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

Monster-pub-mixall	0.30 42	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.28 17	0.18 2	0.58 47	0.34 56	0.36 82	0.34 47	0.26 24	0.20 5	1.40 400	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.10 2	0.12 1	0.13 69

3.25w_new	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.38 50	0.23 54	0.52 198	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 107	0.61 127	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

3.25w	0.32 60	0.21 65	0.45 91	0.37 32	0.23 54	0.52 198	0.34 174	0.65 88	0.39 83	0.47 164	0.45 105	0.32 64	0.35 107	0.61 127	0.27 66	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.12 1	0.12 21

IGEV	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.31 250	0.45 109	0.21 25	0.59 49	0.40 87	0.31 42	0.43 90	0.26 24	0.21 8	0.43 40	0.25 35	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.12 1	0.12 21

LiteMatch*	0.27 18	0.19 22	0.49 119	0.38 50	0.27 148	0.31 26	0.23 47	0.49 14	0.38 81	0.29 27	0.28 25	0.36 95	0.29 52	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.13 69

PipStereo	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.34 5	0.18 3	0.21 4	0.21 25	0.54 29	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.34 99	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22b	0.24 4	0.17 3	0.34 3	0.35 11	0.18 3	0.21 4	0.20 12	0.50 21	0.23 8	0.22 2	0.19 4	0.43 137	0.35 107	0.37 11	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

PSi22a	0.22 1	0.17 3	0.31 1	0.33 1	0.18 3	0.25 8	0.20 12	0.49 14	0.19 2	0.23 6	0.16 1	0.37 108	0.31 70	0.31 2	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i1c-attn	0.35 99	0.17 3	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.51 191	0.48 372	0.96 245	0.37 73	0.42 131	0.43 90	0.52 196	0.49 224	0.66 147	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Foundation-i1a	0.37 125	0.18 8	0.37 15	0.34 5	0.19 9	0.51 191	0.47 359	1.01 265	0.42 98	0.51 197	0.44 99	0.57 228	0.57 291	0.78 194	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.13 69

GeoVLM	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Test_v1	0.27 18	0.20 38	0.37 15	0.34 5	0.25 100	0.31 26	0.30 119	0.59 49	0.37 73	0.29 27	0.33 42	0.25 19	0.25 24	0.48 73	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.11 3

DispViT+	0.33 74	0.19 22	0.37 15	0.36 18	0.56 512	0.30 22	0.23 47	0.72 122	0.55 170	0.33 54	0.34 47	0.30 51	0.25 24	1.12 318	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.13 5	0.12 21

BLMT-Stereo	0.23 3	0.14 1	0.34 3	0.39 60	0.26 118	0.24 7	0.24 62	0.33 2	0.26 15	0.21 1	0.27 21	0.21 3	0.20 5	0.34 5	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.16 234	0.13 5	0.13 69

Pro-Stereo	0.31 52	0.16 2	0.34 3	0.39 60	0.29 198	0.63 286	0.21 25	0.35 3	0.28 20	0.34 63	0.25 12	0.23 6	0.13 1	1.58 435	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.18 188	0.17 263	0.13 5	0.12 21

MatchStereo	0.28 29	0.21 65	0.39 38	0.33 1	0.18 3	0.22 6	0.23 47	0.65 88	0.48 129	0.27 14	0.47 114	0.25 19	0.24 21	0.49 74	0.31 139	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.13 69
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
MonSter++	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.37 32	0.24 75	0.34 35	0.20 12	0.49 14	0.31 32	0.29 27	0.26 16	0.40 125	0.26 33	0.45 48	0.27 66	0.13 26	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.13 5	0.12 21

HiDET	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.38 50	0.24 75	0.30 22	0.20 12	0.54 29	0.33 47	0.27 14	0.30 36	0.33 77	0.25 24	0.46 56	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LCMNet	0.28 29	0.18 8	0.36 9	0.37 32	0.24 75	0.31 26	0.20 12	0.57 45	0.57 175	0.28 16	0.32 41	0.33 77	0.29 52	0.54 90	0.30 112	0.14 50	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

CSFM-Stereo	0.26 10	0.18 8	0.37 15	0.39 60	0.21 24	0.40 68	0.21 25	0.53 25	0.29 24	0.30 38	0.28 25	0.31 55	0.29 52	0.47 67	0.25 35	0.15 79	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.11 3

252Zero-FE	0.27 18	0.22 98	0.40 49	0.41 89	0.24 75	0.29 19	0.19 7	0.59 49	0.46 121	0.31 42	0.33 42	0.22 4	0.25 24	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

Wavelet-MonSter	0.27 18	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.26 118	0.26 11	0.25 69	0.49 14	0.29 24	0.36 82	0.47 114	0.28 40	0.32 80	0.49 74	0.26 51	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Replicate-Monster	0.41 162	0.26 221	2.03 611	0.36 18	0.21 24	0.46 116	0.23 47	0.67 104	0.48 129	0.42 131	0.27 21	0.31 55	0.30 61	0.98 270	0.24 14	0.14 50	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.28 483

2.25w	0.32 60	0.24 159	0.48 111	0.37 32	0.24 75	0.45 109	0.25 69	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.58 176	0.27 31	0.32 80	0.74 181	0.35 195	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.14 125

4w-stereo	0.30 42	0.24 159	0.44 76	0.37 32	0.23 54	0.46 116	0.27 92	0.63 71	0.31 32	0.41 124	0.44 99	0.27 31	0.36 118	0.59 110	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.12 63	0.13 5	0.12 21

2.75w_new	0.31 52	0.23 133	0.43 71	0.35 11	0.23 54	0.42 85	0.42 286	0.54 29	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.24 13	0.30 61	0.66 147	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

3.75w	0.32 60	0.23 133	0.44 76	0.37 32	0.29 198	0.62 282	0.36 199	0.59 49	0.32 42	0.41 124	0.47 114	0.25 19	0.34 99	0.64 133	0.26 51	0.12 9	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.13 5	0.12 21

monsters	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.39 60	0.36 334	0.34 35	0.27 92	0.66 96	0.43 103	0.47 164	0.40 69	0.22 4	0.23 19	1.33 372	0.25 35	0.13 26	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MLG-Stereo_test3	0.28 29	0.18 8	0.42 65	0.40 73	0.23 54	0.47 130	0.19 7	0.61 61	0.29 24	0.35 73	0.21 6	0.35 92	0.21 8	0.60 122	0.25 35	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

MLG-Stereo_test2	0.26 10	0.20 38	0.36 9	0.37 32	0.22 42	0.35 43	0.18 2	0.45 9	0.21 4	0.26 11	0.23 10	0.34 85	0.20 5	0.77 187	0.23 8	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.11 3

MLG-Stereo_test1	0.27 18	0.19 22	0.38 29	0.40 73	0.24 75	0.38 55	0.20 12	0.59 49	0.19 2	0.24 7	0.17 3	0.33 77	0.27 43	0.90 241	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

MLG-Stereo	0.29 37	0.19 22	0.38 29	0.41 89	0.20 16	0.42 85	0.20 12	0.66 96	0.21 4	0.25 9	0.22 8	0.33 77	0.28 48	1.09 308	0.25 35	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LG-G_1	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 290	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 107	0.87 232	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

LG-G	0.31 52	0.20 38	0.44 76	0.42 103	0.20 16	0.64 290	0.18 2	0.70 115	0.25 12	0.29 27	0.29 31	0.36 95	0.35 107	0.87 232	0.24 14	0.16 118	0.12 100	0.16 96	0.11 12	0.13 5	0.13 69

FoundationStereo	0.24 4	0.21 65	0.36 9	0.38 50	0.22 42	0.32 32	0.22 34	0.39 5	0.23 8	0.30 38	0.25 12	0.30 51	0.33 88	0.34 5	0.26 51	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.13 5	0.12 21

Pointernet	0.37 125	0.20 38	0.57 209	0.43 119	0.28 175	0.51 191	0.27 92	0.93 226	0.61 191	0.47 164	0.63 188	0.49 178	0.38 127	0.49 74	0.33 169	0.17 176	0.13 198	0.14 13	0.11 12	0.13 5	0.12 21

LoS_RVC	0.42 168	0.26 221	0.40 49	0.44 153	0.82 607	0.51 191	0.44 323	0.64 78	0.41 93	0.44 144	0.78 244	0.44 143	0.47 193	0.56 99	0.36 207	0.13 26	0.12 100	0.14 13	0.10 2	0.13 5	0.84 639

MGA	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.26 118	0.43 94	0.20 12	0.49 14	0.37 73	0.28 16	0.31 37	0.31 55	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.14 125

CAR	0.27 18	0.18 8	0.39 38	0.37 32	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.35 73	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.49 74	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

MSE-Stereo	0.26 10	0.19 22	0.39 38	0.36 18	0.25 100	0.39 60	0.20 12	0.52 22	0.36 66	0.28 16	0.33 42	0.29 42	0.19 2	0.46 56	0.24 14	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.13 69

monster-pro	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.35 99	0.22 98	0.53 160	0.41 89	0.36 334	0.48 139	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.35 99	0.22 98	0.54 172	0.42 103	0.35 319	0.46 116	0.40 264	0.62 64	0.54 167	0.56 217	0.67 208	0.36 95	0.27 43	0.49 74	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

RT-Monster	0.45 198	0.23 133	0.47 106	0.44 153	0.40 398	0.51 191	0.25 69	0.87 195	1.01 353	0.87 295	0.86 263	0.68 273	0.41 140	0.67 151	0.40 250	0.16 118	0.14 257	0.15 46	0.13 124	0.14 38	0.17 243

Foundation-i1b	0.36 115	0.18 8	0.36 9	0.35 11	0.19 9	0.53 209	0.49 384	1.00 258	0.35 63	0.47 164	0.43 90	0.56 224	0.53 257	0.66 147	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.14 13	0.13 124	0.14 38	0.12 21

Foundation-i1	0.40 153	0.19 22	0.36 9	0.42 103	0.32 272	0.54 219	0.48 372	1.18 337	0.52 156	0.54 208	0.54 164	0.58 235	0.49 224	0.65 144	0.32 151	0.16 118	0.13 198	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.13 69

Foundation-i32	0.22 1	0.17 3	0.32 2	0.33 1	0.16 1	0.25 8	0.22 34	0.41 6	0.16 1	0.22 2	0.16 1	0.34 85	0.32 80	0.30 1	0.24 14	0.15 79	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.14 38	0.10 1

gcap_with_dpt	0.35 99	0.22 98	0.56 196	0.42 103	0.35 319	0.50 171	0.45 343	0.62 64	0.49 132	0.54 208	0.66 201	0.32 64	0.30 61	0.38 14	0.28 82	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.14 163	0.14 38	0.13 69

Zero-FE251	0.34 87	0.23 133	0.51 140	0.45 171	0.29 198	0.58 249	0.24 62	0.82 178	0.34 56	0.49 181	0.38 58	0.52 196	0.42 148	0.47 67	0.27 66	0.18 226	0.14 257	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.13 69

MonStereo	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.57 104	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

Monster-pub-eth3d	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.28 25	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

asda	0.30 42	0.24 159	0.42 65	0.38 50	0.23 54	0.43 94	0.34 174	0.58 47	0.37 73	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.52 85	0.30 112	0.11 1	0.09 1	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

asd	0.30 42	0.21 65	0.41 56	0.39 60	0.24 75	0.47 130	0.30 119	0.69 110	0.30 28	0.41 124	0.39 65	0.28 40	0.33 88	0.62 129	0.27 66	0.13 26	0.09 1	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

4.25_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.5w_new	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.31 32	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

4.25w-stereo	0.30 42	0.26 221	0.44 76	0.38 50	0.26 118	0.49 156	0.40 264	0.59 49	0.32 42	0.38 108	0.42 78	0.27 31	0.34 99	0.46 56	0.31 139	0.12 9	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.12 21

2.5w	0.31 52	0.23 133	0.46 103	0.39 60	0.24 75	0.42 85	0.39 249	0.61 61	0.30 28	0.37 93	0.53 152	0.24 13	0.25 24	0.77 187	0.28 82	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.12 63	0.14 38	0.12 21

3.5w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.45 91	0.37 32	0.24 75	0.54 219	0.35 184	0.66 96	0.36 66	0.43 138	0.44 99	0.29 42	0.34 99	0.77 187	0.39 242	0.11 1	0.09 1	0.15 46	0.11 12	0.14 38	0.13 69

1w_stereo	0.34 87	0.20 38	0.42 65	0.43 119	0.26 118	0.47 130	0.54 418	0.59 49	0.50 139	0.41 124	0.66 201	0.25 19	0.44 168	0.62 129	0.33 169	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.12 21

LG-Stereo_L2	0.29 37	0.20 38	0.45 91	0.37 32	0.25 100	0.26 11	0.20 12	0.78 147	0.28 20	0.28 16	0.26 16	0.24 13	0.26 33	0.91 242	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

LG-Stereo_L1	0.30 42	0.20 38	0.44 76	0.37 32	0.26 118	0.29 19	0.21 25	0.66 96	0.26 15	0.25 9	0.25 12	0.24 13	0.22 17	1.24 347	0.23 8	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.14 38	0.11 3

LGtest1	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.42 85	0.19 7	0.56 40	0.26 15	0.29 27	0.24 11	0.29 42	0.29 52	0.55 96	0.25 35	0.18 226	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.14 38	0.13 69

castereo++	0.38 132	0.23 133	0.41 56	0.43 119	0.31 250	0.97 465	0.22 34	0.86 193	0.58 179	0.32 48	0.44 99	0.51 188	0.39 131	0.93 252	0.24 14	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.12 63	0.14 38	0.14 125

MonSter	0.28 29	0.18 8	0.39 38	0.36 18	0.21 24	0.55 232	0.31 131	0.55 34	0.43 103	0.28 16	0.29 31	0.23 6	0.21 8	0.56 99	0.25 35	0.11 1	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

DEFOM-Stereo	0.33 74	0.20 38	0.40 49	0.42 103	0.28 175	0.80 398	0.23 47	0.48 12	0.37 73	0.37 93	0.31 37	0.23 6	0.24 21	1.20 337	0.27 66	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.14 125

dual_stereo	0.27 18	0.19 22	0.35 7	0.39 60	0.21 24	0.25 8	0.22 34	0.48 12	0.31 32	0.32 48	0.26 16	0.37 108	0.24 21	0.83 214	0.29 93	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.14 38	0.11 3

WCG-NET（raft）	0.45 198	0.21 65	0.55 187	0.40 73	0.24 75	0.50 171	0.36 199	0.73 128	1.09 395	0.71 252	0.76 239	0.92 368	0.51 242	0.84 219	0.34 184	0.16 118	0.12 100	0.15 46	0.14 163	0.14 38	0.14 125

gcap-zeroshot	0.35 99	0.22 98	0.55 187	0.41 89	0.37 354	0.48 139	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

test_for_model	0.35 99	0.22 98	0.53 160	0.41 89	0.36 334	0.48 139	0.42 286	0.63 71	0.57 175	0.54 208	0.64 193	0.32 64	0.26 33	0.41 32	0.31 139	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

trnet	0.39 139	0.21 65	0.37 15	0.36 18	0.20 16	0.53 209	0.29 109	0.78 147	1.12 408	0.59 229	0.71 224	0.53 203	0.42 148	0.54 90	0.34 184	0.18 226	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.13 69

testlalala	0.35 99	0.22 98	0.55 187	0.41 89	0.37 354	0.48 139	0.42 286	0.64 78	0.54 167	0.53 202	0.63 188	0.33 77	0.26 33	0.38 14	0.31 139	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.14 38	0.13 69

LoS	0.40 153	0.21 65	0.44 76	0.37 32	0.22 42	0.50 171	0.40 264	1.00 258	0.94 318	0.48 173	0.66 201	0.48 169	0.40 136	0.60 122	0.37 219	0.18 226	0.14 257	0.16 96	0.11 12	0.14 38	0.14 125
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
AnonymousM	0.59 310	1.11 635	0.41 56	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.47 359	1.05 286	0.64 202	0.98 324	0.63 188	0.67 271	0.43 157	0.59 110	0.41 260	0.20 316	0.15 319	1.84 663	0.84 651	0.14 38	0.13 69

CREStereo	0.39 139	0.21 65	0.38 29	0.34 5	0.22 42	0.53 209	0.29 109	0.77 144	1.11 404	0.58 221	0.71 224	0.51 188	0.41 140	0.54 90	0.34 184	0.18 226	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.14 38	0.14 125
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
PointNet	0.27 18	0.19 22	0.37 15	0.39 60	0.23 54	0.39 60	0.26 82	0.54 29	0.34 56	0.24 7	0.31 37	0.38 117	0.21 8	0.49 74	0.26 51	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.15 75	0.11 3

aanet-new-36k	0.33 74	0.21 65	0.52 150	0.42 103	0.21 24	0.52 198	0.32 147	0.64 78	0.36 66	0.34 63	0.38 58	0.36 95	0.56 279	0.81 208	0.24 14	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

aanet-new-34k	0.33 74	0.22 98	0.65 254	0.40 73	0.20 16	0.34 35	0.30 119	0.80 163	0.42 98	0.34 63	0.53 152	0.34 85	0.57 291	0.38 14	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.12 21

aanet-new-8k	0.35 99	0.23 133	0.50 130	0.45 171	0.25 100	0.54 219	0.36 199	0.68 107	0.49 132	0.35 73	0.42 78	0.32 64	0.62 323	0.68 154	0.28 82	0.14 50	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.44 189	1.50 659	1.55 580	0.37 32	0.33 294	0.41 75	0.26 82	0.79 154	0.35 63	0.34 63	0.46 110	0.41 131	0.41 140	0.45 48	0.24 14	0.15 79	0.13 198	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.18 270

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.35 99	0.22 98	0.54 172	0.41 89	0.37 354	0.49 156	0.41 281	0.64 78	0.59 188	0.54 208	0.66 201	0.31 55	0.26 33	0.41 32	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.19 213	0.14 163	0.15 75	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.40 73	0.26 118	0.43 94	0.39 249	0.86 193	0.51 149	0.36 82	0.48 121	0.34 85	0.45 174	0.35 7	0.26 51	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.39 139	0.52 544	1.32 544	0.44 153	0.38 376	0.38 55	0.23 47	0.95 237	0.41 93	0.36 82	0.43 90	0.41 131	0.42 148	0.45 48	0.29 93	0.14 50	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.14 125

LACA3	0.27 18	0.21 65	0.38 29	0.35 11	0.19 9	0.37 51	0.38 232	0.47 11	0.28 20	0.29 27	0.27 21	0.26 24	0.31 70	0.73 172	0.22 1	0.16 118	0.12 100	0.13 1	0.10 2	0.15 75	0.11 3

LACA1	0.25 9	0.20 38	0.38 29	0.34 5	0.18 3	0.31 26	0.27 92	0.45 9	0.25 12	0.30 38	0.22 8	0.25 19	0.32 80	0.46 56	0.25 35	0.16 118	0.12 100	0.14 13	0.12 63	0.15 75	0.12 21

BStereo	0.38 132	0.25 193	1.42 560	0.42 103	0.28 175	0.55 232	0.39 249	0.55 34	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 133	0.38 231	0.13 26	0.14 257	0.15 46	0.19 312	0.15 75	0.16 211

Wave_Phase_stereo	0.45 198	0.25 193	1.42 560	0.42 103	0.28 175	1.78 593	0.39 249	0.72 122	0.52 156	0.36 82	0.35 51	0.37 108	0.29 52	0.64 133	0.38 231	0.13 26	0.14 257	0.15 46	0.19 312	0.15 75	0.16 211

BridgeDepth_RVC	0.26 10	0.19 22	0.37 15	0.33 1	0.19 9	0.47 130	0.19 7	0.54 29	0.27 18	0.30 38	0.29 31	0.26 24	0.32 80	0.43 40	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.13 1	0.11 12	0.15 75	0.11 3
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
VIP-Stereo	0.35 99	0.22 98	0.49 119	0.40 73	0.43 426	0.82 409	0.22 34	0.59 49	0.45 115	0.31 42	0.53 152	0.37 108	0.31 70	0.83 214	0.27 66	0.17 176	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.12 21

BridgeDepth	0.29 37	0.19 22	0.37 15	0.40 73	0.17 2	0.58 249	0.32 147	0.60 59	0.29 24	0.26 11	0.26 16	0.39 120	0.43 157	0.47 67	0.26 51	0.13 26	0.10 9	0.13 1	0.12 63	0.15 75	0.12 21
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
qwe	0.32 60	0.21 65	0.40 49	0.37 32	0.26 118	0.49 156	0.29 109	0.64 78	0.39 83	0.49 181	0.48 121	0.26 24	0.27 43	0.80 202	0.34 184	0.12 9	0.10 9	0.14 13	0.11 12	0.15 75	0.12 21

3w_stereo	0.33 74	0.25 193	0.52 150	0.40 73	0.21 24	0.53 209	0.54 418	0.65 88	0.46 121	0.44 144	0.48 121	0.23 6	0.45 174	0.46 56	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

2w_stereo	0.32 60	0.24 159	0.45 91	0.39 60	0.22 42	0.46 116	0.47 359	0.69 110	0.42 98	0.43 138	0.50 134	0.24 13	0.45 174	0.47 67	0.29 93	0.12 9	0.10 9	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

monsterstereo	0.34 87	0.20 38	0.44 76	0.45 171	0.35 319	0.27 16	0.29 109	0.53 25	0.51 149	0.44 144	0.61 181	0.26 24	0.25 24	1.19 335	0.27 66	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.10 1

111111	0.34 87	0.20 38	0.41 56	0.45 171	0.42 414	0.37 51	0.22 34	0.95 237	0.38 81	0.31 42	0.31 37	0.40 125	0.27 43	0.96 259	0.26 51	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.15 75	0.13 69

Reg-Stereo(zero)	0.44 189	0.22 98	0.45 91	0.43 119	0.23 54	0.38 55	0.25 69	0.76 140	1.08 387	0.90 299	0.78 244	0.90 357	0.47 193	0.70 159	0.36 207	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.15 170

AIO_rvc	0.36 115	0.23 133	0.49 119	0.43 119	0.27 148	0.59 260	0.38 232	0.94 232	0.45 115	0.33 54	0.46 110	0.49 178	0.22 17	0.84 219	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.13 69

HUF	0.36 115	0.23 133	0.52 150	0.40 73	0.22 42	0.54 219	0.47 359	0.82 178	0.43 103	0.36 82	0.43 90	0.50 184	0.42 148	0.64 133	0.29 93	0.17 176	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.15 75	0.14 125

AIO_test	0.35 99	0.22 98	0.44 76	0.43 119	0.27 148	0.57 246	0.44 323	0.79 154	0.41 93	0.32 48	0.47 114	0.46 155	0.30 61	0.69 155	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.15 75	0.12 21

WCG-NET	0.42 168	0.21 65	0.54 172	0.40 73	0.25 100	0.47 130	0.32 147	0.73 128	1.15 435	0.76 259	0.73 230	0.58 235	0.45 174	0.60 122	0.34 184	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.13 69

GCAP-BAT	0.39 139	0.22 98	0.65 254	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 127	0.74 181	0.31 139	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.15 75	0.15 170

IGEV-Stereo++	0.30 42	0.20 38	0.40 49	0.46 187	0.30 222	0.33 33	0.22 34	0.75 137	0.45 115	0.32 48	0.41 76	0.32 64	0.48 207	0.38 14	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.15 75	0.13 69

GCAPDPT-zeroshot	0.39 139	0.22 98	0.65 254	0.43 119	0.35 319	0.34 35	0.37 224	0.83 183	0.67 221	0.48 173	0.56 168	0.55 213	0.38 127	0.74 181	0.31 139	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.15 75	0.15 170

CAS	0.63 331	0.18 8	0.37 15	2.27 665	0.84 609	0.57 246	0.54 418	0.79 154	0.62 194	0.48 173	0.70 221	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.35 195	2.24 666	0.10 9	0.14 13	0.09 1	0.15 75	1.06 651

DCANet-4	0.54 265	0.26 221	1.07 498	0.42 103	0.24 75	0.48 139	0.36 199	0.99 254	1.30 520	1.10 369	1.02 315	0.56 224	0.75 370	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

fff	0.53 250	0.24 159	0.70 293	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

raftrobust	0.52 238	0.25 193	0.56 196	0.65 507	0.52 495	0.49 156	0.34 174	0.98 252	0.91 306	1.30 485	0.87 268	0.63 258	0.81 403	0.78 194	0.41 260	0.19 274	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.15 75	0.16 211

csc	0.53 250	0.24 159	0.70 293	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

cscssc	0.53 250	0.24 159	0.70 293	0.43 119	0.24 75	0.48 139	0.36 199	1.07 301	1.25 493	1.10 369	1.02 315	0.57 228	1.06 520	0.73 172	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.15 75	0.19 314

Gwc-CoAtRS	0.52 238	0.24 159	0.68 275	0.48 235	0.29 198	0.64 290	0.25 69	1.16 330	1.08 387	1.01 338	1.00 302	1.12 444	0.56 279	0.69 155	0.37 219	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.15 188	0.15 75	0.15 170

PMTNet	0.46 206	0.21 65	0.38 29	0.37 32	0.23 54	0.71 344	0.27 92	0.74 134	1.04 366	0.64 239	0.70 221	0.55 213	0.47 193	0.86 229	0.35 195	1.00 648	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.15 75	0.13 69

TS12	0.36 115	0.20 38	0.40 49	0.43 119	0.20 16	0.58 249	0.31 131	0.89 205	0.41 93	0.40 121	0.73 230	0.36 95	0.40 136	0.73 172	0.37 219	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.16 111	0.14 125

DF	0.38 132	0.22 98	0.60 225	0.46 187	0.26 118	0.46 116	0.31 131	0.84 189	0.47 125	0.43 138	0.66 201	0.58 235	0.31 70	0.79 199	0.30 112	0.18 226	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.15 170

aanet-new-70k	0.35 99	0.20 38	0.79 374	0.42 103	0.21 24	0.50 171	0.30 119	0.65 88	0.31 32	0.33 54	0.40 69	0.31 55	0.51 242	1.00 282	0.24 14	0.12 9	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT26K	0.31 52	0.20 38	0.57 209	0.40 73	0.22 42	0.36 48	0.33 160	0.73 128	0.31 32	0.37 93	0.40 69	0.31 55	0.44 168	0.50 80	0.26 51	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.13 69

aanet-new-22k	0.32 60	0.21 65	0.54 172	0.43 119	0.22 42	0.47 130	0.23 47	0.67 104	0.50 139	0.35 73	0.46 110	0.33 77	0.50 233	0.44 46	0.29 93	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-cres-4k	0.35 99	0.21 65	0.52 150	0.48 235	0.27 148	0.75 363	0.38 232	0.63 71	0.43 103	0.37 93	0.50 134	0.35 92	0.50 233	0.43 40	0.30 112	0.15 79	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.35 99	0.20 38	0.50 130	0.42 103	0.37 354	0.58 249	0.30 119	0.68 107	0.42 98	0.37 93	0.53 152	0.47 162	0.60 307	0.39 21	0.34 184	0.15 79	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.33 74	0.20 38	0.45 91	0.44 153	0.30 222	0.40 68	0.34 174	0.73 128	0.43 103	0.37 93	0.61 181	0.41 131	0.51 242	0.36 10	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.14 125

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.46 206	1.22 643	2.46 630	0.39 60	0.30 222	0.29 19	0.28 99	0.81 170	0.34 56	0.33 54	0.47 114	0.38 117	0.44 168	0.37 11	0.25 35	0.15 79	0.12 100	0.15 46	0.11 12	0.16 111	0.16 211

Selective-IGEV-i32	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 116	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 302	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

LACA2	0.27 18	0.21 65	0.44 76	0.35 11	0.18 3	0.39 60	0.39 249	0.56 40	0.27 18	0.29 27	0.33 42	0.36 95	0.26 33	0.45 48	0.22 1	0.15 79	0.12 100	0.13 1	0.11 12	0.16 111	0.11 3

NLSM3	0.36 115	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.36 334	0.43 94	0.32 147	0.69 110	0.58 179	0.41 124	0.68 211	0.39 120	0.43 157	0.60 122	0.35 195	0.14 50	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.16 111	0.13 69

AdaDepth	0.30 42	0.22 98	0.49 119	0.44 153	0.27 148	0.44 105	0.24 62	0.52 22	0.30 28	0.31 42	0.37 57	0.26 24	0.32 80	0.79 199	0.25 35	0.12 9	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

GASTEREO	0.40 153	0.25 193	0.51 140	0.48 235	0.25 100	0.65 306	0.36 199	0.81 170	0.49 132	0.51 197	0.82 256	0.30 51	0.66 344	0.62 129	0.28 82	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.14 125

water-stereo	0.39 139	0.20 38	0.48 111	0.44 153	0.27 148	0.50 171	0.26 82	0.92 217	0.51 149	0.53 202	0.78 244	0.55 213	0.49 224	0.42 39	0.42 271	0.16 118	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.15 170

depthmonostereo	0.41 162	0.23 133	0.53 160	0.47 203	0.23 54	0.61 273	0.35 184	1.00 258	0.76 254	0.48 173	0.65 200	0.47 162	0.49 224	0.67 151	0.37 219	0.16 118	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.16 111	0.15 170

DilatedVolume-Stereo	0.43 175	0.21 65	0.55 187	0.43 119	0.32 272	0.72 347	0.29 109	0.80 163	0.51 149	0.77 264	0.73 230	0.48 169	0.40 136	1.13 321	0.39 242	0.15 79	0.14 257	0.15 46	0.14 163	0.16 111	0.14 125

4.5_new	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 198	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

4.5w-stereo	0.29 37	0.25 193	0.41 56	0.36 18	0.23 54	0.52 198	0.36 199	0.56 40	0.34 56	0.45 152	0.42 78	0.27 31	0.25 24	0.40 28	0.24 14	0.13 26	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.16 111	0.12 21

xyz-stereo-finetune2	0.58 305	0.27 254	0.57 209	0.40 73	0.24 75	1.09 496	0.32 147	0.79 154	0.53 163	0.65 241	1.07 337	0.58 235	0.80 399	2.47 541	0.80 469	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.16 111	0.17 243

xyz-stereo-finetune	0.48 220	0.25 193	0.54 172	0.42 103	0.23 54	0.80 398	0.42 286	0.80 163	0.80 267	0.61 233	0.62 185	0.54 208	0.43 157	1.70 459	0.58 382	0.15 79	0.15 319	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.15 170

xyz-stereo	7.16 681	0.22 98	69.90 720	0.42 103	0.21 24	32.92 709	0.49 384	0.87 195	0.76 254	1.38 526	27.04 703	1.19 458	1.16 540	4.69 598	0.97 509	0.16 118	0.12 100	0.20 266	0.14 163	0.16 111	0.12 21

castereo	0.41 162	0.22 98	0.46 103	0.44 153	0.30 222	0.61 273	0.56 444	0.97 248	0.80 267	0.38 108	0.69 216	0.45 151	0.69 350	0.51 83	0.30 112	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.12 21

GIP-stereo	0.34 87	0.23 133	0.45 91	0.50 269	0.36 334	0.38 55	0.23 47	0.78 147	0.52 156	0.34 63	0.51 140	0.46 155	0.38 127	0.51 83	0.27 66	0.20 316	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.16 111	0.14 125

fffft	0.38 132	0.23 133	0.51 140	0.44 153	0.32 272	0.43 94	0.48 372	0.76 140	0.36 66	0.44 144	0.34 47	0.38 117	0.31 70	1.31 364	0.32 151	0.14 50	0.11 38	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.16 211
1: 1. 1
SMoEStereo_RVC	0.39 139	0.25 193	0.50 130	0.45 171	0.30 222	0.61 273	0.36 199	0.72 122	0.45 115	0.46 159	0.43 90	0.42 134	0.35 107	1.39 394	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.15 188	0.16 111	0.15 170

999	0.48 220	0.22 98	0.49 119	0.48 235	0.34 315	0.75 363	0.31 131	0.85 191	0.55 170	0.37 93	0.48 121	0.50 184	0.36 118	2.45 536	0.39 242	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.16 111	0.19 314

UGAM-zero	1.00 516	0.30 337	0.93 442	0.47 203	0.30 222	0.57 246	0.25 69	2.25 624	0.63 197	1.01 338	1.10 353	2.73 638	1.85 623	6.26 634	0.40 250	0.17 176	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.17 243

Occ-G	0.42 168	0.21 65	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.42 85	0.62 480	0.77 144	0.49 132	0.43 138	0.66 201	1.02 408	0.46 182	0.78 194	0.41 260	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.13 124	0.16 111	0.16 211

AIO-Stereo	0.37 125	0.25 193	0.51 140	0.47 203	0.23 54	0.45 109	0.39 249	1.07 301	0.52 156	0.41 124	0.48 121	0.52 196	0.25 24	0.72 167	0.30 112	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

RAFT-Stereo-weight	0.47 214	0.24 159	0.53 160	0.48 235	0.27 148	0.60 267	0.35 184	1.02 267	1.07 381	0.99 327	0.78 244	0.76 297	0.28 48	0.76 184	0.36 207	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.15 170

IGEV++	0.40 153	0.22 98	0.51 140	0.52 322	0.29 198	0.45 109	0.25 69	1.65 469	0.46 121	0.37 93	0.57 173	0.46 155	0.45 174	0.50 80	0.38 231	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.15 170

IGEVStereo-DCA	0.46 206	0.28 280	0.56 196	0.43 119	0.33 294	0.49 156	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 182	2.03 499	0.30 112	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.18 270

rrr	0.46 206	0.28 280	0.73 322	0.43 119	0.33 294	0.49 156	0.38 232	0.76 140	0.50 139	0.47 164	0.48 121	0.48 169	0.46 182	2.03 499	0.30 112	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.16 111	0.16 211

MSKI-zero shot	0.55 281	0.26 221	0.57 209	0.51 301	0.26 118	0.69 333	0.28 99	1.18 337	0.64 202	0.91 303	1.32 456	0.82 319	0.33 88	1.92 487	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.16 211

Any-RAFT	0.53 250	0.24 159	0.47 106	0.47 203	0.27 148	1.00 473	0.25 69	1.58 451	1.05 371	0.85 292	0.99 298	1.06 419	0.47 193	0.70 159	0.32 151	0.18 226	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.16 211

RAFT-Test	0.54 265	0.25 193	0.64 247	0.47 203	0.30 222	0.97 465	0.27 92	1.24 366	0.81 270	0.96 315	1.12 366	1.28 486	0.48 207	0.71 163	0.36 207	0.17 176	0.13 198	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.16 211

Selective-IGEV	0.39 139	0.24 159	0.50 130	0.44 153	0.25 100	0.46 116	0.33 160	1.25 368	0.40 87	0.35 73	0.45 105	0.52 196	0.30 61	1.07 302	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.16 111	0.13 69

MC-Stereo	0.43 175	0.23 133	0.48 111	0.51 301	0.28 175	0.39 60	0.32 147	0.88 204	0.68 227	0.60 232	0.84 259	0.56 224	0.61 317	1.03 287	0.31 139	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.13 69

RCA-Stereo	0.50 234	0.23 133	0.58 216	0.48 235	0.33 294	0.55 232	0.45 343	0.97 248	1.38 556	0.68 246	1.05 331	0.63 258	0.80 399	0.59 110	0.32 151	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.16 111	0.14 125

RAFT-RH_RVC	1.03 528	0.24 159	0.67 271	0.49 257	0.28 175	0.81 407	0.33 160	0.83 183	1.08 387	2.05 623	4.65 660	1.04 417	0.57 291	5.98 633	0.50 341	0.18 226	0.13 198	0.26 460	0.20 349	0.16 111	0.17 243

TANstereo	0.44 189	0.21 65	0.44 76	0.41 89	0.21 24	0.65 306	0.26 82	0.79 154	0.83 277	0.93 306	0.98 296	0.51 188	0.46 182	0.54 90	0.35 195	0.18 226	0.24 521	0.16 96	0.13 124	0.16 111	0.26 460

CFNet-RSSM	0.54 265	0.24 159	0.70 293	0.48 235	0.28 175	0.60 267	0.27 92	1.49 421	1.14 423	1.06 351	0.93 280	1.08 426	0.54 264	0.70 159	0.35 195	0.16 118	0.12 100	0.17 145	0.15 188	0.16 111	0.14 125

aanet-new-60k	0.34 87	0.21 65	0.76 353	0.42 103	0.22 42	0.58 249	0.31 131	0.71 120	0.33 47	0.33 54	0.39 65	0.40 125	0.43 157	0.77 187	0.23 8	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.12 21

aanet-new-32k	0.32 60	0.22 98	0.53 160	0.43 119	0.24 75	0.54 219	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 264	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-30k	0.32 60	0.22 98	0.53 160	0.43 119	0.24 75	0.54 219	0.23 47	0.72 122	0.31 32	0.37 93	0.38 58	0.43 137	0.54 264	0.41 32	0.24 14	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.13 69

aanet-new-24k	0.33 74	0.21 65	0.51 140	0.42 103	0.23 54	0.53 209	0.30 119	0.62 64	0.37 73	0.40 121	0.61 181	0.34 85	0.48 207	0.44 46	0.25 35	0.13 26	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.12 21

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.41 162	0.19 22	0.84 394	0.40 73	0.28 175	0.46 116	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 207	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 658

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.31 52	0.22 98	0.48 111	0.41 89	0.26 118	0.41 75	0.26 82	0.76 140	0.33 47	0.33 54	0.43 90	0.29 42	0.46 182	0.35 7	0.24 14	0.13 26	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.18 270

DepthFocus	0.24 4	0.18 8	0.38 29	0.36 18	0.28 175	0.20 3	0.23 47	0.36 4	0.23 8	0.28 16	0.35 51	0.20 2	0.21 8	0.38 14	0.22 1	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.20 349	0.17 154	0.12 21

VMStereo-Base	0.38 132	0.23 133	0.44 76	0.36 18	0.22 42	0.39 60	0.34 174	0.70 115	0.86 285	0.43 138	0.69 216	0.60 246	0.33 88	0.73 172	0.35 195	0.17 176	0.14 257	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.17 243

Hybrid-DGEV-03	0.65 351	0.26 221	0.56 196	0.53 341	0.36 334	0.73 352	0.39 249	0.89 205	1.15 435	1.73 594	2.52 628	0.84 335	0.56 279	0.97 267	0.44 284	0.18 226	0.12 100	0.22 341	0.19 312	0.17 154	0.14 125

Hybrid-DGEV-2	0.65 351	0.31 372	0.73 322	0.60 448	0.37 354	1.08 490	0.28 99	1.45 413	1.40 566	1.32 499	0.85 261	1.03 413	1.01 502	1.05 296	0.48 325	0.18 226	0.15 319	0.22 341	0.19 312	0.17 154	0.15 170

GEAStereo	0.31 52	0.21 65	0.43 71	0.43 119	0.31 250	0.46 116	0.36 199	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.21 351	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.17 154	0.14 125

GSStereo	0.33 74	0.21 65	0.43 71	0.45 171	0.31 250	0.46 116	0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.19 274	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

GS-Stereo							0.36 199	0.92 217	0.47 125	0.37 93	0.38 58	0.32 64	0.33 88	0.43 40	0.26 51	0.19 274	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.17 154	0.15 170

FE-Mocha	0.49 229	0.30 337	0.87 413	0.48 235	0.36 334	0.45 109	0.22 34	1.58 451	0.49 132	1.00 332	1.09 347	0.74 290	0.41 140	0.55 96	0.30 112	0.18 226	0.12 100	0.21 305	0.20 349	0.17 154	0.15 170

MSCF	0.38 132	0.25 193	0.52 150	0.47 203	0.25 100	0.62 282	0.37 224	0.81 170	0.47 125	0.50 190	0.71 224	0.32 64	0.65 341	0.54 90	0.28 82	0.19 274	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.17 154	0.14 125

SGD-Stereo	0.32 60	0.20 38	0.40 49	0.38 50	0.19 9	0.43 94	0.22 34	0.64 78	0.33 47	0.42 131	0.34 47	0.27 31	0.35 107	1.15 324	0.30 112	0.20 316	0.10 9	0.15 46	0.13 124	0.17 154	0.13 69

GREAT-IGEV	0.32 60	0.20 38	0.42 65	0.37 32	0.29 198	0.36 48	0.28 99	0.56 40	0.58 179	0.28 16	0.50 134	0.29 42	0.29 52	0.84 219	0.27 66	0.14 50	0.11 38	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
tt45	0.45 198	0.23 133	0.46 103	0.45 171	0.33 294	0.79 389	0.32 147	0.78 147	0.41 93	0.51 197	0.44 99	0.49 178	0.37 122	2.14 509	0.34 184	0.16 118	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.18 270

tg	0.52 238	0.24 159	0.61 230	0.49 257	0.30 222	0.90 434	0.29 109	1.07 301	0.83 277	0.83 284	1.02 315	0.62 255	0.43 157	1.35 378	0.41 260	0.17 176	0.12 100	0.22 341	0.20 349	0.17 154	0.15 170

model_zeroshot	0.48 220	0.29 315	0.86 401	0.51 301	0.36 334	0.69 333	0.37 224	1.12 320	0.62 194	0.85 292	0.84 259	0.66 268	0.37 122	0.73 172	0.34 184	0.20 316	0.16 358	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.16 211

U	9.45 685	0.21 65	0.58 216	0.47 203	53.11 714	61.27 719	0.24 62	0.70 115	0.52 156	0.36 82	0.28 25	0.29 42	0.35 107	0.33 4	0.26 51	0.19 274	0.11 38	60.50 717	8.88 698	0.17 154	0.13 69

RSM	0.39 139	0.24 159	0.49 119	0.46 187	0.26 118	0.47 130	0.40 264	0.92 217	0.44 111	0.41 124	0.42 78	0.65 264	0.33 88	1.07 302	0.29 93	0.15 79	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.13 69

GCAPDPT-zeroshot4090	0.41 162	0.19 22	0.83 390	0.40 73	0.28 175	0.46 116	0.28 99	0.78 147	0.37 73	0.34 63	0.51 140	0.39 120	0.48 207	0.39 21	0.23 8	0.14 50	0.12 100	0.16 96	0.12 63	0.17 154	1.46 658

MGS-Stereo	0.42 168	0.26 221	0.58 216	0.44 153	0.28 175	0.50 171	0.34 174	0.57 45	0.83 277	0.46 159	1.31 449	0.52 196	0.33 88	0.65 144	0.36 207	0.19 274	0.16 358	0.18 188	0.15 188	0.17 154	0.16 211

MoCha-V2	0.40 153	0.20 38	0.49 119	0.50 269	0.21 24	0.44 105	0.33 160	0.93 226	0.53 163	0.53 202	0.53 152	0.42 134	0.58 302	1.09 308	0.27 66	0.14 50	0.12 100	0.15 46	0.12 63	0.17 154	0.15 170

MIM_Stereo	0.57 298	0.24 159	0.92 440	0.46 187	0.30 222	0.54 219	0.28 99	1.27 371	0.75 245	1.00 332	1.16 389	0.93 370	0.53 257	1.45 408	0.61 397	0.16 118	0.16 358	0.20 266	0.19 312	0.17 154	0.14 125

AEACV	0.37 125	0.24 159	0.52 150	0.47 203	0.51 483	0.37 51	0.38 232	0.65 88	0.53 163	0.42 131	0.56 168	0.46 155	0.60 307	0.53 87	0.30 112	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.17 154	0.14 125

GCAP-Stereo	0.40 153	0.28 280	0.68 275	0.47 203	0.25 100	0.53 209	0.32 147	0.82 178	0.58 179	0.65 241	0.69 216	0.58 235	0.42 148	0.47 67	0.29 93	0.17 176	0.14 257	0.17 145	0.13 124	0.17 154	0.14 125

EGLCR-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.51 140	0.43 119	0.26 118	0.44 105	0.22 34	0.99 254	0.48 129	0.42 131	0.42 78	0.67 271	0.29 52	0.86 229	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.17 154	0.15 170

ProNet	0.43 175	0.28 280	0.58 216	0.43 119	0.30 222	0.56 241	0.52 404	1.00 258	0.58 179	0.44 144	0.49 131	0.43 137	0.43 157	1.28 356	0.36 207	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.17 154	0.16 211

test-3	0.54 265	0.22 98	0.68 275	0.47 203	0.27 148	0.58 249	0.35 184	0.92 217	1.00 350	1.32 499	0.69 216	0.87 344	0.45 174	1.68 457	0.37 219	0.16 118	0.11 38	0.20 266	0.16 234	0.17 154	0.13 69

test_1	0.54 265	0.22 98	0.68 275	0.47 203	0.27 148	0.58 249	0.35 184	0.92 217	1.00 350	1.28 469	0.68 211	0.87 344	0.45 174	1.67 452	0.37 219	0.16 118	0.11 38	0.20 266	0.16 234	0.17 154	0.13 69

TRStereo	0.60 313	0.60 578	0.97 459	0.74 572	0.67 559	0.46 116	0.38 232	1.85 534	0.89 297	0.79 270	0.80 255	0.88 348	0.39 131	1.10 311	0.41 260	0.23 409	0.15 319	0.23 382	0.24 461	0.17 154	0.15 170

RAFT-345	0.84 467	0.25 193	0.66 265	0.50 269	0.27 148	0.54 219	0.42 286	0.83 183	1.11 404	1.32 499	2.34 618	0.86 340	0.54 264	5.72 625	0.47 320	0.18 226	0.13 198	0.22 341	0.17 263	0.17 154	0.16 211

XX-TBD	0.46 206	0.70 598	0.35 7	0.79 586	0.25 100	0.58 249	0.26 82	0.69 110	1.27 504	0.76 259	1.00 302	0.45 151	0.33 88	0.47 67	0.37 219	0.19 274	0.15 319	0.15 46	0.11 12	0.17 154	0.14 125

111	0.60 313	0.23 133	0.70 293	0.43 119	0.24 75	0.72 347	0.42 286	1.18 337	1.41 572	0.80 273	1.38 479	1.10 439	0.79 393	0.96 259	0.58 382	0.18 226	0.13 198	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.19 314

test_xeample3	0.42 168	0.28 280	0.69 287	0.43 119	0.33 294	0.56 241	0.38 232	0.79 154	0.45 115	0.53 202	0.46 110	0.44 143	0.44 168	1.38 389	0.31 139	0.18 226	0.14 257	0.19 213	0.15 188	0.17 154	0.16 211

ARAFT	0.77 430	0.36 466	1.49 577	0.51 301	0.31 250	0.90 434	0.82 543	1.90 549	1.06 376	1.62 583	1.24 418	1.02 408	0.64 333	1.84 479	0.50 341	0.18 226	0.14 257	0.28 491	0.27 505	0.17 154	0.16 211

RAFT-Stereo + iAFF	0.54 265	0.25 193	0.68 275	0.43 119	0.24 75	0.40 68	0.34 174	1.04 278	1.09 395	1.32 499	1.60 542	0.80 309	0.68 346	0.67 151	0.39 242	0.13 26	0.10 9	0.18 188	0.17 263	0.17 154	0.13 69

AFF-stereo	0.58 305	0.25 193	0.64 247	0.46 187	0.29 198	0.34 35	0.38 232	1.15 328	1.14 423	1.17 420	1.60 542	1.10 439	0.71 360	0.97 267	0.43 281	0.13 26	0.11 38	0.19 213	0.19 312	0.17 154	0.14 125

EAI-Stereo	0.65 351	0.28 280	0.69 287	0.53 341	0.27 148	0.60 267	0.40 264	2.28 628	0.64 202	0.71 252	3.18 641	0.57 228	0.43 157	1.06 298	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.17 145	0.17 263	0.17 154	0.17 243

R-Stereo Train	0.57 298	0.26 221	0.63 240	0.54 358	0.36 334	0.69 333	0.54 418	1.22 360	0.72 239	1.61 579	1.50 517	0.75 293	0.53 257	0.64 133	0.44 284	0.18 226	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.17 243

RAFT-Stereo	0.57 298	0.26 221	0.63 240	0.54 358	0.36 334	0.69 333	0.54 418	1.22 360	0.72 239	1.61 579	1.50 517	0.75 293	0.53 257	0.64 133	0.44 284	0.18 226	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.17 154	0.17 243
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
quiztm	0.48 220	0.26 221	0.52 150	0.49 257	0.55 508	0.45 109	0.42 286	1.45 413	0.81 270	0.79 270	1.14 375	0.57 228	0.32 80	0.58 108	0.36 207	0.17 176	0.12 100	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.15 170

aanet-new-78k	0.35 99	0.22 98	0.91 435	0.43 119	0.21 24	0.33 33	0.36 199	0.65 88	0.32 42	0.32 48	0.40 69	0.31 55	0.59 303	0.91 242	0.22 1	0.12 9	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

aanet-new-40k	0.33 74	0.22 98	0.81 381	0.40 73	0.25 100	0.52 198	0.23 47	0.67 104	0.32 42	0.33 54	0.47 114	0.33 77	0.52 249	0.35 7	0.28 82	0.13 26	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.12 21

aanet-new-16k	0.32 60	0.21 65	0.56 196	0.45 171	0.22 42	0.43 94	0.21 25	0.66 96	0.44 111	0.36 82	0.43 90	0.37 108	0.48 207	0.41 32	0.28 82	0.14 50	0.10 9	0.16 96	0.12 63	0.18 197	0.13 69

LiteMatch	0.32 60	0.24 159	0.37 15	0.45 171	0.25 100	0.34 35	0.31 131	0.49 14	0.32 42	0.29 27	0.27 21	0.40 125	0.48 207	0.45 48	0.66 416	0.21 351	0.12 100	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.19 314

Lsterematch	0.52 238	0.24 159	0.64 247	0.45 171	0.25 100	0.71 344	0.31 131	0.81 170	1.05 371	0.96 315	1.28 438	0.69 279	0.48 207	0.84 219	0.66 416	0.21 351	0.12 100	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.19 314

gasm-f	0.34 87	0.22 98	0.42 65	0.43 119	0.31 250	0.39 60	0.44 323	0.74 134	0.33 47	0.34 63	0.64 193	0.32 64	0.46 182	0.55 96	0.28 82	0.21 351	0.12 100	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.14 125

DA	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 269	0.25 100	1.08 490	0.44 323	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 193	0.46 56	0.32 151	0.19 274	0.13 198	0.19 213	0.13 124	0.18 197	0.14 125

GGEV	0.43 175	0.23 133	0.49 119	0.50 269	0.25 100	1.08 490	0.44 323	1.18 337	0.58 179	0.46 159	0.64 193	0.54 208	0.47 193	0.46 56	0.32 151	0.19 274	0.13 198	0.19 213	0.13 124	0.18 197	0.14 125

S2M2_XL	0.24 4	0.24 159	0.39 38	0.34 5	0.24 75	0.16 2	0.18 2	0.32 1	0.22 6	0.29 27	0.40 69	0.24 13	0.23 19	0.32 3	0.26 51	0.20 316	0.18 415	0.18 188	0.16 234	0.18 197	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-Stereo_test	0.73 408	0.27 254	0.74 339	0.49 257	0.40 398	0.90 434	0.81 541	1.53 439	1.14 423	1.28 469	1.27 432	1.52 538	0.72 363	1.62 442	0.94 500	0.19 274	0.14 257	0.16 96	0.15 188	0.18 197	0.19 314

LG-Stereo_Zeroshot	0.36 115	0.23 133	0.54 172	0.50 269	0.28 175	0.36 48	0.22 34	1.02 267	0.39 83	0.42 131	0.64 193	0.36 95	0.51 242	0.39 21	0.29 93	0.18 226	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.18 270

LG-Stereo	0.34 87	0.25 193	0.78 371	0.47 203	0.26 118	0.37 51	0.30 119	0.71 120	0.52 156	0.36 82	0.57 173	0.29 42	0.21 8	0.50 80	0.36 207	0.13 26	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.18 197	0.12 21

MM-Stereo_test3	0.50 234	0.24 159	0.54 172	0.54 358	0.74 580	0.49 156	0.53 412	1.09 308	1.05 371	0.62 236	0.95 283	0.61 251	0.42 148	0.77 187	0.38 231	0.20 316	0.17 390	0.20 266	0.16 234	0.18 197	0.18 270

SCV	0.46 206	0.26 221	0.55 187	0.47 203	0.25 100	0.39 60	0.38 232	1.98 572	0.60 190	0.35 73	0.48 121	0.55 213	0.36 118	1.28 356	0.32 151	0.24 427	0.12 100	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.14 125

DEFOM-Stereo_RVC	0.40 153	0.67 590	0.42 65	0.64 493	0.29 198	0.48 139	0.25 69	0.85 191	0.44 111	0.38 108	0.36 54	0.30 51	0.70 355	1.15 324	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.11 12	0.18 197	0.12 21

AIO-test1	0.56 290	0.25 193	0.55 187	0.64 493	0.78 595	0.80 398	0.36 199	1.18 337	1.34 535	0.57 219	0.88 270	0.61 251	0.50 233	1.12 318	0.35 195	0.17 176	0.17 390	0.22 341	0.24 461	0.18 197	0.23 409

fffy	0.42 168	0.27 254	0.57 209	0.46 187	0.29 198	0.48 139	0.35 184	0.91 214	0.55 170	0.40 121	0.58 176	0.55 213	0.41 140	1.26 351	0.36 207	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.14 125

RAStereo	0.34 87	0.21 65	0.66 265	0.47 203	0.27 148	0.26 11	0.29 109	0.69 110	0.63 197	0.32 48	0.42 78	0.45 151	0.31 70	0.45 48	0.34 184	0.17 176	0.15 319	0.19 213	0.15 188	0.18 197	0.13 69

RSM++	0.38 132	0.24 159	0.51 140	0.47 203	0.26 118	0.50 171	0.41 281	0.79 154	0.45 115	0.37 93	0.45 105	0.60 246	0.35 107	1.02 286	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.17 145	0.14 163	0.18 197	0.13 69

tta	0.75 422	0.30 337	0.86 401	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.82 476	0.24 427	0.20 453	0.22 341	0.21 395	0.18 197	0.18 270

qqq1	0.72 390	0.30 337	0.86 401	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.44 284	0.24 427	0.20 453	0.18 188	0.15 188	0.18 197	0.18 270

fff1	0.72 390	0.30 337	0.86 401	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.44 284	0.24 427	0.20 453	0.18 188	0.15 188	0.18 197	0.18 270

ff7	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

ffff	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

11t	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

MaDis-Stereo	0.36 115	0.25 193	0.58 216	0.44 153	0.34 315	0.30 22	0.30 119	0.72 122	0.50 139	0.37 93	0.36 54	0.58 235	0.49 224	0.52 85	0.36 207	0.19 274	0.16 358	0.19 213	0.15 188	0.18 197	0.14 125

anonymousdsp	0.43 175	0.27 254	0.53 160	0.44 153	0.32 272	0.50 171	0.42 286	0.89 205	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 193	1.33 372	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

DCRE	0.82 456	0.26 221	0.70 293	0.58 423	0.44 435	0.54 219	0.48 372	0.95 237	0.78 262	0.78 267	7.33 675	0.86 340	0.52 249	0.76 184	0.41 260	0.16 118	0.16 358	0.19 213	0.17 263	0.18 197	0.17 243

ccc-4	0.43 175	0.27 254	0.56 196	0.44 153	0.33 294	0.50 171	0.42 286	0.87 195	0.50 139	0.49 181	0.53 152	0.44 143	0.48 207	1.38 389	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270

ADStereo(finetuned)	0.57 298	0.24 159	1.06 493	0.43 119	0.24 75	0.49 156	0.35 184	1.05 286	1.30 520	1.12 377	1.03 325	0.58 235	1.20 552	0.84 219	0.51 346	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 314

IGEV-Stereo	0.43 175	0.27 254	0.54 172	0.45 171	0.32 272	0.50 171	0.42 286	0.90 213	0.51 149	0.49 181	0.53 152	0.47 162	0.47 193	1.32 368	0.33 169	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.15 188	0.18 197	0.18 270
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
IPLG	0.69 377	0.27 254	0.97 459	0.51 301	0.43 426	0.79 389	0.33 160	1.21 352	1.06 376	1.30 485	1.10 353	0.52 196	0.55 272	3.16 569	0.63 405	0.16 118	0.14 257	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.17 243

MIPNet	0.56 290	0.28 280	0.94 447	0.49 257	0.33 294	0.66 315	0.38 232	1.35 386	1.08 387	1.06 351	0.92 277	0.60 246	0.79 393	0.73 172	0.52 353	0.17 176	0.14 257	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.17 243

ACRE	0.61 320	0.33 411	1.01 473	0.58 423	0.49 464	0.75 363	0.47 359	1.06 299	0.95 320	1.37 520	1.55 528	0.62 255	0.46 182	0.83 214	0.70 429	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.18 197	0.21 369

CrosDoStereo	1.58 597	0.24 159	0.72 310	0.48 235	0.29 198	0.67 320	12.49 693	1.10 311	0.98 337	1.34 512	1.75 572	1.00 399	1.89 626	6.65 643	0.81 471	0.19 274	0.15 319	0.20 266	0.22 424	0.18 197	0.19 314

STrans-v2	1.04 531	0.28 280	0.96 457	0.49 257	0.32 272	0.68 327	0.79 532	2.47 645	1.12 408	1.12 377	1.46 506	1.40 509	1.46 588	6.70 647	0.43 281	0.18 226	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.18 197	0.18 270

TransformOpticalFlow	0.96 499	0.28 280	0.89 428	0.52 322	0.31 250	0.66 315	0.54 418	1.75 496	1.12 408	1.09 361	1.44 497	1.37 506	1.01 502	6.70 647	0.42 271	0.19 274	0.12 100	0.20 266	0.19 312	0.18 197	0.19 314

FTStereo	0.91 489	0.26 221	0.56 196	0.54 358	0.33 294	0.66 315	1.87 654	1.00 258	0.75 245	1.75 596	4.15 653	1.04 417	1.65 606	1.57 433	0.46 313	0.19 274	0.16 358	0.23 382	0.21 395	0.18 197	0.63 622

DeepStereo_LL	1.58 597	0.24 159	0.72 310	0.48 235	0.29 198	0.67 320	12.49 693	1.10 311	0.98 337	1.34 512	1.75 572	1.00 399	1.89 626	6.65 643	0.81 471	0.19 274	0.15 319	0.20 266	0.22 424	0.18 197	0.19 314

DEmStereo	0.97 505	0.23 133	0.79 374	0.47 203	0.32 272	1.04 483	0.56 444	0.93 226	0.89 297	1.39 532	2.14 609	1.02 408	2.07 638	5.64 624	0.77 456	0.17 176	0.15 319	0.20 266	0.20 349	0.18 197	0.20 348

DRaft	0.80 445	0.24 159	0.70 293	0.45 171	0.30 222	0.97 465	0.53 412	1.05 286	0.97 332	1.78 599	2.02 601	0.80 309	1.74 613	2.73 553	0.72 438	0.17 176	0.14 257	0.20 266	0.20 349	0.18 197	0.21 369

GrayStereo	0.82 456	0.26 221	0.58 216	0.63 484	0.37 354	0.76 371	1.86 653	1.11 317	0.87 290	1.99 619	1.89 589	1.08 426	1.82 622	1.39 394	0.48 325	0.19 274	0.14 257	0.19 213	0.21 395	0.18 197	0.39 556

CREStereo++_RVC	0.47 214	0.21 65	0.38 29	0.45 171	0.38 376	0.45 109	0.25 69	0.75 137	1.29 514	0.80 273	1.21 409	0.47 162	0.37 122	0.53 87	0.44 284	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.80 649	0.18 197	0.11 3
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.52 238	0.20 38	0.38 29	0.41 89	0.19 9	0.96 461	0.34 174	1.17 332	1.25 493	0.81 278	0.90 274	0.63 258	0.50 233	1.45 408	0.42 271	0.14 50	0.12 100	0.17 145	0.11 12	0.18 197	0.11 3

raft+_RVC	0.53 250	0.26 221	0.54 172	0.60 448	0.47 459	0.54 219	0.54 418	1.27 371	0.99 344	0.76 259	1.03 325	0.70 283	0.56 279	0.93 252	0.47 320	0.18 226	0.14 257	0.19 213	0.18 287	0.18 197	0.15 170

XX-Stereo	0.63 331	0.26 221	1.90 606	0.81 592	0.67 559	0.43 94	0.23 47	1.03 272	0.58 179	0.65 241	1.56 532	1.41 512	0.39 131	1.28 356	0.35 195	0.20 316	0.14 257	0.20 266	0.19 312	0.18 197	0.14 125

DCANet	0.54 265	0.24 159	0.70 293	0.43 119	0.24 75	0.49 156	0.36 199	1.05 286	1.30 520	1.12 377	1.03 325	0.58 235	0.92 454	0.81 208	0.52 353	0.16 118	0.13 198	0.17 145	0.13 124	0.18 197	0.19 314

CCAANet	0.60 313	0.24 159	0.61 230	0.47 203	0.42 414	0.94 451	0.59 468	1.20 350	0.84 281	0.70 249	1.16 389	1.02 408	0.77 381	1.30 362	0.65 410	0.20 316	0.15 319	0.19 213	0.19 312	0.18 197	0.18 270

RASNet	1.12 547	0.30 337	0.91 435	0.66 513	0.77 593	0.97 465	0.57 455	1.37 389	1.35 544	1.02 342	1.34 465	2.11 614	1.43 583	7.09 654	1.39 570	0.19 274	0.17 390	0.17 145	0.19 312	0.18 197	0.16 211

iResNet_ROB	0.77 430	0.30 337	0.99 463	0.57 417	0.36 334	0.83 415	0.36 199	2.33 631	1.58 595	1.27 467	1.30 443	1.25 475	0.84 420	1.65 447	0.79 464	0.20 316	0.14 257	0.17 145	0.12 63	0.18 197	0.27 471

aanet-new-90k	0.34 87	0.21 65	0.77 361	0.41 89	0.23 54	0.43 94	0.36 199	0.64 78	0.30 28	0.28 16	0.40 69	0.31 55	0.50 233	0.97 267	0.22 1	0.13 26	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 248	0.11 3

aanet-32k-new	0.33 74	0.23 133	0.55 187	0.43 119	0.23 54	0.50 171	0.32 147	0.55 34	0.36 66	0.34 63	0.42 78	0.36 95	0.55 272	0.77 187	0.24 14	0.16 118	0.11 38	0.15 46	0.12 63	0.19 248	0.12 21

aanet-new-10k	0.35 99	0.22 98	0.87 413	0.47 203	0.23 54	0.66 315	0.24 62	0.63 71	0.40 87	0.38 108	0.42 78	0.40 125	0.53 257	0.40 28	0.29 93	0.16 118	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.19 248	0.13 69

aanet-new-12k	0.33 74	0.23 133	0.77 361	0.48 235	0.21 24	0.48 139	0.25 69	0.80 163	0.44 111	0.38 108	0.29 31	0.32 64	0.48 207	0.39 21	0.29 93	0.14 50	0.10 9	0.17 145	0.13 124	0.19 248	0.15 170

aanet-new	0.39 139	0.25 193	0.54 172	0.47 203	0.37 354	0.74 357	0.28 99	0.62 64	0.34 56	0.37 93	0.50 134	0.36 95	0.74 367	0.98 270	0.30 112	0.17 176	0.11 38	0.17 145	0.13 124	0.19 248	0.14 125

RT-IGEV	0.77 430	0.28 280	0.93 442	0.55 383	0.33 294	1.01 474	0.83 546	2.03 587	0.93 314	1.28 469	1.58 539	1.77 578	1.17 541	1.04 293	0.49 334	0.23 409	0.16 358	0.21 305	0.17 263	0.19 248	0.26 460

PSi22	0.43 175	0.25 193	0.45 91	0.45 171	0.24 75	0.46 116	0.22 34	0.63 71	0.99 344	0.45 152	0.64 193	0.80 309	0.52 249	1.44 407	0.30 112	0.14 50	0.12 100	0.14 13	0.11 12	0.19 248	0.15 170

Selective-IGEV-i1	0.66 360	0.27 254	0.86 401	0.54 358	0.33 294	1.01 474	0.78 528	1.75 496	1.18 455	0.88 296	1.19 402	1.19 458	0.56 279	0.98 270	0.54 366	0.19 274	0.16 358	0.20 266	0.17 263	0.19 248	0.20 348

WQFJA1	0.48 220	0.27 254	0.53 160	0.46 187	0.85 612	0.79 389	0.39 249	1.11 317	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 233	0.71 163	0.65 410	0.17 176	0.21 477	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.16 211

WQFJX	0.51 236	0.27 254	0.52 150	0.46 187	0.87 618	0.75 363	0.39 249	1.29 376	0.77 258	0.53 202	0.52 145	0.55 213	0.55 272	0.95 258	0.60 393	0.17 176	0.19 433	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.18 270

NLMM	0.48 220	0.27 254	0.53 160	0.46 187	0.85 612	0.79 389	0.39 249	1.12 320	0.75 245	0.50 190	0.52 145	0.53 203	0.50 233	0.72 167	0.65 410	0.17 176	0.21 477	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.16 211

Select-FE	0.74 413	0.39 485	1.56 581	0.55 383	0.46 454	0.40 68	0.22 34	1.86 537	0.68 227	1.05 350	1.31 449	1.82 585	1.74 613	1.11 314	0.38 231	0.21 351	0.16 358	0.21 305	0.25 475	0.19 248	0.31 513

IGEV-FE	0.53 250	0.30 337	0.99 463	0.56 399	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 332	1.09 347	0.94 373	0.41 140	0.83 214	0.39 242	0.18 226	0.12 100	0.19 213	0.18 287	0.19 248	0.17 243

MM-Stereo_test2	0.43 175	0.24 159	0.67 271	0.51 301	0.32 272	0.55 232	0.45 343	0.97 248	0.77 258	0.59 229	0.51 140	0.49 178	0.42 148	0.80 202	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.18 188	0.14 163	0.19 248	0.14 125

MM-Stereo_test1	0.49 229	0.24 159	0.56 196	0.51 301	0.30 222	0.50 171	0.54 418	0.91 214	1.03 361	0.84 287	0.69 216	0.54 208	0.60 307	1.16 328	0.33 169	0.18 226	0.16 358	0.20 266	0.17 263	0.19 248	0.15 170

HART	0.45 198	0.22 98	0.54 172	0.50 269	0.26 118	0.41 75	0.29 109	1.03 272	0.50 139	0.58 221	1.45 500	0.61 251	0.35 107	1.08 307	0.30 112	0.15 79	0.13 198	0.19 213	0.14 163	0.19 248	0.14 125

mms	0.40 153	0.27 254	0.52 150	0.46 187	0.32 272	0.43 94	0.46 351	0.70 115	0.46 121	0.35 73	0.58 176	0.44 143	0.30 61	1.36 383	0.33 169	0.16 118	0.13 198	0.18 188	0.15 188	0.19 248	0.15 170

ours_stereo	0.39 139	0.28 280	0.51 140	0.46 187	0.30 222	0.40 68	0.44 323	0.73 128	0.56 173	0.35 73	0.56 168	0.46 155	0.33 88	1.11 314	0.32 151	0.16 118	0.13 198	0.19 213	0.15 188	0.19 248	0.14 125

PAM_32	0.77 430	0.28 280	1.03 484	0.52 322	0.30 222	1.32 537	0.35 184	1.97 570	0.65 216	1.02 342	1.06 333	3.05 644	1.49 593	0.96 259	0.36 207	0.19 274	0.13 198	0.20 266	0.18 287	0.19 248	0.19 314

PAM	0.76 428	0.29 315	1.08 502	0.52 322	0.33 294	1.38 547	0.39 249	2.01 580	0.67 221	1.06 351	0.96 286	2.89 642	1.43 583	0.86 229	0.35 195	0.19 274	0.12 100	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.20 348

UGAM	1.14 552	0.27 254	0.95 451	0.53 341	0.42 414	0.70 340	0.72 514	0.95 237	1.32 528	0.98 324	1.48 512	1.78 581	0.87 436	9.65 683	0.87 487	0.21 351	0.18 415	0.30 515	0.24 461	0.19 248	0.16 211

DispNO	0.93 494	0.30 337	1.34 550	0.55 383	0.55 508	0.89 431	0.49 384	1.48 419	1.21 475	1.17 420	1.27 432	1.19 458	0.90 448	5.23 610	0.74 442	0.22 382	0.17 390	0.24 402	0.21 395	0.19 248	0.20 348

AE-Stereo	0.49 229	0.27 254	0.67 271	0.60 448	0.39 387	0.67 320	0.46 351	1.18 337	1.09 395	0.47 164	0.75 237	0.69 279	0.47 193	0.59 110	0.40 250	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.20 349	0.19 248	0.15 170

cc1	0.64 343	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	0.93 226	3.05 658	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.19 248	0.19 314

ffm	0.72 390	0.33 411	0.85 395	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	0.95 237	2.47 644	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	1.55 429	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.31 521	0.27 505	0.19 248	0.20 348

ff1	1.37 578	0.33 411	0.85 395	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	0.95 237	2.47 644	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 667	0.20 316	0.12 100	0.31 521	0.27 505	0.19 248	0.20 348

tt1	0.62 324	0.32 388	0.51 140	0.54 358	0.26 118	1.16 510	0.48 372	0.95 237	2.47 644	0.57 219	0.77 242	0.49 178	0.81 403	1.55 429	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.15 188	0.19 248	0.20 348

IGEV_Zeroshot_test	0.53 250	0.30 337	0.99 463	0.56 399	0.35 319	0.41 75	0.32 147	1.37 389	0.63 197	1.00 332	1.09 347	0.95 382	0.41 140	0.83 214	0.39 242	0.18 226	0.12 100	0.19 213	0.18 287	0.19 248	0.17 243

UniTT-Stereo	0.36 115	0.23 133	0.59 222	0.48 235	0.36 334	0.40 68	0.32 147	0.53 25	0.49 132	0.54 208	0.55 165	0.36 95	0.31 70	0.58 108	0.51 346	0.20 316	0.15 319	0.17 145	0.15 188	0.19 248	0.15 170

HH	0.63 331	0.30 337	0.77 361	0.50 269	0.32 272	0.49 156	0.46 351	1.65 469	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 557	0.85 423	1.90 485	0.37 219	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.16 211

HanStereo	0.63 331	0.30 337	0.77 361	0.50 269	0.32 272	0.49 156	0.46 351	1.65 469	0.64 202	0.69 247	1.09 347	1.63 557	0.85 423	1.90 485	0.37 219	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.19 248	0.16 211

4D-IteraStereo	0.48 220	0.24 159	0.76 353	0.50 269	0.44 435	0.66 315	0.31 131	0.87 195	1.02 357	1.03 346	0.72 228	0.78 303	0.32 80	0.64 133	0.37 219	0.17 176	0.11 38	0.23 382	0.19 312	0.19 248	0.13 69

anonymousdsp2	0.53 250	0.27 254	0.74 339	0.48 235	0.29 198	0.76 371	0.47 359	1.61 460	0.82 276	0.77 264	0.77 242	0.75 293	0.47 193	1.03 287	0.40 250	0.18 226	0.13 198	0.18 188	0.13 124	0.19 248	0.18 270

CES	0.48 220	0.20 38	0.37 15	0.39 60	1.39 655	0.55 232	0.35 184	0.98 252	0.66 219	0.44 144	0.66 201	0.35 92	0.27 43	0.56 99	0.33 169	0.15 79	0.13 198	0.15 46	0.10 2	0.19 248	1.46 658

Selective-RAFT	0.52 238	0.28 280	0.79 374	0.55 383	0.27 148	0.91 438	0.33 160	0.80 163	0.88 294	0.58 221	0.63 188	0.81 314	0.77 381	1.29 360	0.48 325	0.19 274	0.14 257	0.17 145	0.15 188	0.19 248	0.17 243

CIPLG	0.62 324	0.33 411	0.96 457	0.58 423	0.50 471	0.75 363	0.48 372	1.05 286	0.96 325	1.40 533	1.57 536	0.64 261	0.48 207	0.89 239	0.70 429	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.21 369

iRaft-Stereo_20w	0.65 351	0.31 372	1.00 469	0.47 203	0.34 315	0.73 352	0.30 119	2.96 655	0.70 233	1.15 401	1.14 375	0.76 297	0.65 341	1.11 314	0.38 231	0.17 176	0.13 198	0.18 188	0.16 234	0.19 248	0.18 270

IPLGR_C	0.62 324	0.33 411	0.99 463	0.58 423	0.49 464	0.76 371	0.48 372	1.10 311	0.96 325	1.40 533	1.56 532	0.62 255	0.48 207	0.80 202	0.71 435	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.16 234	0.19 248	0.21 369

HHNet	0.62 324	0.26 221	0.63 240	0.43 119	0.45 442	0.50 171	0.58 459	1.07 301	1.01 353	1.25 460	2.23 613	0.70 283	0.61 317	1.07 302	0.47 320	0.20 316	0.13 198	0.23 382	0.19 312	0.19 248	0.30 503

ASMatch	0.88 481	0.26 221	0.69 287	0.51 301	0.35 319	0.48 139	0.37 224	1.12 320	0.92 312	1.10 369	3.28 643	0.96 388	0.98 490	4.90 604	0.49 334	0.19 274	0.16 358	0.22 341	0.19 312	0.19 248	0.27 471

THIR-Stereo	1.02 525	0.27 254	0.69 287	0.49 257	0.28 175	0.95 455	1.34 624	1.03 272	0.97 332	1.34 512	1.90 590	1.17 454	1.58 599	6.44 639	0.78 458	0.19 274	0.14 257	0.21 305	0.22 424	0.19 248	0.20 348

CroCo-Stereo	0.40 153	0.31 372	0.73 322	0.58 423	0.27 148	0.26 11	0.33 160	0.95 237	0.81 270	0.42 131	0.47 114	0.65 264	0.47 193	0.39 21	0.34 184	0.18 226	0.15 319	0.16 96	0.14 163	0.19 248	0.16 211
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
cross-raft	0.54 265	0.25 193	0.61 230	0.52 322	0.29 198	0.68 327	0.37 224	1.46 415	0.76 254	1.01 338	1.06 333	1.28 486	0.46 182	0.71 163	0.35 195	0.15 79	0.12 100	0.18 188	0.16 234	0.19 248	0.14 125

iRaftStereo_RVC	0.47 214	0.26 221	0.64 247	0.50 269	0.29 198	0.53 209	0.33 160	1.05 286	0.77 258	0.84 287	1.00 302	0.55 213	0.37 122	0.81 208	0.40 250	0.17 176	0.12 100	0.22 341	0.20 349	0.19 248	0.15 170

cf-r	0.73 408	0.30 337	0.77 361	0.55 383	0.63 546	0.78 383	0.48 372	1.79 517	1.15 435	1.13 392	1.26 429	1.43 514	0.87 436	1.40 400	0.85 484	0.25 455	0.18 415	0.22 341	0.23 447	0.19 248	0.19 314

DIP-Stereo	0.62 324	0.30 337	0.83 390	0.48 235	0.36 334	0.95 455	0.33 160	2.37 637	0.67 221	1.25 460	1.00 302	0.68 273	0.51 242	0.91 242	0.61 397	0.18 226	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.19 248	0.19 314
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
MLCV	0.72 390	0.34 436	1.10 508	0.51 301	0.23 54	0.91 438	0.39 249	1.33 379	1.23 484	1.46 546	1.55 528	1.01 406	0.64 333	1.95 492	0.80 469	0.18 226	0.12 100	0.18 188	0.14 163	0.19 248	0.17 243

DN	0.42 168	0.24 159	0.49 119	0.47 203	0.41 408	0.58 249	0.32 147	0.81 170	0.84 281	0.45 152	0.52 145	0.77 299	0.35 107	0.64 133	0.33 169	0.24 427	0.17 390	0.19 213	0.16 234	0.20 295	0.21 369

WQFJX1	0.57 298	0.26 221	0.54 172	0.48 235	0.72 572	0.68 327	0.47 359	2.46 644	0.71 237	0.54 208	0.50 134	0.53 203	0.51 242	1.36 383	0.60 393	0.18 226	0.20 453	0.20 266	0.16 234	0.20 295	0.20 348

NLMM1	0.56 290	0.27 254	0.60 225	0.47 203	0.74 580	0.68 327	0.43 309	1.83 529	1.04 366	0.59 229	0.62 185	0.51 188	0.47 193	1.33 372	0.57 378	0.18 226	0.21 477	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.15 170

NLSM1	0.49 229	0.25 193	0.55 187	0.48 235	1.08 635	0.83 415	0.31 131	0.83 183	0.66 219	0.51 197	0.76 239	0.47 162	0.48 207	0.98 270	0.55 371	0.18 226	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.15 170

G2L-ROB	0.73 408	0.25 193	0.76 353	0.54 358	0.39 387	0.95 455	0.66 494	1.66 474	1.09 395	1.24 455	1.02 315	1.64 560	0.71 360	1.63 444	1.02 516	0.20 316	0.14 257	0.17 145	0.15 188	0.20 295	0.22 389

G2L-Stereo	0.80 445	0.32 388	0.95 451	0.60 448	0.42 414	0.78 383	0.69 506	1.50 425	1.09 395	1.33 508	1.14 375	1.45 521	0.72 363	2.45 536	1.10 529	0.25 455	0.20 453	0.26 460	0.21 395	0.20 295	0.26 460

HI	0.64 343	0.32 388	0.68 275	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 495	1.43 492	1.62 552	1.12 533	0.94 255	0.88 488	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.20 349	0.20 295	0.18 270

CoSv	0.64 343	0.32 388	0.68 275	0.47 203	0.51 483	0.41 75	0.36 199	1.04 278	0.75 245	1.31 495	1.43 492	1.62 552	1.12 533	0.94 255	0.88 488	0.15 79	0.12 100	0.20 266	0.20 349	0.20 295	0.18 270

SCV_C0	0.43 175	0.26 221	0.65 254	0.43 119	0.29 198	0.47 130	0.31 131	1.34 384	0.73 243	0.38 108	0.49 131	0.54 208	0.29 52	1.24 347	0.30 112	0.17 176	0.13 198	0.16 96	0.13 124	0.20 295	0.15 170

AIO-test2	0.57 298	0.28 280	0.63 240	0.61 463	0.58 525	0.79 389	0.51 393	1.18 337	1.40 566	0.63 237	1.15 384	0.51 188	0.43 157	1.09 308	0.35 195	0.21 351	0.17 390	0.26 460	0.30 547	0.20 295	0.19 314

IGEV-RUCA	0.37 125	0.23 133	0.48 111	0.49 257	0.36 334	0.60 267	0.23 47	0.64 78	0.49 132	0.39 119	0.49 131	0.44 143	0.31 70	0.85 225	0.30 112	0.24 427	0.13 198	0.16 96	0.12 63	0.20 295	0.19 314

CoDeX	0.73 408	0.29 315	0.93 442	0.54 358	0.36 334	1.14 502	0.61 477	2.34 634	1.17 448	1.16 411	1.25 422	0.91 360	0.87 436	1.33 372	0.64 409	0.20 316	0.16 358	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.18 270

11t1	0.52 238	0.28 280	0.68 275	0.51 301	0.28 175	0.83 415	0.39 249	1.22 360	0.63 197	0.84 287	0.74 235	0.68 273	0.68 346	0.91 242	0.57 378	0.21 351	0.18 415	0.19 213	0.16 234	0.20 295	0.21 369

EKT-Stereo	0.53 250	0.30 337	0.73 322	0.58 423	0.60 536	0.51 191	0.48 372	0.94 232	0.90 301	0.71 252	0.88 270	0.77 299	0.43 157	1.07 302	0.40 250	0.22 382	0.16 358	0.21 305	0.18 287	0.20 295	0.22 389

anonymousa	0.72 390	0.27 254	0.75 343	0.47 203	0.63 546	1.43 558	0.45 343	1.24 366	0.89 297	1.28 469	1.75 572	1.62 552	1.13 537	0.69 155	0.59 385	0.19 274	0.16 358	0.23 382	0.25 475	0.20 295	0.18 270

DisPM	0.66 360	0.28 280	0.72 310	0.61 463	0.35 319	0.62 282	0.45 343	1.02 267	0.99 344	1.56 571	1.10 353	0.80 309	0.59 303	2.37 531	0.41 260	0.23 409	0.14 257	0.23 382	0.21 395	0.20 295	0.25 436

IER	0.70 381	0.31 372	1.02 480	0.48 235	0.52 495	1.34 541	0.51 393	1.17 332	0.99 344	1.23 448	1.34 465	1.12 444	1.11 530	0.99 277	0.71 435	0.20 316	0.16 358	0.21 305	0.21 395	0.20 295	0.19 314

raft_robust	0.68 375	0.30 337	0.64 247	0.52 322	0.26 118	0.54 219	0.35 184	1.33 379	1.24 490	1.16 411	1.07 337	0.60 246	0.54 264	3.58 581	0.37 219	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.22 424	0.20 295	0.16 211

RAFT_CTSACE	0.63 331	0.26 221	0.88 422	0.55 383	0.51 483	0.71 344	0.44 323	0.80 163	0.97 332	0.97 319	1.84 582	1.18 457	0.68 346	1.47 414	0.36 207	0.16 118	0.15 319	0.21 305	0.20 349	0.20 295	0.14 125

Sa-1000	0.72 390	0.29 315	0.76 353	0.59 436	0.30 222	0.73 352	0.37 224	1.62 464	1.33 532	1.28 469	2.04 603	0.86 340	0.75 370	1.84 479	0.38 231	0.19 274	0.14 257	0.25 441	0.23 447	0.20 295	0.16 211

test_4	0.53 250	0.22 98	0.56 196	0.54 358	0.32 272	0.64 290	0.39 249	0.80 163	0.62 194	0.92 305	1.87 587	0.68 273	0.42 148	1.16 328	0.37 219	0.15 79	0.13 198	0.20 266	0.22 424	0.20 295	0.15 170

iRaft-Stereo_5w	0.85 471	0.29 315	0.91 435	0.53 341	0.43 426	0.49 156	0.68 502	0.99 254	0.87 290	0.79 270	1.34 465	1.46 524	0.91 451	5.11 607	1.11 532	0.17 176	0.14 257	0.22 341	0.18 287	0.20 295	0.20 348

IPLGR	0.58 305	0.27 254	1.14 518	0.48 235	0.28 175	0.65 306	0.33 160	1.22 360	1.13 420	1.18 425	1.05 331	0.69 279	0.66 344	0.96 259	0.52 353	0.17 176	0.15 319	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.18 270

GMOStereo	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 535	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

error version	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 535	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

test-v	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 535	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

OMP-Stereo	0.94 496	0.33 411	0.72 310	0.90 624	0.31 250	0.49 156	0.36 199	1.16 330	1.06 376	1.58 577	1.12 366	1.46 524	0.69 350	6.94 650	0.49 334	0.19 274	0.14 257	0.24 402	0.18 287	0.20 295	0.14 125

IIG-Stereo	0.96 499	0.31 372	0.72 310	0.88 619	0.33 294	0.61 273	0.26 82	1.19 348	1.03 361	1.69 591	1.37 474	1.46 524	0.75 370	6.96 652	0.51 346	0.19 274	0.14 257	0.23 382	0.18 287	0.20 295	0.14 125

NF-Stereo	0.80 445	0.30 337	0.75 343	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.02 315	0.82 319	0.57 291	5.40 618	0.48 325	0.23 409	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

OCTAStereo	0.80 445	0.30 337	0.75 343	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.82 319	0.57 291	5.35 612	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

PSM-softLoss	0.78 438	0.31 372	0.77 361	0.58 423	0.32 272	0.56 241	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 455	1.07 337	0.83 326	0.52 249	5.36 613	0.53 360	0.24 427	0.15 319	0.25 441	0.22 424	0.20 295	0.25 436

KMStereo	0.78 438	0.31 372	0.77 361	0.58 423	0.32 272	0.56 241	0.40 264	1.18 337	0.70 233	1.24 455	1.07 337	0.83 326	0.52 249	5.36 613	0.53 360	0.24 427	0.15 319	0.25 441	0.22 424	0.20 295	0.25 436

KYRaft	0.75 422	0.28 280	0.62 237	0.56 399	0.29 198	0.67 320	0.86 555	0.94 232	0.84 281	1.62 583	2.21 612	1.16 453	1.02 509	1.57 433	0.40 250	0.20 316	0.13 198	0.22 341	0.28 526	0.20 295	1.02 646

PFNet	0.91 489	0.26 221	1.10 508	0.63 484	0.32 272	0.64 290	0.56 444	1.17 332	0.99 344	1.47 547	1.08 342	0.98 392	0.69 350	6.62 642	0.54 366	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.19 312	0.20 295	0.17 243

RE-Stereo	0.80 445	0.30 337	0.75 343	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.81 314	0.57 291	5.37 615	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

TVStereo	0.80 445	0.30 337	0.75 343	0.60 448	0.31 250	0.64 290	0.44 323	1.21 352	0.90 301	1.29 476	1.01 307	0.81 314	0.57 291	5.37 615	0.48 325	0.24 427	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.20 295	0.30 503

IRAFT_RVC	0.88 481	0.28 280	0.76 353	0.63 484	0.31 250	0.65 306	1.02 592	1.22 360	0.94 318	1.22 442	1.04 328	1.01 406	0.98 490	5.82 628	0.53 360	0.22 382	0.12 100	0.25 441	0.20 349	0.20 295	0.19 314

test-2	0.53 250	0.26 221	0.65 254	0.50 269	0.29 198	0.52 198	0.43 309	0.89 205	0.96 325	1.41 535	1.14 375	0.85 336	0.56 279	0.59 110	0.38 231	0.16 118	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.20 295	0.15 170

test-1	0.52 238	0.26 221	1.04 488	0.56 399	0.32 272	0.61 273	0.38 232	1.10 311	0.91 306	0.78 267	1.01 307	0.77 299	0.52 249	0.60 122	0.42 271	0.17 176	0.14 257	0.20 266	0.17 263	0.20 295	0.23 409

GMM-Stereo	0.74 413	0.25 193	0.59 222	0.54 358	0.34 315	0.72 347	0.99 587	1.01 265	0.87 290	1.36 517	1.78 575	1.12 444	0.81 403	2.09 505	0.46 313	0.18 226	0.12 100	0.25 441	0.25 475	0.20 295	0.85 640

Prome-Stereo	0.75 422	0.27 254	0.53 160	0.55 383	0.32 272	0.59 260	0.97 582	0.89 205	0.88 294	1.45 544	2.46 625	0.91 360	1.41 581	1.58 435	0.44 284	0.18 226	0.13 198	0.19 213	0.17 263	0.20 295	0.92 642

RALCasStereoNet	0.54 265	0.30 337	0.66 265	0.59 436	0.51 483	0.61 273	0.52 404	0.94 232	0.93 314	0.70 249	1.01 307	0.78 303	0.44 168	1.33 372	0.47 320	0.20 316	0.16 358	0.18 188	0.16 234	0.20 295	0.19 314

GwcNet-RSSM	0.77 430	0.32 388	1.01 473	0.62 474	0.54 502	0.78 383	0.51 393	1.73 488	1.20 469	1.09 361	1.37 474	1.46 524	0.85 423	1.53 425	1.09 526	0.25 455	0.18 415	0.23 382	0.24 461	0.20 295	0.19 314

HSM-Net_RVC	0.87 480	0.29 315	0.53 160	0.53 341	0.30 222	1.15 508	0.55 436	3.57 664	1.28 509	1.53 561	1.74 569	1.68 566	0.93 463	1.49 416	0.77 456	0.22 382	0.17 390	0.19 213	0.18 287	0.20 295	0.19 314
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
pmcnn	2.37 643	0.42 503	2.71 638	0.63 484	0.43 426	1.54 568	1.19 612	2.01 580	1.53 590	2.64 645	7.60 676	18.07 696	1.45 587	3.44 578	2.78 631	0.18 226	0.15 319	0.15 46	0.12 63	0.20 295	0.18 270

aanet-new-14k	0.36 115	0.24 159	0.83 390	0.46 187	0.22 42	0.46 116	0.33 160	0.66 96	0.61 191	0.39 119	0.48 121	0.29 42	0.64 333	0.41 32	0.29 93	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.12 63	0.21 340	0.14 125

IGEV_i1	0.66 360	0.29 315	0.89 428	0.55 383	0.28 175	0.92 445	0.60 473	1.98 572	0.83 277	1.00 332	1.04 328	1.09 436	0.68 346	1.29 360	0.62 400	0.20 316	0.17 390	0.21 305	0.17 263	0.21 340	0.21 369

FlowAnything_test	0.39 139	0.26 221	0.61 230	0.59 436	0.33 294	0.62 282	0.36 199	0.62 64	0.40 87	0.45 152	0.36 54	0.45 151	0.37 122	0.53 87	0.48 325	0.24 427	0.18 415	0.28 491	0.33 573	0.21 340	0.19 314

test_sample1	0.61 320	0.29 315	0.75 343	0.50 269	0.31 250	0.76 371	0.48 372	1.59 453	0.84 281	0.90 299	0.94 282	0.88 348	0.95 473	1.16 328	0.67 421	0.22 382	0.18 415	0.20 266	0.19 312	0.21 340	0.21 369

H2IRNET	0.56 290	0.26 221	0.66 265	0.47 203	0.35 319	0.41 75	0.26 82	0.92 217	1.17 448	0.61 233	1.28 438	1.08 426	0.86 431	0.99 277	0.63 405	0.19 274	0.16 358	0.22 341	0.25 475	0.21 340	0.18 270

LL-Strereo2	0.52 238	0.33 411	0.69 287	0.52 322	0.37 354	0.70 340	0.30 119	1.13 324	0.67 221	0.94 311	0.78 244	0.91 360	0.42 148	1.05 296	0.42 271	0.17 176	0.16 358	0.29 502	0.25 475	0.21 340	0.16 211

CBFPSM	0.92 491	0.33 411	1.86 605	0.49 257	0.38 376	1.75 586	0.84 547	1.39 396	1.12 408	1.09 361	0.99 298	2.37 624	1.66 610	1.32 368	1.42 579	0.19 274	0.18 415	0.20 266	0.20 349	0.21 340	0.33 526

CroCo-Stereo Lap2	0.44 189	0.34 436	0.77 361	0.61 463	0.79 598	0.28 17	0.35 184	0.75 137	0.71 237	0.38 108	0.50 134	0.72 287	0.55 272	0.57 104	0.47 320	0.17 176	0.18 415	0.19 213	0.16 234	0.21 340	0.20 348

TestStereo1	0.63 331	0.28 280	0.75 343	0.76 579	0.31 250	0.48 139	0.43 309	1.30 377	1.21 475	0.97 319	1.31 449	0.64 261	0.77 381	1.75 467	0.42 271	0.20 316	0.15 319	0.22 341	0.18 287	0.21 340	0.17 243

x	0.54 265	0.31 372	0.61 230	0.47 203	0.30 222	0.67 320	0.47 359	1.53 439	0.79 266	0.81 278	0.83 257	0.78 303	0.70 355	0.70 159	0.62 400	0.21 351	0.19 433	0.22 341	0.19 312	0.21 340	0.20 348

RAFT+CT+SA	0.58 305	0.29 315	0.60 225	0.66 513	0.37 354	0.42 85	0.55 436	1.27 371	1.03 361	0.70 249	1.22 412	0.60 246	0.70 355	1.64 446	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.22 341	0.22 424	0.21 340	0.18 270

test_5	0.65 351	0.30 337	0.75 343	0.67 525	0.50 471	0.92 445	0.52 404	1.39 396	1.12 408	0.76 259	1.11 359	1.00 399	0.90 448	1.53 425	0.45 299	0.18 226	0.13 198	0.23 382	0.22 424	0.21 340	0.19 314

SA-5K	0.63 331	0.28 280	0.75 343	0.76 579	0.31 250	0.48 139	0.43 309	1.30 377	1.21 475	0.97 319	1.31 449	0.64 261	0.77 381	1.75 467	0.42 271	0.20 316	0.15 319	0.22 341	0.18 287	0.21 340	0.17 243

SA	0.66 360	0.30 337	0.82 385	0.61 463	0.30 222	0.58 249	0.38 232	1.44 408	1.30 520	0.96 315	1.36 472	0.66 268	0.95 473	1.85 482	0.42 271	0.19 274	0.15 319	0.25 441	0.23 447	0.21 340	0.17 243

GLC_STEREO	0.39 139	0.25 193	0.41 56	0.54 358	0.23 54	0.48 139	0.30 119	0.73 128	0.58 179	0.52 201	0.73 230	0.51 188	0.31 70	0.64 133	0.42 271	0.17 176	0.20 453	0.23 382	0.19 312	0.21 340	0.17 243

test_3	0.55 281	0.23 133	0.71 304	0.53 341	0.28 175	0.61 273	0.40 264	0.92 217	1.05 371	1.19 429	0.68 211	0.93 370	0.44 168	1.67 452	0.39 242	0.15 79	0.12 100	0.22 341	0.19 312	0.21 340	0.14 125

PFNet+	0.59 310	0.28 280	0.77 361	0.53 341	0.30 222	0.59 260	0.31 131	0.92 217	1.14 423	1.33 508	1.10 353	0.79 307	0.57 291	1.31 364	0.49 334	0.25 455	0.17 390	0.28 491	0.26 493	0.21 340	0.25 436

NRIStereo	0.60 313	0.29 315	0.69 287	0.53 341	0.28 175	0.63 286	0.33 160	1.08 307	0.87 290	1.14 395	0.87 268	0.91 360	0.59 303	2.24 520	0.49 334	0.20 316	0.14 257	0.21 305	0.19 312	0.21 340	0.17 243

PSM-AAD	0.79 442	0.27 254	0.53 160	0.55 383	0.28 175	0.77 378	1.24 615	0.99 254	0.91 306	1.66 588	1.57 536	0.81 314	2.19 643	1.65 447	0.44 284	0.19 274	0.14 257	0.38 578	0.32 563	0.21 340	0.70 631

Pruner-Stereo	0.62 324	0.29 315	0.70 293	0.61 463	0.31 250	0.63 286	0.43 309	1.17 332	0.99 344	1.53 561	1.08 342	0.95 382	0.55 272	1.35 378	0.51 346	0.23 409	0.14 257	0.24 402	0.21 395	0.21 340	0.23 409

rafts_anoy	0.52 238	0.29 315	0.59 222	0.59 436	0.50 471	0.53 209	0.40 264	1.11 317	1.03 361	0.84 287	0.83 257	0.68 273	0.54 264	0.72 167	0.51 346	0.19 274	0.14 257	0.24 402	0.26 493	0.21 340	0.18 270

GES	0.66 360	0.34 436	0.90 432	0.59 436	0.38 376	0.94 451	0.57 455	2.11 598	0.86 285	1.02 342	1.11 359	0.66 268	0.79 393	0.99 277	0.61 397	0.27 494	0.19 433	0.20 266	0.20 349	0.21 340	0.30 503

SFCPSM	0.70 381	0.28 280	1.02 480	0.51 301	0.38 376	1.37 544	0.66 494	2.00 576	1.03 361	1.17 420	1.21 409	0.82 319	0.78 389	1.03 287	0.53 360	0.21 351	0.17 390	0.22 341	0.24 461	0.21 340	0.19 314

delet	0.85 471	0.32 388	0.95 451	0.65 507	0.66 555	1.64 578	0.84 547	1.75 496	1.35 544	1.32 499	1.30 443	1.30 490	0.88 441	1.68 457	1.10 529	0.21 351	0.21 477	0.24 402	0.24 461	0.21 340	0.21 369

acv_ft	0.75 422	0.31 372	0.95 451	0.70 548	0.86 616	1.24 525	0.53 412	1.44 408	1.07 381	1.24 455	1.30 443	1.08 426	0.92 454	0.80 202	1.34 561	0.21 351	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.21 340	0.18 270

HSM	1.19 561	0.32 388	0.65 254	0.57 417	0.38 376	1.23 524	0.59 468	2.25 624	1.19 464	1.30 485	1.25 422	1.94 599	1.03 511	9.32 678	0.71 435	0.22 382	0.16 358	0.20 266	0.16 234	0.21 340	0.21 369

aanet-new-28k	0.32 60	0.21 65	0.66 265	0.43 119	0.21 24	0.47 130	0.28 99	0.64 78	0.33 47	0.36 82	0.39 65	0.36 95	0.49 224	0.39 21	0.27 66	0.15 79	0.11 38	0.16 96	0.13 124	0.22 366	0.15 170

Selective-IGEV-i16pc	2.07 632	0.29 315	19.83 687	0.53 341	0.39 387	2.74 644	1.51 633	1.13 324	1.28 509	0.80 273	1.21 409	1.06 419	0.64 333	7.77 666	0.79 464	0.40 583	0.22 499	0.21 305	0.23 447	0.22 366	0.23 409

NLCSM	0.52 238	0.28 280	0.55 187	0.52 322	0.74 580	0.72 347	0.46 351	0.96 245	0.65 216	0.63 237	0.51 140	0.48 169	0.61 317	1.32 368	0.70 429	0.19 274	0.20 453	0.21 305	0.18 287	0.22 366	0.20 348

MyStereo8	0.65 351	0.29 315	1.00 469	0.58 423	0.49 464	0.91 438	0.35 184	1.18 337	1.31 524	1.16 411	1.27 432	0.90 357	0.64 333	0.72 167	0.95 504	0.18 226	0.14 257	0.20 266	0.18 287	0.22 366	0.26 460

MyStereo06	0.61 320	0.28 280	0.95 451	0.56 399	0.46 454	0.61 273	0.73 515	1.78 511	0.67 221	1.03 346	1.12 366	1.13 449	0.56 279	0.78 194	0.41 260	0.17 176	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.20 348

MyStereo05	0.66 360	0.28 280	1.07 498	0.56 399	0.46 454	0.61 273	0.73 515	1.34 384	1.41 572	1.15 401	0.91 275	0.77 299	0.80 399	1.41 402	0.63 405	0.17 176	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.20 348

ACVNet-DCA	0.56 290	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.22 366	0.21 369

xx1	0.67 371	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	0.93 226	3.05 658	0.58 221	0.79 250	0.95 382	0.77 381	1.46 410	0.32 151	0.20 316	0.12 100	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.21 369

1test111	0.54 265	0.31 372	0.50 130	0.54 358	0.26 118	1.18 513	0.51 393	1.42 401	0.78 262	0.58 221	0.79 250	0.48 169	0.88 441	0.88 234	0.59 385	0.20 316	0.12 100	0.25 441	0.15 188	0.22 366	0.21 369

LL-Strereo	1.33 573	0.39 485	1.38 552	0.61 463	0.61 539	0.75 363	0.66 494	1.63 466	1.17 448	1.56 571	1.60 542	2.03 610	2.12 640	9.72 684	0.97 509	0.21 351	0.18 415	0.27 476	0.23 447	0.22 366	0.25 436

gwcnet-sp	0.74 413	0.33 411	1.44 563	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 485	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

scenet	0.74 413	0.33 411	1.44 563	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 485	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

ssnet	0.74 413	0.33 411	1.44 563	0.57 417	0.45 442	1.40 551	0.54 418	1.50 425	1.14 423	1.30 485	1.02 315	0.94 373	0.82 408	1.39 394	0.76 450	0.21 351	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.22 366	0.22 389

qqq	0.57 298	0.34 436	0.71 304	0.47 203	0.27 148	0.64 290	0.62 480	1.42 401	0.78 262	0.80 273	0.92 277	0.95 382	0.77 381	0.88 234	0.59 385	0.21 351	0.20 453	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.21 369

BUS	0.74 413	0.32 388	0.68 275	0.54 358	0.44 435	2.34 629	0.42 286	2.16 608	0.98 337	1.20 433	1.11 359	1.03 413	0.62 323	0.91 242	0.70 429	0.24 427	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

BSDual-CNN	0.71 388	0.32 388	0.68 275	0.54 358	0.44 435	1.27 529	0.65 489	2.16 608	0.98 337	1.20 433	1.11 359	1.12 444	0.74 367	0.91 242	0.66 416	0.24 427	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

hknet	0.77 430	0.32 388	0.95 451	0.54 358	0.38 376	1.27 529	0.65 489	2.16 608	1.07 381	1.20 433	1.11 359	1.59 548	0.81 403	1.37 385	0.66 416	0.22 382	0.17 390	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.22 389

RAFT	0.64 343	0.30 337	0.73 322	0.59 436	0.33 294	0.68 327	0.58 459	1.04 278	0.76 254	1.08 355	1.19 402	1.65 563	0.93 463	1.06 298	0.56 375	0.21 351	0.18 415	0.27 476	0.24 461	0.22 366	0.17 243

222	1.61 602	0.29 315	0.67 271	0.56 399	0.29 198	1.06 487	0.42 286	2.17 614	1.31 524	1.31 495	1.52 520	0.92 368	0.94 468	1.76 472	17.65 693	0.24 427	0.20 453	0.21 305	0.19 312	0.22 366	0.23 409

xxxx	1.51 591	0.28 280	0.68 275	0.54 358	0.28 175	1.16 510	0.44 323	2.19 617	1.29 514	1.09 361	1.36 472	1.22 464	0.85 423	1.79 475	15.70 692	0.24 427	0.21 477	0.21 305	0.20 349	0.22 366	0.23 409

test_xeample	1.45 587	0.28 280	0.65 254	0.51 301	0.28 175	0.94 451	0.59 468	2.14 603	1.29 514	1.24 455	1.51 519	0.88 348	0.86 431	1.46 410	15.10 689	0.22 382	0.20 453	0.22 341	0.20 349	0.22 366	0.22 389

FENet	0.60 313	0.28 280	0.63 240	0.54 358	0.33 294	0.83 415	0.38 232	1.27 371	1.07 381	1.00 332	0.86 263	0.99 398	0.85 423	0.96 259	0.68 425	0.22 382	0.15 319	0.23 382	0.20 349	0.22 366	0.23 409

ac_64	0.82 456	0.29 315	0.81 381	0.71 556	0.60 536	1.05 484	0.54 418	1.99 575	0.92 312	1.18 425	1.06 333	1.99 605	1.08 525	1.94 491	0.97 509	0.27 494	0.22 499	0.24 402	0.23 447	0.22 366	0.19 314

ACVNet	0.63 331	0.31 372	0.54 172	0.54 358	0.36 334	0.80 398	0.46 351	1.37 389	1.07 381	0.93 306	1.30 443	1.08 426	0.85 423	0.80 202	0.94 500	0.21 351	0.19 433	0.21 305	0.18 287	0.22 366	0.18 270

GANet-RSSM	0.72 390	0.28 280	0.63 240	0.64 493	0.58 525	0.80 398	0.58 459	1.89 546	1.08 387	1.04 349	1.25 422	1.15 452	1.04 513	1.49 416	0.62 400	0.25 455	0.19 433	0.22 341	0.22 424	0.22 366	0.21 369

AANet_RVC	1.16 558	0.52 544	1.49 577	0.65 507	0.45 442	0.75 363	0.69 506	1.42 401	1.55 593	1.34 512	1.87 587	1.53 539	0.78 389	7.43 660	1.38 567	0.25 455	0.17 390	0.19 213	0.16 234	0.22 366	0.26 460

iResNet	0.75 422	0.40 492	1.36 551	0.67 525	0.29 198	0.92 445	0.59 468	1.52 433	1.25 493	1.28 469	1.48 512	0.94 373	0.76 378	1.62 442	0.78 458	0.18 226	0.14 257	0.18 188	0.15 188	0.22 366	0.23 409

DN-CSS_ROB	0.64 343	0.32 388	1.05 489	0.55 383	0.40 398	0.54 219	0.45 343	1.21 352	0.93 314	1.03 346	1.47 507	0.69 279	0.63 329	1.76 472	0.49 334	0.18 226	0.14 257	0.25 441	0.22 424	0.22 366	0.20 348

test_sample2	0.62 324	0.29 315	0.74 339	0.50 269	0.28 175	0.80 398	0.61 477	1.61 460	1.00 350	0.88 296	0.99 298	0.94 373	0.83 416	1.16 328	0.51 346	0.23 409	0.18 415	0.22 341	0.21 395	0.23 394	0.22 389

Former-RAFT_DAM_RVC	0.46 206	0.36 466	0.71 304	0.47 203	0.36 334	0.67 320	0.35 184	0.78 147	1.12 408	0.61 233	0.62 185	0.39 120	0.39 131	0.71 163	0.39 242	0.20 316	0.17 390	0.22 341	0.18 287	0.23 394	0.19 314

SMFormer	0.75 422	0.30 337	0.86 401	0.46 187	0.26 118	0.82 409	0.43 309	2.05 588	1.39 561	1.23 448	1.47 507	0.98 392	0.95 473	1.71 461	0.82 476	0.24 427	0.20 453	0.22 341	0.21 395	0.23 394	0.24 424

MyStereo07	0.48 220	0.29 315	0.50 130	0.55 383	0.45 442	0.59 260	0.79 532	1.05 286	0.51 149	0.48 173	0.53 152	0.43 137	0.55 272	1.30 362	0.34 184	0.17 176	0.16 358	0.24 402	0.20 349	0.23 394	0.20 348

MyStereo04	0.67 371	0.29 315	1.07 498	0.55 383	0.45 442	0.59 260	0.79 532	1.50 425	1.40 566	0.91 303	0.91 275	0.74 290	0.86 431	1.52 421	0.62 400	0.17 176	0.16 358	0.24 402	0.20 349	0.23 394	0.20 348

CASnet	0.41 162	0.25 193	0.48 111	0.50 269	0.20 16	0.50 171	0.36 199	0.81 170	0.80 267	0.83 284	0.68 211	0.48 169	0.31 70	0.54 90	0.32 151	0.18 226	0.12 100	0.27 476	0.22 424	0.23 394	0.14 125
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
knoymous	0.51 236	0.29 315	0.47 106	0.43 119	0.30 222	0.55 232	0.55 436	1.02 267	0.77 258	0.98 324	0.85 261	0.94 373	0.56 279	0.85 225	0.45 299	0.20 316	0.14 257	0.26 460	0.14 163	0.23 394	0.23 409

CRFU-Net	0.86 476	0.39 485	1.00 469	0.65 507	0.57 516	1.78 593	0.86 555	2.15 605	0.81 270	1.38 526	1.18 395	1.64 560	1.19 549	1.35 378	0.90 494	0.26 478	0.22 499	0.21 305	0.19 312	0.23 394	0.24 424

psmg	0.72 390	0.32 388	0.68 275	0.50 269	0.44 435	1.48 562	0.75 520	1.94 563	0.98 337	1.21 437	1.33 458	1.12 444	0.74 367	0.91 242	0.66 416	0.24 427	0.19 433	0.25 441	0.25 475	0.23 394	0.22 389

CSP-Net	0.97 505	0.38 480	0.83 390	0.53 341	0.41 408	1.63 576	0.77 526	2.00 576	1.05 371	1.25 460	1.20 407	1.33 497	0.83 416	4.93 606	0.85 484	0.32 538	0.22 499	0.20 266	0.20 349	0.23 394	0.25 436

GANet-ADL	0.60 313	0.35 456	0.72 310	0.64 493	0.40 398	0.68 327	0.51 393	1.49 421	1.12 408	0.95 313	1.08 342	0.91 360	0.57 291	0.76 184	0.55 371	0.26 478	0.18 415	0.18 188	0.16 234	0.23 394	0.25 436

AAGNet	1.83 618	0.28 280	0.72 310	0.61 463	0.32 272	0.67 320	0.51 393	0.96 245	0.98 337	1.47 547	1.20 407	1.00 399	1.18 546	2.83 555	22.77 700	0.22 382	0.13 198	0.22 341	0.19 312	0.23 394	0.15 170

SST-Stereo	0.83 462	0.28 280	0.72 310	0.59 436	0.31 250	0.72 347	0.26 82	1.09 308	0.86 285	1.47 547	1.10 353	1.00 399	0.87 436	5.73 626	0.45 299	0.22 382	0.13 198	0.23 382	0.19 312	0.23 394	0.18 270

RAFT_R40	0.83 462	0.28 280	0.73 322	0.59 436	0.31 250	0.69 333	0.44 323	1.10 311	0.95 320	1.47 547	1.10 353	1.00 399	0.85 423	5.53 620	0.46 313	0.22 382	0.13 198	0.23 382	0.20 349	0.23 394	0.18 270

HGLStereo	0.85 471	0.38 480	0.94 447	0.80 589	1.03 631	1.17 512	0.58 459	1.52 433	1.20 469	1.19 429	1.62 548	1.13 449	1.20 552	1.80 476	1.06 520	0.24 427	0.24 521	0.24 402	0.21 395	0.23 394	0.27 471

DStereoRT	1.36 576	0.32 388	1.41 558	0.67 525	0.50 471	2.07 616	0.60 473	1.44 408	0.91 306	1.37 520	1.44 497	0.73 289	1.30 571	6.39 638	0.90 494	0.23 409	0.17 390	4.29 691	1.94 681	0.24 409	0.20 348

coex_refinement	0.80 445	0.28 280	0.73 322	0.70 548	0.51 483	0.95 455	0.60 473	1.78 511	1.23 484	1.36 517	1.37 474	1.82 585	0.81 403	1.32 368	1.13 535	0.26 478	0.17 390	0.19 213	0.20 349	0.24 409	0.25 436

rvit_stereo_0083	0.47 214	0.33 411	0.81 381	0.56 399	0.36 334	0.50 171	0.44 323	0.68 107	0.95 320	0.49 181	0.57 173	0.55 213	0.49 224	0.88 234	0.46 313	0.25 455	0.25 530	0.24 402	0.20 349	0.24 409	0.17 243

rvit_stereo_ft	0.47 214	0.35 456	0.87 413	0.67 525	0.42 414	0.40 68	0.59 468	0.81 170	0.74 244	0.46 159	0.55 165	0.57 228	0.49 224	0.65 144	0.50 341	0.25 455	0.17 390	0.22 341	0.22 424	0.24 409	0.17 243

1111x	1.70 611	0.29 315	0.86 401	0.51 301	0.27 148	1.01 474	0.68 502	2.22 621	1.28 509	1.13 392	1.40 485	1.21 462	1.10 529	5.53 620	15.20 690	0.22 382	0.21 477	0.22 341	0.22 424	0.24 409	0.22 389

plain	0.46 206	0.27 254	1.01 473	0.50 269	0.40 398	0.35 43	0.37 224	0.87 195	0.56 173	0.43 138	0.76 239	0.42 134	0.40 136	1.13 321	0.45 299	0.21 351	0.15 319	0.24 402	0.19 312	0.24 409	0.16 211

MIF-Stereo (partial)	0.45 198	0.25 193	0.70 293	0.50 269	0.52 495	0.35 43	0.26 82	0.91 214	0.59 188	0.45 152	0.71 224	0.51 188	0.51 242	1.11 314	0.45 299	0.20 316	0.16 358	0.23 382	0.20 349	0.24 409	0.18 270

riskmin	0.56 290	0.27 254	0.60 225	0.43 119	0.31 250	0.83 415	0.42 286	1.14 326	1.04 366	0.73 258	0.75 237	1.11 443	1.01 502	0.81 208	0.51 346	0.20 316	0.14 257	0.24 402	0.15 188	0.24 409	0.25 436

DeepStereo_RVC	0.55 281	0.29 315	0.72 310	0.51 301	0.30 222	0.59 260	0.33 160	1.03 272	0.70 233	1.16 411	0.93 280	0.83 326	0.94 468	0.96 259	0.54 366	0.21 351	0.14 257	0.21 305	0.19 312	0.24 409	0.24 424

ICVP	0.63 331	0.33 411	0.57 209	0.61 463	0.40 398	0.80 398	0.58 459	1.61 460	0.89 297	0.90 299	1.24 418	0.88 348	0.73 365	0.72 167	0.88 488	0.29 519	0.21 477	0.22 341	0.21 395	0.24 409	0.27 471
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
PSMNet-RSSM	0.72 390	0.30 337	0.61 230	0.63 484	0.42 414	0.73 352	0.56 444	1.92 556	1.10 402	1.09 361	1.37 474	1.22 464	0.98 490	1.28 356	0.72 438	0.27 494	0.19 433	0.27 476	0.29 538	0.24 409	0.24 424

DMCA	0.67 371	0.34 436	0.90 432	0.51 301	0.44 435	0.86 428	0.47 359	1.42 401	1.02 357	1.17 420	1.12 366	1.23 469	0.75 370	0.78 194	0.95 504	0.25 455	0.19 433	0.27 476	0.19 312	0.24 409	0.27 471

iResNetv2_ROB	0.80 445	0.37 473	1.71 593	0.56 399	0.37 354	0.94 451	0.64 487	1.73 488	1.34 535	1.23 448	1.42 488	1.26 479	0.92 454	1.85 482	0.56 375	0.23 409	0.15 319	0.19 213	0.14 163	0.24 409	0.19 314

Selective-IGEV-i16pb	2.29 640	0.33 411	20.08 688	0.56 399	0.40 398	2.61 640	1.54 636	2.60 650	1.87 619	0.97 319	1.68 562	1.38 508	1.01 502	8.19 673	0.92 497	0.37 572	0.21 477	0.22 341	0.26 493	0.25 422	0.28 483

S2M2_L	0.34 87	0.28 280	0.45 91	0.40 73	0.30 222	0.31 26	0.16 1	0.60 59	0.64 202	0.31 42	0.48 121	0.47 162	0.34 99	0.38 14	0.32 151	0.25 455	0.22 499	0.20 266	0.22 424	0.25 422	0.22 389
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.44 189	0.33 411	0.64 247	0.54 358	0.35 319	0.41 75	0.44 323	0.66 96	0.95 320	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 182	0.82 212	0.44 284	0.25 455	0.20 453	0.22 341	0.19 312	0.25 422	0.17 243

rvit_stereo_0082	0.44 189	0.33 411	0.64 247	0.54 358	0.35 319	0.41 75	0.44 323	0.66 96	0.95 320	0.48 173	0.52 145	0.50 184	0.46 182	0.82 212	0.44 284	0.25 455	0.20 453	0.22 341	0.19 312	0.25 422	0.17 243

test_sample3	0.68 375	0.32 388	0.88 422	0.52 322	0.30 222	0.97 465	0.52 404	1.86 537	1.15 435	1.08 355	1.11 359	0.88 348	0.71 360	1.17 332	0.68 425	0.25 455	0.20 453	0.25 441	0.25 475	0.25 422	0.25 436

mmm	0.63 331	0.35 456	0.72 310	0.51 301	0.30 222	0.86 428	0.54 418	1.59 453	0.86 285	1.07 354	1.38 479	0.79 307	0.75 370	0.91 242	0.58 382	0.22 382	0.18 415	0.29 502	0.25 475	0.25 422	0.23 409

GwcNet-ADL	0.64 343	0.31 372	0.79 374	0.56 399	0.41 408	0.60 267	0.58 459	1.41 399	1.26 498	1.08 355	1.13 371	0.91 360	0.60 307	1.04 293	0.78 458	0.27 494	0.18 415	0.18 188	0.18 287	0.25 422	0.29 490

HCRNet	0.70 381	0.39 485	0.73 322	0.60 448	0.59 533	0.76 371	0.35 184	1.22 360	1.13 420	1.02 342	0.99 298	1.02 408	0.76 378	2.19 517	0.70 429	0.28 508	0.19 433	0.28 491	0.23 447	0.25 422	0.23 409

MMNet	0.84 467	0.32 388	1.09 505	0.60 448	0.59 533	1.85 601	0.49 384	1.51 431	1.27 504	1.37 520	1.15 384	1.26 479	1.18 546	1.67 452	1.22 545	0.19 274	0.18 415	0.23 382	0.22 424	0.25 422	0.21 369

UNet	0.83 462	0.34 436	1.31 541	0.58 423	0.74 580	1.58 572	0.49 384	1.41 399	1.04 366	1.21 437	1.08 342	1.54 540	1.12 533	1.65 447	1.09 526	0.23 409	0.17 390	0.25 441	0.20 349	0.25 422	0.22 389

UPFNet	0.80 445	0.32 388	0.90 432	0.59 436	0.74 580	1.26 528	0.80 538	1.52 433	1.10 402	1.30 485	1.12 366	1.30 490	0.84 420	1.67 452	1.09 526	0.24 427	0.24 521	0.24 402	0.23 447	0.25 422	0.18 270

StereoDRNet-Refined	0.80 445	0.41 499	0.88 422	0.62 474	0.42 414	1.33 539	0.48 372	1.52 433	1.17 448	1.45 544	1.44 497	1.44 519	0.90 448	1.26 351	1.24 547	0.20 316	0.16 358	0.27 476	0.24 461	0.25 422	0.28 483
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
LE_ROB	8.05 682	0.37 473	23.53 695	0.74 572	0.33 294	2.77 646	2.87 681	3.71 666	27.24 707	25.39 707	8.87 684	8.46 682	26.71 706	6.65 643	21.99 696	0.21 351	0.19 433	0.20 266	0.21 395	0.25 422	0.22 389

rvit_stereo_0081_aga	0.44 189	0.34 436	0.73 322	0.51 301	0.41 408	0.50 171	0.40 264	0.81 170	0.57 175	0.58 221	0.56 168	0.53 203	0.43 157	0.66 147	0.40 250	0.26 478	0.21 477	0.22 341	0.20 349	0.26 435	0.18 270

test_sample4	0.69 377	0.33 411	0.91 435	0.51 301	0.30 222	0.92 445	0.52 404	1.87 540	1.15 435	1.14 395	1.18 395	0.87 344	0.75 370	1.18 334	0.68 425	0.25 455	0.20 453	0.26 460	0.26 493	0.26 435	0.25 436

iinet-f	0.99 511	0.45 516	3.71 647	0.55 383	0.43 426	1.81 596	0.68 502	1.14 326	1.14 423	1.18 425	1.42 488	1.58 547	1.44 585	1.34 377	1.59 595	0.24 427	0.23 512	0.20 266	0.19 312	0.26 435	0.25 436

NINENet	0.77 430	0.37 473	0.78 371	0.62 474	0.51 483	2.34 629	0.42 286	1.83 529	1.04 366	1.14 395	1.23 416	1.03 413	0.62 323	1.24 347	0.70 429	0.28 508	0.23 512	0.31 521	0.21 395	0.26 435	0.25 436

ADLNet2	0.88 481	0.34 436	1.17 522	0.77 582	0.64 549	1.12 500	0.76 523	1.74 493	1.24 490	1.21 437	1.65 555	1.71 570	1.05 517	1.67 452	1.17 541	0.24 427	0.21 477	0.21 305	0.22 424	0.26 435	0.29 490

Patchmatch Stereo++	0.55 281	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.37 385	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270
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	0.54 265	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.41 281	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.82 319	0.61 317	1.06 298	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

ROB_FTStereo_v2	0.54 265	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.64 290	0.42 286	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.12 318	0.46 313	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

ROB_FTStereo	0.54 265	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.64 290	0.25 69	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.95 283	0.82 319	0.61 317	1.15 324	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

HUI-Stereo	0.52 238	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.30 119	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	0.79 199	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

iGMRVC	0.56 290	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.38 232	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.52 421	0.46 313	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

iRAFT	0.55 281	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.65 306	0.29 109	1.05 286	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.60 307	1.37 385	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

RAFT-IKP	0.54 265	0.30 337	0.73 322	0.50 269	0.27 148	0.59 260	0.36 199	1.04 278	0.64 202	1.12 377	0.96 286	0.83 326	0.61 317	1.22 340	0.45 299	0.22 382	0.14 257	0.24 402	0.20 349	0.26 435	0.18 270

CFNet	0.96 499	0.36 466	1.01 473	0.62 474	0.42 414	0.99 471	0.47 359	1.90 549	1.32 528	0.99 327	1.39 483	1.10 439	0.86 431	5.58 623	0.79 464	0.23 409	0.17 390	0.28 491	0.27 505	0.26 435	0.21 369

z-ln-s-r	1.02 525	0.55 556	2.09 614	0.52 322	0.55 508	0.78 383	0.87 557	1.47 417	1.34 535	1.12 377	1.62 548	1.37 506	1.06 520	2.62 549	3.32 643	0.19 274	0.14 257	0.21 305	0.17 263	0.27 449	0.21 369

DFGA-Net	0.72 390	0.40 492	1.40 553	0.52 322	0.45 442	0.83 415	0.44 323	1.28 375	1.08 387	0.99 327	1.19 402	0.70 283	0.55 272	2.14 509	1.16 538	0.18 226	0.16 358	0.24 402	0.23 447	0.27 449	0.25 436

rvit_0105_3	0.63 331	0.44 509	1.08 502	0.72 560	0.40 398	0.64 290	0.71 511	1.03 272	1.17 448	0.82 282	0.70 221	0.80 309	0.70 355	0.91 242	0.56 375	0.35 564	0.34 588	0.34 555	0.32 563	0.27 449	0.28 483

test_sample5	0.69 377	0.34 436	0.87 413	0.52 322	0.30 222	0.84 424	0.54 418	1.83 529	1.14 423	1.11 375	1.25 422	0.88 348	0.78 389	1.23 342	0.65 410	0.26 478	0.20 453	0.27 476	0.27 505	0.27 449	0.26 460

DualNet	0.70 381	0.34 436	0.87 413	0.52 322	0.30 222	0.84 424	0.54 418	1.83 529	1.14 423	1.14 395	1.33 458	0.88 348	0.78 389	1.23 342	0.65 410	0.26 478	0.20 453	0.27 476	0.27 505	0.27 449	0.26 460

fast-acv-ft	0.94 496	0.44 509	1.40 553	0.58 423	0.51 483	1.77 591	0.69 506	1.36 388	1.42 575	1.29 476	1.86 585	1.74 574	1.25 562	1.52 421	1.38 567	0.26 478	0.28 551	0.28 491	0.28 526	0.27 449	0.26 460

ToySt	0.66 360	0.33 411	1.23 528	0.51 301	0.33 294	0.86 428	0.68 502	1.10 311	0.97 332	0.84 287	1.08 342	1.25 475	0.94 468	1.01 283	0.74 442	0.19 274	0.19 433	0.24 402	0.24 461	0.27 449	0.23 409

ssnet_v2	0.88 481	0.36 466	1.02 480	0.62 474	0.38 376	1.32 537	0.97 582	2.07 594	1.34 535	1.37 520	1.18 395	1.54 540	0.92 454	1.10 311	1.65 596	0.30 524	0.27 544	0.30 515	0.28 526	0.27 449	0.26 460

Wz-Net-LNSev-Ref	0.99 511	0.40 492	1.82 602	0.66 513	0.62 545	2.05 615	0.78 528	1.91 553	1.29 514	1.54 567	1.42 488	1.51 535	1.23 558	1.99 495	1.33 559	0.23 409	0.14 257	0.20 266	0.15 188	0.27 449	0.26 460

DAS	0.84 467	0.34 436	1.03 484	0.64 493	0.69 567	0.77 378	0.63 485	1.54 442	1.20 469	1.79 602	1.55 528	0.95 382	1.04 513	2.83 555	0.60 393	0.21 351	0.16 358	0.25 441	0.18 287	0.27 449	0.22 389

SepStereo	0.82 456	0.34 436	1.03 484	0.64 493	0.69 567	0.77 378	0.63 485	1.54 442	1.20 469	1.79 602	1.55 528	0.95 382	1.04 513	2.30 526	0.60 393	0.21 351	0.16 358	0.25 441	0.18 287	0.27 449	0.22 389

PSMNet-ADL	0.72 390	0.35 456	0.62 237	0.69 542	0.46 454	1.14 502	0.44 323	1.37 389	1.01 353	0.83 284	1.17 393	1.33 497	0.96 480	1.43 403	0.95 504	0.33 547	0.22 499	0.21 305	0.23 447	0.27 449	0.29 490

LCNet	0.72 390	0.28 280	0.52 150	0.55 383	0.31 250	0.69 333	0.54 418	1.00 258	0.88 294	1.19 429	1.34 465	0.97 390	1.34 576	2.56 545	0.45 299	0.18 226	0.13 198	0.21 305	0.25 475	0.27 449	0.73 634

GEStereo_RVC	0.90 486	0.37 473	0.99 463	0.64 493	0.50 471	0.95 455	0.79 532	2.42 641	1.17 448	1.16 411	1.11 359	1.26 479	0.92 454	3.24 570	0.90 494	0.29 519	0.19 433	0.23 382	0.20 349	0.27 449	0.29 490

TestStereo	0.64 343	0.39 485	0.71 304	0.51 301	0.27 148	0.56 241	0.42 286	1.03 272	0.91 306	0.80 273	1.00 302	0.68 273	0.52 249	3.25 571	0.45 299	0.22 382	0.15 319	0.24 402	0.18 287	0.27 449	0.16 211

RALAANet	0.60 313	0.33 411	0.87 413	0.62 474	0.50 471	0.69 333	0.31 131	1.21 352	1.06 376	1.09 361	1.16 389	0.88 348	0.46 182	1.22 340	0.42 271	0.19 274	0.15 319	0.21 305	0.17 263	0.27 449	0.17 243

RAFT + AFF	1.00 516	0.42 503	1.09 505	0.67 525	0.50 471	1.22 523	1.24 615	2.24 623	1.19 464	1.30 485	1.56 532	1.17 454	1.49 593	3.44 578	0.83 478	0.21 351	0.25 530	0.30 515	0.26 493	0.27 449	0.27 471

psm_up	0.77 430	0.34 436	0.70 293	0.66 513	0.58 525	1.05 484	0.92 570	1.52 433	1.12 408	1.26 464	1.16 389	1.31 494	1.23 558	1.20 337	0.81 471	0.25 455	0.29 562	0.31 521	0.27 505	0.27 449	0.25 436

DLCB_ROB	0.86 476	0.40 492	0.78 371	0.68 538	0.54 502	1.11 497	0.84 547	1.49 421	1.23 484	1.64 587	1.65 555	1.70 569	0.91 451	1.70 459	1.05 518	0.25 455	0.24 521	0.26 460	0.27 505	0.27 449	0.24 424

rvit_0105_6	0.53 250	0.37 473	0.98 462	0.65 507	0.38 376	0.51 191	0.51 393	0.77 144	1.20 469	0.54 208	0.55 165	0.65 264	0.53 257	0.94 255	0.44 284	0.32 538	0.32 581	0.28 491	0.24 461	0.28 468	0.21 369

rvit_0105_5	0.58 305	0.39 485	1.05 489	0.66 513	0.37 354	0.58 249	0.56 444	0.94 232	1.18 455	0.64 239	0.68 211	0.75 293	0.63 329	0.88 234	0.50 341	0.32 538	0.32 581	0.30 515	0.27 505	0.28 468	0.25 436

ACV-stereo	0.99 511	0.51 540	1.41 558	0.56 399	0.41 408	2.43 633	0.57 455	1.15 328	1.18 455	0.81 278	1.01 307	3.39 650	2.14 641	1.60 439	1.07 523	0.27 494	0.22 499	0.22 341	0.22 424	0.28 468	0.32 520

ITSA-stereo	0.82 456	0.36 466	0.82 385	0.54 358	0.31 250	0.80 398	0.47 359	2.17 614	1.67 602	1.13 392	1.13 371	0.94 373	0.86 431	2.46 539	1.00 514	0.26 478	0.23 512	0.28 491	0.27 505	0.28 468	0.36 542

AIO-Stereo-zeroshot	0.72 390	0.35 456	1.70 591	0.49 257	0.56 512	0.63 286	0.38 232	2.41 640	0.65 216	0.77 264	1.07 337	1.82 585	0.95 473	0.93 252	0.43 281	0.20 316	0.13 198	0.21 305	0.25 475	0.28 468	0.26 460

test_sample6	0.71 388	0.34 436	0.87 413	0.52 322	0.30 222	0.82 409	0.58 459	1.79 517	1.15 435	1.14 395	1.33 458	0.91 360	0.79 393	1.31 364	0.74 442	0.27 494	0.21 477	0.27 476	0.29 538	0.28 468	0.27 471

CASS	0.65 351	0.34 436	0.72 310	0.56 399	0.27 148	0.78 383	0.42 286	1.59 453	0.86 285	1.30 485	1.25 422	0.87 344	0.84 420	0.84 219	0.54 366	0.35 564	0.19 433	0.26 460	0.21 395	0.28 468	0.42 566
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
AASNet	0.76 428	0.35 456	0.91 435	0.79 586	0.81 605	1.14 502	0.56 444	2.02 584	1.08 387	1.22 442	1.24 418	0.93 370	0.76 378	0.77 187	1.16 538	0.27 494	0.23 512	0.24 402	0.20 349	0.28 468	0.24 424

CRE-IMP	0.55 281	0.30 337	0.74 339	0.52 322	0.29 198	0.79 389	0.25 69	1.04 278	0.72 239	1.09 361	0.95 283	0.81 314	0.57 291	1.10 311	0.50 341	0.21 351	0.14 257	0.23 382	0.19 312	0.28 468	0.22 389

ADLNet	0.85 471	0.36 466	0.89 428	0.85 609	0.72 572	1.24 525	0.76 523	1.82 524	1.36 548	1.52 559	1.35 471	1.27 483	0.99 498	1.23 342	1.15 537	0.27 494	0.20 453	0.26 460	0.25 475	0.28 468	0.30 503

DSFCA	0.93 494	0.34 436	1.06 493	0.52 322	0.65 551	1.55 569	0.93 574	1.49 421	1.19 464	1.56 571	1.15 384	1.50 533	0.96 480	3.07 564	1.02 516	0.30 524	0.26 536	0.25 441	0.25 475	0.28 468	0.24 424

rvit_0105_4	0.56 290	0.38 480	1.06 493	0.66 513	0.38 376	0.53 209	0.53 412	0.84 189	1.17 448	0.56 217	0.61 181	0.72 287	0.59 303	0.98 270	0.45 299	0.32 538	0.33 586	0.29 502	0.25 475	0.29 479	0.23 409

CAS++	0.47 214	0.31 372	0.56 196	0.47 203	0.32 272	0.42 85	0.28 99	1.76 503	0.72 239	0.71 252	0.72 228	0.37 108	0.28 48	0.69 155	0.33 169	0.27 494	0.22 499	0.26 460	0.21 395	0.29 479	0.19 314
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
AACVNet	0.86 476	0.35 456	0.79 374	0.82 600	0.39 387	0.76 371	0.49 384	1.61 460	0.81 270	1.08 355	1.33 458	1.30 490	0.93 463	4.34 592	0.74 442	0.25 455	0.21 477	0.28 491	0.22 424	0.29 479	0.25 436

LMCR-Stereo	0.82 456	0.46 518	0.88 422	0.75 576	0.43 426	1.33 539	0.56 444	2.43 642	0.98 337	1.53 561	1.49 514	0.74 290	1.00 500	1.63 444	0.89 491	0.28 508	0.17 390	0.22 341	0.17 263	0.29 479	0.20 348

sCroCo_RVC	0.49 229	0.40 492	1.02 480	0.65 507	0.60 536	0.52 198	0.40 264	0.83 183	0.61 191	0.44 144	0.74 235	0.49 178	0.50 233	0.63 132	0.48 325	0.26 478	0.27 544	0.23 382	0.22 424	0.29 479	0.25 436

Syn2CoEx	1.14 552	0.69 595	1.66 588	0.80 589	0.67 559	1.40 551	0.88 560	2.06 593	1.54 591	1.25 460	1.58 539	1.42 513	1.50 595	4.09 586	1.40 571	0.36 568	0.32 581	0.34 555	0.29 538	0.29 479	0.34 531

ADCRef	1.35 575	0.55 556	2.37 628	0.72 560	0.77 593	1.94 608	0.78 528	1.91 553	1.27 504	1.57 575	1.59 541	1.36 503	1.41 581	1.54 427	7.53 666	0.23 409	0.20 453	0.32 536	0.30 547	0.29 479	0.29 490

NLCA_NET_v2_RVC	0.79 442	0.43 506	1.05 489	0.64 493	0.58 525	0.95 455	0.53 412	1.53 439	1.18 455	1.37 520	1.15 384	1.43 514	0.88 441	1.61 441	0.84 481	0.25 455	0.22 499	0.27 476	0.27 505	0.29 479	0.29 490
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
HITNet	0.65 351	0.40 492	0.77 361	0.48 235	0.24 75	1.05 484	0.49 384	1.76 503	1.02 357	1.18 425	1.18 395	0.89 356	0.80 399	0.85 225	0.79 464	0.17 176	0.12 100	0.21 305	0.17 263	0.29 479	0.15 170
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
AdaStereo	0.70 381	0.43 506	0.75 343	0.73 568	0.37 354	0.92 445	0.53 412	1.85 534	1.18 455	1.12 377	1.23 416	1.07 425	0.65 341	0.96 259	0.63 405	0.31 531	0.15 319	0.32 536	0.21 395	0.29 479	0.22 389
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.
rvit_105_1	0.72 390	0.52 544	1.01 473	0.78 584	0.49 464	0.75 363	0.87 557	1.12 320	1.18 455	0.99 327	0.79 250	0.90 357	0.77 381	1.26 351	0.75 447	0.41 588	0.36 604	0.36 572	0.41 600	0.30 489	0.33 526

DCVSM-stereo	0.72 390	0.35 456	0.76 353	0.55 383	0.42 414	0.73 352	0.38 232	1.21 352	1.02 357	1.79 602	1.04 328	1.62 552	1.03 511	1.04 293	0.79 464	0.24 427	0.27 544	0.29 502	0.24 461	0.30 489	0.36 542

mmx	1.39 581	0.33 411	0.85 395	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	2.13 599	1.37 552	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 667	0.24 427	0.19 433	0.31 521	0.27 505	0.30 489	0.25 436

xxx	1.39 581	0.33 411	0.85 395	0.53 341	0.37 354	0.74 357	0.56 444	2.13 599	1.37 552	1.15 401	1.45 500	1.06 419	0.82 408	7.22 655	7.61 667	0.24 427	0.19 433	0.31 521	0.27 505	0.30 489	0.25 436

GwcNet	1.08 537	0.51 540	2.33 626	0.79 586	1.18 647	1.76 588	0.70 509	1.68 477	1.47 581	1.41 535	1.64 553	1.74 574	1.04 513	2.20 518	1.41 575	0.30 524	0.29 562	0.29 502	0.27 505	0.30 489	0.35 536

CFNet-ft	0.72 390	0.32 388	0.54 172	0.66 513	0.54 502	0.83 415	0.55 436	1.37 389	1.15 435	0.93 306	1.28 438	1.57 544	0.97 483	1.35 378	0.81 471	0.26 478	0.20 453	0.33 545	0.25 475	0.30 489	0.23 409

CFNet_RVC	0.72 390	0.32 388	0.54 172	0.66 513	0.54 502	0.83 415	0.55 436	1.37 389	1.15 435	0.93 306	1.28 438	1.57 544	0.97 483	1.35 378	0.81 471	0.26 478	0.20 453	0.33 545	0.25 475	0.30 489	0.23 409

NaN_ROB	1.13 550	0.55 556	1.15 519	0.64 493	0.48 460	1.61 574	2.03 663	1.72 487	1.48 582	2.09 625	1.27 432	1.40 509	1.08 525	3.94 584	1.30 556	0.28 508	0.34 588	0.28 491	0.28 526	0.30 489	0.33 526

SGM_RVC	1.68 609	0.36 466	0.61 230	0.59 436	0.29 198	2.25 624	1.18 611	2.38 638	1.68 604	3.60 665	2.67 632	3.69 654	2.42 650	8.13 670	1.90 608	0.31 531	0.31 573	0.30 515	0.28 526	0.30 489	0.29 490
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
zh-mn7	1.70 611	1.21 642	8.30 670	0.69 542	0.53 498	1.45 560	0.84 547	1.70 484	2.09 634	2.41 639	2.67 632	1.68 566	1.23 558	4.49 593	2.87 633	0.30 524	0.26 536	0.27 476	0.27 505	0.31 498	0.35 536

DDVS	0.78 438	0.41 499	0.94 447	0.60 448	0.43 426	1.30 534	0.43 309	1.40 398	0.91 306	1.20 433	1.15 384	1.43 514	0.64 333	2.18 515	0.89 491	0.28 508	0.22 499	0.26 460	0.23 447	0.31 498	0.33 526

rvit_stereo_0080	0.44 189	0.32 388	0.71 304	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 436	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 193	0.59 110	0.44 284	0.26 478	0.21 477	0.20 266	0.20 349	0.31 498	0.19 314

whm_eth	0.44 189	0.32 388	0.71 304	0.47 203	0.36 334	0.42 85	0.55 436	0.82 178	0.68 227	0.50 190	0.60 179	0.55 213	0.47 193	0.59 110	0.44 284	0.26 478	0.21 477	0.20 266	0.20 349	0.31 498	0.19 314

Anonymous3	0.61 320	0.44 509	1.11 510	0.59 436	0.49 464	0.93 450	0.65 489	0.93 226	0.81 270	0.72 257	0.88 270	0.65 264	0.69 350	1.06 298	0.53 360	0.35 564	0.30 567	0.26 460	0.26 493	0.31 498	0.27 471

GMStereo	0.55 281	0.45 516	0.94 447	0.50 269	0.32 272	0.64 290	0.43 309	1.00 258	1.40 566	0.82 282	0.73 230	0.51 188	0.45 174	0.85 225	0.55 371	0.24 427	0.15 319	0.20 266	0.21 395	0.31 498	0.24 424
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
DeepPruner_ROB	0.74 413	0.48 527	0.87 413	0.57 417	0.44 435	0.79 389	0.54 418	1.73 488	0.96 325	1.38 526	1.27 432	1.24 471	0.73 365	1.43 403	0.73 441	0.34 557	0.28 551	0.27 476	0.26 493	0.31 498	0.31 513

DISCO	1.03 528	0.34 436	1.11 510	0.69 542	0.45 442	2.07 616	0.84 547	2.13 599	1.50 585	1.15 401	1.33 458	2.40 626	1.07 524	2.60 547	1.51 591	0.23 409	0.18 415	0.22 341	0.20 349	0.31 498	0.27 471

MDST_ROB	1.67 607	0.34 436	1.58 584	0.92 629	0.58 525	4.26 670	1.11 602	2.83 652	1.41 572	4.49 675	2.55 629	1.45 521	0.97 483	7.79 667	1.17 541	0.31 531	0.25 530	0.37 575	0.33 573	0.31 498	0.30 503

YMNet	1.00 516	0.54 551	1.40 553	0.81 592	0.85 612	1.87 603	0.62 480	1.55 446	1.18 455	1.63 585	1.99 596	1.77 578	0.97 483	1.50 418	1.45 583	0.33 547	0.37 606	0.31 521	0.32 563	0.32 507	0.29 490

YMNet_1	1.00 516	0.54 551	1.40 553	0.81 592	0.85 612	1.87 603	0.62 480	1.55 446	1.18 455	1.63 585	1.99 596	1.77 578	0.97 483	1.50 418	1.45 583	0.33 547	0.37 606	0.31 521	0.32 563	0.32 507	0.29 490

AIO-Stereo-zeroshot1	0.98 509	0.39 485	3.21 642	0.50 269	0.63 546	0.64 290	0.39 249	2.36 635	0.75 245	0.95 313	4.63 658	1.81 582	0.56 279	0.96 259	0.41 260	0.18 226	0.13 198	0.21 305	0.26 493	0.32 507	0.35 536

dd	0.59 310	0.48 527	0.97 459	0.55 383	0.32 272	0.64 290	0.47 359	1.02 267	1.34 535	0.78 267	0.86 263	0.58 235	0.54 264	1.01 283	0.86 486	0.28 508	0.18 415	0.26 460	0.19 312	0.32 507	0.24 424

DMCA-RVC	0.74 413	0.40 492	1.27 537	0.66 513	0.49 464	0.77 378	0.47 359	1.35 386	1.01 353	1.53 561	1.01 307	1.29 489	0.82 408	1.31 364	0.78 458	0.27 494	0.21 477	0.35 564	0.27 505	0.32 507	0.24 424

STTStereo	0.78 438	0.50 537	1.22 527	0.64 493	0.54 502	0.89 431	0.54 418	1.44 408	1.11 404	1.38 526	1.09 347	1.27 483	0.85 423	1.43 403	0.83 478	0.29 519	0.27 544	0.33 545	0.39 595	0.32 507	0.30 503

PA-Net	1.01 522	0.57 564	1.29 539	0.64 493	0.74 580	1.19 517	0.84 547	1.69 479	1.43 577	1.16 411	1.19 402	1.32 495	1.19 549	3.42 576	1.25 548	0.29 519	0.45 629	0.33 545	0.49 620	0.32 507	0.47 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
UCFNet_RVC	0.69 377	0.35 456	0.49 119	0.64 493	0.39 387	0.85 427	0.58 459	1.75 496	1.14 423	0.97 319	1.19 402	1.17 454	0.93 463	0.99 277	0.62 400	0.28 508	0.20 453	0.34 555	0.31 555	0.32 507	0.27 471

DRN-Test	1.00 516	0.44 509	1.13 514	0.70 548	0.81 605	1.62 575	0.79 532	2.14 603	1.44 578	1.78 599	1.33 458	1.43 514	1.05 517	2.18 515	1.53 592	0.27 494	0.21 477	0.31 521	0.30 547	0.32 507	0.28 483

w-ln-seven-2	1.18 560	0.61 580	4.25 649	0.68 538	0.61 539	1.20 519	0.93 574	1.63 466	1.35 544	1.66 588	1.53 521	1.47 529	1.37 579	3.00 563	1.74 600	0.25 455	0.24 521	0.29 502	0.26 493	0.33 516	0.28 483

test_sample7	0.74 413	0.37 473	0.76 353	0.52 322	0.35 319	0.91 438	0.67 498	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	1.23 342	0.67 421	0.31 531	0.28 551	0.32 536	0.31 555	0.33 516	0.29 490

Wz-Net-LNSev	1.03 528	0.67 590	2.71 638	0.64 493	0.84 609	1.75 586	1.00 589	1.80 520	1.32 528	1.28 469	1.25 422	1.65 563	1.22 556	1.39 394	1.40 571	0.28 508	0.26 536	0.24 402	0.23 447	0.33 516	0.32 520

CBMV	0.95 498	0.44 509	0.66 265	0.53 341	0.35 319	1.53 567	1.63 644	1.69 479	1.42 575	2.00 622	1.60 542	1.43 514	1.17 541	1.59 438	0.99 513	0.34 557	0.34 588	0.39 584	0.33 573	0.33 516	0.32 520
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
z-mn7	1.56 596	0.84 612	4.36 652	0.71 556	0.51 483	2.60 638	1.04 594	1.73 488	2.70 653	1.53 561	2.99 638	1.94 599	1.34 576	4.78 601	2.41 625	0.29 519	0.24 521	0.27 476	0.24 461	0.34 520	0.31 513

ISRNet	0.80 445	0.33 411	1.07 498	0.81 592	0.66 555	0.60 267	0.34 174	1.19 348	1.13 420	1.59 578	1.53 521	1.35 502	0.77 381	1.27 354	0.94 500	0.39 580	0.34 588	0.43 596	0.38 593	0.34 520	0.49 593

Wz-Net-MNSev	1.11 545	0.58 567	2.23 624	0.66 513	0.71 570	1.95 609	1.46 630	1.98 572	1.45 579	1.79 602	1.43 492	1.49 532	1.33 575	1.97 494	1.42 579	0.27 494	0.23 512	0.28 491	0.28 526	0.34 520	0.31 513

FACV-RUCA	0.63 331	0.34 436	0.82 385	0.62 474	0.65 551	0.81 407	0.41 281	1.44 408	1.07 381	0.86 294	1.14 375	0.61 251	0.69 350	0.80 202	0.53 360	0.28 508	0.19 433	0.47 606	0.21 395	0.35 523	0.25 436

SACVNet	0.85 471	0.46 518	0.85 395	0.81 592	0.56 512	0.80 398	0.79 532	1.68 477	1.12 408	1.34 512	1.33 458	1.25 475	0.94 468	2.39 533	0.76 450	0.34 557	0.26 536	0.31 521	0.29 538	0.35 523	0.44 576

hitnet-ft	0.79 442	0.35 456	0.57 209	0.58 423	0.42 414	0.96 461	0.46 351	1.47 417	1.33 532	1.19 429	1.22 412	1.81 582	0.98 490	1.66 451	0.94 500	0.33 547	0.28 551	0.34 555	0.27 505	0.35 523	0.31 513

FAT-Stereo	1.07 534	0.41 499	1.32 544	0.72 560	0.58 525	1.08 490	0.89 562	1.96 566	1.65 600	1.75 596	1.98 595	2.03 610	1.48 591	2.02 498	1.18 544	0.42 592	0.35 599	0.34 555	0.29 538	0.35 523	0.53 603

FADNet-RVC-Resample	0.84 467	0.47 523	2.10 615	0.61 463	0.45 442	1.07 489	0.61 477	1.59 453	1.20 469	1.08 355	0.98 296	1.03 413	0.98 490	2.17 512	0.72 438	0.23 409	0.22 499	0.30 515	0.32 563	0.35 523	0.34 531

StereoDRNet	0.98 509	0.47 523	1.70 591	0.76 579	0.94 625	1.51 565	0.91 568	1.92 556	1.32 528	1.61 579	1.13 371	1.47 529	0.97 483	1.75 467	1.46 586	0.28 508	0.23 512	0.29 502	0.27 505	0.35 523	0.27 471

PSMNet_ROB	0.90 486	0.52 544	1.17 522	0.72 560	0.61 539	1.27 529	1.12 604	1.76 503	1.12 408	1.09 361	1.28 438	1.45 521	0.89 447	1.65 447	1.42 579	0.33 547	0.25 530	0.37 575	0.39 595	0.35 523	0.29 490

StereoVision	0.65 351	0.34 436	0.86 401	0.59 436	0.40 398	0.50 171	0.41 281	1.09 308	0.93 314	0.71 252	2.50 627	0.82 319	0.57 291	1.03 287	0.49 334	0.25 455	0.28 551	0.29 502	0.28 526	0.36 530	0.20 348

CFNet_pseudo	0.66 360	0.32 388	0.86 401	0.48 235	0.39 387	0.70 340	0.40 264	1.33 379	1.22 481	1.16 411	1.34 465	1.24 471	0.64 333	0.98 270	0.59 385	0.21 351	0.16 358	0.33 545	0.19 312	0.36 530	0.25 436

APVNet	1.06 532	0.53 550	1.42 560	0.84 604	0.79 598	1.92 606	0.82 543	1.90 549	1.08 387	1.08 355	1.43 492	1.56 543	1.13 537	3.07 564	1.58 593	0.31 531	0.34 588	0.42 594	0.36 588	0.36 530	0.37 547

SGM-ForestM	6.52 678	0.38 480	1.26 534	0.63 484	0.35 319	13.59 691	5.32 689	6.32 686	6.70 683	11.14 693	9.18 685	22.51 706	13.93 693	16.89 695	20.07 695	0.36 568	0.37 606	0.36 572	0.35 584	0.36 530	0.34 531

rvit_stereo_0075_2	0.64 343	0.46 518	1.05 489	0.66 513	0.66 555	0.53 209	0.48 372	1.20 350	1.12 408	0.76 259	0.92 277	0.78 303	0.53 257	1.03 287	0.59 385	0.37 572	0.28 551	0.40 589	0.31 555	0.37 534	0.32 520

pcwnet_v2	0.97 505	0.37 473	4.33 650	0.62 474	0.54 502	0.79 389	0.45 343	2.02 584	1.58 595	1.42 541	1.64 553	1.09 436	0.79 393	1.24 347	0.67 421	0.32 538	0.25 530	0.29 502	0.27 505	0.37 534	0.35 536

BEATNet_4x	0.73 408	0.49 530	1.17 522	0.53 341	0.26 118	1.03 481	0.55 436	1.82 524	1.06 376	1.21 437	1.22 412	0.96 388	0.91 451	1.01 283	1.06 520	0.21 351	0.14 257	0.24 402	0.19 312	0.37 534	0.21 369

RTSC	1.29 567	0.73 601	2.44 629	0.83 603	0.57 516	1.85 601	0.65 489	1.88 543	2.00 629	2.20 628	1.66 558	1.60 550	1.26 564	2.33 528	3.92 649	0.32 538	0.23 512	0.27 476	0.29 538	0.37 534	0.37 547

ADCP+	1.99 630	0.48 527	7.73 666	0.66 513	0.91 621	2.30 627	1.05 596	1.82 524	1.34 535	1.54 567	1.32 456	1.74 574	1.61 603	2.17 512	13.37 685	0.24 427	0.21 477	0.32 536	0.28 526	0.37 534	0.29 490

TDLM	1.06 532	0.44 509	0.79 374	0.63 484	0.50 471	0.89 431	1.44 629	1.48 419	1.26 498	1.12 377	1.40 485	1.08 426	0.98 490	6.65 643	0.78 458	0.33 547	0.21 477	0.33 545	0.26 493	0.37 534	0.24 424

ccs_rob	0.66 360	0.33 411	0.86 401	0.48 235	0.39 387	0.70 340	0.40 264	1.33 379	1.22 481	1.16 411	1.34 465	1.23 469	0.64 333	0.98 270	0.59 385	0.21 351	0.16 358	0.35 564	0.20 349	0.37 534	0.25 436

XPNet_ROB	0.96 499	0.49 530	1.09 505	0.72 560	0.57 516	1.11 497	1.14 606	1.66 474	1.23 484	1.85 609	1.39 483	1.64 560	1.11 530	1.80 476	1.42 579	0.38 577	0.30 567	0.33 545	0.29 538	0.37 534	0.34 531

SGM-Forest	1.24 563	0.38 480	0.60 225	0.52 322	0.37 354	1.56 570	1.30 621	1.65 469	1.36 548	2.11 626	1.79 576	1.63 557	0.93 463	7.48 662	0.95 504	0.36 568	0.37 606	0.39 584	0.34 579	0.37 534	0.32 520
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
aanetorigin	1.23 562	0.79 609	2.78 640	0.70 548	0.79 598	0.99 471	1.06 598	1.06 299	1.37 552	3.52 664	2.61 630	1.72 571	1.63 604	1.99 495	1.78 602	0.25 455	0.24 521	0.26 460	0.25 475	0.38 543	0.45 578

Nwc_Net	1.09 540	0.49 530	1.33 547	0.89 623	0.80 603	1.49 564	0.66 494	2.19 617	1.27 504	1.32 499	2.26 614	1.96 602	1.54 596	1.92 487	1.34 561	0.40 583	0.30 567	0.43 596	0.45 610	0.38 543	0.37 547

ADCL	1.72 615	0.57 564	3.66 645	0.67 525	0.61 539	2.61 640	1.85 652	1.96 566	1.67 602	1.90 615	1.83 580	2.06 613	1.90 628	2.13 508	9.15 676	0.26 478	0.24 521	0.34 555	0.32 563	0.38 543	0.35 536

PWC_ROB	1.24 563	0.76 607	2.46 630	0.72 560	0.78 595	1.15 508	0.49 384	1.75 496	1.92 624	2.31 631	3.07 639	1.59 548	1.40 580	2.46 539	2.10 617	0.33 547	0.22 499	0.35 564	0.24 461	0.38 543	0.41 562

AF-Net	1.13 550	0.52 544	1.33 547	0.86 611	0.91 621	1.38 547	0.71 511	2.16 608	1.62 597	1.56 571	2.40 621	1.99 605	1.65 606	1.81 478	1.48 588	0.48 612	0.28 551	0.49 610	0.33 573	0.39 547	0.32 520

MSMDNet	0.66 360	0.32 388	0.87 413	0.49 257	0.37 354	0.79 389	0.40 264	1.43 407	1.31 524	1.15 401	1.31 449	1.24 471	0.63 329	0.88 234	0.57 378	0.21 351	0.16 358	0.26 460	0.19 312	0.39 547	0.24 424

GANet	1.36 576	0.47 523	0.86 401	0.67 525	0.45 442	1.34 541	1.73 646	1.64 468	1.24 490	1.49 555	2.38 619	1.55 542	1.20 552	9.30 677	0.93 498	0.30 524	0.31 573	0.33 545	0.28 526	0.39 547	0.30 503

ETE_ROB	0.96 499	0.64 587	1.16 520	0.69 542	0.48 460	1.14 502	1.13 605	1.77 507	1.19 464	1.91 616	1.45 500	1.73 572	1.05 517	1.60 439	1.14 536	0.32 538	0.26 536	0.38 578	0.34 579	0.39 547	0.41 562

PCWNet_CMD	0.66 360	0.32 388	0.88 422	0.49 257	0.37 354	0.78 383	0.40 264	1.42 401	1.31 524	1.16 411	1.31 449	1.25 475	0.62 323	0.89 239	0.57 378	0.20 316	0.16 358	0.27 476	0.19 312	0.40 551	0.25 436

CFNet_ucs	0.70 381	0.33 411	0.88 422	0.50 269	0.43 426	0.74 357	0.44 323	1.60 457	1.29 514	1.22 442	1.54 526	1.09 436	0.63 329	0.99 277	0.59 385	0.25 455	0.20 453	0.37 575	0.21 395	0.40 551	0.28 483

NCCL2	1.00 516	0.56 560	1.06 493	0.75 576	0.57 516	1.31 536	1.72 645	1.77 507	1.36 548	1.50 556	1.17 393	1.91 594	1.17 541	1.54 427	1.29 555	0.35 564	0.31 573	0.45 601	0.44 608	0.40 551	0.40 557

w-ln-seven	1.38 580	0.70 598	3.91 648	0.75 576	0.72 572	2.69 643	0.95 579	2.02 584	1.99 628	1.99 619	1.73 567	1.82 585	1.17 541	2.45 536	2.84 632	0.28 508	0.25 530	0.31 521	0.30 547	0.41 554	0.33 526

dad	0.86 476	0.66 589	1.06 493	0.56 399	0.37 354	0.76 371	0.44 323	1.17 332	1.50 585	1.44 542	1.27 432	1.34 501	0.75 370	2.52 544	0.84 481	0.42 592	0.27 544	0.83 643	0.26 493	0.41 554	0.29 490

FADNet-RVC	0.88 481	0.67 590	1.93 608	0.60 448	0.48 460	0.91 438	0.60 473	1.71 486	1.18 455	0.90 299	0.96 286	1.36 503	0.92 454	2.25 522	1.17 541	0.30 524	0.29 562	0.32 536	0.32 563	0.41 554	0.35 536

DeepPrunerF	1.60 600	0.73 601	5.81 660	0.88 619	1.19 648	0.91 438	0.95 579	2.19 617	5.24 678	1.17 420	1.30 443	1.19 458	1.30 571	4.90 604	1.66 598	0.42 592	0.34 588	0.52 615	0.47 615	0.41 554	0.40 557

CBMV_ROB	0.90 486	0.44 509	0.63 240	0.51 301	0.37 354	1.25 527	0.49 384	1.77 507	1.27 504	1.41 535	2.00 598	1.33 497	1.08 525	2.17 512	0.76 450	0.43 598	0.42 621	0.47 606	0.44 608	0.41 554	0.36 542

TCMNet	1.01 522	0.60 578	2.10 615	0.86 611	1.33 654	1.14 502	0.67 498	1.69 479	1.23 484	1.11 375	1.57 536	1.30 490	0.97 483	2.01 497	1.50 590	0.31 531	0.31 573	0.38 578	0.34 579	0.42 559	0.36 542

Wz-Net-SNSev	1.49 588	1.23 644	6.27 662	0.68 538	0.67 559	1.37 544	1.41 627	2.00 576	1.39 561	1.48 553	1.61 546	2.29 619	1.32 574	3.93 583	2.14 619	0.31 531	0.28 551	0.31 521	0.33 573	0.42 559	0.36 542

NCC-stereo	1.10 542	0.54 551	1.24 531	0.84 604	0.94 625	1.29 532	0.89 562	2.01 580	1.34 535	1.32 499	1.74 569	1.88 589	1.74 613	2.35 529	1.25 548	0.45 604	0.37 606	0.45 601	0.58 634	0.42 559	0.42 566

edge stereo	1.11 545	0.50 537	1.30 540	0.71 556	0.65 551	1.14 502	0.75 520	1.93 561	1.37 552	1.71 592	1.83 580	2.54 631	1.44 585	2.43 535	1.23 546	0.42 592	0.41 619	0.54 621	0.35 584	0.42 559	0.46 582

Abc-Net	1.10 542	0.54 551	1.24 531	0.84 604	0.94 625	1.29 532	0.89 562	2.01 580	1.34 535	1.32 499	1.74 569	1.88 589	1.74 613	2.35 529	1.25 548	0.45 604	0.37 606	0.45 601	0.58 634	0.42 559	0.42 566
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
CVANet_RVC	1.07 534	0.43 506	0.76 353	0.60 448	0.50 471	0.90 434	0.97 582	1.52 433	1.26 498	1.33 508	1.38 479	1.24 471	1.18 546	6.75 649	0.75 447	0.34 557	0.23 512	0.34 555	0.29 538	0.42 559	0.27 471

FINET	0.97 505	0.54 551	1.60 585	0.63 484	0.79 598	1.08 490	1.07 599	1.56 449	2.20 637	1.15 401	1.49 514	0.94 373	0.88 441	2.32 527	1.05 518	0.42 592	0.35 599	0.32 536	0.28 526	0.43 565	0.38 553

psmorigin	1.52 592	0.69 595	10.52 676	0.68 538	0.59 533	1.13 501	0.70 509	1.57 450	1.19 464	1.99 619	1.79 576	2.26 618	1.47 590	2.09 505	1.36 565	0.39 580	0.40 617	0.34 555	0.33 573	0.43 565	0.56 609

FADNet_RVC	0.83 462	0.51 540	1.83 604	0.54 358	0.42 414	1.19 517	0.46 351	1.51 431	1.09 395	0.89 298	1.24 418	0.91 360	0.87 436	2.11 507	1.11 532	0.27 494	0.22 499	0.31 521	0.28 526	0.43 565	0.38 553

CSAN	1.41 584	0.59 570	1.26 534	0.70 548	0.50 471	1.76 588	1.78 647	1.77 507	1.90 623	2.35 634	2.32 616	1.92 597	1.94 630	5.56 622	1.49 589	0.43 598	0.35 599	0.40 589	0.41 600	0.43 565	0.41 562

LALA_ROB	1.01 522	0.59 570	1.16 520	0.67 525	0.51 483	1.63 576	1.26 619	1.69 479	1.38 556	1.81 606	1.37 474	1.94 599	1.02 509	1.58 435	1.38 567	0.37 572	0.27 544	0.43 596	0.37 591	0.43 565	0.37 547

MeshStereo	2.26 638	0.56 560	0.92 440	0.61 463	0.49 464	2.60 638	1.02 592	3.18 658	2.05 632	7.40 690	4.98 664	7.58 678	2.98 660	6.37 637	1.96 611	0.43 598	0.43 622	0.45 601	0.39 595	0.43 565	0.42 566
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
zh-sn7	1.76 617	1.38 647	6.58 663	0.74 572	0.72 572	1.78 593	1.31 622	1.88 543	1.56 594	1.86 611	2.47 626	1.81 582	2.08 639	5.12 608	3.80 648	0.32 538	0.32 581	0.32 536	0.32 563	0.44 571	0.40 557

S-Stereo	1.15 556	0.46 518	2.17 620	0.81 592	0.80 603	1.21 521	1.19 612	1.93 561	2.02 630	1.47 547	2.11 606	1.57 544	1.17 541	2.05 502	1.41 575	0.40 583	0.40 617	0.35 564	0.31 555	0.44 571	0.70 631

DANet	1.08 537	0.61 580	1.32 544	0.85 609	0.72 572	1.37 544	0.51 393	1.54 442	1.15 435	1.78 599	1.54 526	2.01 607	1.11 530	2.90 558	2.00 613	0.33 547	0.30 567	0.40 589	0.30 547	0.44 571	0.45 578
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
NOSS_ROB	1.26 566	0.46 518	0.62 237	0.56 399	0.38 376	1.06 487	0.78 528	1.73 488	1.40 566	1.01 338	1.43 492	1.10 439	0.75 370	10.62 689	0.65 410	0.45 604	0.43 622	0.48 608	0.45 610	0.44 571	0.41 562

AANet	1.64 604	1.27 646	5.08 655	0.67 525	0.65 551	1.41 556	0.84 547	1.92 556	2.90 656	3.11 662	3.20 642	2.91 643	2.06 637	2.49 542	2.10 617	0.42 592	0.29 562	0.34 555	0.30 547	0.45 575	0.45 578

DualNet (step1)	0.83 462	0.49 530	1.13 514	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	1.23 342	0.67 421	0.57 627	0.28 551	0.62 634	0.67 642	0.45 575	0.42 566

test_sample9	1.86 621	0.49 530	1.13 514	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.78 511	1.21 475	1.22 442	1.18 395	1.08 426	0.92 454	2.27 524	7.92 671	0.57 627	12.61 706	0.62 634	0.67 642	0.45 575	0.42 566

test_sample8	2.19 636	0.49 530	1.13 514	0.56 399	0.39 387	1.02 478	0.73 515	1.82 524	1.15 435	2.26 629	1.30 443	4.94 667	2.52 653	2.27 524	7.92 671	0.57 627	12.61 706	0.62 634	0.67 642	0.45 575	0.42 566

RP	1.09 540	0.50 537	1.12 512	0.90 624	1.04 632	1.11 497	0.84 547	1.80 520	1.62 597	1.55 570	2.00 598	1.90 593	1.78 617	1.84 479	1.25 548	0.52 618	0.36 604	0.48 608	0.36 588	0.45 575	0.43 573

PS-NSSS	0.99 511	0.58 567	0.93 442	0.58 423	0.57 516	0.91 438	0.80 538	1.81 523	1.14 423	1.14 395	1.67 560	1.00 399	0.83 416	4.62 597	0.78 458	0.37 572	0.31 573	0.52 615	0.32 563	0.45 575	0.38 553

FBW_ROB	1.71 614	0.62 584	1.45 568	0.67 525	0.61 539	1.81 596	1.08 600	2.52 646	1.70 605	1.77 598	1.73 567	1.98 604	1.25 562	12.57 692	1.84 604	0.34 557	0.37 606	0.56 629	0.38 593	0.45 575	0.43 573

IGEV-BASED-STEREO-	0.70 381	3.18 686	2.55 633	0.39 60	0.23 54	0.44 105	0.23 47	0.63 71	0.42 98	0.44 144	0.44 99	0.34 85	0.28 48	0.56 99	0.29 93	1.35 659	0.10 9	0.22 341	0.19 312	0.46 582	1.31 656

MultiAttention	4.51 670	0.33 411	0.82 385	0.73 568	0.45 442	30.98 706	4.50 688	2.18 616	1.40 566	1.61 579	2.41 622	2.43 628	0.70 355	38.42 710	1.36 565	0.22 382	0.15 319	0.29 502	0.30 547	0.47 583	0.43 573

MSAF-DinoV2	1.97 628	0.80 611	10.38 675	0.86 611	0.48 460	1.39 549	0.97 582	2.55 648	1.72 608	1.53 561	1.65 555	3.59 652	2.20 644	5.39 617	3.94 650	0.27 494	0.17 390	0.26 460	0.28 526	0.47 583	0.46 582

HBP-ISP	0.96 499	0.58 567	0.72 310	0.61 463	0.46 454	1.64 578	0.76 523	1.86 537	1.28 509	1.30 485	1.53 521	0.86 340	0.94 468	3.27 572	0.69 428	0.45 604	0.44 625	0.54 621	0.48 617	0.47 583	0.40 557

RGC	1.14 552	0.79 609	1.26 534	0.91 627	0.96 628	1.52 566	0.77 526	1.92 556	1.26 498	1.54 567	1.93 592	2.02 609	1.54 596	2.25 522	1.31 557	0.44 603	0.35 599	0.58 632	0.48 617	0.47 583	0.46 582

ADCPNet	1.85 620	0.69 595	8.07 667	0.71 556	0.58 525	2.79 647	1.22 614	1.94 563	1.54 591	1.88 612	1.69 563	2.46 630	2.04 634	2.37 531	6.48 661	0.38 577	0.37 606	0.38 578	0.43 606	0.47 583	0.45 578

SHD	1.31 570	0.71 600	2.34 627	0.86 611	0.75 589	1.77 591	0.65 489	2.22 621	2.50 647	2.40 638	1.71 565	1.91 594	1.60 602	1.93 490	2.37 624	0.38 577	0.31 573	0.38 578	0.40 599	0.48 588	0.50 596

SANet	1.88 622	0.57 564	2.18 622	0.63 484	0.40 398	2.80 648	1.57 640	2.39 639	5.88 681	2.36 636	3.57 647	3.72 655	2.97 659	4.74 599	1.76 601	0.34 557	0.30 567	0.32 536	0.29 538	0.48 588	0.37 547

WCMA_ROB	1.84 619	0.47 523	1.31 541	0.69 542	0.57 516	2.11 619	1.14 606	1.87 540	1.73 609	4.04 669	6.43 669	5.62 672	3.61 667	2.59 546	1.94 610	0.52 618	0.44 625	0.39 584	0.42 603	0.48 588	0.47 586

AnyNet_C32	1.96 627	1.10 632	5.17 656	0.90 624	1.11 638	2.12 620	2.37 674	1.85 534	1.48 582	2.45 640	1.70 564	2.05 612	1.64 605	2.50 543	10.28 680	0.37 572	0.34 588	0.35 564	0.41 600	0.49 591	0.54 605

FSD	0.54 265	0.52 544	0.65 254	0.62 474	0.50 471	0.54 219	0.58 459	0.65 88	0.53 163	0.54 208	0.52 145	0.56 224	0.52 249	0.57 104	0.55 371	0.51 617	0.47 634	0.50 611	0.49 620	0.50 592	0.49 593

MFN_U_SF_DS_RVC	1.74 616	0.87 617	3.56 644	0.80 589	0.75 589	3.72 661	2.44 676	1.82 524	1.82 617	1.74 595	1.91 591	1.92 597	1.26 564	7.69 665	1.28 554	0.45 604	0.47 634	0.52 615	0.77 647	0.50 592	0.50 596

RTS	2.67 651	1.38 647	15.28 681	0.99 634	1.26 651	3.78 662	1.96 659	2.15 605	2.62 650	2.61 643	2.85 636	2.60 633	1.59 600	6.27 635	5.71 659	0.40 583	0.28 551	0.35 564	0.35 584	0.50 592	0.48 589

RTSA	2.67 651	1.38 647	15.28 681	0.99 634	1.26 651	3.78 662	1.96 659	2.15 605	2.62 650	2.61 643	2.85 636	2.60 633	1.59 600	6.27 635	5.71 659	0.40 583	0.28 551	0.35 564	0.35 584	0.50 592	0.48 589

ADCMid	1.89 625	0.73 601	5.06 654	0.72 560	0.67 559	2.00 613	1.14 606	1.97 570	1.48 582	2.86 652	1.81 579	2.37 624	2.05 636	2.24 520	10.39 681	0.33 547	0.31 573	0.39 584	0.43 606	0.50 592	0.44 576

WZ-Net	1.95 626	0.95 622	10.10 672	0.86 611	0.78 595	1.69 581	1.60 642	2.20 620	1.98 627	2.08 624	1.93 592	2.30 620	1.97 631	5.30 611	3.17 640	0.34 557	0.26 536	0.29 502	0.31 555	0.51 597	0.47 586

stereogan	1.15 556	0.42 503	1.40 553	0.86 611	0.84 609	2.38 631	0.71 511	1.88 543	1.73 609	1.72 593	1.94 594	2.31 621	1.29 567	2.07 503	1.08 524	0.36 568	0.35 599	0.39 584	0.31 555	0.51 597	0.46 582

GMStereo_Zeroshot	0.67 371	0.61 580	1.01 473	0.64 493	0.37 354	0.84 424	0.35 184	1.05 286	1.12 408	1.12 377	1.06 333	1.27 483	0.54 264	1.19 335	0.59 385	0.32 538	0.17 390	0.31 521	0.18 287	0.52 599	0.22 389

PWCDC_ROB	1.29 567	0.75 606	1.33 547	1.05 638	0.88 620	1.73 585	0.52 404	1.89 546	3.28 660	1.29 476	4.88 663	1.22 464	1.46 588	1.77 474	1.45 583	0.60 632	0.26 536	0.29 502	0.25 475	0.52 599	0.37 547

FC-DCNN v2	2.81 657	0.59 570	0.85 395	0.73 568	0.57 516	2.97 652	1.05 596	3.39 662	2.61 649	6.98 686	7.67 678	10.38 688	6.31 682	5.75 627	3.37 644	0.53 624	0.48 636	0.51 613	0.50 624	0.53 601	0.51 600

Wz-Net-TNSev	1.88 622	2.08 676	7.66 665	0.67 525	0.64 549	2.42 632	1.83 651	2.33 631	1.74 611	1.57 575	1.56 532	2.58 632	1.90 628	4.86 602	3.12 637	0.39 580	0.37 606	0.33 545	0.37 591	0.53 601	0.58 614

FC-DCNN	2.72 656	0.59 570	0.86 401	0.73 568	0.57 516	2.91 649	1.04 594	3.01 656	2.60 648	6.83 685	7.64 677	9.92 685	6.33 683	5.21 609	3.14 638	0.53 624	0.48 636	0.51 613	0.50 624	0.53 601	0.51 600

MSMD_ROB	1.99 630	0.59 570	0.89 428	0.70 548	0.61 539	3.95 666	0.94 577	1.80 520	1.79 614	4.41 673	4.43 654	8.17 681	3.66 668	3.40 574	1.33 559	0.52 618	0.48 636	0.54 621	0.58 634	0.53 601	0.50 596

GASNet	0.99 511	0.97 623	1.72 594	0.98 633	0.68 565	0.83 415	0.67 498	1.60 457	1.28 509	1.31 495	1.22 412	1.22 464	1.21 555	2.41 534	1.41 575	0.43 598	0.26 536	0.36 572	0.34 579	0.55 605	0.31 513

MANE	6.19 676	0.59 570	1.03 484	0.93 630	1.22 650	13.38 690	2.69 677	12.81 694	17.94 702	8.21 691	10.82 690	14.72 692	11.68 687	11.39 691	11.90 684	0.59 631	0.50 641	0.52 615	1.76 678	0.55 605	0.54 605

RYNet	1.17 559	0.49 530	1.24 531	0.70 548	0.97 629	1.71 582	0.92 570	1.91 553	1.46 580	1.38 526	1.14 375	1.88 589	1.30 571	4.24 588	1.87 605	0.26 478	0.21 477	0.35 564	0.27 505	0.55 605	0.54 605

FCDSN-DC	2.32 641	0.63 585	0.81 381	0.84 604	0.75 589	2.23 623	0.94 577	2.09 597	1.80 615	5.45 683	7.72 679	7.77 680	6.93 685	3.39 573	1.80 603	0.52 618	0.48 636	0.52 615	0.51 627	0.57 608	0.58 614
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
NVstereo2D	0.92 491	0.41 499	1.48 575	0.72 560	0.72 572	1.20 519	0.87 557	1.75 496	1.38 556	0.99 327	1.13 371	1.26 479	0.98 490	2.21 519	0.89 491	0.43 598	0.20 453	0.38 578	0.24 461	0.57 608	0.63 622

SAMSARA	1.55 594	0.84 612	2.61 635	1.22 647	1.07 633	2.50 635	1.93 657	2.05 588	1.89 621	2.75 648	1.66 558	2.81 639	1.69 611	3.08 566	1.97 612	0.46 610	0.51 642	0.42 594	0.46 613	0.58 610	0.59 616

ADCS	2.25 637	0.99 626	5.55 657	0.81 592	0.74 580	2.19 622	1.80 648	2.27 627	2.14 635	2.80 651	2.13 608	2.40 626	2.03 633	2.64 550	13.69 686	0.41 588	0.39 615	0.40 589	0.45 610	0.58 610	0.56 609

ccnet	1.12 547	0.67 590	1.01 473	0.78 584	0.73 579	1.72 584	0.99 587	1.84 533	1.26 498	1.47 547	1.85 584	1.75 577	1.29 567	1.75 467	1.88 607	0.57 627	0.53 644	0.57 631	0.55 631	0.59 612	0.54 605

MFN_U_SF_RVC	1.52 592	0.84 612	3.42 643	0.87 618	0.66 555	2.56 637	0.95 579	2.36 635	1.70 605	1.98 618	1.86 585	2.45 629	1.79 618	2.95 559	2.58 627	0.52 618	0.48 636	0.55 626	0.59 637	0.59 612	0.61 620

FADNet	0.92 491	0.61 580	1.81 600	0.62 474	0.55 508	0.96 461	0.57 455	1.78 511	1.33 532	0.93 306	1.01 307	1.36 503	1.01 502	2.71 552	0.75 447	0.33 547	0.34 588	0.31 521	0.34 579	0.59 612	0.40 557

PVD	1.70 611	0.84 612	2.26 625	0.94 632	0.83 608	2.48 634	0.97 582	2.59 649	3.35 661	3.01 658	2.77 634	2.34 623	2.47 652	2.67 551	3.14 638	0.47 611	0.45 629	0.59 633	0.48 617	0.59 612	0.75 636

G-Net	1.66 606	0.63 585	1.56 581	1.11 643	0.74 580	2.98 653	0.91 568	1.55 446	1.22 481	2.76 649	8.18 682	2.32 622	2.53 654	1.92 487	1.87 605	0.48 612	0.44 625	0.45 601	0.31 555	0.60 616	0.57 613

BEATNet-Init1	26.87 705	13.43 696	70.68 721	0.91 627	0.68 565	57.02 718	21.06 699	32.82 712	32.67 709	52.12 722	53.61 719	66.05 720	49.56 720	48.79 721	34.71 711	0.49 616	0.44 625	0.53 620	0.53 629	0.63 617	0.59 616

ELAS	2.37 643	0.74 604	1.54 579	0.99 634	0.92 623	4.78 673	2.33 673	3.33 660	3.37 662	5.05 681	4.77 662	3.67 653	4.53 675	3.42 576	4.50 653	0.62 634	0.53 644	0.55 626	0.53 629	0.63 617	0.64 626
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
SDNR	1.62 603	0.51 540	2.17 620	0.53 341	0.56 512	3.80 664	0.45 343	1.54 442	1.29 514	1.33 508	2.41 622	1.08 426	0.96 480	11.18 690	1.16 538	0.66 638	0.63 653	0.43 596	0.32 563	0.64 619	0.67 628

LSM	6.33 677	1.10 632	13.19 678	1.41 654	68.17 715	1.64 578	1.90 656	1.92 556	2.46 643	2.99 656	3.11 640	1.88 589	1.80 619	2.61 548	2.06 616	0.41 588	0.58 650	0.50 611	0.57 633	0.64 619	17.66 706

DPSNet	1.69 610	0.59 570	4.33 650	0.70 548	0.57 516	2.02 614	1.62 643	3.35 661	1.78 613	1.48 553	1.38 479	2.17 615	2.84 657	4.77 600	3.66 646	0.48 612	0.31 573	0.29 502	0.25 475	0.64 619	0.48 589

ELAS_RVC	2.48 648	0.74 604	1.90 606	1.05 638	0.92 623	2.76 645	4.01 686	2.76 651	4.11 670	4.69 676	4.63 658	4.62 660	5.96 680	3.97 585	3.96 651	0.63 636	0.53 644	0.56 629	0.52 628	0.64 619	0.63 622
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
coex-ft	8.13 683	2.13 677	98.04 722	0.67 525	0.53 498	1.71 582	1.56 637	1.65 469	11.11 688	18.17 705	3.75 649	3.88 656	7.61 686	2.98 562	6.49 662	0.30 524	0.30 567	0.32 536	0.31 555	0.66 623	0.50 596

AnyNet_C01	2.26 638	1.78 665	10.22 674	0.93 630	0.74 580	2.92 651	2.20 669	2.29 629	1.80 615	2.53 642	2.41 622	2.71 637	1.73 612	3.41 575	6.72 663	0.41 588	0.39 615	0.40 589	0.42 603	0.67 624	0.63 622

EDNetEfficient	2.37 643	1.10 632	8.08 668	0.74 572	0.71 570	0.98 470	1.56 637	1.46 415	4.06 669	4.90 678	2.82 635	2.25 617	3.48 666	2.95 559	9.97 677	0.26 478	0.24 521	0.26 460	0.30 547	0.68 625	0.61 620

XQC	1.37 578	0.87 617	2.56 634	0.84 604	0.69 567	1.83 599	0.89 562	2.07 594	1.88 620	1.88 612	1.53 521	1.91 594	1.55 598	2.85 557	3.05 635	0.48 612	0.29 562	0.44 600	0.39 595	0.69 626	0.60 619

PASM	1.34 574	0.92 620	2.62 636	0.86 611	0.87 618	1.03 481	1.08 600	1.50 425	1.51 587	1.82 607	1.41 487	1.68 566	1.26 564	4.87 603	1.34 561	0.61 633	0.65 656	0.68 638	0.78 648	0.69 626	0.68 630

UDGNet	0.72 390	1.17 641	0.80 380	0.77 582	0.41 408	0.77 378	0.38 232	0.97 248	1.34 535	0.81 278	0.88 270	0.71 286	0.60 307	1.21 339	0.54 366	0.52 618	0.19 433	1.02 653	0.26 493	0.71 628	0.31 513

PDISCO_ROB	1.32 572	0.65 588	1.44 563	1.36 650	1.46 657	2.55 636	0.92 570	2.45 643	2.07 633	1.37 520	1.49 514	1.65 563	1.00 500	2.82 554	1.35 564	1.01 649	0.27 544	0.54 621	0.47 615	0.71 628	0.73 634

STTRV1_RVC	1.58 597	0.68 594	1.96 610	0.88 619	1.12 640	1.57 571	0.90 567	2.25 624	1.75 612	1.29 476	2.02 601	1.40 509	1.22 556	9.77 685	1.31 557	0.81 644	0.33 586	0.54 621	0.49 620	0.73 630	0.52 602

DGSMNet	1.14 552	0.76 607	2.49 632	0.81 592	0.86 616	1.39 549	1.39 626	2.13 599	1.35 544	1.26 464	1.63 552	1.48 531	0.98 490	1.75 467	1.10 529	0.45 604	0.43 622	0.55 626	0.49 620	0.75 631	0.70 631

zero-FE	0.36 115	0.22 98	0.47 106	0.45 171	0.43 426	0.30 22	0.24 62	0.61 61	0.33 47	0.33 54	0.41 76	0.37 108	0.50 233	0.64 133	0.32 151	0.22 382	0.11 38	0.18 188	0.12 63	0.83 632	0.16 211

EDNetEfficientorigin	10.57 687	1.47 656	177.42 723	0.67 525	0.53 498	1.58 572	1.16 609	1.90 549	3.37 662	4.71 677	3.38 644	3.10 648	2.69 656	3.13 568	3.58 645	0.25 455	0.23 512	0.33 545	0.27 505	0.83 632	0.81 637

DDF-Stereo	0.37 125	0.22 98	0.47 106	0.48 235	0.42 414	0.31 26	0.24 62	0.53 25	0.33 47	0.33 54	0.40 69	0.37 108	0.48 207	0.91 242	0.32 151	0.23 409	0.11 38	0.18 188	0.12 63	0.86 634	0.16 211

sAnonymous2	0.55 281	0.56 560	1.46 570	0.60 448	0.51 483	0.48 139	0.52 404	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 323	0.59 110	0.40 250	0.22 382	0.17 390	0.22 341	0.21 395	0.86 634	0.56 609

CroCo_RVC	0.55 281	0.56 560	1.46 570	0.60 448	0.51 483	0.48 139	0.52 404	0.79 154	0.68 227	0.50 190	0.67 208	0.46 155	0.62 323	0.59 110	0.40 250	0.22 382	0.17 390	0.22 341	0.21 395	0.86 634	0.56 609

GANetREF_RVC	1.07 534	0.86 616	1.31 541	0.82 600	0.53 498	1.41 556	1.31 622	1.76 503	1.52 588	1.27 467	1.31 449	1.46 524	1.24 561	2.03 499	0.96 508	0.56 626	0.45 629	0.67 637	0.50 624	0.88 637	0.59 616
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
NVStereoNet_ROB	1.88 622	1.07 630	1.45 568	1.07 641	1.17 645	1.47 561	1.48 632	1.89 546	1.93 626	1.94 617	4.67 661	3.08 647	1.80 619	6.51 640	1.65 596	1.06 654	0.86 668	1.08 655	1.32 668	0.93 638	1.26 655
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
PSMNet-RUCA	1.02 525	0.97 623	1.44 563	1.23 648	1.10 636	1.40 551	0.62 480	1.69 479	1.38 556	0.94 311	1.53 521	0.97 390	0.83 416	1.17 332	0.93 498	0.69 640	0.34 588	0.99 651	0.60 638	0.97 639	0.64 626

anonymity	1.12 547	0.97 623	1.21 525	1.07 641	1.12 640	1.08 490	0.89 562	1.95 565	1.16 445	1.29 476	1.26 429	1.22 464	1.09 528	1.15 324	1.01 515	1.02 651	1.00 674	0.97 648	0.97 660	0.98 640	0.99 645

MADNet+	2.69 653	3.22 687	11.53 677	1.44 655	1.12 640	3.19 655	1.81 649	2.85 653	2.37 640	1.68 590	2.07 605	2.85 641	2.18 642	7.41 659	5.23 657	0.79 643	0.76 659	0.69 640	0.65 641	0.98 640	0.95 643

MFMNet_re	1.40 583	1.14 638	1.68 589	1.39 652	1.07 633	1.48 562	1.43 628	1.87 540	1.82 617	2.26 629	2.19 611	1.51 535	1.86 624	1.52 421	1.25 548	0.93 647	0.83 662	0.84 644	0.80 649	0.99 642	1.05 650

GCST	1.08 537	1.47 656	0.93 442	1.73 659	1.14 644	1.30 534	0.31 131	1.33 379	1.16 445	1.29 476	0.97 295	0.98 392	0.49 224	2.08 504	0.46 313	1.19 658	0.70 658	1.30 658	0.85 653	1.02 643	0.89 641

SGM+DAISY	2.41 646	1.07 630	2.14 619	1.18 645	1.10 636	2.14 621	1.36 625	1.96 566	1.66 601	5.46 684	7.07 673	4.95 668	4.32 674	5.50 619	2.26 621	1.04 653	1.02 676	0.99 651	0.97 660	1.02 643	1.04 648

SPS-STEREO	1.67 607	1.04 629	1.23 528	1.21 646	1.13 643	1.82 598	1.11 602	2.16 608	1.52 588	3.07 660	2.32 616	2.82 640	1.80 619	4.11 587	2.04 614	1.03 652	0.99 673	0.97 648	0.94 658	1.03 645	1.02 646
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
FADE	26.59 704	4.78 689	20.96 689	1.89 662	1.92 663	2.91 649	2.00 661	5.58 679	5.04 676	2.92 653	2.16 610	4.13 657	14.18 694	10.23 688	8.46 673	188.09 724	2.77 688	123.78 721	127.92 721	1.06 646	1.10 653

MSC_U_SF_DS_RVC	2.12 633	1.15 639	3.10 641	1.05 638	0.76 592	5.03 676	2.40 675	2.16 608	2.62 650	1.89 614	2.28 615	2.69 636	1.65 606	9.35 679	2.04 614	0.64 637	0.51 642	0.68 638	0.71 645	1.09 647	0.67 628

IGEV-Stereo+	0.45 198	0.21 65	0.43 71	0.41 89	0.39 387	0.15 1	0.19 7	0.44 8	0.36 66	0.26 11	0.25 12	0.31 55	0.41 140	1.43 403	0.30 112	0.17 176	0.12 100	0.15 46	0.11 12	1.16 648	1.70 664

Anonymous_2	1.30 569	0.55 556	0.82 385	0.52 322	0.58 525	1.01 474	0.64 487	1.25 368	0.97 332	0.96 315	0.78 244	1.33 497	1.29 567	1.03 287	0.74 442	0.62 634	0.64 654	1.06 654	9.63 699	1.16 648	0.49 593

WAO-7	2.66 650	1.40 650	1.73 596	1.39 652	1.17 645	3.93 665	1.94 658	4.11 670	3.88 668	2.92 653	5.50 665	4.18 658	3.00 661	7.63 664	3.71 647	1.13 657	1.00 674	1.17 656	1.13 667	1.18 650	1.09 652

CC-Net-ROB	1.49 588	1.26 645	1.27 537	0.88 619	0.79 598	1.76 588	1.00 589	1.79 517	1.26 498	1.10 369	1.61 546	1.21 462	0.99 498	8.13 670	0.84 481	1.09 655	0.41 619	2.20 665	0.46 613	1.20 651	0.48 589

MaskLacGwcNet_RVC	1.10 542	1.02 628	1.00 469	0.82 600	0.67 559	1.93 607	0.93 574	1.62 464	1.11 404	1.15 401	1.25 422	1.50 533	0.79 393	1.96 493	0.76 450	1.89 662	0.34 588	0.79 642	0.36 588	1.25 652	0.83 638

DStereoFS	3.67 664	1.49 658	2.18 622	1.32 649	1.32 653	4.41 671	1.26 619	3.75 667	9.27 685	3.36 663	6.80 670	4.81 665	13.54 692	6.95 651	4.76 655	0.73 642	0.69 657	1.17 656	2.40 687	1.27 653	1.95 668

Consistency-Raft	1.25 565	0.99 626	1.93 608	1.02 637	1.21 649	0.96 461	1.01 591	1.75 496	1.92 624	1.36 517	2.12 607	1.44 519	1.01 502	1.14 323	1.40 571	0.72 641	0.82 661	0.89 646	0.98 662	1.31 654	0.95 643

DStereoSA	4.44 669	0.92 620	6.79 664	1.58 658	2.54 676	2.29 626	14.04 695	2.33 631	2.31 639	1.85 609	10.58 689	1.32 495	13.05 690	7.07 653	11.18 683	0.67 639	1.97 686	0.88 645	3.29 688	1.69 655	2.44 677

JetBlue	3.97 665	2.01 671	10.19 673	1.38 651	2.84 681	10.53 685	9.54 690	3.60 665	2.41 642	2.73 647	3.39 645	4.54 659	4.31 673	7.85 669	6.84 664	0.88 645	0.93 672	0.89 646	0.91 655	1.74 656	1.91 666

UDG	1.41 584	2.65 682	0.99 463	1.44 655	1.64 660	1.34 541	0.80 538	1.60 457	1.23 484	1.23 448	1.71 565	2.01 607	1.34 576	1.47 414	1.41 575	0.90 646	0.54 647	2.29 667	0.75 646	1.84 657	1.04 648

DDUNet	1.50 590	2.69 683	1.12 512	1.77 660	1.88 662	1.84 600	0.92 570	1.70 484	1.16 445	1.38 526	1.79 576	1.60 550	1.12 533	1.37 385	1.08 524	1.10 656	0.76 659	2.37 669	0.94 658	2.00 658	1.37 657

DStereoO	1.44 586	1.11 635	1.69 590	1.16 644	0.72 572	1.21 521	1.56 637	1.74 493	1.63 599	1.52 559	1.67 560	1.51 535	3.16 662	1.73 465	1.72 599	2.35 668	0.45 629	0.97 648	0.42 603	2.01 659	0.53 603

Selective-IGEV-i16pa	97.29 723	136.83 723	17.95 683	1.52 657	1.00 630	188.16 724	3.63 684	183.02 725	169.43 725	88.01 724	178.60 723	119.35 724	191.45 725	226.33 725	135.51 722	131.38 723	17.89 708	32.25 712	3.46 692	2.02 660	117.94 724

WAO-6	2.81 657	1.60 661	1.46 570	2.36 668	2.28 670	3.55 659	2.29 672	4.21 671	4.56 674	2.36 636	4.51 655	4.88 666	2.66 655	4.60 596	4.07 652	1.72 661	1.15 680	2.31 668	1.46 674	2.31 661	1.85 665

SQANet	1.31 570	0.88 619	1.08 502	1.83 661	1.44 656	1.44 559	0.75 520	1.74 493	1.09 395	1.32 499	1.26 429	1.28 486	1.01 502	1.50 418	0.83 478	2.50 669	0.34 588	1.47 659	0.55 631	2.32 662	1.57 661

StereoAnything_RVC	0.45 198	1.43 653	0.48 111	0.35 11	0.20 16	0.26 11	0.21 25	0.43 7	0.22 6	0.22 2	0.21 6	0.19 1	0.36 118	1.27 354	0.22 1	0.21 351	0.11 38	0.14 13	0.10 2	2.37 663	0.11 3

MonStereo1	3.14 661	1.66 662	1.81 600	2.43 669	2.32 672	5.80 679	1.58 641	3.52 663	4.70 675	3.09 661	8.22 683	4.76 664	3.36 664	6.52 641	2.29 623	2.33 667	0.61 652	1.91 664	1.05 666	2.44 664	2.34 673

WAO-8	4.40 667	1.82 668	1.79 598	2.34 666	2.20 665	9.19 682	1.53 634	6.09 683	16.46 696	3.94 667	7.84 680	7.32 675	3.72 670	9.41 681	3.31 641	2.00 663	1.07 677	2.44 674	1.37 672	2.50 665	1.68 662

Venus	4.40 667	1.82 668	1.79 598	2.34 666	2.20 665	9.19 682	1.53 634	6.09 683	16.46 696	3.94 667	7.84 680	7.32 675	3.72 670	9.41 681	3.31 641	2.00 663	1.07 677	2.44 674	1.37 672	2.50 665	1.68 662

PWCK	2.88 659	2.05 674	5.72 659	2.08 663	1.11 638	3.55 659	3.90 685	2.86 654	3.54 666	3.03 659	3.63 648	3.10 648	2.31 647	8.15 672	3.09 636	2.12 665	0.91 671	1.75 661	0.98 662	2.57 667	1.18 654

ACVNet_2	2.43 647	1.41 651	2.04 612	2.62 671	2.24 668	2.63 642	1.88 655	3.31 659	3.01 657	2.19 627	3.45 646	4.62 660	2.04 634	4.50 595	1.47 587	2.55 670	0.64 654	2.22 666	0.84 651	2.69 668	2.29 672

otaku	1.60 600	1.11 635	1.21 525	2.20 664	1.56 658	1.97 610	1.24 615	2.07 594	1.36 548	1.44 542	1.62 548	1.73 572	1.19 549	1.73 465	0.98 512	2.89 673	0.57 649	1.74 660	0.60 638	2.78 669	1.94 667

Ntro	1.64 604	1.15 639	1.23 528	2.48 670	1.83 661	2.09 618	1.16 609	1.96 566	1.38 556	1.21 437	1.62 548	1.62 552	1.29 567	1.87 484	1.11 532	3.04 674	0.56 648	1.82 662	0.64 640	2.80 670	2.05 669

LVE	3.31 663	1.67 663	1.64 586	2.85 674	2.42 674	3.20 656	2.26 671	4.78 676	5.05 677	2.35 634	6.91 671	6.02 673	2.37 648	9.15 675	2.17 620	3.19 677	1.08 679	2.38 671	1.47 675	2.81 671	2.40 676

RainbowNet	1.97 628	1.76 664	1.57 583	2.81 673	2.21 667	1.98 612	1.81 649	2.54 647	1.89 621	1.50 556	1.84 582	1.96 602	1.65 606	2.14 509	1.25 548	3.33 680	0.85 666	2.39 672	0.98 662	2.82 672	2.22 670

ACVNet-4b	2.15 634	1.41 651	1.64 586	2.80 672	2.31 671	2.31 628	1.24 615	2.32 630	2.14 635	1.26 464	2.39 620	2.66 635	1.48 591	5.95 632	1.06 520	3.20 678	0.45 629	2.37 669	0.89 654	2.83 673	2.37 674

DispFullNet	2.34 642	2.85 684	3.66 645	3.08 680	2.27 669	1.97 610	0.67 498	2.00 576	1.70 605	2.52 641	2.00 598	2.23 616	5.86 678	3.44 578	1.58 593	1.01 649	0.32 581	2.64 678	1.94 681	2.85 674	2.24 671

Dean	2.91 660	1.53 660	2.07 613	2.96 679	2.51 675	3.15 654	2.14 667	4.75 675	4.41 673	2.76 649	6.10 668	5.53 671	2.37 648	2.97 561	1.92 609	3.18 676	0.85 666	2.51 676	1.04 665	2.88 675	2.47 678

ACVNet_1	2.18 635	1.45 654	1.72 594	2.85 674	2.33 673	2.28 625	1.46 630	3.08 657	2.22 638	1.82 607	2.05 604	3.56 651	1.98 632	3.09 567	1.40 571	3.17 675	0.60 651	2.40 673	0.92 656	2.91 676	2.37 674

ktn	4.70 671	2.38 680	2.12 618	3.76 687	3.24 684	4.85 674	2.95 682	5.52 678	7.37 684	4.07 671	19.32 700	7.46 677	3.47 665	7.39 658	2.95 634	4.04 689	1.85 685	3.26 687	2.22 685	3.08 677	2.65 683

IMH-64-1	2.70 654	1.79 666	1.46 570	3.26 682	2.66 677	3.23 657	2.10 664	4.08 668	2.75 654	2.34 632	3.81 650	3.06 645	2.22 645	4.25 589	2.59 628	3.75 684	0.84 663	2.75 679	1.35 669	3.15 678	2.60 681

IMH-64	2.70 654	1.79 666	1.46 570	3.26 682	2.66 677	3.23 657	2.10 664	4.08 668	2.75 654	2.34 632	3.81 650	3.06 645	2.22 645	4.25 589	2.59 628	3.75 684	0.84 663	2.75 679	1.35 669	3.15 678	2.60 681

IMH	3.21 662	1.85 670	1.48 575	3.25 681	2.69 679	4.07 668	2.02 662	4.41 673	3.80 667	2.72 646	7.11 674	4.75 663	2.92 658	5.92 630	2.55 626	3.85 688	0.88 669	2.78 681	1.36 671	3.19 680	2.59 680

Selective-IGEV-i1pa	19.94 700	26.52 706	23.52 694	2.94 678	1.59 659	31.97 708	20.54 698	30.88 708	25.25 703	23.87 706	27.58 705	33.01 708	26.91 707	32.38 709	25.47 704	20.69 712	5.85 695	12.49 703	4.43 693	3.35 681	19.48 707

light-stereo	12.42 691	1.45 654	18.02 684	17.94 699	23.64 702	11.13 686	0.82 543	9.91 691	5.73 679	15.42 701	42.83 715	55.24 719	1.88 625	28.77 708	2.26 621	1.61 660	3.00 689	0.78 641	0.93 657	3.48 682	3.62 691

TorneroNet-64	5.30 675	2.03 672	1.74 597	3.43 684	2.81 680	10.09 684	2.12 666	9.10 690	17.12 701	4.96 680	9.27 686	10.72 690	3.70 669	9.20 676	4.55 654	3.31 679	0.84 663	2.88 682	1.55 676	3.49 683	3.04 684

TorneroNet	10.70 688	2.03 672	1.82 602	3.43 684	3.01 682	43.83 710	2.22 670	8.87 689	67.47 723	7.17 689	27.36 704	10.68 689	3.85 672	8.67 674	7.65 670	3.59 682	0.88 669	3.04 683	1.57 677	3.71 684	3.17 685

KSHMR	8.75 684	2.06 675	2.11 617	3.53 686	3.11 683	4.13 669	2.69 677	5.60 680	61.37 722	3.00 657	55.83 720	4.98 670	2.45 651	4.49 593	2.61 630	3.46 681	1.55 684	3.14 685	1.94 681	3.72 685	3.18 686

notaker	3.98 666	2.40 681	2.68 637	3.82 689	3.27 686	3.97 667	2.14 667	4.78 676	3.45 664	4.12 672	6.94 672	7.65 679	3.26 663	7.82 668	5.30 658	4.04 689	1.41 682	3.36 688	2.10 684	3.88 686	3.31 687

DPSimNet_ROB	11.20 690	4.98 690	35.43 705	2.90 677	4.52 691	7.89 681	17.09 696	4.66 674	6.06 682	14.89 700	10.93 691	17.29 695	36.81 711	13.18 693	15.68 691	2.86 672	6.29 696	5.75 695	5.09 695	3.91 687	7.70 695

MADNet++	5.01 672	3.14 685	4.91 653	4.55 693	3.94 690	5.20 677	4.41 687	4.40 672	4.13 671	4.95 679	6.08 667	4.74 662	5.37 676	9.40 680	10.67 682	4.65 691	4.15 693	3.97 690	3.34 690	4.09 688	4.08 693

JetRed	6.91 680	8.80 693	25.96 701	2.85 674	3.25 685	13.98 693	11.87 692	6.25 685	4.28 672	4.45 674	4.56 656	6.69 674	5.46 677	7.46 661	14.05 687	2.59 671	3.31 690	2.59 677	2.29 686	4.20 689	3.36 688

UNDER WATER-64	5.27 674	2.32 678	8.78 671	3.93 690	3.54 688	7.61 680	3.03 683	5.84 682	14.19 690	4.04 669	4.04 652	9.39 684	6.26 681	5.93 631	8.48 674	3.60 683	1.51 683	3.13 684	1.88 679	4.29 690	3.61 689

UNDER WATER	5.08 673	2.33 679	5.55 657	3.94 691	3.51 687	5.20 677	2.72 679	5.61 681	16.52 698	3.84 666	4.60 657	9.21 683	5.89 679	5.90 629	8.66 675	3.75 684	1.34 681	3.18 686	1.88 679	4.33 691	3.61 689

tt	6.58 679	0.26 221	6.10 661	3.77 688	2.16 664	11.55 687	19.63 697	13.33 695	5.74 680	2.96 655	2.65 631	4.97 669	6.33 683	3.81 582	7.24 665	9.15 696	11.32 705	5.89 696	6.24 697	6.03 692	2.55 679

DGTPSM_ROB	13.01 692	8.23 691	21.87 691	9.51 695	18.10 694	11.56 688	32.01 704	10.63 692	16.20 694	7.03 687	19.48 701	10.15 686	16.66 696	9.83 686	22.42 697	4.75 692	8.68 697	5.37 693	10.25 702	6.16 693	11.36 698

DPSMNet_ROB	13.02 693	8.23 691	21.91 692	9.53 696	18.11 695	11.56 688	32.02 705	10.64 693	16.23 695	7.05 688	19.49 702	10.16 687	16.66 696	9.85 687	22.43 698	4.77 693	8.68 697	5.38 694	10.26 703	6.17 694	11.36 698

HanzoNet	11.04 689	3.62 688	8.10 669	4.08 692	3.55 689	4.90 675	2.73 680	7.19 687	10.10 686	31.86 716	28.92 706	21.96 705	36.36 709	18.08 697	10.17 679	7.94 695	3.32 691	3.47 689	3.31 689	7.06 695	4.04 692

SuperB	2.53 649	0.59 570	18.45 685	0.69 542	0.50 471	1.87 603	0.88 560	1.67 476	2.39 641	1.50 556	1.42 488	1.14 451	1.15 539	4.28 591	5.07 656	0.24 427	0.19 433	0.22 341	0.19 312	7.86 696	0.34 531

USTest	14.33 694	14.94 697	21.04 690	17.44 698	16.05 693	23.26 695	33.84 706	21.73 698	11.80 689	9.36 692	10.14 687	15.97 693	13.20 691	17.28 696	22.43 698	3.78 687	5.01 694	6.17 697	6.16 696	9.25 697	7.72 696

TCMNet-wrong-test	10.31 686	11.40 695	14.84 680	20.96 702	18.45 696	13.80 692	10.76 691	15.78 696	3.53 665	5.20 682	5.52 666	16.26 694	12.61 688	7.51 663	10.15 678	7.43 694	2.37 687	4.31 692	3.43 691	11.36 698	10.61 697

iinet-test	17.98 696	18.06 698	23.82 697	20.87 700	19.70 697	26.55 696	35.70 707	25.04 702	15.93 691	13.33 695	13.25 692	20.58 697	17.79 698	20.62 698	25.11 702	9.58 698	8.78 699	9.88 699	9.85 700	13.23 699	11.95 700

IINet	17.98 696	18.06 698	23.81 696	20.87 700	19.70 697	26.55 696	35.70 707	25.04 702	15.93 691	13.33 695	13.25 692	20.58 697	17.79 698	20.62 698	25.11 702	9.58 698	8.78 699	9.88 699	9.85 700	13.23 699	11.95 700

DPSM_ROB	19.08 698	19.14 701	25.17 699	22.15 704	20.85 700	28.17 699	37.82 710	26.56 704	16.85 699	14.14 697	14.84 695	21.70 700	18.75 701	21.87 701	26.55 706	10.16 702	9.30 702	10.47 701	10.42 704	14.03 701	12.61 703

DPSM	19.08 698	19.14 701	25.17 699	22.15 704	20.85 700	28.17 699	37.82 710	26.56 704	16.85 699	14.14 697	14.84 695	21.70 700	18.75 701	21.87 701	26.55 706	10.16 702	9.30 702	10.47 701	10.42 704	14.03 701	12.61 703

ASD4	15.85 695	10.99 694	19.63 686	10.21 697	11.70 692	19.24 694	31.10 703	19.35 697	10.68 687	11.14 693	10.18 688	12.59 691	12.64 689	14.74 694	24.83 701	12.93 704	9.94 704	26.83 711	19.40 706	16.23 703	12.70 705

PML	51.67 717	36.25 708	13.28 679	7.46 694	20.81 699	108.69 722	232.22 725	8.72 688	27.82 708	87.01 723	269.67 725	69.67 721	61.95 721	24.76 707	14.20 688	9.74 700	3.40 692	9.62 698	4.70 694	18.74 704	4.72 694

WQFJA1++	1.55 594	0.22 98	0.45 91	0.38 50	0.28 175	0.38 55	0.20 12	0.62 64	0.28 20	0.38 108	0.39 65	0.34 85	0.39 131	0.64 133	0.27 66	0.19 274	0.12 100	0.16 96	0.12 63	25.04 705	0.14 125

FlowAnything	38.37 710	38.41 709	50.38 715	44.76 714	41.94 711	56.64 711	76.34 716	53.28 720	34.23 716	28.25 709	29.72 711	43.60 713	37.79 716	43.83 714	53.38 716	20.39 710	18.71 715	21.07 705	21.14 713	28.23 706	25.29 708

CasAABBNet	38.33 708	38.46 712	50.35 714	44.75 713	41.84 707	56.68 713	76.37 718	53.22 715	33.83 714	28.31 713	29.54 710	43.62 715	37.71 715	43.84 717	53.41 718	20.30 705	18.70 711	21.07 705	21.07 709	28.24 707	25.34 709

Hybrid-DGEV	38.35 709	38.46 712	50.28 711	44.82 715	41.90 710	56.66 712	76.35 717	53.24 716	33.80 713	28.29 710	29.84 712	43.58 712	37.86 717	43.84 717	53.39 717	20.34 708	18.69 710	21.06 704	21.00 707	28.25 708	25.34 709

RAFT-FEzeroshot	38.32 706	38.45 710	50.28 711	44.74 711	41.87 708	56.68 713	76.38 719	53.24 716	33.76 711	28.29 710	29.37 708	43.69 716	37.66 713	43.83 714	53.41 718	20.32 706	18.70 711	21.07 705	21.07 709	28.25 708	25.35 711

RAFT-FE	38.32 706	38.45 710	50.28 711	44.74 711	41.87 708	56.68 713	76.38 719	53.24 716	33.76 711	28.29 710	29.37 708	43.69 716	37.66 713	43.83 714	53.41 718	20.32 706	18.70 711	21.07 705	21.07 709	28.25 708	25.35 711

Selective-RAFT-Error	38.39 711	38.47 714	50.44 716	44.73 710	41.97 712	56.68 713	76.38 719	53.24 716	33.92 715	28.34 714	29.85 713	43.60 713	38.20 718	43.75 713	53.34 715	20.38 709	18.70 711	21.09 709	21.05 708	28.30 711	25.43 713

LSM0	42.82 715	38.75 715	50.81 717	47.07 716	109.38 723	57.00 717	76.02 715	53.74 721	33.71 710	29.02 715	30.41 714	43.87 718	37.22 712	43.91 719	53.54 721	20.52 711	18.62 709	21.10 710	21.11 712	28.41 712	42.22 715

LRCNet_RVC	22.74 701	32.10 707	21.97 693	29.84 706	26.23 703	4.42 672	0.81 541	22.66 699	2.02 630	26.93 708	29.26 707	23.06 707	15.59 695	23.84 703	18.88 694	31.75 713	19.90 716	34.65 713	32.13 714	30.54 713	28.32 714

HaxPig	38.92 712	41.40 716	41.64 706	29.95 707	32.27 704	28.90 701	27.60 700	29.73 707	37.71 717	43.82 717	43.87 716	33.17 709	35.56 708	41.53 711	40.37 713	43.94 717	47.51 721	45.82 714	47.08 716	42.38 714	44.15 717

AVERAGE_ROB	40.43 713	42.37 717	42.73 707	36.96 709	35.58 706	30.50 702	27.61 701	36.71 714	38.39 718	44.91 718	44.36 717	37.45 711	36.70 710	41.88 712	40.35 712	45.43 718	46.81 720	47.11 715	46.35 715	42.51 715	43.87 716

MEDIAN_ROB	42.00 714	44.40 718	44.29 710	35.15 708	34.95 705	31.28 707	29.60 702	35.88 713	40.02 719	47.20 721	46.64 718	37.37 710	38.48 719	44.35 720	42.45 714	48.03 719	49.39 722	49.71 716	49.03 717	45.14 716	46.65 718

xxxxx1	54.10 718	25.67 703	27.13 702	113.43 719	96.96 718	30.69 703	47.44 712	32.38 709	25.60 704	17.75 702	17.27 697	21.81 702	21.02 703	24.43 704	33.82 708	33.37 714	40.54 717	157.71 722	175.86 722	66.16 717	72.93 721

tt_ll	54.10 718	25.67 703	27.13 702	113.43 719	96.96 718	30.69 703	47.44 712	32.38 709	25.60 704	17.75 702	17.27 697	21.81 702	21.02 703	24.43 704	33.82 708	33.37 714	40.54 717	157.71 722	175.86 722	66.16 717	72.93 721

ff	54.10 718	25.67 703	27.13 702	113.43 719	96.96 718	30.69 703	47.44 712	32.38 709	25.60 704	17.75 702	17.27 697	21.81 702	21.02 703	24.43 704	33.82 708	33.37 714	40.54 717	157.71 722	175.86 722	66.16 717	72.93 721

DLNR-FE	23.17 702	48.55 720	42.94 708	176.85 723	78.48 716	0.35 43	0.21 25	23.51 701	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 244	0.30 61	1.55 429	0.44 284	9.85 701	0.12 100	0.18 188	0.14 163	76.92 720	0.16 211

DLNR_Zeroshot_test	23.17 702	48.52 719	43.29 709	176.68 722	78.69 717	0.35 43	0.21 25	23.41 700	0.75 245	0.66 244	0.86 263	0.59 244	0.30 61	1.56 432	0.44 284	9.57 697	0.12 100	0.18 188	0.14 163	76.92 720	0.16 211

RSGM-EC	88.84 721	82.86 721	51.22 718	105.38 717	99.51 721	94.51 720	125.67 722	90.02 722	46.43 720	45.14 719	57.50 721	101.22 722	88.55 722	154.40 722	153.26 723	105.54 720	59.55 723	113.88 719	53.02 718	92.89 722	56.17 719

acva	88.84 721	82.86 721	51.22 718	105.38 717	99.51 721	94.51 720	125.67 722	90.02 722	46.43 720	45.14 719	57.50 721	101.22 722	88.55 722	154.40 722	153.26 723	105.54 720	59.55 723	113.88 719	53.02 718	92.89 722	56.17 719

Anonymous_1	43.04 716	18.73 700	24.79 698	21.81 703	46.26 713	27.80 698	37.60 709	28.08 706	16.14 693	14.66 699	14.30 694	20.65 699	17.88 700	21.56 700	25.94 705	117.93 722	8.92 701	100.65 718	126.50 720	158.64 724	12.08 702

test_example2	192.40 724	210.76 724	206.48 724	199.83 724	204.73 724	172.94 723	183.52 724	133.93 724	133.41 724	191.38 725	196.19 724	187.13 725	178.77 724	205.33 724	208.00 725	222.09 725	238.72 725	186.54 725	190.54 725	227.34 725	170.31 725

ccccc	497.63 725	492.34 725	595.97 725	530.87 725	530.37 725	478.08 725	442.62 726	491.76 726	343.70 726	448.18 726	520.80 726	476.12 726	550.57 726	541.64 726	605.32 726	663.49 726	459.54 726	353.94 726	309.79 726	586.66 726	530.90 726

Low-res two-view benchmark