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	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.06 16	0.10 45	0.16 271	0.11 145	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

asd	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.11 69	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.5_new	0.07 7	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 7	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.11 145	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 42	0.08 9	0.11 69	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

GCAP-Stereo-w-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

test410_97500	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 42	0.08 9	0.11 69	0.09 73	0.06 41	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

test410	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.07 42	0.08 9	0.11 69	0.09 73	0.06 41	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 293	0.13 632	0.13 387	0.24 687	0.17 706	0.26 670	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

GELT-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 42	0.15 395	0.21 418	0.17 370	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

monster-pro	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

TS12	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.21 629	0.07 151	0.12 359	0.12 139	0.11 69	0.09 73	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.09 71	0.12 402	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

LWStereo	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.11 69	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

LMStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.11 69	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.03 1

ARStereo	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.12 99	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

ARStereo-new	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.05 3	0.08 95	0.13 223	0.12 99	0.13 234	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.09 73	0.06 41	0.09 209	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

CHEStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.10 39	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.07 199	0.09 71	0.07 11	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

TOTStereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 44	0.08 95	0.11 91	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-CNN-DA	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.13 142	0.13 234	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

KABStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.17 310	0.15 295	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.11 145	0.08 169	0.11 300	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.17 323	0.06 44	0.07 42	0.14 305	0.13 142	0.16 333	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 106	0.07 244	0.18 579	0.16 233	0.06 44	0.06 16	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.06 44	0.06 16	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 104	0.10 246	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.07 8	0.10 105	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

BStereo	0.08 106	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.09 28	0.15 226	0.16 333	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.07 440	0.04 50	0.05 218

Anonymus123	0.09 211	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.11 300	0.09 28	0.18 342	0.16 333	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.07 440	0.04 50	0.05 218

NLSM3	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.06 41	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.06 233	0.07 440	0.03 1	0.04 63

BridgeDepth	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.10 39	0.06 12	0.04 1	0.07 86	0.10 311	0.09 312	0.08 31	0.08 40	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
MonStereo	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 7	0.05 39	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.10 39	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AdaDepth	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.18 429	0.06 44	0.11 300	0.11 91	0.10 39	0.08 39	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.04 6	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

qwe	0.08 106	0.08 397	0.07 25	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.18 342	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.03 1

4.25_new	0.07 7	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 7	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 7	0.08 397	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.14 183	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2.5w	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.13 19	0.06 44	0.08 95	0.08 9	0.18 342	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.25w_new	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.07 5	0.12 99	0.11 145	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.25w	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.07 5	0.12 99	0.11 145	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

3.75w	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.07 42	0.09 28	0.16 271	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.06 1	0.14 183	0.11 145	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 106	0.09 489	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.11 91	0.20 395	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.05 4	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2w_stereo	0.08 106	0.08 397	0.09 138	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.10 45	0.20 395	0.15 295	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.07 104	0.08 165	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 63

monsterstereo	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.16 233	0.06 44	0.08 95	0.10 45	0.16 271	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.08 31	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo	0.08 106	0.08 397	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.17 497	0.11 69	0.08 39	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.04 6	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

MonSter	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

RSM	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.12 99	0.10 105	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.11 232	0.09 119	0.04 6	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

test_4	0.11 342	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.21 636	0.15 226	0.18 391	0.12 360	0.18 445	0.12 371	0.09 312	0.08 31	0.11 321	0.04 6	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

CR-Stereo	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.06 16	0.12 139	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.05 1	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.05 218

GFORCE	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.09 312	0.08 31	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

E$^{3}$Stereo	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 99	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

LLLLL	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.12 99	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

LLL	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

100	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.05 4	0.12 139	0.12 99	0.11 145	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

Last	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.07 42	0.13 223	0.14 183	0.09 73	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

FORCE_4.7	0.07 7	0.08 397	0.05 2	0.20 588	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.11 69	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

F5.5	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.19 516	0.06 44	0.09 175	0.11 91	0.14 183	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

F8.5	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.12 99	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_9	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.12 99	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_8	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.19 516	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.13 142	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

F7	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.18 429	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

FORCE_4	0.07 7	0.05 39	0.07 25	0.18 429	0.06 44	0.10 241	0.11 91	0.12 99	0.05 4	0.06 41	0.07 86	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.05 1	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.03 1

FORCE_5	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.12 99	0.05 4	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.06 3	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.04 63

FORCE_6	0.07 7	0.07 244	0.04 1	0.18 429	0.05 3	0.10 241	0.10 45	0.12 99	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

NBS	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.07 42	0.13 223	0.05 1	0.07 29	0.06 41	0.09 209	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 119	0.05 53	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.04 63

rgla	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.10 45	0.09 26	0.08 39	0.07 104	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

416test	0.07 7	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 26	0.08 39	0.07 104	0.07 86	0.05 4	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

GEAR-Net	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.13 396	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

zzzzzzz1	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.18 548	0.22 445	0.20 445	0.13 396	0.12 322	0.08 224	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

noway7	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.28 570	0.17 370	0.11 320	0.12 322	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

monster_256*512	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.10 515	0.13 406	0.17 497	0.27 545	0.19 420	0.12 360	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.21 629	0.09 396	0.08 95	0.11 91	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.11 300	0.05 4	0.06 81	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

over v1	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.08 9	0.10 39	0.05 4	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

anonymous	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.05 4	0.12 139	0.11 69	0.14 265	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.07 8	0.07 29	0.06 41	0.10 246	0.05 4	0.07 199	0.06 4	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

SMOE	0.10 293	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.06 336	0.04 63

quiztm	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.07 104	0.07 86	0.05 4	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.03 1

canet-new	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.13 142	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.03 1

bcnet-new	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.09 26	0.14 265	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

CR7Stereo	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.17 323	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.09 209	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

BARStereo	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.11 69	0.13 234	0.07 104	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.04 63

FCBStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 44	0.10 241	0.11 91	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PSGStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 44	0.10 241	0.11 91	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MUNStereo	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.09 73	0.09 226	0.08 165	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

RMAStereo	0.08 106	0.08 397	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

ATMStereo	0.08 106	0.10 558	0.07 25	0.20 588	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.12 99	0.14 265	0.08 169	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.04 63

ACMStereo	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.07 151	0.07 42	0.10 45	0.14 183	0.15 295	0.06 41	0.08 165	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

KMOStereo	0.09 211	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.15 226	0.13 234	0.08 169	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.14 305	0.13 142	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 106	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.10 39	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.06 44	0.10 241	0.15 395	0.12 99	0.11 145	0.06 41	0.11 300	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.13 347	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.03 1	0.04 63

PSi22	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.14 183	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Selective-IGEV-i32	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

gcap_with_dpt	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Pro-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.07 8	0.08 39	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

VIP-Stereo	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.10 45	0.11 69	0.11 145	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

DA	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63

GGEV	0.09 211	0.07 244	0.07 25	0.19 516	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63

2.25w	0.07 7	0.07 244	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.10 39	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

monsters	0.07 7	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.13 142	0.09 73	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

xyz-stereo-finetune2	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.19 595	0.17 310	0.12 189	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.13 470	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.06 349

xyz-stereo-finetune	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.14 76	0.06 44	0.10 241	0.19 595	0.18 342	0.19 420	0.12 360	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 218

xyz-stereo	0.14 493	0.07 244	0.22 633	0.15 135	0.05 3	0.22 626	0.15 395	0.17 310	0.31 597	0.15 452	0.28 596	0.26 613	0.17 571	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

LG-Stereo_L2	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.09 26	0.10 105	0.06 41	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.09 26	0.08 39	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 31	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 39	0.08 57	0.17 323	0.05 3	0.07 42	0.11 91	0.09 26	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218

MLG-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.05 3	0.07 42	0.11 91	0.08 14	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218

MM-Stereo_test2	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.18 548	0.15 226	0.14 265	0.07 104	0.10 246	0.07 157	0.06 81	0.12 332	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.04 63

HART	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63

GREAT-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.13 19	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.10 39	0.09 73	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63
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	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 19	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

CoSv	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 19	0.09 396	0.09 175	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.20 569	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.16 490	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

SCV_C0	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.16 233	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.11 69	0.13 234	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.11 232	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

SCV	0.08 106	0.09 489	0.08 57	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.12 139	0.11 69	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.04 63

AIO_rvc	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.14 305	0.09 26	0.08 39	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.04 1	0.10 141	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

AIO_test	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

castereo	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.18 391	0.08 169	0.10 246	0.11 345	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

GIP-stereo	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.05 4	0.04 1	0.10 141	0.07 11	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

fffft	0.09 211	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.16 463	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.07 86	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.05 218
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.07 8	0.13 234	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

SMoEStereo_RVC	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.11 69	0.14 265	0.09 226	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

mms	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

ours_stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.11 69	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.12 332	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

fffy	0.09 211	0.08 397	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.17 497	0.13 142	0.12 189	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.05 218

tg	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.20 395	0.12 189	0.08 169	0.11 300	0.11 345	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

WCG-NET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.14 305	0.13 142	0.14 265	0.07 104	0.09 209	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 7	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.05 4	0.10 45	0.11 69	0.11 145	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

AIO-Stereo	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.06 44	0.09 175	0.11 91	0.16 271	0.09 73	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.05 19	0.11 232	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

WCG-NET（raft）	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.12 189	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

RSM++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.11 69	0.11 145	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.03 1

gcap-zeroshot	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

test_for_model	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.10 39	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

MGS-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.12 99	0.12 189	0.07 104	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

MoCha-V2	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.20 588	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.12 99	0.08 39	0.07 104	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

IGEV++	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.13 396	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

AE-Stereo	0.10 293	0.08 397	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.20 445	0.09 226	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

ff7	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

ffff	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

11t	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

MIM_Stereo	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.12 139	0.20 395	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.09 276	0.05 19	0.12 332	0.08 40	0.05 53	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

testlalala	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.13 223	0.15 226	0.16 333	0.08 169	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.03 1	0.04 63

LL-Strereo2	0.11 342	0.10 558	0.16 518	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.09 28	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.09 276	0.07 199	0.16 490	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.11 631	0.07 440	0.06 336	0.05 218

4D-IteraStereo	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.18 342	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.05 53	0.03 1	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.05 218

LoS_RVC	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.08 95	0.15 395	0.12 99	0.11 145	0.08 169	0.09 209	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

anonymousdsp2	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.23 493	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

anonymousdsp	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

Selective-IGEV	0.07 7	0.06 127	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.10 141	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

Selective-RAFT	0.11 342	0.11 586	0.12 336	0.21 629	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.21 418	0.23 493	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

ProNet	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

ccc-4	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

raft_robust	0.13 460	0.10 558	0.07 25	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.24 680	0.29 592	0.34 620	0.20 569	0.20 471	0.15 452	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.04 63

RAFT_CTSACE	0.12 429	0.09 489	0.10 207	0.22 654	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.18 342	0.17 370	0.21 586	0.27 585	0.13 403	0.07 199	0.13 396	0.09 119	0.05 53	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

RAFT+CT+SA	0.13 460	0.11 586	0.09 138	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.28 720	0.22 445	0.22 483	0.15 452	0.26 567	0.10 311	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.06 349

SA	0.13 460	0.09 489	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.12 359	0.24 680	0.23 467	0.19 420	0.17 496	0.27 585	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.05 196	0.05 218

IGEV-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 429	0.09 489	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.22 445	0.22 483	0.19 547	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.20 598	0.16 547	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.06 349

GMOStereo	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

error version	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

test-v	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

test-3	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.12 99	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test_1	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.18 429	0.07 151	0.07 42	0.14 305	0.12 99	0.16 333	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.04 50	0.04 63

test_3	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.21 629	0.08 267	0.13 406	0.25 698	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.10 356	0.08 31	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.04 50	0.04 63

LCNet	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.14 690

STrans-v2	0.10 293	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.22 445	0.11 145	0.11 320	0.15 379	0.12 371	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

TransformOpticalFlow	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.18 429	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

PSM-AAD	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.20 588	0.09 396	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.13 234	0.12 360	0.14 362	0.18 507	0.11 399	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.14 690

FTStereo	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.07 42	0.15 395	0.22 445	0.18 391	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.10 600

ASMatch	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.10 515	0.08 95	0.14 305	0.18 342	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.16 473	0.11 399	0.13 396	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.09 568

DEmStereo	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.14 76	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.16 271	0.24 505	0.17 496	0.23 514	0.12 371	0.14 504	0.12 332	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

DRaft	0.12 429	0.06 127	0.12 336	0.14 76	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.21 418	0.30 587	0.18 529	0.27 585	0.10 311	0.16 545	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

GrayStereo	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.09 396	0.09 175	0.16 463	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.17 416	0.17 491	0.11 399	0.12 332	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

RAFT-RH_RVC	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.12 359	0.12 139	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.40 681	0.11 345	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.05 227	0.05 196	0.06 349

RAFT-345	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.17 323	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.16 271	0.10 105	0.11 320	0.34 651	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.04 50	0.05 218

test-2	0.11 342	0.09 489	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.12 359	0.28 720	0.13 142	0.18 391	0.11 320	0.17 416	0.14 424	0.12 434	0.07 9	0.07 11	0.05 53	0.05 283	0.09 550	0.07 440	0.04 50	0.04 63

cross-raft	0.10 293	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.07 151	0.11 300	0.24 680	0.13 142	0.15 295	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.09 71	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

GMM-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.24 493	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.09 568

Prome-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.23 467	0.13 234	0.13 396	0.16 396	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.10 600

iRaftStereo_RVC	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.12 189	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.04 50	0.04 63

s12784h	0.10 293	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 3	0.16 512	0.18 548	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.11 300	0.11 345	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.08 224	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.03 1

AFF-stereo	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.10 105	0.10 277	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.05 53	0.04 25	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

EAI-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.16 271	0.09 73	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.07 199	0.09 71	0.11 321	0.05 53	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

MLCV	0.13 460	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.06 44	0.16 512	0.17 497	0.19 375	0.22 483	0.19 547	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.15 461	0.14 487	0.05 53	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

DN-CSS_ROB	0.13 460	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.08 9	0.22 445	0.19 420	0.17 496	0.23 514	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.14 487	0.05 53	0.05 283	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.06 349

CR-RVC	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.12 7	0.04 1	0.07 42	0.11 91	0.13 142	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.05 1	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

low	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.14 76	0.07 151	0.08 95	0.12 139	0.13 142	0.09 73	0.06 41	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.12 332	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

300	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.14 76	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.10 105	0.05 2	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

DDDD	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.15 226	0.09 73	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.09 71	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

F4.4	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 3	0.07 42	0.11 91	0.15 226	0.04 2	0.05 2	0.08 165	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

FORCE_4.5	0.07 7	0.07 244	0.05 2	0.17 323	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.15 226	0.06 12	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.03 1

TT111	0.08 106	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.09 73	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

EE1	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.07 42	0.09 28	0.16 271	0.12 189	0.08 169	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.14 437	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.05 218

AnonStereo	0.09 211	0.08 397	0.09 138	0.17 323	0.07 151	0.09 175	0.11 91	0.20 395	0.14 265	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.05 19	0.13 396	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

416test1013	0.07 7	0.06 127	0.07 25	0.17 323	0.07 151	0.10 241	0.10 45	0.09 26	0.07 29	0.08 169	0.07 86	0.05 4	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

LACA_dic	0.07 7	0.10 558	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.08 14	0.09 73	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.05 218

DF_test	0.07 7	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.08 267	0.04 1	0.13 223	0.09 26	0.11 145	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.06 4	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.19 516	0.07 151	0.10 241	0.09 28	0.12 99	0.10 105	0.09 226	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.07 427	0.05 218

over-6	0.08 106	0.07 244	0.08 57	0.17 323	0.05 3	0.10 241	0.09 28	0.17 310	0.11 145	0.06 41	0.07 86	0.07 157	0.09 312	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.05 218

over-8	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.05 4	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

small-0shot	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.07 151	0.06 16	0.13 223	0.09 26	0.08 39	0.05 2	0.10 246	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

over-9	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.05 3	0.08 95	0.08 9	0.13 142	0.06 12	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

Weightmod_eth	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.07 151	0.11 300	0.16 463	0.13 142	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.06 233	0.07 440	0.04 50	0.03 1

testmc14	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.08 14	0.08 39	0.07 104	0.09 209	0.06 54	0.05 19	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Weightmod	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.18 429	0.06 44	0.11 300	0.15 395	0.14 183	0.12 189	0.11 320	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.03 1

SE	0.10 293	0.10 558	0.08 57	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.16 271	0.11 145	0.10 277	0.17 416	0.09 276	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.04 63

Anonymus	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.10 105	0.07 104	0.06 28	0.07 157	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.06 349

PhaseNet	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.20 395	0.12 189	0.07 104	0.08 165	0.09 276	0.10 356	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

TestStereo-Hl	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.14 76	0.08 267	0.15 481	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.11 399	0.14 437	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.06 349

MCSU-Stereo	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.10 39	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

derf	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.05 4	0.12 139	0.12 99	0.09 73	0.05 2	0.07 86	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

mm2	0.07 7	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.06 16	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

mm1	0.07 7	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.06 16	0.13 223	0.06 2	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.09 312	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

qqai	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.05 4	0.12 139	0.08 14	0.09 73	0.05 2	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218

MGA	0.07 7	0.04 1	0.11 280	0.13 19	0.06 44	0.08 95	0.09 28	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218

CAR	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.08 9	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MSE-Stereo	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.06 44	0.07 42	0.08 9	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

PointNet	0.08 106	0.06 127	0.07 25	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 69	0.08 39	0.05 2	0.08 165	0.08 224	0.09 312	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

LiteMatch*	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.13 223	0.14 183	0.09 73	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 106	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.12 99	0.12 189	0.07 104	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

IGEV_i1	0.12 429	0.08 397	0.12 336	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.15 395	0.19 375	0.23 493	0.18 529	0.18 445	0.16 473	0.12 434	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

PipStereo	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.07 29	0.06 41	0.05 7	0.09 276	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.06 2	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.08 224	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

LACA3	0.07 7	0.08 397	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.09 175	0.11 91	0.08 14	0.09 73	0.08 169	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.08 31	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.07 199	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Foundation-i1b	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.05 3	0.09 175	0.12 139	0.13 142	0.10 105	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.13 406	0.13 223	0.12 99	0.10 105	0.11 320	0.11 300	0.11 345	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

DepthFocus	0.08 106	0.04 1	0.15 474	0.13 19	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.05 4	0.09 226	0.06 28	0.07 157	0.04 1	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.04 63

Foundation-i1	0.09 211	0.04 1	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.10 241	0.13 223	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.11 345	0.07 199	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.05 218

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.04 1	0.06 16	0.12 139	0.06 2	0.05 4	0.06 41	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Selective-IGEV-i1	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.16 463	0.23 467	0.30 587	0.17 496	0.17 416	0.17 491	0.10 356	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

GeoVLM	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

LACA1	0.07 7	0.07 244	0.07 25	0.14 76	0.05 3	0.09 175	0.11 91	0.10 39	0.07 29	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.03 1	0.04 63

Hybrid-DGEV-03	0.11 342	0.06 127	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.16 512	0.14 305	0.15 226	0.14 265	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.04 63

Hybrid-DGEV-2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.18 429	0.09 396	0.09 175	0.13 223	0.29 592	0.30 587	0.11 320	0.12 322	0.10 311	0.13 470	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

DispViT+	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.05 4	0.11 91	0.18 342	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.07 157	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 106	0.04 1	0.11 280	0.14 76	0.07 151	0.11 300	0.11 91	0.12 99	0.07 29	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

DStereoRT	0.17 588	0.07 244	0.12 336	0.19 516	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.28 570	0.23 493	0.12 360	0.20 471	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.05 283	1.02 790	0.09 572	0.05 196	0.04 63

MatchStereo	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.05 4	0.12 139	0.12 99	0.09 73	0.07 104	0.07 86	0.04 1	0.04 1	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.05 218
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
BridgeDepth_RVC	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.11 1	0.05 3	0.10 241	0.10 45	0.14 183	0.09 73	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.07 9	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.05 196	0.04 63
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

NLMM	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.18 342	0.18 391	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

MonSter++	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.10 241	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 218

HiDET	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.09 175	0.12 139	0.12 99	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

LCMNet	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.10 39	0.12 189	0.06 41	0.08 165	0.06 54	0.07 199	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

CSFM-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.15 226	0.07 29	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

GEAStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

GSStereo	0.08 106	0.06 127	0.09 138	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.11 69	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 4	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

GS-Stereo							0.14 305	0.11 69	0.12 189	0.08 169	0.10 246	0.05 4	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

gasm-f	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.13 19	0.08 267	0.08 95	0.14 305	0.10 39	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.06 54	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

FE-Mocha	0.09 211	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.19 375	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.07 199	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

IGEV-FE	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 76	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

DDF-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 26	0.14 265	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 218

252Zero-FE	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.13 406	0.11 91	0.13 142	0.14 265	0.07 104	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

Zero-FE251	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.06 44	0.12 359	0.12 139	0.11 69	0.10 105	0.07 104	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Monster-pub-mixall	0.07 7	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.06 44	0.06 16	0.08 9	0.12 99	0.07 29	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 196	0.05 218

Replicate-Monster	0.07 7	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.09 28	0.14 183	0.12 189	0.05 2	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

zero-FE	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.10 515	0.05 4	0.13 223	0.09 26	0.14 265	0.07 104	0.06 28	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.08 503	0.05 218

MultiAttention	0.30 710	0.08 397	0.15 474	0.19 516	0.13 637	1.56 791	1.33 796	0.36 682	0.36 639	0.20 569	0.21 491	0.24 590	0.11 399	0.39 727	0.18 578	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.11 627	0.09 568

GASTEREO	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.08 95	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.12 332	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

MSCF	0.08 106	0.05 39	0.09 138	0.19 516	0.08 267	0.07 42	0.12 139	0.14 183	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.07 157	0.04 1	0.11 232	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

water-stereo	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.13 234	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.10 356	0.07 9	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.04 63

depthmonostereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.13 223	0.14 183	0.15 295	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.11 399	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.03 1

DVStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.12 139	0.14 183	0.16 333	0.11 320	0.11 300	0.09 276	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 106	0.04 1	0.09 138	0.13 19	0.06 44	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.10 105	0.06 41	0.09 209	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

111111	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.17 323	0.06 44	0.05 4	0.10 45	0.11 69	0.10 105	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.07 427	0.06 349

MLG-Stereo_test3	0.07 7	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.10 45	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.04 1	0.06 54	0.06 81	0.08 31	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

MLG-Stereo_test2	0.07 7	0.04 1	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.09 26	0.04 2	0.06 41	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 7	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.04 1	0.13 223	0.10 39	0.10 105	0.05 2	0.11 300	0.07 157	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

SGD-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.10 207	0.14 76	0.06 44	0.12 359	0.12 139	0.11 69	0.12 189	0.07 104	0.09 209	0.09 276	0.09 312	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

MM-Stereo_test3	0.10 293	0.07 244	0.07 25	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.19 595	0.24 493	0.19 420	0.06 41	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.05 196	0.04 63

MM-Stereo_test1	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.18 429	0.07 151	0.12 359	0.18 548	0.21 418	0.20 445	0.09 226	0.11 300	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

Reg-Stereo(zero)	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.16 233	0.06 44	0.12 359	0.11 91	0.15 226	0.11 145	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 106	0.07 244	0.09 138	0.22 654	0.06 44	0.08 95	0.12 139	0.10 39	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.04 63

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 57	0.13 19	0.05 3	0.09 175	0.13 223	0.06 2	0.09 73	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.07 9	0.07 11	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

HUF	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.13 142	0.13 234	0.07 104	0.07 86	0.09 276	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

AIO-test2	0.10 293	0.08 397	0.10 207	0.23 675	0.09 396	0.11 300	0.11 91	0.23 467	0.24 505	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.05 19	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.09 572	0.05 196	0.05 218

AIO-test1	0.10 293	0.07 244	0.11 280	0.24 687	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.22 445	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.07 199	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.10 613	0.04 50	0.07 440

castereo++	0.08 106	0.06 127	0.08 57	0.15 135	0.05 3	0.14 456	0.11 91	0.11 69	0.15 295	0.07 104	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 106	0.06 127	0.11 280	0.14 76	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.10 39	0.12 189	0.06 41	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

tt45	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.15 135	0.07 151	0.12 359	0.15 395	0.13 142	0.12 189	0.09 226	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

999	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.15 226	0.12 189	0.10 277	0.08 165	0.08 224	0.08 268	0.16 490	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.06 349

PAM_32	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.15 395	0.14 183	0.16 333	0.09 226	0.08 165	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

PAM	0.10 293	0.06 127	0.17 544	0.15 135	0.09 396	0.10 241	0.16 463	0.15 226	0.16 333	0.12 360	0.09 209	0.10 311	0.07 199	0.13 396	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

dual_stereo	0.07 7	0.05 39	0.08 57	0.15 135	0.05 3	0.05 4	0.13 223	0.12 99	0.08 39	0.07 104	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.04 50	0.04 63

UGAM-zero	0.10 293	0.05 39	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.20 395	0.15 295	0.11 320	0.15 379	0.07 157	0.08 268	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

Occ-G	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.14 76	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.14 183	0.15 295	0.07 104	0.12 322	0.07 157	0.05 19	0.09 71	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 342	0.05 39	0.14 437	0.16 233	0.21 737	0.09 175	0.17 497	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.09 568

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 342	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.13 637	0.14 456	0.16 463	0.23 467	0.18 391	0.10 277	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.08 517

U	0.08 106	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.13 223	0.12 99	0.17 370	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.05 19	0.07 9	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 218

IGEV-Stereo+	0.07 7	0.04 1	0.08 57	0.15 135	0.06 44	0.04 1	0.09 28	0.10 39	0.09 73	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.06 81	0.06 4	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

RAFT-Stereo-weight	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.19 375	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

H2IRNET	0.10 293	0.09 489	0.10 207	0.18 429	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.14 183	0.21 461	0.10 277	0.10 246	0.10 311	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.05 218

MyStereo07	0.10 293	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.06 28	0.06 54	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo06	0.10 293	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.19 375	0.12 189	0.13 396	0.08 165	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo05	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.18 548	0.28 570	0.35 634	0.17 496	0.14 362	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

MyStereo04	0.13 460	0.07 244	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.17 497	0.29 592	0.38 652	0.17 496	0.14 362	0.16 473	0.11 399	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.06 349

ACVNet-DCA	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

xx1	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.16 473	0.16 545	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

1test111	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.15 461	0.16 547	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

cc1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.16 271	0.18 391	0.09 226	0.09 209	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.07 11	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

IGEVStereo-DCA	0.09 211	0.07 244	0.11 280	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.12 189	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

rrr	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.10 515	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.15 295	0.10 277	0.06 28	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

ffm	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

ff1	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.15 226	0.19 420	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.06 349

tt1	0.10 293	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.15 226	0.19 420	0.09 226	0.08 165	0.06 54	0.06 81	0.10 141	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

IGEV_Zeroshot_test	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 76	0.08 267	0.12 359	0.13 223	0.17 310	0.11 145	0.10 277	0.06 28	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

MSKI-zero shot	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.13 223	0.15 226	0.14 265	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.06 81	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

CASnet	0.09 211	0.09 489	0.09 138	0.19 516	0.06 44	0.07 42	0.11 91	0.18 342	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.10 600	0.08 524	0.06 336	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.13 637	0.14 456	0.13 223	0.15 226	0.09 73	0.07 104	0.09 209	0.07 157	0.08 268	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

GCAP-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.06 44	0.11 300	0.07 5	0.14 183	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.07 157	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

RAFT-Test	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.13 234	0.09 226	0.10 246	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

HH	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

HanStereo	0.09 211	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.16 463	0.15 226	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

LL-Strereo	0.13 460	0.10 558	0.12 336	0.20 588	0.10 515	0.11 300	0.18 548	0.33 645	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.14 504	0.19 579	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.04 50	0.05 218

CBFPSM	0.15 534	0.07 244	0.27 661	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.15 395	0.22 445	0.23 493	0.20 569	0.27 585	0.23 581	0.16 545	0.16 490	0.19 593	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.07 427	0.07 440

CES	0.08 106	0.04 1	0.08 57	0.14 76	0.07 151	0.09 175	0.14 305	0.11 69	0.09 73	0.08 169	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.12 332	0.08 40	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218

EGLCR-Stereo	0.08 106	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.07 151	0.11 300	0.12 139	0.11 69	0.16 333	0.06 41	0.05 7	0.07 157	0.05 19	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

DCRE	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.11 576	0.11 300	0.17 497	0.18 342	0.17 370	0.11 320	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.15 461	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.05 218

MC-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.09 138	0.17 323	0.06 44	0.10 241	0.14 305	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.12 322	0.09 276	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

RCA-Stereo	0.09 211	0.06 127	0.09 138	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.13 223	0.18 342	0.14 265	0.10 277	0.11 300	0.08 224	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.04 63

CroCo-Stereo Lap2	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.05 4	0.05 19	0.08 31	0.08 40	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.05 227	0.06 336	0.05 218

TestStereo1	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.05 218

DCANet-4	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.17 497	0.18 342	0.20 445	0.13 396	0.17 416	0.09 276	0.14 504	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

fff	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

ADStereo(finetuned)	0.10 293	0.06 127	0.13 387	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.12 434	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

test_5	0.14 493	0.12 605	0.08 57	0.20 588	0.10 515	0.14 456	0.28 720	0.21 418	0.24 505	0.19 547	0.28 596	0.11 345	0.15 524	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

SA-5K	0.13 460	0.08 397	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.18 554	0.29 731	0.23 467	0.17 370	0.17 496	0.20 471	0.16 473	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.05 218

Sa-1000	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.22 654	0.22 445	0.19 420	0.15 452	0.20 471	0.17 491	0.11 399	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.09 572	0.05 196	0.05 218

iRaft-Stereo_20w	0.09 211	0.05 39	0.13 387	0.14 76	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.19 375	0.11 145	0.11 320	0.08 165	0.08 224	0.05 19	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

GLC_STEREO	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.18 429	0.07 151	0.08 95	0.13 223	0.16 271	0.24 505	0.12 360	0.13 347	0.12 371	0.08 268	0.18 553	0.12 402	0.06 194	0.08 590	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.05 218

IPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.20 395	0.15 295	0.13 396	0.18 445	0.07 157	0.07 199	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

MIPNet	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.12 359	0.14 305	0.21 418	0.25 530	0.12 360	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.13 396	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.04 50	0.04 63

IPLGR	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.24 505	0.12 360	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.04 63

CrosDoStereo	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 76	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

HHNet	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.15 135	0.14 661	0.07 42	0.13 223	0.20 395	0.18 391	0.15 452	0.25 553	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.05 196	0.09 568

Patchmatch Stereo++	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440
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	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.13 223	0.19 375	0.13 234	0.16 482	0.21 491	0.13 403	0.14 504	0.11 232	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 218

OMP-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.12 139	0.21 418	0.21 461	0.13 396	0.14 362	0.11 345	0.12 434	0.11 232	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

IIG-Stereo	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.12 139	0.22 445	0.18 391	0.14 427	0.17 416	0.12 371	0.13 470	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

NF-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.12 649

OCTAStereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

NRIStereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.18 429	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.13 403	0.13 470	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.07 440

PSM-adaLoss	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo_v2	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

ROB_FTStereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

KYRaft	0.12 429	0.07 244	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.08 95	0.15 395	0.23 467	0.12 189	0.13 396	0.16 396	0.20 536	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.08 457	0.08 524	0.06 336	0.15 704

HUI-Stereo	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

DeepStereo_LL	0.12 429	0.07 244	0.12 336	0.14 76	0.09 396	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

SST-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.16 518	0.18 429	0.09 396	0.06 16	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.15 452	0.18 445	0.13 403	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.07 427	0.06 349

THIR-Stereo	0.12 429	0.07 244	0.11 280	0.15 135	0.08 267	0.14 456	0.16 463	0.18 342	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.13 403	0.13 470	0.12 332	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.05 196	0.05 218

RAFT_R40	0.11 342	0.07 244	0.15 474	0.18 429	0.09 396	0.06 16	0.13 223	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.18 445	0.15 452	0.12 434	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.05 218

PFNet	0.12 429	0.06 127	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.09 175	0.15 395	0.26 530	0.20 445	0.16 482	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

RE-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

Pruner-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.09 396	0.06 16	0.12 139	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.08 517

TVStereo	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.10 241	0.13 223	0.23 467	0.19 420	0.12 360	0.17 416	0.12 371	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.11 627

DeepStereo_RVC	0.11 342	0.08 397	0.17 544	0.18 429	0.08 267	0.08 95	0.11 91	0.17 310	0.12 189	0.13 396	0.15 379	0.12 371	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.08 517

iGMRVC	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.12 139	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

IRAFT_RVC	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.07 42	0.14 305	0.25 516	0.23 493	0.14 427	0.15 379	0.15 452	0.12 434	0.12 332	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

iRAFT	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

RAFT	0.13 460	0.09 489	0.11 280	0.18 429	0.08 267	0.15 481	0.23 668	0.21 418	0.20 445	0.21 586	0.21 491	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.10 229	0.06 194	0.07 553	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.05 218

test-1	0.10 293	0.07 244	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.11 300	0.24 680	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 86	0.10 311	0.08 268	0.08 31	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.05 218

RAFT-IKP	0.11 342	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.08 267	0.06 16	0.11 91	0.17 310	0.13 234	0.15 452	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.11 232	0.11 321	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

CREStereo++_RVC	0.08 106	0.04 1	0.07 25	0.13 19	0.07 151	0.09 175	0.12 139	0.14 183	0.14 265	0.10 277	0.14 362	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.11 321	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.04 50	0.04 63
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
TestStereo	0.14 493	0.15 655	0.11 280	0.23 675	0.08 267	0.15 481	0.21 636	0.20 395	0.23 493	0.14 427	0.25 553	0.16 473	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.05 218

XX-TBD	0.09 211	0.06 127	0.07 25	0.14 76	0.07 151	0.13 406	0.16 463	0.14 183	0.14 265	0.11 320	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.10 141	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

RALAANet	0.11 342	0.08 397	0.10 207	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.10 45	0.20 395	0.16 333	0.14 427	0.13 347	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.06 194	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.04 63

XX-Stereo	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.12 139	0.21 418	0.10 105	0.10 277	0.14 362	0.07 157	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.04 50	0.04 63

DCANet	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.16 233	0.06 44	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.20 445	0.13 396	0.18 445	0.10 311	0.11 399	0.11 232	0.12 402	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.05 218

csc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

cscssc	0.10 293	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.09 175	0.17 497	0.16 271	0.21 461	0.13 396	0.17 416	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.13 443	0.06 194	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.05 218

111	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.15 135	0.07 151	0.10 241	0.14 305	0.21 418	0.24 505	0.11 320	0.12 322	0.14 424	0.12 434	0.13 396	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.06 336	0.05 218

test_xeample3	0.09 211	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.16 271	0.14 265	0.10 277	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.10 141	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

ARAFT	0.12 429	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.20 395	0.13 234	0.12 360	0.13 347	0.14 424	0.12 434	0.15 461	0.13 443	0.06 194	0.05 283	0.10 600	0.09 572	0.06 336	0.04 63

CFNet-RSSM	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.09 175	0.15 395	0.17 310	0.18 391	0.08 169	0.12 322	0.11 345	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.04 63

MMNet	0.17 588	0.10 558	0.17 544	0.20 588	0.11 576	0.27 680	0.20 618	0.26 530	0.42 672	0.22 602	0.30 617	0.22 564	0.20 620	0.18 553	0.20 603	0.06 194	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.07 440

Gwc-CoAtRS	0.09 211	0.07 244	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.18 342	0.17 370	0.08 169	0.10 246	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.09 119	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.04 67	0.04 50	0.05 218

CCAANet	0.15 534	0.06 127	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.13 223	0.31 625	0.25 530	0.16 482	0.32 633	0.18 507	0.18 587	0.17 530	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

DIP-Stereo	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.09 28	0.16 271	0.16 333	0.12 360	0.16 396	0.14 424	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.07 440
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
HSM-Net_RVC	0.14 493	0.08 397	0.12 336	0.15 135	0.08 267	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.20 569	0.21 491	0.29 639	0.14 504	0.18 553	0.13 443	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 565	0.10 558	0.11 280	0.18 429	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.27 545	0.32 603	0.22 602	0.35 655	0.21 546	0.22 635	0.22 635	0.17 565	0.06 194	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349

HITNet	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 76	0.06 44	0.12 359	0.10 45	0.18 342	0.18 391	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.11 399	0.15 461	0.14 487	0.06 194	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.06 336	0.05 218
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
iResNetv2_ROB	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.08 267	0.16 512	0.13 223	0.26 530	0.36 639	0.21 586	0.29 611	0.24 590	0.13 470	0.14 437	0.14 487	0.06 194	0.06 475	0.06 233	0.04 67	0.09 569	0.08 517

iResNet	0.13 460	0.10 558	0.18 579	0.19 516	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.21 418	0.27 557	0.16 482	0.24 526	0.15 452	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.06 194	0.04 25	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

FORCE_4.6	0.07 7	0.07 244	0.06 10	0.17 323	0.05 3	0.08 95	0.11 91	0.12 99	0.08 39	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.06 81	0.08 31	0.06 3	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.04 63

FAST (zero-shot)	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.19 516	0.13 637	0.07 42	0.13 223	0.13 142	0.08 39	0.08 169	0.07 86	0.08 224	0.07 199	0.10 141	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.07 440	0.05 196	0.08 517

DNSM	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.07 42	0.12 139	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.09 209	0.08 224	0.05 19	0.19 579	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.14 686	0.12 649

SME	0.12 429	0.09 489	0.11 280	0.17 323	0.07 151	0.20 599	0.13 223	0.21 418	0.17 370	0.12 360	0.13 347	0.10 311	0.12 434	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.06 336	0.06 349

ManiGeoR	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

HLf10	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.12 359	0.12 139	0.24 493	0.14 265	0.13 396	0.14 362	0.12 371	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

TestStereo_HLe17	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.14 362	0.11 345	0.09 312	0.13 396	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.06 349

TestStereo_HL3	0.11 342	0.06 127	0.16 518	0.13 19	0.07 151	0.12 359	0.11 91	0.20 395	0.09 73	0.15 452	0.31 623	0.13 403	0.12 434	0.16 490	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.07 440

TestStereo_HL2	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.18 391	0.13 396	0.21 491	0.12 371	0.11 399	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

GGDA	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.12 359	0.14 305	0.19 375	0.19 420	0.13 396	0.20 471	0.12 371	0.09 312	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.07 440

DNS	0.09 211	0.06 127	0.08 57	0.14 76	0.06 44	0.06 16	0.12 139	0.12 99	0.09 73	0.08 169	0.08 165	0.08 224	0.05 19	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.03 1	0.14 686	0.10 600

DF	0.08 106	0.06 127	0.10 207	0.15 135	0.06 44	0.11 300	0.12 139	0.11 69	0.12 189	0.09 226	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.09 119	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

RT-Monster	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.14 76	0.08 267	0.12 359	0.10 45	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.10 246	0.10 311	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 138	0.12 7	0.05 3	0.06 16	0.11 91	0.06 2	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.06 54	0.05 19	0.08 31	0.09 119	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 63

LiteMatch	0.09 211	0.06 127	0.10 207	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.15 395	0.13 142	0.08 39	0.06 41	0.07 86	0.06 54	0.16 545	0.10 141	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

Lsterematch	0.11 342	0.06 127	0.11 280	0.16 233	0.07 151	0.13 406	0.15 395	0.14 183	0.18 391	0.16 482	0.18 445	0.15 452	0.16 545	0.13 396	0.14 487	0.07 393	0.04 25	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.06 349

LACA2	0.07 7	0.05 39	0.06 10	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.10 45	0.11 69	0.11 145	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 268	0.09 71	0.07 11	0.07 393	0.04 25	0.04 1	0.04 67	0.04 50	0.04 63

Test_v1	0.07 7	0.04 1	0.06 10	0.13 19	0.06 44	0.09 175	0.10 45	0.15 226	0.12 189	0.06 41	0.05 7	0.04 1	0.05 19	0.08 31	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.04 50	0.04 63

VMStereo-Base	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.10 45	0.16 271	0.13 234	0.10 277	0.16 396	0.10 311	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

WQFJX1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.12 359	0.17 497	0.18 342	0.18 391	0.10 277	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.11 232	0.10 229	0.07 393	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

WQFJX	0.10 293	0.07 244	0.09 138	0.21 629	0.09 396	0.12 359	0.16 463	0.19 375	0.18 391	0.12 360	0.10 246	0.08 224	0.10 356	0.12 332	0.10 229	0.07 393	0.07 553	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.05 218

NLSM1	0.10 293	0.07 244	0.08 57	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.21 418	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.07 157	0.10 356	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.05 196	0.05 218

Select-FE	0.11 342	0.06 127	0.21 622	0.15 135	0.11 576	0.12 359	0.13 223	0.22 445	0.18 391	0.09 226	0.11 300	0.10 311	0.06 81	0.12 332	0.09 119	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.08 524	0.06 336	0.08 517

z-ln-s-r	0.18 604	0.10 558	0.41 712	0.19 516	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.23 467	0.34 620	0.19 547	0.41 692	0.22 564	0.17 571	0.20 598	0.25 661	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

LG-G_1	0.07 7	0.04 1	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.08 9	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 40	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

LG-G	0.07 7	0.04 1	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.09 175	0.08 9	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.06 28	0.07 157	0.07 199	0.11 232	0.08 40	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.05 196	0.06 349

DFGA-Net	0.13 460	0.11 586	0.19 605	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.23 467	0.25 530	0.16 482	0.16 396	0.13 403	0.12 434	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.05 196	0.05 218

G2L-Stereo_test	0.14 493	0.07 244	0.11 280	0.13 19	0.08 267	0.12 359	0.17 497	0.31 625	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.16 545	0.17 530	0.19 593	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.07 427	0.07 440

LGtest1	0.07 7	0.05 39	0.11 280	0.15 135	0.06 44	0.07 42	0.09 28	0.08 14	0.06 12	0.06 41	0.04 1	0.06 54	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.06 349

FACV-RUCA	0.13 460	0.11 586	0.13 387	0.19 516	0.12 611	0.15 481	0.16 463	0.22 445	0.21 461	0.16 482	0.16 396	0.15 452	0.16 545	0.14 437	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.08 517

UGAM	0.13 460	0.10 558	0.09 138	0.22 654	0.08 267	0.13 406	0.20 618	0.18 342	0.24 505	0.22 602	0.16 396	0.13 403	0.13 470	0.19 579	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.13 667	0.11 645	0.07 427	0.05 218

model_zeroshot	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.15 135	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.10 246	0.12 371	0.07 199	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.06 336	0.06 349

GCAP-BAT	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 104	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

RAStereo	0.10 293	0.09 489	0.08 57	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.18 548	0.16 271	0.17 370	0.10 277	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.05 196	0.04 63

test_sample1	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.14 76	0.08 267	0.19 578	0.17 497	0.20 395	0.15 295	0.14 427	0.22 509	0.18 507	0.16 545	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.08 517

DispNO	0.15 534	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.11 300	0.21 636	0.23 467	0.29 581	0.18 529	0.23 514	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.16 547	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.06 349

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 342	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.18 342	0.19 420	0.10 277	0.09 209	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.06 349

MyStereo8	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.15 135	0.09 396	0.18 554	0.14 305	0.19 375	0.22 483	0.12 360	0.18 445	0.11 345	0.10 356	0.16 490	0.18 578	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.09 568

CoDeX	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.16 463	0.23 467	0.27 557	0.13 396	0.17 416	0.15 452	0.12 434	0.14 437	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.05 218

1111x	0.16 565	0.09 489	0.13 387	0.18 429	0.08 267	0.18 554	0.25 698	0.32 631	0.25 530	0.17 496	0.24 526	0.27 620	0.15 524	0.14 437	0.24 653	0.07 393	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.07 440

plain	0.11 342	0.09 489	0.10 207	0.19 516	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.13 234	0.13 396	0.15 379	0.09 276	0.12 434	0.13 396	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.09 550	0.06 332	0.06 336	0.06 349

MaDis-Stereo	0.09 211	0.09 489	0.08 57	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.11 91	0.16 271	0.16 333	0.09 226	0.11 300	0.06 54	0.06 81	0.09 71	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.05 227	0.05 196	0.04 63

UniTT-Stereo	0.09 211	0.07 244	0.08 57	0.18 429	0.08 267	0.13 406	0.11 91	0.12 99	0.11 145	0.10 277	0.12 322	0.05 4	0.06 81	0.09 71	0.10 229	0.07 393	0.06 475	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.05 218

PCWNet_CMD	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

GCAPDPT-zeroshot	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.17 370	0.07 104	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.13 396	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.05 196	0.04 63

Any-RAFT	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.07 151	0.13 406	0.14 305	0.21 418	0.15 295	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.10 356	0.13 396	0.10 229	0.07 393	0.04 25	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

LoS	0.09 211	0.05 39	0.11 280	0.13 19	0.07 151	0.14 456	0.11 91	0.15 226	0.15 295	0.09 226	0.09 209	0.12 371	0.09 312	0.15 461	0.10 229	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.05 218
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.17 588	0.11 586	0.19 605	0.17 323	0.11 576	0.16 512	0.26 709	0.24 493	0.33 609	0.19 547	0.24 526	0.26 613	0.24 650	0.19 579	0.21 617	0.07 393	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.09 569	0.08 517

anonymousa	0.13 460	0.07 244	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.13 406	0.17 497	0.20 395	0.29 581	0.15 452	0.24 526	0.16 473	0.14 504	0.14 437	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.09 572	0.05 196	0.07 440

qqq	0.13 460	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.24 493	0.16 333	0.15 452	0.19 461	0.16 473	0.16 545	0.15 461	0.16 547	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

x	0.13 460	0.08 397	0.15 474	0.14 76	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.22 445	0.21 461	0.15 452	0.20 471	0.20 536	0.18 587	0.18 553	0.18 578	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

DisPM	0.11 342	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.09 396	0.06 16	0.13 223	0.18 342	0.17 370	0.14 427	0.19 461	0.12 371	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.11 627

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 604	0.09 489	0.30 681	0.15 135	0.11 576	0.23 640	0.20 618	0.27 545	0.40 663	0.26 648	0.43 703	0.25 603	0.15 524	0.21 617	0.20 603	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.10 605	0.09 568

hknet	0.15 534	0.11 586	0.14 437	0.22 654	0.11 576	0.15 481	0.15 395	0.34 660	0.26 544	0.17 496	0.23 514	0.22 564	0.18 587	0.17 530	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

CIPLG	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.16 333	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.17 530	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

IPLGR_C	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.12 359	0.15 395	0.17 310	0.15 295	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

ACRE	0.11 342	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.08 267	0.13 406	0.15 395	0.17 310	0.14 265	0.14 427	0.11 300	0.16 473	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.05 196	0.06 349

GwcNet-ADL	0.13 460	0.08 397	0.14 437	0.20 588	0.09 396	0.12 359	0.20 618	0.30 607	0.25 530	0.14 427	0.14 362	0.18 507	0.14 504	0.13 396	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.06 349

TRStereo	0.10 293	0.05 39	0.12 336	0.16 233	0.12 611	0.10 241	0.13 223	0.18 342	0.19 420	0.09 226	0.09 209	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.08 40	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.04 50	0.04 63

PSM-softLoss	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

KMStereo	0.12 429	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.08 95	0.12 139	0.24 493	0.17 370	0.15 452	0.19 461	0.13 403	0.11 399	0.11 232	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.12 649

CRE-IMP	0.11 342	0.09 489	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.10 241	0.12 139	0.18 342	0.10 105	0.14 427	0.14 362	0.14 424	0.13 470	0.12 332	0.12 402	0.07 393	0.04 25	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.08 517

CroCo-Stereo	0.09 211	0.08 397	0.08 57	0.22 654	0.09 396	0.09 175	0.18 548	0.16 271	0.12 189	0.07 104	0.07 86	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.07 11	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.04 67	0.05 196	0.04 63
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
LMCR-Stereo	0.15 534	0.08 397	0.14 437	0.21 629	0.09 396	0.18 554	0.19 595	0.28 570	0.19 420	0.24 630	0.24 526	0.23 581	0.17 571	0.20 598	0.17 565	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.10 605	0.09 568

rafts_anoy	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.14 305	0.18 342	0.14 265	0.13 396	0.13 347	0.12 371	0.11 399	0.11 232	0.13 443	0.07 393	0.05 283	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.06 349

raft+_RVC	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.07 151	0.10 241	0.11 91	0.24 493	0.20 445	0.12 360	0.15 379	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.13 443	0.07 393	0.04 25	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.05 218

TANstereo	0.09 211	0.04 1	0.08 57	0.13 19	0.06 44	0.11 300	0.13 223	0.15 226	0.19 420	0.11 320	0.15 379	0.10 311	0.07 199	0.12 332	0.09 119	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.06 336	0.05 218

CFNet_pseudo	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.07 427	0.07 440

RALCasStereoNet	0.11 342	0.07 244	0.09 138	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.17 310	0.11 145	0.12 360	0.17 416	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.11 321	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

GMStereo	0.13 460	0.15 655	0.14 437	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.16 463	0.20 395	0.25 530	0.17 496	0.17 416	0.11 345	0.11 399	0.16 490	0.13 443	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.06 349
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.17 588	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.12 611	0.28 690	0.19 595	0.33 645	0.30 587	0.21 586	0.25 553	0.23 581	0.19 606	0.20 598	0.19 593	0.07 393	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

ACVNet	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.13 19	0.12 611	0.14 456	0.20 618	0.22 445	0.34 620	0.17 496	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.21 617	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

acv_ft	0.15 534	0.09 489	0.16 518	0.19 516	0.10 515	0.16 512	0.17 497	0.25 516	0.34 620	0.19 547	0.26 567	0.21 546	0.17 571	0.18 553	0.19 593	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

FADNet-RVC-Resample	0.17 588	0.12 605	0.32 688	0.22 654	0.12 611	0.19 578	0.14 305	0.25 516	0.24 505	0.24 630	0.27 585	0.20 536	0.15 524	0.17 530	0.16 547	0.07 393	0.08 590	0.12 653	0.10 613	0.09 569	0.11 627

BEATNet_4x	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.07 151	0.15 481	0.07 5	0.23 467	0.19 420	0.16 482	0.19 461	0.19 519	0.14 504	0.17 530	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.07 440

R-Stereo Train	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.05 218

ADCRef	0.20 625	0.12 605	0.43 717	0.20 588	0.12 611	0.23 640	0.18 548	0.32 631	0.37 646	0.26 648	0.33 640	0.18 507	0.23 641	0.25 661	0.26 674	0.07 393	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.09 568

RAFT-Stereo	0.10 293	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.11 300	0.14 305	0.24 493	0.11 145	0.12 360	0.19 461	0.11 345	0.08 268	0.10 141	0.11 321	0.07 393	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.05 218
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 534	0.07 244	0.15 474	0.16 233	0.08 267	0.19 578	0.14 305	0.30 607	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.21 546	0.19 606	0.20 598	0.20 603	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

MSMDNet	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.14 305	0.29 592	0.36 639	0.14 427	0.20 471	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

ccs_rob	0.14 493	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.13 406	0.14 305	0.27 545	0.34 620	0.15 452	0.21 491	0.22 564	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

HSM	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.16 512	0.14 305	0.28 570	0.25 530	0.20 569	0.24 526	0.37 693	0.17 571	0.20 598	0.15 526	0.07 393	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.06 349

iResNet_ROB	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.15 135	0.07 151	0.19 578	0.14 305	0.26 530	0.32 603	0.23 617	0.26 567	0.23 581	0.16 545	0.15 461	0.14 487	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.08 503	0.08 517

LE_ROB	0.50 754	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.26 670	0.17 497	0.23 467	1.71 796	4.68 805	0.67 742	0.46 725	0.47 747	0.21 617	0.30 705	0.07 393	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.08 503	0.06 349

pmcnn	0.15 534	0.07 244	0.20 610	0.15 135	0.07 151	0.21 612	0.16 463	0.25 516	0.26 544	0.21 586	0.33 640	0.29 639	0.19 606	0.18 553	0.17 565	0.07 393	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.07 427	0.06 349

SCION-M(vits-remse)	0.08 106	0.06 127	0.13 387	0.24 687	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.15 226	0.15 295	0.05 2	0.06 28	0.05 4	0.06 81	0.07 9	0.09 119	0.08 478	0.06 475	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-MonSter(vits)	0.15 534	0.06 127	0.06 10	0.15 135	0.05 3	0.08 95	0.10 45	0.28 570	0.42 672	0.05 2	0.33 640	0.14 424	0.17 571	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.06 475	0.17 711	0.16 715	0.07 427	0.08 517

MWDA-net	0.15 534	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.20 599	0.22 654	0.26 530	0.36 639	0.18 529	0.25 553	0.18 507	0.17 571	0.17 530	0.15 526	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.07 440

MWSP-net	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.10 515	0.17 536	0.23 668	0.29 592	0.32 603	0.18 529	0.20 471	0.17 491	0.13 470	0.18 553	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.07 427	0.08 517

MEA-ACV	0.16 565	0.08 397	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.19 578	0.20 618	0.30 607	0.39 658	0.21 586	0.30 617	0.14 424	0.19 606	0.17 530	0.16 547	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.11 645	0.07 427	0.07 440

VeloStereo	0.09 211	0.04 1	0.12 336	0.14 76	0.11 576	0.07 42	0.06 1	0.08 14	0.06 12	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

flow	0.09 211	0.04 1	0.12 336	0.14 76	0.11 576	0.07 42	0.06 1	0.08 14	0.06 12	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.13 668

depth_test_26	0.08 106	0.04 1	0.12 336	0.13 19	0.07 151	0.08 95	0.10 45	0.12 99	0.11 145	0.09 226	0.07 86	0.08 224	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.06 336	0.07 440

HLF11	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.12 7	0.08 267	0.15 481	0.11 91	0.22 445	0.10 105	0.12 360	0.24 526	0.11 345	0.12 434	0.14 437	0.13 443	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.04 67	0.08 503	0.08 517

RT-IGEV	0.13 460	0.06 127	0.14 437	0.15 135	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.25 516	0.28 573	0.16 482	0.17 416	0.18 507	0.11 399	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.07 427	0.08 517

NLMM1	0.11 342	0.09 489	0.07 25	0.22 654	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.19 375	0.20 445	0.12 360	0.11 300	0.08 224	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.05 196	0.04 63

NLCSM	0.11 342	0.09 489	0.09 138	0.23 675	0.11 576	0.12 359	0.19 595	0.19 375	0.19 420	0.12 360	0.11 300	0.07 157	0.09 312	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.07 440	0.06 336	0.05 218

z-mn7	0.25 680	0.15 655	0.47 724	0.19 516	0.13 637	0.28 690	0.25 698	0.35 675	0.64 749	0.27 655	0.57 732	0.29 639	0.24 650	0.32 696	0.27 680	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.10 605	0.10 600

w-ln-seven-2	0.20 625	0.14 648	0.39 707	0.23 675	0.12 611	0.21 612	0.21 636	0.29 592	0.38 652	0.25 643	0.38 670	0.28 630	0.23 641	0.21 617	0.25 661	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.09 568

S2M2_XL	0.08 106	0.06 127	0.12 336	0.12 7	0.08 267	0.09 175	0.09 28	0.07 8	0.07 29	0.08 169	0.07 86	0.07 157	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.06 349
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 460	0.07 244	0.13 387	0.13 19	0.08 267	0.14 456	0.17 497	0.25 516	0.19 420	0.20 569	0.19 461	0.20 536	0.14 504	0.18 553	0.16 547	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.09 568

coex_refinement	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.17 323	0.10 515	0.16 512	0.15 395	0.27 545	0.29 581	0.18 529	0.21 491	0.22 564	0.17 571	0.16 490	0.19 593	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.06 332	0.09 569	0.08 517

StereoAnything_RVC	0.07 7	0.16 668	0.17 544	0.11 1	0.05 3	0.06 16	0.11 91	0.08 14	0.08 39	0.06 41	0.06 28	0.05 4	0.05 19	0.09 71	0.08 40	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.04 63

ACV-stereo	0.15 534	0.10 558	0.29 675	0.18 429	0.12 611	0.15 481	0.13 223	0.23 467	0.21 461	0.19 547	0.23 514	0.22 564	0.15 524	0.23 643	0.17 565	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.07 440

Pointernet	0.09 211	0.05 39	0.10 207	0.16 233	0.08 267	0.13 406	0.10 45	0.15 226	0.18 391	0.09 226	0.07 86	0.06 54	0.06 81	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.05 218

test_sample6	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.08 267	0.17 536	0.19 595	0.26 530	0.18 391	0.18 529	0.28 596	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.08 503	0.08 517

test_sample5	0.14 493	0.08 397	0.14 437	0.16 233	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.25 516	0.17 370	0.17 496	0.28 596	0.18 507	0.15 524	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

test_sample4	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.08 267	0.19 578	0.18 548	0.26 530	0.18 391	0.17 496	0.26 567	0.18 507	0.15 524	0.17 530	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.08 517

test_sample2	0.13 460	0.07 244	0.12 336	0.14 76	0.08 267	0.16 512	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.14 427	0.21 491	0.20 536	0.15 524	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

trnet	0.08 106	0.05 39	0.07 25	0.12 7	0.05 3	0.12 359	0.10 45	0.13 142	0.10 105	0.08 169	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.11 232	0.10 229	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.05 218

SMFormer	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

tta	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.06 336	0.06 349

qqq1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.06 349

fff1	0.14 493	0.07 244	0.18 579	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.27 557	0.19 547	0.20 471	0.19 519	0.15 524	0.15 461	0.12 402	0.08 478	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.06 336	0.06 349

mmm	0.14 493	0.08 397	0.18 579	0.17 323	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.21 418	0.16 333	0.16 482	0.23 514	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.17 565	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.07 440

11t1	0.12 429	0.07 244	0.14 437	0.14 76	0.08 267	0.17 536	0.15 395	0.19 375	0.15 295	0.15 452	0.15 379	0.17 491	0.16 545	0.15 461	0.13 443	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.08 503	0.07 440

DualNet	0.14 493	0.08 397	0.14 437	0.16 233	0.08 267	0.18 554	0.18 548	0.25 516	0.17 370	0.18 529	0.28 596	0.18 507	0.15 524	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

mmx	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.26 544	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.08 524	0.08 503	0.08 517

xxx	0.15 534	0.09 489	0.15 474	0.16 233	0.09 396	0.17 536	0.17 497	0.27 545	0.26 544	0.15 452	0.26 567	0.19 519	0.13 470	0.15 461	0.22 630	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.08 524	0.08 503	0.08 517

MIF-Stereo (partial)	0.11 342	0.06 127	0.10 207	0.19 516	0.10 515	0.10 241	0.12 139	0.17 310	0.19 420	0.14 427	0.16 396	0.10 311	0.11 399	0.12 332	0.12 402	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.07 440	0.06 336	0.07 440

EKT-Stereo	0.11 342	0.07 244	0.14 437	0.16 233	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.19 375	0.21 461	0.11 320	0.08 165	0.13 403	0.10 356	0.11 232	0.12 402	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

CAS	0.08 106	0.04 1	0.07 25	0.17 323	0.08 267	0.10 241	0.13 223	0.12 99	0.09 73	0.09 226	0.10 246	0.08 224	0.06 81	0.09 71	0.09 119	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.05 196	0.04 63

gwcnet-sp	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

scenet	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

ssnet	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.18 429	0.09 396	0.16 512	0.18 548	0.24 493	0.24 505	0.19 547	0.24 526	0.15 452	0.16 545	0.16 490	0.15 526	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

BUS	0.15 534	0.09 489	0.14 437	0.22 654	0.10 515	0.20 599	0.14 305	0.34 660	0.20 445	0.17 496	0.23 514	0.16 473	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

IER	0.14 493	0.08 397	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.16 463	0.26 530	0.27 557	0.18 529	0.26 567	0.17 491	0.20 620	0.17 530	0.14 487	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.07 440

NINENet	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.17 323	0.11 576	0.20 599	0.14 305	0.41 712	0.37 646	0.18 529	0.21 491	0.16 473	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.08 590	0.10 600	0.07 440	0.10 605	0.09 568

BSDual-CNN	0.15 534	0.09 489	0.14 437	0.22 654	0.10 515	0.15 481	0.15 395	0.34 660	0.20 445	0.17 496	0.23 514	0.25 603	0.16 545	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.07 427	0.07 440

psmg	0.14 493	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.10 515	0.15 481	0.17 497	0.29 592	0.20 445	0.17 496	0.21 491	0.25 603	0.16 545	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.08 524	0.07 427	0.07 440

DAS	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.28 570	0.30 587	0.18 529	0.26 567	0.21 546	0.16 545	0.16 490	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

SepStereo	0.15 534	0.08 397	0.18 579	0.19 516	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.28 570	0.30 587	0.18 529	0.26 567	0.21 546	0.16 545	0.26 665	0.13 443	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.07 427	0.07 440

GANet-ADL	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.10 515	0.19 578	0.15 395	0.30 607	0.21 461	0.13 396	0.18 445	0.19 519	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.08 517

ADLNet2	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.20 599	0.16 463	0.32 631	0.39 658	0.17 496	0.20 471	0.20 536	0.19 606	0.21 617	0.23 641	0.08 478	0.07 553	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.07 440

PFNet+	0.12 429	0.06 127	0.14 437	0.16 233	0.09 396	0.05 4	0.12 139	0.18 342	0.21 461	0.16 482	0.19 461	0.14 424	0.10 356	0.11 232	0.11 321	0.08 478	0.05 283	0.09 550	0.08 524	0.06 336	0.11 627

AnonymousM	0.10 293	0.06 127	0.10 207	0.14 76	0.07 151	0.09 175	0.13 223	0.19 375	0.14 265	0.13 396	0.12 322	0.09 276	0.08 268	0.13 396	0.10 229	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.05 227	0.05 196	0.05 218

Anonymous3	0.16 565	0.14 648	0.34 696	0.26 707	0.14 661	0.27 680	0.18 548	0.28 570	0.28 573	0.15 452	0.17 416	0.14 424	0.11 399	0.16 490	0.12 402	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.11 627

raftrobust	0.09 211	0.06 127	0.11 280	0.17 323	0.08 267	0.09 175	0.10 45	0.18 342	0.16 333	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.05 196	0.06 349

sCroCo_RVC	0.12 429	0.09 489	0.24 647	0.24 687	0.11 576	0.19 578	0.14 305	0.17 310	0.15 295	0.10 277	0.13 347	0.12 371	0.07 199	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.08 590	0.08 457	0.08 524	0.05 196	0.07 440

GES	0.14 493	0.08 397	0.16 518	0.15 135	0.10 515	0.13 406	0.13 223	0.28 570	0.26 544	0.17 496	0.24 526	0.19 519	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.08 478	0.08 590	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.09 568

RAFT + AFF	0.13 460	0.08 397	0.21 622	0.20 588	0.10 515	0.14 456	0.23 668	0.27 545	0.21 461	0.12 360	0.10 246	0.12 371	0.10 356	0.16 490	0.12 402	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

SFCPSM	0.13 460	0.07 244	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.15 481	0.16 463	0.28 570	0.27 557	0.14 427	0.18 445	0.12 371	0.13 470	0.14 437	0.11 321	0.08 478	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.06 349

delet	0.17 588	0.09 489	0.18 579	0.19 516	0.11 576	0.21 612	0.22 654	0.30 607	0.38 652	0.17 496	0.27 585	0.19 519	0.19 606	0.19 579	0.21 617	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.11 645	0.06 336	0.07 440

aanetorigin	0.22 648	0.17 681	0.57 737	0.18 429	0.10 515	0.16 512	0.19 595	0.20 395	0.33 609	0.49 736	0.48 714	0.30 649	0.28 682	0.21 617	0.24 653	0.08 478	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.10 605	0.09 568

EDNetEfficientorigin	7.92 803	0.32 753	152.98 833	0.20 588	0.10 515	0.22 626	0.17 497	0.23 467	0.60 739	0.73 765	0.67 742	0.41 713	0.51 754	0.24 655	0.41 749	0.08 478	0.07 553	0.09 550	0.07 440	0.12 647	0.11 627

CREStereo	0.09 211	0.05 39	0.08 57	0.11 1	0.06 44	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.10 105	0.09 226	0.13 347	0.09 276	0.08 268	0.12 332	0.10 229	0.08 478	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.06 336	0.06 349
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	0.13 460	0.08 397	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.16 463	0.23 467	0.23 493	0.17 496	0.24 526	0.16 473	0.13 470	0.14 437	0.15 526	0.08 478	0.05 283	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.08 517

FADNet_RVC	0.17 588	0.14 648	0.41 712	0.20 588	0.11 576	0.13 406	0.13 223	0.27 545	0.22 483	0.21 586	0.23 514	0.20 536	0.18 587	0.15 461	0.17 565	0.08 478	0.08 590	0.12 653	0.09 572	0.11 627	0.10 600

SuperB	0.20 625	0.10 558	0.57 737	0.16 233	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.25 516	0.51 715	0.27 655	0.39 678	0.17 491	0.22 635	0.22 635	0.21 617	0.08 478	0.06 475	0.06 233	0.06 332	0.12 647	0.11 627

CFNet	0.15 534	0.11 586	0.17 544	0.17 323	0.08 267	0.19 578	0.10 45	0.29 592	0.26 544	0.19 547	0.24 526	0.24 590	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.08 478	0.06 475	0.09 550	0.10 613	0.08 503	0.07 440

DISCO	0.20 625	0.09 489	0.22 633	0.17 323	0.10 515	0.25 658	0.18 548	0.28 570	0.45 690	0.23 617	0.32 633	0.34 682	0.26 666	0.29 684	0.29 698	0.08 478	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.10 600

DLCB_ROB	0.18 604	0.10 558	0.16 518	0.23 675	0.11 576	0.24 649	0.18 548	0.30 607	0.28 573	0.27 655	0.29 611	0.28 630	0.25 658	0.20 598	0.20 603	0.08 478	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.07 427	0.07 440

SCION-MonSter	0.22 648	0.17 681	0.17 544	0.25 697	0.18 717	0.35 715	0.17 497	0.29 592	0.48 703	0.23 617	0.46 710	0.20 536	0.19 606	0.26 665	0.27 680	0.09 545	0.08 590	0.23 740	0.20 733	0.11 627	0.11 627

S0	0.12 429	0.08 397	0.09 138	0.20 588	0.07 151	0.18 554	0.22 654	0.15 226	0.15 295	0.11 320	0.10 246	0.13 403	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.09 545	0.10 651	0.14 682	0.14 687	0.05 196	0.04 63

S	0.12 429	0.08 397	0.10 207	0.20 588	0.08 267	0.13 406	0.19 595	0.17 310	0.16 333	0.13 396	0.12 322	0.14 424	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.09 545	0.07 553	0.13 667	0.15 707	0.06 336	0.05 218

HLf8	0.11 342	0.05 39	0.13 387	0.11 1	0.08 267	0.15 481	0.12 139	0.22 445	0.16 333	0.13 396	0.17 416	0.12 371	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.09 545	0.05 283	0.05 63	0.05 227	0.08 503	0.08 517

FlowAnything_test	0.11 342	0.08 397	0.14 437	0.15 135	0.09 396	0.08 95	0.14 305	0.20 395	0.11 145	0.10 277	0.09 209	0.12 371	0.12 434	0.13 396	0.11 321	0.09 545	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.06 336	0.09 568

MSAF-DinoV2	0.23 662	0.11 586	0.25 650	0.17 323	0.10 515	0.28 690	0.17 497	0.38 698	0.56 730	0.21 586	0.27 585	0.47 729	0.28 682	0.36 714	0.40 745	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.09 572	0.12 647	0.11 627

zh-mn7	0.26 692	0.15 655	0.59 742	0.19 516	0.14 661	0.24 649	0.22 654	0.35 675	0.63 747	0.35 706	0.67 742	0.31 664	0.25 658	0.31 691	0.26 674	0.09 545	0.08 590	0.09 550	0.09 572	0.09 569	0.11 627

w-ln-seven	0.24 673	0.15 655	0.58 740	0.20 588	0.14 661	0.26 670	0.22 654	0.36 682	0.62 744	0.30 684	0.40 681	0.30 649	0.23 641	0.22 635	0.28 689	0.09 545	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.11 627	0.10 600

G2L-Stereo	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.17 323	0.09 396	0.13 406	0.12 139	0.27 545	0.22 483	0.17 496	0.27 585	0.21 546	0.13 470	0.18 553	0.18 578	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.07 440

DDVS	0.16 565	0.10 558	0.22 633	0.16 233	0.12 611	0.15 481	0.14 305	0.25 516	0.19 420	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.13 470	0.20 598	0.16 547	0.09 545	0.06 475	0.09 550	0.07 440	0.11 627	0.11 627

DCVSM-stereo	0.15 534	0.09 489	0.16 518	0.16 233	0.10 515	0.15 481	0.09 28	0.20 395	0.24 505	0.20 569	0.24 526	0.26 613	0.15 524	0.19 579	0.14 487	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.08 524	0.10 605	0.12 649

rvit_stereo_0080	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 42	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 218

test_sample3	0.14 493	0.08 397	0.15 474	0.14 76	0.09 396	0.20 599	0.17 497	0.27 545	0.18 391	0.17 496	0.22 509	0.19 519	0.15 524	0.17 530	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.08 517

whm_eth	0.10 293	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.07 42	0.15 395	0.16 271	0.16 333	0.11 320	0.10 246	0.15 452	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.05 218

GMStereo_Zeroshot	0.16 565	0.13 632	0.25 650	0.20 588	0.10 515	0.17 536	0.13 223	0.30 607	0.25 530	0.23 617	0.32 633	0.25 603	0.11 399	0.19 579	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.11 631	0.06 332	0.12 647	0.08 517

StereoVision	0.14 493	0.13 632	0.10 207	0.24 687	0.10 515	0.16 512	0.21 636	0.21 418	0.20 445	0.12 360	0.25 553	0.10 311	0.10 356	0.16 490	0.10 229	0.09 545	0.10 651	0.12 653	0.12 669	0.06 336	0.05 218

CFNet_ucs	0.15 534	0.09 489	0.17 544	0.16 233	0.11 576	0.14 456	0.14 305	0.30 607	0.34 620	0.16 482	0.24 526	0.23 581	0.14 504	0.18 553	0.15 526	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.09 568

coex-ft	3.24 791	0.35 756	57.83 832	0.18 429	0.13 637	0.27 680	0.23 668	0.28 570	0.72 760	1.89 799	0.70 748	0.43 717	0.47 747	0.29 684	0.43 752	0.09 545	0.09 627	0.12 653	0.09 572	0.14 686	0.14 690

fast-acv-ft	0.18 604	0.11 586	0.20 610	0.19 516	0.12 611	0.26 670	0.21 636	0.26 530	0.35 634	0.22 602	0.34 651	0.27 620	0.21 628	0.21 617	0.23 641	0.09 545	0.09 627	0.08 457	0.10 613	0.08 503	0.07 440

iinet-f	0.17 588	0.07 244	0.46 721	0.14 76	0.10 515	0.21 612	0.14 305	0.27 545	0.23 493	0.22 602	0.25 553	0.21 546	0.16 545	0.18 553	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.07 360	0.06 332	0.09 569	0.10 600

CASS	0.14 493	0.12 605	0.12 336	0.23 675	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.19 375	0.20 445	0.17 496	0.18 445	0.15 452	0.15 524	0.15 461	0.14 487	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.09 569	0.07 440
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 342	0.06 127	0.12 336	0.14 76	0.07 151	0.15 481	0.13 223	0.20 395	0.14 265	0.11 320	0.17 416	0.13 403	0.09 312	0.14 437	0.11 321	0.09 545	0.05 283	0.06 233	0.05 227	0.07 427	0.07 440

riskmin	0.11 342	0.06 127	0.13 387	0.14 76	0.08 267	0.14 456	0.14 305	0.18 342	0.15 295	0.12 360	0.15 379	0.17 491	0.11 399	0.14 437	0.12 402	0.09 545	0.05 283	0.07 360	0.05 227	0.08 503	0.08 517

Wz-Net-MNSev	0.23 662	0.13 632	0.33 693	0.20 588	0.15 680	0.36 720	0.25 698	0.34 660	0.45 690	0.29 678	0.41 692	0.39 704	0.19 606	0.25 661	0.27 680	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.12 647	0.10 600

CRFU-Net	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.17 323	0.09 396	0.20 599	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.28 668	0.28 596	0.29 639	0.18 587	0.19 579	0.18 578	0.09 545	0.09 627	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.09 568

CSP-Net	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.19 578	0.18 548	0.25 516	0.33 609	0.26 648	0.31 623	0.25 603	0.16 545	0.21 617	0.19 593	0.09 545	0.06 475	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

WZ-Net	0.29 707	0.17 681	0.82 771	0.23 675	0.16 694	0.35 715	0.29 731	0.40 707	0.59 738	0.24 630	0.57 732	0.37 693	0.25 658	0.34 705	0.37 734	0.09 545	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.14 686	0.16 714

AACVNet	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.15 135	0.10 515	0.18 554	0.15 395	0.24 493	0.25 530	0.27 655	0.27 585	0.28 630	0.18 587	0.19 579	0.17 565	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.07 440	0.10 605	0.09 568

PSMNet-ADL	0.15 534	0.12 605	0.13 387	0.22 654	0.09 396	0.13 406	0.20 618	0.26 530	0.23 493	0.18 529	0.20 471	0.23 581	0.17 571	0.18 553	0.18 578	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.11 645	0.08 503	0.07 440

sAnonymous2	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

CroCo_RVC	0.13 460	0.12 605	0.25 650	0.20 588	0.12 611	0.18 554	0.14 305	0.27 545	0.21 461	0.11 320	0.12 322	0.13 403	0.08 268	0.11 232	0.11 321	0.09 545	0.05 283	0.08 457	0.06 332	0.15 700	0.10 600

xxxx	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.14 76	0.08 267	0.24 649	0.18 548	0.32 631	0.20 445	0.14 427	0.28 596	0.22 564	0.14 504	0.15 461	0.29 698	0.09 545	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.08 503	0.08 517

test_xeample	0.15 534	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.22 626	0.20 618	0.29 592	0.21 461	0.16 482	0.29 611	0.19 519	0.17 571	0.16 490	0.28 689	0.09 545	0.05 283	0.07 360	0.07 440	0.07 427	0.07 440

psm_up	0.19 616	0.10 558	0.18 579	0.21 629	0.11 576	0.17 536	0.19 595	0.38 698	0.34 620	0.22 602	0.28 596	0.29 639	0.25 658	0.20 598	0.22 630	0.09 545	0.10 651	0.11 631	0.11 645	0.08 503	0.08 517

UPFNet	0.16 565	0.08 397	0.12 336	0.20 588	0.12 611	0.20 599	0.23 668	0.28 570	0.26 544	0.18 529	0.24 526	0.22 564	0.20 620	0.19 579	0.22 630	0.09 545	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.08 503	0.06 349

EDNetEfficient	0.30 710	0.24 725	1.18 781	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.20 618	0.21 418	0.61 741	0.74 767	0.56 728	0.30 649	0.40 730	0.23 643	0.32 716	0.09 545	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.11 627	0.10 600

ac_64	0.16 565	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.10 515	0.22 626	0.17 497	0.24 493	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.29 639	0.18 587	0.19 579	0.22 630	0.09 545	0.08 590	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.06 349

FAT-Stereo	0.21 640	0.13 632	0.22 633	0.21 629	0.12 611	0.18 554	0.18 548	0.35 675	0.40 663	0.28 668	0.37 663	0.33 677	0.33 709	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.11 666	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.14 690

S-Stereo	0.21 640	0.12 605	0.25 650	0.21 629	0.13 637	0.21 612	0.19 595	0.33 645	0.45 690	0.23 617	0.36 660	0.28 630	0.29 687	0.20 598	0.23 641	0.09 545	0.12 682	0.10 600	0.10 613	0.13 666	0.14 690

ADCL	0.25 680	0.12 605	0.49 727	0.22 654	0.12 611	0.36 720	0.29 731	0.30 607	0.57 732	0.24 630	0.47 713	0.30 649	0.31 703	0.30 690	0.30 705	0.09 545	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.10 605	0.10 600

ADCP+	0.20 625	0.10 558	0.35 702	0.21 629	0.12 611	0.22 626	0.27 714	0.31 625	0.35 634	0.26 648	0.37 663	0.22 564	0.22 635	0.27 668	0.28 689	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.10 605	0.10 600

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 588	0.10 558	0.23 641	0.20 588	0.10 515	0.15 481	0.18 548	0.31 625	0.25 530	0.21 586	0.31 623	0.25 603	0.17 571	0.21 617	0.20 603	0.09 545	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.07 427	0.08 517
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
NVstereo2D	0.19 616	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.16 694	0.28 690	0.23 668	0.44 731	0.42 672	0.15 452	0.28 596	0.25 603	0.19 606	0.23 643	0.18 578	0.09 545	0.06 475	0.10 600	0.08 524	0.15 700	0.10 600

StereoDRNet-Refined	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.20 588	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.27 545	0.24 505	0.26 648	0.41 692	0.23 581	0.18 587	0.21 617	0.21 617	0.09 545	0.05 283	0.09 550	0.10 613	0.07 427	0.07 440
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 680	0.17 681	0.23 641	0.27 715	0.14 661	0.26 670	0.22 654	0.42 717	0.43 684	0.42 725	0.41 692	0.43 717	0.27 673	0.32 696	0.24 653	0.09 545	0.15 716	0.15 694	0.12 669	0.12 647	0.10 600

LGCAT	0.08 106	0.04 1	0.10 207	0.11 1	0.06 44	0.07 42	0.13 223	0.07 8	0.08 39	0.09 226	0.07 86	0.07 157	0.08 268	0.12 332	0.11 321	0.10 590	0.09 627	0.04 1	0.05 227	0.04 50	0.09 568

Selective-IGEV-i16pc	0.13 460	0.06 127	0.13 387	0.15 135	0.11 576	0.38 726	0.16 463	0.23 467	0.17 370	0.11 320	0.15 379	0.09 276	0.07 199	0.13 396	0.10 229	0.10 590	0.08 590	0.06 233	0.07 440	0.09 569	0.10 600

Selective-IGEV-i16pb	0.14 493	0.08 397	0.17 544	0.15 135	0.11 576	0.41 734	0.16 463	0.29 592	0.24 505	0.11 320	0.21 491	0.10 311	0.07 199	0.17 530	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.06 233	0.08 524	0.09 569	0.10 600

zh-sn7	0.26 692	0.17 681	0.55 733	0.24 687	0.14 661	0.25 658	0.25 698	0.34 660	0.49 705	0.29 678	0.55 726	0.29 639	0.32 705	0.37 720	0.33 724	0.10 590	0.10 651	0.11 631	0.11 645	0.12 647	0.12 649

rvit_stereo_0083	0.12 429	0.08 397	0.17 544	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.15 395	0.15 226	0.26 544	0.11 320	0.14 362	0.13 403	0.10 356	0.12 332	0.13 443	0.10 590	0.08 590	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_0081_aga	0.12 429	0.09 489	0.15 474	0.18 429	0.10 515	0.14 456	0.14 305	0.14 183	0.19 420	0.10 277	0.18 445	0.16 473	0.09 312	0.12 332	0.10 229	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_0081	0.11 342	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.24 505	0.11 320	0.13 347	0.14 424	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

ITSA-stereo	0.16 565	0.11 586	0.14 437	0.19 516	0.08 267	0.13 406	0.14 305	0.30 607	0.49 705	0.17 496	0.18 445	0.22 564	0.15 524	0.17 530	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.08 524	0.08 503	0.09 568

rvit_stereo_0082	0.11 342	0.08 397	0.16 518	0.16 233	0.09 396	0.11 300	0.14 305	0.14 183	0.24 505	0.11 320	0.13 347	0.14 424	0.09 312	0.11 232	0.12 402	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

rvit_stereo_ft	0.12 429	0.07 244	0.13 387	0.19 516	0.10 515	0.12 359	0.17 497	0.16 271	0.16 333	0.13 396	0.13 347	0.15 452	0.10 356	0.14 437	0.13 443	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.06 349

Wz-Net-SNSev	0.26 692	0.17 681	0.46 721	0.25 697	0.14 661	0.26 670	0.24 680	0.38 698	0.57 732	0.30 684	0.56 728	0.39 704	0.26 666	0.24 655	0.32 716	0.10 590	0.09 627	0.10 600	0.11 645	0.11 627	0.11 627

Wz-Net-LNSev	0.22 648	0.16 668	0.41 712	0.22 654	0.13 637	0.25 658	0.24 680	0.33 645	0.44 686	0.30 684	0.42 700	0.32 671	0.19 606	0.23 643	0.27 680	0.10 590	0.09 627	0.08 457	0.08 524	0.12 647	0.11 627

UDGNet	0.14 493	0.13 632	0.17 544	0.18 429	0.10 515	0.12 359	0.16 463	0.21 418	0.27 557	0.20 569	0.20 471	0.17 491	0.13 470	0.16 490	0.14 487	0.10 590	0.06 475	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.07 440

dd	0.15 534	0.17 681	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.18 548	0.22 445	0.26 544	0.23 617	0.20 471	0.21 546	0.10 356	0.21 617	0.17 565	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.08 503	0.07 440

AASNet	0.16 565	0.08 397	0.13 387	0.19 516	0.09 396	0.19 578	0.15 395	0.38 698	0.37 646	0.20 569	0.24 526	0.20 536	0.17 571	0.17 530	0.21 617	0.10 590	0.08 590	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.09 568

ICVP	0.16 565	0.09 489	0.12 336	0.22 654	0.09 396	0.18 554	0.21 636	0.26 530	0.24 505	0.18 529	0.30 617	0.27 620	0.18 587	0.18 553	0.15 526	0.10 590	0.07 553	0.08 457	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 588	0.12 605	0.16 518	0.22 654	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.32 631	0.49 705	0.20 569	0.25 553	0.17 491	0.13 470	0.21 617	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.07 440	0.09 569	0.08 517

ADLNet	0.16 565	0.08 397	0.15 474	0.16 233	0.10 515	0.16 512	0.17 497	0.33 645	0.27 557	0.23 617	0.27 585	0.24 590	0.16 545	0.18 553	0.21 617	0.10 590	0.06 475	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.09 568

222	0.16 565	0.07 244	0.15 474	0.14 76	0.08 267	0.25 658	0.18 548	0.30 607	0.21 461	0.18 529	0.29 611	0.17 491	0.16 545	0.16 490	0.44 755	0.10 590	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.08 503	0.08 517

HGLStereo	0.17 588	0.09 489	0.19 605	0.17 323	0.12 611	0.18 554	0.18 548	0.31 625	0.33 609	0.22 602	0.33 640	0.24 590	0.18 587	0.20 598	0.21 617	0.10 590	0.09 627	0.07 360	0.07 440	0.09 569	0.10 600

cf-r	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.16 233	0.08 267	0.14 456	0.19 595	0.21 418	0.25 530	0.17 496	0.26 567	0.22 564	0.17 571	0.14 437	0.15 526	0.10 590	0.05 283	0.06 233	0.08 524	0.06 336	0.06 349

GANet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.13 387	0.13 19	0.08 267	0.14 456	0.18 548	0.23 467	0.21 461	0.17 496	0.25 553	0.24 590	0.16 545	0.16 490	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.08 524	0.08 503	0.07 440

GwcNet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.12 336	0.16 233	0.08 267	0.15 481	0.20 618	0.22 445	0.28 573	0.18 529	0.28 596	0.23 581	0.17 571	0.15 461	0.16 547	0.10 590	0.06 475	0.07 360	0.09 572	0.07 427	0.07 440

DSFCA	0.16 565	0.09 489	0.14 437	0.16 233	0.10 515	0.21 612	0.19 595	0.28 570	0.31 597	0.23 617	0.25 553	0.22 564	0.16 545	0.20 598	0.20 603	0.10 590	0.07 553	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.08 517

DMCA	0.14 493	0.09 489	0.17 544	0.19 516	0.09 396	0.15 481	0.17 497	0.23 467	0.28 573	0.14 427	0.20 471	0.17 491	0.18 587	0.15 461	0.17 565	0.10 590	0.06 475	0.08 457	0.06 332	0.09 569	0.10 600

stereogan	0.22 648	0.11 586	0.21 622	0.20 588	0.12 611	0.32 701	0.19 595	0.36 682	0.45 690	0.23 617	0.39 678	0.35 688	0.27 673	0.33 700	0.23 641	0.10 590	0.12 682	0.10 600	0.10 613	0.14 686	0.14 690

RTSC	0.23 662	0.13 632	0.30 681	0.21 629	0.13 637	0.29 694	0.17 497	0.36 682	0.68 755	0.27 655	0.34 651	0.30 649	0.22 635	0.32 696	0.31 711	0.10 590	0.08 590	0.09 550	0.10 613	0.13 666	0.14 690

RTS	0.46 749	0.19 702	3.33 792	0.25 697	0.15 680	0.72 763	0.21 636	0.37 691	0.78 769	0.42 725	0.44 705	0.31 664	0.43 740	0.55 762	0.37 734	0.10 590	0.09 627	0.13 667	0.13 681	0.15 700	0.15 704

RTSA	0.46 749	0.19 702	3.33 792	0.25 697	0.15 680	0.72 763	0.21 636	0.37 691	0.78 769	0.42 725	0.44 705	0.31 664	0.43 740	0.55 762	0.37 734	0.10 590	0.09 627	0.13 667	0.13 681	0.15 700	0.15 704

ADCMid	0.26 692	0.15 655	0.42 715	0.20 588	0.14 661	0.25 658	0.26 709	0.35 675	0.40 663	0.37 713	0.45 707	0.34 682	0.42 736	0.36 714	0.36 730	0.10 590	0.09 627	0.11 631	0.11 645	0.13 666	0.13 668

RYNet	0.23 662	0.12 605	0.22 633	0.19 516	0.17 706	0.47 740	0.26 709	0.39 704	0.49 705	0.24 630	0.29 611	0.34 682	0.24 650	0.20 598	0.31 711	0.10 590	0.06 475	0.09 550	0.09 572	0.14 686	0.15 704

PA-Net	0.24 673	0.18 696	0.34 696	0.28 722	0.22 740	0.22 626	0.39 759	0.29 592	0.39 658	0.22 602	0.33 640	0.25 603	0.26 666	0.21 617	0.25 661	0.10 590	0.23 762	0.15 694	0.22 743	0.09 569	0.13 668
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.22 648	0.13 632	0.21 622	0.25 697	0.14 661	0.23 640	0.22 654	0.42 717	0.27 557	0.31 691	0.43 703	0.37 693	0.29 687	0.23 643	0.23 641	0.10 590	0.12 682	0.10 600	0.09 572	0.10 605	0.08 517

StereoDRNet	0.19 616	0.11 586	0.18 579	0.22 654	0.11 576	0.22 626	0.22 654	0.37 691	0.34 620	0.24 630	0.28 596	0.30 649	0.19 606	0.20 598	0.21 617	0.10 590	0.08 590	0.11 631	0.09 572	0.09 569	0.07 440

PWC_ROB	0.21 640	0.16 668	0.27 661	0.18 429	0.11 576	0.22 626	0.13 223	0.33 645	0.49 705	0.30 684	0.40 681	0.32 671	0.25 658	0.31 691	0.23 641	0.10 590	0.07 553	0.11 631	0.08 524	0.11 627	0.10 600

DN	0.10 293	0.05 39	0.10 207	0.15 135	0.09 396	0.12 359	0.18 548	0.17 310	0.16 333	0.08 169	0.09 209	0.08 224	0.06 81	0.08 31	0.09 119	0.11 625	0.05 283	0.07 360	0.06 332	0.07 427	0.09 568

YMNet	0.20 625	0.12 605	0.20 610	0.21 629	0.14 661	0.27 680	0.23 668	0.32 631	0.34 620	0.28 668	0.35 655	0.30 649	0.18 587	0.18 553	0.22 630	0.11 625	0.13 696	0.10 600	0.10 613	0.09 569	0.09 568

YMNet_1	0.20 625	0.12 605	0.20 610	0.21 629	0.14 661	0.27 680	0.23 668	0.32 631	0.34 620	0.28 668	0.35 655	0.30 649	0.18 587	0.18 553	0.22 630	0.11 625	0.13 696	0.10 600	0.10 613	0.09 569	0.09 568

CAS++	0.11 342	0.07 244	0.11 280	0.14 76	0.10 515	0.13 406	0.14 305	0.24 493	0.14 265	0.11 320	0.09 209	0.11 345	0.07 199	0.14 437	0.09 119	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.07 440	0.07 427	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ssnet_v2	0.17 588	0.10 558	0.18 579	0.17 323	0.11 576	0.21 612	0.22 654	0.34 660	0.25 530	0.23 617	0.23 514	0.27 620	0.19 606	0.22 635	0.21 617	0.11 625	0.10 651	0.09 550	0.09 572	0.08 503	0.08 517

SACVNet	0.19 616	0.12 605	0.15 474	0.17 323	0.13 637	0.22 626	0.18 548	0.31 625	0.31 597	0.24 630	0.31 623	0.30 649	0.23 641	0.23 643	0.17 565	0.11 625	0.08 590	0.10 600	0.10 613	0.12 647	0.14 690

HCRNet	0.16 565	0.23 722	0.12 336	0.35 748	0.11 576	0.15 481	0.17 497	0.26 530	0.22 483	0.19 547	0.24 526	0.21 546	0.14 504	0.15 461	0.13 443	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.07 440

APVNet	0.23 662	0.12 605	0.20 610	0.18 429	0.14 661	0.32 701	0.31 741	0.40 707	0.33 609	0.27 655	0.40 681	0.30 649	0.29 687	0.27 668	0.25 661	0.11 625	0.12 682	0.11 631	0.14 687	0.12 647	0.13 668

psmorigin	0.25 680	0.16 668	0.35 702	0.17 323	0.13 637	0.24 649	0.14 305	0.34 660	0.34 620	0.41 723	0.55 726	0.41 713	0.38 722	0.35 710	0.28 689	0.11 625	0.15 716	0.11 631	0.11 645	0.12 647	0.17 725

GwcNet	0.20 625	0.14 648	0.20 610	0.18 429	0.12 611	0.25 658	0.20 618	0.36 682	0.45 690	0.20 569	0.33 640	0.33 677	0.21 628	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.09 627	0.09 550	0.09 572	0.09 569	0.10 600

PSMNet-RSSM	0.14 493	0.07 244	0.14 437	0.15 135	0.08 267	0.13 406	0.16 463	0.25 516	0.24 505	0.17 496	0.28 596	0.23 581	0.14 504	0.16 490	0.14 487	0.11 625	0.06 475	0.09 550	0.12 669	0.08 503	0.07 440

CFNet-ft	0.14 493	0.07 244	0.15 474	0.12 7	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.22 445	0.24 505	0.17 496	0.26 567	0.24 590	0.14 504	0.16 490	0.15 526	0.11 625	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.09 569	0.08 517

AF-Net	0.23 662	0.17 681	0.17 544	0.27 715	0.13 637	0.26 670	0.24 680	0.33 645	0.51 715	0.25 643	0.33 640	0.39 704	0.27 673	0.28 677	0.26 674	0.11 625	0.10 651	0.16 705	0.12 669	0.11 627	0.11 627

RP	0.22 648	0.13 632	0.22 633	0.23 675	0.12 611	0.21 612	0.20 618	0.26 530	0.45 690	0.22 602	0.38 670	0.37 693	0.25 658	0.28 677	0.25 661	0.11 625	0.12 682	0.13 667	0.12 669	0.13 666	0.14 690

RGC	0.25 680	0.20 708	0.29 675	0.28 722	0.16 694	0.22 626	0.23 668	0.33 645	0.44 686	0.27 655	0.40 681	0.38 699	0.28 682	0.37 720	0.23 641	0.11 625	0.13 696	0.17 711	0.17 723	0.15 700	0.16 714

G-Net	0.25 680	0.17 681	0.38 706	0.23 675	0.16 694	0.51 743	0.23 668	0.29 592	0.35 634	0.36 709	0.38 670	0.31 664	0.29 687	0.28 677	0.27 680	0.11 625	0.09 627	0.12 653	0.10 613	0.16 714	0.14 690

Nwc_Net	0.23 662	0.17 681	0.22 633	0.25 697	0.15 680	0.25 658	0.27 714	0.38 698	0.39 658	0.22 602	0.41 692	0.30 649	0.29 687	0.28 677	0.25 661	0.11 625	0.10 651	0.17 711	0.20 733	0.10 605	0.11 627

DANet	0.21 640	0.16 668	0.29 675	0.25 697	0.13 637	0.23 640	0.19 595	0.28 570	0.27 557	0.28 668	0.32 633	0.35 688	0.32 705	0.31 691	0.24 653	0.11 625	0.09 627	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.11 627
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.18 604	0.12 605	0.14 437	0.24 687	0.10 515	0.18 554	0.18 548	0.37 691	0.30 587	0.22 602	0.28 596	0.28 630	0.18 587	0.23 643	0.19 593	0.11 625	0.07 553	0.10 600	0.10 613	0.08 503	0.08 517

CFNet_RVC	0.14 493	0.07 244	0.15 474	0.12 7	0.09 396	0.17 536	0.18 548	0.22 445	0.24 505	0.17 496	0.26 567	0.24 590	0.14 504	0.16 490	0.15 526	0.11 625	0.06 475	0.08 457	0.09 572	0.09 569	0.08 517

DPSNet	0.28 703	0.16 668	0.33 693	0.18 429	0.13 637	0.55 748	0.42 762	0.52 749	0.68 755	0.29 678	0.38 670	0.39 704	0.30 698	0.32 696	0.23 641	0.11 625	0.10 651	0.11 631	0.08 524	0.20 732	0.16 714

DRN-Test	0.20 625	0.11 586	0.21 622	0.22 654	0.10 515	0.22 626	0.22 654	0.40 707	0.38 652	0.24 630	0.33 640	0.26 613	0.22 635	0.22 635	0.25 661	0.11 625	0.07 553	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.08 517

NaN_ROB	0.23 662	0.20 708	0.25 650	0.25 697	0.13 637	0.31 699	0.27 714	0.34 660	0.41 670	0.31 691	0.31 623	0.32 671	0.23 641	0.31 691	0.22 630	0.11 625	0.17 738	0.10 600	0.11 645	0.08 503	0.09 568

MDST_ROB	0.22 648	0.10 558	0.18 579	0.18 429	0.11 576	0.40 731	0.19 595	0.44 731	0.42 672	0.40 719	0.40 681	0.29 639	0.21 628	0.27 668	0.19 593	0.11 625	0.10 651	0.14 682	0.11 645	0.10 605	0.08 517

ETE_ROB	0.23 662	0.17 681	0.23 641	0.25 697	0.14 661	0.26 670	0.29 731	0.32 631	0.37 646	0.28 668	0.37 663	0.45 721	0.27 673	0.28 677	0.27 680	0.11 625	0.09 627	0.12 653	0.10 613	0.14 686	0.13 668

PWCDC_ROB	0.21 640	0.13 632	0.23 641	0.25 697	0.12 611	0.20 599	0.15 395	0.34 660	0.55 728	0.29 678	0.49 715	0.21 546	0.15 524	0.28 677	0.20 603	0.11 625	0.09 627	0.10 600	0.08 524	0.11 627	0.09 568

AANet	0.31 716	0.20 708	1.05 779	0.16 233	0.13 637	0.23 640	0.16 463	0.30 607	0.64 749	0.60 750	0.53 721	0.46 725	0.39 725	0.23 643	0.33 724	0.12 651	0.10 651	0.11 631	0.10 613	0.13 666	0.12 649

DStereoSA	0.26 692	0.19 702	0.39 707	0.27 715	0.17 706	0.23 640	0.21 636	0.50 743	0.60 739	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.34 711	0.40 734	0.29 698	0.12 651	0.11 666	0.16 705	0.14 687	0.15 700	0.12 649

rvit_105_1	0.19 616	0.12 605	0.25 650	0.21 629	0.16 694	0.22 626	0.28 720	0.32 631	0.42 672	0.20 569	0.21 491	0.22 564	0.18 587	0.19 579	0.18 578	0.12 651	0.12 682	0.13 667	0.15 707	0.08 503	0.07 440

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 211	0.10 558	0.32 688	0.15 135	0.06 44	0.08 95	0.14 305	0.11 69	0.10 105	0.07 104	0.07 86	0.06 54	0.04 1	0.11 232	0.07 11	0.12 651	0.04 25	0.07 360	0.05 227	0.05 196	0.05 218

test_sample7	0.16 565	0.10 558	0.16 518	0.14 76	0.12 611	0.16 512	0.17 497	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.12 651	0.06 475	0.10 600	0.09 572	0.11 627	0.10 600

GASNet	0.22 648	0.24 725	0.34 696	0.26 707	0.17 706	0.27 680	0.16 463	0.45 734	0.42 672	0.27 655	0.24 526	0.30 649	0.16 545	0.27 668	0.18 578	0.12 651	0.09 627	0.12 653	0.11 645	0.16 714	0.08 517

hitnet-ft	0.18 604	0.10 558	0.17 544	0.14 76	0.09 396	0.27 680	0.20 618	0.25 516	0.26 544	0.24 630	0.32 633	0.32 671	0.23 641	0.24 655	0.21 617	0.12 651	0.07 553	0.10 600	0.08 524	0.12 647	0.11 627

DMCA-RVC	0.17 588	0.10 558	0.16 518	0.24 687	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.26 530	0.24 505	0.21 586	0.27 585	0.25 603	0.27 673	0.18 553	0.21 617	0.12 651	0.08 590	0.13 667	0.10 613	0.10 605	0.08 517

FADNet-RVC	0.21 640	0.20 708	0.40 710	0.21 629	0.16 694	0.21 612	0.15 395	0.27 545	0.27 557	0.26 648	0.32 633	0.26 613	0.21 628	0.22 635	0.19 593	0.12 651	0.13 696	0.12 653	0.14 687	0.13 666	0.18 732

STTStereo	0.18 604	0.13 632	0.28 666	0.20 588	0.11 576	0.16 512	0.21 636	0.29 592	0.23 493	0.22 602	0.30 617	0.29 639	0.18 587	0.20 598	0.20 603	0.12 651	0.11 666	0.11 631	0.14 687	0.09 569	0.08 517

AnyNet_C32	0.26 692	0.16 668	0.39 707	0.20 588	0.17 706	0.26 670	0.31 741	0.32 631	0.45 690	0.31 691	0.50 717	0.30 649	0.34 711	0.41 741	0.36 730	0.12 651	0.12 682	0.12 653	0.14 687	0.14 686	0.15 704

ADCPNet	0.26 692	0.17 681	0.62 747	0.21 629	0.15 680	0.36 720	0.25 698	0.33 645	0.37 646	0.31 691	0.41 692	0.36 690	0.29 687	0.29 684	0.34 728	0.12 651	0.10 651	0.11 631	0.12 669	0.14 686	0.13 668

CVANet_RVC	0.18 604	0.11 586	0.14 437	0.21 629	0.11 576	0.19 578	0.18 548	0.34 660	0.34 620	0.22 602	0.31 623	0.28 630	0.18 587	0.24 655	0.18 578	0.12 651	0.08 590	0.12 653	0.12 669	0.09 569	0.08 517

UCFNet_RVC	0.15 534	0.08 397	0.13 387	0.11 1	0.10 515	0.20 599	0.10 45	0.24 493	0.23 493	0.17 496	0.21 491	0.24 590	0.15 524	0.18 553	0.15 526	0.12 651	0.07 553	0.11 631	0.13 681	0.11 627	0.10 600

SANet	0.25 680	0.14 648	0.29 675	0.21 629	0.11 576	0.29 694	0.25 698	0.40 707	0.65 753	0.36 709	0.40 681	0.42 715	0.27 673	0.27 668	0.25 661	0.12 651	0.09 627	0.10 600	0.09 572	0.13 666	0.12 649

PDISCO_ROB	0.28 703	0.16 668	0.28 666	0.28 722	0.20 729	0.33 705	0.27 714	0.45 734	0.58 735	0.28 668	0.41 692	0.45 721	0.30 698	0.34 705	0.35 729	0.12 651	0.09 627	0.17 711	0.16 715	0.17 721	0.13 668

DispFullNet	0.27 700	0.22 718	0.66 751	0.28 722	0.17 706	0.27 680	0.17 497	0.34 660	0.57 732	0.27 655	0.37 663	0.43 717	0.24 650	0.39 727	0.25 661	0.12 651	0.06 475	0.19 723	0.11 645	0.23 741	0.16 714

WCMA_ROB	0.24 673	0.11 586	0.24 647	0.17 323	0.14 661	0.34 710	0.16 463	0.33 645	0.33 609	0.39 716	0.54 725	0.40 710	0.35 715	0.35 710	0.26 674	0.12 651	0.12 682	0.12 653	0.11 645	0.14 686	0.14 690

PSMNet_ROB	0.22 648	0.12 605	0.15 474	0.27 715	0.15 680	0.25 658	0.36 753	0.43 723	0.37 646	0.27 655	0.33 640	0.32 671	0.23 641	0.21 617	0.27 680	0.12 651	0.08 590	0.13 667	0.11 645	0.10 605	0.09 568

DStereoFS	0.27 700	0.22 718	0.32 688	0.23 675	0.15 680	0.23 640	0.21 636	0.52 749	0.49 705	0.28 668	0.45 707	0.34 682	0.36 718	0.53 759	0.29 698	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.13 681	0.17 721	0.17 725

DLNR-FE	10.51 810	2.29 795	19.85 824	120.28 833	13.21 815	0.06 16	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	53.18 835	0.04 63

S2M2_L	0.09 211	0.08 397	0.11 280	0.13 19	0.10 515	0.08 95	0.06 1	0.10 39	0.10 105	0.10 277	0.10 246	0.09 276	0.09 312	0.11 232	0.11 321	0.13 670	0.07 553	0.08 457	0.09 572	0.10 605	0.08 517
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TCMNet	0.19 616	0.12 605	0.20 610	0.21 629	0.18 717	0.21 612	0.24 680	0.28 570	0.36 639	0.23 617	0.26 567	0.25 603	0.20 620	0.20 598	0.23 641	0.13 670	0.11 666	0.11 631	0.12 669	0.13 666	0.12 649

DLNR_Zeroshot_test	10.48 809	2.27 794	19.78 823	120.28 833	13.29 816	0.06 16	0.13 223	0.24 493	0.10 105	0.08 169	0.10 246	0.09 276	0.07 199	0.10 141	0.09 119	0.13 670	0.04 25	0.06 233	0.04 67	52.68 834	0.04 63

Wz-Net-TNSev	0.29 707	0.20 708	0.69 759	0.19 516	0.15 680	0.38 726	0.27 714	0.36 682	0.56 730	0.35 706	0.42 700	0.45 721	0.39 725	0.33 700	0.31 711	0.13 670	0.13 696	0.10 600	0.12 669	0.15 700	0.15 704

pcwnet_v2	0.19 616	0.11 586	0.26 659	0.18 429	0.14 661	0.18 554	0.15 395	0.37 691	0.46 699	0.19 547	0.24 526	0.21 546	0.19 606	0.21 617	0.20 603	0.13 670	0.10 651	0.10 600	0.10 613	0.11 627	0.13 668

DGSMNet	0.25 680	0.19 702	0.34 696	0.21 629	0.24 747	0.24 649	0.21 636	0.36 682	0.42 672	0.25 643	0.32 633	0.38 699	0.21 628	0.29 684	0.24 653	0.13 670	0.11 666	0.14 682	0.16 715	0.23 741	0.23 745

FADNet	0.21 640	0.23 722	0.37 705	0.18 429	0.17 706	0.25 658	0.13 223	0.32 631	0.32 603	0.23 617	0.25 553	0.27 620	0.21 628	0.19 579	0.16 547	0.13 670	0.15 716	0.12 653	0.15 707	0.17 721	0.18 732

NCC-stereo	0.25 680	0.15 655	0.31 684	0.26 707	0.17 706	0.21 612	0.31 741	0.41 712	0.40 663	0.24 630	0.38 670	0.33 677	0.29 687	0.37 720	0.28 689	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.22 743	0.13 666	0.13 668

edge stereo	0.23 662	0.14 648	0.21 622	0.21 629	0.13 637	0.24 649	0.16 463	0.32 631	0.42 672	0.32 698	0.40 681	0.39 704	0.35 715	0.25 661	0.25 661	0.13 670	0.11 666	0.14 682	0.11 645	0.12 647	0.14 690

Abc-Net	0.25 680	0.15 655	0.31 684	0.26 707	0.17 706	0.21 612	0.31 741	0.41 712	0.40 663	0.24 630	0.38 670	0.33 677	0.29 687	0.37 720	0.28 689	0.13 670	0.11 666	0.15 694	0.22 743	0.13 666	0.13 668
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 692	0.15 655	0.31 684	0.24 687	0.18 717	0.23 640	0.15 395	0.39 704	0.72 760	0.32 698	0.42 700	0.36 690	0.29 687	0.33 700	0.30 705	0.13 670	0.11 666	0.14 682	0.13 681	0.16 714	0.20 740

XQC	0.29 707	0.23 722	0.53 729	0.29 731	0.19 725	0.36 720	0.28 720	0.37 691	0.58 735	0.31 691	0.31 623	0.37 693	0.30 698	0.39 727	0.39 742	0.13 670	0.09 627	0.15 694	0.12 669	0.18 725	0.18 732

ADCS	0.30 710	0.19 702	0.48 726	0.21 629	0.18 717	0.29 694	0.24 680	0.42 717	0.64 749	0.40 719	0.50 717	0.40 710	0.37 720	0.40 734	0.43 752	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.14 687	0.16 714	0.16 714

AnyNet_C01	0.37 730	0.26 734	1.41 786	0.22 654	0.17 706	0.51 743	0.28 720	0.36 682	0.40 663	0.39 716	0.75 756	0.46 725	0.39 725	0.46 747	0.50 764	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.14 687	0.14 686	0.16 714

AdaStereo	0.15 534	0.11 586	0.16 518	0.19 516	0.09 396	0.21 612	0.11 91	0.33 645	0.28 573	0.21 586	0.23 514	0.21 546	0.13 470	0.19 579	0.15 526	0.13 670	0.05 283	0.10 600	0.07 440	0.09 569	0.07 440
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.
DeepPruner_ROB	0.16 565	0.11 586	0.16 518	0.17 323	0.10 515	0.17 536	0.15 395	0.32 631	0.21 461	0.19 547	0.21 491	0.22 564	0.19 606	0.21 617	0.16 547	0.13 670	0.09 627	0.09 550	0.10 613	0.11 627	0.11 627

LSM	0.34 727	0.21 714	0.62 747	0.27 715	0.62 780	0.35 715	0.26 709	0.43 723	0.49 705	0.45 732	0.60 740	0.42 715	0.37 720	0.35 710	0.26 674	0.13 670	0.21 756	0.14 682	0.16 715	0.18 725	0.34 763

SGM_RVC	0.24 673	0.12 605	0.16 518	0.15 135	0.09 396	0.34 710	0.19 595	0.35 675	0.32 603	0.44 730	0.38 670	0.53 739	0.36 718	0.36 714	0.26 674	0.13 670	0.13 696	0.13 667	0.13 681	0.11 627	0.11 627
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.20 625	0.15 655	0.18 579	0.18 429	0.10 515	0.20 599	0.11 91	0.30 607	0.31 597	0.29 678	0.31 623	0.31 664	0.23 641	0.28 677	0.19 593	0.13 670	0.15 716	0.17 711	0.16 715	0.10 605	0.10 600
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
rvit_0105_5	0.14 493	0.10 558	0.14 437	0.17 323	0.09 396	0.14 456	0.23 668	0.24 493	0.27 557	0.14 427	0.15 379	0.18 507	0.13 470	0.17 530	0.14 487	0.14 691	0.11 666	0.10 600	0.11 645	0.08 503	0.07 440

rvit_0105_3	0.16 565	0.10 558	0.15 474	0.20 588	0.12 611	0.15 481	0.26 709	0.25 516	0.30 587	0.15 452	0.17 416	0.21 546	0.14 504	0.18 553	0.14 487	0.14 691	0.11 666	0.12 653	0.14 687	0.07 427	0.07 440

SGM-ForestM	0.33 720	0.12 605	0.17 544	0.16 233	0.11 576	0.42 736	0.20 618	0.43 723	0.53 726	0.53 739	0.57 732	1.41 785	0.44 744	0.42 742	0.29 698	0.14 691	0.16 733	0.16 705	0.16 715	0.12 647	0.13 668

MeshStereo	0.27 700	0.13 632	0.18 579	0.15 135	0.11 576	0.33 705	0.24 680	0.41 712	0.36 639	0.53 739	0.58 736	0.67 750	0.41 732	0.36 714	0.27 680	0.14 691	0.13 696	0.13 667	0.11 645	0.11 627	0.11 627
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
PM Cens cmp D40	0.34 727	0.15 655	0.20 610	0.17 323	0.13 637	0.40 731	0.21 636	0.51 747	0.52 721	0.64 753	0.74 755	0.84 765	0.50 751	0.46 747	0.39 742	0.15 695	0.15 716	0.16 705	0.14 687	0.13 666	0.13 668

PM Graph cmp D40	0.32 719	0.16 668	0.27 661	0.19 516	0.13 637	0.32 701	0.21 636	0.43 723	0.58 735	0.56 745	0.73 752	0.71 759	0.47 747	0.40 734	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 668

PatchMatch Cens Cmp	0.34 727	0.15 655	0.21 622	0.17 323	0.13 637	0.42 736	0.21 636	0.48 740	0.53 726	0.69 758	0.81 763	0.88 766	0.52 755	0.45 746	0.37 734	0.15 695	0.15 716	0.16 705	0.15 707	0.13 666	0.13 668

PatchMatch Graph Cmp	0.33 720	0.16 668	0.27 661	0.19 516	0.13 637	0.33 705	0.21 636	0.44 731	0.63 747	0.57 748	0.84 765	0.69 753	0.46 746	0.39 727	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.15 694	0.14 687	0.12 647	0.13 668

PatchMatch		0.16 668		0.19 516		0.32 701		0.43 723		0.56 745		0.66 748		0.42 742		0.15 695		0.15 694		0.12 647

rvit_0105_6	0.14 493	0.09 489	0.18 579	0.17 323	0.10 515	0.10 241	0.17 497	0.19 375	0.26 544	0.12 360	0.18 445	0.17 491	0.13 470	0.18 553	0.13 443	0.15 695	0.11 666	0.12 653	0.10 613	0.09 569	0.06 349

rvit_0105_4	0.15 534	0.09 489	0.17 544	0.17 323	0.10 515	0.12 359	0.20 618	0.23 467	0.27 557	0.14 427	0.20 471	0.17 491	0.14 504	0.17 530	0.13 443	0.15 695	0.11 666	0.11 631	0.10 613	0.09 569	0.06 349

DualNet (step1)	0.17 588	0.12 605	0.21 622	0.13 19	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.16 490	0.16 547	0.15 695	0.06 475	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample9	0.18 604	0.12 605	0.21 622	0.13 19	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.28 570	0.24 505	0.21 586	0.21 491	0.24 590	0.20 620	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

test_sample8	0.20 625	0.12 605	0.21 622	0.13 19	0.14 661	0.18 554	0.14 305	0.32 631	0.21 461	0.28 668	0.22 509	0.36 690	0.26 666	0.19 579	0.18 578	0.15 695	0.30 769	0.14 682	0.14 687	0.15 700	0.13 668

SQANet	0.24 673	0.24 725	0.31 684	0.31 737	0.19 725	0.27 680	0.13 223	0.30 607	0.33 609	0.25 643	0.37 663	0.31 664	0.22 635	0.27 668	0.23 641	0.15 695	0.10 651	0.21 731	0.16 715	0.22 735	0.16 714

HBP-ISP	0.18 604	0.13 632	0.17 544	0.15 135	0.11 576	0.08 95	0.13 223	0.28 570	0.30 587	0.22 602	0.33 640	0.21 546	0.25 658	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.17 738	0.21 731	0.17 723	0.10 605	0.09 568

UDG	0.21 640	0.17 681	0.20 610	0.23 675	0.15 680	0.31 699	0.20 618	0.33 645	0.35 634	0.24 630	0.28 596	0.31 664	0.29 687	0.21 617	0.23 641	0.15 695	0.12 682	0.13 667	0.09 572	0.14 686	0.15 704

MFN_U_SF_RVC	0.33 720	0.22 718	0.58 740	0.31 737	0.15 680	0.36 720	0.17 497	0.54 756	0.46 699	0.47 735	0.56 728	0.58 742	0.39 725	0.36 714	0.38 738	0.15 695	0.15 716	0.18 721	0.21 740	0.16 714	0.16 714

PMTNet	0.09 211	0.05 39	0.09 138	0.12 7	0.06 44	0.13 406	0.14 305	0.16 271	0.11 145	0.09 226	0.13 347	0.10 311	0.07 199	0.14 437	0.10 229	0.15 695	0.04 25	0.05 63	0.03 1	0.07 427	0.06 349

SAMSARA	0.41 737	0.28 743	0.34 696	0.55 768	0.39 762	0.85 773	1.25 795	0.49 742	0.52 721	0.36 709	0.35 655	0.56 741	0.39 725	0.39 727	0.41 749	0.15 695	0.20 746	0.15 694	0.14 687	0.23 741	0.21 741

DeepPrunerF	0.24 673	0.17 681	0.45 718	0.26 707	0.16 694	0.23 640	0.29 731	0.37 691	0.51 715	0.27 655	0.31 623	0.24 590	0.28 682	0.22 635	0.23 641	0.15 695	0.11 666	0.20 728	0.18 729	0.12 647	0.14 690

PS-NSSS	0.20 625	0.21 714	0.23 641	0.20 588	0.10 515	0.19 578	0.17 497	0.36 682	0.26 544	0.27 655	0.34 651	0.27 620	0.24 650	0.20 598	0.20 603	0.15 695	0.12 682	0.17 711	0.14 687	0.10 605	0.09 568

NCCL2	0.24 673	0.15 655	0.18 579	0.34 743	0.18 717	0.24 649	0.24 680	0.34 660	0.29 581	0.31 691	0.38 670	0.38 699	0.29 687	0.23 643	0.25 661	0.15 695	0.12 682	0.18 721	0.21 740	0.13 666	0.13 668

CBMV_ROB	0.19 616	0.13 632	0.18 579	0.16 233	0.11 576	0.16 512	0.12 139	0.27 545	0.29 581	0.27 655	0.31 623	0.27 620	0.24 650	0.24 655	0.16 547	0.15 695	0.18 740	0.22 737	0.20 733	0.10 605	0.12 649

XPNet_ROB	0.22 648	0.12 605	0.20 610	0.22 654	0.13 637	0.22 626	0.19 595	0.35 675	0.40 663	0.30 684	0.40 681	0.38 699	0.27 673	0.26 665	0.29 698	0.15 695	0.10 651	0.10 600	0.10 613	0.13 666	0.12 649

SGM-Forest	0.20 625	0.14 648	0.18 579	0.20 588	0.13 637	0.21 612	0.22 654	0.33 645	0.31 597	0.24 630	0.29 611	0.28 630	0.20 620	0.23 643	0.18 578	0.15 695	0.16 733	0.15 694	0.14 687	0.13 666	0.12 649
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
fsdfsdds	0.54 756	0.19 702	0.72 765	0.34 743	0.18 717	0.51 743	0.33 750	0.55 759	1.06 779	0.74 767	2.30 797	1.05 771	0.89 785	0.36 714	0.48 761	0.16 717	0.16 733	0.26 744	0.19 730	0.15 700	0.15 704

rvit_stereo_0075_2	0.17 588	0.12 605	0.25 650	0.23 675	0.16 694	0.13 406	0.10 45	0.30 607	0.27 557	0.20 569	0.28 596	0.22 564	0.15 524	0.18 553	0.13 443	0.16 717	0.10 651	0.17 711	0.10 613	0.10 605	0.10 600

SDNR	0.20 625	0.09 489	0.19 605	0.16 233	0.12 611	0.79 770	0.13 223	0.26 530	0.33 609	0.19 547	0.25 553	0.19 519	0.12 434	0.19 579	0.15 526	0.16 717	0.18 740	0.14 682	0.11 645	0.08 503	0.12 649

Syn2CoEx	0.22 648	0.16 668	0.29 675	0.29 731	0.15 680	0.26 670	0.21 636	0.34 660	0.32 603	0.29 678	0.36 660	0.28 630	0.25 658	0.20 598	0.25 661	0.16 717	0.12 682	0.14 682	0.11 645	0.09 569	0.08 517

NOSS_ROB	0.19 616	0.13 632	0.18 579	0.16 233	0.12 611	0.16 512	0.12 139	0.30 607	0.33 609	0.20 569	0.22 509	0.27 620	0.24 650	0.21 617	0.16 547	0.16 717	0.18 740	0.23 740	0.21 740	0.13 666	0.13 668

LALA_ROB	0.25 680	0.16 668	0.23 641	0.27 715	0.17 706	0.27 680	0.27 714	0.42 717	0.38 652	0.33 702	0.39 678	0.51 735	0.26 666	0.29 684	0.28 689	0.16 717	0.09 627	0.13 667	0.12 669	0.13 666	0.13 668

TARStereo(FT)	0.37 730	0.26 734	0.32 688	0.42 758	0.20 729	0.78 768	1.22 793	0.43 723	0.42 672	0.33 702	0.53 721	0.48 732	0.38 722	0.33 700	0.32 716	0.17 723	0.14 707	0.21 731	0.15 707	0.23 741	0.12 649

2222	0.37 730	0.26 734	0.32 688	0.42 758	0.20 729	0.78 768	1.22 793	0.43 723	0.42 672	0.33 702	0.53 721	0.48 732	0.38 722	0.33 700	0.32 716	0.17 723	0.14 707	0.21 731	0.15 707	0.23 741	0.12 649

1111	0.45 747	0.24 725	0.56 734	0.33 741	0.20 729	0.88 775	0.37 754	0.52 749	0.84 772	0.64 753	0.69 746	0.70 755	0.70 774	0.79 773	0.38 738	0.17 723	0.15 716	0.19 723	0.19 730	0.22 735	0.17 725

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 648	0.21 714	0.25 650	0.26 707	0.11 576	0.24 649	0.14 305	0.39 704	0.24 505	0.32 698	0.36 660	0.30 649	0.21 628	0.19 579	0.22 630	0.17 723	0.14 707	0.21 731	0.16 715	0.13 666	0.12 649

UHP(ZeroShot)	1.91 787	0.25 731	1.18 781	0.34 743	0.18 717	5.77 801	0.24 680	0.87 776	3.44 801	2.38 800	11.09 813	6.66 806	3.09 802	0.90 784	0.65 775	0.18 727	0.14 707	0.19 723	0.17 723	0.22 735	0.16 714

TARSTereo(ZeroShot)	0.66 762	0.18 696	0.59 742	0.28 722	0.22 740	1.31 789	0.25 698	0.61 767	1.61 794	0.69 758	3.69 799	1.08 773	0.82 779	0.39 727	0.32 716	0.18 727	0.15 716	0.20 728	0.20 733	0.18 725	0.24 746

TestStereooo	0.66 762	0.18 696	0.59 742	0.28 722	0.22 740	1.31 789	0.25 698	0.61 767	1.61 794	0.69 758	3.69 799	1.08 773	0.82 779	0.39 727	0.32 716	0.18 727	0.15 716	0.20 728	0.20 733	0.18 725	0.24 746

UHP	1.91 787	0.25 731	1.18 781	0.34 743	0.18 717	5.77 801	0.24 680	0.87 776	3.44 801	2.38 800	11.09 813	6.66 806	3.09 802	0.90 784	0.65 775	0.18 727	0.14 707	0.19 723	0.17 723	0.22 735	0.16 714

PStereo	0.20 625	0.22 718	0.20 610	0.18 429	0.10 515	0.13 406	0.19 595	0.28 570	0.38 652	0.20 569	0.14 362	0.28 630	0.32 705	0.24 655	0.32 716	0.18 727	0.13 696	0.16 705	0.11 645	0.13 666	0.12 649

Selective-IGEV-i16pa	19.44 816	3.95 798	1.06 780	0.21 629	0.19 725	105.21 835	0.29 731	22.78 823	47.64 834	4.27 804	59.07 834	9.08 810	2.84 801	125.10 836	5.92 806	0.18 727	0.12 682	0.09 550	0.12 669	0.12 647	0.52 775

dad	0.18 604	0.20 708	0.21 622	0.17 323	0.11 576	0.20 599	0.19 595	0.21 418	0.28 573	0.30 684	0.24 526	0.30 649	0.13 470	0.19 579	0.17 565	0.18 727	0.09 627	0.11 631	0.09 572	0.11 627	0.07 440

DDUNet	0.23 662	0.18 696	0.22 633	0.22 654	0.15 680	0.25 658	0.24 680	0.30 607	0.31 597	0.31 691	0.37 663	0.34 682	0.26 666	0.25 661	0.21 617	0.18 727	0.13 696	0.17 711	0.11 645	0.16 714	0.17 725

FINET	0.22 648	0.18 696	0.28 666	0.19 516	0.16 694	0.24 649	0.24 680	0.33 645	0.49 705	0.26 648	0.33 640	0.22 564	0.23 641	0.23 643	0.18 578	0.18 727	0.16 733	0.11 631	0.10 613	0.15 700	0.14 690

UHP(FT)	0.42 739	0.26 734	0.45 718	0.37 752	0.20 729	0.62 753	0.45 766	0.53 753	0.75 765	0.55 742	0.78 759	0.70 755	0.58 762	0.51 754	0.40 745	0.19 736	0.22 760	0.22 737	0.20 733	0.21 733	0.17 725

mmmmmm	0.42 739	0.26 734	0.45 718	0.37 752	0.20 729	0.62 753	0.45 766	0.53 753	0.75 765	0.55 742	0.78 759	0.70 755	0.58 762	0.51 754	0.40 745	0.19 736	0.22 760	0.22 737	0.20 733	0.21 733	0.17 725

PSMNet-RUCA	0.28 703	0.33 754	0.42 715	0.36 750	0.32 760	0.18 554	0.20 618	0.42 717	0.30 587	0.33 702	0.41 692	0.40 710	0.24 650	0.31 691	0.20 603	0.19 736	0.11 666	0.25 743	0.15 707	0.22 735	0.16 714

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 710	0.24 725	0.30 681	0.36 750	0.16 694	0.36 720	0.31 741	0.34 660	0.43 684	0.41 723	0.46 710	0.38 699	0.30 698	0.35 710	0.29 698	0.19 736	0.20 746	0.26 744	0.29 758	0.18 725	0.19 737

BEATNet-Init1	0.54 756	0.28 743	0.68 758	0.31 737	0.21 737	0.85 773	0.31 741	0.57 760	0.69 758	0.89 778	1.00 773	2.17 792	0.66 770	0.58 766	0.44 755	0.19 736	0.18 740	0.23 740	0.22 743	0.22 735	0.21 741

PVD	0.40 736	0.21 714	0.40 710	0.32 740	0.23 743	0.30 697	0.45 766	0.53 753	0.97 778	0.55 742	0.80 762	0.54 740	0.60 767	0.53 759	0.40 745	0.19 736	0.14 707	0.17 711	0.14 687	0.24 749	0.32 761

CSAN	0.30 710	0.24 725	0.28 666	0.34 743	0.19 725	0.34 710	0.42 762	0.38 698	0.51 715	0.38 715	0.40 681	0.44 720	0.34 711	0.29 684	0.31 711	0.19 736	0.16 733	0.19 723	0.19 730	0.14 686	0.15 704

ISRNet	0.18 604	0.08 397	0.20 610	0.19 516	0.13 637	0.15 481	0.12 139	0.30 607	0.33 609	0.21 586	0.26 567	0.27 620	0.18 587	0.17 530	0.20 603	0.20 743	0.08 590	0.14 682	0.14 687	0.14 686	0.17 725

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 744	0.39 759	0.56 734	0.40 755	0.20 729	0.66 758	0.33 750	0.54 756	0.72 760	0.71 763	0.72 751	0.62 744	0.55 757	0.52 757	0.47 760	0.20 743	0.19 745	0.29 758	0.30 760	0.24 749	0.19 737

MSMD_ROB	0.31 716	0.26 734	0.26 659	0.24 687	0.21 737	0.34 710	0.25 698	0.34 660	0.39 658	0.40 719	0.69 746	0.45 721	0.41 732	0.34 705	0.28 689	0.20 743	0.20 746	0.26 744	0.25 749	0.23 741	0.22 744

FSD					0.23 743	0.25 658	0.25 698	0.27 545	0.26 544	0.25 643	0.26 567	0.26 613	0.26 666	0.27 668	0.24 653	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751

FC-DCNN v2	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.26 707	0.23 743	0.39 729	0.29 731	0.41 712	0.44 686	0.46 733	0.57 732	0.51 735	0.41 732	0.38 725	0.30 705	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.24 746

FCDSN-DC	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.30 735	0.24 747	0.39 729	0.28 720	0.43 723	0.42 672	0.44 730	0.53 721	0.51 735	0.42 736	0.37 720	0.30 705	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.25 750
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 720	0.28 743	0.28 666	0.26 707	0.23 743	0.38 726	0.29 731	0.40 707	0.44 686	0.46 733	0.56 728	0.51 735	0.41 732	0.38 725	0.31 711	0.21 746	0.20 746	0.27 748	0.26 750	0.25 751	0.24 746

nnnnnnn	0.43 743	0.26 734	0.54 731	0.33 741	0.27 753	0.51 743	0.30 740	0.54 756	0.79 771	0.64 753	0.71 750	0.75 761	0.58 762	0.47 749	0.45 758	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.29 758	0.25 750

Anonymous_2	0.22 648	0.17 681	0.28 666	0.15 135	0.16 694	0.33 705	0.22 654	0.23 467	0.18 391	0.23 617	0.24 526	0.26 613	0.27 673	0.27 668	0.24 653	0.22 750	0.26 765	0.17 711	0.17 723	0.16 714	0.18 732

MANE	0.47 751	0.28 743	0.28 666	0.27 715	0.24 747	0.50 741	0.32 749	0.57 760	0.62 744	0.74 767	1.20 783	1.21 778	0.64 769	0.54 761	0.39 742	0.22 750	0.20 746	0.27 748	0.31 761	0.26 755	0.25 750

NVStereoNet_ROB	0.47 751	0.37 757	0.47 724	0.42 758	0.29 758	0.35 715	0.35 752	0.50 743	0.61 741	0.73 765	0.94 770	0.70 755	0.68 771	0.48 750	0.62 772	0.22 750	0.33 773	0.34 763	0.34 766	0.30 759	0.31 760
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
ELAS_RVC	0.42 739	0.29 750	0.33 693	0.28 722	0.24 747	0.56 749	0.38 757	0.50 743	0.61 741	0.74 767	0.76 757	0.67 750	0.56 759	0.55 762	0.42 751	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.27 757	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 739	0.29 750	0.34 696	0.28 722	0.24 747	0.63 755	0.37 754	0.52 749	0.52 721	0.72 764	0.82 764	0.68 752	0.56 759	0.52 757	0.45 758	0.22 750	0.21 756	0.27 748	0.26 750	0.26 755	0.26 754
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.30 710	0.28 743	0.24 647	0.20 588	0.28 755	0.41 734	0.22 654	0.46 737	0.33 609	0.37 713	0.46 710	0.37 693	0.30 698	0.40 734	0.43 752	0.23 756	0.14 707	0.21 731	0.17 723	0.23 741	0.19 737

PASM	0.33 720	0.25 731	0.51 728	0.28 722	0.27 753	0.30 697	0.31 741	0.35 675	0.51 715	0.36 709	0.40 681	0.47 729	0.35 715	0.34 705	0.36 730	0.23 756	0.26 765	0.26 744	0.28 757	0.23 741	0.21 741

CC-Net-ROB	0.28 703	0.31 752	0.36 704	0.30 735	0.15 680	0.25 658	0.19 595	0.45 734	0.34 620	0.39 716	0.37 663	0.39 704	0.31 703	0.27 668	0.27 680	0.24 758	0.18 740	0.30 760	0.23 747	0.19 730	0.15 704

ACVNet_1	0.45 747	0.51 764	0.61 745	0.45 762	0.28 755	0.50 741	0.28 720	0.58 765	0.71 759	0.63 752	0.59 738	0.74 760	0.50 751	0.50 752	0.36 730	0.26 759	0.25 763	0.39 765	0.29 758	0.32 763	0.25 750

GANetREF_RVC	0.31 716	0.34 755	0.29 675	0.35 748	0.16 694	0.33 705	0.42 762	0.48 740	0.52 721	0.35 706	0.35 655	0.34 682	0.32 705	0.40 734	0.33 724	0.27 760	0.20 746	0.29 758	0.15 707	0.19 730	0.18 732
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
otaku	0.39 734	0.38 758	0.53 729	0.44 761	0.28 755	0.57 750	0.24 680	0.42 717	0.62 744	0.40 719	0.50 717	0.46 725	0.34 711	0.40 734	0.33 724	0.30 761	0.30 769	0.39 765	0.33 763	0.30 759	0.29 757

Ntro	0.41 737	0.40 760	0.54 731	0.46 765	0.30 759	0.64 756	0.24 680	0.47 738	0.68 755	0.42 725	0.49 715	0.47 729	0.42 736	0.40 734	0.32 716	0.32 762	0.28 767	0.37 764	0.31 761	0.33 764	0.29 757

light-stereo	0.44 744	0.27 741	0.64 750	0.61 770	0.50 769	0.34 710	0.23 668	0.47 738	0.52 721	0.57 748	0.59 738	0.78 762	0.33 709	0.49 751	0.30 705	0.33 763	0.25 763	0.27 748	0.33 763	0.47 768	0.41 770

ACVNet-4b	0.39 734	0.53 765	0.56 734	0.45 762	0.24 747	0.46 739	0.18 548	0.50 743	0.64 749	0.42 725	0.45 707	0.60 743	0.27 673	0.34 705	0.24 653	0.33 763	0.14 707	0.48 768	0.42 769	0.31 762	0.27 756

MADNet+	0.76 770	0.72 775	3.76 795	0.67 772	0.41 764	0.99 780	0.97 791	0.72 771	0.75 765	0.52 738	0.58 736	0.64 747	0.68 771	0.89 783	1.04 790	0.35 765	0.36 774	0.28 757	0.23 747	0.38 766	0.33 762

Selective-IGEV-i1pa	2.90 790	3.64 797	0.72 765	0.29 731	0.14 661	10.70 808	0.45 766	4.60 803	3.77 803	3.60 803	7.07 802	3.52 795	2.16 799	13.72 817	2.40 801	0.37 766	0.15 716	0.13 667	0.10 613	0.15 700	0.36 765

Consistency-Raft	0.44 744	0.40 760	0.46 721	0.37 752	0.43 766	0.42 736	0.41 760	0.57 760	0.55 728	0.32 698	0.73 752	0.32 671	0.50 751	0.42 742	0.49 763	0.39 767	0.36 774	0.45 767	0.52 778	0.42 767	0.30 759

JetBlue	0.73 769	0.46 763	1.21 784	0.52 767	0.47 768	2.16 792	0.67 781	0.78 772	0.72 760	0.70 762	0.79 761	1.21 778	0.84 781	1.06 791	1.04 790	0.40 768	0.28 767	0.33 762	0.33 763	0.30 759	0.34 763

IMH-64-1	0.66 762	0.62 770	0.69 759	0.72 773	0.51 770	0.60 751	0.51 771	0.92 778	0.84 772	0.75 771	1.02 774	0.81 763	0.78 777	0.80 774	0.50 764	0.43 769	0.46 778	0.72 777	0.48 771	0.55 773	0.40 768

IMH-64	0.66 762	0.62 770	0.69 759	0.72 773	0.51 770	0.60 751	0.51 771	0.92 778	0.84 772	0.75 771	1.02 774	0.81 763	0.78 777	0.80 774	0.50 764	0.43 769	0.46 778	0.72 777	0.48 771	0.55 773	0.40 768

ACVNet_2	0.67 766	0.68 774	0.70 762	0.64 771	0.41 764	0.75 766	0.50 770	0.98 784	1.38 789	0.90 779	1.09 777	1.04 770	0.74 775	0.55 762	0.48 761	0.43 769	0.40 776	0.53 772	0.45 770	0.48 769	0.36 765

IMH	0.72 767	0.65 772	0.70 762	0.77 775	0.54 772	0.71 762	0.56 774	0.99 786	1.08 780	0.82 774	1.09 777	0.89 767	0.88 783	0.88 782	0.53 768	0.44 772	0.50 787	0.75 780	0.51 776	0.58 776	0.42 772

DStereoO	0.25 680	0.18 696	0.19 605	0.20 588	0.15 680	0.22 626	0.19 595	0.33 645	0.42 672	0.30 684	0.22 509	0.33 677	0.28 682	0.42 742	0.28 689	0.47 773	0.12 682	0.31 761	0.11 645	0.17 721	0.12 649

RainbowNet	0.54 756	0.61 769	0.71 764	0.57 769	0.43 766	0.66 758	0.37 754	0.60 766	0.87 775	0.51 737	0.67 742	0.63 745	0.47 747	0.50 752	0.44 755	0.47 773	0.48 783	0.53 772	0.41 768	0.53 772	0.41 770

TorneroNet-64	0.76 770	0.73 776	0.77 769	0.78 777	0.58 778	0.94 779	0.58 775	0.85 775	1.26 784	0.67 756	0.88 767	1.41 785	0.76 776	0.87 780	0.68 777	0.49 775	0.46 778	0.73 779	0.59 779	0.68 781	0.54 776

LVE	0.84 775	0.87 782	0.86 774	0.81 778	0.56 775	1.09 785	0.66 780	1.07 789	1.45 791	0.97 785	1.23 785	1.11 776	0.86 782	0.84 777	0.72 781	0.49 775	0.56 793	0.76 782	0.60 781	0.66 779	0.60 783

MonStereo1	0.49 753	0.27 741	0.61 745	0.29 731	0.20 729	0.40 731	0.19 595	0.51 747	0.66 754	0.53 739	0.91 769	1.02 769	0.59 766	0.51 754	0.58 769	0.53 777	0.32 772	0.55 774	0.40 767	0.36 765	0.38 767

TorneroNet	0.83 774	0.75 777	0.83 773	0.85 780	0.63 781	1.03 783	0.65 779	0.96 782	1.14 782	0.80 773	1.10 779	1.36 783	0.88 783	0.95 787	0.82 785	0.57 778	0.49 784	0.79 785	0.66 784	0.74 787	0.64 786

Dean	0.88 776	0.88 783	0.81 770	0.82 779	0.57 776	0.91 776	0.62 778	1.17 799	1.71 796	1.15 792	1.16 781	1.31 782	1.00 789	0.82 776	0.83 786	0.57 778	0.56 793	0.78 784	0.65 782	0.67 780	0.58 777

anonymity	0.53 755	0.58 766	0.66 751	0.41 756	0.61 779	0.54 747	0.41 760	0.57 760	0.41 670	0.56 745	0.50 717	0.50 734	0.55 757	0.59 767	0.50 764	0.58 780	0.50 787	0.51 770	0.51 776	0.52 770	0.58 777

SGM+DAISY	0.57 759	0.58 766	0.67 755	0.41 756	0.55 773	0.68 760	0.51 771	0.57 760	0.46 699	0.67 756	0.70 748	0.69 753	0.57 761	0.64 769	0.58 769	0.59 781	0.49 784	0.50 769	0.50 775	0.52 770	0.59 780

WAO-7	0.80 772	0.78 778	0.57 737	0.85 780	0.67 783	0.76 767	0.69 784	1.07 789	1.30 786	0.90 779	1.20 783	1.05 771	0.93 786	0.71 771	0.68 777	0.60 782	0.62 797	0.67 776	0.68 785	0.64 777	0.59 780

SPS-STEREO	0.58 760	0.59 768	0.66 751	0.45 762	0.55 773	0.65 757	0.44 765	0.63 769	0.51 715	0.69 758	0.65 741	0.66 748	0.58 762	0.62 768	0.62 772	0.62 783	0.47 782	0.51 770	0.49 773	0.55 773	0.58 777
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	0.37 730	0.42 762	0.27 661	1.03 788	0.39 762	0.18 554	0.08 9	0.21 418	0.18 391	0.28 668	0.25 553	0.15 452	0.12 434	0.16 490	0.14 487	0.64 784	0.43 777	0.75 780	0.65 782	0.64 777	0.46 774

MFMNet_re	0.65 761	0.66 773	0.66 751	0.51 766	0.69 784	0.70 761	0.58 775	0.65 770	0.75 765	0.61 751	0.73 752	0.63 745	0.68 771	0.65 770	0.60 771	0.66 785	0.58 796	0.63 775	0.59 779	0.68 781	0.69 787

WAO-6	0.82 773	0.81 779	0.63 749	0.87 782	0.63 781	0.79 770	0.60 777	0.98 784	1.52 793	0.91 782	0.97 772	1.08 773	1.04 790	0.72 772	0.70 780	0.72 786	0.49 784	0.91 788	0.71 786	0.70 783	0.59 780

PWCK	0.72 767	0.95 784	0.99 777	0.77 775	0.32 760	0.79 770	0.38 757	0.92 778	0.90 776	0.96 784	0.76 757	0.97 768	0.62 768	0.87 780	0.68 777	0.73 787	0.46 778	0.76 782	0.49 773	0.71 784	0.44 773

WAO-8	0.92 777	0.83 780	0.67 755	0.94 785	0.70 785	0.92 777	0.68 782	1.08 791	1.80 798	1.06 789	1.42 787	1.29 780	1.08 792	0.86 778	0.80 783	0.74 788	0.54 790	0.86 786	0.75 787	0.71 784	0.63 784

Venus	0.92 777	0.83 780	0.67 755	0.94 785	0.70 785	0.92 777	0.68 782	1.08 791	1.80 798	1.06 789	1.42 787	1.29 780	1.08 792	0.86 778	0.80 783	0.74 788	0.54 790	0.86 786	0.75 787	0.71 784	0.63 784

UNDER WATER	0.99 781	1.00 786	1.47 787	1.00 787	0.71 787	1.18 787	0.86 787	0.81 774	1.09 781	1.02 786	0.90 768	1.53 789	1.26 796	1.06 791	1.02 789	0.79 790	0.54 790	1.02 790	0.88 791	0.83 789	0.75 788

notaker	0.98 780	1.13 787	1.02 778	1.14 790	0.81 788	0.73 765	0.69 784	0.94 781	1.15 783	1.19 794	1.19 782	1.41 785	1.17 795	1.10 793	0.74 782	0.82 791	0.64 798	1.18 793	0.79 789	1.02 791	0.82 791

UNDER WATER-64	0.97 779	0.96 785	1.48 788	0.88 783	0.57 776	1.24 788	0.90 789	0.78 772	0.96 777	1.05 787	0.85 766	1.56 790	1.26 796	0.97 789	0.99 788	0.88 792	0.57 795	1.04 792	0.88 791	0.81 788	0.75 788

TCMNet-wrong-test	3.69 797	5.54 808	3.91 798	12.22 808	11.75 809	4.77 799	3.86 799	1.08 791	0.74 764	1.13 791	2.21 796	6.16 803	0.53 756	3.43 803	2.33 798	0.90 793	0.20 746	1.85 800	1.69 798	5.71 804	3.79 804

JetRed	1.66 786	1.51 792	3.09 791	0.93 784	1.21 793	5.28 800	1.61 798	1.29 801	1.42 790	1.84 798	1.77 790	1.59 791	0.95 787	1.43 794	2.51 803	0.91 794	1.61 802	0.93 789	0.91 793	1.36 795	1.03 794

noway4	3.66 795	5.59 809	3.99 799	12.28 809	11.84 810	4.70 798	4.02 804	1.16 798	0.47 702	0.84 775	2.09 795	6.05 800	0.42 736	3.08 800	2.23 797	0.95 795	0.15 716	1.91 803	1.75 799	5.88 809	3.80 806

noway2	3.63 792	5.25 806	3.83 796	12.30 811	11.84 810	4.62 796	3.98 800	1.03 787	0.50 713	0.91 782	2.05 791	6.21 805	0.40 730	2.96 797	2.36 799	0.95 795	0.14 707	1.90 802	1.76 800	5.79 805	3.81 807

zzzz4	3.65 793	5.61 811	4.02 801	12.30 811	11.85 813	4.60 794	3.99 801	1.11 795	0.45 690	0.87 776	2.08 793	6.08 801	0.43 740	3.05 798	2.22 794	0.96 797	0.15 716	1.91 803	1.76 800	5.84 807	3.78 803

noway1	3.65 793	5.60 810	3.99 799	12.30 811	11.85 813	4.61 795	4.00 803	1.11 795	0.45 690	0.87 776	2.08 793	6.09 802	0.43 740	3.05 798	2.22 794	0.96 797	0.15 716	1.91 803	1.76 800	5.84 807	3.79 804

noway3	3.67 796	5.34 807	3.88 797	12.29 810	11.84 810	4.64 797	3.99 801	1.08 791	0.50 713	0.90 779	2.07 792	6.19 804	0.45 745	3.36 802	2.45 802	0.97 799	0.15 716	1.91 803	1.76 800	5.79 805	3.82 808

KSHMR	1.10 783	1.19 788	0.90 776	1.26 793	1.00 792	0.99 780	0.96 790	1.13 797	1.35 787	1.16 793	1.28 786	1.40 784	0.97 788	1.03 790	0.93 787	1.03 800	1.08 801	1.20 794	1.03 795	1.03 792	0.98 793

HanzoNet	1.31 785	1.29 791	1.22 785	1.13 789	0.85 789	1.05 784	0.84 786	1.06 788	1.47 792	1.66 797	1.63 789	2.48 794	1.78 798	1.63 795	1.69 792	1.27 801	0.80 800	1.32 796	1.02 794	1.07 794	0.90 792

ktn	1.02 782	1.23 789	0.82 771	1.24 792	0.86 790	1.00 782	0.86 787	0.96 782	1.37 788	1.05 787	1.12 780	1.16 777	1.06 791	0.95 787	0.62 772	1.28 802	0.71 799	1.39 797	0.83 790	1.06 793	0.77 790

DPSimNet_ROB	1.14 784	1.25 790	0.87 775	1.15 791	0.90 791	1.15 786	1.18 792	1.20 800	1.26 784	1.45 796	1.05 776	1.44 788	1.13 794	0.92 786	1.70 793	1.47 803	0.52 789	1.22 795	1.04 796	0.92 790	1.03 794

MADNet++	1.97 789	1.75 793	1.66 789	1.83 794	1.69 795	2.38 793	1.45 797	2.36 802	2.11 800	2.58 802	2.37 798	2.25 793	2.21 800	2.28 796	2.36 799	1.87 804	1.67 803	1.53 798	1.34 797	1.87 796	1.78 797

USTest	6.16 799	2.65 796	2.79 790	6.48 802	7.21 801	14.33 810	21.38 810	6.98 811	9.55 809	5.35 808	6.12 801	5.71 799	7.69 807	6.31 807	6.75 807	1.97 805	3.38 809	1.63 799	2.14 806	2.49 797	2.35 798

xxxxx1	7.75 800	5.06 803	7.26 803	3.15 796	3.91 797	16.37 811	22.88 813	5.87 808	8.68 806	7.99 809	8.55 803	9.13 811	8.46 808	10.05 809	10.47 808	2.43 806	2.48 805	3.56 809	12.26 814	3.48 799	3.02 800

tt_ll	7.75 800	5.06 803	7.26 803	3.15 796	3.91 797	16.37 811	22.88 813	5.87 808	8.68 806	7.99 809	8.55 803	9.13 811	8.46 808	10.05 809	10.47 808	2.43 806	2.48 805	3.56 809	12.26 814	3.48 799	3.02 800

ff	7.75 800	5.06 803	7.26 803	3.15 796	3.91 797	16.37 811	22.88 813	5.87 808	8.68 806	7.99 809	8.55 803	9.13 811	8.46 808	10.05 809	10.47 808	2.43 806	2.48 805	3.56 809	12.26 814	3.48 799	3.02 800

DGTPSM_ROB	8.06 804	4.50 799	8.69 812	5.34 799	10.73 803	8.32 804	22.71 811	5.47 806	13.38 813	5.13 806	9.98 808	5.10 797	10.47 811	5.53 805	12.77 814	3.79 809	8.00 810	3.49 807	6.95 811	3.74 802	7.09 812

DPSMNet_ROB	8.06 804	4.50 799	8.69 812	5.36 801	10.74 804	8.32 804	22.71 811	5.47 806	13.38 813	5.13 806	9.98 808	5.10 797	10.47 811	5.53 805	12.77 814	3.80 810	8.00 810	3.49 807	6.95 811	3.75 803	7.09 812

PML	8.57 806	9.39 817	6.24 802	5.34 799	6.36 800	13.21 809	20.99 809	5.35 805	6.68 805	17.75 819	26.46 829	7.58 808	6.08 806	7.89 808	5.76 804	5.33 811	1.83 804	5.95 817	1.93 804	8.75 814	2.53 799

tt	4.65 798	0.07 244	3.54 794	2.01 795	1.55 794	10.25 806	16.66 808	8.90 812	5.03 804	1.33 795	0.96 771	4.71 796	4.74 804	3.33 801	5.86 805	6.06 812	10.30 817	1.87 801	2.09 805	2.61 798	1.19 796

Anonymous_1	10.87 812	7.82 812	7.41 808	10.29 805	10.08 802	18.64 817	26.11 818	11.02 815	13.45 815	9.43 812	10.10 810	9.73 816	11.31 815	10.69 812	12.47 811	6.42 813	8.38 814	5.70 814	10.22 813	11.41 815	6.65 809

iinet-test	10.41 807	8.00 813	7.40 806	10.23 803	10.93 805	17.97 815	25.06 816	11.30 816	13.29 811	9.69 813	9.78 807	9.38 814	11.23 813	10.97 813	12.61 812	6.59 814	8.30 812	5.49 812	6.54 807	6.58 810	6.91 810

IINet	10.41 807	8.00 813	7.40 806	10.23 803	10.93 805	17.97 815	25.06 816	11.30 816	13.29 811	9.69 813	9.77 806	9.38 814	11.23 813	10.97 813	12.61 812	6.59 814	8.30 812	5.49 812	6.54 807	6.58 810	6.91 810

DPSM_ROB	11.10 813	8.47 815	7.95 809	10.84 806	11.58 807	19.10 818	26.50 821	12.02 818	14.09 816	10.38 815	10.91 811	10.39 817	11.92 816	11.67 815	13.39 816	6.99 816	8.79 815	5.82 815	6.92 809	6.97 812	7.31 814

DPSM	11.10 813	8.47 815	7.95 809	10.84 806	11.58 807	19.10 818	26.50 821	12.02 818	14.09 816	10.38 815	10.91 811	10.39 817	11.92 816	11.67 815	13.39 816	6.99 816	8.79 815	5.82 815	6.92 809	6.97 812	7.31 814

FlowAnything	22.34 823	17.13 824	15.98 817	22.00 823	23.23 821	38.39 829	53.32 825	24.19 828	28.48 826	21.00 830	21.93 825	20.83 822	23.97 823	23.44 828	26.83 823	14.04 818	17.80 826	11.63 818	14.08 823	14.00 818	14.65 816

RAFT-FEzeroshot	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 829	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 821	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

RAFT-FE	22.33 820	17.12 822	15.83 814	21.95 821	23.32 824	38.31 823	53.41 829	23.99 824	28.43 823	20.66 825	21.84 821	21.02 825	24.05 826	23.33 823	27.09 827	14.06 819	17.69 821	11.70 819	13.95 819	14.05 821	14.76 820

CasAABBNet	22.33 820	17.11 821	15.84 816	21.94 820	23.28 822	38.30 822	53.40 827	24.05 826	28.44 825	20.66 825	21.86 823	21.03 827	24.04 825	23.35 825	27.03 826	14.06 819	17.69 821	11.70 819	13.94 818	14.04 820	14.76 820

Selective-RAFT-Error	22.39 825	17.14 825	16.01 818	22.00 823	23.34 826	38.37 827	53.36 826	24.24 830	28.53 827	20.80 828	21.94 826	20.94 823	24.02 824	23.48 829	27.33 830	14.07 822	17.70 824	11.70 819	13.93 817	14.05 821	14.83 823

Hybrid-DGEV	22.38 824	17.26 827	16.15 819	21.92 819	23.29 823	38.36 826	53.40 827	24.38 831	28.67 829	20.64 824	21.89 824	21.01 824	24.05 826	23.35 825	27.12 829	14.08 823	17.70 824	11.71 823	13.99 822	14.01 819	14.70 819

LSM0	22.80 827	17.22 826	19.17 821	22.12 825	28.90 829	38.38 828	53.27 824	24.21 829	28.36 822	20.84 829	21.11 818	21.63 828	24.25 829	23.42 827	26.98 825	14.08 823	17.39 819	11.72 824	13.98 821	14.22 824	14.66 817

fast-reg	22.77 826	17.32 828	19.13 820	22.15 826	24.31 827	38.33 825	53.16 823	24.18 827	28.58 828	20.60 823	22.12 827	20.65 821	23.90 822	23.12 822	26.84 824	14.18 825	17.47 820	14.33 825	14.96 824	15.38 825	14.67 818

HaxPig	15.73 815	18.55 829	19.19 822	16.92 816	15.89 817	7.80 803	7.57 805	13.37 820	10.80 810	15.40 818	14.87 815	15.95 819	14.81 818	15.67 818	15.97 820	18.96 826	16.72 818	19.47 830	18.10 827	19.45 829	19.06 829

zzzzzz3	32.40 829	13.78 818	19.88 825	39.27 830	40.27 832	57.81 830	73.58 832	33.27 833	42.65 830	31.40 832	32.97 830	30.93 832	36.54 833	37.48 833	43.96 833	20.77 827	26.80 830	16.44 826	20.72 828	13.41 816	16.16 824

zzz1	32.42 830	13.80 819	20.04 826	39.27 830	40.27 832	57.84 831	73.53 831	33.30 834	42.71 833	31.42 833	32.98 831	30.95 833	36.54 833	37.50 834	43.97 834	20.78 828	26.81 831	16.46 827	20.73 829	13.42 817	16.17 825

zzzz2	33.77 831	25.93 831	24.41 828	33.32 828	35.10 830	58.15 832	80.98 833	36.98 835	42.68 831	31.82 834	33.40 832	31.44 834	36.00 831	34.74 831	40.15 831	21.20 829	26.75 828	17.85 828	21.11 830	21.10 830	22.26 830

noway5	33.77 831	25.93 831	24.41 828	33.32 828	35.10 830	58.15 832	80.98 833	36.98 835	42.68 831	31.82 834	33.40 832	31.44 834	36.00 831	34.74 831	40.15 831	21.20 829	26.75 828	17.85 828	21.11 830	21.10 830	22.26 830

LRCNet_RVC	10.76 811	13.97 820	7.97 811	19.07 817	2.04 796	0.35 715	0.31 741	5.29 804	0.48 703	13.02 817	17.65 816	8.69 809	5.73 805	4.78 804	2.22 794	23.53 831	2.69 808	27.60 834	25.75 833	17.60 826	16.54 828

MEDIAN_ROB	20.38 819	24.05 830	23.36 827	21.18 818	21.62 820	10.51 807	8.17 806	17.68 821	15.46 820	20.04 822	19.65 817	20.30 820	20.16 819	21.17 819	21.03 821	23.81 832	21.77 827	24.98 833	23.75 832	25.01 832	23.94 832

AVERAGE_ROB	24.89 828	29.12 833	27.98 830	24.83 827	24.59 828	17.82 814	11.61 807	21.45 822	19.91 821	25.04 831	24.38 828	25.06 831	25.31 830	24.69 830	22.86 822	29.74 833	27.09 832	28.97 835	27.94 834	30.07 833	29.35 833

RSGM-EC	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 829	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 834	33.86 833	20.06 831	18.04 825	19.30 827	16.22 826

acva	20.15 817	4.62 801	0.75 767	16.73 814	16.97 818	21.10 820	26.46 819	10.37 813	14.13 818	18.18 820	21.56 819	22.31 829	22.50 820	21.80 820	15.71 818	62.36 834	33.86 833	20.06 831	18.04 825	19.30 827	16.22 826

test_example2	97.69 833	92.93 834	45.57 831	96.02 832	109.84 834	88.44 834	93.70 835	25.54 832	94.63 835	130.46 837	126.87 835	58.93 836	75.48 835	87.99 835	77.94 835	150.16 836	221.11 835	76.29 836	98.21 835	108.42 836	95.33 834

ccccc		285.89 835		366.70 835	366.78 835	118.88 836		113.97 837		125.77 836		120.54 837		252.62 837		382.79 837	352.84 836	254.30 837	222.62 836	426.61 837

Low-res two-view benchmark