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

SCION-Mon(vits-remp)	0.10 280	0.13 619	0.13 374	0.24 669	0.17 689	0.26 657	0.10 44	0.15 215	0.15 282	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

monster-pro	0.07 6	0.06 118	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 215	0.15 282	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

BridgeDepth	0.07 6	0.07 235	0.08 55	0.18 417	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.10 39	0.06 11	0.04 1	0.07 78	0.10 298	0.09 302	0.08 29	0.08 37	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	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	0.06 118	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 215	0.15 282	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Monster-pub-eth3d	0.07 6	0.06 118	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 215	0.15 282	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

asda	0.07 6	0.08 387	0.08 55	0.16 223	0.07 148	0.06 15	0.10 44	0.16 258	0.11 134	0.06 37	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

asd	0.07 6	0.08 387	0.08 55	0.16 223	0.07 148	0.08 90	0.08 9	0.11 69	0.08 37	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

qwe	0.08 100	0.08 387	0.07 23	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.18 329	0.12 177	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

4.25_new	0.07 6	0.08 387	0.09 134	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.14 173	0.08 37	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.12 320	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5w_new	0.07 6	0.08 387	0.09 134	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.14 173	0.08 37	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.12 320	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 476	0.08 55	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.10 44	0.14 173	0.11 134	0.06 37	0.08 152	0.06 53	0.06 79	0.08 29	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 476	0.08 55	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.10 44	0.14 173	0.11 134	0.06 37	0.08 152	0.06 53	0.06 79	0.08 29	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

4.25w-stereo	0.07 6	0.08 387	0.09 134	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.14 173	0.08 37	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.12 320	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4w-stereo	0.07 6	0.08 387	0.08 55	0.16 223	0.07 148	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 69	0.07 95	0.07 78	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.10 223	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

2.5w	0.07 6	0.07 235	0.08 55	0.16 223	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.10 98	0.07 95	0.06 26	0.09 263	0.06 79	0.08 29	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.03 1

3.25w_new	0.07 6	0.06 118	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.10 228	0.07 5	0.12 98	0.11 134	0.08 157	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.11 223	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 61

3.25w	0.07 6	0.06 118	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.10 228	0.07 5	0.12 98	0.11 134	0.08 157	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.11 223	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 61

3.75w	0.07 6	0.07 235	0.08 55	0.16 223	0.07 148	0.07 40	0.09 27	0.16 258	0.10 98	0.07 95	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.09 67	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3.5w_stereo	0.07 6	0.07 235	0.07 23	0.15 125	0.07 148	0.09 164	0.06 1	0.14 173	0.11 134	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.07 196	0.10 134	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 100	0.09 476	0.10 201	0.17 313	0.07 148	0.08 90	0.11 89	0.20 382	0.13 222	0.06 37	0.07 78	0.05 4	0.06 79	0.08 29	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2w_stereo	0.08 100	0.08 387	0.09 134	0.16 223	0.06 42	0.09 164	0.10 44	0.20 382	0.15 282	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.06 2	0.10 223	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 100	0.06 118	0.07 23	0.16 223	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.14 173	0.15 282	0.07 95	0.08 152	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 61

MonSter	0.07 6	0.06 118	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 215	0.15 282	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

4D-IteraStereo	0.10 280	0.07 235	0.10 201	0.18 417	0.07 148	0.09 164	0.15 382	0.18 329	0.15 282	0.10 264	0.11 287	0.10 298	0.07 196	0.12 320	0.09 113	0.05 52	0.03 1	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.05 214

F4.4	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.17 313	0.05 2	0.07 40	0.11 89	0.15 215	0.04 2	0.05 2	0.08 152	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.07 9	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

FORCE_4.6	0.07 6	0.07 235	0.06 8	0.17 313	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.12 98	0.08 37	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.06 79	0.08 29	0.06 3	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

F5.5	0.07 6	0.06 118	0.06 8	0.19 503	0.06 42	0.09 164	0.11 89	0.14 173	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.07 149	0.05 19	0.09 67	0.06 3	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.03 1

F8.5	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.12 98	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.08 211	0.06 79	0.09 67	0.06 3	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.03 1

FORCE_9	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.12 98	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.08 211	0.06 79	0.09 67	0.06 3	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.03 1

FORCE_8	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.19 503	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.13 137	0.06 11	0.06 37	0.06 26	0.08 211	0.06 79	0.09 67	0.06 3	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.03 1

F7	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.18 417	0.06 42	0.08 90	0.09 27	0.13 137	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.08 211	0.06 79	0.10 134	0.05 1	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

FORCE_4.5	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.17 313	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.15 215	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.07 196	0.08 29	0.07 9	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.03 1

FORCE_4	0.07 6	0.05 35	0.07 23	0.18 417	0.06 42	0.10 228	0.11 89	0.12 98	0.05 4	0.06 37	0.07 78	0.08 211	0.07 196	0.10 134	0.05 1	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.03 1

FORCE_5	0.07 6	0.05 35	0.06 8	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.12 98	0.05 4	0.05 2	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.09 67	0.06 3	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.04 61

FORCE_6	0.07 6	0.07 235	0.04 1	0.18 417	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.12 98	0.06 11	0.06 37	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.07 9	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

AnonStereo	0.09 198	0.08 387	0.09 134	0.17 313	0.07 148	0.09 164	0.11 89	0.20 382	0.14 252	0.09 213	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.13 383	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

rgla	0.07 6	0.06 118	0.06 8	0.17 313	0.07 148	0.09 164	0.10 44	0.09 26	0.08 37	0.07 95	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 61

416test	0.07 6	0.07 235	0.06 8	0.17 313	0.07 148	0.10 228	0.10 44	0.09 26	0.08 37	0.07 95	0.07 78	0.05 4	0.07 196	0.09 67	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 61

LACA_dic	0.07 6	0.10 545	0.08 55	0.13 18	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.08 14	0.09 69	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 185	0.05 214

GEAR-Net	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.18 417	0.07 148	0.10 228	0.13 213	0.10 39	0.10 98	0.08 157	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.13 383	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

GELT-Stereo	0.09 198	0.06 118	0.10 201	0.18 417	0.07 148	0.07 40	0.15 382	0.21 405	0.17 357	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.10 134	0.07 9	0.04 6	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.03 1

noway7	0.11 329	0.07 235	0.14 424	0.20 572	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.28 557	0.17 357	0.11 307	0.12 309	0.08 211	0.07 196	0.10 134	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.05 214

monster_256*512	0.11 329	0.07 235	0.09 134	0.21 611	0.10 502	0.13 393	0.17 484	0.27 532	0.19 407	0.12 347	0.12 309	0.09 263	0.07 196	0.10 134	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.05 214

over-6	0.08 100	0.07 235	0.08 55	0.17 313	0.05 2	0.10 228	0.09 27	0.17 297	0.11 134	0.06 37	0.07 78	0.07 149	0.09 302	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 185	0.05 214

over v1	0.07 6	0.07 235	0.07 23	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.08 9	0.10 39	0.05 4	0.06 37	0.06 26	0.07 149	0.10 343	0.11 223	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 185	0.05 214

over-8	0.07 6	0.07 235	0.07 23	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.08 9	0.13 137	0.05 4	0.06 37	0.05 7	0.07 149	0.09 302	0.11 223	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 185	0.05 214

small-0shot	0.07 6	0.05 35	0.09 134	0.14 68	0.07 148	0.06 15	0.13 213	0.09 26	0.08 37	0.05 2	0.10 233	0.06 53	0.06 79	0.06 2	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

over-9	0.07 6	0.07 235	0.07 23	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.08 9	0.13 137	0.06 11	0.06 37	0.05 7	0.07 149	0.09 302	0.11 223	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 185	0.05 214

anonymous	0.08 100	0.05 35	0.12 326	0.16 223	0.08 254	0.05 4	0.12 136	0.11 69	0.14 252	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.04 1	0.07 7	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.05 35	0.09 134	0.12 7	0.07 148	0.09 164	0.15 382	0.07 8	0.07 28	0.06 37	0.10 233	0.05 4	0.07 196	0.06 2	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

testmc14	0.07 6	0.05 35	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.09 164	0.12 136	0.08 14	0.08 37	0.07 95	0.09 196	0.06 53	0.05 19	0.07 7	0.07 9	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Anonymus	0.09 198	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.08 254	0.10 228	0.14 292	0.15 215	0.10 98	0.07 95	0.06 26	0.07 149	0.09 302	0.12 320	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.05 185	0.06 336

PhaseNet	0.09 198	0.06 118	0.10 201	0.15 125	0.08 254	0.10 228	0.14 292	0.20 382	0.12 177	0.07 95	0.08 152	0.09 263	0.10 343	0.13 383	0.12 389	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

TestStereo_HLe17	0.10 280	0.05 35	0.12 326	0.13 18	0.07 148	0.11 287	0.14 292	0.21 405	0.15 282	0.11 307	0.14 349	0.11 332	0.09 302	0.13 383	0.13 430	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.07 414	0.06 336

GGDA	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.13 18	0.07 148	0.12 346	0.14 292	0.19 362	0.19 407	0.13 383	0.20 458	0.12 358	0.09 302	0.12 320	0.12 389	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.06 323	0.07 427

TestStereo-Hl	0.11 329	0.06 118	0.11 272	0.14 68	0.08 254	0.15 468	0.14 292	0.20 382	0.18 378	0.13 383	0.17 403	0.12 358	0.11 386	0.14 424	0.13 430	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.06 323	0.06 336

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.09 164	0.12 136	0.10 39	0.09 69	0.07 95	0.07 78	0.07 149	0.05 19	0.10 134	0.07 9	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

quiztm	0.08 100	0.08 387	0.08 55	0.18 417	0.07 148	0.09 164	0.14 292	0.14 173	0.13 222	0.07 95	0.07 78	0.05 4	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 185	0.03 1

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 272	0.13 18	0.06 42	0.08 90	0.09 27	0.12 98	0.08 37	0.05 2	0.06 26	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.05 214

CAR	0.07 6	0.05 35	0.09 134	0.14 68	0.06 42	0.07 40	0.08 9	0.12 98	0.08 37	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 134	0.13 18	0.06 42	0.07 40	0.08 9	0.12 98	0.08 37	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

PointNet	0.08 100	0.06 118	0.07 23	0.15 125	0.07 148	0.09 164	0.14 292	0.11 69	0.08 37	0.05 2	0.08 152	0.08 211	0.09 302	0.09 67	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

TS12	0.08 100	0.06 118	0.09 134	0.21 611	0.07 148	0.12 346	0.12 136	0.11 69	0.09 69	0.10 264	0.10 233	0.08 211	0.10 343	0.09 67	0.12 389	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

DF	0.08 100	0.06 118	0.10 201	0.15 125	0.06 42	0.11 287	0.12 136	0.11 69	0.12 177	0.09 213	0.10 233	0.10 298	0.08 260	0.11 223	0.09 113	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

aanet-new-90k	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.19 503	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.13 137	0.13 222	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.07 196	0.11 223	0.07 9	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 100	0.07 235	0.08 55	0.18 417	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.09 26	0.14 252	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.07 196	0.11 223	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

aanet-new-70k	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.11 69	0.10 98	0.07 95	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.10 134	0.07 9	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.19 503	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.11 69	0.13 222	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.07 9	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 387	0.08 55	0.17 313	0.07 148	0.08 90	0.13 213	0.10 39	0.10 98	0.07 95	0.09 196	0.06 53	0.05 19	0.08 29	0.07 9	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

aanet-new-36k	0.08 100	0.07 235	0.10 201	0.17 313	0.06 42	0.09 164	0.13 213	0.12 98	0.14 252	0.08 157	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 100	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.05 2	0.08 90	0.13 213	0.12 98	0.13 222	0.09 213	0.08 152	0.07 149	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 100	0.07 235	0.08 55	0.19 503	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.11 69	0.13 222	0.07 95	0.08 152	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.04 61

aanet-new-32k	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.18 417	0.06 42	0.10 228	0.11 89	0.10 39	0.09 69	0.07 95	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.11 223	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

aanet-new-30k	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.18 417	0.06 42	0.10 228	0.11 89	0.10 39	0.09 69	0.07 95	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.11 223	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

aanet-new-28k	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.18 417	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.09 69	0.09 213	0.08 152	0.08 211	0.06 79	0.12 320	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 235	0.07 23	0.16 223	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.09 69	0.06 37	0.09 196	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

aanet-new-24k	0.08 100	0.08 387	0.08 55	0.17 313	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.10 39	0.11 134	0.09 213	0.09 196	0.06 53	0.07 196	0.09 67	0.07 9	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

aanet-new-16k	0.08 100	0.08 387	0.08 55	0.18 417	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.13 137	0.13 222	0.08 157	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

aanet-new-10k	0.08 100	0.08 387	0.08 55	0.19 503	0.07 148	0.08 90	0.13 213	0.15 215	0.12 177	0.07 95	0.08 152	0.07 149	0.07 196	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

aanet-new-12k	0.08 100	0.10 545	0.07 23	0.20 572	0.08 254	0.08 90	0.12 136	0.12 98	0.14 252	0.08 157	0.08 152	0.05 4	0.07 196	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.04 61

aanet-new-14k	0.08 100	0.09 476	0.08 55	0.19 503	0.07 148	0.07 40	0.10 44	0.14 173	0.15 282	0.06 37	0.08 152	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

aanet-new-8k	0.08 100	0.08 387	0.08 55	0.19 503	0.07 148	0.09 164	0.11 89	0.17 297	0.15 282	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

aanet-new	0.09 198	0.09 476	0.10 201	0.18 417	0.08 254	0.10 228	0.12 136	0.15 215	0.13 222	0.08 157	0.08 152	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.04 61

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 100	0.08 387	0.09 134	0.18 417	0.07 148	0.11 287	0.14 292	0.13 137	0.11 134	0.08 157	0.11 287	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 100	0.05 35	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.10 228	0.14 292	0.13 137	0.12 177	0.07 95	0.08 152	0.07 149	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 100	0.06 118	0.08 55	0.17 313	0.06 42	0.07 40	0.14 292	0.13 137	0.16 320	0.05 2	0.10 233	0.06 53	0.06 79	0.08 29	0.08 37	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 118	0.07 23	0.15 125	0.06 42	0.10 228	0.15 382	0.12 98	0.11 134	0.06 37	0.11 287	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 100	0.06 118	0.11 272	0.16 223	0.07 148	0.11 287	0.12 136	0.15 215	0.16 320	0.08 157	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 100	0.06 118	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.11 287	0.13 213	0.14 173	0.14 252	0.08 157	0.13 334	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.03 1	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 100	0.07 235	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.09 164	0.12 136	0.15 215	0.15 282	0.09 213	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.03 1	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 100	0.07 235	0.18 566	0.16 223	0.06 42	0.06 15	0.13 213	0.13 137	0.13 222	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.08 29	0.08 37	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 100	0.06 118	0.08 55	0.16 223	0.06 42	0.06 15	0.14 292	0.14 173	0.15 282	0.07 95	0.10 233	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.09 113	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 100	0.05 35	0.12 326	0.15 125	0.06 42	0.09 164	0.13 213	0.12 98	0.12 177	0.07 95	0.09 196	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 134	0.13 18	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.06 2	0.07 28	0.06 37	0.05 7	0.09 263	0.05 19	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 185	0.05 214

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 134	0.13 18	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.06 2	0.06 11	0.06 37	0.06 26	0.08 211	0.05 19	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 214

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 134	0.12 7	0.05 2	0.06 15	0.11 89	0.06 2	0.06 11	0.06 37	0.06 26	0.06 53	0.05 19	0.08 29	0.09 113	0.07 380	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 61

LACA3	0.07 6	0.08 387	0.08 55	0.13 18	0.05 2	0.09 164	0.11 89	0.08 14	0.09 69	0.08 157	0.06 26	0.07 149	0.07 196	0.08 29	0.07 9	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PSi22	0.08 100	0.06 118	0.11 272	0.16 223	0.07 148	0.08 90	0.10 44	0.14 173	0.08 37	0.08 157	0.07 78	0.10 298	0.06 79	0.12 320	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.04 61

Foundation-i1c-attn	0.08 100	0.05 35	0.07 23	0.14 68	0.05 2	0.09 164	0.12 136	0.13 137	0.10 98	0.09 213	0.10 233	0.10 298	0.07 196	0.08 29	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

Foundation-i1b	0.08 100	0.05 35	0.07 23	0.14 68	0.05 2	0.09 164	0.12 136	0.13 137	0.10 98	0.09 213	0.10 233	0.10 298	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 100	0.05 35	0.08 55	0.13 18	0.05 2	0.13 393	0.13 213	0.12 98	0.10 98	0.11 307	0.11 287	0.11 332	0.06 79	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 61

LiteMatch	0.09 198	0.06 118	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.10 228	0.15 382	0.13 137	0.08 37	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.16 532	0.10 134	0.14 474	0.07 380	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.06 323	0.06 336

Lsterematch	0.11 329	0.06 118	0.11 272	0.16 223	0.07 148	0.13 393	0.15 382	0.14 173	0.18 378	0.16 469	0.18 432	0.15 439	0.16 532	0.13 383	0.14 474	0.07 380	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.06 323	0.06 336

Foundation-i1	0.09 198	0.04 1	0.10 201	0.14 68	0.06 42	0.10 228	0.13 213	0.16 258	0.15 282	0.10 264	0.10 233	0.11 332	0.07 196	0.07 7	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.05 185	0.05 214

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 134	0.13 18	0.04 1	0.06 15	0.12 136	0.06 2	0.05 4	0.06 37	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.07 7	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.13 137	0.08 37	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.04 1	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

LACA2	0.07 6	0.05 35	0.06 8	0.15 125	0.06 42	0.09 164	0.10 44	0.11 69	0.11 134	0.05 2	0.05 7	0.06 53	0.08 260	0.09 67	0.07 9	0.07 380	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.04 61

LACA1	0.07 6	0.07 235	0.07 23	0.14 68	0.05 2	0.09 164	0.11 89	0.10 39	0.07 28	0.05 2	0.05 7	0.06 53	0.08 260	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 61

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 8	0.13 18	0.06 42	0.09 164	0.10 44	0.15 215	0.12 177	0.06 37	0.05 7	0.04 1	0.05 19	0.08 29	0.10 223	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

gcap_with_dpt	0.08 100	0.06 118	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.10 228	0.12 136	0.14 173	0.14 252	0.08 157	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

Hybrid-DGEV-03	0.11 329	0.06 118	0.09 134	0.18 417	0.08 254	0.16 499	0.14 292	0.15 215	0.14 252	0.13 383	0.17 403	0.12 358	0.09 302	0.13 383	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.08 444	0.06 320	0.05 185	0.04 61

DispViT+	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.13 18	0.06 42	0.05 4	0.11 89	0.18 329	0.16 320	0.09 213	0.08 152	0.07 149	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

BLMT-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.08 55	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.14 292	0.07 8	0.10 98	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.04 6	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 55	0.15 125	0.08 254	0.08 90	0.12 136	0.07 8	0.08 37	0.06 37	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

WQFJA1++	0.08 100	0.04 1	0.11 272	0.14 68	0.07 148	0.11 287	0.11 89	0.12 98	0.07 28	0.07 95	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.06 336

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 134	0.11 1	0.05 2	0.10 228	0.10 44	0.14 173	0.09 69	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.07 7	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 185	0.04 61
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 198	0.07 235	0.08 55	0.20 572	0.08 254	0.11 287	0.16 450	0.18 329	0.17 357	0.06 37	0.08 152	0.08 211	0.09 302	0.09 67	0.11 310	0.04 6	0.04 25	0.06 221	0.07 427	0.03 1	0.04 61

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 235	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.11 287	0.10 44	0.11 69	0.11 134	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GEAStereo	0.08 100	0.06 118	0.09 134	0.13 18	0.08 254	0.08 90	0.14 292	0.10 39	0.10 98	0.08 157	0.10 233	0.06 53	0.04 1	0.11 223	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

GSStereo	0.08 100	0.06 118	0.09 134	0.13 18	0.08 254	0.08 90	0.14 292	0.11 69	0.12 177	0.08 157	0.10 233	0.05 4	0.04 1	0.11 223	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

GS-Stereo							0.14 292	0.11 69	0.12 177	0.08 157	0.10 233	0.05 4	0.04 1	0.11 223	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

gasm-f	0.08 100	0.05 35	0.08 55	0.13 18	0.08 254	0.08 90	0.14 292	0.10 39	0.10 98	0.08 157	0.10 233	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.05 214

FE-Mocha	0.09 198	0.06 118	0.14 424	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.19 362	0.16 320	0.10 264	0.09 196	0.07 149	0.07 196	0.09 67	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

DLNR-FE	10.51 789	2.29 773	19.85 803	120.28 811	13.21 794	0.06 15	0.13 213	0.24 480	0.10 98	0.08 157	0.10 233	0.09 263	0.07 196	0.10 134	0.09 113	0.13 657	0.04 25	0.06 221	0.04 66	53.18 813	0.04 61

IGEV-FE	0.09 198	0.05 35	0.13 374	0.14 68	0.08 254	0.12 346	0.13 213	0.17 297	0.11 134	0.10 264	0.06 26	0.09 263	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

DDF-Stereo	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.10 502	0.05 4	0.13 213	0.09 26	0.14 252	0.06 37	0.06 26	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.08 490	0.05 214

252Zero-FE	0.08 100	0.04 1	0.10 201	0.13 18	0.07 148	0.13 393	0.11 89	0.13 137	0.14 252	0.07 95	0.05 7	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

Zero-FE251	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.13 18	0.06 42	0.12 346	0.12 136	0.11 69	0.10 98	0.07 95	0.08 152	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 35	0.07 23	0.16 223	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.10 39	0.08 37	0.06 37	0.07 78	0.07 149	0.07 196	0.09 67	0.09 113	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DA	0.09 198	0.07 235	0.07 23	0.19 503	0.08 254	0.10 228	0.13 213	0.13 137	0.12 177	0.08 157	0.10 233	0.10 298	0.08 260	0.09 67	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 185	0.04 61

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 134	0.13 18	0.06 42	0.06 15	0.08 9	0.12 98	0.07 28	0.06 37	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 185	0.05 214

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 35	0.09 134	0.14 68	0.06 42	0.09 164	0.09 27	0.14 173	0.12 177	0.05 2	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.08 29	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 61

zero-FE	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.10 502	0.05 4	0.13 213	0.09 26	0.14 252	0.07 95	0.06 26	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.08 490	0.05 214

GGEV	0.09 198	0.07 235	0.07 23	0.19 503	0.08 254	0.10 228	0.13 213	0.13 137	0.12 177	0.08 157	0.10 233	0.10 298	0.08 260	0.09 67	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 185	0.04 61

2.25w	0.07 6	0.07 235	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.09 27	0.10 39	0.15 282	0.08 157	0.10 233	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 61

2.75w_new	0.07 6	0.07 235	0.07 23	0.13 18	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.18 329	0.13 222	0.08 157	0.08 152	0.06 53	0.06 79	0.09 67	0.11 310	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 61

monsterstereo	0.08 100	0.06 118	0.07 23	0.16 223	0.06 42	0.08 90	0.10 44	0.16 258	0.12 177	0.07 95	0.08 152	0.06 53	0.07 196	0.08 29	0.09 113	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

monsters	0.07 6	0.06 118	0.06 8	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.09 27	0.13 137	0.09 69	0.09 213	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 61

IGEV	0.08 100	0.04 1	0.09 134	0.13 18	0.06 42	0.09 164	0.12 136	0.14 173	0.10 98	0.06 37	0.09 196	0.07 149	0.05 19	0.09 67	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

xyz-stereo-finetune2	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.13 18	0.07 148	0.11 287	0.19 582	0.17 297	0.12 177	0.15 439	0.15 366	0.17 478	0.13 457	0.13 383	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.06 336

xyz-stereo-finetune	0.11 329	0.08 387	0.13 374	0.14 68	0.06 42	0.10 228	0.19 582	0.18 329	0.19 407	0.12 347	0.14 349	0.15 439	0.11 386	0.13 383	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.05 214

111111	0.07 6	0.05 35	0.10 201	0.17 313	0.06 42	0.05 4	0.10 44	0.11 69	0.10 98	0.06 37	0.06 26	0.07 149	0.05 19	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.07 414	0.06 336

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 35	0.10 201	0.14 68	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.09 26	0.10 98	0.06 37	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.03 1

LG-Stereo_L1	0.07 6	0.05 35	0.11 272	0.14 68	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.09 26	0.08 37	0.05 2	0.04 1	0.05 4	0.04 1	0.08 29	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 61

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.08 14	0.06 11	0.06 37	0.04 1	0.06 53	0.06 79	0.08 29	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 201	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.09 26	0.04 2	0.06 37	0.05 7	0.06 53	0.04 1	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.05 214

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 55	0.17 313	0.05 2	0.07 40	0.11 89	0.09 26	0.03 1	0.05 2	0.04 1	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 214

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.09 134	0.17 313	0.05 2	0.07 40	0.11 89	0.08 14	0.05 4	0.05 2	0.04 1	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 214

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 272	0.15 125	0.06 42	0.09 164	0.08 9	0.08 14	0.06 11	0.06 37	0.06 26	0.07 149	0.07 196	0.11 223	0.08 37	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 272	0.15 125	0.06 42	0.09 164	0.08 9	0.08 14	0.06 11	0.06 37	0.06 26	0.07 149	0.07 196	0.11 223	0.08 37	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

LGtest1	0.07 6	0.05 35	0.11 272	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.09 27	0.08 14	0.06 11	0.06 37	0.04 1	0.06 53	0.07 196	0.10 134	0.09 113	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.06 336

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 118	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.04 1	0.13 213	0.10 39	0.10 98	0.05 2	0.11 287	0.07 149	0.05 19	0.07 7	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

SGD-Stereo	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.14 68	0.06 42	0.12 346	0.12 136	0.11 69	0.12 177	0.07 95	0.09 196	0.09 263	0.09 302	0.08 29	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

MM-Stereo_test2	0.09 198	0.07 235	0.09 134	0.19 503	0.08 254	0.12 346	0.18 535	0.15 215	0.14 252	0.07 95	0.10 233	0.07 149	0.06 79	0.12 320	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.04 61

HART	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.18 417	0.07 148	0.10 228	0.16 450	0.13 137	0.11 134	0.09 213	0.10 233	0.08 211	0.05 19	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 185	0.04 61

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.13 18	0.07 148	0.07 40	0.14 292	0.10 39	0.09 69	0.06 37	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.07 9	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61
Jiahao LI, Xinhong Chen, Zhengmin JIANG, Qian Zhou, Yung-Hui Li, Jianping Wang: Global Regulation and Excitation via Attention Tuning for Stereo Matching. ICCV2025
FLISNet	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.13 18	0.09 383	0.09 164	0.14 292	0.22 432	0.11 134	0.20 556	0.17 403	0.14 411	0.10 343	0.16 477	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.08 511	0.07 414	0.06 336

CoSv	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.13 18	0.09 383	0.09 164	0.14 292	0.22 432	0.11 134	0.20 556	0.17 403	0.14 411	0.10 343	0.16 477	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.08 511	0.07 414	0.06 336

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 100	0.07 235	0.09 134	0.22 636	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.10 98	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 323	0.04 61

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 55	0.13 18	0.05 2	0.09 164	0.13 213	0.06 2	0.09 69	0.05 2	0.05 7	0.06 53	0.04 1	0.07 7	0.07 9	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 653	0.17 531	0.11 1	0.05 2	0.06 15	0.11 89	0.08 14	0.08 37	0.06 37	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.08 465	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.04 61

AIO_rvc	0.07 6	0.06 118	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.14 292	0.09 26	0.08 37	0.07 95	0.08 152	0.07 149	0.04 1	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

HUF	0.08 100	0.05 35	0.08 55	0.14 68	0.06 42	0.09 164	0.13 213	0.13 137	0.13 222	0.07 95	0.07 78	0.09 263	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

AIO_test	0.07 6	0.06 118	0.07 23	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.14 292	0.10 39	0.10 98	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.08 29	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

castereo++	0.08 100	0.06 118	0.08 55	0.15 125	0.05 2	0.14 443	0.11 89	0.11 69	0.15 282	0.07 95	0.07 78	0.08 211	0.06 79	0.08 29	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

castereo	0.09 198	0.06 118	0.11 272	0.15 125	0.06 42	0.11 287	0.14 292	0.14 173	0.18 378	0.08 157	0.10 233	0.11 332	0.08 260	0.09 67	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

GIP-stereo	0.08 100	0.06 118	0.11 272	0.15 125	0.07 148	0.09 164	0.13 213	0.15 215	0.11 134	0.07 95	0.08 152	0.05 4	0.04 1	0.10 134	0.07 9	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

fffft	0.09 198	0.06 118	0.12 326	0.16 223	0.07 148	0.09 164	0.16 450	0.12 98	0.11 134	0.09 213	0.07 78	0.09 263	0.06 79	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.05 214
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 23	0.14 68	0.06 42	0.09 164	0.13 213	0.07 8	0.13 222	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 61

SMoEStereo_RVC	0.08 100	0.06 118	0.12 326	0.16 223	0.07 148	0.09 164	0.13 213	0.11 69	0.14 252	0.09 213	0.07 78	0.07 149	0.07 196	0.12 320	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

tt45	0.09 198	0.06 118	0.11 272	0.15 125	0.07 148	0.12 346	0.15 382	0.13 137	0.12 177	0.09 213	0.06 26	0.08 211	0.06 79	0.13 383	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

999	0.09 198	0.06 118	0.13 374	0.15 125	0.08 254	0.10 228	0.14 292	0.15 215	0.12 177	0.10 264	0.08 152	0.08 211	0.08 260	0.16 477	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.06 336

mms	0.09 198	0.07 235	0.08 55	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.15 382	0.12 98	0.11 134	0.09 213	0.09 196	0.08 211	0.06 79	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.04 61

ours_stereo	0.09 198	0.07 235	0.09 134	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.16 450	0.11 69	0.12 177	0.08 157	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.12 320	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

tg	0.10 280	0.06 118	0.10 201	0.18 417	0.08 254	0.11 287	0.16 450	0.20 382	0.12 177	0.08 157	0.11 287	0.11 332	0.07 196	0.11 223	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.08 444	0.08 511	0.04 50	0.04 61

dual_stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 55	0.15 125	0.05 2	0.05 4	0.13 213	0.12 98	0.08 37	0.07 95	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.07 7	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 61

WCG-NET	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.06 42	0.11 287	0.14 292	0.13 137	0.14 252	0.07 95	0.09 196	0.07 149	0.06 79	0.13 383	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.03 1

IGEV-Stereo++	0.07 6	0.06 118	0.08 55	0.18 417	0.06 42	0.05 4	0.10 44	0.11 69	0.11 134	0.06 37	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

Pointernet	0.09 198	0.05 35	0.10 201	0.16 223	0.08 254	0.13 393	0.10 44	0.15 215	0.18 378	0.09 213	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.10 223	0.08 465	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 323	0.05 214

U	0.08 100	0.07 235	0.10 201	0.19 503	0.10 502	0.10 228	0.13 213	0.12 98	0.17 357	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.07 7	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.06 323	0.05 214

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 198	0.10 545	0.32 671	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.14 292	0.11 69	0.10 98	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.04 1	0.11 223	0.07 9	0.12 638	0.04 25	0.07 347	0.05 216	0.05 185	0.05 214

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.04 1	0.09 27	0.10 39	0.09 69	0.06 37	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.06 2	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.06 336

WCG-NET（raft）	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.06 42	0.11 287	0.13 213	0.15 215	0.12 177	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.06 79	0.13 383	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

RSM++	0.08 100	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.07 148	0.09 164	0.12 136	0.11 69	0.11 134	0.08 157	0.06 26	0.07 149	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.03 1

RSM	0.08 100	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.07 148	0.08 90	0.12 136	0.12 98	0.10 98	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.11 223	0.09 113	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

RAFT-Stereo-weight	0.09 198	0.06 118	0.11 272	0.16 223	0.07 148	0.09 164	0.14 292	0.19 362	0.16 320	0.11 307	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.04 61

gcap-zeroshot	0.08 100	0.06 118	0.11 272	0.15 125	0.07 148	0.12 346	0.13 213	0.15 215	0.16 320	0.08 157	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 61

test_for_model	0.08 100	0.06 118	0.11 272	0.16 223	0.07 148	0.11 287	0.12 136	0.15 215	0.16 320	0.08 157	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 61

H2IRNET	0.10 280	0.09 476	0.10 201	0.18 417	0.09 383	0.12 346	0.15 382	0.14 173	0.21 448	0.10 264	0.10 233	0.10 298	0.11 386	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.08 444	0.08 511	0.06 323	0.05 214

MGS-Stereo	0.09 198	0.07 235	0.12 326	0.16 223	0.08 254	0.09 164	0.15 382	0.12 98	0.12 177	0.07 95	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

IGEV++	0.08 100	0.06 118	0.09 134	0.18 417	0.07 148	0.10 228	0.13 213	0.10 39	0.10 98	0.08 157	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.13 383	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

ff7	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

ffff	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

11t	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

IGEV_Zeroshot_test	0.09 198	0.05 35	0.13 374	0.14 68	0.08 254	0.12 346	0.13 213	0.17 297	0.11 134	0.10 264	0.06 26	0.09 263	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

MSKI-zero shot	0.09 198	0.05 35	0.09 134	0.16 223	0.07 148	0.10 228	0.13 213	0.15 215	0.14 252	0.09 213	0.09 196	0.09 263	0.06 79	0.12 320	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

DLNR_Zeroshot_test	10.48 788	2.27 772	19.78 802	120.28 811	13.29 795	0.06 15	0.13 213	0.24 480	0.10 98	0.08 157	0.10 233	0.09 263	0.07 196	0.10 134	0.09 113	0.13 657	0.04 25	0.06 221	0.04 66	52.68 812	0.04 61

CASnet	0.09 198	0.09 476	0.09 134	0.19 503	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.18 329	0.14 252	0.11 307	0.10 233	0.09 263	0.07 196	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.10 587	0.08 511	0.06 323	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.08 100	0.06 118	0.11 272	0.15 125	0.07 148	0.12 346	0.13 213	0.15 215	0.16 320	0.08 157	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 61

AEACV	0.09 198	0.05 35	0.08 55	0.14 68	0.13 624	0.14 443	0.13 213	0.15 215	0.09 69	0.07 95	0.09 196	0.07 149	0.08 260	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.04 61

Any-RAFT	0.10 280	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.07 148	0.13 393	0.14 292	0.21 405	0.15 282	0.11 307	0.12 309	0.13 390	0.10 343	0.13 383	0.10 223	0.07 380	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.05 214

RAFT-Test	0.09 198	0.06 118	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.13 222	0.09 213	0.10 233	0.11 332	0.09 302	0.12 320	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

HH	0.09 198	0.06 118	0.13 374	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.16 450	0.15 215	0.10 98	0.08 157	0.10 233	0.08 211	0.07 196	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.04 61

HanStereo	0.09 198	0.06 118	0.13 374	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.16 450	0.15 215	0.10 98	0.08 157	0.10 233	0.08 211	0.07 196	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.04 61

LoS_RVC	0.08 100	0.05 35	0.07 23	0.15 125	0.07 148	0.08 90	0.15 382	0.12 98	0.11 134	0.08 157	0.09 196	0.06 53	0.09 302	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 61

CAS	0.08 100	0.04 1	0.07 23	0.17 313	0.08 254	0.10 228	0.13 213	0.12 98	0.09 69	0.09 213	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.09 67	0.09 113	0.08 465	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.04 61

anonymousdsp	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.17 313	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

CES	0.08 100	0.04 1	0.08 55	0.14 68	0.07 148	0.09 164	0.14 292	0.11 69	0.09 69	0.08 157	0.09 196	0.11 332	0.07 196	0.12 320	0.08 37	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.05 214

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.13 137	0.08 37	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.04 1	0.10 134	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 100	0.05 35	0.08 55	0.14 68	0.07 148	0.11 287	0.12 136	0.11 69	0.16 320	0.06 37	0.05 7	0.07 149	0.05 19	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

MC-Stereo	0.09 198	0.07 235	0.09 134	0.17 313	0.06 42	0.10 228	0.14 292	0.12 98	0.11 134	0.09 213	0.12 309	0.09 263	0.06 79	0.11 223	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

RCA-Stereo	0.09 198	0.06 118	0.09 134	0.16 223	0.06 42	0.09 164	0.13 213	0.18 329	0.14 252	0.10 264	0.11 287	0.08 211	0.07 196	0.12 320	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.04 61

DCANet-4	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.16 223	0.06 42	0.09 164	0.17 484	0.18 329	0.20 432	0.13 383	0.17 403	0.09 263	0.14 491	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

ccc-4	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

fff	0.10 280	0.06 118	0.12 326	0.15 125	0.07 148	0.09 164	0.17 484	0.16 258	0.21 448	0.13 383	0.17 403	0.10 298	0.11 386	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

ADStereo(finetuned)	0.10 280	0.06 118	0.13 374	0.16 223	0.06 42	0.09 164	0.17 484	0.16 258	0.20 432	0.13 383	0.18 432	0.10 298	0.12 421	0.12 320	0.12 389	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

RAFT+CT+SA	0.13 447	0.11 573	0.09 134	0.19 503	0.09 383	0.15 468	0.28 701	0.22 432	0.22 470	0.15 439	0.26 554	0.10 298	0.10 343	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.08 511	0.07 414	0.06 336

test_4	0.11 329	0.10 545	0.08 55	0.19 503	0.09 383	0.08 90	0.21 623	0.15 215	0.18 378	0.12 347	0.18 432	0.12 358	0.09 302	0.08 29	0.11 310	0.04 6	0.04 25	0.08 444	0.08 511	0.04 50	0.04 61

IGEV-Stereo	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.17 313	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.06 53	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 198	0.05 35	0.13 374	0.14 68	0.09 383	0.12 346	0.15 382	0.19 362	0.11 134	0.11 307	0.08 152	0.08 211	0.05 19	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

IPLG	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.14 292	0.20 382	0.15 282	0.13 383	0.18 432	0.07 149	0.07 196	0.14 424	0.14 474	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

MIPNet	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.12 346	0.14 292	0.21 405	0.25 517	0.12 347	0.10 233	0.09 263	0.07 196	0.13 383	0.13 430	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

test-3	0.09 198	0.06 118	0.10 201	0.18 417	0.07 148	0.07 40	0.14 292	0.12 98	0.16 320	0.10 264	0.08 152	0.08 211	0.08 260	0.11 223	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.04 61

test_1	0.09 198	0.06 118	0.10 201	0.18 417	0.07 148	0.07 40	0.14 292	0.12 98	0.16 320	0.10 264	0.08 152	0.08 211	0.08 260	0.11 223	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.04 61

test_3	0.11 329	0.09 476	0.10 201	0.21 611	0.08 254	0.13 393	0.25 680	0.14 173	0.21 448	0.10 264	0.10 233	0.09 263	0.10 343	0.08 29	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.08 444	0.07 427	0.04 50	0.04 61

LCNet	0.11 329	0.07 235	0.09 134	0.19 503	0.09 383	0.08 90	0.14 292	0.21 405	0.15 282	0.12 347	0.15 366	0.16 460	0.11 386	0.12 320	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.14 672

HHNet	0.11 329	0.06 118	0.16 505	0.15 125	0.14 644	0.07 40	0.13 213	0.20 382	0.18 378	0.15 439	0.25 540	0.11 332	0.09 302	0.13 383	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.08 444	0.06 320	0.05 185	0.09 555

AAGNet	0.12 416	0.08 387	0.17 531	0.19 503	0.09 383	0.08 90	0.13 213	0.19 362	0.13 222	0.16 469	0.21 478	0.13 390	0.14 491	0.11 223	0.14 474	0.06 185	0.04 25	0.09 537	0.06 320	0.06 323	0.05 214

STrans-v2	0.10 280	0.07 235	0.13 374	0.18 417	0.08 254	0.10 228	0.14 292	0.22 432	0.11 134	0.11 307	0.15 366	0.12 358	0.10 343	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

TransformOpticalFlow	0.10 280	0.08 387	0.13 374	0.18 417	0.07 148	0.09 164	0.15 382	0.19 362	0.16 320	0.12 347	0.16 383	0.11 332	0.11 386	0.11 223	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

NF-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.10 228	0.13 213	0.23 454	0.19 407	0.12 347	0.17 403	0.12 358	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.12 636

OCTAStereo	0.11 329	0.07 235	0.14 424	0.17 313	0.09 383	0.10 228	0.13 213	0.23 454	0.19 407	0.12 347	0.17 403	0.12 358	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.11 614

NRIStereo	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.18 417	0.08 254	0.10 228	0.13 213	0.17 297	0.15 282	0.12 347	0.15 366	0.13 390	0.13 457	0.13 383	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.07 427

KYRaft	0.12 416	0.07 235	0.10 201	0.19 503	0.09 383	0.08 90	0.15 382	0.23 454	0.12 177	0.13 383	0.16 383	0.20 523	0.10 343	0.12 320	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.08 444	0.08 511	0.06 323	0.15 686

ASMatch	0.11 329	0.06 118	0.13 374	0.17 313	0.10 502	0.08 90	0.14 292	0.18 329	0.16 320	0.12 347	0.16 383	0.16 460	0.11 386	0.13 383	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.09 555

DEmStereo	0.12 416	0.06 118	0.14 424	0.14 68	0.10 502	0.16 499	0.15 382	0.16 258	0.24 492	0.17 483	0.23 501	0.12 358	0.14 491	0.12 320	0.14 474	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.05 214

SST-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.16 505	0.18 417	0.09 383	0.06 15	0.12 136	0.18 329	0.10 98	0.15 439	0.18 432	0.13 390	0.12 421	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.09 537	0.06 320	0.07 414	0.06 336

RAFT_R40	0.11 329	0.07 235	0.15 461	0.18 417	0.09 383	0.06 15	0.13 213	0.17 297	0.15 282	0.14 414	0.18 432	0.15 439	0.12 421	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.09 537	0.06 320	0.06 323	0.05 214

DRaft	0.12 416	0.06 118	0.12 326	0.14 68	0.09 383	0.14 443	0.17 484	0.21 405	0.30 574	0.18 516	0.27 572	0.10 298	0.16 532	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.05 214

PFNet	0.12 416	0.06 118	0.17 531	0.18 417	0.08 254	0.09 164	0.15 382	0.26 517	0.20 432	0.16 469	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.13 383	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.05 214

RE-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.10 228	0.13 213	0.23 454	0.19 407	0.12 347	0.17 403	0.12 358	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.11 614

Pruner-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.12 326	0.17 313	0.09 383	0.06 15	0.12 136	0.18 329	0.17 357	0.14 414	0.19 448	0.13 390	0.10 343	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.08 504

TVStereo	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.10 228	0.13 213	0.23 454	0.19 407	0.12 347	0.17 403	0.12 358	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.11 614

DeepStereo_RVC	0.11 329	0.08 387	0.17 531	0.18 417	0.08 254	0.08 90	0.11 89	0.17 297	0.12 177	0.13 383	0.15 366	0.12 358	0.12 421	0.12 320	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.08 504

RAFT-RH_RVC	0.12 416	0.06 118	0.14 424	0.16 223	0.09 383	0.12 346	0.12 136	0.17 297	0.12 177	0.13 383	0.40 668	0.11 332	0.10 343	0.13 383	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.08 444	0.05 216	0.05 185	0.06 336

IRAFT_RVC	0.12 416	0.08 387	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.07 40	0.14 292	0.25 503	0.23 480	0.14 414	0.15 366	0.15 439	0.12 421	0.12 320	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.09 537	0.06 320	0.06 323	0.06 336

CRE-IMP	0.11 329	0.09 476	0.16 505	0.19 503	0.09 383	0.10 228	0.12 136	0.18 329	0.10 98	0.14 414	0.14 349	0.14 411	0.13 457	0.12 320	0.12 389	0.07 380	0.04 25	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.08 504

cross-raft	0.10 280	0.09 476	0.09 134	0.19 503	0.07 148	0.11 287	0.24 663	0.13 137	0.15 282	0.08 157	0.10 233	0.12 358	0.10 343	0.09 67	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

test-1	0.10 280	0.07 235	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.11 287	0.24 663	0.15 215	0.18 378	0.09 213	0.07 78	0.10 298	0.08 260	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.05 214

GMM-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.10 201	0.18 417	0.09 383	0.08 90	0.14 292	0.24 480	0.16 320	0.11 307	0.15 366	0.13 390	0.11 386	0.11 223	0.11 310	0.05 52	0.04 25	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.09 555

iRaftStereo_RVC	0.10 280	0.07 235	0.10 201	0.17 313	0.09 383	0.11 287	0.17 484	0.18 329	0.12 177	0.09 213	0.11 287	0.10 298	0.07 196	0.11 223	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.08 444	0.08 511	0.04 50	0.04 61

CREStereo++_RVC	0.08 100	0.04 1	0.07 23	0.13 18	0.07 148	0.09 164	0.12 136	0.14 173	0.14 252	0.10 264	0.14 349	0.08 211	0.07 196	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.04 61
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
s12784h	0.10 280	0.06 118	0.08 55	0.15 125	0.05 2	0.16 499	0.18 535	0.16 258	0.15 282	0.10 264	0.11 287	0.11 332	0.11 386	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.04 61

raft+_RVC	0.11 329	0.07 235	0.09 134	0.16 223	0.07 148	0.10 228	0.11 89	0.24 480	0.20 432	0.12 347	0.15 366	0.12 358	0.08 260	0.12 320	0.13 430	0.07 380	0.04 25	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.05 214

XX-TBD	0.09 198	0.06 118	0.07 23	0.14 68	0.07 148	0.13 393	0.16 450	0.14 173	0.14 252	0.11 307	0.12 309	0.09 263	0.08 260	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.05 214

DCANet	0.10 280	0.06 118	0.12 326	0.16 223	0.06 42	0.09 164	0.17 484	0.16 258	0.20 432	0.13 383	0.18 432	0.10 298	0.11 386	0.11 223	0.12 389	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

csc	0.10 280	0.06 118	0.12 326	0.15 125	0.07 148	0.09 164	0.17 484	0.16 258	0.21 448	0.13 383	0.17 403	0.10 298	0.11 386	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

cscssc	0.10 280	0.06 118	0.12 326	0.15 125	0.07 148	0.09 164	0.17 484	0.16 258	0.21 448	0.13 383	0.17 403	0.10 298	0.11 386	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

111	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.15 125	0.07 148	0.10 228	0.14 292	0.21 405	0.24 492	0.11 307	0.12 309	0.14 411	0.12 421	0.13 383	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.06 323	0.05 214

test_xeample3	0.09 198	0.07 235	0.12 326	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.14 252	0.10 264	0.07 78	0.08 211	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 198	0.06 118	0.10 201	0.17 313	0.07 148	0.10 228	0.15 382	0.17 297	0.15 282	0.10 264	0.10 233	0.08 211	0.09 302	0.12 320	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.03 1

AFF-stereo	0.09 198	0.07 235	0.10 201	0.17 313	0.07 148	0.10 228	0.15 382	0.18 329	0.10 98	0.10 264	0.11 287	0.09 263	0.10 343	0.12 320	0.10 223	0.05 52	0.04 25	0.07 347	0.07 427	0.04 50	0.04 61

CFNet-RSSM	0.09 198	0.07 235	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.09 164	0.15 382	0.17 297	0.18 378	0.08 157	0.12 309	0.11 332	0.09 302	0.12 320	0.10 223	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.04 61

Gwc-CoAtRS	0.09 198	0.07 235	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.10 228	0.15 382	0.18 329	0.17 357	0.08 157	0.10 233	0.12 358	0.09 302	0.12 320	0.09 113	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.05 214

CREStereo	0.09 198	0.05 35	0.08 55	0.11 1	0.06 42	0.14 443	0.14 292	0.14 173	0.10 98	0.09 213	0.13 334	0.09 263	0.08 260	0.12 320	0.10 223	0.08 465	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 323	0.06 336
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
PMTNet	0.09 198	0.05 35	0.09 134	0.12 7	0.06 42	0.13 393	0.14 292	0.16 258	0.11 134	0.09 213	0.13 334	0.10 298	0.07 196	0.14 424	0.10 223	0.15 682	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.07 414	0.06 336

HITNet	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.14 68	0.06 42	0.12 346	0.10 44	0.18 329	0.18 378	0.13 383	0.17 403	0.15 439	0.11 386	0.15 448	0.14 474	0.06 185	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.06 323	0.05 214
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
MLCV	0.13 447	0.08 387	0.17 531	0.18 417	0.06 42	0.16 499	0.17 484	0.19 362	0.22 470	0.19 534	0.25 540	0.17 478	0.13 457	0.15 448	0.14 474	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.04 61

iResNet	0.13 447	0.10 545	0.18 566	0.19 503	0.08 254	0.14 443	0.18 535	0.21 405	0.27 544	0.16 469	0.24 513	0.15 439	0.13 457	0.14 424	0.15 513	0.06 185	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

TT111	0.08 100	0.05 35	0.11 272	0.13 18	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.14 173	0.09 69	0.05 2	0.06 26	0.06 53	0.09 302	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

EE1	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.09 27	0.16 258	0.12 177	0.08 157	0.05 7	0.06 53	0.05 19	0.14 424	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.04 66	0.05 185	0.05 214

NoBS	0.07 6	0.07 235	0.08 55	0.17 313	0.07 148	0.07 40	0.13 213	0.05 1	0.07 28	0.06 37	0.09 196	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 113	0.05 52	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.05 185	0.04 61

416test1013	0.07 6	0.06 118	0.07 23	0.17 313	0.07 148	0.10 228	0.10 44	0.09 26	0.07 28	0.08 157	0.07 78	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 214

test410_97500	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.07 148	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 69	0.06 37	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.04 6	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 61

test410	0.07 6	0.06 118	0.09 134	0.17 313	0.07 148	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 69	0.06 37	0.05 7	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.04 6	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 61

MWDA-net	0.15 521	0.08 387	0.16 505	0.16 223	0.10 502	0.20 586	0.22 637	0.26 517	0.36 626	0.18 516	0.25 540	0.18 494	0.17 558	0.17 517	0.15 513	0.08 465	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.08 490	0.07 427

zzzzzzz1	0.11 329	0.07 235	0.14 424	0.21 611	0.10 502	0.13 393	0.18 535	0.22 432	0.20 432	0.13 383	0.12 309	0.08 211	0.08 260	0.13 383	0.10 223	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.05 214

DNSM	0.09 198	0.05 35	0.08 55	0.14 68	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.12 98	0.11 134	0.09 213	0.09 196	0.08 211	0.05 19	0.19 566	0.15 513	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.14 668	0.12 636

DF_test	0.07 6	0.05 35	0.08 55	0.14 68	0.08 254	0.04 1	0.13 213	0.09 26	0.11 134	0.07 95	0.08 152	0.06 53	0.07 196	0.06 2	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.05 185	0.04 61

SE	0.10 280	0.10 545	0.08 55	0.19 503	0.09 383	0.11 287	0.11 89	0.16 258	0.11 134	0.10 264	0.17 403	0.09 263	0.08 260	0.09 67	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.04 61

SMOE	0.10 280	0.08 387	0.09 134	0.18 417	0.07 148	0.13 393	0.14 292	0.19 362	0.13 222	0.12 347	0.13 334	0.12 358	0.09 302	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.06 323	0.04 61

ManiGeoR	0.10 280	0.05 35	0.12 326	0.12 7	0.08 254	0.12 346	0.12 136	0.24 480	0.14 252	0.13 383	0.14 349	0.12 358	0.09 302	0.13 383	0.13 430	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.07 414	0.07 427

HLF11	0.11 329	0.05 35	0.13 374	0.12 7	0.08 254	0.15 468	0.11 89	0.22 432	0.10 98	0.12 347	0.24 513	0.11 332	0.12 421	0.14 424	0.13 430	0.08 465	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.08 490	0.08 504

HLf10	0.10 280	0.05 35	0.12 326	0.12 7	0.08 254	0.12 346	0.12 136	0.24 480	0.14 252	0.13 383	0.14 349	0.12 358	0.09 302	0.13 383	0.13 430	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.07 414	0.07 427

HLf8	0.11 329	0.05 35	0.13 374	0.11 1	0.08 254	0.15 468	0.12 136	0.22 432	0.16 320	0.13 383	0.17 403	0.12 358	0.10 343	0.14 424	0.13 430	0.09 532	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.08 490	0.08 504

TestStereo_HL3	0.11 329	0.06 118	0.16 505	0.13 18	0.07 148	0.12 346	0.11 89	0.20 382	0.09 69	0.15 439	0.31 610	0.13 390	0.12 421	0.16 477	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.06 323	0.07 427

TestStereo_HL2	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.12 7	0.08 254	0.13 393	0.14 292	0.20 382	0.18 378	0.13 383	0.21 478	0.12 358	0.11 386	0.13 383	0.12 389	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.07 414	0.07 427

derf	0.07 6	0.05 35	0.10 201	0.14 68	0.06 42	0.05 4	0.12 136	0.12 98	0.09 69	0.05 2	0.07 78	0.07 149	0.08 260	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 214

DNS	0.09 198	0.06 118	0.08 55	0.14 68	0.06 42	0.06 15	0.12 136	0.12 98	0.09 69	0.08 157	0.08 152	0.08 211	0.05 19	0.17 517	0.12 389	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.03 1	0.14 668	0.10 587

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 201	0.13 18	0.06 42	0.06 15	0.13 213	0.13 137	0.08 37	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.09 302	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 214

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 201	0.13 18	0.06 42	0.06 15	0.13 213	0.06 2	0.08 37	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.09 302	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 214

qqai	0.07 6	0.05 35	0.10 201	0.14 68	0.06 42	0.05 4	0.12 136	0.08 14	0.09 69	0.05 2	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 214

LiteMatch*	0.08 100	0.04 1	0.12 326	0.13 18	0.08 254	0.08 90	0.13 213	0.14 173	0.09 69	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 302	0.11 223	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

DN	0.10 280	0.05 35	0.10 201	0.15 125	0.09 383	0.12 346	0.18 535	0.17 297	0.16 320	0.08 157	0.09 196	0.08 211	0.06 79	0.08 29	0.09 113	0.11 612	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.09 555

aanet-new-22k	0.08 100	0.06 118	0.10 201	0.18 417	0.06 42	0.08 90	0.11 89	0.14 173	0.12 177	0.09 213	0.09 196	0.08 211	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.04 6	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 100	0.06 118	0.16 505	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.13 137	0.11 134	0.07 95	0.08 152	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 35	0.11 272	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.10 39	0.11 134	0.07 95	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

IGEV_i1	0.12 416	0.08 387	0.12 326	0.17 313	0.08 254	0.19 565	0.15 382	0.19 362	0.23 480	0.18 516	0.18 432	0.16 460	0.12 421	0.17 517	0.14 474	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.06 336

RT-IGEV	0.13 447	0.06 118	0.14 424	0.15 125	0.10 502	0.15 468	0.18 535	0.25 503	0.28 560	0.16 469	0.17 403	0.18 494	0.11 386	0.14 424	0.11 310	0.08 465	0.05 270	0.07 347	0.05 216	0.07 414	0.08 504

RT-Monster	0.09 198	0.05 35	0.09 134	0.14 68	0.08 254	0.12 346	0.10 44	0.17 297	0.19 407	0.14 414	0.10 233	0.10 298	0.08 260	0.11 223	0.10 223	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

DepthFocus	0.08 100	0.04 1	0.15 461	0.13 18	0.09 383	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.05 4	0.09 213	0.06 26	0.07 149	0.04 1	0.08 29	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.04 61

Selective-IGEV-i1	0.13 447	0.07 235	0.12 326	0.20 572	0.08 254	0.18 541	0.16 450	0.23 454	0.30 574	0.17 483	0.17 403	0.17 478	0.10 343	0.15 448	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.06 336

GeoVLM	0.08 100	0.04 1	0.10 201	0.13 18	0.06 42	0.10 228	0.13 213	0.13 137	0.08 37	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 214

VMStereo-Base	0.09 198	0.05 35	0.10 201	0.13 18	0.07 148	0.11 287	0.10 44	0.16 258	0.13 222	0.10 264	0.16 383	0.10 298	0.09 302	0.11 223	0.10 223	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

Hybrid-DGEV-2	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.18 417	0.09 383	0.09 164	0.13 213	0.29 579	0.30 574	0.11 307	0.12 309	0.10 298	0.13 457	0.12 320	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.05 214

DStereoRT	0.17 575	0.07 235	0.12 326	0.19 503	0.09 383	0.13 393	0.12 136	0.28 557	0.23 480	0.12 347	0.20 458	0.11 332	0.10 343	0.15 448	0.14 474	0.06 185	0.05 270	1.02 768	0.09 559	0.05 185	0.04 61

BStereo	0.08 100	0.06 118	0.17 531	0.15 125	0.08 254	0.08 90	0.09 27	0.15 215	0.16 320	0.06 37	0.07 78	0.07 149	0.05 19	0.09 67	0.11 310	0.04 6	0.05 270	0.05 61	0.07 427	0.04 50	0.05 214

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 55	0.14 68	0.06 42	0.05 4	0.12 136	0.12 98	0.09 69	0.07 95	0.07 78	0.04 1	0.04 1	0.09 67	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 214
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 198	0.06 118	0.17 531	0.15 125	0.08 254	0.11 287	0.09 27	0.18 329	0.16 320	0.06 37	0.07 78	0.07 149	0.05 19	0.09 67	0.11 310	0.04 6	0.05 270	0.05 61	0.07 427	0.04 50	0.05 214

MonSter++	0.08 100	0.04 1	0.10 201	0.13 18	0.06 42	0.10 228	0.13 213	0.13 137	0.08 37	0.06 37	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 214

HiDET	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.13 18	0.06 42	0.09 164	0.12 136	0.12 98	0.12 177	0.07 95	0.07 78	0.07 149	0.07 196	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 61

LCMNet	0.08 100	0.05 35	0.10 201	0.13 18	0.07 148	0.09 164	0.12 136	0.10 39	0.12 177	0.06 37	0.08 152	0.06 53	0.07 196	0.11 223	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 61

CSFM-Stereo	0.08 100	0.05 35	0.08 55	0.14 68	0.06 42	0.09 164	0.13 213	0.15 215	0.07 28	0.07 95	0.08 152	0.06 53	0.08 260	0.09 67	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 61

Select-FE	0.11 329	0.06 118	0.21 608	0.15 125	0.11 563	0.12 346	0.13 213	0.22 432	0.18 378	0.09 213	0.11 287	0.10 298	0.06 79	0.12 320	0.09 113	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.08 511	0.06 323	0.08 504

MultiAttention	0.30 697	0.08 387	0.15 461	0.19 503	0.13 624	1.56 770	1.33 775	0.36 669	0.36 626	0.20 556	0.21 478	0.24 577	0.11 386	0.39 713	0.18 565	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.08 511	0.11 614	0.09 555

AdaDepth	0.07 6	0.06 118	0.07 23	0.18 417	0.06 42	0.11 287	0.11 89	0.10 39	0.08 37	0.06 37	0.05 7	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.10 223	0.04 6	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

GASTEREO	0.08 100	0.05 35	0.09 134	0.19 503	0.08 254	0.08 90	0.12 136	0.14 173	0.11 134	0.10 264	0.09 196	0.07 149	0.04 1	0.12 320	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

MSCF	0.08 100	0.05 35	0.09 134	0.19 503	0.08 254	0.07 40	0.12 136	0.14 173	0.11 134	0.10 264	0.09 196	0.07 149	0.04 1	0.11 223	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.05 214

z-ln-s-r	0.18 591	0.10 545	0.41 694	0.19 503	0.08 254	0.18 541	0.18 535	0.23 454	0.34 607	0.19 534	0.41 679	0.22 551	0.17 558	0.20 585	0.25 648	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.06 336

water-stereo	0.09 198	0.06 118	0.08 55	0.16 223	0.07 148	0.10 228	0.13 213	0.15 215	0.13 222	0.11 307	0.12 309	0.09 263	0.10 343	0.07 7	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.04 61

depthmonostereo	0.09 198	0.06 118	0.09 134	0.15 125	0.06 42	0.11 287	0.13 213	0.14 173	0.15 282	0.10 264	0.10 233	0.09 263	0.11 386	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.03 1

DVStereo	0.09 198	0.05 35	0.08 55	0.15 125	0.06 42	0.11 287	0.12 136	0.14 173	0.16 320	0.11 307	0.11 287	0.09 263	0.10 343	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

G2L-ROB	0.13 447	0.07 235	0.13 374	0.13 18	0.08 254	0.14 443	0.17 484	0.25 503	0.19 407	0.20 556	0.19 448	0.20 523	0.14 491	0.18 540	0.16 534	0.08 465	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.08 490	0.09 555

xyz-stereo	0.14 480	0.07 235	0.22 618	0.15 125	0.05 2	0.22 613	0.15 382	0.17 297	0.31 584	0.15 439	0.28 583	0.26 600	0.17 558	0.13 383	0.12 389	0.05 52	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 61

DFGA-Net	0.13 447	0.11 573	0.19 592	0.18 417	0.10 502	0.13 393	0.13 213	0.23 454	0.25 517	0.16 469	0.16 383	0.13 390	0.12 421	0.17 517	0.15 513	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.05 185	0.05 214

G2L-Stereo_test	0.14 480	0.07 235	0.11 272	0.13 18	0.08 254	0.12 346	0.17 484	0.31 612	0.28 560	0.21 573	0.23 501	0.20 523	0.16 532	0.17 517	0.19 580	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.07 414	0.07 427

coex_refinement	0.14 480	0.07 235	0.12 326	0.17 313	0.10 502	0.16 499	0.15 382	0.27 532	0.29 568	0.18 516	0.21 478	0.22 551	0.17 558	0.16 477	0.19 580	0.08 465	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.09 556	0.08 504

LG-Stereo	0.08 100	0.08 387	0.10 201	0.18 417	0.07 148	0.10 228	0.17 484	0.11 69	0.08 37	0.06 37	0.08 152	0.06 53	0.07 196	0.09 67	0.09 113	0.04 6	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.04 50	0.04 61

MM-Stereo_test1	0.10 280	0.07 235	0.09 134	0.18 417	0.07 148	0.12 346	0.18 535	0.21 405	0.20 432	0.09 213	0.11 287	0.08 211	0.06 79	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.04 61

Reg-Stereo(zero)	0.09 198	0.05 35	0.08 55	0.16 223	0.06 42	0.12 346	0.11 89	0.15 215	0.11 134	0.12 347	0.09 196	0.10 298	0.08 260	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

SCV_C0	0.08 100	0.07 235	0.08 55	0.16 223	0.10 502	0.08 90	0.14 292	0.11 69	0.13 222	0.08 157	0.07 78	0.06 53	0.05 19	0.11 223	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.05 214

SCV	0.08 100	0.09 476	0.08 55	0.15 125	0.08 254	0.10 228	0.12 136	0.11 69	0.12 177	0.07 95	0.07 78	0.06 53	0.04 1	0.10 134	0.08 37	0.05 52	0.05 270	0.06 221	0.04 66	0.06 323	0.04 61

AIO-test2	0.10 280	0.08 387	0.10 201	0.23 657	0.09 383	0.11 287	0.11 89	0.23 454	0.24 492	0.08 157	0.09 196	0.08 211	0.05 19	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.09 559	0.05 185	0.05 214

AIO-test1	0.10 280	0.07 235	0.11 272	0.24 669	0.07 148	0.09 164	0.13 213	0.22 432	0.15 282	0.11 307	0.12 309	0.09 263	0.07 196	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.09 537	0.10 600	0.04 50	0.07 427

FACV-RUCA	0.13 447	0.11 573	0.13 374	0.19 503	0.12 598	0.15 468	0.16 450	0.22 432	0.21 448	0.16 469	0.16 383	0.15 439	0.16 532	0.14 424	0.13 430	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.10 592	0.08 504

IGEV-RUCA	0.08 100	0.06 118	0.11 272	0.14 68	0.09 383	0.10 228	0.12 136	0.10 39	0.12 177	0.06 37	0.07 78	0.08 211	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

fffy	0.09 198	0.08 387	0.10 201	0.16 223	0.07 148	0.13 393	0.17 484	0.13 137	0.12 177	0.08 157	0.09 196	0.08 211	0.09 302	0.13 383	0.11 310	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.05 216	0.04 50	0.05 214

PAM_32	0.10 280	0.06 118	0.17 531	0.15 125	0.08 254	0.10 228	0.15 382	0.14 173	0.16 320	0.09 213	0.08 152	0.10 298	0.07 196	0.14 424	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.06 336

PAM	0.10 280	0.06 118	0.17 531	0.15 125	0.09 383	0.10 228	0.16 450	0.15 215	0.16 320	0.12 347	0.09 196	0.10 298	0.07 196	0.13 383	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.06 336

UGAM-zero	0.10 280	0.05 35	0.15 461	0.15 125	0.08 254	0.10 228	0.13 213	0.20 382	0.15 282	0.11 307	0.15 366	0.07 149	0.08 260	0.09 67	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

UGAM	0.13 447	0.10 545	0.09 134	0.22 636	0.08 254	0.13 393	0.20 605	0.18 329	0.24 492	0.22 589	0.16 383	0.13 390	0.13 457	0.19 566	0.13 430	0.07 380	0.05 270	0.13 654	0.11 632	0.07 414	0.05 214

GCAP-BAT	0.09 198	0.05 35	0.11 272	0.13 18	0.07 148	0.11 287	0.14 292	0.14 173	0.17 357	0.07 95	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.13 383	0.08 37	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.05 185	0.04 61

RAStereo	0.10 280	0.09 476	0.08 55	0.20 572	0.08 254	0.13 393	0.18 535	0.16 258	0.17 357	0.10 264	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.05 216	0.05 185	0.04 61

Occ-G	0.08 100	0.05 35	0.07 23	0.14 68	0.07 148	0.09 164	0.14 292	0.14 173	0.15 282	0.07 95	0.12 309	0.07 149	0.05 19	0.09 67	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.05 185	0.06 336

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 329	0.05 35	0.14 424	0.16 223	0.21 717	0.09 164	0.17 484	0.21 405	0.16 320	0.11 307	0.15 366	0.10 298	0.07 196	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.09 555

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 329	0.05 35	0.12 326	0.15 125	0.13 624	0.14 443	0.16 450	0.23 454	0.18 378	0.10 264	0.13 334	0.10 298	0.07 196	0.12 320	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.08 504

AIO-Stereo	0.08 100	0.06 118	0.10 201	0.18 417	0.06 42	0.09 164	0.11 89	0.16 258	0.09 69	0.09 213	0.08 152	0.07 149	0.05 19	0.11 223	0.08 37	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

test_sample6	0.14 480	0.09 476	0.14 424	0.17 313	0.08 254	0.17 523	0.19 582	0.26 517	0.18 378	0.18 516	0.28 583	0.19 506	0.15 511	0.15 448	0.13 430	0.08 465	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.08 490	0.08 504

trnet	0.08 100	0.05 35	0.07 23	0.12 7	0.05 2	0.12 346	0.10 44	0.13 137	0.10 98	0.08 157	0.13 334	0.09 263	0.08 260	0.11 223	0.10 223	0.08 465	0.05 270	0.05 61	0.03 1	0.06 323	0.05 214

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 35	0.11 272	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.10 39	0.11 134	0.07 95	0.08 152	0.06 53	0.05 19	0.09 67	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 61

MoCha-V2	0.08 100	0.05 35	0.11 272	0.20 572	0.07 148	0.10 228	0.14 292	0.12 98	0.08 37	0.07 95	0.08 152	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.08 37	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 61

DispNO	0.15 521	0.09 476	0.18 566	0.19 503	0.12 598	0.11 287	0.21 623	0.23 454	0.29 568	0.18 516	0.23 501	0.19 506	0.17 558	0.16 477	0.16 534	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.08 511	0.07 414	0.06 336

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 329	0.08 387	0.13 374	0.16 223	0.08 254	0.15 468	0.16 450	0.18 329	0.19 407	0.10 264	0.09 196	0.09 263	0.08 260	0.11 223	0.12 389	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.07 414	0.06 336

MyStereo8	0.12 416	0.07 235	0.15 461	0.15 125	0.09 383	0.18 541	0.14 292	0.19 362	0.22 470	0.12 347	0.18 432	0.11 332	0.10 343	0.16 477	0.18 565	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.05 216	0.08 490	0.09 555

SMFormer	0.14 480	0.07 235	0.18 566	0.14 68	0.08 254	0.17 523	0.17 484	0.27 532	0.27 544	0.19 534	0.20 458	0.19 506	0.15 511	0.15 448	0.17 552	0.08 465	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.07 427

tta	0.14 480	0.07 235	0.18 566	0.14 68	0.08 254	0.17 523	0.17 484	0.27 532	0.27 544	0.19 534	0.20 458	0.19 506	0.15 511	0.15 448	0.17 552	0.08 465	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.06 336

qqq1	0.14 480	0.07 235	0.18 566	0.14 68	0.08 254	0.17 523	0.17 484	0.27 532	0.27 544	0.19 534	0.20 458	0.19 506	0.15 511	0.15 448	0.12 389	0.08 465	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.06 323	0.06 336

fff1	0.14 480	0.07 235	0.18 566	0.14 68	0.08 254	0.17 523	0.17 484	0.27 532	0.27 544	0.19 534	0.20 458	0.19 506	0.15 511	0.15 448	0.12 389	0.08 465	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.06 323	0.06 336

MyStereo07	0.10 280	0.07 235	0.10 201	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.17 484	0.15 215	0.15 282	0.09 213	0.06 26	0.06 53	0.07 196	0.12 320	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.06 336

MyStereo06	0.10 280	0.07 235	0.12 326	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.18 535	0.19 362	0.12 177	0.13 383	0.08 152	0.07 149	0.07 196	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.06 336

MyStereo05	0.13 447	0.07 235	0.10 201	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.18 535	0.28 557	0.35 621	0.17 483	0.14 349	0.15 439	0.11 386	0.15 448	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.06 336

MyStereo04	0.13 447	0.07 235	0.10 201	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.17 484	0.29 579	0.38 639	0.17 483	0.14 349	0.16 460	0.11 386	0.15 448	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.06 336

CoDeX	0.12 416	0.07 235	0.13 374	0.17 313	0.08 254	0.12 346	0.16 450	0.23 454	0.27 544	0.13 383	0.17 403	0.15 439	0.12 421	0.14 424	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.05 214

ACVNet-DCA	0.10 280	0.08 387	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.15 382	0.24 480	0.16 320	0.09 213	0.09 196	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.07 9	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.07 414	0.07 427

xx1	0.11 329	0.08 387	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.15 382	0.16 258	0.18 378	0.09 213	0.09 196	0.16 460	0.16 532	0.10 134	0.07 9	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.08 511	0.07 414	0.07 427

1test111	0.11 329	0.08 387	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.15 382	0.24 480	0.16 320	0.09 213	0.09 196	0.06 53	0.06 79	0.15 448	0.16 534	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.07 414	0.07 427

cc1	0.10 280	0.08 387	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.15 382	0.16 258	0.18 378	0.09 213	0.09 196	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.07 9	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.06 336

mmm	0.14 480	0.08 387	0.18 566	0.17 313	0.09 383	0.17 523	0.18 535	0.21 405	0.16 320	0.16 469	0.23 501	0.21 533	0.16 532	0.16 477	0.17 552	0.08 465	0.05 270	0.08 444	0.08 511	0.08 490	0.07 427

11t1	0.12 416	0.07 235	0.14 424	0.14 68	0.08 254	0.17 523	0.15 382	0.19 362	0.15 282	0.15 439	0.15 366	0.17 478	0.16 532	0.15 448	0.13 430	0.08 465	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.08 490	0.07 427

IGEVStereo-DCA	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.16 223	0.10 502	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.08 211	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

rrr	0.09 198	0.07 235	0.13 374	0.16 223	0.10 502	0.11 287	0.15 382	0.16 258	0.15 282	0.10 264	0.06 26	0.08 211	0.06 79	0.10 134	0.09 113	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

ffm	0.12 416	0.09 476	0.15 461	0.16 223	0.09 383	0.17 523	0.17 484	0.15 215	0.19 407	0.15 439	0.26 554	0.19 506	0.13 457	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.09 537	0.08 511	0.06 323	0.06 336

ff1	0.13 447	0.09 476	0.15 461	0.16 223	0.09 383	0.17 523	0.17 484	0.15 215	0.19 407	0.15 439	0.26 554	0.19 506	0.13 457	0.15 448	0.22 617	0.06 185	0.05 270	0.09 537	0.08 511	0.06 323	0.06 336

tt1	0.10 280	0.08 387	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.15 382	0.15 215	0.19 407	0.09 213	0.08 152	0.06 53	0.06 79	0.10 134	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.06 336

plain	0.11 329	0.09 476	0.10 201	0.19 503	0.09 383	0.11 287	0.14 292	0.14 173	0.13 222	0.13 383	0.15 366	0.09 263	0.12 421	0.13 383	0.12 389	0.07 380	0.05 270	0.09 537	0.06 320	0.06 323	0.06 336

MIF-Stereo (partial)	0.11 329	0.06 118	0.10 201	0.19 503	0.10 502	0.10 228	0.12 136	0.17 297	0.19 407	0.14 414	0.16 383	0.10 298	0.11 386	0.12 320	0.12 389	0.08 465	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.07 427

PCWNet_CMD	0.14 480	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.14 292	0.29 579	0.36 626	0.14 414	0.20 458	0.21 533	0.13 457	0.17 517	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.07 427

GCAPDPT-zeroshot	0.09 198	0.05 35	0.11 272	0.13 18	0.07 148	0.11 287	0.14 292	0.14 173	0.17 357	0.07 95	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.13 383	0.08 37	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.05 185	0.04 61

GCAP-Stereo	0.09 198	0.07 235	0.13 374	0.18 417	0.06 42	0.11 287	0.07 5	0.14 173	0.12 177	0.09 213	0.10 233	0.07 149	0.09 302	0.13 383	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 214

LL-Strereo2	0.11 329	0.10 545	0.16 505	0.18 417	0.08 254	0.15 468	0.09 27	0.17 297	0.14 252	0.14 414	0.11 287	0.09 263	0.07 196	0.16 477	0.10 223	0.05 52	0.05 270	0.11 618	0.07 427	0.06 323	0.05 214

LL-Strereo	0.13 447	0.10 545	0.12 326	0.20 572	0.10 502	0.11 287	0.18 535	0.33 632	0.25 517	0.16 469	0.16 383	0.14 411	0.14 491	0.19 566	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.09 537	0.08 511	0.04 50	0.05 214

anonymousdsp2	0.11 329	0.07 235	0.11 272	0.16 223	0.09 383	0.13 393	0.14 292	0.19 362	0.23 480	0.13 383	0.14 349	0.12 358	0.09 302	0.14 424	0.11 310	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.06 336

LoS	0.09 198	0.05 35	0.11 272	0.13 18	0.07 148	0.14 443	0.11 89	0.15 215	0.15 282	0.09 213	0.09 196	0.12 358	0.09 302	0.15 448	0.10 223	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.03 1	0.05 185	0.05 214
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.16 223	0.11 563	0.11 287	0.17 484	0.18 329	0.17 357	0.11 307	0.18 432	0.11 332	0.10 343	0.15 448	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.05 214

knoymous	0.11 329	0.06 118	0.12 326	0.14 68	0.07 148	0.15 468	0.13 213	0.20 382	0.14 252	0.11 307	0.17 403	0.13 390	0.09 302	0.14 424	0.11 310	0.09 532	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.07 414	0.07 427

anonymousa	0.13 447	0.07 235	0.14 424	0.18 417	0.09 383	0.13 393	0.17 484	0.20 382	0.29 568	0.15 439	0.24 513	0.16 460	0.14 491	0.14 424	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.09 559	0.05 185	0.07 427

riskmin	0.11 329	0.06 118	0.13 374	0.14 68	0.08 254	0.14 443	0.14 292	0.18 329	0.15 282	0.12 347	0.15 366	0.17 478	0.11 386	0.14 424	0.12 389	0.09 532	0.05 270	0.07 347	0.05 216	0.08 490	0.08 504

Selective-RAFT	0.11 329	0.11 573	0.12 326	0.21 611	0.08 254	0.16 499	0.13 213	0.21 405	0.23 480	0.10 264	0.10 233	0.11 332	0.10 343	0.15 448	0.11 310	0.05 52	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

ProNet	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.15 382	0.15 215	0.12 177	0.10 264	0.06 26	0.07 149	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.05 52	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.06 336

x	0.13 447	0.08 387	0.15 461	0.14 68	0.08 254	0.19 565	0.14 292	0.22 432	0.21 448	0.15 439	0.20 458	0.20 523	0.18 574	0.18 540	0.18 565	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.07 427

DisPM	0.11 329	0.07 235	0.13 374	0.16 223	0.09 383	0.06 15	0.13 213	0.18 329	0.17 357	0.14 414	0.19 448	0.12 358	0.10 343	0.12 320	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.11 614

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 591	0.09 476	0.30 664	0.15 125	0.11 563	0.23 627	0.20 605	0.27 532	0.40 650	0.26 635	0.43 690	0.25 590	0.15 511	0.21 604	0.20 590	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.10 592	0.09 555

IER	0.14 480	0.08 387	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.16 450	0.26 517	0.27 544	0.18 516	0.26 554	0.17 478	0.20 607	0.17 517	0.14 474	0.08 465	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.07 427

raft_robust	0.13 447	0.10 545	0.07 23	0.18 417	0.08 254	0.13 393	0.24 663	0.29 579	0.34 607	0.20 556	0.20 458	0.15 439	0.10 343	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.04 61

test_5	0.14 480	0.12 592	0.08 55	0.20 572	0.10 502	0.14 443	0.28 701	0.21 405	0.24 492	0.19 534	0.28 583	0.11 332	0.15 511	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.08 511	0.08 490	0.07 427

Sa-1000	0.12 416	0.08 387	0.09 134	0.18 417	0.08 254	0.15 468	0.22 637	0.22 432	0.19 407	0.15 439	0.20 458	0.17 478	0.11 386	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.05 270	0.09 537	0.09 559	0.05 185	0.05 214

SA	0.13 447	0.09 476	0.09 134	0.18 417	0.08 254	0.12 346	0.24 663	0.23 454	0.19 407	0.17 483	0.27 572	0.15 439	0.11 386	0.11 223	0.11 310	0.05 52	0.05 270	0.09 537	0.08 511	0.05 185	0.05 214

iRaft-Stereo_5w	0.12 416	0.09 476	0.12 326	0.20 572	0.08 254	0.09 164	0.12 136	0.22 432	0.22 470	0.19 534	0.14 349	0.11 332	0.09 302	0.20 585	0.16 534	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.06 336

CIPLG	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.08 254	0.13 393	0.15 382	0.17 297	0.16 320	0.14 414	0.11 287	0.16 460	0.10 343	0.17 517	0.12 389	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.06 336

IPLGR_C	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.08 254	0.12 346	0.15 382	0.17 297	0.15 282	0.14 414	0.11 287	0.16 460	0.10 343	0.16 477	0.12 389	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.06 336

IPLGR	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.18 417	0.08 254	0.13 393	0.16 450	0.21 405	0.24 492	0.12 347	0.12 309	0.11 332	0.09 302	0.13 383	0.12 389	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.04 61

GMOStereo	0.11 329	0.09 476	0.08 55	0.19 503	0.08 254	0.12 346	0.28 701	0.13 137	0.18 378	0.11 307	0.17 403	0.14 411	0.12 421	0.07 7	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.09 537	0.07 427	0.04 50	0.04 61

error version	0.11 329	0.09 476	0.08 55	0.19 503	0.08 254	0.12 346	0.28 701	0.13 137	0.18 378	0.11 307	0.17 403	0.14 411	0.12 421	0.07 7	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.09 537	0.07 427	0.04 50	0.04 61

test-v	0.11 329	0.09 476	0.08 55	0.19 503	0.08 254	0.12 346	0.28 701	0.13 137	0.18 378	0.11 307	0.17 403	0.14 411	0.12 421	0.07 7	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.09 537	0.07 427	0.04 50	0.04 61

ACRE	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.08 254	0.13 393	0.15 382	0.17 297	0.14 252	0.14 414	0.11 287	0.16 460	0.10 343	0.16 477	0.12 389	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.05 185	0.06 336

GwcNet-ADL	0.13 447	0.08 387	0.14 424	0.20 572	0.09 383	0.12 346	0.20 605	0.30 594	0.25 517	0.14 414	0.14 349	0.18 494	0.14 491	0.13 383	0.15 513	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.07 414	0.06 336

CrosDoStereo	0.12 416	0.07 235	0.12 326	0.14 68	0.09 383	0.12 346	0.15 382	0.17 297	0.22 470	0.19 534	0.24 513	0.15 439	0.11 386	0.11 223	0.12 389	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.05 214

PFNet+	0.12 416	0.06 118	0.14 424	0.16 223	0.09 383	0.05 4	0.12 136	0.18 329	0.21 448	0.16 469	0.19 448	0.14 411	0.10 343	0.11 223	0.11 310	0.08 465	0.05 270	0.09 537	0.08 511	0.06 323	0.11 614

TRStereo	0.10 280	0.05 35	0.12 326	0.16 223	0.12 598	0.10 228	0.13 213	0.18 329	0.19 407	0.09 213	0.09 196	0.09 263	0.07 196	0.10 134	0.08 37	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.04 50	0.04 61

Patchmatch Stereo++	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.11 89	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427
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
OMP-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.14 424	0.18 417	0.08 254	0.09 164	0.12 136	0.21 405	0.21 448	0.13 383	0.14 349	0.11 332	0.12 421	0.11 223	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.04 61

IIG-Stereo	0.11 329	0.06 118	0.13 374	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.12 136	0.22 432	0.18 378	0.14 414	0.17 403	0.12 358	0.13 457	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.05 214

PSM-softLoss	0.12 416	0.07 235	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.08 90	0.12 136	0.24 480	0.17 357	0.15 439	0.19 448	0.13 390	0.11 386	0.11 223	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.12 636

KMStereo	0.12 416	0.07 235	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.08 90	0.12 136	0.24 480	0.17 357	0.15 439	0.19 448	0.13 390	0.11 386	0.11 223	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.12 636

PSM-adaLoss	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.12 136	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

PSM-AAD	0.11 329	0.07 235	0.10 201	0.20 572	0.09 383	0.10 228	0.14 292	0.21 405	0.13 222	0.12 347	0.14 349	0.18 494	0.11 386	0.11 223	0.10 223	0.05 52	0.05 270	0.09 537	0.08 511	0.06 323	0.14 672

FTStereo	0.12 416	0.07 235	0.14 424	0.18 417	0.09 383	0.07 40	0.15 382	0.22 432	0.18 378	0.12 347	0.24 513	0.11 332	0.13 457	0.13 383	0.14 474	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.06 323	0.10 587

ROB_FTStereo_v2	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.12 136	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

ROB_FTStereo	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.11 89	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

HUI-Stereo	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.11 89	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

DeepStereo_LL	0.12 416	0.07 235	0.12 326	0.14 68	0.09 383	0.12 346	0.15 382	0.17 297	0.22 470	0.19 534	0.24 513	0.15 439	0.11 386	0.11 223	0.12 389	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.05 214

THIR-Stereo	0.12 416	0.07 235	0.11 272	0.15 125	0.08 254	0.14 443	0.16 450	0.18 329	0.25 517	0.17 483	0.24 513	0.13 390	0.13 457	0.12 320	0.14 474	0.06 185	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.05 214

GrayStereo	0.11 329	0.06 118	0.11 272	0.19 503	0.09 383	0.09 164	0.16 450	0.18 329	0.17 357	0.14 414	0.17 403	0.17 478	0.11 386	0.12 320	0.11 310	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.10 587

iGMRVC	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.12 136	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

RAFT-345	0.11 329	0.07 235	0.16 505	0.17 313	0.08 254	0.08 90	0.12 136	0.16 258	0.10 98	0.11 307	0.34 638	0.09 263	0.10 343	0.11 223	0.12 389	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.04 50	0.05 214

iRAFT	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.11 89	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

AnonymousM	0.10 280	0.06 118	0.10 201	0.14 68	0.07 148	0.09 164	0.13 213	0.19 362	0.14 252	0.13 383	0.12 309	0.09 263	0.08 260	0.13 383	0.10 223	0.08 465	0.05 270	0.08 444	0.05 216	0.05 185	0.05 214

CroCo-Stereo	0.09 198	0.08 387	0.08 55	0.22 636	0.09 383	0.09 164	0.18 535	0.16 258	0.12 177	0.07 95	0.07 78	0.08 211	0.06 79	0.08 29	0.07 9	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.04 66	0.05 185	0.04 61
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
test-2	0.11 329	0.09 476	0.08 55	0.19 503	0.08 254	0.12 346	0.28 701	0.13 137	0.18 378	0.11 307	0.17 403	0.14 411	0.12 421	0.07 7	0.07 9	0.05 52	0.05 270	0.09 537	0.07 427	0.04 50	0.04 61

RAFT-IKP	0.11 329	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.08 254	0.06 15	0.11 89	0.17 297	0.13 222	0.15 439	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.11 223	0.11 310	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

Prome-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.11 272	0.18 417	0.09 383	0.12 346	0.14 292	0.23 454	0.13 222	0.13 383	0.16 383	0.13 390	0.08 260	0.12 320	0.10 223	0.05 52	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.10 587

rafts_anoy	0.11 329	0.06 118	0.10 201	0.17 313	0.08 254	0.10 228	0.14 292	0.18 329	0.14 252	0.13 383	0.13 334	0.12 358	0.11 386	0.11 223	0.13 430	0.07 380	0.05 270	0.09 537	0.11 632	0.07 414	0.06 336

TANstereo	0.09 198	0.04 1	0.08 55	0.13 18	0.06 42	0.11 287	0.13 213	0.15 215	0.19 407	0.11 307	0.15 366	0.10 298	0.07 196	0.12 320	0.09 113	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.06 323	0.05 214

raftrobust	0.09 198	0.06 118	0.11 272	0.17 313	0.08 254	0.09 164	0.10 44	0.18 329	0.16 320	0.10 264	0.09 196	0.12 358	0.08 260	0.12 320	0.10 223	0.08 465	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.06 336

sAnonymous2	0.13 447	0.12 592	0.25 635	0.20 572	0.12 598	0.18 541	0.14 292	0.27 532	0.21 448	0.11 307	0.12 309	0.13 390	0.08 260	0.11 223	0.11 310	0.09 532	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.15 682	0.10 587

CroCo_RVC	0.13 447	0.12 592	0.25 635	0.20 572	0.12 598	0.18 541	0.14 292	0.27 532	0.21 448	0.11 307	0.12 309	0.13 390	0.08 260	0.11 223	0.11 310	0.09 532	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.15 682	0.10 587

CFNet_pseudo	0.14 480	0.08 387	0.16 505	0.16 223	0.09 383	0.13 393	0.14 292	0.27 532	0.34 607	0.15 439	0.21 478	0.22 551	0.13 457	0.18 540	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.06 320	0.07 414	0.07 427

RALAANet	0.11 329	0.08 387	0.10 201	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.10 44	0.20 382	0.16 320	0.14 414	0.13 334	0.16 460	0.09 302	0.12 320	0.12 389	0.06 185	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.06 323	0.04 61

XX-Stereo	0.09 198	0.05 35	0.09 134	0.17 313	0.09 383	0.15 468	0.12 136	0.21 405	0.10 98	0.10 264	0.14 349	0.07 149	0.06 79	0.13 383	0.08 37	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.04 61

222	0.16 552	0.07 235	0.15 461	0.14 68	0.08 254	0.25 645	0.18 535	0.30 594	0.21 448	0.18 516	0.29 598	0.17 478	0.16 532	0.16 477	0.44 735	0.10 577	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.08 504

xxxx	0.15 521	0.07 235	0.14 424	0.14 68	0.08 254	0.24 636	0.18 535	0.32 618	0.20 432	0.14 414	0.28 583	0.22 551	0.14 491	0.15 448	0.29 685	0.09 532	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.08 490	0.08 504

test_xeample	0.15 521	0.07 235	0.14 424	0.15 125	0.08 254	0.22 613	0.20 605	0.29 579	0.21 448	0.16 469	0.29 598	0.19 506	0.17 558	0.16 477	0.28 676	0.09 532	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.07 427

ARAFT	0.12 416	0.08 387	0.18 566	0.19 503	0.09 383	0.15 468	0.17 484	0.20 382	0.13 222	0.12 347	0.13 334	0.14 411	0.12 421	0.15 448	0.13 430	0.06 185	0.05 270	0.10 587	0.09 559	0.06 323	0.04 61

EAI-Stereo	0.09 198	0.07 235	0.11 272	0.16 223	0.07 148	0.10 228	0.15 382	0.16 258	0.09 69	0.08 157	0.09 196	0.08 211	0.07 196	0.09 67	0.11 310	0.05 52	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.05 185	0.04 61

SFCPSM	0.13 447	0.07 235	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.15 468	0.16 450	0.28 557	0.27 544	0.14 414	0.18 432	0.12 358	0.13 457	0.14 424	0.11 310	0.08 465	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.06 336

FENet	0.13 447	0.08 387	0.13 374	0.16 223	0.08 254	0.15 468	0.16 450	0.23 454	0.23 480	0.17 483	0.24 513	0.16 460	0.13 457	0.14 424	0.15 513	0.08 465	0.05 270	0.08 444	0.08 511	0.08 490	0.08 504

cf-r	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.16 223	0.08 254	0.14 443	0.19 582	0.21 405	0.25 517	0.17 483	0.26 554	0.22 551	0.17 558	0.14 424	0.15 513	0.10 577	0.05 270	0.06 221	0.08 511	0.06 323	0.06 336

CCAANet	0.15 521	0.06 118	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.17 523	0.13 213	0.31 612	0.25 517	0.16 469	0.32 620	0.18 494	0.18 574	0.17 517	0.14 474	0.06 185	0.05 270	0.09 537	0.09 559	0.06 323	0.09 555

DIP-Stereo	0.11 329	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.09 27	0.16 258	0.16 320	0.12 347	0.16 383	0.14 411	0.12 421	0.16 477	0.14 474	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.07 427
Zihua Zheng, Ni Nie, Zhi Ling, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Hao Wang, Jiankun Li: DIP: Deep Inverse Patchmatch for High-Resolution Optical Flow. cvpr2022
BEATNet_4x	0.12 416	0.09 476	0.15 461	0.18 417	0.07 148	0.15 468	0.07 5	0.23 454	0.19 407	0.16 469	0.19 448	0.19 506	0.14 491	0.17 517	0.15 513	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.05 216	0.06 323	0.07 427

R-Stereo Train	0.10 280	0.06 118	0.11 272	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.14 292	0.24 480	0.11 134	0.12 347	0.19 448	0.11 332	0.08 260	0.10 134	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.05 214

RAFT-Stereo	0.10 280	0.06 118	0.11 272	0.17 313	0.08 254	0.11 287	0.14 292	0.24 480	0.11 134	0.12 347	0.19 448	0.11 332	0.08 260	0.10 134	0.11 310	0.07 380	0.05 270	0.06 221	0.05 216	0.05 185	0.05 214
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 480	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.14 292	0.29 579	0.36 626	0.14 414	0.20 458	0.21 533	0.13 457	0.18 540	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.07 427	0.07 414	0.07 427

ccs_rob	0.14 480	0.09 476	0.16 505	0.16 223	0.09 383	0.13 393	0.14 292	0.27 532	0.34 607	0.15 439	0.21 478	0.22 551	0.13 457	0.18 540	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.07 427

AANet_RVC	0.16 552	0.10 545	0.11 272	0.18 417	0.09 383	0.19 565	0.18 535	0.27 532	0.32 590	0.22 589	0.35 642	0.21 533	0.22 622	0.22 622	0.17 552	0.06 185	0.05 270	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.06 336

AdaStereo	0.15 521	0.11 573	0.16 505	0.19 503	0.09 383	0.21 599	0.11 89	0.33 632	0.28 560	0.21 573	0.23 501	0.21 533	0.13 457	0.19 566	0.15 513	0.13 657	0.05 270	0.10 587	0.07 427	0.09 556	0.07 427
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.
HSM	0.15 521	0.09 476	0.15 461	0.16 223	0.09 383	0.16 499	0.14 292	0.28 557	0.25 517	0.20 556	0.24 513	0.37 680	0.17 558	0.20 585	0.15 513	0.07 380	0.05 270	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.06 336

StereoDRNet-Refined	0.17 575	0.12 592	0.16 505	0.20 572	0.10 502	0.18 541	0.18 535	0.27 532	0.24 492	0.26 635	0.41 679	0.23 568	0.18 574	0.21 604	0.21 604	0.09 532	0.05 270	0.09 537	0.10 600	0.07 414	0.07 427
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.15 125	0.07 148	0.19 565	0.14 292	0.26 517	0.32 590	0.23 604	0.26 554	0.23 568	0.16 532	0.15 448	0.14 474	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.08 490	0.08 504

DN-CSS_ROB	0.13 447	0.13 619	0.17 531	0.18 417	0.10 502	0.16 499	0.08 9	0.22 432	0.19 407	0.17 483	0.23 501	0.13 390	0.13 457	0.13 383	0.14 474	0.05 52	0.05 270	0.10 587	0.10 600	0.08 490	0.06 336

pmcnn	0.15 521	0.07 235	0.20 597	0.15 125	0.07 148	0.21 599	0.16 450	0.25 503	0.26 531	0.21 573	0.33 627	0.29 626	0.19 593	0.18 540	0.17 552	0.07 380	0.05 270	0.05 61	0.04 66	0.07 414	0.06 336

SCION-M(vits-remse)	0.08 100	0.06 118	0.13 374	0.24 669	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 215	0.15 282	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 113	0.08 465	0.06 462	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-MonSter(vits)	0.15 521	0.06 118	0.06 8	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.28 557	0.42 659	0.05 2	0.33 627	0.14 411	0.17 558	0.20 585	0.20 590	0.08 465	0.06 462	0.17 693	0.16 697	0.07 414	0.08 504

MWSP-net	0.15 521	0.08 387	0.18 566	0.17 313	0.10 502	0.17 523	0.23 651	0.29 579	0.32 590	0.18 516	0.20 458	0.17 478	0.13 457	0.18 540	0.14 474	0.08 465	0.06 462	0.07 347	0.08 511	0.07 414	0.08 504

FAST (zero-shot)	0.09 198	0.06 118	0.11 272	0.19 503	0.13 624	0.07 40	0.13 213	0.13 137	0.08 37	0.08 157	0.07 78	0.08 211	0.07 196	0.10 134	0.10 223	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.07 427	0.05 185	0.08 504

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 198	0.08 387	0.08 55	0.21 611	0.09 383	0.08 90	0.11 89	0.10 39	0.09 69	0.07 95	0.11 287	0.05 4	0.06 79	0.14 424	0.11 310	0.05 52	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.05 214

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 198	0.05 35	0.11 272	0.19 503	0.07 148	0.10 228	0.09 27	0.12 98	0.10 98	0.09 213	0.09 196	0.07 149	0.08 260	0.08 29	0.09 113	0.06 185	0.06 462	0.10 587	0.08 511	0.07 414	0.05 214

depth_test_26	0.08 100	0.04 1	0.12 326	0.13 18	0.07 148	0.08 90	0.10 44	0.12 98	0.11 134	0.09 213	0.07 78	0.08 211	0.05 19	0.09 67	0.08 37	0.08 465	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.06 323	0.07 427

FlowAnything_test	0.11 329	0.08 387	0.14 424	0.15 125	0.09 383	0.08 90	0.14 292	0.20 382	0.11 134	0.10 264	0.09 196	0.12 358	0.12 421	0.13 383	0.11 310	0.09 532	0.06 462	0.09 537	0.09 559	0.06 323	0.09 555

MSAF-DinoV2	0.23 649	0.11 573	0.25 635	0.17 313	0.10 502	0.28 677	0.17 484	0.38 685	0.56 714	0.21 573	0.27 572	0.47 716	0.28 669	0.36 700	0.40 726	0.09 532	0.06 462	0.07 347	0.09 559	0.12 634	0.11 614

S2M2_XL	0.08 100	0.06 118	0.12 326	0.12 7	0.08 254	0.09 164	0.09 27	0.07 8	0.07 28	0.08 157	0.07 78	0.07 149	0.06 79	0.09 67	0.09 113	0.08 465	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.06 336
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 280	0.07 235	0.07 23	0.18 417	0.07 148	0.12 346	0.19 582	0.24 480	0.19 407	0.06 37	0.10 233	0.08 211	0.06 79	0.11 223	0.09 113	0.06 185	0.06 462	0.07 347	0.05 216	0.05 185	0.04 61

DDVS	0.16 552	0.10 545	0.22 618	0.16 223	0.12 598	0.15 468	0.14 292	0.25 503	0.19 407	0.18 516	0.30 604	0.27 607	0.13 457	0.20 585	0.16 534	0.09 532	0.06 462	0.09 537	0.07 427	0.11 614	0.11 614

rvit_stereo_0081_aga	0.12 416	0.09 476	0.15 461	0.18 417	0.10 502	0.14 443	0.14 292	0.14 173	0.19 407	0.10 264	0.18 432	0.16 460	0.09 302	0.12 320	0.10 223	0.10 577	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.06 336

model_zeroshot	0.10 280	0.05 35	0.12 326	0.15 125	0.09 383	0.13 393	0.14 292	0.20 382	0.14 252	0.11 307	0.10 233	0.12 358	0.07 196	0.12 320	0.11 310	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.06 336

ITSA-stereo	0.16 552	0.11 573	0.14 424	0.19 503	0.08 254	0.13 393	0.14 292	0.30 594	0.49 691	0.17 483	0.18 432	0.22 551	0.15 511	0.17 517	0.16 534	0.10 577	0.06 462	0.08 444	0.08 511	0.08 490	0.09 555

rvit_stereo_ft	0.12 416	0.07 235	0.13 374	0.19 503	0.10 502	0.12 346	0.17 484	0.16 258	0.16 320	0.13 383	0.13 334	0.15 439	0.10 343	0.14 424	0.13 430	0.10 577	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.06 336

DualNet (step1)	0.17 575	0.12 592	0.21 608	0.13 18	0.14 644	0.18 541	0.14 292	0.28 557	0.24 492	0.21 573	0.21 478	0.24 577	0.20 607	0.16 477	0.16 534	0.15 682	0.06 462	0.14 669	0.14 674	0.15 682	0.13 654

test_sample7	0.16 552	0.10 545	0.16 505	0.14 68	0.12 598	0.16 499	0.17 484	0.28 557	0.24 492	0.21 573	0.21 478	0.24 577	0.20 607	0.16 477	0.16 534	0.12 638	0.06 462	0.10 587	0.09 559	0.11 614	0.10 587

test_sample5	0.14 480	0.08 387	0.14 424	0.16 223	0.08 254	0.18 541	0.18 535	0.25 503	0.17 357	0.17 483	0.28 583	0.18 494	0.15 511	0.16 477	0.13 430	0.08 465	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.09 556	0.08 504

test_sample4	0.14 480	0.08 387	0.15 461	0.15 125	0.08 254	0.19 565	0.18 535	0.26 517	0.18 378	0.17 483	0.26 554	0.18 494	0.15 511	0.17 517	0.13 430	0.08 465	0.06 462	0.08 444	0.06 320	0.09 556	0.08 504

test_sample3	0.14 480	0.08 387	0.15 461	0.14 68	0.09 383	0.20 586	0.17 484	0.27 532	0.18 378	0.17 483	0.22 496	0.19 506	0.15 511	0.17 517	0.14 474	0.09 532	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.09 556	0.08 504

test_sample2	0.13 447	0.07 235	0.12 326	0.14 68	0.08 254	0.16 499	0.18 535	0.21 405	0.16 320	0.14 414	0.21 478	0.20 523	0.15 511	0.15 448	0.13 430	0.08 465	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.08 504

test_sample1	0.13 447	0.07 235	0.14 424	0.14 68	0.08 254	0.19 565	0.17 484	0.20 382	0.15 282	0.14 414	0.22 496	0.18 494	0.16 532	0.17 517	0.15 513	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.08 490	0.08 504

AE-Stereo	0.10 280	0.08 387	0.11 272	0.19 503	0.09 383	0.10 228	0.15 382	0.14 173	0.20 432	0.09 213	0.15 366	0.12 358	0.08 260	0.11 223	0.10 223	0.05 52	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.04 61

DualNet	0.14 480	0.08 387	0.14 424	0.16 223	0.08 254	0.18 541	0.18 535	0.25 503	0.17 357	0.18 516	0.28 583	0.18 494	0.15 511	0.16 477	0.13 430	0.08 465	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.09 556	0.08 504

mmx	0.15 521	0.09 476	0.15 461	0.16 223	0.09 383	0.17 523	0.17 484	0.27 532	0.26 531	0.15 439	0.26 554	0.19 506	0.13 457	0.15 448	0.22 617	0.08 465	0.06 462	0.09 537	0.08 511	0.08 490	0.08 504

xxx	0.15 521	0.09 476	0.15 461	0.16 223	0.09 383	0.17 523	0.17 484	0.27 532	0.26 531	0.15 439	0.26 554	0.19 506	0.13 457	0.15 448	0.22 617	0.08 465	0.06 462	0.09 537	0.08 511	0.08 490	0.08 504

GMStereo_Zeroshot	0.16 552	0.13 619	0.25 635	0.20 572	0.10 502	0.17 523	0.13 213	0.30 594	0.25 517	0.23 604	0.32 620	0.25 590	0.11 386	0.19 566	0.14 474	0.09 532	0.06 462	0.11 618	0.06 320	0.12 634	0.08 504

MaDis-Stereo	0.09 198	0.09 476	0.08 55	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.11 89	0.16 258	0.16 320	0.09 213	0.11 287	0.06 53	0.06 79	0.09 67	0.13 430	0.07 380	0.06 462	0.08 444	0.05 216	0.05 185	0.04 61

UniTT-Stereo	0.09 198	0.07 235	0.08 55	0.18 417	0.08 254	0.13 393	0.11 89	0.12 98	0.11 134	0.10 264	0.12 309	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.10 223	0.07 380	0.06 462	0.05 61	0.05 216	0.06 323	0.05 214

EKT-Stereo	0.11 329	0.07 235	0.14 424	0.16 223	0.10 502	0.13 393	0.14 292	0.19 362	0.21 448	0.11 307	0.08 152	0.13 390	0.10 343	0.11 223	0.12 389	0.08 465	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.07 427

MIM_Stereo	0.10 280	0.07 235	0.11 272	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.12 136	0.20 382	0.14 252	0.13 383	0.14 349	0.09 263	0.05 19	0.12 320	0.08 37	0.05 52	0.06 462	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.05 214

CFNet_ucs	0.15 521	0.09 476	0.17 531	0.16 223	0.11 563	0.14 443	0.14 292	0.30 594	0.34 607	0.16 469	0.24 513	0.23 568	0.14 491	0.18 540	0.15 513	0.09 532	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.09 556	0.09 555

CBFPSM	0.15 521	0.07 235	0.27 646	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.15 382	0.22 432	0.23 480	0.20 556	0.27 572	0.23 568	0.16 532	0.16 477	0.19 580	0.06 185	0.06 462	0.06 221	0.07 427	0.07 414	0.07 427

CASS	0.14 480	0.12 592	0.12 326	0.23 657	0.09 383	0.15 468	0.17 484	0.19 362	0.20 432	0.17 483	0.18 432	0.15 439	0.15 511	0.15 448	0.14 474	0.09 532	0.06 462	0.10 587	0.08 511	0.09 556	0.07 427
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 198	0.09 476	0.08 55	0.22 636	0.09 383	0.09 164	0.18 535	0.16 258	0.12 177	0.09 213	0.10 233	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 37	0.06 185	0.06 462	0.07 347	0.05 216	0.06 323	0.05 214

TestStereo1	0.13 447	0.08 387	0.08 55	0.20 572	0.08 254	0.18 541	0.29 712	0.23 454	0.17 357	0.17 483	0.20 458	0.16 460	0.11 386	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.06 462	0.08 444	0.06 320	0.05 185	0.05 214

qqq	0.13 447	0.09 476	0.15 461	0.16 223	0.08 254	0.13 393	0.15 382	0.24 480	0.16 320	0.15 439	0.19 448	0.16 460	0.16 532	0.15 448	0.16 534	0.07 380	0.06 462	0.08 444	0.08 511	0.07 414	0.07 427

BUS	0.15 521	0.09 476	0.14 424	0.22 636	0.10 502	0.20 586	0.14 292	0.34 647	0.20 432	0.17 483	0.23 501	0.16 460	0.14 491	0.16 477	0.14 474	0.08 465	0.06 462	0.10 587	0.09 559	0.07 414	0.07 427

RAFT_CTSACE	0.12 416	0.09 476	0.10 201	0.22 636	0.08 254	0.12 346	0.24 663	0.18 329	0.17 357	0.21 573	0.27 572	0.13 390	0.07 196	0.13 383	0.09 113	0.05 52	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.04 50	0.04 61

BSDual-CNN	0.15 521	0.09 476	0.14 424	0.22 636	0.10 502	0.15 468	0.15 382	0.34 647	0.20 432	0.17 483	0.23 501	0.25 590	0.16 532	0.16 477	0.14 474	0.08 465	0.06 462	0.10 587	0.09 559	0.07 414	0.07 427

hknet	0.15 521	0.11 573	0.14 424	0.22 636	0.11 563	0.15 468	0.15 382	0.34 647	0.26 531	0.17 483	0.23 501	0.22 551	0.18 574	0.17 517	0.13 430	0.07 380	0.06 462	0.10 587	0.09 559	0.07 414	0.07 427

SA-5K	0.13 447	0.08 387	0.08 55	0.20 572	0.08 254	0.18 541	0.29 712	0.23 454	0.17 357	0.17 483	0.20 458	0.16 460	0.11 386	0.12 320	0.13 430	0.06 185	0.06 462	0.08 444	0.06 320	0.05 185	0.05 214

CSP-Net	0.16 552	0.09 476	0.14 424	0.17 313	0.09 383	0.19 565	0.18 535	0.25 503	0.33 596	0.26 635	0.31 610	0.25 590	0.16 532	0.21 604	0.19 580	0.09 532	0.06 462	0.07 347	0.07 427	0.08 490	0.08 504

UDGNet	0.14 480	0.13 619	0.17 531	0.18 417	0.10 502	0.12 346	0.16 450	0.21 405	0.27 544	0.20 556	0.20 458	0.17 478	0.13 457	0.16 477	0.14 474	0.10 577	0.06 462	0.09 537	0.07 427	0.07 414	0.07 427

dd	0.15 521	0.17 663	0.17 531	0.19 503	0.09 383	0.15 468	0.18 535	0.22 432	0.26 531	0.23 604	0.20 458	0.21 533	0.10 343	0.21 604	0.17 552	0.10 577	0.06 462	0.08 444	0.06 320	0.08 490	0.07 427

DAS	0.15 521	0.08 387	0.18 566	0.19 503	0.10 502	0.19 565	0.17 484	0.28 557	0.30 574	0.18 516	0.26 554	0.21 533	0.16 532	0.16 477	0.13 430	0.08 465	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.07 427

SepStereo	0.15 521	0.08 387	0.18 566	0.19 503	0.10 502	0.19 565	0.17 484	0.28 557	0.30 574	0.18 516	0.26 554	0.21 533	0.16 532	0.26 652	0.13 430	0.08 465	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.07 427

GANet-ADL	0.13 447	0.07 235	0.15 461	0.17 313	0.10 502	0.19 565	0.15 382	0.30 594	0.21 448	0.13 383	0.18 432	0.19 506	0.13 457	0.16 477	0.14 474	0.08 465	0.06 462	0.06 221	0.05 216	0.07 414	0.08 504

LMCR-Stereo	0.15 521	0.08 387	0.14 424	0.21 611	0.09 383	0.18 541	0.19 582	0.28 557	0.19 407	0.24 617	0.24 513	0.23 568	0.17 558	0.20 585	0.17 552	0.07 380	0.06 462	0.08 444	0.06 320	0.10 592	0.09 555

GEStereo_RVC	0.17 575	0.12 592	0.16 505	0.22 636	0.11 563	0.19 565	0.18 535	0.32 618	0.49 691	0.20 556	0.25 540	0.17 478	0.13 457	0.21 604	0.16 534	0.10 577	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.09 556	0.08 504

TestStereo	0.14 480	0.15 642	0.11 272	0.23 657	0.08 254	0.15 468	0.21 623	0.20 382	0.23 480	0.14 414	0.25 540	0.16 460	0.13 457	0.16 477	0.14 474	0.06 185	0.06 462	0.08 444	0.06 320	0.09 556	0.05 214

RALCasStereoNet	0.11 329	0.07 235	0.09 134	0.16 223	0.08 254	0.13 393	0.14 292	0.17 297	0.11 134	0.12 347	0.17 403	0.14 411	0.10 343	0.12 320	0.11 310	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.05 216	0.08 490	0.07 427

ADLNet	0.16 552	0.08 387	0.15 461	0.16 223	0.10 502	0.16 499	0.17 484	0.33 632	0.27 544	0.23 604	0.27 572	0.24 577	0.16 532	0.18 540	0.21 604	0.10 577	0.06 462	0.10 587	0.10 600	0.08 490	0.09 555

GMStereo	0.13 447	0.15 642	0.14 424	0.18 417	0.09 383	0.16 499	0.16 450	0.20 382	0.25 517	0.17 483	0.17 403	0.11 332	0.11 386	0.16 477	0.13 430	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.06 336
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.17 575	0.10 545	0.17 531	0.20 572	0.11 563	0.27 667	0.20 605	0.26 517	0.42 659	0.22 589	0.30 604	0.22 551	0.20 607	0.18 540	0.20 590	0.06 185	0.06 462	0.07 347	0.07 427	0.08 490	0.07 427

UNet	0.17 575	0.09 476	0.18 566	0.19 503	0.12 598	0.28 677	0.19 582	0.33 632	0.30 574	0.21 573	0.25 540	0.23 568	0.19 593	0.20 585	0.19 580	0.07 380	0.06 462	0.08 444	0.07 427	0.08 490	0.07 427

ACVNet	0.15 521	0.09 476	0.15 461	0.13 18	0.12 598	0.14 443	0.20 605	0.22 432	0.34 607	0.17 483	0.26 554	0.21 533	0.17 558	0.18 540	0.21 604	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.08 490	0.06 336

acv_ft	0.15 521	0.09 476	0.16 505	0.19 503	0.10 502	0.16 499	0.17 484	0.25 503	0.34 607	0.19 534	0.26 554	0.21 533	0.17 558	0.18 540	0.19 580	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.08 490	0.06 336

GANet-RSSM	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.13 18	0.08 254	0.14 443	0.18 535	0.23 454	0.21 448	0.17 483	0.25 540	0.24 577	0.16 532	0.16 477	0.16 534	0.10 577	0.06 462	0.07 347	0.08 511	0.08 490	0.07 427

PSMNet-RSSM	0.14 480	0.07 235	0.14 424	0.15 125	0.08 254	0.13 393	0.16 450	0.25 503	0.24 492	0.17 483	0.28 583	0.23 568	0.14 491	0.16 477	0.14 474	0.11 612	0.06 462	0.09 537	0.12 656	0.08 490	0.07 427

GwcNet-RSSM	0.14 480	0.07 235	0.12 326	0.16 223	0.08 254	0.15 468	0.20 605	0.22 432	0.28 560	0.18 516	0.28 583	0.23 568	0.17 558	0.15 448	0.16 534	0.10 577	0.06 462	0.07 347	0.09 559	0.07 414	0.07 427

CFNet-ft	0.14 480	0.07 235	0.15 461	0.12 7	0.09 383	0.17 523	0.18 535	0.22 432	0.24 492	0.17 483	0.26 554	0.24 577	0.14 491	0.16 477	0.15 513	0.11 612	0.06 462	0.08 444	0.09 559	0.09 556	0.08 504

DMCA	0.14 480	0.09 476	0.17 531	0.19 503	0.09 383	0.15 468	0.17 484	0.23 454	0.28 560	0.14 414	0.20 458	0.17 478	0.18 574	0.15 448	0.17 552	0.10 577	0.06 462	0.08 444	0.06 320	0.09 556	0.10 587

SuperB	0.20 612	0.10 545	0.57 718	0.16 223	0.09 383	0.19 565	0.18 535	0.25 503	0.51 701	0.27 642	0.39 665	0.17 478	0.22 622	0.22 622	0.21 604	0.08 465	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.12 634	0.11 614

ADCRef	0.20 612	0.12 592	0.43 699	0.20 572	0.12 598	0.23 627	0.18 535	0.32 618	0.37 633	0.26 635	0.33 627	0.18 494	0.23 628	0.25 648	0.26 661	0.07 380	0.06 462	0.09 537	0.09 559	0.08 490	0.09 555

ADCP+	0.20 612	0.10 545	0.35 684	0.21 611	0.12 598	0.22 613	0.27 695	0.31 612	0.35 621	0.26 635	0.37 650	0.22 551	0.22 622	0.27 655	0.28 676	0.09 532	0.06 462	0.08 444	0.08 511	0.10 592	0.10 587

RASNet	0.15 521	0.07 235	0.15 461	0.16 223	0.08 254	0.19 565	0.14 292	0.30 594	0.21 448	0.17 483	0.25 540	0.21 533	0.19 593	0.20 585	0.20 590	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.08 511	0.06 323	0.06 336

HSM-Net_RVC	0.14 480	0.08 387	0.12 326	0.15 125	0.08 254	0.16 499	0.15 382	0.27 532	0.29 568	0.20 556	0.21 478	0.29 626	0.14 491	0.18 540	0.13 430	0.06 185	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.07 414	0.06 336
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.23 649	0.12 592	0.22 618	0.19 503	0.17 689	0.47 722	0.26 690	0.39 691	0.49 691	0.24 617	0.29 598	0.34 669	0.24 637	0.20 585	0.31 698	0.10 577	0.06 462	0.09 537	0.09 559	0.14 668	0.15 686

CFNet	0.15 521	0.11 573	0.17 531	0.17 313	0.08 254	0.19 565	0.10 44	0.29 579	0.26 531	0.19 534	0.24 513	0.24 577	0.18 574	0.18 540	0.15 513	0.08 465	0.06 462	0.09 537	0.10 600	0.08 490	0.07 427

CFNet_RVC	0.14 480	0.07 235	0.15 461	0.12 7	0.09 383	0.17 523	0.18 535	0.22 432	0.24 492	0.17 483	0.26 554	0.24 577	0.14 491	0.16 477	0.15 513	0.11 612	0.06 462	0.08 444	0.09 559	0.09 556	0.08 504

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 575	0.10 545	0.23 626	0.20 572	0.10 502	0.15 468	0.18 535	0.31 612	0.25 517	0.21 573	0.31 610	0.25 590	0.17 558	0.21 604	0.20 590	0.09 532	0.06 462	0.08 444	0.09 559	0.07 414	0.08 504
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	0.19 603	0.11 573	0.16 505	0.17 313	0.16 677	0.28 677	0.23 651	0.44 715	0.42 659	0.15 439	0.28 583	0.25 590	0.19 593	0.23 630	0.18 565	0.09 532	0.06 462	0.10 587	0.08 511	0.15 682	0.10 587

iResNetv2_ROB	0.15 521	0.08 387	0.16 505	0.16 223	0.08 254	0.16 499	0.13 213	0.26 517	0.36 626	0.21 573	0.29 598	0.24 577	0.13 457	0.14 424	0.14 474	0.06 185	0.06 462	0.06 221	0.04 66	0.09 556	0.08 504

DISCO	0.20 612	0.09 476	0.22 618	0.17 313	0.10 502	0.25 645	0.18 535	0.28 557	0.45 676	0.23 604	0.32 620	0.34 669	0.26 653	0.29 671	0.29 685	0.08 465	0.06 462	0.07 347	0.07 427	0.09 556	0.10 587

LE_ROB	0.50 735	0.07 235	0.14 424	0.15 125	0.08 254	0.26 657	0.17 484	0.23 454	1.71 776	4.68 783	0.67 728	0.46 712	0.47 732	0.21 604	0.30 692	0.07 380	0.06 462	0.06 221	0.06 320	0.08 490	0.06 336

DispFullNet	0.27 687	0.22 699	0.66 731	0.28 704	0.17 689	0.27 667	0.17 484	0.34 647	0.57 716	0.27 642	0.37 650	0.43 704	0.24 637	0.39 713	0.25 648	0.12 638	0.06 462	0.19 705	0.11 632	0.23 720	0.16 696

MEA-ACV	0.16 552	0.08 387	0.18 566	0.16 223	0.11 563	0.19 565	0.20 605	0.30 594	0.39 645	0.21 573	0.30 604	0.14 411	0.19 593	0.17 517	0.16 534	0.08 465	0.07 540	0.09 537	0.11 632	0.07 414	0.07 427

Weightmod_eth	0.09 198	0.07 235	0.08 55	0.18 417	0.07 148	0.11 287	0.16 450	0.13 137	0.11 134	0.09 213	0.09 196	0.10 298	0.07 196	0.10 134	0.10 223	0.06 185	0.07 540	0.06 221	0.07 427	0.04 50	0.03 1

S	0.12 416	0.08 387	0.10 201	0.20 572	0.08 254	0.13 393	0.19 582	0.17 297	0.16 320	0.13 383	0.12 309	0.14 411	0.10 343	0.12 320	0.13 430	0.09 532	0.07 540	0.13 654	0.15 691	0.06 323	0.05 214

SME	0.12 416	0.09 476	0.11 272	0.17 313	0.07 148	0.20 586	0.13 213	0.21 405	0.17 357	0.12 347	0.13 334	0.10 298	0.12 421	0.13 383	0.13 430	0.07 380	0.07 540	0.08 444	0.09 559	0.06 323	0.06 336

Selective-IGEV-i16pb	0.14 480	0.08 387	0.17 531	0.15 125	0.11 563	0.41 717	0.16 450	0.29 579	0.24 492	0.11 307	0.21 478	0.10 298	0.07 196	0.17 517	0.12 389	0.10 577	0.07 540	0.06 221	0.08 511	0.09 556	0.10 587

WQFJX	0.10 280	0.07 235	0.09 134	0.21 611	0.09 383	0.12 346	0.16 450	0.19 362	0.18 378	0.12 347	0.10 233	0.08 211	0.10 343	0.12 320	0.10 223	0.07 380	0.07 540	0.06 221	0.05 216	0.06 323	0.05 214

S2M2_L	0.09 198	0.08 387	0.11 272	0.13 18	0.10 502	0.08 90	0.06 1	0.10 39	0.10 98	0.10 264	0.10 233	0.09 263	0.09 302	0.11 223	0.11 310	0.13 657	0.07 540	0.08 444	0.09 559	0.10 592	0.08 504
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.11 329	0.08 387	0.16 505	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.14 292	0.14 173	0.24 492	0.11 307	0.13 334	0.14 411	0.09 302	0.11 223	0.12 389	0.10 577	0.07 540	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.06 336

DCVSM-stereo	0.15 521	0.09 476	0.16 505	0.16 223	0.10 502	0.15 468	0.09 27	0.20 382	0.24 492	0.20 556	0.24 513	0.26 600	0.15 511	0.19 566	0.14 474	0.09 532	0.07 540	0.09 537	0.08 511	0.10 592	0.12 636

ACV-stereo	0.15 521	0.10 545	0.29 658	0.18 417	0.12 598	0.15 468	0.13 213	0.23 454	0.21 448	0.19 534	0.23 501	0.22 551	0.15 511	0.23 630	0.17 552	0.08 465	0.07 540	0.07 347	0.07 427	0.08 490	0.07 427

rvit_stereo_0082	0.11 329	0.08 387	0.16 505	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.14 292	0.14 173	0.24 492	0.11 307	0.13 334	0.14 411	0.09 302	0.11 223	0.12 389	0.10 577	0.07 540	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.06 336

rvit_stereo_0080	0.10 280	0.08 387	0.15 461	0.15 125	0.10 502	0.07 40	0.15 382	0.16 258	0.16 320	0.11 307	0.10 233	0.15 439	0.09 302	0.12 320	0.10 223	0.09 532	0.07 540	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.05 214

1111x	0.16 552	0.09 476	0.13 374	0.18 417	0.08 254	0.18 541	0.25 680	0.32 618	0.25 517	0.17 483	0.24 513	0.27 607	0.15 511	0.14 424	0.24 640	0.07 380	0.07 540	0.08 444	0.09 559	0.07 414	0.07 427

whm_eth	0.10 280	0.08 387	0.15 461	0.15 125	0.10 502	0.07 40	0.15 382	0.16 258	0.16 320	0.11 307	0.10 233	0.15 439	0.09 302	0.12 320	0.10 223	0.09 532	0.07 540	0.07 347	0.06 320	0.07 414	0.05 214

iinet-f	0.17 575	0.07 235	0.46 702	0.14 68	0.10 502	0.21 599	0.14 292	0.27 532	0.23 480	0.22 589	0.25 540	0.21 533	0.16 532	0.18 540	0.22 617	0.09 532	0.07 540	0.07 347	0.06 320	0.09 556	0.10 587

gwcnet-sp	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.18 417	0.09 383	0.16 499	0.18 535	0.24 480	0.24 492	0.19 534	0.24 513	0.15 439	0.16 532	0.16 477	0.15 513	0.08 465	0.07 540	0.07 347	0.08 511	0.08 490	0.07 427

scenet	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.18 417	0.09 383	0.16 499	0.18 535	0.24 480	0.24 492	0.19 534	0.24 513	0.15 439	0.16 532	0.16 477	0.15 513	0.08 465	0.07 540	0.07 347	0.08 511	0.08 490	0.07 427

ssnet	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.18 417	0.09 383	0.16 499	0.18 535	0.24 480	0.24 492	0.19 534	0.24 513	0.15 439	0.16 532	0.16 477	0.15 513	0.08 465	0.07 540	0.07 347	0.08 511	0.08 490	0.07 427

Wz-Net-MNSev	0.23 649	0.13 619	0.33 675	0.20 572	0.15 663	0.36 704	0.25 680	0.34 647	0.45 676	0.29 665	0.41 679	0.39 691	0.19 593	0.25 648	0.27 667	0.09 532	0.07 540	0.09 537	0.09 559	0.12 634	0.10 587

psmg	0.14 480	0.09 476	0.14 424	0.17 313	0.10 502	0.15 468	0.17 484	0.29 579	0.20 432	0.17 483	0.21 478	0.25 590	0.16 532	0.16 477	0.14 474	0.08 465	0.07 540	0.08 444	0.08 511	0.07 414	0.07 427

AACVNet	0.16 552	0.08 387	0.15 461	0.15 125	0.10 502	0.18 541	0.15 382	0.24 480	0.25 517	0.27 642	0.27 572	0.28 617	0.18 574	0.19 566	0.17 552	0.09 532	0.07 540	0.09 537	0.07 427	0.10 592	0.09 555

ADLNet2	0.16 552	0.09 476	0.14 424	0.17 313	0.09 383	0.20 586	0.16 450	0.32 618	0.39 645	0.17 483	0.20 458	0.20 523	0.19 593	0.21 604	0.23 628	0.08 465	0.07 540	0.07 347	0.07 427	0.09 556	0.07 427

RAFT	0.13 447	0.09 476	0.11 272	0.18 417	0.08 254	0.15 468	0.23 651	0.21 405	0.20 432	0.21 573	0.21 478	0.18 494	0.13 457	0.17 517	0.10 223	0.06 185	0.07 540	0.10 587	0.09 559	0.06 323	0.05 214

ICVP	0.16 552	0.09 476	0.12 326	0.22 636	0.09 383	0.18 541	0.21 623	0.26 517	0.24 492	0.18 516	0.30 604	0.27 607	0.18 574	0.18 540	0.15 513	0.10 577	0.07 540	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.08 504
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 552	0.23 703	0.12 326	0.35 728	0.11 563	0.15 468	0.17 484	0.26 517	0.22 470	0.19 534	0.24 513	0.21 533	0.14 491	0.15 448	0.13 430	0.11 612	0.07 540	0.11 618	0.10 600	0.09 556	0.07 427

RAFT + AFF	0.13 447	0.08 387	0.21 608	0.20 572	0.10 502	0.14 443	0.23 651	0.27 532	0.21 448	0.12 347	0.10 233	0.12 358	0.10 343	0.16 477	0.12 389	0.08 465	0.07 540	0.09 537	0.09 559	0.06 323	0.09 555

UPFNet	0.16 552	0.08 387	0.12 326	0.20 572	0.12 598	0.20 586	0.23 651	0.28 557	0.26 531	0.18 516	0.24 513	0.22 551	0.20 607	0.19 566	0.22 617	0.09 532	0.07 540	0.08 444	0.09 559	0.08 490	0.06 336

aanetorigin	0.22 635	0.17 663	0.57 718	0.18 417	0.10 502	0.16 499	0.19 582	0.20 382	0.33 596	0.49 722	0.48 701	0.30 636	0.28 669	0.21 604	0.24 640	0.08 465	0.07 540	0.08 444	0.07 427	0.10 592	0.09 555

EDNetEfficientorigin	7.92 782	0.32 731	152.98 812	0.20 572	0.10 502	0.22 613	0.17 484	0.23 454	0.60 722	0.73 744	0.67 728	0.41 700	0.51 737	0.24 642	0.41 729	0.08 465	0.07 540	0.09 537	0.07 427	0.12 634	0.11 614

EDNetEfficient	0.30 697	0.24 706	1.18 761	0.18 417	0.10 502	0.20 586	0.20 605	0.21 405	0.61 724	0.74 746	0.56 714	0.30 636	0.40 716	0.23 630	0.32 703	0.09 532	0.07 540	0.08 444	0.07 427	0.11 614	0.10 587

hitnet-ft	0.18 591	0.10 545	0.17 531	0.14 68	0.09 383	0.27 667	0.20 605	0.25 503	0.26 531	0.24 617	0.32 620	0.32 658	0.23 628	0.24 642	0.21 604	0.12 638	0.07 540	0.10 587	0.08 511	0.12 634	0.11 614

DSFCA	0.16 552	0.09 476	0.14 424	0.16 223	0.10 502	0.21 599	0.19 582	0.28 557	0.31 584	0.23 604	0.25 540	0.22 551	0.16 532	0.20 585	0.20 590	0.10 577	0.07 540	0.09 537	0.09 559	0.08 490	0.08 504

ADCL	0.25 667	0.12 592	0.49 708	0.22 636	0.12 598	0.36 704	0.29 712	0.30 594	0.57 716	0.24 617	0.47 700	0.30 636	0.31 690	0.30 677	0.30 692	0.09 532	0.07 540	0.09 537	0.09 559	0.10 592	0.10 587

TDLM	0.18 591	0.12 592	0.14 424	0.24 669	0.10 502	0.18 541	0.18 535	0.37 678	0.30 574	0.22 589	0.28 583	0.28 617	0.18 574	0.23 630	0.19 580	0.11 612	0.07 540	0.10 587	0.10 600	0.08 490	0.08 504

UCFNet_RVC	0.15 521	0.08 387	0.13 374	0.11 1	0.10 502	0.20 586	0.10 44	0.24 480	0.23 480	0.17 483	0.21 478	0.24 577	0.15 511	0.18 540	0.15 513	0.12 638	0.07 540	0.11 618	0.13 668	0.11 614	0.10 587

DRN-Test	0.20 612	0.11 573	0.21 608	0.22 636	0.10 502	0.22 613	0.22 637	0.40 694	0.38 639	0.24 617	0.33 627	0.26 600	0.22 622	0.22 622	0.25 648	0.11 612	0.07 540	0.11 618	0.10 600	0.09 556	0.08 504

PWC_ROB	0.21 627	0.16 653	0.27 646	0.18 417	0.11 563	0.22 613	0.13 213	0.33 632	0.49 691	0.30 671	0.40 668	0.32 658	0.25 645	0.31 678	0.23 628	0.10 577	0.07 540	0.11 618	0.08 511	0.11 614	0.10 587

SCION-MonSter	0.22 635	0.17 663	0.17 531	0.25 679	0.18 700	0.35 699	0.17 484	0.29 579	0.48 689	0.23 604	0.46 697	0.20 523	0.19 593	0.26 652	0.27 667	0.09 532	0.08 577	0.23 718	0.20 714	0.11 614	0.11 614

VeloStereo	0.09 198	0.04 1	0.12 326	0.14 68	0.11 563	0.07 40	0.06 1	0.08 14	0.06 11	0.09 213	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.11 223	0.10 223	0.08 465	0.08 577	0.08 444	0.07 427	0.11 614	0.13 654

flow	0.09 198	0.04 1	0.12 326	0.14 68	0.11 563	0.07 40	0.06 1	0.08 14	0.06 11	0.09 213	0.07 78	0.06 53	0.08 260	0.12 320	0.10 223	0.08 465	0.08 577	0.08 444	0.07 427	0.11 614	0.13 654

Weightmod	0.09 198	0.06 118	0.08 55	0.18 417	0.06 42	0.11 287	0.15 382	0.14 173	0.12 177	0.11 307	0.11 287	0.08 211	0.07 196	0.10 134	0.11 310	0.06 185	0.08 577	0.07 347	0.07 427	0.05 185	0.03 1

Selective-IGEV-i16pc	0.13 447	0.06 118	0.13 374	0.15 125	0.11 563	0.38 710	0.16 450	0.23 454	0.17 357	0.11 307	0.15 366	0.09 263	0.07 196	0.13 383	0.10 223	0.10 577	0.08 577	0.06 221	0.07 427	0.09 556	0.10 587

WQFJA1	0.10 280	0.07 235	0.08 55	0.20 572	0.09 383	0.12 346	0.18 535	0.18 329	0.18 378	0.09 213	0.10 233	0.08 211	0.10 343	0.12 320	0.11 310	0.06 185	0.08 577	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.05 214

WQFJX1	0.10 280	0.07 235	0.08 55	0.22 636	0.09 383	0.12 346	0.17 484	0.18 329	0.18 378	0.10 264	0.10 233	0.07 149	0.10 343	0.11 223	0.10 223	0.07 380	0.08 577	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.05 214

NLMM1	0.11 329	0.09 476	0.07 23	0.22 636	0.10 502	0.12 346	0.20 605	0.19 362	0.20 432	0.12 347	0.11 287	0.08 211	0.10 343	0.11 223	0.11 310	0.08 465	0.08 577	0.07 347	0.06 320	0.05 185	0.04 61

NLMM	0.10 280	0.07 235	0.08 55	0.20 572	0.09 383	0.12 346	0.18 535	0.18 329	0.18 378	0.09 213	0.10 233	0.08 211	0.10 343	0.12 320	0.11 310	0.06 185	0.08 577	0.07 347	0.06 320	0.06 323	0.05 214

NLSM1	0.10 280	0.07 235	0.08 55	0.19 503	0.08 254	0.13 393	0.16 450	0.21 405	0.16 320	0.11 307	0.10 233	0.07 149	0.10 343	0.10 134	0.11 310	0.07 380	0.08 577	0.08 444	0.07 427	0.05 185	0.05 214

NLCSM	0.11 329	0.09 476	0.09 134	0.23 657	0.11 563	0.12 346	0.19 582	0.19 362	0.19 407	0.12 347	0.11 287	0.07 149	0.09 302	0.11 223	0.10 223	0.08 465	0.08 577	0.07 347	0.07 427	0.06 323	0.05 214

zh-mn7	0.26 679	0.15 642	0.59 723	0.19 503	0.14 644	0.24 636	0.22 637	0.35 662	0.63 730	0.35 692	0.67 728	0.31 651	0.25 645	0.31 678	0.26 661	0.09 532	0.08 577	0.09 537	0.09 559	0.09 556	0.11 614

z-mn7	0.25 667	0.15 642	0.47 705	0.19 503	0.13 624	0.28 677	0.25 680	0.35 662	0.64 731	0.27 642	0.57 718	0.29 626	0.24 637	0.32 683	0.27 667	0.08 465	0.08 577	0.08 444	0.08 511	0.10 592	0.10 587

w-ln-seven-2	0.20 612	0.14 635	0.39 689	0.23 657	0.12 598	0.21 599	0.21 623	0.29 579	0.38 639	0.25 630	0.38 657	0.28 617	0.23 628	0.21 604	0.25 648	0.08 465	0.08 577	0.09 537	0.09 559	0.10 592	0.09 555

G2L-Stereo	0.14 480	0.07 235	0.13 374	0.17 313	0.09 383	0.13 393	0.12 136	0.27 532	0.22 470	0.17 483	0.27 572	0.21 533	0.13 457	0.18 540	0.18 565	0.09 532	0.08 577	0.08 444	0.07 427	0.07 414	0.07 427

ISRNet	0.18 591	0.08 387	0.20 597	0.19 503	0.13 624	0.15 468	0.12 136	0.30 594	0.33 596	0.21 573	0.26 554	0.27 607	0.18 574	0.17 517	0.20 590	0.20 721	0.08 577	0.14 669	0.14 674	0.14 668	0.17 706

rvit_stereo_0083	0.12 416	0.08 387	0.17 531	0.16 223	0.09 383	0.11 287	0.15 382	0.15 215	0.26 531	0.11 307	0.14 349	0.13 390	0.10 343	0.12 320	0.13 430	0.10 577	0.08 577	0.09 537	0.07 427	0.07 414	0.06 336

ToySt	0.17 575	0.11 573	0.19 592	0.17 313	0.11 563	0.16 499	0.26 690	0.24 480	0.33 596	0.19 534	0.24 513	0.26 600	0.24 637	0.19 566	0.21 604	0.07 380	0.08 577	0.09 537	0.10 600	0.09 556	0.08 504

NINENet	0.16 552	0.10 545	0.16 505	0.17 313	0.11 563	0.20 586	0.14 292	0.41 699	0.37 633	0.18 516	0.21 478	0.16 460	0.14 491	0.16 477	0.14 474	0.08 465	0.08 577	0.10 587	0.07 427	0.10 592	0.09 555

WZ-Net	0.29 694	0.17 663	0.82 751	0.23 657	0.16 677	0.35 699	0.29 712	0.40 694	0.59 721	0.24 617	0.57 718	0.37 680	0.25 645	0.34 691	0.37 719	0.09 532	0.08 577	0.09 537	0.10 600	0.14 668	0.16 696

GLC_STEREO	0.11 329	0.07 235	0.11 272	0.18 417	0.07 148	0.08 90	0.13 213	0.16 258	0.24 492	0.12 347	0.13 334	0.12 358	0.08 260	0.18 540	0.12 389	0.06 185	0.08 577	0.08 444	0.06 320	0.05 185	0.05 214

AASNet	0.16 552	0.08 387	0.13 374	0.19 503	0.09 383	0.19 565	0.15 382	0.38 685	0.37 633	0.20 556	0.24 513	0.20 523	0.17 558	0.17 517	0.21 604	0.10 577	0.08 577	0.08 444	0.07 427	0.09 556	0.09 555

SACVNet	0.19 603	0.12 592	0.15 461	0.17 313	0.13 624	0.22 613	0.18 535	0.31 612	0.31 584	0.24 617	0.31 610	0.30 636	0.23 628	0.23 630	0.17 552	0.11 612	0.08 577	0.10 587	0.10 600	0.12 634	0.14 672

PSMNet-ADL	0.15 521	0.12 592	0.13 374	0.22 636	0.09 383	0.13 393	0.20 605	0.26 517	0.23 480	0.18 516	0.20 458	0.23 568	0.17 558	0.18 540	0.18 565	0.09 532	0.08 577	0.08 444	0.11 632	0.08 490	0.07 427

Anonymous3	0.16 552	0.14 635	0.34 678	0.26 689	0.14 644	0.27 667	0.18 535	0.28 557	0.28 560	0.15 439	0.17 403	0.14 411	0.11 386	0.16 477	0.12 389	0.08 465	0.08 577	0.08 444	0.08 511	0.08 490	0.11 614

sCroCo_RVC	0.12 416	0.09 476	0.24 632	0.24 669	0.11 563	0.19 565	0.14 292	0.17 297	0.15 282	0.10 264	0.13 334	0.12 358	0.07 196	0.14 424	0.11 310	0.08 465	0.08 577	0.08 444	0.08 511	0.05 185	0.07 427

GES	0.14 480	0.08 387	0.16 505	0.15 125	0.10 502	0.13 393	0.13 213	0.28 557	0.26 531	0.17 483	0.24 513	0.19 506	0.14 491	0.16 477	0.14 474	0.08 465	0.08 577	0.07 347	0.06 320	0.08 490	0.09 555

delet	0.17 575	0.09 476	0.18 566	0.19 503	0.11 563	0.21 599	0.22 637	0.30 594	0.38 639	0.17 483	0.27 572	0.19 506	0.19 593	0.19 566	0.21 604	0.08 465	0.08 577	0.09 537	0.11 632	0.06 323	0.07 427

ac_64	0.16 552	0.09 476	0.15 461	0.18 417	0.10 502	0.22 613	0.17 484	0.24 480	0.22 470	0.19 534	0.24 513	0.29 626	0.18 574	0.19 566	0.22 617	0.09 532	0.08 577	0.08 444	0.09 559	0.07 414	0.06 336

DMCA-RVC	0.17 575	0.10 545	0.16 505	0.24 669	0.11 563	0.19 565	0.18 535	0.26 517	0.24 492	0.21 573	0.27 572	0.25 590	0.27 660	0.18 540	0.21 604	0.12 638	0.08 577	0.13 654	0.10 600	0.10 592	0.08 504

FADNet-RVC-Resample	0.17 575	0.12 592	0.32 671	0.22 636	0.12 598	0.19 565	0.14 292	0.25 503	0.24 492	0.24 617	0.27 572	0.20 523	0.15 511	0.17 517	0.16 534	0.07 380	0.08 577	0.12 640	0.10 600	0.09 556	0.11 614

FADNet_RVC	0.17 575	0.14 635	0.41 694	0.20 572	0.11 563	0.13 393	0.13 213	0.27 532	0.22 470	0.21 573	0.23 501	0.20 523	0.18 574	0.15 448	0.17 552	0.08 465	0.08 577	0.12 640	0.09 559	0.11 614	0.10 587

RTSC	0.23 649	0.13 619	0.30 664	0.21 611	0.13 624	0.29 681	0.17 484	0.36 669	0.68 737	0.27 642	0.34 638	0.30 636	0.22 622	0.32 683	0.31 698	0.10 577	0.08 577	0.09 537	0.10 600	0.13 650	0.14 672

CVANet_RVC	0.18 591	0.11 573	0.14 424	0.21 611	0.11 563	0.19 565	0.18 535	0.34 647	0.34 607	0.22 589	0.31 610	0.28 617	0.18 574	0.24 642	0.18 565	0.12 638	0.08 577	0.12 640	0.12 656	0.09 556	0.08 504

StereoDRNet	0.19 603	0.11 573	0.18 566	0.22 636	0.11 563	0.22 613	0.22 637	0.37 678	0.34 607	0.24 617	0.28 583	0.30 636	0.19 593	0.20 585	0.21 604	0.10 577	0.08 577	0.11 618	0.09 559	0.09 556	0.07 427

DLCB_ROB	0.18 591	0.10 545	0.16 505	0.23 657	0.11 563	0.24 636	0.18 535	0.30 594	0.28 560	0.27 642	0.29 598	0.28 617	0.25 645	0.20 585	0.20 590	0.08 465	0.08 577	0.09 537	0.09 559	0.07 414	0.07 427

PSMNet_ROB	0.22 635	0.12 592	0.15 461	0.27 697	0.15 663	0.25 645	0.36 734	0.43 710	0.37 633	0.27 642	0.33 627	0.32 658	0.23 628	0.21 604	0.27 667	0.12 638	0.08 577	0.13 654	0.11 632	0.10 592	0.09 555

LGCAT	0.08 100	0.04 1	0.10 201	0.11 1	0.06 42	0.07 40	0.13 213	0.07 8	0.08 37	0.09 213	0.07 78	0.07 149	0.08 260	0.12 320	0.11 310	0.10 577	0.09 614	0.04 1	0.05 216	0.04 50	0.09 555

w-ln-seven	0.24 660	0.15 642	0.58 721	0.20 572	0.14 644	0.26 657	0.22 637	0.36 669	0.62 727	0.30 671	0.40 668	0.30 636	0.23 628	0.22 622	0.28 676	0.09 532	0.09 614	0.11 618	0.10 600	0.11 614	0.10 587

CAS++	0.11 329	0.07 235	0.11 272	0.14 68	0.10 502	0.13 393	0.14 292	0.24 480	0.14 252	0.11 307	0.09 196	0.11 332	0.07 196	0.14 424	0.09 113	0.11 612	0.09 614	0.09 537	0.07 427	0.07 414	0.08 504
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
coex-ft	3.24 770	0.35 734	57.83 811	0.18 417	0.13 624	0.27 667	0.23 651	0.28 557	0.72 742	1.89 778	0.70 734	0.43 704	0.47 732	0.29 671	0.43 732	0.09 532	0.09 614	0.12 640	0.09 559	0.14 668	0.14 672

fast-acv-ft	0.18 591	0.11 573	0.20 597	0.19 503	0.12 598	0.26 657	0.21 623	0.26 517	0.35 621	0.22 589	0.34 638	0.27 607	0.21 615	0.21 604	0.23 628	0.09 532	0.09 614	0.08 444	0.10 600	0.08 490	0.07 427

GASNet	0.22 635	0.24 706	0.34 678	0.26 689	0.17 689	0.27 667	0.16 450	0.45 717	0.42 659	0.27 642	0.24 513	0.30 636	0.16 532	0.27 655	0.18 565	0.12 638	0.09 614	0.12 640	0.11 632	0.16 696	0.08 504

Wz-Net-SNSev	0.26 679	0.17 663	0.46 702	0.25 679	0.14 644	0.26 657	0.24 663	0.38 685	0.57 716	0.30 671	0.56 714	0.39 691	0.26 653	0.24 642	0.32 703	0.10 577	0.09 614	0.10 587	0.11 632	0.11 614	0.11 614

Wz-Net-LNSev	0.22 635	0.16 653	0.41 694	0.22 636	0.13 624	0.25 645	0.24 663	0.33 632	0.44 672	0.30 671	0.42 687	0.32 658	0.19 593	0.23 630	0.27 667	0.10 577	0.09 614	0.08 444	0.08 511	0.12 634	0.11 614

CRFU-Net	0.16 552	0.08 387	0.15 461	0.17 313	0.09 383	0.20 586	0.14 292	0.27 532	0.21 448	0.28 655	0.28 583	0.29 626	0.18 574	0.19 566	0.18 565	0.09 532	0.09 614	0.07 347	0.07 427	0.08 490	0.09 555

dad	0.18 591	0.20 689	0.21 608	0.17 313	0.11 563	0.20 586	0.19 582	0.21 405	0.28 560	0.30 671	0.24 513	0.30 636	0.13 457	0.19 566	0.17 552	0.18 708	0.09 614	0.11 618	0.09 559	0.11 614	0.07 427

GwcNet	0.20 612	0.14 635	0.20 597	0.18 417	0.12 598	0.25 645	0.20 605	0.36 669	0.45 676	0.20 556	0.33 627	0.33 664	0.21 615	0.22 622	0.25 648	0.11 612	0.09 614	0.09 537	0.09 559	0.09 556	0.10 587

HGLStereo	0.17 575	0.09 476	0.19 592	0.17 313	0.12 598	0.18 541	0.18 535	0.31 612	0.33 596	0.22 589	0.33 627	0.24 577	0.18 574	0.20 585	0.21 604	0.10 577	0.09 614	0.07 347	0.07 427	0.09 556	0.10 587

G-Net	0.25 667	0.17 663	0.38 688	0.23 657	0.16 677	0.51 725	0.23 651	0.29 579	0.35 621	0.36 695	0.38 657	0.31 651	0.29 674	0.28 664	0.27 667	0.11 612	0.09 614	0.12 640	0.10 600	0.16 696	0.14 672

XQC	0.29 694	0.23 703	0.53 710	0.29 712	0.19 707	0.36 704	0.28 701	0.37 678	0.58 719	0.31 678	0.31 610	0.37 680	0.30 685	0.39 713	0.39 724	0.13 657	0.09 614	0.15 681	0.12 656	0.18 707	0.18 712

RTS	0.46 730	0.19 683	3.33 771	0.25 679	0.15 663	0.72 744	0.21 623	0.37 678	0.78 750	0.42 711	0.44 692	0.31 651	0.43 726	0.55 741	0.37 719	0.10 577	0.09 614	0.13 654	0.13 668	0.15 682	0.15 686

RTSA	0.46 730	0.19 683	3.33 771	0.25 679	0.15 663	0.72 744	0.21 623	0.37 678	0.78 750	0.42 711	0.44 692	0.31 651	0.43 726	0.55 741	0.37 719	0.10 577	0.09 614	0.13 654	0.13 668	0.15 682	0.15 686

ADCMid	0.26 679	0.15 642	0.42 697	0.20 572	0.14 644	0.25 645	0.26 690	0.35 662	0.40 650	0.37 699	0.45 694	0.34 669	0.42 722	0.36 700	0.36 715	0.10 577	0.09 614	0.11 618	0.11 632	0.13 650	0.13 654

DANet	0.21 627	0.16 653	0.29 658	0.25 679	0.13 624	0.23 627	0.19 582	0.28 557	0.27 544	0.28 655	0.32 620	0.35 675	0.32 692	0.31 678	0.24 640	0.11 612	0.09 614	0.11 618	0.10 600	0.13 650	0.11 614
Z Ling, K Yang, J Li, Y Zhang, X Gao, L Luo, L Xie: Domain-adaptive modules for stereo matching network. Neurocomputing 2021
DeepPruner_ROB	0.16 552	0.11 573	0.16 505	0.17 313	0.10 502	0.17 523	0.15 382	0.32 618	0.21 448	0.19 534	0.21 478	0.22 551	0.19 593	0.21 604	0.16 534	0.13 657	0.09 614	0.09 537	0.10 600	0.11 614	0.11 614

SANet	0.25 667	0.14 635	0.29 658	0.21 611	0.11 563	0.29 681	0.25 680	0.40 694	0.65 735	0.36 695	0.40 668	0.42 702	0.27 660	0.27 655	0.25 648	0.12 638	0.09 614	0.10 587	0.09 559	0.13 650	0.12 636

ETE_ROB	0.23 649	0.17 663	0.23 626	0.25 679	0.14 644	0.26 657	0.29 712	0.32 618	0.37 633	0.28 655	0.37 650	0.45 708	0.27 660	0.28 664	0.27 667	0.11 612	0.09 614	0.12 640	0.10 600	0.14 668	0.13 654

PDISCO_ROB	0.28 690	0.16 653	0.28 649	0.28 704	0.20 711	0.33 690	0.27 695	0.45 717	0.58 719	0.28 655	0.41 679	0.45 708	0.30 685	0.34 691	0.35 714	0.12 638	0.09 614	0.17 693	0.16 697	0.17 703	0.13 654

LALA_ROB	0.25 667	0.16 653	0.23 626	0.27 697	0.17 689	0.27 667	0.27 695	0.42 704	0.38 639	0.33 689	0.39 665	0.51 721	0.26 653	0.29 671	0.28 676	0.16 699	0.09 614	0.13 654	0.12 656	0.13 650	0.13 654

PWCDC_ROB	0.21 627	0.13 619	0.23 626	0.25 679	0.12 598	0.20 586	0.15 382	0.34 647	0.55 712	0.29 665	0.49 702	0.21 533	0.15 511	0.28 664	0.20 590	0.11 612	0.09 614	0.10 587	0.08 511	0.11 614	0.09 555

S0	0.12 416	0.08 387	0.09 134	0.20 572	0.07 148	0.18 541	0.22 637	0.15 215	0.15 282	0.11 307	0.10 233	0.13 390	0.08 260	0.12 320	0.11 310	0.09 532	0.10 638	0.14 669	0.14 674	0.05 185	0.04 61

AANet	0.31 703	0.20 689	1.05 759	0.16 223	0.13 624	0.23 627	0.16 450	0.30 594	0.64 731	0.60 732	0.53 708	0.46 712	0.39 711	0.23 630	0.33 709	0.12 638	0.10 638	0.11 618	0.10 600	0.13 650	0.12 636

zh-sn7	0.26 679	0.17 663	0.55 714	0.24 669	0.14 644	0.25 645	0.25 680	0.34 647	0.49 691	0.29 665	0.55 712	0.29 626	0.32 692	0.37 706	0.33 709	0.10 577	0.10 638	0.11 618	0.11 632	0.12 634	0.12 636

rvit_stereo_0075_2	0.17 575	0.12 592	0.25 635	0.23 657	0.16 677	0.13 393	0.10 44	0.30 594	0.27 544	0.20 556	0.28 583	0.22 551	0.15 511	0.18 540	0.13 430	0.16 699	0.10 638	0.17 693	0.10 600	0.10 592	0.10 587

StereoVision	0.14 480	0.13 619	0.10 201	0.24 669	0.10 502	0.16 499	0.21 623	0.21 405	0.20 432	0.12 347	0.25 540	0.10 298	0.10 343	0.16 477	0.10 223	0.09 532	0.10 638	0.12 640	0.12 656	0.06 323	0.05 214

SQANet	0.24 660	0.24 706	0.31 667	0.31 718	0.19 707	0.27 667	0.13 213	0.30 594	0.33 596	0.25 630	0.37 650	0.31 651	0.22 622	0.27 655	0.23 628	0.15 682	0.10 638	0.21 711	0.16 697	0.22 715	0.16 696

ssnet_v2	0.17 575	0.10 545	0.18 566	0.17 313	0.11 563	0.21 599	0.22 637	0.34 647	0.25 517	0.23 604	0.23 501	0.27 607	0.19 593	0.22 622	0.21 604	0.11 612	0.10 638	0.09 537	0.09 559	0.08 490	0.08 504

pcwnet_v2	0.19 603	0.11 573	0.26 644	0.18 417	0.14 644	0.18 541	0.15 382	0.37 678	0.46 685	0.19 534	0.24 513	0.21 533	0.19 593	0.21 604	0.20 590	0.13 657	0.10 638	0.10 587	0.10 600	0.11 614	0.13 654

psm_up	0.19 603	0.10 545	0.18 566	0.21 611	0.11 563	0.17 523	0.19 582	0.38 685	0.34 607	0.22 589	0.28 583	0.29 626	0.25 645	0.20 585	0.22 617	0.09 532	0.10 638	0.11 618	0.11 632	0.08 490	0.08 504

AF-Net	0.23 649	0.17 663	0.17 531	0.27 697	0.13 624	0.26 657	0.24 663	0.33 632	0.51 701	0.25 630	0.33 627	0.39 691	0.27 660	0.28 664	0.26 661	0.11 612	0.10 638	0.16 689	0.12 656	0.11 614	0.11 614

Nwc_Net	0.23 649	0.17 663	0.22 618	0.25 679	0.15 663	0.25 645	0.27 695	0.38 685	0.39 645	0.22 589	0.41 679	0.30 636	0.29 674	0.28 664	0.25 648	0.11 612	0.10 638	0.17 693	0.20 714	0.10 592	0.11 614

ADCPNet	0.26 679	0.17 663	0.62 727	0.21 611	0.15 663	0.36 704	0.25 680	0.33 632	0.37 633	0.31 678	0.41 679	0.36 677	0.29 674	0.29 671	0.34 713	0.12 638	0.10 638	0.11 618	0.12 656	0.14 668	0.13 654

DPSNet	0.28 690	0.16 653	0.33 675	0.18 417	0.13 624	0.55 730	0.42 743	0.52 730	0.68 737	0.29 665	0.38 657	0.39 691	0.30 685	0.32 683	0.23 628	0.11 612	0.10 638	0.11 618	0.08 511	0.20 713	0.16 696

MDST_ROB	0.22 635	0.10 545	0.18 566	0.18 417	0.11 563	0.40 715	0.19 582	0.44 715	0.42 659	0.40 705	0.40 668	0.29 626	0.21 615	0.27 655	0.19 580	0.11 612	0.10 638	0.14 669	0.11 632	0.10 592	0.08 504

XPNet_ROB	0.22 635	0.12 592	0.20 597	0.22 636	0.13 624	0.22 613	0.19 582	0.35 662	0.40 650	0.30 671	0.40 668	0.38 686	0.27 660	0.26 652	0.29 685	0.15 682	0.10 638	0.10 587	0.10 600	0.13 650	0.12 636

DStereoFS	0.27 687	0.22 699	0.32 671	0.23 657	0.15 663	0.23 627	0.21 623	0.52 730	0.49 691	0.28 655	0.45 694	0.34 669	0.36 705	0.53 738	0.29 685	0.13 657	0.11 653	0.15 681	0.13 668	0.17 703	0.17 706

DStereoSA	0.26 679	0.19 683	0.39 689	0.27 697	0.17 689	0.23 627	0.21 623	0.50 725	0.60 722	0.22 589	0.30 604	0.29 626	0.34 698	0.40 718	0.29 685	0.12 638	0.11 653	0.16 689	0.14 674	0.15 682	0.12 636

TCMNet	0.19 603	0.12 592	0.20 597	0.21 611	0.18 700	0.21 599	0.24 663	0.28 557	0.36 626	0.23 604	0.26 554	0.25 590	0.20 607	0.20 585	0.23 628	0.13 657	0.11 653	0.11 618	0.12 656	0.13 650	0.12 636

PSMNet-RUCA	0.28 690	0.33 732	0.42 697	0.36 730	0.32 739	0.18 541	0.20 605	0.42 704	0.30 574	0.33 689	0.41 679	0.40 697	0.24 637	0.31 678	0.20 590	0.19 715	0.11 653	0.25 721	0.15 691	0.22 715	0.16 696

rvit_0105_6	0.14 480	0.09 476	0.18 566	0.17 313	0.10 502	0.10 228	0.17 484	0.19 362	0.26 531	0.12 347	0.18 432	0.17 478	0.13 457	0.18 540	0.13 430	0.15 682	0.11 653	0.12 640	0.10 600	0.09 556	0.06 336

rvit_0105_5	0.14 480	0.10 545	0.14 424	0.17 313	0.09 383	0.14 443	0.23 651	0.24 480	0.27 544	0.14 414	0.15 366	0.18 494	0.13 457	0.17 517	0.14 474	0.14 678	0.11 653	0.10 587	0.11 632	0.08 490	0.07 427

rvit_0105_4	0.15 521	0.09 476	0.17 531	0.17 313	0.10 502	0.12 346	0.20 605	0.23 454	0.27 544	0.14 414	0.20 458	0.17 478	0.14 491	0.17 517	0.13 430	0.15 682	0.11 653	0.11 618	0.10 600	0.09 556	0.06 336

rvit_0105_3	0.16 552	0.10 545	0.15 461	0.20 572	0.12 598	0.15 468	0.26 690	0.25 503	0.30 574	0.15 439	0.17 403	0.21 533	0.14 491	0.18 540	0.14 474	0.14 678	0.11 653	0.12 640	0.14 674	0.07 414	0.07 427

DGSMNet	0.25 667	0.19 683	0.34 678	0.21 611	0.24 726	0.24 636	0.21 623	0.36 669	0.42 659	0.25 630	0.32 620	0.38 686	0.21 615	0.29 671	0.24 640	0.13 657	0.11 653	0.14 669	0.16 697	0.23 720	0.23 725

FAT-Stereo	0.21 627	0.13 619	0.22 618	0.21 611	0.12 598	0.18 541	0.18 535	0.35 662	0.40 650	0.28 655	0.37 650	0.33 664	0.33 696	0.21 604	0.20 590	0.09 532	0.11 653	0.10 587	0.09 559	0.11 614	0.14 672

STTStereo	0.18 591	0.13 619	0.28 649	0.20 572	0.11 563	0.16 499	0.21 623	0.29 579	0.23 480	0.22 589	0.30 604	0.29 626	0.18 574	0.20 585	0.20 590	0.12 638	0.11 653	0.11 618	0.14 674	0.09 556	0.08 504

NCC-stereo	0.25 667	0.15 642	0.31 667	0.26 689	0.17 689	0.21 599	0.31 722	0.41 699	0.40 650	0.24 617	0.38 657	0.33 664	0.29 674	0.37 706	0.28 676	0.13 657	0.11 653	0.15 681	0.22 722	0.13 650	0.13 654

edge stereo	0.23 649	0.14 635	0.21 608	0.21 611	0.13 624	0.24 636	0.16 450	0.32 618	0.42 659	0.32 685	0.40 668	0.39 691	0.35 702	0.25 648	0.25 648	0.13 657	0.11 653	0.14 669	0.11 632	0.12 634	0.14 672

Abc-Net	0.25 667	0.15 642	0.31 667	0.26 689	0.17 689	0.21 599	0.31 722	0.41 699	0.40 650	0.24 617	0.38 657	0.33 664	0.29 674	0.37 706	0.28 676	0.13 657	0.11 653	0.15 681	0.22 722	0.13 650	0.13 654
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 679	0.15 642	0.31 667	0.24 669	0.18 700	0.23 627	0.15 382	0.39 691	0.72 742	0.32 685	0.42 687	0.36 677	0.29 674	0.33 687	0.30 692	0.13 657	0.11 653	0.14 669	0.13 668	0.16 696	0.20 720

DeepPrunerF	0.24 660	0.17 663	0.45 700	0.26 689	0.16 677	0.23 627	0.29 712	0.37 678	0.51 701	0.27 642	0.31 610	0.24 577	0.28 669	0.22 622	0.23 628	0.15 682	0.11 653	0.20 709	0.18 710	0.12 634	0.14 672

Selective-IGEV-i16pa	19.44 795	3.95 776	1.06 760	0.21 611	0.19 707	105.21 813	0.29 712	22.78 801	47.64 813	4.27 782	59.07 813	9.08 788	2.84 781	125.10 814	5.92 785	0.18 708	0.12 669	0.09 537	0.12 656	0.12 634	0.52 754

DStereoO	0.25 667	0.18 678	0.19 592	0.20 572	0.15 663	0.22 613	0.19 582	0.33 632	0.42 659	0.30 671	0.22 496	0.33 664	0.28 669	0.42 725	0.28 676	0.47 751	0.12 669	0.31 739	0.11 632	0.17 703	0.12 636

rvit_105_1	0.19 603	0.12 592	0.25 635	0.21 611	0.16 677	0.22 613	0.28 701	0.32 618	0.42 659	0.20 556	0.21 478	0.22 551	0.18 574	0.19 566	0.18 565	0.12 638	0.12 669	0.13 654	0.15 691	0.08 490	0.07 427

UDG	0.21 627	0.17 663	0.20 597	0.23 657	0.15 663	0.31 686	0.20 605	0.33 632	0.35 621	0.24 617	0.28 583	0.31 651	0.29 674	0.21 604	0.23 628	0.15 682	0.12 669	0.13 654	0.09 559	0.14 668	0.15 686

APVNet	0.23 649	0.12 592	0.20 597	0.18 417	0.14 644	0.32 688	0.31 722	0.40 694	0.33 596	0.27 642	0.40 668	0.30 636	0.29 674	0.27 655	0.25 648	0.11 612	0.12 669	0.11 618	0.14 674	0.12 634	0.13 654

Syn2CoEx	0.22 635	0.16 653	0.29 658	0.29 712	0.15 663	0.26 657	0.21 623	0.34 647	0.32 590	0.29 665	0.36 647	0.28 617	0.25 645	0.20 585	0.25 648	0.16 699	0.12 669	0.14 669	0.11 632	0.09 556	0.08 504

S-Stereo	0.21 627	0.12 592	0.25 635	0.21 611	0.13 624	0.21 599	0.19 582	0.33 632	0.45 676	0.23 604	0.36 647	0.28 617	0.29 674	0.20 585	0.23 628	0.09 532	0.12 669	0.10 587	0.10 600	0.13 650	0.14 672

RP	0.22 635	0.13 619	0.22 618	0.23 657	0.12 598	0.21 599	0.20 605	0.26 517	0.45 676	0.22 589	0.38 657	0.37 680	0.25 645	0.28 664	0.25 648	0.11 612	0.12 669	0.13 654	0.12 656	0.13 650	0.14 672

stereogan	0.22 635	0.11 573	0.21 608	0.20 572	0.12 598	0.32 688	0.19 582	0.36 669	0.45 676	0.23 604	0.39 665	0.35 675	0.27 660	0.33 687	0.23 628	0.10 577	0.12 669	0.10 587	0.10 600	0.14 668	0.14 672

AnyNet_C32	0.26 679	0.16 653	0.39 689	0.20 572	0.17 689	0.26 657	0.31 722	0.32 618	0.45 676	0.31 678	0.50 704	0.30 636	0.34 698	0.41 724	0.36 715	0.12 638	0.12 669	0.12 640	0.14 674	0.14 668	0.15 686

GANet	0.22 635	0.13 619	0.21 608	0.25 679	0.14 644	0.23 627	0.22 637	0.42 704	0.27 544	0.31 678	0.43 690	0.37 680	0.29 674	0.23 630	0.23 628	0.10 577	0.12 669	0.10 587	0.09 559	0.10 592	0.08 504

PS-NSSS	0.20 612	0.21 695	0.23 626	0.20 572	0.10 502	0.19 565	0.17 484	0.36 669	0.26 531	0.27 642	0.34 638	0.27 607	0.24 637	0.20 585	0.20 590	0.15 682	0.12 669	0.17 693	0.14 674	0.10 592	0.09 555

NCCL2	0.24 660	0.15 642	0.18 566	0.34 724	0.18 700	0.24 636	0.24 663	0.34 647	0.29 568	0.31 678	0.38 657	0.38 686	0.29 674	0.23 630	0.25 648	0.15 682	0.12 669	0.18 703	0.21 719	0.13 650	0.13 654

WCMA_ROB	0.24 660	0.11 573	0.24 632	0.17 313	0.14 644	0.34 694	0.16 450	0.33 632	0.33 596	0.39 702	0.54 711	0.40 697	0.35 702	0.35 696	0.26 661	0.12 638	0.12 669	0.12 640	0.11 632	0.14 668	0.14 672

PStereo	0.20 612	0.22 699	0.20 597	0.18 417	0.10 502	0.13 393	0.19 582	0.28 557	0.38 639	0.20 556	0.14 349	0.28 617	0.32 692	0.24 642	0.32 703	0.18 708	0.13 683	0.16 689	0.11 632	0.13 650	0.12 636

YMNet	0.20 612	0.12 592	0.20 597	0.21 611	0.14 644	0.27 667	0.23 651	0.32 618	0.34 607	0.28 655	0.35 642	0.30 636	0.18 574	0.18 540	0.22 617	0.11 612	0.13 683	0.10 587	0.10 600	0.09 556	0.09 555

YMNet_1	0.20 612	0.12 592	0.20 597	0.21 611	0.14 644	0.27 667	0.23 651	0.32 618	0.34 607	0.28 655	0.35 642	0.30 636	0.18 574	0.18 540	0.22 617	0.11 612	0.13 683	0.10 587	0.10 600	0.09 556	0.09 555

Wz-Net-TNSev	0.29 694	0.20 689	0.69 739	0.19 503	0.15 663	0.38 710	0.27 695	0.36 669	0.56 714	0.35 692	0.42 687	0.45 708	0.39 711	0.33 687	0.31 698	0.13 657	0.13 683	0.10 587	0.12 656	0.15 682	0.15 686

DDUNet	0.23 649	0.18 678	0.22 618	0.22 636	0.15 663	0.25 645	0.24 663	0.30 594	0.31 584	0.31 678	0.37 650	0.34 669	0.26 653	0.25 648	0.21 604	0.18 708	0.13 683	0.17 693	0.11 632	0.16 696	0.17 706

FADNet-RVC	0.21 627	0.20 689	0.40 692	0.21 611	0.16 677	0.21 599	0.15 382	0.27 532	0.27 544	0.26 635	0.32 620	0.26 600	0.21 615	0.22 622	0.19 580	0.12 638	0.13 683	0.12 640	0.14 674	0.13 650	0.18 712

RGC	0.25 667	0.20 689	0.29 658	0.28 704	0.16 677	0.22 613	0.23 651	0.33 632	0.44 672	0.27 642	0.40 668	0.38 686	0.28 669	0.37 706	0.23 628	0.11 612	0.13 683	0.17 693	0.17 705	0.15 682	0.16 696

ADCS	0.30 697	0.19 683	0.48 707	0.21 611	0.18 700	0.29 681	0.24 663	0.42 704	0.64 731	0.40 705	0.50 704	0.40 697	0.37 707	0.40 718	0.43 732	0.13 657	0.13 683	0.13 654	0.14 674	0.16 696	0.16 696

AnyNet_C01	0.37 713	0.26 714	1.41 765	0.22 636	0.17 689	0.51 725	0.28 701	0.36 669	0.40 650	0.39 702	0.75 740	0.46 712	0.39 711	0.46 728	0.50 744	0.13 657	0.13 683	0.13 654	0.14 674	0.14 668	0.16 696

SGM_RVC	0.24 660	0.12 592	0.16 505	0.15 125	0.09 383	0.34 694	0.19 582	0.35 662	0.32 590	0.44 716	0.38 657	0.53 725	0.36 705	0.36 700	0.26 661	0.13 657	0.13 683	0.13 654	0.13 668	0.11 614	0.11 614
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 687	0.13 619	0.18 566	0.15 125	0.11 563	0.33 690	0.24 663	0.41 699	0.36 626	0.53 725	0.58 722	0.67 735	0.41 718	0.36 700	0.27 667	0.14 678	0.13 683	0.13 654	0.11 632	0.11 614	0.11 614
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
2222	0.37 713	0.26 714	0.32 671	0.42 737	0.20 711	0.78 749	1.22 773	0.43 710	0.42 659	0.33 689	0.53 708	0.48 719	0.38 709	0.33 687	0.32 703	0.17 705	0.14 694	0.21 711	0.15 691	0.23 720	0.12 636

UHP	1.91 767	0.25 712	1.18 761	0.34 724	0.18 700	5.77 780	0.24 663	0.87 755	3.44 781	2.38 779	11.09 793	6.66 785	3.09 782	0.90 763	0.65 755	0.18 708	0.14 694	0.19 705	0.17 705	0.22 715	0.16 696

noway2	3.63 771	5.25 784	3.83 775	12.30 789	11.84 789	4.62 775	3.98 779	1.03 765	0.50 699	0.91 761	2.05 772	6.21 784	0.40 716	2.96 775	2.36 778	0.95 773	0.14 694	1.90 780	1.76 779	5.79 783	3.81 786

ACVNet-4b	0.39 716	0.53 743	0.56 715	0.45 740	0.24 726	0.46 721	0.18 535	0.50 725	0.64 731	0.42 711	0.45 694	0.60 729	0.27 660	0.34 691	0.24 640	0.33 741	0.14 694	0.48 746	0.42 748	0.31 740	0.27 735

ccnet	0.30 697	0.28 721	0.24 632	0.20 572	0.28 734	0.41 717	0.22 637	0.46 720	0.33 596	0.37 699	0.46 697	0.37 680	0.30 685	0.40 718	0.43 732	0.23 734	0.14 694	0.21 711	0.17 705	0.23 720	0.19 717

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 635	0.21 695	0.25 635	0.26 689	0.11 563	0.24 636	0.14 292	0.39 691	0.24 492	0.32 685	0.36 647	0.30 636	0.21 615	0.19 566	0.22 617	0.17 705	0.14 694	0.21 711	0.16 697	0.13 650	0.12 636

PVD	0.40 718	0.21 695	0.40 692	0.32 721	0.23 722	0.30 684	0.45 747	0.53 734	0.97 759	0.55 728	0.80 745	0.54 726	0.60 748	0.53 738	0.40 726	0.19 715	0.14 694	0.17 693	0.14 674	0.24 727	0.32 740

1111	0.45 728	0.24 706	0.56 715	0.33 722	0.20 711	0.88 755	0.37 735	0.52 730	0.84 753	0.64 735	0.69 732	0.70 739	0.70 755	0.79 752	0.38 722	0.17 705	0.15 701	0.19 705	0.19 711	0.22 715	0.17 706

TARStereo	0.66 743	0.18 678	0.59 723	0.28 704	0.22 720	1.31 769	0.25 680	0.61 747	1.61 775	0.69 739	3.69 780	1.08 753	0.82 760	0.39 713	0.32 703	0.18 708	0.15 701	0.20 709	0.20 714	0.18 707	0.24 726

zzzz4	3.65 772	5.61 789	4.02 780	12.30 789	11.85 792	4.60 773	3.99 780	1.11 773	0.45 676	0.87 755	2.08 774	6.08 780	0.43 726	3.05 776	2.22 773	0.96 775	0.15 701	1.91 781	1.76 779	5.84 785	3.78 782

noway3	3.67 775	5.34 785	3.88 776	12.29 788	11.84 789	4.64 776	3.99 780	1.08 769	0.50 699	0.90 758	2.07 773	6.19 783	0.45 731	3.36 780	2.45 781	0.97 777	0.15 701	1.91 781	1.76 779	5.79 783	3.82 787

noway4	3.66 774	5.59 787	3.99 778	12.28 787	11.84 789	4.70 777	4.02 783	1.16 776	0.47 688	0.84 754	2.09 776	6.05 779	0.42 722	3.08 778	2.23 776	0.95 773	0.15 701	1.91 781	1.75 778	5.88 787	3.80 785

noway1	3.65 772	5.60 788	3.99 778	12.30 789	11.85 792	4.61 774	4.00 782	1.11 773	0.45 676	0.87 755	2.08 774	6.09 781	0.43 726	3.05 776	2.22 773	0.96 775	0.15 701	1.91 781	1.76 779	5.84 785	3.79 783

Selective-IGEV-i1pa	2.90 769	3.64 775	0.72 745	0.29 712	0.14 644	10.70 786	0.45 747	4.60 781	3.77 782	3.60 781	7.07 782	3.52 774	2.16 779	13.72 795	2.40 780	0.37 744	0.15 701	0.13 654	0.10 600	0.15 682	0.36 744

psmorigin	0.25 667	0.16 653	0.35 684	0.17 313	0.13 624	0.24 636	0.14 292	0.34 647	0.34 607	0.41 709	0.55 712	0.41 700	0.38 709	0.35 696	0.28 676	0.11 612	0.15 701	0.11 618	0.11 632	0.12 634	0.17 706

MFN_U_SF_RVC	0.33 706	0.22 699	0.58 721	0.31 718	0.15 663	0.36 704	0.17 484	0.54 736	0.46 685	0.47 721	0.56 714	0.58 728	0.39 711	0.36 700	0.38 722	0.15 682	0.15 701	0.18 703	0.21 719	0.16 696	0.16 696

FADNet	0.21 627	0.23 703	0.37 687	0.18 417	0.17 689	0.25 645	0.13 213	0.32 618	0.32 590	0.23 604	0.25 540	0.27 607	0.21 615	0.19 566	0.16 534	0.13 657	0.15 701	0.12 640	0.15 691	0.17 703	0.18 712

FBW_ROB	0.25 667	0.17 663	0.23 626	0.27 697	0.14 644	0.26 657	0.22 637	0.42 704	0.43 670	0.42 711	0.41 679	0.43 704	0.27 660	0.32 683	0.24 640	0.09 532	0.15 701	0.15 681	0.12 656	0.12 634	0.10 587

CBMV	0.20 612	0.15 642	0.18 566	0.18 417	0.10 502	0.20 586	0.11 89	0.30 594	0.31 584	0.29 665	0.31 610	0.31 651	0.23 628	0.28 664	0.19 580	0.13 657	0.15 701	0.17 693	0.16 697	0.10 592	0.10 587
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fsdfsdds	0.54 737	0.19 683	0.72 745	0.34 724	0.18 700	0.51 725	0.33 731	0.55 739	1.06 760	0.74 746	2.30 778	1.05 751	0.89 765	0.36 700	0.48 741	0.16 699	0.16 713	0.26 722	0.19 711	0.15 682	0.15 686

FINET	0.22 635	0.18 678	0.28 649	0.19 503	0.16 677	0.24 636	0.24 663	0.33 632	0.49 691	0.26 635	0.33 627	0.22 551	0.23 628	0.23 630	0.18 565	0.18 708	0.16 713	0.11 618	0.10 600	0.15 682	0.14 672

SGM-ForestM	0.33 706	0.12 592	0.17 531	0.16 223	0.11 563	0.42 719	0.20 605	0.43 710	0.53 711	0.53 725	0.57 718	1.41 764	0.44 730	0.42 725	0.29 685	0.14 678	0.16 713	0.16 689	0.16 697	0.12 634	0.13 654

CSAN	0.30 697	0.24 706	0.28 649	0.34 724	0.19 707	0.34 694	0.42 743	0.38 685	0.51 701	0.38 701	0.40 668	0.44 707	0.34 698	0.29 671	0.31 698	0.19 715	0.16 713	0.19 705	0.19 711	0.14 668	0.15 686

SGM-Forest	0.20 612	0.14 635	0.18 566	0.20 572	0.13 624	0.21 599	0.22 637	0.33 632	0.31 584	0.24 617	0.29 598	0.28 617	0.20 607	0.23 630	0.18 565	0.15 682	0.16 713	0.15 681	0.14 674	0.13 650	0.12 636
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.18 591	0.13 619	0.17 531	0.15 125	0.11 563	0.08 90	0.13 213	0.28 557	0.30 574	0.22 589	0.33 627	0.21 533	0.25 645	0.23 630	0.18 565	0.15 682	0.17 718	0.21 711	0.17 705	0.10 592	0.09 555

NaN_ROB	0.23 649	0.20 689	0.25 635	0.25 679	0.13 624	0.31 686	0.27 695	0.34 647	0.41 657	0.31 678	0.31 610	0.32 658	0.23 628	0.31 678	0.22 617	0.11 612	0.17 718	0.10 587	0.11 632	0.08 490	0.09 555

SDNR	0.20 612	0.09 476	0.19 592	0.16 223	0.12 598	0.79 750	0.13 213	0.26 517	0.33 596	0.19 534	0.25 540	0.19 506	0.12 421	0.19 566	0.15 513	0.16 699	0.18 720	0.14 669	0.11 632	0.08 490	0.12 636

BEATNet-Init1	0.54 737	0.28 721	0.68 738	0.31 718	0.21 717	0.85 753	0.31 722	0.57 740	0.69 740	0.89 757	1.00 754	2.17 771	0.66 751	0.58 745	0.44 735	0.19 715	0.18 720	0.23 718	0.22 722	0.22 715	0.21 721

CC-Net-ROB	0.28 690	0.31 730	0.36 686	0.30 716	0.15 663	0.25 645	0.19 582	0.45 717	0.34 607	0.39 702	0.37 650	0.39 691	0.31 690	0.27 655	0.27 667	0.24 736	0.18 720	0.30 738	0.23 726	0.19 711	0.15 686

CBMV_ROB	0.19 603	0.13 619	0.18 566	0.16 223	0.11 563	0.16 499	0.12 136	0.27 532	0.29 568	0.27 642	0.31 610	0.27 607	0.24 637	0.24 642	0.16 534	0.15 682	0.18 720	0.22 716	0.20 714	0.10 592	0.12 636

NOSS_ROB	0.19 603	0.13 619	0.18 566	0.16 223	0.12 598	0.16 499	0.12 136	0.30 594	0.33 596	0.20 556	0.22 496	0.27 607	0.24 637	0.21 604	0.16 534	0.16 699	0.18 720	0.23 718	0.21 719	0.13 650	0.13 654

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 725	0.39 737	0.56 715	0.40 734	0.20 711	0.66 739	0.33 731	0.54 736	0.72 742	0.71 742	0.72 737	0.62 730	0.55 739	0.52 736	0.47 740	0.20 721	0.19 725	0.29 736	0.30 739	0.24 727	0.19 717

FSD					0.23 722	0.25 645	0.25 680	0.27 532	0.26 531	0.25 630	0.26 554	0.26 600	0.26 653	0.27 655	0.24 640	0.21 724	0.20 726	0.27 726	0.26 729	0.25 729

TCMNet-wrong-test	3.69 776	5.54 786	3.91 777	12.22 786	11.75 788	4.77 778	3.86 778	1.08 769	0.74 746	1.13 770	2.21 777	6.16 782	0.53 738	3.43 781	2.33 777	0.90 771	0.20 726	1.85 778	1.69 777	5.71 782	3.79 783

FC-DCNN v2	0.33 706	0.28 721	0.28 649	0.26 689	0.23 722	0.39 713	0.29 712	0.41 699	0.44 672	0.46 719	0.57 718	0.51 721	0.41 718	0.38 711	0.30 692	0.21 724	0.20 726	0.27 726	0.26 729	0.25 729	0.24 726

FCDSN-DC	0.33 706	0.28 721	0.28 649	0.30 716	0.24 726	0.39 713	0.28 701	0.43 710	0.42 659	0.44 716	0.53 708	0.51 721	0.42 722	0.37 706	0.30 692	0.21 724	0.20 726	0.27 726	0.26 729	0.25 729	0.25 729
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
MFN_U_SF_DS_RVC	0.30 697	0.24 706	0.30 664	0.36 730	0.16 677	0.36 704	0.31 722	0.34 647	0.43 670	0.41 709	0.46 697	0.38 686	0.30 685	0.35 696	0.29 685	0.19 715	0.20 726	0.26 722	0.29 737	0.18 707	0.19 717

SAMSARA	0.41 719	0.28 721	0.34 678	0.55 746	0.39 741	0.85 753	1.25 774	0.49 724	0.52 707	0.36 695	0.35 642	0.56 727	0.39 711	0.39 713	0.41 729	0.15 682	0.20 726	0.15 681	0.14 674	0.23 720	0.21 721

MANE	0.47 732	0.28 721	0.28 649	0.27 697	0.24 726	0.50 723	0.32 730	0.57 740	0.62 727	0.74 746	1.20 764	1.21 757	0.64 750	0.54 740	0.39 724	0.22 728	0.20 726	0.27 726	0.31 740	0.26 733	0.25 729

GANetREF_RVC	0.31 703	0.34 733	0.29 658	0.35 728	0.16 677	0.33 690	0.42 743	0.48 723	0.52 707	0.35 692	0.35 642	0.34 669	0.32 692	0.40 718	0.33 709	0.27 738	0.20 726	0.29 736	0.15 691	0.19 711	0.18 712
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
FC-DCNN	0.33 706	0.28 721	0.28 649	0.26 689	0.23 722	0.38 710	0.29 712	0.40 694	0.44 672	0.46 719	0.56 714	0.51 721	0.41 718	0.38 711	0.31 698	0.21 724	0.20 726	0.27 726	0.26 729	0.25 729	0.24 726

MSMD_ROB	0.31 703	0.26 714	0.26 644	0.24 669	0.21 717	0.34 694	0.25 680	0.34 647	0.39 645	0.40 705	0.69 732	0.45 708	0.41 718	0.34 691	0.28 676	0.20 721	0.20 726	0.26 722	0.25 728	0.23 720	0.22 724

nnnnnnn	0.43 724	0.26 714	0.54 712	0.33 722	0.27 732	0.51 725	0.30 721	0.54 736	0.79 752	0.64 735	0.71 736	0.75 743	0.58 744	0.47 729	0.45 738	0.22 728	0.21 736	0.27 726	0.26 729	0.29 736	0.25 729

LSM	0.34 712	0.21 695	0.62 727	0.27 697	0.62 759	0.35 699	0.26 690	0.43 710	0.49 691	0.45 718	0.60 726	0.42 702	0.37 707	0.35 696	0.26 661	0.13 657	0.21 736	0.14 669	0.16 697	0.18 707	0.34 742

ELAS_RVC	0.42 721	0.29 728	0.33 675	0.28 704	0.24 726	0.56 731	0.38 738	0.50 725	0.61 724	0.74 746	0.76 741	0.67 735	0.56 741	0.55 741	0.42 731	0.22 728	0.21 736	0.27 726	0.26 729	0.27 735	0.26 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 721	0.29 728	0.34 678	0.28 704	0.24 726	0.63 736	0.37 735	0.52 730	0.52 707	0.72 743	0.82 746	0.68 737	0.56 741	0.52 736	0.45 738	0.22 728	0.21 736	0.27 726	0.26 729	0.26 733	0.26 733
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mmmmmm	0.42 721	0.26 714	0.45 700	0.37 732	0.20 711	0.62 735	0.45 747	0.53 734	0.75 747	0.55 728	0.78 743	0.70 739	0.58 744	0.51 734	0.40 726	0.19 715	0.22 740	0.22 716	0.20 714	0.21 714	0.17 706

PA-Net	0.24 660	0.18 678	0.34 678	0.28 704	0.22 720	0.22 613	0.39 740	0.29 579	0.39 645	0.22 589	0.33 627	0.25 590	0.26 653	0.21 604	0.25 648	0.10 577	0.23 741	0.15 681	0.22 722	0.09 556	0.13 654
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
light-stereo	0.44 725	0.27 719	0.64 730	0.61 748	0.50 748	0.34 694	0.23 651	0.47 721	0.52 707	0.57 731	0.59 724	0.78 744	0.33 696	0.49 731	0.30 692	0.33 741	0.25 742	0.27 726	0.33 742	0.47 746	0.41 749

ACVNet_1	0.45 728	0.51 742	0.61 725	0.45 740	0.28 734	0.50 723	0.28 701	0.58 745	0.71 741	0.63 734	0.59 724	0.74 742	0.50 735	0.50 732	0.36 715	0.26 737	0.25 742	0.39 743	0.29 737	0.32 741	0.25 729

Anonymous_2	0.22 635	0.17 663	0.28 649	0.15 125	0.16 677	0.33 690	0.22 637	0.23 454	0.18 378	0.23 604	0.24 513	0.26 600	0.27 660	0.27 655	0.24 640	0.22 728	0.26 744	0.17 693	0.17 705	0.16 696	0.18 712

PASM	0.33 706	0.25 712	0.51 709	0.28 704	0.27 732	0.30 684	0.31 722	0.35 662	0.51 701	0.36 695	0.40 668	0.47 716	0.35 702	0.34 691	0.36 715	0.23 734	0.26 744	0.26 722	0.28 736	0.23 720	0.21 721

JetBlue	0.73 749	0.46 741	1.21 763	0.52 745	0.47 747	2.16 771	0.67 761	0.78 751	0.72 742	0.70 741	0.79 744	1.21 757	0.84 761	1.06 769	1.04 769	0.40 746	0.28 746	0.33 740	0.33 742	0.30 737	0.34 742

Ntro	0.41 719	0.40 738	0.54 712	0.46 743	0.30 738	0.64 737	0.24 663	0.47 721	0.68 737	0.42 711	0.49 702	0.47 716	0.42 722	0.40 718	0.32 703	0.32 740	0.28 746	0.37 742	0.31 740	0.33 742	0.29 736

test_sample9	0.18 591	0.12 592	0.21 608	0.13 18	0.14 644	0.18 541	0.14 292	0.28 557	0.24 492	0.21 573	0.21 478	0.24 577	0.20 607	0.19 566	0.18 565	0.15 682	0.30 748	0.14 669	0.14 674	0.15 682	0.13 654

test_sample8	0.20 612	0.12 592	0.21 608	0.13 18	0.14 644	0.18 541	0.14 292	0.32 618	0.21 448	0.28 655	0.22 496	0.36 677	0.26 653	0.19 566	0.18 565	0.15 682	0.30 748	0.14 669	0.14 674	0.15 682	0.13 654

otaku	0.39 716	0.38 736	0.53 710	0.44 739	0.28 734	0.57 732	0.24 663	0.42 704	0.62 727	0.40 705	0.50 704	0.46 712	0.34 698	0.40 718	0.33 709	0.30 739	0.30 748	0.39 743	0.33 742	0.30 737	0.29 736

MonStereo1	0.49 734	0.27 719	0.61 725	0.29 712	0.20 711	0.40 715	0.19 582	0.51 729	0.66 736	0.53 725	0.91 750	1.02 749	0.59 747	0.51 734	0.58 749	0.53 755	0.32 751	0.55 752	0.40 746	0.36 743	0.38 746

NVStereoNet_ROB	0.47 732	0.37 735	0.47 705	0.42 737	0.29 737	0.35 699	0.35 733	0.50 725	0.61 724	0.73 744	0.94 751	0.70 739	0.68 752	0.48 730	0.62 752	0.22 728	0.33 752	0.34 741	0.34 745	0.30 737	0.31 739
Nikolai Smolyanskiy, Alexey Kamenev, Stan Birchfield: On the Importance of Stereo for Accurate Depth Estimation: An Efficient Semi-Supervised Deep Neural Network Approach. Arxiv
Consistency-Raft	0.44 725	0.40 738	0.46 702	0.37 732	0.43 745	0.42 719	0.41 741	0.57 740	0.55 712	0.32 685	0.73 738	0.32 658	0.50 735	0.42 725	0.49 743	0.39 745	0.36 753	0.45 745	0.52 757	0.42 745	0.30 738

MADNet+	0.76 750	0.72 753	3.76 774	0.67 750	0.41 743	0.99 760	0.97 771	0.72 750	0.75 747	0.52 724	0.58 722	0.64 733	0.68 752	0.89 762	1.04 769	0.35 743	0.36 753	0.28 735	0.23 726	0.38 744	0.33 741

ACVNet_2	0.67 746	0.68 752	0.70 742	0.64 749	0.41 743	0.75 747	0.50 750	0.98 762	1.38 770	0.90 758	1.09 758	1.04 750	0.74 756	0.55 741	0.48 741	0.43 747	0.40 755	0.53 750	0.45 749	0.48 747	0.36 744

GCST	0.37 713	0.42 740	0.27 646	1.03 766	0.39 741	0.18 541	0.08 9	0.21 405	0.18 378	0.28 655	0.25 540	0.15 439	0.12 421	0.16 477	0.14 474	0.64 762	0.43 756	0.75 758	0.65 761	0.64 755	0.46 753

IMH-64-1	0.66 743	0.62 748	0.69 739	0.72 751	0.51 749	0.60 733	0.51 751	0.92 756	0.84 753	0.75 750	1.02 755	0.81 745	0.78 758	0.80 753	0.50 744	0.43 747	0.46 757	0.72 755	0.48 750	0.55 751	0.40 747

IMH-64	0.66 743	0.62 748	0.69 739	0.72 751	0.51 749	0.60 733	0.51 751	0.92 756	0.84 753	0.75 750	1.02 755	0.81 745	0.78 758	0.80 753	0.50 744	0.43 747	0.46 757	0.72 755	0.48 750	0.55 751	0.40 747

TorneroNet-64	0.76 750	0.73 754	0.77 749	0.78 755	0.58 757	0.94 759	0.58 755	0.85 754	1.26 765	0.67 737	0.88 748	1.41 764	0.76 757	0.87 759	0.68 756	0.49 753	0.46 757	0.73 757	0.59 758	0.68 759	0.54 755

PWCK	0.72 747	0.95 762	0.99 757	0.77 753	0.32 739	0.79 750	0.38 738	0.92 756	0.90 757	0.96 763	0.76 741	0.97 748	0.62 749	0.87 759	0.68 756	0.73 765	0.46 757	0.76 760	0.49 752	0.71 762	0.44 752

SPS-STEREO	0.58 741	0.59 746	0.66 731	0.45 740	0.55 752	0.65 738	0.44 746	0.63 748	0.51 701	0.69 739	0.65 727	0.66 734	0.58 744	0.62 747	0.62 752	0.62 761	0.47 761	0.51 748	0.49 752	0.55 751	0.58 756
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 737	0.61 747	0.71 744	0.57 747	0.43 745	0.66 739	0.37 735	0.60 746	0.87 756	0.51 723	0.67 728	0.63 731	0.47 732	0.50 732	0.44 735	0.47 751	0.48 762	0.53 750	0.41 747	0.53 750	0.41 749

WAO-6	0.82 753	0.81 757	0.63 729	0.87 760	0.63 760	0.79 750	0.60 757	0.98 762	1.52 774	0.91 761	0.97 753	1.08 753	1.04 770	0.72 751	0.70 759	0.72 764	0.49 763	0.91 766	0.71 765	0.70 761	0.59 759

TorneroNet	0.83 754	0.75 755	0.83 753	0.85 758	0.63 760	1.03 763	0.65 759	0.96 760	1.14 763	0.80 752	1.10 760	1.36 762	0.88 763	0.95 765	0.82 764	0.57 756	0.49 763	0.79 763	0.66 763	0.74 765	0.64 765

SGM+DAISY	0.57 740	0.58 744	0.67 735	0.41 735	0.55 752	0.68 741	0.51 751	0.57 740	0.46 685	0.67 737	0.70 734	0.69 738	0.57 743	0.64 748	0.58 749	0.59 759	0.49 763	0.50 747	0.50 754	0.52 748	0.59 759

IMH	0.72 747	0.65 750	0.70 742	0.77 753	0.54 751	0.71 743	0.56 754	0.99 764	1.08 761	0.82 753	1.09 758	0.89 747	0.88 763	0.88 761	0.53 748	0.44 750	0.50 766	0.75 758	0.51 755	0.58 754	0.42 751

anonymity	0.53 736	0.58 744	0.66 731	0.41 735	0.61 758	0.54 729	0.41 741	0.57 740	0.41 657	0.56 730	0.50 704	0.50 720	0.55 739	0.59 746	0.50 744	0.58 758	0.50 766	0.51 748	0.51 755	0.52 748	0.58 756

DPSimNet_ROB	1.14 764	1.25 768	0.87 755	1.15 769	0.90 770	1.15 766	1.18 772	1.20 778	1.26 765	1.45 775	1.05 757	1.44 767	1.13 774	0.92 764	1.70 772	1.47 781	0.52 768	1.22 773	1.04 775	0.92 768	1.03 773

WAO-8	0.92 757	0.83 758	0.67 735	0.94 763	0.70 764	0.92 757	0.68 762	1.08 769	1.80 778	1.06 768	1.42 768	1.29 759	1.08 772	0.86 757	0.80 762	0.74 766	0.54 769	0.86 764	0.75 766	0.71 762	0.63 763

Venus	0.92 757	0.83 758	0.67 735	0.94 763	0.70 764	0.92 757	0.68 762	1.08 769	1.80 778	1.06 768	1.42 768	1.29 759	1.08 772	0.86 757	0.80 762	0.74 766	0.54 769	0.86 764	0.75 766	0.71 762	0.63 763

UNDER WATER	0.99 761	1.00 764	1.47 766	1.00 765	0.71 766	1.18 767	0.86 767	0.81 753	1.09 762	1.02 765	0.90 749	1.53 768	1.26 776	1.06 769	1.02 768	0.79 768	0.54 769	1.02 768	0.88 770	0.83 767	0.75 767

LVE	0.84 755	0.87 760	0.86 754	0.81 756	0.56 754	1.09 765	0.66 760	1.07 767	1.45 772	0.97 764	1.23 766	1.11 755	0.86 762	0.84 756	0.72 760	0.49 753	0.56 772	0.76 760	0.60 760	0.66 757	0.60 762

Dean	0.88 756	0.88 761	0.81 750	0.82 757	0.57 755	0.91 756	0.62 758	1.17 777	1.71 776	1.15 771	1.16 762	1.31 761	1.00 769	0.82 755	0.83 765	0.57 756	0.56 772	0.78 762	0.65 761	0.67 758	0.58 756

UNDER WATER-64	0.97 759	0.96 763	1.48 767	0.88 761	0.57 755	1.24 768	0.90 769	0.78 751	0.96 758	1.05 766	0.85 747	1.56 769	1.26 776	0.97 767	0.99 767	0.88 770	0.57 774	1.04 770	0.88 770	0.81 766	0.75 767

MFMNet_re	0.65 742	0.66 751	0.66 731	0.51 744	0.69 763	0.70 742	0.58 755	0.65 749	0.75 747	0.61 733	0.73 738	0.63 731	0.68 752	0.65 749	0.60 751	0.66 763	0.58 775	0.63 753	0.59 758	0.68 759	0.69 766

WAO-7	0.80 752	0.78 756	0.57 718	0.85 758	0.67 762	0.76 748	0.69 764	1.07 767	1.30 767	0.90 758	1.20 764	1.05 751	0.93 766	0.71 750	0.68 756	0.60 760	0.62 776	0.67 754	0.68 764	0.64 755	0.59 759

notaker	0.98 760	1.13 765	1.02 758	1.14 768	0.81 767	0.73 746	0.69 764	0.94 759	1.15 764	1.19 773	1.19 763	1.41 764	1.17 775	1.10 771	0.74 761	0.82 769	0.64 777	1.18 771	0.79 768	1.02 769	0.82 770

ktn	1.02 762	1.23 767	0.82 751	1.24 770	0.86 769	1.00 762	0.86 767	0.96 760	1.37 769	1.05 766	1.12 761	1.16 756	1.06 771	0.95 765	0.62 752	1.28 780	0.71 778	1.39 775	0.83 769	1.06 771	0.77 769

HanzoNet	1.31 765	1.29 769	1.22 764	1.13 767	0.85 768	1.05 764	0.84 766	1.06 766	1.47 773	1.66 776	1.63 770	2.48 773	1.78 778	1.63 773	1.69 771	1.27 779	0.80 779	1.32 774	1.02 773	1.07 772	0.90 771

KSHMR	1.10 763	1.19 766	0.90 756	1.26 771	1.00 771	0.99 760	0.96 770	1.13 775	1.35 768	1.16 772	1.28 767	1.40 763	0.97 768	1.03 768	0.93 766	1.03 778	1.08 780	1.20 772	1.03 774	1.03 770	0.98 772

JetRed	1.66 766	1.51 770	3.09 770	0.93 762	1.21 772	5.28 779	1.61 777	1.29 779	1.42 771	1.84 777	1.77 771	1.59 770	0.95 767	1.43 772	2.51 782	0.91 772	1.61 781	0.93 767	0.91 772	1.36 773	1.03 773

MADNet++	1.97 768	1.75 771	1.66 768	1.83 772	1.69 774	2.38 772	1.45 776	2.36 780	2.11 780	2.58 780	2.37 779	2.25 772	2.21 780	2.28 774	2.36 778	1.87 782	1.67 782	1.53 776	1.34 776	1.87 774	1.78 776

PML	8.57 785	9.39 795	6.24 781	5.34 777	6.36 779	13.21 787	20.99 788	5.35 783	6.68 784	17.75 797	26.46 808	7.58 786	6.08 785	7.89 786	5.76 783	5.33 789	1.83 783	5.95 795	1.93 783	8.75 792	2.53 778

xxxxx1	7.75 779	5.06 781	7.26 782	3.15 774	3.91 776	16.37 789	22.88 792	5.87 786	8.68 785	7.99 787	8.55 783	9.13 789	8.46 787	10.05 787	10.47 787	2.43 784	2.48 784	3.56 787	12.26 793	3.48 777	3.02 779

tt_ll	7.75 779	5.06 781	7.26 782	3.15 774	3.91 776	16.37 789	22.88 792	5.87 786	8.68 785	7.99 787	8.55 783	9.13 789	8.46 787	10.05 787	10.47 787	2.43 784	2.48 784	3.56 787	12.26 793	3.48 777	3.02 779

ff	7.75 779	5.06 781	7.26 782	3.15 774	3.91 776	16.37 789	22.88 792	5.87 786	8.68 785	7.99 787	8.55 783	9.13 789	8.46 787	10.05 787	10.47 787	2.43 784	2.48 784	3.56 787	12.26 793	3.48 777	3.02 779

LRCNet_RVC	10.76 790	13.97 798	7.97 790	19.07 795	2.04 775	0.35 699	0.31 722	5.29 782	0.48 689	13.02 795	17.65 795	8.69 787	5.73 784	4.78 782	2.22 773	23.53 809	2.69 787	27.60 812	25.75 812	17.60 804	16.54 807

USTest	6.16 778	2.65 774	2.79 769	6.48 780	7.21 780	14.33 788	21.38 789	6.98 789	9.55 788	5.35 786	6.12 781	5.71 778	7.69 786	6.31 785	6.75 786	1.97 783	3.38 788	1.63 777	2.14 785	2.49 775	2.35 777

DPSMNet_ROB	8.06 783	4.50 777	8.69 791	5.36 779	10.74 783	8.32 782	22.71 790	5.47 784	13.38 792	5.13 784	9.98 788	5.10 776	10.47 790	5.53 783	12.77 793	3.80 788	8.00 789	3.49 785	6.95 790	3.75 781	7.09 791

DGTPSM_ROB	8.06 783	4.50 777	8.69 791	5.34 777	10.73 782	8.32 782	22.71 790	5.47 784	13.38 792	5.13 784	9.98 788	5.10 776	10.47 790	5.53 783	12.77 793	3.79 787	8.00 789	3.49 785	6.95 790	3.74 780	7.09 791

iinet-test	10.41 786	8.00 791	7.40 785	10.23 781	10.93 784	17.97 793	25.06 795	11.30 794	13.29 790	9.69 791	9.78 787	9.38 792	11.23 792	10.97 791	12.61 791	6.59 792	8.30 791	5.49 790	6.54 786	6.58 788	6.91 789

IINet	10.41 786	8.00 791	7.40 785	10.23 781	10.93 784	17.97 793	25.06 795	11.30 794	13.29 790	9.69 791	9.77 786	9.38 792	11.23 792	10.97 791	12.61 791	6.59 792	8.30 791	5.49 790	6.54 786	6.58 788	6.91 789

Anonymous_1	10.87 791	7.82 790	7.41 787	10.29 783	10.08 781	18.64 795	26.11 797	11.02 793	13.45 794	9.43 790	10.10 790	9.73 794	11.31 794	10.69 790	12.47 790	6.42 791	8.38 793	5.70 792	10.22 792	11.41 793	6.65 788

DPSM_ROB	11.10 792	8.47 793	7.95 788	10.84 784	11.58 786	19.10 796	26.50 800	12.02 796	14.09 795	10.38 793	10.91 791	10.39 795	11.92 795	11.67 793	13.39 795	6.99 794	8.79 794	5.82 793	6.92 788	6.97 790	7.31 793

DPSM	11.10 792	8.47 793	7.95 788	10.84 784	11.58 786	19.10 796	26.50 800	12.02 796	14.09 795	10.38 793	10.91 791	10.39 795	11.92 795	11.67 793	13.39 795	6.99 794	8.79 794	5.82 793	6.92 788	6.97 790	7.31 793

tt	4.65 777	0.07 235	3.54 773	2.01 773	1.55 773	10.25 784	16.66 787	8.90 790	5.03 783	1.33 774	0.96 752	4.71 775	4.74 783	3.33 779	5.86 784	6.06 790	10.30 796	1.87 779	2.09 784	2.61 776	1.19 775

HaxPig	15.73 794	18.55 807	19.19 801	16.92 794	15.89 796	7.80 781	7.57 784	13.37 798	10.80 789	15.40 796	14.87 794	15.95 797	14.81 797	15.67 796	15.97 799	18.96 804	16.72 797	19.47 808	18.10 806	19.45 807	19.06 808

LSM0	22.80 806	17.22 804	19.17 800	22.12 803	28.90 808	38.38 806	53.27 803	24.21 807	28.36 801	20.84 807	21.11 797	21.63 806	24.25 808	23.42 805	26.98 804	14.08 801	17.39 798	11.72 802	13.98 800	14.22 802	14.66 796

fast-reg	22.77 805	17.32 806	19.13 799	22.15 804	24.31 806	38.33 803	53.16 802	24.18 805	28.58 807	20.60 801	22.12 806	20.65 799	23.90 801	23.12 800	26.84 803	14.18 803	17.47 799	14.33 803	14.96 803	15.38 803	14.67 797

RAFT-FEzeroshot	22.33 799	17.12 800	15.83 793	21.95 799	23.32 803	38.31 801	53.41 808	23.99 802	28.43 802	20.66 803	21.84 800	21.02 803	24.05 805	23.33 801	27.09 806	14.06 797	17.69 800	11.70 797	13.95 798	14.05 799	14.76 799

RAFT-FE	22.33 799	17.12 800	15.83 793	21.95 799	23.32 803	38.31 801	53.41 808	23.99 802	28.43 802	20.66 803	21.84 800	21.02 803	24.05 805	23.33 801	27.09 806	14.06 797	17.69 800	11.70 797	13.95 798	14.05 799	14.76 799

CasAABBNet	22.33 799	17.11 799	15.84 795	21.94 798	23.28 801	38.30 800	53.40 806	24.05 804	28.44 804	20.66 803	21.86 802	21.03 805	24.04 804	23.35 803	27.03 805	14.06 797	17.69 800	11.70 797	13.94 797	14.04 798	14.76 799

Hybrid-DGEV	22.38 803	17.26 805	16.15 798	21.92 797	23.29 802	38.36 804	53.40 806	24.38 809	28.67 808	20.64 802	21.89 803	21.01 802	24.05 805	23.35 803	27.12 808	14.08 801	17.70 803	11.71 801	13.99 801	14.01 797	14.70 798

Selective-RAFT-Error	22.39 804	17.14 803	16.01 797	22.00 801	23.34 805	38.37 805	53.36 805	24.24 808	28.53 806	20.80 806	21.94 805	20.94 801	24.02 803	23.48 807	27.33 809	14.07 800	17.70 803	11.70 797	13.93 796	14.05 799	14.83 802

FlowAnything	22.34 802	17.13 802	15.98 796	22.00 801	23.23 800	38.39 807	53.32 804	24.19 806	28.48 805	21.00 808	21.93 804	20.83 800	23.97 802	23.44 806	26.83 802	14.04 796	17.80 805	11.63 796	14.08 802	14.00 796	14.65 795

MEDIAN_ROB	20.38 798	24.05 808	23.36 806	21.18 796	21.62 799	10.51 785	8.17 785	17.68 799	15.46 799	20.04 800	19.65 796	20.30 798	20.16 798	21.17 797	21.03 800	23.81 810	21.77 806	24.98 811	23.75 811	25.01 810	23.94 811

zzzz2	33.77 810	25.93 809	24.41 807	33.32 806	35.10 809	58.15 810	80.98 812	36.98 813	42.68 810	31.82 812	33.40 811	31.44 812	36.00 810	34.74 809	40.15 810	21.20 807	26.75 807	17.85 806	21.11 809	21.10 808	22.26 809

noway5	33.77 810	25.93 809	24.41 807	33.32 806	35.10 809	58.15 810	80.98 812	36.98 813	42.68 810	31.82 812	33.40 811	31.44 812	36.00 810	34.74 809	40.15 810	21.20 807	26.75 807	17.85 806	21.11 809	21.10 808	22.26 809

zzzzzz3	32.40 808	13.78 796	19.88 804	39.27 808	40.27 811	57.81 808	73.58 811	33.27 811	42.65 809	31.40 810	32.97 809	30.93 810	36.54 812	37.48 811	43.96 812	20.77 805	26.80 809	16.44 804	20.72 807	13.41 794	16.16 803

zzz1	32.42 809	13.80 797	20.04 805	39.27 808	40.27 811	57.84 809	73.53 810	33.30 812	42.71 812	31.42 811	32.98 810	30.95 811	36.54 812	37.50 812	43.97 813	20.78 806	26.81 810	16.46 805	20.73 808	13.42 795	16.17 804

AVERAGE_ROB	24.89 807	29.12 811	27.98 809	24.83 805	24.59 807	17.82 792	11.61 786	21.45 800	19.91 800	25.04 809	24.38 807	25.06 809	25.31 809	24.69 808	22.86 801	29.74 811	27.09 811	28.97 813	27.94 813	30.07 811	29.35 812

RSGM-EC	20.15 796	4.62 779	0.75 747	16.73 792	16.97 797	21.10 798	26.46 798	10.37 791	14.13 797	18.18 798	21.56 798	22.31 807	22.50 799	21.80 798	15.71 797	62.36 812	33.86 812	20.06 809	18.04 804	19.30 805	16.22 805

acva	20.15 796	4.62 779	0.75 747	16.73 792	16.97 797	21.10 798	26.46 798	10.37 791	14.13 797	18.18 798	21.56 798	22.31 807	22.50 799	21.80 798	15.71 797	62.36 812	33.86 812	20.06 809	18.04 804	19.30 805	16.22 805

test_example2	97.69 812	92.93 812	45.57 810	96.02 810	109.84 813	88.44 812	93.70 814	25.54 810	94.63 814	130.46 815	126.87 814	58.93 814	75.48 814	87.99 813	77.94 814	150.16 814	221.11 814	76.29 814	98.21 814	108.42 814	95.33 813

ccccc		285.89 813		366.70 813	366.78 814	118.88 814		113.97 815		125.77 814		120.54 815		252.62 815		382.79 815	352.84 815	254.30 815	222.62 815	426.61 815

Low-res two-view benchmark