Low-res two-view results

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

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

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

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

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

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

TT111	0.20 49	0.14 35	0.28 126	0.31 68	0.19 152	0.24 91	0.19 38	0.36 117	0.23 74	0.22 82	0.17 23	0.35 266	0.19 80	0.29 46	0.22 135	0.12 87	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.09 1	0.10 91

derf	0.19 28	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.19 152	0.21 49	0.18 19	0.30 46	0.24 84	0.17 13	0.20 38	0.28 186	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 301	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

qqai	0.19 28	0.14 35	0.27 102	0.32 100	0.19 152	0.22 57	0.18 19	0.30 46	0.25 104	0.18 18	0.20 38	0.29 194	0.17 35	0.33 123	0.21 99	0.13 168	0.11 301	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

HiDET	0.20 49	0.13 8	0.26 78	0.30 34	0.19 152	0.23 75	0.18 19	0.36 117	0.26 112	0.20 42	0.23 88	0.27 178	0.16 24	0.30 70	0.23 182	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

LCMNet	0.21 94	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.20 202	0.26 129	0.19 38	0.38 146	0.43 309	0.21 58	0.21 53	0.27 178	0.17 35	0.36 160	0.23 182	0.12 87	0.11 301	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.09 6

Replicate-Monster	0.26 218	0.15 95	1.07 722	0.30 34	0.17 79	0.38 366	0.19 38	0.43 214	0.39 280	0.23 101	0.21 53	0.23 107	0.21 130	0.45 268	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.09 1	0.14 372

3.25w_new	0.23 141	0.17 213	0.32 213	0.31 68	0.17 79	0.43 417	0.20 63	0.37 129	0.30 163	0.37 272	0.28 169	0.22 87	0.25 206	0.42 235	0.22 135	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

3.25w	0.23 141	0.17 213	0.32 213	0.31 68	0.17 79	0.43 417	0.20 63	0.37 129	0.30 163	0.37 272	0.28 169	0.22 87	0.25 206	0.42 235	0.22 135	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.09 1	0.10 91

WiStereo	0.19 28	0.15 95	0.26 78	0.29 17	0.14 15	0.32 271	0.20 63	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 148	0.21 130	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

tt6	0.19 28	0.15 95	0.26 78	0.29 17	0.14 15	0.32 271	0.20 63	0.29 39	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.25 148	0.21 130	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

MGW-Stereo	0.21 94	0.13 8	0.25 48	0.30 34	0.15 36	0.25 113	0.20 63	0.37 129	0.36 234	0.22 82	0.34 224	0.24 127	0.21 130	0.36 160	0.19 33	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.09 6

GeoAtt-L (ZS)	0.15 1	0.12 2	0.23 9	0.27 5	0.13 2	0.13 6	0.15 4	0.17 2	0.17 15	0.23 101	0.16 16	0.14 2	0.15 9	0.23 5	0.20 58	0.13 168	0.08 2	0.10 1	0.11 191	0.10 9	0.09 6

E$^{3}$Stereo	0.22 117	0.15 95	0.32 213	0.33 136	0.23 335	0.22 57	0.20 63	0.37 129	0.28 135	0.20 42	0.22 71	0.33 241	0.20 104	0.52 345	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

LLLLL	0.22 117	0.15 95	0.32 213	0.33 136	0.23 335	0.22 57	0.20 63	0.37 129	0.28 135	0.20 42	0.22 71	0.33 241	0.20 104	0.52 345	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

100	0.22 117	0.14 35	0.30 160	0.32 100	0.22 278	0.21 49	0.22 126	0.33 84	0.27 117	0.22 82	0.22 71	0.36 278	0.18 55	0.48 313	0.21 99	0.11 46	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.10 91

300	0.21 94	0.14 35	0.30 160	0.32 100	0.20 202	0.22 57	0.21 99	0.36 117	0.28 135	0.22 82	0.22 71	0.34 248	0.18 55	0.28 27	0.21 99	0.12 87	0.11 301	0.14 216	0.10 112	0.10 9	0.10 91

Last	0.22 117	0.14 35	0.30 160	0.32 100	0.20 202	0.25 113	0.22 126	0.34 96	0.27 117	0.21 58	0.21 53	0.41 329	0.17 35	0.45 268	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.10 91

DDDD	0.21 94	0.15 95	0.28 126	0.31 68	0.20 202	0.25 113	0.22 126	0.39 155	0.24 84	0.22 82	0.18 27	0.44 362	0.21 130	0.28 27	0.23 182	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.10 91

FORCE_4.5	0.20 49	0.15 95	0.29 140	0.34 177	0.14 15	0.21 49	0.29 310	0.38 146	0.20 44	0.17 13	0.22 71	0.17 13	0.22 158	0.37 177	0.17 7	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.12 243	0.10 9	0.09 6

test410_97500	0.20 49	0.15 95	0.33 237	0.33 136	0.19 152	0.35 320	0.16 5	0.33 84	0.22 59	0.22 82	0.22 71	0.23 107	0.18 55	0.32 100	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

test410	0.20 49	0.15 95	0.33 237	0.32 100	0.20 202	0.36 337	0.16 5	0.34 96	0.22 59	0.22 82	0.23 88	0.22 87	0.18 55	0.30 70	0.17 7	0.10 15	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

LGCAT	0.20 49	0.14 35	0.24 21	0.29 17	0.19 152	0.14 7	0.19 38	0.24 14	0.18 24	0.26 156	0.20 38	0.20 55	0.19 80	0.32 100	0.21 99	0.23 627	0.18 617	0.11 8	0.14 359	0.10 9	0.19 545

MCSU-Stereo	0.20 49	0.12 2	0.24 21	0.30 34	0.13 2	0.25 113	0.31 365	0.33 84	0.32 191	0.28 192	0.25 123	0.23 107	0.17 35	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.09 6

mm2	0.18 11	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.15 13	0.19 38	0.31 55	0.24 84	0.15 2	0.20 38	0.29 194	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

mm1	0.18 11	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.15 13	0.19 38	0.25 17	0.24 84	0.15 2	0.20 38	0.29 194	0.17 35	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

LiteMatch*	0.20 49	0.14 35	0.31 188	0.31 68	0.23 335	0.24 91	0.21 99	0.31 55	0.30 163	0.21 58	0.19 33	0.24 127	0.19 80	0.31 84	0.20 58	0.13 168	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.28 252	0.23 472	1.22 742	0.34 177	0.21 243	0.29 196	0.21 99	0.41 185	0.33 199	0.24 122	0.30 190	0.32 227	0.28 266	0.33 123	0.20 58	0.12 87	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.10 9	0.11 196

PSi22a	0.16 2	0.13 8	0.23 9	0.27 5	0.15 36	0.17 24	0.18 19	0.26 26	0.15 6	0.15 2	0.13 1	0.21 74	0.17 35	0.22 3	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Foundation-i1c-attn	0.23 141	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 36	0.35 320	0.27 267	0.45 230	0.28 135	0.28 192	0.34 224	0.40 316	0.30 305	0.33 123	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Foundation-i32	0.16 2	0.13 8	0.22 4	0.27 5	0.13 2	0.15 13	0.20 63	0.25 17	0.13 2	0.15 2	0.14 5	0.22 87	0.20 104	0.23 5	0.20 58	0.13 168	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.08 1

GeoVLM	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.27 152	0.19 38	0.31 55	0.24 84	0.21 58	0.20 38	0.29 194	0.20 104	0.29 46	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Test_v1	0.20 49	0.14 35	0.22 4	0.28 11	0.18 117	0.24 91	0.21 99	0.39 155	0.31 176	0.21 58	0.22 71	0.17 13	0.17 35	0.34 135	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.10 9	0.09 6

DispViT+	0.23 141	0.14 35	0.27 102	0.29 17	0.17 79	0.19 35	0.20 63	0.59 331	0.45 326	0.28 192	0.26 143	0.24 127	0.17 35	0.46 288	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.10 1	0.08 2	0.10 9	0.10 91

BLMT-Stereo	0.17 5	0.11 1	0.22 4	0.32 100	0.20 202	0.16 19	0.22 126	0.20 5	0.22 59	0.14 1	0.18 27	0.15 6	0.14 3	0.25 11	0.22 135	0.10 15	0.09 35	0.14 216	0.13 305	0.10 9	0.10 91

Pro-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.21 2	0.32 100	0.23 335	0.16 19	0.19 38	0.20 5	0.22 59	0.24 122	0.18 27	0.17 13	0.11 1	0.35 151	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.14 359	0.10 9	0.10 91

MatchAttention (ZS)	0.16 2	0.14 35	0.20 1	0.26 2	0.12 1	0.16 19	0.21 99	0.22 9	0.22 59	0.16 9	0.27 154	0.15 6	0.15 9	0.26 15	0.18 19	0.13 168	0.10 138	0.10 1	0.07 1	0.10 9	0.09 6
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.30 34	0.19 152	0.27 152	0.19 38	0.31 55	0.24 84	0.21 58	0.20 38	0.29 194	0.19 80	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

CSFM-Stereo	0.20 49	0.14 35	0.23 9	0.30 34	0.17 79	0.29 196	0.20 63	0.39 155	0.22 59	0.22 82	0.21 53	0.26 164	0.20 104	0.30 70	0.20 58	0.13 168	0.12 379	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

252Zero-FE	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.33 136	0.19 152	0.23 75	0.18 19	0.41 185	0.34 211	0.22 82	0.21 53	0.19 40	0.18 55	0.28 27	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.10 91

Wavelet-MonSter	0.20 49	0.13 8	0.27 102	0.33 136	0.18 117	0.17 24	0.21 99	0.32 68	0.23 74	0.25 140	0.34 224	0.22 87	0.24 192	0.27 21	0.21 99	0.09 1	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

Monster-pub-mixall	0.19 28	0.13 8	0.25 48	0.31 68	0.16 63	0.19 35	0.17 9	0.42 195	0.24 84	0.23 101	0.21 53	0.17 13	0.16 24	0.45 268	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.10 9	0.11 196

2.25w	0.22 117	0.18 259	0.31 188	0.31 68	0.18 117	0.31 246	0.18 19	0.32 68	0.31 176	0.31 222	0.37 252	0.20 55	0.22 158	0.45 268	0.24 204	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

2.75w_new	0.21 94	0.18 259	0.28 126	0.29 17	0.17 79	0.23 75	0.34 434	0.36 117	0.28 135	0.34 248	0.26 143	0.17 13	0.22 158	0.36 160	0.23 182	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

monsters	0.22 117	0.14 35	0.26 78	0.31 68	0.19 152	0.23 75	0.19 38	0.44 222	0.33 199	0.36 265	0.30 190	0.16 10	0.18 55	0.43 250	0.19 33	0.11 46	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.10 91

IGEV	0.20 49	0.12 2	0.23 9	0.31 68	0.20 202	0.23 75	0.19 38	0.40 172	0.29 154	0.22 82	0.34 224	0.20 55	0.15 9	0.31 84	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.10 9	0.10 91

LG-Stereo_L2	0.18 11	0.13 8	0.28 126	0.30 34	0.19 152	0.20 39	0.18 19	0.30 46	0.21 53	0.18 18	0.15 9	0.19 40	0.18 55	0.33 123	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.10 9	0.08 1

MLG-Stereo_test1	0.18 11	0.13 8	0.27 102	0.33 136	0.17 79	0.24 91	0.17 9	0.25 17	0.12 1	0.18 18	0.14 5	0.23 107	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.09 6

MLG-Stereo	0.18 11	0.13 8	0.27 102	0.34 177	0.15 36	0.27 152	0.17 9	0.28 34	0.14 4	0.18 18	0.14 5	0.23 107	0.15 9	0.32 100	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.10 9	0.09 6

FoundationStereo	0.17 5	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.16 63	0.23 75	0.20 63	0.22 9	0.15 6	0.18 18	0.16 16	0.20 55	0.19 80	0.26 15	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.10 9	0.09 6

dual_stereo	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.31 68	0.16 63	0.16 19	0.20 63	0.29 39	0.20 44	0.23 101	0.20 38	0.22 87	0.14 3	0.52 345	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.10 9	0.09 6

ww3	0.19 28	0.15 95	0.24 21	0.31 68	0.14 15	0.27 152	0.21 99	0.33 84	0.16 11	0.19 30	0.28 169	0.21 74	0.17 35	0.31 84	0.21 99	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

ww2	0.19 28	0.15 95	0.25 48	0.32 100	0.15 36	0.30 221	0.21 99	0.32 68	0.17 15	0.19 30	0.25 123	0.20 55	0.16 24	0.33 123	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

ww	0.19 28	0.14 35	0.24 21	0.33 136	0.15 36	0.29 196	0.21 99	0.32 68	0.19 32	0.19 30	0.25 123	0.20 55	0.16 24	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

MGE	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.38 342	0.16 63	0.28 178	0.20 63	0.31 55	0.33 199	0.19 30	0.21 53	0.18 30	0.16 24	0.36 160	0.21 99	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.09 6

HNOStereo	0.24 170	0.14 35	0.26 78	0.33 136	0.17 79	0.23 75	0.27 267	0.39 155	0.39 280	0.39 298	0.41 271	0.26 164	0.22 158	0.36 160	0.26 271	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.09 6

FETCStereo	0.23 141	0.14 35	0.25 48	0.32 100	0.17 79	0.28 178	0.25 211	0.36 117	0.31 176	0.41 316	0.43 282	0.30 209	0.21 130	0.34 135	0.27 294	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.09 6

FETStereo	0.24 170	0.14 35	0.25 48	0.32 100	0.17 79	0.37 351	0.24 194	0.36 117	0.39 280	0.40 308	0.41 271	0.31 221	0.22 158	0.35 151	0.28 318	0.10 15	0.08 2	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.10 91

CGFBStereo	0.24 170	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.17 79	0.31 246	0.25 211	0.37 129	0.37 253	0.41 316	0.43 282	0.31 221	0.22 158	0.34 135	0.28 318	0.11 46	0.08 2	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.09 6

MGW-Stereo-1	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.32 100	0.15 36	0.30 221	0.21 99	0.29 39	0.36 234	0.22 82	0.21 53	0.24 127	0.16 24	0.32 100	0.21 99	0.10 15	0.09 35	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.10 91

Cross2Single-S	0.18 11	0.12 2	0.25 48	0.29 17	0.17 79	0.11 4	0.22 126	0.21 8	0.28 135	0.23 101	0.22 71	0.19 40	0.17 35	0.21 2	0.18 19	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.10 91

tt3	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.32 100	0.13 2	0.35 320	0.19 38	0.31 55	0.18 24	0.23 101	0.20 38	0.23 107	0.19 80	0.49 320	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.10 1	0.09 24	0.11 51	0.09 6

tt4	0.20 49	0.15 95	0.24 21	0.31 68	0.13 2	0.25 113	0.31 365	0.40 172	0.21 53	0.19 30	0.21 53	0.22 87	0.19 80	0.37 177	0.21 99	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.11 196

tt5	0.20 49	0.16 152	0.25 48	0.32 100	0.16 63	0.31 246	0.19 38	0.32 68	0.20 44	0.19 30	0.20 38	0.20 55	0.21 130	0.38 187	0.18 19	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

tt7	0.19 28	0.16 152	0.24 21	0.33 136	0.14 15	0.27 152	0.24 194	0.29 39	0.20 44	0.18 18	0.14 5	0.19 40	0.21 130	0.35 151	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

tt8	0.19 28	0.17 213	0.25 48	0.34 177	0.14 15	0.30 221	0.22 126	0.27 29	0.21 53	0.17 13	0.17 23	0.22 87	0.22 158	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

tt9	0.18 11	0.16 152	0.24 21	0.33 136	0.14 15	0.26 129	0.21 99	0.28 34	0.22 59	0.19 30	0.13 1	0.21 74	0.21 130	0.28 27	0.20 58	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

TYNG	0.18 11	0.16 152	0.24 21	0.33 136	0.14 15	0.26 129	0.20 63	0.27 29	0.23 74	0.19 30	0.13 1	0.21 74	0.21 130	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

CR-RVC	0.18 11	0.12 2	0.24 21	0.29 17	0.13 2	0.20 39	0.18 19	0.34 96	0.17 15	0.24 122	0.13 1	0.19 40	0.19 80	0.34 135	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.09 6

LLL	0.23 141	0.15 95	0.31 188	0.32 100	0.22 278	0.27 152	0.28 298	0.39 155	0.27 117	0.20 42	0.22 71	0.33 241	0.20 104	0.53 357	0.22 135	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.11 196

F7	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.35 231	0.14 15	0.22 57	0.26 242	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.23 88	0.22 87	0.20 104	0.35 151	0.16 2	0.11 46	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.09 6

rgla	0.20 49	0.15 95	0.27 102	0.33 136	0.19 152	0.29 196	0.20 63	0.32 68	0.24 84	0.24 122	0.18 27	0.18 30	0.18 55	0.30 70	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

416test1013	0.20 49	0.16 152	0.27 102	0.34 177	0.20 202	0.29 196	0.19 38	0.32 68	0.27 117	0.25 140	0.19 33	0.19 40	0.19 80	0.29 46	0.20 58	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

SCION-M(vits-remse)	0.24 170	0.14 35	0.74 659	0.51 668	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.19 528	0.15 534	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

SCION-Mon(vits-remp)	0.30 287	0.32 623	0.74 659	0.51 668	0.42 699	1.15 723	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

GELT-Stereo	0.24 170	0.17 213	0.27 102	0.37 298	0.21 243	0.24 91	0.25 211	0.57 315	0.42 303	0.34 248	0.26 143	0.26 164	0.21 130	0.34 135	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.13 305	0.11 51	0.09 6

over v1	0.21 94	0.19 309	0.26 78	0.35 231	0.13 2	0.35 320	0.20 63	0.31 55	0.16 11	0.23 101	0.23 88	0.25 148	0.27 247	0.41 221	0.22 135	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.12 265

over-8	0.21 94	0.19 309	0.27 102	0.35 231	0.13 2	0.33 287	0.21 99	0.34 96	0.17 15	0.21 58	0.22 71	0.26 164	0.25 206	0.41 221	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.11 196

over-9	0.21 94	0.19 309	0.27 102	0.35 231	0.13 2	0.33 287	0.21 99	0.35 109	0.17 15	0.21 58	0.22 71	0.26 164	0.25 206	0.41 221	0.20 58	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.11 196

testmc14	0.18 11	0.12 2	0.21 2	0.30 34	0.14 15	0.29 196	0.25 211	0.30 46	0.15 6	0.21 58	0.28 169	0.21 74	0.18 55	0.24 7	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.10 1	0.08 2	0.11 51	0.09 6

MGA	0.19 28	0.14 35	0.26 78	0.30 34	0.20 202	0.29 196	0.18 19	0.35 109	0.27 117	0.19 30	0.21 53	0.19 40	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.11 196

CAR	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.19 152	0.25 113	0.18 19	0.42 195	0.27 117	0.23 101	0.25 123	0.17 13	0.14 3	0.29 46	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

MSE-Stereo	0.19 28	0.14 35	0.25 48	0.30 34	0.19 152	0.25 113	0.18 19	0.42 195	0.27 117	0.19 30	0.25 123	0.17 13	0.14 3	0.29 46	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

monster-pro	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

PointNet	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.32 100	0.18 117	0.29 196	0.23 169	0.25 17	0.27 117	0.15 2	0.24 109	0.28 186	0.17 35	0.34 135	0.20 58	0.13 168	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.25 197	0.14 35	0.30 160	0.34 177	0.21 243	0.44 426	0.25 211	0.44 222	0.35 224	0.27 177	0.35 234	0.37 283	0.35 368	0.28 27	0.26 271	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.11 51	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.28 252	0.51 720	1.28 747	0.31 68	0.19 152	0.22 57	0.22 126	0.45 230	0.28 135	0.23 101	0.32 208	0.25 148	0.24 192	0.32 100	0.20 58	0.12 87	0.11 301	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.23 141	0.14 35	0.27 102	0.35 231	0.18 117	0.26 129	0.26 242	0.42 195	0.38 265	0.25 140	0.43 282	0.23 107	0.28 266	0.25 11	0.22 135	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.22 117	0.16 152	0.35 281	0.33 136	0.18 117	0.24 91	0.24 194	0.45 230	0.27 117	0.23 101	0.35 234	0.20 55	0.26 230	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.26 218	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.32 400	0.47 243	0.48 348	0.38 285	0.51 323	0.24 127	0.18 55	0.29 46	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.11 196

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.34 177	0.21 243	0.33 287	0.31 365	0.45 230	0.45 326	0.40 308	0.54 347	0.24 127	0.18 55	0.36 160	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.26 218	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.22 278	0.34 308	0.31 365	0.48 251	0.50 359	0.39 298	0.54 347	0.23 107	0.19 80	0.29 46	0.23 182	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.32 305	0.38 666	2.34 793	0.33 136	0.19 152	0.20 39	0.22 126	0.43 214	0.29 154	0.22 82	0.25 123	0.22 87	0.26 230	0.29 46	0.20 58	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.23 141	0.14 35	0.31 188	0.33 136	0.18 117	0.21 49	0.33 415	0.52 283	0.42 303	0.26 156	0.33 212	0.19 40	0.30 305	0.28 27	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.09 6

RT-Monster	0.32 305	0.17 213	0.30 160	0.34 177	0.26 462	0.38 366	0.20 63	0.56 306	0.76 501	0.61 418	0.64 391	0.49 391	0.28 266	0.41 221	0.30 355	0.14 247	0.11 301	0.12 81	0.10 112	0.11 51	0.13 319

PipStereo	0.17 5	0.13 8	0.24 21	0.28 11	0.15 36	0.14 7	0.19 38	0.26 26	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.28 186	0.19 80	0.26 15	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

PSi22b	0.17 5	0.13 8	0.24 21	0.29 17	0.15 36	0.15 13	0.18 19	0.25 17	0.18 24	0.16 9	0.16 16	0.30 209	0.21 130	0.25 11	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

LACA3	0.20 49	0.17 213	0.25 48	0.29 17	0.15 36	0.32 271	0.25 211	0.29 39	0.22 59	0.23 101	0.21 53	0.21 74	0.22 158	0.44 263	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.08 1

Foundation-i1b	0.24 170	0.13 8	0.23 9	0.29 17	0.15 36	0.40 385	0.26 242	0.48 251	0.25 104	0.31 222	0.33 212	0.40 316	0.30 305	0.35 151	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.11 191	0.11 51	0.09 6

Foundation-i1a	0.24 170	0.13 8	0.23 9	0.28 11	0.15 36	0.40 385	0.29 310	0.49 257	0.25 104	0.33 244	0.35 234	0.40 316	0.30 305	0.34 135	0.23 182	0.12 87	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

Foundation-i1	0.26 218	0.14 35	0.25 48	0.33 136	0.21 243	0.39 379	0.26 242	0.60 344	0.38 265	0.35 260	0.38 256	0.44 362	0.29 286	0.32 100	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.11 191	0.11 51	0.10 91

LACA1	0.18 11	0.15 95	0.26 78	0.29 17	0.14 15	0.25 113	0.23 169	0.25 17	0.19 32	0.20 42	0.16 16	0.19 40	0.18 55	0.30 70	0.21 99	0.14 247	0.10 138	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

gcap_with_dpt	0.26 218	0.16 152	0.32 213	0.34 177	0.21 243	0.35 320	0.36 484	0.44 222	0.41 292	0.38 285	0.54 347	0.22 87	0.21 130	0.28 27	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

BridgeDepth	0.21 94	0.14 35	0.26 78	0.34 177	0.14 15	0.40 385	0.27 267	0.28 34	0.22 59	0.18 18	0.19 33	0.28 186	0.29 286	0.32 100	0.20 58	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.10 91
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.20 202	0.44 426	0.19 38	0.37 129	0.25 104	0.27 177	0.29 184	0.38 292	0.24 192	0.32 100	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.10 91

MonStereo	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

Monster-pub-eth3d	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.39 196	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

AdaDepth	0.22 117	0.17 213	0.32 213	0.37 298	0.18 117	0.34 308	0.22 126	0.33 84	0.23 74	0.21 58	0.21 53	0.20 55	0.20 104	0.56 387	0.21 99	0.10 15	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.12 265

asda	0.21 94	0.19 309	0.29 140	0.31 68	0.17 79	0.25 113	0.23 169	0.36 117	0.28 135	0.27 177	0.24 109	0.18 30	0.21 130	0.40 208	0.21 99	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.10 91

asd	0.21 94	0.18 259	0.29 140	0.32 100	0.18 117	0.27 152	0.22 126	0.35 109	0.22 59	0.31 222	0.22 71	0.19 40	0.21 130	0.44 263	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

depthmonostereo	0.29 269	0.14 35	0.31 188	0.35 231	0.17 79	0.46 444	0.27 267	0.69 428	0.57 395	0.35 260	0.42 276	0.31 221	0.35 368	0.35 151	0.27 294	0.14 247	0.12 379	0.13 142	0.12 243	0.11 51	0.10 91

DVStereo	0.30 287	0.15 95	0.34 262	0.33 136	0.20 202	0.53 479	0.25 211	0.56 306	0.43 309	0.56 395	0.50 313	0.35 266	0.29 286	0.49 320	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.12 81	0.11 191	0.11 51	0.10 91

4.25_new	0.22 117	0.21 409	0.32 213	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.27 267	0.32 68	0.24 84	0.29 208	0.27 154	0.20 55	0.23 179	0.34 135	0.23 182	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

4.5w_new	0.22 117	0.21 409	0.32 213	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.27 267	0.32 68	0.24 84	0.29 208	0.27 154	0.20 55	0.23 179	0.34 135	0.23 182	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

4.25w-stereo	0.22 117	0.21 409	0.32 213	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.27 267	0.32 68	0.24 84	0.29 208	0.27 154	0.20 55	0.23 179	0.34 135	0.23 182	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

4w-stereo	0.21 94	0.19 309	0.31 188	0.31 68	0.17 79	0.29 196	0.19 38	0.31 55	0.21 53	0.31 222	0.24 109	0.20 55	0.24 192	0.41 221	0.22 135	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

2.5w	0.21 94	0.18 259	0.31 188	0.32 100	0.18 117	0.31 246	0.25 211	0.31 55	0.23 74	0.28 192	0.35 234	0.18 30	0.17 35	0.39 196	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.11 51	0.09 6

3.75w	0.22 117	0.17 213	0.30 160	0.31 68	0.19 152	0.43 417	0.24 194	0.35 109	0.24 84	0.31 222	0.27 154	0.17 13	0.22 158	0.37 177	0.20 58	0.10 15	0.07 1	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

3.5w_stereo	0.22 117	0.18 259	0.29 140	0.30 34	0.18 117	0.27 152	0.23 169	0.37 129	0.28 135	0.31 222	0.26 143	0.22 87	0.26 230	0.50 329	0.24 204	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

1w_stereo	0.24 170	0.15 95	0.29 140	0.34 177	0.18 117	0.31 246	0.41 575	0.40 172	0.43 309	0.31 222	0.38 256	0.17 13	0.24 192	0.45 268	0.23 182	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

LG-Stereo_L1	0.18 11	0.13 8	0.28 126	0.30 34	0.20 202	0.20 39	0.19 38	0.27 29	0.19 32	0.15 2	0.15 9	0.18 30	0.17 35	0.33 123	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.08 1

MLG-Stereo_test3	0.20 49	0.13 8	0.27 102	0.33 136	0.17 79	0.38 366	0.18 19	0.30 46	0.19 32	0.24 122	0.15 9	0.26 164	0.17 35	0.32 100	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.10 91

MLG-Stereo_test2	0.17 5	0.13 8	0.25 48	0.31 68	0.16 63	0.24 91	0.17 9	0.25 17	0.13 2	0.17 13	0.17 23	0.22 87	0.14 3	0.32 100	0.19 33	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.09 6

LG-G_1	0.21 94	0.13 8	0.30 160	0.34 177	0.16 63	0.52 471	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 53	0.26 164	0.19 80	0.37 177	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.11 51	0.10 91

LG-G	0.21 94	0.13 8	0.30 160	0.34 177	0.16 63	0.52 471	0.17 9	0.34 96	0.18 24	0.21 58	0.21 53	0.26 164	0.19 80	0.37 177	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.11 51	0.10 91

castereo++	0.26 218	0.16 152	0.26 78	0.33 136	0.19 152	0.75 620	0.20 63	0.37 129	0.47 339	0.23 101	0.23 88	0.35 266	0.28 266	0.39 196	0.19 33	0.14 247	0.09 35	0.14 216	0.09 24	0.11 51	0.10 91

castereo	0.28 252	0.16 152	0.32 213	0.35 231	0.21 243	0.40 385	0.42 587	0.50 269	0.66 435	0.26 156	0.41 271	0.37 283	0.36 397	0.33 123	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.11 51	0.10 91

MonSter	0.20 49	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.39 155	0.33 199	0.20 42	0.25 123	0.17 13	0.15 9	0.38 187	0.18 19	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.11 51	0.09 6

DEFOM-Stereo	0.22 117	0.15 95	0.26 78	0.33 136	0.20 202	0.61 542	0.21 99	0.30 46	0.31 176	0.23 101	0.19 33	0.18 30	0.18 55	0.41 221	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.11 51	0.11 196

GCAP-BAT	0.28 252	0.15 95	0.42 399	0.33 136	0.21 243	0.25 113	0.25 211	0.45 230	0.54 377	0.34 248	0.42 276	0.43 351	0.27 247	0.48 313	0.24 204	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.11 51	0.12 265

Pointernet	0.27 242	0.14 35	0.33 237	0.35 231	0.23 335	0.35 320	0.21 99	0.72 462	0.38 265	0.39 298	0.36 245	0.34 248	0.25 206	0.36 160	0.25 238	0.15 336	0.10 138	0.12 81	0.08 2	0.11 51	0.10 91

gcap-zeroshot	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.31 365	0.47 243	0.46 332	0.38 285	0.50 313	0.24 127	0.18 55	0.28 27	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

test_for_model	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.32 400	0.47 243	0.48 348	0.38 285	0.51 323	0.24 127	0.18 55	0.29 46	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.11 196

trnet	0.27 242	0.14 35	0.23 9	0.28 11	0.15 36	0.37 351	0.23 169	0.52 283	0.72 470	0.42 325	0.51 323	0.34 248	0.26 230	0.39 196	0.25 238	0.15 336	0.11 301	0.12 81	0.08 2	0.11 51	0.10 91

testlalala	0.26 218	0.16 152	0.31 188	0.33 136	0.22 278	0.36 337	0.31 365	0.47 243	0.46 332	0.38 285	0.50 313	0.24 127	0.18 55	0.28 27	0.24 204	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.12 243	0.11 51	0.10 91

GCAPDPT-zeroshot	0.28 252	0.15 95	0.42 399	0.33 136	0.21 243	0.25 113	0.25 211	0.45 230	0.54 377	0.34 248	0.42 276	0.43 351	0.27 247	0.48 313	0.24 204	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.11 51	0.12 265

LoS_RVC	0.27 242	0.16 152	0.27 102	0.32 100	0.30 577	0.44 426	0.34 434	0.41 185	0.33 199	0.31 222	0.51 323	0.29 194	0.32 328	0.36 160	0.28 318	0.11 46	0.10 138	0.11 8	0.08 2	0.11 51	0.19 545

LoS	0.29 269	0.15 95	0.30 160	0.29 17	0.18 117	0.33 287	0.29 310	0.51 273	0.72 470	0.34 248	0.52 338	0.41 329	0.28 266	0.47 301	0.28 318	0.15 336	0.11 301	0.13 142	0.09 24	0.11 51	0.11 196
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
RCA-Stereo	0.35 357	0.17 213	0.34 262	0.38 342	0.22 278	0.31 246	0.34 434	0.68 418	1.24 728	0.45 339	0.65 394	0.47 376	0.43 453	0.38 187	0.27 294	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.11 196

DCANet-4	0.36 376	0.20 362	0.48 491	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.66 398	0.92 616	0.69 485	0.78 461	0.40 316	0.47 482	0.45 268	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

fff	0.37 393	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.69 428	1.06 687	0.69 485	0.78 461	0.42 342	0.63 588	0.46 288	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

csc	0.37 393	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.69 428	1.06 687	0.69 485	0.78 461	0.42 342	0.63 588	0.46 288	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

cscssc	0.37 393	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.29 196	0.30 333	0.69 428	1.06 687	0.69 485	0.78 461	0.42 342	0.63 588	0.46 288	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.11 51	0.13 319

L4000	0.27 242	0.15 95	0.38 330	0.39 378	0.23 335	0.33 287	0.30 333	0.64 382	0.28 135	0.25 140	0.46 295	0.25 148	0.25 206	0.47 301	0.29 345	0.12 87	0.09 35	0.15 285	0.13 305	0.12 143	0.10 91

L400	0.22 117	0.18 259	0.27 102	0.39 378	0.23 335	0.29 196	0.29 310	0.34 96	0.30 163	0.24 122	0.24 109	0.18 30	0.20 104	0.40 208	0.25 238	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.13 305	0.12 143	0.10 91

CEFStereo	0.25 197	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.18 117	0.28 178	0.24 194	0.40 172	0.38 265	0.41 316	0.51 323	0.30 209	0.21 130	0.42 235	0.28 318	0.11 46	0.08 2	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.10 91

GIO	0.30 287	0.15 95	0.36 298	0.35 231	0.20 202	0.24 91	0.41 575	0.46 238	0.58 397	0.43 329	0.61 378	0.47 376	0.21 130	0.46 288	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.13 305	0.12 143	0.13 319

CR-Stereo	0.18 11	0.16 152	0.24 21	0.27 5	0.13 2	0.17 24	0.23 169	0.28 34	0.18 24	0.17 13	0.16 16	0.26 164	0.24 192	0.33 123	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.10 112	0.12 143	0.11 196

GFORCE	0.20 49	0.15 95	0.29 140	0.38 342	0.15 36	0.33 287	0.21 99	0.34 96	0.17 15	0.24 122	0.20 38	0.21 74	0.25 206	0.27 21	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

low	0.24 170	0.15 95	0.34 262	0.34 177	0.20 202	0.20 39	0.32 400	0.44 222	0.28 135	0.22 82	0.26 143	0.35 266	0.25 206	0.46 288	0.24 204	0.14 247	0.09 35	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.11 196

F4.4	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.34 177	0.13 2	0.25 113	0.25 211	0.34 96	0.16 11	0.22 82	0.18 27	0.25 148	0.23 179	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.10 91

FORCE_4.6	0.20 49	0.16 152	0.28 126	0.33 136	0.14 15	0.29 196	0.31 365	0.37 129	0.19 32	0.19 30	0.23 88	0.21 74	0.19 80	0.27 21	0.17 7	0.13 168	0.09 35	0.12 81	0.11 191	0.12 143	0.09 6

F8.5	0.20 49	0.15 95	0.24 21	0.36 268	0.14 15	0.21 49	0.22 126	0.33 84	0.19 32	0.21 58	0.25 123	0.24 127	0.20 104	0.35 151	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

FORCE_9	0.20 49	0.15 95	0.24 21	0.36 268	0.14 15	0.22 57	0.22 126	0.32 68	0.19 32	0.21 58	0.24 109	0.24 127	0.20 104	0.36 160	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

FORCE_8	0.20 49	0.15 95	0.23 9	0.37 298	0.14 15	0.23 75	0.23 169	0.33 84	0.20 44	0.22 82	0.25 123	0.26 164	0.20 104	0.36 160	0.16 2	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.09 6

FORCE_6	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.34 177	0.13 2	0.30 221	0.23 169	0.31 55	0.20 44	0.21 58	0.24 109	0.19 40	0.18 55	0.35 151	0.18 19	0.11 46	0.09 35	0.14 216	0.13 305	0.12 143	0.09 6

416test	0.19 28	0.16 152	0.27 102	0.34 177	0.20 202	0.28 178	0.20 63	0.31 55	0.24 84	0.24 122	0.18 27	0.18 30	0.19 80	0.28 27	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.10 91

over-6	0.22 117	0.18 259	0.28 126	0.34 177	0.13 2	0.32 271	0.22 126	0.49 257	0.25 104	0.24 122	0.24 109	0.21 74	0.25 206	0.38 187	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.10 91

small-0shot	0.18 11	0.13 8	0.28 126	0.29 17	0.18 117	0.17 24	0.29 310	0.27 29	0.17 15	0.18 18	0.29 184	0.14 2	0.16 24	0.24 7	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.10 91

anonymous	0.20 49	0.16 152	0.29 140	0.32 100	0.21 243	0.14 7	0.21 99	0.24 14	0.28 135	0.25 140	0.36 245	0.18 30	0.16 24	0.27 21	0.20 58	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.10 91

Anonymus	0.24 170	0.14 35	0.29 140	0.37 298	0.23 335	0.30 221	0.22 126	0.39 155	0.32 191	0.23 101	0.20 38	0.38 292	0.26 230	0.45 268	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.13 305	0.12 143	0.13 319

DF	0.26 218	0.15 95	0.38 330	0.35 231	0.19 152	0.26 129	0.26 242	0.42 195	0.27 117	0.29 208	0.49 309	0.50 397	0.22 158	0.48 313	0.20 58	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.11 196

ARStereo	0.23 141	0.17 213	0.30 160	0.35 231	0.16 63	0.35 320	0.25 211	0.40 172	0.30 163	0.25 140	0.24 109	0.25 148	0.36 397	0.41 221	0.19 33	0.10 15	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.09 6

ARStereo-new	0.23 141	0.16 152	0.37 316	0.34 177	0.16 63	0.24 91	0.24 194	0.43 214	0.36 234	0.26 156	0.27 154	0.23 107	0.35 368	0.28 27	0.20 58	0.10 15	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.09 6

GCAP-Stereo-DPT26K	0.22 117	0.15 95	0.35 281	0.33 136	0.17 79	0.23 75	0.25 211	0.42 195	0.24 84	0.26 156	0.26 143	0.21 74	0.30 305	0.31 84	0.20 58	0.10 15	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.10 91

TOTStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.35 231	0.18 117	0.31 246	0.19 38	0.46 238	0.42 303	0.25 140	0.23 88	0.25 148	0.30 305	0.32 100	0.22 135	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.10 91

KABStereo	0.25 197	0.19 309	0.32 213	0.37 298	0.20 202	0.40 385	0.29 310	0.49 257	0.39 280	0.24 122	0.25 123	0.22 87	0.34 361	0.49 320	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.10 91

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.25 197	0.14 35	0.74 659	0.33 136	0.19 152	0.29 196	0.22 126	0.38 146	0.29 154	0.25 140	0.22 71	0.23 107	0.32 328	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.30 682

Selective-IGEV-i32	0.24 170	0.18 259	0.35 281	0.35 231	0.19 152	0.27 152	0.25 211	0.55 302	0.23 74	0.27 177	0.25 123	0.34 248	0.19 80	0.58 422	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.10 91

LACA2	0.20 49	0.15 95	0.26 78	0.30 34	0.15 36	0.29 196	0.29 310	0.30 46	0.22 59	0.21 58	0.23 88	0.28 186	0.20 104	0.34 135	0.19 33	0.13 168	0.10 138	0.10 1	0.09 24	0.12 143	0.09 6

BStereo	0.27 242	0.16 152	0.88 693	0.34 177	0.22 278	0.22 57	0.31 365	0.39 155	0.41 292	0.26 156	0.24 109	0.26 164	0.19 80	0.42 235	0.28 318	0.10 15	0.12 379	0.12 81	0.16 435	0.12 143	0.14 372

Anonymus123	0.30 287	0.16 152	0.88 693	0.34 177	0.22 278	0.64 570	0.31 365	0.54 298	0.41 292	0.26 156	0.24 109	0.26 164	0.19 80	0.42 235	0.28 318	0.10 15	0.12 379	0.12 81	0.16 435	0.12 143	0.14 372

BridgeDepth_RVC	0.20 49	0.14 35	0.24 21	0.26 2	0.15 36	0.35 320	0.17 9	0.40 172	0.22 59	0.21 58	0.21 53	0.20 55	0.24 192	0.33 123	0.25 238	0.13 168	0.09 35	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.09 6
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.26 218	0.16 152	0.30 160	0.38 342	0.21 243	0.34 308	0.27 267	0.57 315	0.47 339	0.28 192	0.35 234	0.29 194	0.24 192	0.42 235	0.27 294	0.12 87	0.10 138	0.16 333	0.15 396	0.12 143	0.10 91

VIP-Stereo	0.24 170	0.17 213	0.29 140	0.32 100	0.21 243	0.64 570	0.19 38	0.31 55	0.37 253	0.23 101	0.30 190	0.27 178	0.19 80	0.47 301	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.09 6

GASTEREO	0.25 197	0.16 152	0.32 213	0.40 426	0.20 202	0.22 57	0.30 333	0.43 214	0.31 176	0.37 272	0.33 212	0.22 87	0.35 368	0.41 221	0.23 182	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.11 196

water-stereo	0.28 252	0.14 35	0.29 140	0.35 231	0.19 152	0.36 337	0.23 169	0.62 357	0.38 265	0.39 298	0.62 383	0.41 329	0.35 368	0.28 27	0.27 294	0.14 247	0.13 458	0.13 142	0.12 243	0.12 143	0.10 91

qwe	0.22 117	0.18 259	0.28 126	0.31 68	0.18 117	0.29 196	0.21 99	0.38 146	0.32 191	0.35 260	0.30 190	0.20 55	0.20 104	0.43 250	0.21 99	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.09 6

3w_stereo	0.24 170	0.20 362	0.37 316	0.33 136	0.16 63	0.32 271	0.42 587	0.41 185	0.38 265	0.31 222	0.27 154	0.16 10	0.26 230	0.34 135	0.22 135	0.10 15	0.08 2	0.11 8	0.09 24	0.12 143	0.11 196

2w_stereo	0.22 117	0.18 259	0.30 160	0.32 100	0.16 63	0.28 178	0.38 524	0.38 146	0.35 224	0.32 237	0.33 212	0.17 13	0.18 55	0.29 46	0.22 135	0.09 1	0.08 2	0.11 8	0.10 112	0.12 143	0.10 91

xyz-stereo-finetune2	0.36 376	0.19 309	0.38 330	0.32 100	0.19 152	0.82 657	0.29 310	0.52 283	0.32 191	0.51 369	0.78 461	0.43 351	0.45 469	0.69 540	0.44 535	0.13 168	0.12 379	0.17 388	0.13 305	0.12 143	0.13 319

111111	0.21 94	0.14 35	0.27 102	0.37 298	0.22 278	0.21 49	0.19 38	0.43 214	0.27 117	0.20 42	0.20 38	0.29 194	0.14 3	0.41 221	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.12 143	0.12 265

LGtest1	0.19 28	0.14 35	0.29 140	0.34 177	0.16 63	0.26 129	0.17 9	0.32 68	0.20 44	0.21 58	0.15 9	0.23 107	0.20 104	0.32 100	0.20 58	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.11 196

Reg-Stereo(zero)	0.30 287	0.16 152	0.28 126	0.34 177	0.18 117	0.32 271	0.20 63	0.63 367	0.68 447	0.50 364	0.52 338	0.51 403	0.30 305	0.45 268	0.25 238	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.11 196

AIO_rvc	0.23 141	0.16 152	0.32 213	0.34 177	0.19 152	0.26 129	0.33 415	0.40 172	0.22 59	0.26 156	0.24 109	0.34 248	0.15 9	0.51 338	0.24 204	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.10 91

HUF	0.24 170	0.16 152	0.33 237	0.32 100	0.18 117	0.25 113	0.40 559	0.42 195	0.34 211	0.25 140	0.23 88	0.32 227	0.28 266	0.34 135	0.24 204	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.09 24	0.12 143	0.10 91

AIO_test	0.23 141	0.16 152	0.28 126	0.34 177	0.20 202	0.30 221	0.39 546	0.38 146	0.25 104	0.25 140	0.28 169	0.32 227	0.22 158	0.38 187	0.25 238	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.09 6

GIP-stereo	0.24 170	0.18 259	0.30 160	0.37 298	0.24 379	0.26 129	0.20 63	0.46 238	0.36 234	0.24 122	0.39 261	0.35 266	0.20 104	0.31 84	0.21 99	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.12 143	0.11 196

fffft	0.25 197	0.17 213	0.37 316	0.36 268	0.22 278	0.28 178	0.36 484	0.42 195	0.24 84	0.36 265	0.23 88	0.27 178	0.22 158	0.52 345	0.27 294	0.12 87	0.09 35	0.16 333	0.12 243	0.12 143	0.12 265
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.26 218	0.19 309	0.35 281	0.35 231	0.22 278	0.36 337	0.32 400	0.39 155	0.34 211	0.37 272	0.30 190	0.33 241	0.24 192	0.53 357	0.24 204	0.12 87	0.10 138	0.16 333	0.12 243	0.12 143	0.11 196

tt45	0.27 242	0.17 213	0.34 262	0.35 231	0.23 335	0.38 366	0.28 298	0.46 238	0.28 135	0.40 308	0.27 154	0.38 292	0.25 206	0.57 399	0.26 271	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.12 143	0.14 372

999	0.27 242	0.16 152	0.35 281	0.36 268	0.24 379	0.31 246	0.27 267	0.49 257	0.38 265	0.26 156	0.30 190	0.39 302	0.23 179	0.63 481	0.25 238	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.14 372

WCG-NET	0.28 252	0.15 95	0.33 237	0.33 136	0.19 152	0.33 287	0.27 267	0.39 155	0.80 532	0.46 347	0.49 309	0.39 302	0.25 206	0.40 208	0.25 238	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.11 191	0.12 143	0.10 91

IGEV-Stereo++	0.21 94	0.15 95	0.27 102	0.37 298	0.19 152	0.22 57	0.18 19	0.42 195	0.35 224	0.22 82	0.28 169	0.24 127	0.18 55	0.27 21	0.22 135	0.12 87	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.10 91

Occ-G	0.26 218	0.14 35	0.28 126	0.34 177	0.20 202	0.27 152	0.34 434	0.41 185	0.31 176	0.29 208	0.43 282	0.49 391	0.25 206	0.47 301	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.12 265

WCG-NET（raft）	0.31 297	0.15 95	0.36 298	0.32 100	0.19 152	0.35 320	0.27 267	0.51 273	0.78 521	0.45 339	0.55 357	0.48 383	0.27 247	0.54 365	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.12 81	0.11 191	0.12 143	0.11 196

GCAPDPT-zeroshot4090	0.25 197	0.14 35	0.74 659	0.33 136	0.19 152	0.29 196	0.22 126	0.38 146	0.29 154	0.25 140	0.22 71	0.23 107	0.32 328	0.28 27	0.19 33	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.12 143	0.30 682

MSKI-zero shot	0.32 305	0.17 213	0.34 262	0.39 378	0.21 243	0.32 271	0.22 126	0.61 352	0.43 309	0.52 379	0.64 391	0.61 468	0.20 104	0.74 575	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.12 143	0.12 265

GCAP-Stereo	0.28 252	0.19 309	0.40 367	0.38 342	0.19 152	0.38 366	0.23 169	0.57 315	0.41 292	0.45 339	0.49 309	0.39 302	0.27 247	0.33 123	0.23 182	0.14 247	0.12 379	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.11 196

CAS	0.34 337	0.13 8	0.25 48	1.28 808	0.30 577	0.46 444	0.38 524	0.48 251	0.47 339	0.34 248	0.52 338	0.24 127	0.19 80	0.29 46	0.27 294	0.69 798	0.08 2	0.12 81	0.08 2	0.12 143	0.15 408

Selective-IGEV	0.24 170	0.18 259	0.35 281	0.35 231	0.19 152	0.27 152	0.25 211	0.55 302	0.23 74	0.27 177	0.25 123	0.34 248	0.19 80	0.58 422	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.12 143	0.10 91

MC-Stereo	0.28 252	0.17 213	0.32 213	0.38 342	0.20 202	0.26 129	0.26 242	0.49 257	0.37 253	0.37 272	0.61 378	0.41 329	0.31 322	0.55 374	0.25 238	0.13 168	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.11 196

test-3	0.34 337	0.16 152	0.43 414	0.39 378	0.21 243	0.43 417	0.22 126	0.63 367	0.78 521	0.71 499	0.45 290	0.64 485	0.27 247	0.43 250	0.31 364	0.12 87	0.09 35	0.17 388	0.13 305	0.12 143	0.10 91

test_1	0.34 337	0.16 152	0.43 414	0.39 378	0.21 243	0.43 417	0.23 169	0.63 367	0.78 521	0.68 477	0.45 290	0.64 485	0.27 247	0.43 250	0.31 364	0.12 87	0.09 35	0.17 388	0.13 305	0.12 143	0.10 91

RAFT-RH_RVC	0.56 618	0.17 213	0.41 378	0.37 298	0.23 335	0.57 514	0.24 194	0.60 344	0.70 457	1.19 733	3.94 815	0.56 426	0.38 415	0.65 503	0.36 448	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.14 359	0.12 143	0.13 319

AnonymousM	0.41 453	0.81 779	0.29 140	0.34 177	0.22 278	0.28 178	0.38 524	0.53 295	0.41 292	0.70 492	0.49 309	0.47 376	0.27 247	0.41 221	0.31 364	0.15 336	0.12 379	1.51 812	0.26 689	0.12 143	0.10 91

raftrobust	0.34 337	0.19 309	0.36 298	0.41 465	0.27 499	0.30 221	0.25 211	0.71 455	0.63 418	0.58 402	0.55 357	0.45 366	0.46 476	0.51 338	0.29 345	0.16 397	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.13 319

Gwc-CoAtRS	0.34 337	0.17 213	0.44 426	0.39 378	0.23 335	0.34 308	0.22 126	0.70 444	0.75 492	0.60 410	0.59 370	0.58 441	0.29 286	0.45 268	0.26 271	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.12 143	0.12 265

CREStereo	0.28 252	0.15 95	0.24 21	0.27 5	0.17 79	0.37 351	0.25 211	0.51 273	0.72 470	0.42 325	0.51 323	0.32 227	0.26 230	0.38 187	0.25 238	0.16 397	0.11 301	0.12 81	0.08 2	0.12 143	0.11 196
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.32 305	0.16 152	0.24 21	0.29 17	0.18 117	0.45 438	0.22 126	0.56 306	0.63 418	0.46 347	0.54 347	0.39 302	0.34 361	0.48 313	0.24 204	0.75 800	0.10 138	0.12 81	0.08 2	0.12 143	0.11 196

L500	0.23 141	0.18 259	0.30 160	0.39 378	0.23 335	0.32 271	0.28 298	0.37 129	0.33 199	0.26 156	0.32 208	0.19 40	0.19 80	0.32 100	0.25 238	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.13 305	0.13 210	0.10 91

GeoAtt-L-single (ZS)	0.17 5	0.13 8	0.24 21	0.26 2	0.14 15	0.15 13	0.16 5	0.18 3	0.17 15	0.24 122	0.21 53	0.14 2	0.15 9	0.31 84	0.20 58	0.14 247	0.09 35	0.13 142	0.12 243	0.13 210	0.12 265

RSGM							0.24 194	0.70 444	0.42 303	0.67 470	0.62 383	0.68 512	0.32 328	0.46 288	0.29 345	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.13 210

F5.5	0.20 49	0.14 35	0.24 21	0.35 231	0.14 15	0.31 246	0.22 126	0.34 96	0.20 44	0.18 18	0.23 88	0.24 127	0.19 80	0.28 27	0.16 2	0.11 46	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.13 210	0.09 6

FORCE_4	0.20 49	0.13 8	0.26 78	0.36 268	0.14 15	0.30 221	0.30 333	0.33 84	0.15 6	0.21 58	0.20 38	0.25 148	0.21 130	0.36 160	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.13 210	0.09 6

FORCE_5	0.20 49	0.13 8	0.25 48	0.37 298	0.14 15	0.26 129	0.19 38	0.37 129	0.16 11	0.20 42	0.22 71	0.27 178	0.20 104	0.34 135	0.17 7	0.11 46	0.08 2	0.13 142	0.12 243	0.13 210	0.09 6

GEAR-Net	0.24 170	0.20 362	0.31 188	0.38 342	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.50 269	0.23 74	0.28 192	0.35 234	0.30 209	0.22 158	0.31 84	0.28 318	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.13 210	0.13 319

DF_test	0.19 28	0.13 8	0.26 78	0.33 136	0.24 379	0.10 2	0.23 169	0.26 26	0.30 163	0.22 82	0.27 154	0.16 10	0.18 55	0.22 3	0.20 58	0.15 336	0.11 301	0.13 142	0.12 243	0.13 210	0.10 91

PhaseNet	0.25 197	0.16 152	0.31 188	0.35 231	0.22 278	0.33 287	0.22 126	0.45 230	0.33 199	0.21 58	0.28 169	0.38 292	0.23 179	0.42 235	0.28 318	0.13 168	0.10 138	0.15 285	0.15 396	0.13 210	0.12 265

TS12	0.24 170	0.15 95	0.29 140	0.37 298	0.17 79	0.32 271	0.26 242	0.42 195	0.24 84	0.31 222	0.51 323	0.25 148	0.27 247	0.40 208	0.29 345	0.11 46	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.10 91

bcnet-new	0.24 170	0.16 152	0.48 491	0.36 268	0.17 79	0.39 379	0.24 194	0.36 117	0.30 163	0.24 122	0.25 123	0.26 164	0.32 328	0.45 268	0.18 19	0.10 15	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.10 91

LWStereo	0.23 141	0.16 152	0.41 378	0.35 231	0.17 79	0.38 366	0.25 211	0.36 117	0.25 104	0.23 101	0.31 204	0.24 127	0.35 368	0.43 250	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.09 6

FCBStereo	0.23 141	0.15 95	0.32 213	0.36 268	0.18 117	0.38 366	0.21 99	0.40 172	0.24 84	0.27 177	0.23 88	0.34 248	0.35 368	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

PSGStereo	0.23 141	0.15 95	0.32 213	0.36 268	0.18 117	0.38 366	0.21 99	0.40 172	0.24 84	0.27 177	0.23 88	0.34 248	0.35 368	0.30 70	0.19 33	0.12 87	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

GCAP-Stereo-cres-4k	0.25 197	0.16 152	0.33 237	0.38 342	0.20 202	0.46 444	0.27 267	0.41 185	0.34 211	0.28 192	0.38 256	0.24 127	0.35 368	0.29 46	0.24 204	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

DepthFocus	0.19 28	0.13 8	0.31 188	0.29 17	0.23 335	0.17 24	0.20 63	0.27 29	0.18 24	0.24 122	0.25 123	0.15 6	0.17 35	0.26 15	0.18 19	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.17 496	0.13 210	0.10 91

VMStereo-Base	0.28 252	0.16 152	0.27 102	0.30 34	0.17 79	0.30 221	0.27 267	0.50 269	0.65 431	0.32 237	0.47 302	0.42 342	0.24 192	0.41 221	0.27 294	0.15 336	0.11 301	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.14 372

FE-Mocha	0.32 305	0.19 309	0.50 518	0.38 342	0.27 499	0.30 221	0.20 63	0.71 455	0.36 234	0.65 452	0.56 361	0.54 417	0.25 206	0.38 187	0.22 135	0.15 336	0.10 138	0.17 388	0.16 435	0.13 210	0.12 265

MSCF	0.25 197	0.16 152	0.33 237	0.39 378	0.20 202	0.20 39	0.31 365	0.43 214	0.31 176	0.36 265	0.33 212	0.23 107	0.35 368	0.36 160	0.23 182	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.13 210	0.11 196

4.5_new	0.21 94	0.20 362	0.29 140	0.30 34	0.17 79	0.24 91	0.26 242	0.32 68	0.28 135	0.32 237	0.28 169	0.19 40	0.17 35	0.29 46	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.09 6

4.5w-stereo	0.21 94	0.20 362	0.29 140	0.30 34	0.17 79	0.24 91	0.26 242	0.32 68	0.28 135	0.32 237	0.28 169	0.19 40	0.17 35	0.29 46	0.21 99	0.10 15	0.08 2	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.09 6

monsterstereo	0.22 117	0.14 35	0.26 78	0.34 177	0.18 117	0.21 49	0.20 63	0.37 129	0.35 224	0.33 244	0.40 267	0.19 40	0.18 55	0.45 268	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.08 1

xyz-stereo-finetune	0.33 325	0.18 259	0.36 298	0.33 136	0.18 117	0.57 514	0.31 365	0.58 324	0.69 454	0.45 339	0.54 347	0.38 292	0.33 348	0.56 387	0.36 448	0.12 87	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.12 265

xyz-stereo	4.23 822	0.17 213	61.76 873	0.34 177	0.16 63	12.16 837	0.37 502	0.58 324	0.68 447	1.01 691	3.36 808	0.77 573	0.82 688	1.21 726	0.40 493	0.12 87	0.10 138	0.16 333	0.11 191	0.13 210	0.10 91

LG-Stereo	0.24 170	0.18 259	0.40 367	0.39 378	0.20 202	0.22 57	0.27 267	0.32 68	0.36 234	0.26 156	0.44 286	0.22 87	0.16 24	0.37 177	0.27 294	0.11 46	0.12 379	0.16 333	0.15 396	0.13 210	0.09 6

SGD-Stereo	0.22 117	0.15 95	0.27 102	0.31 68	0.15 36	0.29 196	0.20 63	0.37 129	0.29 154	0.24 122	0.29 184	0.21 74	0.27 247	0.36 160	0.25 238	0.16 397	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.10 91

GREAT-IGEV	0.22 117	0.15 95	0.31 188	0.29 17	0.22 278	0.21 49	0.26 242	0.33 84	0.31 176	0.20 42	0.30 190	0.22 87	0.22 158	0.47 301	0.22 135	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.10 91
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
AIO-test1	0.38 410	0.18 259	0.38 330	0.50 649	0.24 379	0.46 444	0.30 333	0.70 444	1.19 719	0.40 308	0.71 422	0.45 366	0.29 286	0.53 357	0.27 294	0.15 336	0.13 458	0.19 492	0.21 611	0.13 210	0.17 487

UGAM-zero	0.46 503	0.19 309	0.62 594	0.37 298	0.23 335	0.34 308	0.21 99	1.15 673	0.39 280	0.66 465	0.61 378	1.70 763	0.91 710	0.75 581	0.25 238	0.14 247	0.11 301	0.15 285	0.12 243	0.13 210	0.13 319

model_zeroshot	0.33 325	0.18 259	0.48 491	0.39 378	0.28 525	0.45 438	0.25 211	0.63 367	0.45 326	0.61 418	0.50 313	0.51 403	0.25 206	0.45 268	0.26 271	0.16 397	0.13 458	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.13 319

U	0.45 491	0.16 152	0.32 213	0.40 426	0.71 782	3.55 817	0.20 63	0.41 185	0.38 265	0.26 156	0.23 88	0.24 127	0.22 158	0.26 15	0.22 135	0.15 336	0.09 35	0.88 802	0.13 305	0.13 210	0.11 196

AIO-Stereo	0.25 197	0.18 259	0.34 262	0.37 298	0.18 117	0.28 178	0.30 333	0.48 251	0.27 117	0.29 208	0.30 190	0.32 227	0.17 35	0.52 345	0.23 182	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.10 91

RAFT-Stereo-weight	0.32 305	0.18 259	0.33 237	0.39 378	0.22 278	0.26 129	0.29 310	0.67 408	0.80 532	0.53 382	0.51 323	0.58 441	0.20 104	0.47 301	0.27 294	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.11 196

MoCha-V2	0.25 197	0.15 95	0.29 140	0.40 426	0.18 117	0.27 152	0.26 242	0.49 257	0.27 117	0.36 265	0.27 154	0.33 241	0.35 368	0.49 320	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.11 196

IGEV++	0.24 170	0.17 213	0.31 188	0.38 342	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.50 269	0.23 74	0.28 192	0.35 234	0.30 209	0.22 158	0.31 84	0.28 318	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.13 319

IGEVStereo-DCA	0.29 269	0.22 450	0.38 330	0.35 231	0.27 499	0.37 351	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.30 190	0.35 266	0.27 247	0.51 338	0.22 135	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.12 243	0.13 210	0.15 408

rrr	0.29 269	0.22 450	0.41 378	0.35 231	0.27 499	0.37 351	0.32 400	0.52 283	0.42 303	0.38 285	0.30 190	0.35 266	0.27 247	0.51 338	0.22 135	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.14 372

AEACV	0.27 242	0.17 213	0.31 188	0.34 177	0.45 718	0.26 129	0.28 298	0.37 129	0.32 191	0.30 217	0.46 295	0.31 221	0.37 408	0.36 160	0.24 204	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.13 210	0.11 196

Any-RAFT	0.35 357	0.16 152	0.30 160	0.34 177	0.21 243	0.52 471	0.22 126	0.88 550	0.73 477	0.53 382	0.73 428	0.64 485	0.28 266	0.46 288	0.24 204	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.13 210	0.12 265

RAFT-Test	0.34 337	0.18 259	0.37 316	0.38 342	0.23 335	0.50 460	0.23 169	0.69 428	0.40 287	0.60 410	0.85 510	0.61 468	0.28 266	0.46 288	0.27 294	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.12 265

CES	0.28 252	0.14 35	0.23 9	0.30 34	0.70 781	0.37 351	0.27 267	0.48 251	0.46 332	0.34 248	0.48 305	0.27 178	0.22 158	0.39 196	0.23 182	0.13 168	0.11 301	0.12 81	0.08 2	0.13 210	0.17 487

EGLCR-Stereo	0.25 197	0.16 152	0.33 237	0.34 177	0.20 202	0.35 320	0.20 63	0.52 283	0.36 234	0.28 192	0.27 154	0.41 329	0.18 55	0.45 268	0.26 271	0.14 247	0.10 138	0.16 333	0.14 359	0.13 210	0.11 196

ProNet	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.35 231	0.24 379	0.32 271	0.43 596	0.57 315	0.37 253	0.33 244	0.30 190	0.32 227	0.28 266	0.57 399	0.26 271	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.13 319

ADStereo(finetuned)	0.37 393	0.16 152	0.49 504	0.34 177	0.19 152	0.30 221	0.30 333	0.68 418	0.91 611	0.70 492	0.77 449	0.43 351	0.69 628	0.45 268	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.12 265

CIPLG	0.41 453	0.21 409	0.63 604	0.45 582	0.33 632	0.52 471	0.33 415	0.65 386	0.60 402	0.82 574	0.96 566	0.46 373	0.32 328	0.55 374	0.44 535	0.16 397	0.12 379	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.14 372

IPLG	0.39 427	0.20 362	0.59 579	0.40 426	0.24 379	0.54 486	0.27 267	0.75 487	0.63 418	0.84 593	0.81 482	0.32 227	0.32 328	0.60 446	0.45 544	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.13 210	0.12 265

IPLGR_C	0.40 440	0.21 409	0.64 609	0.45 582	0.33 632	0.52 471	0.34 434	0.66 398	0.62 407	0.82 574	0.92 547	0.45 366	0.32 328	0.52 345	0.46 555	0.17 456	0.12 379	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.14 372

ACRE	0.40 440	0.21 409	0.65 615	0.45 582	0.33 632	0.51 465	0.33 415	0.66 398	0.63 418	0.80 552	0.92 547	0.45 366	0.32 328	0.52 345	0.45 544	0.16 397	0.12 379	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.14 372

TRStereo	0.37 393	0.27 577	0.59 579	0.47 612	0.41 693	0.29 196	0.30 333	0.84 529	0.59 399	0.52 379	0.41 271	0.52 409	0.26 230	0.73 567	0.27 294	0.17 456	0.12 379	0.19 492	0.19 561	0.13 210	0.11 196

STrans-v2	0.46 503	0.20 362	0.48 491	0.40 426	0.24 379	0.55 493	0.50 642	1.07 635	0.73 477	0.65 452	1.05 617	0.72 536	0.69 628	0.72 559	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.14 359	0.13 210	0.12 265

RAFT-345	0.40 440	0.18 259	0.40 367	0.38 342	0.22 278	0.33 287	0.26 242	0.61 352	0.51 366	0.74 523	1.79 754	0.45 366	0.33 348	0.66 512	0.36 448	0.14 247	0.11 301	0.18 444	0.14 359	0.13 210	0.13 319

CREStereo++_RVC	0.32 305	0.15 95	0.23 9	0.31 68	0.24 379	0.27 152	0.22 126	0.46 238	0.88 584	0.46 347	0.80 475	0.30 209	0.26 230	0.36 160	0.33 392	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.51 790	0.13 210	0.09 6
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
TANstereo	0.30 287	0.15 95	0.31 188	0.30 34	0.17 79	0.55 493	0.23 169	0.44 222	0.55 385	0.59 405	0.68 411	0.37 283	0.26 230	0.35 151	0.27 294	0.15 336	0.16 570	0.12 81	0.10 112	0.13 210	0.14 372

XX-TBD	0.32 305	0.53 733	0.26 78	0.51 668	0.20 202	0.37 351	0.24 194	0.40 172	0.73 477	0.54 388	0.69 415	0.31 221	0.25 206	0.32 100	0.27 294	0.16 397	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.13 210	0.11 196

DCANet	0.36 376	0.16 152	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.30 221	0.30 333	0.68 418	0.91 611	0.70 492	0.77 449	0.43 351	0.57 546	0.45 268	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.13 210	0.12 265

111	0.40 440	0.17 213	0.41 378	0.34 177	0.19 152	0.52 471	0.28 298	0.74 480	1.16 713	0.50 364	0.91 542	0.63 479	0.48 487	0.61 456	0.35 429	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.13 210	0.13 319

RAFT-Stereo + iAFF	0.36 376	0.17 213	0.41 378	0.35 231	0.19 152	0.33 287	0.29 310	0.65 386	0.73 477	0.68 477	1.01 593	0.56 426	0.40 435	0.42 235	0.30 355	0.11 46	0.09 35	0.15 285	0.14 359	0.13 210	0.10 91

AFF-stereo	0.38 410	0.19 309	0.39 353	0.37 298	0.21 243	0.27 152	0.31 365	0.65 386	0.66 435	0.64 443	1.13 649	0.76 567	0.39 429	0.55 374	0.33 392	0.11 46	0.09 35	0.16 333	0.16 435	0.13 210	0.11 196

EAI-Stereo	0.34 337	0.19 309	0.44 426	0.39 378	0.21 243	0.31 246	0.30 333	1.15 673	0.30 163	0.49 360	0.75 439	0.36 278	0.28 266	0.62 467	0.27 294	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.13 305	0.13 210	0.12 265

CFNet-RSSM	0.34 337	0.17 213	0.45 439	0.39 378	0.22 278	0.35 320	0.23 169	0.73 473	0.84 556	0.65 452	0.54 347	0.57 432	0.28 266	0.46 288	0.26 271	0.13 168	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.13 210	0.11 196

ACC-I	0.20 49	0.15 95	0.25 48	0.32 100	0.19 152	0.10 2	0.23 169	0.24 14	0.29 154	0.23 101	0.29 184	0.20 55	0.21 130	0.28 27	0.19 33	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.14 270	0.10 91

ACC	0.19 28	0.16 152	0.25 48	0.32 100	0.20 202	0.08 1	0.22 126	0.25 17	0.30 163	0.23 101	0.26 143	0.20 55	0.20 104	0.27 21	0.19 33	0.14 247	0.10 138	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.10 91

TADF							0.32 400	0.76 495	0.90 603	0.97 671	0.59 370	0.62 475	0.36 397	0.52 345	0.31 364	0.13 168	0.09 35	0.14 216	0.12 243	0.14 270

MCPF							0.30 333	0.93 568	1.02 664	0.59 405	0.96 566	0.80 587	0.52 511	0.91 665	0.49 569	0.14 247	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.14 270

GCAP-Stereo-w-DA	0.22 117	0.17 213	0.35 281	0.37 298	0.17 79	0.26 129	0.18 19	0.41 185	0.37 253	0.28 192	0.23 88	0.25 148	0.26 230	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.10 91

FORCE_4.7	0.20 49	0.16 152	0.26 78	0.38 342	0.15 36	0.26 129	0.32 400	0.30 46	0.22 59	0.18 18	0.22 71	0.20 55	0.20 104	0.32 100	0.15 1	0.13 168	0.09 35	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.10 91

EE1	0.28 252	0.15 95	0.35 281	0.36 268	0.24 379	0.18 29	0.26 242	0.59 331	0.38 265	0.34 248	0.35 234	0.47 376	0.35 368	0.54 365	0.22 135	0.16 397	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.14 270	0.12 265

FAST (zero-shot)	0.28 252	0.18 259	0.46 456	0.51 668	0.57 759	0.18 29	0.25 211	0.54 298	0.22 59	0.22 82	0.31 204	0.27 178	0.25 206	0.42 235	0.24 204	0.21 578	0.18 617	0.15 285	0.17 496	0.14 270	0.17 487

Weightmod	0.32 305	0.18 259	0.30 160	0.34 177	0.19 152	0.54 486	0.34 434	0.56 306	0.50 359	0.41 316	0.52 338	0.48 383	0.33 348	0.46 288	0.29 345	0.15 336	0.23 680	0.16 333	0.15 396	0.14 270	0.11 196

TestStereo_HL3	0.37 393	0.19 309	0.49 504	0.34 177	0.24 379	0.51 465	0.39 546	0.60 344	0.43 309	0.61 418	0.83 494	0.56 426	0.46 476	0.55 374	0.28 318	0.15 336	0.11 301	0.14 216	0.13 305	0.14 270	0.17 487

quiztm	0.29 269	0.19 309	0.35 281	0.40 426	0.23 335	0.27 152	0.33 415	0.63 367	0.39 280	0.45 339	0.60 373	0.39 302	0.18 55	0.40 208	0.26 271	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.14 270	0.10 91

canet-new	0.23 141	0.16 152	0.45 439	0.35 231	0.17 79	0.33 287	0.27 267	0.38 146	0.26 112	0.20 42	0.24 109	0.21 74	0.35 368	0.46 288	0.17 7	0.11 46	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.09 6

LMStereo	0.24 170	0.17 213	0.51 533	0.36 268	0.16 63	0.26 129	0.29 310	0.36 117	0.29 154	0.22 82	0.29 184	0.23 107	0.37 408	0.42 235	0.17 7	0.10 15	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.09 6

CR7Stereo	0.23 141	0.17 213	0.39 353	0.34 177	0.18 117	0.38 366	0.20 63	0.36 117	0.26 112	0.24 122	0.28 169	0.25 148	0.35 368	0.25 11	0.21 99	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.09 6

CHEStereo	0.23 141	0.16 152	0.29 140	0.35 231	0.17 79	0.39 379	0.23 169	0.35 109	0.30 163	0.30 217	0.27 154	0.25 148	0.32 328	0.30 70	0.20 58	0.11 46	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.10 91

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.22 117	0.17 213	0.35 281	0.37 298	0.17 79	0.26 129	0.18 19	0.41 185	0.37 253	0.28 192	0.23 88	0.25 148	0.26 230	0.29 46	0.21 99	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.10 91

PSi22	0.30 287	0.18 259	0.30 160	0.36 268	0.19 152	0.30 221	0.19 38	0.42 195	0.73 477	0.27 177	0.32 208	0.57 432	0.43 453	0.77 596	0.25 238	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.14 270	0.11 196

LiteMatch	0.24 170	0.17 213	0.24 21	0.37 298	0.20 202	0.27 152	0.27 267	0.31 55	0.24 84	0.21 58	0.20 38	0.29 194	0.40 435	0.29 46	0.43 517	0.16 397	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.14 270	0.14 372

Lsterematch	0.38 410	0.17 213	0.38 330	0.37 298	0.20 202	0.42 412	0.27 267	0.57 315	0.71 468	0.66 465	1.02 602	0.49 391	0.40 435	0.57 399	0.43 517	0.16 397	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.14 270	0.14 372

Hybrid-DGEV-03	0.45 491	0.19 309	0.33 237	0.43 536	0.27 499	0.56 508	0.26 242	0.65 386	0.74 487	0.94 656	1.92 761	0.61 468	0.30 305	0.55 374	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.18 444	0.16 435	0.14 270	0.11 196

Hybrid-DGEV-2	0.41 453	0.21 409	0.42 399	0.47 612	0.29 557	0.59 532	0.23 169	0.82 520	0.99 650	0.64 443	0.63 385	0.60 462	0.65 606	0.58 422	0.33 392	0.14 247	0.12 379	0.18 444	0.16 435	0.14 270	0.12 265

WQFJA1	0.32 305	0.19 309	0.34 262	0.39 378	0.26 462	0.62 550	0.30 333	0.56 306	0.47 339	0.37 272	0.39 261	0.38 292	0.33 348	0.50 329	0.42 507	0.14 247	0.18 617	0.16 333	0.14 359	0.14 270	0.13 319

WQFJX	0.32 305	0.18 259	0.33 237	0.39 378	0.27 499	0.60 539	0.30 333	0.53 295	0.47 339	0.39 298	0.38 256	0.34 248	0.33 348	0.61 456	0.40 493	0.14 247	0.17 592	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.14 372

NLMM	0.32 305	0.19 309	0.34 262	0.39 378	0.26 462	0.62 550	0.30 333	0.56 306	0.47 339	0.37 272	0.39 261	0.38 292	0.33 348	0.49 320	0.42 507	0.14 247	0.18 617	0.16 333	0.14 359	0.14 270	0.13 319

NLSM1	0.32 305	0.18 259	0.34 262	0.39 378	0.25 414	0.66 582	0.27 267	0.57 315	0.50 359	0.37 272	0.53 344	0.29 194	0.28 266	0.54 365	0.32 377	0.16 397	0.17 592	0.18 444	0.15 396	0.14 270	0.12 265

GEAStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.25 414	0.36 337	0.30 333	0.42 195	0.28 135	0.26 156	0.28 169	0.24 127	0.21 130	0.32 100	0.22 135	0.18 493	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.12 265

GSStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.33 136	0.25 414	0.36 337	0.30 333	0.42 195	0.27 117	0.30 217	0.28 169	0.23 107	0.21 130	0.32 100	0.22 135	0.16 397	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.12 265

GS-Stereo							0.30 333	0.42 195	0.27 117	0.30 217	0.28 169	0.23 107	0.21 130	0.32 100	0.22 135	0.16 397	0.09 35	0.12 81	0.10 112	0.14 270	0.12 265

IGEV-FE	0.34 337	0.18 259	0.67 625	0.39 378	0.28 525	0.30 221	0.25 211	0.74 480	0.31 176	0.62 422	0.57 363	0.54 417	0.25 206	0.53 357	0.27 294	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

LG-Stereo_Zeroshot	0.23 141	0.16 152	0.32 213	0.39 378	0.21 243	0.18 29	0.21 99	0.34 96	0.26 112	0.28 192	0.51 323	0.28 186	0.29 286	0.26 15	0.24 204	0.14 247	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.14 270	0.12 265

MM-Stereo_test3	0.34 337	0.19 309	0.31 188	0.41 465	0.25 414	0.35 320	0.44 607	0.72 462	0.92 616	0.46 347	0.52 338	0.41 329	0.29 286	0.44 263	0.28 318	0.16 397	0.15 534	0.17 388	0.13 305	0.14 270	0.13 319

DEFOM-Stereo_RVC	0.25 197	0.31 618	0.24 21	0.51 668	0.19 152	0.29 196	0.22 126	0.40 172	0.37 253	0.26 156	0.24 109	0.24 127	0.31 322	0.44 263	0.22 135	0.14 247	0.09 35	0.12 81	0.09 24	0.14 270	0.10 91

mms	0.26 218	0.21 409	0.33 237	0.37 298	0.25 414	0.30 221	0.33 415	0.40 172	0.32 191	0.28 192	0.34 224	0.34 248	0.20 104	0.45 268	0.26 271	0.12 87	0.11 301	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.11 196

ours_stereo	0.26 218	0.21 409	0.33 237	0.38 342	0.23 335	0.30 221	0.33 415	0.42 195	0.38 265	0.26 156	0.34 224	0.35 266	0.23 179	0.47 301	0.27 294	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.10 91

fffy	0.28 252	0.21 409	0.34 262	0.37 298	0.23 335	0.33 287	0.29 310	0.51 273	0.41 292	0.32 237	0.37 252	0.39 302	0.27 247	0.50 329	0.27 294	0.12 87	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.11 196

tg	0.33 325	0.18 259	0.37 316	0.39 378	0.22 278	0.38 366	0.26 242	0.70 444	0.56 393	0.47 354	0.65 394	0.42 342	0.24 192	0.55 374	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.18 444	0.17 496	0.14 270	0.11 196

PAM_32	0.46 503	0.19 309	0.67 625	0.39 378	0.24 379	0.75 620	0.27 267	0.95 581	0.34 211	0.68 477	0.44 286	1.91 771	0.65 606	0.62 467	0.26 271	0.15 336	0.10 138	0.16 333	0.15 396	0.14 270	0.13 319

PAM	0.46 503	0.19 309	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.75 620	0.33 415	0.85 532	0.34 211	0.70 492	0.46 295	1.83 766	0.63 588	0.61 456	0.26 271	0.15 336	0.10 138	0.16 333	0.14 359	0.14 270	0.13 319

RAStereo	0.24 170	0.17 213	0.29 140	0.40 426	0.21 243	0.23 75	0.26 242	0.42 195	0.45 326	0.23 101	0.34 224	0.30 209	0.19 80	0.34 135	0.25 238	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.11 196

IGEV-BASED-STEREO-	0.56 618	3.08 837	2.43 796	0.31 68	0.18 117	0.29 196	0.20 63	0.37 129	0.32 191	0.28 192	0.24 109	0.18 30	0.18 55	0.31 84	0.22 135	1.09 814	0.08 2	0.17 388	0.16 435	0.14 270	0.97 805

RSM++	0.25 197	0.18 259	0.34 262	0.36 268	0.20 202	0.28 178	0.30 333	0.51 273	0.32 191	0.25 140	0.22 71	0.37 283	0.21 130	0.50 329	0.24 204	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.12 243	0.14 270	0.10 91

RSM	0.25 197	0.18 259	0.33 237	0.36 268	0.20 202	0.27 152	0.34 434	0.51 273	0.27 117	0.26 156	0.23 88	0.39 302	0.21 130	0.56 387	0.22 135	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.14 270	0.10 91

MGS-Stereo	0.28 252	0.19 309	0.40 367	0.36 268	0.23 335	0.37 351	0.30 333	0.39 155	0.44 317	0.31 222	0.51 323	0.40 316	0.24 192	0.43 250	0.26 271	0.15 336	0.12 379	0.15 285	0.13 305	0.14 270	0.13 319

ff7	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

ffff	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

11t	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

MaDis-Stereo	0.26 218	0.18 259	0.36 298	0.36 268	0.26 462	0.27 152	0.27 267	0.43 214	0.35 224	0.27 177	0.26 143	0.41 329	0.28 266	0.40 208	0.28 318	0.16 397	0.14 500	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.12 265

IGEV_Zeroshot_test	0.34 337	0.18 259	0.67 625	0.39 378	0.28 525	0.30 221	0.25 211	0.74 480	0.31 176	0.62 422	0.57 363	0.54 417	0.25 206	0.53 357	0.27 294	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

UniTT-Stereo	0.27 242	0.17 213	0.37 316	0.40 426	0.27 499	0.30 221	0.28 298	0.39 155	0.31 176	0.29 208	0.46 295	0.27 178	0.25 206	0.47 301	0.34 409	0.17 456	0.13 458	0.13 142	0.12 243	0.14 270	0.12 265

MIM_Stereo	0.38 410	0.17 213	0.53 547	0.37 298	0.24 379	0.27 152	0.24 194	0.70 444	0.54 377	0.72 512	1.00 590	0.63 479	0.29 286	0.64 496	0.38 477	0.13 168	0.14 500	0.17 388	0.16 435	0.14 270	0.11 196

HH	0.35 357	0.20 362	0.47 470	0.40 426	0.25 414	0.33 287	0.31 365	0.76 495	0.38 265	0.43 329	0.57 363	0.79 578	0.44 464	0.71 553	0.25 238	0.15 336	0.11 301	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

HanStereo	0.35 357	0.20 362	0.47 470	0.40 426	0.25 414	0.33 287	0.31 365	0.76 495	0.38 265	0.43 329	0.57 363	0.79 578	0.44 464	0.71 553	0.25 238	0.15 336	0.11 301	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.12 265

anonymousdsp	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.37 298	0.25 414	0.30 221	0.35 461	0.63 367	0.35 224	0.39 298	0.33 212	0.33 241	0.28 266	0.59 440	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

DCRE	0.37 393	0.18 259	0.46 456	0.45 582	0.32 620	0.42 412	0.37 502	0.63 367	0.51 366	0.47 354	0.94 551	0.56 426	0.36 397	0.52 345	0.32 377	0.14 247	0.13 458	0.15 285	0.14 359	0.14 270	0.13 319

TestStereo1	0.43 472	0.23 472	0.41 378	0.51 668	0.24 379	0.34 308	0.40 559	0.77 499	0.90 603	0.68 477	0.96 566	0.48 383	0.46 476	0.91 665	0.32 377	0.16 397	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.14 270	0.13 319

ccc-4	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.36 268	0.26 462	0.31 246	0.35 461	0.62 357	0.34 211	0.38 285	0.33 212	0.32 227	0.29 286	0.58 422	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408

SA-5K	0.43 472	0.23 472	0.41 378	0.51 668	0.24 379	0.34 308	0.40 559	0.77 499	0.90 603	0.68 477	0.96 566	0.48 383	0.46 476	0.91 665	0.32 377	0.16 397	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.14 270	0.13 319

IGEV-Stereo	0.29 269	0.21 409	0.38 330	0.37 298	0.25 414	0.30 221	0.35 461	0.63 367	0.35 224	0.39 298	0.33 212	0.33 241	0.28 266	0.59 440	0.25 238	0.14 247	0.10 138	0.17 388	0.12 243	0.14 270	0.15 408
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.45 491	0.21 409	0.48 491	0.42 513	0.28 525	0.31 246	0.54 670	0.63 367	0.62 407	0.62 422	0.89 535	1.01 660	0.69 628	0.75 581	0.66 636	0.13 168	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.15 408

MIPNet	0.37 393	0.21 409	0.59 579	0.39 378	0.25 414	0.50 460	0.28 298	0.77 499	0.70 457	0.65 452	0.60 373	0.40 316	0.49 492	0.44 263	0.37 467	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.14 270	0.13 319

CrosDoStereo	0.50 567	0.18 259	0.45 439	0.38 342	0.24 379	0.40 385	1.18 792	0.67 408	0.86 570	0.94 656	1.37 710	0.63 479	0.77 671	0.65 503	0.45 544	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.18 527	0.14 270	0.14 372

TransformOpticalFlow	0.44 480	0.20 362	0.47 470	0.41 465	0.23 335	0.37 351	0.47 622	0.94 574	0.76 501	0.65 452	1.14 655	0.73 549	0.56 543	0.76 586	0.32 377	0.15 336	0.10 138	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.13 319

ASMatch	0.48 532	0.19 309	0.45 439	0.39 378	0.28 525	0.37 351	0.26 242	0.74 480	0.68 447	0.76 534	2.34 776	0.61 468	0.52 511	0.62 467	0.37 467	0.14 247	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.21 591

DeepStereo_LL	0.50 567	0.18 259	0.45 439	0.38 342	0.24 379	0.40 385	1.18 792	0.67 408	0.86 570	0.94 656	1.37 710	0.63 479	0.77 671	0.65 503	0.45 544	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.18 527	0.14 270	0.14 372

DEmStereo	0.48 532	0.17 213	0.50 518	0.38 342	0.25 414	0.59 532	0.34 434	0.63 367	0.74 487	0.89 628	1.66 746	0.58 441	1.06 739	0.60 446	0.42 507	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.16 435	0.14 270	0.15 408

THIR-Stereo	0.50 567	0.18 259	0.45 439	0.38 342	0.23 335	0.75 620	0.67 715	0.66 398	0.87 580	1.02 695	1.40 716	0.72 536	0.76 663	0.62 467	0.42 507	0.15 336	0.11 301	0.17 388	0.18 527	0.14 270	0.15 408

DRaft	0.49 551	0.17 213	0.47 470	0.37 298	0.25 414	0.58 520	0.40 559	0.65 386	0.85 565	1.02 695	1.75 753	0.50 397	0.82 688	0.63 481	0.40 493	0.13 168	0.11 301	0.16 333	0.16 435	0.14 270	0.15 408

s12784h	0.36 376	0.15 95	0.24 21	0.34 177	0.15 36	0.77 627	0.29 310	0.80 513	0.83 550	0.56 395	0.57 363	0.43 351	0.40 435	0.57 399	0.33 392	0.12 87	0.10 138	0.14 216	0.09 24	0.14 270	0.09 6

raft+_RVC	0.38 410	0.19 309	0.35 281	0.37 298	0.25 414	0.45 438	0.37 502	0.78 505	0.89 600	0.51 369	0.78 461	0.50 397	0.29 286	0.53 357	0.40 493	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.14 270	0.12 265

XX-Stereo	0.37 393	0.17 213	0.45 439	0.55 714	0.36 656	0.38 366	0.20 63	0.60 344	0.30 163	0.46 347	1.30 700	0.73 549	0.26 230	0.56 387	0.26 271	0.16 397	0.11 301	0.17 388	0.16 435	0.14 270	0.10 91

test_xeample3	0.29 269	0.21 409	0.41 378	0.35 231	0.26 462	0.35 320	0.32 400	0.56 306	0.36 234	0.43 329	0.32 208	0.34 248	0.28 266	0.54 365	0.23 182	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.12 243	0.14 270	0.13 319

ARAFT	0.47 519	0.24 514	0.79 679	0.42 513	0.25 414	0.55 493	0.55 675	0.75 487	0.81 540	0.89 628	0.75 439	0.73 549	0.47 482	0.88 649	0.37 467	0.15 336	0.12 379	0.23 608	0.22 629	0.14 270	0.13 319

R-Stereo Train	0.39 427	0.18 259	0.42 399	0.42 513	0.26 462	0.40 385	0.32 400	0.72 462	0.34 211	0.89 628	1.28 693	0.57 432	0.35 368	0.42 235	0.32 377	0.15 336	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.14 270	0.13 319

RAFT-Stereo	0.39 427	0.18 259	0.42 399	0.42 513	0.26 462	0.40 385	0.32 400	0.72 462	0.34 211	0.89 628	1.28 693	0.57 432	0.35 368	0.42 235	0.32 377	0.15 336	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.14 270	0.13 319
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MLCV	0.47 519	0.24 514	0.61 588	0.37 298	0.17 79	0.61 542	0.33 415	0.80 513	0.87 580	0.94 656	1.13 649	0.72 536	0.43 453	0.89 656	0.51 582	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.14 270	0.12 265

Weightmod_eth	0.31 297	0.19 309	0.31 188	0.35 231	0.18 117	0.45 438	0.35 461	0.62 357	0.39 280	0.44 334	0.39 261	0.48 383	0.41 444	0.45 268	0.23 182	0.17 456	0.16 570	0.15 285	0.14 359	0.15 345	0.09 6

depth_test_26	0.21 94	0.14 35	0.28 126	0.30 34	0.19 152	0.16 19	0.20 63	0.30 46	0.23 74	0.27 177	0.37 252	0.22 87	0.15 9	0.29 46	0.20 58	0.18 493	0.14 500	0.15 285	0.15 396	0.15 345	0.14 372

ManiGeoR	0.33 325	0.17 213	0.43 414	0.31 68	0.22 278	0.40 385	0.27 267	0.73 473	0.49 352	0.40 308	0.63 385	0.40 316	0.32 328	0.62 467	0.41 499	0.16 397	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.16 460

HLF11	0.34 337	0.17 213	0.42 399	0.30 34	0.23 335	0.36 337	0.22 126	0.69 428	0.48 348	0.49 360	0.66 401	0.43 351	0.37 408	0.70 547	0.45 544	0.15 336	0.12 379	0.13 142	0.11 191	0.15 345	0.17 487

HLf10	0.33 325	0.17 213	0.43 414	0.31 68	0.22 278	0.40 385	0.27 267	0.73 473	0.49 352	0.40 308	0.63 385	0.40 316	0.32 328	0.62 467	0.41 499	0.16 397	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.16 460

TestStereo_HLe17	0.34 337	0.17 213	0.46 456	0.32 100	0.21 243	0.42 412	0.31 365	0.70 444	0.66 435	0.46 347	0.68 411	0.36 278	0.30 305	0.61 456	0.36 448	0.16 397	0.10 138	0.14 216	0.13 305	0.15 345	0.15 408

TestStereo_HL2	0.33 325	0.18 259	0.33 237	0.31 68	0.22 278	0.32 271	0.25 211	0.58 324	0.61 403	0.54 388	0.68 411	0.41 329	0.36 397	0.57 399	0.36 448	0.16 397	0.11 301	0.13 142	0.11 191	0.15 345	0.16 460

GGDA	0.32 305	0.18 259	0.32 213	0.31 68	0.21 243	0.31 246	0.26 242	0.59 331	0.66 435	0.50 364	0.68 411	0.40 316	0.36 397	0.55 374	0.35 429	0.15 336	0.11 301	0.13 142	0.12 243	0.15 345	0.15 408

TestStereo-Hl	0.34 337	0.20 362	0.32 213	0.32 100	0.22 278	0.32 271	0.27 267	0.64 382	0.59 399	0.50 364	0.67 408	0.46 373	0.45 469	0.60 446	0.34 409	0.14 247	0.11 301	0.13 142	0.13 305	0.15 345	0.15 408

BARStereo	0.23 141	0.16 152	0.30 160	0.36 268	0.17 79	0.26 129	0.26 242	0.33 84	0.30 163	0.27 177	0.30 190	0.23 107	0.34 361	0.42 235	0.18 19	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.15 345	0.10 91

KMOStereo	0.26 218	0.19 309	0.34 262	0.38 342	0.25 414	0.51 465	0.24 194	0.40 172	0.30 163	0.27 177	0.27 154	0.23 107	0.36 397	0.43 250	0.22 135	0.14 247	0.09 35	0.14 216	0.10 112	0.15 345	0.12 265

RT-IGEV	0.52 584	0.19 309	0.59 579	0.40 426	0.25 414	0.79 637	0.62 701	1.15 673	0.74 487	0.89 628	0.99 587	1.18 708	0.61 573	0.65 503	0.31 364	0.19 528	0.13 458	0.17 388	0.13 305	0.15 345	0.20 571

Selective-IGEV-i1	0.44 480	0.20 362	0.53 547	0.41 465	0.22 278	0.62 550	0.50 642	1.01 610	0.88 584	0.63 431	0.81 482	0.79 578	0.38 415	0.54 365	0.38 477	0.16 397	0.13 458	0.15 285	0.13 305	0.15 345	0.15 408

NLMM1	0.33 325	0.21 409	0.36 298	0.41 465	0.25 414	0.55 493	0.33 415	0.55 302	0.63 418	0.42 325	0.44 286	0.30 209	0.25 206	0.63 481	0.38 477	0.16 397	0.18 617	0.17 388	0.14 359	0.15 345	0.13 319

gasm-f	0.24 170	0.16 152	0.27 102	0.33 136	0.25 414	0.25 113	0.36 484	0.42 195	0.28 135	0.26 156	0.35 234	0.24 127	0.30 305	0.36 160	0.23 182	0.18 493	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.15 345	0.12 265

Select-FE	0.46 503	0.24 514	0.88 693	0.42 513	0.35 648	0.33 287	0.19 38	0.90 558	0.37 253	0.60 410	1.01 593	0.97 646	0.80 682	0.72 559	0.28 318	0.16 397	0.12 379	0.17 388	0.20 588	0.15 345	0.24 631

DA	0.29 269	0.17 213	0.31 188	0.40 426	0.20 202	0.74 614	0.33 415	0.47 243	0.44 317	0.34 248	0.39 261	0.39 302	0.32 328	0.32 100	0.24 204	0.15 336	0.11 301	0.16 333	0.11 191	0.15 345	0.10 91

GGEV	0.29 269	0.17 213	0.31 188	0.40 426	0.20 202	0.74 614	0.33 415	0.47 243	0.44 317	0.34 248	0.39 261	0.39 302	0.32 328	0.32 100	0.24 204	0.15 336	0.11 301	0.16 333	0.11 191	0.15 345	0.10 91

S2M2_XL	0.19 28	0.18 259	0.27 102	0.27 5	0.20 202	0.15 13	0.16 5	0.22 9	0.15 6	0.21 58	0.26 143	0.17 13	0.17 35	0.24 7	0.21 99	0.17 456	0.16 570	0.15 285	0.13 305	0.15 345	0.12 265
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.48 532	0.20 362	0.40 367	0.34 177	0.23 335	0.57 514	0.58 686	1.10 646	0.77 510	0.86 605	0.94 551	0.95 641	0.54 530	0.68 534	0.60 617	0.16 397	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.15 408

MM-Stereo_test2	0.30 287	0.18 259	0.39 353	0.40 426	0.24 379	0.42 412	0.42 587	0.63 367	0.41 292	0.37 272	0.35 234	0.32 227	0.26 230	0.53 357	0.25 238	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.15 345	0.10 91

MM-Stereo_test1	0.33 325	0.19 309	0.36 298	0.41 465	0.23 335	0.36 337	0.45 610	0.58 324	0.54 377	0.60 410	0.50 313	0.38 292	0.37 408	0.60 446	0.26 271	0.15 336	0.13 458	0.17 388	0.14 359	0.15 345	0.12 265

HART	0.29 269	0.16 152	0.32 213	0.40 426	0.21 243	0.32 271	0.26 242	0.62 357	0.31 176	0.33 244	0.65 394	0.41 329	0.22 158	0.55 374	0.25 238	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.11 191	0.15 345	0.11 196

SCV	0.26 218	0.19 309	0.33 237	0.35 231	0.21 243	0.27 152	0.34 434	0.56 306	0.28 135	0.24 122	0.28 169	0.37 283	0.23 179	0.49 320	0.22 135	0.18 493	0.10 138	0.14 216	0.11 191	0.15 345	0.11 196

AIO-test2	0.39 427	0.21 409	0.41 378	0.47 612	0.25 414	0.45 438	0.35 461	0.77 499	1.27 740	0.36 265	0.87 523	0.37 283	0.30 305	0.47 301	0.27 294	0.15 336	0.13 458	0.21 571	0.23 648	0.15 345	0.13 319

UGAM	0.52 584	0.22 450	0.46 456	0.45 582	0.25 414	0.41 405	0.52 661	0.62 357	1.16 713	0.76 534	1.13 649	1.32 727	0.57 546	1.00 688	0.53 593	0.17 456	0.14 500	0.25 641	0.21 611	0.15 345	0.13 319

IGEV-Stereo+	0.23 141	0.14 35	0.26 78	0.32 100	0.19 152	0.12 5	0.17 9	0.29 39	0.29 154	0.21 58	0.15 9	0.22 87	0.22 158	0.40 208	0.22 135	0.14 247	0.10 138	0.12 81	0.09 24	0.15 345	0.86 796

tta	0.51 576	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.55 603	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.14 372

qqq1	0.49 551	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.34 409	0.19 528	0.15 534	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.14 372

fff1	0.49 551	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.34 409	0.19 528	0.15 534	0.14 216	0.12 243	0.15 345	0.14 372

AE-Stereo	0.34 337	0.21 409	0.42 399	0.48 620	0.31 602	0.48 453	0.35 461	0.61 352	0.62 407	0.32 237	0.55 357	0.52 409	0.27 247	0.47 301	0.29 345	0.13 168	0.13 458	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.12 265

DisPM	0.39 427	0.19 309	0.44 426	0.41 465	0.27 499	0.24 91	0.31 365	0.65 386	0.57 395	0.87 613	0.87 523	0.60 462	0.32 328	0.76 586	0.32 377	0.18 493	0.12 379	0.19 492	0.17 496	0.15 345	0.20 571

raft_robust	0.41 453	0.23 472	0.36 298	0.42 513	0.21 243	0.40 385	0.33 415	0.79 509	0.98 645	0.79 549	0.87 523	0.39 302	0.33 348	0.84 631	0.29 345	0.13 168	0.12 379	0.16 333	0.17 496	0.15 345	0.12 265

RAFT_CTSACE	0.45 491	0.20 362	0.44 426	0.45 582	0.27 499	0.34 308	0.39 546	0.60 344	0.73 477	0.76 534	1.44 726	0.83 596	0.38 415	1.08 705	0.26 271	0.12 87	0.13 458	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.11 196

RAFT+CT+SA	0.39 427	0.23 472	0.36 298	0.51 668	0.27 499	0.29 196	0.46 614	0.75 487	0.80 532	0.51 369	0.89 535	0.41 329	0.40 435	0.78 602	0.32 377	0.14 247	0.11 301	0.18 444	0.18 527	0.15 345	0.14 372

Sa-1000	0.48 532	0.24 514	0.41 378	0.45 582	0.25 414	0.59 532	0.34 434	0.81 518	0.93 624	0.82 574	1.50 733	0.53 413	0.45 469	0.92 669	0.30 355	0.15 336	0.12 379	0.21 571	0.19 561	0.15 345	0.13 319

SA	0.44 480	0.25 540	0.46 456	0.46 604	0.24 379	0.43 417	0.36 484	0.75 487	0.96 638	0.59 405	1.03 607	0.48 383	0.52 511	0.94 682	0.32 377	0.16 397	0.12 379	0.21 571	0.19 561	0.15 345	0.13 319

test_4	0.36 376	0.18 259	0.31 188	0.44 557	0.25 414	0.20 39	0.34 434	0.56 306	0.41 292	0.59 405	1.45 729	0.43 351	0.25 206	0.63 481	0.28 318	0.12 87	0.10 138	0.17 388	0.19 561	0.15 345	0.11 196

iRaft-Stereo_20w	0.39 427	0.19 309	0.57 573	0.37 298	0.27 499	0.31 246	0.24 194	1.44 760	0.29 154	0.69 485	0.53 344	0.60 462	0.42 447	0.83 625	0.27 294	0.14 247	0.11 301	0.14 216	0.13 305	0.15 345	0.13 319

IPLGR	0.39 427	0.21 409	0.63 604	0.39 378	0.22 278	0.49 458	0.29 310	0.76 495	0.74 487	0.78 544	0.77 449	0.44 362	0.42 447	0.47 301	0.38 477	0.13 168	0.12 379	0.16 333	0.14 359	0.15 345	0.13 319

GMOStereo	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

error version	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

test-v	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

test_3	0.36 376	0.19 309	0.44 426	0.44 557	0.23 335	0.48 453	0.36 484	0.66 398	0.82 545	0.64 443	0.45 290	0.68 512	0.25 206	0.41 221	0.31 364	0.12 87	0.10 138	0.18 444	0.16 435	0.15 345	0.11 196

HHNet	0.41 453	0.17 213	0.41 378	0.34 177	0.37 664	0.33 287	0.34 434	0.69 428	0.75 492	0.86 605	1.30 700	0.52 409	0.32 328	0.52 345	0.35 429	0.15 336	0.11 301	0.19 492	0.15 396	0.15 345	0.24 631

OMP-Stereo	0.42 461	0.22 450	0.46 456	0.52 685	0.24 379	0.36 337	0.25 211	0.71 455	0.78 521	0.77 540	0.64 391	0.89 621	0.39 429	0.91 665	0.35 429	0.15 336	0.12 379	0.20 527	0.15 396	0.15 345	0.12 265

IIG-Stereo	0.43 472	0.21 409	0.44 426	0.50 649	0.25 414	0.44 426	0.21 99	0.71 455	0.76 501	0.83 586	0.95 562	0.83 596	0.43 453	0.90 658	0.35 429	0.15 336	0.12 379	0.19 492	0.14 359	0.15 345	0.11 196

FTStereo	0.56 618	0.20 362	0.37 316	0.41 465	0.25 414	0.40 385	0.79 749	0.66 398	0.43 309	1.09 719	3.27 803	0.70 523	0.73 652	0.55 374	0.33 392	0.14 247	0.13 458	0.19 492	0.17 496	0.15 345	0.30 682

GrayStereo	0.49 551	0.19 309	0.42 399	0.46 604	0.28 525	0.53 479	0.67 715	0.69 428	0.63 418	1.02 695	1.47 732	0.78 576	0.76 663	0.56 387	0.33 392	0.14 247	0.12 379	0.17 388	0.17 496	0.15 345	0.29 671

test-2	0.37 393	0.19 309	0.38 330	0.43 536	0.24 379	0.37 351	0.38 524	0.52 283	0.62 407	0.87 613	0.84 500	0.64 485	0.35 368	0.37 177	0.28 318	0.13 168	0.11 301	0.20 527	0.18 527	0.15 345	0.11 196

cross-raft	0.34 337	0.20 362	0.37 316	0.44 557	0.23 335	0.32 271	0.35 461	0.74 480	0.40 287	0.60 410	0.77 449	0.57 432	0.27 247	0.43 250	0.28 318	0.12 87	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.15 345	0.11 196

test-1	0.36 376	0.19 309	0.71 645	0.46 604	0.26 462	0.44 426	0.36 484	0.60 344	0.59 399	0.48 357	0.67 408	0.53 413	0.36 397	0.40 208	0.29 345	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.14 359	0.15 345	0.16 460

iRaftStereo_RVC	0.32 305	0.19 309	0.37 316	0.39 378	0.22 278	0.31 246	0.29 310	0.68 418	0.51 366	0.49 360	0.66 401	0.37 283	0.23 179	0.45 268	0.33 392	0.14 247	0.10 138	0.18 444	0.17 496	0.15 345	0.12 265

cf-r	0.47 519	0.23 472	0.41 378	0.39 378	0.23 335	0.59 532	0.37 502	0.88 550	0.85 565	0.72 512	1.05 617	0.94 639	0.62 582	0.56 387	0.54 598	0.21 578	0.14 500	0.17 388	0.19 561	0.15 345	0.15 408

CCAANet	0.47 519	0.20 362	0.47 470	0.41 465	0.28 525	0.67 587	0.31 365	0.99 595	0.75 492	0.63 431	1.22 679	0.69 518	0.52 511	0.79 609	0.42 507	0.14 247	0.13 458	0.19 492	0.19 561	0.15 345	0.19 545

DIP-Stereo	0.39 427	0.21 409	0.50 518	0.41 465	0.28 525	0.62 550	0.27 267	0.77 499	0.40 287	0.64 443	0.86 514	0.52 409	0.33 348	0.66 512	0.42 507	0.15 336	0.13 458	0.17 388	0.14 359	0.15 345	0.15 408
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.53 592	0.22 450	0.52 539	0.38 342	0.22 278	0.68 590	0.38 524	0.97 590	0.88 584	0.73 518	1.04 613	1.03 667	0.92 715	0.90 658	0.86 681	0.16 397	0.14 500	0.14 216	0.17 496	0.15 345	0.13 319

iResNet_ROB	0.52 584	0.21 409	0.53 547	0.37 298	0.21 243	0.61 542	0.29 310	1.51 771	1.32 747	0.90 636	1.02 602	0.80 587	0.62 582	0.76 586	0.43 517	0.16 397	0.12 379	0.13 142	0.09 24	0.15 345	0.18 510

pmcnn	1.23 761	0.29 603	0.96 706	0.40 426	0.23 335	0.95 682	0.69 725	1.16 681	1.28 742	1.67 775	2.33 775	11.15 840	0.86 699	0.93 675	0.88 692	0.15 336	0.12 379	0.12 81	0.10 112	0.15 345	0.15 408

GeoMambaStereo_RVC	0.27 242	0.17 213	0.32 213	0.30 34	0.27 499	0.37 351	0.25 211	0.34 96	0.24 84	0.37 272	0.40 267	0.38 292	0.28 266	0.34 135	0.28 318	0.20 558	0.16 570	0.16 333	0.13 305	0.16 404	0.21 591

G4	0.34 337	0.25 540	0.52 539	0.52 685	0.29 557	0.31 246	0.30 333	0.65 386	0.50 359	0.48 357	0.51 323	0.31 221	0.34 361	0.61 456	0.31 364	0.21 578	0.09 35	0.20 527	0.14 359	0.16 404	0.14 372

NBS	0.18 11	0.15 95	0.22 4	0.37 298	0.18 117	0.14 7	0.24 194	0.16 1	0.14 4	0.15 2	0.19 33	0.14 2	0.13 2	0.19 1	0.24 204	0.14 247	0.12 379	0.19 492	0.16 435	0.16 404	0.10 91

noway7	0.60 643	0.29 603	4.94 815	0.43 536	0.23 335	0.44 426	0.33 415	0.73 473	0.73 477	0.51 369	0.51 323	0.75 559	0.52 511	0.43 250	0.37 467	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.14 359	0.16 404	0.13 319

monster_256*512	0.35 357	0.23 472	0.30 160	0.42 513	0.23 335	0.44 426	0.36 484	0.71 455	0.67 440	0.45 339	0.52 338	0.62 475	0.40 435	0.38 187	0.33 392	0.13 168	0.10 138	0.17 388	0.15 396	0.16 404	0.13 319

S0	0.37 393	0.18 259	0.33 237	0.40 426	0.21 243	0.79 637	0.56 681	0.63 367	0.45 326	0.53 382	0.61 378	0.44 362	0.36 397	0.45 268	0.31 364	0.22 609	0.21 662	0.26 660	0.22 629	0.16 404	0.12 265

MUNStereo	0.23 141	0.17 213	0.40 367	0.36 268	0.17 79	0.33 287	0.22 126	0.35 109	0.27 117	0.27 177	0.23 88	0.29 194	0.34 361	0.31 84	0.22 135	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.16 404	0.12 265

RMAStereo	0.25 197	0.18 259	0.44 426	0.38 342	0.18 117	0.45 438	0.21 99	0.44 222	0.35 224	0.27 177	0.31 204	0.25 148	0.30 305	0.28 27	0.21 99	0.13 168	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.16 404	0.10 91

ATMStereo	0.24 170	0.19 309	0.39 353	0.41 465	0.17 79	0.33 287	0.22 126	0.41 185	0.37 253	0.27 177	0.23 88	0.22 87	0.35 368	0.29 46	0.24 204	0.12 87	0.08 2	0.14 216	0.11 191	0.16 404	0.11 196

WQFJX1	0.33 325	0.19 309	0.34 262	0.41 465	0.28 525	0.53 479	0.33 415	0.51 273	0.50 359	0.39 298	0.36 245	0.34 248	0.31 322	0.69 540	0.39 485	0.15 336	0.18 617	0.16 333	0.14 359	0.16 404	0.14 372

FlowAnything_test	0.29 269	0.19 309	0.39 353	0.47 612	0.26 462	0.46 444	0.25 211	0.43 214	0.31 176	0.29 208	0.26 143	0.35 266	0.26 230	0.40 208	0.37 467	0.21 578	0.15 534	0.22 587	0.26 689	0.16 404	0.16 460

SCV_C0	0.26 218	0.18 259	0.34 262	0.35 231	0.24 379	0.23 75	0.28 298	0.51 273	0.36 234	0.31 222	0.36 245	0.37 283	0.20 104	0.57 399	0.22 135	0.13 168	0.10 138	0.13 142	0.11 191	0.16 404	0.12 265

StereoAnything_RVC	0.21 94	0.68 760	0.39 353	0.28 11	0.15 36	0.23 75	0.18 19	0.20 5	0.19 32	0.16 9	0.16 16	0.15 6	0.22 158	0.30 70	0.18 19	0.16 397	0.09 35	0.12 81	0.08 2	0.16 404	0.09 6

H2IRNET	0.37 393	0.20 362	0.33 237	0.38 342	0.25 414	0.27 152	0.23 169	0.59 331	0.72 470	0.39 298	0.90 539	0.74 556	0.55 536	0.52 345	0.43 517	0.15 336	0.13 458	0.18 444	0.20 588	0.16 404	0.13 319

DispNO	0.47 519	0.23 472	0.71 645	0.39 378	0.31 602	0.60 539	0.38 524	0.89 553	0.77 510	0.75 525	0.84 500	0.72 536	0.54 530	0.73 567	0.46 555	0.19 528	0.14 500	0.20 527	0.18 527	0.16 404	0.17 487

CoDeX	0.47 519	0.20 362	0.49 504	0.42 513	0.25 414	0.75 620	0.36 484	1.27 727	0.80 532	0.82 574	0.96 566	0.62 475	0.57 546	0.60 446	0.36 448	0.17 456	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.16 404	0.14 372

cc1	0.37 393	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.67 408	1.06 687	0.41 316	0.50 313	0.34 248	0.49 492	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.16 404	0.15 408

ffm	0.44 480	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	0.68 418	1.04 677	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.25 641	0.21 611	0.16 404	0.16 460

ff1	0.49 551	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	0.68 418	1.04 677	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	1.01 689	0.88 692	0.16 397	0.10 138	0.25 641	0.21 611	0.16 404	0.16 460

tt1	0.36 376	0.24 514	0.32 213	0.41 465	0.22 278	0.54 486	0.38 524	0.68 418	1.04 677	0.41 316	0.46 295	0.35 266	0.45 469	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.16 404	0.16 460

EKT-Stereo	0.35 357	0.23 472	0.39 353	0.43 536	0.29 557	0.38 366	0.31 365	0.69 428	0.64 426	0.45 339	0.63 385	0.49 391	0.27 247	0.56 387	0.33 392	0.18 493	0.14 500	0.18 444	0.15 396	0.16 404	0.16 460

LL-Strereo	0.57 626	0.27 577	0.68 630	0.48 620	0.34 641	0.39 379	0.48 630	0.94 574	0.97 641	0.83 586	0.78 461	1.10 691	1.18 751	1.33 744	0.49 569	0.17 456	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.16 404	0.17 487

4D-IteraStereo	0.33 325	0.18 259	0.40 367	0.40 426	0.24 379	0.32 271	0.27 267	0.58 324	0.72 470	0.65 452	0.54 347	0.42 342	0.23 179	0.45 268	0.28 318	0.14 247	0.09 35	0.19 492	0.16 435	0.16 404	0.11 196

anonymousdsp2	0.35 357	0.20 362	0.43 414	0.37 298	0.24 379	0.48 453	0.31 365	0.86 536	0.65 431	0.55 392	0.50 313	0.50 397	0.34 361	0.56 387	0.31 364	0.14 247	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.16 404	0.14 372

anonymousa	0.49 551	0.20 362	0.42 399	0.38 342	0.23 335	0.91 673	0.35 461	0.75 487	0.62 407	0.85 597	1.54 738	1.06 676	0.66 614	0.51 338	0.43 517	0.16 397	0.13 458	0.19 492	0.21 611	0.16 404	0.14 372

Selective-RAFT	0.35 357	0.23 472	0.51 533	0.44 557	0.21 243	0.64 570	0.27 267	0.59 331	0.63 418	0.40 308	0.38 256	0.55 422	0.40 435	0.57 399	0.35 429	0.13 168	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.16 404	0.13 319

CroCo-Stereo Lap2	0.28 252	0.24 514	0.39 353	0.50 649	0.29 557	0.20 39	0.31 365	0.49 257	0.38 265	0.24 122	0.27 154	0.46 373	0.31 322	0.39 196	0.30 355	0.14 247	0.15 534	0.16 333	0.13 305	0.16 404	0.15 408

GLC_STEREO	0.29 269	0.19 309	0.27 102	0.44 557	0.19 152	0.31 246	0.26 242	0.47 243	0.43 309	0.37 272	0.47 302	0.41 329	0.23 179	0.50 329	0.34 409	0.14 247	0.18 617	0.19 492	0.16 435	0.16 404	0.13 319

PFNet+	0.40 440	0.19 309	0.49 504	0.39 378	0.25 414	0.28 178	0.23 169	0.64 382	0.70 457	0.85 597	0.79 472	0.64 485	0.35 368	0.72 559	0.34 409	0.19 528	0.14 500	0.23 608	0.20 588	0.16 404	0.20 571

NF-Stereo	0.38 410	0.20 362	0.45 439	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.57 432	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

OCTAStereo	0.38 410	0.20 362	0.46 456	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.58 441	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

PSM-softLoss	0.38 410	0.20 362	0.48 491	0.41 465	0.26 462	0.30 221	0.35 461	0.69 428	0.46 332	0.62 422	0.82 488	0.59 456	0.33 348	0.70 547	0.39 485	0.19 528	0.12 379	0.20 527	0.18 527	0.16 404	0.22 614

KMStereo	0.38 410	0.20 362	0.48 491	0.41 465	0.26 462	0.30 221	0.35 461	0.69 428	0.46 332	0.62 422	0.82 488	0.59 456	0.33 348	0.70 547	0.39 485	0.19 528	0.12 379	0.20 527	0.18 527	0.16 404	0.22 614

KYRaft	0.48 532	0.20 362	0.38 330	0.44 557	0.23 335	0.44 426	0.37 502	0.66 398	0.41 292	0.94 656	1.73 750	0.79 578	0.41 444	0.63 481	0.31 364	0.16 397	0.11 301	0.18 444	0.22 629	0.16 404	0.78 791

PFNet	0.42 461	0.18 259	0.58 577	0.43 536	0.24 379	0.43 417	0.32 400	0.74 480	0.78 521	1.00 686	0.74 437	0.68 512	0.39 429	0.72 559	0.37 467	0.16 397	0.10 138	0.20 527	0.15 396	0.16 404	0.13 319

RE-Stereo	0.38 410	0.20 362	0.46 456	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.58 441	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

TVStereo	0.38 410	0.20 362	0.46 456	0.41 465	0.25 414	0.26 129	0.31 365	0.69 428	0.70 457	0.65 452	0.77 449	0.58 441	0.30 305	0.67 523	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.16 404	0.27 657

IRAFT_RVC	0.42 461	0.20 362	0.48 491	0.44 557	0.24 379	0.27 152	0.54 670	0.74 480	0.77 510	0.76 534	0.80 475	0.73 549	0.51 507	0.70 547	0.36 448	0.17 456	0.10 138	0.21 571	0.16 435	0.16 404	0.14 372

CroCo-Stereo	0.26 218	0.22 450	0.36 298	0.48 620	0.22 278	0.20 39	0.29 310	0.51 273	0.44 317	0.28 192	0.23 88	0.42 342	0.26 230	0.29 46	0.26 271	0.15 336	0.13 458	0.13 142	0.11 191	0.16 404	0.12 265
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.45 491	0.22 450	0.45 439	0.47 612	0.26 462	0.54 486	0.47 622	0.66 398	0.58 397	0.80 552	0.82 488	0.94 639	0.57 546	0.75 581	0.34 409	0.17 456	0.15 534	0.22 587	0.20 588	0.16 404	0.12 265

GMM-Stereo	0.44 480	0.19 309	0.36 298	0.42 513	0.25 414	0.51 465	0.47 622	0.71 455	0.53 373	0.76 534	1.37 710	0.76 567	0.38 415	0.60 446	0.33 392	0.15 336	0.10 138	0.20 527	0.19 561	0.16 404	0.27 657

Prome-Stereo	0.46 503	0.19 309	0.35 281	0.44 557	0.26 462	0.40 385	0.45 610	0.68 418	0.44 317	0.96 666	1.84 757	0.59 456	0.67 617	0.61 456	0.32 377	0.14 247	0.11 301	0.16 333	0.14 359	0.16 404	0.29 671

SFCPSM	0.47 519	0.21 409	0.55 561	0.40 426	0.27 499	0.87 669	0.37 502	1.33 739	0.77 510	0.80 552	0.84 500	0.54 417	0.49 492	0.57 399	0.37 467	0.18 493	0.13 458	0.18 444	0.20 588	0.16 404	0.15 408

delet	0.55 607	0.24 514	0.55 561	0.44 557	0.33 632	1.07 706	0.50 642	1.00 600	0.86 570	0.85 597	0.96 566	0.90 626	0.63 588	0.83 625	0.74 659	0.18 493	0.18 617	0.20 527	0.21 611	0.16 404	0.15 408

GwcNet-RSSM	0.49 551	0.24 514	0.42 399	0.40 426	0.23 335	0.55 493	0.38 524	0.93 568	0.93 624	0.71 499	1.16 668	0.86 606	0.60 567	0.62 467	0.66 636	0.21 578	0.14 500	0.19 492	0.20 588	0.16 404	0.15 408

GStereo	0.25 197	0.15 95	0.34 262	0.30 34	0.26 462	0.34 308	0.19 38	0.34 96	0.28 135	0.30 217	0.35 234	0.34 248	0.27 247	0.36 160	0.31 364	0.17 456	0.14 500	0.16 333	0.12 243	0.17 449	0.16 460

AnonStereo	0.31 297	0.19 309	0.37 316	0.39 378	0.23 335	0.28 178	0.34 434	0.64 382	0.49 352	0.43 329	0.34 224	0.55 422	0.32 328	0.54 365	0.23 182	0.16 397	0.10 138	0.15 285	0.12 243	0.17 449	0.13 319

GREATEN-IGEV_RVC	0.23 141	0.20 362	0.31 188	0.37 298	0.19 152	0.28 178	0.22 126	0.33 84	0.26 112	0.23 101	0.29 184	0.23 107	0.18 55	0.39 196	0.28 318	0.13 168	0.12 379	0.17 388	0.16 435	0.17 449	0.12 265

WAFT-Stereo (ZS)	0.20 49	0.18 259	0.22 4	0.25 1	0.20 202	0.23 75	0.23 169	0.19 4	0.19 32	0.19 30	0.28 169	0.12 1	0.22 158	0.24 7	0.26 271	0.12 87	0.14 500	0.18 444	0.27 696	0.17 449	0.19 545

HLf8	0.33 325	0.17 213	0.39 353	0.30 34	0.22 278	0.43 417	0.27 267	0.71 455	0.67 440	0.44 334	0.60 373	0.36 278	0.30 305	0.58 422	0.35 429	0.18 493	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.17 449	0.18 510

DN	0.30 287	0.17 213	0.33 237	0.37 298	0.26 462	0.35 320	0.27 267	0.54 298	0.55 385	0.32 237	0.42 276	0.50 397	0.23 179	0.39 196	0.22 135	0.21 578	0.14 500	0.16 333	0.13 305	0.17 449	0.18 510

ACMStereo	0.25 197	0.19 309	0.38 330	0.38 342	0.17 79	0.18 29	0.25 211	0.52 283	0.49 352	0.28 192	0.30 190	0.21 74	0.33 348	0.33 123	0.23 182	0.12 87	0.09 35	0.13 142	0.10 112	0.17 449	0.11 196

IGEV_i1	0.43 472	0.22 450	0.50 518	0.39 378	0.22 278	0.64 570	0.40 559	0.96 585	0.61 403	0.68 477	0.69 415	0.75 559	0.45 469	0.72 559	0.41 499	0.15 336	0.13 458	0.16 333	0.13 305	0.17 449	0.16 460

NLCSM	0.34 337	0.21 409	0.34 262	0.44 557	0.29 557	0.54 486	0.36 484	0.52 283	0.47 339	0.46 347	0.37 252	0.34 248	0.34 361	0.71 553	0.41 499	0.16 397	0.17 592	0.17 388	0.16 435	0.17 449	0.16 460

G2L-ROB	0.47 519	0.19 309	0.42 399	0.35 231	0.22 278	0.57 514	0.42 587	1.14 669	0.71 468	0.84 593	0.75 439	1.09 687	0.53 518	0.74 575	0.53 593	0.17 456	0.12 379	0.14 216	0.12 243	0.17 449	0.19 545

G2L-Stereo	0.49 551	0.23 472	0.48 491	0.43 536	0.26 462	0.47 450	0.42 587	0.93 568	0.78 521	0.84 593	0.86 514	0.91 628	0.52 511	0.78 602	0.70 647	0.20 558	0.17 592	0.22 587	0.18 527	0.17 449	0.21 591

FLISNet	0.45 491	0.21 409	0.36 298	0.34 177	0.35 648	0.28 178	0.31 365	0.72 462	0.46 332	0.87 613	1.13 649	1.09 687	0.76 663	0.69 540	0.56 606	0.12 87	0.10 138	0.17 388	0.17 496	0.17 449	0.15 408

CoSv	0.45 491	0.21 409	0.36 298	0.34 177	0.35 648	0.28 178	0.31 365	0.72 462	0.46 332	0.87 613	1.13 649	1.09 687	0.76 663	0.69 540	0.56 606	0.12 87	0.10 138	0.17 388	0.17 496	0.17 449	0.15 408

IGEV-RUCA	0.25 197	0.16 152	0.34 262	0.39 378	0.27 499	0.33 287	0.20 63	0.38 146	0.36 234	0.26 156	0.31 204	0.25 148	0.21 130	0.48 313	0.24 204	0.20 558	0.11 301	0.13 142	0.10 112	0.17 449	0.15 408

test_sample1	0.42 461	0.22 450	0.46 456	0.34 177	0.23 335	0.58 520	0.35 461	0.99 595	0.49 352	0.62 422	0.75 439	0.69 518	0.61 573	0.58 422	0.44 535	0.18 493	0.14 500	0.17 388	0.15 396	0.17 449	0.17 487

MyStereo07	0.32 305	0.22 450	0.34 262	0.42 513	0.28 525	0.40 385	0.50 642	0.72 462	0.37 253	0.37 272	0.34 224	0.32 227	0.31 322	0.59 440	0.27 294	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.16 460

MyStereo06	0.38 410	0.21 409	0.61 588	0.41 465	0.28 525	0.41 405	0.50 642	0.95 581	0.35 224	0.62 422	0.54 347	0.76 567	0.27 247	0.50 329	0.29 345	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.15 408

MyStereo05	0.44 480	0.21 409	0.45 439	0.41 465	0.28 525	0.41 405	0.50 642	0.93 568	1.09 700	0.76 534	0.61 378	0.51 403	0.57 546	0.73 567	0.42 507	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.15 408

MyStereo04	0.44 480	0.22 450	0.44 426	0.42 513	0.28 525	0.40 385	0.50 642	1.00 600	1.08 698	0.62 422	0.58 369	0.55 422	0.57 546	0.71 553	0.44 535	0.14 247	0.13 458	0.18 444	0.17 496	0.17 449	0.16 460

11t1	0.36 376	0.21 409	0.42 399	0.35 231	0.22 278	0.62 550	0.29 310	0.69 428	0.43 309	0.60 410	0.53 344	0.53 413	0.48 487	0.56 387	0.40 493	0.18 493	0.14 500	0.16 333	0.13 305	0.17 449	0.17 487

plain	0.31 297	0.20 362	0.50 518	0.39 378	0.29 557	0.27 152	0.30 333	0.44 222	0.35 224	0.31 222	0.66 401	0.30 209	0.31 322	0.65 503	0.31 364	0.17 456	0.13 458	0.20 527	0.15 396	0.17 449	0.12 265

CBFPSM	0.59 640	0.22 450	1.31 752	0.38 342	0.27 499	1.12 719	0.65 709	0.79 509	0.82 545	0.80 552	0.81 482	1.35 736	0.87 703	0.67 523	0.76 661	0.16 397	0.15 534	0.15 285	0.16 435	0.17 449	0.22 614

knoymous	0.36 376	0.20 362	0.31 188	0.31 68	0.22 278	0.36 337	0.29 310	0.61 352	0.64 426	0.67 470	0.70 419	0.60 462	0.40 435	0.58 422	0.34 409	0.17 456	0.11 301	0.20 527	0.11 191	0.17 449	0.18 510

x	0.39 427	0.24 514	0.41 378	0.34 177	0.23 335	0.52 471	0.32 400	0.86 536	0.52 369	0.57 400	0.70 419	0.59 456	0.50 502	0.49 320	0.46 555	0.17 456	0.15 534	0.17 388	0.15 396	0.17 449	0.16 460

IER	0.46 503	0.23 472	0.50 518	0.38 342	0.28 525	0.69 592	0.35 461	0.80 513	0.66 435	0.83 586	0.94 551	0.75 559	0.77 671	0.60 446	0.42 507	0.17 456	0.14 500	0.17 388	0.17 496	0.17 449	0.15 408

NRIStereo	0.36 376	0.20 362	0.45 439	0.41 465	0.23 335	0.34 308	0.26 242	0.65 386	0.55 385	0.64 443	0.63 385	0.56 426	0.37 408	0.65 503	0.37 467	0.15 336	0.11 301	0.18 444	0.15 396	0.17 449	0.14 372

Pruner-Stereo	0.38 410	0.20 362	0.45 439	0.40 426	0.25 414	0.22 57	0.24 194	0.67 408	0.55 385	0.89 628	0.76 445	0.68 512	0.29 286	0.62 467	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.17 496	0.17 449	0.18 510

rafts_anoy	0.37 393	0.21 409	0.36 298	0.41 465	0.26 462	0.30 221	0.33 415	0.67 408	0.90 603	0.58 402	0.66 401	0.45 366	0.33 348	0.47 301	0.39 485	0.16 397	0.11 301	0.21 571	0.23 648	0.17 449	0.14 372

RALCasStereoNet	0.36 376	0.21 409	0.37 316	0.42 513	0.26 462	0.35 320	0.38 524	0.63 367	0.64 426	0.50 364	0.72 423	0.51 403	0.29 286	0.59 440	0.36 448	0.16 397	0.14 500	0.15 285	0.13 305	0.17 449	0.16 460

acv_ft	0.51 576	0.23 472	0.56 567	0.44 557	0.28 525	0.86 667	0.39 546	0.91 563	0.80 532	0.97 671	0.96 566	0.79 578	0.59 563	0.63 481	0.87 687	0.17 456	0.15 534	0.16 333	0.15 396	0.17 449	0.15 408

HSM-Net_RVC	0.53 592	0.22 450	0.35 281	0.37 298	0.21 243	0.85 664	0.37 502	1.23 712	0.93 624	0.90 636	1.15 661	1.26 714	0.63 588	0.72 559	0.48 566	0.17 456	0.13 458	0.16 333	0.15 396	0.17 449	0.15 408
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.51 576	0.24 514	0.41 378	0.39 378	0.24 379	0.75 620	0.40 559	1.22 707	0.75 492	0.81 565	0.91 542	1.21 709	0.69 628	0.87 646	0.46 555	0.17 456	0.13 458	0.17 388	0.14 359	0.17 449	0.17 487

iResNet	0.49 551	0.29 603	0.79 679	0.42 513	0.21 243	0.61 542	0.40 559	0.82 520	0.99 650	0.87 613	1.12 641	0.69 518	0.53 518	0.78 602	0.51 582	0.15 336	0.11 301	0.14 216	0.12 243	0.17 449	0.15 408

LACA_dic	0.18 11	0.20 362	0.25 48	0.30 34	0.14 15	0.20 39	0.18 19	0.25 17	0.20 44	0.23 101	0.17 23	0.20 55	0.16 24	0.32 100	0.17 7	0.12 87	0.10 138	0.11 8	0.09 24	0.18 482	0.10 91

MEA-ACV	0.54 604	0.23 472	0.61 588	0.41 465	0.28 525	0.71 603	0.43 596	1.18 690	0.88 584	0.85 597	0.94 551	1.04 669	0.85 696	0.73 567	0.57 609	0.18 493	0.17 592	0.20 527	0.24 664	0.18 482	0.21 591

zzzzzzz1	0.60 643	0.31 618	4.33 813	0.42 513	0.26 462	0.44 426	0.39 546	0.73 473	0.77 510	0.51 369	0.70 419	0.72 536	0.48 487	0.60 446	0.42 507	0.14 247	0.12 379	0.17 388	0.16 435	0.18 482	0.14 372

S	0.40 440	0.20 362	0.35 281	0.39 378	0.24 379	0.71 603	0.42 587	0.62 357	0.61 403	0.60 410	0.97 580	0.39 302	0.46 476	0.42 235	0.32 377	0.30 698	0.17 592	0.31 704	0.31 721	0.18 482	0.13 319

SME	0.40 440	0.20 362	0.35 281	0.36 268	0.19 152	0.79 637	0.31 365	0.79 509	0.73 477	0.56 395	0.77 449	0.43 351	0.51 507	0.57 399	0.36 448	0.16 397	0.17 592	0.19 492	0.19 561	0.18 482	0.16 460

Former-RAFT_DAM_RVC	0.34 337	0.27 577	0.45 439	0.36 268	0.25 414	0.48 453	0.30 333	0.58 324	0.90 603	0.42 325	0.36 245	0.30 209	0.29 286	0.49 320	0.30 355	0.16 397	0.14 500	0.18 444	0.15 396	0.18 482	0.15 408

SMFormer	0.51 576	0.23 472	0.62 594	0.34 177	0.20 202	0.62 550	0.34 434	1.21 699	1.02 664	0.81 565	1.01 593	0.71 527	0.65 606	0.84 631	0.55 603	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.16 435	0.18 482	0.18 510

ACVNet-DCA	0.35 357	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.85 532	0.54 377	0.41 316	0.50 313	0.34 248	0.49 492	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.18 482	0.17 487

xx1	0.39 427	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.67 408	1.06 687	0.41 316	0.50 313	0.65 499	0.53 518	0.57 399	0.25 238	0.16 397	0.10 138	0.20 527	0.19 561	0.18 482	0.17 487

1test111	0.36 376	0.23 472	0.33 237	0.41 465	0.22 278	0.55 493	0.38 524	0.85 532	0.54 377	0.41 316	0.50 313	0.34 248	0.49 492	0.55 374	0.45 544	0.16 397	0.10 138	0.19 492	0.13 305	0.18 482	0.17 487

MIF-Stereo (partial)	0.31 297	0.18 259	0.37 316	0.41 465	0.31 602	0.28 178	0.23 169	0.47 243	0.42 303	0.31 222	0.63 385	0.36 278	0.35 368	0.57 399	0.31 364	0.17 456	0.13 458	0.19 492	0.17 496	0.18 482	0.14 372

CASnet	0.30 287	0.20 362	0.33 237	0.41 465	0.16 63	0.26 129	0.24 194	0.52 283	0.53 373	0.52 379	0.54 347	0.39 302	0.24 192	0.40 208	0.26 271	0.14 247	0.10 138	0.22 587	0.18 527	0.18 482	0.11 196
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.35 357	0.24 514	0.48 491	0.41 465	0.26 462	0.35 320	0.24 194	0.67 408	0.44 317	0.54 388	0.51 323	0.66 504	0.25 206	0.66 512	0.30 355	0.14 247	0.12 379	0.23 608	0.20 588	0.18 482	0.13 319

gwcnet-sp	0.48 532	0.23 472	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.81 649	0.41 575	0.89 553	0.84 556	0.91 641	0.76 445	0.66 504	0.61 573	0.66 512	0.50 572	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.18 510

scenet	0.48 532	0.23 472	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.81 649	0.41 575	0.89 553	0.84 556	0.91 641	0.76 445	0.66 504	0.61 573	0.66 512	0.50 572	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.18 510

ssnet	0.48 532	0.23 472	0.70 640	0.40 426	0.26 462	0.81 649	0.41 575	0.89 553	0.84 556	0.91 641	0.76 445	0.66 504	0.61 573	0.66 512	0.50 572	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.18 510

qqq	0.40 440	0.26 559	0.44 426	0.36 268	0.22 278	0.46 444	0.36 484	0.85 532	0.54 377	0.56 395	0.69 415	0.65 499	0.53 518	0.55 374	0.45 544	0.17 456	0.16 570	0.20 527	0.19 561	0.18 482	0.17 487

BUS	0.45 491	0.25 540	0.43 414	0.45 582	0.28 525	0.70 597	0.34 434	0.94 574	0.76 501	0.75 525	0.80 475	0.65 499	0.49 492	0.64 496	0.51 582	0.20 558	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.18 482	0.18 510

CRFU-Net	0.57 626	0.27 577	0.57 573	0.46 604	0.30 577	1.20 732	0.52 661	1.10 646	0.56 393	1.00 686	0.98 582	1.06 676	0.79 678	0.81 614	0.71 652	0.21 578	0.19 637	0.18 444	0.16 435	0.18 482	0.19 545

test_5	0.43 472	0.24 514	0.43 414	0.52 685	0.28 525	0.28 178	0.42 587	0.72 462	0.82 545	0.62 422	0.91 542	0.72 536	0.55 536	0.79 609	0.35 429	0.14 247	0.11 301	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.16 460

BSDual-CNN	0.46 503	0.25 540	0.43 414	0.45 582	0.28 525	0.77 627	0.40 559	0.94 574	0.76 501	0.75 525	0.80 475	0.76 567	0.54 530	0.64 496	0.43 517	0.20 558	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.18 482	0.18 510

hknet	0.49 551	0.25 540	0.51 533	0.45 582	0.29 557	0.77 627	0.40 559	0.94 574	0.83 550	0.75 525	0.80 475	0.97 646	0.61 573	0.73 567	0.45 544	0.18 493	0.14 500	0.22 587	0.19 561	0.18 482	0.18 510

psmg	0.49 551	0.25 540	0.43 414	0.41 465	0.28 525	0.85 664	0.43 596	0.99 595	0.76 501	0.91 641	0.94 551	0.76 567	0.54 530	0.64 496	0.43 517	0.20 558	0.15 534	0.20 527	0.20 588	0.18 482	0.18 510

CSP-Net	0.56 618	0.27 577	0.49 504	0.41 465	0.28 525	1.22 734	0.50 642	1.23 712	0.72 470	0.95 664	0.95 562	0.89 621	0.62 582	0.83 625	0.62 624	0.26 661	0.17 592	0.17 388	0.17 496	0.18 482	0.17 487

GwcNet-ADL	0.44 480	0.22 450	0.48 491	0.45 582	0.30 577	0.40 385	0.37 502	0.92 566	0.97 641	0.71 499	0.78 461	0.61 468	0.42 447	0.62 467	0.50 572	0.19 528	0.14 500	0.15 285	0.14 359	0.18 482	0.18 510

GANet-ADL	0.42 461	0.25 540	0.45 439	0.43 536	0.29 557	0.54 486	0.35 461	0.89 553	0.86 570	0.63 431	0.72 423	0.68 512	0.42 447	0.52 345	0.41 499	0.21 578	0.14 500	0.15 285	0.13 305	0.18 482	0.19 545

PSM-AAD	0.48 532	0.20 362	0.37 316	0.43 536	0.23 335	0.56 508	0.50 642	0.65 386	0.70 457	1.07 713	1.12 641	0.58 441	0.92 715	0.61 456	0.32 377	0.15 336	0.11 301	0.25 641	0.26 689	0.18 482	0.43 748

RAFT_R40	0.40 440	0.19 309	0.44 426	0.43 536	0.25 414	0.23 75	0.26 242	0.67 408	0.67 440	0.98 677	0.78 461	0.72 536	0.43 453	0.76 586	0.35 429	0.16 397	0.11 301	0.20 527	0.16 435	0.18 482	0.14 372

GES	0.44 480	0.23 472	0.57 573	0.40 426	0.30 577	0.59 532	0.36 484	0.96 585	0.68 447	0.74 523	0.83 494	0.47 376	0.48 487	0.67 523	0.43 517	0.22 609	0.16 570	0.17 388	0.16 435	0.18 482	0.23 622

222	1.18 758	0.22 450	0.44 426	0.37 298	0.22 278	0.79 637	0.37 502	1.31 736	0.89 600	0.92 649	1.08 631	0.72 536	0.71 645	0.66 512	13.89 847	0.20 558	0.15 534	0.17 388	0.16 435	0.18 482	0.19 545

test_xeample	1.01 731	0.21 409	0.42 399	0.35 231	0.21 243	0.71 603	0.39 546	1.23 712	0.86 570	0.81 565	1.04 613	0.69 518	0.61 573	0.69 540	10.93 844	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.17 496	0.18 482	0.17 487

RAFT + AFF	0.53 592	0.29 603	0.75 667	0.51 668	0.32 620	0.63 562	0.60 694	1.00 600	0.91 611	0.78 544	0.87 523	0.83 596	0.58 556	0.80 611	0.47 562	0.17 456	0.20 652	0.23 608	0.22 629	0.18 482	0.18 510

FENet	0.42 461	0.22 450	0.38 330	0.39 378	0.24 379	0.55 493	0.32 400	0.79 509	0.70 457	0.71 499	0.72 423	0.63 479	0.57 546	0.62 467	0.44 535	0.19 528	0.13 458	0.19 492	0.17 496	0.18 482	0.19 545

ac_64	0.52 584	0.22 450	0.50 518	0.45 582	0.28 525	0.80 643	0.45 610	1.02 614	0.61 403	0.91 641	0.83 494	1.07 681	0.68 624	0.74 575	0.70 647	0.21 578	0.18 617	0.20 527	0.19 561	0.18 482	0.15 408

ACVNet	0.46 503	0.23 472	0.36 298	0.39 378	0.28 525	0.58 520	0.40 559	0.87 545	0.80 532	0.64 443	0.96 566	0.79 578	0.60 567	0.63 481	0.67 639	0.17 456	0.15 534	0.16 333	0.15 396	0.18 482	0.15 408

GANet-RSSM	0.47 519	0.21 409	0.37 316	0.38 342	0.25 414	0.58 520	0.36 484	1.07 635	0.78 521	0.68 477	1.01 593	0.86 606	0.67 617	0.62 467	0.44 535	0.21 578	0.15 534	0.18 444	0.18 527	0.18 482	0.17 487

AANet_RVC	0.57 626	0.32 623	0.54 553	0.45 582	0.27 499	0.57 514	0.48 630	1.00 600	1.28 742	0.86 605	1.33 704	0.87 612	0.58 556	1.07 702	0.75 660	0.18 493	0.12 379	0.15 285	0.13 305	0.18 482	0.18 510

iResNetv2_ROB	0.52 584	0.27 577	0.69 636	0.38 342	0.25 414	0.62 550	0.35 461	1.17 686	1.01 661	0.99 681	1.06 624	0.88 617	0.67 617	0.66 512	0.39 485	0.19 528	0.13 458	0.15 285	0.11 191	0.18 482	0.16 460

DN-CSS_ROB	0.43 472	0.26 559	0.62 594	0.40 426	0.29 557	0.44 426	0.27 267	0.77 499	0.75 492	0.72 512	1.09 634	0.48 383	0.43 453	0.69 540	0.37 467	0.15 336	0.12 379	0.21 571	0.19 561	0.18 482	0.16 460

MWDA-net	0.50 567	0.23 472	0.58 577	0.41 465	0.30 577	0.78 632	0.48 630	0.83 525	0.86 570	0.98 677	0.85 510	0.72 536	0.81 683	0.75 581	0.42 507	0.19 528	0.13 458	0.18 444	0.18 527	0.19 521	0.21 591

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.24 170	0.16 152	0.30 160	0.35 231	0.18 117	0.36 337	0.17 9	0.37 129	0.37 253	0.29 208	0.23 88	0.23 107	0.24 192	0.29 46	0.22 135	0.16 397	0.15 534	0.21 571	0.17 496	0.19 521	0.15 408

SMOE	0.36 376	0.20 362	0.35 281	0.36 268	0.17 79	0.63 562	0.41 575	0.65 386	0.55 385	0.54 388	0.72 423	0.49 391	0.38 415	0.40 208	0.30 355	0.19 528	0.12 379	0.28 682	0.15 396	0.19 521	0.14 372

Selective-IGEV-i16pc	0.56 618	0.20 362	1.13 728	0.40 426	0.31 602	2.00 786	0.66 712	0.68 418	1.11 702	0.51 369	0.81 482	0.68 512	0.36 397	0.67 523	0.40 493	0.31 702	0.17 592	0.17 388	0.18 527	0.19 521	0.20 571

DStereoRT	0.74 679	0.19 309	0.50 518	0.51 668	0.33 632	1.10 714	0.34 434	0.82 520	0.76 501	0.78 544	1.05 617	0.51 403	0.73 652	0.76 586	0.48 566	0.16 397	0.13 458	3.96 851	1.37 833	0.19 521	0.14 372

rvit_stereo_0081	0.32 305	0.24 514	0.47 470	0.43 536	0.26 462	0.30 221	0.37 502	0.42 195	0.55 385	0.36 265	0.40 267	0.39 302	0.35 368	0.43 250	0.33 392	0.22 609	0.16 570	0.19 492	0.16 435	0.19 521	0.13 319

rvit_stereo_0082	0.32 305	0.24 514	0.47 470	0.43 536	0.26 462	0.30 221	0.37 502	0.42 195	0.55 385	0.36 265	0.40 267	0.39 302	0.35 368	0.43 250	0.33 392	0.22 609	0.16 570	0.19 492	0.16 435	0.19 521	0.13 319

rvit_stereo_ft	0.33 325	0.25 540	0.47 470	0.52 685	0.32 620	0.33 287	0.47 622	0.49 257	0.50 359	0.34 248	0.41 271	0.41 329	0.32 328	0.48 313	0.34 409	0.22 609	0.14 500	0.19 492	0.18 527	0.19 521	0.14 372

test_sample2	0.42 461	0.22 450	0.43 414	0.33 136	0.21 243	0.58 520	0.39 546	0.95 581	0.67 440	0.63 431	0.77 449	0.69 518	0.57 546	0.61 456	0.38 477	0.19 528	0.14 500	0.18 444	0.16 435	0.19 521	0.18 510

MyStereo8	0.40 440	0.20 362	0.54 553	0.41 465	0.29 557	0.53 479	0.29 310	0.65 386	0.49 352	0.71 499	0.98 582	0.58 441	0.43 453	0.50 329	0.51 582	0.15 336	0.12 379	0.16 333	0.14 359	0.19 521	0.19 545

riskmin	0.38 410	0.20 362	0.39 353	0.32 100	0.23 335	0.53 479	0.30 333	0.63 367	0.80 532	0.49 360	0.56 361	0.73 549	0.58 556	0.55 374	0.36 448	0.17 456	0.11 301	0.19 492	0.13 305	0.19 521	0.20 571

AAGNet	1.43 772	0.20 362	0.48 491	0.44 557	0.25 414	0.29 196	0.31 365	0.65 386	0.68 447	0.97 671	0.86 514	0.67 511	0.62 582	0.64 496	20.63 855	0.16 397	0.11 301	0.19 492	0.15 396	0.19 521	0.12 265

SST-Stereo	0.40 440	0.19 309	0.45 439	0.42 513	0.25 414	0.25 113	0.21 99	0.66 398	0.47 339	1.08 717	0.79 472	0.72 536	0.43 453	0.77 596	0.35 429	0.16 397	0.11 301	0.20 527	0.16 435	0.19 521	0.15 408

DeepStereo_RVC	0.36 376	0.21 409	0.47 470	0.40 426	0.24 379	0.26 129	0.22 126	0.60 344	0.38 265	0.69 485	0.67 408	0.57 432	0.51 507	0.56 387	0.39 485	0.16 397	0.12 379	0.18 444	0.15 396	0.19 521	0.18 510

ICVP	0.46 503	0.25 540	0.38 330	0.48 620	0.28 525	0.58 520	0.43 596	1.00 600	0.70 457	0.67 470	0.95 562	0.75 559	0.55 536	0.53 357	0.54 598	0.23 627	0.17 592	0.19 492	0.17 496	0.19 521	0.20 571
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
xxxx	1.01 731	0.22 450	0.43 414	0.36 268	0.21 243	0.82 657	0.36 484	1.32 737	0.88 584	0.71 499	0.94 551	0.97 646	0.63 588	0.64 496	10.58 841	0.20 558	0.16 570	0.18 444	0.17 496	0.19 521	0.19 545

UPFNet	0.53 592	0.24 514	0.51 533	0.45 582	0.38 675	0.84 663	0.49 637	0.99 595	0.75 492	0.87 613	0.88 531	0.86 606	0.64 600	0.80 611	0.71 652	0.20 558	0.20 652	0.20 527	0.20 588	0.19 521	0.15 408

HGLStereo	0.56 618	0.28 591	0.57 573	0.50 649	0.37 664	0.80 643	0.45 610	1.02 614	0.78 521	0.86 605	1.14 655	0.89 621	0.82 688	0.76 586	0.73 655	0.21 578	0.20 652	0.19 492	0.18 527	0.19 521	0.21 591

DMCA	0.45 491	0.26 559	0.50 518	0.38 342	0.28 525	0.51 465	0.34 434	0.93 568	0.68 447	0.75 525	0.83 494	0.79 578	0.53 518	0.51 338	0.54 598	0.21 578	0.16 570	0.21 571	0.16 435	0.19 521	0.21 591

HITNet	0.41 453	0.26 559	0.45 439	0.33 136	0.17 79	0.63 562	0.30 333	0.93 568	0.64 426	0.71 499	0.82 488	0.64 485	0.52 511	0.59 440	0.43 517	0.14 247	0.10 138	0.15 285	0.13 305	0.19 521	0.12 265
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
LE_ROB	4.42 823	0.24 514	2.75 799	0.42 513	0.23 335	1.57 763	0.90 766	1.71 788	17.88 860	16.56 862	4.88 825	5.17 821	18.85 861	1.63 767	14.62 850	0.17 456	0.14 500	0.16 333	0.16 435	0.19 521	0.17 487

base	0.98 728	0.34 637	8.70 821	0.50 649	0.37 664	0.80 643	0.43 596	0.96 585	1.03 670	1.01 691	1.12 641	0.64 485	0.63 588	0.83 625	0.55 603	0.42 761	0.28 721	0.28 682	0.30 712	0.20 542	0.26 645

VeloStereo	0.21 94	0.14 35	0.29 140	0.30 34	0.23 335	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 140	0.21 53	0.28 186	0.20 104	0.31 84	0.23 182	0.20 558	0.19 637	0.18 444	0.16 435	0.20 542	0.21 591

flow	0.21 94	0.14 35	0.29 140	0.30 34	0.23 335	0.14 7	0.13 1	0.23 12	0.19 32	0.25 140	0.21 53	0.28 186	0.20 104	0.30 70	0.23 182	0.20 558	0.19 637	0.18 444	0.16 435	0.20 542	0.21 591

z-ln-s-r	0.66 655	0.36 649	1.30 751	0.39 378	0.26 462	0.57 514	0.63 703	0.80 513	1.03 670	0.80 552	1.43 723	0.91 628	0.76 663	1.08 705	1.87 781	0.16 397	0.12 379	0.17 388	0.14 359	0.20 542	0.16 460

DFGA-Net	0.45 491	0.29 603	0.80 681	0.42 513	0.32 620	0.53 479	0.35 461	0.78 505	0.89 600	0.66 465	0.75 439	0.48 383	0.39 429	0.74 575	0.60 617	0.15 336	0.13 458	0.19 492	0.18 527	0.20 542	0.17 487

coex_refinement	0.53 592	0.21 409	0.39 353	0.44 557	0.30 577	0.76 626	0.39 546	1.09 643	0.90 603	0.85 597	1.12 641	1.00 656	0.56 543	0.63 481	0.81 671	0.21 578	0.13 458	0.16 333	0.16 435	0.20 542	0.21 591

rvit_stereo_0083	0.34 337	0.24 514	0.50 518	0.44 557	0.27 499	0.34 308	0.35 461	0.45 230	0.62 407	0.37 272	0.47 302	0.42 342	0.35 368	0.40 208	0.36 448	0.22 609	0.20 652	0.20 527	0.17 496	0.20 542	0.14 372

rvit_stereo_0081_aga	0.31 297	0.28 591	0.44 426	0.42 513	0.29 557	0.34 308	0.31 365	0.44 222	0.40 287	0.39 298	0.44 286	0.40 316	0.32 328	0.42 235	0.29 345	0.23 627	0.17 592	0.19 492	0.16 435	0.20 542	0.15 408

AIO-Stereo-zeroshot	0.42 461	0.20 362	0.74 659	0.38 342	0.43 706	0.39 379	0.26 242	0.94 574	0.49 352	0.53 382	0.77 449	0.93 637	0.45 469	0.63 481	0.24 204	0.16 397	0.10 138	0.17 388	0.18 527	0.20 542	0.20 571

mmm	0.44 480	0.27 577	0.46 456	0.38 342	0.24 379	0.61 542	0.35 461	0.94 574	0.53 373	0.72 512	1.05 617	0.63 479	0.50 502	0.57 399	0.45 544	0.18 493	0.15 534	0.23 608	0.20 588	0.20 542	0.18 510

1111x	0.55 607	0.22 450	0.46 456	0.38 342	0.20 202	0.66 582	0.43 596	1.23 712	0.99 650	0.71 499	0.99 587	0.95 641	0.69 628	0.90 658	1.08 731	0.18 493	0.17 592	0.18 444	0.19 561	0.20 542	0.18 510

iinet-f	0.67 660	0.26 559	2.15 789	0.39 378	0.31 602	1.19 731	0.56 681	0.84 529	0.84 556	0.80 552	1.17 670	1.05 674	0.84 695	0.71 553	1.21 743	0.20 558	0.18 617	0.17 388	0.15 396	0.20 542	0.20 571

ssnet_v2	0.58 633	0.28 591	0.56 567	0.43 536	0.29 557	0.95 682	0.59 691	1.13 660	0.99 650	0.93 653	0.80 475	0.99 652	0.64 600	0.82 617	0.94 708	0.25 650	0.22 670	0.23 608	0.24 664	0.20 542	0.19 545

DAS	0.51 576	0.25 540	0.60 586	0.48 620	0.31 602	0.58 520	0.41 575	0.83 525	0.97 641	0.89 628	1.12 641	0.70 523	0.75 660	0.82 617	0.43 517	0.17 456	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.20 542	0.18 510

SepStereo	0.51 576	0.25 540	0.60 586	0.48 620	0.31 602	0.58 520	0.41 575	0.83 525	0.97 641	0.89 628	1.12 641	0.70 523	0.75 660	0.93 675	0.43 517	0.17 456	0.13 458	0.18 444	0.15 396	0.20 542	0.18 510

Patchmatch Stereo++	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.31 365	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.56 387	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

ROB_FTStereo_v2	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.31 365	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.57 432	0.38 415	0.57 399	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

ROB_FTStereo	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.25 113	0.21 99	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.57 399	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

HUI-Stereo	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.60 344	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.50 329	0.35 429	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

iGMRVC	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.30 333	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

iRAFT	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.22 126	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.58 441	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

RAFT-IKP	0.35 357	0.23 472	0.47 470	0.41 465	0.22 278	0.24 91	0.28 298	0.59 331	0.36 234	0.63 431	0.73 428	0.57 432	0.38 415	0.58 422	0.36 448	0.18 493	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.20 542	0.15 408

MMNet	0.55 607	0.25 540	0.61 588	0.43 536	0.34 641	1.07 706	0.39 546	0.87 545	0.91 611	0.91 641	0.93 550	0.86 606	0.76 663	0.81 614	0.76 661	0.15 336	0.14 500	0.18 444	0.19 561	0.20 542	0.16 460

UNet	0.54 604	0.26 559	0.66 621	0.44 557	0.40 686	0.99 692	0.41 575	0.98 593	0.75 492	0.83 586	0.89 535	1.04 669	0.72 649	0.73 567	0.62 624	0.19 528	0.14 500	0.20 527	0.17 496	0.20 542	0.17 487

PSMNet-RSSM	0.48 532	0.22 450	0.38 330	0.42 513	0.25 414	0.50 460	0.37 502	1.10 646	0.77 510	0.70 492	1.06 624	0.84 599	0.64 600	0.62 467	0.47 562	0.23 627	0.15 534	0.23 608	0.25 674	0.20 542	0.19 545

StereoDRNet-Refined	0.58 633	0.32 623	0.54 553	0.46 604	0.30 577	0.96 685	0.40 559	1.00 600	0.94 631	1.12 724	1.08 631	0.96 644	0.67 617	0.90 658	0.89 702	0.17 456	0.13 458	0.22 587	0.21 611	0.20 542	0.19 545
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
MWSP-net	0.52 584	0.23 472	0.54 553	0.45 582	0.30 577	0.70 597	0.81 751	1.02 614	0.92 616	0.75 525	0.78 461	0.91 628	0.73 652	0.62 467	0.52 589	0.19 528	0.15 534	0.19 492	0.18 527	0.21 569	0.22 614

SE	0.32 305	0.26 559	0.34 262	0.34 177	0.21 243	0.50 460	0.33 415	0.58 324	0.52 369	0.51 369	0.54 347	0.32 227	0.35 368	0.31 84	0.25 238	0.17 456	0.13 458	0.19 492	0.16 435	0.21 569	0.18 510

Selective-IGEV-i16pb	1.07 743	0.24 514	9.45 826	0.41 465	0.32 620	1.76 777	0.59 691	1.00 600	1.54 767	0.66 465	1.20 677	0.98 650	0.57 546	0.78 602	0.62 624	0.27 671	0.17 592	0.18 444	0.20 588	0.21 569	0.23 622

S2M2_L	0.26 218	0.22 450	0.33 237	0.31 68	0.25 414	0.24 91	0.13 1	0.35 109	0.41 292	0.25 140	0.36 245	0.30 209	0.25 206	0.30 70	0.26 271	0.22 609	0.19 637	0.17 388	0.19 561	0.21 569	0.18 510
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_3	0.47 519	0.34 637	0.77 677	0.54 705	0.31 602	0.49 458	0.47 622	0.63 367	0.79 530	0.65 452	0.59 370	0.64 485	0.50 502	0.65 503	0.39 485	0.29 691	0.27 717	0.29 693	0.28 704	0.21 569	0.20 571

ACV-stereo	0.62 648	0.34 637	1.00 711	0.43 536	0.31 602	1.20 732	0.40 559	0.75 487	0.83 550	0.64 443	0.77 449	2.10 775	1.03 736	0.81 614	0.64 631	0.21 578	0.17 592	0.18 444	0.18 527	0.21 569	0.21 591

test_sample4	0.47 519	0.26 559	0.50 518	0.35 231	0.22 278	0.69 592	0.38 524	1.15 673	0.81 540	0.78 544	0.82 488	0.62 475	0.53 518	0.63 481	0.44 535	0.21 578	0.15 534	0.21 571	0.19 561	0.21 569	0.19 545

test_sample3	0.46 503	0.25 540	0.50 518	0.35 231	0.23 335	0.69 592	0.37 502	1.15 673	0.81 540	0.75 525	0.79 472	0.66 504	0.49 492	0.63 481	0.46 555	0.21 578	0.15 534	0.20 527	0.19 561	0.21 569	0.19 545

CAS++	0.32 305	0.24 514	0.36 298	0.37 298	0.26 462	0.28 178	0.23 169	0.87 545	0.50 359	0.47 354	0.45 290	0.26 164	0.21 130	0.49 320	0.24 204	0.23 627	0.19 637	0.22 587	0.17 496	0.21 569	0.16 460
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
fast-acv-ft	0.64 651	0.30 613	0.73 654	0.45 582	0.34 641	1.17 728	0.49 637	0.86 536	0.98 645	1.02 695	1.36 707	1.29 719	0.85 696	0.76 586	0.81 671	0.21 578	0.23 680	0.23 608	0.23 648	0.21 569	0.20 571

ToySt	0.49 551	0.27 577	0.75 667	0.40 426	0.27 499	0.64 570	0.49 637	0.84 529	0.77 510	0.60 410	0.83 494	0.88 617	0.66 614	0.70 547	0.56 606	0.16 397	0.17 592	0.21 571	0.20 588	0.21 569	0.19 545

AASNet	0.53 592	0.25 540	0.52 539	0.49 635	0.32 620	0.74 614	0.40 559	1.50 768	0.86 570	0.86 605	0.92 547	0.64 485	0.59 563	0.59 440	0.79 666	0.23 627	0.19 637	0.20 527	0.16 435	0.21 569	0.19 545

ADLNet2	0.55 607	0.25 540	0.65 615	0.47 612	0.30 577	0.83 660	0.50 642	1.05 627	0.95 637	0.80 552	0.98 582	0.99 652	0.69 628	0.77 596	0.73 655	0.20 558	0.16 570	0.17 388	0.18 527	0.21 569	0.21 591

LCNet	0.41 453	0.20 362	0.32 213	0.44 557	0.24 379	0.47 450	0.29 310	0.67 408	0.53 373	0.72 512	1.03 607	0.66 504	0.60 567	0.58 422	0.34 409	0.14 247	0.10 138	0.19 492	0.19 561	0.21 569	0.36 720

CRE-IMP	0.36 376	0.23 472	0.49 504	0.42 513	0.24 379	0.41 405	0.21 99	0.57 315	0.41 292	0.65 452	0.72 423	0.53 413	0.37 408	0.61 456	0.38 477	0.17 456	0.11 301	0.19 492	0.15 396	0.21 569	0.18 510

GEStereo_RVC	0.55 607	0.29 603	0.63 604	0.49 635	0.31 602	0.70 597	0.54 670	1.22 707	0.92 616	0.82 574	0.85 510	0.85 601	0.63 588	0.90 658	0.65 633	0.24 640	0.16 570	0.19 492	0.16 435	0.21 569	0.22 614

RALAANet	0.38 410	0.23 472	0.48 491	0.42 513	0.29 557	0.35 320	0.25 211	0.86 536	0.64 426	0.67 470	0.65 394	0.60 462	0.29 286	0.60 446	0.34 409	0.15 336	0.12 379	0.17 388	0.15 396	0.21 569	0.13 319

sCroCo_RVC	0.35 357	0.28 591	0.69 636	0.51 668	0.39 681	0.41 405	0.31 365	0.49 257	0.45 326	0.31 222	0.48 305	0.38 292	0.32 328	0.46 288	0.32 377	0.21 578	0.22 670	0.19 492	0.19 561	0.21 569	0.20 571

ADLNet	0.55 607	0.27 577	0.51 533	0.44 557	0.35 648	0.78 632	0.46 614	1.08 639	0.86 570	0.99 681	0.98 582	0.92 634	0.63 588	0.69 540	0.81 671	0.22 609	0.16 570	0.22 587	0.22 629	0.21 569	0.21 591

HCRNet	0.44 480	0.34 637	0.41 378	0.53 698	0.26 462	0.53 479	0.29 310	0.83 525	0.63 418	0.71 499	0.81 482	0.77 573	0.50 502	0.66 512	0.36 448	0.24 640	0.16 570	0.24 627	0.20 588	0.21 569	0.18 510

psm_up	0.55 607	0.26 559	0.47 470	0.49 635	0.32 620	0.65 580	0.56 681	1.04 622	0.82 545	0.82 574	0.88 531	1.01 660	0.94 722	0.74 575	0.61 621	0.21 578	0.25 700	0.26 660	0.23 648	0.21 569	0.20 571

DSFCA	0.55 607	0.25 540	0.62 594	0.40 426	0.36 656	0.74 614	0.52 661	1.04 622	0.82 545	1.06 710	0.84 500	0.89 621	0.63 588	0.99 685	0.58 610	0.25 650	0.21 662	0.21 571	0.21 611	0.21 569	0.19 545

CFNet	0.51 576	0.29 603	0.46 456	0.41 465	0.27 499	0.70 597	0.32 400	1.13 660	1.00 657	0.72 512	1.07 628	0.85 601	0.60 567	0.76 586	0.52 589	0.19 528	0.14 500	0.23 608	0.23 648	0.21 569	0.16 460

NLCA_NET_v2_RVC	0.53 592	0.32 623	0.64 609	0.44 557	0.30 577	0.66 582	0.44 607	1.04 622	0.88 584	0.91 641	0.91 542	0.99 652	0.60 567	0.68 534	0.60 617	0.21 578	0.17 592	0.22 587	0.22 629	0.21 569	0.21 591
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
DLCB_ROB	0.58 633	0.28 591	0.47 470	0.49 635	0.32 620	0.77 627	0.50 642	0.99 595	0.92 616	1.04 704	1.14 655	1.21 709	0.69 628	0.88 649	0.69 644	0.20 558	0.20 652	0.22 587	0.22 629	0.21 569	0.18 510

rvit_0105_6	0.38 410	0.28 591	0.64 609	0.50 649	0.30 577	0.39 379	0.38 524	0.51 273	0.67 440	0.40 308	0.45 290	0.50 397	0.41 444	0.54 365	0.36 448	0.27 671	0.26 708	0.24 627	0.21 611	0.22 594	0.16 460

rvit_0105_5	0.42 461	0.31 618	0.73 654	0.50 649	0.29 557	0.44 426	0.42 587	0.61 352	0.74 487	0.51 369	0.51 323	0.60 462	0.47 482	0.57 399	0.38 477	0.27 671	0.25 700	0.25 641	0.23 648	0.22 594	0.18 510

ITSA-stereo	0.53 592	0.28 591	0.52 539	0.40 426	0.23 335	0.56 508	0.34 434	1.24 719	1.24 728	0.80 552	0.81 482	0.72 536	0.58 556	0.82 617	0.65 633	0.21 578	0.17 592	0.23 608	0.21 611	0.22 594	0.26 645

AIO-Stereo-zeroshot1	0.48 532	0.21 409	1.26 746	0.39 378	0.51 741	0.28 178	0.30 333	1.25 723	0.44 317	0.68 477	1.11 637	0.86 606	0.33 348	0.67 523	0.27 294	0.15 336	0.11 301	0.17 388	0.20 588	0.22 594	0.24 631

rvit_stereo_0080	0.31 297	0.25 540	0.40 367	0.39 378	0.28 525	0.27 152	0.46 614	0.49 257	0.44 317	0.35 260	0.42 276	0.40 316	0.28 266	0.41 221	0.33 392	0.22 609	0.17 592	0.17 388	0.16 435	0.22 594	0.15 408

test_sample5	0.47 519	0.26 559	0.49 504	0.36 268	0.22 278	0.64 570	0.39 546	1.13 660	0.81 540	0.77 540	0.94 551	0.64 485	0.54 530	0.65 503	0.43 517	0.21 578	0.16 570	0.22 587	0.20 588	0.22 594	0.20 571

DualNet	0.48 532	0.26 559	0.49 504	0.36 268	0.22 278	0.64 570	0.39 546	1.13 660	0.81 540	0.80 552	1.03 607	0.64 485	0.54 530	0.65 503	0.43 517	0.21 578	0.16 570	0.22 587	0.20 588	0.22 594	0.20 571

mmx	0.53 592	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	1.16 681	1.03 670	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	1.01 689	0.88 692	0.20 558	0.15 534	0.25 641	0.21 611	0.22 594	0.20 571

whm_eth	0.31 297	0.25 540	0.40 367	0.39 378	0.28 525	0.27 152	0.46 614	0.49 257	0.44 317	0.35 260	0.42 276	0.40 316	0.28 266	0.41 221	0.33 392	0.22 609	0.17 592	0.17 388	0.16 435	0.22 594	0.15 408

xxx	0.53 592	0.26 559	0.49 504	0.37 298	0.25 414	0.55 493	0.37 502	1.16 681	1.03 670	0.73 518	0.96 566	0.71 527	0.53 518	1.01 689	0.88 692	0.20 558	0.15 534	0.25 641	0.21 611	0.22 594	0.20 571

CASS	0.45 491	0.27 577	0.42 399	0.48 620	0.22 278	0.61 542	0.34 434	0.97 590	0.62 407	0.71 499	0.85 510	0.61 468	0.55 536	0.57 399	0.41 499	0.29 691	0.16 570	0.22 587	0.18 527	0.22 594	0.28 664
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
Wz-Net-LNSev-Ref	0.63 650	0.28 591	0.99 710	0.40 426	0.30 577	1.03 699	0.56 681	1.10 646	0.99 650	0.97 671	1.22 679	1.06 676	0.69 628	1.07 702	0.95 711	0.19 528	0.11 301	0.16 333	0.13 305	0.22 594	0.21 591

NINENet	0.50 567	0.29 603	0.51 533	0.45 582	0.32 620	0.70 597	0.34 434	1.10 646	0.88 584	0.80 552	0.94 551	0.65 499	0.49 492	0.73 567	0.51 582	0.22 609	0.20 652	0.25 641	0.18 527	0.22 594	0.21 591

dd	0.43 472	0.38 666	0.55 561	0.44 557	0.25 414	0.47 450	0.38 524	0.70 444	1.05 681	0.59 405	0.65 394	0.42 342	0.39 429	0.66 512	0.50 572	0.24 640	0.15 534	0.21 571	0.15 396	0.22 594	0.18 510

PSMNet-ADL	0.48 532	0.27 577	0.40 367	0.48 620	0.30 577	0.68 590	0.37 502	0.90 558	0.80 532	0.61 418	0.80 475	0.92 634	0.62 582	0.72 559	0.63 628	0.23 627	0.18 617	0.18 444	0.20 588	0.22 594	0.20 571

TestStereo	0.38 410	0.31 618	0.40 367	0.45 582	0.20 202	0.40 385	0.37 502	0.66 398	0.65 431	0.53 382	0.78 461	0.47 376	0.40 435	0.55 374	0.37 467	0.18 493	0.13 458	0.20 527	0.15 396	0.22 594	0.13 319

ADCRef	0.80 693	0.43 690	1.32 754	0.50 649	0.45 718	1.07 706	0.51 658	1.07 635	0.98 645	1.17 729	1.42 720	0.87 612	0.91 710	0.85 638	3.19 808	0.18 493	0.16 570	0.23 608	0.23 648	0.22 594	0.21 591

AHVO							0.58 686	0.86 536	0.69 454	0.71 499	1.15 661	0.80 587	0.61 573	1.21 726	1.28 749	0.21 578	0.23 680	0.23 608	0.22 629	0.23 611

DSFM							0.58 686	0.86 536	0.69 454	0.71 499	1.15 661	0.80 587	0.61 573	1.21 726	1.28 749	0.21 578	0.23 680	0.23 608	0.22 629	0.23 611

rvit_0105_4	0.41 453	0.29 603	0.71 645	0.50 649	0.29 557	0.41 405	0.41 575	0.55 302	0.73 477	0.45 339	0.48 305	0.55 422	0.44 464	0.57 399	0.36 448	0.28 684	0.26 708	0.25 641	0.22 629	0.23 611	0.18 510

rvit_105_1	0.54 604	0.40 679	0.76 672	0.58 726	0.37 664	0.59 532	0.68 720	0.70 444	0.94 631	0.82 574	0.69 415	0.73 549	0.58 556	0.78 602	0.54 598	0.32 714	0.29 729	0.31 704	0.34 734	0.23 611	0.20 571

test_sample6	0.49 551	0.26 559	0.50 518	0.37 298	0.22 278	0.63 562	0.40 559	1.12 658	0.83 550	0.80 552	1.03 607	0.66 504	0.55 536	0.67 523	0.46 555	0.22 609	0.16 570	0.22 587	0.22 629	0.23 611	0.21 591

AACVNet	0.50 567	0.23 472	0.49 504	0.46 604	0.29 557	0.52 471	0.38 524	0.90 558	0.55 385	0.81 565	1.03 607	1.00 656	0.70 641	0.83 625	0.54 598	0.21 578	0.18 617	0.24 627	0.18 527	0.23 611	0.20 571

LMCR-Stereo	0.53 592	0.30 613	0.53 547	0.58 726	0.30 577	0.83 660	0.36 484	1.19 692	0.76 501	0.88 624	1.04 613	0.56 426	0.62 582	0.82 617	0.67 639	0.19 528	0.15 534	0.19 492	0.14 359	0.23 611	0.17 487

Anonymous3	0.46 503	0.34 637	0.86 690	0.50 649	0.37 664	0.81 649	0.50 642	0.72 462	0.65 431	0.51 369	0.65 394	0.45 366	0.45 469	0.64 496	0.38 477	0.24 640	0.24 692	0.22 587	0.21 611	0.23 611	0.23 622

Syn2CoEx	0.71 672	0.51 720	0.95 703	0.64 745	0.45 718	0.91 673	0.53 666	1.48 763	1.13 708	0.93 653	1.35 706	1.02 665	0.99 731	0.92 669	0.80 668	0.30 698	0.27 717	0.28 682	0.24 664	0.23 611	0.24 631

GwcNet	0.69 666	0.36 649	1.10 724	0.51 668	0.42 699	1.08 710	0.50 642	1.21 699	1.16 713	1.00 686	1.37 710	1.06 676	0.79 678	0.92 669	0.94 708	0.25 650	0.24 692	0.24 627	0.22 629	0.23 611	0.26 645

CFNet-ft	0.48 532	0.23 472	0.36 298	0.40 426	0.26 462	0.64 570	0.37 502	0.87 545	0.85 565	0.64 443	1.00 590	1.01 660	0.64 600	0.61 456	0.53 593	0.23 627	0.15 534	0.24 627	0.21 611	0.23 611	0.18 510

MSMDNet	0.48 532	0.24 514	0.52 539	0.39 378	0.27 499	0.63 562	0.30 333	0.96 585	0.96 638	0.86 605	1.07 628	0.79 578	0.44 464	0.57 399	0.43 517	0.17 456	0.12 379	0.20 527	0.16 435	0.23 611	0.19 545

CFNet_RVC	0.48 532	0.23 472	0.36 298	0.40 426	0.26 462	0.64 570	0.37 502	0.87 545	0.85 565	0.64 443	1.00 590	1.01 660	0.64 600	0.61 456	0.53 593	0.23 627	0.15 534	0.24 627	0.21 611	0.23 611	0.18 510

AdaStereo	0.50 567	0.32 623	0.47 470	0.48 620	0.25 414	0.67 587	0.32 400	1.17 686	0.88 584	0.75 525	0.99 587	0.75 559	0.49 492	0.67 523	0.46 555	0.27 671	0.12 379	0.28 682	0.18 527	0.23 611	0.18 510
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.69 666	0.44 695	0.69 636	0.51 668	0.33 632	0.97 687	1.06 784	1.22 707	1.19 719	1.24 744	0.96 566	1.08 683	0.78 676	1.20 722	0.67 639	0.24 640	0.30 734	0.23 608	0.24 664	0.23 611	0.25 639

YMNet	0.66 655	0.38 666	0.90 698	0.52 685	0.46 726	1.08 710	0.49 637	1.00 600	0.77 510	1.18 731	1.29 697	1.12 695	0.74 656	0.85 638	0.86 681	0.27 671	0.31 745	0.25 641	0.25 674	0.24 626	0.23 622

YMNet_1	0.66 655	0.38 666	0.90 698	0.52 685	0.46 726	1.08 710	0.49 637	1.00 600	0.77 510	1.18 731	1.29 697	1.12 695	0.74 656	0.85 638	0.86 681	0.27 671	0.31 745	0.25 641	0.25 674	0.24 626	0.23 622

PCWNet_CMD	0.48 532	0.24 514	0.52 539	0.39 378	0.27 499	0.63 562	0.30 333	0.95 581	0.96 638	0.86 605	1.07 628	0.79 578	0.44 464	0.57 399	0.43 517	0.17 456	0.12 379	0.21 571	0.16 435	0.24 626	0.19 545

CFNet_pseudo	0.46 503	0.24 514	0.52 539	0.37 298	0.27 499	0.58 520	0.30 333	0.86 536	0.88 584	0.82 574	1.03 607	0.75 559	0.47 482	0.58 422	0.44 535	0.17 456	0.12 379	0.24 627	0.16 435	0.24 626	0.19 545

GMStereo	0.39 427	0.37 656	0.54 553	0.40 426	0.26 462	0.42 412	0.36 484	0.59 331	1.04 677	0.55 392	0.51 323	0.37 283	0.35 368	0.54 365	0.41 499	0.19 528	0.13 458	0.16 333	0.17 496	0.24 626	0.18 510
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
STTStereo	0.55 607	0.37 656	0.76 672	0.44 557	0.31 602	0.60 539	0.44 607	0.96 585	0.86 570	0.99 681	0.90 539	0.96 644	0.58 556	0.71 553	0.61 621	0.25 650	0.23 680	0.26 660	0.32 729	0.24 626	0.23 622

BEATNet_4x	0.46 503	0.32 623	0.56 567	0.37 298	0.19 152	0.63 562	0.35 461	1.01 610	0.72 470	0.77 540	0.83 494	0.70 523	0.59 563	0.68 534	0.53 593	0.16 397	0.12 379	0.16 333	0.14 359	0.24 626	0.16 460

ccs_rob	0.46 503	0.24 514	0.52 539	0.37 298	0.27 499	0.58 520	0.31 365	0.86 536	0.88 584	0.82 574	1.02 602	0.75 559	0.47 482	0.58 422	0.44 535	0.17 456	0.12 379	0.24 627	0.16 435	0.24 626	0.19 545

DISCO	0.70 668	0.26 559	0.68 630	0.44 557	0.31 602	1.14 721	0.51 658	1.23 712	1.23 726	0.81 565	1.05 617	1.50 751	0.85 696	1.82 777	1.03 725	0.19 528	0.15 534	0.18 444	0.16 435	0.24 626	0.23 622

Cross2Single Stereo	0.26 218	0.25 540	0.23 9	0.40 426	0.15 36	0.18 29	0.25 211	0.28 34	0.38 265	0.75 525	0.25 123	0.24 127	0.20 104	0.50 329	0.25 238	0.25 650	0.08 2	0.16 333	0.13 305	0.25 635	0.10 91

SCION-MonSter(vits)	0.46 503	0.14 35	0.25 48	0.31 68	0.15 36	0.22 57	0.22 126	0.88 550	1.07 694	0.20 42	1.06 624	0.73 549	0.56 543	0.76 586	1.14 739	0.19 528	0.15 534	0.33 717	0.34 734	0.25 635	0.24 631

zh-mn7	1.08 746	0.65 755	4.00 809	0.52 685	0.38 675	1.16 727	0.62 701	1.15 673	1.77 780	1.74 777	2.31 773	1.17 707	0.91 710	2.10 788	1.77 775	0.24 640	0.21 662	0.22 587	0.22 629	0.25 635	0.28 664

DDVS	0.52 584	0.30 613	0.56 567	0.41 465	0.31 602	0.71 603	0.34 434	0.91 563	0.67 440	0.85 597	0.89 535	1.12 695	0.46 476	0.86 644	0.60 617	0.22 609	0.16 570	0.22 587	0.18 527	0.25 635	0.26 645

DCVSM-stereo	0.49 551	0.27 577	0.53 547	0.39 378	0.29 557	0.51 465	0.26 242	0.75 487	0.75 492	1.11 723	0.75 439	1.05 674	0.72 649	0.60 446	0.47 562	0.20 558	0.19 637	0.24 627	0.20 588	0.25 635	0.30 682

UCFNet_RVC	0.49 551	0.26 559	0.35 281	0.39 378	0.26 462	0.64 570	0.36 484	1.15 673	0.84 556	0.67 470	0.88 531	0.88 617	0.59 563	0.58 422	0.45 544	0.24 640	0.17 592	0.27 674	0.27 696	0.25 635	0.23 622

DRN-Test	0.66 655	0.32 623	0.66 621	0.50 649	0.39 681	1.15 723	0.61 699	1.49 765	1.01 661	1.12 724	1.08 631	1.06 676	0.69 628	0.77 596	0.94 708	0.23 627	0.17 592	0.26 660	0.25 674	0.25 635	0.21 591

MDST_ROB	0.91 719	0.27 577	0.85 685	0.63 744	0.41 693	2.53 795	0.71 736	1.60 779	1.13 708	2.83 811	1.73 750	0.97 646	0.69 628	1.61 764	0.73 655	0.25 650	0.22 670	0.32 711	0.28 704	0.25 635	0.24 631

SGM_RVC	0.97 726	0.28 591	0.41 378	0.39 378	0.22 278	1.55 759	0.73 740	1.51 771	1.25 736	2.25 798	1.92 761	2.58 788	1.56 778	2.02 786	1.19 742	0.27 671	0.27 717	0.27 674	0.25 674	0.25 635	0.25 639
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
G2	0.39 427	0.52 728	0.56 567	0.65 752	0.31 602	0.31 246	0.28 298	0.68 418	0.47 339	0.56 395	0.55 357	0.34 248	0.37 408	0.72 559	0.35 429	0.27 671	0.09 35	0.24 627	0.13 305	0.26 644	0.17 487

w-ln-seven-2	0.76 683	0.43 690	2.32 792	0.52 685	0.38 675	0.90 672	0.65 709	1.11 652	1.12 707	1.19 733	1.28 693	1.09 687	0.99 731	1.07 702	0.87 687	0.20 558	0.19 637	0.23 608	0.22 629	0.26 644	0.22 614

StereoVision	0.42 461	0.28 591	0.45 439	0.49 635	0.28 525	0.38 366	0.38 524	0.72 462	0.62 407	0.44 334	1.14 655	0.54 417	0.39 429	0.56 387	0.34 409	0.21 578	0.24 692	0.25 641	0.24 664	0.26 644	0.16 460

CFNet_ucs	0.50 567	0.24 514	0.55 561	0.38 342	0.31 602	0.58 520	0.33 415	0.98 593	0.93 624	0.88 624	1.19 676	0.80 587	0.49 492	0.63 481	0.43 517	0.21 578	0.15 534	0.26 660	0.18 527	0.26 644	0.22 614

Wz-Net-LNSev	0.71 672	0.51 720	1.36 762	0.50 649	0.41 693	1.15 723	0.69 725	1.21 699	1.07 694	1.02 695	1.12 641	1.08 683	0.87 703	0.89 656	0.89 702	0.24 640	0.22 670	0.21 571	0.19 561	0.26 644	0.26 645

DMCA-RVC	0.51 576	0.30 613	0.59 579	0.50 649	0.32 620	0.54 486	0.38 524	0.86 536	0.68 447	0.94 656	0.86 514	0.91 628	0.68 624	0.70 547	0.59 615	0.23 627	0.18 617	0.31 704	0.23 648	0.26 644	0.19 545

FADNet-RVC-Resample	0.56 618	0.33 632	1.16 731	0.49 635	0.34 641	0.71 603	0.43 596	1.01 610	0.93 624	0.82 574	0.87 523	0.74 556	0.67 617	0.73 567	0.45 544	0.18 493	0.18 617	0.26 660	0.27 696	0.26 644	0.27 657

PA-Net	0.67 660	0.43 690	0.83 683	0.50 649	0.53 746	0.94 679	0.68 720	1.10 646	1.14 711	0.80 552	0.88 531	0.87 612	0.77 671	1.02 694	0.88 692	0.24 640	0.41 783	0.29 693	0.44 772	0.26 644	0.34 709
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.57 626	0.33 632	0.49 504	0.51 668	0.30 577	0.66 582	0.73 740	1.03 619	1.01 661	0.82 574	1.10 636	0.84 599	0.70 641	0.86 644	0.58 610	0.28 684	0.17 592	0.25 641	0.22 629	0.26 644	0.19 545

DeepPruner_ROB	0.53 592	0.34 637	0.59 579	0.41 465	0.30 577	0.50 460	0.43 596	1.19 692	0.70 457	0.85 597	1.05 617	0.86 606	0.55 536	0.84 631	0.51 582	0.29 691	0.23 680	0.22 587	0.22 629	0.26 644	0.25 639

PSMNet_ROB	0.64 651	0.37 656	0.65 615	0.56 718	0.42 699	0.97 687	0.83 754	1.21 699	0.92 616	0.79 549	1.02 602	1.08 683	0.63 588	0.82 617	0.91 706	0.29 691	0.20 652	0.31 704	0.31 721	0.26 644	0.23 622

CBMV	0.64 651	0.35 644	0.41 378	0.42 513	0.25 414	1.01 694	0.77 745	1.13 660	1.09 700	1.17 729	1.22 679	1.04 669	0.75 660	0.88 649	0.63 628	0.28 684	0.30 734	0.34 720	0.30 712	0.26 644	0.26 645
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.00 730	0.50 716	1.70 777	0.53 698	0.36 656	1.75 775	0.71 736	1.22 707	2.28 797	0.96 666	2.54 783	1.42 742	0.95 725	2.19 793	1.54 763	0.22 609	0.19 637	0.21 571	0.20 588	0.27 656	0.25 639

test_sample7	0.52 584	0.29 603	0.50 518	0.36 268	0.27 499	0.62 550	0.41 575	1.06 631	0.88 584	0.92 649	0.86 514	0.85 601	0.69 628	0.68 534	0.50 572	0.26 661	0.20 652	0.27 674	0.26 689	0.27 656	0.24 631

aanetorigin	0.83 704	0.56 738	1.87 783	0.49 635	0.38 675	0.56 508	0.66 712	0.70 444	1.00 657	2.42 803	2.02 767	1.31 722	1.18 751	0.93 675	1.13 738	0.20 558	0.18 617	0.20 527	0.19 561	0.27 656	0.30 682

StereoDRNet	0.64 651	0.33 632	0.68 630	0.51 668	0.43 706	1.03 699	0.53 666	1.47 762	0.99 650	1.10 721	0.87 523	1.07 681	0.71 645	0.82 617	0.88 692	0.23 627	0.19 637	0.25 641	0.23 648	0.27 656	0.19 545

FACV-RUCA	0.43 472	0.28 591	0.47 470	0.45 582	0.33 632	0.58 520	0.34 434	0.82 520	0.73 477	0.57 400	0.84 500	0.47 376	0.50 502	0.54 365	0.39 485	0.22 609	0.15 534	0.35 722	0.16 435	0.28 660	0.21 591

Wz-Net-MNSev	0.76 683	0.40 679	1.34 756	0.50 649	0.40 686	1.44 753	0.83 754	1.15 673	1.16 713	1.25 748	1.20 677	1.13 701	0.81 683	1.16 716	1.00 723	0.22 609	0.19 637	0.24 627	0.23 648	0.28 660	0.26 645

FAT-Stereo	0.73 678	0.33 632	0.75 667	0.49 635	0.37 664	0.71 603	0.59 691	1.36 748	1.30 745	1.03 703	1.40 716	1.59 760	1.15 747	0.87 646	0.86 681	0.28 684	0.28 721	0.28 682	0.23 648	0.28 660	0.38 731

ADCP+	1.06 741	0.35 644	1.51 770	0.49 635	0.51 741	1.45 754	0.55 675	1.25 723	1.03 670	1.16 728	1.15 661	1.10 691	1.07 741	1.56 761	6.75 832	0.19 528	0.16 570	0.23 608	0.21 611	0.28 660	0.21 591

dad	0.58 633	0.50 716	0.64 609	0.43 536	0.30 577	0.59 532	0.36 484	0.78 505	1.25 736	1.01 691	1.17 670	1.15 705	0.53 518	0.68 534	0.50 572	0.35 735	0.23 680	0.37 732	0.21 611	0.29 664	0.20 571

SACVNet	0.58 633	0.34 637	0.55 561	0.55 714	0.36 656	0.63 562	0.48 630	1.13 660	0.77 510	1.02 695	1.06 624	1.02 665	0.74 656	0.90 658	0.51 582	0.27 671	0.21 662	0.25 641	0.24 664	0.29 664	0.36 720

pcwnet_v2	0.58 633	0.28 591	0.84 684	0.45 582	0.35 648	0.61 542	0.35 461	1.27 727	1.21 723	0.99 681	1.27 691	0.72 536	0.58 556	0.67 523	0.48 566	0.27 671	0.21 662	0.24 627	0.23 648	0.29 664	0.29 671

APVNet	0.71 672	0.37 656	0.89 697	0.56 718	0.45 718	1.18 730	0.68 720	1.41 756	0.85 565	0.81 565	1.15 661	1.04 669	0.81 683	1.10 709	1.17 740	0.26 661	0.28 721	0.32 711	0.31 721	0.29 664	0.30 682

hitnet-ft	0.55 607	0.27 577	0.39 353	0.41 465	0.28 525	0.78 632	0.40 559	0.92 566	0.90 603	0.82 574	1.01 593	1.13 701	0.70 641	0.78 602	0.67 639	0.28 684	0.20 652	0.28 682	0.22 629	0.29 664	0.26 645

Nwc_Net	0.78 689	0.38 666	0.73 654	0.60 736	0.55 753	1.05 704	0.55 675	1.67 785	1.05 681	0.88 624	1.86 759	1.40 741	1.09 742	1.10 709	0.87 687	0.30 698	0.25 700	0.36 727	0.38 751	0.29 664	0.29 671

ADCL	1.04 736	0.38 666	1.35 758	0.50 649	0.39 681	1.61 766	0.89 763	1.29 731	1.39 753	1.29 750	1.50 733	1.24 712	1.24 756	1.37 752	4.87 824	0.21 578	0.19 637	0.25 641	0.25 674	0.29 664	0.27 657

SGM-ForestM	4.04 820	0.32 623	0.46 456	0.43 536	0.27 499	7.50 828	1.45 816	3.84 826	4.24 830	8.19 847	6.76 837	19.00 859	9.08 836	10.74 849	6.62 831	0.31 702	0.33 757	0.32 711	0.32 729	0.29 664	0.29 671

PWC_ROB	0.87 709	0.52 728	1.28 747	0.50 649	0.32 620	0.91 673	0.37 502	1.36 748	1.46 761	1.61 769	2.59 787	1.16 706	1.01 735	1.34 746	1.40 758	0.25 650	0.18 617	0.28 682	0.20 588	0.29 664	0.28 664

SCION-MonSter	0.67 660	0.40 679	0.95 703	0.54 705	0.44 713	1.30 742	0.42 587	0.91 563	1.06 687	0.79 549	1.13 649	0.74 556	0.67 617	0.76 586	1.43 759	0.19 528	0.19 637	0.45 757	0.42 770	0.30 673	0.26 645

ISRNet	0.56 618	0.24 514	0.66 621	0.56 718	0.36 656	0.44 426	0.25 211	0.82 520	0.84 556	1.07 713	1.25 688	0.91 628	0.60 567	0.66 512	0.58 610	0.35 735	0.26 708	0.36 727	0.33 732	0.30 673	0.42 742

rvit_stereo_0075_2	0.47 519	0.37 656	0.70 640	0.53 698	0.46 726	0.43 417	0.36 484	0.81 518	0.67 440	0.55 392	0.74 437	0.59 456	0.43 453	0.63 481	0.43 517	0.32 714	0.23 680	0.35 722	0.25 674	0.30 673	0.25 639

AF-Net	0.81 696	0.39 674	0.68 630	0.64 745	0.54 748	0.91 673	0.51 658	1.61 781	1.31 746	0.96 666	2.02 767	1.46 745	1.26 761	1.11 711	0.99 719	0.32 714	0.24 692	0.39 742	0.27 696	0.30 673	0.25 639

RTSC	0.87 709	0.48 708	1.23 743	0.52 685	0.37 664	1.13 720	0.50 642	1.34 741	1.79 781	1.51 762	1.24 686	1.12 695	0.81 683	1.62 765	2.16 791	0.25 650	0.19 637	0.23 608	0.24 664	0.30 673	0.31 692

DeepPrunerF	0.89 714	0.52 728	3.43 805	0.68 763	0.81 785	0.72 612	0.72 738	1.22 707	1.99 788	0.93 653	1.01 593	0.87 612	0.86 699	1.08 705	0.95 711	0.34 730	0.28 721	0.43 751	0.39 756	0.30 673	0.32 696

SGM-Forest	0.62 648	0.32 623	0.39 353	0.43 536	0.30 577	1.02 696	0.55 675	1.09 643	1.05 681	1.06 710	1.18 672	1.10 691	0.67 617	0.88 649	0.62 624	0.31 702	0.33 757	0.33 717	0.30 712	0.30 673	0.28 664
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
G3	0.42 461	0.66 758	0.56 567	0.86 786	0.28 525	0.32 271	0.31 365	0.75 487	0.40 287	0.58 402	0.57 363	0.40 316	0.27 247	0.77 596	0.32 377	0.27 671	0.11 301	0.32 711	0.18 527	0.31 680	0.15 408

w-ln-seven	0.96 724	0.48 708	2.41 795	0.54 705	0.50 737	1.41 749	0.70 730	1.67 785	1.81 782	1.49 759	1.50 733	1.26 714	0.87 703	1.15 714	1.80 779	0.23 627	0.21 662	0.25 641	0.25 674	0.31 680	0.26 645

FADNet_RVC	0.55 607	0.37 656	1.17 736	0.44 557	0.31 602	0.56 508	0.34 434	1.06 631	0.88 584	0.67 470	0.90 539	0.61 468	0.65 606	0.93 675	0.70 647	0.21 578	0.18 617	0.26 660	0.23 648	0.31 680	0.28 664

FADNet-RVC	0.60 643	0.53 733	1.14 730	0.46 604	0.39 681	0.61 542	0.39 546	1.12 658	0.87 580	0.70 492	0.84 500	1.04 669	0.55 536	0.94 682	0.69 644	0.26 661	0.25 700	0.28 682	0.28 704	0.31 680	0.31 692

GANet	0.70 668	0.37 656	0.55 561	0.51 668	0.34 641	0.94 679	0.96 772	1.08 639	0.94 631	1.04 704	1.98 765	1.13 701	0.88 707	1.12 712	0.66 636	0.25 650	0.26 708	0.27 674	0.22 629	0.31 680	0.22 614

CVANet_RVC	0.57 626	0.33 632	0.44 426	0.47 612	0.32 620	0.67 587	0.61 699	1.05 627	0.93 624	0.85 597	1.04 613	1.01 660	0.73 652	0.83 625	0.52 589	0.29 691	0.19 637	0.27 674	0.25 674	0.31 680	0.21 591

XPNet_ROB	0.70 668	0.35 644	0.68 630	0.52 685	0.40 686	0.79 637	0.85 760	1.16 681	0.94 631	1.33 753	1.15 661	1.38 738	0.83 693	1.03 696	0.90 704	0.32 714	0.25 700	0.26 660	0.24 664	0.31 680	0.28 664

GOStereo-base	0.45 491	0.69 763	0.61 588	0.82 782	0.30 577	0.33 287	0.31 365	0.73 473	0.54 377	0.69 485	0.66 401	0.41 329	0.38 415	0.84 631	0.34 409	0.34 730	0.12 379	0.29 693	0.17 496	0.32 687	0.17 487

MSAF-DinoV2	1.04 736	0.38 666	1.32 754	0.54 705	0.29 557	0.89 670	0.72 738	1.52 774	1.24 728	1.05 706	1.41 718	2.98 794	1.49 773	2.74 812	2.83 806	0.22 609	0.14 500	0.20 527	0.22 629	0.32 687	0.32 696

TCMNet	0.66 655	0.39 674	0.98 709	0.59 730	0.61 769	0.96 685	0.55 675	1.05 627	0.90 603	0.84 593	1.14 655	0.89 621	0.65 606	0.85 638	1.01 724	0.26 661	0.26 708	0.31 704	0.28 704	0.32 687	0.29 671

Wz-Net-SNSev	0.91 719	0.73 768	2.13 787	0.56 718	0.45 718	0.95 682	1.13 789	1.34 741	1.24 728	1.02 695	1.30 700	1.46 745	0.86 699	1.81 776	1.50 762	0.25 650	0.23 680	0.25 641	0.26 689	0.32 687	0.29 671

S-Stereo	0.74 679	0.35 644	0.96 706	0.56 718	0.45 718	0.82 657	0.60 694	1.24 719	1.60 775	0.96 666	1.41 718	1.12 695	0.94 722	0.80 611	1.04 728	0.26 661	0.31 745	0.28 682	0.25 674	0.32 687	0.47 762

edge stereo	0.76 683	0.38 666	0.74 659	0.52 685	0.43 706	0.80 643	0.53 666	1.28 730	1.06 687	1.28 749	1.38 715	1.81 765	1.11 744	1.08 705	0.85 680	0.33 723	0.32 751	0.41 749	0.28 704	0.32 687	0.36 720

NCCL2	0.72 676	0.41 684	0.65 615	0.64 745	0.44 713	0.98 691	1.20 794	1.11 652	1.00 657	0.98 677	0.96 566	1.49 750	0.87 703	0.90 658	0.79 666	0.31 702	0.26 708	0.39 742	0.39 756	0.32 687	0.32 696

MeshStereo	1.34 766	0.43 690	0.54 553	0.44 557	0.34 641	1.66 769	0.60 694	1.94 794	1.37 750	4.47 827	3.25 801	4.71 814	1.94 796	1.92 781	1.17 740	0.35 735	0.35 761	0.37 732	0.31 721	0.32 687	0.32 696
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
psmorigin	0.82 697	0.51 720	2.09 786	0.49 635	0.41 693	0.85 664	0.50 642	1.04 622	0.88 584	1.45 758	1.43 723	1.50 751	1.06 739	1.22 730	0.97 715	0.31 702	0.32 751	0.27 674	0.27 696	0.33 695	0.42 742

NCC-stereo	0.78 689	0.40 679	0.76 672	0.61 738	0.67 777	0.81 649	0.69 725	1.54 776	1.11 702	0.90 636	1.36 707	1.33 730	1.16 748	1.19 720	0.88 692	0.31 702	0.30 734	0.37 732	0.48 782	0.33 695	0.33 701

Abc-Net	0.78 689	0.40 679	0.76 672	0.61 738	0.67 777	0.81 649	0.69 725	1.54 776	1.11 702	0.90 636	1.36 707	1.33 730	1.16 748	1.19 720	0.88 692	0.31 702	0.30 734	0.37 732	0.48 782	0.33 695	0.33 701
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
PS-NSSS	0.58 633	0.44 695	0.62 594	0.42 513	0.33 632	0.66 582	0.58 686	1.02 614	0.86 570	0.77 540	1.28 693	0.72 536	0.64 600	0.82 617	0.59 615	0.31 702	0.26 708	0.40 745	0.27 696	0.33 695	0.26 645

CBMV_ROB	0.59 640	0.37 656	0.38 330	0.39 378	0.28 525	0.74 614	0.28 298	1.00 600	0.98 645	0.94 656	1.25 688	0.81 594	0.78 676	0.87 646	0.50 572	0.36 739	0.37 769	0.43 751	0.40 759	0.33 695	0.30 682

ETE_ROB	0.70 668	0.49 712	0.73 654	0.56 718	0.36 656	0.79 637	0.87 761	1.14 669	0.93 624	1.19 733	1.18 672	1.39 739	0.82 688	0.99 685	0.80 668	0.26 661	0.21 662	0.31 704	0.26 689	0.33 695	0.34 709

MultiAttention	3.58 816	0.24 514	0.62 594	0.54 705	0.34 641	22.90 849	2.72 836	1.60 779	1.13 708	0.80 552	1.81 755	1.14 704	0.43 453	35.29 869	0.61 621	0.17 456	0.12 379	0.23 608	0.23 648	0.34 701	0.29 671

RP	0.76 683	0.36 649	0.63 604	0.66 756	0.58 765	0.80 643	0.55 675	1.14 669	1.22 725	0.97 671	1.65 744	1.43 744	1.32 763	1.01 689	0.84 676	0.33 723	0.30 734	0.36 727	0.30 712	0.34 701	0.34 709

FBW_ROB	0.88 711	0.50 716	0.85 685	0.55 714	0.40 686	1.17 728	0.78 747	1.50 768	1.37 750	1.33 753	1.27 691	1.48 749	1.00 734	2.57 806	0.98 718	0.25 650	0.32 751	0.45 757	0.30 712	0.34 701	0.28 664

SANet	1.07 743	0.41 684	1.06 719	0.48 620	0.30 577	1.41 749	0.94 770	1.42 757	3.36 822	1.58 766	2.43 780	2.33 783	1.70 785	1.34 746	1.07 730	0.28 684	0.24 692	0.26 660	0.23 648	0.34 701	0.30 682

PWCDC_ROB	0.89 714	0.49 712	0.80 681	0.74 771	0.40 686	1.03 699	0.39 546	1.33 739	2.35 804	1.02 695	3.77 810	0.81 594	0.92 715	1.20 722	0.90 704	0.34 730	0.22 670	0.24 627	0.20 588	0.34 701	0.29 671

PatchMatch Cens Cmp	2.71 805	0.42 686	0.59 579	0.50 649	0.35 648	2.54 796	1.13 789	2.56 810	4.99 834	4.58 829	9.98 844	16.08 849	3.75 824	2.63 808	2.00 786	0.38 745	0.37 769	0.37 732	0.35 740	0.35 706	0.35 714

AANet	1.13 750	1.01 798	2.99 801	0.44 557	0.37 664	0.91 673	0.54 670	1.27 727	2.31 801	2.35 801	2.37 779	2.22 778	1.53 774	1.18 719	1.43 759	0.32 714	0.23 680	0.28 682	0.25 674	0.35 706	0.33 701

zh-sn7	1.09 747	0.75 770	3.23 803	0.57 724	0.42 699	1.11 715	0.89 763	1.19 692	1.27 740	1.41 757	1.98 765	1.25 713	1.47 772	1.99 785	2.62 803	0.26 661	0.26 708	0.26 660	0.27 696	0.35 706	0.30 682

FINET	0.67 660	0.42 686	1.00 711	0.46 604	0.43 706	0.83 660	0.89 763	1.08 639	1.50 763	0.87 613	1.14 655	0.71 527	0.68 624	0.92 669	0.70 647	0.36 739	0.30 734	0.26 660	0.24 664	0.35 706	0.33 701

DANet	0.71 672	0.45 702	0.91 700	0.59 730	0.40 686	0.81 649	0.40 559	0.97 590	0.84 556	1.20 739	1.22 679	1.33 730	0.88 707	1.16 716	1.24 744	0.27 671	0.23 680	0.31 704	0.25 674	0.35 706	0.32 696
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
CSAN	0.83 704	0.49 712	0.77 677	0.60 736	0.41 693	1.14 721	1.06 784	1.19 692	1.46 761	1.32 751	1.43 723	1.37 737	1.19 753	1.27 737	0.86 681	0.39 751	0.31 745	0.36 727	0.37 746	0.35 706	0.34 709

LALA_ROB	0.74 679	0.43 690	0.69 636	0.54 705	0.40 686	1.01 694	0.95 771	1.21 699	1.07 694	1.22 741	1.12 641	1.56 757	0.79 678	1.04 698	0.86 681	0.33 723	0.22 670	0.35 722	0.30 712	0.35 706	0.31 692

PM Cens cmp D40	2.27 803	0.42 686	0.61 588	0.50 649	0.35 648	1.90 782	0.87 761	2.50 809	4.48 833	4.57 828	9.82 843	8.65 834	3.79 825	2.70 810	2.09 789	0.37 742	0.37 769	0.37 732	0.35 740	0.36 713	0.35 714

PM Graph cmp D40	2.03 797	0.44 695	0.92 702	0.52 685	0.36 656	1.83 780	1.05 783	2.02 799	3.88 828	4.46 825	10.69 846	5.00 820	2.94 814	2.59 807	1.71 770	0.38 745	0.35 761	0.37 732	0.34 734	0.36 713	0.35 714

PatchMatch Graph Cmp	2.13 801	0.44 695	0.87 692	0.51 668	0.35 648	1.75 775	1.00 779	2.02 799	4.28 832	4.74 834	10.89 847	6.21 828	2.98 815	2.37 799	1.94 782	0.38 745	0.35 761	0.37 732	0.34 734	0.36 713	0.35 714

PatchMatch		0.44 695		0.52 685		1.73 774		2.10 801		4.63 830		6.05 825		2.64 809		0.37 742		0.37 732		0.36 713

DualNet (step1)	0.57 626	0.36 649	0.72 650	0.38 342	0.30 577	0.71 603	0.43 596	1.06 631	0.88 584	0.92 649	0.86 514	0.85 601	0.69 628	0.68 534	0.50 572	0.41 757	0.20 652	0.40 745	0.41 764	0.36 713	0.33 701

test_sample9	1.05 740	0.36 649	0.72 650	0.38 342	0.30 577	0.71 603	0.43 596	1.06 631	0.88 584	0.92 649	0.86 514	0.85 601	0.69 628	1.20 722	1.36 754	0.41 757	8.41 854	0.40 745	0.41 764	0.36 713	0.33 701

test_sample8	1.25 763	0.36 649	0.72 650	0.38 342	0.30 577	0.71 603	0.43 596	1.13 660	0.75 492	1.50 761	0.95 562	3.29 805	1.59 780	1.20 722	1.36 754	0.41 757	8.41 854	0.40 745	0.41 764	0.36 713	0.33 701

GMStereo_Zeroshot	0.49 551	0.44 695	0.74 659	0.49 635	0.27 499	0.56 508	0.29 310	0.73 473	0.76 501	0.86 605	0.94 551	0.91 628	0.36 397	0.74 575	0.43 517	0.26 661	0.14 500	0.26 660	0.15 396	0.36 713	0.18 510

UDGNet	0.48 532	0.77 774	0.50 518	0.48 620	0.31 602	0.41 405	0.34 434	0.70 444	0.92 616	0.65 452	0.60 373	0.58 441	0.43 453	0.63 481	0.41 499	0.32 714	0.15 534	0.66 788	0.19 561	0.36 713	0.21 591

RGC	0.79 692	0.59 742	0.71 645	0.65 752	0.65 775	0.92 678	0.58 686	1.29 731	1.05 681	1.07 713	1.45 729	1.47 748	1.03 736	1.21 726	0.88 692	0.32 714	0.30 734	0.48 768	0.40 759	0.37 722	0.37 725

ADCMid	1.14 751	0.52 728	2.23 791	0.53 698	0.43 706	1.07 706	0.75 742	1.23 712	1.05 681	2.15 792	1.44 726	1.50 751	1.43 770	1.56 761	5.01 825	0.26 661	0.24 692	0.29 693	0.31 721	0.37 722	0.33 701

ADCPNet	1.03 735	0.48 708	2.70 798	0.54 705	0.42 699	1.40 747	0.75 742	1.13 660	1.07 694	1.22 741	1.42 720	1.68 762	1.09 742	1.36 751	3.45 815	0.30 698	0.28 721	0.29 693	0.32 729	0.37 722	0.35 714

NOSS_ROB	0.57 626	0.39 674	0.39 353	0.44 557	0.30 577	0.73 613	0.54 670	1.03 619	1.08 698	0.67 470	0.87 523	0.76 567	0.57 546	0.77 596	0.47 562	0.38 745	0.38 773	0.44 756	0.42 770	0.37 722	0.34 709

HBP-ISP	0.59 640	0.45 702	0.43 414	0.45 582	0.33 632	0.70 597	0.28 298	1.11 652	1.00 657	0.83 586	1.18 672	0.65 499	0.68 624	0.88 649	0.52 589	0.35 735	0.38 773	0.47 762	0.41 764	0.38 726	0.31 692

stereogan	0.80 693	0.31 618	0.71 645	0.59 730	0.50 737	1.72 773	0.48 630	1.35 745	1.37 750	1.00 686	1.46 731	1.56 757	0.95 725	1.29 738	0.84 676	0.28 684	0.29 729	0.29 693	0.25 674	0.38 726	0.38 731

AnyNet_C32	1.16 757	0.62 750	2.40 794	0.57 724	0.55 753	1.41 749	1.34 807	1.18 690	1.24 728	1.49 759	1.42 720	1.39 739	1.20 755	1.55 759	4.82 823	0.29 691	0.28 721	0.29 693	0.34 734	0.38 726	0.42 742

WZ-Net	1.19 759	0.59 742	4.07 810	0.62 742	0.51 741	1.34 744	1.31 805	1.32 737	1.74 779	1.53 765	1.65 744	1.74 764	1.28 762	2.25 795	2.01 787	0.27 671	0.21 662	0.23 608	0.25 674	0.40 729	0.39 734

SHD	0.93 722	0.50 716	1.18 737	0.59 730	0.46 726	0.97 687	0.48 630	1.70 787	2.15 790	1.58 766	1.37 710	1.42 742	1.19 753	1.31 742	1.60 765	0.31 702	0.26 708	0.32 711	0.33 732	0.40 729	0.42 742

RTS	1.98 793	0.96 793	11.36 834	0.65 752	0.57 759	2.77 805	1.40 810	1.39 752	2.26 793	1.89 783	2.56 784	1.32 727	1.25 757	5.20 830	4.05 819	0.31 702	0.22 670	0.29 693	0.29 710	0.40 729	0.37 725

RTSA	1.98 793	0.96 793	11.36 834	0.65 752	0.57 759	2.77 805	1.40 810	1.39 752	2.26 793	1.89 783	2.56 784	1.32 727	1.25 757	5.20 830	4.05 819	0.31 702	0.22 670	0.29 693	0.29 710	0.40 729	0.37 725

RYNet	0.72 676	0.35 644	0.64 609	0.53 698	0.67 777	1.31 743	0.67 715	1.20 697	1.18 717	1.05 706	0.87 523	1.27 716	0.93 720	0.93 675	1.27 748	0.22 609	0.16 570	0.26 660	0.23 648	0.40 729	0.39 734

NVstereo2D	0.60 643	0.30 613	0.75 667	0.48 620	0.43 706	0.89 670	0.48 630	1.05 627	1.15 712	0.66 465	0.86 514	0.88 617	0.70 641	0.99 685	0.65 633	0.32 714	0.15 534	0.28 682	0.20 588	0.40 729	0.36 720

Wz-Net-TNSev	1.14 751	1.06 801	4.32 812	0.49 635	0.42 699	1.51 757	1.11 788	1.48 763	1.40 755	1.22 741	1.26 690	1.58 759	1.43 770	1.76 774	1.70 769	0.32 714	0.31 745	0.26 660	0.30 712	0.41 735	0.41 741

EDNetEfficient	1.46 773	0.80 778	6.12 817	0.47 612	0.39 681	0.69 592	0.83 754	0.90 558	2.77 815	3.50 821	1.96 764	1.66 761	2.03 799	1.26 734	4.18 821	0.21 578	0.18 617	0.21 571	0.20 588	0.41 735	0.39 734

MFN_U_SF_DS_RVC	1.02 734	0.57 740	1.51 770	0.67 759	0.50 737	2.57 797	1.66 819	1.20 697	1.43 756	1.38 755	1.57 740	1.33 730	0.92 715	1.64 768	0.88 692	0.37 742	0.39 778	0.46 761	0.60 795	0.41 735	0.40 737

WCMA_ROB	1.14 751	0.36 649	0.76 672	0.49 635	0.44 713	1.23 736	0.67 715	1.11 652	1.23 726	2.84 812	3.95 816	3.28 804	1.83 793	1.25 733	0.99 719	0.44 767	0.34 759	0.34 720	0.37 746	0.41 735	0.40 737

WQFJA1++	0.23 141	0.15 95	0.27 102	0.30 34	0.21 243	0.31 246	0.18 19	0.36 117	0.17 15	0.25 140	0.30 190	0.29 194	0.28 266	0.40 208	0.22 135	0.15 336	0.10 138	0.13 142	0.10 112	0.42 739	0.11 196

SDNR	0.86 708	0.37 656	1.47 768	0.40 426	0.38 675	3.38 816	0.33 415	0.90 558	0.98 645	0.99 681	2.09 770	0.59 456	0.71 645	1.29 738	0.70 647	0.51 784	0.56 803	0.36 727	0.26 689	0.43 740	0.46 757

GASNet	0.67 660	0.72 767	0.96 706	0.70 766	0.48 733	0.62 550	0.47 622	1.08 639	1.03 670	0.94 656	0.82 488	0.93 637	0.83 693	1.33 744	0.80 668	0.31 702	0.22 670	0.29 693	0.28 704	0.44 741	0.24 631

MFN_U_SF_RVC	1.09 747	0.59 742	1.97 785	0.67 759	0.44 713	1.93 784	0.60 694	1.85 793	1.36 748	1.61 769	1.54 738	1.95 773	1.37 766	1.64 768	1.73 771	0.40 756	0.37 769	0.45 757	0.48 782	0.44 741	0.44 749

ADCS	1.51 777	0.61 747	3.42 804	0.59 730	0.51 741	1.27 740	1.08 787	1.59 778	1.81 782	1.91 786	1.66 746	1.51 754	1.42 769	1.94 783	8.60 834	0.33 723	0.32 751	0.33 717	0.36 743	0.44 741	0.42 742

AnyNet_C01	1.56 778	1.05 799	7.45 819	0.64 745	0.54 748	1.99 785	1.38 809	1.43 759	1.36 748	1.63 772	1.92 761	1.84 767	1.33 765	2.40 800	4.03 818	0.33 723	0.32 751	0.32 711	0.34 734	0.44 741	0.45 753

coex-ft	6.43 832	1.51 814	87.33 878	0.49 635	0.38 675	1.34 744	1.21 796	1.16 681	8.09 840	12.12 851	2.79 794	2.77 793	3.31 819	1.16 716	3.15 807	0.24 640	0.23 680	0.27 674	0.24 664	0.45 745	0.37 725

G-Net	0.95 723	0.46 706	1.04 716	0.64 745	0.48 733	2.12 791	0.64 707	1.01 610	0.87 580	1.75 778	2.82 797	1.30 721	1.64 784	1.06 699	0.96 714	0.36 739	0.29 729	0.35 722	0.25 674	0.45 745	0.42 742

PDISCO_ROB	0.91 719	0.48 708	1.06 719	0.99 793	0.97 797	1.67 771	0.63 703	1.64 783	1.59 772	1.06 710	1.18 672	1.31 722	0.79 678	1.55 759	0.97 715	0.49 781	0.22 670	0.45 757	0.40 759	0.45 745	0.37 725

FSD	0.48 532	0.47 707	0.53 547	0.54 705	0.46 726	0.48 453	0.52 661	0.53 295	0.48 348	0.48 357	0.48 305	0.49 391	0.48 487	0.51 338	0.49 569	0.45 769	0.42 785	0.47 762	0.46 773	0.46 748	0.45 753

FADNet	0.61 647	0.51 720	1.10 724	0.45 582	0.44 713	0.65 580	0.41 575	1.19 692	1.05 681	0.70 492	0.84 500	0.98 650	0.66 614	0.82 617	0.50 572	0.29 691	0.30 734	0.27 674	0.30 712	0.46 748	0.35 714

DPSNet	0.99 729	0.42 686	1.88 784	0.53 698	0.41 693	1.59 765	1.26 800	2.21 805	1.43 756	1.10 721	1.11 637	1.46 745	1.95 797	1.34 746	1.26 746	0.34 730	0.25 700	0.25 641	0.21 611	0.46 748	0.37 725

Light-Stereo-hy	0.90 717	0.52 728	1.34 756	0.55 714	0.59 766	1.57 763	0.82 753	1.17 686	0.92 616	1.19 733	0.94 551	2.18 777	0.76 663	1.29 738	0.73 655	0.33 723	0.36 767	1.18 808	0.64 799	0.47 751	0.47 762

fsdfsdds	3.34 811	0.62 750	2.19 790	0.75 774	0.54 748	7.70 829	1.13 789	3.94 828	6.50 837	6.05 842	10.49 845	11.93 841	6.06 832	2.52 805	3.44 814	0.39 751	0.38 773	0.65 787	0.49 787	0.47 751	0.61 779

MSMD_ROB	1.21 760	0.49 712	0.62 594	0.59 730	0.50 737	1.62 768	0.67 715	1.23 712	1.24 728	2.45 804	3.77 810	3.09 798	2.98 815	1.32 743	0.81 671	0.45 769	0.41 783	0.49 773	0.51 790	0.47 751	0.44 749

TARStereo(FT)	1.14 751	0.53 733	1.55 772	0.79 778	0.47 731	1.56 760	1.67 820	1.49 765	1.24 728	1.24 744	2.23 771	3.21 800	1.25 757	1.53 756	1.63 766	0.47 777	0.28 721	0.50 775	0.36 743	0.48 754	0.29 671

2222	1.14 751	0.53 733	1.55 772	0.79 778	0.47 731	1.56 760	1.67 820	1.49 765	1.24 728	1.24 744	2.23 771	3.21 800	1.25 757	1.53 756	1.63 766	0.47 777	0.28 721	0.50 775	0.36 743	0.48 754	0.29 671

FC-DCNN v2	1.65 783	0.51 720	0.65 615	0.61 738	0.49 735	1.61 766	0.70 730	1.75 790	1.56 771	4.74 834	4.91 826	6.46 829	3.31 819	1.91 780	1.11 733	0.46 773	0.42 785	0.47 762	0.46 773	0.48 754	0.46 757

FC-DCNN	1.59 779	0.51 720	0.66 621	0.61 738	0.49 735	1.56 760	0.70 730	1.66 784	1.53 765	4.64 831	4.62 824	5.85 823	3.34 821	1.84 778	1.11 733	0.46 773	0.42 785	0.47 762	0.46 773	0.48 754	0.46 757

SAMSARA	1.07 743	0.65 755	1.19 738	1.06 801	0.90 790	1.76 777	1.76 825	1.46 761	1.44 759	1.51 762	1.16 668	2.00 774	1.14 746	1.48 755	1.31 752	0.39 751	0.44 792	0.35 722	0.38 751	0.49 758	0.49 769

MANE	4.13 821	0.51 720	0.64 609	0.66 756	0.56 756	6.89 827	0.99 777	7.55 836	12.04 844	6.68 845	8.57 841	10.69 839	9.45 837	7.59 844	6.39 830	0.49 781	0.43 790	0.48 768	0.98 820	0.49 758	0.48 766

FCDSN-DC	1.39 771	0.56 738	0.65 615	0.74 771	0.59 766	1.38 746	0.63 703	1.35 745	1.39 753	3.26 819	4.50 823	4.61 812	2.63 809	1.58 763	1.03 725	0.46 773	0.42 785	0.48 768	0.47 780	0.50 760	0.50 771
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
ccnet	0.82 697	0.57 740	0.75 667	0.54 705	0.59 766	1.09 713	0.66 712	1.38 751	0.94 631	1.12 724	1.44 726	1.29 719	0.92 715	0.95 684	1.24 744	0.49 781	0.42 785	0.50 775	0.47 780	0.51 761	0.46 757

EDNetEfficientorigin	9.93 840	1.15 802	175.16 880	0.48 620	0.36 656	1.04 703	0.68 720	1.24 719	2.69 813	3.17 818	2.50 782	2.30 781	2.07 800	1.76 774	2.21 792	0.20 558	0.18 617	0.24 627	0.19 561	0.51 761	0.50 771

BEATNet-Init1	15.13 847	0.82 782	50.86 872	0.72 770	0.53 746	38.10 864	7.03 845	11.83 846	14.25 851	29.78 876	30.17 873	48.21 879	22.64 863	26.78 866	18.11 853	0.42 761	0.38 773	0.47 762	0.46 773	0.51 761	0.48 766

PVD	1.28 765	0.67 759	1.28 747	0.74 771	0.62 770	1.50 756	0.84 757	1.99 796	2.96 816	2.18 793	2.36 778	1.85 769	1.95 797	1.92 781	1.94 782	0.39 751	0.36 767	0.49 773	0.37 746	0.51 761	0.64 781

LSM	4.74 825	0.77 774	10.16 827	0.70 766	56.56 867	1.02 696	1.00 779	1.24 719	1.62 776	2.04 788	2.34 776	1.33 730	1.17 750	1.38 753	1.09 732	0.33 723	0.49 798	0.39 742	0.46 773	0.51 761	10.09 849

MaskLacGwcNet_RVC	0.67 660	0.81 779	0.73 654	0.53 698	0.37 664	1.40 747	0.53 666	1.04 622	0.79 530	0.88 624	0.94 551	0.95 641	0.53 518	0.93 675	0.58 610	0.39 751	0.30 734	0.57 782	0.31 721	0.53 766	0.30 682

XQC	0.89 714	0.65 755	1.31 752	0.67 759	0.52 745	1.22 734	0.68 720	1.26 725	1.52 764	1.14 727	1.11 637	1.28 718	1.04 738	1.40 754	1.77 775	0.38 745	0.24 692	0.37 732	0.31 721	0.53 766	0.47 762

1111	1.92 791	0.60 746	2.43 796	0.71 769	0.57 759	2.60 798	3.13 837	2.12 803	1.97 786	2.27 799	2.74 793	3.21 800	3.13 818	5.16 829	5.06 826	0.38 745	0.35 761	0.47 762	0.38 751	0.54 768	0.53 775

ELAS_RVC	1.60 780	0.61 747	1.01 713	0.70 766	0.56 756	2.00 786	1.89 828	1.96 795	2.65 812	3.33 820	3.26 802	3.03 795	3.41 822	2.49 803	2.09 789	0.52 786	0.45 793	0.50 775	0.48 782	0.54 768	0.52 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	1.63 782	0.61 747	0.95 703	0.68 763	0.55 753	3.01 814	1.55 817	2.39 807	2.33 802	3.64 823	3.89 814	2.75 792	2.90 813	2.15 791	2.27 797	0.52 786	0.45 793	0.50 775	0.48 782	0.54 768	0.52 773
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
TARSTereo(ZeroShot)	5.47 829	0.45 702	9.36 824	0.64 745	0.57 759	8.94 832	4.10 840	8.88 838	13.09 848	10.59 849	15.01 858	16.60 850	11.04 842	3.84 823	3.37 810	0.42 761	0.40 780	0.43 751	0.41 764	0.56 771	0.72 785

TestStereooo	5.47 829	0.45 702	9.36 824	0.64 745	0.57 759	8.94 832	4.10 840	8.88 838	13.09 848	10.59 849	15.01 858	16.60 850	11.04 842	3.84 823	3.37 810	0.42 761	0.40 780	0.43 751	0.41 764	0.56 771	0.72 785

Anonymous_2	0.82 697	0.44 695	0.63 604	0.40 426	0.43 706	0.80 643	0.52 661	0.72 462	0.77 510	0.71 499	0.60 373	0.87 612	0.76 663	0.75 581	0.58 610	0.52 786	0.54 801	0.54 780	4.82 853	0.56 771	0.40 737

PASM	0.90 717	0.64 753	1.69 775	0.69 765	0.69 780	0.78 632	0.84 757	1.03 619	1.26 739	1.19 733	1.15 661	1.31 722	0.98 730	1.24 732	1.03 725	0.52 786	0.56 803	0.59 785	0.66 802	0.56 771	0.54 776

sAnonymous2	0.40 440	0.39 674	0.85 685	0.48 620	0.37 664	0.40 385	0.46 614	0.57 315	0.52 369	0.38 285	0.46 295	0.35 266	0.42 447	0.43 250	0.30 355	0.19 528	0.14 500	0.18 444	0.17 496	0.57 775	0.44 749

CroCo_RVC	0.40 440	0.39 674	0.85 685	0.48 620	0.37 664	0.40 385	0.46 614	0.57 315	0.52 369	0.38 285	0.46 295	0.35 266	0.42 447	0.43 250	0.30 355	0.19 528	0.14 500	0.18 444	0.17 496	0.57 775	0.44 749

DGSMNet	0.76 683	0.55 737	1.29 750	0.58 726	0.62 770	0.94 679	0.70 730	1.26 725	1.11 702	0.83 586	1.24 686	1.00 656	0.71 645	1.03 696	0.81 671	0.34 730	0.29 729	0.41 749	0.40 759	0.57 775	0.55 777

STTRV1_RVC	0.82 697	0.59 742	1.16 731	0.67 759	0.81 785	1.11 715	0.63 703	1.30 734	1.11 702	0.98 677	1.33 704	1.08 683	0.95 725	1.26 734	0.87 687	0.55 793	0.25 700	0.43 751	0.39 756	0.58 778	0.40 737

PStereo	0.50 567	0.75 770	0.42 399	0.37 298	0.28 525	0.55 493	0.46 614	0.54 298	0.88 584	0.53 382	0.33 212	0.51 403	0.51 507	0.78 602	0.67 639	0.51 784	0.25 700	0.30 703	0.27 696	0.59 779	0.49 769

CC-Net-ROB	0.82 697	0.96 793	0.85 685	0.58 726	0.45 718	1.27 740	0.70 730	1.17 686	1.02 664	0.83 586	1.23 684	0.90 626	0.77 671	1.06 699	0.69 644	0.46 773	0.34 759	1.71 815	0.38 751	0.59 779	0.36 720

FADE	5.17 827	2.05 827	13.14 838	1.03 798	0.99 800	2.09 789	0.91 767	3.91 827	3.00 817	1.76 779	1.60 742	2.73 791	6.73 834	5.95 832	3.95 817	11.57 862	1.70 845	23.09 873	15.86 863	0.62 781	0.65 782

GANetREF_RVC	0.80 693	0.75 770	0.86 690	0.66 756	0.42 699	1.15 723	0.98 775	1.14 669	1.19 719	1.01 691	1.02 602	1.10 691	0.90 709	1.15 714	0.76 661	0.48 779	0.39 778	0.57 782	0.38 751	0.63 782	0.46 757
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
UHP(FT)	1.48 775	0.69 763	1.79 780	0.78 776	0.54 748	2.60 798	1.44 813	1.77 791	2.54 807	2.20 794	2.61 788	2.61 789	1.78 788	2.35 796	2.56 801	0.45 769	0.45 793	0.75 791	0.64 799	0.64 783	0.45 753

mmmmmm	1.48 775	0.69 763	1.79 780	0.78 776	0.54 748	2.60 798	1.44 813	1.77 791	2.54 807	2.20 794	2.61 788	2.61 789	1.78 788	2.35 796	2.56 801	0.45 769	0.45 793	0.75 791	0.64 799	0.64 783	0.45 753

zero-FE	0.25 197	0.15 95	0.30 160	0.35 231	0.29 557	0.19 35	0.20 63	0.35 109	0.31 176	0.26 156	0.27 154	0.29 194	0.29 286	0.33 123	0.24 204	0.17 456	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.64 783	0.12 265

PSMNet-RUCA	0.76 683	0.75 770	1.08 723	1.01 796	0.90 790	0.69 592	0.50 642	1.11 652	1.03 670	0.78 544	1.11 637	0.80 587	0.72 649	0.88 649	0.63 628	0.53 790	0.27 717	0.76 794	0.46 773	0.66 786	0.47 762

nnnnnnn	1.69 785	0.64 753	2.14 788	0.80 780	0.73 783	1.79 779	1.01 781	2.00 797	2.36 805	2.69 807	4.20 819	4.71 814	2.34 803	2.45 801	2.27 797	0.53 790	0.53 800	0.66 788	0.62 798	0.69 787	0.62 780

MSC_U_SF_DS_RVC	1.34 766	0.87 785	1.76 779	0.86 786	0.56 756	4.29 821	1.79 826	1.50 768	1.98 787	1.61 769	1.85 758	1.84 767	1.41 768	1.89 779	1.36 754	0.48 779	0.40 780	0.56 781	0.57 793	0.69 787	0.48 766

DDF-Stereo	0.26 218	0.15 95	0.30 160	0.36 268	0.29 557	0.19 35	0.20 63	0.32 68	0.31 176	0.26 156	0.26 143	0.29 194	0.29 286	0.38 187	0.24 204	0.17 456	0.10 138	0.14 216	0.10 112	0.70 789	0.12 265

NVStereoNet_ROB	1.24 762	0.90 788	1.13 728	0.86 786	0.88 789	1.11 715	0.99 777	1.42 757	1.53 765	1.59 768	2.48 781	2.24 780	1.53 774	1.96 784	1.30 751	0.76 801	0.70 808	0.78 796	1.00 822	0.71 790	0.88 797
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
relubot	0.88 711	0.92 789	1.03 714	1.07 802	0.94 794	0.86 667	0.96 772	0.80 513	0.84 556	0.95 664	0.91 542	0.80 587	0.93 720	0.88 649	0.95 711	0.84 803	0.80 821	0.80 799	0.76 807	0.80 791	0.77 789

relurobot	0.84 707	0.87 785	1.04 716	1.02 797	0.87 787	0.78 632	0.97 774	0.70 444	0.83 550	0.87 613	0.86 514	0.77 573	0.86 699	0.85 638	0.87 687	0.84 803	0.73 811	0.81 800	0.76 807	0.80 791	0.77 789

MADNet+	2.23 802	2.43 831	10.85 831	1.22 806	0.91 792	2.76 804	1.40 810	2.12 803	1.67 778	1.32 751	1.74 752	1.86 770	1.74 787	6.25 833	4.41 822	0.65 796	0.64 806	0.58 784	0.54 792	0.80 791	0.76 788

UHP(ZeroShot)	12.84 844	0.68 760	18.22 841	0.82 782	0.62 770	25.49 852	5.53 842	21.64 865	40.95 881	23.57 864	34.53 874	25.52 864	26.31 866	14.39 852	14.00 848	0.43 765	0.30 734	0.48 768	0.37 746	0.81 794	2.09 829

UHP	12.84 844	0.68 760	18.22 841	0.82 782	0.62 770	25.49 852	5.53 842	21.64 865	40.95 881	23.57 864	34.53 874	25.52 864	26.31 866	14.39 852	14.00 848	0.43 765	0.30 734	0.48 768	0.37 746	0.81 794	2.09 829

DStereoFS	1.87 789	0.85 784	1.03 714	0.75 774	0.62 770	2.04 788	0.65 709	1.74 789	1.55 768	1.52 764	1.90 760	2.36 784	12.92 848	3.85 825	1.74 772	0.44 767	0.31 745	0.82 801	0.46 773	0.84 796	1.10 809

MFMNet_re	1.14 751	0.97 796	1.19 738	0.99 793	0.95 795	1.25 738	1.22 797	1.39 752	1.55 768	1.69 776	1.67 748	1.21 709	1.53 774	1.12 712	0.99 719	0.87 807	0.75 816	0.79 797	0.75 806	0.90 797	0.94 799

GCST	0.83 704	1.22 804	0.74 659	1.58 811	1.01 804	1.06 705	0.23 169	0.78 505	0.78 521	0.97 671	0.65 394	0.78 576	0.35 368	0.92 669	0.34 409	0.96 808	0.65 807	1.20 809	0.81 812	0.91 798	0.70 784

anonymity	0.97 726	0.89 787	1.05 718	0.92 791	1.03 805	0.97 687	0.81 751	1.29 731	0.91 611	1.07 713	0.98 582	1.00 656	0.95 725	1.02 694	0.92 707	0.96 808	0.95 834	0.90 803	0.91 819	0.92 799	0.94 799

UDG	0.88 711	0.82 782	0.67 625	1.00 795	0.96 796	1.02 696	0.57 685	1.13 660	0.99 650	0.90 636	0.97 580	1.31 722	0.99 731	0.85 638	0.84 676	0.54 792	0.32 751	1.77 816	0.40 759	0.94 800	0.66 783

SGM+DAISY	1.35 768	0.94 792	1.25 745	0.96 792	1.00 801	1.52 758	1.02 782	1.34 741	1.21 723	2.64 806	2.65 791	2.44 785	1.56 778	1.64 768	1.26 746	0.97 810	0.95 834	0.90 803	0.90 816	0.94 800	0.96 802

Selective-IGEV-i16pa	78.59 879	120.99 881	16.46 839	1.04 799	0.66 776	181.07 882	2.17 831	153.90 889	139.75 888	56.45 886	153.05 886	107.32 887	157.92 888	200.46 889	96.57 884	94.09 887	1.23 838	2.69 836	0.31 721	0.96 802	84.68 880

SPS-STEREO	1.25 763	0.93 790	1.06 719	1.04 799	1.03 805	1.41 749	0.91 767	1.51 771	1.19 719	2.09 790	1.83 756	1.94 772	1.39 767	1.62 765	1.39 757	0.97 810	0.94 833	0.90 803	0.89 815	0.96 802	0.96 802
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
JetBlue	2.78 807	1.26 805	7.04 818	1.16 804	1.48 812	8.00 830	6.02 844	2.60 811	1.92 785	2.12 791	2.64 790	3.34 806	3.05 817	6.49 834	3.39 812	0.78 802	0.76 817	0.75 791	0.76 807	0.97 804	1.18 815

DStereoSA	1.73 786	0.63 752	1.57 774	0.80 780	0.79 784	1.26 739	1.30 801	1.34 741	1.43 756	1.24 744	7.52 839	0.92 634	7.68 835	1.65 772	2.29 799	0.41 757	0.29 729	0.63 786	0.60 795	1.04 805	1.18 815

WAO-7	1.90 790	1.20 803	1.35 758	1.27 807	1.06 808	2.84 807	1.56 818	3.23 818	3.06 820	2.23 797	3.33 806	3.17 799	2.28 802	3.12 814	2.21 792	1.02 812	0.91 829	1.06 807	1.03 825	1.04 805	0.97 805

Consistency-Raft	1.01 731	0.81 779	1.24 744	0.84 785	0.97 797	0.81 649	0.84 757	1.30 734	1.59 772	1.05 706	1.68 749	1.12 695	0.91 710	0.92 669	1.11 733	0.65 796	0.74 812	0.79 797	0.90 816	1.06 807	0.79 793

DDUNet	1.06 741	2.56 834	0.68 630	1.21 805	1.26 810	1.03 699	0.69 725	1.11 652	0.94 631	0.96 666	1.22 679	1.27 716	0.82 688	0.93 675	0.72 654	0.84 803	0.38 773	1.99 819	0.60 795	1.10 808	0.85 795

SQANet	0.82 697	0.74 769	0.67 625	1.13 803	0.98 799	1.11 715	0.47 622	1.07 635	0.83 550	0.91 641	1.05 617	1.03 667	0.74 656	1.01 689	0.64 631	0.61 795	0.24 692	1.03 806	0.35 740	1.18 809	0.58 778

otaku	1.04 736	0.93 790	0.88 693	1.33 809	1.05 807	1.66 769	0.70 730	1.40 755	1.18 717	1.08 717	1.32 703	1.33 730	0.91 710	1.23 731	0.76 661	0.72 799	0.46 797	1.24 810	0.50 788	1.40 810	0.75 787

DStereoO	0.96 724	0.70 766	0.72 650	0.62 742	0.45 718	0.74 614	0.92 769	1.09 643	1.29 744	1.19 733	1.23 684	0.99 652	1.71 786	1.29 738	0.99 719	2.01 831	0.35 761	0.77 795	0.30 712	1.42 811	0.38 731

Ntro	1.09 747	0.97 796	0.91 700	1.44 810	1.19 809	1.69 772	0.80 750	1.35 745	1.25 736	1.00 686	1.29 697	1.31 722	0.97 729	1.26 734	0.84 676	0.84 803	0.43 790	1.36 811	0.50 788	1.56 812	0.78 791

Selective-IGEV-i1pa	15.35 848	22.27 858	18.31 843	1.71 814	0.87 787	28.61 863	12.26 854	25.48 869	20.48 864	19.78 863	22.75 862	28.20 867	22.64 863	29.07 867	17.31 852	12.88 863	2.88 848	6.84 857	0.99 821	1.67 813	12.03 857

PWCK	1.92 791	1.66 822	3.12 802	1.65 812	0.91 792	2.84 807	2.26 832	2.10 801	2.41 806	2.36 802	2.31 773	2.22 778	1.82 791	3.43 817	2.03 788	1.61 826	0.71 810	1.51 812	0.82 813	1.69 814	0.91 798

RainbowNet	1.35 768	1.49 812	1.19 738	1.88 819	1.45 811	1.48 755	1.07 786	1.61 781	1.55 768	1.20 739	1.59 741	1.54 755	1.13 745	1.34 746	0.97 715	1.36 823	0.70 808	1.82 817	0.79 811	1.71 815	1.07 808

WAO-6	2.04 798	1.50 813	1.16 731	1.70 813	1.67 818	2.69 801	1.44 813	3.06 815	3.63 826	1.98 787	3.27 803	3.54 810	2.07 800	2.36 798	2.22 794	1.31 822	0.91 829	2.04 824	1.22 832	1.73 816	1.27 818

MonStereo1	1.98 793	1.48 811	1.43 767	1.81 818	1.69 819	2.88 810	0.78 747	2.47 808	3.47 823	2.20 794	4.36 822	3.39 807	2.50 806	2.18 792	1.58 764	1.19 815	0.54 801	1.65 814	0.87 814	1.78 817	1.29 819

light-stereo	3.53 814	1.05 799	10.69 830	9.45 844	6.82 838	2.10 790	0.64 707	3.71 825	2.70 814	4.77 836	4.98 827	6.83 830	1.32 763	6.71 835	1.35 753	1.20 816	1.29 842	0.66 788	0.77 810	1.79 818	1.85 824

ACVNet_2	1.65 783	1.27 806	1.41 765	1.75 815	1.62 814	2.22 792	1.20 794	2.30 806	2.62 811	1.78 780	2.56 784	3.03 795	1.61 781	1.54 758	1.12 737	1.06 813	0.58 805	1.82 817	0.70 805	1.82 819	0.96 802

WAO-8	2.92 808	1.55 817	1.35 758	1.79 816	1.63 816	5.23 823	1.22 797	4.58 831	12.56 846	2.84 812	4.07 818	4.83 816	2.72 811	3.49 818	2.25 795	1.27 817	0.91 829	1.99 819	1.15 830	1.86 820	1.15 811

Venus	2.92 808	1.55 817	1.35 758	1.79 816	1.63 816	5.23 823	1.22 797	4.58 831	12.56 846	2.84 812	4.06 817	4.83 816	2.72 811	3.49 818	2.25 795	1.27 817	0.91 829	1.99 819	1.15 830	1.86 820	1.15 811

Dean	1.98 793	1.36 809	1.36 762	2.12 823	1.81 822	2.74 802	1.36 808	3.37 822	3.80 827	2.08 789	3.32 805	3.21 800	1.82 791	1.71 773	1.67 768	1.27 817	0.77 818	1.99 819	0.90 816	1.86 820	1.03 807

ACVNet-4b	1.35 768	1.31 807	1.10 724	1.90 820	1.59 813	1.92 783	0.77 745	1.52 774	1.62 776	1.05 706	1.60 742	2.11 776	0.94 722	1.64 768	0.77 665	1.30 820	0.35 761	2.03 823	0.67 803	1.88 823	0.84 794

LVE	2.12 800	1.44 810	1.36 762	1.99 822	1.78 820	2.75 803	1.79 826	2.82 812	3.95 829	1.90 785	4.33 821	3.52 809	1.81 790	2.24 794	1.74 772	1.74 828	0.87 825	2.06 825	1.13 828	1.91 824	1.35 820

ACVNet_1	1.46 773	1.33 808	1.12 727	1.91 821	1.62 814	1.83 780	0.98 775	2.00 797	1.85 784	1.39 756	1.53 737	2.32 782	1.53 774	1.34 746	1.11 733	1.30 820	0.50 799	2.06 825	0.58 794	1.93 825	0.95 801

IMH-64-1	1.86 787	1.62 819	1.16 731	2.20 824	1.89 823	2.33 793	1.30 801	2.89 813	2.29 798	1.66 773	2.80 795	2.49 786	1.61 781	2.10 788	1.78 777	1.60 824	0.74 812	2.43 829	1.02 823	2.12 826	1.17 813

IMH-64	1.86 787	1.62 819	1.16 731	2.20 824	1.89 823	2.33 793	1.30 801	2.89 813	2.29 798	1.66 773	2.80 795	2.49 786	1.61 781	2.10 788	1.78 777	1.60 824	0.74 812	2.43 829	1.02 823	2.12 826	1.17 813

IMH	2.04 798	1.62 819	1.20 741	2.20 824	1.89 823	2.91 813	1.30 801	3.11 816	3.03 818	1.81 781	3.35 807	3.03 795	1.90 794	2.48 802	1.80 779	1.66 827	0.77 818	2.45 831	1.04 826	2.15 828	1.19 817

DispFullNet	1.60 780	2.63 835	2.75 799	2.56 830	1.79 821	1.24 737	0.47 622	1.37 750	1.45 760	1.87 782	1.50 733	1.55 756	2.46 804	2.04 787	1.04 728	0.59 794	0.18 617	2.32 828	0.68 804	2.29 829	1.14 810

TorneroNet-64	3.44 812	1.86 823	1.42 766	2.58 831	2.28 828	6.87 826	1.68 822	4.70 833	12.03 843	2.31 800	5.59 835	8.25 832	2.55 808	3.97 826	2.73 804	1.81 829	0.74 812	2.57 833	1.07 827	2.35 830	1.44 821

TorneroNet	4.53 824	1.89 824	1.48 769	2.55 829	2.27 827	13.78 845	1.69 823	4.84 835	23.73 866	2.89 815	7.70 840	7.06 831	2.69 810	4.26 828	3.42 813	1.84 830	0.77 818	2.68 835	1.13 828	2.42 831	1.47 822

ktn	2.98 810	2.25 829	1.73 778	2.84 833	2.53 833	3.76 820	2.15 830	3.70 824	5.47 836	2.75 809	5.17 830	5.94 824	2.48 805	3.23 815	2.46 800	2.34 838	1.44 844	2.78 838	2.03 839	2.45 832	2.01 827

DPSimNet_ROB	3.58 816	2.45 832	8.57 820	2.53 828	2.37 829	2.88 810	3.77 839	3.14 817	3.23 821	4.71 833	3.86 813	4.68 813	4.87 831	4.07 827	5.62 827	2.33 837	2.33 847	2.47 832	2.52 840	2.51 833	2.64 834

KSHMR	2.57 804	1.93 825	1.69 775	2.63 832	2.42 830	2.86 809	2.07 829	3.27 820	6.50 837	2.49 805	3.36 808	3.41 808	1.92 795	2.49 803	1.94 782	2.13 834	1.40 843	2.79 839	1.50 836	2.73 834	1.77 823

UNDER WATER-64	3.53 814	2.01 826	3.94 808	3.22 837	2.49 832	5.41 825	2.60 835	3.43 823	12.41 845	3.03 817	2.68 792	6.07 826	4.04 826	3.79 822	3.33 809	2.02 832	1.24 839	2.63 834	1.46 835	2.78 835	2.08 828

SuperB	1.04 736	0.37 656	4.81 814	0.43 536	0.31 602	0.99 692	0.46 614	1.02 614	2.09 789	1.09 719	1.09 634	0.75 559	0.81 683	1.06 699	1.76 774	0.19 528	0.15 534	0.17 388	0.15 396	2.82 836	0.26 645

UNDER WATER	3.46 813	2.07 828	3.64 807	3.09 835	2.48 831	3.75 819	2.42 834	3.31 821	13.77 850	2.90 816	2.95 798	5.84 822	3.69 823	3.69 820	3.48 816	2.07 833	1.11 836	2.70 837	1.40 834	2.84 837	1.98 826

notaker	2.76 806	2.29 830	1.80 782	2.96 834	2.58 834	2.90 812	1.75 824	3.24 819	3.05 819	2.78 810	4.24 820	6.15 827	2.51 807	3.34 816	2.75 805	2.31 836	1.18 837	3.00 840	1.65 837	2.84 837	1.97 825

DNS	0.75 682	1.52 815	0.28 126	0.28 11	0.17 79	0.18 29	0.23 169	0.48 251	0.27 117	0.26 156	0.34 224	0.30 209	0.23 179	2.70 810	1.46 761	0.16 397	0.13 458	0.16 333	0.09 24	3.27 839	2.57 832

HanzoNet	6.76 833	2.45 832	4.22 811	3.19 836	2.94 836	3.62 818	2.28 833	4.79 834	7.20 839	14.00 857	13.19 853	17.49 855	22.30 862	13.25 851	6.19 829	4.20 844	1.93 846	3.10 841	2.56 841	3.35 840	2.88 836

JetRed	5.27 828	5.84 838	12.81 837	2.36 827	2.83 835	12.23 838	10.50 853	4.46 830	3.60 824	3.86 824	3.83 812	4.85 818	4.18 827	6.78 836	11.96 845	2.17 835	2.96 850	2.18 827	1.97 838	3.38 841	2.68 835

DNSM	0.82 697	1.54 816	0.27 102	0.30 34	0.17 79	0.27 152	0.25 211	0.49 257	0.25 104	0.34 248	0.36 245	0.29 194	0.26 230	2.84 813	1.96 785	0.16 397	0.12 379	0.12 81	0.10 112	3.66 842	2.58 833

MADNet++	4.03 819	2.70 836	3.44 806	3.72 839	3.44 837	4.44 822	3.52 838	3.95 829	3.61 825	4.46 825	4.98 827	4.10 811	4.58 828	7.00 837	5.89 828	3.74 842	3.67 851	3.27 842	2.71 842	3.70 843	3.66 837

ASD4	9.96 841	8.86 841	17.78 840	7.17 840	9.80 839	16.08 846	28.92 859	9.77 844	8.20 841	7.02 846	7.08 838	8.47 833	9.57 838	11.17 850	20.26 854	4.12 843	4.14 852	5.57 856	4.74 852	5.53 844	4.90 839

tt	6.20 831	0.20 362	5.89 816	3.55 838	2.07 826	11.26 836	19.21 855	11.74 845	5.46 835	2.69 807	2.04 769	4.87 819	6.25 833	3.70 821	7.09 833	8.32 855	11.17 865	4.93 852	5.41 855	5.74 845	2.37 831

ply	3.85 818	0.78 776	0.54 553	0.88 789	1.00 801	0.77 627	0.75 742	9.62 842	2.59 809	0.51 369	3.19 799	9.49 837	4.78 829	8.08 845	10.60 842	3.57 840	1.27 840	3.90 844	3.22 849	5.87 846	5.65 840

xbf	4.86 826	0.79 777	0.54 553	0.88 789	1.00 801	8.28 831	10.25 852	9.62 842	2.59 809	3.58 822	3.19 799	9.49 837	4.78 829	8.08 845	10.60 842	3.57 840	1.27 840	3.90 844	3.22 849	5.87 846	5.65 840

DPSMNet_ROB	12.08 843	8.00 839	21.00 846	8.97 843	16.79 843	10.67 834	30.89 861	9.02 841	15.17 853	6.51 844	15.41 860	9.04 835	14.85 850	9.27 848	21.67 857	4.58 846	8.57 856	5.09 855	9.29 859	5.90 848	10.95 850

DGTPSM_ROB	12.07 842	8.00 839	20.99 845	8.93 842	16.78 842	10.67 834	30.87 860	9.01 840	15.16 852	6.50 843	15.41 860	9.04 835	14.85 850	9.25 847	21.67 857	4.57 845	8.57 856	5.08 853	9.28 856	5.90 848	10.95 850

USTest	12.99 846	14.18 848	20.00 844	16.24 845	14.97 841	20.80 848	31.95 862	16.20 855	10.91 842	8.79 848	9.48 842	13.94 842	10.50 839	16.11 854	21.44 856	3.17 839	4.82 853	5.08 853	5.36 854	8.81 850	7.13 842

noway3	9.04 835	9.99 843	10.50 829	19.30 846	17.88 845	12.49 839	8.93 848	13.62 849	2.27 796	4.85 838	5.57 832	14.37 843	10.99 840	7.30 839	9.94 836	5.36 847	0.86 822	3.94 849	3.20 845	10.28 851	9.17 843

noway2	9.12 836	9.84 842	11.24 833	19.40 847	17.88 845	12.54 841	8.94 849	13.58 847	2.22 792	4.85 838	5.59 835	14.48 846	11.09 845	7.31 840	9.96 837	5.48 850	0.86 822	3.93 846	3.20 845	10.34 852	9.76 844

TCMNet-wrong-test	8.97 834	10.42 844	8.74 822	19.56 848	17.61 844	12.53 840	9.01 850	13.59 848	2.18 791	4.64 831	5.11 829	14.63 848	11.09 845	7.19 838	9.73 835	5.56 854	0.89 827	3.77 843	3.11 843	10.34 852	9.80 845

zzzz4	9.23 839	11.07 846	11.03 832	19.80 851	17.91 848	12.68 843	8.89 846	13.79 851	2.29 798	4.85 838	5.58 833	14.47 845	11.04 842	7.33 842	10.03 839	5.51 851	0.87 825	3.94 849	3.20 845	10.42 854	9.93 846

noway1	9.20 838	11.07 846	10.41 828	19.80 851	17.91 848	12.67 842	8.90 847	13.79 851	2.26 793	4.85 838	5.58 833	14.44 844	11.03 841	7.33 842	10.03 839	5.51 851	0.86 822	3.93 846	3.20 845	10.42 854	9.93 846

noway4	9.14 837	10.89 845	8.97 823	19.91 853	17.90 847	12.71 844	9.04 851	13.72 850	2.34 803	4.80 837	5.47 831	14.56 847	11.25 847	7.32 841	9.98 838	5.54 853	0.89 827	3.93 846	3.19 844	10.47 856	10.04 848

iinet-test	16.76 849	17.57 849	22.97 848	19.69 849	18.39 850	24.48 850	34.18 863	20.02 856	15.35 854	12.55 852	12.85 848	18.13 857	15.39 853	19.59 855	24.25 859	8.86 857	8.72 858	8.95 859	9.28 856	12.74 857	11.26 853

IINet	16.76 849	17.57 849	22.97 848	19.69 849	18.39 850	24.48 850	34.18 863	20.02 856	15.35 854	12.55 852	12.85 848	18.13 857	15.39 853	19.59 855	24.25 859	8.86 857	8.72 858	8.95 859	9.28 856	12.74 857	11.26 853

PML	40.80 872	29.24 859	11.87 836	7.20 841	14.47 840	92.13 879	213.69 888	7.63 837	23.35 865	74.72 887	190.14 888	50.17 880	26.15 865	21.39 860	12.70 846	8.76 856	2.92 849	8.45 858	3.25 851	13.26 859	4.42 838

DPSM_ROB	17.78 851	18.63 852	24.31 854	20.90 855	19.47 852	25.97 855	36.21 866	21.23 863	16.24 857	13.38 855	14.06 855	19.18 860	16.30 855	20.78 858	25.67 862	9.38 859	9.23 861	9.49 861	9.82 860	13.51 860	11.91 855

DPSM	17.78 851	18.63 852	24.31 854	20.90 855	19.47 852	25.97 855	36.21 866	21.23 863	16.24 857	13.38 855	14.06 855	19.18 860	16.30 855	20.78 858	25.67 862	9.38 859	9.23 861	9.49 861	9.82 860	13.51 860	11.91 855

real-time stereo	18.86 853	19.13 854	25.10 856	21.98 857	20.64 854	27.70 861	37.36 868	24.94 868	16.89 859	14.12 861	14.79 857	21.16 862	18.29 860	21.71 864	26.43 864	10.17 861	9.37 863	10.44 863	10.39 862	14.04 862	12.58 858

fast-reg	35.48 859	37.51 869	48.70 867	42.44 868	40.46 866	52.73 872	73.11 875	42.56 872	32.38 868	26.19 867	27.27 863	36.81 870	30.62 870	41.02 872	51.32 872	18.30 868	18.53 871	19.10 864	19.67 865	27.14 863	23.66 859

FlowAnything	35.81 864	37.53 870	48.80 869	42.20 862	39.22 862	52.25 866	73.16 879	42.56 872	32.89 876	26.76 872	28.30 869	38.69 877	33.09 877	41.63 873	51.62 875	18.76 872	18.59 878	19.21 872	19.92 872	27.16 864	23.91 860

Hybrid-DGEV	35.78 863	37.50 868	48.96 871	42.25 866	39.20 860	52.33 870	73.10 874	42.63 877	32.52 869	26.62 868	28.31 871	38.50 871	32.87 875	41.67 874	51.55 873	18.77 874	18.56 872	19.18 871	19.83 871	27.20 865	23.97 861

CasAABBNet	35.74 862	37.43 864	48.72 868	42.22 863	39.20 860	52.24 865	73.12 876	42.61 874	32.62 873	26.78 873	27.95 866	38.58 874	32.60 873	41.67 874	51.65 876	18.74 869	18.57 873	19.15 867	19.77 866	27.20 865	23.98 862

RAFT-FEzeroshot	35.73 860	37.45 865	48.67 865	42.23 864	39.22 862	52.25 866	73.13 877	42.62 875	32.59 870	26.71 870	27.70 864	38.57 872	32.57 871	41.68 876	51.67 877	18.75 870	18.58 875	19.15 867	19.78 867	27.21 867	23.98 862

RAFT-FE	35.73 860	37.45 865	48.67 865	42.23 864	39.22 862	52.25 866	73.13 877	42.62 875	32.59 870	26.71 870	27.70 864	38.57 872	32.57 871	41.68 876	51.67 877	18.75 870	18.58 875	19.15 867	19.78 867	27.21 867	23.98 862

RAFTStereoReplicaGSO							73.16 879	42.72 879	32.71 875	26.67 869	28.31 871	38.66 876	32.70 874	41.89 880	51.31 871	18.76 872	18.57 873	19.13 865	19.81 870	27.22 869

Selective-RAFT-Error	35.84 865	37.49 867	48.83 870	42.26 867	39.24 865	52.30 869	73.09 873	42.66 878	32.61 872	26.80 874	28.30 869	38.84 878	33.51 878	41.68 876	51.59 874	18.82 875	18.58 875	19.17 870	19.80 869	27.28 870	24.05 865

LSM0	38.95 871	37.60 871	48.58 864	43.57 869	91.06 877	52.57 871	72.57 872	43.17 880	32.63 874	26.97 875	27.97 867	38.65 875	32.94 876	41.86 879	51.78 879	18.89 876	18.41 867	19.13 865	19.63 864	27.29 871	33.77 867

xxxxx1	36.64 866	19.51 855	24.21 851	61.66 870	64.63 872	27.28 858	40.10 869	20.25 858	18.63 861	14.07 858	12.97 850	17.26 852	17.36 857	21.70 861	27.93 865	13.18 864	18.50 868	111.26 885	133.37 884	29.24 872	39.73 872

tt_ll	36.64 866	19.51 855	24.21 851	61.66 870	64.63 872	27.28 858	40.10 869	20.25 858	18.63 861	14.07 858	12.97 850	17.26 852	17.36 857	21.70 861	27.93 865	13.18 864	18.50 868	111.26 885	133.37 884	29.24 872	39.73 872

ff	36.64 866	19.51 855	24.21 851	61.66 870	64.63 872	27.28 858	40.10 869	20.25 858	18.63 861	14.07 858	12.97 850	17.26 852	17.36 857	21.70 861	27.93 865	13.18 864	18.50 868	111.26 885	133.37 884	29.24 872	39.73 872

LRCNet_RVC	21.24 856	31.15 860	21.41 847	28.98 859	23.82 856	3.13 815	0.60 694	20.96 862	1.59 772	25.58 866	28.15 868	21.99 863	14.79 849	21.94 865	16.41 851	28.89 879	14.87 866	33.53 878	31.28 875	29.51 875	26.16 866

HaxPig	31.96 857	37.24 863	34.27 857	24.37 858	24.88 857	18.26 847	19.86 856	20.64 861	28.52 867	35.97 877	38.75 876	25.57 866	28.72 869	33.88 868	34.39 868	35.94 882	38.87 883	37.80 879	40.48 880	39.68 876	41.15 875

AVERAGE_ROB	37.58 870	40.13 872	40.15 860	34.81 861	33.82 859	28.55 862	25.10 858	32.02 871	34.06 878	41.28 884	40.66 877	34.46 869	34.81 880	39.18 870	37.57 870	42.78 883	43.44 884	43.82 880	43.03 881	40.47 877	41.51 876

zzzz2	53.63 873	56.68 874	73.37 874	63.97 873	58.93 868	78.37 877	110.06 883	64.29 885	48.31 883	40.26 880	42.53 879	57.21 881	47.86 881	62.08 883	77.14 882	28.03 877	27.91 879	28.80 874	29.89 873	40.95 878	35.94 868

noway5	53.63 873	56.68 874	73.37 874	63.97 873	58.93 868	78.37 877	110.06 883	64.29 885	48.31 883	40.26 880	42.53 879	57.21 881	47.86 881	62.08 883	77.14 882	28.03 877	27.91 879	28.80 874	29.89 873	40.95 878	35.94 868

MEDIAN_ROB	37.38 869	40.85 873	40.60 861	32.31 860	31.85 858	27.20 857	24.55 857	29.10 870	33.19 877	42.09 885	41.76 878	33.35 868	34.39 879	39.78 871	37.07 869	43.64 884	44.10 885	44.12 881	43.40 882	41.51 880	42.76 877

zzz1	56.46 876	57.02 877	74.61 877	78.01 876	76.39 876	77.52 875	92.13 881	62.93 884	50.48 886	40.59 883	45.21 882	70.20 883	62.34 884	61.65 882	76.98 880	29.64 880	27.99 881	31.12 876	32.03 876	45.82 881	36.60 871

zzzzzz3	56.43 875	57.01 876	74.40 876	78.00 875	76.38 875	77.61 876	92.21 882	62.81 883	50.42 885	40.52 882	45.11 881	70.20 883	62.22 883	61.64 881	77.00 881	29.64 880	27.99 881	31.12 876	32.03 876	45.83 882	36.59 870

DLNR_Zeroshot_test	20.09 855	36.28 861	38.04 858	169.85 880	61.80 871	0.23 75	0.20 63	13.88 853	0.37 253	0.44 334	0.66 401	0.43 351	0.21 130	0.62 467	0.28 318	5.46 849	0.10 138	0.15 285	0.11 191	72.60 883	0.11 196

DLNR-FE	20.05 854	36.38 862	38.08 859	170.06 881	60.08 870	0.23 75	0.20 63	14.13 854	0.36 234	0.44 334	0.66 401	0.43 351	0.21 130	0.63 481	0.28 318	5.38 848	0.10 138	0.15 285	0.11 191	73.09 884	0.11 196

RSGM-EC	74.81 877	63.03 878	41.60 862	97.74 877	92.11 878	74.93 873	114.81 885	53.77 881	38.96 879	39.88 878	48.98 883	90.73 885	64.81 885	139.63 885	128.53 885	93.27 885	53.96 886	95.12 883	38.31 878	81.45 885	44.63 878

acva	74.81 877	63.03 878	41.60 862	97.74 877	92.11 878	74.93 873	114.81 885	53.77 881	38.96 879	39.88 878	48.98 883	90.73 885	64.81 885	139.63 885	128.53 885	93.27 885	53.96 886	95.12 883	38.31 878	81.45 885	44.63 878

Anonymous_1	33.25 858	18.26 851	23.92 850	20.54 854	21.28 855	25.59 854	35.94 865	22.01 867	15.57 856	13.33 854	13.49 854	18.08 856	15.29 852	20.36 857	24.60 861	16.28 867	8.84 860	66.59 882	118.00 883	155.73 887	11.23 852

Light2-Stereo	116.02 880	69.93 880	104.38 879	163.04 879	123.58 880	95.99 880	1.32 806	130.98 888	4.26 831	169.96 888	137.68 885	122.18 888	26.58 868	172.14 887	151.71 887	165.00 888	10.91 864	177.63 889	173.42 887	168.86 888	150.83 881

test_example2	176.61 881	205.14 882	198.86 881	188.60 882	190.98 881	152.67 881	170.61 887	94.86 887	123.55 887	178.88 889	179.48 887	158.94 889	141.34 887	192.61 888	198.96 888	203.76 889	236.37 888	164.13 888	173.55 888	218.58 889	160.41 882

ccccc	429.48 882	429.19 883	527.00 882	507.10 883	501.20 882	356.95 883	342.70 889	380.82 890	297.90 889	334.51 890	389.17 889	372.86 890	449.39 889	499.17 890	553.56 889	561.44 890	431.22 889	334.28 890	290.86 889	540.88 890	489.46 883

Low-res two-view benchmark