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 6	0.08 348	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.06 13	0.10 33	0.16 222	0.11 105	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.08 76	0.08 7	0.11 57	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 432	0.08 37	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.11 105	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 432	0.08 37	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.11 105	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.07 36	0.08 7	0.11 57	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

monster-pro	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

TS12	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.21 570	0.07 127	0.12 306	0.12 106	0.11 57	0.09 46	0.10 224	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.09 57	0.12 349	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.11 57	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.11 57	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.03 1

aanet-new-36k	0.08 76	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.12 83	0.14 218	0.08 128	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.05 2	0.08 76	0.13 179	0.12 83	0.13 188	0.09 179	0.08 123	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 215	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.09 46	0.06 23	0.09 162	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

aanet-new-24k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.17 301	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.10 30	0.11 105	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.07 173	0.09 57	0.07 1	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

aanet-new-22k	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.06 27	0.08 76	0.11 68	0.14 143	0.12 144	0.09 179	0.09 162	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

aanet-new-16k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.13 113	0.13 188	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-new-8k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.19 467	0.07 127	0.09 135	0.11 68	0.17 260	0.15 246	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 76	0.08 348	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.13 113	0.11 105	0.08 128	0.11 248	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 76	0.06 106	0.08 37	0.17 301	0.06 27	0.07 36	0.14 253	0.13 113	0.16 282	0.05 2	0.10 195	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 76	0.07 215	0.18 521	0.16 214	0.06 27	0.06 13	0.13 179	0.13 113	0.13 188	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.08 25	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 76	0.06 106	0.08 37	0.16 214	0.06 27	0.06 13	0.14 253	0.14 143	0.15 246	0.07 71	0.10 195	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 37	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.07 7	0.10 70	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

BStereo	0.08 76	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.08 220	0.08 76	0.09 20	0.15 183	0.16 282	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.07 392	0.04 46	0.05 191

Anonymus123	0.09 169	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.08 220	0.11 249	0.09 20	0.18 292	0.16 282	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.07 392	0.04 46	0.05 191

NLSM3	0.09 169	0.07 215	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.18 292	0.17 319	0.06 23	0.08 123	0.08 180	0.09 265	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.04 24	0.06 197	0.07 392	0.03 1	0.04 51

BridgeDepth	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.10 30	0.06 6	0.04 1	0.07 58	0.10 257	0.09 265	0.08 23	0.08 25	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	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 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 33	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.10 30	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.07 173	0.09 57	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

AdaDepth	0.07 6	0.06 106	0.07 10	0.18 393	0.06 27	0.11 249	0.11 68	0.10 30	0.08 19	0.06 23	0.05 7	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.04 6	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

qwe	0.08 76	0.08 348	0.07 10	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.18 292	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 348	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.14 143	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 348	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.14 143	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 348	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.14 143	0.08 19	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.16 214	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.06 19	0.09 223	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 1

2.75w_new	0.07 6	0.07 215	0.07 10	0.13 17	0.06 27	0.08 76	0.08 7	0.18 292	0.13 188	0.08 128	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.11 274	0.04 6	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

3.25w_new	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

3.25w	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.07 3	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

3.75w	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.07 36	0.09 20	0.16 222	0.10 70	0.07 71	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 215	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.06 1	0.14 143	0.11 105	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 76	0.09 432	0.10 168	0.17 301	0.07 127	0.08 76	0.11 68	0.20 345	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.05 4	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

2w_stereo	0.08 76	0.08 348	0.09 108	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.10 33	0.20 345	0.15 246	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.06 1	0.10 193	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 76	0.06 106	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.15 246	0.07 71	0.08 123	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 51

monsterstereo	0.08 76	0.06 106	0.07 10	0.16 214	0.06 27	0.08 76	0.10 33	0.16 222	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.07 173	0.08 23	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

LG-Stereo	0.08 76	0.08 348	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.10 196	0.17 443	0.11 57	0.08 19	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.07 173	0.09 57	0.09 94	0.04 6	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.04 46	0.04 51

MonSter	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.15 183	0.15 246	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

RSM	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.07 127	0.08 76	0.12 106	0.12 83	0.10 70	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.11 193	0.09 94	0.04 6	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

test_4	0.11 290	0.10 501	0.08 37	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.21 578	0.15 183	0.18 338	0.12 306	0.18 390	0.12 316	0.09 265	0.08 23	0.11 274	0.04 6	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.04 46	0.04 51

0shot-warping	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.09 135	0.16 408	0.08 12	0.09 46	0.06 23	0.10 195	0.05 4	0.07 173	0.07 3	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

SMOE	0.10 242	0.08 348	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.13 353	0.14 253	0.19 325	0.13 188	0.12 306	0.13 292	0.12 316	0.09 265	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.06 287	0.04 51

quiztm	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.18 393	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.14 143	0.13 188	0.07 71	0.07 58	0.05 4	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.03 1

aanet-new-90k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.13 113	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.07 173	0.11 193	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 76	0.07 215	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.09 22	0.14 218	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.07 173	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.17 301	0.07 127	0.08 76	0.13 179	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.09 162	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-32k-new	0.08 76	0.07 215	0.08 37	0.19 467	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.11 57	0.13 188	0.07 71	0.08 123	0.05 4	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.04 51

aanet-new-32k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.06 27	0.10 196	0.11 68	0.10 30	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

aanet-new-30k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.06 27	0.10 196	0.11 68	0.10 30	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

aanet-new-28k	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.09 46	0.09 179	0.08 123	0.08 180	0.06 68	0.12 286	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-new-10k	0.08 76	0.08 348	0.08 37	0.19 467	0.07 127	0.08 76	0.13 179	0.15 183	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.07 173	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-new-12k	0.08 76	0.10 501	0.07 10	0.20 532	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.12 83	0.14 218	0.08 128	0.08 123	0.05 4	0.07 173	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.04 51

aanet-new-14k	0.08 76	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.07 127	0.07 36	0.10 33	0.14 143	0.15 246	0.06 23	0.08 123	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

aanet-new	0.09 169	0.09 432	0.10 168	0.18 393	0.08 220	0.10 196	0.12 106	0.15 183	0.13 188	0.08 128	0.08 123	0.05 4	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.14 253	0.13 113	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 76	0.06 106	0.16 462	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.13 113	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.10 30	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 106	0.07 10	0.15 117	0.06 27	0.10 196	0.15 343	0.12 83	0.11 105	0.06 23	0.11 248	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.12 106	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.13 179	0.14 143	0.14 218	0.08 128	0.13 292	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.03 1	0.04 51

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 76	0.07 215	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.15 183	0.15 246	0.09 179	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.03 1	0.04 51

PSi22	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.08 76	0.10 33	0.14 143	0.08 19	0.08 128	0.07 58	0.10 257	0.06 68	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.04 51

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.13 113	0.08 19	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

gcap_with_dpt	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.12 106	0.14 143	0.14 218	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.07 7	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.10 33	0.11 57	0.11 105	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

DA	0.09 169	0.07 215	0.07 10	0.19 467	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51

GGEV	0.09 169	0.07 215	0.07 10	0.19 467	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51

2.25w	0.07 6	0.07 215	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.09 20	0.10 30	0.15 246	0.08 128	0.10 195	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 51

monsters	0.07 6	0.06 106	0.06 1	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.09 20	0.13 113	0.09 46	0.09 179	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 51

xyz-stereo-finetune2	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.19 538	0.17 260	0.12 144	0.15 396	0.15 324	0.17 434	0.13 415	0.13 348	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.06 299

xyz-stereo-finetune	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.14 66	0.06 27	0.10 196	0.19 538	0.18 292	0.19 367	0.12 306	0.14 307	0.15 395	0.11 344	0.13 348	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.05 191

xyz-stereo	0.14 438	0.07 215	0.22 571	0.15 117	0.05 2	0.22 568	0.15 343	0.17 260	0.31 542	0.15 396	0.28 539	0.26 553	0.17 515	0.13 348	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.09 22	0.10 70	0.06 23	0.04 1	0.05 4	0.05 17	0.08 23	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.14 66	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.09 22	0.08 19	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 23	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 33	0.08 37	0.17 301	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.09 22	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.09 108	0.17 301	0.05 2	0.07 36	0.11 68	0.08 12	0.05 3	0.05 2	0.04 1	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191

MM-Stereo_test2	0.09 169	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.18 492	0.15 183	0.14 218	0.07 71	0.10 195	0.07 124	0.06 68	0.12 286	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.04 51

HART	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.10 196	0.16 408	0.13 113	0.11 105	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.13 17	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.10 30	0.09 46	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
fast-iter	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.13 17	0.09 348	0.09 135	0.14 253	0.22 393	0.11 105	0.20 511	0.17 361	0.14 369	0.10 302	0.16 437	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.08 469	0.07 377	0.06 299

CoSv	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.13 17	0.09 348	0.09 135	0.14 253	0.22 393	0.11 105	0.20 511	0.17 361	0.14 369	0.10 302	0.16 437	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.08 469	0.07 377	0.06 299

SCV_C0	0.08 76	0.07 215	0.08 37	0.16 214	0.10 465	0.08 76	0.14 253	0.11 57	0.13 188	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.11 193	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

SCV	0.08 76	0.09 432	0.08 37	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.12 106	0.11 57	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.04 55	0.06 287	0.04 51

AIO_rvc	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.14 253	0.09 22	0.08 19	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.04 1	0.10 117	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

AIO_test	0.07 6	0.06 106	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

castereo	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.18 338	0.08 128	0.10 195	0.11 290	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

GIP-stereo	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.15 183	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.05 4	0.04 1	0.10 117	0.07 1	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

fffft	0.09 169	0.06 106	0.12 289	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.16 408	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.07 58	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.05 191
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.07 7	0.13 188	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

SMoEStereo_RVC	0.08 76	0.06 106	0.12 289	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.11 57	0.14 218	0.09 179	0.07 58	0.07 124	0.07 173	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

mms	0.09 169	0.07 215	0.08 37	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.15 343	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.09 162	0.08 180	0.06 68	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.04 51

ours_stereo	0.09 169	0.07 215	0.09 108	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.11 57	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.12 286	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

fffy	0.09 169	0.08 348	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.13 353	0.17 443	0.13 113	0.12 144	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.09 265	0.13 348	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.05 191

tg	0.10 242	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.20 345	0.12 144	0.08 128	0.11 248	0.11 290	0.07 173	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.04 46	0.04 51

WCG-NET	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.14 253	0.13 113	0.14 218	0.07 71	0.09 162	0.07 124	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 106	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.05 3	0.10 33	0.11 57	0.11 105	0.06 23	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

AIO-Stereo	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.06 27	0.09 135	0.11 68	0.16 222	0.09 46	0.09 179	0.08 123	0.07 124	0.05 17	0.11 193	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

WCG-NET（raft）	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.13 179	0.15 183	0.12 144	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

RSM++	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.11 57	0.11 105	0.08 128	0.06 19	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.03 1

gcap-zeroshot	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.12 306	0.13 179	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

test_for_model	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.12 106	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.12 106	0.10 30	0.11 105	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

MGS-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.12 289	0.16 214	0.08 220	0.09 135	0.15 343	0.12 83	0.12 144	0.07 71	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

MoCha-V2	0.08 76	0.05 33	0.11 238	0.20 532	0.07 127	0.10 196	0.14 253	0.12 83	0.08 19	0.07 71	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

IGEV++	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.10 196	0.13 179	0.10 30	0.10 70	0.08 128	0.08 123	0.06 41	0.05 17	0.13 348	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

AE-Stereo	0.10 242	0.08 348	0.11 238	0.19 467	0.09 348	0.10 196	0.15 343	0.14 143	0.20 391	0.09 179	0.15 324	0.12 316	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

ff7	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

ffff	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

11t	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

MIM_Stereo	0.10 242	0.07 215	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.07 36	0.12 106	0.20 345	0.14 218	0.13 341	0.14 307	0.09 223	0.05 17	0.12 286	0.08 25	0.05 48	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

testlalala	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.12 306	0.13 179	0.15 183	0.16 282	0.08 128	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.03 1	0.04 51

LL-Strereo2	0.11 290	0.10 501	0.16 462	0.18 393	0.08 220	0.15 426	0.09 20	0.17 260	0.14 218	0.14 371	0.11 248	0.09 223	0.07 173	0.16 437	0.10 193	0.05 48	0.05 245	0.11 573	0.07 392	0.06 287	0.05 191

4D-IteraStereo	0.10 242	0.07 215	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.09 135	0.15 343	0.18 292	0.15 246	0.10 224	0.11 248	0.10 257	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.05 48	0.03 1	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.05 191

LoS_RVC	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.08 76	0.15 343	0.12 83	0.11 105	0.08 128	0.09 162	0.06 41	0.09 265	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

anonymousdsp2	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.19 325	0.23 438	0.13 341	0.14 307	0.12 316	0.09 265	0.14 386	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

anonymousdsp	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.17 301	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 106	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.13 113	0.08 19	0.08 128	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.10 117	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

Selective-RAFT	0.11 290	0.11 528	0.12 289	0.21 570	0.08 220	0.16 457	0.13 179	0.21 367	0.23 438	0.10 224	0.10 195	0.11 290	0.10 302	0.15 408	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

ProNet	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.15 343	0.15 183	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.06 299

ccc-4	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

raft_robust	0.13 405	0.10 501	0.07 10	0.18 393	0.08 220	0.13 353	0.24 616	0.29 535	0.34 564	0.20 511	0.20 416	0.15 395	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.04 51

RAFT_CTSACE	0.12 374	0.09 432	0.10 168	0.22 592	0.08 220	0.12 306	0.24 616	0.18 292	0.17 319	0.21 528	0.27 528	0.13 348	0.07 173	0.13 348	0.09 94	0.05 48	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.04 46	0.04 51

RAFT+CT+SA	0.13 405	0.11 528	0.09 108	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.28 652	0.22 393	0.22 428	0.15 396	0.26 510	0.10 257	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.08 469	0.07 377	0.06 299

SA	0.13 405	0.09 432	0.09 108	0.18 393	0.08 220	0.12 306	0.24 616	0.23 414	0.19 367	0.17 440	0.27 528	0.15 395	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.05 163	0.05 191

IGEV-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.17 301	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_5w	0.12 374	0.09 432	0.12 289	0.20 532	0.08 220	0.09 135	0.12 106	0.22 393	0.22 428	0.19 489	0.14 307	0.11 290	0.09 265	0.20 540	0.16 490	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.06 299

GMOStereo	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

error version	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

test-v	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

test-3	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.12 83	0.16 282	0.10 224	0.08 123	0.08 180	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.04 51

test_1	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.18 393	0.07 127	0.07 36	0.14 253	0.12 83	0.16 282	0.10 224	0.08 123	0.08 180	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.04 46	0.04 51

test_3	0.11 290	0.09 432	0.10 168	0.21 570	0.08 220	0.13 353	0.25 632	0.14 143	0.21 406	0.10 224	0.10 195	0.09 223	0.10 302	0.08 23	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.07 392	0.04 46	0.04 51

LCNet	0.11 290	0.07 215	0.09 108	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.14 253	0.21 367	0.15 246	0.12 306	0.15 324	0.16 416	0.11 344	0.12 286	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.14 624

STrans-v2	0.10 242	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.22 393	0.11 105	0.11 267	0.15 324	0.12 316	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

TransformOpticalFlow	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.18 393	0.07 127	0.09 135	0.15 343	0.19 325	0.16 282	0.12 306	0.16 341	0.11 290	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

PSM-AAD	0.11 290	0.07 215	0.10 168	0.20 532	0.09 348	0.10 196	0.14 253	0.21 367	0.13 188	0.12 306	0.14 307	0.18 449	0.11 344	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.14 624

FTStereo	0.12 374	0.07 215	0.14 383	0.18 393	0.09 348	0.07 36	0.15 343	0.22 393	0.18 338	0.12 306	0.24 470	0.11 290	0.13 415	0.13 348	0.14 433	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.06 287	0.10 545

ASMatch	0.11 290	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.10 465	0.08 76	0.14 253	0.18 292	0.16 282	0.12 306	0.16 341	0.16 416	0.11 344	0.13 348	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.09 513

DEmStereo	0.12 374	0.06 106	0.14 383	0.14 66	0.10 465	0.16 457	0.15 343	0.16 222	0.24 450	0.17 440	0.23 458	0.12 316	0.14 448	0.12 286	0.14 433	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

DRaft	0.12 374	0.06 106	0.12 289	0.14 66	0.09 348	0.14 401	0.17 443	0.21 367	0.30 532	0.18 473	0.27 528	0.10 257	0.16 489	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

GrayStereo	0.11 290	0.06 106	0.11 238	0.19 467	0.09 348	0.09 135	0.16 408	0.18 292	0.17 319	0.14 371	0.17 361	0.17 434	0.11 344	0.12 286	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.10 545

RAFT-RH_RVC	0.12 374	0.06 106	0.14 383	0.16 214	0.09 348	0.12 306	0.12 106	0.17 260	0.12 144	0.13 341	0.40 622	0.11 290	0.10 302	0.13 348	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.05 194	0.05 163	0.06 299

RAFT-345	0.11 290	0.07 215	0.16 462	0.17 301	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.16 222	0.10 70	0.11 267	0.34 592	0.09 223	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.04 46	0.05 191

test-2	0.11 290	0.09 432	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.12 306	0.28 652	0.13 113	0.18 338	0.11 267	0.17 361	0.14 369	0.12 379	0.07 3	0.07 1	0.05 48	0.05 245	0.09 494	0.07 392	0.04 46	0.04 51

cross-raft	0.10 242	0.09 432	0.09 108	0.19 467	0.07 127	0.11 249	0.24 616	0.13 113	0.15 246	0.08 128	0.10 195	0.12 316	0.10 302	0.09 57	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

GMM-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.10 168	0.18 393	0.09 348	0.08 76	0.14 253	0.24 440	0.16 282	0.11 267	0.15 324	0.13 348	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.09 513

Prome-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.18 393	0.09 348	0.12 306	0.14 253	0.23 414	0.13 188	0.13 341	0.16 341	0.13 348	0.08 228	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.10 545

iRaftStereo_RVC	0.10 242	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.11 249	0.17 443	0.18 292	0.12 144	0.09 179	0.11 248	0.10 257	0.07 173	0.11 193	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.04 46	0.04 51

s12784h	0.10 242	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.05 2	0.16 457	0.18 492	0.16 222	0.15 246	0.10 224	0.11 248	0.11 290	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.04 51

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.17 301	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.17 260	0.15 246	0.10 224	0.10 195	0.08 180	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.03 1

AFF-stereo	0.09 169	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.18 292	0.10 70	0.10 224	0.11 248	0.09 223	0.10 302	0.12 286	0.10 193	0.05 48	0.04 24	0.07 314	0.07 392	0.04 46	0.04 51

EAI-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.16 222	0.09 46	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.07 173	0.09 57	0.11 274	0.05 48	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.04 51

MLCV	0.13 405	0.08 348	0.17 487	0.18 393	0.06 27	0.16 457	0.17 443	0.19 325	0.22 428	0.19 489	0.25 497	0.17 434	0.13 415	0.15 408	0.14 433	0.05 48	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

DN-CSS_ROB	0.13 405	0.13 574	0.17 487	0.18 393	0.10 465	0.16 457	0.08 7	0.22 393	0.19 367	0.17 440	0.23 458	0.13 348	0.13 415	0.13 348	0.14 433	0.05 48	0.05 245	0.10 543	0.10 556	0.08 449	0.06 299

testmc14	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.08 12	0.08 19	0.07 71	0.09 162	0.06 41	0.05 17	0.07 3	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Weightmod	0.09 169	0.06 106	0.08 37	0.18 393	0.06 27	0.11 249	0.15 343	0.14 143	0.12 144	0.11 267	0.11 248	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.08 533	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.03 1

SE	0.10 242	0.10 501	0.08 37	0.19 467	0.09 348	0.11 249	0.11 68	0.16 222	0.11 105	0.10 224	0.17 361	0.09 223	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.04 51

Anonymus	0.09 169	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.15 183	0.10 70	0.07 71	0.06 19	0.07 124	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.06 299

PhaseNet	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.20 345	0.12 144	0.07 71	0.08 123	0.09 223	0.10 302	0.13 348	0.12 349	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

TestStereo-Hl	0.11 290	0.06 106	0.11 238	0.14 66	0.08 220	0.15 426	0.14 253	0.20 345	0.18 338	0.13 341	0.17 361	0.12 316	0.11 344	0.14 386	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.06 299

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 117	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.10 30	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.03 1

derf	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.05 3	0.12 106	0.12 83	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.07 124	0.08 228	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.06 13	0.13 179	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.09 265	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.06 13	0.13 179	0.06 1	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.09 265	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

qqai	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.05 3	0.12 106	0.08 12	0.09 46	0.05 2	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 238	0.13 17	0.06 27	0.08 76	0.09 20	0.12 83	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191

CAR	0.07 6	0.05 33	0.09 108	0.14 66	0.06 27	0.07 36	0.08 7	0.12 83	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.06 27	0.07 36	0.08 7	0.12 83	0.08 19	0.05 2	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

PointNet	0.08 76	0.06 106	0.07 10	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.11 57	0.08 19	0.05 2	0.08 123	0.08 180	0.09 265	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

LiteMatch*	0.08 76	0.04 1	0.12 289	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.13 179	0.14 143	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 265	0.11 193	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 76	0.05 33	0.12 289	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.12 83	0.12 144	0.07 71	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

IGEV_i1	0.12 374	0.08 348	0.12 289	0.17 301	0.08 220	0.19 522	0.15 343	0.19 325	0.23 438	0.18 473	0.18 390	0.16 416	0.12 379	0.17 477	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.07 13	0.06 23	0.05 7	0.09 223	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.05 191

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.05 2	0.08 76	0.10 33	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.08 180	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

LACA3	0.07 6	0.08 348	0.08 37	0.13 17	0.05 2	0.09 135	0.11 68	0.08 12	0.09 46	0.08 128	0.06 19	0.07 124	0.07 173	0.08 23	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1c-attn	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.13 113	0.10 70	0.09 179	0.10 195	0.10 257	0.07 173	0.08 23	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.04 51

Foundation-i1b	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 135	0.12 106	0.13 113	0.10 70	0.09 179	0.10 195	0.10 257	0.06 68	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.13 17	0.05 2	0.13 353	0.13 179	0.12 83	0.10 70	0.11 267	0.11 248	0.11 290	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

DepthFocus	0.08 76	0.04 1	0.15 418	0.13 17	0.09 348	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.05 3	0.09 179	0.06 19	0.07 124	0.04 1	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.04 51

Foundation-i1	0.09 169	0.04 1	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.10 196	0.13 179	0.16 222	0.15 246	0.10 224	0.10 195	0.11 290	0.07 173	0.07 3	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.05 191

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.04 1	0.06 13	0.12 106	0.06 1	0.05 3	0.06 23	0.05 7	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

Selective-IGEV-i1	0.13 405	0.07 215	0.12 289	0.20 532	0.08 220	0.18 498	0.16 408	0.23 414	0.30 532	0.17 440	0.17 361	0.17 434	0.10 302	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

GeoVLM	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

LACA1	0.07 6	0.07 215	0.07 10	0.14 66	0.05 2	0.09 135	0.11 68	0.10 30	0.07 13	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.08 228	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.03 1	0.04 51

Hybrid-DGEV-03	0.11 290	0.06 106	0.09 108	0.18 393	0.08 220	0.16 457	0.14 253	0.15 183	0.14 218	0.13 341	0.17 361	0.12 316	0.09 265	0.13 348	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.04 51

Hybrid-DGEV-2	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.18 393	0.09 348	0.09 135	0.13 179	0.29 535	0.30 532	0.11 267	0.12 269	0.10 257	0.13 415	0.12 286	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

DispViT+	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.05 3	0.11 68	0.18 292	0.16 282	0.09 179	0.08 123	0.07 124	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

WQFJA1++	0.08 76	0.04 1	0.11 238	0.14 66	0.07 127	0.11 249	0.11 68	0.12 83	0.07 13	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

DStereoRT	0.17 529	0.07 215	0.12 289	0.19 467	0.09 348	0.13 353	0.12 106	0.28 515	0.23 438	0.12 306	0.20 416	0.11 290	0.10 302	0.15 408	0.14 433	0.06 163	0.05 245	1.02 714	0.09 515	0.05 163	0.04 51

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 37	0.14 66	0.06 27	0.05 3	0.12 106	0.12 83	0.09 46	0.07 71	0.07 58	0.04 1	0.04 1	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.05 191
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 6	0.04 1	0.09 108	0.11 1	0.05 2	0.10 196	0.10 33	0.14 143	0.09 46	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.07 3	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.05 163	0.04 51
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
WQFJA1	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.20 532	0.09 348	0.12 306	0.18 492	0.18 292	0.18 338	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

NLMM	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.20 532	0.09 348	0.12 306	0.18 492	0.18 292	0.18 338	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

MonSter++	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.10 196	0.13 179	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.05 191

HiDET	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.09 135	0.12 106	0.12 83	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

LCMNet	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.10 30	0.12 144	0.06 23	0.08 123	0.06 41	0.07 173	0.11 193	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

CSFM-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.15 183	0.07 13	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

GEAStereo	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.14 253	0.10 30	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.06 41	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

GSStereo	0.08 76	0.06 106	0.09 108	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.14 253	0.11 57	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.05 4	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

GS-Stereo							0.14 253	0.11 57	0.12 144	0.08 128	0.10 195	0.05 4	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

gasm-f	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.13 17	0.08 220	0.08 76	0.14 253	0.10 30	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.06 41	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

FE-Mocha	0.09 169	0.06 106	0.14 383	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.19 325	0.16 282	0.10 224	0.09 162	0.07 124	0.07 173	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

IGEV-FE	0.09 169	0.05 33	0.13 335	0.14 66	0.08 220	0.12 306	0.13 179	0.17 260	0.11 105	0.10 224	0.06 19	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

DDF-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.10 465	0.05 3	0.13 179	0.09 22	0.14 218	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.08 449	0.05 191

252Zero-FE	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.13 353	0.11 68	0.13 113	0.14 218	0.07 71	0.05 7	0.06 41	0.05 17	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

Zero-FE251	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.06 27	0.12 306	0.12 106	0.11 57	0.10 70	0.07 71	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.06 27	0.06 13	0.08 7	0.12 83	0.07 13	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.05 163	0.05 191

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 33	0.09 108	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.09 20	0.14 143	0.12 144	0.05 2	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

zero-FE	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.10 465	0.05 3	0.13 179	0.09 22	0.14 218	0.07 71	0.06 19	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.08 449	0.05 191

MultiAttention	0.30 650	0.08 348	0.15 418	0.19 467	0.13 580	1.56 717	1.33 721	0.36 622	0.36 583	0.20 511	0.21 435	0.24 530	0.11 344	0.39 664	0.18 520	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.11 572	0.09 513

GASTEREO	0.08 76	0.05 33	0.09 108	0.19 467	0.08 220	0.08 76	0.12 106	0.14 143	0.11 105	0.10 224	0.09 162	0.07 124	0.04 1	0.12 286	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

MSCF	0.08 76	0.05 33	0.09 108	0.19 467	0.08 220	0.07 36	0.12 106	0.14 143	0.11 105	0.10 224	0.09 162	0.07 124	0.04 1	0.11 193	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

water-stereo	0.09 169	0.06 106	0.08 37	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.13 179	0.15 183	0.13 188	0.11 267	0.12 269	0.09 223	0.10 302	0.07 3	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.04 46	0.04 51

depthmonostereo	0.09 169	0.06 106	0.09 108	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.13 179	0.14 143	0.15 246	0.10 224	0.10 195	0.09 223	0.11 344	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.03 1

DilatedVolume-Stereo	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.12 106	0.14 143	0.16 282	0.11 267	0.11 248	0.09 223	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.03 1	0.03 1

IGEV	0.08 76	0.04 1	0.09 108	0.13 17	0.06 27	0.09 135	0.12 106	0.14 143	0.10 70	0.06 23	0.09 162	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

111111	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.17 301	0.06 27	0.05 3	0.10 33	0.11 57	0.10 70	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.07 377	0.06 299

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.10 33	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 41	0.06 68	0.08 23	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.09 22	0.04 2	0.06 23	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.04 1	0.13 179	0.10 30	0.10 70	0.05 2	0.11 248	0.07 124	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

SGD-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.10 168	0.14 66	0.06 27	0.12 306	0.12 106	0.11 57	0.12 144	0.07 71	0.09 162	0.09 223	0.09 265	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

MM-Stereo_test3	0.10 242	0.07 215	0.07 10	0.18 393	0.07 127	0.12 306	0.19 538	0.24 440	0.19 367	0.06 23	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.06 426	0.07 314	0.05 194	0.05 163	0.04 51

MM-Stereo_test1	0.10 242	0.07 215	0.09 108	0.18 393	0.07 127	0.12 306	0.18 492	0.21 367	0.20 391	0.09 179	0.11 248	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

Reg-Stereo(zero)	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.16 214	0.06 27	0.12 306	0.11 68	0.15 183	0.11 105	0.12 306	0.09 162	0.10 257	0.08 228	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 76	0.07 215	0.09 108	0.22 592	0.06 27	0.08 76	0.12 106	0.10 30	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.04 51

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 37	0.13 17	0.05 2	0.09 135	0.13 179	0.06 1	0.09 46	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.04 1	0.07 3	0.07 1	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

HUF	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.13 113	0.13 188	0.07 71	0.07 58	0.09 223	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.04 51

AIO-test2	0.10 242	0.08 348	0.10 168	0.23 613	0.09 348	0.11 249	0.11 68	0.23 414	0.24 450	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.05 17	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.09 515	0.05 163	0.05 191

AIO-test1	0.10 242	0.07 215	0.11 238	0.24 625	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.22 393	0.15 246	0.11 267	0.12 269	0.09 223	0.07 173	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.10 556	0.04 46	0.07 390

castereo++	0.08 76	0.06 106	0.08 37	0.15 117	0.05 2	0.14 401	0.11 68	0.11 57	0.15 246	0.07 71	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.03 1

IGEV-RUCA	0.08 76	0.06 106	0.11 238	0.14 66	0.09 348	0.10 196	0.12 106	0.10 30	0.12 144	0.06 23	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

tt45	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.15 117	0.07 127	0.12 306	0.15 343	0.13 113	0.12 144	0.09 179	0.06 19	0.08 180	0.06 68	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

999	0.09 169	0.06 106	0.13 335	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.15 183	0.12 144	0.10 224	0.08 123	0.08 180	0.08 228	0.16 437	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.06 299

PAM_32	0.10 242	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.15 343	0.14 143	0.16 282	0.09 179	0.08 123	0.10 257	0.07 173	0.14 386	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

PAM	0.10 242	0.06 106	0.17 487	0.15 117	0.09 348	0.10 196	0.16 408	0.15 183	0.16 282	0.12 306	0.09 162	0.10 257	0.07 173	0.13 348	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

dual_stereo	0.07 6	0.05 33	0.08 37	0.15 117	0.05 2	0.05 3	0.13 179	0.12 83	0.08 19	0.07 71	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.04 46	0.04 51

UGAM-zero	0.10 242	0.05 33	0.15 418	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.20 345	0.15 246	0.11 267	0.15 324	0.07 124	0.08 228	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

Occ-G	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.14 66	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.14 143	0.15 246	0.07 71	0.12 269	0.07 124	0.05 17	0.09 57	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 290	0.05 33	0.14 383	0.16 214	0.21 665	0.09 135	0.17 443	0.21 367	0.16 282	0.11 267	0.15 324	0.10 257	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.09 513

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 290	0.05 33	0.12 289	0.15 117	0.13 580	0.14 401	0.16 408	0.23 414	0.18 338	0.10 224	0.13 292	0.10 257	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.08 465

U	0.08 76	0.07 215	0.10 168	0.19 467	0.10 465	0.10 196	0.13 179	0.12 83	0.17 319	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.05 17	0.07 3	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.06 287	0.05 191

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 37	0.15 117	0.06 27	0.04 1	0.09 20	0.10 30	0.09 46	0.06 23	0.06 19	0.06 41	0.06 68	0.06 1	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

RAFT-Stereo-weight	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.19 325	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.04 51

H2IRNET	0.10 242	0.09 432	0.10 168	0.18 393	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.14 143	0.21 406	0.10 224	0.10 195	0.10 257	0.11 344	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.06 287	0.05 191

MyStereo07	0.10 242	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.17 443	0.15 183	0.15 246	0.09 179	0.06 19	0.06 41	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

MyStereo06	0.10 242	0.07 215	0.12 289	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.18 492	0.19 325	0.12 144	0.13 341	0.08 123	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

MyStereo05	0.13 405	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.18 492	0.28 515	0.35 578	0.17 440	0.14 307	0.15 395	0.11 344	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

MyStereo04	0.13 405	0.07 215	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.17 443	0.29 535	0.38 595	0.17 440	0.14 307	0.16 416	0.11 344	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.06 299

ACVNet-DCA	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.24 440	0.16 282	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.07 390

xx1	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.16 222	0.18 338	0.09 179	0.09 162	0.16 416	0.16 489	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.07 390

1test111	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.24 440	0.16 282	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.15 408	0.16 490	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.07 390

cc1	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.16 222	0.18 338	0.09 179	0.09 162	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.07 1	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

IGEVStereo-DCA	0.09 169	0.07 215	0.11 238	0.16 214	0.10 465	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.12 144	0.10 224	0.06 19	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

rrr	0.09 169	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.10 465	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.15 246	0.10 224	0.06 19	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

ffm	0.12 374	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.15 183	0.19 367	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.06 299

ff1	0.13 405	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.15 183	0.19 367	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.15 408	0.22 571	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.06 299

tt1	0.10 242	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.15 183	0.19 367	0.09 179	0.08 123	0.06 41	0.06 68	0.10 117	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

IGEV_Zeroshot_test	0.09 169	0.05 33	0.13 335	0.14 66	0.08 220	0.12 306	0.13 179	0.17 260	0.11 105	0.10 224	0.06 19	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

MSKI-zero shot	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.13 179	0.15 183	0.14 218	0.09 179	0.09 162	0.09 223	0.06 68	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

CASnet	0.09 169	0.09 432	0.09 108	0.19 467	0.06 27	0.07 36	0.11 68	0.18 292	0.14 218	0.11 267	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.10 543	0.08 469	0.06 287	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
AEACV	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.13 580	0.14 401	0.13 179	0.15 183	0.09 46	0.07 71	0.09 162	0.07 124	0.08 228	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

GCAP-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.06 27	0.11 249	0.07 3	0.14 143	0.12 144	0.09 179	0.10 195	0.07 124	0.09 265	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

RAFT-Test	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.13 188	0.09 179	0.10 195	0.11 290	0.09 265	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

HH	0.09 169	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.15 183	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

HanStereo	0.09 169	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.16 408	0.15 183	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

LL-Strereo	0.13 405	0.10 501	0.12 289	0.20 532	0.10 465	0.11 249	0.18 492	0.33 585	0.25 475	0.16 426	0.16 341	0.14 369	0.14 448	0.19 522	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.04 46	0.05 191

CBFPSM	0.15 479	0.07 215	0.27 599	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.15 343	0.22 393	0.23 438	0.20 511	0.27 528	0.23 521	0.16 489	0.16 437	0.19 535	0.06 163	0.06 426	0.06 197	0.07 392	0.07 377	0.07 390

CES	0.08 76	0.04 1	0.08 37	0.14 66	0.07 127	0.09 135	0.14 253	0.11 57	0.09 46	0.08 128	0.09 162	0.11 290	0.07 173	0.12 286	0.08 25	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191

EGLCR-Stereo	0.08 76	0.05 33	0.08 37	0.14 66	0.07 127	0.11 249	0.12 106	0.11 57	0.16 282	0.06 23	0.05 7	0.07 124	0.05 17	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

DCRE	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.11 522	0.11 249	0.17 443	0.18 292	0.17 319	0.11 267	0.18 390	0.11 290	0.10 302	0.15 408	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.05 191

MC-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.09 108	0.17 301	0.06 27	0.10 196	0.14 253	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.12 269	0.09 223	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

RCA-Stereo	0.09 169	0.06 106	0.09 108	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.13 179	0.18 292	0.14 218	0.10 224	0.11 248	0.08 180	0.07 173	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.04 51

CroCo-Stereo Lap2	0.09 169	0.09 432	0.08 37	0.22 592	0.09 348	0.09 135	0.18 492	0.16 222	0.12 144	0.09 179	0.10 195	0.05 4	0.05 17	0.08 23	0.08 25	0.06 163	0.06 426	0.07 314	0.05 194	0.06 287	0.05 191

TestStereo1	0.13 405	0.08 348	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.18 498	0.29 663	0.23 414	0.17 319	0.17 440	0.20 416	0.16 416	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.05 191

DCANet-4	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.17 443	0.18 292	0.20 391	0.13 341	0.17 361	0.09 223	0.14 448	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

fff	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.21 406	0.13 341	0.17 361	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

ADStereo(finetuned)	0.10 242	0.06 106	0.13 335	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.20 391	0.13 341	0.18 390	0.10 257	0.12 379	0.12 286	0.12 349	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

test_5	0.14 438	0.12 547	0.08 37	0.20 532	0.10 465	0.14 401	0.28 652	0.21 367	0.24 450	0.19 489	0.28 539	0.11 290	0.15 468	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

SA-5K	0.13 405	0.08 348	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.18 498	0.29 663	0.23 414	0.17 319	0.17 440	0.20 416	0.16 416	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.05 191

Sa-1000	0.12 374	0.08 348	0.09 108	0.18 393	0.08 220	0.15 426	0.22 592	0.22 393	0.19 367	0.15 396	0.20 416	0.17 434	0.11 344	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.09 515	0.05 163	0.05 191

iRaft-Stereo_20w	0.09 169	0.05 33	0.13 335	0.14 66	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.19 325	0.11 105	0.11 267	0.08 123	0.08 180	0.05 17	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

GLC_STEREO	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.18 393	0.07 127	0.08 76	0.13 179	0.16 222	0.24 450	0.12 306	0.13 292	0.12 316	0.08 228	0.18 497	0.12 349	0.06 163	0.08 533	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.05 191

IPLG	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.14 253	0.20 345	0.15 246	0.13 341	0.18 390	0.07 124	0.07 173	0.14 386	0.14 433	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

MIPNet	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.12 306	0.14 253	0.21 367	0.25 475	0.12 306	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.13 348	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.04 46	0.04 51

IPLGR	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.18 393	0.08 220	0.13 353	0.16 408	0.21 367	0.24 450	0.12 306	0.12 269	0.11 290	0.09 265	0.13 348	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.04 51

CrosDoStereo	0.12 374	0.07 215	0.12 289	0.14 66	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.17 260	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

HHNet	0.11 290	0.06 106	0.16 462	0.15 117	0.14 599	0.07 36	0.13 179	0.20 345	0.18 338	0.15 396	0.25 497	0.11 290	0.09 265	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.06 289	0.05 163	0.09 513

Patchmatch Stereo++	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390
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	0.12 374	0.08 348	0.17 487	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.13 179	0.19 325	0.13 188	0.16 426	0.21 435	0.13 348	0.14 448	0.11 193	0.14 433	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.05 191

OMP-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.14 383	0.18 393	0.08 220	0.09 135	0.12 106	0.21 367	0.21 406	0.13 341	0.14 307	0.11 290	0.12 379	0.11 193	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

IIG-Stereo	0.11 290	0.06 106	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.12 106	0.22 393	0.18 338	0.14 371	0.17 361	0.12 316	0.13 415	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

NF-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.12 592

OCTAStereo	0.11 290	0.07 215	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.11 571

NRIStereo	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.18 393	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.17 260	0.15 246	0.12 306	0.15 324	0.13 348	0.13 415	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.07 390

PSM-adaLoss	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.12 106	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

ROB_FTStereo_v2	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.12 106	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

ROB_FTStereo	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

KYRaft	0.12 374	0.07 215	0.10 168	0.19 467	0.09 348	0.08 76	0.15 343	0.23 414	0.12 144	0.13 341	0.16 341	0.20 477	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.08 405	0.08 469	0.06 287	0.15 638

HUI-Stereo	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

DeepStereo_LL	0.12 374	0.07 215	0.12 289	0.14 66	0.09 348	0.12 306	0.15 343	0.17 260	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

SST-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.16 462	0.18 393	0.09 348	0.06 13	0.12 106	0.18 292	0.10 70	0.15 396	0.18 390	0.13 348	0.12 379	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.07 377	0.06 299

THIR-Stereo	0.12 374	0.07 215	0.11 238	0.15 117	0.08 220	0.14 401	0.16 408	0.18 292	0.25 475	0.17 440	0.24 470	0.13 348	0.13 415	0.12 286	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.05 163	0.05 191

RAFT_R40	0.11 290	0.07 215	0.15 418	0.18 393	0.09 348	0.06 13	0.13 179	0.17 260	0.15 246	0.14 371	0.18 390	0.15 395	0.12 379	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.05 191

PFNet	0.12 374	0.06 106	0.17 487	0.18 393	0.08 220	0.09 135	0.15 343	0.26 477	0.20 391	0.16 426	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.13 348	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

RE-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.11 571

Pruner-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.12 289	0.17 301	0.09 348	0.06 13	0.12 106	0.18 292	0.17 319	0.14 371	0.19 406	0.13 348	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.08 465

TVStereo	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.10 196	0.13 179	0.23 414	0.19 367	0.12 306	0.17 361	0.12 316	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.11 571

DeepStereo_RVC	0.11 290	0.08 348	0.17 487	0.18 393	0.08 220	0.08 76	0.11 68	0.17 260	0.12 144	0.13 341	0.15 324	0.12 316	0.12 379	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.08 465

iGMRVC	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.12 106	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

IRAFT_RVC	0.12 374	0.08 348	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.07 36	0.14 253	0.25 463	0.23 438	0.14 371	0.15 324	0.15 395	0.12 379	0.12 286	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.06 299

iRAFT	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

RAFT	0.13 405	0.09 432	0.11 238	0.18 393	0.08 220	0.15 426	0.23 605	0.21 367	0.20 391	0.21 528	0.21 435	0.18 449	0.13 415	0.17 477	0.10 193	0.06 163	0.07 498	0.10 543	0.09 515	0.06 287	0.05 191

test-1	0.10 242	0.07 215	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.11 249	0.24 616	0.15 183	0.18 338	0.09 179	0.07 58	0.10 257	0.08 228	0.08 23	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.05 191

RAFT-IKP	0.11 290	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.08 220	0.06 13	0.11 68	0.17 260	0.13 188	0.15 396	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.11 193	0.11 274	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

CREStereo++_RVC	0.08 76	0.04 1	0.07 10	0.13 17	0.07 127	0.09 135	0.12 106	0.14 143	0.14 218	0.10 224	0.14 307	0.08 180	0.07 173	0.10 117	0.11 274	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.04 46	0.04 51
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	0.14 438	0.15 596	0.11 238	0.23 613	0.08 220	0.15 426	0.21 578	0.20 345	0.23 438	0.14 371	0.25 497	0.16 416	0.13 415	0.16 437	0.14 433	0.06 163	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.09 514	0.05 191

XX-TBD	0.09 169	0.06 106	0.07 10	0.14 66	0.07 127	0.13 353	0.16 408	0.14 143	0.14 218	0.11 267	0.12 269	0.09 223	0.08 228	0.10 117	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

RALAANet	0.11 290	0.08 348	0.10 168	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.10 33	0.20 345	0.16 282	0.14 371	0.13 292	0.16 416	0.09 265	0.12 286	0.12 349	0.06 163	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.04 51

XX-Stereo	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.17 301	0.09 348	0.15 426	0.12 106	0.21 367	0.10 70	0.10 224	0.14 307	0.07 124	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.04 46	0.04 51

DCANet	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.16 214	0.06 27	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.20 391	0.13 341	0.18 390	0.10 257	0.11 344	0.11 193	0.12 349	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.05 191

csc	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.21 406	0.13 341	0.17 361	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

cscssc	0.10 242	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.09 135	0.17 443	0.16 222	0.21 406	0.13 341	0.17 361	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.13 389	0.06 163	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.05 191

111	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.07 127	0.10 196	0.14 253	0.21 367	0.24 450	0.11 267	0.12 269	0.14 369	0.12 379	0.13 348	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.06 287	0.05 191

test_xeample3	0.09 169	0.07 215	0.12 289	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.16 222	0.14 218	0.10 224	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.10 117	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

ARAFT	0.12 374	0.08 348	0.18 521	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.17 443	0.20 345	0.13 188	0.12 306	0.13 292	0.14 369	0.12 379	0.15 408	0.13 389	0.06 163	0.05 245	0.10 543	0.09 515	0.06 287	0.04 51

CFNet-RSSM	0.09 169	0.07 215	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.09 135	0.15 343	0.17 260	0.18 338	0.08 128	0.12 269	0.11 290	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.04 51

MMNet	0.17 529	0.10 501	0.17 487	0.20 532	0.11 522	0.27 621	0.20 561	0.26 477	0.42 614	0.22 543	0.30 560	0.22 504	0.20 560	0.18 497	0.20 545	0.06 163	0.06 426	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.07 390

Gwc-CoAtRS	0.09 169	0.07 215	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.18 292	0.17 319	0.08 128	0.10 195	0.12 316	0.09 265	0.12 286	0.09 94	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.04 55	0.04 46	0.05 191

CCAANet	0.15 479	0.06 106	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.17 481	0.13 179	0.31 565	0.25 475	0.16 426	0.32 575	0.18 449	0.18 529	0.17 477	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.09 494	0.09 515	0.06 287	0.09 513

DIP-Stereo	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.09 20	0.16 222	0.16 282	0.12 306	0.16 341	0.14 369	0.12 379	0.16 437	0.14 433	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.07 390
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	0.14 438	0.08 348	0.12 289	0.15 117	0.08 220	0.16 457	0.15 343	0.27 491	0.29 526	0.20 511	0.21 435	0.29 579	0.14 448	0.18 497	0.13 389	0.06 163	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.06 299
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
AANet_RVC	0.16 507	0.10 501	0.11 238	0.18 393	0.09 348	0.19 522	0.18 492	0.27 491	0.32 548	0.22 543	0.35 596	0.21 486	0.22 575	0.22 576	0.17 507	0.06 163	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.06 299

HITNet	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.14 66	0.06 27	0.12 306	0.10 33	0.18 292	0.18 338	0.13 341	0.17 361	0.15 395	0.11 344	0.15 408	0.14 433	0.06 163	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.06 287	0.05 191
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	0.15 479	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.08 220	0.16 457	0.13 179	0.26 477	0.36 583	0.21 528	0.29 554	0.24 530	0.13 415	0.14 386	0.14 433	0.06 163	0.06 426	0.06 197	0.04 55	0.09 514	0.08 465

iResNet	0.13 405	0.10 501	0.18 521	0.19 467	0.08 220	0.14 401	0.18 492	0.21 367	0.27 502	0.16 426	0.24 470	0.15 395	0.13 415	0.14 386	0.15 471	0.06 163	0.04 24	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

SME	0.12 374	0.09 432	0.11 238	0.17 301	0.07 127	0.20 542	0.13 179	0.21 367	0.17 319	0.12 306	0.13 292	0.10 257	0.12 379	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.06 287	0.06 299

ManiGeoR	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.12 306	0.12 106	0.24 440	0.14 218	0.13 341	0.14 307	0.12 316	0.09 265	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

HLf10	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.12 306	0.12 106	0.24 440	0.14 218	0.13 341	0.14 307	0.12 316	0.09 265	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

TestStereo_HLe17	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.21 367	0.15 246	0.11 267	0.14 307	0.11 290	0.09 265	0.13 348	0.13 389	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.06 299

TestStereo_HL3	0.11 290	0.06 106	0.16 462	0.13 17	0.07 127	0.12 306	0.11 68	0.20 345	0.09 46	0.15 396	0.31 565	0.13 348	0.12 379	0.16 437	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.07 390

TestStereo_HL2	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.13 353	0.14 253	0.20 345	0.18 338	0.13 341	0.21 435	0.12 316	0.11 344	0.13 348	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

GGDA	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.13 17	0.07 127	0.12 306	0.14 253	0.19 325	0.19 367	0.13 341	0.20 416	0.12 316	0.09 265	0.12 286	0.12 349	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.07 390

DNS	0.09 169	0.06 106	0.12 289	0.15 117	0.08 220	0.10 196	0.16 408	0.17 260	0.10 70	0.08 128	0.12 269	0.08 180	0.07 173	0.09 57	0.08 25	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.05 191

DF	0.08 76	0.06 106	0.10 168	0.15 117	0.06 27	0.11 249	0.12 106	0.11 57	0.12 144	0.09 179	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.11 193	0.09 94	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

RT-Monster	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.14 66	0.08 220	0.12 306	0.10 33	0.17 260	0.19 367	0.14 371	0.10 195	0.10 257	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 108	0.12 7	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.06 1	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.06 41	0.05 17	0.08 23	0.09 94	0.07 344	0.04 24	0.04 1	0.03 1	0.04 46	0.04 51

LiteMatch	0.09 169	0.06 106	0.10 168	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.15 343	0.13 113	0.08 19	0.06 23	0.07 58	0.06 41	0.16 489	0.10 117	0.14 433	0.07 344	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.06 287	0.06 299

Lsterematch	0.11 290	0.06 106	0.11 238	0.16 214	0.07 127	0.13 353	0.15 343	0.14 143	0.18 338	0.16 426	0.18 390	0.15 395	0.16 489	0.13 348	0.14 433	0.07 344	0.04 24	0.06 197	0.06 289	0.06 287	0.06 299

LACA2	0.07 6	0.05 33	0.06 1	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.10 33	0.11 57	0.11 105	0.05 2	0.05 7	0.06 41	0.08 228	0.09 57	0.07 1	0.07 344	0.04 24	0.04 1	0.04 55	0.04 46	0.04 51

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 1	0.13 17	0.06 27	0.09 135	0.10 33	0.15 183	0.12 144	0.06 23	0.05 7	0.04 1	0.05 17	0.08 23	0.10 193	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.04 46	0.04 51

VMStereo-Base	0.09 169	0.05 33	0.10 168	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.10 33	0.16 222	0.13 188	0.10 224	0.16 341	0.10 257	0.09 265	0.11 193	0.10 193	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

WQFJX1	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.22 592	0.09 348	0.12 306	0.17 443	0.18 292	0.18 338	0.10 224	0.10 195	0.07 124	0.10 302	0.11 193	0.10 193	0.07 344	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

WQFJX	0.10 242	0.07 215	0.09 108	0.21 570	0.09 348	0.12 306	0.16 408	0.19 325	0.18 338	0.12 306	0.10 195	0.08 180	0.10 302	0.12 286	0.10 193	0.07 344	0.07 498	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.05 191

NLSM1	0.10 242	0.07 215	0.08 37	0.19 467	0.08 220	0.13 353	0.16 408	0.21 367	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.07 124	0.10 302	0.10 117	0.11 274	0.07 344	0.08 533	0.08 405	0.07 392	0.05 163	0.05 191

Select-FE	0.11 290	0.06 106	0.21 561	0.15 117	0.11 522	0.12 306	0.13 179	0.22 393	0.18 338	0.09 179	0.11 248	0.10 257	0.06 68	0.12 286	0.09 94	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.08 469	0.06 287	0.08 465

z-ln-s-r	0.18 545	0.10 501	0.41 646	0.19 467	0.08 220	0.18 498	0.18 492	0.23 414	0.34 564	0.19 489	0.41 633	0.22 504	0.17 515	0.20 540	0.25 602	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.06 299

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.08 25	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.09 135	0.08 7	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.06 19	0.07 124	0.07 173	0.11 193	0.08 25	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.05 163	0.06 299

DFGA-Net	0.13 405	0.11 528	0.19 545	0.18 393	0.10 465	0.13 353	0.13 179	0.23 414	0.25 475	0.16 426	0.16 341	0.13 348	0.12 379	0.17 477	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.05 163	0.05 191

G2L-Stereo_test	0.14 438	0.07 215	0.11 238	0.13 17	0.08 220	0.12 306	0.17 443	0.31 565	0.28 518	0.21 528	0.23 458	0.20 477	0.16 489	0.17 477	0.19 535	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.07 377	0.07 390

LGtest1	0.07 6	0.05 33	0.11 238	0.15 117	0.06 27	0.07 36	0.09 20	0.08 12	0.06 6	0.06 23	0.04 1	0.06 41	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.06 299

FACV-RUCA	0.13 405	0.11 528	0.13 335	0.19 467	0.12 554	0.15 426	0.16 408	0.22 393	0.21 406	0.16 426	0.16 341	0.15 395	0.16 489	0.14 386	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.10 550	0.08 465

UGAM	0.13 405	0.10 501	0.09 108	0.22 592	0.08 220	0.13 353	0.20 561	0.18 292	0.24 450	0.22 543	0.16 341	0.13 348	0.13 415	0.19 522	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.13 609	0.11 588	0.07 377	0.05 191

model_zeroshot	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.15 117	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.20 345	0.14 218	0.11 267	0.10 195	0.12 316	0.07 173	0.12 286	0.11 274	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.05 194	0.06 287	0.06 299

GCAP-BAT	0.09 169	0.05 33	0.11 238	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.17 319	0.07 71	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.04 51

RAStereo	0.10 242	0.09 432	0.08 37	0.20 532	0.08 220	0.13 353	0.18 492	0.16 222	0.17 319	0.10 224	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.05 163	0.04 51

test_sample1	0.13 405	0.07 215	0.14 383	0.14 66	0.08 220	0.19 522	0.17 443	0.20 345	0.15 246	0.14 371	0.22 453	0.18 449	0.16 489	0.17 477	0.15 471	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.08 465

DispNO	0.15 479	0.09 432	0.18 521	0.19 467	0.12 554	0.11 249	0.21 578	0.23 414	0.29 526	0.18 473	0.23 458	0.19 460	0.17 515	0.16 437	0.16 490	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.06 299

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 290	0.08 348	0.13 335	0.16 214	0.08 220	0.15 426	0.16 408	0.18 292	0.19 367	0.10 224	0.09 162	0.09 223	0.08 228	0.11 193	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.07 377	0.06 299

MyStereo8	0.12 374	0.07 215	0.15 418	0.15 117	0.09 348	0.18 498	0.14 253	0.19 325	0.22 428	0.12 306	0.18 390	0.11 290	0.10 302	0.16 437	0.18 520	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.08 449	0.09 513

CoDeX	0.12 374	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.08 220	0.12 306	0.16 408	0.23 414	0.27 502	0.13 341	0.17 361	0.15 395	0.12 379	0.14 386	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.05 191

1111x	0.16 507	0.09 432	0.13 335	0.18 393	0.08 220	0.18 498	0.25 632	0.32 571	0.25 475	0.17 440	0.24 470	0.27 560	0.15 468	0.14 386	0.24 594	0.07 344	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.07 377	0.07 390

plain	0.11 290	0.09 432	0.10 168	0.19 467	0.09 348	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.13 188	0.13 341	0.15 324	0.09 223	0.12 379	0.13 348	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.09 494	0.06 289	0.06 287	0.06 299

MaDis-Stereo	0.09 169	0.09 432	0.08 37	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.11 68	0.16 222	0.16 282	0.09 179	0.11 248	0.06 41	0.06 68	0.09 57	0.13 389	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.05 194	0.05 163	0.04 51

UniTT-Stereo	0.09 169	0.07 215	0.08 37	0.18 393	0.08 220	0.13 353	0.11 68	0.12 83	0.11 105	0.10 224	0.12 269	0.05 4	0.06 68	0.09 57	0.10 193	0.07 344	0.06 426	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.05 191

PCWNet_CMD	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.14 253	0.29 535	0.36 583	0.14 371	0.20 416	0.21 486	0.13 415	0.17 477	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.07 390

GCAPDPT-zeroshot	0.09 169	0.05 33	0.11 238	0.13 17	0.07 127	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.17 319	0.07 71	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.13 348	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.05 163	0.04 51

Any-RAFT	0.10 242	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.07 127	0.13 353	0.14 253	0.21 367	0.15 246	0.11 267	0.12 269	0.13 348	0.10 302	0.13 348	0.10 193	0.07 344	0.04 24	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

LoS	0.09 169	0.05 33	0.11 238	0.13 17	0.07 127	0.14 401	0.11 68	0.15 183	0.15 246	0.09 179	0.09 162	0.12 316	0.09 265	0.15 408	0.10 193	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.05 191
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
ToySt	0.17 529	0.11 528	0.19 545	0.17 301	0.11 522	0.16 457	0.26 641	0.24 440	0.33 553	0.19 489	0.24 470	0.26 553	0.24 590	0.19 522	0.21 558	0.07 344	0.08 533	0.09 494	0.10 556	0.09 514	0.08 465

anonymousa	0.13 405	0.07 215	0.14 383	0.18 393	0.09 348	0.13 353	0.17 443	0.20 345	0.29 526	0.15 396	0.24 470	0.16 416	0.14 448	0.14 386	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.09 515	0.05 163	0.07 390

qqq	0.13 405	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.08 220	0.13 353	0.15 343	0.24 440	0.16 282	0.15 396	0.19 406	0.16 416	0.16 489	0.15 408	0.16 490	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.07 390

x	0.13 405	0.08 348	0.15 418	0.14 66	0.08 220	0.19 522	0.14 253	0.22 393	0.21 406	0.15 396	0.20 416	0.20 477	0.18 529	0.18 497	0.18 520	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.07 390

DisPM	0.11 290	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.09 348	0.06 13	0.13 179	0.18 292	0.17 319	0.14 371	0.19 406	0.12 316	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.11 571

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 545	0.09 432	0.30 617	0.15 117	0.11 522	0.23 582	0.20 561	0.27 491	0.40 605	0.26 588	0.43 644	0.25 543	0.15 468	0.21 558	0.20 545	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.10 550	0.09 513

hknet	0.15 479	0.11 528	0.14 383	0.22 592	0.11 522	0.15 426	0.15 343	0.34 600	0.26 489	0.17 440	0.23 458	0.22 504	0.18 529	0.17 477	0.13 389	0.07 344	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.07 377	0.07 390

CIPLG	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.13 353	0.15 343	0.17 260	0.16 282	0.14 371	0.11 248	0.16 416	0.10 302	0.17 477	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

IPLGR_C	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.12 306	0.15 343	0.17 260	0.15 246	0.14 371	0.11 248	0.16 416	0.10 302	0.16 437	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

ACRE	0.11 290	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.08 220	0.13 353	0.15 343	0.17 260	0.14 218	0.14 371	0.11 248	0.16 416	0.10 302	0.16 437	0.12 349	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.05 163	0.06 299

GwcNet-ADL	0.13 405	0.08 348	0.14 383	0.20 532	0.09 348	0.12 306	0.20 561	0.30 548	0.25 475	0.14 371	0.14 307	0.18 449	0.14 448	0.13 348	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.06 299

TRStereo	0.10 242	0.05 33	0.12 289	0.16 214	0.12 554	0.10 196	0.13 179	0.18 292	0.19 367	0.09 179	0.09 162	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.08 25	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.04 46	0.04 51

PSM-softLoss	0.12 374	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.08 76	0.12 106	0.24 440	0.17 319	0.15 396	0.19 406	0.13 348	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.12 592

KMStereo	0.12 374	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.08 76	0.12 106	0.24 440	0.17 319	0.15 396	0.19 406	0.13 348	0.11 344	0.11 193	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.12 592

CRE-IMP	0.11 290	0.09 432	0.16 462	0.19 467	0.09 348	0.10 196	0.12 106	0.18 292	0.10 70	0.14 371	0.14 307	0.14 369	0.13 415	0.12 286	0.12 349	0.07 344	0.04 24	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.08 465

CroCo-Stereo	0.09 169	0.08 348	0.08 37	0.22 592	0.09 348	0.09 135	0.18 492	0.16 222	0.12 144	0.07 71	0.07 58	0.08 180	0.06 68	0.08 23	0.07 1	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.04 55	0.05 163	0.04 51
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	0.15 479	0.08 348	0.14 383	0.21 570	0.09 348	0.18 498	0.19 538	0.28 515	0.19 367	0.24 570	0.24 470	0.23 521	0.17 515	0.20 540	0.17 507	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.10 550	0.09 513

rafts_anoy	0.11 290	0.06 106	0.10 168	0.17 301	0.08 220	0.10 196	0.14 253	0.18 292	0.14 218	0.13 341	0.13 292	0.12 316	0.11 344	0.11 193	0.13 389	0.07 344	0.05 245	0.09 494	0.11 588	0.07 377	0.06 299

raft+_RVC	0.11 290	0.07 215	0.09 108	0.16 214	0.07 127	0.10 196	0.11 68	0.24 440	0.20 391	0.12 306	0.15 324	0.12 316	0.08 228	0.12 286	0.13 389	0.07 344	0.04 24	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.05 191

TANstereo	0.09 169	0.04 1	0.08 37	0.13 17	0.06 27	0.11 249	0.13 179	0.15 183	0.19 367	0.11 267	0.15 324	0.10 257	0.07 173	0.12 286	0.09 94	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.06 287	0.05 191

CFNet_pseudo	0.14 438	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.27 491	0.34 564	0.15 396	0.21 435	0.22 504	0.13 415	0.18 497	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.07 377	0.07 390

RALCasStereoNet	0.11 290	0.07 215	0.09 108	0.16 214	0.08 220	0.13 353	0.14 253	0.17 260	0.11 105	0.12 306	0.17 361	0.14 369	0.10 302	0.12 286	0.11 274	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.05 194	0.08 449	0.07 390

GMStereo	0.13 405	0.15 596	0.14 383	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.16 408	0.20 345	0.25 475	0.17 440	0.17 361	0.11 290	0.11 344	0.16 437	0.13 389	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.06 299
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
UNet	0.17 529	0.09 432	0.18 521	0.19 467	0.12 554	0.28 631	0.19 538	0.33 585	0.30 532	0.21 528	0.25 497	0.23 521	0.19 548	0.20 540	0.19 535	0.07 344	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.08 449	0.07 390

ACVNet	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.13 17	0.12 554	0.14 401	0.20 561	0.22 393	0.34 564	0.17 440	0.26 510	0.21 486	0.17 515	0.18 497	0.21 558	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.06 299

acv_ft	0.15 479	0.09 432	0.16 462	0.19 467	0.10 465	0.16 457	0.17 443	0.25 463	0.34 564	0.19 489	0.26 510	0.21 486	0.17 515	0.18 497	0.19 535	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.06 299

FADNet-RVC-Resample	0.17 529	0.12 547	0.32 624	0.22 592	0.12 554	0.19 522	0.14 253	0.25 463	0.24 450	0.24 570	0.27 528	0.20 477	0.15 468	0.17 477	0.16 490	0.07 344	0.08 533	0.12 595	0.10 556	0.09 514	0.11 571

BEATNet_4x	0.12 374	0.09 432	0.15 418	0.18 393	0.07 127	0.15 426	0.07 3	0.23 414	0.19 367	0.16 426	0.19 406	0.19 460	0.14 448	0.17 477	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.07 390

R-Stereo Train	0.10 242	0.06 106	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.14 253	0.24 440	0.11 105	0.12 306	0.19 406	0.11 290	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.05 191

ADCRef	0.20 566	0.12 547	0.43 651	0.20 532	0.12 554	0.23 582	0.18 492	0.32 571	0.37 589	0.26 588	0.33 582	0.18 449	0.23 581	0.25 602	0.26 615	0.07 344	0.06 426	0.09 494	0.09 515	0.08 449	0.09 513

RAFT-Stereo	0.10 242	0.06 106	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.11 249	0.14 253	0.24 440	0.11 105	0.12 306	0.19 406	0.11 290	0.08 228	0.10 117	0.11 274	0.07 344	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.05 191
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
RASNet	0.15 479	0.07 215	0.15 418	0.16 214	0.08 220	0.19 522	0.14 253	0.30 548	0.21 406	0.17 440	0.25 497	0.21 486	0.19 548	0.20 540	0.20 545	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.08 469	0.06 287	0.06 299

MSMDNet	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.14 253	0.29 535	0.36 583	0.14 371	0.20 416	0.21 486	0.13 415	0.18 497	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.07 390

ccs_rob	0.14 438	0.09 432	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.13 353	0.14 253	0.27 491	0.34 564	0.15 396	0.21 435	0.22 504	0.13 415	0.18 497	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.07 390

HSM	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.16 457	0.14 253	0.28 515	0.25 475	0.20 511	0.24 470	0.37 633	0.17 515	0.20 540	0.15 471	0.07 344	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.06 299

iResNet_ROB	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.15 117	0.07 127	0.19 522	0.14 253	0.26 477	0.32 548	0.23 558	0.26 510	0.23 521	0.16 489	0.15 408	0.14 433	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.08 449	0.08 465

LE_ROB	0.50 684	0.07 215	0.14 383	0.15 117	0.08 220	0.26 612	0.17 443	0.23 414	1.71 718	4.68 724	0.67 680	0.46 665	0.47 679	0.21 558	0.30 645	0.07 344	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.08 449	0.06 299

pmcnn	0.15 479	0.07 215	0.20 550	0.15 117	0.07 127	0.21 554	0.16 408	0.25 463	0.26 489	0.21 528	0.33 582	0.29 579	0.19 548	0.18 497	0.17 507	0.07 344	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.07 377	0.06 299

depth_test_26	0.08 76	0.04 1	0.12 289	0.13 17	0.07 127	0.08 76	0.10 33	0.12 83	0.11 105	0.09 179	0.07 58	0.08 180	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.06 287	0.07 390

HLF11	0.11 290	0.05 33	0.13 335	0.12 7	0.08 220	0.15 426	0.11 68	0.22 393	0.10 70	0.12 306	0.24 470	0.11 290	0.12 379	0.14 386	0.13 389	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.04 55	0.08 449	0.08 465

RT-IGEV	0.13 405	0.06 106	0.14 383	0.15 117	0.10 465	0.15 426	0.18 492	0.25 463	0.28 518	0.16 426	0.17 361	0.18 449	0.11 344	0.14 386	0.11 274	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.07 377	0.08 465

NLMM1	0.11 290	0.09 432	0.07 10	0.22 592	0.10 465	0.12 306	0.20 561	0.19 325	0.20 391	0.12 306	0.11 248	0.08 180	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.08 426	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.05 163	0.04 51

NLCSM	0.11 290	0.09 432	0.09 108	0.23 613	0.11 522	0.12 306	0.19 538	0.19 325	0.19 367	0.12 306	0.11 248	0.07 124	0.09 265	0.11 193	0.10 193	0.08 426	0.08 533	0.07 314	0.07 392	0.06 287	0.05 191

z-mn7	0.25 620	0.15 596	0.47 656	0.19 467	0.13 580	0.28 631	0.25 632	0.35 615	0.64 678	0.27 595	0.57 670	0.29 579	0.24 590	0.32 636	0.27 621	0.08 426	0.08 533	0.08 405	0.08 469	0.10 550	0.10 545

w-ln-seven-2	0.20 566	0.14 589	0.39 641	0.23 613	0.12 554	0.21 554	0.21 578	0.29 535	0.38 595	0.25 583	0.38 611	0.28 570	0.23 581	0.21 558	0.25 602	0.08 426	0.08 533	0.09 494	0.09 515	0.10 550	0.09 513

S2M2_XL	0.08 76	0.06 106	0.12 289	0.12 7	0.08 220	0.09 135	0.09 20	0.07 7	0.07 13	0.08 128	0.07 58	0.07 124	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.06 299
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
G2L-ROB	0.13 405	0.07 215	0.13 335	0.13 17	0.08 220	0.14 401	0.17 443	0.25 463	0.19 367	0.20 511	0.19 406	0.20 477	0.14 448	0.18 497	0.16 490	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.08 449	0.09 513

coex_refinement	0.14 438	0.07 215	0.12 289	0.17 301	0.10 465	0.16 457	0.15 343	0.27 491	0.29 526	0.18 473	0.21 435	0.22 504	0.17 515	0.16 437	0.19 535	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.06 289	0.09 514	0.08 465

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 607	0.17 487	0.11 1	0.05 2	0.06 13	0.11 68	0.08 12	0.08 19	0.06 23	0.06 19	0.05 4	0.05 17	0.09 57	0.08 25	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.04 51

ACV-stereo	0.15 479	0.10 501	0.29 611	0.18 393	0.12 554	0.15 426	0.13 179	0.23 414	0.21 406	0.19 489	0.23 458	0.22 504	0.15 468	0.23 584	0.17 507	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.07 390

Pointernet	0.09 169	0.05 33	0.10 168	0.16 214	0.08 220	0.13 353	0.10 33	0.15 183	0.18 338	0.09 179	0.07 58	0.06 41	0.06 68	0.11 193	0.10 193	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.05 191

test_sample6	0.14 438	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.08 220	0.17 481	0.19 538	0.26 477	0.18 338	0.18 473	0.28 539	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.13 389	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.08 449	0.08 465

test_sample5	0.14 438	0.08 348	0.14 383	0.16 214	0.08 220	0.18 498	0.18 492	0.25 463	0.17 319	0.17 440	0.28 539	0.18 449	0.15 468	0.16 437	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.08 465

test_sample4	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.08 220	0.19 522	0.18 492	0.26 477	0.18 338	0.17 440	0.26 510	0.18 449	0.15 468	0.17 477	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.09 514	0.08 465

test_sample2	0.13 405	0.07 215	0.12 289	0.14 66	0.08 220	0.16 457	0.18 492	0.21 367	0.16 282	0.14 371	0.21 435	0.20 477	0.15 468	0.15 408	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.08 465

trnet	0.08 76	0.05 33	0.07 10	0.12 7	0.05 2	0.12 306	0.10 33	0.13 113	0.10 70	0.08 128	0.13 292	0.09 223	0.08 228	0.11 193	0.10 193	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.05 191

SMFormer	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.17 507	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.07 390

tta	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.17 507	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.06 287	0.06 299

qqq1	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.12 349	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.06 299

fff1	0.14 438	0.07 215	0.18 521	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.27 502	0.19 489	0.20 416	0.19 460	0.15 468	0.15 408	0.12 349	0.08 426	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.06 287	0.06 299

mmm	0.14 438	0.08 348	0.18 521	0.17 301	0.09 348	0.17 481	0.18 492	0.21 367	0.16 282	0.16 426	0.23 458	0.21 486	0.16 489	0.16 437	0.17 507	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.07 390

11t1	0.12 374	0.07 215	0.14 383	0.14 66	0.08 220	0.17 481	0.15 343	0.19 325	0.15 246	0.15 396	0.15 324	0.17 434	0.16 489	0.15 408	0.13 389	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.08 449	0.07 390

DualNet	0.14 438	0.08 348	0.14 383	0.16 214	0.08 220	0.18 498	0.18 492	0.25 463	0.17 319	0.18 473	0.28 539	0.18 449	0.15 468	0.16 437	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.08 465

mmx	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.26 489	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.15 408	0.22 571	0.08 426	0.06 426	0.09 494	0.08 469	0.08 449	0.08 465

xxx	0.15 479	0.09 432	0.15 418	0.16 214	0.09 348	0.17 481	0.17 443	0.27 491	0.26 489	0.15 396	0.26 510	0.19 460	0.13 415	0.15 408	0.22 571	0.08 426	0.06 426	0.09 494	0.08 469	0.08 449	0.08 465

MIF-Stereo (partial)	0.11 290	0.06 106	0.10 168	0.19 467	0.10 465	0.10 196	0.12 106	0.17 260	0.19 367	0.14 371	0.16 341	0.10 257	0.11 344	0.12 286	0.12 349	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.07 392	0.06 287	0.07 390

EKT-Stereo	0.11 290	0.07 215	0.14 383	0.16 214	0.10 465	0.13 353	0.14 253	0.19 325	0.21 406	0.11 267	0.08 123	0.13 348	0.10 302	0.11 193	0.12 349	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.07 390

CAS	0.08 76	0.04 1	0.07 10	0.17 301	0.08 220	0.10 196	0.13 179	0.12 83	0.09 46	0.09 179	0.10 195	0.08 180	0.06 68	0.09 57	0.09 94	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.05 163	0.04 51

gwcnet-sp	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.18 492	0.24 440	0.24 450	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.16 489	0.16 437	0.15 471	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

scenet	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.18 492	0.24 440	0.24 450	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.16 489	0.16 437	0.15 471	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

ssnet	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.18 393	0.09 348	0.16 457	0.18 492	0.24 440	0.24 450	0.19 489	0.24 470	0.15 395	0.16 489	0.16 437	0.15 471	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

BUS	0.15 479	0.09 432	0.14 383	0.22 592	0.10 465	0.20 542	0.14 253	0.34 600	0.20 391	0.17 440	0.23 458	0.16 416	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.07 377	0.07 390

IER	0.14 438	0.08 348	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.16 408	0.26 477	0.27 502	0.18 473	0.26 510	0.17 434	0.20 560	0.17 477	0.14 433	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.07 390

NINENet	0.16 507	0.10 501	0.16 462	0.17 301	0.11 522	0.20 542	0.14 253	0.41 652	0.37 589	0.18 473	0.21 435	0.16 416	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.08 533	0.10 543	0.07 392	0.10 550	0.09 513

BSDual-CNN	0.15 479	0.09 432	0.14 383	0.22 592	0.10 465	0.15 426	0.15 343	0.34 600	0.20 391	0.17 440	0.23 458	0.25 543	0.16 489	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.07 377	0.07 390

psmg	0.14 438	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.10 465	0.15 426	0.17 443	0.29 535	0.20 391	0.17 440	0.21 435	0.25 543	0.16 489	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.07 498	0.08 405	0.08 469	0.07 377	0.07 390

DAS	0.15 479	0.08 348	0.18 521	0.19 467	0.10 465	0.19 522	0.17 443	0.28 515	0.30 532	0.18 473	0.26 510	0.21 486	0.16 489	0.16 437	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.07 390

SepStereo	0.15 479	0.08 348	0.18 521	0.19 467	0.10 465	0.19 522	0.17 443	0.28 515	0.30 532	0.18 473	0.26 510	0.21 486	0.16 489	0.26 606	0.13 389	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.07 377	0.07 390

GANet-ADL	0.13 405	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.10 465	0.19 522	0.15 343	0.30 548	0.21 406	0.13 341	0.18 390	0.19 460	0.13 415	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.08 465

ADLNet2	0.16 507	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.20 542	0.16 408	0.32 571	0.39 601	0.17 440	0.20 416	0.20 477	0.19 548	0.21 558	0.23 582	0.08 426	0.07 498	0.07 314	0.07 392	0.09 514	0.07 390

PFNet+	0.12 374	0.06 106	0.14 383	0.16 214	0.09 348	0.05 3	0.12 106	0.18 292	0.21 406	0.16 426	0.19 406	0.14 369	0.10 302	0.11 193	0.11 274	0.08 426	0.05 245	0.09 494	0.08 469	0.06 287	0.11 571

AnonymousM	0.10 242	0.06 106	0.10 168	0.14 66	0.07 127	0.09 135	0.13 179	0.19 325	0.14 218	0.13 341	0.12 269	0.09 223	0.08 228	0.13 348	0.10 193	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.05 194	0.05 163	0.05 191

Anonymous3	0.16 507	0.14 589	0.34 630	0.26 642	0.14 599	0.27 621	0.18 492	0.28 515	0.28 518	0.15 396	0.17 361	0.14 369	0.11 344	0.16 437	0.12 349	0.08 426	0.08 533	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.11 571

raftrobust	0.09 169	0.06 106	0.11 238	0.17 301	0.08 220	0.09 135	0.10 33	0.18 292	0.16 282	0.10 224	0.09 162	0.12 316	0.08 228	0.12 286	0.10 193	0.08 426	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.05 163	0.06 299

sCroCo_RVC	0.12 374	0.09 432	0.24 585	0.24 625	0.11 522	0.19 522	0.14 253	0.17 260	0.15 246	0.10 224	0.13 292	0.12 316	0.07 173	0.14 386	0.11 274	0.08 426	0.08 533	0.08 405	0.08 469	0.05 163	0.07 390

GES	0.14 438	0.08 348	0.16 462	0.15 117	0.10 465	0.13 353	0.13 179	0.28 515	0.26 489	0.17 440	0.24 470	0.19 460	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.08 426	0.08 533	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.09 513

RAFT + AFF	0.13 405	0.08 348	0.21 561	0.20 532	0.10 465	0.14 401	0.23 605	0.27 491	0.21 406	0.12 306	0.10 195	0.12 316	0.10 302	0.16 437	0.12 349	0.08 426	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.06 287	0.09 513

SFCPSM	0.13 405	0.07 215	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.15 426	0.16 408	0.28 515	0.27 502	0.14 371	0.18 390	0.12 316	0.13 415	0.14 386	0.11 274	0.08 426	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.06 299

delet	0.17 529	0.09 432	0.18 521	0.19 467	0.11 522	0.21 554	0.22 592	0.30 548	0.38 595	0.17 440	0.27 528	0.19 460	0.19 548	0.19 522	0.21 558	0.08 426	0.08 533	0.09 494	0.11 588	0.06 287	0.07 390

aanetorigin	0.22 589	0.17 617	0.57 667	0.18 393	0.10 465	0.16 457	0.19 538	0.20 345	0.33 553	0.49 674	0.48 654	0.30 589	0.28 622	0.21 558	0.24 594	0.08 426	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.10 550	0.09 513

EDNetEfficientorigin	7.92 723	0.32 677	152.98 749	0.20 532	0.10 465	0.22 568	0.17 443	0.23 414	0.60 669	0.73 692	0.67 680	0.41 653	0.51 684	0.24 596	0.41 678	0.08 426	0.07 498	0.09 494	0.07 392	0.12 589	0.11 571

CREStereo	0.09 169	0.05 33	0.08 37	0.11 1	0.06 27	0.14 401	0.14 253	0.14 143	0.10 70	0.09 179	0.13 292	0.09 223	0.08 228	0.12 286	0.10 193	0.08 426	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.06 287	0.06 299
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	0.13 405	0.08 348	0.13 335	0.16 214	0.08 220	0.15 426	0.16 408	0.23 414	0.23 438	0.17 440	0.24 470	0.16 416	0.13 415	0.14 386	0.15 471	0.08 426	0.05 245	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.08 465

FADNet_RVC	0.17 529	0.14 589	0.41 646	0.20 532	0.11 522	0.13 353	0.13 179	0.27 491	0.22 428	0.21 528	0.23 458	0.20 477	0.18 529	0.15 408	0.17 507	0.08 426	0.08 533	0.12 595	0.09 515	0.11 572	0.10 545

SuperB	0.20 566	0.10 501	0.57 667	0.16 214	0.09 348	0.19 522	0.18 492	0.25 463	0.51 648	0.27 595	0.39 619	0.17 434	0.22 575	0.22 576	0.21 558	0.08 426	0.06 426	0.06 197	0.06 289	0.12 589	0.11 571

CFNet	0.15 479	0.11 528	0.17 487	0.17 301	0.08 220	0.19 522	0.10 33	0.29 535	0.26 489	0.19 489	0.24 470	0.24 530	0.18 529	0.18 497	0.15 471	0.08 426	0.06 426	0.09 494	0.10 556	0.08 449	0.07 390

DISCO	0.20 566	0.09 432	0.22 571	0.17 301	0.10 465	0.25 600	0.18 492	0.28 515	0.45 629	0.23 558	0.32 575	0.34 622	0.26 606	0.29 624	0.29 638	0.08 426	0.06 426	0.07 314	0.07 392	0.09 514	0.10 545

DLCB_ROB	0.18 545	0.10 501	0.16 462	0.23 613	0.11 522	0.24 591	0.18 492	0.30 548	0.28 518	0.27 595	0.29 554	0.28 570	0.25 598	0.20 540	0.20 545	0.08 426	0.08 533	0.09 494	0.09 515	0.07 377	0.07 390

S0	0.12 374	0.08 348	0.09 108	0.20 532	0.07 127	0.18 498	0.22 592	0.15 183	0.15 246	0.11 267	0.10 195	0.13 348	0.08 228	0.12 286	0.11 274	0.09 486	0.10 591	0.14 624	0.14 629	0.05 163	0.04 51

S	0.12 374	0.08 348	0.10 168	0.20 532	0.08 220	0.13 353	0.19 538	0.17 260	0.16 282	0.13 341	0.12 269	0.14 369	0.10 302	0.12 286	0.13 389	0.09 486	0.07 498	0.13 609	0.15 646	0.06 287	0.05 191

HLf8	0.11 290	0.05 33	0.13 335	0.11 1	0.08 220	0.15 426	0.12 106	0.22 393	0.16 282	0.13 341	0.17 361	0.12 316	0.10 302	0.14 386	0.13 389	0.09 486	0.05 245	0.05 49	0.05 194	0.08 449	0.08 465

FlowAnything_test	0.11 290	0.08 348	0.14 383	0.15 117	0.09 348	0.08 76	0.14 253	0.20 345	0.11 105	0.10 224	0.09 162	0.12 316	0.12 379	0.13 348	0.11 274	0.09 486	0.06 426	0.09 494	0.09 515	0.06 287	0.09 513

MSAF-DinoV2	0.23 602	0.11 528	0.25 588	0.17 301	0.10 465	0.28 631	0.17 443	0.38 638	0.56 661	0.21 528	0.27 528	0.47 669	0.28 622	0.36 652	0.40 676	0.09 486	0.06 426	0.07 314	0.09 515	0.12 589	0.11 571

zh-mn7	0.26 632	0.15 596	0.59 672	0.19 467	0.14 599	0.24 591	0.22 592	0.35 615	0.63 677	0.35 644	0.67 680	0.31 604	0.25 598	0.31 631	0.26 615	0.09 486	0.08 533	0.09 494	0.09 515	0.09 514	0.11 571

w-ln-seven	0.24 613	0.15 596	0.58 670	0.20 532	0.14 599	0.26 612	0.22 592	0.36 622	0.62 674	0.30 624	0.40 622	0.30 589	0.23 581	0.22 576	0.28 629	0.09 486	0.09 567	0.11 573	0.10 556	0.11 572	0.10 545

G2L-Stereo	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.17 301	0.09 348	0.13 353	0.12 106	0.27 491	0.22 428	0.17 440	0.27 528	0.21 486	0.13 415	0.18 497	0.18 520	0.09 486	0.08 533	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.07 390

DDVS	0.16 507	0.10 501	0.22 571	0.16 214	0.12 554	0.15 426	0.14 253	0.25 463	0.19 367	0.18 473	0.30 560	0.27 560	0.13 415	0.20 540	0.16 490	0.09 486	0.06 426	0.09 494	0.07 392	0.11 572	0.11 571

DCVSM-stereo	0.15 479	0.09 432	0.16 462	0.16 214	0.10 465	0.15 426	0.09 20	0.20 345	0.24 450	0.20 511	0.24 470	0.26 553	0.15 468	0.19 522	0.14 433	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.08 469	0.10 550	0.12 592

rvit_stereo_0080	0.10 242	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.10 465	0.07 36	0.15 343	0.16 222	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.15 395	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.09 486	0.07 498	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.05 191

test_sample3	0.14 438	0.08 348	0.15 418	0.14 66	0.09 348	0.20 542	0.17 443	0.27 491	0.18 338	0.17 440	0.22 453	0.19 460	0.15 468	0.17 477	0.14 433	0.09 486	0.06 426	0.07 314	0.06 289	0.09 514	0.08 465

whm_eth	0.10 242	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.10 465	0.07 36	0.15 343	0.16 222	0.16 282	0.11 267	0.10 195	0.15 395	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.09 486	0.07 498	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.05 191

GMStereo_Zeroshot	0.16 507	0.13 574	0.25 588	0.20 532	0.10 465	0.17 481	0.13 179	0.30 548	0.25 475	0.23 558	0.32 575	0.25 543	0.11 344	0.19 522	0.14 433	0.09 486	0.06 426	0.11 573	0.06 289	0.12 589	0.08 465

StereoVision	0.14 438	0.13 574	0.10 168	0.24 625	0.10 465	0.16 457	0.21 578	0.21 367	0.20 391	0.12 306	0.25 497	0.10 257	0.10 302	0.16 437	0.10 193	0.09 486	0.10 591	0.12 595	0.12 611	0.06 287	0.05 191

CFNet_ucs	0.15 479	0.09 432	0.17 487	0.16 214	0.11 522	0.14 401	0.14 253	0.30 548	0.34 564	0.16 426	0.24 470	0.23 521	0.14 448	0.18 497	0.15 471	0.09 486	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.09 513

coex-ft	3.24 716	0.35 680	57.83 748	0.18 393	0.13 580	0.27 621	0.23 605	0.28 515	0.72 689	1.89 720	0.70 685	0.43 657	0.47 679	0.29 624	0.43 681	0.09 486	0.09 567	0.12 595	0.09 515	0.14 623	0.14 624

fast-acv-ft	0.18 545	0.11 528	0.20 550	0.19 467	0.12 554	0.26 612	0.21 578	0.26 477	0.35 578	0.22 543	0.34 592	0.27 560	0.21 568	0.21 558	0.23 582	0.09 486	0.09 567	0.08 405	0.10 556	0.08 449	0.07 390

iinet-f	0.17 529	0.07 215	0.46 653	0.14 66	0.10 465	0.21 554	0.14 253	0.27 491	0.23 438	0.22 543	0.25 497	0.21 486	0.16 489	0.18 497	0.22 571	0.09 486	0.07 498	0.07 314	0.06 289	0.09 514	0.10 545

CASS	0.14 438	0.12 547	0.12 289	0.23 613	0.09 348	0.15 426	0.17 443	0.19 325	0.20 391	0.17 440	0.18 390	0.15 395	0.15 468	0.15 408	0.14 433	0.09 486	0.06 426	0.10 543	0.08 469	0.09 514	0.07 390
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
knoymous	0.11 290	0.06 106	0.12 289	0.14 66	0.07 127	0.15 426	0.13 179	0.20 345	0.14 218	0.11 267	0.17 361	0.13 348	0.09 265	0.14 386	0.11 274	0.09 486	0.05 245	0.06 197	0.05 194	0.07 377	0.07 390

riskmin	0.11 290	0.06 106	0.13 335	0.14 66	0.08 220	0.14 401	0.14 253	0.18 292	0.15 246	0.12 306	0.15 324	0.17 434	0.11 344	0.14 386	0.12 349	0.09 486	0.05 245	0.07 314	0.05 194	0.08 449	0.08 465

Wz-Net-MNSev	0.23 602	0.13 574	0.33 627	0.20 532	0.15 618	0.36 657	0.25 632	0.34 600	0.45 629	0.29 618	0.41 633	0.39 644	0.19 548	0.25 602	0.27 621	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.12 589	0.10 545

CRFU-Net	0.16 507	0.08 348	0.15 418	0.17 301	0.09 348	0.20 542	0.14 253	0.27 491	0.21 406	0.28 608	0.28 539	0.29 579	0.18 529	0.19 522	0.18 520	0.09 486	0.09 567	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.09 513

CSP-Net	0.16 507	0.09 432	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.19 522	0.18 492	0.25 463	0.33 553	0.26 588	0.31 565	0.25 543	0.16 489	0.21 558	0.19 535	0.09 486	0.06 426	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.08 465

WZ-Net	0.29 647	0.17 617	0.82 698	0.23 613	0.16 632	0.35 653	0.29 663	0.40 647	0.59 668	0.24 570	0.57 670	0.37 633	0.25 598	0.34 643	0.37 670	0.09 486	0.08 533	0.09 494	0.10 556	0.14 623	0.16 647

AACVNet	0.16 507	0.08 348	0.15 418	0.15 117	0.10 465	0.18 498	0.15 343	0.24 440	0.25 475	0.27 595	0.27 528	0.28 570	0.18 529	0.19 522	0.17 507	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.07 392	0.10 550	0.09 513

PSMNet-ADL	0.15 479	0.12 547	0.13 335	0.22 592	0.09 348	0.13 353	0.20 561	0.26 477	0.23 438	0.18 473	0.20 416	0.23 521	0.17 515	0.18 497	0.18 520	0.09 486	0.08 533	0.08 405	0.11 588	0.08 449	0.07 390

sAnonymous2	0.13 405	0.12 547	0.25 588	0.20 532	0.12 554	0.18 498	0.14 253	0.27 491	0.21 406	0.11 267	0.12 269	0.13 348	0.08 228	0.11 193	0.11 274	0.09 486	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.15 635	0.10 545

CroCo_RVC	0.13 405	0.12 547	0.25 588	0.20 532	0.12 554	0.18 498	0.14 253	0.27 491	0.21 406	0.11 267	0.12 269	0.13 348	0.08 228	0.11 193	0.11 274	0.09 486	0.05 245	0.08 405	0.06 289	0.15 635	0.10 545

xxxx	0.15 479	0.07 215	0.14 383	0.14 66	0.08 220	0.24 591	0.18 492	0.32 571	0.20 391	0.14 371	0.28 539	0.22 504	0.14 448	0.15 408	0.29 638	0.09 486	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.08 449	0.08 465

test_xeample	0.15 479	0.07 215	0.14 383	0.15 117	0.08 220	0.22 568	0.20 561	0.29 535	0.21 406	0.16 426	0.29 554	0.19 460	0.17 515	0.16 437	0.28 629	0.09 486	0.05 245	0.07 314	0.07 392	0.07 377	0.07 390

psm_up	0.19 557	0.10 501	0.18 521	0.21 570	0.11 522	0.17 481	0.19 538	0.38 638	0.34 564	0.22 543	0.28 539	0.29 579	0.25 598	0.20 540	0.22 571	0.09 486	0.10 591	0.11 573	0.11 588	0.08 449	0.08 465

UPFNet	0.16 507	0.08 348	0.12 289	0.20 532	0.12 554	0.20 542	0.23 605	0.28 515	0.26 489	0.18 473	0.24 470	0.22 504	0.20 560	0.19 522	0.22 571	0.09 486	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.08 449	0.06 299

EDNetEfficient	0.30 650	0.24 657	1.18 708	0.18 393	0.10 465	0.20 542	0.20 561	0.21 367	0.61 671	0.74 694	0.56 666	0.30 589	0.40 668	0.23 584	0.32 656	0.09 486	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.11 572	0.10 545

ac_64	0.16 507	0.09 432	0.15 418	0.18 393	0.10 465	0.22 568	0.17 443	0.24 440	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.29 579	0.18 529	0.19 522	0.22 571	0.09 486	0.08 533	0.08 405	0.09 515	0.07 377	0.06 299

FAT-Stereo	0.21 581	0.13 574	0.22 571	0.21 570	0.12 554	0.18 498	0.18 492	0.35 615	0.40 605	0.28 608	0.37 604	0.33 617	0.33 649	0.21 558	0.20 545	0.09 486	0.11 606	0.10 543	0.09 515	0.11 572	0.14 624

S-Stereo	0.21 581	0.12 547	0.25 588	0.21 570	0.13 580	0.21 554	0.19 538	0.33 585	0.45 629	0.23 558	0.36 601	0.28 570	0.29 627	0.20 540	0.23 582	0.09 486	0.12 622	0.10 543	0.10 556	0.13 605	0.14 624

ADCL	0.25 620	0.12 547	0.49 659	0.22 592	0.12 554	0.36 657	0.29 663	0.30 548	0.57 663	0.24 570	0.47 653	0.30 589	0.31 643	0.30 630	0.30 645	0.09 486	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.10 550	0.10 545

ADCP+	0.20 566	0.10 501	0.35 636	0.21 570	0.12 554	0.22 568	0.27 646	0.31 565	0.35 578	0.26 588	0.37 604	0.22 504	0.22 575	0.27 608	0.28 629	0.09 486	0.06 426	0.08 405	0.08 469	0.10 550	0.10 545

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 529	0.10 501	0.23 579	0.20 532	0.10 465	0.15 426	0.18 492	0.31 565	0.25 475	0.21 528	0.31 565	0.25 543	0.17 515	0.21 558	0.20 545	0.09 486	0.06 426	0.08 405	0.09 515	0.07 377	0.08 465
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	0.19 557	0.11 528	0.16 462	0.17 301	0.16 632	0.28 631	0.23 605	0.44 667	0.42 614	0.15 396	0.28 539	0.25 543	0.19 548	0.23 584	0.18 520	0.09 486	0.06 426	0.10 543	0.08 469	0.15 635	0.10 545

StereoDRNet-Refined	0.17 529	0.12 547	0.16 462	0.20 532	0.10 465	0.18 498	0.18 492	0.27 491	0.24 450	0.26 588	0.41 633	0.23 521	0.18 529	0.21 558	0.21 558	0.09 486	0.05 245	0.09 494	0.10 556	0.07 377	0.07 390
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
FBW_ROB	0.25 620	0.17 617	0.23 579	0.27 650	0.14 599	0.26 612	0.22 592	0.42 657	0.43 623	0.42 663	0.41 633	0.43 657	0.27 613	0.32 636	0.24 594	0.09 486	0.15 651	0.15 636	0.12 611	0.12 589	0.10 545

LGCAT	0.08 76	0.04 1	0.10 168	0.11 1	0.06 27	0.07 36	0.13 179	0.07 7	0.08 19	0.09 179	0.07 58	0.07 124	0.08 228	0.12 286	0.11 274	0.10 530	0.09 567	0.04 1	0.05 194	0.04 46	0.09 513

Selective-IGEV-i16pc	0.13 405	0.06 106	0.13 335	0.15 117	0.11 522	0.38 663	0.16 408	0.23 414	0.17 319	0.11 267	0.15 324	0.09 223	0.07 173	0.13 348	0.10 193	0.10 530	0.08 533	0.06 197	0.07 392	0.09 514	0.10 545

Selective-IGEV-i16pb	0.14 438	0.08 348	0.17 487	0.15 117	0.11 522	0.41 670	0.16 408	0.29 535	0.24 450	0.11 267	0.21 435	0.10 257	0.07 173	0.17 477	0.12 349	0.10 530	0.07 498	0.06 197	0.08 469	0.09 514	0.10 545

zh-sn7	0.26 632	0.17 617	0.55 664	0.24 625	0.14 599	0.25 600	0.25 632	0.34 600	0.49 640	0.29 618	0.55 664	0.29 579	0.32 645	0.37 657	0.33 660	0.10 530	0.10 591	0.11 573	0.11 588	0.12 589	0.12 592

rvit_stereo_0083	0.12 374	0.08 348	0.17 487	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.15 343	0.15 183	0.26 489	0.11 267	0.14 307	0.13 348	0.10 302	0.12 286	0.13 389	0.10 530	0.08 533	0.09 494	0.07 392	0.07 377	0.06 299

rvit_stereo_0081_aga	0.12 374	0.09 432	0.15 418	0.18 393	0.10 465	0.14 401	0.14 253	0.14 143	0.19 367	0.10 224	0.18 390	0.16 416	0.09 265	0.12 286	0.10 193	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

rvit_stereo_0081	0.11 290	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.24 450	0.11 267	0.13 292	0.14 369	0.09 265	0.11 193	0.12 349	0.10 530	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

ITSA-stereo	0.16 507	0.11 528	0.14 383	0.19 467	0.08 220	0.13 353	0.14 253	0.30 548	0.49 640	0.17 440	0.18 390	0.22 504	0.15 468	0.17 477	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.08 469	0.08 449	0.09 513

rvit_stereo_0082	0.11 290	0.08 348	0.16 462	0.16 214	0.09 348	0.11 249	0.14 253	0.14 143	0.24 450	0.11 267	0.13 292	0.14 369	0.09 265	0.11 193	0.12 349	0.10 530	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

rvit_stereo_ft	0.12 374	0.07 215	0.13 335	0.19 467	0.10 465	0.12 306	0.17 443	0.16 222	0.16 282	0.13 341	0.13 292	0.15 395	0.10 302	0.14 386	0.13 389	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.06 299

Wz-Net-SNSev	0.26 632	0.17 617	0.46 653	0.25 633	0.14 599	0.26 612	0.24 616	0.38 638	0.57 663	0.30 624	0.56 666	0.39 644	0.26 606	0.24 596	0.32 656	0.10 530	0.09 567	0.10 543	0.11 588	0.11 572	0.11 571

Wz-Net-LNSev	0.22 589	0.16 607	0.41 646	0.22 592	0.13 580	0.25 600	0.24 616	0.33 585	0.44 625	0.30 624	0.42 641	0.32 611	0.19 548	0.23 584	0.27 621	0.10 530	0.09 567	0.08 405	0.08 469	0.12 589	0.11 571

UDGNet	0.14 438	0.13 574	0.17 487	0.18 393	0.10 465	0.12 306	0.16 408	0.21 367	0.27 502	0.20 511	0.20 416	0.17 434	0.13 415	0.16 437	0.14 433	0.10 530	0.06 426	0.09 494	0.07 392	0.07 377	0.07 390

dd	0.15 479	0.17 617	0.17 487	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.18 492	0.22 393	0.26 489	0.23 558	0.20 416	0.21 486	0.10 302	0.21 558	0.17 507	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.08 449	0.07 390

AASNet	0.16 507	0.08 348	0.13 335	0.19 467	0.09 348	0.19 522	0.15 343	0.38 638	0.37 589	0.20 511	0.24 470	0.20 477	0.17 515	0.17 477	0.21 558	0.10 530	0.08 533	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.09 513

ICVP	0.16 507	0.09 432	0.12 289	0.22 592	0.09 348	0.18 498	0.21 578	0.26 477	0.24 450	0.18 473	0.30 560	0.27 560	0.18 529	0.18 497	0.15 471	0.10 530	0.07 498	0.08 405	0.07 392	0.07 377	0.08 465
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GEStereo_RVC	0.17 529	0.12 547	0.16 462	0.22 592	0.11 522	0.19 522	0.18 492	0.32 571	0.49 640	0.20 511	0.25 497	0.17 434	0.13 415	0.21 558	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.07 392	0.09 514	0.08 465

ADLNet	0.16 507	0.08 348	0.15 418	0.16 214	0.10 465	0.16 457	0.17 443	0.33 585	0.27 502	0.23 558	0.27 528	0.24 530	0.16 489	0.18 497	0.21 558	0.10 530	0.06 426	0.10 543	0.10 556	0.08 449	0.09 513

222	0.16 507	0.07 215	0.15 418	0.14 66	0.08 220	0.25 600	0.18 492	0.30 548	0.21 406	0.18 473	0.29 554	0.17 434	0.16 489	0.16 437	0.44 684	0.10 530	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.08 449	0.08 465

HGLStereo	0.17 529	0.09 432	0.19 545	0.17 301	0.12 554	0.18 498	0.18 492	0.31 565	0.33 553	0.22 543	0.33 582	0.24 530	0.18 529	0.20 540	0.21 558	0.10 530	0.09 567	0.07 314	0.07 392	0.09 514	0.10 545

cf-r	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.16 214	0.08 220	0.14 401	0.19 538	0.21 367	0.25 475	0.17 440	0.26 510	0.22 504	0.17 515	0.14 386	0.15 471	0.10 530	0.05 245	0.06 197	0.08 469	0.06 287	0.06 299

GANet-RSSM	0.14 438	0.07 215	0.13 335	0.13 17	0.08 220	0.14 401	0.18 492	0.23 414	0.21 406	0.17 440	0.25 497	0.24 530	0.16 489	0.16 437	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.07 314	0.08 469	0.08 449	0.07 390

GwcNet-RSSM	0.14 438	0.07 215	0.12 289	0.16 214	0.08 220	0.15 426	0.20 561	0.22 393	0.28 518	0.18 473	0.28 539	0.23 521	0.17 515	0.15 408	0.16 490	0.10 530	0.06 426	0.07 314	0.09 515	0.07 377	0.07 390

DSFCA	0.16 507	0.09 432	0.14 383	0.16 214	0.10 465	0.21 554	0.19 538	0.28 515	0.31 542	0.23 558	0.25 497	0.22 504	0.16 489	0.20 540	0.20 545	0.10 530	0.07 498	0.09 494	0.09 515	0.08 449	0.08 465

DMCA	0.14 438	0.09 432	0.17 487	0.19 467	0.09 348	0.15 426	0.17 443	0.23 414	0.28 518	0.14 371	0.20 416	0.17 434	0.18 529	0.15 408	0.17 507	0.10 530	0.06 426	0.08 405	0.06 289	0.09 514	0.10 545

stereogan	0.22 589	0.11 528	0.21 561	0.20 532	0.12 554	0.32 642	0.19 538	0.36 622	0.45 629	0.23 558	0.39 619	0.35 628	0.27 613	0.33 640	0.23 582	0.10 530	0.12 622	0.10 543	0.10 556	0.14 623	0.14 624

RTSC	0.23 602	0.13 574	0.30 617	0.21 570	0.13 580	0.29 635	0.17 443	0.36 622	0.68 684	0.27 595	0.34 592	0.30 589	0.22 575	0.32 636	0.31 651	0.10 530	0.08 533	0.09 494	0.10 556	0.13 605	0.14 624

RTS	0.46 679	0.19 635	3.33 717	0.25 633	0.15 618	0.72 694	0.21 578	0.37 631	0.78 696	0.42 663	0.44 646	0.31 604	0.43 676	0.55 689	0.37 670	0.10 530	0.09 567	0.13 609	0.13 623	0.15 635	0.15 638

RTSA	0.46 679	0.19 635	3.33 717	0.25 633	0.15 618	0.72 694	0.21 578	0.37 631	0.78 696	0.42 663	0.44 646	0.31 604	0.43 676	0.55 689	0.37 670	0.10 530	0.09 567	0.13 609	0.13 623	0.15 635	0.15 638

ADCMid	0.26 632	0.15 596	0.42 649	0.20 532	0.14 599	0.25 600	0.26 641	0.35 615	0.40 605	0.37 651	0.45 648	0.34 622	0.42 673	0.36 652	0.36 666	0.10 530	0.09 567	0.11 573	0.11 588	0.13 605	0.13 608

RYNet	0.23 602	0.12 547	0.22 571	0.19 467	0.17 644	0.47 675	0.26 641	0.39 644	0.49 640	0.24 570	0.29 554	0.34 622	0.24 590	0.20 540	0.31 651	0.10 530	0.06 426	0.09 494	0.09 515	0.14 623	0.15 638

PA-Net	0.24 613	0.18 631	0.34 630	0.28 657	0.22 668	0.22 568	0.39 688	0.29 535	0.39 601	0.22 543	0.33 582	0.25 543	0.26 606	0.21 558	0.25 602	0.10 530	0.23 682	0.15 636	0.22 669	0.09 514	0.13 608
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
GANet	0.22 589	0.13 574	0.21 561	0.25 633	0.14 599	0.23 582	0.22 592	0.42 657	0.27 502	0.31 631	0.43 644	0.37 633	0.29 627	0.23 584	0.23 582	0.10 530	0.12 622	0.10 543	0.09 515	0.10 550	0.08 465

StereoDRNet	0.19 557	0.11 528	0.18 521	0.22 592	0.11 522	0.22 568	0.22 592	0.37 631	0.34 564	0.24 570	0.28 539	0.30 589	0.19 548	0.20 540	0.21 558	0.10 530	0.08 533	0.11 573	0.09 515	0.09 514	0.07 390

PWC_ROB	0.21 581	0.16 607	0.27 599	0.18 393	0.11 522	0.22 568	0.13 179	0.33 585	0.49 640	0.30 624	0.40 622	0.32 611	0.25 598	0.31 631	0.23 582	0.10 530	0.07 498	0.11 573	0.08 469	0.11 572	0.10 545

DN	0.10 242	0.05 33	0.10 168	0.15 117	0.09 348	0.12 306	0.18 492	0.17 260	0.16 282	0.08 128	0.09 162	0.08 180	0.06 68	0.08 23	0.09 94	0.11 565	0.05 245	0.07 314	0.06 289	0.07 377	0.09 513

YMNet	0.20 566	0.12 547	0.20 550	0.21 570	0.14 599	0.27 621	0.23 605	0.32 571	0.34 564	0.28 608	0.35 596	0.30 589	0.18 529	0.18 497	0.22 571	0.11 565	0.13 636	0.10 543	0.10 556	0.09 514	0.09 513

YMNet_1	0.20 566	0.12 547	0.20 550	0.21 570	0.14 599	0.27 621	0.23 605	0.32 571	0.34 564	0.28 608	0.35 596	0.30 589	0.18 529	0.18 497	0.22 571	0.11 565	0.13 636	0.10 543	0.10 556	0.09 514	0.09 513

CAS++	0.11 290	0.07 215	0.11 238	0.14 66	0.10 465	0.13 353	0.14 253	0.24 440	0.14 218	0.11 267	0.09 162	0.11 290	0.07 173	0.14 386	0.09 94	0.11 565	0.09 567	0.09 494	0.07 392	0.07 377	0.08 465
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
ssnet_v2	0.17 529	0.10 501	0.18 521	0.17 301	0.11 522	0.21 554	0.22 592	0.34 600	0.25 475	0.23 558	0.23 458	0.27 560	0.19 548	0.22 576	0.21 558	0.11 565	0.10 591	0.09 494	0.09 515	0.08 449	0.08 465

SACVNet	0.19 557	0.12 547	0.15 418	0.17 301	0.13 580	0.22 568	0.18 492	0.31 565	0.31 542	0.24 570	0.31 565	0.30 589	0.23 581	0.23 584	0.17 507	0.11 565	0.08 533	0.10 543	0.10 556	0.12 589	0.14 624

HCRNet	0.16 507	0.23 654	0.12 289	0.35 676	0.11 522	0.15 426	0.17 443	0.26 477	0.22 428	0.19 489	0.24 470	0.21 486	0.14 448	0.15 408	0.13 389	0.11 565	0.07 498	0.11 573	0.10 556	0.09 514	0.07 390

APVNet	0.23 602	0.12 547	0.20 550	0.18 393	0.14 599	0.32 642	0.31 672	0.40 647	0.33 553	0.27 595	0.40 622	0.30 589	0.29 627	0.27 608	0.25 602	0.11 565	0.12 622	0.11 573	0.14 629	0.12 589	0.13 608

psmorigin	0.25 620	0.16 607	0.35 636	0.17 301	0.13 580	0.24 591	0.14 253	0.34 600	0.34 564	0.41 661	0.55 664	0.41 653	0.38 662	0.35 648	0.28 629	0.11 565	0.15 651	0.11 573	0.11 588	0.12 589	0.17 656

GwcNet	0.20 566	0.14 589	0.20 550	0.18 393	0.12 554	0.25 600	0.20 561	0.36 622	0.45 629	0.20 511	0.33 582	0.33 617	0.21 568	0.22 576	0.25 602	0.11 565	0.09 567	0.09 494	0.09 515	0.09 514	0.10 545

PSMNet-RSSM	0.14 438	0.07 215	0.14 383	0.15 117	0.08 220	0.13 353	0.16 408	0.25 463	0.24 450	0.17 440	0.28 539	0.23 521	0.14 448	0.16 437	0.14 433	0.11 565	0.06 426	0.09 494	0.12 611	0.08 449	0.07 390

CFNet-ft	0.14 438	0.07 215	0.15 418	0.12 7	0.09 348	0.17 481	0.18 492	0.22 393	0.24 450	0.17 440	0.26 510	0.24 530	0.14 448	0.16 437	0.15 471	0.11 565	0.06 426	0.08 405	0.09 515	0.09 514	0.08 465

AF-Net	0.23 602	0.17 617	0.17 487	0.27 650	0.13 580	0.26 612	0.24 616	0.33 585	0.51 648	0.25 583	0.33 582	0.39 644	0.27 613	0.28 617	0.26 615	0.11 565	0.10 591	0.16 644	0.12 611	0.11 572	0.11 571

RP	0.22 589	0.13 574	0.22 571	0.23 613	0.12 554	0.21 554	0.20 561	0.26 477	0.45 629	0.22 543	0.38 611	0.37 633	0.25 598	0.28 617	0.25 602	0.11 565	0.12 622	0.13 609	0.12 611	0.13 605	0.14 624

RGC	0.25 620	0.20 640	0.29 611	0.28 657	0.16 632	0.22 568	0.23 605	0.33 585	0.44 625	0.27 595	0.40 622	0.38 639	0.28 622	0.37 657	0.23 582	0.11 565	0.13 636	0.17 648	0.17 658	0.15 635	0.16 647

G-Net	0.25 620	0.17 617	0.38 640	0.23 613	0.16 632	0.51 678	0.23 605	0.29 535	0.35 578	0.36 647	0.38 611	0.31 604	0.29 627	0.28 617	0.27 621	0.11 565	0.09 567	0.12 595	0.10 556	0.16 648	0.14 624

Nwc_Net	0.23 602	0.17 617	0.22 571	0.25 633	0.15 618	0.25 600	0.27 646	0.38 638	0.39 601	0.22 543	0.41 633	0.30 589	0.29 627	0.28 617	0.25 602	0.11 565	0.10 591	0.17 648	0.20 664	0.10 550	0.11 571

DANet	0.21 581	0.16 607	0.29 611	0.25 633	0.13 580	0.23 582	0.19 538	0.28 515	0.27 502	0.28 608	0.32 575	0.35 628	0.32 645	0.31 631	0.24 594	0.11 565	0.09 567	0.11 573	0.10 556	0.13 605	0.11 571
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
TDLM	0.18 545	0.12 547	0.14 383	0.24 625	0.10 465	0.18 498	0.18 492	0.37 631	0.30 532	0.22 543	0.28 539	0.28 570	0.18 529	0.23 584	0.19 535	0.11 565	0.07 498	0.10 543	0.10 556	0.08 449	0.08 465

CFNet_RVC	0.14 438	0.07 215	0.15 418	0.12 7	0.09 348	0.17 481	0.18 492	0.22 393	0.24 450	0.17 440	0.26 510	0.24 530	0.14 448	0.16 437	0.15 471	0.11 565	0.06 426	0.08 405	0.09 515	0.09 514	0.08 465

DPSNet	0.28 643	0.16 607	0.33 627	0.18 393	0.13 580	0.55 681	0.42 691	0.52 682	0.68 684	0.29 618	0.38 611	0.39 644	0.30 638	0.32 636	0.23 582	0.11 565	0.10 591	0.11 573	0.08 469	0.20 664	0.16 647

DRN-Test	0.20 566	0.11 528	0.21 561	0.22 592	0.10 465	0.22 568	0.22 592	0.40 647	0.38 595	0.24 570	0.33 582	0.26 553	0.22 575	0.22 576	0.25 602	0.11 565	0.07 498	0.11 573	0.10 556	0.09 514	0.08 465

NaN_ROB	0.23 602	0.20 640	0.25 588	0.25 633	0.13 580	0.31 640	0.27 646	0.34 600	0.41 612	0.31 631	0.31 565	0.32 611	0.23 581	0.31 631	0.22 571	0.11 565	0.17 661	0.10 543	0.11 588	0.08 449	0.09 513

MDST_ROB	0.22 589	0.10 501	0.18 521	0.18 393	0.11 522	0.40 668	0.19 538	0.44 667	0.42 614	0.40 657	0.40 622	0.29 579	0.21 568	0.27 608	0.19 535	0.11 565	0.10 591	0.14 624	0.11 588	0.10 550	0.08 465

ETE_ROB	0.23 602	0.17 617	0.23 579	0.25 633	0.14 599	0.26 612	0.29 663	0.32 571	0.37 589	0.28 608	0.37 604	0.45 661	0.27 613	0.28 617	0.27 621	0.11 565	0.09 567	0.12 595	0.10 556	0.14 623	0.13 608

PWCDC_ROB	0.21 581	0.13 574	0.23 579	0.25 633	0.12 554	0.20 542	0.15 343	0.34 600	0.55 659	0.29 618	0.49 655	0.21 486	0.15 468	0.28 617	0.20 545	0.11 565	0.09 567	0.10 543	0.08 469	0.11 572	0.09 513

AANet	0.31 656	0.20 640	1.05 706	0.16 214	0.13 580	0.23 582	0.16 408	0.30 548	0.64 678	0.60 683	0.53 661	0.46 665	0.39 663	0.23 584	0.33 660	0.12 591	0.10 591	0.11 573	0.10 556	0.13 605	0.12 592

DStereoSA	0.26 632	0.19 635	0.39 641	0.27 650	0.17 644	0.23 582	0.21 578	0.50 677	0.60 669	0.22 543	0.30 560	0.29 579	0.34 651	0.40 668	0.29 638	0.12 591	0.11 606	0.16 644	0.14 629	0.15 635	0.12 592

rvit_105_1	0.19 557	0.12 547	0.25 588	0.21 570	0.16 632	0.22 568	0.28 652	0.32 571	0.42 614	0.20 511	0.21 435	0.22 504	0.18 529	0.19 522	0.18 520	0.12 591	0.12 622	0.13 609	0.15 646	0.08 449	0.07 390

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 169	0.10 501	0.32 624	0.15 117	0.06 27	0.08 76	0.14 253	0.11 57	0.10 70	0.07 71	0.07 58	0.06 41	0.04 1	0.11 193	0.07 1	0.12 591	0.04 24	0.07 314	0.05 194	0.05 163	0.05 191

test_sample7	0.16 507	0.10 501	0.16 462	0.14 66	0.12 554	0.16 457	0.17 443	0.28 515	0.24 450	0.21 528	0.21 435	0.24 530	0.20 560	0.16 437	0.16 490	0.12 591	0.06 426	0.10 543	0.09 515	0.11 572	0.10 545

GASNet	0.22 589	0.24 657	0.34 630	0.26 642	0.17 644	0.27 621	0.16 408	0.45 669	0.42 614	0.27 595	0.24 470	0.30 589	0.16 489	0.27 608	0.18 520	0.12 591	0.09 567	0.12 595	0.11 588	0.16 648	0.08 465

hitnet-ft	0.18 545	0.10 501	0.17 487	0.14 66	0.09 348	0.27 621	0.20 561	0.25 463	0.26 489	0.24 570	0.32 575	0.32 611	0.23 581	0.24 596	0.21 558	0.12 591	0.07 498	0.10 543	0.08 469	0.12 589	0.11 571

DMCA-RVC	0.17 529	0.10 501	0.16 462	0.24 625	0.11 522	0.19 522	0.18 492	0.26 477	0.24 450	0.21 528	0.27 528	0.25 543	0.27 613	0.18 497	0.21 558	0.12 591	0.08 533	0.13 609	0.10 556	0.10 550	0.08 465

FADNet-RVC	0.21 581	0.20 640	0.40 644	0.21 570	0.16 632	0.21 554	0.15 343	0.27 491	0.27 502	0.26 588	0.32 575	0.26 553	0.21 568	0.22 576	0.19 535	0.12 591	0.13 636	0.12 595	0.14 629	0.13 605	0.18 660

STTStereo	0.18 545	0.13 574	0.28 602	0.20 532	0.11 522	0.16 457	0.21 578	0.29 535	0.23 438	0.22 543	0.30 560	0.29 579	0.18 529	0.20 540	0.20 545	0.12 591	0.11 606	0.11 573	0.14 629	0.09 514	0.08 465

AnyNet_C32	0.26 632	0.16 607	0.39 641	0.20 532	0.17 644	0.26 612	0.31 672	0.32 571	0.45 629	0.31 631	0.50 657	0.30 589	0.34 651	0.41 674	0.36 666	0.12 591	0.12 622	0.12 595	0.14 629	0.14 623	0.15 638

ADCPNet	0.26 632	0.17 617	0.62 675	0.21 570	0.15 618	0.36 657	0.25 632	0.33 585	0.37 589	0.31 631	0.41 633	0.36 630	0.29 627	0.29 624	0.34 664	0.12 591	0.10 591	0.11 573	0.12 611	0.14 623	0.13 608

CVANet_RVC	0.18 545	0.11 528	0.14 383	0.21 570	0.11 522	0.19 522	0.18 492	0.34 600	0.34 564	0.22 543	0.31 565	0.28 570	0.18 529	0.24 596	0.18 520	0.12 591	0.08 533	0.12 595	0.12 611	0.09 514	0.08 465

UCFNet_RVC	0.15 479	0.08 348	0.13 335	0.11 1	0.10 465	0.20 542	0.10 33	0.24 440	0.23 438	0.17 440	0.21 435	0.24 530	0.15 468	0.18 497	0.15 471	0.12 591	0.07 498	0.11 573	0.13 623	0.11 572	0.10 545

SANet	0.25 620	0.14 589	0.29 611	0.21 570	0.11 522	0.29 635	0.25 632	0.40 647	0.65 682	0.36 647	0.40 622	0.42 655	0.27 613	0.27 608	0.25 602	0.12 591	0.09 567	0.10 543	0.09 515	0.13 605	0.12 592

PDISCO_ROB	0.28 643	0.16 607	0.28 602	0.28 657	0.20 662	0.33 644	0.27 646	0.45 669	0.58 666	0.28 608	0.41 633	0.45 661	0.30 638	0.34 643	0.35 665	0.12 591	0.09 567	0.17 648	0.16 651	0.17 655	0.13 608

DispFullNet	0.27 640	0.22 650	0.66 679	0.28 657	0.17 644	0.27 621	0.17 443	0.34 600	0.57 663	0.27 595	0.37 604	0.43 657	0.24 590	0.39 664	0.25 602	0.12 591	0.06 426	0.19 659	0.11 588	0.23 668	0.16 647

WCMA_ROB	0.24 613	0.11 528	0.24 585	0.17 301	0.14 599	0.34 648	0.16 408	0.33 585	0.33 553	0.39 654	0.54 663	0.40 650	0.35 655	0.35 648	0.26 615	0.12 591	0.12 622	0.12 595	0.11 588	0.14 623	0.14 624

PSMNet_ROB	0.22 589	0.12 547	0.15 418	0.27 650	0.15 618	0.25 600	0.36 683	0.43 663	0.37 589	0.27 595	0.33 582	0.32 611	0.23 581	0.21 558	0.27 621	0.12 591	0.08 533	0.13 609	0.11 588	0.10 550	0.09 513

DStereoFS	0.27 640	0.22 650	0.32 624	0.23 613	0.15 618	0.23 582	0.21 578	0.52 682	0.49 640	0.28 608	0.45 648	0.34 622	0.36 658	0.53 686	0.29 638	0.13 610	0.11 606	0.15 636	0.13 623	0.17 655	0.17 656

DLNR-FE	10.51 730	2.29 719	19.85 744	120.28 748	13.21 735	0.06 13	0.13 179	0.24 440	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.13 610	0.04 24	0.06 197	0.04 55	53.18 750	0.04 51

S2M2_L	0.09 169	0.08 348	0.11 238	0.13 17	0.10 465	0.08 76	0.06 1	0.10 30	0.10 70	0.10 224	0.10 195	0.09 223	0.09 265	0.11 193	0.11 274	0.13 610	0.07 498	0.08 405	0.09 515	0.10 550	0.08 465
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
TCMNet	0.19 557	0.12 547	0.20 550	0.21 570	0.18 654	0.21 554	0.24 616	0.28 515	0.36 583	0.23 558	0.26 510	0.25 543	0.20 560	0.20 540	0.23 582	0.13 610	0.11 606	0.11 573	0.12 611	0.13 605	0.12 592

DLNR_Zeroshot_test	10.48 729	2.27 718	19.78 743	120.28 748	13.29 736	0.06 13	0.13 179	0.24 440	0.10 70	0.08 128	0.10 195	0.09 223	0.07 173	0.10 117	0.09 94	0.13 610	0.04 24	0.06 197	0.04 55	52.68 749	0.04 51

Wz-Net-TNSev	0.29 647	0.20 640	0.69 687	0.19 467	0.15 618	0.38 663	0.27 646	0.36 622	0.56 661	0.35 644	0.42 641	0.45 661	0.39 663	0.33 640	0.31 651	0.13 610	0.13 636	0.10 543	0.12 611	0.15 635	0.15 638

pcwnet_v2	0.19 557	0.11 528	0.26 597	0.18 393	0.14 599	0.18 498	0.15 343	0.37 631	0.46 636	0.19 489	0.24 470	0.21 486	0.19 548	0.21 558	0.20 545	0.13 610	0.10 591	0.10 543	0.10 556	0.11 572	0.13 608

DGSMNet	0.25 620	0.19 635	0.34 630	0.21 570	0.24 673	0.24 591	0.21 578	0.36 622	0.42 614	0.25 583	0.32 575	0.38 639	0.21 568	0.29 624	0.24 594	0.13 610	0.11 606	0.14 624	0.16 651	0.23 668	0.23 673

FADNet	0.21 581	0.23 654	0.37 639	0.18 393	0.17 644	0.25 600	0.13 179	0.32 571	0.32 548	0.23 558	0.25 497	0.27 560	0.21 568	0.19 522	0.16 490	0.13 610	0.15 651	0.12 595	0.15 646	0.17 655	0.18 660

NCC-stereo	0.25 620	0.15 596	0.31 620	0.26 642	0.17 644	0.21 554	0.31 672	0.41 652	0.40 605	0.24 570	0.38 611	0.33 617	0.29 627	0.37 657	0.28 629	0.13 610	0.11 606	0.15 636	0.22 669	0.13 605	0.13 608

edge stereo	0.23 602	0.14 589	0.21 561	0.21 570	0.13 580	0.24 591	0.16 408	0.32 571	0.42 614	0.32 638	0.40 622	0.39 644	0.35 655	0.25 602	0.25 602	0.13 610	0.11 606	0.14 624	0.11 588	0.12 589	0.14 624

Abc-Net	0.25 620	0.15 596	0.31 620	0.26 642	0.17 644	0.21 554	0.31 672	0.41 652	0.40 605	0.24 570	0.38 611	0.33 617	0.29 627	0.37 657	0.28 629	0.13 610	0.11 606	0.15 636	0.22 669	0.13 605	0.13 608
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 632	0.15 596	0.31 620	0.24 625	0.18 654	0.23 582	0.15 343	0.39 644	0.72 689	0.32 638	0.42 641	0.36 630	0.29 627	0.33 640	0.30 645	0.13 610	0.11 606	0.14 624	0.13 623	0.16 648	0.20 668

XQC	0.29 647	0.23 654	0.53 661	0.29 664	0.19 658	0.36 657	0.28 652	0.37 631	0.58 666	0.31 631	0.31 565	0.37 633	0.30 638	0.39 664	0.39 674	0.13 610	0.09 567	0.15 636	0.12 611	0.18 659	0.18 660

ADCS	0.30 650	0.19 635	0.48 658	0.21 570	0.18 654	0.29 635	0.24 616	0.42 657	0.64 678	0.40 657	0.50 657	0.40 650	0.37 660	0.40 668	0.43 681	0.13 610	0.13 636	0.13 609	0.14 629	0.16 648	0.16 647

AnyNet_C01	0.37 666	0.26 663	1.41 711	0.22 592	0.17 644	0.51 678	0.28 652	0.36 622	0.40 605	0.39 654	0.75 690	0.46 665	0.39 663	0.46 678	0.50 691	0.13 610	0.13 636	0.13 609	0.14 629	0.14 623	0.16 647

AdaStereo	0.15 479	0.11 528	0.16 462	0.19 467	0.09 348	0.21 554	0.11 68	0.33 585	0.28 518	0.21 528	0.23 458	0.21 486	0.13 415	0.19 522	0.15 471	0.13 610	0.05 245	0.10 543	0.07 392	0.09 514	0.07 390
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	0.16 507	0.11 528	0.16 462	0.17 301	0.10 465	0.17 481	0.15 343	0.32 571	0.21 406	0.19 489	0.21 435	0.22 504	0.19 548	0.21 558	0.16 490	0.13 610	0.09 567	0.09 494	0.10 556	0.11 572	0.11 571

LSM	0.34 665	0.21 646	0.62 675	0.27 650	0.62 705	0.35 653	0.26 641	0.43 663	0.49 640	0.45 670	0.60 678	0.42 655	0.37 660	0.35 648	0.26 615	0.13 610	0.21 679	0.14 624	0.16 651	0.18 659	0.34 688

SGM_RVC	0.24 613	0.12 547	0.16 462	0.15 117	0.09 348	0.34 648	0.19 538	0.35 615	0.32 548	0.44 668	0.38 611	0.53 677	0.36 658	0.36 652	0.26 615	0.13 610	0.13 636	0.13 609	0.13 623	0.11 572	0.11 571
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
CBMV	0.20 566	0.15 596	0.18 521	0.18 393	0.10 465	0.20 542	0.11 68	0.30 548	0.31 542	0.29 618	0.31 565	0.31 604	0.23 581	0.28 617	0.19 535	0.13 610	0.15 651	0.17 648	0.16 651	0.10 550	0.10 545
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	0.14 438	0.10 501	0.14 383	0.17 301	0.09 348	0.14 401	0.23 605	0.24 440	0.27 502	0.14 371	0.15 324	0.18 449	0.13 415	0.17 477	0.14 433	0.14 631	0.11 606	0.10 543	0.11 588	0.08 449	0.07 390

rvit_0105_3	0.16 507	0.10 501	0.15 418	0.20 532	0.12 554	0.15 426	0.26 641	0.25 463	0.30 532	0.15 396	0.17 361	0.21 486	0.14 448	0.18 497	0.14 433	0.14 631	0.11 606	0.12 595	0.14 629	0.07 377	0.07 390

SGM-ForestM	0.33 659	0.12 547	0.17 487	0.16 214	0.11 522	0.42 672	0.20 561	0.43 663	0.53 658	0.53 677	0.57 670	1.41 711	0.44 678	0.42 675	0.29 638	0.14 631	0.16 657	0.16 644	0.16 651	0.12 589	0.13 608

MeshStereo	0.27 640	0.13 574	0.18 521	0.15 117	0.11 522	0.33 644	0.24 616	0.41 652	0.36 583	0.53 677	0.58 674	0.67 687	0.41 669	0.36 652	0.27 621	0.14 631	0.13 636	0.13 609	0.11 588	0.11 572	0.11 571
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
rvit_0105_6	0.14 438	0.09 432	0.18 521	0.17 301	0.10 465	0.10 196	0.17 443	0.19 325	0.26 489	0.12 306	0.18 390	0.17 434	0.13 415	0.18 497	0.13 389	0.15 635	0.11 606	0.12 595	0.10 556	0.09 514	0.06 299

rvit_0105_4	0.15 479	0.09 432	0.17 487	0.17 301	0.10 465	0.12 306	0.20 561	0.23 414	0.27 502	0.14 371	0.20 416	0.17 434	0.14 448	0.17 477	0.13 389	0.15 635	0.11 606	0.11 573	0.10 556	0.09 514	0.06 299

DualNet (step1)	0.17 529	0.12 547	0.21 561	0.13 17	0.14 599	0.18 498	0.14 253	0.28 515	0.24 450	0.21 528	0.21 435	0.24 530	0.20 560	0.16 437	0.16 490	0.15 635	0.06 426	0.14 624	0.14 629	0.15 635	0.13 608

test_sample9	0.18 545	0.12 547	0.21 561	0.13 17	0.14 599	0.18 498	0.14 253	0.28 515	0.24 450	0.21 528	0.21 435	0.24 530	0.20 560	0.19 522	0.18 520	0.15 635	0.30 689	0.14 624	0.14 629	0.15 635	0.13 608

test_sample8	0.20 566	0.12 547	0.21 561	0.13 17	0.14 599	0.18 498	0.14 253	0.32 571	0.21 406	0.28 608	0.22 453	0.36 630	0.26 606	0.19 522	0.18 520	0.15 635	0.30 689	0.14 624	0.14 629	0.15 635	0.13 608

SQANet	0.24 613	0.24 657	0.31 620	0.31 670	0.19 658	0.27 621	0.13 179	0.30 548	0.33 553	0.25 583	0.37 604	0.31 604	0.22 575	0.27 608	0.23 582	0.15 635	0.10 591	0.21 662	0.16 651	0.22 665	0.16 647

HBP-ISP	0.18 545	0.13 574	0.17 487	0.15 117	0.11 522	0.08 76	0.13 179	0.28 515	0.30 532	0.22 543	0.33 582	0.21 486	0.25 598	0.23 584	0.18 520	0.15 635	0.17 661	0.21 662	0.17 658	0.10 550	0.09 513

UDG	0.21 581	0.17 617	0.20 550	0.23 613	0.15 618	0.31 640	0.20 561	0.33 585	0.35 578	0.24 570	0.28 539	0.31 604	0.29 627	0.21 558	0.23 582	0.15 635	0.12 622	0.13 609	0.09 515	0.14 623	0.15 638

MFN_U_SF_RVC	0.33 659	0.22 650	0.58 670	0.31 670	0.15 618	0.36 657	0.17 443	0.54 686	0.46 636	0.47 673	0.56 666	0.58 680	0.39 663	0.36 652	0.38 673	0.15 635	0.15 651	0.18 657	0.21 666	0.16 648	0.16 647

PMTNet	0.09 169	0.05 33	0.09 108	0.12 7	0.06 27	0.13 353	0.14 253	0.16 222	0.11 105	0.09 179	0.13 292	0.10 257	0.07 173	0.14 386	0.10 193	0.15 635	0.04 24	0.05 49	0.03 1	0.07 377	0.06 299

SAMSARA	0.41 671	0.28 667	0.34 630	0.55 692	0.39 687	0.85 702	1.25 720	0.49 676	0.52 654	0.36 647	0.35 596	0.56 679	0.39 663	0.39 664	0.41 678	0.15 635	0.20 669	0.15 636	0.14 629	0.23 668	0.21 669

DeepPrunerF	0.24 613	0.17 617	0.45 652	0.26 642	0.16 632	0.23 582	0.29 663	0.37 631	0.51 648	0.27 595	0.31 565	0.24 530	0.28 622	0.22 576	0.23 582	0.15 635	0.11 606	0.20 661	0.18 662	0.12 589	0.14 624

PS-NSSS	0.20 566	0.21 646	0.23 579	0.20 532	0.10 465	0.19 522	0.17 443	0.36 622	0.26 489	0.27 595	0.34 592	0.27 560	0.24 590	0.20 540	0.20 545	0.15 635	0.12 622	0.17 648	0.14 629	0.10 550	0.09 513

NCCL2	0.24 613	0.15 596	0.18 521	0.34 674	0.18 654	0.24 591	0.24 616	0.34 600	0.29 526	0.31 631	0.38 611	0.38 639	0.29 627	0.23 584	0.25 602	0.15 635	0.12 622	0.18 657	0.21 666	0.13 605	0.13 608

CBMV_ROB	0.19 557	0.13 574	0.18 521	0.16 214	0.11 522	0.16 457	0.12 106	0.27 491	0.29 526	0.27 595	0.31 565	0.27 560	0.24 590	0.24 596	0.16 490	0.15 635	0.18 663	0.22 666	0.20 664	0.10 550	0.12 592

XPNet_ROB	0.22 589	0.12 547	0.20 550	0.22 592	0.13 580	0.22 568	0.19 538	0.35 615	0.40 605	0.30 624	0.40 622	0.38 639	0.27 613	0.26 606	0.29 638	0.15 635	0.10 591	0.10 543	0.10 556	0.13 605	0.12 592

SGM-Forest	0.20 566	0.14 589	0.18 521	0.20 532	0.13 580	0.21 554	0.22 592	0.33 585	0.31 542	0.24 570	0.29 554	0.28 570	0.20 560	0.23 584	0.18 520	0.15 635	0.16 657	0.15 636	0.14 629	0.13 605	0.12 592
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
rvit_stereo_0075_2	0.17 529	0.12 547	0.25 588	0.23 613	0.16 632	0.13 353	0.10 33	0.30 548	0.27 502	0.20 511	0.28 539	0.22 504	0.15 468	0.18 497	0.13 389	0.16 652	0.10 591	0.17 648	0.10 556	0.10 550	0.10 545

SDNR	0.20 566	0.09 432	0.19 545	0.16 214	0.12 554	0.79 699	0.13 179	0.26 477	0.33 553	0.19 489	0.25 497	0.19 460	0.12 379	0.19 522	0.15 471	0.16 652	0.18 663	0.14 624	0.11 588	0.08 449	0.12 592

Syn2CoEx	0.22 589	0.16 607	0.29 611	0.29 664	0.15 618	0.26 612	0.21 578	0.34 600	0.32 548	0.29 618	0.36 601	0.28 570	0.25 598	0.20 540	0.25 602	0.16 652	0.12 622	0.14 624	0.11 588	0.09 514	0.08 465

NOSS_ROB	0.19 557	0.13 574	0.18 521	0.16 214	0.12 554	0.16 457	0.12 106	0.30 548	0.33 553	0.20 511	0.22 453	0.27 560	0.24 590	0.21 558	0.16 490	0.16 652	0.18 663	0.23 667	0.21 666	0.13 605	0.13 608

LALA_ROB	0.25 620	0.16 607	0.23 579	0.27 650	0.17 644	0.27 621	0.27 646	0.42 657	0.38 595	0.33 642	0.39 619	0.51 673	0.26 606	0.29 624	0.28 629	0.16 652	0.09 567	0.13 609	0.12 611	0.13 605	0.13 608

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 589	0.21 646	0.25 588	0.26 642	0.11 522	0.24 591	0.14 253	0.39 644	0.24 450	0.32 638	0.36 601	0.30 589	0.21 568	0.19 522	0.22 571	0.17 657	0.14 647	0.21 662	0.16 651	0.13 605	0.12 592

PStereo	0.20 566	0.22 650	0.20 550	0.18 393	0.10 465	0.13 353	0.19 538	0.28 515	0.38 595	0.20 511	0.14 307	0.28 570	0.32 645	0.24 596	0.32 656	0.18 658	0.13 636	0.16 644	0.11 588	0.13 605	0.12 592

Selective-IGEV-i16pa	19.44 736	3.95 722	1.06 707	0.21 570	0.19 658	105.21 750	0.29 663	22.78 742	47.64 750	4.27 723	59.07 750	9.08 729	2.84 723	125.10 751	5.92 726	0.18 658	0.12 622	0.09 494	0.12 611	0.12 589	0.52 700

dad	0.18 545	0.20 640	0.21 561	0.17 301	0.11 522	0.20 542	0.19 538	0.21 367	0.28 518	0.30 624	0.24 470	0.30 589	0.13 415	0.19 522	0.17 507	0.18 658	0.09 567	0.11 573	0.09 515	0.11 572	0.07 390

DDUNet	0.23 602	0.18 631	0.22 571	0.22 592	0.15 618	0.25 600	0.24 616	0.30 548	0.31 542	0.31 631	0.37 604	0.34 622	0.26 606	0.25 602	0.21 558	0.18 658	0.13 636	0.17 648	0.11 588	0.16 648	0.17 656

FINET	0.22 589	0.18 631	0.28 602	0.19 467	0.16 632	0.24 591	0.24 616	0.33 585	0.49 640	0.26 588	0.33 582	0.22 504	0.23 581	0.23 584	0.18 520	0.18 658	0.16 657	0.11 573	0.10 556	0.15 635	0.14 624

PSMNet-RUCA	0.28 643	0.33 678	0.42 649	0.36 678	0.32 685	0.18 498	0.20 561	0.42 657	0.30 532	0.33 642	0.41 633	0.40 650	0.24 590	0.31 631	0.20 545	0.19 663	0.11 606	0.25 669	0.15 646	0.22 665	0.16 647

MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 650	0.24 657	0.30 617	0.36 678	0.16 632	0.36 657	0.31 672	0.34 600	0.43 623	0.41 661	0.46 651	0.38 639	0.30 638	0.35 648	0.29 638	0.19 663	0.20 669	0.26 670	0.29 683	0.18 659	0.19 665

BEATNet-Init1	0.54 686	0.28 667	0.68 686	0.31 670	0.21 665	0.85 702	0.31 672	0.57 688	0.69 687	0.89 701	1.00 703	2.17 718	0.66 696	0.58 693	0.44 684	0.19 663	0.18 663	0.23 667	0.22 669	0.22 665	0.21 669

PVD	0.40 670	0.21 646	0.40 644	0.32 673	0.23 669	0.30 638	0.45 695	0.53 685	0.97 703	0.55 680	0.80 694	0.54 678	0.60 693	0.53 686	0.40 676	0.19 663	0.14 647	0.17 648	0.14 629	0.24 674	0.32 686

CSAN	0.30 650	0.24 657	0.28 602	0.34 674	0.19 658	0.34 648	0.42 691	0.38 638	0.51 648	0.38 653	0.40 622	0.44 660	0.34 651	0.29 624	0.31 651	0.19 663	0.16 657	0.19 659	0.19 663	0.14 623	0.15 638

ISRNet	0.18 545	0.08 348	0.20 550	0.19 467	0.13 580	0.15 426	0.12 106	0.30 548	0.33 553	0.21 528	0.26 510	0.27 560	0.18 529	0.17 477	0.20 545	0.20 668	0.08 533	0.14 624	0.14 629	0.14 623	0.17 656

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 675	0.39 683	0.56 665	0.40 681	0.20 662	0.66 689	0.33 681	0.54 686	0.72 689	0.71 690	0.72 687	0.62 682	0.55 686	0.52 684	0.47 688	0.20 668	0.19 668	0.29 682	0.30 685	0.24 674	0.19 665

MSMD_ROB	0.31 656	0.26 663	0.26 597	0.24 625	0.21 665	0.34 648	0.25 632	0.34 600	0.39 601	0.40 657	0.69 684	0.45 661	0.41 669	0.34 643	0.28 629	0.20 668	0.20 669	0.26 670	0.25 675	0.23 668	0.22 672

FSD					0.23 669	0.25 600	0.25 632	0.27 491	0.26 489	0.25 583	0.26 510	0.26 553	0.26 606	0.27 608	0.24 594	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676

FC-DCNN v2	0.33 659	0.28 667	0.28 602	0.26 642	0.23 669	0.39 666	0.29 663	0.41 652	0.44 625	0.46 671	0.57 670	0.51 673	0.41 669	0.38 662	0.30 645	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676	0.24 674

FCDSN-DC	0.33 659	0.28 667	0.28 602	0.30 668	0.24 673	0.39 666	0.28 652	0.43 663	0.42 614	0.44 668	0.53 661	0.51 673	0.42 673	0.37 657	0.30 645	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676	0.25 676
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
FC-DCNN	0.33 659	0.28 667	0.28 602	0.26 642	0.23 669	0.38 663	0.29 663	0.40 647	0.44 625	0.46 671	0.56 666	0.51 673	0.41 669	0.38 662	0.31 651	0.21 671	0.20 669	0.27 673	0.26 676	0.25 676	0.24 674

Anonymous_2	0.22 589	0.17 617	0.28 602	0.15 117	0.16 632	0.33 644	0.22 592	0.23 414	0.18 338	0.23 558	0.24 470	0.26 553	0.27 613	0.27 608	0.24 594	0.22 675	0.26 685	0.17 648	0.17 658	0.16 648	0.18 660

MANE	0.47 681	0.28 667	0.28 602	0.27 650	0.24 673	0.50 676	0.32 680	0.57 688	0.62 674	0.74 694	1.20 713	1.21 704	0.64 695	0.54 688	0.39 674	0.22 675	0.20 669	0.27 673	0.31 686	0.26 680	0.25 676

NVStereoNet_ROB	0.47 681	0.37 681	0.47 656	0.42 684	0.29 683	0.35 653	0.35 682	0.50 677	0.61 671	0.73 692	0.94 700	0.70 691	0.68 697	0.48 679	0.62 699	0.22 675	0.33 693	0.34 687	0.34 691	0.30 683	0.31 685
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	0.42 673	0.29 674	0.33 627	0.28 657	0.24 673	0.56 682	0.38 686	0.50 677	0.61 671	0.74 694	0.76 691	0.67 687	0.56 688	0.55 689	0.42 680	0.22 675	0.21 679	0.27 673	0.26 676	0.27 682	0.26 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 673	0.29 674	0.34 630	0.28 657	0.24 673	0.63 686	0.37 684	0.52 682	0.52 654	0.72 691	0.82 695	0.68 689	0.56 688	0.52 684	0.45 687	0.22 675	0.21 679	0.27 673	0.26 676	0.26 680	0.26 679
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ccnet	0.30 650	0.28 667	0.24 585	0.20 532	0.28 680	0.41 670	0.22 592	0.46 672	0.33 553	0.37 651	0.46 651	0.37 633	0.30 638	0.40 668	0.43 681	0.23 680	0.14 647	0.21 662	0.17 658	0.23 668	0.19 665

PASM	0.33 659	0.25 662	0.51 660	0.28 657	0.27 679	0.30 638	0.31 672	0.35 615	0.51 648	0.36 647	0.40 622	0.47 669	0.35 655	0.34 643	0.36 666	0.23 680	0.26 685	0.26 670	0.28 682	0.23 668	0.21 669

CC-Net-ROB	0.28 643	0.31 676	0.36 638	0.30 668	0.15 618	0.25 600	0.19 538	0.45 669	0.34 564	0.39 654	0.37 604	0.39 644	0.31 643	0.27 608	0.27 621	0.24 682	0.18 663	0.30 684	0.23 673	0.19 662	0.15 638

ACVNet_1	0.45 678	0.51 688	0.61 673	0.45 686	0.28 680	0.50 676	0.28 652	0.58 693	0.71 688	0.63 685	0.59 676	0.74 692	0.50 682	0.50 681	0.36 666	0.26 683	0.25 683	0.39 689	0.29 683	0.32 687	0.25 676

GANetREF_RVC	0.31 656	0.34 679	0.29 611	0.35 676	0.16 632	0.33 644	0.42 691	0.48 675	0.52 654	0.35 644	0.35 596	0.34 622	0.32 645	0.40 668	0.33 660	0.27 684	0.20 669	0.29 682	0.15 646	0.19 662	0.18 660
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	0.39 668	0.38 682	0.53 661	0.44 685	0.28 680	0.57 683	0.24 616	0.42 657	0.62 674	0.40 657	0.50 657	0.46 665	0.34 651	0.40 668	0.33 660	0.30 685	0.30 689	0.39 689	0.33 688	0.30 683	0.29 682

Ntro	0.41 671	0.40 684	0.54 663	0.46 689	0.30 684	0.64 687	0.24 616	0.47 673	0.68 684	0.42 663	0.49 655	0.47 669	0.42 673	0.40 668	0.32 656	0.32 686	0.28 687	0.37 688	0.31 686	0.33 688	0.29 682

light-stereo	0.44 675	0.27 665	0.64 678	0.61 694	0.50 694	0.34 648	0.23 605	0.47 673	0.52 654	0.57 682	0.59 676	0.78 693	0.33 649	0.49 680	0.30 645	0.33 687	0.25 683	0.27 673	0.33 688	0.47 692	0.41 695

ACVNet-4b	0.39 668	0.53 689	0.56 665	0.45 686	0.24 673	0.46 674	0.18 492	0.50 677	0.64 678	0.42 663	0.45 648	0.60 681	0.27 613	0.34 643	0.24 594	0.33 687	0.14 647	0.48 692	0.42 694	0.31 686	0.27 681

MADNet+	0.76 697	0.72 699	3.76 720	0.67 696	0.41 689	0.99 708	0.97 718	0.72 697	0.75 694	0.52 676	0.58 674	0.64 685	0.68 697	0.89 709	1.04 715	0.35 689	0.36 694	0.28 681	0.23 673	0.38 690	0.33 687

Selective-IGEV-i1pa	2.90 715	3.64 721	0.72 693	0.29 664	0.14 599	10.70 727	0.45 695	4.60 722	3.77 723	3.60 722	7.07 724	3.52 721	2.16 721	13.72 736	2.40 722	0.37 690	0.15 651	0.13 609	0.10 556	0.15 635	0.36 690

Consistency-Raft	0.44 675	0.40 684	0.46 653	0.37 680	0.43 691	0.42 672	0.41 689	0.57 688	0.55 659	0.32 638	0.73 688	0.32 611	0.50 682	0.42 675	0.49 690	0.39 691	0.36 694	0.45 691	0.52 703	0.42 691	0.30 684

JetBlue	0.73 696	0.46 687	1.21 709	0.52 691	0.47 693	2.16 718	0.67 708	0.78 698	0.72 689	0.70 689	0.79 693	1.21 704	0.84 704	1.06 715	1.04 715	0.40 692	0.28 687	0.33 686	0.33 688	0.30 683	0.34 688

IMH-64-1	0.66 691	0.62 694	0.69 687	0.72 697	0.51 695	0.60 684	0.51 698	0.92 702	0.84 698	0.75 697	1.02 704	0.81 694	0.78 702	0.80 700	0.50 691	0.43 693	0.46 698	0.72 701	0.48 696	0.55 697	0.40 693

IMH-64	0.66 691	0.62 694	0.69 687	0.72 697	0.51 695	0.60 684	0.51 698	0.92 702	0.84 698	0.75 697	1.02 704	0.81 694	0.78 702	0.80 700	0.50 691	0.43 693	0.46 698	0.72 701	0.48 696	0.55 697	0.40 693

ACVNet_2	0.67 693	0.68 698	0.70 690	0.64 695	0.41 689	0.75 697	0.50 697	0.98 708	1.38 713	0.90 702	1.09 707	1.04 699	0.74 700	0.55 689	0.48 689	0.43 693	0.40 696	0.53 696	0.45 695	0.48 693	0.36 690

IMH	0.72 694	0.65 696	0.70 690	0.77 699	0.54 697	0.71 693	0.56 701	0.99 710	1.08 704	0.82 700	1.09 707	0.89 696	0.88 706	0.88 708	0.53 695	0.44 696	0.50 707	0.75 704	0.51 701	0.58 700	0.42 697

DStereoO	0.25 620	0.18 631	0.19 545	0.20 532	0.15 618	0.22 568	0.19 538	0.33 585	0.42 614	0.30 624	0.22 453	0.33 617	0.28 622	0.42 675	0.28 629	0.47 697	0.12 622	0.31 685	0.11 588	0.17 655	0.12 592

RainbowNet	0.54 686	0.61 693	0.71 692	0.57 693	0.43 691	0.66 689	0.37 684	0.60 694	0.87 700	0.51 675	0.67 680	0.63 683	0.47 679	0.50 681	0.44 684	0.47 697	0.48 703	0.53 696	0.41 693	0.53 696	0.41 695

TorneroNet-64	0.76 697	0.73 700	0.77 696	0.78 701	0.58 703	0.94 707	0.58 702	0.85 701	1.26 708	0.67 686	0.88 697	1.41 711	0.76 701	0.87 706	0.68 702	0.49 699	0.46 698	0.73 703	0.59 704	0.68 705	0.54 701

LVE	0.84 702	0.87 706	0.86 701	0.81 702	0.56 700	1.09 713	0.66 707	1.07 712	1.45 715	0.97 706	1.23 715	1.11 702	0.86 705	0.84 703	0.72 706	0.49 699	0.56 713	0.76 706	0.60 706	0.66 703	0.60 708

MonStereo1	0.49 683	0.27 665	0.61 673	0.29 664	0.20 662	0.40 668	0.19 538	0.51 681	0.66 683	0.53 677	0.91 699	1.02 698	0.59 692	0.51 683	0.58 696	0.53 701	0.32 692	0.55 698	0.40 692	0.36 689	0.38 692

TorneroNet	0.83 701	0.75 701	0.83 700	0.85 704	0.63 706	1.03 711	0.65 706	0.96 706	1.14 706	0.80 699	1.10 709	1.36 709	0.88 706	0.95 711	0.82 710	0.57 702	0.49 704	0.79 709	0.66 709	0.74 711	0.64 711

Dean	0.88 703	0.88 707	0.81 697	0.82 703	0.57 701	0.91 704	0.62 705	1.17 718	1.71 718	1.15 713	1.16 711	1.31 708	1.00 711	0.82 702	0.83 711	0.57 702	0.56 713	0.78 708	0.65 707	0.67 704	0.58 702

anonymity	0.53 685	0.58 690	0.66 679	0.41 682	0.61 704	0.54 680	0.41 689	0.57 688	0.41 612	0.56 681	0.50 657	0.50 672	0.55 686	0.59 694	0.50 691	0.58 704	0.50 707	0.51 694	0.51 701	0.52 694	0.58 702

SGM+DAISY	0.57 688	0.58 690	0.67 683	0.41 682	0.55 698	0.68 691	0.51 698	0.57 688	0.46 636	0.67 686	0.70 685	0.69 690	0.57 690	0.64 696	0.58 696	0.59 705	0.49 704	0.50 693	0.50 700	0.52 694	0.59 705

WAO-7	0.80 699	0.78 702	0.57 667	0.85 704	0.67 708	0.76 698	0.69 711	1.07 712	1.30 710	0.90 702	1.20 713	1.05 700	0.93 708	0.71 698	0.68 702	0.60 706	0.62 717	0.67 700	0.68 710	0.64 701	0.59 705

SPS-STEREO	0.58 689	0.59 692	0.66 679	0.45 686	0.55 698	0.65 688	0.44 694	0.63 695	0.51 648	0.69 688	0.65 679	0.66 686	0.58 691	0.62 695	0.62 699	0.62 707	0.47 702	0.51 694	0.49 698	0.55 697	0.58 702
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
GCST	0.37 666	0.42 686	0.27 599	1.03 712	0.39 687	0.18 498	0.08 7	0.21 367	0.18 338	0.28 608	0.25 497	0.15 395	0.12 379	0.16 437	0.14 433	0.64 708	0.43 697	0.75 704	0.65 707	0.64 701	0.46 699

MFMNet_re	0.65 690	0.66 697	0.66 679	0.51 690	0.69 709	0.70 692	0.58 702	0.65 696	0.75 694	0.61 684	0.73 688	0.63 683	0.68 697	0.65 697	0.60 698	0.66 709	0.58 716	0.63 699	0.59 704	0.68 705	0.69 712

WAO-6	0.82 700	0.81 703	0.63 677	0.87 706	0.63 706	0.79 699	0.60 704	0.98 708	1.52 717	0.91 704	0.97 702	1.08 701	1.04 712	0.72 699	0.70 705	0.72 710	0.49 704	0.91 712	0.71 711	0.70 707	0.59 705

PWCK	0.72 694	0.95 708	0.99 704	0.77 699	0.32 685	0.79 699	0.38 686	0.92 702	0.90 701	0.96 705	0.76 691	0.97 697	0.62 694	0.87 706	0.68 702	0.73 711	0.46 698	0.76 706	0.49 698	0.71 708	0.44 698

WAO-8	0.92 704	0.83 704	0.67 683	0.94 709	0.70 710	0.92 705	0.68 709	1.08 714	1.80 720	1.06 710	1.42 717	1.29 706	1.08 714	0.86 704	0.80 708	0.74 712	0.54 710	0.86 710	0.75 712	0.71 708	0.63 709

Venus	0.92 704	0.83 704	0.67 683	0.94 709	0.70 710	0.92 705	0.68 709	1.08 714	1.80 720	1.06 710	1.42 717	1.29 706	1.08 714	0.86 704	0.80 708	0.74 712	0.54 710	0.86 710	0.75 712	0.71 708	0.63 709

UNDER WATER	0.99 708	1.00 710	1.47 712	1.00 711	0.71 712	1.18 715	0.86 714	0.81 700	1.09 705	1.02 707	0.90 698	1.53 715	1.26 718	1.06 715	1.02 714	0.79 714	0.54 710	1.02 714	0.88 716	0.83 713	0.75 713

notaker	0.98 707	1.13 711	1.02 705	1.14 714	0.81 713	0.73 696	0.69 711	0.94 705	1.15 707	1.19 715	1.19 712	1.41 711	1.17 717	1.10 717	0.74 707	0.82 715	0.64 718	1.18 717	0.79 714	1.02 715	0.82 716

UNDER WATER-64	0.97 706	0.96 709	1.48 713	0.88 707	0.57 701	1.24 716	0.90 716	0.78 698	0.96 702	1.05 708	0.85 696	1.56 716	1.26 718	0.97 713	0.99 713	0.88 716	0.57 715	1.04 716	0.88 716	0.81 712	0.75 713

TCMNet-wrong-test	3.69 717	5.54 730	3.91 721	12.22 732	11.75 734	4.77 720	3.86 724	1.08 714	0.74 693	1.13 712	2.21 721	6.16 726	0.53 685	3.43 722	2.33 720	0.90 717	0.20 669	1.85 724	1.69 723	5.71 728	3.79 728

JetRed	1.66 713	1.51 716	3.09 716	0.93 708	1.21 718	5.28 721	1.61 723	1.29 720	1.42 714	1.84 719	1.77 720	1.59 717	0.95 709	1.43 718	2.51 723	0.91 718	1.61 722	0.93 713	0.91 718	1.36 719	1.03 719

KSHMR	1.10 710	1.19 712	0.90 703	1.26 717	1.00 717	0.99 708	0.96 717	1.13 717	1.35 711	1.16 714	1.28 716	1.40 710	0.97 710	1.03 714	0.93 712	1.03 719	1.08 721	1.20 718	1.03 720	1.03 716	0.98 718

HanzoNet	1.31 712	1.29 715	1.22 710	1.13 713	0.85 714	1.05 712	0.84 713	1.06 711	1.47 716	1.66 718	1.63 719	2.48 720	1.78 720	1.63 719	1.69 717	1.27 720	0.80 720	1.32 720	1.02 719	1.07 718	0.90 717

ktn	1.02 709	1.23 713	0.82 698	1.24 716	0.86 715	1.00 710	0.86 714	0.96 706	1.37 712	1.05 708	1.12 710	1.16 703	1.06 713	0.95 711	0.62 699	1.28 721	0.71 719	1.39 721	0.83 715	1.06 717	0.77 715

DPSimNet_ROB	1.14 711	1.25 714	0.87 702	1.15 715	0.90 716	1.15 714	1.18 719	1.20 719	1.26 708	1.45 717	1.05 706	1.44 714	1.13 716	0.92 710	1.70 718	1.47 722	0.52 709	1.22 719	1.04 721	0.92 714	1.03 719

MADNet++	1.97 714	1.75 717	1.66 714	1.83 718	1.69 720	2.38 719	1.45 722	2.36 721	2.11 722	2.58 721	2.37 722	2.25 719	2.21 722	2.28 720	2.36 721	1.87 723	1.67 723	1.53 722	1.34 722	1.87 720	1.78 722

USTest	6.16 719	2.65 720	2.79 715	6.48 726	7.21 726	14.33 729	21.38 730	6.98 730	9.55 729	5.35 727	6.12 723	5.71 725	7.69 727	6.31 726	6.75 727	1.97 724	3.38 729	1.63 723	2.14 726	2.49 721	2.35 723

xxxxx1	7.75 720	5.06 727	7.26 723	3.15 720	3.91 722	16.37 730	22.88 733	5.87 727	8.68 726	7.99 728	8.55 725	9.13 730	8.46 728	10.05 728	10.47 728	2.43 725	2.48 725	3.56 728	12.26 734	3.48 723	3.02 725

tt_ll	7.75 720	5.06 727	7.26 723	3.15 720	3.91 722	16.37 730	22.88 733	5.87 727	8.68 726	7.99 728	8.55 725	9.13 730	8.46 728	10.05 728	10.47 728	2.43 725	2.48 725	3.56 728	12.26 734	3.48 723	3.02 725

ff	7.75 720	5.06 727	7.26 723	3.15 720	3.91 722	16.37 730	22.88 733	5.87 727	8.68 726	7.99 728	8.55 725	9.13 730	8.46 728	10.05 728	10.47 728	2.43 725	2.48 725	3.56 728	12.26 734	3.48 723	3.02 725

DGTPSM_ROB	8.06 724	4.50 723	8.69 732	5.34 723	10.73 728	8.32 723	22.71 731	5.47 725	13.38 733	5.13 725	9.98 730	5.10 723	10.47 731	5.53 724	12.77 734	3.79 728	8.00 730	3.49 726	6.95 731	3.74 726	7.09 732

DPSMNet_ROB	8.06 724	4.50 723	8.69 732	5.36 725	10.74 729	8.32 723	22.71 731	5.47 725	13.38 733	5.13 725	9.98 730	5.10 723	10.47 731	5.53 724	12.77 734	3.80 729	8.00 730	3.49 726	6.95 731	3.75 727	7.09 732

PML	8.57 726	9.39 736	6.24 722	5.34 723	6.36 725	13.21 728	20.99 729	5.35 724	6.68 725	17.75 738	26.46 749	7.58 727	6.08 726	7.89 727	5.76 724	5.33 730	1.83 724	5.95 736	1.93 724	8.75 733	2.53 724

tt	4.65 718	0.07 215	3.54 719	2.01 719	1.55 719	10.25 725	16.66 728	8.90 731	5.03 724	1.33 716	0.96 701	4.71 722	4.74 724	3.33 721	5.86 725	6.06 731	10.30 737	1.87 725	2.09 725	2.61 722	1.19 721

Anonymous_1	10.87 732	7.82 731	7.41 728	10.29 729	10.08 727	18.64 736	26.11 738	11.02 734	13.45 735	9.43 731	10.10 732	9.73 735	11.31 735	10.69 731	12.47 731	6.42 732	8.38 734	5.70 733	10.22 733	11.41 734	6.65 729

iinet-test	10.41 727	8.00 732	7.40 726	10.23 727	10.93 730	17.97 734	25.06 736	11.30 735	13.29 731	9.69 732	9.78 729	9.38 733	11.23 733	10.97 732	12.61 732	6.59 733	8.30 732	5.49 731	6.54 727	6.58 729	6.91 730

IINet	10.41 727	8.00 732	7.40 726	10.23 727	10.93 730	17.97 734	25.06 736	11.30 735	13.29 731	9.69 732	9.77 728	9.38 733	11.23 733	10.97 732	12.61 732	6.59 733	8.30 732	5.49 731	6.54 727	6.58 729	6.91 730

DPSM_ROB	11.10 733	8.47 734	7.95 729	10.84 730	11.58 732	19.10 737	26.50 741	12.02 737	14.09 736	10.38 734	10.91 733	10.39 736	11.92 736	11.67 734	13.39 736	6.99 735	8.79 735	5.82 734	6.92 729	6.97 731	7.31 734

DPSM	11.10 733	8.47 734	7.95 729	10.84 730	11.58 732	19.10 737	26.50 741	12.02 737	14.09 736	10.38 734	10.91 733	10.39 736	11.92 736	11.67 734	13.39 736	6.99 735	8.79 735	5.82 734	6.92 729	6.97 731	7.31 734

FlowAnything	22.34 743	17.13 741	15.98 737	22.00 742	23.23 741	38.39 748	53.32 745	24.19 747	28.48 746	21.00 749	21.93 745	20.83 741	23.97 743	23.44 747	26.83 743	14.04 737	17.80 746	11.63 737	14.08 743	14.00 735	14.65 736

RAFT-FEzeroshot	22.33 740	17.12 739	15.83 734	21.95 740	23.32 744	38.31 742	53.41 749	23.99 743	28.43 743	20.66 744	21.84 741	21.02 744	24.05 746	23.33 742	27.09 747	14.06 738	17.69 741	11.70 738	13.95 739	14.05 738	14.76 740

RAFT-FE	22.33 740	17.12 739	15.83 734	21.95 740	23.32 744	38.31 742	53.41 749	23.99 743	28.43 743	20.66 744	21.84 741	21.02 744	24.05 746	23.33 742	27.09 747	14.06 738	17.69 741	11.70 738	13.95 739	14.05 738	14.76 740

CasAABBNet	22.33 740	17.11 738	15.84 736	21.94 739	23.28 742	38.30 741	53.40 747	24.05 745	28.44 745	20.66 744	21.86 743	21.03 746	24.04 745	23.35 744	27.03 746	14.06 738	17.69 741	11.70 738	13.94 738	14.04 737	14.76 740

Selective-RAFT-Error	22.39 745	17.14 742	16.01 738	22.00 742	23.34 746	38.37 746	53.36 746	24.24 749	28.53 747	20.80 747	21.94 746	20.94 742	24.02 744	23.48 748	27.33 750	14.07 741	17.70 744	11.70 738	13.93 737	14.05 738	14.83 743

Hybrid-DGEV	22.38 744	17.26 744	16.15 739	21.92 738	23.29 743	38.36 745	53.40 747	24.38 750	28.67 749	20.64 743	21.89 744	21.01 743	24.05 746	23.35 744	27.12 749	14.08 742	17.70 744	11.71 742	13.99 742	14.01 736	14.70 739

LSM0	22.80 747	17.22 743	19.17 741	22.12 744	28.90 749	38.38 747	53.27 744	24.21 748	28.36 742	20.84 748	21.11 738	21.63 747	24.25 749	23.42 746	26.98 745	14.08 742	17.39 739	11.72 743	13.98 741	14.22 741	14.66 737

fast-reg	22.77 746	17.32 745	19.13 740	22.15 745	24.31 747	38.33 744	53.16 743	24.18 746	28.58 748	20.60 742	22.12 747	20.65 740	23.90 742	23.12 741	26.84 744	14.18 744	17.47 740	14.33 744	14.96 744	15.38 742	14.67 738

HaxPig	15.73 735	18.55 746	19.19 742	16.92 735	15.89 737	7.80 722	7.57 725	13.37 739	10.80 730	15.40 737	14.87 735	15.95 738	14.81 738	15.67 737	15.97 740	18.96 745	16.72 738	19.47 745	18.10 747	19.45 746	19.06 747

LRCNet_RVC	10.76 731	13.97 737	7.97 731	19.07 736	2.04 721	0.35 653	0.31 672	5.29 723	0.48 639	13.02 736	17.65 736	8.69 728	5.73 725	4.78 723	2.22 719	23.53 746	2.69 728	27.60 749	25.75 749	17.60 743	16.54 746

MEDIAN_ROB	20.38 739	24.05 747	23.36 745	21.18 737	21.62 740	10.51 726	8.17 726	17.68 740	15.46 740	20.04 741	19.65 737	20.30 739	20.16 739	21.17 738	21.03 741	23.81 747	21.77 747	24.98 748	23.75 748	25.01 747	23.94 748

AVERAGE_ROB	24.89 748	29.12 748	27.98 746	24.83 746	24.59 748	17.82 733	11.61 727	21.45 741	19.91 741	25.04 750	24.38 748	25.06 750	25.31 750	24.69 749	22.86 742	29.74 748	27.09 748	28.97 750	27.94 750	30.07 748	29.35 749

RSGM-EC	20.15 737	4.62 725	0.75 694	16.73 733	16.97 738	21.10 739	26.46 739	10.37 732	14.13 738	18.18 739	21.56 739	22.31 748	22.50 740	21.80 739	15.71 738	62.36 749	33.86 749	20.06 746	18.04 745	19.30 744	16.22 744

acva	20.15 737	4.62 725	0.75 694	16.73 733	16.97 738	21.10 739	26.46 739	10.37 732	14.13 738	18.18 739	21.56 739	22.31 748	22.50 740	21.80 739	15.71 738	62.36 749	33.86 749	20.06 746	18.04 745	19.30 744	16.22 744

test_example2	97.69 749	92.93 749	45.57 747	96.02 747	109.84 750	88.44 749	93.70 751	25.54 751	94.63 751	130.46 752	126.87 751	58.93 751	75.48 751	87.99 750	77.94 751	150.16 751	221.11 751	76.29 751	98.21 751	108.42 751	95.33 750

ccccc		285.89 750		366.70 750	366.78 751	118.88 751		113.97 752		125.77 751		120.54 752		252.62 752		382.79 752	352.84 752	254.30 752	222.62 752	426.61 752

Low-res two-view benchmark