	0.73 616	0.54 673	1.03 622	1.08 701	0.67 473	0.87 526	0.76 570	0.57 549	0.77 599	0.47 565	0.38 748	0.38 776	0.44 759	0.42 773	0.37 725	0.34 712

HBP-ISP	0.59 643	0.45 705	0.43 417	0.45 585	0.33 635	0.70 600	0.28 301	1.11 655	1.00 660	0.83 589	1.18 675	0.65 502	0.68 627	0.88 652	0.52 592	0.35 738	0.38 776	0.47 765	0.41 767	0.38 729	0.31 695

stereogan	0.80 696	0.31 621	0.71 648	0.59 733	0.50 740	1.72 776	0.48 633	1.35 748	1.37 753	1.00 689	1.46 734	1.56 760	0.95 728	1.29 741	0.84 679	0.28 687	0.29 732	0.29 696	0.25 677	0.38 729	0.38 734

AnyNet_C32	1.16 760	0.62 753	2.40 797	0.57 727	0.55 756	1.41 752	1.34 809	1.18 693	1.24 731	1.49 762	1.42 723	1.39 742	1.20 758	1.55 762	4.82 825	0.29 694	0.28 724	0.29 696	0.34 737	0.38 729	0.42 745

WZ-Net	1.19 762	0.59 745	4.07 813	0.62 745	0.51 744	1.34 747	1.31 807	1.32 740	1.74 782	1.53 768	1.65 746	1.74 767	1.28 765	2.25 798	2.01 790	0.27 674	0.21 665	0.23 611	0.25 677	0.40 732	0.39 737

SHD	0.93 725	0.50 719	1.18 740	0.59 733	0.46 729	0.97 690	0.48 633	1.70 790	2.15 793	1.58 769	1.37 713	1.42 745	1.19 756	1.31 745	1.60 768	0.31 705	0.26 711	0.32 714	0.33 735	0.40 732	0.42 745

RTS	1.98 796	0.96 796	11.36 837	0.65 755	0.57 762	2.77 807	1.40 812	1.39 755	2.26 796	1.89 786	2.56 786	1.32 730	1.25 760	5.20 833	4.05 821	0.31 705	0.22 673	0.29 696	0.29 713	0.40 732	0.37 728

RTSA	1.98 796	0.96 796	11.36 837	0.65 755	0.57 762	2.77 807	1.40 812	1.39 755	2.26 796	1.89 786	2.56 786	1.32 730	1.25 760	5.20 833	4.05 821	0.31 705	0.22 673	0.29 696	0.29 713	0.40 732	0.37 728

RYNet	0.72 679	0.35 647	0.64 612	0.53 701	0.67 780	1.31 746	0.67 718	1.20 700	1.18 720	1.05 709	0.87 526	1.27 719	0.93 723	0.93 678	1.27 751	0.22 612	0.16 573	0.26 663	0.23 651	0.40 732	0.39 737

NVstereo2D	0.60 646	0.30 616	0.75 670	0.48 623	0.43 709	0.89 673	0.48 633	1.05 630	1.15 715	0.66 468	0.86 517	0.88 620	0.70 644	0.99 688	0.65 636	0.32 717	0.15 537	0.28 685	0.20 591	0.40 732	0.36 723

Wz-Net-TNSev	1.14 754	1.06 804	4.32 815	0.49 638	0.42 702	1.51 760	1.11 790	1.48 766	1.40 758	1.22 744	1.26 693	1.58 762	1.43 773	1.76 777	1.70 772	0.32 717	0.31 748	0.26 663	0.30 715	0.41 738	0.41 744

EDNetEfficient	1.46 776	0.80 781	6.12 820	0.47 615	0.39 684	0.69 595	0.83 757	0.90 561	2.77 818	3.50 824	1.96 766	1.66 764	2.03 802	1.26 737	4.18 823	0.21 581	0.18 620	0.21 574	0.20 591	0.41 738	0.39 737

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 737	0.57 743	1.51 773	0.67 762	0.50 740	2.57 799	1.66 821	1.20 700	1.43 759	1.38 758	1.57 743	1.33 733	0.92 718	1.64 771	0.88 695	0.37 745	0.39 781	0.46 764	0.60 798	0.41 738	0.40 740

WCMA_ROB	1.14 754	0.36 652	0.76 675	0.49 638	0.44 716	1.23 739	0.67 718	1.11 655	1.23 729	2.84 815	3.95 818	3.28 807	1.83 796	1.25 736	0.99 722	0.44 770	0.34 762	0.34 723	0.37 749	0.41 738	0.40 740

WQFJA1++	0.23 142	0.15 96	0.27 103	0.30 34	0.21 244	0.31 247	0.18 19	0.36 117	0.17 15	0.25 141	0.30 191	0.29 195	0.28 269	0.40 209	0.22 136	0.15 337	0.10 138	0.13 143	0.10 113	0.42 742	0.11 196

SDNR	0.86 711	0.37 659	1.47 771	0.40 427	0.38 678	3.38 818	0.33 418	0.90 561	0.98 648	0.99 684	2.09 772	0.59 459	0.71 648	1.29 741	0.70 650	0.51 787	0.56 806	0.36 730	0.26 692	0.43 743	0.46 760

GASNet	0.67 663	0.72 770	0.96 709	0.70 769	0.48 736	0.62 553	0.47 625	1.08 642	1.03 673	0.94 659	0.82 491	0.93 640	0.83 696	1.33 747	0.80 671	0.31 705	0.22 673	0.29 696	0.28 707	0.44 744	0.24 634

MFN_U_SF_RVC	1.09 750	0.59 745	1.97 788	0.67 762	0.44 716	1.93 787	0.60 697	1.85 796	1.36 751	1.61 772	1.54 741	1.95 776	1.37 769	1.64 771	1.73 774	0.40 759	0.37 772	0.45 760	0.48 785	0.44 744	0.44 752

ADCS	1.51 780	0.61 750	3.42 807	0.59 733	0.51 744	1.27 743	1.08 789	1.59 781	1.81 785	1.91 789	1.66 748	1.51 757	1.42 772	1.94 786	8.60 836	0.33 726	0.32 754	0.33 720	0.36 746	0.44 744	0.42 745

AnyNet_C01	1.56 781	1.05 802	7.45 822	0.64 748	0.54 751	1.99 788	1.38 811	1.43 762	1.36 751	1.63 775	1.92 763	1.84 770	1.33 768	2.40 803	4.03 820	0.33 726	0.32 754	0.32 714	0.34 737	0.44 744	0.45 756

coex-ft	6.43 834	1.51 817	87.33 879	0.49 638	0.38 678	1.34 747	1.21 798	1.16 684	8.09 843	12.12 854	2.79 796	2.77 796	3.31 822	1.16 719	3.15 810	0.24 643	0.23 683	0.27 677	0.24 667	0.45 748	0.37 728

G-Net	0.95 726	0.46 709	1.04 719	0.64 748	0.48 736	2.12 793	0.64 710	1.01 613	0.87 583	1.75 781	2.82 799	1.30 724	1.64 787	1.06 702	0.96 717	0.36 742	0.29 732	0.35 725	0.25 677	0.45 748	0.42 745

PDISCO_ROB	0.91 722	0.48 711	1.06 722	0.99 796	0.97 800	1.67 774	0.63 706	1.64 786	1.59 775	1.06 713	1.18 675	1.31 725	0.79 681	1.55 762	0.97 718	0.49 784	0.22 673	0.45 760	0.40 762	0.45 748	0.37 728

FSD	0.48 535	0.47 710	0.53 550	0.54 708	0.46 729	0.48 456	0.52 664	0.53 297	0.48 351	0.48 360	0.48 308	0.49 394	0.48 490	0.51 340	0.49 572	0.45 772	0.42 788	0.47 765	0.46 776	0.46 751	0.45 756

FADNet	0.61 650	0.51 723	1.10 727	0.45 585	0.44 716	0.65 583	0.41 578	1.19 695	1.05 684	0.70 495	0.84 503	0.98 653	0.66 617	0.82 620	0.50 575	0.29 694	0.30 737	0.27 677	0.30 715	0.46 751	0.35 717

DPSNet	0.99 732	0.42 689	1.88 787	0.53 701	0.41 696	1.59 768	1.26 802	2.21 808	1.43 759	1.10 724	1.11 640	1.46 748	1.95 800	1.34 749	1.26 749	0.34 733	0.25 703	0.25 644	0.21 614	0.46 751	0.37 728

Light-Stereo-hy	0.90 720	0.52 731	1.34 759	0.55 717	0.59 769	1.57 766	0.82 756	1.17 689	0.92 619	1.19 736	0.94 554	2.18 780	0.76 666	1.29 741	0.73 658	0.33 726	0.36 770	1.18 811	0.64 802	0.47 754	0.47 765

fsdfsdds	3.34 814	0.62 753	2.19 793	0.75 777	0.54 751	7.70 831	1.13 791	3.94 831	6.50 840	6.05 845	10.49 847	11.93 844	6.06 835	2.52 808	3.44 817	0.39 754	0.38 776	0.65 790	0.49 790	0.47 754	0.61 782

MSMD_ROB	1.21 763	0.49 715	0.62 597	0.59 733	0.50 740	1.62 771	0.67 718	1.23 715	1.24 731	2.45 807	3.77 812	3.09 801	2.98 818	1.32 746	0.81 674	0.45 772	0.41 786	0.49 776	0.51 793	0.47 754	0.44 752

TARStereo(FT)	1.14 754	0.53 736	1.55 775	0.79 781	0.47 734	1.56 763	1.67 822	1.49 768	1.24 731	1.24 747	2.23 773	3.21 803	1.25 760	1.53 759	1.63 769	0.47 780	0.28 724	0.50 778	0.36 746	0.48 757	0.29 674

2222	1.14 754	0.53 736	1.55 775	0.79 781	0.47 734	1.56 763	1.67 822	1.49 768	1.24 731	1.24 747	2.23 773	3.21 803	1.25 760	1.53 759	1.63 769	0.47 780	0.28 724	0.50 778	0.36 746	0.48 757	0.29 674

FC-DCNN v2	1.65 786	0.51 723	0.65 618	0.61 741	0.49 738	1.61 769	0.70 733	1.75 793	1.56 774	4.74 837	4.91 828	6.46 832	3.31 822	1.91 783	1.11 736	0.46 776	0.42 788	0.47 765	0.46 776	0.48 757	0.46 760

FC-DCNN	1.59 782	0.51 723	0.66 624	0.61 741	0.49 738	1.56 763	0.70 733	1.66 787	1.53 768	4.64 834	4.62 826	5.85 826	3.34 824	1.84 781	1.11 736	0.46 776	0.42 788	0.47 765	0.46 776	0.48 757	0.46 760

SAMSARA	1.07 746	0.65 758	1.19 741	1.06 804	0.90 793	1.76 780	1.76 827	1.46 764	1.44 762	1.51 765	1.16 671	2.00 777	1.14 749	1.48 758	1.31 755	0.39 754	0.44 795	0.35 725	0.38 754	0.49 761	0.49 772

MANE	4.13 824	0.51 723	0.64 612	0.66 759	0.56 759	6.89 829	0.99 779	7.55 839	12.04 847	6.68 848	8.57 843	10.69 842	9.45 839	7.59 847	6.39 832	0.49 784	0.43 793	0.48 771	0.98 823	0.49 761	0.48 769

FCDSN-DC	1.39 774	0.56 741	0.65 618	0.74 774	0.59 769	1.38 749	0.63 706	1.35 748	1.39 756	3.26 822	4.50 825	4.61 815	2.63 812	1.58 766	1.03 728	0.46 776	0.42 788	0.48 771	0.47 783	0.50 763	0.50 774
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 700	0.57 743	0.75 670	0.54 708	0.59 769	1.09 716	0.66 715	1.38 754	0.94 634	1.12 727	1.44 729	1.29 722	0.92 718	0.95 687	1.24 747	0.49 784	0.42 788	0.50 778	0.47 783	0.51 764	0.46 760

EDNetEfficientorigin	9.93 842	1.15 805	175.16 881	0.48 623	0.36 659	1.04 706	0.68 723	1.24 722	2.69 816	3.17 821	2.50 784	2.30 784	2.07 803	1.76 777	2.21 795	0.20 561	0.18 620	0.24 630	0.19 564	0.51 764	0.50 774

BEATNet-Init1	15.13 849	0.82 785	50.86 873	0.72 773	0.53 749	38.10 865	7.03 847	11.83 849	14.25 854	29.78 878	30.17 874	48.21 881	22.64 864	26.78 868	18.11 855	0.42 764	0.38 776	0.47 765	0.46 776	0.51 764	0.48 769

PVD	1.28 768	0.67 762	1.28 750	0.74 774	0.62 773	1.50 759	0.84 760	1.99 799	2.96 819	2.18 796	2.36 780	1.85 772	1.95 800	1.92 784	1.94 785	0.39 754	0.36 770	0.49 776	0.37 749	0.51 764	0.64 784

LSM	4.74 828	0.77 777	10.16 830	0.70 769	56.56 869	1.02 699	1.00 781	1.24 722	1.62 779	2.04 791	2.34 778	1.33 733	1.17 753	1.38 756	1.09 735	0.33 726	0.49 801	0.39 745	0.46 776	0.51 764	10.09 852

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 663	0.81 782	0.73 657	0.53 701	0.37 667	1.40 750	0.53 669	1.04 625	0.79 533	0.88 627	0.94 554	0.95 644	0.53 521	0.93 678	0.58 613	0.39 754	0.30 737	0.57 785	0.31 724	0.53 769	0.30 685

XQC	0.89 717	0.65 758	1.31 755	0.67 762	0.52 748	1.22 737	0.68 723	1.26 728	1.52 767	1.14 730	1.11 640	1.28 721	1.04 741	1.40 757	1.77 778	0.38 748	0.24 695	0.37 735	0.31 724	0.53 769	0.47 765

1111	1.92 794	0.60 749	2.43 799	0.71 772	0.57 762	2.60 800	3.13 839	2.12 806	1.97 789	2.27 802	2.74 795	3.21 803	3.13 821	5.16 832	5.06 828	0.38 748	0.35 764	0.47 765	0.38 754	0.54 771	0.53 778

ELAS_RVC	1.60 783	0.61 750	1.01 716	0.70 769	0.56 759	2.00 789	1.89 830	1.96 798	2.65 815	3.33 823	3.26 804	3.03 798	3.41 825	2.49 806	2.09 792	0.52 789	0.45 796	0.50 778	0.48 785	0.54 771	0.52 776
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 785	0.61 750	0.95 706	0.68 766	0.55 756	3.01 816	1.55 819	2.39 810	2.33 805	3.64 826	3.89 816	2.75 795	2.90 816	2.15 794	2.27 800	0.52 789	0.45 796	0.50 778	0.48 785	0.54 771	0.52 776
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TARSTereo(ZeroShot)	5.47 831	0.45 705	9.36 827	0.64 748	0.57 762	8.94 834	4.10 842	8.88 841	13.09 851	10.59 852	15.01 859	16.60 853	11.04 844	3.84 826	3.37 813	0.42 764	0.40 783	0.43 754	0.41 767	0.56 774	0.72 788

TestStereooo	5.47 831	0.45 705	9.36 827	0.64 748	0.57 762	8.94 834	4.10 842	8.88 841	13.09 851	10.59 852	15.01 859	16.60 853	11.04 844	3.84 826	3.37 813	0.42 764	0.40 783	0.43 754	0.41 767	0.56 774	0.72 788

Anonymous_2	0.82 700	0.44 698	0.63 607	0.40 427	0.43 709	0.80 646	0.52 664	0.72 465	0.77 513	0.71 502	0.60 376	0.87 615	0.76 666	0.75 584	0.58 613	0.52 789	0.54 804	0.54 783	4.82 856	0.56 774	0.40 740

PASM	0.90 720	0.64 756	1.69 778	0.69 768	0.69 783	0.78 635	0.84 760	1.03 622	1.26 742	1.19 736	1.15 664	1.31 725	0.98 733	1.24 735	1.03 728	0.52 789	0.56 806	0.59 788	0.66 805	0.56 774	0.54 779

sAnonymous2	0.40 443	0.39 677	0.85 688	0.48 623	0.37 667	0.40 388	0.46 617	0.57 318	0.52 372	0.38 286	0.46 298	0.35 268	0.42 450	0.43 251	0.30 358	0.19 531	0.14 503	0.18 446	0.17 499	0.57 778	0.44 752

CroCo_RVC	0.40 443	0.39 677	0.85 688	0.48 623	0.37 667	0.40 388	0.46 617	0.57 318	0.52 372	0.38 286	0.46 298	0.35 268	0.42 450	0.43 251	0.30 358	0.19 531	0.14 503	0.18 446	0.17 499	0.57 778	0.44 752

DGSMNet	0.76 686	0.55 740	1.29 753	0.58 729	0.62 773	0.94 682	0.70 733	1.26 728	1.11 705	0.83 589	1.24 689	1.00 659	0.71 648	1.03 699	0.81 674	0.34 733	0.29 732	0.41 752	0.40 762	0.57 778	0.55 780

STTRV1_RVC	0.82 700	0.59 745	1.16 734	0.67 762	0.81 788	1.11 718	0.63 706	1.30 737	1.11 705	0.98 680	1.33 707	1.08 686	0.95 728	1.26 737	0.87 690	0.55 796	0.25 703	0.43 754	0.39 759	0.58 781	0.40 740

PStereo	0.50 570	0.75 773	0.42 402	0.37 299	0.28 528	0.55 496	0.46 617	0.54 301	0.88 587	0.53 385	0.33 214	0.51 406	0.51 510	0.78 605	0.67 642	0.51 787	0.25 703	0.30 706	0.27 699	0.59 782	0.49 772

CC-Net-ROB	0.82 700	0.96 796	0.85 688	0.58 729	0.45 721	1.27 743	0.70 733	1.17 689	1.02 667	0.83 589	1.23 687	0.90 629	0.77 674	1.06 702	0.69 647	0.46 776	0.34 762	1.71 818	0.38 754	0.59 782	0.36 723

FADE		2.05 830		1.03 801	0.99 803			3.91 830	3.00 820	1.76 782		2.73 794		5.95 835		11.57 864	1.70 848	23.09 875	15.86 865	0.62 784	0.65 785

GANetREF_RVC	0.80 696	0.75 773	0.86 693	0.66 759	0.42 702	1.15 726	0.98 777	1.14 672	1.19 722	1.01 694	1.02 605	1.10 694	0.90 712	1.15 717	0.76 664	0.48 782	0.39 781	0.57 785	0.38 754	0.63 785	0.46 760
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
UHP(FT)	1.48 778	0.69 766	1.79 783	0.78 779	0.54 751	2.60 800	1.44 815	1.77 794	2.54 810	2.20 797	2.61 790	2.61 792	1.78 791	2.35 799	2.56 804	0.45 772	0.45 796	0.75 794	0.64 802	0.64 786	0.45 756

mmmmmm	1.48 778	0.69 766	1.79 783	0.78 779	0.54 751	2.60 800	1.44 815	1.77 794	2.54 810	2.20 797	2.61 790	2.61 792	1.78 791	2.35 799	2.56 804	0.45 772	0.45 796	0.75 794	0.64 802	0.64 786	0.45 756

zero-FE	0.25 198	0.15 96	0.30 161	0.35 232	0.29 560	0.19 36	0.20 64	0.35 109	0.31 179	0.26 157	0.27 155	0.29 195	0.29 289	0.33 123	0.24 205	0.17 458	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.64 786	0.12 266

PSMNet-RUCA	0.76 686	0.75 773	1.08 726	1.01 799	0.90 793	0.69 595	0.50 645	1.11 655	1.03 673	0.78 547	1.11 640	0.80 590	0.72 652	0.88 652	0.63 631	0.53 793	0.27 720	0.76 797	0.46 776	0.66 789	0.47 765

nnnnnnn	1.69 788	0.64 756	2.14 791	0.80 783	0.73 786	1.79 782	1.01 783	2.00 800	2.36 808	2.69 810	4.20 821	4.71 817	2.34 806	2.45 804	2.27 800	0.53 793	0.53 803	0.66 791	0.62 801	0.69 790	0.62 783

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 769	0.87 788	1.76 782	0.86 789	0.56 759	4.29 823	1.79 828	1.50 771	1.98 790	1.61 772	1.85 760	1.84 770	1.41 771	1.89 782	1.36 757	0.48 782	0.40 783	0.56 784	0.57 796	0.69 790	0.48 769

DDF-Stereo	0.26 219	0.15 96	0.30 161	0.36 269	0.29 560	0.19 36	0.20 64	0.32 68	0.31 179	0.26 157	0.26 144	0.29 195	0.29 289	0.38 188	0.24 205	0.17 458	0.10 138	0.14 217	0.10 113	0.70 792	0.12 266

NVStereoNet_ROB	1.24 765	0.90 791	1.13 731	0.86 789	0.88 792	1.11 718	0.99 779	1.42 760	1.53 768	1.59 771	2.48 783	2.24 783	1.53 777	1.96 787	1.30 754	0.76 804	0.70 811	0.78 799	1.00 825	0.71 793	0.88 800
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
relubot	0.88 714	0.92 792	1.03 717	1.07 805	0.94 797	0.86 670	0.96 774	0.80 516	0.84 559	0.95 667	0.91 545	0.80 590	0.93 723	0.88 652	0.95 714	0.84 806	0.80 824	0.80 802	0.76 810	0.80 794	0.77 792

relurobot	0.84 710	0.87 788	1.04 719	1.02 800	0.87 790	0.78 635	0.97 776	0.70 447	0.83 553	0.87 616	0.86 517	0.77 576	0.86 702	0.85 641	0.87 690	0.84 806	0.73 814	0.81 803	0.76 810	0.80 794	0.77 792

MADNet+	2.23 805	2.43 834	10.85 834	1.22 809	0.91 795	2.76 806	1.40 812	2.12 806	1.67 781	1.32 754	1.74 754	1.86 773	1.74 790	6.25 836	4.41 824	0.65 799	0.64 809	0.58 787	0.54 795	0.80 794	0.76 791

UHP(ZeroShot)	12.84 846	0.68 763	18.22 843	0.82 785	0.62 773	25.49 854	5.53 844	21.64 868	40.95 883	23.57 866	34.53 875	25.52 866	26.31 867	14.39 855	14.00 850	0.43 768	0.30 737	0.48 771	0.37 749	0.81 797	2.09 832

UHP	12.84 846	0.68 763	18.22 843	0.82 785	0.62 773	25.49 854	5.53 844	21.64 868	40.95 883	23.57 866	34.53 875	25.52 866	26.31 867	14.39 855	14.00 850	0.43 768	0.30 737	0.48 771	0.37 749	0.81 797	2.09 832

DStereoFS	1.87 792	0.85 787	1.03 717	0.75 777	0.62 773	2.04 791	0.65 712	1.74 792	1.55 771	1.52 767	1.90 762	2.36 787	12.92 850	3.85 828	1.74 775	0.44 770	0.31 748	0.82 804	0.46 776	0.84 799	1.10 812

MFMNet_re	1.14 754	0.97 799	1.19 741	0.99 796	0.95 798	1.25 741	1.22 799	1.39 755	1.55 771	1.69 779	1.67 750	1.21 712	1.53 777	1.12 715	0.99 722	0.87 810	0.75 819	0.79 800	0.75 809	0.90 800	0.94 802

GCST	0.83 707	1.22 807	0.74 662	1.58 814	1.01 807	1.06 708	0.23 170	0.78 508	0.78 524	0.97 674	0.65 397	0.78 579	0.35 371	0.92 672	0.34 412	0.96 811	0.65 810	1.20 812	0.81 815	0.91 801	0.70 787

anonymity	0.97 729	0.89 790	1.05 721	0.92 794	1.03 808	0.97 690	0.81 754	1.29 734	0.91 614	1.07 716	0.98 585	1.00 659	0.95 728	1.02 697	0.92 710	0.96 811	0.95 837	0.90 806	0.91 822	0.92 802	0.94 802

UDG	0.88 714	0.82 785	0.67 628	1.00 798	0.96 799	1.02 699	0.57 688	1.13 663	0.99 653	0.90 639	0.97 583	1.31 725	0.99 734	0.85 641	0.84 679	0.54 795	0.32 754	1.77 819	0.40 762	0.94 803	0.66 786

SGM+DAISY	1.35 771	0.94 795	1.25 748	0.96 795	1.00 804	1.52 761	1.02 784	1.34 744	1.21 726	2.64 809	2.65 793	2.44 788	1.56 781	1.64 771	1.26 749	0.97 813	0.95 837	0.90 806	0.90 819	0.94 803	0.96 805

Selective-IGEV-i16pa	78.59 880	120.99 883	16.46 841	1.04 802	0.66 779	181.07 883	2.17 833	153.90 891	139.75 890	56.45 888	153.05 887	107.32 889	157.92 889	200.46 891	96.57 885	94.09 889	1.23 841	2.69 839	0.31 724	0.96 805	84.68 882

SPS-STEREO	1.25 766	0.93 793	1.06 722	1.04 802	1.03 808	1.41 752	0.91 770	1.51 774	1.19 722	2.09 793	1.83 758	1.94 775	1.39 770	1.62 768	1.39 760	0.97 813	0.94 836	0.90 806	0.89 818	0.96 805	0.96 805
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 810	1.26 808	7.04 821	1.16 807	1.48 815	8.00 832	6.02 846	2.60 814	1.92 788	2.12 794	2.64 792	3.34 809	3.05 820	6.49 837	3.39 815	0.78 805	0.76 820	0.75 794	0.76 810	0.97 807	1.18 818

DStereoSA	1.73 789	0.63 755	1.57 777	0.80 783	0.79 787	1.26 742	1.30 803	1.34 744	1.43 759	1.24 747	7.52 841	0.92 637	7.68 837	1.65 775	2.29 802	0.41 760	0.29 732	0.63 789	0.60 798	1.04 808	1.18 818

WAO-7	1.90 793	1.20 806	1.35 761	1.27 810	1.06 811	2.84 809	1.56 820	3.23 821	3.06 823	2.23 800	3.33 808	3.17 802	2.28 805	3.12 817	2.21 795	1.02 815	0.91 832	1.06 810	1.03 828	1.04 808	0.97 808

Consistency-Raft	1.01 734	0.81 782	1.24 747	0.84 788	0.97 800	0.81 652	0.84 760	1.30 737	1.59 775	1.05 709	1.68 751	1.12 698	0.91 713	0.92 672	1.11 736	0.65 799	0.74 815	0.79 800	0.90 819	1.06 810	0.79 796

DDUNet	1.06 744	2.56 837	0.68 633	1.21 808	1.26 813	1.03 702	0.69 728	1.11 655	0.94 634	0.96 669	1.22 682	1.27 719	0.82 691	0.93 678	0.72 657	0.84 806	0.38 776	1.99 822	0.60 798	1.10 811	0.85 798

SQANet	0.82 700	0.74 772	0.67 628	1.13 806	0.98 802	1.11 718	0.47 625	1.07 638	0.83 553	0.91 644	1.05 620	1.03 670	0.74 659	1.01 692	0.64 634	0.61 798	0.24 695	1.03 809	0.35 743	1.18 812	0.58 781

otaku	1.04 739	0.93 793	0.88 696	1.33 812	1.05 810	1.66 772	0.70 733	1.40 758	1.18 720	1.08 720	1.32 706	1.33 733	0.91 713	1.23 734	0.76 664	0.72 802	0.46 800	1.24 813	0.50 791	1.40 813	0.75 790

DStereoO	0.96 727	0.70 769	0.72 653	0.62 745	0.45 721	0.74 617	0.92 771	1.09 646	1.29 747	1.19 736	1.23 687	0.99 655	1.71 789	1.29 741	0.99 722	2.01 834	0.35 764	0.77 798	0.30 715	1.42 814	0.38 734

Ntro	1.09 750	0.97 799	0.91 703	1.44 813	1.19 812	1.69 775	0.80 753	1.35 748	1.25 739	1.00 689	1.29 700	1.31 725	0.97 732	1.26 737	0.84 679	0.84 806	0.43 793	1.36 814	0.50 791	1.56 815	0.78 794

Selective-IGEV-i1pa	15.35 850	22.27 860	18.31 845	1.71 817	0.87 790	28.61 864	12.26 856	25.48 871	20.48 866	19.78 865	22.75 863	28.20 869	22.64 864	29.07 869	17.31 854	12.88 865	2.88 851	6.84 860	0.99 824	1.67 816	12.03 860

PWCK	1.92 794	1.66 825	3.12 805	1.65 815	0.91 795	2.84 809	2.26 834	2.10 804	2.41 809	2.36 805	2.31 775	2.22 781	1.82 794	3.43 820	2.03 791	1.61 829	0.71 813	1.51 815	0.82 816	1.69 817	0.91 801

RainbowNet	1.35 771	1.49 815	1.19 741	1.88 822	1.45 814	1.48 758	1.07 788	1.61 784	1.55 771	1.20 742	1.59 744	1.54 758	1.13 748	1.34 749	0.97 718	1.36 826	0.70 811	1.82 820	0.79 814	1.71 818	1.07 811

WAO-6	2.04 801	1.50 816	1.16 734	1.70 816	1.67 821	2.69 803	1.44 815	3.06 818	3.63 829	1.98 790	3.27 805	3.54 813	2.07 803	2.36 801	2.22 797	1.31 825	0.91 832	2.04 827	1.22 835	1.73 819	1.27 821

MonStereo1	1.98 796	1.48 814	1.43 770	1.81 821	1.69 822	2.88 812	0.78 750	2.47 811	3.47 826	2.20 797	4.36 824	3.39 810	2.50 809	2.18 795	1.58 767	1.19 818	0.54 804	1.65 817	0.87 817	1.78 820	1.29 822

light-stereo	3.53 817	1.05 802	10.69 833	9.45 847	6.82 841	2.10 792	0.64 710	3.71 828	2.70 817	4.77 839	4.98 829	6.83 833	1.32 766	6.71 838	1.35 756	1.20 819	1.29 845	0.66 791	0.77 813	1.79 821	1.85 827

ACVNet_2	1.65 786	1.27 809	1.41 768	1.75 818	1.62 817	2.22 794	1.20 796	2.30 809	2.62 814	1.78 783	2.56 786	3.03 798	1.61 784	1.54 761	1.12 740	1.06 816	0.58 808	1.82 820	0.70 808	1.82 822	0.96 805

WAO-8	2.92 811	1.55 820	1.35 761	1.79 819	1.63 819	5.23 825	1.22 799	4.58 834	12.56 849	2.84 815	4.07 820	4.83 819	2.72 814	3.49 821	2.25 798	1.27 820	0.91 832	1.99 822	1.15 833	1.86 823	1.15 814

Venus	2.92 811	1.55 820	1.35 761	1.79 819	1.63 819	5.23 825	1.22 799	4.58 834	12.56 849	2.84 815	4.06 819	4.83 819	2.72 814	3.49 821	2.25 798	1.27 820	0.91 832	1.99 822	1.15 833	1.86 823	1.15 814

Dean	1.98 796	1.36 812	1.36 765	2.12 826	1.81 825	2.74 804	1.36 810	3.37 825	3.80 830	2.08 792	3.32 807	3.21 803	1.82 794	1.71 776	1.67 771	1.27 820	0.77 821	1.99 822	0.90 819	1.86 823	1.03 810

ACVNet-4b	1.35 771	1.31 810	1.10 727	1.90 823	1.59 816	1.92 786	0.77 748	1.52 777	1.62 779	1.05 709	1.60 745	2.11 779	0.94 725	1.64 771	0.77 668	1.30 823	0.35 764	2.03 826	0.67 806	1.88 826	0.84 797

LVE	2.12 803	1.44 813	1.36 765	1.99 825	1.78 823	2.75 805	1.79 828	2.82 815	3.95 832	1.90 788	4.33 823	3.52 812	1.81 793	2.24 797	1.74 775	1.74 831	0.87 828	2.06 828	1.13 831	1.91 827	1.35 823

ACVNet_1	1.46 776	1.33 811	1.12 730	1.91 824	1.62 817	1.83 783	0.98 777	2.00 800	1.85 787	1.39 759	1.53 740	2.32 785	1.53 777	1.34 749	1.11 736	1.30 823	0.50 802	2.06 828	0.58 797	1.93 828	0.95 804

IMH-64-1	1.86 790	1.62 822	1.16 734	2.20 827	1.89 826	2.33 795	1.30 803	2.89 816	2.29 801	1.66 776	2.80 797	2.49 789	1.61 784	2.10 791	1.78 780	1.60 827	0.74 815	2.43 832	1.02 826	2.12 829	1.17 816

IMH-64	1.86 790	1.62 822	1.16 734	2.20 827	1.89 826	2.33 795	1.30 803	2.89 816	2.29 801	1.66 776	2.80 797	2.49 789	1.61 784	2.10 791	1.78 780	1.60 827	0.74 815	2.43 832	1.02 826	2.12 829	1.17 816

IMH	2.04 801	1.62 822	1.20 744	2.20 827	1.89 826	2.91 815	1.30 803	3.11 819	3.03 821	1.81 784	3.35 809	3.03 798	1.90 797	2.48 805	1.80 782	1.66 830	0.77 821	2.45 834	1.04 829	2.15 831	1.19 820

DispFullNet	1.60 783	2.63 838	2.75 802	2.56 833	1.79 824	1.24 740	0.47 625	1.37 753	1.45 763	1.87 785	1.50 736	1.55 759	2.46 807	2.04 790	1.04 731	0.59 797	0.18 620	2.32 831	0.68 807	2.29 832	1.14 813

TorneroNet-64	3.44 815	1.86 826	1.42 769	2.58 834	2.28 831	6.87 828	1.68 824	4.70 836	12.03 846	2.31 803	5.59 837	8.25 835	2.55 811	3.97 829	2.73 807	1.81 832	0.74 815	2.57 836	1.07 830	2.35 833	1.44 824

TorneroNet	4.53 827	1.89 827	1.48 772	2.55 832	2.27 830	13.78 847	1.69 825	4.84 838	23.73 868	2.89 818	7.70 842	7.06 834	2.69 813	4.26 831	3.42 816	1.84 833	0.77 821	2.68 838	1.13 831	2.42 834	1.47 825

ktn	2.98 813	2.25 832	1.73 781	2.84 836	2.53 836	3.76 822	2.15 832	3.70 827	5.47 839	2.75 812	5.17 832	5.94 827	2.48 808	3.23 818	2.46 803	2.34 841	1.44 847	2.78 841	2.03 842	2.45 835	2.01 830

DPSimNet_ROB	3.58 819	2.45 835	8.57 823	2.53 831	2.37 832	2.88 812	3.77 841	3.14 820	3.23 824	4.71 836	3.86 815	4.68 816	4.87 834	4.07 830	5.62 829	2.33 840	2.33 850	2.47 835	2.52 843	2.51 836	2.64 837

KSHMR	2.57 807	1.93 828	1.69 778	2.63 835	2.42 833	2.86 811	2.07 831	3.27 823	6.50 840	2.49 808	3.36 810	3.41 811	1.92 798	2.49 806	1.94 785	2.13 837	1.40 846	2.79 842	1.50 839	2.73 837	1.77 826

UNDER WATER-64	3.53 817	2.01 829	3.94 811	3.22 840	2.49 835	5.41 827	2.60 837	3.43 826	12.41 848	3.03 820	2.68 794	6.07 829	4.04 829	3.79 825	3.33 812	2.02 835	1.24 842	2.63 837	1.46 838	2.78 838	2.08 831

SuperB	1.04 739	0.37 659	4.81 817	0.43 539	0.31 605	0.99 695	0.46 617	1.02 617	2.09 792	1.09 722	1.09 637	0.75 562	0.81 686	1.06 702	1.76 777	0.19 531	0.15 537	0.17 390	0.15 398	2.82 839	0.26 648

UNDER WATER	3.46 816	2.07 831	3.64 810	3.09 838	2.48 834	3.75 821	2.42 836	3.31 824	13.77 853	2.90 819	2.95 800	5.84 825	3.69 826	3.69 823	3.48 819	2.07 836	1.11 839	2.70 840	1.40 837	2.84 840	1.98 829

notaker	2.76 809	2.29 833	1.80 785	2.96 837	2.58 837	2.90 814	1.75 826	3.24 822	3.05 822	2.78 813	4.24 822	6.15 830	2.51 810	3.34 819	2.75 808	2.31 839	1.18 840	3.00 843	1.65 840	2.84 840	1.97 828

DNS	0.75 685	1.52 818	0.28 127	0.28 11	0.17 80	0.18 30	0.23 170	0.48 253	0.27 119	0.26 157	0.34 227	0.30 210	0.23 182	2.70 813	1.46 764	0.16 398	0.13 461	0.16 334	0.09 24	3.27 842	2.57 835

HanzoNet	6.76 835	2.45 835	4.22 814	3.19 839	2.94 839	3.62 820	2.28 835	4.79 837	7.20 842	14.00 860	13.19 855	17.49 858	22.30 863	13.25 854	6.19 831	4.20 847	1.93 849	3.10 844	2.56 844	3.35 843	2.88 839

JetRed	5.27 830	5.84 841	12.81 840	2.36 830	2.83 838	12.23 840	10.50 855	4.46 833	3.60 827	3.86 827	3.83 814	4.85 821	4.18 830	6.78 839	11.96 847	2.17 838	2.96 853	2.18 830	1.97 841	3.38 844	2.68 838

DNSM	0.82 700	1.54 819	0.27 103	0.30 34	0.17 80	0.27 153	0.25 213	0.49 259	0.25 105	0.34 249	0.36 248	0.29 195	0.26 233	2.84 816	1.96 788	0.16 398	0.12 382	0.12 82	0.10 113	3.66 845	2.58 836

MADNet++	4.03 822	2.70 839	3.44 809	3.72 842	3.44 840	4.44 824	3.52 840	3.95 832	3.61 828	4.46 828	4.98 829	4.10 814	4.58 831	7.00 840	5.89 830	3.74 845	3.67 854	3.27 845	2.71 845	3.70 846	3.66 840

ASD4	9.96 843	8.86 844	17.78 842	7.17 843	9.80 842	16.08 848	28.92 861	9.77 847	8.20 844	7.02 849	7.08 840	8.47 836	9.57 840	11.17 853	20.26 856	4.12 846	4.14 855	5.57 859	4.74 855	5.53 847	4.90 842

tt	6.20 833	0.20 365	5.89 819	3.55 841	2.07 829	11.26 838	19.21 857	11.74 848	5.46 838	2.69 810	2.04 771	4.87 822	6.25 836	3.70 824	7.09 835	8.32 858	11.17 867	4.93 855	5.41 858	5.74 848	2.37 834

ply	3.85 821	0.78 779	0.54 556	0.88 792	1.00 804	0.77 630	0.75 745	9.62 845	2.59 812	0.51 372	3.19 801	9.49 840	4.78 832	8.08 848	10.60 844	3.57 843	1.27 843	3.90 847	3.22 852	5.87 849	5.65 843

xbf	4.86 829	0.79 780	0.54 556	0.88 792	1.00 804	8.28 833	10.25 854	9.62 845	2.59 812	3.58 825	3.19 801	9.49 840	4.78 832	8.08 848	10.60 844	3.57 843	1.27 843	3.90 847	3.22 852	5.87 849	5.65 843

DPSMNet_ROB	12.08 845	8.00 842	21.00 848	8.97 846	16.79 846	10.67 836	30.89 863	9.02 844	15.17 856	6.51 847	15.41 861	9.04 838	14.85 852	9.27 851	21.67 859	4.58 849	8.57 859	5.09 858	9.29 862	5.90 851	10.95 853

DGTPSM_ROB	12.07 844	8.00 842	20.99 847	8.93 845	16.78 845	10.67 836	30.87 862	9.01 843	15.16 855	6.50 846	15.41 861	9.04 838	14.85 852	9.25 850	21.67 859	4.57 848	8.57 859	5.08 856	9.28 859	5.90 851	10.95 853

USTest	12.99 848	14.18 851	20.00 846	16.24 848	14.97 844	20.80 850	31.95 864	16.20 858	10.91 845	8.79 851	9.48 844	13.94 845	10.50 841	16.11 857	21.44 858	3.17 842	4.82 856	5.08 856	5.36 857	8.81 853	7.13 845

noway3	9.04 837	9.99 846	10.50 832	19.30 849	17.88 848	12.49 841	8.93 850	13.62 852	2.27 799	4.85 841	5.57 834	14.37 846	10.99 842	7.30 842	9.94 838	5.36 850	0.86 825	3.94 852	3.20 848	10.28 854	9.17 846

noway2	9.12 838	9.84 845	11.24 836	19.40 850	17.88 848	12.54 843	8.94 851	13.58 850	2.22 795	4.85 841	5.59 837	14.48 849	11.09 847	7.31 843	9.96 839	5.48 853	0.86 825	3.93 849	3.20 848	10.34 855	9.76 847

TCMNet-wrong-test	8.97 836	10.42 847	8.74 825	19.56 851	17.61 847	12.53 842	9.01 852	13.59 851	2.18 794	4.64 834	5.11 831	14.63 851	11.09 847	7.19 841	9.73 837	5.56 857	0.89 830	3.77 846	3.11 846	10.34 855	9.80 848

zzzz4	9.23 841	11.07 849	11.03 835	19.80 854	17.91 851	12.68 845	8.89 848	13.79 854	2.29 801	4.85 841	5.58 835	14.47 848	11.04 844	7.33 845	10.03 841	5.51 854	0.87 828	3.94 852	3.20 848	10.42 857	9.93 849

noway1	9.20 840	11.07 849	10.41 831	19.80 854	17.91 851	12.67 844	8.90 849	13.79 854	2.26 796	4.85 841	5.58 835	14.44 847	11.03 843	7.33 845	10.03 841	5.51 854	0.86 825	3.93 849	3.20 848	10.42 857	9.93 849

noway4	9.14 839	10.89 848	8.97 826	19.91 856	17.90 850	12.71 846	9.04 853	13.72 853	2.34 806	4.80 840	5.47 833	14.56 850	11.25 849	7.32 844	9.98 840	5.54 856	0.89 830	3.93 849	3.19 847	10.47 859	10.04 851

iinet-test	16.76 851	17.57 852	22.97 850	19.69 852	18.39 853	24.48 852	34.18 865	20.02 859	15.35 857	12.55 855	12.85 850	18.13 860	15.39 855	19.59 858	24.25 861	8.86 860	8.72 861	8.95 862	9.28 859	12.74 860	11.26 856

IINet	16.76 851	17.57 852	22.97 850	19.69 852	18.39 853	24.48 852	34.18 865	20.02 859	15.35 857	12.55 855	12.85 850	18.13 860	15.39 855	19.59 858	24.25 861	8.86 860	8.72 861	8.95 862	9.28 859	12.74 860	11.26 856

PML	40.80 873	29.24 861	11.87 839	7.20 844	14.47 843	92.13 880	213.69 889	7.63 840	23.35 867	74.72 889	190.14 889	50.17 882	26.15 866	21.39 863	12.70 848	8.76 859	2.92 852	8.45 861	3.25 854	13.26 862	4.42 841

DPSM_ROB	17.78 853	18.63 855	24.31 856	20.90 858	19.47 855	25.97 857	36.21 868	21.23 866	16.24 860	13.38 858	14.06 857	19.18 863	16.30 857	20.78 861	25.67 864	9.38 862	9.23 864	9.49 864	9.82 863	13.51 863	11.91 858

DPSM	17.78 853	18.63 855	24.31 856	20.90 858	19.47 855	25.97 857	36.21 868	21.23 866	16.24 860	13.38 858	14.06 857	19.18 863	16.30 857	20.78 861	25.67 864	9.38 862	9.23 864	9.49 864	9.82 863	13.51 863	11.91 858

fast-reg	35.48 860	37.51 871	48.70 868	42.44 870	40.46 868	52.73 873	73.11 876	42.56 874	32.38 870	26.19 869	27.27 864	36.81 872	30.62 871	41.02 874	51.32 873	18.30 870	18.53 873	19.10 866	19.67 867	27.14 865	23.66 861

FlowAnything	35.81 865	37.53 872	48.80 870	42.20 864	39.22 864	52.25 867	73.16 880	42.56 874	32.89 878	26.76 874	28.30 870	38.69 879	33.09 878	41.63 875	51.62 876	18.76 874	18.59 880	19.21 874	19.92 874	27.16 866	23.91 862

Hybrid-DGEV	35.78 864	37.50 870	48.96 872	42.25 868	39.20 862	52.33 871	73.10 875	42.63 879	32.52 871	26.62 870	28.31 872	38.50 873	32.87 876	41.67 876	51.55 874	18.77 876	18.56 874	19.18 873	19.83 873	27.20 867	23.97 863

CasAABBNet	35.74 863	37.43 866	48.72 869	42.22 865	39.20 862	52.24 866	73.12 877	42.61 876	32.62 875	26.78 875	27.95 867	38.58 876	32.60 874	41.67 876	51.65 877	18.74 871	18.57 875	19.15 869	19.77 868	27.20 867	23.98 864

RAFT-FEzeroshot	35.73 861	37.45 867	48.67 866	42.23 866	39.22 864	52.25 867	73.13 878	42.62 877	32.59 872	26.71 872	27.70 865	38.57 874	32.57 872	41.68 878	51.67 878	18.75 872	18.58 877	19.15 869	19.78 869	27.21 869	23.98 864

RAFT-FE	35.73 861	37.45 867	48.67 866	42.23 866	39.22 864	52.25 867	73.13 878	42.62 877	32.59 872	26.71 872	27.70 865	38.57 874	32.57 872	41.68 878	51.67 878	18.75 872	18.58 877	19.15 869	19.78 869	27.21 869	23.98 864

RAFTStereoReplicaGSO							73.16 880	42.72 881	32.71 877	26.67 871	28.31 872	38.66 878	32.70 875	41.89 882	51.31 872	18.76 874	18.57 875	19.13 867	19.81 872	27.22 871

Selective-RAFT-Error	35.84 866	37.49 869	48.83 871	42.26 869	39.24 867	52.30 870	73.09 874	42.66 880	32.61 874	26.80 876	28.30 870	38.84 880	33.51 879	41.68 878	51.59 875	18.82 877	18.58 877	19.17 872	19.80 871	27.28 872	24.05 867

LSM0	38.95 872	37.60 873	48.58 865	43.57 871	91.06 879	52.57 872	72.57 873	43.17 882	32.63 876	26.97 877	27.97 868	38.65 877	32.94 877	41.86 881	51.78 880	18.89 878	18.41 869	19.13 867	19.63 866	27.29 873	33.77 869

xxxxx1	36.64 867	19.51 857	24.21 853	61.66 872	64.63 874	27.28 860	40.10 870	20.25 861	18.63 863	14.07 861	12.97 852	17.26 855	17.36 859	21.70 864	27.93 866	13.18 866	18.50 870	111.26 887	133.37 886	29.24 874	39.73 874

tt_ll	36.64 867	19.51 857	24.21 853	61.66 872	64.63 874	27.28 860	40.10 870	20.25 861	18.63 863	14.07 861	12.97 852	17.26 855	17.36 859	21.70 864	27.93 866	13.18 866	18.50 870	111.26 887	133.37 886	29.24 874	39.73 874

ff	36.64 867	19.51 857	24.21 853	61.66 872	64.63 874	27.28 860	40.10 870	20.25 861	18.63 863	14.07 861	12.97 852	17.26 855	17.36 859	21.70 864	27.93 866	13.18 866	18.50 870	111.26 887	133.37 886	29.24 874	39.73 874

LRCNet_RVC	21.24 857	31.15 862	21.41 849	28.98 861	23.82 858	3.13 817	0.60 697	20.96 865	1.59 775	25.58 868	28.15 869	21.99 865	14.79 851	21.94 867	16.41 853	28.89 881	14.87 868	33.53 880	31.28 877	29.51 877	26.16 868

HaxPig	31.96 858	37.24 865	34.27 858	24.37 860	24.88 859	18.26 849	19.86 858	20.64 864	28.52 869	35.97 879	38.75 877	25.57 868	28.72 870	33.88 870	34.39 869	35.94 884	38.87 885	37.80 881	40.48 882	39.68 878	41.15 877

AVERAGE_ROB	37.58 871	40.13 874	40.15 861	34.81 863	33.82 861	28.55 863	25.10 860	32.02 873	34.06 880	41.28 886	40.66 878	34.46 871	34.81 881	39.18 872	37.57 871	42.78 885	43.44 886	43.82 882	43.03 883	40.47 879	41.51 878

zzzz2	53.63 874	56.68 876	73.37 875	63.97 875	58.93 870	78.37 878	110.06 884	64.29 887	48.31 885	40.26 882	42.53 880	57.21 883	47.86 882	62.08 885	77.14 883	28.03 879	27.91 881	28.80 876	29.89 875	40.95 880	35.94 870

noway5	53.63 874	56.68 876	73.37 875	63.97 875	58.93 870	78.37 878	110.06 884	64.29 887	48.31 885	40.26 882	42.53 880	57.21 883	47.86 882	62.08 885	77.14 883	28.03 879	27.91 881	28.80 876	29.89 875	40.95 880	35.94 870

MEDIAN_ROB	37.38 870	40.85 875	40.60 862	32.31 862	31.85 860	27.20 859	24.55 859	29.10 872	33.19 879	42.09 887	41.76 879	33.35 870	34.39 880	39.78 873	37.07 870	43.64 886	44.10 887	44.12 883	43.40 884	41.51 882	42.76 879

zzz1	56.46 877	57.02 879	74.61 878	78.01 878	76.39 878	77.52 876	92.13 882	62.93 886	50.48 888	40.59 885	45.21 883	70.20 885	62.34 885	61.65 884	76.98 881	29.64 882	27.99 883	31.12 878	32.03 878	45.82 883	36.60 873

zzzzzz3	56.43 876	57.01 878	74.40 877	78.00 877	76.38 877	77.61 877	92.21 883	62.81 885	50.42 887	40.52 884	45.11 882	70.20 885	62.22 884	61.64 883	77.00 882	29.64 882	27.99 883	31.12 878	32.03 878	45.83 884	36.59 872

DLNR_Zeroshot_test	20.09 856	36.28 863	38.04 859	169.85 882	61.80 873	0.23 76	0.20 64	13.88 856	0.37 256	0.44 337	0.66 404	0.43 354	0.21 131	0.62 470	0.28 319	5.46 852	0.10 138	0.15 286	0.11 192	72.60 885	0.11 196

DLNR-FE	20.05 855	36.38 864	38.08 860	170.06 883	60.08 872	0.23 76	0.20 64	14.13 857	0.36 237	0.44 337	0.66 404	0.43 354	0.21 131	0.63 484	0.28 319	5.38 851	0.10 138	0.15 286	0.11 192	73.09 886	0.11 196

RSGM-EC	74.81 878	63.03 880	41.60 863	97.74 879	92.11 880	74.93 874	114.81 886	53.77 883	38.96 881	39.88 880	48.98 884	90.73 887	64.81 886	139.63 887	128.53 886	93.27 887	53.96 888	95.12 885	38.31 880	81.45 887	44.63 880

acva	74.81 878	63.03 880	41.60 863	97.74 879	92.11 880	74.93 874	114.81 886	53.77 883	38.96 881	39.88 880	48.98 884	90.73 887	64.81 886	139.63 887	128.53 886	93.27 887	53.96 888	95.12 885	38.31 880	81.45 887	44.63 880

Anonymous_1	33.25 859	18.26 854	23.92 852	20.54 857	21.28 857	25.59 856	35.94 867	22.01 870	15.57 859	13.33 857	13.49 856	18.08 859	15.29 854	20.36 860	24.60 863	16.28 869	8.84 863	66.59 884	118.00 885	155.73 889	11.23 855

Light2-Stereo	116.02 881	69.93 882	104.38 880	163.04 881	123.58 882	95.99 881	1.32 808	130.98 890	4.26 834	169.96 890	137.68 886	122.18 890	26.58 869	172.14 889	151.71 888	165.00 890	10.91 866	177.63 891	173.42 889	168.86 890	150.83 883

test_example2	176.61 882	205.14 884	198.86 882	188.60 884	190.98 883	152.67 882	170.61 888	94.86 889	123.55 889	178.88 891	179.48 888	158.94 891	141.34 888	192.61 890	198.96 889	203.76 891	236.37 890	164.13 890	173.55 890	218.58 891	160.41 884

ccccc	429.48 883	429.19 885	527.00 883	507.10 885	501.20 884	356.95 884	342.70 890	380.82 892	297.90 891	334.51 892	389.17 890	372.86 892	449.39 890	499.17 892	553.56 890	561.44 892	431.22 891	334.28 892	290.86 891	540.88 892	489.46 885

Low-res two-view benchmark