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)	0.10 281	0.13 620	0.13 375	0.24 670	0.17 690	0.26 658	0.10 44	0.15 216	0.15 283	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 114	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 9	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 216	0.15 283	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 114	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 56	0.18 417	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.10 39	0.06 11	0.04 1	0.07 79	0.10 299	0.09 303	0.08 29	0.08 38	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 9	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 216	0.15 283	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 114	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 9	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 216	0.15 283	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.10 224	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 56	0.16 223	0.07 148	0.06 15	0.10 44	0.16 259	0.11 135	0.06 38	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.10 224	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 56	0.16 223	0.07 148	0.08 90	0.08 9	0.11 69	0.08 37	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

qwe	0.08 101	0.08 387	0.07 24	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.18 330	0.12 178	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.09 114	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	0.09 135	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.14 174	0.08 37	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.12 321	0.10 224	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	0.09 135	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.14 174	0.08 37	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.12 321	0.10 224	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

4.5_new	0.07 6	0.09 477	0.08 56	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.10 44	0.14 174	0.11 135	0.06 38	0.08 153	0.06 54	0.06 79	0.08 29	0.10 224	0.03 1	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.03 1

4.5w-stereo	0.07 6	0.09 477	0.08 56	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.10 44	0.14 174	0.11 135	0.06 38	0.08 153	0.06 54	0.06 79	0.08 29	0.10 224	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	0.09 135	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.14 174	0.08 37	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.12 321	0.10 224	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 56	0.16 223	0.07 148	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 70	0.07 96	0.07 79	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.10 224	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 56	0.16 223	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.10 99	0.07 96	0.06 26	0.09 264	0.06 79	0.08 29	0.09 114	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 56	0.15 125	0.06 42	0.10 229	0.07 5	0.12 99	0.11 135	0.08 158	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.11 224	0.10 224	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 62

3.25w	0.07 6	0.06 118	0.08 56	0.15 125	0.06 42	0.10 229	0.07 5	0.12 99	0.11 135	0.08 158	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.11 224	0.10 224	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 62

3.75w	0.07 6	0.07 235	0.08 56	0.16 223	0.07 148	0.07 40	0.09 27	0.16 259	0.10 99	0.07 96	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.09 67	0.10 224	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 24	0.15 125	0.07 148	0.09 165	0.06 1	0.14 174	0.11 135	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.07 196	0.10 134	0.09 114	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

3w_stereo	0.08 101	0.09 477	0.10 202	0.17 313	0.07 148	0.08 90	0.11 89	0.20 383	0.13 223	0.06 38	0.07 79	0.05 4	0.06 79	0.08 29	0.09 114	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

2w_stereo	0.08 101	0.08 387	0.09 135	0.16 223	0.06 42	0.09 165	0.10 44	0.20 383	0.15 283	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.06 2	0.10 224	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.03 1

1w_stereo	0.08 101	0.06 118	0.07 24	0.16 223	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.14 174	0.15 283	0.07 96	0.08 153	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 62

MonSter	0.07 6	0.06 118	0.06 9	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 216	0.15 283	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 114	0.04 6	0.03 1	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

4D-IteraStereo	0.10 281	0.07 235	0.10 202	0.18 417	0.07 148	0.09 165	0.15 383	0.18 330	0.15 283	0.10 265	0.11 288	0.10 299	0.07 196	0.12 321	0.09 114	0.05 52	0.03 1	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.05 215

FORCE_4.7	0.07 6	0.08 387	0.05 2	0.20 572	0.07 148	0.08 90	0.12 136	0.11 69	0.08 37	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.06 3	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.03 1

F4.4	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.17 313	0.05 2	0.07 40	0.11 89	0.15 216	0.04 2	0.05 2	0.08 153	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.07 10	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

FORCE_4.6	0.07 6	0.07 235	0.06 9	0.17 313	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.12 99	0.08 37	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.06 79	0.08 29	0.06 3	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

F5.5	0.07 6	0.06 118	0.06 9	0.19 503	0.06 42	0.09 165	0.11 89	0.14 174	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.07 150	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 99	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.08 212	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 99	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.08 212	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	0.13 138	0.06 11	0.06 38	0.06 26	0.08 212	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	0.13 138	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.08 212	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 62

FORCE_4.5	0.07 6	0.07 235	0.05 2	0.17 313	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.15 216	0.06 11	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.07 196	0.08 29	0.07 10	0.06 186	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 24	0.18 417	0.06 42	0.10 229	0.11 89	0.12 99	0.05 4	0.06 38	0.07 79	0.08 212	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 9	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.12 99	0.05 4	0.05 2	0.06 26	0.06 54	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 62

FORCE_6	0.07 6	0.07 235	0.04 1	0.18 417	0.05 2	0.10 229	0.10 44	0.12 99	0.06 11	0.06 38	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.07 10	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

AnonStereo	0.09 199	0.08 387	0.09 135	0.17 313	0.07 148	0.09 165	0.11 89	0.20 383	0.14 253	0.09 214	0.08 153	0.06 54	0.05 19	0.13 384	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.05 215

rgla	0.07 6	0.06 118	0.06 9	0.17 313	0.07 148	0.09 165	0.10 44	0.09 26	0.08 37	0.07 96	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 62

416test	0.07 6	0.07 235	0.06 9	0.17 313	0.07 148	0.10 229	0.10 44	0.09 26	0.08 37	0.07 96	0.07 79	0.05 4	0.07 196	0.09 67	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 62

LACA_dic	0.07 6	0.10 546	0.08 56	0.13 18	0.05 2	0.08 90	0.11 89	0.08 14	0.09 70	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 186	0.05 215

GEAR-Net	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.18 417	0.07 148	0.10 229	0.13 214	0.10 39	0.10 99	0.08 158	0.08 153	0.06 54	0.05 19	0.13 384	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

GELT-Stereo	0.09 199	0.06 118	0.10 202	0.18 417	0.07 148	0.07 40	0.15 383	0.21 406	0.17 358	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.08 261	0.10 134	0.07 10	0.04 6	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.03 1

noway7	0.11 330	0.07 235	0.14 425	0.20 572	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.28 558	0.17 358	0.11 308	0.12 310	0.08 212	0.07 196	0.10 134	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.05 215

monster_256*512	0.11 330	0.07 235	0.09 135	0.21 612	0.10 503	0.13 394	0.17 485	0.27 533	0.19 408	0.12 348	0.12 310	0.09 264	0.07 196	0.10 134	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.05 215

over-6	0.08 101	0.07 235	0.08 56	0.17 313	0.05 2	0.10 229	0.09 27	0.17 298	0.11 135	0.06 38	0.07 79	0.07 150	0.09 303	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 186	0.05 215

over v1	0.07 6	0.07 235	0.07 24	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.08 9	0.10 39	0.05 4	0.06 38	0.06 26	0.07 150	0.10 344	0.11 224	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 186	0.05 215

over-8	0.07 6	0.07 235	0.07 24	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.08 9	0.13 138	0.05 4	0.06 38	0.05 7	0.07 150	0.09 303	0.11 224	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 186	0.05 215

small-0shot	0.07 6	0.05 35	0.09 135	0.14 68	0.07 148	0.06 15	0.13 214	0.09 26	0.08 37	0.05 2	0.10 234	0.06 54	0.06 79	0.06 2	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

over-9	0.07 6	0.07 235	0.07 24	0.18 417	0.05 2	0.08 90	0.08 9	0.13 138	0.06 11	0.06 38	0.05 7	0.07 150	0.09 303	0.11 224	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 186	0.05 215

anonymous	0.08 101	0.05 35	0.12 327	0.16 223	0.08 255	0.05 4	0.12 136	0.11 69	0.14 253	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.04 1	0.07 7	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

WAFT-Stereo (ZS)	0.07 6	0.05 35	0.09 135	0.12 7	0.07 148	0.09 165	0.15 383	0.07 8	0.07 28	0.06 38	0.10 234	0.05 4	0.07 196	0.06 2	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

testmc14	0.07 6	0.05 35	0.06 9	0.15 125	0.05 2	0.09 165	0.12 136	0.08 14	0.08 37	0.07 96	0.09 197	0.06 54	0.05 19	0.07 7	0.07 10	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

Anonymus	0.09 199	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.08 255	0.10 229	0.14 293	0.15 216	0.10 99	0.07 96	0.06 26	0.07 150	0.09 303	0.12 321	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.05 186	0.06 337

PhaseNet	0.09 199	0.06 118	0.10 202	0.15 125	0.08 255	0.10 229	0.14 293	0.20 383	0.12 178	0.07 96	0.08 153	0.09 264	0.10 344	0.13 384	0.12 390	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.05 215

TestStereo_HLe17	0.10 281	0.05 35	0.12 327	0.13 18	0.07 148	0.11 288	0.14 293	0.21 406	0.15 283	0.11 308	0.14 350	0.11 333	0.09 303	0.13 384	0.13 431	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.07 415	0.06 337

GGDA	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.13 18	0.07 148	0.12 347	0.14 293	0.19 363	0.19 408	0.13 384	0.20 459	0.12 359	0.09 303	0.12 321	0.12 390	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.06 324	0.07 428

TestStereo-Hl	0.11 330	0.06 118	0.11 273	0.14 68	0.08 255	0.15 469	0.14 293	0.20 383	0.18 379	0.13 384	0.17 404	0.12 359	0.11 387	0.14 425	0.13 431	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.06 324	0.06 337

MCSU-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.06 9	0.15 125	0.05 2	0.09 165	0.12 136	0.10 39	0.09 70	0.07 96	0.07 79	0.07 150	0.05 19	0.10 134	0.07 10	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.03 1

quiztm	0.08 101	0.08 387	0.08 56	0.18 417	0.07 148	0.09 165	0.14 293	0.14 174	0.13 223	0.07 96	0.07 79	0.05 4	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 186	0.03 1

MGA	0.07 6	0.04 1	0.11 273	0.13 18	0.06 42	0.08 90	0.09 27	0.12 99	0.08 37	0.05 2	0.06 26	0.06 54	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 186	0.05 215

CAR	0.07 6	0.05 35	0.09 135	0.14 68	0.06 42	0.07 40	0.08 9	0.12 99	0.08 37	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

MSE-Stereo	0.07 6	0.04 1	0.09 135	0.13 18	0.06 42	0.07 40	0.08 9	0.12 99	0.08 37	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

PointNet	0.08 101	0.06 118	0.07 24	0.15 125	0.07 148	0.09 165	0.14 293	0.11 69	0.08 37	0.05 2	0.08 153	0.08 212	0.09 303	0.09 67	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

TS12	0.08 101	0.06 118	0.09 135	0.21 612	0.07 148	0.12 347	0.12 136	0.11 69	0.09 70	0.10 265	0.10 234	0.08 212	0.10 344	0.09 67	0.12 390	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

DF	0.08 101	0.06 118	0.10 202	0.15 125	0.06 42	0.11 288	0.12 136	0.11 69	0.12 178	0.09 214	0.10 234	0.10 299	0.08 261	0.11 224	0.09 114	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

aanet-new-90k	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.19 503	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.13 138	0.13 223	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.07 196	0.11 224	0.07 10	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.03 1

aanet-new-60k	0.08 101	0.07 235	0.08 56	0.18 417	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.09 26	0.14 253	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.07 196	0.11 224	0.08 38	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	0.09 135	0.17 313	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.11 69	0.10 99	0.07 96	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.10 134	0.07 10	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

aanet-new-78k	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.19 503	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.11 69	0.13 223	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.07 10	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.03 1

aanet-new-40k	0.07 6	0.08 387	0.08 56	0.17 313	0.07 148	0.08 90	0.13 214	0.10 39	0.10 99	0.07 96	0.09 197	0.06 54	0.05 19	0.08 29	0.07 10	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

aanet-new-36k	0.08 101	0.07 235	0.10 202	0.17 313	0.06 42	0.09 165	0.13 214	0.12 99	0.14 253	0.08 158	0.08 153	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

aanet-new-34k	0.08 101	0.06 118	0.09 135	0.17 313	0.05 2	0.08 90	0.13 214	0.12 99	0.13 223	0.09 214	0.08 153	0.07 150	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

aanet-32k-new	0.08 101	0.07 235	0.08 56	0.19 503	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.11 69	0.13 223	0.07 96	0.08 153	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.04 62

aanet-new-32k	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.18 417	0.06 42	0.10 229	0.11 89	0.10 39	0.09 70	0.07 96	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.11 224	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

aanet-new-30k	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.18 417	0.06 42	0.10 229	0.11 89	0.10 39	0.09 70	0.07 96	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.11 224	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

aanet-new-28k	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.18 417	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.09 70	0.09 214	0.08 153	0.08 212	0.06 79	0.12 321	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT26K	0.07 6	0.07 235	0.07 24	0.16 223	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.09 70	0.06 38	0.09 197	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

aanet-new-24k	0.08 101	0.08 387	0.08 56	0.17 313	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.10 39	0.11 135	0.09 214	0.09 197	0.06 54	0.07 196	0.09 67	0.07 10	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

aanet-new-16k	0.08 101	0.08 387	0.08 56	0.18 417	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.13 138	0.13 223	0.08 158	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

aanet-new-10k	0.08 101	0.08 387	0.08 56	0.19 503	0.07 148	0.08 90	0.13 214	0.15 216	0.12 178	0.07 96	0.08 153	0.07 150	0.07 196	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

aanet-new-12k	0.08 101	0.10 546	0.07 24	0.20 572	0.08 255	0.08 90	0.12 136	0.12 99	0.14 253	0.08 158	0.08 153	0.05 4	0.07 196	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.04 62

aanet-new-14k	0.08 101	0.09 477	0.08 56	0.19 503	0.07 148	0.07 40	0.10 44	0.14 174	0.15 283	0.06 38	0.08 153	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

aanet-new-8k	0.08 101	0.08 387	0.08 56	0.19 503	0.07 148	0.09 165	0.11 89	0.17 298	0.15 283	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

aanet-new	0.09 199	0.09 477	0.10 202	0.18 417	0.08 255	0.10 229	0.12 136	0.15 216	0.13 223	0.08 158	0.08 153	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.04 62

GCAP-Stereo-cres-4k	0.08 101	0.08 387	0.09 135	0.18 417	0.07 148	0.11 288	0.14 293	0.13 138	0.11 135	0.08 158	0.11 288	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-cres	0.08 101	0.05 35	0.08 56	0.15 125	0.06 42	0.10 229	0.14 293	0.13 138	0.12 178	0.07 96	0.08 153	0.07 150	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-22K	0.08 101	0.06 118	0.08 56	0.17 313	0.06 42	0.07 40	0.14 293	0.13 138	0.16 321	0.05 2	0.10 234	0.06 54	0.06 79	0.08 29	0.08 38	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-24K	0.07 6	0.06 118	0.07 24	0.15 125	0.06 42	0.10 229	0.15 383	0.12 99	0.11 135	0.06 38	0.11 288	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-5K	0.08 101	0.06 118	0.11 273	0.16 223	0.07 148	0.11 288	0.12 136	0.15 216	0.16 321	0.08 158	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-2K	0.08 101	0.06 118	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.11 288	0.13 214	0.14 174	0.14 253	0.08 158	0.13 335	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.03 1	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-3K	0.08 101	0.07 235	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.09 165	0.12 136	0.15 216	0.15 283	0.09 214	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.03 1	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-50K	0.08 101	0.07 235	0.18 567	0.16 223	0.06 42	0.06 15	0.13 214	0.13 138	0.13 223	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.08 29	0.08 38	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-25K	0.08 101	0.06 118	0.08 56	0.16 223	0.06 42	0.06 15	0.14 293	0.14 174	0.15 283	0.07 96	0.10 234	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.09 114	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GCAP-Stereo-DPT-FT	0.08 101	0.05 35	0.12 327	0.15 125	0.06 42	0.09 165	0.13 214	0.12 99	0.12 178	0.07 96	0.09 197	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

PipStereo	0.07 6	0.04 1	0.09 135	0.13 18	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.06 2	0.07 28	0.06 38	0.05 7	0.09 264	0.05 19	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 186	0.05 215

PSi22b	0.06 1	0.04 1	0.09 135	0.13 18	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.06 2	0.06 11	0.06 38	0.06 26	0.08 212	0.05 19	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

PSi22a	0.06 1	0.04 1	0.09 135	0.12 7	0.05 2	0.06 15	0.11 89	0.06 2	0.06 11	0.06 38	0.06 26	0.06 54	0.05 19	0.08 29	0.09 114	0.07 381	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 62

LACA3	0.07 6	0.08 387	0.08 56	0.13 18	0.05 2	0.09 165	0.11 89	0.08 14	0.09 70	0.08 158	0.06 26	0.07 150	0.07 196	0.08 29	0.07 10	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

PSi22	0.08 101	0.06 118	0.11 273	0.16 223	0.07 148	0.08 90	0.10 44	0.14 174	0.08 37	0.08 158	0.07 79	0.10 299	0.06 79	0.12 321	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.04 62

Foundation-i1c-attn	0.08 101	0.05 35	0.07 24	0.14 68	0.05 2	0.09 165	0.12 136	0.13 138	0.10 99	0.09 214	0.10 234	0.10 299	0.07 196	0.08 29	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

Foundation-i1b	0.08 101	0.05 35	0.07 24	0.14 68	0.05 2	0.09 165	0.12 136	0.13 138	0.10 99	0.09 214	0.10 234	0.10 299	0.06 79	0.07 7	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

Foundation-i1a	0.08 101	0.05 35	0.08 56	0.13 18	0.05 2	0.13 394	0.13 214	0.12 99	0.10 99	0.11 308	0.11 288	0.11 333	0.06 79	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 62

LiteMatch	0.09 199	0.06 118	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.10 229	0.15 383	0.13 138	0.08 37	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.16 533	0.10 134	0.14 475	0.07 381	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.06 324	0.06 337

Lsterematch	0.11 330	0.06 118	0.11 273	0.16 223	0.07 148	0.13 394	0.15 383	0.14 174	0.18 379	0.16 470	0.18 433	0.15 440	0.16 533	0.13 384	0.14 475	0.07 381	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.06 324	0.06 337

Foundation-i1	0.09 199	0.04 1	0.10 202	0.14 68	0.06 42	0.10 229	0.13 214	0.16 259	0.15 283	0.10 265	0.10 234	0.11 333	0.07 196	0.07 7	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.05 186	0.05 215

Foundation-i32	0.06 1	0.04 1	0.09 135	0.13 18	0.04 1	0.06 15	0.12 136	0.06 2	0.05 4	0.06 38	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.07 7	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

Selective-IGEV-i32	0.07 6	0.06 118	0.09 135	0.17 313	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.13 138	0.08 37	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.04 1	0.10 134	0.09 114	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 9	0.15 125	0.06 42	0.09 165	0.10 44	0.11 69	0.11 135	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 261	0.09 67	0.07 10	0.07 381	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.04 50	0.04 62

LACA1	0.07 6	0.07 235	0.07 24	0.14 68	0.05 2	0.09 165	0.11 89	0.10 39	0.07 28	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.08 261	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 62

Test_v1	0.07 6	0.04 1	0.06 9	0.13 18	0.06 42	0.09 165	0.10 44	0.15 216	0.12 178	0.06 38	0.05 7	0.04 1	0.05 19	0.08 29	0.10 224	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

gcap_with_dpt	0.08 101	0.06 118	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.10 229	0.12 136	0.14 174	0.14 253	0.08 158	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

Hybrid-DGEV-03	0.11 330	0.06 118	0.09 135	0.18 417	0.08 255	0.16 500	0.14 293	0.15 216	0.14 253	0.13 384	0.17 404	0.12 359	0.09 303	0.13 384	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.08 445	0.06 320	0.05 186	0.04 62

DispViT+	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.13 18	0.06 42	0.05 4	0.11 89	0.18 330	0.16 321	0.09 214	0.08 153	0.07 150	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.06 186	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 56	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.14 293	0.07 8	0.10 99	0.05 2	0.05 7	0.04 1	0.06 79	0.07 7	0.09 114	0.04 6	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

Pro-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 56	0.15 125	0.08 255	0.08 90	0.12 136	0.07 8	0.08 37	0.06 38	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

WQFJA1++	0.08 101	0.04 1	0.11 273	0.14 68	0.07 148	0.11 288	0.11 89	0.12 99	0.07 28	0.07 96	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.10 134	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.06 337

BridgeDepth_RVC	0.07 6	0.04 1	0.09 135	0.11 1	0.05 2	0.10 229	0.10 44	0.14 174	0.09 70	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.08 261	0.07 7	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.05 186	0.04 62
Tongfan Guan, Jiaxin Guo, Chen Wang, Yun-Hui Liu: BridgeDepth: Bridging Monocular and Stereo Reasoning with Latent Alignment. ICCV 2025 Highlight
NLSM3	0.09 199	0.07 235	0.08 56	0.20 572	0.08 255	0.11 288	0.16 451	0.18 330	0.17 358	0.06 38	0.08 153	0.08 212	0.09 303	0.09 67	0.11 311	0.04 6	0.04 25	0.06 221	0.07 428	0.03 1	0.04 62

VIP-Stereo	0.07 6	0.07 235	0.08 56	0.15 125	0.06 42	0.11 288	0.10 44	0.11 69	0.11 135	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

GEAStereo	0.08 101	0.06 118	0.09 135	0.13 18	0.08 255	0.08 90	0.14 293	0.10 39	0.10 99	0.08 158	0.10 234	0.06 54	0.04 1	0.11 224	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

GSStereo	0.08 101	0.06 118	0.09 135	0.13 18	0.08 255	0.08 90	0.14 293	0.11 69	0.12 178	0.08 158	0.10 234	0.05 4	0.04 1	0.11 224	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

GS-Stereo							0.14 293	0.11 69	0.12 178	0.08 158	0.10 234	0.05 4	0.04 1	0.11 224	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

gasm-f	0.08 101	0.05 35	0.08 56	0.13 18	0.08 255	0.08 90	0.14 293	0.10 39	0.10 99	0.08 158	0.10 234	0.06 54	0.05 19	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.05 215

FE-Mocha	0.09 199	0.06 118	0.14 425	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.19 363	0.16 321	0.10 265	0.09 197	0.07 150	0.07 196	0.09 67	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.05 215

DLNR-FE	10.51 790	2.29 774	19.85 804	120.28 812	13.21 795	0.06 15	0.13 214	0.24 481	0.10 99	0.08 158	0.10 234	0.09 264	0.07 196	0.10 134	0.09 114	0.13 658	0.04 25	0.06 221	0.04 66	53.18 814	0.04 62

IGEV-FE	0.09 199	0.05 35	0.13 375	0.14 68	0.08 255	0.12 347	0.13 214	0.17 298	0.11 135	0.10 265	0.06 26	0.09 264	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.05 215

DDF-Stereo	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.10 503	0.05 4	0.13 214	0.09 26	0.14 253	0.06 38	0.06 26	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.08 491	0.05 215

252Zero-FE	0.08 101	0.04 1	0.10 202	0.13 18	0.07 148	0.13 394	0.11 89	0.13 138	0.14 253	0.07 96	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

Zero-FE251	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.13 18	0.06 42	0.12 347	0.12 136	0.11 69	0.10 99	0.07 96	0.08 153	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

Wavelet-MonSter	0.07 6	0.05 35	0.07 24	0.16 223	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.10 39	0.08 37	0.06 38	0.07 79	0.07 150	0.07 196	0.09 67	0.09 114	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

DA	0.09 199	0.07 235	0.07 24	0.19 503	0.08 255	0.10 229	0.13 214	0.13 138	0.12 178	0.08 158	0.10 234	0.10 299	0.08 261	0.09 67	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 186	0.04 62

Monster-pub-mixall	0.07 6	0.04 1	0.09 135	0.13 18	0.06 42	0.06 15	0.08 9	0.12 99	0.07 28	0.06 38	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.05 186	0.05 215

Replicate-Monster	0.07 6	0.05 35	0.09 135	0.14 68	0.06 42	0.09 165	0.09 27	0.14 174	0.12 178	0.05 2	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.08 29	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 62

zero-FE	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.10 503	0.05 4	0.13 214	0.09 26	0.14 253	0.07 96	0.06 26	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.08 491	0.05 215

GGEV	0.09 199	0.07 235	0.07 24	0.19 503	0.08 255	0.10 229	0.13 214	0.13 138	0.12 178	0.08 158	0.10 234	0.10 299	0.08 261	0.09 67	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 186	0.04 62

2.25w	0.07 6	0.07 235	0.08 56	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.09 27	0.10 39	0.15 283	0.08 158	0.10 234	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 62

2.75w_new	0.07 6	0.07 235	0.07 24	0.13 18	0.06 42	0.08 90	0.08 9	0.18 330	0.13 223	0.08 158	0.08 153	0.06 54	0.06 79	0.09 67	0.11 311	0.04 6	0.04 25	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 62

monsterstereo	0.08 101	0.06 118	0.07 24	0.16 223	0.06 42	0.08 90	0.10 44	0.16 259	0.12 178	0.07 96	0.08 153	0.06 54	0.07 196	0.08 29	0.09 114	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 9	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.09 27	0.13 138	0.09 70	0.09 214	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.03 1	0.04 62

IGEV	0.08 101	0.04 1	0.09 135	0.13 18	0.06 42	0.09 165	0.12 136	0.14 174	0.10 99	0.06 38	0.09 197	0.07 150	0.05 19	0.09 67	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

xyz-stereo-finetune2	0.11 330	0.07 235	0.13 375	0.13 18	0.07 148	0.11 288	0.19 583	0.17 298	0.12 178	0.15 440	0.15 367	0.17 479	0.13 458	0.13 384	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.05 216	0.04 50	0.06 337

xyz-stereo-finetune	0.11 330	0.08 387	0.13 375	0.14 68	0.06 42	0.10 229	0.19 583	0.18 330	0.19 408	0.12 348	0.14 350	0.15 440	0.11 387	0.13 384	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.05 216	0.04 50	0.05 215

111111	0.07 6	0.05 35	0.10 202	0.17 313	0.06 42	0.05 4	0.10 44	0.11 69	0.10 99	0.06 38	0.06 26	0.07 150	0.05 19	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.07 415	0.06 337

LG-Stereo_L2	0.07 6	0.05 35	0.10 202	0.14 68	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.09 26	0.10 99	0.06 38	0.04 1	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 38	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	0.11 273	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 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 62

MLG-Stereo_test3	0.07 6	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.10 44	0.08 14	0.06 11	0.06 38	0.04 1	0.06 54	0.06 79	0.08 29	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

MLG-Stereo_test2	0.07 6	0.04 1	0.10 202	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.09 26	0.04 2	0.06 38	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 186	0.05 215

MLG-Stereo_test1	0.06 1	0.05 35	0.08 56	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 54	0.05 19	0.09 67	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 215

MLG-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.09 135	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 54	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 215

LG-G_1	0.07 6	0.04 1	0.11 273	0.15 125	0.06 42	0.09 165	0.08 9	0.08 14	0.06 11	0.06 38	0.06 26	0.07 150	0.07 196	0.11 224	0.08 38	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

LG-G	0.07 6	0.04 1	0.11 273	0.15 125	0.06 42	0.09 165	0.08 9	0.08 14	0.06 11	0.06 38	0.06 26	0.07 150	0.07 196	0.11 224	0.08 38	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

LGtest1	0.07 6	0.05 35	0.11 273	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.09 27	0.08 14	0.06 11	0.06 38	0.04 1	0.06 54	0.07 196	0.10 134	0.09 114	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.06 337

LG-Stereo_Zeroshot	0.07 6	0.06 118	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.04 1	0.13 214	0.10 39	0.10 99	0.05 2	0.11 288	0.07 150	0.05 19	0.07 7	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

SGD-Stereo	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.14 68	0.06 42	0.12 347	0.12 136	0.11 69	0.12 178	0.07 96	0.09 197	0.09 264	0.09 303	0.08 29	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

MM-Stereo_test2	0.09 199	0.07 235	0.09 135	0.19 503	0.08 255	0.12 347	0.18 536	0.15 216	0.14 253	0.07 96	0.10 234	0.07 150	0.06 79	0.12 321	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.04 62

HART	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.18 417	0.07 148	0.10 229	0.16 451	0.13 138	0.11 135	0.09 214	0.10 234	0.08 212	0.05 19	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.05 186	0.04 62

GREAT-IGEV	0.07 6	0.06 118	0.09 135	0.13 18	0.07 148	0.07 40	0.14 293	0.10 39	0.09 70	0.06 38	0.08 153	0.06 54	0.05 19	0.10 134	0.07 10	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62
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	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.13 18	0.09 384	0.09 165	0.14 293	0.22 433	0.11 135	0.20 557	0.17 404	0.14 412	0.10 344	0.16 478	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.08 512	0.07 415	0.06 337

CoSv	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.13 18	0.09 384	0.09 165	0.14 293	0.22 433	0.11 135	0.20 557	0.17 404	0.14 412	0.10 344	0.16 478	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.08 512	0.07 415	0.06 337

DEFOM-Stereo_RVC	0.08 101	0.07 235	0.09 135	0.22 637	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.10 99	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.11 224	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 324	0.04 62

FoundationStereo	0.06 1	0.04 1	0.08 56	0.13 18	0.05 2	0.09 165	0.13 214	0.06 2	0.09 70	0.05 2	0.05 7	0.06 54	0.04 1	0.07 7	0.07 10	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

StereoAnything_RVC	0.07 6	0.16 654	0.17 532	0.11 1	0.05 2	0.06 15	0.11 89	0.08 14	0.08 37	0.06 38	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.08 466	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 186	0.04 62

AIO_rvc	0.07 6	0.06 118	0.08 56	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.14 293	0.09 26	0.08 37	0.07 96	0.08 153	0.07 150	0.04 1	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

HUF	0.08 101	0.05 35	0.08 56	0.14 68	0.06 42	0.09 165	0.13 214	0.13 138	0.13 223	0.07 96	0.07 79	0.09 264	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

AIO_test	0.07 6	0.06 118	0.07 24	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.14 293	0.10 39	0.10 99	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.08 29	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

castereo++	0.08 101	0.06 118	0.08 56	0.15 125	0.05 2	0.14 444	0.11 89	0.11 69	0.15 283	0.07 96	0.07 79	0.08 212	0.06 79	0.08 29	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

castereo	0.09 199	0.06 118	0.11 273	0.15 125	0.06 42	0.11 288	0.14 293	0.14 174	0.18 379	0.08 158	0.10 234	0.11 333	0.08 261	0.09 67	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

GIP-stereo	0.08 101	0.06 118	0.11 273	0.15 125	0.07 148	0.09 165	0.13 214	0.15 216	0.11 135	0.07 96	0.08 153	0.05 4	0.04 1	0.10 134	0.07 10	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

fffft	0.09 199	0.06 118	0.12 327	0.16 223	0.07 148	0.09 165	0.16 451	0.12 99	0.11 135	0.09 214	0.07 79	0.09 264	0.06 79	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.05 215
1: 1. 1
DEFOM-Stereo	0.07 6	0.05 35	0.07 24	0.14 68	0.06 42	0.09 165	0.13 214	0.07 8	0.13 223	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 62

SMoEStereo_RVC	0.08 101	0.06 118	0.12 327	0.16 223	0.07 148	0.09 165	0.13 214	0.11 69	0.14 253	0.09 214	0.07 79	0.07 150	0.07 196	0.12 321	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

tt45	0.09 199	0.06 118	0.11 273	0.15 125	0.07 148	0.12 347	0.15 383	0.13 138	0.12 178	0.09 214	0.06 26	0.08 212	0.06 79	0.13 384	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

999	0.09 199	0.06 118	0.13 375	0.15 125	0.08 255	0.10 229	0.14 293	0.15 216	0.12 178	0.10 265	0.08 153	0.08 212	0.08 261	0.16 478	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.06 337

mms	0.09 199	0.07 235	0.08 56	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.15 383	0.12 99	0.11 135	0.09 214	0.09 197	0.08 212	0.06 79	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.05 216	0.04 50	0.04 62

ours_stereo	0.09 199	0.07 235	0.09 135	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.16 451	0.11 69	0.12 178	0.08 158	0.10 234	0.08 212	0.06 79	0.12 321	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

tg	0.10 281	0.06 118	0.10 202	0.18 417	0.08 255	0.11 288	0.16 451	0.20 383	0.12 178	0.08 158	0.11 288	0.11 333	0.07 196	0.11 224	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.08 445	0.08 512	0.04 50	0.04 62

dual_stereo	0.07 6	0.05 35	0.08 56	0.15 125	0.05 2	0.05 4	0.13 214	0.12 99	0.08 37	0.07 96	0.06 26	0.05 4	0.05 19	0.07 7	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 62

WCG-NET	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.06 42	0.11 288	0.14 293	0.13 138	0.14 253	0.07 96	0.09 197	0.07 150	0.06 79	0.13 384	0.08 38	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 56	0.18 417	0.06 42	0.05 4	0.10 44	0.11 69	0.11 135	0.06 38	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

Pointernet	0.09 199	0.05 35	0.10 202	0.16 223	0.08 255	0.13 394	0.10 44	0.15 216	0.18 379	0.09 214	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.11 224	0.10 224	0.08 466	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 324	0.05 215

U	0.08 101	0.07 235	0.10 202	0.19 503	0.10 503	0.10 229	0.13 214	0.12 99	0.17 358	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.07 7	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.06 324	0.05 215

IGEV-BASED-STEREO-	0.09 199	0.10 546	0.32 672	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.14 293	0.11 69	0.10 99	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.04 1	0.11 224	0.07 10	0.12 639	0.04 25	0.07 348	0.05 216	0.05 186	0.05 215

IGEV-Stereo+	0.07 6	0.04 1	0.08 56	0.15 125	0.06 42	0.04 1	0.09 27	0.10 39	0.09 70	0.06 38	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.06 2	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.06 337

WCG-NET（raft）	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.06 42	0.11 288	0.13 214	0.15 216	0.12 178	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.06 79	0.13 384	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

RSM++	0.08 101	0.06 118	0.09 135	0.17 313	0.07 148	0.09 165	0.12 136	0.11 69	0.11 135	0.08 158	0.06 26	0.07 150	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.03 1

RSM	0.08 101	0.06 118	0.09 135	0.17 313	0.07 148	0.08 90	0.12 136	0.12 99	0.10 99	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.11 224	0.09 114	0.04 6	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

RAFT-Stereo-weight	0.09 199	0.06 118	0.11 273	0.16 223	0.07 148	0.09 165	0.14 293	0.19 363	0.16 321	0.11 308	0.10 234	0.08 212	0.06 79	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.04 62

gcap-zeroshot	0.08 101	0.06 118	0.11 273	0.15 125	0.07 148	0.12 347	0.13 214	0.15 216	0.16 321	0.08 158	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 62

test_for_model	0.08 101	0.06 118	0.11 273	0.16 223	0.07 148	0.11 288	0.12 136	0.15 216	0.16 321	0.08 158	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 62

H2IRNET	0.10 281	0.09 477	0.10 202	0.18 417	0.09 384	0.12 347	0.15 383	0.14 174	0.21 449	0.10 265	0.10 234	0.10 299	0.11 387	0.10 134	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.08 445	0.08 512	0.06 324	0.05 215

MGS-Stereo	0.09 199	0.07 235	0.12 327	0.16 223	0.08 255	0.09 165	0.15 383	0.12 99	0.12 178	0.07 96	0.10 234	0.08 212	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.05 215

IGEV++	0.08 101	0.06 118	0.09 135	0.18 417	0.07 148	0.10 229	0.13 214	0.10 39	0.10 99	0.08 158	0.08 153	0.06 54	0.05 19	0.13 384	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

ff7	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

ffff	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

11t	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

IGEV_Zeroshot_test	0.09 199	0.05 35	0.13 375	0.14 68	0.08 255	0.12 347	0.13 214	0.17 298	0.11 135	0.10 265	0.06 26	0.09 264	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.05 215

MSKI-zero shot	0.09 199	0.05 35	0.09 135	0.16 223	0.07 148	0.10 229	0.13 214	0.15 216	0.14 253	0.09 214	0.09 197	0.09 264	0.06 79	0.12 321	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

DLNR_Zeroshot_test	10.48 789	2.27 773	19.78 803	120.28 812	13.29 796	0.06 15	0.13 214	0.24 481	0.10 99	0.08 158	0.10 234	0.09 264	0.07 196	0.10 134	0.09 114	0.13 658	0.04 25	0.06 221	0.04 66	52.68 813	0.04 62

CASnet	0.09 199	0.09 477	0.09 135	0.19 503	0.06 42	0.07 40	0.11 89	0.18 330	0.14 253	0.11 308	0.10 234	0.09 264	0.07 196	0.10 134	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.10 588	0.08 512	0.06 324	0.03 1
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
testlalala	0.08 101	0.06 118	0.11 273	0.15 125	0.07 148	0.12 347	0.13 214	0.15 216	0.16 321	0.08 158	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.03 1	0.04 62

AEACV	0.09 199	0.05 35	0.08 56	0.14 68	0.13 625	0.14 444	0.13 214	0.15 216	0.09 70	0.07 96	0.09 197	0.07 150	0.08 261	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.04 62

Any-RAFT	0.10 281	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.07 148	0.13 394	0.14 293	0.21 406	0.15 283	0.11 308	0.12 310	0.13 391	0.10 344	0.13 384	0.10 224	0.07 381	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.05 215

RAFT-Test	0.09 199	0.06 118	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.13 223	0.09 214	0.10 234	0.11 333	0.09 303	0.12 321	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

HH	0.09 199	0.06 118	0.13 375	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.16 451	0.15 216	0.10 99	0.08 158	0.10 234	0.08 212	0.07 196	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.04 62

HanStereo	0.09 199	0.06 118	0.13 375	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.16 451	0.15 216	0.10 99	0.08 158	0.10 234	0.08 212	0.07 196	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.04 62

LoS_RVC	0.08 101	0.05 35	0.07 24	0.15 125	0.07 148	0.08 90	0.15 383	0.12 99	0.11 135	0.08 158	0.09 197	0.06 54	0.09 303	0.10 134	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.04 62

CAS	0.08 101	0.04 1	0.07 24	0.17 313	0.08 255	0.10 229	0.13 214	0.12 99	0.09 70	0.09 214	0.10 234	0.08 212	0.06 79	0.09 67	0.09 114	0.08 466	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 186	0.04 62

anonymousdsp	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.17 313	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

CES	0.08 101	0.04 1	0.08 56	0.14 68	0.07 148	0.09 165	0.14 293	0.11 69	0.09 70	0.08 158	0.09 197	0.11 333	0.07 196	0.12 321	0.08 38	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.05 186	0.05 215

Selective-IGEV	0.07 6	0.06 118	0.09 135	0.17 313	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.13 138	0.08 37	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.04 1	0.10 134	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.03 1

EGLCR-Stereo	0.08 101	0.05 35	0.08 56	0.14 68	0.07 148	0.11 288	0.12 136	0.11 69	0.16 321	0.06 38	0.05 7	0.07 150	0.05 19	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

MC-Stereo	0.09 199	0.07 235	0.09 135	0.17 313	0.06 42	0.10 229	0.14 293	0.12 99	0.11 135	0.09 214	0.12 310	0.09 264	0.06 79	0.11 224	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

RCA-Stereo	0.09 199	0.06 118	0.09 135	0.16 223	0.06 42	0.09 165	0.13 214	0.18 330	0.14 253	0.10 265	0.11 288	0.08 212	0.07 196	0.12 321	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.04 62

DCANet-4	0.11 330	0.07 235	0.13 375	0.16 223	0.06 42	0.09 165	0.17 485	0.18 330	0.20 433	0.13 384	0.17 404	0.09 264	0.14 492	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

ccc-4	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

fff	0.10 281	0.06 118	0.12 327	0.15 125	0.07 148	0.09 165	0.17 485	0.16 259	0.21 449	0.13 384	0.17 404	0.10 299	0.11 387	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

ADStereo(finetuned)	0.10 281	0.06 118	0.13 375	0.16 223	0.06 42	0.09 165	0.17 485	0.16 259	0.20 433	0.13 384	0.18 433	0.10 299	0.12 422	0.12 321	0.12 390	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

RAFT+CT+SA	0.13 448	0.11 574	0.09 135	0.19 503	0.09 384	0.15 469	0.28 702	0.22 433	0.22 471	0.15 440	0.26 555	0.10 299	0.10 344	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.08 512	0.07 415	0.06 337

test_4	0.11 330	0.10 546	0.08 56	0.19 503	0.09 384	0.08 90	0.21 624	0.15 216	0.18 379	0.12 348	0.18 433	0.12 359	0.09 303	0.08 29	0.11 311	0.04 6	0.04 25	0.08 445	0.08 512	0.04 50	0.04 62

IGEV-Stereo	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.17 313	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.06 54	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337
Gangwei Xu, Xianqi Wang, Xiaohuan Ding, Xin Yang: Iterative Geometry Encoding Volume for Stereo Matching. CVPR 2023
iRaft-Stereo_20w	0.09 199	0.05 35	0.13 375	0.14 68	0.09 384	0.12 347	0.15 383	0.19 363	0.11 135	0.11 308	0.08 153	0.08 212	0.05 19	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.05 215

IPLG	0.11 330	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.14 293	0.20 383	0.15 283	0.13 384	0.18 433	0.07 150	0.07 196	0.14 425	0.14 475	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

MIPNet	0.11 330	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.12 347	0.14 293	0.21 406	0.25 518	0.12 348	0.10 234	0.09 264	0.07 196	0.13 384	0.13 431	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

test-3	0.09 199	0.06 118	0.10 202	0.18 417	0.07 148	0.07 40	0.14 293	0.12 99	0.16 321	0.10 265	0.08 153	0.08 212	0.08 261	0.11 224	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.05 216	0.04 50	0.04 62

test_1	0.09 199	0.06 118	0.10 202	0.18 417	0.07 148	0.07 40	0.14 293	0.12 99	0.16 321	0.10 265	0.08 153	0.08 212	0.08 261	0.11 224	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.05 216	0.04 50	0.04 62

test_3	0.11 330	0.09 477	0.10 202	0.21 612	0.08 255	0.13 394	0.25 681	0.14 174	0.21 449	0.10 265	0.10 234	0.09 264	0.10 344	0.08 29	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.08 445	0.07 428	0.04 50	0.04 62

LCNet	0.11 330	0.07 235	0.09 135	0.19 503	0.09 384	0.08 90	0.14 293	0.21 406	0.15 283	0.12 348	0.15 367	0.16 461	0.11 387	0.12 321	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.14 673

HHNet	0.11 330	0.06 118	0.16 506	0.15 125	0.14 645	0.07 40	0.13 214	0.20 383	0.18 379	0.15 440	0.25 541	0.11 333	0.09 303	0.13 384	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.08 445	0.06 320	0.05 186	0.09 556

AAGNet	0.12 417	0.08 387	0.17 532	0.19 503	0.09 384	0.08 90	0.13 214	0.19 363	0.13 223	0.16 470	0.21 479	0.13 391	0.14 492	0.11 224	0.14 475	0.06 186	0.04 25	0.09 538	0.06 320	0.06 324	0.05 215

STrans-v2	0.10 281	0.07 235	0.13 375	0.18 417	0.08 255	0.10 229	0.14 293	0.22 433	0.11 135	0.11 308	0.15 367	0.12 359	0.10 344	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.05 215

TransformOpticalFlow	0.10 281	0.08 387	0.13 375	0.18 417	0.07 148	0.09 165	0.15 383	0.19 363	0.16 321	0.12 348	0.16 384	0.11 333	0.11 387	0.11 224	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.05 215

NF-Stereo	0.11 330	0.07 235	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.10 229	0.13 214	0.23 455	0.19 408	0.12 348	0.17 404	0.12 359	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.12 637

OCTAStereo	0.11 330	0.07 235	0.14 425	0.17 313	0.09 384	0.10 229	0.13 214	0.23 455	0.19 408	0.12 348	0.17 404	0.12 359	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.11 615

NRIStereo	0.11 330	0.08 387	0.15 462	0.18 417	0.08 255	0.10 229	0.13 214	0.17 298	0.15 283	0.12 348	0.15 367	0.13 391	0.13 458	0.13 384	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.07 428

KYRaft	0.12 417	0.07 235	0.10 202	0.19 503	0.09 384	0.08 90	0.15 383	0.23 455	0.12 178	0.13 384	0.16 384	0.20 524	0.10 344	0.12 321	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.08 445	0.08 512	0.06 324	0.15 687

ASMatch	0.11 330	0.06 118	0.13 375	0.17 313	0.10 503	0.08 90	0.14 293	0.18 330	0.16 321	0.12 348	0.16 384	0.16 461	0.11 387	0.13 384	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.09 556

DEmStereo	0.12 417	0.06 118	0.14 425	0.14 68	0.10 503	0.16 500	0.15 383	0.16 259	0.24 493	0.17 484	0.23 502	0.12 359	0.14 492	0.12 321	0.14 475	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.05 215

SST-Stereo	0.11 330	0.07 235	0.16 506	0.18 417	0.09 384	0.06 15	0.12 136	0.18 330	0.10 99	0.15 440	0.18 433	0.13 391	0.12 422	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.09 538	0.06 320	0.07 415	0.06 337

RAFT_R40	0.11 330	0.07 235	0.15 462	0.18 417	0.09 384	0.06 15	0.13 214	0.17 298	0.15 283	0.14 415	0.18 433	0.15 440	0.12 422	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.09 538	0.06 320	0.06 324	0.05 215

DRaft	0.12 417	0.06 118	0.12 327	0.14 68	0.09 384	0.14 444	0.17 485	0.21 406	0.30 575	0.18 517	0.27 573	0.10 299	0.16 533	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.05 215

PFNet	0.12 417	0.06 118	0.17 532	0.18 417	0.08 255	0.09 165	0.15 383	0.26 518	0.20 433	0.16 470	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.13 384	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.05 215

RE-Stereo	0.11 330	0.07 235	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.10 229	0.13 214	0.23 455	0.19 408	0.12 348	0.17 404	0.12 359	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.11 615

Pruner-Stereo	0.11 330	0.07 235	0.12 327	0.17 313	0.09 384	0.06 15	0.12 136	0.18 330	0.17 358	0.14 415	0.19 449	0.13 391	0.10 344	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.08 505

TVStereo	0.11 330	0.07 235	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.10 229	0.13 214	0.23 455	0.19 408	0.12 348	0.17 404	0.12 359	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.11 615

DeepStereo_RVC	0.11 330	0.08 387	0.17 532	0.18 417	0.08 255	0.08 90	0.11 89	0.17 298	0.12 178	0.13 384	0.15 367	0.12 359	0.12 422	0.12 321	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.08 505

RAFT-RH_RVC	0.12 417	0.06 118	0.14 425	0.16 223	0.09 384	0.12 347	0.12 136	0.17 298	0.12 178	0.13 384	0.40 669	0.11 333	0.10 344	0.13 384	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.08 445	0.05 216	0.05 186	0.06 337

IRAFT_RVC	0.12 417	0.08 387	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.07 40	0.14 293	0.25 504	0.23 481	0.14 415	0.15 367	0.15 440	0.12 422	0.12 321	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.09 538	0.06 320	0.06 324	0.06 337

CRE-IMP	0.11 330	0.09 477	0.16 506	0.19 503	0.09 384	0.10 229	0.12 136	0.18 330	0.10 99	0.14 415	0.14 350	0.14 412	0.13 458	0.12 321	0.12 390	0.07 381	0.04 25	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.08 505

cross-raft	0.10 281	0.09 477	0.09 135	0.19 503	0.07 148	0.11 288	0.24 664	0.13 138	0.15 283	0.08 158	0.10 234	0.12 359	0.10 344	0.09 67	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

test-1	0.10 281	0.07 235	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.11 288	0.24 664	0.15 216	0.18 379	0.09 214	0.07 79	0.10 299	0.08 261	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.05 215

GMM-Stereo	0.11 330	0.07 235	0.10 202	0.18 417	0.09 384	0.08 90	0.14 293	0.24 481	0.16 321	0.11 308	0.15 367	0.13 391	0.11 387	0.11 224	0.11 311	0.05 52	0.04 25	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.09 556

iRaftStereo_RVC	0.10 281	0.07 235	0.10 202	0.17 313	0.09 384	0.11 288	0.17 485	0.18 330	0.12 178	0.09 214	0.11 288	0.10 299	0.07 196	0.11 224	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.08 445	0.08 512	0.04 50	0.04 62

CREStereo++_RVC	0.08 101	0.04 1	0.07 24	0.13 18	0.07 148	0.09 165	0.12 136	0.14 174	0.14 253	0.10 265	0.14 350	0.08 212	0.07 196	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.04 62
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	0.10 281	0.06 118	0.08 56	0.15 125	0.05 2	0.16 500	0.18 536	0.16 259	0.15 283	0.10 265	0.11 288	0.11 333	0.11 387	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.04 62

raft+_RVC	0.11 330	0.07 235	0.09 135	0.16 223	0.07 148	0.10 229	0.11 89	0.24 481	0.20 433	0.12 348	0.15 367	0.12 359	0.08 261	0.12 321	0.13 431	0.07 381	0.04 25	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.05 215

XX-TBD	0.09 199	0.06 118	0.07 24	0.14 68	0.07 148	0.13 394	0.16 451	0.14 174	0.14 253	0.11 308	0.12 310	0.09 264	0.08 261	0.10 134	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.05 215

DCANet	0.10 281	0.06 118	0.12 327	0.16 223	0.06 42	0.09 165	0.17 485	0.16 259	0.20 433	0.13 384	0.18 433	0.10 299	0.11 387	0.11 224	0.12 390	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

csc	0.10 281	0.06 118	0.12 327	0.15 125	0.07 148	0.09 165	0.17 485	0.16 259	0.21 449	0.13 384	0.17 404	0.10 299	0.11 387	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

cscssc	0.10 281	0.06 118	0.12 327	0.15 125	0.07 148	0.09 165	0.17 485	0.16 259	0.21 449	0.13 384	0.17 404	0.10 299	0.11 387	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

111	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.15 125	0.07 148	0.10 229	0.14 293	0.21 406	0.24 493	0.11 308	0.12 310	0.14 412	0.12 422	0.13 384	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.06 324	0.05 215

test_xeample3	0.09 199	0.07 235	0.12 327	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.14 253	0.10 265	0.07 79	0.08 212	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

RAFT-Stereo + iAFF	0.09 199	0.06 118	0.10 202	0.17 313	0.07 148	0.10 229	0.15 383	0.17 298	0.15 283	0.10 265	0.10 234	0.08 212	0.09 303	0.12 321	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.03 1

AFF-stereo	0.09 199	0.07 235	0.10 202	0.17 313	0.07 148	0.10 229	0.15 383	0.18 330	0.10 99	0.10 265	0.11 288	0.09 264	0.10 344	0.12 321	0.10 224	0.05 52	0.04 25	0.07 348	0.07 428	0.04 50	0.04 62

CFNet-RSSM	0.09 199	0.07 235	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.09 165	0.15 383	0.17 298	0.18 379	0.08 158	0.12 310	0.11 333	0.09 303	0.12 321	0.10 224	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.04 62

Gwc-CoAtRS	0.09 199	0.07 235	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.10 229	0.15 383	0.18 330	0.17 358	0.08 158	0.10 234	0.12 359	0.09 303	0.12 321	0.09 114	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.05 215

CREStereo	0.09 199	0.05 35	0.08 56	0.11 1	0.06 42	0.14 444	0.14 293	0.14 174	0.10 99	0.09 214	0.13 335	0.09 264	0.08 261	0.12 321	0.10 224	0.08 466	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.06 324	0.06 337
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	0.09 199	0.05 35	0.09 135	0.12 7	0.06 42	0.13 394	0.14 293	0.16 259	0.11 135	0.09 214	0.13 335	0.10 299	0.07 196	0.14 425	0.10 224	0.15 683	0.04 25	0.05 61	0.03 1	0.07 415	0.06 337

HITNet	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.14 68	0.06 42	0.12 347	0.10 44	0.18 330	0.18 379	0.13 384	0.17 404	0.15 440	0.11 387	0.15 449	0.14 475	0.06 186	0.04 25	0.04 1	0.04 66	0.06 324	0.05 215
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	0.13 448	0.08 387	0.17 532	0.18 417	0.06 42	0.16 500	0.17 485	0.19 363	0.22 471	0.19 535	0.25 541	0.17 479	0.13 458	0.15 449	0.14 475	0.05 52	0.04 25	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.04 62

iResNet	0.13 448	0.10 546	0.18 567	0.19 503	0.08 255	0.14 444	0.18 536	0.21 406	0.27 545	0.16 470	0.24 514	0.15 440	0.13 458	0.14 425	0.15 514	0.06 186	0.04 25	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.05 215

TT111	0.08 101	0.05 35	0.11 273	0.13 18	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.14 174	0.09 70	0.05 2	0.06 26	0.06 54	0.09 303	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

EE1	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.09 27	0.16 259	0.12 178	0.08 158	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.14 425	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.04 66	0.05 186	0.05 215

NoBS	0.07 6	0.07 235	0.08 56	0.17 313	0.07 148	0.07 40	0.13 214	0.05 1	0.07 28	0.06 38	0.09 197	0.05 4	0.04 1	0.05 1	0.09 114	0.05 52	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.05 186	0.04 62

416test1013	0.07 6	0.06 118	0.07 24	0.17 313	0.07 148	0.10 229	0.10 44	0.09 26	0.07 28	0.08 158	0.07 79	0.05 4	0.07 196	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

test410_97500	0.07 6	0.06 118	0.09 135	0.17 313	0.07 148	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 70	0.06 38	0.05 7	0.05 4	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.04 6	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 62

test410	0.07 6	0.06 118	0.09 135	0.17 313	0.07 148	0.07 40	0.08 9	0.11 69	0.09 70	0.06 38	0.05 7	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.04 6	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.04 62

MWDA-net	0.15 522	0.08 387	0.16 506	0.16 223	0.10 503	0.20 587	0.22 638	0.26 518	0.36 627	0.18 517	0.25 541	0.18 495	0.17 559	0.17 518	0.15 514	0.08 466	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.08 491	0.07 428

zzzzzzz1	0.11 330	0.07 235	0.14 425	0.21 612	0.10 503	0.13 394	0.18 536	0.22 433	0.20 433	0.13 384	0.12 310	0.08 212	0.08 261	0.13 384	0.10 224	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.05 215

DNSM	0.09 199	0.05 35	0.08 56	0.14 68	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.12 99	0.11 135	0.09 214	0.09 197	0.08 212	0.05 19	0.19 567	0.15 514	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.14 669	0.12 637

DF_test	0.07 6	0.05 35	0.08 56	0.14 68	0.08 255	0.04 1	0.13 214	0.09 26	0.11 135	0.07 96	0.08 153	0.06 54	0.07 196	0.06 2	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.05 186	0.04 62

SE	0.10 281	0.10 546	0.08 56	0.19 503	0.09 384	0.11 288	0.11 89	0.16 259	0.11 135	0.10 265	0.17 404	0.09 264	0.08 261	0.09 67	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.04 62

SMOE	0.10 281	0.08 387	0.09 135	0.18 417	0.07 148	0.13 394	0.14 293	0.19 363	0.13 223	0.12 348	0.13 335	0.12 359	0.09 303	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.06 324	0.04 62

ManiGeoR	0.10 281	0.05 35	0.12 327	0.12 7	0.08 255	0.12 347	0.12 136	0.24 481	0.14 253	0.13 384	0.14 350	0.12 359	0.09 303	0.13 384	0.13 431	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.07 415	0.07 428

HLF11	0.11 330	0.05 35	0.13 375	0.12 7	0.08 255	0.15 469	0.11 89	0.22 433	0.10 99	0.12 348	0.24 514	0.11 333	0.12 422	0.14 425	0.13 431	0.08 466	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.08 491	0.08 505

HLf10	0.10 281	0.05 35	0.12 327	0.12 7	0.08 255	0.12 347	0.12 136	0.24 481	0.14 253	0.13 384	0.14 350	0.12 359	0.09 303	0.13 384	0.13 431	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.07 415	0.07 428

HLf8	0.11 330	0.05 35	0.13 375	0.11 1	0.08 255	0.15 469	0.12 136	0.22 433	0.16 321	0.13 384	0.17 404	0.12 359	0.10 344	0.14 425	0.13 431	0.09 533	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.08 491	0.08 505

TestStereo_HL3	0.11 330	0.06 118	0.16 506	0.13 18	0.07 148	0.12 347	0.11 89	0.20 383	0.09 70	0.15 440	0.31 611	0.13 391	0.12 422	0.16 478	0.11 311	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.06 324	0.07 428

TestStereo_HL2	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.12 7	0.08 255	0.13 394	0.14 293	0.20 383	0.18 379	0.13 384	0.21 479	0.12 359	0.11 387	0.13 384	0.12 390	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.07 415	0.07 428

derf	0.07 6	0.05 35	0.10 202	0.14 68	0.06 42	0.05 4	0.12 136	0.12 99	0.09 70	0.05 2	0.07 79	0.07 150	0.08 261	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

DNS	0.09 199	0.06 118	0.08 56	0.14 68	0.06 42	0.06 15	0.12 136	0.12 99	0.09 70	0.08 158	0.08 153	0.08 212	0.05 19	0.17 518	0.12 390	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.03 1	0.14 669	0.10 588

mm2	0.07 6	0.04 1	0.10 202	0.13 18	0.06 42	0.06 15	0.13 214	0.13 138	0.08 37	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.09 303	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

mm1	0.07 6	0.04 1	0.10 202	0.13 18	0.06 42	0.06 15	0.13 214	0.06 2	0.08 37	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.09 303	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

qqai	0.07 6	0.05 35	0.10 202	0.14 68	0.06 42	0.05 4	0.12 136	0.08 14	0.09 70	0.05 2	0.07 79	0.06 54	0.08 261	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 215

LiteMatch*	0.08 101	0.04 1	0.12 327	0.13 18	0.08 255	0.08 90	0.13 214	0.14 174	0.09 70	0.05 2	0.05 7	0.05 4	0.09 303	0.11 224	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

DN	0.10 281	0.05 35	0.10 202	0.15 125	0.09 384	0.12 347	0.18 536	0.17 298	0.16 321	0.08 158	0.09 197	0.08 212	0.06 79	0.08 29	0.09 114	0.11 613	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.09 556

aanet-new-22k	0.08 101	0.06 118	0.10 202	0.18 417	0.06 42	0.08 90	0.11 89	0.14 174	0.12 178	0.09 214	0.09 197	0.08 212	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.04 6	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-36K	0.08 101	0.06 118	0.16 506	0.15 125	0.06 42	0.08 90	0.12 136	0.13 138	0.11 135	0.07 96	0.08 153	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

GCAP-Stereo-DPT-20K	0.07 6	0.05 35	0.11 273	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.10 39	0.11 135	0.07 96	0.08 153	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.07 10	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

IGEV_i1	0.12 417	0.08 387	0.12 327	0.17 313	0.08 255	0.19 566	0.15 383	0.19 363	0.23 481	0.18 517	0.18 433	0.16 461	0.12 422	0.17 518	0.14 475	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.06 337

RT-IGEV	0.13 448	0.06 118	0.14 425	0.15 125	0.10 503	0.15 469	0.18 536	0.25 504	0.28 561	0.16 470	0.17 404	0.18 495	0.11 387	0.14 425	0.11 311	0.08 466	0.05 271	0.07 348	0.05 216	0.07 415	0.08 505

RT-Monster	0.09 199	0.05 35	0.09 135	0.14 68	0.08 255	0.12 347	0.10 44	0.17 298	0.19 408	0.14 415	0.10 234	0.10 299	0.08 261	0.11 224	0.10 224	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

DepthFocus	0.08 101	0.04 1	0.15 462	0.13 18	0.09 384	0.08 90	0.12 136	0.10 39	0.05 4	0.09 214	0.06 26	0.07 150	0.04 1	0.08 29	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.04 62

Selective-IGEV-i1	0.13 448	0.07 235	0.12 327	0.20 572	0.08 255	0.18 542	0.16 451	0.23 455	0.30 575	0.17 484	0.17 404	0.17 479	0.10 344	0.15 449	0.13 431	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.06 337

GeoVLM	0.08 101	0.04 1	0.10 202	0.13 18	0.06 42	0.10 229	0.13 214	0.13 138	0.08 37	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.08 261	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

VMStereo-Base	0.09 199	0.05 35	0.10 202	0.13 18	0.07 148	0.11 288	0.10 44	0.16 259	0.13 223	0.10 265	0.16 384	0.10 299	0.09 303	0.11 224	0.10 224	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

Hybrid-DGEV-2	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.18 417	0.09 384	0.09 165	0.13 214	0.29 580	0.30 575	0.11 308	0.12 310	0.10 299	0.13 458	0.12 321	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.05 215

DStereoRT	0.17 576	0.07 235	0.12 327	0.19 503	0.09 384	0.13 394	0.12 136	0.28 558	0.23 481	0.12 348	0.20 459	0.11 333	0.10 344	0.15 449	0.14 475	0.06 186	0.05 271	1.02 769	0.09 560	0.05 186	0.04 62

BStereo	0.08 101	0.06 118	0.17 532	0.15 125	0.08 255	0.08 90	0.09 27	0.15 216	0.16 321	0.06 38	0.07 79	0.07 150	0.05 19	0.09 67	0.11 311	0.04 6	0.05 271	0.05 61	0.07 428	0.04 50	0.05 215

MatchStereo	0.07 6	0.04 1	0.08 56	0.14 68	0.06 42	0.05 4	0.12 136	0.12 99	0.09 70	0.07 96	0.07 79	0.04 1	0.04 1	0.09 67	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.03 1	0.04 50	0.05 215
Tingman Yan, Tao Liu, Xilian Yang, Qunfei Zhao, Zeyang Xia: MatchAttention: Matching the Relative Positions for High-Resolution Cross-View Matching. Arxiv, 2025
Anonymus123	0.09 199	0.06 118	0.17 532	0.15 125	0.08 255	0.11 288	0.09 27	0.18 330	0.16 321	0.06 38	0.07 79	0.07 150	0.05 19	0.09 67	0.11 311	0.04 6	0.05 271	0.05 61	0.07 428	0.04 50	0.05 215

MonSter++	0.08 101	0.04 1	0.10 202	0.13 18	0.06 42	0.10 229	0.13 214	0.13 138	0.08 37	0.06 38	0.07 79	0.06 54	0.08 261	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.05 215

HiDET	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.13 18	0.06 42	0.09 165	0.12 136	0.12 99	0.12 178	0.07 96	0.07 79	0.07 150	0.07 196	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 62

LCMNet	0.08 101	0.05 35	0.10 202	0.13 18	0.07 148	0.09 165	0.12 136	0.10 39	0.12 178	0.06 38	0.08 153	0.06 54	0.07 196	0.11 224	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 62

CSFM-Stereo	0.08 101	0.05 35	0.08 56	0.14 68	0.06 42	0.09 165	0.13 214	0.15 216	0.07 28	0.07 96	0.08 153	0.06 54	0.08 261	0.09 67	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.04 1	0.03 1	0.04 50	0.04 62

Select-FE	0.11 330	0.06 118	0.21 609	0.15 125	0.11 564	0.12 347	0.13 214	0.22 433	0.18 379	0.09 214	0.11 288	0.10 299	0.06 79	0.12 321	0.09 114	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.08 512	0.06 324	0.08 505

MultiAttention	0.30 698	0.08 387	0.15 462	0.19 503	0.13 625	1.56 771	1.33 776	0.36 670	0.36 627	0.20 557	0.21 479	0.24 578	0.11 387	0.39 714	0.18 566	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.08 512	0.11 615	0.09 556

AdaDepth	0.07 6	0.06 118	0.07 24	0.18 417	0.06 42	0.11 288	0.11 89	0.10 39	0.08 37	0.06 38	0.05 7	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.10 224	0.04 6	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

GASTEREO	0.08 101	0.05 35	0.09 135	0.19 503	0.08 255	0.08 90	0.12 136	0.14 174	0.11 135	0.10 265	0.09 197	0.07 150	0.04 1	0.12 321	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

MSCF	0.08 101	0.05 35	0.09 135	0.19 503	0.08 255	0.07 40	0.12 136	0.14 174	0.11 135	0.10 265	0.09 197	0.07 150	0.04 1	0.11 224	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.05 215

z-ln-s-r	0.18 592	0.10 546	0.41 695	0.19 503	0.08 255	0.18 542	0.18 536	0.23 455	0.34 608	0.19 535	0.41 680	0.22 552	0.17 559	0.20 586	0.25 649	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.07 415	0.06 337

water-stereo	0.09 199	0.06 118	0.08 56	0.16 223	0.07 148	0.10 229	0.13 214	0.15 216	0.13 223	0.11 308	0.12 310	0.09 264	0.10 344	0.07 7	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.04 50	0.04 62

depthmonostereo	0.09 199	0.06 118	0.09 135	0.15 125	0.06 42	0.11 288	0.13 214	0.14 174	0.15 283	0.10 265	0.10 234	0.09 264	0.11 387	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.04 66	0.04 50	0.03 1

DVStereo	0.09 199	0.05 35	0.08 56	0.15 125	0.06 42	0.11 288	0.12 136	0.14 174	0.16 321	0.11 308	0.11 288	0.09 264	0.10 344	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.03 1

G2L-ROB	0.13 448	0.07 235	0.13 375	0.13 18	0.08 255	0.14 444	0.17 485	0.25 504	0.19 408	0.20 557	0.19 449	0.20 524	0.14 492	0.18 541	0.16 535	0.08 466	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.08 491	0.09 556

xyz-stereo	0.14 481	0.07 235	0.22 619	0.15 125	0.05 2	0.22 614	0.15 383	0.17 298	0.31 585	0.15 440	0.28 584	0.26 601	0.17 559	0.13 384	0.12 390	0.05 52	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.04 62

DFGA-Net	0.13 448	0.11 574	0.19 593	0.18 417	0.10 503	0.13 394	0.13 214	0.23 455	0.25 518	0.16 470	0.16 384	0.13 391	0.12 422	0.17 518	0.15 514	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.05 186	0.05 215

G2L-Stereo_test	0.14 481	0.07 235	0.11 273	0.13 18	0.08 255	0.12 347	0.17 485	0.31 613	0.28 561	0.21 574	0.23 502	0.20 524	0.16 533	0.17 518	0.19 581	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.07 415	0.07 428

coex_refinement	0.14 481	0.07 235	0.12 327	0.17 313	0.10 503	0.16 500	0.15 383	0.27 533	0.29 569	0.18 517	0.21 479	0.22 552	0.17 559	0.16 478	0.19 581	0.08 466	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.09 557	0.08 505

LG-Stereo	0.08 101	0.08 387	0.10 202	0.18 417	0.07 148	0.10 229	0.17 485	0.11 69	0.08 37	0.06 38	0.08 153	0.06 54	0.07 196	0.09 67	0.09 114	0.04 6	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.04 50	0.04 62

MM-Stereo_test1	0.10 281	0.07 235	0.09 135	0.18 417	0.07 148	0.12 347	0.18 536	0.21 406	0.20 433	0.09 214	0.11 288	0.08 212	0.06 79	0.10 134	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.04 62

Reg-Stereo(zero)	0.09 199	0.05 35	0.08 56	0.16 223	0.06 42	0.12 347	0.11 89	0.15 216	0.11 135	0.12 348	0.09 197	0.10 299	0.08 261	0.11 224	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

SCV_C0	0.08 101	0.07 235	0.08 56	0.16 223	0.10 503	0.08 90	0.14 293	0.11 69	0.13 223	0.08 158	0.07 79	0.06 54	0.05 19	0.11 224	0.07 10	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.05 215

SCV	0.08 101	0.09 477	0.08 56	0.15 125	0.08 255	0.10 229	0.12 136	0.11 69	0.12 178	0.07 96	0.07 79	0.06 54	0.04 1	0.10 134	0.08 38	0.05 52	0.05 271	0.06 221	0.04 66	0.06 324	0.04 62

AIO-test2	0.10 281	0.08 387	0.10 202	0.23 658	0.09 384	0.11 288	0.11 89	0.23 455	0.24 493	0.08 158	0.09 197	0.08 212	0.05 19	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.09 560	0.05 186	0.05 215

AIO-test1	0.10 281	0.07 235	0.11 273	0.24 670	0.07 148	0.09 165	0.13 214	0.22 433	0.15 283	0.11 308	0.12 310	0.09 264	0.07 196	0.11 224	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.09 538	0.10 601	0.04 50	0.07 428

FACV-RUCA	0.13 448	0.11 574	0.13 375	0.19 503	0.12 599	0.15 469	0.16 451	0.22 433	0.21 449	0.16 470	0.16 384	0.15 440	0.16 533	0.14 425	0.13 431	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.10 593	0.08 505

IGEV-RUCA	0.08 101	0.06 118	0.11 273	0.14 68	0.09 384	0.10 229	0.12 136	0.10 39	0.12 178	0.06 38	0.07 79	0.08 212	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

fffy	0.09 199	0.08 387	0.10 202	0.16 223	0.07 148	0.13 394	0.17 485	0.13 138	0.12 178	0.08 158	0.09 197	0.08 212	0.09 303	0.13 384	0.11 311	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.05 216	0.04 50	0.05 215

PAM_32	0.10 281	0.06 118	0.17 532	0.15 125	0.08 255	0.10 229	0.15 383	0.14 174	0.16 321	0.09 214	0.08 153	0.10 299	0.07 196	0.14 425	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.06 337

PAM	0.10 281	0.06 118	0.17 532	0.15 125	0.09 384	0.10 229	0.16 451	0.15 216	0.16 321	0.12 348	0.09 197	0.10 299	0.07 196	0.13 384	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.06 337

UGAM-zero	0.10 281	0.05 35	0.15 462	0.15 125	0.08 255	0.10 229	0.13 214	0.20 383	0.15 283	0.11 308	0.15 367	0.07 150	0.08 261	0.09 67	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

UGAM	0.13 448	0.10 546	0.09 135	0.22 637	0.08 255	0.13 394	0.20 606	0.18 330	0.24 493	0.22 590	0.16 384	0.13 391	0.13 458	0.19 567	0.13 431	0.07 381	0.05 271	0.13 655	0.11 633	0.07 415	0.05 215

GCAP-BAT	0.09 199	0.05 35	0.11 273	0.13 18	0.07 148	0.11 288	0.14 293	0.14 174	0.17 358	0.07 96	0.10 234	0.08 212	0.06 79	0.13 384	0.08 38	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.05 186	0.04 62

RAStereo	0.10 281	0.09 477	0.08 56	0.20 572	0.08 255	0.13 394	0.18 536	0.16 259	0.17 358	0.10 265	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.05 216	0.05 186	0.04 62

Occ-G	0.08 101	0.05 35	0.07 24	0.14 68	0.07 148	0.09 165	0.14 293	0.14 174	0.15 283	0.07 96	0.12 310	0.07 150	0.05 19	0.09 67	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.05 186	0.06 337

AIO-Stereo-zeroshot1	0.11 330	0.05 35	0.14 425	0.16 223	0.21 718	0.09 165	0.17 485	0.21 406	0.16 321	0.11 308	0.15 367	0.10 299	0.07 196	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.07 415	0.09 556

AIO-Stereo-zeroshot	0.11 330	0.05 35	0.12 327	0.15 125	0.13 625	0.14 444	0.16 451	0.23 455	0.18 379	0.10 265	0.13 335	0.10 299	0.07 196	0.12 321	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.07 415	0.08 505

AIO-Stereo	0.08 101	0.06 118	0.10 202	0.18 417	0.06 42	0.09 165	0.11 89	0.16 259	0.09 70	0.09 214	0.08 153	0.07 150	0.05 19	0.11 224	0.08 38	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

test_sample6	0.14 481	0.09 477	0.14 425	0.17 313	0.08 255	0.17 524	0.19 583	0.26 518	0.18 379	0.18 517	0.28 584	0.19 507	0.15 512	0.15 449	0.13 431	0.08 466	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.08 491	0.08 505

trnet	0.08 101	0.05 35	0.07 24	0.12 7	0.05 2	0.12 347	0.10 44	0.13 138	0.10 99	0.08 158	0.13 335	0.09 264	0.08 261	0.11 224	0.10 224	0.08 466	0.05 271	0.05 61	0.03 1	0.06 324	0.05 215

GCAPDPT-zeroshot4090	0.07 6	0.05 35	0.11 273	0.15 125	0.06 42	0.07 40	0.12 136	0.10 39	0.11 135	0.07 96	0.08 153	0.06 54	0.05 19	0.09 67	0.07 10	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.03 1	0.04 62

MoCha-V2	0.08 101	0.05 35	0.11 273	0.20 572	0.07 148	0.10 229	0.14 293	0.12 99	0.08 37	0.07 96	0.08 153	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.08 38	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.04 62

DispNO	0.15 522	0.09 477	0.18 567	0.19 503	0.12 599	0.11 288	0.21 624	0.23 455	0.29 569	0.18 517	0.23 502	0.19 507	0.17 559	0.16 478	0.16 535	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.08 512	0.07 415	0.06 337

Former-RAFT_DAM_RVC	0.11 330	0.08 387	0.13 375	0.16 223	0.08 255	0.15 469	0.16 451	0.18 330	0.19 408	0.10 265	0.09 197	0.09 264	0.08 261	0.11 224	0.12 390	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.07 415	0.06 337

MyStereo8	0.12 417	0.07 235	0.15 462	0.15 125	0.09 384	0.18 542	0.14 293	0.19 363	0.22 471	0.12 348	0.18 433	0.11 333	0.10 344	0.16 478	0.18 566	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.05 216	0.08 491	0.09 556

SMFormer	0.14 481	0.07 235	0.18 567	0.14 68	0.08 255	0.17 524	0.17 485	0.27 533	0.27 545	0.19 535	0.20 459	0.19 507	0.15 512	0.15 449	0.17 553	0.08 466	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.08 491	0.07 428

tta	0.14 481	0.07 235	0.18 567	0.14 68	0.08 255	0.17 524	0.17 485	0.27 533	0.27 545	0.19 535	0.20 459	0.19 507	0.15 512	0.15 449	0.17 553	0.08 466	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.06 337

qqq1	0.14 481	0.07 235	0.18 567	0.14 68	0.08 255	0.17 524	0.17 485	0.27 533	0.27 545	0.19 535	0.20 459	0.19 507	0.15 512	0.15 449	0.12 390	0.08 466	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.06 324	0.06 337

fff1	0.14 481	0.07 235	0.18 567	0.14 68	0.08 255	0.17 524	0.17 485	0.27 533	0.27 545	0.19 535	0.20 459	0.19 507	0.15 512	0.15 449	0.12 390	0.08 466	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.06 324	0.06 337

MyStereo07	0.10 281	0.07 235	0.10 202	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.17 485	0.15 216	0.15 283	0.09 214	0.06 26	0.06 54	0.07 196	0.12 321	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.06 337

MyStereo06	0.10 281	0.07 235	0.12 327	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.18 536	0.19 363	0.12 178	0.13 384	0.08 153	0.07 150	0.07 196	0.11 224	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.06 337

MyStereo05	0.13 448	0.07 235	0.10 202	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.18 536	0.28 558	0.35 622	0.17 484	0.14 350	0.15 440	0.11 387	0.15 449	0.13 431	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.06 337

MyStereo04	0.13 448	0.07 235	0.10 202	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.17 485	0.29 580	0.38 640	0.17 484	0.14 350	0.16 461	0.11 387	0.15 449	0.13 431	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.06 337

CoDeX	0.12 417	0.07 235	0.13 375	0.17 313	0.08 255	0.12 347	0.16 451	0.23 455	0.27 545	0.13 384	0.17 404	0.15 440	0.12 422	0.14 425	0.11 311	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.05 215

ACVNet-DCA	0.10 281	0.08 387	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.15 383	0.24 481	0.16 321	0.09 214	0.09 197	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.07 10	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.07 415	0.07 428

xx1	0.11 330	0.08 387	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.15 383	0.16 259	0.18 379	0.09 214	0.09 197	0.16 461	0.16 533	0.10 134	0.07 10	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.08 512	0.07 415	0.07 428

1test111	0.11 330	0.08 387	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.15 383	0.24 481	0.16 321	0.09 214	0.09 197	0.06 54	0.06 79	0.15 449	0.16 535	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.07 415	0.07 428

cc1	0.10 281	0.08 387	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.15 383	0.16 259	0.18 379	0.09 214	0.09 197	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.07 10	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.06 337

mmm	0.14 481	0.08 387	0.18 567	0.17 313	0.09 384	0.17 524	0.18 536	0.21 406	0.16 321	0.16 470	0.23 502	0.21 534	0.16 533	0.16 478	0.17 553	0.08 466	0.05 271	0.08 445	0.08 512	0.08 491	0.07 428

11t1	0.12 417	0.07 235	0.14 425	0.14 68	0.08 255	0.17 524	0.15 383	0.19 363	0.15 283	0.15 440	0.15 367	0.17 479	0.16 533	0.15 449	0.13 431	0.08 466	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.08 491	0.07 428

IGEVStereo-DCA	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.16 223	0.10 503	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.08 212	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

rrr	0.09 199	0.07 235	0.13 375	0.16 223	0.10 503	0.11 288	0.15 383	0.16 259	0.15 283	0.10 265	0.06 26	0.08 212	0.06 79	0.10 134	0.09 114	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

ffm	0.12 417	0.09 477	0.15 462	0.16 223	0.09 384	0.17 524	0.17 485	0.15 216	0.19 408	0.15 440	0.26 555	0.19 507	0.13 458	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.09 538	0.08 512	0.06 324	0.06 337

ff1	0.13 448	0.09 477	0.15 462	0.16 223	0.09 384	0.17 524	0.17 485	0.15 216	0.19 408	0.15 440	0.26 555	0.19 507	0.13 458	0.15 449	0.22 618	0.06 186	0.05 271	0.09 538	0.08 512	0.06 324	0.06 337

tt1	0.10 281	0.08 387	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.15 383	0.15 216	0.19 408	0.09 214	0.08 153	0.06 54	0.06 79	0.10 134	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.06 337

plain	0.11 330	0.09 477	0.10 202	0.19 503	0.09 384	0.11 288	0.14 293	0.14 174	0.13 223	0.13 384	0.15 367	0.09 264	0.12 422	0.13 384	0.12 390	0.07 381	0.05 271	0.09 538	0.06 320	0.06 324	0.06 337

MIF-Stereo (partial)	0.11 330	0.06 118	0.10 202	0.19 503	0.10 503	0.10 229	0.12 136	0.17 298	0.19 408	0.14 415	0.16 384	0.10 299	0.11 387	0.12 321	0.12 390	0.08 466	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.07 428

PCWNet_CMD	0.14 481	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.14 293	0.29 580	0.36 627	0.14 415	0.20 459	0.21 534	0.13 458	0.17 518	0.14 475	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.07 415	0.07 428

GCAPDPT-zeroshot	0.09 199	0.05 35	0.11 273	0.13 18	0.07 148	0.11 288	0.14 293	0.14 174	0.17 358	0.07 96	0.10 234	0.08 212	0.06 79	0.13 384	0.08 38	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.05 186	0.04 62

GCAP-Stereo	0.09 199	0.07 235	0.13 375	0.18 417	0.06 42	0.11 288	0.07 5	0.14 174	0.12 178	0.09 214	0.10 234	0.07 150	0.09 303	0.13 384	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.04 50	0.05 215

LL-Strereo2	0.11 330	0.10 546	0.16 506	0.18 417	0.08 255	0.15 469	0.09 27	0.17 298	0.14 253	0.14 415	0.11 288	0.09 264	0.07 196	0.16 478	0.10 224	0.05 52	0.05 271	0.11 619	0.07 428	0.06 324	0.05 215

LL-Strereo	0.13 448	0.10 546	0.12 327	0.20 572	0.10 503	0.11 288	0.18 536	0.33 633	0.25 518	0.16 470	0.16 384	0.14 412	0.14 492	0.19 567	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.09 538	0.08 512	0.04 50	0.05 215

anonymousdsp2	0.11 330	0.07 235	0.11 273	0.16 223	0.09 384	0.13 394	0.14 293	0.19 363	0.23 481	0.13 384	0.14 350	0.12 359	0.09 303	0.14 425	0.11 311	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.06 337

LoS	0.09 199	0.05 35	0.11 273	0.13 18	0.07 148	0.14 444	0.11 89	0.15 216	0.15 283	0.09 214	0.09 197	0.12 359	0.09 303	0.15 449	0.10 224	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.03 1	0.05 186	0.05 215
Kunhong Li, Longguang Wang, Ye Zhang, Kaiwen Xue, Shunbo Zhou, Yulan Guo: LoS: Local Structure-guided Stereo Matching.
DCRE	0.11 330	0.07 235	0.13 375	0.16 223	0.11 564	0.11 288	0.17 485	0.18 330	0.17 358	0.11 308	0.18 433	0.11 333	0.10 344	0.15 449	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.05 215

knoymous	0.11 330	0.06 118	0.12 327	0.14 68	0.07 148	0.15 469	0.13 214	0.20 383	0.14 253	0.11 308	0.17 404	0.13 391	0.09 303	0.14 425	0.11 311	0.09 533	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.07 415	0.07 428

anonymousa	0.13 448	0.07 235	0.14 425	0.18 417	0.09 384	0.13 394	0.17 485	0.20 383	0.29 569	0.15 440	0.24 514	0.16 461	0.14 492	0.14 425	0.14 475	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.09 560	0.05 186	0.07 428

riskmin	0.11 330	0.06 118	0.13 375	0.14 68	0.08 255	0.14 444	0.14 293	0.18 330	0.15 283	0.12 348	0.15 367	0.17 479	0.11 387	0.14 425	0.12 390	0.09 533	0.05 271	0.07 348	0.05 216	0.08 491	0.08 505

Selective-RAFT	0.11 330	0.11 574	0.12 327	0.21 612	0.08 255	0.16 500	0.13 214	0.21 406	0.23 481	0.10 265	0.10 234	0.11 333	0.10 344	0.15 449	0.11 311	0.05 52	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.05 215

ProNet	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.15 383	0.15 216	0.12 178	0.10 265	0.06 26	0.07 150	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.05 52	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.04 50	0.06 337

x	0.13 448	0.08 387	0.15 462	0.14 68	0.08 255	0.19 566	0.14 293	0.22 433	0.21 449	0.15 440	0.20 459	0.20 524	0.18 575	0.18 541	0.18 566	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.07 415	0.07 428

DisPM	0.11 330	0.07 235	0.13 375	0.16 223	0.09 384	0.06 15	0.13 214	0.18 330	0.17 358	0.14 415	0.19 449	0.12 359	0.10 344	0.12 321	0.11 311	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.11 615

Wz-Net-LNSev-Ref	0.18 592	0.09 477	0.30 665	0.15 125	0.11 564	0.23 628	0.20 606	0.27 533	0.40 651	0.26 636	0.43 691	0.25 591	0.15 512	0.21 605	0.20 591	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.10 593	0.09 556

IER	0.14 481	0.08 387	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.16 451	0.26 518	0.27 545	0.18 517	0.26 555	0.17 479	0.20 608	0.17 518	0.14 475	0.08 466	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.08 491	0.07 428

raft_robust	0.13 448	0.10 546	0.07 24	0.18 417	0.08 255	0.13 394	0.24 664	0.29 580	0.34 608	0.20 557	0.20 459	0.15 440	0.10 344	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.04 62

test_5	0.14 481	0.12 593	0.08 56	0.20 572	0.10 503	0.14 444	0.28 702	0.21 406	0.24 493	0.19 535	0.28 584	0.11 333	0.15 512	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.08 512	0.08 491	0.07 428

Sa-1000	0.12 417	0.08 387	0.09 135	0.18 417	0.08 255	0.15 469	0.22 638	0.22 433	0.19 408	0.15 440	0.20 459	0.17 479	0.11 387	0.10 134	0.10 224	0.06 186	0.05 271	0.09 538	0.09 560	0.05 186	0.05 215

SA	0.13 448	0.09 477	0.09 135	0.18 417	0.08 255	0.12 347	0.24 664	0.23 455	0.19 408	0.17 484	0.27 573	0.15 440	0.11 387	0.11 224	0.11 311	0.05 52	0.05 271	0.09 538	0.08 512	0.05 186	0.05 215

iRaft-Stereo_5w	0.12 417	0.09 477	0.12 327	0.20 572	0.08 255	0.09 165	0.12 136	0.22 433	0.22 471	0.19 535	0.14 350	0.11 333	0.09 303	0.20 586	0.16 535	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.06 337

CIPLG	0.11 330	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.08 255	0.13 394	0.15 383	0.17 298	0.16 321	0.14 415	0.11 288	0.16 461	0.10 344	0.17 518	0.12 390	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.06 337

IPLGR_C	0.11 330	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.08 255	0.12 347	0.15 383	0.17 298	0.15 283	0.14 415	0.11 288	0.16 461	0.10 344	0.16 478	0.12 390	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.06 337

IPLGR	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.18 417	0.08 255	0.13 394	0.16 451	0.21 406	0.24 493	0.12 348	0.12 310	0.11 333	0.09 303	0.13 384	0.12 390	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.04 62

GMOStereo	0.11 330	0.09 477	0.08 56	0.19 503	0.08 255	0.12 347	0.28 702	0.13 138	0.18 379	0.11 308	0.17 404	0.14 412	0.12 422	0.07 7	0.07 10	0.05 52	0.05 271	0.09 538	0.07 428	0.04 50	0.04 62

error version	0.11 330	0.09 477	0.08 56	0.19 503	0.08 255	0.12 347	0.28 702	0.13 138	0.18 379	0.11 308	0.17 404	0.14 412	0.12 422	0.07 7	0.07 10	0.05 52	0.05 271	0.09 538	0.07 428	0.04 50	0.04 62

test-v	0.11 330	0.09 477	0.08 56	0.19 503	0.08 255	0.12 347	0.28 702	0.13 138	0.18 379	0.11 308	0.17 404	0.14 412	0.12 422	0.07 7	0.07 10	0.05 52	0.05 271	0.09 538	0.07 428	0.04 50	0.04 62

ACRE	0.11 330	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.08 255	0.13 394	0.15 383	0.17 298	0.14 253	0.14 415	0.11 288	0.16 461	0.10 344	0.16 478	0.12 390	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.05 186	0.06 337

GwcNet-ADL	0.13 448	0.08 387	0.14 425	0.20 572	0.09 384	0.12 347	0.20 606	0.30 595	0.25 518	0.14 415	0.14 350	0.18 495	0.14 492	0.13 384	0.15 514	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.07 415	0.06 337

CrosDoStereo	0.12 417	0.07 235	0.12 327	0.14 68	0.09 384	0.12 347	0.15 383	0.17 298	0.22 471	0.19 535	0.24 514	0.15 440	0.11 387	0.11 224	0.12 390	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.05 215

PFNet+	0.12 417	0.06 118	0.14 425	0.16 223	0.09 384	0.05 4	0.12 136	0.18 330	0.21 449	0.16 470	0.19 449	0.14 412	0.10 344	0.11 224	0.11 311	0.08 466	0.05 271	0.09 538	0.08 512	0.06 324	0.11 615

TRStereo	0.10 281	0.05 35	0.12 327	0.16 223	0.12 599	0.10 229	0.13 214	0.18 330	0.19 408	0.09 214	0.09 197	0.09 264	0.07 196	0.10 134	0.08 38	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.04 50	0.04 62

Patchmatch Stereo++	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.11 89	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428
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	0.11 330	0.07 235	0.14 425	0.18 417	0.08 255	0.09 165	0.12 136	0.21 406	0.21 449	0.13 384	0.14 350	0.11 333	0.12 422	0.11 224	0.13 431	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.04 62

IIG-Stereo	0.11 330	0.06 118	0.13 375	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.12 136	0.22 433	0.18 379	0.14 415	0.17 404	0.12 359	0.13 458	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.05 215

PSM-softLoss	0.12 417	0.07 235	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.08 90	0.12 136	0.24 481	0.17 358	0.15 440	0.19 449	0.13 391	0.11 387	0.11 224	0.11 311	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.12 637

KMStereo	0.12 417	0.07 235	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.08 90	0.12 136	0.24 481	0.17 358	0.15 440	0.19 449	0.13 391	0.11 387	0.11 224	0.11 311	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.12 637

PSM-adaLoss	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.12 136	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

PSM-AAD	0.11 330	0.07 235	0.10 202	0.20 572	0.09 384	0.10 229	0.14 293	0.21 406	0.13 223	0.12 348	0.14 350	0.18 495	0.11 387	0.11 224	0.10 224	0.05 52	0.05 271	0.09 538	0.08 512	0.06 324	0.14 673

FTStereo	0.12 417	0.07 235	0.14 425	0.18 417	0.09 384	0.07 40	0.15 383	0.22 433	0.18 379	0.12 348	0.24 514	0.11 333	0.13 458	0.13 384	0.14 475	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.06 324	0.10 588

ROB_FTStereo_v2	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.12 136	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

ROB_FTStereo	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.11 89	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

HUI-Stereo	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.11 89	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

DeepStereo_LL	0.12 417	0.07 235	0.12 327	0.14 68	0.09 384	0.12 347	0.15 383	0.17 298	0.22 471	0.19 535	0.24 514	0.15 440	0.11 387	0.11 224	0.12 390	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.05 215

THIR-Stereo	0.12 417	0.07 235	0.11 273	0.15 125	0.08 255	0.14 444	0.16 451	0.18 330	0.25 518	0.17 484	0.24 514	0.13 391	0.13 458	0.12 321	0.14 475	0.06 186	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.05 215

GrayStereo	0.11 330	0.06 118	0.11 273	0.19 503	0.09 384	0.09 165	0.16 451	0.18 330	0.17 358	0.14 415	0.17 404	0.17 479	0.11 387	0.12 321	0.11 311	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.10 588

iGMRVC	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.12 136	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

RAFT-345	0.11 330	0.07 235	0.16 506	0.17 313	0.08 255	0.08 90	0.12 136	0.16 259	0.10 99	0.11 308	0.34 639	0.09 264	0.10 344	0.11 224	0.12 390	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.04 50	0.05 215

iRAFT	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.11 89	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

AnonymousM	0.10 281	0.06 118	0.10 202	0.14 68	0.07 148	0.09 165	0.13 214	0.19 363	0.14 253	0.13 384	0.12 310	0.09 264	0.08 261	0.13 384	0.10 224	0.08 466	0.05 271	0.08 445	0.05 216	0.05 186	0.05 215

CroCo-Stereo	0.09 199	0.08 387	0.08 56	0.22 637	0.09 384	0.09 165	0.18 536	0.16 259	0.12 178	0.07 96	0.07 79	0.08 212	0.06 79	0.08 29	0.07 10	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.04 66	0.05 186	0.04 62
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	0.11 330	0.09 477	0.08 56	0.19 503	0.08 255	0.12 347	0.28 702	0.13 138	0.18 379	0.11 308	0.17 404	0.14 412	0.12 422	0.07 7	0.07 10	0.05 52	0.05 271	0.09 538	0.07 428	0.04 50	0.04 62

RAFT-IKP	0.11 330	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.08 255	0.06 15	0.11 89	0.17 298	0.13 223	0.15 440	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.11 224	0.11 311	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

Prome-Stereo	0.11 330	0.07 235	0.11 273	0.18 417	0.09 384	0.12 347	0.14 293	0.23 455	0.13 223	0.13 384	0.16 384	0.13 391	0.08 261	0.12 321	0.10 224	0.05 52	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.10 588

rafts_anoy	0.11 330	0.06 118	0.10 202	0.17 313	0.08 255	0.10 229	0.14 293	0.18 330	0.14 253	0.13 384	0.13 335	0.12 359	0.11 387	0.11 224	0.13 431	0.07 381	0.05 271	0.09 538	0.11 633	0.07 415	0.06 337

TANstereo	0.09 199	0.04 1	0.08 56	0.13 18	0.06 42	0.11 288	0.13 214	0.15 216	0.19 408	0.11 308	0.15 367	0.10 299	0.07 196	0.12 321	0.09 114	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.06 324	0.05 215

raftrobust	0.09 199	0.06 118	0.11 273	0.17 313	0.08 255	0.09 165	0.10 44	0.18 330	0.16 321	0.10 265	0.09 197	0.12 359	0.08 261	0.12 321	0.10 224	0.08 466	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.06 337

sAnonymous2	0.13 448	0.12 593	0.25 636	0.20 572	0.12 599	0.18 542	0.14 293	0.27 533	0.21 449	0.11 308	0.12 310	0.13 391	0.08 261	0.11 224	0.11 311	0.09 533	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.15 683	0.10 588

CroCo_RVC	0.13 448	0.12 593	0.25 636	0.20 572	0.12 599	0.18 542	0.14 293	0.27 533	0.21 449	0.11 308	0.12 310	0.13 391	0.08 261	0.11 224	0.11 311	0.09 533	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.15 683	0.10 588

CFNet_pseudo	0.14 481	0.08 387	0.16 506	0.16 223	0.09 384	0.13 394	0.14 293	0.27 533	0.34 608	0.15 440	0.21 479	0.22 552	0.13 458	0.18 541	0.14 475	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.06 320	0.07 415	0.07 428

RALAANet	0.11 330	0.08 387	0.10 202	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.10 44	0.20 383	0.16 321	0.14 415	0.13 335	0.16 461	0.09 303	0.12 321	0.12 390	0.06 186	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.06 324	0.04 62

XX-Stereo	0.09 199	0.05 35	0.09 135	0.17 313	0.09 384	0.15 469	0.12 136	0.21 406	0.10 99	0.10 265	0.14 350	0.07 150	0.06 79	0.13 384	0.08 38	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.04 50	0.04 62

222	0.16 553	0.07 235	0.15 462	0.14 68	0.08 255	0.25 646	0.18 536	0.30 595	0.21 449	0.18 517	0.29 599	0.17 479	0.16 533	0.16 478	0.44 736	0.10 578	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.08 491	0.08 505

xxxx	0.15 522	0.07 235	0.14 425	0.14 68	0.08 255	0.24 637	0.18 536	0.32 619	0.20 433	0.14 415	0.28 584	0.22 552	0.14 492	0.15 449	0.29 686	0.09 533	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.08 491	0.08 505

test_xeample	0.15 522	0.07 235	0.14 425	0.15 125	0.08 255	0.22 614	0.20 606	0.29 580	0.21 449	0.16 470	0.29 599	0.19 507	0.17 559	0.16 478	0.28 677	0.09 533	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.07 415	0.07 428

ARAFT	0.12 417	0.08 387	0.18 567	0.19 503	0.09 384	0.15 469	0.17 485	0.20 383	0.13 223	0.12 348	0.13 335	0.14 412	0.12 422	0.15 449	0.13 431	0.06 186	0.05 271	0.10 588	0.09 560	0.06 324	0.04 62

EAI-Stereo	0.09 199	0.07 235	0.11 273	0.16 223	0.07 148	0.10 229	0.15 383	0.16 259	0.09 70	0.08 158	0.09 197	0.08 212	0.07 196	0.09 67	0.11 311	0.05 52	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.05 186	0.04 62

SFCPSM	0.13 448	0.07 235	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.15 469	0.16 451	0.28 558	0.27 545	0.14 415	0.18 433	0.12 359	0.13 458	0.14 425	0.11 311	0.08 466	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.07 415	0.06 337

FENet	0.13 448	0.08 387	0.13 375	0.16 223	0.08 255	0.15 469	0.16 451	0.23 455	0.23 481	0.17 484	0.24 514	0.16 461	0.13 458	0.14 425	0.15 514	0.08 466	0.05 271	0.08 445	0.08 512	0.08 491	0.08 505

cf-r	0.14 481	0.07 235	0.13 375	0.16 223	0.08 255	0.14 444	0.19 583	0.21 406	0.25 518	0.17 484	0.26 555	0.22 552	0.17 559	0.14 425	0.15 514	0.10 578	0.05 271	0.06 221	0.08 512	0.06 324	0.06 337

CCAANet	0.15 522	0.06 118	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.17 524	0.13 214	0.31 613	0.25 518	0.16 470	0.32 621	0.18 495	0.18 575	0.17 518	0.14 475	0.06 186	0.05 271	0.09 538	0.09 560	0.06 324	0.09 556

DIP-Stereo	0.11 330	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.09 27	0.16 259	0.16 321	0.12 348	0.16 384	0.14 412	0.12 422	0.16 478	0.14 475	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.07 428
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	0.12 417	0.09 477	0.15 462	0.18 417	0.07 148	0.15 469	0.07 5	0.23 455	0.19 408	0.16 470	0.19 449	0.19 507	0.14 492	0.17 518	0.15 514	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.05 216	0.06 324	0.07 428

R-Stereo Train	0.10 281	0.06 118	0.11 273	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.14 293	0.24 481	0.11 135	0.12 348	0.19 449	0.11 333	0.08 261	0.10 134	0.11 311	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.05 215

RAFT-Stereo	0.10 281	0.06 118	0.11 273	0.17 313	0.08 255	0.11 288	0.14 293	0.24 481	0.11 135	0.12 348	0.19 449	0.11 333	0.08 261	0.10 134	0.11 311	0.07 381	0.05 271	0.06 221	0.05 216	0.05 186	0.05 215
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
MSMDNet	0.14 481	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.14 293	0.29 580	0.36 627	0.14 415	0.20 459	0.21 534	0.13 458	0.18 541	0.14 475	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.07 428	0.07 415	0.07 428

ccs_rob	0.14 481	0.09 477	0.16 506	0.16 223	0.09 384	0.13 394	0.14 293	0.27 533	0.34 608	0.15 440	0.21 479	0.22 552	0.13 458	0.18 541	0.14 475	0.07 381	0.05 271	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.07 428

AANet_RVC	0.16 553	0.10 546	0.11 273	0.18 417	0.09 384	0.19 566	0.18 536	0.27 533	0.32 591	0.22 590	0.35 643	0.21 534	0.22 623	0.22 623	0.17 553	0.06 186	0.05 271	0.06 221	0.06 320	0.07 415	0.06 337

AdaStereo	0.15 522	0.11 574	0.16 506	0.19 503	0.09 384	0.21 600	0.11 89	0.33 633	0.28 561	0.21 574	0.23 502	0.21 534	0.13 458	0.19 567	0.15 514	0.13 658	0.05 271	0.10 588	0.07 428	0.09 557	0.07 428
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	0.15 522	0.09 477	0.15 462	0.16 223	0.09 384	0.16 500	0.14 293	0.28 558	0.25 518	0.20 557	0.24 514	0.37 681	0.17 559	0.20 586	0.15 514	0.07 381	0.05 271	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.06 337

StereoDRNet-Refined	0.17 576	0.12 593	0.16 506	0.20 572	0.10 503	0.18 542	0.18 536	0.27 533	0.24 493	0.26 636	0.41 680	0.23 569	0.18 575	0.21 605	0.21 605	0.09 533	0.05 271	0.09 538	0.10 601	0.07 415	0.07 428
Rohan Chabra, Julian Straub, Chris Sweeney, Richard Newcombe, Henry Fuchs: StereoDRNet. CVPR
iResNet_ROB	0.14 481	0.07 235	0.13 375	0.15 125	0.07 148	0.19 566	0.14 293	0.26 518	0.32 591	0.23 605	0.26 555	0.23 569	0.16 533	0.15 449	0.14 475	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.08 491	0.08 505

DN-CSS_ROB	0.13 448	0.13 620	0.17 532	0.18 417	0.10 503	0.16 500	0.08 9	0.22 433	0.19 408	0.17 484	0.23 502	0.13 391	0.13 458	0.13 384	0.14 475	0.05 52	0.05 271	0.10 588	0.10 601	0.08 491	0.06 337

pmcnn	0.15 522	0.07 235	0.20 598	0.15 125	0.07 148	0.21 600	0.16 451	0.25 504	0.26 532	0.21 574	0.33 628	0.29 627	0.19 594	0.18 541	0.17 553	0.07 381	0.05 271	0.05 61	0.04 66	0.07 415	0.06 337

SCION-M(vits-remse)	0.08 101	0.06 118	0.13 375	0.24 670	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.15 216	0.15 283	0.05 2	0.06 26	0.05 4	0.06 79	0.07 7	0.09 114	0.08 466	0.06 463	0.04 1	0.03 1	0.03 1	0.03 1

SCION-MonSter(vits)	0.15 522	0.06 118	0.06 9	0.15 125	0.05 2	0.08 90	0.10 44	0.28 558	0.42 660	0.05 2	0.33 628	0.14 412	0.17 559	0.20 586	0.20 591	0.08 466	0.06 463	0.17 694	0.16 698	0.07 415	0.08 505

MWSP-net	0.15 522	0.08 387	0.18 567	0.17 313	0.10 503	0.17 524	0.23 652	0.29 580	0.32 591	0.18 517	0.20 459	0.17 479	0.13 458	0.18 541	0.14 475	0.08 466	0.06 463	0.07 348	0.08 512	0.07 415	0.08 505

FAST (zero-shot)	0.09 199	0.06 118	0.11 273	0.19 503	0.13 625	0.07 40	0.13 214	0.13 138	0.08 37	0.08 158	0.07 79	0.08 212	0.07 196	0.10 134	0.10 224	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.07 428	0.05 186	0.08 505

GREATEN-IGEV_RVC	0.09 199	0.08 387	0.08 56	0.21 612	0.09 384	0.08 90	0.11 89	0.10 39	0.09 70	0.07 96	0.11 288	0.05 4	0.06 79	0.14 425	0.11 311	0.05 52	0.06 463	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.05 215

GREATEN-IGEV-FM_RVC	0.09 199	0.05 35	0.11 273	0.19 503	0.07 148	0.10 229	0.09 27	0.12 99	0.10 99	0.09 214	0.09 197	0.07 150	0.08 261	0.08 29	0.09 114	0.06 186	0.06 463	0.10 588	0.08 512	0.07 415	0.05 215

depth_test_26	0.08 101	0.04 1	0.12 327	0.13 18	0.07 148	0.08 90	0.10 44	0.12 99	0.11 135	0.09 214	0.07 79	0.08 212	0.05 19	0.09 67	0.08 38	0.08 466	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.06 324	0.07 428

FlowAnything_test	0.11 330	0.08 387	0.14 425	0.15 125	0.09 384	0.08 90	0.14 293	0.20 383	0.11 135	0.10 265	0.09 197	0.12 359	0.12 422	0.13 384	0.11 311	0.09 533	0.06 463	0.09 538	0.09 560	0.06 324	0.09 556

MSAF-DinoV2	0.23 650	0.11 574	0.25 636	0.17 313	0.10 503	0.28 678	0.17 485	0.38 686	0.56 715	0.21 574	0.27 573	0.47 717	0.28 670	0.36 701	0.40 727	0.09 533	0.06 463	0.07 348	0.09 560	0.12 635	0.11 615

S2M2_XL	0.08 101	0.06 118	0.12 327	0.12 7	0.08 255	0.09 165	0.09 27	0.07 8	0.07 28	0.08 158	0.07 79	0.07 150	0.06 79	0.09 67	0.09 114	0.08 466	0.06 463	0.07 348	0.06 320	0.08 491	0.06 337
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
MM-Stereo_test3	0.10 281	0.07 235	0.07 24	0.18 417	0.07 148	0.12 347	0.19 583	0.24 481	0.19 408	0.06 38	0.10 234	0.08 212	0.06 79	0.11 224	0.09 114	0.06 186	0.06 463	0.07 348	0.05 216	0.05 186	0.04 62

DDVS	0.16 553	0.10 546	0.22 619	0.16 223	0.12 599	0.15 469	0.14 293	0.25 504	0.19 408	0.18 517	0.30 605	0.27 608	0.13 458	0.20 586	0.16 535	0.09 533	0.06 463	0.09 538	0.07 428	0.11 615	0.11 615

rvit_stereo_0081_aga	0.12 417	0.09 477	0.15 462	0.18 417	0.10 503	0.14 444	0.14 293	0.14 174	0.19 408	0.10 265	0.18 433	0.16 461	0.09 303	0.12 321	0.10 224	0.10 578	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.06 337

model_zeroshot	0.10 281	0.05 35	0.12 327	0.15 125	0.09 384	0.13 394	0.14 293	0.20 383	0.14 253	0.11 308	0.10 234	0.12 359	0.07 196	0.12 321	0.11 311	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.06 337

ITSA-stereo	0.16 553	0.11 574	0.14 425	0.19 503	0.08 255	0.13 394	0.14 293	0.30 595	0.49 692	0.17 484	0.18 433	0.22 552	0.15 512	0.17 518	0.16 535	0.10 578	0.06 463	0.08 445	0.08 512	0.08 491	0.09 556

rvit_stereo_ft	0.12 417	0.07 235	0.13 375	0.19 503	0.10 503	0.12 347	0.17 485	0.16 259	0.16 321	0.13 384	0.13 335	0.15 440	0.10 344	0.14 425	0.13 431	0.10 578	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.06 337

DualNet (step1)	0.17 576	0.12 593	0.21 609	0.13 18	0.14 645	0.18 542	0.14 293	0.28 558	0.24 493	0.21 574	0.21 479	0.24 578	0.20 608	0.16 478	0.16 535	0.15 683	0.06 463	0.14 670	0.14 675	0.15 683	0.13 655

test_sample7	0.16 553	0.10 546	0.16 506	0.14 68	0.12 599	0.16 500	0.17 485	0.28 558	0.24 493	0.21 574	0.21 479	0.24 578	0.20 608	0.16 478	0.16 535	0.12 639	0.06 463	0.10 588	0.09 560	0.11 615	0.10 588

test_sample5	0.14 481	0.08 387	0.14 425	0.16 223	0.08 255	0.18 542	0.18 536	0.25 504	0.17 358	0.17 484	0.28 584	0.18 495	0.15 512	0.16 478	0.13 431	0.08 466	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.09 557	0.08 505

test_sample4	0.14 481	0.08 387	0.15 462	0.15 125	0.08 255	0.19 566	0.18 536	0.26 518	0.18 379	0.17 484	0.26 555	0.18 495	0.15 512	0.17 518	0.13 431	0.08 466	0.06 463	0.08 445	0.06 320	0.09 557	0.08 505

test_sample3	0.14 481	0.08 387	0.15 462	0.14 68	0.09 384	0.20 587	0.17 485	0.27 533	0.18 379	0.17 484	0.22 497	0.19 507	0.15 512	0.17 518	0.14 475	0.09 533	0.06 463	0.07 348	0.06 320	0.09 557	0.08 505

test_sample2	0.13 448	0.07 235	0.12 327	0.14 68	0.08 255	0.16 500	0.18 536	0.21 406	0.16 321	0.14 415	0.21 479	0.20 524	0.15 512	0.15 449	0.13 431	0.08 466	0.06 463	0.07 348	0.06 320	0.08 491	0.08 505

test_sample1	0.13 448	0.07 235	0.14 425	0.14 68	0.08 255	0.19 566	0.17 485	0.20 383	0.15 283	0.14 415	0.22 497	0.18 495	0.16 533	0.17 518	0.15 514	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.08 491	0.08 505

AE-Stereo	0.10 281	0.08 387	0.11 273	0.19 503	0.09 384	0.10 229	0.15 383	0.14 174	0.20 433	0.09 214	0.15 367	0.12 359	0.08 261	0.11 224	0.10 224	0.05 52	0.06 463	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.04 62

DualNet	0.14 481	0.08 387	0.14 425	0.16 223	0.08 255	0.18 542	0.18 536	0.25 504	0.17 358	0.18 517	0.28 584	0.18 495	0.15 512	0.16 478	0.13 431	0.08 466	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.09 557	0.08 505

mmx	0.15 522	0.09 477	0.15 462	0.16 223	0.09 384	0.17 524	0.17 485	0.27 533	0.26 532	0.15 440	0.26 555	0.19 507	0.13 458	0.15 449	0.22 618	0.08 466	0.06 463	0.09 538	0.08 512	0.08 491	0.08 505

xxx	0.15 522	0.09 477	0.15 462	0.16 223	0.09 384	0.17 524	0.17 485	0.27 533	0.26 532	0.15 440	0.26 555	0.19 507	0.13 458	0.15 449	0.22 618	0.08 466	0.06 463	0.09 538	0.08 512	0.08 491	0.08 505

GMStereo_Zeroshot	0.16 553	0.13 620	0.25 636	0.20 572	0.10 503	0.17 524	0.13 214	0.30 595	0.25 518	0.23 605	0.32 621	0.25 591	0.11 387	0.19 567	0.14 475	0.09 533	0.06 463	0.11 619	0.06 320	0.12 635	0.08 505

MaDis-Stereo	0.09 199	0.09 477	0.08 56	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.11 89	0.16 259	0.16 321	0.09 214	0.11 288	0.06 54	0.06 79	0.09 67	0.13 431	0.07 381	0.06 463	0.08 445	0.05 216	0.05 186	0.04 62

UniTT-Stereo	0.09 199	0.07 235	0.08 56	0.18 417	0.08 255	0.13 394	0.11 89	0.12 99	0.11 135	0.10 265	0.12 310	0.05 4	0.06 79	0.09 67	0.10 224	0.07 381	0.06 463	0.05 61	0.05 216	0.06 324	0.05 215

EKT-Stereo	0.11 330	0.07 235	0.14 425	0.16 223	0.10 503	0.13 394	0.14 293	0.19 363	0.21 449	0.11 308	0.08 153	0.13 391	0.10 344	0.11 224	0.12 390	0.08 466	0.06 463	0.07 348	0.06 320	0.08 491	0.07 428

MIM_Stereo	0.10 281	0.07 235	0.11 273	0.15 125	0.07 148	0.07 40	0.12 136	0.20 383	0.14 253	0.13 384	0.14 350	0.09 264	0.05 19	0.12 321	0.08 38	0.05 52	0.06 463	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.05 215

CFNet_ucs	0.15 522	0.09 477	0.17 532	0.16 223	0.11 564	0.14 444	0.14 293	0.30 595	0.34 608	0.16 470	0.24 514	0.23 569	0.14 492	0.18 541	0.15 514	0.09 533	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.09 557	0.09 556

CBFPSM	0.15 522	0.07 235	0.27 647	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.15 383	0.22 433	0.23 481	0.20 557	0.27 573	0.23 569	0.16 533	0.16 478	0.19 581	0.06 186	0.06 463	0.06 221	0.07 428	0.07 415	0.07 428

CASS	0.14 481	0.12 593	0.12 327	0.23 658	0.09 384	0.15 469	0.17 485	0.19 363	0.20 433	0.17 484	0.18 433	0.15 440	0.15 512	0.15 449	0.14 475	0.09 533	0.06 463	0.10 588	0.08 512	0.09 557	0.07 428
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
CroCo-Stereo Lap2	0.09 199	0.09 477	0.08 56	0.22 637	0.09 384	0.09 165	0.18 536	0.16 259	0.12 178	0.09 214	0.10 234	0.05 4	0.05 19	0.08 29	0.08 38	0.06 186	0.06 463	0.07 348	0.05 216	0.06 324	0.05 215

TestStereo1	0.13 448	0.08 387	0.08 56	0.20 572	0.08 255	0.18 542	0.29 713	0.23 455	0.17 358	0.17 484	0.20 459	0.16 461	0.11 387	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.06 463	0.08 445	0.06 320	0.05 186	0.05 215

qqq	0.13 448	0.09 477	0.15 462	0.16 223	0.08 255	0.13 394	0.15 383	0.24 481	0.16 321	0.15 440	0.19 449	0.16 461	0.16 533	0.15 449	0.16 535	0.07 381	0.06 463	0.08 445	0.08 512	0.07 415	0.07 428

BUS	0.15 522	0.09 477	0.14 425	0.22 637	0.10 503	0.20 587	0.14 293	0.34 648	0.20 433	0.17 484	0.23 502	0.16 461	0.14 492	0.16 478	0.14 475	0.08 466	0.06 463	0.10 588	0.09 560	0.07 415	0.07 428

RAFT_CTSACE	0.12 417	0.09 477	0.10 202	0.22 637	0.08 255	0.12 347	0.24 664	0.18 330	0.17 358	0.21 574	0.27 573	0.13 391	0.07 196	0.13 384	0.09 114	0.05 52	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.04 50	0.04 62

BSDual-CNN	0.15 522	0.09 477	0.14 425	0.22 637	0.10 503	0.15 469	0.15 383	0.34 648	0.20 433	0.17 484	0.23 502	0.25 591	0.16 533	0.16 478	0.14 475	0.08 466	0.06 463	0.10 588	0.09 560	0.07 415	0.07 428

hknet	0.15 522	0.11 574	0.14 425	0.22 637	0.11 564	0.15 469	0.15 383	0.34 648	0.26 532	0.17 484	0.23 502	0.22 552	0.18 575	0.17 518	0.13 431	0.07 381	0.06 463	0.10 588	0.09 560	0.07 415	0.07 428

SA-5K	0.13 448	0.08 387	0.08 56	0.20 572	0.08 255	0.18 542	0.29 713	0.23 455	0.17 358	0.17 484	0.20 459	0.16 461	0.11 387	0.12 321	0.13 431	0.06 186	0.06 463	0.08 445	0.06 320	0.05 186	0.05 215

CSP-Net	0.16 553	0.09 477	0.14 425	0.17 313	0.09 384	0.19 566	0.18 536	0.25 504	0.33 597	0.26 636	0.31 611	0.25 591	0.16 533	0.21 605	0.19 581	0.09 533	0.06 463	0.07 348	0.07 428	0.08 491	0.08 505

UDGNet	0.14 481	0.13 620	0.17 532	0.18 417	0.10 503	0.12 347	0.16 451	0.21 406	0.27 545	0.20 557	0.20 459	0.17 479	0.13 458	0.16 478	0.14 475	0.10 578	0.06 463	0.09 538	0.07 428	0.07 415	0.07 428

dd	0.15 522	0.17 664	0.17 532	0.19 503	0.09 384	0.15 469	0.18 536	0.22 433	0.26 532	0.23 605	0.20 459	0.21 534	0.10 344	0.21 605	0.17 553	0.10 578	0.06 463	0.08 445	0.06 320	0.08 491	0.07 428

DAS	0.15 522	0.08 387	0.18 567	0.19 503	0.10 503	0.19 566	0.17 485	0.28 558	0.30 575	0.18 517	0.26 555	0.21 534	0.16 533	0.16 478	0.13 431	0.08 466	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.07 415	0.07 428

SepStereo	0.15 522	0.08 387	0.18 567	0.19 503	0.10 503	0.19 566	0.17 485	0.28 558	0.30 575	0.18 517	0.26 555	0.21 534	0.16 533	0.26 653	0.13 431	0.08 466	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.07 415	0.07 428

GANet-ADL	0.13 448	0.07 235	0.15 462	0.17 313	0.10 503	0.19 566	0.15 383	0.30 595	0.21 449	0.13 384	0.18 433	0.19 507	0.13 458	0.16 478	0.14 475	0.08 466	0.06 463	0.06 221	0.05 216	0.07 415	0.08 505

LMCR-Stereo	0.15 522	0.08 387	0.14 425	0.21 612	0.09 384	0.18 542	0.19 583	0.28 558	0.19 408	0.24 618	0.24 514	0.23 569	0.17 559	0.20 586	0.17 553	0.07 381	0.06 463	0.08 445	0.06 320	0.10 593	0.09 556

GEStereo_RVC	0.17 576	0.12 593	0.16 506	0.22 637	0.11 564	0.19 566	0.18 536	0.32 619	0.49 692	0.20 557	0.25 541	0.17 479	0.13 458	0.21 605	0.16 535	0.10 578	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.09 557	0.08 505

TestStereo	0.14 481	0.15 643	0.11 273	0.23 658	0.08 255	0.15 469	0.21 624	0.20 383	0.23 481	0.14 415	0.25 541	0.16 461	0.13 458	0.16 478	0.14 475	0.06 186	0.06 463	0.08 445	0.06 320	0.09 557	0.05 215

RALCasStereoNet	0.11 330	0.07 235	0.09 135	0.16 223	0.08 255	0.13 394	0.14 293	0.17 298	0.11 135	0.12 348	0.17 404	0.14 412	0.10 344	0.12 321	0.11 311	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.05 216	0.08 491	0.07 428

ADLNet	0.16 553	0.08 387	0.15 462	0.16 223	0.10 503	0.16 500	0.17 485	0.33 633	0.27 545	0.23 605	0.27 573	0.24 578	0.16 533	0.18 541	0.21 605	0.10 578	0.06 463	0.10 588	0.10 601	0.08 491	0.09 556

GMStereo	0.13 448	0.15 643	0.14 425	0.18 417	0.09 384	0.16 500	0.16 451	0.20 383	0.25 518	0.17 484	0.17 404	0.11 333	0.11 387	0.16 478	0.13 431	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.07 415	0.06 337
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
MMNet	0.17 576	0.10 546	0.17 532	0.20 572	0.11 564	0.27 668	0.20 606	0.26 518	0.42 660	0.22 590	0.30 605	0.22 552	0.20 608	0.18 541	0.20 591	0.06 186	0.06 463	0.07 348	0.07 428	0.08 491	0.07 428

UNet	0.17 576	0.09 477	0.18 567	0.19 503	0.12 599	0.28 678	0.19 583	0.33 633	0.30 575	0.21 574	0.25 541	0.23 569	0.19 594	0.20 586	0.19 581	0.07 381	0.06 463	0.08 445	0.07 428	0.08 491	0.07 428

ACVNet	0.15 522	0.09 477	0.15 462	0.13 18	0.12 599	0.14 444	0.20 606	0.22 433	0.34 608	0.17 484	0.26 555	0.21 534	0.17 559	0.18 541	0.21 605	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.08 491	0.06 337

acv_ft	0.15 522	0.09 477	0.16 506	0.19 503	0.10 503	0.16 500	0.17 485	0.25 504	0.34 608	0.19 535	0.26 555	0.21 534	0.17 559	0.18 541	0.19 581	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.08 491	0.06 337

GANet-RSSM	0.14 481	0.07 235	0.13 375	0.13 18	0.08 255	0.14 444	0.18 536	0.23 455	0.21 449	0.17 484	0.25 541	0.24 578	0.16 533	0.16 478	0.16 535	0.10 578	0.06 463	0.07 348	0.08 512	0.08 491	0.07 428

PSMNet-RSSM	0.14 481	0.07 235	0.14 425	0.15 125	0.08 255	0.13 394	0.16 451	0.25 504	0.24 493	0.17 484	0.28 584	0.23 569	0.14 492	0.16 478	0.14 475	0.11 613	0.06 463	0.09 538	0.12 657	0.08 491	0.07 428

GwcNet-RSSM	0.14 481	0.07 235	0.12 327	0.16 223	0.08 255	0.15 469	0.20 606	0.22 433	0.28 561	0.18 517	0.28 584	0.23 569	0.17 559	0.15 449	0.16 535	0.10 578	0.06 463	0.07 348	0.09 560	0.07 415	0.07 428

CFNet-ft	0.14 481	0.07 235	0.15 462	0.12 7	0.09 384	0.17 524	0.18 536	0.22 433	0.24 493	0.17 484	0.26 555	0.24 578	0.14 492	0.16 478	0.15 514	0.11 613	0.06 463	0.08 445	0.09 560	0.09 557	0.08 505

DMCA	0.14 481	0.09 477	0.17 532	0.19 503	0.09 384	0.15 469	0.17 485	0.23 455	0.28 561	0.14 415	0.20 459	0.17 479	0.18 575	0.15 449	0.17 553	0.10 578	0.06 463	0.08 445	0.06 320	0.09 557	0.10 588

SuperB	0.20 613	0.10 546	0.57 719	0.16 223	0.09 384	0.19 566	0.18 536	0.25 504	0.51 702	0.27 643	0.39 666	0.17 479	0.22 623	0.22 623	0.21 605	0.08 466	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.12 635	0.11 615

ADCRef	0.20 613	0.12 593	0.43 700	0.20 572	0.12 599	0.23 628	0.18 536	0.32 619	0.37 634	0.26 636	0.33 628	0.18 495	0.23 629	0.25 649	0.26 662	0.07 381	0.06 463	0.09 538	0.09 560	0.08 491	0.09 556

ADCP+	0.20 613	0.10 546	0.35 685	0.21 612	0.12 599	0.22 614	0.27 696	0.31 613	0.35 622	0.26 636	0.37 651	0.22 552	0.22 623	0.27 656	0.28 677	0.09 533	0.06 463	0.08 445	0.08 512	0.10 593	0.10 588

RASNet	0.15 522	0.07 235	0.15 462	0.16 223	0.08 255	0.19 566	0.14 293	0.30 595	0.21 449	0.17 484	0.25 541	0.21 534	0.19 594	0.20 586	0.20 591	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.08 512	0.06 324	0.06 337

HSM-Net_RVC	0.14 481	0.08 387	0.12 327	0.15 125	0.08 255	0.16 500	0.15 383	0.27 533	0.29 569	0.20 557	0.21 479	0.29 627	0.14 492	0.18 541	0.13 431	0.06 186	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.07 415	0.06 337
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
RYNet	0.23 650	0.12 593	0.22 619	0.19 503	0.17 690	0.47 723	0.26 691	0.39 692	0.49 692	0.24 618	0.29 599	0.34 670	0.24 638	0.20 586	0.31 699	0.10 578	0.06 463	0.09 538	0.09 560	0.14 669	0.15 687

CFNet	0.15 522	0.11 574	0.17 532	0.17 313	0.08 255	0.19 566	0.10 44	0.29 580	0.26 532	0.19 535	0.24 514	0.24 578	0.18 575	0.18 541	0.15 514	0.08 466	0.06 463	0.09 538	0.10 601	0.08 491	0.07 428

CFNet_RVC	0.14 481	0.07 235	0.15 462	0.12 7	0.09 384	0.17 524	0.18 536	0.22 433	0.24 493	0.17 484	0.26 555	0.24 578	0.14 492	0.16 478	0.15 514	0.11 613	0.06 463	0.08 445	0.09 560	0.09 557	0.08 505

NLCA_NET_v2_RVC	0.17 576	0.10 546	0.23 627	0.20 572	0.10 503	0.15 469	0.18 536	0.31 613	0.25 518	0.21 574	0.31 611	0.25 591	0.17 559	0.21 605	0.20 591	0.09 533	0.06 463	0.08 445	0.09 560	0.07 415	0.08 505
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	0.19 604	0.11 574	0.16 506	0.17 313	0.16 678	0.28 678	0.23 652	0.44 716	0.42 660	0.15 440	0.28 584	0.25 591	0.19 594	0.23 631	0.18 566	0.09 533	0.06 463	0.10 588	0.08 512	0.15 683	0.10 588

iResNetv2_ROB	0.15 522	0.08 387	0.16 506	0.16 223	0.08 255	0.16 500	0.13 214	0.26 518	0.36 627	0.21 574	0.29 599	0.24 578	0.13 458	0.14 425	0.14 475	0.06 186	0.06 463	0.06 221	0.04 66	0.09 557	0.08 505

DISCO	0.20 613	0.09 477	0.22 619	0.17 313	0.10 503	0.25 646	0.18 536	0.28 558	0.45 677	0.23 605	0.32 621	0.34 670	0.26 654	0.29 672	0.29 686	0.08 466	0.06 463	0.07 348	0.07 428	0.09 557	0.10 588

LE_ROB	0.50 736	0.07 235	0.14 425	0.15 125	0.08 255	0.26 658	0.17 485	0.23 455	1.71 777	4.68 784	0.67 729	0.46 713	0.47 733	0.21 605	0.30 693	0.07 381	0.06 463	0.06 221	0.06 320	0.08 491	0.06 337

DispFullNet	0.27 688	0.22 700	0.66 732	0.28 705	0.17 690	0.27 668	0.17 485	0.34 648	0.57 717	0.27 643	0.37 651	0.43 705	0.24 638	0.39 714	0.25 649	0.12 639	0.06 463	0.19 706	0.11 633	0.23 721	0.16 697

MEA-ACV	0.16 553	0.08 387	0.18 567	0.16 223	0.11 564	0.19 566	0.20 606	0.30 595	0.39 646	0.21 574	0.30 605	0.14 412	0.19 594	0.17 518	0.16 535	0.08 466	0.07 541	0.09 538	0.11 633	0.07 415	0.07 428

Weightmod_eth	0.09 199	0.07 235	0.08 56	0.18 417	0.07 148	0.11 288	0.16 451	0.13 138	0.11 135	0.09 214	0.09 197	0.10 299	0.07 196	0.10 134	0.10 224	0.06 186	0.07 541	0.06 221	0.07 428	0.04 50	0.03 1

S	0.12 417	0.08 387	0.10 202	0.20 572	0.08 255	0.13 394	0.19 583	0.17 298	0.16 321	0.13 384	0.12 310	0.14 412	0.10 344	0.12 321	0.13 431	0.09 533	0.07 541	0.13 655	0.15 692	0.06 324	0.05 215

SME	0.12 417	0.09 477	0.11 273	0.17 313	0.07 148	0.20 587	0.13 214	0.21 406	0.17 358	0.12 348	0.13 335	0.10 299	0.12 422	0.13 384	0.13 431	0.07 381	0.07 541	0.08 445	0.09 560	0.06 324	0.06 337

Selective-IGEV-i16pb	0.14 481	0.08 387	0.17 532	0.15 125	0.11 564	0.41 718	0.16 451	0.29 580	0.24 493	0.11 308	0.21 479	0.10 299	0.07 196	0.17 518	0.12 390	0.10 578	0.07 541	0.06 221	0.08 512	0.09 557	0.10 588

WQFJX	0.10 281	0.07 235	0.09 135	0.21 612	0.09 384	0.12 347	0.16 451	0.19 363	0.18 379	0.12 348	0.10 234	0.08 212	0.10 344	0.12 321	0.10 224	0.07 381	0.07 541	0.06 221	0.05 216	0.06 324	0.05 215

S2M2_L	0.09 199	0.08 387	0.11 273	0.13 18	0.10 503	0.08 90	0.06 1	0.10 39	0.10 99	0.10 265	0.10 234	0.09 264	0.09 303	0.11 224	0.11 311	0.13 658	0.07 541	0.08 445	0.09 560	0.10 593	0.08 505
Junhong Min, Youngpil Jeon, Jimin Kim, Minyong Choi: S^2M^2 : Scalable Stereo Matching Model for Reliable Depth Estimation. ICCV 2025
rvit_stereo_0081	0.11 330	0.08 387	0.16 506	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.14 293	0.14 174	0.24 493	0.11 308	0.13 335	0.14 412	0.09 303	0.11 224	0.12 390	0.10 578	0.07 541	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.06 337

DCVSM-stereo	0.15 522	0.09 477	0.16 506	0.16 223	0.10 503	0.15 469	0.09 27	0.20 383	0.24 493	0.20 557	0.24 514	0.26 601	0.15 512	0.19 567	0.14 475	0.09 533	0.07 541	0.09 538	0.08 512	0.10 593	0.12 637

ACV-stereo	0.15 522	0.10 546	0.29 659	0.18 417	0.12 599	0.15 469	0.13 214	0.23 455	0.21 449	0.19 535	0.23 502	0.22 552	0.15 512	0.23 631	0.17 553	0.08 466	0.07 541	0.07 348	0.07 428	0.08 491	0.07 428

rvit_stereo_0082	0.11 330	0.08 387	0.16 506	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.14 293	0.14 174	0.24 493	0.11 308	0.13 335	0.14 412	0.09 303	0.11 224	0.12 390	0.10 578	0.07 541	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.06 337

rvit_stereo_0080	0.10 281	0.08 387	0.15 462	0.15 125	0.10 503	0.07 40	0.15 383	0.16 259	0.16 321	0.11 308	0.10 234	0.15 440	0.09 303	0.12 321	0.10 224	0.09 533	0.07 541	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.05 215

1111x	0.16 553	0.09 477	0.13 375	0.18 417	0.08 255	0.18 542	0.25 681	0.32 619	0.25 518	0.17 484	0.24 514	0.27 608	0.15 512	0.14 425	0.24 641	0.07 381	0.07 541	0.08 445	0.09 560	0.07 415	0.07 428

whm_eth	0.10 281	0.08 387	0.15 462	0.15 125	0.10 503	0.07 40	0.15 383	0.16 259	0.16 321	0.11 308	0.10 234	0.15 440	0.09 303	0.12 321	0.10 224	0.09 533	0.07 541	0.07 348	0.06 320	0.07 415	0.05 215

iinet-f	0.17 576	0.07 235	0.46 703	0.14 68	0.10 503	0.21 600	0.14 293	0.27 533	0.23 481	0.22 590	0.25 541	0.21 534	0.16 533	0.18 541	0.22 618	0.09 533	0.07 541	0.07 348	0.06 320	0.09 557	0.10 588

gwcnet-sp	0.14 481	0.07 235	0.13 375	0.18 417	0.09 384	0.16 500	0.18 536	0.24 481	0.24 493	0.19 535	0.24 514	0.15 440	0.16 533	0.16 478	0.15 514	0.08 466	0.07 541	0.07 348	0.08 512	0.08 491	0.07 428

scenet	0.14 481	0.07 235	0.13 375	0.18 417	0.09 384	0.16 500	0.18 536	0.24 481	0.24 493	0.19 535	0.24 514	0.15 440	0.16 533	0.16 478	0.15 514	0.08 466	0.07 541	0.07 348	0.08 512	0.08 491	0.07 428

ssnet	0.14 481	0.07 235	0.13 375	0.18 417	0.09 384	0.16 500	0.18 536	0.24 481	0.24 493	0.19 535	0.24 514	0.15 440	0.16 533	0.16 478	0.15 514	0.08 466	0.07 541	0.07 348	0.08 512	0.08 491	0.07 428

Wz-Net-MNSev	0.23 650	0.13 620	0.33 676	0.20 572	0.15 664	0.36 705	0.25 681	0.34 648	0.45 677	0.29 666	0.41 680	0.39 692	0.19 594	0.25 649	0.27 668	0.09 533	0.07 541	0.09 538	0.09 560	0.12 635	0.10 588

psmg	0.14 481	0.09 477	0.14 425	0.17 313	0.10 503	0.15 469	0.17 485	0.29 580	0.20 433	0.17 484	0.21 479	0.25 591	0.16 533	0.16 478	0.14 475	0.08 466	0.07 541	0.08 445	0.08 512	0.07 415	0.07 428

AACVNet	0.16 553	0.08 387	0.15 462	0.15 125	0.10 503	0.18 542	0.15 383	0.24 481	0.25 518	0.27 643	0.27 573	0.28 618	0.18 575	0.19 567	0.17 553	0.09 533	0.07 541	0.09 538	0.07 428	0.10 593	0.09 556

ADLNet2	0.16 553	0.09 477	0.14 425	0.17 313	0.09 384	0.20 587	0.16 451	0.32 619	0.39 646	0.17 484	0.20 459	0.20 524	0.19 594	0.21 605	0.23 629	0.08 466	0.07 541	0.07 348	0.07 428	0.09 557	0.07 428

RAFT	0.13 448	0.09 477	0.11 273	0.18 417	0.08 255	0.15 469	0.23 652	0.21 406	0.20 433	0.21 574	0.21 479	0.18 495	0.13 458	0.17 518	0.10 224	0.06 186	0.07 541	0.10 588	0.09 560	0.06 324	0.05 215

ICVP	0.16 553	0.09 477	0.12 327	0.22 637	0.09 384	0.18 542	0.21 624	0.26 518	0.24 493	0.18 517	0.30 605	0.27 608	0.18 575	0.18 541	0.15 514	0.10 578	0.07 541	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.08 505
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
HCRNet	0.16 553	0.23 704	0.12 327	0.35 729	0.11 564	0.15 469	0.17 485	0.26 518	0.22 471	0.19 535	0.24 514	0.21 534	0.14 492	0.15 449	0.13 431	0.11 613	0.07 541	0.11 619	0.10 601	0.09 557	0.07 428

RAFT + AFF	0.13 448	0.08 387	0.21 609	0.20 572	0.10 503	0.14 444	0.23 652	0.27 533	0.21 449	0.12 348	0.10 234	0.12 359	0.10 344	0.16 478	0.12 390	0.08 466	0.07 541	0.09 538	0.09 560	0.06 324	0.09 556

UPFNet	0.16 553	0.08 387	0.12 327	0.20 572	0.12 599	0.20 587	0.23 652	0.28 558	0.26 532	0.18 517	0.24 514	0.22 552	0.20 608	0.19 567	0.22 618	0.09 533	0.07 541	0.08 445	0.09 560	0.08 491	0.06 337

aanetorigin	0.22 636	0.17 664	0.57 719	0.18 417	0.10 503	0.16 500	0.19 583	0.20 383	0.33 597	0.49 723	0.48 702	0.30 637	0.28 670	0.21 605	0.24 641	0.08 466	0.07 541	0.08 445	0.07 428	0.10 593	0.09 556

EDNetEfficientorigin	7.92 783	0.32 732	152.98 813	0.20 572	0.10 503	0.22 614	0.17 485	0.23 455	0.60 723	0.73 745	0.67 729	0.41 701	0.51 738	0.24 643	0.41 730	0.08 466	0.07 541	0.09 538	0.07 428	0.12 635	0.11 615

EDNetEfficient	0.30 698	0.24 707	1.18 762	0.18 417	0.10 503	0.20 587	0.20 606	0.21 406	0.61 725	0.74 747	0.56 715	0.30 637	0.40 717	0.23 631	0.32 704	0.09 533	0.07 541	0.08 445	0.07 428	0.11 615	0.10 588

hitnet-ft	0.18 592	0.10 546	0.17 532	0.14 68	0.09 384	0.27 668	0.20 606	0.25 504	0.26 532	0.24 618	0.32 621	0.32 659	0.23 629	0.24 643	0.21 605	0.12 639	0.07 541	0.10 588	0.08 512	0.12 635	0.11 615

DSFCA	0.16 553	0.09 477	0.14 425	0.16 223	0.10 503	0.21 600	0.19 583	0.28 558	0.31 585	0.23 605	0.25 541	0.22 552	0.16 533	0.20 586	0.20 591	0.10 578	0.07 541	0.09 538	0.09 560	0.08 491	0.08 505

ADCL	0.25 668	0.12 593	0.49 709	0.22 637	0.12 599	0.36 705	0.29 713	0.30 595	0.57 717	0.24 618	0.47 701	0.30 637	0.31 691	0.30 678	0.30 693	0.09 533	0.07 541	0.09 538	0.09 560	0.10 593	0.10 588

TDLM	0.18 592	0.12 593	0.14 425	0.24 670	0.10 503	0.18 542	0.18 536	0.37 679	0.30 575	0.22 590	0.28 584	0.28 618	0.18 575	0.23 631	0.19 581	0.11 613	0.07 541	0.10 588	0.10 601	0.08 491	0.08 505

UCFNet_RVC	0.15 522	0.08 387	0.13 375	0.11 1	0.10 503	0.20 587	0.10 44	0.24 481	0.23 481	0.17 484	0.21 479	0.24 578	0.15 512	0.18 541	0.15 514	0.12 639	0.07 541	0.11 619	0.13 669	0.11 615	0.10 588

DRN-Test	0.20 613	0.11 574	0.21 609	0.22 637	0.10 503	0.22 614	0.22 638	0.40 695	0.38 640	0.24 618	0.33 628	0.26 601	0.22 623	0.22 623	0.25 649	0.11 613	0.07 541	0.11 619	0.10 601	0.09 557	0.08 505

PWC_ROB	0.21 628	0.16 654	0.27 647	0.18 417	0.11 564	0.22 614	0.13 214	0.33 633	0.49 692	0.30 672	0.40 669	0.32 659	0.25 646	0.31 679	0.23 629	0.10 578	0.07 541	0.11 619	0.08 512	0.11 615	0.10 588

SCION-MonSter	0.22 636	0.17 664	0.17 532	0.25 680	0.18 701	0.35 700	0.17 485	0.29 580	0.48 690	0.23 605	0.46 698	0.20 524	0.19 594	0.26 653	0.27 668	0.09 533	0.08 578	0.23 719	0.20 715	0.11 615	0.11 615

VeloStereo	0.09 199	0.04 1	0.12 327	0.14 68	0.11 564	0.07 40	0.06 1	0.08 14	0.06 11	0.09 214	0.07 79	0.06 54	0.08 261	0.11 224	0.10 224	0.08 466	0.08 578	0.08 445	0.07 428	0.11 615	0.13 655

flow	0.09 199	0.04 1	0.12 327	0.14 68	0.11 564	0.07 40	0.06 1	0.08 14	0.06 11	0.09 214	0.07 79	0.06 54	0.08 261	0.12 321	0.10 224	0.08 466	0.08 578	0.08 445	0.07 428	0.11 615	0.13 655

Weightmod	0.09 199	0.06 118	0.08 56	0.18 417	0.06 42	0.11 288	0.15 383	0.14 174	0.12 178	0.11 308	0.11 288	0.08 212	0.07 196	0.10 134	0.11 311	0.06 186	0.08 578	0.07 348	0.07 428	0.05 186	0.03 1

Selective-IGEV-i16pc	0.13 448	0.06 118	0.13 375	0.15 125	0.11 564	0.38 711	0.16 451	0.23 455	0.17 358	0.11 308	0.15 367	0.09 264	0.07 196	0.13 384	0.10 224	0.10 578	0.08 578	0.06 221	0.07 428	0.09 557	0.10 588

WQFJA1	0.10 281	0.07 235	0.08 56	0.20 572	0.09 384	0.12 347	0.18 536	0.18 330	0.18 379	0.09 214	0.10 234	0.08 212	0.10 344	0.12 321	0.11 311	0.06 186	0.08 578	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.05 215

WQFJX1	0.10 281	0.07 235	0.08 56	0.22 637	0.09 384	0.12 347	0.17 485	0.18 330	0.18 379	0.10 265	0.10 234	0.07 150	0.10 344	0.11 224	0.10 224	0.07 381	0.08 578	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.05 215

NLMM1	0.11 330	0.09 477	0.07 24	0.22 637	0.10 503	0.12 347	0.20 606	0.19 363	0.20 433	0.12 348	0.11 288	0.08 212	0.10 344	0.11 224	0.11 311	0.08 466	0.08 578	0.07 348	0.06 320	0.05 186	0.04 62

NLMM	0.10 281	0.07 235	0.08 56	0.20 572	0.09 384	0.12 347	0.18 536	0.18 330	0.18 379	0.09 214	0.10 234	0.08 212	0.10 344	0.12 321	0.11 311	0.06 186	0.08 578	0.07 348	0.06 320	0.06 324	0.05 215

NLSM1	0.10 281	0.07 235	0.08 56	0.19 503	0.08 255	0.13 394	0.16 451	0.21 406	0.16 321	0.11 308	0.10 234	0.07 150	0.10 344	0.10 134	0.11 311	0.07 381	0.08 578	0.08 445	0.07 428	0.05 186	0.05 215

NLCSM	0.11 330	0.09 477	0.09 135	0.23 658	0.11 564	0.12 347	0.19 583	0.19 363	0.19 408	0.12 348	0.11 288	0.07 150	0.09 303	0.11 224	0.10 224	0.08 466	0.08 578	0.07 348	0.07 428	0.06 324	0.05 215

zh-mn7	0.26 680	0.15 643	0.59 724	0.19 503	0.14 645	0.24 637	0.22 638	0.35 663	0.63 731	0.35 693	0.67 729	0.31 652	0.25 646	0.31 679	0.26 662	0.09 533	0.08 578	0.09 538	0.09 560	0.09 557	0.11 615

z-mn7	0.25 668	0.15 643	0.47 706	0.19 503	0.13 625	0.28 678	0.25 681	0.35 663	0.64 732	0.27 643	0.57 719	0.29 627	0.24 638	0.32 684	0.27 668	0.08 466	0.08 578	0.08 445	0.08 512	0.10 593	0.10 588

w-ln-seven-2	0.20 613	0.14 636	0.39 690	0.23 658	0.12 599	0.21 600	0.21 624	0.29 580	0.38 640	0.25 631	0.38 658	0.28 618	0.23 629	0.21 605	0.25 649	0.08 466	0.08 578	0.09 538	0.09 560	0.10 593	0.09 556

G2L-Stereo	0.14 481	0.07 235	0.13 375	0.17 313	0.09 384	0.13 394	0.12 136	0.27 533	0.22 471	0.17 484	0.27 573	0.21 534	0.13 458	0.18 541	0.18 566	0.09 533	0.08 578	0.08 445	0.07 428	0.07 415	0.07 428

ISRNet	0.18 592	0.08 387	0.20 598	0.19 503	0.13 625	0.15 469	0.12 136	0.30 595	0.33 597	0.21 574	0.26 555	0.27 608	0.18 575	0.17 518	0.20 591	0.20 722	0.08 578	0.14 670	0.14 675	0.14 669	0.17 707

rvit_stereo_0083	0.12 417	0.08 387	0.17 532	0.16 223	0.09 384	0.11 288	0.15 383	0.15 216	0.26 532	0.11 308	0.14 350	0.13 391	0.10 344	0.12 321	0.13 431	0.10 578	0.08 578	0.09 538	0.07 428	0.07 415	0.06 337

ToySt	0.17 576	0.11 574	0.19 593	0.17 313	0.11 564	0.16 500	0.26 691	0.24 481	0.33 597	0.19 535	0.24 514	0.26 601	0.24 638	0.19 567	0.21 605	0.07 381	0.08 578	0.09 538	0.10 601	0.09 557	0.08 505

NINENet	0.16 553	0.10 546	0.16 506	0.17 313	0.11 564	0.20 587	0.14 293	0.41 700	0.37 634	0.18 517	0.21 479	0.16 461	0.14 492	0.16 478	0.14 475	0.08 466	0.08 578	0.10 588	0.07 428	0.10 593	0.09 556

WZ-Net	0.29 695	0.17 664	0.82 752	0.23 658	0.16 678	0.35 700	0.29 713	0.40 695	0.59 722	0.24 618	0.57 719	0.37 681	0.25 646	0.34 692	0.37 720	0.09 533	0.08 578	0.09 538	0.10 601	0.14 669	0.16 697

GLC_STEREO	0.11 330	0.07 235	0.11 273	0.18 417	0.07 148	0.08 90	0.13 214	0.16 259	0.24 493	0.12 348	0.13 335	0.12 359	0.08 261	0.18 541	0.12 390	0.06 186	0.08 578	0.08 445	0.06 320	0.05 186	0.05 215

AASNet	0.16 553	0.08 387	0.13 375	0.19 503	0.09 384	0.19 566	0.15 383	0.38 686	0.37 634	0.20 557	0.24 514	0.20 524	0.17 559	0.17 518	0.21 605	0.10 578	0.08 578	0.08 445	0.07 428	0.09 557	0.09 556

SACVNet	0.19 604	0.12 593	0.15 462	0.17 313	0.13 625	0.22 614	0.18 536	0.31 613	0.31 585	0.24 618	0.31 611	0.30 637	0.23 629	0.23 631	0.17 553	0.11 613	0.08 578	0.10 588	0.10 601	0.12 635	0.14 673

PSMNet-ADL	0.15 522	0.12 593	0.13 375	0.22 637	0.09 384	0.13 394	0.20 606	0.26 518	0.23 481	0.18 517	0.20 459	0.23 569	0.17 559	0.18 541	0.18 566	0.09 533	0.08 578	0.08 445	0.11 633	0.08 491	0.07 428

Anonymous3	0.16 553	0.14 636	0.34 679	0.26 690	0.14 645	0.27 668	0.18 536	0.28 558	0.28 561	0.15 440	0.17 404	0.14 412	0.11 387	0.16 478	0.12 390	0.08 466	0.08 578	0.08 445	0.08 512	0.08 491	0.11 615

sCroCo_RVC	0.12 417	0.09 477	0.24 633	0.24 670	0.11 564	0.19 566	0.14 293	0.17 298	0.15 283	0.10 265	0.13 335	0.12 359	0.07 196	0.14 425	0.11 311	0.08 466	0.08 578	0.08 445	0.08 512	0.05 186	0.07 428

GES	0.14 481	0.08 387	0.16 506	0.15 125	0.10 503	0.13 394	0.13 214	0.28 558	0.26 532	0.17 484	0.24 514	0.19 507	0.14 492	0.16 478	0.14 475	0.08 466	0.08 578	0.07 348	0.06 320	0.08 491	0.09 556

delet	0.17 576	0.09 477	0.18 567	0.19 503	0.11 564	0.21 600	0.22 638	0.30 595	0.38 640	0.17 484	0.27 573	0.19 507	0.19 594	0.19 567	0.21 605	0.08 466	0.08 578	0.09 538	0.11 633	0.06 324	0.07 428

ac_64	0.16 553	0.09 477	0.15 462	0.18 417	0.10 503	0.22 614	0.17 485	0.24 481	0.22 471	0.19 535	0.24 514	0.29 627	0.18 575	0.19 567	0.22 618	0.09 533	0.08 578	0.08 445	0.09 560	0.07 415	0.06 337

DMCA-RVC	0.17 576	0.10 546	0.16 506	0.24 670	0.11 564	0.19 566	0.18 536	0.26 518	0.24 493	0.21 574	0.27 573	0.25 591	0.27 661	0.18 541	0.21 605	0.12 639	0.08 578	0.13 655	0.10 601	0.10 593	0.08 505

FADNet-RVC-Resample	0.17 576	0.12 593	0.32 672	0.22 637	0.12 599	0.19 566	0.14 293	0.25 504	0.24 493	0.24 618	0.27 573	0.20 524	0.15 512	0.17 518	0.16 535	0.07 381	0.08 578	0.12 641	0.10 601	0.09 557	0.11 615

FADNet_RVC	0.17 576	0.14 636	0.41 695	0.20 572	0.11 564	0.13 394	0.13 214	0.27 533	0.22 471	0.21 574	0.23 502	0.20 524	0.18 575	0.15 449	0.17 553	0.08 466	0.08 578	0.12 641	0.09 560	0.11 615	0.10 588

RTSC	0.23 650	0.13 620	0.30 665	0.21 612	0.13 625	0.29 682	0.17 485	0.36 670	0.68 738	0.27 643	0.34 639	0.30 637	0.22 623	0.32 684	0.31 699	0.10 578	0.08 578	0.09 538	0.10 601	0.13 651	0.14 673

CVANet_RVC	0.18 592	0.11 574	0.14 425	0.21 612	0.11 564	0.19 566	0.18 536	0.34 648	0.34 608	0.22 590	0.31 611	0.28 618	0.18 575	0.24 643	0.18 566	0.12 639	0.08 578	0.12 641	0.12 657	0.09 557	0.08 505

StereoDRNet	0.19 604	0.11 574	0.18 567	0.22 637	0.11 564	0.22 614	0.22 638	0.37 679	0.34 608	0.24 618	0.28 584	0.30 637	0.19 594	0.20 586	0.21 605	0.10 578	0.08 578	0.11 619	0.09 560	0.09 557	0.07 428

DLCB_ROB	0.18 592	0.10 546	0.16 506	0.23 658	0.11 564	0.24 637	0.18 536	0.30 595	0.28 561	0.27 643	0.29 599	0.28 618	0.25 646	0.20 586	0.20 591	0.08 466	0.08 578	0.09 538	0.09 560	0.07 415	0.07 428

PSMNet_ROB	0.22 636	0.12 593	0.15 462	0.27 698	0.15 664	0.25 646	0.36 735	0.43 711	0.37 634	0.27 643	0.33 628	0.32 659	0.23 629	0.21 605	0.27 668	0.12 639	0.08 578	0.13 655	0.11 633	0.10 593	0.09 556

LGCAT	0.08 101	0.04 1	0.10 202	0.11 1	0.06 42	0.07 40	0.13 214	0.07 8	0.08 37	0.09 214	0.07 79	0.07 150	0.08 261	0.12 321	0.11 311	0.10 578	0.09 615	0.04 1	0.05 216	0.04 50	0.09 556

w-ln-seven	0.24 661	0.15 643	0.58 722	0.20 572	0.14 645	0.26 658	0.22 638	0.36 670	0.62 728	0.30 672	0.40 669	0.30 637	0.23 629	0.22 623	0.28 677	0.09 533	0.09 615	0.11 619	0.10 601	0.11 615	0.10 588

CAS++	0.11 330	0.07 235	0.11 273	0.14 68	0.10 503	0.13 394	0.14 293	0.24 481	0.14 253	0.11 308	0.09 197	0.11 333	0.07 196	0.14 425	0.09 114	0.11 613	0.09 615	0.09 538	0.07 428	0.07 415	0.08 505
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024
coex-ft	3.24 771	0.35 735	57.83 812	0.18 417	0.13 625	0.27 668	0.23 652	0.28 558	0.72 743	1.89 779	0.70 735	0.43 705	0.47 733	0.29 672	0.43 733	0.09 533	0.09 615	0.12 641	0.09 560	0.14 669	0.14 673

fast-acv-ft	0.18 592	0.11 574	0.20 598	0.19 503	0.12 599	0.26 658	0.21 624	0.26 518	0.35 622	0.22 590	0.34 639	0.27 608	0.21 616	0.21 605	0.23 629	0.09 533	0.09 615	0.08 445	0.10 601	0.08 491	0.07 428

GASNet	0.22 636	0.24 707	0.34 679	0.26 690	0.17 690	0.27 668	0.16 451	0.45 718	0.42 660	0.27 643	0.24 514	0.30 637	0.16 533	0.27 656	0.18 566	0.12 639	0.09 615	0.12 641	0.11 633	0.16 697	0.08 505

Wz-Net-SNSev	0.26 680	0.17 664	0.46 703	0.25 680	0.14 645	0.26 658	0.24 664	0.38 686	0.57 717	0.30 672	0.56 715	0.39 692	0.26 654	0.24 643	0.32 704	0.10 578	0.09 615	0.10 588	0.11 633	0.11 615	0.11 615

Wz-Net-LNSev	0.22 636	0.16 654	0.41 695	0.22 637	0.13 625	0.25 646	0.24 664	0.33 633	0.44 673	0.30 672	0.42 688	0.32 659	0.19 594	0.23 631	0.27 668	0.10 578	0.09 615	0.08 445	0.08 512	0.12 635	0.11 615

CRFU-Net	0.16 553	0.08 387	0.15 462	0.17 313	0.09 384	0.20 587	0.14 293	0.27 533	0.21 449	0.28 656	0.28 584	0.29 627	0.18 575	0.19 567	0.18 566	0.09 533	0.09 615	0.07 348	0.07 428	0.08 491	0.09 556

dad	0.18 592	0.20 690	0.21 609	0.17 313	0.11 564	0.20 587	0.19 583	0.21 406	0.28 561	0.30 672	0.24 514	0.30 637	0.13 458	0.19 567	0.17 553	0.18 709	0.09 615	0.11 619	0.09 560	0.11 615	0.07 428

GwcNet	0.20 613	0.14 636	0.20 598	0.18 417	0.12 599	0.25 646	0.20 606	0.36 670	0.45 677	0.20 557	0.33 628	0.33 665	0.21 616	0.22 623	0.25 649	0.11 613	0.09 615	0.09 538	0.09 560	0.09 557	0.10 588

HGLStereo	0.17 576	0.09 477	0.19 593	0.17 313	0.12 599	0.18 542	0.18 536	0.31 613	0.33 597	0.22 590	0.33 628	0.24 578	0.18 575	0.20 586	0.21 605	0.10 578	0.09 615	0.07 348	0.07 428	0.09 557	0.10 588

G-Net	0.25 668	0.17 664	0.38 689	0.23 658	0.16 678	0.51 726	0.23 652	0.29 580	0.35 622	0.36 696	0.38 658	0.31 652	0.29 675	0.28 665	0.27 668	0.11 613	0.09 615	0.12 641	0.10 601	0.16 697	0.14 673

XQC	0.29 695	0.23 704	0.53 711	0.29 713	0.19 708	0.36 705	0.28 702	0.37 679	0.58 720	0.31 679	0.31 611	0.37 681	0.30 686	0.39 714	0.39 725	0.13 658	0.09 615	0.15 682	0.12 657	0.18 708	0.18 713

RTS	0.46 731	0.19 684	3.33 772	0.25 680	0.15 664	0.72 745	0.21 624	0.37 679	0.78 751	0.42 712	0.44 693	0.31 652	0.43 727	0.55 742	0.37 720	0.10 578	0.09 615	0.13 655	0.13 669	0.15 683	0.15 687

RTSA	0.46 731	0.19 684	3.33 772	0.25 680	0.15 664	0.72 745	0.21 624	0.37 679	0.78 751	0.42 712	0.44 693	0.31 652	0.43 727	0.55 742	0.37 720	0.10 578	0.09 615	0.13 655	0.13 669	0.15 683	0.15 687

ADCMid	0.26 680	0.15 643	0.42 698	0.20 572	0.14 645	0.25 646	0.26 691	0.35 663	0.40 651	0.37 700	0.45 695	0.34 670	0.42 723	0.36 701	0.36 716	0.10 578	0.09 615	0.11 619	0.11 633	0.13 651	0.13 655

DANet	0.21 628	0.16 654	0.29 659	0.25 680	0.13 625	0.23 628	0.19 583	0.28 558	0.27 545	0.28 656	0.32 621	0.35 676	0.32 693	0.31 679	0.24 641	0.11 613	0.09 615	0.11 619	0.10 601	0.13 651	0.11 615
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	0.16 553	0.11 574	0.16 506	0.17 313	0.10 503	0.17 524	0.15 383	0.32 619	0.21 449	0.19 535	0.21 479	0.22 552	0.19 594	0.21 605	0.16 535	0.13 658	0.09 615	0.09 538	0.10 601	0.11 615	0.11 615

SANet	0.25 668	0.14 636	0.29 659	0.21 612	0.11 564	0.29 682	0.25 681	0.40 695	0.65 736	0.36 696	0.40 669	0.42 703	0.27 661	0.27 656	0.25 649	0.12 639	0.09 615	0.10 588	0.09 560	0.13 651	0.12 637

ETE_ROB	0.23 650	0.17 664	0.23 627	0.25 680	0.14 645	0.26 658	0.29 713	0.32 619	0.37 634	0.28 656	0.37 651	0.45 709	0.27 661	0.28 665	0.27 668	0.11 613	0.09 615	0.12 641	0.10 601	0.14 669	0.13 655

PDISCO_ROB	0.28 691	0.16 654	0.28 650	0.28 705	0.20 712	0.33 691	0.27 696	0.45 718	0.58 720	0.28 656	0.41 680	0.45 709	0.30 686	0.34 692	0.35 715	0.12 639	0.09 615	0.17 694	0.16 698	0.17 704	0.13 655

LALA_ROB	0.25 668	0.16 654	0.23 627	0.27 698	0.17 690	0.27 668	0.27 696	0.42 705	0.38 640	0.33 690	0.39 666	0.51 722	0.26 654	0.29 672	0.28 677	0.16 700	0.09 615	0.13 655	0.12 657	0.13 651	0.13 655

PWCDC_ROB	0.21 628	0.13 620	0.23 627	0.25 680	0.12 599	0.20 587	0.15 383	0.34 648	0.55 713	0.29 666	0.49 703	0.21 534	0.15 512	0.28 665	0.20 591	0.11 613	0.09 615	0.10 588	0.08 512	0.11 615	0.09 556

S0	0.12 417	0.08 387	0.09 135	0.20 572	0.07 148	0.18 542	0.22 638	0.15 216	0.15 283	0.11 308	0.10 234	0.13 391	0.08 261	0.12 321	0.11 311	0.09 533	0.10 639	0.14 670	0.14 675	0.05 186	0.04 62

AANet	0.31 704	0.20 690	1.05 760	0.16 223	0.13 625	0.23 628	0.16 451	0.30 595	0.64 732	0.60 733	0.53 709	0.46 713	0.39 712	0.23 631	0.33 710	0.12 639	0.10 639	0.11 619	0.10 601	0.13 651	0.12 637

zh-sn7	0.26 680	0.17 664	0.55 715	0.24 670	0.14 645	0.25 646	0.25 681	0.34 648	0.49 692	0.29 666	0.55 713	0.29 627	0.32 693	0.37 707	0.33 710	0.10 578	0.10 639	0.11 619	0.11 633	0.12 635	0.12 637

rvit_stereo_0075_2	0.17 576	0.12 593	0.25 636	0.23 658	0.16 678	0.13 394	0.10 44	0.30 595	0.27 545	0.20 557	0.28 584	0.22 552	0.15 512	0.18 541	0.13 431	0.16 700	0.10 639	0.17 694	0.10 601	0.10 593	0.10 588

StereoVision	0.14 481	0.13 620	0.10 202	0.24 670	0.10 503	0.16 500	0.21 624	0.21 406	0.20 433	0.12 348	0.25 541	0.10 299	0.10 344	0.16 478	0.10 224	0.09 533	0.10 639	0.12 641	0.12 657	0.06 324	0.05 215

SQANet	0.24 661	0.24 707	0.31 668	0.31 719	0.19 708	0.27 668	0.13 214	0.30 595	0.33 597	0.25 631	0.37 651	0.31 652	0.22 623	0.27 656	0.23 629	0.15 683	0.10 639	0.21 712	0.16 698	0.22 716	0.16 697

ssnet_v2	0.17 576	0.10 546	0.18 567	0.17 313	0.11 564	0.21 600	0.22 638	0.34 648	0.25 518	0.23 605	0.23 502	0.27 608	0.19 594	0.22 623	0.21 605	0.11 613	0.10 639	0.09 538	0.09 560	0.08 491	0.08 505

pcwnet_v2	0.19 604	0.11 574	0.26 645	0.18 417	0.14 645	0.18 542	0.15 383	0.37 679	0.46 686	0.19 535	0.24 514	0.21 534	0.19 594	0.21 605	0.20 591	0.13 658	0.10 639	0.10 588	0.10 601	0.11 615	0.13 655

psm_up	0.19 604	0.10 546	0.18 567	0.21 612	0.11 564	0.17 524	0.19 583	0.38 686	0.34 608	0.22 590	0.28 584	0.29 627	0.25 646	0.20 586	0.22 618	0.09 533	0.10 639	0.11 619	0.11 633	0.08 491	0.08 505

AF-Net	0.23 650	0.17 664	0.17 532	0.27 698	0.13 625	0.26 658	0.24 664	0.33 633	0.51 702	0.25 631	0.33 628	0.39 692	0.27 661	0.28 665	0.26 662	0.11 613	0.10 639	0.16 690	0.12 657	0.11 615	0.11 615

Nwc_Net	0.23 650	0.17 664	0.22 619	0.25 680	0.15 664	0.25 646	0.27 696	0.38 686	0.39 646	0.22 590	0.41 680	0.30 637	0.29 675	0.28 665	0.25 649	0.11 613	0.10 639	0.17 694	0.20 715	0.10 593	0.11 615

ADCPNet	0.26 680	0.17 664	0.62 728	0.21 612	0.15 664	0.36 705	0.25 681	0.33 633	0.37 634	0.31 679	0.41 680	0.36 678	0.29 675	0.29 672	0.34 714	0.12 639	0.10 639	0.11 619	0.12 657	0.14 669	0.13 655

DPSNet	0.28 691	0.16 654	0.33 676	0.18 417	0.13 625	0.55 731	0.42 744	0.52 731	0.68 738	0.29 666	0.38 658	0.39 692	0.30 686	0.32 684	0.23 629	0.11 613	0.10 639	0.11 619	0.08 512	0.20 714	0.16 697

MDST_ROB	0.22 636	0.10 546	0.18 567	0.18 417	0.11 564	0.40 716	0.19 583	0.44 716	0.42 660	0.40 706	0.40 669	0.29 627	0.21 616	0.27 656	0.19 581	0.11 613	0.10 639	0.14 670	0.11 633	0.10 593	0.08 505

XPNet_ROB	0.22 636	0.12 593	0.20 598	0.22 637	0.13 625	0.22 614	0.19 583	0.35 663	0.40 651	0.30 672	0.40 669	0.38 687	0.27 661	0.26 653	0.29 686	0.15 683	0.10 639	0.10 588	0.10 601	0.13 651	0.12 637

DStereoFS	0.27 688	0.22 700	0.32 672	0.23 658	0.15 664	0.23 628	0.21 624	0.52 731	0.49 692	0.28 656	0.45 695	0.34 670	0.36 706	0.53 739	0.29 686	0.13 658	0.11 654	0.15 682	0.13 669	0.17 704	0.17 707

DStereoSA	0.26 680	0.19 684	0.39 690	0.27 698	0.17 690	0.23 628	0.21 624	0.50 726	0.60 723	0.22 590	0.30 605	0.29 627	0.34 699	0.40 719	0.29 686	0.12 639	0.11 654	0.16 690	0.14 675	0.15 683	0.12 637

TCMNet	0.19 604	0.12 593	0.20 598	0.21 612	0.18 701	0.21 600	0.24 664	0.28 558	0.36 627	0.23 605	0.26 555	0.25 591	0.20 608	0.20 586	0.23 629	0.13 658	0.11 654	0.11 619	0.12 657	0.13 651	0.12 637

PSMNet-RUCA	0.28 691	0.33 733	0.42 698	0.36 731	0.32 740	0.18 542	0.20 606	0.42 705	0.30 575	0.33 690	0.41 680	0.40 698	0.24 638	0.31 679	0.20 591	0.19 716	0.11 654	0.25 722	0.15 692	0.22 716	0.16 697

rvit_0105_6	0.14 481	0.09 477	0.18 567	0.17 313	0.10 503	0.10 229	0.17 485	0.19 363	0.26 532	0.12 348	0.18 433	0.17 479	0.13 458	0.18 541	0.13 431	0.15 683	0.11 654	0.12 641	0.10 601	0.09 557	0.06 337

rvit_0105_5	0.14 481	0.10 546	0.14 425	0.17 313	0.09 384	0.14 444	0.23 652	0.24 481	0.27 545	0.14 415	0.15 367	0.18 495	0.13 458	0.17 518	0.14 475	0.14 679	0.11 654	0.10 588	0.11 633	0.08 491	0.07 428

rvit_0105_4	0.15 522	0.09 477	0.17 532	0.17 313	0.10 503	0.12 347	0.20 606	0.23 455	0.27 545	0.14 415	0.20 459	0.17 479	0.14 492	0.17 518	0.13 431	0.15 683	0.11 654	0.11 619	0.10 601	0.09 557	0.06 337

rvit_0105_3	0.16 553	0.10 546	0.15 462	0.20 572	0.12 599	0.15 469	0.26 691	0.25 504	0.30 575	0.15 440	0.17 404	0.21 534	0.14 492	0.18 541	0.14 475	0.14 679	0.11 654	0.12 641	0.14 675	0.07 415	0.07 428

DGSMNet	0.25 668	0.19 684	0.34 679	0.21 612	0.24 727	0.24 637	0.21 624	0.36 670	0.42 660	0.25 631	0.32 621	0.38 687	0.21 616	0.29 672	0.24 641	0.13 658	0.11 654	0.14 670	0.16 698	0.23 721	0.23 726

FAT-Stereo	0.21 628	0.13 620	0.22 619	0.21 612	0.12 599	0.18 542	0.18 536	0.35 663	0.40 651	0.28 656	0.37 651	0.33 665	0.33 697	0.21 605	0.20 591	0.09 533	0.11 654	0.10 588	0.09 560	0.11 615	0.14 673

STTStereo	0.18 592	0.13 620	0.28 650	0.20 572	0.11 564	0.16 500	0.21 624	0.29 580	0.23 481	0.22 590	0.30 605	0.29 627	0.18 575	0.20 586	0.20 591	0.12 639	0.11 654	0.11 619	0.14 675	0.09 557	0.08 505

NCC-stereo	0.25 668	0.15 643	0.31 668	0.26 690	0.17 690	0.21 600	0.31 723	0.41 700	0.40 651	0.24 618	0.38 658	0.33 665	0.29 675	0.37 707	0.28 677	0.13 658	0.11 654	0.15 682	0.22 723	0.13 651	0.13 655

edge stereo	0.23 650	0.14 636	0.21 609	0.21 612	0.13 625	0.24 637	0.16 451	0.32 619	0.42 660	0.32 686	0.40 669	0.39 692	0.35 703	0.25 649	0.25 649	0.13 658	0.11 654	0.14 670	0.11 633	0.12 635	0.14 673

Abc-Net	0.25 668	0.15 643	0.31 668	0.26 690	0.17 690	0.21 600	0.31 723	0.41 700	0.40 651	0.24 618	0.38 658	0.33 665	0.29 675	0.37 707	0.28 677	0.13 658	0.11 654	0.15 682	0.22 723	0.13 651	0.13 655
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
SHD	0.26 680	0.15 643	0.31 668	0.24 670	0.18 701	0.23 628	0.15 383	0.39 692	0.72 743	0.32 686	0.42 688	0.36 678	0.29 675	0.33 688	0.30 693	0.13 658	0.11 654	0.14 670	0.13 669	0.16 697	0.20 721

DeepPrunerF	0.24 661	0.17 664	0.45 701	0.26 690	0.16 678	0.23 628	0.29 713	0.37 679	0.51 702	0.27 643	0.31 611	0.24 578	0.28 670	0.22 623	0.23 629	0.15 683	0.11 654	0.20 710	0.18 711	0.12 635	0.14 673

Selective-IGEV-i16pa	19.44 796	3.95 777	1.06 761	0.21 612	0.19 708	105.21 814	0.29 713	22.78 802	47.64 814	4.27 783	59.07 814	9.08 789	2.84 782	125.10 815	5.92 786	0.18 709	0.12 670	0.09 538	0.12 657	0.12 635	0.52 755

DStereoO	0.25 668	0.18 679	0.19 593	0.20 572	0.15 664	0.22 614	0.19 583	0.33 633	0.42 660	0.30 672	0.22 497	0.33 665	0.28 670	0.42 726	0.28 677	0.47 752	0.12 670	0.31 740	0.11 633	0.17 704	0.12 637

rvit_105_1	0.19 604	0.12 593	0.25 636	0.21 612	0.16 678	0.22 614	0.28 702	0.32 619	0.42 660	0.20 557	0.21 479	0.22 552	0.18 575	0.19 567	0.18 566	0.12 639	0.12 670	0.13 655	0.15 692	0.08 491	0.07 428

UDG	0.21 628	0.17 664	0.20 598	0.23 658	0.15 664	0.31 687	0.20 606	0.33 633	0.35 622	0.24 618	0.28 584	0.31 652	0.29 675	0.21 605	0.23 629	0.15 683	0.12 670	0.13 655	0.09 560	0.14 669	0.15 687

APVNet	0.23 650	0.12 593	0.20 598	0.18 417	0.14 645	0.32 689	0.31 723	0.40 695	0.33 597	0.27 643	0.40 669	0.30 637	0.29 675	0.27 656	0.25 649	0.11 613	0.12 670	0.11 619	0.14 675	0.12 635	0.13 655

Syn2CoEx	0.22 636	0.16 654	0.29 659	0.29 713	0.15 664	0.26 658	0.21 624	0.34 648	0.32 591	0.29 666	0.36 648	0.28 618	0.25 646	0.20 586	0.25 649	0.16 700	0.12 670	0.14 670	0.11 633	0.09 557	0.08 505

S-Stereo	0.21 628	0.12 593	0.25 636	0.21 612	0.13 625	0.21 600	0.19 583	0.33 633	0.45 677	0.23 605	0.36 648	0.28 618	0.29 675	0.20 586	0.23 629	0.09 533	0.12 670	0.10 588	0.10 601	0.13 651	0.14 673

RP	0.22 636	0.13 620	0.22 619	0.23 658	0.12 599	0.21 600	0.20 606	0.26 518	0.45 677	0.22 590	0.38 658	0.37 681	0.25 646	0.28 665	0.25 649	0.11 613	0.12 670	0.13 655	0.12 657	0.13 651	0.14 673

stereogan	0.22 636	0.11 574	0.21 609	0.20 572	0.12 599	0.32 689	0.19 583	0.36 670	0.45 677	0.23 605	0.39 666	0.35 676	0.27 661	0.33 688	0.23 629	0.10 578	0.12 670	0.10 588	0.10 601	0.14 669	0.14 673

AnyNet_C32	0.26 680	0.16 654	0.39 690	0.20 572	0.17 690	0.26 658	0.31 723	0.32 619	0.45 677	0.31 679	0.50 705	0.30 637	0.34 699	0.41 725	0.36 716	0.12 639	0.12 670	0.12 641	0.14 675	0.14 669	0.15 687

GANet	0.22 636	0.13 620	0.21 609	0.25 680	0.14 645	0.23 628	0.22 638	0.42 705	0.27 545	0.31 679	0.43 691	0.37 681	0.29 675	0.23 631	0.23 629	0.10 578	0.12 670	0.10 588	0.09 560	0.10 593	0.08 505

PS-NSSS	0.20 613	0.21 696	0.23 627	0.20 572	0.10 503	0.19 566	0.17 485	0.36 670	0.26 532	0.27 643	0.34 639	0.27 608	0.24 638	0.20 586	0.20 591	0.15 683	0.12 670	0.17 694	0.14 675	0.10 593	0.09 556

NCCL2	0.24 661	0.15 643	0.18 567	0.34 725	0.18 701	0.24 637	0.24 664	0.34 648	0.29 569	0.31 679	0.38 658	0.38 687	0.29 675	0.23 631	0.25 649	0.15 683	0.12 670	0.18 704	0.21 720	0.13 651	0.13 655

WCMA_ROB	0.24 661	0.11 574	0.24 633	0.17 313	0.14 645	0.34 695	0.16 451	0.33 633	0.33 597	0.39 703	0.54 712	0.40 698	0.35 703	0.35 697	0.26 662	0.12 639	0.12 670	0.12 641	0.11 633	0.14 669	0.14 673

PStereo	0.20 613	0.22 700	0.20 598	0.18 417	0.10 503	0.13 394	0.19 583	0.28 558	0.38 640	0.20 557	0.14 350	0.28 618	0.32 693	0.24 643	0.32 704	0.18 709	0.13 684	0.16 690	0.11 633	0.13 651	0.12 637

YMNet	0.20 613	0.12 593	0.20 598	0.21 612	0.14 645	0.27 668	0.23 652	0.32 619	0.34 608	0.28 656	0.35 643	0.30 637	0.18 575	0.18 541	0.22 618	0.11 613	0.13 684	0.10 588	0.10 601	0.09 557	0.09 556

YMNet_1	0.20 613	0.12 593	0.20 598	0.21 612	0.14 645	0.27 668	0.23 652	0.32 619	0.34 608	0.28 656	0.35 643	0.30 637	0.18 575	0.18 541	0.22 618	0.11 613	0.13 684	0.10 588	0.10 601	0.09 557	0.09 556

Wz-Net-TNSev	0.29 695	0.20 690	0.69 740	0.19 503	0.15 664	0.38 711	0.27 696	0.36 670	0.56 715	0.35 693	0.42 688	0.45 709	0.39 712	0.33 688	0.31 699	0.13 658	0.13 684	0.10 588	0.12 657	0.15 683	0.15 687

DDUNet	0.23 650	0.18 679	0.22 619	0.22 637	0.15 664	0.25 646	0.24 664	0.30 595	0.31 585	0.31 679	0.37 651	0.34 670	0.26 654	0.25 649	0.21 605	0.18 709	0.13 684	0.17 694	0.11 633	0.16 697	0.17 707

FADNet-RVC	0.21 628	0.20 690	0.40 693	0.21 612	0.16 678	0.21 600	0.15 383	0.27 533	0.27 545	0.26 636	0.32 621	0.26 601	0.21 616	0.22 623	0.19 581	0.12 639	0.13 684	0.12 641	0.14 675	0.13 651	0.18 713

RGC	0.25 668	0.20 690	0.29 659	0.28 705	0.16 678	0.22 614	0.23 652	0.33 633	0.44 673	0.27 643	0.40 669	0.38 687	0.28 670	0.37 707	0.23 629	0.11 613	0.13 684	0.17 694	0.17 706	0.15 683	0.16 697

ADCS	0.30 698	0.19 684	0.48 708	0.21 612	0.18 701	0.29 682	0.24 664	0.42 705	0.64 732	0.40 706	0.50 705	0.40 698	0.37 708	0.40 719	0.43 733	0.13 658	0.13 684	0.13 655	0.14 675	0.16 697	0.16 697

AnyNet_C01	0.37 714	0.26 715	1.41 766	0.22 637	0.17 690	0.51 726	0.28 702	0.36 670	0.40 651	0.39 703	0.75 741	0.46 713	0.39 712	0.46 729	0.50 745	0.13 658	0.13 684	0.13 655	0.14 675	0.14 669	0.16 697

SGM_RVC	0.24 661	0.12 593	0.16 506	0.15 125	0.09 384	0.34 695	0.19 583	0.35 663	0.32 591	0.44 717	0.38 658	0.53 726	0.36 706	0.36 701	0.26 662	0.13 658	0.13 684	0.13 655	0.13 669	0.11 615	0.11 615
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
MeshStereo	0.27 688	0.13 620	0.18 567	0.15 125	0.11 564	0.33 691	0.24 664	0.41 700	0.36 627	0.53 726	0.58 723	0.67 736	0.41 719	0.36 701	0.27 668	0.14 679	0.13 684	0.13 655	0.11 633	0.11 615	0.11 615
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	0.37 714	0.26 715	0.32 672	0.42 738	0.20 712	0.78 750	1.22 774	0.43 711	0.42 660	0.33 690	0.53 709	0.48 720	0.38 710	0.33 688	0.32 704	0.17 706	0.14 695	0.21 712	0.15 692	0.23 721	0.12 637

UHP	1.91 768	0.25 713	1.18 762	0.34 725	0.18 701	5.77 781	0.24 664	0.87 756	3.44 782	2.38 780	11.09 794	6.66 786	3.09 783	0.90 764	0.65 756	0.18 709	0.14 695	0.19 706	0.17 706	0.22 716	0.16 697

noway2	3.63 772	5.25 785	3.83 776	12.30 790	11.84 790	4.62 776	3.98 780	1.03 766	0.50 700	0.91 762	2.05 773	6.21 785	0.40 717	2.96 776	2.36 779	0.95 774	0.14 695	1.90 781	1.76 780	5.79 784	3.81 787

ACVNet-4b	0.39 717	0.53 744	0.56 716	0.45 741	0.24 727	0.46 722	0.18 536	0.50 726	0.64 732	0.42 712	0.45 695	0.60 730	0.27 661	0.34 692	0.24 641	0.33 742	0.14 695	0.48 747	0.42 749	0.31 741	0.27 736

ccnet	0.30 698	0.28 722	0.24 633	0.20 572	0.28 735	0.41 718	0.22 638	0.46 721	0.33 597	0.37 700	0.46 698	0.37 681	0.30 686	0.40 719	0.43 733	0.23 735	0.14 695	0.21 712	0.17 706	0.23 721	0.19 718

MaskLacGwcNet_RVC	0.22 636	0.21 696	0.25 636	0.26 690	0.11 564	0.24 637	0.14 293	0.39 692	0.24 493	0.32 686	0.36 648	0.30 637	0.21 616	0.19 567	0.22 618	0.17 706	0.14 695	0.21 712	0.16 698	0.13 651	0.12 637

PVD	0.40 719	0.21 696	0.40 693	0.32 722	0.23 723	0.30 685	0.45 748	0.53 735	0.97 760	0.55 729	0.80 746	0.54 727	0.60 749	0.53 739	0.40 727	0.19 716	0.14 695	0.17 694	0.14 675	0.24 728	0.32 741

1111	0.45 729	0.24 707	0.56 716	0.33 723	0.20 712	0.88 756	0.37 736	0.52 731	0.84 754	0.64 736	0.69 733	0.70 740	0.70 756	0.79 753	0.38 723	0.17 706	0.15 702	0.19 706	0.19 712	0.22 716	0.17 707

TARStereo	0.66 744	0.18 679	0.59 724	0.28 705	0.22 721	1.31 770	0.25 681	0.61 748	1.61 776	0.69 740	3.69 781	1.08 754	0.82 761	0.39 714	0.32 704	0.18 709	0.15 702	0.20 710	0.20 715	0.18 708	0.24 727

zzzz4	3.65 773	5.61 790	4.02 781	12.30 790	11.85 793	4.60 774	3.99 781	1.11 774	0.45 677	0.87 756	2.08 775	6.08 781	0.43 727	3.05 777	2.22 774	0.96 776	0.15 702	1.91 782	1.76 780	5.84 786	3.78 783

noway3	3.67 776	5.34 786	3.88 777	12.29 789	11.84 790	4.64 777	3.99 781	1.08 770	0.50 700	0.90 759	2.07 774	6.19 784	0.45 732	3.36 781	2.45 782	0.97 778	0.15 702	1.91 782	1.76 780	5.79 784	3.82 788

noway4	3.66 775	5.59 788	3.99 779	12.28 788	11.84 790	4.70 778	4.02 784	1.16 777	0.47 689	0.84 755	2.09 777	6.05 780	0.42 723	3.08 779	2.23 777	0.95 774	0.15 702	1.91 782	1.75 779	5.88 788	3.80 786

noway1	3.65 773	5.60 789	3.99 779	12.30 790	11.85 793	4.61 775	4.00 783	1.11 774	0.45 677	0.87 756	2.08 775	6.09 782	0.43 727	3.05 777	2.22 774	0.96 776	0.15 702	1.91 782	1.76 780	5.84 786	3.79 784

Selective-IGEV-i1pa	2.90 770	3.64 776	0.72 746	0.29 713	0.14 645	10.70 787	0.45 748	4.60 782	3.77 783	3.60 782	7.07 783	3.52 775	2.16 780	13.72 796	2.40 781	0.37 745	0.15 702	0.13 655	0.10 601	0.15 683	0.36 745

psmorigin	0.25 668	0.16 654	0.35 685	0.17 313	0.13 625	0.24 637	0.14 293	0.34 648	0.34 608	0.41 710	0.55 713	0.41 701	0.38 710	0.35 697	0.28 677	0.11 613	0.15 702	0.11 619	0.11 633	0.12 635	0.17 707

MFN_U_SF_RVC	0.33 707	0.22 700	0.58 722	0.31 719	0.15 664	0.36 705	0.17 485	0.54 737	0.46 686	0.47 722	0.56 715	0.58 729	0.39 712	0.36 701	0.38 723	0.15 683	0.15 702	0.18 704	0.21 720	0.16 697	0.16 697

FADNet	0.21 628	0.23 704	0.37 688	0.18 417	0.17 690	0.25 646	0.13 214	0.32 619	0.32 591	0.23 605	0.25 541	0.27 608	0.21 616	0.19 567	0.16 535	0.13 658	0.15 702	0.12 641	0.15 692	0.17 704	0.18 713

FBW_ROB	0.25 668	0.17 664	0.23 627	0.27 698	0.14 645	0.26 658	0.22 638	0.42 705	0.43 671	0.42 712	0.41 680	0.43 705	0.27 661	0.32 684	0.24 641	0.09 533	0.15 702	0.15 682	0.12 657	0.12 635	0.10 588

CBMV	0.20 613	0.15 643	0.18 567	0.18 417	0.10 503	0.20 587	0.11 89	0.30 595	0.31 585	0.29 666	0.31 611	0.31 652	0.23 629	0.28 665	0.19 581	0.13 658	0.15 702	0.17 694	0.16 698	0.10 593	0.10 588
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
fsdfsdds	0.54 738	0.19 684	0.72 746	0.34 725	0.18 701	0.51 726	0.33 732	0.55 740	1.06 761	0.74 747	2.30 779	1.05 752	0.89 766	0.36 701	0.48 742	0.16 700	0.16 714	0.26 723	0.19 712	0.15 683	0.15 687

FINET	0.22 636	0.18 679	0.28 650	0.19 503	0.16 678	0.24 637	0.24 664	0.33 633	0.49 692	0.26 636	0.33 628	0.22 552	0.23 629	0.23 631	0.18 566	0.18 709	0.16 714	0.11 619	0.10 601	0.15 683	0.14 673

SGM-ForestM	0.33 707	0.12 593	0.17 532	0.16 223	0.11 564	0.42 720	0.20 606	0.43 711	0.53 712	0.53 726	0.57 719	1.41 765	0.44 731	0.42 726	0.29 686	0.14 679	0.16 714	0.16 690	0.16 698	0.12 635	0.13 655

CSAN	0.30 698	0.24 707	0.28 650	0.34 725	0.19 708	0.34 695	0.42 744	0.38 686	0.51 702	0.38 702	0.40 669	0.44 708	0.34 699	0.29 672	0.31 699	0.19 716	0.16 714	0.19 706	0.19 712	0.14 669	0.15 687

SGM-Forest	0.20 613	0.14 636	0.18 567	0.20 572	0.13 625	0.21 600	0.22 638	0.33 633	0.31 585	0.24 618	0.29 599	0.28 618	0.20 608	0.23 631	0.18 566	0.15 683	0.16 714	0.15 682	0.14 675	0.13 651	0.12 637
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
HBP-ISP	0.18 592	0.13 620	0.17 532	0.15 125	0.11 564	0.08 90	0.13 214	0.28 558	0.30 575	0.22 590	0.33 628	0.21 534	0.25 646	0.23 631	0.18 566	0.15 683	0.17 719	0.21 712	0.17 706	0.10 593	0.09 556

NaN_ROB	0.23 650	0.20 690	0.25 636	0.25 680	0.13 625	0.31 687	0.27 696	0.34 648	0.41 658	0.31 679	0.31 611	0.32 659	0.23 629	0.31 679	0.22 618	0.11 613	0.17 719	0.10 588	0.11 633	0.08 491	0.09 556

SDNR	0.20 613	0.09 477	0.19 593	0.16 223	0.12 599	0.79 751	0.13 214	0.26 518	0.33 597	0.19 535	0.25 541	0.19 507	0.12 422	0.19 567	0.15 514	0.16 700	0.18 721	0.14 670	0.11 633	0.08 491	0.12 637

BEATNet-Init1	0.54 738	0.28 722	0.68 739	0.31 719	0.21 718	0.85 754	0.31 723	0.57 741	0.69 741	0.89 758	1.00 755	2.17 772	0.66 752	0.58 746	0.44 736	0.19 716	0.18 721	0.23 719	0.22 723	0.22 716	0.21 722

CC-Net-ROB	0.28 691	0.31 731	0.36 687	0.30 717	0.15 664	0.25 646	0.19 583	0.45 718	0.34 608	0.39 703	0.37 651	0.39 692	0.31 691	0.27 656	0.27 668	0.24 737	0.18 721	0.30 739	0.23 727	0.19 712	0.15 687

CBMV_ROB	0.19 604	0.13 620	0.18 567	0.16 223	0.11 564	0.16 500	0.12 136	0.27 533	0.29 569	0.27 643	0.31 611	0.27 608	0.24 638	0.24 643	0.16 535	0.15 683	0.18 721	0.22 717	0.20 715	0.10 593	0.12 637

NOSS_ROB	0.19 604	0.13 620	0.18 567	0.16 223	0.12 599	0.16 500	0.12 136	0.30 595	0.33 597	0.20 557	0.22 497	0.27 608	0.24 638	0.21 605	0.16 535	0.16 700	0.18 721	0.23 719	0.21 720	0.13 651	0.13 655

MSC_U_SF_DS_RVC	0.44 726	0.39 738	0.56 716	0.40 735	0.20 712	0.66 740	0.33 732	0.54 737	0.72 743	0.71 743	0.72 738	0.62 731	0.55 740	0.52 737	0.47 741	0.20 722	0.19 726	0.29 737	0.30 740	0.24 728	0.19 718

FSD					0.23 723	0.25 646	0.25 681	0.27 533	0.26 532	0.25 631	0.26 555	0.26 601	0.26 654	0.27 656	0.24 641	0.21 725	0.20 727	0.27 727	0.26 730	0.25 730

TCMNet-wrong-test	3.69 777	5.54 787	3.91 778	12.22 787	11.75 789	4.77 779	3.86 779	1.08 770	0.74 747	1.13 771	2.21 778	6.16 783	0.53 739	3.43 782	2.33 778	0.90 772	0.20 727	1.85 779	1.69 778	5.71 783	3.79 784

FC-DCNN v2	0.33 707	0.28 722	0.28 650	0.26 690	0.23 723	0.39 714	0.29 713	0.41 700	0.44 673	0.46 720	0.57 719	0.51 722	0.41 719	0.38 712	0.30 693	0.21 725	0.20 727	0.27 727	0.26 730	0.25 730	0.24 727

FCDSN-DC	0.33 707	0.28 722	0.28 650	0.30 717	0.24 727	0.39 714	0.28 702	0.43 711	0.42 660	0.44 717	0.53 709	0.51 722	0.42 723	0.37 707	0.30 693	0.21 725	0.20 727	0.27 727	0.26 730	0.25 730	0.25 730
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	0.30 698	0.24 707	0.30 665	0.36 731	0.16 678	0.36 705	0.31 723	0.34 648	0.43 671	0.41 710	0.46 698	0.38 687	0.30 686	0.35 697	0.29 686	0.19 716	0.20 727	0.26 723	0.29 738	0.18 708	0.19 718

SAMSARA	0.41 720	0.28 722	0.34 679	0.55 747	0.39 742	0.85 754	1.25 775	0.49 725	0.52 708	0.36 696	0.35 643	0.56 728	0.39 712	0.39 714	0.41 730	0.15 683	0.20 727	0.15 682	0.14 675	0.23 721	0.21 722

MANE	0.47 733	0.28 722	0.28 650	0.27 698	0.24 727	0.50 724	0.32 731	0.57 741	0.62 728	0.74 747	1.20 765	1.21 758	0.64 751	0.54 741	0.39 725	0.22 729	0.20 727	0.27 727	0.31 741	0.26 734	0.25 730

GANetREF_RVC	0.31 704	0.34 734	0.29 659	0.35 729	0.16 678	0.33 691	0.42 744	0.48 724	0.52 708	0.35 693	0.35 643	0.34 670	0.32 693	0.40 719	0.33 710	0.27 739	0.20 727	0.29 737	0.15 692	0.19 712	0.18 713
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	0.33 707	0.28 722	0.28 650	0.26 690	0.23 723	0.38 711	0.29 713	0.40 695	0.44 673	0.46 720	0.56 715	0.51 722	0.41 719	0.38 712	0.31 699	0.21 725	0.20 727	0.27 727	0.26 730	0.25 730	0.24 727

MSMD_ROB	0.31 704	0.26 715	0.26 645	0.24 670	0.21 718	0.34 695	0.25 681	0.34 648	0.39 646	0.40 706	0.69 733	0.45 709	0.41 719	0.34 692	0.28 677	0.20 722	0.20 727	0.26 723	0.25 729	0.23 721	0.22 725

nnnnnnn	0.43 725	0.26 715	0.54 713	0.33 723	0.27 733	0.51 726	0.30 722	0.54 737	0.79 753	0.64 736	0.71 737	0.75 744	0.58 745	0.47 730	0.45 739	0.22 729	0.21 737	0.27 727	0.26 730	0.29 737	0.25 730

LSM	0.34 713	0.21 696	0.62 728	0.27 698	0.62 760	0.35 700	0.26 691	0.43 711	0.49 692	0.45 719	0.60 727	0.42 703	0.37 708	0.35 697	0.26 662	0.13 658	0.21 737	0.14 670	0.16 698	0.18 708	0.34 743

ELAS_RVC	0.42 722	0.29 729	0.33 676	0.28 705	0.24 727	0.56 732	0.38 739	0.50 726	0.61 725	0.74 747	0.76 742	0.67 736	0.56 742	0.55 742	0.42 732	0.22 729	0.21 737	0.27 727	0.26 730	0.27 736	0.26 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
ELAS	0.42 722	0.29 729	0.34 679	0.28 705	0.24 727	0.63 737	0.37 736	0.52 731	0.52 708	0.72 744	0.82 747	0.68 738	0.56 742	0.52 737	0.45 739	0.22 729	0.21 737	0.27 727	0.26 730	0.26 734	0.26 734
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
mmmmmm	0.42 722	0.26 715	0.45 701	0.37 733	0.20 712	0.62 736	0.45 748	0.53 735	0.75 748	0.55 729	0.78 744	0.70 740	0.58 745	0.51 735	0.40 727	0.19 716	0.22 741	0.22 717	0.20 715	0.21 715	0.17 707

PA-Net	0.24 661	0.18 679	0.34 679	0.28 705	0.22 721	0.22 614	0.39 741	0.29 580	0.39 646	0.22 590	0.33 628	0.25 591	0.26 654	0.21 605	0.25 649	0.10 578	0.23 742	0.15 682	0.22 723	0.09 557	0.13 655
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
light-stereo	0.44 726	0.27 720	0.64 731	0.61 749	0.50 749	0.34 695	0.23 652	0.47 722	0.52 708	0.57 732	0.59 725	0.78 745	0.33 697	0.49 732	0.30 693	0.33 742	0.25 743	0.27 727	0.33 743	0.47 747	0.41 750

ACVNet_1	0.45 729	0.51 743	0.61 726	0.45 741	0.28 735	0.50 724	0.28 702	0.58 746	0.71 742	0.63 735	0.59 725	0.74 743	0.50 736	0.50 733	0.36 716	0.26 738	0.25 743	0.39 744	0.29 738	0.32 742	0.25 730

Anonymous_2	0.22 636	0.17 664	0.28 650	0.15 125	0.16 678	0.33 691	0.22 638	0.23 455	0.18 379	0.23 605	0.24 514	0.26 601	0.27 661	0.27 656	0.24 641	0.22 729	0.26 745	0.17 694	0.17 706	0.16 697	0.18 713

PASM	0.33 707	0.25 713	0.51 710	0.28 705	0.27 733	0.30 685	0.31 723	0.35 663	0.51 702	0.36 696	0.40 669	0.47 717	0.35 703	0.34 692	0.36 716	0.23 735	0.26 745	0.26 723	0.28 737	0.23 721	0.21 722

JetBlue	0.73 750	0.46 742	1.21 764	0.52 746	0.47 748	2.16 772	0.67 762	0.78 752	0.72 743	0.70 742	0.79 745	1.21 758	0.84 762	1.06 770	1.04 770	0.40 747	0.28 747	0.33 741	0.33 743	0.30 738	0.34 743

Ntro	0.41 720	0.40 739	0.54 713	0.46 744	0.30 739	0.64 738	0.24 664	0.47 722	0.68 738	0.42 712	0.49 703	0.47 717	0.42 723	0.40 719	0.32 704	0.32 741	0.28 747	0.37 743	0.31 741	0.33 743	0.29 737

test_sample9	0.18 592	0.12 593	0.21 609	0.13 18	0.14 645	0.18 542	0.14 293	0.28 558	0.24 493	0.21 574	0.21 479	0.24 578	0.20 608	0.19 567	0.18 566	0.15 683	0.30 749	0.14 670	0.14 675	0.15 683	0.13 655

test_sample8	0.20 613	0.12 593	0.21 609	0.13 18	0.14 645	0.18 542	0.14 293	0.32 619	0.21 449	0.28 656	0.22 497	0.36 678	0.26 654	0.19 567	0.18 566	0.15 683	0.30 749	0.14 670	0.14 675	0.15 683	0.13 655

otaku	0.39 717	0.38 737	0.53 711	0.44 740	0.28 735	0.57 733	0.24 664	0.42 705	0.62 728	0.40 706	0.50 705	0.46 713	0.34 699	0.40 719	0.33 710	0.30 740	0.30 749	0.39 744	0.33 743	0.30 738	0.29 737

MonStereo1	0.49 735	0.27 720	0.61 726	0.29 713	0.20 712	0.40 716	0.19 583	0.51 730	0.66 737	0.53 726	0.91 751	1.02 750	0.59 748	0.51 735	0.58 750	0.53 756	0.32 752	0.55 753	0.40 747	0.36 744	0.38 747

NVStereoNet_ROB	0.47 733	0.37 736	0.47 706	0.42 738	0.29 738	0.35 700	0.35 734	0.50 726	0.61 725	0.73 745	0.94 752	0.70 740	0.68 753	0.48 731	0.62 753	0.22 729	0.33 753	0.34 742	0.34 746	0.30 738	0.31 740
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	0.44 726	0.40 739	0.46 703	0.37 733	0.43 746	0.42 720	0.41 742	0.57 741	0.55 713	0.32 686	0.73 739	0.32 659	0.50 736	0.42 726	0.49 744	0.39 746	0.36 754	0.45 746	0.52 758	0.42 746	0.30 739

MADNet+	0.76 751	0.72 754	3.76 775	0.67 751	0.41 744	0.99 761	0.97 772	0.72 751	0.75 748	0.52 725	0.58 723	0.64 734	0.68 753	0.89 763	1.04 770	0.35 744	0.36 754	0.28 736	0.23 727	0.38 745	0.33 742

ACVNet_2	0.67 747	0.68 753	0.70 743	0.64 750	0.41 744	0.75 748	0.50 751	0.98 763	1.38 771	0.90 759	1.09 759	1.04 751	0.74 757	0.55 742	0.48 742	0.43 748	0.40 756	0.53 751	0.45 750	0.48 748	0.36 745

GCST	0.37 714	0.42 741	0.27 647	1.03 767	0.39 742	0.18 542	0.08 9	0.21 406	0.18 379	0.28 656	0.25 541	0.15 440	0.12 422	0.16 478	0.14 475	0.64 763	0.43 757	0.75 759	0.65 762	0.64 756	0.46 754

IMH-64-1	0.66 744	0.62 749	0.69 740	0.72 752	0.51 750	0.60 734	0.51 752	0.92 757	0.84 754	0.75 751	1.02 756	0.81 746	0.78 759	0.80 754	0.50 745	0.43 748	0.46 758	0.72 756	0.48 751	0.55 752	0.40 748

IMH-64	0.66 744	0.62 749	0.69 740	0.72 752	0.51 750	0.60 734	0.51 752	0.92 757	0.84 754	0.75 751	1.02 756	0.81 746	0.78 759	0.80 754	0.50 745	0.43 748	0.46 758	0.72 756	0.48 751	0.55 752	0.40 748

TorneroNet-64	0.76 751	0.73 755	0.77 750	0.78 756	0.58 758	0.94 760	0.58 756	0.85 755	1.26 766	0.67 738	0.88 749	1.41 765	0.76 758	0.87 760	0.68 757	0.49 754	0.46 758	0.73 758	0.59 759	0.68 760	0.54 756

PWCK	0.72 748	0.95 763	0.99 758	0.77 754	0.32 740	0.79 751	0.38 739	0.92 757	0.90 758	0.96 764	0.76 742	0.97 749	0.62 750	0.87 760	0.68 757	0.73 766	0.46 758	0.76 761	0.49 753	0.71 763	0.44 753

SPS-STEREO	0.58 742	0.59 747	0.66 732	0.45 741	0.55 753	0.65 739	0.44 747	0.63 749	0.51 702	0.69 740	0.65 728	0.66 735	0.58 745	0.62 748	0.62 753	0.62 762	0.47 762	0.51 749	0.49 753	0.55 752	0.58 757
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
RainbowNet	0.54 738	0.61 748	0.71 745	0.57 748	0.43 746	0.66 740	0.37 736	0.60 747	0.87 757	0.51 724	0.67 729	0.63 732	0.47 733	0.50 733	0.44 736	0.47 752	0.48 763	0.53 751	0.41 748	0.53 751	0.41 750

WAO-6	0.82 754	0.81 758	0.63 730	0.87 761	0.63 761	0.79 751	0.60 758	0.98 763	1.52 775	0.91 762	0.97 754	1.08 754	1.04 771	0.72 752	0.70 760	0.72 765	0.49 764	0.91 767	0.71 766	0.70 762	0.59 760

TorneroNet	0.83 755	0.75 756	0.83 754	0.85 759	0.63 761	1.03 764	0.65 760	0.96 761	1.14 764	0.80 753	1.10 761	1.36 763	0.88 764	0.95 766	0.82 765	0.57 757	0.49 764	0.79 764	0.66 764	0.74 766	0.64 766

SGM+DAISY	0.57 741	0.58 745	0.67 736	0.41 736	0.55 753	0.68 742	0.51 752	0.57 741	0.46 686	0.67 738	0.70 735	0.69 739	0.57 744	0.64 749	0.58 750	0.59 760	0.49 764	0.50 748	0.50 755	0.52 749	0.59 760

IMH	0.72 748	0.65 751	0.70 743	0.77 754	0.54 752	0.71 744	0.56 755	0.99 765	1.08 762	0.82 754	1.09 759	0.89 748	0.88 764	0.88 762	0.53 749	0.44 751	0.50 767	0.75 759	0.51 756	0.58 755	0.42 752

anonymity	0.53 737	0.58 745	0.66 732	0.41 736	0.61 759	0.54 730	0.41 742	0.57 741	0.41 658	0.56 731	0.50 705	0.50 721	0.55 740	0.59 747	0.50 745	0.58 759	0.50 767	0.51 749	0.51 756	0.52 749	0.58 757

DPSimNet_ROB	1.14 765	1.25 769	0.87 756	1.15 770	0.90 771	1.15 767	1.18 773	1.20 779	1.26 766	1.45 776	1.05 758	1.44 768	1.13 775	0.92 765	1.70 773	1.47 782	0.52 769	1.22 774	1.04 776	0.92 769	1.03 774

WAO-8	0.92 758	0.83 759	0.67 736	0.94 764	0.70 765	0.92 758	0.68 763	1.08 770	1.80 779	1.06 769	1.42 769	1.29 760	1.08 773	0.86 758	0.80 763	0.74 767	0.54 770	0.86 765	0.75 767	0.71 763	0.63 764

Venus	0.92 758	0.83 759	0.67 736	0.94 764	0.70 765	0.92 758	0.68 763	1.08 770	1.80 779	1.06 769	1.42 769	1.29 760	1.08 773	0.86 758	0.80 763	0.74 767	0.54 770	0.86 765	0.75 767	0.71 763	0.63 764

UNDER WATER	0.99 762	1.00 765	1.47 767	1.00 766	0.71 767	1.18 768	0.86 768	0.81 754	1.09 763	1.02 766	0.90 750	1.53 769	1.26 777	1.06 770	1.02 769	0.79 769	0.54 770	1.02 769	0.88 771	0.83 768	0.75 768

LVE	0.84 756	0.87 761	0.86 755	0.81 757	0.56 755	1.09 766	0.66 761	1.07 768	1.45 773	0.97 765	1.23 767	1.11 756	0.86 763	0.84 757	0.72 761	0.49 754	0.56 773	0.76 761	0.60 761	0.66 758	0.60 763

Dean	0.88 757	0.88 762	0.81 751	0.82 758	0.57 756	0.91 757	0.62 759	1.17 778	1.71 777	1.15 772	1.16 763	1.31 762	1.00 770	0.82 756	0.83 766	0.57 757	0.56 773	0.78 763	0.65 762	0.67 759	0.58 757

UNDER WATER-64	0.97 760	0.96 764	1.48 768	0.88 762	0.57 756	1.24 769	0.90 770	0.78 752	0.96 759	1.05 767	0.85 748	1.56 770	1.26 777	0.97 768	0.99 768	0.88 771	0.57 775	1.04 771	0.88 771	0.81 767	0.75 768

MFMNet_re	0.65 743	0.66 752	0.66 732	0.51 745	0.69 764	0.70 743	0.58 756	0.65 750	0.75 748	0.61 734	0.73 739	0.63 732	0.68 753	0.65 750	0.60 752	0.66 764	0.58 776	0.63 754	0.59 759	0.68 760	0.69 767

WAO-7	0.80 753	0.78 757	0.57 719	0.85 759	0.67 763	0.76 749	0.69 765	1.07 768	1.30 768	0.90 759	1.20 765	1.05 752	0.93 767	0.71 751	0.68 757	0.60 761	0.62 777	0.67 755	0.68 765	0.64 756	0.59 760

notaker	0.98 761	1.13 766	1.02 759	1.14 769	0.81 768	0.73 747	0.69 765	0.94 760	1.15 765	1.19 774	1.19 764	1.41 765	1.17 776	1.10 772	0.74 762	0.82 770	0.64 778	1.18 772	0.79 769	1.02 770	0.82 771

ktn	1.02 763	1.23 768	0.82 752	1.24 771	0.86 770	1.00 763	0.86 768	0.96 761	1.37 770	1.05 767	1.12 762	1.16 757	1.06 772	0.95 766	0.62 753	1.28 781	0.71 779	1.39 776	0.83 770	1.06 772	0.77 770

HanzoNet	1.31 766	1.29 770	1.22 765	1.13 768	0.85 769	1.05 765	0.84 767	1.06 767	1.47 774	1.66 777	1.63 771	2.48 774	1.78 779	1.63 774	1.69 772	1.27 780	0.80 780	1.32 775	1.02 774	1.07 773	0.90 772

KSHMR	1.10 764	1.19 767	0.90 757	1.26 772	1.00 772	0.99 761	0.96 771	1.13 776	1.35 769	1.16 773	1.28 768	1.40 764	0.97 769	1.03 769	0.93 767	1.03 779	1.08 781	1.20 773	1.03 775	1.03 771	0.98 773

JetRed	1.66 767	1.51 771	3.09 771	0.93 763	1.21 773	5.28 780	1.61 778	1.29 780	1.42 772	1.84 778	1.77 772	1.59 771	0.95 768	1.43 773	2.51 783	0.91 773	1.61 782	0.93 768	0.91 773	1.36 774	1.03 774

MADNet++	1.97 769	1.75 772	1.66 769	1.83 773	1.69 775	2.38 773	1.45 777	2.36 781	2.11 781	2.58 781	2.37 780	2.25 773	2.21 781	2.28 775	2.36 779	1.87 783	1.67 783	1.53 777	1.34 777	1.87 775	1.78 777

PML	8.57 786	9.39 796	6.24 782	5.34 778	6.36 780	13.21 788	20.99 789	5.35 784	6.68 785	17.75 798	26.46 809	7.58 787	6.08 786	7.89 787	5.76 784	5.33 790	1.83 784	5.95 796	1.93 784	8.75 793	2.53 779

xxxxx1	7.75 780	5.06 782	7.26 783	3.15 775	3.91 777	16.37 790	22.88 793	5.87 787	8.68 786	7.99 788	8.55 784	9.13 790	8.46 788	10.05 788	10.47 788	2.43 785	2.48 785	3.56 788	12.26 794	3.48 778	3.02 780

tt_ll	7.75 780	5.06 782	7.26 783	3.15 775	3.91 777	16.37 790	22.88 793	5.87 787	8.68 786	7.99 788	8.55 784	9.13 790	8.46 788	10.05 788	10.47 788	2.43 785	2.48 785	3.56 788	12.26 794	3.48 778	3.02 780

ff	7.75 780	5.06 782	7.26 783	3.15 775	3.91 777	16.37 790	22.88 793	5.87 787	8.68 786	7.99 788	8.55 784	9.13 790	8.46 788	10.05 788	10.47 788	2.43 785	2.48 785	3.56 788	12.26 794	3.48 778	3.02 780

LRCNet_RVC	10.76 791	13.97 799	7.97 791	19.07 796	2.04 776	0.35 700	0.31 723	5.29 783	0.48 690	13.02 796	17.65 796	8.69 788	5.73 785	4.78 783	2.22 774	23.53 810	2.69 788	27.60 813	25.75 813	17.60 805	16.54 808

USTest	6.16 779	2.65 775	2.79 770	6.48 781	7.21 781	14.33 789	21.38 790	6.98 790	9.55 789	5.35 787	6.12 782	5.71 779	7.69 787	6.31 786	6.75 787	1.97 784	3.38 789	1.63 778	2.14 786	2.49 776	2.35 778

DPSMNet_ROB	8.06 784	4.50 778	8.69 792	5.36 780	10.74 784	8.32 783	22.71 791	5.47 785	13.38 793	5.13 785	9.98 789	5.10 777	10.47 791	5.53 784	12.77 794	3.80 789	8.00 790	3.49 786	6.95 791	3.75 782	7.09 792

DGTPSM_ROB	8.06 784	4.50 778	8.69 792	5.34 778	10.73 783	8.32 783	22.71 791	5.47 785	13.38 793	5.13 785	9.98 789	5.10 777	10.47 791	5.53 784	12.77 794	3.79 788	8.00 790	3.49 786	6.95 791	3.74 781	7.09 792

iinet-test	10.41 787	8.00 792	7.40 786	10.23 782	10.93 785	17.97 794	25.06 796	11.30 795	13.29 791	9.69 792	9.78 788	9.38 793	11.23 793	10.97 792	12.61 792	6.59 793	8.30 792	5.49 791	6.54 787	6.58 789	6.91 790

IINet	10.41 787	8.00 792	7.40 786	10.23 782	10.93 785	17.97 794	25.06 796	11.30 795	13.29 791	9.69 792	9.77 787	9.38 793	11.23 793	10.97 792	12.61 792	6.59 793	8.30 792	5.49 791	6.54 787	6.58 789	6.91 790

Anonymous_1	10.87 792	7.82 791	7.41 788	10.29 784	10.08 782	18.64 796	26.11 798	11.02 794	13.45 795	9.43 791	10.10 791	9.73 795	11.31 795	10.69 791	12.47 791	6.42 792	8.38 794	5.70 793	10.22 793	11.41 794	6.65 789

DPSM_ROB	11.10 793	8.47 794	7.95 789	10.84 785	11.58 787	19.10 797	26.50 801	12.02 797	14.09 796	10.38 794	10.91 792	10.39 796	11.92 796	11.67 794	13.39 796	6.99 795	8.79 795	5.82 794	6.92 789	6.97 791	7.31 794

DPSM	11.10 793	8.47 794	7.95 789	10.84 785	11.58 787	19.10 797	26.50 801	12.02 797	14.09 796	10.38 794	10.91 792	10.39 796	11.92 796	11.67 794	13.39 796	6.99 795	8.79 795	5.82 794	6.92 789	6.97 791	7.31 794

tt	4.65 778	0.07 235	3.54 774	2.01 774	1.55 774	10.25 785	16.66 788	8.90 791	5.03 784	1.33 775	0.96 753	4.71 776	4.74 784	3.33 780	5.86 785	6.06 791	10.30 797	1.87 780	2.09 785	2.61 777	1.19 776

HaxPig	15.73 795	18.55 808	19.19 802	16.92 795	15.89 797	7.80 782	7.57 785	13.37 799	10.80 790	15.40 797	14.87 795	15.95 798	14.81 798	15.67 797	15.97 800	18.96 805	16.72 798	19.47 809	18.10 807	19.45 808	19.06 809

LSM0	22.80 807	17.22 805	19.17 801	22.12 804	28.90 809	38.38 807	53.27 804	24.21 808	28.36 802	20.84 808	21.11 798	21.63 807	24.25 809	23.42 806	26.98 805	14.08 802	17.39 799	11.72 803	13.98 801	14.22 803	14.66 797

fast-reg	22.77 806	17.32 807	19.13 800	22.15 805	24.31 807	38.33 804	53.16 803	24.18 806	28.58 808	20.60 802	22.12 807	20.65 800	23.90 802	23.12 801	26.84 804	14.18 804	17.47 800	14.33 804	14.96 804	15.38 804	14.67 798

RAFT-FEzeroshot	22.33 800	17.12 801	15.83 794	21.95 800	23.32 804	38.31 802	53.41 809	23.99 803	28.43 803	20.66 804	21.84 801	21.02 804	24.05 806	23.33 802	27.09 807	14.06 798	17.69 801	11.70 798	13.95 799	14.05 800	14.76 800

RAFT-FE	22.33 800	17.12 801	15.83 794	21.95 800	23.32 804	38.31 802	53.41 809	23.99 803	28.43 803	20.66 804	21.84 801	21.02 804	24.05 806	23.33 802	27.09 807	14.06 798	17.69 801	11.70 798	13.95 799	14.05 800	14.76 800

CasAABBNet	22.33 800	17.11 800	15.84 796	21.94 799	23.28 802	38.30 801	53.40 807	24.05 805	28.44 805	20.66 804	21.86 803	21.03 806	24.04 805	23.35 804	27.03 806	14.06 798	17.69 801	11.70 798	13.94 798	14.04 799	14.76 800

Hybrid-DGEV	22.38 804	17.26 806	16.15 799	21.92 798	23.29 803	38.36 805	53.40 807	24.38 810	28.67 809	20.64 803	21.89 804	21.01 803	24.05 806	23.35 804	27.12 809	14.08 802	17.70 804	11.71 802	13.99 802	14.01 798	14.70 799

Selective-RAFT-Error	22.39 805	17.14 804	16.01 798	22.00 802	23.34 806	38.37 806	53.36 806	24.24 809	28.53 807	20.80 807	21.94 806	20.94 802	24.02 804	23.48 808	27.33 810	14.07 801	17.70 804	11.70 798	13.93 797	14.05 800	14.83 803

FlowAnything	22.34 803	17.13 803	15.98 797	22.00 802	23.23 801	38.39 808	53.32 805	24.19 807	28.48 806	21.00 809	21.93 805	20.83 801	23.97 803	23.44 807	26.83 803	14.04 797	17.80 806	11.63 797	14.08 803	14.00 797	14.65 796

MEDIAN_ROB	20.38 799	24.05 809	23.36 807	21.18 797	21.62 800	10.51 786	8.17 786	17.68 800	15.46 800	20.04 801	19.65 797	20.30 799	20.16 799	21.17 798	21.03 801	23.81 811	21.77 807	24.98 812	23.75 812	25.01 811	23.94 812

zzzz2	33.77 811	25.93 810	24.41 808	33.32 807	35.10 810	58.15 811	80.98 813	36.98 814	42.68 811	31.82 813	33.40 812	31.44 813	36.00 811	34.74 810	40.15 811	21.20 808	26.75 808	17.85 807	21.11 810	21.10 809	22.26 810

noway5	33.77 811	25.93 810	24.41 808	33.32 807	35.10 810	58.15 811	80.98 813	36.98 814	42.68 811	31.82 813	33.40 812	31.44 813	36.00 811	34.74 810	40.15 811	21.20 808	26.75 808	17.85 807	21.11 810	21.10 809	22.26 810

zzzzzz3	32.40 809	13.78 797	19.88 805	39.27 809	40.27 812	57.81 809	73.58 812	33.27 812	42.65 810	31.40 811	32.97 810	30.93 811	36.54 813	37.48 812	43.96 813	20.77 806	26.80 810	16.44 805	20.72 808	13.41 795	16.16 804

zzz1	32.42 810	13.80 798	20.04 806	39.27 809	40.27 812	57.84 810	73.53 811	33.30 813	42.71 813	31.42 812	32.98 811	30.95 812	36.54 813	37.50 813	43.97 814	20.78 807	26.81 811	16.46 806	20.73 809	13.42 796	16.17 805

AVERAGE_ROB	24.89 808	29.12 812	27.98 810	24.83 806	24.59 808	17.82 793	11.61 787	21.45 801	19.91 801	25.04 810	24.38 808	25.06 810	25.31 810	24.69 809	22.86 802	29.74 812	27.09 812	28.97 814	27.94 814	30.07 812	29.35 813

RSGM-EC	20.15 797	4.62 780	0.75 748	16.73 793	16.97 798	21.10 799	26.46 799	10.37 792	14.13 798	18.18 799	21.56 799	22.31 808	22.50 800	21.80 799	15.71 798	62.36 813	33.86 813	20.06 810	18.04 805	19.30 806	16.22 806

acva	20.15 797	4.62 780	0.75 748	16.73 793	16.97 798	21.10 799	26.46 799	10.37 792	14.13 798	18.18 799	21.56 799	22.31 808	22.50 800	21.80 799	15.71 798	62.36 813	33.86 813	20.06 810	18.04 805	19.30 806	16.22 806

test_example2	97.69 813	92.93 813	45.57 811	96.02 811	109.84 814	88.44 813	93.70 815	25.54 811	94.63 815	130.46 816	126.87 815	58.93 815	75.48 815	87.99 814	77.94 815	150.16 815	221.11 815	76.29 815	98.21 815	108.42 815	95.33 814

ccccc		285.89 814		366.70 814	366.78 815	118.88 815		113.97 816		125.77 815		120.54 816		252.62 816		382.79 816	352.84 816	254.30 816	222.62 816	426.61 816

Low-res two-view benchmark