Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

Click one or more dataset result cells or column headers to show visualizations. Most visualizations are only available for training datasets. The visualizations may not work with mobile browsers.

Method	all	lakes. 1l	lakes. 1s	sand box 1l	sand box 1s	stora. room 1l	stora. room 1s	stora. room 2l	stora. room 2s	stora. room 2 1l	stora. room 2 1s	stora. room 2 2l	stora. room 2 2s	stora. room 3l	stora. room 3s	tunnel 1l	tunnel 1s	tunnel 2l	tunnel 2s	tunnel 3l	tunnel 3s

TT111	0.20 36	0.14 31	0.28 99	0.31 60	0.19 128	0.24 84	0.19 36	0.36 95	0.23 61	0.22 70	0.17 17	0.35 234	0.19 72	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.09 1	0.10 80

derf	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.21 43	0.18 17	0.30 33	0.24 70	0.17 13	0.20 31	0.28 161	0.16 22	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

qqai	0.19 23	0.14 31	0.27 76	0.32 90	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.30 33	0.25 89	0.18 17	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.33 109	0.21 85	0.13 148	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

HiDET	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.30 29	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.36 95	0.26 97	0.20 30	0.23 74	0.27 153	0.16 22	0.30 63	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 75	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.20 177	0.26 119	0.19 36	0.38 119	0.43 276	0.21 46	0.21 44	0.27 153	0.17 29	0.36 140	0.23 162	0.12 74	0.11 268	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 190	0.15 83	1.07 682	0.30 29	0.17 61	0.38 330	0.19 36	0.43 184	0.39 251	0.23 87	0.21 44	0.23 90	0.21 116	0.45 240	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.09 1	0.14 342

3.25w_new	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

3.25w	0.23 120	0.17 186	0.32 185	0.31 60	0.17 61	0.43 381	0.20 58	0.37 105	0.30 144	0.37 248	0.28 150	0.22 72	0.25 177	0.42 208	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.09 1	0.10 80

E$^{3}$Stereo	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

LLLLL	0.22 97	0.15 83	0.32 185	0.33 116	0.23 308	0.22 51	0.20 58	0.37 105	0.28 120	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.52 312	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

100	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.22 251	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.27 102	0.22 70	0.22 58	0.36 246	0.18 47	0.48 282	0.21 85	0.11 39	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

300	0.21 75	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.22 51	0.21 89	0.36 95	0.28 120	0.22 70	0.22 58	0.34 218	0.18 47	0.28 24	0.21 85	0.12 74	0.11 268	0.14 193	0.10 98	0.10 9	0.10 80

Last	0.22 97	0.14 31	0.30 133	0.32 90	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.34 77	0.27 102	0.21 46	0.21 44	0.41 295	0.17 29	0.45 240	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

DDDD	0.21 75	0.15 83	0.28 99	0.31 60	0.20 177	0.25 105	0.22 111	0.39 128	0.24 70	0.22 70	0.18 20	0.44 327	0.21 116	0.28 24	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.10 80

FORCE_4.5	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.14 12	0.21 43	0.29 280	0.38 119	0.20 38	0.17 13	0.22 58	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.12 221	0.10 9	0.09 6

test410_97500	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.35 287	0.16 4	0.33 66	0.22 47	0.22 70	0.22 58	0.23 90	0.18 47	0.32 89	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 36	0.15 83	0.33 208	0.32 90	0.20 177	0.36 303	0.16 4	0.34 77	0.22 47	0.22 70	0.23 74	0.22 72	0.18 47	0.30 63	0.17 7	0.10 15	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

LGCAT	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.29 15	0.19 128	0.14 3	0.19 36	0.24 11	0.18 20	0.26 134	0.20 31	0.20 48	0.19 72	0.32 89	0.21 85	0.23 590	0.18 578	0.11 6	0.14 323	0.10 9	0.19 510

MCSU-Stereo	0.20 36	0.12 2	0.24 19	0.30 29	0.13 2	0.25 105	0.31 331	0.33 66	0.32 169	0.28 169	0.25 108	0.23 90	0.17 29	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

mm2	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 9	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.15 9	0.19 36	0.25 13	0.24 70	0.15 2	0.20 31	0.29 169	0.17 29	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

LiteMatch*	0.20 36	0.14 31	0.31 160	0.31 60	0.23 308	0.24 84	0.21 89	0.31 42	0.30 144	0.21 46	0.19 26	0.24 109	0.19 72	0.31 77	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 221	0.23 441	1.22 702	0.34 152	0.21 216	0.29 179	0.21 89	0.41 155	0.33 177	0.24 103	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.33 109	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.10 9	0.11 169

PSi22a	0.16 1	0.13 6	0.23 9	0.27 4	0.15 25	0.17 19	0.18 17	0.26 21	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 62	0.17 29	0.22 2	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 120	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.35 287	0.27 240	0.45 200	0.28 120	0.28 169	0.34 202	0.40 283	0.30 272	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Foundation-i32	0.16 1	0.13 6	0.22 4	0.27 4	0.13 2	0.15 9	0.20 58	0.25 13	0.13 2	0.15 2	0.14 3	0.22 72	0.20 93	0.23 4	0.20 52	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.08 1

GeoVLM	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.20 93	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Test_v1	0.20 36	0.14 31	0.22 4	0.28 9	0.18 94	0.24 84	0.21 89	0.39 128	0.31 155	0.21 46	0.22 58	0.17 11	0.17 29	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.09 6

DispViT+	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.29 15	0.17 61	0.19 29	0.20 58	0.59 300	0.45 293	0.28 169	0.26 125	0.24 109	0.17 29	0.46 260	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 80

BLMT-Stereo	0.17 4	0.11 1	0.22 4	0.32 90	0.20 177	0.16 14	0.22 111	0.20 3	0.22 47	0.14 1	0.18 20	0.15 4	0.14 3	0.25 9	0.22 115	0.10 15	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.10 9	0.10 80

Pro-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.21 2	0.32 90	0.23 308	0.16 14	0.19 36	0.20 3	0.22 47	0.24 103	0.18 20	0.17 11	0.11 1	0.35 133	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.10 9	0.10 80

MatchAttention (ZS)	0.16 1	0.14 31	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 14	0.21 89	0.22 6	0.22 47	0.16 9	0.27 135	0.15 4	0.15 9	0.26 13	0.18 19	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.07 1	0.10 9	0.09 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.30 29	0.19 128	0.27 140	0.19 36	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.19 72	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 36	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.17 61	0.29 179	0.20 58	0.39 128	0.22 47	0.22 70	0.21 44	0.26 140	0.20 93	0.30 63	0.20 52	0.13 148	0.12 344	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

252Zero-FE	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.23 69	0.18 17	0.41 155	0.34 187	0.22 70	0.21 44	0.19 36	0.18 47	0.28 24	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.10 80

Wavelet-MonSter	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.18 94	0.17 19	0.21 89	0.32 53	0.23 61	0.25 119	0.34 202	0.22 72	0.24 163	0.27 19	0.21 85	0.09 1	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 23	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.19 29	0.17 7	0.42 165	0.24 70	0.23 87	0.21 44	0.17 11	0.16 22	0.45 240	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.08 2	0.10 9	0.11 169

2.25w	0.22 97	0.18 230	0.31 160	0.31 60	0.18 94	0.31 224	0.18 17	0.32 53	0.31 155	0.31 198	0.37 228	0.20 48	0.22 133	0.45 240	0.24 184	0.10 15	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

2.75w_new	0.21 75	0.18 230	0.28 99	0.29 15	0.17 61	0.23 69	0.34 396	0.36 95	0.28 120	0.34 224	0.26 125	0.17 11	0.22 133	0.36 140	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

monsters	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.31 60	0.19 128	0.23 69	0.19 36	0.44 192	0.33 177	0.36 241	0.30 169	0.16 8	0.18 47	0.43 222	0.19 31	0.11 39	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.10 80

IGEV	0.20 36	0.12 2	0.23 9	0.31 60	0.20 177	0.23 69	0.19 36	0.40 144	0.29 136	0.22 70	0.34 202	0.20 48	0.15 9	0.31 77	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.10 9	0.10 80

LG-Stereo_L2	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.20 33	0.18 17	0.30 33	0.21 45	0.18 17	0.15 6	0.19 36	0.18 47	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.12 1	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.31 77	0.20 52	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 9	0.13 6	0.27 76	0.34 152	0.15 25	0.27 140	0.17 7	0.28 27	0.14 4	0.18 17	0.14 3	0.23 90	0.15 9	0.32 89	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.10 9	0.09 6

FoundationStereo	0.17 4	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.16 47	0.23 69	0.20 58	0.22 6	0.15 6	0.18 17	0.16 11	0.20 48	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.10 9	0.09 6

dual_stereo	0.19 23	0.14 31	0.24 19	0.31 60	0.16 47	0.16 14	0.20 58	0.29 30	0.20 38	0.23 87	0.20 31	0.22 72	0.14 3	0.52 312	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.10 9	0.09 6

CR-RVC	0.18 9	0.12 2	0.24 19	0.29 15	0.13 2	0.20 33	0.18 17	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.13 1	0.19 36	0.19 72	0.34 120	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.09 6

LLL	0.23 120	0.15 83	0.31 160	0.32 90	0.22 251	0.27 140	0.28 270	0.39 128	0.27 102	0.20 30	0.22 58	0.33 211	0.20 93	0.53 323	0.22 115	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.11 169

F7	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.35 205	0.14 12	0.22 51	0.26 215	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.23 74	0.22 72	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.09 6

rgla	0.20 36	0.15 83	0.27 76	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.20 58	0.32 53	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.18 47	0.30 63	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

416test1013	0.20 36	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.29 179	0.19 36	0.32 53	0.27 102	0.25 119	0.19 26	0.19 36	0.19 72	0.29 40	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

SCION-M(vits-remse)	0.24 147	0.14 31	0.74 621	0.51 635	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.19 495	0.15 496	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 256	0.32 590	0.74 621	0.51 635	0.42 662	1.15 683	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.27 76	0.37 271	0.21 216	0.24 84	0.25 188	0.57 284	0.42 271	0.34 224	0.26 125	0.26 140	0.21 116	0.34 120	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.11 47	0.09 6

over v1	0.21 75	0.19 278	0.26 58	0.35 205	0.13 2	0.35 287	0.20 58	0.31 42	0.16 11	0.23 87	0.23 74	0.25 127	0.27 217	0.41 194	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.12 237

over-8	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

over-9	0.21 75	0.19 278	0.27 76	0.35 205	0.13 2	0.33 257	0.21 89	0.35 87	0.17 14	0.21 46	0.22 58	0.26 140	0.25 177	0.41 194	0.20 52	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.11 169

testmc14	0.18 9	0.12 2	0.21 2	0.30 29	0.14 12	0.29 179	0.25 188	0.30 33	0.15 6	0.21 46	0.28 150	0.21 62	0.18 47	0.24 5	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.10 1	0.08 2	0.11 47	0.09 6

MGA	0.19 23	0.14 31	0.26 58	0.30 29	0.20 177	0.29 179	0.18 17	0.35 87	0.27 102	0.19 26	0.21 44	0.19 36	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

CAR	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.23 87	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

MSE-Stereo	0.19 23	0.14 31	0.25 39	0.30 29	0.19 128	0.25 105	0.18 17	0.42 165	0.27 102	0.19 26	0.25 108	0.17 11	0.14 3	0.29 40	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

monster-pro	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PointNet	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.32 90	0.18 94	0.29 179	0.23 151	0.25 13	0.27 102	0.15 2	0.24 95	0.28 161	0.17 29	0.34 120	0.20 52	0.13 148	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 171	0.14 31	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.44 390	0.25 188	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.35 211	0.37 251	0.35 333	0.28 24	0.26 248	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.11 47	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 221	0.51 686	1.28 707	0.31 60	0.19 128	0.22 51	0.22 111	0.45 200	0.28 120	0.23 87	0.32 187	0.25 127	0.24 163	0.32 89	0.20 52	0.12 74	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 120	0.14 31	0.27 76	0.35 205	0.18 94	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.38 238	0.25 119	0.43 255	0.23 90	0.28 234	0.25 9	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 97	0.16 130	0.35 251	0.33 116	0.18 94	0.24 84	0.24 175	0.45 200	0.27 102	0.23 87	0.35 211	0.20 48	0.26 200	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.34 152	0.21 216	0.33 257	0.31 331	0.45 200	0.45 293	0.40 282	0.54 315	0.24 109	0.18 47	0.36 140	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.22 251	0.34 276	0.31 331	0.48 220	0.50 325	0.39 273	0.54 315	0.23 90	0.19 72	0.29 40	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 273	0.38 632	2.34 752	0.33 116	0.19 128	0.20 33	0.22 111	0.43 184	0.29 136	0.22 70	0.25 108	0.22 72	0.26 200	0.29 40	0.20 52	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 120	0.14 31	0.31 160	0.33 116	0.18 94	0.21 43	0.33 377	0.52 252	0.42 271	0.26 134	0.33 190	0.19 36	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

RT-Monster	0.32 273	0.17 186	0.30 133	0.34 152	0.26 432	0.38 330	0.20 58	0.56 275	0.76 462	0.61 382	0.64 354	0.49 355	0.28 234	0.41 194	0.30 323	0.14 220	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.11 47	0.13 290

PipStereo	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.28 9	0.15 25	0.14 3	0.19 36	0.26 21	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.28 161	0.19 72	0.26 13	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

PSi22b	0.17 4	0.13 6	0.24 19	0.29 15	0.15 25	0.15 9	0.18 17	0.25 13	0.18 20	0.16 9	0.16 11	0.30 184	0.21 116	0.25 9	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

LACA3	0.20 36	0.17 186	0.25 39	0.29 15	0.15 25	0.32 245	0.25 188	0.29 30	0.22 47	0.23 87	0.21 44	0.21 62	0.22 133	0.44 235	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.08 1

Foundation-i1b	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.29 15	0.15 25	0.40 349	0.26 215	0.48 220	0.25 89	0.31 198	0.33 190	0.40 283	0.30 272	0.35 133	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 147	0.13 6	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.25 89	0.33 220	0.35 211	0.40 283	0.30 272	0.34 120	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

Foundation-i1	0.26 190	0.14 31	0.25 39	0.33 116	0.21 216	0.39 343	0.26 215	0.60 313	0.38 238	0.35 236	0.38 232	0.44 327	0.29 253	0.32 89	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

LACA1	0.18 9	0.15 83	0.26 58	0.29 15	0.14 12	0.25 105	0.23 151	0.25 13	0.19 27	0.20 30	0.16 11	0.19 36	0.18 47	0.30 63	0.21 85	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 190	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.21 216	0.35 287	0.36 446	0.44 192	0.41 260	0.38 260	0.54 315	0.22 72	0.21 116	0.28 24	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

BridgeDepth	0.21 75	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.14 12	0.40 349	0.27 240	0.28 27	0.22 47	0.18 17	0.19 26	0.28 161	0.29 253	0.32 89	0.20 52	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.10 80
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.20 177	0.44 390	0.19 36	0.37 105	0.25 89	0.27 154	0.29 164	0.38 260	0.24 163	0.32 89	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

MonStereo	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.39 170	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

AdaDepth	0.22 97	0.17 186	0.32 185	0.37 271	0.18 94	0.34 276	0.22 111	0.33 66	0.23 61	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.20 93	0.56 353	0.21 85	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.12 237

asda	0.21 75	0.19 278	0.29 113	0.31 60	0.17 61	0.25 105	0.23 151	0.36 95	0.28 120	0.27 154	0.24 95	0.18 28	0.21 116	0.40 182	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.10 80

asd	0.21 75	0.18 230	0.29 113	0.32 90	0.18 94	0.27 140	0.22 111	0.35 87	0.22 47	0.31 198	0.22 58	0.19 36	0.21 116	0.44 235	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

depthmonostereo	0.29 238	0.14 31	0.31 160	0.35 205	0.17 61	0.46 408	0.27 240	0.69 394	0.57 359	0.35 236	0.42 249	0.31 194	0.35 333	0.35 133	0.27 269	0.14 220	0.12 344	0.13 125	0.12 221	0.11 47	0.10 80

DVStereo	0.30 256	0.15 83	0.34 233	0.33 116	0.20 177	0.53 443	0.25 188	0.56 275	0.43 276	0.56 362	0.50 283	0.35 234	0.29 253	0.49 289	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.11 175	0.11 47	0.10 80

4.25_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.5w_new	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 97	0.21 378	0.32 185	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.27 240	0.32 53	0.24 70	0.29 185	0.27 135	0.20 48	0.23 150	0.34 120	0.23 162	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

4w-stereo	0.21 75	0.19 278	0.31 160	0.31 60	0.17 61	0.29 179	0.19 36	0.31 42	0.21 45	0.31 198	0.24 95	0.20 48	0.24 163	0.41 194	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

2.5w	0.21 75	0.18 230	0.31 160	0.32 90	0.18 94	0.31 224	0.25 188	0.31 42	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.18 28	0.17 29	0.39 170	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.11 47	0.09 6

3.75w	0.22 97	0.17 186	0.30 133	0.31 60	0.19 128	0.43 381	0.24 175	0.35 87	0.24 70	0.31 198	0.27 135	0.17 11	0.22 133	0.37 153	0.20 52	0.10 15	0.07 1	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.29 113	0.30 29	0.18 94	0.27 140	0.23 151	0.37 105	0.28 120	0.31 198	0.26 125	0.22 72	0.26 200	0.50 297	0.24 184	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

1w_stereo	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.34 152	0.18 94	0.31 224	0.41 537	0.40 144	0.43 276	0.31 198	0.38 232	0.17 11	0.24 163	0.45 240	0.23 162	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.30 29	0.20 177	0.20 33	0.19 36	0.27 24	0.19 27	0.15 2	0.15 6	0.18 28	0.17 29	0.33 109	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 36	0.13 6	0.27 76	0.33 116	0.17 61	0.38 330	0.18 17	0.30 33	0.19 27	0.24 103	0.15 6	0.26 140	0.17 29	0.32 89	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.10 80

MLG-Stereo_test2	0.17 4	0.13 6	0.25 39	0.31 60	0.16 47	0.24 84	0.17 7	0.25 13	0.13 2	0.17 13	0.17 17	0.22 72	0.14 3	0.32 89	0.19 31	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.09 6

LG-G_1	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

LG-G	0.21 75	0.13 6	0.30 133	0.34 152	0.16 47	0.52 435	0.17 7	0.34 77	0.18 20	0.21 46	0.21 44	0.26 140	0.19 72	0.37 153	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.10 80

castereo++	0.26 190	0.16 130	0.26 58	0.33 116	0.19 128	0.75 584	0.20 58	0.37 105	0.47 306	0.23 87	0.23 74	0.35 234	0.28 234	0.39 170	0.19 31	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.09 17	0.11 47	0.10 80

castereo	0.28 221	0.16 130	0.32 185	0.35 205	0.21 216	0.40 349	0.42 548	0.50 238	0.66 398	0.26 134	0.41 246	0.37 251	0.36 362	0.33 109	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.11 47	0.10 80

MonSter	0.20 36	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.39 128	0.33 177	0.20 30	0.25 108	0.17 11	0.15 9	0.38 162	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.11 47	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.26 58	0.33 116	0.20 177	0.61 506	0.21 89	0.30 33	0.31 155	0.23 87	0.19 26	0.18 28	0.18 47	0.41 194	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.11 47	0.11 169

GCAP-BAT	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

Pointernet	0.27 213	0.14 31	0.33 208	0.35 205	0.23 308	0.35 287	0.21 89	0.72 426	0.38 238	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.25 177	0.36 140	0.25 218	0.15 304	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

gcap-zeroshot	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

test_for_model	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.47 212	0.48 314	0.38 260	0.51 293	0.24 109	0.18 47	0.29 40	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.11 169

trnet	0.27 213	0.14 31	0.23 9	0.28 9	0.15 25	0.37 317	0.23 151	0.52 252	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.34 218	0.26 200	0.39 170	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.11 47	0.10 80

testlalala	0.26 190	0.16 130	0.31 160	0.33 116	0.22 251	0.36 303	0.31 331	0.47 212	0.46 299	0.38 260	0.50 283	0.24 109	0.18 47	0.28 24	0.24 184	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.12 221	0.11 47	0.10 80

GCAPDPT-zeroshot	0.28 221	0.15 83	0.42 367	0.33 116	0.21 216	0.25 105	0.25 188	0.45 200	0.54 342	0.34 224	0.42 249	0.43 316	0.27 217	0.48 282	0.24 184	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.11 47	0.12 237

LoS_RVC	0.27 213	0.16 130	0.27 76	0.32 90	0.30 543	0.44 390	0.34 396	0.41 155	0.33 177	0.31 198	0.51 293	0.29 169	0.32 295	0.36 140	0.28 292	0.11 39	0.10 112	0.11 6	0.08 2	0.11 47	0.19 510

LoS	0.29 238	0.15 83	0.30 133	0.29 15	0.18 94	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.72 431	0.34 224	0.52 306	0.41 295	0.28 234	0.47 271	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.09 17	0.11 47	0.11 169
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 324	0.17 186	0.34 233	0.38 315	0.22 251	0.31 224	0.34 396	0.68 385	1.24 683	0.45 308	0.65 357	0.47 341	0.43 415	0.38 162	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.11 169

DCANet-4	0.36 343	0.20 331	0.48 459	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.66 365	0.92 574	0.69 448	0.78 423	0.40 283	0.47 444	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

fff	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

csc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

cscssc	0.37 360	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.29 179	0.30 302	0.69 394	1.06 642	0.69 448	0.78 423	0.42 307	0.63 547	0.46 260	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.11 47	0.13 290

CR-Stereo	0.18 9	0.16 130	0.24 19	0.27 4	0.13 2	0.17 19	0.23 151	0.28 27	0.18 20	0.17 13	0.16 11	0.26 140	0.24 163	0.33 109	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.11 169

GFORCE	0.20 36	0.15 83	0.29 113	0.38 315	0.15 25	0.33 257	0.21 89	0.34 77	0.17 14	0.24 103	0.20 31	0.21 62	0.25 177	0.27 19	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

low	0.24 147	0.15 83	0.34 233	0.34 152	0.20 177	0.20 33	0.32 363	0.44 192	0.28 120	0.22 70	0.26 125	0.35 234	0.25 177	0.46 260	0.24 184	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

F4.4	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.34 152	0.13 2	0.25 105	0.25 188	0.34 77	0.16 11	0.22 70	0.18 20	0.25 127	0.23 150	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

FORCE_4.6	0.20 36	0.16 130	0.28 99	0.33 116	0.14 12	0.29 179	0.31 331	0.37 105	0.19 27	0.19 26	0.23 74	0.21 62	0.19 72	0.27 19	0.17 7	0.13 148	0.09 29	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.09 6

F8.5	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.21 43	0.22 111	0.33 66	0.19 27	0.21 46	0.25 108	0.24 109	0.20 93	0.35 133	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_9	0.20 36	0.15 83	0.24 19	0.36 241	0.14 12	0.22 51	0.22 111	0.32 53	0.19 27	0.21 46	0.24 95	0.24 109	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_8	0.20 36	0.15 83	0.23 9	0.37 271	0.14 12	0.23 69	0.23 151	0.33 66	0.20 38	0.22 70	0.25 108	0.26 140	0.20 93	0.36 140	0.16 2	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.09 6

FORCE_6	0.20 36	0.15 83	0.25 39	0.34 152	0.13 2	0.30 202	0.23 151	0.31 42	0.20 38	0.21 46	0.24 95	0.19 36	0.18 47	0.35 133	0.18 19	0.11 39	0.09 29	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.09 6

416test	0.19 23	0.16 130	0.27 76	0.34 152	0.20 177	0.28 164	0.20 58	0.31 42	0.24 70	0.24 103	0.18 20	0.18 28	0.19 72	0.28 24	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

over-6	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.34 152	0.13 2	0.32 245	0.22 111	0.49 226	0.25 89	0.24 103	0.24 95	0.21 62	0.25 177	0.38 162	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.10 80

small-0shot	0.18 9	0.13 6	0.28 99	0.29 15	0.18 94	0.17 19	0.29 280	0.27 24	0.17 14	0.18 17	0.29 164	0.14 2	0.16 22	0.24 5	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

anonymous	0.20 36	0.16 130	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.14 3	0.21 89	0.24 11	0.28 120	0.25 119	0.36 221	0.18 28	0.16 22	0.27 19	0.20 52	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.10 80

Anonymus	0.24 147	0.14 31	0.29 113	0.37 271	0.23 308	0.30 202	0.22 111	0.39 128	0.32 169	0.23 87	0.20 31	0.38 260	0.26 200	0.45 240	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.12 122	0.13 290

DF	0.26 190	0.15 83	0.38 299	0.35 205	0.19 128	0.26 119	0.26 215	0.42 165	0.27 102	0.29 185	0.49 279	0.50 361	0.22 133	0.48 282	0.20 52	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

ARStereo	0.23 120	0.17 186	0.30 133	0.35 205	0.16 47	0.35 287	0.25 188	0.40 144	0.30 144	0.25 119	0.24 95	0.25 127	0.36 362	0.41 194	0.19 31	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

ARStereo-new	0.23 120	0.16 130	0.37 285	0.34 152	0.16 47	0.24 84	0.24 175	0.43 184	0.36 210	0.26 134	0.27 135	0.23 90	0.35 333	0.28 24	0.20 52	0.10 15	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 97	0.15 83	0.35 251	0.33 116	0.17 61	0.23 69	0.25 188	0.42 165	0.24 70	0.26 134	0.26 125	0.21 62	0.30 272	0.31 77	0.20 52	0.10 15	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

TOTStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.31 224	0.19 36	0.46 208	0.42 271	0.25 119	0.23 74	0.25 127	0.30 272	0.32 89	0.22 115	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

KABStereo	0.25 171	0.19 278	0.32 185	0.37 271	0.20 177	0.40 349	0.29 280	0.49 226	0.39 251	0.24 103	0.25 108	0.22 72	0.34 327	0.49 289	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

Selective-IGEV-i32	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

LACA2	0.20 36	0.15 83	0.26 58	0.30 29	0.15 25	0.29 179	0.29 280	0.30 33	0.22 47	0.21 46	0.23 74	0.28 161	0.20 93	0.34 120	0.19 31	0.13 148	0.10 112	0.10 1	0.09 17	0.12 122	0.09 6

BStereo	0.27 213	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.22 51	0.31 331	0.39 128	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

Anonymus123	0.30 256	0.16 130	0.88 655	0.34 152	0.22 251	0.64 534	0.31 331	0.54 267	0.41 260	0.26 134	0.24 95	0.26 140	0.19 72	0.42 208	0.28 292	0.10 15	0.12 344	0.12 66	0.16 398	0.12 122	0.14 342

BridgeDepth_RVC	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.26 2	0.15 25	0.35 287	0.17 7	0.40 144	0.22 47	0.21 46	0.21 44	0.20 48	0.24 163	0.33 109	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.11 6	0.09 17	0.12 122	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	0.26 190	0.16 130	0.30 133	0.38 315	0.21 216	0.34 276	0.27 240	0.57 284	0.47 306	0.28 169	0.35 211	0.29 169	0.24 163	0.42 208	0.27 269	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.12 122	0.10 80

VIP-Stereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.32 90	0.21 216	0.64 534	0.19 36	0.31 42	0.37 227	0.23 87	0.30 169	0.27 153	0.19 72	0.47 271	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.09 6

GASTEREO	0.25 171	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.20 177	0.22 51	0.30 302	0.43 184	0.31 155	0.37 248	0.33 190	0.22 72	0.35 333	0.41 194	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.11 169

water-stereo	0.28 221	0.14 31	0.29 113	0.35 205	0.19 128	0.36 303	0.23 151	0.62 326	0.38 238	0.39 273	0.62 347	0.41 295	0.35 333	0.28 24	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.12 122	0.10 80

qwe	0.22 97	0.18 230	0.28 99	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.21 89	0.38 119	0.32 169	0.35 236	0.30 169	0.20 48	0.20 93	0.43 222	0.21 85	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.09 6

3w_stereo	0.24 147	0.20 331	0.37 285	0.33 116	0.16 47	0.32 245	0.42 548	0.41 155	0.38 238	0.31 198	0.27 135	0.16 8	0.26 200	0.34 120	0.22 115	0.10 15	0.08 2	0.11 6	0.09 17	0.12 122	0.11 169

2w_stereo	0.22 97	0.18 230	0.30 133	0.32 90	0.16 47	0.28 164	0.38 486	0.38 119	0.35 200	0.32 213	0.33 190	0.17 11	0.18 47	0.29 40	0.22 115	0.09 1	0.08 2	0.11 6	0.10 98	0.12 122	0.10 80

xyz-stereo-finetune2	0.36 343	0.19 278	0.38 299	0.32 90	0.19 128	0.82 618	0.29 280	0.52 252	0.32 169	0.51 337	0.78 423	0.43 316	0.45 431	0.69 505	0.44 497	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.13 290

111111	0.21 75	0.14 31	0.27 76	0.37 271	0.22 251	0.21 43	0.19 36	0.43 184	0.27 102	0.20 30	0.20 31	0.29 169	0.14 3	0.41 194	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.12 122	0.12 237

LGtest1	0.19 23	0.14 31	0.29 113	0.34 152	0.16 47	0.26 119	0.17 7	0.32 53	0.20 38	0.21 46	0.15 6	0.23 90	0.20 93	0.32 89	0.20 52	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.11 169

Reg-Stereo(zero)	0.30 256	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.18 94	0.32 245	0.20 58	0.63 336	0.68 410	0.50 332	0.52 306	0.51 367	0.30 272	0.45 240	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.11 169

AIO_rvc	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.34 152	0.19 128	0.26 119	0.33 377	0.40 144	0.22 47	0.26 134	0.24 95	0.34 218	0.15 9	0.51 305	0.24 184	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.10 80

HUF	0.24 147	0.16 130	0.33 208	0.32 90	0.18 94	0.25 105	0.40 521	0.42 165	0.34 187	0.25 119	0.23 74	0.32 197	0.28 234	0.34 120	0.24 184	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.09 17	0.12 122	0.10 80

AIO_test	0.23 120	0.16 130	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.30 202	0.39 508	0.38 119	0.25 89	0.25 119	0.28 150	0.32 197	0.22 133	0.38 162	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.09 6

GIP-stereo	0.24 147	0.18 230	0.30 133	0.37 271	0.24 349	0.26 119	0.20 58	0.46 208	0.36 210	0.24 103	0.39 237	0.35 234	0.20 93	0.31 77	0.21 85	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.12 122	0.11 169

fffft	0.25 171	0.17 186	0.37 285	0.36 241	0.22 251	0.28 164	0.36 446	0.42 165	0.24 70	0.36 241	0.23 74	0.27 153	0.22 133	0.52 312	0.27 269	0.12 74	0.09 29	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.12 237
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 190	0.19 278	0.35 251	0.35 205	0.22 251	0.36 303	0.32 363	0.39 128	0.34 187	0.37 248	0.30 169	0.33 211	0.24 163	0.53 323	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.12 221	0.12 122	0.11 169

tt45	0.27 213	0.17 186	0.34 233	0.35 205	0.23 308	0.38 330	0.28 270	0.46 208	0.28 120	0.40 282	0.27 135	0.38 260	0.25 177	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.12 122	0.14 342

999	0.27 213	0.16 130	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.31 224	0.27 240	0.49 226	0.38 238	0.26 134	0.30 169	0.39 269	0.23 150	0.63 446	0.25 218	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.14 342

WCG-NET	0.28 221	0.15 83	0.33 208	0.33 116	0.19 128	0.33 257	0.27 240	0.39 128	0.80 493	0.46 316	0.49 279	0.39 269	0.25 177	0.40 182	0.25 218	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.11 175	0.12 122	0.10 80

IGEV-Stereo++	0.21 75	0.15 83	0.27 76	0.37 271	0.19 128	0.22 51	0.18 17	0.42 165	0.35 200	0.22 70	0.28 150	0.24 109	0.18 47	0.27 19	0.22 115	0.12 74	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.10 80

Occ-G	0.26 190	0.14 31	0.28 99	0.34 152	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.41 155	0.31 155	0.29 185	0.43 255	0.49 355	0.25 177	0.47 271	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.12 237

WCG-NET（raft）	0.31 265	0.15 83	0.36 268	0.32 90	0.19 128	0.35 287	0.27 240	0.51 242	0.78 482	0.45 308	0.55 325	0.48 347	0.27 217	0.54 331	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.12 66	0.11 175	0.12 122	0.11 169

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 171	0.14 31	0.74 621	0.33 116	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.38 119	0.29 136	0.25 119	0.22 58	0.23 90	0.32 295	0.28 24	0.19 31	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.12 122	0.30 645

MSKI-zero shot	0.32 273	0.17 186	0.34 233	0.39 350	0.21 216	0.32 245	0.22 111	0.61 321	0.43 276	0.52 346	0.64 354	0.61 432	0.20 93	0.74 539	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.12 122	0.12 237

GCAP-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.38 315	0.19 128	0.38 330	0.23 151	0.57 284	0.41 260	0.45 308	0.49 279	0.39 269	0.27 217	0.33 109	0.23 162	0.14 220	0.12 344	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.11 169

CAS	0.34 305	0.13 6	0.25 39	1.28 766	0.30 543	0.46 408	0.38 486	0.48 220	0.47 306	0.34 224	0.52 306	0.24 109	0.19 72	0.29 40	0.27 269	0.69 755	0.08 2	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.15 377

Selective-IGEV	0.24 147	0.18 230	0.35 251	0.35 205	0.19 128	0.27 140	0.25 188	0.55 271	0.23 61	0.27 154	0.25 108	0.34 218	0.19 72	0.58 388	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.12 122	0.10 80

MC-Stereo	0.28 221	0.17 186	0.32 185	0.38 315	0.20 177	0.26 119	0.26 215	0.49 226	0.37 227	0.37 248	0.61 343	0.41 295	0.31 289	0.55 340	0.25 218	0.13 148	0.09 29	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.11 169

test-3	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.22 111	0.63 336	0.78 482	0.71 461	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

test_1	0.34 305	0.16 130	0.43 382	0.39 350	0.21 216	0.43 381	0.23 151	0.63 336	0.78 482	0.68 440	0.45 261	0.64 448	0.27 217	0.43 222	0.31 332	0.12 74	0.09 29	0.17 353	0.13 277	0.12 122	0.10 80

RAFT-RH_RVC	0.56 582	0.17 186	0.41 346	0.37 271	0.23 308	0.57 478	0.24 175	0.60 313	0.70 418	1.19 688	3.94 767	0.56 390	0.38 378	0.65 468	0.36 410	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.14 323	0.12 122	0.13 290

AnonymousM	0.41 419	0.81 739	0.29 113	0.34 152	0.22 251	0.28 164	0.38 486	0.53 264	0.41 260	0.70 454	0.49 279	0.47 341	0.27 217	0.41 194	0.31 332	0.15 304	0.12 344	1.51 767	0.26 648	0.12 122	0.10 80

raftrobust	0.34 305	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.27 468	0.30 202	0.25 188	0.71 419	0.63 381	0.58 368	0.55 325	0.45 331	0.46 438	0.51 305	0.29 315	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.13 290

Gwc-CoAtRS	0.34 305	0.17 186	0.44 394	0.39 350	0.23 308	0.34 276	0.22 111	0.70 410	0.75 453	0.60 374	0.59 336	0.58 405	0.29 253	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.12 122	0.12 237

CREStereo	0.28 221	0.15 83	0.24 19	0.27 4	0.17 61	0.37 317	0.25 188	0.51 242	0.72 431	0.42 295	0.51 293	0.32 197	0.26 200	0.38 162	0.25 218	0.16 365	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169
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	0.32 273	0.16 130	0.24 19	0.29 15	0.18 94	0.45 402	0.22 111	0.56 275	0.63 381	0.46 316	0.54 315	0.39 269	0.34 327	0.48 282	0.24 184	0.75 757	0.10 112	0.12 66	0.08 2	0.12 122	0.11 169

F5.5	0.20 36	0.14 31	0.24 19	0.35 205	0.14 12	0.31 224	0.22 111	0.34 77	0.20 38	0.18 17	0.23 74	0.24 109	0.19 72	0.28 24	0.16 2	0.11 39	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.09 6

FORCE_4	0.20 36	0.13 6	0.26 58	0.36 241	0.14 12	0.30 202	0.30 302	0.33 66	0.15 6	0.21 46	0.20 31	0.25 127	0.21 116	0.36 140	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.13 185	0.09 6

FORCE_5	0.20 36	0.13 6	0.25 39	0.37 271	0.14 12	0.26 119	0.19 36	0.37 105	0.16 11	0.20 30	0.22 58	0.27 153	0.20 93	0.34 120	0.17 7	0.11 39	0.08 2	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.09 6

GEAR-Net	0.24 147	0.20 331	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.13 185	0.13 290

DF_test	0.19 23	0.13 6	0.26 58	0.33 116	0.24 349	0.10 1	0.23 151	0.26 21	0.30 144	0.22 70	0.27 135	0.16 8	0.18 47	0.22 2	0.20 52	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.13 185	0.10 80

PhaseNet	0.25 171	0.16 130	0.31 160	0.35 205	0.22 251	0.33 257	0.22 111	0.45 200	0.33 177	0.21 46	0.28 150	0.38 260	0.23 150	0.42 208	0.28 292	0.13 148	0.10 112	0.15 259	0.15 359	0.13 185	0.12 237

TS12	0.24 147	0.15 83	0.29 113	0.37 271	0.17 61	0.32 245	0.26 215	0.42 165	0.24 70	0.31 198	0.51 293	0.25 127	0.27 217	0.40 182	0.29 315	0.11 39	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80

bcnet-new	0.24 147	0.16 130	0.48 459	0.36 241	0.17 61	0.39 343	0.24 175	0.36 95	0.30 144	0.24 103	0.25 108	0.26 140	0.32 295	0.45 240	0.18 19	0.10 15	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.10 80

LWStereo	0.23 120	0.16 130	0.41 346	0.35 205	0.17 61	0.38 330	0.25 188	0.36 95	0.25 89	0.23 87	0.31 183	0.24 109	0.35 333	0.43 222	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

FCBStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

PSGStereo	0.23 120	0.15 83	0.32 185	0.36 241	0.18 94	0.38 330	0.21 89	0.40 144	0.24 70	0.27 154	0.23 74	0.34 218	0.35 333	0.30 63	0.19 31	0.12 74	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.38 315	0.20 177	0.46 408	0.27 240	0.41 155	0.34 187	0.28 169	0.38 232	0.24 109	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

DepthFocus	0.19 23	0.13 6	0.31 160	0.29 15	0.23 308	0.17 19	0.20 58	0.27 24	0.18 20	0.24 103	0.25 108	0.15 4	0.17 29	0.26 13	0.18 19	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.13 185	0.10 80

VMStereo-Base	0.28 221	0.16 130	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.30 202	0.27 240	0.50 238	0.65 394	0.32 213	0.47 272	0.42 307	0.24 163	0.41 194	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

FE-Mocha	0.32 273	0.19 278	0.50 486	0.38 315	0.27 468	0.30 202	0.20 58	0.71 419	0.36 210	0.65 416	0.56 328	0.54 381	0.25 177	0.38 162	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.16 398	0.13 185	0.12 237

MSCF	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.39 350	0.20 177	0.20 33	0.31 331	0.43 184	0.31 155	0.36 241	0.33 190	0.23 90	0.35 333	0.36 140	0.23 162	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.13 185	0.11 169

4.5_new	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 75	0.20 331	0.29 113	0.30 29	0.17 61	0.24 84	0.26 215	0.32 53	0.28 120	0.32 213	0.28 150	0.19 36	0.17 29	0.29 40	0.21 85	0.10 15	0.08 2	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.09 6

monsterstereo	0.22 97	0.14 31	0.26 58	0.34 152	0.18 94	0.21 43	0.20 58	0.37 105	0.35 200	0.33 220	0.40 243	0.19 36	0.18 47	0.45 240	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 293	0.18 230	0.36 268	0.33 116	0.18 94	0.57 478	0.31 331	0.58 293	0.69 417	0.45 308	0.54 315	0.38 260	0.33 314	0.56 353	0.36 410	0.12 74	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

xyz-stereo	4.23 781	0.17 186	61.76 829	0.34 152	0.16 47	12.16 794	0.37 464	0.58 293	0.68 410	1.01 647	3.36 760	0.77 534	0.82 645	1.21 684	0.40 455	0.12 74	0.10 112	0.16 303	0.11 175	0.13 185	0.10 80

LG-Stereo	0.24 147	0.18 230	0.40 335	0.39 350	0.20 177	0.22 51	0.27 240	0.32 53	0.36 210	0.26 134	0.44 257	0.22 72	0.16 22	0.37 153	0.27 269	0.11 39	0.12 344	0.16 303	0.15 359	0.13 185	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 97	0.15 83	0.27 76	0.31 60	0.15 25	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.29 136	0.24 103	0.29 164	0.21 62	0.27 217	0.36 140	0.25 218	0.16 365	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.10 80

GREAT-IGEV	0.22 97	0.15 83	0.31 160	0.29 15	0.22 251	0.21 43	0.26 215	0.33 66	0.31 155	0.20 30	0.30 169	0.22 72	0.22 133	0.47 271	0.22 115	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.10 80
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	0.38 377	0.18 230	0.38 299	0.50 617	0.24 349	0.46 408	0.30 302	0.70 410	1.19 674	0.40 282	0.71 384	0.45 331	0.29 253	0.53 323	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.13 185	0.17 454

UGAM-zero	0.46 467	0.19 278	0.62 556	0.37 271	0.23 308	0.34 276	0.21 89	1.15 629	0.39 251	0.66 429	0.61 343	1.70 719	0.91 666	0.75 545	0.25 218	0.14 220	0.11 268	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.13 290

model_zeroshot	0.33 293	0.18 230	0.48 459	0.39 350	0.28 493	0.45 402	0.25 188	0.63 336	0.45 293	0.61 382	0.50 283	0.51 367	0.25 177	0.45 240	0.26 248	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.13 290

U	0.45 456	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.71 744	3.55 775	0.20 58	0.41 155	0.38 238	0.26 134	0.23 74	0.24 109	0.22 133	0.26 13	0.22 115	0.15 304	0.09 29	0.88 758	0.13 277	0.13 185	0.11 169

AIO-Stereo	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.37 271	0.18 94	0.28 164	0.30 302	0.48 220	0.27 102	0.29 185	0.30 169	0.32 197	0.17 29	0.52 312	0.23 162	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.10 80

RAFT-Stereo-weight	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.22 251	0.26 119	0.29 280	0.67 375	0.80 493	0.53 349	0.51 293	0.58 405	0.20 93	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.11 169

MoCha-V2	0.25 171	0.15 83	0.29 113	0.40 395	0.18 94	0.27 140	0.26 215	0.49 226	0.27 102	0.36 241	0.27 135	0.33 211	0.35 333	0.49 289	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.11 169

IGEV++	0.24 147	0.17 186	0.31 160	0.38 315	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.50 238	0.23 61	0.28 169	0.35 211	0.30 184	0.22 133	0.31 77	0.28 292	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.13 290

IGEVStereo-DCA	0.29 238	0.22 419	0.38 299	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.12 221	0.13 185	0.15 377

rrr	0.29 238	0.22 419	0.41 346	0.35 205	0.27 468	0.37 317	0.32 363	0.52 252	0.42 271	0.38 260	0.30 169	0.35 234	0.27 217	0.51 305	0.22 115	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.14 342

AEACV	0.27 213	0.17 186	0.31 160	0.34 152	0.45 681	0.26 119	0.28 270	0.37 105	0.32 169	0.30 194	0.46 266	0.31 194	0.37 372	0.36 140	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.13 185	0.11 169

Any-RAFT	0.35 324	0.16 130	0.30 133	0.34 152	0.21 216	0.52 435	0.22 111	0.88 508	0.73 438	0.53 349	0.73 390	0.64 448	0.28 234	0.46 260	0.24 184	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.13 185	0.12 237

RAFT-Test	0.34 305	0.18 230	0.37 285	0.38 315	0.23 308	0.50 424	0.23 151	0.69 394	0.40 256	0.60 374	0.85 472	0.61 432	0.28 234	0.46 260	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

CES	0.28 221	0.14 31	0.23 9	0.30 29	0.70 743	0.37 317	0.27 240	0.48 220	0.46 299	0.34 224	0.48 275	0.27 153	0.22 133	0.39 170	0.23 162	0.13 148	0.11 268	0.12 66	0.08 2	0.13 185	0.17 454

EGLCR-Stereo	0.25 171	0.16 130	0.33 208	0.34 152	0.20 177	0.35 287	0.20 58	0.52 252	0.36 210	0.28 169	0.27 135	0.41 295	0.18 47	0.45 240	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.13 185	0.11 169

ProNet	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.35 205	0.24 349	0.32 245	0.43 557	0.57 284	0.37 227	0.33 220	0.30 169	0.32 197	0.28 234	0.57 365	0.26 248	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.13 290

ADStereo(finetuned)	0.37 360	0.16 130	0.49 472	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.69 586	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

CIPLG	0.41 419	0.21 378	0.63 566	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.33 377	0.65 354	0.60 365	0.82 533	0.96 525	0.46 338	0.32 295	0.55 340	0.44 497	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

IPLG	0.39 394	0.20 331	0.59 542	0.40 395	0.24 349	0.54 450	0.27 240	0.75 450	0.63 381	0.84 552	0.81 444	0.32 197	0.32 295	0.60 412	0.45 506	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.13 185	0.12 237

IPLGR_C	0.40 406	0.21 378	0.64 571	0.45 550	0.33 596	0.52 435	0.34 396	0.66 365	0.62 370	0.82 533	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.46 517	0.17 424	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

ACRE	0.40 406	0.21 378	0.65 577	0.45 550	0.33 596	0.51 429	0.33 377	0.66 365	0.63 381	0.80 511	0.92 507	0.45 331	0.32 295	0.52 312	0.45 506	0.16 365	0.12 344	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.14 342

TRStereo	0.37 360	0.27 544	0.59 542	0.47 580	0.41 656	0.29 179	0.30 302	0.84 489	0.59 362	0.52 346	0.41 246	0.52 373	0.26 200	0.73 531	0.27 269	0.17 424	0.12 344	0.19 457	0.19 522	0.13 185	0.11 169

STrans-v2	0.46 467	0.20 331	0.48 459	0.40 395	0.24 349	0.55 457	0.50 602	1.07 591	0.73 438	0.65 416	1.05 575	0.72 497	0.69 586	0.72 524	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.14 323	0.13 185	0.12 237

RAFT-345	0.40 406	0.18 230	0.40 335	0.38 315	0.22 251	0.33 257	0.26 215	0.61 321	0.51 331	0.74 483	1.79 708	0.45 331	0.33 314	0.66 477	0.36 410	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.14 323	0.13 185	0.13 290

CREStereo++_RVC	0.32 273	0.15 83	0.23 9	0.31 60	0.24 349	0.27 140	0.22 111	0.46 208	0.88 543	0.46 316	0.80 437	0.30 184	0.26 200	0.36 140	0.33 356	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.51 748	0.13 185	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	0.30 256	0.15 83	0.31 160	0.30 29	0.17 61	0.55 457	0.23 151	0.44 192	0.55 349	0.59 370	0.68 373	0.37 251	0.26 200	0.35 133	0.27 269	0.15 304	0.16 532	0.12 66	0.10 98	0.13 185	0.14 342

XX-TBD	0.32 273	0.53 697	0.26 58	0.51 635	0.20 177	0.37 317	0.24 175	0.40 144	0.73 438	0.54 355	0.69 377	0.31 194	0.25 177	0.32 89	0.27 269	0.16 365	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.13 185	0.11 169

DCANet	0.36 343	0.16 130	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.30 202	0.30 302	0.68 385	0.91 569	0.70 454	0.77 411	0.43 316	0.57 507	0.45 240	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.13 185	0.12 237

111	0.40 406	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.19 128	0.52 435	0.28 270	0.74 443	1.16 668	0.50 332	0.91 503	0.63 442	0.48 449	0.61 422	0.35 392	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.13 290

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 343	0.17 186	0.41 346	0.35 205	0.19 128	0.33 257	0.29 280	0.65 354	0.73 438	0.68 440	1.01 551	0.56 390	0.40 397	0.42 208	0.30 323	0.11 39	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.13 185	0.10 80

AFF-stereo	0.38 377	0.19 278	0.39 321	0.37 271	0.21 216	0.27 140	0.31 331	0.65 354	0.66 398	0.64 407	1.13 606	0.76 528	0.39 391	0.55 340	0.33 356	0.11 39	0.09 29	0.16 303	0.16 398	0.13 185	0.11 169

EAI-Stereo	0.34 305	0.19 278	0.44 394	0.39 350	0.21 216	0.31 224	0.30 302	1.15 629	0.30 144	0.49 328	0.75 401	0.36 246	0.28 234	0.62 432	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.13 185	0.12 237

CFNet-RSSM	0.34 305	0.17 186	0.45 407	0.39 350	0.22 251	0.35 287	0.23 151	0.73 437	0.84 516	0.65 416	0.54 315	0.57 396	0.28 234	0.46 260	0.26 248	0.13 148	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.13 185	0.11 169

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

FORCE_4.7	0.20 36	0.16 130	0.26 58	0.38 315	0.15 25	0.26 119	0.32 363	0.30 33	0.22 47	0.18 17	0.22 58	0.20 48	0.20 93	0.32 89	0.15 1	0.13 148	0.09 29	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.10 80

EE1	0.28 221	0.15 83	0.35 251	0.36 241	0.24 349	0.18 24	0.26 215	0.59 300	0.38 238	0.34 224	0.35 211	0.47 341	0.35 333	0.54 331	0.22 115	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.12 237

FAST (zero-shot)	0.28 221	0.18 230	0.46 424	0.51 635	0.57 722	0.18 24	0.25 188	0.54 267	0.22 47	0.22 70	0.31 183	0.27 153	0.25 177	0.42 208	0.24 184	0.21 544	0.18 578	0.15 259	0.17 459	0.14 242	0.17 454

Weightmod	0.32 273	0.18 230	0.30 133	0.34 152	0.19 128	0.54 450	0.34 396	0.56 275	0.50 325	0.41 289	0.52 306	0.48 347	0.33 314	0.46 260	0.29 315	0.15 304	0.23 641	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.11 169

TestStereo_HL3	0.37 360	0.19 278	0.49 472	0.34 152	0.24 349	0.51 429	0.39 508	0.60 313	0.43 276	0.61 382	0.83 456	0.56 390	0.46 438	0.55 340	0.28 292	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.14 242	0.17 454

quiztm	0.29 238	0.19 278	0.35 251	0.40 395	0.23 308	0.27 140	0.33 377	0.63 336	0.39 251	0.45 308	0.60 338	0.39 269	0.18 47	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

canet-new	0.23 120	0.16 130	0.45 407	0.35 205	0.17 61	0.33 257	0.27 240	0.38 119	0.26 97	0.20 30	0.24 95	0.21 62	0.35 333	0.46 260	0.17 7	0.11 39	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

LMStereo	0.24 147	0.17 186	0.51 501	0.36 241	0.16 47	0.26 119	0.29 280	0.36 95	0.29 136	0.22 70	0.29 164	0.23 90	0.37 372	0.42 208	0.17 7	0.10 15	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.09 6

CR7Stereo	0.23 120	0.17 186	0.39 321	0.34 152	0.18 94	0.38 330	0.20 58	0.36 95	0.26 97	0.24 103	0.28 150	0.25 127	0.35 333	0.25 9	0.21 85	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.09 6

CHEStereo	0.23 120	0.16 130	0.29 113	0.35 205	0.17 61	0.39 343	0.23 151	0.35 87	0.30 144	0.30 194	0.27 135	0.25 127	0.32 295	0.30 63	0.20 52	0.11 39	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 97	0.17 186	0.35 251	0.37 271	0.17 61	0.26 119	0.18 17	0.41 155	0.37 227	0.28 169	0.23 74	0.25 127	0.26 200	0.29 40	0.21 85	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.10 80

PSi22	0.30 256	0.18 230	0.30 133	0.36 241	0.19 128	0.30 202	0.19 36	0.42 165	0.73 438	0.27 154	0.32 187	0.57 396	0.43 415	0.77 560	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.14 242	0.11 169

LiteMatch	0.24 147	0.17 186	0.24 19	0.37 271	0.20 177	0.27 140	0.27 240	0.31 42	0.24 70	0.21 46	0.20 31	0.29 169	0.40 397	0.29 40	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Lsterematch	0.38 377	0.17 186	0.38 299	0.37 271	0.20 177	0.42 376	0.27 240	0.57 284	0.71 429	0.66 429	1.02 560	0.49 355	0.40 397	0.57 365	0.43 479	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.14 342

Hybrid-DGEV-03	0.45 456	0.19 278	0.33 208	0.43 504	0.27 468	0.56 472	0.26 215	0.65 354	0.74 448	0.94 614	1.92 715	0.61 432	0.30 272	0.55 340	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.11 169

Hybrid-DGEV-2	0.41 419	0.21 378	0.42 367	0.47 580	0.29 524	0.59 496	0.23 151	0.82 480	0.99 607	0.64 407	0.63 348	0.60 426	0.65 564	0.58 388	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.18 409	0.16 398	0.14 242	0.12 237

WQFJA1	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.50 297	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

WQFJX	0.32 273	0.18 230	0.33 208	0.39 350	0.27 468	0.60 503	0.30 302	0.53 264	0.47 306	0.39 273	0.38 232	0.34 218	0.33 314	0.61 422	0.40 455	0.14 220	0.17 553	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.14 342

NLMM	0.32 273	0.19 278	0.34 233	0.39 350	0.26 432	0.62 514	0.30 302	0.56 275	0.47 306	0.37 248	0.39 237	0.38 260	0.33 314	0.49 289	0.42 469	0.14 220	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

NLSM1	0.32 273	0.18 230	0.34 233	0.39 350	0.25 384	0.66 546	0.27 240	0.57 284	0.50 325	0.37 248	0.53 312	0.29 169	0.28 234	0.54 331	0.32 342	0.16 365	0.17 553	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.12 237

GEAStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.28 150	0.24 109	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GSStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.33 116	0.25 384	0.36 303	0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

GS-Stereo							0.30 302	0.42 165	0.27 102	0.30 194	0.28 150	0.23 90	0.21 116	0.32 89	0.22 115	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.10 98	0.14 242	0.12 237

IGEV-FE	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 120	0.16 130	0.32 185	0.39 350	0.21 216	0.18 24	0.21 89	0.34 77	0.26 97	0.28 169	0.51 293	0.28 161	0.29 253	0.26 13	0.24 184	0.14 220	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.14 242	0.12 237

MM-Stereo_test3	0.34 305	0.19 278	0.31 160	0.41 433	0.25 384	0.35 287	0.44 567	0.72 426	0.92 574	0.46 316	0.52 306	0.41 295	0.29 253	0.44 235	0.28 292	0.16 365	0.15 496	0.17 353	0.13 277	0.14 242	0.13 290

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 171	0.31 585	0.24 19	0.51 635	0.19 128	0.29 179	0.22 111	0.40 144	0.37 227	0.26 134	0.24 95	0.24 109	0.31 289	0.44 235	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.12 66	0.09 17	0.14 242	0.10 80

mms	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.33 377	0.40 144	0.32 169	0.28 169	0.34 202	0.34 218	0.20 93	0.45 240	0.26 248	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.11 169

ours_stereo	0.26 190	0.21 378	0.33 208	0.38 315	0.23 308	0.30 202	0.33 377	0.42 165	0.38 238	0.26 134	0.34 202	0.35 234	0.23 150	0.47 271	0.27 269	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.10 80

fffy	0.28 221	0.21 378	0.34 233	0.37 271	0.23 308	0.33 257	0.29 280	0.51 242	0.41 260	0.32 213	0.37 228	0.39 269	0.27 217	0.50 297	0.27 269	0.12 74	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

tg	0.33 293	0.18 230	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.38 330	0.26 215	0.70 410	0.56 357	0.47 323	0.65 357	0.42 307	0.24 163	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.14 242	0.11 169

PAM_32	0.46 467	0.19 278	0.67 587	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.27 240	0.95 538	0.34 187	0.68 440	0.44 257	1.91 727	0.65 564	0.62 432	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.15 359	0.14 242	0.13 290

PAM	0.46 467	0.19 278	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.75 584	0.33 377	0.85 492	0.34 187	0.70 454	0.46 266	1.83 722	0.63 547	0.61 422	0.26 248	0.15 304	0.10 112	0.16 303	0.14 323	0.14 242	0.13 290

RAStereo	0.24 147	0.17 186	0.29 113	0.40 395	0.21 216	0.23 69	0.26 215	0.42 165	0.45 293	0.23 87	0.34 202	0.30 184	0.19 72	0.34 120	0.25 218	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.11 169

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 582	3.08 795	2.43 755	0.31 60	0.18 94	0.29 179	0.20 58	0.37 105	0.32 169	0.28 169	0.24 95	0.18 28	0.18 47	0.31 77	0.22 115	1.09 769	0.08 2	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.97 765

RSM++	0.25 171	0.18 230	0.34 233	0.36 241	0.20 177	0.28 164	0.30 302	0.51 242	0.32 169	0.25 119	0.22 58	0.37 251	0.21 116	0.50 297	0.24 184	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.10 80

RSM	0.25 171	0.18 230	0.33 208	0.36 241	0.20 177	0.27 140	0.34 396	0.51 242	0.27 102	0.26 134	0.23 74	0.39 269	0.21 116	0.56 353	0.22 115	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.14 242	0.10 80

MGS-Stereo	0.28 221	0.19 278	0.40 335	0.36 241	0.23 308	0.37 317	0.30 302	0.39 128	0.44 284	0.31 198	0.51 293	0.40 283	0.24 163	0.43 222	0.26 248	0.15 304	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.14 242	0.13 290

ff7	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

ffff	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

11t	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

MaDis-Stereo	0.26 190	0.18 230	0.36 268	0.36 241	0.26 432	0.27 140	0.27 240	0.43 184	0.35 200	0.27 154	0.26 125	0.41 295	0.28 234	0.40 182	0.28 292	0.16 365	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.12 237

IGEV_Zeroshot_test	0.34 305	0.18 230	0.67 587	0.39 350	0.28 493	0.30 202	0.25 188	0.74 443	0.31 155	0.62 386	0.57 330	0.54 381	0.25 177	0.53 323	0.27 269	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

UniTT-Stereo	0.27 213	0.17 186	0.37 285	0.40 395	0.27 468	0.30 202	0.28 270	0.39 128	0.31 155	0.29 185	0.46 266	0.27 153	0.25 177	0.47 271	0.34 373	0.17 424	0.13 421	0.13 125	0.12 221	0.14 242	0.12 237

MIM_Stereo	0.38 377	0.17 186	0.53 514	0.37 271	0.24 349	0.27 140	0.24 175	0.70 410	0.54 342	0.72 472	1.00 548	0.63 442	0.29 253	0.64 461	0.38 439	0.13 148	0.14 463	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.11 169

HH	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

HanStereo	0.35 324	0.20 331	0.47 438	0.40 395	0.25 384	0.33 257	0.31 331	0.76 457	0.38 238	0.43 299	0.57 330	0.79 538	0.44 426	0.71 518	0.25 218	0.15 304	0.11 268	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.12 237

anonymousdsp	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

DCRE	0.37 360	0.18 230	0.46 424	0.45 550	0.32 584	0.42 376	0.37 464	0.63 336	0.51 331	0.47 323	0.94 511	0.56 390	0.36 362	0.52 312	0.32 342	0.14 220	0.13 421	0.15 259	0.14 323	0.14 242	0.13 290

TestStereo1	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

ccc-4	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.36 241	0.26 432	0.31 224	0.35 423	0.62 326	0.34 187	0.38 260	0.33 190	0.32 197	0.29 253	0.58 388	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377

SA-5K	0.43 437	0.23 441	0.41 346	0.51 635	0.24 349	0.34 276	0.40 521	0.77 460	0.90 562	0.68 440	0.96 525	0.48 347	0.46 438	0.91 624	0.32 342	0.16 365	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.14 242	0.13 290

IGEV-Stereo	0.29 238	0.21 378	0.38 299	0.37 271	0.25 384	0.30 202	0.35 423	0.63 336	0.35 200	0.39 273	0.33 190	0.33 211	0.28 234	0.59 406	0.25 218	0.14 220	0.10 112	0.17 353	0.12 221	0.14 242	0.15 377
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 456	0.21 378	0.48 459	0.42 481	0.28 493	0.31 224	0.54 630	0.63 336	0.62 370	0.62 386	0.89 496	1.01 616	0.69 586	0.75 545	0.66 596	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.15 377

MIPNet	0.37 360	0.21 378	0.59 542	0.39 350	0.25 384	0.50 424	0.28 270	0.77 460	0.70 418	0.65 416	0.60 338	0.40 283	0.49 454	0.44 235	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.14 242	0.13 290

CrosDoStereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 745	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

TransformOpticalFlow	0.44 445	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.23 308	0.37 317	0.47 582	0.94 531	0.76 462	0.65 416	1.14 612	0.73 510	0.56 504	0.76 550	0.32 342	0.15 304	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.13 290

ASMatch	0.48 496	0.19 278	0.45 407	0.39 350	0.28 493	0.37 317	0.26 215	0.74 443	0.68 410	0.76 493	2.34 730	0.61 432	0.52 473	0.62 432	0.37 429	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.21 556

DeepStereo_LL	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.24 349	0.40 349	1.18 745	0.67 375	0.86 529	0.94 614	1.37 665	0.63 442	0.77 628	0.65 468	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.14 342

DEmStereo	0.48 496	0.17 186	0.50 486	0.38 315	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.63 336	0.74 448	0.89 586	1.66 700	0.58 405	1.06 694	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

THIR-Stereo	0.50 531	0.18 230	0.45 407	0.38 315	0.23 308	0.75 584	0.67 673	0.66 365	0.87 539	1.02 650	1.40 671	0.72 497	0.76 621	0.62 432	0.42 469	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.18 489	0.14 242	0.15 377

DRaft	0.49 515	0.17 186	0.47 438	0.37 271	0.25 384	0.58 484	0.40 521	0.65 354	0.85 524	1.02 650	1.75 707	0.50 361	0.82 645	0.63 446	0.40 455	0.13 148	0.11 268	0.16 303	0.16 398	0.14 242	0.15 377

s12784h	0.36 343	0.15 83	0.24 19	0.34 152	0.15 25	0.77 591	0.29 280	0.80 474	0.83 511	0.56 362	0.57 330	0.43 316	0.40 397	0.57 365	0.33 356	0.12 74	0.10 112	0.14 193	0.09 17	0.14 242	0.09 6

raft+_RVC	0.38 377	0.19 278	0.35 251	0.37 271	0.25 384	0.45 402	0.37 464	0.78 466	0.89 559	0.51 337	0.78 423	0.50 361	0.29 253	0.53 323	0.40 455	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.14 242	0.12 237

XX-Stereo	0.37 360	0.17 186	0.45 407	0.55 680	0.36 620	0.38 330	0.20 58	0.60 313	0.30 144	0.46 316	1.30 655	0.73 510	0.26 200	0.56 353	0.26 248	0.16 365	0.11 268	0.17 353	0.16 398	0.14 242	0.10 80

test_xeample3	0.29 238	0.21 378	0.41 346	0.35 205	0.26 432	0.35 287	0.32 363	0.56 275	0.36 210	0.43 299	0.32 187	0.34 218	0.28 234	0.54 331	0.23 162	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.12 221	0.14 242	0.13 290

ARAFT	0.47 483	0.24 483	0.79 641	0.42 481	0.25 384	0.55 457	0.55 635	0.75 450	0.81 501	0.89 586	0.75 401	0.73 510	0.47 444	0.88 609	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.23 572	0.22 590	0.14 242	0.13 290

R-Stereo Train	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290

RAFT-Stereo	0.39 394	0.18 230	0.42 367	0.42 481	0.26 432	0.40 349	0.32 363	0.72 426	0.34 187	0.89 586	1.28 648	0.57 396	0.35 333	0.42 208	0.32 342	0.15 304	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.14 242	0.13 290
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 483	0.24 483	0.61 551	0.37 271	0.17 61	0.61 506	0.33 377	0.80 474	0.87 539	0.94 614	1.13 606	0.72 497	0.43 415	0.89 615	0.51 543	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.14 242	0.12 237

Weightmod_eth	0.31 265	0.19 278	0.31 160	0.35 205	0.18 94	0.45 402	0.35 423	0.62 326	0.39 251	0.44 303	0.39 237	0.48 347	0.41 406	0.45 240	0.23 162	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.14 323	0.15 313	0.09 6

depth_test_26	0.21 75	0.14 31	0.28 99	0.30 29	0.19 128	0.16 14	0.20 58	0.30 33	0.23 61	0.27 154	0.37 228	0.22 72	0.15 9	0.29 40	0.20 52	0.18 460	0.14 463	0.15 259	0.15 359	0.15 313	0.14 342

ManiGeoR	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

HLF11	0.34 305	0.17 186	0.42 367	0.30 29	0.23 308	0.36 303	0.22 111	0.69 394	0.48 314	0.49 328	0.66 364	0.43 316	0.37 372	0.70 512	0.45 506	0.15 304	0.12 344	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.17 454

HLf10	0.33 293	0.17 186	0.43 382	0.31 60	0.22 251	0.40 349	0.27 240	0.73 437	0.49 318	0.40 282	0.63 348	0.40 283	0.32 295	0.62 432	0.41 461	0.16 365	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.16 428

TestStereo_HLe17	0.34 305	0.17 186	0.46 424	0.32 90	0.21 216	0.42 376	0.31 331	0.70 410	0.66 398	0.46 316	0.68 373	0.36 246	0.30 272	0.61 422	0.36 410	0.16 365	0.10 112	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.15 377

TestStereo_HL2	0.33 293	0.18 230	0.33 208	0.31 60	0.22 251	0.32 245	0.25 188	0.58 293	0.61 366	0.54 355	0.68 373	0.41 295	0.36 362	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.11 268	0.13 125	0.11 175	0.15 313	0.16 428

GGDA	0.32 273	0.18 230	0.32 185	0.31 60	0.21 216	0.31 224	0.26 215	0.59 300	0.66 398	0.50 332	0.68 373	0.40 283	0.36 362	0.55 340	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.13 125	0.12 221	0.15 313	0.15 377

TestStereo-Hl	0.34 305	0.20 331	0.32 185	0.32 90	0.22 251	0.32 245	0.27 240	0.64 351	0.59 362	0.50 332	0.67 370	0.46 338	0.45 431	0.60 412	0.34 373	0.14 220	0.11 268	0.13 125	0.13 277	0.15 313	0.15 377

BARStereo	0.23 120	0.16 130	0.30 133	0.36 241	0.17 61	0.26 119	0.26 215	0.33 66	0.30 144	0.27 154	0.30 169	0.23 90	0.34 327	0.42 208	0.18 19	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.10 80

KMOStereo	0.26 190	0.19 278	0.34 233	0.38 315	0.25 384	0.51 429	0.24 175	0.40 144	0.30 144	0.27 154	0.27 135	0.23 90	0.36 362	0.43 222	0.22 115	0.14 220	0.09 29	0.14 193	0.10 98	0.15 313	0.12 237

RT-IGEV	0.52 548	0.19 278	0.59 542	0.40 395	0.25 384	0.79 599	0.62 659	1.15 629	0.74 448	0.89 586	0.99 545	1.18 664	0.61 534	0.65 468	0.31 332	0.19 495	0.13 421	0.17 353	0.13 277	0.15 313	0.20 536

Selective-IGEV-i1	0.44 445	0.20 331	0.53 514	0.41 433	0.22 251	0.62 514	0.50 602	1.01 566	0.88 543	0.63 395	0.81 444	0.79 538	0.38 378	0.54 331	0.38 439	0.16 365	0.13 421	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.15 377

NLMM1	0.33 293	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.25 384	0.55 457	0.33 377	0.55 271	0.63 381	0.42 295	0.44 257	0.30 184	0.25 177	0.63 446	0.38 439	0.16 365	0.18 578	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.13 290

gasm-f	0.24 147	0.16 130	0.27 76	0.33 116	0.25 384	0.25 105	0.36 446	0.42 165	0.28 120	0.26 134	0.35 211	0.24 109	0.30 272	0.36 140	0.23 162	0.18 460	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.15 313	0.12 237

Select-FE	0.46 467	0.24 483	0.88 655	0.42 481	0.35 612	0.33 257	0.19 36	0.90 516	0.37 227	0.60 374	1.01 551	0.97 602	0.80 639	0.72 524	0.28 292	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.20 549	0.15 313	0.24 595

DA	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

GGEV	0.29 238	0.17 186	0.31 160	0.40 395	0.20 177	0.74 578	0.33 377	0.47 212	0.44 284	0.34 224	0.39 237	0.39 269	0.32 295	0.32 89	0.24 184	0.15 304	0.11 268	0.16 303	0.11 175	0.15 313	0.10 80

S2M2_XL	0.19 23	0.18 230	0.27 76	0.27 4	0.20 177	0.15 9	0.16 4	0.22 6	0.15 6	0.21 46	0.26 125	0.17 11	0.17 29	0.24 5	0.21 85	0.17 424	0.16 532	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.12 237
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 496	0.20 331	0.40 335	0.34 152	0.23 308	0.57 478	0.58 646	1.10 602	0.77 471	0.86 564	0.94 511	0.95 597	0.54 491	0.68 499	0.60 577	0.16 365	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.15 377

MM-Stereo_test2	0.30 256	0.18 230	0.39 321	0.40 395	0.24 349	0.42 376	0.42 548	0.63 336	0.41 260	0.37 248	0.35 211	0.32 197	0.26 200	0.53 323	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.15 313	0.10 80

MM-Stereo_test1	0.33 293	0.19 278	0.36 268	0.41 433	0.23 308	0.36 303	0.45 570	0.58 293	0.54 342	0.60 374	0.50 283	0.38 260	0.37 372	0.60 412	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.12 237

HART	0.29 238	0.16 130	0.32 185	0.40 395	0.21 216	0.32 245	0.26 215	0.62 326	0.31 155	0.33 220	0.65 357	0.41 295	0.22 133	0.55 340	0.25 218	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.11 175	0.15 313	0.11 169

SCV	0.26 190	0.19 278	0.33 208	0.35 205	0.21 216	0.27 140	0.34 396	0.56 275	0.28 120	0.24 103	0.28 150	0.37 251	0.23 150	0.49 289	0.22 115	0.18 460	0.10 112	0.14 193	0.11 175	0.15 313	0.11 169

AIO-test2	0.39 394	0.21 378	0.41 346	0.47 580	0.25 384	0.45 402	0.35 423	0.77 460	1.27 695	0.36 241	0.87 484	0.37 251	0.30 272	0.47 271	0.27 269	0.15 304	0.13 421	0.21 535	0.23 607	0.15 313	0.13 290

UGAM	0.52 548	0.22 419	0.46 424	0.45 550	0.25 384	0.41 369	0.52 621	0.62 326	1.16 668	0.76 493	1.13 606	1.32 683	0.57 507	1.00 646	0.53 554	0.17 424	0.14 463	0.25 602	0.21 572	0.15 313	0.13 290

IGEV-Stereo+	0.23 120	0.14 31	0.26 58	0.32 90	0.19 128	0.12 2	0.17 7	0.29 30	0.29 136	0.21 46	0.15 6	0.22 72	0.22 133	0.40 182	0.22 115	0.14 220	0.10 112	0.12 66	0.09 17	0.15 313	0.86 756

tta	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.14 342

qqq1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

fff1	0.49 515	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.34 373	0.19 495	0.15 496	0.14 193	0.12 221	0.15 313	0.14 342

AE-Stereo	0.34 305	0.21 378	0.42 367	0.48 588	0.31 567	0.48 417	0.35 423	0.61 321	0.62 370	0.32 213	0.55 325	0.52 373	0.27 217	0.47 271	0.29 315	0.13 148	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.12 237

DisPM	0.39 394	0.19 278	0.44 394	0.41 433	0.27 468	0.24 84	0.31 331	0.65 354	0.57 359	0.87 572	0.87 484	0.60 426	0.32 295	0.76 550	0.32 342	0.18 460	0.12 344	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.20 536

raft_robust	0.41 419	0.23 441	0.36 268	0.42 481	0.21 216	0.40 349	0.33 377	0.79 470	0.98 602	0.79 508	0.87 484	0.39 269	0.33 314	0.84 593	0.29 315	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.17 459	0.15 313	0.12 237

RAFT_CTSACE	0.45 456	0.20 331	0.44 394	0.45 550	0.27 468	0.34 276	0.39 508	0.60 313	0.73 438	0.76 493	1.44 681	0.83 552	0.38 378	1.08 663	0.26 248	0.12 74	0.13 421	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

RAFT+CT+SA	0.39 394	0.23 441	0.36 268	0.51 635	0.27 468	0.29 179	0.46 574	0.75 450	0.80 493	0.51 337	0.89 496	0.41 295	0.40 397	0.78 565	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.15 313	0.14 342

Sa-1000	0.48 496	0.24 483	0.41 346	0.45 550	0.25 384	0.59 496	0.34 396	0.81 478	0.93 581	0.82 533	1.50 688	0.53 377	0.45 431	0.92 627	0.30 323	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

SA	0.44 445	0.25 509	0.46 424	0.46 572	0.24 349	0.43 381	0.36 446	0.75 450	0.96 595	0.59 370	1.03 565	0.48 347	0.52 473	0.94 640	0.32 342	0.16 365	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.15 313	0.13 290

test_4	0.36 343	0.18 230	0.31 160	0.44 525	0.25 384	0.20 33	0.34 396	0.56 275	0.41 260	0.59 370	1.45 684	0.43 316	0.25 177	0.63 446	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.11 169

iRaft-Stereo_20w	0.39 394	0.19 278	0.57 536	0.37 271	0.27 468	0.31 224	0.24 175	1.44 715	0.29 136	0.69 448	0.53 312	0.60 426	0.42 409	0.83 588	0.27 269	0.14 220	0.11 268	0.14 193	0.13 277	0.15 313	0.13 290

IPLGR	0.39 394	0.21 378	0.63 566	0.39 350	0.22 251	0.49 422	0.29 280	0.76 457	0.74 448	0.78 503	0.77 411	0.44 327	0.42 409	0.47 271	0.38 439	0.13 148	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.13 290

GMOStereo	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

error version	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test-v	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

test_3	0.36 343	0.19 278	0.44 394	0.44 525	0.23 308	0.48 417	0.36 446	0.66 365	0.82 506	0.64 407	0.45 261	0.68 474	0.25 177	0.41 194	0.31 332	0.12 74	0.10 112	0.18 409	0.16 398	0.15 313	0.11 169

HHNet	0.41 419	0.17 186	0.41 346	0.34 152	0.37 628	0.33 257	0.34 396	0.69 394	0.75 453	0.86 564	1.30 655	0.52 373	0.32 295	0.52 312	0.35 392	0.15 304	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.15 313	0.24 595

OMP-Stereo	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.52 652	0.24 349	0.36 303	0.25 188	0.71 419	0.78 482	0.77 499	0.64 354	0.89 577	0.39 391	0.91 624	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.20 492	0.15 359	0.15 313	0.12 237

IIG-Stereo	0.43 437	0.21 378	0.44 394	0.50 617	0.25 384	0.44 390	0.21 89	0.71 419	0.76 462	0.83 545	0.95 521	0.83 552	0.43 415	0.90 617	0.35 392	0.15 304	0.12 344	0.19 457	0.14 323	0.15 313	0.11 169

FTStereo	0.56 582	0.20 331	0.37 285	0.41 433	0.25 384	0.40 349	0.79 706	0.66 365	0.43 276	1.09 674	3.27 755	0.70 484	0.73 610	0.55 340	0.33 356	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.15 313	0.30 645

GrayStereo	0.49 515	0.19 278	0.42 367	0.46 572	0.28 493	0.53 443	0.67 673	0.69 394	0.63 381	1.02 650	1.47 687	0.78 536	0.76 621	0.56 353	0.33 356	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.17 459	0.15 313	0.29 634

test-2	0.37 360	0.19 278	0.38 299	0.43 504	0.24 349	0.37 317	0.38 486	0.52 252	0.62 370	0.87 572	0.84 462	0.64 448	0.35 333	0.37 153	0.28 292	0.13 148	0.11 268	0.20 492	0.18 489	0.15 313	0.11 169

cross-raft	0.34 305	0.20 331	0.37 285	0.44 525	0.23 308	0.32 245	0.35 423	0.74 443	0.40 256	0.60 374	0.77 411	0.57 396	0.27 217	0.43 222	0.28 292	0.12 74	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.15 313	0.11 169

test-1	0.36 343	0.19 278	0.71 607	0.46 572	0.26 432	0.44 390	0.36 446	0.60 313	0.59 362	0.48 326	0.67 370	0.53 377	0.36 362	0.40 182	0.29 315	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.15 313	0.16 428

iRaftStereo_RVC	0.32 273	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.22 251	0.31 224	0.29 280	0.68 385	0.51 331	0.49 328	0.66 364	0.37 251	0.23 150	0.45 240	0.33 356	0.14 220	0.10 112	0.18 409	0.17 459	0.15 313	0.12 237

cf-r	0.47 483	0.23 441	0.41 346	0.39 350	0.23 308	0.59 496	0.37 464	0.88 508	0.85 524	0.72 472	1.05 575	0.94 595	0.62 541	0.56 353	0.54 559	0.21 544	0.14 463	0.17 353	0.19 522	0.15 313	0.15 377

CCAANet	0.47 483	0.20 331	0.47 438	0.41 433	0.28 493	0.67 551	0.31 331	0.99 551	0.75 453	0.63 395	1.22 634	0.69 479	0.52 473	0.79 572	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.19 457	0.19 522	0.15 313	0.19 510

DIP-Stereo	0.39 394	0.21 378	0.50 486	0.41 433	0.28 493	0.62 514	0.27 240	0.77 460	0.40 256	0.64 407	0.86 476	0.52 373	0.33 314	0.66 477	0.42 469	0.15 304	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.15 313	0.15 377
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	0.53 556	0.22 419	0.52 507	0.38 315	0.22 251	0.68 554	0.38 486	0.97 546	0.88 543	0.73 478	1.04 571	1.03 623	0.92 671	0.90 617	0.86 640	0.16 365	0.14 463	0.14 193	0.17 459	0.15 313	0.13 290

iResNet_ROB	0.52 548	0.21 378	0.53 514	0.37 271	0.21 216	0.61 506	0.29 280	1.51 726	1.32 702	0.90 594	1.02 560	0.80 547	0.62 541	0.76 550	0.43 479	0.16 365	0.12 344	0.13 125	0.09 17	0.15 313	0.18 475

pmcnn	1.23 721	0.29 570	0.96 668	0.40 395	0.23 308	0.95 642	0.69 683	1.16 637	1.28 697	1.67 729	2.33 729	11.15 793	0.86 656	0.93 633	0.88 650	0.15 304	0.12 344	0.12 66	0.10 98	0.15 313	0.15 377

NBS	0.18 9	0.15 83	0.22 4	0.37 271	0.18 94	0.14 3	0.24 175	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 26	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 184	0.14 220	0.12 344	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.10 80

noway7	0.60 607	0.29 570	4.94 774	0.43 504	0.23 308	0.44 390	0.33 377	0.73 437	0.73 438	0.51 337	0.51 293	0.75 520	0.52 473	0.43 222	0.37 429	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.13 290

monster_256*512	0.35 324	0.23 441	0.30 133	0.42 481	0.23 308	0.44 390	0.36 446	0.71 419	0.67 403	0.45 308	0.52 306	0.62 439	0.40 397	0.38 162	0.33 356	0.13 148	0.10 112	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.13 290

S0	0.37 360	0.18 230	0.33 208	0.40 395	0.21 216	0.79 599	0.56 641	0.63 336	0.45 293	0.53 349	0.61 343	0.44 327	0.36 362	0.45 240	0.31 332	0.22 572	0.21 623	0.26 621	0.22 590	0.16 372	0.12 237

MUNStereo	0.23 120	0.17 186	0.40 335	0.36 241	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.35 87	0.27 102	0.27 154	0.23 74	0.29 169	0.34 327	0.31 77	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

RMAStereo	0.25 171	0.18 230	0.44 394	0.38 315	0.18 94	0.45 402	0.21 89	0.44 192	0.35 200	0.27 154	0.31 183	0.25 127	0.30 272	0.28 24	0.21 85	0.13 148	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.16 372	0.10 80

ATMStereo	0.24 147	0.19 278	0.39 321	0.41 433	0.17 61	0.33 257	0.22 111	0.41 155	0.37 227	0.27 154	0.23 74	0.22 72	0.35 333	0.29 40	0.24 184	0.12 74	0.08 2	0.14 193	0.11 175	0.16 372	0.11 169

WQFJX1	0.33 293	0.19 278	0.34 233	0.41 433	0.28 493	0.53 443	0.33 377	0.51 242	0.50 325	0.39 273	0.36 221	0.34 218	0.31 289	0.69 505	0.39 447	0.15 304	0.18 578	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.14 342

FlowAnything_test	0.29 238	0.19 278	0.39 321	0.47 580	0.26 432	0.46 408	0.25 188	0.43 184	0.31 155	0.29 185	0.26 125	0.35 234	0.26 200	0.40 182	0.37 429	0.21 544	0.15 496	0.22 551	0.26 648	0.16 372	0.16 428

SCV_C0	0.26 190	0.18 230	0.34 233	0.35 205	0.24 349	0.23 69	0.28 270	0.51 242	0.36 210	0.31 198	0.36 221	0.37 251	0.20 93	0.57 365	0.22 115	0.13 148	0.10 112	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237

StereoAnything_RVC	0.21 75	0.68 723	0.39 321	0.28 9	0.15 25	0.23 69	0.18 17	0.20 3	0.19 27	0.16 9	0.16 11	0.15 4	0.22 133	0.30 63	0.18 19	0.16 365	0.09 29	0.12 66	0.08 2	0.16 372	0.09 6

H2IRNET	0.37 360	0.20 331	0.33 208	0.38 315	0.25 384	0.27 140	0.23 151	0.59 300	0.72 431	0.39 273	0.90 500	0.74 517	0.55 497	0.52 312	0.43 479	0.15 304	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.13 290

DispNO	0.47 483	0.23 441	0.71 607	0.39 350	0.31 567	0.60 503	0.38 486	0.89 511	0.77 471	0.75 485	0.84 462	0.72 497	0.54 491	0.73 531	0.46 517	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.17 454

CoDeX	0.47 483	0.20 331	0.49 472	0.42 481	0.25 384	0.75 584	0.36 446	1.27 682	0.80 493	0.82 533	0.96 525	0.62 439	0.57 507	0.60 412	0.36 410	0.17 424	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.16 372	0.14 342

cc1	0.37 360	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.15 377

ffm	0.44 445	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

ff1	0.49 515	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	0.68 385	1.04 632	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.16 365	0.10 112	0.25 602	0.21 572	0.16 372	0.16 428

tt1	0.36 343	0.24 483	0.32 185	0.41 433	0.22 251	0.54 450	0.38 486	0.68 385	1.04 632	0.41 289	0.46 266	0.35 234	0.45 431	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.16 372	0.16 428

EKT-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.39 321	0.43 504	0.29 524	0.38 330	0.31 331	0.69 394	0.64 389	0.45 308	0.63 348	0.49 355	0.27 217	0.56 353	0.33 356	0.18 460	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.16 372	0.16 428

LL-Strereo	0.57 590	0.27 544	0.68 592	0.48 588	0.34 605	0.39 343	0.48 590	0.94 531	0.97 598	0.83 545	0.78 423	1.10 647	1.18 706	1.33 699	0.49 531	0.17 424	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.16 372	0.17 454

4D-IteraStereo	0.33 293	0.18 230	0.40 335	0.40 395	0.24 349	0.32 245	0.27 240	0.58 293	0.72 431	0.65 416	0.54 315	0.42 307	0.23 150	0.45 240	0.28 292	0.14 220	0.09 29	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.11 169

anonymousdsp2	0.35 324	0.20 331	0.43 382	0.37 271	0.24 349	0.48 417	0.31 331	0.86 496	0.65 394	0.55 359	0.50 283	0.50 361	0.34 327	0.56 353	0.31 332	0.14 220	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.16 372	0.14 342

anonymousa	0.49 515	0.20 331	0.42 367	0.38 315	0.23 308	0.91 633	0.35 423	0.75 450	0.62 370	0.85 556	1.54 693	1.06 632	0.66 572	0.51 305	0.43 479	0.16 365	0.13 421	0.19 457	0.21 572	0.16 372	0.14 342

Selective-RAFT	0.35 324	0.23 441	0.51 501	0.44 525	0.21 216	0.64 534	0.27 240	0.59 300	0.63 381	0.40 282	0.38 232	0.55 386	0.40 397	0.57 365	0.35 392	0.13 148	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.16 372	0.13 290

CroCo-Stereo Lap2	0.28 221	0.24 483	0.39 321	0.50 617	0.29 524	0.20 33	0.31 331	0.49 226	0.38 238	0.24 103	0.27 135	0.46 338	0.31 289	0.39 170	0.30 323	0.14 220	0.15 496	0.16 303	0.13 277	0.16 372	0.15 377

GLC_STEREO	0.29 238	0.19 278	0.27 76	0.44 525	0.19 128	0.31 224	0.26 215	0.47 212	0.43 276	0.37 248	0.47 272	0.41 295	0.23 150	0.50 297	0.34 373	0.14 220	0.18 578	0.19 457	0.16 398	0.16 372	0.13 290

PFNet+	0.40 406	0.19 278	0.49 472	0.39 350	0.25 384	0.28 164	0.23 151	0.64 351	0.70 418	0.85 556	0.79 434	0.64 448	0.35 333	0.72 524	0.34 373	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.20 549	0.16 372	0.20 536

NF-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.57 396	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

OCTAStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

PSM-softLoss	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

KMStereo	0.38 377	0.20 331	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.35 423	0.69 394	0.46 299	0.62 386	0.82 450	0.59 420	0.33 314	0.70 512	0.39 447	0.19 495	0.12 344	0.20 492	0.18 489	0.16 372	0.22 578

KYRaft	0.48 496	0.20 331	0.38 299	0.44 525	0.23 308	0.44 390	0.37 464	0.66 365	0.41 260	0.94 614	1.73 704	0.79 538	0.41 406	0.63 446	0.31 332	0.16 365	0.11 268	0.18 409	0.22 590	0.16 372	0.78 751

PFNet	0.42 427	0.18 230	0.58 540	0.43 504	0.24 349	0.43 381	0.32 363	0.74 443	0.78 482	1.00 642	0.74 399	0.68 474	0.39 391	0.72 524	0.37 429	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.15 359	0.16 372	0.13 290

RE-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

TVStereo	0.38 377	0.20 331	0.46 424	0.41 433	0.25 384	0.26 119	0.31 331	0.69 394	0.70 418	0.65 416	0.77 411	0.58 405	0.30 272	0.67 488	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.16 372	0.27 620

IRAFT_RVC	0.42 427	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.24 349	0.27 140	0.54 630	0.74 443	0.77 471	0.76 493	0.80 437	0.73 510	0.51 469	0.70 512	0.36 410	0.17 424	0.10 112	0.21 535	0.16 398	0.16 372	0.14 342

CroCo-Stereo	0.26 190	0.22 419	0.36 268	0.48 588	0.22 251	0.20 33	0.29 280	0.51 242	0.44 284	0.28 169	0.23 74	0.42 307	0.26 200	0.29 40	0.26 248	0.15 304	0.13 421	0.13 125	0.11 175	0.16 372	0.12 237
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	0.45 456	0.22 419	0.45 407	0.47 580	0.26 432	0.54 450	0.47 582	0.66 365	0.58 361	0.80 511	0.82 450	0.94 595	0.57 507	0.75 545	0.34 373	0.17 424	0.15 496	0.22 551	0.20 549	0.16 372	0.12 237

GMM-Stereo	0.44 445	0.19 278	0.36 268	0.42 481	0.25 384	0.51 429	0.47 582	0.71 419	0.53 338	0.76 493	1.37 665	0.76 528	0.38 378	0.60 412	0.33 356	0.15 304	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.16 372	0.27 620

Prome-Stereo	0.46 467	0.19 278	0.35 251	0.44 525	0.26 432	0.40 349	0.45 570	0.68 385	0.44 284	0.96 623	1.84 711	0.59 420	0.67 575	0.61 422	0.32 342	0.14 220	0.11 268	0.16 303	0.14 323	0.16 372	0.29 634

SFCPSM	0.47 483	0.21 378	0.55 526	0.40 395	0.27 468	0.87 629	0.37 464	1.33 694	0.77 471	0.80 511	0.84 462	0.54 381	0.49 454	0.57 365	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.18 409	0.20 549	0.16 372	0.15 377

delet	0.55 571	0.24 483	0.55 526	0.44 525	0.33 596	1.07 666	0.50 602	1.00 556	0.86 529	0.85 556	0.96 525	0.90 582	0.63 547	0.83 588	0.74 618	0.18 460	0.18 578	0.20 492	0.21 572	0.16 372	0.15 377

GwcNet-RSSM	0.49 515	0.24 483	0.42 367	0.40 395	0.23 308	0.55 457	0.38 486	0.93 526	0.93 581	0.71 461	1.16 623	0.86 562	0.60 528	0.62 432	0.66 596	0.21 544	0.14 463	0.19 457	0.20 549	0.16 372	0.15 377

AnonStereo	0.31 265	0.19 278	0.37 285	0.39 350	0.23 308	0.28 164	0.34 396	0.64 351	0.49 318	0.43 299	0.34 202	0.55 386	0.32 295	0.54 331	0.23 162	0.16 365	0.10 112	0.15 259	0.12 221	0.17 415	0.13 290

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 120	0.20 331	0.31 160	0.37 271	0.19 128	0.28 164	0.22 111	0.33 66	0.26 97	0.23 87	0.29 164	0.23 90	0.18 47	0.39 170	0.28 292	0.13 148	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.12 237

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 36	0.18 230	0.22 4	0.25 1	0.20 177	0.23 69	0.23 151	0.19 2	0.19 27	0.19 26	0.28 150	0.12 1	0.22 133	0.24 5	0.26 248	0.12 74	0.14 463	0.18 409	0.27 655	0.17 415	0.19 510

HLf8	0.33 293	0.17 186	0.39 321	0.30 29	0.22 251	0.43 381	0.27 240	0.71 419	0.67 403	0.44 303	0.60 338	0.36 246	0.30 272	0.58 388	0.35 392	0.18 460	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.18 475

DN	0.30 256	0.17 186	0.33 208	0.37 271	0.26 432	0.35 287	0.27 240	0.54 267	0.55 349	0.32 213	0.42 249	0.50 361	0.23 150	0.39 170	0.22 115	0.21 544	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.18 475

ACMStereo	0.25 171	0.19 278	0.38 299	0.38 315	0.17 61	0.18 24	0.25 188	0.52 252	0.49 318	0.28 169	0.30 169	0.21 62	0.33 314	0.33 109	0.23 162	0.12 74	0.09 29	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.11 169

IGEV_i1	0.43 437	0.22 419	0.50 486	0.39 350	0.22 251	0.64 534	0.40 521	0.96 542	0.61 366	0.68 440	0.69 377	0.75 520	0.45 431	0.72 524	0.41 461	0.15 304	0.13 421	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.16 428

NLCSM	0.34 305	0.21 378	0.34 233	0.44 525	0.29 524	0.54 450	0.36 446	0.52 252	0.47 306	0.46 316	0.37 228	0.34 218	0.34 327	0.71 518	0.41 461	0.16 365	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.17 415	0.16 428

G2L-ROB	0.47 483	0.19 278	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.57 478	0.42 548	1.14 625	0.71 429	0.84 552	0.75 401	1.09 643	0.53 479	0.74 539	0.53 554	0.17 424	0.12 344	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.19 510

G2L-Stereo	0.49 515	0.23 441	0.48 459	0.43 504	0.26 432	0.47 414	0.42 548	0.93 526	0.78 482	0.84 552	0.86 476	0.91 584	0.52 473	0.78 565	0.70 607	0.20 525	0.17 553	0.22 551	0.18 489	0.17 415	0.21 556

FLISNet	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

CoSv	0.45 456	0.21 378	0.36 268	0.34 152	0.35 612	0.28 164	0.31 331	0.72 426	0.46 299	0.87 572	1.13 606	1.09 643	0.76 621	0.69 505	0.56 566	0.12 74	0.10 112	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

IGEV-RUCA	0.25 171	0.16 130	0.34 233	0.39 350	0.27 468	0.33 257	0.20 58	0.38 119	0.36 210	0.26 134	0.31 183	0.25 127	0.21 116	0.48 282	0.24 184	0.20 525	0.11 268	0.13 125	0.10 98	0.17 415	0.15 377

test_sample1	0.42 427	0.22 419	0.46 424	0.34 152	0.23 308	0.58 484	0.35 423	0.99 551	0.49 318	0.62 386	0.75 401	0.69 479	0.61 534	0.58 388	0.44 497	0.18 460	0.14 463	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.17 454

MyStereo07	0.32 273	0.22 419	0.34 233	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	0.72 426	0.37 227	0.37 248	0.34 202	0.32 197	0.31 289	0.59 406	0.27 269	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

MyStereo06	0.38 377	0.21 378	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.95 538	0.35 200	0.62 386	0.54 315	0.76 528	0.27 217	0.50 297	0.29 315	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo05	0.44 445	0.21 378	0.45 407	0.41 433	0.28 493	0.41 369	0.50 602	0.93 526	1.09 655	0.76 493	0.61 343	0.51 367	0.57 507	0.73 531	0.42 469	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.15 377

MyStereo04	0.44 445	0.22 419	0.44 394	0.42 481	0.28 493	0.40 349	0.50 602	1.00 556	1.08 653	0.62 386	0.58 335	0.55 386	0.57 507	0.71 518	0.44 497	0.14 220	0.13 421	0.18 409	0.17 459	0.17 415	0.16 428

11t1	0.36 343	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.22 251	0.62 514	0.29 280	0.69 394	0.43 276	0.60 374	0.53 312	0.53 377	0.48 449	0.56 353	0.40 455	0.18 460	0.14 463	0.16 303	0.13 277	0.17 415	0.17 454

plain	0.31 265	0.20 331	0.50 486	0.39 350	0.29 524	0.27 140	0.30 302	0.44 192	0.35 200	0.31 198	0.66 364	0.30 184	0.31 289	0.65 468	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.17 415	0.12 237

CBFPSM	0.59 604	0.22 419	1.31 712	0.38 315	0.27 468	1.12 679	0.65 667	0.79 470	0.82 506	0.80 511	0.81 444	1.35 692	0.87 659	0.67 488	0.76 620	0.16 365	0.15 496	0.15 259	0.16 398	0.17 415	0.22 578

knoymous	0.36 343	0.20 331	0.31 160	0.31 60	0.22 251	0.36 303	0.29 280	0.61 321	0.64 389	0.67 434	0.70 381	0.60 426	0.40 397	0.58 388	0.34 373	0.17 424	0.11 268	0.20 492	0.11 175	0.17 415	0.18 475

x	0.39 394	0.24 483	0.41 346	0.34 152	0.23 308	0.52 435	0.32 363	0.86 496	0.52 334	0.57 366	0.70 381	0.59 420	0.50 464	0.49 289	0.46 517	0.17 424	0.15 496	0.17 353	0.15 359	0.17 415	0.16 428

IER	0.46 467	0.23 441	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.69 556	0.35 423	0.80 474	0.66 398	0.83 545	0.94 511	0.75 520	0.77 628	0.60 412	0.42 469	0.17 424	0.14 463	0.17 353	0.17 459	0.17 415	0.15 377

NRIStereo	0.36 343	0.20 331	0.45 407	0.41 433	0.23 308	0.34 276	0.26 215	0.65 354	0.55 349	0.64 407	0.63 348	0.56 390	0.37 372	0.65 468	0.37 429	0.15 304	0.11 268	0.18 409	0.15 359	0.17 415	0.14 342

Pruner-Stereo	0.38 377	0.20 331	0.45 407	0.40 395	0.25 384	0.22 51	0.24 175	0.67 375	0.55 349	0.89 586	0.76 407	0.68 474	0.29 253	0.62 432	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.17 459	0.17 415	0.18 475

rafts_anoy	0.37 360	0.21 378	0.36 268	0.41 433	0.26 432	0.30 202	0.33 377	0.67 375	0.90 562	0.58 368	0.66 364	0.45 331	0.33 314	0.47 271	0.39 447	0.16 365	0.11 268	0.21 535	0.23 607	0.17 415	0.14 342

RALCasStereoNet	0.36 343	0.21 378	0.37 285	0.42 481	0.26 432	0.35 287	0.38 486	0.63 336	0.64 389	0.50 332	0.72 385	0.51 367	0.29 253	0.59 406	0.36 410	0.16 365	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.17 415	0.16 428

acv_ft	0.51 540	0.23 441	0.56 532	0.44 525	0.28 493	0.86 628	0.39 508	0.91 521	0.80 493	0.97 628	0.96 525	0.79 538	0.59 524	0.63 446	0.87 646	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377

HSM-Net_RVC	0.53 556	0.22 419	0.35 251	0.37 271	0.21 216	0.85 625	0.37 464	1.23 667	0.93 581	0.90 594	1.15 618	1.26 670	0.63 547	0.72 524	0.48 528	0.17 424	0.13 421	0.16 303	0.15 359	0.17 415	0.15 377
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 540	0.24 483	0.41 346	0.39 350	0.24 349	0.75 584	0.40 521	1.22 662	0.75 453	0.81 524	0.91 503	1.21 665	0.69 586	0.87 606	0.46 517	0.17 424	0.13 421	0.17 353	0.14 323	0.17 415	0.17 454

iResNet	0.49 515	0.29 570	0.79 641	0.42 481	0.21 216	0.61 506	0.40 521	0.82 480	0.99 607	0.87 572	1.12 599	0.69 479	0.53 479	0.78 565	0.51 543	0.15 304	0.11 268	0.14 193	0.12 221	0.17 415	0.15 377

LACA_dic	0.18 9	0.20 331	0.25 39	0.30 29	0.14 12	0.20 33	0.18 17	0.25 13	0.20 38	0.23 87	0.17 17	0.20 48	0.16 22	0.32 89	0.17 7	0.12 74	0.10 112	0.11 6	0.09 17	0.18 447	0.10 80

MEA-ACV	0.54 568	0.23 441	0.61 551	0.41 433	0.28 493	0.71 567	0.43 557	1.18 645	0.88 543	0.85 556	0.94 511	1.04 625	0.85 653	0.73 531	0.57 569	0.18 460	0.17 553	0.20 492	0.24 623	0.18 447	0.21 556

zzzzzzz1	0.60 607	0.31 585	4.33 772	0.42 481	0.26 432	0.44 390	0.39 508	0.73 437	0.77 471	0.51 337	0.70 381	0.72 497	0.48 449	0.60 412	0.42 469	0.14 220	0.12 344	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.14 342

S	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.39 350	0.24 349	0.71 567	0.42 548	0.62 326	0.61 366	0.60 374	0.97 538	0.39 269	0.46 438	0.42 208	0.32 342	0.30 658	0.17 553	0.31 663	0.31 679	0.18 447	0.13 290

SME	0.40 406	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.19 128	0.79 599	0.31 331	0.79 470	0.73 438	0.56 362	0.77 411	0.43 316	0.51 469	0.57 365	0.36 410	0.16 365	0.17 553	0.19 457	0.19 522	0.18 447	0.16 428

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 305	0.27 544	0.45 407	0.36 241	0.25 384	0.48 417	0.30 302	0.58 293	0.90 562	0.42 295	0.36 221	0.30 184	0.29 253	0.49 289	0.30 323	0.16 365	0.14 463	0.18 409	0.15 359	0.18 447	0.15 377

SMFormer	0.51 540	0.23 441	0.62 556	0.34 152	0.20 177	0.62 514	0.34 396	1.21 654	1.02 621	0.81 524	1.01 551	0.71 488	0.65 564	0.84 593	0.55 564	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.18 475

ACVNet-DCA	0.35 324	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

xx1	0.39 394	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.67 375	1.06 642	0.41 289	0.50 283	0.65 461	0.53 479	0.57 365	0.25 218	0.16 365	0.10 112	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

1test111	0.36 343	0.23 441	0.33 208	0.41 433	0.22 251	0.55 457	0.38 486	0.85 492	0.54 342	0.41 289	0.50 283	0.34 218	0.49 454	0.55 340	0.45 506	0.16 365	0.10 112	0.19 457	0.13 277	0.18 447	0.17 454

MIF-Stereo (partial)	0.31 265	0.18 230	0.37 285	0.41 433	0.31 567	0.28 164	0.23 151	0.47 212	0.42 271	0.31 198	0.63 348	0.36 246	0.35 333	0.57 365	0.31 332	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.14 342

CASnet	0.30 256	0.20 331	0.33 208	0.41 433	0.16 47	0.26 119	0.24 175	0.52 252	0.53 338	0.52 346	0.54 315	0.39 269	0.24 163	0.40 182	0.26 248	0.14 220	0.10 112	0.22 551	0.18 489	0.18 447	0.11 169
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 324	0.24 483	0.48 459	0.41 433	0.26 432	0.35 287	0.24 175	0.67 375	0.44 284	0.54 355	0.51 293	0.66 466	0.25 177	0.66 477	0.30 323	0.14 220	0.12 344	0.23 572	0.20 549	0.18 447	0.13 290

gwcnet-sp	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

scenet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

ssnet	0.48 496	0.23 441	0.70 602	0.40 395	0.26 432	0.81 610	0.41 537	0.89 511	0.84 516	0.91 599	0.76 407	0.66 466	0.61 534	0.66 477	0.50 533	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.18 475

qqq	0.40 406	0.26 526	0.44 394	0.36 241	0.22 251	0.46 408	0.36 446	0.85 492	0.54 342	0.56 362	0.69 377	0.65 461	0.53 479	0.55 340	0.45 506	0.17 424	0.16 532	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.17 454

BUS	0.45 456	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.70 561	0.34 396	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.65 461	0.49 454	0.64 461	0.51 543	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

CRFU-Net	0.57 590	0.27 544	0.57 536	0.46 572	0.30 543	1.20 692	0.52 621	1.10 602	0.56 357	1.00 642	0.98 540	1.06 632	0.79 635	0.81 577	0.71 612	0.21 544	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.18 447	0.19 510

test_5	0.43 437	0.24 483	0.43 382	0.52 652	0.28 493	0.28 164	0.42 548	0.72 426	0.82 506	0.62 386	0.91 503	0.72 497	0.55 497	0.79 572	0.35 392	0.14 220	0.11 268	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.16 428

BSDual-CNN	0.46 467	0.25 509	0.43 382	0.45 550	0.28 493	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.76 462	0.75 485	0.80 437	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

hknet	0.49 515	0.25 509	0.51 501	0.45 550	0.29 524	0.77 591	0.40 521	0.94 531	0.83 511	0.75 485	0.80 437	0.97 602	0.61 534	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.14 463	0.22 551	0.19 522	0.18 447	0.18 475

psmg	0.49 515	0.25 509	0.43 382	0.41 433	0.28 493	0.85 625	0.43 557	0.99 551	0.76 462	0.91 599	0.94 511	0.76 528	0.54 491	0.64 461	0.43 479	0.20 525	0.15 496	0.20 492	0.20 549	0.18 447	0.18 475

CSP-Net	0.56 582	0.27 544	0.49 472	0.41 433	0.28 493	1.22 694	0.50 602	1.23 667	0.72 431	0.95 622	0.95 521	0.89 577	0.62 541	0.83 588	0.62 584	0.26 623	0.17 553	0.17 353	0.17 459	0.18 447	0.17 454

GwcNet-ADL	0.44 445	0.22 419	0.48 459	0.45 550	0.30 543	0.40 349	0.37 464	0.92 524	0.97 598	0.71 461	0.78 423	0.61 432	0.42 409	0.62 432	0.50 533	0.19 495	0.14 463	0.15 259	0.14 323	0.18 447	0.18 475

GANet-ADL	0.42 427	0.25 509	0.45 407	0.43 504	0.29 524	0.54 450	0.35 423	0.89 511	0.86 529	0.63 395	0.72 385	0.68 474	0.42 409	0.52 312	0.41 461	0.21 544	0.14 463	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.19 510

PSM-AAD	0.48 496	0.20 331	0.37 285	0.43 504	0.23 308	0.56 472	0.50 602	0.65 354	0.70 418	1.07 668	1.12 599	0.58 405	0.92 671	0.61 422	0.32 342	0.15 304	0.11 268	0.25 602	0.26 648	0.18 447	0.43 711

RAFT_R40	0.40 406	0.19 278	0.44 394	0.43 504	0.25 384	0.23 69	0.26 215	0.67 375	0.67 403	0.98 633	0.78 423	0.72 497	0.43 415	0.76 550	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.18 447	0.14 342

GES	0.44 445	0.23 441	0.57 536	0.40 395	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.96 542	0.68 410	0.74 483	0.83 456	0.47 341	0.48 449	0.67 488	0.43 479	0.22 572	0.16 532	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.23 586

222	1.18 718	0.22 419	0.44 394	0.37 271	0.22 251	0.79 599	0.37 464	1.31 691	0.89 559	0.92 607	1.08 589	0.72 497	0.71 603	0.66 477	13.89 799	0.20 525	0.15 496	0.17 353	0.16 398	0.18 447	0.19 510

test_xeample	1.01 691	0.21 378	0.42 367	0.35 205	0.21 216	0.71 567	0.39 508	1.23 667	0.86 529	0.81 524	1.04 571	0.69 479	0.61 534	0.69 505	10.93 796	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.17 459	0.18 447	0.17 454

RAFT + AFF	0.53 556	0.29 570	0.75 629	0.51 635	0.32 584	0.63 526	0.60 652	1.00 556	0.91 569	0.78 503	0.87 484	0.83 552	0.58 517	0.80 574	0.47 524	0.17 424	0.20 613	0.23 572	0.22 590	0.18 447	0.18 475

FENet	0.42 427	0.22 419	0.38 299	0.39 350	0.24 349	0.55 457	0.32 363	0.79 470	0.70 418	0.71 461	0.72 385	0.63 442	0.57 507	0.62 432	0.44 497	0.19 495	0.13 421	0.19 457	0.17 459	0.18 447	0.19 510

ac_64	0.52 548	0.22 419	0.50 486	0.45 550	0.28 493	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.61 366	0.91 599	0.83 456	1.07 637	0.68 582	0.74 539	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.18 447	0.15 377

ACVNet	0.46 467	0.23 441	0.36 268	0.39 350	0.28 493	0.58 484	0.40 521	0.87 503	0.80 493	0.64 407	0.96 525	0.79 538	0.60 528	0.63 446	0.67 599	0.17 424	0.15 496	0.16 303	0.15 359	0.18 447	0.15 377

GANet-RSSM	0.47 483	0.21 378	0.37 285	0.38 315	0.25 384	0.58 484	0.36 446	1.07 591	0.78 482	0.68 440	1.01 551	0.86 562	0.67 575	0.62 432	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.18 409	0.18 489	0.18 447	0.17 454

AANet_RVC	0.57 590	0.32 590	0.54 520	0.45 550	0.27 468	0.57 478	0.48 590	1.00 556	1.28 697	0.86 564	1.33 659	0.87 568	0.58 517	1.07 660	0.75 619	0.18 460	0.12 344	0.15 259	0.13 277	0.18 447	0.18 475

iResNetv2_ROB	0.52 548	0.27 544	0.69 598	0.38 315	0.25 384	0.62 514	0.35 423	1.17 642	1.01 618	0.99 637	1.06 582	0.88 573	0.67 575	0.66 477	0.39 447	0.19 495	0.13 421	0.15 259	0.11 175	0.18 447	0.16 428

DN-CSS_ROB	0.43 437	0.26 526	0.62 556	0.40 395	0.29 524	0.44 390	0.27 240	0.77 460	0.75 453	0.72 472	1.09 592	0.48 347	0.43 415	0.69 505	0.37 429	0.15 304	0.12 344	0.21 535	0.19 522	0.18 447	0.16 428

MWDA-net	0.50 531	0.23 441	0.58 540	0.41 433	0.30 543	0.78 595	0.48 590	0.83 485	0.86 529	0.98 633	0.85 472	0.72 497	0.81 640	0.75 545	0.42 469	0.19 495	0.13 421	0.18 409	0.18 489	0.19 486	0.21 556

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 147	0.16 130	0.30 133	0.35 205	0.18 94	0.36 303	0.17 7	0.37 105	0.37 227	0.29 185	0.23 74	0.23 90	0.24 163	0.29 40	0.22 115	0.16 365	0.15 496	0.21 535	0.17 459	0.19 486	0.15 377

SMOE	0.36 343	0.20 331	0.35 251	0.36 241	0.17 61	0.63 526	0.41 537	0.65 354	0.55 349	0.54 355	0.72 385	0.49 355	0.38 378	0.40 182	0.30 323	0.19 495	0.12 344	0.28 643	0.15 359	0.19 486	0.14 342

Selective-IGEV-i16pc	0.56 582	0.20 331	1.13 688	0.40 395	0.31 567	2.00 745	0.66 670	0.68 385	1.11 657	0.51 337	0.81 444	0.68 474	0.36 362	0.67 488	0.40 455	0.31 662	0.17 553	0.17 353	0.18 489	0.19 486	0.20 536

DStereoRT	0.74 643	0.19 278	0.50 486	0.51 635	0.33 596	1.10 674	0.34 396	0.82 480	0.76 462	0.78 503	1.05 575	0.51 367	0.73 610	0.76 550	0.48 528	0.16 365	0.13 421	3.96 804	1.37 788	0.19 486	0.14 342

rvit_stereo_0081	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

rvit_stereo_0082	0.32 273	0.24 483	0.47 438	0.43 504	0.26 432	0.30 202	0.37 464	0.42 165	0.55 349	0.36 241	0.40 243	0.39 269	0.35 333	0.43 222	0.33 356	0.22 572	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.19 486	0.13 290

rvit_stereo_ft	0.33 293	0.25 509	0.47 438	0.52 652	0.32 584	0.33 257	0.47 582	0.49 226	0.50 325	0.34 224	0.41 246	0.41 295	0.32 295	0.48 282	0.34 373	0.22 572	0.14 463	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.14 342

test_sample2	0.42 427	0.22 419	0.43 382	0.33 116	0.21 216	0.58 484	0.39 508	0.95 538	0.67 403	0.63 395	0.77 411	0.69 479	0.57 507	0.61 422	0.38 439	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.16 398	0.19 486	0.18 475

MyStereo8	0.40 406	0.20 331	0.54 520	0.41 433	0.29 524	0.53 443	0.29 280	0.65 354	0.49 318	0.71 461	0.98 540	0.58 405	0.43 415	0.50 297	0.51 543	0.15 304	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.19 486	0.19 510

riskmin	0.38 377	0.20 331	0.39 321	0.32 90	0.23 308	0.53 443	0.30 302	0.63 336	0.80 493	0.49 328	0.56 328	0.73 510	0.58 517	0.55 340	0.36 410	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.13 277	0.19 486	0.20 536

AAGNet	1.43 732	0.20 331	0.48 459	0.44 525	0.25 384	0.29 179	0.31 331	0.65 354	0.68 410	0.97 628	0.86 476	0.67 473	0.62 541	0.64 461	20.63 807	0.16 365	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.19 486	0.12 237

SST-Stereo	0.40 406	0.19 278	0.45 407	0.42 481	0.25 384	0.25 105	0.21 89	0.66 365	0.47 306	1.08 672	0.79 434	0.72 497	0.43 415	0.77 560	0.35 392	0.16 365	0.11 268	0.20 492	0.16 398	0.19 486	0.15 377

DeepStereo_RVC	0.36 343	0.21 378	0.47 438	0.40 395	0.24 349	0.26 119	0.22 111	0.60 313	0.38 238	0.69 448	0.67 370	0.57 396	0.51 469	0.56 353	0.39 447	0.16 365	0.12 344	0.18 409	0.15 359	0.19 486	0.18 475

ICVP	0.46 467	0.25 509	0.38 299	0.48 588	0.28 493	0.58 484	0.43 557	1.00 556	0.70 418	0.67 434	0.95 521	0.75 520	0.55 497	0.53 323	0.54 559	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.17 459	0.19 486	0.20 536
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 691	0.22 419	0.43 382	0.36 241	0.21 216	0.82 618	0.36 446	1.32 692	0.88 543	0.71 461	0.94 511	0.97 602	0.63 547	0.64 461	10.58 795	0.20 525	0.16 532	0.18 409	0.17 459	0.19 486	0.19 510

UPFNet	0.53 556	0.24 483	0.51 501	0.45 550	0.38 638	0.84 624	0.49 597	0.99 551	0.75 453	0.87 572	0.88 492	0.86 562	0.64 558	0.80 574	0.71 612	0.20 525	0.20 613	0.20 492	0.20 549	0.19 486	0.15 377

HGLStereo	0.56 582	0.28 558	0.57 536	0.50 617	0.37 628	0.80 605	0.45 570	1.02 570	0.78 482	0.86 564	1.14 612	0.89 577	0.82 645	0.76 550	0.73 615	0.21 544	0.20 613	0.19 457	0.18 489	0.19 486	0.21 556

DMCA	0.45 456	0.26 526	0.50 486	0.38 315	0.28 493	0.51 429	0.34 396	0.93 526	0.68 410	0.75 485	0.83 456	0.79 538	0.53 479	0.51 305	0.54 559	0.21 544	0.16 532	0.21 535	0.16 398	0.19 486	0.21 556

HITNet	0.41 419	0.26 526	0.45 407	0.33 116	0.17 61	0.63 526	0.30 302	0.93 526	0.64 389	0.71 461	0.82 450	0.64 448	0.52 473	0.59 406	0.43 479	0.14 220	0.10 112	0.15 259	0.13 277	0.19 486	0.12 237
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	4.42 782	0.24 483	2.75 758	0.42 481	0.23 308	1.57 723	0.90 722	1.71 743	17.88 811	16.56 814	4.88 777	5.17 776	18.85 812	1.63 722	14.62 802	0.17 424	0.14 463	0.16 303	0.16 398	0.19 486	0.17 454

VeloStereo	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.31 77	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

flow	0.21 75	0.14 31	0.29 113	0.30 29	0.23 308	0.14 3	0.13 1	0.23 9	0.19 27	0.25 119	0.21 44	0.28 161	0.20 93	0.30 63	0.23 162	0.20 525	0.19 598	0.18 409	0.16 398	0.20 507	0.21 556

z-ln-s-r	0.66 619	0.36 615	1.30 711	0.39 350	0.26 432	0.57 478	0.63 661	0.80 474	1.03 626	0.80 511	1.43 678	0.91 584	0.76 621	1.08 663	1.87 736	0.16 365	0.12 344	0.17 353	0.14 323	0.20 507	0.16 428

DFGA-Net	0.45 456	0.29 570	0.80 643	0.42 481	0.32 584	0.53 443	0.35 423	0.78 466	0.89 559	0.66 429	0.75 401	0.48 347	0.39 391	0.74 539	0.60 577	0.15 304	0.13 421	0.19 457	0.18 489	0.20 507	0.17 454

coex_refinement	0.53 556	0.21 378	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.76 590	0.39 508	1.09 599	0.90 562	0.85 556	1.12 599	1.00 612	0.56 504	0.63 446	0.81 630	0.21 544	0.13 421	0.16 303	0.16 398	0.20 507	0.21 556

rvit_stereo_0083	0.34 305	0.24 483	0.50 486	0.44 525	0.27 468	0.34 276	0.35 423	0.45 200	0.62 370	0.37 248	0.47 272	0.42 307	0.35 333	0.40 182	0.36 410	0.22 572	0.20 613	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.14 342

rvit_stereo_0081_aga	0.31 265	0.28 558	0.44 394	0.42 481	0.29 524	0.34 276	0.31 331	0.44 192	0.40 256	0.39 273	0.44 257	0.40 283	0.32 295	0.42 208	0.29 315	0.23 590	0.17 553	0.19 457	0.16 398	0.20 507	0.15 377

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 427	0.20 331	0.74 621	0.38 315	0.43 669	0.39 343	0.26 215	0.94 531	0.49 318	0.53 349	0.77 411	0.93 593	0.45 431	0.63 446	0.24 184	0.16 365	0.10 112	0.17 353	0.18 489	0.20 507	0.20 536

mmm	0.44 445	0.27 544	0.46 424	0.38 315	0.24 349	0.61 506	0.35 423	0.94 531	0.53 338	0.72 472	1.05 575	0.63 442	0.50 464	0.57 365	0.45 506	0.18 460	0.15 496	0.23 572	0.20 549	0.20 507	0.18 475

1111x	0.55 571	0.22 419	0.46 424	0.38 315	0.20 177	0.66 546	0.43 557	1.23 667	0.99 607	0.71 461	0.99 545	0.95 597	0.69 586	0.90 617	1.08 688	0.18 460	0.17 553	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.18 475

iinet-f	0.67 624	0.26 526	2.15 748	0.39 350	0.31 567	1.19 691	0.56 641	0.84 489	0.84 516	0.80 511	1.17 625	1.05 630	0.84 652	0.71 518	1.21 700	0.20 525	0.18 578	0.17 353	0.15 359	0.20 507	0.20 536

ssnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.56 532	0.43 504	0.29 524	0.95 642	0.59 649	1.13 616	0.99 607	0.93 611	0.80 437	0.99 608	0.64 558	0.82 580	0.94 666	0.25 613	0.22 631	0.23 572	0.24 623	0.20 507	0.19 510

DAS	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.82 580	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

SepStereo	0.51 540	0.25 509	0.60 549	0.48 588	0.31 567	0.58 484	0.41 537	0.83 485	0.97 598	0.89 586	1.12 599	0.70 484	0.75 618	0.93 633	0.43 479	0.17 424	0.13 421	0.18 409	0.15 359	0.20 507	0.18 475

Patchmatch Stereo++	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377
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	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.56 353	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo_v2	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.31 331	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.57 365	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

ROB_FTStereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.25 105	0.21 89	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.57 365	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

HUI-Stereo	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.60 313	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.50 297	0.35 392	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

iGMRVC	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.30 302	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

iRAFT	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.22 111	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.58 405	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

RAFT-IKP	0.35 324	0.23 441	0.47 438	0.41 433	0.22 251	0.24 84	0.28 270	0.59 300	0.36 210	0.63 395	0.73 390	0.57 396	0.38 378	0.58 388	0.36 410	0.18 460	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.20 507	0.15 377

MMNet	0.55 571	0.25 509	0.61 551	0.43 504	0.34 605	1.07 666	0.39 508	0.87 503	0.91 569	0.91 599	0.93 510	0.86 562	0.76 621	0.81 577	0.76 620	0.15 304	0.14 463	0.18 409	0.19 522	0.20 507	0.16 428

UNet	0.54 568	0.26 526	0.66 583	0.44 525	0.40 649	0.99 652	0.41 537	0.98 549	0.75 453	0.83 545	0.89 496	1.04 625	0.72 607	0.73 531	0.62 584	0.19 495	0.14 463	0.20 492	0.17 459	0.20 507	0.17 454

PSMNet-RSSM	0.48 496	0.22 419	0.38 299	0.42 481	0.25 384	0.50 424	0.37 464	1.10 602	0.77 471	0.70 454	1.06 582	0.84 555	0.64 558	0.62 432	0.47 524	0.23 590	0.15 496	0.23 572	0.25 633	0.20 507	0.19 510

StereoDRNet-Refined	0.58 597	0.32 590	0.54 520	0.46 572	0.30 543	0.96 645	0.40 521	1.00 556	0.94 588	1.12 679	1.08 589	0.96 600	0.67 575	0.90 617	0.89 660	0.17 424	0.13 421	0.22 551	0.21 572	0.20 507	0.19 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWSP-net	0.52 548	0.23 441	0.54 520	0.45 550	0.30 543	0.70 561	0.81 708	1.02 570	0.92 574	0.75 485	0.78 423	0.91 584	0.73 610	0.62 432	0.52 550	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.18 489	0.21 533	0.22 578

SE	0.32 273	0.26 526	0.34 233	0.34 152	0.21 216	0.50 424	0.33 377	0.58 293	0.52 334	0.51 337	0.54 315	0.32 197	0.35 333	0.31 77	0.25 218	0.17 424	0.13 421	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.18 475

Selective-IGEV-i16pb	1.07 703	0.24 483	9.45 784	0.41 433	0.32 584	1.76 736	0.59 649	1.00 556	1.54 722	0.66 429	1.20 632	0.98 606	0.57 507	0.78 565	0.62 584	0.27 633	0.17 553	0.18 409	0.20 549	0.21 533	0.23 586

S2M2_L	0.26 190	0.22 419	0.33 208	0.31 60	0.25 384	0.24 84	0.13 1	0.35 87	0.41 260	0.25 119	0.36 221	0.30 184	0.25 177	0.30 63	0.26 248	0.22 572	0.19 598	0.17 353	0.19 522	0.21 533	0.18 475
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 483	0.34 604	0.77 639	0.54 671	0.31 567	0.49 422	0.47 582	0.63 336	0.79 491	0.65 416	0.59 336	0.64 448	0.50 464	0.65 468	0.39 447	0.29 651	0.27 676	0.29 653	0.28 663	0.21 533	0.20 536

ACV-stereo	0.62 612	0.34 604	1.00 673	0.43 504	0.31 567	1.20 692	0.40 521	0.75 450	0.83 511	0.64 407	0.77 411	2.10 731	1.03 691	0.81 577	0.64 591	0.21 544	0.17 553	0.18 409	0.18 489	0.21 533	0.21 556

test_sample4	0.47 483	0.26 526	0.50 486	0.35 205	0.22 251	0.69 556	0.38 486	1.15 629	0.81 501	0.78 503	0.82 450	0.62 439	0.53 479	0.63 446	0.44 497	0.21 544	0.15 496	0.21 535	0.19 522	0.21 533	0.19 510

test_sample3	0.46 467	0.25 509	0.50 486	0.35 205	0.23 308	0.69 556	0.37 464	1.15 629	0.81 501	0.75 485	0.79 434	0.66 466	0.49 454	0.63 446	0.46 517	0.21 544	0.15 496	0.20 492	0.19 522	0.21 533	0.19 510

CAS++	0.32 273	0.24 483	0.36 268	0.37 271	0.26 432	0.28 164	0.23 151	0.87 503	0.50 325	0.47 323	0.45 261	0.26 140	0.21 116	0.49 289	0.24 184	0.23 590	0.19 598	0.22 551	0.17 459	0.21 533	0.16 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 615	0.30 580	0.73 616	0.45 550	0.34 605	1.17 688	0.49 597	0.86 496	0.98 602	1.02 650	1.36 662	1.29 675	0.85 653	0.76 550	0.81 630	0.21 544	0.23 641	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.20 536

ToySt	0.49 515	0.27 544	0.75 629	0.40 395	0.27 468	0.64 534	0.49 597	0.84 489	0.77 471	0.60 374	0.83 456	0.88 573	0.66 572	0.70 512	0.56 566	0.16 365	0.17 553	0.21 535	0.20 549	0.21 533	0.19 510

AASNet	0.53 556	0.25 509	0.52 507	0.49 603	0.32 584	0.74 578	0.40 521	1.50 723	0.86 529	0.86 564	0.92 507	0.64 448	0.59 524	0.59 406	0.79 625	0.23 590	0.19 598	0.20 492	0.16 398	0.21 533	0.19 510

ADLNet2	0.55 571	0.25 509	0.65 577	0.47 580	0.30 543	0.83 621	0.50 602	1.05 583	0.95 594	0.80 511	0.98 540	0.99 608	0.69 586	0.77 560	0.73 615	0.20 525	0.16 532	0.17 353	0.18 489	0.21 533	0.21 556

LCNet	0.41 419	0.20 331	0.32 185	0.44 525	0.24 349	0.47 414	0.29 280	0.67 375	0.53 338	0.72 472	1.03 565	0.66 466	0.60 528	0.58 388	0.34 373	0.14 220	0.10 112	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.36 683

CRE-IMP	0.36 343	0.23 441	0.49 472	0.42 481	0.24 349	0.41 369	0.21 89	0.57 284	0.41 260	0.65 416	0.72 385	0.53 377	0.37 372	0.61 422	0.38 439	0.17 424	0.11 268	0.19 457	0.15 359	0.21 533	0.18 475

GEStereo_RVC	0.55 571	0.29 570	0.63 566	0.49 603	0.31 567	0.70 561	0.54 630	1.22 662	0.92 574	0.82 533	0.85 472	0.85 557	0.63 547	0.90 617	0.65 593	0.24 603	0.16 532	0.19 457	0.16 398	0.21 533	0.22 578

RALAANet	0.38 377	0.23 441	0.48 459	0.42 481	0.29 524	0.35 287	0.25 188	0.86 496	0.64 389	0.67 434	0.65 357	0.60 426	0.29 253	0.60 412	0.34 373	0.15 304	0.12 344	0.17 353	0.15 359	0.21 533	0.13 290

sCroCo_RVC	0.35 324	0.28 558	0.69 598	0.51 635	0.39 644	0.41 369	0.31 331	0.49 226	0.45 293	0.31 198	0.48 275	0.38 260	0.32 295	0.46 260	0.32 342	0.21 544	0.22 631	0.19 457	0.19 522	0.21 533	0.20 536

ADLNet	0.55 571	0.27 544	0.51 501	0.44 525	0.35 612	0.78 595	0.46 574	1.08 595	0.86 529	0.99 637	0.98 540	0.92 590	0.63 547	0.69 505	0.81 630	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556

HCRNet	0.44 445	0.34 604	0.41 346	0.53 664	0.26 432	0.53 443	0.29 280	0.83 485	0.63 381	0.71 461	0.81 444	0.77 534	0.50 464	0.66 477	0.36 410	0.24 603	0.16 532	0.24 589	0.20 549	0.21 533	0.18 475

psm_up	0.55 571	0.26 526	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.65 544	0.56 641	1.04 578	0.82 506	0.82 533	0.88 492	1.01 616	0.94 677	0.74 539	0.61 581	0.21 544	0.25 659	0.26 621	0.23 607	0.21 533	0.20 536

DSFCA	0.55 571	0.25 509	0.62 556	0.40 395	0.36 620	0.74 578	0.52 621	1.04 578	0.82 506	1.06 665	0.84 462	0.89 577	0.63 547	0.99 643	0.58 570	0.25 613	0.21 623	0.21 535	0.21 572	0.21 533	0.19 510

CFNet	0.51 540	0.29 570	0.46 424	0.41 433	0.27 468	0.70 561	0.32 363	1.13 616	1.00 614	0.72 472	1.07 586	0.85 557	0.60 528	0.76 550	0.52 550	0.19 495	0.14 463	0.23 572	0.23 607	0.21 533	0.16 428

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 556	0.32 590	0.64 571	0.44 525	0.30 543	0.66 546	0.44 567	1.04 578	0.88 543	0.91 599	0.91 503	0.99 608	0.60 528	0.68 499	0.60 577	0.21 544	0.17 553	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.21 556
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	0.58 597	0.28 558	0.47 438	0.49 603	0.32 584	0.77 591	0.50 602	0.99 551	0.92 574	1.04 659	1.14 612	1.21 665	0.69 586	0.88 609	0.69 604	0.20 525	0.20 613	0.22 551	0.22 590	0.21 533	0.18 475

rvit_0105_6	0.38 377	0.28 558	0.64 571	0.50 617	0.30 543	0.39 343	0.38 486	0.51 242	0.67 403	0.40 282	0.45 261	0.50 361	0.41 406	0.54 331	0.36 410	0.27 633	0.26 667	0.24 589	0.21 572	0.22 558	0.16 428

rvit_0105_5	0.42 427	0.31 585	0.73 616	0.50 617	0.29 524	0.44 390	0.42 548	0.61 321	0.74 448	0.51 337	0.51 293	0.60 426	0.47 444	0.57 365	0.38 439	0.27 633	0.25 659	0.25 602	0.23 607	0.22 558	0.18 475

ITSA-stereo	0.53 556	0.28 558	0.52 507	0.40 395	0.23 308	0.56 472	0.34 396	1.24 674	1.24 683	0.80 511	0.81 444	0.72 497	0.58 517	0.82 580	0.65 593	0.21 544	0.17 553	0.23 572	0.21 572	0.22 558	0.26 609

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 496	0.21 378	1.26 706	0.39 350	0.51 704	0.28 164	0.30 302	1.25 678	0.44 284	0.68 440	1.11 595	0.86 562	0.33 314	0.67 488	0.27 269	0.15 304	0.11 268	0.17 353	0.20 549	0.22 558	0.24 595

rvit_stereo_0080	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

test_sample5	0.47 483	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.77 499	0.94 511	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

DualNet	0.48 496	0.26 526	0.49 472	0.36 241	0.22 251	0.64 534	0.39 508	1.13 616	0.81 501	0.80 511	1.03 565	0.64 448	0.54 491	0.65 468	0.43 479	0.21 544	0.16 532	0.22 551	0.20 549	0.22 558	0.20 536

mmx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

whm_eth	0.31 265	0.25 509	0.40 335	0.39 350	0.28 493	0.27 140	0.46 574	0.49 226	0.44 284	0.35 236	0.42 249	0.40 283	0.28 234	0.41 194	0.33 356	0.22 572	0.17 553	0.17 353	0.16 398	0.22 558	0.15 377

xxx	0.53 556	0.26 526	0.49 472	0.37 271	0.25 384	0.55 457	0.37 464	1.16 637	1.03 626	0.73 478	0.96 525	0.71 488	0.53 479	1.01 647	0.88 650	0.20 525	0.15 496	0.25 602	0.21 572	0.22 558	0.20 536

CASS	0.45 456	0.27 544	0.42 367	0.48 588	0.22 251	0.61 506	0.34 396	0.97 546	0.62 370	0.71 461	0.85 472	0.61 432	0.55 497	0.57 365	0.41 461	0.29 651	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.22 558	0.28 627
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 614	0.28 558	0.99 672	0.40 395	0.30 543	1.03 659	0.56 641	1.10 602	0.99 607	0.97 628	1.22 634	1.06 632	0.69 586	1.07 660	0.95 669	0.19 495	0.11 268	0.16 303	0.13 277	0.22 558	0.21 556

NINENet	0.50 531	0.29 570	0.51 501	0.45 550	0.32 584	0.70 561	0.34 396	1.10 602	0.88 543	0.80 511	0.94 511	0.65 461	0.49 454	0.73 531	0.51 543	0.22 572	0.20 613	0.25 602	0.18 489	0.22 558	0.21 556

dd	0.43 437	0.38 632	0.55 526	0.44 525	0.25 384	0.47 414	0.38 486	0.70 410	1.05 636	0.59 370	0.65 357	0.42 307	0.39 391	0.66 477	0.50 533	0.24 603	0.15 496	0.21 535	0.15 359	0.22 558	0.18 475

PSMNet-ADL	0.48 496	0.27 544	0.40 335	0.48 588	0.30 543	0.68 554	0.37 464	0.90 516	0.80 493	0.61 382	0.80 437	0.92 590	0.62 541	0.72 524	0.63 588	0.23 590	0.18 578	0.18 409	0.20 549	0.22 558	0.20 536

TestStereo	0.38 377	0.31 585	0.40 335	0.45 550	0.20 177	0.40 349	0.37 464	0.66 365	0.65 394	0.53 349	0.78 423	0.47 341	0.40 397	0.55 340	0.37 429	0.18 460	0.13 421	0.20 492	0.15 359	0.22 558	0.13 290

ADCRef	0.80 657	0.43 656	1.32 714	0.50 617	0.45 681	1.07 666	0.51 618	1.07 591	0.98 602	1.17 684	1.42 675	0.87 568	0.91 666	0.85 599	3.19 763	0.18 460	0.16 532	0.23 572	0.23 607	0.22 558	0.21 556

rvit_0105_4	0.41 419	0.29 570	0.71 607	0.50 617	0.29 524	0.41 369	0.41 537	0.55 271	0.73 438	0.45 308	0.48 275	0.55 386	0.44 426	0.57 365	0.36 410	0.28 644	0.26 667	0.25 602	0.22 590	0.23 575	0.18 475

rvit_105_1	0.54 568	0.40 645	0.76 634	0.58 691	0.37 628	0.59 496	0.68 678	0.70 410	0.94 588	0.82 533	0.69 377	0.73 510	0.58 517	0.78 565	0.54 559	0.32 674	0.29 687	0.31 663	0.34 692	0.23 575	0.20 536

test_sample6	0.49 515	0.26 526	0.50 486	0.37 271	0.22 251	0.63 526	0.40 521	1.12 614	0.83 511	0.80 511	1.03 565	0.66 466	0.55 497	0.67 488	0.46 517	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.22 590	0.23 575	0.21 556

AACVNet	0.50 531	0.23 441	0.49 472	0.46 572	0.29 524	0.52 435	0.38 486	0.90 516	0.55 349	0.81 524	1.03 565	1.00 612	0.70 599	0.83 588	0.54 559	0.21 544	0.18 578	0.24 589	0.18 489	0.23 575	0.20 536

LMCR-Stereo	0.53 556	0.30 580	0.53 514	0.58 691	0.30 543	0.83 621	0.36 446	1.19 647	0.76 462	0.88 582	1.04 571	0.56 390	0.62 541	0.82 580	0.67 599	0.19 495	0.15 496	0.19 457	0.14 323	0.23 575	0.17 454

Anonymous3	0.46 467	0.34 604	0.86 652	0.50 617	0.37 628	0.81 610	0.50 602	0.72 426	0.65 394	0.51 337	0.65 357	0.45 331	0.45 431	0.64 461	0.38 439	0.24 603	0.24 651	0.22 551	0.21 572	0.23 575	0.23 586

Syn2CoEx	0.71 636	0.51 686	0.95 665	0.64 710	0.45 681	0.91 633	0.53 626	1.48 718	1.13 663	0.93 611	1.35 661	1.02 621	0.99 686	0.92 627	0.80 627	0.30 658	0.27 676	0.28 643	0.24 623	0.23 575	0.24 595

GwcNet	0.69 630	0.36 615	1.10 684	0.51 635	0.42 662	1.08 670	0.50 602	1.21 654	1.16 668	1.00 642	1.37 665	1.06 632	0.79 635	0.92 627	0.94 666	0.25 613	0.24 651	0.24 589	0.22 590	0.23 575	0.26 609

CFNet-ft	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

MSMDNet	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.96 542	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.20 492	0.16 398	0.23 575	0.19 510

CFNet_RVC	0.48 496	0.23 441	0.36 268	0.40 395	0.26 432	0.64 534	0.37 464	0.87 503	0.85 524	0.64 407	1.00 548	1.01 616	0.64 558	0.61 422	0.53 554	0.23 590	0.15 496	0.24 589	0.21 572	0.23 575	0.18 475

AdaStereo	0.50 531	0.32 590	0.47 438	0.48 588	0.25 384	0.67 551	0.32 363	1.17 642	0.88 543	0.75 485	0.99 545	0.75 520	0.49 454	0.67 488	0.46 517	0.27 633	0.12 344	0.28 643	0.18 489	0.23 575	0.18 475
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	0.69 630	0.44 661	0.69 598	0.51 635	0.33 596	0.97 647	1.06 737	1.22 662	1.19 674	1.24 698	0.96 525	1.08 639	0.78 633	1.20 680	0.67 599	0.24 603	0.30 692	0.23 572	0.24 623	0.23 575	0.25 603

YMNet	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

YMNet_1	0.66 619	0.38 632	0.90 660	0.52 652	0.46 689	1.08 670	0.49 597	1.00 556	0.77 471	1.18 686	1.29 652	1.12 651	0.74 614	0.85 599	0.86 640	0.27 633	0.31 703	0.25 602	0.25 633	0.24 588	0.23 586

PCWNet_CMD	0.48 496	0.24 483	0.52 507	0.39 350	0.27 468	0.63 526	0.30 302	0.95 538	0.96 595	0.86 564	1.07 586	0.79 538	0.44 426	0.57 365	0.43 479	0.17 424	0.12 344	0.21 535	0.16 398	0.24 588	0.19 510

CFNet_pseudo	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.30 302	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.03 565	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

GMStereo	0.39 394	0.37 622	0.54 520	0.40 395	0.26 432	0.42 376	0.36 446	0.59 300	1.04 632	0.55 359	0.51 293	0.37 251	0.35 333	0.54 331	0.41 461	0.19 495	0.13 421	0.16 303	0.17 459	0.24 588	0.18 475
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 571	0.37 622	0.76 634	0.44 525	0.31 567	0.60 503	0.44 567	0.96 542	0.86 529	0.99 637	0.90 500	0.96 600	0.58 517	0.71 518	0.61 581	0.25 613	0.23 641	0.26 621	0.32 687	0.24 588	0.23 586

BEATNet_4x	0.46 467	0.32 590	0.56 532	0.37 271	0.19 128	0.63 526	0.35 423	1.01 566	0.72 431	0.77 499	0.83 456	0.70 484	0.59 524	0.68 499	0.53 554	0.16 365	0.12 344	0.16 303	0.14 323	0.24 588	0.16 428

ccs_rob	0.46 467	0.24 483	0.52 507	0.37 271	0.27 468	0.58 484	0.31 331	0.86 496	0.88 543	0.82 533	1.02 560	0.75 520	0.47 444	0.58 388	0.44 497	0.17 424	0.12 344	0.24 589	0.16 398	0.24 588	0.19 510

DISCO	0.70 632	0.26 526	0.68 592	0.44 525	0.31 567	1.14 681	0.51 618	1.23 667	1.23 681	0.81 524	1.05 575	1.50 707	0.85 653	1.82 732	1.03 682	0.19 495	0.15 496	0.18 409	0.16 398	0.24 588	0.23 586

SCION-MonSter(vits)	0.46 467	0.14 31	0.25 39	0.31 60	0.15 25	0.22 51	0.22 111	0.88 508	1.07 649	0.20 30	1.06 582	0.73 510	0.56 504	0.76 550	1.14 696	0.19 495	0.15 496	0.33 675	0.34 692	0.25 597	0.24 595

zh-mn7	1.08 706	0.65 719	4.00 768	0.52 652	0.38 638	1.16 687	0.62 659	1.15 629	1.77 735	1.74 731	2.31 727	1.17 663	0.91 666	2.10 743	1.77 730	0.24 603	0.21 623	0.22 551	0.22 590	0.25 597	0.28 627

DDVS	0.52 548	0.30 580	0.56 532	0.41 433	0.31 567	0.71 567	0.34 396	0.91 521	0.67 403	0.85 556	0.89 496	1.12 651	0.46 438	0.86 604	0.60 577	0.22 572	0.16 532	0.22 551	0.18 489	0.25 597	0.26 609

DCVSM-stereo	0.49 515	0.27 544	0.53 514	0.39 350	0.29 524	0.51 429	0.26 215	0.75 450	0.75 453	1.11 678	0.75 401	1.05 630	0.72 607	0.60 412	0.47 524	0.20 525	0.19 598	0.24 589	0.20 549	0.25 597	0.30 645

UCFNet_RVC	0.49 515	0.26 526	0.35 251	0.39 350	0.26 432	0.64 534	0.36 446	1.15 629	0.84 516	0.67 434	0.88 492	0.88 573	0.59 524	0.58 388	0.45 506	0.24 603	0.17 553	0.27 635	0.27 655	0.25 597	0.23 586

DRN-Test	0.66 619	0.32 590	0.66 583	0.50 617	0.39 644	1.15 683	0.61 657	1.49 720	1.01 618	1.12 679	1.08 589	1.06 632	0.69 586	0.77 560	0.94 666	0.23 590	0.17 553	0.26 621	0.25 633	0.25 597	0.21 556

MDST_ROB	0.91 680	0.27 544	0.85 647	0.63 709	0.41 656	2.53 753	0.71 694	1.60 734	1.13 663	2.83 765	1.73 704	0.97 602	0.69 586	1.61 719	0.73 615	0.25 613	0.22 631	0.32 670	0.28 663	0.25 597	0.24 595

SGM_RVC	0.97 687	0.28 558	0.41 346	0.39 350	0.22 251	1.55 719	0.73 698	1.51 726	1.25 691	2.25 752	1.92 715	2.58 743	1.56 733	2.02 741	1.19 699	0.27 633	0.27 676	0.27 635	0.25 633	0.25 597	0.25 603
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
w-ln-seven-2	0.76 647	0.43 656	2.32 751	0.52 652	0.38 638	0.90 632	0.65 667	1.11 608	1.12 662	1.19 688	1.28 648	1.09 643	0.99 686	1.07 660	0.87 646	0.20 525	0.19 598	0.23 572	0.22 590	0.26 605	0.22 578

StereoVision	0.42 427	0.28 558	0.45 407	0.49 603	0.28 493	0.38 330	0.38 486	0.72 426	0.62 370	0.44 303	1.14 612	0.54 381	0.39 391	0.56 353	0.34 373	0.21 544	0.24 651	0.25 602	0.24 623	0.26 605	0.16 428

CFNet_ucs	0.50 531	0.24 483	0.55 526	0.38 315	0.31 567	0.58 484	0.33 377	0.98 549	0.93 581	0.88 582	1.19 631	0.80 547	0.49 454	0.63 446	0.43 479	0.21 544	0.15 496	0.26 621	0.18 489	0.26 605	0.22 578

Wz-Net-LNSev	0.71 636	0.51 686	1.36 721	0.50 617	0.41 656	1.15 683	0.69 683	1.21 654	1.07 649	1.02 650	1.12 599	1.08 639	0.87 659	0.89 615	0.89 660	0.24 603	0.22 631	0.21 535	0.19 522	0.26 605	0.26 609

DMCA-RVC	0.51 540	0.30 580	0.59 542	0.50 617	0.32 584	0.54 450	0.38 486	0.86 496	0.68 410	0.94 614	0.86 476	0.91 584	0.68 582	0.70 512	0.59 575	0.23 590	0.18 578	0.31 663	0.23 607	0.26 605	0.19 510

FADNet-RVC-Resample	0.56 582	0.33 599	1.16 691	0.49 603	0.34 605	0.71 567	0.43 557	1.01 566	0.93 581	0.82 533	0.87 484	0.74 517	0.67 575	0.73 531	0.45 506	0.18 460	0.18 578	0.26 621	0.27 655	0.26 605	0.27 620

PA-Net	0.67 624	0.43 656	0.83 645	0.50 617	0.53 709	0.94 639	0.68 678	1.10 602	1.14 666	0.80 511	0.88 492	0.87 568	0.77 628	1.02 652	0.88 650	0.24 603	0.41 740	0.29 653	0.44 730	0.26 605	0.34 672
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 590	0.33 599	0.49 472	0.51 635	0.30 543	0.66 546	0.73 698	1.03 575	1.01 618	0.82 533	1.10 594	0.84 555	0.70 599	0.86 604	0.58 570	0.28 644	0.17 553	0.25 602	0.22 590	0.26 605	0.19 510

DeepPruner_ROB	0.53 556	0.34 604	0.59 542	0.41 433	0.30 543	0.50 424	0.43 557	1.19 647	0.70 418	0.85 556	1.05 575	0.86 562	0.55 497	0.84 593	0.51 543	0.29 651	0.23 641	0.22 551	0.22 590	0.26 605	0.25 603

PSMNet_ROB	0.64 615	0.37 622	0.65 577	0.56 683	0.42 662	0.97 647	0.83 710	1.21 654	0.92 574	0.79 508	1.02 560	1.08 639	0.63 547	0.82 580	0.91 664	0.29 651	0.20 613	0.31 663	0.31 679	0.26 605	0.23 586

CBMV	0.64 615	0.35 610	0.41 346	0.42 481	0.25 384	1.01 654	0.77 702	1.13 616	1.09 655	1.17 684	1.22 634	1.04 625	0.75 618	0.88 609	0.63 588	0.28 644	0.30 692	0.34 678	0.30 671	0.26 605	0.26 609
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 690	0.50 682	1.70 736	0.53 664	0.36 620	1.75 734	0.71 694	1.22 662	2.28 752	0.96 623	2.54 737	1.42 698	0.95 680	2.19 748	1.54 718	0.22 572	0.19 598	0.21 535	0.20 549	0.27 616	0.25 603

test_sample7	0.52 548	0.29 570	0.50 486	0.36 241	0.27 468	0.62 514	0.41 537	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.26 623	0.20 613	0.27 635	0.26 648	0.27 616	0.24 595

aanetorigin	0.83 668	0.56 702	1.87 742	0.49 603	0.38 638	0.56 472	0.66 670	0.70 410	1.00 614	2.42 757	2.02 721	1.31 678	1.18 706	0.93 633	1.13 695	0.20 525	0.18 578	0.20 492	0.19 522	0.27 616	0.30 645

StereoDRNet	0.64 615	0.33 599	0.68 592	0.51 635	0.43 669	1.03 659	0.53 626	1.47 717	0.99 607	1.10 676	0.87 484	1.07 637	0.71 603	0.82 580	0.88 650	0.23 590	0.19 598	0.25 602	0.23 607	0.27 616	0.19 510

FACV-RUCA	0.43 437	0.28 558	0.47 438	0.45 550	0.33 596	0.58 484	0.34 396	0.82 480	0.73 438	0.57 366	0.84 462	0.47 341	0.50 464	0.54 331	0.39 447	0.22 572	0.15 496	0.35 680	0.16 398	0.28 620	0.21 556

Wz-Net-MNSev	0.76 647	0.40 645	1.34 716	0.50 617	0.40 649	1.44 713	0.83 710	1.15 629	1.16 668	1.25 702	1.20 632	1.13 657	0.81 640	1.16 674	1.00 680	0.22 572	0.19 598	0.24 589	0.23 607	0.28 620	0.26 609

FAT-Stereo	0.73 642	0.33 599	0.75 629	0.49 603	0.37 628	0.71 567	0.59 649	1.36 703	1.30 700	1.03 658	1.40 671	1.59 716	1.15 702	0.87 606	0.86 640	0.28 644	0.28 680	0.28 643	0.23 607	0.28 620	0.38 694

ADCP+	1.06 701	0.35 610	1.51 729	0.49 603	0.51 704	1.45 714	0.55 635	1.25 678	1.03 626	1.16 683	1.15 618	1.10 647	1.07 696	1.56 716	6.75 786	0.19 495	0.16 532	0.23 572	0.21 572	0.28 620	0.21 556

dad	0.58 597	0.50 682	0.64 571	0.43 504	0.30 543	0.59 496	0.36 446	0.78 466	1.25 691	1.01 647	1.17 625	1.15 661	0.53 479	0.68 499	0.50 533	0.35 693	0.23 641	0.37 690	0.21 572	0.29 624	0.20 536

SACVNet	0.58 597	0.34 604	0.55 526	0.55 680	0.36 620	0.63 526	0.48 590	1.13 616	0.77 471	1.02 650	1.06 582	1.02 621	0.74 614	0.90 617	0.51 543	0.27 633	0.21 623	0.25 602	0.24 623	0.29 624	0.36 683

pcwnet_v2	0.58 597	0.28 558	0.84 646	0.45 550	0.35 612	0.61 506	0.35 423	1.27 682	1.21 678	0.99 637	1.27 646	0.72 497	0.58 517	0.67 488	0.48 528	0.27 633	0.21 623	0.24 589	0.23 607	0.29 624	0.29 634

APVNet	0.71 636	0.37 622	0.89 659	0.56 683	0.45 681	1.18 690	0.68 678	1.41 711	0.85 524	0.81 524	1.15 618	1.04 625	0.81 640	1.10 667	1.17 697	0.26 623	0.28 680	0.32 670	0.31 679	0.29 624	0.30 645

hitnet-ft	0.55 571	0.27 544	0.39 321	0.41 433	0.28 493	0.78 595	0.40 521	0.92 524	0.90 562	0.82 533	1.01 551	1.13 657	0.70 599	0.78 565	0.67 599	0.28 644	0.20 613	0.28 643	0.22 590	0.29 624	0.26 609

Nwc_Net	0.78 653	0.38 632	0.73 616	0.60 701	0.55 716	1.05 664	0.55 635	1.67 740	1.05 636	0.88 582	1.86 713	1.40 697	1.09 697	1.10 667	0.87 646	0.30 658	0.25 659	0.36 685	0.38 709	0.29 624	0.29 634

ADCL	1.04 696	0.38 632	1.35 717	0.50 617	0.39 644	1.61 725	0.89 719	1.29 686	1.39 708	1.29 704	1.50 688	1.24 668	1.24 711	1.37 707	4.87 778	0.21 544	0.19 598	0.25 602	0.25 633	0.29 624	0.27 620

SGM-ForestM	4.04 779	0.32 590	0.46 424	0.43 504	0.27 468	7.50 786	1.45 768	3.84 781	4.24 783	8.19 800	6.76 789	19.00 812	9.08 788	10.74 802	6.62 785	0.31 662	0.33 715	0.32 670	0.32 687	0.29 624	0.29 634

PWC_ROB	0.87 672	0.52 694	1.28 707	0.50 617	0.32 584	0.91 633	0.37 464	1.36 703	1.46 716	1.61 723	2.59 741	1.16 662	1.01 690	1.34 701	1.40 713	0.25 613	0.18 578	0.28 643	0.20 549	0.29 624	0.28 627

SCION-MonSter	0.67 624	0.40 645	0.95 665	0.54 671	0.44 676	1.30 702	0.42 548	0.91 521	1.06 642	0.79 508	1.13 606	0.74 517	0.67 575	0.76 550	1.43 714	0.19 495	0.19 598	0.45 715	0.42 728	0.30 633	0.26 609

ISRNet	0.56 582	0.24 483	0.66 583	0.56 683	0.36 620	0.44 390	0.25 188	0.82 480	0.84 516	1.07 668	1.25 643	0.91 584	0.60 528	0.66 477	0.58 570	0.35 693	0.26 667	0.36 685	0.33 690	0.30 633	0.42 705

rvit_stereo_0075_2	0.47 483	0.37 622	0.70 602	0.53 664	0.46 689	0.43 381	0.36 446	0.81 478	0.67 403	0.55 359	0.74 399	0.59 420	0.43 415	0.63 446	0.43 479	0.32 674	0.23 641	0.35 680	0.25 633	0.30 633	0.25 603

AF-Net	0.81 660	0.39 640	0.68 592	0.64 710	0.54 711	0.91 633	0.51 618	1.61 736	1.31 701	0.96 623	2.02 721	1.46 701	1.26 716	1.11 669	0.99 676	0.32 674	0.24 651	0.39 700	0.27 655	0.30 633	0.25 603

RTSC	0.87 672	0.48 674	1.23 703	0.52 652	0.37 628	1.13 680	0.50 602	1.34 696	1.79 736	1.51 716	1.24 641	1.12 651	0.81 640	1.62 720	2.16 746	0.25 613	0.19 598	0.23 572	0.24 623	0.30 633	0.31 655

DeepPrunerF	0.89 676	0.52 694	3.43 764	0.68 727	0.81 747	0.72 576	0.72 696	1.22 662	1.99 743	0.93 611	1.01 551	0.87 568	0.86 656	1.08 663	0.95 669	0.34 689	0.28 680	0.43 709	0.39 714	0.30 633	0.32 659

SGM-Forest	0.62 612	0.32 590	0.39 321	0.43 504	0.30 543	1.02 656	0.55 635	1.09 599	1.05 636	1.06 665	1.18 627	1.10 647	0.67 575	0.88 609	0.62 584	0.31 662	0.33 715	0.33 675	0.30 671	0.30 633	0.28 627
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	0.96 685	0.48 674	2.41 754	0.54 671	0.50 700	1.41 709	0.70 688	1.67 740	1.81 737	1.49 713	1.50 688	1.26 670	0.87 659	1.15 672	1.80 734	0.23 590	0.21 623	0.25 602	0.25 633	0.31 640	0.26 609

FADNet_RVC	0.55 571	0.37 622	1.17 696	0.44 525	0.31 567	0.56 472	0.34 396	1.06 587	0.88 543	0.67 434	0.90 500	0.61 432	0.65 564	0.93 633	0.70 607	0.21 544	0.18 578	0.26 621	0.23 607	0.31 640	0.28 627

FADNet-RVC	0.60 607	0.53 697	1.14 690	0.46 572	0.39 644	0.61 506	0.39 508	1.12 614	0.87 539	0.70 454	0.84 462	1.04 625	0.55 497	0.94 640	0.69 604	0.26 623	0.25 659	0.28 643	0.28 663	0.31 640	0.31 655

GANet	0.70 632	0.37 622	0.55 526	0.51 635	0.34 605	0.94 639	0.96 727	1.08 595	0.94 588	1.04 659	1.98 719	1.13 657	0.88 663	1.12 670	0.66 596	0.25 613	0.26 667	0.27 635	0.22 590	0.31 640	0.22 578

CVANet_RVC	0.57 590	0.33 599	0.44 394	0.47 580	0.32 584	0.67 551	0.61 657	1.05 583	0.93 581	0.85 556	1.04 571	1.01 616	0.73 610	0.83 588	0.52 550	0.29 651	0.19 598	0.27 635	0.25 633	0.31 640	0.21 556

XPNet_ROB	0.70 632	0.35 610	0.68 592	0.52 652	0.40 649	0.79 599	0.85 716	1.16 637	0.94 588	1.33 707	1.15 618	1.38 694	0.83 650	1.03 654	0.90 662	0.32 674	0.25 659	0.26 621	0.24 623	0.31 640	0.28 627

MSAF-DinoV2	1.04 696	0.38 632	1.32 714	0.54 671	0.29 524	0.89 630	0.72 696	1.52 729	1.24 683	1.05 661	1.41 673	2.98 749	1.49 728	2.74 767	2.83 761	0.22 572	0.14 463	0.20 492	0.22 590	0.32 646	0.32 659

TCMNet	0.66 619	0.39 640	0.98 671	0.59 695	0.61 731	0.96 645	0.55 635	1.05 583	0.90 562	0.84 552	1.14 612	0.89 577	0.65 564	0.85 599	1.01 681	0.26 623	0.26 667	0.31 663	0.28 663	0.32 646	0.29 634

Wz-Net-SNSev	0.91 680	0.73 730	2.13 746	0.56 683	0.45 681	0.95 642	1.13 742	1.34 696	1.24 683	1.02 650	1.30 655	1.46 701	0.86 656	1.81 731	1.50 717	0.25 613	0.23 641	0.25 602	0.26 648	0.32 646	0.29 634

S-Stereo	0.74 643	0.35 610	0.96 668	0.56 683	0.45 681	0.82 618	0.60 652	1.24 674	1.60 730	0.96 623	1.41 673	1.12 651	0.94 677	0.80 574	1.04 685	0.26 623	0.31 703	0.28 643	0.25 633	0.32 646	0.47 725

edge stereo	0.76 647	0.38 632	0.74 621	0.52 652	0.43 669	0.80 605	0.53 626	1.28 685	1.06 642	1.28 703	1.38 670	1.81 721	1.11 699	1.08 663	0.85 639	0.33 683	0.32 709	0.41 707	0.28 663	0.32 646	0.36 683

NCCL2	0.72 640	0.41 650	0.65 577	0.64 710	0.44 676	0.98 651	1.20 747	1.11 608	1.00 614	0.98 633	0.96 525	1.49 706	0.87 659	0.90 617	0.79 625	0.31 662	0.26 667	0.39 700	0.39 714	0.32 646	0.32 659

MeshStereo	1.34 726	0.43 656	0.54 520	0.44 525	0.34 605	1.66 728	0.60 652	1.94 749	1.37 705	4.47 780	3.25 753	4.71 769	1.94 751	1.92 736	1.17 697	0.35 693	0.35 719	0.37 690	0.31 679	0.32 646	0.32 659
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	0.82 661	0.51 686	2.09 745	0.49 603	0.41 656	0.85 625	0.50 602	1.04 578	0.88 543	1.45 712	1.43 678	1.50 707	1.06 694	1.22 686	0.97 672	0.31 662	0.32 709	0.27 635	0.27 655	0.33 653	0.42 705

NCC-stereo	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664

Abc-Net	0.78 653	0.40 645	0.76 634	0.61 703	0.67 739	0.81 610	0.69 683	1.54 731	1.11 657	0.90 594	1.36 662	1.33 686	1.16 703	1.19 678	0.88 650	0.31 662	0.30 692	0.37 690	0.48 740	0.33 653	0.33 664
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	0.58 597	0.44 661	0.62 556	0.42 481	0.33 596	0.66 546	0.58 646	1.02 570	0.86 529	0.77 499	1.28 648	0.72 497	0.64 558	0.82 580	0.59 575	0.31 662	0.26 667	0.40 703	0.27 655	0.33 653	0.26 609

CBMV_ROB	0.59 604	0.37 622	0.38 299	0.39 350	0.28 493	0.74 578	0.28 270	1.00 556	0.98 602	0.94 614	1.25 643	0.81 550	0.78 633	0.87 606	0.50 533	0.36 697	0.37 726	0.43 709	0.40 717	0.33 653	0.30 645

ETE_ROB	0.70 632	0.49 678	0.73 616	0.56 683	0.36 620	0.79 599	0.87 717	1.14 625	0.93 581	1.19 688	1.18 627	1.39 695	0.82 645	0.99 643	0.80 627	0.26 623	0.21 623	0.31 663	0.26 648	0.33 653	0.34 672

MultiAttention	3.58 776	0.24 483	0.62 556	0.54 671	0.34 605	22.90 806	2.72 788	1.60 734	1.13 663	0.80 511	1.81 709	1.14 660	0.43 415	35.29 821	0.61 581	0.17 424	0.12 344	0.23 572	0.23 607	0.34 659	0.29 634

RP	0.76 647	0.36 615	0.63 566	0.66 720	0.58 728	0.80 605	0.55 635	1.14 625	1.22 680	0.97 628	1.65 698	1.43 700	1.32 718	1.01 647	0.84 635	0.33 683	0.30 692	0.36 685	0.30 671	0.34 659	0.34 672

FBW_ROB	0.88 674	0.50 682	0.85 647	0.55 680	0.40 649	1.17 688	0.78 704	1.50 723	1.37 705	1.33 707	1.27 646	1.48 705	1.00 689	2.57 761	0.98 675	0.25 613	0.32 709	0.45 715	0.30 671	0.34 659	0.28 627

SANet	1.07 703	0.41 650	1.06 679	0.48 588	0.30 543	1.41 709	0.94 725	1.42 712	3.36 775	1.58 720	2.43 734	2.33 738	1.70 740	1.34 701	1.07 687	0.28 644	0.24 651	0.26 621	0.23 607	0.34 659	0.30 645

PWCDC_ROB	0.89 676	0.49 678	0.80 643	0.74 735	0.40 649	1.03 659	0.39 508	1.33 694	2.35 759	1.02 650	3.77 762	0.81 550	0.92 671	1.20 680	0.90 662	0.34 689	0.22 631	0.24 589	0.20 549	0.34 659	0.29 634

PatchMatch Cens Cmp	2.71 765	0.42 652	0.59 542	0.50 617	0.35 612	2.54 754	1.13 742	2.56 765	4.99 786	4.58 782	9.98 796	16.08 802	3.75 779	2.63 763	2.00 741	0.38 703	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.35 664	0.35 677

AANet	1.13 710	1.01 756	2.99 760	0.44 525	0.37 628	0.91 633	0.54 630	1.27 682	2.31 756	2.35 755	2.37 733	2.22 733	1.53 729	1.18 677	1.43 714	0.32 674	0.23 641	0.28 643	0.25 633	0.35 664	0.33 664

zh-sn7	1.09 707	0.75 732	3.23 762	0.57 689	0.42 662	1.11 675	0.89 719	1.19 647	1.27 695	1.41 711	1.98 719	1.25 669	1.47 727	1.99 740	2.62 758	0.26 623	0.26 667	0.26 621	0.27 655	0.35 664	0.30 645

FINET	0.67 624	0.42 652	1.00 673	0.46 572	0.43 669	0.83 621	0.89 719	1.08 595	1.50 718	0.87 572	1.14 612	0.71 488	0.68 582	0.92 627	0.70 607	0.36 697	0.30 692	0.26 621	0.24 623	0.35 664	0.33 664

DANet	0.71 636	0.45 668	0.91 662	0.59 695	0.40 649	0.81 610	0.40 521	0.97 546	0.84 516	1.20 693	1.22 634	1.33 686	0.88 663	1.16 674	1.24 701	0.27 633	0.23 641	0.31 663	0.25 633	0.35 664	0.32 659
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 668	0.49 678	0.77 639	0.60 701	0.41 656	1.14 681	1.06 737	1.19 647	1.46 716	1.32 705	1.43 678	1.37 693	1.19 708	1.27 693	0.86 640	0.39 709	0.31 703	0.36 685	0.37 704	0.35 664	0.34 672

LALA_ROB	0.74 643	0.43 656	0.69 598	0.54 671	0.40 649	1.01 654	0.95 726	1.21 654	1.07 649	1.22 695	1.12 599	1.56 713	0.79 635	1.04 656	0.86 640	0.33 683	0.22 631	0.35 680	0.30 671	0.35 664	0.31 655

PM Cens cmp D40	2.27 763	0.42 652	0.61 551	0.50 617	0.35 612	1.90 741	0.87 717	2.50 764	4.48 785	4.57 781	9.82 795	8.65 789	3.79 780	2.70 765	2.09 744	0.37 700	0.37 726	0.37 690	0.35 698	0.36 671	0.35 677

PM Graph cmp D40	2.03 757	0.44 661	0.92 664	0.52 652	0.36 620	1.83 739	1.05 736	2.02 754	3.88 781	4.46 778	10.69 798	5.00 775	2.94 769	2.59 762	1.71 725	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

PatchMatch Graph Cmp	2.13 761	0.44 661	0.87 654	0.51 635	0.35 612	1.75 734	1.00 732	2.02 754	4.28 784	4.74 787	10.89 799	6.21 783	2.98 770	2.37 754	1.94 737	0.38 703	0.35 719	0.37 690	0.34 692	0.36 671	0.35 677

PatchMatch		0.44 661		0.52 652		1.73 733		2.10 756		4.63 783		6.05 780		2.64 764		0.37 700		0.37 690		0.36 671

DualNet (step1)	0.57 590	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	0.68 499	0.50 533	0.41 715	0.20 613	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample9	1.05 700	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.06 587	0.88 543	0.92 607	0.86 476	0.85 557	0.69 586	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

test_sample8	1.25 723	0.36 615	0.72 612	0.38 315	0.30 543	0.71 567	0.43 557	1.13 616	0.75 453	1.50 715	0.95 521	3.29 760	1.59 735	1.20 680	1.36 709	0.41 715	8.41 807	0.40 703	0.41 722	0.36 671	0.33 664

GMStereo_Zeroshot	0.49 515	0.44 661	0.74 621	0.49 603	0.27 468	0.56 472	0.29 280	0.73 437	0.76 462	0.86 564	0.94 511	0.91 584	0.36 362	0.74 539	0.43 479	0.26 623	0.14 463	0.26 621	0.15 359	0.36 671	0.18 475

UDGNet	0.48 496	0.77 736	0.50 486	0.48 588	0.31 567	0.41 369	0.34 396	0.70 410	0.92 574	0.65 416	0.60 338	0.58 405	0.43 415	0.63 446	0.41 461	0.32 674	0.15 496	0.66 746	0.19 522	0.36 671	0.21 556

RGC	0.79 656	0.59 706	0.71 607	0.65 717	0.65 737	0.92 638	0.58 646	1.29 686	1.05 636	1.07 668	1.45 684	1.47 704	1.03 691	1.21 684	0.88 650	0.32 674	0.30 692	0.48 726	0.40 717	0.37 680	0.37 688

ADCMid	1.14 711	0.52 694	2.23 750	0.53 664	0.43 669	1.07 666	0.75 700	1.23 667	1.05 636	2.15 746	1.44 681	1.50 707	1.43 725	1.56 716	5.01 779	0.26 623	0.24 651	0.29 653	0.31 679	0.37 680	0.33 664

ADCPNet	1.03 695	0.48 674	2.70 757	0.54 671	0.42 662	1.40 707	0.75 700	1.13 616	1.07 649	1.22 695	1.42 675	1.68 718	1.09 697	1.36 706	3.45 770	0.30 658	0.28 680	0.29 653	0.32 687	0.37 680	0.35 677

NOSS_ROB	0.57 590	0.39 640	0.39 321	0.44 525	0.30 543	0.73 577	0.54 630	1.03 575	1.08 653	0.67 434	0.87 484	0.76 528	0.57 507	0.77 560	0.47 524	0.38 703	0.38 730	0.44 714	0.42 728	0.37 680	0.34 672

HBP-ISP	0.59 604	0.45 668	0.43 382	0.45 550	0.33 596	0.70 561	0.28 270	1.11 608	1.00 614	0.83 545	1.18 627	0.65 461	0.68 582	0.88 609	0.52 550	0.35 693	0.38 730	0.47 720	0.41 722	0.38 684	0.31 655

stereogan	0.80 657	0.31 585	0.71 607	0.59 695	0.50 700	1.72 732	0.48 590	1.35 700	1.37 705	1.00 642	1.46 686	1.56 713	0.95 680	1.29 694	0.84 635	0.28 644	0.29 687	0.29 653	0.25 633	0.38 684	0.38 694

AnyNet_C32	1.16 717	0.62 714	2.40 753	0.57 689	0.55 716	1.41 709	1.34 759	1.18 645	1.24 683	1.49 713	1.42 675	1.39 695	1.20 710	1.55 714	4.82 777	0.29 651	0.28 680	0.29 653	0.34 692	0.38 684	0.42 705

WZ-Net	1.19 719	0.59 706	4.07 769	0.62 707	0.51 704	1.34 704	1.31 758	1.32 692	1.74 734	1.53 719	1.65 698	1.74 720	1.28 717	2.25 750	2.01 742	0.27 633	0.21 623	0.23 572	0.25 633	0.40 687	0.39 697

SHD	0.93 683	0.50 682	1.18 697	0.59 695	0.46 689	0.97 647	0.48 590	1.70 742	2.15 745	1.58 720	1.37 665	1.42 698	1.19 708	1.31 697	1.60 720	0.31 662	0.26 667	0.32 670	0.33 690	0.40 687	0.42 705

RTS	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 763	1.40 762	1.39 707	2.26 748	1.89 737	2.56 738	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 773	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

RTSA	1.98 753	0.96 751	11.36 792	0.65 717	0.57 722	2.77 763	1.40 762	1.39 707	2.26 748	1.89 737	2.56 738	1.32 683	1.25 712	5.20 785	4.05 773	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.29 669	0.40 687	0.37 688

RYNet	0.72 640	0.35 610	0.64 571	0.53 664	0.67 739	1.31 703	0.67 673	1.20 652	1.18 672	1.05 661	0.87 484	1.27 672	0.93 676	0.93 633	1.27 705	0.22 572	0.16 532	0.26 621	0.23 607	0.40 687	0.39 697

NVstereo2D	0.60 607	0.30 580	0.75 629	0.48 588	0.43 669	0.89 630	0.48 590	1.05 583	1.15 667	0.66 429	0.86 476	0.88 573	0.70 599	0.99 643	0.65 593	0.32 674	0.15 496	0.28 643	0.20 549	0.40 687	0.36 683

Wz-Net-TNSev	1.14 711	1.06 759	4.32 771	0.49 603	0.42 662	1.51 717	1.11 741	1.48 718	1.40 710	1.22 695	1.26 645	1.58 715	1.43 725	1.76 729	1.70 724	0.32 674	0.31 703	0.26 621	0.30 671	0.41 693	0.41 704

EDNetEfficient	1.46 733	0.80 738	6.12 776	0.47 580	0.39 644	0.69 556	0.83 710	0.90 516	2.77 768	3.50 775	1.96 718	1.66 717	2.03 754	1.26 690	4.18 775	0.21 544	0.18 578	0.21 535	0.20 549	0.41 693	0.39 697

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 694	0.57 704	1.51 729	0.67 723	0.50 700	2.57 755	1.66 771	1.20 652	1.43 711	1.38 709	1.57 695	1.33 686	0.92 671	1.64 723	0.88 650	0.37 700	0.39 735	0.46 719	0.60 753	0.41 693	0.40 700

WCMA_ROB	1.14 711	0.36 615	0.76 634	0.49 603	0.44 676	1.23 696	0.67 673	1.11 608	1.23 681	2.84 766	3.95 768	3.28 759	1.83 748	1.25 689	0.99 676	0.44 724	0.34 717	0.34 678	0.37 704	0.41 693	0.40 700

WQFJA1++	0.23 120	0.15 83	0.27 76	0.30 29	0.21 216	0.31 224	0.18 17	0.36 95	0.17 14	0.25 119	0.30 169	0.29 169	0.28 234	0.40 182	0.22 115	0.15 304	0.10 112	0.13 125	0.10 98	0.42 697	0.11 169

SDNR	0.86 671	0.37 622	1.47 727	0.40 395	0.38 638	3.38 774	0.33 377	0.90 516	0.98 602	0.99 637	2.09 724	0.59 420	0.71 603	1.29 694	0.70 607	0.51 741	0.56 760	0.36 685	0.26 648	0.43 698	0.46 720

GASNet	0.67 624	0.72 729	0.96 668	0.70 730	0.48 696	0.62 514	0.47 582	1.08 595	1.03 626	0.94 614	0.82 450	0.93 593	0.83 650	1.33 699	0.80 627	0.31 662	0.22 631	0.29 653	0.28 663	0.44 699	0.24 595

MFN_U_SF_RVC	1.09 707	0.59 706	1.97 744	0.67 723	0.44 676	1.93 743	0.60 652	1.85 748	1.36 703	1.61 723	1.54 693	1.95 729	1.37 721	1.64 723	1.73 726	0.40 714	0.37 726	0.45 715	0.48 740	0.44 699	0.44 712

ADCS	1.51 737	0.61 711	3.42 763	0.59 695	0.51 704	1.27 700	1.08 740	1.59 733	1.81 737	1.91 740	1.66 700	1.51 710	1.42 724	1.94 738	8.60 788	0.33 683	0.32 709	0.33 675	0.36 701	0.44 699	0.42 705

AnyNet_C01	1.56 738	1.05 757	7.45 778	0.64 710	0.54 711	1.99 744	1.38 761	1.43 714	1.36 703	1.63 726	1.92 715	1.84 723	1.33 720	2.40 755	4.03 772	0.33 683	0.32 709	0.32 670	0.34 692	0.44 699	0.45 716

coex-ft	6.43 789	1.51 772	87.33 834	0.49 603	0.38 638	1.34 704	1.21 749	1.16 637	8.09 792	12.12 804	2.79 748	2.77 748	3.31 774	1.16 674	3.15 762	0.24 603	0.23 641	0.27 635	0.24 623	0.45 703	0.37 688

G-Net	0.95 684	0.46 672	1.04 677	0.64 710	0.48 696	2.12 749	0.64 665	1.01 566	0.87 539	1.75 732	2.82 751	1.30 677	1.64 739	1.06 657	0.96 671	0.36 697	0.29 687	0.35 680	0.25 633	0.45 703	0.42 705

PDISCO_ROB	0.91 680	0.48 674	1.06 679	0.99 753	0.97 757	1.67 730	0.63 661	1.64 738	1.59 727	1.06 665	1.18 627	1.31 678	0.79 635	1.55 714	0.97 672	0.49 738	0.22 631	0.45 715	0.40 717	0.45 703	0.37 688

FSD	0.48 496	0.47 673	0.53 514	0.54 671	0.46 689	0.48 417	0.52 621	0.53 264	0.48 314	0.48 326	0.48 275	0.49 355	0.48 449	0.51 305	0.49 531	0.45 726	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.46 706	0.45 716

FADNet	0.61 611	0.51 686	1.10 684	0.45 550	0.44 676	0.65 544	0.41 537	1.19 647	1.05 636	0.70 454	0.84 462	0.98 606	0.66 572	0.82 580	0.50 533	0.29 651	0.30 692	0.27 635	0.30 671	0.46 706	0.35 677

DPSNet	0.99 689	0.42 652	1.88 743	0.53 664	0.41 656	1.59 724	1.26 753	2.21 760	1.43 711	1.10 676	1.11 595	1.46 701	1.95 752	1.34 701	1.26 703	0.34 689	0.25 659	0.25 602	0.21 572	0.46 706	0.37 688

fsdfsdds	3.34 771	0.62 714	2.19 749	0.75 738	0.54 711	7.70 787	1.13 742	3.94 783	6.50 789	6.05 795	10.49 797	11.93 794	6.06 785	2.52 760	3.44 769	0.39 709	0.38 730	0.65 745	0.49 745	0.47 709	0.61 741

MSMD_ROB	1.21 720	0.49 678	0.62 556	0.59 695	0.50 700	1.62 727	0.67 673	1.23 667	1.24 683	2.45 758	3.77 762	3.09 753	2.98 770	1.32 698	0.81 630	0.45 726	0.41 740	0.49 731	0.51 748	0.47 709	0.44 712

TARStereo(FT)	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 772	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 725	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

2222	1.14 711	0.53 697	1.55 731	0.79 742	0.47 694	1.56 720	1.67 772	1.49 720	1.24 683	1.24 698	2.23 725	3.21 755	1.25 712	1.53 711	1.63 721	0.47 734	0.28 680	0.50 733	0.36 701	0.48 711	0.29 634

FC-DCNN v2	1.65 743	0.51 686	0.65 577	0.61 703	0.49 698	1.61 725	0.70 688	1.75 745	1.56 726	4.74 787	4.91 778	6.46 784	3.31 774	1.91 735	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

FC-DCNN	1.59 739	0.51 686	0.66 583	0.61 703	0.49 698	1.56 720	0.70 688	1.66 739	1.53 720	4.64 784	4.62 776	5.85 778	3.34 776	1.84 733	1.11 690	0.46 730	0.42 742	0.47 720	0.46 731	0.48 711	0.46 720

SAMSARA	1.07 703	0.65 719	1.19 698	1.06 760	0.90 751	1.76 736	1.76 777	1.46 716	1.44 714	1.51 716	1.16 623	2.00 730	1.14 701	1.48 710	1.31 707	0.39 709	0.44 749	0.35 680	0.38 709	0.49 715	0.49 731

MANE	4.13 780	0.51 686	0.64 571	0.66 720	0.56 719	6.89 785	0.99 730	7.55 791	12.04 796	6.68 798	8.57 793	10.69 792	9.45 789	7.59 799	6.39 784	0.49 738	0.43 747	0.48 726	0.98 775	0.49 715	0.48 728

FCDSN-DC	1.39 731	0.56 702	0.65 577	0.74 735	0.59 729	1.38 706	0.63 661	1.35 700	1.39 708	3.26 773	4.50 775	4.61 767	2.63 764	1.58 718	1.03 682	0.46 730	0.42 742	0.48 726	0.47 738	0.50 717	0.50 733
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 661	0.57 704	0.75 629	0.54 671	0.59 729	1.09 673	0.66 670	1.38 706	0.94 588	1.12 679	1.44 681	1.29 675	0.92 671	0.95 642	1.24 701	0.49 738	0.42 742	0.50 733	0.47 738	0.51 718	0.46 720

EDNetEfficientorigin	9.93 797	1.15 760	175.16 835	0.48 588	0.36 620	1.04 663	0.68 678	1.24 674	2.69 766	3.17 772	2.50 736	2.30 736	2.07 755	1.76 729	2.21 747	0.20 525	0.18 578	0.24 589	0.19 522	0.51 718	0.50 733

BEATNet-Init1	15.13 804	0.82 742	50.86 828	0.72 734	0.53 709	38.10 820	7.03 797	11.83 799	14.25 803	29.78 828	30.17 823	48.21 831	22.64 814	26.78 818	18.11 805	0.42 719	0.38 730	0.47 720	0.46 731	0.51 718	0.48 728

PVD	1.28 725	0.67 722	1.28 707	0.74 735	0.62 732	1.50 716	0.84 713	1.99 751	2.96 769	2.18 747	2.36 732	1.85 725	1.95 752	1.92 736	1.94 737	0.39 709	0.36 725	0.49 731	0.37 704	0.51 718	0.64 743

LSM	4.74 784	0.77 736	10.16 785	0.70 730	56.56 824	1.02 656	1.00 732	1.24 674	1.62 731	2.04 742	2.34 730	1.33 686	1.17 705	1.38 708	1.09 689	0.33 683	0.49 755	0.39 700	0.46 731	0.51 718	10.09 807

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 624	0.81 739	0.73 616	0.53 664	0.37 628	1.40 707	0.53 626	1.04 578	0.79 491	0.88 582	0.94 511	0.95 597	0.53 479	0.93 633	0.58 570	0.39 709	0.30 692	0.57 740	0.31 679	0.53 723	0.30 645

XQC	0.89 676	0.65 719	1.31 712	0.67 723	0.52 708	1.22 694	0.68 678	1.26 680	1.52 719	1.14 682	1.11 595	1.28 674	1.04 693	1.40 709	1.77 730	0.38 703	0.24 651	0.37 690	0.31 679	0.53 723	0.47 725

1111	1.92 751	0.60 710	2.43 755	0.71 733	0.57 722	2.60 756	3.13 789	2.12 758	1.97 741	2.27 753	2.74 747	3.21 755	3.13 773	5.16 784	5.06 780	0.38 703	0.35 719	0.47 720	0.38 709	0.54 725	0.53 737

ELAS_RVC	1.60 740	0.61 711	1.01 675	0.70 730	0.56 719	2.00 745	1.89 780	1.96 750	2.65 765	3.33 774	3.26 754	3.03 750	3.41 777	2.49 758	2.09 744	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 742	0.61 711	0.95 665	0.68 727	0.55 716	3.01 772	1.55 769	2.39 762	2.33 757	3.64 776	3.89 766	2.75 747	2.90 768	2.15 746	2.27 752	0.52 743	0.45 750	0.50 733	0.48 740	0.54 725	0.52 735
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TARSTereo(ZeroShot)	5.47 786	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 789	4.10 792	8.88 793	13.09 800	10.59 802	15.01 809	16.60 803	11.04 794	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 747

TestStereooo	5.47 786	0.45 668	9.36 782	0.64 710	0.57 722	8.94 789	4.10 792	8.88 793	13.09 800	10.59 802	15.01 809	16.60 803	11.04 794	3.84 778	3.37 765	0.42 719	0.40 737	0.43 709	0.41 722	0.56 728	0.72 747

Anonymous_2	0.82 661	0.44 661	0.63 566	0.40 395	0.43 669	0.80 605	0.52 621	0.72 426	0.77 471	0.71 461	0.60 338	0.87 568	0.76 621	0.75 545	0.58 570	0.52 743	0.54 758	0.54 738	4.82 806	0.56 728	0.40 700

PASM	0.90 679	0.64 717	1.69 734	0.69 729	0.69 742	0.78 595	0.84 713	1.03 575	1.26 694	1.19 688	1.15 618	1.31 678	0.98 685	1.24 688	1.03 682	0.52 743	0.56 760	0.59 743	0.66 759	0.56 728	0.54 738

sAnonymous2	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

CroCo_RVC	0.40 406	0.39 640	0.85 647	0.48 588	0.37 628	0.40 349	0.46 574	0.57 284	0.52 334	0.38 260	0.46 266	0.35 234	0.42 409	0.43 222	0.30 323	0.19 495	0.14 463	0.18 409	0.17 459	0.57 732	0.44 712

DGSMNet	0.76 647	0.55 701	1.29 710	0.58 691	0.62 732	0.94 639	0.70 688	1.26 680	1.11 657	0.83 545	1.24 641	1.00 612	0.71 603	1.03 654	0.81 630	0.34 689	0.29 687	0.41 707	0.40 717	0.57 732	0.55 739

STTRV1_RVC	0.82 661	0.59 706	1.16 691	0.67 723	0.81 747	1.11 675	0.63 661	1.30 689	1.11 657	0.98 633	1.33 659	1.08 639	0.95 680	1.26 690	0.87 646	0.55 750	0.25 659	0.43 709	0.39 714	0.58 735	0.40 700

PStereo	0.50 531	0.75 732	0.42 367	0.37 271	0.28 493	0.55 457	0.46 574	0.54 267	0.88 543	0.53 349	0.33 190	0.51 367	0.51 469	0.78 565	0.67 599	0.51 741	0.25 659	0.30 662	0.27 655	0.59 736	0.49 731

CC-Net-ROB	0.82 661	0.96 751	0.85 647	0.58 691	0.45 681	1.27 700	0.70 688	1.17 642	1.02 621	0.83 545	1.23 639	0.90 582	0.77 628	1.06 657	0.69 604	0.46 730	0.34 717	1.71 770	0.38 709	0.59 736	0.36 683

FADE		2.05 785		1.03 757	0.99 760			3.91 782	3.00 770	1.76 733		2.73 746		5.95 787		11.57 814	1.70 798	23.09 825	15.86 815	0.62 738	0.65 744

GANetREF_RVC	0.80 657	0.75 732	0.86 652	0.66 720	0.42 662	1.15 683	0.98 728	1.14 625	1.19 674	1.01 647	1.02 560	1.10 647	0.90 665	1.15 672	0.76 620	0.48 736	0.39 735	0.57 740	0.38 709	0.63 739	0.46 720
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UHP(FT)	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 756	1.44 765	1.77 746	2.54 762	2.20 748	2.61 742	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

mmmmmm	1.48 735	0.69 726	1.79 739	0.78 740	0.54 711	2.60 756	1.44 765	1.77 746	2.54 762	2.20 748	2.61 742	2.61 744	1.78 743	2.35 751	2.56 756	0.45 726	0.45 750	0.75 749	0.64 757	0.64 740	0.45 716

zero-FE	0.25 171	0.15 83	0.30 133	0.35 205	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.35 87	0.31 155	0.26 134	0.27 135	0.29 169	0.29 253	0.33 109	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.64 740	0.12 237

PSMNet-RUCA	0.76 647	0.75 732	1.08 683	1.01 756	0.90 751	0.69 556	0.50 602	1.11 608	1.03 626	0.78 503	1.11 595	0.80 547	0.72 607	0.88 609	0.63 588	0.53 747	0.27 676	0.76 752	0.46 731	0.66 743	0.47 725

nnnnnnn	1.69 745	0.64 717	2.14 747	0.80 744	0.73 745	1.79 738	1.01 734	2.00 752	2.36 760	2.69 761	4.20 771	4.71 769	2.34 758	2.45 756	2.27 752	0.53 747	0.53 757	0.66 746	0.62 756	0.69 744	0.62 742

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 726	0.87 745	1.76 738	0.86 749	0.56 719	4.29 779	1.79 778	1.50 723	1.98 742	1.61 723	1.85 712	1.84 723	1.41 723	1.89 734	1.36 709	0.48 736	0.40 737	0.56 739	0.57 751	0.69 744	0.48 728

DDF-Stereo	0.26 190	0.15 83	0.30 133	0.36 241	0.29 524	0.19 29	0.20 58	0.32 53	0.31 155	0.26 134	0.26 125	0.29 169	0.29 253	0.38 162	0.24 184	0.17 424	0.10 112	0.14 193	0.10 98	0.70 746	0.12 237

NVStereoNet_ROB	1.24 722	0.90 747	1.13 688	0.86 749	0.88 750	1.11 675	0.99 730	1.42 712	1.53 720	1.59 722	2.48 735	2.24 735	1.53 729	1.96 739	1.30 706	0.76 758	0.70 765	0.78 754	1.00 777	0.71 747	0.88 757
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+	2.23 762	2.43 789	10.85 789	1.22 764	0.91 753	2.76 762	1.40 762	2.12 758	1.67 733	1.32 705	1.74 706	1.86 726	1.74 742	6.25 788	4.41 776	0.65 753	0.64 763	0.58 742	0.54 750	0.80 748	0.76 750

UHP(ZeroShot)	12.84 801	0.68 723	18.22 798	0.82 746	0.62 732	25.49 809	5.53 794	21.64 818	40.95 832	23.57 816	34.53 825	25.52 816	26.31 817	14.39 805	14.00 800	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 789

UHP	12.84 801	0.68 723	18.22 798	0.82 746	0.62 732	25.49 809	5.53 794	21.64 818	40.95 832	23.57 816	34.53 825	25.52 816	26.31 817	14.39 805	14.00 800	0.43 722	0.30 692	0.48 726	0.37 704	0.81 749	2.09 789

DStereoFS	1.87 749	0.85 744	1.03 676	0.75 738	0.62 732	2.04 747	0.65 667	1.74 744	1.55 723	1.52 718	1.90 714	2.36 739	12.92 800	3.85 780	1.74 727	0.44 724	0.31 703	0.82 757	0.46 731	0.84 751	1.10 769

MFMNet_re	1.14 711	0.97 754	1.19 698	0.99 753	0.95 755	1.25 698	1.22 750	1.39 707	1.55 723	1.69 730	1.67 702	1.21 665	1.53 729	1.12 670	0.99 676	0.87 762	0.75 772	0.79 755	0.75 763	0.90 752	0.94 759

GCST	0.83 668	1.22 762	0.74 621	1.58 769	1.01 762	1.06 665	0.23 151	0.78 466	0.78 482	0.97 628	0.65 357	0.78 536	0.35 333	0.92 627	0.34 373	0.96 763	0.65 764	1.20 764	0.81 767	0.91 753	0.70 746

anonymity	0.97 687	0.89 746	1.05 678	0.92 751	1.03 763	0.97 647	0.81 708	1.29 686	0.91 569	1.07 668	0.98 540	1.00 612	0.95 680	1.02 652	0.92 665	0.96 763	0.95 789	0.90 759	0.91 774	0.92 754	0.94 759

UDG	0.88 674	0.82 742	0.67 587	1.00 755	0.96 756	1.02 656	0.57 645	1.13 616	0.99 607	0.90 594	0.97 538	1.31 678	0.99 686	0.85 599	0.84 635	0.54 749	0.32 709	1.77 771	0.40 717	0.94 755	0.66 745

SGM+DAISY	1.35 728	0.94 750	1.25 705	0.96 752	1.00 761	1.52 718	1.02 735	1.34 696	1.21 678	2.64 760	2.65 745	2.44 740	1.56 733	1.64 723	1.26 703	0.97 765	0.95 789	0.90 759	0.90 771	0.94 755	0.96 762

Selective-IGEV-i16pa	78.59 835	120.99 837	16.46 796	1.04 758	0.66 738	181.07 837	2.17 783	153.90 840	139.75 839	56.45 838	153.05 836	107.32 839	157.92 838	200.46 840	96.57 835	94.09 839	1.23 793	2.69 791	0.31 679	0.96 757	84.68 837

SPS-STEREO	1.25 723	0.93 748	1.06 679	1.04 758	1.03 763	1.41 709	0.91 723	1.51 726	1.19 674	2.09 744	1.83 710	1.94 728	1.39 722	1.62 720	1.39 712	0.97 765	0.94 788	0.90 759	0.89 770	0.96 757	0.96 762
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 767	1.26 763	7.04 777	1.16 762	1.48 770	8.00 788	6.02 796	2.60 766	1.92 740	2.12 745	2.64 744	3.34 761	3.05 772	6.49 789	3.39 767	0.78 759	0.76 773	0.75 749	0.76 764	0.97 759	1.18 775

DStereoSA	1.73 746	0.63 716	1.57 733	0.80 744	0.79 746	1.26 699	1.30 754	1.34 696	1.43 711	1.24 698	7.52 791	0.92 590	7.68 787	1.65 727	2.29 754	0.41 715	0.29 687	0.63 744	0.60 753	1.04 760	1.18 775

WAO-7	1.90 750	1.20 761	1.35 717	1.27 765	1.06 766	2.84 765	1.56 770	3.23 773	3.06 773	2.23 751	3.33 758	3.17 754	2.28 757	3.12 769	2.21 747	1.02 767	0.91 784	1.06 763	1.03 780	1.04 760	0.97 765

Consistency-Raft	1.01 691	0.81 739	1.24 704	0.84 748	0.97 757	0.81 610	0.84 713	1.30 689	1.59 727	1.05 661	1.68 703	1.12 651	0.91 666	0.92 627	1.11 690	0.65 753	0.74 768	0.79 755	0.90 771	1.06 762	0.79 753

DDUNet	1.06 701	2.56 792	0.68 592	1.21 763	1.26 768	1.03 659	0.69 683	1.11 608	0.94 588	0.96 623	1.22 634	1.27 672	0.82 645	0.93 633	0.72 614	0.84 760	0.38 730	1.99 774	0.60 753	1.10 763	0.85 755

SQANet	0.82 661	0.74 731	0.67 587	1.13 761	0.98 759	1.11 675	0.47 582	1.07 591	0.83 511	0.91 599	1.05 575	1.03 623	0.74 614	1.01 647	0.64 591	0.61 752	0.24 651	1.03 762	0.35 698	1.18 764	0.58 740

otaku	1.04 696	0.93 748	0.88 655	1.33 767	1.05 765	1.66 728	0.70 688	1.40 710	1.18 672	1.08 672	1.32 658	1.33 686	0.91 666	1.23 687	0.76 620	0.72 756	0.46 754	1.24 765	0.50 746	1.40 765	0.75 749

DStereoO	0.96 685	0.70 728	0.72 612	0.62 707	0.45 681	0.74 578	0.92 724	1.09 599	1.29 699	1.19 688	1.23 639	0.99 608	1.71 741	1.29 694	0.99 676	2.01 786	0.35 719	0.77 753	0.30 671	1.42 766	0.38 694

Ntro	1.09 707	0.97 754	0.91 662	1.44 768	1.19 767	1.69 731	0.80 707	1.35 700	1.25 691	1.00 642	1.29 652	1.31 678	0.97 684	1.26 690	0.84 635	0.84 760	0.43 747	1.36 766	0.50 746	1.56 767	0.78 751

Selective-IGEV-i1pa	15.35 805	22.27 815	18.31 800	1.71 772	0.87 749	28.61 819	12.26 805	25.48 821	20.48 815	19.78 815	22.75 813	28.20 819	22.64 814	29.07 819	17.31 804	12.88 815	2.88 801	6.84 810	0.99 776	1.67 768	12.03 815

PWCK	1.92 751	1.66 780	3.12 761	1.65 770	0.91 753	2.84 765	2.26 784	2.10 756	2.41 761	2.36 756	2.31 727	2.22 733	1.82 746	3.43 772	2.03 743	1.61 781	0.71 767	1.51 767	0.82 768	1.69 769	0.91 758

RainbowNet	1.35 728	1.49 770	1.19 698	1.88 777	1.45 769	1.48 715	1.07 739	1.61 736	1.55 723	1.20 693	1.59 696	1.54 711	1.13 700	1.34 701	0.97 672	1.36 778	0.70 765	1.82 772	0.79 766	1.71 770	1.07 768

WAO-6	2.04 758	1.50 771	1.16 691	1.70 771	1.67 776	2.69 759	1.44 765	3.06 770	3.63 779	1.98 741	3.27 755	3.54 765	2.07 755	2.36 753	2.22 749	1.31 777	0.91 784	2.04 779	1.22 787	1.73 771	1.27 778

MonStereo1	1.98 753	1.48 769	1.43 726	1.81 776	1.69 777	2.88 768	0.78 704	2.47 763	3.47 776	2.20 748	4.36 774	3.39 762	2.50 761	2.18 747	1.58 719	1.19 770	0.54 758	1.65 769	0.87 769	1.78 772	1.29 779

light-stereo	3.53 774	1.05 757	10.69 788	9.45 802	6.82 796	2.10 748	0.64 665	3.71 780	2.70 767	4.77 789	4.98 779	6.83 785	1.32 718	6.71 790	1.35 708	1.20 771	1.29 795	0.66 746	0.77 765	1.79 773	1.85 784

ACVNet_2	1.65 743	1.27 764	1.41 724	1.75 773	1.62 772	2.22 750	1.20 747	2.30 761	2.62 764	1.78 734	2.56 738	3.03 750	1.61 736	1.54 713	1.12 694	1.06 768	0.58 762	1.82 772	0.70 762	1.82 774	0.96 762

WAO-8	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 781	1.22 750	4.58 786	12.56 798	2.84 766	4.07 770	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 771

Venus	2.92 768	1.55 775	1.35 717	1.79 774	1.63 774	5.23 781	1.22 750	4.58 786	12.56 798	2.84 766	4.06 769	4.83 771	2.72 766	3.49 773	2.25 750	1.27 772	0.91 784	1.99 774	1.15 785	1.86 775	1.15 771

Dean	1.98 753	1.36 767	1.36 721	2.12 781	1.81 780	2.74 760	1.36 760	3.37 777	3.80 780	2.08 743	3.32 757	3.21 755	1.82 746	1.71 728	1.67 723	1.27 772	0.77 774	1.99 774	0.90 771	1.86 775	1.03 767

ACVNet-4b	1.35 728	1.31 765	1.10 684	1.90 778	1.59 771	1.92 742	0.77 702	1.52 729	1.62 731	1.05 661	1.60 697	2.11 732	0.94 677	1.64 723	0.77 624	1.30 775	0.35 719	2.03 778	0.67 760	1.88 778	0.84 754

LVE	2.12 760	1.44 768	1.36 721	1.99 780	1.78 778	2.75 761	1.79 778	2.82 767	3.95 782	1.90 739	4.33 773	3.52 764	1.81 745	2.24 749	1.74 727	1.74 783	0.87 780	2.06 780	1.13 783	1.91 779	1.35 780

ACVNet_1	1.46 733	1.33 766	1.12 687	1.91 779	1.62 772	1.83 739	0.98 728	2.00 752	1.85 739	1.39 710	1.53 692	2.32 737	1.53 729	1.34 701	1.11 690	1.30 775	0.50 756	2.06 780	0.58 752	1.93 780	0.95 761

IMH-64-1	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 751	1.30 754	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 749	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 773

IMH-64	1.86 747	1.62 777	1.16 691	2.20 782	1.89 781	2.33 751	1.30 754	2.89 768	2.29 753	1.66 727	2.80 749	2.49 741	1.61 736	2.10 743	1.78 732	1.60 779	0.74 768	2.43 784	1.02 778	2.12 781	1.17 773

IMH	2.04 758	1.62 777	1.20 701	2.20 782	1.89 781	2.91 771	1.30 754	3.11 771	3.03 771	1.81 735	3.35 759	3.03 750	1.90 749	2.48 757	1.80 734	1.66 782	0.77 774	2.45 786	1.04 781	2.15 783	1.19 777

DispFullNet	1.60 740	2.63 793	2.75 758	2.56 788	1.79 779	1.24 697	0.47 582	1.37 705	1.45 715	1.87 736	1.50 688	1.55 712	2.46 759	2.04 742	1.04 685	0.59 751	0.18 578	2.32 783	0.68 761	2.29 784	1.14 770

TorneroNet-64	3.44 772	1.86 781	1.42 725	2.58 789	2.28 786	6.87 784	1.68 774	4.70 788	12.03 795	2.31 754	5.59 787	8.25 787	2.55 763	3.97 781	2.73 759	1.81 784	0.74 768	2.57 788	1.07 782	2.35 785	1.44 781

TorneroNet	4.53 783	1.89 782	1.48 728	2.55 787	2.27 785	13.78 802	1.69 775	4.84 790	23.73 817	2.89 769	7.70 792	7.06 786	2.69 765	4.26 783	3.42 768	1.84 785	0.77 774	2.68 790	1.13 783	2.42 786	1.47 782

ktn	2.98 770	2.25 787	1.73 737	2.84 791	2.53 791	3.76 778	2.15 782	3.70 779	5.47 788	2.75 763	5.17 782	5.94 779	2.48 760	3.23 770	2.46 755	2.34 793	1.44 797	2.78 793	2.03 794	2.45 787	2.01 787

DPSimNet_ROB	3.58 776	2.45 790	8.57 779	2.53 786	2.37 787	2.88 768	3.77 791	3.14 772	3.23 774	4.71 786	3.86 765	4.68 768	4.87 784	4.07 782	5.62 781	2.33 792	2.33 800	2.47 787	2.52 795	2.51 788	2.64 794

KSHMR	2.57 764	1.93 783	1.69 734	2.63 790	2.42 788	2.86 767	2.07 781	3.27 775	6.50 789	2.49 759	3.36 760	3.41 763	1.92 750	2.49 758	1.94 737	2.13 789	1.40 796	2.79 794	1.50 791	2.73 789	1.77 783

UNDER WATER-64	3.53 774	2.01 784	3.94 767	3.22 795	2.49 790	5.41 783	2.60 787	3.43 778	12.41 797	3.03 771	2.68 746	6.07 781	4.04 781	3.79 777	3.33 764	2.02 787	1.24 794	2.63 789	1.46 790	2.78 790	2.08 788

SuperB	1.04 696	0.37 622	4.81 773	0.43 504	0.31 567	0.99 652	0.46 574	1.02 570	2.09 744	1.09 674	1.09 592	0.75 520	0.81 640	1.06 657	1.76 729	0.19 495	0.15 496	0.17 353	0.15 359	2.82 791	0.26 609

UNDER WATER	3.46 773	2.07 786	3.64 766	3.09 793	2.48 789	3.75 777	2.42 786	3.31 776	13.77 802	2.90 770	2.95 752	5.84 777	3.69 778	3.69 775	3.48 771	2.07 788	1.11 791	2.70 792	1.40 789	2.84 792	1.98 786

notaker	2.76 766	2.29 788	1.80 741	2.96 792	2.58 792	2.90 770	1.75 776	3.24 774	3.05 772	2.78 764	4.24 772	6.15 782	2.51 762	3.34 771	2.75 760	2.31 791	1.18 792	3.00 795	1.65 792	2.84 792	1.97 785

DNS	0.75 646	1.52 773	0.28 99	0.28 9	0.17 61	0.18 24	0.23 151	0.48 220	0.27 102	0.26 134	0.34 202	0.30 184	0.23 150	2.70 765	1.46 716	0.16 365	0.13 421	0.16 303	0.09 17	3.27 794	2.57 792

HanzoNet	6.76 790	2.45 790	4.22 770	3.19 794	2.94 794	3.62 776	2.28 785	4.79 789	7.20 791	14.00 810	13.19 805	17.49 808	22.30 813	13.25 804	6.19 783	4.20 797	1.93 799	3.10 796	2.56 796	3.35 795	2.88 796

JetRed	5.27 785	5.84 796	12.81 795	2.36 785	2.83 793	12.23 795	10.50 804	4.46 785	3.60 777	3.86 777	3.83 764	4.85 773	4.18 782	6.78 791	11.96 797	2.17 790	2.96 803	2.18 782	1.97 793	3.38 796	2.68 795

DNSM	0.82 661	1.54 774	0.27 76	0.30 29	0.17 61	0.27 140	0.25 188	0.49 226	0.25 89	0.34 224	0.36 221	0.29 169	0.26 200	2.84 768	1.96 740	0.16 365	0.12 344	0.12 66	0.10 98	3.66 797	2.58 793

MADNet++	4.03 778	2.70 794	3.44 765	3.72 797	3.44 795	4.44 780	3.52 790	3.95 784	3.61 778	4.46 778	4.98 779	4.10 766	4.58 783	7.00 792	5.89 782	3.74 795	3.67 804	3.27 797	2.71 797	3.70 798	3.66 797

ASD4	9.96 798	8.86 799	17.78 797	7.17 798	9.80 797	16.08 803	28.92 810	9.77 797	8.20 793	7.02 799	7.08 790	8.47 788	9.57 790	11.17 803	20.26 806	4.12 796	4.14 805	5.57 809	4.74 805	5.53 799	4.90 799

tt	6.20 788	0.20 331	5.89 775	3.55 796	2.07 784	11.26 793	19.21 806	11.74 798	5.46 787	2.69 761	2.04 723	4.87 774	6.25 786	3.70 776	7.09 787	8.32 808	11.17 816	4.93 805	5.41 808	5.74 800	2.37 791

DPSMNet_ROB	12.08 800	8.00 797	21.00 803	8.97 801	16.79 801	10.67 791	30.89 812	9.02 796	15.17 805	6.51 797	15.41 811	9.04 790	14.85 802	9.27 801	21.67 809	4.58 799	8.57 809	5.09 808	9.29 812	5.90 801	10.95 808

DGTPSM_ROB	12.07 799	8.00 797	20.99 802	8.93 800	16.78 800	10.67 791	30.87 811	9.01 795	15.16 804	6.50 796	15.41 811	9.04 790	14.85 802	9.25 800	21.67 809	4.57 798	8.57 809	5.08 806	9.28 809	5.90 801	10.95 808

USTest	12.99 803	14.18 806	20.00 801	16.24 803	14.97 799	20.80 805	31.95 813	16.20 808	10.91 794	8.79 801	9.48 794	13.94 795	10.50 791	16.11 807	21.44 808	3.17 794	4.82 806	5.08 806	5.36 807	8.81 803	7.13 800

noway3	9.04 792	9.99 801	10.50 787	19.30 804	17.88 803	12.49 796	8.93 800	13.62 802	2.27 751	4.85 791	5.57 784	14.37 796	10.99 792	7.30 794	9.94 790	5.36 800	0.86 777	3.94 802	3.20 800	10.28 804	9.17 801

noway2	9.12 793	9.84 800	11.24 791	19.40 805	17.88 803	12.54 798	8.94 801	13.58 800	2.22 747	4.85 791	5.59 787	14.48 799	11.09 797	7.31 795	9.96 791	5.48 803	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.34 805	9.76 802

TCMNet-wrong-test	8.97 791	10.42 802	8.74 780	19.56 806	17.61 802	12.53 797	9.01 802	13.59 801	2.18 746	4.64 784	5.11 781	14.63 801	11.09 797	7.19 793	9.73 789	5.56 807	0.89 782	3.77 798	3.11 798	10.34 805	9.80 803

zzzz4	9.23 796	11.07 804	11.03 790	19.80 809	17.91 806	12.68 800	8.89 798	13.79 804	2.29 753	4.85 791	5.58 785	14.47 798	11.04 794	7.33 797	10.03 793	5.51 804	0.87 780	3.94 802	3.20 800	10.42 807	9.93 804

noway1	9.20 795	11.07 804	10.41 786	19.80 809	17.91 806	12.67 799	8.90 799	13.79 804	2.26 748	4.85 791	5.58 785	14.44 797	11.03 793	7.33 797	10.03 793	5.51 804	0.86 777	3.93 799	3.20 800	10.42 807	9.93 804

noway4	9.14 794	10.89 803	8.97 781	19.91 811	17.90 805	12.71 801	9.04 803	13.72 803	2.34 758	4.80 790	5.47 783	14.56 800	11.25 799	7.32 796	9.98 792	5.54 806	0.89 782	3.93 799	3.19 799	10.47 809	10.04 806

iinet-test	16.76 806	17.57 807	22.97 805	19.69 807	18.39 808	24.48 807	34.18 814	20.02 809	15.35 806	12.55 805	12.85 800	18.13 810	15.39 805	19.59 808	24.25 811	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 811

IINet	16.76 806	17.57 807	22.97 805	19.69 807	18.39 808	24.48 807	34.18 814	20.02 809	15.35 806	12.55 805	12.85 800	18.13 810	15.39 805	19.59 808	24.25 811	8.86 810	8.72 811	8.95 812	9.28 809	12.74 810	11.26 811

PML	40.80 828	29.24 816	11.87 794	7.20 799	14.47 798	92.13 835	213.69 838	7.63 792	23.35 816	74.72 839	190.14 838	50.17 832	26.15 816	21.39 813	12.70 798	8.76 809	2.92 802	8.45 811	3.25 804	13.26 812	4.42 798

DPSM_ROB	17.78 808	18.63 810	24.31 811	20.90 813	19.47 810	25.97 812	36.21 817	21.23 816	16.24 809	13.38 808	14.06 807	19.18 813	16.30 807	20.78 811	25.67 814	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 813

DPSM	17.78 808	18.63 810	24.31 811	20.90 813	19.47 810	25.97 812	36.21 817	21.23 816	16.24 809	13.38 808	14.06 807	19.18 813	16.30 807	20.78 811	25.67 814	9.38 812	9.23 814	9.49 814	9.82 813	13.51 813	11.91 813

fast-reg	35.48 815	37.51 826	48.70 823	42.44 825	40.46 823	52.73 828	73.11 825	42.56 824	32.38 819	26.19 819	27.27 814	36.81 822	30.62 820	41.02 824	51.32 822	18.30 820	18.53 822	19.10 816	19.67 817	27.14 815	23.66 816

FlowAnything	35.81 820	37.53 827	48.80 825	42.20 819	39.22 819	52.25 822	73.16 829	42.56 824	32.89 827	26.76 823	28.30 820	38.69 829	33.09 827	41.63 826	51.62 825	18.76 825	18.59 828	19.21 824	19.92 823	27.16 816	23.91 817

RAFTStereoReplicaGSO							73.31 830	43.02 831	32.83 826	27.11 827	31.43 824	38.53 824	32.98 826	41.15 825	52.63 830	18.75 822	18.66 829	19.19 823	20.01 824	27.18 817

Hybrid-DGEV	35.78 819	37.50 825	48.96 827	42.25 823	39.20 817	52.33 826	73.10 824	42.63 829	32.52 820	26.62 820	28.31 822	38.50 823	32.87 824	41.67 827	51.55 823	18.77 826	18.56 823	19.18 822	19.83 822	27.20 818	23.97 818

CasAABBNet	35.74 818	37.43 821	48.72 824	42.22 820	39.20 817	52.24 821	73.12 826	42.61 826	32.62 824	26.78 824	27.95 817	38.58 827	32.60 823	41.67 827	51.65 826	18.74 821	18.57 824	19.15 818	19.77 818	27.20 818	23.98 819

RAFT-FEzeroshot	35.73 816	37.45 822	48.67 821	42.23 821	39.22 819	52.25 822	73.13 827	42.62 827	32.59 821	26.71 821	27.70 815	38.57 825	32.57 821	41.68 829	51.67 827	18.75 822	18.58 825	19.15 818	19.78 819	27.21 820	23.98 819

RAFT-FE	35.73 816	37.45 822	48.67 821	42.23 821	39.22 819	52.25 822	73.13 827	42.62 827	32.59 821	26.71 821	27.70 815	38.57 825	32.57 821	41.68 829	51.67 827	18.75 822	18.58 825	19.15 818	19.78 819	27.21 820	23.98 819

Selective-RAFT-Error	35.84 821	37.49 824	48.83 826	42.26 824	39.24 822	52.30 825	73.09 823	42.66 830	32.61 823	26.80 825	28.30 820	38.84 830	33.51 828	41.68 829	51.59 824	18.82 827	18.58 825	19.17 821	19.80 821	27.28 822	24.05 822

LSM0	38.95 827	37.60 828	48.58 820	43.57 826	91.06 834	52.57 827	72.57 822	43.17 832	32.63 825	26.97 826	27.97 818	38.65 828	32.94 825	41.86 832	51.78 829	18.89 828	18.41 818	19.13 817	19.63 816	27.29 823	33.77 824

xxxxx1	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 811	18.63 812	14.07 811	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 814	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 829

tt_ll	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 811	18.63 812	14.07 811	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 814	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 829

ff	36.64 822	19.51 812	24.21 808	61.66 827	64.63 829	27.28 815	40.10 819	20.25 811	18.63 812	14.07 811	12.97 802	17.26 805	17.36 809	21.70 814	27.93 816	13.18 816	18.50 819	111.26 837	133.37 836	29.24 824	39.73 829

LRCNet_RVC	21.24 812	31.15 817	21.41 804	28.98 816	23.82 813	3.13 773	0.60 652	20.96 815	1.59 727	25.58 818	28.15 819	21.99 815	14.79 801	21.94 817	16.41 803	28.89 831	14.87 817	33.53 830	31.28 827	29.51 827	26.16 823

HaxPig	31.96 813	37.24 820	34.27 813	24.37 815	24.88 814	18.26 804	19.86 807	20.64 814	28.52 818	35.97 829	38.75 827	25.57 818	28.72 819	33.88 820	34.39 819	35.94 834	38.87 834	37.80 831	40.48 832	39.68 828	41.15 832

AVERAGE_ROB	37.58 826	40.13 829	40.15 816	34.81 818	33.82 816	28.55 818	25.10 809	32.02 823	34.06 829	41.28 836	40.66 828	34.46 821	34.81 830	39.18 822	37.57 821	42.78 835	43.44 835	43.82 832	43.03 833	40.47 829	41.51 833

zzzz2	53.63 829	56.68 831	73.37 830	63.97 830	58.93 825	78.37 833	110.06 833	64.29 837	48.31 834	40.26 832	42.53 830	57.21 833	47.86 831	62.08 835	77.14 833	28.03 829	27.91 830	28.80 826	29.89 825	40.95 830	35.94 825

noway5	53.63 829	56.68 831	73.37 830	63.97 830	58.93 825	78.37 833	110.06 833	64.29 837	48.31 834	40.26 832	42.53 830	57.21 833	47.86 831	62.08 835	77.14 833	28.03 829	27.91 830	28.80 826	29.89 825	40.95 830	35.94 825

MEDIAN_ROB	37.38 825	40.85 830	40.60 817	32.31 817	31.85 815	27.20 814	24.55 808	29.10 822	33.19 828	42.09 837	41.76 829	33.35 820	34.39 829	39.78 823	37.07 820	43.64 836	44.10 836	44.12 833	43.40 834	41.51 832	42.76 834

zzz1	56.46 832	57.02 834	74.61 833	78.01 833	76.39 833	77.52 831	92.13 831	62.93 836	50.48 837	40.59 835	45.21 833	70.20 835	62.34 834	61.65 834	76.98 831	29.64 832	27.99 832	31.12 828	32.03 828	45.82 833	36.60 828

zzzzzz3	56.43 831	57.01 833	74.40 832	78.00 832	76.38 832	77.61 832	92.21 832	62.81 835	50.42 836	40.52 834	45.11 832	70.20 835	62.22 833	61.64 833	77.00 832	29.64 832	27.99 832	31.12 828	32.03 828	45.83 834	36.59 827

DLNR_Zeroshot_test	20.09 811	36.28 818	38.04 814	169.85 836	61.80 828	0.23 69	0.20 58	13.88 806	0.37 227	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.62 432	0.28 292	5.46 802	0.10 112	0.15 259	0.11 175	72.60 835	0.11 169

DLNR-FE	20.05 810	36.38 819	38.08 815	170.06 837	60.08 827	0.23 69	0.20 58	14.13 807	0.36 210	0.44 303	0.66 364	0.43 316	0.21 116	0.63 446	0.28 292	5.38 801	0.10 112	0.15 259	0.11 175	73.09 836	0.11 169

RSGM-EC	74.81 833	63.03 835	41.60 818	97.74 834	92.11 835	74.93 829	114.81 835	53.77 833	38.96 830	39.88 830	48.98 834	90.73 837	64.81 835	139.63 837	128.53 836	93.27 837	53.96 837	95.12 835	38.31 830	81.45 837	44.63 835

acva	74.81 833	63.03 835	41.60 818	97.74 834	92.11 835	74.93 829	114.81 835	53.77 833	38.96 830	39.88 830	48.98 834	90.73 837	64.81 835	139.63 837	128.53 836	93.27 837	53.96 837	95.12 835	38.31 830	81.45 837	44.63 835

Anonymous_1	33.25 814	18.26 809	23.92 807	20.54 812	21.28 812	25.59 811	35.94 816	22.01 820	15.57 808	13.33 807	13.49 806	18.08 809	15.29 804	20.36 810	24.60 813	16.28 819	8.84 813	66.59 834	118.00 835	155.73 839	11.23 810

test_example2	176.61 836	205.14 838	198.86 836	188.60 838	190.98 837	152.67 836	170.61 837	94.86 839	123.55 838	178.88 840	179.48 837	158.94 840	141.34 837	192.61 839	198.96 838	203.76 840	236.37 839	164.13 840	173.55 839	218.58 840	160.41 838

ccccc	429.48 837	429.19 839	527.00 837	507.10 839	501.20 838	356.95 838	342.70 839	380.82 841	297.90 840	334.51 841	389.17 839	372.86 841	449.39 839	499.17 841	553.56 839	561.44 841	431.22 840	334.28 841	290.86 840	540.88 841	489.46 839

Low-res two-view benchmark