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

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 117	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.13 38	0.16 262	0.25 209	0.21 241	0.11 98	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.04 1	0.05 46

DispViT+	0.12 117	0.07 4	0.19 139	0.15 8	0.16 543	0.10 19	0.12 49	0.26 231	0.23 287	0.13 172	0.11 85	0.10 76	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.18 125	0.10 160	0.13 38	0.12 49	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

2.75w_new	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.13 132	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w_new	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

3.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.22 139	0.17 144	0.14 203	0.12 110	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 46

CR-RVC	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.06 1	0.12 30	0.11 29	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.06 1	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

GFORCE	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.12 9	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

E$^{3}$Stereo	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLLLL	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

LLL	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.16 29	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.06 178

100	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.10 160	0.11 22	0.13 100	0.17 38	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.16 133	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

300	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.20 95	0.15 93	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Last	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.13 100	0.18 52	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

DDDD	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.13 38	0.14 145	0.20 95	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.06 178

F8.5	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.11 29	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_9	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_8	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

F7	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.22 139	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

FORCE_4.5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.13 100	0.23 164	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.04 1

TT111	0.10 14	0.07 4	0.17 96	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.08 16	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

FORCE_4	0.10 14	0.08 50	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.17 153	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

FORCE_6	0.10 14	0.11 264	0.12 1	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

rgla	0.10 14	0.11 264	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.08 16	0.08 7	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

416test	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.11 228	0.15 85	0.11 29	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410_97500	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

test410	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.16 139	0.09 4	0.18 52	0.14 72	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

SCION-M(vits-remse)	0.12 117	0.08 50	0.40 434	0.27 641	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.10 504	0.08 525	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 250	0.18 561	0.40 434	0.27 641	0.26 698	0.46 661	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 169	0.09 107	0.16 69	0.20 276	0.14 446	0.14 61	0.15 205	0.33 348	0.23 287	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.05 7	0.05 46

small-0shot	0.10 14	0.09 107	0.18 121	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.16 262	0.14 13	0.12 32	0.08 3	0.15 188	0.08 7	0.08 20	0.11 2	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

anonymous	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.10 160	0.08 2	0.14 145	0.16 29	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

testmc14	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.18 125	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.15 19	0.12 32	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LGCAT	0.11 76	0.07 4	0.15 39	0.14 3	0.09 79	0.12 30	0.12 49	0.13 11	0.10 7	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.12 149	0.11 552	0.11 625	0.05 1	0.06 184	0.05 7	0.12 575

MCSU-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.17 38	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.12 158	0.08 20	0.15 97	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

derf	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

mm2	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

mm1	0.09 1	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.13 48	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

qqai	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.18 125	0.09 79	0.11 22	0.12 49	0.16 29	0.14 72	0.08 3	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

CAR	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MSE-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.09 79	0.14 61	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monster-pro	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

PointNet	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.17 38	0.14 72	0.08 3	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

TS12	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.14 203	0.19 260	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LWStereo	0.12 117	0.10 177	0.27 252	0.19 191	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.21 114	0.15 93	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

ARStereo	0.12 117	0.12 330	0.28 269	0.19 191	0.08 43	0.17 185	0.15 205	0.22 139	0.18 166	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.17 153	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

ARStereo-new	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.19 191	0.07 8	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 76	0.10 177	0.26 239	0.18 125	0.09 79	0.14 61	0.14 145	0.20 95	0.13 48	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

TOTStereo	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.08 43	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.19 186	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

KABStereo	0.12 117	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.15 205	0.26 231	0.20 219	0.11 98	0.12 110	0.10 76	0.13 250	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 117	0.10 177	0.21 171	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.21 114	0.17 144	0.12 133	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 117	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.13 394	0.20 293	0.16 262	0.23 164	0.18 166	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.13 250	0.13 19	0.12 149	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 212	0.21 606	0.47 522	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.10 102	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 117	0.09 107	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.21 114	0.20 219	0.10 59	0.17 227	0.11 118	0.12 198	0.12 9	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 677

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 76	0.09 107	0.17 96	0.18 125	0.10 160	0.15 85	0.16 262	0.23 164	0.15 93	0.10 59	0.16 208	0.09 38	0.11 157	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.08 375

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.23 164	0.21 241	0.16 255	0.22 306	0.10 76	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.18 214	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 212	0.19 578	0.70 648	0.17 67	0.12 309	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.10 59	0.12 110	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.05 7	0.07 287

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 169	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.23 164	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

PipStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22b	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.15 19	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.13 190	0.09 46	0.12 9	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

PSi22a	0.09 1	0.06 1	0.16 69	0.15 8	0.07 8	0.09 5	0.11 29	0.14 13	0.10 7	0.08 3	0.07 4	0.11 118	0.08 20	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA3	0.10 14	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.16 139	0.14 145	0.14 13	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.10 76	0.10 102	0.16 133	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.17 144	0.13 172	0.15 188	0.16 271	0.13 250	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Foundation-i1b	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.16 112	0.14 203	0.15 188	0.17 283	0.12 198	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 117	0.07 4	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.18 214	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.16 255	0.16 208	0.18 296	0.13 250	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

Foundation-i32	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.06 1	0.09 5	0.12 49	0.14 13	0.09 3	0.08 3	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.11 2	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

GeoVLM	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA2	0.10 14	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.07 8	0.16 139	0.13 100	0.17 38	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LACA1	0.09 1	0.10 177	0.13 8	0.16 29	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.15 19	0.11 17	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.10 102	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.05 46

Test_v1	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.15 8	0.09 79	0.13 38	0.13 100	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.10 53	0.08 7	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

gcap_with_dpt	0.12 117	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.24 187	0.20 219	0.16 255	0.21 292	0.09 38	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

BLMT-Stereo	0.09 1	0.06 1	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.09 5	0.14 145	0.10 2	0.14 72	0.07 1	0.09 21	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

Pro-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.13 100	0.11 3	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.08 7	0.06 1	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.05 7	0.05 46

BStereo	0.13 169	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

MatchAttention (ZS)	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.14 3	0.06 1	0.08 2	0.13 100	0.12 6	0.11 17	0.07 1	0.12 110	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46
Tingman Yan, Tao Liu, Chenghao Li, Xilian Yang, Qunfei Zhao, and Zeyang Xia: MatchAttention: Embedding explicit matching constraints into attention for efficient stereo matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.14 212	0.10 177	0.42 469	0.18 125	0.11 228	0.36 601	0.14 145	0.28 270	0.22 261	0.12 133	0.11 85	0.12 158	0.09 46	0.16 133	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.06 62	0.08 369	0.05 7	0.06 178

NLSM3	0.13 169	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.13 394	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.24 305	0.11 98	0.15 188	0.12 158	0.13 250	0.17 153	0.15 293	0.05 9	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.05 7	0.05 46

MonSter++	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.16 29	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

HiDET	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.19 68	0.15 93	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

LCMNet	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.15 8	0.09 79	0.15 85	0.12 49	0.18 52	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.11 118	0.10 102	0.15 97	0.13 216	0.06 53	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

CSFM-Stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.16 29	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.11 17	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.06 290	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

VIP-Stereo	0.12 117	0.12 330	0.21 171	0.18 125	0.11 228	0.24 408	0.12 49	0.19 68	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.11 118	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

BridgeDepth	0.10 14	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.12 49	0.16 29	0.12 32	0.08 3	0.09 21	0.14 224	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
Zero-FE251	0.14 212	0.09 107	0.24 215	0.17 67	0.09 79	0.20 293	0.13 100	0.20 95	0.14 72	0.61 710	0.13 132	0.13 190	0.11 157	0.14 46	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

MonStereo	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

Monster-pub-mixall	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.11 22	0.09 4	0.20 95	0.12 32	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.06 178

Replicate-Monster	0.12 117	0.10 177	0.32 320	0.16 29	0.08 43	0.17 185	0.10 12	0.22 139	0.19 186	0.11 98	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.08 375

AdaDepth	0.11 76	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.13 100	0.16 29	0.13 48	0.10 59	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.19 219	0.12 149	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

asda	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.16 112	0.11 98	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

asd	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.10 160	0.16 139	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

qwe	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.14 203	0.13 132	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

depthmonostereo	0.14 212	0.09 107	0.19 139	0.19 191	0.08 43	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.23 287	0.16 255	0.18 251	0.14 224	0.17 366	0.19 219	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.05 46

DVStereo	0.14 212	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.14 145	0.24 187	0.21 241	0.21 325	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.05 46

2.25w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.09 38	0.10 102	0.18 184	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

4.25_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.5w_new	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.16 69	0.17 67	0.10 160	0.17 185	0.12 49	0.21 114	0.14 72	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.10 102	0.15 97	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

4w-stereo	0.10 14	0.10 177	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.08 7	0.11 157	0.16 133	0.12 149	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

2.5w	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.20 95	0.15 93	0.12 133	0.13 132	0.10 76	0.09 46	0.17 153	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

3.75w	0.11 76	0.09 107	0.15 39	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.12 49	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.11 85	0.08 7	0.10 102	0.16 133	0.11 69	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.14 21	0.17 67	0.09 79	0.17 185	0.09 4	0.22 139	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.09 38	0.11 157	0.19 219	0.13 216	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

3w_stereo	0.12 117	0.11 264	0.18 121	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.07 2	0.12 198	0.15 97	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

2w_stereo	0.11 76	0.10 177	0.15 39	0.18 125	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.14 172	0.08 7	0.11 157	0.13 19	0.12 149	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.05 7	0.04 1

1w_stereo	0.12 117	0.08 50	0.14 21	0.18 125	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.05 46

monsterstereo	0.11 76	0.09 107	0.14 21	0.19 191	0.12 309	0.14 61	0.12 49	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.16 208	0.08 7	0.09 46	0.19 219	0.11 69	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.04 1

monsters	0.11 76	0.09 107	0.13 8	0.17 67	0.12 309	0.15 85	0.11 29	0.23 164	0.15 93	0.14 203	0.12 110	0.08 7	0.09 46	0.21 270	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

IGEV	0.11 76	0.06 1	0.17 96	0.15 8	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.21 114	0.16 112	0.11 98	0.15 188	0.09 38	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.05 7	0.05 46

LG-Stereo_L2	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.07 4	0.08 7	0.08 20	0.16 133	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 14	0.08 50	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.12 30	0.13 100	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.07 4	0.08 7	0.07 4	0.17 153	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.07 4	0.17 153	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

MLG-Stereo	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.18 125	0.07 8	0.15 85	0.11 29	0.17 38	0.11 17	0.08 3	0.06 1	0.10 76	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

FoundationStereo	0.09 1	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.08 43	0.12 30	0.13 100	0.11 3	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

castereo++	0.13 169	0.10 177	0.18 121	0.18 125	0.10 160	0.27 463	0.13 100	0.23 164	0.23 287	0.11 98	0.13 132	0.16 271	0.10 102	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.04 1

MonSter	0.10 14	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.24 187	0.19 186	0.09 25	0.11 85	0.08 7	0.07 4	0.14 46	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 7	0.04 1

DEFOM-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.14 13	0.16 112	0.11 98	0.10 53	0.09 38	0.08 20	0.21 270	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

dual_stereo	0.10 14	0.07 4	0.14 21	0.17 67	0.08 43	0.09 5	0.13 100	0.24 187	0.13 48	0.10 59	0.09 21	0.09 38	0.08 20	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.05 46

gcap-zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

test_for_model	0.13 169	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 117	0.08 50	0.29 283	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.14 172	0.11 118	0.12 198	0.13 19	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.05 7	0.19 677

testlalala	0.13 169	0.09 107	0.22 189	0.17 67	0.14 446	0.19 250	0.15 205	0.25 209	0.22 261	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.05 7	0.05 46

LoS_RVC	0.13 169	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.19 260	0.12 158	0.15 309	0.17 153	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.05 7	0.12 575

DCANet-4	0.19 364	0.10 177	0.52 567	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.36 404	0.39 515	0.29 434	0.30 402	0.17 283	0.22 452	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

fff	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

csc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

cscssc	0.19 364	0.13 404	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.35 385	0.43 561	0.29 434	0.30 402	0.18 296	0.28 553	0.20 243	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.05 7	0.07 287

CR-Stereo	0.09 1	0.10 177	0.14 21	0.15 8	0.07 8	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.11 17	0.08 3	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.13 19	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.06 178

low	0.12 117	0.08 50	0.21 171	0.18 125	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.12 158	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

FORCE_4.7	0.10 14	0.10 177	0.12 1	0.21 341	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.19 68	0.14 72	0.08 3	0.10 53	0.08 7	0.10 102	0.15 97	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.04 1

F4.4	0.10 14	0.09 107	0.12 1	0.19 191	0.06 1	0.13 38	0.12 49	0.23 164	0.11 17	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.11 157	0.15 97	0.09 11	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FORCE_4.6	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.18 125	0.06 1	0.16 139	0.14 145	0.22 139	0.13 48	0.08 3	0.10 53	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.08 1	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

F5.5	0.10 14	0.10 177	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.12 49	0.21 114	0.12 32	0.08 3	0.10 53	0.10 76	0.09 46	0.13 19	0.08 1	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.04 1

FORCE_5	0.10 14	0.09 107	0.13 8	0.20 276	0.07 8	0.13 38	0.12 49	0.21 114	0.10 7	0.08 3	0.10 53	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.08 1	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

416test1013	0.10 14	0.10 177	0.16 69	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.11 29	0.15 19	0.13 48	0.11 98	0.09 21	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

over-6	0.12 117	0.13 404	0.19 139	0.19 191	0.07 8	0.16 139	0.11 29	0.26 231	0.16 112	0.10 59	0.10 53	0.10 76	0.13 250	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over v1	0.11 76	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.06 1	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.10 7	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.14 289	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-8	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.20 276	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.19 68	0.10 7	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

over-9	0.11 76	0.13 404	0.16 69	0.19 191	0.07 8	0.15 85	0.10 12	0.20 95	0.11 17	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.06 130	0.06 178

Anonymus	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.19 191	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.09 21	0.14 224	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

MGA	0.10 14	0.07 4	0.16 69	0.16 29	0.10 160	0.15 85	0.10 12	0.18 52	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.07 4	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

DF	0.13 169	0.09 107	0.21 171	0.18 125	0.10 160	0.17 185	0.15 205	0.25 209	0.17 144	0.13 172	0.22 306	0.19 316	0.11 157	0.20 243	0.14 257	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

LiteMatch*	0.11 76	0.07 4	0.22 189	0.16 29	0.10 160	0.13 38	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.09 25	0.09 21	0.09 38	0.10 102	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

canet-new	0.12 117	0.11 264	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.09 25	0.11 85	0.09 38	0.12 198	0.20 243	0.09 11	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

bcnet-new	0.12 117	0.11 264	0.32 320	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.13 100	0.19 68	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.11 118	0.11 157	0.19 219	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

FCBStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

PSGStereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.20 276	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.18 52	0.13 48	0.12 133	0.12 110	0.13 190	0.13 250	0.14 46	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

CHEStereo	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.15 93	0.13 172	0.16 208	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.10 22	0.05 9	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

RT-Monster	0.15 250	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.14 446	0.20 293	0.11 29	0.29 287	0.32 425	0.24 359	0.22 306	0.17 283	0.13 250	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

DepthFocus	0.10 14	0.07 4	0.21 171	0.15 8	0.11 228	0.10 19	0.13 100	0.15 19	0.08 1	0.12 133	0.10 53	0.09 38	0.07 4	0.13 19	0.10 22	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.05 46

Foundation-i1	0.13 169	0.07 4	0.16 69	0.17 67	0.11 228	0.17 185	0.16 262	0.32 332	0.22 261	0.15 226	0.17 227	0.20 332	0.13 250	0.14 46	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

Selective-IGEV-i32	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

VMStereo-Base	0.13 169	0.08 50	0.22 189	0.15 8	0.09 79	0.18 214	0.13 100	0.24 187	0.25 321	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

BridgeDepth_RVC	0.10 14	0.07 4	0.15 39	0.13 1	0.07 8	0.16 139	0.10 12	0.20 95	0.14 72	0.09 25	0.10 53	0.09 38	0.12 198	0.13 19	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
252Zero-FE	0.14 212	0.07 4	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.21 114	0.19 186	0.77 731	0.11 85	0.08 7	0.08 20	0.13 19	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

GASTEREO	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.23 478	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.19 219	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MSCF	0.13 169	0.12 330	0.21 171	0.22 417	0.10 160	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.18 166	0.17 275	0.16 208	0.11 118	0.13 250	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.06 130	0.06 178

water-stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.14 145	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.23 317	0.15 247	0.15 309	0.12 9	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

4.5_new	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 76	0.11 264	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.16 112	0.13 172	0.13 132	0.08 7	0.09 46	0.13 19	0.11 69	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 82	0.06 130	0.04 1

xyz-stereo-finetune2	0.17 289	0.11 264	0.26 239	0.16 29	0.09 79	0.27 463	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.22 335	0.28 372	0.21 346	0.22 452	0.37 491	0.22 488	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.07 287

xyz-stereo-finetune	0.16 267	0.12 330	0.23 205	0.16 29	0.08 43	0.23 385	0.20 467	0.29 287	0.31 413	0.19 302	0.22 306	0.19 316	0.15 309	0.29 424	0.20 439	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.06 178

xyz-stereo	1.40 769	0.10 177	17.09 818	0.18 125	0.07 8	4.78 791	0.18 365	0.29 287	0.34 449	0.36 575	2.81 786	0.40 585	0.29 568	0.56 585	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.06 184	0.06 130	0.05 46

MLG-Stereo_test3	0.10 14	0.08 50	0.16 69	0.17 67	0.08 43	0.16 139	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.10 59	0.07 4	0.10 76	0.08 20	0.14 46	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

MLG-Stereo_test2	0.10 14	0.08 50	0.15 39	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.11 29	0.16 29	0.10 7	0.09 25	0.07 4	0.10 76	0.06 1	0.15 97	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

LG-G_1	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LG-G	0.11 76	0.08 50	0.18 121	0.18 125	0.07 8	0.21 327	0.09 4	0.19 68	0.11 17	0.10 59	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178

LGtest1	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.09 4	0.16 29	0.12 32	0.09 25	0.07 4	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.06 178

SGD-Stereo	0.11 76	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.07 8	0.17 185	0.13 100	0.18 52	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.18 184	0.11 69	0.08 342	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.04 1

Reg-Stereo(zero)	0.16 267	0.07 4	0.36 381	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.14 145	0.28 270	0.24 305	0.22 335	0.20 277	0.24 395	0.18 397	0.21 270	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.06 178

AIO_rvc	0.12 117	0.11 264	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.13 190	0.08 20	0.22 292	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

AIO_test	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.15 85	0.17 314	0.19 68	0.16 112	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-test1	0.19 364	0.14 458	0.41 459	0.27 641	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.39 436	0.36 479	0.17 275	0.26 355	0.18 296	0.13 250	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.06 130	0.09 450

castereo	0.14 212	0.10 177	0.19 139	0.18 125	0.10 160	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.13 172	0.18 251	0.16 271	0.16 334	0.15 97	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

GIP-stereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.29 287	0.18 166	0.11 98	0.16 208	0.13 190	0.09 46	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

SMoEStereo_RVC	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.19 68	0.19 186	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.11 157	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

999	0.14 212	0.08 50	0.24 215	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.24 187	0.18 166	0.13 172	0.16 208	0.14 224	0.11 157	0.36 488	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

ours_stereo	0.13 169	0.11 264	0.23 205	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.18 365	0.20 95	0.19 186	0.13 172	0.18 251	0.14 224	0.10 102	0.23 302	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.06 130	0.05 46

UGAM-zero	0.23 460	0.10 177	0.54 574	0.19 191	0.13 394	0.21 327	0.14 145	0.44 501	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.51 656	0.33 611	0.65 637	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.06 130	0.07 287

WCG-NET	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.08 43	0.18 214	0.17 314	0.21 114	0.28 363	0.18 294	0.21 292	0.15 247	0.12 198	0.18 184	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

GCAP-BAT	0.21 406	0.08 50	1.22 738	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

IGEV-Stereo++	0.11 76	0.08 50	0.15 39	0.19 191	0.11 228	0.14 61	0.10 12	0.22 139	0.18 166	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

Pointernet	0.13 169	0.07 4	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.20 293	0.12 49	0.31 320	0.24 305	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

AIO-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.16 112	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

WCG-NET（raft）	0.14 212	0.09 107	0.23 205	0.17 67	0.08 43	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.26 333	0.18 294	0.19 260	0.20 332	0.12 198	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.05 46

RSM	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.23 164	0.18 166	0.13 172	0.13 132	0.15 247	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RAFT-Stereo-weight	0.15 250	0.09 107	0.26 239	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.29 382	0.24 359	0.20 277	0.19 316	0.10 102	0.18 184	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

trnet	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.15 8	0.07 8	0.21 327	0.12 49	0.24 187	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.15 247	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.05 46

MoCha-V2	0.13 169	0.08 50	0.26 239	0.23 478	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.26 231	0.16 112	0.15 226	0.15 188	0.13 190	0.14 289	0.20 243	0.11 69	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.06 184	0.06 130	0.05 46

MSKI-zero shot	0.17 289	0.09 107	0.43 483	0.20 276	0.11 228	0.21 327	0.15 205	0.32 332	0.21 241	0.23 344	0.24 331	0.23 380	0.10 102	0.31 447	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

GCAPDPT-zeroshot	0.20 385	0.08 50	1.14 733	0.29 671	0.43 741	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.14 203	0.17 227	0.15 247	0.11 157	0.20 243	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

GCAP-Stereo	0.14 212	0.14 458	0.33 338	0.20 276	0.09 79	0.21 327	0.10 12	0.26 231	0.20 219	0.18 294	0.19 260	0.15 247	0.13 250	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.06 178

RAFT-Test	0.17 289	0.10 177	0.38 410	0.19 191	0.12 309	0.25 428	0.17 314	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.29 386	0.27 440	0.14 289	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

CAS	0.15 250	0.07 4	0.21 171	0.41 732	0.16 543	0.20 293	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.15 226	0.19 260	0.11 118	0.09 46	0.14 46	0.13 216	0.29 744	0.04 2	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.14 619

LoS	0.14 212	0.08 50	0.27 252	0.16 29	0.09 79	0.22 360	0.14 145	0.26 231	0.26 333	0.15 226	0.18 251	0.18 296	0.13 250	0.22 292	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.06 130	0.06 178
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
Selective-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.27 247	0.15 93	0.13 172	0.14 172	0.13 190	0.08 20	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

EGLCR-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.20 157	0.18 125	0.09 79	0.21 327	0.13 100	0.27 247	0.21 241	0.13 172	0.10 53	0.15 247	0.09 46	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

MC-Stereo	0.14 212	0.09 107	0.25 229	0.21 341	0.09 79	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.18 294	0.23 317	0.16 271	0.13 250	0.22 292	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

RCA-Stereo	0.16 267	0.09 107	0.25 229	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.17 314	0.36 404	0.35 466	0.20 311	0.25 343	0.17 283	0.17 366	0.18 184	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.05 46

ADStereo(finetuned)	0.19 364	0.13 404	0.49 539	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.31 600	0.21 270	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

test-3	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.26 382	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

test_1	0.16 267	0.09 107	0.31 310	0.21 341	0.11 228	0.18 214	0.16 262	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.16 208	0.22 358	0.12 198	0.26 369	0.18 382	0.06 53	0.04 2	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.06 178

TRStereo	0.19 364	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.52 606	0.28 363	0.20 311	0.19 260	0.21 346	0.13 250	0.24 318	0.13 216	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.06 130	0.06 178

STrans-v2	0.24 491	0.13 404	0.54 574	0.21 341	0.12 309	0.23 385	0.21 498	0.47 535	0.28 363	0.31 484	0.42 557	0.36 542	0.35 626	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

TransformOpticalFlow	0.24 491	0.13 404	0.56 588	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.32 425	0.30 466	0.43 571	0.36 542	0.31 600	0.61 613	0.20 439	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.07 287

ASMatch	0.23 460	0.11 264	0.51 560	0.24 536	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.28 363	0.28 405	0.68 697	0.27 440	0.26 517	0.50 546	0.22 488	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.11 551

DEmStereo	0.26 538	0.09 107	0.47 522	0.19 191	0.12 309	0.30 524	0.25 595	0.28 270	0.36 479	0.36 575	0.58 666	0.25 407	0.48 692	0.53 564	0.44 654	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.06 130	0.07 287

RAFT-RH_RVC	0.25 519	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.25 428	0.14 145	0.27 247	0.27 344	0.38 598	1.15 742	0.23 380	0.17 366	0.57 589	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.06 130	0.07 287

RAFT-345	0.21 406	0.10 177	0.46 514	0.22 417	0.11 228	0.20 293	0.16 262	0.26 231	0.25 321	0.27 392	0.66 692	0.21 346	0.16 334	0.55 574	0.21 466	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.06 178

AnonymousM	0.17 289	0.19 578	0.24 215	0.18 125	0.10 160	0.18 214	0.17 314	0.30 308	0.23 287	0.26 382	0.20 277	0.18 296	0.14 289	0.19 219	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.38 751	0.15 663	0.06 130	0.05 46

cross-raft	0.17 289	0.12 330	0.41 459	0.23 478	0.10 160	0.20 293	0.24 577	0.33 348	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.29 467	0.15 309	0.17 153	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

test-1	0.17 289	0.11 264	0.40 434	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.34 361	0.26 333	0.20 311	0.24 331	0.22 358	0.14 289	0.16 133	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.06 130	0.08 375

CREStereo++_RVC	0.15 250	0.08 50	0.26 239	0.17 67	0.11 228	0.18 214	0.13 100	0.22 139	0.30 399	0.21 325	0.30 402	0.13 190	0.11 157	0.16 133	0.15 293	0.07 160	0.04 2	0.06 62	0.15 663	0.06 130	0.05 46
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.17 289	0.09 107	0.26 239	0.18 125	0.07 8	0.32 554	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.23 344	0.25 343	0.18 296	0.17 366	0.25 349	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.05 46

TANstereo	0.15 250	0.09 107	0.28 269	0.16 29	0.08 43	0.25 428	0.14 145	0.23 164	0.28 363	0.24 359	0.30 402	0.16 271	0.12 198	0.17 153	0.13 216	0.08 342	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.06 130	0.07 287

raftrobust	0.16 267	0.13 404	0.29 283	0.22 417	0.15 510	0.19 250	0.13 100	0.32 332	0.26 333	0.26 382	0.20 277	0.19 316	0.17 366	0.21 270	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.07 287

DCANet	0.18 315	0.13 404	0.40 434	0.19 191	0.09 79	0.19 250	0.18 365	0.34 361	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.18 296	0.23 466	0.20 243	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.06 130	0.07 287

EAI-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.33 338	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.46 721	0.46 525	0.20 219	0.25 369	0.50 624	0.17 283	0.16 334	0.24 318	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.10 529	0.06 130	0.07 287

CFNet-RSSM	0.17 289	0.10 177	0.40 434	0.20 276	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.36 404	0.30 399	0.23 344	0.21 292	0.26 429	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.05 46

Gwc-CoAtRS	0.17 289	0.10 177	0.37 390	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.32 332	0.28 363	0.23 344	0.23 317	0.27 440	0.15 309	0.20 243	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.06 130	0.06 178

R-Stereo Train	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178

RAFT-Stereo	0.18 315	0.09 107	0.32 320	0.22 417	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.42 479	0.19 186	0.31 484	0.45 595	0.20 332	0.14 289	0.18 184	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.06 130	0.06 178
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
GCAP-Stereo-w-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

EE1	0.14 212	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.13 100	0.32 332	0.21 241	0.16 255	0.14 172	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

NBS	0.09 1	0.08 50	0.16 69	0.19 191	0.09 79	0.08 2	0.14 145	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 53	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.05 46

LACA_dic	0.09 1	0.12 330	0.15 39	0.16 29	0.07 8	0.14 61	0.11 29	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.08 16	0.09 38	0.08 20	0.15 97	0.09 11	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.05 46

GEAR-Net	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

FAST (zero-shot)	0.14 212	0.10 177	0.22 189	0.23 478	0.26 698	0.14 61	0.15 205	0.23 164	0.15 93	0.11 98	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.09 564	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.09 450

DF_test	0.10 14	0.08 50	0.17 96	0.17 67	0.11 228	0.06 1	0.13 100	0.13 11	0.15 93	0.10 59	0.11 85	0.08 7	0.09 46	0.11 2	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.05 46

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 117	0.12 330	0.17 96	0.22 417	0.10 160	0.15 85	0.13 100	0.18 52	0.14 72	0.11 98	0.13 132	0.10 76	0.08 20	0.20 243	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 14	0.09 107	0.17 96	0.13 1	0.09 79	0.11 22	0.16 262	0.12 6	0.11 17	0.09 25	0.13 132	0.06 1	0.09 46	0.11 2	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

depth_test_26	0.11 76	0.07 4	0.19 139	0.16 29	0.09 79	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.12 133	0.16 208	0.11 118	0.08 20	0.14 46	0.10 22	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

PhaseNet	0.13 169	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.11 98	0.12 110	0.16 271	0.12 198	0.19 219	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

TestStereo_HL3	0.21 406	0.13 404	0.77 661	0.17 67	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.34 361	0.20 219	0.27 392	0.38 506	0.23 380	0.19 413	0.41 513	0.14 257	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

TestStereo-Hl	0.18 315	0.11 264	0.31 310	0.17 67	0.10 160	0.22 360	0.16 262	0.36 404	0.29 382	0.23 344	0.26 355	0.22 358	0.19 413	0.38 497	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.07 287

LMStereo	0.13 169	0.11 264	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.14 61	0.14 145	0.21 114	0.16 112	0.10 59	0.13 132	0.10 76	0.13 250	0.18 184	0.09 11	0.05 9	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

CR7Stereo	0.12 117	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.11 228	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.11 98	0.14 172	0.10 76	0.11 157	0.12 9	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

BARStereo	0.12 117	0.13 404	0.28 269	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.15 205	0.20 95	0.16 112	0.11 98	0.14 172	0.09 38	0.13 250	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.04 2	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

MUNStereo	0.12 117	0.11 264	0.35 361	0.20 276	0.08 43	0.16 139	0.14 145	0.19 68	0.14 72	0.12 133	0.14 172	0.12 158	0.12 198	0.15 97	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.07 281	0.07 225	0.05 46

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 117	0.11 264	0.26 239	0.20 276	0.08 43	0.14 61	0.12 49	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.12 158	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

RMAStereo	0.12 117	0.12 330	0.27 252	0.21 341	0.09 79	0.19 250	0.14 145	0.24 187	0.17 144	0.12 133	0.13 132	0.11 118	0.12 198	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

ACMStereo	0.12 117	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.08 43	0.13 38	0.14 145	0.25 209	0.21 241	0.12 133	0.15 188	0.09 38	0.14 289	0.15 97	0.11 69	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

KMOStereo	0.13 169	0.11 264	0.30 294	0.20 276	0.13 394	0.20 293	0.14 145	0.23 164	0.16 112	0.12 133	0.13 132	0.09 38	0.15 309	0.19 219	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178

PSi22	0.14 212	0.13 404	0.29 283	0.19 191	0.09 79	0.17 185	0.12 49	0.28 270	0.23 287	0.13 172	0.14 172	0.22 358	0.13 250	0.29 424	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.05 1	0.04 1	0.07 225	0.06 178

Hybrid-DGEV-2	0.21 406	0.15 497	0.34 350	0.24 536	0.13 394	0.28 483	0.14 145	0.48 548	0.44 577	0.27 392	0.24 331	0.25 407	0.25 506	0.28 404	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.07 287

WQFJA1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLMM1	0.19 364	0.12 330	0.16 69	0.23 478	0.18 590	0.24 408	0.20 467	0.59 679	0.65 700	0.18 294	0.17 227	0.13 190	0.14 289	0.25 349	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLMM	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.19 414	0.51 587	0.51 645	0.15 226	0.17 227	0.15 247	0.16 334	0.20 243	0.20 439	0.07 160	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

NLSM1	0.17 289	0.10 177	0.17 96	0.21 341	0.18 590	0.25 428	0.17 314	0.47 535	0.40 533	0.16 255	0.21 292	0.13 190	0.15 309	0.21 270	0.18 382	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

FE-Mocha	0.16 267	0.10 177	0.33 338	0.19 191	0.13 394	0.19 250	0.15 205	0.35 385	0.22 261	0.24 359	0.24 331	0.20 332	0.14 289	0.17 153	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

IGEV-FE	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

DA	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

GGEV	0.14 212	0.10 177	0.18 121	0.21 341	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.14 203	0.17 227	0.16 271	0.14 289	0.17 153	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.15 85	0.14 145	0.22 139	0.16 112	0.12 133	0.19 260	0.15 247	0.11 157	0.13 19	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.07 225	0.06 178

LG-Stereo	0.13 169	0.10 177	0.24 215	0.20 276	0.09 79	0.16 139	0.18 365	0.21 114	0.18 166	0.11 98	0.17 227	0.09 38	0.09 46	0.15 97	0.14 257	0.05 9	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

GREAT-IGEV	0.12 117	0.09 107	0.25 229	0.16 29	0.11 228	0.14 61	0.16 262	0.17 38	0.17 144	0.10 59	0.15 188	0.09 38	0.09 46	0.18 184	0.10 22	0.06 53	0.07 433	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.10 510
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
DEFOM-Stereo_RVC	0.13 169	0.14 458	0.19 139	0.26 612	0.09 79	0.15 85	0.13 100	0.22 139	0.18 166	0.12 133	0.11 85	0.10 76	0.13 250	0.21 270	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.05 46

HUF	0.15 250	0.11 264	0.38 410	0.17 67	0.11 228	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.20 219	0.11 98	0.13 132	0.14 224	0.11 157	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.20 724	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.14 619

AIO-test2	0.20 385	0.20 591	0.36 381	0.26 612	0.15 510	0.22 360	0.16 262	0.42 479	0.42 553	0.16 255	0.29 386	0.15 247	0.11 157	0.26 369	0.13 216	0.18 692	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.07 225	0.07 287

fffft	0.13 169	0.09 107	0.24 215	0.19 191	0.10 160	0.17 185	0.19 414	0.22 139	0.16 112	0.14 203	0.11 85	0.13 190	0.10 102	0.24 318	0.18 382	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178
1: 1. 1
tt45	0.14 212	0.09 107	0.22 189	0.19 191	0.11 228	0.23 385	0.18 365	0.22 139	0.17 144	0.15 226	0.13 132	0.14 224	0.10 102	0.30 440	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

mms	0.13 169	0.11 264	0.19 139	0.19 191	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.20 95	0.17 144	0.13 172	0.17 227	0.14 224	0.09 46	0.24 318	0.14 257	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.07 287

fffy	0.14 212	0.11 264	0.24 215	0.20 276	0.10 160	0.19 250	0.18 365	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.13 250	0.25 349	0.14 257	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

PAM_32	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.19 414	0.36 404	0.23 287	0.29 434	0.28 372	0.56 677	0.28 553	0.27 389	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.09 450

PAM	0.23 460	0.10 177	0.63 619	0.22 417	0.15 510	0.34 579	0.21 498	0.37 416	0.22 261	0.31 484	0.27 364	0.55 673	0.26 517	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.09 450

model_zeroshot	0.17 289	0.11 264	0.39 426	0.20 276	0.12 309	0.24 408	0.15 205	0.34 361	0.22 261	0.30 466	0.20 277	0.22 358	0.12 198	0.24 318	0.14 257	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.07 287

RAStereo	0.13 169	0.12 330	0.27 252	0.22 417	0.11 228	0.15 85	0.18 365	0.23 164	0.23 287	0.13 172	0.17 227	0.11 118	0.09 46	0.15 97	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.05 46

Occ-G	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.17 67	0.10 160	0.15 85	0.19 414	0.22 139	0.19 186	0.13 172	0.19 260	0.21 346	0.11 157	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.06 178

U	1.00 755	0.09 107	0.21 171	0.21 341	3.68 794	6.12 801	0.14 145	0.21 114	0.21 241	0.11 98	0.11 85	0.10 76	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.07 160	0.05 47	5.42 809	2.90 806	0.07 225	0.06 178

RSM++	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.20 276	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.21 114	0.19 186	0.12 133	0.12 110	0.14 224	0.09 46	0.20 243	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

IGEV++	0.13 169	0.10 177	0.23 205	0.21 341	0.10 160	0.15 85	0.15 205	0.29 287	0.16 112	0.12 133	0.15 188	0.12 158	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.07 287

AE-Stereo	0.17 289	0.11 264	0.31 310	0.24 536	0.14 446	0.23 385	0.18 365	0.34 361	0.29 382	0.15 226	0.25 343	0.21 346	0.13 250	0.20 243	0.14 257	0.07 160	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

ff7	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

IGEVStereo-DCA	0.14 212	0.11 264	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

ffff	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

rrr	0.17 289	0.11 264	0.57 591	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.22 261	0.15 226	0.12 110	0.14 224	0.12 198	0.28 404	0.14 257	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

11t	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

MaDis-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.26 239	0.19 191	0.14 446	0.16 139	0.13 100	0.25 209	0.21 241	0.13 172	0.14 172	0.14 224	0.11 157	0.17 153	0.17 353	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.06 178

IGEV_Zeroshot_test	0.18 315	0.10 177	0.65 629	0.20 276	0.12 309	0.19 250	0.15 205	0.34 361	0.19 186	0.28 405	0.22 306	0.27 440	0.13 250	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.06 178

AEACV	0.13 169	0.09 107	0.23 205	0.18 125	0.19 617	0.19 250	0.16 262	0.23 164	0.14 72	0.13 172	0.17 227	0.13 190	0.16 334	0.16 133	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

Any-RAFT	0.17 289	0.08 50	0.31 310	0.19 191	0.10 160	0.29 505	0.16 262	0.42 479	0.30 399	0.24 359	0.27 364	0.27 440	0.16 334	0.21 270	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

HH	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

HanStereo	0.18 315	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.34 361	0.19 186	0.20 311	0.24 331	0.34 523	0.18 397	0.29 424	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.06 178

DCRE	0.20 385	0.13 404	0.40 434	0.21 341	0.15 510	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.22 335	0.80 714	0.23 380	0.16 334	0.23 302	0.15 293	0.07 160	0.07 433	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.06 178

anonymousa	0.23 460	0.11 264	0.50 550	0.21 341	0.16 543	0.31 540	0.20 467	0.36 404	0.35 466	0.32 506	0.50 624	0.39 570	0.26 517	0.22 292	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.11 570	0.07 225	0.08 375

ProNet	0.14 212	0.12 330	0.25 229	0.19 191	0.11 228	0.19 250	0.19 414	0.27 247	0.20 219	0.14 203	0.13 132	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.07 287

ccc-4	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.27 247	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.07 287

DisPM	0.19 364	0.10 177	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.29 382	0.33 521	0.34 461	0.23 380	0.16 334	0.33 461	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.11 551

test_4	0.18 315	0.12 330	0.34 350	0.23 478	0.12 309	0.18 214	0.22 528	0.26 231	0.24 305	0.24 359	0.47 612	0.22 358	0.13 250	0.24 318	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.07 225	0.05 46

GLC_STEREO	0.15 250	0.10 177	0.24 215	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.15 205	0.23 164	0.27 344	0.17 275	0.20 277	0.17 283	0.11 157	0.23 302	0.16 320	0.07 160	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.06 178

IPLG	0.21 406	0.15 497	0.53 571	0.21 341	0.12 309	0.28 483	0.17 314	0.42 479	0.30 399	0.33 521	0.32 427	0.15 247	0.17 366	0.50 546	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

MIPNet	0.21 406	0.15 497	0.52 567	0.21 341	0.12 309	0.27 463	0.20 467	0.45 514	0.37 490	0.30 466	0.23 317	0.19 316	0.24 484	0.27 389	0.19 416	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IPLGR	0.21 406	0.13 404	0.61 607	0.21 341	0.11 228	0.25 428	0.18 365	0.41 465	0.37 490	0.28 405	0.27 364	0.21 346	0.19 413	0.37 491	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.06 178

test_3	0.18 315	0.11 264	0.32 320	0.24 536	0.11 228	0.22 360	0.25 595	0.31 320	0.31 413	0.25 369	0.18 251	0.23 380	0.13 250	0.25 349	0.19 416	0.06 53	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.07 225	0.06 178

CrosDoStereo	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 781	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

OMP-Stereo	0.23 460	0.14 458	0.35 361	0.29 671	0.13 394	0.21 327	0.16 262	0.37 416	0.33 439	0.34 541	0.30 402	0.34 523	0.19 413	0.70 651	0.24 522	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

IIG-Stereo	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.29 671	0.12 309	0.23 385	0.14 145	0.38 424	0.31 413	0.34 541	0.37 491	0.33 513	0.21 434	0.70 651	0.26 546	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.07 225	0.06 178

FTStereo	0.28 571	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.53 737	0.34 361	0.26 333	0.38 598	0.95 730	0.30 484	0.56 705	0.32 454	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.07 225	0.19 677

DeepStereo_LL	0.31 599	0.10 177	0.49 539	0.18 125	0.12 309	0.22 360	1.11 781	0.34 361	0.37 490	0.38 598	0.61 681	0.28 456	0.46 683	0.61 613	0.57 682	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.07 287

THIR-Stereo	0.29 584	0.12 330	0.41 459	0.19 191	0.11 228	0.28 483	0.72 757	0.32 332	0.35 466	0.37 583	0.65 690	0.34 523	0.50 695	0.57 589	0.45 657	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.07 287

DRaft	0.24 491	0.10 177	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.28 483	0.23 555	0.33 348	0.39 515	0.38 598	0.61 681	0.21 346	0.41 659	0.48 537	0.42 647	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.08 375

GrayStereo	0.25 519	0.09 107	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.23 385	0.47 726	0.34 361	0.30 399	0.39 614	0.47 612	0.30 484	0.79 736	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.09 481	0.07 225	0.13 595

CroCo-Stereo	0.14 212	0.13 404	0.24 215	0.25 577	0.11 228	0.11 22	0.18 365	0.32 332	0.23 287	0.12 133	0.12 110	0.18 296	0.12 198	0.14 46	0.13 216	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.07 225	0.06 178
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
raft+_RVC	0.18 315	0.14 458	0.32 320	0.21 341	0.15 510	0.21 327	0.16 262	0.38 424	0.34 449	0.21 325	0.28 372	0.20 332	0.15 309	0.24 318	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.07 225	0.08 375

XX-TBD	0.15 250	0.18 561	0.28 269	0.22 417	0.10 160	0.22 360	0.15 205	0.22 139	0.27 344	0.22 335	0.26 355	0.14 224	0.12 198	0.16 133	0.13 216	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

XX-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.83 682	0.26 612	0.17 568	0.23 385	0.13 100	0.40 450	0.18 166	0.20 311	0.41 540	0.31 494	0.10 102	0.32 454	0.12 149	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

111	0.20 385	0.17 546	0.40 434	0.18 125	0.09 79	0.24 408	0.17 314	0.41 465	0.45 589	0.23 344	0.29 386	0.29 467	0.21 434	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.07 225	0.08 375

test_xeample3	0.16 267	0.11 264	0.56 588	0.19 191	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.35 385	0.20 219	0.16 255	0.12 110	0.13 190	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.07 225	0.07 287

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 289	0.14 458	0.32 320	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.25 369	0.33 450	0.20 332	0.17 366	0.19 219	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.07 281	0.07 225	0.05 46

AFF-stereo	0.18 315	0.15 497	0.32 320	0.21 341	0.10 160	0.18 214	0.18 365	0.33 348	0.27 344	0.25 369	0.37 491	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.15 293	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.07 225	0.05 46

CREStereo	0.13 169	0.08 50	0.21 171	0.14 3	0.08 43	0.22 360	0.15 205	0.25 209	0.24 305	0.16 255	0.21 292	0.14 224	0.13 250	0.18 184	0.13 216	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.15 250	0.08 50	0.23 205	0.15 8	0.09 79	0.23 385	0.16 262	0.25 209	0.23 287	0.17 275	0.21 292	0.16 271	0.14 289	0.22 292	0.13 216	0.29 744	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.07 225	0.06 178

DIP-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.33 338	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.12 49	0.42 479	0.25 321	0.27 392	0.32 427	0.21 346	0.17 366	0.25 349	0.20 439	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.07 225	0.08 375
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
RASNet	0.28 571	0.14 458	0.44 493	0.22 417	0.18 590	0.32 554	0.19 414	0.48 548	0.38 505	0.29 434	0.43 571	0.47 631	0.37 639	0.79 688	0.36 614	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.09 481	0.07 225	0.07 287

MLCV	0.22 442	0.16 526	0.44 493	0.21 341	0.08 43	0.29 505	0.19 414	0.38 424	0.37 490	0.38 598	0.44 582	0.31 494	0.21 434	0.41 513	0.24 522	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.07 225	0.06 178

monster_256*512	0.17 289	0.12 330	0.18 121	0.23 478	0.13 394	0.21 327	0.19 414	0.40 450	0.29 382	0.19 302	0.22 306	0.24 395	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

ManiGeoR	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

HLF11	0.19 364	0.14 458	0.54 574	0.15 8	0.12 309	0.21 327	0.12 49	0.37 416	0.24 305	0.20 311	0.29 386	0.18 296	0.18 397	0.37 491	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.09 450

HLf10	0.18 315	0.15 497	0.55 581	0.15 8	0.11 228	0.21 327	0.14 145	0.39 436	0.27 344	0.19 302	0.24 331	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.08 375

TestStereo_HLe17	0.19 364	0.17 546	0.64 627	0.16 29	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.40 450	0.30 399	0.19 302	0.25 343	0.17 283	0.15 309	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

TestStereo_HL2	0.18 315	0.14 458	0.34 350	0.17 67	0.11 228	0.20 293	0.15 205	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.29 386	0.19 316	0.17 366	0.39 502	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

GGDA	0.18 315	0.14 458	0.33 338	0.17 67	0.10 160	0.20 293	0.16 262	0.33 348	0.31 413	0.22 335	0.28 372	0.19 316	0.16 334	0.38 497	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.08 318	0.08 375

quiztm	0.15 250	0.15 497	0.25 229	0.22 417	0.14 446	0.17 185	0.17 314	0.33 348	0.21 241	0.18 294	0.21 292	0.14 224	0.10 102	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

DN	0.15 250	0.08 50	0.27 252	0.19 191	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.24 305	0.14 203	0.16 208	0.18 296	0.10 102	0.21 270	0.13 216	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.10 510

ATMStereo	0.12 117	0.11 264	0.23 205	0.22 417	0.09 79	0.16 139	0.14 145	0.24 187	0.19 186	0.12 133	0.11 85	0.09 38	0.13 250	0.14 46	0.11 69	0.06 53	0.04 2	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.05 46

IGEV_i1	0.21 406	0.11 264	0.43 483	0.22 417	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.43 493	0.30 399	0.29 434	0.30 402	0.31 494	0.20 424	0.33 461	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.08 375

LiteMatch	0.12 117	0.13 404	0.15 39	0.19 191	0.10 160	0.15 85	0.17 314	0.17 38	0.13 48	0.09 25	0.09 21	0.11 118	0.21 434	0.14 46	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

Lsterematch	0.18 315	0.13 404	0.33 338	0.19 191	0.10 160	0.23 385	0.17 314	0.25 209	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.24 395	0.21 434	0.23 302	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

Selective-IGEV-i1	0.21 406	0.10 177	0.31 310	0.23 478	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.46 525	0.42 553	0.27 392	0.32 427	0.33 513	0.17 366	0.25 349	0.19 416	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.09 450

Hybrid-DGEV-03	0.20 385	0.14 458	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.26 452	0.16 262	0.31 320	0.27 344	0.32 506	0.58 666	0.23 380	0.15 309	0.23 302	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.06 178

DStereoRT	0.35 632	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.42 642	0.19 414	0.48 548	0.39 515	0.30 466	0.39 520	0.24 395	0.39 650	0.64 630	0.30 578	0.08 342	0.07 433	1.54 793	0.41 755	0.08 318	0.11 551

WQFJX1	0.18 315	0.10 177	0.16 69	0.23 478	0.17 568	0.24 408	0.19 414	0.58 673	0.52 654	0.16 255	0.16 208	0.14 224	0.15 309	0.26 369	0.17 353	0.08 342	0.09 564	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178

WQFJX	0.18 315	0.10 177	0.17 96	0.22 417	0.18 590	0.25 428	0.18 365	0.53 618	0.45 589	0.17 275	0.16 208	0.14 224	0.16 334	0.23 302	0.18 382	0.07 160	0.08 525	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

GEAStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.18 125	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GSStereo	0.12 117	0.09 107	0.20 157	0.17 67	0.12 309	0.19 250	0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

GS-Stereo							0.16 262	0.26 231	0.18 166	0.13 172	0.15 188	0.10 76	0.09 46	0.16 133	0.10 22	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.08 318	0.08 375

Select-FE	0.23 460	0.14 458	0.78 662	0.22 417	0.18 590	0.22 360	0.13 100	0.43 493	0.26 333	0.28 405	0.33 450	0.39 570	0.29 568	0.27 389	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.13 638	0.08 318	0.12 575

FlowAnything_test	0.14 212	0.11 264	0.21 171	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.16 262	0.25 209	0.16 112	0.15 226	0.13 132	0.15 247	0.14 289	0.18 184	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.09 450

S2M2_XL	0.10 14	0.09 107	0.21 171	0.14 3	0.10 160	0.09 5	0.09 4	0.11 3	0.09 3	0.10 59	0.11 85	0.09 38	0.09 46	0.12 9	0.11 69	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.06 178
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
111111	0.11 76	0.07 4	0.17 96	0.19 191	0.11 228	0.13 38	0.11 29	0.22 139	0.15 93	0.11 98	0.12 110	0.12 158	0.08 20	0.18 184	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.06 178

HART	0.15 250	0.11 264	0.30 294	0.21 341	0.09 79	0.17 185	0.16 262	0.30 308	0.19 186	0.15 226	0.25 343	0.17 283	0.09 46	0.21 270	0.12 149	0.06 53	0.07 433	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.06 178

tg	0.16 267	0.11 264	0.25 229	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.15 205	0.34 361	0.24 305	0.20 311	0.25 343	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

DispNO	0.27 549	0.18 561	0.62 615	0.23 478	0.17 568	0.25 428	0.22 528	0.45 514	0.41 545	0.32 506	0.39 520	0.38 558	0.27 536	0.77 684	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.08 375

tta	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.07 287

qqq1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

fff1	0.24 491	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.16 320	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

MyStereo07	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.29 287	0.21 241	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.13 250	0.25 349	0.13 216	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo06	0.20 385	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.40 450	0.21 241	0.30 466	0.24 331	0.31 494	0.18 397	0.22 292	0.18 382	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo05	0.23 460	0.12 330	0.57 591	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.48 548	0.52 654	0.31 484	0.23 317	0.25 407	0.22 452	0.30 440	0.21 466	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

MyStereo04	0.23 460	0.12 330	0.55 581	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.23 555	0.49 558	0.52 654	0.28 405	0.23 317	0.27 440	0.23 466	0.30 440	0.22 488	0.07 160	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.08 375

CoDeX	0.23 460	0.12 330	0.46 514	0.21 341	0.14 446	0.29 505	0.21 498	0.53 618	0.41 545	0.29 434	0.35 472	0.29 467	0.22 452	0.48 537	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

cc1	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

ffm	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

ff1	0.29 584	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.35 385	0.44 577	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.08 342	0.05 47	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.08 375

tt1	0.18 315	0.14 458	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.30 524	0.19 414	0.35 385	0.44 577	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.08 375

UniTT-Stereo	0.14 212	0.10 177	0.30 294	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.13 100	0.19 68	0.18 166	0.15 226	0.20 277	0.10 76	0.11 157	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.06 178

MIM_Stereo	0.18 315	0.12 330	0.38 410	0.20 276	0.11 228	0.17 185	0.14 145	0.35 385	0.25 321	0.27 392	0.35 472	0.23 380	0.13 250	0.27 389	0.16 320	0.06 53	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.08 318	0.06 178

CASnet	0.14 212	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.08 43	0.16 139	0.15 205	0.27 247	0.25 321	0.22 335	0.20 277	0.15 247	0.11 157	0.17 153	0.13 216	0.07 160	0.05 47	0.11 552	0.09 481	0.08 318	0.05 46
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
LL-Strereo2	0.18 315	0.18 561	0.39 426	0.22 417	0.12 309	0.24 408	0.13 100	0.31 320	0.23 287	0.24 359	0.20 277	0.24 395	0.12 198	0.26 369	0.15 293	0.06 53	0.06 290	0.12 591	0.09 481	0.08 318	0.07 287

4D-IteraStereo	0.17 289	0.16 526	0.50 550	0.21 341	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.28 270	0.28 363	0.23 344	0.20 277	0.20 332	0.11 157	0.19 219	0.14 257	0.06 53	0.04 2	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.06 178

anonymousdsp2	0.17 289	0.10 177	0.28 269	0.20 276	0.11 228	0.25 428	0.17 314	0.41 465	0.31 413	0.23 344	0.23 317	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.08 318	0.07 287

anonymousdsp	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287

CES	0.14 212	0.08 50	0.19 139	0.17 67	0.22 661	0.18 214	0.16 262	0.23 164	0.19 186	0.14 203	0.17 227	0.14 224	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.08 318	0.18 670

Selective-RAFT	0.17 289	0.12 330	0.30 294	0.24 536	0.10 160	0.29 505	0.15 205	0.32 332	0.31 413	0.17 275	0.17 227	0.21 346	0.18 397	0.28 404	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.06 178

CroCo-Stereo Lap2	0.15 250	0.15 497	0.28 269	0.25 577	0.18 590	0.11 22	0.19 414	0.28 270	0.21 241	0.13 172	0.16 208	0.15 247	0.12 198	0.17 153	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.08 318	0.07 287

TestStereo1	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

raft_robust	0.22 442	0.17 546	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.23 385	0.22 528	0.49 558	0.48 624	0.32 506	0.32 427	0.26 429	0.23 466	0.53 564	0.15 293	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.06 178

RAFT_CTSACE	0.21 406	0.16 526	0.41 459	0.25 577	0.15 510	0.22 360	0.24 577	0.32 332	0.28 363	0.33 521	0.51 630	0.29 467	0.17 366	0.32 454	0.13 216	0.06 53	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.06 178

SA-5K	0.21 406	0.16 526	0.32 320	0.26 612	0.13 394	0.26 452	0.27 616	0.40 450	0.36 479	0.29 434	0.39 520	0.22 358	0.21 434	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.07 287

Sa-1000	0.22 442	0.15 497	0.35 361	0.23 478	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.47 535	0.39 515	0.30 466	0.50 624	0.26 429	0.19 413	0.33 461	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

SA	0.22 442	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.23 555	0.45 514	0.40 533	0.27 392	0.44 582	0.23 380	0.23 466	0.33 461	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.11 570	0.08 318	0.06 178

IGEV-Stereo	0.14 212	0.12 330	0.27 252	0.19 191	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.28 270	0.20 219	0.15 226	0.13 132	0.12 158	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.07 287
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
CIPLG	0.21 406	0.21 606	0.55 581	0.23 478	0.15 510	0.25 428	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.33 450	0.22 358	0.15 309	0.26 369	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

iRaft-Stereo_20w	0.19 364	0.10 177	0.46 514	0.19 191	0.13 394	0.25 428	0.19 414	0.52 606	0.19 186	0.29 434	0.21 292	0.22 358	0.20 424	0.28 404	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.08 369	0.08 318	0.08 375

IPLGR_C	0.21 406	0.22 621	0.60 604	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.29 382	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

GMOStereo	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

error version	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

test-v	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

ACRE	0.21 406	0.20 591	0.62 615	0.23 478	0.15 510	0.24 408	0.20 467	0.35 385	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.22 358	0.15 309	0.25 349	0.20 439	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375

PFNet+	0.20 385	0.10 177	0.37 390	0.21 341	0.12 309	0.17 185	0.19 414	0.29 287	0.34 449	0.33 521	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.32 454	0.17 353	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.08 318	0.12 575

HHNet	0.22 442	0.12 330	0.52 567	0.18 125	0.18 590	0.20 293	0.20 467	0.34 361	0.31 413	0.32 506	0.59 669	0.20 332	0.21 434	0.24 318	0.31 586	0.08 342	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.11 551

AAGNet	0.33 618	0.11 264	0.37 390	0.25 577	0.16 543	0.20 293	0.19 414	0.30 308	0.27 344	0.35 558	0.35 472	0.27 440	0.30 583	0.44 523	2.66 788	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.08 318	0.06 178

NF-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

OCTAStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

PSM-softLoss	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

KMStereo	0.21 406	0.10 177	0.39 426	0.24 536	0.12 309	0.20 293	0.18 365	0.38 424	0.26 333	0.29 434	0.32 427	0.24 395	0.16 334	0.52 557	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.12 575

PSM-AAD	0.25 519	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.26 452	0.38 697	0.34 361	0.28 363	0.35 558	0.39 520	0.28 456	0.79 736	0.30 440	0.16 320	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.08 318	0.21 700

KYRaft	0.22 442	0.10 177	0.30 294	0.23 478	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.35 385	0.24 305	0.35 558	0.54 648	0.34 523	0.26 517	0.29 424	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.08 318	0.31 737

RAFT_R40	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.18 214	0.18 365	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.33 450	0.30 484	0.24 484	0.55 574	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

PFNet	0.23 460	0.10 177	0.57 591	0.24 536	0.14 446	0.22 360	0.19 414	0.39 436	0.33 439	0.35 558	0.32 427	0.27 440	0.19 413	0.64 630	0.22 488	0.09 449	0.05 47	0.09 409	0.07 281	0.08 318	0.07 287

RE-Stereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

Pruner-Stereo	0.19 364	0.11 264	0.34 350	0.29 671	0.12 309	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.29 382	0.33 521	0.32 427	0.25 407	0.15 309	0.24 318	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.09 450

TVStereo	0.20 385	0.10 177	0.35 361	0.24 536	0.12 309	0.21 327	0.18 365	0.38 424	0.32 425	0.28 405	0.30 402	0.22 358	0.16 334	0.51 551	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.08 318	0.13 595

IRAFT_RVC	0.22 442	0.12 330	0.39 426	0.26 612	0.11 228	0.18 214	0.24 577	0.40 450	0.37 490	0.31 484	0.30 402	0.29 467	0.24 484	0.55 574	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.07 287

test-2	0.18 315	0.14 458	0.30 294	0.22 417	0.12 309	0.20 293	0.27 616	0.26 231	0.28 363	0.31 484	0.32 427	0.26 429	0.17 366	0.15 97	0.12 149	0.07 160	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.08 318	0.05 46

GMM-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.43 483	0.23 478	0.13 394	0.24 408	0.25 595	0.37 416	0.27 344	0.30 466	0.45 595	0.27 440	0.21 434	0.31 447	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.08 318	0.19 677

Prome-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.30 294	0.24 536	0.12 309	0.23 385	0.23 555	0.36 404	0.25 321	0.33 521	0.59 669	0.24 395	0.28 553	0.29 424	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.20 690

iRaftStereo_RVC	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.11 228	0.20 293	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.20 311	0.25 343	0.18 296	0.12 198	0.20 243	0.15 293	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.08 318	0.07 287

delet	0.27 549	0.14 458	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.41 635	0.29 639	0.49 558	0.48 624	0.33 521	0.41 540	0.37 550	0.30 583	0.48 537	0.34 604	0.09 449	0.09 564	0.11 552	0.12 609	0.08 318	0.08 375

cf-r	0.24 491	0.15 497	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.22 528	0.42 479	0.40 533	0.30 466	0.42 557	0.42 601	0.26 517	0.43 519	0.25 532	0.11 552	0.06 290	0.08 306	0.10 529	0.08 318	0.08 375

CCAANet	0.25 519	0.13 404	0.51 560	0.22 417	0.15 510	0.29 505	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.26 382	0.49 620	0.32 504	0.24 484	0.62 621	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.10 493	0.10 529	0.08 318	0.10 510

HSM-Net_RVC	0.27 549	0.11 264	0.42 469	0.19 191	0.11 228	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.43 561	0.40 624	0.43 571	0.50 652	0.26 517	0.76 678	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.08 318	0.08 375
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
HSM	0.28 571	0.16 526	0.35 361	0.20 276	0.15 510	0.33 565	0.19 414	0.53 618	0.37 490	0.36 575	0.38 506	0.67 712	0.31 600	0.89 712	0.23 509	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.08 318	0.08 375

iResNet	0.24 491	0.18 561	0.61 607	0.25 577	0.11 228	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.43 561	0.33 521	0.43 571	0.27 440	0.22 452	0.34 468	0.26 546	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.08 318	0.07 287

MWDA-net	0.29 584	0.21 606	0.47 522	0.25 577	0.21 644	0.35 594	0.32 664	0.44 501	0.47 612	0.38 598	0.40 531	0.33 513	0.38 643	0.54 571	0.40 635	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

MWSP-net	0.25 519	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.40 708	0.50 569	0.43 561	0.32 506	0.33 450	0.36 542	0.31 600	0.28 404	0.31 586	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.10 510

MEA-ACV	0.26 538	0.11 264	0.42 469	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.24 577	0.53 618	0.47 612	0.35 558	0.42 557	0.36 542	0.34 620	0.47 533	0.27 552	0.09 449	0.09 564	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.10 510

noway7	0.27 549	0.51 745	1.61 762	0.24 536	0.12 309	0.22 360	0.18 365	0.44 501	0.31 413	0.21 325	0.22 306	0.24 395	0.20 424	0.20 243	0.21 466	0.07 160	0.05 47	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 169	0.11 264	0.22 189	0.20 276	0.09 79	0.19 250	0.10 12	0.19 68	0.17 144	0.14 203	0.11 85	0.11 118	0.11 157	0.14 46	0.11 69	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.08 375

Weightmod_eth	0.16 267	0.11 264	0.20 157	0.21 341	0.13 394	0.20 293	0.18 365	0.25 209	0.19 186	0.17 275	0.25 343	0.19 316	0.17 366	0.25 349	0.14 257	0.16 669	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.05 46

Weightmod	0.16 267	0.12 330	0.19 139	0.20 276	0.10 160	0.24 408	0.17 314	0.25 209	0.21 241	0.18 294	0.29 386	0.19 316	0.15 309	0.27 389	0.16 320	0.09 449	0.10 599	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

HLf8	0.19 364	0.16 526	0.55 581	0.15 8	0.12 309	0.24 408	0.14 145	0.40 450	0.31 413	0.20 311	0.26 355	0.18 296	0.15 309	0.35 479	0.17 353	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

RT-IGEV	0.25 519	0.10 177	0.48 533	0.22 417	0.14 446	0.31 540	0.28 632	0.53 618	0.39 515	0.36 575	0.41 540	0.44 616	0.30 583	0.28 404	0.27 552	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.10 510

NLCSM	0.19 364	0.12 330	0.18 121	0.24 536	0.19 617	0.24 408	0.21 498	0.42 479	0.40 533	0.19 302	0.18 251	0.14 224	0.16 334	0.47 533	0.19 416	0.08 342	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

gasm-f	0.12 117	0.09 107	0.19 139	0.18 125	0.12 309	0.18 214	0.18 365	0.20 95	0.14 72	0.12 133	0.19 260	0.10 76	0.11 157	0.16 133	0.11 69	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.09 407	0.08 375

G2L-ROB	0.23 460	0.15 497	0.41 459	0.19 191	0.12 309	0.27 463	0.21 498	0.47 535	0.33 439	0.34 541	0.31 417	0.41 592	0.22 452	0.49 542	0.26 546	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

G2L-Stereo_test	0.24 491	0.16 526	0.38 410	0.19 191	0.13 394	0.27 463	0.24 577	0.49 558	0.38 505	0.37 583	0.37 491	0.40 585	0.24 484	0.52 557	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.08 375

G2L-Stereo	0.25 519	0.16 526	0.47 522	0.22 417	0.14 446	0.25 428	0.18 365	0.46 525	0.35 466	0.33 521	0.37 491	0.40 585	0.22 452	0.60 606	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.09 450

MM-Stereo_test3	0.17 289	0.12 330	0.29 283	0.23 478	0.14 446	0.19 250	0.22 528	0.39 436	0.36 479	0.16 255	0.24 331	0.17 283	0.12 198	0.19 219	0.14 257	0.07 160	0.07 433	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.06 178

MM-Stereo_test2	0.15 250	0.10 177	0.44 493	0.23 478	0.11 228	0.21 327	0.21 498	0.27 247	0.22 261	0.15 226	0.16 208	0.13 190	0.11 157	0.20 243	0.13 216	0.06 53	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.05 46

MM-Stereo_test1	0.17 289	0.10 177	0.39 426	0.23 478	0.11 228	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.29 382	0.22 335	0.21 292	0.15 247	0.14 289	0.23 302	0.13 216	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.06 178

FLISNet	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

CoSv	0.20 385	0.13 404	0.33 338	0.18 125	0.15 510	0.17 185	0.16 262	0.34 361	0.21 241	0.37 583	0.39 520	0.36 542	0.24 484	0.29 424	0.21 466	0.06 53	0.05 47	0.08 306	0.09 481	0.09 407	0.07 287

SCV_C0	0.14 212	0.11 264	0.25 229	0.19 191	0.12 309	0.15 85	0.16 262	0.30 308	0.22 261	0.13 172	0.15 188	0.13 190	0.09 46	0.24 318	0.10 22	0.06 53	0.05 47	0.06 62	0.06 184	0.09 407	0.06 178

SCV	0.14 212	0.14 458	0.24 215	0.21 341	0.11 228	0.15 85	0.16 262	0.31 320	0.18 166	0.11 98	0.15 188	0.13 190	0.10 102	0.23 302	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178

rvit_stereo_0083	0.16 267	0.12 330	0.26 239	0.21 341	0.13 394	0.17 185	0.17 314	0.22 139	0.34 449	0.16 255	0.21 292	0.19 316	0.16 334	0.21 270	0.16 320	0.11 552	0.10 599	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081_aga	0.16 267	0.14 458	0.28 269	0.21 341	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.23 164	0.24 305	0.17 275	0.21 292	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.14 257	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0081	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_0082	0.16 267	0.11 264	0.24 215	0.21 341	0.12 309	0.16 139	0.17 314	0.22 139	0.33 439	0.16 255	0.18 251	0.18 296	0.14 289	0.20 243	0.16 320	0.11 552	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.07 287

rvit_stereo_ft	0.17 289	0.14 458	0.30 294	0.25 577	0.14 446	0.17 185	0.21 498	0.28 270	0.26 333	0.16 255	0.19 260	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.17 353	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.07 287

test_sample2	0.21 406	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.11 228	0.27 463	0.21 498	0.43 493	0.29 382	0.26 382	0.31 417	0.30 484	0.24 484	0.45 526	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

test_sample1	0.20 385	0.10 177	0.28 269	0.19 191	0.12 309	0.28 483	0.19 414	0.41 465	0.25 321	0.26 382	0.31 417	0.29 467	0.26 517	0.44 523	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.09 450

H2IRNET	0.18 315	0.13 404	0.35 361	0.21 341	0.12 309	0.20 293	0.15 205	0.27 247	0.30 399	0.17 275	0.31 417	0.25 407	0.20 424	0.24 318	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.06 178

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 289	0.13 404	0.24 215	0.19 191	0.13 394	0.24 408	0.17 314	0.30 308	0.37 490	0.43 649	0.17 227	0.13 190	0.12 198	0.19 219	0.15 293	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

SMFormer	0.25 519	0.12 330	0.40 434	0.19 191	0.10 160	0.27 463	0.19 414	0.51 587	0.45 589	0.34 541	0.41 540	0.31 494	0.26 517	0.58 596	0.28 558	0.10 504	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

ACVNet-DCA	0.18 315	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

xx1	0.20 385	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.35 385	0.47 612	0.17 275	0.19 260	0.28 456	0.24 484	0.28 404	0.11 69	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

1test111	0.19 364	0.14 458	0.38 410	0.23 478	0.11 228	0.31 540	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.17 275	0.19 260	0.13 190	0.18 397	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.05 47	0.08 306	0.06 184	0.09 407	0.09 450

11t1	0.18 315	0.10 177	0.30 294	0.20 276	0.11 228	0.27 463	0.17 314	0.35 385	0.23 287	0.25 369	0.23 317	0.23 380	0.23 466	0.25 349	0.18 382	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

1111x	0.32 608	0.11 264	0.40 434	0.22 417	0.11 228	0.32 554	0.26 609	0.59 679	0.43 561	0.31 484	0.41 540	0.39 570	0.28 553	0.76 678	1.37 763	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

MIF-Stereo (partial)	0.16 267	0.10 177	0.34 350	0.21 341	0.15 510	0.15 85	0.13 100	0.28 270	0.25 321	0.17 275	0.26 355	0.15 247	0.16 334	0.25 349	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.08 375

EKT-Stereo	0.38 654	0.12 330	0.38 410	0.42 733	3.88 796	0.21 327	0.17 314	0.35 385	0.28 363	0.20 311	0.20 277	0.23 380	0.15 309	0.28 404	0.16 320	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

LL-Strereo	0.29 584	0.25 640	0.58 596	0.25 577	0.21 644	0.23 385	0.24 577	0.55 638	0.42 553	0.34 541	0.32 427	0.41 592	0.40 655	0.94 721	0.23 509	0.08 342	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.09 407	0.09 450

CBFPSM	0.27 549	0.16 526	0.67 635	0.20 276	0.14 446	0.38 616	0.25 595	0.40 450	0.36 479	0.33 521	0.36 482	0.56 677	0.38 643	0.32 454	0.38 619	0.08 342	0.08 525	0.07 191	0.08 369	0.09 407	0.11 551

gwcnet-sp	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

scenet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

knoymous	0.17 289	0.09 107	0.32 320	0.17 67	0.11 228	0.21 327	0.17 314	0.32 332	0.23 287	0.23 344	0.28 372	0.27 440	0.16 334	0.23 302	0.16 320	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.09 407	0.09 450

ssnet	0.24 491	0.13 404	0.63 619	0.22 417	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.44 501	0.39 515	0.35 558	0.34 461	0.27 440	0.27 536	0.35 479	0.25 532	0.09 449	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

qqq	0.20 385	0.12 330	0.31 310	0.20 276	0.11 228	0.23 385	0.19 414	0.41 465	0.27 344	0.24 359	0.28 372	0.28 456	0.24 484	0.34 468	0.22 488	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.09 407	0.09 450

x	0.19 364	0.11 264	0.29 283	0.20 276	0.11 228	0.26 452	0.18 365	0.41 465	0.29 382	0.25 369	0.29 386	0.28 456	0.24 484	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

BUS	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.43 651	0.17 314	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.32 504	0.20 424	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

IER	0.23 460	0.12 330	0.39 426	0.20 276	0.14 446	0.31 540	0.19 414	0.42 479	0.36 479	0.33 521	0.40 531	0.32 504	0.33 611	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.08 375

RAFT+CT+SA	0.21 406	0.18 561	0.33 338	0.25 577	0.18 590	0.23 385	0.29 639	0.40 450	0.36 479	0.24 359	0.38 506	0.18 296	0.16 334	0.32 454	0.16 320	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.12 609	0.09 407	0.09 450

BSDual-CNN	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.25 577	0.14 446	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.34 449	0.34 541	0.35 472	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

hknet	0.25 519	0.14 458	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.35 594	0.21 498	0.56 654	0.37 490	0.34 541	0.35 472	0.43 605	0.27 536	0.37 491	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.09 407	0.09 450

iRaft-Stereo_5w	0.23 460	0.18 561	0.44 493	0.22 417	0.13 394	0.19 250	0.19 414	0.37 416	0.32 425	0.28 405	0.37 491	0.34 523	0.23 466	0.65 637	0.27 552	0.06 53	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.09 407	0.08 375

psmg	0.23 460	0.12 330	0.28 269	0.21 341	0.14 446	0.35 594	0.23 555	0.51 587	0.34 449	0.35 558	0.38 506	0.38 558	0.24 484	0.26 369	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

DAS	0.27 549	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.75 672	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

SepStereo	0.26 538	0.12 330	0.42 469	0.24 536	0.18 590	0.29 505	0.24 577	0.45 514	0.45 589	0.41 633	0.44 582	0.34 523	0.29 568	0.64 630	0.21 466	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.09 450

GwcNet-ADL	0.22 442	0.14 458	0.58 596	0.24 536	0.13 394	0.22 360	0.23 555	0.49 558	0.40 533	0.27 392	0.29 386	0.30 484	0.20 424	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

GANet-ADL	0.21 406	0.12 330	0.45 506	0.23 478	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.46 525	0.35 466	0.25 369	0.32 427	0.32 504	0.19 413	0.24 318	0.20 439	0.10 504	0.07 433	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.10 510

NRIStereo	0.18 315	0.11 264	0.35 361	0.23 478	0.11 228	0.24 408	0.20 467	0.29 287	0.26 333	0.26 382	0.25 343	0.25 407	0.18 397	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.08 375

SST-Stereo	0.21 406	0.10 177	0.37 390	0.24 536	0.13 394	0.19 250	0.17 314	0.31 320	0.24 305	0.34 541	0.33 450	0.29 467	0.25 506	0.56 585	0.17 353	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.08 369	0.09 407	0.07 287

DeepStereo_RVC	0.18 315	0.11 264	0.40 434	0.21 341	0.11 228	0.19 250	0.16 262	0.28 270	0.22 261	0.27 392	0.27 364	0.23 380	0.28 553	0.24 318	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.07 281	0.09 407	0.10 510

ICVP	0.23 460	0.13 404	0.44 493	0.26 612	0.14 446	0.29 505	0.25 595	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.43 571	0.35 537	0.25 506	0.26 369	0.23 509	0.12 592	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.10 510
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
rafts_anoy	0.18 315	0.15 497	0.35 361	0.22 417	0.14 446	0.19 250	0.17 314	0.32 332	0.30 399	0.23 344	0.25 343	0.20 332	0.16 334	0.22 292	0.19 416	0.08 342	0.07 433	0.10 493	0.12 609	0.09 407	0.08 375

RALCasStereoNet	0.18 315	0.15 497	0.33 338	0.21 341	0.14 446	0.21 327	0.18 365	0.31 320	0.25 321	0.21 325	0.29 386	0.22 358	0.15 309	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.10 599	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.09 450

RALAANet	0.19 364	0.18 561	0.37 390	0.23 478	0.14 446	0.23 385	0.13 100	0.37 416	0.29 382	0.28 405	0.26 355	0.25 407	0.15 309	0.26 369	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.06 178

sCroCo_RVC	0.18 315	0.14 458	0.49 539	0.27 641	0.18 590	0.22 360	0.17 314	0.27 247	0.23 287	0.14 203	0.22 306	0.17 283	0.14 289	0.21 270	0.15 293	0.10 504	0.11 625	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

222	0.41 668	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.36 601	0.20 467	0.57 664	0.39 515	0.35 558	0.44 582	0.30 484	0.27 536	0.55 574	3.56 791	0.11 552	0.07 433	0.08 306	0.08 369	0.09 407	0.09 450

xxxx	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.37 608	0.20 467	0.58 673	0.38 505	0.29 434	0.42 557	0.38 558	0.24 484	0.46 529	2.20 784	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

test_xeample	0.34 627	0.10 177	0.29 283	0.19 191	0.11 228	0.33 565	0.23 555	0.55 638	0.38 505	0.32 506	0.45 595	0.29 467	0.26 517	0.57 589	2.24 786	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.09 407	0.09 450

ARAFT	0.24 491	0.21 606	0.78 662	0.22 417	0.12 309	0.29 505	0.24 577	0.43 493	0.32 425	0.33 521	0.28 372	0.28 456	0.19 413	0.49 542	0.18 382	0.07 160	0.06 290	0.12 591	0.11 570	0.09 407	0.06 178

SFCPSM	0.22 442	0.10 177	0.51 560	0.21 341	0.14 446	0.34 579	0.22 528	0.55 638	0.39 515	0.29 434	0.32 427	0.23 380	0.21 434	0.27 389	0.19 416	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.08 375

FENet	0.21 406	0.11 264	0.45 506	0.21 341	0.12 309	0.26 452	0.17 314	0.41 465	0.35 466	0.30 466	0.31 417	0.29 467	0.23 466	0.26 369	0.23 509	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.09 407	0.09 450

ac_64	0.27 549	0.13 404	0.41 459	0.24 536	0.17 568	0.36 601	0.22 528	0.46 525	0.33 439	0.35 558	0.36 482	0.52 662	0.30 583	0.62 621	0.32 592	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.09 407	0.08 375

GwcNet-RSSM	0.26 538	0.17 546	0.46 514	0.21 341	0.13 394	0.28 483	0.23 555	0.44 501	0.42 553	0.31 484	0.45 595	0.40 585	0.26 517	0.55 574	0.28 558	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.10 529	0.09 407	0.08 375

AANet_RVC	0.31 599	0.22 621	0.50 550	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.24 577	0.47 535	0.54 665	0.38 598	0.60 674	0.43 605	0.29 568	0.87 707	0.40 635	0.11 552	0.07 433	0.07 191	0.07 281	0.09 407	0.09 450

HITNet	0.20 385	0.17 546	0.43 483	0.19 191	0.08 43	0.27 463	0.14 145	0.42 479	0.30 399	0.29 434	0.32 427	0.27 440	0.21 434	0.28 404	0.25 532	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.09 407	0.06 178
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
iResNet_ROB	0.25 519	0.19 578	0.40 434	0.20 276	0.12 309	0.30 524	0.16 262	0.55 638	0.53 659	0.38 598	0.43 571	0.37 550	0.26 517	0.38 497	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.04 1	0.09 407	0.09 450

AnonStereo	0.16 267	0.12 330	0.30 294	0.20 276	0.12 309	0.18 214	0.14 145	0.36 404	0.24 305	0.19 302	0.17 227	0.19 316	0.12 198	0.24 318	0.12 149	0.07 160	0.05 47	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

zzzzzzz1	0.28 571	0.51 745	1.51 756	0.24 536	0.16 543	0.22 360	0.21 498	0.39 436	0.34 449	0.22 335	0.25 343	0.26 429	0.21 434	0.34 468	0.23 509	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375

S0	0.18 315	0.13 404	0.21 171	0.23 478	0.11 228	0.33 565	0.26 609	0.27 247	0.21 241	0.21 325	0.26 355	0.20 332	0.16 334	0.19 219	0.17 353	0.12 592	0.11 625	0.14 640	0.14 653	0.10 483	0.07 287

z-ln-s-r	0.32 608	0.21 606	0.82 679	0.23 478	0.14 446	0.30 524	0.26 609	0.43 493	0.50 641	0.32 506	0.60 674	0.39 570	0.29 568	0.73 663	0.66 704	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.08 375

DFGA-Net	0.23 460	0.24 635	0.49 539	0.22 417	0.15 510	0.25 428	0.17 314	0.39 436	0.39 515	0.29 434	0.31 417	0.21 346	0.17 366	0.59 602	0.28 558	0.08 342	0.06 290	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

coex_refinement	0.26 538	0.16 526	0.36 381	0.23 478	0.15 510	0.31 540	0.20 467	0.49 558	0.42 553	0.35 558	0.42 557	0.45 621	0.27 536	0.55 574	0.33 599	0.10 504	0.06 290	0.07 191	0.07 281	0.10 483	0.10 510

rvit_0105_5	0.21 406	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.13 394	0.22 360	0.24 577	0.36 404	0.39 515	0.21 325	0.23 317	0.26 429	0.19 413	0.26 369	0.19 416	0.15 653	0.13 657	0.12 591	0.12 609	0.10 483	0.09 450

rvit_0105_3	0.23 460	0.17 546	0.40 434	0.25 577	0.15 510	0.24 408	0.28 632	0.38 424	0.41 545	0.25 369	0.25 343	0.28 456	0.21 434	0.28 404	0.20 439	0.15 653	0.13 657	0.14 640	0.15 663	0.10 483	0.09 450

UGAM	0.26 538	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.25 595	0.32 332	0.41 545	0.31 484	0.42 557	0.41 592	0.22 452	0.92 717	0.22 488	0.08 342	0.06 290	0.14 640	0.12 609	0.10 483	0.07 287

ACV-stereo	0.29 584	0.18 561	0.79 669	0.23 478	0.16 543	0.47 668	0.19 414	0.36 404	0.34 449	0.29 434	0.33 450	0.67 712	0.42 668	0.54 571	0.30 578	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.11 551

rvit_stereo_0080	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

test_sample3	0.23 460	0.12 330	0.43 483	0.19 191	0.12 309	0.32 554	0.20 467	0.50 569	0.34 449	0.31 484	0.33 450	0.29 467	0.22 452	0.53 564	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

CAS++	0.16 267	0.12 330	0.27 252	0.18 125	0.12 309	0.17 185	0.15 205	0.42 479	0.24 305	0.19 302	0.18 251	0.13 190	0.10 102	0.21 270	0.12 149	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.08 369	0.10 483	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
MGS-Stereo	0.14 212	0.11 264	0.32 320	0.19 191	0.11 228	0.18 214	0.17 314	0.20 95	0.22 261	0.14 203	0.24 331	0.15 247	0.10 102	0.18 184	0.12 149	0.07 160	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.10 483	0.06 178

MyStereo8	0.22 442	0.15 497	0.63 619	0.21 341	0.17 568	0.31 540	0.16 262	0.36 404	0.32 425	0.28 405	0.36 482	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.28 558	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.12 575

mmm	0.21 406	0.12 330	0.31 310	0.22 417	0.12 309	0.28 483	0.21 498	0.41 465	0.27 344	0.29 434	0.38 506	0.29 467	0.24 484	0.29 424	0.22 488	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.09 481	0.10 483	0.09 450

whm_eth	0.15 250	0.13 404	0.25 229	0.19 191	0.13 394	0.15 85	0.20 467	0.28 270	0.24 305	0.15 226	0.17 227	0.19 316	0.13 250	0.19 219	0.15 293	0.11 552	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.07 287

plain	0.17 289	0.13 404	0.43 483	0.21 341	0.13 394	0.16 139	0.17 314	0.27 247	0.22 261	0.16 255	0.26 355	0.13 190	0.16 334	0.27 389	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.07 287

StereoVision	0.22 442	0.18 561	0.37 390	0.27 641	0.17 568	0.23 385	0.22 528	0.38 424	0.31 413	0.20 311	0.51 630	0.22 358	0.16 334	0.28 404	0.18 382	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.13 638	0.10 483	0.07 287

riskmin	0.18 315	0.09 107	0.34 350	0.18 125	0.12 309	0.24 408	0.16 262	0.34 361	0.28 363	0.21 325	0.23 317	0.33 513	0.24 484	0.23 302	0.17 353	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.06 184	0.10 483	0.10 510

CRFU-Net	0.28 571	0.14 458	0.45 506	0.25 577	0.15 510	0.45 659	0.23 555	0.50 569	0.30 399	0.43 649	0.41 540	0.48 638	0.46 683	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.08 369	0.10 483	0.10 510

test_5	0.23 460	0.19 578	0.38 410	0.26 612	0.18 590	0.25 428	0.29 639	0.40 450	0.37 490	0.29 434	0.40 531	0.25 407	0.22 452	0.34 468	0.18 382	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.10 510

CSP-Net	0.27 549	0.15 497	0.30 294	0.21 341	0.14 446	0.44 653	0.24 577	0.50 569	0.40 533	0.41 633	0.43 571	0.42 601	0.26 517	0.66 641	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.09 450

PSMNet-ADL	0.25 519	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.14 446	0.31 540	0.22 528	0.44 501	0.36 479	0.27 392	0.33 450	0.41 592	0.28 553	0.61 613	0.29 570	0.11 552	0.09 564	0.09 409	0.11 570	0.10 483	0.10 510

Patchmatch Stereo++	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Wenjia Ren, Qingmin Liao, Zhijing Shao, Xiangru Lin, Xin Yue, Yu Zhang, Zongqing Lu: Patchmatch Stereo++: Patchmatch Binocular Stereo with Continuous Disparity Optimization. ACM MM 2023
PSM-adaLoss	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo_v2	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.16 262	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

ROB_FTStereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.24 318	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

HUI-Stereo	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.28 372	0.25 407	0.17 366	0.22 292	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iGMRVC	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.27 389	0.17 353	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

iRAFT	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.14 145	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.17 366	0.26 369	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

CRE-IMP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.11 228	0.24 408	0.17 314	0.29 287	0.21 241	0.27 392	0.26 355	0.24 395	0.17 366	0.23 302	0.18 382	0.08 342	0.05 47	0.10 493	0.07 281	0.10 483	0.10 510

RAFT	0.21 406	0.17 546	0.32 320	0.24 536	0.12 309	0.25 428	0.27 616	0.35 385	0.28 363	0.33 521	0.33 450	0.38 558	0.22 452	0.29 424	0.17 353	0.08 342	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.10 483	0.06 178

RAFT-IKP	0.18 315	0.12 330	0.37 390	0.22 417	0.10 160	0.18 214	0.15 205	0.29 287	0.22 261	0.28 405	0.29 386	0.25 407	0.18 397	0.25 349	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

GES	0.22 442	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.14 446	0.27 463	0.19 414	0.49 558	0.33 439	0.30 466	0.36 482	0.25 407	0.23 466	0.29 424	0.22 488	0.10 504	0.08 525	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.11 551

HCRNet	0.24 491	0.25 640	0.33 338	0.34 707	0.16 543	0.27 463	0.18 365	0.43 493	0.35 466	0.30 466	0.35 472	0.32 504	0.22 452	0.44 523	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.10 483	0.09 450

GMStereo	0.19 364	0.25 640	0.40 434	0.21 341	0.12 309	0.22 360	0.19 414	0.29 287	0.40 533	0.25 369	0.23 317	0.16 271	0.15 309	0.25 349	0.19 416	0.09 449	0.06 290	0.08 306	0.08 369	0.10 483	0.08 375
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.27 549	0.14 458	0.49 539	0.24 536	0.17 568	0.47 668	0.22 528	0.45 514	0.51 645	0.39 614	0.41 540	0.36 542	0.33 611	0.39 502	0.34 604	0.08 342	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.08 375

psm_up	0.29 584	0.16 526	0.41 459	0.26 612	0.17 568	0.32 554	0.26 609	0.55 638	0.43 561	0.36 575	0.40 531	0.45 621	0.37 639	0.58 596	0.30 578	0.11 552	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.10 483	0.10 510

UNet	0.28 571	0.14 458	0.69 642	0.23 478	0.20 636	0.44 653	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.43 605	0.33 611	0.40 511	0.31 586	0.09 449	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.08 375

UPFNet	0.25 519	0.12 330	0.38 410	0.24 536	0.19 617	0.37 608	0.28 632	0.48 548	0.38 505	0.34 541	0.37 491	0.37 550	0.28 553	0.39 502	0.33 599	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.08 375

ACVNet	0.23 460	0.13 404	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.27 463	0.23 555	0.39 436	0.44 577	0.28 405	0.41 540	0.38 558	0.26 517	0.27 389	0.32 592	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.10 483	0.07 287

HGLStereo	0.27 549	0.14 458	0.46 514	0.24 536	0.21 644	0.33 565	0.23 555	0.50 569	0.42 553	0.35 558	0.48 618	0.41 592	0.33 611	0.45 526	0.33 599	0.11 552	0.10 599	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.12 575

GANet-RSSM	0.24 491	0.14 458	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.27 463	0.21 498	0.45 514	0.33 439	0.29 434	0.39 520	0.39 570	0.28 553	0.58 596	0.23 509	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.09 481	0.10 483	0.09 450

PSMNet-RSSM	0.24 491	0.15 497	0.36 381	0.21 341	0.14 446	0.25 428	0.20 467	0.48 548	0.37 490	0.30 466	0.44 582	0.38 558	0.26 517	0.52 557	0.22 488	0.12 592	0.07 433	0.11 552	0.13 638	0.10 483	0.09 450

DMCA	0.22 442	0.14 458	0.36 381	0.22 417	0.14 446	0.27 463	0.20 467	0.43 493	0.38 505	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.24 484	0.24 318	0.28 558	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.08 369	0.10 483	0.11 551

BEATNet_4x	0.22 442	0.18 561	0.47 522	0.22 417	0.10 160	0.28 483	0.14 145	0.46 525	0.32 425	0.31 484	0.34 461	0.31 494	0.25 506	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.06 184	0.10 483	0.08 375

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 549	0.21 606	0.59 602	0.25 577	0.18 590	0.29 505	0.22 528	0.50 569	0.40 533	0.38 598	0.41 540	0.43 605	0.27 536	0.43 519	0.29 570	0.11 552	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.10 483	0.11 551
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
StereoDRNet-Refined	0.27 549	0.17 546	0.35 361	0.25 577	0.14 446	0.37 608	0.21 498	0.47 535	0.41 545	0.44 656	0.51 630	0.41 592	0.28 553	0.45 526	0.37 615	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.10 510
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DLCB_ROB	0.28 571	0.16 526	0.34 350	0.27 641	0.16 543	0.38 616	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.46 664	0.46 605	0.51 656	0.33 611	0.53 564	0.33 599	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.10 483	0.09 450

pmcnn	0.50 701	0.20 591	0.78 662	0.24 536	0.26 698	0.39 625	0.30 650	0.51 587	0.50 641	0.54 700	1.23 747	2.52 777	0.37 639	0.77 684	0.95 731	0.08 342	0.06 290	0.06 62	0.05 82	0.10 483	0.08 375

S	0.19 364	0.12 330	0.22 189	0.22 417	0.13 394	0.31 540	0.22 528	0.30 308	0.27 344	0.25 369	0.31 417	0.20 332	0.20 424	0.18 184	0.17 353	0.12 592	0.09 564	0.15 656	0.16 675	0.11 534	0.12 575

SE	0.16 267	0.14 458	0.19 139	0.21 341	0.11 228	0.23 385	0.16 262	0.28 270	0.20 219	0.20 311	0.27 364	0.15 247	0.17 366	0.15 97	0.14 257	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.08 375

SMOE	0.17 289	0.11 264	0.21 171	0.20 276	0.09 79	0.26 452	0.21 498	0.30 308	0.23 287	0.21 325	0.27 364	0.21 346	0.17 366	0.18 184	0.16 320	0.08 342	0.06 290	0.12 591	0.07 281	0.11 534	0.07 287

SME	0.21 406	0.20 591	0.29 283	0.23 478	0.11 228	0.36 601	0.17 314	0.37 416	0.29 382	0.24 359	0.28 372	0.19 316	0.21 434	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.08 525	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.08 375

Selective-IGEV-i16pc	0.33 618	0.10 177	1.71 765	0.21 341	0.14 446	0.74 724	0.31 655	0.42 479	0.41 545	0.21 325	0.32 427	0.26 429	0.14 289	0.71 655	0.19 416	0.14 638	0.10 599	0.08 306	0.09 481	0.11 534	0.11 551

S2M2_L	0.13 169	0.11 264	0.20 157	0.16 29	0.12 309	0.12 30	0.07 1	0.18 52	0.20 219	0.12 133	0.15 188	0.14 224	0.12 198	0.15 97	0.14 257	0.13 613	0.09 564	0.09 409	0.10 529	0.11 534	0.09 450
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_0105_6	0.19 364	0.14 458	0.34 350	0.23 478	0.14 446	0.18 214	0.20 467	0.29 287	0.37 490	0.18 294	0.22 306	0.23 380	0.17 366	0.26 369	0.17 353	0.15 653	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

rvit_0105_4	0.20 385	0.15 497	0.38 410	0.23 478	0.14 446	0.20 293	0.22 528	0.33 348	0.39 515	0.19 302	0.24 331	0.25 407	0.19 413	0.27 389	0.17 353	0.16 669	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.11 534	0.08 375

rvit_105_1	0.27 549	0.19 578	0.46 514	0.27 641	0.19 617	0.30 524	0.35 682	0.44 501	0.51 645	0.31 484	0.31 417	0.31 494	0.26 517	0.35 479	0.25 532	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.11 534	0.10 510

ITSA-stereo	0.25 519	0.15 497	0.33 338	0.23 478	0.11 228	0.27 463	0.18 365	0.56 654	0.59 682	0.31 484	0.32 427	0.33 513	0.28 553	0.49 542	0.30 578	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.13 595

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 460	0.13 404	0.83 682	0.20 276	0.21 644	0.23 385	0.17 314	0.48 548	0.27 344	0.23 344	0.29 386	0.39 570	0.23 466	0.25 349	0.15 293	0.08 342	0.06 290	0.08 306	0.11 570	0.11 534	0.10 510

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 385	0.72 764	0.70 648	0.17 67	0.08 43	0.15 85	0.15 205	0.18 52	0.16 112	0.13 172	0.12 110	0.09 38	0.08 20	0.16 133	0.13 216	0.35 751	0.04 2	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.23 715

test_sample6	0.25 519	0.13 404	0.41 459	0.21 341	0.11 228	0.30 524	0.22 528	0.51 587	0.35 466	0.33 521	0.43 571	0.30 484	0.24 484	0.57 589	0.22 488	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.10 510

test_sample5	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.32 506	0.41 540	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

test_sample4	0.24 491	0.13 404	0.43 483	0.20 276	0.12 309	0.32 554	0.21 498	0.51 587	0.34 449	0.31 484	0.37 491	0.28 456	0.23 466	0.53 564	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

DualNet	0.24 491	0.13 404	0.42 469	0.21 341	0.12 309	0.30 524	0.21 498	0.50 569	0.34 449	0.33 521	0.43 571	0.29 467	0.23 466	0.55 574	0.21 466	0.10 504	0.07 433	0.10 493	0.09 481	0.11 534	0.10 510

mmx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

xxx	0.31 599	0.12 330	0.42 469	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.20 467	0.55 638	0.45 589	0.30 466	0.42 557	0.34 523	0.23 466	0.81 696	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.10 510

PCWNet_CMD	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

CASS	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.26 612	0.11 228	0.28 483	0.19 414	0.39 436	0.30 399	0.32 506	0.34 461	0.25 407	0.24 484	0.25 349	0.20 439	0.13 613	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.11 534	0.11 551
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ToySt	0.24 491	0.16 526	0.48 533	0.21 341	0.13 394	0.29 505	0.29 639	0.39 436	0.39 515	0.27 392	0.35 472	0.39 570	0.31 600	0.31 447	0.29 570	0.08 342	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

ssnet_v2	0.28 571	0.16 526	0.44 493	0.22 417	0.15 510	0.40 631	0.30 650	0.57 664	0.46 607	0.38 598	0.36 482	0.47 631	0.29 568	0.38 497	0.39 627	0.13 613	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.11 551

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 592	0.20 591	0.70 648	0.21 341	0.17 568	0.46 661	0.27 616	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.55 653	0.43 605	0.30 583	0.46 529	0.38 619	0.09 449	0.06 290	0.07 191	0.06 184	0.11 534	0.10 510

NINENet	0.25 519	0.15 497	0.37 390	0.23 478	0.16 543	0.43 651	0.17 314	0.60 688	0.46 607	0.32 506	0.37 491	0.32 504	0.20 424	0.42 517	0.21 466	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.08 369	0.11 534	0.10 510

dd	0.22 442	0.26 651	0.40 434	0.22 417	0.12 309	0.25 428	0.21 498	0.32 332	0.44 577	0.29 434	0.28 372	0.25 407	0.16 334	0.30 440	0.25 532	0.12 592	0.07 433	0.10 493	0.08 369	0.11 534	0.09 450

GEStereo_RVC	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.27 641	0.16 543	0.33 565	0.25 595	0.56 654	0.54 665	0.34 541	0.38 506	0.34 523	0.25 506	0.51 551	0.28 558	0.12 592	0.08 525	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.11 551

Anonymous3	0.23 460	0.18 561	0.63 619	0.27 641	0.18 590	0.41 635	0.23 555	0.43 493	0.35 466	0.23 344	0.27 364	0.20 332	0.18 397	0.27 389	0.18 382	0.12 592	0.11 625	0.10 493	0.10 529	0.11 534	0.12 575

TestStereo	0.21 406	0.19 578	0.40 434	0.25 577	0.10 160	0.22 360	0.21 498	0.31 320	0.31 413	0.23 344	0.34 461	0.22 358	0.18 397	0.62 621	0.18 382	0.08 342	0.06 290	0.10 493	0.07 281	0.11 534	0.06 178

CFNet_pseudo	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.19 191	0.13 394	0.26 452	0.16 262	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

ADLNet	0.28 571	0.15 497	0.42 469	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.23 555	0.53 618	0.43 561	0.42 643	0.41 540	0.44 616	0.27 536	0.55 574	0.35 608	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.12 575

RAFT + AFF	0.27 549	0.23 631	0.50 550	0.25 577	0.17 568	0.30 524	0.33 676	0.52 606	0.40 533	0.28 405	0.30 402	0.30 484	0.31 600	0.62 621	0.24 522	0.09 449	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.11 534	0.11 551

acv_ft	0.25 519	0.13 404	0.40 434	0.23 478	0.19 617	0.34 579	0.21 498	0.45 514	0.44 577	0.38 598	0.41 540	0.38 558	0.27 536	0.27 389	0.35 608	0.08 342	0.07 433	0.08 306	0.07 281	0.11 534	0.07 287

DSFCA	0.27 549	0.13 404	0.36 381	0.20 276	0.17 568	0.38 616	0.31 655	0.47 535	0.43 561	0.43 649	0.37 491	0.39 570	0.29 568	0.52 557	0.32 592	0.12 592	0.10 599	0.10 493	0.11 570	0.11 534	0.10 510

ADCRef	0.38 654	0.24 635	0.88 695	0.26 612	0.21 644	0.49 679	0.27 616	0.52 606	0.48 624	0.50 679	0.58 666	0.35 537	0.47 686	0.48 537	1.29 762	0.09 449	0.08 525	0.12 591	0.12 609	0.11 534	0.11 551

MSMDNet	0.23 460	0.13 404	0.48 533	0.20 276	0.13 394	0.28 483	0.16 262	0.46 525	0.46 607	0.29 434	0.36 482	0.37 550	0.24 484	0.28 404	0.20 439	0.09 449	0.06 290	0.09 409	0.08 369	0.11 534	0.09 450

CFNet	0.27 549	0.20 591	0.44 493	0.22 417	0.14 446	0.33 565	0.14 145	0.51 587	0.45 589	0.30 466	0.40 531	0.38 558	0.27 536	0.76 678	0.25 532	0.09 449	0.07 433	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.08 375

ccs_rob	0.23 460	0.13 404	0.47 522	0.20 276	0.13 394	0.26 452	0.17 314	0.44 501	0.44 577	0.29 434	0.37 491	0.38 558	0.23 466	0.29 424	0.21 466	0.09 449	0.06 290	0.11 552	0.08 369	0.11 534	0.09 450

AdaStereo	0.24 491	0.16 526	0.37 390	0.24 536	0.12 309	0.32 554	0.17 314	0.54 628	0.42 553	0.33 521	0.38 506	0.35 537	0.21 434	0.30 440	0.22 488	0.14 638	0.06 290	0.13 613	0.08 369	0.11 534	0.08 375
Xiao Song, Guorun Yang, Xinge Zhu, Hui Zhou, Zhe Wang, Jianping Shi: AdaStereo: A Simple and Efficient Approach for Adaptive Stereo Matching. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2021.
NaN_ROB	0.41 668	0.28 664	0.62 615	0.30 685	0.19 617	0.51 684	0.47 726	0.58 673	0.59 682	0.56 703	0.47 612	0.49 644	0.41 659	1.21 750	0.64 701	0.12 592	0.18 707	0.12 591	0.13 638	0.11 534	0.14 619

LE_ROB	1.76 778	0.20 591	2.68 778	0.48 747	0.52 753	0.78 731	0.96 773	0.84 751	6.61 802	7.40 807	2.08 775	2.08 768	4.83 798	1.27 756	3.79 792	0.10 504	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.11 534	0.10 510

DN-CSS_ROB	0.22 442	0.25 640	0.47 522	0.24 536	0.14 446	0.25 428	0.12 49	0.40 450	0.33 439	0.29 434	0.42 557	0.22 358	0.20 424	0.33 461	0.19 416	0.07 160	0.06 290	0.11 552	0.11 570	0.11 534	0.07 287

VeloStereo	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.14 46	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

flow	0.11 76	0.07 4	0.18 121	0.16 29	0.12 309	0.09 5	0.07 1	0.12 6	0.09 3	0.12 133	0.09 21	0.11 118	0.10 102	0.17 153	0.12 149	0.10 504	0.09 564	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.13 595

Selective-IGEV-i16pb	0.39 659	0.12 330	2.18 769	0.21 341	0.15 510	0.68 717	0.32 664	0.56 654	0.57 677	0.25 369	0.44 582	0.33 513	0.21 434	0.80 692	0.25 532	0.14 638	0.10 599	0.09 409	0.10 529	0.12 575	0.13 595

DCVSM-stereo	0.24 491	0.13 404	0.52 567	0.20 276	0.14 446	0.26 452	0.13 100	0.34 361	0.34 449	0.41 633	0.33 450	0.47 631	0.29 568	0.30 440	0.22 488	0.10 504	0.10 599	0.11 552	0.10 529	0.12 575	0.15 632

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 519	0.14 458	0.95 707	0.21 341	0.27 702	0.20 293	0.19 414	0.48 548	0.25 321	0.26 382	0.55 653	0.34 523	0.18 397	0.25 349	0.17 353	0.07 160	0.06 290	0.08 306	0.12 609	0.12 575	0.12 575

CFNet_ucs	0.24 491	0.13 404	0.50 550	0.20 276	0.15 510	0.28 483	0.17 314	0.49 558	0.45 589	0.32 506	0.42 557	0.39 570	0.22 452	0.31 447	0.21 466	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.09 481	0.12 575	0.11 551

fast-acv-ft	0.31 599	0.20 591	0.81 675	0.24 536	0.18 590	0.46 661	0.27 616	0.41 465	0.49 633	0.39 614	0.55 653	0.49 644	0.35 626	0.37 491	0.38 619	0.11 552	0.11 625	0.11 552	0.12 609	0.12 575	0.09 450

ADLNet2	0.30 592	0.17 546	0.72 654	0.23 478	0.17 568	0.36 601	0.24 577	0.52 606	0.51 645	0.32 506	0.38 506	0.45 621	0.30 583	0.69 648	0.35 608	0.10 504	0.08 525	0.09 409	0.09 481	0.12 575	0.10 510

CFNet-ft	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

STTStereo	0.28 571	0.20 591	0.61 607	0.25 577	0.17 568	0.29 505	0.24 577	0.47 535	0.39 515	0.39 614	0.41 540	0.44 616	0.28 553	0.40 511	0.28 558	0.13 613	0.12 645	0.13 613	0.16 675	0.12 575	0.11 551

PA-Net	0.37 647	0.28 664	0.83 682	0.31 691	0.28 709	0.39 625	0.42 712	0.51 587	0.55 671	0.34 541	0.42 557	0.41 592	0.36 630	0.79 688	0.49 668	0.12 592	0.23 737	0.16 668	0.23 720	0.12 575	0.18 670
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
TDLM	0.30 592	0.21 606	0.38 410	0.28 666	0.15 510	0.33 565	0.32 664	0.52 606	0.47 612	0.38 598	0.43 571	0.39 570	0.29 568	0.91 716	0.28 558	0.14 638	0.08 525	0.13 613	0.11 570	0.12 575	0.10 510

CFNet_RVC	0.24 491	0.15 497	0.35 361	0.18 125	0.15 510	0.30 524	0.21 498	0.39 436	0.36 479	0.28 405	0.40 531	0.43 605	0.25 506	0.47 533	0.24 522	0.12 592	0.07 433	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.09 450

iResNetv2_ROB	0.27 549	0.26 651	0.72 654	0.23 478	0.13 394	0.29 505	0.18 365	0.52 606	0.49 633	0.37 583	0.45 595	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.20 439	0.08 342	0.06 290	0.07 191	0.05 82	0.12 575	0.09 450

DRN-Test	0.33 618	0.17 546	0.61 607	0.27 641	0.19 617	0.46 661	0.29 639	0.65 710	0.51 645	0.47 672	0.46 605	0.44 616	0.34 620	0.62 621	0.41 644	0.12 592	0.08 525	0.13 613	0.12 609	0.12 575	0.10 510

StereoDRNet	0.32 608	0.22 621	0.61 607	0.27 641	0.21 644	0.42 642	0.30 650	0.61 692	0.48 624	0.46 664	0.39 520	0.48 638	0.30 583	0.57 589	0.40 635	0.11 552	0.09 564	0.12 591	0.11 570	0.12 575	0.10 510

DISCO	0.32 608	0.13 404	0.51 560	0.25 577	0.16 543	0.48 674	0.25 595	0.50 569	0.57 677	0.37 583	0.45 595	0.62 696	0.36 630	0.64 630	0.49 668	0.09 449	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.12 575	0.11 551

MDST_ROB	0.48 694	0.14 458	0.95 707	0.30 685	0.21 644	1.33 770	0.32 664	0.77 737	0.56 674	1.06 754	0.71 702	0.49 644	0.35 626	1.26 755	0.38 619	0.13 613	0.11 625	0.16 668	0.13 638	0.12 575	0.12 575

zh-mn7	0.46 688	0.45 733	1.48 753	0.25 577	0.19 617	0.44 653	0.29 639	0.56 654	0.82 727	0.65 717	0.96 731	0.49 644	0.38 643	0.88 710	0.63 698	0.12 592	0.10 599	0.11 552	0.11 570	0.13 593	0.14 619

YMNet	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

YMNet_1	0.32 608	0.22 621	0.58 596	0.27 641	0.23 674	0.48 674	0.27 616	0.51 587	0.45 589	0.48 676	0.56 660	0.51 656	0.30 583	0.39 502	0.40 635	0.13 613	0.16 694	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

DDVS	0.25 519	0.15 497	0.39 426	0.24 536	0.17 568	0.34 579	0.21 498	0.41 465	0.30 399	0.33 521	0.41 540	0.48 638	0.21 434	0.52 557	0.27 552	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.14 619

rvit_stereo_0075_2	0.24 491	0.17 546	0.50 550	0.26 612	0.22 661	0.22 360	0.15 205	0.40 450	0.35 466	0.27 392	0.37 491	0.29 467	0.20 424	0.28 404	0.19 416	0.17 681	0.12 645	0.19 692	0.12 609	0.13 593	0.13 595

test_sample7	0.25 519	0.15 497	0.35 361	0.20 276	0.14 446	0.28 483	0.21 498	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.14 638	0.09 564	0.13 613	0.12 609	0.13 593	0.12 575

iinet-f	0.30 592	0.18 561	1.03 718	0.20 276	0.15 510	0.44 653	0.22 528	0.45 514	0.37 490	0.35 558	0.44 582	0.41 592	0.34 620	0.34 468	0.40 635	0.10 504	0.09 564	0.08 306	0.08 369	0.13 593	0.11 551

AASNet	0.27 549	0.19 578	0.49 539	0.26 612	0.17 568	0.34 579	0.20 467	0.62 701	0.48 624	0.35 558	0.40 531	0.32 504	0.25 506	0.28 404	0.34 604	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.08 369	0.13 593	0.11 551

AACVNet	0.26 538	0.16 526	0.37 390	0.22 417	0.14 446	0.29 505	0.19 414	0.41 465	0.31 413	0.38 598	0.42 557	0.43 605	0.28 553	0.73 663	0.25 532	0.11 552	0.08 525	0.11 552	0.09 481	0.13 593	0.11 551

LCNet	0.21 406	0.11 264	0.29 283	0.25 577	0.12 309	0.23 385	0.19 414	0.34 361	0.26 333	0.28 405	0.35 472	0.26 429	0.30 583	0.35 479	0.17 353	0.07 160	0.05 47	0.09 409	0.10 529	0.13 593	0.22 707

LMCR-Stereo	0.26 538	0.18 561	0.49 539	0.28 666	0.14 446	0.36 601	0.23 555	0.54 628	0.34 449	0.39 614	0.40 531	0.29 467	0.29 568	0.37 491	0.27 552	0.11 552	0.07 433	0.09 409	0.07 281	0.13 593	0.09 450

Syn2CoEx	0.36 637	0.31 689	0.78 662	0.34 707	0.21 644	0.41 635	0.28 632	0.61 692	0.49 633	0.42 643	0.56 660	0.45 621	0.44 674	0.69 648	0.38 619	0.17 681	0.14 668	0.15 656	0.12 609	0.13 593	0.12 575

GwcNet	0.35 632	0.23 631	0.88 695	0.25 577	0.24 682	0.48 674	0.27 616	0.55 638	0.57 677	0.38 598	0.52 638	0.51 656	0.32 608	0.60 606	0.41 644	0.13 613	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.13 593	0.14 619

DMCA-RVC	0.27 549	0.21 606	0.61 607	0.28 666	0.17 568	0.29 505	0.21 498	0.42 479	0.35 466	0.40 624	0.37 491	0.39 570	0.36 630	0.43 519	0.30 578	0.13 613	0.10 599	0.15 656	0.11 570	0.13 593	0.10 510

FADNet-RVC-Resample	0.29 584	0.25 640	0.93 704	0.26 612	0.16 543	0.32 554	0.21 498	0.47 535	0.39 515	0.35 558	0.38 506	0.33 513	0.27 536	0.53 564	0.24 522	0.10 504	0.10 599	0.14 640	0.13 638	0.13 593	0.16 643

UCFNet_RVC	0.24 491	0.16 526	0.34 350	0.18 125	0.15 510	0.33 565	0.16 262	0.46 525	0.35 466	0.29 434	0.35 472	0.39 570	0.25 506	0.34 468	0.22 488	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.14 653	0.13 593	0.12 575

PSMNet_ROB	0.33 618	0.24 635	0.54 574	0.31 691	0.21 644	0.42 642	0.43 714	0.59 679	0.47 612	0.37 583	0.44 582	0.49 644	0.31 600	0.64 630	0.43 649	0.14 638	0.10 599	0.15 656	0.14 653	0.13 593	0.11 551

CBMV	0.33 618	0.21 606	0.54 574	0.23 478	0.13 394	0.42 642	0.33 676	0.53 618	0.48 624	0.52 692	0.49 620	0.50 652	0.41 659	0.56 585	0.31 586	0.15 653	0.16 694	0.18 683	0.16 675	0.13 593	0.13 595
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
SCION-MonSter(vits)	0.22 442	0.08 50	0.13 8	0.17 67	0.08 43	0.13 38	0.12 49	0.44 501	0.53 659	0.09 25	0.44 582	0.30 484	0.25 506	0.34 468	0.42 647	0.10 504	0.08 525	0.18 683	0.17 685	0.14 611	0.12 575

z-mn7	0.44 683	0.40 723	1.09 725	0.25 577	0.18 590	0.61 708	0.34 678	0.56 654	0.93 748	0.43 649	0.96 731	0.53 667	0.39 650	0.94 721	0.59 688	0.10 504	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.14 611	0.13 595

w-ln-seven-2	0.36 637	0.29 674	1.06 720	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.30 650	0.50 569	0.54 665	0.45 660	0.55 653	0.45 621	0.41 659	0.62 621	0.49 668	0.10 504	0.10 599	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.11 551

Wz-Net-LNSev	0.34 627	0.29 674	0.91 700	0.26 612	0.21 644	0.47 668	0.31 655	0.54 628	0.54 665	0.44 656	0.52 638	0.50 652	0.35 626	0.39 502	0.39 627	0.11 552	0.11 625	0.10 493	0.09 481	0.14 611	0.13 595

UDGNet	0.23 460	0.31 689	0.38 410	0.24 536	0.14 446	0.24 408	0.18 365	0.32 332	0.43 561	0.29 434	0.28 372	0.24 395	0.19 413	0.29 424	0.20 439	0.15 653	0.07 433	0.21 704	0.11 570	0.14 611	0.10 510

dad	0.28 571	0.31 689	0.44 493	0.21 341	0.14 446	0.30 524	0.20 467	0.33 348	0.49 633	0.44 656	0.44 582	0.45 621	0.21 434	0.41 513	0.26 546	0.20 706	0.11 625	0.20 701	0.11 570	0.14 611	0.10 510

pcwnet_v2	0.32 608	0.15 497	1.26 742	0.23 478	0.18 590	0.32 554	0.18 365	0.59 679	0.60 688	0.36 575	0.45 595	0.35 537	0.29 568	0.36 488	0.25 532	0.14 638	0.11 625	0.12 591	0.11 570	0.14 611	0.15 632

FAT-Stereo	0.36 637	0.18 561	0.73 658	0.26 612	0.18 590	0.33 565	0.29 639	0.60 688	0.59 682	0.46 664	0.60 674	0.60 690	0.50 695	0.61 613	0.34 604	0.13 613	0.14 668	0.13 613	0.12 609	0.14 611	0.18 670

Nwc_Net	0.37 647	0.25 640	0.68 641	0.31 691	0.24 682	0.44 653	0.30 650	0.65 710	0.50 641	0.37 583	0.69 701	0.58 685	0.45 677	0.60 606	0.40 635	0.15 653	0.12 645	0.19 692	0.21 706	0.14 611	0.13 595

ADCL	0.47 691	0.22 621	1.00 713	0.27 641	0.19 617	0.74 724	0.64 749	0.54 628	0.69 710	0.56 703	0.71 702	0.55 673	0.60 714	0.60 606	1.43 764	0.11 552	0.09 564	0.13 613	0.13 638	0.14 611	0.14 619

ADCP+	0.45 686	0.24 635	1.15 734	0.25 577	0.22 661	0.56 697	0.39 702	0.54 628	0.51 645	0.44 656	0.51 630	0.46 629	0.52 700	0.56 585	1.89 779	0.10 504	0.08 525	0.11 552	0.10 529	0.14 611	0.13 595

GANet	0.36 637	0.22 621	0.49 539	0.29 671	0.17 568	0.41 635	0.38 697	0.57 664	0.45 589	0.46 664	0.75 708	0.55 673	0.40 655	0.94 721	0.41 644	0.13 613	0.13 657	0.13 613	0.11 570	0.14 611	0.11 551

CVANet_RVC	0.30 592	0.19 578	0.41 459	0.26 612	0.16 543	0.33 565	0.26 609	0.52 606	0.47 612	0.40 624	0.46 605	0.43 605	0.31 600	0.89 712	0.26 546	0.14 638	0.09 564	0.14 640	0.13 638	0.14 611	0.10 510

DeepPruner_ROB	0.26 538	0.19 578	0.44 493	0.21 341	0.16 543	0.30 524	0.21 498	0.52 606	0.32 425	0.35 558	0.38 506	0.39 570	0.26 517	0.42 517	0.24 522	0.15 653	0.11 625	0.11 552	0.11 570	0.14 611	0.13 595

CBMV_ROB	0.33 618	0.18 561	0.53 571	0.21 341	0.14 446	0.33 565	0.20 467	0.51 587	0.45 589	0.51 684	0.55 653	0.45 621	0.42 668	0.71 655	0.32 592	0.18 692	0.19 715	0.23 712	0.21 706	0.14 611	0.15 632

w-ln-seven	0.42 671	0.30 681	1.18 735	0.26 612	0.22 661	0.58 701	0.31 655	0.62 701	0.81 726	0.58 706	0.61 681	0.53 667	0.36 630	0.57 589	0.65 703	0.11 552	0.10 599	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.13 595

Wz-Net-MNSev	0.36 637	0.26 651	0.79 669	0.26 612	0.21 644	0.59 704	0.38 697	0.55 638	0.56 674	0.48 676	0.54 648	0.53 667	0.36 630	0.60 606	0.44 654	0.11 552	0.09 564	0.11 552	0.11 570	0.15 626	0.13 595

hitnet-ft	0.29 584	0.17 546	0.40 434	0.19 191	0.14 446	0.39 625	0.23 555	0.44 501	0.41 545	0.36 575	0.46 605	0.53 667	0.34 620	0.76 678	0.32 592	0.14 638	0.10 599	0.13 613	0.10 529	0.15 626	0.13 595

AF-Net	0.37 647	0.26 651	0.56 588	0.32 697	0.23 674	0.41 635	0.29 639	0.61 692	0.64 699	0.42 643	0.68 697	0.65 707	0.49 693	0.57 589	0.44 654	0.15 653	0.11 625	0.19 692	0.14 653	0.15 626	0.13 595

SGM-ForestM	1.36 768	0.28 664	0.79 669	0.26 612	0.16 543	2.26 783	1.00 776	1.42 773	1.46 774	2.38 792	2.05 774	5.95 797	2.66 787	2.95 787	2.46 787	0.17 681	0.18 707	0.18 683	0.18 692	0.15 626	0.18 670

PS-NSSS	0.32 608	0.30 681	0.46 514	0.23 478	0.17 568	0.33 565	0.24 577	0.57 664	0.41 545	0.37 583	0.52 638	0.35 537	0.30 583	0.80 692	0.30 578	0.17 681	0.14 668	0.21 704	0.15 663	0.15 626	0.13 595

XPNet_ROB	0.33 618	0.20 591	0.43 483	0.27 641	0.18 590	0.37 608	0.31 655	0.55 638	0.50 641	0.51 684	0.53 645	0.58 685	0.37 639	0.63 628	0.45 657	0.17 681	0.12 645	0.13 613	0.12 609	0.15 626	0.14 619

SGM-Forest	0.36 637	0.17 546	0.47 522	0.23 478	0.16 543	0.45 659	0.41 709	0.55 638	0.48 624	0.52 692	0.60 674	0.52 662	0.41 659	0.85 704	0.50 674	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.15 663	0.15 626	0.15 632
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
ISRNet	0.27 549	0.13 404	0.45 506	0.26 612	0.19 617	0.24 408	0.14 145	0.45 514	0.43 561	0.39 614	0.48 618	0.42 601	0.27 536	0.32 454	0.29 570	0.20 706	0.12 645	0.17 674	0.16 675	0.16 634	0.20 690

FACV-RUCA	0.21 406	0.15 497	0.32 320	0.23 478	0.23 674	0.26 452	0.19 414	0.39 436	0.34 449	0.25 369	0.32 427	0.21 346	0.24 484	0.24 318	0.19 416	0.10 504	0.07 433	0.15 656	0.08 369	0.16 634	0.13 595

IGEV-Stereo+	0.12 117	0.08 50	0.17 96	0.18 125	0.13 394	0.09 5	0.11 29	0.16 29	0.15 93	0.10 59	0.08 16	0.10 76	0.10 102	0.21 270	0.11 69	0.07 160	0.05 47	0.06 62	0.05 82	0.16 634	0.24 722

GMStereo_Zeroshot	0.24 491	0.21 606	0.45 506	0.26 612	0.13 394	0.28 483	0.15 205	0.39 436	0.35 466	0.37 583	0.43 571	0.40 585	0.17 366	0.34 468	0.20 439	0.12 592	0.07 433	0.13 613	0.07 281	0.16 634	0.09 450

HBP-ISP	0.33 618	0.30 681	0.72 654	0.22 417	0.16 543	0.32 554	0.22 528	0.54 628	0.44 577	0.41 633	0.49 620	0.33 513	0.38 643	0.73 663	0.25 532	0.18 692	0.19 715	0.24 714	0.20 701	0.16 634	0.13 595

Wz-Net-SNSev	0.43 677	0.41 727	1.27 743	0.30 685	0.21 644	0.44 653	0.41 709	0.61 692	0.65 700	0.46 664	0.65 690	0.62 696	0.39 650	0.74 671	0.59 688	0.12 592	0.11 625	0.12 591	0.13 638	0.16 634	0.14 619

SACVNet	0.30 592	0.20 591	0.41 459	0.25 577	0.18 590	0.34 579	0.25 595	0.52 606	0.40 533	0.41 633	0.44 582	0.46 629	0.32 608	0.71 655	0.25 532	0.13 613	0.10 599	0.12 591	0.12 609	0.16 634	0.17 656

APVNet	0.36 637	0.20 591	0.70 648	0.26 612	0.22 661	0.52 693	0.35 682	0.61 692	0.44 577	0.38 598	0.52 638	0.48 638	0.38 643	0.84 701	0.46 663	0.13 613	0.14 668	0.15 656	0.16 675	0.16 634	0.15 632

psmorigin	0.50 701	0.25 640	3.03 781	0.24 536	0.19 617	0.38 616	0.22 528	0.50 569	0.44 577	0.64 715	0.68 697	0.71 721	0.51 698	0.85 704	0.45 657	0.14 638	0.17 701	0.13 613	0.14 653	0.16 634	0.21 700

aanetorigin	0.39 659	0.29 674	1.09 725	0.24 536	0.19 617	0.28 483	0.37 691	0.33 348	0.47 612	0.94 742	0.82 717	0.52 662	0.54 701	0.49 542	0.50 674	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.10 529	0.16 634	0.15 632

S-Stereo	0.38 654	0.20 591	1.05 719	0.27 641	0.22 661	0.38 616	0.32 664	0.55 638	0.66 702	0.39 614	0.59 669	0.49 644	0.41 659	0.75 672	0.40 635	0.12 592	0.15 684	0.13 613	0.13 638	0.16 634	0.21 700

NCC-stereo	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643

edge stereo	0.39 659	0.22 621	0.81 675	0.27 641	0.22 661	0.37 608	0.24 577	0.56 654	0.54 665	0.53 698	0.60 674	0.71 721	0.50 695	0.78 686	0.40 635	0.16 669	0.14 668	0.19 692	0.14 653	0.16 634	0.17 656

Abc-Net	0.39 659	0.25 640	0.69 642	0.32 697	0.28 709	0.46 661	0.36 687	0.65 710	0.52 654	0.40 624	0.57 664	0.56 677	0.47 686	0.73 663	0.45 657	0.17 681	0.14 668	0.18 683	0.25 727	0.16 634	0.16 643
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
NCCL2	0.35 632	0.26 651	0.49 539	0.36 718	0.22 661	0.41 635	0.41 709	0.53 618	0.42 553	0.47 672	0.46 605	0.61 694	0.39 650	0.55 574	0.37 615	0.16 669	0.13 657	0.21 704	0.21 706	0.16 634	0.16 643

ETE_ROB	0.34 627	0.26 651	0.45 506	0.29 671	0.18 590	0.40 631	0.37 691	0.57 664	0.47 612	0.50 679	0.50 624	0.62 696	0.36 630	0.55 574	0.38 619	0.13 613	0.10 599	0.14 640	0.12 609	0.16 634	0.16 643

SGM_RVC	0.50 701	0.19 578	0.50 550	0.25 577	0.15 510	0.69 718	0.39 702	0.68 726	0.82 727	0.95 746	0.84 719	1.13 744	0.76 734	1.16 746	0.60 692	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.16 675	0.16 634	0.17 656
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
PatchMatch Cens Cmp	1.16 765	0.27 660	0.62 615	0.26 612	0.24 682	1.06 753	0.64 749	1.33 769	2.62 787	1.67 779	3.54 791	4.92 792	1.75 776	1.52 769	1.62 769	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.17 651	0.19 677

zh-sn7	0.48 694	0.51 745	1.43 751	0.29 671	0.20 636	0.47 668	0.39 702	0.57 664	0.62 694	0.52 692	0.81 715	0.52 662	0.56 705	1.05 735	0.87 724	0.12 592	0.13 657	0.13 613	0.13 638	0.17 651	0.16 643

TCMNet	0.33 618	0.23 631	0.72 654	0.29 671	0.30 720	0.40 631	0.28 632	0.50 569	0.47 612	0.37 583	0.45 595	0.40 585	0.29 568	0.60 606	0.39 627	0.14 638	0.13 657	0.15 656	0.14 653	0.17 651	0.15 632

IGEV-RUCA	0.21 406	0.08 50	0.23 205	0.19 191	0.19 617	0.28 483	0.24 577	0.23 164	0.21 241	0.20 311	0.23 317	0.28 456	0.49 693	0.26 369	0.18 382	0.09 449	0.08 525	0.18 683	0.13 638	0.17 651	0.17 656

SDNR	0.42 671	0.21 606	0.82 679	0.21 341	0.18 590	1.27 767	0.17 314	0.50 569	0.49 633	0.42 643	0.81 715	0.38 558	0.27 536	1.19 747	0.38 619	0.23 717	0.24 739	0.17 674	0.13 638	0.17 651	0.20 690

RP	0.35 632	0.22 621	0.51 560	0.31 691	0.24 682	0.37 608	0.28 632	0.50 569	0.58 681	0.40 624	0.63 687	0.61 694	0.47 686	0.61 613	0.39 627	0.16 669	0.15 684	0.17 674	0.15 663	0.17 651	0.17 656

RTSC	0.39 659	0.28 664	0.78 662	0.27 641	0.18 590	0.49 679	0.22 528	0.59 679	0.84 734	0.55 702	0.53 645	0.49 644	0.36 630	0.67 645	0.82 718	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.17 651	0.17 656

DeepPrunerF	0.44 683	0.29 674	1.29 745	0.33 703	0.30 720	0.35 594	0.36 687	0.62 701	1.15 763	0.40 624	0.44 582	0.39 570	0.41 659	0.80 692	0.52 677	0.18 692	0.14 668	0.23 712	0.21 706	0.17 651	0.17 656

DANet	0.35 632	0.23 631	0.60 604	0.36 718	0.22 661	0.39 625	0.25 595	0.48 548	0.43 561	0.52 692	0.50 624	0.59 687	0.41 659	0.76 678	0.49 668	0.13 613	0.11 625	0.14 640	0.12 609	0.17 651	0.15 632
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
FBW_ROB	0.43 677	0.26 651	0.54 574	0.31 691	0.20 636	0.51 684	0.32 664	0.70 729	0.60 688	0.59 707	0.55 653	0.65 707	0.41 659	1.40 765	0.51 676	0.13 613	0.17 701	0.21 704	0.16 675	0.17 651	0.18 670

SANet	0.53 710	0.28 664	0.96 709	0.26 612	0.15 510	0.69 718	0.44 717	0.67 723	1.34 769	0.67 719	0.98 734	0.94 733	0.71 731	0.89 712	0.76 710	0.14 638	0.12 645	0.12 591	0.11 570	0.17 651	0.16 643

NOSS_ROB	0.31 599	0.20 591	0.35 361	0.24 536	0.16 543	0.32 554	0.19 414	0.52 606	0.48 624	0.33 521	0.36 482	0.42 601	0.28 553	0.93 719	0.24 522	0.19 699	0.20 724	0.24 714	0.22 717	0.17 651	0.17 656

LALA_ROB	0.36 637	0.25 640	0.46 514	0.30 685	0.21 644	0.47 668	0.39 702	0.61 692	0.51 645	0.52 692	0.51 630	0.69 718	0.36 630	0.50 546	0.43 649	0.17 681	0.11 625	0.16 668	0.14 653	0.17 651	0.15 632

PWC_ROB	0.38 654	0.29 674	0.69 642	0.25 577	0.20 636	0.38 616	0.19 414	0.58 673	0.67 705	0.57 705	0.85 720	0.51 656	0.40 655	0.71 655	0.52 677	0.13 613	0.09 564	0.14 640	0.10 529	0.17 651	0.14 619

MeshStereo	0.58 718	0.27 660	0.67 635	0.22 417	0.17 568	0.66 714	0.37 691	0.78 740	0.61 692	1.47 775	1.30 749	1.65 762	0.79 736	1.12 743	0.59 688	0.17 681	0.17 701	0.17 674	0.14 653	0.17 651	0.14 619
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PM Cens cmp D40	0.92 753	0.28 664	0.67 635	0.27 641	0.25 691	0.87 742	0.53 737	1.13 764	1.87 779	1.70 780	3.06 787	2.75 782	1.42 770	1.27 756	1.09 745	0.18 692	0.19 715	0.19 692	0.20 701	0.18 666	0.20 690

PM Graph cmp D40	0.87 748	0.32 697	0.71 653	0.29 671	0.33 726	0.86 740	0.58 742	0.98 759	1.71 778	1.59 777	3.40 789	2.11 770	1.16 758	1.24 752	0.90 727	0.19 699	0.20 724	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.21 700

PatchMatch Graph Cmp	1.00 755	0.31 689	0.84 687	0.28 666	0.32 724	0.84 737	0.59 745	1.04 760	2.17 784	1.74 781	4.02 793	2.63 779	1.19 761	1.24 752	1.53 768	0.19 699	0.19 715	0.19 692	0.21 706	0.18 666	0.22 707

PatchMatch		0.31 689		0.28 666		0.81 735		1.12 763		1.59 777		2.59 778		1.44 766		0.19 699		0.19 692		0.18 666

SCION-MonSter	0.32 608	0.22 621	0.44 493	0.29 671	0.28 709	0.54 695	0.21 498	0.46 525	0.57 677	0.32 506	0.54 648	0.32 504	0.29 568	0.39 502	0.52 677	0.10 504	0.10 599	0.25 719	0.22 717	0.18 666	0.14 619

AANet	0.49 697	0.42 729	1.56 757	0.22 417	0.19 617	0.39 625	0.25 595	0.52 606	0.92 744	0.92 739	0.93 729	0.84 728	0.67 726	0.59 602	0.59 688	0.15 653	0.11 625	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

DualNet (step1)	0.28 571	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.39 502	0.23 509	0.23 717	0.09 564	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

test_sample9	0.42 671	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.51 587	0.38 505	0.37 583	0.34 461	0.37 550	0.30 583	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

test_sample8	0.49 697	0.19 578	0.50 550	0.18 125	0.16 543	0.34 579	0.20 467	0.55 638	0.34 449	0.62 711	0.38 506	1.15 747	0.67 726	0.66 641	0.91 728	0.23 717	1.82 799	0.28 730	0.24 722	0.18 666	0.16 643

FINET	0.34 627	0.27 660	0.80 672	0.24 536	0.24 682	0.36 601	0.34 678	0.54 628	0.72 715	0.39 614	0.47 612	0.32 504	0.30 583	0.51 551	0.32 592	0.19 699	0.17 701	0.13 613	0.12 609	0.18 666	0.16 643

RGC	0.39 659	0.32 697	0.64 627	0.34 707	0.27 702	0.40 631	0.29 639	0.57 664	0.53 659	0.45 660	0.64 689	0.62 696	0.45 677	0.72 661	0.39 627	0.15 653	0.15 684	0.21 704	0.20 701	0.18 666	0.19 677

RYNet	0.37 647	0.18 561	0.59 602	0.25 577	0.28 709	0.61 708	0.32 664	0.59 679	0.59 682	0.41 633	0.38 506	0.57 682	0.39 650	0.87 707	0.53 680	0.11 552	0.08 525	0.12 591	0.11 570	0.18 666	0.18 670

CSAN	0.50 701	0.35 706	0.78 662	0.36 718	0.23 674	0.56 697	0.59 745	0.61 692	0.70 712	0.64 715	0.78 712	0.65 707	0.60 714	1.38 764	0.62 695	0.21 708	0.17 701	0.20 701	0.20 701	0.18 666	0.18 670

zero-FE	0.16 267	0.08 50	0.81 675	0.19 191	0.18 590	0.12 30	0.15 205	0.19 68	0.19 186	0.10 59	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.21 270	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.19 679	0.06 178

WZ-Net	0.52 709	0.38 721	1.90 766	0.30 685	0.24 682	0.57 700	0.48 730	0.62 701	0.78 723	0.50 679	0.71 702	0.68 716	0.54 701	0.98 729	0.84 719	0.13 613	0.10 599	0.11 552	0.12 609	0.19 679	0.20 690

EDNetEfficient	0.63 724	0.37 716	2.40 774	0.26 612	0.25 691	0.38 616	0.49 732	0.41 465	1.06 756	1.38 764	0.87 724	0.62 696	0.95 749	0.65 637	1.65 770	0.11 552	0.09 564	0.10 493	0.11 570	0.19 679	0.17 656

FADNet-RVC	0.31 599	0.35 706	0.78 662	0.25 577	0.20 636	0.33 565	0.20 467	0.49 558	0.40 533	0.34 541	0.39 520	0.41 592	0.29 568	0.63 628	0.31 586	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.15 663	0.19 679	0.19 677

stereogan	0.37 647	0.17 546	0.65 629	0.27 641	0.22 661	0.62 710	0.26 609	0.59 679	0.63 698	0.43 649	0.60 674	0.67 712	0.42 668	0.68 646	0.35 608	0.13 613	0.14 668	0.14 640	0.12 609	0.19 679	0.17 656

ADCPNet	0.48 694	0.29 674	1.60 760	0.27 641	0.23 674	0.70 721	0.38 697	0.53 618	0.51 645	0.51 684	0.59 669	0.67 712	0.56 705	0.60 606	1.14 747	0.15 653	0.18 707	0.14 640	0.23 720	0.19 679	0.19 677

NVstereo2D	0.31 599	0.16 526	0.54 574	0.24 536	0.22 661	0.42 642	0.28 632	0.58 673	0.56 674	0.28 405	0.38 506	0.40 585	0.30 583	0.71 655	0.28 558	0.13 613	0.08 525	0.13 613	0.10 529	0.19 679	0.16 643

PWCDC_ROB	0.38 654	0.30 681	0.60 604	0.33 703	0.20 636	0.42 642	0.19 414	0.58 673	0.89 736	0.42 643	1.26 748	0.36 542	0.34 620	0.50 546	0.38 619	0.18 692	0.11 625	0.11 552	0.09 481	0.19 679	0.13 595

WCMA_ROB	0.51 705	0.21 606	0.65 629	0.25 577	0.21 644	0.58 701	0.32 664	0.54 628	0.55 671	0.95 746	1.40 753	1.28 753	0.81 739	0.73 663	0.62 695	0.18 692	0.15 684	0.15 656	0.15 663	0.19 679	0.19 677

SHD	0.42 671	0.27 660	0.81 675	0.31 691	0.25 691	0.42 642	0.22 528	0.66 716	0.94 750	0.63 713	0.60 674	0.59 687	0.47 686	0.59 602	0.58 687	0.15 653	0.13 657	0.16 668	0.16 675	0.20 688	0.22 707

ADCMid	0.49 697	0.34 704	1.13 732	0.26 612	0.21 644	0.51 684	0.37 691	0.57 664	0.54 665	0.75 728	0.66 692	0.62 696	0.64 725	0.64 630	1.68 771	0.13 613	0.12 645	0.17 674	0.17 685	0.20 688	0.17 656

AnyNet_C32	0.51 705	0.40 723	1.10 729	0.29 671	0.28 709	0.59 704	0.58 742	0.54 628	0.60 688	0.62 711	0.66 692	0.54 671	0.54 701	0.78 686	1.74 776	0.15 653	0.14 668	0.15 656	0.17 685	0.20 688	0.20 690

DDF-Stereo	0.13 169	0.08 50	0.19 139	0.19 191	0.16 543	0.12 30	0.15 205	0.18 52	0.18 166	0.11 98	0.10 53	0.13 190	0.12 198	0.23 302	0.19 416	0.08 342	0.05 47	0.07 191	0.05 82	0.21 691	0.06 178

coex-ft	3.44 788	0.73 765	48.55 836	0.24 536	0.19 617	0.50 683	0.43 714	0.47 535	2.40 786	7.03 806	1.20 745	0.97 736	2.23 783	0.73 663	1.92 780	0.12 592	0.15 684	0.14 640	0.12 609	0.21 691	0.43 750

Wz-Net-TNSev	0.51 705	0.58 752	1.61 762	0.25 577	0.21 644	0.65 712	0.45 718	0.63 708	0.69 710	0.51 684	0.54 648	0.71 721	0.60 714	1.00 730	0.77 713	0.15 653	0.15 684	0.13 613	0.15 663	0.21 691	0.20 690

EDNetEfficientorigin	7.51 804	0.52 749	140.47 838	0.25 577	0.17 568	0.42 642	0.29 639	0.47 535	1.03 753	1.28 761	1.02 735	0.83 727	0.84 744	0.75 672	0.99 733	0.10 504	0.09 564	0.12 591	0.10 529	0.21 691	0.22 707

FADNet_RVC	0.30 592	0.28 664	0.83 682	0.23 478	0.15 510	0.30 524	0.17 314	0.49 558	0.37 490	0.30 466	0.38 506	0.30 484	0.27 536	0.52 557	0.31 586	0.14 638	0.14 668	0.14 640	0.16 675	0.21 691	0.23 715

RTS	0.78 743	0.48 738	4.68 789	0.34 707	0.28 709	1.12 758	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 725	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

RTSA	0.78 743	0.48 738	4.68 789	0.34 707	0.28 709	1.12 758	0.46 721	0.62 701	1.03 753	0.73 724	0.89 725	0.60 690	0.59 712	1.61 770	1.16 751	0.14 638	0.11 625	0.15 656	0.15 663	0.21 691	0.19 677

GASNet	0.36 637	0.46 734	0.88 695	0.34 707	0.23 674	0.35 594	0.22 528	0.60 688	0.53 659	0.40 624	0.37 491	0.45 621	0.30 583	0.79 688	0.35 608	0.15 653	0.10 599	0.14 640	0.14 653	0.22 698	0.12 575

G-Net	0.46 688	0.25 640	0.86 692	0.34 707	0.28 709	0.90 747	0.35 682	0.47 535	0.45 589	0.68 720	1.22 746	0.64 706	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.16 669	0.14 668	0.17 674	0.13 638	0.22 698	0.19 677

ADCS	0.58 718	0.40 723	1.35 748	0.29 671	0.24 682	0.55 696	0.45 718	0.67 723	0.83 731	0.76 730	0.71 702	0.68 716	0.60 714	0.76 678	2.23 785	0.16 669	0.16 694	0.16 668	0.17 685	0.22 698	0.22 707

PStereo	0.26 538	0.37 716	0.34 350	0.21 341	0.13 394	0.25 428	0.25 595	0.33 348	0.47 612	0.26 382	0.17 227	0.29 467	0.34 620	0.35 479	0.37 615	0.23 717	0.15 684	0.17 674	0.13 638	0.23 701	0.21 700

sAnonymous2	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

CroCo_RVC	0.20 385	0.21 606	0.58 596	0.24 536	0.17 568	0.22 360	0.19 414	0.34 361	0.28 363	0.17 275	0.19 260	0.17 283	0.16 334	0.17 153	0.14 257	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.23 701	0.17 656

AnyNet_C01	0.65 726	0.58 752	2.60 777	0.32 697	0.26 698	0.88 743	0.61 747	0.63 708	0.62 694	0.68 720	0.96 731	0.76 724	0.60 714	0.96 725	1.43 764	0.16 669	0.16 694	0.17 674	0.17 685	0.23 701	0.23 715

StereoAnything_RVC	0.13 169	0.37 716	0.36 381	0.14 3	0.07 8	0.11 22	0.12 49	0.17 38	0.12 32	0.08 3	0.07 4	0.07 2	0.10 102	0.20 243	0.10 22	0.09 449	0.05 47	0.06 62	0.04 1	0.24 705	0.05 46

FADNet	0.32 608	0.36 709	0.74 659	0.23 478	0.22 661	0.37 608	0.19 414	0.53 618	0.48 624	0.32 506	0.36 482	0.43 605	0.32 608	0.64 630	0.25 532	0.16 669	0.16 694	0.14 640	0.16 675	0.24 705	0.19 677

TARStereo(FT)	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 745	1.27 786	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 727	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

2222	0.57 715	0.36 709	1.06 720	0.45 741	0.25 691	0.89 745	1.27 786	0.66 716	0.59 682	0.51 684	0.91 727	1.08 740	0.57 708	0.84 701	0.84 719	0.21 708	0.15 684	0.25 719	0.18 692	0.25 707	0.15 632

FSD	0.27 549	0.28 664	0.32 320	0.27 641	0.24 682	0.27 463	0.27 616	0.31 320	0.29 382	0.26 382	0.27 364	0.28 456	0.27 536	0.28 404	0.26 546	0.23 717	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.25 707	0.24 722

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 705	0.50 743	0.86 692	0.39 728	0.24 682	0.84 737	0.55 739	0.56 654	0.62 694	0.60 708	0.68 697	0.62 696	0.42 668	1.13 745	0.43 649	0.23 717	0.27 746	0.27 722	0.35 746	0.25 707	0.29 733

XQC	0.43 677	0.37 716	0.96 709	0.34 707	0.25 691	0.53 694	0.34 678	0.60 688	0.73 718	0.51 684	0.46 605	0.57 682	0.47 686	0.70 651	0.72 709	0.17 681	0.12 645	0.18 683	0.15 663	0.25 707	0.23 715

STTRV1_RVC	0.42 671	0.32 697	0.89 698	0.29 671	0.36 732	0.49 679	0.31 655	0.61 692	0.53 659	0.46 664	0.56 660	0.47 631	0.43 672	1.00 730	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.20 701	0.18 692	0.25 707	0.17 656

LSM	1.64 777	0.40 723	2.56 776	2.02 794	17.61 816	0.51 684	0.52 735	0.61 692	0.76 720	0.82 733	1.11 739	0.63 704	0.54 701	0.75 672	0.49 668	0.16 669	0.24 739	0.18 683	0.21 706	0.25 707	2.42 797

DPSNet	0.47 691	0.24 635	0.93 704	0.27 641	0.20 636	0.75 727	0.57 741	0.84 751	0.79 724	0.47 672	0.51 630	0.60 690	0.69 729	0.87 707	0.71 708	0.16 669	0.13 657	0.12 591	0.10 529	0.25 707	0.21 700

PDISCO_ROB	0.43 677	0.30 681	0.67 635	0.43 735	0.36 732	0.67 715	0.32 664	0.72 732	0.76 720	0.43 649	0.53 645	0.63 704	0.40 655	0.66 641	0.47 665	0.21 708	0.12 645	0.21 704	0.19 699	0.25 707	0.20 690

MSMD_ROB	0.60 722	0.33 701	0.61 607	0.30 685	0.25 691	0.86 740	0.35 682	0.55 638	0.67 705	1.10 756	1.49 758	1.76 765	0.97 752	0.88 710	0.49 668	0.23 717	0.21 727	0.27 722	0.27 736	0.25 707	0.24 722

MultiAttention	1.02 760	0.13 404	0.43 483	0.35 716	0.43 741	5.36 792	1.71 790	0.69 727	0.53 659	0.36 575	0.63 687	0.55 673	0.22 452	7.60 808	0.43 649	0.09 449	0.06 290	0.14 640	0.24 722	0.26 717	0.30 734

FC-DCNN v2	0.71 734	0.30 681	0.67 635	0.32 697	0.27 702	0.84 737	0.39 702	0.84 751	0.85 735	1.44 771	1.64 765	2.09 769	1.28 767	1.06 736	0.80 717	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.25 725

ccnet	0.42 671	0.31 689	0.48 533	0.27 641	0.32 724	0.60 707	0.32 664	0.65 710	0.46 607	0.53 698	0.66 692	0.56 677	0.45 677	0.72 661	0.61 693	0.26 731	0.19 715	0.24 714	0.21 706	0.26 717	0.22 707

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 637	0.36 709	0.53 571	0.34 707	0.19 617	0.51 684	0.24 577	0.55 638	0.38 505	0.41 633	0.47 612	0.47 631	0.27 536	0.73 663	0.30 578	0.36 752	0.19 715	0.27 722	0.17 685	0.26 717	0.23 715

FC-DCNN	0.70 733	0.30 681	0.69 642	0.32 697	0.27 702	0.81 735	0.39 702	0.79 743	0.82 727	1.41 767	1.58 764	1.98 767	1.26 765	1.02 733	0.77 713	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.26 717	0.26 727

MSAF-DinoV2	0.76 742	0.44 732	1.98 767	0.49 752	0.16 543	0.58 701	0.31 655	0.81 746	0.83 731	0.41 633	0.52 638	0.98 737	0.58 711	4.97 803	1.03 735	0.11 552	0.07 433	0.10 493	0.24 722	0.27 722	0.26 727

FCDSN-DC	0.63 724	0.31 689	0.61 607	0.36 718	0.30 720	0.65 712	0.37 691	0.66 716	0.68 708	1.14 758	1.54 762	1.71 764	1.26 765	0.92 717	0.64 701	0.24 727	0.22 732	0.27 722	0.26 732	0.27 722	0.27 732
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
PVD	0.58 718	0.34 704	0.84 687	0.39 728	0.31 723	0.59 704	0.47 726	0.80 744	1.25 766	0.92 739	1.09 737	0.79 725	0.82 740	0.85 704	0.76 710	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.18 692	0.27 722	0.35 744

SAMSARA	0.56 712	0.39 722	0.80 672	0.60 761	0.46 746	1.00 751	1.23 785	0.67 723	0.68 708	0.71 723	0.54 648	0.89 732	0.57 708	0.81 696	0.62 695	0.19 699	0.22 732	0.18 683	0.18 692	0.27 722	0.25 725

GANetREF_RVC	0.43 677	0.47 736	0.69 642	0.38 726	0.20 636	0.51 684	0.48 730	0.66 716	0.66 702	0.46 664	0.46 605	0.50 652	0.44 674	0.90 715	0.39 627	0.27 736	0.21 727	0.32 741	0.18 692	0.27 722	0.22 707
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
MANE	1.41 770	0.36 709	0.74 659	0.43 735	0.41 738	2.16 781	0.80 765	2.39 792	3.38 790	2.22 791	3.06 787	3.54 787	2.73 789	2.15 783	1.94 781	0.28 741	0.27 746	0.30 736	0.46 757	0.28 727	0.34 742

UHP(FT)	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 755	0.64 749	0.77 737	1.20 764	0.94 742	1.17 743	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 787	2.37 793	2.20 789	4.84 797	3.25 796	6.38 801	4.33 789	3.05 790	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 789

1111	0.79 745	0.31 689	1.57 758	0.39 728	0.28 709	1.14 760	0.99 775	0.83 749	0.96 751	0.97 749	1.11 739	1.23 750	1.18 760	1.73 775	1.70 774	0.21 708	0.18 707	0.22 710	0.21 706	0.29 728	0.26 727

mmmmmm	0.68 729	0.42 729	1.12 730	0.43 735	0.27 702	1.09 755	0.64 749	0.77 737	1.20 764	0.94 742	1.17 743	1.08 740	0.82 740	1.06 736	1.04 737	0.22 714	0.24 739	0.31 738	0.27 736	0.29 728	0.23 715

TestStereooo	1.99 781	0.26 651	2.90 779	0.33 703	1.30 787	3.07 787	2.37 793	2.20 789	4.84 797	3.25 796	6.38 801	4.33 789	3.05 790	1.33 761	1.21 757	0.23 717	0.18 707	0.24 714	0.81 785	0.29 728	1.26 789

PASM	0.45 686	0.35 706	0.90 699	0.35 716	0.33 726	0.39 625	0.38 697	0.50 569	0.61 692	0.52 692	0.51 630	0.62 696	0.45 677	0.93 719	0.48 666	0.26 731	0.29 750	0.29 734	0.33 744	0.29 728	0.26 727

ELAS_RVC	0.74 739	0.36 709	1.00 713	0.37 724	0.33 726	0.88 743	0.93 772	0.83 749	1.08 758	1.35 763	1.33 752	1.24 751	1.33 769	1.06 736	0.95 731	0.27 736	0.25 743	0.29 734	0.27 736	0.30 734	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
PSMNet-RUCA	0.37 647	0.41 727	0.66 634	0.46 745	0.41 738	0.34 579	0.25 595	0.57 664	0.45 589	0.39 614	0.52 638	0.43 605	0.33 611	0.41 513	0.29 570	0.25 730	0.14 668	0.33 745	0.21 706	0.31 735	0.22 707

CC-Net-ROB	0.43 677	0.47 736	0.65 629	0.37 724	0.23 674	0.51 684	0.29 639	0.66 716	0.49 633	0.46 664	0.51 630	0.48 638	0.38 643	0.96 725	0.35 608	0.34 750	0.23 737	0.55 762	0.25 727	0.31 735	0.20 690

ELAS	0.74 739	0.36 709	0.85 691	0.36 718	0.33 726	1.36 771	0.77 763	0.93 755	0.92 744	1.41 767	1.53 761	1.16 748	1.17 759	0.95 724	1.03 735	0.26 731	0.25 743	0.28 730	0.28 741	0.31 735	0.30 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
MFN_U_SF_RVC	0.56 712	0.51 745	1.19 736	0.38 726	0.22 661	0.69 718	0.27 616	0.80 744	0.67 705	0.73 724	0.74 707	0.87 729	0.61 723	0.81 696	0.76 710	0.29 744	0.27 746	0.32 741	0.37 750	0.32 738	0.31 737

nnnnnnn	0.74 739	0.33 701	1.35 748	0.42 733	0.35 730	0.79 733	0.46 721	0.82 748	1.08 758	1.05 753	1.50 759	1.57 760	0.98 753	1.12 743	1.09 745	0.27 736	0.25 743	0.32 741	0.31 743	0.34 739	0.32 740

DStereoFS	0.84 747	0.66 761	0.80 672	0.53 758	0.50 750	1.23 765	0.55 739	0.94 756	1.32 768	0.89 736	1.32 750	1.04 739	2.32 785	1.29 759	1.14 747	0.31 747	0.35 759	0.30 736	0.39 753	0.34 739	0.60 766

Anonymous_2	0.37 647	0.21 606	0.47 522	0.20 276	0.21 644	0.42 642	0.26 609	0.38 424	0.29 382	0.33 521	0.30 402	0.44 616	0.38 643	0.36 488	0.29 570	0.26 731	0.29 750	0.44 756	1.41 793	0.34 739	0.21 700

UDG	0.40 666	0.46 734	0.49 539	0.40 731	0.35 730	0.47 668	0.27 616	0.54 628	0.47 612	0.39 614	0.45 595	0.59 687	0.44 674	0.46 529	0.39 627	0.26 731	0.19 715	0.48 758	0.22 717	0.34 739	0.26 727

fsdfsdds	1.26 767	0.33 701	1.44 752	0.43 735	0.59 758	2.19 782	1.14 783	1.28 768	2.36 785	2.10 790	4.10 794	3.15 785	1.94 779	1.09 740	1.28 760	0.22 714	0.19 715	0.34 746	0.25 727	0.36 743	0.34 742

NVStereoNet_ROB	0.67 728	0.49 742	0.83 682	0.48 747	0.40 737	0.51 684	0.46 721	0.70 729	0.77 722	0.84 734	1.72 767	1.02 738	0.83 743	1.23 751	0.79 716	0.32 748	0.38 761	0.40 754	0.46 757	0.36 743	0.41 749
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
DDUNet	0.41 668	0.50 743	0.48 533	0.44 740	0.39 735	0.46 661	0.32 664	0.50 569	0.43 561	0.45 660	0.52 638	0.57 682	0.36 630	0.48 537	0.33 599	0.33 749	0.21 727	0.55 762	0.25 727	0.37 745	0.32 740

Selective-IGEV-i16pa	30.47 833	41.93 838	4.02 784	0.49 752	0.37 734	96.94 839	0.74 759	60.26 841	58.76 839	17.24 820	64.39 838	38.26 840	49.53 839	106.11 841	26.15 824	19.96 831	3.42 806	4.39 807	1.81 801	0.39 746	14.22 821

DStereoSA	0.81 746	0.37 716	1.08 724	0.51 754	0.65 763	0.67 715	1.44 789	0.74 734	1.06 756	0.54 700	1.67 766	0.49 644	1.78 777	0.96 725	1.69 773	0.28 741	0.43 765	0.27 722	0.51 763	0.40 747	0.58 763

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 729	0.64 759	1.06 720	0.45 741	0.27 702	1.40 774	0.58 742	0.78 740	0.92 744	0.84 734	0.86 721	0.88 731	0.68 728	1.33 761	0.68 706	0.37 754	0.29 750	0.34 746	0.36 749	0.43 748	0.37 745

MADNet+	1.01 758	1.16 785	4.72 791	0.70 766	0.47 747	1.24 766	0.96 773	0.97 758	0.89 736	0.65 717	0.77 711	0.87 729	0.85 746	2.09 781	1.68 771	0.38 755	0.39 762	0.31 738	0.27 736	0.43 748	0.39 747

SQANet	0.40 666	0.48 738	0.67 635	0.48 747	0.39 735	0.48 674	0.22 528	0.51 587	0.43 561	0.40 624	0.47 612	0.47 631	0.33 611	0.54 571	0.32 592	0.36 752	0.15 684	0.40 754	0.21 706	0.45 750	0.31 737

DStereoO	0.46 688	0.32 697	0.51 560	0.36 718	0.29 719	0.38 616	0.45 718	0.55 638	0.60 688	0.47 672	0.49 620	0.48 638	0.73 733	0.59 602	0.69 707	0.81 778	0.18 707	0.38 751	0.19 699	0.46 751	0.20 690

FADE	4.32 794	1.06 781	4.35 785	0.71 767	0.76 772	0.73 722	0.50 733	1.85 784	1.52 775	0.75 728	0.66 692	1.17 749	2.69 788	2.83 786	1.96 783	24.23 836	4.70 808	17.35 827	17.61 825	0.49 752	0.44 751

anonymity	0.56 712	0.54 750	0.70 648	0.47 746	0.61 760	0.56 697	0.43 714	0.69 727	0.49 633	0.63 713	0.55 653	0.54 671	0.60 714	0.61 613	0.57 682	0.55 763	0.53 778	0.50 759	0.54 767	0.51 753	0.56 760

Consistency-Raft	0.55 711	0.48 738	1.02 716	0.45 741	0.49 749	0.49 679	0.47 726	0.72 732	0.72 715	0.45 660	0.82 717	0.47 631	0.60 714	0.50 546	0.63 698	0.39 756	0.39 762	0.44 756	0.51 763	0.52 754	0.37 745

SGM+DAISY	0.87 748	0.66 761	1.30 746	0.51 754	0.60 759	1.03 752	0.84 769	0.76 736	0.73 718	1.39 765	1.51 760	1.31 754	1.22 763	1.11 741	1.08 740	0.57 765	0.53 778	0.51 761	0.51 763	0.54 755	0.61 770

SPS-STEREO	0.69 732	0.61 757	0.98 711	0.52 757	0.57 756	0.74 724	0.50 733	0.78 740	0.62 694	0.95 746	0.86 721	0.94 733	0.70 730	1.01 732	0.87 724	0.58 766	0.51 775	0.50 759	0.50 762	0.55 756	0.58 763
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
BEATNet-Init1	4.73 800	2.61 794	13.29 816	0.58 759	0.53 754	10.12 807	3.33 798	4.83 802	5.01 800	8.75 810	8.51 804	14.08 819	7.60 806	7.70 809	5.34 803	0.28 741	0.28 749	0.34 746	0.37 750	0.57 757	0.45 752

JetBlue	1.14 764	0.76 766	2.36 772	0.59 760	0.75 769	3.04 786	1.78 791	1.11 762	0.90 738	0.94 742	1.10 738	1.66 763	1.28 767	2.09 781	1.72 775	0.43 759	0.36 760	0.38 751	0.38 752	0.58 758	0.56 760

otaku	0.57 715	0.62 758	0.87 694	0.63 763	0.44 744	0.73 722	0.37 691	0.65 710	0.66 702	0.51 684	0.75 708	0.66 711	0.45 677	0.69 648	0.46 663	0.53 760	0.34 758	0.55 762	0.35 746	0.60 759	0.45 752

GCST	0.47 691	0.60 754	0.57 591	1.04 782	0.48 748	0.38 616	0.11 29	0.40 450	0.32 425	0.41 633	0.34 461	0.29 467	0.17 366	0.46 529	0.19 416	0.69 770	0.42 764	0.79 775	0.62 775	0.62 760	0.46 755

Ntro	0.58 718	0.64 759	0.92 702	0.66 764	0.50 750	0.77 728	0.36 687	0.66 716	0.70 712	0.50 679	0.59 669	0.65 707	0.51 698	0.75 672	0.45 657	0.56 764	0.32 756	0.56 765	0.34 745	0.63 761	0.46 755

DGSMNet	0.61 723	0.29 674	0.91 700	0.51 754	0.70 765	0.62 710	1.38 788	0.59 679	0.55 671	0.37 583	0.61 681	0.52 662	0.33 611	0.65 637	0.43 649	0.53 760	0.60 785	0.67 767	0.61 774	0.63 761	0.61 770

ACVNet_1	0.72 735	0.81 768	1.37 750	0.72 768	0.53 754	0.77 728	0.42 712	0.85 754	0.90 738	0.74 727	0.75 708	1.32 755	0.72 732	1.02 733	0.55 681	0.54 762	0.31 753	0.71 769	0.35 746	0.64 763	0.45 752

ACVNet-4b	0.72 735	0.81 768	1.33 747	0.72 768	0.50 750	0.80 734	0.31 655	0.71 731	0.80 725	0.50 679	0.72 706	0.95 735	0.43 672	0.96 725	1.20 755	1.13 790	0.21 727	0.76 772	0.45 756	0.65 764	0.46 755

DispFullNet	0.66 727	0.89 773	1.59 759	0.77 770	1.21 785	0.51 684	0.23 555	0.59 679	0.72 715	0.69 722	0.61 681	0.69 718	0.91 748	0.79 688	0.48 666	0.27 736	0.12 645	0.73 770	0.30 742	0.65 764	0.40 748

WAO-7	1.01 758	0.89 773	0.93 704	0.83 774	0.66 764	1.18 761	0.81 767	1.40 772	1.57 776	1.11 757	1.76 769	1.45 757	1.19 761	1.50 768	1.14 747	0.61 767	0.62 788	0.70 768	0.68 777	0.66 766	0.60 766

MFMNet_re	0.72 735	0.76 766	0.99 712	0.62 762	0.70 765	0.77 728	0.67 753	0.75 735	0.83 731	0.78 732	0.86 721	0.69 718	0.78 735	0.71 655	0.61 693	0.66 769	0.59 784	0.61 766	0.58 773	0.68 767	0.71 774

MonStereo1	0.93 754	0.56 751	0.82 679	0.69 765	0.58 757	1.37 772	0.35 682	0.94 756	1.25 766	0.93 741	1.90 770	1.52 759	2.10 782	1.27 756	0.77 713	0.69 770	0.33 757	0.75 771	0.47 759	0.70 768	0.57 762

Selective-IGEV-i1pa	5.57 801	7.99 807	4.76 793	0.80 771	0.45 745	12.99 810	3.60 799	9.25 811	7.43 804	6.97 805	9.87 808	8.94 807	7.26 805	14.66 820	5.65 804	3.55 804	1.08 796	1.93 795	0.72 780	0.73 769	2.79 799

ACVNet_2	0.89 750	0.87 772	1.25 741	0.82 772	0.62 761	0.97 750	0.62 748	1.14 765	1.42 771	1.00 750	1.40 753	1.47 758	0.84 744	1.11 741	0.66 704	0.61 767	0.43 765	0.78 773	0.49 760	0.75 770	0.52 758

RainbowNet	0.72 735	0.89 773	1.02 716	0.82 772	0.63 762	0.78 731	0.52 735	0.81 746	0.93 748	0.60 708	0.79 713	0.80 726	0.60 714	0.80 692	0.57 682	0.78 776	0.55 781	0.78 773	0.49 760	0.76 771	0.58 763

WAO-6	1.07 762	0.93 776	0.92 702	0.96 776	0.78 773	1.28 768	0.75 760	1.34 770	2.00 782	1.02 752	1.54 762	1.59 761	1.22 763	1.31 760	1.14 747	0.78 776	0.55 781	1.02 782	0.75 782	0.83 772	0.69 773

IMH-64-1	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 748	0.71 755	1.27 766	1.10 760	0.89 736	1.45 755	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 766

IMH-64	0.91 751	0.86 770	0.84 687	0.97 777	0.75 769	0.92 748	0.71 755	1.27 766	1.10 760	0.89 736	1.45 755	1.14 745	0.96 750	1.19 747	0.84 719	0.74 773	0.51 775	0.97 778	0.55 768	0.84 773	0.60 766

IMH	1.05 761	0.95 777	1.00 713	1.01 779	0.78 773	1.11 757	0.68 754	1.38 771	1.43 772	1.00 750	1.72 767	1.43 756	1.14 755	1.73 775	0.89 726	1.09 787	0.55 781	0.99 780	0.57 772	0.87 775	0.62 772

LVE	1.13 763	1.02 778	1.28 744	1.01 779	0.80 776	1.29 769	0.81 767	1.47 775	1.96 780	1.07 755	1.90 770	1.90 766	1.01 754	1.48 767	0.91 728	0.93 784	0.61 787	0.94 777	0.69 778	0.87 775	0.75 778

WAO-8	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 778	0.75 760	1.84 781	3.83 793	1.44 771	2.21 776	2.15 771	1.43 772	3.17 788	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 774

Venus	1.46 773	1.10 783	1.09 725	1.10 783	0.84 777	2.06 778	0.75 760	1.84 781	3.83 793	1.44 771	2.21 776	2.15 771	1.43 772	3.17 788	1.19 753	0.91 782	0.65 790	1.09 783	0.79 783	0.90 777	0.71 774

Dean	1.17 766	1.04 780	1.49 755	1.03 781	0.78 773	1.20 764	0.77 763	1.48 776	1.96 780	1.28 761	1.99 773	2.15 771	1.14 755	1.25 754	1.00 734	0.81 778	0.60 785	1.01 781	0.69 778	0.92 779	0.74 777

PWCK	1.00 755	1.17 786	1.70 764	0.91 775	0.41 738	1.19 763	0.92 771	1.10 761	1.14 762	1.16 759	1.14 741	1.25 752	0.88 747	1.75 777	1.04 737	0.87 781	0.50 773	0.87 776	0.53 766	0.96 780	0.52 758

SuperB	0.49 697	0.28 664	2.23 770	0.23 478	0.15 510	0.41 635	0.32 664	0.47 535	0.82 727	0.43 649	0.50 624	0.33 513	0.45 677	0.68 646	1.08 740	0.10 504	0.07 433	0.09 409	0.08 369	0.98 781	0.14 619

DNS	0.26 538	0.30 681	0.18 121	0.17 67	0.10 160	0.13 38	0.14 145	0.24 187	0.16 112	0.12 133	0.17 227	0.13 190	0.10 102	0.70 651	0.37 615	0.08 342	0.14 668	0.08 306	0.05 82	1.01 782	0.80 780

UHP(ZeroShot)	4.71 797	0.60 754	7.05 800	0.48 747	0.70 765	9.17 804	2.53 795	5.32 804	14.17 817	8.26 808	14.83 816	9.91 809	8.72 807	4.02 799	3.96 793	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 793

UHP	4.71 797	0.60 754	7.05 800	0.48 747	0.70 765	9.17 804	2.53 795	5.32 804	14.17 817	8.26 808	14.83 816	9.91 809	8.72 807	4.02 799	3.96 793	0.41 757	0.31 753	0.37 749	0.56 770	1.09 783	1.78 793

DNSM	0.28 571	0.28 664	0.17 96	0.17 67	0.09 79	0.15 85	0.15 205	0.24 187	0.18 166	0.14 203	0.17 227	0.13 190	0.11 157	0.75 672	0.63 698	0.08 342	0.13 657	0.06 62	0.05 82	1.14 785	0.81 781

UNDER WATER-64	1.55 775	1.19 787	2.52 775	1.31 788	0.95 781	2.12 780	1.21 784	1.45 774	3.19 789	1.43 770	1.32 750	2.64 780	2.04 781	1.63 772	1.83 777	1.11 788	0.67 792	1.28 788	0.92 788	1.19 786	1.02 786

light-stereo	2.37 786	0.69 763	3.61 782	3.84 798	3.41 793	4.04 789	0.31 655	2.13 788	1.45 773	3.61 798	6.33 800	6.90 806	0.63 724	4.83 802	1.28 760	0.71 772	0.74 794	0.32 741	0.39 753	1.20 787	0.96 783

UNDER WATER	1.59 776	1.22 788	2.36 772	1.38 789	1.03 782	1.67 777	1.10 780	1.54 779	3.63 791	1.44 771	1.47 757	2.85 783	2.25 784	1.67 773	1.94 781	1.06 786	0.62 788	1.31 789	0.93 789	1.21 788	1.02 786

TorneroNet-64	1.43 771	1.03 779	1.20 737	1.10 783	0.86 779	2.26 783	0.73 758	1.84 781	3.84 795	1.25 760	2.25 778	2.69 781	1.42 770	1.76 778	1.43 764	0.76 775	0.50 773	1.09 783	0.66 776	1.23 789	0.76 779

TorneroNet	2.22 783	1.08 782	1.24 740	1.14 787	0.90 780	5.58 793	0.80 765	2.12 787	8.69 805	2.58 793	5.42 797	3.88 788	1.97 780	1.78 780	1.87 778	0.86 780	0.54 780	1.15 787	0.74 781	1.23 789	0.85 782

notaker	1.45 772	1.34 789	1.48 753	1.40 790	1.07 783	1.18 761	0.85 770	1.48 776	1.40 770	1.51 776	3.46 790	2.40 776	1.81 778	1.76 778	1.45 767	1.11 788	0.69 793	1.38 790	0.87 787	1.31 791	0.97 785

ktn	1.77 779	1.36 790	1.22 738	1.43 791	1.14 784	1.52 775	1.08 779	1.51 778	3.96 796	2.77 795	4.69 795	3.35 786	1.46 774	1.69 774	1.25 759	1.43 792	0.77 795	1.45 791	0.99 790	1.32 792	0.96 783

KSHMR	1.89 780	1.36 790	1.60 760	1.47 792	1.22 786	1.38 773	1.06 778	1.79 780	5.97 801	1.42 769	5.65 799	2.98 784	1.14 755	2.23 784	1.20 755	1.27 791	1.12 797	1.46 792	1.10 792	1.32 792	1.15 788

JetRed	2.30 785	2.64 795	6.12 797	1.12 786	1.38 790	5.85 800	3.29 797	1.99 785	1.67 777	1.98 788	1.95 772	2.16 774	1.60 775	2.48 785	4.10 795	1.05 785	1.60 798	1.09 783	1.01 791	1.67 794	1.28 791

MADNet++	2.26 784	1.80 793	2.06 768	2.13 796	1.97 792	2.61 785	1.79 792	2.38 791	2.16 783	2.75 794	2.65 785	2.38 775	2.43 786	3.17 788	3.21 789	2.17 800	1.95 801	1.94 796	1.63 794	2.06 795	2.01 796

HanzoNet	2.97 787	1.69 792	2.29 771	1.74 793	1.33 789	1.53 776	1.03 777	1.99 785	2.64 788	5.51 802	5.16 796	5.90 796	6.82 804	4.32 801	3.29 790	3.16 803	2.02 803	1.92 794	2.87 805	2.24 796	1.89 795

tt	4.71 797	0.10 177	3.94 783	2.06 795	1.53 791	10.14 808	16.88 810	9.27 812	4.98 799	1.39 765	1.02 735	4.68 791	4.90 799	3.35 791	5.86 805	5.76 809	9.15 817	2.24 804	2.53 803	3.10 797	1.32 792

DPSimNet_ROB	4.34 796	4.23 796	6.89 799	3.67 797	3.68 794	4.75 790	5.21 806	2.67 793	3.68 792	5.82 803	3.95 792	5.57 793	6.72 803	3.46 792	4.48 796	4.05 807	2.88 804	4.68 808	3.12 807	3.69 798	3.62 801

USTest	6.88 802	5.23 799	5.63 796	7.22 803	7.29 798	14.34 812	22.76 812	8.48 809	9.32 806	5.42 801	6.39 803	6.29 805	6.64 802	6.92 806	8.62 808	1.94 793	3.29 805	2.16 803	2.55 804	3.85 799	3.29 800

DGTPSM_ROB	8.34 805	5.10 797	10.37 814	5.31 801	10.18 801	8.33 802	23.60 816	6.06 806	13.41 814	4.90 799	10.87 812	5.65 794	10.44 809	6.17 804	12.59 810	3.74 805	7.55 810	3.69 805	7.26 813	4.14 800	7.46 811

WQFJA1++	0.44 683	0.07 4	0.63 619	0.18 125	0.13 394	0.15 85	0.11 29	0.20 95	0.11 17	2.05 789	0.12 110	0.23 380	0.11 157	0.17 153	0.12 149	0.08 342	0.05 47	0.06 62	0.05 82	4.20 801	0.07 287

DPSMNet_ROB	8.40 806	5.11 798	10.49 815	5.58 802	10.25 802	8.34 803	23.62 817	6.07 807	13.45 815	4.93 800	10.88 813	5.66 795	10.44 809	6.24 805	12.64 811	3.98 806	7.61 811	3.76 806	7.30 814	4.20 801	7.51 812

noway3	4.27 790	5.33 801	4.61 786	11.26 809	10.44 805	5.62 794	4.46 800	4.12 797	0.92 744	1.86 783	2.49 784	6.19 803	3.66 796	3.74 797	4.54 798	1.97 794	0.46 767	2.03 801	1.74 797	5.69 803	4.21 802

TCMNet-wrong-test	4.29 791	5.57 802	4.65 788	11.33 811	10.39 803	5.73 799	4.48 804	4.13 798	1.02 752	1.91 787	2.39 779	6.16 801	3.62 794	3.84 798	4.50 797	1.99 796	0.47 769	1.97 797	1.69 795	5.69 803	4.31 803

noway2	4.26 789	5.26 800	4.63 787	11.29 810	10.43 804	5.62 794	4.46 800	4.09 796	0.90 738	1.87 784	2.47 781	6.20 804	3.67 797	3.62 793	4.54 798	1.97 794	0.46 767	2.02 798	1.74 797	5.72 805	4.32 804

zzzz4	4.31 792	5.77 803	4.85 795	11.37 812	10.45 806	5.64 796	4.46 800	4.20 800	0.91 743	1.87 784	2.47 781	6.11 799	3.60 792	3.65 794	4.59 800	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 805

noway1	4.31 792	5.77 803	4.81 794	11.37 812	10.45 806	5.64 796	4.46 800	4.20 800	0.90 738	1.87 784	2.48 783	6.11 799	3.60 792	3.65 794	4.59 800	1.99 796	0.47 769	2.02 798	1.74 797	5.77 806	4.37 805

noway4	4.32 794	5.81 805	4.75 792	11.39 814	10.47 808	5.70 798	4.50 805	4.14 799	0.90 738	1.83 782	2.44 780	6.16 801	3.63 795	3.66 796	4.60 802	2.00 799	0.47 769	2.03 801	1.73 796	5.80 808	4.40 807

ASD4	7.23 803	6.65 806	7.69 802	5.24 800	5.62 797	11.85 809	20.36 811	7.57 808	7.14 803	6.55 804	5.47 798	5.99 798	5.78 800	7.22 807	9.24 809	4.85 808	4.44 807	6.40 815	5.19 808	6.53 809	4.89 808

iinet-test	10.78 809	9.29 808	9.70 804	10.48 804	10.68 809	17.98 817	25.98 818	12.57 816	13.39 812	9.64 814	10.10 809	10.06 811	10.61 812	11.22 816	12.70 812	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 809

IINet	10.78 809	9.29 808	9.70 804	10.48 804	10.68 809	17.98 817	25.98 818	12.57 816	13.39 812	9.64 814	10.10 809	10.06 811	10.61 812	11.22 816	12.70 812	6.40 811	7.74 812	5.68 810	6.69 809	7.47 810	7.30 809

DPSM_ROB	11.49 812	9.87 814	10.35 812	11.13 807	11.31 811	19.11 820	27.51 821	13.37 819	14.21 819	10.31 816	11.06 814	10.96 817	11.27 817	11.96 818	13.59 815	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 814

DPSM	11.49 812	9.87 814	10.35 812	11.13 807	11.31 811	19.11 820	27.51 821	13.37 819	14.21 819	10.31 816	11.06 814	10.96 817	11.27 817	11.96 818	13.59 815	6.78 813	8.19 815	6.03 812	7.09 811	7.93 812	7.73 814

PML	16.10 817	12.82 818	6.78 798	5.23 799	7.76 799	33.92 825	66.56 835	5.30 803	10.28 807	26.12 835	68.59 839	20.51 822	13.49 819	10.06 811	6.78 807	5.96 810	2.00 802	6.04 814	2.18 802	8.96 814	2.60 798

xxxxx1	15.27 814	9.54 811	10.31 809	20.13 819	18.88 817	17.08 813	23.03 813	10.36 813	10.99 808	9.21 811	9.62 805	10.74 814	10.61 812	10.72 812	13.89 817	7.97 815	9.20 818	31.85 836	44.72 837	12.84 815	13.69 816

tt_ll	15.27 814	9.54 811	10.31 809	20.13 819	18.88 817	17.08 813	23.03 813	10.36 813	10.99 808	9.21 811	9.62 805	10.74 814	10.61 812	10.72 812	13.89 817	7.97 815	9.20 818	31.85 836	44.72 837	12.84 815	13.69 816

ff	15.27 814	9.54 811	10.31 809	20.13 819	18.88 817	17.08 813	23.03 813	10.36 813	10.99 808	9.21 811	9.62 805	10.74 814	10.61 812	10.72 812	13.89 817	7.97 815	9.20 818	31.85 836	44.72 837	12.84 815	13.69 816

LRCNet_RVC	10.90 811	14.34 819	9.35 803	15.35 815	8.04 800	1.08 754	0.34 678	8.78 810	0.70 712	12.63 819	16.05 818	9.85 808	6.54 801	8.57 810	6.34 806	20.27 832	5.40 809	23.70 833	21.88 833	14.87 818	13.83 820

Hybrid-DGEV	23.16 826	19.94 828	20.96 827	22.49 823	22.75 823	38.51 831	55.52 834	27.09 834	28.90 833	20.58 827	22.25 827	22.00 825	22.80 829	24.11 829	27.33 826	13.60 821	16.47 823	12.14 816	14.30 821	15.95 819	15.54 824

CasAABBNet	23.10 822	19.86 823	20.64 824	22.47 822	22.73 821	38.41 829	55.50 831	26.89 830	28.70 829	20.61 830	22.15 826	22.08 829	22.75 827	23.99 824	27.36 827	13.59 818	16.48 824	12.14 816	14.27 817	15.95 819	15.53 823

RAFT-FEzeroshot	23.10 822	19.88 825	20.56 822	22.49 823	22.75 823	38.38 826	55.50 831	26.84 827	28.66 827	20.60 828	22.10 824	22.05 826	22.74 825	24.00 826	27.37 829	13.59 818	16.48 824	12.14 816	14.28 818	15.96 821	15.54 824

RAFT-FE	23.10 822	19.88 825	20.56 822	22.49 823	22.75 823	38.38 826	55.50 831	26.84 827	28.66 827	20.60 828	22.10 824	22.05 826	22.74 825	24.00 826	27.37 829	13.59 818	16.48 824	12.14 816	14.28 818	15.96 821	15.54 824

FlowAnything	23.14 825	19.87 824	20.79 825	22.50 826	22.74 822	38.39 828	55.46 828	26.89 830	28.72 830	20.77 832	22.29 829	22.07 828	22.72 824	23.99 824	27.41 831	13.60 821	16.55 830	12.15 820	14.36 822	15.97 823	15.52 822

Selective-RAFT-Error	23.16 826	19.93 827	20.87 826	22.54 827	22.81 826	38.52 832	55.47 829	27.01 833	28.83 831	20.66 831	22.25 827	22.09 830	22.80 829	24.09 828	27.36 827	13.61 823	16.48 824	12.15 820	14.28 818	15.99 824	15.57 827

RAFTStereoReplicaGSO							55.43 827	27.33 835	29.43 834	20.86 833	24.21 832	22.72 832	23.17 831	24.65 832	28.47 833	13.68 825	16.54 829	12.29 823	14.47 823	16.02 825

LSM0	24.24 829	19.98 829	22.32 828	24.22 829	40.14 835	38.48 830	55.20 826	26.95 832	28.57 826	20.49 826	21.83 822	22.26 831	22.75 827	24.22 830	27.30 825	13.66 824	16.32 822	12.19 822	14.15 816	16.10 826	17.66 829

real-time stereo	19.07 820	18.91 822	16.59 817	20.12 818	17.29 815	28.07 824	33.08 823	22.27 825	20.40 824	19.30 824	17.17 819	20.25 821	17.40 821	21.10 823	19.76 822	15.87 827	14.54 821	15.28 825	13.39 815	16.88 827	13.78 819

fast-reg	23.64 828	20.51 831	23.42 829	23.22 828	24.75 830	38.73 833	55.47 829	26.85 829	28.86 832	20.12 825	21.73 821	21.64 824	22.22 823	24.30 831	27.54 832	13.91 826	16.52 828	14.85 824	15.62 824	16.91 828	15.71 828

zzzzzz3	33.80 834	21.93 832	29.35 832	40.69 835	40.71 836	54.58 835	75.81 837	38.06 837	43.73 837	30.21 837	32.81 834	33.59 838	36.40 837	35.16 834	41.64 836	19.24 829	24.62 833	18.35 828	21.58 829	19.15 829	18.48 830

zzz1	33.83 835	21.95 833	29.58 833	40.69 835	40.71 836	54.57 834	75.77 836	38.08 838	43.79 838	30.23 838	32.84 835	33.61 839	36.40 837	35.19 835	41.64 836	19.25 830	24.62 833	18.36 829	21.58 829	19.16 830	18.49 831

HaxPig	17.72 819	20.22 830	19.73 819	16.53 816	16.51 814	9.27 806	9.33 807	14.34 821	13.27 811	18.65 821	18.70 820	17.35 820	16.77 820	17.04 821	16.45 820	22.05 835	20.89 831	22.27 832	21.53 828	21.29 831	22.13 834

zzzz2	34.86 836	30.12 836	31.42 834	34.23 831	34.22 833	58.04 836	83.74 838	40.88 839	43.54 835	31.10 839	33.46 836	32.70 836	33.88 835	35.86 836	41.00 834	20.48 833	24.86 835	18.45 830	21.67 831	24.07 832	23.42 835

noway5	34.86 836	30.12 836	31.42 834	34.23 831	34.22 833	58.04 836	83.74 838	40.88 839	43.54 835	31.10 839	33.46 836	32.70 836	33.88 835	35.86 836	41.00 834	20.48 833	24.86 835	18.45 830	21.67 831	24.07 832	23.42 835

MEDIAN_ROB	21.21 821	24.62 834	23.47 830	19.58 817	19.65 820	13.22 811	10.96 808	17.88 822	17.00 821	22.14 834	22.02 823	20.86 823	20.36 822	21.06 822	19.71 821	25.63 837	24.13 832	26.21 834	25.20 834	25.17 834	25.38 837

AVERAGE_ROB	25.43 830	29.06 835	27.24 831	24.63 830	24.20 829	17.73 816	12.61 809	22.29 826	21.39 825	26.79 836	26.16 833	25.20 833	24.64 834	25.07 833	23.53 823	29.96 838	28.40 837	30.60 835	29.58 835	29.72 835	29.84 838

RSGM-EC	29.65 831	17.75 820	10.04 807	35.31 833	33.15 831	26.42 822	46.65 824	19.89 823	17.74 822	18.92 822	23.36 830	30.14 834	23.59 832	41.87 838	45.99 838	59.56 839	34.38 838	33.25 839	20.37 826	34.97 836	19.60 832

acva	29.65 831	17.75 820	10.04 807	35.31 833	33.15 831	26.42 822	46.65 824	19.89 823	17.74 822	18.92 822	23.36 830	30.14 834	23.59 832	41.87 838	45.99 838	59.56 839	34.38 838	33.25 839	20.37 826	34.97 836	19.60 832

DLNR_Zeroshot_test	10.44 807	12.10 816	19.93 820	106.08 838	23.66 828	0.14 61	0.13 100	3.22 794	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.36 801	0.06 290	0.07 191	0.07 281	39.70 838	0.06 178

DLNR-FE	10.45 808	12.13 817	19.94 821	106.10 839	23.12 827	0.14 61	0.13 100	3.28 795	0.17 144	0.16 255	0.23 317	0.16 271	0.10 102	0.31 447	0.15 293	2.41 802	0.06 290	0.07 191	0.07 281	40.22 839	0.06 178

Anonymous_1	16.62 818	9.35 810	9.84 806	10.66 806	14.64 813	18.66 819	27.12 820	12.64 818	13.51 816	10.76 818	10.30 811	10.13 813	10.60 811	11.06 815	12.74 814	15.87 827	7.74 812	16.92 826	43.48 836	58.66 840	7.68 813

test_example2	101.33 838	108.28 839	68.15 837	98.43 837	106.93 838	89.75 838	102.43 840	36.80 836	97.65 840	129.04 841	130.15 840	65.26 841	66.62 840	92.11 840	80.24 840	144.10 841	199.48 840	81.81 841	103.01 840	125.01 841	101.27 839

ccccc	256.34 839	256.29 840	313.62 839	354.40 840	364.36 839	149.10 840	168.46 841	152.89 842	131.30 841	153.93 842	155.56 841	164.00 842	204.39 841	268.02 842	295.19 841	390.55 842	349.22 841	244.59 842	219.82 841	412.30 842	378.83 840

Low-res two-view benchmark