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

LACA_dic	0.09 1	0.12 305	0.15 25	0.16 26	0.07 3	0.14 49	0.11 28	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.08 15	0.09 36	0.08 19	0.15 84	0.09 1	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.05 37

aanet-new-90k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.11 61	0.09 36	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-70k	0.12 94	0.10 158	0.27 227	0.19 179	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.21 101	0.15 75	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.12 174	0.20 220	0.09 1	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

aanet-new-78k	0.13 144	0.11 241	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.16 88	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.13 226	0.18 164	0.09 1	0.05 9	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

LACA3	0.10 11	0.10 158	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.14 12	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.10 70	0.10 95	0.16 115	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LACA2	0.10 11	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.13 89	0.17 36	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.09 1	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410_97500	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

test410	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.16 118	0.09 4	0.18 49	0.14 56	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DF_test	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.11 203	0.06 1	0.13 89	0.13 10	0.15 75	0.10 45	0.11 61	0.08 6	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.05 37

over-6	0.12 94	0.13 379	0.19 115	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.11 28	0.26 206	0.16 88	0.10 45	0.10 47	0.10 70	0.13 226	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-8	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.20 258	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.10 7	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

over-9	0.11 57	0.13 379	0.16 54	0.19 179	0.07 3	0.15 70	0.10 12	0.20 84	0.11 14	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

testmc14	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.18 115	0.07 3	0.16 118	0.14 126	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

depth_test_26	0.11 57	0.07 4	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.12 109	0.16 183	0.11 108	0.08 19	0.14 39	0.10 7	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

MCSU-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.17 36	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.12 144	0.08 19	0.15 84	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

aanet-new-60k	0.12 94	0.11 241	0.32 295	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.11 108	0.11 137	0.19 196	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-40k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.12 9	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-36k	0.12 94	0.12 305	0.28 244	0.19 179	0.08 30	0.17 161	0.15 183	0.22 119	0.18 142	0.11 74	0.14 146	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-32k-new	0.12 94	0.13 379	0.28 244	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.09 36	0.13 226	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

aanet-new-32k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-30k	0.12 94	0.11 241	0.27 227	0.20 258	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.13 167	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

aanet-new-28k	0.12 94	0.11 241	0.35 336	0.20 258	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.14 56	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.07 201	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 57	0.10 158	0.26 215	0.18 115	0.09 63	0.14 49	0.14 126	0.20 84	0.13 36	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

aanet-new-24k	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.19 63	0.15 75	0.13 147	0.16 183	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

aanet-new	0.13 144	0.11 241	0.30 269	0.20 258	0.13 369	0.20 268	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.15 284	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 187	0.21 581	0.47 497	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.10 95	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 94	0.09 96	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.21 101	0.20 194	0.10 45	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.12 9	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 57	0.09 96	0.17 80	0.18 115	0.10 139	0.15 70	0.16 237	0.23 142	0.15 75	0.10 45	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.08 350

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 187	0.19 553	0.70 621	0.17 58	0.12 284	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.10 45	0.12 86	0.10 70	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.05 7	0.07 262

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 94	0.09 96	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.13 35	0.16 237	0.25 184	0.21 216	0.11 74	0.16 183	0.09 36	0.11 137	0.13 17	0.10 7	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.04 1	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 144	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.23 142	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.15 18	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.11 28	0.14 12	0.10 7	0.08 2	0.07 3	0.11 108	0.08 19	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DepthFocus	0.10 11	0.07 4	0.21 147	0.15 7	0.11 203	0.10 19	0.13 89	0.15 18	0.08 1	0.12 109	0.10 47	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.05 37

LACA1	0.09 1	0.10 158	0.13 1	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.10 95	0.13 17	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GEAStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

BridgeDepth	0.10 11	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.07 3	0.16 118	0.12 46	0.16 27	0.12 25	0.08 2	0.09 18	0.14 201	0.13 226	0.14 39	0.10 7	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
GSStereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.17 58	0.12 284	0.19 225	0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

GS-Stereo							0.16 237	0.26 206	0.18 142	0.13 147	0.15 162	0.10 70	0.09 45	0.16 115	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.08 350

monsters	0.11 57	0.09 96	0.13 1	0.17 58	0.12 284	0.15 70	0.11 28	0.23 142	0.15 75	0.14 178	0.12 86	0.08 6	0.09 45	0.21 247	0.10 7	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L2	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.07 3	0.08 6	0.08 19	0.16 115	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 11	0.08 44	0.19 115	0.16 26	0.09 63	0.12 28	0.13 89	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.08 6	0.07 4	0.17 134	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-G_1	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

LG-G	0.11 57	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.07 3	0.21 302	0.09 4	0.19 63	0.11 14	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

GREAT-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.25 205	0.16 26	0.11 203	0.14 49	0.16 237	0.17 36	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.10 7	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.10 485
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
SCV_C0	0.14 187	0.11 241	0.25 205	0.19 179	0.12 284	0.15 70	0.16 237	0.30 283	0.22 236	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.09 45	0.24 293	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.06 160

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.12 28	0.13 89	0.11 3	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.09 45	0.11 2	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

StereoAnything_RVC	0.13 144	0.37 684	0.36 356	0.14 3	0.07 3	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.08 2	0.07 3	0.07 2	0.10 95	0.20 220	0.10 7	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.24 675	0.05 37

castereo++	0.13 144	0.10 158	0.18 99	0.18 115	0.10 139	0.27 438	0.13 89	0.23 142	0.23 262	0.11 74	0.13 106	0.16 246	0.10 95	0.18 164	0.10 7	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.04 1

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 94	0.08 44	0.29 258	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.19 63	0.17 119	0.11 74	0.14 146	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.10 7	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.19 651

rgla	0.10 11	0.11 241	0.15 25	0.18 115	0.11 203	0.15 70	0.11 28	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.08 15	0.08 6	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

416test1013	0.10 11	0.10 158	0.16 54	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.11 28	0.15 18	0.13 36	0.11 74	0.09 18	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

SCION-M(vits-remse)	0.12 94	0.08 44	0.40 409	0.27 615	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.10 479	0.08 500	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 225	0.18 536	0.40 409	0.27 615	0.26 670	0.46 636	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 144	0.09 96	0.16 54	0.20 258	0.14 421	0.14 49	0.15 183	0.33 323	0.23 262	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.05 7	0.05 37

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 144	0.11 241	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.19 63	0.17 119	0.14 178	0.11 61	0.11 108	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.08 350

over v1	0.11 57	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.06 1	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.10 7	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.14 264	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.06 113	0.06 160

anonymous	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.10 139	0.08 2	0.14 126	0.16 27	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.07 4	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

derf	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.05 37

mm2	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.13 36	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

qqai	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.18 115	0.09 63	0.11 21	0.12 46	0.16 27	0.14 56	0.08 2	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

MGA	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.10 139	0.15 70	0.10 12	0.18 49	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

CAR	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MSE-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.09 63	0.14 49	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.07 4	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monster-pro	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.14 126	0.17 36	0.14 56	0.08 2	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LiteMatch*	0.11 57	0.07 4	0.22 164	0.16 26	0.10 139	0.13 35	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.09 18	0.09 18	0.09 36	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

aanet-new-34k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.19 179	0.07 3	0.14 49	0.14 126	0.21 101	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.11 108	0.12 174	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-22k	0.12 94	0.11 241	0.28 244	0.20 258	0.08 30	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.19 162	0.12 109	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

aanet-new-16k	0.12 94	0.11 241	0.26 215	0.20 258	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.12 144	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-10k	0.12 94	0.12 305	0.27 227	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.12 109	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-12k	0.12 94	0.11 241	0.23 180	0.22 392	0.09 63	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.19 162	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.13 226	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.04 2	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

aanet-new-14k	0.12 94	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.08 30	0.13 35	0.14 126	0.25 184	0.21 216	0.12 109	0.15 162	0.09 36	0.14 264	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

aanet-new-8k	0.12 94	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.15 183	0.26 206	0.20 194	0.11 74	0.12 86	0.10 70	0.13 226	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 94	0.10 158	0.21 147	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.21 101	0.17 119	0.12 109	0.17 202	0.11 108	0.12 174	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.23 142	0.21 216	0.16 230	0.22 281	0.10 70	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.18 189	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.15 18	0.11 14	0.08 2	0.07 3	0.13 167	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.06 1	0.09 4	0.12 46	0.14 12	0.09 3	0.08 2	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.11 2	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Test_v1	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.15 7	0.09 63	0.13 35	0.13 89	0.22 119	0.16 88	0.09 18	0.10 47	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 94	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.24 162	0.20 194	0.16 230	0.21 267	0.09 36	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.09 4	0.14 126	0.10 2	0.14 56	0.07 1	0.09 18	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

Pro-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.13 89	0.11 3	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.08 6	0.06 1	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.05 7	0.05 37

CSFM-Stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.08 30	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.11 14	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

VIP-Stereo	0.12 94	0.12 305	0.21 147	0.18 115	0.11 203	0.24 383	0.12 46	0.19 63	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.11 108	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

gasm-f	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.20 84	0.14 56	0.12 109	0.19 235	0.10 70	0.11 137	0.16 115	0.11 53	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.09 382	0.08 350

MonStereo	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.18 115	0.10 139	0.13 35	0.12 46	0.15 18	0.12 25	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.10 95	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 11	0.07 4	0.16 54	0.16 26	0.08 30	0.11 21	0.09 4	0.20 84	0.12 25	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 160

Replicate-Monster	0.12 94	0.10 158	0.32 295	0.16 26	0.08 30	0.17 161	0.10 12	0.22 119	0.19 162	0.11 74	0.10 47	0.10 70	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.08 350

GASTEREO	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.23 453	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.19 196	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MSCF	0.13 144	0.12 305	0.21 147	0.22 392	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.18 142	0.17 250	0.16 183	0.11 108	0.13 226	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.07 257	0.06 113	0.06 160

S2M2_XL	0.10 11	0.09 96	0.21 147	0.14 3	0.10 139	0.09 4	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 45	0.11 61	0.09 36	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
asd	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.10 139	0.16 118	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.11 61	0.09 36	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

4.5_new	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.21 101	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.08 6	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1

2.5w	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.20 84	0.15 75	0.12 109	0.13 106	0.10 70	0.09 45	0.17 134	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.12 46	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.11 53	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 94	0.11 241	0.18 99	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.07 2	0.12 174	0.15 84	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

monsterstereo	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.19 179	0.12 284	0.14 49	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.09 45	0.19 196	0.11 53	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 57	0.06 1	0.17 80	0.15 7	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.21 101	0.16 88	0.11 74	0.15 162	0.09 36	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

111111	0.11 57	0.07 4	0.17 80	0.19 179	0.11 203	0.13 35	0.11 28	0.22 119	0.15 75	0.11 74	0.12 86	0.12 144	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.06 160

MLG-Stereo_test3	0.10 11	0.08 44	0.16 54	0.17 58	0.08 30	0.16 118	0.12 46	0.17 36	0.12 25	0.10 45	0.07 3	0.10 70	0.08 19	0.14 39	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

MLG-Stereo_test2	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.09 18	0.07 3	0.10 70	0.06 1	0.15 84	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MLG-Stereo_test1	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.16 27	0.10 7	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.07 4	0.17 134	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MLG-Stereo	0.10 11	0.08 44	0.15 25	0.18 115	0.07 3	0.15 70	0.11 28	0.17 36	0.11 14	0.08 2	0.06 1	0.10 70	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LGtest1	0.10 11	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.09 4	0.16 27	0.12 25	0.09 18	0.07 3	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.06 160

SGD-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.07 3	0.17 161	0.13 89	0.18 49	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.11 108	0.12 174	0.18 164	0.11 53	0.08 317	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.04 1

SCV	0.14 187	0.14 433	0.24 191	0.21 318	0.11 203	0.15 70	0.16 237	0.31 295	0.18 142	0.11 74	0.15 162	0.13 167	0.10 95	0.23 277	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160

AIO_rvc	0.12 94	0.11 241	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.13 167	0.08 19	0.22 267	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

MonSter	0.10 11	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.19 162	0.09 18	0.11 61	0.08 6	0.07 4	0.14 39	0.11 53	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 57	0.08 44	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.14 12	0.16 88	0.11 74	0.10 47	0.09 36	0.08 19	0.21 247	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

IGEV-Stereo++	0.11 57	0.08 44	0.15 25	0.19 179	0.11 203	0.14 49	0.10 12	0.22 119	0.18 142	0.10 45	0.13 106	0.10 70	0.11 137	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

U	1.00 726	0.09 96	0.21 147	0.21 318	3.68 761	6.12 767	0.14 126	0.21 101	0.21 216	0.11 74	0.11 61	0.10 70	0.09 45	0.12 9	0.11 53	0.07 141	0.05 40	5.42 775	2.90 773	0.07 201	0.06 160

IGEV-Stereo+	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.18 115	0.13 369	0.09 4	0.11 28	0.16 27	0.15 75	0.10 45	0.08 15	0.10 70	0.10 95	0.21 247	0.11 53	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.16 609	0.24 691

AIO-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.16 88	0.13 147	0.15 162	0.13 167	0.08 19	0.18 164	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

gcap-zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

test_for_model	0.13 144	0.09 96	0.20 133	0.18 115	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.14 39	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

MoCha-V2	0.13 144	0.08 44	0.26 215	0.23 453	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.26 206	0.16 88	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.14 264	0.20 220	0.11 53	0.06 53	0.07 408	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

ACVNet-DCA	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

xx1	0.20 360	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.28 431	0.24 459	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

cc1	0.18 290	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.35 360	0.47 587	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.28 379	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

ffm	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

tt1	0.18 290	0.14 433	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.30 499	0.19 389	0.35 360	0.44 552	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.11 53	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.08 350

testlalala	0.13 144	0.09 96	0.22 164	0.17 58	0.14 421	0.19 225	0.15 183	0.25 184	0.22 236	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.09 45	0.13 17	0.11 53	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.05 7	0.05 37

EE1	0.14 187	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.13 89	0.32 307	0.21 216	0.16 230	0.14 146	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160

AnonStereo	0.16 242	0.12 305	0.30 269	0.20 258	0.12 284	0.18 189	0.14 126	0.36 379	0.24 280	0.19 277	0.17 202	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

NoBS	0.09 1	0.08 44	0.16 54	0.19 179	0.09 63	0.08 2	0.14 126	0.08 1	0.08 1	0.08 2	0.10 47	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.05 37

VeloStereo	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

flow	0.11 57	0.07 4	0.18 99	0.16 26	0.12 284	0.09 4	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.17 134	0.12 131	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.13 570

small-0shot	0.10 11	0.09 96	0.18 99	0.16 26	0.09 63	0.09 4	0.16 237	0.14 12	0.12 25	0.08 2	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.11 2	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

LGCAT	0.11 57	0.07 4	0.15 25	0.14 3	0.09 63	0.12 28	0.12 46	0.13 10	0.10 7	0.12 109	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.19 196	0.12 131	0.11 527	0.11 600	0.05 1	0.06 171	0.05 7	0.12 550

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 94	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.13 369	0.20 268	0.16 237	0.23 142	0.18 142	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.13 226	0.13 17	0.12 131	0.06 53	0.04 2	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.17 119	0.13 147	0.15 162	0.16 246	0.13 226	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

Foundation-i1b	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.16 26	0.07 3	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.15 162	0.17 258	0.12 174	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 94	0.07 4	0.14 9	0.15 7	0.07 3	0.18 189	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.16 230	0.16 183	0.18 271	0.13 226	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

Selective-IGEV-i32	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

GeoVLM	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DispViT+	0.12 94	0.07 4	0.19 115	0.15 7	0.16 518	0.10 19	0.12 46	0.26 206	0.23 262	0.13 147	0.11 61	0.10 70	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

WQFJA1++	0.44 658	0.07 4	0.63 593	0.18 115	0.13 369	0.15 70	0.11 28	0.20 84	0.11 14	2.05 757	0.12 86	0.23 355	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	4.20 767	0.07 262

MatchStereo	0.11 57	0.08 44	0.23 180	0.16 26	0.07 3	0.09 4	0.12 46	0.20 84	0.17 119	0.10 45	0.15 162	0.08 6	0.08 19	0.14 39	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.13 1	0.07 3	0.16 118	0.10 12	0.20 84	0.14 56	0.09 18	0.10 47	0.09 36	0.12 174	0.13 17	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.05 1	0.05 81	0.06 113	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonSter++	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.10 95	0.14 39	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

DA	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GGEV	0.14 187	0.10 158	0.18 99	0.21 318	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.14 178	0.17 202	0.16 246	0.14 264	0.17 134	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

AdaDepth	0.11 57	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.13 89	0.16 27	0.13 36	0.10 45	0.10 47	0.09 36	0.09 45	0.19 196	0.12 131	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

asda	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.24 162	0.16 88	0.11 74	0.11 61	0.08 6	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.17 119	0.14 178	0.13 106	0.09 36	0.09 45	0.18 164	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 57	0.11 241	0.16 54	0.17 58	0.10 139	0.17 161	0.12 46	0.21 101	0.14 56	0.12 109	0.13 106	0.09 36	0.10 95	0.15 84	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 11	0.10 158	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.13 36	0.12 109	0.12 86	0.08 6	0.11 137	0.16 115	0.12 131	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

3.25w_new	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.19 225	0.10 12	0.22 119	0.17 119	0.14 178	0.12 86	0.10 70	0.11 137	0.17 134	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

2w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.15 25	0.18 115	0.08 30	0.16 118	0.14 126	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.14 146	0.08 6	0.11 137	0.13 17	0.12 131	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 81	0.05 7	0.04 1

HART	0.15 225	0.11 241	0.30 269	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.16 237	0.30 283	0.19 162	0.15 201	0.25 318	0.17 258	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.07 408	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.06 160

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 144	0.14 433	0.19 115	0.26 587	0.09 63	0.15 70	0.13 89	0.22 119	0.18 142	0.12 109	0.11 61	0.10 70	0.13 226	0.21 247	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.05 37

HUF	0.15 225	0.11 241	0.38 385	0.17 58	0.11 203	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.20 194	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.11 137	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.20 694	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.14 594

AIO_test	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.15 70	0.17 289	0.19 63	0.16 88	0.11 74	0.13 106	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GIP-stereo	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.19 179	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.29 262	0.18 142	0.11 74	0.16 183	0.13 167	0.09 45	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

dual_stereo	0.10 11	0.07 4	0.14 9	0.17 58	0.08 30	0.09 4	0.13 89	0.24 162	0.13 36	0.10 45	0.09 18	0.09 36	0.08 19	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

WCG-NET	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.08 30	0.18 189	0.17 289	0.21 101	0.28 338	0.18 269	0.21 267	0.15 223	0.12 174	0.18 164	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

GCAP-BAT	0.21 381	0.08 44	1.22 707	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

WCG-NET（raft）	0.14 187	0.09 96	0.23 180	0.17 58	0.08 30	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.26 308	0.18 269	0.19 235	0.20 307	0.12 174	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

RSM++	0.12 94	0.09 96	0.19 115	0.20 258	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.21 101	0.19 162	0.12 109	0.12 86	0.14 201	0.09 45	0.20 220	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

RSM	0.12 94	0.09 96	0.20 133	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.23 142	0.18 142	0.13 147	0.13 106	0.15 223	0.09 45	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

CAS++	0.16 242	0.12 305	0.27 227	0.18 115	0.12 284	0.17 161	0.15 183	0.42 454	0.24 280	0.19 277	0.18 226	0.13 167	0.10 95	0.21 247	0.12 131	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.08 344	0.10 458	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 187	0.11 241	0.32 295	0.19 179	0.11 203	0.18 189	0.17 289	0.20 84	0.22 236	0.14 178	0.24 306	0.15 223	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.10 458	0.06 160

ff7	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

ffff	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

11t	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

GCAPDPT-zeroshot	0.20 360	0.08 44	1.14 702	0.29 642	0.43 710	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.14 178	0.17 202	0.15 223	0.11 137	0.20 220	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

AEACV	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.18 115	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.23 142	0.14 56	0.13 147	0.17 202	0.13 167	0.16 309	0.16 115	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Any-RAFT	0.17 264	0.08 44	0.31 285	0.19 179	0.10 139	0.29 480	0.16 237	0.42 454	0.30 374	0.24 334	0.27 339	0.27 415	0.16 309	0.21 247	0.12 131	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

HH	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

HanStereo	0.18 290	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.12 284	0.18 189	0.18 340	0.34 336	0.19 162	0.20 286	0.24 306	0.34 498	0.18 372	0.29 399	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.06 160

anonymousdsp	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

CES	0.14 187	0.08 44	0.19 115	0.17 58	0.22 636	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.14 178	0.17 202	0.14 201	0.10 95	0.18 164	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.08 293	0.18 644

Selective-IGEV	0.12 94	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.27 222	0.15 75	0.13 147	0.14 146	0.13 167	0.08 19	0.21 247	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

ProNet	0.14 187	0.12 305	0.25 205	0.19 179	0.11 203	0.19 225	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.14 178	0.13 106	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.07 262

ccc-4	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

IGEV-Stereo	0.14 187	0.12 305	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.20 194	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.12 174	0.24 293	0.12 131	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
GMOStereo	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

error version	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-v	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

test-2	0.18 290	0.14 433	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.20 268	0.27 591	0.26 206	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.26 404	0.17 341	0.15 84	0.12 131	0.07 141	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.05 37

XX-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.83 654	0.26 587	0.17 543	0.23 360	0.13 89	0.40 425	0.18 142	0.20 286	0.41 515	0.31 469	0.10 95	0.32 429	0.12 131	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

FAST (zero-shot)	0.14 187	0.10 158	0.22 164	0.23 453	0.26 670	0.14 49	0.15 183	0.23 142	0.15 75	0.11 74	0.14 146	0.12 144	0.12 174	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.09 539	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.09 425

Anonymus	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.19 179	0.10 139	0.16 118	0.15 183	0.20 84	0.16 88	0.11 74	0.09 18	0.14 201	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

DN	0.15 225	0.08 44	0.27 227	0.19 179	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.28 245	0.24 280	0.14 178	0.16 183	0.18 271	0.10 95	0.21 247	0.13 193	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.10 485

Foundation-i1	0.13 144	0.07 4	0.16 54	0.17 58	0.11 203	0.17 161	0.16 237	0.32 307	0.22 236	0.15 201	0.17 202	0.20 307	0.13 226	0.14 39	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

VMStereo-Base	0.13 144	0.08 44	0.22 164	0.15 7	0.09 63	0.18 189	0.13 89	0.24 162	0.25 296	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

HiDET	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.14 49	0.12 46	0.19 63	0.15 75	0.10 45	0.09 18	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

LCMNet	0.10 11	0.07 4	0.15 25	0.15 7	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.18 49	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.11 108	0.10 95	0.15 84	0.13 193	0.06 53	0.06 265	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

252Zero-FE	0.14 187	0.07 4	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.11 28	0.21 101	0.19 162	0.77 705	0.11 61	0.08 6	0.08 19	0.13 17	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160

water-stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.14 126	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.23 292	0.15 223	0.15 284	0.12 9	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

depthmonostereo	0.14 187	0.09 96	0.19 115	0.19 179	0.08 30	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.23 262	0.16 230	0.18 226	0.14 201	0.17 341	0.19 196	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.05 37

2.25w	0.11 57	0.09 96	0.15 25	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.10 12	0.19 63	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.09 36	0.10 95	0.18 164	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

2.75w_new	0.11 57	0.09 96	0.14 9	0.16 26	0.09 63	0.15 70	0.12 46	0.25 184	0.16 88	0.14 178	0.13 106	0.08 6	0.10 95	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 37

3.5w_stereo	0.11 57	0.10 158	0.14 9	0.17 58	0.09 63	0.17 161	0.09 4	0.22 119	0.16 88	0.13 147	0.13 106	0.09 36	0.11 137	0.19 196	0.13 193	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 94	0.08 44	0.14 9	0.18 115	0.09 63	0.16 118	0.15 183	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.08 6	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 37

MM-Stereo_test2	0.15 225	0.10 158	0.44 468	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.21 473	0.27 222	0.22 236	0.15 201	0.16 183	0.13 167	0.11 137	0.20 220	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.05 37

MM-Stereo_test1	0.17 264	0.10 158	0.39 401	0.23 453	0.11 203	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.06 160

AIO-test2	0.20 360	0.20 566	0.36 356	0.26 587	0.15 485	0.22 335	0.16 237	0.42 454	0.42 528	0.16 230	0.29 361	0.15 223	0.11 137	0.26 344	0.13 193	0.18 667	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.07 201	0.07 262

castereo	0.14 187	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.10 139	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.13 147	0.18 226	0.16 246	0.16 309	0.15 84	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.05 37

RAStereo	0.13 144	0.12 305	0.27 227	0.22 392	0.11 203	0.15 70	0.18 340	0.23 142	0.23 262	0.13 147	0.17 202	0.11 108	0.09 45	0.15 84	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.05 37

Pointernet	0.13 144	0.07 4	0.27 227	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.12 46	0.31 295	0.24 280	0.15 201	0.15 162	0.13 167	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.05 37

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 360	0.72 730	0.70 621	0.17 58	0.08 30	0.15 70	0.15 183	0.18 49	0.16 88	0.13 147	0.12 86	0.09 36	0.08 19	0.16 115	0.13 193	0.35 718	0.04 2	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.23 685

trnet	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.15 7	0.07 3	0.21 302	0.12 46	0.24 162	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.15 223	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.05 37

MyStereo07	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.29 262	0.21 216	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.13 226	0.25 324	0.13 193	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

MSKI-zero shot	0.17 264	0.09 96	0.43 458	0.20 258	0.11 203	0.21 302	0.15 183	0.32 307	0.21 216	0.23 319	0.24 306	0.23 355	0.10 95	0.31 422	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

CASnet	0.14 187	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.08 30	0.16 118	0.15 183	0.27 222	0.25 296	0.22 310	0.20 252	0.15 223	0.11 137	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.11 527	0.09 456	0.08 293	0.05 37
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAP-Stereo	0.14 187	0.14 433	0.33 313	0.20 258	0.09 63	0.21 302	0.10 12	0.26 206	0.20 194	0.18 269	0.19 235	0.15 223	0.13 226	0.17 134	0.13 193	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.06 160

LoS_RVC	0.13 144	0.10 158	0.19 115	0.18 115	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.19 235	0.12 144	0.15 284	0.17 134	0.13 193	0.06 53	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.12 550

CAS	0.15 225	0.07 4	0.21 147	0.41 701	0.16 518	0.20 268	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.15 201	0.19 235	0.11 108	0.09 45	0.14 39	0.13 193	0.29 711	0.04 2	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.14 594

EGLCR-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.20 133	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.13 89	0.27 222	0.21 216	0.13 147	0.10 47	0.15 223	0.09 45	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

MC-Stereo	0.14 187	0.09 96	0.25 205	0.21 318	0.09 63	0.18 189	0.16 237	0.23 142	0.19 162	0.18 269	0.23 292	0.16 246	0.13 226	0.22 267	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

RAFT_CTSACE	0.21 381	0.16 501	0.41 434	0.25 552	0.15 485	0.22 335	0.24 552	0.32 307	0.28 338	0.33 496	0.51 605	0.29 442	0.17 341	0.32 429	0.13 193	0.06 53	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.06 160

TRStereo	0.19 339	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.19 592	0.19 225	0.16 237	0.52 581	0.28 338	0.20 286	0.19 235	0.21 321	0.13 226	0.24 293	0.13 193	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.06 113	0.06 160

CroCo-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.24 191	0.25 552	0.11 203	0.11 21	0.18 340	0.32 307	0.23 262	0.12 109	0.12 86	0.18 271	0.12 174	0.14 39	0.13 193	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.06 160
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
TANstereo	0.15 225	0.09 96	0.28 244	0.16 26	0.08 30	0.25 403	0.14 126	0.23 142	0.28 338	0.24 334	0.30 377	0.16 246	0.12 174	0.17 134	0.13 193	0.08 317	0.07 408	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

XX-TBD	0.15 225	0.18 536	0.28 244	0.22 392	0.10 139	0.22 335	0.15 183	0.22 119	0.27 319	0.22 310	0.26 330	0.14 201	0.12 174	0.16 115	0.13 193	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

CFNet-RSSM	0.17 264	0.10 158	0.40 409	0.20 258	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.36 379	0.30 374	0.23 319	0.21 267	0.26 404	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

Gwc-CoAtRS	0.17 264	0.10 158	0.37 365	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.32 307	0.28 338	0.23 319	0.23 292	0.27 415	0.15 284	0.20 220	0.13 193	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

CREStereo	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.14 3	0.08 30	0.22 335	0.15 183	0.25 184	0.24 280	0.16 230	0.21 267	0.14 201	0.13 226	0.18 164	0.13 193	0.09 424	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160
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	0.15 225	0.08 44	0.23 180	0.15 7	0.09 63	0.23 360	0.16 237	0.25 184	0.23 262	0.17 250	0.21 267	0.16 246	0.14 264	0.22 267	0.13 193	0.29 711	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.07 201	0.06 160

GEAR-Net	0.13 144	0.09 96	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 94	0.12 305	0.17 80	0.22 392	0.10 139	0.15 70	0.13 89	0.18 49	0.14 56	0.11 74	0.13 106	0.10 70	0.08 19	0.20 220	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

Weightmod_eth	0.16 242	0.11 241	0.20 133	0.21 318	0.13 369	0.20 268	0.18 340	0.25 184	0.19 162	0.17 250	0.25 318	0.19 291	0.17 341	0.25 324	0.14 232	0.16 644	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.05 37

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 11	0.09 96	0.17 80	0.13 1	0.09 63	0.11 21	0.16 237	0.12 6	0.11 14	0.09 18	0.13 106	0.06 1	0.09 45	0.11 2	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

SE	0.16 242	0.14 433	0.19 115	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.28 245	0.20 194	0.20 286	0.27 339	0.15 223	0.17 341	0.15 84	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.08 350

TestStereo_HL3	0.21 381	0.13 379	0.77 633	0.17 58	0.11 203	0.23 360	0.16 237	0.34 336	0.20 194	0.27 367	0.38 481	0.23 355	0.19 388	0.41 488	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

quiztm	0.15 225	0.15 472	0.25 205	0.22 392	0.14 421	0.17 161	0.17 289	0.33 323	0.21 216	0.18 269	0.21 267	0.14 201	0.10 95	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.05 37

DF	0.13 144	0.09 96	0.21 147	0.18 115	0.10 139	0.17 161	0.15 183	0.25 184	0.17 119	0.13 147	0.22 281	0.19 291	0.11 137	0.20 220	0.14 232	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RT-Monster	0.15 225	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.14 421	0.20 268	0.11 28	0.29 262	0.32 400	0.24 334	0.22 281	0.17 258	0.13 226	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.06 113	0.07 262

PSi22	0.14 187	0.13 379	0.29 258	0.19 179	0.09 63	0.17 161	0.12 46	0.28 245	0.23 262	0.13 147	0.14 146	0.22 333	0.13 226	0.29 399	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.05 1	0.04 1	0.07 201	0.06 160

BStereo	0.13 144	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

Anonymus123	0.14 187	0.10 158	0.42 444	0.18 115	0.11 203	0.36 576	0.14 126	0.28 245	0.22 236	0.12 109	0.11 61	0.12 144	0.09 45	0.16 115	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.06 59	0.08 344	0.05 7	0.06 160

LG-Stereo	0.13 144	0.10 158	0.24 191	0.20 258	0.09 63	0.16 118	0.18 340	0.21 101	0.18 142	0.11 74	0.17 202	0.09 36	0.09 45	0.15 84	0.14 232	0.05 9	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

S2M2_L	0.13 144	0.11 241	0.20 133	0.16 26	0.12 284	0.12 28	0.07 1	0.18 49	0.20 194	0.12 109	0.15 162	0.14 201	0.12 174	0.15 84	0.14 232	0.13 588	0.09 539	0.09 384	0.10 504	0.11 509	0.09 425
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.17 264	0.12 305	0.29 258	0.23 453	0.14 421	0.19 225	0.22 503	0.39 411	0.36 454	0.16 230	0.24 306	0.17 258	0.12 174	0.19 196	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.06 160

AIO-test1	0.19 339	0.14 433	0.41 434	0.27 615	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.39 411	0.36 454	0.17 250	0.26 330	0.18 271	0.13 226	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.06 113	0.09 425

tt45	0.14 187	0.09 96	0.22 164	0.19 179	0.11 203	0.23 360	0.18 340	0.22 119	0.17 119	0.15 201	0.13 106	0.14 201	0.10 95	0.30 415	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

mms	0.13 144	0.11 241	0.19 115	0.19 179	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.20 84	0.17 119	0.13 147	0.17 202	0.14 201	0.09 45	0.24 293	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.07 262

ours_stereo	0.13 144	0.11 241	0.23 180	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.18 340	0.20 84	0.19 162	0.13 147	0.18 226	0.14 201	0.10 95	0.23 277	0.14 232	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.05 37

fffy	0.14 187	0.11 241	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.18 340	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.13 226	0.25 324	0.14 232	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

UGAM-zero	0.23 435	0.10 158	0.54 549	0.19 179	0.13 369	0.21 302	0.14 126	0.44 476	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.51 631	0.33 586	0.65 612	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.06 113	0.07 262

rvit_stereo_0081_aga	0.16 242	0.14 433	0.28 244	0.21 318	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.23 142	0.24 280	0.17 250	0.21 267	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.14 232	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

model_zeroshot	0.17 264	0.11 241	0.39 401	0.20 258	0.12 284	0.24 383	0.15 183	0.34 336	0.22 236	0.30 441	0.20 252	0.22 333	0.12 174	0.24 293	0.14 232	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

Occ-G	0.13 144	0.08 44	0.21 147	0.17 58	0.10 139	0.15 70	0.19 389	0.22 119	0.19 162	0.13 147	0.19 235	0.21 321	0.11 137	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160

IGEV++	0.13 144	0.10 158	0.23 180	0.21 318	0.10 139	0.15 70	0.15 183	0.29 262	0.16 88	0.12 109	0.15 162	0.12 144	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.07 201	0.07 262

AE-Stereo	0.17 264	0.11 241	0.31 285	0.24 511	0.14 421	0.23 360	0.18 340	0.34 336	0.29 357	0.15 201	0.25 318	0.21 321	0.13 226	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

IGEVStereo-DCA	0.14 187	0.11 241	0.27 227	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.27 222	0.20 194	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

rrr	0.17 264	0.11 241	0.57 566	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.22 236	0.15 201	0.12 86	0.14 201	0.12 174	0.28 379	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.07 262

RAFT-Test	0.17 264	0.10 158	0.38 385	0.19 179	0.12 284	0.25 403	0.17 289	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.29 361	0.27 415	0.14 264	0.20 220	0.14 232	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.06 160

4D-IteraStereo	0.17 264	0.16 501	0.50 525	0.21 318	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.28 245	0.28 338	0.23 319	0.20 252	0.20 307	0.11 137	0.19 196	0.14 232	0.06 53	0.04 2	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.06 160

LoS	0.14 187	0.08 44	0.27 227	0.16 26	0.09 63	0.22 335	0.14 126	0.26 206	0.26 308	0.15 201	0.18 226	0.18 271	0.13 226	0.22 267	0.14 232	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.06 113	0.06 160
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.16 242	0.09 96	0.25 205	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.35 441	0.20 286	0.25 318	0.17 258	0.17 341	0.18 164	0.14 232	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.05 37

CroCo-Stereo Lap2	0.15 225	0.15 472	0.28 244	0.25 552	0.18 565	0.11 21	0.19 389	0.28 245	0.21 216	0.13 147	0.16 183	0.15 223	0.12 174	0.17 134	0.14 232	0.07 141	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

AnonymousM	0.17 264	0.19 553	0.24 191	0.18 115	0.10 139	0.18 189	0.17 289	0.30 283	0.23 262	0.26 357	0.20 252	0.18 271	0.14 264	0.19 196	0.14 232	0.09 424	0.06 265	0.38 717	0.15 638	0.06 113	0.05 37

sAnonymous2	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

CroCo_RVC	0.20 360	0.21 581	0.58 571	0.24 511	0.17 543	0.22 335	0.19 389	0.34 336	0.28 338	0.17 250	0.19 235	0.17 258	0.16 309	0.17 134	0.14 232	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.23 671	0.17 630

TS12	0.12 94	0.08 44	0.17 80	0.21 318	0.09 63	0.19 225	0.14 126	0.23 142	0.16 88	0.14 178	0.19 235	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.06 59	0.04 1	0.05 7	0.05 37

NLSM3	0.13 144	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.13 369	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.24 280	0.11 74	0.15 162	0.12 144	0.13 226	0.17 134	0.15 268	0.05 9	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.05 7	0.05 37

DLNR-FE	10.45 774	12.13 783	19.94 786	106.10 804	23.12 793	0.14 49	0.13 89	3.28 762	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.41 768	0.06 265	0.07 175	0.07 257	40.22 803	0.06 160

DVStereo	0.14 187	0.08 44	0.18 99	0.18 115	0.09 63	0.21 302	0.14 126	0.24 162	0.21 216	0.21 300	0.21 267	0.15 223	0.14 264	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.05 7	0.05 37

999	0.14 187	0.08 44	0.24 191	0.19 179	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.24 162	0.18 142	0.13 147	0.16 183	0.14 201	0.11 137	0.36 463	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

tg	0.16 242	0.11 241	0.25 205	0.21 318	0.11 203	0.23 360	0.15 183	0.34 336	0.24 280	0.20 286	0.25 318	0.19 291	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 435	0.13 379	0.83 654	0.20 258	0.21 619	0.23 360	0.17 289	0.48 523	0.27 319	0.23 319	0.29 361	0.39 545	0.23 441	0.25 324	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.11 545	0.11 509	0.10 485

rvit_stereo_0080	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

RAFT-Stereo-weight	0.15 225	0.09 96	0.26 215	0.20 258	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.36 379	0.29 357	0.24 334	0.20 252	0.19 291	0.10 95	0.18 164	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 264	0.13 379	0.24 191	0.19 179	0.13 369	0.24 383	0.17 289	0.30 283	0.37 465	0.43 624	0.17 202	0.13 167	0.12 174	0.19 196	0.15 268	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

whm_eth	0.15 225	0.13 379	0.25 205	0.19 179	0.13 369	0.15 70	0.20 442	0.28 245	0.24 280	0.15 201	0.17 202	0.19 291	0.13 226	0.19 196	0.15 268	0.11 527	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.07 262

DLNR_Zeroshot_test	10.44 773	12.10 782	19.93 785	106.08 803	23.66 794	0.14 49	0.13 89	3.22 761	0.17 119	0.16 230	0.23 292	0.16 246	0.10 95	0.31 422	0.15 268	2.36 767	0.06 265	0.07 175	0.07 257	39.70 802	0.06 160

LL-Strereo2	0.18 290	0.18 536	0.39 401	0.22 392	0.12 284	0.24 383	0.13 89	0.31 295	0.23 262	0.24 334	0.20 252	0.24 370	0.12 174	0.26 344	0.15 268	0.06 53	0.06 265	0.12 566	0.09 456	0.08 293	0.07 262

anonymousdsp2	0.17 264	0.10 158	0.28 244	0.20 258	0.11 203	0.25 403	0.17 289	0.41 440	0.31 388	0.23 319	0.23 292	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.08 293	0.07 262

DCRE	0.20 360	0.13 379	0.40 409	0.21 318	0.15 485	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.22 310	0.80 688	0.23 355	0.16 309	0.23 277	0.15 268	0.07 141	0.07 408	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.06 160

raft_robust	0.22 417	0.17 521	0.30 269	0.22 392	0.12 284	0.23 360	0.22 503	0.49 533	0.48 599	0.32 481	0.32 402	0.26 404	0.23 441	0.53 539	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.06 160

KYRaft	0.22 417	0.10 158	0.30 269	0.23 453	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.35 360	0.24 280	0.35 533	0.54 623	0.34 498	0.26 492	0.29 399	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.08 293	0.31 706

cross-raft	0.17 264	0.12 305	0.41 434	0.23 453	0.10 139	0.20 268	0.24 552	0.33 323	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.29 442	0.15 284	0.17 134	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.06 113	0.05 37

iRaftStereo_RVC	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.11 203	0.20 268	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.20 286	0.25 318	0.18 271	0.12 174	0.20 220	0.15 268	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.08 293	0.07 262

CREStereo++_RVC	0.15 225	0.08 44	0.26 215	0.17 58	0.11 203	0.18 189	0.13 89	0.22 119	0.30 374	0.21 300	0.30 377	0.13 167	0.11 137	0.16 115	0.15 268	0.07 141	0.04 2	0.06 59	0.15 638	0.06 113	0.05 37
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
raftrobust	0.16 242	0.13 379	0.29 258	0.22 392	0.15 485	0.19 225	0.13 89	0.32 307	0.26 308	0.26 357	0.20 252	0.19 291	0.17 341	0.21 247	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.07 262

sCroCo_RVC	0.18 290	0.14 433	0.49 514	0.27 615	0.18 565	0.22 335	0.17 289	0.27 222	0.23 262	0.14 178	0.22 281	0.17 258	0.14 264	0.21 247	0.15 268	0.10 479	0.11 600	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

test_xeample3	0.16 242	0.11 241	0.56 563	0.19 179	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.35 360	0.20 194	0.16 230	0.12 86	0.13 167	0.12 174	0.24 293	0.15 268	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.07 201	0.07 262

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 264	0.14 433	0.32 295	0.20 258	0.09 63	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.25 344	0.33 425	0.20 307	0.17 341	0.19 196	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.05 37

AFF-stereo	0.18 290	0.15 472	0.32 295	0.21 318	0.10 139	0.18 189	0.18 340	0.33 323	0.27 319	0.25 344	0.37 466	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.15 268	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.05 37

R-Stereo Train	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

RAFT-Stereo	0.18 290	0.09 96	0.32 295	0.22 392	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.42 454	0.19 162	0.31 459	0.45 570	0.20 307	0.14 264	0.18 164	0.15 268	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
monster_256*512	0.17 264	0.12 305	0.18 99	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.29 357	0.19 277	0.22 281	0.24 370	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

Weightmod	0.16 242	0.12 305	0.19 115	0.20 258	0.10 139	0.24 383	0.17 289	0.25 184	0.21 216	0.18 269	0.29 361	0.19 291	0.15 284	0.27 364	0.16 295	0.09 424	0.10 574	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

SMOE	0.17 264	0.11 241	0.21 147	0.20 258	0.09 63	0.26 427	0.21 473	0.30 283	0.23 262	0.21 300	0.27 339	0.21 321	0.17 341	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.12 566	0.07 257	0.11 509	0.07 262

PhaseNet	0.13 144	0.09 96	0.19 115	0.18 115	0.11 203	0.16 118	0.14 126	0.24 162	0.17 119	0.11 74	0.12 86	0.16 246	0.12 174	0.19 196	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.07 257	0.07 201	0.07 262

Zero-FE251	0.14 187	0.09 96	0.24 191	0.17 58	0.09 63	0.20 268	0.13 89	0.20 84	0.14 56	0.61 684	0.13 106	0.13 167	0.11 137	0.14 39	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.05 7	0.05 37

FlowAnything_test	0.14 187	0.11 241	0.21 147	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.16 237	0.25 184	0.16 88	0.15 201	0.13 106	0.15 223	0.14 264	0.18 164	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.09 425

SMoEStereo_RVC	0.13 144	0.10 158	0.22 164	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.17 289	0.19 63	0.19 162	0.15 201	0.13 106	0.12 144	0.11 137	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.06 113	0.06 160

rvit_stereo_0083	0.16 242	0.12 305	0.26 215	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.17 289	0.22 119	0.34 424	0.16 230	0.21 267	0.19 291	0.16 309	0.21 247	0.16 295	0.11 527	0.10 574	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0081	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

rvit_stereo_0082	0.16 242	0.11 241	0.24 191	0.21 318	0.12 284	0.16 118	0.17 289	0.22 119	0.33 414	0.16 230	0.18 226	0.18 271	0.14 264	0.20 220	0.16 295	0.11 527	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

qqq1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

fff1	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.16 295	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

plain	0.17 264	0.13 379	0.43 458	0.21 318	0.13 369	0.16 118	0.17 289	0.27 222	0.22 236	0.16 230	0.26 330	0.13 167	0.16 309	0.27 364	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.07 262

UniTT-Stereo	0.14 187	0.10 158	0.30 269	0.21 318	0.13 369	0.17 161	0.13 89	0.19 63	0.18 142	0.15 201	0.20 252	0.10 70	0.11 137	0.18 164	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.06 160

EKT-Stereo	0.38 629	0.12 305	0.38 385	0.42 702	3.88 763	0.21 302	0.17 289	0.35 360	0.28 338	0.20 286	0.20 252	0.23 355	0.15 284	0.28 379	0.16 295	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

MIM_Stereo	0.18 290	0.12 305	0.38 385	0.20 258	0.11 203	0.17 161	0.14 126	0.35 360	0.25 296	0.27 367	0.35 447	0.23 355	0.13 226	0.27 364	0.16 295	0.06 53	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.06 160

knoymous	0.17 264	0.09 96	0.32 295	0.17 58	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.32 307	0.23 262	0.23 319	0.28 347	0.27 415	0.16 309	0.23 277	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.09 382	0.09 425

DisPM	0.19 339	0.10 158	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.29 357	0.33 496	0.34 436	0.23 355	0.16 309	0.33 436	0.16 295	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.11 526

RAFT+CT+SA	0.21 381	0.18 536	0.33 313	0.25 552	0.18 565	0.23 360	0.29 614	0.40 425	0.36 454	0.24 334	0.38 481	0.18 271	0.16 309	0.32 429	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.12 584	0.09 382	0.09 425

Sa-1000	0.22 417	0.15 472	0.35 336	0.23 453	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.47 510	0.39 490	0.30 441	0.50 599	0.26 404	0.19 388	0.33 436	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

test_4	0.18 290	0.12 305	0.34 325	0.23 453	0.12 284	0.18 189	0.22 503	0.26 206	0.24 280	0.24 334	0.47 587	0.22 333	0.13 226	0.24 293	0.16 295	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.07 201	0.05 37

GLC_STEREO	0.15 225	0.10 158	0.24 191	0.21 318	0.09 63	0.17 161	0.15 183	0.23 142	0.27 319	0.17 250	0.20 252	0.17 258	0.11 137	0.23 277	0.16 295	0.07 141	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Patchmatch Stereo++	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350
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	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

PSM-AAD	0.25 494	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.26 427	0.38 672	0.34 336	0.28 338	0.35 533	0.39 495	0.28 431	0.79 710	0.30 415	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.08 293	0.21 672

ROB_FTStereo_v2	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.16 237	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

ROB_FTStereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.24 293	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

HUI-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.28 347	0.25 382	0.17 341	0.22 267	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

GrayStereo	0.25 494	0.09 96	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.23 360	0.47 701	0.34 336	0.30 374	0.39 589	0.47 587	0.30 459	0.79 710	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.13 570

iRAFT	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.14 126	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.26 344	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RAFT-IKP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.16 295	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

Prome-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.30 269	0.24 511	0.12 284	0.23 360	0.23 530	0.36 379	0.25 296	0.33 496	0.59 644	0.24 370	0.28 528	0.29 399	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.20 663

s12784h	0.17 264	0.09 96	0.26 215	0.18 115	0.07 3	0.32 529	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.23 319	0.25 318	0.18 271	0.17 341	0.25 324	0.16 295	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.05 37

S0	0.18 290	0.13 379	0.21 147	0.23 453	0.11 203	0.33 540	0.26 584	0.27 222	0.21 216	0.21 300	0.26 330	0.20 307	0.16 309	0.19 196	0.17 328	0.12 567	0.11 600	0.14 615	0.14 628	0.10 458	0.07 262

S	0.19 339	0.12 305	0.22 164	0.22 392	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.31 392	0.20 307	0.20 399	0.18 164	0.17 328	0.12 567	0.09 539	0.15 631	0.16 650	0.11 509	0.12 550

HLf8	0.19 339	0.16 501	0.55 556	0.15 7	0.12 284	0.24 383	0.14 126	0.40 425	0.31 388	0.20 286	0.26 330	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.17 328	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

TestStereo_HLe17	0.19 339	0.17 521	0.64 601	0.16 26	0.11 203	0.21 302	0.17 289	0.40 425	0.30 374	0.19 277	0.25 318	0.17 258	0.15 284	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

GGDA	0.18 290	0.14 433	0.33 313	0.17 58	0.10 139	0.20 268	0.16 237	0.33 323	0.31 388	0.22 310	0.28 347	0.19 291	0.16 309	0.38 472	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

TestStereo-Hl	0.18 290	0.11 241	0.31 285	0.17 58	0.10 139	0.22 335	0.16 237	0.36 379	0.29 357	0.23 319	0.26 330	0.22 333	0.19 388	0.38 472	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.07 262

Hybrid-DGEV-03	0.20 360	0.14 433	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.26 427	0.16 237	0.31 295	0.27 319	0.32 481	0.58 641	0.23 355	0.15 284	0.23 277	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.06 160

WQFJX1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.23 453	0.17 543	0.24 383	0.19 389	0.58 648	0.52 629	0.16 230	0.16 183	0.14 201	0.15 284	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.06 160

FE-Mocha	0.16 242	0.10 158	0.33 313	0.19 179	0.13 369	0.19 225	0.15 183	0.35 360	0.22 236	0.24 334	0.24 306	0.20 307	0.14 264	0.17 134	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.20 258	0.10 139	0.15 70	0.14 126	0.22 119	0.16 88	0.12 109	0.19 235	0.15 223	0.11 137	0.13 17	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.07 201	0.06 160

PAM	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.22 392	0.15 485	0.34 554	0.21 473	0.37 391	0.22 236	0.31 459	0.27 339	0.55 648	0.26 492	0.26 344	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.09 425

rvit_0105_6	0.19 339	0.14 433	0.34 325	0.23 453	0.14 421	0.18 189	0.20 442	0.29 262	0.37 465	0.18 269	0.22 281	0.23 355	0.17 341	0.26 344	0.17 328	0.15 628	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

rvit_0105_4	0.20 360	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.14 421	0.20 268	0.22 503	0.33 323	0.39 490	0.19 277	0.24 306	0.25 382	0.19 388	0.27 364	0.17 328	0.16 644	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.11 509	0.08 350

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 494	0.14 433	0.95 678	0.21 318	0.27 674	0.20 268	0.19 389	0.48 523	0.25 296	0.26 357	0.55 628	0.34 498	0.18 372	0.25 324	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.12 584	0.12 550	0.12 550

rvit_stereo_ft	0.17 264	0.14 433	0.30 269	0.25 552	0.14 421	0.17 161	0.21 473	0.28 245	0.26 308	0.16 230	0.19 235	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.17 328	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.07 262

MaDis-Stereo	0.14 187	0.13 379	0.26 215	0.19 179	0.14 421	0.16 118	0.13 89	0.25 184	0.21 216	0.13 147	0.14 146	0.14 201	0.11 137	0.17 134	0.17 328	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.06 160

MIF-Stereo (partial)	0.16 242	0.10 158	0.34 325	0.21 318	0.15 485	0.15 70	0.13 89	0.28 245	0.25 296	0.17 250	0.26 330	0.15 223	0.16 309	0.25 324	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.08 350

riskmin	0.18 290	0.09 96	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.24 383	0.16 237	0.34 336	0.28 338	0.21 300	0.23 292	0.33 488	0.24 459	0.23 277	0.17 328	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.06 171	0.10 458	0.10 485

Selective-RAFT	0.17 264	0.12 305	0.30 269	0.24 511	0.10 139	0.29 480	0.15 183	0.32 307	0.31 388	0.17 250	0.17 202	0.21 321	0.18 372	0.28 379	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.06 160

TestStereo1	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

SA-5K	0.21 381	0.16 501	0.32 295	0.26 587	0.13 369	0.26 427	0.27 591	0.40 425	0.36 454	0.29 409	0.39 495	0.22 333	0.21 409	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.07 262

SA	0.22 417	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.23 530	0.45 489	0.40 508	0.27 367	0.44 557	0.23 355	0.23 441	0.33 436	0.17 328	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.11 545	0.08 293	0.06 160

PFNet+	0.20 360	0.10 158	0.37 365	0.21 318	0.12 284	0.17 161	0.19 389	0.29 262	0.34 424	0.33 496	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.32 429	0.17 328	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.12 550

LCNet	0.21 381	0.11 241	0.29 258	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.19 389	0.34 336	0.26 308	0.28 380	0.35 447	0.26 404	0.30 558	0.35 454	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.13 568	0.22 678

SST-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.24 280	0.34 516	0.33 425	0.29 442	0.25 481	0.56 560	0.17 328	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.07 262

iGMRVC	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.10 139	0.18 189	0.15 183	0.29 262	0.22 236	0.28 380	0.29 361	0.25 382	0.17 341	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

RAFT	0.21 381	0.17 521	0.32 295	0.24 511	0.12 284	0.25 403	0.27 591	0.35 360	0.28 338	0.33 496	0.33 425	0.38 533	0.22 427	0.29 399	0.17 328	0.08 317	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.10 458	0.06 160

GMM-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.24 383	0.25 570	0.37 391	0.27 319	0.30 441	0.45 570	0.27 415	0.21 409	0.31 422	0.17 328	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.19 651

RALCasStereoNet	0.18 290	0.15 472	0.33 313	0.21 318	0.14 421	0.21 302	0.18 340	0.31 295	0.25 296	0.21 300	0.29 361	0.22 333	0.15 284	0.27 364	0.17 328	0.08 317	0.10 574	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

TestStereo_HL2	0.18 290	0.14 433	0.34 325	0.17 58	0.11 203	0.20 268	0.15 183	0.33 323	0.29 357	0.22 310	0.29 361	0.19 291	0.17 341	0.39 477	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.08 293	0.08 350

WQFJX	0.18 290	0.10 158	0.17 80	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.18 340	0.53 593	0.45 564	0.17 250	0.16 183	0.14 201	0.16 309	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.08 500	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

NLMM1	0.19 339	0.12 305	0.16 54	0.23 453	0.18 565	0.24 383	0.20 442	0.59 654	0.65 674	0.18 269	0.17 202	0.13 167	0.14 264	0.25 324	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLSM1	0.17 264	0.10 158	0.17 80	0.21 318	0.18 565	0.25 403	0.17 289	0.47 510	0.40 508	0.16 230	0.21 267	0.13 167	0.15 284	0.21 247	0.18 357	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.06 160

IGEV-FE	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

Reg-Stereo(zero)	0.16 242	0.07 4	0.36 356	0.19 179	0.10 139	0.19 225	0.14 126	0.28 245	0.24 280	0.22 310	0.20 252	0.24 370	0.18 372	0.21 247	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.06 171	0.06 113	0.06 160

IGEV-RUCA	0.21 381	0.08 44	0.23 180	0.19 179	0.19 592	0.28 458	0.24 552	0.23 142	0.21 216	0.20 286	0.23 292	0.28 431	0.49 668	0.26 344	0.18 357	0.09 424	0.08 500	0.18 658	0.13 613	0.17 626	0.17 630

fffft	0.13 144	0.09 96	0.24 191	0.19 179	0.10 139	0.17 161	0.19 389	0.22 119	0.16 88	0.14 178	0.11 61	0.13 167	0.10 95	0.24 293	0.18 357	0.06 53	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.06 160
1: 1. 1
PAM_32	0.23 435	0.10 158	0.63 593	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.19 389	0.36 379	0.23 262	0.29 409	0.28 347	0.56 652	0.28 528	0.27 364	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.09 425

test_sample2	0.21 381	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.11 203	0.27 438	0.21 473	0.43 468	0.29 357	0.26 357	0.31 392	0.30 459	0.24 459	0.45 501	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

H2IRNET	0.18 290	0.13 379	0.35 336	0.21 318	0.12 284	0.20 268	0.15 183	0.27 222	0.30 374	0.17 250	0.31 392	0.25 382	0.20 399	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.06 160

MyStereo06	0.20 360	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.40 425	0.21 216	0.30 441	0.24 306	0.31 469	0.18 372	0.22 267	0.18 357	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

11t1	0.18 290	0.10 158	0.30 269	0.20 258	0.11 203	0.27 438	0.17 289	0.35 360	0.23 262	0.25 344	0.23 292	0.23 355	0.23 441	0.25 324	0.18 357	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.09 425

IGEV_Zeroshot_test	0.18 290	0.10 158	0.65 603	0.20 258	0.12 284	0.19 225	0.15 183	0.34 336	0.19 162	0.28 380	0.22 281	0.27 415	0.13 226	0.23 277	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.06 160

StereoVision	0.22 417	0.18 536	0.37 365	0.27 615	0.17 543	0.23 360	0.22 503	0.38 399	0.31 388	0.20 286	0.51 605	0.22 333	0.16 309	0.28 379	0.18 357	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.13 613	0.10 458	0.07 262

DCANet-4	0.19 339	0.10 158	0.52 542	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.36 379	0.39 490	0.29 409	0.30 377	0.17 258	0.22 427	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

fff	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

test_5	0.23 435	0.19 553	0.38 385	0.26 587	0.18 565	0.25 403	0.29 614	0.40 425	0.37 465	0.29 409	0.40 506	0.25 382	0.22 427	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.10 485

iRaft-Stereo_20w	0.19 339	0.10 158	0.46 489	0.19 179	0.13 369	0.25 403	0.19 389	0.52 581	0.19 162	0.29 409	0.21 267	0.22 333	0.20 399	0.28 379	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.08 344	0.08 293	0.08 350

IPLGR	0.21 381	0.13 379	0.61 582	0.21 318	0.11 203	0.25 403	0.18 340	0.41 440	0.37 465	0.28 380	0.27 339	0.21 321	0.19 388	0.37 466	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

test-3	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.26 357	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

test_1	0.16 242	0.09 96	0.31 285	0.21 318	0.11 203	0.18 189	0.16 237	0.30 283	0.27 319	0.25 344	0.16 183	0.22 333	0.12 174	0.26 344	0.18 357	0.06 53	0.04 2	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.06 160

NRIStereo	0.18 290	0.11 241	0.35 336	0.23 453	0.11 203	0.24 383	0.20 442	0.29 262	0.26 308	0.26 357	0.25 318	0.25 382	0.18 372	0.34 443	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.08 350

FTStereo	0.28 546	0.10 158	0.43 458	0.23 453	0.13 369	0.21 302	0.53 711	0.34 336	0.26 308	0.38 573	0.95 703	0.30 459	0.56 680	0.32 429	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.19 651

RAFT_R40	0.21 381	0.10 158	0.37 365	0.24 511	0.13 369	0.18 189	0.18 340	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.33 425	0.30 459	0.24 459	0.55 549	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

DeepStereo_RVC	0.18 290	0.11 241	0.40 409	0.21 318	0.11 203	0.19 225	0.16 237	0.28 245	0.22 236	0.27 367	0.27 339	0.23 355	0.28 528	0.24 293	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.10 485

CRE-IMP	0.18 290	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.11 203	0.24 383	0.17 289	0.29 262	0.21 216	0.27 367	0.26 330	0.24 370	0.17 341	0.23 277	0.18 357	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.10 458	0.10 485

Anonymous3	0.23 435	0.18 536	0.63 593	0.27 615	0.18 565	0.41 610	0.23 530	0.43 468	0.35 441	0.23 319	0.27 339	0.20 307	0.18 372	0.27 364	0.18 357	0.12 567	0.11 600	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.12 550

TestStereo	0.21 381	0.19 553	0.40 409	0.25 552	0.10 139	0.22 335	0.21 473	0.31 295	0.31 388	0.23 319	0.34 436	0.22 333	0.18 372	0.62 596	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.07 257	0.11 509	0.06 160

RALAANet	0.19 339	0.18 536	0.37 365	0.23 453	0.14 421	0.23 360	0.13 89	0.37 391	0.29 357	0.28 380	0.26 330	0.25 382	0.15 284	0.26 344	0.18 357	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.06 160

csc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

cscssc	0.19 339	0.13 379	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.35 360	0.43 536	0.29 409	0.30 377	0.18 271	0.28 528	0.20 220	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.05 7	0.07 262

111	0.20 360	0.17 521	0.40 409	0.18 115	0.09 63	0.24 383	0.17 289	0.41 440	0.45 564	0.23 319	0.29 361	0.29 442	0.21 409	0.24 293	0.18 357	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.07 201	0.08 350

ARAFT	0.24 466	0.21 581	0.78 634	0.22 392	0.12 284	0.29 480	0.24 552	0.43 468	0.32 400	0.33 496	0.28 347	0.28 431	0.19 388	0.49 517	0.18 357	0.07 141	0.06 265	0.12 566	0.11 545	0.09 382	0.06 160

ManiGeoR	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

HLf10	0.18 290	0.15 472	0.55 556	0.15 7	0.11 203	0.21 302	0.14 126	0.39 411	0.27 319	0.19 277	0.24 306	0.18 271	0.15 284	0.35 454	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.08 350

Selective-IGEV-i16pc	0.33 593	0.10 158	1.71 734	0.21 318	0.14 421	0.74 698	0.31 630	0.42 454	0.41 520	0.21 300	0.32 402	0.26 404	0.14 264	0.71 630	0.19 391	0.14 613	0.10 574	0.08 282	0.09 456	0.11 509	0.11 526

Selective-IGEV-i1	0.21 381	0.10 158	0.31 285	0.23 453	0.13 369	0.31 515	0.22 503	0.46 500	0.42 528	0.27 367	0.32 402	0.33 488	0.17 341	0.25 324	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.09 425

Hybrid-DGEV-2	0.21 381	0.15 472	0.34 325	0.24 511	0.13 369	0.28 458	0.14 126	0.48 523	0.44 552	0.27 367	0.24 306	0.25 382	0.25 481	0.28 379	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.07 201	0.07 262

NLCSM	0.19 339	0.12 305	0.18 99	0.24 511	0.19 592	0.24 383	0.21 473	0.42 454	0.40 508	0.19 277	0.18 226	0.14 201	0.16 309	0.47 508	0.19 391	0.08 317	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.07 262

Select-FE	0.23 435	0.14 433	0.78 634	0.22 392	0.18 565	0.22 335	0.13 89	0.43 468	0.26 308	0.28 380	0.33 425	0.39 545	0.29 543	0.27 364	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.13 613	0.08 293	0.12 550

DDF-Stereo	0.13 144	0.08 44	0.19 115	0.19 179	0.16 518	0.12 28	0.15 183	0.18 49	0.18 142	0.11 74	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.23 277	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.21 661	0.06 160

zero-FE	0.16 242	0.08 44	0.81 647	0.19 179	0.18 565	0.12 28	0.15 183	0.19 63	0.19 162	0.10 45	0.10 47	0.13 167	0.12 174	0.21 247	0.19 391	0.08 317	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.19 649	0.06 160

FACV-RUCA	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.23 453	0.23 649	0.26 427	0.19 389	0.39 411	0.34 424	0.25 344	0.32 402	0.21 321	0.24 459	0.24 293	0.19 391	0.10 479	0.07 408	0.15 631	0.08 344	0.16 609	0.13 570

rvit_0105_5	0.21 381	0.15 472	0.38 385	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.24 552	0.36 379	0.39 490	0.21 300	0.23 292	0.26 404	0.19 388	0.26 344	0.19 391	0.15 628	0.13 632	0.12 566	0.12 584	0.10 458	0.09 425

rvit_stereo_0075_2	0.24 466	0.17 521	0.50 525	0.26 587	0.22 636	0.22 335	0.15 183	0.40 425	0.35 441	0.27 367	0.37 466	0.29 442	0.20 399	0.28 379	0.19 391	0.17 656	0.12 620	0.19 667	0.12 584	0.13 568	0.13 570

GCST	0.47 666	0.60 721	0.57 566	1.04 748	0.48 717	0.38 591	0.11 28	0.40 425	0.32 400	0.41 608	0.34 436	0.29 442	0.17 341	0.46 504	0.19 391	0.69 736	0.42 731	0.79 741	0.62 743	0.62 727	0.46 724

CoDeX	0.23 435	0.12 305	0.46 489	0.21 318	0.14 421	0.29 480	0.21 473	0.53 593	0.41 520	0.29 409	0.35 447	0.29 442	0.22 427	0.48 512	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.07 262

ADStereo(finetuned)	0.19 339	0.13 379	0.49 514	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.31 575	0.21 247	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

MIPNet	0.21 381	0.15 472	0.52 542	0.21 318	0.12 284	0.27 438	0.20 442	0.45 489	0.37 465	0.30 441	0.23 292	0.19 291	0.24 459	0.27 364	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

test_3	0.18 290	0.11 241	0.32 295	0.24 511	0.11 203	0.22 335	0.25 570	0.31 295	0.31 388	0.25 344	0.18 226	0.23 355	0.13 226	0.25 324	0.19 391	0.06 53	0.05 40	0.09 384	0.10 504	0.07 201	0.06 160

rafts_anoy	0.18 290	0.15 472	0.35 336	0.22 392	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.32 307	0.30 374	0.23 319	0.25 318	0.20 307	0.16 309	0.22 267	0.19 391	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.08 350

raft+_RVC	0.18 290	0.14 433	0.32 295	0.21 318	0.15 485	0.21 302	0.16 237	0.38 399	0.34 424	0.21 300	0.28 347	0.20 307	0.15 284	0.24 293	0.19 391	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.08 350

DCANet	0.18 290	0.13 379	0.40 409	0.19 179	0.09 63	0.19 225	0.18 340	0.34 336	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.18 271	0.23 441	0.20 220	0.19 391	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.05 81	0.06 113	0.07 262

GMStereo	0.19 339	0.25 615	0.40 409	0.21 318	0.12 284	0.22 335	0.19 389	0.29 262	0.40 508	0.25 344	0.23 292	0.16 246	0.15 284	0.25 324	0.19 391	0.09 424	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 417	0.10 158	0.51 535	0.21 318	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.55 613	0.39 490	0.29 409	0.32 402	0.23 355	0.21 409	0.27 364	0.19 391	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.08 350

DN-CSS_ROB	0.22 417	0.25 615	0.47 497	0.24 511	0.14 421	0.25 403	0.12 46	0.40 425	0.33 414	0.29 409	0.42 532	0.22 333	0.20 399	0.33 436	0.19 391	0.07 141	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.07 262

HLF11	0.19 339	0.14 433	0.54 549	0.15 7	0.12 284	0.21 302	0.12 46	0.37 391	0.24 280	0.20 286	0.29 361	0.18 271	0.18 372	0.37 466	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.08 293	0.09 425

IGEV_i1	0.21 381	0.11 241	0.43 458	0.22 392	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.43 468	0.30 374	0.29 409	0.30 377	0.31 469	0.20 399	0.33 436	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.08 350

WQFJA1	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

NLMM	0.18 290	0.10 158	0.16 54	0.22 392	0.18 565	0.25 403	0.19 389	0.51 562	0.51 620	0.15 201	0.17 202	0.15 223	0.16 309	0.20 220	0.20 414	0.07 141	0.09 539	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

xyz-stereo-finetune	0.16 242	0.12 305	0.23 180	0.16 26	0.08 30	0.23 360	0.20 442	0.29 262	0.31 388	0.19 277	0.22 281	0.19 291	0.15 284	0.29 399	0.20 414	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.06 160

rvit_0105_3	0.23 435	0.17 521	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.24 383	0.28 607	0.38 399	0.41 520	0.25 344	0.25 318	0.28 431	0.21 409	0.28 379	0.20 414	0.15 628	0.13 632	0.14 615	0.15 638	0.10 458	0.09 425

GMStereo_Zeroshot	0.24 466	0.21 581	0.45 481	0.26 587	0.13 369	0.28 458	0.15 183	0.39 411	0.35 441	0.37 558	0.43 546	0.40 560	0.17 341	0.34 443	0.20 414	0.12 567	0.07 408	0.13 588	0.07 257	0.16 609	0.09 425

PCWNet_CMD	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

CASS	0.21 381	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.11 203	0.28 458	0.19 389	0.39 411	0.30 374	0.32 481	0.34 436	0.25 382	0.24 459	0.25 324	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.11 509	0.11 526
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
anonymousa	0.23 435	0.11 241	0.50 525	0.21 318	0.16 518	0.31 515	0.20 442	0.36 379	0.35 441	0.32 481	0.50 599	0.39 545	0.26 492	0.22 267	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.11 545	0.07 201	0.08 350

CIPLG	0.21 381	0.21 581	0.55 556	0.23 453	0.15 485	0.25 403	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.33 425	0.22 333	0.15 284	0.26 344	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

UDGNet	0.23 435	0.31 661	0.38 385	0.24 511	0.14 421	0.24 383	0.18 340	0.32 307	0.43 536	0.29 409	0.28 347	0.24 370	0.19 388	0.29 399	0.20 414	0.15 628	0.07 408	0.21 674	0.11 545	0.14 586	0.10 485

IPLGR_C	0.21 381	0.22 596	0.60 579	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.29 357	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

ACRE	0.21 381	0.20 566	0.62 590	0.23 453	0.15 485	0.24 383	0.20 442	0.35 360	0.28 338	0.31 459	0.32 402	0.22 333	0.15 284	0.25 324	0.20 414	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350

GANet-ADL	0.21 381	0.12 305	0.45 481	0.23 453	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.46 500	0.35 441	0.25 344	0.32 402	0.32 479	0.19 388	0.24 293	0.20 414	0.10 479	0.07 408	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

TransformOpticalFlow	0.24 466	0.13 379	0.56 563	0.23 453	0.11 203	0.21 302	0.19 389	0.40 425	0.32 400	0.30 441	0.43 546	0.36 517	0.31 575	0.61 588	0.20 414	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.07 262

NF-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

OCTAStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

PSM-softLoss	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

KMStereo	0.21 381	0.10 158	0.39 401	0.24 511	0.12 284	0.20 268	0.18 340	0.38 399	0.26 308	0.29 409	0.32 402	0.24 370	0.16 309	0.52 532	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.10 468	0.09 456	0.08 293	0.12 550

RE-Stereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

TVStereo	0.20 360	0.10 158	0.35 336	0.24 511	0.12 284	0.21 302	0.18 340	0.38 399	0.32 400	0.28 380	0.30 377	0.22 333	0.16 309	0.51 526	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.13 570

test-1	0.17 264	0.11 241	0.40 409	0.23 453	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.34 336	0.26 308	0.20 286	0.24 306	0.22 333	0.14 264	0.16 115	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.08 350

HCRNet	0.24 466	0.25 615	0.33 313	0.34 676	0.16 518	0.27 438	0.18 340	0.43 468	0.35 441	0.30 441	0.35 447	0.32 479	0.22 427	0.44 498	0.20 414	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.10 458	0.09 425

DIP-Stereo	0.18 290	0.12 305	0.33 313	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.12 46	0.42 454	0.25 296	0.27 367	0.32 402	0.21 321	0.17 341	0.25 324	0.20 414	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.07 201	0.08 350
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MSMDNet	0.23 435	0.13 379	0.48 508	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.16 237	0.46 500	0.46 582	0.29 409	0.36 457	0.37 525	0.24 459	0.28 379	0.20 414	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.09 425

iResNetv2_ROB	0.27 524	0.26 626	0.72 626	0.23 453	0.13 369	0.29 480	0.18 340	0.52 581	0.49 608	0.37 558	0.45 570	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.20 414	0.08 317	0.06 265	0.07 175	0.05 81	0.12 550	0.09 425

noway7	0.27 524	0.51 712	1.61 731	0.24 511	0.12 284	0.22 335	0.18 340	0.44 476	0.31 388	0.21 300	0.22 281	0.24 370	0.20 399	0.20 220	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

SME	0.21 381	0.20 566	0.29 258	0.23 453	0.11 203	0.36 576	0.17 289	0.37 391	0.29 357	0.24 334	0.28 347	0.19 291	0.21 409	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.08 350

FLISNet	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

CoSv	0.20 360	0.13 379	0.33 313	0.18 115	0.15 485	0.17 161	0.16 237	0.34 336	0.21 216	0.37 558	0.39 495	0.36 517	0.24 459	0.29 399	0.21 441	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.07 262

test_sample5	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.32 481	0.41 515	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample4	0.24 466	0.13 379	0.43 458	0.20 258	0.12 284	0.32 529	0.21 473	0.51 562	0.34 424	0.31 459	0.37 466	0.28 431	0.23 441	0.53 539	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

test_sample1	0.20 360	0.10 158	0.28 244	0.19 179	0.12 284	0.28 458	0.19 389	0.41 440	0.25 296	0.26 357	0.31 392	0.29 442	0.26 492	0.44 498	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.09 425

MyStereo05	0.23 435	0.12 305	0.57 566	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.48 523	0.52 629	0.31 459	0.23 292	0.25 382	0.22 427	0.30 415	0.21 441	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

DualNet	0.24 466	0.13 379	0.42 444	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.21 473	0.50 544	0.34 424	0.33 496	0.43 546	0.29 442	0.23 441	0.55 549	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.11 509	0.10 485

CFNet_ucs	0.24 466	0.13 379	0.50 525	0.20 258	0.15 485	0.28 458	0.17 289	0.49 533	0.45 564	0.32 481	0.42 532	0.39 545	0.22 427	0.31 422	0.21 441	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.09 456	0.12 550	0.11 526

BUS	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.43 626	0.17 289	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.32 479	0.20 399	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

NINENet	0.25 494	0.15 472	0.37 365	0.23 453	0.16 518	0.43 626	0.17 289	0.60 663	0.46 582	0.32 481	0.37 466	0.32 479	0.20 399	0.42 492	0.21 441	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.08 344	0.11 509	0.10 485

BSDual-CNN	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.25 552	0.14 421	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.34 424	0.34 516	0.35 447	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

hknet	0.25 494	0.14 433	0.40 409	0.25 552	0.15 485	0.35 569	0.21 473	0.56 629	0.37 465	0.34 516	0.35 447	0.43 580	0.27 511	0.37 466	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.09 382	0.09 425

psmg	0.23 435	0.12 305	0.28 244	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.23 530	0.51 562	0.34 424	0.35 533	0.38 481	0.38 533	0.24 459	0.26 344	0.21 441	0.10 479	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DAS	0.27 524	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.75 647	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

SepStereo	0.26 513	0.12 305	0.42 444	0.24 511	0.18 565	0.29 480	0.24 552	0.45 489	0.45 564	0.41 608	0.44 557	0.34 498	0.29 543	0.64 605	0.21 441	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.09 382	0.09 425

IPLG	0.21 381	0.15 472	0.53 546	0.21 318	0.12 284	0.28 458	0.17 289	0.42 454	0.30 374	0.33 496	0.32 402	0.15 223	0.17 341	0.50 521	0.21 441	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.07 201	0.06 160

Pruner-Stereo	0.19 339	0.11 241	0.34 325	0.29 642	0.12 284	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.29 357	0.33 496	0.32 402	0.25 382	0.15 284	0.24 293	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.09 425

RAFT-345	0.21 381	0.10 158	0.46 489	0.22 392	0.11 203	0.20 268	0.16 237	0.26 206	0.25 296	0.27 367	0.66 667	0.21 321	0.16 309	0.55 549	0.21 441	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

CFNet_pseudo	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.19 179	0.13 369	0.26 427	0.16 237	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

ccs_rob	0.23 435	0.13 379	0.47 497	0.20 258	0.13 369	0.26 427	0.17 289	0.44 476	0.44 552	0.29 409	0.37 466	0.38 533	0.23 441	0.29 399	0.21 441	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.08 344	0.11 509	0.09 425

LiteMatch	0.12 94	0.13 379	0.15 25	0.19 179	0.10 139	0.15 70	0.17 289	0.17 36	0.13 36	0.09 18	0.09 18	0.11 108	0.21 409	0.14 39	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

Lsterematch	0.18 290	0.13 379	0.33 313	0.19 179	0.10 139	0.23 360	0.17 289	0.25 184	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.24 370	0.21 409	0.23 277	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.08 293	0.07 262

xyz-stereo-finetune2	0.17 264	0.11 241	0.26 215	0.16 26	0.09 63	0.27 438	0.19 389	0.27 222	0.20 194	0.22 310	0.28 347	0.21 321	0.22 427	0.37 466	0.22 463	0.06 53	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.06 113	0.07 262

UGAM	0.26 513	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.12 284	0.23 360	0.25 570	0.32 307	0.41 520	0.31 459	0.42 532	0.41 567	0.22 427	0.92 691	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.14 615	0.12 584	0.10 458	0.07 262

DCVSM-stereo	0.24 466	0.13 379	0.52 542	0.20 258	0.14 421	0.26 427	0.13 89	0.34 336	0.34 424	0.41 608	0.33 425	0.47 606	0.29 543	0.30 415	0.22 463	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.12 550	0.15 607

test_sample6	0.25 494	0.13 379	0.41 434	0.21 318	0.11 203	0.30 499	0.22 503	0.51 562	0.35 441	0.33 496	0.43 546	0.30 459	0.24 459	0.57 564	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.11 509	0.10 485

test_sample3	0.23 435	0.12 305	0.43 458	0.19 179	0.12 284	0.32 529	0.20 442	0.50 544	0.34 424	0.31 459	0.33 425	0.29 442	0.22 427	0.53 539	0.22 463	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

MyStereo04	0.23 435	0.12 305	0.55 556	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.23 530	0.49 533	0.52 629	0.28 380	0.23 292	0.27 415	0.23 441	0.30 415	0.22 463	0.07 141	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.08 293	0.08 350

1test111	0.19 339	0.14 433	0.38 385	0.23 453	0.11 203	0.31 515	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.17 250	0.19 235	0.13 167	0.18 372	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.05 40	0.08 282	0.06 171	0.09 382	0.09 425

mmm	0.21 381	0.12 305	0.31 285	0.22 392	0.12 284	0.28 458	0.21 473	0.41 440	0.27 319	0.29 409	0.38 481	0.29 442	0.24 459	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.10 458	0.09 425

qqq	0.20 360	0.12 305	0.31 285	0.20 258	0.11 203	0.23 360	0.19 389	0.41 440	0.27 319	0.24 334	0.28 347	0.28 431	0.24 459	0.34 443	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.10 468	0.09 456	0.09 382	0.09 425

IER	0.23 435	0.12 305	0.39 401	0.20 258	0.14 421	0.31 515	0.19 389	0.42 454	0.36 454	0.33 496	0.40 506	0.32 479	0.33 586	0.29 399	0.22 463	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.08 350

ASMatch	0.23 435	0.11 241	0.51 535	0.24 511	0.14 421	0.19 225	0.17 289	0.31 295	0.28 338	0.28 380	0.68 671	0.27 415	0.26 492	0.50 521	0.22 463	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.11 526

PFNet	0.23 435	0.10 158	0.57 566	0.24 511	0.14 421	0.22 335	0.19 389	0.39 411	0.33 414	0.35 533	0.32 402	0.27 415	0.19 388	0.64 605	0.22 463	0.09 424	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.07 262

IRAFT_RVC	0.22 417	0.12 305	0.39 401	0.26 587	0.11 203	0.18 189	0.24 552	0.40 425	0.37 465	0.31 459	0.30 377	0.29 442	0.24 459	0.55 549	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.10 468	0.08 344	0.08 293	0.07 262

GES	0.22 417	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.14 421	0.27 438	0.19 389	0.49 533	0.33 414	0.30 441	0.36 457	0.25 382	0.23 441	0.29 399	0.22 463	0.10 479	0.08 500	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.11 526

PSMNet-RSSM	0.24 466	0.15 472	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.25 403	0.20 442	0.48 523	0.37 465	0.30 441	0.44 557	0.38 533	0.26 492	0.52 532	0.22 463	0.12 567	0.07 408	0.11 527	0.13 613	0.10 458	0.09 425

HSM-Net_RVC	0.27 524	0.11 241	0.42 444	0.19 179	0.11 203	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.43 536	0.40 599	0.43 546	0.50 627	0.26 492	0.76 653	0.22 463	0.08 317	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.08 293	0.08 350
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
UCFNet_RVC	0.24 466	0.16 501	0.34 325	0.18 115	0.15 485	0.33 540	0.16 237	0.46 500	0.35 441	0.29 409	0.35 447	0.39 545	0.25 481	0.34 443	0.22 463	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.14 628	0.13 568	0.12 550

AdaStereo	0.24 466	0.16 501	0.37 365	0.24 511	0.12 284	0.32 529	0.17 289	0.54 603	0.42 528	0.33 496	0.38 481	0.35 512	0.21 409	0.30 415	0.22 463	0.14 613	0.06 265	0.13 588	0.08 344	0.11 509	0.08 350
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.
iResNet_ROB	0.25 494	0.19 553	0.40 409	0.20 258	0.12 284	0.30 499	0.16 237	0.55 613	0.53 634	0.38 573	0.43 546	0.37 525	0.26 492	0.38 472	0.22 463	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.04 1	0.09 382	0.09 425

zzzzzzz1	0.28 546	0.51 712	1.51 725	0.24 511	0.16 518	0.22 335	0.21 473	0.39 411	0.34 424	0.22 310	0.25 318	0.26 404	0.21 409	0.34 443	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.08 350

DualNet (step1)	0.28 546	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.23 685	0.09 539	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample7	0.25 494	0.15 472	0.35 336	0.20 258	0.14 421	0.28 458	0.21 473	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.39 477	0.23 484	0.14 613	0.09 539	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

LL-Strereo	0.29 559	0.25 615	0.58 571	0.25 552	0.21 619	0.23 360	0.24 552	0.55 613	0.42 528	0.34 516	0.32 402	0.41 567	0.40 630	0.94 695	0.23 484	0.08 317	0.07 408	0.11 527	0.09 456	0.09 382	0.09 425

x	0.19 339	0.11 241	0.29 258	0.20 258	0.11 203	0.26 427	0.18 340	0.41 440	0.29 357	0.25 344	0.29 361	0.28 431	0.24 459	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

GwcNet-ADL	0.22 417	0.14 433	0.58 571	0.24 511	0.13 369	0.22 335	0.23 530	0.49 533	0.40 508	0.27 367	0.29 361	0.30 459	0.20 399	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

STrans-v2	0.24 466	0.13 379	0.54 549	0.21 318	0.12 284	0.23 360	0.21 473	0.47 510	0.28 338	0.31 459	0.42 532	0.36 517	0.35 601	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.05 40	0.08 282	0.07 257	0.06 113	0.06 160

ICVP	0.23 435	0.13 379	0.44 468	0.26 587	0.14 421	0.29 480	0.25 570	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.43 546	0.35 512	0.25 481	0.26 344	0.23 484	0.12 567	0.09 539	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.10 485
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
EAI-Stereo	0.21 381	0.10 158	0.33 313	0.21 318	0.12 284	0.30 499	0.46 696	0.46 500	0.20 194	0.25 344	0.50 599	0.17 258	0.16 309	0.24 293	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.07 175	0.10 504	0.06 113	0.07 262

FENet	0.21 381	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.26 427	0.17 289	0.41 440	0.35 441	0.30 441	0.31 392	0.29 442	0.23 441	0.26 344	0.23 484	0.09 424	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

GANet-RSSM	0.24 466	0.14 433	0.36 356	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.21 473	0.45 489	0.33 414	0.29 409	0.39 495	0.39 545	0.28 528	0.58 571	0.23 484	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.09 425

CCAANet	0.25 494	0.13 379	0.51 535	0.22 392	0.15 485	0.29 480	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.26 357	0.49 595	0.32 479	0.24 459	0.62 596	0.23 484	0.07 141	0.06 265	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.10 485

HSM	0.28 546	0.16 501	0.35 336	0.20 258	0.15 485	0.33 540	0.19 389	0.53 593	0.37 465	0.36 550	0.38 481	0.67 687	0.31 575	0.89 686	0.23 484	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.08 293	0.08 350

xyz-stereo	1.40 738	0.10 158	17.09 783	0.18 115	0.07 3	4.78 757	0.18 340	0.29 262	0.34 424	0.36 550	2.81 758	0.40 560	0.29 543	0.56 560	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.09 384	0.06 171	0.06 113	0.05 37

OMP-Stereo	0.23 435	0.14 433	0.35 336	0.29 642	0.13 369	0.21 302	0.16 237	0.37 391	0.33 414	0.34 516	0.30 377	0.34 498	0.19 388	0.70 626	0.24 497	0.07 141	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

RAFT-RH_RVC	0.25 494	0.11 241	0.45 481	0.21 318	0.12 284	0.25 403	0.14 126	0.27 222	0.27 319	0.38 573	1.15 715	0.23 355	0.17 341	0.57 564	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.06 113	0.07 262

RAFT + AFF	0.27 524	0.23 606	0.50 525	0.25 552	0.17 543	0.30 499	0.33 651	0.52 581	0.40 508	0.28 380	0.30 377	0.30 459	0.31 575	0.62 596	0.24 497	0.09 424	0.10 574	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.11 526

CFNet-ft	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

FADNet-RVC-Resample	0.29 559	0.25 615	0.93 675	0.26 587	0.16 518	0.32 529	0.21 473	0.47 510	0.39 490	0.35 533	0.38 481	0.33 488	0.27 511	0.53 539	0.24 497	0.10 479	0.10 574	0.14 615	0.13 613	0.13 568	0.16 617

CFNet_RVC	0.24 466	0.15 472	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.30 499	0.21 473	0.39 411	0.36 454	0.28 380	0.40 506	0.43 580	0.25 481	0.47 508	0.24 497	0.12 567	0.07 408	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.09 425

DeepPruner_ROB	0.26 513	0.19 553	0.44 468	0.21 318	0.16 518	0.30 499	0.21 473	0.52 581	0.32 400	0.35 533	0.38 481	0.39 545	0.26 492	0.42 492	0.24 497	0.15 628	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.14 586	0.13 570

MLCV	0.22 417	0.16 501	0.44 468	0.21 318	0.08 30	0.29 480	0.19 389	0.38 399	0.37 465	0.38 573	0.44 557	0.31 469	0.21 409	0.41 488	0.24 497	0.07 141	0.05 40	0.06 59	0.05 81	0.07 201	0.06 160

NOSS_ROB	0.31 574	0.20 566	0.35 336	0.24 511	0.16 518	0.32 529	0.19 389	0.52 581	0.48 599	0.33 496	0.36 457	0.42 576	0.28 528	0.93 693	0.24 497	0.19 673	0.20 694	0.24 684	0.22 687	0.17 626	0.17 630

Selective-IGEV-i16pb	0.39 634	0.12 305	2.18 738	0.21 318	0.15 485	0.68 692	0.32 639	0.56 629	0.57 652	0.25 344	0.44 557	0.33 488	0.21 409	0.80 667	0.25 507	0.14 613	0.10 574	0.09 384	0.10 504	0.12 550	0.13 570

rvit_105_1	0.27 524	0.19 553	0.46 489	0.27 615	0.19 592	0.30 499	0.35 657	0.44 476	0.51 620	0.31 459	0.31 392	0.31 469	0.26 492	0.35 454	0.25 507	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.11 509	0.10 485

gwcnet-sp	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

scenet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

ssnet	0.24 466	0.13 379	0.63 593	0.22 392	0.14 421	0.34 554	0.22 503	0.44 476	0.39 490	0.35 533	0.34 436	0.27 415	0.27 511	0.35 454	0.25 507	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.09 425

HBP-ISP	0.33 593	0.30 653	0.72 626	0.22 392	0.16 518	0.32 529	0.22 503	0.54 603	0.44 552	0.41 608	0.49 595	0.33 488	0.38 618	0.73 638	0.25 507	0.18 667	0.19 688	0.24 684	0.20 675	0.16 609	0.13 570

dd	0.22 417	0.26 626	0.40 409	0.22 392	0.12 284	0.25 403	0.21 473	0.32 307	0.44 552	0.29 409	0.28 347	0.25 382	0.16 309	0.30 415	0.25 507	0.12 567	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.11 509	0.09 425

SACVNet	0.30 567	0.20 566	0.41 434	0.25 552	0.18 565	0.34 554	0.25 570	0.52 581	0.40 508	0.41 608	0.44 557	0.46 604	0.32 583	0.71 630	0.25 507	0.13 588	0.10 574	0.12 566	0.12 584	0.16 609	0.17 630

AACVNet	0.26 513	0.16 501	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.29 480	0.19 389	0.41 440	0.31 388	0.38 573	0.42 532	0.43 580	0.28 528	0.73 638	0.25 507	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.11 526

pcwnet_v2	0.32 583	0.15 472	1.26 711	0.23 453	0.18 565	0.32 529	0.18 340	0.59 654	0.60 662	0.36 550	0.45 570	0.35 512	0.29 543	0.36 463	0.25 507	0.14 613	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.15 607

cf-r	0.24 466	0.15 472	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.27 438	0.22 503	0.42 454	0.40 508	0.30 441	0.42 532	0.42 576	0.26 492	0.43 494	0.25 507	0.11 527	0.06 265	0.08 282	0.10 504	0.08 293	0.08 350

FADNet	0.32 583	0.36 678	0.74 631	0.23 453	0.22 636	0.37 583	0.19 389	0.53 593	0.48 599	0.32 481	0.36 457	0.43 580	0.32 583	0.64 605	0.25 507	0.16 644	0.16 668	0.14 615	0.16 650	0.24 675	0.19 651

CFNet	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.22 392	0.14 421	0.33 540	0.14 126	0.51 562	0.45 564	0.30 441	0.40 506	0.38 533	0.27 511	0.76 653	0.25 507	0.09 424	0.07 408	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.08 350

HITNet	0.20 360	0.17 521	0.43 458	0.19 179	0.08 30	0.27 438	0.14 126	0.42 454	0.30 374	0.29 409	0.32 402	0.27 415	0.21 409	0.28 379	0.25 507	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.06 160
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
FSD	0.27 524	0.28 637	0.32 295	0.27 615	0.24 657	0.27 438	0.27 591	0.31 295	0.29 357	0.26 357	0.27 339	0.28 431	0.27 511	0.28 379	0.26 521	0.23 685	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.25 677	0.24 691

G2L-ROB	0.23 435	0.15 472	0.41 434	0.19 179	0.12 284	0.27 438	0.21 473	0.47 510	0.33 414	0.34 516	0.31 392	0.41 567	0.22 427	0.49 517	0.26 521	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.09 382	0.10 485

dad	0.28 546	0.31 661	0.44 468	0.21 318	0.14 421	0.30 499	0.20 442	0.33 323	0.49 608	0.44 631	0.44 557	0.45 596	0.21 409	0.41 488	0.26 521	0.20 676	0.11 600	0.20 671	0.11 545	0.14 586	0.10 485

IIG-Stereo	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.29 642	0.12 284	0.23 360	0.14 126	0.38 399	0.31 388	0.34 516	0.37 466	0.33 488	0.21 409	0.70 626	0.26 521	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.07 257	0.07 201	0.06 160

CVANet_RVC	0.30 567	0.19 553	0.41 434	0.26 587	0.16 518	0.33 540	0.26 584	0.52 581	0.47 587	0.40 599	0.46 580	0.43 580	0.31 575	0.89 686	0.26 521	0.14 613	0.09 539	0.14 615	0.13 613	0.14 586	0.10 485

iResNet	0.24 466	0.18 536	0.61 582	0.25 552	0.11 203	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.43 536	0.33 496	0.43 546	0.27 415	0.22 427	0.34 443	0.26 521	0.07 141	0.05 40	0.07 175	0.06 171	0.08 293	0.07 262

MEA-ACV	0.26 513	0.11 241	0.42 444	0.21 318	0.14 421	0.35 569	0.24 552	0.53 593	0.47 587	0.35 533	0.42 532	0.36 517	0.34 595	0.47 508	0.27 527	0.09 424	0.09 539	0.10 468	0.12 584	0.09 382	0.10 485

RT-IGEV	0.25 494	0.10 158	0.48 508	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.28 607	0.53 593	0.39 490	0.36 550	0.41 515	0.44 591	0.30 558	0.28 379	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.08 282	0.09 456	0.09 382	0.10 485

DDVS	0.25 494	0.15 472	0.39 401	0.24 511	0.17 543	0.34 554	0.21 473	0.41 440	0.30 374	0.33 496	0.41 515	0.48 613	0.21 409	0.52 532	0.27 527	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.09 456	0.13 568	0.14 594

DispNO	0.27 524	0.18 536	0.62 590	0.23 453	0.17 543	0.25 403	0.22 503	0.45 489	0.41 520	0.32 481	0.39 495	0.38 533	0.27 511	0.77 659	0.27 527	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.10 504	0.08 293	0.08 350

iRaft-Stereo_5w	0.23 435	0.18 536	0.44 468	0.22 392	0.13 369	0.19 225	0.19 389	0.37 391	0.32 400	0.28 380	0.37 466	0.34 498	0.23 441	0.65 612	0.27 527	0.06 53	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.09 382	0.08 350

LMCR-Stereo	0.26 513	0.18 536	0.49 514	0.28 639	0.14 421	0.36 576	0.23 530	0.54 603	0.34 424	0.39 589	0.40 506	0.29 442	0.29 543	0.37 466	0.27 527	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.07 257	0.13 568	0.09 425

DFGA-Net	0.23 435	0.24 610	0.49 514	0.22 392	0.15 485	0.25 403	0.17 289	0.39 411	0.39 490	0.29 409	0.31 392	0.21 321	0.17 341	0.59 577	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

G2L-Stereo_test	0.24 466	0.16 501	0.38 385	0.19 179	0.13 369	0.27 438	0.24 552	0.49 533	0.38 480	0.37 558	0.37 466	0.40 560	0.24 459	0.52 532	0.28 533	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.06 171	0.09 382	0.08 350

MyStereo8	0.22 417	0.15 472	0.63 593	0.21 318	0.17 543	0.31 515	0.16 237	0.36 379	0.32 400	0.28 380	0.36 457	0.25 382	0.18 372	0.25 324	0.28 533	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.12 550

SMFormer	0.25 494	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

tta	0.24 466	0.12 305	0.40 409	0.19 179	0.10 139	0.27 438	0.19 389	0.51 562	0.45 564	0.34 516	0.41 515	0.31 469	0.26 492	0.58 571	0.28 533	0.10 479	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.08 293	0.07 262

CSP-Net	0.27 524	0.15 472	0.30 269	0.21 318	0.14 421	0.44 628	0.24 552	0.50 544	0.40 508	0.41 608	0.43 546	0.42 576	0.26 492	0.66 616	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.08 282	0.08 344	0.10 458	0.09 425

GEStereo_RVC	0.27 524	0.20 566	0.44 468	0.27 615	0.16 518	0.33 540	0.25 570	0.56 629	0.54 640	0.34 516	0.38 481	0.34 498	0.25 481	0.51 526	0.28 533	0.12 567	0.08 500	0.09 384	0.08 344	0.11 509	0.11 526

GwcNet-RSSM	0.26 513	0.17 521	0.46 489	0.21 318	0.13 369	0.28 458	0.23 530	0.44 476	0.42 528	0.31 459	0.45 570	0.40 560	0.26 492	0.55 549	0.28 533	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

DMCA	0.22 417	0.14 433	0.36 356	0.22 392	0.14 421	0.27 438	0.20 442	0.43 468	0.38 480	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.24 459	0.24 293	0.28 533	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.11 526

STTStereo	0.28 546	0.20 566	0.61 582	0.25 552	0.17 543	0.29 480	0.24 552	0.47 510	0.39 490	0.39 589	0.41 515	0.44 591	0.28 528	0.40 486	0.28 533	0.13 588	0.12 620	0.13 588	0.16 650	0.12 550	0.11 526

TDLM	0.30 567	0.21 581	0.38 385	0.28 639	0.15 485	0.33 540	0.32 639	0.52 581	0.47 587	0.38 573	0.43 546	0.39 545	0.29 543	0.91 690	0.28 533	0.14 613	0.08 500	0.13 588	0.11 545	0.12 550	0.10 485

NVstereo2D	0.31 574	0.16 501	0.54 549	0.24 511	0.22 636	0.42 617	0.28 607	0.58 648	0.56 649	0.28 380	0.38 481	0.40 560	0.30 558	0.71 630	0.28 533	0.13 588	0.08 500	0.13 588	0.10 504	0.19 649	0.16 617

ISRNet	0.27 524	0.13 379	0.45 481	0.26 587	0.19 592	0.24 383	0.14 126	0.45 489	0.43 536	0.39 589	0.48 593	0.42 576	0.27 511	0.32 429	0.29 545	0.20 676	0.12 620	0.17 649	0.16 650	0.16 609	0.20 663

PSMNet-RUCA	0.37 622	0.41 695	0.66 608	0.46 712	0.41 707	0.34 554	0.25 570	0.57 639	0.45 564	0.39 589	0.52 613	0.43 580	0.33 586	0.41 488	0.29 545	0.25 697	0.14 643	0.33 712	0.21 678	0.31 702	0.22 678

ToySt	0.24 466	0.16 501	0.48 508	0.21 318	0.13 369	0.29 480	0.29 614	0.39 411	0.39 490	0.27 367	0.35 447	0.39 545	0.31 575	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

Anonymous_2	0.37 622	0.21 581	0.47 497	0.20 258	0.21 619	0.42 617	0.26 584	0.38 399	0.29 357	0.33 496	0.30 377	0.44 591	0.38 618	0.36 463	0.29 545	0.26 698	0.29 718	0.44 722	1.41 760	0.34 706	0.21 672

CRFU-Net	0.28 546	0.14 433	0.45 481	0.25 552	0.15 485	0.45 634	0.23 530	0.50 544	0.30 374	0.43 624	0.41 515	0.48 613	0.46 658	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.08 344	0.10 458	0.10 485

PSMNet-ADL	0.25 494	0.15 472	0.32 295	0.26 587	0.14 421	0.31 515	0.22 503	0.44 476	0.36 454	0.27 367	0.33 425	0.41 567	0.28 528	0.61 588	0.29 545	0.11 527	0.09 539	0.09 384	0.11 545	0.10 458	0.10 485

BEATNet_4x	0.22 417	0.18 536	0.47 497	0.22 392	0.10 139	0.28 458	0.14 126	0.46 500	0.32 400	0.31 459	0.34 436	0.31 469	0.25 481	0.31 422	0.29 545	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.06 171	0.10 458	0.08 350

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 524	0.21 581	0.59 577	0.25 552	0.18 565	0.29 480	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.38 573	0.41 515	0.43 580	0.27 511	0.43 494	0.29 545	0.11 527	0.08 500	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.11 526
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DStereoRT	0.35 607	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.42 617	0.19 389	0.48 523	0.39 490	0.30 441	0.39 495	0.24 370	0.39 625	0.64 605	0.30 553	0.08 317	0.07 408	1.54 759	0.41 724	0.08 293	0.11 526

G2L-Stereo	0.25 494	0.16 501	0.47 497	0.22 392	0.14 421	0.25 403	0.18 340	0.46 500	0.35 441	0.33 496	0.37 466	0.40 560	0.22 427	0.60 581	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.09 382	0.09 425

ACV-stereo	0.29 559	0.18 536	0.79 641	0.23 453	0.16 518	0.47 643	0.19 389	0.36 379	0.34 424	0.29 409	0.33 425	0.67 687	0.42 643	0.54 546	0.30 553	0.10 479	0.09 539	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.11 526

ITSA-stereo	0.25 494	0.15 472	0.33 313	0.23 453	0.11 203	0.27 438	0.18 340	0.56 629	0.59 657	0.31 459	0.32 402	0.33 488	0.28 528	0.49 517	0.30 553	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.13 570

psm_up	0.29 559	0.16 501	0.41 434	0.26 587	0.17 543	0.32 529	0.26 584	0.55 613	0.43 536	0.36 550	0.40 506	0.45 596	0.37 614	0.58 571	0.30 553	0.11 527	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.10 458	0.10 485

DMCA-RVC	0.27 524	0.21 581	0.61 582	0.28 639	0.17 543	0.29 480	0.21 473	0.42 454	0.35 441	0.40 599	0.37 466	0.39 545	0.36 605	0.43 494	0.30 553	0.13 588	0.10 574	0.15 631	0.11 545	0.13 568	0.10 485

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 612	0.36 678	0.53 546	0.34 676	0.19 592	0.51 659	0.24 552	0.55 613	0.38 480	0.41 608	0.47 587	0.47 606	0.27 511	0.73 638	0.30 553	0.36 719	0.19 688	0.27 690	0.17 660	0.26 686	0.23 685

PS-NSSS	0.32 583	0.30 653	0.46 489	0.23 453	0.17 543	0.33 540	0.24 552	0.57 639	0.41 520	0.37 558	0.52 613	0.35 512	0.30 558	0.80 667	0.30 553	0.17 656	0.14 643	0.21 674	0.15 638	0.15 601	0.13 570

MWSP-net	0.25 494	0.12 305	0.37 365	0.22 392	0.14 421	0.31 515	0.40 683	0.50 544	0.43 536	0.32 481	0.33 425	0.36 517	0.31 575	0.28 379	0.31 561	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

HHNet	0.22 417	0.12 305	0.52 542	0.18 115	0.18 565	0.20 268	0.20 442	0.34 336	0.31 388	0.32 481	0.59 644	0.20 307	0.21 409	0.24 293	0.31 561	0.08 317	0.05 40	0.09 384	0.07 257	0.08 293	0.11 526

UNet	0.28 546	0.14 433	0.69 615	0.23 453	0.20 611	0.44 628	0.22 503	0.50 544	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.43 580	0.33 586	0.40 486	0.31 561	0.09 424	0.07 408	0.10 468	0.08 344	0.10 458	0.08 350

FADNet_RVC	0.30 567	0.28 637	0.83 654	0.23 453	0.15 485	0.30 499	0.17 289	0.49 533	0.37 465	0.30 441	0.38 481	0.30 459	0.27 511	0.52 532	0.31 561	0.14 613	0.14 643	0.14 615	0.16 650	0.21 661	0.23 685

FADNet-RVC	0.31 574	0.35 675	0.78 634	0.25 552	0.20 611	0.33 540	0.20 442	0.49 533	0.40 508	0.34 516	0.39 495	0.41 567	0.29 543	0.63 603	0.31 561	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.15 638	0.19 649	0.19 651

CBMV	0.33 593	0.21 581	0.54 549	0.23 453	0.13 369	0.42 617	0.33 651	0.53 593	0.48 599	0.52 666	0.49 595	0.50 627	0.41 634	0.56 560	0.31 561	0.15 628	0.16 668	0.18 658	0.16 650	0.13 568	0.13 570
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SQANet	0.40 641	0.48 705	0.67 609	0.48 714	0.39 704	0.48 649	0.22 503	0.51 562	0.43 536	0.40 599	0.47 587	0.47 606	0.33 586	0.54 546	0.32 567	0.36 719	0.15 659	0.40 720	0.21 678	0.45 717	0.31 706

FINET	0.34 602	0.27 634	0.80 644	0.24 511	0.24 657	0.36 576	0.34 653	0.54 603	0.72 689	0.39 589	0.47 587	0.32 479	0.30 558	0.51 526	0.32 567	0.19 673	0.17 675	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

ac_64	0.27 524	0.13 379	0.41 434	0.24 511	0.17 543	0.36 576	0.22 503	0.46 500	0.33 414	0.35 533	0.36 457	0.52 637	0.30 558	0.62 596	0.32 567	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.09 382	0.08 350

ACVNet	0.23 435	0.13 379	0.35 336	0.18 115	0.15 485	0.27 438	0.23 530	0.39 411	0.44 552	0.28 380	0.41 515	0.38 533	0.26 492	0.27 364	0.32 567	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.07 262

hitnet-ft	0.29 559	0.17 521	0.40 409	0.19 179	0.14 421	0.39 600	0.23 530	0.44 476	0.41 520	0.36 550	0.46 580	0.53 642	0.34 595	0.76 653	0.32 567	0.14 613	0.10 574	0.13 588	0.10 504	0.15 601	0.13 570

DSFCA	0.27 524	0.13 379	0.36 356	0.20 258	0.17 543	0.38 591	0.31 630	0.47 510	0.43 536	0.43 624	0.37 466	0.39 545	0.29 543	0.52 532	0.32 567	0.12 567	0.10 574	0.10 468	0.11 545	0.11 509	0.10 485

CBMV_ROB	0.33 593	0.18 536	0.53 546	0.21 318	0.14 421	0.33 540	0.20 442	0.51 562	0.45 564	0.51 659	0.55 628	0.45 596	0.42 643	0.71 630	0.32 567	0.18 667	0.19 688	0.23 682	0.21 678	0.14 586	0.15 607

coex_refinement	0.26 513	0.16 501	0.36 356	0.23 453	0.15 485	0.31 515	0.20 442	0.49 533	0.42 528	0.35 533	0.42 532	0.45 596	0.27 511	0.55 549	0.33 574	0.10 479	0.06 265	0.07 175	0.07 257	0.10 458	0.10 485

DDUNet	0.41 643	0.50 710	0.48 508	0.44 708	0.39 704	0.46 636	0.32 639	0.50 544	0.43 536	0.45 635	0.52 613	0.57 657	0.36 605	0.48 512	0.33 574	0.33 716	0.21 696	0.55 728	0.25 697	0.37 712	0.32 709

UPFNet	0.25 494	0.12 305	0.38 385	0.24 511	0.19 592	0.37 583	0.28 607	0.48 523	0.38 480	0.34 516	0.37 466	0.37 525	0.28 528	0.39 477	0.33 574	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.10 458	0.08 350

HGLStereo	0.27 524	0.14 433	0.46 489	0.24 511	0.21 619	0.33 540	0.23 530	0.50 544	0.42 528	0.35 533	0.48 593	0.41 567	0.33 586	0.45 501	0.33 574	0.11 527	0.10 574	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.12 550

DLCB_ROB	0.28 546	0.16 501	0.34 325	0.27 615	0.16 518	0.38 591	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.46 639	0.46 580	0.51 631	0.33 586	0.53 539	0.33 574	0.10 479	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.09 425

AASNet	0.27 524	0.19 553	0.49 514	0.26 587	0.17 543	0.34 554	0.20 442	0.62 676	0.48 599	0.35 533	0.40 506	0.32 479	0.25 481	0.28 379	0.34 579	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.08 344	0.13 568	0.11 526

MMNet	0.27 524	0.14 433	0.49 514	0.24 511	0.17 543	0.47 643	0.22 503	0.45 489	0.51 620	0.39 589	0.41 515	0.36 517	0.33 586	0.39 477	0.34 579	0.08 317	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.10 458	0.08 350

delet	0.27 524	0.14 433	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.41 610	0.29 614	0.49 533	0.48 599	0.33 496	0.41 515	0.37 525	0.30 558	0.48 512	0.34 579	0.09 424	0.09 539	0.11 527	0.12 584	0.08 293	0.08 350

FAT-Stereo	0.36 612	0.18 536	0.73 630	0.26 587	0.18 565	0.33 540	0.29 614	0.60 663	0.59 657	0.46 639	0.60 649	0.60 665	0.50 670	0.61 588	0.34 579	0.13 588	0.14 643	0.13 588	0.12 584	0.14 586	0.18 644

GASNet	0.36 612	0.46 701	0.88 666	0.34 676	0.23 649	0.35 569	0.22 503	0.60 663	0.53 634	0.40 599	0.37 466	0.45 596	0.30 558	0.79 663	0.35 583	0.15 628	0.10 574	0.14 615	0.14 628	0.22 668	0.12 550

ADLNet2	0.30 567	0.17 521	0.72 626	0.23 453	0.17 543	0.36 576	0.24 552	0.52 581	0.51 620	0.32 481	0.38 481	0.45 596	0.30 558	0.69 623	0.35 583	0.10 479	0.08 500	0.09 384	0.09 456	0.12 550	0.10 485

ADLNet	0.28 546	0.15 472	0.42 444	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.23 530	0.53 593	0.43 536	0.42 618	0.41 515	0.44 591	0.27 511	0.55 549	0.35 583	0.11 527	0.08 500	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.12 550

acv_ft	0.25 494	0.13 379	0.40 409	0.23 453	0.19 592	0.34 554	0.21 473	0.45 489	0.44 552	0.38 573	0.41 515	0.38 533	0.27 511	0.27 364	0.35 583	0.08 317	0.07 408	0.08 282	0.07 257	0.11 509	0.07 262

stereogan	0.37 622	0.17 521	0.65 603	0.27 615	0.22 636	0.62 685	0.26 584	0.59 654	0.63 672	0.43 624	0.60 649	0.67 687	0.42 643	0.68 621	0.35 583	0.13 588	0.14 643	0.14 615	0.12 584	0.19 649	0.17 630

CC-Net-ROB	0.43 652	0.47 703	0.65 603	0.37 693	0.23 649	0.51 659	0.29 614	0.66 691	0.49 608	0.46 639	0.51 605	0.48 613	0.38 618	0.96 699	0.35 583	0.34 717	0.23 706	0.55 728	0.25 697	0.31 702	0.20 663

RASNet	0.28 546	0.14 433	0.44 468	0.22 392	0.18 565	0.32 529	0.19 389	0.48 523	0.38 480	0.29 409	0.43 546	0.47 606	0.37 614	0.79 663	0.36 589	0.09 424	0.07 408	0.07 175	0.09 456	0.07 201	0.07 262

PStereo	0.26 513	0.37 684	0.34 325	0.21 318	0.13 369	0.25 403	0.25 570	0.33 323	0.47 587	0.26 357	0.17 202	0.29 442	0.34 595	0.35 454	0.37 590	0.23 685	0.15 659	0.17 649	0.13 613	0.23 671	0.21 672

DNS	0.26 513	0.30 653	0.18 99	0.17 58	0.10 139	0.13 35	0.14 126	0.24 162	0.16 88	0.12 109	0.17 202	0.13 167	0.10 95	0.70 626	0.37 590	0.08 317	0.14 643	0.08 282	0.05 81	1.01 749	0.80 749

StereoDRNet-Refined	0.27 524	0.17 521	0.35 336	0.25 552	0.14 421	0.37 583	0.21 473	0.47 510	0.41 520	0.44 631	0.51 605	0.41 567	0.28 528	0.45 501	0.37 590	0.09 424	0.06 265	0.11 527	0.11 545	0.10 458	0.10 485
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
NCCL2	0.35 607	0.26 626	0.49 514	0.36 687	0.22 636	0.41 610	0.41 684	0.53 593	0.42 528	0.47 647	0.46 580	0.61 669	0.39 625	0.55 549	0.37 590	0.16 644	0.13 632	0.21 674	0.21 678	0.16 609	0.16 617

SDNR	0.42 646	0.21 581	0.82 651	0.21 318	0.18 565	1.27 734	0.17 289	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.81 689	0.38 533	0.27 511	1.19 720	0.38 594	0.23 685	0.24 708	0.17 649	0.13 613	0.17 626	0.20 663

fast-acv-ft	0.31 574	0.20 566	0.81 647	0.24 511	0.18 565	0.46 636	0.27 591	0.41 440	0.49 608	0.39 589	0.55 628	0.49 619	0.35 601	0.37 466	0.38 594	0.11 527	0.11 600	0.11 527	0.12 584	0.12 550	0.09 425

CBFPSM	0.27 524	0.16 501	0.67 609	0.20 258	0.14 421	0.38 591	0.25 570	0.40 425	0.36 454	0.33 496	0.36 457	0.56 652	0.38 618	0.32 429	0.38 594	0.08 317	0.08 500	0.07 175	0.08 344	0.09 382	0.11 526

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 567	0.20 566	0.70 621	0.21 318	0.17 543	0.46 636	0.27 591	0.50 544	0.49 608	0.42 618	0.55 628	0.43 580	0.30 558	0.46 504	0.38 594	0.09 424	0.06 265	0.07 175	0.06 171	0.11 509	0.10 485

Syn2CoEx	0.36 612	0.31 661	0.78 634	0.34 676	0.21 619	0.41 610	0.28 607	0.61 667	0.49 608	0.42 618	0.56 635	0.45 596	0.44 649	0.69 623	0.38 594	0.17 656	0.14 643	0.15 631	0.12 584	0.13 568	0.12 550

MDST_ROB	0.48 669	0.14 433	0.95 678	0.30 655	0.21 619	1.33 737	0.32 639	0.77 711	0.56 649	1.06 727	0.71 676	0.49 619	0.35 601	1.26 726	0.38 594	0.13 588	0.11 600	0.16 643	0.13 613	0.12 550	0.12 550

ETE_ROB	0.34 602	0.26 626	0.45 481	0.29 642	0.18 565	0.40 606	0.37 666	0.57 639	0.47 587	0.50 654	0.50 599	0.62 671	0.36 605	0.55 549	0.38 594	0.13 588	0.10 574	0.14 615	0.12 584	0.16 609	0.16 617

PWCDC_ROB	0.38 629	0.30 653	0.60 579	0.33 673	0.20 611	0.42 617	0.19 389	0.58 648	0.89 710	0.42 618	1.26 720	0.36 517	0.34 595	0.50 521	0.38 594	0.18 667	0.11 600	0.11 527	0.09 456	0.19 649	0.13 570

TCMNet	0.33 593	0.23 606	0.72 626	0.29 642	0.30 691	0.40 606	0.28 607	0.50 544	0.47 587	0.37 558	0.45 570	0.40 560	0.29 543	0.60 581	0.39 602	0.14 613	0.13 632	0.15 631	0.14 628	0.17 626	0.15 607

ssnet_v2	0.28 546	0.16 501	0.44 468	0.22 392	0.15 485	0.40 606	0.30 625	0.57 639	0.46 582	0.38 573	0.36 457	0.47 606	0.29 543	0.38 472	0.39 602	0.13 588	0.11 600	0.11 527	0.11 545	0.11 509	0.11 526

Wz-Net-LNSev	0.34 602	0.29 646	0.91 671	0.26 587	0.21 619	0.47 643	0.31 630	0.54 603	0.54 640	0.44 631	0.52 613	0.50 627	0.35 601	0.39 477	0.39 602	0.11 527	0.11 600	0.10 468	0.09 456	0.14 586	0.13 570

UDG	0.40 641	0.46 701	0.49 514	0.40 700	0.35 699	0.47 643	0.27 591	0.54 603	0.47 587	0.39 589	0.45 570	0.59 662	0.44 649	0.46 504	0.39 602	0.26 698	0.19 688	0.48 724	0.22 687	0.34 706	0.26 696

RP	0.35 607	0.22 596	0.51 535	0.31 661	0.24 657	0.37 583	0.28 607	0.50 544	0.58 656	0.40 599	0.63 662	0.61 669	0.47 661	0.61 588	0.39 602	0.16 644	0.15 659	0.17 649	0.15 638	0.17 626	0.17 630

RGC	0.39 634	0.32 667	0.64 601	0.34 676	0.27 674	0.40 606	0.29 614	0.57 639	0.53 634	0.45 635	0.64 664	0.62 671	0.45 652	0.72 636	0.39 602	0.15 628	0.15 659	0.21 674	0.20 675	0.18 640	0.19 651

STTRV1_RVC	0.42 646	0.32 667	0.89 669	0.29 642	0.36 701	0.49 654	0.31 630	0.61 667	0.53 634	0.46 639	0.56 635	0.47 606	0.43 647	1.00 704	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.20 671	0.18 667	0.25 677	0.17 630

GANetREF_RVC	0.43 652	0.47 703	0.69 615	0.38 695	0.20 611	0.51 659	0.48 705	0.66 691	0.66 676	0.46 639	0.46 580	0.50 627	0.44 649	0.90 689	0.39 602	0.27 703	0.21 696	0.32 708	0.18 667	0.27 691	0.22 678
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
MWDA-net	0.29 559	0.21 581	0.47 497	0.25 552	0.21 619	0.35 569	0.32 639	0.44 476	0.47 587	0.38 573	0.40 506	0.33 488	0.38 618	0.54 546	0.40 610	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.09 456	0.09 382	0.10 485

YMNet	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

YMNet_1	0.32 583	0.22 596	0.58 571	0.27 615	0.23 649	0.48 649	0.27 591	0.51 562	0.45 564	0.48 651	0.56 635	0.51 631	0.30 558	0.39 477	0.40 610	0.13 588	0.16 668	0.13 588	0.12 584	0.13 568	0.12 550

iinet-f	0.30 567	0.18 536	1.03 689	0.20 258	0.15 485	0.44 628	0.22 503	0.45 489	0.37 465	0.35 533	0.44 557	0.41 567	0.34 595	0.34 443	0.40 610	0.10 479	0.09 539	0.08 282	0.08 344	0.13 568	0.11 526

S-Stereo	0.38 629	0.20 566	1.05 690	0.27 615	0.22 636	0.38 591	0.32 639	0.55 613	0.66 676	0.39 589	0.59 644	0.49 619	0.41 634	0.75 647	0.40 610	0.12 567	0.15 659	0.13 588	0.13 613	0.16 609	0.21 672

edge stereo	0.39 634	0.22 596	0.81 647	0.27 615	0.22 636	0.37 583	0.24 552	0.56 629	0.54 640	0.53 672	0.60 649	0.71 696	0.50 670	0.78 661	0.40 610	0.16 644	0.14 643	0.19 667	0.14 628	0.16 609	0.17 630

Nwc_Net	0.37 622	0.25 615	0.68 614	0.31 661	0.24 657	0.44 628	0.30 625	0.65 685	0.50 616	0.37 558	0.69 675	0.58 660	0.45 652	0.60 581	0.40 610	0.15 628	0.12 620	0.19 667	0.21 678	0.14 586	0.13 570

AANet_RVC	0.31 574	0.22 596	0.50 525	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.24 552	0.47 510	0.54 640	0.38 573	0.60 649	0.43 580	0.29 543	0.87 681	0.40 610	0.11 527	0.07 408	0.07 175	0.07 257	0.09 382	0.09 425

StereoDRNet	0.32 583	0.22 596	0.61 582	0.27 615	0.21 619	0.42 617	0.30 625	0.61 667	0.48 599	0.46 639	0.39 495	0.48 613	0.30 558	0.57 564	0.40 610	0.11 527	0.09 539	0.12 566	0.11 545	0.12 550	0.10 485

GwcNet	0.35 607	0.23 606	0.88 666	0.25 552	0.24 657	0.48 649	0.27 591	0.55 613	0.57 652	0.38 573	0.52 613	0.51 631	0.32 583	0.60 581	0.41 619	0.13 588	0.11 600	0.12 566	0.11 545	0.13 568	0.14 594

GANet	0.36 612	0.22 596	0.49 514	0.29 642	0.17 543	0.41 610	0.38 672	0.57 639	0.45 564	0.46 639	0.75 682	0.55 648	0.40 630	0.94 695	0.41 619	0.13 588	0.13 632	0.13 588	0.11 545	0.14 586	0.11 526

DRN-Test	0.33 593	0.17 521	0.61 582	0.27 615	0.19 592	0.46 636	0.29 614	0.65 685	0.51 620	0.47 647	0.46 580	0.44 591	0.34 595	0.62 596	0.41 619	0.12 567	0.08 500	0.13 588	0.12 584	0.12 550	0.10 485

SCION-MonSter(vits)	0.22 417	0.08 44	0.13 1	0.17 58	0.08 30	0.13 35	0.12 46	0.44 476	0.53 634	0.09 18	0.44 557	0.30 459	0.25 481	0.34 443	0.42 622	0.10 479	0.08 500	0.18 658	0.17 660	0.14 586	0.12 550

DRaft	0.24 466	0.10 158	0.34 325	0.18 115	0.12 284	0.28 458	0.23 530	0.33 323	0.39 490	0.38 573	0.61 656	0.21 321	0.41 634	0.48 512	0.42 622	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.08 350

MultiAttention	1.02 730	0.13 379	0.43 458	0.35 685	0.43 710	5.36 758	1.71 758	0.69 701	0.53 634	0.36 550	0.63 662	0.55 648	0.22 427	7.60 774	0.43 624	0.09 424	0.06 265	0.14 615	0.24 692	0.26 686	0.30 703

DGSMNet	0.61 697	0.29 646	0.91 671	0.51 720	0.70 734	0.62 685	1.38 756	0.59 654	0.55 646	0.37 558	0.61 656	0.52 637	0.33 586	0.65 612	0.43 624	0.53 726	0.60 752	0.67 733	0.61 742	0.63 728	0.61 739

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 680	0.50 710	0.86 663	0.39 697	0.24 657	0.84 710	0.55 712	0.56 629	0.62 668	0.60 682	0.68 671	0.62 671	0.42 643	1.13 718	0.43 624	0.23 685	0.27 714	0.27 690	0.35 715	0.25 677	0.29 702

LALA_ROB	0.36 612	0.25 615	0.46 489	0.30 655	0.21 619	0.47 643	0.39 677	0.61 667	0.51 620	0.52 666	0.51 605	0.69 693	0.36 605	0.50 521	0.43 624	0.17 656	0.11 600	0.16 643	0.14 628	0.17 626	0.15 607

PSMNet_ROB	0.33 593	0.24 610	0.54 549	0.31 661	0.21 619	0.42 617	0.43 689	0.59 654	0.47 587	0.37 558	0.44 557	0.49 619	0.31 575	0.64 605	0.43 624	0.14 613	0.10 574	0.15 631	0.14 628	0.13 568	0.11 526

Wz-Net-MNSev	0.36 612	0.26 626	0.79 641	0.26 587	0.21 619	0.59 679	0.38 672	0.55 613	0.56 649	0.48 651	0.54 623	0.53 642	0.36 605	0.60 581	0.44 629	0.11 527	0.09 539	0.11 527	0.11 545	0.15 601	0.13 570

DEmStereo	0.26 513	0.09 96	0.47 497	0.19 179	0.12 284	0.30 499	0.25 570	0.28 245	0.36 454	0.36 550	0.58 641	0.25 382	0.48 667	0.53 539	0.44 629	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.06 113	0.07 262

AF-Net	0.37 622	0.26 626	0.56 563	0.32 667	0.23 649	0.41 610	0.29 614	0.61 667	0.64 673	0.42 618	0.68 671	0.65 682	0.49 668	0.57 564	0.44 629	0.15 628	0.11 600	0.19 667	0.14 628	0.15 601	0.13 570

Ntro	0.58 692	0.64 725	0.92 673	0.66 730	0.50 719	0.77 702	0.36 662	0.66 691	0.70 686	0.50 654	0.59 644	0.65 682	0.51 673	0.75 647	0.45 632	0.56 730	0.32 723	0.56 731	0.34 714	0.63 728	0.46 724

THIR-Stereo	0.29 559	0.12 305	0.41 434	0.19 179	0.11 203	0.28 458	0.72 726	0.32 307	0.35 441	0.37 558	0.65 665	0.34 498	0.50 670	0.57 564	0.45 632	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.09 456	0.07 201	0.07 262

psmorigin	0.50 676	0.25 615	3.03 749	0.24 511	0.19 592	0.38 591	0.22 503	0.50 544	0.44 552	0.64 689	0.68 671	0.71 696	0.51 673	0.85 678	0.45 632	0.14 613	0.17 675	0.13 588	0.14 628	0.16 609	0.21 672

NCC-stereo	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617

Abc-Net	0.39 634	0.25 615	0.69 615	0.32 667	0.28 680	0.46 636	0.36 662	0.65 685	0.52 629	0.40 599	0.57 639	0.56 652	0.47 661	0.73 638	0.45 632	0.17 656	0.14 643	0.18 658	0.25 697	0.16 609	0.16 617
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XPNet_ROB	0.33 593	0.20 566	0.43 458	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.31 630	0.55 613	0.50 616	0.51 659	0.53 620	0.58 660	0.37 614	0.63 603	0.45 632	0.17 656	0.12 620	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.14 594

otaku	0.57 690	0.62 724	0.87 665	0.63 729	0.44 713	0.73 697	0.37 666	0.65 685	0.66 676	0.51 659	0.75 682	0.66 686	0.45 652	0.69 623	0.46 638	0.53 726	0.34 725	0.55 728	0.35 715	0.60 726	0.45 721

APVNet	0.36 612	0.20 566	0.70 621	0.26 587	0.22 636	0.52 668	0.35 657	0.61 667	0.44 552	0.38 573	0.52 613	0.48 613	0.38 618	0.84 676	0.46 638	0.13 588	0.14 643	0.15 631	0.16 650	0.16 609	0.15 607

PDISCO_ROB	0.43 652	0.30 653	0.67 609	0.43 704	0.36 701	0.67 690	0.32 639	0.72 706	0.76 694	0.43 624	0.53 620	0.63 679	0.40 630	0.66 616	0.47 640	0.21 678	0.12 620	0.21 674	0.19 673	0.25 677	0.20 663

PASM	0.45 661	0.35 675	0.90 670	0.35 685	0.33 696	0.39 600	0.38 672	0.50 544	0.61 666	0.52 666	0.51 605	0.62 671	0.45 652	0.93 693	0.48 641	0.26 698	0.29 718	0.29 702	0.33 713	0.29 697	0.26 696

DispFullNet	0.66 701	0.89 739	1.59 728	0.77 736	1.21 753	0.51 659	0.23 530	0.59 654	0.72 689	0.69 696	0.61 656	0.69 693	0.91 721	0.79 663	0.48 641	0.27 703	0.12 620	0.73 736	0.30 711	0.65 731	0.40 717

w-ln-seven-2	0.36 612	0.29 646	1.06 691	0.27 615	0.18 565	0.37 583	0.30 625	0.50 544	0.54 640	0.45 635	0.55 628	0.45 596	0.41 634	0.62 596	0.49 643	0.10 479	0.10 574	0.12 566	0.11 545	0.14 586	0.11 526

PA-Net	0.37 622	0.28 637	0.83 654	0.31 661	0.28 680	0.39 600	0.42 687	0.51 562	0.55 646	0.34 516	0.42 532	0.41 567	0.36 605	0.79 663	0.49 643	0.12 567	0.23 706	0.16 643	0.23 690	0.12 550	0.18 644
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DANet	0.35 607	0.23 606	0.60 579	0.36 687	0.22 636	0.39 600	0.25 570	0.48 523	0.43 536	0.52 666	0.50 599	0.59 662	0.41 634	0.76 653	0.49 643	0.13 588	0.11 600	0.14 615	0.12 584	0.17 626	0.15 607
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
LSM	1.64 746	0.40 691	2.56 745	2.02 760	17.61 782	0.51 659	0.52 709	0.61 667	0.76 694	0.82 707	1.11 712	0.63 679	0.54 676	0.75 647	0.49 643	0.16 644	0.24 708	0.18 658	0.21 678	0.25 677	2.42 764

DISCO	0.32 583	0.13 379	0.51 535	0.25 552	0.16 518	0.48 649	0.25 570	0.50 544	0.57 652	0.37 558	0.45 570	0.62 671	0.36 605	0.64 605	0.49 643	0.09 424	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.12 550	0.11 526

MSMD_ROB	0.60 696	0.33 670	0.61 582	0.30 655	0.25 665	0.86 712	0.35 657	0.55 613	0.67 679	1.10 729	1.49 730	1.76 738	0.97 725	0.88 684	0.49 643	0.23 685	0.21 696	0.27 690	0.27 706	0.25 677	0.24 691

aanetorigin	0.39 634	0.29 646	1.09 695	0.24 511	0.19 592	0.28 458	0.37 666	0.33 323	0.47 587	0.94 716	0.82 691	0.52 637	0.54 676	0.49 517	0.50 649	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.16 609	0.15 607

SGM-Forest	0.36 612	0.17 521	0.47 497	0.23 453	0.16 518	0.45 634	0.41 684	0.55 613	0.48 599	0.52 666	0.60 649	0.52 637	0.41 634	0.85 678	0.50 649	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.15 638	0.15 601	0.15 607
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
FBW_ROB	0.43 652	0.26 626	0.54 549	0.31 661	0.20 611	0.51 659	0.32 639	0.70 703	0.60 662	0.59 681	0.55 628	0.65 682	0.41 634	1.40 734	0.51 651	0.13 588	0.17 675	0.21 674	0.16 650	0.17 626	0.18 644

SCION-MonSter	0.32 583	0.22 596	0.44 468	0.29 642	0.28 680	0.54 670	0.21 473	0.46 500	0.57 652	0.32 481	0.54 623	0.32 479	0.29 543	0.39 477	0.52 652	0.10 479	0.10 574	0.25 688	0.22 687	0.18 640	0.14 594

DeepPrunerF	0.44 658	0.29 646	1.29 714	0.33 673	0.30 691	0.35 569	0.36 662	0.62 676	1.15 737	0.40 599	0.44 557	0.39 545	0.41 634	0.80 667	0.52 652	0.18 667	0.14 643	0.23 682	0.21 678	0.17 626	0.17 630

PWC_ROB	0.38 629	0.29 646	0.69 615	0.25 552	0.20 611	0.38 591	0.19 389	0.58 648	0.67 679	0.57 679	0.85 694	0.51 631	0.40 630	0.71 630	0.52 652	0.13 588	0.09 539	0.14 615	0.10 504	0.17 626	0.14 594

RYNet	0.37 622	0.18 536	0.59 577	0.25 552	0.28 680	0.61 683	0.32 639	0.59 654	0.59 657	0.41 608	0.38 481	0.57 657	0.39 625	0.87 681	0.53 655	0.11 527	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.18 640	0.18 644

ACVNet_1	0.72 708	0.81 734	1.37 719	0.72 734	0.53 723	0.77 702	0.42 687	0.85 727	0.90 712	0.74 701	0.75 682	1.32 728	0.72 706	1.02 707	0.55 656	0.54 728	0.31 721	0.71 735	0.35 715	0.64 730	0.45 721

RainbowNet	0.72 708	0.89 739	1.02 687	0.82 738	0.63 731	0.78 705	0.52 709	0.81 719	0.93 722	0.60 682	0.79 687	0.80 701	0.60 688	0.80 667	0.57 657	0.78 742	0.55 748	0.78 739	0.49 729	0.76 738	0.58 732

anonymity	0.56 687	0.54 717	0.70 621	0.47 713	0.61 729	0.56 672	0.43 689	0.69 701	0.49 608	0.63 687	0.55 628	0.54 646	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.55 729	0.53 745	0.50 725	0.54 736	0.51 720	0.56 729

CrosDoStereo	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 750	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

DeepStereo_LL	0.31 574	0.10 158	0.49 514	0.18 115	0.12 284	0.22 335	1.11 750	0.34 336	0.37 465	0.38 573	0.61 656	0.28 431	0.46 658	0.61 588	0.57 657	0.07 141	0.06 265	0.08 282	0.08 344	0.07 201	0.07 262

G-Net	0.46 663	0.25 615	0.86 663	0.34 676	0.28 680	0.90 716	0.35 657	0.47 510	0.45 564	0.68 694	1.22 718	0.64 681	0.60 688	0.61 588	0.57 657	0.16 644	0.14 643	0.17 649	0.13 613	0.22 668	0.19 651

SHD	0.42 646	0.27 634	0.81 647	0.31 661	0.25 665	0.42 617	0.22 503	0.66 691	0.94 724	0.63 687	0.60 649	0.59 662	0.47 661	0.59 577	0.58 662	0.15 628	0.13 632	0.16 643	0.16 650	0.20 658	0.22 678

AANet	0.49 672	0.42 697	1.56 726	0.22 392	0.19 592	0.39 600	0.25 570	0.52 581	0.92 718	0.92 713	0.93 702	0.84 703	0.67 700	0.59 577	0.59 663	0.15 628	0.11 600	0.13 588	0.12 584	0.18 640	0.16 617

z-mn7	0.44 658	0.40 691	1.09 695	0.25 552	0.18 565	0.61 683	0.34 653	0.56 629	0.93 722	0.43 624	0.96 704	0.53 642	0.39 625	0.94 695	0.59 663	0.10 479	0.09 539	0.10 468	0.10 504	0.14 586	0.13 570

Wz-Net-SNSev	0.43 652	0.41 695	1.27 712	0.30 655	0.21 619	0.44 628	0.41 684	0.61 667	0.65 674	0.46 639	0.65 665	0.62 671	0.39 625	0.74 646	0.59 663	0.12 567	0.11 600	0.12 566	0.13 613	0.16 609	0.14 594

MeshStereo	0.58 692	0.27 634	0.67 609	0.22 392	0.17 543	0.66 689	0.37 666	0.78 713	0.61 666	1.47 748	1.30 721	1.65 735	0.79 710	1.12 716	0.59 663	0.17 656	0.17 675	0.17 649	0.14 628	0.17 626	0.14 594
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
SGM_RVC	0.50 676	0.19 553	0.50 525	0.25 552	0.15 485	0.69 693	0.39 677	0.68 700	0.82 701	0.95 719	0.84 693	1.13 717	0.76 708	1.16 719	0.60 667	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.16 650	0.16 609	0.17 630
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
ccnet	0.42 646	0.31 661	0.48 508	0.27 615	0.32 695	0.60 682	0.32 639	0.65 685	0.46 582	0.53 672	0.66 667	0.56 652	0.45 652	0.72 636	0.61 668	0.26 698	0.19 688	0.24 684	0.21 678	0.26 686	0.22 678

MFMNet_re	0.72 708	0.76 732	0.99 683	0.62 728	0.70 734	0.77 702	0.67 722	0.75 709	0.83 705	0.78 706	0.86 695	0.69 693	0.78 709	0.71 630	0.61 668	0.66 735	0.59 751	0.61 732	0.58 741	0.68 734	0.71 743

SAMSARA	0.56 687	0.39 690	0.80 644	0.60 727	0.46 715	1.00 720	1.23 754	0.67 697	0.68 682	0.71 697	0.54 623	0.89 707	0.57 683	0.81 671	0.62 670	0.19 673	0.22 701	0.18 658	0.18 667	0.27 691	0.25 694

CSAN	0.50 676	0.35 675	0.78 634	0.36 687	0.23 649	0.56 672	0.59 717	0.61 667	0.70 686	0.64 689	0.78 686	0.65 682	0.60 688	1.38 733	0.62 670	0.21 678	0.17 675	0.20 671	0.20 675	0.18 640	0.18 644

WCMA_ROB	0.51 680	0.21 581	0.65 603	0.25 552	0.21 619	0.58 676	0.32 639	0.54 603	0.55 646	0.95 719	1.40 725	1.28 726	0.81 713	0.73 638	0.62 670	0.18 667	0.15 659	0.15 631	0.15 638	0.19 649	0.19 651

DNSM	0.28 546	0.28 637	0.17 80	0.17 58	0.09 63	0.15 70	0.15 183	0.24 162	0.18 142	0.14 178	0.17 202	0.13 167	0.11 137	0.75 647	0.63 673	0.08 317	0.13 632	0.06 59	0.05 81	1.14 751	0.81 750

zh-mn7	0.46 663	0.45 700	1.48 722	0.25 552	0.19 592	0.44 628	0.29 614	0.56 629	0.82 701	0.65 691	0.96 704	0.49 619	0.38 618	0.88 684	0.63 673	0.12 567	0.10 574	0.11 527	0.11 545	0.13 568	0.14 594

Consistency-Raft	0.55 686	0.48 705	1.02 687	0.45 709	0.49 718	0.49 654	0.47 701	0.72 706	0.72 689	0.45 635	0.82 691	0.47 606	0.60 688	0.50 521	0.63 673	0.39 723	0.39 729	0.44 722	0.51 732	0.52 721	0.37 714

FCDSN-DC	0.63 698	0.31 661	0.61 582	0.36 687	0.30 691	0.65 687	0.37 666	0.66 691	0.68 682	1.14 731	1.54 734	1.71 737	1.26 736	0.92 691	0.64 676	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.27 691	0.27 701
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NaN_ROB	0.41 643	0.28 637	0.62 590	0.30 655	0.19 592	0.51 659	0.47 701	0.58 648	0.59 657	0.56 677	0.47 587	0.49 619	0.41 634	1.21 723	0.64 676	0.12 567	0.18 681	0.12 566	0.13 613	0.11 509	0.14 594

w-ln-seven	0.42 646	0.30 653	1.18 704	0.26 587	0.22 636	0.58 676	0.31 630	0.62 676	0.81 700	0.58 680	0.61 656	0.53 642	0.36 605	0.57 564	0.65 678	0.11 527	0.10 574	0.13 588	0.12 584	0.15 601	0.13 570

z-ln-s-r	0.32 583	0.21 581	0.82 651	0.23 453	0.14 421	0.30 499	0.26 584	0.43 468	0.50 616	0.32 481	0.60 649	0.39 545	0.29 543	0.73 638	0.66 679	0.08 317	0.06 265	0.08 282	0.07 257	0.10 458	0.08 350

ACVNet_2	0.89 722	0.87 738	1.25 710	0.82 738	0.62 730	0.97 719	0.62 719	1.14 734	1.42 744	1.00 723	1.40 725	1.47 731	0.84 717	1.11 714	0.66 679	0.61 733	0.43 732	0.78 739	0.49 729	0.75 737	0.52 727

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 703	0.64 725	1.06 691	0.45 709	0.27 674	1.40 741	0.58 715	0.78 713	0.92 718	0.84 708	0.86 695	0.88 706	0.68 702	1.33 731	0.68 681	0.37 721	0.29 718	0.34 713	0.36 718	0.43 715	0.37 714

DStereoO	0.46 663	0.32 667	0.51 535	0.36 687	0.29 690	0.38 591	0.45 693	0.55 613	0.60 662	0.47 647	0.49 595	0.48 613	0.73 707	0.59 577	0.69 682	0.81 744	0.18 681	0.38 717	0.19 673	0.46 718	0.20 663

DPSNet	0.47 666	0.24 610	0.93 675	0.27 615	0.20 611	0.75 701	0.57 714	0.84 724	0.79 698	0.47 647	0.51 605	0.60 665	0.69 703	0.87 681	0.71 683	0.16 644	0.13 632	0.12 566	0.10 504	0.25 677	0.21 672

XQC	0.43 652	0.37 684	0.96 680	0.34 676	0.25 665	0.53 669	0.34 653	0.60 663	0.73 692	0.51 659	0.46 580	0.57 657	0.47 661	0.70 626	0.72 684	0.17 656	0.12 620	0.18 658	0.15 638	0.25 677	0.23 685

MFN_U_SF_RVC	0.56 687	0.51 712	1.19 705	0.38 695	0.22 636	0.69 693	0.27 591	0.80 717	0.67 679	0.73 698	0.74 681	0.87 704	0.61 697	0.81 671	0.76 685	0.29 711	0.27 714	0.32 708	0.37 719	0.32 705	0.31 706

PVD	0.58 692	0.34 673	0.84 659	0.39 697	0.31 694	0.59 679	0.47 701	0.80 717	1.25 739	0.92 713	1.09 710	0.79 700	0.82 714	0.85 678	0.76 685	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.18 667	0.27 691	0.35 713

SANet	0.53 685	0.28 637	0.96 680	0.26 587	0.15 485	0.69 693	0.44 692	0.67 697	1.34 742	0.67 693	0.98 707	0.94 708	0.71 705	0.89 686	0.76 685	0.14 613	0.12 620	0.12 566	0.11 545	0.17 626	0.16 617

MonStereo1	0.93 725	0.56 718	0.82 651	0.69 731	0.58 726	1.37 739	0.35 657	0.94 729	1.25 739	0.93 715	1.90 742	1.52 732	2.10 751	1.27 727	0.77 688	0.69 736	0.33 724	0.75 737	0.47 728	0.70 735	0.57 731

Wz-Net-TNSev	0.51 680	0.58 719	1.61 731	0.25 552	0.21 619	0.65 687	0.45 693	0.63 683	0.69 684	0.51 659	0.54 623	0.71 696	0.60 688	1.00 704	0.77 688	0.15 628	0.15 659	0.13 588	0.15 638	0.21 661	0.20 663

FC-DCNN	0.70 706	0.30 653	0.69 615	0.32 667	0.27 674	0.81 709	0.39 677	0.79 716	0.82 701	1.41 740	1.58 736	1.98 740	1.26 736	1.02 707	0.77 688	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.26 696

NVStereoNet_ROB	0.67 702	0.49 709	0.83 654	0.48 714	0.40 706	0.51 659	0.46 696	0.70 703	0.77 696	0.84 708	1.72 739	1.02 713	0.83 716	1.23 724	0.79 691	0.32 715	0.38 728	0.40 720	0.46 726	0.36 710	0.41 718
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
FC-DCNN v2	0.71 707	0.30 653	0.67 609	0.32 667	0.27 674	0.84 710	0.39 677	0.84 724	0.85 709	1.44 744	1.64 737	2.09 742	1.28 738	1.06 710	0.80 692	0.24 694	0.22 701	0.27 690	0.26 702	0.26 686	0.25 694

RTSC	0.39 634	0.28 637	0.78 634	0.27 615	0.18 565	0.49 654	0.22 503	0.59 654	0.84 708	0.55 676	0.53 620	0.49 619	0.36 605	0.67 620	0.82 693	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.17 626	0.17 630

2222	0.57 690	0.36 678	1.06 691	0.45 709	0.25 665	0.89 715	1.27 755	0.66 691	0.59 657	0.51 659	0.91 701	1.08 715	0.57 683	0.84 676	0.84 694	0.21 678	0.15 659	0.25 688	0.18 667	0.25 677	0.15 607

IMH-64-1	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 710	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 735

IMH-64	0.91 723	0.86 736	0.84 659	0.97 743	0.75 737	0.92 717	0.71 724	1.27 735	1.10 734	0.89 710	1.45 727	1.14 718	0.96 723	1.19 720	0.84 694	0.74 739	0.51 742	0.97 744	0.55 737	0.84 740	0.60 735

WZ-Net	0.52 684	0.38 689	1.90 735	0.30 655	0.24 657	0.57 675	0.48 705	0.62 676	0.78 697	0.50 654	0.71 676	0.68 691	0.54 676	0.98 703	0.84 694	0.13 588	0.10 574	0.11 527	0.12 584	0.19 649	0.20 663

zh-sn7	0.48 669	0.51 712	1.43 720	0.29 642	0.20 611	0.47 643	0.39 677	0.57 639	0.62 668	0.52 666	0.81 689	0.52 637	0.56 680	1.05 709	0.87 698	0.12 567	0.13 632	0.13 588	0.13 613	0.17 626	0.16 617

SPS-STEREO	0.69 705	0.61 723	0.98 682	0.52 723	0.57 725	0.74 698	0.50 708	0.78 713	0.62 668	0.95 719	0.86 695	0.94 708	0.70 704	1.01 706	0.87 698	0.58 732	0.51 742	0.50 725	0.50 731	0.55 723	0.58 732
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
IMH	1.05 731	0.95 743	1.00 684	1.01 745	0.78 741	1.11 724	0.68 723	1.38 739	1.43 745	1.00 723	1.72 739	1.43 729	1.14 728	1.73 742	0.89 700	1.09 753	0.55 748	0.99 746	0.57 740	0.87 742	0.62 741

test_sample9	0.42 646	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.51 562	0.38 480	0.37 558	0.34 436	0.37 525	0.30 558	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

test_sample8	0.49 672	0.19 553	0.50 525	0.18 115	0.16 518	0.34 554	0.20 442	0.55 613	0.34 424	0.62 685	0.38 481	1.15 720	0.67 700	0.66 616	0.91 701	0.23 685	1.82 766	0.28 698	0.24 692	0.18 640	0.16 617

LVE	1.13 733	1.02 744	1.28 713	1.01 745	0.80 744	1.29 736	0.81 736	1.47 743	1.96 751	1.07 728	1.90 742	1.90 739	1.01 727	1.48 735	0.91 701	0.93 750	0.61 754	0.94 743	0.69 746	0.87 742	0.75 747

ELAS_RVC	0.74 712	0.36 678	1.00 684	0.37 693	0.33 696	0.88 713	0.93 741	0.83 722	1.08 732	1.35 736	1.33 724	1.24 724	1.33 740	1.06 710	0.95 704	0.27 703	0.25 711	0.29 702	0.27 706	0.30 701	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
pmcnn	0.50 676	0.20 566	0.78 634	0.24 511	0.26 670	0.39 600	0.30 625	0.51 562	0.50 616	0.54 674	1.23 719	2.52 749	0.37 614	0.77 659	0.95 704	0.08 317	0.06 265	0.06 59	0.05 81	0.10 458	0.08 350

EDNetEfficientorigin	7.51 770	0.52 716	140.47 803	0.25 552	0.17 543	0.42 617	0.29 614	0.47 510	1.03 727	1.28 734	1.02 708	0.83 702	0.84 717	0.75 647	0.99 706	0.10 479	0.09 539	0.12 566	0.10 504	0.21 661	0.22 678

Dean	1.17 735	1.04 746	1.49 724	1.03 747	0.78 741	1.20 731	0.77 732	1.48 744	1.96 751	1.28 734	1.99 745	2.15 743	1.14 728	1.25 725	1.00 707	0.81 744	0.60 752	1.01 747	0.69 746	0.92 746	0.74 746

MSAF-DinoV2	0.76 715	0.44 699	1.98 736	0.49 718	0.16 518	0.58 676	0.31 630	0.81 719	0.83 705	0.41 608	0.52 613	0.98 712	0.58 685	4.97 769	1.03 708	0.11 527	0.07 408	0.10 468	0.24 692	0.27 691	0.26 696

ELAS	0.74 712	0.36 678	0.85 662	0.36 687	0.33 696	1.36 738	0.77 732	0.93 728	0.92 718	1.41 740	1.53 733	1.16 721	1.17 731	0.95 698	1.03 708	0.26 698	0.25 711	0.28 698	0.28 710	0.31 702	0.30 703
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mmmmmm	0.68 703	0.42 697	1.12 700	0.43 704	0.27 674	1.09 723	0.64 720	0.77 711	1.20 738	0.94 716	1.17 716	1.08 715	0.82 714	1.06 710	1.04 710	0.22 683	0.24 708	0.31 706	0.27 706	0.29 697	0.23 685

PWCK	1.00 726	1.17 752	1.70 733	0.91 741	0.41 707	1.19 730	0.92 740	1.10 732	1.14 736	1.16 732	1.14 714	1.25 725	0.88 720	1.75 744	1.04 710	0.87 747	0.50 740	0.87 742	0.53 735	0.96 747	0.52 727

ff1	0.29 559	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.35 360	0.44 552	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.08 317	0.05 40	0.11 527	0.10 504	0.08 293	0.08 350

mmx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

xxx	0.31 574	0.12 305	0.42 444	0.20 258	0.13 369	0.28 458	0.20 442	0.55 613	0.45 564	0.30 441	0.42 532	0.34 498	0.23 441	0.81 671	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.11 527	0.10 504	0.11 509	0.10 485

SuperB	0.49 672	0.28 637	2.23 739	0.23 453	0.15 485	0.41 610	0.32 639	0.47 510	0.82 701	0.43 624	0.50 599	0.33 488	0.45 652	0.68 621	1.08 712	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.98 748	0.14 594

SGM+DAISY	0.87 721	0.66 727	1.30 715	0.51 720	0.60 728	1.03 721	0.84 738	0.76 710	0.73 692	1.39 738	1.51 732	1.31 727	1.22 734	1.11 714	1.08 712	0.57 731	0.53 745	0.51 727	0.51 732	0.54 722	0.61 739

nnnnnnn	0.74 712	0.33 670	1.35 717	0.42 702	0.35 699	0.79 707	0.46 696	0.82 721	1.08 732	1.05 726	1.50 731	1.57 733	0.98 726	1.12 716	1.09 717	0.27 703	0.25 711	0.32 708	0.31 712	0.34 706	0.32 709

DStereoFS	0.84 720	0.66 727	0.80 644	0.53 724	0.50 719	1.23 732	0.55 712	0.94 729	1.32 741	0.89 710	1.32 722	1.04 714	2.32 754	1.29 729	1.14 718	0.31 714	0.35 726	0.30 704	0.39 722	0.34 706	0.60 735

WAO-7	1.01 728	0.89 739	0.93 675	0.83 740	0.66 733	1.18 728	0.81 736	1.40 740	1.57 749	1.11 730	1.76 741	1.45 730	1.19 733	1.50 736	1.14 718	0.61 733	0.62 755	0.70 734	0.68 745	0.66 733	0.60 735

WAO-6	1.07 732	0.93 742	0.92 673	0.96 742	0.78 741	1.28 735	0.75 729	1.34 738	2.00 753	1.02 725	1.54 734	1.59 734	1.22 734	1.31 730	1.14 718	0.78 742	0.55 748	1.02 748	0.75 750	0.83 739	0.69 742

ADCPNet	0.48 669	0.29 646	1.60 729	0.27 615	0.23 649	0.70 696	0.38 672	0.53 593	0.51 620	0.51 659	0.59 644	0.67 687	0.56 680	0.60 581	1.14 718	0.15 628	0.18 681	0.14 615	0.23 690	0.19 649	0.19 651

RTS	0.78 716	0.48 705	4.68 756	0.34 676	0.28 680	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

RTSA	0.78 716	0.48 705	4.68 756	0.34 676	0.28 680	1.12 725	0.46 696	0.62 676	1.03 727	0.73 698	0.89 699	0.60 665	0.59 686	1.61 737	1.16 722	0.14 613	0.11 600	0.15 631	0.15 638	0.21 661	0.19 651

WAO-8	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 762	1.44 744	2.21 748	2.15 743	1.43 742	3.17 755	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 743

Venus	1.46 742	1.10 749	1.09 695	1.10 749	0.84 745	2.06 745	0.75 729	1.84 749	3.83 762	1.44 744	2.21 748	2.15 743	1.43 742	3.17 755	1.19 724	0.91 748	0.65 757	1.09 749	0.79 751	0.90 744	0.71 743

KSHMR	1.89 749	1.36 756	1.60 729	1.47 758	1.22 754	1.38 740	1.06 747	1.79 748	5.97 769	1.42 742	5.65 767	2.98 753	1.14 728	2.23 751	1.20 726	1.27 757	1.12 764	1.46 758	1.10 759	1.32 758	1.15 757

ACVNet-4b	0.72 708	0.81 734	1.33 716	0.72 734	0.50 719	0.80 708	0.31 630	0.71 705	0.80 699	0.50 654	0.72 680	0.95 710	0.43 647	0.96 699	1.20 726	1.13 756	0.21 696	0.76 738	0.45 725	0.65 731	0.46 724

TARStereo	1.99 750	0.26 626	2.90 748	0.33 673	1.30 755	3.07 754	2.37 761	2.20 757	4.84 766	3.25 764	6.38 769	4.33 758	3.05 758	1.33 731	1.21 728	0.23 685	0.18 681	0.24 684	0.81 753	0.29 697	1.26 758

ktn	1.77 748	1.36 756	1.22 707	1.43 757	1.14 752	1.52 742	1.08 748	1.51 746	3.96 765	2.77 763	4.69 763	3.35 755	1.46 744	1.69 741	1.25 729	1.43 758	0.77 762	1.45 757	0.99 757	1.32 758	0.96 752

fsdfsdds	1.26 736	0.33 670	1.44 721	0.43 704	0.59 727	2.19 749	1.14 752	1.28 737	2.36 755	2.10 758	4.10 762	3.15 754	1.94 748	1.09 713	1.28 730	0.22 683	0.19 688	0.34 713	0.25 697	0.36 710	0.34 711

light-stereo	2.37 754	0.69 729	3.61 750	3.84 764	3.41 760	4.04 755	0.31 630	2.13 756	1.45 746	3.61 765	6.33 768	6.90 773	0.63 698	4.83 768	1.28 730	0.71 738	0.74 761	0.32 708	0.39 722	1.20 753	0.96 752

ADCRef	0.38 629	0.24 610	0.88 666	0.26 587	0.21 619	0.49 654	0.27 591	0.52 581	0.48 599	0.50 654	0.58 641	0.35 512	0.47 661	0.48 512	1.29 732	0.09 424	0.08 500	0.12 566	0.12 584	0.11 509	0.11 526

1111x	0.32 583	0.11 241	0.40 409	0.22 392	0.11 203	0.32 529	0.26 584	0.59 654	0.43 536	0.31 459	0.41 515	0.39 545	0.28 528	0.76 653	1.37 733	0.09 424	0.08 500	0.09 384	0.10 504	0.09 382	0.08 350

TorneroNet-64	1.43 740	1.03 745	1.20 706	1.10 749	0.86 747	2.26 750	0.73 727	1.84 749	3.84 764	1.25 733	2.25 750	2.69 751	1.42 741	1.76 745	1.43 734	0.76 741	0.50 740	1.09 749	0.66 744	1.23 755	0.76 748

ADCL	0.47 666	0.22 596	1.00 684	0.27 615	0.19 592	0.74 698	0.64 720	0.54 603	0.69 684	0.56 677	0.71 676	0.55 648	0.60 688	0.60 581	1.43 734	0.11 527	0.09 539	0.13 588	0.13 613	0.14 586	0.14 594

AnyNet_C01	0.65 700	0.58 719	2.60 746	0.32 667	0.26 670	0.88 713	0.61 718	0.63 683	0.62 668	0.68 694	0.96 704	0.76 699	0.60 688	0.96 699	1.43 734	0.16 644	0.16 668	0.17 649	0.17 660	0.23 671	0.23 685

notaker	1.45 741	1.34 755	1.48 722	1.40 756	1.07 751	1.18 728	0.85 739	1.48 744	1.40 743	1.51 749	3.46 760	2.40 748	1.81 747	1.76 745	1.45 737	1.11 754	0.69 760	1.38 756	0.87 754	1.31 757	0.97 754

EDNetEfficient	0.63 698	0.37 684	2.40 743	0.26 587	0.25 665	0.38 591	0.49 707	0.41 440	1.06 730	1.38 737	0.87 698	0.62 671	0.95 722	0.65 612	1.65 738	0.11 527	0.09 539	0.10 468	0.11 545	0.19 649	0.17 630

ADCMid	0.49 672	0.34 673	1.13 701	0.26 587	0.21 619	0.51 659	0.37 666	0.57 639	0.54 640	0.75 702	0.66 667	0.62 671	0.64 699	0.64 605	1.68 739	0.13 588	0.12 620	0.17 649	0.17 660	0.20 658	0.17 630

MADNet+	1.01 728	1.16 751	4.72 758	0.70 732	0.47 716	1.24 733	0.96 742	0.97 731	0.89 710	0.65 691	0.77 685	0.87 704	0.85 719	2.09 748	1.68 739	0.38 722	0.39 729	0.31 706	0.27 706	0.43 715	0.39 716

DStereoSA	0.81 719	0.37 684	1.08 694	0.51 720	0.65 732	0.67 690	1.44 757	0.74 708	1.06 730	0.54 674	1.67 738	0.49 619	1.78 746	0.96 699	1.69 741	0.28 708	0.43 732	0.27 690	0.51 732	0.40 714	0.58 732

1111	0.79 718	0.31 661	1.57 727	0.39 697	0.28 680	1.14 727	0.99 744	0.83 722	0.96 725	0.97 722	1.11 712	1.23 723	1.18 732	1.73 742	1.70 742	0.21 678	0.18 681	0.22 680	0.21 678	0.29 697	0.26 696

JetBlue	1.14 734	0.76 732	2.36 741	0.59 726	0.75 737	3.04 753	1.78 759	1.11 733	0.90 712	0.94 716	1.10 711	1.66 736	1.28 738	2.09 748	1.72 743	0.43 725	0.36 727	0.38 717	0.38 721	0.58 725	0.56 729

AnyNet_C32	0.51 680	0.40 691	1.10 699	0.29 642	0.28 680	0.59 679	0.58 715	0.54 603	0.60 662	0.62 685	0.66 667	0.54 646	0.54 676	0.78 661	1.74 744	0.15 628	0.14 643	0.15 631	0.17 660	0.20 658	0.20 663

UNDER WATER-64	1.55 744	1.19 753	2.52 744	1.31 754	0.95 749	2.12 747	1.21 753	1.45 742	3.19 758	1.43 743	1.32 722	2.64 750	2.04 750	1.63 739	1.83 745	1.11 754	0.67 759	1.28 754	0.92 755	1.19 752	1.02 755

TorneroNet	2.22 751	1.08 748	1.24 709	1.14 753	0.90 748	5.58 759	0.80 734	2.12 755	8.69 773	2.58 761	5.42 765	3.88 757	1.97 749	1.78 747	1.87 746	0.86 746	0.54 747	1.15 753	0.74 749	1.23 755	0.85 751

ADCP+	0.45 661	0.24 610	1.15 703	0.25 552	0.22 636	0.56 672	0.39 677	0.54 603	0.51 620	0.44 631	0.51 605	0.46 604	0.52 675	0.56 560	1.89 747	0.10 479	0.08 500	0.11 527	0.10 504	0.14 586	0.13 570

coex-ft	3.44 756	0.73 731	48.55 801	0.24 511	0.19 592	0.50 658	0.43 689	0.47 510	2.40 756	7.03 773	1.20 717	0.97 711	2.23 752	0.73 638	1.92 748	0.12 567	0.15 659	0.14 615	0.12 584	0.21 661	0.43 719

UNDER WATER	1.59 745	1.22 754	2.36 741	1.38 755	1.03 750	1.67 744	1.10 749	1.54 747	3.63 760	1.44 744	1.47 729	2.85 752	2.25 753	1.67 740	1.94 749	1.06 752	0.62 755	1.31 755	0.93 756	1.21 754	1.02 755

MANE	1.41 739	0.36 678	0.74 631	0.43 704	0.41 707	2.16 748	0.80 734	2.39 759	3.38 759	2.22 759	3.06 759	3.54 756	2.73 757	2.15 750	1.94 749	0.28 708	0.27 714	0.30 704	0.46 726	0.28 696	0.34 711

xxxx	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.37 583	0.20 442	0.58 648	0.38 480	0.29 409	0.42 532	0.38 533	0.24 459	0.46 504	2.20 751	0.11 527	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

ADCS	0.58 692	0.40 691	1.35 717	0.29 642	0.24 657	0.55 671	0.45 693	0.67 697	0.83 705	0.76 704	0.71 676	0.68 691	0.60 688	0.76 653	2.23 752	0.16 644	0.16 668	0.16 643	0.17 660	0.22 668	0.22 678

test_xeample	0.34 602	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.33 540	0.23 530	0.55 613	0.38 480	0.32 481	0.45 570	0.29 442	0.26 492	0.57 564	2.24 753	0.10 479	0.07 408	0.09 384	0.08 344	0.09 382	0.09 425

SGM-ForestM	1.36 737	0.28 637	0.79 641	0.26 587	0.16 518	2.26 750	1.00 745	1.42 741	1.46 747	2.38 760	2.05 746	5.95 764	2.66 756	2.95 754	2.46 754	0.17 656	0.18 681	0.18 658	0.18 667	0.15 601	0.18 644

AAGNet	0.33 593	0.11 241	0.37 365	0.25 552	0.16 518	0.20 268	0.19 389	0.30 283	0.27 319	0.35 533	0.35 447	0.27 415	0.30 558	0.44 498	2.66 755	0.08 317	0.05 40	0.10 468	0.07 257	0.08 293	0.06 160

MADNet++	2.26 752	1.80 759	2.06 737	2.13 762	1.97 759	2.61 752	1.79 760	2.38 758	2.16 754	2.75 762	2.65 757	2.38 747	2.43 755	3.17 755	3.21 756	2.17 766	1.95 768	1.94 762	1.63 761	2.06 761	2.01 763

HanzoNet	2.97 755	1.69 758	2.29 740	1.74 759	1.33 756	1.53 743	1.03 746	1.99 753	2.64 757	5.51 769	5.16 764	5.90 763	6.82 771	4.32 767	3.29 757	3.16 769	2.02 770	1.92 760	2.87 772	2.24 762	1.89 762

222	0.41 643	0.10 158	0.29 258	0.19 179	0.11 203	0.36 576	0.20 442	0.57 639	0.39 490	0.35 533	0.44 557	0.30 459	0.27 511	0.55 549	3.56 758	0.11 527	0.07 408	0.08 282	0.08 344	0.09 382	0.09 425

LE_ROB	1.76 747	0.20 566	2.68 747	0.48 714	0.52 722	0.78 705	0.96 742	0.84 724	6.61 770	7.40 774	2.08 747	2.08 741	4.83 765	1.27 727	3.79 759	0.10 479	0.08 500	0.12 566	0.11 545	0.11 509	0.10 485

UHP	4.71 764	0.60 721	7.05 767	0.48 714	0.70 734	9.17 770	2.53 762	5.32 771	14.17 785	8.26 775	14.83 783	9.91 776	8.72 774	4.02 766	3.96 760	0.41 724	0.31 721	0.37 716	0.56 739	1.09 750	1.78 761

JetRed	2.30 753	2.64 761	6.12 764	1.12 752	1.38 757	5.85 766	3.29 763	1.99 753	1.67 750	1.98 756	1.95 744	2.16 746	1.60 745	2.48 752	4.10 761	1.05 751	1.60 765	1.09 749	1.01 758	1.67 760	1.28 759

DPSimNet_ROB	4.34 763	4.23 762	6.89 766	3.67 763	3.68 761	4.75 756	5.21 772	2.67 760	3.68 761	5.82 770	3.95 761	5.57 760	6.72 770	3.46 759	4.48 762	4.05 773	2.88 771	4.68 774	3.12 774	3.69 764	3.62 768

TCMNet-wrong-test	4.29 759	5.57 768	4.65 755	11.33 777	10.39 770	5.73 765	4.48 770	4.13 765	1.02 726	1.91 755	2.39 751	6.16 768	3.62 761	3.84 765	4.50 763	1.99 762	0.47 736	1.97 763	1.69 762	5.69 769	4.31 770

noway3	4.27 758	5.33 767	4.61 753	11.26 775	10.44 772	5.62 760	4.46 766	4.12 764	0.92 718	1.86 751	2.49 756	6.19 770	3.66 763	3.74 764	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.03 767	1.74 764	5.69 769	4.21 769

noway2	4.26 757	5.26 766	4.63 754	11.29 776	10.43 771	5.62 760	4.46 766	4.09 763	0.90 712	1.87 752	2.47 753	6.20 771	3.67 764	3.62 760	4.54 764	1.97 760	0.46 734	2.02 764	1.74 764	5.72 771	4.32 771

zzzz4	4.31 760	5.77 769	4.85 762	11.37 778	10.45 773	5.64 762	4.46 766	4.20 767	0.91 717	1.87 752	2.47 753	6.11 766	3.60 759	3.65 761	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 772

noway1	4.31 760	5.77 769	4.81 761	11.37 778	10.45 773	5.64 762	4.46 766	4.20 767	0.90 712	1.87 752	2.48 755	6.11 766	3.60 759	3.65 761	4.59 766	1.99 762	0.47 736	2.02 764	1.74 764	5.77 772	4.37 772

noway4	4.32 762	5.81 771	4.75 759	11.39 780	10.47 775	5.70 764	4.50 771	4.14 766	0.90 712	1.83 750	2.44 752	6.16 768	3.63 762	3.66 763	4.60 768	2.00 765	0.47 736	2.03 767	1.73 763	5.80 774	4.40 774

BEATNet-Init1	4.73 766	2.61 760	13.29 782	0.58 725	0.53 723	10.12 772	3.33 764	4.83 769	5.01 768	8.75 776	8.51 771	14.08 785	7.60 773	7.70 775	5.34 769	0.28 708	0.28 717	0.34 713	0.37 719	0.57 724	0.45 721

Selective-IGEV-i1pa	5.57 767	7.99 773	4.76 760	0.80 737	0.45 714	12.99 775	3.60 765	9.25 777	7.43 772	6.97 772	9.87 775	8.94 774	7.26 772	14.66 786	5.65 770	3.55 770	1.08 763	1.93 761	0.72 748	0.73 736	2.79 766

tt	4.71 764	0.10 158	3.94 751	2.06 761	1.53 758	10.14 773	16.88 776	9.27 778	4.98 767	1.39 738	1.02 708	4.68 759	4.90 766	3.35 758	5.86 771	5.76 775	9.15 784	2.24 770	2.53 770	3.10 763	1.32 760

LRCNet_RVC	10.90 777	14.34 785	9.35 769	15.35 781	8.04 767	1.08 722	0.34 653	8.78 776	0.70 686	12.63 785	16.05 784	9.85 775	6.54 768	8.57 776	6.34 772	20.27 796	5.40 776	23.70 797	21.88 798	14.87 784	13.83 786

PML	16.10 783	12.82 784	6.78 765	5.23 765	7.76 766	33.92 789	66.56 799	5.30 770	10.28 775	26.12 799	68.59 803	20.51 787	13.49 785	10.06 777	6.78 773	5.96 776	2.00 769	6.04 780	2.18 769	8.96 780	2.60 765

USTest	6.88 768	5.23 765	5.63 763	7.22 769	7.29 765	14.34 777	22.76 778	8.48 775	9.32 774	5.42 768	6.39 770	6.29 772	6.64 769	6.92 772	8.62 774	1.94 759	3.29 772	2.16 769	2.55 771	3.85 765	3.29 767

ASD4	7.23 769	6.65 772	7.69 768	5.24 766	5.62 764	11.85 774	20.36 777	7.57 774	7.14 771	6.55 771	5.47 766	5.99 765	5.78 767	7.22 773	9.24 775	4.85 774	4.44 774	6.40 781	5.19 775	6.53 775	4.89 775

DGTPSM_ROB	8.34 771	5.10 763	10.37 780	5.31 767	10.18 768	8.33 768	23.60 782	6.06 772	13.41 782	4.90 766	10.87 779	5.65 761	10.44 775	6.17 770	12.59 776	3.74 771	7.55 777	3.69 771	7.26 780	4.14 766	7.46 778

DPSMNet_ROB	8.40 772	5.11 764	10.49 781	5.58 768	10.25 769	8.34 769	23.62 783	6.07 773	13.45 783	4.93 767	10.88 780	5.66 762	10.44 775	6.24 771	12.64 777	3.98 772	7.61 778	3.76 772	7.30 781	4.20 767	7.51 779

iinet-test	10.78 775	9.29 774	9.70 770	10.48 770	10.68 776	17.98 782	25.98 784	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 776	10.06 777	10.61 778	11.22 782	12.70 778	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 776

IINet	10.78 775	9.29 774	9.70 770	10.48 770	10.68 776	17.98 782	25.98 784	12.57 782	13.39 780	9.64 780	10.10 776	10.06 777	10.61 778	11.22 782	12.70 778	6.40 777	7.74 779	5.68 776	6.69 776	7.47 776	7.30 776

Anonymous_1	16.62 784	9.35 776	9.84 772	10.66 772	14.64 780	18.66 784	27.12 786	12.64 784	13.51 784	10.76 784	10.30 778	10.13 779	10.60 777	11.06 781	12.74 780	15.87 792	7.74 779	16.92 790	43.48 801	58.66 804	7.68 780

DPSM_ROB	11.49 778	9.87 780	10.35 778	11.13 773	11.31 778	19.11 785	27.51 787	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 781	10.96 783	11.27 783	11.96 784	13.59 781	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 781

DPSM	11.49 778	9.87 780	10.35 778	11.13 773	11.31 778	19.11 785	27.51 787	13.37 785	14.21 786	10.31 782	11.06 781	10.96 783	11.27 783	11.96 784	13.59 781	6.78 779	8.19 782	6.03 778	7.09 778	7.93 778	7.73 781

xxxxx1	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 778	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 783

tt_ll	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 778	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 783

ff	15.27 780	9.54 777	10.31 775	20.13 784	18.88 783	17.08 778	23.03 779	10.36 779	10.99 776	9.21 777	9.62 772	10.74 780	10.61 778	10.72 778	13.89 783	7.97 781	9.20 785	31.85 800	44.72 802	12.84 781	13.69 783

HaxPig	17.72 785	20.22 795	19.73 784	16.53 782	16.51 781	9.27 771	9.33 773	14.34 787	13.27 779	18.65 787	18.70 785	17.35 786	16.77 786	17.04 787	16.45 786	22.05 799	20.89 796	22.27 796	21.53 793	21.29 795	22.13 800

MEDIAN_ROB	21.21 786	24.62 799	23.47 795	19.58 783	19.65 786	13.22 776	10.96 774	17.88 788	17.00 788	22.14 798	22.02 788	20.86 788	20.36 787	21.06 788	19.71 787	25.63 801	24.13 797	26.21 798	25.20 799	25.17 798	25.38 803

AVERAGE_ROB	25.43 795	29.06 800	27.24 796	24.63 795	24.20 795	17.73 781	12.61 775	22.29 791	21.39 791	26.79 800	26.16 797	25.20 797	24.64 798	25.07 797	23.53 788	29.96 802	28.40 802	30.60 799	29.58 800	29.72 799	29.84 804

Selective-IGEV-i16pa	30.47 798	41.93 803	4.02 752	0.49 718	0.37 703	96.94 803	0.74 728	60.26 805	58.76 804	17.24 786	64.39 802	38.26 804	49.53 803	106.11 805	26.15 789	19.96 795	3.42 773	4.39 773	1.81 768	0.39 713	14.22 787

LSM0	24.24 794	19.98 794	22.32 793	24.22 794	40.14 801	38.48 794	55.20 791	26.95 797	28.57 792	20.49 791	21.83 787	22.26 796	22.75 792	24.22 795	27.30 790	13.66 790	16.32 788	12.19 788	14.15 782	16.10 791	17.66 795

Hybrid-DGEV	23.16 791	19.94 793	20.96 792	22.49 788	22.75 789	38.51 795	55.52 798	27.09 799	28.90 799	20.58 792	22.25 792	22.00 790	22.80 794	24.11 794	27.33 791	13.60 787	16.47 789	12.14 782	14.30 787	15.95 785	15.54 790

Selective-RAFT-Error	23.16 791	19.93 792	20.87 791	22.54 792	22.81 792	38.52 796	55.47 793	27.01 798	28.83 797	20.66 796	22.25 792	22.09 795	22.80 794	24.09 793	27.36 792	13.61 789	16.48 790	12.15 786	14.28 784	15.99 790	15.57 793

CasAABBNet	23.10 787	19.86 788	20.64 789	22.47 787	22.73 787	38.41 793	55.50 795	26.89 795	28.70 795	20.61 795	22.15 791	22.08 794	22.75 792	23.99 789	27.36 792	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.27 783	15.95 785	15.53 789

RAFT-FEzeroshot	23.10 787	19.88 790	20.56 787	22.49 788	22.75 789	38.38 790	55.50 795	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 789	22.05 791	22.74 790	24.00 791	27.37 794	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.28 784	15.96 787	15.54 790

RAFT-FE	23.10 787	19.88 790	20.56 787	22.49 788	22.75 789	38.38 790	55.50 795	26.84 792	28.66 793	20.60 793	22.10 789	22.05 791	22.74 790	24.00 791	27.37 794	13.59 784	16.48 790	12.14 782	14.28 784	15.96 787	15.54 790

FlowAnything	23.14 790	19.87 789	20.79 790	22.50 791	22.74 788	38.39 792	55.46 792	26.89 795	28.72 796	20.77 797	22.29 794	22.07 793	22.72 789	23.99 789	27.41 796	13.60 787	16.55 795	12.15 786	14.36 788	15.97 789	15.52 788

fast-reg	23.64 793	20.51 796	23.42 794	23.22 793	24.75 796	38.73 797	55.47 793	26.85 794	28.86 798	20.12 790	21.73 786	21.64 789	22.22 788	24.30 796	27.54 797	13.91 791	16.52 794	14.85 789	15.62 789	16.91 792	15.71 794

zzzz2	34.86 801	30.12 801	31.42 799	34.23 796	34.22 799	58.04 800	83.74 802	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 800	32.70 800	33.88 799	35.86 800	41.00 798	20.48 797	24.86 800	18.45 794	21.67 796	24.07 796	23.42 801

noway5	34.86 801	30.12 801	31.42 799	34.23 796	34.22 799	58.04 800	83.74 802	40.88 803	43.54 800	31.10 803	33.46 800	32.70 800	33.88 799	35.86 800	41.00 798	20.48 797	24.86 800	18.45 794	21.67 796	24.07 796	23.42 801

zzzzzz3	33.80 799	21.93 797	29.35 797	40.69 800	40.71 802	54.58 799	75.81 801	38.06 801	43.73 802	30.21 801	32.81 798	33.59 802	36.40 801	35.16 798	41.64 800	19.24 793	24.62 798	18.35 792	21.58 794	19.15 793	18.48 796

zzz1	33.83 800	21.95 798	29.58 798	40.69 800	40.71 802	54.57 798	75.77 800	38.08 802	43.79 803	30.23 802	32.84 799	33.61 803	36.40 801	35.19 799	41.64 800	19.25 794	24.62 798	18.36 793	21.58 794	19.16 794	18.49 797

RSGM-EC	29.65 796	17.75 786	10.04 773	35.31 798	33.15 797	26.42 787	46.65 789	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 795	30.14 798	23.59 796	41.87 802	45.99 802	59.56 803	34.38 803	33.25 803	20.37 791	34.97 800	19.60 798

acva	29.65 796	17.75 786	10.04 773	35.31 798	33.15 797	26.42 787	46.65 789	19.89 789	17.74 789	18.92 788	23.36 795	30.14 798	23.59 796	41.87 802	45.99 802	59.56 803	34.38 803	33.25 803	20.37 791	34.97 800	19.60 798

test_example2	101.33 803	108.28 804	68.15 802	98.43 802	106.93 804	89.75 802	102.43 804	36.80 800	97.65 805	129.04 805	130.15 804	65.26 805	66.62 804	92.11 804	80.24 804	144.10 805	199.48 805	81.81 805	103.01 805	125.01 805	101.27 805

ccccc	256.34 804	256.29 805	313.62 804	354.40 805	364.36 805	149.10 804	168.46 805	152.89 806	131.30 806	153.93 806	155.56 805	164.00 806	204.39 805	268.02 806	295.19 805	390.55 806	349.22 806	244.59 806	219.82 806	412.30 806	378.83 806

FADE		1.06 747		0.71 733	0.76 740			1.85 752	1.52 748	0.75 702		1.17 722		2.83 753		24.23 800	4.70 775	17.35 791	17.61 790	0.49 719	0.44 720

Low-res two-view benchmark