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

derf	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.21 30	0.18 12	0.30 23	0.24 40	0.17 11	0.20 21	0.28 123	0.16 18	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

qqai	0.19 16	0.14 25	0.27 57	0.32 77	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.30 23	0.25 56	0.18 13	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.33 85	0.21 56	0.13 117	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

HiDET	0.20 28	0.13 4	0.26 44	0.30 24	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.36 63	0.26 62	0.20 21	0.23 48	0.27 117	0.16 18	0.30 48	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 47	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.20 142	0.26 87	0.19 28	0.38 80	0.43 223	0.21 31	0.21 32	0.27 117	0.17 22	0.36 109	0.23 120	0.12 61	0.11 227	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 142	0.15 68	1.07 616	0.30 24	0.17 38	0.38 277	0.19 28	0.43 139	0.39 200	0.23 52	0.21 32	0.23 70	0.21 83	0.45 195	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.09 1	0.14 290

3.25w_new	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

3.25w	0.23 79	0.17 146	0.32 138	0.31 49	0.17 38	0.43 328	0.20 47	0.37 71	0.30 99	0.37 195	0.28 105	0.22 53	0.25 135	0.42 165	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.09 1	0.10 60

LGCAT	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.29 12	0.19 98	0.14 2	0.19 28	0.24 6	0.18 9	0.26 87	0.20 21	0.20 35	0.19 56	0.32 68	0.21 56	0.23 526	0.18 520	0.11 4	0.14 278	0.10 8	0.19 456

MCSU-Stereo	0.20 28	0.12 2	0.22 2	0.31 49	0.14 2	0.34 226	0.24 137	0.30 23	0.18 9	0.26 87	0.35 160	0.22 53	0.17 22	0.28 15	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

mm2	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

mm1	0.18 8	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.15 4	0.19 28	0.25 7	0.24 40	0.15 2	0.20 21	0.29 129	0.17 22	0.30 48	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

LiteMatch*	0.20 28	0.14 25	0.31 117	0.31 49	0.23 260	0.24 59	0.21 73	0.31 31	0.30 99	0.21 31	0.19 18	0.24 85	0.19 56	0.31 58	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 174	0.23 387	1.22 636	0.34 127	0.21 173	0.29 139	0.21 73	0.41 111	0.33 131	0.24 65	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.33 85	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.10 8	0.11 133

PSi22a	0.16 1	0.13 4	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.17 13	0.18 12	0.26 14	0.15 5	0.15 2	0.13 1	0.21 47	0.17 22	0.22 1	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 79	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.35 238	0.27 195	0.45 154	0.28 79	0.28 122	0.34 152	0.40 233	0.30 221	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 4	0.22 2	0.27 2	0.13 1	0.15 4	0.20 47	0.25 7	0.13 2	0.15 2	0.14 2	0.22 53	0.20 71	0.23 2	0.20 30	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.08 1

GeoVLM	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.20 71	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Test_v1	0.20 28	0.14 25	0.22 2	0.28 7	0.18 68	0.24 59	0.21 73	0.39 88	0.31 110	0.21 31	0.22 43	0.17 6	0.17 22	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.09 6

DispViT+	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.29 12	0.17 38	0.19 19	0.20 47	0.59 248	0.45 240	0.28 122	0.26 84	0.24 85	0.17 22	0.46 212	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.08 1	0.10 8	0.10 60

BLMT-Stereo	0.17 3	0.11 1	0.22 2	0.32 77	0.20 142	0.16 9	0.22 90	0.20 1	0.22 24	0.14 1	0.18 16	0.15 1	0.14 2	0.25 4	0.22 81	0.10 14	0.09 27	0.14 165	0.13 235	0.10 8	0.10 60

Pro-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.21 1	0.32 77	0.23 260	0.16 9	0.19 28	0.20 1	0.22 24	0.24 65	0.18 16	0.17 6	0.11 1	0.35 105	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.10 8	0.10 60

MonSter++	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.30 24	0.19 98	0.27 105	0.19 28	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.19 56	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 28	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.17 38	0.29 139	0.20 47	0.39 88	0.22 24	0.22 46	0.21 32	0.26 109	0.20 71	0.30 48	0.20 30	0.13 117	0.12 299	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

252Zero-FE	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.23 46	0.18 12	0.41 111	0.34 139	0.22 46	0.21 32	0.19 26	0.18 40	0.28 15	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.10 60

Wavelet-MonSter	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.18 68	0.17 13	0.21 73	0.32 39	0.23 33	0.25 76	0.34 152	0.22 53	0.24 122	0.27 13	0.21 56	0.09 1	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 16	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.19 19	0.17 3	0.42 120	0.24 40	0.23 52	0.21 32	0.17 6	0.16 18	0.45 195	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.08 1	0.10 8	0.11 133

2.25w	0.22 62	0.18 189	0.31 117	0.31 49	0.18 68	0.31 178	0.18 12	0.32 39	0.31 110	0.31 147	0.37 175	0.20 35	0.22 97	0.45 195	0.24 137	0.10 14	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

2.75w_new	0.21 47	0.18 189	0.28 73	0.29 12	0.17 38	0.23 46	0.34 342	0.36 63	0.28 79	0.34 173	0.26 84	0.17 6	0.22 97	0.36 109	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

monsters	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.31 49	0.19 98	0.23 46	0.19 28	0.44 147	0.33 131	0.36 188	0.30 120	0.16 4	0.18 40	0.43 178	0.19 12	0.11 36	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.10 60

IGEV	0.20 28	0.12 2	0.23 6	0.31 49	0.20 142	0.23 46	0.19 28	0.40 100	0.29 91	0.22 46	0.34 152	0.20 35	0.15 8	0.31 58	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.10 8	0.10 60

LG-Stereo_L2	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.20 23	0.18 12	0.30 23	0.21 22	0.18 13	0.15 5	0.19 26	0.18 40	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.12 1	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.31 58	0.20 30	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 8	0.13 4	0.27 57	0.34 127	0.15 5	0.27 105	0.17 3	0.28 18	0.14 4	0.18 13	0.14 2	0.23 70	0.15 8	0.32 68	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.10 8	0.09 6

FoundationStereo	0.17 3	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.16 24	0.23 46	0.20 47	0.22 4	0.15 5	0.18 13	0.16 10	0.20 35	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.10 8	0.09 6

dual_stereo	0.19 16	0.14 25	0.24 16	0.31 49	0.16 24	0.16 9	0.20 47	0.29 20	0.20 20	0.23 52	0.20 21	0.22 53	0.14 2	0.52 261	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.10 8	0.09 6

MGA	0.19 16	0.14 25	0.26 44	0.30 24	0.20 142	0.29 139	0.18 12	0.35 56	0.27 66	0.19 19	0.21 32	0.19 26	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

CAR	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.23 52	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

MSE-Stereo	0.19 16	0.14 25	0.25 30	0.30 24	0.19 98	0.25 77	0.18 12	0.42 120	0.27 66	0.19 19	0.25 72	0.17 6	0.14 2	0.29 29	0.20 30	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

monster-pro	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PointNet	0.20 28	0.15 68	0.25 30	0.32 77	0.18 68	0.29 139	0.23 118	0.25 7	0.27 66	0.15 2	0.24 62	0.28 123	0.17 22	0.34 95	0.20 30	0.13 117	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 123	0.14 25	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.44 337	0.25 150	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.35 160	0.37 201	0.35 280	0.28 15	0.26 199	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.11 36	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 174	0.51 617	1.28 641	0.31 49	0.19 98	0.22 35	0.22 90	0.45 154	0.28 79	0.23 52	0.32 137	0.25 100	0.24 122	0.32 68	0.20 30	0.12 61	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 79	0.14 25	0.27 57	0.35 172	0.18 68	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.38 188	0.25 76	0.43 201	0.23 70	0.28 183	0.25 4	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 62	0.16 97	0.35 198	0.33 97	0.18 68	0.24 59	0.24 137	0.45 154	0.27 66	0.23 52	0.35 160	0.20 35	0.26 152	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.34 127	0.21 173	0.33 209	0.31 282	0.45 154	0.45 240	0.40 229	0.54 258	0.24 85	0.18 40	0.36 109	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.22 205	0.34 226	0.31 282	0.48 175	0.50 270	0.39 220	0.54 258	0.23 70	0.19 56	0.29 29	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 221	0.38 571	2.34 680	0.33 97	0.19 98	0.20 23	0.22 90	0.43 139	0.29 91	0.22 46	0.25 72	0.22 53	0.26 152	0.29 29	0.20 30	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 79	0.14 25	0.31 117	0.33 97	0.18 68	0.21 30	0.33 324	0.52 203	0.42 219	0.26 87	0.33 140	0.19 26	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

RT-Monster	0.32 221	0.17 146	0.30 96	0.34 127	0.26 375	0.38 277	0.20 47	0.56 225	0.76 404	0.61 322	0.64 296	0.49 300	0.28 183	0.41 154	0.30 270	0.14 179	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.11 36	0.13 242

PipStereo	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.28 7	0.15 5	0.14 2	0.19 28	0.26 14	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.28 123	0.19 56	0.26 8	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

PSi22b	0.17 3	0.13 4	0.24 16	0.29 12	0.15 5	0.15 4	0.18 12	0.25 7	0.18 9	0.16 8	0.16 10	0.30 143	0.21 83	0.25 4	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LACA3	0.20 28	0.17 146	0.25 30	0.29 12	0.15 5	0.32 198	0.25 150	0.29 20	0.22 24	0.23 52	0.21 32	0.21 47	0.22 97	0.44 190	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.08 1

Foundation-i1b	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.29 12	0.15 5	0.40 296	0.26 172	0.48 175	0.25 56	0.31 147	0.33 140	0.40 233	0.30 221	0.35 105	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 104	0.13 4	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.25 56	0.33 169	0.35 160	0.40 233	0.30 221	0.34 95	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

Foundation-i1	0.26 142	0.14 25	0.25 30	0.33 97	0.21 173	0.39 290	0.26 172	0.60 260	0.38 188	0.35 183	0.38 179	0.44 276	0.29 202	0.32 68	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

LACA1	0.18 8	0.15 68	0.26 44	0.29 12	0.14 2	0.25 77	0.23 118	0.25 7	0.19 16	0.20 21	0.16 10	0.19 26	0.18 40	0.30 48	0.21 56	0.14 179	0.10 95	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 142	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.21 173	0.35 238	0.36 389	0.44 147	0.41 208	0.38 207	0.54 258	0.22 53	0.21 83	0.28 15	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

MatchStereo	0.19 16	0.14 25	0.23 6	0.27 2	0.15 5	0.18 16	0.21 73	0.32 39	0.28 79	0.20 21	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.31 58	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth	0.21 47	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.14 2	0.40 296	0.27 195	0.28 18	0.22 24	0.18 13	0.19 18	0.28 123	0.29 202	0.32 68	0.20 30	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.10 60
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 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.20 142	0.44 337	0.19 28	0.37 71	0.25 56	0.27 107	0.29 117	0.38 210	0.24 122	0.32 68	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

MonStereo	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.39 133	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

AdaDepth	0.22 62	0.17 146	0.32 138	0.37 227	0.18 68	0.34 226	0.22 90	0.33 50	0.23 33	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.20 71	0.56 297	0.21 56	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.12 193

asda	0.21 47	0.19 232	0.29 81	0.31 49	0.17 38	0.25 77	0.23 118	0.36 63	0.28 79	0.27 107	0.24 62	0.18 20	0.21 83	0.40 142	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.10 60

asd	0.21 47	0.18 189	0.29 81	0.32 77	0.18 68	0.27 105	0.22 90	0.35 56	0.22 24	0.31 147	0.22 43	0.19 26	0.21 83	0.44 190	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

depthmonostereo	0.29 189	0.14 25	0.31 117	0.35 172	0.17 38	0.46 351	0.27 195	0.69 338	0.57 303	0.35 183	0.42 195	0.31 151	0.35 280	0.35 105	0.27 219	0.14 179	0.12 299	0.13 108	0.12 188	0.11 36	0.10 60

DilatedVolume-Stereo	0.30 207	0.15 68	0.34 181	0.33 97	0.20 142	0.53 386	0.25 150	0.56 225	0.43 223	0.56 302	0.50 229	0.35 187	0.29 202	0.49 238	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.11 148	0.11 36	0.10 60

4.25_new	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.5w_new	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 62	0.21 324	0.32 138	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.27 195	0.32 39	0.24 40	0.29 135	0.27 92	0.20 35	0.23 111	0.34 95	0.23 120	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

4w-stereo	0.21 47	0.19 232	0.31 117	0.31 49	0.17 38	0.29 139	0.19 28	0.31 31	0.21 22	0.31 147	0.24 62	0.20 35	0.24 122	0.41 154	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

2.5w	0.21 47	0.18 189	0.31 117	0.32 77	0.18 68	0.31 178	0.25 150	0.31 31	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.18 20	0.17 22	0.39 133	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.11 36	0.09 6

3.75w	0.22 62	0.17 146	0.30 96	0.31 49	0.19 98	0.43 328	0.24 137	0.35 56	0.24 40	0.31 147	0.27 92	0.17 6	0.22 97	0.37 119	0.20 30	0.10 14	0.07 1	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.29 81	0.30 24	0.18 68	0.27 105	0.23 118	0.37 71	0.28 79	0.31 147	0.26 84	0.22 53	0.26 152	0.50 246	0.24 137	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

1w_stereo	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.34 127	0.18 68	0.31 178	0.41 478	0.40 100	0.43 223	0.31 147	0.38 179	0.17 6	0.24 122	0.45 195	0.23 120	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 8	0.13 4	0.28 73	0.30 24	0.20 142	0.20 23	0.19 28	0.27 16	0.19 16	0.15 2	0.15 5	0.18 20	0.17 22	0.33 85	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 28	0.13 4	0.27 57	0.33 97	0.17 38	0.38 277	0.18 12	0.30 23	0.19 16	0.24 65	0.15 5	0.26 109	0.17 22	0.32 68	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.10 60

MLG-Stereo_test2	0.17 3	0.13 4	0.25 30	0.31 49	0.16 24	0.24 59	0.17 3	0.25 7	0.13 2	0.17 11	0.17 15	0.22 53	0.14 2	0.32 68	0.19 12	0.13 117	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.09 6

LG-G_1	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

LG-G	0.21 47	0.13 4	0.30 96	0.34 127	0.16 24	0.52 378	0.17 3	0.34 53	0.18 9	0.21 31	0.21 32	0.26 109	0.19 56	0.37 119	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.10 60

castereo++	0.26 142	0.16 97	0.26 44	0.33 97	0.19 98	0.75 524	0.20 47	0.37 71	0.47 252	0.23 52	0.23 48	0.35 187	0.28 183	0.39 133	0.19 12	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.09 13	0.11 36	0.10 60

castereo	0.28 174	0.16 97	0.32 138	0.35 172	0.21 173	0.40 296	0.42 489	0.50 190	0.66 342	0.26 87	0.41 192	0.37 201	0.36 308	0.33 85	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.11 36	0.10 60

MonSter	0.20 28	0.14 25	0.25 30	0.31 49	0.15 5	0.22 35	0.22 90	0.39 88	0.33 131	0.20 21	0.25 72	0.17 6	0.15 8	0.38 127	0.18 4	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.11 36	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.26 44	0.33 97	0.20 142	0.61 448	0.21 73	0.30 23	0.31 110	0.23 52	0.19 18	0.18 20	0.18 40	0.41 154	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.11 36	0.11 133

GCAP-BAT	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

Pointernet	0.27 166	0.14 25	0.33 159	0.35 172	0.23 260	0.35 238	0.21 73	0.72 369	0.38 188	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.25 135	0.36 109	0.25 169	0.15 257	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

gcap-zeroshot	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

test_for_model	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.47 166	0.48 260	0.38 207	0.51 239	0.24 85	0.18 40	0.29 29	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.11 133

trnet	0.27 166	0.14 25	0.23 6	0.28 7	0.15 5	0.37 264	0.23 118	0.52 203	0.72 374	0.42 241	0.51 239	0.34 172	0.26 152	0.39 133	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.11 36	0.10 60

testlalala	0.26 142	0.16 97	0.31 117	0.33 97	0.22 205	0.36 252	0.31 282	0.47 166	0.46 245	0.38 207	0.50 229	0.24 85	0.18 40	0.28 15	0.24 137	0.13 117	0.09 27	0.15 217	0.12 188	0.11 36	0.10 60

GCAPDPT-zeroshot	0.28 174	0.15 68	0.42 312	0.33 97	0.21 173	0.25 77	0.25 150	0.45 154	0.54 286	0.34 173	0.42 195	0.43 265	0.27 167	0.48 232	0.24 137	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.11 36	0.12 193

LoS_RVC	0.27 166	0.16 97	0.27 57	0.32 77	0.30 484	0.44 337	0.34 342	0.41 111	0.33 131	0.31 147	0.51 239	0.29 129	0.32 244	0.36 109	0.28 242	0.11 36	0.10 95	0.11 4	0.08 1	0.11 36	0.19 456

LoS	0.29 189	0.15 68	0.30 96	0.29 12	0.18 68	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.72 374	0.34 173	0.52 251	0.41 245	0.28 183	0.47 221	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.09 13	0.11 36	0.11 133
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 271	0.17 146	0.34 181	0.38 266	0.22 205	0.31 178	0.34 342	0.68 329	1.24 619	0.45 252	0.65 299	0.47 289	0.43 358	0.38 127	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.11 133

DCANet-4	0.36 289	0.20 280	0.48 403	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.66 309	0.92 513	0.69 388	0.78 364	0.40 233	0.47 387	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

fff	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

csc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

cscssc	0.37 306	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.29 139	0.30 254	0.69 338	1.06 580	0.69 388	0.78 364	0.42 256	0.63 487	0.46 212	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.11 36	0.13 242

Anonymus	0.24 104	0.14 25	0.29 81	0.37 227	0.23 260	0.30 158	0.22 90	0.39 88	0.32 124	0.23 52	0.20 21	0.38 210	0.26 152	0.45 195	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.12 100	0.13 242

DF	0.26 142	0.15 68	0.38 244	0.35 172	0.19 98	0.26 87	0.26 172	0.42 120	0.27 66	0.29 135	0.49 225	0.50 306	0.22 97	0.48 232	0.20 30	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

aanet-new-36k	0.23 79	0.17 146	0.30 96	0.35 172	0.16 24	0.35 238	0.25 150	0.40 100	0.30 99	0.25 76	0.24 62	0.25 100	0.36 308	0.41 154	0.19 12	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

aanet-new-34k	0.23 79	0.16 97	0.37 231	0.34 127	0.16 24	0.24 59	0.24 137	0.43 139	0.36 162	0.26 87	0.27 92	0.23 70	0.35 280	0.28 15	0.20 30	0.10 14	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 62	0.15 68	0.35 198	0.33 97	0.17 38	0.23 46	0.25 150	0.42 120	0.24 40	0.26 87	0.26 84	0.21 47	0.30 221	0.31 58	0.20 30	0.10 14	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-22k	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.35 172	0.18 68	0.31 178	0.19 28	0.46 162	0.42 219	0.25 76	0.23 48	0.25 100	0.30 221	0.32 68	0.22 81	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

aanet-new-8k	0.25 123	0.19 232	0.32 138	0.37 227	0.20 142	0.40 296	0.29 234	0.49 180	0.39 200	0.24 65	0.25 72	0.22 53	0.34 274	0.49 238	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 581

Selective-IGEV-i32	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

LACA2	0.20 28	0.15 68	0.26 44	0.30 24	0.15 5	0.29 139	0.29 234	0.30 23	0.22 24	0.21 31	0.23 48	0.28 123	0.20 71	0.34 95	0.19 12	0.13 117	0.10 95	0.10 1	0.09 13	0.12 100	0.09 6

BStereo	0.27 166	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 205	0.22 35	0.31 282	0.39 88	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 290

Anonymus123	0.30 207	0.16 97	0.88 591	0.34 127	0.22 205	0.64 476	0.31 282	0.54 218	0.41 208	0.26 87	0.24 62	0.26 109	0.19 56	0.42 165	0.28 242	0.10 14	0.12 299	0.12 50	0.16 348	0.12 100	0.14 290

BridgeDepth_RVC	0.20 28	0.14 25	0.24 16	0.26 1	0.15 5	0.35 238	0.17 3	0.40 100	0.22 24	0.21 31	0.21 32	0.20 35	0.24 122	0.33 85	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.11 4	0.09 13	0.12 100	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	0.26 142	0.16 97	0.30 96	0.38 266	0.21 173	0.34 226	0.27 195	0.57 233	0.47 252	0.28 122	0.35 160	0.29 129	0.24 122	0.42 165	0.27 219	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.12 100	0.10 60

VIP-Stereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.32 77	0.21 173	0.64 476	0.19 28	0.31 31	0.37 179	0.23 52	0.30 120	0.27 117	0.19 56	0.47 221	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.09 6

GASTEREO	0.25 123	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.20 142	0.22 35	0.30 254	0.43 139	0.31 110	0.37 195	0.33 140	0.22 53	0.35 280	0.41 154	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.11 133

water-stereo	0.28 174	0.14 25	0.29 81	0.35 172	0.19 98	0.36 252	0.23 118	0.62 273	0.38 188	0.39 220	0.62 289	0.41 245	0.35 280	0.28 15	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.12 100	0.10 60

qwe	0.22 62	0.18 189	0.28 73	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.21 73	0.38 80	0.32 124	0.35 183	0.30 120	0.20 35	0.20 71	0.43 178	0.21 56	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.09 6

3w_stereo	0.24 104	0.20 280	0.37 231	0.33 97	0.16 24	0.32 198	0.42 489	0.41 111	0.38 188	0.31 147	0.27 92	0.16 4	0.26 152	0.34 95	0.22 81	0.10 14	0.08 2	0.11 4	0.09 13	0.12 100	0.11 133

2w_stereo	0.22 62	0.18 189	0.30 96	0.32 77	0.16 24	0.28 127	0.38 428	0.38 80	0.35 152	0.32 162	0.33 140	0.17 6	0.18 40	0.29 29	0.22 81	0.09 1	0.08 2	0.11 4	0.10 83	0.12 100	0.10 60

xyz-stereo-finetune2	0.36 289	0.19 232	0.38 244	0.32 77	0.19 98	0.82 556	0.29 234	0.52 203	0.32 124	0.51 280	0.78 364	0.43 265	0.45 374	0.69 447	0.44 439	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.13 242

111111	0.21 47	0.14 25	0.27 57	0.37 227	0.22 205	0.21 30	0.19 28	0.43 139	0.27 66	0.20 21	0.20 21	0.29 129	0.14 2	0.41 154	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.12 100	0.12 193

LGtest1	0.19 16	0.14 25	0.29 81	0.34 127	0.16 24	0.26 87	0.17 3	0.32 39	0.20 20	0.21 31	0.15 5	0.23 70	0.20 71	0.32 68	0.20 30	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.11 133

Reg-Stereo(zero)	0.30 207	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.18 68	0.32 198	0.20 47	0.63 282	0.68 353	0.50 275	0.52 251	0.51 312	0.30 221	0.45 195	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.11 133

AIO_rvc	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.34 127	0.19 98	0.26 87	0.33 324	0.40 100	0.22 24	0.26 87	0.24 62	0.34 172	0.15 8	0.51 254	0.24 137	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.10 60

HUF	0.24 104	0.16 97	0.33 159	0.32 77	0.18 68	0.25 77	0.40 462	0.42 120	0.34 139	0.25 76	0.23 48	0.32 154	0.28 183	0.34 95	0.24 137	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.09 13	0.12 100	0.10 60

AIO_test	0.23 79	0.16 97	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.30 158	0.39 450	0.38 80	0.25 56	0.25 76	0.28 105	0.32 154	0.22 97	0.38 127	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.09 6

GIP-stereo	0.24 104	0.18 189	0.30 96	0.37 227	0.24 294	0.26 87	0.20 47	0.46 162	0.36 162	0.24 65	0.39 184	0.35 187	0.20 71	0.31 58	0.21 56	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.12 100	0.11 133

fffft	0.25 123	0.17 146	0.37 231	0.36 201	0.22 205	0.28 127	0.36 389	0.42 120	0.24 40	0.36 188	0.23 48	0.27 117	0.22 97	0.52 261	0.27 219	0.12 61	0.09 27	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.12 193
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 142	0.19 232	0.35 198	0.35 172	0.22 205	0.36 252	0.32 312	0.39 88	0.34 139	0.37 195	0.30 120	0.33 168	0.24 122	0.53 270	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.12 188	0.12 100	0.11 133

tt45	0.27 166	0.17 146	0.34 181	0.35 172	0.23 260	0.38 277	0.28 225	0.46 162	0.28 79	0.40 229	0.27 92	0.38 210	0.25 135	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.12 100	0.14 290

999	0.27 166	0.16 97	0.35 198	0.36 201	0.24 294	0.31 178	0.27 195	0.49 180	0.38 188	0.26 87	0.30 120	0.39 219	0.23 111	0.63 388	0.25 169	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.14 290

WCG-NET	0.28 174	0.15 68	0.33 159	0.33 97	0.19 98	0.33 209	0.27 195	0.39 88	0.80 434	0.46 259	0.49 225	0.39 219	0.25 135	0.40 142	0.25 169	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.11 148	0.12 100	0.10 60

IGEV-Stereo++	0.21 47	0.15 68	0.27 57	0.37 227	0.19 98	0.22 35	0.18 12	0.42 120	0.35 152	0.22 46	0.28 105	0.24 85	0.18 40	0.27 13	0.22 81	0.12 61	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.10 60

Occ-G	0.26 142	0.14 25	0.28 73	0.34 127	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.41 111	0.31 110	0.29 135	0.43 201	0.49 300	0.25 135	0.47 221	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.12 193

WCG-NET（raft）	0.31 215	0.15 68	0.36 213	0.32 77	0.19 98	0.35 238	0.27 195	0.51 193	0.78 423	0.45 252	0.55 268	0.48 294	0.27 167	0.54 277	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.12 50	0.11 148	0.12 100	0.11 133

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 123	0.14 25	0.74 560	0.33 97	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.38 80	0.29 91	0.25 76	0.22 43	0.23 70	0.32 244	0.28 15	0.19 12	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.12 100	0.30 581

MSKI-zero shot	0.32 221	0.17 146	0.34 181	0.39 298	0.21 173	0.32 198	0.22 90	0.61 268	0.43 223	0.52 287	0.64 296	0.61 376	0.20 71	0.74 480	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.12 100	0.12 193

GCAP-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.38 266	0.19 98	0.38 277	0.23 118	0.57 233	0.41 208	0.45 252	0.49 225	0.39 219	0.27 167	0.33 85	0.23 120	0.14 179	0.12 299	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.11 133

CAS	0.34 252	0.13 4	0.25 30	1.28 686	0.30 484	0.46 351	0.38 428	0.48 175	0.47 252	0.34 173	0.52 251	0.24 85	0.19 56	0.29 29	0.27 219	0.69 675	0.08 2	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.15 324

Selective-IGEV	0.24 104	0.18 189	0.35 198	0.35 172	0.19 98	0.27 105	0.25 150	0.55 221	0.23 33	0.27 107	0.25 72	0.34 172	0.19 56	0.58 332	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.12 100	0.10 60

MC-Stereo	0.28 174	0.17 146	0.32 138	0.38 266	0.20 142	0.26 87	0.26 172	0.49 180	0.37 179	0.37 195	0.61 286	0.41 245	0.31 238	0.55 284	0.25 169	0.13 117	0.09 27	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.11 133

test-3	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.22 90	0.63 282	0.78 423	0.71 401	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

test_1	0.34 252	0.16 97	0.43 327	0.39 298	0.21 173	0.43 328	0.23 118	0.63 282	0.78 423	0.68 380	0.45 207	0.64 391	0.27 167	0.43 178	0.31 279	0.12 61	0.09 27	0.17 303	0.13 235	0.12 100	0.10 60

RAFT-RH_RVC	0.56 523	0.17 146	0.41 291	0.37 227	0.23 260	0.57 420	0.24 137	0.60 260	0.70 361	1.19 624	3.94 698	0.56 334	0.38 323	0.65 410	0.36 355	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.14 278	0.12 100	0.13 242

AnonymousM	0.41 364	0.81 661	0.29 81	0.34 127	0.22 205	0.28 127	0.38 428	0.53 215	0.41 208	0.70 394	0.49 225	0.47 289	0.27 167	0.41 154	0.31 279	0.15 257	0.12 299	1.51 687	0.26 587	0.12 100	0.10 60

raftrobust	0.34 252	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.27 410	0.30 158	0.25 150	0.71 363	0.63 325	0.58 308	0.55 268	0.45 278	0.46 381	0.51 254	0.29 263	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.13 242

Gwc-CoAtRS	0.34 252	0.17 146	0.44 339	0.39 298	0.23 260	0.34 226	0.22 90	0.70 354	0.75 395	0.60 314	0.59 279	0.58 349	0.29 202	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.12 100	0.12 193

CREStereo	0.28 174	0.15 68	0.24 16	0.27 2	0.17 38	0.37 264	0.25 150	0.51 193	0.72 374	0.42 241	0.51 239	0.32 154	0.26 152	0.38 127	0.25 169	0.16 316	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133
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	0.32 221	0.16 97	0.24 16	0.29 12	0.18 68	0.45 346	0.22 90	0.56 225	0.63 325	0.46 259	0.54 258	0.39 219	0.34 274	0.48 232	0.24 137	0.75 677	0.10 95	0.12 50	0.08 1	0.12 100	0.11 133

PhaseNet	0.25 123	0.16 97	0.31 117	0.35 172	0.22 205	0.33 209	0.22 90	0.45 154	0.33 131	0.21 31	0.28 105	0.38 210	0.23 111	0.42 165	0.28 242	0.13 117	0.10 95	0.15 217	0.15 311	0.13 150	0.12 193

TS12	0.24 104	0.15 68	0.29 81	0.37 227	0.17 38	0.32 198	0.26 172	0.42 120	0.24 40	0.31 147	0.51 239	0.25 100	0.27 167	0.40 142	0.29 263	0.11 36	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60

aanet-new-60k	0.24 104	0.16 97	0.48 403	0.36 201	0.17 38	0.39 290	0.24 137	0.36 63	0.30 99	0.24 65	0.25 72	0.26 109	0.32 244	0.45 195	0.18 4	0.10 14	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-70k	0.23 79	0.16 97	0.41 291	0.35 172	0.17 38	0.38 277	0.25 150	0.36 63	0.25 56	0.23 52	0.31 134	0.24 85	0.35 280	0.43 178	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

aanet-new-32k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

aanet-new-30k	0.23 79	0.15 68	0.32 138	0.36 201	0.18 68	0.38 277	0.21 73	0.40 100	0.24 40	0.27 107	0.23 48	0.34 172	0.35 280	0.30 48	0.19 12	0.12 61	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.38 266	0.20 142	0.46 351	0.27 195	0.41 111	0.34 139	0.28 122	0.38 179	0.24 85	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

DepthFocus	0.19 16	0.13 4	0.31 117	0.29 12	0.23 260	0.17 13	0.20 47	0.27 16	0.18 9	0.24 65	0.25 72	0.15 1	0.17 22	0.26 8	0.18 4	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.13 150	0.10 60

VMStereo-Base	0.28 174	0.16 97	0.27 57	0.30 24	0.17 38	0.30 158	0.27 195	0.50 190	0.65 338	0.32 162	0.47 218	0.42 256	0.24 122	0.41 154	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 290

FE-Mocha	0.32 221	0.19 232	0.50 430	0.38 266	0.27 410	0.30 158	0.20 47	0.71 363	0.36 162	0.65 356	0.56 271	0.54 326	0.25 135	0.38 127	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.16 348	0.13 150	0.12 193

MSCF	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.39 298	0.20 142	0.20 23	0.31 282	0.43 139	0.31 110	0.36 188	0.33 140	0.23 70	0.35 280	0.36 109	0.23 120	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.13 150	0.11 133

4.5_new	0.21 47	0.20 280	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 47	0.20 280	0.29 81	0.30 24	0.17 38	0.24 59	0.26 172	0.32 39	0.28 79	0.32 162	0.28 105	0.19 26	0.17 22	0.29 29	0.21 56	0.10 14	0.08 2	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.09 6

monsterstereo	0.22 62	0.14 25	0.26 44	0.34 127	0.18 68	0.21 30	0.20 47	0.37 71	0.35 152	0.33 169	0.40 189	0.19 26	0.18 40	0.45 195	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 240	0.18 189	0.36 213	0.33 97	0.18 68	0.57 420	0.31 282	0.58 241	0.69 360	0.45 252	0.54 258	0.38 210	0.33 262	0.56 297	0.36 355	0.12 61	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

xyz-stereo	4.23 706	0.17 146	61.76 745	0.34 127	0.16 24	12.16 716	0.37 406	0.58 241	0.68 353	1.01 583	3.36 691	0.77 472	0.82 582	1.21 622	0.40 399	0.12 61	0.10 95	0.16 256	0.11 148	0.13 150	0.10 60

LG-Stereo	0.24 104	0.18 189	0.40 280	0.39 298	0.20 142	0.22 35	0.27 195	0.32 39	0.36 162	0.26 87	0.44 203	0.22 53	0.16 18	0.37 119	0.27 219	0.11 36	0.12 299	0.16 256	0.15 311	0.13 150	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 62	0.15 68	0.27 57	0.31 49	0.15 5	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.29 91	0.24 65	0.29 117	0.21 47	0.27 167	0.36 109	0.25 169	0.16 316	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.10 60

GREAT-IGEV	0.22 62	0.15 68	0.31 117	0.29 12	0.22 205	0.21 30	0.26 172	0.33 50	0.31 110	0.20 21	0.30 120	0.22 53	0.22 97	0.47 221	0.22 81	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.10 60
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	0.38 322	0.18 189	0.38 244	0.50 557	0.24 294	0.46 351	0.30 254	0.70 354	1.19 610	0.40 229	0.71 325	0.45 278	0.29 202	0.53 270	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.13 150	0.17 401

UGAM-zero	0.46 412	0.19 232	0.62 495	0.37 227	0.23 260	0.34 226	0.21 73	1.15 566	0.39 200	0.66 369	0.61 286	1.70 655	0.91 602	0.75 486	0.25 169	0.14 179	0.11 227	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.13 242

model_zeroshot	0.33 240	0.18 189	0.48 403	0.39 298	0.28 435	0.45 346	0.25 150	0.63 282	0.45 240	0.61 322	0.50 229	0.51 312	0.25 135	0.45 195	0.26 199	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.13 242

U	0.45 401	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.71 666	3.55 700	0.20 47	0.41 111	0.38 188	0.26 87	0.23 48	0.24 85	0.22 97	0.26 8	0.22 81	0.15 257	0.09 27	0.88 678	0.13 235	0.13 150	0.11 133

AIO-Stereo	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.37 227	0.18 68	0.28 127	0.30 254	0.48 175	0.27 66	0.29 135	0.30 120	0.32 154	0.17 22	0.52 261	0.23 120	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.10 60

RAFT-Stereo-weight	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.22 205	0.26 87	0.29 234	0.67 319	0.80 434	0.53 290	0.51 239	0.58 349	0.20 71	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.11 133

MoCha-V2	0.25 123	0.15 68	0.29 81	0.40 342	0.18 68	0.27 105	0.26 172	0.49 180	0.27 66	0.36 188	0.27 92	0.33 168	0.35 280	0.49 238	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.11 133

IGEV++	0.24 104	0.17 146	0.31 117	0.38 266	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.50 190	0.23 33	0.28 122	0.35 160	0.30 143	0.22 97	0.31 58	0.28 242	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.13 242

IGEVStereo-DCA	0.29 189	0.22 365	0.38 244	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.12 188	0.13 150	0.15 324

rrr	0.29 189	0.22 365	0.41 291	0.35 172	0.27 410	0.37 264	0.32 312	0.52 203	0.42 219	0.38 207	0.30 120	0.35 187	0.27 167	0.51 254	0.22 81	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.14 290

AEACV	0.27 166	0.17 146	0.31 117	0.34 127	0.45 614	0.26 87	0.28 225	0.37 71	0.32 124	0.30 143	0.46 212	0.31 151	0.37 317	0.36 109	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.13 150	0.11 133

Any-RAFT	0.35 271	0.16 97	0.30 96	0.34 127	0.21 173	0.52 378	0.22 90	0.88 448	0.73 381	0.53 290	0.73 331	0.64 391	0.28 183	0.46 212	0.24 137	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.13 150	0.12 193

RAFT-Test	0.34 252	0.18 189	0.37 231	0.38 266	0.23 260	0.50 367	0.23 118	0.69 338	0.40 204	0.60 314	0.85 412	0.61 376	0.28 183	0.46 212	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

CES	0.28 174	0.14 25	0.23 6	0.30 24	0.70 665	0.37 264	0.27 195	0.48 175	0.46 245	0.34 173	0.48 221	0.27 117	0.22 97	0.39 133	0.23 120	0.13 117	0.11 227	0.12 50	0.08 1	0.13 150	0.17 401

EGLCR-Stereo	0.25 123	0.16 97	0.33 159	0.34 127	0.20 142	0.35 238	0.20 47	0.52 203	0.36 162	0.28 122	0.27 92	0.41 245	0.18 40	0.45 195	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.13 150	0.11 133

ProNet	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.35 172	0.24 294	0.32 198	0.43 497	0.57 233	0.37 179	0.33 169	0.30 120	0.32 154	0.28 183	0.57 309	0.26 199	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.13 242

ADStereo(finetuned)	0.37 306	0.16 97	0.49 416	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.69 525	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

CIPLG	0.41 364	0.21 324	0.63 505	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.33 324	0.65 298	0.60 309	0.82 471	0.96 463	0.46 286	0.32 244	0.55 284	0.44 439	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

IPLG	0.39 339	0.20 280	0.59 484	0.40 342	0.24 294	0.54 393	0.27 195	0.75 391	0.63 325	0.84 490	0.81 384	0.32 154	0.32 244	0.60 356	0.45 448	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.13 150	0.12 193

IPLGR_C	0.40 351	0.21 324	0.64 510	0.45 491	0.33 535	0.52 378	0.34 342	0.66 309	0.62 314	0.82 471	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.46 459	0.17 370	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

ACRE	0.40 351	0.21 324	0.65 516	0.45 491	0.33 535	0.51 372	0.33 324	0.66 309	0.63 325	0.80 449	0.92 446	0.45 278	0.32 244	0.52 261	0.45 448	0.16 316	0.12 299	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.14 290

TRStereo	0.37 306	0.27 486	0.59 484	0.47 520	0.41 591	0.29 139	0.30 254	0.84 429	0.59 306	0.52 287	0.41 192	0.52 318	0.26 152	0.73 473	0.27 219	0.17 370	0.12 299	0.19 400	0.19 463	0.13 150	0.11 133

STrans-v2	0.46 412	0.20 280	0.48 403	0.40 342	0.24 294	0.55 399	0.50 540	1.07 528	0.73 381	0.65 356	1.05 513	0.72 440	0.69 525	0.72 466	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.14 278	0.13 150	0.12 193

RAFT-345	0.40 351	0.18 189	0.40 280	0.38 266	0.22 205	0.33 209	0.26 172	0.61 268	0.51 275	0.74 423	1.79 644	0.45 278	0.33 262	0.66 419	0.36 355	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.14 278	0.13 150	0.13 242

CREStereo++_RVC	0.32 221	0.15 68	0.23 6	0.31 49	0.24 294	0.27 105	0.22 90	0.46 162	0.88 483	0.46 259	0.80 377	0.30 143	0.26 152	0.36 109	0.33 302	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.51 672	0.13 150	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	0.30 207	0.15 68	0.31 117	0.30 24	0.17 38	0.55 399	0.23 118	0.44 147	0.55 293	0.59 310	0.68 315	0.37 201	0.26 152	0.35 105	0.27 219	0.15 257	0.16 476	0.12 50	0.10 83	0.13 150	0.14 290

XX-TBD	0.32 221	0.53 628	0.26 44	0.51 573	0.20 142	0.37 264	0.24 137	0.40 100	0.73 381	0.54 295	0.69 319	0.31 151	0.25 135	0.32 68	0.27 219	0.16 316	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.13 150	0.11 133

DCANet	0.36 289	0.16 97	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.30 158	0.30 254	0.68 329	0.91 508	0.70 394	0.77 352	0.43 265	0.57 447	0.45 195	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.13 150	0.12 193

111	0.40 351	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.19 98	0.52 378	0.28 225	0.74 384	1.16 604	0.50 275	0.91 442	0.63 385	0.48 392	0.61 365	0.35 337	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.13 242

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 289	0.17 146	0.41 291	0.35 172	0.19 98	0.33 209	0.29 234	0.65 298	0.73 381	0.68 380	1.01 489	0.56 334	0.40 342	0.42 165	0.30 270	0.11 36	0.09 27	0.15 217	0.14 278	0.13 150	0.10 60

AFF-stereo	0.38 322	0.19 232	0.39 266	0.37 227	0.21 173	0.27 105	0.31 282	0.65 298	0.66 342	0.64 347	1.13 543	0.76 466	0.39 336	0.55 284	0.33 302	0.11 36	0.09 27	0.16 256	0.16 348	0.13 150	0.11 133

EAI-Stereo	0.34 252	0.19 232	0.44 339	0.39 298	0.21 173	0.31 178	0.30 254	1.15 566	0.30 99	0.49 271	0.75 342	0.36 197	0.28 183	0.62 375	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.13 150	0.12 193

CFNet-RSSM	0.34 252	0.17 146	0.45 352	0.39 298	0.22 205	0.35 238	0.23 118	0.73 380	0.84 457	0.65 356	0.54 258	0.57 340	0.28 183	0.46 212	0.26 199	0.13 117	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.13 150	0.11 133

TestStereo_HL3	0.37 306	0.19 232	0.49 416	0.34 127	0.24 294	0.51 372	0.39 450	0.60 260	0.43 223	0.61 322	0.83 396	0.56 334	0.46 381	0.55 284	0.28 242	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.14 202	0.17 401

quiztm	0.29 189	0.19 232	0.35 198	0.40 342	0.23 260	0.27 105	0.33 324	0.63 282	0.39 200	0.45 252	0.60 281	0.39 219	0.18 40	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

aanet-new-90k	0.23 79	0.16 97	0.45 352	0.35 172	0.17 38	0.33 209	0.27 195	0.38 80	0.26 62	0.20 21	0.24 62	0.21 47	0.35 280	0.46 212	0.17 1	0.11 36	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-78k	0.24 104	0.17 146	0.51 445	0.36 201	0.16 24	0.26 87	0.29 234	0.36 63	0.29 91	0.22 46	0.29 117	0.23 70	0.37 317	0.42 165	0.17 1	0.10 14	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-40k	0.23 79	0.17 146	0.39 266	0.34 127	0.18 68	0.38 277	0.20 47	0.36 63	0.26 62	0.24 65	0.28 105	0.25 100	0.35 280	0.25 4	0.21 56	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.09 6

aanet-new-24k	0.23 79	0.16 97	0.29 81	0.35 172	0.17 38	0.39 290	0.23 118	0.35 56	0.30 99	0.30 143	0.27 92	0.25 100	0.32 244	0.30 48	0.20 30	0.11 36	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

aanet-new-16k	0.22 62	0.17 146	0.35 198	0.37 227	0.17 38	0.26 87	0.18 12	0.41 111	0.37 179	0.28 122	0.23 48	0.25 100	0.26 152	0.29 29	0.21 56	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.10 60

PSi22	0.30 207	0.18 189	0.30 96	0.36 201	0.19 98	0.30 158	0.19 28	0.42 120	0.73 381	0.27 107	0.32 137	0.57 340	0.43 358	0.77 498	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.11 4	0.09 13	0.14 202	0.11 133

LiteMatch	0.24 104	0.17 146	0.24 16	0.37 227	0.20 142	0.27 105	0.27 195	0.31 31	0.24 40	0.21 31	0.20 21	0.29 129	0.40 342	0.29 29	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

Lsterematch	0.38 322	0.17 146	0.38 244	0.37 227	0.20 142	0.42 323	0.27 195	0.57 233	0.71 372	0.66 369	1.02 498	0.49 300	0.40 342	0.57 309	0.43 421	0.16 316	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.14 290

Hybrid-DGEV-03	0.45 401	0.19 232	0.33 159	0.43 446	0.27 410	0.56 414	0.26 172	0.65 298	0.74 390	0.94 551	1.92 651	0.61 376	0.30 221	0.55 284	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.11 133

Hybrid-DGEV-2	0.41 364	0.21 324	0.42 312	0.47 520	0.29 465	0.59 438	0.23 118	0.82 421	0.99 545	0.64 347	0.63 290	0.60 370	0.65 504	0.58 332	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.18 356	0.16 348	0.14 202	0.12 193

WQFJA1	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.50 246	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

WQFJX	0.32 221	0.18 189	0.33 159	0.39 298	0.27 410	0.60 445	0.30 254	0.53 215	0.47 252	0.39 220	0.38 179	0.34 172	0.33 262	0.61 365	0.40 399	0.14 179	0.17 496	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.14 290

NLMM	0.32 221	0.19 232	0.34 181	0.39 298	0.26 375	0.62 456	0.30 254	0.56 225	0.47 252	0.37 195	0.39 184	0.38 210	0.33 262	0.49 238	0.42 413	0.14 179	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

NLSM1	0.32 221	0.18 189	0.34 181	0.39 298	0.25 327	0.66 488	0.27 195	0.57 233	0.50 270	0.37 195	0.53 255	0.29 129	0.28 183	0.54 277	0.32 288	0.16 316	0.17 496	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.12 193

GEAStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.28 105	0.24 85	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

GSStereo	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.33 97	0.25 327	0.36 252	0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

GS-Stereo							0.30 254	0.42 120	0.27 66	0.30 143	0.28 105	0.23 70	0.21 83	0.32 68	0.22 81	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.10 83	0.14 202	0.12 193

IGEV-FE	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 79	0.16 97	0.32 138	0.39 298	0.21 173	0.18 16	0.21 73	0.34 53	0.26 62	0.28 122	0.51 239	0.28 123	0.29 202	0.26 8	0.24 137	0.14 179	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.14 202	0.12 193

MM-Stereo_test3	0.34 252	0.19 232	0.31 117	0.41 379	0.25 327	0.35 238	0.44 506	0.72 369	0.92 513	0.46 259	0.52 251	0.41 245	0.29 202	0.44 190	0.28 242	0.16 316	0.15 444	0.17 303	0.13 235	0.14 202	0.13 242

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 123	0.31 526	0.24 16	0.51 573	0.19 98	0.29 139	0.22 90	0.40 100	0.37 179	0.26 87	0.24 62	0.24 85	0.31 238	0.44 190	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.12 50	0.09 13	0.14 202	0.10 60

mms	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.33 324	0.40 100	0.32 124	0.28 122	0.34 152	0.34 172	0.20 71	0.45 195	0.26 199	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.11 133

ours_stereo	0.26 142	0.21 324	0.33 159	0.38 266	0.23 260	0.30 158	0.33 324	0.42 120	0.38 188	0.26 87	0.34 152	0.35 187	0.23 111	0.47 221	0.27 219	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.10 60

fffy	0.28 174	0.21 324	0.34 181	0.37 227	0.23 260	0.33 209	0.29 234	0.51 193	0.41 208	0.32 162	0.37 175	0.39 219	0.27 167	0.50 246	0.27 219	0.12 61	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

tg	0.33 240	0.18 189	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.38 277	0.26 172	0.70 354	0.56 301	0.47 266	0.65 299	0.42 256	0.24 122	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.14 202	0.11 133

PAM_32	0.46 412	0.19 232	0.67 526	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.27 195	0.95 476	0.34 139	0.68 380	0.44 203	1.91 663	0.65 504	0.62 375	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.15 311	0.14 202	0.13 242

PAM	0.46 412	0.19 232	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.75 524	0.33 324	0.85 432	0.34 139	0.70 394	0.46 212	1.83 658	0.63 487	0.61 365	0.26 199	0.15 257	0.10 95	0.16 256	0.14 278	0.14 202	0.13 242

RAStereo	0.24 104	0.17 146	0.29 81	0.40 342	0.21 173	0.23 46	0.26 172	0.42 120	0.45 240	0.23 52	0.34 152	0.30 143	0.19 56	0.34 95	0.25 169	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.11 133

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 523	3.08 715	2.43 683	0.31 49	0.18 68	0.29 139	0.20 47	0.37 71	0.32 124	0.28 122	0.24 62	0.18 20	0.18 40	0.31 58	0.22 81	1.09 689	0.08 2	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.97 690

RSM++	0.25 123	0.18 189	0.34 181	0.36 201	0.20 142	0.28 127	0.30 254	0.51 193	0.32 124	0.25 76	0.22 43	0.37 201	0.21 83	0.50 246	0.24 137	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.10 60

RSM	0.25 123	0.18 189	0.33 159	0.36 201	0.20 142	0.27 105	0.34 342	0.51 193	0.27 66	0.26 87	0.23 48	0.39 219	0.21 83	0.56 297	0.22 81	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.14 202	0.10 60

MGS-Stereo	0.28 174	0.19 232	0.40 280	0.36 201	0.23 260	0.37 264	0.30 254	0.39 88	0.44 231	0.31 147	0.51 239	0.40 233	0.24 122	0.43 178	0.26 199	0.15 257	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.14 202	0.13 242

ff7	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

ffff	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

11t	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

MaDis-Stereo	0.26 142	0.18 189	0.36 213	0.36 201	0.26 375	0.27 105	0.27 195	0.43 139	0.35 152	0.27 107	0.26 84	0.41 245	0.28 183	0.40 142	0.28 242	0.16 316	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.12 193

IGEV_Zeroshot_test	0.34 252	0.18 189	0.67 526	0.39 298	0.28 435	0.30 158	0.25 150	0.74 384	0.31 110	0.62 326	0.57 273	0.54 326	0.25 135	0.53 270	0.27 219	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

UniTT-Stereo	0.27 166	0.17 146	0.37 231	0.40 342	0.27 410	0.30 158	0.28 225	0.39 88	0.31 110	0.29 135	0.46 212	0.27 117	0.25 135	0.47 221	0.34 318	0.17 370	0.13 372	0.13 108	0.12 188	0.14 202	0.12 193

MIM_Stereo	0.38 322	0.17 146	0.53 458	0.37 227	0.24 294	0.27 105	0.24 137	0.70 354	0.54 286	0.72 412	1.00 486	0.63 385	0.29 202	0.64 403	0.38 383	0.13 117	0.14 412	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.11 133

HH	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

HanStereo	0.35 271	0.20 280	0.47 382	0.40 342	0.25 327	0.33 209	0.31 282	0.76 398	0.38 188	0.43 245	0.57 273	0.79 476	0.44 369	0.71 460	0.25 169	0.15 257	0.11 227	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.12 193

anonymousdsp	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

DCRE	0.37 306	0.18 189	0.46 369	0.45 491	0.32 523	0.42 323	0.37 406	0.63 282	0.51 275	0.47 266	0.94 450	0.56 334	0.36 308	0.52 261	0.32 288	0.14 179	0.13 372	0.15 217	0.14 278	0.14 202	0.13 242

TestStereo1	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

ccc-4	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.36 201	0.26 375	0.31 178	0.35 367	0.62 273	0.34 139	0.38 207	0.33 140	0.32 154	0.29 202	0.58 332	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324

SA-5K	0.43 382	0.23 387	0.41 291	0.51 573	0.24 294	0.34 226	0.40 462	0.77 401	0.90 501	0.68 380	0.96 463	0.48 294	0.46 381	0.91 562	0.32 288	0.16 316	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.14 202	0.13 242

IGEV-Stereo	0.29 189	0.21 324	0.38 244	0.37 227	0.25 327	0.30 158	0.35 367	0.63 282	0.35 152	0.39 220	0.33 140	0.33 168	0.28 183	0.59 350	0.25 169	0.14 179	0.10 95	0.17 303	0.12 188	0.14 202	0.15 324
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 401	0.21 324	0.48 403	0.42 425	0.28 435	0.31 178	0.54 568	0.63 282	0.62 314	0.62 326	0.89 435	1.01 553	0.69 525	0.75 486	0.66 536	0.13 117	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.15 324

MIPNet	0.37 306	0.21 324	0.59 484	0.39 298	0.25 327	0.50 367	0.28 225	0.77 401	0.70 361	0.65 356	0.60 281	0.40 233	0.49 396	0.44 190	0.37 374	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.14 202	0.13 242

CrosDoStereo	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 675	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 601	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

TransformOpticalFlow	0.44 390	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.23 260	0.37 264	0.47 521	0.94 469	0.76 404	0.65 356	1.14 548	0.73 451	0.56 445	0.76 490	0.32 288	0.15 257	0.10 95	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.13 242

ASMatch	0.48 440	0.19 232	0.45 352	0.39 298	0.28 435	0.37 264	0.26 172	0.74 384	0.68 353	0.76 432	2.34 664	0.61 376	0.52 415	0.62 375	0.37 374	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.21 501

DeepStereo_LL	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.24 294	0.40 296	1.18 675	0.67 319	0.86 470	0.94 551	1.37 601	0.63 385	0.77 566	0.65 410	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.14 290

DEmStereo	0.48 440	0.17 146	0.50 430	0.38 266	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.63 282	0.74 390	0.89 523	1.66 636	0.58 349	1.06 630	0.60 356	0.42 413	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

THIR-Stereo	0.50 475	0.18 189	0.45 352	0.38 266	0.23 260	0.75 524	0.67 610	0.66 309	0.87 479	1.02 586	1.40 607	0.72 440	0.76 559	0.62 375	0.42 413	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.18 432	0.14 202	0.15 324

DRaft	0.49 459	0.17 146	0.47 382	0.37 227	0.25 327	0.58 426	0.40 462	0.65 298	0.85 465	1.02 586	1.75 643	0.50 306	0.82 582	0.63 388	0.40 399	0.13 117	0.11 227	0.16 256	0.16 348	0.14 202	0.15 324

s12784h	0.36 289	0.15 68	0.24 16	0.34 127	0.15 5	0.77 531	0.29 234	0.80 415	0.83 452	0.56 302	0.57 273	0.43 265	0.40 342	0.57 309	0.33 302	0.12 61	0.10 95	0.14 165	0.09 13	0.14 202	0.09 6

raft+_RVC	0.38 322	0.19 232	0.35 198	0.37 227	0.25 327	0.45 346	0.37 406	0.78 407	0.89 498	0.51 280	0.78 364	0.50 306	0.29 202	0.53 270	0.40 399	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.14 202	0.12 193

XX-Stereo	0.37 306	0.17 146	0.45 352	0.55 611	0.36 556	0.38 277	0.20 47	0.60 260	0.30 99	0.46 259	1.30 591	0.73 451	0.26 152	0.56 297	0.26 199	0.16 316	0.11 227	0.17 303	0.16 348	0.14 202	0.10 60

test_xeample3	0.29 189	0.21 324	0.41 291	0.35 172	0.26 375	0.35 238	0.32 312	0.56 225	0.36 162	0.43 245	0.32 137	0.34 172	0.28 183	0.54 277	0.23 120	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.12 188	0.14 202	0.13 242

ARAFT	0.47 427	0.24 425	0.79 578	0.42 425	0.25 327	0.55 399	0.55 573	0.75 391	0.81 442	0.89 523	0.75 342	0.73 451	0.47 387	0.88 547	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.23 511	0.22 531	0.14 202	0.13 242

R-Stereo Train	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242

RAFT-Stereo	0.39 339	0.18 189	0.42 312	0.42 425	0.26 375	0.40 296	0.32 312	0.72 369	0.34 139	0.89 523	1.28 584	0.57 340	0.35 280	0.42 165	0.32 288	0.15 257	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.14 202	0.13 242
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 427	0.24 425	0.61 492	0.37 227	0.17 38	0.61 448	0.33 324	0.80 415	0.87 479	0.94 551	1.13 543	0.72 440	0.43 358	0.89 553	0.51 485	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.14 202	0.12 193

depth_test_26	0.21 47	0.14 25	0.28 73	0.30 24	0.19 98	0.16 9	0.20 47	0.30 23	0.23 33	0.27 107	0.37 175	0.22 53	0.15 8	0.29 29	0.20 30	0.18 405	0.14 412	0.15 217	0.15 311	0.15 268	0.14 290

ManiGeoR	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

HLF11	0.34 252	0.17 146	0.42 312	0.30 24	0.23 260	0.36 252	0.22 90	0.69 338	0.48 260	0.49 271	0.66 306	0.43 265	0.37 317	0.70 454	0.45 448	0.15 257	0.12 299	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.17 401

HLf10	0.33 240	0.17 146	0.43 327	0.31 49	0.22 205	0.40 296	0.27 195	0.73 380	0.49 264	0.40 229	0.63 290	0.40 233	0.32 244	0.62 375	0.41 405	0.16 316	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.16 374

TestStereo_HLe17	0.34 252	0.17 146	0.46 369	0.32 77	0.21 173	0.42 323	0.31 282	0.70 354	0.66 342	0.46 259	0.68 315	0.36 197	0.30 221	0.61 365	0.36 355	0.16 316	0.10 95	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.15 324

TestStereo_HL2	0.33 240	0.18 189	0.33 159	0.31 49	0.22 205	0.32 198	0.25 150	0.58 241	0.61 310	0.54 295	0.68 315	0.41 245	0.36 308	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.11 227	0.13 108	0.11 148	0.15 268	0.16 374

GGDA	0.32 221	0.18 189	0.32 138	0.31 49	0.21 173	0.31 178	0.26 172	0.59 248	0.66 342	0.50 275	0.68 315	0.40 233	0.36 308	0.55 284	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.15 268	0.15 324

TestStereo-Hl	0.34 252	0.20 280	0.32 138	0.32 77	0.22 205	0.32 198	0.27 195	0.64 296	0.59 306	0.50 275	0.67 312	0.46 286	0.45 374	0.60 356	0.34 318	0.14 179	0.11 227	0.13 108	0.13 235	0.15 268	0.15 324

aanet-32k-new	0.23 79	0.16 97	0.30 96	0.36 201	0.17 38	0.26 87	0.26 172	0.33 50	0.30 99	0.27 107	0.30 120	0.23 70	0.34 274	0.42 165	0.18 4	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.10 60

aanet-new	0.26 142	0.19 232	0.34 181	0.38 266	0.25 327	0.51 372	0.24 137	0.40 100	0.30 99	0.27 107	0.27 92	0.23 70	0.36 308	0.43 178	0.22 81	0.14 179	0.09 27	0.14 165	0.10 83	0.15 268	0.12 193

RT-IGEV	0.52 491	0.19 232	0.59 484	0.40 342	0.25 327	0.79 538	0.62 596	1.15 566	0.74 390	0.89 523	0.99 483	1.18 600	0.61 474	0.65 410	0.31 279	0.19 439	0.13 372	0.17 303	0.13 235	0.15 268	0.20 481

Selective-IGEV-i1	0.44 390	0.20 280	0.53 458	0.41 379	0.22 205	0.62 456	0.50 540	1.01 504	0.88 483	0.63 335	0.81 384	0.79 476	0.38 323	0.54 277	0.38 383	0.16 316	0.13 372	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.15 324

NLMM1	0.33 240	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.25 327	0.55 399	0.33 324	0.55 221	0.63 325	0.42 241	0.44 203	0.30 143	0.25 135	0.63 388	0.38 383	0.16 316	0.18 520	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.13 242

gasm-f	0.24 104	0.16 97	0.27 57	0.33 97	0.25 327	0.25 77	0.36 389	0.42 120	0.28 79	0.26 87	0.35 160	0.24 85	0.30 221	0.36 109	0.23 120	0.18 405	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.15 268	0.12 193

Select-FE	0.46 412	0.24 425	0.88 591	0.42 425	0.35 551	0.33 209	0.19 28	0.90 455	0.37 179	0.60 314	1.01 489	0.97 539	0.80 577	0.72 466	0.28 242	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.20 490	0.15 268	0.24 535

DA	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

GGEV	0.29 189	0.17 146	0.31 117	0.40 342	0.20 142	0.74 518	0.33 324	0.47 166	0.44 231	0.34 173	0.39 184	0.39 219	0.32 244	0.32 68	0.24 137	0.15 257	0.11 227	0.16 256	0.11 148	0.15 268	0.10 60

S2M2_XL	0.19 16	0.18 189	0.27 57	0.27 2	0.20 142	0.15 4	0.16 2	0.22 4	0.15 5	0.21 31	0.26 84	0.17 6	0.17 22	0.24 3	0.21 56	0.17 370	0.16 476	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.12 193
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 440	0.20 280	0.40 280	0.34 127	0.23 260	0.57 420	0.58 583	1.10 539	0.77 413	0.86 501	0.94 450	0.95 534	0.54 432	0.68 441	0.60 517	0.16 316	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.15 324

MM-Stereo_test2	0.30 207	0.18 189	0.39 266	0.40 342	0.24 294	0.42 323	0.42 489	0.63 282	0.41 208	0.37 195	0.35 160	0.32 154	0.26 152	0.53 270	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.12 188	0.15 268	0.10 60

MM-Stereo_test1	0.33 240	0.19 232	0.36 213	0.41 379	0.23 260	0.36 252	0.45 509	0.58 241	0.54 286	0.60 314	0.50 229	0.38 210	0.37 317	0.60 356	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.12 193

HART	0.29 189	0.16 97	0.32 138	0.40 342	0.21 173	0.32 198	0.26 172	0.62 273	0.31 110	0.33 169	0.65 299	0.41 245	0.22 97	0.55 284	0.25 169	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.11 148	0.15 268	0.11 133

SCV	0.26 142	0.19 232	0.33 159	0.35 172	0.21 173	0.27 105	0.34 342	0.56 225	0.28 79	0.24 65	0.28 105	0.37 201	0.23 111	0.49 238	0.22 81	0.18 405	0.10 95	0.14 165	0.11 148	0.15 268	0.11 133

AIO-test2	0.39 339	0.21 324	0.41 291	0.47 520	0.25 327	0.45 346	0.35 367	0.77 401	1.27 629	0.36 188	0.87 423	0.37 201	0.30 221	0.47 221	0.27 219	0.15 257	0.13 372	0.21 475	0.23 547	0.15 268	0.13 242

UGAM	0.52 491	0.22 365	0.46 369	0.45 491	0.25 327	0.41 316	0.52 559	0.62 273	1.16 604	0.76 432	1.13 543	1.32 619	0.57 447	1.00 584	0.53 495	0.17 370	0.14 412	0.25 541	0.21 513	0.15 268	0.13 242

IGEV-Stereo+	0.23 79	0.14 25	0.26 44	0.32 77	0.19 98	0.12 1	0.17 3	0.29 20	0.29 91	0.21 31	0.15 5	0.22 53	0.22 97	0.40 142	0.22 81	0.14 179	0.10 95	0.12 50	0.09 13	0.15 268	0.86 681

tta	0.51 483	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.14 290

qqq1	0.49 459	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

fff1	0.49 459	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.34 318	0.19 439	0.15 444	0.14 165	0.12 188	0.15 268	0.14 290

AE-Stereo	0.34 252	0.21 324	0.42 312	0.48 528	0.31 506	0.48 360	0.35 367	0.61 268	0.62 314	0.32 162	0.55 268	0.52 318	0.27 167	0.47 221	0.29 263	0.13 117	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.12 193

DisPM	0.39 339	0.19 232	0.44 339	0.41 379	0.27 410	0.24 59	0.31 282	0.65 298	0.57 303	0.87 509	0.87 423	0.60 370	0.32 244	0.76 490	0.32 288	0.18 405	0.12 299	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.20 481

raft_robust	0.41 364	0.23 387	0.36 213	0.42 425	0.21 173	0.40 296	0.33 324	0.79 411	0.98 540	0.79 447	0.87 423	0.39 219	0.33 262	0.84 531	0.29 263	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.17 404	0.15 268	0.12 193

RAFT_CTSACE	0.45 401	0.20 280	0.44 339	0.45 491	0.27 410	0.34 226	0.39 450	0.60 260	0.73 381	0.76 432	1.44 617	0.83 490	0.38 323	1.08 601	0.26 199	0.12 61	0.13 372	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

RAFT+CT+SA	0.39 339	0.23 387	0.36 213	0.51 573	0.27 410	0.29 139	0.46 513	0.75 391	0.80 434	0.51 280	0.89 435	0.41 245	0.40 342	0.78 503	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.15 268	0.14 290

Sa-1000	0.48 440	0.24 425	0.41 291	0.45 491	0.25 327	0.59 438	0.34 342	0.81 419	0.93 519	0.82 471	1.50 624	0.53 322	0.45 374	0.92 565	0.30 270	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

SA	0.44 390	0.25 451	0.46 369	0.46 512	0.24 294	0.43 328	0.36 389	0.75 391	0.96 533	0.59 310	1.03 503	0.48 294	0.52 415	0.94 578	0.32 288	0.16 316	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.15 268	0.13 242

test_4	0.36 289	0.18 189	0.31 117	0.44 466	0.25 327	0.20 23	0.34 342	0.56 225	0.41 208	0.59 310	1.45 620	0.43 265	0.25 135	0.63 388	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.11 133

iRaft-Stereo_20w	0.39 339	0.19 232	0.57 479	0.37 227	0.27 410	0.31 178	0.24 137	1.44 651	0.29 91	0.69 388	0.53 255	0.60 370	0.42 352	0.83 526	0.27 219	0.14 179	0.11 227	0.14 165	0.13 235	0.15 268	0.13 242

IPLGR	0.39 339	0.21 324	0.63 505	0.39 298	0.22 205	0.49 365	0.29 234	0.76 398	0.74 390	0.78 442	0.77 352	0.44 276	0.42 352	0.47 221	0.38 383	0.13 117	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.13 242

GMOStereo	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

error version	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

test-v	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

test_3	0.36 289	0.19 232	0.44 339	0.44 466	0.23 260	0.48 360	0.36 389	0.66 309	0.82 447	0.64 347	0.45 207	0.68 417	0.25 135	0.41 154	0.31 279	0.12 61	0.10 95	0.18 356	0.16 348	0.15 268	0.11 133

HHNet	0.41 364	0.17 146	0.41 291	0.34 127	0.37 563	0.33 209	0.34 342	0.69 338	0.75 395	0.86 501	1.30 591	0.52 318	0.32 244	0.52 261	0.35 337	0.15 257	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.15 268	0.24 535

OMP-Stereo	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.52 586	0.24 294	0.36 252	0.25 150	0.71 363	0.78 423	0.77 438	0.64 296	0.89 515	0.39 336	0.91 562	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.20 433	0.15 311	0.15 268	0.12 193

IIG-Stereo	0.43 382	0.21 324	0.44 339	0.50 557	0.25 327	0.44 337	0.21 73	0.71 363	0.76 404	0.83 483	0.95 459	0.83 490	0.43 358	0.90 555	0.35 337	0.15 257	0.12 299	0.19 400	0.14 278	0.15 268	0.11 133

FTStereo	0.56 523	0.20 280	0.37 231	0.41 379	0.25 327	0.40 296	0.79 643	0.66 309	0.43 223	1.09 610	3.27 686	0.70 427	0.73 549	0.55 284	0.33 302	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.15 268	0.30 581

GrayStereo	0.49 459	0.19 232	0.42 312	0.46 512	0.28 435	0.53 386	0.67 610	0.69 338	0.63 325	1.02 586	1.47 623	0.78 474	0.76 559	0.56 297	0.33 302	0.14 179	0.12 299	0.17 303	0.17 404	0.15 268	0.29 572

test-2	0.37 306	0.19 232	0.38 244	0.43 446	0.24 294	0.37 264	0.38 428	0.52 203	0.62 314	0.87 509	0.84 402	0.64 391	0.35 280	0.37 119	0.28 242	0.13 117	0.11 227	0.20 433	0.18 432	0.15 268	0.11 133

cross-raft	0.34 252	0.20 280	0.37 231	0.44 466	0.23 260	0.32 198	0.35 367	0.74 384	0.40 204	0.60 314	0.77 352	0.57 340	0.27 167	0.43 178	0.28 242	0.12 61	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.15 268	0.11 133

test-1	0.36 289	0.19 232	0.71 546	0.46 512	0.26 375	0.44 337	0.36 389	0.60 260	0.59 306	0.48 269	0.67 312	0.53 322	0.36 308	0.40 142	0.29 263	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.15 268	0.16 374

iRaftStereo_RVC	0.32 221	0.19 232	0.37 231	0.39 298	0.22 205	0.31 178	0.29 234	0.68 329	0.51 275	0.49 271	0.66 306	0.37 201	0.23 111	0.45 195	0.33 302	0.14 179	0.10 95	0.18 356	0.17 404	0.15 268	0.12 193

cf-r	0.47 427	0.23 387	0.41 291	0.39 298	0.23 260	0.59 438	0.37 406	0.88 448	0.85 465	0.72 412	1.05 513	0.94 532	0.62 481	0.56 297	0.54 500	0.21 482	0.14 412	0.17 303	0.19 463	0.15 268	0.15 324

CCAANet	0.47 427	0.20 280	0.47 382	0.41 379	0.28 435	0.67 493	0.31 282	0.99 489	0.75 395	0.63 335	1.22 570	0.69 422	0.52 415	0.79 510	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.19 400	0.19 463	0.15 268	0.19 456

DIP-Stereo	0.39 339	0.21 324	0.50 430	0.41 379	0.28 435	0.62 456	0.27 195	0.77 401	0.40 204	0.64 347	0.86 415	0.52 318	0.33 262	0.66 419	0.42 413	0.15 257	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.15 268	0.15 324
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	0.53 498	0.22 365	0.52 451	0.38 266	0.22 205	0.68 496	0.38 428	0.97 484	0.88 483	0.73 418	1.04 509	1.03 560	0.92 607	0.90 555	0.86 580	0.16 316	0.14 412	0.14 165	0.17 404	0.15 268	0.13 242

iResNet_ROB	0.52 491	0.21 324	0.53 458	0.37 227	0.21 173	0.61 448	0.29 234	1.51 660	1.32 636	0.90 531	1.02 498	0.80 485	0.62 481	0.76 490	0.43 421	0.16 316	0.12 299	0.13 108	0.09 13	0.15 268	0.18 421

pmcnn	1.23 655	0.29 512	0.96 602	0.40 342	0.23 260	0.95 580	0.69 620	1.16 574	1.28 631	1.67 663	2.33 663	11.15 719	0.86 592	0.93 571	0.88 590	0.15 257	0.12 299	0.12 50	0.10 83	0.15 268	0.15 324

DNS	0.26 142	0.17 146	0.36 213	0.37 227	0.22 205	0.33 209	0.23 118	0.47 166	0.30 99	0.34 173	0.34 152	0.45 278	0.24 122	0.28 15	0.21 56	0.19 439	0.11 227	0.13 108	0.12 188	0.16 326	0.16 374

aanet-new-28k	0.23 79	0.17 146	0.40 280	0.36 201	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.35 56	0.27 66	0.27 107	0.23 48	0.29 129	0.34 274	0.31 58	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

aanet-new-10k	0.25 123	0.18 189	0.44 339	0.38 266	0.18 68	0.45 346	0.21 73	0.44 147	0.35 152	0.27 107	0.31 134	0.25 100	0.30 221	0.28 15	0.21 56	0.13 117	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.16 326	0.10 60

aanet-new-12k	0.24 104	0.19 232	0.39 266	0.41 379	0.17 38	0.33 209	0.22 90	0.41 111	0.37 179	0.27 107	0.23 48	0.22 53	0.35 280	0.29 29	0.24 137	0.12 61	0.08 2	0.14 165	0.11 148	0.16 326	0.11 133

WQFJX1	0.33 240	0.19 232	0.34 181	0.41 379	0.28 435	0.53 386	0.33 324	0.51 193	0.50 270	0.39 220	0.36 170	0.34 172	0.31 238	0.69 447	0.39 391	0.15 257	0.18 520	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.14 290

FlowAnything_test	0.29 189	0.19 232	0.39 266	0.47 520	0.26 375	0.46 351	0.25 150	0.43 139	0.31 110	0.29 135	0.26 84	0.35 187	0.26 152	0.40 142	0.37 374	0.21 482	0.15 444	0.22 490	0.26 587	0.16 326	0.16 374

SCV_C0	0.26 142	0.18 189	0.34 181	0.35 172	0.24 294	0.23 46	0.28 225	0.51 193	0.36 162	0.31 147	0.36 170	0.37 201	0.20 71	0.57 309	0.22 81	0.13 117	0.10 95	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193

StereoAnything_RVC	0.21 47	0.68 649	0.39 266	0.28 7	0.15 5	0.23 46	0.18 12	0.20 1	0.19 16	0.16 8	0.16 10	0.15 1	0.22 97	0.30 48	0.18 4	0.16 316	0.09 27	0.12 50	0.08 1	0.16 326	0.09 6

H2IRNET	0.37 306	0.20 280	0.33 159	0.38 266	0.25 327	0.27 105	0.23 118	0.59 248	0.72 374	0.39 220	0.90 439	0.74 457	0.55 438	0.52 261	0.43 421	0.15 257	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.13 242

DispNO	0.47 427	0.23 387	0.71 546	0.39 298	0.31 506	0.60 445	0.38 428	0.89 450	0.77 413	0.75 425	0.84 402	0.72 440	0.54 432	0.73 473	0.46 459	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.17 401

CoDeX	0.47 427	0.20 280	0.49 416	0.42 425	0.25 327	0.75 524	0.36 389	1.27 618	0.80 434	0.82 471	0.96 463	0.62 383	0.57 447	0.60 356	0.36 355	0.17 370	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.16 326	0.14 290

cc1	0.37 306	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.15 324

ffm	0.44 390	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

ff1	0.49 459	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	0.68 329	1.04 570	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.16 316	0.10 95	0.25 541	0.21 513	0.16 326	0.16 374

tt1	0.36 289	0.24 425	0.32 138	0.41 379	0.22 205	0.54 393	0.38 428	0.68 329	1.04 570	0.41 236	0.46 212	0.35 187	0.45 374	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.16 326	0.16 374

EKT-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.39 266	0.43 446	0.29 465	0.38 277	0.31 282	0.69 338	0.64 333	0.45 252	0.63 290	0.49 300	0.27 167	0.56 297	0.33 302	0.18 405	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.16 326	0.16 374

LL-Strereo	0.57 531	0.27 486	0.68 531	0.48 528	0.34 544	0.39 290	0.48 529	0.94 469	0.97 536	0.83 483	0.78 364	1.10 583	1.18 642	1.33 637	0.49 473	0.17 370	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.16 326	0.17 401

4D-IteraStereo	0.33 240	0.18 189	0.40 280	0.40 342	0.24 294	0.32 198	0.27 195	0.58 241	0.72 374	0.65 356	0.54 258	0.42 256	0.23 111	0.45 195	0.28 242	0.14 179	0.09 27	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.11 133

anonymousdsp2	0.35 271	0.20 280	0.43 327	0.37 227	0.24 294	0.48 360	0.31 282	0.86 436	0.65 338	0.55 299	0.50 229	0.50 306	0.34 274	0.56 297	0.31 279	0.14 179	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.16 326	0.14 290

anonymousa	0.49 459	0.20 280	0.42 312	0.38 266	0.23 260	0.91 571	0.35 367	0.75 391	0.62 314	0.85 494	1.54 629	1.06 568	0.66 512	0.51 254	0.43 421	0.16 316	0.13 372	0.19 400	0.21 513	0.16 326	0.14 290

Selective-RAFT	0.35 271	0.23 387	0.51 445	0.44 466	0.21 173	0.64 476	0.27 195	0.59 248	0.63 325	0.40 229	0.38 179	0.55 331	0.40 342	0.57 309	0.35 337	0.13 117	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.16 326	0.13 242

CroCo-Stereo Lap2	0.28 174	0.24 425	0.39 266	0.50 557	0.29 465	0.20 23	0.31 282	0.49 180	0.38 188	0.24 65	0.27 92	0.46 286	0.31 238	0.39 133	0.30 270	0.14 179	0.15 444	0.16 256	0.13 235	0.16 326	0.15 324

GLC_STEREO	0.29 189	0.19 232	0.27 57	0.44 466	0.19 98	0.31 178	0.26 172	0.47 166	0.43 223	0.37 195	0.47 218	0.41 245	0.23 111	0.50 246	0.34 318	0.14 179	0.18 520	0.19 400	0.16 348	0.16 326	0.13 242

PFNet+	0.40 351	0.19 232	0.49 416	0.39 298	0.25 327	0.28 127	0.23 118	0.64 296	0.70 361	0.85 494	0.79 374	0.64 391	0.35 280	0.72 466	0.34 318	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.20 490	0.16 326	0.20 481

NF-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.57 340	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

OCTAStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

PSM-softLoss	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

KMStereo	0.38 322	0.20 280	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.35 367	0.69 338	0.46 245	0.62 326	0.82 390	0.59 364	0.33 262	0.70 454	0.39 391	0.19 439	0.12 299	0.20 433	0.18 432	0.16 326	0.22 519

KYRaft	0.48 440	0.20 280	0.38 244	0.44 466	0.23 260	0.44 337	0.37 406	0.66 309	0.41 208	0.94 551	1.73 640	0.79 476	0.41 350	0.63 388	0.31 279	0.16 316	0.11 227	0.18 356	0.22 531	0.16 326	0.78 676

PFNet	0.42 372	0.18 189	0.58 483	0.43 446	0.24 294	0.43 328	0.32 312	0.74 384	0.78 423	1.00 578	0.74 340	0.68 417	0.39 336	0.72 466	0.37 374	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.15 311	0.16 326	0.13 242

RE-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

TVStereo	0.38 322	0.20 280	0.46 369	0.41 379	0.25 327	0.26 87	0.31 282	0.69 338	0.70 361	0.65 356	0.77 352	0.58 349	0.30 221	0.67 430	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.16 326	0.27 558

IRAFT_RVC	0.42 372	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.24 294	0.27 105	0.54 568	0.74 384	0.77 413	0.76 432	0.80 377	0.73 451	0.51 411	0.70 454	0.36 355	0.17 370	0.10 95	0.21 475	0.16 348	0.16 326	0.14 290

CroCo-Stereo	0.26 142	0.22 365	0.36 213	0.48 528	0.22 205	0.20 23	0.29 234	0.51 193	0.44 231	0.28 122	0.23 48	0.42 256	0.26 152	0.29 29	0.26 199	0.15 257	0.13 372	0.13 108	0.11 148	0.16 326	0.12 193
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	0.45 401	0.22 365	0.45 352	0.47 520	0.26 375	0.54 393	0.47 521	0.66 309	0.58 305	0.80 449	0.82 390	0.94 532	0.57 447	0.75 486	0.34 318	0.17 370	0.15 444	0.22 490	0.20 490	0.16 326	0.12 193

GMM-Stereo	0.44 390	0.19 232	0.36 213	0.42 425	0.25 327	0.51 372	0.47 521	0.71 363	0.53 282	0.76 432	1.37 601	0.76 466	0.38 323	0.60 356	0.33 302	0.15 257	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.16 326	0.27 558

Prome-Stereo	0.46 412	0.19 232	0.35 198	0.44 466	0.26 375	0.40 296	0.45 509	0.68 329	0.44 231	0.96 560	1.84 647	0.59 364	0.67 515	0.61 365	0.32 288	0.14 179	0.11 227	0.16 256	0.14 278	0.16 326	0.29 572

SFCPSM	0.47 427	0.21 324	0.55 469	0.40 342	0.27 410	0.87 567	0.37 406	1.33 630	0.77 413	0.80 449	0.84 402	0.54 326	0.49 396	0.57 309	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.18 356	0.20 490	0.16 326	0.15 324

delet	0.55 512	0.24 425	0.55 469	0.44 466	0.33 535	1.07 604	0.50 540	1.00 494	0.86 470	0.85 494	0.96 463	0.90 520	0.63 487	0.83 526	0.74 558	0.18 405	0.18 520	0.20 433	0.21 513	0.16 326	0.15 324

GwcNet-RSSM	0.49 459	0.24 425	0.42 312	0.40 342	0.23 260	0.55 399	0.38 428	0.93 464	0.93 519	0.71 401	1.16 559	0.86 500	0.60 468	0.62 375	0.66 536	0.21 482	0.14 412	0.19 400	0.20 490	0.16 326	0.15 324

HLf8	0.33 240	0.17 146	0.39 266	0.30 24	0.22 205	0.43 328	0.27 195	0.71 363	0.67 347	0.44 248	0.60 281	0.36 197	0.30 221	0.58 332	0.35 337	0.18 405	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.18 421

DN	0.30 207	0.17 146	0.33 159	0.37 227	0.26 375	0.35 238	0.27 195	0.54 218	0.55 293	0.32 162	0.42 195	0.50 306	0.23 111	0.39 133	0.22 81	0.21 482	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.18 421

aanet-new-14k	0.25 123	0.19 232	0.38 244	0.38 266	0.17 38	0.18 16	0.25 150	0.52 203	0.49 264	0.28 122	0.30 120	0.21 47	0.33 262	0.33 85	0.23 120	0.12 61	0.09 27	0.13 108	0.10 83	0.17 366	0.11 133

IGEV_i1	0.43 382	0.22 365	0.50 430	0.39 298	0.22 205	0.64 476	0.40 462	0.96 480	0.61 310	0.68 380	0.69 319	0.75 459	0.45 374	0.72 466	0.41 405	0.15 257	0.13 372	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.16 374

NLCSM	0.34 252	0.21 324	0.34 181	0.44 466	0.29 465	0.54 393	0.36 389	0.52 203	0.47 252	0.46 259	0.37 175	0.34 172	0.34 274	0.71 460	0.41 405	0.16 316	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.17 366	0.16 374

G2L-ROB	0.47 427	0.19 232	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.57 420	0.42 489	1.14 562	0.71 372	0.84 490	0.75 342	1.09 579	0.53 420	0.74 480	0.53 495	0.17 370	0.12 299	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.19 456

G2L-Stereo	0.49 459	0.23 387	0.48 403	0.43 446	0.26 375	0.47 357	0.42 489	0.93 464	0.78 423	0.84 490	0.86 415	0.91 522	0.52 415	0.78 503	0.70 547	0.20 465	0.17 496	0.22 490	0.18 432	0.17 366	0.21 501

fast-iter	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 579	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

CoSv	0.45 401	0.21 324	0.36 213	0.34 127	0.35 551	0.28 127	0.31 282	0.72 369	0.46 245	0.87 509	1.13 543	1.09 579	0.76 559	0.69 447	0.56 507	0.12 61	0.10 95	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

IGEV-RUCA	0.25 123	0.16 97	0.34 181	0.39 298	0.27 410	0.33 209	0.20 47	0.38 80	0.36 162	0.26 87	0.31 134	0.25 100	0.21 83	0.48 232	0.24 137	0.20 465	0.11 227	0.13 108	0.10 83	0.17 366	0.15 324

test_sample1	0.42 372	0.22 365	0.46 369	0.34 127	0.23 260	0.58 426	0.35 367	0.99 489	0.49 264	0.62 326	0.75 342	0.69 422	0.61 474	0.58 332	0.44 439	0.18 405	0.14 412	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.17 401

MyStereo07	0.32 221	0.22 365	0.34 181	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	0.72 369	0.37 179	0.37 195	0.34 152	0.32 154	0.31 238	0.59 350	0.27 219	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

MyStereo06	0.38 322	0.21 324	0.61 492	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.95 476	0.35 152	0.62 326	0.54 258	0.76 466	0.27 167	0.50 246	0.29 263	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

MyStereo05	0.44 390	0.21 324	0.45 352	0.41 379	0.28 435	0.41 316	0.50 540	0.93 464	1.09 591	0.76 432	0.61 286	0.51 312	0.57 447	0.73 473	0.42 413	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.15 324

MyStereo04	0.44 390	0.22 365	0.44 339	0.42 425	0.28 435	0.40 296	0.50 540	1.00 494	1.08 589	0.62 326	0.58 278	0.55 331	0.57 447	0.71 460	0.44 439	0.14 179	0.13 372	0.18 356	0.17 404	0.17 366	0.16 374

11t1	0.36 289	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.22 205	0.62 456	0.29 234	0.69 338	0.43 223	0.60 314	0.53 255	0.53 322	0.48 392	0.56 297	0.40 399	0.18 405	0.14 412	0.16 256	0.13 235	0.17 366	0.17 401

plain	0.31 215	0.20 280	0.50 430	0.39 298	0.29 465	0.27 105	0.30 254	0.44 147	0.35 152	0.31 147	0.66 306	0.30 143	0.31 238	0.65 410	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.17 366	0.12 193

CBFPSM	0.59 545	0.22 365	1.31 646	0.38 266	0.27 410	1.12 617	0.65 604	0.79 411	0.82 447	0.80 449	0.81 384	1.35 628	0.87 595	0.67 430	0.76 560	0.16 316	0.15 444	0.15 217	0.16 348	0.17 366	0.22 519

knoymous	0.36 289	0.20 280	0.31 117	0.31 49	0.22 205	0.36 252	0.29 234	0.61 268	0.64 333	0.67 374	0.70 323	0.60 370	0.40 342	0.58 332	0.34 318	0.17 370	0.11 227	0.20 433	0.11 148	0.17 366	0.18 421

x	0.39 339	0.24 425	0.41 291	0.34 127	0.23 260	0.52 378	0.32 312	0.86 436	0.52 278	0.57 306	0.70 323	0.59 364	0.50 406	0.49 238	0.46 459	0.17 370	0.15 444	0.17 303	0.15 311	0.17 366	0.16 374

IER	0.46 412	0.23 387	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.69 498	0.35 367	0.80 415	0.66 342	0.83 483	0.94 450	0.75 459	0.77 566	0.60 356	0.42 413	0.17 370	0.14 412	0.17 303	0.17 404	0.17 366	0.15 324

NRIStereo	0.36 289	0.20 280	0.45 352	0.41 379	0.23 260	0.34 226	0.26 172	0.65 298	0.55 293	0.64 347	0.63 290	0.56 334	0.37 317	0.65 410	0.37 374	0.15 257	0.11 227	0.18 356	0.15 311	0.17 366	0.14 290

Pruner-Stereo	0.38 322	0.20 280	0.45 352	0.40 342	0.25 327	0.22 35	0.24 137	0.67 319	0.55 293	0.89 523	0.76 348	0.68 417	0.29 202	0.62 375	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.17 404	0.17 366	0.18 421

rafts_anoy	0.37 306	0.21 324	0.36 213	0.41 379	0.26 375	0.30 158	0.33 324	0.67 319	0.90 501	0.58 308	0.66 306	0.45 278	0.33 262	0.47 221	0.39 391	0.16 316	0.11 227	0.21 475	0.23 547	0.17 366	0.14 290

RALCasStereoNet	0.36 289	0.21 324	0.37 231	0.42 425	0.26 375	0.35 238	0.38 428	0.63 282	0.64 333	0.50 275	0.72 326	0.51 312	0.29 202	0.59 350	0.36 355	0.16 316	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.17 366	0.16 374

acv_ft	0.51 483	0.23 387	0.56 475	0.44 466	0.28 435	0.86 566	0.39 450	0.91 460	0.80 434	0.97 565	0.96 463	0.79 476	0.59 464	0.63 388	0.87 586	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324

HSM-Net_RVC	0.53 498	0.22 365	0.35 198	0.37 227	0.21 173	0.85 563	0.37 406	1.23 603	0.93 519	0.90 531	1.15 554	1.26 606	0.63 487	0.72 466	0.48 470	0.17 370	0.13 372	0.16 256	0.15 311	0.17 366	0.15 324
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 483	0.24 425	0.41 291	0.39 298	0.24 294	0.75 524	0.40 462	1.22 598	0.75 395	0.81 462	0.91 442	1.21 601	0.69 525	0.87 544	0.46 459	0.17 370	0.13 372	0.17 303	0.14 278	0.17 366	0.17 401

iResNet	0.49 459	0.29 512	0.79 578	0.42 425	0.21 173	0.61 448	0.40 462	0.82 421	0.99 545	0.87 509	1.12 536	0.69 422	0.53 420	0.78 503	0.51 485	0.15 257	0.11 227	0.14 165	0.12 188	0.17 366	0.15 324

S	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.39 298	0.24 294	0.71 508	0.42 489	0.62 273	0.61 310	0.60 314	0.97 476	0.39 219	0.46 381	0.42 165	0.32 288	0.30 594	0.17 496	0.31 601	0.31 617	0.18 395	0.13 242

SME	0.40 351	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.19 98	0.79 538	0.31 282	0.79 411	0.73 381	0.56 302	0.77 352	0.43 265	0.51 411	0.57 309	0.36 355	0.16 316	0.17 496	0.19 400	0.19 463	0.18 395	0.16 374

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 252	0.27 486	0.45 352	0.36 201	0.25 327	0.48 360	0.30 254	0.58 241	0.90 501	0.42 241	0.36 170	0.30 143	0.29 202	0.49 238	0.30 270	0.16 316	0.14 412	0.18 356	0.15 311	0.18 395	0.15 324

SMFormer	0.51 483	0.23 387	0.62 495	0.34 127	0.20 142	0.62 456	0.34 342	1.21 590	1.02 559	0.81 462	1.01 489	0.71 431	0.65 504	0.84 531	0.55 505	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.18 421

ACVNet-DCA	0.35 271	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

xx1	0.39 339	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.67 319	1.06 580	0.41 236	0.50 229	0.65 404	0.53 420	0.57 309	0.25 169	0.16 316	0.10 95	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

1test111	0.36 289	0.23 387	0.33 159	0.41 379	0.22 205	0.55 399	0.38 428	0.85 432	0.54 286	0.41 236	0.50 229	0.34 172	0.49 396	0.55 284	0.45 448	0.16 316	0.10 95	0.19 400	0.13 235	0.18 395	0.17 401

MIF-Stereo (partial)	0.31 215	0.18 189	0.37 231	0.41 379	0.31 506	0.28 127	0.23 118	0.47 166	0.42 219	0.31 147	0.63 290	0.36 197	0.35 280	0.57 309	0.31 279	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.14 290

CASnet	0.30 207	0.20 280	0.33 159	0.41 379	0.16 24	0.26 87	0.24 137	0.52 203	0.53 282	0.52 287	0.54 258	0.39 219	0.24 122	0.40 142	0.26 199	0.14 179	0.10 95	0.22 490	0.18 432	0.18 395	0.11 133
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 271	0.24 425	0.48 403	0.41 379	0.26 375	0.35 238	0.24 137	0.67 319	0.44 231	0.54 295	0.51 239	0.66 409	0.25 135	0.66 419	0.30 270	0.14 179	0.12 299	0.23 511	0.20 490	0.18 395	0.13 242

gwcnet-sp	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

scenet	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

ssnet	0.48 440	0.23 387	0.70 541	0.40 342	0.26 375	0.81 548	0.41 478	0.89 450	0.84 457	0.91 536	0.76 348	0.66 409	0.61 474	0.66 419	0.50 475	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.18 421

qqq	0.40 351	0.26 468	0.44 339	0.36 201	0.22 205	0.46 351	0.36 389	0.85 432	0.54 286	0.56 302	0.69 319	0.65 404	0.53 420	0.55 284	0.45 448	0.17 370	0.16 476	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.17 401

BUS	0.45 401	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.70 503	0.34 342	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.65 404	0.49 396	0.64 403	0.51 485	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

CRFU-Net	0.57 531	0.27 486	0.57 479	0.46 512	0.30 484	1.20 629	0.52 559	1.10 539	0.56 301	1.00 578	0.98 478	1.06 568	0.79 573	0.81 515	0.71 552	0.21 482	0.19 539	0.18 356	0.16 348	0.18 395	0.19 456

test_5	0.43 382	0.24 425	0.43 327	0.52 586	0.28 435	0.28 127	0.42 489	0.72 369	0.82 447	0.62 326	0.91 442	0.72 440	0.55 438	0.79 510	0.35 337	0.14 179	0.11 227	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.16 374

BSDual-CNN	0.46 412	0.25 451	0.43 327	0.45 491	0.28 435	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.76 404	0.75 425	0.80 377	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

hknet	0.49 459	0.25 451	0.51 445	0.45 491	0.29 465	0.77 531	0.40 462	0.94 469	0.83 452	0.75 425	0.80 377	0.97 539	0.61 474	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.14 412	0.22 490	0.19 463	0.18 395	0.18 421

psmg	0.49 459	0.25 451	0.43 327	0.41 379	0.28 435	0.85 563	0.43 497	0.99 489	0.76 404	0.91 536	0.94 450	0.76 466	0.54 432	0.64 403	0.43 421	0.20 465	0.15 444	0.20 433	0.20 490	0.18 395	0.18 421

CSP-Net	0.56 523	0.27 486	0.49 416	0.41 379	0.28 435	1.22 631	0.50 540	1.23 603	0.72 374	0.95 559	0.95 459	0.89 515	0.62 481	0.83 526	0.62 524	0.26 559	0.17 496	0.17 303	0.17 404	0.18 395	0.17 401

GwcNet-ADL	0.44 390	0.22 365	0.48 403	0.45 491	0.30 484	0.40 296	0.37 406	0.92 462	0.97 536	0.71 401	0.78 364	0.61 376	0.42 352	0.62 375	0.50 475	0.19 439	0.14 412	0.15 217	0.14 278	0.18 395	0.18 421

GANet-ADL	0.42 372	0.25 451	0.45 352	0.43 446	0.29 465	0.54 393	0.35 367	0.89 450	0.86 470	0.63 335	0.72 326	0.68 417	0.42 352	0.52 261	0.41 405	0.21 482	0.14 412	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.19 456

PSM-AAD	0.48 440	0.20 280	0.37 231	0.43 446	0.23 260	0.56 414	0.50 540	0.65 298	0.70 361	1.07 604	1.12 536	0.58 349	0.92 607	0.61 365	0.32 288	0.15 257	0.11 227	0.25 541	0.26 587	0.18 395	0.43 643

RAFT_R40	0.40 351	0.19 232	0.44 339	0.43 446	0.25 327	0.23 46	0.26 172	0.67 319	0.67 347	0.98 570	0.78 364	0.72 440	0.43 358	0.76 490	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.18 395	0.14 290

GES	0.44 390	0.23 387	0.57 479	0.40 342	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.96 480	0.68 353	0.74 423	0.83 396	0.47 289	0.48 392	0.67 430	0.43 421	0.22 509	0.16 476	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.23 526

222	1.18 652	0.22 365	0.44 339	0.37 227	0.22 205	0.79 538	0.37 406	1.31 627	0.89 498	0.92 544	1.08 526	0.72 440	0.71 542	0.66 419	13.89 717	0.20 465	0.15 444	0.17 303	0.16 348	0.18 395	0.19 456

test_xeample	1.01 627	0.21 324	0.42 312	0.35 172	0.21 173	0.71 508	0.39 450	1.23 603	0.86 470	0.81 462	1.04 509	0.69 422	0.61 474	0.69 447	10.93 714	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.17 404	0.18 395	0.17 401

RAFT + AFF	0.53 498	0.29 512	0.75 566	0.51 573	0.32 523	0.63 468	0.60 589	1.00 494	0.91 508	0.78 442	0.87 423	0.83 490	0.58 457	0.80 512	0.47 466	0.17 370	0.20 551	0.23 511	0.22 531	0.18 395	0.18 421

FENet	0.42 372	0.22 365	0.38 244	0.39 298	0.24 294	0.55 399	0.32 312	0.79 411	0.70 361	0.71 401	0.72 326	0.63 385	0.57 447	0.62 375	0.44 439	0.19 439	0.13 372	0.19 400	0.17 404	0.18 395	0.19 456

ac_64	0.52 491	0.22 365	0.50 430	0.45 491	0.28 435	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.61 310	0.91 536	0.83 396	1.07 573	0.68 521	0.74 480	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.18 395	0.15 324

ACVNet	0.46 412	0.23 387	0.36 213	0.39 298	0.28 435	0.58 426	0.40 462	0.87 443	0.80 434	0.64 347	0.96 463	0.79 476	0.60 468	0.63 388	0.67 539	0.17 370	0.15 444	0.16 256	0.15 311	0.18 395	0.15 324

GANet-RSSM	0.47 427	0.21 324	0.37 231	0.38 266	0.25 327	0.58 426	0.36 389	1.07 528	0.78 423	0.68 380	1.01 489	0.86 500	0.67 515	0.62 375	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.18 356	0.18 432	0.18 395	0.17 401

AANet_RVC	0.57 531	0.32 530	0.54 464	0.45 491	0.27 410	0.57 420	0.48 529	1.00 494	1.28 631	0.86 501	1.33 595	0.87 506	0.58 457	1.07 598	0.75 559	0.18 405	0.12 299	0.15 217	0.13 235	0.18 395	0.18 421

iResNetv2_ROB	0.52 491	0.27 486	0.69 537	0.38 266	0.25 327	0.62 456	0.35 367	1.17 579	1.01 556	0.99 573	1.06 520	0.88 511	0.67 515	0.66 419	0.39 391	0.19 439	0.13 372	0.15 217	0.11 148	0.18 395	0.16 374

DN-CSS_ROB	0.43 382	0.26 468	0.62 495	0.40 342	0.29 465	0.44 337	0.27 195	0.77 401	0.75 395	0.72 412	1.09 529	0.48 294	0.43 358	0.69 447	0.37 374	0.15 257	0.12 299	0.21 475	0.19 463	0.18 395	0.16 374

SMOE	0.36 289	0.20 280	0.35 198	0.36 201	0.17 38	0.63 468	0.41 478	0.65 298	0.55 293	0.54 295	0.72 326	0.49 300	0.38 323	0.40 142	0.30 270	0.19 439	0.12 299	0.28 581	0.15 311	0.19 431	0.14 290

Selective-IGEV-i16pc	0.56 523	0.20 280	1.13 622	0.40 342	0.31 506	2.00 674	0.66 607	0.68 329	1.11 593	0.51 280	0.81 384	0.68 417	0.36 308	0.67 430	0.40 399	0.31 598	0.17 496	0.17 303	0.18 432	0.19 431	0.20 481

DStereoRT	0.74 581	0.19 232	0.50 430	0.51 573	0.33 535	1.10 612	0.34 342	0.82 421	0.76 404	0.78 442	1.05 513	0.51 312	0.73 549	0.76 490	0.48 470	0.16 316	0.13 372	3.96 719	1.37 709	0.19 431	0.14 290

rvit_stereo_0081	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

rvit_stereo_0082	0.32 221	0.24 425	0.47 382	0.43 446	0.26 375	0.30 158	0.37 406	0.42 120	0.55 293	0.36 188	0.40 189	0.39 219	0.35 280	0.43 178	0.33 302	0.22 509	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.19 431	0.13 242

rvit_stereo_ft	0.33 240	0.25 451	0.47 382	0.52 586	0.32 523	0.33 209	0.47 521	0.49 180	0.50 270	0.34 173	0.41 192	0.41 245	0.32 244	0.48 232	0.34 318	0.22 509	0.14 412	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.14 290

test_sample2	0.42 372	0.22 365	0.43 327	0.33 97	0.21 173	0.58 426	0.39 450	0.95 476	0.67 347	0.63 335	0.77 352	0.69 422	0.57 447	0.61 365	0.38 383	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.16 348	0.19 431	0.18 421

MyStereo8	0.40 351	0.20 280	0.54 464	0.41 379	0.29 465	0.53 386	0.29 234	0.65 298	0.49 264	0.71 401	0.98 478	0.58 349	0.43 358	0.50 246	0.51 485	0.15 257	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.19 431	0.19 456

riskmin	0.38 322	0.20 280	0.39 266	0.32 77	0.23 260	0.53 386	0.30 254	0.63 282	0.80 434	0.49 271	0.56 271	0.73 451	0.58 457	0.55 284	0.36 355	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.13 235	0.19 431	0.20 481

AAGNet	1.43 666	0.20 280	0.48 403	0.44 466	0.25 327	0.29 139	0.31 282	0.65 298	0.68 353	0.97 565	0.86 415	0.67 416	0.62 481	0.64 403	20.63 723	0.16 316	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.19 431	0.12 193

SST-Stereo	0.40 351	0.19 232	0.45 352	0.42 425	0.25 327	0.25 77	0.21 73	0.66 309	0.47 252	1.08 608	0.79 374	0.72 440	0.43 358	0.77 498	0.35 337	0.16 316	0.11 227	0.20 433	0.16 348	0.19 431	0.15 324

DeepStereo_RVC	0.36 289	0.21 324	0.47 382	0.40 342	0.24 294	0.26 87	0.22 90	0.60 260	0.38 188	0.69 388	0.67 312	0.57 340	0.51 411	0.56 297	0.39 391	0.16 316	0.12 299	0.18 356	0.15 311	0.19 431	0.18 421

ICVP	0.46 412	0.25 451	0.38 244	0.48 528	0.28 435	0.58 426	0.43 497	1.00 494	0.70 361	0.67 374	0.95 459	0.75 459	0.55 438	0.53 270	0.54 500	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.17 404	0.19 431	0.20 481
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 627	0.22 365	0.43 327	0.36 201	0.21 173	0.82 556	0.36 389	1.32 628	0.88 483	0.71 401	0.94 450	0.97 539	0.63 487	0.64 403	10.58 713	0.20 465	0.16 476	0.18 356	0.17 404	0.19 431	0.19 456

UPFNet	0.53 498	0.24 425	0.51 445	0.45 491	0.38 573	0.84 562	0.49 535	0.99 489	0.75 395	0.87 509	0.88 431	0.86 500	0.64 498	0.80 512	0.71 552	0.20 465	0.20 551	0.20 433	0.20 490	0.19 431	0.15 324

HGLStereo	0.56 523	0.28 500	0.57 479	0.50 557	0.37 563	0.80 543	0.45 509	1.02 508	0.78 423	0.86 501	1.14 548	0.89 515	0.82 582	0.76 490	0.73 555	0.21 482	0.20 551	0.19 400	0.18 432	0.19 431	0.21 501

DMCA	0.45 401	0.26 468	0.50 430	0.38 266	0.28 435	0.51 372	0.34 342	0.93 464	0.68 353	0.75 425	0.83 396	0.79 476	0.53 420	0.51 254	0.54 500	0.21 482	0.16 476	0.21 475	0.16 348	0.19 431	0.21 501

HITNet	0.41 364	0.26 468	0.45 352	0.33 97	0.17 38	0.63 468	0.30 254	0.93 464	0.64 333	0.71 401	0.82 390	0.64 391	0.52 415	0.59 350	0.43 421	0.14 179	0.10 95	0.15 217	0.13 235	0.19 431	0.12 193
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	4.42 707	0.24 425	2.75 685	0.42 425	0.23 260	1.57 657	0.90 657	1.71 677	17.88 729	16.56 731	4.88 707	5.17 705	18.85 730	1.63 658	14.62 718	0.17 370	0.14 412	0.16 256	0.16 348	0.19 431	0.17 401

z-ln-s-r	0.66 558	0.36 554	1.30 645	0.39 298	0.26 375	0.57 420	0.63 598	0.80 415	1.03 564	0.80 449	1.43 614	0.91 522	0.76 559	1.08 601	1.87 670	0.16 316	0.12 299	0.17 303	0.14 278	0.20 450	0.16 374

DFGA-Net	0.45 401	0.29 512	0.80 580	0.42 425	0.32 523	0.53 386	0.35 367	0.78 407	0.89 498	0.66 369	0.75 342	0.48 294	0.39 336	0.74 480	0.60 517	0.15 257	0.13 372	0.19 400	0.18 432	0.20 450	0.17 401

coex_refinement	0.53 498	0.21 324	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.76 530	0.39 450	1.09 536	0.90 501	0.85 494	1.12 536	1.00 549	0.56 445	0.63 388	0.81 570	0.21 482	0.13 372	0.16 256	0.16 348	0.20 450	0.21 501

rvit_stereo_0083	0.34 252	0.24 425	0.50 430	0.44 466	0.27 410	0.34 226	0.35 367	0.45 154	0.62 314	0.37 195	0.47 218	0.42 256	0.35 280	0.40 142	0.36 355	0.22 509	0.20 551	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.14 290

rvit_stereo_0081_aga	0.31 215	0.28 500	0.44 339	0.42 425	0.29 465	0.34 226	0.31 282	0.44 147	0.40 204	0.39 220	0.44 203	0.40 233	0.32 244	0.42 165	0.29 263	0.23 526	0.17 496	0.19 400	0.16 348	0.20 450	0.15 324

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 372	0.20 280	0.74 560	0.38 266	0.43 603	0.39 290	0.26 172	0.94 469	0.49 264	0.53 290	0.77 352	0.93 530	0.45 374	0.63 388	0.24 137	0.16 316	0.10 95	0.17 303	0.18 432	0.20 450	0.20 481

mmm	0.44 390	0.27 486	0.46 369	0.38 266	0.24 294	0.61 448	0.35 367	0.94 469	0.53 282	0.72 412	1.05 513	0.63 385	0.50 406	0.57 309	0.45 448	0.18 405	0.15 444	0.23 511	0.20 490	0.20 450	0.18 421

1111x	0.55 512	0.22 365	0.46 369	0.38 266	0.20 142	0.66 488	0.43 497	1.23 603	0.99 545	0.71 401	0.99 483	0.95 534	0.69 525	0.90 555	1.08 628	0.18 405	0.17 496	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.18 421

iinet-f	0.67 563	0.26 468	2.15 677	0.39 298	0.31 506	1.19 628	0.56 579	0.84 429	0.84 457	0.80 449	1.17 561	1.05 566	0.84 589	0.71 460	1.21 639	0.20 465	0.18 520	0.17 303	0.15 311	0.20 450	0.20 481

ssnet_v2	0.58 538	0.28 500	0.56 475	0.43 446	0.29 465	0.95 580	0.59 586	1.13 553	0.99 545	0.93 548	0.80 377	0.99 545	0.64 498	0.82 518	0.94 606	0.25 549	0.22 568	0.23 511	0.24 563	0.20 450	0.19 456

DAS	0.51 483	0.25 451	0.60 490	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.82 518	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

SepStereo	0.51 483	0.25 451	0.60 490	0.48 528	0.31 506	0.58 426	0.41 478	0.83 426	0.97 536	0.89 523	1.12 536	0.70 427	0.75 556	0.93 571	0.43 421	0.17 370	0.13 372	0.18 356	0.15 311	0.20 450	0.18 421

Patchmatch Stereo++	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324
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	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.56 297	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

ROB_FTStereo_v2	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.31 282	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.57 309	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

ROB_FTStereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.25 77	0.21 73	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.57 309	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

HUI-Stereo	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.60 260	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.50 246	0.35 337	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

iGMRVC	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.30 254	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

iRAFT	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.22 90	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.58 349	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

RAFT-IKP	0.35 271	0.23 387	0.47 382	0.41 379	0.22 205	0.24 59	0.28 225	0.59 248	0.36 162	0.63 335	0.73 331	0.57 340	0.38 323	0.58 332	0.36 355	0.18 405	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.20 450	0.15 324

MMNet	0.55 512	0.25 451	0.61 492	0.43 446	0.34 544	1.07 604	0.39 450	0.87 443	0.91 508	0.91 536	0.93 449	0.86 500	0.76 559	0.81 515	0.76 560	0.15 257	0.14 412	0.18 356	0.19 463	0.20 450	0.16 374

UNet	0.54 510	0.26 468	0.66 522	0.44 466	0.40 584	0.99 590	0.41 478	0.98 487	0.75 395	0.83 483	0.89 435	1.04 562	0.72 546	0.73 473	0.62 524	0.19 439	0.14 412	0.20 433	0.17 404	0.20 450	0.17 401

PSMNet-RSSM	0.48 440	0.22 365	0.38 244	0.42 425	0.25 327	0.50 367	0.37 406	1.10 539	0.77 413	0.70 394	1.06 520	0.84 493	0.64 498	0.62 375	0.47 466	0.23 526	0.15 444	0.23 511	0.25 572	0.20 450	0.19 456

StereoDRNet-Refined	0.58 538	0.32 530	0.54 464	0.46 512	0.30 484	0.96 583	0.40 462	1.00 494	0.94 526	1.12 615	1.08 526	0.96 537	0.67 515	0.90 555	0.89 600	0.17 370	0.13 372	0.22 490	0.21 513	0.20 450	0.19 456
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
SE	0.32 221	0.26 468	0.34 181	0.34 127	0.21 173	0.50 367	0.33 324	0.58 241	0.52 278	0.51 280	0.54 258	0.32 154	0.35 280	0.31 58	0.25 169	0.17 370	0.13 372	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.18 421

Selective-IGEV-i16pb	1.07 639	0.24 425	9.45 706	0.41 379	0.32 523	1.76 668	0.59 586	1.00 494	1.54 656	0.66 369	1.20 568	0.98 543	0.57 447	0.78 503	0.62 524	0.27 569	0.17 496	0.18 356	0.20 490	0.21 474	0.23 526

S2M2_L	0.26 142	0.22 365	0.33 159	0.31 49	0.25 327	0.24 59	0.13 1	0.35 56	0.41 208	0.25 76	0.36 170	0.30 143	0.25 135	0.30 48	0.26 199	0.22 509	0.19 539	0.17 303	0.19 463	0.21 474	0.18 421
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 427	0.34 543	0.77 576	0.54 603	0.31 506	0.49 365	0.47 521	0.63 282	0.79 432	0.65 356	0.59 279	0.64 391	0.50 406	0.65 410	0.39 391	0.29 587	0.27 612	0.29 591	0.28 601	0.21 474	0.20 481

ACV-stereo	0.62 551	0.34 543	1.00 607	0.43 446	0.31 506	1.20 629	0.40 462	0.75 391	0.83 452	0.64 347	0.77 352	2.10 667	1.03 627	0.81 515	0.64 531	0.21 482	0.17 496	0.18 356	0.18 432	0.21 474	0.21 501

test_sample4	0.47 427	0.26 468	0.50 430	0.35 172	0.22 205	0.69 498	0.38 428	1.15 566	0.81 442	0.78 442	0.82 390	0.62 383	0.53 420	0.63 388	0.44 439	0.21 482	0.15 444	0.21 475	0.19 463	0.21 474	0.19 456

test_sample3	0.46 412	0.25 451	0.50 430	0.35 172	0.23 260	0.69 498	0.37 406	1.15 566	0.81 442	0.75 425	0.79 374	0.66 409	0.49 396	0.63 388	0.46 459	0.21 482	0.15 444	0.20 433	0.19 463	0.21 474	0.19 456

CAS++	0.32 221	0.24 425	0.36 213	0.37 227	0.26 375	0.28 127	0.23 118	0.87 443	0.50 270	0.47 266	0.45 207	0.26 109	0.21 83	0.49 238	0.24 137	0.23 526	0.19 539	0.22 490	0.17 404	0.21 474	0.16 374
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 554	0.30 521	0.73 555	0.45 491	0.34 544	1.17 625	0.49 535	0.86 436	0.98 540	1.02 586	1.36 598	1.29 611	0.85 590	0.76 490	0.81 570	0.21 482	0.23 578	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.20 481

ToySt	0.49 459	0.27 486	0.75 566	0.40 342	0.27 410	0.64 476	0.49 535	0.84 429	0.77 413	0.60 314	0.83 396	0.88 511	0.66 512	0.70 454	0.56 507	0.16 316	0.17 496	0.21 475	0.20 490	0.21 474	0.19 456

AASNet	0.53 498	0.25 451	0.52 451	0.49 543	0.32 523	0.74 518	0.40 462	1.50 657	0.86 470	0.86 501	0.92 446	0.64 391	0.59 464	0.59 350	0.79 565	0.23 526	0.19 539	0.20 433	0.16 348	0.21 474	0.19 456

ADLNet2	0.55 512	0.25 451	0.65 516	0.47 520	0.30 484	0.83 559	0.50 540	1.05 520	0.95 532	0.80 449	0.98 478	0.99 545	0.69 525	0.77 498	0.73 555	0.20 465	0.16 476	0.17 303	0.18 432	0.21 474	0.21 501

LCNet	0.41 364	0.20 280	0.32 138	0.44 466	0.24 294	0.47 357	0.29 234	0.67 319	0.53 282	0.72 412	1.03 503	0.66 409	0.60 468	0.58 332	0.34 318	0.14 179	0.10 95	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.36 615

CRE-IMP	0.36 289	0.23 387	0.49 416	0.42 425	0.24 294	0.41 316	0.21 73	0.57 233	0.41 208	0.65 356	0.72 326	0.53 322	0.37 317	0.61 365	0.38 383	0.17 370	0.11 227	0.19 400	0.15 311	0.21 474	0.18 421

GEStereo_RVC	0.55 512	0.29 512	0.63 505	0.49 543	0.31 506	0.70 503	0.54 568	1.22 598	0.92 513	0.82 471	0.85 412	0.85 495	0.63 487	0.90 555	0.65 533	0.24 539	0.16 476	0.19 400	0.16 348	0.21 474	0.22 519

RALAANet	0.38 322	0.23 387	0.48 403	0.42 425	0.29 465	0.35 238	0.25 150	0.86 436	0.64 333	0.67 374	0.65 299	0.60 370	0.29 202	0.60 356	0.34 318	0.15 257	0.12 299	0.17 303	0.15 311	0.21 474	0.13 242

sCroCo_RVC	0.35 271	0.28 500	0.69 537	0.51 573	0.39 579	0.41 316	0.31 282	0.49 180	0.45 240	0.31 147	0.48 221	0.38 210	0.32 244	0.46 212	0.32 288	0.21 482	0.22 568	0.19 400	0.19 463	0.21 474	0.20 481

ADLNet	0.55 512	0.27 486	0.51 445	0.44 466	0.35 551	0.78 535	0.46 513	1.08 532	0.86 470	0.99 573	0.98 478	0.92 527	0.63 487	0.69 447	0.81 570	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501

HCRNet	0.44 390	0.34 543	0.41 291	0.53 596	0.26 375	0.53 386	0.29 234	0.83 426	0.63 325	0.71 401	0.81 384	0.77 472	0.50 406	0.66 419	0.36 355	0.24 539	0.16 476	0.24 528	0.20 490	0.21 474	0.18 421

psm_up	0.55 512	0.26 468	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.65 486	0.56 579	1.04 515	0.82 447	0.82 471	0.88 431	1.01 553	0.94 613	0.74 480	0.61 521	0.21 482	0.25 595	0.26 560	0.23 547	0.21 474	0.20 481

DSFCA	0.55 512	0.25 451	0.62 495	0.40 342	0.36 556	0.74 518	0.52 559	1.04 515	0.82 447	1.06 601	0.84 402	0.89 515	0.63 487	0.99 581	0.58 510	0.25 549	0.21 561	0.21 475	0.21 513	0.21 474	0.19 456

CFNet	0.51 483	0.29 512	0.46 369	0.41 379	0.27 410	0.70 503	0.32 312	1.13 553	1.00 552	0.72 412	1.07 523	0.85 495	0.60 468	0.76 490	0.52 492	0.19 439	0.14 412	0.23 511	0.23 547	0.21 474	0.16 374

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 498	0.32 530	0.64 510	0.44 466	0.30 484	0.66 488	0.44 506	1.04 515	0.88 483	0.91 536	0.91 442	0.99 545	0.60 468	0.68 441	0.60 517	0.21 482	0.17 496	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.21 501
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	0.58 538	0.28 500	0.47 382	0.49 543	0.32 523	0.77 531	0.50 540	0.99 489	0.92 513	1.04 595	1.14 548	1.21 601	0.69 525	0.88 547	0.69 544	0.20 465	0.20 551	0.22 490	0.22 531	0.21 474	0.18 421

rvit_0105_6	0.38 322	0.28 500	0.64 510	0.50 557	0.30 484	0.39 290	0.38 428	0.51 193	0.67 347	0.40 229	0.45 207	0.50 306	0.41 350	0.54 277	0.36 355	0.27 569	0.26 603	0.24 528	0.21 513	0.22 498	0.16 374

rvit_0105_5	0.42 372	0.31 526	0.73 555	0.50 557	0.29 465	0.44 337	0.42 489	0.61 268	0.74 390	0.51 280	0.51 239	0.60 370	0.47 387	0.57 309	0.38 383	0.27 569	0.25 595	0.25 541	0.23 547	0.22 498	0.18 421

ITSA-stereo	0.53 498	0.28 500	0.52 451	0.40 342	0.23 260	0.56 414	0.34 342	1.24 610	1.24 619	0.80 449	0.81 384	0.72 440	0.58 457	0.82 518	0.65 533	0.21 482	0.17 496	0.23 511	0.21 513	0.22 498	0.26 548

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 440	0.21 324	1.26 640	0.39 298	0.51 635	0.28 127	0.30 254	1.25 614	0.44 231	0.68 380	1.11 532	0.86 500	0.33 262	0.67 430	0.27 219	0.15 257	0.11 227	0.17 303	0.20 490	0.22 498	0.24 535

rvit_stereo_0080	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

test_sample5	0.47 427	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.77 438	0.94 450	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

DualNet	0.48 440	0.26 468	0.49 416	0.36 201	0.22 205	0.64 476	0.39 450	1.13 553	0.81 442	0.80 449	1.03 503	0.64 391	0.54 432	0.65 410	0.43 421	0.21 482	0.16 476	0.22 490	0.20 490	0.22 498	0.20 481

mmx	0.53 498	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

whm_eth	0.31 215	0.25 451	0.40 280	0.39 298	0.28 435	0.27 105	0.46 513	0.49 180	0.44 231	0.35 183	0.42 195	0.40 233	0.28 183	0.41 154	0.33 302	0.22 509	0.17 496	0.17 303	0.16 348	0.22 498	0.15 324

xxx	0.53 498	0.26 468	0.49 416	0.37 227	0.25 327	0.55 399	0.37 406	1.16 574	1.03 564	0.73 418	0.96 463	0.71 431	0.53 420	1.01 585	0.88 590	0.20 465	0.15 444	0.25 541	0.21 513	0.22 498	0.20 481

CASS	0.45 401	0.27 486	0.42 312	0.48 528	0.22 205	0.61 448	0.34 342	0.97 484	0.62 314	0.71 401	0.85 412	0.61 376	0.55 438	0.57 309	0.41 405	0.29 587	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.22 498	0.28 565
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 553	0.28 500	0.99 606	0.40 342	0.30 484	1.03 597	0.56 579	1.10 539	0.99 545	0.97 565	1.22 570	1.06 568	0.69 525	1.07 598	0.95 609	0.19 439	0.11 227	0.16 256	0.13 235	0.22 498	0.21 501

NINENet	0.50 475	0.29 512	0.51 445	0.45 491	0.32 523	0.70 503	0.34 342	1.10 539	0.88 483	0.80 449	0.94 450	0.65 404	0.49 396	0.73 473	0.51 485	0.22 509	0.20 551	0.25 541	0.18 432	0.22 498	0.21 501

dd	0.43 382	0.38 571	0.55 469	0.44 466	0.25 327	0.47 357	0.38 428	0.70 354	1.05 574	0.59 310	0.65 299	0.42 256	0.39 336	0.66 419	0.50 475	0.24 539	0.15 444	0.21 475	0.15 311	0.22 498	0.18 421

PSMNet-ADL	0.48 440	0.27 486	0.40 280	0.48 528	0.30 484	0.68 496	0.37 406	0.90 455	0.80 434	0.61 322	0.80 377	0.92 527	0.62 481	0.72 466	0.63 528	0.23 526	0.18 520	0.18 356	0.20 490	0.22 498	0.20 481

TestStereo	0.38 322	0.31 526	0.40 280	0.45 491	0.20 142	0.40 296	0.37 406	0.66 309	0.65 338	0.53 290	0.78 364	0.47 289	0.40 342	0.55 284	0.37 374	0.18 405	0.13 372	0.20 433	0.15 311	0.22 498	0.13 242

ADCRef	0.80 594	0.43 592	1.32 648	0.50 557	0.45 614	1.07 604	0.51 556	1.07 528	0.98 540	1.17 620	1.42 611	0.87 506	0.91 602	0.85 537	3.19 690	0.18 405	0.16 476	0.23 511	0.23 547	0.22 498	0.21 501

rvit_0105_4	0.41 364	0.29 512	0.71 546	0.50 557	0.29 465	0.41 316	0.41 478	0.55 221	0.73 381	0.45 252	0.48 221	0.55 331	0.44 369	0.57 309	0.36 355	0.28 580	0.26 603	0.25 541	0.22 531	0.23 515	0.18 421

rvit_105_1	0.54 510	0.40 584	0.76 571	0.58 622	0.37 563	0.59 438	0.68 615	0.70 354	0.94 526	0.82 471	0.69 319	0.73 451	0.58 457	0.78 503	0.54 500	0.32 610	0.29 621	0.31 601	0.34 630	0.23 515	0.20 481

test_sample6	0.49 459	0.26 468	0.50 430	0.37 227	0.22 205	0.63 468	0.40 462	1.12 551	0.83 452	0.80 449	1.03 503	0.66 409	0.55 438	0.67 430	0.46 459	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.22 531	0.23 515	0.21 501

AACVNet	0.50 475	0.23 387	0.49 416	0.46 512	0.29 465	0.52 378	0.38 428	0.90 455	0.55 293	0.81 462	1.03 503	1.00 549	0.70 538	0.83 526	0.54 500	0.21 482	0.18 520	0.24 528	0.18 432	0.23 515	0.20 481

LMCR-Stereo	0.53 498	0.30 521	0.53 458	0.58 622	0.30 484	0.83 559	0.36 389	1.19 583	0.76 404	0.88 519	1.04 509	0.56 334	0.62 481	0.82 518	0.67 539	0.19 439	0.15 444	0.19 400	0.14 278	0.23 515	0.17 401

Anonymous3	0.46 412	0.34 543	0.86 589	0.50 557	0.37 563	0.81 548	0.50 540	0.72 369	0.65 338	0.51 280	0.65 299	0.45 278	0.45 374	0.64 403	0.38 383	0.24 539	0.24 587	0.22 490	0.21 513	0.23 515	0.23 526

Syn2CoEx	0.71 574	0.51 617	0.95 600	0.64 641	0.45 614	0.91 571	0.53 564	1.48 654	1.13 599	0.93 548	1.35 597	1.02 558	0.99 622	0.92 565	0.80 567	0.30 594	0.27 612	0.28 581	0.24 563	0.23 515	0.24 535

GwcNet	0.69 568	0.36 554	1.10 618	0.51 573	0.42 597	1.08 608	0.50 540	1.21 590	1.16 604	1.00 578	1.37 601	1.06 568	0.79 573	0.92 565	0.94 606	0.25 549	0.24 587	0.24 528	0.22 531	0.23 515	0.26 548

CFNet-ft	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

MSMDNet	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.96 480	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.20 433	0.16 348	0.23 515	0.19 456

CFNet_RVC	0.48 440	0.23 387	0.36 213	0.40 342	0.26 375	0.64 476	0.37 406	0.87 443	0.85 465	0.64 347	1.00 486	1.01 553	0.64 498	0.61 365	0.53 495	0.23 526	0.15 444	0.24 528	0.21 513	0.23 515	0.18 421

AdaStereo	0.50 475	0.32 530	0.47 382	0.48 528	0.25 327	0.67 493	0.32 312	1.17 579	0.88 483	0.75 425	0.99 483	0.75 459	0.49 396	0.67 430	0.46 459	0.27 569	0.12 299	0.28 581	0.18 432	0.23 515	0.18 421
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	0.69 568	0.44 597	0.69 537	0.51 573	0.33 535	0.97 585	1.06 669	1.22 598	1.19 610	1.24 634	0.96 463	1.08 575	0.78 571	1.20 618	0.67 539	0.24 539	0.30 626	0.23 511	0.24 563	0.23 515	0.25 542

YMNet	0.66 558	0.38 571	0.90 596	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 622	1.29 588	1.12 587	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 635	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

YMNet_1	0.66 558	0.38 571	0.90 596	0.52 586	0.46 622	1.08 608	0.49 535	1.00 494	0.77 413	1.18 622	1.29 588	1.12 587	0.74 552	0.85 537	0.86 580	0.27 569	0.31 635	0.25 541	0.25 572	0.24 528	0.23 526

PCWNet_CMD	0.48 440	0.24 425	0.52 451	0.39 298	0.27 410	0.63 468	0.30 254	0.95 476	0.96 533	0.86 501	1.07 523	0.79 476	0.44 369	0.57 309	0.43 421	0.17 370	0.12 299	0.21 475	0.16 348	0.24 528	0.19 456

CFNet_pseudo	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.30 254	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.03 503	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

GMStereo	0.39 339	0.37 561	0.54 464	0.40 342	0.26 375	0.42 323	0.36 389	0.59 248	1.04 570	0.55 299	0.51 239	0.37 201	0.35 280	0.54 277	0.41 405	0.19 439	0.13 372	0.16 256	0.17 404	0.24 528	0.18 421
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 512	0.37 561	0.76 571	0.44 466	0.31 506	0.60 445	0.44 506	0.96 480	0.86 470	0.99 573	0.90 439	0.96 537	0.58 457	0.71 460	0.61 521	0.25 549	0.23 578	0.26 560	0.32 625	0.24 528	0.23 526

BEATNet_4x	0.46 412	0.32 530	0.56 475	0.37 227	0.19 98	0.63 468	0.35 367	1.01 504	0.72 374	0.77 438	0.83 396	0.70 427	0.59 464	0.68 441	0.53 495	0.16 316	0.12 299	0.16 256	0.14 278	0.24 528	0.16 374

ccs_rob	0.46 412	0.24 425	0.52 451	0.37 227	0.27 410	0.58 426	0.31 282	0.86 436	0.88 483	0.82 471	1.02 498	0.75 459	0.47 387	0.58 332	0.44 439	0.17 370	0.12 299	0.24 528	0.16 348	0.24 528	0.19 456

DISCO	0.70 570	0.26 468	0.68 531	0.44 466	0.31 506	1.14 619	0.51 556	1.23 603	1.23 617	0.81 462	1.05 513	1.50 643	0.85 590	1.82 668	1.03 622	0.19 439	0.15 444	0.18 356	0.16 348	0.24 528	0.23 526

zh-mn7	1.08 642	0.65 645	4.00 695	0.52 586	0.38 573	1.16 624	0.62 596	1.15 566	1.77 669	1.74 665	2.31 661	1.17 599	0.91 602	2.10 679	1.77 664	0.24 539	0.21 561	0.22 490	0.22 531	0.25 537	0.28 565

DDVS	0.52 491	0.30 521	0.56 475	0.41 379	0.31 506	0.71 508	0.34 342	0.91 460	0.67 347	0.85 494	0.89 435	1.12 587	0.46 381	0.86 542	0.60 517	0.22 509	0.16 476	0.22 490	0.18 432	0.25 537	0.26 548

DCVSM-stereo	0.49 459	0.27 486	0.53 458	0.39 298	0.29 465	0.51 372	0.26 172	0.75 391	0.75 395	1.11 614	0.75 342	1.05 566	0.72 546	0.60 356	0.47 466	0.20 465	0.19 539	0.24 528	0.20 490	0.25 537	0.30 581

UCFNet_RVC	0.49 459	0.26 468	0.35 198	0.39 298	0.26 375	0.64 476	0.36 389	1.15 566	0.84 457	0.67 374	0.88 431	0.88 511	0.59 464	0.58 332	0.45 448	0.24 539	0.17 496	0.27 573	0.27 594	0.25 537	0.23 526

DRN-Test	0.66 558	0.32 530	0.66 522	0.50 557	0.39 579	1.15 621	0.61 594	1.49 656	1.01 556	1.12 615	1.08 526	1.06 568	0.69 525	0.77 498	0.94 606	0.23 526	0.17 496	0.26 560	0.25 572	0.25 537	0.21 501

MDST_ROB	0.91 616	0.27 486	0.85 584	0.63 640	0.41 591	2.53 682	0.71 631	1.60 668	1.13 599	2.83 695	1.73 640	0.97 539	0.69 525	1.61 655	0.73 555	0.25 549	0.22 568	0.32 608	0.28 601	0.25 537	0.24 535

SGM_RVC	0.97 623	0.28 500	0.41 291	0.39 298	0.22 205	1.55 655	0.73 635	1.51 660	1.25 625	2.25 684	1.92 651	2.58 679	1.56 667	2.02 677	1.19 638	0.27 569	0.27 612	0.27 573	0.25 572	0.25 537	0.25 542
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.76 584	0.43 592	2.32 679	0.52 586	0.38 573	0.90 570	0.65 604	1.11 545	1.12 598	1.19 624	1.28 584	1.09 579	0.99 622	1.07 598	0.87 586	0.20 465	0.19 539	0.23 511	0.22 531	0.26 544	0.22 519

StereoVision	0.42 372	0.28 500	0.45 352	0.49 543	0.28 435	0.38 277	0.38 428	0.72 369	0.62 314	0.44 248	1.14 548	0.54 326	0.39 336	0.56 297	0.34 318	0.21 482	0.24 587	0.25 541	0.24 563	0.26 544	0.16 374

CFNet_ucs	0.50 475	0.24 425	0.55 469	0.38 266	0.31 506	0.58 426	0.33 324	0.98 487	0.93 519	0.88 519	1.19 567	0.80 485	0.49 396	0.63 388	0.43 421	0.21 482	0.15 444	0.26 560	0.18 432	0.26 544	0.22 519

Wz-Net-LNSev	0.71 574	0.51 617	1.36 655	0.50 557	0.41 591	1.15 621	0.69 620	1.21 590	1.07 586	1.02 586	1.12 536	1.08 575	0.87 595	0.89 553	0.89 600	0.24 539	0.22 568	0.21 475	0.19 463	0.26 544	0.26 548

DMCA-RVC	0.51 483	0.30 521	0.59 484	0.50 557	0.32 523	0.54 393	0.38 428	0.86 436	0.68 353	0.94 551	0.86 415	0.91 522	0.68 521	0.70 454	0.59 515	0.23 526	0.18 520	0.31 601	0.23 547	0.26 544	0.19 456

FADNet-RVC-Resample	0.56 523	0.33 538	1.16 625	0.49 543	0.34 544	0.71 508	0.43 497	1.01 504	0.93 519	0.82 471	0.87 423	0.74 457	0.67 515	0.73 473	0.45 448	0.18 405	0.18 520	0.26 560	0.27 594	0.26 544	0.27 558

PA-Net	0.67 563	0.43 592	0.83 582	0.50 557	0.53 640	0.94 577	0.68 615	1.10 539	1.14 602	0.80 449	0.88 431	0.87 506	0.77 566	1.02 590	0.88 590	0.24 539	0.41 664	0.29 591	0.44 655	0.26 544	0.34 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 531	0.33 538	0.49 416	0.51 573	0.30 484	0.66 488	0.73 635	1.03 512	1.01 556	0.82 471	1.10 531	0.84 493	0.70 538	0.86 542	0.58 510	0.28 580	0.17 496	0.25 541	0.22 531	0.26 544	0.19 456

DeepPruner_ROB	0.53 498	0.34 543	0.59 484	0.41 379	0.30 484	0.50 367	0.43 497	1.19 583	0.70 361	0.85 494	1.05 513	0.86 500	0.55 438	0.84 531	0.51 485	0.29 587	0.23 578	0.22 490	0.22 531	0.26 544	0.25 542

PSMNet_ROB	0.64 554	0.37 561	0.65 516	0.56 614	0.42 597	0.97 585	0.83 646	1.21 590	0.92 513	0.79 447	1.02 498	1.08 575	0.63 487	0.82 518	0.91 604	0.29 587	0.20 551	0.31 601	0.31 617	0.26 544	0.23 526

CBMV	0.64 554	0.35 549	0.41 291	0.42 425	0.25 327	1.01 592	0.77 639	1.13 553	1.09 591	1.17 620	1.22 570	1.04 562	0.75 556	0.88 547	0.63 528	0.28 580	0.30 626	0.34 615	0.30 609	0.26 544	0.26 548
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 626	0.50 613	1.70 668	0.53 596	0.36 556	1.75 667	0.71 631	1.22 598	2.28 682	0.96 560	2.54 671	1.42 634	0.95 616	2.19 684	1.54 655	0.22 509	0.19 539	0.21 475	0.20 490	0.27 555	0.25 542

test_sample7	0.52 491	0.29 512	0.50 430	0.36 201	0.27 410	0.62 456	0.41 478	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.26 559	0.20 551	0.27 573	0.26 587	0.27 555	0.24 535

aanetorigin	0.83 604	0.56 631	1.87 672	0.49 543	0.38 573	0.56 414	0.66 607	0.70 354	1.00 552	2.42 688	2.02 657	1.31 614	1.18 642	0.93 571	1.13 635	0.20 465	0.18 520	0.20 433	0.19 463	0.27 555	0.30 581

StereoDRNet	0.64 554	0.33 538	0.68 531	0.51 573	0.43 603	1.03 597	0.53 564	1.47 653	0.99 545	1.10 612	0.87 423	1.07 573	0.71 542	0.82 518	0.88 590	0.23 526	0.19 539	0.25 541	0.23 547	0.27 555	0.19 456

FACV-RUCA	0.43 382	0.28 500	0.47 382	0.45 491	0.33 535	0.58 426	0.34 342	0.82 421	0.73 381	0.57 306	0.84 402	0.47 289	0.50 406	0.54 277	0.39 391	0.22 509	0.15 444	0.35 617	0.16 348	0.28 559	0.21 501

Wz-Net-MNSev	0.76 584	0.40 584	1.34 650	0.50 557	0.40 584	1.44 649	0.83 646	1.15 566	1.16 604	1.25 636	1.20 568	1.13 593	0.81 578	1.16 612	1.00 620	0.22 509	0.19 539	0.24 528	0.23 547	0.28 559	0.26 548

FAT-Stereo	0.73 580	0.33 538	0.75 566	0.49 543	0.37 563	0.71 508	0.59 586	1.36 639	1.30 634	1.03 594	1.40 607	1.59 652	1.15 638	0.87 544	0.86 580	0.28 580	0.28 616	0.28 581	0.23 547	0.28 559	0.38 626

ADCP+	1.06 637	0.35 549	1.51 663	0.49 543	0.51 635	1.45 650	0.55 573	1.25 614	1.03 564	1.16 619	1.15 554	1.10 583	1.07 632	1.56 652	6.75 709	0.19 439	0.16 476	0.23 511	0.21 513	0.28 559	0.21 501

dad	0.58 538	0.50 613	0.64 510	0.43 446	0.30 484	0.59 438	0.36 389	0.78 407	1.25 625	1.01 583	1.17 561	1.15 597	0.53 420	0.68 441	0.50 475	0.35 629	0.23 578	0.37 627	0.21 513	0.29 563	0.20 481

SACVNet	0.58 538	0.34 543	0.55 469	0.55 611	0.36 556	0.63 468	0.48 529	1.13 553	0.77 413	1.02 586	1.06 520	1.02 558	0.74 552	0.90 555	0.51 485	0.27 569	0.21 561	0.25 541	0.24 563	0.29 563	0.36 615

pcwnet_v2	0.58 538	0.28 500	0.84 583	0.45 491	0.35 551	0.61 448	0.35 367	1.27 618	1.21 614	0.99 573	1.27 582	0.72 440	0.58 457	0.67 430	0.48 470	0.27 569	0.21 561	0.24 528	0.23 547	0.29 563	0.29 572

APVNet	0.71 574	0.37 561	0.89 595	0.56 614	0.45 614	1.18 627	0.68 615	1.41 647	0.85 465	0.81 462	1.15 554	1.04 562	0.81 578	1.10 605	1.17 636	0.26 559	0.28 616	0.32 608	0.31 617	0.29 563	0.30 581

hitnet-ft	0.55 512	0.27 486	0.39 266	0.41 379	0.28 435	0.78 535	0.40 462	0.92 462	0.90 501	0.82 471	1.01 489	1.13 593	0.70 538	0.78 503	0.67 539	0.28 580	0.20 551	0.28 581	0.22 531	0.29 563	0.26 548

Nwc_Net	0.78 590	0.38 571	0.73 555	0.60 632	0.55 644	1.05 602	0.55 573	1.67 674	1.05 574	0.88 519	1.86 649	1.40 633	1.09 633	1.10 605	0.87 586	0.30 594	0.25 595	0.36 622	0.38 638	0.29 563	0.29 572

ADCL	1.04 632	0.38 571	1.35 651	0.50 557	0.39 579	1.61 659	0.89 654	1.29 622	1.39 642	1.29 638	1.50 624	1.24 604	1.24 647	1.37 645	4.87 702	0.21 482	0.19 539	0.25 541	0.25 572	0.29 563	0.27 558

SGM-ForestM	4.04 704	0.32 530	0.46 369	0.43 446	0.27 410	7.50 711	1.45 696	3.84 706	4.24 707	8.19 719	6.76 714	19.00 729	9.08 713	10.74 719	6.62 708	0.31 598	0.33 647	0.32 608	0.32 625	0.29 563	0.29 572

PWC_ROB	0.87 608	0.52 625	1.28 641	0.50 557	0.32 523	0.91 571	0.37 406	1.36 639	1.46 650	1.61 657	2.59 675	1.16 598	1.01 626	1.34 639	1.40 652	0.25 549	0.18 520	0.28 581	0.20 490	0.29 563	0.28 565

ISRNet	0.56 523	0.24 425	0.66 522	0.56 614	0.36 556	0.44 337	0.25 150	0.82 421	0.84 457	1.07 604	1.25 579	0.91 522	0.60 468	0.66 419	0.58 510	0.35 629	0.26 603	0.36 622	0.33 628	0.30 572	0.42 637

rvit_stereo_0075_2	0.47 427	0.37 561	0.70 541	0.53 596	0.46 622	0.43 328	0.36 389	0.81 419	0.67 347	0.55 299	0.74 340	0.59 364	0.43 358	0.63 388	0.43 421	0.32 610	0.23 578	0.35 617	0.25 572	0.30 572	0.25 542

AF-Net	0.81 597	0.39 579	0.68 531	0.64 641	0.54 642	0.91 571	0.51 556	1.61 670	1.31 635	0.96 560	2.02 657	1.46 637	1.26 650	1.11 607	0.99 616	0.32 610	0.24 587	0.39 632	0.27 594	0.30 572	0.25 542

RTSC	0.87 608	0.48 605	1.23 637	0.52 586	0.37 563	1.13 618	0.50 540	1.34 632	1.79 670	1.51 650	1.24 577	1.12 587	0.81 578	1.62 656	2.16 676	0.25 549	0.19 539	0.23 511	0.24 563	0.30 572	0.31 591

DeepPrunerF	0.89 612	0.52 625	3.43 691	0.68 656	0.81 668	0.72 516	0.72 633	1.22 598	1.99 676	0.93 548	1.01 489	0.87 506	0.86 592	1.08 601	0.95 609	0.34 625	0.28 616	0.43 641	0.39 642	0.30 572	0.32 595

SGM-Forest	0.62 551	0.32 530	0.39 266	0.43 446	0.30 484	1.02 594	0.55 573	1.09 536	1.05 574	1.06 601	1.18 563	1.10 583	0.67 515	0.88 547	0.62 524	0.31 598	0.33 647	0.33 613	0.30 609	0.30 572	0.28 565
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
w-ln-seven	0.96 621	0.48 605	2.41 682	0.54 603	0.50 631	1.41 645	0.70 625	1.67 674	1.81 671	1.49 647	1.50 624	1.26 606	0.87 595	1.15 610	1.80 668	0.23 526	0.21 561	0.25 541	0.25 572	0.31 578	0.26 548

FADNet_RVC	0.55 512	0.37 561	1.17 630	0.44 466	0.31 506	0.56 414	0.34 342	1.06 524	0.88 483	0.67 374	0.90 439	0.61 376	0.65 504	0.93 571	0.70 547	0.21 482	0.18 520	0.26 560	0.23 547	0.31 578	0.28 565

FADNet-RVC	0.60 548	0.53 628	1.14 624	0.46 512	0.39 579	0.61 448	0.39 450	1.12 551	0.87 479	0.70 394	0.84 402	1.04 562	0.55 438	0.94 578	0.69 544	0.26 559	0.25 595	0.28 581	0.28 601	0.31 578	0.31 591

GANet	0.70 570	0.37 561	0.55 469	0.51 573	0.34 544	0.94 577	0.96 662	1.08 532	0.94 526	1.04 595	1.98 655	1.13 593	0.88 599	1.12 608	0.66 536	0.25 549	0.26 603	0.27 573	0.22 531	0.31 578	0.22 519

CVANet_RVC	0.57 531	0.33 538	0.44 339	0.47 520	0.32 523	0.67 493	0.61 594	1.05 520	0.93 519	0.85 494	1.04 509	1.01 553	0.73 549	0.83 526	0.52 492	0.29 587	0.19 539	0.27 573	0.25 572	0.31 578	0.21 501

XPNet_ROB	0.70 570	0.35 549	0.68 531	0.52 586	0.40 584	0.79 538	0.85 652	1.16 574	0.94 526	1.33 641	1.15 554	1.38 630	0.83 587	1.03 592	0.90 602	0.32 610	0.25 595	0.26 560	0.24 563	0.31 578	0.28 565

MSAF-DinoV2	1.04 632	0.38 571	1.32 648	0.54 603	0.29 465	0.89 568	0.72 633	1.52 663	1.24 619	1.05 597	1.41 609	2.98 683	1.49 662	2.74 693	2.83 688	0.22 509	0.14 412	0.20 433	0.22 531	0.32 584	0.32 595

TCMNet	0.66 558	0.39 579	0.98 605	0.59 626	0.61 655	0.96 583	0.55 573	1.05 520	0.90 501	0.84 490	1.14 548	0.89 515	0.65 504	0.85 537	1.01 621	0.26 559	0.26 603	0.31 601	0.28 601	0.32 584	0.29 572

Wz-Net-SNSev	0.91 616	0.73 652	2.13 676	0.56 614	0.45 614	0.95 580	1.13 674	1.34 632	1.24 619	1.02 586	1.30 591	1.46 637	0.86 592	1.81 667	1.50 654	0.25 549	0.23 578	0.25 541	0.26 587	0.32 584	0.29 572

S-Stereo	0.74 581	0.35 549	0.96 602	0.56 614	0.45 614	0.82 556	0.60 589	1.24 610	1.60 664	0.96 560	1.41 609	1.12 587	0.94 613	0.80 512	1.04 625	0.26 559	0.31 635	0.28 581	0.25 572	0.32 584	0.47 655

edge stereo	0.76 584	0.38 571	0.74 560	0.52 586	0.43 603	0.80 543	0.53 564	1.28 621	1.06 580	1.28 637	1.38 606	1.81 657	1.11 635	1.08 601	0.85 579	0.33 619	0.32 641	0.41 639	0.28 601	0.32 584	0.36 615

NCCL2	0.72 578	0.41 588	0.65 516	0.64 641	0.44 610	0.98 589	1.20 677	1.11 545	1.00 552	0.98 570	0.96 463	1.49 642	0.87 595	0.90 555	0.79 565	0.31 598	0.26 603	0.39 632	0.39 642	0.32 584	0.32 595

MeshStereo	1.34 660	0.43 592	0.54 464	0.44 466	0.34 544	1.66 662	0.60 589	1.94 681	1.37 639	4.47 709	3.25 684	4.71 700	1.94 683	1.92 672	1.17 636	0.35 629	0.35 651	0.37 627	0.31 617	0.32 584	0.32 595
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	0.82 598	0.51 617	2.09 675	0.49 543	0.41 591	0.85 563	0.50 540	1.04 515	0.88 483	1.45 646	1.43 614	1.50 643	1.06 630	1.22 624	0.97 612	0.31 598	0.32 641	0.27 573	0.27 594	0.33 591	0.42 637

NCC-stereo	0.78 590	0.40 584	0.76 571	0.61 634	0.67 661	0.81 548	0.69 620	1.54 665	1.11 593	0.90 531	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 616	0.88 590	0.31 598	0.30 626	0.37 627	0.48 665	0.33 591	0.33 600

Abc-Net	0.78 590	0.40 584	0.76 571	0.61 634	0.67 661	0.81 548	0.69 620	1.54 665	1.11 593	0.90 531	1.36 598	1.33 622	1.16 639	1.19 616	0.88 590	0.31 598	0.30 626	0.37 627	0.48 665	0.33 591	0.33 600
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	0.58 538	0.44 597	0.62 495	0.42 425	0.33 535	0.66 488	0.58 583	1.02 508	0.86 470	0.77 438	1.28 584	0.72 440	0.64 498	0.82 518	0.59 515	0.31 598	0.26 603	0.40 635	0.27 594	0.33 591	0.26 548

CBMV_ROB	0.59 545	0.37 561	0.38 244	0.39 298	0.28 435	0.74 518	0.28 225	1.00 494	0.98 540	0.94 551	1.25 579	0.81 488	0.78 571	0.87 544	0.50 475	0.36 633	0.37 655	0.43 641	0.40 645	0.33 591	0.30 581

ETE_ROB	0.70 570	0.49 609	0.73 555	0.56 614	0.36 556	0.79 538	0.87 653	1.14 562	0.93 519	1.19 624	1.18 563	1.39 631	0.82 582	0.99 581	0.80 567	0.26 559	0.21 561	0.31 601	0.26 587	0.33 591	0.34 608

MultiAttention	3.58 701	0.24 425	0.62 495	0.54 603	0.34 544	22.90 723	2.72 714	1.60 668	1.13 599	0.80 449	1.81 645	1.14 596	0.43 358	35.29 736	0.61 521	0.17 370	0.12 299	0.23 511	0.23 547	0.34 597	0.29 572

RP	0.76 584	0.36 554	0.63 505	0.66 649	0.58 652	0.80 543	0.55 573	1.14 562	1.22 616	0.97 565	1.65 634	1.43 636	1.32 652	1.01 585	0.84 575	0.33 619	0.30 626	0.36 622	0.30 609	0.34 597	0.34 608

FBW_ROB	0.88 610	0.50 613	0.85 584	0.55 611	0.40 584	1.17 625	0.78 641	1.50 657	1.37 639	1.33 641	1.27 582	1.48 641	1.00 625	2.57 692	0.98 615	0.25 549	0.32 641	0.45 645	0.30 609	0.34 597	0.28 565

SANet	1.07 639	0.41 588	1.06 613	0.48 528	0.30 484	1.41 645	0.94 660	1.42 648	3.36 700	1.58 654	2.43 668	2.33 674	1.70 674	1.34 639	1.07 627	0.28 580	0.24 587	0.26 560	0.23 547	0.34 597	0.30 581

PWCDC_ROB	0.89 612	0.49 609	0.80 580	0.74 663	0.40 584	1.03 597	0.39 450	1.33 630	2.35 687	1.02 586	3.77 693	0.81 488	0.92 607	1.20 618	0.90 602	0.34 625	0.22 568	0.24 528	0.20 490	0.34 597	0.29 572

AANet	1.13 646	1.01 678	2.99 687	0.44 466	0.37 563	0.91 571	0.54 568	1.27 618	2.31 685	2.35 686	2.37 667	2.22 669	1.53 663	1.18 615	1.43 653	0.32 610	0.23 578	0.28 581	0.25 572	0.35 602	0.33 600

zh-sn7	1.09 643	0.75 654	3.23 689	0.57 620	0.42 597	1.11 613	0.89 654	1.19 583	1.27 629	1.41 645	1.98 655	1.25 605	1.47 661	1.99 676	2.62 685	0.26 559	0.26 603	0.26 560	0.27 594	0.35 602	0.30 581

FINET	0.67 563	0.42 590	1.00 607	0.46 512	0.43 603	0.83 559	0.89 654	1.08 532	1.50 652	0.87 509	1.14 548	0.71 431	0.68 521	0.92 565	0.70 547	0.36 633	0.30 626	0.26 560	0.24 563	0.35 602	0.33 600

DANet	0.71 574	0.45 601	0.91 598	0.59 626	0.40 584	0.81 548	0.40 462	0.97 484	0.84 457	1.20 629	1.22 570	1.33 622	0.88 599	1.16 612	1.24 640	0.27 569	0.23 578	0.31 601	0.25 572	0.35 602	0.32 595
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 604	0.49 609	0.77 576	0.60 632	0.41 591	1.14 619	1.06 669	1.19 583	1.46 650	1.32 639	1.43 614	1.37 629	1.19 644	1.27 631	0.86 580	0.39 639	0.31 635	0.36 622	0.37 635	0.35 602	0.34 608

LALA_ROB	0.74 581	0.43 592	0.69 537	0.54 603	0.40 584	1.01 592	0.95 661	1.21 590	1.07 586	1.22 631	1.12 536	1.56 649	0.79 573	1.04 594	0.86 580	0.33 619	0.22 568	0.35 617	0.30 609	0.35 602	0.31 591

DualNet (step1)	0.57 531	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	0.68 441	0.50 475	0.41 644	0.20 551	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

test_sample9	1.05 636	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.06 524	0.88 483	0.92 544	0.86 415	0.85 495	0.69 525	1.20 618	1.36 648	0.41 644	8.41 723	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

test_sample8	1.25 657	0.36 554	0.72 551	0.38 266	0.30 484	0.71 508	0.43 497	1.13 553	0.75 395	1.50 649	0.95 459	3.29 691	1.59 669	1.20 618	1.36 648	0.41 644	8.41 723	0.40 635	0.41 650	0.36 608	0.33 600

GMStereo_Zeroshot	0.49 459	0.44 597	0.74 560	0.49 543	0.27 410	0.56 414	0.29 234	0.73 380	0.76 404	0.86 501	0.94 450	0.91 522	0.36 308	0.74 480	0.43 421	0.26 559	0.14 412	0.26 560	0.15 311	0.36 608	0.18 421

UDGNet	0.48 440	0.77 658	0.50 430	0.48 528	0.31 506	0.41 316	0.34 342	0.70 354	0.92 513	0.65 356	0.60 281	0.58 349	0.43 358	0.63 388	0.41 405	0.32 610	0.15 444	0.66 669	0.19 463	0.36 608	0.21 501

RGC	0.79 593	0.59 635	0.71 546	0.65 646	0.65 659	0.92 576	0.58 583	1.29 622	1.05 574	1.07 604	1.45 620	1.47 640	1.03 627	1.21 622	0.88 590	0.32 610	0.30 626	0.48 654	0.40 645	0.37 613	0.37 620

ADCMid	1.14 647	0.52 625	2.23 678	0.53 596	0.43 603	1.07 604	0.75 637	1.23 603	1.05 574	2.15 680	1.44 617	1.50 643	1.43 659	1.56 652	5.01 703	0.26 559	0.24 587	0.29 591	0.31 617	0.37 613	0.33 600

ADCPNet	1.03 631	0.48 605	2.70 684	0.54 603	0.42 597	1.40 643	0.75 637	1.13 553	1.07 586	1.22 631	1.42 611	1.68 654	1.09 633	1.36 644	3.45 694	0.30 594	0.28 616	0.29 591	0.32 625	0.37 613	0.35 613

NOSS_ROB	0.57 531	0.39 579	0.39 266	0.44 466	0.30 484	0.73 517	0.54 568	1.03 512	1.08 589	0.67 374	0.87 423	0.76 466	0.57 447	0.77 498	0.47 466	0.38 637	0.38 657	0.44 644	0.42 654	0.37 613	0.34 608

HBP-ISP	0.59 545	0.45 601	0.43 327	0.45 491	0.33 535	0.70 503	0.28 225	1.11 545	1.00 552	0.83 483	1.18 563	0.65 404	0.68 521	0.88 547	0.52 492	0.35 629	0.38 657	0.47 649	0.41 650	0.38 617	0.31 591

stereogan	0.80 594	0.31 526	0.71 546	0.59 626	0.50 631	1.72 666	0.48 529	1.35 636	1.37 639	1.00 578	1.46 622	1.56 649	0.95 616	1.29 632	0.84 575	0.28 580	0.29 621	0.29 591	0.25 572	0.38 617	0.38 626

AnyNet_C32	1.16 651	0.62 642	2.40 681	0.57 620	0.55 644	1.41 645	1.34 689	1.18 582	1.24 619	1.49 647	1.42 611	1.39 631	1.20 646	1.55 650	4.82 701	0.29 587	0.28 616	0.29 591	0.34 630	0.38 617	0.42 637

WZ-Net	1.19 653	0.59 635	4.07 696	0.62 638	0.51 635	1.34 640	1.31 688	1.32 628	1.74 668	1.53 653	1.65 634	1.74 656	1.28 651	2.25 686	2.01 673	0.27 569	0.21 561	0.23 511	0.25 572	0.40 620	0.39 629

SHD	0.93 619	0.50 613	1.18 631	0.59 626	0.46 622	0.97 585	0.48 529	1.70 676	2.15 678	1.58 654	1.37 601	1.42 634	1.19 644	1.31 635	1.60 657	0.31 598	0.26 603	0.32 608	0.33 628	0.40 620	0.42 637

RTS	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 646	0.57 650	2.77 688	1.40 692	1.39 643	2.26 680	1.89 671	2.56 672	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 697	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

RTSA	1.98 683	0.96 673	11.36 710	0.65 646	0.57 650	2.77 688	1.40 692	1.39 643	2.26 680	1.89 671	2.56 672	1.32 619	1.25 648	5.20 707	4.05 697	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.29 607	0.40 620	0.37 620

RYNet	0.72 578	0.35 549	0.64 510	0.53 596	0.67 661	1.31 639	0.67 610	1.20 588	1.18 608	1.05 597	0.87 423	1.27 608	0.93 612	0.93 571	1.27 644	0.22 509	0.16 476	0.26 560	0.23 547	0.40 620	0.39 629

NVstereo2D	0.60 548	0.30 521	0.75 566	0.48 528	0.43 603	0.89 568	0.48 529	1.05 520	1.15 603	0.66 369	0.86 415	0.88 511	0.70 538	0.99 581	0.65 533	0.32 610	0.15 444	0.28 581	0.20 490	0.40 620	0.36 615

Wz-Net-TNSev	1.14 647	1.06 681	4.32 698	0.49 543	0.42 597	1.51 653	1.11 673	1.48 654	1.40 644	1.22 631	1.26 581	1.58 651	1.43 659	1.76 665	1.70 659	0.32 610	0.31 635	0.26 560	0.30 609	0.41 626	0.41 636

EDNetEfficient	1.46 667	0.80 660	6.12 701	0.47 520	0.39 579	0.69 498	0.83 646	0.90 455	2.77 693	3.50 705	1.96 654	1.66 653	2.03 686	1.26 628	4.18 699	0.21 482	0.18 520	0.21 475	0.20 490	0.41 626	0.39 629

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 630	0.57 633	1.51 663	0.67 652	0.50 631	2.57 683	1.66 699	1.20 588	1.43 645	1.38 643	1.57 631	1.33 622	0.92 607	1.64 659	0.88 590	0.37 636	0.39 661	0.46 648	0.60 677	0.41 626	0.40 632

WCMA_ROB	1.14 647	0.36 554	0.76 571	0.49 543	0.44 610	1.23 633	0.67 610	1.11 545	1.23 617	2.84 696	3.95 699	3.28 690	1.83 680	1.25 627	0.99 616	0.44 649	0.34 649	0.34 615	0.37 635	0.41 626	0.40 632

WQFJA1++	0.23 79	0.15 68	0.27 57	0.30 24	0.21 173	0.31 178	0.18 12	0.36 63	0.17 8	0.25 76	0.30 120	0.29 129	0.28 183	0.40 142	0.22 81	0.15 257	0.10 95	0.13 108	0.10 83	0.42 630	0.11 133

SDNR	0.86 607	0.37 561	1.47 661	0.40 342	0.38 573	3.38 699	0.33 324	0.90 455	0.98 540	0.99 573	2.09 660	0.59 364	0.71 542	1.29 632	0.70 547	0.51 662	0.56 681	0.36 622	0.26 587	0.43 631	0.46 650

GASNet	0.67 563	0.72 651	0.96 602	0.70 659	0.48 627	0.62 456	0.47 521	1.08 532	1.03 564	0.94 551	0.82 390	0.93 530	0.83 587	1.33 637	0.80 567	0.31 598	0.22 568	0.29 591	0.28 601	0.44 632	0.24 535

MFN_U_SF_RVC	1.09 643	0.59 635	1.97 674	0.67 652	0.44 610	1.93 672	0.60 589	1.85 680	1.36 637	1.61 657	1.54 629	1.95 665	1.37 655	1.64 659	1.73 660	0.40 643	0.37 655	0.45 645	0.48 665	0.44 632	0.44 644

ADCS	1.51 669	0.61 639	3.42 690	0.59 626	0.51 635	1.27 637	1.08 672	1.59 667	1.81 671	1.91 674	1.66 636	1.51 646	1.42 658	1.94 674	8.60 711	0.33 619	0.32 641	0.33 613	0.36 634	0.44 632	0.42 637

AnyNet_C01	1.56 670	1.05 679	7.45 703	0.64 641	0.54 642	1.99 673	1.38 691	1.43 650	1.36 637	1.63 660	1.92 651	1.84 659	1.33 654	2.40 688	4.03 696	0.33 619	0.32 641	0.32 608	0.34 630	0.44 632	0.45 648

coex-ft	6.43 712	1.51 694	87.33 746	0.49 543	0.38 573	1.34 640	1.21 679	1.16 574	8.09 712	12.12 721	2.79 679	2.77 682	3.31 702	1.16 612	3.15 689	0.24 539	0.23 578	0.27 573	0.24 563	0.45 636	0.37 620

G-Net	0.95 620	0.46 603	1.04 611	0.64 641	0.48 627	2.12 678	0.64 602	1.01 504	0.87 479	1.75 666	2.82 682	1.30 613	1.64 673	1.06 595	0.96 611	0.36 633	0.29 621	0.35 617	0.25 572	0.45 636	0.42 637

PDISCO_ROB	0.91 616	0.48 605	1.06 613	0.99 673	0.97 678	1.67 664	0.63 598	1.64 672	1.59 661	1.06 601	1.18 563	1.31 614	0.79 573	1.55 650	0.97 612	0.49 659	0.22 568	0.45 645	0.40 645	0.45 636	0.37 620

FSD	0.48 440	0.47 604	0.53 458	0.54 603	0.46 622	0.48 360	0.52 559	0.53 215	0.48 260	0.48 269	0.48 221	0.49 300	0.48 392	0.51 254	0.49 473	0.45 651	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.46 639	0.45 648

FADNet	0.61 550	0.51 617	1.10 618	0.45 491	0.44 610	0.65 486	0.41 478	1.19 583	1.05 574	0.70 394	0.84 402	0.98 543	0.66 512	0.82 518	0.50 475	0.29 587	0.30 626	0.27 573	0.30 609	0.46 639	0.35 613

DPSNet	0.99 625	0.42 590	1.88 673	0.53 596	0.41 591	1.59 658	1.26 683	2.21 687	1.43 645	1.10 612	1.11 532	1.46 637	1.95 684	1.34 639	1.26 642	0.34 625	0.25 595	0.25 541	0.21 513	0.46 639	0.37 620

MSMD_ROB	1.21 654	0.49 609	0.62 495	0.59 626	0.50 631	1.62 661	0.67 610	1.23 603	1.24 619	2.45 689	3.77 693	3.09 687	2.98 700	1.32 636	0.81 570	0.45 651	0.41 664	0.49 657	0.51 672	0.47 642	0.44 644

FC-DCNN v2	1.65 675	0.51 617	0.65 516	0.61 634	0.49 629	1.61 659	0.70 625	1.75 679	1.56 660	4.74 713	4.91 708	6.46 711	3.31 702	1.91 671	1.11 630	0.46 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 643	0.46 650

FC-DCNN	1.59 671	0.51 617	0.66 522	0.61 634	0.49 629	1.56 656	0.70 625	1.66 673	1.53 654	4.64 710	4.62 706	5.85 707	3.34 704	1.84 669	1.11 630	0.46 653	0.42 666	0.47 649	0.46 656	0.48 643	0.46 650

SAMSARA	1.07 639	0.65 645	1.19 632	1.06 680	0.90 672	1.76 668	1.76 703	1.46 652	1.44 648	1.51 650	1.16 559	2.00 666	1.14 637	1.48 648	1.31 646	0.39 639	0.44 673	0.35 617	0.38 638	0.49 645	0.49 661

MANE	4.13 705	0.51 617	0.64 510	0.66 649	0.56 647	6.89 710	0.99 665	7.55 715	12.04 716	6.68 717	8.57 718	10.69 718	9.45 714	7.59 716	6.39 707	0.49 659	0.43 671	0.48 654	0.98 696	0.49 645	0.48 658

FCDSN-DC	1.39 665	0.56 631	0.65 516	0.74 663	0.59 653	1.38 642	0.63 598	1.35 636	1.39 642	3.26 703	4.50 705	4.61 698	2.63 695	1.58 654	1.03 622	0.46 653	0.42 666	0.48 654	0.47 663	0.50 647	0.50 663
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 598	0.57 633	0.75 566	0.54 603	0.59 653	1.09 611	0.66 607	1.38 642	0.94 526	1.12 615	1.44 617	1.29 611	0.92 607	0.95 580	1.24 640	0.49 659	0.42 666	0.50 659	0.47 663	0.51 648	0.46 650

EDNetEfficientorigin	9.93 715	1.15 682	175.16 747	0.48 528	0.36 556	1.04 601	0.68 615	1.24 610	2.69 691	3.17 702	2.50 670	2.30 672	2.07 687	1.76 665	2.21 677	0.20 465	0.18 520	0.24 528	0.19 463	0.51 648	0.50 663

BEATNet-Init1	15.13 720	0.82 664	50.86 744	0.72 662	0.53 640	38.10 735	7.03 718	11.83 721	14.25 721	29.78 742	30.17 741	48.21 745	22.64 732	26.78 733	18.11 721	0.42 648	0.38 657	0.47 649	0.46 656	0.51 648	0.48 658

PVD	1.28 659	0.67 648	1.28 641	0.74 663	0.62 656	1.50 652	0.84 649	1.99 683	2.96 694	2.18 681	2.36 666	1.85 661	1.95 684	1.92 672	1.94 671	0.39 639	0.36 654	0.49 657	0.37 635	0.51 648	0.64 670

LSM	4.74 709	0.77 658	10.16 707	0.70 659	56.56 740	1.02 594	1.00 667	1.24 610	1.62 665	2.04 676	2.34 664	1.33 622	1.17 641	1.38 646	1.09 629	0.33 619	0.49 677	0.39 632	0.46 656	0.51 648	10.09 723

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 563	0.81 661	0.73 555	0.53 596	0.37 563	1.40 643	0.53 564	1.04 515	0.79 432	0.88 519	0.94 450	0.95 534	0.53 420	0.93 571	0.58 510	0.39 639	0.30 626	0.57 664	0.31 617	0.53 653	0.30 581

XQC	0.89 612	0.65 645	1.31 646	0.67 652	0.52 639	1.22 631	0.68 615	1.26 616	1.52 653	1.14 618	1.11 532	1.28 610	1.04 629	1.40 647	1.77 664	0.38 637	0.24 587	0.37 627	0.31 617	0.53 653	0.47 655

ELAS_RVC	1.60 672	0.61 639	1.01 609	0.70 659	0.56 647	2.00 674	1.89 706	1.96 682	2.65 690	3.33 704	3.26 685	3.03 684	3.41 705	2.49 690	2.09 675	0.52 664	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 655	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 674	0.61 639	0.95 600	0.68 656	0.55 644	3.01 697	1.55 697	2.39 689	2.33 686	3.64 706	3.89 697	2.75 681	2.90 699	2.15 682	2.27 682	0.52 664	0.45 674	0.50 659	0.48 665	0.54 655	0.52 665
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
Anonymous_2	0.82 598	0.44 597	0.63 505	0.40 342	0.43 603	0.80 543	0.52 559	0.72 369	0.77 413	0.71 401	0.60 281	0.87 506	0.76 559	0.75 486	0.58 510	0.52 664	0.54 679	0.54 662	4.82 722	0.56 657	0.40 632

PASM	0.90 615	0.64 644	1.69 666	0.69 658	0.69 664	0.78 535	0.84 649	1.03 512	1.26 628	1.19 624	1.15 554	1.31 614	0.98 621	1.24 626	1.03 622	0.52 664	0.56 681	0.59 667	0.66 680	0.56 657	0.54 667

sAnonymous2	0.40 351	0.39 579	0.85 584	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 644

CroCo_RVC	0.40 351	0.39 579	0.85 584	0.48 528	0.37 563	0.40 296	0.46 513	0.57 233	0.52 278	0.38 207	0.46 212	0.35 187	0.42 352	0.43 178	0.30 270	0.19 439	0.14 412	0.18 356	0.17 404	0.57 659	0.44 644

DGSMNet	0.76 584	0.55 630	1.29 644	0.58 622	0.62 656	0.94 577	0.70 625	1.26 616	1.11 593	0.83 483	1.24 577	1.00 549	0.71 542	1.03 592	0.81 570	0.34 625	0.29 621	0.41 639	0.40 645	0.57 659	0.55 668

STTRV1_RVC	0.82 598	0.59 635	1.16 625	0.67 652	0.81 668	1.11 613	0.63 598	1.30 625	1.11 593	0.98 570	1.33 595	1.08 575	0.95 616	1.26 628	0.87 586	0.55 670	0.25 595	0.43 641	0.39 642	0.58 662	0.40 632

PStereo	0.50 475	0.75 654	0.42 312	0.37 227	0.28 435	0.55 399	0.46 513	0.54 218	0.88 483	0.53 290	0.33 140	0.51 312	0.51 411	0.78 503	0.67 539	0.51 662	0.25 595	0.30 600	0.27 594	0.59 663	0.49 661

CC-Net-ROB	0.82 598	0.96 673	0.85 584	0.58 622	0.45 614	1.27 637	0.70 625	1.17 579	1.02 559	0.83 483	1.23 575	0.90 520	0.77 566	1.06 595	0.69 544	0.46 653	0.34 649	1.71 690	0.38 638	0.59 663	0.36 615

FADE		2.05 705		1.03 677	0.99 681			3.91 707	3.00 695	1.76 667		2.73 680		5.95 709		11.57 729	1.70 714	23.09 739	15.86 731	0.62 665	0.65 671

GANetREF_RVC	0.80 594	0.75 654	0.86 589	0.66 649	0.42 597	1.15 621	0.98 663	1.14 562	1.19 610	1.01 583	1.02 498	1.10 583	0.90 601	1.15 610	0.76 560	0.48 657	0.39 661	0.57 664	0.38 638	0.63 666	0.46 650
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
zero-FE	0.25 123	0.15 68	0.30 96	0.35 172	0.29 465	0.19 19	0.20 47	0.35 56	0.31 110	0.26 87	0.27 92	0.29 129	0.29 202	0.33 85	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.64 667	0.12 193

PSMNet-RUCA	0.76 584	0.75 654	1.08 617	1.01 676	0.90 672	0.69 498	0.50 540	1.11 545	1.03 564	0.78 442	1.11 532	0.80 485	0.72 546	0.88 547	0.63 528	0.53 668	0.27 612	0.76 672	0.46 656	0.66 668	0.47 655

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 660	0.87 667	1.76 670	0.86 669	0.56 647	4.29 704	1.79 704	1.50 657	1.98 675	1.61 657	1.85 648	1.84 659	1.41 657	1.89 670	1.36 648	0.48 657	0.40 663	0.56 663	0.57 675	0.69 669	0.48 658

DDF-Stereo	0.26 142	0.15 68	0.30 96	0.36 201	0.29 465	0.19 19	0.20 47	0.32 39	0.31 110	0.26 87	0.26 84	0.29 129	0.29 202	0.38 127	0.24 137	0.17 370	0.10 95	0.14 165	0.10 83	0.70 670	0.12 193

NVStereoNet_ROB	1.24 656	0.90 669	1.13 622	0.86 669	0.88 671	1.11 613	0.99 665	1.42 648	1.53 654	1.59 656	2.48 669	2.24 671	1.53 663	1.96 675	1.30 645	0.76 678	0.70 686	0.78 674	1.00 698	0.71 671	0.88 682
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
MADNet+	2.23 690	2.43 709	10.85 709	1.22 684	0.91 674	2.76 687	1.40 692	2.12 686	1.67 667	1.32 639	1.74 642	1.86 662	1.74 676	6.25 710	4.41 700	0.65 673	0.64 684	0.58 666	0.54 674	0.80 672	0.76 675

DStereoFS	1.87 680	0.85 666	1.03 610	0.75 666	0.62 656	2.04 676	0.65 604	1.74 678	1.55 657	1.52 652	1.90 650	2.36 675	12.92 718	3.85 703	1.74 661	0.44 649	0.31 635	0.82 677	0.46 656	0.84 673	1.10 694

MFMNet_re	1.14 647	0.97 676	1.19 632	0.99 673	0.95 676	1.25 635	1.22 680	1.39 643	1.55 657	1.69 664	1.67 638	1.21 601	1.53 663	1.12 608	0.99 616	0.87 682	0.75 693	0.79 675	0.75 684	0.90 674	0.94 684

GCST	0.83 604	1.22 684	0.74 560	1.58 689	1.01 683	1.06 603	0.23 118	0.78 407	0.78 423	0.97 565	0.65 299	0.78 474	0.35 280	0.92 565	0.34 318	0.96 683	0.65 685	1.20 684	0.81 688	0.91 675	0.70 673

anonymity	0.97 623	0.89 668	1.05 612	0.92 671	1.03 684	0.97 585	0.81 645	1.29 622	0.91 508	1.07 604	0.98 478	1.00 549	0.95 616	1.02 590	0.92 605	0.96 683	0.95 705	0.90 679	0.91 695	0.92 676	0.94 684

UDG	0.88 610	0.82 664	0.67 526	1.00 675	0.96 677	1.02 594	0.57 582	1.13 553	0.99 545	0.90 531	0.97 476	1.31 614	0.99 622	0.85 537	0.84 575	0.54 669	0.32 641	1.77 691	0.40 645	0.94 677	0.66 672

SGM+DAISY	1.35 662	0.94 672	1.25 639	0.96 672	1.00 682	1.52 654	1.02 668	1.34 632	1.21 614	2.64 691	2.65 677	2.44 676	1.56 667	1.64 659	1.26 642	0.97 685	0.95 705	0.90 679	0.90 692	0.94 677	0.96 687

Selective-IGEV-i16pa	78.59 747	120.99 748	16.46 714	1.04 678	0.66 660	181.07 748	2.17 709	153.90 750	139.75 750	56.45 748	153.05 747	107.32 749	157.92 749	200.46 750	96.57 746	94.09 749	1.23 709	2.69 711	0.31 617	0.96 679	84.68 749

SPS-STEREO	1.25 657	0.93 670	1.06 613	1.04 678	1.03 684	1.41 645	0.91 658	1.51 660	1.19 610	2.09 678	1.83 646	1.94 664	1.39 656	1.62 656	1.39 651	0.97 685	0.94 704	0.90 679	0.89 691	0.96 679	0.96 687
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 693	1.26 685	7.04 702	1.16 682	1.48 691	8.00 712	6.02 717	2.60 691	1.92 674	2.12 679	2.64 676	3.34 692	3.05 701	6.49 711	3.39 692	0.78 679	0.76 694	0.75 671	0.76 685	0.97 681	1.18 700

DStereoSA	1.73 677	0.63 643	1.57 665	0.80 667	0.79 667	1.26 636	1.30 684	1.34 632	1.43 645	1.24 634	7.52 716	0.92 527	7.68 712	1.65 663	2.29 683	0.41 644	0.29 621	0.63 668	0.60 677	1.04 682	1.18 700

WAO-7	1.90 681	1.20 683	1.35 651	1.27 685	1.06 687	2.84 690	1.56 698	3.23 698	3.06 698	2.23 683	3.33 689	3.17 688	2.28 689	3.12 694	2.21 677	1.02 687	0.91 700	1.06 683	1.03 701	1.04 682	0.97 690

Consistency-Raft	1.01 627	0.81 661	1.24 638	0.84 668	0.97 678	0.81 548	0.84 649	1.30 625	1.59 661	1.05 597	1.68 639	1.12 587	0.91 602	0.92 565	1.11 630	0.65 673	0.74 689	0.79 675	0.90 692	1.06 684	0.79 678

DDUNet	1.06 637	2.56 712	0.68 531	1.21 683	1.26 689	1.03 597	0.69 620	1.11 545	0.94 526	0.96 560	1.22 570	1.27 608	0.82 582	0.93 571	0.72 554	0.84 680	0.38 657	1.99 694	0.60 677	1.10 685	0.85 680

SQANet	0.82 598	0.74 653	0.67 526	1.13 681	0.98 680	1.11 613	0.47 521	1.07 528	0.83 452	0.91 536	1.05 513	1.03 560	0.74 552	1.01 585	0.64 531	0.61 672	0.24 587	1.03 682	0.35 633	1.18 686	0.58 669

otaku	1.04 632	0.93 670	0.88 591	1.33 687	1.05 686	1.66 662	0.70 625	1.40 646	1.18 608	1.08 608	1.32 594	1.33 622	0.91 602	1.23 625	0.76 560	0.72 676	0.46 676	1.24 685	0.50 670	1.40 687	0.75 674

DStereoO	0.96 621	0.70 650	0.72 551	0.62 638	0.45 614	0.74 518	0.92 659	1.09 536	1.29 633	1.19 624	1.23 575	0.99 545	1.71 675	1.29 632	0.99 616	2.01 706	0.35 651	0.77 673	0.30 609	1.42 688	0.38 626

Ntro	1.09 643	0.97 676	0.91 598	1.44 688	1.19 688	1.69 665	0.80 644	1.35 636	1.25 625	1.00 578	1.29 588	1.31 614	0.97 620	1.26 628	0.84 575	0.84 680	0.43 671	1.36 686	0.50 670	1.56 689	0.78 676

Selective-IGEV-i1pa	15.35 721	22.27 730	18.31 716	1.71 692	0.87 670	28.61 734	12.26 721	25.48 736	20.48 733	19.78 732	22.75 731	28.20 734	22.64 732	29.07 734	17.31 720	12.88 730	2.88 717	6.84 725	0.99 697	1.67 690	12.03 731

PWCK	1.92 682	1.66 700	3.12 688	1.65 690	0.91 674	2.84 690	2.26 710	2.10 685	2.41 688	2.36 687	2.31 661	2.22 669	1.82 678	3.43 697	2.03 674	1.61 701	0.71 688	1.51 687	0.82 689	1.69 691	0.91 683

RainbowNet	1.35 662	1.49 692	1.19 632	1.88 697	1.45 690	1.48 651	1.07 671	1.61 670	1.55 657	1.20 629	1.59 632	1.54 647	1.13 636	1.34 639	0.97 612	1.36 698	0.70 686	1.82 692	0.79 687	1.71 692	1.07 693

WAO-6	2.04 687	1.50 693	1.16 625	1.70 691	1.67 697	2.69 684	1.44 695	3.06 695	3.63 704	1.98 675	3.27 686	3.54 696	2.07 687	2.36 687	2.22 679	1.31 697	0.91 700	2.04 699	1.22 708	1.73 693	1.27 703

MonStereo1	1.98 683	1.48 691	1.43 660	1.81 696	1.69 698	2.88 693	0.78 641	2.47 690	3.47 701	2.20 682	4.36 704	3.39 693	2.50 692	2.18 683	1.58 656	1.19 690	0.54 679	1.65 689	0.87 690	1.78 694	1.29 704

light-stereo	3.53 699	1.05 679	10.69 708	9.45 722	6.82 717	2.10 677	0.64 602	3.71 705	2.70 692	4.77 714	4.98 709	6.83 712	1.32 652	6.71 712	1.35 647	1.20 691	1.29 711	0.66 669	0.77 686	1.79 695	1.85 709

ACVNet_2	1.65 675	1.27 686	1.41 658	1.75 693	1.62 693	2.22 679	1.20 677	2.30 688	2.62 689	1.78 668	2.56 672	3.03 684	1.61 670	1.54 649	1.12 634	1.06 688	0.58 683	1.82 692	0.70 683	1.82 696	0.96 687

WAO-8	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 694	1.63 695	5.23 706	1.22 680	4.58 710	12.56 718	2.84 696	4.07 701	4.83 701	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 697	1.15 696

Venus	2.92 694	1.55 695	1.35 651	1.79 694	1.63 695	5.23 706	1.22 680	4.58 710	12.56 718	2.84 696	4.06 700	4.83 701	2.72 697	3.49 698	2.25 680	1.27 692	0.91 700	1.99 694	1.15 706	1.86 697	1.15 696

Dean	1.98 683	1.36 689	1.36 655	2.12 701	1.81 701	2.74 685	1.36 690	3.37 702	3.80 705	2.08 677	3.32 688	3.21 689	1.82 678	1.71 664	1.67 658	1.27 692	0.77 695	1.99 694	0.90 692	1.86 697	1.03 692

ACVNet-4b	1.35 662	1.31 687	1.10 618	1.90 698	1.59 692	1.92 671	0.77 639	1.52 663	1.62 665	1.05 597	1.60 633	2.11 668	0.94 613	1.64 659	0.77 564	1.30 695	0.35 651	2.03 698	0.67 681	1.88 700	0.84 679

LVE	2.12 689	1.44 690	1.36 655	1.99 700	1.78 699	2.75 686	1.79 704	2.82 692	3.95 706	1.90 673	4.33 703	3.52 695	1.81 677	2.24 685	1.74 661	1.74 703	0.87 698	2.06 700	1.13 704	1.91 701	1.35 705

ACVNet_1	1.46 667	1.33 688	1.12 621	1.91 699	1.62 693	1.83 670	0.98 663	2.00 684	1.85 673	1.39 644	1.53 628	2.32 673	1.53 663	1.34 639	1.11 630	1.30 695	0.50 678	2.06 700	0.58 676	1.93 702	0.95 686

IMH-64-1	1.86 678	1.62 697	1.16 625	2.20 702	1.89 702	2.33 680	1.30 684	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 680	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 703	1.17 698

IMH-64	1.86 678	1.62 697	1.16 625	2.20 702	1.89 702	2.33 680	1.30 684	2.89 693	2.29 683	1.66 661	2.80 680	2.49 677	1.61 670	2.10 679	1.78 666	1.60 699	0.74 689	2.43 704	1.02 699	2.12 703	1.17 698

IMH	2.04 687	1.62 697	1.20 635	2.20 702	1.89 702	2.91 696	1.30 684	3.11 696	3.03 696	1.81 669	3.35 690	3.03 684	1.90 681	2.48 689	1.80 668	1.66 702	0.77 695	2.45 706	1.04 702	2.15 705	1.19 702

DispFullNet	1.60 672	2.63 713	2.75 685	2.56 708	1.79 700	1.24 634	0.47 521	1.37 641	1.45 649	1.87 670	1.50 624	1.55 648	2.46 690	2.04 678	1.04 625	0.59 671	0.18 520	2.32 703	0.68 682	2.29 706	1.14 695

TorneroNet-64	3.44 697	1.86 701	1.42 659	2.58 709	2.28 707	6.87 709	1.68 700	4.70 712	12.03 715	2.31 685	5.59 713	8.25 714	2.55 694	3.97 704	2.73 686	1.81 704	0.74 689	2.57 708	1.07 703	2.35 707	1.44 706

TorneroNet	4.53 708	1.89 702	1.48 662	2.55 707	2.27 706	13.78 719	1.69 701	4.84 714	23.73 735	2.89 699	7.70 717	7.06 713	2.69 696	4.26 706	3.42 693	1.84 705	0.77 695	2.68 710	1.13 704	2.42 708	1.47 707

ktn	2.98 696	2.25 707	1.73 669	2.84 711	2.53 712	3.76 703	2.15 708	3.70 704	5.47 709	2.75 693	5.17 712	5.94 708	2.48 691	3.23 695	2.46 684	2.34 713	1.44 713	2.78 713	2.03 715	2.45 709	2.01 712

DPSimNet_ROB	3.58 701	2.45 710	8.57 704	2.53 706	2.37 708	2.88 693	3.77 716	3.14 697	3.23 699	4.71 712	3.86 696	4.68 699	4.87 710	4.07 705	5.62 704	2.33 712	2.33 716	2.47 707	2.52 716	2.51 710	2.64 715

KSHMR	2.57 691	1.93 703	1.69 666	2.63 710	2.42 709	2.86 692	2.07 707	3.27 700	6.50 710	2.49 690	3.36 691	3.41 694	1.92 682	2.49 690	1.94 671	2.13 709	1.40 712	2.79 714	1.50 712	2.73 711	1.77 708

UNDER WATER-64	3.53 699	2.01 704	3.94 694	3.22 715	2.49 711	5.41 708	2.60 713	3.43 703	12.41 717	3.03 701	2.68 678	6.07 709	4.04 707	3.79 702	3.33 691	2.02 707	1.24 710	2.63 709	1.46 711	2.78 712	2.08 713

SuperB	1.04 632	0.37 561	4.81 699	0.43 446	0.31 506	0.99 590	0.46 513	1.02 508	2.09 677	1.09 610	1.09 529	0.75 459	0.81 578	1.06 595	1.76 663	0.19 439	0.15 444	0.17 303	0.15 311	2.82 713	0.26 548

UNDER WATER	3.46 698	2.07 706	3.64 693	3.09 713	2.48 710	3.75 702	2.42 712	3.31 701	13.77 720	2.90 700	2.95 683	5.84 706	3.69 706	3.69 700	3.48 695	2.07 708	1.11 707	2.70 712	1.40 710	2.84 714	1.98 711

notaker	2.76 692	2.29 708	1.80 671	2.96 712	2.58 713	2.90 695	1.75 702	3.24 699	3.05 697	2.78 694	4.24 702	6.15 710	2.51 693	3.34 696	2.75 687	2.31 711	1.18 708	3.00 715	1.65 713	2.84 714	1.97 710

HanzoNet	6.76 713	2.45 710	4.22 697	3.19 714	2.94 715	3.62 701	2.28 711	4.79 713	7.20 711	14.00 727	13.19 725	17.49 725	22.30 731	13.25 721	6.19 706	4.20 717	1.93 715	3.10 716	2.56 717	3.35 716	2.88 717

JetRed	5.27 710	5.84 716	12.81 713	2.36 705	2.83 714	12.23 717	10.50 720	4.46 709	3.60 702	3.86 707	3.83 695	4.85 703	4.18 708	6.78 713	11.96 715	2.17 710	2.96 719	2.18 702	1.97 714	3.38 717	2.68 716

MADNet++	4.03 703	2.70 714	3.44 692	3.72 717	3.44 716	4.44 705	3.52 715	3.95 708	3.61 703	4.46 708	4.98 709	4.10 697	4.58 709	7.00 714	5.89 705	3.74 715	3.67 720	3.27 717	2.71 718	3.70 718	3.66 718

ASD4	9.96 716	8.86 719	17.78 715	7.17 718	9.80 718	16.08 720	28.92 726	9.77 719	8.20 713	7.02 718	7.08 715	8.47 715	9.57 715	11.17 720	20.26 722	4.12 716	4.14 721	5.57 724	4.74 721	5.53 719	4.90 720

tt	6.20 711	0.20 280	5.89 700	3.55 716	2.07 705	11.26 715	19.21 722	11.74 720	5.46 708	2.69 692	2.04 659	4.87 704	6.25 711	3.70 701	7.09 710	8.32 723	11.17 732	4.93 720	5.41 724	5.74 720	2.37 714

DPSMNet_ROB	12.08 718	8.00 717	21.00 719	8.97 721	16.79 722	10.67 713	30.89 728	9.02 718	15.17 723	6.51 716	15.41 729	9.04 716	14.85 720	9.27 718	21.67 725	4.58 719	8.57 725	5.09 723	9.29 728	5.90 721	10.95 724

DGTPSM_ROB	12.07 717	8.00 717	20.99 718	8.93 720	16.78 721	10.67 713	30.87 727	9.01 717	15.16 722	6.50 715	15.41 729	9.04 716	14.85 720	9.25 717	21.67 725	4.57 718	8.57 725	5.08 721	9.28 725	5.90 721	10.95 724

USTest	12.99 719	14.18 721	20.00 717	16.24 723	14.97 720	20.80 722	31.95 729	16.20 725	10.91 714	8.79 720	9.48 719	13.94 720	10.50 716	16.11 722	21.44 724	3.17 714	4.82 722	5.08 721	5.36 723	8.81 723	7.13 721

TCMNet-wrong-test	8.97 714	10.42 720	8.74 705	19.56 724	17.61 723	12.53 718	9.01 719	13.59 722	2.18 679	4.64 710	5.11 711	14.63 721	11.09 717	7.19 715	9.73 712	5.56 722	0.89 699	3.77 718	3.11 719	10.34 724	9.80 722

iinet-test	16.76 722	17.57 722	22.97 721	19.69 725	18.39 724	24.48 724	34.18 730	20.02 726	15.35 724	12.55 722	12.85 720	18.13 727	15.39 723	19.59 723	24.25 727	8.86 725	8.72 727	8.95 727	9.28 725	12.74 725	11.26 727

IINet	16.76 722	17.57 722	22.97 721	19.69 725	18.39 724	24.48 724	34.18 730	20.02 726	15.35 724	12.55 722	12.85 720	18.13 727	15.39 723	19.59 723	24.25 727	8.86 725	8.72 727	8.95 727	9.28 725	12.74 725	11.26 727

PML	40.80 744	29.24 731	11.87 712	7.20 719	14.47 719	92.13 746	213.69 749	7.63 716	23.35 734	74.72 749	190.14 749	50.17 746	26.15 734	21.39 728	12.70 716	8.76 724	2.92 718	8.45 726	3.25 720	13.26 727	4.42 719

DPSM_ROB	17.78 724	18.63 725	24.31 727	20.90 728	19.47 726	25.97 727	36.21 733	21.23 733	16.24 727	13.38 725	14.06 727	19.18 730	16.30 725	20.78 726	25.67 730	9.38 727	9.23 730	9.49 729	9.82 729	13.51 728	11.91 729

DPSM	17.78 724	18.63 725	24.31 727	20.90 728	19.47 726	25.97 727	36.21 733	21.23 733	16.24 727	13.38 725	14.06 727	19.18 730	16.30 725	20.78 726	25.67 730	9.38 727	9.23 730	9.49 729	9.82 729	13.51 728	11.91 729

fast-reg	35.48 731	37.51 741	48.70 739	42.44 740	40.46 739	52.73 743	73.11 741	42.56 739	32.38 737	26.19 734	27.27 732	36.81 737	30.62 736	41.02 739	51.32 738	18.30 735	18.53 738	19.10 731	19.67 733	27.14 730	23.66 732

FlowAnything	35.81 736	37.53 742	48.80 741	42.20 734	39.22 735	52.25 737	73.16 745	42.56 739	32.89 744	26.76 738	28.30 738	38.69 743	33.09 742	41.63 740	51.62 741	18.76 739	18.59 744	19.21 738	19.92 739	27.16 731	23.91 733

Hybrid-DGEV	35.78 735	37.50 740	48.96 743	42.25 738	39.20 733	52.33 741	73.10 740	42.63 744	32.52 738	26.62 735	28.31 740	38.50 738	32.87 740	41.67 741	51.55 739	18.77 740	18.56 739	19.18 737	19.83 738	27.20 732	23.97 734

CasAABBNet	35.74 734	37.43 736	48.72 740	42.22 735	39.20 733	52.24 736	73.12 742	42.61 741	32.62 742	26.78 739	27.95 735	38.58 741	32.60 739	41.67 741	51.65 742	18.74 736	18.57 740	19.15 733	19.77 734	27.20 732	23.98 735

RAFT-FEzeroshot	35.73 732	37.45 737	48.67 737	42.23 736	39.22 735	52.25 737	73.13 743	42.62 742	32.59 739	26.71 736	27.70 733	38.57 739	32.57 737	41.68 743	51.67 743	18.75 737	18.58 741	19.15 733	19.78 735	27.21 734	23.98 735

RAFT-FE	35.73 732	37.45 737	48.67 737	42.23 736	39.22 735	52.25 737	73.13 743	42.62 742	32.59 739	26.71 736	27.70 733	38.57 739	32.57 737	41.68 743	51.67 743	18.75 737	18.58 741	19.15 733	19.78 735	27.21 734	23.98 735

Selective-RAFT-Error	35.84 737	37.49 739	48.83 742	42.26 739	39.24 738	52.30 740	73.09 739	42.66 745	32.61 741	26.80 740	28.30 738	38.84 744	33.51 743	41.68 743	51.59 740	18.82 741	18.58 741	19.17 736	19.80 737	27.28 736	24.05 738

LSM0	38.95 743	37.60 743	48.58 736	43.57 741	91.06 746	52.57 742	72.57 738	43.17 746	32.63 743	26.97 741	27.97 736	38.65 742	32.94 741	41.86 746	51.78 745	18.89 742	18.41 734	19.13 732	19.63 732	27.29 737	33.77 740

xxxxx1	36.64 738	19.51 727	24.21 724	61.66 742	64.63 743	27.28 730	40.10 735	20.25 728	18.63 730	14.07 728	12.97 722	17.26 722	17.36 727	21.70 729	27.93 732	13.18 731	18.50 735	111.26 747	133.37 747	29.24 738	39.73 741

tt_ll	36.64 738	19.51 727	24.21 724	61.66 742	64.63 743	27.28 730	40.10 735	20.25 728	18.63 730	14.07 728	12.97 722	17.26 722	17.36 727	21.70 729	27.93 732	13.18 731	18.50 735	111.26 747	133.37 747	29.24 738	39.73 741

ff	36.64 738	19.51 727	24.21 724	61.66 742	64.63 743	27.28 730	40.10 735	20.25 728	18.63 730	14.07 728	12.97 722	17.26 722	17.36 727	21.70 729	27.93 732	13.18 731	18.50 735	111.26 747	133.37 747	29.24 738	39.73 741

LRCNet_RVC	21.24 728	31.15 732	21.41 720	28.98 731	23.82 729	3.13 698	0.60 589	20.96 732	1.59 661	25.58 733	28.15 737	21.99 732	14.79 719	21.94 732	16.41 719	28.89 743	14.87 733	33.53 740	31.28 740	29.51 741	26.16 739

HaxPig	31.96 729	37.24 735	34.27 729	24.37 730	24.88 730	18.26 721	19.86 723	20.64 731	28.52 736	35.97 743	38.75 742	25.57 733	28.72 735	33.88 735	34.39 735	35.94 744	38.87 745	37.80 741	40.48 743	39.68 742	41.15 744

AVERAGE_ROB	37.58 742	40.13 744	40.15 732	34.81 733	33.82 732	28.55 733	25.10 725	32.02 738	34.06 746	41.28 746	40.66 743	34.46 736	34.81 745	39.18 737	37.57 737	42.78 745	43.44 746	43.82 742	43.03 744	40.47 743	41.51 745

MEDIAN_ROB	37.38 741	40.85 745	40.60 733	32.31 732	31.85 731	27.20 729	24.55 724	29.10 737	33.19 745	42.09 747	41.76 744	33.35 735	34.39 744	39.78 738	37.07 736	43.64 746	44.10 747	44.12 743	43.40 745	41.51 744	42.76 746

DLNR_Zeroshot_test	20.09 727	36.28 733	38.04 730	169.85 747	61.80 742	0.23 46	0.20 47	13.88 723	0.37 179	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.62 375	0.28 242	5.46 721	0.10 95	0.15 217	0.11 148	72.60 745	0.11 133

DLNR-FE	20.05 726	36.38 734	38.08 731	170.06 748	60.08 741	0.23 46	0.20 47	14.13 724	0.36 162	0.44 248	0.66 306	0.43 265	0.21 83	0.63 388	0.28 242	5.38 720	0.10 95	0.15 217	0.11 148	73.09 746	0.11 133

RSGM-EC	74.81 745	63.03 746	41.60 734	97.74 745	92.11 747	74.93 744	114.81 746	53.77 747	38.96 747	39.88 744	48.98 745	90.73 747	64.81 746	139.63 747	128.53 747	93.27 747	53.96 748	95.12 745	38.31 741	81.45 747	44.63 747

acva	74.81 745	63.03 746	41.60 734	97.74 745	92.11 747	74.93 744	114.81 746	53.77 747	38.96 747	39.88 744	48.98 745	90.73 747	64.81 746	139.63 747	128.53 747	93.27 747	53.96 748	95.12 745	38.31 741	81.45 747	44.63 747

Anonymous_1	33.25 730	18.26 724	23.92 723	20.54 727	21.28 728	25.59 726	35.94 732	22.01 735	15.57 726	13.33 724	13.49 726	18.08 726	15.29 722	20.36 725	24.60 729	16.28 734	8.84 729	66.59 744	118.00 746	155.73 749	11.23 726

test_example2	176.61 748	205.14 749	198.86 748	188.60 749	190.98 749	152.67 747	170.61 748	94.86 749	123.55 749	178.88 750	179.48 748	158.94 750	141.34 748	192.61 749	198.96 749	203.76 750	236.37 750	164.13 750	173.55 750	218.58 750	160.41 750

ccccc	429.48 749	429.19 750	527.00 749	507.10 750	501.20 750	356.95 749	342.70 750	380.82 751	297.90 751	334.51 751	389.17 750	372.86 751	449.39 750	499.17 751	553.56 750	561.44 751	431.22 751	334.28 751	290.86 751	540.88 751	489.46 751

Low-res two-view benchmark