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

asda	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.16 131	0.11 117	0.11 99	0.08 8	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

asd	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.17 74	0.10 181	0.16 159	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.12 154	0.11 99	0.09 42	0.10 117	0.16 144	0.11 85	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

qwe	0.11 95	0.10 200	0.14 26	0.17 74	0.10 181	0.15 99	0.12 55	0.25 239	0.17 167	0.14 226	0.13 152	0.09 42	0.09 54	0.18 208	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.25_new	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.5w_new	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4.25w-stereo	0.11 95	0.11 295	0.16 82	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.12 55	0.21 141	0.14 85	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.10 117	0.15 104	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

4w-stereo	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.08 8	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

3.5w_stereo	0.11 95	0.10 200	0.14 26	0.17 74	0.09 93	0.17 211	0.09 4	0.22 168	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.09 42	0.11 180	0.19 246	0.13 243	0.04 1	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

ww3	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.17 74	0.11 251	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.11 99	0.10 85	0.08 21	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

ww2	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.12 334	0.16 159	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.11 99	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

ww	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.08 54	0.15 99	0.13 115	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.11 99	0.09 42	0.08 21	0.16 144	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MGE	0.10 16	0.08 55	0.14 26	0.22 448	0.15 542	0.13 44	0.12 55	0.15 24	0.17 167	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 208	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

L400	0.12 137	0.10 200	0.20 179	0.19 212	0.12 334	0.19 282	0.18 400	0.20 120	0.15 109	0.12 154	0.11 99	0.08 8	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

L500	0.12 137	0.10 200	0.21 198	0.19 212	0.12 334	0.19 282	0.17 346	0.21 141	0.17 167	0.13 194	0.14 193	0.08 8	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.05 8	0.05 52

FETCStereo	0.12 137	0.08 55	0.20 179	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.17 167	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.15 104	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FETStereo	0.12 137	0.08 55	0.19 160	0.18 139	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.17 52	0.18 194	0.18 321	0.16 231	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

CEFStereo	0.12 137	0.08 55	0.24 244	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.18 194	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

CGFBStereo	0.12 137	0.08 55	0.23 233	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.17 167	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

MGW-Stereo-1	0.10 16	0.07 5	0.13 8	0.18 139	0.07 10	0.16 159	0.13 115	0.14 17	0.16 131	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.08 21	0.16 144	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MGW-Stereo	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.17 74	0.11 251	0.14 70	0.12 55	0.20 120	0.16 131	0.10 70	0.12 128	0.11 134	0.11 180	0.17 171	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

test410_97500	0.10 16	0.09 126	0.17 115	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.09 4	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

test410	0.10 16	0.09 126	0.18 142	0.18 139	0.10 181	0.16 159	0.09 4	0.18 73	0.14 85	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

SCION-Mon(vits-remp)	0.15 281	0.18 594	0.40 470	0.27 673	0.26 735	0.46 698	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

GELT-Stereo	0.13 196	0.09 126	0.16 82	0.20 305	0.14 476	0.14 70	0.15 226	0.33 380	0.23 319	0.14 226	0.11 99	0.11 134	0.11 180	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.05 8	0.05 52

monster-pro	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

TS12	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.21 371	0.09 93	0.19 282	0.14 164	0.23 194	0.16 131	0.14 226	0.19 288	0.12 179	0.13 281	0.17 171	0.15 323	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

canet-new	0.12 137	0.11 295	0.28 300	0.20 305	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.22 168	0.16 131	0.09 27	0.11 99	0.09 42	0.12 228	0.20 272	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

bcnet-new	0.12 137	0.11 295	0.32 352	0.20 305	0.08 54	0.16 159	0.13 115	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.12 128	0.11 134	0.11 180	0.19 246	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

LWStereo	0.12 137	0.10 200	0.27 283	0.19 212	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.21 141	0.15 109	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.12 228	0.20 272	0.09 12	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

LMStereo	0.13 196	0.11 295	0.44 530	0.21 371	0.08 54	0.14 70	0.14 164	0.21 141	0.16 131	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.13 281	0.18 208	0.09 12	0.05 9	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

ARStereo	0.12 137	0.12 361	0.28 300	0.19 212	0.08 54	0.17 211	0.15 226	0.22 168	0.18 194	0.11 117	0.14 193	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

ARStereo-new	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.14 164	0.21 141	0.18 194	0.12 154	0.15 211	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT26K	0.11 95	0.10 200	0.26 270	0.18 139	0.09 93	0.14 70	0.14 164	0.20 120	0.13 56	0.11 117	0.13 152	0.10 85	0.11 180	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

CHEStereo	0.12 137	0.11 295	0.22 217	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.15 109	0.13 194	0.16 231	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

TOTStereo	0.12 137	0.11 295	0.28 300	0.20 305	0.08 54	0.15 99	0.13 115	0.22 168	0.19 216	0.12 154	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.15 104	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

KABStereo	0.12 137	0.11 295	0.24 244	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.15 226	0.26 261	0.20 249	0.11 117	0.12 128	0.10 85	0.13 281	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-cres-4k	0.12 137	0.10 200	0.21 198	0.21 371	0.11 251	0.20 329	0.16 290	0.21 141	0.17 167	0.12 154	0.17 252	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.12 137	0.09 126	0.17 115	0.19 212	0.11 251	0.14 70	0.16 290	0.21 141	0.20 249	0.10 70	0.17 252	0.11 134	0.12 228	0.12 9	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.11 95	0.09 126	0.17 115	0.18 139	0.10 181	0.15 99	0.16 290	0.23 194	0.15 109	0.10 70	0.16 231	0.09 42	0.11 180	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.08 407

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.14 241	0.19 611	0.70 686	0.17 74	0.12 334	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.10 70	0.12 128	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.05 8	0.07 317

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.12 137	0.09 126	0.18 142	0.18 139	0.09 93	0.13 44	0.16 290	0.25 239	0.21 271	0.11 117	0.16 231	0.09 42	0.11 180	0.13 19	0.10 30	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.04 1	0.05 52

BLMT-Stereo	0.09 2	0.06 1	0.14 26	0.17 74	0.09 93	0.09 9	0.14 164	0.10 2	0.14 85	0.07 1	0.09 28	0.07 2	0.07 4	0.11 2	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

BStereo	0.13 196	0.10 200	0.42 506	0.18 139	0.11 251	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.22 292	0.12 154	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.16 144	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

Anonymus123	0.14 241	0.10 200	0.42 506	0.18 139	0.11 251	0.36 637	0.14 164	0.28 301	0.22 292	0.12 154	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.16 144	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.06 203

NLSM3	0.13 196	0.10 200	0.17 115	0.21 371	0.13 423	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.24 338	0.11 117	0.15 211	0.12 179	0.13 281	0.17 171	0.15 323	0.05 9	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.05 8	0.05 52

BridgeDepth	0.10 16	0.09 126	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.12 55	0.16 40	0.12 36	0.08 3	0.09 28	0.14 253	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Wavelet-MonSter	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.18 139	0.10 181	0.13 44	0.12 55	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

Monster-pub-eth3d	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

AdaDepth	0.11 95	0.09 126	0.20 179	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.13 115	0.16 40	0.13 56	0.10 70	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.19 246	0.12 168	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

2.25w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.18 194	0.14 226	0.17 252	0.09 42	0.10 117	0.18 208	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

4.5_new	0.11 95	0.11 295	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1

4.5w-stereo	0.11 95	0.11 295	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.16 131	0.13 194	0.13 152	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1

2.5w	0.11 95	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.09 93	0.15 99	0.15 226	0.20 120	0.15 109	0.12 154	0.13 152	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

2.75w_new	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.25 239	0.16 131	0.14 226	0.13 152	0.08 8	0.10 117	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w_new	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.22 168	0.17 167	0.14 226	0.12 128	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.25w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.22 168	0.17 167	0.14 226	0.12 128	0.10 85	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.05 52

3.75w	0.11 95	0.09 126	0.15 49	0.17 74	0.11 251	0.18 242	0.12 55	0.23 194	0.14 85	0.13 194	0.11 99	0.08 8	0.10 117	0.16 144	0.11 85	0.05 9	0.03 1	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

3w_stereo	0.12 137	0.11 295	0.18 142	0.18 139	0.08 54	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.07 2	0.12 228	0.15 104	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

2w_stereo	0.11 95	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.27 278	0.20 249	0.14 226	0.14 193	0.08 8	0.11 180	0.13 19	0.12 168	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

1w_stereo	0.12 137	0.08 55	0.14 26	0.18 139	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.25 239	0.21 271	0.13 194	0.16 231	0.08 8	0.12 228	0.16 144	0.13 243	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

monsterstereo	0.11 95	0.09 126	0.14 26	0.19 212	0.12 334	0.14 70	0.12 55	0.25 239	0.17 167	0.13 194	0.16 231	0.08 8	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.05 9	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

LG-Stereo	0.13 196	0.10 200	0.24 244	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.18 400	0.21 141	0.18 194	0.11 117	0.17 252	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.14 287	0.05 9	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

MonSter	0.10 16	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.05 9	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

L4000	0.14 241	0.09 126	0.25 259	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.20 505	0.29 318	0.15 109	0.11 117	0.19 288	0.10 85	0.11 180	0.27 421	0.13 243	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

HNOStereo	0.12 137	0.08 55	0.20 179	0.19 212	0.09 93	0.15 99	0.16 290	0.18 73	0.17 167	0.17 300	0.17 252	0.12 179	0.11 180	0.16 144	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

GIO	0.15 281	0.08 55	0.30 325	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.26 261	0.25 355	0.16 279	0.21 323	0.18 328	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

WiStereo	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt6	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt7	0.10 16	0.10 200	0.13 8	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.13 115	0.17 52	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.10 117	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt8	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.08 22	0.11 134	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

tt9	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.19 92	0.14 85	0.09 27	0.06 1	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TYNG	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.14 70	0.12 55	0.18 73	0.14 85	0.09 27	0.06 1	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

CR-Stereo	0.09 2	0.10 200	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.10 24	0.13 115	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.08 22	0.10 85	0.10 117	0.13 19	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.06 203

GFORCE	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.21 371	0.08 54	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.10 7	0.10 70	0.10 67	0.10 85	0.13 281	0.12 9	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.20 305	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.12 179	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

E$^{3}$Stereo	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

LLLLL	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

LLL	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.16 33	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.06 203

100	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.10 181	0.11 28	0.13 115	0.17 52	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.16 144	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

300	0.10 16	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.13 44	0.13 115	0.20 120	0.15 109	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.13 19	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Last	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.13 115	0.18 73	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.14 253	0.10 117	0.18 208	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

FORCE_4.7	0.10 16	0.10 200	0.12 1	0.21 371	0.08 54	0.15 99	0.15 226	0.19 92	0.14 85	0.08 3	0.10 67	0.08 8	0.10 117	0.15 104	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.04 1

F5.5	0.10 16	0.10 200	0.13 8	0.20 305	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.08 3	0.10 67	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.04 1

F8.5	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.11 31	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

FORCE_9	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

FORCE_8	0.10 16	0.10 200	0.12 1	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.13 56	0.09 27	0.10 67	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

F7	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.22 168	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.10 85	0.10 117	0.15 104	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TT111	0.10 16	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.19 92	0.13 56	0.10 70	0.08 22	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

FORCE_4	0.10 16	0.08 55	0.14 26	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.20 120	0.11 18	0.09 27	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.17 171	0.08 1	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

FORCE_5	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.20 305	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.21 141	0.10 7	0.08 3	0.10 67	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.08 1	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

FORCE_6	0.10 16	0.11 295	0.12 1	0.19 212	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.21 141	0.12 36	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

rgla	0.10 16	0.11 295	0.15 49	0.18 139	0.11 251	0.15 99	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.08 22	0.08 8	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

416test1013	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.18 139	0.11 251	0.16 159	0.11 31	0.15 24	0.13 56	0.11 117	0.09 28	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

416test	0.10 16	0.10 200	0.15 49	0.18 139	0.11 251	0.15 99	0.11 31	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.08 8	0.09 54	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA_dic	0.09 2	0.12 361	0.15 49	0.16 33	0.07 10	0.14 70	0.11 31	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.08 22	0.09 42	0.08 21	0.15 104	0.09 12	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 253	0.05 52

monster_256*512	0.17 321	0.12 361	0.18 142	0.23 510	0.13 423	0.21 363	0.19 450	0.40 486	0.29 419	0.19 333	0.22 339	0.24 431	0.17 403	0.18 208	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.07 317

GREATEN-IGEV_RVC	0.12 137	0.12 361	0.17 115	0.22 448	0.10 181	0.15 99	0.13 115	0.18 73	0.14 85	0.11 117	0.13 152	0.10 85	0.08 21	0.20 272	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

over v1	0.11 95	0.13 435	0.15 49	0.19 212	0.06 1	0.15 99	0.10 12	0.18 73	0.10 7	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.14 321	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

anonymous	0.11 95	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.10 181	0.08 4	0.14 164	0.16 40	0.17 167	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

WAFT-Stereo (ZS)	0.10 16	0.09 126	0.17 115	0.13 1	0.09 93	0.11 28	0.16 290	0.12 8	0.11 18	0.09 27	0.13 152	0.06 1	0.09 54	0.11 2	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.07 317

testmc14	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.18 139	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.15 24	0.12 36	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.08 21	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

derf	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.14 85	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.06 323	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

mm2	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

mm1	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

CAR	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.10 70	0.10 67	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MSE-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.14 70	0.10 12	0.19 92	0.13 56	0.09 27	0.10 67	0.08 8	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

CR7Stereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.14 85	0.11 117	0.14 193	0.10 85	0.11 180	0.12 9	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

BARStereo	0.12 137	0.13 435	0.28 300	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.14 193	0.09 42	0.13 281	0.18 208	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

FCBStereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.20 305	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.13 215	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

PSGStereo	0.12 137	0.11 295	0.27 283	0.20 305	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.12 154	0.12 128	0.13 215	0.13 281	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

MUNStereo	0.12 137	0.11 295	0.35 393	0.20 305	0.08 54	0.16 159	0.14 164	0.19 92	0.14 85	0.12 154	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.15 104	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.07 253	0.05 52

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.12 137	0.11 295	0.26 270	0.20 305	0.08 54	0.14 70	0.12 55	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.12 179	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

RMAStereo	0.12 137	0.12 361	0.27 283	0.21 371	0.09 93	0.19 282	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.12 154	0.13 152	0.11 134	0.12 228	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

ATMStereo	0.12 137	0.11 295	0.23 233	0.22 448	0.09 93	0.16 159	0.14 164	0.24 217	0.19 216	0.12 154	0.11 99	0.09 42	0.13 281	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.04 2	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.05 52

ACMStereo	0.12 137	0.11 295	0.25 259	0.21 371	0.08 54	0.13 44	0.14 164	0.25 239	0.21 271	0.12 154	0.15 211	0.09 42	0.14 321	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.12 137	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.13 423	0.20 329	0.16 290	0.23 194	0.18 194	0.12 154	0.15 211	0.14 253	0.13 281	0.13 19	0.12 168	0.06 65	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.14 241	0.21 639	0.47 560	0.17 74	0.12 334	0.15 99	0.14 164	0.24 217	0.16 131	0.11 117	0.14 193	0.12 179	0.10 117	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.06 323	0.06 78	0.08 406	0.05 8	0.07 317

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.12 137	0.08 55	0.29 314	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.19 714

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.13 196	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.18 139	0.14 476	0.18 242	0.15 226	0.23 194	0.21 271	0.16 279	0.22 339	0.10 85	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.13 196	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.14 476	0.18 242	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.16 279	0.21 323	0.09 42	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.13 196	0.11 295	0.38 445	0.17 74	0.11 251	0.17 211	0.14 164	0.23 194	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.13 215	0.11 180	0.14 51	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

PSi22	0.14 241	0.13 435	0.29 314	0.19 212	0.09 93	0.17 211	0.12 55	0.28 301	0.23 319	0.13 194	0.14 193	0.22 393	0.13 281	0.29 457	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.07 253	0.06 203

Selective-IGEV-i32	0.12 137	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.27 278	0.15 109	0.13 194	0.14 193	0.13 215	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

GeoVLM	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

gcap_with_dpt	0.12 137	0.09 126	0.21 198	0.18 139	0.13 423	0.18 242	0.16 290	0.24 217	0.20 249	0.16 279	0.21 323	0.09 42	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

Pro-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.10 181	0.17 211	0.13 115	0.11 4	0.13 56	0.10 70	0.09 28	0.08 8	0.06 1	0.22 323	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.08 406	0.05 8	0.05 52

MonSter++	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.16 33	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

HiDET	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 93	0.14 70	0.12 55	0.19 92	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LCMNet	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.09 93	0.15 99	0.12 55	0.18 73	0.19 216	0.10 70	0.10 67	0.11 134	0.10 117	0.15 104	0.13 243	0.06 65	0.06 323	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

VIP-Stereo	0.12 137	0.12 361	0.21 198	0.18 139	0.11 251	0.24 444	0.12 55	0.19 92	0.18 194	0.10 70	0.13 152	0.11 134	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

Replicate-Monster	0.12 137	0.10 200	0.32 352	0.16 33	0.08 54	0.17 211	0.10 12	0.22 168	0.19 216	0.11 117	0.10 67	0.10 85	0.09 54	0.19 246	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.08 407

monsters	0.11 95	0.09 126	0.13 8	0.17 74	0.12 334	0.15 99	0.11 31	0.23 194	0.15 109	0.14 226	0.12 128	0.08 8	0.09 54	0.21 300	0.10 30	0.06 65	0.04 2	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

IGEV	0.11 95	0.06 1	0.17 115	0.15 10	0.11 251	0.16 159	0.13 115	0.21 141	0.16 131	0.11 117	0.15 211	0.09 42	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

xyz-stereo-finetune2	0.17 321	0.11 295	0.26 270	0.16 33	0.09 93	0.27 499	0.19 450	0.27 278	0.20 249	0.22 368	0.28 410	0.21 380	0.22 490	0.37 526	0.22 526	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.07 317

xyz-stereo-finetune	0.16 299	0.12 361	0.23 233	0.16 33	0.08 54	0.23 421	0.20 505	0.29 318	0.31 450	0.19 333	0.22 339	0.19 349	0.15 344	0.29 457	0.20 477	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.06 203

LG-Stereo_L2	0.10 16	0.08 55	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.12 36	0.13 115	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.07 6	0.08 8	0.08 21	0.16 144	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.04 1

LG-Stereo_L1	0.10 16	0.08 55	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.12 36	0.13 115	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.08 8	0.07 4	0.17 171	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.04 1

MLG-Stereo_test1	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.18 139	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.08 3	0.06 1	0.10 85	0.07 4	0.17 171	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MLG-Stereo	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.18 139	0.07 10	0.15 99	0.11 31	0.17 52	0.11 18	0.08 3	0.06 1	0.10 85	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

MM-Stereo_test2	0.15 281	0.10 200	0.44 530	0.23 510	0.11 251	0.21 363	0.21 538	0.27 278	0.22 292	0.15 250	0.16 231	0.13 215	0.11 180	0.20 272	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.05 52

HART	0.15 281	0.11 295	0.30 325	0.21 371	0.09 93	0.17 211	0.16 290	0.30 340	0.19 216	0.15 250	0.25 379	0.17 315	0.09 54	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.07 469	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.06 203

GREAT-IGEV	0.12 137	0.09 126	0.25 259	0.16 33	0.11 251	0.14 70	0.16 290	0.17 52	0.17 167	0.10 70	0.15 211	0.09 42	0.09 54	0.18 208	0.10 30	0.06 65	0.07 469	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.10 545
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.20 419	0.13 435	0.33 370	0.18 139	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.34 393	0.21 271	0.37 625	0.39 559	0.36 581	0.24 522	0.29 457	0.21 504	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.07 317

CoSv	0.20 419	0.13 435	0.33 370	0.18 139	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.34 393	0.21 271	0.37 625	0.39 559	0.36 581	0.24 522	0.29 457	0.21 504	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.07 317

SCV_C0	0.14 241	0.11 295	0.25 259	0.19 212	0.12 334	0.15 99	0.16 290	0.30 340	0.22 292	0.13 194	0.15 211	0.13 215	0.09 54	0.24 349	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.09 441	0.06 203

AIO_rvc	0.12 137	0.11 295	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.17 346	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.13 215	0.08 21	0.22 323	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

fffft	0.13 196	0.09 126	0.24 244	0.19 212	0.10 181	0.17 211	0.19 450	0.22 168	0.16 131	0.14 226	0.11 99	0.13 215	0.10 117	0.24 349	0.18 419	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.22 396	0.14 164	0.14 17	0.16 131	0.11 117	0.10 67	0.09 42	0.08 21	0.21 300	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

SMoEStereo_RVC	0.13 196	0.10 200	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.19 92	0.19 216	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.11 180	0.24 349	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

mms	0.13 196	0.11 295	0.19 160	0.19 212	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.20 120	0.17 167	0.13 194	0.17 252	0.14 253	0.09 54	0.24 349	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.07 317

ours_stereo	0.13 196	0.11 295	0.23 233	0.20 305	0.11 251	0.17 211	0.18 400	0.20 120	0.19 216	0.13 194	0.18 279	0.14 253	0.10 117	0.23 333	0.14 287	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.06 150	0.05 52

fffy	0.14 241	0.11 295	0.24 244	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.18 400	0.22 168	0.19 216	0.13 194	0.16 231	0.15 276	0.13 281	0.25 381	0.14 287	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

WCG-NET	0.14 241	0.09 126	0.23 233	0.18 139	0.08 54	0.18 242	0.17 346	0.21 141	0.28 400	0.18 321	0.21 323	0.15 276	0.12 228	0.18 208	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

IGEV-Stereo++	0.11 95	0.08 55	0.15 49	0.19 212	0.11 251	0.14 70	0.10 12	0.22 168	0.18 194	0.10 70	0.13 152	0.10 85	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

AIO-Stereo	0.13 196	0.10 200	0.22 217	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.16 131	0.13 194	0.15 211	0.13 215	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

WCG-NET（raft）	0.14 241	0.09 126	0.23 233	0.17 74	0.08 54	0.19 282	0.16 290	0.23 194	0.26 370	0.18 321	0.19 288	0.20 366	0.12 228	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

RSM++	0.12 137	0.09 126	0.19 160	0.20 305	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.21 141	0.19 216	0.12 154	0.12 128	0.14 253	0.09 54	0.20 272	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.05 52

RSM	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.20 305	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.23 194	0.18 194	0.13 194	0.13 152	0.15 276	0.09 54	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

gcap-zeroshot	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.17 74	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

test_for_model	0.13 196	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

GCAPDPT-zeroshot4090	0.12 137	0.08 55	0.29 314	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.19 92	0.17 167	0.11 117	0.14 193	0.11 134	0.12 228	0.13 19	0.10 30	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.19 714

MoCha-V2	0.13 196	0.08 55	0.26 270	0.23 510	0.09 93	0.16 159	0.15 226	0.26 261	0.16 131	0.15 250	0.15 211	0.13 215	0.14 321	0.20 272	0.11 85	0.06 65	0.07 469	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

MIM_Stereo	0.18 347	0.12 361	0.38 445	0.20 305	0.11 251	0.17 211	0.14 164	0.35 417	0.25 355	0.27 429	0.35 511	0.23 416	0.13 281	0.27 421	0.16 353	0.06 65	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.06 203

testlalala	0.13 196	0.09 126	0.22 217	0.17 74	0.14 476	0.19 282	0.15 226	0.25 239	0.22 292	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.09 54	0.13 19	0.11 85	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.05 52

LL-Strereo2	0.18 347	0.18 594	0.39 461	0.22 448	0.12 334	0.24 444	0.13 115	0.31 352	0.23 319	0.24 393	0.20 308	0.24 431	0.12 228	0.26 401	0.15 323	0.06 65	0.06 323	0.12 627	0.09 518	0.08 351	0.07 317

4D-IteraStereo	0.17 321	0.16 559	0.50 588	0.21 371	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.28 301	0.28 400	0.23 377	0.20 308	0.20 366	0.11 180	0.19 246	0.14 287	0.06 65	0.04 2	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.06 203

LoS_RVC	0.13 196	0.10 200	0.19 160	0.18 139	0.16 579	0.20 329	0.18 400	0.20 120	0.17 167	0.13 194	0.19 288	0.12 179	0.15 344	0.17 171	0.13 243	0.06 65	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.12 610

Selective-IGEV	0.12 137	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.27 278	0.15 109	0.13 194	0.14 193	0.13 215	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

ProNet	0.14 241	0.12 361	0.25 259	0.19 212	0.11 251	0.19 282	0.19 450	0.27 278	0.20 249	0.14 226	0.13 152	0.13 215	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.07 317

RAFT_CTSACE	0.21 440	0.16 559	0.41 496	0.25 609	0.15 542	0.22 396	0.24 617	0.32 364	0.28 400	0.33 563	0.51 670	0.29 505	0.17 403	0.32 487	0.13 243	0.06 65	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.06 203

test_4	0.18 347	0.12 361	0.34 382	0.23 510	0.12 334	0.18 242	0.22 568	0.26 261	0.24 338	0.24 393	0.47 652	0.22 393	0.13 281	0.24 349	0.16 353	0.06 65	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.07 253	0.05 52

iRaft-Stereo_5w	0.23 495	0.18 594	0.44 530	0.22 448	0.13 423	0.19 282	0.19 450	0.37 450	0.32 462	0.28 443	0.37 530	0.34 562	0.23 504	0.65 678	0.27 591	0.06 65	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

test-3	0.16 299	0.09 126	0.31 342	0.21 371	0.11 251	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.27 381	0.26 418	0.16 231	0.22 393	0.12 228	0.26 401	0.18 419	0.06 65	0.04 2	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.06 203

test_1	0.16 299	0.09 126	0.31 342	0.21 371	0.11 251	0.18 242	0.16 290	0.30 340	0.27 381	0.25 404	0.16 231	0.22 393	0.12 228	0.26 401	0.18 419	0.06 65	0.04 2	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.06 203

test_3	0.18 347	0.11 295	0.32 352	0.24 568	0.11 251	0.22 396	0.25 635	0.31 352	0.31 450	0.25 404	0.18 279	0.23 416	0.13 281	0.25 381	0.19 454	0.06 65	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.07 253	0.06 203

cross-raft	0.17 321	0.12 361	0.41 496	0.23 510	0.10 181	0.20 329	0.24 617	0.33 380	0.23 319	0.23 377	0.28 410	0.29 505	0.15 344	0.17 171	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

RAFT-Stereo + iAFF	0.17 321	0.14 490	0.32 352	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.17 346	0.32 364	0.30 436	0.25 404	0.33 488	0.20 366	0.17 403	0.19 246	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.05 52

AFF-stereo	0.18 347	0.15 530	0.32 352	0.21 371	0.10 181	0.18 242	0.18 400	0.33 380	0.27 381	0.25 404	0.37 530	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.15 323	0.06 65	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

Cross2Single-S	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.16 33	0.09 93	0.08 4	0.15 226	0.13 13	0.15 109	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

tt3	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.06 1	0.15 99	0.11 31	0.21 141	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt4	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.07 10	0.13 44	0.12 55	0.22 168	0.13 56	0.08 3	0.09 28	0.10 85	0.09 54	0.17 171	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

tt5	0.10 16	0.09 126	0.16 82	0.17 74	0.08 54	0.14 70	0.11 31	0.16 40	0.12 36	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.17 171	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.05 52

GeoAtt-L (ZS)	0.08 1	0.06 1	0.15 49	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.10 12	0.10 2	0.10 7	0.10 70	0.07 6	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.04 2	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.04 1

TADF							0.19 450	0.42 516	0.36 516	0.32 546	0.21 323	0.24 431	0.18 434	0.51 588	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150

MCPF							0.20 505	0.46 563	0.44 618	0.24 393	0.33 488	0.42 642	0.24 522	0.89 756	0.22 526	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.07 253

CR-RVC	0.09 2	0.07 5	0.15 49	0.15 10	0.06 1	0.12 36	0.11 31	0.18 73	0.10 7	0.10 70	0.06 1	0.09 42	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

low	0.12 137	0.08 55	0.21 198	0.18 139	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.23 194	0.16 131	0.10 70	0.10 67	0.12 179	0.10 117	0.21 300	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.06 203

DDDD	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.16 33	0.09 93	0.13 44	0.14 164	0.20 120	0.14 85	0.10 70	0.09 28	0.15 276	0.11 180	0.13 19	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.06 203

F4.4	0.10 16	0.09 126	0.12 1	0.19 212	0.06 1	0.13 44	0.12 55	0.23 194	0.11 18	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.11 180	0.15 104	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FORCE_4.6	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.18 139	0.06 1	0.16 159	0.14 164	0.22 168	0.13 56	0.08 3	0.10 67	0.09 42	0.09 54	0.12 9	0.08 1	0.07 181	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

FORCE_4.5	0.10 16	0.09 126	0.13 8	0.19 212	0.06 1	0.13 44	0.13 115	0.23 194	0.12 36	0.08 3	0.10 67	0.08 8	0.11 180	0.15 104	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.04 1

EE1	0.14 241	0.08 55	0.31 342	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.13 115	0.32 364	0.21 271	0.16 279	0.14 193	0.15 276	0.13 281	0.25 381	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

AnonStereo	0.16 299	0.12 361	0.30 325	0.20 305	0.12 334	0.18 242	0.14 164	0.36 438	0.24 338	0.19 333	0.17 252	0.19 349	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.10 518	0.06 203

NBS	0.09 2	0.08 55	0.16 82	0.19 212	0.09 93	0.08 4	0.14 164	0.08 1	0.08 1	0.08 3	0.10 67	0.07 2	0.06 1	0.09 1	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.05 52

GEAR-Net	0.13 196	0.09 126	0.23 233	0.21 371	0.10 181	0.15 99	0.15 226	0.29 318	0.16 131	0.12 154	0.15 211	0.12 179	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

zzzzzzz1	0.28 607	0.51 783	1.51 797	0.24 568	0.16 579	0.22 396	0.21 538	0.39 472	0.34 486	0.22 368	0.25 379	0.26 466	0.21 472	0.34 501	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.08 407

noway7	0.27 585	0.51 783	1.61 803	0.24 568	0.12 334	0.22 396	0.18 400	0.44 539	0.31 450	0.21 357	0.22 339	0.24 431	0.20 462	0.20 272	0.21 504	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

over-6	0.12 137	0.13 435	0.19 160	0.19 212	0.07 10	0.16 159	0.11 31	0.26 261	0.16 131	0.10 70	0.10 67	0.10 85	0.13 281	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

over-8	0.11 95	0.13 435	0.16 82	0.20 305	0.07 10	0.15 99	0.10 12	0.19 92	0.10 7	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

small-0shot	0.10 16	0.09 126	0.18 142	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.16 290	0.14 17	0.12 36	0.08 3	0.15 211	0.08 8	0.08 21	0.11 2	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

over-9	0.11 95	0.13 435	0.16 82	0.19 212	0.07 10	0.15 99	0.10 12	0.20 120	0.11 18	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.06 150	0.06 203

Anonymus	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.19 212	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.20 120	0.16 131	0.11 117	0.09 28	0.14 253	0.12 228	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

PhaseNet	0.13 196	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.24 217	0.17 167	0.11 117	0.12 128	0.16 301	0.12 228	0.19 246	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.07 317

TestStereo-Hl	0.18 347	0.11 295	0.31 342	0.17 74	0.10 181	0.22 396	0.16 290	0.36 438	0.29 419	0.23 377	0.26 392	0.22 393	0.19 451	0.38 533	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.07 317

MCSU-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.07 10	0.16 159	0.15 226	0.17 52	0.16 131	0.12 154	0.13 152	0.12 179	0.08 21	0.15 104	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

qqai	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.18 139	0.09 93	0.11 28	0.12 55	0.16 40	0.14 85	0.08 3	0.09 28	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

quiztm	0.15 281	0.15 530	0.25 259	0.22 448	0.14 476	0.17 211	0.17 346	0.33 380	0.21 271	0.18 321	0.21 323	0.14 253	0.10 117	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.05 52

MGA	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.10 181	0.15 99	0.10 12	0.18 73	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.07 4	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

PointNet	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.14 164	0.17 52	0.14 85	0.08 3	0.11 99	0.12 179	0.09 54	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

LiteMatch*	0.11 95	0.07 5	0.22 217	0.16 33	0.10 181	0.13 44	0.13 115	0.18 73	0.14 85	0.09 27	0.09 28	0.09 42	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.06 203

KMOStereo	0.13 196	0.11 295	0.30 325	0.20 305	0.13 423	0.20 329	0.14 164	0.23 194	0.16 131	0.12 154	0.13 152	0.09 42	0.15 344	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

RT-Monster	0.15 281	0.08 55	0.21 198	0.17 74	0.14 476	0.20 329	0.11 31	0.29 318	0.32 462	0.24 393	0.22 339	0.17 315	0.13 281	0.18 208	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

PipStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.08 3	0.07 6	0.13 215	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22b	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.15 24	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.13 215	0.09 54	0.12 9	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

PSi22a	0.09 2	0.06 1	0.16 82	0.15 10	0.07 10	0.09 9	0.11 31	0.14 17	0.10 7	0.08 3	0.07 6	0.11 134	0.08 21	0.11 2	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA3	0.10 16	0.10 200	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.16 159	0.14 164	0.14 17	0.13 56	0.11 117	0.09 28	0.10 85	0.10 117	0.16 144	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

Foundation-i1c-attn	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.15 226	0.24 217	0.17 167	0.13 194	0.15 211	0.16 301	0.13 281	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Foundation-i1b	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.07 10	0.16 159	0.15 226	0.25 239	0.16 131	0.14 226	0.15 211	0.17 315	0.12 228	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

Foundation-i1a	0.12 137	0.07 5	0.14 26	0.15 10	0.07 10	0.18 242	0.16 290	0.25 239	0.16 131	0.16 279	0.16 231	0.18 328	0.13 281	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

DepthFocus	0.10 16	0.07 5	0.21 198	0.15 10	0.11 251	0.10 24	0.13 115	0.15 24	0.08 1	0.12 154	0.10 67	0.09 42	0.07 4	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.05 52

Foundation-i1	0.13 196	0.07 5	0.16 82	0.17 74	0.11 251	0.17 211	0.16 290	0.32 364	0.22 292	0.15 250	0.17 252	0.20 366	0.13 281	0.14 51	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

Foundation-i32	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.06 1	0.09 9	0.12 55	0.14 17	0.09 3	0.08 3	0.07 6	0.10 85	0.08 21	0.11 2	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

LACA2	0.10 16	0.11 295	0.20 179	0.16 33	0.07 10	0.16 159	0.13 115	0.17 52	0.14 85	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

LACA1	0.09 2	0.10 200	0.13 8	0.16 33	0.07 10	0.15 99	0.12 55	0.15 24	0.11 18	0.09 27	0.07 6	0.09 42	0.10 117	0.13 19	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.05 8	0.05 52

Test_v1	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.15 10	0.09 93	0.13 44	0.13 115	0.22 168	0.16 131	0.09 27	0.10 67	0.08 8	0.08 21	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.04 1

Hybrid-DGEV-03	0.20 419	0.14 490	0.31 342	0.22 448	0.12 334	0.26 488	0.16 290	0.31 352	0.27 381	0.32 546	0.58 709	0.23 416	0.15 344	0.23 333	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.06 203

Hybrid-DGEV-2	0.21 440	0.15 530	0.34 382	0.24 568	0.13 423	0.28 519	0.14 164	0.48 587	0.44 618	0.27 429	0.24 367	0.25 444	0.25 545	0.28 437	0.19 454	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.07 317

DispViT+	0.12 137	0.07 5	0.19 160	0.15 10	0.16 579	0.10 24	0.12 55	0.26 261	0.23 319	0.13 194	0.11 99	0.10 85	0.08 21	0.21 300	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.04 1	0.04 1

MatchAttention (ZS)	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.14 4	0.06 1	0.08 4	0.13 115	0.12 8	0.11 18	0.07 1	0.12 128	0.07 2	0.07 4	0.13 19	0.09 12	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52
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
BridgeDepth_RVC	0.10 16	0.07 5	0.15 49	0.13 1	0.07 10	0.16 159	0.10 12	0.20 120	0.14 85	0.09 27	0.10 67	0.09 42	0.12 228	0.13 19	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.05 93	0.06 150	0.04 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.19 450	0.51 629	0.51 688	0.15 250	0.17 252	0.15 276	0.16 370	0.20 272	0.20 477	0.07 181	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

WQFJX	0.18 347	0.10 200	0.17 115	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.18 400	0.53 660	0.45 631	0.17 300	0.16 231	0.14 253	0.16 370	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.08 563	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

NLMM	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.22 448	0.18 626	0.25 464	0.19 450	0.51 629	0.51 688	0.15 250	0.17 252	0.15 276	0.16 370	0.20 272	0.20 477	0.07 181	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

CSFM-Stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.16 33	0.08 54	0.16 159	0.13 115	0.21 141	0.11 18	0.11 117	0.11 99	0.10 85	0.10 117	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.06 323	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.05 52

GSStereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.17 74	0.12 334	0.19 282	0.16 290	0.26 261	0.18 194	0.13 194	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

GS-Stereo							0.16 290	0.26 261	0.18 194	0.13 194	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

FE-Mocha	0.16 299	0.10 200	0.33 370	0.19 212	0.13 423	0.19 282	0.15 226	0.35 417	0.22 292	0.24 393	0.24 367	0.20 366	0.14 321	0.17 171	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

IGEV-FE	0.18 347	0.10 200	0.65 667	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.34 393	0.19 216	0.28 443	0.22 339	0.27 477	0.13 281	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

252Zero-FE	0.14 241	0.07 5	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.21 141	0.19 216	0.77 776	0.11 99	0.08 8	0.08 21	0.13 19	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

Zero-FE251	0.14 241	0.09 126	0.24 244	0.17 74	0.09 93	0.20 329	0.13 115	0.20 120	0.14 85	0.61 754	0.13 152	0.13 215	0.11 180	0.14 51	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DA	0.14 241	0.10 200	0.18 142	0.21 371	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.14 226	0.17 252	0.16 301	0.14 321	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

Monster-pub-mixall	0.10 16	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 54	0.11 28	0.09 4	0.20 120	0.12 36	0.11 117	0.11 99	0.08 8	0.08 21	0.23 333	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.06 203

GGEV	0.14 241	0.10 200	0.18 142	0.21 371	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.14 226	0.17 252	0.16 301	0.14 321	0.17 171	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

GASTEREO	0.13 196	0.12 361	0.21 198	0.23 510	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.26 261	0.18 194	0.17 300	0.16 231	0.11 134	0.13 281	0.19 246	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.06 150	0.06 203

MSCF	0.13 196	0.12 361	0.21 198	0.22 448	0.10 181	0.16 159	0.15 226	0.26 261	0.18 194	0.17 300	0.16 231	0.11 134	0.13 281	0.18 208	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.07 314	0.06 150	0.06 203

water-stereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.19 212	0.10 181	0.17 211	0.14 164	0.25 239	0.19 216	0.17 300	0.23 351	0.15 276	0.15 344	0.12 9	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

depthmonostereo	0.14 241	0.09 126	0.19 160	0.19 212	0.08 54	0.20 329	0.15 226	0.27 278	0.23 319	0.16 279	0.18 279	0.14 253	0.17 403	0.19 246	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.05 52

DVStereo	0.14 241	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.09 93	0.21 363	0.14 164	0.24 217	0.21 271	0.21 357	0.21 323	0.15 276	0.14 321	0.23 333	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.05 8	0.05 52

xyz-stereo	1.40 809	0.10 200	17.09 860	0.18 139	0.07 10	4.78 833	0.18 400	0.29 318	0.34 486	0.36 617	2.81 833	0.40 624	0.29 608	0.56 623	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.06 205	0.06 150	0.05 52

111111	0.11 95	0.07 5	0.17 115	0.19 212	0.11 251	0.13 44	0.11 31	0.22 168	0.15 109	0.11 117	0.12 128	0.12 179	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.08 351	0.06 203

MLG-Stereo_test3	0.10 16	0.08 55	0.16 82	0.17 74	0.08 54	0.16 159	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.10 70	0.07 6	0.10 85	0.08 21	0.14 51	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

MLG-Stereo_test2	0.10 16	0.08 55	0.15 49	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.11 31	0.16 40	0.10 7	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.06 1	0.15 104	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

LG-G_1	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.07 10	0.21 363	0.09 4	0.19 92	0.11 18	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

LG-G	0.11 95	0.08 55	0.18 142	0.18 139	0.07 10	0.21 363	0.09 4	0.19 92	0.11 18	0.10 70	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203

LG-Stereo_Zeroshot	0.13 196	0.09 126	0.24 244	0.20 305	0.10 181	0.15 99	0.14 164	0.22 168	0.16 131	0.12 154	0.19 288	0.15 276	0.11 180	0.13 19	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.06 203

MM-Stereo_test3	0.17 321	0.12 361	0.29 314	0.23 510	0.14 476	0.19 282	0.22 568	0.39 472	0.36 516	0.16 279	0.24 367	0.17 315	0.12 228	0.19 246	0.14 287	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.06 203

MM-Stereo_test1	0.17 321	0.10 200	0.39 461	0.23 510	0.11 251	0.20 329	0.22 568	0.33 380	0.29 419	0.22 368	0.21 323	0.15 276	0.14 321	0.23 333	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.06 203

Reg-Stereo(zero)	0.16 299	0.07 5	0.36 413	0.19 212	0.10 181	0.19 282	0.14 164	0.28 301	0.24 338	0.22 368	0.20 308	0.24 431	0.18 434	0.21 300	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

SCV	0.14 241	0.14 490	0.24 244	0.21 371	0.11 251	0.15 99	0.16 290	0.31 352	0.18 194	0.11 117	0.15 211	0.13 215	0.10 117	0.23 333	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.06 203

DEFOM-Stereo_RVC	0.13 196	0.14 490	0.19 160	0.26 644	0.09 93	0.15 99	0.13 115	0.22 168	0.18 194	0.12 154	0.11 99	0.10 85	0.13 281	0.21 300	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.05 52

FoundationStereo	0.09 2	0.07 5	0.16 82	0.16 33	0.08 54	0.12 36	0.13 115	0.11 4	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.10 85	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

HUF	0.15 281	0.11 295	0.38 445	0.17 74	0.11 251	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.20 249	0.11 117	0.13 152	0.14 253	0.11 180	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.20 767	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.14 656

AIO_test	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.19 212	0.11 251	0.15 99	0.17 346	0.19 92	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.14 253	0.09 54	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

AIO-test1	0.19 397	0.14 490	0.41 496	0.27 673	0.15 542	0.21 363	0.16 290	0.39 472	0.36 516	0.17 300	0.26 392	0.18 328	0.13 281	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.06 150	0.09 484

castereo++	0.13 196	0.10 200	0.18 142	0.18 139	0.10 181	0.27 499	0.13 115	0.23 194	0.23 319	0.11 117	0.13 152	0.16 301	0.10 117	0.18 208	0.10 30	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.05 8	0.04 1

castereo	0.14 241	0.10 200	0.19 160	0.18 139	0.10 181	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.13 194	0.18 279	0.16 301	0.16 370	0.15 104	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.05 52

GIP-stereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.19 212	0.11 251	0.16 159	0.14 164	0.29 318	0.18 194	0.11 117	0.16 231	0.13 215	0.09 54	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

tt45	0.14 241	0.09 126	0.22 217	0.19 212	0.11 251	0.23 421	0.18 400	0.22 168	0.17 167	0.15 250	0.13 152	0.14 253	0.10 117	0.30 473	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.07 317

999	0.14 241	0.08 55	0.24 244	0.19 212	0.11 251	0.20 329	0.17 346	0.24 217	0.18 194	0.13 194	0.16 231	0.14 253	0.11 180	0.36 522	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

tg	0.16 299	0.11 295	0.25 259	0.21 371	0.11 251	0.23 421	0.15 226	0.34 393	0.24 338	0.20 342	0.25 379	0.19 349	0.12 228	0.24 349	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.08 351	0.07 317

dual_stereo	0.10 16	0.07 5	0.14 26	0.17 74	0.08 54	0.09 9	0.13 115	0.24 217	0.13 56	0.10 70	0.09 28	0.09 42	0.08 21	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.05 8	0.05 52

UGAM-zero	0.23 495	0.10 200	0.54 612	0.19 212	0.13 423	0.21 363	0.14 164	0.44 539	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.51 698	0.33 653	0.65 678	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.06 150	0.07 317

GCAP-BAT	0.21 440	0.08 55	1.22 779	0.29 705	0.43 779	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.14 226	0.17 252	0.15 276	0.11 180	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

Occ-G	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.17 74	0.10 181	0.15 99	0.19 450	0.22 168	0.19 216	0.13 194	0.19 288	0.21 380	0.11 180	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203

AIO-Stereo-zeroshot1	0.25 555	0.14 490	0.95 748	0.21 371	0.27 739	0.20 329	0.19 450	0.48 587	0.25 355	0.26 418	0.55 696	0.34 562	0.18 434	0.25 381	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.12 650	0.12 612	0.12 610

U	1.00 795	0.09 126	0.21 198	0.21 371	3.68 836	6.12 843	0.14 164	0.21 141	0.21 271	0.11 117	0.11 99	0.10 85	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.07 181	0.05 57	5.42 856	2.90 853	0.07 253	0.06 203

IGEV-Stereo+	0.12 137	0.08 55	0.17 115	0.18 139	0.13 423	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 109	0.10 70	0.08 22	0.10 85	0.10 117	0.21 300	0.11 85	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.16 676	0.24 760

RAFT-Stereo-weight	0.15 281	0.09 126	0.26 270	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.36 438	0.29 419	0.24 393	0.20 308	0.19 349	0.10 117	0.18 208	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.05 52

H2IRNET	0.18 347	0.13 435	0.35 393	0.21 371	0.12 334	0.20 329	0.15 226	0.27 278	0.30 436	0.17 300	0.31 455	0.25 444	0.20 462	0.24 349	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.06 203

MGS-Stereo	0.14 241	0.11 295	0.32 352	0.19 212	0.11 251	0.18 242	0.17 346	0.20 120	0.22 292	0.14 226	0.24 367	0.15 276	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.10 518	0.06 203

IGEV++	0.13 196	0.10 200	0.23 233	0.21 371	0.10 181	0.15 99	0.15 226	0.29 318	0.16 131	0.12 154	0.15 211	0.12 179	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.07 317

MyStereo07	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.29 318	0.21 271	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.13 281	0.25 381	0.13 243	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo06	0.20 419	0.12 361	0.57 629	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.40 486	0.21 271	0.30 506	0.24 367	0.31 533	0.18 434	0.22 323	0.18 419	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo05	0.23 495	0.12 361	0.57 629	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.48 587	0.52 697	0.31 524	0.23 351	0.25 444	0.22 490	0.30 473	0.21 504	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

MyStereo04	0.23 495	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.23 595	0.49 599	0.52 697	0.28 443	0.23 351	0.27 477	0.23 504	0.30 473	0.22 526	0.07 181	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.08 407

AE-Stereo	0.17 321	0.11 295	0.31 342	0.24 568	0.14 476	0.23 421	0.18 400	0.34 393	0.29 419	0.15 250	0.25 379	0.21 380	0.13 281	0.20 272	0.14 287	0.07 181	0.08 563	0.09 444	0.10 567	0.07 253	0.06 203

ff7	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

IGEVStereo-DCA	0.14 241	0.11 295	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.12 128	0.14 253	0.12 228	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

ffff	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

rrr	0.17 321	0.11 295	0.57 629	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.35 417	0.22 292	0.15 250	0.12 128	0.14 253	0.12 228	0.28 437	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

11t	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

IGEV_Zeroshot_test	0.18 347	0.10 200	0.65 667	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.34 393	0.19 216	0.28 443	0.22 339	0.27 477	0.13 281	0.23 333	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.06 203

MSKI-zero shot	0.17 321	0.09 126	0.43 520	0.20 305	0.11 251	0.21 363	0.15 226	0.32 364	0.21 271	0.23 377	0.24 367	0.23 416	0.10 117	0.31 480	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

CASnet	0.14 241	0.12 361	0.22 217	0.22 448	0.08 54	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.22 368	0.20 308	0.15 276	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.11 588	0.09 518	0.08 351	0.05 52
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
GCAPDPT-zeroshot	0.20 419	0.08 55	1.14 774	0.29 705	0.43 779	0.16 159	0.15 226	0.27 278	0.25 355	0.14 226	0.17 252	0.15 276	0.11 180	0.20 272	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

AEACV	0.13 196	0.09 126	0.23 233	0.18 139	0.19 653	0.19 282	0.16 290	0.23 194	0.14 85	0.13 194	0.17 252	0.13 215	0.16 370	0.16 144	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.06 203

GCAP-Stereo	0.14 241	0.14 490	0.33 370	0.20 305	0.09 93	0.21 363	0.10 12	0.26 261	0.20 249	0.18 321	0.19 288	0.15 276	0.13 281	0.17 171	0.13 243	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.06 203

RAFT-Test	0.17 321	0.10 200	0.38 445	0.19 212	0.12 334	0.25 464	0.17 346	0.33 380	0.23 319	0.23 377	0.29 424	0.27 477	0.14 321	0.20 272	0.14 287	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

HH	0.18 347	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.34 393	0.19 216	0.20 342	0.24 367	0.34 562	0.18 434	0.29 457	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.06 203

HanStereo	0.18 347	0.12 361	0.55 619	0.22 448	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.34 393	0.19 216	0.20 342	0.24 367	0.34 562	0.18 434	0.29 457	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.06 203

anonymousdsp2	0.17 321	0.10 200	0.28 300	0.20 305	0.11 251	0.25 464	0.17 346	0.41 502	0.31 450	0.23 377	0.23 351	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.08 351	0.07 317

anonymousdsp	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317

CES	0.14 241	0.08 55	0.19 160	0.17 74	0.22 698	0.18 242	0.16 290	0.23 194	0.19 216	0.14 226	0.17 252	0.14 253	0.10 117	0.18 208	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.08 351	0.18 707

EGLCR-Stereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.18 139	0.09 93	0.21 363	0.13 115	0.27 278	0.21 271	0.13 194	0.10 67	0.15 276	0.09 54	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

DCRE	0.20 419	0.13 435	0.40 470	0.21 371	0.15 542	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.22 368	0.80 759	0.23 416	0.16 370	0.23 333	0.15 323	0.07 181	0.07 469	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.06 203

Selective-RAFT	0.17 321	0.12 361	0.30 325	0.24 568	0.10 181	0.29 541	0.15 226	0.32 364	0.31 450	0.17 300	0.17 252	0.21 380	0.18 434	0.28 437	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.06 203

MC-Stereo	0.14 241	0.09 126	0.25 259	0.21 371	0.09 93	0.18 242	0.16 290	0.23 194	0.19 216	0.18 321	0.23 351	0.16 301	0.13 281	0.22 323	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

RCA-Stereo	0.16 299	0.09 126	0.25 259	0.20 305	0.10 181	0.19 282	0.17 346	0.36 438	0.35 503	0.20 342	0.25 379	0.17 315	0.17 403	0.18 208	0.14 287	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.05 52

CroCo-Stereo Lap2	0.15 281	0.15 530	0.28 300	0.25 609	0.18 626	0.11 28	0.19 450	0.28 301	0.21 271	0.13 194	0.16 231	0.15 276	0.12 228	0.17 171	0.14 287	0.07 181	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

TestStereo1	0.21 440	0.16 559	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.26 488	0.27 656	0.40 486	0.36 516	0.29 474	0.39 559	0.22 393	0.21 472	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.07 317

DCANet-4	0.19 397	0.10 200	0.52 605	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.36 438	0.39 554	0.29 474	0.30 440	0.17 315	0.22 490	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

ccc-4	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.27 278	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.07 317

fff	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

ADStereo(finetuned)	0.19 397	0.13 435	0.49 577	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.34 393	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.18 328	0.31 642	0.21 300	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.07 317

raft_robust	0.22 477	0.17 579	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.23 421	0.22 568	0.49 599	0.48 667	0.32 546	0.32 465	0.26 466	0.23 504	0.53 602	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.10 567	0.08 351	0.06 203

RAFT+CT+SA	0.21 440	0.18 594	0.33 370	0.25 609	0.18 626	0.23 421	0.29 679	0.40 486	0.36 516	0.24 393	0.38 545	0.18 328	0.16 370	0.32 487	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.12 650	0.09 441	0.09 484

test_5	0.23 495	0.19 611	0.38 445	0.26 644	0.18 626	0.25 464	0.29 679	0.40 486	0.37 528	0.29 474	0.40 570	0.25 444	0.22 490	0.34 501	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.10 545

SA-5K	0.21 440	0.16 559	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.26 488	0.27 656	0.40 486	0.36 516	0.29 474	0.39 559	0.22 393	0.21 472	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.07 317

Sa-1000	0.22 477	0.15 530	0.35 393	0.23 510	0.13 423	0.28 519	0.23 595	0.47 574	0.39 554	0.30 506	0.50 664	0.26 466	0.19 451	0.33 494	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.08 351	0.06 203

SA	0.22 477	0.16 559	0.36 413	0.23 510	0.13 423	0.24 444	0.23 595	0.45 552	0.40 572	0.27 429	0.44 622	0.23 416	0.23 504	0.33 494	0.17 387	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.08 351	0.06 203

IGEV-Stereo	0.14 241	0.12 361	0.27 283	0.19 212	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.20 249	0.15 250	0.13 152	0.12 179	0.12 228	0.24 349	0.12 168	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.19 397	0.10 200	0.46 552	0.19 212	0.13 423	0.25 464	0.19 450	0.52 648	0.19 216	0.29 474	0.21 323	0.22 393	0.20 462	0.28 437	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.08 351	0.08 407

GLC_STEREO	0.15 281	0.10 200	0.24 244	0.21 371	0.09 93	0.17 211	0.15 226	0.23 194	0.27 381	0.17 300	0.20 308	0.17 315	0.11 180	0.23 333	0.16 353	0.07 181	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.06 203

IPLG	0.21 440	0.15 530	0.53 609	0.21 371	0.12 334	0.28 519	0.17 346	0.42 516	0.30 436	0.33 563	0.32 465	0.15 276	0.17 403	0.50 583	0.21 504	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

MIPNet	0.21 440	0.15 530	0.52 605	0.21 371	0.12 334	0.27 499	0.20 505	0.45 552	0.37 528	0.30 506	0.23 351	0.19 349	0.24 522	0.27 421	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

IPLGR	0.21 440	0.13 435	0.61 645	0.21 371	0.11 251	0.25 464	0.18 400	0.41 502	0.37 528	0.28 443	0.27 402	0.21 380	0.19 451	0.37 526	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

GMOStereo	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

error version	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

test-v	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

CrosDoStereo	0.31 635	0.10 200	0.49 577	0.18 139	0.12 334	0.22 396	1.11 828	0.34 393	0.37 528	0.38 640	0.61 724	0.28 494	0.46 726	0.61 653	0.57 725	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

LCNet	0.21 440	0.11 295	0.29 314	0.25 609	0.12 334	0.23 421	0.19 450	0.34 393	0.26 370	0.28 443	0.35 511	0.26 466	0.30 623	0.35 513	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.13 631	0.22 744

STrans-v2	0.24 527	0.13 435	0.54 612	0.21 371	0.12 334	0.23 421	0.21 538	0.47 574	0.28 400	0.31 524	0.42 596	0.36 581	0.35 668	0.62 661	0.23 548	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.06 203

TransformOpticalFlow	0.24 527	0.13 435	0.56 626	0.23 510	0.11 251	0.21 363	0.19 450	0.40 486	0.32 462	0.30 506	0.43 610	0.36 581	0.31 642	0.61 653	0.20 477	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.07 317

OMP-Stereo	0.23 495	0.14 490	0.35 393	0.29 705	0.13 423	0.21 363	0.16 290	0.37 450	0.33 476	0.34 583	0.30 440	0.34 562	0.19 451	0.70 695	0.24 561	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.07 253	0.06 203

NRIStereo	0.18 347	0.11 295	0.35 393	0.23 510	0.11 251	0.24 444	0.20 505	0.29 318	0.26 370	0.26 418	0.25 379	0.25 444	0.18 434	0.34 501	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.08 407

PSM-AAD	0.25 555	0.10 200	0.30 325	0.24 568	0.12 334	0.26 488	0.38 740	0.34 393	0.28 400	0.35 600	0.39 559	0.28 494	0.79 780	0.30 473	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.12 627	0.11 611	0.08 351	0.21 737

KYRaft	0.22 477	0.10 200	0.30 325	0.23 510	0.12 334	0.23 421	0.23 595	0.35 417	0.24 338	0.35 600	0.54 689	0.34 562	0.26 556	0.29 457	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.10 567	0.08 351	0.31 775

ASMatch	0.23 495	0.11 295	0.51 598	0.24 568	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.28 400	0.28 443	0.68 740	0.27 477	0.26 556	0.50 583	0.22 526	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.11 586

DeepStereo_LL	0.31 635	0.10 200	0.49 577	0.18 139	0.12 334	0.22 396	1.11 828	0.34 393	0.37 528	0.38 640	0.61 724	0.28 494	0.46 726	0.61 653	0.57 725	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.07 317

DEmStereo	0.26 574	0.09 126	0.47 560	0.19 212	0.12 334	0.30 560	0.25 635	0.28 301	0.36 516	0.36 617	0.58 709	0.25 444	0.48 735	0.53 602	0.44 695	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.06 150	0.07 317

THIR-Stereo	0.29 620	0.12 361	0.41 496	0.19 212	0.11 251	0.28 519	0.72 802	0.32 364	0.35 503	0.37 625	0.65 733	0.34 562	0.50 738	0.57 627	0.45 698	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.07 317

DRaft	0.24 527	0.10 200	0.34 382	0.18 139	0.12 334	0.28 519	0.23 595	0.33 380	0.39 554	0.38 640	0.61 724	0.21 380	0.41 702	0.48 574	0.42 688	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.08 407

GrayStereo	0.25 555	0.09 126	0.32 352	0.26 644	0.13 423	0.23 421	0.47 770	0.34 393	0.30 436	0.39 656	0.47 652	0.30 523	0.79 780	0.29 457	0.16 353	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.13 630

RAFT-RH_RVC	0.25 555	0.11 295	0.45 544	0.21 371	0.12 334	0.25 464	0.14 164	0.27 278	0.27 381	0.38 640	1.15 787	0.23 416	0.17 403	0.57 627	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.06 150	0.07 317

RAFT-345	0.21 440	0.10 200	0.46 552	0.22 448	0.11 251	0.20 329	0.16 290	0.26 261	0.25 355	0.27 429	0.66 735	0.21 380	0.16 370	0.55 612	0.21 504	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.06 203

test-2	0.18 347	0.14 490	0.30 325	0.22 448	0.12 334	0.20 329	0.27 656	0.26 261	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.26 466	0.17 403	0.15 104	0.12 168	0.07 181	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.05 52

test-1	0.17 321	0.11 295	0.40 470	0.23 510	0.13 423	0.22 396	0.23 595	0.34 393	0.26 370	0.20 342	0.24 367	0.22 393	0.14 321	0.16 144	0.20 477	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.06 150	0.08 407

GMM-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.43 520	0.23 510	0.13 423	0.24 444	0.25 635	0.37 450	0.27 381	0.30 506	0.45 635	0.27 477	0.21 472	0.31 480	0.17 387	0.07 181	0.05 57	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.19 714

Prome-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.30 325	0.24 568	0.12 334	0.23 421	0.23 595	0.36 438	0.25 355	0.33 563	0.59 712	0.24 431	0.28 593	0.29 457	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.20 727

iRaftStereo_RVC	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.21 371	0.11 251	0.20 329	0.17 346	0.32 364	0.23 319	0.20 342	0.25 379	0.18 328	0.12 228	0.20 272	0.15 323	0.07 181	0.05 57	0.09 444	0.09 518	0.08 351	0.07 317

CREStereo++_RVC	0.15 281	0.08 55	0.26 270	0.17 74	0.11 251	0.18 242	0.13 115	0.22 168	0.30 436	0.21 357	0.30 440	0.13 215	0.11 180	0.16 144	0.15 323	0.07 181	0.04 2	0.06 78	0.15 704	0.06 150	0.05 52
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	0.17 321	0.09 126	0.26 270	0.18 139	0.07 10	0.32 590	0.19 450	0.37 450	0.32 462	0.23 377	0.25 379	0.18 328	0.17 403	0.25 381	0.16 353	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.05 52

DCANet	0.18 347	0.13 435	0.40 470	0.19 212	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.34 393	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.18 328	0.23 504	0.20 272	0.19 454	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.06 150	0.07 317

csc	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

cscssc	0.19 397	0.13 435	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.19 282	0.18 400	0.35 417	0.43 602	0.29 474	0.30 440	0.18 328	0.28 593	0.20 272	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.05 8	0.07 317

111	0.20 419	0.17 579	0.40 470	0.18 139	0.09 93	0.24 444	0.17 346	0.41 502	0.45 631	0.23 377	0.29 424	0.29 505	0.21 472	0.24 349	0.18 419	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.08 407

test_xeample3	0.16 299	0.11 295	0.56 626	0.19 212	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.35 417	0.20 249	0.16 279	0.12 128	0.13 215	0.12 228	0.24 349	0.15 323	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.07 317

ARAFT	0.24 527	0.21 639	0.78 702	0.22 448	0.12 334	0.29 541	0.24 617	0.43 531	0.32 462	0.33 563	0.28 410	0.28 494	0.19 451	0.49 579	0.18 419	0.07 181	0.06 323	0.12 627	0.11 611	0.09 441	0.06 203

EAI-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.33 370	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.46 765	0.46 563	0.20 249	0.25 404	0.50 664	0.17 315	0.16 370	0.24 349	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.07 213	0.10 567	0.06 150	0.07 317

CFNet-RSSM	0.17 321	0.10 200	0.40 470	0.20 305	0.11 251	0.20 329	0.15 226	0.36 438	0.30 436	0.23 377	0.21 323	0.26 466	0.15 344	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.05 52

Gwc-CoAtRS	0.17 321	0.10 200	0.37 424	0.20 305	0.12 334	0.19 282	0.15 226	0.32 364	0.28 400	0.23 377	0.23 351	0.27 477	0.15 344	0.20 272	0.13 243	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.07 314	0.06 150	0.06 203

CCAANet	0.25 555	0.13 435	0.51 598	0.22 448	0.15 542	0.29 541	0.17 346	0.49 599	0.37 528	0.26 418	0.49 660	0.32 543	0.24 522	0.62 661	0.23 548	0.07 181	0.06 323	0.10 528	0.10 567	0.08 351	0.10 545

DIP-Stereo	0.18 347	0.12 361	0.33 370	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.12 55	0.42 516	0.25 355	0.27 429	0.32 465	0.21 380	0.17 403	0.25 381	0.20 477	0.07 181	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.08 407
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HITNet	0.20 419	0.17 579	0.43 520	0.19 212	0.08 54	0.27 499	0.14 164	0.42 516	0.30 436	0.29 474	0.32 465	0.27 477	0.21 472	0.28 437	0.25 571	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.06 203
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
MLCV	0.22 477	0.16 559	0.44 530	0.21 371	0.08 54	0.29 541	0.19 450	0.38 458	0.37 528	0.38 640	0.44 622	0.31 533	0.21 472	0.41 549	0.24 561	0.07 181	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

iResNet	0.24 527	0.18 594	0.61 645	0.25 609	0.11 251	0.29 541	0.21 538	0.42 516	0.43 602	0.33 563	0.43 610	0.27 477	0.22 490	0.34 501	0.26 585	0.07 181	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

DN-CSS_ROB	0.22 477	0.25 675	0.47 560	0.24 568	0.14 476	0.25 464	0.12 55	0.40 486	0.33 476	0.29 474	0.42 596	0.22 393	0.20 462	0.33 494	0.19 454	0.07 181	0.06 323	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.07 317

GStereo	0.13 196	0.08 55	0.20 179	0.15 10	0.14 476	0.16 159	0.10 12	0.17 52	0.13 56	0.14 226	0.16 231	0.16 301	0.12 228	0.18 208	0.17 387	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.09 484

GeoAtt-L-single (ZS)	0.09 2	0.08 55	0.15 49	0.13 1	0.07 10	0.10 24	0.11 31	0.11 4	0.11 18	0.11 117	0.09 28	0.08 8	0.08 21	0.18 208	0.11 85	0.08 370	0.04 2	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203

ACC-I	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.06 2	0.14 164	0.13 13	0.16 131	0.10 70	0.13 152	0.09 42	0.09 54	0.17 171	0.10 30	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.06 203

ACC	0.10 16	0.10 200	0.16 82	0.17 74	0.09 93	0.05 1	0.14 164	0.15 24	0.16 131	0.10 70	0.12 128	0.09 42	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

RSGM							0.16 290	0.35 417	0.22 292	0.26 418	0.25 379	0.29 505	0.15 344	0.20 272	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150

DNSM	0.28 607	0.28 702	0.17 115	0.17 74	0.09 93	0.15 99	0.15 226	0.24 217	0.18 194	0.14 226	0.17 252	0.13 215	0.11 180	0.75 716	0.63 741	0.08 370	0.13 699	0.06 78	0.05 93	1.14 830	0.81 821

DF_test	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.11 251	0.06 2	0.13 115	0.13 13	0.15 109	0.10 70	0.11 99	0.08 8	0.09 54	0.11 2	0.10 30	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.07 253	0.05 52

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.13 196	0.11 295	0.22 217	0.20 305	0.09 93	0.19 282	0.10 12	0.19 92	0.17 167	0.14 226	0.11 99	0.11 134	0.11 180	0.14 51	0.11 85	0.08 370	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.09 441	0.08 407

SMOE	0.17 321	0.11 295	0.21 198	0.20 305	0.09 93	0.26 488	0.21 538	0.30 340	0.23 319	0.21 357	0.27 402	0.21 380	0.17 403	0.18 208	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.12 627	0.07 314	0.11 570	0.07 317

ManiGeoR	0.18 347	0.15 530	0.55 619	0.15 10	0.11 251	0.21 363	0.14 164	0.39 472	0.27 381	0.19 333	0.24 367	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.08 407

HLF11	0.19 397	0.14 490	0.54 612	0.15 10	0.12 334	0.21 363	0.12 55	0.37 450	0.24 338	0.20 342	0.29 424	0.18 328	0.18 434	0.37 526	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.09 484

HLf10	0.18 347	0.15 530	0.55 619	0.15 10	0.11 251	0.21 363	0.14 164	0.39 472	0.27 381	0.19 333	0.24 367	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.08 407

TestStereo_HLe17	0.19 397	0.17 579	0.64 665	0.16 33	0.11 251	0.21 363	0.17 346	0.40 486	0.30 436	0.19 333	0.25 379	0.17 315	0.15 344	0.38 533	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

TestStereo_HL3	0.21 440	0.13 435	0.77 700	0.17 74	0.11 251	0.23 421	0.16 290	0.34 393	0.20 249	0.27 429	0.38 545	0.23 416	0.19 451	0.41 549	0.14 287	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.07 253	0.08 407

TestStereo_HL2	0.18 347	0.14 490	0.34 382	0.17 74	0.11 251	0.20 329	0.15 226	0.33 380	0.29 419	0.22 368	0.29 424	0.19 349	0.17 403	0.39 538	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.08 351	0.08 407

GGDA	0.18 347	0.14 490	0.33 370	0.17 74	0.10 181	0.20 329	0.16 290	0.33 380	0.31 450	0.22 368	0.28 410	0.19 349	0.16 370	0.38 533	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.08 351	0.08 407

DNS	0.26 574	0.30 719	0.18 142	0.17 74	0.10 181	0.13 44	0.14 164	0.24 217	0.16 131	0.12 154	0.17 252	0.13 215	0.10 117	0.70 695	0.37 656	0.08 370	0.14 710	0.08 337	0.05 93	1.01 827	0.80 820

DF	0.13 196	0.09 126	0.21 198	0.18 139	0.10 181	0.17 211	0.15 226	0.25 239	0.17 167	0.13 194	0.22 339	0.19 349	0.11 180	0.20 272	0.14 287	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.06 205	0.06 150	0.06 203

IGEV_i1	0.21 440	0.11 295	0.43 520	0.22 448	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.43 531	0.30 436	0.29 474	0.30 440	0.31 533	0.20 462	0.33 494	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.08 407

LiteMatch	0.12 137	0.13 435	0.15 49	0.19 212	0.10 181	0.15 99	0.17 346	0.17 52	0.13 56	0.09 27	0.09 28	0.11 134	0.21 472	0.14 51	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

Lsterematch	0.18 347	0.13 435	0.33 370	0.19 212	0.10 181	0.23 421	0.17 346	0.25 239	0.32 462	0.28 443	0.37 530	0.24 431	0.21 472	0.23 333	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.07 317

Selective-IGEV-i1	0.21 440	0.10 200	0.31 342	0.23 510	0.13 423	0.31 576	0.22 568	0.46 563	0.42 594	0.27 429	0.32 465	0.33 552	0.17 403	0.25 381	0.19 454	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.09 484

VMStereo-Base	0.13 196	0.08 55	0.22 217	0.15 10	0.09 93	0.18 242	0.13 115	0.24 217	0.25 355	0.14 226	0.22 339	0.17 315	0.12 228	0.19 246	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

WQFJA1++	0.44 721	0.07 5	0.63 657	0.18 139	0.13 423	0.15 99	0.11 31	0.20 120	0.11 18	2.05 835	0.12 128	0.23 416	0.11 180	0.17 171	0.12 168	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	4.20 848	0.07 317

DStereoRT	0.35 668	0.13 435	0.51 598	0.25 609	0.16 579	0.42 679	0.19 450	0.48 587	0.39 554	0.30 506	0.39 559	0.24 431	0.39 693	0.64 670	0.30 617	0.08 370	0.07 469	1.54 838	0.41 798	0.08 351	0.11 586

WQFJX1	0.18 347	0.10 200	0.16 82	0.23 510	0.17 604	0.24 444	0.19 450	0.58 716	0.52 697	0.16 279	0.16 231	0.14 253	0.15 344	0.26 401	0.17 387	0.08 370	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.06 203

NLMM1	0.19 397	0.12 361	0.16 82	0.23 510	0.18 626	0.24 444	0.20 505	0.59 723	0.65 743	0.18 321	0.17 252	0.13 215	0.14 321	0.25 381	0.18 419	0.08 370	0.09 602	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.06 203

NLSM1	0.17 321	0.10 200	0.17 115	0.21 371	0.18 626	0.25 464	0.17 346	0.47 574	0.40 572	0.16 279	0.21 323	0.13 215	0.15 344	0.21 300	0.18 419	0.08 370	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.06 203

NLCSM	0.19 397	0.12 361	0.18 142	0.24 568	0.19 653	0.24 444	0.21 538	0.42 516	0.40 572	0.19 333	0.18 279	0.14 253	0.16 370	0.47 570	0.19 454	0.08 370	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

GEAStereo	0.12 137	0.09 126	0.20 179	0.18 139	0.12 334	0.19 282	0.16 290	0.20 120	0.14 85	0.12 154	0.15 211	0.10 85	0.09 54	0.16 144	0.10 30	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.08 351	0.08 407

gasm-f	0.12 137	0.09 126	0.19 160	0.18 139	0.12 334	0.18 242	0.18 400	0.20 120	0.14 85	0.12 154	0.19 288	0.10 85	0.11 180	0.16 144	0.11 85	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.09 441	0.08 407

Select-FE	0.23 495	0.14 490	0.78 702	0.22 448	0.18 626	0.22 396	0.13 115	0.43 531	0.26 370	0.28 443	0.33 488	0.39 609	0.29 608	0.27 421	0.19 454	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.13 679	0.08 351	0.12 610

DDF-Stereo	0.13 196	0.08 55	0.19 160	0.19 212	0.16 579	0.12 36	0.15 226	0.18 73	0.18 194	0.11 117	0.10 67	0.13 215	0.12 228	0.23 333	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.21 733	0.06 203

zero-FE	0.16 299	0.08 55	0.81 716	0.19 212	0.18 626	0.12 36	0.15 226	0.19 92	0.19 216	0.10 70	0.10 67	0.13 215	0.12 228	0.21 300	0.19 454	0.08 370	0.05 57	0.07 213	0.05 93	0.19 721	0.06 203

z-ln-s-r	0.32 644	0.21 639	0.82 720	0.23 510	0.14 476	0.30 560	0.26 649	0.43 531	0.50 684	0.32 546	0.60 717	0.39 609	0.29 608	0.73 707	0.66 747	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.08 407

DFGA-Net	0.23 495	0.24 670	0.49 577	0.22 448	0.15 542	0.25 464	0.17 346	0.39 472	0.39 554	0.29 474	0.31 455	0.21 380	0.17 403	0.59 642	0.28 597	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.08 407

G2L-Stereo_test	0.24 527	0.16 559	0.38 445	0.19 212	0.13 423	0.27 499	0.24 617	0.49 599	0.38 543	0.37 625	0.37 530	0.40 624	0.24 522	0.52 595	0.28 597	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.06 205	0.09 441	0.08 407

LGtest1	0.10 16	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.09 4	0.16 40	0.12 36	0.09 27	0.07 6	0.09 42	0.09 54	0.15 104	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.06 203

SGD-Stereo	0.11 95	0.08 55	0.17 115	0.17 74	0.07 10	0.17 211	0.13 115	0.18 73	0.16 131	0.11 117	0.13 152	0.11 134	0.12 228	0.18 208	0.11 85	0.08 370	0.04 2	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.04 1

PAM_32	0.23 495	0.10 200	0.63 657	0.21 371	0.14 476	0.33 601	0.19 450	0.36 438	0.23 319	0.29 474	0.28 410	0.56 719	0.28 593	0.27 421	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.09 518	0.07 253	0.09 484

PAM	0.23 495	0.10 200	0.63 657	0.22 448	0.15 542	0.34 615	0.21 538	0.37 450	0.22 292	0.31 524	0.27 402	0.55 715	0.26 556	0.26 401	0.17 387	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.09 518	0.07 253	0.09 484

UGAM	0.26 574	0.14 490	0.45 544	0.25 609	0.12 334	0.23 421	0.25 635	0.32 364	0.41 586	0.31 524	0.42 596	0.41 631	0.22 490	0.92 762	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.14 679	0.12 650	0.10 518	0.07 317

model_zeroshot	0.17 321	0.11 295	0.39 461	0.20 305	0.12 334	0.24 444	0.15 226	0.34 393	0.22 292	0.30 506	0.20 308	0.22 393	0.12 228	0.24 349	0.14 287	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.07 253	0.07 317

RAStereo	0.13 196	0.12 361	0.27 283	0.22 448	0.11 251	0.15 99	0.18 400	0.23 194	0.23 319	0.13 194	0.17 252	0.11 134	0.09 54	0.15 104	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.05 52

Pointernet	0.13 196	0.07 5	0.27 283	0.19 212	0.11 251	0.20 329	0.12 55	0.31 352	0.24 338	0.15 250	0.15 211	0.13 215	0.11 180	0.17 171	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.05 52

AIO-Stereo-zeroshot	0.23 495	0.13 435	0.83 723	0.20 305	0.21 681	0.23 421	0.17 346	0.48 587	0.27 381	0.23 377	0.29 424	0.39 609	0.23 504	0.25 381	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.11 611	0.11 570	0.10 545

trnet	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.15 10	0.07 10	0.21 363	0.12 55	0.24 217	0.24 338	0.16 279	0.21 323	0.15 276	0.13 281	0.18 208	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.05 52

Former-RAFT_DAM_RVC	0.17 321	0.13 435	0.24 244	0.19 212	0.13 423	0.24 444	0.17 346	0.30 340	0.37 528	0.43 692	0.17 252	0.13 215	0.12 228	0.19 246	0.15 323	0.08 370	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.08 407

MyStereo8	0.22 477	0.15 530	0.63 657	0.21 371	0.17 604	0.31 576	0.16 290	0.36 438	0.32 462	0.28 443	0.36 521	0.25 444	0.18 434	0.25 381	0.28 597	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.12 610

ACVNet-DCA	0.18 347	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.09 484

xx1	0.20 419	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.35 417	0.47 655	0.17 300	0.19 288	0.28 494	0.24 522	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.09 518	0.09 441	0.09 484

1test111	0.19 397	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.34 501	0.22 526	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.09 484

cc1	0.18 347	0.14 490	0.38 445	0.23 510	0.11 251	0.31 576	0.19 450	0.35 417	0.47 655	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.18 434	0.28 437	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.08 407

ffm	0.22 477	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.35 417	0.44 618	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.27 421	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.08 407

ff1	0.29 620	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.35 417	0.44 618	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.08 370	0.05 57	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.08 407

tt1	0.18 347	0.14 490	0.35 393	0.23 510	0.11 251	0.30 560	0.19 450	0.35 417	0.44 618	0.17 300	0.19 288	0.13 215	0.16 370	0.27 421	0.11 85	0.08 370	0.05 57	0.08 337	0.06 205	0.08 351	0.08 407

plain	0.17 321	0.13 435	0.43 520	0.21 371	0.13 423	0.16 159	0.17 346	0.27 278	0.22 292	0.16 279	0.26 392	0.13 215	0.16 370	0.27 421	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.07 314	0.10 518	0.07 317

MaDis-Stereo	0.14 241	0.13 435	0.26 270	0.19 212	0.14 476	0.16 159	0.13 115	0.25 239	0.21 271	0.13 194	0.14 193	0.14 253	0.11 180	0.17 171	0.17 387	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.06 205	0.07 253	0.06 203

UniTT-Stereo	0.14 241	0.10 200	0.30 325	0.21 371	0.13 423	0.17 211	0.13 115	0.19 92	0.18 194	0.15 250	0.20 308	0.10 85	0.11 180	0.18 208	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.06 203

Any-RAFT	0.17 321	0.08 55	0.31 342	0.19 212	0.10 181	0.29 541	0.16 290	0.42 516	0.30 436	0.24 393	0.27 402	0.27 477	0.16 370	0.21 300	0.12 168	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.05 93	0.07 253	0.06 203

LL-Strereo	0.29 620	0.25 675	0.58 634	0.25 609	0.21 681	0.23 421	0.24 617	0.55 680	0.42 594	0.34 583	0.32 465	0.41 631	0.40 698	0.94 766	0.23 548	0.08 370	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.09 441	0.09 484

CBFPSM	0.27 585	0.16 559	0.67 673	0.20 305	0.14 476	0.38 653	0.25 635	0.40 486	0.36 516	0.33 563	0.36 521	0.56 719	0.38 686	0.32 487	0.38 660	0.08 370	0.08 563	0.07 213	0.08 406	0.09 441	0.11 586

LoS	0.14 241	0.08 55	0.27 283	0.16 33	0.09 93	0.22 396	0.14 164	0.26 261	0.26 370	0.15 250	0.18 279	0.18 328	0.13 281	0.22 323	0.14 287	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.06 203
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.24 527	0.16 559	0.48 571	0.21 371	0.13 423	0.29 541	0.29 679	0.39 472	0.39 554	0.27 429	0.35 511	0.39 609	0.31 642	0.31 480	0.29 609	0.08 370	0.09 602	0.10 528	0.11 611	0.11 570	0.10 545

anonymousa	0.23 495	0.11 295	0.50 588	0.21 371	0.16 579	0.31 576	0.20 505	0.36 438	0.35 503	0.32 546	0.50 664	0.39 609	0.26 556	0.22 323	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.11 611	0.07 253	0.08 407

qqq	0.20 419	0.12 361	0.31 342	0.20 305	0.11 251	0.23 421	0.19 450	0.41 502	0.27 381	0.24 393	0.28 410	0.28 494	0.24 522	0.34 501	0.22 526	0.08 370	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.09 441	0.09 484

CIPLG	0.21 440	0.21 639	0.55 619	0.23 510	0.15 542	0.25 464	0.20 505	0.35 417	0.29 419	0.31 524	0.33 488	0.22 393	0.15 344	0.26 401	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

IPLGR_C	0.21 440	0.22 656	0.60 642	0.23 510	0.15 542	0.24 444	0.20 505	0.35 417	0.29 419	0.31 524	0.32 465	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

ACRE	0.21 440	0.20 624	0.62 653	0.23 510	0.15 542	0.24 444	0.20 505	0.35 417	0.28 400	0.31 524	0.32 465	0.22 393	0.15 344	0.25 381	0.20 477	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407

HHNet	0.22 477	0.12 361	0.52 605	0.18 139	0.18 626	0.20 329	0.20 505	0.34 393	0.31 450	0.32 546	0.59 712	0.20 366	0.21 472	0.24 349	0.31 626	0.08 370	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.11 586

Patchmatch Stereo++	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.26 401	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407
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
AAGNet	0.33 654	0.11 295	0.37 424	0.25 609	0.16 579	0.20 329	0.19 450	0.30 340	0.27 381	0.35 600	0.35 511	0.27 477	0.30 623	0.44 560	2.66 833	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.08 351	0.06 203

IIG-Stereo	0.23 495	0.13 435	0.35 393	0.29 705	0.12 334	0.23 421	0.14 164	0.38 458	0.31 450	0.34 583	0.37 530	0.33 552	0.21 472	0.70 695	0.26 585	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.07 253	0.06 203

NF-Stereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

OCTAStereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

PSM-adaLoss	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.16 290	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.18 434	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

FTStereo	0.28 607	0.10 200	0.43 520	0.23 510	0.13 423	0.21 363	0.53 782	0.34 393	0.26 370	0.38 640	0.95 775	0.30 523	0.56 748	0.32 487	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.19 714

ROB_FTStereo_v2	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.16 290	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

ROB_FTStereo	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.25 444	0.17 403	0.24 349	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

HUI-Stereo	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.28 410	0.25 444	0.17 403	0.22 323	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

SST-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.37 424	0.24 568	0.13 423	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.24 338	0.34 583	0.33 488	0.29 505	0.25 545	0.56 623	0.17 387	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.07 317

RAFT_R40	0.21 440	0.10 200	0.37 424	0.24 568	0.13 423	0.18 242	0.18 400	0.31 352	0.29 419	0.33 563	0.33 488	0.30 523	0.24 522	0.55 612	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.07 317

RE-Stereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

TVStereo	0.20 419	0.10 200	0.35 393	0.24 568	0.12 334	0.21 363	0.18 400	0.38 458	0.32 462	0.28 443	0.30 440	0.22 393	0.16 370	0.51 588	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.13 630

DeepStereo_RVC	0.18 347	0.11 295	0.40 470	0.21 371	0.11 251	0.19 282	0.16 290	0.28 301	0.22 292	0.27 429	0.27 402	0.23 416	0.28 593	0.24 349	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.10 545

iGMRVC	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.27 421	0.17 387	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

IRAFT_RVC	0.22 477	0.12 361	0.39 461	0.26 644	0.11 251	0.18 242	0.24 617	0.40 486	0.37 528	0.31 524	0.30 440	0.29 505	0.24 522	0.55 612	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.08 351	0.07 317

iRAFT	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.14 164	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.17 403	0.26 401	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

CRE-IMP	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.11 251	0.24 444	0.17 346	0.29 318	0.21 271	0.27 429	0.26 392	0.24 431	0.17 403	0.23 333	0.18 419	0.08 370	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.10 518	0.10 545

CroCo-Stereo	0.14 241	0.13 435	0.24 244	0.25 609	0.11 251	0.11 28	0.18 400	0.32 364	0.23 319	0.12 154	0.12 128	0.18 328	0.12 228	0.14 51	0.13 243	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.07 253	0.06 203
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.21 440	0.17 579	0.32 352	0.24 568	0.12 334	0.25 464	0.27 656	0.35 417	0.28 400	0.33 563	0.33 488	0.38 597	0.22 490	0.29 457	0.17 387	0.08 370	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.10 518	0.06 203

RAFT-IKP	0.18 347	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.10 181	0.18 242	0.15 226	0.29 318	0.22 292	0.28 443	0.29 424	0.25 444	0.18 434	0.25 381	0.16 353	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

rafts_anoy	0.18 347	0.15 530	0.35 393	0.22 448	0.14 476	0.19 282	0.17 346	0.32 364	0.30 436	0.23 377	0.25 379	0.20 366	0.16 370	0.22 323	0.19 454	0.08 370	0.07 469	0.10 528	0.12 650	0.09 441	0.08 407

TestStereo	0.21 440	0.19 611	0.40 470	0.25 609	0.10 181	0.22 396	0.21 538	0.31 352	0.31 450	0.23 377	0.34 500	0.22 393	0.18 434	0.62 661	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.10 528	0.07 314	0.11 570	0.06 203

raft+_RVC	0.18 347	0.14 490	0.32 352	0.21 371	0.15 542	0.21 363	0.16 290	0.38 458	0.34 486	0.21 357	0.28 410	0.20 366	0.15 344	0.24 349	0.19 454	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.08 407

TANstereo	0.15 281	0.09 126	0.28 300	0.16 33	0.08 54	0.25 464	0.14 164	0.23 194	0.28 400	0.24 393	0.30 440	0.16 301	0.12 228	0.17 171	0.13 243	0.08 370	0.07 469	0.06 78	0.05 93	0.06 150	0.07 317

XX-TBD	0.15 281	0.18 594	0.28 300	0.22 448	0.10 181	0.22 396	0.15 226	0.22 168	0.27 381	0.22 368	0.26 392	0.14 253	0.12 228	0.16 144	0.13 243	0.08 370	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203

raftrobust	0.16 299	0.13 435	0.29 314	0.22 448	0.15 542	0.19 282	0.13 115	0.32 364	0.26 370	0.26 418	0.20 308	0.19 349	0.17 403	0.21 300	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.07 317

RALCasStereoNet	0.18 347	0.15 530	0.33 370	0.21 371	0.14 476	0.21 363	0.18 400	0.31 352	0.25 355	0.21 357	0.29 424	0.22 393	0.15 344	0.27 421	0.17 387	0.08 370	0.10 638	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

RALAANet	0.19 397	0.18 594	0.37 424	0.23 510	0.14 476	0.23 421	0.13 115	0.37 450	0.29 419	0.28 443	0.26 392	0.25 444	0.15 344	0.26 401	0.18 419	0.08 370	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.06 203

XX-Stereo	0.21 440	0.10 200	0.83 723	0.26 644	0.17 604	0.23 421	0.13 115	0.40 486	0.18 194	0.20 342	0.41 579	0.31 533	0.10 117	0.32 487	0.12 168	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.07 253	0.05 52

MMNet	0.27 585	0.14 490	0.49 577	0.24 568	0.17 604	0.47 705	0.22 568	0.45 552	0.51 688	0.39 656	0.41 579	0.36 581	0.33 653	0.39 538	0.34 644	0.08 370	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.08 407

ACVNet	0.23 495	0.13 435	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.27 499	0.23 595	0.39 472	0.44 618	0.28 443	0.41 579	0.38 597	0.26 556	0.27 421	0.32 632	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.07 317

acv_ft	0.25 555	0.13 435	0.40 470	0.23 510	0.19 653	0.34 615	0.21 538	0.45 552	0.44 618	0.38 640	0.41 579	0.38 597	0.27 576	0.27 421	0.35 649	0.08 370	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.11 570	0.07 317

BEATNet_4x	0.22 477	0.18 594	0.47 560	0.22 448	0.10 181	0.28 519	0.14 164	0.46 563	0.32 462	0.31 524	0.34 500	0.31 533	0.25 545	0.31 480	0.29 609	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.06 205	0.10 518	0.08 407

R-Stereo Train	0.18 347	0.09 126	0.32 352	0.22 448	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.42 516	0.19 216	0.31 524	0.45 635	0.20 366	0.14 321	0.18 208	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203

RAFT-Stereo	0.18 347	0.09 126	0.32 352	0.22 448	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.42 516	0.19 216	0.31 524	0.45 635	0.20 366	0.14 321	0.18 208	0.15 323	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.06 150	0.06 203
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
HSM-Net_RVC	0.27 585	0.11 295	0.42 506	0.19 212	0.11 251	0.34 615	0.20 505	0.62 745	0.43 602	0.40 666	0.43 610	0.50 694	0.26 556	0.76 722	0.22 526	0.08 370	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.08 351	0.08 407
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iResNetv2_ROB	0.27 585	0.26 687	0.72 692	0.23 510	0.13 423	0.29 541	0.18 400	0.52 648	0.49 676	0.37 625	0.45 635	0.39 609	0.25 545	0.34 501	0.20 477	0.08 370	0.06 323	0.07 213	0.05 93	0.12 612	0.09 484

HSM	0.28 607	0.16 559	0.35 393	0.20 305	0.15 542	0.33 601	0.19 450	0.53 660	0.37 528	0.36 617	0.38 545	0.67 756	0.31 642	0.89 756	0.23 548	0.08 370	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.08 407

iResNet_ROB	0.25 555	0.19 611	0.40 470	0.20 305	0.12 334	0.30 560	0.16 290	0.55 680	0.53 702	0.38 640	0.43 610	0.37 589	0.26 556	0.38 533	0.22 526	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.04 1	0.09 441	0.09 484

pmcnn	0.50 739	0.20 624	0.78 702	0.24 568	0.26 735	0.39 662	0.30 692	0.51 629	0.50 684	0.54 744	1.23 792	2.52 822	0.37 682	0.77 728	0.95 776	0.08 370	0.06 323	0.06 78	0.05 93	0.10 518	0.08 407

MEA-ACV	0.26 574	0.11 295	0.42 506	0.21 371	0.14 476	0.35 630	0.24 617	0.53 660	0.47 655	0.35 600	0.42 596	0.36 581	0.34 662	0.47 570	0.27 591	0.09 482	0.09 602	0.10 528	0.12 650	0.09 441	0.10 545

FAST (zero-shot)	0.14 241	0.10 200	0.22 217	0.23 510	0.26 735	0.14 70	0.15 226	0.23 194	0.15 109	0.11 117	0.14 193	0.12 179	0.12 228	0.18 208	0.13 243	0.09 482	0.09 602	0.07 213	0.08 406	0.07 253	0.09 484

Weightmod	0.16 299	0.12 361	0.19 160	0.20 305	0.10 181	0.24 444	0.17 346	0.25 239	0.21 271	0.18 321	0.29 424	0.19 349	0.15 344	0.27 421	0.16 353	0.09 482	0.10 638	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.08 407

SE	0.16 299	0.14 490	0.19 160	0.21 371	0.11 251	0.23 421	0.16 290	0.28 301	0.20 249	0.20 342	0.27 402	0.15 276	0.17 403	0.15 104	0.14 287	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.08 407

depth_test_26	0.11 95	0.07 5	0.19 160	0.16 33	0.09 93	0.09 9	0.11 31	0.16 40	0.15 109	0.12 154	0.16 231	0.11 134	0.08 21	0.14 51	0.10 30	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.07 253	0.08 407

RT-IGEV	0.25 555	0.10 200	0.48 571	0.22 448	0.14 476	0.31 576	0.28 672	0.53 660	0.39 554	0.36 617	0.41 579	0.44 658	0.30 623	0.28 437	0.27 591	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.09 518	0.09 441	0.10 545

MultiAttention	1.02 800	0.13 435	0.43 520	0.35 752	0.43 779	5.36 834	1.71 837	0.69 772	0.53 702	0.36 617	0.63 730	0.55 715	0.22 490	7.60 855	0.43 690	0.09 482	0.06 323	0.14 679	0.24 764	0.26 760	0.30 772

S2M2_XL	0.10 16	0.09 126	0.21 198	0.14 4	0.10 181	0.09 9	0.09 4	0.11 4	0.09 3	0.10 70	0.11 99	0.09 42	0.09 54	0.12 9	0.11 85	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.06 203
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.23 495	0.15 530	0.41 496	0.19 212	0.12 334	0.27 499	0.21 538	0.47 574	0.33 476	0.34 583	0.31 455	0.41 631	0.22 490	0.49 579	0.26 585	0.09 482	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.10 545

StereoAnything_RVC	0.13 196	0.37 754	0.36 413	0.14 4	0.07 10	0.11 28	0.12 55	0.17 52	0.12 36	0.08 3	0.07 6	0.07 2	0.10 117	0.20 272	0.10 30	0.09 482	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.24 747	0.05 52

IGEV-RUCA	0.21 440	0.08 55	0.23 233	0.19 212	0.19 653	0.28 519	0.24 617	0.23 194	0.21 271	0.20 342	0.23 351	0.28 494	0.49 736	0.26 401	0.18 419	0.09 482	0.08 563	0.18 724	0.13 679	0.17 693	0.17 693

test_sample2	0.21 440	0.10 200	0.28 300	0.19 212	0.11 251	0.27 499	0.21 538	0.43 531	0.29 419	0.26 418	0.31 455	0.30 523	0.24 522	0.45 563	0.18 419	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.09 484

test_sample1	0.20 419	0.10 200	0.28 300	0.19 212	0.12 334	0.28 519	0.19 450	0.41 502	0.25 355	0.26 418	0.31 455	0.29 505	0.26 556	0.44 560	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.09 484

DispNO	0.27 585	0.18 594	0.62 653	0.23 510	0.17 604	0.25 464	0.22 568	0.45 552	0.41 586	0.32 546	0.39 559	0.38 597	0.27 576	0.77 728	0.27 591	0.09 482	0.07 469	0.10 528	0.10 567	0.08 351	0.08 407

CoDeX	0.23 495	0.12 361	0.46 552	0.21 371	0.14 476	0.29 541	0.21 538	0.53 660	0.41 586	0.29 474	0.35 511	0.29 505	0.22 490	0.48 574	0.19 454	0.09 482	0.06 323	0.08 337	0.07 314	0.08 351	0.07 317

mmm	0.21 440	0.12 361	0.31 342	0.22 448	0.12 334	0.28 519	0.21 538	0.41 502	0.27 381	0.29 474	0.38 545	0.29 505	0.24 522	0.29 457	0.22 526	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.09 518	0.10 518	0.09 484

11t1	0.18 347	0.10 200	0.30 325	0.20 305	0.11 251	0.27 499	0.17 346	0.35 417	0.23 319	0.25 404	0.23 351	0.23 416	0.23 504	0.25 381	0.18 419	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

1111x	0.32 644	0.11 295	0.40 470	0.22 448	0.11 251	0.32 590	0.26 649	0.59 723	0.43 602	0.31 524	0.41 579	0.39 609	0.28 593	0.76 722	1.37 808	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.08 407

MIF-Stereo (partial)	0.16 299	0.10 200	0.34 382	0.21 371	0.15 542	0.15 99	0.13 115	0.28 301	0.25 355	0.17 300	0.26 392	0.15 276	0.16 370	0.25 381	0.17 387	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.08 407

EKT-Stereo	0.38 691	0.12 361	0.38 445	0.42 771	3.88 838	0.21 363	0.17 346	0.35 417	0.28 400	0.20 342	0.20 308	0.23 416	0.15 344	0.28 437	0.16 353	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

PCWNet_CMD	0.23 495	0.13 435	0.48 571	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.16 290	0.46 563	0.46 649	0.29 474	0.36 521	0.37 589	0.24 522	0.28 437	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.08 406	0.11 570	0.09 484

gwcnet-sp	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

scenet	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

knoymous	0.17 321	0.09 126	0.32 352	0.17 74	0.11 251	0.21 363	0.17 346	0.32 364	0.23 319	0.23 377	0.28 410	0.27 477	0.16 370	0.23 333	0.16 353	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.06 205	0.09 441	0.09 484

riskmin	0.18 347	0.09 126	0.34 382	0.18 139	0.12 334	0.24 444	0.16 290	0.34 393	0.28 400	0.21 357	0.23 351	0.33 552	0.24 522	0.23 333	0.17 387	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.06 205	0.10 518	0.10 545

ssnet	0.24 527	0.13 435	0.63 657	0.22 448	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.44 539	0.39 554	0.35 600	0.34 500	0.27 477	0.27 576	0.35 513	0.25 571	0.09 482	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

x	0.19 397	0.11 295	0.29 314	0.20 305	0.11 251	0.26 488	0.18 400	0.41 502	0.29 419	0.25 404	0.29 424	0.28 494	0.24 522	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.07 314	0.09 441	0.08 407

DisPM	0.19 397	0.10 200	0.35 393	0.23 510	0.13 423	0.18 242	0.20 505	0.29 318	0.29 419	0.33 563	0.34 500	0.23 416	0.16 370	0.33 494	0.16 353	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.07 253	0.11 586

Wz-Net-LNSev-Ref	0.30 628	0.20 624	0.70 686	0.21 371	0.17 604	0.46 698	0.27 656	0.50 611	0.49 676	0.42 686	0.55 696	0.43 647	0.30 623	0.46 566	0.38 660	0.09 482	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.11 570	0.10 545

IER	0.23 495	0.12 361	0.39 461	0.20 305	0.14 476	0.31 576	0.19 450	0.42 516	0.36 516	0.33 563	0.40 570	0.32 543	0.33 653	0.29 457	0.22 526	0.09 482	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.08 407

hknet	0.25 555	0.14 490	0.40 470	0.25 609	0.15 542	0.35 630	0.21 538	0.56 697	0.37 528	0.34 583	0.35 511	0.43 647	0.27 576	0.37 526	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

DAS	0.27 585	0.12 361	0.42 506	0.24 568	0.18 626	0.29 541	0.24 617	0.45 552	0.45 631	0.41 675	0.44 622	0.34 562	0.29 608	0.75 716	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

SepStereo	0.26 574	0.12 361	0.42 506	0.24 568	0.18 626	0.29 541	0.24 617	0.45 552	0.45 631	0.41 675	0.44 622	0.34 562	0.29 608	0.64 670	0.21 504	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.09 441	0.09 484

GwcNet-ADL	0.22 477	0.14 490	0.58 634	0.24 568	0.13 423	0.22 396	0.23 595	0.49 599	0.40 572	0.27 429	0.29 424	0.30 523	0.20 462	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.09 441	0.09 484

TRStereo	0.19 397	0.17 579	0.47 560	0.23 510	0.19 653	0.19 282	0.16 290	0.52 648	0.28 400	0.20 342	0.19 288	0.21 380	0.13 281	0.24 349	0.13 243	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.11 611	0.06 150	0.06 203

PSM-softLoss	0.21 440	0.10 200	0.39 461	0.24 568	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.38 458	0.26 370	0.29 474	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.52 595	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.12 610

KMStereo	0.21 440	0.10 200	0.39 461	0.24 568	0.12 334	0.20 329	0.18 400	0.38 458	0.26 370	0.29 474	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.52 595	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.10 528	0.09 518	0.08 351	0.12 610

PFNet	0.23 495	0.10 200	0.57 629	0.24 568	0.14 476	0.22 396	0.19 450	0.39 472	0.33 476	0.35 600	0.32 465	0.27 477	0.19 451	0.64 670	0.22 526	0.09 482	0.05 57	0.09 444	0.07 314	0.08 351	0.07 317

Pruner-Stereo	0.19 397	0.11 295	0.34 382	0.29 705	0.12 334	0.19 282	0.17 346	0.31 352	0.29 419	0.33 563	0.32 465	0.25 444	0.15 344	0.24 349	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.08 351	0.09 484

AnonymousM	0.17 321	0.19 611	0.24 244	0.18 139	0.10 181	0.18 242	0.17 346	0.30 340	0.23 319	0.26 418	0.20 308	0.18 328	0.14 321	0.19 246	0.14 287	0.09 482	0.06 323	0.38 793	0.15 704	0.06 150	0.05 52

CFNet_pseudo	0.23 495	0.13 435	0.47 560	0.19 212	0.13 423	0.26 488	0.16 290	0.44 539	0.44 618	0.29 474	0.37 530	0.38 597	0.23 504	0.29 457	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.08 406	0.11 570	0.09 484

RAFT + AFF	0.27 585	0.23 666	0.50 588	0.25 609	0.17 604	0.30 560	0.33 719	0.52 648	0.40 572	0.28 443	0.30 440	0.30 523	0.31 642	0.62 661	0.24 561	0.09 482	0.10 638	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.11 586

GMStereo	0.19 397	0.25 675	0.40 470	0.21 371	0.12 334	0.22 396	0.19 450	0.29 318	0.40 572	0.25 404	0.23 351	0.16 301	0.15 344	0.25 381	0.19 454	0.09 482	0.06 323	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.08 407
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
SFCPSM	0.22 477	0.10 200	0.51 598	0.21 371	0.14 476	0.34 615	0.22 568	0.55 680	0.39 554	0.29 474	0.32 465	0.23 416	0.21 472	0.27 421	0.19 454	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.08 407

delet	0.27 585	0.14 490	0.40 470	0.23 510	0.19 653	0.41 672	0.29 679	0.49 599	0.48 667	0.33 563	0.41 579	0.37 589	0.30 623	0.48 574	0.34 644	0.09 482	0.09 602	0.11 588	0.12 650	0.08 351	0.08 407

UNet	0.28 607	0.14 490	0.69 680	0.23 510	0.20 672	0.44 690	0.22 568	0.50 611	0.40 572	0.34 583	0.39 559	0.43 647	0.33 653	0.40 547	0.31 626	0.09 482	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.08 407

CREStereo	0.13 196	0.08 55	0.21 198	0.14 4	0.08 54	0.22 396	0.15 226	0.25 239	0.24 338	0.16 279	0.21 323	0.14 253	0.13 281	0.18 208	0.13 243	0.09 482	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203
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
FENet	0.21 440	0.11 295	0.45 544	0.21 371	0.12 334	0.26 488	0.17 346	0.41 502	0.35 503	0.30 506	0.31 455	0.29 505	0.23 504	0.26 401	0.23 548	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

ADCRef	0.38 691	0.24 670	0.88 736	0.26 644	0.21 681	0.49 716	0.27 656	0.52 648	0.48 667	0.50 723	0.58 709	0.35 576	0.47 729	0.48 574	1.29 807	0.09 482	0.08 563	0.12 627	0.12 650	0.11 570	0.11 586

RASNet	0.28 607	0.14 490	0.44 530	0.22 448	0.18 626	0.32 590	0.19 450	0.48 587	0.38 543	0.29 474	0.43 610	0.47 673	0.37 682	0.79 732	0.36 655	0.09 482	0.07 469	0.07 213	0.09 518	0.07 253	0.07 317

MSMDNet	0.23 495	0.13 435	0.48 571	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.16 290	0.46 563	0.46 649	0.29 474	0.36 521	0.37 589	0.24 522	0.28 437	0.20 477	0.09 482	0.06 323	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.09 484

CFNet	0.27 585	0.20 624	0.44 530	0.22 448	0.14 476	0.33 601	0.14 164	0.51 629	0.45 631	0.30 506	0.40 570	0.38 597	0.27 576	0.76 722	0.25 571	0.09 482	0.07 469	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.08 407

ccs_rob	0.23 495	0.13 435	0.47 560	0.20 305	0.13 423	0.26 488	0.17 346	0.44 539	0.44 618	0.29 474	0.37 530	0.38 597	0.23 504	0.29 457	0.21 504	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.08 406	0.11 570	0.09 484

StereoDRNet-Refined	0.27 585	0.17 579	0.35 393	0.25 609	0.14 476	0.37 644	0.21 538	0.47 574	0.41 586	0.44 699	0.51 670	0.41 631	0.28 593	0.45 563	0.37 656	0.09 482	0.06 323	0.11 588	0.11 611	0.10 518	0.10 545
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
DISCO	0.32 644	0.13 435	0.51 598	0.25 609	0.16 579	0.48 711	0.25 635	0.50 611	0.57 720	0.37 625	0.45 635	0.62 738	0.36 673	0.64 670	0.49 711	0.09 482	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.11 586

SCION-M(vits-remse)	0.12 137	0.08 55	0.40 470	0.27 673	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.24 217	0.19 216	0.09 27	0.11 99	0.08 8	0.07 4	0.14 51	0.11 85	0.10 537	0.08 563	0.05 1	0.04 1	0.05 8	0.04 1

SCION-MonSter(vits)	0.22 477	0.08 55	0.13 8	0.17 74	0.08 54	0.13 44	0.12 55	0.44 539	0.53 702	0.09 27	0.44 622	0.30 523	0.25 545	0.34 501	0.42 688	0.10 537	0.08 563	0.18 724	0.17 727	0.14 651	0.12 610

MWDA-net	0.29 620	0.21 639	0.47 560	0.25 609	0.21 681	0.35 630	0.32 707	0.44 539	0.47 655	0.38 640	0.40 570	0.33 552	0.38 686	0.54 609	0.40 676	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.10 545

MWSP-net	0.25 555	0.12 361	0.37 424	0.22 448	0.14 476	0.31 576	0.40 751	0.50 611	0.43 602	0.32 546	0.33 488	0.36 581	0.31 642	0.28 437	0.31 626	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.10 545

SCION-MonSter	0.32 644	0.22 656	0.44 530	0.29 705	0.28 747	0.54 733	0.21 538	0.46 563	0.57 720	0.32 546	0.54 689	0.32 543	0.29 608	0.39 538	0.52 720	0.10 537	0.10 638	0.25 761	0.22 759	0.18 708	0.14 656

VeloStereo	0.11 95	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 334	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.14 51	0.12 168	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.13 630

flow	0.11 95	0.07 5	0.18 142	0.16 33	0.12 334	0.09 9	0.07 1	0.12 8	0.09 3	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.17 171	0.12 168	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.12 612	0.13 630

SME	0.21 440	0.20 624	0.29 314	0.23 510	0.11 251	0.36 637	0.17 346	0.37 450	0.29 419	0.24 393	0.28 410	0.19 349	0.21 472	0.53 602	0.21 504	0.10 537	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.08 407

HLf8	0.19 397	0.16 559	0.55 619	0.15 10	0.12 334	0.24 444	0.14 164	0.40 486	0.31 450	0.20 342	0.26 392	0.18 328	0.15 344	0.35 513	0.17 387	0.10 537	0.06 323	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.09 484

FlowAnything_test	0.14 241	0.11 295	0.21 198	0.21 371	0.12 334	0.17 211	0.16 290	0.25 239	0.16 131	0.15 250	0.13 152	0.15 276	0.14 321	0.18 208	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.12 650	0.08 351	0.09 484

z-mn7	0.44 721	0.40 761	1.09 766	0.25 609	0.18 626	0.61 747	0.34 721	0.56 697	0.93 793	0.43 692	0.96 776	0.53 709	0.39 693	0.94 766	0.59 731	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.14 651	0.13 630

w-ln-seven-2	0.36 673	0.29 712	1.06 761	0.27 673	0.18 626	0.37 644	0.30 692	0.50 611	0.54 708	0.45 703	0.55 696	0.45 663	0.41 702	0.62 661	0.49 711	0.10 537	0.10 638	0.12 627	0.11 611	0.14 651	0.11 586

coex_refinement	0.26 574	0.16 559	0.36 413	0.23 510	0.15 542	0.31 576	0.20 505	0.49 599	0.42 594	0.35 600	0.42 596	0.45 663	0.27 576	0.55 612	0.33 639	0.10 537	0.06 323	0.07 213	0.07 314	0.10 518	0.10 545

G2L-Stereo	0.25 555	0.16 559	0.47 560	0.22 448	0.14 476	0.25 464	0.18 400	0.46 563	0.35 503	0.33 563	0.37 530	0.40 624	0.22 490	0.60 646	0.30 617	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.09 484

FACV-RUCA	0.21 440	0.15 530	0.32 352	0.23 510	0.23 711	0.26 488	0.19 450	0.39 472	0.34 486	0.25 404	0.32 465	0.21 380	0.24 522	0.24 349	0.19 454	0.10 537	0.07 469	0.15 695	0.08 406	0.16 676	0.13 630

DCVSM-stereo	0.24 527	0.13 435	0.52 605	0.20 305	0.14 476	0.26 488	0.13 115	0.34 393	0.34 486	0.41 675	0.33 488	0.47 673	0.29 608	0.30 473	0.22 526	0.10 537	0.10 638	0.11 588	0.10 567	0.12 612	0.15 669

ACV-stereo	0.29 620	0.18 594	0.79 709	0.23 510	0.16 579	0.47 705	0.19 450	0.36 438	0.34 486	0.29 474	0.33 488	0.67 756	0.42 711	0.54 609	0.30 617	0.10 537	0.09 602	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.11 586

test_sample6	0.25 555	0.13 435	0.41 496	0.21 371	0.11 251	0.30 560	0.22 568	0.51 629	0.35 503	0.33 563	0.43 610	0.30 523	0.24 522	0.57 627	0.22 526	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.10 545

test_sample5	0.24 527	0.13 435	0.42 506	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.21 538	0.50 611	0.34 486	0.32 546	0.41 579	0.29 505	0.23 504	0.55 612	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

test_sample4	0.24 527	0.13 435	0.43 520	0.20 305	0.12 334	0.32 590	0.21 538	0.51 629	0.34 486	0.31 524	0.37 530	0.28 494	0.23 504	0.53 602	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

test_sample3	0.23 495	0.12 361	0.43 520	0.19 212	0.12 334	0.32 590	0.20 505	0.50 611	0.34 486	0.31 524	0.33 488	0.29 505	0.22 490	0.53 602	0.22 526	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.10 518	0.10 545

SMFormer	0.25 555	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.28 597	0.10 537	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.09 484

tta	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.28 597	0.10 537	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.07 317

qqq1	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

fff1	0.24 527	0.12 361	0.40 470	0.19 212	0.10 181	0.27 499	0.19 450	0.51 629	0.45 631	0.34 583	0.41 579	0.31 533	0.26 556	0.58 636	0.16 353	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.08 351	0.07 317

DualNet	0.24 527	0.13 435	0.42 506	0.21 371	0.12 334	0.30 560	0.21 538	0.50 611	0.34 486	0.33 563	0.43 610	0.29 505	0.23 504	0.55 612	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.10 528	0.09 518	0.11 570	0.10 545

mmx	0.31 635	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.55 680	0.45 631	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.10 545

xxx	0.31 635	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.13 423	0.28 519	0.20 505	0.55 680	0.45 631	0.30 506	0.42 596	0.34 562	0.23 504	0.81 740	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.10 545

iinet-f	0.30 628	0.18 594	1.03 759	0.20 305	0.15 542	0.44 690	0.22 568	0.45 552	0.37 528	0.35 600	0.44 622	0.41 631	0.34 662	0.34 501	0.40 676	0.10 537	0.09 602	0.08 337	0.08 406	0.13 631	0.11 586

BUS	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.25 609	0.14 476	0.43 688	0.17 346	0.56 697	0.34 486	0.34 583	0.35 511	0.32 543	0.20 462	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

NINENet	0.25 555	0.15 530	0.37 424	0.23 510	0.16 579	0.43 688	0.17 346	0.60 732	0.46 649	0.32 546	0.37 530	0.32 543	0.20 462	0.42 553	0.21 504	0.10 537	0.10 638	0.12 627	0.08 406	0.11 570	0.10 545

BSDual-CNN	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.25 609	0.14 476	0.35 630	0.21 538	0.56 697	0.34 486	0.34 583	0.35 511	0.38 597	0.24 522	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.09 441	0.09 484

psmg	0.23 495	0.12 361	0.28 300	0.21 371	0.14 476	0.35 630	0.23 595	0.51 629	0.34 486	0.35 600	0.38 545	0.38 597	0.24 522	0.26 401	0.21 504	0.10 537	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.09 441	0.08 407

GANet-ADL	0.21 440	0.12 361	0.45 544	0.23 510	0.14 476	0.29 541	0.19 450	0.46 563	0.35 503	0.25 404	0.32 465	0.32 543	0.19 451	0.24 349	0.20 477	0.10 537	0.07 469	0.07 213	0.06 205	0.09 441	0.10 545

ADLNet2	0.30 628	0.17 579	0.72 692	0.23 510	0.17 604	0.36 637	0.24 617	0.52 648	0.51 688	0.32 546	0.38 545	0.45 663	0.30 623	0.69 691	0.35 649	0.10 537	0.08 563	0.09 444	0.09 518	0.12 612	0.10 545

PFNet+	0.20 419	0.10 200	0.37 424	0.21 371	0.12 334	0.17 211	0.19 450	0.29 318	0.34 486	0.33 563	0.32 465	0.24 431	0.16 370	0.32 487	0.17 387	0.10 537	0.07 469	0.11 588	0.10 567	0.08 351	0.12 610

sAnonymous2	0.20 419	0.21 639	0.58 634	0.24 568	0.17 604	0.22 396	0.19 450	0.34 393	0.28 400	0.17 300	0.19 288	0.17 315	0.16 370	0.17 171	0.14 287	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.23 743	0.17 693

CroCo_RVC	0.20 419	0.21 639	0.58 634	0.24 568	0.17 604	0.22 396	0.19 450	0.34 393	0.28 400	0.17 300	0.19 288	0.17 315	0.16 370	0.17 171	0.14 287	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.23 743	0.17 693

sCroCo_RVC	0.18 347	0.14 490	0.49 577	0.27 673	0.18 626	0.22 396	0.17 346	0.27 278	0.23 319	0.14 226	0.22 339	0.17 315	0.14 321	0.21 300	0.15 323	0.10 537	0.11 664	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.09 484

GES	0.22 477	0.12 361	0.42 506	0.20 305	0.14 476	0.27 499	0.19 450	0.49 599	0.33 476	0.30 506	0.36 521	0.25 444	0.23 504	0.29 457	0.22 526	0.10 537	0.08 563	0.08 337	0.07 314	0.10 518	0.11 586

test_xeample	0.34 663	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.33 601	0.23 595	0.55 680	0.38 543	0.32 546	0.45 635	0.29 505	0.26 556	0.57 627	2.24 831	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.09 484

UPFNet	0.25 555	0.12 361	0.38 445	0.24 568	0.19 653	0.37 644	0.28 672	0.48 587	0.38 543	0.34 583	0.37 530	0.37 589	0.28 593	0.39 538	0.33 639	0.10 537	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.10 518	0.08 407

EDNetEfficientorigin	7.51 846	0.52 787	140.47 881	0.25 609	0.17 604	0.42 679	0.29 679	0.47 574	1.03 798	1.28 807	1.02 780	0.83 771	0.84 789	0.75 716	0.99 778	0.10 537	0.09 602	0.12 627	0.10 567	0.21 733	0.22 744

FADNet-RVC-Resample	0.29 620	0.25 675	0.93 745	0.26 644	0.16 579	0.32 590	0.21 538	0.47 574	0.39 554	0.35 600	0.38 545	0.33 552	0.27 576	0.53 602	0.24 561	0.10 537	0.10 638	0.14 679	0.13 679	0.13 631	0.16 680

SuperB	0.49 735	0.28 702	2.23 812	0.23 510	0.15 542	0.41 672	0.32 707	0.47 574	0.82 772	0.43 692	0.50 664	0.33 552	0.45 720	0.68 688	1.08 785	0.10 537	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.98 826	0.14 656

ADCP+	0.45 724	0.24 670	1.15 775	0.25 609	0.22 698	0.56 735	0.39 745	0.54 670	0.51 688	0.44 699	0.51 670	0.46 671	0.52 743	0.56 623	1.89 824	0.10 537	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.14 651	0.13 630

DLCB_ROB	0.28 607	0.16 559	0.34 382	0.27 673	0.16 579	0.38 653	0.25 635	0.48 587	0.43 602	0.46 707	0.46 645	0.51 698	0.33 653	0.53 602	0.33 639	0.10 537	0.10 638	0.11 588	0.11 611	0.10 518	0.09 484

LE_ROB	1.76 818	0.20 624	2.68 820	0.48 785	0.52 791	0.78 772	0.96 820	0.84 796	6.61 850	7.40 854	2.08 822	2.08 813	4.83 845	1.27 801	3.79 837	0.10 537	0.08 563	0.12 627	0.11 611	0.11 570	0.10 545

GeoMambaStereo_RVC	0.14 241	0.09 126	0.20 179	0.15 10	0.15 542	0.18 242	0.11 31	0.17 52	0.14 85	0.18 321	0.19 288	0.19 349	0.14 321	0.19 246	0.18 419	0.11 585	0.09 602	0.08 337	0.06 205	0.09 441	0.13 630

G4	0.18 347	0.13 435	0.39 461	0.28 699	0.13 423	0.18 242	0.15 226	0.35 417	0.25 355	0.20 342	0.23 351	0.15 276	0.14 321	0.34 501	0.15 323	0.11 585	0.05 57	0.10 528	0.07 314	0.07 253	0.06 203

AHVO							0.29 679	0.48 587	0.40 572	0.28 443	0.54 689	0.41 631	0.30 623	0.57 627	0.48 707	0.11 585	0.11 664	0.12 627	0.10 567	0.13 631

DSFM							0.29 679	0.48 587	0.40 572	0.28 443	0.54 689	0.41 631	0.30 623	0.57 627	0.48 707	0.11 585	0.11 664	0.12 627	0.10 567	0.13 631

LGCAT	0.11 95	0.07 5	0.15 49	0.14 4	0.09 93	0.12 36	0.12 55	0.13 13	0.10 7	0.12 154	0.09 28	0.11 134	0.10 117	0.19 246	0.12 168	0.11 585	0.11 664	0.05 1	0.06 205	0.05 8	0.12 610

DN	0.15 281	0.08 55	0.27 283	0.19 212	0.14 476	0.21 363	0.18 400	0.28 301	0.24 338	0.14 226	0.16 231	0.18 328	0.10 117	0.21 300	0.13 243	0.11 585	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.08 351	0.10 545

MSAF-DinoV2	0.76 782	0.44 770	1.98 808	0.49 790	0.16 579	0.58 739	0.31 698	0.81 791	0.83 776	0.41 675	0.52 679	0.98 781	0.58 754	4.97 850	1.03 780	0.11 585	0.07 469	0.10 528	0.24 764	0.27 765	0.26 765

w-ln-seven	0.42 708	0.30 719	1.18 776	0.26 644	0.22 698	0.58 739	0.31 698	0.62 745	0.81 771	0.58 750	0.61 724	0.53 709	0.36 673	0.57 627	0.65 746	0.11 585	0.10 638	0.13 651	0.12 650	0.15 667	0.13 630

DDVS	0.25 555	0.15 530	0.39 461	0.24 568	0.17 604	0.34 615	0.21 538	0.41 502	0.30 436	0.33 563	0.41 579	0.48 680	0.21 472	0.52 595	0.27 591	0.11 585	0.09 602	0.11 588	0.09 518	0.13 631	0.14 656

rvit_stereo_0083	0.16 299	0.12 361	0.26 270	0.21 371	0.13 423	0.17 211	0.17 346	0.22 168	0.34 486	0.16 279	0.21 323	0.19 349	0.16 370	0.21 300	0.16 353	0.11 585	0.10 638	0.10 528	0.08 406	0.09 441	0.07 317

rvit_stereo_0081_aga	0.16 299	0.14 490	0.28 300	0.21 371	0.13 423	0.19 282	0.17 346	0.23 194	0.24 338	0.17 300	0.21 323	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.14 287	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

rvit_stereo_0081	0.16 299	0.11 295	0.24 244	0.21 371	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.33 476	0.16 279	0.18 279	0.18 328	0.14 321	0.20 272	0.16 353	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

ITSA-stereo	0.25 555	0.15 530	0.33 370	0.23 510	0.11 251	0.27 499	0.18 400	0.56 697	0.59 725	0.31 524	0.32 465	0.33 552	0.28 593	0.49 579	0.30 617	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.10 567	0.11 570	0.13 630

rvit_stereo_0082	0.16 299	0.11 295	0.24 244	0.21 371	0.12 334	0.16 159	0.17 346	0.22 168	0.33 476	0.16 279	0.18 279	0.18 328	0.14 321	0.20 272	0.16 353	0.11 585	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.07 317

rvit_stereo_0080	0.15 281	0.13 435	0.25 259	0.19 212	0.13 423	0.15 99	0.20 505	0.28 301	0.24 338	0.15 250	0.17 252	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.15 323	0.11 585	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.07 317

rvit_stereo_ft	0.17 321	0.14 490	0.30 325	0.25 609	0.14 476	0.17 211	0.21 538	0.28 301	0.26 370	0.16 279	0.19 288	0.20 366	0.16 370	0.22 323	0.17 387	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.09 441	0.07 317

whm_eth	0.15 281	0.13 435	0.25 259	0.19 212	0.13 423	0.15 99	0.20 505	0.28 301	0.24 338	0.15 250	0.17 252	0.19 349	0.13 281	0.19 246	0.15 323	0.11 585	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.07 317

StereoVision	0.22 477	0.18 594	0.37 424	0.27 673	0.17 604	0.23 421	0.22 568	0.38 458	0.31 450	0.20 342	0.51 670	0.22 393	0.16 370	0.28 437	0.18 419	0.11 585	0.12 686	0.13 651	0.13 679	0.10 518	0.07 317

CFNet_ucs	0.24 527	0.13 435	0.50 588	0.20 305	0.15 542	0.28 519	0.17 346	0.49 599	0.45 631	0.32 546	0.42 596	0.39 609	0.22 490	0.31 480	0.21 504	0.11 585	0.08 563	0.12 627	0.09 518	0.12 612	0.11 586

fast-acv-ft	0.31 635	0.20 624	0.81 716	0.24 568	0.18 626	0.46 698	0.27 656	0.41 502	0.49 676	0.39 656	0.55 696	0.49 686	0.35 668	0.37 526	0.38 660	0.11 585	0.11 664	0.11 588	0.12 650	0.12 612	0.09 484

Wz-Net-LNSev	0.34 663	0.29 712	0.91 741	0.26 644	0.21 681	0.47 705	0.31 698	0.54 670	0.54 708	0.44 699	0.52 679	0.50 694	0.35 668	0.39 538	0.39 668	0.11 585	0.11 664	0.10 528	0.09 518	0.14 651	0.13 630

Wz-Net-MNSev	0.36 673	0.26 687	0.79 709	0.26 644	0.21 681	0.59 743	0.38 740	0.55 680	0.56 717	0.48 719	0.54 689	0.53 709	0.36 673	0.60 646	0.44 695	0.11 585	0.09 602	0.11 588	0.11 611	0.15 667	0.13 630

CRFU-Net	0.28 607	0.14 490	0.45 544	0.25 609	0.15 542	0.45 696	0.23 595	0.50 611	0.30 436	0.43 692	0.41 579	0.48 680	0.46 726	0.43 556	0.29 609	0.11 585	0.10 638	0.09 444	0.08 406	0.10 518	0.10 545

AASNet	0.27 585	0.19 611	0.49 577	0.26 644	0.17 604	0.34 615	0.20 505	0.62 745	0.48 667	0.35 600	0.40 570	0.32 543	0.25 545	0.28 437	0.34 644	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.08 406	0.13 631	0.11 586

AACVNet	0.26 574	0.16 559	0.37 424	0.22 448	0.14 476	0.29 541	0.19 450	0.41 502	0.31 450	0.38 640	0.42 596	0.43 647	0.28 593	0.73 707	0.25 571	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.09 518	0.13 631	0.11 586

PSMNet-ADL	0.25 555	0.15 530	0.32 352	0.26 644	0.14 476	0.31 576	0.22 568	0.44 539	0.36 516	0.27 429	0.33 488	0.41 631	0.28 593	0.61 653	0.29 609	0.11 585	0.09 602	0.09 444	0.11 611	0.10 518	0.10 545

LMCR-Stereo	0.26 574	0.18 594	0.49 577	0.28 699	0.14 476	0.36 637	0.23 595	0.54 670	0.34 486	0.39 656	0.40 570	0.29 505	0.29 608	0.37 526	0.27 591	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.07 314	0.13 631	0.09 484

ADLNet	0.28 607	0.15 530	0.42 506	0.23 510	0.19 653	0.34 615	0.23 595	0.53 660	0.43 602	0.42 686	0.41 579	0.44 658	0.27 576	0.55 612	0.35 649	0.11 585	0.08 563	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.12 610

222	0.41 705	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.36 637	0.20 505	0.57 707	0.39 554	0.35 600	0.44 622	0.30 523	0.27 576	0.55 612	3.56 836	0.11 585	0.07 469	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.09 484

xxxx	0.34 663	0.10 200	0.29 314	0.19 212	0.11 251	0.37 644	0.20 505	0.58 716	0.38 543	0.29 474	0.42 596	0.38 597	0.24 522	0.46 566	2.20 829	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.09 484

psm_up	0.29 620	0.16 559	0.41 496	0.26 644	0.17 604	0.32 590	0.26 649	0.55 680	0.43 602	0.36 617	0.40 570	0.45 663	0.37 682	0.58 636	0.30 617	0.11 585	0.12 686	0.13 651	0.12 650	0.10 518	0.10 545

aanetorigin	0.39 696	0.29 712	1.09 766	0.24 568	0.19 653	0.28 519	0.37 734	0.33 380	0.47 655	0.94 788	0.82 762	0.52 704	0.54 744	0.49 579	0.50 717	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.16 676	0.15 669

EDNetEfficient	0.63 762	0.37 754	2.40 816	0.26 644	0.25 728	0.38 653	0.49 776	0.41 502	1.06 803	1.38 810	0.87 769	0.62 738	0.95 794	0.65 678	1.65 815	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.11 611	0.19 721	0.17 693

ac_64	0.27 585	0.13 435	0.41 496	0.24 568	0.17 604	0.36 637	0.22 568	0.46 563	0.33 476	0.35 600	0.36 521	0.52 704	0.30 623	0.62 661	0.32 632	0.11 585	0.09 602	0.10 528	0.10 567	0.09 441	0.08 407

HGLStereo	0.27 585	0.14 490	0.46 552	0.24 568	0.21 681	0.33 601	0.23 595	0.50 611	0.42 594	0.35 600	0.48 658	0.41 631	0.33 653	0.45 563	0.33 639	0.11 585	0.10 638	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.12 610

cf-r	0.24 527	0.15 530	0.44 530	0.21 371	0.14 476	0.27 499	0.22 568	0.42 516	0.40 572	0.30 506	0.42 596	0.42 642	0.26 556	0.43 556	0.25 571	0.11 585	0.06 323	0.08 337	0.10 567	0.08 351	0.08 407

GANet-RSSM	0.24 527	0.14 490	0.36 413	0.21 371	0.14 476	0.27 499	0.21 538	0.45 552	0.33 476	0.29 474	0.39 559	0.39 609	0.28 593	0.58 636	0.23 548	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.09 518	0.10 518	0.09 484

GwcNet-RSSM	0.26 574	0.17 579	0.46 552	0.21 371	0.13 423	0.28 519	0.23 595	0.44 539	0.42 594	0.31 524	0.45 635	0.40 624	0.26 556	0.55 612	0.28 597	0.11 585	0.07 469	0.09 444	0.10 567	0.09 441	0.08 407

DMCA	0.22 477	0.14 490	0.36 413	0.22 448	0.14 476	0.27 499	0.20 505	0.43 531	0.38 543	0.31 524	0.32 465	0.33 552	0.24 522	0.24 349	0.28 597	0.11 585	0.08 563	0.10 528	0.08 406	0.10 518	0.11 586

ADCL	0.47 729	0.22 656	1.00 754	0.27 673	0.19 653	0.74 765	0.64 794	0.54 670	0.69 753	0.56 747	0.71 746	0.55 715	0.60 757	0.60 646	1.43 809	0.11 585	0.09 602	0.13 651	0.13 679	0.14 651	0.14 656

RYNet	0.37 683	0.18 594	0.59 640	0.25 609	0.28 747	0.61 747	0.32 707	0.59 723	0.59 725	0.41 675	0.38 545	0.57 724	0.39 693	0.87 751	0.53 723	0.11 585	0.08 563	0.12 627	0.11 611	0.18 708	0.18 707

NLCA_NET_v2_RVC	0.27 585	0.21 639	0.59 640	0.25 609	0.18 626	0.29 541	0.22 568	0.50 611	0.40 572	0.38 640	0.41 579	0.43 647	0.27 576	0.43 556	0.29 609	0.11 585	0.08 563	0.10 528	0.10 567	0.10 518	0.11 586
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
AANet_RVC	0.31 635	0.22 656	0.50 588	0.23 510	0.14 476	0.30 560	0.24 617	0.47 574	0.54 708	0.38 640	0.60 717	0.43 647	0.29 608	0.87 751	0.40 676	0.11 585	0.07 469	0.07 213	0.07 314	0.09 441	0.09 484

StereoDRNet	0.32 644	0.22 656	0.61 645	0.27 673	0.21 681	0.42 679	0.30 692	0.61 736	0.48 667	0.46 707	0.39 559	0.48 680	0.30 623	0.57 627	0.40 676	0.11 585	0.09 602	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.10 545

Cross2Single Stereo	0.13 196	0.14 490	0.15 49	0.21 371	0.08 54	0.09 9	0.15 226	0.16 40	0.24 338	0.23 377	0.14 193	0.12 179	0.08 21	0.24 349	0.12 168	0.12 629	0.04 2	0.07 213	0.06 205	0.12 612	0.05 52

S0	0.18 347	0.13 435	0.21 198	0.23 510	0.11 251	0.33 601	0.26 649	0.27 278	0.21 271	0.21 357	0.26 392	0.20 366	0.16 370	0.19 246	0.17 387	0.12 629	0.11 664	0.14 679	0.14 694	0.10 518	0.07 317

S	0.19 397	0.12 361	0.22 217	0.22 448	0.13 423	0.31 576	0.22 568	0.30 340	0.27 381	0.25 404	0.31 455	0.20 366	0.20 462	0.18 208	0.17 387	0.12 629	0.09 602	0.15 695	0.16 717	0.11 570	0.12 610

zh-sn7	0.48 732	0.51 783	1.43 792	0.29 705	0.20 672	0.47 705	0.39 745	0.57 707	0.62 737	0.52 736	0.81 760	0.52 704	0.56 748	1.05 780	0.87 769	0.12 629	0.13 699	0.13 651	0.13 679	0.17 693	0.16 680

zh-mn7	0.46 726	0.45 771	1.48 794	0.25 609	0.19 653	0.44 690	0.29 679	0.56 697	0.82 772	0.65 761	0.96 776	0.49 686	0.38 686	0.88 754	0.63 741	0.12 629	0.10 638	0.11 588	0.11 611	0.13 631	0.14 656

CAS++	0.16 299	0.12 361	0.27 283	0.18 139	0.12 334	0.17 211	0.15 226	0.42 516	0.24 338	0.19 333	0.18 279	0.13 215	0.10 117	0.21 300	0.12 168	0.12 629	0.10 638	0.11 588	0.08 406	0.10 518	0.09 484
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
GMStereo_Zeroshot	0.24 527	0.21 639	0.45 544	0.26 644	0.13 423	0.28 519	0.15 226	0.39 472	0.35 503	0.37 625	0.43 610	0.40 624	0.17 403	0.34 501	0.20 477	0.12 629	0.07 469	0.13 651	0.07 314	0.16 676	0.09 484

coex-ft	3.44 830	0.73 805	48.55 879	0.24 568	0.19 653	0.50 721	0.43 757	0.47 574	2.40 834	7.03 853	1.20 790	0.97 780	2.23 828	0.73 707	1.92 825	0.12 629	0.15 726	0.14 679	0.12 650	0.21 733	0.43 788

Wz-Net-SNSev	0.43 715	0.41 765	1.27 784	0.30 719	0.21 681	0.44 690	0.41 752	0.61 736	0.65 743	0.46 707	0.65 733	0.62 738	0.39 693	0.74 715	0.59 731	0.12 629	0.11 664	0.12 627	0.13 679	0.16 676	0.14 656

CSP-Net	0.27 585	0.15 530	0.30 325	0.21 371	0.14 476	0.44 690	0.24 617	0.50 611	0.40 572	0.41 675	0.43 610	0.42 642	0.26 556	0.66 682	0.28 597	0.12 629	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.10 518	0.09 484

dd	0.22 477	0.26 687	0.40 470	0.22 448	0.12 334	0.25 464	0.21 538	0.32 364	0.44 618	0.29 474	0.28 410	0.25 444	0.16 370	0.30 473	0.25 571	0.12 629	0.07 469	0.10 528	0.08 406	0.11 570	0.09 484

ICVP	0.23 495	0.13 435	0.44 530	0.26 644	0.14 476	0.29 541	0.25 635	0.45 552	0.33 476	0.29 474	0.43 610	0.35 576	0.25 545	0.26 401	0.23 548	0.12 629	0.09 602	0.09 444	0.08 406	0.09 441	0.10 545
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.27 585	0.20 624	0.44 530	0.27 673	0.16 579	0.33 601	0.25 635	0.56 697	0.54 708	0.34 583	0.38 545	0.34 562	0.25 545	0.51 588	0.28 597	0.12 629	0.08 563	0.09 444	0.08 406	0.11 570	0.11 586

Anonymous3	0.23 495	0.18 594	0.63 657	0.27 673	0.18 626	0.41 672	0.23 595	0.43 531	0.35 503	0.23 377	0.27 402	0.20 366	0.18 434	0.27 421	0.18 419	0.12 629	0.11 664	0.10 528	0.10 567	0.11 570	0.12 610

PSMNet-RSSM	0.24 527	0.15 530	0.36 413	0.21 371	0.14 476	0.25 464	0.20 505	0.48 587	0.37 528	0.30 506	0.44 622	0.38 597	0.26 556	0.52 595	0.22 526	0.12 629	0.07 469	0.11 588	0.13 679	0.10 518	0.09 484

CFNet-ft	0.24 527	0.15 530	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.30 560	0.21 538	0.39 472	0.36 516	0.28 443	0.40 570	0.43 647	0.25 545	0.47 570	0.24 561	0.12 629	0.07 469	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.09 484

DSFCA	0.27 585	0.13 435	0.36 413	0.20 305	0.17 604	0.38 653	0.31 698	0.47 574	0.43 602	0.43 692	0.37 530	0.39 609	0.29 608	0.52 595	0.32 632	0.12 629	0.10 638	0.10 528	0.11 611	0.11 570	0.10 545

S-Stereo	0.38 691	0.20 624	1.05 760	0.27 673	0.22 698	0.38 653	0.32 707	0.55 680	0.66 745	0.39 656	0.59 712	0.49 686	0.41 702	0.75 716	0.40 676	0.12 629	0.15 726	0.13 651	0.13 679	0.16 676	0.21 737

PA-Net	0.37 683	0.28 702	0.83 723	0.31 725	0.28 747	0.39 662	0.42 755	0.51 629	0.55 714	0.34 583	0.42 596	0.41 631	0.36 673	0.79 732	0.49 711	0.12 629	0.23 780	0.16 707	0.23 762	0.12 612	0.18 707
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
CFNet_RVC	0.24 527	0.15 530	0.35 393	0.18 139	0.15 542	0.30 560	0.21 538	0.39 472	0.36 516	0.28 443	0.40 570	0.43 647	0.25 545	0.47 570	0.24 561	0.12 629	0.07 469	0.12 627	0.11 611	0.12 612	0.09 484

DRN-Test	0.33 654	0.17 579	0.61 645	0.27 673	0.19 653	0.46 698	0.29 679	0.65 754	0.51 688	0.47 715	0.46 645	0.44 658	0.34 662	0.62 661	0.41 685	0.12 629	0.08 563	0.13 651	0.12 650	0.12 612	0.10 545

NaN_ROB	0.41 705	0.28 702	0.62 653	0.30 719	0.19 653	0.51 722	0.47 770	0.58 716	0.59 725	0.56 747	0.47 652	0.49 686	0.41 702	1.21 795	0.64 744	0.12 629	0.18 749	0.12 627	0.13 679	0.11 570	0.14 656

S2M2_L	0.13 196	0.11 295	0.20 179	0.16 33	0.12 334	0.12 36	0.07 1	0.18 73	0.20 249	0.12 154	0.15 211	0.14 253	0.12 228	0.15 104	0.14 287	0.13 651	0.09 602	0.09 444	0.10 567	0.11 570	0.09 484
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
YMNet	0.32 644	0.22 656	0.58 634	0.27 673	0.23 711	0.48 711	0.27 656	0.51 629	0.45 631	0.48 719	0.56 703	0.51 698	0.30 623	0.39 538	0.40 676	0.13 651	0.16 736	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

YMNet_1	0.32 644	0.22 656	0.58 634	0.27 673	0.23 711	0.48 711	0.27 656	0.51 629	0.45 631	0.48 719	0.56 703	0.51 698	0.30 623	0.39 538	0.40 676	0.13 651	0.16 736	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

CASS	0.21 440	0.15 530	0.32 352	0.26 644	0.11 251	0.28 519	0.19 450	0.39 472	0.30 436	0.32 546	0.34 500	0.25 444	0.24 522	0.25 381	0.20 477	0.13 651	0.08 563	0.11 588	0.09 518	0.11 570	0.11 586
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
ssnet_v2	0.28 607	0.16 559	0.44 530	0.22 448	0.15 542	0.40 668	0.30 692	0.57 707	0.46 649	0.38 640	0.36 521	0.47 673	0.29 608	0.38 533	0.39 668	0.13 651	0.11 664	0.11 588	0.11 611	0.11 570	0.11 586

WZ-Net	0.52 747	0.38 759	1.90 807	0.30 719	0.24 719	0.57 738	0.48 774	0.62 745	0.78 768	0.50 723	0.71 746	0.68 760	0.54 744	0.98 774	0.84 764	0.13 651	0.10 638	0.11 588	0.12 650	0.19 721	0.20 727

SACVNet	0.30 628	0.20 624	0.41 496	0.25 609	0.18 626	0.34 615	0.25 635	0.52 648	0.40 572	0.41 675	0.44 622	0.46 671	0.32 650	0.71 699	0.25 571	0.13 651	0.10 638	0.12 627	0.12 650	0.16 676	0.17 693

HCRNet	0.24 527	0.25 675	0.33 370	0.34 743	0.16 579	0.27 499	0.18 400	0.43 531	0.35 503	0.30 506	0.35 511	0.32 543	0.22 490	0.44 560	0.20 477	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.11 611	0.10 518	0.09 484

APVNet	0.36 673	0.20 624	0.70 686	0.26 644	0.22 698	0.52 731	0.35 725	0.61 736	0.44 618	0.38 640	0.52 679	0.48 680	0.38 686	0.84 745	0.46 704	0.13 651	0.14 710	0.15 695	0.16 717	0.16 676	0.15 669

GwcNet	0.35 668	0.23 666	0.88 736	0.25 609	0.24 719	0.48 711	0.27 656	0.55 680	0.57 720	0.38 640	0.52 679	0.51 698	0.32 650	0.60 646	0.41 685	0.13 651	0.11 664	0.12 627	0.11 611	0.13 631	0.14 656

FAT-Stereo	0.36 673	0.18 594	0.73 696	0.26 644	0.18 626	0.33 601	0.29 679	0.60 732	0.59 725	0.46 707	0.60 717	0.60 732	0.50 738	0.61 653	0.34 644	0.13 651	0.14 710	0.13 651	0.12 650	0.14 651	0.18 707

DMCA-RVC	0.27 585	0.21 639	0.61 645	0.28 699	0.17 604	0.29 541	0.21 538	0.42 516	0.35 503	0.40 666	0.37 530	0.39 609	0.36 673	0.43 556	0.30 617	0.13 651	0.10 638	0.15 695	0.11 611	0.13 631	0.10 545

FADNet-RVC	0.31 635	0.35 744	0.78 702	0.25 609	0.20 672	0.33 601	0.20 505	0.49 599	0.40 572	0.34 583	0.39 559	0.41 631	0.29 608	0.63 668	0.31 626	0.13 651	0.14 710	0.14 679	0.15 704	0.19 721	0.19 714

STTStereo	0.28 607	0.20 624	0.61 645	0.25 609	0.17 604	0.29 541	0.24 617	0.47 574	0.39 554	0.39 656	0.41 579	0.44 658	0.28 593	0.40 547	0.28 597	0.13 651	0.12 686	0.13 651	0.16 717	0.12 612	0.11 586

stereogan	0.37 683	0.17 579	0.65 667	0.27 673	0.22 698	0.62 749	0.26 649	0.59 723	0.63 741	0.43 692	0.60 717	0.67 756	0.42 711	0.68 688	0.35 649	0.13 651	0.14 710	0.14 679	0.12 650	0.19 721	0.17 693

RTSC	0.39 696	0.28 702	0.78 702	0.27 673	0.18 626	0.49 716	0.22 568	0.59 723	0.84 779	0.55 746	0.53 686	0.49 686	0.36 673	0.67 686	0.82 763	0.13 651	0.10 638	0.11 588	0.12 650	0.17 693	0.17 693

ADCMid	0.49 735	0.34 742	1.13 773	0.26 644	0.21 681	0.51 722	0.37 734	0.57 707	0.54 708	0.75 772	0.66 735	0.62 738	0.64 768	0.64 670	1.68 816	0.13 651	0.12 686	0.17 714	0.17 727	0.20 730	0.17 693

DANet	0.35 668	0.23 666	0.60 642	0.36 754	0.22 698	0.39 662	0.25 635	0.48 587	0.43 602	0.52 736	0.50 664	0.59 729	0.41 702	0.76 722	0.49 711	0.13 651	0.11 664	0.14 679	0.12 650	0.17 693	0.15 669
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
GANet	0.36 673	0.22 656	0.49 577	0.29 705	0.17 604	0.41 672	0.38 740	0.57 707	0.45 631	0.46 707	0.75 753	0.55 715	0.40 698	0.94 766	0.41 685	0.13 651	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.14 651	0.11 586

UCFNet_RVC	0.24 527	0.16 559	0.34 382	0.18 139	0.15 542	0.33 601	0.16 290	0.46 563	0.35 503	0.29 474	0.35 511	0.39 609	0.25 545	0.34 501	0.22 526	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.14 694	0.13 631	0.12 610

NVstereo2D	0.31 635	0.16 559	0.54 612	0.24 568	0.22 698	0.42 679	0.28 672	0.58 716	0.56 717	0.28 443	0.38 545	0.40 624	0.30 623	0.71 699	0.28 597	0.13 651	0.08 563	0.13 651	0.10 567	0.19 721	0.16 680

MDST_ROB	0.48 732	0.14 490	0.95 748	0.30 719	0.21 681	1.33 811	0.32 707	0.77 782	0.56 717	1.06 800	0.71 746	0.49 686	0.35 668	1.26 800	0.38 660	0.13 651	0.11 664	0.16 707	0.13 679	0.12 612	0.12 610

FBW_ROB	0.43 715	0.26 687	0.54 612	0.31 725	0.20 672	0.51 722	0.32 707	0.70 774	0.60 731	0.59 751	0.55 696	0.65 750	0.41 702	1.40 810	0.51 719	0.13 651	0.17 743	0.21 746	0.16 717	0.17 693	0.18 707

ETE_ROB	0.34 663	0.26 687	0.45 544	0.29 705	0.18 626	0.40 668	0.37 734	0.57 707	0.47 655	0.50 723	0.50 664	0.62 738	0.36 673	0.55 612	0.38 660	0.13 651	0.10 638	0.14 679	0.12 650	0.16 676	0.16 680

PWC_ROB	0.38 691	0.29 712	0.69 680	0.25 609	0.20 672	0.38 653	0.19 450	0.58 716	0.67 748	0.57 749	0.85 765	0.51 698	0.40 698	0.71 699	0.52 720	0.13 651	0.09 602	0.14 679	0.10 567	0.17 693	0.14 656

G2	0.19 397	0.21 639	0.40 470	0.31 725	0.14 476	0.18 242	0.16 290	0.38 458	0.23 319	0.21 357	0.22 339	0.16 301	0.14 321	0.37 526	0.16 353	0.14 676	0.05 57	0.13 651	0.07 314	0.11 570	0.08 407

Selective-IGEV-i16pc	0.33 654	0.10 200	1.71 806	0.21 371	0.14 476	0.74 765	0.31 698	0.42 516	0.41 586	0.21 357	0.32 465	0.26 466	0.14 321	0.71 699	0.19 454	0.14 676	0.10 638	0.08 337	0.09 518	0.11 570	0.11 586

Selective-IGEV-i16pb	0.39 696	0.12 361	2.18 811	0.21 371	0.15 542	0.68 757	0.32 707	0.56 697	0.57 720	0.25 404	0.44 622	0.33 552	0.21 472	0.80 736	0.25 571	0.14 676	0.10 638	0.09 444	0.10 567	0.12 612	0.13 630

TCMNet	0.33 654	0.23 666	0.72 692	0.29 705	0.30 758	0.40 668	0.28 672	0.50 611	0.47 655	0.37 625	0.45 635	0.40 624	0.29 608	0.60 646	0.39 668	0.14 676	0.13 699	0.15 695	0.14 694	0.17 693	0.15 669

test_sample7	0.25 555	0.15 530	0.35 393	0.20 305	0.14 476	0.28 519	0.21 538	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.39 538	0.23 548	0.14 676	0.09 602	0.13 651	0.12 650	0.13 631	0.12 610

pcwnet_v2	0.32 644	0.15 530	1.26 783	0.23 510	0.18 626	0.32 590	0.18 400	0.59 723	0.60 731	0.36 617	0.45 635	0.35 576	0.29 608	0.36 522	0.25 571	0.14 676	0.11 664	0.12 627	0.11 611	0.14 651	0.15 669

psmorigin	0.50 739	0.25 675	3.03 823	0.24 568	0.19 653	0.38 653	0.22 568	0.50 611	0.44 618	0.64 759	0.68 740	0.71 765	0.51 741	0.85 748	0.45 698	0.14 676	0.17 743	0.13 651	0.14 694	0.16 676	0.21 737

hitnet-ft	0.29 620	0.17 579	0.40 470	0.19 212	0.14 476	0.39 662	0.23 595	0.44 539	0.41 586	0.36 617	0.46 645	0.53 709	0.34 662	0.76 722	0.32 632	0.14 676	0.10 638	0.13 651	0.10 567	0.15 667	0.13 630

FADNet_RVC	0.30 628	0.28 702	0.83 723	0.23 510	0.15 542	0.30 560	0.17 346	0.49 599	0.37 528	0.30 506	0.38 545	0.30 523	0.27 576	0.52 595	0.31 626	0.14 676	0.14 710	0.14 679	0.16 717	0.21 733	0.23 752

RTS	0.78 783	0.48 776	4.68 831	0.34 743	0.28 747	1.12 799	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 770	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 676	0.11 664	0.15 695	0.15 704	0.21 733	0.19 714

RTSA	0.78 783	0.48 776	4.68 831	0.34 743	0.28 747	1.12 799	0.46 765	0.62 745	1.03 798	0.73 768	0.89 770	0.60 732	0.59 755	1.61 815	1.16 796	0.14 676	0.11 664	0.15 695	0.15 704	0.21 733	0.19 714

TDLM	0.30 628	0.21 639	0.38 445	0.28 699	0.15 542	0.33 601	0.32 707	0.52 648	0.47 655	0.38 640	0.43 610	0.39 609	0.29 608	0.91 761	0.28 597	0.14 676	0.08 563	0.13 651	0.11 611	0.12 612	0.10 545

CVANet_RVC	0.30 628	0.19 611	0.41 496	0.26 644	0.16 579	0.33 601	0.26 649	0.52 648	0.47 655	0.40 666	0.46 645	0.43 647	0.31 642	0.89 756	0.26 585	0.14 676	0.09 602	0.14 679	0.13 679	0.14 651	0.10 545

AdaStereo	0.24 527	0.16 559	0.37 424	0.24 568	0.12 334	0.32 590	0.17 346	0.54 670	0.42 594	0.33 563	0.38 545	0.35 576	0.21 472	0.30 473	0.22 526	0.14 676	0.06 323	0.13 651	0.08 406	0.11 570	0.08 407
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.
SANet	0.53 748	0.28 702	0.96 750	0.26 644	0.15 542	0.69 758	0.44 761	0.67 767	1.34 816	0.67 763	0.98 779	0.94 777	0.71 774	0.89 756	0.76 755	0.14 676	0.12 686	0.12 627	0.11 611	0.17 693	0.16 680

PSMNet_ROB	0.33 654	0.24 670	0.54 612	0.31 725	0.21 681	0.42 679	0.43 757	0.59 723	0.47 655	0.37 625	0.44 622	0.49 686	0.31 642	0.64 670	0.43 690	0.14 676	0.10 638	0.15 695	0.14 694	0.13 631	0.11 586

AANet	0.49 735	0.42 767	1.56 798	0.22 448	0.19 653	0.39 662	0.25 635	0.52 648	0.92 789	0.92 785	0.93 774	0.84 772	0.67 769	0.59 642	0.59 731	0.15 692	0.11 664	0.13 651	0.12 650	0.18 708	0.16 680

rvit_0105_6	0.19 397	0.14 490	0.34 382	0.23 510	0.14 476	0.18 242	0.20 505	0.29 318	0.37 528	0.18 321	0.22 339	0.23 416	0.17 403	0.26 401	0.17 387	0.15 692	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.11 570	0.08 407

rvit_0105_5	0.21 440	0.15 530	0.38 445	0.23 510	0.13 423	0.22 396	0.24 617	0.36 438	0.39 554	0.21 357	0.23 351	0.26 466	0.19 451	0.26 401	0.19 454	0.15 692	0.13 699	0.12 627	0.12 650	0.10 518	0.09 484

rvit_0105_3	0.23 495	0.17 579	0.40 470	0.25 609	0.15 542	0.24 444	0.28 672	0.38 458	0.41 586	0.25 404	0.25 379	0.28 494	0.21 472	0.28 437	0.20 477	0.15 692	0.13 699	0.14 679	0.15 704	0.10 518	0.09 484

rvit_105_1	0.27 585	0.19 611	0.46 552	0.27 673	0.19 653	0.30 560	0.35 725	0.44 539	0.51 688	0.31 524	0.31 455	0.31 533	0.26 556	0.35 513	0.25 571	0.15 692	0.14 710	0.15 695	0.17 727	0.11 570	0.10 545

GASNet	0.36 673	0.46 772	0.88 736	0.34 743	0.23 711	0.35 630	0.22 568	0.60 732	0.53 702	0.40 666	0.37 530	0.45 663	0.30 623	0.79 732	0.35 649	0.15 692	0.10 638	0.14 679	0.14 694	0.22 740	0.12 610

Wz-Net-TNSev	0.51 743	0.58 791	1.61 803	0.25 609	0.21 681	0.65 752	0.45 762	0.63 752	0.69 753	0.51 728	0.54 689	0.71 765	0.60 757	1.00 775	0.77 758	0.15 692	0.15 726	0.13 651	0.15 704	0.21 733	0.20 727

UDGNet	0.23 495	0.31 727	0.38 445	0.24 568	0.14 476	0.24 444	0.18 400	0.32 364	0.43 602	0.29 474	0.28 410	0.24 431	0.19 451	0.29 457	0.20 477	0.15 692	0.07 469	0.21 746	0.11 611	0.14 651	0.10 545

AF-Net	0.37 683	0.26 687	0.56 626	0.32 732	0.23 711	0.41 672	0.29 679	0.61 736	0.64 742	0.42 686	0.68 740	0.65 750	0.49 736	0.57 627	0.44 695	0.15 692	0.11 664	0.19 734	0.14 694	0.15 667	0.13 630

RGC	0.39 696	0.32 735	0.64 665	0.34 743	0.27 739	0.40 668	0.29 679	0.57 707	0.53 702	0.45 703	0.64 732	0.62 738	0.45 720	0.72 705	0.39 668	0.15 692	0.15 726	0.21 746	0.20 743	0.18 708	0.19 714

Nwc_Net	0.37 683	0.25 675	0.68 679	0.31 725	0.24 719	0.44 690	0.30 692	0.65 754	0.50 684	0.37 625	0.69 744	0.58 727	0.45 720	0.60 646	0.40 676	0.15 692	0.12 686	0.19 734	0.21 748	0.14 651	0.13 630

SHD	0.42 708	0.27 696	0.81 716	0.31 725	0.25 728	0.42 679	0.22 568	0.66 760	0.94 795	0.63 757	0.60 717	0.59 729	0.47 729	0.59 642	0.58 730	0.15 692	0.13 699	0.16 707	0.16 717	0.20 730	0.22 744

AnyNet_C32	0.51 743	0.40 761	1.10 770	0.29 705	0.28 747	0.59 743	0.58 787	0.54 670	0.60 731	0.62 755	0.66 735	0.54 713	0.54 744	0.78 730	1.74 821	0.15 692	0.14 710	0.15 695	0.17 727	0.20 730	0.20 727

ADCPNet	0.48 732	0.29 712	1.60 801	0.27 673	0.23 711	0.70 761	0.38 740	0.53 660	0.51 688	0.51 728	0.59 712	0.67 756	0.56 748	0.60 646	1.14 792	0.15 692	0.18 749	0.14 679	0.23 762	0.19 721	0.19 714

DeepPruner_ROB	0.26 574	0.19 611	0.44 530	0.21 371	0.16 579	0.30 560	0.21 538	0.52 648	0.32 462	0.35 600	0.38 545	0.39 609	0.26 556	0.42 553	0.24 561	0.15 692	0.11 664	0.11 588	0.11 611	0.14 651	0.13 630

CBMV	0.33 654	0.21 639	0.54 612	0.23 510	0.13 423	0.42 679	0.33 719	0.53 660	0.48 667	0.52 736	0.49 660	0.50 694	0.41 702	0.56 623	0.31 626	0.15 692	0.16 736	0.18 724	0.16 717	0.13 631	0.13 630
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
Light-Stereo-hy	0.42 708	0.27 696	0.79 709	0.32 732	0.27 739	0.58 739	0.30 692	0.55 680	0.46 649	0.48 719	0.43 610	1.00 782	0.35 668	0.69 691	0.34 644	0.16 708	0.18 749	0.50 801	0.32 786	0.25 749	0.23 752

Weightmod_eth	0.16 299	0.11 295	0.20 179	0.21 371	0.13 423	0.20 329	0.18 400	0.25 239	0.19 216	0.17 300	0.25 379	0.19 349	0.17 403	0.25 381	0.14 287	0.16 708	0.08 563	0.08 337	0.08 406	0.09 441	0.05 52

rvit_0105_4	0.20 419	0.15 530	0.38 445	0.23 510	0.14 476	0.20 329	0.22 568	0.33 380	0.39 554	0.19 333	0.24 367	0.25 444	0.19 451	0.27 421	0.17 387	0.16 708	0.13 699	0.13 651	0.11 611	0.11 570	0.08 407

FADNet	0.32 644	0.36 747	0.74 697	0.23 510	0.22 698	0.37 644	0.19 450	0.53 660	0.48 667	0.32 546	0.36 521	0.43 647	0.32 650	0.64 670	0.25 571	0.16 708	0.16 736	0.14 679	0.16 717	0.24 747	0.19 714

RP	0.35 668	0.22 656	0.51 598	0.31 725	0.24 719	0.37 644	0.28 672	0.50 611	0.58 724	0.40 666	0.63 730	0.61 736	0.47 729	0.61 653	0.39 668	0.16 708	0.15 726	0.17 714	0.15 704	0.17 693	0.17 693

G-Net	0.46 726	0.25 675	0.86 733	0.34 743	0.28 747	0.90 788	0.35 725	0.47 574	0.45 631	0.68 764	1.22 791	0.64 748	0.60 757	0.61 653	0.57 725	0.16 708	0.14 710	0.17 714	0.13 679	0.22 740	0.19 714

edge stereo	0.39 696	0.22 656	0.81 716	0.27 673	0.22 698	0.37 644	0.24 617	0.56 697	0.54 708	0.53 742	0.60 717	0.71 765	0.50 738	0.78 730	0.40 676	0.16 708	0.14 710	0.19 734	0.14 694	0.16 676	0.17 693

ADCS	0.58 756	0.40 761	1.35 789	0.29 705	0.24 719	0.55 734	0.45 762	0.67 767	0.83 776	0.76 775	0.71 746	0.68 760	0.60 757	0.76 722	2.23 830	0.16 708	0.16 736	0.16 707	0.17 727	0.22 740	0.22 744

AnyNet_C01	0.65 764	0.58 791	2.60 819	0.32 732	0.26 735	0.88 784	0.61 792	0.63 752	0.62 737	0.68 764	0.96 776	0.76 768	0.60 757	0.96 770	1.43 809	0.16 708	0.16 736	0.17 714	0.17 727	0.23 743	0.23 752

LSM	1.64 817	0.40 761	2.56 818	2.02 836	17.61 858	0.51 722	0.52 780	0.61 736	0.76 765	0.82 778	1.11 784	0.63 746	0.54 744	0.75 716	0.49 711	0.16 708	0.24 782	0.18 724	0.21 748	0.25 749	2.42 837

DPSNet	0.47 729	0.24 670	0.93 745	0.27 673	0.20 672	0.75 768	0.57 786	0.84 796	0.79 769	0.47 715	0.51 670	0.60 732	0.69 772	0.87 751	0.71 752	0.16 708	0.13 699	0.12 627	0.10 567	0.25 749	0.21 737

NCCL2	0.35 668	0.26 687	0.49 577	0.36 754	0.22 698	0.41 672	0.41 752	0.53 660	0.42 594	0.47 715	0.46 645	0.61 736	0.39 693	0.55 612	0.37 656	0.16 708	0.13 699	0.21 746	0.21 748	0.16 676	0.16 680

SGM_RVC	0.50 739	0.19 611	0.50 588	0.25 609	0.15 542	0.69 758	0.39 745	0.68 770	0.82 772	0.95 792	0.84 764	1.13 789	0.76 778	1.16 791	0.60 735	0.16 708	0.16 736	0.16 707	0.16 717	0.16 676	0.17 693
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
rvit_stereo_0075_2	0.24 527	0.17 579	0.50 588	0.26 644	0.22 698	0.22 396	0.15 226	0.40 486	0.35 503	0.27 429	0.37 530	0.29 505	0.20 462	0.28 437	0.19 454	0.17 721	0.12 686	0.19 734	0.12 650	0.13 631	0.13 630

Syn2CoEx	0.36 673	0.31 727	0.78 702	0.34 743	0.21 681	0.41 672	0.28 672	0.61 736	0.49 676	0.42 686	0.56 703	0.45 663	0.44 717	0.69 691	0.38 660	0.17 721	0.14 710	0.15 695	0.12 650	0.13 631	0.12 610

NCC-stereo	0.39 696	0.25 675	0.69 680	0.32 732	0.28 747	0.46 698	0.36 730	0.65 754	0.52 697	0.40 666	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 707	0.45 698	0.17 721	0.14 710	0.18 724	0.25 769	0.16 676	0.16 680

Abc-Net	0.39 696	0.25 675	0.69 680	0.32 732	0.28 747	0.46 698	0.36 730	0.65 754	0.52 697	0.40 666	0.57 707	0.56 719	0.47 729	0.73 707	0.45 698	0.17 721	0.14 710	0.18 724	0.25 769	0.16 676	0.16 680
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
XQC	0.43 715	0.37 754	0.96 750	0.34 743	0.25 728	0.53 732	0.34 721	0.60 732	0.73 763	0.51 728	0.46 645	0.57 724	0.47 729	0.70 695	0.72 753	0.17 721	0.12 686	0.18 724	0.15 704	0.25 749	0.23 752

SGM-ForestM	1.36 808	0.28 702	0.79 709	0.26 644	0.16 579	2.26 824	1.00 823	1.42 818	1.46 821	2.38 839	2.05 821	5.95 844	2.66 832	2.95 832	2.46 832	0.17 721	0.18 749	0.18 724	0.18 734	0.15 667	0.18 707

PS-NSSS	0.32 644	0.30 719	0.46 552	0.23 510	0.17 604	0.33 601	0.24 617	0.57 707	0.41 586	0.37 625	0.52 679	0.35 576	0.30 623	0.80 736	0.30 617	0.17 721	0.14 710	0.21 746	0.15 704	0.15 667	0.13 630

XPNet_ROB	0.33 654	0.20 624	0.43 520	0.27 673	0.18 626	0.37 644	0.31 698	0.55 680	0.50 684	0.51 728	0.53 686	0.58 727	0.37 682	0.63 668	0.45 698	0.17 721	0.12 686	0.13 651	0.12 650	0.15 667	0.14 656

LALA_ROB	0.36 673	0.25 675	0.46 552	0.30 719	0.21 681	0.47 705	0.39 745	0.61 736	0.51 688	0.52 736	0.51 670	0.69 762	0.36 673	0.50 583	0.43 690	0.17 721	0.11 664	0.16 707	0.14 694	0.17 693	0.15 669

SGM-Forest	0.36 673	0.17 579	0.47 560	0.23 510	0.16 579	0.45 696	0.41 752	0.55 680	0.48 667	0.52 736	0.60 717	0.52 704	0.41 702	0.85 748	0.50 717	0.17 721	0.17 743	0.17 714	0.15 704	0.15 667	0.15 669
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
MeshStereo	0.58 756	0.27 696	0.67 673	0.22 448	0.17 604	0.66 754	0.37 734	0.78 785	0.61 735	1.47 821	1.30 794	1.65 807	0.79 780	1.12 788	0.59 731	0.17 721	0.17 743	0.17 714	0.14 694	0.17 693	0.14 656
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
G3	0.21 440	0.25 675	0.37 424	0.41 768	0.15 542	0.17 211	0.16 290	0.38 458	0.21 271	0.25 404	0.23 351	0.22 393	0.13 281	0.36 522	0.17 387	0.18 732	0.06 323	0.18 724	0.10 567	0.14 651	0.07 317

PM Cens cmp D40	0.92 793	0.28 702	0.67 673	0.27 673	0.25 728	0.87 783	0.53 782	1.13 809	1.87 826	1.70 826	3.06 834	2.75 827	1.42 815	1.27 801	1.09 790	0.18 732	0.19 758	0.19 734	0.20 743	0.18 708	0.20 727

AIO-test2	0.20 419	0.20 624	0.36 413	0.26 644	0.15 542	0.22 396	0.16 290	0.42 516	0.42 594	0.16 279	0.29 424	0.15 276	0.11 180	0.26 401	0.13 243	0.18 732	0.06 323	0.10 528	0.11 611	0.07 253	0.07 317

HBP-ISP	0.33 654	0.30 719	0.72 692	0.22 448	0.16 579	0.32 590	0.22 568	0.54 670	0.44 618	0.41 675	0.49 660	0.33 552	0.38 686	0.73 707	0.25 571	0.18 732	0.19 758	0.24 756	0.20 743	0.16 676	0.13 630

DeepPrunerF	0.44 721	0.29 712	1.29 786	0.33 739	0.30 758	0.35 630	0.36 730	0.62 745	1.15 810	0.40 666	0.44 622	0.39 609	0.41 702	0.80 736	0.52 720	0.18 732	0.14 710	0.23 754	0.21 748	0.17 693	0.17 693

CBMV_ROB	0.33 654	0.18 594	0.53 609	0.21 371	0.14 476	0.33 601	0.20 505	0.51 629	0.45 631	0.51 728	0.55 696	0.45 663	0.42 711	0.71 699	0.32 632	0.18 732	0.19 758	0.23 754	0.21 748	0.14 651	0.15 669

PWCDC_ROB	0.38 691	0.30 719	0.60 642	0.33 739	0.20 672	0.42 679	0.19 450	0.58 716	0.89 781	0.42 686	1.26 793	0.36 581	0.34 662	0.50 583	0.38 660	0.18 732	0.11 664	0.11 588	0.09 518	0.19 721	0.13 630

WCMA_ROB	0.51 743	0.21 639	0.65 667	0.25 609	0.21 681	0.58 739	0.32 707	0.54 670	0.55 714	0.95 792	1.40 798	1.28 798	0.81 784	0.73 707	0.62 738	0.18 732	0.15 726	0.15 695	0.15 704	0.19 721	0.19 714

PM Graph cmp D40	0.87 788	0.32 735	0.71 691	0.29 705	0.33 764	0.86 781	0.58 787	0.98 804	1.71 825	1.59 823	3.40 836	2.11 815	1.16 803	1.24 797	0.90 772	0.19 740	0.20 767	0.19 734	0.21 748	0.18 708	0.21 737

PatchMatch Cens Cmp	1.16 805	0.27 696	0.62 653	0.26 644	0.24 719	1.06 794	0.64 794	1.33 814	2.62 835	1.67 825	3.54 838	4.92 839	1.75 821	1.52 814	1.62 814	0.19 740	0.19 758	0.19 734	0.20 743	0.17 693	0.19 714

PatchMatch Graph Cmp	1.00 795	0.31 727	0.84 728	0.28 699	0.32 762	0.84 778	0.59 790	1.04 805	2.17 832	1.74 827	4.02 840	2.63 824	1.19 806	1.24 797	1.53 813	0.19 740	0.19 758	0.19 734	0.21 748	0.18 708	0.22 744

PatchMatch		0.31 727		0.28 699		0.81 776		1.12 808		1.59 823		2.59 823		1.44 811		0.19 740		0.19 734		0.18 708

FINET	0.34 663	0.27 696	0.80 713	0.24 568	0.24 719	0.36 637	0.34 721	0.54 670	0.72 759	0.39 656	0.47 652	0.32 543	0.30 623	0.51 588	0.32 632	0.19 740	0.17 743	0.13 651	0.12 650	0.18 708	0.16 680

SAMSARA	0.56 750	0.39 760	0.80 713	0.60 801	0.46 784	1.00 792	1.23 832	0.67 767	0.68 751	0.71 767	0.54 689	0.89 776	0.57 751	0.81 740	0.62 738	0.19 740	0.22 775	0.18 724	0.18 734	0.27 765	0.25 763

NOSS_ROB	0.31 635	0.20 624	0.35 393	0.24 568	0.16 579	0.32 590	0.19 450	0.52 648	0.48 667	0.33 563	0.36 521	0.42 642	0.28 593	0.93 764	0.24 561	0.19 740	0.20 767	0.24 756	0.22 759	0.17 693	0.17 693

base	0.37 683	0.21 639	1.98 808	0.27 673	0.20 672	0.37 644	0.19 450	0.49 599	0.38 543	0.41 675	0.51 670	0.27 477	0.26 556	0.68 688	0.30 617	0.20 747	0.12 686	0.16 707	0.15 704	0.10 518	0.13 630

ISRNet	0.27 585	0.13 435	0.45 544	0.26 644	0.19 653	0.24 444	0.14 164	0.45 552	0.43 602	0.39 656	0.48 658	0.42 642	0.27 576	0.32 487	0.29 609	0.20 747	0.12 686	0.17 714	0.16 717	0.16 676	0.20 727

dad	0.28 607	0.31 727	0.44 530	0.21 371	0.14 476	0.30 560	0.20 505	0.33 380	0.49 676	0.44 699	0.44 622	0.45 663	0.21 472	0.41 549	0.26 585	0.20 747	0.11 664	0.20 743	0.11 611	0.14 651	0.10 545

TARStereo(FT)	0.57 753	0.36 747	1.06 761	0.45 779	0.25 728	0.89 786	1.27 833	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 772	1.08 785	0.57 751	0.84 745	0.84 764	0.21 750	0.15 726	0.25 761	0.18 734	0.25 749	0.15 669

2222	0.57 753	0.36 747	1.06 761	0.45 779	0.25 728	0.89 786	1.27 833	0.66 760	0.59 725	0.51 728	0.91 772	1.08 785	0.57 751	0.84 745	0.84 764	0.21 750	0.15 726	0.25 761	0.18 734	0.25 749	0.15 669

1111	0.79 785	0.31 727	1.57 799	0.39 764	0.28 747	1.14 801	0.99 822	0.83 794	0.96 796	0.97 795	1.11 784	1.23 795	1.18 805	1.73 820	1.70 819	0.21 750	0.18 749	0.22 752	0.21 748	0.29 771	0.26 765

PVD	0.58 756	0.34 742	0.84 728	0.39 764	0.31 761	0.59 743	0.47 770	0.80 789	1.25 813	0.92 785	1.09 782	0.79 769	0.82 785	0.85 748	0.76 755	0.21 750	0.18 749	0.22 752	0.18 734	0.27 765	0.35 782

CSAN	0.50 739	0.35 744	0.78 702	0.36 754	0.23 711	0.56 735	0.59 790	0.61 736	0.70 756	0.64 759	0.78 757	0.65 750	0.60 757	1.38 809	0.62 738	0.21 750	0.17 743	0.20 743	0.20 743	0.18 708	0.18 707

PDISCO_ROB	0.43 715	0.30 719	0.67 673	0.43 773	0.36 770	0.67 755	0.32 707	0.72 777	0.76 765	0.43 692	0.53 686	0.63 746	0.40 698	0.66 682	0.47 706	0.21 750	0.12 686	0.21 746	0.19 741	0.25 749	0.20 727

GOStereo-base	0.23 495	0.27 696	0.44 530	0.41 768	0.15 542	0.18 242	0.17 346	0.40 486	0.25 355	0.27 429	0.26 392	0.21 380	0.16 370	0.42 553	0.17 387	0.22 756	0.06 323	0.17 714	0.09 518	0.15 667	0.08 407

UHP(FT)	0.68 767	0.42 767	1.12 771	0.43 773	0.27 739	1.09 796	0.64 794	0.77 782	1.20 811	0.94 788	1.17 788	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 756	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

fsdfsdds	1.26 807	0.33 739	1.44 793	0.43 773	0.59 796	2.19 823	1.14 830	1.28 813	2.36 833	2.10 837	4.10 841	3.15 830	1.94 824	1.09 785	1.28 805	0.22 756	0.19 758	0.34 788	0.25 769	0.36 786	0.34 780

mmmmmm	0.68 767	0.42 767	1.12 771	0.43 773	0.27 739	1.09 796	0.64 794	0.77 782	1.20 811	0.94 788	1.17 788	1.08 785	0.82 785	1.06 781	1.04 782	0.22 756	0.24 782	0.31 780	0.27 778	0.29 771	0.23 752

TARSTereo(ZeroShot)	1.99 822	0.26 687	2.90 821	0.33 739	1.30 829	3.07 828	2.37 840	2.20 834	4.84 845	3.25 843	6.38 848	4.33 836	3.05 835	1.33 806	1.21 802	0.23 760	0.18 749	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 829

TestStereooo	1.99 822	0.26 687	2.90 821	0.33 739	1.30 829	3.07 828	2.37 840	2.20 834	4.84 845	3.25 843	6.38 848	4.33 836	3.05 835	1.33 806	1.21 802	0.23 760	0.18 749	0.24 756	0.81 830	0.29 771	1.26 829

PStereo	0.26 574	0.37 754	0.34 382	0.21 371	0.13 423	0.25 464	0.25 635	0.33 380	0.47 655	0.26 418	0.17 252	0.29 505	0.34 662	0.35 513	0.37 656	0.23 760	0.15 726	0.17 714	0.13 679	0.23 743	0.21 737

FSD	0.27 585	0.28 702	0.32 352	0.27 673	0.24 719	0.27 499	0.27 656	0.31 352	0.29 419	0.26 418	0.27 402	0.28 494	0.27 576	0.28 437	0.26 585	0.23 760	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.25 749	0.24 760

DualNet (step1)	0.28 607	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.39 538	0.23 548	0.23 760	0.09 602	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample9	0.42 708	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.51 629	0.38 543	0.37 625	0.34 500	0.37 589	0.30 623	0.66 682	0.91 773	0.23 760	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

test_sample8	0.49 735	0.19 611	0.50 588	0.18 139	0.16 579	0.34 615	0.20 505	0.55 680	0.34 486	0.62 755	0.38 545	1.15 792	0.67 769	0.66 682	0.91 773	0.23 760	1.82 846	0.28 772	0.24 764	0.18 708	0.16 680

SDNR	0.42 708	0.21 639	0.82 720	0.21 371	0.18 626	1.27 808	0.17 346	0.50 611	0.49 676	0.42 686	0.81 760	0.38 597	0.27 576	1.19 792	0.38 660	0.23 760	0.24 782	0.17 714	0.13 679	0.17 693	0.20 727

MFN_U_SF_DS_RVC	0.51 743	0.50 781	0.86 733	0.39 764	0.24 719	0.84 778	0.55 784	0.56 697	0.62 737	0.60 752	0.68 740	0.62 738	0.42 711	1.13 790	0.43 690	0.23 760	0.27 789	0.27 764	0.35 789	0.25 749	0.29 771

MSMD_ROB	0.60 760	0.33 739	0.61 645	0.30 719	0.25 728	0.86 781	0.35 725	0.55 680	0.67 748	1.10 802	1.49 803	1.76 810	0.97 797	0.88 754	0.49 711	0.23 760	0.21 770	0.27 764	0.27 778	0.25 749	0.24 760

FC-DCNN v2	0.71 773	0.30 719	0.67 673	0.32 732	0.27 739	0.84 778	0.39 745	0.84 796	0.85 780	1.44 817	1.64 810	2.09 814	1.28 812	1.06 781	0.80 762	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.25 763

FCDSN-DC	0.63 762	0.31 727	0.61 645	0.36 754	0.30 758	0.65 752	0.37 734	0.66 760	0.68 751	1.14 804	1.54 807	1.71 809	1.26 810	0.92 762	0.64 744	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.27 765	0.27 770
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.70 771	0.30 719	0.69 680	0.32 732	0.27 739	0.81 776	0.39 745	0.79 788	0.82 772	1.41 813	1.58 809	1.98 812	1.26 810	1.02 778	0.77 758	0.24 770	0.22 775	0.27 764	0.26 774	0.26 760	0.26 765

PSMNet-RUCA	0.37 683	0.41 765	0.66 672	0.46 783	0.41 776	0.34 615	0.25 635	0.57 707	0.45 631	0.39 656	0.52 679	0.43 647	0.33 653	0.41 549	0.29 609	0.25 773	0.14 710	0.33 787	0.21 748	0.31 778	0.22 744

Anonymous_2	0.37 683	0.21 639	0.47 560	0.20 305	0.21 681	0.42 679	0.26 649	0.38 458	0.29 419	0.33 563	0.30 440	0.44 658	0.38 686	0.36 522	0.29 609	0.26 774	0.29 793	0.44 798	1.41 838	0.34 782	0.21 737

UDG	0.40 703	0.46 772	0.49 577	0.40 767	0.35 768	0.47 705	0.27 656	0.54 670	0.47 655	0.39 656	0.45 635	0.59 729	0.44 717	0.46 566	0.39 668	0.26 774	0.19 758	0.48 800	0.22 759	0.34 782	0.26 765

ccnet	0.42 708	0.31 727	0.48 571	0.27 673	0.32 762	0.60 746	0.32 707	0.65 754	0.46 649	0.53 742	0.66 735	0.56 719	0.45 720	0.72 705	0.61 736	0.26 774	0.19 758	0.24 756	0.21 748	0.26 760	0.22 744

PASM	0.45 724	0.35 744	0.90 740	0.35 752	0.33 764	0.39 662	0.38 740	0.50 611	0.61 735	0.52 736	0.51 670	0.62 738	0.45 720	0.93 764	0.48 707	0.26 774	0.29 793	0.29 776	0.33 787	0.29 771	0.26 765

ELAS	0.74 778	0.36 747	0.85 732	0.36 754	0.33 764	1.36 812	0.77 808	0.93 800	0.92 789	1.41 813	1.53 806	1.16 793	1.17 804	0.95 769	1.03 780	0.26 774	0.25 786	0.28 772	0.28 783	0.31 778	0.30 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
nnnnnnn	0.74 778	0.33 739	1.35 789	0.42 771	0.35 768	0.79 774	0.46 765	0.82 793	1.08 805	1.05 799	1.50 804	1.57 805	0.98 798	1.12 788	1.09 790	0.27 779	0.25 786	0.32 783	0.31 785	0.34 782	0.32 778

STTRV1_RVC	0.42 708	0.32 735	0.89 739	0.29 705	0.36 770	0.49 716	0.31 698	0.61 736	0.53 702	0.46 707	0.56 703	0.47 673	0.43 715	1.00 775	0.39 668	0.27 779	0.21 770	0.20 743	0.18 734	0.25 749	0.17 693

GANetREF_RVC	0.43 715	0.47 774	0.69 680	0.38 762	0.20 672	0.51 722	0.48 774	0.66 760	0.66 745	0.46 707	0.46 645	0.50 694	0.44 717	0.90 760	0.39 668	0.27 779	0.21 770	0.32 783	0.18 734	0.27 765	0.22 744
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
DispFullNet	0.66 765	0.89 815	1.59 800	0.77 810	1.21 827	0.51 722	0.23 595	0.59 723	0.72 759	0.69 766	0.61 724	0.69 762	0.91 793	0.79 732	0.48 707	0.27 779	0.12 686	0.73 815	0.30 784	0.65 807	0.40 786

ELAS_RVC	0.74 778	0.36 747	1.00 754	0.37 760	0.33 764	0.88 784	0.93 819	0.83 794	1.08 805	1.35 809	1.33 797	1.24 796	1.33 814	1.06 781	0.95 776	0.27 779	0.25 786	0.29 776	0.27 778	0.30 777	0.30 772
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DStereoSA	0.81 786	0.37 754	1.08 765	0.51 792	0.65 803	0.67 755	1.44 836	0.74 779	1.06 803	0.54 744	1.67 811	0.49 686	1.78 822	0.96 770	1.69 818	0.28 784	0.43 808	0.27 764	0.51 806	0.40 790	0.58 801

BEATNet-Init1	4.73 842	2.61 836	13.29 858	0.58 799	0.53 792	10.12 849	3.33 845	4.83 849	5.01 848	8.75 857	8.51 851	14.08 866	7.60 853	7.70 856	5.34 848	0.28 784	0.28 792	0.34 788	0.37 793	0.57 800	0.45 790

MANE	1.41 810	0.36 747	0.74 697	0.43 773	0.41 776	2.16 822	0.80 812	2.39 837	3.38 838	2.22 838	3.06 834	3.54 832	2.73 834	2.15 828	1.94 826	0.28 784	0.27 789	0.30 778	0.46 800	0.28 770	0.34 780

CAS	0.15 281	0.07 5	0.21 198	0.41 768	0.16 579	0.20 329	0.18 400	0.22 168	0.19 216	0.15 250	0.19 288	0.11 134	0.09 54	0.14 51	0.13 243	0.29 787	0.04 2	0.06 78	0.04 1	0.06 150	0.14 656

MFN_U_SF_RVC	0.56 750	0.51 783	1.19 777	0.38 762	0.22 698	0.69 758	0.27 656	0.80 789	0.67 748	0.73 768	0.74 751	0.87 773	0.61 766	0.81 740	0.76 755	0.29 787	0.27 789	0.32 783	0.37 793	0.32 781	0.31 775

PMTNet	0.15 281	0.08 55	0.23 233	0.15 10	0.09 93	0.23 421	0.16 290	0.25 239	0.23 319	0.17 300	0.21 323	0.16 301	0.14 321	0.22 323	0.13 243	0.29 787	0.05 57	0.06 78	0.04 1	0.07 253	0.06 203

DStereoFS	0.84 787	0.66 801	0.80 713	0.53 796	0.50 788	1.23 806	0.55 784	0.94 801	1.32 815	0.89 782	1.32 795	1.04 784	2.32 830	1.29 804	1.14 792	0.31 790	0.35 802	0.30 778	0.39 796	0.34 782	0.60 804

NVStereoNet_ROB	0.67 766	0.49 780	0.83 723	0.48 785	0.40 775	0.51 722	0.46 765	0.70 774	0.77 767	0.84 780	1.72 812	1.02 783	0.83 788	1.23 796	0.79 761	0.32 791	0.38 804	0.40 796	0.46 800	0.36 786	0.41 787
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	0.41 705	0.50 781	0.48 571	0.44 778	0.39 773	0.46 698	0.32 707	0.50 611	0.43 602	0.45 703	0.52 679	0.57 724	0.36 673	0.48 574	0.33 639	0.33 792	0.21 770	0.55 805	0.25 769	0.37 788	0.32 778

CC-Net-ROB	0.43 715	0.47 774	0.65 667	0.37 760	0.23 711	0.51 722	0.29 679	0.66 760	0.49 676	0.46 707	0.51 670	0.48 680	0.38 686	0.96 770	0.35 649	0.34 793	0.23 780	0.55 805	0.25 769	0.31 778	0.20 727

IGEV-BASED-STEREO-	0.20 419	0.72 804	0.70 686	0.17 74	0.08 54	0.15 99	0.15 226	0.18 73	0.16 131	0.13 194	0.12 128	0.09 42	0.08 21	0.16 144	0.13 243	0.35 794	0.04 2	0.08 337	0.07 314	0.11 570	0.23 752

SQANet	0.40 703	0.48 776	0.67 673	0.48 785	0.39 773	0.48 711	0.22 568	0.51 629	0.43 602	0.40 666	0.47 652	0.47 673	0.33 653	0.54 609	0.32 632	0.36 795	0.15 726	0.40 796	0.21 748	0.45 793	0.31 775

MaskLacGwcNet_RVC	0.36 673	0.36 747	0.53 609	0.34 743	0.19 653	0.51 722	0.24 617	0.55 680	0.38 543	0.41 675	0.47 652	0.47 673	0.27 576	0.73 707	0.30 617	0.36 795	0.19 758	0.27 764	0.17 727	0.26 760	0.23 752

MSC_U_SF_DS_RVC	0.68 767	0.64 798	1.06 761	0.45 779	0.27 739	1.40 815	0.58 787	0.78 785	0.92 789	0.84 780	0.86 766	0.88 775	0.68 771	1.33 806	0.68 750	0.37 797	0.29 793	0.34 788	0.36 792	0.43 791	0.37 783

MADNet+	1.01 798	1.16 827	4.72 833	0.70 806	0.47 785	1.24 807	0.96 820	0.97 803	0.89 781	0.65 761	0.77 756	0.87 773	0.85 791	2.09 826	1.68 816	0.38 798	0.39 805	0.31 780	0.27 778	0.43 791	0.39 785

Consistency-Raft	0.55 749	0.48 776	1.02 757	0.45 779	0.49 787	0.49 716	0.47 770	0.72 777	0.72 759	0.45 703	0.82 762	0.47 673	0.60 757	0.50 583	0.63 741	0.39 799	0.39 805	0.44 798	0.51 806	0.52 797	0.37 783

UHP(ZeroShot)	4.71 839	0.60 793	7.05 842	0.48 785	0.70 805	9.17 846	2.53 842	5.32 851	14.17 865	8.26 855	14.83 863	9.91 856	8.72 854	4.02 844	3.96 838	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 828	1.78 833

UHP	4.71 839	0.60 793	7.05 842	0.48 785	0.70 805	9.17 846	2.53 842	5.32 851	14.17 865	8.26 855	14.83 863	9.91 856	8.72 854	4.02 844	3.96 838	0.41 800	0.31 796	0.37 791	0.56 813	1.09 828	1.78 833

JetBlue	1.14 804	0.76 806	2.36 814	0.59 800	0.75 810	3.04 827	1.78 838	1.11 807	0.90 783	0.94 788	1.10 783	1.66 808	1.28 812	2.09 826	1.72 820	0.43 802	0.36 803	0.38 793	0.38 795	0.58 801	0.56 798

otaku	0.57 753	0.62 797	0.87 735	0.63 803	0.44 782	0.73 763	0.37 734	0.65 754	0.66 745	0.51 728	0.75 753	0.66 754	0.45 720	0.69 691	0.46 704	0.53 803	0.34 801	0.55 805	0.35 789	0.60 802	0.45 790

DGSMNet	0.61 761	0.29 712	0.91 741	0.51 792	0.70 805	0.62 749	1.38 835	0.59 723	0.55 714	0.37 625	0.61 724	0.52 704	0.33 653	0.65 678	0.43 690	0.53 803	0.60 828	0.67 810	0.61 817	0.63 804	0.61 808

ACVNet_1	0.72 774	0.81 810	1.37 791	0.72 808	0.53 792	0.77 769	0.42 755	0.85 799	0.90 783	0.74 771	0.75 753	1.32 800	0.72 775	1.02 778	0.55 724	0.54 805	0.31 796	0.71 814	0.35 789	0.64 806	0.45 790

anonymity	0.56 750	0.54 788	0.70 686	0.47 784	0.61 798	0.56 735	0.43 757	0.69 772	0.49 676	0.63 757	0.55 696	0.54 713	0.60 757	0.61 653	0.57 725	0.55 806	0.53 821	0.50 801	0.54 810	0.51 796	0.56 798

Ntro	0.58 756	0.64 798	0.92 743	0.66 804	0.50 788	0.77 769	0.36 730	0.66 760	0.70 756	0.50 723	0.59 712	0.65 750	0.51 741	0.75 716	0.45 698	0.56 807	0.32 799	0.56 808	0.34 788	0.63 804	0.46 793

SGM+DAISY	0.87 788	0.66 801	1.30 787	0.51 792	0.60 797	1.03 793	0.84 816	0.76 781	0.73 763	1.39 811	1.51 805	1.31 799	1.22 808	1.11 786	1.08 785	0.57 808	0.53 821	0.51 804	0.51 806	0.54 798	0.61 808

SPS-STEREO	0.69 770	0.61 796	0.98 752	0.52 795	0.57 794	0.74 765	0.50 777	0.78 785	0.62 737	0.95 792	0.86 766	0.94 777	0.70 773	1.01 777	0.87 769	0.58 809	0.51 818	0.50 801	0.50 805	0.55 799	0.58 801
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
WAO-7	1.01 798	0.89 815	0.93 745	0.83 814	0.66 804	1.18 802	0.81 814	1.40 817	1.57 823	1.11 803	1.76 814	1.45 802	1.19 806	1.50 813	1.14 792	0.61 810	0.62 831	0.70 813	0.68 822	0.66 809	0.60 804

ACVNet_2	0.89 790	0.87 814	1.25 782	0.82 812	0.62 799	0.97 791	0.62 793	1.14 810	1.42 818	1.00 796	1.40 798	1.47 803	0.84 789	1.11 786	0.66 747	0.61 810	0.43 808	0.78 818	0.49 803	0.75 815	0.52 796

MFMNet_re	0.72 774	0.76 806	0.99 753	0.62 802	0.70 805	0.77 769	0.67 798	0.75 780	0.83 776	0.78 777	0.86 766	0.69 762	0.78 779	0.71 699	0.61 736	0.66 812	0.59 827	0.61 809	0.58 816	0.68 810	0.71 814

MonStereo1	0.93 794	0.56 789	0.82 720	0.69 805	0.58 795	1.37 813	0.35 725	0.94 801	1.25 813	0.93 787	1.90 815	1.52 804	2.10 827	1.27 801	0.77 758	0.69 813	0.33 800	0.75 816	0.47 802	0.70 811	0.57 800

GCST	0.47 729	0.60 793	0.57 629	1.04 824	0.48 786	0.38 653	0.11 31	0.40 486	0.32 462	0.41 675	0.34 500	0.29 505	0.17 403	0.46 566	0.19 454	0.69 813	0.42 807	0.79 820	0.62 818	0.62 803	0.46 793

light-stereo	2.37 827	0.69 803	3.61 824	3.84 840	3.41 835	4.04 830	0.31 698	2.13 833	1.45 820	3.61 845	6.33 847	6.90 853	0.63 767	4.83 849	1.28 805	0.71 815	0.74 839	0.32 783	0.39 796	1.20 832	0.96 823

relubot	0.74 778	0.80 809	0.77 700	0.88 816	0.77 814	0.71 762	0.77 808	0.68 770	0.72 759	0.83 779	0.74 751	0.66 754	0.80 783	0.67 686	0.74 754	0.74 816	0.71 838	0.69 811	0.66 819	0.70 811	0.67 811

relurobot	0.70 771	0.77 808	0.74 697	0.83 814	0.70 805	0.64 751	0.77 808	0.58 716	0.69 753	0.75 772	0.69 744	0.64 748	0.72 775	0.64 670	0.67 749	0.74 816	0.64 833	0.69 811	0.66 819	0.70 811	0.67 811

IMH-64-1	0.91 791	0.86 812	0.84 728	0.97 819	0.75 810	0.92 789	0.71 800	1.27 811	1.10 807	0.89 782	1.45 800	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 818	0.60 804

IMH-64	0.91 791	0.86 812	0.84 728	0.97 819	0.75 810	0.92 789	0.71 800	1.27 811	1.10 807	0.89 782	1.45 800	1.14 790	0.96 795	1.19 792	0.84 764	0.74 816	0.51 818	0.97 823	0.55 811	0.84 818	0.60 804

TorneroNet-64	1.43 811	1.03 821	1.20 778	1.10 825	0.86 821	2.26 824	0.73 803	1.84 826	3.84 843	1.25 806	2.25 825	2.69 826	1.42 815	1.76 823	1.43 809	0.76 820	0.50 816	1.09 828	0.66 819	1.23 834	0.76 819

WAO-6	1.07 802	0.93 818	0.92 743	0.96 818	0.78 815	1.28 809	0.75 805	1.34 815	2.00 830	1.02 798	1.54 807	1.59 806	1.22 808	1.31 805	1.14 792	0.78 821	0.55 824	1.02 827	0.75 827	0.83 817	0.69 813

RainbowNet	0.72 774	0.89 815	1.02 757	0.82 812	0.63 800	0.78 772	0.52 780	0.81 791	0.93 793	0.60 752	0.79 758	0.80 770	0.60 757	0.80 736	0.57 725	0.78 821	0.55 824	0.78 818	0.49 803	0.76 816	0.58 801

DStereoO	0.46 726	0.32 735	0.51 598	0.36 754	0.29 757	0.38 653	0.45 762	0.55 680	0.60 731	0.47 715	0.49 660	0.48 680	0.73 777	0.59 642	0.69 751	0.81 823	0.18 749	0.38 793	0.19 741	0.46 794	0.20 727

Dean	1.17 806	1.04 822	1.49 796	1.03 823	0.78 815	1.20 805	0.77 808	1.48 821	1.96 828	1.28 807	1.99 820	2.15 816	1.14 800	1.25 799	1.00 779	0.81 823	0.60 828	1.01 826	0.69 823	0.92 824	0.74 817

TorneroNet	2.22 824	1.08 824	1.24 781	1.14 829	0.90 822	5.58 835	0.80 812	2.12 832	8.69 853	2.58 840	5.42 844	3.88 835	1.97 825	1.78 825	1.87 823	0.86 825	0.54 823	1.15 832	0.74 826	1.23 834	0.85 822

PWCK	1.00 795	1.17 828	1.70 805	0.91 817	0.41 776	1.19 804	0.92 818	1.10 806	1.14 809	1.16 805	1.14 786	1.25 797	0.88 792	1.75 822	1.04 782	0.87 826	0.50 816	0.87 821	0.53 809	0.96 825	0.52 796

WAO-8	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 819	2.06 819	0.75 805	1.84 826	3.83 841	1.44 817	2.21 823	2.15 816	1.43 817	3.17 833	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 822	0.71 814

Venus	1.46 813	1.10 825	1.09 766	1.10 825	0.84 819	2.06 819	0.75 805	1.84 826	3.83 841	1.44 817	2.21 823	2.15 816	1.43 817	3.17 833	1.19 798	0.91 827	0.65 834	1.09 828	0.79 828	0.90 822	0.71 814

LVE	1.13 803	1.02 820	1.28 785	1.01 821	0.80 818	1.29 810	0.81 814	1.47 820	1.96 828	1.07 801	1.90 815	1.90 811	1.01 799	1.48 812	0.91 773	0.93 829	0.61 830	0.94 822	0.69 823	0.87 820	0.75 818

JetRed	2.30 826	2.64 837	6.12 839	1.12 828	1.38 832	5.85 842	3.29 844	1.99 830	1.67 824	1.98 834	1.95 819	2.16 819	1.60 820	2.48 830	4.10 840	1.05 830	1.60 845	1.09 828	1.01 836	1.67 839	1.28 831

UNDER WATER	1.59 816	1.22 830	2.36 814	1.38 831	1.03 824	1.67 818	1.10 827	1.54 824	3.63 839	1.44 817	1.47 802	2.85 828	2.25 829	1.67 818	1.94 826	1.06 831	0.62 831	1.31 834	0.93 834	1.21 833	1.02 826

IMH	1.05 801	0.95 819	1.00 754	1.01 821	0.78 815	1.11 798	0.68 799	1.38 816	1.43 819	1.00 796	1.72 812	1.43 801	1.14 800	1.73 820	0.89 771	1.09 832	0.55 824	0.99 825	0.57 815	0.87 820	0.62 810

UNDER WATER-64	1.55 815	1.19 829	2.52 817	1.31 830	0.95 823	2.12 821	1.21 831	1.45 819	3.19 837	1.43 816	1.32 795	2.64 825	2.04 826	1.63 817	1.83 822	1.11 833	0.67 836	1.28 833	0.92 833	1.19 831	1.02 826

notaker	1.45 812	1.34 831	1.48 794	1.40 832	1.07 825	1.18 802	0.85 817	1.48 821	1.40 817	1.51 822	3.46 837	2.40 821	1.81 823	1.76 823	1.45 812	1.11 833	0.69 837	1.38 835	0.87 832	1.31 836	0.97 825

ACVNet-4b	0.72 774	0.81 810	1.33 788	0.72 808	0.50 788	0.80 775	0.31 698	0.71 776	0.80 770	0.50 723	0.72 750	0.95 779	0.43 715	0.96 770	1.20 800	1.13 835	0.21 770	0.76 817	0.45 799	0.65 807	0.46 793

KSHMR	1.89 820	1.36 832	1.60 801	1.47 834	1.22 828	1.38 814	1.06 825	1.79 825	5.97 849	1.42 815	5.65 846	2.98 829	1.14 800	2.23 829	1.20 800	1.27 836	1.12 844	1.46 837	1.10 837	1.32 837	1.15 828

ktn	1.77 819	1.36 832	1.22 779	1.43 833	1.14 826	1.52 816	1.08 826	1.51 823	3.96 844	2.77 842	4.69 842	3.35 831	1.46 819	1.69 819	1.25 804	1.43 837	0.77 840	1.45 836	0.99 835	1.32 837	0.96 823

ply	1.96 821	0.65 800	0.36 413	0.54 797	0.63 800	0.49 716	0.43 757	3.11 839	1.04 801	0.32 546	1.90 815	3.56 833	3.36 837	4.53 847	5.93 851	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 843	2.42 837

xbf	2.48 828	0.56 789	0.36 413	0.54 797	0.63 800	4.66 831	5.05 853	3.11 839	1.04 801	2.06 836	1.90 815	3.56 833	3.36 837	4.53 847	5.93 851	1.67 838	0.90 841	2.10 848	1.74 842	3.53 843	2.42 837

USTest	6.88 844	5.23 841	5.63 838	7.22 845	7.29 840	14.34 854	22.76 860	8.48 856	9.32 854	5.42 848	6.39 850	6.29 852	6.64 849	6.92 853	8.62 855	1.94 840	3.29 852	2.16 850	2.55 851	3.85 846	3.29 842

noway3	4.27 832	5.33 843	4.61 828	11.26 851	10.44 847	5.62 836	4.46 847	4.12 844	0.92 789	1.86 829	2.49 831	6.19 850	3.66 843	3.74 842	4.54 843	1.97 841	0.46 810	2.03 846	1.74 842	5.69 850	4.21 844

noway2	4.26 831	5.26 842	4.63 829	11.29 852	10.43 846	5.62 836	4.46 847	4.09 843	0.90 783	1.87 830	2.47 828	6.20 851	3.67 844	3.62 838	4.54 843	1.97 841	0.46 810	2.02 843	1.74 842	5.72 852	4.32 846

zzzz4	4.31 834	5.77 845	4.85 837	11.37 854	10.45 848	5.64 838	4.46 847	4.20 847	0.91 788	1.87 830	2.47 828	6.11 846	3.60 839	3.65 839	4.59 845	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 853	4.37 847

noway1	4.31 834	5.77 845	4.81 836	11.37 854	10.45 848	5.64 838	4.46 847	4.20 847	0.90 783	1.87 830	2.48 830	6.11 846	3.60 839	3.65 839	4.59 845	1.99 843	0.47 812	2.02 843	1.74 842	5.77 853	4.37 847

TCMNet-wrong-test	4.29 833	5.57 844	4.65 830	11.33 853	10.39 845	5.73 841	4.48 851	4.13 845	1.02 797	1.91 833	2.39 826	6.16 848	3.62 841	3.84 843	4.50 842	1.99 843	0.47 812	1.97 842	1.69 840	5.69 850	4.31 845

noway4	4.32 836	5.81 847	4.75 834	11.39 856	10.47 850	5.70 840	4.50 852	4.14 846	0.90 783	1.83 828	2.44 827	6.16 848	3.63 842	3.66 841	4.60 847	2.00 846	0.47 812	2.03 846	1.73 841	5.80 855	4.40 849

MADNet++	2.26 825	1.80 835	2.06 810	2.13 838	1.97 834	2.61 826	1.79 839	2.38 836	2.16 831	2.75 841	2.65 832	2.38 820	2.43 831	3.17 833	3.21 834	2.17 847	1.95 848	1.94 841	1.63 839	2.06 840	2.01 836

DLNR_Zeroshot_test	10.44 849	12.10 858	19.93 862	106.08 881	23.66 870	0.14 70	0.13 115	3.22 841	0.17 167	0.16 279	0.23 351	0.16 301	0.10 117	0.31 480	0.15 323	2.36 848	0.06 323	0.07 213	0.07 314	39.70 885	0.06 203

DLNR-FE	10.45 850	12.13 859	19.94 863	106.10 882	23.12 869	0.14 70	0.13 115	3.28 842	0.17 167	0.16 279	0.23 351	0.16 301	0.10 117	0.31 480	0.15 323	2.41 849	0.06 323	0.07 213	0.07 314	40.22 886	0.06 203

HanzoNet	2.97 829	1.69 834	2.29 813	1.74 835	1.33 831	1.53 817	1.03 824	1.99 830	2.64 836	5.51 849	5.16 843	5.90 843	6.82 851	4.32 846	3.29 835	3.16 850	2.02 850	1.92 839	2.87 852	2.24 841	1.89 835

Selective-IGEV-i1pa	5.57 843	7.99 849	4.76 835	0.80 811	0.45 783	12.99 852	3.60 846	9.25 858	7.43 852	6.97 852	9.87 855	8.94 854	7.26 852	14.66 867	5.65 849	3.55 851	1.08 843	1.93 840	0.72 825	0.73 814	2.79 841

DGTPSM_ROB	8.34 847	5.10 839	10.37 856	5.31 843	10.18 843	8.33 844	23.60 864	6.06 853	13.41 862	4.90 846	10.87 859	5.65 841	10.44 857	6.17 851	12.59 857	3.74 852	7.55 857	3.69 852	7.26 860	4.14 847	7.46 853

DPSMNet_ROB	8.40 848	5.11 840	10.49 857	5.58 844	10.25 844	8.34 845	23.62 865	6.07 854	13.45 863	4.93 847	10.88 860	5.66 842	10.44 857	6.24 852	12.64 858	3.98 853	7.61 858	3.76 853	7.30 861	4.20 848	7.51 854

DPSimNet_ROB	4.34 838	4.23 838	6.89 841	3.67 839	3.68 836	4.75 832	5.21 854	2.67 838	3.68 840	5.82 850	3.95 839	5.57 840	6.72 850	3.46 837	4.48 841	4.05 854	2.88 851	4.68 855	3.12 854	3.69 845	3.62 843

ASD4	7.23 845	6.65 848	7.69 844	5.24 842	5.62 839	11.85 851	20.36 859	7.57 855	7.14 851	6.55 851	5.47 845	5.99 845	5.78 847	7.22 854	9.24 856	4.85 855	4.44 854	6.40 862	5.19 855	6.53 856	4.89 850

tt	4.71 839	0.10 200	3.94 825	2.06 837	1.53 833	10.14 850	16.88 858	9.27 859	4.98 847	1.39 811	1.02 780	4.68 838	4.90 846	3.35 836	5.86 850	5.76 856	9.15 865	2.24 851	2.53 850	3.10 842	1.32 832

PML	16.10 859	12.82 860	6.78 840	5.23 841	7.76 841	33.92 868	66.56 883	5.30 850	10.28 855	26.12 882	68.59 887	20.51 869	13.49 867	10.06 858	6.78 854	5.96 857	2.00 849	6.04 861	2.18 849	8.96 861	2.60 840

iinet-test	10.78 851	9.29 850	9.70 846	10.48 846	10.68 851	17.98 859	25.98 866	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 856	10.06 858	10.61 860	11.22 863	12.70 859	6.40 858	7.74 859	5.68 857	6.69 856	7.47 857	7.30 851

IINet	10.78 851	9.29 850	9.70 846	10.48 846	10.68 851	17.98 859	25.98 866	12.57 863	13.39 860	9.64 861	10.10 856	10.06 858	10.61 860	11.22 863	12.70 859	6.40 858	7.74 859	5.68 857	6.69 856	7.47 857	7.30 851

DPSM_ROB	11.49 854	9.87 856	10.35 854	11.13 849	11.31 853	19.11 862	27.51 869	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 861	10.96 864	11.27 865	11.96 865	13.59 862	6.78 860	8.19 862	6.03 859	7.09 858	7.93 859	7.73 856

DPSM	11.49 854	9.87 856	10.35 854	11.13 849	11.31 853	19.11 862	27.51 869	13.37 866	14.21 867	10.31 863	11.06 861	10.96 864	11.27 865	11.96 865	13.59 862	6.78 860	8.19 862	6.03 859	7.09 858	7.93 859	7.73 856

xxxxx1	15.27 856	9.54 853	10.31 851	20.13 861	18.88 859	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 862	9.20 866	31.85 883	44.72 884	12.84 862	13.69 858

tt_ll	15.27 856	9.54 853	10.31 851	20.13 861	18.88 859	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 862	9.20 866	31.85 883	44.72 884	12.84 862	13.69 858

ff	15.27 856	9.54 853	10.31 851	20.13 861	18.88 859	17.08 855	23.03 861	10.36 860	10.99 856	9.21 858	9.62 852	10.74 861	10.61 860	10.72 859	13.89 864	7.97 862	9.20 866	31.85 883	44.72 884	12.84 862	13.69 858

RAFT-FEzeroshot	23.10 864	19.88 868	20.56 864	22.49 865	22.75 865	38.38 869	55.50 878	26.84 874	28.66 875	20.60 875	22.10 871	22.05 873	22.74 873	24.00 873	27.37 876	13.59 865	16.48 872	12.14 863	14.28 865	15.96 868	15.54 866

RAFT-FE	23.10 864	19.88 868	20.56 864	22.49 865	22.75 865	38.38 869	55.50 878	26.84 874	28.66 875	20.60 875	22.10 871	22.05 873	22.74 873	24.00 873	27.37 876	13.59 865	16.48 872	12.14 863	14.28 865	15.96 868	15.54 866

CasAABBNet	23.10 864	19.86 866	20.64 866	22.47 864	22.73 863	38.41 872	55.50 878	26.89 877	28.70 877	20.61 877	22.15 873	22.08 876	22.75 875	23.99 871	27.36 874	13.59 865	16.48 872	12.14 863	14.27 864	15.95 866	15.53 865

Hybrid-DGEV	23.16 868	19.94 871	20.96 869	22.49 865	22.75 865	38.51 874	55.52 881	27.09 881	28.90 881	20.58 874	22.25 874	22.00 872	22.80 877	24.11 876	27.33 873	13.60 868	16.47 871	12.14 863	14.30 868	15.95 866	15.54 866

FlowAnything	23.14 867	19.87 867	20.79 867	22.50 868	22.74 864	38.39 871	55.46 875	26.89 877	28.72 878	20.77 880	22.29 877	22.07 875	22.72 872	23.99 871	27.41 879	13.60 868	16.55 878	12.15 867	14.36 870	15.97 870	15.52 864

Selective-RAFT-Error	23.16 868	19.93 870	20.87 868	22.54 869	22.81 868	38.52 875	55.47 876	27.01 880	28.83 879	20.66 878	22.25 874	22.09 877	22.80 877	24.09 875	27.36 874	13.61 870	16.48 872	12.15 867	14.28 865	15.99 872	15.57 869

RAFTStereoReplicaGSO							55.57 882	27.19 882	28.95 882	20.67 879	22.28 876	22.36 879	22.85 879	24.77 879	27.37 876	13.64 871	16.51 876	12.16 869	14.32 869	15.98 871

LSM0	24.24 871	19.98 872	22.32 870	24.22 871	40.14 878	38.48 873	55.20 874	26.95 879	28.57 874	20.49 873	21.83 869	22.26 878	22.75 875	24.22 877	27.30 872	13.66 872	16.32 870	12.19 870	14.15 863	16.10 873	17.66 871

fast-reg	23.64 870	20.51 874	23.42 871	23.22 870	24.75 872	38.73 876	55.47 876	26.85 876	28.86 880	20.12 872	21.73 868	21.64 871	22.22 871	24.30 878	27.54 880	13.91 873	16.52 877	14.85 871	15.62 871	16.91 875	15.71 870

real-time stereo	19.07 862	18.91 865	16.59 859	20.12 860	17.29 857	28.07 867	33.08 871	22.27 872	20.40 872	19.30 871	17.17 866	20.25 868	17.40 869	21.10 870	19.76 869	15.87 874	14.54 869	15.28 872	13.39 862	16.88 874	13.78 861

Anonymous_1	16.62 860	9.35 852	9.84 848	10.66 848	14.64 855	18.66 861	27.12 868	12.64 865	13.51 864	10.76 865	10.30 858	10.13 860	10.60 859	11.06 862	12.74 861	15.87 874	7.74 859	16.92 873	43.48 883	58.66 887	7.68 855

zzzzzz3	33.80 876	21.93 875	29.35 874	40.69 877	40.71 879	54.58 878	75.81 885	38.06 885	43.73 885	30.21 884	32.81 881	33.59 885	36.40 885	35.16 881	41.64 884	19.24 876	24.62 881	18.35 875	21.58 876	19.15 876	18.48 872

zzz1	33.83 877	21.95 876	29.58 875	40.69 877	40.71 879	54.57 877	75.77 884	38.08 886	43.79 886	30.23 885	32.84 882	33.61 886	36.40 885	35.19 882	41.64 884	19.25 877	24.62 881	18.36 876	21.58 876	19.16 877	18.49 873

Selective-IGEV-i16pa	30.47 875	41.93 881	4.02 826	0.49 790	0.37 772	96.94 882	0.74 804	60.26 889	58.76 887	17.24 867	64.39 886	38.26 888	49.53 887	106.11 889	26.15 871	19.96 878	3.42 853	4.39 854	1.81 848	0.39 789	14.22 863

LRCNet_RVC	10.90 853	14.34 861	9.35 845	15.35 857	8.04 842	1.08 795	0.34 721	8.78 857	0.70 756	12.63 866	16.05 865	9.85 855	6.54 848	8.57 857	6.34 853	20.27 879	5.40 856	23.70 880	21.88 880	14.87 865	13.83 862

zzzz2	34.86 878	30.12 879	31.42 876	34.23 873	34.22 876	58.04 879	83.74 886	40.88 887	43.54 883	31.10 886	33.46 883	32.70 883	33.88 883	35.86 883	41.00 882	20.48 880	24.86 883	18.45 877	21.67 878	24.07 879	23.42 877

noway5	34.86 878	30.12 879	31.42 876	34.23 873	34.22 876	58.04 879	83.74 886	40.88 887	43.54 883	31.10 886	33.46 883	32.70 883	33.88 883	35.86 883	41.00 882	20.48 880	24.86 883	18.45 877	21.67 878	24.07 879	23.42 877

HaxPig	17.72 861	20.22 873	19.73 861	16.53 858	16.51 856	9.27 848	9.33 855	14.34 868	13.27 859	18.65 868	18.70 867	17.35 867	16.77 868	17.04 868	16.45 867	22.05 882	20.89 879	22.27 879	21.53 875	21.29 878	22.13 876

FADE	4.32 836	1.06 823	4.35 827	0.71 807	0.76 813	0.73 763	0.50 777	1.85 829	1.52 822	0.75 772	0.66 735	1.17 794	2.69 833	2.83 831	1.96 828	24.23 883	4.70 855	17.35 874	17.61 872	0.49 795	0.44 789

MEDIAN_ROB	21.21 863	24.62 877	23.47 872	19.58 859	19.65 862	13.22 853	10.96 856	17.88 869	17.00 869	22.14 881	22.02 870	20.86 870	20.36 870	21.06 869	19.71 868	25.63 884	24.13 880	26.21 881	25.20 881	25.17 881	25.38 879

AVERAGE_ROB	25.43 872	29.06 878	27.24 873	24.63 872	24.20 871	17.73 858	12.61 857	22.29 873	21.39 873	26.79 883	26.16 880	25.20 880	24.64 882	25.07 880	23.53 870	29.96 885	28.40 885	30.60 882	29.58 882	29.72 882	29.84 880

Light2-Stereo	42.68 880	18.61 864	35.43 878	49.89 879	31.26 873	20.59 864	0.50 777	31.24 883	1.90 827	63.85 888	34.95 885	34.68 887	8.98 856	90.83 887	38.96 881	46.99 886	8.80 864	113.79 889	105.60 888	60.31 888	56.37 881

RSGM-EC	29.65 873	17.75 862	10.04 849	35.31 875	33.15 874	26.42 865	46.65 872	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 878	30.14 881	23.59 880	41.87 885	45.99 886	59.56 887	34.38 886	33.25 886	20.37 873	34.97 883	19.60 874

acva	29.65 873	17.75 862	10.04 849	35.31 875	33.15 874	26.42 865	46.65 872	19.89 870	17.74 870	18.92 869	23.36 878	30.14 881	23.59 880	41.87 885	45.99 886	59.56 887	34.38 886	33.25 886	20.37 873	34.97 883	19.60 874

test_example2	101.33 881	108.28 882	68.15 880	98.43 880	106.93 881	89.75 881	102.43 888	36.80 884	97.65 888	129.04 889	130.15 888	65.26 889	66.62 888	92.11 888	80.24 888	144.10 889	199.48 888	81.81 888	103.01 887	125.01 889	101.27 882

ccccc	256.34 882	256.29 883	313.62 882	354.40 883	364.36 882	149.10 883	168.46 889	152.89 890	131.30 889	153.93 890	155.56 889	164.00 890	204.39 889	268.02 890	295.19 889	390.55 890	349.22 889	244.59 890	219.82 889	412.30 890	378.83 883

Low-res two-view benchmark