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

onlyftn100k	0.10 21	0.07 5	0.11 1	0.19 217	0.10 187	0.14 71	0.10 12	0.16 44	0.16 137	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.19 253	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

vfmstereo	0.09 2	0.07 5	0.11 1	0.17 78	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.17 57	0.15 114	0.08 3	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MGW-Stereo	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.17 78	0.11 258	0.14 71	0.12 58	0.20 127	0.16 137	0.10 74	0.12 134	0.11 141	0.11 193	0.17 177	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 143	0.09 132	0.18 148	0.18 144	0.09 98	0.13 45	0.16 299	0.25 251	0.21 285	0.11 122	0.16 240	0.09 48	0.11 193	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.04 1	0.05 57

DispViT+	0.12 143	0.07 5	0.19 167	0.15 10	0.16 601	0.10 24	0.12 58	0.26 274	0.23 335	0.13 200	0.11 105	0.10 92	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.18 144	0.10 187	0.13 45	0.12 58	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.25 251	0.16 137	0.14 233	0.13 158	0.08 9	0.10 124	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

3.25w_new	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.22 175	0.17 178	0.14 233	0.12 134	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

3.25w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.22 175	0.17 178	0.14 233	0.12 134	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 57

vfm_20000	0.09 2	0.07 5	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.17 218	0.11 32	0.12 9	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.07 4	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

123456	0.09 2	0.07 5	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.13 15	0.14 89	0.08 3	0.08 23	0.08 9	0.08 23	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

test12345	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 32	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.08 23	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

test_c	0.09 2	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.06 1	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.10 74	0.07 6	0.07 2	0.09 59	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

ww3	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.17 78	0.11 258	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.11 105	0.10 92	0.08 23	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

ww2	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.12 342	0.16 165	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.09 29	0.11 105	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

ww	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.08 59	0.15 104	0.13 120	0.16 44	0.12 36	0.09 29	0.11 105	0.09 48	0.08 23	0.16 148	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MGE	0.10 21	0.08 60	0.14 30	0.22 458	0.15 562	0.13 45	0.12 58	0.15 27	0.17 178	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.18 214	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

L4000	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.20 526	0.29 334	0.15 114	0.11 122	0.19 298	0.10 92	0.11 193	0.27 436	0.13 250	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

L400	0.12 143	0.10 213	0.20 186	0.19 217	0.12 342	0.19 302	0.18 415	0.20 127	0.15 114	0.12 160	0.11 105	0.08 9	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

L500	0.12 143	0.10 213	0.21 209	0.19 217	0.12 342	0.19 302	0.17 357	0.21 148	0.17 178	0.13 200	0.14 201	0.08 9	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.05 10	0.05 57

HNOStereo	0.12 143	0.08 60	0.20 186	0.19 217	0.09 98	0.15 104	0.16 299	0.18 80	0.17 178	0.17 311	0.17 262	0.12 186	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

MGW-Stereo-1	0.10 21	0.07 5	0.13 10	0.18 144	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.14 20	0.16 137	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.08 23	0.16 148	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

WiStereo	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Cross2Single-S	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.08 4	0.15 233	0.13 15	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

tt3	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.06 1	0.15 104	0.11 32	0.21 148	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt4	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.22 175	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt6	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

tt7	0.10 21	0.10 213	0.13 10	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.13 120	0.17 57	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.10 124	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

tt8	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.08 23	0.11 141	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

tt9	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.19 99	0.14 89	0.09 29	0.06 1	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

TYNG	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.12 58	0.18 80	0.14 89	0.09 29	0.06 1	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 54	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 3	0.10 7	0.10 74	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.06 1	0.12 37	0.11 32	0.18 80	0.10 7	0.10 74	0.06 1	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

GFORCE	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.21 379	0.08 59	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.10 7	0.10 74	0.10 72	0.10 92	0.13 298	0.12 9	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

LLLLL	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

LLL	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.16 33	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.06 217

100	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.10 187	0.11 28	0.13 120	0.17 57	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.16 148	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

300	0.10 21	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.13 45	0.13 120	0.20 127	0.15 114	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.13 21	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

Last	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.13 120	0.18 80	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.14 261	0.10 124	0.18 214	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

DDDD	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.13 45	0.14 170	0.20 127	0.14 89	0.10 74	0.09 31	0.15 286	0.11 193	0.13 21	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.06 217

F8.5	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.11 32	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_9	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_8	0.10 21	0.10 213	0.12 3	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.13 57	0.09 29	0.10 72	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

F7	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.22 175	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.10 92	0.10 124	0.15 106	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.19 217	0.06 1	0.13 45	0.13 120	0.23 201	0.12 36	0.08 3	0.10 72	0.08 9	0.11 193	0.15 106	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.04 1

TT111	0.10 21	0.07 5	0.17 121	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.19 99	0.13 57	0.10 74	0.08 23	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

FORCE_4	0.10 21	0.08 60	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.20 127	0.11 18	0.09 29	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.17 177	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

FORCE_6	0.10 21	0.11 311	0.12 3	0.19 217	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

rgla	0.10 21	0.11 311	0.15 54	0.18 144	0.11 258	0.15 104	0.11 32	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.08 23	0.08 9	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

416test	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.11 258	0.15 104	0.11 32	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

test410_97500	0.10 21	0.09 132	0.17 121	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.09 4	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

test410	0.10 21	0.09 132	0.18 148	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.09 4	0.18 80	0.14 89	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Codiref-stereo	0.12 143	0.08 60	0.40 489	0.27 690	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.10 553	0.08 586	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 295	0.18 613	0.40 489	0.27 690	0.26 759	0.46 722	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 202	0.09 132	0.16 88	0.20 313	0.14 489	0.14 71	0.15 233	0.33 397	0.23 335	0.14 233	0.11 105	0.11 141	0.11 193	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.05 10	0.05 57

small-0shot	0.10 21	0.09 132	0.18 148	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.16 299	0.14 20	0.12 36	0.08 3	0.15 220	0.08 9	0.08 23	0.11 2	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

anonymous	0.11 101	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.10 187	0.08 4	0.14 170	0.16 44	0.17 178	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.07 4	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

testmc14	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.18 144	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.15 27	0.12 36	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.08 23	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LGCAT	0.11 101	0.07 5	0.15 54	0.14 4	0.09 98	0.12 37	0.12 58	0.13 15	0.10 7	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.12 175	0.11 602	0.11 688	0.05 1	0.06 212	0.05 10	0.12 632

MCSU-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.07 11	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.16 137	0.12 160	0.13 158	0.12 186	0.08 23	0.15 106	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

derf	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.14 89	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.06 340	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

mm2	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.12 58	0.14 20	0.13 57	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

qqai	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.18 144	0.09 98	0.11 28	0.12 58	0.16 44	0.14 89	0.08 3	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

CAR	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.10 74	0.10 72	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MSE-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.09 98	0.14 71	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.09 29	0.10 72	0.08 9	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

monster-pro	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

PointNet	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.17 57	0.14 89	0.08 3	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

TS12	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.21 379	0.09 98	0.19 302	0.14 170	0.23 201	0.16 137	0.14 233	0.19 298	0.12 186	0.13 298	0.17 177	0.15 337	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LWStereo	0.12 143	0.10 213	0.27 300	0.19 217	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.21 148	0.15 114	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.12 243	0.20 280	0.09 12	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

ARStereo	0.12 143	0.12 378	0.28 317	0.19 217	0.08 59	0.17 218	0.15 233	0.22 175	0.18 205	0.11 122	0.14 201	0.10 92	0.11 193	0.17 177	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

ARStereo-new	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.19 217	0.07 11	0.14 71	0.14 170	0.21 148	0.18 205	0.12 160	0.15 220	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 101	0.10 213	0.26 287	0.18 144	0.09 98	0.14 71	0.14 170	0.20 127	0.13 57	0.11 122	0.13 158	0.10 92	0.11 193	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

TOTStereo	0.12 143	0.11 311	0.28 317	0.20 313	0.08 59	0.15 104	0.13 120	0.22 175	0.19 228	0.12 160	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.15 106	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

KABStereo	0.12 143	0.11 311	0.24 257	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.15 233	0.26 274	0.20 262	0.11 122	0.12 134	0.10 92	0.13 298	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 143	0.10 213	0.21 209	0.21 379	0.11 258	0.20 353	0.16 299	0.21 148	0.17 178	0.12 160	0.17 262	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 143	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.13 432	0.20 353	0.16 299	0.23 201	0.18 205	0.12 160	0.15 220	0.14 261	0.13 298	0.13 21	0.12 175	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 248	0.21 659	0.47 582	0.17 78	0.12 342	0.15 104	0.14 170	0.24 224	0.16 137	0.11 122	0.14 201	0.12 186	0.10 124	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.07 333

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 143	0.09 132	0.17 121	0.19 217	0.11 258	0.14 71	0.16 299	0.21 148	0.20 262	0.10 74	0.17 262	0.11 141	0.12 243	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 143	0.08 60	0.29 331	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.19 738

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 101	0.09 132	0.17 121	0.18 144	0.10 187	0.15 104	0.16 299	0.23 201	0.15 114	0.10 74	0.16 240	0.09 48	0.11 193	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.08 429

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 202	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.18 144	0.14 489	0.18 257	0.15 233	0.23 201	0.21 285	0.16 290	0.22 353	0.10 92	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 202	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.14 489	0.18 257	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.16 290	0.21 337	0.09 48	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 248	0.19 630	0.70 710	0.17 78	0.12 342	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.10 74	0.12 134	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.05 10	0.07 333

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 202	0.11 311	0.38 464	0.17 78	0.11 258	0.17 218	0.14 170	0.23 201	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.13 223	0.11 193	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 223	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 32	0.15 27	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 223	0.09 59	0.12 9	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 88	0.15 10	0.07 11	0.09 9	0.11 32	0.14 20	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 141	0.08 23	0.11 2	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA3	0.10 21	0.10 213	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.16 165	0.14 170	0.14 20	0.13 57	0.11 122	0.09 31	0.10 92	0.10 124	0.16 148	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.15 233	0.24 224	0.17 178	0.13 200	0.15 220	0.16 316	0.13 298	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

Foundation-i1b	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.07 11	0.16 165	0.15 233	0.25 251	0.16 137	0.14 233	0.15 220	0.17 333	0.12 243	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 143	0.07 5	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.18 257	0.16 299	0.25 251	0.16 137	0.16 290	0.16 240	0.18 346	0.13 298	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 58	0.14 20	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 92	0.08 23	0.11 2	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

GeoVLM	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA2	0.10 21	0.11 311	0.20 186	0.16 33	0.07 11	0.16 165	0.13 120	0.17 57	0.14 89	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LACA1	0.09 2	0.10 213	0.13 10	0.16 33	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.15 27	0.11 18	0.09 29	0.07 6	0.09 48	0.10 124	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.05 57

Test_v1	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.15 10	0.09 98	0.13 45	0.13 120	0.22 175	0.16 137	0.09 29	0.10 72	0.08 9	0.08 23	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 143	0.09 132	0.21 209	0.18 144	0.13 432	0.18 257	0.16 299	0.24 224	0.20 262	0.16 290	0.21 337	0.09 48	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 30	0.17 78	0.09 98	0.09 9	0.14 170	0.10 3	0.14 89	0.07 1	0.09 31	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

Pro-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.13 120	0.11 5	0.13 57	0.10 74	0.09 31	0.08 9	0.06 1	0.22 331	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.08 420	0.05 10	0.05 57

BStereo	0.13 202	0.10 213	0.42 526	0.18 144	0.11 258	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.22 307	0.12 160	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.16 148	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 120	0.12 9	0.11 18	0.07 1	0.12 134	0.07 2	0.07 4	0.13 21	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 248	0.10 213	0.42 526	0.18 144	0.11 258	0.36 661	0.14 170	0.28 316	0.22 307	0.12 160	0.11 105	0.12 186	0.09 59	0.16 148	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.06 84	0.08 420	0.05 10	0.06 217

NLSM3	0.13 202	0.10 213	0.17 121	0.21 379	0.13 432	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.24 358	0.11 122	0.15 220	0.12 186	0.13 298	0.17 177	0.15 337	0.05 9	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.05 10	0.05 57

MonSter++	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.16 33	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

HiDET	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.19 99	0.15 114	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

LCMNet	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.15 10	0.09 98	0.15 104	0.12 58	0.18 80	0.19 228	0.10 74	0.10 72	0.11 141	0.10 124	0.15 106	0.13 250	0.06 67	0.06 340	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

CSFM-Stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.16 33	0.08 59	0.16 165	0.13 120	0.21 148	0.11 18	0.11 122	0.11 105	0.10 92	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.06 340	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

VIP-Stereo	0.12 143	0.12 378	0.21 209	0.18 144	0.11 258	0.24 468	0.12 58	0.19 99	0.18 205	0.10 74	0.13 158	0.11 141	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

BridgeDepth	0.10 21	0.09 132	0.14 30	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.12 58	0.16 44	0.12 36	0.08 3	0.09 31	0.14 261	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 248	0.09 132	0.24 257	0.17 78	0.09 98	0.20 353	0.13 120	0.20 127	0.14 89	0.61 778	0.13 158	0.13 223	0.11 193	0.14 53	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

MonStereo	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.08 59	0.11 28	0.09 4	0.20 127	0.12 36	0.11 122	0.11 105	0.08 9	0.08 23	0.23 346	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.06 217

Replicate-Monster	0.12 143	0.10 213	0.32 370	0.16 33	0.08 59	0.17 218	0.10 12	0.22 175	0.19 228	0.11 122	0.10 72	0.10 92	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.08 429

AdaDepth	0.11 101	0.09 132	0.20 186	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.13 120	0.16 44	0.13 57	0.10 74	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.19 253	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

asda	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.16 137	0.11 122	0.11 105	0.08 9	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

asd	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.17 78	0.10 187	0.16 165	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.12 160	0.11 105	0.09 48	0.10 124	0.16 148	0.11 88	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

qwe	0.11 101	0.10 213	0.14 30	0.17 78	0.10 187	0.15 104	0.12 58	0.25 251	0.17 178	0.14 233	0.13 158	0.09 48	0.09 59	0.18 214	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

depthmonostereo	0.14 248	0.09 132	0.19 167	0.19 217	0.08 59	0.20 353	0.15 233	0.27 291	0.23 335	0.16 290	0.18 289	0.14 261	0.17 425	0.19 253	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.05 57

DVStereo	0.14 248	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.09 98	0.21 387	0.14 170	0.24 224	0.21 285	0.21 374	0.21 337	0.15 286	0.14 339	0.23 346	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.05 57

2.25w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.18 205	0.14 233	0.17 262	0.09 48	0.10 124	0.18 214	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

4.25_new	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.5w_new	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 101	0.11 311	0.16 88	0.17 78	0.10 187	0.17 218	0.12 58	0.21 148	0.14 89	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.10 124	0.15 106	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

4w-stereo	0.10 21	0.10 213	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.08 9	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

2.5w	0.11 101	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.09 98	0.15 104	0.15 233	0.20 127	0.15 114	0.12 160	0.13 158	0.10 92	0.09 59	0.17 177	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

3.75w	0.11 101	0.09 132	0.15 54	0.17 78	0.11 258	0.18 257	0.12 58	0.23 201	0.14 89	0.13 200	0.11 105	0.08 9	0.10 124	0.16 148	0.11 88	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 101	0.10 213	0.14 30	0.17 78	0.09 98	0.17 218	0.09 4	0.22 175	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.09 48	0.11 193	0.19 253	0.13 250	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

3w_stereo	0.12 143	0.11 311	0.18 148	0.18 144	0.08 59	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.07 2	0.12 243	0.15 106	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

2w_stereo	0.11 101	0.10 213	0.15 54	0.18 144	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.27 291	0.20 262	0.14 233	0.14 201	0.08 9	0.11 193	0.13 21	0.12 175	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.05 10	0.04 1

1w_stereo	0.12 143	0.08 60	0.14 30	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.25 251	0.21 285	0.13 200	0.16 240	0.08 9	0.12 243	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.05 57

monsterstereo	0.11 101	0.09 132	0.14 30	0.19 217	0.12 342	0.14 71	0.12 58	0.25 251	0.17 178	0.13 200	0.16 240	0.08 9	0.09 59	0.19 253	0.11 88	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.04 1

monsters	0.11 101	0.09 132	0.13 10	0.17 78	0.12 342	0.15 104	0.11 32	0.23 201	0.15 114	0.14 233	0.12 134	0.08 9	0.09 59	0.21 308	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

IGEV	0.11 101	0.06 1	0.17 121	0.15 10	0.11 258	0.16 165	0.13 120	0.21 148	0.16 137	0.11 122	0.15 220	0.09 48	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.05 10	0.05 57

LG-Stereo_L2	0.10 21	0.08 60	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.12 37	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.07 6	0.08 9	0.08 23	0.16 148	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 21	0.08 60	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.12 37	0.13 120	0.17 57	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 9	0.07 4	0.17 177	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.18 144	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.16 44	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 92	0.07 4	0.17 177	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

MLG-Stereo	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.18 144	0.07 11	0.15 104	0.11 32	0.17 57	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 92	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.08 59	0.12 37	0.13 120	0.11 5	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.09 59	0.11 2	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

castereo++	0.13 202	0.10 213	0.18 148	0.18 144	0.10 187	0.27 523	0.13 120	0.23 201	0.23 335	0.11 122	0.13 158	0.16 316	0.10 124	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.04 1

MonSter	0.10 21	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.24 224	0.19 228	0.09 29	0.11 105	0.08 9	0.07 4	0.14 53	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 10	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.22 420	0.14 170	0.14 20	0.16 137	0.11 122	0.10 72	0.09 48	0.08 23	0.21 308	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

dual_stereo	0.10 21	0.07 5	0.14 30	0.17 78	0.08 59	0.09 9	0.13 120	0.24 224	0.13 57	0.10 74	0.09 31	0.09 48	0.08 23	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.05 57

gcap-zeroshot	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.17 78	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

test_for_model	0.13 202	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 143	0.08 60	0.29 331	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.14 201	0.11 141	0.12 243	0.13 21	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.05 10	0.19 738

testlalala	0.13 202	0.09 132	0.22 228	0.17 78	0.14 489	0.19 302	0.15 233	0.25 251	0.22 307	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.05 10	0.05 57

LoS_RVC	0.13 202	0.10 213	0.19 167	0.18 144	0.16 601	0.20 353	0.18 415	0.20 127	0.17 178	0.13 200	0.19 298	0.12 186	0.15 364	0.17 177	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.05 10	0.12 632

DCANet-4	0.19 416	0.10 213	0.52 628	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.36 458	0.39 578	0.29 495	0.30 462	0.17 333	0.22 514	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

fff	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

csc	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

cscssc	0.19 416	0.13 453	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.35 435	0.43 626	0.29 495	0.30 462	0.18 346	0.28 617	0.20 280	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.05 10	0.07 333

AROF-Stereo_1	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

AROF-Stereo-S	0.14 248	0.10 213	0.22 228	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.18 415	0.28 316	0.23 335	0.17 311	0.25 396	0.12 186	0.10 124	0.16 148	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

AROF-Stereo	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

base_500_lr5e5	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

base_1k_lr1e5	0.15 295	0.10 213	0.22 228	0.26 660	0.13 432	0.18 257	0.17 357	0.27 291	0.19 228	0.17 311	0.23 365	0.15 286	0.11 193	0.27 436	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.06 156	0.05 57

arf5	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.18 415	0.24 224	0.16 137	0.15 257	0.20 318	0.15 286	0.10 124	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.05 57

CMRA-Stereo	0.17 337	0.09 132	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.17 218	0.15 233	0.25 251	0.23 335	0.18 334	0.24 382	0.18 346	0.13 298	0.26 415	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

FETCStereo	0.12 143	0.08 60	0.20 186	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.17 178	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.15 106	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FETStereo	0.12 143	0.08 60	0.19 167	0.18 144	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.17 57	0.18 205	0.18 334	0.16 240	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.13 250	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

CEFStereo	0.12 143	0.08 60	0.24 257	0.18 144	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.18 205	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

CGFBStereo	0.12 143	0.08 60	0.23 246	0.18 144	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.17 57	0.17 178	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.12 175	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

GIO	0.15 295	0.08 60	0.30 342	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.26 274	0.25 375	0.16 290	0.21 337	0.18 346	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

tt5	0.10 21	0.09 132	0.16 88	0.17 78	0.08 59	0.14 71	0.11 32	0.16 44	0.12 36	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.17 177	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.05 57

TADF							0.19 471	0.42 537	0.36 540	0.32 568	0.21 337	0.24 453	0.18 458	0.51 610	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156

RSGM							0.16 299	0.35 435	0.22 307	0.26 438	0.25 396	0.29 527	0.15 364	0.20 280	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156

CR-Stereo	0.09 2	0.10 213	0.14 30	0.15 10	0.07 11	0.10 24	0.13 120	0.15 27	0.11 18	0.08 3	0.08 23	0.10 92	0.10 124	0.13 21	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.06 217

low	0.12 143	0.08 60	0.21 209	0.18 144	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.23 201	0.16 137	0.10 74	0.10 72	0.12 186	0.10 124	0.21 308	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.06 217

FORCE_4.7	0.10 21	0.10 213	0.12 3	0.21 379	0.08 59	0.15 104	0.15 233	0.19 99	0.14 89	0.08 3	0.10 72	0.08 9	0.10 124	0.15 106	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.04 1

F4.4	0.10 21	0.09 132	0.12 3	0.19 217	0.06 1	0.13 45	0.12 58	0.23 201	0.11 18	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.11 193	0.15 106	0.09 12	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FORCE_4.6	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.18 144	0.06 1	0.16 165	0.14 170	0.22 175	0.13 57	0.08 3	0.10 72	0.09 48	0.09 59	0.12 9	0.08 1	0.07 187	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

F5.5	0.10 21	0.10 213	0.13 10	0.20 313	0.07 11	0.15 104	0.12 58	0.21 148	0.12 36	0.08 3	0.10 72	0.10 92	0.09 59	0.13 21	0.08 1	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.04 1

FORCE_5	0.10 21	0.09 132	0.13 10	0.20 313	0.07 11	0.13 45	0.12 58	0.21 148	0.10 7	0.08 3	0.10 72	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.08 1	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

416test1013	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.18 144	0.11 258	0.16 165	0.11 32	0.15 27	0.13 57	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

over-6	0.12 143	0.13 453	0.19 167	0.19 217	0.07 11	0.16 165	0.11 32	0.26 274	0.16 137	0.10 74	0.10 72	0.10 92	0.13 298	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over v1	0.11 101	0.13 453	0.15 54	0.19 217	0.06 1	0.15 104	0.10 12	0.18 80	0.10 7	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.14 339	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over-8	0.11 101	0.13 453	0.16 88	0.20 313	0.07 11	0.15 104	0.10 12	0.19 99	0.10 7	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

over-9	0.11 101	0.13 453	0.16 88	0.19 217	0.07 11	0.15 104	0.10 12	0.20 127	0.11 18	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.06 156	0.06 217

Anonymus	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.19 217	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.09 31	0.14 261	0.12 243	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

MGA	0.10 21	0.07 5	0.16 88	0.16 33	0.10 187	0.15 104	0.10 12	0.18 80	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.07 4	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

DF	0.13 202	0.09 132	0.21 209	0.18 144	0.10 187	0.17 218	0.15 233	0.25 251	0.17 178	0.13 200	0.22 353	0.19 369	0.11 193	0.20 280	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

LiteMatch*	0.11 101	0.07 5	0.22 228	0.16 33	0.10 187	0.13 45	0.13 120	0.18 80	0.14 89	0.09 29	0.09 31	0.09 48	0.10 124	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.06 217

canet-new	0.12 143	0.11 311	0.28 317	0.20 313	0.09 98	0.15 104	0.14 170	0.22 175	0.16 137	0.09 29	0.11 105	0.09 48	0.12 243	0.20 280	0.09 12	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

bcnet-new	0.12 143	0.11 311	0.32 370	0.20 313	0.08 59	0.16 165	0.13 120	0.19 99	0.17 178	0.11 122	0.12 134	0.11 141	0.11 193	0.19 253	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

FCBStereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.20 313	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.13 223	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

PSGStereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.20 313	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.18 80	0.13 57	0.12 160	0.12 134	0.13 223	0.13 298	0.14 53	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

CHEStereo	0.12 143	0.11 311	0.22 228	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.15 114	0.13 200	0.16 240	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.10 30	0.05 9	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

RT-Monster	0.15 295	0.08 60	0.21 209	0.17 78	0.14 489	0.20 353	0.11 32	0.29 334	0.32 485	0.24 413	0.22 353	0.17 333	0.13 298	0.18 214	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

DepthFocus	0.10 21	0.07 5	0.21 209	0.15 10	0.11 258	0.10 24	0.13 120	0.15 27	0.08 1	0.12 160	0.10 72	0.09 48	0.07 4	0.13 21	0.10 30	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.05 57

Foundation-i1	0.13 202	0.07 5	0.16 88	0.17 78	0.11 258	0.17 218	0.16 299	0.32 380	0.22 307	0.15 257	0.17 262	0.20 386	0.13 298	0.14 53	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

Selective-IGEV-i32	0.12 143	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.27 291	0.15 114	0.13 200	0.14 201	0.13 223	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

VMStereo-Base	0.13 202	0.08 60	0.22 228	0.15 10	0.09 98	0.18 257	0.13 120	0.24 224	0.25 375	0.14 233	0.22 353	0.17 333	0.12 243	0.19 253	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

BridgeDepth_RVC	0.10 21	0.07 5	0.15 54	0.13 1	0.07 11	0.16 165	0.10 12	0.20 127	0.14 89	0.09 29	0.10 72	0.09 48	0.12 243	0.13 21	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 248	0.07 5	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.21 148	0.19 228	0.77 800	0.11 105	0.08 9	0.08 23	0.13 21	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

GASTEREO	0.13 202	0.12 378	0.21 209	0.23 520	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.26 274	0.18 205	0.17 311	0.16 240	0.11 141	0.13 298	0.19 253	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.06 156	0.06 217

MSCF	0.13 202	0.12 378	0.21 209	0.22 458	0.10 187	0.16 165	0.15 233	0.26 274	0.18 205	0.17 311	0.16 240	0.11 141	0.13 298	0.18 214	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.06 156	0.06 217

water-stereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.19 217	0.10 187	0.17 218	0.14 170	0.25 251	0.19 228	0.17 311	0.23 365	0.15 286	0.15 364	0.12 9	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

4.5_new	0.11 101	0.11 311	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 101	0.11 311	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.16 137	0.13 200	0.13 158	0.08 9	0.09 59	0.13 21	0.11 88	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 99	0.06 156	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 337	0.11 311	0.26 287	0.16 33	0.09 98	0.27 523	0.19 471	0.27 291	0.20 262	0.22 386	0.28 430	0.21 400	0.22 514	0.37 544	0.22 550	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.07 333

xyz-stereo-finetune	0.16 314	0.12 378	0.23 246	0.16 33	0.08 59	0.23 445	0.20 526	0.29 334	0.31 473	0.19 349	0.22 353	0.19 369	0.15 364	0.29 473	0.20 501	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.06 217

xyz-stereo	1.40 833	0.10 213	17.09 882	0.18 144	0.07 11	4.78 856	0.18 415	0.29 334	0.34 510	0.36 639	2.81 856	0.40 648	0.29 632	0.56 645	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.06 212	0.06 156	0.05 57

MLG-Stereo_test3	0.10 21	0.08 60	0.16 88	0.17 78	0.08 59	0.16 165	0.12 58	0.17 57	0.12 36	0.10 74	0.07 6	0.10 92	0.08 23	0.14 53	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

MLG-Stereo_test2	0.10 21	0.08 60	0.15 54	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.11 32	0.16 44	0.10 7	0.09 29	0.07 6	0.10 92	0.06 1	0.15 106	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

LG-G_1	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.07 11	0.21 387	0.09 4	0.19 99	0.11 18	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

LG-G	0.11 101	0.08 60	0.18 148	0.18 144	0.07 11	0.21 387	0.09 4	0.19 99	0.11 18	0.10 74	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217

LGtest1	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.09 4	0.16 44	0.12 36	0.09 29	0.07 6	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.06 217

SGD-Stereo	0.11 101	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.07 11	0.17 218	0.13 120	0.18 80	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.11 141	0.12 243	0.18 214	0.11 88	0.08 383	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 314	0.07 5	0.36 431	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.14 170	0.28 316	0.24 358	0.22 386	0.20 318	0.24 453	0.18 458	0.21 308	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.06 217

AIO_rvc	0.12 143	0.11 311	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.17 357	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.13 223	0.08 23	0.22 331	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

AIO_test	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.19 217	0.11 258	0.15 104	0.17 357	0.19 99	0.16 137	0.11 122	0.13 158	0.14 261	0.09 59	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

AIO-test1	0.19 416	0.14 509	0.41 516	0.27 690	0.15 562	0.21 387	0.16 299	0.39 492	0.36 540	0.17 311	0.26 411	0.18 346	0.13 298	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.06 156	0.09 506

castereo	0.14 248	0.10 213	0.19 167	0.18 144	0.10 187	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.13 200	0.18 289	0.16 316	0.16 391	0.15 106	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

GIP-stereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.29 334	0.18 205	0.11 122	0.16 240	0.13 223	0.09 59	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

SMoEStereo_RVC	0.13 202	0.10 213	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.19 99	0.19 228	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.11 193	0.24 363	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

999	0.14 248	0.08 60	0.24 257	0.19 217	0.11 258	0.20 353	0.17 357	0.24 224	0.18 205	0.13 200	0.16 240	0.14 261	0.11 193	0.36 540	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

ours_stereo	0.13 202	0.11 311	0.23 246	0.20 313	0.11 258	0.17 218	0.18 415	0.20 127	0.19 228	0.13 200	0.18 289	0.14 261	0.10 124	0.23 346	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.06 156	0.05 57

UGAM-zero	0.23 515	0.10 213	0.54 635	0.19 217	0.13 432	0.21 387	0.14 170	0.44 561	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.51 722	0.33 677	0.65 701	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.06 156	0.07 333

WCG-NET	0.14 248	0.09 132	0.23 246	0.18 144	0.08 59	0.18 257	0.17 357	0.21 148	0.28 423	0.18 334	0.21 337	0.15 286	0.12 243	0.18 214	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

GCAP-BAT	0.21 459	0.08 60	1.22 803	0.29 723	0.43 803	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.14 233	0.17 262	0.15 286	0.11 193	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

IGEV-Stereo++	0.11 101	0.08 60	0.15 54	0.19 217	0.11 258	0.14 71	0.10 12	0.22 175	0.18 205	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

Pointernet	0.13 202	0.07 5	0.27 300	0.19 217	0.11 258	0.20 353	0.12 58	0.31 368	0.24 358	0.15 257	0.15 220	0.13 223	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

AIO-Stereo	0.13 202	0.10 213	0.22 228	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.16 137	0.13 200	0.15 220	0.13 223	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

WCG-NET（raft）	0.14 248	0.09 132	0.23 246	0.17 78	0.08 59	0.19 302	0.16 299	0.23 201	0.26 392	0.18 334	0.19 298	0.20 386	0.12 243	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.05 57

RSM	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.23 201	0.18 205	0.13 200	0.13 158	0.15 286	0.09 59	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

RAFT-Stereo-weight	0.15 295	0.09 132	0.26 287	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.36 458	0.29 442	0.24 413	0.20 318	0.19 369	0.10 124	0.18 214	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.05 57

trnet	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.15 10	0.07 11	0.21 387	0.12 58	0.24 224	0.24 358	0.16 290	0.21 337	0.15 286	0.13 298	0.18 214	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.05 57

MoCha-V2	0.13 202	0.08 60	0.26 287	0.23 520	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.26 274	0.16 137	0.15 257	0.15 220	0.13 223	0.14 339	0.20 280	0.11 88	0.06 67	0.07 492	0.06 84	0.06 212	0.06 156	0.05 57

MSKI-zero shot	0.17 337	0.09 132	0.43 540	0.20 313	0.11 258	0.21 387	0.15 233	0.32 380	0.21 285	0.23 397	0.24 382	0.23 438	0.10 124	0.31 497	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

GCAPDPT-zeroshot	0.20 438	0.08 60	1.14 798	0.29 723	0.43 803	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.14 233	0.17 262	0.15 286	0.11 193	0.20 280	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

GCAP-Stereo	0.14 248	0.14 509	0.33 388	0.20 313	0.09 98	0.21 387	0.10 12	0.26 274	0.20 262	0.18 334	0.19 298	0.15 286	0.13 298	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.06 217

RAFT-Test	0.17 337	0.10 213	0.38 464	0.19 217	0.12 342	0.25 488	0.17 357	0.33 397	0.23 335	0.23 397	0.29 445	0.27 499	0.14 339	0.20 280	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

CAS	0.15 295	0.07 5	0.21 209	0.41 789	0.16 601	0.20 353	0.18 415	0.22 175	0.19 228	0.15 257	0.19 298	0.11 141	0.09 59	0.14 53	0.13 250	0.29 808	0.04 2	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.14 680

LoS	0.14 248	0.08 60	0.27 300	0.16 33	0.09 98	0.22 420	0.14 170	0.26 274	0.26 392	0.15 257	0.18 289	0.18 346	0.13 298	0.22 331	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.06 156	0.06 217
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 143	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.27 291	0.15 114	0.13 200	0.14 201	0.13 223	0.08 23	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

EGLCR-Stereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.18 144	0.09 98	0.21 387	0.13 120	0.27 291	0.21 285	0.13 200	0.10 72	0.15 286	0.09 59	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

MC-Stereo	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.21 379	0.09 98	0.18 257	0.16 299	0.23 201	0.19 228	0.18 334	0.23 365	0.16 316	0.13 298	0.22 331	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

RCA-Stereo	0.16 314	0.09 132	0.25 275	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.17 357	0.36 458	0.35 527	0.20 358	0.25 396	0.17 333	0.17 425	0.18 214	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.05 57

ADStereo(finetuned)	0.19 416	0.13 453	0.49 599	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.34 410	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.18 346	0.31 666	0.21 308	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.07 333

test-3	0.16 314	0.09 132	0.31 359	0.21 379	0.11 258	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.27 403	0.26 438	0.16 240	0.22 414	0.12 243	0.26 415	0.18 440	0.06 67	0.04 2	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.06 217

test_1	0.16 314	0.09 132	0.31 359	0.21 379	0.11 258	0.18 257	0.16 299	0.30 356	0.27 403	0.25 424	0.16 240	0.22 414	0.12 243	0.26 415	0.18 440	0.06 67	0.04 2	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.06 217

TRStereo	0.19 416	0.17 598	0.47 582	0.23 520	0.19 677	0.19 302	0.16 299	0.52 672	0.28 423	0.20 358	0.19 298	0.21 400	0.13 298	0.24 363	0.13 250	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.11 634	0.06 156	0.06 217

STrans-v2	0.24 548	0.13 453	0.54 635	0.21 379	0.12 342	0.23 445	0.21 560	0.47 596	0.28 423	0.31 546	0.42 620	0.36 605	0.35 692	0.62 683	0.23 572	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.06 217

TransformOpticalFlow	0.24 548	0.13 453	0.56 649	0.23 520	0.11 258	0.21 387	0.19 471	0.40 507	0.32 485	0.30 527	0.43 634	0.36 605	0.31 666	0.61 675	0.20 501	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.07 333

ASMatch	0.23 515	0.11 311	0.51 620	0.24 579	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.28 423	0.28 464	0.68 763	0.27 499	0.26 580	0.50 605	0.22 550	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.11 608

DEmStereo	0.26 596	0.09 132	0.47 582	0.19 217	0.12 342	0.30 584	0.25 659	0.28 316	0.36 540	0.36 639	0.58 733	0.25 466	0.48 759	0.53 624	0.44 719	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.06 156	0.07 333

RAFT-RH_RVC	0.25 577	0.11 311	0.45 566	0.21 379	0.12 342	0.25 488	0.14 170	0.27 291	0.27 403	0.38 662	1.15 810	0.23 438	0.17 425	0.57 649	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.06 156	0.07 333

RAFT-345	0.21 459	0.10 213	0.46 574	0.22 458	0.11 258	0.20 353	0.16 299	0.26 274	0.25 375	0.27 449	0.66 759	0.21 400	0.16 391	0.55 634	0.21 528	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.06 217

AnonymousM	0.17 337	0.19 630	0.24 257	0.18 144	0.10 187	0.18 257	0.17 357	0.30 356	0.23 335	0.26 438	0.20 318	0.18 346	0.14 339	0.19 253	0.14 298	0.09 498	0.06 340	0.38 815	0.15 728	0.06 156	0.05 57

cross-raft	0.17 337	0.12 378	0.41 516	0.23 520	0.10 187	0.20 353	0.24 640	0.33 397	0.23 335	0.23 397	0.28 430	0.29 527	0.15 364	0.17 177	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

test-1	0.17 337	0.11 311	0.40 489	0.23 520	0.13 432	0.22 420	0.23 618	0.34 410	0.26 392	0.20 358	0.24 382	0.22 414	0.14 339	0.16 148	0.20 501	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.06 156	0.08 429

CREStereo++_RVC	0.15 295	0.08 60	0.26 287	0.17 78	0.11 258	0.18 257	0.13 120	0.22 175	0.30 459	0.21 374	0.30 462	0.13 223	0.11 193	0.16 148	0.15 337	0.07 187	0.04 2	0.06 84	0.15 728	0.06 156	0.05 57
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
s12784h	0.17 337	0.09 132	0.26 287	0.18 144	0.07 11	0.32 614	0.19 471	0.37 470	0.32 485	0.23 397	0.25 396	0.18 346	0.17 425	0.25 395	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.05 57

TANstereo	0.15 295	0.09 132	0.28 317	0.16 33	0.08 59	0.25 488	0.14 170	0.23 201	0.28 423	0.24 413	0.30 462	0.16 316	0.12 243	0.17 177	0.13 250	0.08 383	0.07 492	0.06 84	0.05 99	0.06 156	0.07 333

raftrobust	0.16 314	0.13 453	0.29 331	0.22 458	0.15 562	0.19 302	0.13 120	0.32 380	0.26 392	0.26 438	0.20 318	0.19 369	0.17 425	0.21 308	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.07 333

DCANet	0.18 364	0.13 453	0.40 489	0.19 217	0.09 98	0.19 302	0.18 415	0.34 410	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.18 346	0.23 528	0.20 280	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.06 156	0.07 333

EAI-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.33 388	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.46 789	0.46 585	0.20 262	0.25 424	0.50 688	0.17 333	0.16 391	0.24 363	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.10 590	0.06 156	0.07 333

CFNet-RSSM	0.17 337	0.10 213	0.40 489	0.20 313	0.11 258	0.20 353	0.15 233	0.36 458	0.30 459	0.23 397	0.21 337	0.26 488	0.15 364	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.05 57

Gwc-CoAtRS	0.17 337	0.10 213	0.37 442	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.32 380	0.28 423	0.23 397	0.23 365	0.27 499	0.15 364	0.20 280	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.06 156	0.06 217

R-Stereo Train	0.18 364	0.09 132	0.32 370	0.22 458	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.42 537	0.19 228	0.31 546	0.45 659	0.20 386	0.14 339	0.18 214	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217

RAFT-Stereo	0.18 364	0.09 132	0.32 370	0.22 458	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.42 537	0.19 228	0.31 546	0.45 659	0.20 386	0.14 339	0.18 214	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.06 156	0.06 217
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
ww1	0.13 202	0.10 213	0.14 30	0.19 217	0.15 562	0.14 71	0.24 640	0.09 2	0.13 57	0.13 200	0.14 201	0.08 9	0.14 339	0.12 9	0.16 371	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.13 702	0.07 266	0.07 333

arf4	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.27 690	0.14 489	0.18 257	0.16 299	0.32 380	0.23 335	0.18 334	0.24 382	0.16 316	0.12 243	0.29 473	0.14 298	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.05 57

arf3	0.18 364	0.13 453	0.31 359	0.29 723	0.13 432	0.19 302	0.16 299	0.35 435	0.21 285	0.22 386	0.28 430	0.18 346	0.14 339	0.37 544	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.11 605	0.08 420	0.07 266	0.05 57

StereoNetSlim22	0.14 248	0.09 132	0.24 257	0.23 520	0.13 432	0.17 218	0.15 233	0.27 291	0.18 205	0.20 358	0.13 158	0.16 316	0.11 193	0.22 331	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.07 266	0.07 333

StereoNetSlim	0.14 248	0.09 132	0.25 275	0.24 579	0.11 258	0.18 257	0.17 357	0.24 224	0.20 262	0.18 334	0.13 158	0.14 261	0.09 59	0.23 346	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

G4	0.18 364	0.13 453	0.39 480	0.28 717	0.13 432	0.18 257	0.15 233	0.35 435	0.25 375	0.20 358	0.23 365	0.15 286	0.14 339	0.34 519	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.07 266	0.06 217

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 60	0.15 54	0.13 1	0.07 11	0.10 24	0.11 32	0.11 5	0.11 18	0.11 122	0.09 31	0.08 9	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.08 383	0.04 2	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

ACC-I	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.06 2	0.14 170	0.13 15	0.16 137	0.10 74	0.13 158	0.09 48	0.09 59	0.17 177	0.10 30	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217

ACC	0.10 21	0.10 213	0.16 88	0.17 78	0.09 98	0.05 1	0.14 170	0.15 27	0.16 137	0.10 74	0.12 134	0.09 48	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

MCPF							0.20 526	0.46 585	0.44 642	0.24 413	0.33 512	0.42 666	0.24 546	0.89 780	0.22 550	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.07 266

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.20 313	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.12 186	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

EE1	0.14 248	0.08 60	0.31 359	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.13 120	0.32 380	0.21 285	0.16 290	0.14 201	0.15 286	0.13 298	0.25 395	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

NBS	0.09 2	0.08 60	0.16 88	0.19 217	0.09 98	0.08 4	0.14 170	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 72	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.05 57

LACA_dic	0.09 2	0.12 378	0.15 54	0.16 33	0.07 11	0.14 71	0.11 32	0.12 9	0.11 18	0.09 29	0.08 23	0.09 48	0.08 23	0.15 106	0.09 12	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.07 266	0.05 57

GEAR-Net	0.13 202	0.09 132	0.23 246	0.21 379	0.10 187	0.15 104	0.15 233	0.29 334	0.16 137	0.12 160	0.15 220	0.12 186	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

FAST (zero-shot)	0.14 248	0.10 213	0.22 228	0.23 520	0.26 759	0.14 71	0.15 233	0.23 201	0.15 114	0.11 122	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.18 214	0.13 250	0.09 498	0.09 625	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.09 506

DF_test	0.10 21	0.08 60	0.17 121	0.17 78	0.11 258	0.06 2	0.13 120	0.13 15	0.15 114	0.10 74	0.11 105	0.08 9	0.09 59	0.11 2	0.10 30	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.05 57

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 143	0.12 378	0.17 121	0.22 458	0.10 187	0.15 104	0.13 120	0.18 80	0.14 89	0.11 122	0.13 158	0.10 92	0.08 23	0.20 280	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 21	0.09 132	0.17 121	0.13 1	0.09 98	0.11 28	0.16 299	0.12 9	0.11 18	0.09 29	0.13 158	0.06 1	0.09 59	0.11 2	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

depth_test_26	0.11 101	0.07 5	0.19 167	0.16 33	0.09 98	0.09 9	0.11 32	0.16 44	0.15 114	0.12 160	0.16 240	0.11 141	0.08 23	0.14 53	0.10 30	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.08 429

PhaseNet	0.13 202	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.11 122	0.12 134	0.16 316	0.12 243	0.19 253	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.07 333

TestStereo_HL3	0.21 459	0.13 453	0.77 724	0.17 78	0.11 258	0.23 445	0.16 299	0.34 410	0.20 262	0.27 449	0.38 569	0.23 438	0.19 475	0.41 570	0.14 298	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.08 429

TestStereo-Hl	0.18 364	0.11 311	0.31 359	0.17 78	0.10 187	0.22 420	0.16 299	0.36 458	0.29 442	0.23 397	0.26 411	0.22 414	0.19 475	0.38 552	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.07 333

LMStereo	0.13 202	0.11 311	0.44 550	0.21 379	0.08 59	0.14 71	0.14 170	0.21 148	0.16 137	0.10 74	0.13 158	0.10 92	0.13 298	0.18 214	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

CR7Stereo	0.12 143	0.11 311	0.27 300	0.19 217	0.11 258	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.14 89	0.11 122	0.14 201	0.10 92	0.11 193	0.12 9	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

BARStereo	0.12 143	0.13 453	0.28 317	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.15 233	0.20 127	0.16 137	0.11 122	0.14 201	0.09 48	0.13 298	0.18 214	0.10 30	0.06 67	0.04 2	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

MUNStereo	0.12 143	0.11 311	0.35 411	0.20 313	0.08 59	0.16 165	0.14 170	0.19 99	0.14 89	0.12 160	0.14 201	0.12 186	0.12 243	0.15 106	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.07 322	0.07 266	0.05 57

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 143	0.11 311	0.26 287	0.20 313	0.08 59	0.14 71	0.12 58	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.12 186	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

RMAStereo	0.12 143	0.12 378	0.27 300	0.21 379	0.09 98	0.19 302	0.14 170	0.24 224	0.17 178	0.12 160	0.13 158	0.11 141	0.12 243	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

ACMStereo	0.12 143	0.11 311	0.25 275	0.21 379	0.08 59	0.13 45	0.14 170	0.25 251	0.21 285	0.12 160	0.15 220	0.09 48	0.14 339	0.15 106	0.11 88	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

KMOStereo	0.13 202	0.11 311	0.30 342	0.20 313	0.13 432	0.20 353	0.14 170	0.23 201	0.16 137	0.12 160	0.13 158	0.09 48	0.15 364	0.19 253	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217

PSi22	0.14 248	0.13 453	0.29 331	0.19 217	0.09 98	0.17 218	0.12 58	0.28 316	0.23 335	0.13 200	0.14 201	0.22 414	0.13 298	0.29 473	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.05 1	0.04 1	0.07 266	0.06 217

Hybrid-DGEV-2	0.21 459	0.15 549	0.34 400	0.24 579	0.13 432	0.28 543	0.14 170	0.48 609	0.44 642	0.27 449	0.24 382	0.25 466	0.25 569	0.28 453	0.19 475	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.07 333

WQFJA1	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.19 471	0.51 653	0.51 712	0.15 257	0.17 262	0.15 286	0.16 391	0.20 280	0.20 501	0.07 187	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

NLMM1	0.19 416	0.12 378	0.16 88	0.23 520	0.18 648	0.24 468	0.20 526	0.59 747	0.65 767	0.18 334	0.17 262	0.13 223	0.14 339	0.25 395	0.18 440	0.08 383	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

NLMM	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.19 471	0.51 653	0.51 712	0.15 257	0.17 262	0.15 286	0.16 391	0.20 280	0.20 501	0.07 187	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

NLSM1	0.17 337	0.10 213	0.17 121	0.21 379	0.18 648	0.25 488	0.17 357	0.47 596	0.40 596	0.16 290	0.21 337	0.13 223	0.15 364	0.21 308	0.18 440	0.08 383	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.06 217

FE-Mocha	0.16 314	0.10 213	0.33 388	0.19 217	0.13 432	0.19 302	0.15 233	0.35 435	0.22 307	0.24 413	0.24 382	0.20 386	0.14 339	0.17 177	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

IGEV-FE	0.18 364	0.10 213	0.65 691	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.34 410	0.19 228	0.28 464	0.22 353	0.27 499	0.13 298	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

DA	0.14 248	0.10 213	0.18 148	0.21 379	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.14 233	0.17 262	0.16 316	0.14 339	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

GGEV	0.14 248	0.10 213	0.18 148	0.21 379	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.14 233	0.17 262	0.16 316	0.14 339	0.17 177	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 202	0.09 132	0.24 257	0.20 313	0.10 187	0.15 104	0.14 170	0.22 175	0.16 137	0.12 160	0.19 298	0.15 286	0.11 193	0.13 21	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.07 266	0.06 217

LG-Stereo	0.13 202	0.10 213	0.24 257	0.20 313	0.09 98	0.16 165	0.18 415	0.21 148	0.18 205	0.11 122	0.17 262	0.09 48	0.09 59	0.15 106	0.14 298	0.05 9	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

GREAT-IGEV	0.12 143	0.09 132	0.25 275	0.16 33	0.11 258	0.14 71	0.16 299	0.17 57	0.17 178	0.10 74	0.15 220	0.09 48	0.09 59	0.18 214	0.10 30	0.06 67	0.07 492	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.10 567
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 202	0.14 509	0.19 167	0.26 660	0.09 98	0.15 104	0.13 120	0.22 175	0.18 205	0.12 160	0.11 105	0.10 92	0.13 298	0.21 308	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.05 57

HUF	0.15 295	0.11 311	0.38 464	0.17 78	0.11 258	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.20 262	0.11 122	0.13 158	0.14 261	0.11 193	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.20 791	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.14 680

AIO-test2	0.20 438	0.20 644	0.36 431	0.26 660	0.15 562	0.22 420	0.16 299	0.42 537	0.42 618	0.16 290	0.29 445	0.15 286	0.11 193	0.26 415	0.13 250	0.18 752	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.07 266	0.07 333

fffft	0.13 202	0.09 132	0.24 257	0.19 217	0.10 187	0.17 218	0.19 471	0.22 175	0.16 137	0.14 233	0.11 105	0.13 223	0.10 124	0.24 363	0.18 440	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217
1: 1. 1
tt45	0.14 248	0.09 132	0.22 228	0.19 217	0.11 258	0.23 445	0.18 415	0.22 175	0.17 178	0.15 257	0.13 158	0.14 261	0.10 124	0.30 490	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.07 333

mms	0.13 202	0.11 311	0.19 167	0.19 217	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.20 127	0.17 178	0.13 200	0.17 262	0.14 261	0.09 59	0.24 363	0.14 298	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.07 333

fffy	0.14 248	0.11 311	0.24 257	0.20 313	0.10 187	0.19 302	0.18 415	0.22 175	0.19 228	0.13 200	0.16 240	0.15 286	0.13 298	0.25 395	0.14 298	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

PAM_32	0.23 515	0.10 213	0.63 681	0.21 379	0.14 489	0.33 625	0.19 471	0.36 458	0.23 335	0.29 495	0.28 430	0.56 743	0.28 617	0.27 436	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.09 506

PAM	0.23 515	0.10 213	0.63 681	0.22 458	0.15 562	0.34 639	0.21 560	0.37 470	0.22 307	0.31 546	0.27 422	0.55 739	0.26 580	0.26 415	0.17 406	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.09 537	0.07 266	0.09 506

model_zeroshot	0.17 337	0.11 311	0.39 480	0.20 313	0.12 342	0.24 468	0.15 233	0.34 410	0.22 307	0.30 527	0.20 318	0.22 414	0.12 243	0.24 363	0.14 298	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.07 333

RAStereo	0.13 202	0.12 378	0.27 300	0.22 458	0.11 258	0.15 104	0.18 415	0.23 201	0.23 335	0.13 200	0.17 262	0.11 141	0.09 59	0.15 106	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.05 57

Occ-G	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.17 78	0.10 187	0.15 104	0.19 471	0.22 175	0.19 228	0.13 200	0.19 298	0.21 400	0.11 193	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.06 217

U	1.00 819	0.09 132	0.21 209	0.21 379	3.68 860	6.12 866	0.14 170	0.21 148	0.21 285	0.11 122	0.11 105	0.10 92	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.07 187	0.05 62	5.42 880	2.90 877	0.07 266	0.06 217

RSM++	0.12 143	0.09 132	0.19 167	0.20 313	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.21 148	0.19 228	0.12 160	0.12 134	0.14 261	0.09 59	0.20 280	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.05 57

IGEV++	0.13 202	0.10 213	0.23 246	0.21 379	0.10 187	0.15 104	0.15 233	0.29 334	0.16 137	0.12 160	0.15 220	0.12 186	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.07 333

AE-Stereo	0.17 337	0.11 311	0.31 359	0.24 579	0.14 489	0.23 445	0.18 415	0.34 410	0.29 442	0.15 257	0.25 396	0.21 400	0.13 298	0.20 280	0.14 298	0.07 187	0.08 586	0.09 458	0.10 590	0.07 266	0.06 217

ff7	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

IGEVStereo-DCA	0.14 248	0.11 311	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.12 134	0.14 261	0.12 243	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

ffff	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

rrr	0.17 337	0.11 311	0.57 652	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.35 435	0.22 307	0.15 257	0.12 134	0.14 261	0.12 243	0.28 453	0.14 298	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

11t	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

MaDis-Stereo	0.14 248	0.13 453	0.26 287	0.19 217	0.14 489	0.16 165	0.13 120	0.25 251	0.21 285	0.13 200	0.14 201	0.14 261	0.11 193	0.17 177	0.17 406	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.06 217

IGEV_Zeroshot_test	0.18 364	0.10 213	0.65 691	0.20 313	0.12 342	0.19 302	0.15 233	0.34 410	0.19 228	0.28 464	0.22 353	0.27 499	0.13 298	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.06 217

AEACV	0.13 202	0.09 132	0.23 246	0.18 144	0.19 677	0.19 302	0.16 299	0.23 201	0.14 89	0.13 200	0.17 262	0.13 223	0.16 391	0.16 148	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.06 217

Any-RAFT	0.17 337	0.08 60	0.31 359	0.19 217	0.10 187	0.29 565	0.16 299	0.42 537	0.30 459	0.24 413	0.27 422	0.27 499	0.16 391	0.21 308	0.12 175	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

HH	0.18 364	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.34 410	0.19 228	0.20 358	0.24 382	0.34 585	0.18 458	0.29 473	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.06 217

HanStereo	0.18 364	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.34 410	0.19 228	0.20 358	0.24 382	0.34 585	0.18 458	0.29 473	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.06 217

DCRE	0.20 438	0.13 453	0.40 489	0.21 379	0.15 562	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.22 386	0.80 782	0.23 438	0.16 391	0.23 346	0.15 337	0.07 187	0.07 492	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.06 217

anonymousa	0.23 515	0.11 311	0.50 610	0.21 379	0.16 601	0.31 600	0.20 526	0.36 458	0.35 527	0.32 568	0.50 688	0.39 633	0.26 580	0.22 331	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.11 634	0.07 266	0.08 429

ProNet	0.14 248	0.12 378	0.25 275	0.19 217	0.11 258	0.19 302	0.19 471	0.27 291	0.20 262	0.14 233	0.13 158	0.13 223	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.07 333

ccc-4	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.27 291	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.07 333

DisPM	0.19 416	0.10 213	0.35 411	0.23 520	0.13 432	0.18 257	0.20 526	0.29 334	0.29 442	0.33 585	0.34 524	0.23 438	0.16 391	0.33 512	0.16 371	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.11 608

test_4	0.18 364	0.12 378	0.34 400	0.23 520	0.12 342	0.18 257	0.22 591	0.26 274	0.24 358	0.24 413	0.47 676	0.22 414	0.13 298	0.24 363	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.07 266	0.05 57

GLC_STEREO	0.15 295	0.10 213	0.24 257	0.21 379	0.09 98	0.17 218	0.15 233	0.23 201	0.27 403	0.17 311	0.20 318	0.17 333	0.11 193	0.23 346	0.16 371	0.07 187	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.06 217

IPLG	0.21 459	0.15 549	0.53 632	0.21 379	0.12 342	0.28 543	0.17 357	0.42 537	0.30 459	0.33 585	0.32 489	0.15 286	0.17 425	0.50 605	0.21 528	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

MIPNet	0.21 459	0.15 549	0.52 628	0.21 379	0.12 342	0.27 523	0.20 526	0.45 574	0.37 552	0.30 527	0.23 365	0.19 369	0.24 546	0.27 436	0.19 475	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

IPLGR	0.21 459	0.13 453	0.61 669	0.21 379	0.11 258	0.25 488	0.18 415	0.41 523	0.37 552	0.28 464	0.27 422	0.21 400	0.19 475	0.37 544	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.06 217

test_3	0.18 364	0.11 311	0.32 370	0.24 579	0.11 258	0.22 420	0.25 659	0.31 368	0.31 473	0.25 424	0.18 289	0.23 438	0.13 298	0.25 395	0.19 475	0.06 67	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.07 266	0.06 217

CrosDoStereo	0.31 657	0.10 213	0.49 599	0.18 144	0.12 342	0.22 420	1.11 851	0.34 410	0.37 552	0.38 662	0.61 748	0.28 516	0.46 750	0.61 675	0.57 749	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

OMP-Stereo	0.23 515	0.14 509	0.35 411	0.29 723	0.13 432	0.21 387	0.16 299	0.37 470	0.33 499	0.34 605	0.30 462	0.34 585	0.19 475	0.70 718	0.24 585	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.07 266	0.06 217

IIG-Stereo	0.23 515	0.13 453	0.35 411	0.29 723	0.12 342	0.23 445	0.14 170	0.38 478	0.31 473	0.34 605	0.37 554	0.33 575	0.21 496	0.70 718	0.26 609	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.07 266	0.06 217

FTStereo	0.28 629	0.10 213	0.43 540	0.23 520	0.13 432	0.21 387	0.53 805	0.34 410	0.26 392	0.38 662	0.95 798	0.30 546	0.56 772	0.32 504	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.07 266	0.19 738

DeepStereo_LL	0.31 657	0.10 213	0.49 599	0.18 144	0.12 342	0.22 420	1.11 851	0.34 410	0.37 552	0.38 662	0.61 748	0.28 516	0.46 750	0.61 675	0.57 749	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.07 333

THIR-Stereo	0.29 642	0.12 378	0.41 516	0.19 217	0.11 258	0.28 543	0.72 825	0.32 380	0.35 527	0.37 647	0.65 757	0.34 585	0.50 762	0.57 649	0.45 722	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.07 333

DRaft	0.24 548	0.10 213	0.34 400	0.18 144	0.12 342	0.28 543	0.23 618	0.33 397	0.39 578	0.38 662	0.61 748	0.21 400	0.41 726	0.48 596	0.42 712	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.08 429

GrayStereo	0.25 577	0.09 132	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.23 445	0.47 794	0.34 410	0.30 459	0.39 679	0.47 676	0.30 546	0.79 804	0.29 473	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.09 537	0.07 266	0.13 654

CroCo-Stereo	0.14 248	0.13 453	0.24 257	0.25 621	0.11 258	0.11 28	0.18 415	0.32 380	0.23 335	0.12 160	0.12 134	0.18 346	0.12 243	0.14 53	0.13 250	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.07 266	0.06 217
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.18 364	0.14 509	0.32 370	0.21 379	0.15 562	0.21 387	0.16 299	0.38 478	0.34 510	0.21 374	0.28 430	0.20 386	0.15 364	0.24 363	0.19 475	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.07 266	0.08 429

XX-TBD	0.15 295	0.18 613	0.28 317	0.22 458	0.10 187	0.22 420	0.15 233	0.22 175	0.27 403	0.22 386	0.26 411	0.14 261	0.12 243	0.16 148	0.13 250	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217

XX-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.83 747	0.26 660	0.17 626	0.23 445	0.13 120	0.40 507	0.18 205	0.20 358	0.41 603	0.31 556	0.10 124	0.32 504	0.12 175	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

111	0.20 438	0.17 598	0.40 489	0.18 144	0.09 98	0.24 468	0.17 357	0.41 523	0.45 655	0.23 397	0.29 445	0.29 527	0.21 496	0.24 363	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.07 266	0.08 429

test_xeample3	0.16 314	0.11 311	0.56 649	0.19 217	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.35 435	0.20 262	0.16 290	0.12 134	0.13 223	0.12 243	0.24 363	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.07 266	0.07 333

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 337	0.14 509	0.32 370	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.17 357	0.32 380	0.30 459	0.25 424	0.33 512	0.20 386	0.17 425	0.19 253	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.07 322	0.07 266	0.05 57

AFF-stereo	0.18 364	0.15 549	0.32 370	0.21 379	0.10 187	0.18 257	0.18 415	0.33 397	0.27 403	0.25 424	0.37 554	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.15 337	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.07 266	0.05 57

CREStereo	0.13 202	0.08 60	0.21 209	0.14 4	0.08 59	0.22 420	0.15 233	0.25 251	0.24 358	0.16 290	0.21 337	0.14 261	0.13 298	0.18 214	0.13 250	0.09 498	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217
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	0.15 295	0.08 60	0.23 246	0.15 10	0.09 98	0.23 445	0.16 299	0.25 251	0.23 335	0.17 311	0.21 337	0.16 316	0.14 339	0.22 331	0.13 250	0.29 808	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.07 266	0.06 217

DIP-Stereo	0.18 364	0.12 378	0.33 388	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.12 58	0.42 537	0.25 375	0.27 449	0.32 489	0.21 400	0.17 425	0.25 395	0.20 501	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.07 266	0.08 429
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 629	0.14 509	0.44 550	0.22 458	0.18 648	0.32 614	0.19 471	0.48 609	0.38 567	0.29 495	0.43 634	0.47 697	0.37 706	0.79 756	0.36 679	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.09 537	0.07 266	0.07 333

MLCV	0.22 497	0.16 578	0.44 550	0.21 379	0.08 59	0.29 565	0.19 471	0.38 478	0.37 552	0.38 662	0.44 646	0.31 556	0.21 496	0.41 570	0.24 585	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.07 266	0.06 217

AROF-StereoT2	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.30 738	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.35 435	0.25 375	0.22 386	0.25 396	0.16 316	0.12 243	0.32 504	0.15 337	0.11 602	0.05 62	0.11 605	0.08 420	0.08 369	0.06 217

GStereo	0.13 202	0.08 60	0.20 186	0.15 10	0.14 489	0.16 165	0.10 12	0.17 57	0.13 57	0.14 233	0.16 240	0.16 316	0.12 243	0.18 214	0.17 406	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.09 506

monster_256*512	0.17 337	0.12 378	0.18 148	0.23 520	0.13 432	0.21 387	0.19 471	0.40 507	0.29 442	0.19 349	0.22 353	0.24 453	0.17 425	0.18 214	0.16 371	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.07 333

ManiGeoR	0.18 364	0.15 549	0.55 642	0.15 10	0.11 258	0.21 387	0.14 170	0.39 492	0.27 403	0.19 349	0.24 382	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.08 429

HLF11	0.19 416	0.14 509	0.54 635	0.15 10	0.12 342	0.21 387	0.12 58	0.37 470	0.24 358	0.20 358	0.29 445	0.18 346	0.18 458	0.37 544	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.09 506

HLf10	0.18 364	0.15 549	0.55 642	0.15 10	0.11 258	0.21 387	0.14 170	0.39 492	0.27 403	0.19 349	0.24 382	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.08 429

TestStereo_HLe17	0.19 416	0.17 598	0.64 689	0.16 33	0.11 258	0.21 387	0.17 357	0.40 507	0.30 459	0.19 349	0.25 396	0.17 333	0.15 364	0.38 552	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

TestStereo_HL2	0.18 364	0.14 509	0.34 400	0.17 78	0.11 258	0.20 353	0.15 233	0.33 397	0.29 442	0.22 386	0.29 445	0.19 369	0.17 425	0.39 558	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.08 369	0.08 429

GGDA	0.18 364	0.14 509	0.33 388	0.17 78	0.10 187	0.20 353	0.16 299	0.33 397	0.31 473	0.22 386	0.28 430	0.19 369	0.16 391	0.38 552	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.08 369	0.08 429

quiztm	0.15 295	0.15 549	0.25 275	0.22 458	0.14 489	0.17 218	0.17 357	0.33 397	0.21 285	0.18 334	0.21 337	0.14 261	0.10 124	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.05 57

DN	0.15 295	0.08 60	0.27 300	0.19 217	0.14 489	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.24 358	0.14 233	0.16 240	0.18 346	0.10 124	0.21 308	0.13 250	0.11 602	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.10 567

ATMStereo	0.12 143	0.11 311	0.23 246	0.22 458	0.09 98	0.16 165	0.14 170	0.24 224	0.19 228	0.12 160	0.11 105	0.09 48	0.13 298	0.14 53	0.11 88	0.06 67	0.04 2	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.05 57

IGEV_i1	0.21 459	0.11 311	0.43 540	0.22 458	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.43 553	0.30 459	0.29 495	0.30 462	0.31 556	0.20 486	0.33 512	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.08 429

LiteMatch	0.12 143	0.13 453	0.15 54	0.19 217	0.10 187	0.15 104	0.17 357	0.17 57	0.13 57	0.09 29	0.09 31	0.11 141	0.21 496	0.14 53	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

Lsterematch	0.18 364	0.13 453	0.33 388	0.19 217	0.10 187	0.23 445	0.17 357	0.25 251	0.32 485	0.28 464	0.37 554	0.24 453	0.21 496	0.23 346	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

Selective-IGEV-i1	0.21 459	0.10 213	0.31 359	0.23 520	0.13 432	0.31 600	0.22 591	0.46 585	0.42 618	0.27 449	0.32 489	0.33 575	0.17 425	0.25 395	0.19 475	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.09 506

Hybrid-DGEV-03	0.20 438	0.14 509	0.31 359	0.22 458	0.12 342	0.26 512	0.16 299	0.31 368	0.27 403	0.32 568	0.58 733	0.23 438	0.15 364	0.23 346	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.06 217

DStereoRT	0.35 692	0.13 453	0.51 620	0.25 621	0.16 601	0.42 703	0.19 471	0.48 609	0.39 578	0.30 527	0.39 583	0.24 453	0.39 717	0.64 693	0.30 641	0.08 383	0.07 492	1.54 862	0.41 822	0.08 369	0.11 608

WQFJX1	0.18 364	0.10 213	0.16 88	0.23 520	0.17 626	0.24 468	0.19 471	0.58 740	0.52 721	0.16 290	0.16 240	0.14 261	0.15 364	0.26 415	0.17 406	0.08 383	0.09 625	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.06 217

WQFJX	0.18 364	0.10 213	0.17 121	0.22 458	0.18 648	0.25 488	0.18 415	0.53 684	0.45 655	0.17 311	0.16 240	0.14 261	0.16 391	0.23 346	0.18 440	0.07 187	0.08 586	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

GEAStereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.18 144	0.12 342	0.19 302	0.16 299	0.20 127	0.14 89	0.12 160	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

GSStereo	0.12 143	0.09 132	0.20 186	0.17 78	0.12 342	0.19 302	0.16 299	0.26 274	0.18 205	0.13 200	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

GS-Stereo							0.16 299	0.26 274	0.18 205	0.13 200	0.15 220	0.10 92	0.09 59	0.16 148	0.10 30	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.08 369	0.08 429

Select-FE	0.23 515	0.14 509	0.78 726	0.22 458	0.18 648	0.22 420	0.13 120	0.43 553	0.26 392	0.28 464	0.33 512	0.39 633	0.29 632	0.27 436	0.19 475	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.13 702	0.08 369	0.12 632

FlowAnything_test	0.14 248	0.11 311	0.21 209	0.21 379	0.12 342	0.17 218	0.16 299	0.25 251	0.16 137	0.15 257	0.13 158	0.15 286	0.14 339	0.18 214	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.12 673	0.08 369	0.09 506

S2M2_XL	0.10 21	0.09 132	0.21 209	0.14 4	0.10 187	0.09 9	0.09 4	0.11 5	0.09 3	0.10 74	0.11 105	0.09 48	0.09 59	0.12 9	0.11 88	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.06 217
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 101	0.07 5	0.17 121	0.19 217	0.11 258	0.13 45	0.11 32	0.22 175	0.15 114	0.11 122	0.12 134	0.12 186	0.08 23	0.18 214	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.08 369	0.06 217

HART	0.15 295	0.11 311	0.30 342	0.21 379	0.09 98	0.17 218	0.16 299	0.30 356	0.19 228	0.15 257	0.25 396	0.17 333	0.09 59	0.21 308	0.12 175	0.06 67	0.07 492	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.06 217

tg	0.16 314	0.11 311	0.25 275	0.21 379	0.11 258	0.23 445	0.15 233	0.34 410	0.24 358	0.20 358	0.25 396	0.19 369	0.12 243	0.24 363	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.08 369	0.07 333

DispNO	0.27 607	0.18 613	0.62 677	0.23 520	0.17 626	0.25 488	0.22 591	0.45 574	0.41 610	0.32 568	0.39 583	0.38 621	0.27 600	0.77 752	0.27 615	0.09 498	0.07 492	0.10 545	0.10 590	0.08 369	0.08 429

tta	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.28 621	0.10 553	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.07 333

qqq1	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

fff1	0.24 548	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.16 371	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

MyStereo07	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.29 334	0.21 285	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.13 298	0.25 395	0.13 250	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo06	0.20 438	0.12 378	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.40 507	0.21 285	0.30 527	0.24 382	0.31 556	0.18 458	0.22 331	0.18 440	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo05	0.23 515	0.12 378	0.57 652	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.48 609	0.52 721	0.31 546	0.23 365	0.25 466	0.22 514	0.30 490	0.21 528	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

MyStereo04	0.23 515	0.12 378	0.55 642	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.23 618	0.49 622	0.52 721	0.28 464	0.23 365	0.27 499	0.23 528	0.30 490	0.22 550	0.07 187	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.08 429

CoDeX	0.23 515	0.12 378	0.46 574	0.21 379	0.14 489	0.29 565	0.21 560	0.53 684	0.41 610	0.29 495	0.35 535	0.29 527	0.22 514	0.48 596	0.19 475	0.09 498	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333

cc1	0.18 364	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.35 435	0.47 679	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.08 429

ffm	0.22 497	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.35 435	0.44 642	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.27 436	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.08 429

ff1	0.29 642	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.35 435	0.44 642	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.08 383	0.05 62	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.08 429

tt1	0.18 364	0.14 509	0.35 411	0.23 520	0.11 258	0.30 584	0.19 471	0.35 435	0.44 642	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.16 391	0.27 436	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.08 429

UniTT-Stereo	0.14 248	0.10 213	0.30 342	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.13 120	0.19 99	0.18 205	0.15 257	0.20 318	0.10 92	0.11 193	0.18 214	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.06 217

MIM_Stereo	0.18 364	0.12 378	0.38 464	0.20 313	0.11 258	0.17 218	0.14 170	0.35 435	0.25 375	0.27 449	0.35 535	0.23 438	0.13 298	0.27 436	0.16 371	0.06 67	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.08 369	0.06 217

CASnet	0.14 248	0.12 378	0.22 228	0.22 458	0.08 59	0.16 165	0.15 233	0.27 291	0.25 375	0.22 386	0.20 318	0.15 286	0.11 193	0.17 177	0.13 250	0.07 187	0.05 62	0.11 605	0.09 537	0.08 369	0.05 57
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 364	0.18 613	0.39 480	0.22 458	0.12 342	0.24 468	0.13 120	0.31 368	0.23 335	0.24 413	0.20 318	0.24 453	0.12 243	0.26 415	0.15 337	0.06 67	0.06 340	0.12 646	0.09 537	0.08 369	0.07 333

4D-IteraStereo	0.17 337	0.16 578	0.50 610	0.21 379	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.28 316	0.28 423	0.23 397	0.20 318	0.20 386	0.11 193	0.19 253	0.14 298	0.06 67	0.04 2	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.06 217

anonymousdsp2	0.17 337	0.10 213	0.28 317	0.20 313	0.11 258	0.25 488	0.17 357	0.41 523	0.31 473	0.23 397	0.23 365	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.08 369	0.07 333

anonymousdsp	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333

CES	0.14 248	0.08 60	0.19 167	0.17 78	0.22 722	0.18 257	0.16 299	0.23 201	0.19 228	0.14 233	0.17 262	0.14 261	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.08 369	0.18 731

Selective-RAFT	0.17 337	0.12 378	0.30 342	0.24 579	0.10 187	0.29 565	0.15 233	0.32 380	0.31 473	0.17 311	0.17 262	0.21 400	0.18 458	0.28 453	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.06 217

CroCo-Stereo Lap2	0.15 295	0.15 549	0.28 317	0.25 621	0.18 648	0.11 28	0.19 471	0.28 316	0.21 285	0.13 200	0.16 240	0.15 286	0.12 243	0.17 177	0.14 298	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.08 369	0.07 333

TestStereo1	0.21 459	0.16 578	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.26 512	0.27 680	0.40 507	0.36 540	0.29 495	0.39 583	0.22 414	0.21 496	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.07 333

raft_robust	0.22 497	0.17 598	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.23 445	0.22 591	0.49 622	0.48 691	0.32 568	0.32 489	0.26 488	0.23 528	0.53 624	0.15 337	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.10 590	0.08 369	0.06 217

RAFT_CTSACE	0.21 459	0.16 578	0.41 516	0.25 621	0.15 562	0.22 420	0.24 640	0.32 380	0.28 423	0.33 585	0.51 694	0.29 527	0.17 425	0.32 504	0.13 250	0.06 67	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.06 217

SA-5K	0.21 459	0.16 578	0.32 370	0.26 660	0.13 432	0.26 512	0.27 680	0.40 507	0.36 540	0.29 495	0.39 583	0.22 414	0.21 496	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.07 333

Sa-1000	0.22 497	0.15 549	0.35 411	0.23 520	0.13 432	0.28 543	0.23 618	0.47 596	0.39 578	0.30 527	0.50 688	0.26 488	0.19 475	0.33 512	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.08 369	0.06 217

SA	0.22 497	0.16 578	0.36 431	0.23 520	0.13 432	0.24 468	0.23 618	0.45 574	0.40 596	0.27 449	0.44 646	0.23 438	0.23 528	0.33 512	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.11 634	0.08 369	0.06 217

IGEV-Stereo	0.14 248	0.12 378	0.27 300	0.19 217	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.28 316	0.20 262	0.15 257	0.13 158	0.12 186	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.07 333
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 459	0.21 659	0.55 642	0.23 520	0.15 562	0.25 488	0.20 526	0.35 435	0.29 442	0.31 546	0.33 512	0.22 414	0.15 364	0.26 415	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

iRaft-Stereo_20w	0.19 416	0.10 213	0.46 574	0.19 217	0.13 432	0.25 488	0.19 471	0.52 672	0.19 228	0.29 495	0.21 337	0.22 414	0.20 486	0.28 453	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.08 420	0.08 369	0.08 429

IPLGR_C	0.21 459	0.22 676	0.60 666	0.23 520	0.15 562	0.24 468	0.20 526	0.35 435	0.29 442	0.31 546	0.32 489	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

GMOStereo	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

error version	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

test-v	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

ACRE	0.21 459	0.20 644	0.62 677	0.23 520	0.15 562	0.24 468	0.20 526	0.35 435	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.22 414	0.15 364	0.25 395	0.20 501	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429

PFNet+	0.20 438	0.10 213	0.37 442	0.21 379	0.12 342	0.17 218	0.19 471	0.29 334	0.34 510	0.33 585	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.32 504	0.17 406	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.08 369	0.12 632

HHNet	0.22 497	0.12 378	0.52 628	0.18 144	0.18 648	0.20 353	0.20 526	0.34 410	0.31 473	0.32 568	0.59 736	0.20 386	0.21 496	0.24 363	0.31 650	0.08 383	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.11 608

AAGNet	0.33 677	0.11 311	0.37 442	0.25 621	0.16 601	0.20 353	0.19 471	0.30 356	0.27 403	0.35 622	0.35 535	0.27 499	0.30 647	0.44 581	2.66 856	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.08 369	0.06 217

NF-Stereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

OCTAStereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

PSM-softLoss	0.21 459	0.10 213	0.39 480	0.24 579	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.38 478	0.26 392	0.29 495	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.52 617	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.12 632

KMStereo	0.21 459	0.10 213	0.39 480	0.24 579	0.12 342	0.20 353	0.18 415	0.38 478	0.26 392	0.29 495	0.32 489	0.24 453	0.16 391	0.52 617	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.12 632

PSM-AAD	0.25 577	0.10 213	0.30 342	0.24 579	0.12 342	0.26 512	0.38 764	0.34 410	0.28 423	0.35 622	0.39 583	0.28 516	0.79 804	0.30 490	0.16 371	0.07 187	0.06 340	0.12 646	0.11 634	0.08 369	0.21 761

KYRaft	0.22 497	0.10 213	0.30 342	0.23 520	0.12 342	0.23 445	0.23 618	0.35 435	0.24 358	0.35 622	0.54 713	0.34 585	0.26 580	0.29 473	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.08 369	0.31 799

RAFT_R40	0.21 459	0.10 213	0.37 442	0.24 579	0.13 432	0.18 257	0.18 415	0.31 368	0.29 442	0.33 585	0.33 512	0.30 546	0.24 546	0.55 634	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.07 333

PFNet	0.23 515	0.10 213	0.57 652	0.24 579	0.14 489	0.22 420	0.19 471	0.39 492	0.33 499	0.35 622	0.32 489	0.27 499	0.19 475	0.64 693	0.22 550	0.09 498	0.05 62	0.09 458	0.07 322	0.08 369	0.07 333

RE-Stereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

Pruner-Stereo	0.19 416	0.11 311	0.34 400	0.29 723	0.12 342	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.29 442	0.33 585	0.32 489	0.25 466	0.15 364	0.24 363	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.09 506

TVStereo	0.20 438	0.10 213	0.35 411	0.24 579	0.12 342	0.21 387	0.18 415	0.38 478	0.32 485	0.28 464	0.30 462	0.22 414	0.16 391	0.51 610	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.08 369	0.13 654

IRAFT_RVC	0.22 497	0.12 378	0.39 480	0.26 660	0.11 258	0.18 257	0.24 640	0.40 507	0.37 552	0.31 546	0.30 462	0.29 527	0.24 546	0.55 634	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.07 333

test-2	0.18 364	0.14 509	0.30 342	0.22 458	0.12 342	0.20 353	0.27 680	0.26 274	0.28 423	0.31 546	0.32 489	0.26 488	0.17 425	0.15 106	0.12 175	0.07 187	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.08 369	0.05 57

GMM-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.43 540	0.23 520	0.13 432	0.24 468	0.25 659	0.37 470	0.27 403	0.30 527	0.45 659	0.27 499	0.21 496	0.31 497	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.10 545	0.09 537	0.08 369	0.19 738

Prome-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.30 342	0.24 579	0.12 342	0.23 445	0.23 618	0.36 458	0.25 375	0.33 585	0.59 736	0.24 453	0.28 617	0.29 473	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.20 751

iRaftStereo_RVC	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.21 379	0.11 258	0.20 353	0.17 357	0.32 380	0.23 335	0.20 358	0.25 396	0.18 346	0.12 243	0.20 280	0.15 337	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.08 369	0.07 333

delet	0.27 607	0.14 509	0.40 489	0.23 520	0.19 677	0.41 696	0.29 703	0.49 622	0.48 691	0.33 585	0.41 603	0.37 613	0.30 647	0.48 596	0.34 668	0.09 498	0.09 625	0.11 605	0.12 673	0.08 369	0.08 429

cf-r	0.24 548	0.15 549	0.44 550	0.21 379	0.14 489	0.27 523	0.22 591	0.42 537	0.40 596	0.30 527	0.42 620	0.42 666	0.26 580	0.43 577	0.25 595	0.11 602	0.06 340	0.08 345	0.10 590	0.08 369	0.08 429

CCAANet	0.25 577	0.13 453	0.51 620	0.22 458	0.15 562	0.29 565	0.17 357	0.49 622	0.37 552	0.26 438	0.49 684	0.32 566	0.24 546	0.62 683	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.10 545	0.10 590	0.08 369	0.10 567

HSM-Net_RVC	0.27 607	0.11 311	0.42 526	0.19 217	0.11 258	0.34 639	0.20 526	0.62 769	0.43 626	0.40 690	0.43 634	0.50 718	0.26 580	0.76 746	0.22 550	0.08 383	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.08 369	0.08 429
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 629	0.16 578	0.35 411	0.20 313	0.15 562	0.33 625	0.19 471	0.53 684	0.37 552	0.36 639	0.38 569	0.67 780	0.31 666	0.89 780	0.23 572	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.08 369	0.08 429

iResNet	0.24 548	0.18 613	0.61 669	0.25 621	0.11 258	0.29 565	0.21 560	0.42 537	0.43 626	0.33 585	0.43 634	0.27 499	0.22 514	0.34 519	0.26 609	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.08 369	0.07 333

valid	0.23 515	0.96 843	0.24 257	0.19 217	0.09 98	0.14 71	0.14 170	0.34 410	0.22 307	0.21 374	0.16 240	0.14 261	0.10 124	0.38 552	0.10 30	0.80 846	0.04 2	0.08 345	0.04 1	0.09 460	0.05 57

GeoMambaStereo_RVC	0.14 248	0.09 132	0.20 186	0.15 10	0.15 562	0.18 257	0.11 32	0.17 57	0.14 89	0.18 334	0.19 298	0.19 369	0.14 339	0.19 253	0.18 440	0.11 602	0.09 625	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.13 654

MWDA-net	0.29 642	0.21 659	0.47 582	0.25 621	0.21 705	0.35 654	0.32 731	0.44 561	0.47 679	0.38 662	0.40 594	0.33 575	0.38 710	0.54 631	0.40 700	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.10 567

MWSP-net	0.25 577	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.14 489	0.31 600	0.40 775	0.50 635	0.43 626	0.32 568	0.33 512	0.36 605	0.31 666	0.28 453	0.31 650	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.10 567

MEA-ACV	0.26 596	0.11 311	0.42 526	0.21 379	0.14 489	0.35 654	0.24 640	0.53 684	0.47 679	0.35 622	0.42 620	0.36 605	0.34 686	0.47 592	0.27 615	0.09 498	0.09 625	0.10 545	0.12 673	0.09 460	0.10 567

noway7	0.27 607	0.51 805	1.61 827	0.24 579	0.12 342	0.22 420	0.18 415	0.44 561	0.31 473	0.21 374	0.22 353	0.24 453	0.20 486	0.20 280	0.21 528	0.07 187	0.05 62	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 202	0.11 311	0.22 228	0.20 313	0.09 98	0.19 302	0.10 12	0.19 99	0.17 178	0.14 233	0.11 105	0.11 141	0.11 193	0.14 53	0.11 88	0.08 383	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.09 460	0.08 429

Weightmod_eth	0.16 314	0.11 311	0.20 186	0.21 379	0.13 432	0.20 353	0.18 415	0.25 251	0.19 228	0.17 311	0.25 396	0.19 369	0.17 425	0.25 395	0.14 298	0.16 727	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.05 57

Weightmod	0.16 314	0.12 378	0.19 167	0.20 313	0.10 187	0.24 468	0.17 357	0.25 251	0.21 285	0.18 334	0.29 445	0.19 369	0.15 364	0.27 436	0.16 371	0.09 498	0.10 661	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.08 429

HLf8	0.19 416	0.16 578	0.55 642	0.15 10	0.12 342	0.24 468	0.14 170	0.40 507	0.31 473	0.20 358	0.26 411	0.18 346	0.15 364	0.35 531	0.17 406	0.10 553	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

RT-IGEV	0.25 577	0.10 213	0.48 593	0.22 458	0.14 489	0.31 600	0.28 696	0.53 684	0.39 578	0.36 639	0.41 603	0.44 682	0.30 647	0.28 453	0.27 615	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.10 567

NLCSM	0.19 416	0.12 378	0.18 148	0.24 579	0.19 677	0.24 468	0.21 560	0.42 537	0.40 596	0.19 349	0.18 289	0.14 261	0.16 391	0.47 592	0.19 475	0.08 383	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

gasm-f	0.12 143	0.09 132	0.19 167	0.18 144	0.12 342	0.18 257	0.18 415	0.20 127	0.14 89	0.12 160	0.19 298	0.10 92	0.11 193	0.16 148	0.11 88	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.09 460	0.08 429

G2L-ROB	0.23 515	0.15 549	0.41 516	0.19 217	0.12 342	0.27 523	0.21 560	0.47 596	0.33 499	0.34 605	0.31 477	0.41 655	0.22 514	0.49 601	0.26 609	0.09 498	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.10 567

G2L-Stereo_test	0.24 548	0.16 578	0.38 464	0.19 217	0.13 432	0.27 523	0.24 640	0.49 622	0.38 567	0.37 647	0.37 554	0.40 648	0.24 546	0.52 617	0.28 621	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.06 212	0.09 460	0.08 429

G2L-Stereo	0.25 577	0.16 578	0.47 582	0.22 458	0.14 489	0.25 488	0.18 415	0.46 585	0.35 527	0.33 585	0.37 554	0.40 648	0.22 514	0.60 668	0.30 641	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.09 506

MM-Stereo_test3	0.17 337	0.12 378	0.29 331	0.23 520	0.14 489	0.19 302	0.22 591	0.39 492	0.36 540	0.16 290	0.24 382	0.17 333	0.12 243	0.19 253	0.14 298	0.07 187	0.07 492	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.06 217

MM-Stereo_test2	0.15 295	0.10 213	0.44 550	0.23 520	0.11 258	0.21 387	0.21 560	0.27 291	0.22 307	0.15 257	0.16 240	0.13 223	0.11 193	0.20 280	0.13 250	0.06 67	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.05 57

MM-Stereo_test1	0.17 337	0.10 213	0.39 480	0.23 520	0.11 258	0.20 353	0.22 591	0.33 397	0.29 442	0.22 386	0.21 337	0.15 286	0.14 339	0.23 346	0.13 250	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.06 217

FLISNet	0.20 438	0.13 453	0.33 388	0.18 144	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.34 410	0.21 285	0.37 647	0.39 583	0.36 605	0.24 546	0.29 473	0.21 528	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.07 333

CoSv	0.20 438	0.13 453	0.33 388	0.18 144	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.34 410	0.21 285	0.37 647	0.39 583	0.36 605	0.24 546	0.29 473	0.21 528	0.06 67	0.05 62	0.08 345	0.09 537	0.09 460	0.07 333

SCV_C0	0.14 248	0.11 311	0.25 275	0.19 217	0.12 342	0.15 104	0.16 299	0.30 356	0.22 307	0.13 200	0.15 220	0.13 223	0.09 59	0.24 363	0.10 30	0.06 67	0.05 62	0.06 84	0.06 212	0.09 460	0.06 217

SCV	0.14 248	0.14 509	0.24 257	0.21 379	0.11 258	0.15 104	0.16 299	0.31 368	0.18 205	0.11 122	0.15 220	0.13 223	0.10 124	0.23 346	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.06 217

rvit_stereo_0083	0.16 314	0.12 378	0.26 287	0.21 379	0.13 432	0.17 218	0.17 357	0.22 175	0.34 510	0.16 290	0.21 337	0.19 369	0.16 391	0.21 308	0.16 371	0.11 602	0.10 661	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0081_aga	0.16 314	0.14 509	0.28 317	0.21 379	0.13 432	0.19 302	0.17 357	0.23 201	0.24 358	0.17 311	0.21 337	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.14 298	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0081	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.21 379	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.33 499	0.16 290	0.18 289	0.18 346	0.14 339	0.20 280	0.16 371	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_0082	0.16 314	0.11 311	0.24 257	0.21 379	0.12 342	0.16 165	0.17 357	0.22 175	0.33 499	0.16 290	0.18 289	0.18 346	0.14 339	0.20 280	0.16 371	0.11 602	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.07 333

rvit_stereo_ft	0.17 337	0.14 509	0.30 342	0.25 621	0.14 489	0.17 218	0.21 560	0.28 316	0.26 392	0.16 290	0.19 298	0.20 386	0.16 391	0.22 331	0.17 406	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.07 333

test_sample2	0.21 459	0.10 213	0.28 317	0.19 217	0.11 258	0.27 523	0.21 560	0.43 553	0.29 442	0.26 438	0.31 477	0.30 546	0.24 546	0.45 585	0.18 440	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.09 506

test_sample1	0.20 438	0.10 213	0.28 317	0.19 217	0.12 342	0.28 543	0.19 471	0.41 523	0.25 375	0.26 438	0.31 477	0.29 527	0.26 580	0.44 581	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.09 506

H2IRNET	0.18 364	0.13 453	0.35 411	0.21 379	0.12 342	0.20 353	0.15 233	0.27 291	0.30 459	0.17 311	0.31 477	0.25 466	0.20 486	0.24 363	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.06 217

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 337	0.13 453	0.24 257	0.19 217	0.13 432	0.24 468	0.17 357	0.30 356	0.37 552	0.43 716	0.17 262	0.13 223	0.12 243	0.19 253	0.15 337	0.08 383	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.08 429

SMFormer	0.25 577	0.12 378	0.40 489	0.19 217	0.10 187	0.27 523	0.19 471	0.51 653	0.45 655	0.34 605	0.41 603	0.31 556	0.26 580	0.58 658	0.28 621	0.10 553	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.09 506

ACVNet-DCA	0.18 364	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.09 506

xx1	0.20 438	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.35 435	0.47 679	0.17 311	0.19 298	0.28 516	0.24 546	0.28 453	0.11 88	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.09 537	0.09 460	0.09 506

1test111	0.19 416	0.14 509	0.38 464	0.23 520	0.11 258	0.31 600	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.17 311	0.19 298	0.13 223	0.18 458	0.34 519	0.22 550	0.08 383	0.05 62	0.08 345	0.06 212	0.09 460	0.09 506

11t1	0.18 364	0.10 213	0.30 342	0.20 313	0.11 258	0.27 523	0.17 357	0.35 435	0.23 335	0.25 424	0.23 365	0.23 438	0.23 528	0.25 395	0.18 440	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

1111x	0.32 667	0.11 311	0.40 489	0.22 458	0.11 258	0.32 614	0.26 673	0.59 747	0.43 626	0.31 546	0.41 603	0.39 633	0.28 617	0.76 746	1.37 832	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.08 429

MIF-Stereo (partial)	0.16 314	0.10 213	0.34 400	0.21 379	0.15 562	0.15 104	0.13 120	0.28 316	0.25 375	0.17 311	0.26 411	0.15 286	0.16 391	0.25 395	0.17 406	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.08 429

EKT-Stereo	0.38 715	0.12 378	0.38 464	0.42 792	3.88 862	0.21 387	0.17 357	0.35 435	0.28 423	0.20 358	0.20 318	0.23 438	0.15 364	0.28 453	0.16 371	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

LL-Strereo	0.29 642	0.25 695	0.58 658	0.25 621	0.21 705	0.23 445	0.24 640	0.55 704	0.42 618	0.34 605	0.32 489	0.41 655	0.40 722	0.94 790	0.23 572	0.08 383	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.09 460	0.09 506

CBFPSM	0.27 607	0.16 578	0.67 697	0.20 313	0.14 489	0.38 677	0.25 659	0.40 507	0.36 540	0.33 585	0.36 545	0.56 743	0.38 710	0.32 504	0.38 684	0.08 383	0.08 586	0.07 219	0.08 420	0.09 460	0.11 608

gwcnet-sp	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

scenet	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

knoymous	0.17 337	0.09 132	0.32 370	0.17 78	0.11 258	0.21 387	0.17 357	0.32 380	0.23 335	0.23 397	0.28 430	0.27 499	0.16 391	0.23 346	0.16 371	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.06 212	0.09 460	0.09 506

ssnet	0.24 548	0.13 453	0.63 681	0.22 458	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.44 561	0.39 578	0.35 622	0.34 524	0.27 499	0.27 600	0.35 531	0.25 595	0.09 498	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

qqq	0.20 438	0.12 378	0.31 359	0.20 313	0.11 258	0.23 445	0.19 471	0.41 523	0.27 403	0.24 413	0.28 430	0.28 516	0.24 546	0.34 519	0.22 550	0.08 383	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.09 460	0.09 506

x	0.19 416	0.11 311	0.29 331	0.20 313	0.11 258	0.26 512	0.18 415	0.41 523	0.29 442	0.25 424	0.29 445	0.28 516	0.24 546	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

BUS	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.25 621	0.14 489	0.43 712	0.17 357	0.56 721	0.34 510	0.34 605	0.35 535	0.32 566	0.20 486	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

IER	0.23 515	0.12 378	0.39 480	0.20 313	0.14 489	0.31 600	0.19 471	0.42 537	0.36 540	0.33 585	0.40 594	0.32 566	0.33 677	0.29 473	0.22 550	0.09 498	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.08 429

RAFT+CT+SA	0.21 459	0.18 613	0.33 388	0.25 621	0.18 648	0.23 445	0.29 703	0.40 507	0.36 540	0.24 413	0.38 569	0.18 346	0.16 391	0.32 504	0.16 371	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.12 673	0.09 460	0.09 506

BSDual-CNN	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.25 621	0.14 489	0.35 654	0.21 560	0.56 721	0.34 510	0.34 605	0.35 535	0.38 621	0.24 546	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

hknet	0.25 577	0.14 509	0.40 489	0.25 621	0.15 562	0.35 654	0.21 560	0.56 721	0.37 552	0.34 605	0.35 535	0.43 671	0.27 600	0.37 544	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.09 460	0.09 506

iRaft-Stereo_5w	0.23 515	0.18 613	0.44 550	0.22 458	0.13 432	0.19 302	0.19 471	0.37 470	0.32 485	0.28 464	0.37 554	0.34 585	0.23 528	0.65 701	0.27 615	0.06 67	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.09 460	0.08 429

psmg	0.23 515	0.12 378	0.28 317	0.21 379	0.14 489	0.35 654	0.23 618	0.51 653	0.34 510	0.35 622	0.38 569	0.38 621	0.24 546	0.26 415	0.21 528	0.10 553	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.09 460	0.08 429

DAS	0.27 607	0.12 378	0.42 526	0.24 579	0.18 648	0.29 565	0.24 640	0.45 574	0.45 655	0.41 699	0.44 646	0.34 585	0.29 632	0.75 740	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

SepStereo	0.26 596	0.12 378	0.42 526	0.24 579	0.18 648	0.29 565	0.24 640	0.45 574	0.45 655	0.41 699	0.44 646	0.34 585	0.29 632	0.64 693	0.21 528	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.09 506

GwcNet-ADL	0.22 497	0.14 509	0.58 658	0.24 579	0.13 432	0.22 420	0.23 618	0.49 622	0.40 596	0.27 449	0.29 445	0.30 546	0.20 486	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.09 460	0.09 506

GANet-ADL	0.21 459	0.12 378	0.45 566	0.23 520	0.14 489	0.29 565	0.19 471	0.46 585	0.35 527	0.25 424	0.32 489	0.32 566	0.19 475	0.24 363	0.20 501	0.10 553	0.07 492	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.10 567

NRIStereo	0.18 364	0.11 311	0.35 411	0.23 520	0.11 258	0.24 468	0.20 526	0.29 334	0.26 392	0.26 438	0.25 396	0.25 466	0.18 458	0.34 519	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.08 429

SST-Stereo	0.21 459	0.10 213	0.37 442	0.24 579	0.13 432	0.19 302	0.17 357	0.31 368	0.24 358	0.34 605	0.33 512	0.29 527	0.25 569	0.56 645	0.17 406	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.08 420	0.09 460	0.07 333

DeepStereo_RVC	0.18 364	0.11 311	0.40 489	0.21 379	0.11 258	0.19 302	0.16 299	0.28 316	0.22 307	0.27 449	0.27 422	0.23 438	0.28 617	0.24 363	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.07 322	0.09 460	0.10 567

ICVP	0.23 515	0.13 453	0.44 550	0.26 660	0.14 489	0.29 565	0.25 659	0.45 574	0.33 499	0.29 495	0.43 634	0.35 599	0.25 569	0.26 415	0.23 572	0.12 648	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.10 567
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 364	0.15 549	0.35 411	0.22 458	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.32 380	0.30 459	0.23 397	0.25 396	0.20 386	0.16 391	0.22 331	0.19 475	0.08 383	0.07 492	0.10 545	0.12 673	0.09 460	0.08 429

RALCasStereoNet	0.18 364	0.15 549	0.33 388	0.21 379	0.14 489	0.21 387	0.18 415	0.31 368	0.25 375	0.21 374	0.29 445	0.22 414	0.15 364	0.27 436	0.17 406	0.08 383	0.10 661	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.09 506

RALAANet	0.19 416	0.18 613	0.37 442	0.23 520	0.14 489	0.23 445	0.13 120	0.37 470	0.29 442	0.28 464	0.26 411	0.25 466	0.15 364	0.26 415	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.06 217

sCroCo_RVC	0.18 364	0.14 509	0.49 599	0.27 690	0.18 648	0.22 420	0.17 357	0.27 291	0.23 335	0.14 233	0.22 353	0.17 333	0.14 339	0.21 308	0.15 337	0.10 553	0.11 688	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

222	0.41 729	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.36 661	0.20 526	0.57 731	0.39 578	0.35 622	0.44 646	0.30 546	0.27 600	0.55 634	3.56 859	0.11 602	0.07 492	0.08 345	0.08 420	0.09 460	0.09 506

xxxx	0.34 686	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.37 668	0.20 526	0.58 740	0.38 567	0.29 495	0.42 620	0.38 621	0.24 546	0.46 588	2.20 852	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.09 506

test_xeample	0.34 686	0.10 213	0.29 331	0.19 217	0.11 258	0.33 625	0.23 618	0.55 704	0.38 567	0.32 568	0.45 659	0.29 527	0.26 580	0.57 649	2.24 854	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.09 460	0.09 506

ARAFT	0.24 548	0.21 659	0.78 726	0.22 458	0.12 342	0.29 565	0.24 640	0.43 553	0.32 485	0.33 585	0.28 430	0.28 516	0.19 475	0.49 601	0.18 440	0.07 187	0.06 340	0.12 646	0.11 634	0.09 460	0.06 217

SFCPSM	0.22 497	0.10 213	0.51 620	0.21 379	0.14 489	0.34 639	0.22 591	0.55 704	0.39 578	0.29 495	0.32 489	0.23 438	0.21 496	0.27 436	0.19 475	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.08 429

FENet	0.21 459	0.11 311	0.45 566	0.21 379	0.12 342	0.26 512	0.17 357	0.41 523	0.35 527	0.30 527	0.31 477	0.29 527	0.23 528	0.26 415	0.23 572	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.09 460	0.09 506

ac_64	0.27 607	0.13 453	0.41 516	0.24 579	0.17 626	0.36 661	0.22 591	0.46 585	0.33 499	0.35 622	0.36 545	0.52 728	0.30 647	0.62 683	0.32 656	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.09 460	0.08 429

GwcNet-RSSM	0.26 596	0.17 598	0.46 574	0.21 379	0.13 432	0.28 543	0.23 618	0.44 561	0.42 618	0.31 546	0.45 659	0.40 648	0.26 580	0.55 634	0.28 621	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.10 590	0.09 460	0.08 429

AANet_RVC	0.31 657	0.22 676	0.50 610	0.23 520	0.14 489	0.30 584	0.24 640	0.47 596	0.54 732	0.38 662	0.60 741	0.43 671	0.29 632	0.87 775	0.40 700	0.11 602	0.07 492	0.07 219	0.07 322	0.09 460	0.09 506

HITNet	0.20 438	0.17 598	0.43 540	0.19 217	0.08 59	0.27 523	0.14 170	0.42 537	0.30 459	0.29 495	0.32 489	0.27 499	0.21 496	0.28 453	0.25 595	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.09 460	0.06 217
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
iResNet_ROB	0.25 577	0.19 630	0.40 489	0.20 313	0.12 342	0.30 584	0.16 299	0.55 704	0.53 726	0.38 662	0.43 634	0.37 613	0.26 580	0.38 552	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.04 1	0.09 460	0.09 506

base	0.37 707	0.21 659	1.98 832	0.27 690	0.20 696	0.37 668	0.19 471	0.49 622	0.38 567	0.41 699	0.51 694	0.27 499	0.26 580	0.68 711	0.30 641	0.20 767	0.12 710	0.16 728	0.15 728	0.10 538	0.13 654

AnonStereo	0.16 314	0.12 378	0.30 342	0.20 313	0.12 342	0.18 257	0.14 170	0.36 458	0.24 358	0.19 349	0.17 262	0.19 369	0.12 243	0.24 363	0.12 175	0.07 187	0.05 62	0.07 219	0.06 212	0.10 538	0.06 217

zzzzzzz1	0.28 629	0.51 805	1.51 821	0.24 579	0.16 601	0.22 420	0.21 560	0.39 492	0.34 510	0.22 386	0.25 396	0.26 488	0.21 496	0.34 519	0.23 572	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.08 429

S0	0.18 364	0.13 453	0.21 209	0.23 520	0.11 258	0.33 625	0.26 673	0.27 291	0.21 285	0.21 374	0.26 411	0.20 386	0.16 391	0.19 253	0.17 406	0.12 648	0.11 688	0.14 699	0.14 718	0.10 538	0.07 333

z-ln-s-r	0.32 667	0.21 659	0.82 744	0.23 520	0.14 489	0.30 584	0.26 673	0.43 553	0.50 708	0.32 568	0.60 741	0.39 633	0.29 632	0.73 730	0.66 771	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.08 429

DFGA-Net	0.23 515	0.24 690	0.49 599	0.22 458	0.15 562	0.25 488	0.17 357	0.39 492	0.39 578	0.29 495	0.31 477	0.21 400	0.17 425	0.59 664	0.28 621	0.08 383	0.06 340	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.08 429

coex_refinement	0.26 596	0.16 578	0.36 431	0.23 520	0.15 562	0.31 600	0.20 526	0.49 622	0.42 618	0.35 622	0.42 620	0.45 687	0.27 600	0.55 634	0.33 663	0.10 553	0.06 340	0.07 219	0.07 322	0.10 538	0.10 567

rvit_0105_5	0.21 459	0.15 549	0.38 464	0.23 520	0.13 432	0.22 420	0.24 640	0.36 458	0.39 578	0.21 374	0.23 365	0.26 488	0.19 475	0.26 415	0.19 475	0.15 711	0.13 723	0.12 646	0.12 673	0.10 538	0.09 506

rvit_0105_3	0.23 515	0.17 598	0.40 489	0.25 621	0.15 562	0.24 468	0.28 696	0.38 478	0.41 610	0.25 424	0.25 396	0.28 516	0.21 496	0.28 453	0.20 501	0.15 711	0.13 723	0.14 699	0.15 728	0.10 538	0.09 506

UGAM	0.26 596	0.14 509	0.45 566	0.25 621	0.12 342	0.23 445	0.25 659	0.32 380	0.41 610	0.31 546	0.42 620	0.41 655	0.22 514	0.92 786	0.22 550	0.08 383	0.06 340	0.14 699	0.12 673	0.10 538	0.07 333

ACV-stereo	0.29 642	0.18 613	0.79 733	0.23 520	0.16 601	0.47 729	0.19 471	0.36 458	0.34 510	0.29 495	0.33 512	0.67 780	0.42 735	0.54 631	0.30 641	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.11 608

rvit_stereo_0080	0.15 295	0.13 453	0.25 275	0.19 217	0.13 432	0.15 104	0.20 526	0.28 316	0.24 358	0.15 257	0.17 262	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.15 337	0.11 602	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.07 333

test_sample3	0.23 515	0.12 378	0.43 540	0.19 217	0.12 342	0.32 614	0.20 526	0.50 635	0.34 510	0.31 546	0.33 512	0.29 527	0.22 514	0.53 624	0.22 550	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.10 538	0.10 567

CAS++	0.16 314	0.12 378	0.27 300	0.18 144	0.12 342	0.17 218	0.15 233	0.42 537	0.24 358	0.19 349	0.18 289	0.13 223	0.10 124	0.21 308	0.12 175	0.12 648	0.10 661	0.11 605	0.08 420	0.10 538	0.09 506
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 248	0.11 311	0.32 370	0.19 217	0.11 258	0.18 257	0.17 357	0.20 127	0.22 307	0.14 233	0.24 382	0.15 286	0.10 124	0.18 214	0.12 175	0.07 187	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.10 538	0.06 217

MyStereo8	0.22 497	0.15 549	0.63 681	0.21 379	0.17 626	0.31 600	0.16 299	0.36 458	0.32 485	0.28 464	0.36 545	0.25 466	0.18 458	0.25 395	0.28 621	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.12 632

mmm	0.21 459	0.12 378	0.31 359	0.22 458	0.12 342	0.28 543	0.21 560	0.41 523	0.27 403	0.29 495	0.38 569	0.29 527	0.24 546	0.29 473	0.22 550	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.09 537	0.10 538	0.09 506

whm_eth	0.15 295	0.13 453	0.25 275	0.19 217	0.13 432	0.15 104	0.20 526	0.28 316	0.24 358	0.15 257	0.17 262	0.19 369	0.13 298	0.19 253	0.15 337	0.11 602	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.07 333

plain	0.17 337	0.13 453	0.43 540	0.21 379	0.13 432	0.16 165	0.17 357	0.27 291	0.22 307	0.16 290	0.26 411	0.13 223	0.16 391	0.27 436	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.07 322	0.10 538	0.07 333

StereoVision	0.22 497	0.18 613	0.37 442	0.27 690	0.17 626	0.23 445	0.22 591	0.38 478	0.31 473	0.20 358	0.51 694	0.22 414	0.16 391	0.28 453	0.18 440	0.11 602	0.12 710	0.13 671	0.13 702	0.10 538	0.07 333

riskmin	0.18 364	0.09 132	0.34 400	0.18 144	0.12 342	0.24 468	0.16 299	0.34 410	0.28 423	0.21 374	0.23 365	0.33 575	0.24 546	0.23 346	0.17 406	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.06 212	0.10 538	0.10 567

CRFU-Net	0.28 629	0.14 509	0.45 566	0.25 621	0.15 562	0.45 720	0.23 618	0.50 635	0.30 459	0.43 716	0.41 603	0.48 704	0.46 750	0.43 577	0.29 633	0.11 602	0.10 661	0.09 458	0.08 420	0.10 538	0.10 567

test_5	0.23 515	0.19 630	0.38 464	0.26 660	0.18 648	0.25 488	0.29 703	0.40 507	0.37 552	0.29 495	0.40 594	0.25 466	0.22 514	0.34 519	0.18 440	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.10 567

CSP-Net	0.27 607	0.15 549	0.30 342	0.21 379	0.14 489	0.44 714	0.24 640	0.50 635	0.40 596	0.41 699	0.43 634	0.42 666	0.26 580	0.66 705	0.28 621	0.12 648	0.08 586	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.09 506

PSMNet-ADL	0.25 577	0.15 549	0.32 370	0.26 660	0.14 489	0.31 600	0.22 591	0.44 561	0.36 540	0.27 449	0.33 512	0.41 655	0.28 617	0.61 675	0.29 633	0.11 602	0.09 625	0.09 458	0.11 634	0.10 538	0.10 567

Patchmatch Stereo++	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.26 415	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429
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	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.16 299	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.18 458	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

ROB_FTStereo_v2	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.16 299	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

ROB_FTStereo	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.25 466	0.17 425	0.24 363	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

HUI-Stereo	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.28 430	0.25 466	0.17 425	0.22 331	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

iGMRVC	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.27 436	0.17 406	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

iRAFT	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.14 170	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.17 425	0.26 415	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

CRE-IMP	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.11 258	0.24 468	0.17 357	0.29 334	0.21 285	0.27 449	0.26 411	0.24 453	0.17 425	0.23 346	0.18 440	0.08 383	0.05 62	0.10 545	0.07 322	0.10 538	0.10 567

RAFT	0.21 459	0.17 598	0.32 370	0.24 579	0.12 342	0.25 488	0.27 680	0.35 435	0.28 423	0.33 585	0.33 512	0.38 621	0.22 514	0.29 473	0.17 406	0.08 383	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.10 538	0.06 217

RAFT-IKP	0.18 364	0.12 378	0.37 442	0.22 458	0.10 187	0.18 257	0.15 233	0.29 334	0.22 307	0.28 464	0.29 445	0.25 466	0.18 458	0.25 395	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

GES	0.22 497	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.14 489	0.27 523	0.19 471	0.49 622	0.33 499	0.30 527	0.36 545	0.25 466	0.23 528	0.29 473	0.22 550	0.10 553	0.08 586	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.11 608

HCRNet	0.24 548	0.25 695	0.33 388	0.34 763	0.16 601	0.27 523	0.18 415	0.43 553	0.35 527	0.30 527	0.35 535	0.32 566	0.22 514	0.44 581	0.20 501	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.11 634	0.10 538	0.09 506

GMStereo	0.19 416	0.25 695	0.40 489	0.21 379	0.12 342	0.22 420	0.19 471	0.29 334	0.40 596	0.25 424	0.23 365	0.16 316	0.15 364	0.25 395	0.19 475	0.09 498	0.06 340	0.08 345	0.08 420	0.10 538	0.08 429
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 607	0.14 509	0.49 599	0.24 579	0.17 626	0.47 729	0.22 591	0.45 574	0.51 712	0.39 679	0.41 603	0.36 605	0.33 677	0.39 558	0.34 668	0.08 383	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.08 429

psm_up	0.29 642	0.16 578	0.41 516	0.26 660	0.17 626	0.32 614	0.26 673	0.55 704	0.43 626	0.36 639	0.40 594	0.45 687	0.37 706	0.58 658	0.30 641	0.11 602	0.12 710	0.13 671	0.12 673	0.10 538	0.10 567

UNet	0.28 629	0.14 509	0.69 704	0.23 520	0.20 696	0.44 714	0.22 591	0.50 635	0.40 596	0.34 605	0.39 583	0.43 671	0.33 677	0.40 567	0.31 650	0.09 498	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.08 429

UPFNet	0.25 577	0.12 378	0.38 464	0.24 579	0.19 677	0.37 668	0.28 696	0.48 609	0.38 567	0.34 605	0.37 554	0.37 613	0.28 617	0.39 558	0.33 663	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.10 538	0.08 429

ACVNet	0.23 515	0.13 453	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.27 523	0.23 618	0.39 492	0.44 642	0.28 464	0.41 603	0.38 621	0.26 580	0.27 436	0.32 656	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.10 538	0.07 333

HGLStereo	0.27 607	0.14 509	0.46 574	0.24 579	0.21 705	0.33 625	0.23 618	0.50 635	0.42 618	0.35 622	0.48 682	0.41 655	0.33 677	0.45 585	0.33 663	0.11 602	0.10 661	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.12 632

GANet-RSSM	0.24 548	0.14 509	0.36 431	0.21 379	0.14 489	0.27 523	0.21 560	0.45 574	0.33 499	0.29 495	0.39 583	0.39 633	0.28 617	0.58 658	0.23 572	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.09 537	0.10 538	0.09 506

PSMNet-RSSM	0.24 548	0.15 549	0.36 431	0.21 379	0.14 489	0.25 488	0.20 526	0.48 609	0.37 552	0.30 527	0.44 646	0.38 621	0.26 580	0.52 617	0.22 550	0.12 648	0.07 492	0.11 605	0.13 702	0.10 538	0.09 506

DMCA	0.22 497	0.14 509	0.36 431	0.22 458	0.14 489	0.27 523	0.20 526	0.43 553	0.38 567	0.31 546	0.32 489	0.33 575	0.24 546	0.24 363	0.28 621	0.11 602	0.08 586	0.10 545	0.08 420	0.10 538	0.11 608

BEATNet_4x	0.22 497	0.18 613	0.47 582	0.22 458	0.10 187	0.28 543	0.14 170	0.46 585	0.32 485	0.31 546	0.34 524	0.31 556	0.25 569	0.31 497	0.29 633	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.06 212	0.10 538	0.08 429

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 607	0.21 659	0.59 664	0.25 621	0.18 648	0.29 565	0.22 591	0.50 635	0.40 596	0.38 662	0.41 603	0.43 671	0.27 600	0.43 577	0.29 633	0.11 602	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.10 538	0.11 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 607	0.17 598	0.35 411	0.25 621	0.14 489	0.37 668	0.21 560	0.47 596	0.41 610	0.44 723	0.51 694	0.41 655	0.28 617	0.45 585	0.37 680	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.11 634	0.10 538	0.10 567
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 629	0.16 578	0.34 400	0.27 690	0.16 601	0.38 677	0.25 659	0.48 609	0.43 626	0.46 731	0.46 669	0.51 722	0.33 677	0.53 624	0.33 663	0.10 553	0.10 661	0.11 605	0.11 634	0.10 538	0.09 506

pmcnn	0.50 763	0.20 644	0.78 726	0.24 579	0.26 759	0.39 686	0.30 716	0.51 653	0.50 708	0.54 768	1.23 815	2.52 846	0.37 706	0.77 752	0.95 800	0.08 383	0.06 340	0.06 84	0.05 99	0.10 538	0.08 429

arf2	0.21 459	0.19 630	0.40 489	0.40 787	0.14 489	0.19 302	0.17 357	0.39 492	0.23 335	0.27 449	0.31 477	0.22 414	0.17 425	0.40 567	0.17 406	0.16 727	0.05 62	0.14 699	0.09 537	0.11 590	0.07 333

G2	0.19 416	0.21 659	0.40 489	0.31 745	0.14 489	0.18 257	0.16 299	0.38 478	0.23 335	0.21 374	0.22 353	0.16 316	0.14 339	0.37 544	0.16 371	0.14 695	0.05 62	0.13 671	0.07 322	0.11 590	0.08 429

S	0.19 416	0.12 378	0.22 228	0.22 458	0.13 432	0.31 600	0.22 591	0.30 356	0.27 403	0.25 424	0.31 477	0.20 386	0.20 486	0.18 214	0.17 406	0.12 648	0.09 625	0.15 716	0.16 741	0.11 590	0.12 632

SE	0.16 314	0.14 509	0.19 167	0.21 379	0.11 258	0.23 445	0.16 299	0.28 316	0.20 262	0.20 358	0.27 422	0.15 286	0.17 425	0.15 106	0.14 298	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.08 429

SMOE	0.17 337	0.11 311	0.21 209	0.20 313	0.09 98	0.26 512	0.21 560	0.30 356	0.23 335	0.21 374	0.27 422	0.21 400	0.17 425	0.18 214	0.16 371	0.08 383	0.06 340	0.12 646	0.07 322	0.11 590	0.07 333

SME	0.21 459	0.20 644	0.29 331	0.23 520	0.11 258	0.36 661	0.17 357	0.37 470	0.29 442	0.24 413	0.28 430	0.19 369	0.21 496	0.53 624	0.21 528	0.10 553	0.08 586	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.08 429

Selective-IGEV-i16pc	0.33 677	0.10 213	1.71 830	0.21 379	0.14 489	0.74 788	0.31 722	0.42 537	0.41 610	0.21 374	0.32 489	0.26 488	0.14 339	0.71 722	0.19 475	0.14 695	0.10 661	0.08 345	0.09 537	0.11 590	0.11 608

S2M2_L	0.13 202	0.11 311	0.20 186	0.16 33	0.12 342	0.12 37	0.07 1	0.18 80	0.20 262	0.12 160	0.15 220	0.14 261	0.12 243	0.15 106	0.14 298	0.13 670	0.09 625	0.09 458	0.10 590	0.11 590	0.09 506
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 416	0.14 509	0.34 400	0.23 520	0.14 489	0.18 257	0.20 526	0.29 334	0.37 552	0.18 334	0.22 353	0.23 438	0.17 425	0.26 415	0.17 406	0.15 711	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.11 590	0.08 429

rvit_0105_4	0.20 438	0.15 549	0.38 464	0.23 520	0.14 489	0.20 353	0.22 591	0.33 397	0.39 578	0.19 349	0.24 382	0.25 466	0.19 475	0.27 436	0.17 406	0.16 727	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.11 590	0.08 429

rvit_105_1	0.27 607	0.19 630	0.46 574	0.27 690	0.19 677	0.30 584	0.35 749	0.44 561	0.51 712	0.31 546	0.31 477	0.31 556	0.26 580	0.35 531	0.25 595	0.15 711	0.14 734	0.15 716	0.17 751	0.11 590	0.10 567

ITSA-stereo	0.25 577	0.15 549	0.33 388	0.23 520	0.11 258	0.27 523	0.18 415	0.56 721	0.59 749	0.31 546	0.32 489	0.33 575	0.28 617	0.49 601	0.30 641	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.13 654

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 515	0.13 453	0.83 747	0.20 313	0.21 705	0.23 445	0.17 357	0.48 609	0.27 403	0.23 397	0.29 445	0.39 633	0.23 528	0.25 395	0.15 337	0.08 383	0.06 340	0.08 345	0.11 634	0.11 590	0.10 567

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 438	0.72 827	0.70 710	0.17 78	0.08 59	0.15 104	0.15 233	0.18 80	0.16 137	0.13 200	0.12 134	0.09 48	0.08 23	0.16 148	0.13 250	0.35 815	0.04 2	0.08 345	0.07 322	0.11 590	0.23 776

test_sample6	0.25 577	0.13 453	0.41 516	0.21 379	0.11 258	0.30 584	0.22 591	0.51 653	0.35 527	0.33 585	0.43 634	0.30 546	0.24 546	0.57 649	0.22 550	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.10 567

test_sample5	0.24 548	0.13 453	0.42 526	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.21 560	0.50 635	0.34 510	0.32 568	0.41 603	0.29 527	0.23 528	0.55 634	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

test_sample4	0.24 548	0.13 453	0.43 540	0.20 313	0.12 342	0.32 614	0.21 560	0.51 653	0.34 510	0.31 546	0.37 554	0.28 516	0.23 528	0.53 624	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

DualNet	0.24 548	0.13 453	0.42 526	0.21 379	0.12 342	0.30 584	0.21 560	0.50 635	0.34 510	0.33 585	0.43 634	0.29 527	0.23 528	0.55 634	0.21 528	0.10 553	0.07 492	0.10 545	0.09 537	0.11 590	0.10 567

mmx	0.31 657	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.55 704	0.45 655	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.10 567

xxx	0.31 657	0.12 378	0.42 526	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.20 526	0.55 704	0.45 655	0.30 527	0.42 620	0.34 585	0.23 528	0.81 764	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.10 567

PCWNet_CMD	0.23 515	0.13 453	0.48 593	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.16 299	0.46 585	0.46 673	0.29 495	0.36 545	0.37 613	0.24 546	0.28 453	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.10 545	0.08 420	0.11 590	0.09 506

CASS	0.21 459	0.15 549	0.32 370	0.26 660	0.11 258	0.28 543	0.19 471	0.39 492	0.30 459	0.32 568	0.34 524	0.25 466	0.24 546	0.25 395	0.20 501	0.13 670	0.08 586	0.11 605	0.09 537	0.11 590	0.11 608
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 548	0.16 578	0.48 593	0.21 379	0.13 432	0.29 565	0.29 703	0.39 492	0.39 578	0.27 449	0.35 535	0.39 633	0.31 666	0.31 497	0.29 633	0.08 383	0.09 625	0.10 545	0.11 634	0.11 590	0.10 567

ssnet_v2	0.28 629	0.16 578	0.44 550	0.22 458	0.15 562	0.40 692	0.30 716	0.57 731	0.46 673	0.38 662	0.36 545	0.47 697	0.29 632	0.38 552	0.39 692	0.13 670	0.11 688	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.11 608

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 650	0.20 644	0.70 710	0.21 379	0.17 626	0.46 722	0.27 680	0.50 635	0.49 700	0.42 710	0.55 720	0.43 671	0.30 647	0.46 588	0.38 684	0.09 498	0.06 340	0.07 219	0.06 212	0.11 590	0.10 567

NINENet	0.25 577	0.15 549	0.37 442	0.23 520	0.16 601	0.43 712	0.17 357	0.60 756	0.46 673	0.32 568	0.37 554	0.32 566	0.20 486	0.42 574	0.21 528	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.08 420	0.11 590	0.10 567

dd	0.22 497	0.26 707	0.40 489	0.22 458	0.12 342	0.25 488	0.21 560	0.32 380	0.44 642	0.29 495	0.28 430	0.25 466	0.16 391	0.30 490	0.25 595	0.12 648	0.07 492	0.10 545	0.08 420	0.11 590	0.09 506

GEStereo_RVC	0.27 607	0.20 644	0.44 550	0.27 690	0.16 601	0.33 625	0.25 659	0.56 721	0.54 732	0.34 605	0.38 569	0.34 585	0.25 569	0.51 610	0.28 621	0.12 648	0.08 586	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.11 608

Anonymous3	0.23 515	0.18 613	0.63 681	0.27 690	0.18 648	0.41 696	0.23 618	0.43 553	0.35 527	0.23 397	0.27 422	0.20 386	0.18 458	0.27 436	0.18 440	0.12 648	0.11 688	0.10 545	0.10 590	0.11 590	0.12 632

TestStereo	0.21 459	0.19 630	0.40 489	0.25 621	0.10 187	0.22 420	0.21 560	0.31 368	0.31 473	0.23 397	0.34 524	0.22 414	0.18 458	0.62 683	0.18 440	0.08 383	0.06 340	0.10 545	0.07 322	0.11 590	0.06 217

CFNet_pseudo	0.23 515	0.13 453	0.47 582	0.19 217	0.13 432	0.26 512	0.16 299	0.44 561	0.44 642	0.29 495	0.37 554	0.38 621	0.23 528	0.29 473	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.08 420	0.11 590	0.09 506

ADLNet	0.28 629	0.15 549	0.42 526	0.23 520	0.19 677	0.34 639	0.23 618	0.53 684	0.43 626	0.42 710	0.41 603	0.44 682	0.27 600	0.55 634	0.35 673	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.12 632

RAFT + AFF	0.27 607	0.23 686	0.50 610	0.25 621	0.17 626	0.30 584	0.33 743	0.52 672	0.40 596	0.28 464	0.30 462	0.30 546	0.31 666	0.62 683	0.24 585	0.09 498	0.10 661	0.11 605	0.10 590	0.11 590	0.11 608

acv_ft	0.25 577	0.13 453	0.40 489	0.23 520	0.19 677	0.34 639	0.21 560	0.45 574	0.44 642	0.38 662	0.41 603	0.38 621	0.27 600	0.27 436	0.35 673	0.08 383	0.07 492	0.08 345	0.07 322	0.11 590	0.07 333

DSFCA	0.27 607	0.13 453	0.36 431	0.20 313	0.17 626	0.38 677	0.31 722	0.47 596	0.43 626	0.43 716	0.37 554	0.39 633	0.29 632	0.52 617	0.32 656	0.12 648	0.10 661	0.10 545	0.11 634	0.11 590	0.10 567

ADCRef	0.38 715	0.24 690	0.88 760	0.26 660	0.21 705	0.49 740	0.27 680	0.52 672	0.48 691	0.50 747	0.58 733	0.35 599	0.47 753	0.48 596	1.29 831	0.09 498	0.08 586	0.12 646	0.12 673	0.11 590	0.11 608

MSMDNet	0.23 515	0.13 453	0.48 593	0.20 313	0.13 432	0.28 543	0.16 299	0.46 585	0.46 673	0.29 495	0.36 545	0.37 613	0.24 546	0.28 453	0.20 501	0.09 498	0.06 340	0.09 458	0.08 420	0.11 590	0.09 506

CFNet	0.27 607	0.20 644	0.44 550	0.22 458	0.14 489	0.33 625	0.14 170	0.51 653	0.45 655	0.30 527	0.40 594	0.38 621	0.27 600	0.76 746	0.25 595	0.09 498	0.07 492	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.08 429

ccs_rob	0.23 515	0.13 453	0.47 582	0.20 313	0.13 432	0.26 512	0.17 357	0.44 561	0.44 642	0.29 495	0.37 554	0.38 621	0.23 528	0.29 473	0.21 528	0.09 498	0.06 340	0.11 605	0.08 420	0.11 590	0.09 506

AdaStereo	0.24 548	0.16 578	0.37 442	0.24 579	0.12 342	0.32 614	0.17 357	0.54 694	0.42 618	0.33 585	0.38 569	0.35 599	0.21 496	0.30 490	0.22 550	0.14 695	0.06 340	0.13 671	0.08 420	0.11 590	0.08 429
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.41 729	0.28 722	0.62 677	0.30 738	0.19 677	0.51 746	0.47 794	0.58 740	0.59 749	0.56 771	0.47 676	0.49 710	0.41 726	1.21 819	0.64 768	0.12 648	0.18 773	0.12 646	0.13 702	0.11 590	0.14 680

LE_ROB	1.76 842	0.20 644	2.68 844	0.48 807	0.52 815	0.78 795	0.96 843	0.84 820	6.61 874	7.40 878	2.08 845	2.08 837	4.83 868	1.27 825	3.79 860	0.10 553	0.08 586	0.12 646	0.11 634	0.11 590	0.10 567

DN-CSS_ROB	0.22 497	0.25 695	0.47 582	0.24 579	0.14 489	0.25 488	0.12 58	0.40 507	0.33 499	0.29 495	0.42 620	0.22 414	0.20 486	0.33 512	0.19 475	0.07 187	0.06 340	0.11 605	0.11 634	0.11 590	0.07 333

Cross2Single Stereo	0.13 202	0.14 509	0.15 54	0.21 379	0.08 59	0.09 9	0.15 233	0.16 44	0.24 358	0.23 397	0.14 201	0.12 186	0.08 23	0.24 363	0.12 175	0.12 648	0.04 2	0.07 219	0.06 212	0.12 633	0.05 57

VeloStereo	0.11 101	0.07 5	0.18 148	0.16 33	0.12 342	0.09 9	0.07 1	0.12 9	0.09 3	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.14 53	0.12 175	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.13 654

flow	0.11 101	0.07 5	0.18 148	0.16 33	0.12 342	0.09 9	0.07 1	0.12 9	0.09 3	0.12 160	0.09 31	0.11 141	0.10 124	0.17 177	0.12 175	0.10 553	0.09 625	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.13 654

Selective-IGEV-i16pb	0.39 720	0.12 378	2.18 835	0.21 379	0.15 562	0.68 781	0.32 731	0.56 721	0.57 744	0.25 424	0.44 646	0.33 575	0.21 496	0.80 760	0.25 595	0.14 695	0.10 661	0.09 458	0.10 590	0.12 633	0.13 654

DCVSM-stereo	0.24 548	0.13 453	0.52 628	0.20 313	0.14 489	0.26 512	0.13 120	0.34 410	0.34 510	0.41 699	0.33 512	0.47 697	0.29 632	0.30 490	0.22 550	0.10 553	0.10 661	0.11 605	0.10 590	0.12 633	0.15 693

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 577	0.14 509	0.95 772	0.21 379	0.27 763	0.20 353	0.19 471	0.48 609	0.25 375	0.26 438	0.55 720	0.34 585	0.18 458	0.25 395	0.17 406	0.07 187	0.06 340	0.08 345	0.12 673	0.12 633	0.12 632

CFNet_ucs	0.24 548	0.13 453	0.50 610	0.20 313	0.15 562	0.28 543	0.17 357	0.49 622	0.45 655	0.32 568	0.42 620	0.39 633	0.22 514	0.31 497	0.21 528	0.11 602	0.08 586	0.12 646	0.09 537	0.12 633	0.11 608

fast-acv-ft	0.31 657	0.20 644	0.81 740	0.24 579	0.18 648	0.46 722	0.27 680	0.41 523	0.49 700	0.39 679	0.55 720	0.49 710	0.35 692	0.37 544	0.38 684	0.11 602	0.11 688	0.11 605	0.12 673	0.12 633	0.09 506

ADLNet2	0.30 650	0.17 598	0.72 716	0.23 520	0.17 626	0.36 661	0.24 640	0.52 672	0.51 712	0.32 568	0.38 569	0.45 687	0.30 647	0.69 714	0.35 673	0.10 553	0.08 586	0.09 458	0.09 537	0.12 633	0.10 567

CFNet-ft	0.24 548	0.15 549	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.30 584	0.21 560	0.39 492	0.36 540	0.28 464	0.40 594	0.43 671	0.25 569	0.47 592	0.24 585	0.12 648	0.07 492	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.09 506

STTStereo	0.28 629	0.20 644	0.61 669	0.25 621	0.17 626	0.29 565	0.24 640	0.47 596	0.39 578	0.39 679	0.41 603	0.44 682	0.28 617	0.40 567	0.28 621	0.13 670	0.12 710	0.13 671	0.16 741	0.12 633	0.11 608

PA-Net	0.37 707	0.28 722	0.83 747	0.31 745	0.28 771	0.39 686	0.42 779	0.51 653	0.55 738	0.34 605	0.42 620	0.41 655	0.36 697	0.79 756	0.49 735	0.12 648	0.23 804	0.16 728	0.23 786	0.12 633	0.18 731
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 650	0.21 659	0.38 464	0.28 717	0.15 562	0.33 625	0.32 731	0.52 672	0.47 679	0.38 662	0.43 634	0.39 633	0.29 632	0.91 785	0.28 621	0.14 695	0.08 586	0.13 671	0.11 634	0.12 633	0.10 567

CFNet_RVC	0.24 548	0.15 549	0.35 411	0.18 144	0.15 562	0.30 584	0.21 560	0.39 492	0.36 540	0.28 464	0.40 594	0.43 671	0.25 569	0.47 592	0.24 585	0.12 648	0.07 492	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.09 506

iResNetv2_ROB	0.27 607	0.26 707	0.72 716	0.23 520	0.13 432	0.29 565	0.18 415	0.52 672	0.49 700	0.37 647	0.45 659	0.39 633	0.25 569	0.34 519	0.20 501	0.08 383	0.06 340	0.07 219	0.05 99	0.12 633	0.09 506

DRN-Test	0.33 677	0.17 598	0.61 669	0.27 690	0.19 677	0.46 722	0.29 703	0.65 778	0.51 712	0.47 739	0.46 669	0.44 682	0.34 686	0.62 683	0.41 709	0.12 648	0.08 586	0.13 671	0.12 673	0.12 633	0.10 567

StereoDRNet	0.32 667	0.22 676	0.61 669	0.27 690	0.21 705	0.42 703	0.30 716	0.61 760	0.48 691	0.46 731	0.39 583	0.48 704	0.30 647	0.57 649	0.40 700	0.11 602	0.09 625	0.12 646	0.11 634	0.12 633	0.10 567

DISCO	0.32 667	0.13 453	0.51 620	0.25 621	0.16 601	0.48 735	0.25 659	0.50 635	0.57 744	0.37 647	0.45 659	0.62 762	0.36 697	0.64 693	0.49 735	0.09 498	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.12 633	0.11 608

MDST_ROB	0.48 756	0.14 509	0.95 772	0.30 738	0.21 705	1.33 834	0.32 731	0.77 806	0.56 741	1.06 824	0.71 769	0.49 710	0.35 692	1.26 824	0.38 684	0.13 670	0.11 688	0.16 728	0.13 702	0.12 633	0.12 632

AHVO							0.29 703	0.48 609	0.40 596	0.28 464	0.54 713	0.41 655	0.30 647	0.57 649	0.48 731	0.11 602	0.11 688	0.12 646	0.10 590	0.13 652

DSFM							0.29 703	0.48 609	0.40 596	0.28 464	0.54 713	0.41 655	0.30 647	0.57 649	0.48 731	0.11 602	0.11 688	0.12 646	0.10 590	0.13 652

zh-mn7	0.46 750	0.45 793	1.48 818	0.25 621	0.19 677	0.44 714	0.29 703	0.56 721	0.82 796	0.65 785	0.96 799	0.49 710	0.38 710	0.88 778	0.63 765	0.12 648	0.10 661	0.11 605	0.11 634	0.13 652	0.14 680

YMNet	0.32 667	0.22 676	0.58 658	0.27 690	0.23 735	0.48 735	0.27 680	0.51 653	0.45 655	0.48 743	0.56 727	0.51 722	0.30 647	0.39 558	0.40 700	0.13 670	0.16 760	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

YMNet_1	0.32 667	0.22 676	0.58 658	0.27 690	0.23 735	0.48 735	0.27 680	0.51 653	0.45 655	0.48 743	0.56 727	0.51 722	0.30 647	0.39 558	0.40 700	0.13 670	0.16 760	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

DDVS	0.25 577	0.15 549	0.39 480	0.24 579	0.17 626	0.34 639	0.21 560	0.41 523	0.30 459	0.33 585	0.41 603	0.48 704	0.21 496	0.52 617	0.27 615	0.11 602	0.09 625	0.11 605	0.09 537	0.13 652	0.14 680

rvit_stereo_0075_2	0.24 548	0.17 598	0.50 610	0.26 660	0.22 722	0.22 420	0.15 233	0.40 507	0.35 527	0.27 449	0.37 554	0.29 527	0.20 486	0.28 453	0.19 475	0.17 741	0.12 710	0.19 755	0.12 673	0.13 652	0.13 654

test_sample7	0.25 577	0.15 549	0.35 411	0.20 313	0.14 489	0.28 543	0.21 560	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.39 558	0.23 572	0.14 695	0.09 625	0.13 671	0.12 673	0.13 652	0.12 632

iinet-f	0.30 650	0.18 613	1.03 783	0.20 313	0.15 562	0.44 714	0.22 591	0.45 574	0.37 552	0.35 622	0.44 646	0.41 655	0.34 686	0.34 519	0.40 700	0.10 553	0.09 625	0.08 345	0.08 420	0.13 652	0.11 608

AASNet	0.27 607	0.19 630	0.49 599	0.26 660	0.17 626	0.34 639	0.20 526	0.62 769	0.48 691	0.35 622	0.40 594	0.32 566	0.25 569	0.28 453	0.34 668	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.08 420	0.13 652	0.11 608

AACVNet	0.26 596	0.16 578	0.37 442	0.22 458	0.14 489	0.29 565	0.19 471	0.41 523	0.31 473	0.38 662	0.42 620	0.43 671	0.28 617	0.73 730	0.25 595	0.11 602	0.08 586	0.11 605	0.09 537	0.13 652	0.11 608

LCNet	0.21 459	0.11 311	0.29 331	0.25 621	0.12 342	0.23 445	0.19 471	0.34 410	0.26 392	0.28 464	0.35 535	0.26 488	0.30 647	0.35 531	0.17 406	0.07 187	0.05 62	0.09 458	0.10 590	0.13 652	0.22 768

LMCR-Stereo	0.26 596	0.18 613	0.49 599	0.28 717	0.14 489	0.36 661	0.23 618	0.54 694	0.34 510	0.39 679	0.40 594	0.29 527	0.29 632	0.37 544	0.27 615	0.11 602	0.07 492	0.09 458	0.07 322	0.13 652	0.09 506

Syn2CoEx	0.36 697	0.31 747	0.78 726	0.34 763	0.21 705	0.41 696	0.28 696	0.61 760	0.49 700	0.42 710	0.56 727	0.45 687	0.44 741	0.69 714	0.38 684	0.17 741	0.14 734	0.15 716	0.12 673	0.13 652	0.12 632

GwcNet	0.35 692	0.23 686	0.88 760	0.25 621	0.24 743	0.48 735	0.27 680	0.55 704	0.57 744	0.38 662	0.52 703	0.51 722	0.32 674	0.60 668	0.41 709	0.13 670	0.11 688	0.12 646	0.11 634	0.13 652	0.14 680

DMCA-RVC	0.27 607	0.21 659	0.61 669	0.28 717	0.17 626	0.29 565	0.21 560	0.42 537	0.35 527	0.40 690	0.37 554	0.39 633	0.36 697	0.43 577	0.30 641	0.13 670	0.10 661	0.15 716	0.11 634	0.13 652	0.10 567

FADNet-RVC-Resample	0.29 642	0.25 695	0.93 769	0.26 660	0.16 601	0.32 614	0.21 560	0.47 596	0.39 578	0.35 622	0.38 569	0.33 575	0.27 600	0.53 624	0.24 585	0.10 553	0.10 661	0.14 699	0.13 702	0.13 652	0.16 704

UCFNet_RVC	0.24 548	0.16 578	0.34 400	0.18 144	0.15 562	0.33 625	0.16 299	0.46 585	0.35 527	0.29 495	0.35 535	0.39 633	0.25 569	0.34 519	0.22 550	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.14 718	0.13 652	0.12 632

PSMNet_ROB	0.33 677	0.24 690	0.54 635	0.31 745	0.21 705	0.42 703	0.43 781	0.59 747	0.47 679	0.37 647	0.44 646	0.49 710	0.31 666	0.64 693	0.43 714	0.14 695	0.10 661	0.15 716	0.14 718	0.13 652	0.11 608

CBMV	0.33 677	0.21 659	0.54 635	0.23 520	0.13 432	0.42 703	0.33 743	0.53 684	0.48 691	0.52 760	0.49 684	0.50 718	0.41 726	0.56 645	0.31 650	0.15 711	0.16 760	0.18 745	0.16 741	0.13 652	0.13 654
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
G3	0.21 459	0.25 695	0.37 442	0.41 789	0.15 562	0.17 218	0.16 299	0.38 478	0.21 285	0.25 424	0.23 365	0.22 414	0.13 298	0.36 540	0.17 406	0.18 752	0.06 340	0.18 745	0.10 590	0.14 672	0.07 333

SCION-MonSter(vits)	0.22 497	0.08 60	0.13 10	0.17 78	0.08 59	0.13 45	0.12 58	0.44 561	0.53 726	0.09 29	0.44 646	0.30 546	0.25 569	0.34 519	0.42 712	0.10 553	0.08 586	0.18 745	0.17 751	0.14 672	0.12 632

z-mn7	0.44 745	0.40 782	1.09 790	0.25 621	0.18 648	0.61 771	0.34 745	0.56 721	0.93 817	0.43 716	0.96 799	0.53 733	0.39 717	0.94 790	0.59 755	0.10 553	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.14 672	0.13 654

w-ln-seven-2	0.36 697	0.29 732	1.06 785	0.27 690	0.18 648	0.37 668	0.30 716	0.50 635	0.54 732	0.45 727	0.55 720	0.45 687	0.41 726	0.62 683	0.49 735	0.10 553	0.10 661	0.12 646	0.11 634	0.14 672	0.11 608

Wz-Net-LNSev	0.34 686	0.29 732	0.91 765	0.26 660	0.21 705	0.47 729	0.31 722	0.54 694	0.54 732	0.44 723	0.52 703	0.50 718	0.35 692	0.39 558	0.39 692	0.11 602	0.11 688	0.10 545	0.09 537	0.14 672	0.13 654

UDGNet	0.23 515	0.31 747	0.38 464	0.24 579	0.14 489	0.24 468	0.18 415	0.32 380	0.43 626	0.29 495	0.28 430	0.24 453	0.19 475	0.29 473	0.20 501	0.15 711	0.07 492	0.21 768	0.11 634	0.14 672	0.10 567

dad	0.28 629	0.31 747	0.44 550	0.21 379	0.14 489	0.30 584	0.20 526	0.33 397	0.49 700	0.44 723	0.44 646	0.45 687	0.21 496	0.41 570	0.26 609	0.20 767	0.11 688	0.20 765	0.11 634	0.14 672	0.10 567

pcwnet_v2	0.32 667	0.15 549	1.26 807	0.23 520	0.18 648	0.32 614	0.18 415	0.59 747	0.60 755	0.36 639	0.45 659	0.35 599	0.29 632	0.36 540	0.25 595	0.14 695	0.11 688	0.12 646	0.11 634	0.14 672	0.15 693

FAT-Stereo	0.36 697	0.18 613	0.73 720	0.26 660	0.18 648	0.33 625	0.29 703	0.60 756	0.59 749	0.46 731	0.60 741	0.60 756	0.50 762	0.61 675	0.34 668	0.13 670	0.14 734	0.13 671	0.12 673	0.14 672	0.18 731

Nwc_Net	0.37 707	0.25 695	0.68 703	0.31 745	0.24 743	0.44 714	0.30 716	0.65 778	0.50 708	0.37 647	0.69 767	0.58 751	0.45 744	0.60 668	0.40 700	0.15 711	0.12 710	0.19 755	0.21 772	0.14 672	0.13 654

ADCL	0.47 753	0.22 676	1.00 778	0.27 690	0.19 677	0.74 788	0.64 817	0.54 694	0.69 777	0.56 771	0.71 769	0.55 739	0.60 781	0.60 668	1.43 833	0.11 602	0.09 625	0.13 671	0.13 702	0.14 672	0.14 680

ADCP+	0.45 748	0.24 690	1.15 799	0.25 621	0.22 722	0.56 759	0.39 769	0.54 694	0.51 712	0.44 723	0.51 694	0.46 695	0.52 767	0.56 645	1.89 848	0.10 553	0.08 586	0.11 605	0.10 590	0.14 672	0.13 654

GANet	0.36 697	0.22 676	0.49 599	0.29 723	0.17 626	0.41 696	0.38 764	0.57 731	0.45 655	0.46 731	0.75 776	0.55 739	0.40 722	0.94 790	0.41 709	0.13 670	0.13 723	0.13 671	0.11 634	0.14 672	0.11 608

CVANet_RVC	0.30 650	0.19 630	0.41 516	0.26 660	0.16 601	0.33 625	0.26 673	0.52 672	0.47 679	0.40 690	0.46 669	0.43 671	0.31 666	0.89 780	0.26 609	0.14 695	0.09 625	0.14 699	0.13 702	0.14 672	0.10 567

DeepPruner_ROB	0.26 596	0.19 630	0.44 550	0.21 379	0.16 601	0.30 584	0.21 560	0.52 672	0.32 485	0.35 622	0.38 569	0.39 633	0.26 580	0.42 574	0.24 585	0.15 711	0.11 688	0.11 605	0.11 634	0.14 672	0.13 654

CBMV_ROB	0.33 677	0.18 613	0.53 632	0.21 379	0.14 489	0.33 625	0.20 526	0.51 653	0.45 655	0.51 752	0.55 720	0.45 687	0.42 735	0.71 722	0.32 656	0.18 752	0.19 782	0.23 776	0.21 772	0.14 672	0.15 693

GOStereo-base	0.23 515	0.27 716	0.44 550	0.41 789	0.15 562	0.18 257	0.17 357	0.40 507	0.25 375	0.27 449	0.26 411	0.21 400	0.16 391	0.42 574	0.17 406	0.22 776	0.06 340	0.17 735	0.09 537	0.15 688	0.08 429

w-ln-seven	0.42 732	0.30 739	1.18 800	0.26 660	0.22 722	0.58 763	0.31 722	0.62 769	0.81 795	0.58 774	0.61 748	0.53 733	0.36 697	0.57 649	0.65 770	0.11 602	0.10 661	0.13 671	0.12 673	0.15 688	0.13 654

Wz-Net-MNSev	0.36 697	0.26 707	0.79 733	0.26 660	0.21 705	0.59 767	0.38 764	0.55 704	0.56 741	0.48 743	0.54 713	0.53 733	0.36 697	0.60 668	0.44 719	0.11 602	0.09 625	0.11 605	0.11 634	0.15 688	0.13 654

hitnet-ft	0.29 642	0.17 598	0.40 489	0.19 217	0.14 489	0.39 686	0.23 618	0.44 561	0.41 610	0.36 639	0.46 669	0.53 733	0.34 686	0.76 746	0.32 656	0.14 695	0.10 661	0.13 671	0.10 590	0.15 688	0.13 654

AF-Net	0.37 707	0.26 707	0.56 649	0.32 752	0.23 735	0.41 696	0.29 703	0.61 760	0.64 766	0.42 710	0.68 763	0.65 774	0.49 760	0.57 649	0.44 719	0.15 711	0.11 688	0.19 755	0.14 718	0.15 688	0.13 654

SGM-ForestM	1.36 832	0.28 722	0.79 733	0.26 660	0.16 601	2.26 847	1.00 846	1.42 842	1.46 845	2.38 863	2.05 844	5.95 868	2.66 856	2.95 856	2.46 855	0.17 741	0.18 773	0.18 745	0.18 758	0.15 688	0.18 731

PS-NSSS	0.32 667	0.30 739	0.46 574	0.23 520	0.17 626	0.33 625	0.24 640	0.57 731	0.41 610	0.37 647	0.52 703	0.35 599	0.30 647	0.80 760	0.30 641	0.17 741	0.14 734	0.21 768	0.15 728	0.15 688	0.13 654

XPNet_ROB	0.33 677	0.20 644	0.43 540	0.27 690	0.18 648	0.37 668	0.31 722	0.55 704	0.50 708	0.51 752	0.53 710	0.58 751	0.37 706	0.63 690	0.45 722	0.17 741	0.12 710	0.13 671	0.12 673	0.15 688	0.14 680

SGM-Forest	0.36 697	0.17 598	0.47 582	0.23 520	0.16 601	0.45 720	0.41 776	0.55 704	0.48 691	0.52 760	0.60 741	0.52 728	0.41 726	0.85 772	0.50 741	0.17 741	0.17 767	0.17 735	0.15 728	0.15 688	0.15 693
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 607	0.13 453	0.45 566	0.26 660	0.19 677	0.24 468	0.14 170	0.45 574	0.43 626	0.39 679	0.48 682	0.42 666	0.27 600	0.32 504	0.29 633	0.20 767	0.12 710	0.17 735	0.16 741	0.16 697	0.20 751

FACV-RUCA	0.21 459	0.15 549	0.32 370	0.23 520	0.23 735	0.26 512	0.19 471	0.39 492	0.34 510	0.25 424	0.32 489	0.21 400	0.24 546	0.24 363	0.19 475	0.10 553	0.07 492	0.15 716	0.08 420	0.16 697	0.13 654

IGEV-Stereo+	0.12 143	0.08 60	0.17 121	0.18 144	0.13 432	0.09 9	0.11 32	0.16 44	0.15 114	0.10 74	0.08 23	0.10 92	0.10 124	0.21 308	0.11 88	0.07 187	0.05 62	0.06 84	0.05 99	0.16 697	0.24 784

GMStereo_Zeroshot	0.24 548	0.21 659	0.45 566	0.26 660	0.13 432	0.28 543	0.15 233	0.39 492	0.35 527	0.37 647	0.43 634	0.40 648	0.17 425	0.34 519	0.20 501	0.12 648	0.07 492	0.13 671	0.07 322	0.16 697	0.09 506

HBP-ISP	0.33 677	0.30 739	0.72 716	0.22 458	0.16 601	0.32 614	0.22 591	0.54 694	0.44 642	0.41 699	0.49 684	0.33 575	0.38 710	0.73 730	0.25 595	0.18 752	0.19 782	0.24 778	0.20 767	0.16 697	0.13 654

Wz-Net-SNSev	0.43 739	0.41 786	1.27 808	0.30 738	0.21 705	0.44 714	0.41 776	0.61 760	0.65 767	0.46 731	0.65 757	0.62 762	0.39 717	0.74 738	0.59 755	0.12 648	0.11 688	0.12 646	0.13 702	0.16 697	0.14 680

SACVNet	0.30 650	0.20 644	0.41 516	0.25 621	0.18 648	0.34 639	0.25 659	0.52 672	0.40 596	0.41 699	0.44 646	0.46 695	0.32 674	0.71 722	0.25 595	0.13 670	0.10 661	0.12 646	0.12 673	0.16 697	0.17 717

APVNet	0.36 697	0.20 644	0.70 710	0.26 660	0.22 722	0.52 755	0.35 749	0.61 760	0.44 642	0.38 662	0.52 703	0.48 704	0.38 710	0.84 769	0.46 728	0.13 670	0.14 734	0.15 716	0.16 741	0.16 697	0.15 693

psmorigin	0.50 763	0.25 695	3.03 847	0.24 579	0.19 677	0.38 677	0.22 591	0.50 635	0.44 642	0.64 783	0.68 763	0.71 789	0.51 765	0.85 772	0.45 722	0.14 695	0.17 767	0.13 671	0.14 718	0.16 697	0.21 761

aanetorigin	0.39 720	0.29 732	1.09 790	0.24 579	0.19 677	0.28 543	0.37 758	0.33 397	0.47 679	0.94 812	0.82 785	0.52 728	0.54 768	0.49 601	0.50 741	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.10 590	0.16 697	0.15 693

S-Stereo	0.38 715	0.20 644	1.05 784	0.27 690	0.22 722	0.38 677	0.32 731	0.55 704	0.66 769	0.39 679	0.59 736	0.49 710	0.41 726	0.75 740	0.40 700	0.12 648	0.15 750	0.13 671	0.13 702	0.16 697	0.21 761

NCC-stereo	0.39 720	0.25 695	0.69 704	0.32 752	0.28 771	0.46 722	0.36 754	0.65 778	0.52 721	0.40 690	0.57 731	0.56 743	0.47 753	0.73 730	0.45 722	0.17 741	0.14 734	0.18 745	0.25 793	0.16 697	0.16 704

edge stereo	0.39 720	0.22 676	0.81 740	0.27 690	0.22 722	0.37 668	0.24 640	0.56 721	0.54 732	0.53 766	0.60 741	0.71 789	0.50 762	0.78 754	0.40 700	0.16 727	0.14 734	0.19 755	0.14 718	0.16 697	0.17 717

Abc-Net	0.39 720	0.25 695	0.69 704	0.32 752	0.28 771	0.46 722	0.36 754	0.65 778	0.52 721	0.40 690	0.57 731	0.56 743	0.47 753	0.73 730	0.45 722	0.17 741	0.14 734	0.18 745	0.25 793	0.16 697	0.16 704
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 692	0.26 707	0.49 599	0.36 774	0.22 722	0.41 696	0.41 776	0.53 684	0.42 618	0.47 739	0.46 669	0.61 760	0.39 717	0.55 634	0.37 680	0.16 727	0.13 723	0.21 768	0.21 772	0.16 697	0.16 704

ETE_ROB	0.34 686	0.26 707	0.45 566	0.29 723	0.18 648	0.40 692	0.37 758	0.57 731	0.47 679	0.50 747	0.50 688	0.62 762	0.36 697	0.55 634	0.38 684	0.13 670	0.10 661	0.14 699	0.12 673	0.16 697	0.16 704

SGM_RVC	0.50 763	0.19 630	0.50 610	0.25 621	0.15 562	0.69 782	0.39 769	0.68 794	0.82 796	0.95 816	0.84 787	1.13 813	0.76 802	1.16 815	0.60 759	0.16 727	0.16 760	0.16 728	0.16 741	0.16 697	0.17 717
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
arf1	0.24 548	0.32 755	0.44 550	0.47 805	0.15 562	0.18 257	0.17 357	0.42 537	0.25 375	0.30 527	0.31 477	0.21 400	0.16 391	0.44 581	0.17 406	0.22 776	0.06 340	0.19 755	0.09 537	0.17 714	0.07 333

PatchMatch Cens Cmp	1.16 829	0.27 716	0.62 677	0.26 660	0.24 743	1.06 817	0.64 817	1.33 838	2.62 859	1.67 849	3.54 861	4.92 863	1.75 845	1.52 838	1.62 838	0.19 760	0.19 782	0.19 755	0.20 767	0.17 714	0.19 738

zh-sn7	0.48 756	0.51 805	1.43 816	0.29 723	0.20 696	0.47 729	0.39 769	0.57 731	0.62 761	0.52 760	0.81 783	0.52 728	0.56 772	1.05 804	0.87 793	0.12 648	0.13 723	0.13 671	0.13 702	0.17 714	0.16 704

TCMNet	0.33 677	0.23 686	0.72 716	0.29 723	0.30 782	0.40 692	0.28 696	0.50 635	0.47 679	0.37 647	0.45 659	0.40 648	0.29 632	0.60 668	0.39 692	0.14 695	0.13 723	0.15 716	0.14 718	0.17 714	0.15 693

IGEV-RUCA	0.21 459	0.08 60	0.23 246	0.19 217	0.19 677	0.28 543	0.24 640	0.23 201	0.21 285	0.20 358	0.23 365	0.28 516	0.49 760	0.26 415	0.18 440	0.09 498	0.08 586	0.18 745	0.13 702	0.17 714	0.17 717

SDNR	0.42 732	0.21 659	0.82 744	0.21 379	0.18 648	1.27 831	0.17 357	0.50 635	0.49 700	0.42 710	0.81 783	0.38 621	0.27 600	1.19 816	0.38 684	0.23 781	0.24 806	0.17 735	0.13 702	0.17 714	0.20 751

RP	0.35 692	0.22 676	0.51 620	0.31 745	0.24 743	0.37 668	0.28 696	0.50 635	0.58 748	0.40 690	0.63 754	0.61 760	0.47 753	0.61 675	0.39 692	0.16 727	0.15 750	0.17 735	0.15 728	0.17 714	0.17 717

RTSC	0.39 720	0.28 722	0.78 726	0.27 690	0.18 648	0.49 740	0.22 591	0.59 747	0.84 803	0.55 770	0.53 710	0.49 710	0.36 697	0.67 709	0.82 787	0.13 670	0.10 661	0.11 605	0.12 673	0.17 714	0.17 717

DeepPrunerF	0.44 745	0.29 732	1.29 810	0.33 759	0.30 782	0.35 654	0.36 754	0.62 769	1.15 834	0.40 690	0.44 646	0.39 633	0.41 726	0.80 760	0.52 744	0.18 752	0.14 734	0.23 776	0.21 772	0.17 714	0.17 717

DANet	0.35 692	0.23 686	0.60 666	0.36 774	0.22 722	0.39 686	0.25 659	0.48 609	0.43 626	0.52 760	0.50 688	0.59 753	0.41 726	0.76 746	0.49 735	0.13 670	0.11 688	0.14 699	0.12 673	0.17 714	0.15 693
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 739	0.26 707	0.54 635	0.31 745	0.20 696	0.51 746	0.32 731	0.70 798	0.60 755	0.59 775	0.55 720	0.65 774	0.41 726	1.40 834	0.51 743	0.13 670	0.17 767	0.21 768	0.16 741	0.17 714	0.18 731

SANet	0.53 772	0.28 722	0.96 774	0.26 660	0.15 562	0.69 782	0.44 785	0.67 791	1.34 840	0.67 787	0.98 802	0.94 801	0.71 798	0.89 780	0.76 779	0.14 695	0.12 710	0.12 646	0.11 634	0.17 714	0.16 704

NOSS_ROB	0.31 657	0.20 644	0.35 411	0.24 579	0.16 601	0.32 614	0.19 471	0.52 672	0.48 691	0.33 585	0.36 545	0.42 666	0.28 617	0.93 788	0.24 585	0.19 760	0.20 791	0.24 778	0.22 783	0.17 714	0.17 717

LALA_ROB	0.36 697	0.25 695	0.46 574	0.30 738	0.21 705	0.47 729	0.39 769	0.61 760	0.51 712	0.52 760	0.51 694	0.69 786	0.36 697	0.50 605	0.43 714	0.17 741	0.11 688	0.16 728	0.14 718	0.17 714	0.15 693

PWC_ROB	0.38 715	0.29 732	0.69 704	0.25 621	0.20 696	0.38 677	0.19 471	0.58 740	0.67 772	0.57 773	0.85 788	0.51 722	0.40 722	0.71 722	0.52 744	0.13 670	0.09 625	0.14 699	0.10 590	0.17 714	0.14 680

MeshStereo	0.58 780	0.27 716	0.67 697	0.22 458	0.17 626	0.66 778	0.37 758	0.78 809	0.61 759	1.47 845	1.30 817	1.65 831	0.79 804	1.12 812	0.59 755	0.17 741	0.17 767	0.17 735	0.14 718	0.17 714	0.14 680
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
PM Cens cmp D40	0.92 817	0.28 722	0.67 697	0.27 690	0.25 752	0.87 806	0.53 805	1.13 833	1.87 850	1.70 850	3.06 857	2.75 851	1.42 839	1.27 825	1.09 814	0.18 752	0.19 782	0.19 755	0.20 767	0.18 730	0.20 751

PM Graph cmp D40	0.87 812	0.32 755	0.71 715	0.29 723	0.33 788	0.86 804	0.58 810	0.98 828	1.71 849	1.59 847	3.40 859	2.11 839	1.16 827	1.24 821	0.90 796	0.19 760	0.20 791	0.19 755	0.21 772	0.18 730	0.21 761

PatchMatch Graph Cmp	1.00 819	0.31 747	0.84 752	0.28 717	0.32 786	0.84 801	0.59 813	1.04 829	2.17 856	1.74 851	4.02 863	2.63 848	1.19 830	1.24 821	1.53 837	0.19 760	0.19 782	0.19 755	0.21 772	0.18 730	0.22 768

PatchMatch		0.31 747		0.28 717		0.81 799		1.12 832		1.59 847		2.59 847		1.44 835		0.19 760		0.19 755		0.18 730

SCION-MonSter	0.32 667	0.22 676	0.44 550	0.29 723	0.28 771	0.54 757	0.21 560	0.46 585	0.57 744	0.32 568	0.54 713	0.32 566	0.29 632	0.39 558	0.52 744	0.10 553	0.10 661	0.25 783	0.22 783	0.18 730	0.14 680

AANet	0.49 759	0.42 788	1.56 822	0.22 458	0.19 677	0.39 686	0.25 659	0.52 672	0.92 813	0.92 809	0.93 797	0.84 796	0.67 793	0.59 664	0.59 755	0.15 711	0.11 688	0.13 671	0.12 673	0.18 730	0.16 704

DualNet (step1)	0.28 629	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.39 558	0.23 572	0.23 781	0.09 625	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

test_sample9	0.42 732	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.51 653	0.38 567	0.37 647	0.34 524	0.37 613	0.30 647	0.66 705	0.91 797	0.23 781	1.82 870	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

test_sample8	0.49 759	0.19 630	0.50 610	0.18 144	0.16 601	0.34 639	0.20 526	0.55 704	0.34 510	0.62 779	0.38 569	1.15 816	0.67 793	0.66 705	0.91 797	0.23 781	1.82 870	0.28 794	0.24 788	0.18 730	0.16 704

FINET	0.34 686	0.27 716	0.80 737	0.24 579	0.24 743	0.36 661	0.34 745	0.54 694	0.72 783	0.39 679	0.47 676	0.32 566	0.30 647	0.51 610	0.32 656	0.19 760	0.17 767	0.13 671	0.12 673	0.18 730	0.16 704

RGC	0.39 720	0.32 755	0.64 689	0.34 763	0.27 763	0.40 692	0.29 703	0.57 731	0.53 726	0.45 727	0.64 756	0.62 762	0.45 744	0.72 728	0.39 692	0.15 711	0.15 750	0.21 768	0.20 767	0.18 730	0.19 738

RYNet	0.37 707	0.18 613	0.59 664	0.25 621	0.28 771	0.61 771	0.32 731	0.59 747	0.59 749	0.41 699	0.38 569	0.57 748	0.39 717	0.87 775	0.53 747	0.11 602	0.08 586	0.12 646	0.11 634	0.18 730	0.18 731

CSAN	0.50 763	0.35 765	0.78 726	0.36 774	0.23 735	0.56 759	0.59 813	0.61 760	0.70 780	0.64 783	0.78 780	0.65 774	0.60 781	1.38 833	0.62 762	0.21 770	0.17 767	0.20 765	0.20 767	0.18 730	0.18 731

zero-FE	0.16 314	0.08 60	0.81 740	0.19 217	0.18 648	0.12 37	0.15 233	0.19 99	0.19 228	0.10 74	0.10 72	0.13 223	0.12 243	0.21 308	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.19 743	0.06 217

WZ-Net	0.52 771	0.38 780	1.90 831	0.30 738	0.24 743	0.57 762	0.48 798	0.62 769	0.78 792	0.50 747	0.71 769	0.68 784	0.54 768	0.98 798	0.84 788	0.13 670	0.10 661	0.11 605	0.12 673	0.19 743	0.20 751

EDNetEfficient	0.63 786	0.37 775	2.40 840	0.26 660	0.25 752	0.38 677	0.49 800	0.41 523	1.06 827	1.38 834	0.87 792	0.62 762	0.95 818	0.65 701	1.65 839	0.11 602	0.09 625	0.10 545	0.11 634	0.19 743	0.17 717

FADNet-RVC	0.31 657	0.35 765	0.78 726	0.25 621	0.20 696	0.33 625	0.20 526	0.49 622	0.40 596	0.34 605	0.39 583	0.41 655	0.29 632	0.63 690	0.31 650	0.13 670	0.14 734	0.14 699	0.15 728	0.19 743	0.19 738

stereogan	0.37 707	0.17 598	0.65 691	0.27 690	0.22 722	0.62 773	0.26 673	0.59 747	0.63 765	0.43 716	0.60 741	0.67 780	0.42 735	0.68 711	0.35 673	0.13 670	0.14 734	0.14 699	0.12 673	0.19 743	0.17 717

ADCPNet	0.48 756	0.29 732	1.60 825	0.27 690	0.23 735	0.70 785	0.38 764	0.53 684	0.51 712	0.51 752	0.59 736	0.67 780	0.56 772	0.60 668	1.14 816	0.15 711	0.18 773	0.14 699	0.23 786	0.19 743	0.19 738

NVstereo2D	0.31 657	0.16 578	0.54 635	0.24 579	0.22 722	0.42 703	0.28 696	0.58 740	0.56 741	0.28 464	0.38 569	0.40 648	0.30 647	0.71 722	0.28 621	0.13 670	0.08 586	0.13 671	0.10 590	0.19 743	0.16 704

PWCDC_ROB	0.38 715	0.30 739	0.60 666	0.33 759	0.20 696	0.42 703	0.19 471	0.58 740	0.89 805	0.42 710	1.26 816	0.36 605	0.34 686	0.50 605	0.38 684	0.18 752	0.11 688	0.11 605	0.09 537	0.19 743	0.13 654

WCMA_ROB	0.51 767	0.21 659	0.65 691	0.25 621	0.21 705	0.58 763	0.32 731	0.54 694	0.55 738	0.95 816	1.40 821	1.28 822	0.81 808	0.73 730	0.62 762	0.18 752	0.15 750	0.15 716	0.15 728	0.19 743	0.19 738

SHD	0.42 732	0.27 716	0.81 740	0.31 745	0.25 752	0.42 703	0.22 591	0.66 784	0.94 819	0.63 781	0.60 741	0.59 753	0.47 753	0.59 664	0.58 754	0.15 711	0.13 723	0.16 728	0.16 741	0.20 752	0.22 768

ADCMid	0.49 759	0.34 763	1.13 797	0.26 660	0.21 705	0.51 746	0.37 758	0.57 731	0.54 732	0.75 796	0.66 759	0.62 762	0.64 792	0.64 693	1.68 840	0.13 670	0.12 710	0.17 735	0.17 751	0.20 752	0.17 717

AnyNet_C32	0.51 767	0.40 782	1.10 794	0.29 723	0.28 771	0.59 767	0.58 810	0.54 694	0.60 755	0.62 779	0.66 759	0.54 737	0.54 768	0.78 754	1.74 845	0.15 711	0.14 734	0.15 716	0.17 751	0.20 752	0.20 751

DDF-Stereo	0.13 202	0.08 60	0.19 167	0.19 217	0.16 601	0.12 37	0.15 233	0.18 80	0.18 205	0.11 122	0.10 72	0.13 223	0.12 243	0.23 346	0.19 475	0.08 383	0.05 62	0.07 219	0.05 99	0.21 755	0.06 217

coex-ft	3.44 854	0.73 828	48.55 901	0.24 579	0.19 677	0.50 745	0.43 781	0.47 596	2.40 858	7.03 877	1.20 813	0.97 804	2.23 852	0.73 730	1.92 849	0.12 648	0.15 750	0.14 699	0.12 673	0.21 755	0.43 812

Wz-Net-TNSev	0.51 767	0.58 813	1.61 827	0.25 621	0.21 705	0.65 776	0.45 786	0.63 776	0.69 777	0.51 752	0.54 713	0.71 789	0.60 781	1.00 799	0.77 782	0.15 711	0.15 750	0.13 671	0.15 728	0.21 755	0.20 751

EDNetEfficientorigin	7.51 869	0.52 809	140.47 903	0.25 621	0.17 626	0.42 703	0.29 703	0.47 596	1.03 822	1.28 831	1.02 803	0.83 795	0.84 813	0.75 740	0.99 802	0.10 553	0.09 625	0.12 646	0.10 590	0.21 755	0.22 768

FADNet_RVC	0.30 650	0.28 722	0.83 747	0.23 520	0.15 562	0.30 584	0.17 357	0.49 622	0.37 552	0.30 527	0.38 569	0.30 546	0.27 600	0.52 617	0.31 650	0.14 695	0.14 734	0.14 699	0.16 741	0.21 755	0.23 776

RTS	0.78 807	0.48 798	4.68 854	0.34 763	0.28 771	1.12 822	0.46 789	0.62 769	1.03 822	0.73 792	0.89 793	0.60 756	0.59 779	1.61 839	1.16 820	0.14 695	0.11 688	0.15 716	0.15 728	0.21 755	0.19 738

RTSA	0.78 807	0.48 798	4.68 854	0.34 763	0.28 771	1.12 822	0.46 789	0.62 769	1.03 822	0.73 792	0.89 793	0.60 756	0.59 779	1.61 839	1.16 820	0.14 695	0.11 688	0.15 716	0.15 728	0.21 755	0.19 738

GASNet	0.36 697	0.46 794	0.88 760	0.34 763	0.23 735	0.35 654	0.22 591	0.60 756	0.53 726	0.40 690	0.37 554	0.45 687	0.30 647	0.79 756	0.35 673	0.15 711	0.10 661	0.14 699	0.14 718	0.22 762	0.12 632

G-Net	0.46 750	0.25 695	0.86 757	0.34 763	0.28 771	0.90 811	0.35 749	0.47 596	0.45 655	0.68 788	1.22 814	0.64 772	0.60 781	0.61 675	0.57 749	0.16 727	0.14 734	0.17 735	0.13 702	0.22 762	0.19 738

ADCS	0.58 780	0.40 782	1.35 813	0.29 723	0.24 743	0.55 758	0.45 786	0.67 791	0.83 800	0.76 799	0.71 769	0.68 784	0.60 781	0.76 746	2.23 853	0.16 727	0.16 760	0.16 728	0.17 751	0.22 762	0.22 768

PStereo	0.26 596	0.37 775	0.34 400	0.21 379	0.13 432	0.25 488	0.25 659	0.33 397	0.47 679	0.26 438	0.17 262	0.29 527	0.34 686	0.35 531	0.37 680	0.23 781	0.15 750	0.17 735	0.13 702	0.23 765	0.21 761

sAnonymous2	0.20 438	0.21 659	0.58 658	0.24 579	0.17 626	0.22 420	0.19 471	0.34 410	0.28 423	0.17 311	0.19 298	0.17 333	0.16 391	0.17 177	0.14 298	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.23 765	0.17 717

CroCo_RVC	0.20 438	0.21 659	0.58 658	0.24 579	0.17 626	0.22 420	0.19 471	0.34 410	0.28 423	0.17 311	0.19 298	0.17 333	0.16 391	0.17 177	0.14 298	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.23 765	0.17 717

AnyNet_C01	0.65 788	0.58 813	2.60 843	0.32 752	0.26 759	0.88 807	0.61 815	0.63 776	0.62 761	0.68 788	0.96 799	0.76 792	0.60 781	0.96 794	1.43 833	0.16 727	0.16 760	0.17 735	0.17 751	0.23 765	0.23 776

StereoAnything_RVC	0.13 202	0.37 775	0.36 431	0.14 4	0.07 11	0.11 28	0.12 58	0.17 57	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 124	0.20 280	0.10 30	0.09 498	0.05 62	0.06 84	0.04 1	0.24 769	0.05 57

FADNet	0.32 667	0.36 768	0.74 721	0.23 520	0.22 722	0.37 668	0.19 471	0.53 684	0.48 691	0.32 568	0.36 545	0.43 671	0.32 674	0.64 693	0.25 595	0.16 727	0.16 760	0.14 699	0.16 741	0.24 769	0.19 738

Light-Stereo-hy	0.42 732	0.27 716	0.79 733	0.32 752	0.27 763	0.58 763	0.30 716	0.55 704	0.46 673	0.48 743	0.43 634	1.00 806	0.35 692	0.69 714	0.34 668	0.16 727	0.18 773	0.50 824	0.32 810	0.25 771	0.23 776

TARStereo(FT)	0.57 777	0.36 768	1.06 785	0.45 800	0.25 752	0.89 809	1.27 856	0.66 784	0.59 749	0.51 752	0.91 795	1.08 809	0.57 775	0.84 769	0.84 788	0.21 770	0.15 750	0.25 783	0.18 758	0.25 771	0.15 693

2222	0.57 777	0.36 768	1.06 785	0.45 800	0.25 752	0.89 809	1.27 856	0.66 784	0.59 749	0.51 752	0.91 795	1.08 809	0.57 775	0.84 769	0.84 788	0.21 770	0.15 750	0.25 783	0.18 758	0.25 771	0.15 693

FSD	0.27 607	0.28 722	0.32 370	0.27 690	0.24 743	0.27 523	0.27 680	0.31 368	0.29 442	0.26 438	0.27 422	0.28 516	0.27 600	0.28 453	0.26 609	0.23 781	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.25 771	0.24 784

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 767	0.50 803	0.86 757	0.39 784	0.24 743	0.84 801	0.55 807	0.56 721	0.62 761	0.60 776	0.68 763	0.62 762	0.42 735	1.13 814	0.43 714	0.23 781	0.27 813	0.27 786	0.35 813	0.25 771	0.29 795

XQC	0.43 739	0.37 775	0.96 774	0.34 763	0.25 752	0.53 756	0.34 745	0.60 756	0.73 787	0.51 752	0.46 669	0.57 748	0.47 753	0.70 718	0.72 777	0.17 741	0.12 710	0.18 745	0.15 728	0.25 771	0.23 776

STTRV1_RVC	0.42 732	0.32 755	0.89 763	0.29 723	0.36 794	0.49 740	0.31 722	0.61 760	0.53 726	0.46 731	0.56 727	0.47 697	0.43 739	1.00 799	0.39 692	0.27 800	0.21 794	0.20 765	0.18 758	0.25 771	0.17 717

LSM	1.64 841	0.40 782	2.56 842	2.02 860	17.61 881	0.51 746	0.52 803	0.61 760	0.76 789	0.82 802	1.11 807	0.63 770	0.54 768	0.75 740	0.49 735	0.16 727	0.24 806	0.18 745	0.21 772	0.25 771	2.42 861

DPSNet	0.47 753	0.24 690	0.93 769	0.27 690	0.20 696	0.75 791	0.57 809	0.84 820	0.79 793	0.47 739	0.51 694	0.60 756	0.69 796	0.87 775	0.71 776	0.16 727	0.13 723	0.12 646	0.10 590	0.25 771	0.21 761

PDISCO_ROB	0.43 739	0.30 739	0.67 697	0.43 794	0.36 794	0.67 779	0.32 731	0.72 801	0.76 789	0.43 716	0.53 710	0.63 770	0.40 722	0.66 705	0.47 730	0.21 770	0.12 710	0.21 768	0.19 765	0.25 771	0.20 751

MSMD_ROB	0.60 784	0.33 760	0.61 669	0.30 738	0.25 752	0.86 804	0.35 749	0.55 704	0.67 772	1.10 826	1.49 826	1.76 834	0.97 821	0.88 778	0.49 735	0.23 781	0.21 794	0.27 786	0.27 802	0.25 771	0.24 784

MultiAttention	1.02 824	0.13 453	0.43 540	0.35 772	0.43 803	5.36 857	1.71 860	0.69 796	0.53 726	0.36 639	0.63 754	0.55 739	0.22 514	7.60 879	0.43 714	0.09 498	0.06 340	0.14 699	0.24 788	0.26 782	0.30 796

FC-DCNN v2	0.71 797	0.30 739	0.67 697	0.32 752	0.27 763	0.84 801	0.39 769	0.84 820	0.85 804	1.44 841	1.64 833	2.09 838	1.28 836	1.06 805	0.80 786	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.26 782	0.25 787

ccnet	0.42 732	0.31 747	0.48 593	0.27 690	0.32 786	0.60 770	0.32 731	0.65 778	0.46 673	0.53 766	0.66 759	0.56 743	0.45 744	0.72 728	0.61 760	0.26 795	0.19 782	0.24 778	0.21 772	0.26 782	0.22 768

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 697	0.36 768	0.53 632	0.34 763	0.19 677	0.51 746	0.24 640	0.55 704	0.38 567	0.41 699	0.47 676	0.47 697	0.27 600	0.73 730	0.30 641	0.36 816	0.19 782	0.27 786	0.17 751	0.26 782	0.23 776

FC-DCNN	0.70 795	0.30 739	0.69 704	0.32 752	0.27 763	0.81 799	0.39 769	0.79 812	0.82 796	1.41 837	1.58 832	1.98 836	1.26 834	1.02 802	0.77 782	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.26 782	0.26 789

MSAF-DinoV2	0.76 806	0.44 792	1.98 832	0.49 812	0.16 601	0.58 763	0.31 722	0.81 815	0.83 800	0.41 699	0.52 703	0.98 805	0.58 778	4.97 874	1.03 804	0.11 602	0.07 492	0.10 545	0.24 788	0.27 787	0.26 789

FCDSN-DC	0.63 786	0.31 747	0.61 669	0.36 774	0.30 782	0.65 776	0.37 758	0.66 784	0.68 775	1.14 828	1.54 830	1.71 833	1.26 834	0.92 786	0.64 768	0.24 791	0.22 799	0.27 786	0.26 798	0.27 787	0.27 794
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 780	0.34 763	0.84 752	0.39 784	0.31 785	0.59 767	0.47 794	0.80 813	1.25 837	0.92 809	1.09 805	0.79 793	0.82 809	0.85 772	0.76 779	0.21 770	0.18 773	0.22 774	0.18 758	0.27 787	0.35 806

SAMSARA	0.56 774	0.39 781	0.80 737	0.60 825	0.46 808	1.00 815	1.23 855	0.67 791	0.68 775	0.71 791	0.54 713	0.89 800	0.57 775	0.81 764	0.62 762	0.19 760	0.22 799	0.18 745	0.18 758	0.27 787	0.25 787

GANetREF_RVC	0.43 739	0.47 796	0.69 704	0.38 782	0.20 696	0.51 746	0.48 798	0.66 784	0.66 769	0.46 731	0.46 669	0.50 718	0.44 741	0.90 784	0.39 692	0.27 800	0.21 794	0.32 805	0.18 758	0.27 787	0.22 768
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
MANE	1.41 834	0.36 768	0.74 721	0.43 794	0.41 800	2.16 845	0.80 835	2.39 861	3.38 862	2.22 862	3.06 857	3.54 856	2.73 857	2.15 852	1.94 850	0.28 805	0.27 813	0.30 800	0.46 824	0.28 792	0.34 804

UHP(FT)	0.68 791	0.42 788	1.12 795	0.43 794	0.27 763	1.09 819	0.64 817	0.77 806	1.20 835	0.94 812	1.17 811	1.08 809	0.82 809	1.06 805	1.04 806	0.22 776	0.24 806	0.31 802	0.27 802	0.29 793	0.23 776

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 846	0.26 707	2.90 845	0.33 759	1.30 853	3.07 851	2.37 863	2.20 858	4.84 869	3.25 867	6.38 871	4.33 860	3.05 858	1.33 830	1.21 826	0.23 781	0.18 773	0.24 778	0.81 854	0.29 793	1.26 853

1111	0.79 809	0.31 747	1.57 823	0.39 784	0.28 771	1.14 824	0.99 845	0.83 818	0.96 820	0.97 819	1.11 807	1.23 819	1.18 829	1.73 844	1.70 843	0.21 770	0.18 773	0.22 774	0.21 772	0.29 793	0.26 789

mmmmmm	0.68 791	0.42 788	1.12 795	0.43 794	0.27 763	1.09 819	0.64 817	0.77 806	1.20 835	0.94 812	1.17 811	1.08 809	0.82 809	1.06 805	1.04 806	0.22 776	0.24 806	0.31 802	0.27 802	0.29 793	0.23 776

TestStereooo	1.99 846	0.26 707	2.90 845	0.33 759	1.30 853	3.07 851	2.37 863	2.20 858	4.84 869	3.25 867	6.38 871	4.33 860	3.05 858	1.33 830	1.21 826	0.23 781	0.18 773	0.24 778	0.81 854	0.29 793	1.26 853

PASM	0.45 748	0.35 765	0.90 764	0.35 772	0.33 788	0.39 686	0.38 764	0.50 635	0.61 759	0.52 760	0.51 694	0.62 762	0.45 744	0.93 788	0.48 731	0.26 795	0.29 817	0.29 798	0.33 811	0.29 793	0.26 789

ELAS_RVC	0.74 802	0.36 768	1.00 778	0.37 780	0.33 788	0.88 807	0.93 842	0.83 818	1.08 829	1.35 833	1.33 820	1.24 820	1.33 838	1.06 805	0.95 800	0.27 800	0.25 810	0.29 798	0.27 802	0.30 799	0.30 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 707	0.41 786	0.66 696	0.46 804	0.41 800	0.34 639	0.25 659	0.57 731	0.45 655	0.39 679	0.52 703	0.43 671	0.33 677	0.41 570	0.29 633	0.25 794	0.14 734	0.33 809	0.21 772	0.31 800	0.22 768

CC-Net-ROB	0.43 739	0.47 796	0.65 691	0.37 780	0.23 735	0.51 746	0.29 703	0.66 784	0.49 700	0.46 731	0.51 694	0.48 704	0.38 710	0.96 794	0.35 673	0.34 814	0.23 804	0.55 828	0.25 793	0.31 800	0.20 751

ELAS	0.74 802	0.36 768	0.85 756	0.36 774	0.33 788	1.36 835	0.77 831	0.93 824	0.92 813	1.41 837	1.53 829	1.16 817	1.17 828	0.95 793	1.03 804	0.26 795	0.25 810	0.28 794	0.28 807	0.31 800	0.30 796
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 774	0.51 805	1.19 801	0.38 782	0.22 722	0.69 782	0.27 680	0.80 813	0.67 772	0.73 792	0.74 774	0.87 797	0.61 790	0.81 764	0.76 779	0.29 808	0.27 813	0.32 805	0.37 817	0.32 803	0.31 799

nnnnnnn	0.74 802	0.33 760	1.35 813	0.42 792	0.35 792	0.79 797	0.46 789	0.82 817	1.08 829	1.05 823	1.50 827	1.57 829	0.98 822	1.12 812	1.09 814	0.27 800	0.25 810	0.32 805	0.31 809	0.34 804	0.32 802

DStereoFS	0.84 811	0.66 824	0.80 737	0.53 820	0.50 812	1.23 829	0.55 807	0.94 825	1.32 839	0.89 806	1.32 818	1.04 808	2.32 854	1.29 828	1.14 816	0.31 811	0.35 826	0.30 800	0.39 820	0.34 804	0.60 828

Anonymous_2	0.37 707	0.21 659	0.47 582	0.20 313	0.21 705	0.42 703	0.26 673	0.38 478	0.29 442	0.33 585	0.30 462	0.44 682	0.38 710	0.36 540	0.29 633	0.26 795	0.29 817	0.44 820	1.41 862	0.34 804	0.21 761

UDG	0.40 727	0.46 794	0.49 599	0.40 787	0.35 792	0.47 729	0.27 680	0.54 694	0.47 679	0.39 679	0.45 659	0.59 753	0.44 741	0.46 588	0.39 692	0.26 795	0.19 782	0.48 823	0.22 783	0.34 804	0.26 789

fsdfsdds	1.26 831	0.33 760	1.44 817	0.43 794	0.59 820	2.19 846	1.14 853	1.28 837	2.36 857	2.10 861	4.10 864	3.15 854	1.94 848	1.09 809	1.28 829	0.22 776	0.19 782	0.34 810	0.25 793	0.36 808	0.34 804

NVStereoNet_ROB	0.67 790	0.49 802	0.83 747	0.48 807	0.40 799	0.51 746	0.46 789	0.70 798	0.77 791	0.84 804	1.72 835	1.02 807	0.83 812	1.23 820	0.79 785	0.32 812	0.38 828	0.40 818	0.46 824	0.36 808	0.41 811
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 729	0.50 803	0.48 593	0.44 799	0.39 797	0.46 722	0.32 731	0.50 635	0.43 626	0.45 727	0.52 703	0.57 748	0.36 697	0.48 596	0.33 663	0.33 813	0.21 794	0.55 828	0.25 793	0.37 810	0.32 802

AROF2	0.31 657	0.43 791	0.44 550	0.51 814	0.18 648	0.19 302	0.20 526	0.48 609	0.27 403	0.38 662	0.29 445	0.29 527	0.15 364	0.63 690	0.19 475	0.37 818	0.06 340	0.47 822	0.08 420	0.38 811	0.12 632

Selective-IGEV-i16pa	30.47 897	41.93 904	4.02 850	0.49 812	0.37 796	96.94 904	0.74 827	60.26 912	58.76 910	17.24 891	64.39 908	38.26 911	49.53 909	106.11 912	26.15 893	19.96 901	3.42 877	4.39 878	1.81 872	0.39 812	14.22 886

DStereoSA	0.81 810	0.37 775	1.08 789	0.51 814	0.65 827	0.67 779	1.44 859	0.74 803	1.06 827	0.54 768	1.67 834	0.49 710	1.78 846	0.96 794	1.69 842	0.28 805	0.43 832	0.27 786	0.51 830	0.40 813	0.58 825

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 791	0.64 821	1.06 785	0.45 800	0.27 763	1.40 838	0.58 810	0.78 809	0.92 813	0.84 804	0.86 789	0.88 799	0.68 795	1.33 830	0.68 774	0.37 818	0.29 817	0.34 810	0.36 816	0.43 814	0.37 807

MADNet+	1.01 822	1.16 851	4.72 856	0.70 830	0.47 809	1.24 830	0.96 843	0.97 827	0.89 805	0.65 785	0.77 779	0.87 797	0.85 815	2.09 850	1.68 840	0.38 820	0.39 829	0.31 802	0.27 802	0.43 814	0.39 809

AROF3	0.34 686	0.62 819	0.51 620	0.52 818	0.18 648	0.19 302	0.21 560	0.49 622	0.33 499	0.39 679	0.26 411	0.35 599	0.17 425	0.74 738	0.19 475	0.39 821	0.06 340	0.61 832	0.08 420	0.45 816	0.12 632

SQANet	0.40 727	0.48 798	0.67 697	0.48 807	0.39 797	0.48 735	0.22 591	0.51 653	0.43 626	0.40 690	0.47 676	0.47 697	0.33 677	0.54 631	0.32 656	0.36 816	0.15 750	0.40 818	0.21 772	0.45 816	0.31 799

DStereoO	0.46 750	0.32 755	0.51 620	0.36 774	0.29 781	0.38 677	0.45 786	0.55 704	0.60 755	0.47 739	0.49 684	0.48 704	0.73 801	0.59 664	0.69 775	0.81 847	0.18 773	0.38 815	0.19 765	0.46 818	0.20 751

FADE		1.06 847		0.71 831	0.76 837			1.85 853	1.52 846	0.75 796		1.17 818		2.83 855		24.23 906	4.70 879	17.35 897	17.61 895	0.49 819	0.44 813

anonymity	0.56 774	0.54 810	0.70 710	0.47 805	0.61 822	0.56 759	0.43 781	0.69 796	0.49 700	0.63 781	0.55 720	0.54 737	0.60 781	0.61 675	0.57 749	0.55 829	0.53 845	0.50 824	0.54 834	0.51 820	0.56 822

Consistency-Raft	0.55 773	0.48 798	1.02 781	0.45 800	0.49 811	0.49 740	0.47 794	0.72 801	0.72 783	0.45 727	0.82 785	0.47 697	0.60 781	0.50 605	0.63 765	0.39 821	0.39 829	0.44 820	0.51 830	0.52 821	0.37 807

SGM+DAISY	0.87 812	0.66 824	1.30 811	0.51 814	0.60 821	1.03 816	0.84 839	0.76 805	0.73 787	1.39 835	1.51 828	1.31 823	1.22 832	1.11 810	1.08 809	0.57 831	0.53 845	0.51 827	0.51 830	0.54 822	0.61 832

SPS-STEREO	0.69 794	0.61 818	0.98 776	0.52 818	0.57 818	0.74 788	0.50 801	0.78 809	0.62 761	0.95 816	0.86 789	0.94 801	0.70 797	1.01 801	0.87 793	0.58 832	0.51 842	0.50 824	0.50 829	0.55 823	0.58 825
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 865	2.61 860	13.29 881	0.58 823	0.53 816	10.12 872	3.33 868	4.83 873	5.01 872	8.75 881	8.51 874	14.08 890	7.60 876	7.70 880	5.34 871	0.28 805	0.28 816	0.34 810	0.37 817	0.57 824	0.45 814

JetBlue	1.14 828	0.76 829	2.36 838	0.59 824	0.75 834	3.04 850	1.78 861	1.11 831	0.90 807	0.94 812	1.10 806	1.66 832	1.28 836	2.09 850	1.72 844	0.43 825	0.36 827	0.38 815	0.38 819	0.58 825	0.56 822

otaku	0.57 777	0.62 819	0.87 759	0.63 827	0.44 806	0.73 787	0.37 758	0.65 778	0.66 769	0.51 752	0.75 776	0.66 778	0.45 744	0.69 714	0.46 728	0.53 826	0.34 825	0.55 828	0.35 813	0.60 826	0.45 814

GCST	0.47 753	0.60 815	0.57 652	1.04 848	0.48 810	0.38 677	0.11 32	0.40 507	0.32 485	0.41 699	0.34 524	0.29 527	0.17 425	0.46 588	0.19 475	0.69 836	0.42 831	0.79 844	0.62 842	0.62 827	0.46 817

Ntro	0.58 780	0.64 821	0.92 767	0.66 828	0.50 812	0.77 792	0.36 754	0.66 784	0.70 780	0.50 747	0.59 736	0.65 774	0.51 765	0.75 740	0.45 722	0.56 830	0.32 823	0.56 831	0.34 812	0.63 828	0.46 817

DGSMNet	0.61 785	0.29 732	0.91 765	0.51 814	0.70 829	0.62 773	1.38 858	0.59 747	0.55 738	0.37 647	0.61 748	0.52 728	0.33 677	0.65 701	0.43 714	0.53 826	0.60 852	0.67 834	0.61 841	0.63 828	0.61 832

ACVNet_1	0.72 798	0.81 833	1.37 815	0.72 832	0.53 816	0.77 792	0.42 779	0.85 823	0.90 807	0.74 795	0.75 776	1.32 824	0.72 799	1.02 802	0.55 748	0.54 828	0.31 820	0.71 838	0.35 813	0.64 830	0.45 814

ACVNet-4b	0.72 798	0.81 833	1.33 812	0.72 832	0.50 812	0.80 798	0.31 722	0.71 800	0.80 794	0.50 747	0.72 773	0.95 803	0.43 739	0.96 794	1.20 824	1.13 859	0.21 794	0.76 841	0.45 823	0.65 831	0.46 817

DispFullNet	0.66 789	0.89 838	1.59 824	0.77 834	1.21 851	0.51 746	0.23 618	0.59 747	0.72 783	0.69 790	0.61 748	0.69 786	0.91 817	0.79 756	0.48 731	0.27 800	0.12 710	0.73 839	0.30 808	0.65 831	0.40 810

WAO-7	1.01 822	0.89 838	0.93 769	0.83 838	0.66 828	1.18 825	0.81 837	1.40 841	1.57 847	1.11 827	1.76 837	1.45 826	1.19 830	1.50 837	1.14 816	0.61 833	0.62 855	0.70 837	0.68 846	0.66 833	0.60 828

MFMNet_re	0.72 798	0.76 829	0.99 777	0.62 826	0.70 829	0.77 792	0.67 821	0.75 804	0.83 800	0.78 801	0.86 789	0.69 786	0.78 803	0.71 722	0.61 760	0.66 835	0.59 851	0.61 832	0.58 840	0.68 834	0.71 838

relubot	0.74 802	0.80 832	0.77 724	0.88 840	0.77 838	0.71 786	0.77 831	0.68 794	0.72 783	0.83 803	0.74 774	0.66 778	0.80 807	0.67 709	0.74 778	0.74 839	0.71 862	0.69 835	0.66 843	0.70 835	0.67 835

relurobot	0.70 795	0.77 831	0.74 721	0.83 838	0.70 829	0.64 775	0.77 831	0.58 740	0.69 777	0.75 796	0.69 767	0.64 772	0.72 799	0.64 693	0.67 773	0.74 839	0.64 857	0.69 835	0.66 843	0.70 835	0.67 835

MonStereo1	0.93 818	0.56 811	0.82 744	0.69 829	0.58 819	1.37 836	0.35 749	0.94 825	1.25 837	0.93 811	1.90 838	1.52 828	2.10 851	1.27 825	0.77 782	0.69 836	0.33 824	0.75 840	0.47 826	0.70 835	0.57 824

Selective-IGEV-i1pa	5.57 866	7.99 873	4.76 858	0.80 835	0.45 807	12.99 875	3.60 869	9.25 882	7.43 876	6.97 876	9.87 878	8.94 878	7.26 875	14.66 891	5.65 872	3.55 875	1.08 867	1.93 864	0.72 849	0.73 838	2.79 865

ACVNet_2	0.89 814	0.87 837	1.25 806	0.82 836	0.62 823	0.97 814	0.62 816	1.14 834	1.42 842	1.00 820	1.40 821	1.47 827	0.84 813	1.11 810	0.66 771	0.61 833	0.43 832	0.78 842	0.49 827	0.75 839	0.52 820

RainbowNet	0.72 798	0.89 838	1.02 781	0.82 836	0.63 824	0.78 795	0.52 803	0.81 815	0.93 817	0.60 776	0.79 781	0.80 794	0.60 781	0.80 760	0.57 749	0.78 844	0.55 848	0.78 842	0.49 827	0.76 840	0.58 825

WAO-6	1.07 826	0.93 841	0.92 767	0.96 842	0.78 839	1.28 832	0.75 828	1.34 839	2.00 854	1.02 822	1.54 830	1.59 830	1.22 832	1.31 829	1.14 816	0.78 844	0.55 848	1.02 851	0.75 851	0.83 841	0.69 837

IMH-64-1	0.91 815	0.86 835	0.84 752	0.97 843	0.75 834	0.92 812	0.71 823	1.27 835	1.10 831	0.89 806	1.45 823	1.14 814	0.96 819	1.19 816	0.84 788	0.74 839	0.51 842	0.97 847	0.55 835	0.84 842	0.60 828

IMH-64	0.91 815	0.86 835	0.84 752	0.97 843	0.75 834	0.92 812	0.71 823	1.27 835	1.10 831	0.89 806	1.45 823	1.14 814	0.96 819	1.19 816	0.84 788	0.74 839	0.51 842	0.97 847	0.55 835	0.84 842	0.60 828

IMH	1.05 825	0.95 842	1.00 778	1.01 845	0.78 839	1.11 821	0.68 822	1.38 840	1.43 843	1.00 820	1.72 835	1.43 825	1.14 824	1.73 844	0.89 795	1.09 856	0.55 848	0.99 849	0.57 839	0.87 844	0.62 834

LVE	1.13 827	1.02 844	1.28 809	1.01 845	0.80 842	1.29 833	0.81 837	1.47 844	1.96 852	1.07 825	1.90 838	1.90 835	1.01 823	1.48 836	0.91 797	0.93 853	0.61 854	0.94 846	0.69 847	0.87 844	0.75 842

WAO-8	1.46 837	1.10 849	1.09 790	1.10 849	0.84 843	2.06 842	0.75 828	1.84 850	3.83 865	1.44 841	2.21 846	2.15 840	1.43 841	3.17 857	1.19 822	0.91 851	0.65 858	1.09 852	0.79 852	0.90 846	0.71 838

Venus	1.46 837	1.10 849	1.09 790	1.10 849	0.84 843	2.06 842	0.75 828	1.84 850	3.83 865	1.44 841	2.21 846	2.15 840	1.43 841	3.17 857	1.19 822	0.91 851	0.65 858	1.09 852	0.79 852	0.90 846	0.71 838

Dean	1.17 830	1.04 846	1.49 820	1.03 847	0.78 839	1.20 828	0.77 831	1.48 845	1.96 852	1.28 831	1.99 843	2.15 840	1.14 824	1.25 823	1.00 803	0.81 847	0.60 852	1.01 850	0.69 847	0.92 848	0.74 841

PWCK	1.00 819	1.17 852	1.70 829	0.91 841	0.41 800	1.19 827	0.92 841	1.10 830	1.14 833	1.16 829	1.14 809	1.25 821	0.88 816	1.75 846	1.04 806	0.87 850	0.50 840	0.87 845	0.53 833	0.96 849	0.52 820

SuperB	0.49 759	0.28 722	2.23 836	0.23 520	0.15 562	0.41 696	0.32 731	0.47 596	0.82 796	0.43 716	0.50 688	0.33 575	0.45 744	0.68 711	1.08 809	0.10 553	0.07 492	0.09 458	0.08 420	0.98 850	0.14 680

DNS	0.26 596	0.30 739	0.18 148	0.17 78	0.10 187	0.13 45	0.14 170	0.24 224	0.16 137	0.12 160	0.17 262	0.13 223	0.10 124	0.70 718	0.37 680	0.08 383	0.14 734	0.08 345	0.05 99	1.01 851	0.80 844

UHP(ZeroShot)	4.71 862	0.60 815	7.05 865	0.48 807	0.70 829	9.17 869	2.53 865	5.32 875	14.17 889	8.26 879	14.83 886	9.91 880	8.72 877	4.02 868	3.96 861	0.41 823	0.31 820	0.37 813	0.56 837	1.09 852	1.78 857

UHP	4.71 862	0.60 815	7.05 865	0.48 807	0.70 829	9.17 869	2.53 865	5.32 875	14.17 889	8.26 879	14.83 886	9.91 880	8.72 877	4.02 868	3.96 861	0.41 823	0.31 820	0.37 813	0.56 837	1.09 852	1.78 857

DNSM	0.28 629	0.28 722	0.17 121	0.17 78	0.09 98	0.15 104	0.15 233	0.24 224	0.18 205	0.14 233	0.17 262	0.13 223	0.11 193	0.75 740	0.63 765	0.08 383	0.13 723	0.06 84	0.05 99	1.14 854	0.81 845

UNDER WATER-64	1.55 839	1.19 853	2.52 841	1.31 854	0.95 847	2.12 844	1.21 854	1.45 843	3.19 861	1.43 840	1.32 818	2.64 849	2.04 850	1.63 841	1.83 846	1.11 857	0.67 860	1.28 857	0.92 857	1.19 855	1.02 850

light-stereo	2.37 851	0.69 826	3.61 848	3.84 864	3.41 859	4.04 853	0.31 722	2.13 857	1.45 844	3.61 869	6.33 870	6.90 877	0.63 791	4.83 873	1.28 829	0.71 838	0.74 863	0.32 805	0.39 820	1.20 856	0.96 847

UNDER WATER	1.59 840	1.22 854	2.36 838	1.38 855	1.03 848	1.67 841	1.10 850	1.54 848	3.63 863	1.44 841	1.47 825	2.85 852	2.25 853	1.67 842	1.94 850	1.06 855	0.62 855	1.31 858	0.93 858	1.21 857	1.02 850

TorneroNet-64	1.43 835	1.03 845	1.20 802	1.10 849	0.86 845	2.26 847	0.73 826	1.84 850	3.84 867	1.25 830	2.25 848	2.69 850	1.42 839	1.76 847	1.43 833	0.76 843	0.50 840	1.09 852	0.66 843	1.23 858	0.76 843

TorneroNet	2.22 848	1.08 848	1.24 805	1.14 853	0.90 846	5.58 858	0.80 835	2.12 856	8.69 877	2.58 864	5.42 867	3.88 859	1.97 849	1.78 849	1.87 847	0.86 849	0.54 847	1.15 856	0.74 850	1.23 858	0.85 846

notaker	1.45 836	1.34 855	1.48 818	1.40 856	1.07 849	1.18 825	0.85 840	1.48 845	1.40 841	1.51 846	3.46 860	2.40 845	1.81 847	1.76 847	1.45 836	1.11 857	0.69 861	1.38 859	0.87 856	1.31 860	0.97 849

ktn	1.77 843	1.36 856	1.22 803	1.43 857	1.14 850	1.52 839	1.08 849	1.51 847	3.96 868	2.77 866	4.69 865	3.35 855	1.46 843	1.69 843	1.25 828	1.43 861	0.77 864	1.45 860	0.99 859	1.32 861	0.96 847

KSHMR	1.89 844	1.36 856	1.60 825	1.47 858	1.22 852	1.38 837	1.06 848	1.79 849	5.97 873	1.42 839	5.65 869	2.98 853	1.14 824	2.23 853	1.20 824	1.27 860	1.12 868	1.46 861	1.10 861	1.32 861	1.15 852

JetRed	2.30 850	2.64 861	6.12 862	1.12 852	1.38 856	5.85 865	3.29 867	1.99 854	1.67 848	1.98 858	1.95 842	2.16 843	1.60 844	2.48 854	4.10 863	1.05 854	1.60 869	1.09 852	1.01 860	1.67 863	1.28 855

MADNet++	2.26 849	1.80 859	2.06 834	2.13 862	1.97 858	2.61 849	1.79 862	2.38 860	2.16 855	2.75 865	2.65 855	2.38 844	2.43 855	3.17 857	3.21 857	2.17 871	1.95 872	1.94 865	1.63 863	2.06 864	2.01 860

HanzoNet	2.97 853	1.69 858	2.29 837	1.74 859	1.33 855	1.53 840	1.03 847	1.99 854	2.64 860	5.51 873	5.16 866	5.90 867	6.82 874	4.32 870	3.29 858	3.16 874	2.02 874	1.92 863	2.87 876	2.24 865	1.89 859

tt	4.71 862	0.10 213	3.94 849	2.06 861	1.53 857	10.14 873	16.88 881	9.27 883	4.98 871	1.39 835	1.02 803	4.68 862	4.90 869	3.35 860	5.86 873	5.76 880	9.15 889	2.24 875	2.53 874	3.10 866	1.32 856

ply	1.96 845	0.65 823	0.36 431	0.54 821	0.63 824	0.49 740	0.43 781	3.11 863	1.04 825	0.32 568	1.90 838	3.56 857	3.36 860	4.53 871	5.93 874	1.67 862	0.90 865	2.10 872	1.74 866	3.53 867	2.42 861

xbf	2.48 852	0.56 811	0.36 431	0.54 821	0.63 824	4.66 854	5.05 876	3.11 863	1.04 825	2.06 860	1.90 838	3.56 857	3.36 860	4.53 871	5.93 874	1.67 862	0.90 865	2.10 872	1.74 866	3.53 867	2.42 861

DPSimNet_ROB	4.34 861	4.23 862	6.89 864	3.67 863	3.68 860	4.75 855	5.21 877	2.67 862	3.68 864	5.82 874	3.95 862	5.57 864	6.72 873	3.46 861	4.48 864	4.05 878	2.88 875	4.68 879	3.12 878	3.69 869	3.62 867

USTest	6.88 867	5.23 865	5.63 861	7.22 869	7.29 864	14.34 877	22.76 883	8.48 880	9.32 878	5.42 872	6.39 873	6.29 876	6.64 872	6.92 877	8.62 878	1.94 864	3.29 876	2.16 874	2.55 875	3.85 870	3.29 866

DGTPSM_ROB	8.34 870	5.10 863	10.37 879	5.31 867	10.18 867	8.33 867	23.60 887	6.06 877	13.41 886	4.90 870	10.87 882	5.65 865	10.44 880	6.17 875	12.59 880	3.74 876	7.55 881	3.69 876	7.26 884	4.14 871	7.46 877

WQFJA1++	0.44 745	0.07 5	0.63 681	0.18 144	0.13 432	0.15 104	0.11 32	0.20 127	0.11 18	2.05 859	0.12 134	0.23 438	0.11 193	0.17 177	0.12 175	0.08 383	0.05 62	0.06 84	0.05 99	4.20 872	0.07 333

DPSMNet_ROB	8.40 871	5.11 864	10.49 880	5.58 868	10.25 868	8.34 868	23.62 888	6.07 878	13.45 887	4.93 871	10.88 883	5.66 866	10.44 880	6.24 876	12.64 881	3.98 877	7.61 882	3.76 877	7.30 885	4.20 872	7.51 878

noway3	4.27 856	5.33 867	4.61 851	11.26 875	10.44 871	5.62 859	4.46 870	4.12 868	0.92 813	1.86 853	2.49 854	6.19 874	3.66 866	3.74 866	4.54 866	1.97 865	0.46 834	2.03 870	1.74 866	5.69 874	4.21 868

TCMNet-wrong-test	4.29 857	5.57 868	4.65 853	11.33 877	10.39 869	5.73 864	4.48 874	4.13 869	1.02 821	1.91 857	2.39 849	6.16 872	3.62 864	3.84 867	4.50 865	1.99 867	0.47 836	1.97 866	1.69 864	5.69 874	4.31 869

noway2	4.26 855	5.26 866	4.63 852	11.29 876	10.43 870	5.62 859	4.46 870	4.09 867	0.90 807	1.87 854	2.47 851	6.20 875	3.67 867	3.62 862	4.54 866	1.97 865	0.46 834	2.02 867	1.74 866	5.72 876	4.32 870

zzzz4	4.31 858	5.77 869	4.85 860	11.37 878	10.45 872	5.64 861	4.46 870	4.20 871	0.91 812	1.87 854	2.47 851	6.11 870	3.60 862	3.65 863	4.59 868	1.99 867	0.47 836	2.02 867	1.74 866	5.77 877	4.37 871

noway1	4.31 858	5.77 869	4.81 859	11.37 878	10.45 872	5.64 861	4.46 870	4.20 871	0.90 807	1.87 854	2.48 853	6.11 870	3.60 862	3.65 863	4.59 868	1.99 867	0.47 836	2.02 867	1.74 866	5.77 877	4.37 871

noway4	4.32 860	5.81 871	4.75 857	11.39 880	10.47 874	5.70 863	4.50 875	4.14 870	0.90 807	1.83 852	2.44 850	6.16 872	3.63 865	3.66 865	4.60 870	2.00 870	0.47 836	2.03 870	1.73 865	5.80 879	4.40 873

ASD4	7.23 868	6.65 872	7.69 867	5.24 866	5.62 863	11.85 874	20.36 882	7.57 879	7.14 875	6.55 875	5.47 868	5.99 869	5.78 870	7.22 878	9.24 879	4.85 879	4.44 878	6.40 886	5.19 879	6.53 880	4.89 874

iinet-test	10.78 874	9.29 874	9.70 869	10.48 870	10.68 875	17.98 882	25.98 889	12.57 887	13.39 884	9.64 885	10.10 879	10.06 882	10.61 883	11.22 887	12.70 882	6.40 882	7.74 883	5.68 881	6.69 880	7.47 881	7.30 875

IINet	10.78 874	9.29 874	9.70 869	10.48 870	10.68 875	17.98 882	25.98 889	12.57 887	13.39 884	9.64 885	10.10 879	10.06 882	10.61 883	11.22 887	12.70 882	6.40 882	7.74 883	5.68 881	6.69 880	7.47 881	7.30 875

DPSM_ROB	11.49 877	9.87 880	10.35 877	11.13 873	11.31 877	19.11 885	27.51 892	13.37 890	14.21 891	10.31 887	11.06 884	10.96 888	11.27 888	11.96 889	13.59 885	6.78 884	8.19 886	6.03 883	7.09 882	7.93 883	7.73 880

DPSM	11.49 877	9.87 880	10.35 877	11.13 873	11.31 877	19.11 885	27.51 892	13.37 890	14.21 891	10.31 887	11.06 884	10.96 888	11.27 888	11.96 889	13.59 885	6.78 884	8.19 886	6.03 883	7.09 882	7.93 883	7.73 880

PML	16.10 882	12.82 884	6.78 863	5.23 865	7.76 865	33.92 890	66.56 905	5.30 874	10.28 879	26.12 905	68.59 909	20.51 892	13.49 890	10.06 882	6.78 877	5.96 881	2.00 873	6.04 885	2.18 873	8.96 885	2.60 864

xxxxx1	15.27 879	9.54 877	10.31 874	20.13 884	18.88 882	17.08 878	23.03 884	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 875	10.74 885	10.61 883	10.72 883	13.89 887	7.97 886	9.20 890	31.85 906	44.72 907	12.84 886	13.69 882

tt_ll	15.27 879	9.54 877	10.31 874	20.13 884	18.88 882	17.08 878	23.03 884	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 875	10.74 885	10.61 883	10.72 883	13.89 887	7.97 886	9.20 890	31.85 906	44.72 907	12.84 886	13.69 882

ff	15.27 879	9.54 877	10.31 874	20.13 884	18.88 882	17.08 878	23.03 884	10.36 884	10.99 880	9.21 882	9.62 875	10.74 885	10.61 883	10.72 883	13.89 887	7.97 886	9.20 890	31.85 906	44.72 907	12.84 886	13.69 882

LRCNet_RVC	10.90 876	14.34 885	9.35 868	15.35 881	8.04 866	1.08 818	0.34 745	8.78 881	0.70 780	12.63 890	16.05 888	9.85 879	6.54 871	8.57 881	6.34 876	20.27 902	5.40 880	23.70 903	21.88 903	14.87 889	13.83 885

Hybrid-DGEV	23.16 890	19.94 894	20.96 891	22.49 888	22.75 888	38.51 896	55.52 903	27.09 904	28.90 904	20.58 897	22.25 896	22.00 895	22.80 899	24.11 899	27.33 895	13.60 892	16.47 894	12.14 887	14.30 891	15.95 890	15.54 889

CasAABBNet	23.10 886	19.86 889	20.64 888	22.47 887	22.73 886	38.41 894	55.50 900	26.89 900	28.70 900	20.61 900	22.15 895	22.08 899	22.75 897	23.99 894	27.36 896	13.59 889	16.48 895	12.14 887	14.27 887	15.95 890	15.53 888

RAFT-FEzeroshot	23.10 886	19.88 891	20.56 886	22.49 888	22.75 888	38.38 891	55.50 900	26.84 897	28.66 898	20.60 898	22.10 893	22.05 896	22.74 895	24.00 896	27.37 898	13.59 889	16.48 895	12.14 887	14.28 888	15.96 892	15.54 889

RAFT-FE	23.10 886	19.88 891	20.56 886	22.49 888	22.75 888	38.38 891	55.50 900	26.84 897	28.66 898	20.60 898	22.10 893	22.05 896	22.74 895	24.00 896	27.37 898	13.59 889	16.48 895	12.14 887	14.28 888	15.96 892	15.54 889

FlowAnything	23.14 889	19.87 890	20.79 889	22.50 891	22.74 887	38.39 893	55.46 897	26.89 900	28.72 901	20.77 903	22.29 899	22.07 898	22.72 894	23.99 894	27.41 901	13.60 892	16.55 901	12.15 891	14.36 893	15.97 894	15.52 887

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 904	27.19 905	28.95 905	20.67 902	22.28 898	22.36 902	22.85 901	24.77 902	27.37 898	13.64 895	16.51 899	12.16 893	14.32 892	15.98 895

Selective-RAFT-Error	23.16 890	19.93 893	20.87 890	22.54 892	22.81 891	38.52 897	55.47 898	27.01 903	28.83 902	20.66 901	22.25 896	22.09 900	22.80 899	24.09 898	27.36 896	13.61 894	16.48 895	12.15 891	14.28 888	15.99 896	15.57 892

LSM0	24.24 893	19.98 895	22.32 892	24.22 894	40.14 901	38.48 895	55.20 896	26.95 902	28.57 897	20.49 896	21.83 891	22.26 901	22.75 897	24.22 900	27.30 894	13.66 896	16.32 893	12.19 894	14.15 886	16.10 897	17.66 894

fast-reg	23.64 892	20.51 897	23.42 893	23.22 893	24.75 895	38.73 898	55.47 898	26.85 899	28.86 903	20.12 895	21.73 890	21.64 894	22.22 893	24.30 901	27.54 902	13.91 897	16.52 900	14.85 895	15.62 894	16.91 898	15.71 893

zzzzzz3	33.80 898	21.93 898	29.35 896	40.69 900	40.71 902	54.58 900	75.81 907	38.06 908	43.73 908	30.21 907	32.81 903	33.59 908	36.40 907	35.16 904	41.64 906	19.24 899	24.62 904	18.35 898	21.58 899	19.15 899	18.48 895

zzz1	33.83 899	21.95 899	29.58 897	40.69 900	40.71 902	54.57 899	75.77 906	38.08 909	43.79 909	30.23 908	32.84 904	33.61 909	36.40 907	35.19 905	41.64 906	19.25 900	24.62 904	18.36 899	21.58 899	19.16 900	18.49 896

HaxPig	17.72 884	20.22 896	19.73 883	16.53 882	16.51 880	9.27 871	9.33 878	14.34 892	13.27 883	18.65 892	18.70 889	17.35 891	16.77 891	17.04 892	16.45 890	22.05 905	20.89 902	22.27 902	21.53 898	21.29 901	22.13 899

zzzz2	34.86 900	30.12 902	31.42 898	34.23 896	34.22 899	58.04 901	83.74 908	40.88 910	43.54 906	31.10 909	33.46 905	32.70 906	33.88 905	35.86 906	41.00 904	20.48 903	24.86 906	18.45 900	21.67 901	24.07 902	23.42 900

noway5	34.86 900	30.12 902	31.42 898	34.23 896	34.22 899	58.04 901	83.74 908	40.88 910	43.54 906	31.10 909	33.46 905	32.70 906	33.88 905	35.86 906	41.00 904	20.48 903	24.86 906	18.45 900	21.67 901	24.07 902	23.42 900

MEDIAN_ROB	21.21 885	24.62 900	23.47 894	19.58 883	19.65 885	13.22 876	10.96 879	17.88 893	17.00 893	22.14 904	22.02 892	20.86 893	20.36 892	21.06 893	19.71 891	25.63 907	24.13 903	26.21 904	25.20 904	25.17 904	25.38 902

AVERAGE_ROB	25.43 894	29.06 901	27.24 895	24.63 895	24.20 894	17.73 881	12.61 880	22.29 896	21.39 896	26.79 906	26.16 902	25.20 903	24.64 904	25.07 903	23.53 892	29.96 908	28.40 908	30.60 905	29.58 905	29.72 905	29.84 903

RSGM-EC	29.65 895	17.75 886	10.04 872	35.31 898	33.15 897	26.42 888	46.65 894	19.89 894	17.74 894	18.92 893	23.36 900	30.14 904	23.59 902	41.87 908	45.99 908	59.56 910	34.38 909	33.25 909	20.37 896	34.97 906	19.60 897

acva	29.65 895	17.75 886	10.04 872	35.31 898	33.15 897	26.42 888	46.65 894	19.89 894	17.74 894	18.92 893	23.36 900	30.14 904	23.59 902	41.87 908	45.99 908	59.56 910	34.38 909	33.25 909	20.37 896	34.97 906	19.60 897

DLNR_Zeroshot_test	10.44 872	12.10 882	19.93 884	106.08 904	23.66 893	0.14 71	0.13 120	3.22 865	0.17 178	0.16 290	0.23 365	0.16 316	0.10 124	0.31 497	0.15 337	2.36 872	0.06 340	0.07 219	0.07 322	39.70 908	0.06 217

DLNR-FE	10.45 873	12.13 883	19.94 885	106.10 905	23.12 892	0.14 71	0.13 120	3.28 866	0.17 178	0.16 290	0.23 365	0.16 316	0.10 124	0.31 497	0.15 337	2.41 873	0.06 340	0.07 219	0.07 322	40.22 909	0.06 217

Anonymous_1	16.62 883	9.35 876	9.84 871	10.66 872	14.64 879	18.66 884	27.12 891	12.64 889	13.51 888	10.76 889	10.30 881	10.13 884	10.60 882	11.06 886	12.74 884	15.87 898	7.74 883	16.92 896	43.48 906	58.66 910	7.68 879

Light2-Stereo	42.68 902	18.61 888	35.43 900	49.89 902	31.26 896	20.59 887	0.50 801	31.24 906	1.90 851	63.85 911	34.95 907	34.68 910	8.98 879	90.83 910	38.96 903	46.99 909	8.80 888	113.79 912	105.60 911	60.31 911	56.37 904

test_example2	101.33 903	108.28 905	68.15 902	98.43 903	106.93 904	89.75 903	102.43 910	36.80 907	97.65 911	129.04 912	130.15 910	65.26 912	66.62 910	92.11 911	80.24 910	144.10 912	199.48 911	81.81 911	103.01 910	125.01 912	101.27 905

ccccc	256.34 904	256.29 906	313.62 904	354.40 906	364.36 905	149.10 905	168.46 911	152.89 913	131.30 912	153.93 913	155.56 911	164.00 913	204.39 911	268.02 913	295.19 911	390.55 913	349.22 912	244.59 913	219.82 912	412.30 913	378.83 906

Low-res two-view benchmark